A importância da interpretação de resultados

Cristina Alexandra Barros, docente – ESTG Leiria; gerente e coordenadora da empresa SINMETRO, Lda

Por diversas vezes sou confrontada com estas afirmações: “Medimos inúmeras características que não conseguimos controlar”; “Registamos as análises efectuadas ao produto, para verificar a sua conformidade no momento, mas não temos ideia do seu comportamento ao longo do tempo”.

O valor acrescentado dos registos está na informação que deles conseguimos obter para actuar sobre o processo, de modo a que este cumpra as especificações do cliente. Vejamos três exemplos onde os registos podem ter papéis distintos na competitividade das empresas:

Exemplo 1: Controlo Estatístico de Processos de Enchimento

Nos processos de enchimento é objectivo das organizações cumprir os requisitos legais do controlo metrológico das quantidades pré-embaladas e optimizar o funcionamento dos seus processos produtivos, de modo a evitar quantidade de produto em excesso e manutenções desnecessárias. Neste âmbito, é fundamental a utilização das técnicas estatísticas de controlo de processos. De um modo sucinto, o controlo da quantidade pode ser realizado da seguinte forma:

1- Recolha de, pelo menos, 25 amostras, constituídas por 4 ou 5 itens cada (pacotes, garrafas), em unidades de tempo consecutivas (30 em 30 minutos numa fase inicial);

2- Determinação da média e amplitude de cada amostra e marcação desses valores numa carta de controlo de médias e amplitudes. Após a marcação de 25 pontos, calcular os limites de controlo de cada carta e verificar se o processo está sob controlo estatístico. Em caso afirmativo, estes limites devem ser mantidos nas cartas de controlo seguintes;

3- Validação da normalidade dos dados através do traçado de um histograma ou do gráfico de probabilidades da distribuição normal;

4- Se os dados forem normalmente distribuídos é possível estimar os parâmetros do processo (média e variância) e determinar os índices de capacidade Cp, Cpk, percentagem de unidades defeituosos, “Nível Sigma”, entre outros. Se existirem desvios à normalidade, é necessário identificar o(s) problema(s) que possam ter surgido. Como primeira abordagem na análise de problemas recomendo o traçado de um diagrama causa-efeito, usando a metodologia dos 6 M’s para a classificação das causas: Máquina (Machine), Método (Method), Materiais (Materials), Medições (Measurement), Pessoas (Man) e Condições Ambientais (Mother Nature).

5- Cálculo do impacto financeiro deste processo e verificação em contínuo do cumprimento dos critérios legais da Portaria 1198/91 de 18/12.

O procedimento resumido que aqui se propõe apenas acrescenta valor se, para além dos registos das pesagens, houver uma análise e um tratamento estatístico em tempo real dos dados. Facilmente extrapolamos este procedimento para o estudo de qualquer outra variável contínua, como por exemplo: humidade, temperatura, pressão, etc.

Exemplo 2: Inspecção de recepção da quantidade de produtos pré-embalado.

Uma empresa detentora de uma “marca branca” efectua uma inspecção por amostragem à recepção dos seus produtos. Não seria mais vantajoso requerer ao fornecedor os registos do controlo dos seus processos ao longo do tempo e interpretar esses resultados, ao invés de realizar uma inspecção de recepção? Em minha opinião, a resposta é sim.

Exemplo 3: Controlo da Qualidade de Atributos.

No controlo da qualidade é comum a avaliação de características não mensuráveis (atributos- defeituosos e defeitos), das quais são exemplo a análise sensorial. Neste âmbito é recomendável uma definição dos “defeitos” com base em padrões e que haja uma relação directa entre estes e as suas potenciais causas/origens, caso contrário é questionável o interesse deste tipo de inspecções. É igualmente importante classificar os defeitos quanto à sua gravidade, índice de ocorrência e nível de detecção. Uma das ferramentas mais interessantes para a identificação das potenciais falhas de um sistema e eliminação do risco associado é o FMEA- Failure Mode and Effect Analysis (Análise dos Modos de Falha, Efeitos e sua Criticidade). No controlo de atributos é também útil o recurso a técnicas estatísticas simples, tais como: o gráfico de Pareto, as cartas de controlo p para defeituosos e as cartas de controlo u para defeitos/unidade, com o objectivo de proporcionar uma análise contínua desses parâmetros.

Remato este artigo com uma frase típica da gestão da qualidade que refere: “Apenas devemos medir o que conseguimos controlar”.