Análise de Capacidade do Processo

Propósito da ferramenta

A análise de capacidade do processo visa avaliar a qualidade dos processos, analisando a posição (exatidão) e a dispersão (precisão) de uma característica usando os indicadores Cp e Cpk. Quanto maior o valor de Cpk, melhor o processo. Um processo é frequentemente considerado capaz quando o valor de Cpk é 1,33 ou superior.

Em projetos Lean Six Sigma, a análise de capacidade do processo é tipicamente usada na fase de Medição para avaliar objetivamente o desempenho atual de um processo em relação aos limites de especificação.

Exemplo: Molho de Tomate Viscosidade

Você pode baixar os dados aqui: tomato-sauce-viscosity.xlsx Arquivo para download

Na produção de molho de tomate, a viscosidade desempenha um papel crucial: Se o molho estiver muito ralo ou muito grosso, não atende às expectativas dos clientes. Com Cp e Cpk, pode-se verificar se o processo mantém de forma confiável a consistência desejada.

Interpretação dos resultados:

A avaliação mostra um valor Cp de 1,10 e um valor Cpk de 0,98. O valor Cpk é menor que o valor de referência frequentemente exigido de 1,33 – portanto, o processo não é capaz.

O valor Cp de 1,10 indica que a variação do processo ainda é muito grande. Como o Cpk também é ligeiramente menor que o Cp, há também um pequeno desvio posicional. No entanto, a principal causa é claramente a variação muito alta.

Explicações do gráfico:

As barras representam a distribuição de frequência dos valores medidos.
A linha é a distribuição normal baseada na média e no desvio padrão dos dados reais.
Quanto mais estreita a curva, melhor o processo se encaixa dentro dos limites de especificação (USL e LSL).

Procedimento

Preparação

Selecione uma medição contínua e colete dados (por exemplo, viscosidade).
Verifique os dados para distribuição normal.
Determine ou pergunte sobre os limites de especificação (por exemplo, LSL = 950, USL = 1050).

Usar no AlphadiTab

Selecione a ferramenta Fase de Medição Cp, Cpk.
Selecione os dados “Viscosidade”.
Especifique os limites de especificação: LSL = 950, USL = 1050.
Selecione a distribuição apropriada.
Conduza a análise clicando em “Criar Novo”.

Interpretação

Verifique se o processo é capaz (capaz em Cpk ≥ 1.33 ou o valor mínimo exigido).
Determine se a localização, a dispersão, ou ambos precisam de melhoria.

Requisitos

Dados de Medição Contínua

As medições devem ser contínuas, ou seja, capturadas com um instrumento de medição e podem ter casas decimais.

Por que isso é importante?

Cp e Cpk assumem dados de medição métricos e contínuos. Para dados contáveis ou categóricos, as métricas não são definidas.

Dados Distribuídos Normalmente

As medições devem ser bem descritas por uma distribuição normal (por exemplo, testadas para distribuição normal).

Por que isso é importante?

O cálculo de Cp e Cpk é baseado em suposições de distribuição. Com desvios significativos, as métricas tornam-se imprecisas.

Escolher Distribuição Apropriada

Para o cálculo, assume-se que os dados seguem uma distribuição. Diferentes fórmulas são armazenadas para diferentes distribuições, portanto, a distribuição apropriada deve ser selecionada (por exemplo, com o teste de distribuição).

Por que isso é importante?

Sem a distribuição apropriada, Cp e Cpk não correspondem mais ao desempenho real do processo; avaliações de sucata e risco tornam-se imprecisas ou enganosas.

Instrumento de Medição Adequado

OS dados devem ser coletados com um instrumento de medição confiável e adequado para a característica.

Por que isso é importante?

Se o instrumento de medição não for capaz, conclusões incorretas sobre o desempenho do processo podem ser tiradas – o processo pode parecer incapaz, embora os desvios sejam causados apenas pelo instrumento de medição.

Quando outras ferramentas são mais adequadas?

Quando os dados são nominais, ordinais ou discretos (contáveis)

Outros métodos (por exemplo, avaliação de proporção)

Quando os dados desviam-se significativamente da distribuição normal ou contêm outliers significativos

Teste de distribuição / distribuição adequada

Quando é necessário verificar antecipadamente se os dados são distribuídos normalmente

Teste de distribuição normal

Quando não é a capacidade, mas a estabilidade do processo ao longo do tempo que é de interesse

Gráfico de controle (SPC)

Exemplo em Produção

Quantidade de Enchimento Molho de Tomate

Neste exemplo, a quantidade de enchimento do molho de tomate foi examinada. A quantidade de enchimento é registrada com um dispositivo de medição adequado para verificar se a máquina mantém de forma confiável a quantidade alvo de 500 ml.

Você pode baixar os dados aqui: tomato-sauce-filling-quantity.xlsxArquivo para download

Figuras Chave Determinadas

Cp = 2.93
Cpk = 2.80

Interpretação

O processo é capaz. Ambos os valores estão acima do valor de referência frequentemente exigido de 1.33. A variação é pequena o suficiente (Cp alto) e a posição é boa (Cpk ≈ Cp).

→ O processo mantém de forma confiável a quantidade alvo – nenhuma ação necessária.

Exemplo em Recebimento de Mercadorias / Logística

Tempo de entrega de um pedido

No recebimento de mercadorias, cada pedido passa por uma etapa de verificação onde as notas de entrega são verificadas e os itens são registrados no sistema. Códigos de barras ausentes, notas de entrega incompletas ou consultas levam a tempos de processamento muito diferentes.

Você pode baixar os dados aqui: goods-receipt-throughput-time.xlsxArquivo para download

Figuras Chave Determinadas

Cp = 0.28
Cpk = 0.09

Interpretação

O processo não é capaz. Cp < 1.33 → Variação muito grande, tempos de entrega flutuam muito. Cpk < Cp → adicionalmente um problema de localização.

→ Reduza a variação e estabilize a localização do processo para controlar os tempos de entrega.

Exemplo em suporte de TI

Tempo de resposta das solicitações

Muitas solicitações diferentes são recebidas diariamente no balcão de atendimento de TI. Enquanto casos simples são processados rapidamente, a resposta é atrasada para tickets mais complexos – embora o tempo de resposta não deva exceder 35 minutos.

Você pode baixar os dados aqui: it-service-response-time.xlsxArquivo para download

Números-chave determinados

Cp: não calculável, pois apenas um limite de especificação está disponível
Cpk = 0.49

Interpretação

O processo é não capaz, pois o valor de Cpk está significativamente abaixo do valor mínimo requerido de 1.33. Como apenas um limite superior de especificação é definido, a otimização pode ser alcançada tanto por menor variabilidade quanto por melhor posicionamento.

→ Padronize o processo de processamento para trazer de forma confiável os tempos de resposta abaixo do limite.

Termos

Dados contínuos: Dados coletados com um instrumento de medição que podem ter tanto unidades quanto casas decimais.

Dados normalmente distribuídos: Dados que podem ser bem descritos por uma distribuição normal (por exemplo, testados para distribuição normal).

OSG / OTG: Limite superior de especificação ou tolerância – o valor máximo permitido para a variável alvo.

USG / UTG: Limite inferior de especificação ou tolerância – o valor mínimo permitido para a variável alvo.

Cp: Índice de capacidade que avalia a dispersão do processo em relação aos limites de especificação.

Cpk: Índice de capacidade que avalia tanto a dispersão quanto a posição do processo em relação aos limites de especificação.

x̄ = Média amostral: Valor médio dos dados de medição coletados.

s = Desvio padrão: Medida da dispersão dos dados em torno da média.

Fórmulas

Média

x̄ = (1/n)·∑_i=1ⁿ x_i

Desvio Padrão

s = √((1/(n−1))·∑_i=1ⁿ (x_i − x̄)²)

Índice de Capacidade Cp

C_p = (USL − LSL) / (6·s)

Índice de Capacidade Cpk

C_pk = min((USL − x̄)/(3·s), (x̄ − LSL)/(3·s))

Notação

x̄ = Média da amostra

s = Desvio padrão da amostra

n = Tamanho da amostra

x_i = i-ésima medição