Controle Estatístico de Processo 4.0

A partir da Gestão da Qualidade Total, outras práticas como remodelamento e Six-Sigma se tornaram populares e embora eles divirjam em seus princípios básicos, eles ainda continuaram a prescrever o gerenciamento com base em fatos essenciais e melhorias baseadas em evidências sobre o que está errado. Esses conceitos geralmente variam no grau e método de melhoria, oscilando de básico a drástico, mas em todos esses conceitos, registrar, analisar e melhorar as métricas de processo são igualmente importantes.

Então hoje nós vamos abordar questões sobre o que é Controle Estatístico de Processo e se é realmente importante da indústria moderna, bem como se ele performa melhor como uma solução separada ou ele deveria ser fornecido como parte de uma solução maior como uma plataforma de dados e inteligência artificial.

Importância do Controle Estatístico de Processo para indústria

Desde que Shewart construiu o primeiro gráfico de controle, o Controle Estatístico de Processo tem sido uma parte inseparável da Qualidade na indústria. Ele tem sido feito manualmente na maior parte das últimas 5 décadas. O Controle Estatístico de Processo é baseado na crença de que o processo pode ser medido e controlado; ele estabelece ênfase na análise estatística das métricas de processo para melhor entendimento da performance. 

De outra forma, o CEP na indústria visa eliminar as suposições do controle de qualidade, pois é uma metodologia científica baseada em dados, que se orienta a partir da análise destes dados para determinar a qualidade e respectivas questões relevantes. A metodologia enfatiza o controle de qualidade das métricas de processos obtidas em tempo real do próprio chão de fábrica.

Os dados obtidos em tempo real são geralmente exibidos em um gráfico/tabela com limites de controle pré determinados. Se os dados se comportam dentro dos limites indicados isso mostra que o processo está se comportando como esperado e que qualquer variação que for experimentada dentro desses limites de controle podem ser atribuídos como “Causas Comuns”, que ocorrem devido à própria natureza do processo. 

No entanto, se os dados plotados estiverem fora destes limites de controle, isso indica que uma “Causa Atribuível” está em jogo; essas causas são imprevisíveis e geralmente necessitam uma ação corretiva para que sejam eliminadas. A razão principal por trás do exercício do gráfico de controle é diferenciar entre esses dois tipos de causas. Isso previne que causas comuns virem causas atribuíveis no futuro e ajuda na detecção de causas atribuíveis e nas sua eliminação. 

A clara diferenciação entre essas causas torna-se importante na medida em que ela permite melhorias de qualidade enquanto mantém a economia do esforço em mente, já que dedicar tempo e dinheiro tentando remover todas as causas de variação em um processo pode e será economicamente impossível. O Controle Estatístico de Processo atravessou um longo caminho: passou de uma teoria voltada para a análise de métricas de processo para ser um facilitador de mudança positiva e melhoria contínua. É somente através de uma poderosa solução de controle estatístico de processo que o conhecimento pode transcender de um estágio de “saber como” para “saber o porquê”.

O conceito básico subjacente ao Controle Estatístico de Processo que o faz ser tão importante é a forma com que os dados são obtidos diretamente dos processos e relevantes para a produção são usados para determinar se o processo e o produto estão ou não dentro das especificações. Devido a esta natureza baseada em dados, ele também se torna um veículo de melhoria, pois permite que a gestão avalie as variações no processo, e depois entendam o grau de severidade destas e também possibilita que passos concretos sejam dados rumo à melhoria e à mudança. 

Uma solução de Controle Estatístico de Processo é requerida para todo processo industrial?

A resposta é não. Se o processo é basicamente manual ou semi automatizado, envolve um fluxo simplificado de material e mão de obra e se toda peça produzida é checada manualmente em caso de anomalias, uma solução de controle estatístico de processos pode não ser recomendável. O motivo pelo qual não recomenda-se uma solução de CEP para processos como estes é também bem simples. Primeiro, em processos manuais ou semi automatizados, os dados são geralmente registrados manualmente e como há uma falta de equipamentos automatizados, a aquisição de dados através do equipamento está fora de questão. Um exercício de controle estatístico ainda pode ser feito para esses processos, mas permanecerá muito reativo, na melhor das hipóteses.

Segundo e mais importante, uma solução de Controle Estatístico de Processo não deveria ser usada como um sistema autônomo para melhorar o processo, mas ele deveria, ao invés disso, trabalhar paralelamente com outras soluções empresariais para obter melhorias, no verdadeiro sentido da palavra. A maioria das operações das indústrias modernas estão quase completamente automatizadas. Elas estão melhor preparadas para uma solução CEP e são, especialmente, onde os processos envolvem fluxos complexos, matéria prima cara, mão de obra especializada, volumosa produção e priorizam fortemente o trinômio qualidade/conformidade/melhoria. Ter uma solução de CEP nestes ambientes permite que os operadores do processo reajam de maneira mais proativa, controlem melhor a qualidade e otimizem a produção para que cada lote e cada item respectivo tenham qualidade aceitável.

Soluções modernas de Controle Estatístico de Processo fornecem representação gráfica de quase todas as métricas relevantes que estão por trás dos cálculos convencionais de Cp e Cpk. Elas também incluem todos os tipos de gráficos/tabelas desde simples cartas de controle a diagramas de fluxo, de gráficos de Pareto a diagramas de fluxo, de gráficos de boxplot a histogramas. Além da capacidade de retratar dados, é a inteligência inerente a essas soluções de CEP que leva o prêmio. Os dados são automaticamente coletados (a partir dos equipamentos), agrupados e agregados (bateladas) e analisados (dentro da aplicação de Controle Específico de Processo).

Tudo que o usuário tem que fazer é decidir qual tipo de informação é necessária, isto é, o que deve ser comparado com  o quê e até qual momento, et voilà a informação está lá. Para um (a) Gerente de Planta, uma boa solução de Controle Estatístico de Processo economiza o seu valioso tempo de ver vastos arquivos dados e em seguida realizar uma análise para determinar o estado do processo. Sem mencionar que a disponibilidade de dados em tempo real na forma analítica e gráfica, permite uma reação mais rápida, aumentando assim a produtividade e eficiência, levando a uma maior lucratividade e, claro, melhor qualidade. Qualquer pessoa com conhecimento básico de métricas de processo e de solução de CEP pode usá-lo para entender o atual estado do processo, economizando das organizações muito tempo e dinheiro em termos de treinamento de empregados, enquanto permite que eles desviem recursos para setores mais necessitados, melhorando sua competência principal: a produção. 

Ganhos da soluções de Controle Estatístico de Processo

Modernas aplicações de plataforma de dados industriais são ideais viabilizadores de uma solução de Controle Estatístico de Processo. Essas aplicações englobam todo o processo de produção, ao mesmo tempo em que colabora constantemente com outras soluções corporativas, como ERP ou MES. Uma solução de Controle Estatístico de Processo por si só também pode ser benéfica, mas o alcance da melhoria que ela traz torna-se limitado. Quando um CEP é hospedado em uma plataforma, os dados relativos aos defeitos da matéria-prima podem ser visualizados diretamente pelo fornecedor e os relatórios de controle de qualidade podem ser acessados ​​diretamente pela alta administração, ou até mesmo pelo cliente!

Na prática industrial tradicional, os problemas registrados hoje geralmente chegam ao supervisor amanhã, ao gerente no dia seguinte e no momento em que um fornecedor é informado, é provável que o material já tenha sido entregue ao cliente. Até pior, às vezes estes problemas ficam completamente perdidos na trilha de papéis, o que aumenta as chances de uma complicação maior. Da mesma forma para fornecedores de máquinas, um problema relacionado ao desempenho de uma máquina em particular pode ser relatado diretamente ao departamento de manutenção se o CEP residir na plataforma de dados, ou melhor ainda, diretamente ao fabricante da máquina.

É difícil traduzir em um número exato ou percentual sobre a melhoria que um Controle Estatístico de Processo e a plataforma de dados integrados podem gerar, pois a melhoria real dependerá do próprio processo e da capacidade das soluções. Entretanto, uma coisa pode ser dita com certeza é que com uma plataforma de dados moderna baseado na web, conectado a outras soluções corporativas e tendo um CEP embutido, o processo e a qualidade do produto irão melhorar mais rápido, perdas e defeitos irão reduzir, conformidade de qualidade e satisfação do cliente serão incomparáveis, os fornecedores de equipamentos/matérias-primas fornecerão melhores serviços e a lucratividade geral aumentará.

Uma aplicação de Controle Estatístico de Processo deveria ser uma parte inseparável de qualquer plataforma de dados industriais, pois é isso que torna o aplicativo “inteligente”. Para fabricantes que buscam se tornar mais produtivos, mais ágeis e mais colaborativos, ter um Controle Estatístico de Processo autônomo ou uma plataforma sem Controle Estatístico de Processo é apenas metade do trabalho realizado.

Já esta convencido dos potenciais escondidos em seus dados?