8 passos para um controle estatístico de processo eficaz

A estatística é uma grande aliada das empresas para fornecer informações mais precisas para realizar melhorias mais assertivas nos trabalhos. Por isso, a técnica de controle estatístico de processo é tão utilizada.

A técnica orienta desde a escolha do sistema de medição até o monitoramento dos resultados alcançados e seu impacto nas atividades do negócio. 

Quer saber mais sobre a ferramenta? Continue lendo e entenda o que é o controle estatístico de processo e como colocá-lo em prática.

O que é controle estatístico de processo?

O controle estatístico de processo (CEP) é o uso de técnicas estatísticas para controlar um processo ou método de produção.

As ferramentas e procedimentos do CEP auxiliam a monitorar o andamento do processo, descobrir problemas em sistemas internos e encontrar soluções para problemas de produção.

O controle estatístico de processo é usado em conjunto com o controle estatístico de qualidade (CEQ).

Uma ferramenta popular de CEP é o gráfico de controle. Um gráfico de controle registra dados e permite ver quando um evento incomum ocorre.

Os gráficos de controle tentam distinguir entre dois tipos de variação de processo:

  1. Variação de causa comum: intrínseca ao processo e sempre estará presente;
  2. Variação de causa especial: decorre de fontes externas e indica que o processo está fora de controle.

Vários testes podem ajudar a determinar quando um evento fora de controle ocorre. No entanto, à medida que mais testes são feitos, a probabilidade de um alarme falso diminui.

Controle estatístico de processo: passo a passo

Para colocar o controle estatístico de processo em prática você vai precisar de organização e foco da equipe envolvida.

Para te ajudar na implementação desse processo montamos um guia rápido com as principais etapas para fazer um controle estatístico eficiente na sua empresa. Confira!

1. Escolha um tipo de dado para mensurar

O controle estatístico de processo envolve coleta, análise e interpretação de resultados baseados nas informações contidas em dados estratégicos da empresa.

Esses dados podem ser do tipo variável, relativos a características específicas do processo ou ser algo atribuído, voltada para o lado qualitativo da análise.

Essa escolha inicial influencia nas próximas etapas e permite que as ferramentas de apoio utilizadas sejam adequadas para o tipo de dado analisado.

Coletar dados não é só ir a campo e começar a anotar tudo que vê. Existem estratégias, existem direcionamentos e diretrizes. Confira já algumas dicas no nosso vídeo abaixo:

2. Cheque a confiabilidade dos dados 

A maneira como os dados que você escolheu analisar no passo 1 do controle estatístico de processo são coletados precisa ser confiável.

Ou seja, cheque se as ferramentas estão sendo usadas da maneira certa para ter segurança de que você tem dados sólidos em mãos.

Envolva a equipe e distribua o trabalho para otimizar as conferências. Os dados corretos vão levar a empresa para o objetivo esperado de corrigir as variações e melhorar os processos.

3. Divida a equipe para coletar os dados

Com o tipo de dado definido e a checagem de confiança feita, é hora de começar a coletar as informações paro o controle estatístico de processo.

Para isso, organize a equipe em pequenos grupos para fazer a coleta e identificar as principais ocorrências que estão gerando variações.

Assim, depois os dados podem ser comparados e analisados em relação a frequência com que apareceram em cada grupo.

4. Use gráficos para auxiliar o controle

Durante o controle estatístico de processo é gerado uma grande quantidade de dados. Para facilitar a análise e ajudar na organização de dados podem ser usados recursos gráficos.

O gráfico de controle é um dos exemplos de ferramentas que podem ser utilizadas para auxiliar no processo estatístico.

5. Determine planos de ação

Para que o esforço em fazer o controle estatístico de processo valha a pena, é preciso criar planos de ação para corrigir as variações detectadas pela equipe.

Assim, o controle acontece de maneira completa com a detecção e a correção das variações encontradas. 

Para orientar as mudanças podem ser criados fluxogramas com as etapas para correção. Essa referência vai ajudar a equipe a conduzir as correções.

6. Haja na causa principal do problema

Antes de colocar em prática um plano de ação, verifique se ele está sendo planejado para eliminar efetivamente a falha, ou seja, se está agindo causa raiz do problema.

Cartas de controle antigas podem auxiliar nas melhorias dos processos atuais e devem ser consultadas, caso exista esse histórico documentado. 

7. Avalie a efetividade do controle

Fazendo a coleta, análise e implementando planos de ação é possível verificar quais os benefícios que o controle estatístico está trazendo para a empresa. 

Para isso, é importante anotar todos os procedimentos que deram certo e realmente corrigiram as falhas identificadas. 

Depois, os líderes das equipes devem repassar entre si essas informações para que todos fiquem cientes das melhorias realizadas e possam segui-las. 

Criar relatórios periódicos pode facilitar esse repasse. 

8. Mantenha o monitoramento

Para fechar o controle estatístico de processo estabeleça os parâmetros para monitorar as correções implementadas.

Esse acompanhamento pode acontecer de forma mais frequente após a aplicação e depois ser mais espaçado. 

Assim, a equipe garante que implementou uma mudança efetiva e pode focar na correção da próxima prioridade da lista. 

Os gráficos são as melhores ferramentas de trabalho para o controle estatístico de processo, pois são acessíveis para os operadores e para as equipes envolvidas nas estratégias para resolução.

Aprenda ferramentas de controle de processo e mais!

O controle estatístico de processo é um trabalho complexo, mas que traz bastante retorno para a empresa, permitindo que ela cresça e melhore o desempenho da equipe em conjunto. 

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Autor

Autor de 2 livros publicados: "Lean Six Sigma: O guia básico da metodologia" e "101 Dúvidas sobre Lean Six Sigma". É formado em Engenharia Mecânica pela Universidade Estadual Paulista - UNESP. Estudou Business and Process Management pela University of Arkansas - EUA, direcionando sua especialização em Lean Seis Sigma. Professor de empresas como BRF, Plasútil, Usiminas, Petrocoque, Avon, Mondelli, UNESP, JohnDeere e de mais de 35.000 alunos na comunidade online. Com mais de 26 mil certificados emitidos, é CEO da CAE Treinamentos, uma plataforma focada em melhoria contínua e gestão de processos.