CEP 2

UNIVERSIDADE FEDERAL DO ESPÍRITO SANTO

Controle Estatístico de
Processos

Origens
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Walter Shewart: uso de conceitos de Estatística e
Metodologia Científica – pioneiro do Controle
Estatístico de Processos.

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Baseado no entendimento que qualidade variabilidade são conceitos antagônicos.

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Para ele “melhores níveis de qualidade” significava
“menor variabilidade em medidas de processos e produtos e mais exatidão em alcançar metas e alvos.”

e

Ciclo PDCA
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Leva ao aumento da estabilização do processo, portanto, menor variabilidade e maior qualidade. Controle Estatístico do Processo
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Redução dos custos:



Amostragem;
Redução de rejeito.

Controle Estatístico do Processo
Controlar um processo

Inspecionar peças

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Busca melhorar constantemente a qualidade do produto. Eliminação de peças de baixa qualidade que não alcançam as expectativas do consumidor e não devem ser colocadas no mercado. Causas de variação
Especial

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É assinalável e, em geral, única.

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Ocorre uma vez ou ocasionalmente.

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É imprevisível

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Devem ser eliminadas.

Comum

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Estão embutidas no sistema.
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Ocorrem sempre.

Para sua eliminação, o sistema precisa ser alterado. Gráficos de controle
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Alertam para a presença de causas especiais grandes na linha de produção!
Nível de confiança: 99,73%

Um alarme falso pode ocorrer uma vez em 370 subgrupos. Gráficos de controle

Gráficos de controle

Teorema do Limite Central
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Independentemente de qual seja a forma atual de distribuição de dada variável, quando amostras de um dado tamanho são repetidamente retiradas da distribuição e as médias das amostras calculadas e inseridas em um gráfico, as médias das amostras se apresentarão normalmente distribuídas.

Distribuição Normal
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CARACTERÍSTICAS
Mensurações repetidas de uma mesma quantidade tendem a variar

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Coletando um número maior dessas mensurações obtemos uma Distribuição Normal em forma de sino



O gráfico desta distribuição é suave, unimodal e