Diagrama de processo: seu objetivo é a listagem de todas as fases do processo de forma simples e de rápida visualização e entendimento. Quando há decisões envolvidas pode-se representar o diagrama de processo na forma de fluxograma. A análise crítica dos diagramas e a comparação com as fases e sequenciamentos reais, auxilia na identificação de possíveis problemas de qualidade (desperdícios, etc.)
Análise de Pareto: o economista italiano Vilfredo Pareto constatou, no século XVI, que 80% da riqueza mundial estavam nas mãos de 20% da população. Constatou-se que a proporção (80/20) ocorre com freqüência no cotidiano e que pode ser usada na análise de problemas. Ex.: 80% do valor dos estoques corresponde a 20% dos itens estocados. 80% dos atrasos de entregas correspondem a 20% dos fornecedores. 80% dos problemas de qualidade ocorrem em 20% dos itens fabricados, ou que, 80% das falhas ocorrem devido a 20% das causas mais prováveis dessas falhas. A regra de Pareto possibilita concentrar-se nos poucos elementos importantes em uma análise, aumentando a eficiência do trabalho. O objetivo é classificar em ordem decrescente os problemas que produzem os maiores efeitos e ataca-los inicialmente. Exemplo: aplicação da análise de Pareto para melhorar a qualidade de itens comprados. A primeira coluna indica os fornecedores e a segunda o número de itens defeituosos encontrados. a) O primeiro passo é totalizar a quantidade de defeituosos. b) Calcula-se daí a participação percentual individual de cada fornecedor. c) Reordena-se então, as linhas da tabela em ordem decrescente das participações individuais. d) Por fim, calcula-se a participação acumulada. Os dados em b) e d) originam o gráfico de Pareto.
A regra de Pareto possibilita concentrar-se nos poucos elementos importantes em uma análise, aumentando a eficiência do trabalho. O objetivo é classificar em ordem decrescente os problemas que produzem os maiores efeitos e ataca-los inicialmente. Exemplo: aplicação da análise de Pareto para melhorar a qualidade de itens comprados. A primeira coluna indica os fornecedores e a segunda, indica o número de itens defeituosos encontrados. a) O primeiro passo é totalizar a quantidade de defeituosos. b) Calcula-se daí a participação percentual individual de cada fornecedor. c) Reordena-se então, as linhas da tabela em ordem decrescente das participações individuais. d) Por fim, calcula-se a participação acumulada. Os dados em (b) e (d) originam o gráfico de Pareto.
Exemplo (cont.): nota-se que se ações de qualidade forem tomadas sobre os 3 primeiros fornecedores, elimina-se aproximadamente 80% dos defeitos.
Exemplo (cont.): nota-se que se ações de qualidade forem tomadas sobre os 3 primeiros fornecedores, elimina-se 80% dos defeitos.
Diagrama de Causa e Efeito (ou diagrama de Ishikawa): tem o objetivo de apoiar o processo de identificação de possíveis causas-raízes de um problema, dando início a um processo de geração de idéias sobre as possíveis causas para o problema. Esse diagrama é normalmente utilizado após uma análise de Pareto. Na manufatura usa-se o exemplo do 6 M s para os ramos gerais do diagrama, que são: máquina, material, mão-de-obra, método, meio de medida e meio ambiente. Em operações de serviços podem ser utilizados ramos que designam os lugares, os procedimentos, as pessoas e as políticas utilizadas.
Diagrama de Causa e Efeito:
Histogramas: É uma forma gráfica de apresentação dos dados obtidos por observação, de forma a resumir cada freqüência de ocorrência para posterior comparação. Ex 1: Variações dimensionais obtidas por meio de medição de um lote de peças. Ex 2.: os dados a seguir mostram um conjunto de resultados obtidos para o tempo gasto em cada atendimento realizado por um caixa de banco, num período de seis horas.
Histogramas: Exemplo 2 (cont.)
Histogramas: Exemplo 2 (cont.)
Diagramas de Correlação: Na prática do dia-a-dia é, muitas vezes, essencial estudar-se a relação entre duas variáveis correspondentes. Por exemplo, em que qualidade de trabalho (IT) as dimensões de uma peça usinada variam com a mudança de velocidade de um torno? Para estudar a relação de duas variáveis tais como a velocidade do torno e dimensões de uma, pode-se usar o chamado diagrama de dispersão.
Diagramas de Correlação: o objetivo do uso dos diagramas como ferramenta é utilizar racionalmente os dados disponíveis, transformandoos em informações úteis ao direcionamento das análises de problemas. Os diagramas de correlação podem conter: Correlações temporais: (ocorrências de problemas com o tempo). Ex.: efeito com mudança de turno de trabalho, início ou final de mês, início ou final de semana. Correlações causais: (relacionando problemas às suas possíveis causas). Ex.: % de defeitos com a variação da temperatura em um processo de secagem. Há nesse caso uma forte correlação dos defeitos com temperatura da estufa
Como se lê diagramas de Correlação: Pode-se conhecer diretamente o perfil da distribuição dos pares de dados a partir de sua leitura do seu gráfico. Para isso, a primeira coisa que se deve fazer é examinar se há ou não pontos anômalos no diagrama. Pode-se presumir que, em geral, quaisquer destes pontos distantes do grupo principal são o resultado de erro de medição, ou de registro de dados ou foram causados por alguma mudança nas condições de operação. É necessário excluir estes pontos para a análise de correlação. Contudo, ao invés de desprezar estes pontos por completo, deve-se prestar a devida atenção às causas de tais irregularidades, pois muitas vezes obtêm-se informações inesperadas porém úteis, descobrindo-se por que eles ocorrem.
Como se lê diagramas de Correlação: Correlação positiva Correlação negativa Sem correlação
Diagramas de Correlação: Estratificação: Suponha que se deseja explorar a correlação entre variações dimensionais de componentes fabricados por três máquinas (A, B e C) à temperatura ambiente em que elas estão expostas. Os mesmos dados estratificados apontam a máquina B como responsável pela maior variação dimensional em relação ao aumento da temperatura.
Como exemplo, podemos estudar a relação entre o peso de uma pessoa e sua altura. Ou dito de outra maneira: como o peso de uma pessoa se relaciona com sua altura. O peso é a variável dependente, pois a idéia é obter o peso de uma pessoa dada sua altura. A característica altura é a variável independente. Altura [m] 1,65 1,78 1,75 1,73 1,77 1,62 1,81 1,90 1,71 1,80 Peso [kg] 55 67 68 65 75 56 77 101 65 72 Altura [m] 1,69 1,61 1,88 1,79 1,83 1,74 1,71 1,80 1,66 1,79 Peso [kg] 48 50 90 69 75 70 63 74 73 73 Consideremos, como exemplo, a seguinte coleta de dados, realizada com um grupo de adultos: 1,66 1,79 1,60 1,68 68 79 59 62 1,60 1,68 1,79 1,58 65 58 75 45
Cartas de Controle de Processos: Método criado por Walter Shewhart (1920). O objetivo das cartas é o de mater-se o controle de um processo por meio do acompanhamento de uma das suas variáveis mais importantes.
Cartas de Controle de Processos: As cartas de controle são ferramentas do Controle Estatístico de Processo (CEP).
Folhas de verificação: As folhas de verificação têm a função de garantir que o ganho obtido pela aplicação das seis ferramentas anteriores não seja perdido ou esquecido, depois que os problemas que foram resolvidos deixarem de ocupar as atenções da produção.
Um exemplo genérico de utilização das ferramentas:
Bibliografia CORREA, H. L.; CORREA, C. Administração de produçao e de operaçoes. São Paulo: Atlas, 2005. STEVENSON, W. J.Administração das operações de produçao. São Paulo: LTC, 2002. WERKEMA, C. Ferramentas da qualidade no gerenciamento de processos. Ed. EDG, 1995 CAUCHICK, M. P. A. Qualidade: enfoques e ferramentas. Ed. Artliber