por Wendel Soares em 07/12/2023
O uso do controle estatístico de processos se tornou cada vez mais constante a partir das novas necessidades no espaço corporativo. Afinal, ele é um recurso eficaz para que uma empresa consiga otimizar fluxos e mapear potenciais falhas.
Além disso, ao evitar erros e perdas, é possível que haja uma melhoria contínua de processos empresariais, que pode ainda se beneficiar da utilização de uma ferramenta BPMS para extrair os dados mais assertivos das tarefas necessárias.
Por isso, o Holmes preparou este conteúdo exclusivo que vai explicar o que é controle estatístico de processos, como usá-lo e qual a importância do recurso. Confira conosco e boa leitura!
O que é controle estatístico de processos e como ele surgiu?
O Controle Estatístico de Processos (CEP) teve origem no início do Século 20, com os trabalhos pioneiros de Walter A. Shewhart, um estatístico e engenheiro americano. Para isso, Shewhart desenvolveu a teoria estatística aplicada ao controle de qualidade industrial enquanto trabalhava na empresa Bell Telephone Laboratories, nos Estados Unidos.
Em 1924, Shewhart publicou o livro “Economic Control of Quality of Manufactured Product“, no qual apresentou os princípios fundamentais do CEP. Na ocasião, ele propôs o uso de gráficos de controle estatístico para monitorar a variabilidade dos processos de produção e identificar quando eles estavam fora de controle.
Os gráficos de controle de Shewhart são baseados em conceitos estatísticos, como a distribuição normal e a variação natural dos processos. Ou seja, ele introduziu a ideia de limites de controle, que são linhas horizontais desenhadas nos gráficos para indicar a faixa em que o processo deve operar para ser considerado estável. Dessa forma, qualquer ponto que caia fora desses limites é considerado um sinal de variação especial ou uma causa especial que precisa ser investigada.
Difusão dos controles estatísticos de processos
Os trabalhos de Shewhart foram amplamente adotados pela indústria americana durante a Segunda Guerra Mundial, quando a produção em massa e a qualidade se tornaram questões críticas. Após a guerra, o Japão adotou os princípios do CEP e os incorporou em sua abordagem de melhoria contínua, conhecida como Sistema Toyota de Produção.
A partir daí, o CEP se tornou uma prática comum em todo o mundo, sendo aplicado em diversos setores e indústrias. Além disso, ele evoluiu ao longo do tempo, com o desenvolvimento de novas técnicas estatísticas e ferramentas de análise de dados, mas os princípios básicos estabelecidos por Shewhart continuam sendo a base do controle estatístico de processos até os dias de hoje.
Principais elementos do CEP (controle estatístico de processos)
O Controle Estatístico de Processos possui ampla utilização em diversos setores, como por exemplo, manufatura, serviços, saúde e muitos outros, para garantir a qualidade e a consistência dos processos. Entretanto, para fornecer uma abordagem que resulte em produtos e serviços mais confiáveis e consistentes, há elementos que precisam constar em sua implementação. Continue a leitura e entenda sobre cada um deles.
Coleta de dados
Primeiramente, é necessário coletar dados relevantes sobre o processo em questão. Isso pode incluir medidas de características do produto, como dimensões, peso, tempo de ciclo, entre outros. Além disso, os dados podem ser coletados em intervalos regulares ou amostras aleatórias.
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Análise estatística
Em seguida, acontece a análise estatística para identificar padrões, tendências e variações. Em resumo, isso pode ser feito por meio de gráficos de controle, como o gráfico de controle de média (X-barra) e o gráfico de controle de amplitude (R), que ajudam a visualizar a estabilidade do processo e a identificar pontos fora de controle.
Limites de controle
O próximo passo é estabelecer limites de controle com base na variabilidade natural do processo. Esses limites se calculam estatisticamente e representam a faixa em que o processo deve operar para ser considerado estável. Qualquer ponto que caia fora desses limites pode indicar uma variação especial ou uma causa especial que precisa ser investigada.
Ações corretivas e preventivas via controle estatístico de processos
Quando um ponto cai fora dos limites de controle ou há outras indicações de variação especial, ações corretivas devem ser tomadas para identificar e eliminar a causa raiz do problema. Além disso, o CEP permite a identificação de tendências e desvios antes que eles atinjam os limites de controle, possibilitando a implementação de ações preventivas para evitar problemas futuros.
Principais causas de variações de processos
A melhor forma de compreender a importância de usar o controle estatístico de processos é a partir dos principais motivos pelos quais há variabilidade nos processos gerenciais. De modo geral, há causas aleatórias e que não podem ser evitadas e outras que permitem que haja prevenção e identificação. Por isso, elas se dividem em:
Causas comuns | São aquelas que, mesmo que causem impacto no processo ou produto, não permitem ações de contingência ou previsibilidade. Por exemplo, as mudanças climáticas ou mesmo greves. Além disso, esta modalidade possui variáveis que se mantêm dentro dos limites de controle.
Causas especiais | Por sua vez, são causas que permitem identificação e prevenção através do controle estatístico de processos. Por exemplo, quando o sistema apresenta falhas que prejudicam as tarefas contínuas, como falta de estoque, matéria-prima de baixa qualidade ou gargalos de processos.
Quais as vantagens do uso de um controle estatístico de processos?
O controle estatístico de processos (CEP) oferece várias vantagens para as organizações. A seguir, elencamos os principais benefícios.
Detecção de variações
O CEP permite identificar variações nos processos de produção, ajudando a detectar problemas antes que eles se tornem grandes defeitos ou falhas. Isso permite que as empresas tomem medidas corretivas de forma proativa, evitando desperdícios e retrabalho.
Melhoria da qualidade
Ao monitorar e controlar os processos de produção de forma estatística, o CEP ajuda a melhorar a qualidade dos produtos ou serviços. Uma vez que ele fornece informações valiosas sobre a estabilidade do processo, a capacidade de produção e a conformidade com as especificações a fim de obter melhoria contínua.
Redução de custos
Ao detectar variações e problemas precocemente, o CEP ajuda a reduzir os custos associados a retrabalho, refugos e reclamações de clientes. Além disso, ao melhorar a qualidade dos produtos, as empresas podem evitar custos adicionais relacionados a garantias e devoluções.
Tomada de decisões embasadas em dados via controle estatístico de processos
O CEP fornece dados estatísticos confiáveis sobre o desempenho dos processos, permitindo que as empresas tomem decisões embasadas em fatos e evidências. Dessa forma, isso ajuda a evitar decisões baseadas em suposições ou intuições, aumentando a eficácia das ações corretivas e preventivas.
Melhoria contínua
O CEP é uma das ferramentas de melhoria contínua fundamental para a implementação da melhoria contínua nos processos. Ao monitorar e analisar regularmente os dados estatísticos, as empresas podem identificar oportunidades de aprimoramento, estabelecer metas realistas e acompanhar o progresso ao longo do tempo.
Passo a passo para realizar o controle
Ainda que cada empresa possa ter características únicas para produção ou monitoramento de processos, algumas etapas acontecem em qualquer organização que pretende implementar o controle estatístico de processos. São elas:
Passo 1: Definir o objetivo do controle estatístico de processos
Primeiramente, determine claramente o que você deseja alcançar com o controle estatístico de processos. Por exemplo, melhorar a qualidade do produto, reduzir defeitos, aumentar a eficiência, etc.
Passo 2: Identificar as características críticas do processo
Em seguida, identifique as características do processo que têm um impacto significativo na qualidade do produto ou serviço. Essas características se definem como críticas do processo.
Passo 3: Coletar dados
O próximo passo é determinar quais dados precisam ser coletados para monitorar as características críticas do processo. Ou seja, isso pode incluir medições, observações ou contagens. Certifique-se de coletar dados suficientes para uma análise estatisticamente significativa.
Passo 4: Organizar os dados para o controle estatístico de processos
Organize os dados coletados em uma planilha ou software de análise estatística. Certifique-se de registrar as medições em ordem cronológica.
Passo 5: Calcular estatísticas descritivas
Calcule estatísticas descritivas básicas, como média, desvio padrão, mínimo e máximo, para cada conjunto de dados. Afinal, isso ajudará a entender a variabilidade e a distribuição dos dados.
Passo 6: Construir gráficos de controle
Com base nos dados coletados, construa gráficos de controle adequados para cada característica crítica do processo. Os gráficos de controle mais comuns são o gráfico de controle para médias (X-barra), e o gráfico de controle R. Isso porque esses gráficos ajudam a identificar padrões, tendências ou pontos fora de controle no processo.
Passo 7: Analisar o gráfico de controle
Após isso, analise o gráfico de controle para identificar qualquer padrão ou tendência que possa indicar problemas no processo. Em resumo, procure por pontos fora dos limites de controle ou padrões não aleatórios, como corridas, tendências ou ciclos.
Passo 8: Tomar ações corretivas
Atente-se para se o gráfico de controle indicar problemas no processo, você consiga tomar ações corretivas para corrigir as causas raiz dos problemas identificados. Em outras palavras, isso pode envolver ajustes no processo, treinamento de funcionários, manutenção de equipamentos, entre outras medidas.
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Passo 9: Monitorar continuamente o processo
Por último, após implementar as ações corretivas, continue monitorando o processo e atualizando o gráfico de controle regularmente. Isso ajudará a garantir que as melhorias sejam sustentadas e que o processo permaneça sob controle.
O BPMS a serviço do controle estatístico de processos
Se após entender sobre o controle estatístico de processos você tem dúvidas de como aplicá-lo na prática em sua empresa, há uma dica adicional importante. Isso porque o uso de uma ferramenta BPMS pode contribuir significativamente na utilização da metodologia. A seguir, elencamos como isso acontece e quais os benefícios.
Automação do processo
A primeira vantagem é que uma ferramenta BPMS permite automatizar o processo em questão. Em resumo, isso significa que as atividades são executadas de forma consistente e padronizada. Dessa forma, há a redução da variabilidade introduzida por erros humanos e garante que os dados coletados sejam precisos e confiáveis.
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Coleta de dados em tempo real
Outro ponto é que, com uma ferramenta BPMS, é possível coletar dados em tempo real durante a execução do processo. Ou seja, assim elimina-se a necessidade de coletar dados manualmente e reduz o tempo necessário para obter informações atualizadas sobre o desempenho do processo.
Análise de dados integrada para o controle estatístico de processos
Uma ferramenta BPMS pode ter recursos integrados de análise de dados, permitindo que você realize análises estatísticas diretamente na plataforma. Isso facilita a identificação de padrões, tendências e pontos fora de controle no processo.
Monitoramento contínuo do processo
Com uma ferramenta BPMS, é possível monitorar continuamente o desempenho do processo em tempo real. Isso significa que você pode identificar rapidamente quaisquer desvios ou problemas no processo e tomar medidas corretivas imediatas.
Integração com outras ferramentas de qualidade
Uma ferramenta BPMS pode ser integrada a outras ferramentas de qualidade, como o Lean Six Sigma ou o Lean Manufacturing. Afinal, isso permite uma abordagem holística para o controle estatístico de processos, combinando várias metodologias e ferramentas para obter melhores resultados.
Registro e rastreamento de mudanças
Por fim, uma ferramenta BPMS registra todas as atividades e mudanças realizadas no processo. Isso permite rastrear o histórico do processo e identificar quaisquer alterações que possam ter impacto no desempenho estatístico.
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