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Black Belt - Mid-State
Projeto de melhoria
Luiza Boni dos Santos
Contrato de melhoria
Patrocinador: Bruno Navarro
Líder da Equipe: Luiza Boni dos Santos
Demais integrantes da equipe: Sérgio Souza (Green belt), Letícia Araujo (especialista de qualidade) 
Contexto/Descrição:
A fábrica produz em média 300 peças por dia, frente a uma capacidade de 400, e apresenta cerca de 30% de refugo. Esses índices ameaçam a viabilidade do negócio.
Problema:
O volume de produção está abaixo da capacidade esperada e o percentual de refugo é considerado excessivamente alto.
	Q1. O que estamos tentando realizar?	Q2. Como saberemos que a mudança é uma melhoria?		
	Objetivos	Indicadores	Desempenho atual *	Meta
	Reduzir o refugo do processo de serragem para menos de 1% até Dezembro de 2025.	 % de refugo	~30%	 0,05), portanto o SM é válido quanto ao viés e pode ser utilizado para obter dados confiáveis do processo.
7
PDSA 1 – Análise do sistema de medição
GC012 – análise R&R
 
Componentes de variação- não temos dado de reprodutibilidade, então a variação é atribuída à repetibilidade
Carta R (amplitude das medições de uma peça) – Há variação entre as medições, mas todas dentro dos limites de controle
Comprimento por peça – os pontos cinza representam as duas medições por peça e o ponto central é a média. Há maior variação na peça 5, que pode indicar menor repetibilidade para ela.
Carta Xbarra (média das medições por peça) – peça 9 está fora do limite de controle, indicando uma causa especial de variação que deve ser investigada, já que o indicativo é um SM impreciso
Conclusão:
O estudo de R&R cruzado indica que 44,18% da variação total vem do sistema medição (acima do lime aceitável de 30%) e o número de categorias distintas foi 2 (o mínimo recomendado é 4). 
Isso indica que o SM GC012 não é aceitável para análises confiáveis do processo e precisa ser revisto ou substituído
PDSA 1 – Análise do sistema de medição
GM015 – análise de viés
Com base nas 10 medições da peça 1, o SM GM015 não apresentou viés estatisticamente significativo (P-Valor 0,246 > 0,05), portanto o SM é válido quanto ao viés e pode ser utilizado para obter dados confiáveis do processo.
PDSA 1 – Análise do sistema de medição
GM015 – análise de R&R
Componentes de variação- não temos dado de reprodutibilidade, então a variação é atribuída à repetibilidade
Carta R (amplitude das medições de uma peça) – a peça 1 teve maior amplitude e apresenta causa especial, que deve ser investigada (mas não compromete o sistema)
Rugosidade por peça – os pontos cinza representam as duas medições por peça e o ponto central é a média. Há maior variação na peça 1, enquanto as medições das outras peças são muito similares
Carta Xbarra (média das medições por peça) – A presença de vários pontos fora dos limites não indica problema com o SM e sim um reflexo da variabilidade real entre as peças, o que é aceitável e esperado.
Conclusão:
O estudo de R&R cruzado indica que apenas 11,65% da variação total vem do sistema medição (bem abaixo do limite aceitável de 30%) e que o número de categorias distintas é de 12 (bem acima do mínimo que é 4). 
Isso indica que o SM GM015 é altamente sensível e confiável para realizar as medições do processo.
Objetivo: avaliar o Sistema de medição da MidState para comprimento e rugosidade
Plan
Perguntas:
O Sistema de medição GC012 é adequado para medir comprimento? Especificamente, qual é a porcentagem de &R em relação à variação total? Qual é o número de categorias que o Sistema distingue?
O Sistema de medição GM015 é adequado para medir rugosidade? Especificamente, qual é a porcentagem de R&R em relação à variação total? Qual é o número de categorias que o Sistema distingue?
O viés do Sistema de medição de comprimento é aceitável?
O viés do Sistema de medição de rugosidade é aceitável?
Plano de coleta de dados:
Coletar 10 peças, uma a cada 10 minutos. Medir o comprimento e a rugosidade de cada peça duas vees. Sempre também o master (padrão) de comprimento e rugosidade. Fazer a coleta nas condições atuais do processo
Do
O estudo foi realizado e nada de especial aconteceu que mereça registro
* Conteúdo retirado da apostila apenas para dar contexto e continuidade no registro do Study e Act a seguir.
PDSA 1 – Análise do sistema de medição
Study
O Sistema de medição GC012 é adequado para medir comprimento? Especificamente, qual é a porcentagem de R&R em relação à variação total? Qual é o número de categorias que o Sistema distingue?
Não, o SM GC012 não é adequado para medir comprimento. A % de R&R em relação a variação total é de 44,18%, acima do limite de 30%. O número de categorias que o Sistema distingue é de 2, quando o mínimo aceitável é 4.
O Sistema de medição GM015 é adequado para medir rugosidade? Especificamente, qual é a porcentagem de R&R em relação à variação total? Qual é o número de categorias que o Sistema distingue?
Sim, o SM GM015 é altamente confiável para medir a rugosidade. A % de R&R em relação a variação total é de 1,36%, muito abaixo do limite de 10%. O número de categorias que o Sistema distingue é 12, bem acima do mínimo recomendado de 4.
O viés do Sistema de medição de comprimento é aceitável?
Sim, o SM GC012 não apresentou viés estatisticamente significativo (P-valor > 0,05), portanto aceitamos o SM.
O viés do Sistema de medição de rugosidade é aceitável?
Sim, o SM GC015 não apresentou viés estatisticamente significativo (P-valor > 0,05), portanto aceitamos o SM.
ACT
Com base nas análises, rejeita-se o Sistema de medição GC012 para medir comprimento e aceita-se o GM015 paramedir rugosidade. É indicado substituir ou reparar o SM GC012 para medição de comprimento
PDSA 1 – Análise do sistema de medição
PDSA 2 – Análise do sistema de medição
ACME – análise de viés
Com base nas 10 medições da peça 1, o SM ACME não apresentou viés estatisticamente significativo (P-Valor 0,629 > 0,05), portanto o SM é válido quanto ao viés.
PDSA 2 – Análise do sistema de medição
ACME – análise de R&R
Componentes de variação- o SM apresenta baixa contribuição para a variabilidade total
Carta R (amplitude das medições de uma peça) – variabilidade entre medições de uma mesma peça está dentro dos limites de controle
Comprimento por peça – os pontos cinza representam as duas medições por peça e o ponto central é a média. Há baixa variação entre as medições, conforme observamos os pontos bem próximos
Carta Xbarra (média das medições por peça) – A presença de vários pontos fora dos limites não indica problema com o SM e sim um reflexo da variabilidade real entre as peças, o que é aceitável e esperado.
Conclusão:
O estudo de R&R cruzado indica que 7,81% da variação total vem do sistema medição (bem abaixo do limite aceitável de 30%) e que o número de categorias distintas é de 17 (bem acima do mínimo que é 4). 
Isso indica que o SM Acme é confiável para realizar as medições do processo.
PDSA 2 – Análise do sistema de medição
Objetivo: Avaliar o dispositivo ACME para medir comprimento
Plan
Perguntas:
1. O dispositivo ACME é adequado para medir comprimento? Especificamente, qual é a porcentagem de R&R em relação à variação total? Qual é o número de categorias que o Sistema distingue?
2. O viés do Sistema de medição do ACME é aceitável?
Plano de coleta de dados:
Coletar 10 peças, uma a cada 10 minutos. Medir o comprimento de uma peça com ACME duas vezes. Sempre que medir uma peça, medir também o master (padrão) de comprimento com o ACME. Fazer a coleta nas condições atuais do processo
Do
O estudo foi realizado e nada de especial aconteceu que mereça registro
* Conteúdo retirado da apostila apenas para dar contexto e continuidade no registro do Study e Act a seguir.
PDSA 2 – Análise do sistema de medição
Study
Perguntas:
1. O dispositivo ACME é adequado para medir comprimento? Especificamente, qual é a porcentagem de R&R em relação à variação total? Qual é o número de categorias que o Sistema distingue?
Sim, o SM ACME é confiável para medir comprimento. A % de R&R em relação a variação total é de 7,81%, abaixo do limite de 10%. O número de categorias que o Sistema distingue é 17, bem acima do mínimo recomendado de 4.
2. O viés do Sistema de medição do ACME é aceitável?
Sim, o SM ACME não apresentou viés estatisticamente significativo (P-valor > 0,05), portanto aceitamos o SM.
ACT
Com base nas análises, aceita-se o Sistema de medição ACME para medir comprimento. Ao final deste PDSA temos um SM confiável para medir regusidade e agora para medir comprimento também.
PDSA 3 – Capabilidade e Estabilidade
PPM e Estabilidade Rebarbas
O gráfico de controle indica que a quantidade de rebarbas está sob controle estatístico. Usa-se o gráfico P para acompanhar a proporção de peças defeituosas em amostras.
P (% de defeituoso)= 76,10%
PPM = (76,10*10.000) = 761.000 peças defeituosas a cada 1.000.000 de unidades produzidas
PDSA 3 – Capabilidade e Estabilidade
DPU e Estabilidade Riscos
O gráfico de controle indica que a quantidade de defeitos de riscos estão sob controle estatístico. Usa-se o gráfico U para acompanhar a quantidade média de defeitos por unidade quando não há um limite de quantos defeitos ela pode conter.
DPU (defeitos por unidade) = 2,12
Ou seja, cada unidade inspecionada apresentou em média 2,12 riscos
PDSA 3 – Capabilidade e Estabilidade
Cpk e Estabilidade Rugosidade
Para calcular a capabilidade, precisamos entender se o processo é estável e se segue uma distribuição normal.
Gráfico 1 – Confirma que o processo está sob controle estatístico
Gráfico 2 – Confirma que a variável segue distribuição normal
Gráfico 3 – A VOC especifica que quanto menor a rugosidade, melhor. O limite superior de especificação (LS) é 250, e a média do processo é 239,028. Refugo de 24,64%. 
Aplicação do cálulo: Cpk=(LS-média)/3σ= (250−239,028)/(3*×15,7584) = 0,237
Portanto, com um Cpk indicado de 0,23, o diagnóstico é de que 23% das peças estão acima do limite de especificação (PPM > LS), por isso conclui-se que o processo atual não é capaz de atender à especificação do cliente. 
PDSA 3 – Capabilidade e Estabilidade
Cpk e Estabilidade Comprimento
Para calcular a capabilidade, precisamos entender se o processo é estável e se segue uma distribuição normal.
Gráfico 1 – Confirma que o processo está sob controle estatístico e estável dentro dos limites de controle
Gráfico 2 – Confirma que a variável segue distribuição normal
Gráfico 3 – A VOC especifica tanto o limite inferior (3,97) quanto o superior (4,03). E a análise gráfica indica um Cpk de 0,78, ou seja, o processo atual não é capaz de atender às especificações do cliente. Refugo = 1,74%
PDSA 3 – Capabilidade e Estabilidade
Estabilidade da Produção
O gráfico mostra que a produção está sob controle estatístico e a média de produção por hora é de 25,63 (205 peças/dia, diferente do informado no início do projeto pelo patrocinador). 
PDSA 3 – Capabilidade e Estabilidade
Objetivo: Avaliar estabilidade e capabilidade das características críticas de qualidade (CTQs)
Plan
Perguntas:
Qual o PPM de rebarbas? É estável?
Qual o DPU de risco? É estável?
Qual o Cpk de rugosidade? É estável?
Qual o Cpk de comprimento? É estável?
Qual a produção horária? É estável?
Plano de coleta de dados:
Serão realizadas 16 coletas (hora em hora) durante 2 dias de produção. Serão coletadas 5 peças de hora em hora e anotado número de risco nas 5 peças, a rugosidade de cada peça e o comprimento de cada peça. Também será anotado o total produzido na hora e o número de peças com rebarbas (inspeção 100%).
Do
O estudo foi realizado e nada de especial aconteceu que mereça registro
* Conteúdo retirado da apostila apenas para dar contexto e continuidade no registro do Study e Act a seguir.
PDSA 3 – Capabilidade e Estabilidade
Study
Perguntas:
Qual o PPM de rebarbas? É estável?
PPM = (76,10*10.000) = 761.000 peças defeituosas a cada 1.000.000 de unidades produzidas. Está sob controle estatístico, mas o processo atual não é capaz de atender às especificações do cliente de 0 PPM
Qual o DPU de risco? É estável?
DPU (defeitos por unidade) é de 2,12, ou seja 1 defeito a cada 2,12 peças. Está sob controle estatístico mas o processo atual não é capaz de atender às especificações do cliente de 0,05 DPU (1 defeito a cada 20 unidades)
Qual o Cpk de rugosidade? É estável?
Cpk = 0,237. Está sob controle estatístico, mas não é capaz de atender as especificações do cliente de 100% das peças com limite superior de 250 para rugosidade
Qual o Cpk de comprimento? É estável?
Cpk = 0,78. Está sob controle estatístico, mas não é capaz de atender às especificações do cliente de 100% das peças entre 3,97 e 4,03 de comprimento.
Qual a produção horária? É estável?
A media de produção horária é de 25,63 e está sob controle estatístico. A predição era de 300 peças/dia, mas o cáluclo apresentou que a realidade está abaixo disso, sendo ~205 peças/dia
ACT
Revisar o contrato de melhoria com os novos resultados obtidos: produção atual é de 205 peças/dia e não 300, como considerado inicialmente. 
Desenvolver plano de ação (Ishikawa) para entendimento do alto nível de refugo apresentado
Desenvolver análises para entender a instabilidade no processo como um todo (alto índice de DPU, produção horária menor do que relatado pelo cliente, identificar maiores impactos no % de refugo)
Como o processo atual não atende a nenhuma das especificações do cliente, fazer um plano de melhoria adequado para cada um dos fatores de impacto.
	Q1. O que estamos tentando realizar?	Q2. Como saberemos que a mudança é uma melhoria?		
	Objetivos	Indicadores	Desempenho atual (real)	Meta
	Reduziro refugo do processo de serragem para menos de 1% até Dezembro de 2025.	% de refugo	26,3%	0,05). Com isso aceitamos a hipótese nula de variâncias iguais, ou seja, o desvio padrão do comprimento é estatisticamente similar entre os dois fornecedores
PDSA 5 – Teste de Matéria Prima
Análise da média de Rugosidade
A análise gráfica indica que os resíduos do comprimento seguem uma distribuição normal. Com base nisso, o gráfico para comparar médias de rugosidade das matérias primas dos fornecedores pode ser executado.
Hipóteses:
H0: as médias de rugosidade de A1 e Wright são iguais
H1: as médias de rugosidade de A1 e Wright são diferentes
O gráfico de intervalos de rugosidade por matéria prima indicou um P-valor de 0,058 (>0,05), portanto, não há evidência estatística suficiente para afirmar que as médias de rugosidade são diferentes entre as duas matérias primas. Aceita-se a hipótese nula de igualdade entre as médias.
PDSA 5 – Teste de Matéria Prima
Análise do desvio padrão de Rugosidade
Hipóteses:
H0: as variâncias de rugosidade de A1 e Wright são iguais
H1: as variâncias de rugosidade de A1 e Wright são diferentes
O teste de Levene indica um P-valor de 0,113 (>0,05), por isso não temos argumentos suficientes para rejeitar a hipótese nula. Sendo assim, consideramos o desvio padrão entre os fornecedores A1 e Wright estatisticamente iguais.
PDSA 5 – Teste de Matéria Prima
Análise da média de Riscos
A análise gráfica indica que os resíduos da média de riscos seguem uma distribuição normal. Com base nisso, o teste T de duas amostras para comparar médias de riscos das matérias primas dos fornecedores pode ser executado.
Hipóteses:
H0: as médias de riscos de A1 e Wright são iguais
H1: as médias de riscos de A1 e Wright são diferentes
O gráfico de intervalo de riscos por matéria prima indicou um P-valor de 0,618 (>0,05) e sobreposição entre os intervalos, portanto, não há evidência estatística suficiente para afirmar que as médias de riscos são diferentes entre as duas matérias primas. Mantemos a hipótese nula.
PDSA 5 – Teste de Matéria Prima
Objetivo: Comparar a matéria prima de dois fornecedores, A1-A e Wright, com respeito ao comprimento, rugosidade e riscos.
Plan
Perguntas:
Há diferenças significativas no desvio padrão de comprimento entre as peças produzidas com as duas matérias primas?
Há diferenças significativas na média de rugosidade entre as peças produzidas com as duas matérias primas?
Há diferenças significativas no desvio padrão de rugosidade entre as peças produzidas com as duas matérias primas?
Há diferenças significativas na média de riscos por peça entre as peças produzidas com as duas matérias primas?
Plano de coleta de dados:
Serão produzidas dez peças com a matéria prima A1-A e dez com a matéria prima Wright. O intervalo entre cada peça produzida será de 20 minutos. A matéria prima a ser usada em cada momento será decidida por sorteio (aleatorização).
Em cada peça produzida será medido o comprimento, a rugosidade, o número de riscos.
Utilizar o lote 1 tanto do fornecedor A1 como do Wright. Anotar as condições de processo e qual fornecedor de matéria prima foi utilizado. Usar o dispositivo ACME para medir comprimento.
Do
O estudo foi realizado e nada de especial aconteceu que mereça registro
* Conteúdo retirado da apostila apenas para dar contexto e continuidade no registro do Study e Act a seguir.
PDSA 5 – Teste de Matéria Prima
Study
Perguntas:
Há diferenças significativas no desvio padrão de comprimento entre as peças produzidas com as duas matérias primas?
Não, os testes de Bonnet e Levene indicam que não há diferença estatística relevante entre as variâncias das peças produzidas com as matérias-primas A1 e Wright (P-valor 0,749 >0,05).
Há diferenças significativas na média de rugosidade entre as peças produzidas com as duas matérias primas?
Não, O gráfico de intervalos de rugosidade por matéria prima indicou um P-valor de 0,058 (>0,05), portanto, não há evidência estatística suficiente para afirmar que as médias de rugosidade são diferentes entre as duas matérias primas.
Há diferenças significativas no desvio padrão de rugosidade entre as peças produzidas com as duas matérias primas?
Não, o teste não indicou diferença estatisticamente significativa entre os desvios padrão (Pvalor = 0,113 > 0,05). Portanto, não há evidência estatística suficiente para afirmar que os desvios padrão de rugosidade são diferentes entre as duas matérias primas.
Há diferenças significativas na média de riscos por peça entre as peças produzidas com as duas matérias primas?
Não, o gráfico de intervalo de riscos por matéria prima indicou um P-valor de 0,618 (>0,05) e sobreposição entre os intervalos, portanto, não há evidência estatística suficiente para afirmar que as médias de riscos são diferentes entre as duas matérias primas.
Act
Considerando que, conforme análise dos testes as duas matérias primas são estatisticamente iguais, consideramos o valor dos como critério para desempate e decisão da melhor opção.
Wright: R$19,00
A1: R$26,00
Apesar de estatisticamente iguais, é importante ressaltar que a matéria prima de Wright apresentou menor media e e menor desvio padrão em comparação com A1. 
Pelos fatores acima descritos, a matérica prima determinada como ideal para o processo de fabricação dos blocos é aWright.
PDSA 6 – Teste da Serra
Análise do Desvio Padrão Comprimento
Foi utilizado o teste de Levene para comparar variâncias de comprimento entre serras. O resultado apresentou P-valor = 0,272 (>0,05) e sobreposição de pontos nos intervalos entre todas as serras analisadas. Por esses motivos, não há evidência estatística de diferença suficiente para que seja rejeitada a hipótese nula. Consideramos que as serras possuem desvio padrão semelhantes em relação ao comprimento.
PDSA 6 – Teste da Serra
Análise da média de Rugosidade
A análise gráfica indica que os resíduos da média de rugosidade entre as serras seguem uma distribuição normal. Com base nisso, podemos aplicar o teste de ANOVA e depois o teste Tukey para identificar quais serras possuem médias estatisticamente diferentes
O valor de p da ANOVA foi de 0,002 (0,05) e o gráfico indica que todos os intervalos se sobrepõe. Por isso, não há evidências de diferença estatisticamente significativa entre às serras quanto aos desvios padrão. Assim, consideramos que as serras apresentam variabilidade semelhante na rugosidade das peças produzidas. Aceitamos a hipótese nula.
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PDSA 6 – Teste da Serra
Análise da média de Riscos
O gráfico de médias de riscos por serra indica que as serras com melhora desempenho nesse quesito são: Magic, National e Thoughy, com média de 0 riscos por peça produzida (quanto menos riscos, melhor).
ão
36
PDSA 6 – Teste da Serra
Objetivo: Comparar os 5 fabricantes de serra com respeito ao comprimento, rugosidade e riscos.
Plan
Perguntas:
Há diferenças significativas no desvio padrão de comprimento entre as peças produzidas com as diferentes serras?
Há diferenças significativas na média de rugosidade entre as peças produzidas com as diferentes serras?
Há diferenças significativas no desvio padrão de rugosidade entre as peças produzidas com as diferentes serras?
Há diferenças significativas na média de riscos por peça entre as peças produzidas com as diferentes serras?
Plano de coleta de dados:
Serão produzidas cinco peças com cada serra. O intervalo entre cada peça produzida será de 20 minutos. A serra a ser usada em cada momento será decidida por sorteio (aleatorização). Em cada peça produzida será medido o comprimento, a rugosidade e o número de riscos. 
Anotar as condições de processo que foram utilizadas. Usar o dispositivo ACME para medir comprimento.
Do
O estudo foi realizado e nada de especial aconteceu que mereça registro
* Conteúdo retirado da apostila apenas para dar contexto e continuidade no registro do Study e Act a seguir.
PDSA 6 – Teste da Serra
Study
Perguntas:
Há diferenças significativas no desvio padrão de comprimento entre as peças produzidas com as diferentes serras?
Não, o resultado da análise apresentou P-valor = 0,272 (>0,05), portanto aceitamos a hipótese nula de que o desvio padrão de comprimento entre as peças das diferentes serras são semelhantes.
Há diferenças significativas na média de rugosidade entre as peças produzidas com as diferentes serras?
Sim, há diferenças estatisticamente significativas nas médias de rugosidade entre as serras (p = 0,002). As serras do grupo B (Brite, Thoughy, Magic, National) apresentam as menores médias, estatisticamente semelhantes entre si e mais indicadas segundo a VOC.
Há diferenças significativas no desvio padrão de rugosidade entre as peças produzidas com as diferentes serras?
Não, o teste de Levene indica que P-valor é 0,923 (>0,05) e o gráfico indica que todos os intervalos se sobrepõe. Por isso, aceitamos a hipótese nula de que os desvios padrão de rugosidade entre as peças produzida com as serras são semelhantes.
Há diferenças significativas na média de riscos por peça entre as peças produzidas com as diferentes serras?
Sim, o gráfico de médias de riscos por serra indica que as serras com melhora desempenho nesse quesito são: Magic, National e Thoughy, com média de 0 riscos por peça produzida (quanto menos riscos, melhor).
Act
Com base nos resultados de análise:
Desvio padrão de comprimento estatisticamente semelhante
Desvio padrão de rugosidade estatisticamente semelhante
Média de rugosidade com melhores opções entre Magic, National, Thoughy e Brite
Média de riscos com melhores opções entre Magic, National e Thoughy
Temos que avaliar os valores para chegar a uma decisão entre as 3:
(1) Magic: R$ 139,00 | (2) National: R$145,00 | (3) Thoughy: R$ 89,00
Com base na precificação das serras e na análise complete do PDSA, escolhemos a Thoughy como melhor opção de serra para a operação
PDSA 7 – Teste de parâmetros do processo (Experimento Fatorial 27-4 )- Análise de amplitude de comprimento
De acordo com o gráfico de pareto, o fator que mais impacta na amplitude de comprimento é o parâmetro C (clamp). No gráfico de efeitos, vemos que a menor amplitude média ocorre quando Clamp está em 50, portanto, a melhor receita para reduzir a variabilidade do comprimento é utilizando clamp = 50.
PDSA 7 – Teste de parâmetros do processo
(Experimento Fatorial 27-4 )- Análise de rugosidade média
De acordo com o gráfico de pareto, os fatores que mais impactam na rugosidade média são os parâmetros A (velocidade), B (avanço) e D (colocação presilha). No gráfico de efeitos, vemos que a melhor receita para reduzir a média de rugosidade é utilizando Velocidade = 600, Avanço = 2 e Colol Pres = 60
PDSA 7 – Teste de parâmetros do processo
(Experimento Fatorial 27-4 )- Análise de riscos
De acordo com o gráfico de pareto, o fator que mais impacta na quantidade de riscos é o parâmetro G (posição). No gráfico de efeitos, vemos que a melhor receita para reduzir a quantidade de riscos é utilizando Posição= side
PDSA 7 – Teste de parâmetros do processo
(Experimento Fatorial 27-4 )-
Objetivo: Comparar os parâmetros de corte com respeito ao comprimento, rugosidade e riscos.
Plan
Perguntas:
Qual a melhor receita para reduzir a variabilidade de comprimento?
Qual a melhor receita para reduzir a rugosidade média?
Algum parâmetro influencia os riscos produzidos nas peças?
Plano de coleta de dados:
Existe uma restrição de que o teste precisa ser realizado em 1 dia de produção.
Iremos testar os 7 fatores de corte em um fatorial 2⁷⁻⁴, perfazendo 8 corridas experimentais.
Coletar uma amostra de 5 peças a cada hora e registrar a amplitude de comprimento das peças, a média de rugosidade das peças e o número de riscos das peças.
Do
O estudo foi realizado e nada de especial aconteceu que mereça registro
* Conteúdo retirado da apostila apenas para dar contexto e continuidade no registro do Study e Act a seguir.
PDSA 7 – Teste de parâmetros do processo
(Experimento Fatorial 27-4 )-
Study
Perguntas:
Qual a melhor receita para reduzir a variabilidade de comprimento?
A melhor receita para reduzir a variabilidade é utilizando a pressão no grampo (Clamp) = 50
Qual a melhor receita para reduzir a rugosidade média?
A melhor receita para reduzir rugosidade média é utilizando Velocidade da serra (veloc)= 600, Avanço da serra na barra (avan) =2 e Pressão do líquido de resfriamento (colol pres) = 60
Algum parâmetro influencia os riscos produzidos nas peças?
Sim, há um parâmetro que influencia grandemente nos riscos produzidos que é o de Posicionamento da barra. A melhor receita para reduzir a quantidade de riscos é quando Posic = side.
Act
A melhor receita para reduzir refugo considera os parâmetros de pressão no grampo, velocidade da serra, avanço da serra na barra, pressão do líquido de resfriamento e posicionamento da barra.
Devemos considerer os valores abaixo para a melhor receita: 
* Pressão no grampo = 50 lib/inches²
* Velocidade da serra = 600 ft/min
* Avanço da serra na barra = 2 inches/min
* Pressão do líquido de resfriamento = 60 lib/inches²
* Posição da barra = vertical
(continua no slide a seguir)
PDSA 7 – Teste de parâmetros do processo
(Experimento Fatorial 27-4 )-
Act
(…)
Sobre a confiabilidade do experimento:
O experimento foi planejado como um factorial fracionado com 7 fatores sendo testados em apenas 8 combinações. Isso faz com que não sejam testadas todas as combinações possíveis para conluir que os fatores que geram os efeitos principais não estejam confundidos com interações secundárias. Dessa forma, os resultados devem ser considerados como ponto de partida, porém de forma cautelosa, já que temos indiativo de confundimento entre os fatores.
PDSA 8 – Capabilidade e Estabilidade final
Análise de Rebarbas
No gráfico da esquerda, foi analisado o conjunto total de amostras para identificar o novo PPM. Como indicado, o PPM caiu em 50,8% após a mudança, reduzindo de 761.000 para 387.000.
 Para melhorar a análise, trouxe informação de quais amostras foram coletadas em quais dias (através da base de variáveis contínuas).Com esse fator, observa-se que, a partir da 10ª amostra o processo passa a apresentar desvios em relação aos limites de controle, o que indica possível perda de estabilidade. No processo anterior à mudança, a troca de serra era feita várias vezes por dia. No novo modelo, podemos considerar a troca de serra a cada 9 unidades produzidas (ou uma a cada dia) para manter a qualidade dentro dos limites de controle ideais do dia 1.
PDSA 8 – Capabilidade e Estabilidade final
Análise de Riscos
O gráfico U de riscos mostra que o processo é estável e sem nenhuma apresentação de causas especiais. É importante ressaltar que nenhuma das amostras apresentou riscos (como indicado no teste da serra escolhida Thoughy), portanto, com as mudanças reduzimos o DPU de 2,13 para 0.
PDSA 8 – Capabilidade e Estabilidade final
Análise de Rugosidade
Após a mudança, observamos que os dados seguem uma distribuição normal e os dados amostrais estão sob controle estatístico, conforme carta Xbarra-S. A análise de capabilidade mostra um Cpk de 2,61, indicando um processo totalmente capaz de atender às exigências do cliente (limite superor de 250 para rugosidade). Isso significa que o processo entrega 100% das peças dentro da especificação do cliente, conforme aponta o PPM = 0.
PDSA 8 – Capabilidade e Estabilidade final
Análise de Comprimento
Após a mudança, observamos que os dados seguem uma distribuição normal e os dados amostrais estão sob controle estatístico, conforme carta Xbarra-S. A análise de capabilidade mostra um Cpk de 1,02, indicando um processo capaz de atender às exigências do cliente (limite superior de 4,03 e inferior de 3,97 para comprimento). O PPM indicado após a mudança é de 1.129 (0,11% de refugo).
PDSA 8 – Capabilidade e Estabilidade final
Análise de Produção horária
Após a mudança, observamos dois pontos fora dos limites de controle, que podem ser considerados como causa especial devido à estabilidade apresentada nas horas subsequentes. A média de produção aumentou de 25,63 para 27,81 peças por hora. Considerando 8 horas por dia de produção, a capacidade aumentou de 205 para 222 peças por dia. Se considerarmos a estabilidade de 30 peças/hora, a capacidade aumenta para 240 peças/dia
PDSA 8 – Capabilidade e Estabilidade final
Conclusão
Objetivo: Avaliar Estabilidade e Capabilidade das características críticas de qualidade (CTQs) depois das mudanças propostas.
Plan
Perguntas:
Qual o PPM de rebarbas? É estável?
Qual o DPU de risco? É estável? 
Qual o Cpk de rugosidade? É estável?
Qual o Cpk de comprimento? É estável?
Qual a produção horária? É estável?
Plano de coleta de dados:
Serão realizadas 16 coletas (hora em hora) durante 2 dias de produção. Serão coletadas 5 peças de hora em hora e anotado o número de risco nas 5 peças, a rugosidade de cada peça e o comprimento de cada peça. Também será anotado o total produzido na hora e o número de peças com rebarbas (inspeção 100%).
Do
O estudo foi realizado e nada de especial aconteceu que mereça registro
* Conteúdo retirado da apostila apenas para dar contexto e continuidade no registro do Study e Act a seguir.
PDSA 8 – Capabilidade e Estabilidade final
Conclusão
Study
Perguntas:
Qual o PPM de rebarbas? É estável?
O PPM de rebarbas é de 387.000, ou seja, a cada 1.000.000 peças, 387.000 apresentam defeitos após as mudanças. Observa-se uma queda de 50,8% em relação ao PPM anterior ao projeto. O processo é estável e pode ser melhorado com a troca de serras a cada dia ou a cada 9 peças produzidas. 
Qual o DPU de risco? É estável? 
DPU de riscos é estável e não apresenta nenhum defeito por unidade nas amostras observadas. DPU = 0
Qual o Cpk de rugosidade? É estável?
Cpk de rugosidade apresenta estabilidade e é de 2,61, indicando um processo totalmente capaz de atender às exigências do cliente (taxa de refugo = 0%)
Qual o Cpk de comprimento? É estável?
Cpk de comprimento apresenta estabilidade e é de 1,02, indicando um processo capaz de atender às exigências do cliente (taxa de refugo= 0,11%)
Qual a produção horária? É estável?
Após a mudança, observamos dois pontos fora dos limites de controle, que podem ser considerados como causa especial devido à estabilidade apresentada nas horas subsequentes. A média de produção aumentou de 25,63 para 27,81 peças por hora. Se considerarmos a estabilidade de 30 peças/hora, a capacidade aumenta para 240 peças/dia
Act
Com as mudanças aplicadas, o processo se mostra capaz de atender às especificações do cliente nos quesitos de comprimento, rugosidade e riscos. Quanto ao PPM de rebarbas, o processo melhorou em 50,8%, mas ainda esperamos que esse valor seja zerado, apesar de não ser considerado refugo. Esse número pode ser melhorado com a troca de serras a cada dia ou a cada 9 peças produzidas.
Ações para controlar o processo
Plano de implementação
	O que?	Quem?	Quando?	Onde?	Por quê?	Como?	Quanto?
	Medir comprimento apenas com o SM ACME	Operador de máquina ou fiscal de qualidade	Quando for medir comprimento da peça produzida para avaliação de qualidade	Chão de fábrica	Foi identificado como o SM mais seguro e preciso para medir comprimento	Manuseando o SM conforme protocolo e treinamento	
	Considerar Wright como fornecedor ideal de matéria prima	Equipe de supply chain/compras	Sempre que necessário comprar matéria prima		As análises mostram menor média e variabilidade para rugosidade na matéria prima desse fornecedor		
	Considerar Thoughy como fornecedor ideal de serra	Equipe de supply chain/compras
	Sempre que necessário comprar serra		Apresenta melhor desempenho juntamente com custo benefício		
	Ajustar pressão no grampo para 50 lib/inch²	Operador de máquina	Sempre que iniciar um processo de produção	Máquina de produção	Considerada melhor receita pela análise		50 lib/inch ²
	Ajustar velocidade da serra para 600 ft/min	Operador de máquina	Sempre que iniciar um processo de produção	Máquina de produção	Considerada melhor receita pela análise		600 ft/min
	Ajustar avanço da serra na barra para 2 inch/min	Operador de máquina	Sempre que iniciar um processo de produção	Máquina de produção	Considerada melhor receita pela análise		2 inch/min
	Ajustar pressão do líquido de resfriamento para 60 lib/inches²	Operador de máquina	Sempre que iniciar um processo de produção	Máquina de produção	Considerada melhorreceita pela análise		60 lib/inches²
	Ajustar posição da barra para “vertical”	Operador de máquina	Sempre que iniciar um processo de produção	Máquina de produção	Considerada melhor receita pela análise	Posicionando a barra verticalmnte na máquina	
Ações para controlar o processo
2. Documentação
Formalizar a instrução de trabalho para todas as atividades operacionais realizadas, passo a passo. Nesse documento, devemos registrar todas as mudanças implementadas, detalhar todas as etapas do processo e suas definições operacionais, identificar as ferramentas utilizadas no processo e onde são feitas as medições de indicadores.
3. Treinamento
Como temos alteração de sistema de medição e ajustar algumas configurações de máquina e posicionamento de peças, é necessário providenciar um treinamento adequado e prático para observar um período de adaptação posteriormente. Todos os operadores de máquina e todos os funcionários reponsáveis por medir a qualidade operacional devem passar pelo treinamento.
4. Monitorar o sistema
Determinar um dia aleatório por semana nos primeiros meses (sem que os operadores saibam previamente) para fazer medições na operação e garantir dados para análise de que as mudanças estão sendo perpetuadas e que os funcionários estão se adaptando. Construir gráficos de controle para monitorar o desempenho após a implementação de mudanças e ter uma rotina de gestão para análise e discussão dos resultados.
5. Estender o conhecimento
Identificar mudanças que geraram melhorias que possam ser replicadas em outras unidades da fábrica (considerando mesmo processo).
A capacidade produtiva ainda está em 222 peças/dia, longe da capacidade produtiva total esperada (400 peças/dia). Aguardar o prazo de adaptação e acompanhar os indicadores de desempenho para entender se ainda é necessário ajuste no processo para melhorar a eficiência.
6. Celebrar a conquista
* Durante a apresentação de resultados do projeto, reconhecer os participantes do projeto e qual papel de cada um no resultado de ganho gerado, dando destaque e espaço de fala para compartilhar a experiência
* Marcar um Happy Hour diferenciado e pago pela empresa para celebrar o esforço de todos os envolvidos e a conquista, convidando todos envolvidos na operação, mesmo os que não participaram ativamente no projeto
* Providenciar um brinde individual personalizado em bloco de metal para os operadores se sentirem parte da conquista
Cálculo dos resultados financeiros
O projeto trouxe um incremento financeiro de R$1.010.524, considerando a redução de refugo para 1,1% e o aumento da capacidade produtiva por dia de 240 peças. Com a redução de custo da matéria prima (de A1 para Wright), temos uma economia de R$ 7,00 por peça. Se não houvesse troca de matéria prima o projeto teria um custo de R$613.200,00 a mais, portando consideramos esse valor como economia.
Com isso, o valor total do incremento financeiro é de R$1.623.724. 
O valor está distante do indicado em Business Case pois ainda não chegamos em 400 peças produzidas por dia. O ideal é mantermos um acompanhamento do processo para entendermos se será necessário outro projeto para incremento da produção ou se será um movimento natural de aumento causado pela melhoria a aproximação da produção diária com a capacidade máxima (objetivo de 50 peças/dia).
Aprendizados – projeto encerrado
Este projeto foi muito importante na minha jornada de estudo para entender na prática a aplicação dos PDSAs e a importância de cada análise do DMAIC. Entendi na prática como um resultado, medição ou análise equivocada pode prejudicar um projeto inteiro. Aprendi a interpretar com mais confiança gráficos estatísticos, testes de hipóteses e indicadores de capabilidade, também desenvolvi uma visão mais crítica em relação à variabilidade dos processos e sua influência nos resultados da operação.
Também é importante ressaltar sobre a importância de refazer o contrato de melhoria após a compreensão real dos dados, para alinhar expectativas e mensurar o valor real de incremento alcançável. 
Outro aprendizado importante foi sobre a importância da padronização e controle na fase final do projeto. Percebi que implantar melhorias não é suficiente se não houver disciplina na manutenção e acompanhamento do que foi proposto. Nessa linha, outra reflexão é sobre a necessidade contar com mão de obra qualificada e disposta, e evitar a rotatividade de funcionários com uma gestão de pessoas responsável que estimula a motivação. O impacto da rotatividade cai diretamente sobre os resultados operacionais e acarretará em um custo maior que o óbvio de folha salarial.
Concluindo, considero o conteúdo do projeto muito rico para exercitar na prática os exercícios fundamentais de um Black Belt. É desafiador e interessante de seguir o racional e a estrutura do conteúdo.
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