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4.3Análise Quantitativa de Processos
O curso, licenciado pela ABPMP Brasil, é hoje um dos mais
modernos e inovadores no mundo para formação a distância
de profissionais de BPM
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4.3 Análise Quantitativa de Processos
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RESUMO
QUADRORESUMO DA AULA
AULA: 4.3 Análise Quantitativa de Processos
TUTOR: José Davi Furlan, MSc, CBPP.
Nº DE SLIDES: 64 slides DURAÇÃO: 57 min
SLIDE1
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Olá. A aula de hoje será sobre análise quantitativa de processos. Seja bem vindo. Eu sou José Davi
Furlan.
O objetivo de nossa aula é tratar o alinhamento da voz do processo com a voz do cliente, através
de métodos estatísticos e técnicas de análise estatística de dados. Veremos os seguintes tópicos:
Conceitos básicos de Six Sigma, a metodologia DMAIC, método estatístico, enfoque GQM, técnicas
para análise estatística de dados, investigando a variabilidade de processos, tipos de carta de
controle e finalmente os conceitos-chave da aula.
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A bibliografia sobre o assunto é vasta, sendo que sugeriremos como base os seguintes livros:
Florac, W.A. &Carleton, A.D. – “Measuring the Software Process – Statistical Process Control
for Software Process Improvement”, The SEI Series in Software Engeneering ,Adison-
Wesley, 1999. Embora tenha sido feito para melhoria de processos de software, é um livro
de fácil entendimento de um assunto complexo e poderá ajudar profissionais de qualquer
área.
Wheeler, D.J. – “Understanding Variation – The Key to Managing Chaos”, 2nd edition,
ControleEstatístico de Processo Press, 2000.
Pyzdek, Thomas – “The Six Sigma Handbook: The Complete Guide for Greenbelts,
Blackbelts, and Managers at All Levels”, Revised and Expanded Edition, 2003.
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Deming fez contibuições significativas para o Japão tornar-se notório pela fabricação de produtos
inovadores de alta qualidade. Deming é considerado o estrangeiro que gerou o maior impacto sobre a
indústria e a economia japonesa no século XX. De volta aos Estados Unidos, uma das grandes empresas
a buscar a ajuda de Deming foi a Ford. As vendas da Ford estavam caindo e Deming foi recrutado para
ajudar no levantamento da qualidade. Deming questionou a cultura da empresa e seu gerenciamento e
disse à Ford que as decisões da gerência eram responsáveis por 85% dos problemas da produção de
melhores carros.
Vamos começar nossa aula de hoje citando os 14 pontos de Deming para a gestão, que descrevem o
caminho para a qualidade total:
Planejar para o futuro, inovar.
Eliminar o medo na organização em reportar problemas.
Aprender a filosofia do Controle Estatístico de Processo e reconhecer o papel preponderante da
gerência nesse processo.
Formar equipes para reduzir sistematicamente as variações e perdas dos processos.
Atuarpreventivamente contra defeitos.
Dispor gerência e supervisão para auxiliar demais pessoas a resolverem problemas levantados.
Promovertreinamento.
Utilizar ao máximo o conhecimento estatístico.
Ensinar a todos a estatística aplicada.
Usar a estatística para identificar perdas.
Utilizar Controle Estatístico de Processo para auxiliar na solução de problemas.
Não aceitar falhas como se fossem naturais.
Eliminar gradativamente a dependência da inspeção.
E apoiarnovasmudanças.
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Six Sigma engloba elementos de estratégia organizacional, modelo de gestão, metodologia de
trabalho, ferramentas estatísticas e métodos de comparação. No que se refere a processos, Six
Sigma é o enfoque de melhoria e de eliminação de defeitos orientado a resultado final, através da
redução drástica de defeitos. Também é orientado à estratégia, priorizando e alinhando atividades
com estratégia organizacional. À robustez e flexibilidade, pelo entendimento de oportunidades de
melhoria em cada processo de negócio. Também é orientado ao desempenho, pelo alinhamento da
visão individual em um objetivo comum. À escalabilidade organizacional, com a aplicação em
departamentos específicos ou toda a corporação. E também ao investimento de baixo risco, com
ROI favorável dos esforços de melhoria de processos.
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O enfoque foi criado em 1986 pela Motorola, inicialmente para a indústria de manufatura. Em 1987,
a Motorola estabeleceu as primeiras metas ambiciosas em Six Sigma, tendo recebido em 1988 o
prêmio nacional americano de qualidade Malcolm Baldrige. Em 1991, foram certificados os
primeiros blackbelts, profissionais qualificados a liderar implementação de Six Sigma. Em 1992,
importantes organizações no mundo passaram a utilizar Six Sigma. Surge em 2002 o novo Six
Sigma, uma evolução de métrica para metodologia que acumulou o prêmio Malcolm Baldrige pela
segunda vez. A partir de 2003, a utilização de Six Sigma avança para todo tipo de segmentos de
negócio.
Six Sigma possui as seguintes posturas gerenciais:
Entregar valor para o cliente, com foco na entrega de valor real.
Focar na execução, sendo que o líder está focado na ação para garantir os resultados
estratégicos da organização.
A decisões são baseadas em fatos; as decisões são tomadas de forma efetiva, visando o
melhor interesse da organização e dos clientes.
O desempenho é gerenciado, pois Six Sigma busca melhoria de desempenho e medições de
gerenciamento de desempenho são conduzidos diária ou semanalmente.
Suporta melhorias de grande impacto: os Líderes Six Sigma pensam grande e buscam
atingir resultados através de desempenho e melhorias de grande porte.
E suporta também melhorias com foco em equipes; as maiores melhorias advém através de
equipes inter-funcionais que nivelam suas capacidades e conhecimentos, e não a partir de
um único empregado “super-herói”.
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Six Sigma ajuda a melhorar significativamente a satisfação do cliente e a receita financeira pela
redução da variabilidade em processos de negócios. Um conceito subjacente é o de defeitos por
milhão de oportunidades de defeito em produtos ou serviços. Tais oportunidades de defeitos devem
ser trabalhadas de modo a alcançar um processo Six Sigma, reduzindo dramaticamente defeitos em
uma escala de centenas de milhares para 3,4 defeitos por milhão. Oportunidades de defeitos
representam o número de defeitos potenciais que podem ocorrer no produto ou serviço em relação
aos requisitos do cliente e/ou ao valor nominal da especificação.
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Vejamos um exemplo da capacidade Sigma e o que representa na realidade. O extravio de
bagagem na aviação comercial americana é de 4 sigmas; esse sigma reporta uma quantidade de
defeitos por milhão na ordem de 6210 bagagens que apresentam algum tipo de extravio por milhão
de bagagens despachadas. Já a ocorrência de acidentes na aviação comercial é de 6,7 sigmas, o
que significa menos de 0,29 acidentes por milhão de oportunidades de acidente.
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Basicamente o Six Sigma busca o entendimento claro das necessidades e anseios dos clientes,
através da aplicação de uma metodologia baseada em projetos, denominada DMAIC, cujos
resultados são medidos em termos financeiros. Está fortemente baseado em ferramentas
estatísticas e pessoal 100% dedicado aos projetos Six Sigma; são conhecidos por blackbelts. O foco
da ação deve ser na causa-raiz dos problemas e não na solução dos sintomas. A pergunta que se
faz é: “Se somos bons em X, ou seja, na identificação de solução das causas, porque testar e
inspecionar sintomas?” Ocorre então o desvio de foco da variável dependente, que é Y, para focar
na variável independente que é X.
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Six Sigma é uma solução de médio e longo prazo, que necessita de patrocínio, profissionais
qualificados, gerenciamento de expectativas e suporte sustentável para permitir bons resultados. A
implementação de Six Sigma é sugerida através de duas metodologia-chave: DMAIC e DMADV,
ambas inspiradas no PDCA, que é o Plan, Do, Check, Act, de Deming. Enquanto DMAIC é utilizada
para melhorar processos de negócios existentes, DMADV é utilizado para criar um novo produto ou
desenhos de processo. A metodologiaDMAICconsiste de cincopassos:
Definir objetivos de melhorias de processos que estejam consistentes com os requisitos de
clientes e estratégias corporativas.
Medir aspectos chave de processos atuais e coletar dados relevantes.
Analisar os dados para verificar relacionamentos de causa e efeito, determinando o que são
tais relacionamentos e tentando assegurar que todos os fatores relevantes foram
considerados.
Melhorar ou Otimizar os processos, com base em análise de dados, utilizando técnicas tais
como desenho de experimentos ou design ofexperience.
Controlar para assegurar que qualquer desvio do alvo seja corrigido antes que resulte em
defeitos, criar pilotos de execução para estabelecer a capacidade do processo, mover para a
produção, criar mecanismos de controle e monitorar continuamente o processo.
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Six Sigma está fortemente baseado em controle estatístico de processo. As
principaistécnicasutilizadassão:
oQFD, ou QualityFunction Deployment, que é ums sistema e conjunto de procedimentos
para identificar, comunicar e priorizar requisitos de clientes;
O Cause andEfect Matrix, utilizada para selecionar, priorizar e analisar dados coletados ao
longo do curso do projeto, buscando identificar problemas em processos. Também é
conhecido como diagrama espinha de peixe ou diagrama de Ishikawa;
Tem o FMEA, que é o failuremodesandeffectsanalysis,identificação de ações corretivas para
prevenir que falhas cheguem até o cliente, melhorando o desempenho, qualidade e
confiabilidade;
O T-Test, que é utilizado para determinar a diferença estatística entre dois grupos;
Cartas de controle, ou ControlCharts, utilizado para monitorar a melhoria de desempenho de
processo no tempo com base em análise de variação;
E o DOE (Design ofexperience), que contempla o planejamento, desenho, coleta de dados,
análise e estratégia de implementação.
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Organizações frequentemente gastam muito tempo tentando se diferenciar no mercado, mas pouco
tempo em eliminar os fatores de irritação dos clientes. Apesar de o marketing concentrar esforços
na tarefa de obter a fidelidade de clientes, construindo um relacionamento duradouro, observa-se
como resposta do mercado com infidelidade crescente. Alguns dos elementos que contribuem para
esse fenômeno são o alto índice de concorrência, o lançamento de novos produtos, a
descaracterização do produto ou serviço como decorrência das mudanças na escala de valores da
sociedade em satisfação dos clientes com a organização.
Temos ainda dois fatores a analisar: o Market Share e o ClientShare. O Market Share diz respeito à
participação que uma organização possui no mercado de determinado produto. O ClientShare é a
participação da organização nas necessidades de consumo do cliente em diversos produtos. A idéia
de se aumentar o envolvimento com o cliente diz respeito a aumentar principalmente o ClientShare.
A mesma tecnologia que cria velozmente pode transformar produtos e serviços inovadores em
commodities, caso a comunicação ao mercado seja padronizada. Hoje não é suficiente atingir a
maior fatia de mercado, é preciso conquistar a “alma” do cliente. Alguns autores preferem utilizar
os termos MindShare e Heart Shareno lugar de Market Share e ClientShare. O mercado se
estabelece com o MindShare e cresce com o Heart Share. Como as expectativas dos clientes
aumentam incessantemente, é indispensável que ocorra uma melhoria permanente da qualidade
dos produtos e serviços e nas formas de envolvimento com vistas a uma fidelização.
Preço é apenas um dos quatro aspectos que o cliente avalia para saber se algo é bom. Os outros
três são marca, apresentação e relacionamento. Os consumidores normalmente associam preço
alto a melhor qualidade, mas é preciso estar atento ao que os preços dizem a respeito dos serviços.
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QualityFunction Deployment, ou o QFD, é um método para transformar demandas de clientes em
qualidade de desenho, implantar funções que formam qualidade, implantar métodos para alcançar
a qualidade de desenho em subsistemas ou partes componentes, e em última instância, especificar
elementos de umprocesso de manufatura.
YojiAkaodesenolveu o QFD no Japão em 1966, através da combinação do seu trabalho em garantia
da qualidade e pontos de controle de qualidade com a implantação de funções em engenharia de
valor. O QFD é projetado para ajudar a identificar características de um produto ou serviço novo ou
existente a partir de pontos de vista de segmentos de mercado, organizações e necessidade de
desenvolvimento de tecnologia. A técnica produz gráficos e matrizes. QFD ajuda a transformar
necessidades de clientes, que seria o VOC ou VoiceoftheCustomer em características de engenharia
e métodos apropriados de teste para um produto ou serviço, priorizando cada característica de um
produto ou serviço junto com o estabelecimento de alvos de desenvolvimento para produtos ou
serviços.
Emsuma, o Quality Fuction Deploymentbusca:
Escutar a voz do consumidor (VOC), que seria “o quê”.
Identificar as características que o produto, bem ou serviço deverá ter para satisfazer as
necessidades, que é o “como;
Relacionar as necessidades com as características (“o que” com o “como”);
Identificar correlações entre as características (“como” e “como”);
E estabelecer metas para as características.
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Métodos estatísticos são utilizados para comparar continuamente os resultados de um processo
com um padrão, identificando, a partir dos dados estatísticos, as tendências para as variações
significativas, objetivando reduzir cada vez mais as suas variações. As técnicas e métodos
estatísticos passaram a ganhar importância na análise e aplicação para a solução de problemas no
campo industrial a partir de 1924, com o Doutor Walter Shewhart, que desenvolveu pela primeira
vez as cartas de controle.
Com o desenvolvimento em larga escala da produção industrial, tanto nos Estados Unidos como na
Europa, após 1944, o controle estatístico de processo surgiu como um método eficiente, seguro e
rápido de controle para aperfeiçoamento dos processos produtivos. Podemos enumerar algumas
vantagens do controle estatístico de processo: serve para se ter um controle contínuo do processo;
ajuda a produzir com consistência e previsibilidade; permite que o processo alcance melhor
qualidade, menor custo e maior produtividade; fornece dados para linguagens comuns de discussão
e entendimento do processo; distingue as causas comuns e especiais como um guia para ações
locais do processo ou do sistema.
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Organizações de classe mundial buscam atingir o alvo com mínima variabilidade e obter o máximo
valor com o mínimo recurso. Quando um processo está sob controle estatístico existe base para
previsão, dentro de limites, de como irá desempenhar no futuro. Antes de um processo ser
classificado em uma capacidade definida, deve exibir razoável grau de controle estatístico e atender
dois critérios: ser trazido a um estado de controle estatístico por um tempo suficiente para detectar
qualquer comportamento não-usual, e deve atender ou exceder as especificações que tem de ser
satisfeitas para os requisitos de negócio ou do cliente.
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Vamos tomar um ciclo básico de gerenciamento de processo para mostrar como se relaciona a
medição de desempenho de processo; definição do processo, medição do processo, controle do
processo, melhoria do processo. Esse ciclo é análogo ao ciclo de Shewhart, de 1939, para melhoria
contínua, popularizado por Deming em 1986, e caracterizado pelo PDCA.
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Devemos primeiramente definir os processos que podem suportar objetivos de negócio,
identificando e definindo os tópicos, modelos e medições que se relacionam ao desempenho dos
processos. Adicionalmente, devemos prover a infra estrutura necessária para suportar as atividades
e assegurar que a organização tenha habilidade para executar e sustentar os processos, incluindo
conhecimentos, treinamentos, ferramentas, recursos financeiros. A medição é a base para detectar
desvios de um desempenho aceitável. É a base para identificar oportunidades de melhoria de
processo através da coleta e análise de dados de desempenho. O controle de processos significa
manter o processo dentro dos seus limites normais inerentes, garantindo um comportamento
consistente. Envolve medição, detecção e correção de variações devidas a causas assinaláveis.
Uma vez que o processo está sob controle estatístico, atividades de sustentação devem ser
empreendidas para prevenir efeitos de entropia. Sem atividades de sustentação, processos podem
ser vítimas de mudanças ad hocou desuso e deteriorização. Mesmo se um processo estiver definido
e sob controle, pode não ser capaz de produzir os resultados necessários e atender aos objetivos
organizacionais. Processos podem ser melhorados pela introdução de mudanças em sua capacidade
ou por substituir sub-processos existentes por outros mais efetivos ou mais eficientes. Nesse
sentido, é necessário compreender as características dos processos existentes e fatores que afetam
sua capacidade, bem como avaliar os impactos e benefícios obtidos comparando aos custos de
mudanças.
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Métricas podem ser classificadas em três categorias:
Métricas de produto.
o Descrevem características do produto, tais como tamanho, complexidade, características
de desenho, desempenho, nível de qualidade.
Métricas de processo.
o Podem ser utilizadas para melhorar o desenvolvimento e manutenção de produto.
Exemplos incluem a efetividade de remoção de defeitos, o modelo de teste, o tempo de
resposta de reparo.
Métricas de projeto.
o Descrevem as características de projeto e execução. Exemplos incluem o número de
profissionais, o modelo de equipe ao longo do ciclo de vida do produto, custo, prazo e
produtividade.
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Kaplan e Norton sempre afirmaram que o que não é medido não é gerenciado. Também podemos
adicionar que não se pode medir o que não se descreve. Todos os processos são desenhados para
produzir resultados, os produtos e serviços que os processos entregam e as maneiras como entregam
possuem atributos mensuráveis que podem ser observados para descrever qualidade, quantidade,
custo e tempo dos resultados produzidos. Desempenho de processos podem ser quantificado pelos
atributos dos produtos, bem como diretamente por atributos do próprio processo. O slide mostra
alguns objetivos típicos de negócio e exemplos de atributos que podem ser mensurados para avaliar o
desempenho do processo.
Medições de atributos, tais como os mostrados na última coluna são importantes para controlar os
processos que produzem os produtos, tornando previsível o desempenho futuro do processo. Se
conhecermos os valores correntes desses atributos e o processo não está entregando os resultados
desejados, teremos pontos de referência para iniciar a introdução e validação de ajustes de melhorias
no processo.
Tópicos na melhoria de processo: desempenho, estabilidade, conformidade e capacidade.
Desempenho: “O processo está produzindo de acordo com atributos mensuráveis de
qualidade, quantidade, custo e tempo?”
Estabilidade: “O processo está se comportando de maneira previsível?”
Conformidade: “O processo está suficientemente suportado e fielmente executado?”
Capacidade: “O processo é capaz de entregar os resultados que atendam aos requisitos?”
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Desempenho, efetividade e capacidade dos processos são considerações importantes conforme
aumentamos a maturidade e melhoramos as operações. Florac e Carlton nos sugerem uma
estrutura de trabalho para medir e melhorar o comportamento de processos, conforme mostra o
slide.
Inicialmente devemos compreender como nossos objetivos de negócio, estratégia e planos se
relacionam aos nossos processos. Depois devemos identificar os tópicos críticos que determinam se
nossos processos são bem sucedidos para alcançar os objetivos estabelecidos. Selecionar medições
que nos ajudem a caracterizar os processos ou produtos é o próximo passo, que também criará
uma definição para as mediçõesselecionadas. Na seqüência, devemos coletar dados para visualizar
os processos, para investigar causas assinaláveis e melhorias potenciais, organizando e
sumarizando os dados, buscando padrões, tendências e relacionamentos. Utilizando cálculos
apropriados, baseados em dados, podemos então analisar o comportamento dos processos,
plotando dados de medições em cartas de controle e assim avaliar se os processos estão estáveis.
Finalmente, podemos remover causas assinaláveis, mudar processos ou continuamente melhorá-
los.
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Desempenho de processos se refere aos valores característicos que vemos ao medir atributos de
produtos e serviços resultantes de processos. Conforme temos visto, o desempenho de processos
pode ser medido de duas maneiras:
Pelos atributos de produtos que o processo produz. Exemplos seriam a função, o tamanho e
a velocidade de execução;
Pelos atributos do processo em si. Exemplos seriam a quantidade de esforço despendido, o
tamanho e duração de fluxos de trabalho, o número de defeitos detectados.
Devemos selecionar medições que não somente reflitam o propósito primário do processo, mas
também tratem aspectos subjacentes a esse propósito. Eventualmente seria o caso de analisar
variações em desempenho de processo ao medir atributos de recursos ou ambientes que suportam
o processo, por exemplo nível de experiência e treinamento dos profissionais.
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Criado por Basili e Weiss em 1984, o enfoque GQM pode ser utilizado para selecionar medições para
suportar objetivos do negócio. Objetivos são identificados, questões são formuladas e métricas
estabelecidas. GQM define um modelo de medição em três níveis:
Nível conceitual: um objetivo é definido para um objeto por uma variedade de razões com
respeito a modelos de qualidade, pontos de vista e relativo ao ambiente particular.
Nível operacional: um conjunto de questões é utilizado para definir modelos de objeto em
estudo, e então, foca em tal objeto para caracterizar e avaliar o atingimento de um objetivo
específico.
E nível quantitativo: uma métrica ou um conjunto de métricas com base nos modelos; é
associado com qualquer questão para responder de modo mensurável.
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A literatura aberta tipicamente descreve GQM em termos de um processo de seis passos, onde os
três primeiros dizem respeito aos objetivos de negócio para direcionar a identificação das métricas
corretas e os três últimos são como obter dados efetivos de medição e fazer uso efetivo dos
resultados de medição para direcionar o processo de tomada de decisão e melhorias.
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Basili descreve os seis passos do processo GQM da seguinte forma:
1) Desenvolver um conjunto de objetivos de negócio de projeto de visão ou corporação e
objetivos de medição associados à produtividade e qualidade;
2) Produzir questões com base em modelos que definam tais objetivos tão abrangentemente
quanto possível de maneira quantificável;
3) Especificar as medições necessárias para serem coletadas, para responder as questões
formuladas e rastrear conformidade de processo e produto aos objetivos;
4) Desenvolver mecanismos para coleta de dados;
5) Coletar, validar e analisar dados em tempo real para prover feedback com relação a ações
corretivas;
6) Analisar os dados post mortem para avaliar conformidade com relação aos objetivos,
fazendo recomendações para futuras melhorias.
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Apesar de toda a experiência da indústria na aplicação de técnicas e ferramentas de medição,
devemos estar atentos a razões que poderiam levar ao insucesso desse esforço. Primeiramente
entender que usuários diferentes de dados de medições têm necessidades diferentes (dados
coletados para um propósito poderiam não ser adequados a outro, devido a regras empregadas
durante a coleta). Também organizações diferentes têm práticas diferentes estabelecidas; pode ser
difícil alterar o modo no qual a organização coleta dados somente para satisfazer uma necessidade
externa. Adicionalmente, comunicação de resultados de medições sem ambiguidade é uma
dificuldade inerente, pois mesmo profissionais que compreendem perfeitamente como os dados são
coletados, não é trivial comunicar adequadamente descrições muitas vezes complexas de regras
operacionais. Por fim, métodos estruturados para a comunicação de resultados de medição
raramente existem, o que realça o ponto da ambiguidade.
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Antes de analisar dados de medição, há certos critérios que os valores reportados deveriam
satisfazer. Essescritériossão:
Veracidade;
Sincronização;
Consistência;
E validade.
É importante determinar se os valores reportados satisfazem o critério especialmente cedo no
processo de medição. Veracidade refere-se a tipos corretos, formato correto, dento de intervalos
especificados, completos e aritmeticamente corretos. Sincronização refere-se a valores de atributos
relacionados com o tempo de ocorrência. A consistência, a valores de atributos consistentes com
sua definição. E a validade, dentro do contexto e propósito para os quais os resultados serão
utilizados; nenhum dado tem significado fora disso.
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De acordo com Hradesky, de 1989, para que o Controle Estatístico de Processos seja eficaz são
necessários 10% de ação estatística e 90% de ação administrativa. Osprincipaisingredientessão:
Técnicasestatísticas;
Técnicas de solução de problemas;
Liderança e atitudes para aperfeiçoamento da produtividade da qualidade;
Planejamento da qualidade;
Método sistemático que atua como catalisador.
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Técnicas para análise de dados
Ishikawa observou que embora nem todos os problemas pudessem ser resolvidos por aplicação de
técnicas de análise de dados, ao menos 95% poderiam ser, e que qualquer trabalhador
devidamente treinado poderia efetivamente utilizá-las. Embora algumas dessas técnicas já fossem
conhecidas a tempo, Ishikawa as organizou especificamente para aperfeiçoar o controle de
qualidade industrial na década de 60. Esse aspecto essencial do gerenciamento e controle da
qualidade foi responsável por muitos dos acréscimos na qualidade dos produtos, e posteriormente,
muitos dos produtos e serviços de classe mundial durante as últimas três décadas do século XX.
Técnicas para análise de dados:
Gráfico de dispersão;
Histograma;
Gráfico de barra;
Diagrama de causa e efeito;
Gráfico de Pareto;
Run charts;
Cartas de Controle.
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Um gráfico de dispersão constitui a melhor maneira de visualizar a relação entre duas variáveis
quantitativas. Coleta dados aos pares de duas variáveis (causa e efeito), para checar a existência
da real relação entre essas variáveis, normalmente utilizado como primeiro passo na exploração de
dados, mostrando como uma variável tem se comportado em relação à outra.
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Um histograma é uma representação gráfica da distribuição de freqüências de uma massa de
medições, normalmente um gráfico de barras verticais. É composto por retângulos justapostos em
que a base de cada um corresponde ao intervalo de classe e a sua altura, à respectiva frequencia.
Quando o número de dados aumenta indefinidamente e o intervalo de classe tende a zero, a
distribuição de frequência passa para uma distribuição de densidade de probabilidades. A
construção de histogramas tem caráter preliminar em qualquer estudo e é um importante indicador
da distribuição de dados. Pode indicar se uma distribuição se aproxima de uma função normal,
como pode indicar mistura de populações, quando se apresentam bimodais.
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Gráfico de barras é similar ao histograma, mas não necessita estar baseado em medições de
variáveis contínuas ou contagens de frequência. Gráfico de barras é o único tipo de gráfico que
exibe dados horizontalmente, por esse motivo é conhecido por representar dados que ocorrem com
o tempo, com uma data inicial e final finita. Também é conhecido por mostrar informações
categóricas, uma vez que as categorias podem ser exibidas horizontalmente.
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O diagrama de Ishkawa, também conhecido por diagrama de causa e efeito ou espinha de peixe é
uma técnica gráfica utilizado pelo o gerenciamento e controle da qualidade em processos diversos
de manipulação de fórmulas. Originalmente proposto pelo engenheiro químico KaoruIshkawa, em
1943, e aperfeiçoado nos anos seguintes, esse diagrama é conhecido também como “seis m”, pois
em sua estrutura, todos tipos de problemas podem ser classificados como sendo de seis tipos
diferentes, todos iniciados com a letra M, que seriam método, matéria-prima, mão-de-obra,
máquinas, medição e meio-ambiente. Permite estruturar hierarquicamente causas de determinado
problema ou oportunidade de melhoria, bem como seus efeitos sobre a qualidade dos produtos.
Também permite estruturar através de melhor visualização qualquer sistema que precise de
resposta de forma gráfica e sintética. Para implementação do diagrama de Ishkawa não há limites.
Para os que preferem ir além dos padrões convencionais, podem identificar e demonstrar em
diagramas específicos a origem de cada uma das causas do efeito, isto é, as causas das causas do
efeito. A riqueza de detalhes pode ser determinante para uma melhor quantidade e qualidade dos
resultados. Quanto mais informações sobre os problemas da empresa forem disponibilizados,
maiores serão as chances de se livrar deles.
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Gráfico de Pareto é um gráfico de barras que ordena as freqüências das ocorrências da maior para
a menor, permitindo a priorização dos problemas, procurando levar a cabo o Princípio de Pareto,
que são “os poucos essenciais, muito triviais”, isto é, há muitos problemas sem importância diante
de outros mais graves. Sua maior utilidade é permitir uma fácil visualização e identificação de
causas ou problemas mais importantes, possibilitando a concentração de esforços sobre eles. O
termo Gráfico de Pareto ficou conhecido depois que Juran começou a utilizá-lo. O nome se originou
do trabalho de Vilfredo Pareto, durante seus estudos na área de economia sobre distribuição de
renda e descobriu que 80% da riqueza estavaconcentrado em cerca de 20% da população. No
ambiente organizacional, esse tipo de ánalise encontra sua aplicação verificando que 80% (ou um
percentual alto) dos problemas são causados por 20% (ou um percentual baixo) das causas. Nesta
linha, conclui-se que poucas causas são responsáveis pela maioria dos problemas, levando um bom
gestor a atacar essas causas prioritariamente, pois assim, resolve-se grande parte dos problemas.
O princípio de Pareto é também conhecido como a regra dos “80-20”.
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Run Chart é um gráfico que mostra dados observados em uma sequência de tempo.
Frequentemente, os dados mostrados representam algum aspecto da saída ou desempenho de um
processo. O tempo geralmente é representado no eixo x e o atributo observado, no eixo y. Algumas
medições de tendência central de dados são indicadas por uma linha central de referência.
Runcharts são analisados para encontrar anomalias em dados que sugerem variações em um
processo com o passar do tempo, ou fatores especiais que podem influenciar a variabilidade de um
processo. Fatores típicos considerados incluem longos runs não usuais de pontos de dados sobre ou
abaixo da linha de média, o número total de tais runs no conjunto de dados em séries longas não-
usuais de aumento ou diminuições consecutivas. Runcharts são similares a cartas de controle, mas
não mostram os limites de controle do processo. Mais simples de produzir, não permitem um
conjunto de técnicas analíticas suportadas pelas cartas de controle. Um dos perigos de utilizar
runchart é a tendência de ver cada variação como sendo importante.
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Carta de controle é um tipo de gráfico comumente utilizado para o acompanhamento durante um
processo. Determina uma faixa chamada de “tolerância”, limitada pela linha superior, ou limite
superior de controle, e uma linha inferior, ou limite inferior de controle, e uma linha média do
processo, que foram estatisticamente determinadas. Realizada com amostras extraídas durante o
processo, supõe-se distribuição normal das características da qualidade. O objetivo é verificar se o
processo está sob controle.
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Dados contém sinais, mas também ruídos. Portanto, antes de detectar sinais, devemos filtrar os
ruídos. Variação existe em todos os dados, e consiste de ruídos, que é uma variação randômica, e
sinais, que é uma variação não-randômica. Os valores que são reportados devem ser filtrados de
modo a separar sinais de ruídos. Essa filtragem deve estar baseada subjetivamente em experiência
profissional e em pressupostos, ou pode estar baseada em enfoques mais formalizados. Se é um
enfoque padronizado e formal para analisar dados, pode haver dificuldade para interpretação e
utilização de resultados da medição. Quando interpretamos e agimos sobre o resultado da medição,
estamos presumindo que os dados de medição representam a realidade, a menos que sinais
legitimadores possam ser distinguidos de ruídos. Ações que tomamos podem não ter qualquer
garantia de sucesso. Agindo em ruídos como se fossem sinais, servirá apenas para ampliar a
instabilidade e aumentar a variabilidade de nos resultados de processo. A razão para analisar dados
de processo é desenhar inferências (que seriam conclusões e previsões) que possam ser utilizadas
para guiar decisões e ações.
Deming diz que há dois modos para se obter inferências estatísticas: estudos enumerativos e
estudos analíticos. Um estudo enumerativo é descritivo, para determinar quantos em vez de porque
tantos. Um estudo analítico é pra dizer ou melhorar o comportamento do processo no futuro.
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O processo tentou indicar que havia um problema, mas ninguém notou. Um sinal perdido é uma
oportunidade desperdiçada. Cada processo varia, por exemplo, se você fizer dez assinaturas todas
serão similares, mas nenhuma será exatamente igual à outra, há uma variação inerente dentro de
limites previsíveis, o que chamamos de causas comuns. Se alguém colide com seu cotovelo
enquanto assina, haverá uma variação incomum chamada causa assinalável. Se você é um cortador
de diamantes e alguém colide com seu cotovelo a causa assinalável pode sair cara; para vários
processos, é importante observar causas assinaláveis de variação assim que ocorrem.
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Causa comum de variação é um é uma variação no desempenho de processo devido à interação
normal ou inerente entre componentes de processos, pessoas, ferramentas e métodos. É
caracterizada por um padrão estável e consiste de valores medidos com o tempo. Variação em
desempenho de processo devido a uma causa comum é randômica, mas poderá variar dentro de
limites previsíveis. Quando um processo é estável, as variações randômicas em valores medidos
vêm de um sistema constante de causas. A variação em desempenho de processo é previsível e
resultados não esperados são extremamente raros.
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Previsibilidade significa estar sob controle. Exemplos de causas assinaláveis que podem levar à
perda de previsibilidade:
Pessoasinadequadamentetreinadas;
Ambiente de trabalhoinstável;
Falhasemferramentas;
Métodosalterados;
Falhas em seguir o processo.
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Em um processo estável, as fontes de variabilidade são devido somente a causas comuns. Os
limites de processo são referenciados como sendo a voz do processo. Todas as variações em um
processo estável são causadas por fatores inerentes aos próprios processos, variações devido a
causas assinaláveis, tais como aquelas causadas por erro de operador, mudanças ambientais,
desvios do processo e características mutáveis de matérias-primas e recursos têm sido removidas
dos processos e incorporadas como partes permanente do processo. Um processo está estável
quando está sob controle estatístico. Quando um processo é estável, faz sentido introduzir
mudanças para melhorar a capacidade ou desempenho.
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Conforme vimos, cartas de controle são utilizadas para determinar a faixa chamada de tolerância
na variabilidade de processos. Todas cartas de controle têm uma linha central ou centerline e
limites de controle superior (upper center line) e inferior (lower center line) calculados a partir de
observações coletadas enquanto o processo é executado, isto é, não são estabelecidos de maneira
arbitrária.
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Os limites de controles tradicionais, de acordo com Shewhart, são ± 3 sigma, onde sigma é um
padrão de desvio estatístico. A experiência de muitos anos de utilização de cartas de controle tem
mostrado que os limites três sigma oferecem o melhor resultado e o menor índice de alarmes
falsos.
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Neste slide, vemos um passo a passo para investigar a instabilidade:
Devemos selecionar os processos para avaliação de estabilidade;
Identificar características de produto ou processo que descrevem o desempenho do
processo;
Selecionar o tipo apropriado de Carta de controle;
Medir as características do produto ou processo por um período de tempo;
Utilizar cálculos apropriados para estabelecer centerline, upper center line e lower center
line;
Elaborar a Carta de controle;
E comparar os valores do gráfico com os limites de intervalo;
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Se todos os valores estiverem distribuídos randomicamente abaixo e acima do centerline e dentro
do upper center line e lower center line, concluir que o processo tem se mantido estável.
Se algum valor exceder os limites ou os valores apresentarem um comportamento não randômico,
concluir que o processo não tem se mantido estável. As razões devem ser investigadas e causas
assinaláveis devem ser removidas.
Assim que as causas assinaláveis forem removidas, recalcular limites uppercenterline e lower center
line, onde serão necessárias observações adicionais para determinar limites confiáveis.
Limites calculados a partir do conjunto completo de dados podem estar contaminados comvariações
por causas assinaláveis.
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De acordo com Irving Burr, Carta de Controle é o processo falando conosco. Vejamosalgunstipos de
cartas de controle:
X-Bar and S charts;
C charts;
U charts;
Z charts;
XmR charts;
x-Bar e R charts.
Vamos detalhar a seguir os XmRcharts e os x-Bar e R charts.
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Neste slide, vemos uma tabela com colunas de dia-esforço, ao lado uma terceira coluna
denominada mR, ou moving range que é a diferença entre o esforço do dia atual frente o esforço do
dia anterior. Por exemplo, o esforço do dia 1 foi 50,5 e do dia 2 foi 43,5, portanto o MR do dia 1 é
7. Aplicamos a mesma lógica para todas as seqüências mostradas. Os XmRcharts são utilizados
quando medições estão espaçadas no tempo ou quando cada medição é utilizada por si própria para
avaliar ou controlar um processo. Para se obter o center line ou CL, deve-se obter a média dos
esforços tabulados. Nesse exemplo, se apurarmos a média, chegaremos a 45,06. Após obter o CL,
o próximo passo é obter o UCL, que é o uppercenterline, e o LCL, que é o lower center line, ao
aplicar a seguinte fórmula: pega-se a média dos esforços, ± 2,66 multiplicado pela média dos
moving ranges, que nesse caso é 3,38. 2,66 é umaconstantenafórmula.
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Nesta figura, vemos o XmRchart plotado com base nas computações realizadas para esforço do
staff da figura anterior, incluindo as delimitações para UCL, igual à 54,04, center line (CL), igual à
45,06 e LCL, igual a 36,08. Também foi plotado um gráfico da média do moving range, e o
respectivo UCL, 11,03 e CL, 3,38.
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Para testar instabilidade em processos, devemos examinar cartas de controle para instâncias e
padrões que sinalizam para comportamento não randômico. Valores que sejam plotados fora dos
limites de controle e padrões não usuais dentro do registro de execução sugerem a existência de
causas assinaláveis. Vários testes estão disponíveis para detectar padrões não usuais e
comportamentos não randômicos:
Teste 1: Um único ponto fica fora do UCL;
Teste 2: Pelo menos 2 de 3 valores sucessivos ficam fora, no mesmo lado, e a mais de 2
sigmas do CL;
Teste 3: Pelo menos 4 de 5 valores sucessivos ficam fora, no mesmo lado, e a mais de 1
sigma do CL;
Teste 4: Pelo menos 8 valores sucessivos ficam foram no mesmo lado do CL.
Testes 2, 3 e 4 são chamados de runtests, e se baseiam no pressuposto que a distribuição de
variação natural e inerente seja simétrica sobre o centro.
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Os gráficos X-Bar e R charts são utilizados para exibir comportamento do processo quando há
opção de coletar medições múltiplas dentro de um período de tempo curto, basicamente sob as
mesmas condições. Assim devemos computar a média X e o intervalo R para cada subgrupo de
tamanho n, para cada subgrupo K. Em seguida, computar a média total de X, a partir da média de
cada subgrupo de médias K. Então computar o intervalo médio R a partir da média de cada
intervalo de subgrupos K. O tamanho máximo do subgrupo é igual a dez; caso contrário utilizar S
charts.
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Neste slide, vemos o X-Barchart e o R chart resultantes do exemplo anterior.
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As três principais razões para determinar os limites de controle de um processo estável são:
Determinar a capacidade do processo;
Comparar a padrões ou requisitos de processo;
Prever o comportamento do processo.
Ao calcular limites de controle, é desejável basear os cálculos em no mínimo:
20 a 30 subprogramas para X-Bar e R charts;
E de 40 a 45 valores individuais para XmRcharts.
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Os limites de cartas de controle devem ser revisados para eliminar causar assinaláveis, buscando
estabilidade do processo (variações somente decorrentes de causas comuns). Os limites UCL e LCL
são recalculados conforme novos grupos de valores são incorporados (sem contaminação de valores
fora de limite). Eventos positivos ao processo, incluindo inovação e melhoria, poderão deslocar os
limites de maneira favorável com o tempo.
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Nunca devemos parar de elaborar Cartas de Controle para acompanhar a estabilidade dos
processos. Devemos sempre remover causas assinaláveis, mudar o processo e melhorar
continuamente.
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Neste slide, vamos relacionar o passo a passo para iniciar a aplicação do Controle Estatístico de
Processo na organização.
Familiarizar-se com as técnicas de Controle Estatístico de Processo é o primeiro passo;
Depois, devemos obter uma ferramenta que possa executar cálculos de Controle Estatístico
de Processo e gerar Cartas de Controle; uma ferramenta indicada é o Minitab;
Em seguida, identificar problemas críticos de processo;
Identificar atributos de desempenho de processo;
Selecionar e definirmedições;
E coletar dados;
Para os dados coletados, dvemos organizá-los e assegurar que os princípios subjacentes a
Controle Estatístico de Processo se aplicam;
Depois, elaborargráficos;
E examinar cada gráfico com relação à estabilidade de processo, deslocamento de processo
e causas assinaláveis;
Por fim, executar análises adicionais conforme requeira a situação.
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SLIDE 63
Chegamos ao final de nossa aula, vejamos os conceitos-chave:
Devemos alinhar a voz do processo à voz do cliente;
Processos estáveis se traduzem em produtos e serviços estáveis aos clientes afetando
diretamente a satisfação;
Organizações frequentemente gastam muito tempo tentando se diferenciar no mercado, mas
pouco tempo em eliminar os fatores de irritação dos clientes;
A estabilidade do processo pode ser monitorada através de técnicas estatísticas, sendo a
carta de controle uma das técnicas mais utilizadas;
Instabilidade em processos deve ser investigada em sua causa-raiz para se solucionar a
causa e não o efeito;
Six Sigma é o enfoque gerencial que busca reduzir drasticamente defeitos a partir da
remoção de problemas e instabilidades em processos;
Controle Estatístico de Processo é fortemente empregado em enfoques que buscam reduzir
defeitos em processos, como é o caso de Six Sigma.
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Obrigado por assistir à aula! Aguardamos você em nosso fórum de discussão.
Até a próxima!
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ANOTAÇÕES DO ALUNO
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