Espacios. Vol. 35 (Nº 9) Año 2014. Pág. 2


Implicações do uso integrado do estudo de MSA e CEP na produtividade industrial

Implications of the study integrated use of MSA and CEP in industrial productivity

João Batista GONÇALVES 1; Carla Scwenberg TEN CATEN 2; Carlos Fernando JUNG 3; Diego Augusto de Jesus PACHECO 4

Recibido: 06/05/14 • Aprobado: 11/07/14


Contenido

RESUMO:
O objetivo deste artigo é avaliar a implementação das ferramentas de Controle Estatístico de Processos (CEP) e de Análise de Sistema de Medição (MSA) na verificação de característica crítica especificada, visando estabilizar o processo mensurado. A característica analisanda nesse estudo, se refere à regulagem da altura da haste no eixo de um pistão pneumático para prensas de dispositivos de precisão. Esta característica é importante porque a posição inadequada do eixo ocasionará falha no acionamento do dispositivo para realização da operação da prensagem. Após a aplicação do estudo, os principais resultados permitiram diagnosticar a existência de variabilidade no processo, o que possibilitou tomar ações preventivas, evitando que sejam produzidas peças não conforme e enviadas ao cliente, bem como a geração de retrabalhos e sucata do produto. Palavras chaves: Controle estatístico de processo, Análise de Sistema de Medição, características críticas.

ABSTRACT:
The purpose of this article is to evaluate the implementation of the Statistical Process Control (SPC) and Measurement System Analysis (MSA) tools for the assessment of critical feature specified, to stabilize the measured process. The characteristic analysand this study refers to the height adjustment in the axis of the rod of a pneumatic piston presses precision devices. This feature is important because the improper position of the shaft drive will cause failure of the device to perform the operation of pressing. After application of the study, the main results showed diagnose the existence of variability in the process, allowing to take preventive actions, preventing non-compliant parts are produced and sent to the client as well as the generation of scrap and rework the product.
Keywords: Statistical Process Control, Measurement System Analysis, Critical Features.


1. Introdução

Para que estas metas de qualidade possam ser alcançadas, há várias ferramentas de trabalho que podem ser aplicadas, uma destas ferramentas é a utilização do método estatístico através do CEP, o qual auxilia na obtenção de um sistema que garanta uma melhoria continua da produtividade e qualidade ao mesmo tempo. Isto é possível porque os elementos estatísticos permitem aprimorar a eficiência da produção, beneficiando assim a qualidade com diminuição de desperdícios, tornando os desvios significativos do processo em oportunidades de melhorias. Com o emprego do CEP, conseguem-se informações para diagnosticar de forma consistente a variabilidade de prevenção e detecção de não conformidades, sendo que, há constatação dos problemas pode ser do mais simples até os mais complexos. Tornar o sistema muito mais eficiente evitando produzir produto que não atendam as características especificadas pelo cliente é possível pela aplicação do método preventivo, comparando constantemente os resultados estatísticos e as tendências para variações significativas, controlando estas variações e quando necessários realizar ajustes no processo. Os elementos estatístico permitem perceber  quando ocorrer variações no processo, para que seja tomada as ações diretas no problema, ao invés de controlar 100% do produto depois de fabricado.

Entretanto para que os resultados do Controle de Estatístico de Processos sejam corretos é preciso que os dados de medições sejam confiáveis, para que se tenha um sistema de medição adequado é necessário que seja aplicado estudos através da ferramenta de MSA (Análise de Sistema de medição). O MSA permite que seja realizada a verificação se um sistema de medição é apropriado para aplicação ou se apresenta muita variação que possa mascarar as variações envolvidas no processo produtivo.

2. Controle Estatístico de Processos

Um produto de qualidade somente poderá ser feito quando os processos de produção forem capazes de satisfazer de forma consistente os objetivos específicos. Quando os processos não satisfazem a essas exigências, o produto tem seu custo aumentado na forma de perdas, retrabalho ou ambos (Hradesky, 1990). Segundo Ramos (1995), o Controle Estatístico de Processos (CEP) é uma das mais poderosas ferramentas para melhoria da qualidade, já que tem por meta a redução da variabilidade das características criticas do produto.

Para  Campos (1999), o CEP não é somente carta de controle. Controlar o processo é essencialmente ter meios de manter e melhorar os seus resultados. Pode-se dizer que não existem dois objetos fabricados exatamente iguais. Quando a variação é muito pequena, aparentemente os objetos são iguais. Isto é devido as limitações dos instrumentos de medida. Ao se utilizar instrumentos mais precisos, as variações poderão ser observadas. Existem seis fatores que contribuem para essas variações, são ela: Máquinas, Métodos, Materiais, Meio ambiente, Mão-de-obra e Medidas  (SIQUEIRA, 1997)

Conforme Werkema (1995), a variação provocada por causas comuns, também conhecida como variabilidade natural do processo, é inerente ao processo e estará presente mesmo que todas as operações sejam executadas empregando métodos padronizados. Quando apenas causas comuns estão atuando em um processo, quantidade de variabilidade se mantém em faixa estável, conhecida como faixa característica do processos. Neste caso, dizemos que o processo está sob controle estatístico, apresentando um comportamento, conforme figura 1.

Figura1- Processo sem causas especiais. Fonte: Costa, Epprecht e Carpinetti (2004).

Já as causas especiais de variação surgem esporadicamente, devido a uma situação particular que faz com que o processo se comporte de um modo diferente do usual, o que pode resultar em um deslocamento do seu nível de qualidade (anomalia). Quando um processo está operando sob atuação de causas especiais de variação, dizemos que ele está fora de controle estatístico e neste caso sua variabilidade geralmente é bem maior do que a variabilidade natural (WERKEMA, 1995). Conforme apresentada na figura 2 abaixo segue os exemplos de processo fora de controle apresentando causa especial de alteração da média e aumento da variabilidade do processo.

Figura 2- Processo com causa especial. Fonte: Costa, Epprecht e Carpinetti (2004).

Segundo Ribeiro e Caten (2012), o controle estatístico do processo é um sistema de inspeção por amostragem, operando ao longo do processo, com o objetivo de verificar a presença de causas especiais, ou seja, causas que não são naturais ao processo e que podem prejudicar a qualidade do produto manufaturado. Uma vez identificadas as causas especiais, podemos atuar sobre elas, melhorando continuamente os processos de produção e, por conseguinte, a qualidade do produto final.

2.1 Gráficos de Controle

O controle estatístico de processos envolve gráfico de controle para rastrear o desempenho de uma ou mais característica de operação. O poder dos gráficos de controle está em sua habilidade de estabelecer "limites de controle", derivados da estatística natural do processo. Estes limites de controle são frequentemente estabelecidos a +/-3 desvios-padrão da variação natural das amostras do processo (SLACK et al., 2009)

Segundo Rotondaro (2002), existem duas grandes categorias de gráficos de controle: (i) variáveis: consistem nas características cujo valor é o resultado de algum tipo de medição (peso, tempo, comprimento, resistência etc.); (ii) atributos: são características cujo resultado é decorrente de uma classificação ou contagem (número de defeituosos, número de defeitos, número de erros etc.) Os gráfico de controle  (Xbar) e R, também conhecidos como gráficos da média e da  amplitude, servem para monitorar processos cuja característica de interesse X é uma grandeza mensurável. O monitoramento é realizado através da análise periódica de amostras. Para cada amostra é calculada a média (Xbar) e R das diversas amostras marcados, respectivamente, nos gráficos da média da amplitude (COSTA; EPPRETCH; CARPINETTI, 2008).

Uma vez calculados a média das médias e a média da amplitude , calcula-se os limites de controle das médias considerando-se a extensão de seis desvios-padrões das médias (três para cada lado), que segundo a distribuição Normal compreende 99,73% dos valores de médias amostrais (RIBEIRO; CATEN, 2012). Para elaborar os gráficos de controle, as seguintes variáveis são necessárias:

Figura 3 -  Variáveis para elaborar os gráficos de controle. Fonte: Ribeiro e Caten (2012).

2.3 Análise do Sistema de Medição (MSA)

Para Ribeiro e Caten (2012), uma vez que a validade das análises relativas ao desempenho do processo dependem da validade dos dados, é essencial que o sistema de medição seja adequado. É importante entender qual a precisão associada ao sistema de medição, a qual está relacionada com o próprio instrumento de medição e também com outras fontes de variação. Os sistemas de medição podem ser analisados quanto: a estabilidade, tendência, linearidade, repetitividade e reprodutibilidade. Além disso, o estudo também pode quantificar a variação peça-a-peça e a variação dentro da peça.

   No Manual de MSA da QS-9000 (1997),  tendência (ou desvio) é a diferença entre a média observada das medições e o valor de referência. Um valor de referência pode ser determinado tirando-se a média de várias medições feitas em um equipamento  de medição de maior exatidão. De acordo com Costa, Eppretch, Carpinetti (2008), a variância inerente à medição, por sua vez, decompões-se em duas parcelas da seguinte forma:

Conforme Costa, Eppretch, Carpinetti (2008), para avaliar se um sistema de medição e adequado, é preciso comparar sua capacidade, expressa pelo índice de R&R, com as tolerâncias da característica de qualidade a ser medida e/ou com a variabilidade do processo.

3. Procedimentos  metodológicos

A figura 4 demonstra os componentes envolvidos na montagem do conjunto pistão. A montagem do pistão é realizada pelo processo de rosqueamento da haste no eixo do pistão com altura ajustada, sendo a haste fixada no eixo, através do torque de 30Nm aplicado em uma porca sextavada, no sentido anti-horário por um torquímetro eletrônico.

Figura 4 – Componentes do conjunto Pistão. Fonte: autores (2014).

A regulagem da altura da haste em relação a base do cilindro é realizada através de dispositivo de montagem. Nesse caso, a implicação de posição correta da altura da haste dependerá do dispositivo de montagem, dos dimensionais dos componentes, equipamento de medição e do método de operação. A fim de reduzir a variabilidade do processo são realizados na Inspeção de Recebimento por amostragem, os dimensionais dos componentes que afetam diretamente a característica critica de montagem, sendo que os dimensionais dos componentes verificadas são: altura do eixo roscado em relação a base do cilindro, o diâmetro dos furos da haste e a centralização dos furos da haste no sentido vertical e horizontal.

Se a altura da haste do pistão for montada deslocada para cima, será necessário mais curso para o acionamento do pistão, ocasionando operação de prensagem incompleta. Se a haste ficar deslocada para baixo, será necessário menos curso para acionamento da prensa, o que poderá ocorrer excesso na prensagem. Pelo fato do item ser mensurável, o indicador aplicado neste processo foi de nominal-é-melhor e do tipo de carta por variável, sendo que a especificação da altura da haste até a base do pistão é de 140,00+0,7mm conforme figura 5.

Figura 5 – Conjunto Pistão com especificação da altura da haste. Fonte: autores (2014).

A carta de controle X e R (Cartas de Controle para Médias e Amplitudes) foram aplicadas neste trabalho. Isto porque este tipo de carta permite identificar rapidamente o deslocamento da média e a dispersão do processo, além disso, para o tipo de processo estudados, o mais vantajoso é que fossem retiradas várias amostras pequenas de que poucas amostras grandes. Com isto o controle será mais frequente e possível de monitorar a variabilidade entre os subgrupos para possíveis tomadas de ações. O processo não apresenta dificuldade para a coleta dos dados, sendo assim, foi possível realizar  a coleta de 5 amostras com uma freqüência de amostragem de 1 vez por turno (1° e  2° turno), durante um período de 20 dias.  

Com o objetivo de detectar as variações do processo, foi definido que a coleta dos dados fosse realizada às 10h00min para o 1°turno e às 20h00min para o 2°turno.    Além disso, como a empresa realiza rodízio nos postos de trabalho, foi possível envolver 3 operadores por turno na coleta dos dados. O sistema de medição foi realizado primeiramente utilizando-se um paquímetro para medir a altura da haste do eixo em relação à base do cilindro.

Como se trata de um processo mensurável e o sistema de medição depende do operador e do instrumento, foi aplicado o estudo de R&R (Repetitividade e Reprodutibilidade), com o objetivo de saber qual a exatidão do sistema de medição. Também foi realizado estudo de tendência do instrumento utilizado. Como as medidas não são realizadas ao longo de toda a escala dos instrumentos, não foi necessário a aplicação dos estudos de linearidade e também pelo fato do período do estudo ser curto também não foi realizado o estudo de estabilidade do Sistema de Medição.

Para o estudo de R&R foi coletada uma amostra de 10 peças obtidas durante 5 dias em diferentes horários, a fim de ter a representação máxima da variação do processo. As amostras foram numeradas de 1a 10 e os operadores foram denominados como A, B e C. Cada operador realizou a medição nas 10 peças aleatoriamente e foi repetido 3 ciclos de medição em cada amostra. Já para o estudo de tendência foi utilizado uma peça de referência. Realizou-se 10 medições nas peças de referência no laboratório de metrologia da empresa, e realizou-se o cálculo das medições. Após esta etapa, foi realizado por um único avaliador, 10 medições com o instrumentos que realiza a avaliação da altura da haste.

4. Resultados do MSA

Para o estudo de R&R, o resultado é apresentado conforme informação da figura 6. Foi possível identificar que o instrumento não apresenta uma repetitividade adequada contribuindo significativamente para o R&R de 23,3%. Quanto ao número de categorias, foi encontrado o valor de 5,89 estando adequada para detectar pequenas mudanças na característica medida. Entretanto mesmo que o Sistema de Medição seja adequado para detectar variação peça-peça, bem como apresente uma reprodutibilidade aceitável, deve ser melhorado o Sistema de Medição, pois o R&R apresenta valor acima de 10% em função da repetitividade do instrumentos não ser apropriada.

Figura 6 – Estudo de R&R. Fonte: autores (2014).

Como pode ser observado na figura 7, a medição da altura da haste é realizada com a penetração do paquímetro em um furo no dispositivo que está indexado com a base do pistão, o paquímetro é inserido até encostar-se a um gabarito que é encaixado na haste, para evitar que variação na planicidade entre peça e o dispositivo, este ecaixe é fixado no dispositivo através de quatro prisioneiros na base do pistão.

Figura 7 – Estudo de R&R.

Foi identificada como causa da variação significativa do R&R a dificuldade de manter o paquímetro sem inclinar acentado na base plana do dispositivo, somado a variação da pressão aplicada no cursor do paquímetro e falta de sustentação no eixo do pistão, o qual inclina durante o processo de medição. Como ação para melhoria no Sistema de Medição, foi necessário fazer um novo dispositivo de encaixe na base do pistão Também instalou-se um pino para evitar que o eixo do cilindro incline durante a realização de medição. Além disso, o instrumento substitui-se o paquímetro por um relógio apalpador, a fim de evitar que fosse aplicado força excessiva pelo operador no instrumento durante a medição. E por fim se adicionou um gabarito no dispositivo, uma vez que a que a altura do dispositivo em relação a base do eixo até o gabarito seja conhecida e calibrada, esta medida é somada com o valor encontrado no relógio apalpador, obtendo a altura da haste do pistão. As melhorias no Sistema de Medição podem ser verificadas na figura 8.

Figura 8 – Melhorias no sistema de medição. Fonte: autores (2014).

4.1 Reaplicação do estudo de MSA

Para o novo estudo de R&R, o resultado é apresentado conforme a figura 9. Foi possível identificar que ocorreu melhoria significativa no R&R passando a ser de 23,3% para  6,5% quando comparado com a variação do processo. Quanto ao número de categorias, foi encontrado o valor melhor que o sistema anterior, ou seja, ao valor passou de 5,89 para 21,6.

 Figura 9 – Estudo de R&R Aprovado. Fonte: autores (2014).

Na figura 10, pode ser verificado o gráfico das médias que o sistema de medição apresenta 100% dos pontos fora dos limites de controle. O que determina que sistema é sensível para detecção de variação peça-peça, ou seja, que não está ocultando a repetitividade. Assim também garante que a variação de medição não contribui significativamente para variabilidade do processo.

Figura 10 – Carta das Médias e Amplitudes do MSA. Fonte: autores (2014).

Além disso, o gráfico das médias permite avaliar que os operadores mantiveram um consenso sobre cada média das peças. Já no gráfico das amplitudes, todos os pontos se mantiveram dentro do limite de controle e nenhum valor de amplitude é zero. Isto significa que o poder discriminador do instrumento está adequado para a característica que está sendo medida. Devido a estas condições observadas, e no resultado do número de categorias e índice de R&R, significa que o Sistema de Medição está aprovado para ser aplicado nos estudos capabilidade e estabilidade do processo para verificação da altura da haste do pistão.

O estudo de tendência apresentou resultado de 1,14%, o que nos diz que o sistema praticamente não tem desvio em relação à média, conforme figura 11.

Figura 11 – Estudo de tendência. Fonte: autores (2014).

4.2 Resultados das Cartas de Controle e Indicadores de Capacidade

Os estudos de Controle Estatístico de processo foram realizados somente após a aprovação do sistema de medição (MSA). Para verificação da altura haste do pistão, conforme pode ser observado os resultados na carta de controle das médias e amplitude na figura 12, obteve-se o resultado de 140,71mm para limite superior de controle (LCS) e 139,61mm para limite inferior de controle (LCI). Para carta de amplitudes, o limite superior de controle (LCS) foi de 1,99mm e limite inferior de controle (LCI) foi de 0,00mm.

Para que este processo seja considerado aprovado, os índices de Cp e Cpk devem ser >=2. De acordo com os cálculos foi encontrado o valor de Cpk de 0,45 e de Cp  o valor  0,58, embora o processo possa estar centralizado, porém apresenta muita variabilidade,  isto indica que o processo não é capaz e necessita de melhorias.

Figura 12 – Carta de Controle com Cp e Cpk reprovado. Fonte: autores (2014).

Com relação à avaliação da carta de controle das médias e da amplitude, na figura 13, pode ser constatado que não há nenhum ponto fora dos limites de controle não há nenhuma tendência de instabilidade, o que mostra que o processo se apresenta estável sem nenhuma causa especial.  

Figura 13 – Carta das Médias e Amplitudes do processo reprovado.

Porém, na figura 14 da curva normal, pode ser observado que o processo não é capaz, em função da grande variabilidade, pelos índices e análise gráfica, necessita que seja realizada melhoria significativa para adequação do processo.

Figura 14 – Curva normal do processo reprovado.

4.3 Análises das causas e ações de melhoria do processo

Avaliando as causas significativas da dispersão do processo, com estudo em grupo através da aplicação do Ishikawa, foi constatado que a maior contribuição estava na concepção de projeto e com isto o dispositivo de montagem conforme figura 15 não teria como atender à especificação da característica da altura da haste.  Isto porque para realizar o  ajuste da altura da haste era necessário encaixar o pino do dispositivo de montagem nos dois furos da haste. Nesse caso, o processo de encaixar o pino precisava realizar giro de meia volta na haste, porém, o passo da rosca do eixo e haste era de 1,5mm o que significa ser maior que o campo de tolerância da altura da haste de 1,4mm. Somado isso às variações dimensionais da centralização dos furos da haste e também à variação do inicio da rosca do eixo, o resultado era uma elevada dispersão na característica controlada e o não atendimento a capabilidade do processo.

Figura 15 – Dispositivo de montagem da haste no pistão. Fonte: autores (2014).

Como não era possível alterar a tolerância da altura da haste e como não se teria êxito na alteração do dispositivo de montagem, entendeu-se que a ação consistente seria na alteração da concepção do produto. A fim de ser eliminado o processo de rosquear a haste no eixo, sugeriu-se então que a fixação da haste no eixo fosse realizada pelo processo de solda. A figura 16 demonstra a alteração dos componentes para esta nova concepção de produto (pistão), neste caso a porca de fixação é eliminada. Na figura 16  pode ser observado a conjunto com haste soldada no eixo do pistão.

Figura 16 – Componentes após alteração na concepção do produto (pistão).

Devido a este novo processo de solda, se fez necessário desenvolver outro dispositivo de fixação da haste no eixo, com regulagem de altura e com sistema automatizado para a realização da solda, conforme figura 17.

Figura 17 – Dispositivo para fixação da haste no pistão por processo de solda. Fonte: autores (2014).

Este novo conceito permite que seja reduzido os tempos de operações e, por conseguinte, o reaproveitamento do operador em postos que apresentem tempo maior que o takt time da linha produção, a fim de obter melhoria no balanceamento de outros postos.

5. Discussão dos resultados do novo processo de solda

Para este processo de solda, embora tenha reduzido significamente a variabilidade e obtendo índice adequado de Cp= 1,99, o processo apresentou-se decentralizado em direção ao limite superior de especificação, com Cpk de 0,63s conforme figura 18.

Figura 18 – Índices da Carta de Controle com Cp aprovado e Cpk reprovado

Devido a isto foi necessário realizar ajuste e no sistema de regulagem no dispositivo, o qual é projetado prevendo esta necessidade. A redução da variabilidade e processo não centrado pode ser observada na figura 19.

Figura 19 – Curva normal com Cpk reprovado.

Após ajuste no dispositivo de montagem para centralizar o processo, com relação à avaliação da carta de controle das médias e da amplitude (Figura 20), pode ser constatado que o processo continua se apresentando estável sem nenhuma causa especial. Isso ocorreu porque todos os pontos se encontram dentro dos limites de controle e não há nenhuma tendência de instabilidade.

Figura 20 – Carta das Médias e Amplitudes do processo aprovado.

Como pode ser constatado para este novo estudo, os resultados na carta de controle das médias e amplitude na figura 21, obteve-se o resultado de LCS = 140,13mm e 139,89mm (LCI). Para carta de amplitudes, o resultado de LCS= 0,44mm e (LCI)  foi de 0,00mm.

Figura 21 – Índices /Carta de Controle com Cp e Cpk aprovado

Referente aos índices de processo, com este novo ajuste, manteve-se a variabilidade reduzida com índice de Cp=2,39, e quanto a centralização do processo foi alcançado o objetivo com o índice de Cpk= 2,34.  As condições do processo são apresentadas na figura 22.

Figura 22 – Curva normal com Cp e Cpk aprovados.

6. Conclusões

Nesse estudo, foi avaliada a característica critica especificada para o funcionamento adequado do pistão, que deve ser garantido 100% da altura dentro do especificado. Com isto, foi possível verificar a importância da aplicação do Controle Estatístico de Processos e também o quanto o Sistema de Medição está inserido neste contexto, a fim de se obter adequada qualidade nos dados e assegurar uma tomada de decisão confiável para melhoria no processo.

Nos estudos de MSA foi necessário fazer correções no sistema de medição da empresa, a fim de atingir os resultados adequados para que a aplicação do controle estatístico de processo fosse implementado com consistência. Desta forma reduzimos a probabilidade de que grandes variações no processo fossem de responsabilidade do sistema de medição. Porém se faz necessário ser aplicado o estudo de estabilidade do sistema de medição ao longo do tempo, pois não existe a certeza de que o comportamento do sistema se manterá adequado.

Na aplicação do CEP, referente a avaliação de estabilidade, não foi identificado causas especiais. Porém, o processo não era capaz em função da grande variabilidade, entretanto para tornar o processo capaz foi realizado levantamento das causas da variabilidade, a fim de definir as ações de melhorias, realizar  um novo estudo,  recalcular os limites de controle e reavaliar o novo Cp e Cpk e obtendo redução na variabilidade com processo centralizado.

Cabe ainda salientar que para melhoria neste nível foi de grande importância a participação e decisão gerencial, pois existiram custos de engenharia envolvidos na troca de conceito fixação de torque da haste para solda, além dos custos de ferramentais dos componentes haste e eixo do pistão e de novo dispositivo. Por outro lado, também houveram ganhos significativos e imediatos à empresa, tais como: peças montadas dentro do especificado, eliminação do tempo consumido em retrabalho, eliminação de peças sucateadas devido ao retrabalho, redução de um operador por turno na operação de montagem, redução de inspeção em 100% das peças, redução no custo de usinagem de rosca no eixo e na haste e redução de um componente (porca).  Por fim concluímos que o uso integrado das ferramentas de CEP e MSA comprovaram ser úteis para implementar as oportunidades de melhorias, aumentando a produtividade, eliminados as falhas e os custos de não qualidade, ou seja, "fazendo mais com menos".

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1 Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, UFRGS, Brasil.Email: jg.processos@brturbo.com.br
2 Professora do Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, UFRGS, Brasil. Email: tencaten@producao.ufrgs.br
3 Coordenador do Curso de Engenharia de Produção, FACCAT, Brasil.Gestor do Pólo de Inovação Tecnológica do Paranhana/Encosta da Serra, SCT/RS, Brasil. Email: carlosfernandojung@gmail.com
4 Professor do Curso de Engenharia de Produção, FACCAT, Brasil. Email: profdajp@gmail.com


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