O documento discute o Controle Estatístico de Processos (CEP) como técnica estatística aplicada à produção industrial para garantia da qualidade. Aborda as origens do CEP, ferramentas como gráficos de controle e casos de aplicação em indústrias de salame e atendimento hospitalar.

1. CONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO
COMO FENÔMENO DE GARANTIA DE
QUALIDADE NA ÁREA INDUSTRIAL.
Alunos: Diogo Amin Dias
Felipe José Farias de Oliveira
Lucas Marins Quintanilha
Lucas Senne Souza Reis
Mateus Costa Rossi Mercante
Orientador: Prof.Dr. Nilo Sampaio

2. Sumário
1- Introdução
2- Origens do Controle Estatístico de Processos
3- Ferramentas do Controle Estatístico de Processos
4- Aplicações na Indústria do Controle Estatístico de Processos
5- Conclusão

3. 1- Introdução
• Atualmente a maioria das empresas buscam a
melhoria na qualidade dos produtos e
serviços.
• Qualidade significa adequação ao uso.
Adequação essa que visa a qualidade do
projeto.

4. 1- Introdução
• O Cep teve origens nos laboratórios da
Companhia Telefônica Bell.
• Foi desenvolvido pelo Dr. Walter A.
Shewhart, um dos pioneiros nesse campo da
estatística.

5. 1- Introdução
• O Cep é uma técnica aplicada a produção que
permite:
Redução Sistemática da Variabilidade
Melhoria da Qualidade
Melhoria da Produtividade
Melhoria da Confiabilidade
Redução dos custos

6. 2- Origem do Controle Estatístico de
Processos
• Final do seculo XVIII, antes da era industrial os
empreendimentos era de natureza individual.
• 1924 Dr. Walter Shewhart, carta
controle, prevenção dos problemas.
de

7. 2- Origem do Controle Estatístico de
Processos
• Para o profissional do século XVIII a
“qualidade”
estava
relacionada
ao
atendimento as especificações do produto.
• Hoje, a “qualidade” é definida pelo cliente.

8. 2- Origem do Controle Estatístico de
Processos
• Segunda guerra mundial, melhoria nos
equipamentos para maior eficiência nas
batalhas.
• Reconstrução do Japão, controle da qualidade
envolvendo todos os setores e funcionários da
empresa.

9. 3- Ferramentas do Controle Estatístico
de Processos
Para ter um melhor controle da qualidade, o CEP
utiliza ferramentas para melhorar a eficiência do
processo. As Ferramentas são:
• Gráfico de Controle
• Histograma
• Diagrama de dispersão
• Gráfico de Pareto
• Folha de Verificação
• Diagrama de causa-efeito
• Diagrama de defeito-concentração

10. Histograma
• É um gráfico de barras verticais que apresenta
valores de certa característica agrupados por
faixas.
• Serve para demonstrar a frequência que
ocorre um certo valor.

11. Histograma
Distribuição de Frequências para os dados de Resistência à Compressão.
Intervalo de Classe
Frequência
70 – 90
2
90 – 110
3
110 – 130
6
130 – 150
14
150 – 170
22
170 – 190
17
190 – 210
10
210 – 230
4
230 – 250
2

12. Histograma
25
Frequência
20
15
10
5
0
70 - 90
90 - 110 110 - 130 130 - 150 150 – 170 170 – 190 190 – 210 210 – 230 230 - 250
Resistência à compressão (PSI)

13. Gráfico de Pareto
• O diagrama de Pareto utiliza-se a relação
20/80 para identificar os problemas
prioritários num processo.
• Apresenta-se como um gráfico de barras
verticais e deve ser construído com base em
uma linha de verificação.

14. Gráfico de Pareto
Defeitos Encontrados em uma Amostra de Lentes
Tipo de Defeito
Quantidade
de Defeitos
Total
Acumulado
Percentagem do
total geral(%)
Percentagem
acumulada(%)
Arranhão
12
55
43,3
43,3
Trinca
41
96
32,3
75,6
Revestimento Inadequado
55
108
9,4
85
Muito Fina ou Muito Grossa
11
119
8,7
93,7
Não-Acabada
5
124
3,9
97,6
Outros
3
127
2,4
100
Total
127
-
100
-

15. Gráfico de Pareto
100
100
60
50
40
20
0
0
Revestimento
Inadequado
Trinca
Arranhão
Fina ou
Grossa
TIPO DE DEFEITO
Não-Acabada
Outros
PORCENTAGEM
ACUMULADA
QUANTIDADE
80

16. Diagrama de causa e efeito
• Consiste em uma forma gráfica usada como
metodologia de análise para representar
fatores de influência (causas) sobre um
determinado problema (efeito)
• Também é denominada Diagrama de
Ishikawa, devido ao seu criador, ou Diagrama
Espinha de Peixe, devido à sua forma.

17. Diagrama de causa e efeito

18. Diagrama de defeito-concentração
• Um diagrama de defeito-concentração é uma
figura da unidade, mostrando todas as vistas
relevantes.
• Analisa o diagrama para localizar os defeitos e
captar alguma informação útil sobre as
potencias causas do defeito.

19. Diagrama de defeito-concentração
Diagrama de concentração de defeito para o tanque

20. Gráfico de Controle
• É a ferramenta utilizada para o monitoramento
da variabilidade para a avaliação da estabilidade
de um processo.
• Um gráfico de controle permite a distinção entre
os tipos de variação, ou seja, ele nos informa se o
processo está ou não sob controle estatístico.

21. Gráfico de Controle
• Possuem dois tipos de variação na qualidade do
processo: causas comuns e causas especiais.
• Causas comuns: variação estável, apresentando
comportamento previsível.
• Causas especiais: variações esporádicas, apresenta
comportamento desregular.

22. Gráfico de Controle
Medias de abertura de um rotor
Número da
amostra
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
x1
33
33
35
30
33
38
30
29
28
38
28
31
27
33
35
33
35
32
25
x2
29
31
37
31
34
37
31
39
33
33
30
35
32
33
37
33
34
33
27
x3
31
35
33
33
35
39
32
38
35
32
28
35
24
35
32
27
34
30
34
x4
32
37
34
34
33
40
34
39
36
35
32
35
35
37
35
31
30
30
27
x5
33
31
36
33
34
38
31
39
43
32
31
34
37
36
39
30
32
33
28
x̅
31,6
33,4
35
32,2
33,8
38,4
31,6
36,8
35
34
29,8
34
33
34,8
35,6
30,8
33
31,6
28,2
r
4
6
4
4
2
3
4
10
15
6
4
4
10
4
7
6
5
3
9
s
1,67332
2,60768
1,58114
1,64317
0,83666
1,14018
1,51658
4,38178
5,43139
2,54951
1,78885
1,73205
3,80789
1,78885
2,60768
2,48998
2
1,51658
3,42053

23. Gráfico de Controle

24. Diagrama de dispersão
• É um gráfico útil para a identificação de relações
potenciais entre duas variáveis.
• O entendimento dos tipos de relação existentes
entre as variáveis associadas a um processo
contribui para aumentar a eficiência dos métodos
de controle de processo.

25. Diagrama de dispersão
Número de medida i
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
Tensão na rede Elétrica (volts) xi
222,7
217,7
219,4
220,9
214,4
216,5
213,0
221,7
224,7
215,5
220,0
218,6
223,5
217,0
221,5
218,4
Variação no Corte (mm) yi
15,7
17,0
16,3
16,1
18,6
17,8
19,5
16,0
15,3
18,3
16,3
16,7
15,7
17,4
16,1
16,8

26. Diagrama de dispersão
Número de medida i
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
Tensão na rede Elétrica (volts) xi
221,2
219,9
222,2
213,9
216,0
218,1
222,0
224,1
214,9
214,2
223,3
216,7
215,3
223,8
220,6
215,8
217,3
Variação no Corte (mm) yi
16,2
16,2
15,9
19,1
18,0
17,0
16,0
15,4
18,6
18,7
15,6
17,6
18,5
15,5
16,1
18,2
17,3

27. Diagrama de dispersão

28. Folha de verificação
• É utilizada para facilitar e organizar o processo
de coleta e registro de dados.
• Ao se planejar uma folha de verificação deve-se
especificar claramente o tipo de dados a serem
coletados

30. 4- Aplicações do CEP
• Aplicação do CEP em uma indústria de
salame.
• Aplicação do
hospitalar.
CEP
no
atendimento

31. 4- Aplicações do CEP na indústria de salame
• “APLICAÇÃO DO CONTROLE ESTATÍSTICO DE
PROCESSO (CEP) PARA AVALIAR O PROCESSO
DE DEFUMAÇÃO DO SALAME”.

32. 4- Aplicações do CEP na indústria de salame
• Ferramenta utilizada histograma.

33. 4- Aplicações do CEP na indústria de salame
• Ferramenta utilizada gráfico de controle.

34. 4-Aplicações do CEP no atendimento hospitalar
• “APLICAÇÕES DO CONTROLE ESTATÍSTICO DE
PROCESSO NO TEMPO DE ESPERA DA
URGÊNCIA CLÍNICA HOSPITALAR: UM ESTUDO
DE CASO”,

35. 4-Aplicações do CEP no atendimento hospitalar
• Ferramenta utilizada gráfico de controle para
média.

36. 4-Aplicações do CEP no atendimento hospitalar
• Ferramenta utilizada gráfico de controle para a
amplitude.

37. 4-Aplicações do CEP no atendimento hospitalar
• Ferramenta utilizada Diagrama de Causa-e-Efeito.

38. 5- Conclusão
• Estatística e Indústria
• As Sete Ferramentas do CEP
• Versatilidade
• Mudança da qualidade