Introdução

A estatística desempenha um papel fundamental na análise e na resolução de problemas em diversos setores, sendo particularmente relevante na indústria transformadora. Neste contexto, os testes estatísticos surgem como ferramentas indispensáveis para a tomada de decisões com base em dados e evidências, proporcionando suporte técnico para a otimização de processos, a garantia da qualidade e a redução de desperdícios. Este trabalho explora os conceitos teóricos essenciais dos testes estatísticos, aplicando-os a problemas práticos com produtos e equipamentos utilizados na indústria transformadora.

Cálculos e análises como

taxa de defeitos

capacidade de processos Cp e Cpk

teste t de Student

teste z (para proporções)

teste de Mann-Whitney

teste ANOVA

gráficos de controlo por atributos

gráficos de controlo por varáveis

e outros permitem avaliar hipóteses, identificar padrões e validar melhorias de processos.

Este estudo apresenta a análise de um Caso Real, abordando situações em que estas metodologias contribuem para a solução de problemas, como a avaliação de variações de desempenho em máquinas e a verificação da conformidade de produtos.

Tem por objetivo facilitar a compreensão dos conceitos teóricos e ilustrar a sua aplicabilidade em contextos industriais específicos, promovendo uma visão integrada da estatística enquanto ferramenta de apoio à melhoria contínua e à inovação no setor transformador.

Problema

Uma unidade industrial produz uma peça com a referência XT3A2. No seu fabrico utiliza dois tornos automáticos com as referências TB303 e TH605.

A empresa deseja analisar a qualidade da produção de cada uma das máquinas, para determinar qual delas apresenta um melhor desempenho no cumprimento dos requisitos de qualidade da peça.

Definição do Objetivo

Comparar a qualidade de produção entre o torno TB303 e o torno TH605, quantificando regeitados e avaliando a precisão dimensional, para identificar qual das máquinas oferece melhores condições para a produção da peça XT3A2.

Critérios para a Análise

Taxa de Rejeição – avaliar a quantidade de peças produzidas com defeitos em cada máquina, calculando a taxa de rejeição em relação ao total de peças produzidas.

Precisão Dimensional – medir a variação em relação às dimensões especificadas da peça XT3A2 em cada máquina, identificando qual delas mantém uma precisão mais consistente nos parâmetros dimensionais.

Classificação de Defeitos – identificar e classificar os tipos de defeitos mais comuns em cada máquina (por exemplo, desvios dimensionais, falhas de acabamento, ou defeitos de forma), para entender se existem padrões específicos associados a cada equipamento.

Impacto do Tempo de Produção na Qualidade – verificar se o tempo de operação contínua (turnos de produção) influencia a qualidade das peças em cada máquina.

Metodologia

Recolher uma amostra de peças produzidas em cada torno num mesmo período.

Realizar inspeções de qualidade para identificar e classificar os defeitos.

Registar as medidas dimensionais das peças para verificar a precisão de cada máquina.

Comparar os resultados para determinar se há diferenças estatisticamente significativas na qualidade de produção entre os tornos.

Com esta análise, a empresa pretende identificar qual dos tornos automáticos TB303 ou TH605 proporciona uma maior fiabilidade na produção da peça XT3A2, ajudando na tomada de decisões sobre alocação de produção e possíveis intervenções de manutenção ou calibração das máquinas.

Métodos Estatísticos Recomendados

Para realizar uma análise comparativa da qualidade de produção entre o torno TB303 e o torno TH605, com base nos critérios de qualidade enunciados, é recomendada uma combinação de métodos estatísticos e cálculos específicos para avaliar a precisão e a fiabilidade das máquinas. Referem-se algumas etapas e métodos úteis para conduzir essa análise:

Cálculo da Taxa de Defeitos (Td): avaliar a quantidade de peças produzidas com defeitos em cada máquina, calculando a taxa de rejeição em relação ao total de peças produzidas.

Considerar número total de peças produzidas N e o número de peças com defeitos D em cada máquina. A taxa de defeitos Td é calculada para cada torno como:

Uma taxa de defeitos mais baixa indicará uma produção de maior qualidade.

Estudo de Capacidade do Processo – Cp e Cpk para Precisão Dimensional

Para avaliar a precisão dimensional de cada máquina, é fundamental medir as dimensões principais da peça XT3A2 (como diâmetro e comprimento) e comparar com as especificações de tolerância:

Registar medições das dimensões críticas das peças de cada torno através de amostragem.

Calcular o desvio padrão (σ) das medições para cada torno e comparar com as tolerâncias da peça a fim de calcular a capacidade do processo (Cp):

Calcular também o índice de capacidade centrada (Cpk), que considera o desvio da média (μ) em relação aos limites de especificação:

Um valor de Cp e Cpk superior a 1 indica que o processo é capaz de produzir dentro das especificações.

Testes de Hipótese para Comparar Máquinas

Para avaliar se as diferenças observadas na qualidade são estatisticamente significativas:

Realizar um teste t de duas amostras (se os dados forem normais) ou um teste de Mann-Whitney (se não forem) para comparar as médias das medidas dimensionais e determinar se há uma diferença significativa entre as duas máquinas.

Comparar as taxas de defeitos usando por exemplo, um teste Z de proporções para verificar se as diferenças entre as taxas de rejeição das duas máquinas são estatisticamente significativas.

Análise de Variância ANOVA

Se existirem vários tipos de defeitos e o objetivo for compreender como cada tipo afeta cada máquina, uma ANOVA de um fator poderá ser útil para ver se há variação significativa entre os tipos de defeito em cada máquina.

Gráficos de Controle de Qualidade

Para monitorizar a qualidade ao longo do tempo usar gráficos de controle (como o gráfico X-barra e o gráfico de desvio padrão σ para cada torno, para visualizar se os processos estão estáveis ao longo do tempo.

Estes métodos em conjunto proporcionam uma análise completa e sólida sobre a qualidade de produção das duas máquinas e ajudam a identificar qual delas apresenta melhor desempenho para a fabricação da peça XT3A2.

Análise prática da situação concreta

Os dados disponíveis à data são os que constam do quadro seguinte:

Com base na tabela apresenta-se o gráfico comparativo das duas máquinas, TB303 e TH605, com o número de defeitos diários ao longo dos 22 dias.

Este gráfico permite observar as flutuações diárias no número de defeitos e identificar padrões ou tendências de qualidade entre as duas máquinas.

Cálculo da taxa de defeitos

Somar o Total de Defeitos

Primeiro, somamos o número total de defeitos registados para cada máquina ao longo dos 22 dias.

Calcular o Total de Peças Produzidas

Se tivermos um número fixo de peças produzidas por dia em cada máquina, por exemplo, 100 peças por dia, o total de peças produzidas em 22 dias seria:

Calcular a Taxa de Defeitos

A taxa de defeitos Td para cada máquina é calculada dividindo o número total de defeitos pelo número total de peças produzidas, multiplicado por 100 para obter a percentagem:

Uma taxa de defeitos mais baixa indicará uma produção de maior qualidade.

Consistência de produção

Cálculo da Média Diária de Defeitos

A média indica o valor central ou esperado de defeitos diários.

Cálculo do Desvio Padrão σ

O desvio padrão σ mede a dispersão dos defeitos diários em relação à média.

Um desvio padrão baixo indica que a produção está mais consistente (com pouca variação), enquanto um desvio padrão alto indica uma produção menos consistente.

Cálculo do Coeficiente de variação

O coeficiente de variação é uma medida de consistência relativa e é calculado dividindo o desvio padrão pela média. Ele é especialmente útil para comparar a variabilidade relativa entre as duas máquinas.

Um Coeficiente de Variação CV menor indica maior consistência, pois mostra uma menor variação em relação à média.

Análise dos resultados

Torno (TB303)

Desvio padrão σ = 1,362

Coeficiente de variação CV = 65,59%

Torno (TH605)

Desvio padrão σ = 1,667

Coeficiente de variação CV = 61,13%

A torno TH605 é mais consistente, pois tem um coeficiente de variação mais baixo, indicando menor variabilidade relativa no processo de produção.

Cálculo da Capacidade de cada Processo

Os índices Cp e Cpk. medem a capacidade de um processo para produzir peças dentro das especificações de tolerância. Assim para o caso em análise TB303 e TH605 precisamos:

Recolher dados de Precisão Dimensional

Medir uma dimensão crítica da peça XT3A2, como o diâmetro, em várias amostras (por exemplo, 30 peças produzidas em cada máquina).

Estas medições serão usadas para calcular a média e o desvio padrão do processo de cada máquina.

Obter Especificações de Tolerância

Identificar a dimensão nominal e os limites de tolerância da dimensão crítica. Por exemplo, se a especificação para o diâmetro é de 50 mm com uma tolerância de ±0,5 mm, temos:

Limite Superior de Tolerância LST = 50,5 mm

Limite Inferior de Tolerância LIT = 49,5 mm

Cálculo do Índice de Capacidade do Processo Cp

O índice C_p≥1 indica que o processo é capaz de produzir peças dentro das especificações, se estiver centrado.

Para o TB303 considerando as leituras dimensionais realizadas:

Média =50 mm

Desvio padrão = 0,1 mm

Limites de tolerância [49,5 mm; 50,5 mm]

Para o TH605 considerando as leituras dimensionais realizadas:

Média =50 mm

Desvio padrão = 0,11 mm

Limites de tolerância [49,5 mm; 50,5 mm]

Cálculo do Índice de Capacidade Centrando o Processo Cpk

Um valor de C_pk≥ 1 sugere que o processo é capaz de produzir dentro das especificações, mesmo que não esteja perfeitamente centrado.

Interpretação

Um Cp e Cpk de 1,67 indicam que o torno TB303 tem um processo capaz e centrado, com um bom controlo de qualidade para produzir dentro das especificações.

Um Cp e Cpk de 1,52 indicam que o torno TH605 tem um processo capaz e centrado, com um bom controlo de qualidade para produzir dentro das especificações.

Comparar Médias e Variabilidade

Para comparar a média e a variabilidade do número de defeitos entre as máquinas TB303 e TH605, podemos realizar dois testes estatísticos:

Teste t de duas amostras

O teste t de student de duas amostras verifica se as médias de duas populações são estatisticamente diferentes. No exemplo em análise, vamos comparar:

Torno TB303 – média de defeitos = 2,0(45) e desvio padrão = 1,361976

Torno TH605 – média de defeitos = 2,(72) e desvio padrão = 1,667100

Hipóteses

Hipótese nula (H0): as médias dos defeitos dos itens TB303 e TH605 são iguais

Hipótese alternativa (H1): as médias dos defeitos dos itens TB303 e TH605 são diferentes.

O teste t compara as médias das duas amostras e avalia se a diferença entre elas pode ser explicada pela variabilidade aleatória dos dados. Para isso, utiliza-se a seguinte fórmula:

Procedimento Realizado

Com base nos dados disponíveis, realizamos os seguintes passos:

Calcular as médias das duas amostras

Média dos defeitos para TB303 (X₁)

Média dos defeitos para TH605 (X₂)

Calcular as variâncias das duas amostras

Variância dos defeitos para TB303 (σ₁²)

Variância dos defeitos para TH605 (σ₂²)

Determinar os tamanhos das amostras

Ambas as amostras têm o mesmo número de observações (neste caso, 22 dias de observações).

Calcular o valor da estatística t.

Substituir os valores na fórmula do teste t de student

Resultados obtidos

Estatística t: -1,48557

Este valor indica que a média dos defeitos do item TB303 é um pouco inferior à média dos defeitos do item TH605, mas não de forma suficientemente forte para sugerir uma diferença significativa.

Valor p: 0,14486

Este valor é maior que o nível de significância comum de 0,05, o que indica que não há uma evidência forte para rejeitar a hipótese nula.

Conclusão

Como o valor p é superior a 0,05, concluímos que a diferença observada nas médias dos defeitos entre os dois itens pode ser atribuída ao acaso, não havendo evidência suficiente para afirmar que existe uma diferença real entre os defeitos dos tornos TB303 e TH605. Portanto, mantemos a hipótese nula, que assume que as médias são iguais.

Teste F (Fisher)

O teste F é utilizado para comparar as variâncias de duas amostras e verificar se elas são significativamente diferentes. Com base nos dados dos defeitos dos itens TB303 e TH605, o teste F pode indicar se existe uma diferença significativa entre as variabilidades (ou dispersões) das duas amostras.

Hipóteses

Hipótese nula (H0): as variâncias dos defeitos dos itens TB303 e TH605 são iguais

Hipótese alternativa (H1): as variâncias dos defeitos dos itens TB303 e TH605 são diferentes.

Cálcular a estatística F

O valor da estatística F é calculado como a razão entre as variâncias das duas amostras:

Procedimento Realizado

Para os dados dos defeitos dos itens TB303 e TH605, os seguintes passos foram executados:

Calcular as variâncias das duas amostras:

Variância dos defeitos para TB303 (σ₁²)

Variância dos defeitos para TH605 (σ₂²)

Calcular a estatística F:

A variância maior foi usada no numerador para garantir que F ≥ 1.

Determinar o valor p:

Com a estatística F e os graus de liberdade das duas amostras (df₁=n₁−1 e df₂=n₂−1), calcula-se o valor p. Este valor indica a probabilidade de observarmos uma diferença grande entre as variâncias das amostras, caso a hipótese nula seja verdadeira.

Resultados Obtidos

Estatística F: 2,207

Este valor sugere que a variância dos defeitos de um dos itens é maior que a do outro item, mas não de forma significativa.

Valor p: 0,145

Com este valor, que é maior do que o nível de significância comum de 0,05, não rejeitamos a hipótese nula. Assim, não temos evidência suficiente para afirmar que as variâncias dos defeitos dos itens TB303 e TH605 são diferentes.

Conclusão

Como o valor p é superior à significância 0,05, concluímos que a diferença observada entre as variâncias dos defeitos dos itens TB303 e TH605 não é estatisticamente significativa. Em termos práticos, isto significa que não temos provas para afirmar que um dos itens tem uma variabilidade de defeitos diferente do outro.

Teste Z

Realizar um teste Z de proporções para verificar se a diferença entre as taxas de defeitos das duas máquinas é estatisticamente significativa.

Calcular as Proporções de Defeitos

A proporção de defeitos para cada máquina é dada por

Hipóteses

Hipótese nula (H0): as proporções de defeitos nas duas máquinas são iguais, ou seja, p₁ = p₂.

Hipótese alternativa (H1): as proporções de defeitos nas duas máquinas são diferentes, ou seja, p₁≠ p ₂.

Calcular o Estatístico do Teste

A fórmula do teste de proporções para calcular o valor estatístico é:

Este valor representa o tamanho da diferença entre proporções, normalizada pelo desvio padrão.

Obter o p-valor e Tomar uma Decisão

Com o valor de Z, obtém-se o p-valor correspondente.

Compara-se o p-valor com o nível de significância (usualmente 0,05).

Se o p-valor for menor que o nível de significância, rejeita-se a hipótese nula e conclui-se que existe uma diferença significativa entre as proporções.

Este método assume que ambas as amostras são grandes o suficiente para que a distribuição da diferença de proporções se aproxime de uma distribuição normal.

Este método assume que ambas as amostras são grandes o suficiente para que a distribuição da diferença de proporções se aproxime de uma distribuição normal.

Em amostras pequenas, como é o caso, é mais apropriado usar métodos exatos, como o Teste Z de Fisher.

Teste de Mann-Whitney

O teste de Mann-Whitney é um teste não paramétrico usado para comparar se duas amostras independentes têm diferenças significativas nas suas medianas. Este teste é útil quando não podemos assumir que as amostras seguem uma distribuição normal.

Definição das Amostras

Os dados fornecidos têm duas colunas de defeitos registados em duas linhas de produção: “Defeitos” TB303 e “Defeitos” TH605. Consideramos estas duas colunas como as nossas amostras.

Hipóteses

Hipótese nula (H0): não existe diferença significativa nas medianas dos defeitos entre os tornos TB303 e TH605.

Hipótese alternativa (H1): existe uma diferença significativa nas medianas dos defeitos entre os tornos TB303 e TH605.

Calcular a estatística U

A fórmula para U depende dos (ranks) dos valores das amostras combinadas.

Sejam n_A e n_B, os tamanhos de cada uma das amostras.

Combinar as amostras TB303 e TH605 ordenando-as de forma crescente.

Atribuir ranks aos valores combinados das duas amostras, atribuindo o mesmo rank a valores iguais (empatados)

Calcular o somatório dos ranks para cada amostra considerando R_A a soma dos ranks dos elementos da amostra TB303 e R_B a soma dos ranks dos elementos da amostra TH605.

A estatística U para cada amostra é calculada pelas fórmulas:

O menor dos valores U_A e U_B é usado como estatística do teste U.

Interpretação do Valor de U

Se o valor de U for significativamente pequeno comparado com o valor crítico para o nível de significância escolhido, rejeita-se a hipótese nula (de que as duas distribuições são iguais), indicando que as amostras provavelmente têm distribuições diferentes.

Cálculo do valor p

Para amostras pequenas (tipicamente n_A ≤ 20 e n_B ≤ 20), tabelas de valores críticos do teste de Mann-Whitney são frequentemente utilizadas para determinar o valor p. Nestas tabelas, encontra-se o valor p correspondente ao valor de U e ao nível de significância desejado α.

Para amostras maiores (geralmente n_A > 20 e n_B > 20) a distribuição U tende a aproximar-se de uma distribuição normal pelo que deve ser usada uma aproximação para calcular o valor p de forma mais eficiente

A aproximação normal é calculada com uma média e desvio padrão definidos da seguinte forma:

Média de U:

Desvio padrão de U

Cálculo do valor Z: com base nesses valores, o valor de Z (estatística padronizada) é calculado como:

Se houver empates entre os postos (ranks), o cálculo de σU pode necessitar de um ajuste adicional.

Obtenção do valor p: uma vez calculado Z, o valor p é obtido consultando a distribuição normal padrão. Para um teste bilateral, o valor p corresponde a:

onde P(Z≥∣Z∣) é a probabilidade acumulada na cauda da distribuição normal além de ∣Z∣. Este método permite calcular o valor p para verificar a significância do teste de Mann-Whitney em amostras grandes, usando a aproximação normal.

Este método permite calcular o valor p para verificar a significância do teste de Mann-Whitney em amostras grandes, usando a aproximação normal.

Análise prática

Relembrando as dimensões das “amostras de defeitos” dos tornos TB303 e TH605 as tabelas de valores críticos do teste de Mann-Whitney são frequentemente utilizadas para determinar o valor p correspondente ao valor U calculado e ao nível de significância calculado.

Estatística de teste: 180,5

Valor-p: 0,141

Interpretação do Resultado:

O valor-p obtido 0,141 é maior do que o nível de significância habitual de 0,05. Isto indica que não há evidências suficientes para rejeitar a hipótese nula.

Em termos práticos, isto significa que não podemos afirmar que existe uma diferença estatisticamente significativa entre as medianas dos defeitos nas duas linhas de produção.

Conclusão

Com base nos resultados, as diferenças observadas nos defeitos entre os tornos TB303 e TH605 podem ser atribuídas ao acaso. Portanto, não temos suporte estatístico para afirmar que um dos tornos tem um desempenho consistentemente diferente do outro em termos de defeitos registados.

Teste de ANOVA de um fator

No caso de analisar duas produções de uma mesma peça, a ANOVA pode verificar se há diferenças significativas na média de uma característica de qualidade específica (como comprimento, peso, resistência, etc.) entre as duas produções. Esta análise ajuda a identificar se os processos de produção resultam em peças com a mesma qualidade média ou se há uma diferença significativa que poderia indicar um problema de consistência.

Hipóteses

Hipótese nula (H0): não há diferença significativa entre as médias das duas produções. Isto significa que qualquer diferença observada é devida ao acaso.

Hipótese alternativa (H1): existe uma diferença significativa entre as médias das duas produções.

Recolha de dados:

Suponhamos que temos os seguintes dados:

Calcular as variâncias:

A ANOVA de um fator examina as seguintes variâncias:

Variância entre os grupos: mede a variação entre as médias das duas produções.

Variância dentro dos grupos: mede a variação dentro de cada grupo, ou seja, a variação nas medições de peças dentro da mesma produção.

Explicando os cálculos passo a passo

Média da Produção A

Média da Produção B

Média Geral

Soma dos Quadrados Totais (SQT)

A SQT mede a variação total de todas as observações em relação à média geral:

Soma dos Quadrados entre os Grupos (SQG)

Soma dos Quadrados dentro dos Grupos (SQE)

A SQE mede a variação dentro de cada grupo:

Graus de Liberdade

Graus de liberdade totais (GLT):

Graus de liberdade entre os grupos (GLG):

Graus de liberdade dentro dos grupos (GLE):

Variâncias (Quadrados Médios)

Quadrado Médio entre os Grupos (QMG):

Quadrado Médio dentro dos Grupos (QME):

Calcular o valor-F:

Comparar com o Valor Crítico e concluir::

Consultar a tabela de distribuição F para o nível de significância desejado (por exemplo, 0,05) com os graus de liberdade GLG e GLE

Se F calculado for maior que o valor crítico F, rejeitamos a hipótese nula, indicando que há uma diferença significativa entre as médias das produções.

Aplicação ao problema inicial

A ANOVA de um fator foi realizada utilizando os seguintes passos:

Definição das amostras:

Defeitos TB303: [4,1,3,3,1,…]

Defeitos TH605: [3,1,4,1,3,…]

Cálculo do F-Estatístico:

Utilizando a fórmula da ANOVA, obtivemos um valor de F de aproximadamente 2,207.

Cálculo do valor-p:

O valor-p resultante foi de aproximadamente 0,145.

Resultados

F-Estatístico: 2,207

Valor-p: 0,145

Conclusão

Com um valor-p de 0,145, não podemos rejeitar a hipótese nula ao nível de significância comum de 0,05. Isto implica que não há evidências estatisticamente significativas para afirmar que existe uma diferença no número médio de defeitos entre os produtos TB303 e TH605 ao longo dos dias analisados.

Esta análise sugere que, com base nos dados fornecidos, os defeitos observados nos dois tipos de produtos não diferem significativamente.

Sugestões de monitorização de equipamentos

Para monitorizar eficazmente a produção representada pelos defeitos registados para os tornos TB303 e TH605, seria conveniente utilizar os seguintes gráficos de controlo:

Gráfico de Controlo por Atributos (np-chart ou c-chart)

np-chart: Adequado se estiveres a contar o número de itens defeituosos num lote fixo. Aqui, poderias usar um gráfico para cada modelo, representando a quantidade de dias em que se registaram defeitos.

c-chart: Indicado para contar o número total de defeitos por dia, quando cada defeito é tratado individualmente. Utilizar este gráfico ajudaria a monitorizar a variabilidade nos defeitos ao longo dos dias.

Gráfico de Controlo de Médias e Amplitude (X-bar e R Chart)

Se os defeitos fossem medidos em grupos ou houvesse uma distribuição de defeitos, poderias usar um gráfico X-bar para acompanhar a média e um gráfico R-chart para a amplitude das medições.

Com base nos gráficos de controlo de médias e amplitudes (X-bar e R Chart) apresentados, podemos tirar as seguintes conclusões sobre a qualidade comparativa das duas produções:

Precisão e Consistência

A produção do torno TB303 apresenta médias das medições mais próximas da cota nominal (50 mm) com uma variação menor. Isto sugere que a TB303 tem uma maior precisão e consistência na produção da cota crítica. As amplitudes são relativamente pequenas e estáveis, indicando um processo mais controlado.

A produção do torno TH605 mostra uma maior dispersão nas médias, o que indica uma menor precisão. As amplitudes mais elevadas e variáveis revelam que a consistência desta produção é inferior à do torno TB303.

Estabilidade do Processo

O torno TB303 parece ter um processo mais estável, com medições que se mantêm dentro dos limites de controlo e variações reduzidas ao longo dos dias.

O torno TH605 mostra uma instabilidade maior, com amplitudes que variam de forma significativa, o que pode levar a peças fora das tolerâncias especificadas mais frequentemente.

Qualidade Comparativa

A produção do torno TB303 é qualitativamente superior, sendo mais estável e consistente, garantindo maior conformidade com as especificações de qualidade.

A produção do torno TH605 requer uma análise adicional para identificar e mitigar as fontes de variação, a fim de melhorar a precisão e a consistência.

Conclusão Geral

O torno TB303 é preferível para aplicações que exigem alta precisão e controle rigoroso da qualidade.

O torno TH605 poderá precisar de melhorias no processo de produção para atingir o mesmo nível de desempenho.

Gráfico de Tendência

Um gráfico de tendência ao longo dos dias pode ajudar a visualizar qualquer padrão ou tendência no número de defeitos, permitindo uma análise de possíveis causas recorrentes.

Estudo e conclusões de um novo cenário

A partir de determinada data registaram-se os valores da cota crítica da peça em produção e obtiveram-se os seguintes dados, representados graficamente.

Os gráficos apresentados ilustram duas tendências opostas no desempenho das máquinas:

TB303 – Tendência Positiva: O número de defeitos aumenta de forma gradual ao longo dos 22 dias, sugerindo uma deterioração no desempenho da máquina. Isto pode indicar problemas emergentes, como desgaste de componentes ou necessidade de manutenção.

TH605 – Tendência Negativa: O número de defeitos diminui progressivamente, indicando uma melhoria no desempenho. Este cenário pode estar associado a ações corretivas eficazes, como ajustes de processo, manutenção preventiva ou melhorias na qualidade dos materiais.

Estas tendências sugerem a necessidade de uma intervenção diferente para cada máquina: ações corretivas para o TB303 e a monitorização contínua do TH605 para sustentar a melhoria.

Tipo de intervenção sugerida para o torno TB303

Para abordar a tendência negativa de desempenho observada no torno TB303, que mostra um aumento no número de defeitos ao longo do tempo, podem ser sugeridas as seguintes melhorias:

Manutenção Preventiva e Corretiva

Inspeção Regular: realizar uma inspeção detalhada das peças móveis e componentes críticos da máquina. O aumento de defeitos pode ser causado por desgaste mecânico.

Lubrificação Adequada: verificar se a máquina está devidamente lubrificada, o que pode reduzir o atrito e melhorar a precisão.

Substituição de Componentes Gastos: se identificadas peças desgastadas ou danificadas, como rolamentos, correias ou ferramentas, devem ser substituídas para garantir um funcionamento estável.

Calibração e Ajustes

Calibração Periódica: ajustar e calibrar regularmente os sistemas de medição da TB303 para assegurar que os parâmetros de produção se mantêm dentro das especificações.

Ajuste de Parâmetros de Produção: se necessário, redefinir as configurações da máquina, como velocidade de produção ou pressão, para melhorar a precisão e reduzir defeitos.

Treino da Equipa Operacional

Formação em Manutenção Básica: treinar os operadores para realizarem tarefas de manutenção preventiva e inspeção de rotina. Uma equipa bem treinada pode identificar problemas antes que estes se tornem graves.

Sensibilização para a Qualidade: incentivar os operadores a estarem atentos a quaisquer alterações no desempenho da máquina e a reportar problemas imediatamente.

Monitorização e Análise de Dados

Utilizar Gráficos de Controlo: implementar gráficos de controlo em tempo real para monitorizar o desempenho do TB303. Isto ajudará a detetar variações fora do comum rapidamente.

Análise de Causa Raiz: se as ações corretivas não forem eficazes, conduzir uma análise de causa raiz para entender a origem específica do aumento dos defeitos.

Melhoria Contínua

Feedback de Produção: recolher feedback constante dos operadores e utilizar esta informação para otimizar o processo.

Revisão de Materiais: verificar se os materiais utilizados na produção são de qualidade consistente. Um material inferior pode contribuir para o aumento de defeitos.

Estas medidas podem ajudar a estabilizar o desempenho do torno TB303, garantindo uma produção de alta qualidade e reduzindo o número de defeitos ao longo do tempo.

Tipo de intervenção sugerida para o torno TH605

Para manter e reforçar a melhoria observada na torno TH605, onde o número de defeitos está a diminuir, sugerem-se as seguintes ações para garantir que o desempenho da máquina continue a melhorar e se mantenha consistente:

Implementação de Manutenção Preventiva Regular

Rotina de Inspeções: estabelecer um cronograma de inspeções regulares para verificar o estado dos componentes do TH605. Isso ajudará a identificar sinais de desgaste ou potenciais problemas antes que eles afetem a produção.

Substituição Preventiva de Componentes: mesmo com uma tendência positiva, alguns componentes podem estar próximos do fim da sua vida útil. Realizar substituições de peças críticas antes que falhem.

Documentação de Boas Práticas

Registo de Alterações de Processo: documentar as alterações que forem feitas no processo ou na manutenção que levem à melhoria. Isso servirá como uma referência para futuras ações de correção ou otimização.

Manuais de Procedimentos Atualizados: certificar que os procedimentos de operação e manutenção estão atualizados com as melhores práticas observadas.

Monitorização Contínua

Análise de Tendências: continuar a monitorizar a produção com gráficos de controlo. Se detetada alguma reversão na tendência, intervir rapidamente.

Sistema de Alerta Antecipado: implementar sistemas que avisem automaticamente os operadores se o número de defeitos começar a subir, mesmo que de forma leve.

1Otimização de Parâmetros de Produção

Ajustes Finos: rever e otimizar os parâmetros operacionais do TH605 para garantir que a máquina opera no seu ponto ótimo. Parâmetros como a velocidade de produção, pressão de corte ou a temperatura podem influenciar a qualidade final.

Testes de Performance: realizar testes periódicos para verificar se os parâmetros de produção ainda são os mais adequados ou se podem ser melhorados.

Treino Contínuo da Equipa

Formação em Melhoria Contínua: manter a equipa treinada em técnicas de melhoria contínua para que possam contribuir ativamente para a qualidade da produção.

Feedback Regular: incentivar os operadores a fornecerem feedback constante sobre o desempenho da máquina e quaisquer observações que possam ter sobre possíveis melhorias.

Análise de Materiais e Fornecedores

Consistência de Materiais: verificar se a qualidade dos materiais fornecidos é consistente. Mesmo pequenas variações podem ter um impacto significativo na produção.

Revisão de Fornecedores: se necessário, trabalhar com os fornecedores para assegurar que os materiais entregues são de alta qualidade e adequados às necessidades da produção.

Projetos de Melhoria Contínua

Kaizen: considerar a implementação de práticas de Kaizen (melhoria contínua) para otimizar processos e identificar novas oportunidades de melhoria.

Benchmarking Interno: comparar o desempenho do TH605 com outras máquinas semelhantes para identificar áreas adicionais de melhoria.

Investimento em Tecnologia

Atualizações Tecnológicas: se viável, considerar atualizações tecnológicas que possam melhorar ainda mais a eficiência da máquina, como sistemas de monitorização digital ou sensores de precisão.

Estas ações ajudarão a consolidar as melhorias observadas no torno TH605 e a manter a produção dentro das especificações de qualidade exigidas.