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A Análise do Sistema de Medição (MSA)
Há muito tempo, as indústrias automobilísticas, ou pelo menos aquelas que fornecem seus produtos diretamente para as montadoras, pelejam ante os rigorosos requisitos das normas automotivas. No passado, as montadoras de cada país possuíam o seu próprio sistema de normalização, provocando nos seus sofridos fornecedores uma confusão organizacional sem comparação, já que, muitas vezes, uma única empresa podia ter suas atividades regidas por até cinco normas diferentes, cada uma com suas peculiaridades e, por que não dizer, excentricidades. Em 2000, essa mazela foi amenizada pela criação da TS 16949, norma que tem por princípio unir os requisitos automotivos em um único sistema de certificação. Baseada nos princípios da antiga QS 9000:1998 e ISO 90001:1994, a TS guardou significativas semelhanças com estas normas, constituindo-se simploriamente em uma QS 9000 enxertada por alguns requisitos provenientes das normas européias e japonesas. O ano de 2000 foi também o da revisão da ISO 9001, que passou de um modelo "quadrado" e retrógrado para um formato mais "redondo" e moderno, baseado nitidamente no ciclo PDCA. Para acompanhar essa evolução, a TS foi revisada em 2002 e, desde então, é a espinha dorsal das indústrias automotivas que buscam a certificação de seus sistemas de gestão. Mesmo muito diferente (mais do que apenas em formato) das normas que a originou, a TS guarda muitos dos seus conceitos, alguns dos quais foram, no passado, fonte de angústias e martírios para nós, implementadores e auditores de sistemas de gestão. Quem de nós nunca passou uma madrugada pré-auditoria analisando Cartas de Controle de Processo ou, quem sabe, dando uma última revisada em um processo de APQP? Fazíamos isso e ainda fazemos, pois embora não seja a conduta ideal, essa ainda é a última esperança de muitas empresas em busca de seus certificados. Um requisito em particular sempre foi motivo de discussões homéricas e seus reais benefícios são incessantemente postos à prova. Trata-se da Análise dos Sistemas de Medição ou Measurement System Analysis (MSA), presente desde a QS 9000 (requisito 4.11.4) e ainda presente na TS 16949 (requisito 7.6.1). Embora a implementação da grande maioria dos assuntos que permeiam a norma tenha sido em muito facilitada pela sua abordagem mais abrangente e moderna, a TS ainda exige que os estudos dos sistemas de medição sejam conduzidos e os seus resultados analisados de forma a minimizar a sua variação. O descrédito que este requisito sempre teve se deve a alguns fatores: é um requisito extremamente técnico, que exige uma profunda qualificação dos seus coordenadores e condutores; exige tempo, dedicação e reflexão profunda acerca dos seus resultados para que as ações adequadas sejam tomadas; e os impactos que muitos equipamentos de medição causam na produção nem sempre podem ser imediatamente sentidos, provocando um certo ceticismo quanto à sua utilidade. O maior erro que pode ser cometido é achar que os pontos acima listados se manifestam em sua forma mais negativa em todos os sistemas de gestão. Tal fato
não é verdade! Apenas os sistemas implementados de maneira frágil deixam de aproveitar os benefícios que um método científico como este pode proporcionar à empresa. Isso faz com que as boas práticas aplicadas a este tipo de estudo revertam seus aparentes gastos em significativa economia e melhor aproveitamento dos recursos de monitoramento e medição. A idéia é aproveitar, da melhor maneira possível, os dados gerados em profusão pelos estudos de repetibilidade, reprodutibilidade, estabilidade, linearidade e tendência, estudos estes que compõem a chamada MSA. Tais dados refletem verdades sobre a confiabilidade dos sistemas de medição empregados ao longo de toda a empresa, desde o recebimento de materiais comprados até a entrega do produto ou serviço, passando pelos diversos laboratórios e postos de trabalho da organização. Uma vez que refletem essas informações, elas devem ser úteis para replanejarmos a gestão da organização, ora com uma maior segurança, oriunda da experiência adquirida. Vejamos, ferramenta a ferramenta, de que forma os resultados podem ser úteis para a realimentação do sistema: Repetibilidade (ou repetitividade) – Gráfico 1
O que é: Estudo da variação dos resultados de medições realizadas diversas vezes pelos mesmos operadores, utilizando o mesmo equipamento. Para que serve: Analisar o grau de confiabilidade que um sistema de medição tem quanto à sua capacidade de repetir os resultados de uma medição. Por meio desse estudo é possível determinar a "robustez" de um sistema de medição. Um sistema de medição robusto sofre pouca influência de agentes externos, tendo a contrapartida de que sistemas como este custam caro. Conhecer a repetibilidade faz com que a gestão do monitoramento e medição seja mais inteligente, deslocando sistemas de medição mais confiáveis para onde eles são requeridos. Resultado: Aumento de confiabilidade e redução de custo.
Reprodutibilidade – Gráfico 2
O que é: Estudo da variação dos resultados de medições realizadas diversas vezes por operadores diferentes, utilizando o mesmo equipamento. Para que serve: Identificar a variação que existe entre um operador e outro, verificando assim a influência humana no resultado da medição. Este estudo tem o intuito de saber se a qualquer momento o resultado da medição é confiável. Dependendo da forma como o resultado é apresentado (graficamente), é possível identificar claramente os pontos falhos, restringindo as ações e canalizando a energia a ser gasta. Normalmente também podem ser substituídos equipamentos por outros que dependam menos do fator humano. Resultado: Aumento de confiabilidade.
Estabilidade – Gráfico 3
O que é: Estudo da variação dos resultados de medições realizadas ao longo de um período, utilizando mesmo sistema de medição. Para que serve: Analisar a degradação dos resultados de um sistema de medição ao longo do tempo. Como nada é eterno, presume-se que os sistemas de medição percam sua confiabilidade com o passar do tempo. Para a gestão metrológica, o principal benefício é substituir a calibração dos equipamentos de medição pelo estudo de estabilidade, já que este é muito mais simples e econômico. O caso de um equipamento calibrado a cada seis meses, mas que, por meio do estudo de estabilidade, se mostre estável por um período de dois anos, nos faz concluir que muito dinheiro pode ser economizado com este estudo (na minha opinião, o mais útil de todos que compõem a MSA). Resultado: Muita redução de custo, por meio do ajuste de freqüência de calibração.
Linearidade – Gráfico 4
O que é: Estudo da variação dos resultados de medições ao longo da escala do equipamento. Para que serve: Garantir que os resultados de medição são confiáveis em qualquer ponto da escala do equipamento. Em primeiro lugar, este estudo só é aplicável a equipamento por variáveis (que possuam escala).O fato de este estudo ser uma análise estatística permite a redução dos pontos de avaliação quando da calibração do equipamento, pois a linearidade estende os resultados de um ponto para todos os demais. Cada ponto de calibração de um equipamento onera excessivamente esta obrigação, e qualquer redução promove grandes benefícios. Resultado: Aumento de confiabilidade e redução de custo, por meio da diminuição dos pontos de calibração.
Tendência – Gráfico 5
O que é: Estudo do erro de exatidão que um equipamento de medição por variáveis possui em um determinado ponto de sua escala. Para que serve: A grande diferença com relação à simples calibração é que a tendência deve ser estudada a partir de dados coletados no próprio processo, sujeito a todas as influências que a medição quotidiana sofre. O resultado da
análise de tendência é base para a realização de todos os outros estudos, pois a estabilidade é a variação da tendência ao longo do tempo, a linearidade é a variação da tendência ao longo da escala etc. A análise de tendência vai mostrar se os recursos para medição são suficientes ou exagerados, na medida em que podem estar sendo utilizados equipamentos muito sofisticados para medições pouco importantes, assim como equipamentos simples demais para medições complexas e que requerem muita precisão. Resultado: Aumento de confiabilidade e redução de custo. A partir da análise que acabamos de fazer é possível ver claramente que os benefícios obtidos por meio de um estudo bem-feito e corretamente analisado não se restringem, a priori, à indústria automotiva. Embora não haja requisitos normativos que obriguem outros ramos de atividade a realizar tais análises, a aplicação dessas técnicas fará com que os benefícios ressaltados se manifestem e tragam à empresa muitas oportunidades de crescimento. As empresas cujos produtos são realizados e comercializados a granel são um exemplo claro da aplicabilidade da MSA. Uma vez que o produto não é produzido em lotes, a capacidade de monitoramento fica reduzida a amostragens que, embora possam ser determinadas com base estatística confiável, não refletem com 100% de confiança as variações do processo. Dessa forma, o sistema de medição deve reproduzir com a maior fidelidade possível os resultados reais do processo, e uma das formas de garantir isso é validar esse sistema de medição por meio da MSA. Um caso clássico de produto a granel é o das indústrias farmacêuticas, cujos requisitos de validação de processo conduzem, quase que naturalmente, à necessidade da análise do sistema de medição. Fica claro que por se ater à obrigatoriedade imposta por eventuais requisitos normativos, a empresa perde preciosas oportunidades de evolução. Implementar ferramentas e conceitos que transcendem as normas de gestão é ponto fundamental para a empresa que quer ressaltar seus fatores de competitividade e sair do lugar comum em que muitas das certificadas insistem em se alojar, e o processo em que se desenrola a busca por essas ferramentas (treinamentos, benchmarkings, congressos e pesquisas) pode ser muito mais gratificante do que à primeira vista se imagina. Abrem-se as portas para que outras realidades, que têm muito a oferecer, penetrem nas organizações, tornando-as mais do que aglomerados de funcionários preenchendo formulários.
