O USO DE FERRAMENTAS E TÉCNICAS DO LADO HARD DA GESTÃO DA QUALIDADE TOTAL TQM E SEU IMPACTO NA PERFORMANCE DA DIMENSÃO COMPETITIVA QUALIDADE

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1 O USO DE FERRAMENTAS E TÉCNICAS DO LADO HARD DA GESTÃO DA QUALIDADE TOTAL TQM E SEU IMPACTO NA PERFORMANCE DA DIMENSÃO COMPETITIVA QUALIDADE MARCIO LAÊNIO MANOEL JR mmanoel.jr@gmail.com UNIVERSIDADE DO VALE DO RIO DOS SINOS - UNISINOS ROSANGELA DOS SANTOS CABRERA rosangela.cabrera@gmail.com UNIVERSIDADE DO VALE DO RIO DOS SINOS - UNISINOS GUILHERME LUÍS ROEHE VACCARO guilhermev@unisinos.br UNIVERSIDADE DO VALE DO RIO DOS SINOS - UNISINOS Resumo: O OBJETIVO DESTE ARTIGO É IDENTIFICAR QUAIS SÃO AS PRINCIPAIS FERRAMENTAS E TÉCNICAS ORIUNDAS DO LADO HARD DA GESTÃO DA QUALIDADE TOTAL - TQM E O SEU IMPACTO NO AUMENTO DA PERFORMANCE DA DIMENSÃO COMPETITIVA QUALIDADE. PARA ISSO, FORAM ANNALISADOS DADOS EMPÍRICOS DE QUARENTA EMPRESAS PARTICIPANTES DE UM GRUPO DE MELHORIA CONTÍNUA INTITULADO GCMC, ATRAVÉS DE UM QUESTIONÁRIO DE PESQUISA ESTRUTURADO EM QUATRO SESSÕES PARA RESPONDER AO OBJETIVO DO TRABALHO. OS DADOS FORAM OBTIDOS E TRATADOS A PARTIR DE ANÁLISES DE MÉDIAS E DESVIO-PADRÃO E CONTEMPLARAM OS TESTES DE CORRELAÇÃO E ONE SAMPLE T-TEST. NO PRISMA PRÁTICO, ESTE ARTIGO BUSCOU DEIXAR MAIS CLARO QUAIS SÃO AS PRINCIPAIS FERRAMENTAS DO LADO HARD DA TQM E TAMBÉM QUAIS DELAS POSSUEM MAIOR IMPACTO NO AUMENTO DA PERFORMANCE DA DIMENSÃO COMPETITIVA QUALIDADE. NO CAMPO TEÓRICO A PESQUISA AVANÇA O DEBATE SOBRE FERRAMENTAS DO LADO HARD DA TQM, ATÉ ENTÃO TIMIDAMENTE DESENVOLVIDO NA LITERATURA.NO QUE SE REFERE AOS RESULTADOS, IDENTIFICOU-SE QUE EXISTEM PRINCIPAIS TÉCNICAS E FERRAMENTAS EM DOIS ÂMBITOS, O CONHECIMENTO E A UTILIZAÇÃO. O CONHECIMENTO TEVE COMO AS PRINCIPAIS: 1 BRAINSTORMING; 2 5W1H; E 3 GRÁFICO DE PARETO. JÁ A UTILIZAÇÃO CONTOU COM: 1 BRAINSTORMING; 2 5 S; E 3 - PDCA. AS COM MAIORES IMPACTOS NA DIMENSÃO QUALIDADE FORAM: 1 5W1H; 2 5 S; E 3 PDCA. Palavras-chaves: FERRAMENTAS E TÉCNICAS; LADO HARD TQM; DIMENSÃO COMPETITIVA QUALIDADE.

2 XVIII SIMPÓSIO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO THE USE OF TOOLS AND TECHNIQUES FROM THE HARD TOTAL QUALITY MANAGEMENT - TQM AND ITS IMPACT ON PERFORMANCE QUALITY COMPETITIVE CRITERIA Abstract: THE AIM OF THIS PAPER IS TO IDENTIFY WHICH ARE THE MAIN TOOLS AND TECHNIQUES DERIVED FROM THE HARD SIDE OF TOTAL QUALITY MANAGEMENT - TQM AND ITS IMPACT ON INCREASING THE COMPETITIVE DIMENSION OF QUALITY PERFORMANCE. FOR THIS, WAS ANALYZEED EMPIRICAL DATA FROM FORTY COMPANIES FROM A CONTINUOUS IMPROVEMENT GROUP CALLED GCMC GROUP OF CONTINUOUS IMPROVEMENT COORDINATORS, THROUGH A SURVEY QUESTIONNAIRE STRUCTURED IN FOUR SESSIONS TO MEET THE OBJECTIVE OF THE STUDY. THE DATA WERE OBTAINED AND PROCESSED FROM THE ANALYSIS OF AVERAGES AND STANDARD DEVIATION AND CONTEMPLATED THE CORRELATION TESTS AND ONE- SAMPLE T TEST. THIS USING THE TOOLS PASW STATISTIC 18.0 AND MICROSOFT EXCEL IN PRACTICAL PERSPECTIVE, THIS ARTICLE SOUGHT TO MAKE IT CLEAR WHAT ARE THE MAIN TOOLS FROM THE HARD SIDE OF TQM, AND ALSO WHICH ONES HAVE THE GREATEST IMPACT ON INCREASING THE COMPETITIVE DIMENSION OF PERFORMANCE QUALITY. IN A THEORETICAL PERSPECTIVE, THE RESEARCH DEVELOPED THE DEBATE ABOUT THE HARD SIDE TOOLS OF TQM, SHYLY WORKED IN THE LITERATURE. REGARD TO RESULTS, WAS IDENTIFIED THAT THERE ARE KEY TECHNIQUES AND TOOLS IN TWO AREAS, KNOWLEDGE AND USE. THE KNOWLEDGE HAD AS THE MAIN ONES: 1 - BRAINSTORMING; 2-5W1H AND 3 - PARETO CHART. AND THE USE WAS: 1 - BRAINSTORMING; 2-5 S, AND 3 - PDCA. WITH THE GREATEST IMPACT ON THE QUALITY DIMENSION WERE: 1-5W1H 2-5 S, AND 3 - PDCA. Keyword: TOOLS AND TECHNIQUES; HARD SIDE OF TQM; COMPETITIVE CRITERIA QUALITY. 2

3 1. Introdução XVIII SIMPÓSIO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO Este artigo investiga quais ferramentas e práticas relacionadas à área da qualidade impactam no aumento da performance da dimensão competitiva qualidade. Para isso, foi considera como foco as questões direcionadas ao lado hard da Gestão da qualidade Total TQM (Total Quality Management). Diversos estudos sobre o tema compreendem uma gama de ferramentas e técnicas que são utilizadas a partir de diferentes lógicas e propósitos, mas que tem por fim o objetivo de aumentar o desempenho da dimensão competitiva qualidade. Visto que, grande parte das pesquisas sobre o tema focam outras abordagens que não a parte hard, ou somente ferramentas e técnicas especificas, como por exemplo 5 s, torna-se difícil tanto no prisma teórico, como no prisma prático, identificar quais são as principais ferramentas e práticas e seus respectivos impactos no aumento da performance da dimensão competitiva qualidade. No presente artigo, as diversas ferramentas e técnicas oriundas do lado hard da TQM são identificadas no sentido de verificar as principais, bem como seus respectivos impactos no aumento da performance da dimensão qualidade. Essa identificação e impacto é evidenciada através da média das respostas dos questionários de pesquisa que mostram quais são as principais ferramentas e técnicas utilizadas pelas empresas pesquisadas e seus impactos no desempenho da dimensão competitiva qualidade. 2. Revisão da literatura 2.1. O lado hard da Gestão da Qualidade Total O estudo sobre a área da qualidade, abordando os conceitos de Sistemas de Gestão da Qualidade, mais especificamente a Gestão da Qualidade Total (TQM), tem crescido ao longo das últimas quatro décadas tanto no prisma prático, como no prisma teórico. As abordagens acerca do tema TQM, são oriundas de trabalhos seminais (CROSBY, 1979; DEMING, 1982; ISHIKAWA, 1985; GARVIN, 1986; JURAN, 1988; FEIGENBAUM, 1991), e vem sendo aprimoradas e reestruturadas por diversos pesquisadores que estudam o tema ao longo do tempo. A partir dessa perspectiva, a Gestão da Qualidade Total, que possui diversos subsistemas relacionados com o planejamento da qualidade, controle da qualidade, garantia da qualidade e melhoria da qualidade, pode ser divida em duas grandes abordagens: a soft e a hard (VOUZAS e PSYHOGIOS, 2007). A parte soft está direcionada a aspectos do sistema de gestão, tais como: recursos humanos, liderança e cultura. Já a parte hard está relacionada ao estudo do correto funcionamento do processo de produção, mais especificamente a utilização de técnicas e ferramentas de controle e melhoria do processo (JAPEN, PRANEETPOLGRANG, e HORADAL, 2006). A Gestão da Qualidade Total, abrangendo seu lado soft e hard, bem como os principais modelos e conceitos oriundos da grande área da qualidade foram inicialmente constituídos a partir da visão da gestão da qualidade para conformidade com as especificações e depois evoluindo para um conceito mais abrangente e sistêmico, referente às expectativas do cliente. Ou seja, a área da qualidade se desenvolveu a partir da busca de zero defeitos e custo de qualidade iniciada por Crosby, do ciclo PDCA de Deming, das sete ferramentas básicas de Ishikawa, passando pelas dimensões da qualidade de Garvin e pela trilogia de planejamento, controle e melhoria de Juran. Essa evolução chegou às três etapas para qualidade de Feigenbaum e se aprimorou no desenvolvimento de controles de qualidade relacionados ao Controles Estatísticos do Processo CEP e o Planejamento de Experimentos DOE (Design of Experiments), o que ficou conhecido como controle de qualidade on line e off-line. 3

4 XVIII SIMPÓSIO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO Esse contexto de evolução deu consistência para todos os conceitos referentes às diferentes dimensões da qualidade, mas principalmente ao corpo de conhecimento sustentador da área de qualidade que utilizamos atualmente (FOTOPOULOS e PSOMAS, 2009). Diversos estudos abordaram questões referentes ao uso da TQM e de suas respectivas práticas em relação à melhoria do resultado da empresa ou mais diretamente ao impacto na performance da dimensão competitiva qualidade. (ANDERSON et al., 1995; FLYNN et al., 1995, FILIPPINI, 1997; FORZA e FILIPPINI, 1998; HENDRICKS e SINGHAL, 2001). Esses estudos apresentaram fortes evidencias empíricas da relação direta entre o uso das ferramentas e técnicas da Gestão da Qualidade Total na performance da dimensão competitiva qualidade e também no melhor resultado da empresa, se tornando assim uma vantagem competitiva (KARIM, SMITH, e HALGAMUGE, 2008; JOINER, 2007). Entende-se que não existe uma melhor e única maneira no que se refere ao modelo de aplicação da TQM, pois ela é formada a partir de uma rede interligada de práticas, técnicas e ferramentas (TARÍ e SABARATER, 2004). Porém, a partir da análises de estudos sobre o tema, acredita-se que tratar a TQM como um todo, ou seja, uma rede composta de uma gama extensa de práticas, técnicas e ferramentas caracterize-se como uma abordagem muito ampla. Isso, visto que a parte soft trabalha frente a uma série de determinações preliminares, sendo uma delas a de desenvolver um ambiente propício para que a parte hard tenha possibilidade de ser implementada (JAPEN, PRANEETPOLGRANG, e HORADAL, 2006). Nesse sentido, nota-se que os estudos sobre o tema que buscam comprovar o impacto da TQM na performance da dimensão qualidade acabam enfocando somente o lado soft e deixando uma lacuna sobre o cerne que compreende a eficiência e eficácia do lado hard. Isso se evidencia a partir da Figura 1, que apresenta uma análise de 22 artigos recentes sobre o tema abordados por Fotopoulos e Psomas (2009), na qual apenas 5 abordam a parte hard da TQM, e desses 5, somente 3 abordam exclusivamente o tema. 14% 9% 77% "Soft" e "Hard" juntos Somente "Hard" Somente "Soft" FIGURA 1 Análise de recentes estudos sobre TQM. Fonte: Baseado em Fotopoulos e Psomas (2009). Do lado hard, muitas são as técnicas e ferramentas que foram criadas e ou que são utilizadas com o objetivo de aumentar a performance da dimensão competitiva, aparecendo de modo prático e também na literatura. Desde o desenvolvimento das sete ferramentas básicas por Ishikawa, passando pelo desenvolvimento dos demais trabalhos seminais sobre o tema, autores propuseram o uso de outra gama de ferramentas e técnicas, bem como identificaram quais estavam sendo mais utilizadas na prática (TARÍ e SABARATER, 2004). A Tabela 1 compila esse conjunto de técnicas e ferramentas evidenciadas tanto do prisma teórico, como prático. 4

5 TABELA 1 Técnicas e Ferramentas relacionadas com a Qualidade. XVIII SIMPÓSIO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO FERRAMENTAS BASICAS DA FERRAMENTAS DA GESTÃO DA OUTRAS QUALIDADE QUALIDADE FERRAMENTAS TÉCNICAS USADAS NA QUALIDADE Gráfico de Pareto Diagrama de Afinidades Brainstorming Benchmarking Diagrama de Causa e Efeito Diagrama de Relações 5W1H QFD - Desdobramento da Função Qualidade Estratificação Diagrama de Matriz Fluxograma FMEA - Análise de Modo e Efeito de Falhas Folha ou Lista de Verificação Matriz de Priorização PDCA DOE - Design of Experiments (DOE) Histograma Diagrama de Árvore ARA Análises multicriteriais Diagrama de Dispersão Diagrama do Processo Decisório CEP - Controle Estatistico do Processo Gráficos de controle Diagrama de Setas Poka-Yoke 5 s MSA - Análise do Sistema de Medição Fonte: Adaptada de Tarí e Sabarater (2004) A Dimensão Competitiva Qualidade A vantagem competitiva está relacionada pelo modo no qual a empresa decide competir frente o mercado em que atua. Esta decisão não está relacionada, entretanto, a questões somente referentes ao ambiente externo da empresa. Hayes e Wheelwright (1984) discorrem que a empresa deve escolher um foco e suportar essa escolha a partir de diversas decisões internas, como estrutura, recursos humanos, e etc. Nesse sentido, observa-se que cada tipo de estratégia necessitará de diferentes ações das áreas funcionais, como por exemplo, a de produção, visando atingir um objetivo previamente determinado dentro do contexto que o mercado demanda, os quais são conhecidos por dimensões competitivas. Identificados inicialmente por Skinner (1969) e posteriormente aprimoradas pelos principais autores do tema, as dimensões competitivas, também chamadas de prioridades e critérios competitivos, vem sendo objeto de discussão e estudo na literatura. Podem-se citar as principais como sendo custo, qualidade, confiabilidade, flexibilidade (HAYES e WHEELWRIGTH, 1984; WARD e DURAY, 2000; KATHURIA, 2000; DEMETER, 2003), velocidade (HILL, 2000; SLACK, CHAMBERS e JOHNSON, 2002), e inovação (DANGAYACH e DESHMUKH, 2003). No que diz respeito à dimensão qualidade, existem diferentes significados e sentidos de acordo com os níveis de análise, variado de definições mais abrangentes a definições mais especificas, mas que, de modo geral, estão relacionados com os seguintes aspectos: baixo índice de defeitos, performance do produto, confiabilidade, questões do meio ambiente, ultrapassar as expectativas do cliente, entre outros (HAYES e WHEELWRIGTH, 1985; WARD e DURAY, 2000; KATHURIA, 2000; DEMETER, 2003; MILTENBURG, 2008). Para este estudo, foi escolhida a definição de Miltenburg (2008), que está relacionada aos corretos materiais e atividades de acordo com as especificações do produto e expectativas dos clientes, em relação à respectiva dificuldade de atingir essas especificações e expectativas. 3. Metodologia A metodologia de desenvolvimento do presente trabalho foi conduzida em diferentes etapas (Figura 2). Inicialmente foi feita uma revisão e análise da literatura sobre o tema com dois objetivos: i) verificar nas bases de dados a existência de estudos acadêmicos publicados sobre o assunto; ii) entender o corpo de conhecimento e os pressupostos utilizados para sustentar a lógica por trás da abordagem e o processo de aplicação prática. A partir dessa análise sobre o tema foi identificado duas frentes de análise. Uma contemplando o lado hard da Gestão da Qualidade Total, e outra focando a dimensão competitiva qualidade. Na seqüência foram identificadas as principais técnicas e ferramentas oriundas da teoria e também do campo prático relacionados com a parte hard da TQM, bem como observados os diferentes contextos de análise da dimensão competitiva qualidade e definido qual seria o horizonte de análise da dimensão para o presente trabalho. 5

6 XVIII SIMPÓSIO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO Em seguida foram compiladas as ferramentas e técnicas do TQM a partir da ótica do impacto no conceito da dimensão competitiva qualidade escolhida. Isso foi realizado a partir do desenvolvimento de um instrumento de pesquisa testado e aprovado por acadêmicos da área da qualidade, e posteriormente testado em uma empresa do GCMC como teste piloto. Este questionário desenvolvido a partir das ferramentas e técnicas identificadas e relacionadas com o lado hard da TQM foi estruturado em 4 sessões. A primeira objetivando caracterizar as empresa no que se refere ao seu porte e ao setor de atuação, a segunda buscando evidenciar qual o nível de conhecimento das ferramentas e técnicas pelos colaboradores das empresas respondentes, a terceira objetivando entender o nível de implementação e, por fim, a quarta sessão direcionada a entender o impacto dessas ferramentas no aumento de performance da dimensão qualidade. Os questionários foram direcionados para colaboradores que atuam em áreas relacionadas com qualidade e melhoria de processos. Para as sessões 2, 3 e 4 do questionário, as respostas foram baseadas em escalas de 5 níveis, na qual a sessão 2 está estruturada de 1, desconheço completamente até 5, conheço com profundidade, a sessão 3 está organizada de 1 nunca utilizou até 5 utiliza constantemente e a sessão 4, que está direcionada de 1 não impacta até 5 impacta fortemente. O estudo foi desenvolvido em empresas participantes de um grupo de melhoria chamado Grupo de Coordenadores de Melhoria Contínua GCMC. Esse grupo caracterizase por não ter fins lucrativos e ser um ambiente de troca de experiências e idéias relacionadas com gestão da qualidade e melhoria de processos. No momento da aplicação da pesquisa o grupo contava com cerca de 155 empresas de todo o Brasil, no qual um dos pré-requisitos à inclusão no grupo é a existência de um sistema formal de melhorias que engloba desde simples ações de melhorias a um sistema certificado de gestão da qualidade. O questionário foi desenvolvido em duas plataformas de acesso: i) eletronicamente a partir de um software que ilustrava ao respondente as possibilidades de resposta sendo acessado e respondido a partir de um link web que direciona à essa ferramenta; e ii) a partir de um documento no formato Microsoft Excel 2003 enviado por ao grupo. Comprovações estatísticas visando validar o critério de classificação utilizado foram realizadas a partir do teste One Sample t-test. Associado a isso, utilizou-se análises de correlação com o intuito de identificar a relação das técnicas e ferramentas no âmbito do conhecimento, utilização e impacto. Essas análises estatísticas foram desenvolvidas utilizado o software Microsoft Excel 2007 e o PASW Statistic Lado hard Principais Técnicas e Ferramentas 1 2 Identificação do Tema e Delimitação TQM Dimensão Qualidade 3 Ferramentas e Técnicas lado hard e o impacto na Dimensão Qualidade 3 Escolha da Dimensão Qualidade Desenvolvimento Avaliação com Teste piloto Envio Questionário as do Questionário profissionais da Área do Questionário empresas do GCMC Sugestão de Pesquisas Futuras 9 CONCLUSÃO FIGURA 2 Metodologia de desenvolvimento do trabalho. 10 Apresentação e Análise dos Resultados Após o envio do questionário para as empresa e o respectivo recebimento e compilação, foram apresentados e analisados os resultados. Por fim, desenvolveu-se a conclusão e foram sugeridas pesquisas futuras. 4. Apresentação e Análise dos Resultados De uma população de 155 empresas, houveram 40 respondentes, totalizando uma amostra de 25,8% da população. O questionário de pesquisa foi avaliado por 3 professores e 3 8 6

7 XVIII SIMPÓSIO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO profissionais da área, e testado com duas empresas do grupo GCMC. O questionário foi enviado por (o link de preenchimento web e a versão Microsoft Excel) para as empresas do GCMC em quatro momentos. No primeiro envio o viés de respondentes foi de 14 empresas, no segundo mais 4 responderam a pesquisa, no terceiro houve 10 respondentes e o quarto fechou com 12, totalizando as 40 empresas da amostra. O instrumento de pesquisa foi estruturado em quatro sessões, a primeira verificando características das empresas, a segunda identificando o entendimento dos colaboradores sobre as ferramentas e técnicas, a terceira verificando o nível de implantação das e a quarta identificando o impacto dessas técnicas e ferramentas na dimensão qualidade. No que diz respeito à primeira sessão, com base nos critérios do Serviço Brasileiro de Apoio às Micro e Pequenas Empresas SEBRAE (Tabela 2) foram determinados os principais ramos de atuação como sendo: calçado, metalúrgico, metal mecânico, automotivo, alimentação, transporte, saúde, químico e outros. Dentre a classificação "outros" estão empresas dos seguimentos de: fertilizantes, plásticos, aviação, móveis, etc. A Tabela 3 apresenta os números de respondentes por segmento. TABELA 2 Critérios SEBRAE. Dados Sebrae Reaferente tamanho de empresas Tamanho da empresa Quantidade Colaboradores Valor faturado anual Micro Até 19 colaboradores Até 2,4 milhões Pequena Média Grande Entre 20 e 99 colaboradores Entre 100 e 499 colaboradores Acima de 500 colaboradores Entre 2,4 e 16 milhões Entre 16 e 90 milhões Acima de 90 milhões TABELA 3 Respondentes por segmento. RAMO DE ATUAÇÃO EMPRESAS % Automotivo 9 23% Outros 8 20% Químico 7 18% Metalurgico 5 13% Alimentação 4 10% Metal Mecânico 4 10% Saúde 2 5% Calçado 1 3% Total geral % Observa-se na Tabela 3, que existe a predominância de respondentes nos ramos automotivo e químico, considerando que a classificação outros compõem vários segmentos. Visto que o GCMC possui um nível de empresas participantes consideravelmente heterogêneas entre os segmentos, nota-se que essa concentração de respondentes pertencentes à indústria automotiva e química pode, possivelmente, ser explicada pela pressão e exigência dos clientes desse segmento pela qualidade elevada, bem como em função da difusão dos conceitos de gestão da qualidade e melhoria de processos ter ocorrido prioritariamente nesses segmentos. Ainda, no que diz respeito à primeira sessão, também com base em dados do SEBRAE, foram determinados níveis de faturamento anual e número de colaboradores, que caracterizam micro, pequena, média e grande empresa respectivamente (Tabelas 4 e 5). TABELA 4 Número de Colaboradores. NÚMERO DE COLABORADORES TOTAL % Acima de 500 colaboradores 23 58% Entre 100 e 499 colaboradores 14 35% Entre 20 e 99 colaboradores 3 8% Total geral % 7

8 TABELA 5 Faturamento anual. FATURAMENTO ANUAL TOTAL % Acima de 90 milhões 23 58% Entre 2,4 e 16 milhões 7 18% Entre 16 e 90 milhoes 6 15% Até 2,4 milhões 4 10% Total geral % XVIII SIMPÓSIO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO Conforme a Tabela 5, considerando faturamento anual, aproximadamente 58% da amostra pode ser classificada como grande, convergindo com os 58% apresentados na Tabela 4. Porém, por esse critério de faturamento, 10% das empresas foram classificadas como micro, o que difere da classificação por número de colaboradores do SEBRAE (Tabela 4). TABELA 6 Entendimento dos colaboradores com relação às técnicas e ferramentas. PRINCIPAIS FERRAMENTAS E TÉCNICAS RANKING TÉCNICAS E FERRMANETAS MÉDIA DESVIO PADRÃO 1 Brainstorming 4,750 0, W1H 4,750 0,494 3 Gráfico de Pareto 4,625 0,667 4 Diagrama de Causa e Efeito 4,625 0, s 4,625 0,705 6 Fluxograma 4,600 0,672 7 PDCA 4,600 0,709 8 Folha ou Lista de Verificação 4,475 0,716 9 Gráficos de controle 4,350 0, Poka-Yoke 4,325 0, Histograma 4,275 1, Benchmarking 4,250 0, Estratificação 4,200 1, Diagrama de Dispersão 3,949 1, CEP - Controle Estatistico do Processo 3,925 1, FMEA - Análise de Modo e Efeito de Falhas 3,825 1, Matriz de Priorização 3,750 1, Diagrama de Árvore 3,225 1, QFD - Desdobramento da Função Qualidade 3,225 1, MSA - Análise do Sistema de Medição 3,175 1, DOE - Design of Experiments (DOE) 2,850 1, Diagrama de Matriz 2,650 1, Diagrama de Relações 2,600 1, Diagrama do Processo Decisório 2,575 1, Diagrama de Afinidades 2,525 1, ARA 2,400 1, Diagrama de Setas 2,100 1, Análises multicriteriais 1,950 1,260 Já no que se refere à segunda sessão do questionário, observou-se que, dentre as ferramentas e técnicas mais conhecidas pelos respondentes, as primeiras são: Brainstorming, 5W1H e Gráfico de Pareto. Vale ressaltar, que no primeiro lugar, ficaram empatadas Brainstorming e 5W1H, tanto quanto a média, como no desvio-padrão. No caso do Diagrama de Pareto, Diagrama de Causa e Efeito e 5`s, o critério de desempate para a classificação foi o menor desvio-padrão, assim como no caso de Fluxograma e PDCA. A classificação completa das 28 ferramentas analisadas pode ser observada na Tabela 6. A terceira sessão das perguntas do instrumento de pesquisa, ponderando o nível de implementação das técnicas e ferramentas nas empresas, foi compilado na Tabela 7. Esse quesito mostra que, dentre as 28 ferramentas e técnicas, as com maior nível de utilização são: Brainstorming, 5 s e PDCA. 8

9 TABELA 7 Nível de implantação das técnicas e ferramentas. FERRAMENTAS E TÉCNICAS MAIS UTILIZADAS PELAS EMPRESAS XVIII SIMPÓSIO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO RANKING TÉCNICAS E FERRMANETAS MÉDIA DESVIO PADRÃO 1 Brainstorming 4,300 0, s 4,275 1,154 3 PDCA 4,225 1,050 4 Gráfico de Pareto 4,125 1, W1H 4,075 1,141 6 Diagrama de Causa e Efeito 4,025 1,121 7 Fluxograma 3,925 1,228 8 Gráficos de controle 3,800 1,137 9 Folha ou Lista de Verificação 3,775 1, CEP - Controle Estatistico do Processo 3,650 1, Poka-Yoke 3,550 1, Benchmarking 3,525 1, Estratificação 3,500 1, FMEA - Análise de Modo e Efeito de Falhas 3,475 1, Histograma 3,450 1, Matriz de Priorização 2,925 1, MSA - Análise do Sistema de Medição 2,900 1, Diagrama de Dispersão 2,750 1, QFD - Desdobramento da Função Qualidade 2,425 1, Diagrama de Árvore 2,175 1, DOE - Design of Experiments (DOE) 2,175 1, Diagrama de Matriz 2,000 1, Diagrama de Afinidades 1,850 1, Diagrama de Relações 1,825 1, Diagrama do Processo Decisório 1,800 0, ARA 1,650 0, Diagrama de Setas 1,625 1, Análises multicriteriais 1,450 0,846 TABELA 8 Impacto das técnicas e ferramentas na dimensão qualidade. 9

10 XVIII SIMPÓSIO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO IMPACTO DAS FERRAMENTAS E TÉCNICAS NA DIMENSÃO QUALIDADE RANKING TÉCNICAS E FERRMANETAS MÉDIA DESVIO PADRÃO 1 5W1H 4,472 0, s 4,405 0,956 3 PDCA 4,351 1,060 4 Brainstorming 4,333 0,986 5 Poka-Yoke 4,314 1,022 6 Gráfico de Pareto 4,306 1,064 7 Diagrama de Causa e Efeito 4,270 1,170 8 Gráficos de controle 4,200 0,901 9 Fluxograma 4,171 1, FMEA - Análise de Modo e Efeito de Falhas 4,029 1, CEP - Controle Estatistico do Processo 3,882 1, Folha ou Lista de Verificação 3,844 1, Estratificação 3,724 1, MSA - Análise do Sistema de Medição 3,710 1, Benchmarking 3,645 1, Matriz de Priorização 3,500 1, Histograma 3,484 1, DOE - Design of Experiments (DOE) 3,111 1, Diagrama de Dispersão 3,097 1, QFD - Desdobramento da Função Qualidade 3,000 1, Diagrama do Processo Decisório 2,720 1, Diagrama de Árvore 2,615 1, Diagrama de Afinidades 2,435 1, Diagrama de Relações 2,333 1, Diagrama de Matriz 2,292 1, Diagrama de Setas 2,048 1, ARA 2,000 1, Análises multicriteriais 1,895 0,994 A Tabela 8 refere-se à quarta sessão, ilustrando o impacto das técnicas e ferramentas do lado hard da TQM na dimensão qualidade. Neste contexto destaca-se que as 10 técnicas e ferramentas que evidenciam maior impacto para as empresas respondentes do GCMC são: 5W1H, 5 s, PDCA, Brainstorming, Poka-Yoke, Gráfico de Pareto, Diagrama de Causa e Efeito, Gráficos de controle, Fluxograma e FMEA - Análise de Modo e Efeito de Falhas. O instrumento contou com uma pergunta de campo aberto para sugestões de outras técnicas ferramentas não abordadas nessa pesquisa. Apenas 3 empresas sugeriram outras ferramentas que não foram abordadas no instrumento de pesquisa, sugerindo seus respectivos impactos na dimensão competitiva qualidade. As sugestões foram: i) 8 Disciplinas para resolução de problemas, sem sugestão de impacto na dimensão qualidade; ii) Teoria das Filas e Teoria das Restrições, com nível de impacto médio a alto respectivamente; e iii) Kaizen e TPM, com nível de impacto alto na dimensão qualidade para ambos. Objetivando verificar a significância da classificação dos dados a partir da análise que levou em conta as médias e o desvio-padrão, foi desenvolvida a análise de One sample t-test, com confiança de 90%. Essa análise mostrou que, dentre as quinze primeiras técnicas e ferramentas identificadas no âmbito do conhecimento, utilização e impacto, todas foram consideradas com suas médias estatisticamente significantes e superiores a média central, 3. Na sessão conhecimento, as ferramentas e técnicas; Diagrama de Árvore, QFD - Desdobramento da Função Qualidade, MSA - Análise do Sistema de Medição e DOE - Desing of Experiments, tiveram seus resultados contestados, visto que suas significâncias ficaram acima da confiança estabelecida. Na sessão utilização, as ferramentas e técnicas que tiveram sua significância acima da confiança estabelecida foram; a Matriz de Priorização, MSA - Análise do Sistema de Medição, Diagrama de Dispersão. Já na sessão impacto foram: Diagrama de Dispersão, QFD - Desdobramento da Função Qualidade, DOE - Desing of Experiments e Diagrama do Processo Decisório. 10

11 XVIII SIMPÓSIO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO O detalhamento das diferenças das médias para cada uma das ferramentas nas respectivas sessões, apontando sua classificação e o que foi acima descrito, pode ser observado a partir da Tabela 9, que contempla o One sample t-test. 5. Conclusão No campo teórico este estudo evoluiu o debate sobre ferramentas do lado hard da TQM, até então timidamente desenvolvido na literatura. A partir dos estudos analisados identificou-se que apesar do elevado número de pesquisas no campo da TQM, poucos abordam o lado hard, sendo que, os que abordam, em sua maioria trabalham conjuntamente com a parte soft, deixando certa lacuna teórica em aberto. Assim, o objetivo do artigo foi identificar quais são as principais ferramentas e técnicas oriundas do lado hard da Gestão da Qualidade Total - TQM e o seu impacto no aumento da performance da dimensão qualidade. O critério utilizado para responder o âmbito inicial do objetivo, que foi identificar as principais técnicas e ferramentas, foi a média das respostas obtidas sobre a sessão 2 e 3 do questionário, que abordou o conhecimento e utilização dos respondentes frente as técnicas e ferramentas. Sendo assim, a resposta ao objetivo do trabalho pode ser identificada sobre a perspectiva das principais em relação ao conhecimento (Tabela 6, as mais conhecidas, referentes à sessão 2) e as principais em relação à utilização (Tabela 7, as mais utilizadas, referentes à sessão 3). As três principais técnicas e ferramentas em relação ao conhecimento foram: 1 - Brainstorming; 2-5W1H; e 3 - Gráfico de Pareto. Já as três principais técnicas e ferramentas em relação à utilização foram: 1 - Brainstorming; 2-5 s; e 3 - PDCA. Para responder por completo o objetivo do trabalho, apontando o impacto das técnicas e ferramentas na dimensão qualidade, foi utilizado a média das respostas da sessão 4 do instrumento de pesquisa. Essa análise mostrou o respectivo impacto dessas técnicas e ferramentas na dimensão competitiva qualidade (Tabela 8), que foi definida pelo trabalho, como sendo os corretos materiais e atividades de acordo com as especificações do produto e expectativas dos clientes, em relação à respectiva dificuldade de atingir essas especificações e expectativas (MILTENBURG, 2008). A três técnicas com maior impacto na dimensão competitiva qualidade foram: 1-5W1H; 2-5 s; e 3 - PDCA. Com a intenção de verificar o critério de classificação utilizado para responder o objetivo do trabalho, que se baseou nas médias, foi aplicado um teste no intuito de averiguar essa classificação. O teste foi o One sample t-test que, a partir da significância da média, validou a classificação de modo geral, identificando que as quinze principais técnicas e ferramentas no âmbito do conhecimento, utilização e impacto, possuem suas médias estatisticamente significantes e superiores a média central, 3. Conforme a tabela 11, as correlações entre conhecimento e utilização, são mínimas. Isso demanda alguns questionamentos e suposições, a saber: i) é importante compreender se isso ocorre porque as ferramentas e técnicas utilizadas não são muito conhecidas; e ii) as ferramentas e técnicas mais conhecidas, conforme Tabela 6, não são muito utilizadas. Neste contexto é importante destacar que as principais correlações não estão centralizadas em ferramentas básicas da gestão da qualidade. Apesar do Gráfico de Pareto e do Histograma constarem, a maior correlação ocorreu entre duas técnicas que segundo a Tabela 6, não podem ser consideradas as ferramentas mais conhecidas pelas empresas respondentes. Outro ponto a ser destacado é a correlação entre a utilização e a percepção de que determinada técnica ou ferramenta realmente impacta na dimensão competitiva qualidade. Um exemplo identificado foi de que menos de três quartos das empresas que utilizam a Estratificação acreditam que ela realmente impacte na dimensão competitiva qualidade. O mesmo ocorre com o Diagrama de Afinidades e o Gráfico de Pareto. Nesse sentido, sugere-se 11

12 2 - CONHECIMENTO Ranking XVIII SIMPÓSIO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO estudos que visem identificar o uso de outras técnicas e ferramentas da Gestão da Qualidade Total no campo prático e teórico, bem como a replicação e ou a aplicar do método/lógica utilizada neste estudo em um grupo de empresas com características similares ou diferentes. TABELA 9 One Sample t-test parte 1. One-Sample Test Test Value = 3 Sessão TÉCNICAS E FERRAMENTAS Interval of the t df Sig. (2-tailed) Mean Difference Lower Upper 1 Brainstorming 22,425 39,000 1,750 1,62 1,88 2 5W1H 22,425 39,000 1,750 1,62 1,88 3 Gráfico de Pareto 15,398 39,000 1,625 1,45 1,80 4 Diagrama de Causa e Efeito ("espinha de peixe") 13,882 39,000 1,625 1,43 1, s (ou derivações. Ex: 3 s a 8 s) 14,581 39,000 1,625 1,44 1,81 6 Fluxograma 15,064 39,000 1,600 1,42 1,78 7 PDCA 14,274 39,000 1,600 1,41 1,79 8 Folha ou Lista de Verificação 13,035 39,000 1,475 1,28 1,67 9 Gráfico de Controle 11,094 39,000 1,350 1,14 1,56 10 Poka - Yoke 9,434 39,000 1,325 1,09 1,56 11 Histograma 7,594 39,000 1,275,99 1,56 12 Benchmarking 10,648 39,000 1,250 1,05 1,45 13 Estratificação 6,676 39,000 1,200,90 1,50 14 Diagrama de Dispersão 5,642 38,000,949,67 1,23 15 CEP - Controle Estatístico do Processo 4,611 39,000,925,59 1,26 16 FMEA - Análise de Modo e Efeito de Falhas 4,444 39,000,825,51 1,14 17 Matriz de Priorização 3,455 39,001,750,38 1,12 18 Diagrama de Árvore 1,070 39,291,225 -,13,58 19 QFD - Desdobramento da Função Qualidade 1,157 39,254,225 -,10,55 20 MSA - Análise do Sistema de Medição,764 39,449,175 -,21,56 21 DOE - Desing of Experiments -,693 39,492 -,150 -,51,21 22 Diagrama de Matriz -1,769 39,085 -,350 -,68 -,02 23 Diagrama de Relações -2,119 39,041 -,400 -,72 -,08 24 Diagrama de Processo Decisório -2,208 39,033 -,425 -,75 -,10 25 Diagrama de Afinidades -2,464 39,018 -,475 -,80 -,15 26 ARA - Árvore da Realidade Atual -2,841 39,007 -,600 -,96 -,24 27 Diagrama de Setas -4,949 39,000 -,900-1,21 -,59 28 Análise Multicriteriais -5,271 39,000-1,050-1,39 -,71 TABELA 9 One Sample t-test parte 2. 12

13 4 - IMPACTO 3 - UTILIZAÇÃO XVIII SIMPÓSIO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO 1 Brainstorming 8,754 39,000 1,300 1,05 1, s (ou derivações. Ex: 3 s a 8 s) 6,985 39,000 1,275,97 1,58 3 PDCA 7,381 39,000 1,225,95 1,50 4 Gráfico de Pareto 6,389 39,000 1,125,83 1,42 5 5W1H 5,959 39,000 1,075,77 1,38 6 Diagrama de Causa e Efeito ("espinha de peixe") 5,785 39,000 1,025,73 1,32 7 Fluxograma 4,765 39,000,925,60 1,25 8 Gráfico de Controle 4,451 39,000,800,50 1,10 9 Folha ou Lista de Verificação 3,797 39,000,775,43 1,12 10 CEP - Controle Estatístico do Processo 2,887 39,006,650,27 1,03 11 Poka - Yoke 2,636 39,012,550,20,90 12 Benchmarking 3,201 39,003,525,25,80 13 Estratificação 2,431 39,020,500,15,85 14 FMEA - Análise de Modo e Efeito de Falhas 2,023 39,050,475,08,87 15 Histograma 2,189 39,035,450,10,80 16 Matriz de Priorização -,330 39,743 -,075 -,46,31 17 MSA - Análise do Sistema de Medição -,404 39,688 -,100 -,52,32 18 Diagrama de Dispersão -1,220 39,230 -,250 -,60,10 19 QFD - Desdobramento da Função Qualidade -2,644 39,012 -,575 -,94 -,21 20 Diagrama de Árvore -3,901 39,000 -,825-1,18 -,47 21 DOE - Desing of Experiments -4,363 39,000 -,825-1,14 -,51 22 Diagrama de Matriz -5,586 39,000-1,000-1,30 -,70 23 Diagrama de Afinidades -6,482 39,000-1,150-1,45 -,85 24 Diagrama de Relações -7,180 39,000-1,175-1,45 -,90 25 Diagrama de Processo Decisório -7,649 39,000-1,200-1,46 -,94 26 ARA - Árvore da Realidade Atual -9,561 39,000-1,350-1,59-1,11 27 Diagrama de Setas -8,246 39,000-1,375-1,66-1,09 28 Análise Multicriteriais -11,590 39,000-1,550-1,78-1,32 1 5W1H 10,692 38,000 1,462 1,23 1,69 2 PDCA 8,443 39,000 1,375 1,10 1, s (ou derivações. Ex: 3 s a 8 s) 9,131 39,000 1,375 1,12 1,63 4 Poka - Yoke 8,454 37,000 1,368 1,10 1,64 5 Gráfico de Pareto 8,049 38,000 1,333 1,05 1,61 6 Diagrama de Causa e Efeito 7,233 39,000 1,300 1,00 1,60 7 Brainstorming 7,814 38,000 1,282 1,01 1,56 8 Gráficos de Controle 8,530 37,000 1,211,97 1,45 9 Fluxograma 6,978 37,000 1,211,92 1,50 10 FMEA - Análise de Modo e Efeito de Falhas 5,432 36,000 1,081,75 1,42 11 CEP - Controle Estatístico do Processo 4,989 36,000,946,63 1,27 12 Folha ou Lista de Verificação 4,910 34,000,943,62 1,27 13 Estratificação 3,335 31,002,813,40 1,23 14 MSA - Análise do Sistema de Medição 3,217 33,003,735,35 1,12 15 Benchmarking 3,783 33,001,706,39 1,02 16 Matriz de Priorização 2,147 30,040,516,11,92 17 Histograma 1,946 33,060,412,05,77 18 Diagrama de Dispersão,597 32,555,121 -,22,47 19 QFD - Desdobramento da Função Qualidade,232 28,818,069 -,44,58 20 DOE - Desing of Experiments, ,000,000 -,47,47 21 Diagrama do Processo Decisório -1,517 27,141 -,393 -,83,05 22 Diagrama de Árvore -1,960 28,060 -,483 -,90 -,06 23 Diagrama de Afinidades -2,874 24,008 -,640-1,02 -,26 24 Diagrama de Relações -3,721 26,001 -,778-1,13 -,42 25 Diagrama de Matriz -3,937 26,001 -,815-1,17 -,46 26 Diagrama de Setas -4,440 23,000-1,000-1,39 -,61 27 ARA - Arvore da Realidade Atual -4,437 24,000-1,040-1,44 -,64 28 Análises Multicriteriais -5,383 21,000-1,136-1,50 -,77 Comparando-se a Tabela 6 e 7, tende-se a observar que a média do nível de conhecimento das ferramentas e técnicas pelos colaboradores das empresas participantes do GCMC é maior que a média do nível de implementação das mesmas nessas empresas. Como exemplo, observa-se que a média do Brainstorming no que se refere ao conhecimento (Tabela 6), é superior que a média dela no que se refere a sua utilização. Objetivando entender se o conhecimento de determinado grupo de técnicas e ferramentas possuía relação com o conhecimento de outro grupo de técnicas e ferramentas, foi aplicado o teste de Correlação. Esse teste mostrou que existe forte correlação entre o conhecimento de técnicas e ferramentas em relação à outras (Tabela 10). Sobre a Tabela 10 é importante observar que, dentre as ferramentas com maior correlação estão: Gráfico de Pareto e Diagrama de Causa e Efeito, e Lista de Verificação e Histogramas. Nota-se que essas são consideradas ferramentas básicas da qualidade, e possivelmente são utilizadas conjuntamente pelas empresas respondentes. TABELA 10 Correlação das Técnicas e Ferramentas na sessão Conhecimento. 13

14 XVIII SIMPÓSIO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO CORRELAÇÃO - CONHECIMENTO % TÉCNICA - FERRAMENTA TÉCNICA - FERRAMENTA 90% que conhecem Gráfico de Pareto conhecem Diagrama de Causa e Efeito; 80% que conhecem Lista de Verificação conhecem Histograma; 76% que conhecem Gráfico de Pareto conhecem Histograma; 76% que conhecem Lista de Verificação conhecem Gráfico de Controle; 75% que conhecem Gráfico de Pareto conhecem Lista de Verificação; 75% que conhecem Diagrama de Causa e Efeito conhecem Histograma; 75% que conhecem Histograma conhecem Gráfico de Controle; 73% que conhecem Diagrama de Causa e Efeito conhecem Lista de Verificação; 73% que conhecem PDCA; conhecem 5W1H 69% que conhecem Histograma conhecem PDCA; 68% que conhecem Diagrama de Causa e Efeito conhecem PDCA; 65% que conhecem Gráfico de Pareto conhecem PDCA; 65% que conhecem Histograma conhecem FMEA; 64% que conhecem Diagrama de Causa e Efeito conhecem Estratificação; 64% que conhecem Diagrama de Causa e Efeito conhecem 5W1H 64% que conhecem Histograma conhecem PDCA; 63% que conhecem Gráfico de Controle conhecem PDCA; 60% que conhecem Gráfico de Pareto conhecem Estratificação; 60% que conhecem Gráfico de Pareto conhecem CEP 60% que conhecem Estratificação conhecem Folha de Verificação Visando compreender se a utilização de determinado grupo de técnicas e ferramentas apresentava relação com o conhecimento ou utilização de outra técnica e/ou ferramenta, foi realizado novamente o teste de Correlação. O teste mostrou que existe forte correlação entre a utilização de determinadas técnicas e ferramentas em relação à outras (Tabela 11). % TABELA 11 Correlação das Técnicas e Ferramentas na sessão Utilização. CORRELAÇÃO - UTILIZAÇÃO TÉCNICA - FERRAMENTA TÉCNICA - FERRAMENTA 75% que utilizam Análise de modo e efeito de falhas conhecem FMEA 74% que utilizam Análise de modo e efeito de falhas conhecem Controle estatístico de processo 74% que utilizam Análise de modo e efeito de falhas utilizam Análise do sistena de medição 67% que utilizam Gráfico de pareto conhecem Controle estatístico de processo 64% que utilizam Gráfico de pareto utilizam Análise de medição 62% que utilizam Histograma utilizam Diagrama de causa e efeito TABELA 12 Correlação das Técnicas e Ferramentas na sessão Impacto. CORRELAÇÃO - IMPACTO % TÉCNICA - FERRAMENTA TÉCNICA - FERRAMENTA 76% que utilizam Diagrama de dispersão acreditam que Histograma impacte na dimensão competitiva qualidade 74% que utilizam Estratificação acreditam que Estratificação impacte na dimensão competitiva qualidade 74% que utilizam Diagrama de afinidades acreditam que Diagrama de Afinidades impacte na dimensão competitiva qualidade 74% que utilizam Diagrama de árvore acreditam que Diagrama de relações impacte na dimensão competitiva qualidade 74% que utilizam Gráfico de pareto acreditam que Diagrama de causa e efeito impacte na dimensão competitiva qualidade 73% que conhecem CEP acreditam que M S A impacte na dimensão competitiva qualidade 73% que utilizam Diagrama de árvore acreditam que Diagrama de Matriz impacte na dimensão competitiva qualidade 72% que utilizam Diagrama de afinidades acreditam que Diagrama de Relações impacte na dimensão competitiva qualidade 71% que utilizam Gráfico de pareto acreditam que Gráfico de Pareto impacte na dimensão competitiva qualidade 69% que utilizam Gráfico de pareto acreditam que CEP impacte na dimensão competitiva qualidade 69% que utilizam Diagrama de afinidades acreditam que Diagrama de Relações impacte na dimensão competitiva qualidade 69% que utilizam Diagrama de afinidades acreditam que Diagrama de matriz impacte na dimensão competitiva qualidade 69% que utilizam ARA acreditam que Diagrama de Matriz impacte na dimensão competitiva qualidade 68% que conhecem CEP acreditam que FMEA impacte na dimensão competitiva qualidade 68% que utilizam Diagrama de árvore acreditam que Diagrama de afinidades impacte na dimensão competitiva qualidade 67% que conhecem CEP acreditam que CEP impacte na dimensão competitiva qualidade 66% que utilizam Diagrama de causa e efeito acreditam que 5'S impacte na dimensão competitiva qualidade 66% que utilizam Diagrama de afinidades acreditam que Diagrama de Matriz impacte na dimensão competitiva qualidade 65% que utilizam Estratificação acreditam que Diagrama de causa e efeito impacte na dimensão competitiva qualidade 65% que utilizam Brainstorming acreditam que Diagrama de causa e efeito impacte na dimensão competitiva qualidade 65% que utilizam ARA acreditam que Diagrama de Relações impacte na dimensão competitiva qualidade 64% que conhecem Diagrama de causa e efeito acreditam que Poka-Yoke impacte na dimensão competitiva qualidade 64% que utilizam Lista de Verificação acreditam que Lista de Verificação impacte na dimensão competitiva qualidade 63% que conhecem Gráfico de pareto acreditam que Poka-Yoke impacte na dimensão competitiva qualidade 63% que utilizam Gráfico de pareto acreditam que FMEA impacte na dimensão competitiva qualidade 62% que conhecem DOE acreditam que DOE impacte na dimensão competitiva qualidade 61% que conhecem CEP acreditam que DOE impacte na dimensão competitiva qualidade 61% que utilizam MASP acreditam que Diagrama de causa e efeito impacte na dimensão competitiva qualidade 60% que utilizam Gráfico de pareto acreditam que Poka-Yoke impacte na dimensão competitiva qualidade 14

15 XVIII SIMPÓSIO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO O teste de correlação foi aplicado pela terceira vez, objetivando entender se a sessão impacto possuía relação com o conhecimento, ou utilização de determinadas técnicas ou ferramentas. Esse teste mostrou que existe forte correlação entre algumas variáveis, as quais podem ser observadas na Tabela 12. Referências CROSBY, P.B. Quality is Free, the Art of Making Quality Certain. Hodder & Stoughton, New York DANGAYACH, G. S.; DESHMUKH, S. G. Manufaturing strategy: literature review and some issues. International Journal of Operations and Production Management. Vol. 21, No 7, pp DEMETER, K.. Manufacturing strategy and competitiveness. Inter.Journal of Production Economics, DEMING, W.E. Quality, Productivity and Competitive. MIT Advanced Engineering, Cambridge, MA FILIPPINI, R. Operations management. Some reflections on evolution, models and empirical studies in OM. International Journal of Operation & Production Management. Vol. 17 No 7, pp FEIGENBAUM, A.V. Total Quality Control. McGraw-Hill, New York FLYNN, B.B., SCHROEDER, R.G. and SAKAKIBARA, S. The impact of quality management practices on performance and competitive advantage. Decision Science. Vol. 26 No 5, pp Forza, C. and Filippini, R., (1998). TQM impact on quality conformance and customer satisfaction, a causal model. International Journal of Production Economics. Vol. 55 No 1, pp Fotopoulos, C. B. and Psomas, E. L., (2009). The impact of soft and hard TQM elements on quality management results. International Journal of Quality & Reliability Management. Vol. 26 No. 2, pp Garvin, D.A. (1986), Quality problems, policies and attitudes in the United States and Japan: an exploratory study, Academy of Management Journal, Vol. 29 No. 4, pp Hayes, R.H.; Wheekwright, S.C (1985) Restoring Our Competitive Edge, competing Through Manufacturing, John Willey & Sons, New York, NY, pp Hendricks, K.B. and Singhal, V.R., (2001). Firm characteristics, total quality management and financial performance. Journal of Operations Management, Vol. 19 No 3, pp Hill, T., (2000) Operations Management: Strategic Context and Managerial Analysis. Great Britain: Macmillan. Ishikawa, K., (1985). What is Total Quality Control? The Japanese Way. Prentice-Hall, London. Japen, P., Praneetpolgrang, P. And Horadal, P., (2006). Development of Total Quality Management (TQM) Model for Thai Communities Knowledge Management Systems. Conference Archive, IAMOT 2006 China. Joiner, T. A., (2007). Total quality management and performance: The role of organization support and coworker support. International Journal of Quality & Reliability Management. Vol. 24 No. 6, pp Juran, J.M., (1988). On Planning for Quality. Collier Macmillan, London. Karim, M. A., Smith, A. J. R. and Halgamuge, S., (2008). Empirical relationships between some manufacturing practices and performance. International Journal of Production Research,Vol. 46, No. 13, 1 July. Kathuria, R., (2000). Competitive priorities and managerial performance: a taxonomy of small manufacturers. Journal of Operations Management, Vol. 18, pp Miltenburg, J., (2008). Setting manufacturing strategy for a factory-within-a-factory. International Journal of Production Economics, Vol 113, pp Skinner, W., (1969). Manufacturing: Missing Link in Corporate Strategy. Harvard Business Review, May-June. Skinner, W., (1974). The Focused Factory. Harvard Business Review, May-June. Vol. 52, No. 3, p Slack, N.; Chambers, S.; Johnston, R., (2002). Administração da produção. 2. ed. São Paulo: Atlas, 747 p. Tarí, J.J. and Sabarater, V. (2004). Quality tools and techniques: Are they necessary for quality management? International Journal of Production Economics. Vol. 92 No 3, p Vouzas, F. and Psyhogios, A.G. (2007), Assessing managers awareness of TQM, TQM Magazine, Vol. 19 Ward, P. T.; Duray, R., (2000). Manufacturing Strategy in Context: Environment, competitive strategy and 15

16 manufacturing strategy. Journal of Operations Management, Vol. 18, No. 2, pp. XVIII SIMPÓSIO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO 16