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ESTUDO DE R&R PARA VALIDAÇÃO
DO SISTEMA DE MEDIÇÃO DE UM
PROCESSO DE CONFECÇÃO DE
BOBINAS DE FIO EM UMA INDÚSTRIA
DO RAMO TÊXTIL
Daniel de Sa Cortez (UNIFEI )
danielcortez_39@hotmail.com
Fabricio Alves de Almeida (UNIFEI )
fabricio.alvesdealmeida@gmail.com
Jose Henrique de Freitas Gomes (UNIFEI )
ze_henriquefg@yahoo.com.br
O presente artigo se propõe analisar o sistema de medição em uma
empresa do ramo textil. Da produção total da fábrica, 15% das
bobinas de fio utilizam o equipamento de medição estudado. As
informações coletadas são passadas para o controle de processo e
este atua se necessário. Foram analisadas as medições de massa (kg),
diâmetro (cm) e densidade (g/cm³) das bobinas e o relatório
desenvolvido segundo as etapas: Aprimorar a fundamentação teórica;
Elaborar o plano de estudo; Coletar dados; analisar os dados;
elaborar um relatório. O artigo tem por objetivo validar o sistema de
medição, tornando a informação passada ao controle de processo mais
confiável, evitando assim atuações sem necessidade. Primeiramente foi
realizado um estudo de Repetitividade e Reprodutividade a fim de
levantar a situação atual do sistema de medição. Após a obtenção dos
resultados, houve atuação nos esquipamentos e, assim, repetiu-se os
estudos. Em ambos os estudos utilizou-se uma amostragem de 10
bobinas, 3 equipamentos e 3 repetições. O maior ganho do trabalho
ocorreu na medição do parâmetro de densidade (g/cm³): 19,06% no
primeiro estudo para 3,97% no segundo estudo. Com este estudo foi
possível validar o sistema de medição da empresa, trazendo uma maior
confiança das desclassificações que ocorrem e no momento ideal para
atuação do controle de processos.
Palavras-chave: Análise do Sistema de Medição, Repetitividade e
Reprodutividade, ANOVA, Tingimento Têxtil.
XXXVI ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCÃO Contribuições da Engenharia de Produção para Melhores Práticas de Gestão e Modernização do Brasil
João Pessoa/PB, Brasil, de 03 a 06 de outubro de 2016.
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1. Introdução
As buscas de melhorias na qualidade são continuamente focadas na produção, buscando
reduzir a quantidade de defeitos, minimizando a variabilidade. Ações de melhoria são
implementadas para melhorar a capabilidade do processo, porém, em um processo já capaz, o
erro de medição é ainda inaceitável quando comparado à variabilidade do processo. Assim,
verificar a variabilidade do processo de medição e a variabilidade do processo de manufatura,
é crucial para tomada de decisões (PERUCHI, 2014, AIAG, 2010; WOODALL e BORROR,
2008).
O estudo usado para medir os componentes de variação de uma análise do sistema de medição
(MSA) é chamado de Estudo de Repetitividade e Reprodutibilidade do Instrumento de
Medição (Gage Repeatability and Reproducibility – GR&R). Este estudo compara se a
variação do sistema de medição é relativamente menor que a variação do processo monitorado
(PERUCHI, 2011).
Segundo Pedott e Fogliatto (2013), nos estudos de R&R, o instrumento de medição é utilizado
para medir repetidas vezes as amostras de um produto. A repetitividade se refere à
variabilidade característica do instrumento de medição e decorre da sua capacidade de
fornecer leituras repetidas muito próximas, sob as mesmas condições. A reprodutibilidade se
refere à capacidade de um sistema de medição apresentar os mesmos resultados diante de
alterações nas condições de medição, como mudanças de avaliadores, diferentes turnos de
trabalho ou alterações de processo.
Ao realizar uma pesquisa que utiliza do método experimental para alcançar certo objetivo, é
importante analisar a variabilidade do processo de medição, pois para se poder afirmar que os
resultados obtidos no estudo são efeitos das alterações dos parâmetros do experimento ou
apenas variações do sistema de medição. Especificamente, em projetos de melhoria da
qualidade, como o Seis Sigma, deve-se avaliar a capacidade do sistema de medição antes de
analisar a capacidade do processo (PERUCHI, 2014).
Este artigo tem como objetivo realizar um estudo de Repetitividade e Reprodutibilidade
(R&R) para avaliar o Sistema de Medição de uma empresa do ramo têxtil, que controla as
dimensões de seus produtos (massa, diâmetro e densidade), para dar um “feedback” ao setor
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de controle de processos, a fim de este ajustar os parâmetros operacionais, caso for necessário.
A relevância deste estudo é justificada pela possibilidade existente do sistema de medição da
empresa não ser satisfatório, o que gera atuações incorretas por parte do controle de
processos. Além disso, produtos são classificados conforme as suas faixas de densidade e um
sistema de medição incapaz, pode gerar mistura de produtos, afetando diretamente o
relacionamento da empresa junto aos seus clientes. Portanto, após o desenvolvimento e
análise deste estudo de R&R, pretende-se elaborar um plano de ação para calibrar os
equipamentos e a padronizar os procedimentos, com um posterior estudo de R&R para
verificar a efetividade das medidas a serem adotadas.
2. Fundamentação teórica
2.1. Texturização e Tingimento
Texturização é um processo de modificação das fibras de polímeros naturais e sintéticos,
aproveitando a termoplasticidade destas. Essas fibras passam por uma termofixação e por uma
estiragem. Para a fabricação de fios texturizados, tem-se como matéria-prima os fios POY
(Partly Oriented Yarns), que significa Fio Parcialmente Orientado (ABRAFAS, 2014).
Segundo Bernard (1983), o processo de tratamento térmico comumente denominado na
indústria têxtil como termofixação, baseia-se no aquecimento perante determinada faixa de
temperatura, cujo limite superior é a temperatura de fusão e o limite inferior é a temperatura
de transição vítrea da fibra, que é necessária para a quebra de ligações secundárias. Os
principais objetivos obtidos pelo processo de tratamento térmico são:
Homogeneização da estrutura da fibra;
Eliminação de tensão interna da fibra, resultando em redução do encolhimento durante
processos de beneficiamento e uso final;
Aumento da estabilidade dimensional.
O tingimento de fio em bobinas ocorre pela passagem sucessiva de um banho de tingimento
através de empacotamentos de fios imóveis. Na transferência de massa do corante do banho
para o fio, o tempo de contato entre o fio e o banho de tingimento é uma variável
determinante do processo (REVELLO, 2002).
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Segundo Revello (2002), uma das principais dificuldades no tingimento de fio em bobinas é a
obtenção de um produto final com caraterísticas uniformes de cor, que depende da velocidade
de fixação do corante sobre a fibra e da circulação do banho de tingimento através do material
têxtil a ser tingido.
A densidade do empacotamento do fio tem uma influência marcante sobre a circulação do
banho de tingimento através das bobinas e consequentemente sobre a transferência de massa
de corante do banho para o fio. Se o fio com defeitos na tonalidade é enviado para o processo
subsequente, que é a tecelagem, dará origem a tecidos com o defeito de barramento
(REVELLO, 2002).
Com tais informações, notamos a importância que a densidade das bobinas tem para os
clientes da empresa estudada. Sendo assim, com um sistema de medição confiável, minimiza-
se a probabilidade de classificar bobinas em faixas de densidade erróneas, evitando um
tingimento não conforme para o cliente, consequentemente, aumentando a satisfação do
mesmo.
2.2. Repetitividade e Reprodutibilidade
Um Sistema de Medição (SM) é formado por operações, procedimentos, instrumentos de
medição e outros dispositivos, que, em conjunto, atribuem valor a uma característica de
qualidade. Um SM confiável é essencial para assegurar a avaliação do desempenho de um
produto ou processo, tendo sua capacidade como requisito básico para a melhoria da
qualidade (MONTGOMERY e RUNGER, 2003; AIAG 2010).
A capacidade de um SM vai além da calibração. Um instrumento de medição perfeitamente
calibrado pode ser incapaz de medir um produto ou controlar um processo. A capacidade do
Sistema de Medição deve ser avaliada através de estudos de linearidade, repetitividade e
reprodutibilidade (PEDOTT, 2010 BURDICK, BORROR e MONTGOMERY, 2003).
A repetitividade é a variação do mensurando, obtidas com um instrumento de medição,
utilizado determinadas vezes por um mesmo operador, medindo uma mesma característica de
uma mesma peça (SILVA, 2005). Um SM apresenta repetitividade se não fora encontrado
nenhuma causa especial presente no resultado das medições (PEDOTT, 2010). A Figura 1
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representa graficamente as fontes de variação devido à repetitividade e reprodutibilidade do
SM.
Figura 1 – Representação gráfica da reprodutibilidade e repetitividade
Fonte: Adaptado de AIAG (2010)
A reprodutibilidade é comumente conhecida como a variabilidade “entre avaliadores”, onde é
tipicamente definida como a variação das médias analisadas por diferentes avaliadores,
utilizando um mesmo instrumento de medição, enquanto mede uma mesma característica de
uma mesma peça. Tal variabilidade é real em instrumentos manuais, pois são influenciados
pela habilidade do operador, mas não é real para processos de medição em que o operador não
se constitui na maior fonte de variação (por exemplo, em sistemas automáticos). Contudo,
ainda nesse tipo de sistemas, outros fatores podem influenciar o desempenho do SM de forma
semelhante. Por esta razão, a reprodutibilidade deve ser interpretada como a variação das
médias de medições repetidas, correspondentes a diferentes condições de medição (SILVA,
2005).
Segundo Silva (2005) e Peruchi (2014), o estudo usado para medir as componentes de
variação de uma análise do sistema de medição é chamado de “Gage Repeatability and
Reproducibility” (GR&R). O GR&R busca determinar se a variabilidade do sistema de
medição é relativamente menor que a variabilidade do processo monitorado (PERUCHI,2014;
PEDOTT, 2010).
O estudo dos sistemas de medição por variáveis pode ser realizado com diferentes técnicas e
serão apresentados três métodos (AIAG, 2010):
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Método da amplitude, que proporciona uma aproximação rápida da variabilidade de
medição, fornecendo apenas um quadro geral do sistema de medição (AIAG, 2010);
Método da média e amplitude (M&A), que contraria o método da amplitude uma vez
que tal abordagem permite analisar a variação do sistema de medição decomposto em
componentes separados (repetitividade e reprodutibilidade), mas não permitindo
analisar sua interação (AIAG,2010);
Método da análise de variância (ANOVA), que são técnicas estatísticas que verificam
o erro de medição e outras variações (AIAG, 2010).
Segundo AIAG (2010), o método da ANOVA é mais robusto que os demais, pois mede a
interação do operador com peças, uma vez que o M&A não inclui esta variação, por isso este
método será utilizado no presente artigo.
2.2.1. Método da Análise de Variância (ANOVA)
Análise de variância (ANOVA) é uma técnica de análise estatística padrão, que pode ser
utilizada para analisar o erro de medição e outras fontes de variabilidade, perante dos dados
de um estudo de sistemas de medição. No método da análise de variância (ANOVA), a
variação pode ser decomposta em quatro categorias: peças, avaliadores, interação entre as
peças e avaliadores, e erro de replicação devido ao gage (AIAG, 2010).
Segundo AIAG (2010), as vantagens da técnica de ANOVA, em comparação com o método
de média e amplitude são:
Capaz de lidar com qualquer set-up experimental;
Pode-se estimar as variações com mais precisão;
Extrai mais informações (como a interação entre as peças e avaliadores) a partir dos
dados experimentais.
O método ANOVA é mais adequado para a análise de repetitividade e reprodutibilidade do
sistema de medição. Sua principal vantagem é a capacidade de detectar eventuais interações
entre as peças e avaliadores, o que pode piorar significativamente a variabilidade do sistema
de medição utilizado, proporcionando às análises, que fazem uso deste método, sejam
geralmente mais sensíveis para a ocorrência “outliers” (PLURA e KLAPUT, 2012). O
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próximo tópico irá descrever tanto o procedimento de cálculos, quanto os critérios para
aceitação do sistema de medição.
2.3. GR&R (ANOVA) e critérios de aceitação
Como fora citado anteriormente, inúmeros processos envolvem medições de seus produtos
para uma única característica da qualidade. Um modelo completo para um estudo GR&R com
p peças, o operadores e r réplicas é constituído por (PERUCHI, 2011; PEDOTT, 2010;
MONTGOMERY e RUNGER, 2003):
Onde y é a variável resposta medida, μ é a média dos valores medidos e αi~N(0,σα),
β~N(0,σβ), αβij~N(0,σαβ) e εijk~N(0,σE) são variáveis aleatórias estatisticamente
independentes para peça, operador, interação e o termo de erro, respectivamente. Os
componentes de variância podem ser estimadas usando o método ANOVA.
Segundo Pedott (2010), o objetivo da ANOVA é testar uma hipótese de igualdade das médias
ou os efeitos dos fatores, além da interação iguais a zero (não significativo). A interação não
deve ser significativa, caso seja, deve-se verificar se houve falhas no planejamento e execução
dos experimentos.
O modelo completo reduzido para efeito de interação não significativo, se dá por (PERUCHI,
2011):
Assim, a variação do estudo GR&R são estimadas através das Equações abaixo:
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Onde MSP, MSO, MSPO e MSE são, respectivamente, as médias quadráticas para o fator
peça, fator operador, fator de interação e o termo de erro. (PERUCHI, 2011; DEJAEGHER et
al., 2006; WOODAL e BORROR, 2008):
A indústria automotiva recomenda o uso do R&R (ICM1) e ndc para avaliar o Sistema de
Medição (PEDOTT, 2010; BURDICK, BORROR e MONTGOMERY, 2005). Tais índices
serão utilizados para determinar a aceitação do SM. O índice R&R é dado pela razão entre o
desvio padrão do sistema de medição com o desvio-padrão total do processo observado
(AIAG, 2010; PERUCHI, 2011):
O número de categorias distintas (ndc) é uma estatística adicional para dimensionar a
variabilidade do sistema de medição e pode ser definida como (AIAG, 2010; PERUCHI
(2011):
O propósito de um sistema de medição é analisar um processo, assim, temos as diretrizes
gerais para validação do sistema de medição apresentadas na Tabela 1 (AIAG, 2010;
PERUCHI, 2011).
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Tabela 1 – Critérios de aceitação para a capacidade do Sistema de Medição (SM)
Critério %R&R Ndc
Inaceitável > 0,3 ≤ 2
Marginal* 0,1 < R&R ≤ 0,3 2 < ndc < 5
Aceitável ≤ 0,1 ≥ 5* - pode ser melhorado
Fonte: Adaptado de Peddot (2010)
3. Metodologia
Este artigo caracteriza-se de natureza aplicada, tendo a pesquisa com objetivo classificado
como normativa e abordagem qualitativa experimental com realização de coleta de dados. A
empresa estudada é líder do ramo têxtil.
O objeto de estudo da pesquisa são as bobinas que são revendidas para empresas que realizam
tingimento e depois novamente revendidas para empresas de beneficiamento. As bobinas
representaram 13% da produção no último ano fiscal e 15% até o momento de análise.
Antes de serem encaminhadas para o tingimento, as bobinas passam em um equipamento que
mede sua densidade, diâmetro e massa. Caso as bobinas estejam nos limites de tolerância
definidos pelo cliente, estas são aceitas. Os equipamentos que medem as bobinas, são
conhecidas como APA’s e realizam uma medição automática, dependendo do operador
apenas para colocar a bobina no suporte de medição.
Sendo assim, um estudo GR&R para as três principais características de qualidade é
necessário com finalidade de validar o sistema de medição da empresa. Fpra realizado
atuações para melhorar os resultados e, em seguida, um segundo estudo de R&R.
Para realização de um estudo de GR&R pelo método ANOVA é indicado, segundo Silva
(2005), a utilização de várias peças (5 a 10) que são medidas por vários operadores (2 ou 3)
repetidas vezes (2 ou mais).
Assim, optou-se por:
10 bobinas;
3 equipamentos;
3 repetições.
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Figura 2 – Imagem da Bobina e do equipamento de medição, respectivamente
A medição acontece de forma automática, logo todos os dados foram obtidos no mesmo dia,
realizando o estudo cada hora em um equipamento diferente, com um operador diferente
utilizando cada equipamento, os suportes sendo medidos de forma aleatória. Os resultados,
exibidos a seguir, foram obtidos através do software Minitab®.
4. Análise dos resultados
4.1. Primeiro estudo de R&R
Neste tópico expõe-se os resultados obtidos através da análise. Os resultados são apresentados
na Tabela 2, a seguir:
Tabela 2 – Resultado do primeiro estudo obtido através do software Minitab 17
Parâmetro %R&R Ndc
Massa 20,69 6
Diâmetro 16,63 8
Densidade 19,06 7
Resultado
Comparando os resultados obtidos para os parâmetros de “massa”, “diâmetro” e “densidade”
com os critérios da Tabela 1, podemos concluir que o equipamento é capaz de diferenciar as
peças, uma vez que seu ndc > 5. Porém, para o R&R, o processo não se mostrou totalmente
capaz, apresentando critério entre 0,1 < R&R < 0,3, sendo uma faixa não crítica, mas que
necessita de uma análise para verificar o motivo deste resultado e, consequentemente, buscar
melhorias.
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Analisando o gráfico “Carta R”, na Figura 3, verifica-se que a APA 1 possui uma maior
variação em sua balança. Na Tabela 3 é possível verificar os testes de hipótese ANOVA, onde
verifica-se a interação entre peças, equipamentos e peça com equipamento.
Figura 3 – Gráficos de resposta para dados de massa
Tabela 3 – Teste de hipótese ANOVA - Massa
Quadrado Médio P-value
Peças 1661,98 0,000
Operadores 207,63 0,000
Peças x Operadores 2,07 0,027
Repetibilidade 1,06
ANOVA two-way para Massa (g)
α para remover termo de interação = 0,05
Na Figura 4 nota-se que a APA 3 possui uma maior variação em sua medição de diâmetro.
Observa-se que em algumas peças a APA 3 possuem média inferior as outras APA’s. Na
Tabela 4 é apresentado o teste de hipótese ANOVA para os dados de diâmetro.
Tabela 4 – Teste de hipótese ANOVA – Diâmetro
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Quadrado Médio P-value
Peças 2,758 0,000
Operadores 0,232 0,000
Peças x Operadores 0,002 0,006
Repetibilidade 0,001
ANOVA two-way para Diâmetro (cm)
α para remover termo de interação = 0,05
Figura 4 – Gráficos de resposta para os dados de diâmetro
As três APA’s, Figura 5, possuem uma variação parecida e que é possível verificar que em
algumas peças a APA 3 obteve uma média superior as outras APA’s.
Figura 5 – Gráfico de resposta para os dados de densidade
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Na Tabela 5, verifica-se uma interação entre peça e equipamento, indicando que existe
algumas peças que são mais complicadas de serem medidas do que outras.
Tabela 5 – Teste de hipótese ANOVA com e sem interação - Densidade
Quadrado Médio P-value
Peças 0,0056 0,000
Operadores 0,0005 0,000
Peças x Operadores 0,0000 0,524
Repetibilidade 0,0000
Quadrado Médio P-value
Peças 0,0056 0,000
Operadores 0,0005 0,000
Repetibilidade 0,0000
ANOVA two-way para Densidade (g/cm³)
Sem Interação
α para remover termo de interação = 0,05
Com Interação
Devido os resultados estarem em uma faixa onde se depende do custo x benefício, realizou-se
algumas atuações nos equipamentos com finalidade de melhorar suas respostas. Os objetivos
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destas atuações foram para equiparar as leituras, a fim de diminuir a diferença entre os
equipamentos.
A calibração da balança é realizada por uma empresa terceirizada, portanto, não houve
atuação da parte deles, neste momento, para evitar gerar custos com o estudo.
4.2. Atuações para calibração
Para calibrar o equipamento foi requisitado a colaboração do departamento de informática.
Estudou-se o manual do equipamento e, neste, existe uma folha de verificação chamada
“Diagnóstico & Indicadores de Medição”.
Em seguida, foram realizados ajustes utilizando uma bobina padrão, alterando alguns
parâmetros do software dos equipamentos.
4.3. Segundo estudo de R&R
Para a realização do segundo estudo, manteve-se a mesma metodologia, porém, devido à
dinâmica da empresa, foi necessário uma nova amostragem. Sendo uma análise de um
processo real, manteve-se amostras com as mesmas características e, em seguida, foi realizado
um teste de hipóteses comparando a variabilidade entre as peças.
Tabela 6 – Resultados do segundo estudo obtido através do software Minitab 17
Parâmetro %R&R Ndc
Massa 22,4 6
Diâmetro 15,47 9
Densidade 3,97 35
Resultado
Analisando os resultados apresentados na Tabela 6, é possível verificar um sutil aumento no
%R&R com relação a resposta “massa”, porém este se manteve na mesma faixa do estudo
anterior (10% < %R&R< 30%). O motivo se dá pois não houve uma atuação na balança, uma
vez que tal serviço é realizado por empresas terceirizadas. Vale ressaltar que estes resultados
criaram um alerta, pois a empresa revisará os tempos necessários para a recalibração dos
equipamentos e a efetividade desta calibração.
Pelos gráficos da Figura 6, nota-se que os equipamentos possuem uma variação similares
entre si, porém uma medição da APA 2 está fora de controle, o que mostra que ainda existe
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possibilidade de melhoria. Em algumas peças, a APA 3 obteve uma média superior as outras
APA’s.
Figura 6 – Gráficos de resposta do segundo estudo para dados de massa
A Tabela 7 apresenta os resultados para os testes de hipótese ANOVA.
Tabela 7 – Teste de hipóteses ANOVA, do segundo estudo, com e sem interação – Massa
Quadrado Médio P-value
Peças 1070,88 0,000
Operadores 159,68 0,000
Peças x Operadores 0,95 0,527
Repetibilidade 1,00
Quadrado Médio P-value
Peças 1070,88 0,000
Operadores 159,68 0,000
Repetibilidade 0,99
ANOVA two-way para Massa (g)
Com Interação
Sem Interação
α para remover termo de interação = 0,05
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Pela Tabela 7, nota-se uma interação entre peça e equipamento, indicando que um
equipamento apresenta uma variação maior do que outro, dependendo da peça em que está
sendo medida.
Na Tabela 8 verifica-se o teste de hipóteses para os resultados de diâmetro. Neste caso não
houve interação.
Tabela 8 – Teste de hipótese ANOVA, do segundo estudo – Diâmetro
Quadrado Médio P-value
Peças 2,432 0,000
Operadores 0,185 0,000
Peças x Operadores 0,001 0,179
Repetibilidade 0,000
ANOVA two-way para Diâmetro (cm)
α para remover termo de interação = 0,05
É possível verificar através dos resultados obtidos com a resposta “diâmetro” que não houve
uma queda significativa apesar de todas atuações. Assim, acredita-se que tal resultado ocorre
perante as limitações dos equipamentos. Devido à falta de suporte, não foi possível encontrar
uma melhor solução para tais resultados. Entretanto, por essa resposta não ser a principal,
decidiu-se, juntamente dos gerentes, por aceitar os resultados no momento.
Observando a Figura 7, nota-se que a APA 1 tende a apresentar uma leitura superior aos
outros equipamentos, mas que foi possível equilibrar a variação dos três equipamentos, apesar
de existir um ponto fora de controle na leitura da APA 2.
Figura 7 – Gráfico de resposta dos dados de diâmetro, do segundo estudo
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Analisando a resposta principal do processo, a “densidade”, observa que ocorreu uma
melhoria significativa. Como verificado, o equipamento apresentou um R&R < 10%,
permitindo, perante os critérios apresentados na Tabela 1, validar o Sistema de Medição.
Verifica-se na Figura 8 que os três equipamentos apresentam variações similares e leram as
bobinas de forma igual.
Figura 8 – Gráficos de resposta para dados de densidade do segundo estudo
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Tabela 9 – Teste de hipótese ANOVA, do segundo estudo, com e sem interação
Quadrado Médio P-value
Peças 0,0047 0,000
Operadores 0,0000 0,000
Peças x Operadores 0,0000 0,368
Repetibilidade 0,0000
Quadrado Médio P-value
Peças 0,0047 0,000
Operadores 0,0000 0,000
Repetibilidade 0,0000
ANOVA two-way para Densidade (g/cm³)
Com Interação
Sem Interação
α para remover termo de interação = 0,05
Ocorreu-se uma interação entre operador e peça, mostrando que existem peças com medições
mais complexas do que outras, dependendo do equipamento.
Devido à essa melhoria no Sistema de Medição, outras melhorias no processo foram
observadas:
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Independentemente do lote que faz uso dos equipamentos, qualquer um destes
equipamentos podem ser utilizados. Antes isso não era possível, pois existia uma
variação entre os três equipamentos, e melhorou o fluxo do processo.
A classificação de densidade tornou-se mais precisa, reduzindo o retrabalho.
O aumento da confiança nas leituras do equipamento, permitindo que o setor de
Controle de Processos atue nas máquinas produtivas com maior confiabilidade.
Vale ressaltar que para mantenabilidade do Sistema de Medição, foi implementado o GR&R
método da amplitude. Permitindo assim, tomar conhecimento do intervalo de tempo
necessário para realizar uma recalibração do equipamento.
5. Conclusões
Este artigo teve como objetivo validar o sistema de medição, tornando a informação passada
ao controle de processo mais confiável, evitando assim atuações sem necessidade. Perante as
três respostas estudadas, a densidade é a mais crítica para as empresas de beneficiamentos que
realizam o tingimento, como informado na fundamentação teórica. Esta característica é a
responsável por possíveis reclamações nos clientes da empresa.
Um dos parâmetros estudados foi a massa medida na balança do equipamento. No primeiro
estudo obteve-se um %R&R = 20,69% e um ndc = 6, esses fatores estão dentro de limites
aceitáveis, dependendo de uma análise de custo x benefício de se melhorar. Durante a
realização do segundo estudo, obteve-se %R&R = 22,40% e um ndc = 6, proporcionando um
sutil aumento na resposta de repetitividade e reprodutibilidade, devido ao fato de a calibração
ser realizada por uma empresa terceirizada. Para uma futura análise, deve-se realizar a
calibração e refazer o estudo para este parâmetro, afim de entender se a calibração está sendo
eficaz e de identificar se é limitação do próprio equipamento.
Outro parâmetro estudado foi o diâmetro medido pelos equipamentos. Com o primeiro estudo
obteve-se resultados de %R&R = 16, 63% e um ndc = 8, esses fatores estão dentro de limites
aceitáveis. Durante a realização do segundo estudo obteve-se %R&R = 15,47% e um ndc = 9
e notou-se uma melhora na repetitividade e reprodutibilidade, porém, mantendo-se na mesma
faixa de aceitação para o R&R (entre 10% e 30%). Como não foi possível obter uma melhoria
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João_Pessoa/PB, Brasil, de 03 a 06 de outubro de 2016. .
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mais significativa, aceitou-se essa faixa de medição, pois deve ser uma limitação do
equipamento e para melhorar é necessário a aquisição de novos equipamentos, sendo inviável
neste estudo.
O último parâmetro analisado, a densidade, foi fator principal desta análise. No primeiro
estudo obteve-se um %R&R = 19,06% e ndc = 7, como dito anteriormente, estes estavam em
uma faixa aceitável, porém, após as atuações obteve-se valores de %R&R = 3,97% e ndc =
35. Tais resultados foram obtidos a partir da melhora do foco da câmera e nitidez da imagem
lida pelo equipamento. Permitindo assim, validar o Sistema de Medição.
6. Agradecimentos
Os autores gostariam de agradecer a FAPEMIG, CAPES, CNPq pelo suporte nesta pesquisa.
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