Os gráficos de controle são uma ferramenta essencial em estatística de controle de qualidade e foram desenvolvidos para ajudar a monitorar e controlar processos de produção com o objetivo de garantir a qualidade do produto.
Eles foram introduzidos por Walter A. Shewhart na década de 1920, enquanto ele trabalhava nos Laboratórios Bell. Shewhart estava buscando uma metodologia sistemática para melhorar a qualidade dos produtos e processos industriais. Ele percebeu que, embora toda produção tivesse variações, poderia haver uma distinção entre variações aceitáveis (variações naturais ou comuns do processo) e variações que indicavam um problema com o processo (variações especiais ou atribuíveis).
A introdução e a adoção dos gráficos de controle tiveram um impacto profundo nas práticas de gestão de qualidade, especialmente com o advento do controle estatístico de processo (CEP) e metodologias como Seis Sigma. Empresas em todo o mundo usam gráficos de controle não apenas na fabricação, mas também em serviços e outras áreas de negócio, destacando sua flexibilidade e aplicabilidade.
Neste blog, você entenderá o que são gráficos de controle, explorará os diferentes tipos disponíveis e descobrirá como são aplicados nas empresas. O objetivo é usar esses gráficos não apenas para prevenir problemas, mas também para aumentar significativamente a eficiência dos processos. Com esta abordagem, organizações de todos os tamanhos podem melhorar suas operações, garantir a qualidade dos produtos e otimizar a satisfação do cliente.
O que é o gráfico de controle?
O gráfico de controle, que é uma das 7 ferramentas da qualidade, é considerado um gráfico de tendência, que mostra como um determinado indicador varia no tempo, com limites de controle. Veja um exemplo de gráfico para medir amplitudes:
O objetivo desses limites de controle é dar noção à equipe sobre a variabilidade natural do processo, ou seja, o quanto ele deve variar normalmente.
Em outras palavras, o gráfico de controle é capaz de mostrar se o processo está estável ou se há algo anormal com ele. Essas "anormalidades" são muito úteis em melhoria de processos, pois elas avisam exatamente o período que se deve estudar o processo para aprender mais sobre ele.
Imagine que em um mês, você vê a sua empresa faturando muito de uma maneira anormal! Com certeza, vai querer entender o que aconteceu nesse mês para repetir para os próximos, não é mesmo? O gráfico de controle lhe ajuda nisso!
Para que serve o gráfico de controle?
Aqui estão alguns dos principais propósitos do gráfico de controle:
Monitoramento de processos: Ajuda a entender se um processo está sob controle, operando dentro dos limites de variação esperados.
Identificação de variações: Permite diferenciar entre variações naturais (inerentes ao processo) e variações especiais (causadas por circunstâncias externas), auxiliando na tomada de decisões para correções.
Melhoria contínua: Fornece dados objetivos para análise de desempenho do processo, facilitando a implementação de melhorias e a eficácia das ações tomadas.
Prevenção de problemas: Ao identificar tendências ou desvios, permite intervir antes que os defeitos ocorram ou se tornem mais sérios, evitando custos adicionais.
Documentação e compliance: Serve como registro documentado da estabilidade e capacidade de um processo, útil para auditorias e requisitos regulatórios.
Usar gráficos de controle é uma maneira proativa de gerenciar a qualidade, em vez de reagir apenas quando problemas surgem. Isso leva a processos mais eficientes e produtos de maior qualidade.
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Tipos de gráficos de controle
Existem vários tipos de gráficos de controle, cada um projetado para diferentes tipos de dados e situações de processo. Os mais comuns incluem:
Gráficos X-barra
Usados para monitorar a média de subgrupos de uma medida contínua. Eles são úteis quando as amostras são coletadas em subgrupos de tamanho igual, geralmente quando a coleta de dados é mais controlada. Os gráficos X-barra ajudam a observar mudanças na média do processo ao longo do tempo.
Gráficos R (amplitude)
Empregados juntamente com gráficos X-barra, os gráficos R monitoram a variação dentro dos subgrupos. A amplitude é a diferença entre o valor máximo e mínimo em cada subgrupo, proporcionando uma visão da dispersão dos dados.
Gráficos S (desvio padrão)
Similar aos gráficos R, mas usam o desvio padrão dos subgrupos ao invés da amplitude para monitorar a variação dentro dos subgrupos. São preferíveis para subgrupos maiores, pois fornecem uma medida mais precisa da dispersão.
Gráficos I-MR (individuais e amplitude móvel)
Utilizados para dados coletados de forma sequencial onde cada ponto é uma única observação em vez de um subgrupo. O gráfico I monitora os valores individuais, enquanto o gráfico MR monitora a amplitude entre observações consecutivas.
Gráficos P (proporção de defeitos)
Adequados para dados categóricos que representam a proporção de itens defeituosos em amostras de tamanhos variáveis.
Gráficos NP (número de defeitos)
Semelhante aos gráficos P, mas usados quando o tamanho do subgrupo é constante. Eles plotam o número de itens defeituosos em cada subgrupo.
Gráficos C (contagem de defeitos)
Usados para contar ocorrências de defeitos que são permitidos em cada unidade de medida (como defeitos por unidade). Útil quando os defeitos podem ocorrer várias vezes em uma única unidade.
Gráficos U (defeitos por unidade)
Semelhante aos gráficos C, mas ajustam para diferentes tamanhos de amostra. Eles são usados quando o número de defeitos é registrado em relação a um tamanho de unidade variável (como defeitos por página ou por área).
Cada tipo de gráfico é selecionado com base nas características específicas dos dados e nas necessidades de análise do processo. A escolha correta do gráfico de controle é crucial para uma análise eficaz e para tomar decisões informadas sobre o controle e melhoria de processos.
Como é feito um gráfico de controle?
Para criar um gráfico de controle eficaz, que serve como uma ferramenta vital na monitoração e melhoria contínua de processos, é importante seguir uma série de passos detalhados. Aqui estão os passos a serem seguidos:
1. Seleção do tipo de gráfico: Decida qual tipo de gráfico de controle é mais apropriado para o tipo de dados que você tem. Os gráficos mais comuns incluem gráficos X-barra para médias, gráficos R para amplitudes, e gráficos I-MR para dados individuais e a amplitude móvel.
2. Determinação do período de coleta de dados: Escolha um período de coleta de dados que reflita as operações normais do processo. Isso ajuda a obter uma representação fiel das variações do processo.
3. Coleta de dados: Durante o período determinado, colete dados de processo em intervalos regulares. É importante que a coleta seja feita sob as mesmas condições de operação para manter a consistência.
4. Cálculo das estatísticas do processo: Calcule as médias dos subgrupos, a amplitude ou o desvio padrão, dependendo do tipo de gráfico que você está usando. Essas estatísticas formam a linha central do gráfico de controle.
5. Cálculo dos limites de controle: Como mostrado na imagem acima, os limites de controle são geralmente definidos a três desvios padrão da média do processo (linha central). Eles representam os limites naturalmente esperados da variação do processo se este estiver sob controle. Calcule o limite de controle superior (LCS) e o limite de controle inferior (LCI) usando as fórmulas apropriadas para o tipo de gráfico escolhido.
6. Plotagem dos dados: Plote os dados coletados, a linha central, e os limites de controle em um gráfico. Cada ponto no gráfico representa uma observação ou uma média de um subgrupo.
7. Análise do gráfico de controle: Analise o gráfico para verificar se os pontos estão dentro dos limites de controle e para identificar qualquer padrão não aleatório ou pontos fora dos limites, que podem indicar causas especiais de variação. Padrões como tendências consistentes, ciclos, ou muitos pontos consecutivos de um lado da linha central podem sugerir problemas no processo.
Esses passos ajudam a entender se um processo está estatisticamente sob controle. A análise contínua através de gráficos de controle é uma ferramenta poderosa para a melhoria e manutenção da qualidade em processos industriais e de negócios.
Quais são os 5 erros mais comuns ao elaborar um gráfico de controle?
Utilizar apenas algo foge do controle
Gráficos de controle são ferramentas destinado aos funcionários de produção que auxiliam no ajuste de seus processos. É uma ferramenta para entender a variação, por isso um dos possíveis usos para um gráfico de controle é quando o operador percebe uma situação fora de controle, mas certamente não é o único uso, já que o Seis Sigma é mais amplo.
Utilizar apenas para operações de produção ou manufatura
Os gráficos de controle devem ser usados para entender a variação em todos os processos importantes em uma organização. Esses incluem relações de funcionários, segurança, contabilidade, planejamento, manutenção, engenharia, pesquisa, atendimento ao cliente e assim por diante. O Seis Sigma pode ser aplicado por toda a fábrica.
Não pensar além dos limites de controle
Os limites de controle não têm nada a ver com nosso desejo, eles apenas definem as regiões para causas comuns de variação. Com frequência, é desejado que um processo saia do controle se essa saída resultar em um maior faturamento ou menor quantidade de erros nas ordens de compra. Esta é uma das grandes mentiras propagadas por quem não entende o Seis Sigma.
Utilizar apenas para mapear processos ao longo do tempo.
O modo mais comum de se desenvolver gráficos de controle é definir subgrupos por períodos de tempo, mas há muitas outras possibilidades, tais como por funcionário, por cliente, por fornecedor, por rolo, por lote de material, por cidade, por número do instrumento e assim por diante. Gráficos de controle são apropriados para todos esses agrupamentos de dados.
É difícil manter limites de controles estreitos
Os limites de controle são calculados usando o mesmo método todas as vezes. Limites de controle “estreitos” indicam que a variação de causa comum no processo é relativamente pequena. A frequência e a magnitude das causas especiais, ou seja, o que não é parte do cálculo do limite de controle determina a dificuldade em se “manter limites de controles”.
Como fazer gráficos de controle no Excel?
Eles são simples de se interpretar, porém podem requerer algum conhecimento de estatística para se elaborar. Nesta planilha de gráficos de controle, disponibilizamos um algoritmo implementado em Excel que vai tornar muito fácil ao usuário elaborar estes gráficos, mesmo com poucas ferramentas especializadas disponíveis.
Como usar a planilha de gráfico de controle?
A planilha é extremamente fácil de usar, basta coletar dados de variáveis contínuas e imputar esses dados na planilha. Após imputados os dados, basta clicar no botão para gerar o gráfico.
O gráfico consiste na evolução temporal dos dados e na elaboração de limites superiores e inferiores de controle. Toda vez que um ponto sai fora desses limites, ele é considerado como uma causa especial. Isso significa, em outras palavras, que ele saiu fora da distribuição natural do processo, portanto, algo de diferente aconteceu em relação aos demais períodos.
