Pensamento estatístico: um componente primordial para o sucesso do Programa de Qualidade Seis Sigma

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1 Pensamento estatístico: um componente primordial para o sucesso do Programa de Qualidade Seis Sigma Adriana Barbosa Santos (UNESP PPG/UFSCar) adriana@dcce.ibilce.unesp.br Manoel Fernando Martins (UFSCar) manoel@power.ufscar.br Resumo O uso dos princípios estatísticos para se estudar variação nos processos de manufatura teve seu início nas primeiras décadas do século XX. Entretanto, mesmo com os avanços conseguidos com a utilização de métodos e técnicas estatísticas como estratégia de melhoria de processos e de solução de problemas em diversas áreas de conhecimento, ainda hoje, o pensamento estatístico não é tão difundido no âmbito empresarial como um recurso eficiente que leva a ganhos expressivos de melhoria do desempenho dos negócios. Com o surgimento da abordagem Seis Sigma, o uso do pensamento estatístico e dos métodos estatísticos passou a sinalizar oportunidades de ganhos financeiros advindos da melhoria de desempenho organizacional. O Seis Sigma mudou o cenário competitivo ao resgatar os princípios estatísticos e ressaltar sua relevância para conseguir incrementos significativos de melhoria da qualidade, aumentar a produtividade e reduzir custos e, principalmente, diminuir as taxas de defeitos definidos pelos clientes. Este artigo traz uma fundamentação teórica e um conjunto de argumentos que mostram porque o uso do pensamento estatístico é parte preponderante do sucesso do Programa de Qualidade Seis Sigma. Palavras chave: Pensamento estatístico, Seis Sigma, Melhoria de desempenho. 1. Introdução A palavra Estatística, ainda hoje, provoca reações de temor em muitas pessoas que atuam no âmbito empresarial. Essa temeridade criou barreiras que dificultaram a difusão dos conhecimentos estatísticos nos ambientes de produção. Mais recentemente, com o surgimento da abordagem Seis Sigma, as barreiras ao uso da filosofia estatística como estratégia para melhoria de processos e para solução de problemas foram reduzidas. O uso dos métodos estatísticos em ambientes de manufatura não é recente. Vários fatos históricos demonstram o sucesso de sua utilização em pesquisa e desenvolvimento (ISHIKAWA, 1985). Apesar disso, a Estatística vem sendo lembrada quase sempre ao nível operacional, e sendo pouco utilizada como um recurso efetivo dos níveis gerencial ou estratégico (BJERKE & HERSLETH, 2001). Com o surgimento da abordagem Seis Sigma, o uso do pensamento estatístico e dos métodos estatísticos passou a sinalizar oportunidades de ganhos financeiros advindos da melhoria de desempenho organizacional. A literatura sobre o Seis Sigma enfatiza com freqüência o uso de métodos científicos e, especialmente, dos métodos estatísticos (FINN, 1999; DALE et al., 2000; HAHN et al., 2000; HAN & LEE, 2002; ROTONDARO, 2002). Entretanto, a implementação do Programa de Qualidade Seis Sigma (PQSS) requer a aplicação, sobretudo, do pensamento estatístico. Segundo Britz et al. (2000), o pensamento estatístico compreende teoria e metodologia que auxiliam a identificar onde a melhoria é necessária, garantindo que essa melhoria possa ocorrer em todos os processos. Assim, o pensamento estatístico é parte de uma filosofia congruente aos objetivos de crescimento e melhoria do desempenho ENEGEP 2004 ABEPRO 1426

2 organizacional, uma vez que seu uso cria oportunidades reais de mudança e aprendizagem. E mais, em relação ao Seis Sigma, essa filosofia é o diferencial da conduta dos profissionais engajados na elaboração de projetos que produzem ganhos financeiros tangíveis para a organização. Este artigo traz uma fundamentação teórica e um conjunto de argumentos que mostram porque o uso do pensamento estatístico é parte preponderante do sucesso da implementação do PQSS. Para expor o assunto, o texto está organizado da seguinte maneira: A seção 2 apresenta os elementos chave para compreender o que é o pensamento estatístico e fornece subsídios para compreender como a organização pode tirar vantagens por aplicá-lo, tanto em processos de manufatura, como em operações de serviços. Na seção seguinte, serão apresentados aspectos gerais sobre o Seis Sigma, incluindo uma proposição de definição para o Seis Sigma. A influência do pensamento estatístico na implementação do PQSS consta do conteúdo abordado na seção 4. Finalmente, na última seção são feitas algumas considerações com o intuito de salientar pontos que evidenciam a contribuição desse trabalho. 2. Pensamento estatístico Os primeiros trabalhos que aplicaram o pensamento estatístico datam do início do século XIX. Foi em torno de 1900 que o entendimento do pensamento estatístico começou a influenciar o desenvolvimento do pensamento moderno. Já nesta época, a variação era o principal fator estimulante dos estudos da estatística matemática moderna (PORTER, 1986). A aplicação do pensamento estatístico para melhor compreender as variações nos processos de manufatura foi introduzida por W. A. Shewhart no início do século XX. Shewhart foi um dos precursores no uso das teorias de probabilidade e estatística no âmbito das aplicações industriais. Nos anos 1950, W. E. Deming motivou o uso da estatística como um meio para tentar mudar o desempenho dos processos. A literatura traz algumas definições de pensamento estatístico mais focadas para seu uso nos ambientes empresarias. Snee (1990, p.118) define pensamento estatístico como... processo de raciocínio que reconhece que variação está em tudo ao nosso redor e presente em tudo que fazemos, que todo trabalho é uma série de processos interligados; e que identificar, caracterizar, quantificar, controlar e reduzir variação fornece oportunidades de melhoria. A Quality Press (1996) apresenta em seu glossário de termos que o pensamento estatístico é uma filosofia de aprendizagem e ação, e traz como princípios: (a) todo trabalho ocorre num sistema de processos interligados; (b) variação existe em todos os processos; e (c) entender e reduzir variação é a chave para o sucesso. Moore (1990), citado por Chance (2002), propuseram alguns elementos centrais do pensamento estatístico. São eles: a onipresença da variação; a necessidade de dados sobre processos; o planejamento de coleta de dados com a variação em mente; a quantificação da variação; e a explicação da variação. Como se pode ver, as definições apresentadas acima trazem a variação como um conceito primordial para compor o pensamento estatístico. Muitas vezes variação e variabilidade são termos usados com certa equivalência. Entretanto, essa intercambiamento conceitual nem sempre é aplicado de forma apropriada. Variabilidade tem um sentido mais amplo, pois abrange não somente a variação, mas a instabilidade e a falta de exatidão (acurácia). Assim, ao se adotar variabilidade em lugar de variação em cada uma das definições consegue-se criar um sentido mais abrangente para o pensamento estatístico. A respeito da variabilidade, há de se considerar que ela estará sempre presente, entre produtos, pessoas, serviços, processos, natureza, etc. O importante é tentar descobrir: O que a variabilidade indica sobre os processos? Quais são as fontes de variação? Qual o entendimento que se tem dos conceitos de probabilidade e estatística para se entender, estudar ENEGEP 2004 ABEPRO 1427

3 e controlar a variabilidade? Uma estratégia que vise a melhoria de processos passa, indiscutivelmente, pela definição de ações corretivas nos processos, as quais terão sua eficiência amarrada às respostas dessas questões. As variações podem ser inseridas num processo através de suas entradas típicas (inputs) ou de atividades que transformam estas entradas em saídas (outputs). Essas variações podem se originar em seis fontes distintas, segundo Britz et al. (2000): (1) Pessoas: por meio de diferentes maneiras de fazer as coisas, diferentes estilos de aprendizagem, diferentes talentos e habilidades; (2) Máquinas: por meio de equipamentos inconsistentes ou de várias partes de equipamentos, cujo desempenho não é uniforme (apesar de se esperar que fossem); (3) Material: devido à diversidade de fornecedores que supostamente compreendem as mesmas entradas, ou mesmo da variação entre diferentes remessas de um mesmo fornecedor; (4) Método: através de procedimentos mal elaborados ou inapropriados às fontes de variação; (5) Medições: inabilidade de medir exatamente e precisamente as diversas saídas dos processos; (6) Ambiente: tanto do ambiente físico como do ambiente de trabalho, nas políticas, e ações administrativas. O principal fator para se analisar as fontes de variação são os dados. Os dados são parte crucial no estudo da variabilidade, pois, assim como são geradores de resultados, são geradores de incerteza. Aos dados também são imputadas fontes de erros que interferem diretamente na aplicação dos métodos estatísticos. Embora a existência de dados seja fundamental para se estudar variabilidade, é importante distinguir a diferença entre entender variabilidade e usar dados. Variabilidade existirá independentemente da disponibilidade ou não de dados para estudá-la. Enquanto que os dados são coletados para melhor entender a variabilidade. Mas para compreender tal diferença é preciso medir. Estatisticamente falando, a medição é a única forma de se efetivar a observação de um fenômeno que apresenta variações. A medição efetiva a ligação entre variação e dados, seja nos processos técnicos, nos de manufatura, ou nos processos não técnicos, como os administrativos, de serviços ou de transações. Do ponto de vista operacional, a medição é empregada para: monitorar/acompanhar a produção; controlar ou investigar um processo; garantir a qualidade de produtos e processos de fabricação; garantir o atendimento às exigências de metrologia e de especificações; evitar o desperdício; e reduzir a taxa de erros, defeitos e falhas. Naturalmente, que para tanto é preciso investir, ou seja, a medição é um investimento que a organização faz para se beneficiar das vantagens de poder monitorar e responder às mudanças ambientais, sejam elas no ambiente interno ou externo à organização. A figura 1 apresenta conceitos que definem a estrutura que representa a sinergia entre pensamento estatístico e métodos estatísticos como catalisadores da melhoria da qualidade. Para melhor compreender o potencial de cada um dos conceitos destacados é necessário perceber que: Sem uma visão de processo: as pessoas têm dificuldade de entender o problema real e de como devem se comportar face às propostas de soluções; é difícil definir o escopo do problema e descobrir causas fundamentais para a existência do problema; o gerenciamento é ineficaz; e a melhoria é lenta; Sem entender variabilidade: pode ser difícil separar causas comuns de causas especiais; o entendimento do processo é dificultado; o gerenciamento do processo é ineficaz; a melhoria é lenta; não há como dimensionar e reduzir as perdas; e a aprendizagem é lenta; Sem medição: não há observação e nem como avaliar o desempenho dos processos em relação às exigências dos clientes; não se percebe onde estão os pontos fortes ou fracos (oportunidades e ameaças); não há como coletar dados; ENEGEP 2004 ABEPRO 1428

4 Sem dados: todos acham que sabem o que está acontecendo; não há histórico; há maior dificuldade em se justificar as ocorrências de falhas e de sucesso; não há análise estatística; e a melhoria não acontece; Sem métodos estatísticos: não há evidência e sim impressões; a redução da variabilidade é uma dificuldade real e desestimulante; os diagnósticos acerca da estabilidade dos processos são prejudicados, pois, os resultados são pouco consistentes; a melhoria é lenta; e a argumentação gerencial e operacional é fraca. Pensamento estatístico Processos Variabilidade Medição Dados Melhoria Métodos Estatísticos Filosofia Aprendizagem Ação Análise Figura 1 Pensamento estatístico como catalisador da melhoria da qualidade de produtos e processos (adaptado de Britz et al. (2000)). O pensamento estatístico não está amarrado à necessidade de se usar ferramentas estatísticas. Na verdade, o entendimento da abrangência do pensamento estatístico em níveis gerencial e estratégico dá maior impacto e racionalidade às ações do que propriamente o uso dos métodos estatísticos (HARE et al., 1995). Para Britz et al. (2000), o pensamento estatístico deve anteceder o uso dos métodos e ferramentas estatísticas, posto que é conceitual, universalmente aplicável e tem como requisito principal o conhecimento. Já os métodos estatísticos fortalecem o pensamento estatístico ao fornecerem oportunidades de melhoria dos processos como conseqüência da medição, coleta de dados e análise estatística. Muitas organizações têm devotado esforços no sentido de disponibilizarem recursos para capacitação e treinamento de pessoas sobre o uso apropriado dos métodos estatísticos como estratégia de melhoria da qualidade e da produtividade. Apesar disso, a aplicabilidade dos métodos estatísticos ainda é questionável em algumas situações. Duas razões principais para este questionamento foram apontadas por Leitnaker et al. (1996). A primeira diz respeito à crença errônea de que os métodos estatísticos sejam meios para promover a melhoria organizacional. Sobre este ponto, embora o uso dos métodos estatísticos seja muitas vezes um recurso necessário, é responsabilidade daqueles que gerenciam os processos definir os meios e onde será aplicada a abordagem estatística. A segunda razão se refere à preocupação em treinamento de operadores, supervisores e técnicos; como se a deficiência dos processos fosse ocasionada somente por falta de preparo dos profissionais de nível operacional, e não por outros aspectos que refletem problemas nos níveis gerencial e estratégico, ou seja, uma visão estatística estreita de gerentes e administradores. Falhas na implementação da estratégia decorrentes da não compreensão da visão e da estratégia, falta de alinhamento, limitações do sistema de informações de marketing, utilização de medidas de desempenho pouco abrangentes, e resistência à mudança de cultura são exemplos desses problemas. Frente ao exposto acima, pode-se perceber que o pensamento estatístico fornece uma abordagem mais holística para a melhoria, a qual é complementada pelos métodos estatísticos que são pautados no uso de dados, na análise das fontes de variação existentes em processos, produtos e serviços. ENEGEP 2004 ABEPRO 1429

5 3. Seis Sigma No início dos anos 1990, quando foram publicados os primeiros artigos sobre o Seis Sigma, os autores demonstraram entender que o Seis Sigma era uma abordagem técnica, onde a medição, uso da estatística e a meta de quase perfeição constituíam os pontos fortes da abordagem (MITCHELL, 1992; TADIKAMALLA, 1994; BEHARA et al., 1995). Mas, com o passar do tempo, novas visões foram sendo introduzidas e o Seis Sigma passou a constituir um modo eficiente e eficaz das organizações conseguirem elevar seu desempenho. Para compreender a abrangência do Seis Sigma recomenda-se a leitura dos textos de Harry & Schroeder (2000), Eckes (2001), Perez-Wilson (1999), Pande et al. (2001) e Rotondaro (2002). Apesar da grande repercussão que o Seis Sigma gerou desde o seu surgimento ainda no final dos anos 1980, pouco se tem feito no sentido de se identificar e incorporar novas teorias para se estudar o tema. Na última década, grandes companhias no mundo inteiro adotaram o PQSS. Entre elas aparecem Motorola, General Eletric (GE), Allied Signal, 3M, IBM, Dow Chemical, American Express, DuPont, Toshiba, Eaton, Johnson & Johnson (SCHROEDER et al., 2002). As publicações acadêmicas recentes sugerem indicadores interessantes para identificar elementos chave e diretrizes que definem o Seis Sigma. Uma tendência notória é a inserção do Seis Sigma em assuntos ligados à gestão estratégica dos negócios. Coronado & Antony (2002) definem o Seis Sigma como uma estratégia para melhoria de negócios usada para aumentar a lucratividade do negócio, eliminar refugo, reduzir custoda não qualidadee melhorar a eficiência e eficácia de todas as operações.... Schroeder, et al. (2002) chegaram a uma definição após reunir descrições de técnicos e administradores envolvidos com o PQSS, a saber: Seis sigma é uma coleção de ferramentas estatísticas, um processo para melhoria, uma linguagem comum e uma filosofia de negócio que se difunde na companhia inteira. Para Linderman et al. (2003), o Seis Sigma...é um método sistemático e organizado para melhoria estratégica de negócio, desenvolvimento de novos produtos e desenvolvimento de serviços.... A literatura não tem demonstrado uma congruência tão evidente no sentido de formalizar melhor a definição do Seis Sigma, talvez em sinal do aumento do escopo do Seis Sigma que cresceu juntamente com o número de organizações que passaram a adotar o PQSS. Assim, após analisar vários trabalhos publicados desde o início dos anos 1990, foi possível identificar alguns elementos chave que levaram a proposição da seguinte definição: Seis Sigma é uma abordagem que impulsiona a melhoria do desempenho do negócio, baseando-se na aplicação do pensamento estatístico em todos os níveis de atividades; no enfoque estratégico de gerenciamento; na valorização da satisfação dos clientes; na utilização de uma metodologia sistematizada que integre técnicas variadas para se avaliar e otimizar processos; na capacitação e na mudança de cultura proveniente da aprendizagem. Esta definição aponta temas essenciais que definem o arcabouço do Seis Sigma e que contribuem para enxergar que o PQSS possui propriedades dos programas estratégicos e também dos programas operacionais. ENEGEP 2004 ABEPRO 1430

6 4. O Pensamento estatístico e o Seis Sigma No contexto gerencial, os elementos centrais do pensamento estatístico estão intimamente associados à obtenção e forma de utilização das informações, pois, quando Snee (1990) destaca a redução de variação, a eliminação de causas comuns e especiais de variação, a consistência de propósito e a robustez como elementos essenciais do pensamento estatístico, deve-se considerar que o gerenciamento das informações sobre cada um desses elementos é, sem dúvida, o fator de diferenciação entre administradores conscientes ou não dos princípios fundamentais do pensamento estatístico. Desde os anos 1980 o uso de métodos estatísticos vem sendo recomendado como um recurso para o aprimoramento gerencial. Na interpretação de Deming, gerentes e administradores deveriam se concentrar no como a organização fornece produtos e serviços aos seus clientes, em vez de ficarem obsessivamente preocupados com os ganhos financeiros e com o controle gerencial. Em seu discurso, dirigido aos gerentes seniores, Deming era enfático em afirmar que eles detinham a responsabilidade de gerenciar os meios, e não somente as medidas de desempenho relativas ao controle contábil. Em suas considerações, por vezes, Deming salientou que o objetivo do administrador de um sistema é o de otimizar o sistema como um todo, a fim de proporcionar a satisfação dos stakeholders. Para isso, seria necessário compreender os elementos da teoria da variabilidade, incluindo o entendimento do que é um sistema estável e também da diferenciação entre causas comuns e causas especiais de variação. Coletar dados que gerem informações confiáveis e relevantes e que dêem suporte à tomada de decisão é uma condição necessária na visão moderna do gerenciamento da qualidade em qualquer ambiente organizacional. Nas organizações que adotam o Seis Sigma, a redução da variação, a medição e a coleta de dados são premissas indiscutíveis para o sucesso do PQSS. E ainda, se o pensamento estatístico é entendido e reconhecido como um aspecto primário para a organização, aplicado em todos os níveis hierárquicos de atividades, ele contribuirá para a criação e disseminação de uma gramática comum de comunicação, a qual favorece o alinhamento estratégico, a integração e a mudança de cultura organizacional; dimensões estratégicas que facilitam e aprimoram a implementação do PQSS. Apesar da grande ênfase na redução da variação, a literatura que trata sobre o PQSS não reforça a necessidade do pensamento estatístico como tema essencial, ou seja, como ponto de partida para se pensar na implementação do PQSS. Com mais freqüência encontra-se estudos que salientam o significado estatístico do Seis Sigma, juntamente com um enfoque dirigido para a aplicação dos métodos estatísticos, ou mesmo, descrições das práticas empregadas pelas organizações. Bajaria (1999) menciona este aspecto como uma falha nas discussões sobre o tema. Hare et al. (1995) apontam o foco em processos, o entendimento de variação e o uso de dados para subsidiar ações como componentes chaves que deveriam ser desenvolvidas e usadas nas atividades diárias de gerenciamento. Os autores ressaltam, ainda, que a tomada de decisão, como reflexo das ações gerenciais baseadas em dados, é um princípio básico para enriquecer o gerenciamento de processo e para melhorar processos. No Seis Sigma essa postura gerencial é fortemente enfatizada. Para exemplificar, a lista de itens que segue traz algumas ações que podem ser mais bem definidas com a aplicação do pensamento estatístico. Definir estratégias para melhoria do desempenho organizacional Manter constância de propósito Aprimorar o planejamento Reduzir o número de fornecedores Quebra de barreiras interfuncionais Monitoramento das flutuações de mercado Estímulo ao trabalho em equipe Tomada de decisões baseada em fatos e dados Aumento da robustez no gerenciamento ENEGEP 2004 ABEPRO 1431

7 Avaliar tendências competitivas Incentivar as pessoas a pensarem na eficiência e eficácia das atividades Melhorar os processos de distribuição Reduzir variação nos processos administrativos e de fabricação. Note que, os itens acima apontam, conjuntamente, ações em processos estratégicos, gerenciais e operacionais. Em cada um dos níveis de atividades (estratégico, gerencial e operacional) o pensamento estatístico pode ser aplicado com características um tanto quanto distintas. O nível estratégico tende a fazer um uso mais conceitual das idéias subjacentes do pensamento estatístico; o nível gerencial cuidará da utilização do pensamento estatístico na implementação e gerenciamento dos meios que possibilitam alcançar os objetivos estratégicos, principalmente para que as atividades do nível operacional estejam em harmonia com a orientação estratégica. Uma vez que o pensamento estatístico se torna um conceito disseminado em todos os níveis de atividades, o aumento da qualidade vem como conseqüência de ações com consistência de propósito e associadas a uma mudança de cultura organizacional. Essa mudança de cultura pode proporcionar uma diminuição da resistência à utilização dos métodos estatísticos imprescindíveis para compor uma metodologia sistematizada que leve a melhorar todos os processos, eliminando defeitos, erros e falhas e otimizando os processos e suas saídas. No PQSS as metodologias descritas pelas siglas DMAIC e DFSS têm tais características e são utilizadas de forma sistemática para implementar os Projetos Seis Sigma, os quais são implementados com o intuito de que sejam catalisadores da elevação do desempenho. 5. Considerações Finais Este artigo contribuiu para mostrar que, na verdade, implementar métodos estatísticos em diferentes produtos, processos, setores ou objetos pode não ser a preocupação mais relevante para promover a mudança e aprendizagem que se espera alcançar com a implementação do PQSS. As pessoas e seus níveis de aceitação e de compreensão dos princípios que norteiam o pensamento estatístico podem ser uma das maiores barreiras para o insucesso do PQSS. O sucesso do PQSS depende, sobretudo, da implementação dos Projetos Seis Sigma, mas, para a efetividade deste propósito, é preciso que as pessoas estejam conscientes das metas de longo prazo; de como as ações individuais contribuem para a realização dos objetivos estratégicos; de haver uma direção comum; e, sobretudo, de se dispor de uma gramática de comunicação que facilite o alinhamento estratégico. O uso do pensamento estatístico pode garantir a existência dessa gramática comum que deve ser compartilhada por todos para que o PQSS aja diretamente na base do sucesso nos negócios, isto é, na qualidade, na produtividade e na redução de custo. Considerando que, a competição no ambiente dos negócios é um fato; que para se manterem competitivas, sobreviverem e progredirem as organizações precisam melhorar seu desempenho; que a competição estimula a melhoria; que a taxa de melhoria determina os ganhadores e os perdedores; que o pensamento estatístico ajuda a encontrar oportunidades de melhoria; que o pensamento estatístico age em sinergia com os métodos estatísticos para alcançar a melhoria; que a melhoria do desempenho é o objetivo central do PQSS, então, os fundamentos e argumentos apresentados neste trabalho dão indicativos substanciais para esclarecer que o sucesso do PQSS está fortemente associado à utilização dos princípios que regem a filosofia do pensamento estatístico. Referências Bibliográficas BAJARIA, H. J. (1999) Six sigma quality: beyond hype. Multiface Publishing. Garden City, Michigan. ENEGEP 2004 ABEPRO 1432

8 BEHARA, R. S.; FONTENOT, G. F. & GRESHAM, A. (1995) Customer satisfaction measurement and analysis using six sigma. International Journal of Quality & Reliability Management. Vol.12, n.3, p BJERKE, F. & HERSLETH, M. (2001) Introducing statistical thinking to the food industry: facilitating and inhibiting factors. QMJ. Vol.8, n.3, p BRITZ, G. C.; EMERLING, D. W.; HARE, L. B.; HOERL, R. W.; JANIS, S. J. & SHADE, J. E. (2000) Improving performance through statistical thinking. ASQ Quality Press. Milwaukee. CHANCE, B. L. (2002) Components of statistical thinking and implications for instruction and assessment. Journal of Statistics Education. Vol.10, n.3. CORONADO, R. B. & ANTONY, J. (2002) Critical success factors for the successful implementation of six sigma projects in organisations. The TQM Magazine. Vol.14, n.2, p DALE, B. G.; WILLIAMS, R. T. & WIELE, T. (2000) Marginalisation of quality: is there a case to answer? The TQM Magazine, Vol.12, n.4, p ECKES, G. (2001) A revolução seis sigma. Campus. Rio de Janeiro. FINN, G. A. (1999) Six sigma in the engineering design process. Prescient Technologies, Inc. HAHN, G.; DOGANAKSOY, N. & HOERL, R. W. (2000) The evolution of six sigma. Quality Engineering, Vol.12, n.3, p HAN, C. & LEE, Y. (2002) Intelligent integrated plant operation system for six sigma. Annual Reviews in Control, Vol.26, p HARE, L. B.; HOERL, R. W.; HROMI, J. D. & SNEE, R. D. (1995) The role of statistical thinking in management. Quality Progress. Feb. p HARRY, M. J. & SCROEDER, R. (2000) Six sigma: the breakthrough management strategy revolutionizing the world s top corporations. Doubleday. New York. ISHIKAWA, K. (1985) What is total quality control? The Japanese way. Prentice-Hall. Englewood Cliffs, New Jersey. LEITNAKER, Mary G.; SANDERS, Richard D. & HILD, Cheryl (1996) The power of statistical thinking: improving industrial processes. Addison-Wesley Publishing Company. Massachusetts. LINDERMAN, K.; SCHROEDER R. G.; ZAHEER, S. & CHOO, A. S. (2003) Six Sigma: a goal-theoretic perspective. Journal of Operations Management. Vol.21, p MITCHELL B. (1992) The Six sigma appeal. Engineering Management Journal. Feb. p MOORE, D. S. (1990) Uncertainty, on the Shoulders of Giants. National Academy Press, p PANDE, P.; NEUMAN, R. P. & CAVANAGH R., R. (2001) Estratégia Seis Sigma. Qualitymark. Rio de Janeiro. PEREZ-WILSON, M. (1999) Seis Sigma: compreendendo o conceito, as implicações e os desafios. Qualitymark. Rio de Janeiro. PORTER, T. M. (1986) The rise of statistical thinking. Princeton University Press. New Jersey. QUALITY PRESS (1996) Glossary and Tables for Statistical Quality Control. Quality Press. Milwaukee, WI. ROTONDARO, R. G. (2002) Seis Sigma: estratégia gerencial para melhoria de processos, produtos e serviços. Atlas. São Paulo. SCHROEDER, R.; LINDERMAN, K.; LIEDTKE, C. & CHOO, A. S. (2002) Six sigma: old wine in new bottles? (no prelo). SNEE, Ronald D. (1990) Statistical thinking and its contribution to total quality. The American Statistician, Vol.44, n.2, p TADIKAMALLA, P. R. (1994)The confusion over six-sigma quality. Quality Progress. Nov. p ENEGEP 2004 ABEPRO 1433

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