SPC (Statistical Process Control) Origem

O Controlo Estatístico de Processo (SPC) tem as suas origens no início do século XX. Foi iniciado por Walter A. Shewhart nos Laboratórios Bell na década de 1920. Shewhart desenvolveu o gráfico de controlo em 1924 e introduziu o conceito de controlo estatístico, que é fundamental para o SPC.

• Anos 1920: Shewhart e sua equipe, incluindo Harold Dodge e Harry Romig, trabalharam para estabelecer uma base estatística racional para a inspeção por amostragem.

• Década de 1930: Shewhart aplicou gráficos de controlo na fabricação de munições no Arsenal de Picatinny do Exército dos EUA, o que ajudou a convencer o Exército a adotar o controlo de qualidade estatístico.

• Segunda Guerra Mundial: o uso de gráficos de controlo aumentou significativamente nos EUA para garantir a qualidade de munições e outros produtos estratégicos.

• Pós-Guerra: W. Edwards Deming, um colaborador de Shewhart, introduziu métodos de SPC na indústria japonesa, contribuindo para a revolução da qualidade no Japão.

O SPC continua a ser uma ferramenta essencial para a melhoria da qualidade e eficiência em diversos setores industriais.

SPC (Statistical Process Control) Âmbito

O SPC continua a ser uma ferramenta essencial para a melhoria da qualidade e eficiência em diversos setores industriais incluindo a automóvel, aeroespacial, semicondutores e dispositivos médicos.

• Indústria transformadora: utilizado para monitorizar a produção de peças e componentes, garantindo que os produtos finais atendam às especificações de qualidade.

• Indústria Automóvel: aplicado para controlar a qualidade de peças e sistemas reduzindo defeitos e melhorando a confiabilidade dos veículos.

• Indústria Aeroespacial: essencial para garantir a precisão e a segurança dos componentes aeroespaciais, onde a qualidade é crítica.

• Indústria Eletrónica e Semicondutores: utilizado para monitorizar a produção de circuitos integrados e outros componentes eletrónicos, onde a precisão é fundamental.

• Fabricação de Dispositivos Médicos: ajuda a garantir que os dispositivos médicos sejam produzidos com alta qualidade e segurança.

• Indústria Alimentar Alimentos e Bebidas: Monitorização da produção para garantir a segurança e a qualidade dos produtos alimentares.

• Indústria Farmacêutica: controlo rigoroso dos processos de produção para garantir a eficácia e a segurança dos medicamentos.

SPC (Statistical Process Control) Estrutura

A estrutura do Controlo Estatístico de Processo (SPC) envolve várias etapas e ferramentas que ajudam a monitorizar e controlar a variabilidade dos processos de produção.

• Recolha de Dados

• Medições Contínuas: dados são recolhidos continuamente durante o processo de produção para monitorizar o seu desempenho.

• Check Sheets: folhas de verificação são usadas para registar dados de maneira organizada.

• Análise Estatística

• Gráficos de Controlo

• Gráficos X-bar e R: utilizados para monitorizar a média e a amplitude de amostras de dados.

• Gráficos X-bar e S: Monitorizam a média e o desvio padrão de amostras.

• Gráficos de Controlo de Atributos: incluem gráficos P (proporção de defeitos) e gráficos NP (número de defeitos).

• Histogramas

Gráficos que mostram a distribuição dos dados recolhidos, ajudando a visualizar a variabilidade do processo.

• Diagramas de Pareto

Utilizados para identificar e priorizar problemas com base na frequência ou impacto.

• Diagramas de Dispersão

Permitem identificar relações entre duas variáveis, ajudando a entender como uma variável pode afetar outra.

• Estratificação de dados

Usados na categorização de dados para análise mais detalhada, permitindo identificar padrões específicos dentro de subgrupos.

• Capabilidade do Processo (Cpk)

Índices que medem a capacidade de um processo para produzir dentro das especificações, ajudando a avaliar a performance do processo.

• Identificação de causa

• Análise da Causa Raiz (RCA): técnica dos “5 porquê?” usada para encontrar a causa raiz.

• Diagrama de Ishikawa: para identificar possíveis causas de variação no processo, categorizando-as em diferentes áreas como pessoas, máquinas, materiais, métodos, meio ambiente e medidas.

• Análise de Falhas e Efeitos (FMEA): para avaliar falhas potenciais e seus impactos.

• Ações Corretivas

• Ajustes no Processo: com base na análise dos dados, são feitas correções no processo para eliminar ou reduzir a variabilidade.

• Monitorização Contínua: o processo é continuamente monitorizado para garantir que as ações corretivas sejam eficazes.

• Documentação e Relatórios

• Relatórios de Qualidade: documentação detalhada das análises e ações tomadas para manter a transparência e a rastreabilidade.

• Auditorias Internas: revisões periódicas para garantir que o SPC está é correta e eficazmente implementado.

SPC (Statistical Process Control) Funcionalidades

O Controlo Estatístico de Processo (SPC) oferece várias funcionalidades que ajudam a monitorizar, controlar e melhorar a qualidade dos processos de produção.

• Monitorização Contínua

• Gráficos de Controlo: ferramentas visuais que mostram a variação do processo ao longo do tempo, ajudando a identificar desvios e tendências.

• Análise em Tempo Real: permite a deteção imediata de variações no processo, possibilitando ações corretivas rápidas.

• Redução de Variação

• Identificação de Causas: utiliza ferramentas como diagramas de causa e efeito para identificar as causas raiz das variações.

• Ajustes no Processo: baseado na análise dos dados, são feitas correções no processo para eliminar ou reduzir a variabilidade.

• Melhoria Contínua

• Ciclos PDCA: estrutura para implementar melhorias contínuas nos processos.

• Feedback Imediato: fornece informações em tempo real para operadores e gestores, facilitando a tomada de decisões informadas.

• Integração com Outros Sistemas

• Integração com ERP e MES: permite a recolha e análise de dados de diferentes sistemas de gestão e produção.

• Automação: facilita a automação do monitorização e controlo do processo, reduzindo a necessidade de intervenção manual.

• Relatórios e Documentação

• Relatórios de Qualidade: geração de relatórios detalhados sobre a performance do processo e as ações corretivas tomadas.

• Auditorias e Conformidade: Ajuda a garantir que os processos atendam às normas e regulamentações de qualidade.

SPC (Statistical Process Control) Objetivos

• Redução de Variações do Processo

• Estabilidade do Processo: identificar e eliminar causas de variação para manter o processo estável e previsível.

• Melhoria da Qualidade: reduzir defeitos e melhorar a consistência dos produtos finais.

• Aumento da Eficiência

• Redução de Desperdícios: minimizar desperdícios e retrabalho, resultando em processos mais eficientes e económicos.

• Otimização de Recursos: utilizar recursos de maneira mais eficaz, melhorando a produtividade.

• Conformidade com Normas e Regulamentos

• Atendimento a Padrões de Qualidade: garantir que os processos atendam às normas e regulamentos de qualidade específicos do setor.

• Documentação e Rastreabilidade: manter registos detalhados para auditorias e conformidade.

• Melhoria Contínua

• Ciclos de PDCA: Implementar melhorias contínuas nos processos com base em dados e análises estatísticas.

• Feedback Imediato: fornecer informações em tempo real para operadores e gestores, facilitando a tomada de decisões informadas.

• Aumento da Satisfação do Cliente

• Produtos de Alta Qualidade: produzir produtos que atendam ou superem as expetativas dos clientes.

• Redução de Reclamações: diminuir o número de reclamações e devoluções de produtos.