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O Controle Estatístico do Processo (CEP) contém uma coleção de ferramentas estatísticas com o objetivo de acompanhar os processos e serve de grande auxílio para a redução da variabilidade. Por isso, este trabalho apresenta a aplicação de algumas das ferramentas propostas pelo CEP em uma empresa de extintores. Mais especificamente, foi avaliada a quantidade e quais eram os defeitos mais frequentes no processo de manutenção de extintores. Com a avaliação dos defeitos encontrados, foi identificado que o excesso de carga dos extintores de pó químico de um quilo e de classificação de pó BC gerava prejuízo à empresa. Além disso, foi verificado que o processo não era capaz de atingir os limites especificados pelo proprietário, através do estudo das razões da capacidade do processo. Vale ressaltar que, para desenvolver o trabalho foi utilizado o software livre R, não gerando custos adicionais à empresa. Nesse artigo são apresentadas as rotinas do software para execução dos gráficos, os problemas encontrados durante a avaliação do processo da empresa e a correção dos processos inadequados.Gráfico de Pareto. Gráficos de controle. Análise da capacidade.Statistical Process Control (SPC) contains a collection of statistical tools used to monitor the processes and serves as a great aid to reduce variability. This study therefore presents the application of some of the tools proposed by SPC at an extinguisher company. More specifically, the most frequent defects and their quantity in the fire extinguisher maintenance process were evaluated. Assessment of the defects found identified that the excess load of 1 kg dry chemical extinguishers and class BC powder generated losses for the company. Furthermore, study of the process capacity ratios showed that the process was not able to achieve the limits specified by the owner. It should be noted that the software R to develop the study was used, generating additional costs to the company. This article presents the software routines used to create the charts, the problems encountered during the evaluation process of the company and the correction of inadequate processes. Pareto chart. Control charts. Capability analysis.

RESUMOVisitas técnicas a empresas da região de São João del Rei-MG têm mostrado que o monitoramento de características do processo tem sido realizado com gráficos de controle de qualidade univariados. No entanto, esses processos analisam várias variáveis, as mesmas usualmente estão correlacionadas e, a literatura mostra que analisar separadamente não é adequado. Além disso, verifica-se na rotina desses processos o uso de tamanho de amostra variável. A teoria e implementação computacional das versões multivariadas dos gráficos de controle são apresentadas, em geral, quando o tamanho amostral é fixo. Devido a dificuldade de se obter essas duas informações simultaneamente na literatura, as empresas apresentam resistência ao uso dessas versões multivariadas para o controle de qualidade de seus produtos. Nesse contexto, esse trabalho apresenta a teoria e implementação computacional no software livre R do gráfico T² de Hotelling, quando o tamanho da amostra é variável. Adicionalmente, é apresentado um estudo de caso.Palavras-chave: Limite superior de controle variado; Controle estatístico de qualidade; Gráfico de controle multivariado. ABSTRACTTechnical visits to companies in the region of São João del Rei-MG have shown that the characteristics of the monitoring process are being carried out using univariate control charts. However, these processes analyze multiple variables, they are usually correlated, and the literature shows that it is not appropriate to analyze separately. Furthermore, we may verify variable sample size in the routine use of these processes. The theory and computational implementation of multivariate versions of the control charts are presented mostly when the sample size is fixed. Due to the difficulty of getting those two informations simultaneously in the literature, factories are resistant to the use of these multivariate versions for the quality control of their products. In this context, this paper presents the theory and computational implementation in the software R of the Hotelling T² control chart when the sample size is variable. Additionally, a case study is presented.

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