1
INTRODUÇÃO
Freqüentemente, nos
deparamos entre a necessidade de solucionar um problema rapidamente e a
necessidade de se evitar a ocorrência de outros problemas futuros. Embora estes
caminhos, muitas vezes, pareçam ser distintos e conflitantes entre si, eles não
precisam ser.
A abordagem que adotamos
irá determinar se a solução imediata é um “ban-aid”, que logo terá de ser substituído, ou uma
fundação sólida onde se pode empreender melhorias contínuas. Visando esta
última, necessitamos de uma abordagem disciplinada, não para resolver problemas
somente, mas que promova a melhoria contínua para se tornar parte da cultura de
nossa organização.
Freqüentemente, os esforços de
melhoria resultam em sucessos de curto prazo, que se perdem no decorrer do
tempo, à medida em que a nossa atenção se volta para outra direção. Isto faz
com que fiquemos apagando incêndios, continuamente resolvendo problemas (alguns
de forma repetitiva), mas sem qualquer progresso. Esta condição é conhecida
como serrote, conforme ilustrado na figura 1:
FIGURA 1
A condição serrote é
evitada quando se entende de fato a relação causa / efeito e as melhorias são
estabelecidas no decorrer da operação normal da organização, conforme figura 2:
FIGURA 2
2 COLETA
E CLASSIFICAÇÃO DOS DADOS
Os dados são
definidos como “algo conhecido ou presumido, fatos ou números dos quais
conclusões podem ser inferidas”. Dentro do contexto de controle estatístico da
qualidade, o processo de tomada de decisão é baseado em fatos. A habilidade de
qualquer organização em planejar o curso de uma melhoria contínua depende muito
da qualidade, isto é relação, precisão e
tempo dos fatos nos quais as decisões são tomadas. Os dados, portanto, deverão
ser vistos como uma ajuda para se prever as conseqüências futuras.
Os dados podem
ser usados para muitas finalidades, tais como:
Definir
claramente o passado (5W1H);
Analisar os
produtos e processos;
Confirmar um problema;
Escolher entre
as alternativas e
Apresentar os
fatos que ilustram a situação.
Os dados podem
ser obtidos de diversas fontes. De modo geral, entretanto, os dados provêm de
outras áreas; dentro da organização ou fora da organização, isto é interno x externo.
3.1 NATUREZA
DOS DADOS
Os dados podem
ser classificados como qualitativos ou quantitativos. Os dados qualitativos são
chamados de atributos e são sempre discretos como passa/não passa,
liga/desliga, alta administração/operários, vermelho/branco/azul etc. . Os
dados quantitativos são mensuráveis e são chamados de variáveis. Os dados
quantitativos são subdividos em discretos (número de defeitos) ou contínuos
(tempo de manutenção).
3.2 ANÁLISE
DOS DADOS
Os dados, quando
obtidos, podem ser analisados através do uso de métodos estatísticos. A
estatística, por sua vez, pode ser descritiva ou dedutiva, esta última se
baseia na suposição de que as características de uma população podem ser
determinadas analisando-se uma pequena parte denominada amostra.
Após a coleta e
classificação dos dados, como atributos ou variáveis, a próxima etapa será
resumi-los através de estatística descritiva e então demonstrar graficamente os
dados através de: gráficos, distribuições de freqüência, etc.
Um meio
eficiente de se analisar os dados e proporcionar uma mudança organizacional
fundamental é através das Sete Ferramentas Básicas, discutidas a seguir. O Dr.
Kaoru Ishikawa, o guru da qualidade japonesa atual, credita as Sete Ferramenta
Básicas a responsabilidade pela melhoria da qualidade nas indústrias japonesas.
4 AS
SETE FERRAMENTAS DA QUALIDADE
Para se entender
a base do controle de qualidade, devemos entender o conceito de variação.
Há variação em tudo, não existem duas
coisas iguais, elas podem parecer iguais, ter desempenhos iguais por motivos
práticos, mas não são iguais. Por exemplo, vamos pegar dois canos, ambos,
teoricamente com uma polegada de diâmetro medindo-os com uma régua graduada ou
outro instrumento de medição comum, provavelmente iremos dizer que ambos
possuem exatamente uma polegada. Entretanto, se medirmos estes canos com um
instrumento de precisão, descobriremos que eles não são iguais. A
diferença pode ser de décimos, mas a
variação existe.
Um dos objetivos
dos nossos esforços no controle da qualidade é reduzir a variação peça a peça
ou processo a processo. Atender simplesmente a especificação não é mais
suficiente. Nós devemos adotar a atitude de visar melhoria indefinidamente. A
melhoria baseada na redução da variação é o mesmo que, em outras palavras,
melhorar a previsibilidade.
Uma das formas
de conseguir isto é usando as Sete Ferramentas do Controle da Qualidade. Estas
ferramentas são técnicas simples que foram desenvolvidas durante anos para
ajudar a reduzir a variação, fornecendo dados nos quais podem ser tiradas
conclusões concretas.
Estas
ferramentas são:
·
Fluxograma;
·
Diagrama Ishikawa (Espinha de Peixe);
·
Folhas de Verificação;
·
Diagramas de Pareto;
·
Histogramas;
·
Diagrama de Dispersão;
·
Cartas de Controle e
·
Dados por variáveis
·
Dados por atributos
Devidamente
aplicadas, estas ferramentas podem levar a:
·
Elevação dos níveis de qualidade;
·
Diminuição do custo, com produtos e processos
mais uniformes;
·
Minimizar o prejuízo para a sociedade;
·
Projetos mais robustos;
·
Melhor cooperação em todos os níveis da
organização e
·
Soluções planejadas em contraposição a soluções
advindas de opiniões (achismo).
Embora a
variação esteja sempre presente nós podemos e devemos encontrar meios de
minimizá-la. Organizacionalmente, isto pode ser conseguido através de um
processo de melhoria contínua aliado ao uso das Sete Ferramenta Básicas dentro
do contexto de um processo rigoroso de solução de problema.
4.1 FLUXOGRAMA
Finalidade: identificar o caminho real e
ideal para um produto ou serviço com o objetivo de identificar os desvios.
O fluxograma é
uma ilustração seqüencial de todas as etapas de um processo, mostrando como
cada etapa é relacionada. Ele utiliza
símbolos facilmente reconhecidos para denotar os diferentes tipos de
operações em um processo. Os símbolos geralmente aceitos estão indicados na
tabela a seguir:
 |
Caso um fluxograma não caiba em
uma página, coloca-se um símbolo para indicar que existe Continuação. Dentro do símbolo coloca-se o número da página que
dá continuidade e/ou referência para localização. Na outra página, em sentido
contrário a mesma referência deve ser indicada.
|
|||
CONECTOR DE ROTINA
|
O Conector de rotina permite simplificar a vinculação de
sub-rotinas e/ou fluxogramas, sem que haja intercessões de linhas. Portanto,
dentro do símbolo deve ser colocado uma letra ou outro sinal que permita a
identificação de onde se encontra a continuação da rotina.
|
|||
OPERAÇÃO
|
Descrever dentro do símbolo, de
forma sucinta, a Operação que se
realiza sobre um documento ou uma atividade, indicando no retângulo superior
a Área que executa a função.
|
|||
INFORMAÇÃO VERBAL
|
Representado quando há na
rotina fluxo de informações sem
documentação.
|
|||
   
DECISÃO
|
Símbolo utilizado quando, no
fluxo de informações, existe mais de um caminho para seguir. Neste caso, fazer a Pergunta dentro do símbolo, de forma resumida. As respostas devem ser preferencialmente
sim ou não, que nascem em dois ângulos diferenciados e seguem caminhos
alternativos.
|
|||
  
ARQUIVO DEFINITIVO
|
Símbolo utilizado para
representar arquivo definitivo de
documentos. Dentro do mesmo deve ser
colocado local de arquivamento.
|
Modelo de Fluxograma
para Elaboração de Documentos
Para iniciar a
preparação de um fluxograma de processo sempre é útil obter-se a rotina do
processo. Você deve se familiarizar-se o máximo que puder com o processo e
coletar informações do operador, supervisor, pessoal de compras, financeiro
etc. .Também será bom que a pessoa que tenha maior conhecimento do processo
participe da elaboração do fluxograma. Descubra o que puder sobre as
atividades. Trabalhe com fatos e dados não com opiniões. Organize as
informações em um ou mais fluxogramas.
Os fluxogramas
também podem ser elaborados para qualquer seqüência de eventos de natureza
administrativa, tais como: trajeto de uma fatura, fluxo de materiais, etapas em
um processo de alteração técnica, liberação de cota, colocação de pessoal, venda
ou assistência técnica de um produto.
4.2 DIAGRAMA DE CAUSA E EFEITO/DIAGRAMA
ESPINHA DE PEIXE /DIAGRAMA ISHIKAWA
Finalidade: explorar e indicar todas as
causas possíveis de uma condição ou um problema específico.
O primeiro
diagrama de causa e efeito foi desenvolvido pelo Professor Kaoru Ishikawa na
Universidade de Tóquio em 1953, enquanto explicava a alguns engenheiros a
relação entre diversos fatores. Este diagrama passou a ser largamente utilizado
entre as indústrias japonesas e rapidamente se espalhou pelos outros países.
Em um diagrama
de causa e efeito, a condição ou problema é colocado no lado direito do gráfico
em um quadro com uma seta apontando em sua direção, da esquerda para a direita.
Todas as causas são agrupadas por categorias
principais nas linhas que derivam da seta principal ou ”tronco”. Um
diagrama detalhado começa a tomar a forma de uma espinha de peixe, daí o nome
alternativo de diagrama de peixe.
CAUSAS EFEITO
 |
Método Mão
de Obra
Qualidade
Material Máquina
DIAGRAMA
ESPINHA DE PEIXE
Os diagramas de
causa e efeito são elaborados para ilustrar claramente as diversas causas ou
fatores que afetam um problema, separando-os em grupos e relacionando as
causas. Para cada efeito, provavelmente haverá diversas categorias principais
de causas. Por exemplo, as causas principais da variação do processo são
normalmente conhecidas como 8M: Material, Máquina, Mão-de-Obra, Método, Meio
Ambiente, Management (gerenciamento), Matéria Prima e Medição.
Estas categorias
são comumente usadas como pontos de partida, mas são somente sugestões. Você
pode usar quaisquer categorias que venham em mente ou que surjam em discussões,
na medida em que você ou seu grupo decida.
Como Preparar um Diagrama de Causa e
Efeito:
1 Começar
decidindo sobre o enunciado do problema colocando-o no quadro, à direita;
2 Incluir
as categoria tradicionais de causas principais ou quaisquer outras consideradas úteis na organização
das causas;
3
Debater (“brainstorm”) sobre as possíveis causas
e alocá-las nas categorias principais apropriadas. Para cada causa, perguntar
“Por que isto acontece? e
4
Colocar as respostas nas ramificações da causa.
Usar o mínimo de palavras possível.
Como os Diagramas de Causa e Efeito são
utilizados
1 Ao
prepará-lo, as pessoas se tornam cientes de todos os fatores envolvidos.
2 Como orientação para discussão.
3 Para buscar e registrar as causas
ativamente.
4 Como
ponto de partida para ações posteriores. Procurar as causas que aparecem freqüentemente.
Coletar os dados para determinar as freqüências relativas das diferentes causas
e
5 Como medida do nível de conhecimento.
O Dr. Ishikawa
sugere colocar as seguintes marcas no diagrama para maior informação:
a)
Quando a relação entre a causa e o efeito puder
ser determinada quantitativamente em valores exatos, desenhar um quadro em
torno da causa.
b)
Quando a relação entre a causa e efeito for
difícil de quantificar, mas estiver definido que a relação existe a causa deve
ser sublinhada.
c)
Quando não houver qualquer prova real de que uma
determinada causa está relacionada ao problema, não se deve marcar nada.
Quanto maior o
número de causas colocadas em quadros, mais elevado o nível de conhecimento do
grupo que está discutindo o diagrama.
Lembre-se, o
diagrama de causa e efeito pode ser aplicado para solução de qualquer problema,
não somente um problema de qualidade. Ele é um guia para ações concretas e
quanto mais uso se fizer dele, mais eficiente ele se torna.
Em resumo:
1 –
Certifique-se de que todos concordam com o enunciado do problema;
2 – Tentem não ultrapassar a área de controle do
grupo para minimizar a frustração e
3 – Se as idéias estiverem fluindo muito devagar, use
as categorias principais como ponto de partida, por exemplo, pergunte: O QUE ME
DIZEM do método estar causando...?
4.3 FOLHA
DE VERIFICAÇÃO
Finalidade: Coletar dados baseados nas
observações de amostra, com o intuito de detectar padrões.
A folha de
verificação é o ponto lógico para se iniciar a maioria dos processos de resolução
de problemas. Elas são chamadas de folha de verificação porque usamos marcas de
verificação para preenchê-las e iniciam o processo traduzindo a opinião em fatos. As folhas de
verificação são formulários simples utilizados para responder as seguintes perguntas:
1 – Que eventos
estão ocorrendo? (Ex.: tipo de defeito);
2 – Quando quantas vezes ocorrem os eventos? (Ex.:
freqüência dos defeitos);
3 – Onde estão
ocorrendo os eventos? (Ex.: localização do defeito);
4 – Os eventos em questão estão ocorrendo junto com
outras mudanças ou eventos? (Ex: outros fatores de influência);
5 – Esqueci de
alguma coisa?
Para elaborar uma folha de verificação,
proceder conforme segue:
1 – Concordar
com o que será observado e por que;
2 – Decidir o
tempo de observação;
3 – Desenhar um formulário fácil de ser utilizado,
claramente identificado e com espaço suficiente para se anotar os dados;
4 – Coletar os
dados de forma consistente e precisa.
Vamos ver as questões e o tipo de folha de
verificação que podemos utilizar
A- Que eventos estão ocorrendo e com que
freqüência?
Para reduzir o
número total de defeitos é necessário saber o tipo de defeito e quão
freqüentemente ele ocorre. Podemos então tomar as medidas apropriadas,
normalmente começando do tipo de defeito que ocorre mais freqüentemente.
Em resumo,
lembre-se da finalidade da coleta de dados e tente elaborar uma lista de
verificação apropriada e de fácil utilização, para atender as suas
necessidades.
4.4 DIAGRAMA
DE PARETO
Finalidade: Mostrar a importância de todas
as condições, a fim de:
1 – Escolher o
ponto de partida para solução do problema;
2 – Identificar
a causa básica do problema e
3 – Monitorar o
sucesso.
Velfredo Pareto
foi um economista italiano que descobriu que a riqueza não era distribuída de
maneira uniforme. Ele descobriu que aproximadamente 20% do povo detinha 80% da
riqueza criando uma condição de distribuição desigual. Outros estudantes
aplicaram este princípio a outras áreas e descobriram que esta mesma razão de
80/20 estava presente. Geralmente 20% das causas em uma dada situação
responderá por 80% dos problemas. Portanto, analisando e catalogando qualquer
situação, podemos separar as poucas causas vitais de problemas, das muitas
triviais.
Há muitos
aspectos das atividades de produção e administração que podem ser melhorados. O
problema é determinar em qual atividade concentrar os nossos esforços de
melhoria. Na verdade, como em nosso dia-a-dia, os resultados conseguidos
dependem da interação das diversas variáveis. De fato, uma grande porcentagem do
resultado pode ocorrer devido a um número relativamente pequeno de variáveis.
Nós usamos a
análise de Pareto para dizer onde concentrar os nossos esforços visando uma
maior melhoria. A análise de Pareto classifica os problemas em ordem de
gravidade e pode ser visualmente demonstrada na forma de um gráfico de barras,
que é denominado diagrama de Pareto ou gráfico de Pareto. Este gráfico de
barras pode ser elaborado à partir dos resultados de uma folha de verificação e
nos auxilia a voltar a nossa atenção e esforços aos problemas verdadeiramente
importantes. Nós, de forma geral, ganharemos mais trabalhando antes na barra
mais alta e depois na segunda barra mais alta, e assim por diante. Os diagramas
são mais úteis na obtenção da cooperação dos outros por que qualquer um pode
ver qual o principal problema à primeira visita – as barras maiores representam
a maioria dos problemas.
Como fazer um Diagrama de Pareto
1
Selecionar os problemas que serão comparados no
gráfico. Por exemplo, o seu diagrama poderia relacionar os itens de acordo com
o tipo de defeito, conforme o nosso exemplo, grupos de trabalho, produtos,
danos, dimensões, cores e assim por diante. Certifique-se que a folha de
verificação relacione os itens de acordo. Decida o que usar através de debates (brainstorming)
ou utilizando os dados existentes.
2
Decidir sobre o período de tempo: oito horas,
três dias, dez turnos e assim por diante.
3
Coletar os dados e relacionar a freqüência das
ocorrências para cada item. Estes totais serão mostrados pelo comprimento das
barras.
4
Posicionar os dados da folha de verificação em
ordem decrescente.
5
Calcular a freqüência cumulativa, número de
vezes que ocorre cada evento.
6
Calcular a percentagem de cada item com relação
ao total.
7 Desenhem
os eixos horizontal (X) e vertical (Y) e demarque o eixo vertical com a unidade
apropriada para tornar o gráfico fácil de ler. Use incrementos familiares, tais
como 5, 10, 15 ou 2, 4, 6, se possível. Evite incrementos tais como 3, 6, 9,
etc.
8 No eixo
horizontal coloquem o item mais freqüente primeiro, próximo ao eixo vertical,
depois o próximo mais freqüente e assim por diante. Quando houver itens com
pouca freqüência, eles poderão ser combinados na categoria “Outros” e colocados
à extrema direita como última barra.
Freqüentemente,
a barra “outros” é mais larga que a barra imediatamente à sua esquerda, por que
ela representa o conjunto de diversas variáveis. Quando preparar um diagrama
contendo a categoria “Outros”, recomenda-se mencionar as variáveis inclusas
nesta barra.
9 Desenhem
as barras em cima de cada item, na altura que represente o valor deste no eixo
vertical. Mantenha a mesma largura nas barras, e cada barra deverá contatar o
seu vizinho, pois a área inferior das barras representa a freqüência da
ocorrência.
10 Desenhem
uma linha variável à direita e indique a porcentagem para cada item,
freqüentemente, os “dados brutos” são registrados no eixo vertical esquerdo,
com a escala de porcentagem no eixo vertical direito.
Certifique-se
que os dois eixos estejam desenhados em escala, Isto é particularmente
importante quando em uma melhoria, for comparar os dados com um novo gráfico.
Lembre-se que o número total de defeitos provavelmente irá cair, bem como
número do tipo de defeito que estiver tentando melhorar. Exemplo de gráfico:
11 Finalmente
lembrem-se de mencionar a fonte dos dados, quando os dados foram levantados, e
sob que condições (método de inspeção, inspetor, número total de peças
inspecionadas ou eventos, número total de defeitos, antes ou após a
modificação, etc.).
Como usar um diagrama de Pareto:
Com relação aos
exemplos anteriores a experiência nos diz que é mais fácil reduzir uma barra
pela metade do que reduzi-la a zero. Se o mesmo esforço é exigido para reduzir
a barra maior ou a barra menor pela metade, não há dúvida sobre qual escolher.
Pareto indica
esta área que, podemos dizer, será o primeiro passo para as melhorias.
Os diagramas de
Pareto podem ser usados para identificar o problema mais importante através do
uso de diferentes critérios de medição como freqüência ou custo.
Lembre-se que o
item mais freqüente pode não ser o mais dispendioso. O que você vai trabalhar
depende do que você quer melhorar.
NOTA:
Geralmente, quando são tomadas medidas efetivas, a ordem das barras irá mudar.
Mas se as medidas forem contínuas, a ordem das barras não vai se alterar, a
altura das barras mais longas irá cair gradualmente.
Esteja ciente,
também, que uma série de diagramas mostrando mudanças na ordem das barras, com
nenhuma tentativa de melhoria, indica controle de processo diário insuficiente.
Se, após
preparar o diagrama, ficar constatado que a informação é insuficiente, tente
subdividir as categorias maiores em detalhes mais específicos, até que consiga
a informação na qual se possa agir. Lembre-se de tratar a causa, não o sintoma.
Reunindo os
dados no diagramas de Pareto, lembre-se de usar o senso comum. Os eventos mais
freqüentes não são sempre os mais dispendiosos, e nem os mais importantes, isto
é um acidente fatal merece mais atenção do que 75 dedos cortados.
Elabore o
diagrama de forma clara, acrescente todas as informações pertinentes e não
tenha medo de usar a sua imaginação para agrupar os dados se não surgirem
diferenças claras na primeira tentativa.
4.5 HISTOGRAMA
Finalidade: Mostrar a distribuição dos
dados através de um gráfico de barras indicando o número de unidades em cada
categoria.
A distribuição
pode ser a disposição dos membros de um grupo em uma área ou em um período de
tempo. A “distribuição normal” define a tendência dos dados se agruparem, em
princípio, em torno do ponto central, e alinhando-se em ambos os lados na ordem
decrescente à medida que aumenta a distância do ponto central.
Como podemos
ver, o diagrama de Pareto trata das características de um produto ou serviço
(dados por atributo). Um histograma mostra a distribuição dos dados de medição:
dimensões, temperatura, unidade de tempo, etc. Portanto, um histograma é um
gráfico de representação de uma série de dados. Nós precisamos saber a distribuição
uma vez que repetição dos eventos irá produzir resultados variados no decorrer
do tempo.
Por exemplo, o
nosso percurso para o trabalho em um dia não leva o mesmo tempo de um outro,
mesmo que façamos o mesmo percurso, com o mesmo veículo, saindo de casa
precisamente no mesmo horário. Da mesma forma, quando olhamos para os dados de um processo podemos detectar uma
certa dispersão. Para saber a qualidade de uma determinada quantidade de
produto, precisamos usar a tendência central e a dispersão e um histograma é a
ferramenta que irá revelar quanto de variação ou dispersão há em qualquer
processo.
A curva aqui é
considerada “normal”, isto é, o maior número de unidades está localizada no
centro, com igual número de unidade em ambos os lados do ponto central. Muitas
amostras de dados aleatórios irão apresentar esta “distribuição normal” ou
“curva do sino”. A forma da distribuição pode nos dizer muito sobre as
características de um produto ou processo.
Alguns dados
mostram diferentes padrões, tais como pontos concentrados longe do centro. Tal
distribuição é chamada de “inclinada” e
pode ser uma inclinação positiva (para a direita) ou negativa (para a
esquerda).
Para lembrar-se
de qual é “positiva” ou “negativa”, pense na curva normal e “puxe uma
extremidade”. Se você a coloca à direita, a inclinação será positiva, se
colocar à esquerda terá uma inclinação negativa.
O histograma
também pode nos dizer quanto de variabilidade há em nosso processo. Quanto mais
os dados estiverem espalhados a partir do ponto central, maior a variabilidade,
e quanto mais os dados estiverem agrupados no centro, menor a variabilidade.
As perguntas que podemos formular quando
tivermos o histograma são:
1.
Esta é a distribuição que esperávamos?
2.
Há muita variabilidade no processo?
3.
Qual é a relação com as nossas especificações?
Como preparar um histograma:
9,9 / 9,3 / 10,2
/ 9,4 /
10,1 / 9,6 / 9,9
/ 10,1 /
9,8 / 9,8 / 9,8
/ 10,1 /
9,9 / 9,7 / 9,8
/ 9,9 /
10,0 / 9,4
1 Contar
o número de pontos dados no conjunto total de dados. Este número é denominado
“N” em nosso exemplo N = 18.
2
Determinar a amplitude “R” para o conjunto todo
de dados. O limite é o menor valor no conjunto de dados (Xs) subtraído do maior
valor (X1). Neste exemplo:
X1 = 10,2 e Xs = 9,3.
Portanto R = 10,2 – 9,3 = 0,9.
3
Dividir a amplitude em um número de classes, denominadas “K”, O número
de classes (barras no histograma) pode ser determinado da tabela de dados
acima, no nosso exemplo podemos K como múltiplo de 0,1 ou 0,2 ou 0,3 , vamos
utilizar K = 10.
4
Determinar o intervalo “H”, usando a fórmula:
H = R/K = 0,9 / 10 = 0,09.
Neste caso, para
facilitar vamos arredondar “H” para um número conveniente. No nosso exemplo 0,1
parece apropriado.
5
Determinar o limite da classe ou os pontos limite
a partir da menor medida individual, e subtraindo-se metade da classe à
direita. Em nosso exemplo a medida menor é 9,3. Adicione o valor do intervalo
de classe: 9,3 + H = 9,3 + 0,1 = 9,4; Então o limite inferior da primeira
classe será de 9,3 a
9,39, não incluindo 9,4. A segunda classe se iniciará em 9,4 e irá até 9,49 e
assim sucessivamente até conter maior valor dos dados.
6
Elaborar
uma tabela de freqüência baseada nos valores computados na etapa acima. Para o
nosso exemplo, a tabela é apresentada abaixo. Observe como a tabela parece na
folha de verificação para coleta de dados. Quando estiver investigando a
distribuição de um processo de produção. Normalmente é suficiente determinar a
forma de distribuição e a relação aos limites da especificação. É mais fácil
classificar os dados na medida em que forem coletados. Se o coletor dos dados
tiver uma tabela de freqüência na qual aparecem todos os valores, tudo o que
ele/ela tem a fazer é colocar marcas de verificação.
|
CLASSES
|
LIMITES DE CLASSES
|
PONTO MÉDIO
|
FREQUÊNCIA
|
TOTAL
|
|
1
|
|
09,35
|
l
|
1
|
|
2
|
|
09,45
|
l
|
1
|
|
3
|
|
09,55
|
l
|
1
|
|
4
|
|
09,65
|
l
|
1
|
|
5
|
|
09,75
|
l
|
1
|
|
6
|
|
09,85
|
l
l l l
|
4
|
|
7
|
|
09,95
|
l
l l l
|
4
|
|
8
|
|
10,05
|
l
|
1
|
|
9
|
|
10,15
|
l
l l
|
3
|
|
10
|
|
10,25
|
l
|
1
|
7
Elaborar um histograma baseado na tabela de
freqüência acima. O quadro de freqüência nos dá uma idéia do panorama geral,
mas fica muito mais claro em um gráfico. Elabore como exercício.
Em nosso
caso, os dados parecem ter uma tendência central em torno de 9,8 a 10,0. “Tendência
Central” é a tendência dos dados de se agruparem em torno do ponto central. Se
a especificação para dimensão foi de 9,6 a 10,0, nós podemos ver que cerca de 44%
das peças estão fora dos limites da especificação. O que mais podemos deduzir
do gráfico?
4.6 DIAGRAMA
DE DISPERSÃO
Finalidade: para mostrar o que acontece com
uma variável quando a outra muda. Para testar possíveis relações de causa e
efeito.
Lembre-se que o
nosso diagrama de causa e efeito foi elaborado para enumerar todas as causas
possíveis relacionadas a uma situação específica. Devemos então estudar a relação entre a causa
e o efeito, agindo naquelas relacionadas e deixando as não relacionadas. Se for
encontrada uma nova causa devemos adicioná-la na lista. Somente através deste
processo o trabalho de elaboração de diagrama terá um impacto real.
Um diagrama de
dispersão não pode provar que uma variável causa outra, mas mostra se existe
uma relação e a sua intensidade ou natureza.
Em um diagrama
de dispersão o eixo horizontal (X) representa os valores medidos de uma
variável e o eixo (Y) representa os
valores da segunda variável. Um diagrama de dispersão típico é apresentado a
seguir:
 |
|
· · · · ·
· · · ·
·
· · ·
· · ·
· · ·
 |
|||
|
|||
Observe como os
pontos marcados formam um padrão de agrupamento. A direção e a proximidade dos
pontos nos indicam a intensidade da relação entre as variáveis. Quanto mais o
padrão tender a uma linha reta mais forte a relação entre as variáveis. Uma
linha reta significaria que cada vez que uma variável se modificasse, a outra
também se modificaria na mesma proporção.
Como elaborar um Diagrama de Dispersão:
1 Coletar
50 a 100
pares de amostras de dados que julgar relacionados entre si e incluí-los na
folha de dados, conforme indicado a seguir:
|
PESSOA
|
PESO - KG
|
ALTURA
|
|
1
|
80
|
1,80
|
|
2
|
75
|
1,70
|
|
3
|
70
|
1,65
|
|
|
|
|
|
50
|
60
|
1,62
|
2 Desenhar
os eixos horizontal e vertical do diagrama. Colocar os valores mais altos na
parte superior do eixo vertical e à direita no eixo horizontal. Normalmente a
variável “causa “ é colocada no eixo horizontal e a variável ”efeito “, no eixo
vertical. Fazendo com que o comprimento dos eixos sejam quase os mesmos
tornaremos a leitura do gráfico mais fácil.
3 Marcar
os dados no diagrama. Se houver valores repetidos, circular o ponto tantas
vezes quantas forem necessárias.
Leitura e Interpretação dos Diagramas de
Dispersão
Para que os diagramas
de dispersão sejam ferramentas úteis, a adoção de medidas apropriadas depende
da interpretação correta. Apresentamos abaixo alguns exemplos dos diagramas de
dispersão mais comuns:
CORRELAÇÃO POSITIVA
Um aumento em Y
depende de um aumento de X. Se X estiver controlado Y estará naturalmente
controlado, exemplo: peso x calorias ingeridas.
POSSÍVEL CORRELAÇÃO POSITIVA
Se houver um
aumento em X, Y sofrerá algum aumento, mas Y parece ter outras causas além de
X, exemplo: chuva x trânsito.
NENHUMA CORRELAÇÃO
Acréscimos ou
decréscimos em x não alteram em y, exemplo: seca no nordeste x colheita de uvas
no sudeste.
POSSÍVEL CORRELAÇÃO NEGATIVA
Um aumento em X
causará uma tendência de decréscimo em Y. Exemplo : treinamento X erros cometidos.
CORRELAÇÃO NEGATIVA
Um aumento em X
causará um decréscimo em Y, portanto, se X for controlado, Y será controlado,
exemplo: temperatura de conservação de alimento x prazo de validade.
(verdadeiro em uma faixa).
Em resumo nos
diagramas de dispersão lembre-se:
1.
As relações positivas e negativas são igualmente
importantes.
2.
Você pode somente afirmar que X e Y estão
relacionados e em que grau, não que um é causa do outro.
3.
No caso de se investigar a relação de mais de
duas variáveis há diversos métodos de correlação, mas está além do escopo desta
discussão. Há também testes estatísticos para calcular o grau exato de
correlação, conhecido como coeficiente de correlação, mas que não será tratado
neste trabalho. Entretanto, devemos estar cientes de sua existência.
4.7 CARTAS
DE CONTROLE / CARTAS DE TENDÊNCIA
Finalidade: Mostrar as tendências no
decorrer do tempo e separar variações de causa comum da especial.
As cartas de
controle e cartas de tendência são usadas para mostrar as tendências dos pontos
de observação em um período de tempo. As cartas de controle não são mais que
cartas de tendência com acréscimo de limites de controle. Os limites de
controle são calculados aplicando-se fórmulas simples aos dados do processo.
As cartas de
controle podem trabalhar tanto com dados por variável (mensuráveis) quanto com
dados por atributo (discreto).
As ferramentas
que já exploramos: histogramas, folhas de verificação, diagramas de dispersão e
diagrama de Pareto, agrupam dados a partir de um período de tempo e os
expressam de forma estatística, entretanto, nós também queremos saber a
natureza das modificações que ocorrem durante o período de tempo de forma
dinâmica.
Por exemplo, o
grau INPM do álcool pode variar durante as várias leituras do dia conforme:
 |
LSE
Limite
Superior de
Especificação
MEDIÇÕES Média
Limite
Inferior de
Especificação
LIE
TEMPO
 |
|||
|
|||
Observe que o
eixo X é uma linha de tempo mostrando horas (mas poderia ser turnos, dias,
número de amostra, etc.).
As cartas de
controle são usadas para mostrar o desempenho de um sistema e monitorar o
sistema quanto a quaisquer modificações em seu desempenho, este desempenho
deverá ser tratado em um próximo treinamento.
CAUSAS ESPECIAIS E CAUSAS COMUNS DE
VARIAÇÃO
Os processos são
influenciados por duas categorias de fatores ou causas. O primeiro é chamado de
“Causas Especiais” ou “Causas Determináveis”. O segundo é chamado de “Causas
Comuns” que são também conhecidas como “Causas Crônicas”.
As causas
especiais são os fatores que não podem ser explicados adequadamente por
qualquer distribuição simples do processo e são normalmente imprevisíveis. São
itens que não fazem parte do sistema. Normalmente a presença de somente uma
causa especial resultará em uma grande quantidade de variação que é facilmente
detectável. Como exemplo poderia citar um operador não qualificado, regulagens
indevidas, matéria prima ruim, etc. As causas especiais podem sempre ser eliminadas
pelas pessoas no serviço (ex.: operador, supervisor ou técnico). Em alguns
casos há necessidade da ação da administração como no fornecimento da matéria
prima, etc. Em geral as causas especiais são responsáveis por aproximadamente
15% dos problemas de processo.
As causas comuns
são as causas de variação que são parte do sistema. São também chamadas de
causas “fortuitas” ou “aleatórias” e normalmente exigem ação da administração
ou “quebra” para correção. Itens como desenho do produto, processo de produção,
matéria prima, seqüência operacional, treinamento do operador, ferramental,
meio ambiente, etc. são todas de responsabilidade da administração, portanto,
exigem decisões administrativas para correção. As causas comuns estão sempre
presentes e não desaparecem a menos que haja uma intervenção da administração.
As causas comuns são responsáveis por 85% dos problemas de processo e, em
alguns casos, essas causas não são economicamente viáveis para serem
eliminadas.
BENEFÍCIOS DAS CARTAS DE CONTROLE
Quando
devidamente utilizadas as cartas de controle podem:
-
Ser usadas por operadores para controle de
processo em andamento;
-
Auxiliar a desempenhar o processo de forma
consistente e previsível;
-
Permitir que o processo atingisse:
a)
Melhor qualidade;
b)
Menor custo unitário;
c)
Maior capacidade efetiva;
d)
Proporcionar uma linguagem comum para discutir o
desempenho do processo e
e)
Distinguir causas de variação especiais de
comuns, como uma diretriz para ação local ou da administração.
CARTA DE CONTROLE – PREPARAÇÃO PARA O USO
1 Estabelecer um meio adequado para a
ação;
2 Definir o processo;
3 Determinar
as características a serem administradas, considerando:
a)
Necessidade do cliente;
b)
Áreas de problemas atuais e potenciais e
c)
Correlação entre características.
4 Definir o sistema de medição e
5 Minimizar variações desnecessárias.
4.8 USANDO
AS SETE FERRAMENTAS DA QUALIDADE
H. G. Wells; “O
Pensamento Estatístico algum dia, será tão necessário para um cidadão eficiente
quanto à habilidade de ler e escrever”.
Muitas pessoas
se afastam assustadas da estatística e a vêm como muito difícil para a pessoa
média. Entretanto, a necessidade de se resolver problemas com fatos e dados é
crítico em qualquer organização, quer seja na fabricação quanto no serviço.
Entretanto
algumas das Sete Ferramentas da Qualidade têm uma orientação matemática, isto é
Histogramas, Diagramas, de Dispersão, Cartas de Controle, outras exigem somente
um mínimo de prática antes de ser utilizadas por qualquer membro da
organização. As quatro ferramentas restantes: Fluxograma, Folhas de
Verificação, Diagramas de Pareto, Diagrama de Causa/efeito, usadas em conjunto
com um processo de Solução de Problemas tal como o Processo de Sete Etapas (MASP)
são mais do que adequados para se chegar à raiz dos problemas e solucioná-los
permanentemente.
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