UNIVERSIDADE SALVADOR - UNIFACS
MBA GESTÃO DA MANUTENÇÃO.
ARTHUR ANDRADE
CARLOS DA LUZ
GLEIDISTON OLIVEIRA
ISAAC SANTOS
LUIS SEGURA
PROBABILIDADE E ESTATISTICA
APLICADAS À MANUTENÇÃO.
Salvador
2012.2
ARTHUR ANDRADE
CARLOS DA LUZ
GLEIDISTON OLIVEIRA
ISAAC SANTOS
LUIS ORTAGÃO
PROBABILIDADE E ESTATISTICA
APLICADAS À MANUTENÇÃO.
Avaliação, apresentado à
Universidade Salvador como requisito para obtenção de nota na disciplina
Probabilidade e Estatística Aplicadas a Manutenção do curso de MBA Gestão da Manutenção,
Turma 12 A.
Profo. Ricardo
Serravalle.
Salvador
2012.2
SUMÁRIO
1.
Objetivo
2.
Introdução – Temática
3.
Desenvolvimento – Antes, durante e depois.
4.
Conclusão
1.
Objetivo
Analisar
o estudo de caso – A utilização da estatística como ferramenta na tomada de
decisão: Estudo de caso em uma indústria de base. Relatar o uso das ferramentas
estatísticas. Interpretar o antes, durante e depois da aplicação das
ferramentas estatísticas e concluir sobre os resultados obtidos.
Palavras-chave: Ferramentas estatísticas, tomada de decisão,
gerenciamento de dados.
2.
Introdução – Temática
O
mundo atual tem como característica marcante o uso da internet e tecnologia da
informação. Todos estão conectados através de seus aparelhos celulares,
notebooks, tabletes e outros meios. Sendo que as os hardwares estão cada vez
mais sofisticados, possibilitando processar dados cada vez mais complexos.
Nesse
cenário atual de desenvolvimento de tecnologia e difusão da internet, é gerada
uma quantidade enorme de informação. Então o homem utiliza a estatística e
probabilidade para gerenciar seus sistemas, implantar melhorias, obter
resultados, minimizar custos, ter um produto com qualidade, aplicando os
softwares e as ferramentas de estatísticas e probabilidade.
Estatísticas
no plural indica qualquer coleção de dados numéricos, reunidos com a finalidade
de fornecer informações acerca de uma atividade qualquer. Assim, por exemplo, as
estatísticas demográficas referem-se aos dados numéricos sobre nascimentos,
falecimentos, matrimônios, desquites, etc. As estatísticas econômicas consistem
em dados numéricos relacionados com emprego, produção, vendas e com outras
atividades ligadas aos vários setores da vida econômica.
No
singular, estatística, indica a atividade humana especializada ou um corpo de
técnicas, ou ainda uma metodologia desenvolvida para a coleta, a classificação,
a apresentação, a análise e a interpretação de dados quantitativos e a
utilização desses dados para a tomada de decisões.
No
estudo de caso em uma indústria de base o conceito é estatística no singular,
pois foi aplicada uma metodologia de coleta, classificação e análise, que gerou
interpretação para uma futura tomada de decisão.
De
acordo com Ishikawa o uso de sete ferramentas quantitativas básicas, garantem
que 95% dos problemas relacionados a qualidade podem ser resolvidos. São elas:
·
Diagrama de processo
·
Gráfico de Pareto
·
Diagrama causa-e-efeito
·
Diagrama de correlação
·
Histogramas
·
Gráfico de controle
·
Folhas de verificação
O
estudo de caso utilizou duas dela, que foram: o gráfico de controle e o gráfico
de Pareto, além de usar diagrama de caixa ou box plot.
Para
processar essas ferramentas utilizou-se no estudo de caso o software MINITAB
15.
2.1 Gráfico de controle.
Shewhart
na década de 20 desenvolveu os gráficos de controle, que são modelos que buscam
especificar as limitações superiores e inferiores dentro dos quais medidas estatísticas
associadas a uma dada população são localizadas. Faz-se o mapeamento da tendência
da população; já as curvas irão determinar a evolução histórica de seu comportamento
e a tendência futura. Os gráficos (cartas) de controle são ferramentas para o
monitoramento da variabilidade e para a avaliação da estabilidade de um
processo. São usadas para mostrar as tendências dos pontos de observação em um período
de tempo. Os limites de controle são calculados
aplicando-se fórmulas simples aos dados do processo. As cartas de controle
podem trabalhar tanto com dados por variável (mensuráveis) como com dados por
atributo (discretos).
2.2 Gráfico de Pareto
O
gráfico de Pareto é um gráfico de barras verticais que dispõe a informação de
fora a tornar evidente e visual a priorização de temas. O digrama de Pareto
sugere que se deve prestar bastante atenção nos elementos críticos. E para isso
deve ser utilizado um modelo gráfico que os organiza em ordem decrescente
de importância, sempre a partir da
esquerda. Os princípios sobre estudo são estabelecidos a uma escala de valor,
formado de medidas em unidades financeiras, frequências de ocorrência,
percentuais, número de itens, etc. O diagrama de Pareto mostra categorias,
classes e grupos e elementos. O Diagrama de Pareto tem como finalidade mostrar
a importância de todas as condições, a fim de: escolher o ponto de partida para
solução do problema; identificar a causa básica do problema e monitorar o sucesso.
Pareto formulou que aproximadamente 20% do povo detinham 80% da riqueza criando
uma condição de distribuição desigual. Os Diagramas de Pareto podem ser usados para
identificar o problema mais importante através do uso de diferentes critérios
de medição, como frequência ou custo.
2.3 Diagrama de caixa ou
box plot
O gráfico
de caixa, gráfico de caixa e bigode, ou, simplesmente, box plot é uma
forma extremamente eficiente de resumir graficamente um conjunto de dados.
Sua
construção usual está baseada na mediana, quartis, cerca interna e valores adjacentes. O
desenho é frequentemente construído na vertical, com a variável de
interesse no eixo das ordenadas.
O
processo de construção, na escala adotada, é: Um retângulo (a caixa) é
desenhado com início na posição do primeiro quartil até o terceiro quartil. O
comprimento da caixa, portanto, é a amplitude
interquartílica. A mediana é desenhada como um traço dentro
da caixa. Um segmento de reta é desenhado do primeiro quartil até o valor
adjacente inferior; outro do terceiro quartil até o valor adjacente superior.
Esses são os bigodes. Os valores menores que a cerca inferior e os maiores que
cerca superior, são identificados como valores atípicos. A
figura que segue ilustra a forma de construção.
Dentre
os vários aspectos que podem ser observados nesse gráfico estão:
·
Pontos onde se localizam a mediana e os
quartis.
·
A distribuição é simétrica ou assimétrica?
Bigode inferior muito menor que bigode superior e mediana muito próxima do
primeiro quartil são indicativos de assimetria positiva.
Como se dá a simetria na parte central e nas caudas?
·
Caixa muito estreita pode ser indicativo
de distribuição
leptocúrtica; caixa muito longa de distribuição
platicúrtica.
·
Bigodes muito longos indicando caudas longas?
·
Existem valores atípicos?
As
figuras que seguem ilustram o formato dos histogramas e do gráfico de caixa
para o mesmo conjunto.
 |
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 |
 |
 |
Gráficos
de caixa podem ser dispostos lado a lado no mesmo sistema de eixos. Isso
propicia uma excelente maneira de comparar os vários aspectos já relacionados
de modo simultâneo para o conjunto de variáveis. Assim, considerando os
aspectos individuais e conjuntos dos gráficos, é possível comparar: as formas
como se distribuem os valores das variáveis; a variabilidade pelo tamanho
relativo das caixas; a simetria pela posição das medianas e pelo formato dos
bigodes; existência de valores atípicos.
Como
desvantagens do uso do gráfico de caixa pode-se dizer que ele não indica se a
distribuição tem picos, quantos seriam ou se existem lacunas entre grupos de
dados. Por esse motivo, outros dispositivos, como o diagrama de ramo e
folhas, podem ser utilizados em conjunto com o gráfico de
caixa.
2.4 Minitab 15
O Minitab
15 permite criar gráficos e através dos gráficos analisar estatísticas para
determinar qual dos sistemas é o mais eficiente e proporciona mais agilidade.
No programa, podem-se confeccionar cartas de controle a fim de verificar se o
processo em analise está sobre controle. Em seguida, você conduzirá uma análise
de capacidade para verificar se o processo está funcionando dentro dos limites
de especificação. Pode-se conduzir um experimento planejado para melhorar os processos
gerando relatórios e dados planilhados.
3.
Desenvolvimento – Antes, durante
e depois.
3.1
Antes
Os
dados eram coletados na área produtiva, sendo todo processo manual, procedimento
este que comprometia confiabilidade das informações devido a vulnerabilidade de
erro. O processamento das informações era lento e o delay alto entre a coleta e
avaliação. Desta forma as tomadas de decisões dos gestores dentro do processo
produtivo de ustulação nem sempre favoreciam para minimizar os prejuízos,
vistos que as decisões não acompanhavam a dinâmica das necessidades.
3.2
Durante
Podemos
relatar a aplicação das ferramentas estatísticas:
Foram
aplicados os gráficos de controle referentes a dados diários da alimentação do
forno, produção de ácido e SO2.
O
box plot do OEE (indicador de gerenciamento dos sistemas produtivos) foi
desenvolvido.
Após identificar as causas dos outliers (box
plot) e dos pontos abaixo do limite inferior de controle, foi possível criar
uma planilha de causas que identificou cada equipamento e o respectivo número
de defeitos, sendo gerado então um gráfico de Pareto.
3.3
Hoje
Essa
interpretação gráfica identificou os equipamentos que apresentam os maiores índices
de defeito. A análise estatística dos dados permitiu identificar e compreender
as causas tanto para o aumento quanto para a diminuição do desempenho do setor
de ustulação.
O estudo
de caso permitiu gerar alternativas no nível tático para que a tomada de
decisão gerasse benefícios à empresa, baseadas em análises estatísticas do processo.
O
plano de ação resultante do estudo de caso para melhoria da empresa foi o
seguinte:
·
Sazonalidade - Na demanda de mercado do zinco
e do SO2 apontado pelos gráficos de controle e pelo box plot, a sazonalidade é
um fator relevante. Por isso como medida de médio prazo é importante que se proponha
ao setor de marketing da empresa um estudo para verificar se ainda existe algum
espaço nesse mercado. Com a adesão de uma nova fatia do mercado haverá a
possibilidade de se negociar os prazos de entrega para os períodos em que a
curva de sazonalidade se encontre em baixa. Com isso, além de gerar um aumento
na receita, a disposição da curva tenderá a certa estabilidade na produção
durante o ano.
·
Equipamentos - O gráfico de Pareto (Figura
12) identificou que os equipamentos das fábricas de SO2 foram os responsáveis
por quase 70% das causas. Com destaque para a bomba de produção da Lurgi
considerado um item crítico por ser responsável por 18% dos defeitos. Portanto
como medida de curto prazo é necessária a substituição dos equipamentos que se
comprovarem obsoletos (mudança de tecnologia), juntamente com a conclusão do
projeto de automação da fábrica de SO2 Lurgi. Complementando essas ações é importante
planejar um treinamento para a compreensão e uso dessas novas tecnologias para
os operadores, além de consolidar o programa de Gestão de Equipamentos junto a
esses novos equipamentos. Outro equipamento crítico é bomba intermediária da
fábrica de ácido. Esse item, apesar de identificado com menor frequência pelo
gráfico de Pareto trata-se de um item vital para o funcionamento do setor de
ustulação, visto o seu grau de influência em relação ao processo produtivo como
um todo. Portanto também como medida de
curto prazo é necessário aumentar a confiabilidade dessa bomba propondo uma
manutenção preditiva para a análise de falhas.
4.
Conclusão
O
estudo de caso analisado, aborda importantes ferramentas estatísticas, tais
ferramentas apresentadas na disciplina probabilidade e estatística aplicadas a
manutenção, ministrada pelo professor Ricardo Serravalle.
A
analise e interpretação das ferramentas estatísticas do presente estudo de
caso, possibilita melhor entendimento das aplicações das mesmas na área de
manutenção, permitindo a visualização da aplicação do conteúdo da disciplina
probabilidade e estatística aplicadas a manutenção no ambiente de trabalho.
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