FUNDAÇÃO GETÚLIO VARGAS
ESCOLA DE ADMINISTRAÇÃO DE EMPRESAS
DE SAO PAULO
MILTON BRIGUET BASTOS
APLICAÇÃO NAS INDUSTRIAS DE PROCESSOS DE
TÉCNICAS MODERNAS DE CONTROLE DE QUALIDADE
Dissertação apresentada ao CursC! de
Pós Graduação da FGV/EAESP. Area
de Concentração: Produção e Sistemas de Informação, como requisito
para obtenção de título de mestre em
Administração.
Orientador: Prof. Claude Machline
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'·~ Fundação Getulio Vargas
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Esc.ol.a de Administraçao
FG V
ne Empresas de So1o P8ulo ,
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SÃO PAULO
1993
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1199700113
ÍNDICE
Capítulo 1
Controle de Qualidade - Histórico e Evolução.................................. 1
Capítulo 2
Definições de Qualidade ................................................................... 14
Capítulo 3
Controle de Qualidade nas Indústrias de Processos ........................ 21
Capítulo 4
Filosofia e Métodos de Taguchi ......................................................... 32
Capítulo 5
Casos de Aplicação de Técnicas 11 0FF-LINE 11
na Indústria de Processo ................................................................. 63
Capítulo 6
Conclusões e Recomendações ....................................................... 79
Capítulo 7
Roteiros para Implementação do Controle de Qualidade ................. 84
Bibliografia Consultada ..................................................................... 93
APRESENTAÇAO
O controle de qualidade é um conceito relativamente recente. Apesar da
revolução industrial datar de mais de um século, o controle de qualidade
iniciou-se de forma sistemática há apenas 60 anos. Sua implementação em
grande escala no Japão foi introduzida há não mais do que 40 anos. As
aplicações de técnicas modernas de controle de qualidade, como a de
delineamento de experimentos, não tem mais de 20 anos.
A tecnologia de controle de qualidade é ainda mais recente entre nós, no
Brasil. As empresas brasileiras começaram a implementar o controle de
qualidade no final da década de 60 e começo da década de 70, incentivadas
basicamente pelo desenvolvimento da indústria automobilística no país. As
montadoras, quase todas de origem transnacional, foram as pioneiras na
implementação do controle de qualidade, aceitação de produtos de terceiros
por amostragem e do controle estatístico de processos. Os métodos de
controle de qualidade sempre foram adaptados dos utilizados pelas casas
matrizes, sem nenhum apoio do governo ou de federações de indústrias,
como ocorreu no Japão na década de 50.
O fato que mais incentivou o desevolvimento da qualidade nas empresas
brasileiras foi a necessidade de exportações de produtos manufaturados,
apoiada pelo modelo exportador do governo nas décadas de 70 e 80. Para
que as exportações aumentassem, foi preciso de um aumento da
produtividade e da qualidade da nossa indústria, de modo a enfrentar a
competição dos produtos fabricados no Oriente.
A importância recente da implantação do controle de qualidade no Brasil foi
o que me incentivou a escrever esta monografia. Neste trabalho, apresento
o uso de técnicas modernas de controle de qualidade, como as de Taguchi,
e a sua aplicação específica nas indústrias de processos. Para isto, faço
uma abordagem dos princípios filosóficos, da base teórica mesclada com a
experiência prática na aplicação das técnicas.
Nó primeiro capítulo, faço com um relato da evolução do controle de
qualidade nos últimos 60 anos. Descrevo as diversas escolas de controle
de qualidade, suas tendências, bem como a evolução da tecnologia
empregada.
A partir desta visão panorâmica inicial, descrevo, nos capítulos seguintes,
as técnicas modernas de controle de qualidade, com ênfase nas técnicas
de engenharia da qualidade e de delineamento de experimentos, muito
usadas por Genichi Taguchi.
Abordo também as características e necessidades dá
qualidade nas
indústrias de processos. Mostro as razões pela qual os métodos tradicionais
de controle de qualidade nem sempre foram bem sucedidos, quando implementados nas indústrias químicas de modo geral.
As técnicas de Taguchi são descritas em um capítulo à parte, sem entrar
em detalhes técnicos, os quais podem ser vistos no seu livro texto 39 . Neste
capítulo, fiz questão de salientar a sua filosofia que, na minha opinião, é
mais importante que o detalhamento dos seus métodos de engenharia.
Termino o capítulo com uma crítica aos métodos de experimentação de
Taguchi, na mesma linha já adotados por outros autores 20 . Os métodos
experimentais de Taguchi, por exemplo, são de difícil implementação e mais
complexos do que os similares clássicos 5 .
O uso destas técnicas modernas de controle de qualidade foi de muita
utilidade na minha experiência profissional. Fui responsável por um departamento de controle de qualidade de uma empresa multinacional, na qual
trabalhei por muitos anos. O uso desta tecnologia permitiu-me resolver uma
série de problemas de qualidade tidos como insolúveis a priori. O benefício
5)BOX, G.E.P.; HUNTER,W.G.; HUNTER,J.S. Statistics forExperimenters: An lntroduction
to Design. Data Analisys and Model Building, New York, John Willey & Sons Inc., 1978.
20)KACKAR, Raghu N. Off-Líne Quality Contra/, Parameter Design, and the Taguchi
Method. Journal of Quality Technology, Oct. 1985, págs. 176-188, Vol17, NQ4.
39)TAGUCHI, G.; WU, V. lntroduction to Off-Line Quality Contrai. Nagoya, Japan, Central
Japan Quality Contrai Association, 1980.
prático da aplicação destas técnicas foi superior ao relatado na literatura
especializada.
Com a colaboração dedicada de profissionais experientes, como o Dr. Gary
C. Myers Jr., doutor em Estatística Aplicada pela Rutgers University e
consultor da E. I. DuPont de Nei'nours, foi-me possível aplicar uma série de
conhecimentos avançados, que permitiram a solução de problemas de
qualidade na industria química e, em específico, na fábrica de Lycra. Um
destes problemas é relatado como um dos casos de aplicação das técnicas
de experimentação na industria de processos. O outro caso foi pesquisado
na literatura
40
.
Gary Myers foi quem me mostrou os benefícios do uso da
estatística
aplicada na solução de problemas, como análise de dados, análise de
variação e regressão e, principalmente, do delineamento de experimentos.
Segundo Gary "A estatística é a ciência que se lida com fatos ao invés de
opiniões."
Posteriormente, como consultor independente, tive a oportunidade de implementar algumas destas técnicas em plantas química e têxtil, como nas
fábricas da Synteko, em Gravataí, RS e na fábrica de fibra acrílica da
40)TAGUCHI,G. lntroduction to Quality Engineering. Tokyo, Japan, Asian Prductivity Organization, 1986.
Celbrás, em Camaçari, BA. com grandes benefícios econômicos para os
clientes.
Concluo com um capítulo de recomendações e sugestões para a
implantação eficaz da engenharia de qualidade. Recomendo o uso de
metodologia tradicional de experimentação, aliado aos métodos de estabelecimento de parâmetros e tolerâncias de Taguchi. Para a indústria de
processos, a simples experimentação controlada tem grande potencial para
aumentar os conhecimentos sobre o produto e processos de fabricação.
Esperamos que os conhecimentos desta monografia contribuam para
aprimorar a administração da qualidade no Brasil, que é o objetivo mais
importante deste trabalho.
São Paulo, Fevereiro de 1993.
MILTON BRIGUET BASTOS
CAPÍTULO 1
CONTROLE DE QUALIDADE
H ISTO RIA E EVOLUÇAO.
,
2
CONTROLE DE QUALIDADE
HISTÓRIA E EVOLUÇÃO
O conceito de qualidade de produto data do começo da história da
humanidade. Historiadores traçam a sua existência desde 3.000 AC na
Babilônia, onde era praticada para impor uniformidade aos pesos e medidas.
No século XI, na Inglaterra, os representantes do rei eram investidos de
poder para forçar a uniformidade nas oficinas de manufatura, verificar se o
trabalho era bem feito, corrigir quaisquer defeitos que fossem encontrados,
aplicar multas a quem violasse esses preceitos e colocar um selo de
aprovação, apenas nos trabalhos bem feitos. Em 1456, no reinado de
Henrique VI na Inglaterra, a inspeção era tida como atividade de produção.
Entretanto só no século XIX é que foi criado um departamento de inspeção
formal 22 .
A questão de qualidade e uniformidade de itens como louças, calçados,
armas e ornamentos levou ao uso de amostras físicas e medidas. Os
22)KENWORTHY, Harry W. Total Quality Concept: a proven path to sucess. Quality
Progress, 1986, 19(7):21-4.
3
mestres de ofício iam visitar os artesãos com freqüência para ver se o
trabalho estava sendo bem executado. Entretanto, esse julgamento era
muito subjetivo. é, podia ser baseado em conhecimento, experiência ou
apenas aparência. Isto trazia problemas para o artesão, já que ele não tinha
condições de saber se a peça produzida atenderia às exigências dos fiscais.
Não havia parâmetros em que as pessoas
pudessem se basear para
corresponder ao conceito de boa qualidade dos mestres supervisores dos
trabalhos.
O desenvolvimento econômico e a diversificação de produtos acabou levando à substituição dos padrões físicos por instruções escritas. As
especificações eram colocadas em cartazes nas fábricas, que listavam as
dimensões críticas de cada produto.
Após a Primeira Guerra Mundial, um grande número de padrões de produtos
apareceu, uma vez que a industrialização já era importante em muitos
países. A necessidade por controles de qualidade de produtos e leis de
mercado, principalmente no comércio exterior, exigia algum tipo de garantia
ou atendimento a certas exigências do cliente ou consumidor. Nessa época,
a única interface entre os padrões e o produto era a inspeção física; isto é
procurava-se checar se as peças fabricadas tinham uniformidade quanto a
tamanho, materiais empregados, cor ou resistência física. Uma questão
ainda sem resposta era como e quando essa inspeção deveria ser feita para
garantir a confiabilidade e qualidade assegurada.
4
O controle de qualidade foi introduzido de uma maneira formal no começo
dos anos 20 e constava de duas funções essenciais: inspeção durante o
processo de produção e inspeção final quando o produto era acabado. As
técnicas desenvolvidas para ajudar essas atividades eram cartas de controle
estatístico e inspeção de amostras, respectivamente. O termo controle de
qualidade significava que se alterava o processo produtivo com base nos
achados estatísticos, em vez de se fazer apenas a constatação durante a
inspeção do produto pronto.
A maior sofisticação dos produtos industriais e as novas tecnologias resultaram em custos mais elevados de fabricação. A estes níveis de custo, a
segregação de parte da produção por não atender os requisitos de qualidade
ficou economicamente inviável. A qualidade e não a quantidade produzida
tornou-se a chave para melhores resultados econômicos e menor custo de
produção. Isto só é possível com a diminuição de refugos e da produção de
segunda qualidade.
No fim da década de 20, W. E. Shewhart, um físico que trabalhava na divisão
Western Electric da American Telephone and Telegraph Co., desenvolveu
a base científica do controle estatístico de qualidade, que é utilizada até hoje
pela maioria das indústrias no mundo inteiro. A Bell Co., que fabricava
aparelhos telefônicos na sua divisão Western Electric, foi a primeira empresa
a se preocupar com o controle sistemático de qualidade dos seus produtos.
O livro de Shewhart " The Economic Contrai of Quality of Manufactured
5
Products", publicado em 1931
34
,
que sintetizava os processos de
amostragem estatística, cartas de controle e critérios econômicos para a
liberação de produtos, tornou-se um clássico da área. Este livro foi a base
de todos os trabalhos posteriores desenvolvidos nos Estados Unidos, como
os de Demings e Juran, e no Japão por lshikawa, entre outros.
Os fundamentos da estatística aplicada, usados de forma pioneira por
Shewhart, estão até hoje ligados ao controle de qualidade que
denominamos de Controle Estatístico de Processos. Com o uso de uma
carta de controle, que é um gráfico seqüencial das medições dos produtos
amestrados, poderemos
ident~icar
os desvios não aleatórios para cima ou
para baixo. A análise estatística permite a identificação das causas que
originaram os desvios para fora dos limites inferiores e superiores de
controle. Os operários podiam ser treinados para preparar esses gráficos,
o que permitia um maior controle sobre o seu trabalho e a possibilidade de
se fazer ajustes por conta própria no processo de produção, quando
necessários 34 . A genialidade do trabalho desenvolvido por Shewhart estava
em reconhecer quando deviríamos interferir, ou não, nos processos
produtivos, separando as variações aleatórias ou acidentais das que
poderiam ser atribuídas a uma causa determinada. A identificação das
causas foi a chave no avanço do controle de qualidade pós Shewhart.
34)SHEWHART, W.A. Economic Contra/ ofthe Quality o f Manufactured Product. New York,
D.Van Nostrand Co., 1931.
6
Podemos estabelecer um paralelo entre Shewhart no controle de qualidade
e Frederick Taylor na administração da produção industrial.
Após o trabalho original de Shewhart, o maior avanço no controle de
qualidade foi conseguido por dois professores universitários de estatística
nos Estados Unidos, W. Edward Demings e Joseph Juran, já na década de
40. Demings e Juran, cada um no seu estilo, foram os pioneiros no enfoque
mais abrangente de qualidade não ligada diretamente à linha de produção,
e introduziram o conceito de gerenciamento de qualidade, do papel
motivador e de liderança da gerência na melhoria da qualidade de um
produto.
Os conceitos inicialmente desenvolvidos por Shewhart foram utilizados por
vários setores industriais dos Estados Unidos na década de 40 e pelo Japão
na década de 50, junto com os conceitos gerenciais e de participação de
Demings. Os Military Standards foram derivados das tabelas introduzidas
por Shewhart para aceitação de produtos por amostragem, criados durante
a Segunda Guerra Mundial.
A partir da década de 60, Feigenbaum 12 publica nos Estados Unidos o
seu livro" Total Quality Contrai", que introduz o conceito de qualidade como
uma atividade corporativa, com a participação de todos, e não restrito ao
12)FEIGENBAUM, Armand V. Total Quality Contra/. New York, McGraw-Hill, 1983.
7
pequeno grupo de engenheiros e técnicos de controle de qualidade. No
Japão, como conseqüên_cia do trabalho inicialmente proposto por Demings,
em suas inúmeras visitas àquele país, Kaoru lshikawa 16 inicia seu trabalho
de criação dos círculos de controle de qualidade CCQ, como uma forma de
resolver os problemas de qualidade no chão de fábrica e com a participação
dos operários.
Nas décadas de 60 e 70, a qualidade deixa de ser uma atividade técnica de
estatística aplicada, e passa a ser uma atividade que depende cada vez
mais do grau de participação e motivação das pessoas.
Neste período tem início duas correntes divergentes de enfoque da
qualidade. Uma delas enfatizao aspecto humano da qualidade dos produtos
e serviços, e a outra ressalta o uso de técnicas modernas de estatística
aplicada e engenharia de produtos e de produção.
As técnicas que trabalham com a motivação do indivíduo
foram bem
sucedidas nas empresas de grande porte e com um grande número de
funcionários. Nestas empresas a opinião dos operários, o grau de motivàção
e as contribuições individuais e de grupos na solução de problemas foram
mais importantes para a melhoria de qualidade e, por conseqüência, a
produtividade do que as cartas de controle introduzidas por Shewhart. Da
16) ISHIKAWA, Kaoru. Guide to Quality Contrai. Tokyo, Asian Productivity Organization,
1976.
8
mesma forma, as empresas de serviços aproveitaram estes conceitos
diretamente dos livros clássicos de Crosby 7, Feigenbaum 12 e lshikawa 16
nas suas operações. As empresas de serviços conseguiram grandes
avanços no uso de algumas técnicas específicas. Vários bancos e
instituições financeiras implementaram círculos de controle de qualidade
bem sucedidos.
No setor industrial logo se percebeu que apenas incentivando e motivando
as pessoas, como em
reuniões dos
11
11
Faça certo na primeira vez 11 , de Crosby, ou as
círculos de controle de qualidade
11
,
não seria condição
suficiente para a solução de um problema crônico de qualidade.
Como exemplo podemos citar um televisor que apresentasse problemas de
imagem ou quebrasse com a variação da voltagem da rede. Para o consumidor, este produto não atende às suas expectativas de qualidade. Neste
exemplo não haveria programa existente de controle de qualidade que
resolvesse o problema detectado pelo consumidor. Os programas existentes visavam manter a consistência dos televisores fabricados e não a sua
adequação ao uso pelos consumidores sujeito à variação da voltagem das
tomadas em suas casas.
7)CROSBY, Philip B. Quality is Free. New York, Alfred A.Knopf, 1987.
12)FEIGENBAUM, Armand V. Total Qua/ity Control. New York, McGraw-Hill, 1983.
16) ISHIKAWA, Kaoru. Guide to Quality Control. Tokyo, Asian Productivity Organization,
1976.
9
As indústrias japonesas, no final da década de 60 e início da década de 70,
já estavam bem avançadas na implementação das técnicas de Demings,
Juran e lshikawa, lideradas pelos setores de bens de consumo como a
eletro-eletrônica e automobilística. As cartas de controle já faziam parte das
atividades rotineiras e os CCQs proliferavam em todos os departamentos.
Os produtos que saiam das fábricas japonesas eram consistentes, mas não
conseguiam competir diretamente, principalmente em preço e imagem de
qualidade,
com produtos mais sofisticados como, por exemplo, os
produzidos na Europa. Um carro Toyota ou um gravador Sony da década
de 70 não poderia ser comparado como o desempenho do Opel alemão ou
um gravador Philips holandês da mesma época 28 .
A consistência, apesar de ser condição necessária, não era suficiente para
melhorar a competitividade da indústria japonesa. O produto japonês
penetrava nos mercados por causa do seu custo mais baixo e não pelo
desempenho superior.
Este fato levou os japoneses a aplicarem novas técnicas de controle de
qualidade baseadas na estatística, permitindo uma melhor interpretação do
que ocorre em todo processo produtivo. O projeto e a concepção do produto,
a avaliação das matérias-primas e insumos empregados são, entre outros,
28)MORITA, Akio. Made In Japan. E. P. Dutton, New York, 1986.
10
o efeito das diversas variáveis no processo produtivo, inspeção e controle
do produto final.
O que podemos convencionar como qualidade do produto é dado pela
percepção do consumidor, baseada na sua expectativa de desempenho.
Esta expectativa está relacionada com o binômio preço-desempenho, que
podemos chamar de valor em uso. Desta forma fica evidente que o controle
de qualidade do produto final, sem a compreensão da complexidade das
relações de causa e efeito e a necessidade dos clientes, excede o potencial
das técnicas de controle como o CEP. Com a finalidade de resolver este
problema, foram desenvolvidas novas tecnologias para a melhoria da
qualidade de produtos a partir da década de 70. A estatística aplicada, que
já estava intimamente ligada ao controle de qualidade desde o seu início,
foi que forneceu os fundamentos para esse desenvolvimento. Técnicas
modernas, como a análise estatística de dados, análise de variância e
correlação, análise multivariável, pesquisa operacional, técnicas de
simulação, delineamento de experimentos e análise de valor são algumas
das novas ferramentas que estão sendo utilizadas por profissionais da área.
O uso dessas ferramentas permite a otimização dos recursos das empresas,
o que permite fornecer um produto de qualidade melhor ao menor custo
possível. O baixo custo do processamento de dados nos últimos anos
permitiu o emprego dos métodos supra citados, usando modelos
matemáticos e estatísticos cada vez mais complexos. Isto também permitiu
o desenvolvimento de um grande número de programas específicos para
11
cada segmento industrial. O uso dessa nova tecnologia alterou o conceito
existente de qualidade. Apenas ter qualidade de conformação e
consistência não garantiam o sucesso do produto. O conceito de fazer
qualidade no projeto e no processo, ao invés de controlar a qualidade
(inspeção e controle), passou a ser o lema de várias organizações industriais
modernas.
Um engenheiro eletrônico chamado Genichi Taguchi foi um dos precursores
da implementação destas novas técnicas. Ele usou de uma técnica já
tradicional da estatística aplicada, chamada de delineamento de experimentos, para resolver problemas de qualidade
38
. O delineamento de experimen-
tos tinha sido empregado nos meios acadêmicos de pesquisa e seu uso era
limitado nos meios empresariais como, por exemplo, para experimentos em
agricultura no desenvolvimento de fertilizantes e sementes. Taguchi
também inovou alguns conceitos como a da sua função de perda para a
sociedade, análise de valor, relação sinal-ruído e do projeto de produtos
robustos (cujo desempenho fosse pouco sensível às oscilações das
variáveis independentes) 40 .
O controle de qualidade passou, nas últimas 6 décadas, por um processo
evolutivo, como em qualquer ciência. A amostragem e inspeção feitas há
38)TAGUCHI, G. Off-Line and On-Line Quality Control Systems. Tokyo Japan, Proceedings
of lnternational Conference on Quality Contrai.
40)TAGUCHI,G. /ntroduction to Quality Engineering. Tokyo, Japan, Asian Prductivity Organization, 1986.
12
vários séculos deu lugar ao controle de processos a partir de 1930, que
evoluiu para técnicas mais modernas a partir de 1970 (figura 1). Estas
técnicas incluem não só os métodos de Taguchi propriamente ditos, como
outros desenvolvimentos já mencionados, que fizeram com que a qualidade
fosse uma preocupação desde a concepção e projeto do produto, como
também no próprio projeto do processo produtivo. Com estes conceitos a
qualidade fica menos dependente da atividade de controle. O produto ou o
processo produtivo tem um nível intrínseco de qualidade superior, independentemente dos esforços das atividades de controle.
A qualidade está embutida no produto. Mesmo sem qualquer controle, o
produto mais bem projetado terá uma qualidade melhor do que outro
qualquer submetido a todos os controles. O próprio nome de ·controle de
qualidade fica desatualizado, já que o controle deixa de ser a atividade
principal da administração da qualidade. A qualidade passa a fazer parte
integrante do produto, que eventualmente possa ser até divulgado como
mais um atributo do mesmo: produto com qualidade incluída.
FIGURA 1
METODOS DE CONTROLE DE QUALIDADE
100 %
AMOSTRAGEM
PERCENTAGEM
DE
UTILIZACAO
E
INSPECAO
CONTROLE
DE
DELINEAMENTO
DE EXPERIMENTO
E OUTRAS TECNICAS
EVOLUCAO NO TEMPO
,
CAPITULO 2
- DE QUALIDADE
DEFINIÇOES
15
DEFINIÇÕES DE QUALIDADE
O conceito de qualidade é descrito de muitas maneiras diferentes, refletindo
a sua complexidade, natureza multidimensional e numerosos aspectos.
I) Qualidade como conformidade às especificações:
(Philip. B.Crosby). 7
As especificações são valores numéricos com faixas de variação
(tolerância) necessárias, características chaves como diâmetro, resistência,
densidade, comprimento, espessura e temperatura.
As especificações são guias para o que é considerado aceitável e o que não
é. Em relação ao grande número de consumidores ou clientes, como é o
7)CROSBY, Philip 8. Qualíty is Free. New York, Alfred A.Knopf, 1987.
16
caso do setor de serviços, a conformidade com as especificações pode não
ser suficiente até que estas sejam baseadas em pesquisas de mercado ou
estudo de clientes.
2) Qualidade como adequação ao uso:
(J.Juran)
18
Adequação ao uso pode existir numa grande faixa de qualidade, custo e
características de desempenho. Um carro de luxo é adequado ao uso, mas
um jeep também o é. Alguns compradores estão interessados em custos e
não em modelo, luxo e prestígio, que significam "adequação ao uso" para
outros consumidores. Diferentes grupos de compradores têm diferentes
preferências e idéias muito diversificadas do que constitui adequação para
o uso. 18
As perguntas que podem ser feitas: Usado para quê? Com que freqüência?
A que custo? O que é necessário para corrigir falhas ou defeitos?
18)JURAN, Joseph M. Quality Contra/ Handbook. New York, McGraw-Hill, 1983.
17
3) Qualidade como satisfação ao cliente:
(Armand V.Feigenbaum) 12
Esse conceito é um dos mais adequados para o setor de serviços. O cliente
não tem escolha no caso de serviços públicos como esgoto, telefone e
outros monopolizados; e muito pouca escolha em outros setores como
serviços bancários ou de seguros, onde a legislação controla as regras
operacionais. Em outros setores de serviços, entretanto, o cliente pode
escolher e uma competição real existe para cativá-lo, e ele tende a escolher
o que melhor satisfaça as suas expectativas.
A satisfação do cliente significa ausência de erros, defeitos, demora e custos
elevados.
Em termos positivos significa: zero defeitos+ zero erros+ mínimo tempo de
espera + alta confiabilidade + custo reduzido.
12)FEIGENBAUM, Armand V. Total Quality Contra/. New York, McGraw-Hill, 1983.
18
4) Qualidade de longa duração que compensa custos:
(Robert A Broh in Garvin O.A. et a/.- Managing Qua/ity/
3
Se os benefícios valem os custos, é um julgamento subjetivo feito pelo
comprador ou cliente, já que benefício é algo intangível e raramente possibilita quantificação.
Exemplos de benefícios de produtos e serviços para o cliente são:
a) Automóvel, como transporte é confortável, conveniente, confiável e
rápido.
b) Telefone, como meio de comunicação pode ser eficiente, rápido, de baixo
custo e economizador de tempo.
c) Eletricidade proporciona meios de se obter iluminação e refrigeração, por
exemplo, e o serviço de fornecimento de energia elétrica deve ser confiável,
eficaz e de baixo custo.
13)GARVIN, DA Managing Qua/ity. The Strategic and Competitive Edge. New York, The
Free Press, 1988.
19
A aquisição de benefícios de vários produtos ou serviços aos preços que
são cobrados levantam a questão da análise de custo-benefício.
A análise de custo-benefício é tão ou mais importante para a administração
da qualidade dos serviços como dos insumos industriais. Alguns atributos
dos serviços são valorizados pelo cliente e outros não. Os critérios de
valorização são diferentes para cada indivíduo, pois o valor assumido é
percebido de forma diferente por cada pessoa. Não são todos os clientes
que valorizam um carro veloz ou de alta potência, mas se a maioria dos
consumidores potenciais o faz, este critério deve ser considerado como de
importância nas análises de custo-benefício.
A dificuldade de se aplicar análise de custo-benefício no setor de serviços
é que os benefícios são, na maioria das vezes, intangíveis e relacionados
com a percepção de cada um. A mensuração dos valores percebidos em
um determinado serviço pode permitir a sua adequação ao que é valorizado
pelos consumidores, eliminando-se os atributos irrelevantes, e seus respectivos custos.
A análise de custo benefício torna-se relevante quando temos limitação de
recursos, como é o caso dos serviços médicos. Individualmente, o paciente
espera e deseja o melhor tratamento possível para si, independentemente
do custo.
20
Entretanto, para a sociedade o que interessa é a otimização do uso dos
recursos pela população. Desse modo, todos podem ter acesso a um serviço
de qualidade aceitável, mas é também necessário que o custo global seja
adequado às possibilidades financeiras do indivíduo e da sociedade.
A avaliação de custo benefício foi bastante estudada pelas cadeias de
lanchonetes dos EUA, como a MacDonalds, por exemplo. Um destes
estudos indicou que limpeza do local era mais importante para os consumidores do que o uso de carne de primeira nos hamburgers. Hoje, a
limpeza é exigida e controlada e os hamburgers são feitos com carne de
segunda, desde que não excedam a um certo teor de gordura.
Finalmente podemos definir qualidade como: a totalidade de atributos e
características de um produto ou serviço na qual se baseia a sua
habilidade de satisfazer a uma dada necessidade. (ASQC) 1983.
,
CAPITULO 3
CONTROLE DE QUALIDADE
NAS
INDÚSTRIAS DE PROCESSOS
.
'
22
CONTROLE DE QUALIDADE NAS INDÚSTRIAS DE
PROCESSOS
O controle de qualidade foi implementado inicialmente nas indústrias tipicamente manufatureiras de produção seriada. Como já mencionado, o
primeiro trabalho de Shewhart foi desenvolvido dentro da fábrica de aparelhos de telefone da American Telephone and Telegraph Co., mais conhecida
como Befl. A produção industrial seriada em grande volume foi a mola
mestra do desenvolvimento industrial dos Estados Unidos, na década de
20. A linha de montagem, introduzida pela Ford, permitiu uma produção de
bens seriados a custos cada vez mais baixos, facilitando o acesso a
produtos de consumo durávei·s à parcelas cada vez maiores da população.
Mesmo quando da introdução do controle de qualidade no Japão, em 1950,
os segmentos industriais que mais se beneficiaram desta tecnologia foram
os de bens duráveis de consumo, como as indústrias automobilística, de
autopeças, de câmaras fotográficas e eletro"eletrônica.
23
O benefício do Controle Estatístico de Processos nas indústrias de produção
seriada foi extremamente importante para a disseminação do controle de
qualidade até em setores não industriais, como o de serviços. O próprio
desenvolvimento de técnicas gerenciais, como a da participação dos
funcionários e gerentes, a dos 14 pontos de Deming 42 ou a do Controle de
Qualidade Total de lshikawa, 17 tiveram sucesso imediato devido à grande
quantidade de funcionários destas indústrias e o conseqüente impacto da
motivação individual e do grupo na melhoria da qualidade dos produtos e
serviços.
Denominamos de indústrias de processos as indústrias
química,
petroquímica, de plásticos e fibras, alimentícia e agroindustrial, de papel e
celulose, siderurgia, farmacêutica e de materiais cerâmicos, entre outras.
Este segmento industrial corresponde a uma grande parcela do Pl B industrial de países desenvolvidos ou em desenvolvimento.
As indústrias de processos tem características particulares que justificam
uma abordagem diferenciada de administração em geral, particularmente
no que se refere à administração da qualidade.
17)1SHIKAWA, Kaoru. Total Quality Contra/: Estratégia de Administração da Qualidade.
Tradução: Mário Nishimura. São Paulo, IMC Internacional Sistemas Educativos, 1986.
42)WALTON,M. O Método Oeming de Administração. Rio de Janeiro, Marques Saraiva,
1989.
24
As características da indústria de processo estão descritas abaixo:
1 -Predominância de empreendimentos de capital intensivo em comparação
com a de mão de obra intensiva nos outros setores industriais.·
2- Produção em operação predominantemente contínua ou semi-contínua,
com pouco manuseio direto por operários, muitas vezes automatizada.
3 - Complexidade maior no processo industrial em comparação com a
produção seriada. Exemplo: refinaria de petróleo comparada com uma
fábrica de televisores.
4 - Relações de causa e efeito pouco evidentes ou não conhecidas. Este
fato dificulta a aplicação imediata do Controle Estatístico de Processos, por
exemplo.
Estas características fizeram com que a implantação do controle de
qualidade utilizando técnicas tradicionais, nestas indústrias, fossem mais
demoradas, de difícil implantação e com resultados menos significativos do
que nos segmentos de produção seriada 1
1)American Society for Quality Contrai, Quality Assurance for the Chemical and Process
lndustries. Milwaukee, Wl, American Society for Quality Contrai, 1987.
25
Se por exemplo, a partir do uso do CEP, detecta-se um desvio da viscosidade da tinta para fora dos limites de controle, nem sempre é possível
fazer a correção adequada. A viscosidade pode ser influenciada pela
matéria-prima da resina, pelos sólidos e corantes, pela temperatura de
processamento, pela quantidade de catalisador, ou mesmo pela
composição de solventes ou grau de dispersão. O problema é mais complexo que o de controlar o diâmetro de um eixo usinado ou de uma peça
estampada. Onde a relação de causa (ajuste da ferramenta) e efeito
(diâmetro da peça) é facilmente conhecido. O ajuste do diâmetro, na maioria
dos casos, está ao alcance dos operários. Até a precisão de medida de um
viscosímetro é muito inferior a de um paquímetro, o que dificulta o acompanhamento da tendência do processo.
Diversas empresas no Brasil e no exterior tentaram em vão implementar as
cartas de controle de Shewhart nas indústrias de processos. Quando a
inspeção final indicava que o parâmetro e as tolerâncias estavam fora de
controle, a única opção dos fabricantes era de informar a seus clientes que
os novos parâmetros da média e desvio padrão seriam alterados para tais
e quais valores.
O controle de qualidade ficava sem a retroalimentação necessária para os
ajustes no processo, pois não eram conhecidos os ajustes a serem feitos e
26
quais as variáveis a serem manipuladas 1. Mesmo as técnicas de lshikawa,
como o diagrama de causa e efeito conhecido e o diagrama "espinha de
peixe" tinham sua aplicação limitada a alguns tipos de problemas.
Grandes empresas multinacionais, com predominância nos setores de
química fina e petroquímica de alto valor agregado, começaram a instituir
programas específico para a melhoria da qualidade de seus produtos e
processos. Podemos citar os casos da Procter & Gamble, Kodak, Exxon e
DuPont, nos Estados Unidos, e da Shell, Unilever e Akzo, na Europa.
A DuPont, por exemplo, formou em 1964 um grupo dentro do seu departamento de engenharia chamado "Applied Statistics Group", através da
contratação de experientes doutores do meio universitário. Este grupo, que
chegou a ter mais de 30 profissionais pós-graduados, desenvolveu um dos
primeiros programas de qualidade adaptado às necessidades específicas
das indústrias de processo. Donald W. Marquardt 26 , líder deste grupo,
publicou o livro "Product Quality Management", em 1974. Este livro, de uso
interno da DuPont por vários anos e reeditado em 1983 e 1988 para
distribuição no meio acadêmico, incluía Tecnologia de Qualidade, Filosofia
e Sistemas Administrativos.
1)American Society for Quality Contrai, Quality Assurance for the Chemica/ and Process
lndustries. Milwaukee, Wl, American Society for Quality Contrai, 1987.
26}MARQUARDT, D.W. ProductQualityManagement. Wilmington, E.l. du Pontde Nemours
& Co, 1988.
27
Neste livro observamos tópicos bastante distintos dos encontrados nos
programas, como Controle Estatístico de Processos ou das 7 ferramentas
de qualidade de lshikawa 16 .
Há uma grande preocupação quanto ao uso da estatística para a solução
de problemas de qualidade, a análise e interpretação das diversas fontes
de variabilidade, incluindo a do processo de medição, cartas de controle
cumulativas (CUSUM). delineamento de experimentos, definição de
unidades distintas de produto (package), caracterização, segregação e
liberação de lotes 26 .
Desde o início da implementação do POM na DuPont, ficou claro que as
relações de causa e efeito num processo químico não eram de conhecimento dos engenheiros e operadores das fábricas. Apesar de toda a tecnologia
e conhecimentos da Engenharia Química, o número de variáveis envolvidas
era muito grande, e entender todas estas relações era uma tarefa que estava
sendo iniciada pelos meios acadêmicos com o uso de modelos matemáticos
para a simulação de processos químicos. Um modelo matemático completo
de uma coluna de destilação de petróleo, que é um dos processos mais
simples, poderia levar meses de trabalho de engenharia. Após todo este
trabalho,
o resultado do modelo nem sempre correspondia à realidade,
16) ISHIKAWA, Kaoru. Guide to Qua/ity Contra/. Tokyo, Asian Productivity Organization,
1976.
26)MARQUARDT, D.W. ProductOualityManagement. Wilmington, E.l. du Pontde Nemours
& Co, 1988.
28
devido às hipóteses simplificadoras, do modelo teórico não confirmadas na
prática.
Um dos primeiros trabalhos do grupo de estatística aplicada da DuPont,
ainda na década de 60, foi o do ajuste multivariável de processo. Neste
trabalho, consideramos o processo em si como uma 11 Caixa preta 11 , com os
números das variáveis de entrada e saída. As variáveis de entrada seriam,
no caso, as independentes sobre as quais não temos controle, e as variáveis
dependentes seriam os resultados obtidos como por exemplo as
características do produto ou o resultado de uma reação química. O conhecimento de engenharia e a experiência prática permitiam selecionar as
variáveis independentes e dependentes mais importantes no processo
específico. Este trabalho foi aplicado em uma fábrica de filmes de poliéster
(Mylar), com grande sucesso prático. O processo de polimerização do
poliéster era muito complexo e a transformação dos grãos de polímero em
um filme delgado de alta precisão na sua espessura e características físicas
era não menos complexo. O ajuste multivariável de processos envolvia
experimentos completos da produção na fábrica, o que por si só acarretava
em custo elevado. Parte do alto custo é que nem todos os experimentos
resultavam em um produto aceitável pelo mercado, considerado como
refugo. Constatações posteriores a este estudo específico mostraram que
o benefício da redução de refugo e otimização do processo foram superiores
a US$ 500.000 por ano, superando em muito o custo dos experimentos
realizados.
29
O sucesso deste trabalho fez com que este grupo desenvolvesse dois
cursos, ministrados por mais de 20 anos a centenas de engenheiros e
cientistas da DuPont. Um dos cursos foi denominado de "Strategy of
Experimentation", com uma metodologia para otimizar os experimentos nos
laboratórios e fábricas, permitindo o máximo de resultado com o mínimo de
experimentos. O outro curso desenvolvido foi " Strategy of Formulation
Development", que abrange um caso particular de experimentação muito
comum na indústria de processos, descrito a seguir.
Um dos processos clássicos muito utilizado pela indústria de química é o de
formulações. As formulações e misturas são muito usadas em indústrias de
processos,
como de fabricação de tintas e resinas, alimentos in-
dustrializados, fertilizantes, plásticos e borrachas, entre outros. O processo
de formulação envolve a adição de uma série de ingredientes em quantidades distintas, que produzem um produto final com características
próprias. Neste processo existe uma composição ótima que maximiza uma
das características ou parâmetros do produto final; ou, em outro caso, uma
composição ótima que, por exemplo, minimize o custo do produto ou mesmo
a variabilidade do parâmetro de controle. A solução de um nível ótimo de
uma mistura é matematicamente similar à solução de um problema de
programação linear pelo método simplex, o que tem facilitado sua
implementação industrial.
30
Um dos exemplos práticos que melhor ilustra todo o potencial da estratégia
de formulação é o do trabalho desenvolvido pela Thomas Lipton nos Estados
Unidos 35 .
A Lipton é um grande fabricante de chás e sopas desidratadas (tipo Knorr
ou Maggi) dos Estados Unidos. A sopa industrial é uma mistura de diversos
ingredientes submetidos a um processo de cozimento e liofilização. O
mercado de sopas industrializadas é muito concorrido, com· diversos
fabricantes que disputando palmo a palmo a sua participação. Por mais que
se controlem os parâmetros físicos e químicos durante o processo de
fabricação, o que determina a qualidade do produto é o seu paladar final. O
gosto é um parâmetro subjetivo, difícil de mensurar. Cada pessoa tem um
gosto diferente, que pode estar relacionado com o resultado daquela receita
que só a vovó fazia, por exemplo. Com o objetivo de atender melhor às
necessidades dos consumidores, a Lipton desenvolveu um experimento
alterando diversos itens na composição da sopa, como a quantidade de
temperos e sal, a porcentagem dos ingredientes, carboidratos, gordura,
temperatura e tempo de cozimento etc. Foram feitos 27 experimentos
avaliando 8 variáveis independentes. Para a avaliação do resultado
(aceitação pelo consumidor), foi montado um painel de consumidores com
100 pessoas escolhidas pela sua representatividade do mercado consumidor de sopas. Os resultados eram mensurados pelo grau de aceitação
35)SNEE, Ronald D.; Hare, Lynne B.; Trout, J. Richard. Experiments in lndustry: Oesign
Analysis and lnterpretation of Resu/ts. A.S.Q.C. Press, Milwaukee Wisconsin, 1985.
31
dado pela preferência dos consumidores. A sopa "escolhida" pelos consumidores foi colocada no mercado e com um sucesso de vendas,
reforçando a imagem da marca. A experimentação organizada neste caso
substituiu o processo tradicional de tentativa e erro, muito comum na
indústria alimentícia, e a técnica de se alterar uma variável por vez, como
por exemplo o teor de sal. Desta forma, a Lipton economizou tempo e
dinheiro com melhor resultado final.
Como veremos nos próximos capítulos, Taguchi e sua metodologia abrange
todos estes temas ligados à otimização de um produto ou processo ao invés
de apenas controlar a produção no dia-a-dia da fábrica. A metodologia
Taguchi e seus processos específicos vêm atender às necessidades deste
segmento industrial. Como podemos observar, os métodos de experimentos
já tinham sido implementados por várias empresas mesmo antes de Taguchi
apresentar os seus. A prática destes métodos experimentais era então
confinada a um pequeno grupo de empresas, as quais muitas vezes
mantinham esta tecnologia restrita e até mesmo como segredo industrial.
A implementação do delineamento de experimentos dá uma vantagem
competitiva às empresas que a utilizam por melhorar a qualidade dos
produtos, otimizar os processos para um máximo rendimento ou mínimo
custo de fabricação, ou ainda para desenvolver um produto novo ou mais
adequado às necessidades do mercado.
CAPÍTULO 4·
FILOSOFIA E MÉTODOS DE
TAGUCHI
33
FILOSOFIA E MÉTODOS DE TAGUCHI
Na década de 70, um engenheiro eletrônico japonês começou a introduzir
uma série de conceitos revolucionários nas técnicas de controle de
qualidade. Genichi Taguchi conseguiu integrar diversos conhecimentos de
como as relações sinal-ruído da eletrônica, projetos e tolerância de
parâmetros da engenharia de produto, conceitos de perda associados a
maior variabilidade e delineamento de experimentos de modo a estabelecer
uma nova metodologia para a melhoria, e não só controle, da qualidade.
A filosofia de qualidade e os métodos estatísticos apresentados por Taguchi
38 39
40
•
e
,
inicialmente desenvolvidos em 1978, permitiram pela primeira
vez uma abordagem sistemática do valor econômico da qualidade e da
menor variabilidade, introduzindo o conceito de perda para a sociedade. Um
outro aspecto desenvolvido foi o de aplicar, pela primeira vez no campo do
controle de qualidade, as técnicas estatísticas já conhecidas pela comunidade científica.
38)TAGUCHI, G. Off-Line and On-Line Quality Control Systems. Tokyo Japan, Proceedings
of lnternational Conference on Quality Contrai. 1978.
39)TAGUCHI, G.; WU, Y. lntroduction to Off-Line Quality Contra/. Nagoya, Japan, Central
Japan Quality Contrai Association, 1980.
40)TAGUCHI,G. lntroduction to Quality Engineering. Tokyo, Japan, Asian Prductivity Organization, 1986.
34
Uma destas técnicas foi a de usar o delineamento de experimentos para
selecionar os parâmetros ou variáveis independentes mais importantes, os
quais influenciavam as variáveis dependentes ou a variabilidade das mesmas. Seguindo os conselhos do seu compatriota Kaoru lshikawa 17 , que
recomenda separar os poucos fatores essenciais dos muitos fatores triviais.
ldentífy the essentíal few from the trivial many, mencionado em sua última
palestra proferida no Brasil em 1988.
Taguchi também foi o pioneiro a introduzir formalmente o conceito de
engenharia de valor no controle de qualidade. Na sua abordagem, o valor
do produto, tanto para o produtor quanto para o consumidor, é maximizado
quanto menor for a perda para a sociedade dado pela função de perda
desenvolvida por Taguchi.
Taguchi dedicou seus esforços no que ele denominou de "Engenharia de
Qualidade" ou de "Off-Line Quality Contrai". A filosofia deste enfoque se
distingue dos métodos tradicionais do Controle Estatístico de Processos,
que ficam sendo denominados de "On-Line", justamente por estarem associados ao processo produtivo na linha de fabricação ou ao dia-a-dia das
operações.
O conceito " Off-Line " abrange todas as etapas desde a concepção do
produto, o projeto básico e funcional, estabelecimento dos parâmetros do
17)1SHIKAWA, Kaoru. Total Quality Contrai: Estratégia de Administração da Qualidade.
Tradução: Mário Nishimura. São Paulo, IMC Internacional Sistemas Educativos, 1986.
35
produto, os processos de operação e até as condições de uso
pelos
consumidores. Este enfoque mais abrangente permite que o controle de
qualidade seja iniciado no projeto do produto e não somente depois que a
fábrica o está produzindo.
-.
l
Nos Estados Unidos temos como exemplo o desenvolvimento do Ford
Taurus, em meados de 80. Neste projeto, os responsáveis pelos diversos
setores de controle de qualidade participaram ativamente no projeto básico,
fazendo sugestões que melhorassem a qualidade ou reduzisse a necessidade de controle.
A grande vantagem das técnicas "Off-Line", ou de Engenharia de Qualidade,
é que elas permitem determinar os parâmetros dos produtos ou processos
baseado nas necessidades e expectativas dos consumidores. A introdução
dos conceitos de valor, como a função de perda para a sociedade e o custo
para reduzir a variabilidade,- permitem o desenvolvimento de produtos
nitidamente superiores aos da concorrência e, eventualmente, com menor
custo de fabricação.
A qualidade do produto deixa então de ser um problema em busca de
solução e passa a ser uma arma estratégica para enfrentar a concorrência
·~
pela preferência do consumidor.
"Fabrica-se qualidade ao invés de controlar a qualidade".
36
DEFINIÇÃO DE QUALIDADE SEGUNDO TAGUCHI
Deveremos acrescentar mais uma definição às já mencionadas nesta
monografia. Taguchi define a "qualidade como a perda causada por um
produto para a sociedade a partir da dat~ que eles é liberado para
venda". Esta definição é no mínimo estranha, se considerarmos as outras
definições já vistas. Segundo Taguchi, quanto menores forem as perdas
para a sociedade, mais desejável será o produto e portanto o consumidor o
reputará como de qualidade superior. A perda para a sociedade pode ser
resultante da não adequação ao uso, desempenho abaixo do ideal ou não
consistente, incluindo até os efeitos colaterais danosos causados pelo
produto ou as perdas resultantes da sua alta variabilidade. Garvin indicou
em seu livro 13 que os aparelhos de ar-condicionado do Japão consumiam
menos energia que os modelos americanos correspondentes. O aparelho
japonês causa menor perda para a sociedade já que consome menos
energia elétrica.
A definição de Taguchi pode ser até incompleta ou pouco usual, mas permite
tratar dois aspectos importantes a saber:
A - Determinação dos parâmetros ótimos das diversas características do
produto de modo a atender às necessidades dos clientes, e por
13)GARVIN, D.A. Managing Quality. The Strategic and Competitive Edge. New York, The
Free Press, 1988.
37
conseqüência, minimizar as perdas para a sociedade. O parâmetro ótimo é
obtido a partir do conjunto das necessidades dos consumidores diretos e
indiretos, fabricantes e fornecedores de insumos.
8 - Redução da variabilidade de desempenho do produto em torno dos
parâmetros otimizados. Quanto menor a variabilidade mais valorizado é o
produto. O produto não só precisa estar dentro das especificações, mas
também ser o mais consistente (menos variável) possível. A sociedade
perde menos quanto menor for a dispersão dos valores em torno do
parâmetro ótimo.
FUNÇÃO PERDA
Taguchi prova que a perda para a sociedade está relacionada com o objetivo
de desempenho, conforme indicado pela figura 2 e equação 1 abaixo.
Observamos que à medida que a característica de desempenho se afasta
do objetivo ótimo, a perda para a sociedade cresce com o quadrado do
desvio (real menos objetivo). A função perda é contínua e independente das
especificações dos produtos dado por t+ delta e t-delta na figura 2. A perda
L é calculada como um custo monetário.
L
M = k* (Y -t) 2
equação 1
38
onde k é constante, t= objetivo da característica de desempenho e Y =
característica de desempenho de um certo produto.
Uma das conclusões mais importantes da função perda é que ela independe
das especificações do consumidor.
O consumidor que adquirir um mesmo produto de dois fornecedores que
atenda à mesma especificação (99,9% do lote com características compreendidas entre t- delta e t+ delta), estaria teoricamente adquirindo o
mesmo produto.
No exemplo mencionado por Taguchi, o consumidor prefere o televisor
japonês ao norte-americano. Ambos obedecem à mesma especificação. O
japonês fornece o produto com menor variabilidade e o americano segrega
os produtos que eventualmente fiquem fora dos limites da especificação
durante a inspeção de qualidade. O próprio estabelecimento da
especificação pode ser arbritário, independentemente dos desejos do consumidor. A perda para o cliente será menor se ele adquirir do fornecedor
que apresenta menor variabilidade, mesmo que ambos garantam que 99.9%
dos produtos atenderão à especificação contratual, como mostra a figura 3.
'
Taguchi faz uma adaptação da sua função perda para três casos particulares de estabelecimento de valores ótimos de tolerâncias. No caso
descrito acima, a função perda aumenta com a distância do objetivo ou
39
parâmetro ótimo. Nesta situação o valor nomimal é o ideal, o que é verdade
para dimensões físicas, folgas, viscosidade etc. Taguchi chama esta
tolerância de tipo N. Há casos em que é desejável que o parâmetro seja o
menor possível como impureza, encolhimento ou desgaste. Taguchi
denomina este caso de tipo S. Em outras situações o objetivo é que o
parâmetro seja o maior possível, como resistência mecânica ou rendimento
da gasolina, que Taguchi chama do tipo L. Para cada um dos tipos de
tolerância Taguchi aplica uma equação diferente.
DETERMINAÇÃO DOS PARÂMETROS E TOLERÂNCIA
Taguchi apresenta os seus métodos de determinação do parâmetro ideal
de desempenho (objetivo) e os níveis de tolerância aceitáveis pelo cliente.
Para a determinação dos parâmetros e tolerâncias, considera-se as
relações entre o custo incrementai de produção e a perda para a sociedade.
Sempre que o custo incrementai for menor que o potencial de redução da
perda para a sociedade, deveremos aprimorar o nível do parâmetro e
estreitar a tolerância.
A redução da tolerância está associada à variabilidade do processo. Na
determinação das tolerâncias, o delineamento de experimentos e, principalmente, a análise de variação são bastante utilizados por Taguchi.
40
Desejamos saber a influência de cada parâmetro ou as suas combinações
de modo a minimizar as tolerâncias ao redor dos parâmetros otimizados.
Para tal levamos em consideração o processo de deterioração dos
parâmetros com o tempo de uso e não apenas o seu nível original.
VARIABILIDADE E RUÍDO
Segundo Taguchi, os fatores que causam uma variação funcional de um
produto são chamados de fatores de erro ou ruído. Como exemplo, a
luminosidade de uma lâmpada fluorescente varia com a flutuação da voltagem da rede e se deteriora com o tempo de uso. Existem diversas fontes
de variabilidade ou ruído a saber:
A - Ruído externo ou proveniente de condições ambientais que afetam a
funcionalidade do produto. Temperatura, umidade, sujeira são exemplos
deste ruído.
B - Ruído de deterioração ou interno. Mudanças que ocorrem quando o
desempenho se deteriora durante a vida útil por desgaste ou armazenamento do produto.
41
C - Ruído de variação do produto ou de unidade a unidade. São as
diferenças entre as diversas unidades de um mesmo produto fabricadas sob
as mesmas especificações, como dois automóveis do mesmo ano e modelo.
Os três tipos de ruído aumentam as perdas para a sociedade. Para diminuir
os ruídos ou a variabilidade podemos implementar as técnicas tradicionais
11
0n-line 11 como o Controle Estatístico de Processos (CEP), que ataca uma
parte da variação de produto mencionada em 11 C 11 , e os métodos
11
off- line 11
que podem reduzir todas as fontes de variabilidade mencionadas acima.
MÉTODOS DE CONTROLE DE QUALIDADE
11
0FF-LINE"
Os esforços de controle da qualidade devem começar na fase de projeto do
produto e continuar durante as fases de engenharia de produção e
fabricação. O método do controle de qualidade 11 0ff-line 11 é implementado em
três etapas, a saber:
(1) Projeto do sistema (ou Projeto BÁSICO):
Esta etapa depende da fase em que está o produto no seu ciclo de vida. Por
exemplo, durante a fase de pesquisa e desenvolvimento, o projeto envolve
prototipação e determinação de materiais, peças, componentes e sistema
\
42
de montagem. Na fase da engenharia de produção, determina-se as
características do processo produtivo.
{2) Projeto dos parâmetros (ou projeto SECUNDÁRIO):
Nesta etapa, níveis (valores) de fatores controláveis (parâmetros do projeto)
são selecionados para minimizar o efeito dos fatores perturbadores nas
características funcionais do produto.
{3) Projeto das tolerâncias (ou projeto TERCIÁRIO):
Esta etapa é aplicada quando a redução na variação das características
funcionais, alcançada por meio do projeto de parâmetros descrito acima,
não for suficiente para atender as exigências do mercado. As tolerâncias
são então, especificadas para desvios de parâmetros do projeto em relação
aos níveis determinados pelo projeto dos mesmos.
Estas três etapas foram amplamente observadas em muitas indústrias para
melhorar a qualidade dos produtos.
43
Taguchi e Wu resumem estas atividades para uma planta industrial na
Tabela 1. Um asterisco(*), como na quarta coluna da Tabela, indica que as
perturbações externas podem ser controladas naquela etapa no ciclo de
vida do produto. O sinal de adição (+) indica que não é preferível controlar
perturbações externas naquela etapa. Um duplo sinal de adição(++) indica
a impossibilidade de controlar perturbações na etapa.
Engenharia da Qualidade no Projeto de Produtos
Como foi discutido anteriormente, o projeto do produto exerce grande
impacto sobre a sua qualidade. É essencial considerar todos os aspectos
do projeto que afetam o desvio das características funcionais do produto de
seus valores nominais, inclusive os fatores embutidos no produto. É
necessário considerar também os métodos de redução dos fatores
indesejáveis e incontroláveis (tais como as perturbações) que causam
desvios funcionais.
As três etapas - projeto do sistema, projeto de parâmetros e projeto de
tolerâncias -são aplicadas no projeto de um produto, como apresentamos
a seguir.
44
Projeto do Sistema
O projeto do sistema denota desenvolvimento de um protótipo básico, que
desempenha as funções desejadas e exigidas de um produto com desvio
mínimo de valores nominais de desempenho. Ele inclui seleção de
materiais, de peças, de componentes e o sistema de montagem. Por
exemplo, o projeto de um circuito elétrico para um aparelho de televisão,
que converte uma entrada de 100 Volts de corrente alterné:ida para 115 Volts
de corrente contínua, requer estudo para um circuito tecnicamente melhor,
que é especificamente importante para este mesmo item. Um sistema de
controle automático poderia ser incluído no projeto do circuito, de modo que
o valor nominal da tensão desejada (115V) fosse fixado, e então fossem
tomadas as medições contínuas na saída do circuito fossem tomadas. Se
houvessem desvios entre tais medidas e os valores nominais, o sistema de
controle automático deveria alterar o parâmetro relevante do circuito. Por
exemplo, ele poderia mudar o valor da resistência de um reostato de modo
que a diferença entre o valor nominal e a tensão de saída medida fosse
reduzida a zero.
Em resumo, o projeto do sistema de tal circuito elétrico vai requerer um
circuito que mantenha a tensão de saída a 115V independente da tensão
de entrada.
45
Projeto de Parâmetros
Uma vez que é estabelecido o projeto do sistema, a etapa seguinte é
determinar níveis ótimos para os parâmetros de cada elemento do sistema,
de modo que os desvios funcionais do produto sejam minimizados. Como
ilustração de projeto de parâmetro, considere o caso de um circuito de
alimentação para aparelhos de televisão com capacidade de converter uma
entrada de 1OOV CA para uma saída de 115 VCC. Após a seleção do
protótipo desse circuito (projeto do sistema), é necessário determinar níveis
ótimos dos parâmetros do mesmo. Considere um exemplo onde é fornecido
o valor de 1OOV para esse protótipo, embora seja obtida apenas uma saída
com SOV. Para reduzir o intervalo de 35V (diferença entre tensão nominal e
aquela realmente medida no protótipo), o parâmetro hFE (ganho) de transistor usado nesse circuito é ajustado em nível diferente.
O efeito de hFE na tensão de saída é indicado na Figura 1.1. O valor de hFE
varia consideravelmente durante sua vida no circuito; selecionando seu nível
em A', com o objetivo de reduzir o intervalo, conseguiremos um circuito com
possível aumento significativo de desvio da tensão na saída do valor
nominal. A Figura 1.1 mostra que, quando um transistor de qualidade inferior
é usado (hFE =A'), o calor de hFE costuma sofrer uma variação de trinta por
cento em torno do valor médio, resultando em variações na tensão de saída
tão amplas quanto intervalo y1 - yo.
46
Portanto, o nível de hFE deve ser selecionado em Ao, pois as variações em
relação a Ao terão pouco ou nenhum efeito na tensão de saída. Esta seleção
reduzirá a diferença entre a voltagem real e a nominal para 20V, que deve
ser eliminada alterando-se outro parâmetro do circuito. Suponha que o
aumento de 1kQ na resistência reduza a tensão de 5V. A diferença será
reduzida substituindo-se o resistor em uso no circuito por outro de valor 4
kQ maior.
140
130
-----------Y,
120
115
Output
110
voltage
(Tensão
de saída)
100
90
Yo
80
30
A'
90
150
A determinação dos níveis ótimos dos parâmetros é um processo "off-line"
e é realizado através do conceito de delineamento de experimentos. O
resultado final desta etapa do projeto é a determinação de combinações
ótimas de níveis e de parâmetros para todos os componentes do protótipo.
47
Esta combinação minimiza ou diminue os efeitos de perturbações e mantêm
um desempenho semelhante ao do valor nominal independente das
alterações externas.
Projeto de Tolerâncias
Uma vez que o projeto seja completado e que os valores ótimos dos
parâmetros dos elementos (componentes) sejam obtidos, a próxima etapa
é determinar a tolerância de cada parâmetro individualmente, estabelecendo-se a função perda e o binômio qualidade-custo. De fato, é necessário
definir a amplitude do desvio tolerável no valor de cada parâmetro. Obviamente, quanto mais reduzida for a amplitude desse desvio mais caro fica o
produto, como conseqüência dos aumentos do custo de fabricação. Por
outro lado, quanto maior for a tolerância, maior será o desvio em relação ao
especificado para o desempenho do produto. A etapa do projeto de
tolerâncias determina as faixas de operação mais econômicos: aquelas que
minimizam o custo do produto para um determinado desvio aceitável a partir
dos nominais.
48
Engenharia da Qualidade no Projeto de Processos de Produção
Quando o projeto do produto e a elaboração do protótipo com tolerâncias e
especificações em nível ótimo estão completos, iniciamos o projeto do
processo de fabricação. Estas fases são similares às outras três da fase do
projeto do produto, ou seja, projeto do sistema, projeto de parâmetros e
projeto de tolerâncias. Estas etapas serão explicadas agora, a fim de
entendermos como podem ser aplicadas nos projetos de processos de
produção.
Projeto do Sistema
O projeto do sistema (relacionado aos processos de produção) determina
os processos industriais exigidos para executar uma certa etapa do trabalho
de transformação parcial para outro estágio mais avançado. Durante os
processos de fabricação, é adicionada energia aos itens em processo com
objetivo de modificar suas formas, remover material das mesmas ou alterar
suas propriedades físicas e funções. Geralmente, existem váris processos
industriais que podem desempenhar a mesma função na produção. Por
exemplo, a remoção do metal pode ser feita utilizando operações de
torneamento, de fresagem ou de ajuste.
49
O objetivo principal do projeto de sistema é determinar os processos
industriais que possam fabricar o produto dentro dos limites e das tolerâncias
especificadas com o menor custo. Esta função do projeto do sistema
geralmente é desempenhada pela produção e pela engenharia industrial e
de produção.
Projeto de Parâmetros
Durante o processo de produção, o projeto de parâmetros visa a determinar
os níveis operacionais dos processos industriais-de forma a minimizar as
variações no produto final. Exemplos típicos de variações operacional que
afetam o processo incluem variações de temperatura, tensão de entrada,
matéria-prima, e condições de ferramentas. Estas variações, do mesmo
modo que outras perturbações não-identificadas, podem influenciar processos de produção, resultando em uma produção de produtos fora da
especificação ou até resultar em produção não-uniforme. A não uniformidade dos processos de produção pode ser minimizada determinando-se
níveis ótimos para os parâmetros dos processos. Os níveis operacionais
podem ser então fixados em valores nos quais os efeitos de variações de
processo sobre o produto são mínimos.
50
Os parâmetros que afetam o desempenho do processo de produção são
estabelecidos durante os ensaios experimentais do processo.
Conseqüentemente, o projeto de processo de produção é classificado como
processo de controle da qualidade "off-line", e recorre a experimentos para
determinar os níveisótimos dos parâmetros para esse processo.
Projeto de Tolerâncias
Uma vez determinadas as
condições operacionais ótimas para cada
elemento do processo de produção, estabelecem-se as amplitudes de
tolerâncias para mudanças nas condições operacionais e outras variáveis.
Como foi mencionado anteriormente, quanto mais reduzida a amplitude para
variação das condições operacionais menor a não-uniformidade do produto,
o que aumenta inevitavelmente
os custos do processo de produção.
Portanto, o objetivo é encontrar amplitudes ótimas para as condições
operacionais que minimizem o custo total da variação e do produto. Este é
o problema do projeto do sistema de controle "on-line" e com realimentação.
51
Engenharia da Qualidade na Produção
O controle da qualidade "on-line" refere-se às atividades diárias para controlar as condições do processo, observando-se tanto as características da
qualidade de produtos como os parâmetros do processo. Os métodos
empregados em tais atividades são extensão das metodologias da engenharia, denominadas controle com retroalimentação, controle preditivo e
calibração. Sabe-se que todo processo está sujeito a variações aleatórias
se não for controlado. Portanto, o objetivo do controle da qualidade na linha
é produzir produtos uniformes, ajustando os processos de acordo com a
informação obtida nas diversas etapas da operação e no desempenho do
produto final. Baseado nesta informação, deve-se planejar a solução para
minimizar a perda de qualidade ou custo.
Geralmente, uma só observação é suficiente para controlar o processo em
cada período, mesmo em casos com atributos. Um exemplo típico do uso
de uma única observação para controlar um processo é o controle do erro
de um relógio. Esse controle pode ser realizado pela verificação periódica
do erro com um sinal de tempo padrão e corrigindo-o quando sua grandeza
exceder a um determinado limite.
O erro de um relógio é função dos métodos de controle. Não é necessário
obter uma amostra desse erro, mas é preciso predizê-lo dentro do método
de controle pré-estabelecido. considere, por exemplo, dois relógios: a
52
qualidade de um é boa enquanto que a do outro é má. O relógio de boa
qualidade apresenta um erro de 30 segundos por ano, enquanto que o de
baixa qualidade tem uma variação de 30 segundos por dia. Se o relógio de
baixa qualidade fosse ajustado diariamente e o de boa qualidade anualmente, não haveria diferenciação de qualidade entre os dois instrumentos.
A qualidade é função não apenas do projeto, como também do sistema de
controle.
Comentaremos a seguir alguns pontos da estratégia desenvolvida por
Taguchi.
O projeto primário depende do conhecimento técnico da empresa no uso da
tecnologia disponível, na escolha dos componentes e matérias-primas e no
julgamento adequado das necessidades dos clientes. Um bom projeto de
produto é normalmente a chave do sucesso comercial de muitas empresas.
As indústrias que gastam uma porcentagem maior da sua receita em
pesquisa e desenvolvimento de produtos são, na maioria das vezes, as
melhor sucedidas nos seus mercados. O projeto de parâmetros é o que
determina os níveis ótimos de cada uma das características mensuráveis
do produto. A maioria das empresas, principalmente nos países do Terceiro
Mundo, não fazem nenhum projeto sistemático de parâmetros. Os ajustes
são feitos depois que a fábrica está em operação. Um exemplo típico seria
o ajuste da imagem do televisor na linha de montagem ou o ajuste da cor
de umas tintas após o enlatamento. É neste processo que a engenharia da
53
qualidade tem o maior impacto, permitindo a incorporação da qualidade ao
produto antes da sua produção. O projeto das tolerâncias tem como objetivo
diminuir seletivamente as amplitudes de variação dos parâmetros, de modo
a minimizar o impacto dos três tipos de ruído nos parâmetros de interesse.
Nesta etapa haverá um custo adicional, decorrente do controle das
tolerâncias em faixas mais estreitas.
O processo de redução das tolerân,cias é interessante, do ponto de vista
econômico, quando a redução da perda para a sociedade for menor que o
custo adicional de fabricação. Nas duas últimas etapas, o delineamento de
experimento é a ferramenta indicada para o processo de otimização. Este
fato justificou o elevado interesse de Taguchi pela metodologia e análise de
resultados de experimentos estatisticamente desenhados.
TÉCNICAS DE DELINEAMENTO DE EXPERIMENTOS
Taguchi desenvolveu uma tecnologia própria
de delineamento de ex-
perimentos utilizando as propriedades de expansão dos polinômios ortogonais de Chebyshev. Muitos dos experimentos propostos por Tagucchi
foram desenvolvidos originalmente por Placket & Burman, em 1946 30 . Já
30)PLACKET, R.N.; BURMAN, J.P. The Design of Optimum Multifactorial Experiments.
Biometrica 33, 1946, págs. 305-325.
54
nos anos 50 estes procedimentos estavam difundidos nos meios científicos
e nas entidades de pesquisa e desenvolvimento, como mencionados por
Box, Hunter & Hunter 5 em sua obra. O uso das técnicas de delineamento
de experimentos foi uma das grandes contribuições de Taguchi à tecnologia
de controle de qualidade. Simplificadamente, as técnicas de delineamento
de experimentos permitem a obtenção das relações de causa e efeito entre
uma série de variáveis independentes (fatores, variáveis controladas,
causas ou ruídos) e uma ou mais variáveis dependentes (efeitos,
propriedades, parâmetros etc.). Com uma metodologia experimental de
base estatística não há necessidade de conhecimento prévio do produto ou
processo a ser estudado, já que este será considerado como uma "caixa
preta" para a avaliação e análise estatística das informaçõés.
Por exemplo, vamos supor que queremos estabelecer se a resistência de
uma prancha de surf de fibra de vidro é influenciada por três variáveis de
controle: composição (resina-fibra de vidro), temperatura de fabricação e,
por último, o tempo de cura. Para cada uma das três variáveis estabelecemos dois níveis de experimentação (nível alto e baixo). Neste caso,
teremos 2 elevado ao cubo combinações, portanto 8 possibilidades diferentes de combinar as variáveis. Com experimentos bem planejados para as
oito combinações diferentes e sujeitos a uma análise estatística posterior,
poderemos saber de que maneira a temperatura, o tempo de cura e a
S)BOX, G.E.P.; HUNTER,W.G.; HUNTER,J.S. StatisticsforExperimenters:An lntroduction
to Design. Data Analisys and Model Building, New York, John Willey & Sons Inc., 1978.
55
composição do material afetam a resistência mecânica da prancha de surf.
A complexidade do delineamento de experimentos aumenta exponencialmente com número um maior de variáveis analisadas ao mesmo tempo. Dez
variáveis em dois níveis diferentes geram 1.024 experimentos diferentes, o
que pode inviabilizar o processo experimental e sua análise posterior.
Taguchi propõe a utilização de uma fração das combinações possíveis da
forma:
C
= 2(n-k)
onde n
= fatores
de estudo e k
=
inteiro menor que n - Equação 2
Desta forma Taguchi tenta diminuir o número de experimentos totais, mas
com a conseqüente perda na qualidade dos resultados obtidos, já que nem
todas as possibilidades de combinação são exploradas.
As conclusões
obtidas podem ser incorretas, principalmente quando existem interações ou
não linearidade das variáveis. Além da experimentação fracionária, Taguchi
usa um sistema de duas matrizes diferentes, uma para os fatores e outra
para os ruídos, o que aumenta a complexidade da implementação direta de
seu método experimental.
A escolha, por Taguchi, de métodos muito particulares de experimentação
39
é bastante criticada pelos estatísticos industriais e profissionais de
39)TAGUCHI, G.; WU, Y. lntroduction to Off-Line Qua/ity Contra/. Nagoya, Japan, Central
Japan Quality Control Association, 1980.
56
controle de qualidade, por não terem uma base teórica que justifique a maior
complexidade compara-los com os métodos clássicos de experimentação 5 .
Os métodos clássicos sugerem três etapas seqüenciais que são: separação
dos fatores, interação e otimização.
Na etapa de separação, exploramos o universo de 6 a 30 fatores com o
objetivo de identificar aqueles de maior influência na resposta dos efeitos
em estudo. A quantidade total de experimentos pode ser de, no mínimo, o
número de fatores mais quatro. Com este enfoque, avaliamos o grau de
importância relativa de cada fator com o mínimo de experimentos, e excluirmos os fatores menos importantes do próximo passo experimental.
Na etapa de interação, avaliamos cada fator individual e a interação entre
os vários fatores já selecionados anteriormente. Esta etapa requer um
número maior de experimentos para avaliar os erros e incertezas experimentais. O número mínimo de experimentos é dado por 2K para K fatores que
devem estar restritos na faixa 3 a 8 após a primeira etapa. A segunda etapa
é quando tentaremos reduzir os efeitos de ruído, minimizando a variabilidade
total do sistema.
5)BOX, G.E.P.; HUNTER,W.G.; HUNTER,J.S. Statistics forExperimenters: An lntroduction
to Oesign. Data Analisys and Model Building, New York, John Willey & Sons Inc., 1978.
1•"
57
A terceira etapa, que não é contemplada pelo método específico de Taguchi,
tem como objetivo desenvolver as relações empíricas entre os diversos
fatores que influenciam a resposta do sistema. Cada fator é experimentado
em vários níveis e não apenas dois (alto e baixo), como nas etapas
anteriores. Nesta etapa, avaliaremos as relações não lineares, os erros
experimentais e isto permite desenvolver as equações de relação entre as
diversas variáveis que podem ser otimizadas pelos métodos de pesquisa
operacional, como programação linear, por exemplo.
Este tipo de trabalho, que envolve experimentação seqüencial, vai, por sua
vez,
reduzindo o número de variáveis estudadas na medida em que
conhecemos melhor as que são importantes das que pouco afetam a
qualidade do produto. Com esta estratégia de experimentação poderemos
reduzir o custo total dos experimentos, além de permitir um melhor conhecimento da influência das variáveis independentes, seus efeitos e
interações.
CRITICA AOS MÉTODOS DE TAGUCHI
De todos os autores famosos na disciplina controle de qualidade, o trabalho
de
Taguchi é provavelmente o que recebeu mais críticas dos outros
profissionais da área.
58
Alguns criticam todo o seu trabalho, dizendo que é muito complexo e de
difícil compreensão, ou as suas definições de qualidade como "perda para
a sociedade". Outros criticam o método peculiar de delineamento de experimentos. Kakar 20 e outros autores 24 apresentam, no mesmo periódico,
um conjunto de críticas bastante coerente, as quais deve ser analisadas por
qualquer pessoa interessada em utilizar os manuais de Taguchi nas suas
empresas.
A minha experiência própria no gerenciamento do controle de qualidade
numa grande empresa, usuário de técnicas de delineamento de experimentos para solução de problemas da função, é que a filosofia de Taguchi é
muito boa e praticável na maioria dos ambientes indústriais, mas as suas
técnicas experimentais são muito inferiores aos métodos antes referidos
como clássicos. O uso da filosofia de Taguchi, acoplada a uma metodologia
tradicional de delineamento de experimentos, pode resolver graves
problemas de qualidade, principalmente nos segmentos industriais em que
as relações de causa e efeito não são bem conhecidas. As indústrias
química, farmacêutica, alimentícia, de materiais cerâmicos, celulose, papel,
e siderúrgica são as que tem mais se beneficiado desta nova tecnologia, em
nível mundial.
20)KACKAR, Raghu N. Otf-Line Quality Contra/, Parameter Design, and the Taguchi
Method. Journal of Quality Technology, Oct. 1985, págs. 176-188, Vol17, N 2 4.
24)LUCAS, James M. Discussion. Journal of Quality Technology, October 1985, Vol17, Nº
4.
59
No Brasil, a dificuldade de emprego das técnicas são decorrentes da falta
de conhecimento básico e do gerenciamento da implantação, fazendo com
que o seu uso fique limitado às empresas multinacionais que possuam
recursos oriundos da matriz.
FIGURA 2
L (Y)
FUNÇÃO DE PERDA L=K(t -1:) '2..
/
~
$A
,.
TOLERANCIA DO CONSUMIDOR
t - - - - t - - - - - - _ _ _ , _ ._ _ _ _ _ _ _ _ _ . _ _
~
"
TOLERANCIA
__...,
DO FABRICANTE
$ B t-----+--~r-----------,1(-----i
OBJETIVO
'
t'
I
CARACTERISTICA DE DESEMPENHO
FIGURA 3
DISTRIBUIÇÕES DA POPULAÇÃO
AUMENTO
DA
VARIABIIJDADE
/
OBJETIVO (t)
PRODUTO
SEGREGADO
PELA INSPEÇAO
~
I
.....
1--------1
....
~
~
:
I
TOLERANCIA
....
MESMO SEGREGANDO O PRODUTO FORA DE ESPECIFICAÇAO J
PODEREMOS OBSERVAR QUE HÁ UMA MAIOR QUANTIDADE DE
PRODUTO MAIS DISTANTE DO OBJETIVO AUMENTANDO A
FUNÇÃO DE PERDA L=K (t- t')"2
•
TABELA 1
Atividades do
Controle da
Qualidade
Fase do
Etapas
produto
Projeto do sistema
Projeto
Projeto
do parâmetro
do produto
Projeto de tolerância
Perturbação
Externa
•
•
Pet·turbação
Interna
•
•
+
•
Variação
de unidade
(tolerância)
•
"'
•
Fora da linha
Na linha
Engenharia
da
produção
Projeto do sistema
Projeto do parâmetro
Projeto de tolerância
++
++
++
++
++
++
"'
Pmcesso
pmdutivo
Contmle do Processo
Retroalimentaçáo
Inspeção etc.
++
++
++
++
++
++
"'
*=POSSÍVEL
+ = NÃO PREFERÍVEL
++ = IMPOSSÍVEL
"'
"'
"'
•
,
CAPITULO 5
- DE
CASOS
DE
APLICAÇAO
,
TECNICAS 11 0FF-LINE 11 NA
INDÚSTRIA DE PROCESSO
64
CASOS DE APLICAÇÃO DE TÉCNICAS
11
0FF-LINE .. NA INDÚSTRIA DE PROCESSO
Neste capítulo vamos descrever alguns casos reais de aplicação de técnicas
modernas de controle de qualidade aplicadas nas indústrias de processos.
Os casos foram selecionados de modo a deixar muito claro ao leitor os ·
benefícios destas técnicas. A apresentação dos casos e os resultados
obtidos mostram que estes problemas não poderiam resolveriam com a
simples implementação do Controle Estatístico de Processos, exigindo o
emprego de técnicas mais sofisticadas.
Fica evidente, nos exemplos abaixo, que a maior dificuldade na solução do
problema é a do não conhecimento das relações entre causa e efeito,
característica das indústrias de processos. Como a própria definição de
Taguchi, estamos num novo campo de conhecimentos bastante semelhante
ao da engenharia de produtos ou processos. Estamos desenvolvendo uma
engenharia de qualidade que visa trazer novos conhecimentos para a
melhoria de qualidade.
65
CASO 1 - DUPONT DO BRASIL 8/A- FÁBRICA DE LYCRA
PAULÍNIA --SÃO PAULO
Técnicas empregadas:
•
Análise de variação
•
Delineamento de experimentos
•
Plano de amostragem
PROCESSO
A fabricação da fibra elastomérica Lycra segue um processo que inicia pela
polimerização de um poliéster, formando um poliuretano em solução num
solvente. Esta dissolução de alta viscosidade é bombeada para a máquina
de fiação. Esta máquina é composta por 20 células de fiação, cada qual
consistente de um tubo de 30 centímetros de diâmetro com mais de 1O
metros de altura. Na parte superior da célula são instalados os filtros e uma
fieira por onde é feita a extrusão da solução de polímero. O tubo é aquecido
66
por resistências elétricas e há um fluxo de nitrogênio quente destinado à
remoção do solvente e secagem dos filamentos. Cada célula produz vários
filamentos que são enrolados em tubos por bobinadeiras com múltiplas
posições na parte inferior da célula. As 20 células são adjacentes e
colocadas em dois grupos de 1O, sendo um na parte frontal e outro na parte
traseira.
Após o processo de fiação, os tubos de filamento Lycra eram armazenados
em carretas para futura urdição. O processo de urdição consistia em colocar
de 1.000 a 1.500 tubos de Lycra em uma máquina de urdição e rebobinar o
filamento em um carretel de alumínio forjado com um metro de largura.
Neste carretel todas as pontas dos fios são enroladas em paralelo. O
carretel, junto com outros carretéis Lycra e de nylon, são utilizados pelos
clientes para a fabricação de um tecido de malha contínua de 3 metros de
largura que denominamos jersey. Esta malha é produzida em máquinas
chamadas de Kettenstuhl, onde a malha de nylon fica na parte externa do
tecido e a Lycra na parte interna e assim produzir a devida elasticidade do
tecido. Este tecido é utilizado na confecção de maiôs e lingerie.
67
PROBLEMA DE QUALIDADE OBSERVADO
Os clientes obseNaram que o tecido apresentava carreiras não uniformes
da malha com pontos mais abertos e fechados. Este tipo de defeito, com
estrias contínuas no verso do tecido e que chega a afetar a parte da frente
é chamado de barramento físico.
Uma investigação detalhada mostrou que os barramentos tinham como
causa as propriedades físicas, mais especificamente as características de
tensão-deformação do fio de Lycra. Estas características físicas influenciavam a construção do tecido, permitindo que as carreiras abrissem mais
quando o fio tinha menos resistência, e menos na situação contrária.
O parâmetro de controle mais relacionado com a curva de tensãodeformação é o que chamamos de T + 200, ou a tensão em gramas
necessária para estirar o fio a 200% do comprimento inicial. Como cada fio
era originário de um tubo diferente, concluímos que a variabilidade deste
parâmetro era o causador do problema. A fábrica já praticava o Controle
Estatístico de Processos. O valor médio de T + 200 era de 8,1 gramas-força.
Este valor médio tinha sido consistente por vários anos, mas o aumento da
variabilidade não tinha sido detectado pela carta de controle. No plano de
amostragem do CEP implementado, eram analisadas seis amostras de
tubos diariamente, ou 180 por mês.
68
Quando do aparecimento do problema, foi desenvolvido um plano de
amostras de manutenção segundo as recomendações do Product Quality
Management PQM 26 . Estas amostras, em quantidades bem superiores ao
plano de amostragem e analisadas repetidamente em dias diferentes,
permitiram uma avaliação dos níveis de variabilidade, bem como os fatores
de contribuição da variabilidade.
A variabilidade média do T + 200 era de 0,220 (g.força) 2 ,
o que corresponde a um desvio padrão de 0,47 g.força. O controle de
liberação de lote ( produção de 24 horas) era feito baseado na média dos
valores das seis amostras diárias. O plano de amostragem de manutenção
do PQM mostrou os diversos fatores que contribuíam para a variabilidade
total.
VPP -Variabilidade de bobinas a bobina
=
O, 168
VLL- Variabilidade de lote a lote
=
0,022
VST - Variabilidade de curto prazo
=
0,016
=
0,009
=
0,005
( do processo de medição)
VL T - Variabilidade de longo prazo
( do processo de medição)
VWP -Variabilidade dentro da bobina
2)Associação Brasileira de Normas Técnicas, Coletânea de Normas de Garantia de
Qualidade. Associação Brasileira de Normas Técnicas, Rio de Janeiro, ABNT, 1990.
26)MARQUARDT, D.W. ProductOualityManagement. Wilmington, E.l. du Pontde Nemours
& Co, 1988.
69
Podemos concluir que a variabilidade de bobina a bobina foi o fator que mais
contribuiu para variabilidade total.
As bobinas poderiam ser produzidas por várias posições dentro da mesma
célula e por células distintas. Foi constatado que a maior parte da
variabilidade estava associada a bobinas produzidas por células distintas.
Aproximadamente 82% do VPP estavam associados a diferentes células de
produção, e apenas 18% a variações dentro da mesma célula. As alterações
do processo com o tempo VLL e dos processos de medição VST e VLT
contribuíam relativamente pouco para a variabilidade total, e o seu controle
mais apurado não traria benefícios significativos para a redução da
variabilidade total.
Foi desenvolvido um experimento de Placket/Burman 30 para identificar as
variáveis que mais contribuíam para a variabilidade do T + 200 de bobina a
bobina (causa do problema). Como resultado deste experimento, foi identificado que as condições de fabricação da solução de polímero era a maior
fonte de variabilidade. Este fato foi surpreendente a princípio, já que o
polímero era o mesmo para todas as células, mas logo explicado tecnicamente. O polímero não tinha reagido totalmente durante a polimerização em
tanques. A reação final ocorria por ocasião da passagem do fio por dentro
da célula. As pequenas variações de fluxo e temperatura do gás dentro das
30)PLACKET, R.N.; BURMAN, J.P. The Oesign of Optimum Multifactoria/ Experiments.
Biometrica 33, 1946, págs. 305-325.
70
células e da temperatura das paredes, aquecidas por resistências elétricas
e isoladas termicamente entre si, fez com que os fios produzidos por células
distintas apresentassem características físicas diversas.
A alteração da composição do polímero aumentando-se o grau de reação
nos tanques e alguns outros procedimentos de melhor controle de
temperatura fez com que a variabilidade total fosse reduzida de 0,22 para
O, 12. O desvio padrão passou de 0,47 para 0,35 correspondendo uma
redução de 26% do seu valor inicial. O problema de barramento físico que
tinha sido detectado pelos clientes acabou reduzido a poucos casos eventuais, deixando de ser um problema de mercado.
·.
O resultado deste trabalho foi o da qualificação do produto feito em Paulínia
para a exportação para qualquer país do mundo apenas um ano depois.
Todos os outros esforços na área de qualidade permitiram que a fábrica
recebesse a qualificação ISO 9000 em 1991. 2 .
2)Associação Brasileira de Normas Técnicas, Coletânea de Normas de Garantia de
Qualidade. Associação Brasileira de Normas Técnicas, Rio de Janeiro, ABNT, 1990.
71
CASO 2- Fábrica de azulejos INA SEITO- Japão- 1953 40
Técnica empregada:
•
Delineamento de experimentos
PROCESSO
A fábrica de azulejos INA SEITO é uma dos primeiros casos de aplicação
industrial, no Japão, do delineamento de experimentos para solução de um
problema de qualidade. O processo de produção de azulejos envolve a
pulverização e mistura dos ingredientes, moldagem das peças, passando
por uma pré-queima e a queima final após a adição do esmaltado à base
de vidro. O problema era que o índice de azulejos trincados ou quebrados
oriundo do processo de fabricação era muito elevado. Neste tipo de
indústria, o alto índice de refugo não só é um problema de qualidade e custo
mas também causa sérios transtornos ambientais pois o produto final não
pode ser reciclado. O custo para a sociedade é elevado devido à necessidade de criação de aterros para o destino final do produto refugado.
40)TAGUCHI,G. lntroduction to Quality Engineering. Tokyo, Japan, Asian Prductivity Organization, 1986.
72
A causa do alto índice de quebra foi relacionado basicamente com o alto
coeficiente de dilatação do azulejo e da sua diferença em relação ao
coeficiente de dilatação do esmaltado vitrificado, causando as trincas e
quebras observadas.
Para resolver o problema de alto índice de refugo foi desenvolvido um
experimento em escala industrial, onde sete fatores que, na opinião dos
técnicos especializados, poderiam contribuir para a diferença do índice de
dilatação do produto. Os sete fatores estavam relacionados com a
composição da massa de argila utilizada como base para o azulejo. Para o
experimento foram considerados dois níveis para cada um dos sete fatores.
Um nível que correspondia às condições atuais de operação da fábrica e
um outro nível que correspondia à composição, que segundo os técnicos
poderiam resultar num produto de melhor qualidade ou de mais baixo custo
de fabricação.
73
Fator
Adição de calcário na massa
Nível1
Nível 2
A1= 5%
A2=1%
(atual)
Granularidade do aditivo
B1=grosso
B2=fino
(atual)
Conteúdo de agalmatolita
C1= 43%
C2= 53%
(atual)
Tipo de agalmatolita
01= mistura
D2=mistura
atual
mais barata
Carga da mistura
E1= 1300 Kg
E2= 1200kg
Reciclo de refugo
F1= 0%
F2= 4%
(atual)
Quantidade de feldspato
G1= 0%
G2= 5%
(atual)
O fator E era o de consideração mais importante para a produção do que
necessariamente para a qualidade. Se a produção pudesse ser elevada de
1.200 para 1.300 quilos sem perda de qualidade, a produtividade da fábrica
poderia ser elevada em quase 10%, conseqüentemente reduzindo os custos
74
de produção. Foram feitos oito experimentos, variando-se os níveis das 7
variáveis independentes como mostra a tabela 2.
Num plano de experimentos de 2 elevado a 7 fatorial com o resultado dado
por uma matriz ortogonal. O detalhamento dos resultados dos oito experimentos se encontra na tabela 2, que apresenta os resultados do número
de quebras para cada condição das sete variáveis de uma amostra de 100
azulejos.
No primeiro experimento as variáveis A, B, C, D, E, F e G estão todas na
condição 1 e portanto chamaremos de A1, B1, C1. D1, E1. F1 e G1,.
Poderemos observar que em metade dos experimentos cada uma certa
variável assume nível1 e na outra metade o nível 2. A partir dos resultados
poderemos calcular o efeito para cada nível de cada uma das sete variáveis
independentes, calculando-se uma média dos defeitos.
Por exemplo, para a variável A (quantidade adicionada de calcário) há quatro
experimentos com 5% e quatro experimentos com 1%. O total de quebras
com 5% é 16 + 17 + 12 + 6 =51, e o total com 1% é 6 + 68 + 42 + 26 = 142.
Na média na condição A1: 12,5% dos azulejos quebraram (51/400) e na
condição A2: 35,5% quebraram (142/400).
O resultado combinado dos efeitos está na tabela 3. O total de quebras foi
de 193 em 800 amostras dos oito experimentos ou 24,12% dos azulejos.
75
Com esta tabela podemos concluir qual será a condição ótima (nível ótimo)
para cada uma das variáveis. Neste caso o conjunto ótimo das variáveis é
A1, 82. C2, E2, F1 e G2.
O problema de qualidade encontrado pela fábrica INA SEITO foi resolvido
após este experimento. Estudos posteriores descobriram que a adição de
calcário reduzia em dez vezes o coeficiente de dilatação do produto e, como
conseqüência diminuía o índice de quebras no material vitrificado. O aumento do teor de calcário na massa de 1% (condição original) para 5% fez com
que as quebras caíssem de 35,5% para 12,75%. A massa com mais calcário
permitiu a fabricação de um azulejo menos sensível à variações de
temperaturas no forno, criando-se um produto mais robusto. O ruído neste
caso, segundo Taguchi, era a variação do perfil de temperatura no forno. O
produto final era portanto menos sensível a este ruído não controlável. A
adição de calcário na massa permaneceu por vários anos como um segredo
industrial da I NA e permitiu um aumento da sua participação no mercado.
O conceito de um produto mais robusto também faz parte da engenharia de
qualidade de Taguchi, que tem sido bastante utilizado por vários setores
industriais. Um produto mais robusto tem, como característica básica, um
desempenho menos sensível às condições ambientais e/ou de uso. Um
televisor robusto é o que funciona bem quando a tensão da rede está baixa
ou alta, quando a transmissão de emissora está forte ou fraca, em tempo
bom ou com chuva, no verão tropical ou no inverno canadense.
76
Um produto projetado segundo conceitos de robustez foi o FORO TAURUS,
em 1986, nos Estados Unidos. Este carro apresentou o menor índice de
manutenção no primeiro ano de uso do que qualquer automóvel produzido
nos Estados Unidos naquele ano. A Ford ecqnomizou milhões de dólares
em custos de manutenção reembolsados às oficinas autorizadas dentro do
prazo de garantia estipulado pela montadora.
TABELA2
Matriz Lg(2 7)
N! de
defeitos
Parâmetro do Experimento
Fator
ABCDEFG
Adição de
calcário
na massa
Granulometria do
aditivo
Conteúdo
de
Agalmatolita
Tipo
de
Agalmatolita
Carga
da
mistura
Reei elo
de
refugo
Quantidade
de
feldspato
~
1 2 3 4 5 6 7
1
2
3
4
5
6
7
1
1 1 1 1 1 1 1
5
grosso
43
atual
1300
o
o
16
2
1 1 1 2 2 2 2
5
grosso
43
novo
1200
4
5
17
3
1 2 2 1 1 2 2
5
fino
53
atual
1300
4
5
12
4
1 2 2 2 2 1 1
5
fino
53
novo
1200
o
o
6
5
2 1 2 1 2 1 2
1
grosso
53
atual
1200
o
5
6
6
2 1 2 2 1 2 1
1
grosso
53
novo
1300
4
o
68
7
2 2 1 1 2 2 1
1
fino
43
atual
1200
4
o
42
8
2 2 1 2 1 1 2
1
fino
43
novo
1300
o
5
26
-
Por
centena
de
azulejos
TABELA3
Porcentagem
de
Fator e Nível
Número Total de Defeitos
At
51
1 2. 7 5
A2
142
3 5. 5o
Bt
107
2 6. 7 5
Bz
86
2 l . 5o
Ct
101
2 5. 2 5
Cz
92
2 3. o o
Dt
76
1 9. o o
Dz
117
2 9. 2 5
Et
122
3 o. 5o
E2
71
1 7. 7 5
Ft
54
1 3. 5o
F2
139
3 4. 7 5
Gt
132
3 3. o o
G2
61
1 5. 2 5
Total
193
24.12
Defeitos
,
CAPITULO 6
-
CONCLUSOES E
RECOMENDAÇOES
-
80
-
-
CONCLUSOES E RECOMENDAÇOES
Os casos de experimentação citados mostram de uma forma evidente o
benefício do uso das técnicas do controle de qualidade "off-line" na indústria
de processos. Sem sombra de dúvidas, o resultado obtido nos casos
apresentados superou a expectativa inicial, mesmo considerando o alto
custo da experimentação. O retorno do investimento nestes casos é normalmente calculado em meses e não em anos como é usual na indústria.
A denominação de engenharia da qualidade é provavelmente mais correta
para descrever no que consiste o uso das técnicas que Taguchi chamou
inicialmente de controle de qualidade "off-line". Os conhecimentos adquiridos pela implementação destas técnicas na indústria permitem um
melhor conhecimento dos produtos ou processos de produção como os
conhecimentos básicos de engenharia.
O caso particular da implementação do controle de qualidade na indústria
de processos é bem mais complexo do que se imagina. Em minha
experiência própria, o uso de técnicas tradicionais de controle de qualidade
não é bem sucedido quando implementados nas indústrias de processos.
81
Uma indústria, para a qual prestava consultoria, tinha iniciado um programa
de controle de qualidade com ênfase na motivação de equipes no padrão
de Crosby: "faça certo da primeira vez", com um forte apelo no resultado de
grupos de trabalho sem o sucesso esperado. Este mesmo programa tinha
sido bem sucedido em uma fábrica de ventiladores portáteis e num grande
banco. A qualidade de suas resinas e produtos químicos não tinha melhorado significativamente apesar da grande motivação dos funcionários. O
operador do reator de resinas ou o técnico do laboratório, por mais motivado
que estivesse, não possuíaconhecimentos suficientes dos processos,
características do produto, controles necessários e variáveis que permitissem uma produção de melhor qualidade. Os problemas de qualidade eram
crônicos e sem solução a vista. O uso da engenharia de qualidade permitiu
a solução destes problemas crônicos e com conseqüente aumento da
produtividade. O melhor conhecimento dos produtos e processos passou a
fazer parte do know-how da empresa, que começou a usá-lo como uma
vantagem competitiva e aumentar a sua penetração no mercado.
As técnicas de controle da qualidade são como qualquer outra ferramenta
tecnológica. Estas precisam ser adequadas às características e necessidades específicas de quem as usa. O uso indeterminado de um ou outro
programa de controle de qualidade, que foi eventualmente bem sucedido
em outra empresa, pode não ter o resultado esperado em outros tipos de
organizações empresariais. Nem sempre o que deu certo num banco pode
82
ser aplicado a uma metalúrgica e vice-versa. As exigências tecnológicas vão
definir o tipo de programa mais adequado para uma organização.
Novamente, no caso das indústrias de processos, a complexidade das
relações da causa e efeito faz com que programas de engenharia de
qualidade, com o uso intensivo da estatística aplicada, sejam os que melhor
atendem às necessidades deste segmento industrial. Os programas podem
ser implementados em poucos meses e o valor monetário dos resultados
corresponde a várias vezes o custo do programa. Acrescente-se a isto o
fato de que as análises dos dados de processos tem sido amplamente
facilitadas pelo uso de novas tecnologias para cálculos baseados na
microinformática, de custo baixo.
Em nenhum dos casos descritos foram implementadas as técnicas de
delineamento de experimentos preconizadas por Taguchi. As técnicas
tradicionais têm se mostrado mais eficazes além de serem mais fáceis de
usar. A complexidade dos métodos de delineamento de experimentos é a
razão pela qual os métodos de Taguchi não são aplicados com mais
freqüência na indústria, afastando usuários potenciais.
Nos últimos anos surgiu uma nova disciplina no campo da administração de
empresas chamada de administração da qualidade.
83
Os programas de qualidade se tornaram tão numerosos e as sua
implementação tão complexa, que seu desenvolvimento dentro da
organização depende cada vez mais da atividade gerencial.
A atividade de gerenciamento da qualidade inclue a escolha dos métodos
e programas mais adequados à organização, a implantação dos programas
e metodologia específica, avaliação dos resultados e acompanhamento dos
custos e recursos empregados. Administrar é fazer o melhor uso dos
recursos disponíveis.
Recomendamos que as empresas sigam os roteiros mencionados no
próximo capítulo para que os recursos aplicados com o objetivo de melhora
da qualidade produzam o resultado esperado.
,
CAPITULO 7
ROTEIROS PARA
,.,
IMPLEMENTAÇAO DO
CONTROLE DE QUALIDADE
85
I - ROTEIRO PARA IMPLEMENTAÇÃO DO CONTROLE DE
QUALIDADE TOTAL
As empresas hoje em dia têm um problema sério para implementar os seu
sistema de controle de qualidade. Há inúmeros fornecedores de pacotes e
programas disponíveis no mercado. Alguns consultores enfatizam o
benefício participativo dos ecos enquanto outros dizem que não funcionam
fora da cultura oriental. Outros consultores enfatizam os controles,
estatísticos ou não, dizendo que um controle efetivo é a melhor maneira de
se iniciar na qualidade.
Na minha opinião não existe solução enlatada que sirva para qualquer
empresa industrial ou de serviços assim como não existe sistema de
computação ou de contabilidade que sirva para qualquer organização.
Antes de se aventurar por um sistema ou outro, as empresas devem avaliar
os seus problemas atuais e em que áreas eles podem ser encaixados. Os
problemas de qualidade podem estar em uma das três áreas que defini como
as três dimensões da qualidade. O problema de qualidade pode estar
associado às PESSOAS da organização, ao PRODUTO fabricado ou à
PRODUTIVIDADE da empresa.
86
Na tabela 4 podemos observar quais são os desdobramentos deste conceito.
As PESSOAS podem influenciar a qualidade tanto pela sua motivação no
trabalho, como pelo seu conhecimento dos produtos serviços e mercado, e
até mesmo pela sua interação entre si que podemos chamar de
comunicação. Se o problema é motivacional deveremos estudar as razões
para tal. Uma mudança organizacional, a implementação do CCQ, pode ser
uma solução. Até um sistema renumeração de benefícios atrelado aos
resultados de qualidade ou produtividade como participação nos lucros,
pode ser implementado.
Se o problema for relacionado com a produtividade, os caminhos a seguir
são os que maximizem a valor agregado ou que, por outro lado, minimizem
os custos ou os recursos empregados. Nesta dimensão poderemos estudar
a percepção dos clientes e seu valor em uso bem como melhorar as
características do produto, diferenciando-o da concorrência. O problema de
custos pode ser resolvidos reduzindo os custos como os relacionados ao
retrabalho e refugo. Podemos fazer um melhor uso dos insumos e energia
bem como implantar novas tecnologias de fabricação.
O problema pod.ar relacionado com o PRODUTO em si. Quando a
qualidade do produto não é aceitável o problema pode ser relacionado tanto
com a não adequação às necessidades e desejos dos clientes, como com
87
a inconsistência. Se o produto não atende as aspirações do mercado,
deveremos reprojetar o produto ou modificar suas características. Se o não
há consistência na produção podemos implementar o Controle Estatístico
de Processos ou mesmo um programa de experimentos que reduza a
variabilidade. Para melhorar a qualidade do produto deveremos rever o
projeto e especificações, as necessidades dos clientes, controles de
produtos e produção.
A melhoria da qualidade deve ser encarada de frente com um ataque
prioritário nos problemas crônicos ou de difícil solução. Todos os programas
de qualidade são úteis mas não podemos nos dar o luxo de perder o foco
para atividades secundárias. Se o produto que se fabrica não atende as
necessidades dos clientes, a solução não se encontra na reestruturação da
organização ou motivação os funcionários. Os funcionários motivados vão
continuar a produzir um produto inaceitável para o mercado. O problema
continua sem ser resolvido. Da mesma forma, empresas com produtos
excelentes a um custo competitivo, perdem mercado pela desorganização
interna e falhas no serviço de atendimento ao cliente. O primeiro passo para
solucionar um problema é identificar suas causas.
88
11- ROTEIRO PARA UMA ESTRATÉGIA DE EXPERIMENTAÇÃO
EFICIENTE
Como havíamos comentado anteriormente, as estratégias de
experimentação utilizadas por Taguchi não são tão eficazes como as
clássicas como de Box-Behnken 24 •5 ou de Placket-Burman 30 . Taguchi
menciona um exemplo
39
onde 250 varáveis independentes são exa-
minadas. Recomenda-se usar de uma técnica experimental que permita
reduzir de um grande número de variáveis, muitas delas de pouca
importância, para um conjunto menor de variáveis que afetam significativamente a qualidade do produto.
Esta técnica permite-nos reduzir o universo de dezenas de variáveis para
não mais do que cinco a sete realmente importantes. Vale a pena lembrar
que o custo experimental em escala industrial é bastante elevado porque a
produção total do experimento muitas vezes tem que ser refugada por estar
fora de especificação. Box 5 tem vários exemplos destes experimentos
5)BOX, G.E.P.; HUNTER,W.G.; HUNTER,J.S. Statistics for Experimenters: An lntroduction
to Design. Data Analisys and Model Building, New York, John Willey & Sons Inc., 1978.
24)LUCAS, James M. Discussion. Journal of Quality Technology, October 1985, Vol17, Nº
4.
30)PLACKET, R.N.; BURMAN, J.P. The Design of Optimum Multifactorial Experiments.
Biometrica 33, 1946, págs. 305-325.
39)TAGUCHI, G.; WU, Y. lntroduction to Off-Line Quality Contra/. Nagoya, Japan, Central
Japan Quality Contrai Association, 1980.
89
chamados de "screening design" que permitem analisar a importância
relativa de vinte ou trinta variáveis com doze experimentos por exemplo.
A partir de um conjunto menor podemos fazer uma nova fase experimental
que permita um melhor conhecimento do comportamento das poucas
variáveis selecionadas. Nesta etapa é importante avaliar a interação entre
as variáveis, muito comum nas indústrias químicas por exemplo, e seu efeito
no produto ou processo;
Dependendo da necessidade poderemos tentar fazer um novo turno de
experimentos com um conjunto ainda menor de variáveis (duas a quatro).
Com um experimento bem delineado poderemos fazer até um modelo
matemático do processo relacionando causa e efeito. A esta etapa chamase de delineamento experimental de superfície de resposta 35 . Com este
modelo poderemos obter o sonho de todo engenheiro de processo que é ter
os botões para controlar as propriedades de um produto por exemplo, que
vem facilitar o uso de Controle Estatístico de Processos para a manutenção
em condições ideais.
Com o modelo estatístico de causa e efeito podemos até pensar em
otimização de processos. As variáveis independentes podem ser ajustadas,
35)SNEE, Ronald 0.; Hare, Lynne B.; Trout, J. Richard. Experiments in lndustry: Design
Analysis and lnterpretation of Results. A.S.Q.C. Press, Milwaukee Wisconsin, 1985:
90
'-\
em conjunto, de modo a obter um nível ótimo de capacidade, mínimo custo
de fabricação ou máximo de desempenho dos produtos.
Podemos provar que esta estratégia de experimentação, que chamamos de
clássica, permite o melhor resultado com o menor número de experimentos
do que os propostos por Taguchi.
111 - ROTEIRO DE PESQUISA PARA A SOLUÇÃO DE PROBLEMAS
DIFÍCEIS DE QUALIDADE.
As grandes empresas têm enfrentado diversos problemas de qualidade no
seu dia a dia. Alguns dos problemas de qualidade que as empresas têm
superado a capacidade dos meios tradicionais de controle como o CEP.
Para resolver os problemas difíceis de qualidade foi criado um roteiro de
pesquisa que permite chegar à sua solução com o mínimo de esforço. As
ténicas empregadas são um misto das técnicas de lshikawa 16 e Taguchi
40
16) ISHIKAWA, Kaoru. Guide to Quality Contra/. Tokyo, Asian Productivity Organization,
1976.
40)TAGUCHI,G. lntroduction to Quality Engineering. Tokyo, Japan, Asian Prductivity Organization, 1986.
91
A primeira etapa é listar os problemas de qualidade num gráfico de Pareto.
Como é de conhecimento geral na indústria, 20% das causas correspondem
a 80% das perdas. A partir do gráficos de Pareto e das Cartas de Controle
tentaremos identificar as causas dos problemas. O diagrama de causa e
efeito mais conhecido como diagrama de lshikawa é bastante útil nesta fase.
Com o diagrama de causa e efeito podemos selecionar variáveis para fazer
um experimento que permita a solução do problema usando de técnicas
experimentais já mencionadas bem como os gráficos seqüenciais, os histogramas e correlações e regressões.
A partir dos resultados tomamos as ações corretivas devidas e refazemos
os diagramas de Pareto para uma nova seqüência de pesquisa.
Para manter o processo em controle, podemos usar a carta de Shewhart ou
uma carta de Shewhart modificada de soma acumulada que chamamos de
CUSUM. esta carta tem vantagens em relação a original porque detecta
desvios contínuos do processo como no caso da deterioração do parametro
ou mudança do valor objetivo original.
Este roteiro pode ser repetido quantas vezes forem necessária para a
solução do problema. A combinação de duas técnicas consagradas permite
o melhor resultado possível.
TABELA4
GERÊNCIA TOTAL DE QUALIDADE
Organização
MOTIVACIONAL - - - - - - - - - -
C.C.Q.
[
Sistemas de Compensação
Treinamento em Técnicas
PESSOAS
Conhecimento do Produto
Conhecimento do Mercado
Sistemas de Informação
INTERAÇÃO
Procedimentos e Métodos
(Comunicação)
-
Efetividade Organizacional
-
Valor em Uso
l
Confiabilidade
MAXIMIZAR O VALOR AGREGADO----
Serviço
Características do Produto
Diferenciação
TRÊS
_
DIMENSOES
DA
QUALIDADE
PRODliTIVIDADE
VALOR+ RECURSOS
Custo da Qualidade
Menor Uso de Insumos
MINIMIZAR OS RECURSOS EMPREGADOS-[
Melhor Utilização de Energia e Recursos Humanos
Custo de Tecnologia e Investimentos
Concepção e Projeto
FATORES DE CONSISTÊNCIA
Especificações
Necessidades
dos
Clientes
-f
_
Análise Estatística
Controle de Produto
Redução da Variabilidade - Uberação de Produto
Pesquisa e Desenvolvimento
PRODliTO - - - 1
Atender a mudança das Necessidades
Controle
de
Processo
Controle do Produto
FATORES DE ADEQUAÇÃO - - - - - - 1
[
Adequação ao Uso
Projeto do Produto
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