Aplicação de Métodos Estatísticos na Indústria Corticeira

Tomar consciência que a noção de qualidade é um conceito praticamente omnipresente, aplicado nos mais distintos ramos da sociedade apesar do seu carácter ser por vezes abstrato e subjetivo, é um bom ponto de partida para entender que este é um conceito tem sido alvo de diversos estudos, sobre diferentes perspetivas, acerca do mesmo. As organizações recorrem cada vez mais a técnicas e ferramentas que permitam melhorar os seus processos, resultando este ato num aumento de competitividade das mesmas. A aplicação de métodos estatísticos é de enorme importância, fornecendo um suporte sólido da tomada de decisões nas organizações, uma vez que permite entender e modelar a variabilidade, validando assim os resultados que são obtidos ao longo das análises. No âmbito industrial, o planeamento e controlo estatístico de processo representa o conjunto que técnicas e ferramentas que procura satisfazer este propósito. O desenho de experiências apresenta-se enquanto a ferramenta ideal para apurar quais são os parâmetros sobre os quais um determinado processo deverá operar de forma a que sejam obtidos os outputs desejados ou exista uma redução da variabilidade existente. Fazendo uso da base estatística é possível obter resultados fidedignos do processo. Por sua vez, as cartas de controlo apresentam-se enquanto uma ferramenta poderosa que permite controlar os processos, em tempo real, recorrendo a expressões gráficas das características controláveis do mesmo, permitindo analisar possíveis tendências que se possam verificar e apoiando também na redução da variabilidade dos processos. As cartas de controlo tradicionais (i.e. de Shewhart) baseiam-se num conjunto de pressupostos, relativos sobretudo à Normalidade e independência dos dados. Contudo, na prática, estes pressupostos nem sempre são validados. Mais concretamente, verifica-se a existência de autocorrelação em muitos dos dados referentes a processos industriais. Nesse caso, é necessário adequar as cartas de controlo para que sejam capazes de servir o seu objetivo, lidando com o efeito presente nos dados das auto-correlações existentes. A presente dissertação aborda estas questões, recorrendo a diferentes técnicas estatísticas tais como testes de hipóteses, ANOVA, controlo estatístico univariado e controlo estatístico multivariado com dados auto correlacionados e modelação de processos recorrendo aos modelos ARIMA. As metodologias desenvolvidas foram implementadas na fábrica EQUIPAR Amorim & Irmãos S.A. com o objetivo de munir a organização com ferramentas adequadas de controlo estatístico dos seus processos produtivos que potenciam a melhoria dos seus processos, permitindo a identificação das causas de variação responsáveis pela variabilidade verificada nos seus processos e a execução de ações corretivas sobre as mesmas