SPC (parte III) - Cartas de controlo e especificações a combinação contra-natura (a explicação)

Parte I; Parte II

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Um processo que tenha somente causas aleatórias a afectar as suas saídas diz-se estável e sob controlo estatístico. Num processo estável, o sistema, o emaranhado de causas na base da variabilidade mantém-se mais ou menos constante ao longo do tempo. Isto não quer dizer que não exista variabilidade nas saídas do processo, ou que a variação seja pequena, ou mesmo que as saídas obedeçam às especificações ou requisitos impostos pelo cliente. Um processo estável é um processo onde a variação nas saídas é previsível, dentro de limites estabelecidos estatisticamente.
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Um processo com as suas saídas afectadas quer por causas comuns (estão sempre presentes), quer por causas assinaláveis é considerado um processo instável. Um processo instável não apresenta necessariamente uma grande variação. É considerado instável porque a grandeza da variação não pode ser prevista de um período para outro.
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Uma visão da variação baseada em causas comuns e causas assinaláveis contrasta com a visão da variação baseada na classificação do desempenho em bom e mau. Esta última visão é a mais comum e tradicional.
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A visão da variação baseada na classificação do desempenho do processo em bom e mau constitui a base para a inspecção de produtos e serviços. Uma grande falha desta visão é de que não fornece qualquer informação sobre as causas, sobre as raízes da variação. E sem essa informação faltam pistas importantes para conseguir melhorar o desempenho. Estas duas visões contrastam fortemente.

À medida que as causas especiais são identificadas e removidas o processo vai-se tornando cada vez mais estável e um processo estável é um processo:

• Com uma identidade própria; o seu desempenho é previsível. É pois possível planear racionalmente;
• Os custos e a conformidade são previsíveis;
• Onde os efeitos das mudanças podem ser medidos com maior rapidez e fiabilidade. Num processo instável é muito difícil segregar as mudanças no processo induzidas pelas alterações impostas, das mudanças devidas às causas assinaláveis.

A carta de controlo é a ferramenta que nos permite classificar um processo como estável ou instável.
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A carta de controlo é constituída por três linhas e por pontos marcados num gráfico:

Uma carta de controlo é construída a partir de medições de uma dada característica da qualidade de um processo, como por exemplo: o prazo de entrega, a viscosidade, a temperatura, o custo, o número de erros, o volume de vendas ou de enchimento. Essas medições são depois agrupadas com base no tempo.
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A estes conjuntos de dados dá-se o nome de subgrupos. Para construir uma carta de controlo são precisos vários subgrupos. Os dados individuais ou a sua média, são marcados no gráfico. O eixo horizontal identifica o subgrupo, o eixo vertical é a escala da característica da qualidade sob medição.
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A linha central representa a média dos dados. Os limites de controlo representam a fronteira da variabilidade devida a causas aleatórias. Os pontos marcados fora dos limites de controlo são indicações da existência de causas assinaláveis a operar no sistema. Não há qualquer relação entre os limites de controlo e especificações.
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É extremamente importante não confundir os limites de controlo com as especificações ou com as metas para o processo. As especificações são a voz do cliente ou do mercado, as metas são a voz ou o desejo da gestão, os limites de controlo são a voz do processo, aquilo que o processo é capaz de fornecer. Os limites de controlo são uma previsão da variação que ocorrerá devida ao sistema, ou seja devida a causas aleatórias. Um processo pode ser estável e, no entanto, os produtos saídos do seu seio não cumprirem a especificação.
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Quando trabalho com o balanced scorecard (BSC) procuro aconselhar os gestores a usarem as cartas de controlo para analisarem a evolução dos resultados periódicos dos indicadores de desempenho e evitarem comportamentos esquizofrénicos. Nesses casos, a carta de controlo que aconselho é a carta de valores individuais e amplitude móvel pois só há um valor possível em cada mês, no caso da frequência mensal (por exemplo).
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No entanto, noutras aplicações, sempre que é possível, aconselho o uso de subgrupos com tamanho superior a 1, pois tal reduz a frequência de erros tipo II sem penalizar demasiado os erros do tipo I, permitindo detectar mais facilmente eventuais mudanças na média.
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Consideremos uma carta de controlo com subgrupos de tamanho 5. Assim, quando colocamos pontos na carta da média, esses pontos resultam da média de 5 valores individuais. Se agora se desenharem sobre a carta de controlo linhas que representam as especificações, podemos dizer que alguém está a fazer batota… pois está a comparar um resultado que não existe na vida real, a média de 5 valores individuais, com as especificações que se aplicam apenas a valores individuais.
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Consideremos uma linha de engarrafamento.
Se estivermos a medir o volume das garrafas uma a uma, é natural que uma vez por outra apareça uma garrafa com um volume de enchimento muito próximo de uma das extremidades, de uma das caudas da distribuição normal do processo. Esta ocorrência, se analisada isoladamente poderá levar à conclusão errada de que o processo de enchimento precisa de ajuste. Se por outro lado recolhermos uma amostra de 5 garrafas será extremamente improvável que todas as 5 caiam junto a um dos extremos da distribuição. Se, por isso, tomarmos em conta a média dos 5 volumes teremos um indicador do estado do processo muito mais fiável. É claro que a média de cada amostra irá variar mas a dispersão, a variabilidade, não será tão grande como a que se verifica quando tomamos em conta as amostras individuais.
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Comparando as duas curvas de frequência verificamos que a dispersão das médias amostrais é muito inferior à dispersão verificada com as garrafas individuais. No caso de amostras de dimensão 4, por exemplo, o desvio padrão das médias é metade do desvio padrão do mesmo universo de garrafas quando consideradas uma a uma e não em grupos de 4.
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Em termos gerais o desvio padrão das médias:Porquê usar médias amostrais? Porque facilita a detecção das alterações nos processos.
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Vamos interromper o nosso plano inicial para a apresentação de temas relacionados com o SPC, para introduzir no próximo episódio o tema do Erro tipo I e Erro tipo II e a sua relação com o tamanho das amostras de cada subgrupo.