Como definir precisão analítica utilizando o conceito de Shewhart

por Marcos Silva em 05/May/2019
Como definir precisão analítica utilizando o conceito de Shewhart

Laboratórios de análises geoquímicas são responsáveis pelo fornecimento de dados que são à base de interpretações sobre abundância, distribuição e comportamento dos elementos em diversos tipos de materiais para atendimento aos mais variados objetivos, assim, os laboratórios devem assegurar que os resultados analíticos estejam dentro dos limites de precisão e exatidão pré-estabelecidos, bem como conhecer a precisão analítica de cada processo e a aplicação dos gráficos de controle estatístico de processo (CEP) tornam-se uma ferramenta essencial neste contexto (SILVA, 2014).

Os gráficos de controle foram originalmente propostos por Walter Shewhart em 1924 como um dispositivo para auxiliar na eliminação de variações anormais em processos produtivos pela diferenciação das “causas comuns” das “causas especiais”. Segundo Shewhart, por mais bem projetado e por mais bem controlado que seja, todo e qualquer processo possui em sua variabilidade um componente impossível de ser eliminado, trata-se da variabilidade natural do processo, mas, paralelamente, existem outras causas que afetam o comportamento do processo trazendo perturbações maiores, chamadas causas especiais. Estas causas têm o efeito de deslocar a média da distribuição da característica de qualidade de interesse e também afeta sua dispersão. Neste contexto, o gráfico de controle proposto por Shewhart (SHEWHART, 1926) para controle da média do processo no caso de valores individuais, fundamentado na suposição de que os dados amostrais são provenientes de uma distribuição normal, tem sido utilizado largamente na indústria como forma de diminuir a variabilidade e também, para melhorar o nível da qualidade de produtos e/ou processos.

Os gráficos de controle estatístico de processo podem ser vistos como um teste estatístico de hipótese no qual a hipótese nula é a de que o processo está “sob controle”, ou seja, a característica de qualidade avaliada, neste caso, o elemento quantificado, está com sua média (e/ou estrutura de variabilidade) controlada de acordo com o valor especificado para o processo, enquanto que a hipótese alternativa é a de que o processo está fora de controle em relação a esse parâmetro (MINGOTI & GLÓRIA, 2005).

Quando amostras preliminares são usadas para construção dos gráficos de controle do processo, é de costume tratar os limites de controle obtidos como limites de controle teste. Eles permitem determinar se o processo estava sob controle quando as m amostras preliminares foram selecionadas. Essa etapa é definida como fase I. Para determinar se o processo estava sob controle quando amostras preliminares foram coletadas, podemos plotar os valores obtidos da característica de qualidade quantificada nos gráficos e analisar o resultado obtido. Se todos os pontos plotados estão dentro dos limites e nenhum comportamento sistemático é evidenciado, então, conclui-se que o processo estava sob controle no passado e os limites de controle teste são adequados para controlar a produção atual ou futura (fase II).

Suponha que um ou mais valores quantificados estejam fora da região de controle quando comparados com os limites de controle teste. Claramente, se os limites de controle para a produção atual ou futura são significativos eles devem ser baseados em dados de um processo que está sob controle. Entretanto, quando a hipótese de controle passado é rejeitada é necessário revisar os limites de controle teste. Isso é feito examinando cada um dos pontos fora da região de controle, procurando por uma causa assinalável. Se uma causa assinalável é encontrada, o ponto é descartado e os limites de controle teste são recalculados usando somente os pontos remanescentes. Então, esses pontos remanescentes são reexaminados para avaliação de controle estatístico, em razão disso, pontos que estavam na região de controle, inicialmente, podem agora estar fora da região de controle, pois os limites de controle teste são geralmente mais severos do que os anteriores. Esse processo continua até que todos os pontos pertençam à região de controle, assim, até consolidar os limites de controle que serão utilizados para o controle do processo.

Em alguns casos, pode não ser possível encontrar uma causa assinalável para um ponto que esteja fora da região de controle. Dessa forma, há dois caminhos a tomar. O primeiro deles é eliminar o ponto caso uma causa assinalável tenha sido encontrada. Não há nenhuma justificativa analítica para escolher essa ação, a não ser a de que os pontos que estejam fora dos limites de controle tenham sido extraídos da distribuição de probabilidade de uma característica de um estado fora de controle. A alternativa então é manter o ponto (ou pontos) considerando os limites de controle teste como apropriados para o controle atual. É claro, se o ponto realmente não representa uma condição de fora de controle, os limites de controle resultantes serão muito largos. No entanto, se existe um ou dois desses pontos isso não distorcerá o gráfico de controle significativamente. Se amostras futuras ainda indicarem controle, então os pontos “inexplicados” podem provavelmente ser retirados seguramente.

A Figura 1 apresenta o fluxograma para estabelecer os limites de controle de um processo.

Figura 1 - Fluxograma para estabelecer limites de processos graficamente

Fonte: Costa et al. Controle Estatístico de Qualidade (2003)

Uma vez que limites de controle confiáveis são estabelecidos, usamos o gráfico de controle para monitorar a produção futura. Esta é a chamada fase II do uso do gráfico de controle.

Marcos Silva

Bacharel em Química com Habilitação em Indústria (UFOP), Pós-Graduado em Estatística (UFMG), Black Belt em Estratégia Lean Six Sigma. Especialista em QA/QC em Exploração Mineral e Ambiental, validação de métodos e cálculo de incerteza de medição e Lead Assessor NBR ISO/IEC 17025:2005.

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