Novas Abordagens do Controlo Estatístico do Processo: Carta ln(S2), Capacidade do Processo e Cartas Conjuntas

A evolução do mercado, da sociedade e da indústria significam que, agora, mais que nunca, as empresas devem usar todas as ferramentas ao seu dispor para se manterem competitivas no mundo. Desta forma, para garantir a competitividade, as organizações devem realizar o controlo da qualidade dos seus produtos e processos. Ao longo do tempo o controlo da qualidade foi evoluindo, surgindo no século XX pela mão de Shewhart o Controlo Estatístico do Processo (SPC), que visa o controlo de características da qualidade, monitorizando o processo e garantindo produção dentro das especificações técnicas estabelecidas. De forma a implementar as cartas tradicionais de Shewart, é necessário garantir, entre outros pressupostos, a normalidade dos dados. No controlo da dispersão do processo, esse pressuposto é violado, o que pode enviesar os resultados e as conclusões a retirar da análise dos resultados. Nesse sentido, esta dissertação tem como objetivo verificar a não-Normalidade das cartas de controlo da dispersão tradicionais (R e S), bem como realizar a determinação e validação dos parâmetros da carta de controlo ln(S2), sugerida por Pacheco (2019). O estudo da capacidade do processo é realizado no final da Fase 1 do SPC de forma a garantir que o processo tem capacidade de produzir segundo especificação pré-definida de forma consistente. Posteriormente, durante a Fase 2 do SPC, o estudo da capacidade do processo não tem uma metodologia bem definida, sendo que a periodicidade da realização deste estudo depende do responsável pelo controlo estatístico. Nesse sentido, se a periodicidade do estudo de capacidade do processo for demasiado longa, pode ocorrer que o processo deixe de ter capacidade e, como consequência, o processo deixa de conseguir produzir, de forma consistente, dentro dos requisitos impostos, incorrendo assim em prejuízos desnecessários para a organização. Nesta dissertação são apresentadas duas metodologias de estudo de capacidade do processo em tempo real, durante a Fase 2 do SPC. A primeira metodologia tem como base uma modificação dos índices tradicionais, de forma a criar os índices IU e IL, baseados nos índices () e (). A outra metodologia desenvolvida tem como base a criação de uma carta PCIRUN, na qual são calculados os intervalos de confiança dos índices de capacidade tradicionais e que são usados para definir se o processo é capaz. O último assunto trabalhado na presente dissertação corresponde à elaboração de cartas de controlo conjuntas, que possam, em simultâneo, realizar o controlo estatístico dos parâmetros de localização e dispersão do processo, vindo esta metodologia contribuir para o aumento de ferramentas disponíveis para o controlo estatístico do processo, bem como facilitar a implementação do SPC tradicional nas organizações, uma vez que, através desta metodologia, não são necessárias duas cartas de controlo, mas apenas uma, que irá controlar estatisticamente ambos os parâmetros do processo.The evolution of the market, society and industry mean that now, more than ever, companies must use all the tools at their disposal to remain competitive in the industrial world. Thus, to guarantee competitiveness, organizations must carry out quality control. Over time, quality control has evolved, emerging in the 20th century by W. Shewhart, the Statistical Process Control (SPC), which aims to control quality characteristics, monitoring the process and ensuring that the product is being produced within the established specifications. To implement the traditional Shewart charts, it is necessary to ensure, among other assumptions, that the data follows a Normal distribution. In the control of the dispersion of the process, this assumption is violated, which can skew the results and the conclusions to be drawn from the analysis of the results. In this sense, this dissertation aims to verify the non-normality of the traditional dispersion control charts (R and S), as well as to perform the determination and validation of the parameters of the new ln(S2) control chart, suggested by Pacheco (2019). Regarding the study of the process capacity, this is carried out at the end of Phase 1 of SPC to ensure that the process has the capacity to produce according to a pre-defined specification in a consistent manner. Subsequently, during Phase 2 of the statistical control, the study of the process capacity does not have a well-defined methodology, and the frequency of carrying out this study depends on the engineer responsible for the statistical control. In this sense, if the periodicity of the process capacity study is too long, it may happen that the process has no capacity and, as a consequence, the process is unable to produce consistently, within the imposed requirements, thus incurring losses unnecessary for the organization. In order to solve this problem, two methodologies for studying the capacity of the process in real time during Phase 2 of statistical control are proposed in this thesis. The first methodology is based on the principles used in the study of the process capacity in the Short Run charts, having carried out a modification of the traditional indices, in order to create the IU and IL, based on () and (). The other methodology developed is based on the creation of a PCIRUN chart, in which the confidence intervals of the traditional capacity indexes and are calculated. Depending on the location of the limits of the confidence intervals of these limits, it is possible to study the capacity of the process, being that, if the process has capacity, it is possible to study the performance of the process (if the process is producing in a statistically centered way in relation to the requirements). The last subject worked on in this thesis corresponds to the elaboration of joint control charts, which can, simultaneously, carry out the statistical control of the process location and dispersion parameters. This methodology contributes to the increase of tools available for the statistical control of the process. process, as well as facilitates the implementation of traditional SPC in organizations, since, through this methodology, it’s not necessary to create two control charts, but only one, which will statistically control both parameters of the process