Título Organização do manual Curso Entidade Manual de Formação Margarete Costa Tecnin Training, S.A.
3 5 Introdução 7 Fluxograma 11 Folha de Verificação 12 Diagrama de Parto 15 Brainstorming 19 Diagrama de Ishikawa 23 Histograma 31 Diagrama de Dispersão 36 Diagrama de Afinidades 38 Cartas de Controlo 43 Bibliografia
I - Introdução Para se compreender a importância das ferramentas da qualidade, sua eficiência e eficácia, é importante entender-se primeiramente a abrangência do conceito de qualidade e sua aplicação nas organizações e na vida das pessoas. A qualidade não deve ser mais concebida como um ato isolado ou departamento específico, mas deve ser uma conceção de pensamento e atitude a ser praticada em todos os processos organizacionais. Não podemos atuar com qualidade sem falar da renovação dos valores pessoais e da organização, do alinhamento com a estratégia, do desenvolvimento da liderança, do alinhamento com modelos organizacionais, da geração de resultados em curto, médio e longo prazo, da adequação à realidade emergente, da participação de todos os níveis organizacionais, da política Win-Win, da realização pessoal e busca incansável de propósito em todas as ações, da contribuição com a sociedade, da quebra de paradigmas, do enfoque técnico para o enfoque holístico, das medições de desempenho, do estabelecimento de objetivos e metas, da sua relação com a cultura corporativa e de tantas outras relações. A qualidade não é mais somente uma questão de técnica, é uma questão de princípios que renovam o pensamento organizacional por meio dos indivíduos. 5 Na implementação e manutenção de um Sistema de Gestão da Qualidade, segundo os Requisitos das ISO 9001, a Organização deve planear o modo como monitoriza, mede, analisa e melhora os seus processos, constitui o requisito 8 da ISO 9001:2008. A ênfase é a demonstração de conformidade do produto/ serviço e do sistema e a melhoria da eficácia do SGQ. Embora a eficiência do SGQ deva ser importante para qualquer Organização, é a sua eficácia que é um requisito da NP EN ISO 9001:2008, ou seja a medida em que as atividades planeadas foram realizadas e conseguidos os resultados planeados (NP EN ISO 9000:2005, 3.2.14). Por que as ferramentas? Um caminho lógico e gradativo para identificar e solucionar problemas que utilizam, em cada fase, ferramentas apropriadas. A utilização das ferramentas da qualidade são muito uteis para evitar armadilhas. O hábito de disciplinar a busca de soluções, com ferramentas adequadas, evita uma série de armadilhas muito comuns nas decisões do quotidiano: Concluir por intuição: ir direto à solução do problema sem analisar os ângulos da questão, sem explorar outras alternativas; Decidir pelo caminho mais curto: desprezar dados e fatos fundamentais, por pressa ou dificuldade em obtê-los; Dimensionar mal o problema: muitas vezes, a solução encontra-se em esfera superior de decisão - fora do controle da empresa - ou depende de negociações em outras esferas, pois não são da competência do grupo encarregado de resolver a questão; Contentar-se com uma única solução: insistir na solução encontrada, tentar justificá-la, passando por cima de objeções, dificuldades e custos;
Isolar-se com o problema: não consultar pessoas chave para a solução e nem aquelas que serão responsáveis pela implementação da decisão; Desprezar os detalhes: encontrar a solução sem aprofundar sua viabilização, com o planeamento dos recursos financeiros, humanos e materiais. O uso das ferramentas da qualidade tem por finalidade a melhoria de determinado processo, serviço ou produto. Portanto, as ferramentas da qualidade podem ser úteis ou não, tudo vai depender, resumidamente, de quem, como, em que contexto e com qual propósito será utilizada. 6 As ferramentas da qualidade têm um papel importantíssimo na gestão da rotina do dia a dia das organizações. Ela possibilita uma ação eficaz contra problemas e dificuldades que as organizações apresentam durante todo o processo de conceção de um produto ou serviço. São um conjunto de ferramentas estatísticas de uso consagrado para melhoria da qualidade de produtos, serviços e processos. A estatística desempenha um papel fundamental na gestão da qualidade e da produtividade, por uma razão muito simples: não existem dois produtos exatamente iguais ou dois serviços prestados da mesma maneira, com as mesmas caraterísticas. É necessário, então, ter domínio sobre estas variações. A estatística oferece o suporte necessário para recolher, avaliar, analisar e apresentar estes dados. O planeamento abordado inclui o estabelecimento do tipo, do local, do momento e da frequência das atividades de monitorização ou medição e do método de registo empregue. A adequação dos vários métodos utilizados deve ser avaliada periodicamente. Neste sentido, a Organização deve determinar a necessidade da utilização de métodos apropriados como, por exemplo, as técnicas estatísticas e outras metodologias. De modo a fazê-lo, a Organização deve demonstrar que possui conhecimento sobre as metodologias e técnicas disponíveis e que tomou uma decisão bem suportada relativamente às técnicas aplicáveis à sua realidade. Estas metodologias/ técnicas constituem ferramentas essenciais para a Melhoria da Qualidade, podendo dividir-se em técnicas para recolha de dados, diagnóstico, resolução, classificação e análise de problemas relacionados com a Qualidade e, assumem grande importância nas organizações. A utilização das ferramentas da qualidade assenta numa sequência de etapas, que podem ser agrupadas/ esquematizadas no Ciclo PDCA, ou ciclo da melhoria continua, uma vez que estas técnicas são uma ferramenta para o controlo e melhoria. 1.Identificação do Problema 2.Observação 8. Conclusão 7. Padronização 3. Análise 4.Plano de Ação 6.Verificação 5. Ação Figura 1 - Ciclo da Melhoria Continua e fases de aplicação das ferramentas da qualidade
As 7 AS SETE FERRAMENTAS DA QUALIDADE São um conjunto de ferramentas estatísticas de uso consagrado para melhoria da qualidade de produtos, serviços e processos. A estatística desempenha um papel fundamental na gestão da qualidade e da produtividade, por uma razão muito simples: não existem dois produtos exatamente iguais ou dois serviços prestados da mesma maneira, com as mesmas caraterísticas. Estas ferramentas fazem parte de um grupo de métodos estatísticos elementares. É indicado que estes métodos sejam de conhecimento de todas as pessoas desde a gestão de topo aos colaboradores. "As ferramentas devem ser encaradas como um MEIO para atingir as METAS ou objetivos". Yoshinaga (1988:80) II - Fluxograma 7 O diagrama ou gráfico de fluxo (também designado na terminologia Inglesa por flowchart ) é a primeira ferramenta a utilizar, quando se pretende estudar um processo. Com efeito, este diagrama permite que se estude rapidamente a forma como os processos funcionam. O diagrama de fluxo (ou fluxograma) é a representação gráfica de um processo, através da utilização de um conjunto universal de símbolos que permite ter uma visão geral do sistema e estabelecer interligações entre as diferentes fases (atividades). Trata-se de um diagrama sistemático que pretende representar de uma forma bastante simples, ordenada e facilmente compreensível as várias fases de qualquer procedimento, processo de fabrico, funcionamento de sistemas ou equipamentos, etc., bem assim como as relações de dependência entre elas. Basicamente, trata-se de uma ferramenta que se utiliza para analisar ou descrever um processo com vista à sua eventual simplificação. Estes diagramas são constituídos por passos sequenciais de ação e decisão, cada um dos quais representado por simbologia própria que ajuda a compreender a sua natureza: início, ação, decisão, etc.
Início do processo Fase do processo Controlo Decisão Final do processo 8 Figura 2 - Fases e simbologia utilizada num fluxograma Uma das suas principais caraterísticas é o facto de apresentar os acontecimentos pela ordem sequencial (cronológica) em que os mesmos de verificam (fluxo). Utilizam-se símbolos gráficos que podem, por exemplo, representar alternativas de processamento, ou seja, pontos de decisão. Os símbolos usados, dependente da organização poderão ser mais simples como na figura anterior ou mais complexos de acordo com a seguinte quadro: Quadro 1 - Simbologia de Fluxogramas Símbolo Significado Coluna Atividades Principais No interior do símbolo de escrever-se o nome da atividade B Atividade de Verificação / Controlo Tem sempre duas saídas possíveis: - S (Sim, Ok) - N (Não, Não Ok) C Documento Pode ser uma entrada ou o resultado/ saída de uma atividade. A D Alerta Regra geral, é uma tarefa que tem de ser feita imediatamente; Aparece frequentemente no seguimento de uma atividade de verificação/ controlo mal sucedida (Não Ok) C Entrada ou resultado/ saída de uma atividade (quando não se trata de documentos) A D
Atividade descrita com maior detalhe noutro documento O código do documento é assinalado no símbolo do documento (Combinação de símbolos de atividade com documento) B Atividade de verificação/ controlo descrita com maior detalhe noutro documento O código do documento é assinalado no símbolo do documento (Combinação de símbolo de alerta com documento) Atividade de verificação/ controlo descrita com maior detalhe noutro documento O código do documento é assinalado no símbolo do documento (Combinação de símbolo de atividade de verificação/ controlo com documento) C C Linhas de ligação de atividades Não são permitidas linhas oblíquas nem cruzamentos de linha Ligação de atividade Evita cruzamento de linhas No interior do símbolo assinala-se a atividade (por exemplo através de uma letra) de ligação. Estudando estes diagramas, é possível encontrar potenciais fontes de problemas e efetuar simplificações significativas. A B C D A B C D Os manuais da qualidade contêm normalmente os diagramas dos processos da organização, se bem que, no capítulo dos processos administrativos, a sua utilização seja menos vulgar. Não é possível estabelecer controlos da qualidade sem observar cuidadosamente o diagrama do processo produtivo. 9 O controlo da qualidade encontra-se associado aos pontos de decisão, provocando as alternativas de paragem ou não do processo ou produto. As melhorias introduzidas pela utilização do gráfico de fluxo, resultam normalmente da comparação de soluções alternativas. Na área dos processos administrativos, a técnica BPM _ Business Process Management apoia-se nas simplificações potenciais que se tornam visíveis ao desenhar o diagrama do processo. Na implementação de sistemas de gestão da qualidade, podemos representar diferentes processos, através da utilização de gráficos de fluxo (associados a matrizes de responsabilidade), nomeadamente: Como se instala um equipamento? Como se admite um Colaborador? Como se opera um equipamento? Como se processa uma fatura? Como se aprova um Fornecedor? Podemos utilizar outros tipos de diagrama, como por exemplo, os organigramas, quando pretendemos representar as relações de supervisão ( reporting ) numa organização. Os organigramas representam o processo de comunicação e supervisão das pessoas que trabalham na organização. Também são utilizados diagramas para representar a estrutura de trabalho ( Work breakdown struture ).
Também é frequente a utilização do diagrama de blocos para representar o funcionamento de um sistema. A utilização de diagramas de blocos é muito frequente na representação da interação dos processos de uma organização. Os diagramas colocam em evidência as relações entre diversas entidades de um sistema. Uma outra maneira de representar os processos através de fluxograma, consiste em identificar os responsáveis pelas fases do processo numa matriz e sobre ela desenhar o fluxograma do processo utilizado, ou não, os símbolos descritos. CONSTRUÇÃO DE UM DIAGRAMA DE FLUXO A construção de um diagrama de fluxo segue, habitualmente, as seguintes fases fundamentais: 10 Vantagens do fluxograma Define claramente os limites do processo
Útil na formação de novos funcionários Utiliza símbolos simples (linguagem padrão da comunicação) Visão global do processo Assegura solução para todas as alternativas Identifica ciclos de trabalho Facilita a identificação de clientes e fornecedores. III - Folha de Verificação É importante garantir a objetividade na recolha de dados sendo para tal, antes de mais, necessário definir com precisão quais os dados que é necessário recolher. Avaliar parâmetros ou fazer leituras que não nos interessam apenas conduz a perdas de tempo e a uma maior confusão em termos do seu armazenamento. Para que isso não aconteça convém dispor de um formulário/ficha bastante simples e convenientemente elaborado onde as perguntas para as quais se deseja a resposta se encontram perfeitamente definidas e que permita a qualquer utilizador identificar corretamente quais os itens a medir/registar e em que altura e sequência tal deverá ser feito. As folhas de verificação (ou check sheets ) não só facilitam a recolha de dados como também a sua organização. Com base nelas será mais fácil posteriormente encontrar dados que sejam necessários, bem assim como fazer estudos retrospetivos. Não existe uma folha de verificação standard uma vez que estas devem ser elaboradas em função do fim a que se destinam. 11 Obter informação necessária para responder a respostas do tipo: quando ocorre? quantas vezes ocorre? quais os valores obtidos? Desta forma, aquilo que no início não passa de opiniões ou impressões, transforma-se em factos objetivos (a importância da quantificação). Como definir: Determine exatamente quais os itens que precisam ser verificados Estabeleça um formulário simples onde a pessoa que for preencher possa marcar um X no item verificado ou no critério de avaliação (exemplo: insuficiente, suficiente, bom e excelente). Exemplo de Lista de Verificação: Objetivo: Avaliar a Ordem Mantida na implantação do programa 5Ss na empresa. Marque com um X na resposta correspondente ao item. Lista de verificação Ordem Mantida
12 Como está a Ordem Mantida? As tarefas estão a ser executadas conforme determinado? Todos deixam o local de trabalho em ordem? Todos observam e cumprem as normas da empresa? Todos usam corretamente as ferramentas, as máquinas e equipamentos? Todos colaboram para a manutenção da Ordem Mantida? Os prazos estão a ser cumpridos? Nossos produtos e serviços respeitam as normas e as exigências legais? Os materiais são guardados corretamente? O que se combina em reunião é cumprido? Os planos de trabalho são cumpridos? As pessoas têm demonstrado interesse em aprender coisas novas? As pessoas respeitam as normas de segurança? Existe respeito entre os colegas? IV - Diagrama de Pareto Nunca Maioria das vezes Sempre Foi no século passado, ao analisar a sociedade, que o economista italiano Alfredo Pareto concluiu que grande parte da riqueza se encontrava nas mãos de um número reduzido de pessoas. A partir desta observação, e por tal conclusão poder ser generalizada a muitas áreas da vida quotidiana, foi estabelecido o designado método de análise de Pareto, também chamado método ABC ou dos 20-80%. De uma forma sucinta, este método diz-nos que a grande maioria dos efeitos é devida a um número reduzido de causas. POUCAS CAUSAS (20%) SÃO RESPONSÁVEIS PELA MAIORIA DO EFEITO (80%) A grande aplicabilidade deste princípio à resolução dos problemas da qualidade reside precisamente no facto de ajudar a identificar o reduzido número de causas que estão muitas vezes por trás de uma grande parte dos problemas e variações que ocorrem. Uma vez identificadas dever-se-á proceder à sua análise, estudo e implementação de processos que conduzam à sua redução ou eliminação. O princípio de Pareto pode ser usado para diferentes tipos de aplicações em termos de qualidade. Assim, uma vez que os problemas da qualidade aparecem normalmente sobre a forma de perdas (itens defeituosos e seus custos), é de extrema importância tentar esclarecer o porquê da sua ocorrência. A análise de Pareto diz que, em muitos casos, a maior parte das perdas que se fazem sentir são devidas a um pequeno número de defeitos considerados vitais (vital few). Os restantes defeitos, que dão origem a poucas perdas, são considerados triviais (trivial many) e não constituem qualquer perigo sério. Por outro lado, este princípio pode também ser aplicado à redução dos custos de defeitos. Tais custos compõem-se principalmente do custo das reparações e das rejeições devidos a defeitos nos produtos em curso de fabrico ou devolvidos pelos clientes. Mais uma vez o que se verifica é que uma pequena porção (cerca de 20%) dos produtos defeituosos ou do número de defeitos de uma mesma produção é muitas vezes responsável pela maior parte (cerca de 80%) do custo global
dos defeitos, quer ao nível da empresa, quer ao nível do produto considerado. É na deteção das 20% das causas que dão origem a 80% dos efeitos que o que o diagrama de Pareto se revela uma ferramenta muito eficiente. Trata-se de uma representação gráfica ordenada na qual, para cada causa se representa, sob a forma de barras, a respetiva consequência (nº. de defeitos, custo, etc.). COMO CONSTRUIR UM DIAGRAMA DE PARETO Para se desenvolver e construir um diagrama de Pareto sugerem-se que sejam seguidos os seguintes passos: 13 O diagrama de Pareto permite a representação visual dos problemas, ordenados pela sua importância, o que ajudará a definir as prioridades de atuação para a resolução do problema (ou para a melhoria do processo). A linha cumulativa de Lorenz representa o ganho que se iria progressivamente obtendo com a eliminação dos problemas, a partir das causas principais (vitais). ABORDAGENS DA ANÁLISE DE PARETO A análise de Pareto pode ser desenvolvida e executada sob diferentes abordagens, ou seja, os problemas em estudo podem ser ordenados segundo diferentes critérios ou tipo de dados a recolher, como por exemplo:
I. Análise de Pareto por custos Ex: custos de sucata (rejeitados), custos de não qualidade, etc. II. Análise de Pareto por processo Ex: estudo de um processo com as suas diferentes operações para identificar em que operação ocorre maior perda de tempo, em horas, ou ainda, maior número de produtos rejeitados. III. Análise de Pareto por defeitos Ex: em 48 tipos de defeitos responsáveis pela rejeição de um produto, somente 5 tipos são responsáveis pela maioria das ocorrências de defeitos. Podem-se ainda estudar quais dos 48 tipos de defeitos, independentemente da frequência com que ocorrem, são responsáveis pelos maiores custos de não qualidade. Após se identificarem os problemas mais importantes, deve proceder-se a uma análise de causa-efeito com o objetivo de determinar as suas verdadeiras causas. 14 Exemplo Prático Num processo de fabrico de peças de plástico aparecem os defeitos abaixo indicados com as respetivas ocorrências e custos associados. Tabela 1- Exercício Prático Diagrama de Pareto Fabrico de Peças de Plástico com peças defeituosas Tipo de defeitos Nº. de peças defeituosas Custo unitária reparação/sucata Fissuras 10 50 Bolhas 2 50 Rebarbas 56 5 Falta de material 3 50 Descoloração 3 50 Borbotos 24 30 Picadelas 2 50 Tabela 2 - Exercício Prático Diagrama de Pareto Fabrico de Peças de Plástico com peças defeituosas Resolução Tipo de defeitos Nº. de peças Defeituosas % de peças Defeituosas % Acumulada de peças Defeituosas Rebarbas 56 56 56 Borbotos 24 24 80 Fissuras 10 10 90 Falta de material 3 3 93 Descoloração 3 3 96 Bolhas 2 2 98 Picadelas 2 2 100
Gráfico 1 - Diagrama de Pareto Defeitos para o Exercício Prático Fabrico de Peças Plásticas Pela análise do gráfico verifica-se que, dos 7 defeitos, 2 deles (29%) são responsáveis por 80% do número de peças defeituosas. V - Brainstorming Em criança, pensamos criativamente. Se contemplarmos uma criança a brincar com os seus brinquedos (ou até com as suas embalagens), reparamos não só no grande número de ideias, mas também na sua imaginação viva. 15 Quando as crianças passam a fazer parte do sistema educacional, algo muda. São ensinados a ser mais disciplinados na sua abordagem e a procurar a resposta certa, em vez da escolha variada de possibilidades que tinham quando brincavam. Entramos na escola com pontos de interrogação e saímos com pontos finais. Uma abordagem de respostas lineares e simples é um instrumento poderoso quando precisamos de ponderar, analisar e julgar. Adequa-se a quase todos os passos da resolução de problemas, mas, na prevenção de problemas, é preciso mudar para a avaliação de hipóteses. Mudamos a ênfase de Por que razão isto aconteceu? para O que é que pode correr mal? O Brainstorming, um termo inventado pelo consultor de publicidade Alex Osborn, é um exercício de pensamento criativo e um método de criação de ideias. No Brainstorming, propomo-nos deliberadamente construir um ambiente criativo conducente a um pensamento inovador. O termo Brainstorming pode ser traduzido por tempestade de ideias. De uma forma prática trata-se uma técnica de resolução de problemas em grupo que permite gerar um grande número de ideias num curto espaço de tempo. É uma das técnicas mais importantes utilizadas nos círculos da qualidade, que envolve a contribuição espontânea de ideias e beneficia, portanto, da criatividade dos participantes. A sua importância assenta no facto de as ideias serem um elemento básico para se tentar analisar uma situação ou resolver um problema. Existem basicamente três tipos de geração de ideias:
1. Geração silenciosa de ideias: Cada participante anota individualmente, numa folha de papel, uma ideia que tenha sobre o tema em discussão. Este exercício pode ser realizado antes do Brainstorming começar. 2. Brainstorming estruturado: Neste método, cada elemento do grupo é obrigado a apresentar uma ideia (ou passar, quando chegar a sua vez na rotação). Cada participante tem direito a uma ideia por voto. Vantagens: Igual oportunidade a todos de contribuir com ideias; Surgimento de ideias naqueles com tendências para se calarem; Controla os faladores, impedindo que eles dominem a sessão. Desvantagens: Mais lento, gastando muito tempo; Pouco espontâneo. 16 3. Brainstorming não estruturado: É um método menos rígido, pois cada pessoa do grupo apresenta a sua ideia apenas quando ela surgir. Vantagens: Bastante rápido; Bastante espontâneo; Desvantagens: Os mais faladores dominam o grupo; As ideias dos mais calados não são ouvidas; As pessoas mais tímidas podem-se acomodar com o ritmo e com as ideias que surgem das pessoas mais ativas e não participarem. OBJETIVOS BÁSICOS 1. Ajudar os membros de um grupo a expandir a seu pensamento, de forma a incluírem todas as dimensões de um problema ou solução. 2. Ajudar um grupo a criar o maior número possível de ideias, no mais curto espaço de tempo, listando-as e estabelecendo prioridades. Esta técnica é útil quando não existe muita informação ou a mesma está dispersa. REGRAS BÁSICAS DE FUNCIONAMENTO Gerar o maior número possível de ideias.
Durante a fase de levantamento de ideias evitar a sua discussão ou crítica de modo a não inibir a apresentação de novas ideias. Registar todas as ideias. Motivar a participação de todos os elementos do grupo, através da apresentação de ideias. Todas as ideias são bem-vindas, mesmo as mais disparatadas. Manter um elevado nível de dinamismo e boa disposição do grupo. Deixar amadurecer as ideias, evitando a tomada de decisões imediatas ou precipitadas. Incentivar a rotação, permitindo a apresentação de uma ideia de cada vez, por cada pessoa. Normalmente é nomeado um coordenador cuja principal tarefa é pedir a cada participante a apresentação de uma ideia de cada vez. Este processo é desenvolvido de uma forma rotativa até se esgotar as ideias. No caso de um grupo bastante alargado pode ser uma boa prática a nomeação de um relator e de um gestor de tempo de modo a dividir tarefas e a reforçar a motivação e coesão do grupo. Após a fase de levantamento, as ideias devem ser discutidas e agrupadas conforme a sua natureza, de modo a eliminar as ideias redundantes ou fora do âmbito do assunto em discussão. A sua ordenação final (priorização) pode ser realizada pelo método da votação. CONSTRUÇÃO DO BRAINSTORMING 17 Para se realizar um brainstorming de um modo eficaz é importante seguir uma metodologia que assenta em determinadas fases e na sua sequência lógica:
DIRETRIZES 1. Preparação É necessário um local sossegado onde não haja interrupções. As cadeiras podem ser dispostas em forma de ferradura com um cavalete para folhas de papel ou um quadro metálico para captar as ideias. O método de captar informação precisa de ser flexível e, se possível, não-estruturado. 18 A preparação (aquecimento) pode incluir um pequeno exercício para libertar os músculos mentais. Não se esqueça de nomear um relator - é importante captar todas as ideias - e um gestor de tempo. Todavia, não é preciso nenhum chefe; começado o processo, os membros do grupo são encorajados a participar. Existe total igualdade entre os membros do grupo. Deverá haver uma declaração clara do objetivo e a(s) pergunta(s) a responder deve(m) ser escrita(s) para que possa(m) ser consultada(s) facilmente durante o brainstorming. É preciso ter cuidado com a redação da pergunta. O que é que pode correr mal? é bastante diferente de Pode alguma coisa correr mal?, facto que originará ideias muito diferentes. Se tivermos de destravar devemos ter a certeza de que vamos na direção certa! A agenda deve incluir um limite de tempo. Pode ser entre 10 minutos e duas horas, mas durante debates livres mais longos, pode ser difícil manter o dinamismo. 2. Evitar o ambiente de julgamento As pesquisas nos EUA demonstraram que as pessoas menos criativas tendem a criticar e a subavaliar o seu próprio desempenho. A crítica, das próprias pessoas ou de outras, inibe a criação de ideias. Os membros do grupo com menos experiência e confiança mediana permanecem silenciosos. A atmosfera deteriora-se à medida que o espírito de grupo diminui e se gasta mais tempo a defender ideias do que a gerá-las. 3. Tudo acontece! Todos são encorajados a libertar-se, sem limites e a expressar tudo o que de mais selvagem vier à cabeça. Os julgamentos internos de avaliação não são permitidos. Os reservatórios de novas ideias são abertos. Vem à superfície o pensamento coletivo. Atravessam-se velhas fronteiras. 4. A quantidade conta Procure a quantidade! A qualidade será reconhecida facilmente mais tarde. 5. Trampolim
As combinações ou alterações de ideias sugeridas anteriormente conduzem a novas ideias que podem ser melhores. No entanto, não tente negociar nem explicar durante o debate, basta dar conhecimento da sua ideia e certificar-se de que é registada. Por vezes, as suas ideias parecerão irrelevantes e não fazem sentido aparentemente. De qualquer modo, dê conhecimento delas - poderão alimentar as ideias de outros membros. 6. Continue! É importante haver um limite de tempo porque não só lhe diz quando deve acabar, mas também lhe diz quando deve continuar. Nos debates livres, normalmente há um ponto em que as ideias começam a escassear e é importante continuar, combater a resistência. Frequentemente, depois de um período morto, as ideias começam a fluir caracterizando-se por serem particularmente. amanhecer. 7. Abrandamento A seguir à fase criadora do brainstorming, há necessidade de uma fase de reflexão. Tal implica uma alteração ao ritmo e estilo, facto que precisa de ser reconhecido. Será útil que os membros se felicitem mutuamente em relação à quantidade de ideias geradas e, talvez, fazer um intervalo antes de se recomeçar. 19 É importante reconhecer que os debates livres fazem parte somente do processo - as ideias geradas precisam de avançar. Durante o brainstorming, não fazemos perguntas nem comentários - mas agora já podemos. Precisamos de chegar a acordo sobre quais as ideias que desejamos desenvolver. Se tal acontecer, os membros do grupo (e especialmente o dono da questão ou problema) precisam de compreender as ideias que foram criadas. VI - Diagrama de ISHIKAWA (Diagrama de causa e efeito) O diagrama de causa-efeito foi criado pelo japonês Kaoru Ishikawa e, por isso, também se designa por Diagrama de Ishikawa. É também conhecido por diagrama em espinha de peixe, devido ao formato que assume, é uma ferramenta simples muito utilizada em qualidade. Trata-se de uma das mais importantes ferramentas no processo de análise de problemas, permitindo a identificação e análise das potenciais causas de variação do processo ou da ocorrência de um fenómeno, bem assim como da forma como essas causas interagem entre si. Este tipo de diagrama mostra a relação entre a característica da qualidade em questão e essas causas que podem, usualmente, ser de 5 naturezas diferentes (também designadas por 5 M s): materiais, métodos, mão de obra, máquinas e meio ambiente. Casos há, no entanto, em que são de uma outra natureza qualquer. É um bom auxiliar quando se realiza um brainstorming com o objetivo de se identificarem as causas potências de um determinado problema. Os diagramas de causa-efeito constituem uma base organizada para a pesquisa, discussão, visualização e análise das causas possíveis de um problema (efeito), além de permitirem a ilustração das relações entre as diferentes causas.
Quadro 2 - Regra dos 6 M ou dos 4 P. Regra dos 6 M Ou dos 4 P Máquina Matéria-prima Mão de obra Método Medição Meio Ambiente Políticas Procedimentos Pessoal Planta (lay out) Causa 1 Causa 2 Sub-causa Sub-causa Sub-causa Sub-causa EFEITO 20 Sub-causa Sub-causa Sub-causa Sub-causa Causa 3 Causa 4 Figura 3- Modelo de Diagrama de Causa-Efeito (Ishikawa). Máquina Matéria-Prima Mão de obra Problema Método Medicação Meio Ambiente Figura 4 - Diagrama de Causa Efeito com a aplicação da regra dos 6 M. TIPOS DE DIAGRAMA DE CAUSA-EFEITO Existem dois tipos de diagrama de causa-efeito em relação à metodologia para o seu desenvolvimento e construção:
1. Básico Colocar as ideias nas respetivas categorias, à medida que vão surgindo. As ideias podem ser divididas num nível de maior detalhe, para nos aproximarmos das origens do problema. O grupo vota para selecionar as causas que considera como mais significativas na produção do problema ou efeito em questão. Por fim classifica as causas segundo as prioridades. 2. Sistemático Idêntica ao básico, só que cada espinha de peixe é pensada separada e sequencialmente. O brainstorming é efetuado de maneira diferente. O coordenador inicia a sessão selecionando uma das categorias onde o grupo se irá concentrar. Depois passa à seguinte. Normalmente os diagramas de causa-efeito inserem-se nos seguintes âmbitos de aplicação: 1. Identificação (enumeração) de causas de problemas É a aplicação mais típica. 21 2. Análise de dispersão Organiza e relaciona as razões da dispersão. Baseia-se na questão fundamental: qual a causa da dispersão? 3. Análise de um processo de fabrico Acompanha a sequência lógica de um processo de fabrico (fluxograma). Analisa-se nas várias etapas da produção o que concorre para a qualidade?. Excesso velocidade Tipo de condução Subidas e descidas Condução irregular Peso vs. Potência Mecânico Cilindrada Álcool Urgência Motor Excesso carga Álcool Piso Óleo Velas Filtros Mau estado Tipo e condição do piso Pneus Clima Pressão Trânsito Escape Aerodinâmica Excesso de consumo de combustível Condições atmosféricas Manutenção Altura do ano / mês /dia Ambiente exterior Figura 5 - Exemplo de um Diagrama de Causa-Efeito (Ishikawa) para o excesso de consumo de um automóvel. A combinação dos diagramas de Causa e Efeito e diagramas de Pareto revela-se extremamente útil na resolução de problemas.
CONSTRUÇÃO DE UM DIAGRAMA DE CAUSA-EFEITO A construção de um diagrama de causa-efeito segue, habitualmente, as seguintes fases fundamentais: 22
Vantagens do Diagrama de Causa-Efeito Separa as causas dos efeitos Identifica as várias causas de um mesmo efeito Visualização clara das causas possíveis para um mesmo efeito. VII - Histograma A análise dos dados recolhidos ao longo de qualquer processo irá permitir avaliar a forma como este está a decorrer, bem assim como tirar conclusões sobre ele. No entanto, caso o número dos dados recolhidos sejam grandes, o seu tratamento e análise tornar-se-á difícil a menos que se recorra a métodos que permitam a sua fácil ordenação e apresentação. Os histogramas apresentam-se como um método de simples elaboração que, através da representação gráfica do número de vezes que determinada característica ou fenómeno ocorre (distribuição de frequência), permitem obter uma impressão visual objetiva sobre a dispersão e localização dos valores recolhidos e, caso a amostra seja representativa, da totalidade da população. Tais diagramas podem assim ser utilizados para o controlo e melhoria do processo. Ou seja, um histograma é um gráfico de barras que mostra a variação de um grupo de dados através da distribuição da frequência. Sendo a sua principal utilização estimar a distribuição de uma característica na população através de amostras. 23 A construção dos histogramas passa pelas seguintes fases: Exercício Prático Construir um histograma que represente o número de clientes de um dado restaurante ao longo de 15 dias:
Tabela 3 - Exercício Prático Ferramenta Histograma - Dados do número de clientes num restaurante ao longo de 15 dias 12 13 10 10 15 11 12 11 14 9 12 13 12 13 12 Tabela 4 - Exercício Prático Ferramenta Histograma Tabela de Frequências Valor Frequência absoluta Frequência absoluta acumulada Frequência relativa (%) 9 1 1 6,7 6,7 Frequência relativa acumulada (%) 10 2 3 13,3 20 11 2 5 13,3 33,3 12 5 10 33,3 66,6 13 3 13 20,0 86,6 14 1 14 6,7 93,3 15 1 15 6,7 100 24 Gráfico 2 - Exercício Prático Ferramenta Histograma Histograma de Frequências Absolutas do número de clientes num restaurante ao longo de 15 dias Gráfico 3 -Exercício Prático Ferramenta Histograma Histograma de Frequências Absolutas Acumuladas do número de clientes num restaurante ao longo de 15 dias A forma dos histogramas de frequências absolutas e de frequências relativas, assim como os de frequências absolutas acumuladas e frequências relativas acumuladas, são iguais. A única diferença reside na escala de valores abrangida. Para o exemplo considerado anteriormente os valores das frequências relativas e relativas acumuladas encontram-se já marcados na tabela de frequências.
Gráfico 4 - Exercício Prático Ferramenta Histograma Histograma de Frequências Relativas do número de clientes num restaurante ao longo de 15 dias Gráfico 5 - Exercício Prático Ferramenta Histograma Histograma de Frequências Relativas Acumuladas do número de clientes num restaurante ao longo de 15 dias 25 A utilização de classes (intervalos de valores) é comum quando as variáveis são do tipo contínuo ou quando a amplitude dos valores é muito grande. No primeiro dos casos torna-se muito difícil a contagem da frequência com que cada valor ocorre, enquanto no segundo se corre o risco de perder a definição da forma da distribuição devido ao grande número de valores com frequências muito semelhantes. Os intervalos das classes são usualmente de igual amplitude para que a altura das barras seja proporcional à frequência que representam. Um dos aspetos a ter em conta no estabelecimento das classes é que se deverá sempre garantir que o limite inferior da primeira classe seja menor ou igual ao menor dos valores observados, da mesma forma que o limite superior da última classe deverá ser maior ou igual ao maior dos valores observados. Por outro lado, deverá ficar desde logo estabelecido se os limites das classes são inclusivos ou exclusivos, isto é, cada valor só poderá pertencer a um único intervalo, razão pela qual se os limites superiores das classes forem fechados (i.e. o máximo dos valores encontra-se incluído nesse intervalo), os limites inferiores das classes que a sucedem deverão ser abertas e vice-versa. Não existem regras exatas sobre a forma de determinar o número e a amplitude das classes a considerar. Como referência, sendo N o número total de dados, poder-se-ão utilizar as fórmulas seguintes para a determinação do número aproximado de classes: nº de classes = 1+ log N log 2 ou nº de classes = N
sendo depois a amplitude de cada classe calculada através da fórmula Amplitude = valor maximo - valor minimo nº classes Outra forma possível será determinar o número de classes em função do número total de dados recorrendo à tabela seguinte: Tabela 5 - Exercício Prático Ferramenta Histograma Definição do número de Classes 26 Nº. de observações 20 a 50 51 a 100 101 a 200 201 a 500 501 a 1000 > 1000 Nº. de classes 6 7 8 9 10 11 a 20 Como foi referido, estes métodos permitem estimar um número aproximado de classes a utilizar. A correta amplitude de cada uma (e consequentemente o número de classes) poderá também ser determinada por simples inspeção dos dados da forma que mais convenha para estabelecer a amplitude dos intervalos (por exemplo de 5 em 5 ou de 0,02 em 0,02) desde que daí não resulte um número de classes exageradamente grande ou pequeno que conduza à total perda de definição da forma do histograma. No que respeita à centralidade, podemos considerar os diagramas de tendência central representados na figura 7a. Neste tipo de representações (muitas vezes simétricas) a maior frequência corresponde ao valor médio que se encontra centrado relativamente aos restantes dados. 50 45 a 45 40 b 40 35 35 30 25 20 15 30 25 20 15 10 10 5 5 0 A B C D E F G Característica 0 A B C D E F G H I Categoria 60 50 c 60 50 d 40 40 30 30 20 20 10 10 0 A B C D E F G H I Característica 0 A B C D E F G H I Característica Figura 6 - Possíveis formas de distribuição que um histograma pode apresentar em torno do valor com maior frequência.
Tendências não centrais podem ser observadas nos histogramas representados na figura 7c e 7d. O primeiro destes apresenta uma tendência assimétrica do tipo negativo (deslocado para a direita) verificando-se que a diminuição da frequência é abrupta para a direita e mais lenta para o lado esquerdo. Tendências assimétricas do tipo positivo correspondem a histogramas deslocados para a esquerda. Na figura 7d encontra-se representado um histograma truncado. Neste tipo de histogramas o valor ou classe à qual corresponde a maior frequência coincide com uma das extremidades do histograma. Na figura 9b encontra-se representada um histograma multimodal (i.e. apresenta mais do que um valor máximo) também conhecido como histograma do tipo pente. Estes histogramas são particularmente importantes uma vez que podem indicar que aí estão representadas duas populações distintas, cada uma das quais apresentando distribuições de frequências que se sobrepõem mas que apresentam máximos não coincidentes. Quando as frequências dos valores ou classes são mais ou menos idênticas, o histograma pode ainda tomar um aspeto achatado. Se estiver a trabalhar com classes, o ideal neste tipo de situações será tentar redefinir os intervalos de forma a conseguir procurar uma forma no histograma com base na qual seja possível tirar conclusões. É ainda de referir a possibilidade de surgir nos histogramas um pico isolado. Tal é comum quando se verifica uma pequena inclusão de dados provenientes de uma distribuição diferente que podem, por exemplo, ser devidos à ocorrência de causas especiais no processo conducentes a valores atípicos. 27 80 70 60 a 80 70 60 b 50 50 40 40 30 30 20 20 10 10 0 A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U Característica 0 A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U Característica Figura 7 - Possíveis formas de um histograma em termos de dispersão em torno do valor com maior frequência Em termos de dispersão, os valores podem ser bastante concentrados em torno do valor com maior frequência (Figura 8a) ou, alternativamente, apresentar uma grande dispersão em torno dele (Figura 8b). Tal como anteriormente referido, é importante que o produto apresente caraterísticas o mais uniformes possível pelo que há que continuamente tentar reduzir a variabilidade do processo. Desta forma, será possível concluir que é de todo o interesse que os histogramas apresentem uma forma semelhante ao da Figura 8a em que a amplitude dos valores observados é pequena. Histogramas semelhantes ao da Figura 8b querem dizer que existe ainda um grande número de causas comuns a afetar o processo, causas essas que é necessário reduzir e eliminar. Outra das utilidades dos histogramas consiste na possibilidade de, dados os limites de especificação (tolerâncias), verificar em que medida essas especificações estão a ser obedecidas. Nos casos retratados nas Figuras 9a e 9b os limites de especificação são obedecidas pelo, à partida, a produção obedece às especificações pré-definidas. No entanto, enquanto na Figura 15a existe uma folga que permite que a eventual ocorrência de pequenas variações não conduza a uma produção fora dos limites, o mesmo não se verifica na Figura 15b.
Aqui, uma vez que não existe qualquer margem extra, é de todo o interesse tentar reduzir a variação da característica do produto considerada de forma a evitar produtos fora das especificações. Nas restantes Figuras (9c, 9d e 9e) o histograma não obedece às especificações pelo que há que tomar medidas para centrar o processo para valores próximos do valor nominal ótimo (Figura 9c) e para reduzir a variação (Figuras 9d e 9e). a b LIE Característica LSE LIE Característica c LSE d 28 LIE Característica LSE LIE Característica LSE LIE Característica LSE Figura 8 - Comparação entre o histograma e os limites de especificação Juntamente com os histogramas, existe todo um conjunto de estatísticas amostrais que é possível calcular e que não só são medidas da centralidade e dispersão dos dados como também ajudam a interpretar os histogramas do processo. Medidas de tendência central As medidas de tendência central indicam o valor médio em torno do qual se agrupam os dados. A mais conhecida destas medidas é, sem sombra de dúvida, a média aritmética ( X ). O seu cálculo permite a determinação do valor central relativamente ao qual os dados que constituem a amostra se distribuem. O cálculo da média aritmética pode ser feita por várias formas diferentes consoante os dados são do tipo discreto ou contínuo e se encontram ou não agrupados em classes. Assim, no caso dos dados não se encontrarem agrupados em classes, a sua média aritmética é determinada simplesmente somando-os todos e dividindo pelo número total de dados (n) de acordo com a seguinte fórmula: n X= 1 x i n i= 1 ou, alternativamente por
n X= f x i i= 1 i em que fi representa a frequência relativa de cada valor xi e n o número total de valores cuja média se está a calcular. No caso dos valores se encontrarem agrupados em J classes o cálculo da sua média é aproximado através da fórmula J X f j M j= 1 j onde fj representa agora a frequência relativa da classe j cujo ponto médio (ponto representativo da classe) é Mj. O símbolo utiliza-se precisamente por se considerar o ponto médio como representativo da respetiva classe. A mediana é outra das medidas de tendência central a considerar. Este parâmetro estatístico é definido como sendo o valor que, numa série de n valores observados e ordenados por ordem crescente os divide em dois grupos com o mesmo número de elementos. Assim, se o número total de valores for ímpar, a mediana será o valor central do conjunto. Por exemplo, para o conjunto de valores 29 2 2 5 7 7 10 19 30 31 a mediana será o valor 7 uma vez que à sua direita ficam o mesmo número de valores que à sua esquerda (i.e. 4). No caso do número total de valores ser par, a mediana será a média aritmética dos dois valores que dividem a série (previamente ordenada) em dois grupos iguais: Assim, para o conjunto de valores 2 4 4 5 9 10 15 16 16 20 a mediana será a média dos valores 9 e 10, isto é 9,5. Quando estamos em presença de variáveis do tipo contínuo ordenadas em classes há que, numa fase inicial, definir a classe mediana como sendo a que contém o termo central dos dados. Se f representar a frequência relativa dessa classe, LI for o seu limite inferior, D a sua amplitude e fa - a frequência relativa acumulada da célula que a precede, a mediana poderá ser estimada através da fórmula Md LI+ 0, 5 fa f A última medida de tendência central que interessa para já considerar é a moda. Esta indica o valor ou gama de valores na qual a concentração dos dados é máxima.
Quando os dados amostrais são realizações de uma variável discreta, a moda será o valor dos dados que ocorre com maior frequência, isto é, o valor que mais se repete. Em ambos os atrás apresentados existem então duas modas: no primeiro caso estas são 2 e 7 e no segundo 4 e 16. Se estivermos a tratar com variáveis contínuas agrupadas em classes, pode-se, por aproximação, dizer que a moda coincide com o ponto médio da classe modal, isto é, da classe com maior frequência. No exercício anterior a classe modal seria a classe [2,520;2,525] cujo ponto médio (assumido como sendo a moda) é 2,5225. 30 Se um histograma for perfeitamente simétrico verifica-se que média, mediana e moda coincidem. Tal já não acontece no caso de histogramas assimétricos. Se a assimetria for positiva (histograma deslocado para a esquerda) o que acontece na maior parte dos casos é que a mediana < média < moda. Esta situação inverte-se para histogramas com assimetria negativa. Medidas de dispersão São duas as formas mais simples de medir a variabilidade ou dispersão dos dados. A amplitude (R) consiste unicamente na diferença entre o valor máximo e o valor mínimo dos n valores observados e permite ter uma ideia da largura da gama de valores observados. R = xmax - xmín A outra medida do grau de dispersão dos n valores xi observados é o desvio padrão (s) que pode ser calculado através da fórmula s = s= n 2 ( xi X) i= 1 n 1 n n 2 fi xi X n 1 ( ) i= 1 ou em que n representa o número total de dados e f a sua frequência relativa de ocorrência. Se considerarmos por exemplo os valores 2 5 8 1 cuja média vale 4 e a amplitude 7, o seu desvio padrão será calculado da seguinte forma s = 2 2 2 2 ( 2 4) + ( 5 4) + ( 8 4) + ( 1 4) 4 1 = 4+ 1+ 16+ 9 3 30 = = 10 = 3, 16 3 Quanto maior for o desvio padrão maior será a dispersão dos valores em torno da média.
À medida que o número de dados aumenta (n>30) torna-se, na fórmula do desvio padrão, indiferente dividir por n ou por n- 1, pelo que é válido fazer a aproximação de n n-1. Neste caso o desvio padrão da amostra (s) tenderá para o desvio padrão da população (s). Vantagens do Histograma Trabalhar com amostras (< custo e tempo) Visualização/ entendimento rápido do comportamento da população Entender a população de um modo objetivo. VIII - Diagrama de Dispersão A técnica gráfica para visualizar e estudar esta relação entre variáveis é o gráfico de pontos ( scatter ). Esta técnica é largamente utilizada na área da Qualidade para estudar a relação entre conjuntos de dados associados, como por exemplo, a relação entre uma causa e um efeito ou, ainda, entre duas causas de um problema; a relação entre um parâmetro do processo de fabrico e uma característica do produto ou entre dois parâmetros do processo. De uma forma simples, utiliza-se um diagrama de dispersão para estudar a possibilidade de existência de uma relação entre duas variáveis e qual o grau dessa relação. A avaliação desta relação é feita por processos não matemáticos. 31 Nestes diagramas, as causas são agrupadas habitualmente em 5 categorias principais - Materiais, mão de obra, Métodos, Máquinas e Meio envolvente (regra dos 5 M s), podendo as suas relações ser facilmente visualizadas. Na prática é muitas vezes importante verificar se duas variáveis (por exemplo concentração e ph) estão ou não relacionadas e, caso positivo, qual o tipo de relação que existe entre elas. Os diagramas de dispersão tornam-se uma ferramenta extremamente poderosa para atingir esse objetivo. Caso exista, essa relação é usualmente do tipo causa-efeito não sendo no entanto possível, através dos diagramas de dispersão, identificar qual das variáveis é a causa e qual é o efeito. A construção destes diagramas passa por recolher os pares de dados (x,y) entre os quais se pretende analisar a relação, organizar esses dados numa tabela, encontrar os valores máximos e mínimos para x e para y, marcar as escalas respetivas por forma a que sejam mais ou menos iguais e marcar os pontos no gráfico. Como sabemos os diagramas de causa-efeito são utilizados na identificação das diferentes causas de um problema (efeito). No entanto, os diagramas de causa-efeito não definem a extensão ou grau desse relacionamento. Quando necessitamos de verificar se existe alguma relação entre uma hipotética causa e um efeito, devemos utilizar um diagrama de dispersão, também designado por diagrama de espalho ou diagrama Scatter. Habitualmente recolhemos dados de um certo processo e pretendemos saber se eles estão relacionados com outros tipos de dados disponíveis. Existem relações entre duas (ou mais) variáveis que encontramos frequentemente na prática, como por exemplo: Os pesos dos adultos do sexo masculino dependem, em certo grau, das suas alturas;
As circunferências de círculos dependem dos seus raios; A pressão de uma determinada massa de gás depende da sua temperatura e do seu volume. De forma semelhante, podemos pretender saber se existe relação entre os atrasos de uma dada carreira de autocarro e o estado do tempo, ou se a dureza de uma matéria-prima está relacionada com o nível de sucata das peças produzidas. Consideremos por exemplo, que após a construção de um diagrama de causa-efeito, foram identificadas 5 causas como sendo as mais prováveis para o problema estudado. Se utilizarmos o diagrama de dispersão para determinar o grau de relação que existe entre as causas identificadas e o problema (efeito), podemos isolar a causa que mais contribui para a ocorrência. As relações são normalmente divididas em duas categorias: causa e efeito ou uma causa e outra causa. 32 Tipo Causa e efeito Causa e causa Quadro 3 - Exemplo de categorias de relações. Exemplo Matéria-prima e dureza do produto Tempo de processamento e erros na encomenda Matéria-prima e conteúdo de humidade Tempo de processamento e experiência da datilógrafa Devido à complexidade de alguns problemas, é importante classificar as potenciais causas em duas categorias: causas que afetam a qualidade diretamente e causas que não a afetam diretamente. Desde que todas as eventuais causas tenham sido identificadas, devemos avaliar a relação existente apenas entre as causas que afetam diretamente a qualidade. Podemos então lançar ações corretivas adequadas. GRÁFICO DE PONTOS O diagrama de dispersão constrói-se representando numa escala horizontal (eixo dos XX) os valores ou uma variável e, na escala vertical (eixo dos YY) os valores da segunda variável. Figura 9 - Exemplo de um Diagrama de Dispersão.