Como determinar estratégias de amostragem no controle do processo

Determinar uma efetiva estratégia de amostragem no processo pode ser um complicado negócio

O que você deveria medir? Qual deveria ser o tamanho da amostra? Quais são as armadilhas? Sua abordagem pode ser um fator determinante se já alcançou um verdadeiro entendimento do desempenho do processo ou vê alguma significante melhoria em qualidade, tempo de atividade, ou custo.

O que você deveria medir ou evitar?

Desenvolver planos de amostragem é tipicamente um processo bem documentado baseado em normas de amostragem da industria e práticas designadas para detectar se um lote atende um nível aceitável de qualidade. Muitos Gerente de Qualidade usam tabelas de níveis de qualidade aceitável para determinar o número de peças para tirar amostras de um lote de determinado tamanho. Entretanto, desenvolver uma estratégia de amostragem no processo é mais que refere-se a tabelas; ela requer compreensão do processo de manufatura, modelos de variabilidade, histórico da estabilidade do processo e uma disposição de uso de dados para promover melhorias.
 

Por que amostragem no processo é importante

Amostragem no processo é importante porque coletando dados através de uma produção permite você monitorar e assegurar o processo que o processo esta operando de maneira desejável. Feito apropriadamente, amostragem fornece uma detecção antecipada para que os operadores possam tomar ações corretivas antes de gerar produtos não conformes. Fazendo amostragem após a produção realizada pode ser uma prática comum, mas não fornece informações em tempo real quando o processo começa comportar-se mal, e adiciona risco de não estar capaz de identificar produtos ruins antes de eles serem expedidos.
 

O que medir no processo?

Decidir o que medir tipicamente cai dentro de duas categorias: medição da peça, como diâmetro e espessura; ou parâmetros de processo como temperatura e pressão. Amostragem em ambas as categorias pode indicar variabilidade e instabilidade no processo, e pode ser usado para trazer o processo de volta nos trilhos. O objetivo é detectar causas especiais de  variabilidade e então ações corretivas imediatas podem ser tomadas.

Amostragem de medição da peça utiliza gráficos de controle para monitorar a habilidade para manter estável a media com consistente variação sobre esta. De modo ideal, a media de fluxo de dados  é muito perto do valor objetivo. Qualquer medição fora dos limites superior ou inferior de controle indicariam que a media do processo ou variabilidade  tem desviado do modelo histórico. Na realidade, existem outros modelos adicionais que ocorrem dentro dos limites de controle que agem como aviso para o processo fora de controle.

Quando decidido quais parâmetros de processo medir, escolha aqueles que têm efeito direto na qualidade, e então determine quais são os valores ideais que deveriam ser para entregar qualidade consistente. Por exemplo, se a temperatura de um fluído de entrada não tem efeito na qualidade de saída, mas a vazão tem, então é melhor monitorar a vazão do fluído.
 

O Definindo requisitos de amostragem

Depois de estabelecer o que medir, o próximo passo é determinar o requisito de amostragem, assim com que frequência tirar amostras e quantas medições por amostras e também incluir como fatores o risco e custos da amostragem. Quando determinado qual a frequência para retirar amostras auxilia pensar sobre quanto tempo o processo pode seguir adiante e ainda produzir produtos bons. Se o processo tende a ser muito estável, então tomar mínimas medições, por exemplo, no inicio, meio e final pode ser suficiente. Entretanto se o processo é menos previsível, então mais amostragens é necessário.

Se ajustes no processo são tipicamente necessários a cada par de horas, então considere tomar pelo menos duas amostras entre os períodos de ajuste. Esta amostragem permitirá você saber o que acontece no processo dentro de cada período de ajuste. Em adição a intervalos de amostragem baseados no tempo, amostras devem também ser tiradas sempre que existe uma conhecida mudança no processo como quando ocorrem mudanças de turnos, durante set up, incio de produção, ou quando a ferramenta é renovada.

Em alguns casos não há conhecimento do histórico do processo como base para  estratégia de amostragem. Neste casos, considerar amostragem 100% até que se tenha entendimento da variação do processo, e então, se as condições garantirem, reduzir a amostragem quando você começa a entender melhor o comportamento do processo.

Tamanho da Amostra

Geralmente, a literatura recomenda tamanhos de 1,3,5 e 10. Na industria estes tamanhos tem se tornado comum também. Quando o tamanho da amostra é maior que uma medida assume-se que os valores são consecutivos. Isto é, se três pesos de garrafas formam um subgrupo, estas três garrafas são manufaturadas consecutivamente.

O objetivo de um subgrupo é fornecer uma foto da média do processo e variação de curto prazo. Se você captura 5 medições consecutivas, então você tem uma melhor definição da média e variação de curto-prazo que três amostras, Com regra você terá maior conhecimento do processo tirando mais frequentes amostras do que aumentos o numero de medições dentro da amostra.

Algumas vezes o tamanho de amostra de um é o único tamanho que faz sentido como por exemplo um pico de temperatura do ciclo de um forno.

Aprimorando a estratégia de Amostragem

Existem tipicamente três situações que requerem modificação na estratégia de amostragem. A primeira é quando uma falha acontece, mas não é detectada mais a frente no processo. Isto indica a necessidade para mudar o que está sendo medido anteriormente ou aumentar a frequência de amostragem. A segunda situação é quando a falha não é detectada, indicando a redução da frequência de amostragem. A terceira é quando o produto medido esta mostrando variação. Isto indicaria que o processo produz tolerância tão apertadas que podem ser detectadas pelo sistema de medição, ou que alguém esta arbitrariamente adicionando um valor que ele conhece reportando dentro dos limites.

Armadilhas comuns

Dados podem fornecer mais valor que um possível pensamento. Quando falamos de coleção de dos de processo, a vida útil de um simples ponto é vida curta se os dados são usados somente para fornecer feedback em tempo real. Tão importante quanto são o uso dos dados em tempo real são o valor destes dados ao longo do tempo. Dados históricos agora tornam-se uma base de dados infinitamente valiosa. Todos os dados coletados para tomada de decisão em tempo real tomam uma “segunda vida” para profissionais da qualidade para ajuda-los a determinar o que fazer hoje para tornar as coisas melhores amanhã. Analisando e explorando estes dados pode render frutos para melhorias de processos significativas. Estratificando e picando estes dados torna-se a prática para expor as relações que de outra forma passariam despercebidas.

Outra armadilha comum é não utilizar investimentos em softwares com todos os seus recursos. Existe uma tendência para configurar controle estatístico do processo (CEP) para atender metas correntes e então esquecê-las. Mas normalmente o software oferece recursos adicionais e oportunidades de amostragem. Por exemplo, um trabalhador pode ainda utilizar uma lista de verificação em papel para checar um processo, sendo que hoje, isto pode ser feito por um tablet ou smartphone para eliminar o papel, não somente economiza tempo, mas também melhora a integridade de dados. Tendo estes dados adicionais na base de dados do processo também melhora os recursos de analise.

Construir uma estratégia duradoura

Finalmente, não deixe uma estratégia de amostragem no processo estagnar. Tem certeza existem duas pessoas internas que conhecem as estratégias de amostragem no processo e estão constantemente procurando por novas formas de utilizar software de CEP.

Outro ponto importante é sempre refinar seus planos de amostragem para que dinamicamente respondam aos resultados de inspeção. Similar a uma metodologia de  nível de qualidade aceitável, planos de amostragem para inspeção no processo irão aumentar ou diminuir a amostragem, baseado no histórico de rejeição de um produto ou processo. O objetivo é reduzir o tempo e custo de inspeção enquanto mantém ou melhora-se a qualidade do produto e a satisfação do cliente.



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