APLICAÇÃO DO AHP PARA A AVALIAÇÃO DOS CRITÉRIOS DE PONTUAÇÃO DE FMEA DE PROCESSO

13
APLICAÇÃO DO AHP PARA A AVALIAÇÃO DOS CRITÉRIOS DE PONTUAÇÃO DE FMEA DE PROCESSO Dimas Campos de Aguiar (UNESP) [email protected] Helder José Celani de Souza (UNESP) [email protected] Valério Antonio Pamplona Salomon (UNESP) [email protected] A metodologia de Análise do Modo de Efeito da Falha ou FMEA tem sido desenvolvida por diferentes pesquisadores que utilizam distintas tabelas orientativas para a pontuação dos índices de severidade, ocorrência e detecção. Este trabalho tem o objetivo de avaliar, através do método de auxílio à decisão AHP, diversas propostas de aplicação de FMEA de Processo, assim como obter e propor a melhor recomendação para sua efetividade. As tabelas de referência para a atribuição dos valores de tais índices serão avaliadas em suas diferentes apresentações, passando por uma análise crítica e pelos julgamentos necessários. Serão avaliadas cinco tabelas de referência para a pontuação de severidade, seis para a pontuação de ocorrência e outras seis para a pontuação de detecção. A contribuição científica do trabalho é prover a aplicação de FMEA de Processo com base em tabelas propostas ou apresentadas na literatura sobre o tema, com o objetivo de melhorar as soluções de engenharia em resposta à qualidade, confiabilidade, manutenabilidade, custos e produtividade. Palavras-chaves: FMEA de Processo, Critérios de Pontuação, AHP XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO A Engenharia de Produção e o Desenvolvimento Sustentável: Integrando Tecnologia e Gestão. Salvador, BA, Brasil, 06 a 09 de outubro de 2009

Transcript of APLICAÇÃO DO AHP PARA A AVALIAÇÃO DOS CRITÉRIOS DE PONTUAÇÃO DE FMEA DE PROCESSO

APLICAÇÃO DO AHP PARA A

AVALIAÇÃO DOS CRITÉRIOS DE

PONTUAÇÃO DE FMEA DE PROCESSO

Dimas Campos de Aguiar (UNESP)

[email protected]

Helder José Celani de Souza (UNESP)

[email protected]

Valério Antonio Pamplona Salomon (UNESP)

[email protected]

A metodologia de Análise do Modo de Efeito da Falha ou FMEA tem sido

desenvolvida por diferentes pesquisadores que utilizam distintas tabelas

orientativas para a pontuação dos índices de severidade, ocorrência e

detecção. Este trabalho tem o objetivo de avaliar, através do método de

auxílio à decisão AHP, diversas propostas de aplicação de FMEA de

Processo, assim como obter e propor a melhor recomendação para sua

efetividade. As tabelas de referência para a atribuição dos valores de tais

índices serão avaliadas em suas diferentes apresentações, passando por

uma análise crítica e pelos julgamentos necessários. Serão avaliadas

cinco tabelas de referência para a pontuação de severidade, seis para a

pontuação de ocorrência e outras seis para a pontuação de detecção. A

contribuição científica do trabalho é prover a aplicação de FMEA de

Processo com base em tabelas propostas ou apresentadas na literatura

sobre o tema, com o objetivo de melhorar as soluções de engenharia em

resposta à qualidade, confiabilidade, manutenabilidade, custos e

produtividade.

Palavras-chaves: FMEA de Processo, Critérios de Pontuação, AHP

XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO A Engenharia de Produção e o Desenvolvimento Sustentável: Integrando Tecnologia e Gestão.

Salvador, BA, Brasil, 06 a 09 de outubro de 2009

XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO A Engenharia de Produção e o Desenvolvimento Sustentável: Integrando Tecnologia e Gestão

Salvador, BA, Brasil, 06 a 09 de outubro de 2009

2

1. Introdução

A metodologia de Análise do Modo e Efeito da Falha, conhecida como FMEA (Failure Mode

and Effect Analysis), tem os seus primeiros registros de utilização conceitual em 1949, no

exército americano. Mas, é na década de 60 que é constatado seu uso efetivo no projeto Apollo

da agência norte-americana NASA (National Aeronautics and Space Administration) que,

conforme relato de Fernandes e Rebelato (2006) e Sharma, Kumar e Kumar (2007), foi

desenvolvido um método para identificar, de forma sistemática, falhas potenciais em processos

através da definição de suas causas e efeitos. Nos anos 80, a FMEA torna-se uma referência para

o desenvolvimento de processos, a priori, na indústria aeroespacial. Em 1988 a Ford Motor

Company publicou o manual de instruções da FMEA de Projeto (Design FMEA) e de Processo

(Process FMEA), aplicados em desenvolvimento de produtos e em processos de manufatura

(SOCIETY OF AUTOMOTIVE ENGINEERS, 2001), respectivamente.

A aplicação da FMEA é considerada atualmente um elemento chave no processo de planejamento

de qualidade nas empresas, conforme estudos de autores como Stamatis (1995), Palady (1997),

Reid (2005) e Teng et al. (2006), os quais convergem na conclusão de que as organizações que

realizam a aplicação de FMEA de forma completa, poupam recursos e apresentam elevados

níveis de satisfação dos seus clientes. Assim, a FMEA é uma metodologia poderosa quando

aplicada corretamente, porém de outra forma, não evidencia seus benefícios (DEVADASAN et

al, 2003). Assumindo que a técnica para uso da metodologia de FMEA é conhecida, as

considerações sobre o preenchimento do formulário e a relação entre as colunas não serão

abordadas neste artigo, podendo ser obtidas nas publicações de Kmenta e Ishii (2000), Aguiar e

Salomon (2007) e Terninko (2003). O objetivo deste trabalho é comparar as diferentes tabelas de

referência para a pontuação de severidade, ocorrência e detecção normalmente utilizadas na

metodologia FMEA, identificado-as na literatura correspondente, e propor a melhor combinação

entre elas para a aplicação em FMEA de Processo. Para tanto, será utilizado o método AHP

(Analytic Hierarchy Process) e ferramentas de suporte tais como as matrizes de julgamento. Para

atingir este objetivo, será utilizado o método de pesquisa bibliográfica e uma estrutura que

contempla a fundamentação teórica, uma análise crítica para os julgamentos, a aplicação do

método AHP, a análise dos resultados e as conclusões.

2. Fundamentação teórica

Esta etapa do trabalho apresenta a seleção de diversas publicações sobre as técnicas para

aplicação da FMEA, mais especificamente nas tabelas de referências para as pontuações

aplicadas, ou mesmo apresentada por seus autores. Ahsen (2008) relata que, pela priorização dos

riscos, a FMEA auxilia os gestores a realizarem alocações de recursos de forma mais eficiente.

Assim, pela relação existente entre a severidade do modo de falha, a freqüência na qual a falha

pode ocorrer e a probabilidade de detecção da falha, a FMEA de Processo tem como meta definir,

demonstrar e melhorar as soluções de engenharia em resposta à qualidade, confiabilidade,

manutenabilidade, custos e produtividade. Cada modo de falha precisa ser classificado quanto ao

impacto dos seus efeitos. A coluna “Severidade” define esta classificação por uma pontuação que

varia de 1 a 10: nota 1 para o menos grave e nota 10 para o mais grave (TOZZI, 2004). Bem-Data

XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO A Engenharia de Produção e o Desenvolvimento Sustentável: Integrando Tecnologia e Gestão

Salvador, BA, Brasil, 06 a 09 de outubro de 2009

3

e Raoulf (1996); Chang, Liu e Wei (2001) e Yang et al. (2006) trazem uma proposta, na qual

pode-se notar duas situações de alta subjetividade. Uma delas é quando se cita a insatisfação do

cliente como padrão de comparação, porém, todo modo de falha a ser considerado na FMEA

desdobra-se em um efeito potencial que causará a insatisfação do cliente e sua pontuação de

severidade irá indicar o grau de tal insatisfação. Outro aspecto é a parametrização de mais de um

valor para a mesma situação descrita, o que contribui para uma priorização menos exata do risco.

Esta proposta é apresentada na Tabela 1.

Severidade Pontuação

O cliente provavelmente não notará 1

Ligeiramente percebido 2,3

Insatisfação do cliente 4,5,6

Alto grau de insatisfação 7,8

Compromete segurança ou legislação 9,10

Fonte: Adaptado de Chang, Liu e Wei (2001); Bem-Data e Raoulf (1996); Yang et al. (2006)

Tabela 1 - Pontuação da severidade da falha

Outras referências apresentam critérios distintos, tal como Terninko (2003), que adota uma razão

para o valor de severidade que varia desde 1 para severidade nenhuma, até 10 para severidade

catastrófica, conforme apresentado na Tabela 2.

Severidade Pontuação Nenhuma 1 Muito desprezível 2 Desprezível 3 Pequena 4 Moderada 5 Significante 6 Grande 7 Extrema 8 Séria 9 Catastrófica 10

Fonte: Adaptado de Terninko (2003)

Tabela 2 - Pontuação da severidade

Nas aplicações da FMEA realizadas por Garcia (2000) e Tozzi (2004), a referência para a

atribuição de valores de severidade é composta por cinco intervalos correlacionados a dez

valores, que também considera a insatisfação do cliente como parâmetro de comparação e adota

mais de um valor para a mesma situação descrita, conforme mostrado na Tabela 3.

Severidade do efeito Escala

MUITO ALTA - Quando compromete a segurança da operação ou envolve a infração a

regulamentos governamentais.

10

9

ALTA - Quando provoca a insatisfação do cliente. 8

7

MODERADA - Quando provoca alguma insatisfação devido à queda do desempenho ou mau

funcionamento do sistema.

6

5

BAIXA - Quando provoca uma leve insatisfação, o cliente observa apenas uma leve deteorização

ou queda de desempenho.

4

3

XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO A Engenharia de Produção e o Desenvolvimento Sustentável: Integrando Tecnologia e Gestão

Salvador, BA, Brasil, 06 a 09 de outubro de 2009

4

MÍNIMA - Falha que afeta minimamente o desempenho do sistema, e a maioria dos clientes

talvez nem mesmo note sua ocorrência.

2

1

Fonte: Adaptado de Garcia (2000); Tozzi (2004)

Tabela 3 - Pontuação da severidade do efeito

A definição dos valores de pontuação de severidade entre um e dez, apesar de ser a regra mais

comum para as pontuações na FMEA, não é uma regra obrigatória. Matos (2004) propõe

pontuações que variam de um a cinco, e no caso da severidade, considera a possibilidade de o

cliente perceber ou não a falha, sendo que o impacto no cliente é definido pelo efeito. Este

critério de pontuação facilita atribuição dos valores, porém restringe a quantidade de possíveis

combinações para os valores de NPR (número de prioridade de risco), podendo agrupar riscos

distintos em uma mesma situação. A proposta de Matos (2004) é apresentada na Tabela 4.

Índice Critérios para a estimativa do índice de severidade

1 É razoável esperar que o cliente não perceba a falha.

2 O cliente perceberá a falha, mas não ficará insatisfeito por causa dela.

3 O cliente perceberá a falha e ficará insatisfeito.

4 O cliente ficará insatisfeito, mas não tem sua segurança afetada.

5 O cliente ficará muito insatisfeito e afeta sua segurança.

Fonte: Matos (2004).

Tabela 4 - Critérios para a estimativa do índice de severidade

Uma proposta de pontuação de severidade baseada na importância da necessidade é adotada por

Fernandes e Rebelato (2006) e apresentada na Tabela 5. Esta proposta não inclui situações

intermediárias de pontuações com os valores dois, três, cinco sete e nove.

Importância Critério Severidade

Muito alta Necessidade em relação à segurança do usuário 10 Alta Necessidade relacionada às funções primárias do produto ou serviço 8

Moderada Necessidades relacionadas às funções secundárias porém relevantes ao cliente 6

Baixa Necessidade relacionada às funções secundárias, porém pouco relevantes ao cliente 4

Muito baixa Necessidade relacionada às funções secundárias, porém irrelevantes ao cliente 1

Fonte: Fernandes e Rebelato (2006)

Tabela 5 - Critérios de pontuação da severidade baseado na importância da necessidade

Para a definição da pontuação de ocorrência, deve-se interpretar uma “Causa Potencial” como a

forma pela qual a falha poderia ocorrer, descrita em termos de algo que possa ser corrigido ou

controlado (AGUIAR e SALOMON, 2007). A idéia é identificar a origem de cada modo de

falha, e com base no histórico de acontecimentos anteriores, cada causa é classificada pela

pontuação de ocorrência, convencionalmente estimada em uma escala de 1 a 10. A Tabela 6

apresenta o critério de pontuação da ocorrência proposto por Braglia (2000), o qual considera

dados históricos do tempo médio entre falhas e possibilita uma melhor percepção da razão da

ocorrência.

Avaliação da probabilidade de

ocorrência

Tempo médio entre falhas

(MTBF) Pontuação

Razão de ocorrência

(%)

Remota > 10 anos 1 < 0,01

Baixa 2 - 10 anos 2 - 3 0,01 - 0,1

Moderada 6 meses - 2 anos 4 - 6 0,1 - 0,5

XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO A Engenharia de Produção e o Desenvolvimento Sustentável: Integrando Tecnologia e Gestão

Salvador, BA, Brasil, 06 a 09 de outubro de 2009

5

Alta 3 - 6 meses 7 - 8 0,5 - 1

Muito alta < 3 meses 9 - 10 > 1

Fonte: Adaptado de Braglia (2000)

Tabela 6 - Pontuação da ocorrência considerando o tempo médio entre falhas

Bem-Data e Raoulf (1996); Chang, Liu e Wei (2001) e Yang et al. (2006) definem um outro

critério de referência para a pontuação da ocorrência a partir do valor da razão da probabilidade

de ocorrência das falhas, sem considerar a ocorrência das causas potenciais, com pontuação de 1

a 10 relacionada a uma razão de 0,5, conforme mostrado na Tabela 7.

Critério Pontuação Razão da possibilidade de ocorrência da falha

Chance remota de falha 1 0

Baixa razão de falha 2 1/20000

3 1/10000

Moderada razão de falha 4 1/2000

5 1/1000

6 1/200

Alta razão de falha 7 1/100

8 1/20

Muito alta razão de falha 9 1/10

10 1/2

Fonte: Adaptado de Chang, Liu e Wei (2001); Bem-Data e Raoulf (1996); Yang et al. (2006)

Tabela 7 - Pontuação da ocorrência pela possibilidade de ocorrência da falha

Terninko (2003) adota a referência para a pontuação da ocorrência, porém apresenta uma razão

de 0,9 para a pontuação de 1 a 10, conforme apresentada na Tabela 8.

Critérios Razão de Ocorrência

1. Quase Nunca 3/106

2. Remota 100/106

3. Muito Desprezível 1000/106

4. Desprezível 10000/106

5. Baixa 150000/106

6. Média 300000/106

7. Moderada Alta 400000/106

8. Alta 500000/106

9. Muito Alta 666667/106

10. Quase Certa 900000/106

Fonte: Adaptado de Terninko (2003).

Tabela 8 - Pontuação da ocorrência a partir da razão de ocorrência

Segundo Garcia (2000), a taxa de falha e a capabilidade devem ser estimados aplicando-se

procedimentos estatísticos aos dados históricos coletados em processos similares, caso contrário,

será necessária uma análise subjetiva. Tal critério é mostrado na Tabela 9.

Probabilidade de Ocorrência Cpk Taxa de Falha Escala

MUITO ALTA - Falha quase inevitável 0,3 1 / 2 10

0,4 1 / 3 9

ALTA - Falhas ocorrem com freqüência 0,6 1 / 8 8

0,7 1 / 20 7

XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO A Engenharia de Produção e o Desenvolvimento Sustentável: Integrando Tecnologia e Gestão

Salvador, BA, Brasil, 06 a 09 de outubro de 2009

6

MODERADA - Falhas ocasionais 0,9 1 / 80 6

1,0 1 / 400 5

BAIXA - Falhas raramente ocorrem 1,2 1 / 2000 4

0,1 1 / 15000 3

MÍNIMA – Falha muito improvável 1,6 1 / 150000 2

2,0 1 / 1500000 1

Fonte: Adaptado de Garcia (2000); Tozzi (2004).

Tabela 9 - Pontuação da ocorrência baseada na capabilidade do processo

A Tabela 10 apresenta a proposta de ocorrência da FMEA tratada por Matos (2004).

Índice Critérios para as estimativas do índice de ocorrência

1 Probabilidade muito remota de acontecer.

2 Número de ocorrências baixo.

3 Número de ocorrências moderado.

4 Número de ocorrências alto.

5 Falhas em proporções alarmantes.

Fonte: Matos (2004)

Tabela 10 - Critérios para a estimativa do índice de ocorrência

Leal, Pinho e Almeida (2005) e Fernandes e Rebelato (2006) apresentam um critério de

pontuação baseado na taxa de falhas, porém deve ser considerado o histórico de ocorrências das

causas potenciais de cada falha, relacionando a pontuação de ocorrência com a eficiência do

controle preventivo que atua em cada causa, conforme mostrado na Tabela 11.

Probabilidade de Falha Possíveis taxas de falhas Rank

Extremamente alta ≥ 1 em 2 10

Muito alta 1 em 3 9

Repetidas falhas 1 em 8 8

Alta 1 em 20 7

Moderadamente alta 1 em 80 6

Moderadamente alta 1 em 400 5

Relativamente baixa 1 em 2000 4

Baixa 1 em 15000 3

Remota 1 em 150000 2

Quase impossível 1 em 1500000 1

Fonte: Leal, Pinho e Almeida (2005); Fernandes e Rebelato (2006).

Tabela 11 - Critério de análise e sistema de ranqueamento para a ocorrência da falha

Com a identificação das causas de falhas, há que atuar na prevenção e detecção. A Tabela 12

apresenta o critério de pontuação adotado por Baglia (2000), onde são avaliadas diferentes

combinações de controles para a detecção da falha.

Visível a olho nu Controlável via carta de

controle

Visível após uma

inspeção

Inspeção

periódica Pontuação

Sim Parcial Não Direta Indire-

ta Não Sim Não Sim Não

X 1

X X 1

X X X 2

X X X X 3

XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO A Engenharia de Produção e o Desenvolvimento Sustentável: Integrando Tecnologia e Gestão

Salvador, BA, Brasil, 06 a 09 de outubro de 2009

7

X X X X 4

X X X X 5

X X X X 5

X X X X 6

X X X X 6

X X X X 7

X X X X 8

X X X X 9

X X X X 10

Fonte: Adaptado de Braglia (2000).

Tabela 12 - Pontuação da detecção pela combinação de diversas possibilidades de controle

A prevenção age nas características do sistema, seja em termos de produto ou processo, de modo

a reduzir o risco de cada falha, mediante a definição dos controles de prevenção. Puente et al.

(2002) afirmam que tais controles permitem a atuação diretamente nas causas potencias de um

determinado modo de falha, ao passo que os controles de detecção possibilitam a detecção do

modo de falha antes de atingir a operação subsequente do processo . Em adição, tem-se um plano

de controle e um sistema de detecção que atuam preventivamente no processo e no produto,

respectivamente.

O critério para a pontuação da detecção tratado por Bem-Data e Raoulf (1996); Chang, Liu e Wei

(2001) e Yang et al. (2006) apresenta-se mais coerente para o propósito da avaliação de detecção

da falha, considerando a probabilidade de um defeito chegar ao cliente, conforme apresentado na

Tabela 13.

Critério Pontuação Probabilidade de um defeito chegar ao cliente

Remota 1 0-5

Baixa 2 6-16

3 16-25

Moderada 4 26-35

5 36-45

6 46-55

Alta 7 56-65

8 66-75

Muito alta 9 76-85

10 86-100

Fonte: Adaptado de Chang, Liu e Wei (2001); Bem-Data e Raoulf (1996); Yang et al. (2006).

Tabela 13 - Pontuação da detecção pela probabilidade de um defeito chegar ao cliente

Terninko (2003) adota a referência para a pontuação da detecção baseada na frequência de

detecção associada à probabilidade da ocorrência de uma causa, mostrada na Tabela 14.

Detecção Freqüência de detecção Desempenho do controle

1. Quase Certa 900000/106 1. Detectado antes do problema.

2. Muito Alta 666667/106 2.

3. Alta 500000/106 3.

4. Moderadamente Alta 400000/106 4.

5. Média 300000/106 5. Possibilidade de plano de ação.

6. Baixa 100000/106 6.

7. Desprezível 10000/106 7.

8. Muito Desprezível 1000/106 8.

9. Remota 100/106 9.

XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO A Engenharia de Produção e o Desenvolvimento Sustentável: Integrando Tecnologia e Gestão

Salvador, BA, Brasil, 06 a 09 de outubro de 2009

8

10. Quase Impossível 3/106 10. Ocorrência de catástofre.

Fonte: Adaptado de Terninko (2003)

Tabela 14 - Pontuação da detecção pela frequência de detecção

A Tabela 15 mostra a proposta de detecção da FMEA tratada por Matos (2004)

Índice Critérios para as estimativas do índice de não detecção

1 Probabilidade muito alta que a falha seja detectada.

2 Probabilidade alta de que a falha seja detectada.

3 Probabilidade média de que a falha seja detectada.

4 Probabilidade baixa de que a falha seja detectada.

5 Probabilidade muito baixa que a falha seja detectada.

Fonte: Matos (2004).

Tabela 15 - Critérios para as estimativas do índice de não detecção

A Tabela 16 apresenta o critério para a análise e pontuação da detecção adotada por Leal, Pinho e

Almeida (2005), baseada na probabilidade de detecção da causa de uma falha relacionada ao

controle preventivo.

Detecção Probabilidade de detecção da causa da falha Rank

Absolutamente incerta A manutenção não detecta a causa da falha potencial, ou não

existe manutenção. 10

Muito remota Chance muito remota de se detectar a causa da falha. 9

Remota Chance remota de se detectar a causa da falha. 8

Muito Baixa Chance muito baixa de se detectar a causa da falha. 7

Baixa Chance baixa de se detectar a causa da falha. 6

Moderada Moderada chance de se detectar a causa da falha. 5

Moderadamente alta Moderadamente alta a chance de se detectar a causa da falha. 4

Alta Chance alta de se detectar a causa da falha. 3

Muito alta Chance muito alta de se detectar a causa da falha. 2

Quase certa A manutenção quase certamente detectará a causa da falha. 1

Fonte: Leal, Pinho e Almeida (2005).

Tabela 16 - Critério de análise e sistema de ranqueamento para a detecção

Outro critério de pontuação de detecção a ser considerado é de Andrade e Turrioni (2000), os

quais focarama análise em questões ambientais, conforme apresentado na Tabela 17.

Grau de Detecção Índice Os controles atuais certamente irão detectar, quase de imediato, que o aspecto e a reação podem ser

instantâneos. 1-2

Há alta probabilidade de que o aspecto seja detectado logo após a sua ocorrência, sendo possível uma

rápida reação. 3-4

Há uma possibilidade moderada de que o aspecto seja detectado num período razoável de tempo antes

que uma ação possa ser tomada e os resultados sejam vistos. 5-6

É improvável que o aspecto seja detectado ou levará um período razoável de tempo antes que uma ação

possa ser tomada e os resultados sejam vistos. 7-8

O aspecto não será detectado em nenhum período razoável de tempo ou não há reação possível

(condições operacionais normais). 9-10

Fonte: Andrade e Turrioni (2000). Tabela 17 - Pontuação da detecção

XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO A Engenharia de Produção e o Desenvolvimento Sustentável: Integrando Tecnologia e Gestão

Salvador, BA, Brasil, 06 a 09 de outubro de 2009

9

Com um total de dezessete tabelas, sendo cinco para severidade, seis de ocorrência e seis de

detecção , concluiu-se o levantamento realizado na literatura sobre as propostas das tabelas de

referências para a pontuação dos diferentes critérios.

3- Aplicação do AHP

Para avaliação das tabelas e posterior recomendação será utilizado o método AHP, o qual permite

a escolha da melhor alternativa de decisão e considera múltiplos critérios expressos por meio de

valores qualitativos ou quantitativos (SAATY, 2001). Segundo Schmitd (1995), o método AHP

caracteriza-se pela capacidade de analisar o problema de tomada de decisão através da construção

e comparação par-a-par de níveis hierárquicos. Montevechi e Pamplona (1996) afirmam que a

utilização do método AHP é recomendável quando envolve a opinião do ser humano. A Figura 1

mostra o levantamento das tabelas de referência propostas para os diferentes fatores da FMEA,

isto é, severidade, ocorrência e detecção.

Figura 1 – Critérios de pontuação para severidade, ocorrência e detecção.

Com a definição da estrutura dos critérios, é possível construir as matrizes de comparação, e

partir deste ponto, o decisor elabora as matrizes de relacionamentos, através de julgamentos, com

objetivo de estabelecer o grau de importância de um fator em relação a outro, e desta forma

definir as prioridades (SHIMIZU, 2006).

Em termos gerais, duas situações foram identificadas como fragilidades nas propostas

identificadas na literatura. A primeira delas consiste em situações com mais de um valor por

critério que podem resultar em erros interpretativos na definição dos valores que resultarão na

prioridade do risco. A segunda situação está nas propostas de pontuações com quantidade de

valores inferior a dez, incluindo a falta de valores intermediários, que facilita a atribuição dos

valores, porém restringe a quantidade de possíveis combinações, as quais podem resultar em um

agrupamento de riscos de diferente magnitude.

Para o caso específico da pontuação de severidade, os critérios óbvios, como por exemplo,

insatisfação do cliente, foram considerados impróprios por configurarem na essência um efeito

potencial da falha. Também foi identificada uma situação onde menor valor de pontuação está

Atribuição dos valores de NPR

Severidade Ocorrência Detecção

S1 S2

Ter

nin

ko

(20

03

)

S3

Gar

cia

(2000

); T

ozz

i (2

004

)

S4

Mat

os

(20

04

)

S5

Fer

nan

des

e R

ebel

ato (

20

06

)

O1 O2 O3 O4 O5 O6 D1 D2 D3 D4 D5 D6

Bra

gli

a (2

00

0)

Ch

ang

, L

iu e

Wei

(200

1);

Bem

-Dat

a

e R

aou

lf (

199

6);

Yan

g e

t al

. (2

00

6)

Ter

nin

ko

(20

03

)

Gar

cia

(2000

); T

ozz

i (2

004

)

Mat

os

(20

04

)

Lea

l, P

inho

e A

lmei

da

(20

05

);

Fer

nan

des

e R

ebel

ato (

20

06

)

Bag

lia

(20

00

)

Ch

ang

, L

iu e

Wei

(200

1);

Bem

-Dat

a e

Rao

ulf

(19

96

); Y

ang

et

al.

(20

06

)

Ter

nin

ko

(20

03

)

Mat

os

(20

04

)

Lea

l, P

inho

e A

lmei

da

(20

05

);

Fer

nan

des

e R

ebel

ato (

20

06

)

And

rad

e e

Tu

rrio

ni

(2000

)

Ch

ang

, L

iu e

Wei

(200

1);

Bem

-Dat

a e

Rao

ulf

(19

96

); Y

ang

et

al.

(20

06

)

XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO A Engenharia de Produção e o Desenvolvimento Sustentável: Integrando Tecnologia e Gestão

Salvador, BA, Brasil, 06 a 09 de outubro de 2009

10

definido para o caso onde o cliente não percebe o efeito, o que poderá ser muito grave, caso o

efeito seja percebido pelo usuário. A Tabela 18 apresenta os julgamentos realizados para o

critério de pontuação da severidade.

Severidade

Propostas S1 S2 S3 S4 S5

S1 1 1/3 1/2 2 1

S2 3 1 2 4 3

S3 2 1/2 1 3 2

S4 1/2 1/4 1/3 1 1/2

S5 1 1/3 1/2 2 1

Tabela 18 - Julgamentos dos critérios de pontuação da severidade

No caso da pontuação a ocorrência, algumas referências trazem a proposta de pontuação a partir

da uma razão da probabilidade de ocorrência das falhas, o que foi considerado impróprio por não

levar em conta a ocorrência das causas potenciais. Procedimentos estatísticos aplicados aos dados

históricos de processos similares e também os registros de tempo médio entre falhas possibilitam

uma melhor percepção da razão da ocorrência, diminuindo a subjetividade da análise. A Tabela

19 apresenta os julgamentos realizados para o critério de pontuação da ocorrência.

Ocorrência

Propostas O1 O2 O3 O4 O5 O6

O1 1 5 4 3 8 4

O2 1/5 1 1/2 1/3 4 2

O3 1/4 2 1 1/2 5 1

O4 1/3 3 2 1 6 2

O5 1/8 1/4 1/5 1/6 1 1/5

O6 1/4 2 1 1/2 5 1

Tabela 19 - Julgamentos dos critérios de pontuação da ocorrência

Um aspecto bastante positivo para a pontuação da detecção é a aplicação de possíveis

combinações de diferentes métodos de controle para definir a sua pontuação, em contra partida,

situações que relatam a detecção da causa da falha, detecção antes do problema e possibilidade de

plano de ação foram identificadas como impróprias para finalidade da pontuação da detecção. A

Tabela 20 apresenta os julgamentos realizados para o critério de pontuação da detecção.

Detecção

Propostas D1 D2 D3 D4 D5 D6

D1 1 4 6 3 7 3

D2 1/4 1 3 1/2 4 1/2

D3 1/6 1/3 1 1/4 2 1/4

D4 1/3 2 4 1 5 1

D5 1/7 1/4 1/2 1/5 1 1/5

D6 1/3 2 4 1 5 1

Tabela 20 - Julgamentos dos critérios de pontuação da detecção

Com a definição da estrutura dos critérios, é possível construir as matrizes de comparação, e

partir deste ponto, o decisor elabora as matrizes de relacionamentos, através de julgamentos, com

XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO A Engenharia de Produção e o Desenvolvimento Sustentável: Integrando Tecnologia e Gestão

Salvador, BA, Brasil, 06 a 09 de outubro de 2009

11

objetivo de estabelecer o grau de importância de um fator em relação a outro, e desta forma

definir as prioridades (SHIMIZU (2006). Saaty (2001) propõe a obtenção da prioridade relativa

das comparações a partir da normalização da média geométrica das linhas da matriz de

comparações. A Tabela 21 apresenta os valores obtidos para as prioridades relativas das

comparações realizadas, onde a melhor alternativa proposta para a pontuação da severidade foi a

apresentada por Terninko (2003) com prioridade relativa igual a 0,40 e, para as pontuações de

ocorrência e detecção, as melhores propostas foram as apresentadas por Braglia (2000), em

ambos os casos com prioridade relativa igual a 0,42.

Propostas Severidade Ocorrência Detecção

1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6

PR 0,14 0,40 0,24 0,08 0,14 0,42 0,10 0,12 0,20 0,03 0,12 0,42 0,12 0,06 0,19 0,04 0,19

Tabela 21 - Prioridades relativas de Critérios

Segundo Shimizu (2006), é preciso avaliar a coerência do resultado nas alternativas com respeito

a cada um dos critérios que os compõe, e para tanto, é usado um indicador da consistência das

comparações, CR (Consistency Ratio). Saaty (2001) recomenda que, para valores de CR acima de

0,20, as comparações sejam revistas. Neste estudo, nenhum valor encontrado foi acima desta

definição, o que indica que as comparações são coerentes.

4- Conclusões

Com base no objetivo deste trabalho, na obtenção das tabelas propostas através de pesquisa

bibliográfica, nos resultados dos julgamentos realizados e na aplicação do método AHP, obteve-

se como resultado final a recomendação da tabela de Terninko para severidade, e das tabelas de

Braglia para ocorrência e detecção.

A utilização do método AHP permitiu, através da elaboração de três matrizes de julgamento e a

partir de dezessete tabelas, comparar as diferentes propostas e priorizar as referências.

As situações em que as tabelas propostas possuem mais de um valor por critério e falta de valores

intermediários foram considerados como erros interpretativos na definição destes. Outras, em que

a quantidade de valores é inferior a dez, há restrição no número possível de combinações, e por

último, um cuidado especial foi dado aos critérios com menor valor de pontuação em que o efeito

não é percebido pelo cliente e sim pelo usuário.

Para futuros estudos e artigos poderá ser desenvolvida uma pesquisa-ação, em ambiente

manufatureiro, através da aplicação da combinação de tabelas de referência para as pontuações da

FMEA de processo, recomendadas neste trabalho.

Referências

AGUIAR, D. C.; SALOMON, V. A. P. Avaliação da prevenção de falhas em processos utilizando métodos de

tomada de decisão. Revista Produção, v. 17, n. 3, p. 502 - 519, 2007.

ANDRADE, M. R. S.; TURRIONI, J. B. Uma metodologia de análise dos aspectos e impactos ambientais através

da utilização do FMEA. XX Encontro Nacional de Engenharia de Produção - São Paulo, SP. Out., 2000.

AHSEN, A. Cost-oriented failure mode and effects analysis. International Journal of Quality & Reliability

Management, v. 25, nº 5, p. 466 - 476, 2008.

XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO A Engenharia de Produção e o Desenvolvimento Sustentável: Integrando Tecnologia e Gestão

Salvador, BA, Brasil, 06 a 09 de outubro de 2009

12

BEM-DAYA, M.; RAOULF, A. A revised failure mode and effects analysis model. International Journal of Quality

& Reliability Management, v. 13, nº 1, p. 43 - 47, 1996.

BRAGLIA, M. MAFMA: multi-attribute failure mode analysis. International Journal of Quality & Reliability

Management, v. 17, nº 9, p. 1017 - 1033, 2000.

CHANG, C. L.; LIU, P. H.; WEI, C. C. Failure mode and effects analysis using grey theory. Integrated

Manufacturing systems, v. 12, p. 221-226, 2001.

DEVADASAN, S.R.; MUTHU, S.; SAMSON, R.N.; SANKARAN, R.A. Design of total failure mode and effects

analysis program. International Journal of Quality & Reliability Management, v. 20, nº 5, p. 551 - 568, 2003.

FERNANDES, J. M. R.; REBELATO, M. G. Proposta de um método para integração entre QFD e FMEA.

Gestão e Produção, v. 13, n. 2, p. 245-259, mai.-ago. 2006.

GARCIA, M. D. Uso integrado das técnicas de HACCP, CEP e FMEA. 128p. Dissertação (Mestrado

Profissionalizante em Engenharia) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul - Escola de Engenharia, Porto

Alegre, RS, 2000.

KMENTA, S.; ISHI, K. Scenario-based FMEA: A life cycle coste perspective. 2000 ASME Design Engineering

Technical Conferences. Baltimore, Maryland, 10-14 Set. 2000.

LEAL, F.; PINHO, A. F.; ALMEIDA, D. A. Análise de falhas através da aplicação do FMEA e da teoria Grey.

XXV Encontro Nacional de Engenharia de Produção - Porto Alegre, RS. out. - nov. 2005.

MATOS, R. B. Indicadores de desempenho para o beneficiamento de madeira serrada em empresas de pequeno

porte: Um estudo de caso. 100p. Dissertação (Mestrado em Recursos Florestais) - Universidade de São Paulo,

Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz", Piracicaba, SP, 2004.

MONTEVECHI, J. A. B.; PAMPLONA, E. O. Análise hierárquica em análise de investimentos, looking for a

paradigm shift. XVI Encontro Nacional de Engenharia de Produção. Porto Alegre, RS. Out. 1996.

PALADY, P. FMEA: Análise dos Modos de Falha e Efeitos. Prevendo e prevenindo problemas antes que ocorram.

São Paulo: IMAN, 1997.

PUENTE, J.; PINO, R.; PRIORE, P.; FOUENTE, D. L. A decision support system for applying failure mode and

effects analysis. International Journal of Quality e Reability Management, Bradford, v. 19, n. 2, p. 137-151, 2002.

REID, R. D. FMEA - Something old, something new. Quality Progress, v. 38, p. 90 - 93, 2005.

SAATY, T. L. Analytic Hierarchy Process, Decision Making for Leaders. Vol. II of the AHP Series Thomas L.

Saaty, 315 pp., RWS Publ. 2001.

SHARMA, R.K.; KUMAR, D.; KUMAR, P. Modeling and analysing system failure behaviour using RCA, FMEA

and NHPPP models. International Journal of Quality e Reability Management, Bradford, v. 24, n. 5, p. 525-546,

2007.

SHIMIZU, T. Decisão nas Organizações: introdução aos problemas de decisão encontrados nas organizações e

nos sistemas de apoio à decisão. 2ª Edição. Atlas, São Paulo, SP, 2006.

SCHMIDT, A. M. A. Processo de apoio à tomada de decisão abordagens: AHP e Macbeth. 96p. Dissertação

(Mestrado em Engenharia), Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis, SC, 1995.

SOCIETY OF AUTOMOTIVE ENGINEERS. ARP 5580: Recommended Failure Modes and Effects Analysis

(FMEA) Practices for Non-Automobile. USA, 2001.

STAMATIS, D.H. Failure Mode and Effect Analysis, FMEA from Theory to Execution. ASQ Quality Press,

Milwaukee, Wisconsin, USA, First Edition, 1995.

TENG, S.G., HO, S.M., SHUMAR, D., LIU, P.C. Implementing FMEA in a collaborative supply chain

environment. Intenational Journal of Quality e Reability Management, Bradford, v. 23, n. 2, p. 179-196, 2006.

XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO A Engenharia de Produção e o Desenvolvimento Sustentável: Integrando Tecnologia e Gestão

Salvador, BA, Brasil, 06 a 09 de outubro de 2009

13

TERNINKO, J. Reability / Mistake-proofing using Failure Mode and Effect Analysis (FMEA). Quality Congress.

ASQ's Annual Quality Congress, 2003; 57, ABI/INFORM Global p. 515.

TOZZI, A. R. Desenvolvimento de um programa de verificação de processo de lançamento de cabos com o auxílio

da FMEA. 84p. Dissertação (Mestrado Profissionalizante em Engenharia) - Universidade Federal do Rio Grande do

Sul - Escola de Engenharia, Porto Alegre, RS, 2004.

YANG, C.C.; LIN, W.T.; LIN, M.Y.; HUANG, T. A study on applying FMEA to improving ERP introduction - An

example of semiconductor related industries in Taiwan. International Journal of Quality & Reliability Management,

v. 23, nº 3, p. 298 - 322, 2006.