Ferramentas basicas da qualidade

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Ferramentas básicas
da Qualidade
Autor
Kleber Almeida Ramos de Jesus
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Objetivos
Olá, caro(a) aluno(a), seja muito bem-vindo(a)! Será um prazer ter você conosco nesta jornada
de aprendizagem!
Este conteúdo visa apresentar as sete ferramentas básicas da gestão da qualidade,
recomendas pela NBR ISO 9001:2015 – Sistemas de gestão da qualidade. São elas:
estratificação, folha de verificação, histograma, gráfico de Pareto, diagrama de causa e efeito,
diagrama de dispersão, gráficos de controle.
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Ferramentas básicas da
Qualidade
1
Folha de verificação1.1.1
Folha de verificação e estratificação de dados
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Segundo Oliveira (2019), as folhas de verificação, ou listas de verificação, mais conhecidas
como checklist, são provavelmente uma das ferramentas mais antigas e fundamentais para a
atuação da gestão da qualidade, com o enfoque de transformar simples opiniões em fatos e
dados concretos.
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As listas ou folhas de verificação têm como função coletar dados com base em observações
amostrais, vinculados aos itens com resultados indesejáveis, com o objetivo único de se
identificar e verificar com que frequência ocorre um determinado evento ao longo de um
período determinado. A figura a seguir apresenta exemplos de folhas de verificação.
Figura - Folhas de verificação
Legenda: Exemplos de folhas de verificação evidenciando os campos
de identificação e registro dos dados de frequências de ocorrência.
Fonte: adaptado de Oliveira (2019, p. 65).
Segundo Oliveira (2019), as informações em folhas de verificação devem conter ao menos
campos de identificação, que permitem identificar onde, quando e quem realizou as medições,
campos das variáveis que devem ser registradas, e os campos de registros onde descrevem os
eventos que ocorreram ou que estão ocorrendo. Os tipos de variáveis em registros mais
comuns são:
número de vezes de ocorrência de um evento;
tempo necessário de uma determinada ocorrência;
custo de determinada operação ao longo de determinado tempo;
impacto de uma ação ao longo de dado período.
O tipo ou modelo (template) de folha de verificação a ser utilizada depende do objetivo de
coleta de dados e deve ser construída após a definição das categorias de estratificação que
podem ser as mais variadas configurações, por exemplo: tipos de defeitos, dimensões, peso,
características físicas, características especiais (forma). Na figura a seguir, temos mais um
exemplo de folha de verificação específica para detecção e identificação de defeitos em peças.
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Figura - Folhas de verificação para identificação de defeitos
Legenda: Exemplo de folha de verificação evidenciando registros de
defeitos em peças. Fonte: Oliveira (2019, p. 65).
A folha de verificação pode ser analisada horizontalmente (mais comum) ou verticalmente,
quando se deseja avaliar o impacto do período considerado. Embora tenha a finalidade de
verificação, seja o acompanhamento de dados e não sua análise, as folhas de verificação
indicam qual é o principal problema, com base em análises mais aprofundadas por meio de
outras ferramentas específicas da qualidade.
Assista ao vídeo Folhas de verificação – ferramenta 07 (05´:18”). Disponível em:
www.youtube.com [https://www.youtube.com/watch?v=YdIcVCjK3To] .
Segundo Oliveira (2019), a estratificação é uma das ferramentas básicas da gestão da
qualidade recomendada pela NBR ISO 9001:2015, utilizada e recomendada para identificar
oportunidades de melhoria da qualidade em situações em que os dados vieram de fontes
distintas, mas estão agrupados da mesma forma em um mesmo banco de dados.
Ainda de acordo com Oliveira (2019), a estratificação é uma ferramenta que permite separar os
dados visualmente (gráficos), em função de suas particularidades. Dessa forma, permite gerar
informações mais precisas que permitam a geração de soluções mais customizadas e eficazes
para os problemas.
Estratificação de dados1.1.2
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Figura - Gráfico estratificado de número de acidentes de trabalho
Legenda: Exemplo de gráfico estratificado de número de acidentes de
trabalho. Fonte: Oliveira (2019, p. 67).
Na figura apresentada, temos um exemplo típico de aplicação prática da estratificação, onde
temos o número de acidentes de trabalho em uma determinada empresa, separando os
registros por similaridade (área e período de ocorrência). Neste exemplo em específico,
podemos analisar com mais detalhes por setor (produção, manutenção e estoque) e período de
ocorrência (janeiro a dezembro), ou ainda as duas informações correlacionadas.
Estratificação são ferramentas simples, fáceis de confeccionar em forma de gráficos e podem
ser utilizadas com qualquer base de dados, seja de registros fabris e demais dados, facilitando
a análise para tomada de decisões e ações sobre os dados envolvidos.
Assista ao vídeo Estratificação de dados – ferramentas básicas da qualidade (06:01”). Disponível
em: www.youtube.com [https://www.youtube.com/watch?v=HvuN-wt3ueo] .
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Histograma e Gráfico de Pareto1.2
Histograma1.2.1
Histograma e Gráfico de Pareto
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Segundo Oliveira (2019), o histograma é uma ferramenta estatística em forma de gráfico de
barras, criada pelo estatístico Guerry, em 1863, que apresenta a distribuição de frequências de
uma massa ou um conjunto de dados, geralmente coletadas de um processo em um
determinado período.
De acordo com Oliveira (2019), em análises estatísticas, a quantidade de dados, mas também a
forma como esses dados estão distribuídos, contribuem significativamente na identificação de
sua natureza e origem. Tais agrupamentos, denominados distribuição de frequência, tem o
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poder de mostrar, de forma simplificada, o número de vezes em que o valor de uma variável
medida ocorre dentro de um intervalo especificado (classe). O tamanho do intervalo determina
a amplitude de dados correspondentes.
A figura a seguir apresenta um exemplo de histograma, evidenciandoa variável medida (altura),
a frequência dos dados, sua classe e amplitude dos dados em cada classe, bem como a
distribuição destes em formato gráfico de barras que facilita a identificação e caracteriza o
histograma.
Figura - Histograma
Legenda: Exemplo de histograma evidenciando a variável, as classes,
amplitude e distribuição de frequência para a composição do gráfico
do histograma. Fonte: Oliveira (2019, p. 66).
De acordo com Oliveira (2019), podemos seguir um roteiro prático para construção de um
histograma a partir de um processo de cinco etapas, sendo elas:
1. Coletar dados e ordená-los sequencialmente.
2. Escolher números de classes e determinar o seu tamanho.
3. Determinar valores extremos para cada classe.
4. Contar e registrar o número de elementos em cada classe.
5. Construir o diagrama de barras.
Ainda de acordo com Oliveira (2019), os resultados práticos da aplicação da ferramenta
histograma podem ser sintetizados em sete, descritos no quadro a seguir:
Quadro - Resultados práticos do uso do histograma
ID Resultados da aplicação do histograma
1 Exibe grande quantidade de dados difíceis de interpretar em tabelas
2 Mostra a frequência relativa da ocorrência de vários valores e dados
3 Revela a tendência central, variação e forma de dados
4 Ilustra rapidamente a distribuição dos dados
5 Fornece informações úteis para predizer o futuro desempenho do processo
6 Ajuda a indicar se houve uma mudança no processo
7 Ajuda a responder se o processo é capaz de atender aos requisitos
Fonte: adaptado de Oliveira (2019, p. 67).
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Assista ao vídeo Histogramas (7´:42”). Disponível em: www.youtube.com
[https://www.youtube.com/watch?v=Q1rbvzYmOmM] .
O Gráfico ou Diagrama de Pareto recebe este nome em homenagem ao seu idealizador,
Wilfredo Pareto, economista italiano que criou, em 1896, o princípio 80/20, com base em
observações de eventos da natureza e da dinâmica social e econômica de sua época. Neste
princípio, temos que: 80% dos problemas advêm de 20% das causas.
Segundo Oliveira (2019), é uma ferramenta estatística e gráfica que permite a identificação, a
estratificação e a organização de dados de acordo com algum aspecto específico para o qual
se busca uma análise de causas de problemas. A partir do princípio 80/20, buscamos nas
poucas e vitais causas (20%) a maior parte dos problemas em ocorrência (80%). De forma
prática, podemos pensar em relações de 75/25 e até 70/30 como base de estudo e análise.
Ainda de acordo com Oliveira (2019), o Gráfico de Pareto é muito utilizado para identificar as
principais causas que afetam um processo para poderem ser priorizados, e assim tomar
medidas e ações e priorização de projetos de melhorias. Tem grande aplicação na indústria de
produtos, mas não se restringe a esse contexto. Na figura a seguir, temos um exemplo de
Gráfico de Pareto para problemas de um determinado processo.
Figura - Diagrama ou Gráfico de Pareto
Legenda: Exemplo de Gráfico ou Diagrama de Pareto evidencia o
princípio 80/20. Fonte: Oliveira (2019, p. 67).
Sua correta aplicação contempla a coleta de dados do processo (problemas e suas
ocorrências), para então realizar-se a hierarquização decrescente de frequência (ocorrências),
ou seja, dos acontecimentos mais frequentes e menos frequentes de forma estatística simples.
A seguir, temos um roteiro simples de construção de um Gráfico de Pareto em cinco passos:
1. Defina o problema a investigar.
2. Especifique a variável a ser utilizada na investigação do problema.
3. Colete e agrupe as informações.
4. Organize as categorias em ordem decrescente de frequência, agrupe as de baixa
frequência em “outros” e calcule o total.
Gráfico de Pareto1.2.2
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5. Calcule as FREQUÊNCIAS relativas e acumuladas.
Na figura a seguir, temos um exemplo de construção de um Diagrama de Pareto, para análise
de casos de ocorrências de devoluções, evidenciando as variáveis e a distribuição das
informações na confecção do gráfico, facilitando sua análise.
Figura - Construção do Diagrama ou Gráfico de Pareto
Legenda: Exemplo de Gráfico ou Diagrama de Pareto e seus passos de
construção. Fonte: Oliveira (2019, p. 68).
Segundo Oliveira (2019), Gráficos ou Diagramas de Pareto são especialmente úteis em seis
situações específicas, tais como:
definição de projetos de melhoria;
identificação de principais fontes de custos;
identificação das principais causas que afetam um processo;
identificação da distribuição de recursos em projetos e operações;
escolha do projeto de melhoria a ser desenvolvido na empresa, em função do número
de não conformidades no processo.
Assista ao vídeo Gráfico de Pareto no Excel – Diagrama de Pareto (9´:45”). Disponível em:
www.youtube.com [https://www.youtube.com/watch?v=IKUwo-o210c] .
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Diagrama de Ishikawa e Diagrama de
Dispersão
1.3
Diagrama de Ishikawa1.3.1
Diagrama de Ishikawa e Diagrama de Dispersão
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O diagrama de Ishikawa, também conhecido como diagrama de espinha de peixe ou ainda
como diagrama de causa e efeito, recebeu o nome de seu criador e idealizador, o engenheiro
Kaoru Ishikawa, em 1943, sendo considerado uma das sete ferramentas básicas da gestão da
qualidade, de acordo com NBR ISO 9001: Sistemas de Gestão da Qualidade – requisitos (2015).
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Segundo Oliveira (2019), o diagrama de causa e efeito é, além de uma ferramenta, um método
de análise com representação gráfica para apurar a causa raiz de problemas, mostrando sua
relação de causa e efeito (problema). De forma prática, este diagrama permite organizar as
informações por semelhança a partir de seus 6 eixos principais, que são chamados seis M ou
seis espinhas:
1. Método: possíveis causas relacionadas ao método e/ou a técnicas de trabalho ou do
processo de produção ou de gerar o resultado.
2. Material: possíveis causas relacionadas a matéria-prima do processo que desencadeiem o
problema em análise.
3. Máquinas: possíveis causas associadas aos equipamentos, dispositivos, ferramentas
aplicadas no processo que gerem o efeito ou problema.
4. Meio ambiente: possíveis causas relacionadas ao ambiente ao qual o processo, o produto
ou o serviço está presente como influência na geração do efeito ou problema.
5. Mão de obra: causas relacionadas aos colaboradores envolvidos em atividades do
processo em análise que podem ser fontes das causas do efeito ou do problema
mencionado.
6. Medição: causas relacionadas a falhas na medição do processo que podem estar gerando
o problema em análise.
De acordo com Oliveira (2019), coma estratificação das informações nestes seis eixos de
análise, é possível a identificação das possíveis causas a um determinado problema ou efeito
de forma específica e direcionada.
A identificação das causas exige a realização de uma sequência de questões visando
evidenciar a relação dos fatos e dados, retroagindo-se a partir do problema ou efeito em
questão. É convenção o problema estar na cabeça do peixe à direita e as espinhas (6Ms)
estarem à esquerda, sendo a análise realizada da direita para a esquerda, conforme o exemplo
na figura a seguir.
Figura - Exemplo de Gráfico de Ishikawa ou Causa e Efeito
Legenda: Exemplo de gráfico ou diagrama de Ishikawa para um
possível problema em processo. Fonte: Oliveira (2019, p. 68).
Outras ferramentas comuns como o brainstorming e o brainwritting podem ser utilizadas em
conjunto para auxiliar no processo de identificação das causas e das subcausas. As causas e
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subcausas devem ser reduzidas por meio de eliminação das menos prováveis a partir de
análise qualitativa colaborativa, e/ou uso de técnicas estatísticas apropriadas.
Segundo Oliveira (2019), o diagrama de causa e efeito é aplicável essencialmente em seis
situações descritas no quadro a seguir.
Quadro - Aplicações do Diagrama de Causa e Efeito
ID Aplicações do diagrama de causa e efeito
1 Avaliação e identificação de possíveis causas de insatisfação de clientes.
2 Avaliação das causas do atraso na entrega de produtos.
3 Análise de processo: identificação das fontes de variabilidade do processo.
4 Análise de defeitos, falhas, perdas e desajustes do produto.
5 Estudo de melhorias em processos, produtos e serviços.
6 Estruturação de decisões relativas a manter ou retirar atividades e/ou processos.
Fonte: adaptado de Oliveira (2019, p. 69).
Para Oliveira (2015), a aplicação correta do diagrama de causa e efeito pode proporcionar:
concentração no conteúdo do problema, em vez de opiniões diversas relativas à
solução do problema;
criar um quadro instantâneo de conhecimento e consenso coletivo do grupo sobre o
problema;
foco nas causas dos problemas e não nos sintomas.
Assista ao vídeo Diagrama de Ishikawa – 6M – Causa e Efeito – Espinha de peixe (exemplo
prático) (05´:35”). Disponível em: www.youtube.com [https://www.youtube.com/watch?
v=9gXaHTm2y5M] .
Segundo Oliveira (2019), o Diagrama de Dispersão é uma ferramenta estatística que permite
identificar a relação entre duas variáveis (uma variável Y - dependente e outra variável X -
independente), por meio de uma representação gráfica de eixos ortogonais (dispostos entre si
em 90º geométricos) que permite identificar a correlação entre os dados e a dispersão deles no
espaço bidimensional XY.
A figura a seguir apresenta um exemplo básico de diagrama de dispersão, enfatizando as
variáveis dependentes e independentes dispostas em eixos ortogonais.
Diagrama de Dispersão1.3.2
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Figura - Representação de um diagrama de dispersão
Legenda: Representação de um diagrama de dispersão evidenciando
as variáveis e a disposição delas em eixos ortogonais. Fonte: adaptado
de Oliveira (2019, p. 69).
De acordo com Oliveira (2015), a relação entre as variáveis dependente e independente podem
ser de três tipos essenciais, sendo:
Problema x problema
Uma variável (X) é um problema e mostra sua relação de dependência ou não com outro
problema (Y)
Problema x causa
Uma variável (X) é uma causa e mostra sua relação de dependência ou não com um problema
(Y). É o mais comum!
Causa x causa
Uma variável (X) é uma causa e mostra sua relação de dependência ou não com outra causa
(Y)
As etapas ou o roteiro prático de construção de um diagrama de dispersão, de forma geral,
seguem seis etapas descritas a seguir:
1. Seleção das variáveis X e Y.
2. Coleta de dados em pares, um X e outro Y.
3. Construção do sistema de eixos cartesianos ortogonais em 90º.
4. Plotagem de todos os pares de dados X e Y.
5. Geração do gráfico com os pontos dispersos no espaço.
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6. Cálculo do coeficiente de correlação (r).
7. Interpretação da intensidade e do tipo de correlação dos dados.
Especificamente na etapa 6, cálculo do coeficiente de correlação (r), este é o item determinante
na identificação do tipo de correlação entre os eixos de dados e nos explicitam de forma
gráfica as características de dependência entre as variáveis. Na imagem a seguir, temos a
fórmula de cálculo do coeficiente de correlação e a confecção gráfica.
Figura - Cálculo de coeficiente de correlação r entre as variáveis X e Y
Fonte: Adaptado de Oliveira (2019, p.71)
A etapa 7 especificamente compreende entender a correlação a partir do coeficiente “r” cálculo
e da interpretação do valor de “r” e tipo de correlação (positiva, neutra, negativa), e da
intensidade (forte e fraca), analisando o gráfico. Na figura a seguir, temos os níveis de
correlação, segundo Oliveira (2019).
Figura - Níveis de correlação para ( r )
Fonte: Adaptado de Oliveira (2019, figura 4.9 p.71)
Podemos resumir visualmente como seriam os cinco tipos de correlações possíveis e sua
dispersão de dados em um diagrama de dispersão, com base na figura a seguir.
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Figura - Tipos e níveis de correlação em diagramas de dispersão
Legenda: Resumo dos cinco níveis de correlação possíveis a partir da
dispersão dos dados e do cálculo do coeficiente “r”. Fonte: elaborado
pelo autor.
Assista ao vídeo Como fazer gráficos de dispersão no Excel (13´06”). Disponível em:
www.youtube.com [https://www.youtube.com/watch?v=VXzu7cgxUOc] .
Gráficos e cartas de controle1.4
Gráficos e Cartas de Controle
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Primeiramente, para melhor entendermos os gráficos de controle e sua aplicação, é importante
compreendermos o conceito de estabilidade (controle) de processos. De acordo com Oliveira
(2019), todo e qualquer processo apresenta algum tipo de variação, que pode ocorrer de
diversas fontes. Há, porém, dois tipos de causa, sendo estas as causas comunsou causas
especiais.
Causas comuns
Intrínsecas ao processo, presentes em caráter aleatório, seguindo uma distribuição normal e
previsível. São reduzidas apenas com melhorias ou mudança no sistema, mas são passíveis de
controle e de estabilidade do processo.
Causas especiais
Extrínsecas ao processo, não preditivas ou não previsíveis, como uso incorreto dos
equipamentos, erros da operação, material inadequado. Não são passíveis de controle e, por
isso, geram instabilidade no processo.
Ainda de acordo com Oliveira (2015), a estabilidade de um processo está diretamente
relacionada às causas de variações, quais ocorrem, se ocorrem e quando ocorrem no
processo. Em processos instáveis geralmente encontramos causas especiais, enquanto em
processos estáveis apenas encontramos causas comuns e previsíveis, por meio de uma
distribuição normal estatística dos dados ao longo do tempo do processo.
Na figura a seguir, temos um esquema que descreve tais condições de estabilidade de
processo, sejam processos estáveis (em controle) ou instáveis (sem controle).
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Figura - Estabilidade estatística de processos: processo estável e
instável
Legenda: Esquema demonstrando estabilidade estatística de
processos. Fonte: adaptado de Oliveira (2015, p. 72).
Os gráficos de controle e cartas de controle são ferramentas visuais egressas da gestão da
produção do século XX, especificamente do Controle Estatístico de Processos (CEP). Com esta
ferramenta, podemos avaliar a estabilidade e as flutuações ou variações em um processo com
base na distribuição das variações em limites de estabilidade de processos, especialmente
processos operacionais e produtivos, conforme exemplo na figura a seguir.
Figura – Gráfico de controle padrão, causas especiais e comuns e
limites
Legenda: Imagem demonstrando gráfico de controle padrão. Fonte:
elaborado pelo professor com base em Oliveira (2015).
Ao plotar as ocorrências no tempo, como no exemplo anterior, podemos identificar quais estão
dentro da normalidade do processo, quais são especiais e devem ser tratadas. Processos só
podem ser considerados integralmente estáveis após longos períodos de não ocorrência de
ocorrências fora dos limites, o que nem sempre é fácil de se atingir.
Um gráfico de controle padrão, conforme observamos na figura anterior, e composto por
pontos distribuídos dos valores de dados medidos de variações do processo, que caracterizam
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as causas comuns e causas especiais, assim como eixos de referência dos limites do
processo, sendo eles:
Linha da média (LM)
É o valor médio calculado de todas as ocorrências e é parâmetro para o cálculo dos LSC e do
LIC, a partir de coeficientes estatísticos relacionados ao tamanho da amostra de dados, sendo
estes os níveis ou a faixa de controle.
Limite Superior de Controle (LSC)
Limite de variação mais alto máximo em relação à linha média dos dados de variação do
processo; quando ultrapassado, caracteriza um ponto de instabilidade, devido à causa
especial.
Linha de controle inferior (LIC)
Limite de variação mais baixo em relação à linha média dos dados de variação do processo;
quando ultrapassado, caracteriza um ponto de instabilidade, devido à causa especial.
Para o cálculo dos limites de controle superior e inferior em gráficos de controle, são utilizados
artifícios das cartas de controle estatística, que possuem coeficientes utilizados para o cálculo
dos LSC e LIC que possam suprimir e redimir possíveis variações estatísticas e dispersão de
dados, especialmente aplicados para controle de processos contínuas e/ou propriedades
físicas contínuas (peso, dimensões). Para tal, são utilizadas duas cartas, uma carta da média e
outra carta da amplitude. Na figura a seguir, temos as fórmulas e a tabela de coeficientes
aplicadas para as cartas de controle.
Figura - Cartas de controle – fórmulas e tabela de coeficientes
Legenda: Carta da média e das amplitudes composta das fórmulas e
da tabela suporte de coeficientes para o cálculo apropriado do LSC e
do LIC. Fonte: elaborado pelo professor com base em Oliveira (2019).
De acordo com Oliveira (2015), estará sob controle o processo que engloba duas cartas e
controle (carta da média e carta da amplitude), quando todos os dados de variações de
processo em relação à linha média (LM) estiverem dentro dos limites superior (LSC) e inferior
(LIC). Na figura a seguir, temos um exemplo dentro da estabilidade de processos, em que
ambas as cartas plotadas atendem à condição de normalidade.
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Figura - Cartas de controle em um processo estável
Legenda: Carta da média e das amplitudes dentro da estabilidade de
processos. Fonte: adaptado de Oliveira (2019).
Gráficos e cartas de controle são muito úteis em processos, amplamente utilizados em gestão
de processos produtivos industriais, processos de entregas de materiais ou resultados a
clientes (vendas, compras, atendimento, qualidade de produto), muitos deles já incorporados
as ferramentas de controle de produção ou gestão integrada.
É necessário ressaltar que gráficos de controle requerem conhecimento sobre controle
estatístico e capacitação para confecção de gráficos confiáveis e realistas usando das
técnicas estatísticas. Mas são ferramentas poderosas para suporte a melhoria de processos,
especialmente quando operado em conjunto com outras ferramentas de análise e ação.
Assista ao vídeo Cartas estatístico de processos CEP aula 2 (13´:07”). Disponível em:
www.youtube.com [https://www.youtube.com/watch?v=jFJ0wQbsZto] .
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https://www.youtube.com/watch?v=jFJ0wQbsZto
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Recapitulando
Chegamos ao fim deste conteúdo. Para facilitar a revisão dos principais tópicos, elaboramos
um resumo do que foi apresentado. Assim, temos:
1. Lista de verificação e estratificação: listas ou folhas de verificação têm como função
coletar dados com base em observações amostrais, vinculados aos itens com resultados
indesejáveis, com o objetivo único de se identificar e verificar com que frequência ocorre
um determinado evento ao longo de um período determinado. A estratificação é uma
ferramenta que permite separar os dados visualmente (gráficos) em função de suas
particularidades. Dessa forma, permite gerar informações mais precisas que permitem a
geração de soluções mais customizadas e eficazes para os problemas.
2. Histograma e gráfico de Pareto: o histograma é uma ferramenta estatística em forma de
gráfico de barras, criada pelo estatístico Guerry em 1863, que apresenta a distribuição de
frequências de uma massa ou de um conjunto de dados, geralmente coletados de um
processo em um determinado período. O gráfico de Pareto é uma ferramenta estatística e
gráfica, que permite a identificação, a estratificação ea organização de dados de acordo
com algum aspecto específico para o qual se busca uma análise de causas de problemas.
A partir do princípio 80/20, buscamos, nas poucas e vitais causas (20%), a maior parte dos
problemas em ocorrência (80%).
3. Diagrama de Ishikawa e diagrama de dispersão: o diagrama de causa e efeito vai além de
uma ferramenta – é um método de análise com representação gráfica para apurar a causa
raiz de problemas, mostrando sua relação de causa e efeito (problema). Permite organizar
as informações por semelhança a partir de seus 6 eixos principais: método, máquina,
material, mão de obra, medição e meio ambiente. O diagrama de dispersão é uma
ferramenta estatística que permite identificar a relação entre duas variáveis (uma variável
Y - dependente e outra variável X - independente ), por meio de uma representação gráfica
de eixos ortogonais que permite identificar a correlação entre os dados e a dispersão deles
dentro do espaço bidimensional XY.
4. Gráficos e cartas de controle: são ferramentas visuais egressas da gestão da produção do
século XX, especificamente do controle estatístico de processos (CEP). Com esta
ferramenta, podemos avaliar a estabilidade e as flutuações ou variações em um processo
com base na distribuição das variações dentro de limites de estabilidade de processos,
especialmente processos operacionais e produtivos.
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Autoria
Autor
Mestrado em Administração de Empresas pela MUST University – Miami / USA. Engenheiro de
Controle e Automação pela UNIFEI – Universidade Federal de Itajubá. MBA em Administração
industrial pela USP-Poli, Especialista em Gerenciamento de Projetos PMI-PMP, Especialista em
Agilidade Organizacional PMI-DASSM, Especialista em Modelo FLEKS híbrido de gestão. Mais
de 20 anos de experiência profissional em Engenharia, projetos e operações empresariais.
Docente em cursos de graduação e pós-graduação em áreas de Administração e Engenharia.
Kleber Almeida Ramos de Jesus
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Glossário
ISO é a sigla de International Organization for Standardization, ou Organização Internacional
para Padronização, em português. É uma entidade de padronização e normatização, e foi
criada em Genebra, na Suíça, em 1947. Fonte: www.significados.com.br/iso
[https://www.significados.com.br/iso] .
Significa tempestade cerebral ou tempestade de ideias. É uma expressão inglesa formada pela
junção das palavras "Brain", que significa cérebro, intelecto, e "storm", que significa
tempestade. É uma dinâmica de grupo usada em várias empresas como uma técnica para
resolver problemas específicos, para desenvolver novas ideias ou projetos, para juntar
informação e para estimular o pensamento criativo. Fonte:
www.significados.com.br/brainstorming [https://www.significados.com.br/brainstorming] .
Técnica que envolve um grupo na geração de ideias de modo escrito e compartilhado,
repassando-as aos demais participantes, que lançam novas ideias e vão construindo sobre as
que já foram lançadas. É importante ressaltar que tudo isso ocorre de modo silencioso, em
uma junção de interações individuais e em grupo, para no fim ser discutido por toda a equipe.
Fonte: rockcontent.com/brainwriting [https://rockcontent.com/br/blog/brainwriting/#que] .
Controle Estatístico de Processos (CEP) é um método de coleta e verificação de amostra de
resultados de um processo, a fim de controlar seu funcionamento e diminuir as falhas
decorrentes da sua execução. Fonte: ferramentasdaqualidade.org/controle-estatistico-de-
processo [https://ferramentasdaqualidade.org/controle-estatistico-de-processo] .
ISO
Brainstorming
Brainwritting
CEP
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https://www.significados.com.br/brainstorming
https://rockcontent.com/br/blog/brainwriting/#que
https://rockcontent.com/br/blog/brainwriting/#que
https://ferramentasdaqualidade.org/controle-estatistico-de-processo
https://ferramentasdaqualidade.org/controle-estatistico-de-processo
https://ferramentasdaqualidade.org/controle-estatistico-de-processo
Bibliografia
ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS (ABNT). NBR ISO 9001: Sistemas de Gestão
da Qualidade – requisitos. Rio de Janeiro, 2015.
CRUZ. T. Manual de Organização. São Paulo: Atlas, 2017.
FERREIRA, André Ribeiro. Análise e melhoria de processos. Brasília: ENAP/DDG, 2013.
HAMMER, M.; CHAMPY, J.; KORYTOWSKI, I. Reengenharia: revolucionando a empresa em
função dos clientes, da concorrência e das grandes mudanças da gerência. Rio de Janeiro:
Campus, 1994.
MELLO, C. H. P. et al. ISO 9001:2008: Sistema de Gestão da Qualidade para Operações de
Produção e Serviços. São Paulo: Atlas, 2009.
OLIVEIRA, O. J. Curso básico de gestão da qualidade. São Paulo: Cengage Learning, 2015.
OLIVEIRA, D. P. R. Sistemas, organização e métodos: uma abordagem gerencial. 16. ed. São
Paulo: Atlas, 2006.
Bibliografia Clássica
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