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dc.contributorSilva, André Ferreira dapt_BR
dc.contributorSantos, Jean Carlos dospt_BR
dc.contributorSantos, Roseli Bandeira dospt_BR
dc.contributorSilva, Valdinei dapt_BR
dc.contributor.advisorSilva, Anderson Donato dapt_BR
dc.contributor.otherUniversidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Curso de Especialização em Engenharia da Qualidade 4.0pt_BR
dc.date.accessioned2026-06-02T19:21:49Z
dc.date.available2026-06-02T19:21:49Z
dc.date.issued2026pt_BR
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1884/105422
dc.descriptionAutores: André Ferreira da Silva, Jean Carlos dos Santos, Roseli Bandeira dos Santos, Valdinei da Silvapt_BR
dc.descriptionOrientador: Prof. Anderson Donatopt_BR
dc.descriptionMonografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Curso de Especialização em Engenharia da Qualidade 4.0 – Certificação Black Beltpt_BR
dc.descriptionInclui referênciaspt_BR
dc.description.abstractResumo: Este projeto apresenta a aplicação da metodologia DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control) — um framework consolidado do Six Sigma — para a melhoria da qualidade no processo de pintura de peças plásticas em uma indústria de veículos pesados. O problema central consistia no descumprimento persistente das metas do indicador FTT (First Time Through), crítico para eficiência operacional, que registrou uma média de 60% em 2024 contra um objetivo de 80%. No primeiro semestre de 2025, essa ineficiência resultou em 1.677 peças defeituosas, gerando um impacto financeiro de aproximadamente 158 mil BRL. Por meio de análises de Pareto, o estudo identificou que os principais gargalos estavam concentrados em itens como extensões de porta e ponteiras de parachoque. A fase de análise, utilizando diagramas de Ishikawa e a técnica 5 por quê, revelou que as causas raízes envolviam a trajetória do robô de aplicação e o percentual inadequado de catalisador. As ações de melhoria focaram na redefinição da proporção de catálise e primer para 4:1 e no ajuste dos parâmetros do eixo Y do robô, soluções validadas por testes de aderência Cross Cut. Após a implementação, o volume de defeitos caiu para 264 unidades no período de julho a setembro de 2025, elevando o resultado acumulado do FTT para 73%. Para garantir a sustentabilidade dos resultados e alinhar-se às melhores práticas de controle contínuo, instituiu-se o monitoramento automático via software e treinamentos técnicos para as equipes operacionais. O estudo demonstra a eficácia do DMAIC na correção de desvios em processos de pintura e oferece um modelo aplicável para a busca da excelência operacional no setorpt_BR
dc.description.abstractAbstract: This project presents the application of the DMAIC methodology (Define, Measure, Analyze, Improve, Control) — a consolidated Six Sigma framework — for quality improvement in the plastic parts painting process at a heavy vehicle industry. The core problem was the persistent failure to meet the targets of the FTT (First Time Through) indicator, which is critical for operational efficiency, recording an average of 60% in 2024 against a goal of 80%. In the first half of 2025, this inefficiency resulted in 1,677 defective parts, generating a financial impact of approximately 158 thousand BRL. Through Pareto analysis, the study identified that the main bottlenecks were concentrated on items such as door extensions and bumper tips. The analysis phase, using Ishikawa diagrams and the 5 why technique, revealed that the root causes involved the trajectory of the application robot and the inadequate percentage of catalyst. The improvement actions focused on redefining the catalysis and primer ratio to 4:1 and adjusting the robot's Y-axis parameters, solutions validated by Cross Cut adhesion tests. After implementation, the volume of defects dropped to 264 units from July to September 2025, raising the cumulative FTT result to 73%. To ensure the sustainability of the results and align with best practices in continuous control, automatic monitoring via software and technical training for operational teams were instituted. The study demonstrates the effectiveness of DMAIC in correcting deviations in painting processes and offers a model applicable to the pursuit of operational excellence in the sectorpt_BR
dc.format.extent1 recurso online : PDF.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.subjectIndústria automobilísticapt_BR
dc.subjectAutomóveis - Pinturapt_BR
dc.subjectControle de qualidadept_BR
dc.titleMelhoria no processo de pintura de peças plásticaspt_BR
dc.typeTCC Especialização Digitalpt_BR


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