Método para implementação de gráficos de controle em processos produtivos

Abstract

O Controle Estatístico do Processo (CEP) é utilizado como um método preventivo de gestão/controle da qualidade, que monitora as características de qualidade de um processo por meio de estatísticas, a fim de preservar a tendência central e manter a variabilidade desses processos estável ao longo do tempo. O gráfico de controle é uma ferramenta do CEP, que combina a exibição gráfica de dados ao longo do tempo com testes estatísticos, tornando mais fácil para times operacionais detectarem mudanças no processo. Existe uma opinião amplamente difundida entre especialistas em CEP de que os gráficos de controle de Shewhart são ferramentas muito simples para determinar se um processo está em um estado estável ou não. No entanto, não são tão simples em sua aplicação na prática. O uso correto do gráfico de controle requer mais do que mero conhecimento sobre como construir um gráfico, e antes de iniciar sua implementação, é necessário entender o processo a ser monitorado e quais são as suposições para o tipo de gráfico de controle escolhido. Por esse motivo, este estudo busca atualizar e expandir os trabalhos realizados por Gibra (1975), Montgomery (1980), Alexander e Jagannathan, (1986), apresentando uma técnica para seleção de tipos de gráfico de controle, considerando diretrizes da literatura e publicações recentes sobre o tema. As características de atualização e expansão deste trabalho estão relacionados à maior abrangência de tipos de gráfico de controle e ao número de variações que foram avaliadas, com o objetivo de preencher a lacuna apontada pelos autores referenciados desta seção.

Statistical Process Control (SPC) is used as a preventive method of management/quality control that monitors the quality characteristics of a process through statistics, in order to preserve the central tendency and keep the variability of these processes stable over time. The control chart is a SPC tool that combines the graphical display of data over time with statistical tests, making easier for operational teams to detect process changes. There is a widely held opinion among SPC experts that Shewhart control charts are very simple tools for determining whether a process is in a steady state or not. However, despite being considered simple tools, they are not so simple to apply in practice. The correct use of the control chart requires more than mere knowledge of how to build a chart, and before starting its implementation, it is necessary to understand the process to be monitored and what are the assumptions for the type of control chart chosen. For this reason, this study seeks to update and expand the works carried out by Gibra (1975), Montgomery (1980), Alexander and Jagannathan, (1986), presenting a selection technique for control chart types considering guidelines of the literature and publications recent on the topic. The updating and expansion characteristics of this work are related to the greater range of control chart types and the number of variations that will be evaluated, with the objective of filling the gap pointed out by the referenced authors of this section.