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Gestão da Qualidade Total A
2011
Prof.ª Rosalva Rodrigues
Spineli de Paiva
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Gestão da Qualidade Total A – Profª. Rosalva Rodrigues Spineli de Paiva
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Conteúdo 1. Conceitos de qualidade ............................................................................................ 3
2. Por que a qualidade é importante nos dias de hoje? .......................................... 5
3. Gestão da Qualidade em Serviços ......................................................................... 7
4. Evolução da Qualidade ............................................................................................. 9
5. A Estatística como ferramenta no controle da Qualidade ................................. 11
6. Histograma ................................................................................................................ 17
7. Capabilidade de Processo ..................................................................................... 23
8. Controle Estatístico do Processo - CEP .............................................................. 28
9. Síntese sobre os conceitos de Capabilidade e Estabilidade de Processo: ... 35
10. Os Pensadores da Qualidade................................................................................ 37
11. As Ferramentas Administrativas Tradicionais ..................................................... 42
12. Folha De Verificação ............................................................................................... 46
13. Gráfico De Pareto .................................................................................................... 50
14. Estratificação ............................................................................................................ 56
15. Diagrama de Causa e Efeito .................................................................................. 56
16. Diagrama De Dispersão ......................................................................................... 60
17. 5W – 2H .................................................................................................................... 68
18. Matriz De Preferência ............................................................................................. 69
19. GUT – Gravidade, Urgência e Tendência ........................................................... 71
20. Referências Bibliográficas ...................................................................................... 74
Nota:
- O objetivo dessa apostila é promover base de consulta para as aulas, não
substituindo as pesquisas e consultas complementares indicado nas referências
bibliográficas.
att
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11.. CCoonncceeiittooss ddee qquuaalliiddaaddee11
1.1. O que significa qualidade?
Qualidade significa diferentes coisas para diferentes pessoas. Há quem
diga que existem tantas definições para a qualidade quantas pessoas existem
para definí-la. Mas de uma maneira geral, a maioria das pessoas concorda
quanto a alguns aspectos:
Qualidade é aquilo que me satisfaz;
Está relacionada a um preço justo;
Está relacionada a um produto que funciona corretamente;
Está relacionada a um serviço prestado de forma a superar as
expectativas de quem dele faz uso.
Existem também vários ―pontos de vista‖ da qualidade: o ponto de vista
do cliente que vai ao supermercado e encontra tudo limpo, arrumado,
organizado, com todas as informações necessárias disponíveis e claras. Há
também o ponto de vista do funcionário que trabalha no mesmo supermercado
que espera encontrar, ao chegar para trabalhar, um ambiente limpo, uma comida
gostosa e de boa aparência nas horas das refeições, um ambiente de trabalho
onde se sinta à vontade para produzir e compartilhar momentos.
No fim das contas, percebemos que qualidade é aquilo que nos faz
bem, aquilo que nos agrada.
Ao longo da história da qualidade surgiram algumas definições da
qualidade que se tornaram clássicas. Essas definições retratam o ponto de vista
dos grandes autores da qualidade:
W. Edwards Deming: Qualidade é melhoria contínua.
Joseph M. Duran: Qualidade é adequação ao uso.
Philip Crosby: Qualidade é conformidade com os requisitos.
A ISO 9000:2000 conceitua qualidade da seguinte forma: “Grau no qual
um conjunto de características inerentes satisfaz a requisitos.”
1 Lucinda, Marco Antônio
Qualidade: Fundamentos e práticas para cursos de graduação-Rio de Janeiro, Brasport 2010
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Nenhuma das definições acima é absoluta e todas estão corretas.
Qualidade é um termo multifacetado. Também existem várias maneiras sobre a
forma como ela é percebida. Vejamos:
1.1.1. Percepção transcedente ou filosófica da qualidade:
De acordo com esta percepção, qualidade é a excelência inata, percebida
apenas por meio da experiência. Experimentamos algo e logo percebemos que
tem ou não tem qualidade. Por esta percepção não precisaríamos de qualquer
treinamento ou arcabouço cultural para entendermos a qualidade. A percepção
da qualidade aconteceria naturalmente por meio do nosso contato com os
produtos ou serviços.
1.1.2. Percepção baseada no produto:
Por esta percepção, a qualidade é uma variável precisa e mensurável. Os
atributos da qualidade podem ser medidos. Aspectos relativos à qualidade de
produtos e serviços são identificáveis e podem ser quantificados. A qualidade
deixa de ser algo subjetivo.
1.1.3. Percepção baseada no usuário:
Por esta percepção, a qualidade estaria nos olhos de ―quem vê‖ ou de
―quem usa‖ o produto ou serviço. A qualidade seria então definida por meio da
percepção do usuário. O grande protagonista do processo seria o usuário, o
cliente. Esta percepção da qualidade a torna um tanto quanto subjetiva,
dependente mesmo da percepção do usuário.
1.1.4. Percepção da qualidade baseada na manufatura:
De acordo com esta percepção, ter qualidade significa estar em
conformidade com requisitos previamente estabelecidos. Este ponto de vista da
qualidade tem como focos principais o projeto e a produção. Projeto com
qualidade e produção controlada garantem a qualidade do produto final.
1.1.5. Percepção da qualidade baseada no valor:
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A qualidade seria percebida em função dos custos e preços envolvidos.
Um produto de qualidade apresentaria um desempenho razoável, com baixos
custos de fabricação e um bom preço de compra sob a ótica do consumidor
final.
Essas são diferentes maneiras de pessoas diferentes perceberem a
qualidade. Para cada pessoa, em determinado contexto, prevalecerá uma
dessas percepções.
22.. PPoorr qquuee aa qquuaalliiddaaddee éé iimmppoorrttaannttee nnooss ddiiaass ddee
hhoojjee??22
Poderíamos dar centenas de respostas para essa pergunta, mas vamos
colocar o foco na nossa resposta em duas palavras: competição e
sobrevivência.
É desnecessário lembrar como a competição está acirrada em
todos os setores de negócio. É desnecessário lembrar o número de empresas
que abrem as portas no ínicio do ano para fechá-las no início do ano seguinte. É
bom lembrar aquele ditado popular que diz que ―quem não tem competência não
se estabelece‖. As organizações [sérias] buscam de forma incessante o
aprimoramento de seus produtos e serviços, porque sabem que outras também
estão fazendo isso.
Hoje em dia, uma palavrinha caracteriza bem o comportamento do
cliente: infidelidade. O cliente não é mais fiel a nada e nem a ninguém, só a ele
mesmo e ao seu bolso. Se a sua organização não oferece a ele o que ele quer,
da forma como ele quer, ele vai atrás de outra organização que possa atendê-lo.
Dessa forma, verificamos que sem qualidade não há competição, e
sem competição a sobrevivência da sua organização está ameaçada. Simples,
não é?
2 Lucinda, Marco Antônio. Qualidade: fundamentos e práticas para cursos de graduação. Rio de Janeiro,
Brasport 2010.
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2.1. Por que queremos qualidade? Qual ou quais, as
justificativas para implantarmos programas da qualidade? Por que a
qualidade é importante para a organização?
Eis algumas respostas:
Qualidade representa cliente satisfeito> cliente satisfeito representa
maior retorno para a organização > maior retorno para a organização pode
representar melhores salários ou simplesmente a estabilidade do empregados;
Maior qualidade representa maior competitividade para minha
organização;
Maior qualidade significa a imagem da minha organização fortalecida
no mercado.
Maior qualidade significa funcionários mais satisfeitos com a qualidade
de vida no trabalho.
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33.. GGeessttããoo ddaa QQuuaalliiddaaddee eemm SSeerrvviiççooss33
O setor de serviços representa importante parcela da economia do
Brasil e, por isso, a gestão da qualidade no setor de serviços deve ser encarada
como um dos fatores que permitirão às organizações atingirem diferenciais
competitivos.
A gestão da qualidade em serviços apresenta diferenças significativas
em relação à gestão da qualidade de produtos.
Juran (1993) define que serviço seria o ―trabalho desempenhado por
alguém‖, ou seja, alguma ação que uma pessoa faz para atender a uma
necessidade de outra pessoa.
Para Kotler (1991) os serviços apresentam algumas características
específicas que os distinguem dos produtos:
3.1. Caracteristícas:
Intangibilidade: Os serviços não podem ser tocados, sentidos,
provados, antes de serem comprados pelos clientes. O juízo de valor que
fazemos sobre o serviço que recebemos somente é possível no momento em
que o serviço é prestado.
Não é alguma coisa ―material‖ que nos é entregue, mas uma sensação
boa ou má que nos é causada. Os serviços via de regra, utilizam-se de recursos
materiais para serem prestados, mas seu produto final é algo intangível.
Exemplos:
Um garçom nos atendendo em um restaurante.
Um professor ministrando uma aula para uma turma de alunos.
Um médico atendendo um paciente.
Inseparabilidade: Serviços são consumidos ao mesmo tempo em que são
produzidos. Esta característica obriga os prestadores de serviço a conceder
especial atenção a questões como planejamento, treinamento e
3 Lucinda, Marco Antônio. Qualidade:fundamentos e práticas para cursos de graduação. Rio de Janeiro.
Brasport, 2010
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acompanhamento do serviço, caso pretendam atender, de forma eficaz, as
expectativas dos clientes.
Se algo sai errado na prestação de serviços, não há como esconder do
cliente. As organizações que têm como atividade principal a prestação de
serviços devem buscar, de forma incessante, a excelência no recrutamento e
treinamento de pessoal e nos mecanismos de acompanhamento dos serviços,
particularmente o ―feedback‖ dos clientes.
Os produtos oferecidos pelas organizações são cada vez mais
semelhantes em suas características e desempenho. O diferencial deverá ser
buscado na prestação dos serviços.
Variabilidade: Um mesmo serviço nunca é prestado exatamente da mesma
maneira. Diferenças de humor, saúde, motivação, entre outros, fazem com que
uma mesma pessoa preste um mesmo serviço de formas diferentes.
Perecibilidade: Serviços não podem ser estocados. A entrega é sempre
imediata e a produção é sempre acionada pelo cliente.
3.2. Momentos da verdade
O conceito de momento da verdade foi criado por Normann em 1978 e
divulgado por Jan Carlzon.
Para Albrecht e Bradford (1992), momento da verdade é todo momento que
o cliente tem contato com a organização. A partir destes contatos é que o cliente
formará a sua opinião sobre a qualidade dos serviços prestados.
O mapeamento e a análise de todos os momentos de verdade e do ciclo de
serviços constituem-se em ferramenta poderosa para conhecer os pontos fracos
dos serviços oferecidos pela organização. O ciclo de serviços oferece a base
para a elaboração de uma pesquisa de opinião a ser aplicada aos clientes da
organização. Ciclos de serviço possibilitam aos gestores uma visão da empresa
sob a ótica do cliente.
Caberá aos responsáveis pelos trabalhos de melhoria identificar os
momentos da verdade e desenhar o ciclo de melhorias. Cada momento da
verdade deve ser analisado, para que sejam identificadas possíveis
oportunidades de melhoria.
Para Almeida (1995) os clientes podem vivenciar os momentos da verdade
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da seguinte forma:
Momentos da verdade trágicos: Nesse tidpo de momento da verdade,
os serviços são prestados por atendentes despreparados e desmotivados, sem
no menor interesse e resolver os problemas dos clientes. A experiência
vivenciada pelos clientes será a pior possível, fazendo com que eles formem
uma péssima imagem da organização.
Momentos da verdade apáticos: caracterizam-se por fornecer um
atendimento frio ao cliente. Não chegam a ser trágicos; contudo, não contribuem
em nada para conquistar o cliente. Não conquistar o cliente, de certa forma,
significa perdê-lo.
Momentos da verdade encantados: Neste tipo de atendimento, o
cliente percebe que a organização é diferenciada, o que cria uma imagem
altamente positiva da organização.
3.3. Exercício:
Imaginemos a rotina diária de uma churrascaria.
Vamos mapear o seu ciclo de serviços e depois abrir espaço para uma
discussão sobre os seguintes aspectos:
a) quais os momentos da verdade foram identificados?
b) Como cada um desses momentos deveriam acontecer visando o
atendimento às expectativas do cliente?
c) Como garantir que estas expectativas sejam atendidas?
44.. EEvvoolluuççããoo ddaa QQuuaalliiddaaddee44
Ao longo dos anos, os conceitos, metodologia e ferramentas
relacionadas à qualidade evoluíram.
A qualidade passou a ser muito importante para as organizações a
partir do advento da produção em larga escala (produção em massa).
Mais precisamente a partir da década de 20, quando passou a ser vista
como uma função gerencial dentro das organizações.
4 Lucinda, Marco Antônio. Qualidade:fundamentos e práticas para cursos de graduação-Rio de
janeiro:Brasport,2010.
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Vamos percorrer brevemente essa evolução:
4.1. Era da inspeção – anos 20:
Voltada para a linha de produção. A inspeção era realizada a partir do
próximo ponto;
Existiam incertezas quanto à qualidade do produto;
A inspeção, produto a produto, não era suficiente para atender a uma
demanda crescente;
A inspeção do produto final limitava-se a descobrir defeitos, relegando
a um plano secundário a questão de prevenção de defeitos.
4.2. Era do controle estatístico da qualidade- anos 30 e 40:
O foco passou a ser o desempenho e a qualidade do processo;
W.A. Shewart, estatístico norte-americano cria um sistema para
mensurar a variabilidade na linha de produção que ficou conhecido como
Controle Estatístico do Processo – CEP;
Uso da estatística como ferramenta de controle da qualidade;
Inspeção por amostragem;
Aparerecimento do setor de controle da qualidade nas organizações;
4.3. Era da garantia da qualidade – anos 50:
Era marcada pela padronização. Garantia para o consumidor de que o
produto seguia certos padrões;
A qualidade passa a ser responsabilidade de toda a organização;
Mudança no foco do produto ou serviço para o foco no sistema
(sistema de qualidade);
Abordagem de longo prazo, baseada na medida da satisfação dos
clientes;
4.4. Era da gestão estratégica da qualidade – apartir dos anos
80:
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Crescente globalização da economia e acirramento da competição
pelos mercados consumidores;
o As empresas passaram a conduzir suas ações considerando os
mercados, a satisfação dos clientes e o conhecimento e habilidades dos seus
funcionários;
Visão estratégica da qualidade: a qualidade passa a ser requisito
necessário para a sobrevivência das organizações no longo prazo, dentro de um
contexto de mercado altamente competitivo.
As diferentes eras da qualidade nos mostram que, ao longo dos anos,
em função das mudanças econômicas e sociais, os conceitos e ferramentas da
qualidade foram se aprimorando para se adaptar a novas realidades.
O importante é notar que muitos dos princípios de todas as eras estão
presentes na gestão da qualidade total. Os princípios não foram se anulando.
Foram se aproximando e se somando.
55.. AA EEssttaattííssttiiccaa ccoommoo ffeerrrraammeennttaa nnoo ccoonnttrroollee ddaa
QQuuaalliiddaaddee
5.1. Por que fazer uso da estatística
A estatística desempenha um papel fundamental no gerenciamento da
qualidade e da produtividade, por uma razão muito simples: Não existem dois
produtos exatamente iguais ou dois serviços prestados da mesma maneira,
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com as mesmas características. É necessário, então, ter domínio sobre essas
variações.
A estatística oferece suporte necessário para coletar, tabular, analisar e
apresentar dados sobre essas variações.
DADOS CONDUZEM
DECISÕES E AÇÕES!!!
5.2. Coleta de Dados
5.2.1. Tipos de Dados:
Dados variáveis (dados contínuos)
São aqueles que podem ser medidos através de uma escala contínua.
Exemplos: Dimensão, Peso, Força, Tempo, Custo e etc.
Dados por atributo (dados discretos)
São aqueles obtidos através de contagem.
Eles se subdividem em:
Binomial: Quando somente dois resultados são possíveis: bom/ruim, passa
ou não passa. Refere-se a ítens ou peças defeituosas;
Poisson: Ocorre sempre que contamos o número das ocorrências de um
evento (tais como defeito) dentro de um volume especificado. Refere-se ao
número de defeitos.
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5.2.2. Análise e Registro de Dados:
Após sua coleta, os dados são analisados e a informação é obtida pela
organização dos dados. Assim os dados devem ser coletados e organizados de
maneira que simplifiquem a análise posterior.
É necessário registrar claramente a natureza do dado, já que pode
ocorrer um lapso de tempo entre a coleta e a análise. Por isto é importante
registrar a finalidade a que se propõe a coleta, suas características, data,
instrumento utilizado, método, etc.
5.3. Principais cuidados ao aplicar a estatística
1) Saber o que medir:
2) Saber como medir:
3) Saber interpretar os resultados
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4) Ser eficiente
5.3.1. Entendendo melhor o conceito de variação:
Vamos pegar dois canos, ambos teoricamente com uma polegada de
diâmetro, medindo-os com um instrumento de medição comum, iremos dizer
que ambos possuem exatamente uma polegada. Entretanto, se medirmos esses
canos com um instrumento de precisão, constataremos que eles não são iguais.
A diferença pode ser de décimos, mas ela existe.
Nosso objetivo no controle da qualidade é reduzir a variação peça a
peça ou processo a processo. Atender simplesmente a especificação não é mais
suficiente. Nós devemos adotar a atitude de visar melhoria indefinidamente. A
melhoria baseada na redução da variação, é o mesmo que em outras palavras
melhorar a previsibilidade.
5.3.2. Tipos de Variação:
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a) Causas Comuns de Variação:
Variabilidade inerente ao processo
Para reduzir é necessário fazer mudanças no processo
São responsáveis por 85% dos problemas
Para eliminá-las ou minimizá-las há necessidade de interferência
gerencial
Exemplos:
Compra sistemática de produtos com baixa qualidade;
Inexistência de treinamento;
Falta de padronização das operações.
b) Causas Especiais de Variação:
Variabilidade não inerente ao processo
Devem ser eliminadas através de ações corretivas imediatas;
Exemplos:
Lote isolado de matéria-prima com problemas;
Desregulagem ocasional do equipamento de produção
Falha de um equipamento.
5.3.3. Medidas de tendência central:
Média: É igual ao quociente entre a soma dos valores do conjunto e o
número total de valores.
Mediana: A mediana de um conjunto de valores, disposto segundo uma
ordem (crescente ou decrescente), é o valor situado de tal forma no conjunto
que o separa em dois subconjuntos de mesmo número de elementos.
Moda: É o valor que ocorre com mais frequência em um série de
valores.
Exemplo: Dado o conjunto de dados abaixo, temos:
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Média : 40,5 dias
Mediana: 37 dias
Moda : 52 dias
5.3.4. Medidas de variação:
Amplitude: É a diferença entre o maior e o menor valor.
Desvio Padrão: É a medida de varição mais utilizada, pois leva em
consideração a totalidade dos valores em estudo.
Variância: É o desvio padrão ao quadrado.
5.3.1. Exercício:
a) Calcule o desvio padrão para o conjunto de dados abaixo:
b) Qual das amostras abaixo possui menor grau de dispersão?
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c) Note que ambas distribuições estão em torno da média ―4‖. Mas qual
delas possui menor variação?
66.. HHiissttooggrraammaa
6.1. Conceito
São gráficos de barras que mostram a variação sobre uma faixa
específica.
O histograma foi desenvolvido por Guerry em 1833 para descrever
sua análise de dados sobre crime. Desde então, os histogramas tem sido
aplicados para descrever os dados nas mais diversas áreas.
É uma ferramenta que nos possibilita conhecer as características de um
processo ou um lote de produto permitindo uma visão geral da variação de um
conjunto de dados.
A maneira como esses dados se distribuem contribui de uma forma
decisiva na identificação dos dados. Eles descrevem a freqüência com que
variam os processos e a forma de distribuição dos dados como um todo.
Como exemplo podemos destacar: dimensões de peças, variações
de temperatura e outros dados. Logo o histograma se utiliza de dados na forma
de variáveis (valores numéricos) e revela quanto de variação existe em qualquer
processo. O histograma típico tem forma de uma curva superposta a um gráfico
de barras. Esta curva é chamada normal, sempre que as medidas concentram-
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se em torno da medida central e, de modo geral, um número igual de medidas
situa-se de cada lado deste ponto central. Amostras aleatórias de dados sob
controle estatístico seguem este modelo, chamado de curva do sino. Outras
formas ocorrem, como "acúmulo" de dados em pontos afastados da medida
central. Este tipo de distribuição é chamada "inclinadas".
6.2. Quando usar o histograma
São várias as aplicações dos histogramas,tais como:
• Verificar o número de produto não-conforme.
• Determinar a dispersão dos valores de medidas em peças.
• Em processos que necessitam ações corretivas.
• Para encontrar e mostrar através de gráfico o número de unidade por
cada categoria.
6.3. Pré-requisitos para construir um histograma
• Coleta de dados
• Calcular os parâmetros: amplitude "R" , classe "K" , freqüência de cada
classe, média e desvio padrão.
6.4. Etapas na Construção do Histograma
Tomaremos mais cuidados nas instruções, tendo em vista as
interpretações que podem surgir ao decidirmos sobre o número de classes
(barras), e os limites destas classes e outros pontos mais. Inicialmente devemos
começar pela anotação (tabulação de dados) da forma que estão surgindo. Após
a tabulação, partimos para:
Etapa 1 Conte a quantidade de valores coletados durante a tabulação. Etapa 2 Determine qual é a amplitude R de toda a tabulação. A amplitude é o
maior valor encontrado menos o menor valor encontrado.
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R = Máx - Min
Etapa 3 Divida este valor de amplitude R em um certo número de classes K, este
valor de K é tabela segundo quantidade de dados totais da tabulação conforme a
tabela a seguir:
Número de Valores da Tabulação
Número de Classes (K)
Abaixo de 50 valores 5 - 7
Entre 50 e 100 valores 6 - 10
Entre 100 e 250 valores 7 – 12
Acima de 250 valores 10 - 20
Etapa 4 Determine o intervalo de classe (H), utilizando a fórmula a seguir:
H = R / K
Etapa 5 Determine o limite de classe ou os pontos limites. Simplificando a
determinação do limite de classe tome a menor medida individual da tabulação.
Utilize este número ou arredonde-o para um menor valor apropriado. Este
número será o valor inferior para a nossa primeira classe.
Etapa 6 Construa uma tabela de freqüências baseada nos valores computados
acima.
Etapa 7 Construa o Histograma baseado nesta tabela de freqüências. Ele é a forma
gráfica desta tabela, o que nos fornece uma rápida visualização da distribuição
para uma determinada medida.
6.5. Exemplo de um histograma
Num hospital, havia uma preocupação por parte do corpo de
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enfermagem em avaliar se o serviço prestado por eles estava sendo adequado.
Levantou-se o tempo entre o paciente apertar a campainha solicitando a ida da
enfermagem, a chegada e o início do atendimento ao paciente. Após o
planilhamento dos dados, chegou-se aos seguintes valores:
Etapa 1 Total de dados coletados: 200 valores. Etapa 2 o Amplitude R o Maior Valor 12 minutos o Menor Valor 1 minuto. o R = Maior valor - menor valor o R = 12 - 1 o R = 11 minutos Etapa 3
464 valores
Número de Valores da Tabulação
Número de Classes (K)
Acima de 250 10 - 20
Escolhidas 10 classes
Etapa 4 o H = R / K o H = 11 / 10 o H = 1,1 Etapa 5 Menor valor: 1 minuto. o Arredondando (1,1) para menor temos (1). o Valor médio = Valor maior + valor menor / 2 o Valor médio = (12 + 1) / 2 Valor médio = 13 / 2 o Valor médio = 6 minutos. Etapa 6 Tabela de freqüência é um histograma na forma tabular.
Intervalo da classe Freqüência
1 minuto 1
2 minutos 18
3 minutos 23
4 minutos 50
5 minutos 75
6 minutos 128
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7 minutos 72
8 minutos 56
9 minutos 22
10 minutos 12
11 minutos 5
12 minutos 2
Etapa 7 Construir o histograma segundo a tabela de freqüências:
Neste nosso exemplo, a curva tomou a forma da curva normal, tendo em
vista a distribuição de freqüências do nosso processo.
Frequência
0102030405060708090
100110120130
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
__________________________________________________________________
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Exemplo de Histograma gerado no Minitab
28272625242322
Median
Mean
25,325,225,125,024,924,824,7
A nderson-Darling Normality Test
V ariance 1,083
Skewness -0,027746
Kurtosis 0,407182
N 100
Minimum 21,936
A -Squared
1st Q uartile 24,273
Median 25,082
3rd Q uartile 25,636
Maximum 28,110
95% C onfidence Interv al for Mean
24,769
0,24
25,182
95% C onfidence Interv al for Median
24,711 25,278
95% C onfidence Interv al for StDev
0,914 1,209
P-V alue 0,772
Mean 24,976
StDev 1,040
95% Confidence Intervals
Summary for C3
6.6. Vantagens do Histograma
• Visão rápida de análise comparativa de uma seqüência de dados
históricos;
• Rápido de elaborar, tanto manual como com o uso de um software (Por
exemplo, o Excel , da Microsoft);
• Facilita a solução de problemas, principalmente quando se identifica
numa série história a evolução e a tendência de um determinado processo.
6.7. Desvantagens do histograma
• Fica ilegível quando se necessita a comparação de muitas seqüências ao
mesmo tempo;
• Quanto maior o tamanho de (n) maior o custo de amostragem e teste;
• Para um grupo de informações é necessário a confecção de vários
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gráficos a fim de que se consiga uma melhor compreensão dos dados contidos
no histograma;
6.8. Relação com outras ferramentas
Folha de verificação:
Diagrama de causa efeito:
Diagrama de Pareto:
77.. CCaappaabbiilliiddaaddee ddee PPrroocceessssoo
7.1. Capabilidade de Processo:
O estudo de capabilidade dos processos responde à pergunta: "meu
processo é bom o bastante?". Isto é completamente diferente da pergunta
respondida por uma carta de controle, que é : "meu processo tem mudado?".
Quatro índices são gerados por um estudo de capabilidade: Cp, Cpk, Pp e
Ppk.
Os dois primeiros são índices de Capacidade do processo, enquanto os
outros dois são de Performance do processo.
7.2. Qual a diferença entre os índices de Capabilidade e os índices de
Performance do processo?
Os índices de Capabilidade informam como o processo poderá agir no
futuro, já os índices de performance informam como o processo agiu no passado
ou está agindo no momento.
O cálculo dos índices de performance é muito semelhante ao dos índices
de capacidade, salvo o que diz respeito ao desvio-padrão utilizado.
Abordaremos nesse módulo apenas os Ìndices de Capabilidade: CP e
CPK.
7.3. CP
Índice mais simples, considerado como a taxa de tolerância à variação do
processo;
Desconsidera a centralização do processo;
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Não é sensível aos deslocamentos (causas especiais) dos dados;
Quanto maior o índice, menos provável que o processo esteja fora das
especificações;
Um processo com uma curva estreita (um Cp elevado) pode não estar de
acordo com as necessidades do cliente se não for centrado dentro das
especificações.
7.3.1. Cálculo do índice:
A fórmula do índice Cp é dada por:
Na fórmula, percebemos , como foi escrito anteriormente, que este índice
desconsidera a média do processo, retratando apenas sua variação.
7.3.2. Exemplo:
Um processo que tem como:
LSE (Limite Superior de Especificação) = 2.5
LIE (Limite Inferior de Especificação) = 0.05
(Desvio-padrão estimado) = 0.5385
Avaliação do cálculo do índice
Processo incapaz: Cp < 1
Processo aceitável: 1 ≤ Cp ≤ 1,33
Processo capaz: Cp ≥ 1,33
7.4. Cpk
Considera a centralização do processo;
É o ajuste do índice Cp para uma distribuição não-centrada entre os limites
de especificação;
É sensível aos deslocamentos (causas especiais) dos dados;
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7.4.1. Cálculo do índice
A fórmula do índice Cpk é dada por:
7.4.2. Exemplo:
Um processo que tem como:
LSE (Limite Superior de Especificação) = 2.5
LIE (Limite Inferior de Especificação) = 0.05
(Média do processo) = 1.025
(Desvio-padrão estimado) = 0.5385
O cálculo deste índice em nosso exemplo é dado por:
Avaliação do cálculo do índice
Processo incapaz: Cpk < 1
Processo aceitável: 1 ≤ Cpk ≤ 1,33
Processo capaz: Cpk ≥ 1,33
Agora que já vimos como calcular os índices, vamos ver em gráficos
quais os seus significados.
Sabemos que quanto mais estreita a curva da distribuição, menor a
variação e maiores os valores dos índices Cp e Cpk. Sabemos ainda que quanto
maior o valor de Cp e Cpk, melhor é o status do processo.
Considerando essa afirmação, vamos entender em quais ocasiões temos
valores altos e baixos para esses dois índices.
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1ª situação:
Cp baixo
Causa: variação maior que a faixa dos limites de especificação
Cpk baixo
Causa: a distribuição está centrada, mas há uma variação maior que a faixa dos
limites de especificação
Conclusão 1ª situação: Processo incapaz
2ª situação:
Cp bom
Causa: variação menor que a faixa dos limites de especificação
Cpk bom
Causa a distribuição está centrada e há uma variação menor que a faixa dos
limites de especificação
Conclusão 2ª situação: Processo satisfatório
3ª situação:
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Cp alto
Causa: baixa variação em relação à faixa dos limites de especificação
Cpk alto
Causa: a distribuição está centrada e há uma baixa variação em relação à faixa
dos limites de especificação
Conclusão 3ª situação: Processo capaz
4ª situação:
Cp alto
Causa: baixa variação em relação à faixa dos limites de especificação
Cpk baixo
Causa: há uma baixa variação em relação à faixa dos limites de especificação,
mas a distribuição não está centrada
Conclusão 4ª situação: Processo incapaz
É lícito afirmar que, para ser capaz, um processo necessita de
centralização entre os limites de especificação e baixa variação.
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88.. CCoonnttrroollee EEssttaattííssttiiccoo ddoo PPrroocceessssoo -- CCEEPP
8.1. Cartas de controle
A carta de controle é um instrumento de Controle Estatístico do
Processo. Apesar da aparente simplicidade deste instrumento, todos os
envolvidos no processo verão que se trata de uma ferramenta que exige um
ponto de vista completamente novo.
Conforme falamos anteriormente, a medição da qualidade do produto
fabricado é sempre sujeita a uma certa variação decorrente de causas especiais
ou causas comuns.
É inevitável que haja variação dentro dos limites desse padrão de
estabilidade.
As causas de variação fora dos limites desse padrão de estabilidade
(causas especiais), podem ser descobertas e corrigidas.
Sem interferir no processo, poderemos fazer esta verificação de como
se comporta a produção, levantando, assim, a definição se o processo se
encontra sob controle ou não.
8.2. As cartas de controle apresentam duas funções primárias:
1. Ela responde a pergunta: "meu processo tem mudado?".
2. Assinala a presença de causas especiais de variação para as devidas
ações corretivas;
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8.3. Tipos de cartas de controle
Valor contínuo - Gráficos X / R, x
Valor discreto - Gráficos pn, p, c, µ
Abordaremos nesse módulo a carta de controle para dados contínuos
8.4. A carta de controle
A carta ou gráfico de controle é simplesmente um gráfico de
acompanhamento com uma linha superior (limite superior de controle) e uma
linha inferior (limite inferior de controle) em cada lado da linha média do
processo, todos estatisticamente determinados.
Estes limites são determinados considerando-se a operação normal do
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processo (isto é, sem controles especiais), coletando-se amostras e aplicando a
média das amostras na fórmula apropriada.
Após isto feito, plota-se as médias das amostras na carta para verificar
se os pontos estão fora dos limites de controle ou se formam padrões ―não
definidos‖. Se isto ocorrer, o processo é dito ―fora de controle‖ e que as ações
corretivas são necessárias de imediato.
8.5. Construindo uma carta de controle
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8.6. Interpretação da Carta de Controle
Lembre-se : Controle não significa necessariamente que o produto ou
processo irá atender as suas expectativas, ou a de seu cliente, significa apenas
que o processo é consistente (e pode ser consistentemente ruim).
Processo sob controle
Seu processo estará sob controle quando todos os pontos estiverem em
torno da linha média e dois terços dos pontos plotados estiverem contidos em
um terço central dos limites de controle.
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Processo fora controle
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8.7. Situações para refletir
Situação A:
Situação B:
Situação C:
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8.8. Exercício
Crie uma carta de controle para o conjunto de dados abaixo:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
55 90 100 70 55 75 120 65 70 100
75 95 75 110 65 85 110 70 85 80
65 60 75 65 95 65 65 90 60 65
80 60 65 60 70 65 85 65 65 60
80 55 65 60 70 65 70 80 75 80
Média (X) 71 72 76 73 71 71 90 74 71 77
Amplitude(R) 25 40 35 50 40 20 55 25 25 40
SEMANA
Tempo da Amostragem em
minutos
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99.. SSíínntteessee ssoobbrree ooss ccoonncceeiittooss ddee CCaappaabbiilliiddaaddee ee
EEssttaabbiilliiddaaddee ddee PPrroocceessssoo::
__________________________________________________________________
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9.1. Como podemos classificar os processos abaixo?
9.2. Cuidados importantes
Quando um processo é instável nós não podemos prever com confiança
qual a probabilidade de se atender as especificações do cliente.
Portanto, para realizar um estudo de capabilidade, é necessário que o
processo esteja sobre controle estatístico.
Em outras palavras, o uso da carta de controle deve preceder o estudo
da capabilidade.
Para melhorar um processo, o primeiro passo é reduzir a variação.
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1100.. OOss PPeennssaaddoorreess ddaa QQuuaalliiddaaddee55
10.1. Walter Shewhart (1891 – 1967)
Estatístico americano. Foi o criador do famoso Ciclo PDCA (Plan, Do,
Check, Act), o qual foi popularizado por Deming.
Shewhart preocupou-se com a variabilidade dos produtos na linha de
produção. Criou as cartas de controle para estudar as causas normais e as
causas especiais de variabilidade na linha de produção.
Seus estudos conduziram ao Controle estatístico do processo (CEP), cuja
ferramenta (Carta de Controle), foi vista no capítulo anterior.
10.2. William Edwards Deming (1900 – 1993)
Estatístico americano e professor universitário, foi o grande responsável
pela recuperação da economia japonesa pós Segunda Guerra Mundial. Deming
popularizou o ciclo PDCA.
É considerado o estrangeiro que teve maior influência na economia e na
indústria japonesa no século XX. Um dos mais importantes prêmios da qualidade
no Japão atualmente é o prêmio Deming.
Deming elaborou quatorze príncipios básicos da qualidade que ficaram
conhecidos como os ―os quatorze pontos de Deming‖; São princípios que
permanecem atuais. As organizações podem e devem aplicá-los como filosofia
para a melhoria de seus produtos e serviços.
1) Instituir como objetivo permanente o aprimoramento de produtos e
serviços;
2) Adotar a nova filosofia;
3) Acabar com a dependência da inspeção em massa;
4) Acabar com a prática de fazer negócios com base apenas no preço;
5) Aperfeiçoar constante e indefinidamente o sistema de produção e
serviços;
6) Instituir treinamento;
7) Instituir liderança;
5 Lucinda, Marco Amtônio. Qualidade:fundamentos e práticas para cursos de graduação-Rio de Janeiro:
Brasport,2010.
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8) Eliminar medo;
9) Romper barreira entre as áreas;
10) Eliminar slogans e metas numéricas;
11) Eliminar as causas dos erros;
12) Reconhecimento;
13) Institua um vigoroso programa de educação e autoaperfeiçoamento;
14) Recomeçar e progredir sempre.
10.3. Joseph M. Juran
Nasceu na Romênia e ainda criança mudou-se para os Estados Unidos
com a família. Em 1924, forma-se em engenharia elétrica e vai trabalhar na área
de qualidade na Western Eletric Company.
Trabalhou na inciativa privada, no governo e atuou como professor
universitário no Japão e Estados Unidos. Junto com Deming, foi um dos
responsáveis pelo reerguimento da economia japonesa dos pós-guerra.
Para Juran, os pontos fundamentais da gestão da qualidade são:
O planejamento da qualidade;
A melhoria da qualidade;
O controle da qualidade;
Ele acredita que a qualidade é resultado do desempenho do produto
que satisfaz o cliente, ou seja, a satisfação do cliente em relação ao produto
passa a fazer parte do planejamento da qualidade. É de sua autoria o famoso
―Quality Control Handbook, de 1988.
10.4. Philip Crosby (1926 – 2001)
Nasceu nos E.U.A em 1926. Iniciou sua carreira na área da qualidade em
1952, após ter servido na Segunda Guerra Mundial e na Guerra da Coreia.
Crosby pregava que a prevenção de problemas é economicamente mais
rentável do que ser competente para resolvê-lo após ocorrerem. A ênfase
deveria ser na prevenção e não na inspeção.
Foi o criador dos seguintes conceitos:
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Zero Defeitos:
Zero Defeitos não significa que todos os produtos deverão ser perfeitos.
Significa um compromisso assumido pela Alta Direção, de que todos na
organização busquem a conformidade com os requisitos já na primeira vez.
Fazer certo da primeira vez:
O ―fazer certo na primeira vez‖ é um compromisso pelo esforço em fazer o
melhor e pela eliminação do retrabalho. É mais economicamente vantajoso fazer
certo logo na primeira vez do que ter retrabalho refazendo o que já foi feito de
forma incorreta.
Os quatro absolutos da qualidade:
1) A prevenção deve ser a linha de conduta generalizada;
2) Os custos da qualidade servem como ferramenta de gestão para a
avaliação de resultados e distribuição de recursos;
3) O padrão ―zero defeitos‖ deve ser a filosofia corrente de trabalho;
4) A conformidade com as especificações dever ser um padrão a ser
buscado de forma constante.
Os seis C’s de Crosby:
1) Compreensão: sobre o real significado da qualidade;
2) Compromisso: da alta direção com a implantação das ações para a
qualidade;
3) Competência: resultado de um programa de capacitação e treinamento,
fundamentos para a consecução das políticas da qualidade;
4) Comunicação: para a difusão, por toda a organização, da cultura da
qualidade e da política da qualidade;
5) Correção: na fabricação dos produtos e realização dos serviços;
6) Continuação: de maneira que o programa de qualidade da organização
não perca a sua impulsão.
Crosby implementou sua filosofia de gestão em diversas indústrias e
organizações de prestação de serviços, obtendo sucesso em todas elas.
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É autor do livro ―Quality is free‖, fundador do Quality College e da
Crosby Associates, organizações que lideraram, a partir do início dos anos 80,
uma revolução mundial na área da gestão da qualidade.
Crosby propõe uma sequência de passos para a implantação de um
programa de melhoria da qualidade:
1) Obtert o compromisso da Alta Direção em relação aos programas de
qualidade;
2) Criar as equipes de melhoria da qualidade;
3) Criar os indicadores da qualidade;
4) Identificar os custos da não qualidade;
5) Difundir entre os funcionários a consciência da importância da
qualidade;
6) Adotar as correções para os problemas identificados na fase 4;
7) Planejar e desencadear o programa ―zero defeitos‖, apropriado às
necessidades da organizaçãoe sua cultura;
8) Formar mão de obra necessária à implantação do programa de
qualidade;
9) Instituir o dia ―zero defeitos‖ para que todos os integrantes da
organização sejam sensibilizados em relação às novas de desempenho;
10) Definição de objetivos;
11) Eliminar as causas dos erros;
12) Reconhecer publicamente os que se destacam;
13) Implantar os círculos da qualidade;
14) Reiniciar o ciclo para dar continuidade ao programa
10.5. Armand Feigenbaun
Armand Vallin Feigenbaun nasceu em 1922 e destacou-se como um
dos grandes pensadores da qualidade. Definiu, nos anos 50, o que seria o
controle da qualidade total:
―Um sistema eficiente para a integração do desenvolvimento da
qualidade, da manutenção da qualidade e dos esforços de melhoramento da
qualidade dos diversos grupos numa organização, para permitir produtos e
serviços mais econômicos que levem em conta a satisfação total do
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Gestão da Qualidade Total A – Profª. Rosalva Rodrigues Spineli de Paiva
Pág. 41
consumidor.‖
Algumas idéias de Feigenbaun sobre qualidade:
Qualidade é um instrumento estratégico para a organização;
Qualidade é uma filosofia de gestão, um compromisso com a
excelência;
Qualidade é o único objetivo da organização;
A qualidade é determinada pelos clientes;
A qualidade pressupõe trabalho em grupo;
A qualidade exige o compromisso da Alta Direção;
A qualidade exige empowerment.
10.6. Kaoru Ishikawa (1915 – 1989)
Engenheiro de controle da qualidade e teórico da Administração de
Empresas, foi o criador dos chamados ―círculos da qualidade‖, pequenas
equipes de trabalho que se reuniam, de forma voluntária, para estudar, analisar
e resolver os problemas que surgiam no ambiente de trabalho.
Os objetivos básicos dos círculos da qualidade são os seguintes:
Contribuir para o melhoramento e para o desenvolvimento da
organização;
Desenvolver um local de trabalho animado e bom para se viver;
Exercitar integralmente as capacidades humanas;
Para Ishikawa, qualidade é desenvolver um produto mais econômico,
mais útil e mais satisfatório para o cliente.
Foi o criador do chamado diagrama de causa e efeito, também
conhecido como diagrama de Ishikawa ou espinha de peixe.
Para Ishikawa, 95% dos problemas podem ser resolvidos com métodos
simples de controle da qualidade.
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1111.. AAss FFeerrrraammeennttaass AAddmmiinniissttrraattiivvaass TTrraaddiicciioonnaaiiss
11.1. Introdução
Neste capítulo vamos começar o estudo das mais importantes
ferramentas administrativas que o Administrador pode dispor. As ferramentas
administrativas são essencialmente técnicas para a gestão da empresa e para
solucionar problemas administrativos, geralmente ligados ao fraco desempenho
de processos.
Devemos estar atentos para algumas coisas muito importantes:
1. Não basta conhecer a ferramenta. É preciso saber onde e quando usá-
la.
2. Segundo Deming, 94% de todos os problemas administrativos devem-se
a causas comuns que podem ser atribuídas a processos, aos métodos; e apenas
6% podem ser atribuídas aos operários.
3. O uso de ferramentas administrativas dissociado de uma cultura
adequada não costuma trazer resultados duradouros.
11.2. As setes ferramentas Tradicionais:
As ferramentas nos ajudar a estabelecer melhorias de qualidades entre
as quais destacamos as Ferramentas básicas do controle de Qualidade. Existe
uma série de ferramentas que a organização pode utilizar para a resolução de
problemas e melhoria do processo. Veremos a partir daqui as que mais auxiliam
as organizações na obtenção de um Gerenciamento adequado da Qualidade.
Os Círculos de Qualidade e o TQC —Total Quality Control, desde o seu
início fizeram uso de algumas ferramentas administrativas específicas:
1. Folha de Verificação;
2. Diagrama de Pareto;
3. Estratificação;
4. Diagrama de Causa-Efeito;
5. Histograma;
6. Diagrama de Dispersão;
7. Carta de Controle.
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Nesse capítulo não abordaremos o histograma e nem a carta de controle,
pois ambas foram apresentadas em capítulos anteriores:
11.3. BRAINSTORMING
(Brain = Célebro + Storming = Tempestade)
11.3.1. O que é?
Brainstorming é a mais conhecida das técnicas de geração de idéias. Foi
originalmente desenvolvida por Osborn, em 1938. Em Inglês, quer dizer
―tempestade cerebral‖. O Brainstorming é uma técnica de idéias em grupo que
envolve a contribuição espontânea de todos os participantes. Soluções criativas
e inovadoras para os problemas, rompendo com paradigmas estabelecidos, são
alcançadas com a utilização de Brainstorming. O clima de envolvimento e
motivação gerado pelo Brainstorming assegura melhor qualidade nas decisões
tomadas pelo grupo, maior comprometimento com a ação e um sentimento de
responsabilidade compartilhado por todos.
11.3.2. Quem o utiliza?
Todas as pessoas da empresa podem utilizar essa ferramenta, devido à
sua facilidade. Porém o sucesso da aplicação do Brainstorming é seguir as
regras, em especial a condução do processo, que deve ser feita por uma única
pessoa.
11.3.3. Quando?
O Brainstorming é usado para gerar um grande número de idéias em curto
período de tempo. Pode ser aplicado em qualquer etapa do processo de solução
de problemas, sendo fundamental na identificação e na seleção das questões a
serem tratadas e na geração de possíveis soluções. Mostra-se muito útil quando
se deseja a participação de todo grupo.
11.3.4. Por quê?
Focaliza a atenção do usuário no aspecto mais importante do problema.
Exercita o raciocínio para englobar vários ângulos de uma situação ou de sua
melhoria. Serve com ―lubrificante‖ num processo de solução de problemas,
especialmente se:
1. as causas do problema são difíceis de identificar;
2. a direção a seguir ou opções para a solução do problema não são
aparentes.
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11.3.5. Tipos de Brainstorming
• estruturado: Nessa forma, todas as pessoas do grupo devem dar uma
idéia a cada rodada ou ―passar‖ até que chegue sua próxima vez. Isso
geralmente obriga até mesmo o tímido a participar, mas pode também criar certa
pressão sobre a pessoa.
• não-estruturado: Nessa forma, os membros do grupo simplesmente dão
as idéias conforme elas surgem em suas mentes. Isso tende a criar uma
atmosfera mais relaxada, mas também há o risco de dominação pelos
participantes mais extrovertidos.
11.3.6. Regras do Brainstorming
1. A quantidade e não a qualidade das idéias;
2. Evitar críticas, avaliações ou julgamentos sobre as idéias;
3. Apresentar as idéias tais como elas surgem na cabeça, sem rodeios,
elaborações ou maiores considerações. Não deve haver medo de ―dizer
bobagem‖. As idéias consideradas ―loucas‖ podem oferecer conexões para
outras mais criativas;
4. Estimular todas as idéias, por mais ―malucas‖ que possam parecer;
5. ―Pegar carona‖ nas idéias dos outros, criando a partir delas;
6. Escrever as palavras do participante. Não interpretá-las.
11.3.7. Como Usar o Brainstorming
Segue as etapas básicas de uma sessão de Brainstorming:
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11.3.8. Vantagem
Permite a manifestação aleatória das pessoas ;
É uma técnica muito flexível em termos de possibilidades de
utilização;
É de fácil aplicação e não requer grandes conhecimentos para se
obter resultados com a técnica;
Possibilita ultrapassar os limi tes/paradigmas dos membros da
equipe.
11.3.9. Desvantagens
Se o objetivo do brainstorming não estiver claro, pode virar uma
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tempestade de asneiras, em vez de idéias/sugestões criativas ;
Nem sempre surte o resultado ou a solução esperada para o
problema em questão;
É um processo empír ico e primário. Não há comprovação cientí
fica do resultado. Tem por base a experiência de cada um dos envolvidos no
processo.
11.3.10. Relação com outras ferramentas da Qualidade
5W – 2H
Diagrama de Causa e Efeito.
Folha de Verificação
Diagrama de Pareto
1122.. FFoollhhaa DDee VVeerriiffiiccaaççããoo
12.1. Definição
São formulários planejados nos quais os dados coletados são preenchidos
de forma fácil e concisa. Registram os dados dos itens a serem verificados,
permitindo uma rápida percepção da realidade e uma imediata interpretação da
situação, ajudando a diminuir erros e confusões .
As folhas de verificação podem apresentar-se de vários tipos para:
• Distribuição do Processo de Produção;
• Verificação de Itens Defeituosos;
• Localização de Defeito;
• Causas de Defeitos;
12.2. Distribuição do Processo de Produção
É usado quando se quer coletar dados de amostras de produção.
Lançam-se os dados em um histograma para analisar a distribuição do
processo de produção, coletam-se os dados, calcula-se a média e constrói-se
__________________________________________________________________
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uma tabela de distribuição de freqüência.
Na medida em que os dados são coletados são comparados com as
especificações. Os dados coletados para este tipo de folha de verificação não
podem ser interrompidos.
Este tipo de folha de verificação é aplicado quando queremos conhecer a
variação nas dimensões de certo tipo de peça. Exemplo: Espessura da peça
após o biscoito prensado no processo cerâmico.
12.3. Verificação de Itens Defeituosos
Este tipo é usado quando queremos saber quais os t ipos de defeitos
mais freqüentes e números de vezes causados por cada motivo.
Exemplo: Numa peça de azulejo, os tipos de defeitos após o produto
acabado.
12.4. Localização de Defeito
É usada para localizar defeitos externos, tais como: mancha, sujeira,
riscos, pintas, e outros.
Geralmente esse tipo de lista de verificação tem um desenho do item a ser
verificado, na qual é assinalado o local e a forma de ocorrência dos defeitos.
Exemplo: Bolha estourada na superfície do vidrado, nas peças cerâmicas. Esta
folha nos mostra o local onde mais aparece o tipo da bolha .
Esse tipo de folha de verificação é uma importante ferramenta para a
análise do processo, pois nos conduz para onde e como ocorre o defeito.
12.5. Causas de Defeitos
Este tipo é usado para investigar as causas dos defeitos, sendo que os
dados relativos à causa e os dados relativos aos defeitos são colocados de tal
forma que torna-se clara a relação entre as causas e efeitos .
Posteriormente os dados são analisados através da estratificação de
causas ou do diagrama de dispersão.
12.6. UTILIZAÇÃO DAS FOLHAS
Essas folhas de verificação são ferramentas que questionam o processo
__________________________________________________________________
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Pág. 48
e são relevantes para alcançar a qualidade.
São usadas para:
• Tornar os dados fáceis de obter e de utilizar-se.
• Dispor os dados de uma forma mais organizada.
• Verificar a distribuição do processo de produção: coleta de dados de
amostra da
produção.
• Verificar i tens defeituosos: saber o tipo de defeito e sua percentagem.
• Verificar a localização de defeito: mostrar o local e a forma de ocorrência
dos defeitos.
• Verificar as causas dos defei tos.
• Fazer uma comparação dos limites de especificação.
• Investigar aspectos do defeito: trinca, mancha, e outros.
• Obter dados da amostra da produção.
• Determinar o turno, dia, hora, mês e ano, período em que ocorre o
problema.
• Criar várias ferramentas, tais como: diagrama de Pareto, diagrama de
dispersão, diagrama
de controle, histograma, etc .
12.7. Pré-Requisitos Para Construção Da Folha De Verificação
• Identificar claramente o objetivo da coleta de dados: quais são e os mais
importantes defeitos.
• Decidir como coletar os dados: como serão coletados os dados? Quem
irá coletar os dados? Quando serão coletados os dados? Qual o método será util
izado para coleta dos dados?
• Estipular a quantidade de dados que serão coletados: tamanho da
amostra .
• Coletar os dados dentro de um tempo específico: decidir o tipo de folha de
verif icação a ser usada, decidir se usar número, valores ou símbolos, fazer um
modelo da folha de verificação.
__________________________________________________________________
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12.8. COMO FAZER FOLHA DE VERIFICAÇÃO
• Elaborar um tipo de folha de verificação de forma estruturada adequada a
ser analisada, que permite um fácil preenchimento.
• Definir a quantidade e o tamanho da amostra dos dados.
• Definir onde será feita a coleta dos dados
• Determinar a freqüência com que serão coletados os dados (diário,
semanal , ou mensal).
• Escolher quem deverá coletar os dados.
• Através da folha de verificação realizar a coleta dentro do planejado.
12.9. Vantagens:
• A obtenção do fato é registrado no momento que ocorre;
• Essa situação facilita a identificação da causa junto ao problema;
• A atividade é muito simples de aplicar, bastando apenas pouca
concentração.
Tipo de Defeito Verificação Total
12.9.1. Desvantagens:
• Os equipamentos de medida podem não estar aufer idos;
• O processo de coleta pode ser lento e demanda recursos de acordo com
a amplitude da amostra;
• Os dados resultantes da contagem só podem aparecer em ponto
―discretos‖. Numa página de fatura só é possível encontrar 0,1,2, etc., erros; não
é possível encontrar 2,46 erros.
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12.9.2. Relação Com Outras Ferramentas
Relaciona-se com a maioria das ferramentas, pois é um passo básico,
onde vamos encontrar as informações, principalmente para determinar a causa,
especificação extensão, onde e quando ocorre o problema.
Relaciona-se com o brainstorming, diagrama de causa e efeito para
elaborar as atividades e a forma da coleta de dados.
1133.. GGrrááffiiccoo DDee PPaarreettoo
É usado para mostrar por ordem de importância, a contribuição de cada
item para o efeito total. Para classificar oportunidades para a melhoria. É uma
técnica gráfica simples para a classificação de itens desde os mais até os menos
freqüentes. Ele é baseado no Princípio de Pareto, que declara que muitas vezes
apenas alguns itens são responsáveis pela maior parte do efeito. É um gráfico
de barras verticais que associa dados variáveis com dados na forma de atributos
permitindo determinar quais problemas ou assuntos resolver e qual a sua ordem
de prioridade. Os dados utilizados foram reportados numa Lista de Verificação
ou em uma outra fonte de coleta de dados, concentra a nossa atenção e
esforços para problemas ou assuntos verdadeiramente importantes (separa o
importante do trivial). Na maioria das vezes, teremos melhores resultados se
atuar nos dados da barra mais alta do gráfico do que nos embaraçarmos nas
barras menores.
13.1. Nota
J.M. Juran aplicou o método como forma de classificar os problemas da
qualidade em ―poucos vitais‖ e "muitos triviais‖, e denominou-o de Análise de
Pareto.
Demonstrou que a maior parte dos defeitos, falhas, reclamações e seus
custos provêm de um número pequeno de causas. Se essas causas forem
identificadas e corrigidas torna-se possível à eliminação de quase todas as
perdas. É uma questão de prioridade.
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O princípio de Pareto é conhecido pela proporção ―80/20‖.
― É comum que 80% dos problemas resultem de cerca de apenas 20% das
causas potenciais‖ .
―Dito de outra forma, 20% dos nossos problemas causam 80% das dores
de cabeça‖.
13.2. QUANDO USAR O DIAGRAMA DE PARETO
• Para identificar os problemas.
• Achar as causas que atuam em um defeito.
• Descobrir problemas e causas; problema (erro, falhas, gastos,
retrabalhos, etc. causas (operador, equipamento, matéria-prima, etc.).
• Melhor visualização da ação.
• Priorizar a ação.
• Confirmar os resultados de melhoria.
• Verificar a situação antes e depois do problema, devido às mudanças
efetuadas no processo.
• Detalhar as causas maiores em partes específicas, eliminando a causa.
• Estratificar a ação.
• Identificar os itens que são responsávei s por os maiores impactos.
• Definir as melhorias de um projeto, tais como: principais fontes de custo e
causas que afetam um processo na escolha do projeto, em função de número de
não conformidade, e outros.
13.3. PRÉ-REQUISITOS PARA A CONSTRUÇÃO DO DIAGRAMA DE
PARETO
• Coleta de dados
• Folha de verificação
• A freqüência relativa e acumulada na ocorrência de cada item.
• Estratificação, separando o problema em proporções ou família.
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13.4. COMO FAZER OS DIAGRAMAS DE PARETO
• Decidir o que vai ser analisado, e o tipo de problema.
• Selecionar o método e o período para coletar os dados. Coletar os dados
de acordo com sua causa e assunto.
• Estabelecer um período de tempo para coletar dados, tais como: horas,
dias, semanas, meses, etc.
• Reunir os dados dentro de cada categoria
• Traçar dois eixos, um vertical e um horizontal de mesmo comprimento.
• No eixo vertical da direita, fazer uma escala de 0% a 100%, e na
esquerda uma escala de 0% até o valor total .
• Listar as categorias em ordem decrescente de freqüência da esquerda
para a direita. Os itens de menos importância podem ser colocados dentro de
uma categoria "outros" que é colocada na última barra à direita do eixo.
• Calcular a freqüência relativa e a acumulada para cada categoria, sendo
que a acumulada será mostrada no eixo vertical e à direita.
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• É indesejável que o item ―outros‖ tenha percentagem muito alta. Se isso
acontecer, é provável que os itens não estejam classif icados de forma
adequada, sendo preciso rever o método de classificação.
• Se um item parece de simples solução, deve ser atacado imediatamente,
mesmo que tenha menor importância relativa. Como o gráfico de Pareto objetiva
a eficiente solução do problema, exige que ataquemos somente os valores vitais.
Se determinado item parece ter importância relat iva menor, mas pode ser
resolvido por medida corretiva simples, deve servir como exemplo de eficiência
na solução de problemas.
• Após a identificação do problema com o Gráfico de Pareto por sintomas, é
necessário identificar as causas para que o problema possa ser resolvido. Por
isso, é importantíssimo fazer um Gráfico de Pareto por causas, caso se queira
algum processo.
13.5. Exemplo:
Numa central telefônica de uma grande empresa, havia a sensação de
saturação do sistema utilizado. Para melhor representar o que ocorria foi
realizado um acompanhamento com as telefonistas que teriam que responder
aos problemas, em que números ocorriam e lançá-los na Lista de Verificação.
Lista de Verificação.
Nº.
Tipo de Defeito
Nº. de ocorrências
% Acumulado
1 Linha
ruidosa 250 49
2 Linha
aberta 110 70
3 Alarme 85 86
4 Não
responde 45 95
5 Não toca 25 100
Total Geral 515 100
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13.6. Conclusão:
Como é possível notar pelo gráfico o defeito "Linha ruidosa" (defeito nas
uniões dos fios telefônicos ou emendas mal feitas) representa 49% de todos os
defeitos ocorridos no período e que os dois maiores defeitos "Linha ruidosa" e
"Linha Aberta" (deixar o telefone fora do gancho) representam juntos 70% de
todos os defeitos. Corrigindo estes dois defeitos teremos uma melhoria de 70%
no sistema.
13.7. VANTAGENS
• A análise de Pareto permite a visualização dos diversos elementos de um
problema, ajudando a classificá-los e priorizá-los (Campos, 1992, p. 199)
• Permite a rápida visualização dos 80% mais representativos;
• Facilita o direcionamento de esforços;
• Pode ser usado indefinidamente, possibilitando a introdução de um
Problemas com Telefone
0
50
100
150
200
250
300
Linha
ruidosa
Linha aberta Alarme Não
responde
Não toca
0%
20%
40%
60%
80%
100%
120%
Nº de Ocorrências % Acumulado
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Pág. 55
processo de melhoria contínua na Organização;
• A consciência pelo ―Princípio de Pareto‖ permite ao gerente conseguir
ótimos resultados com poucas ações.
13.8. DESVANTAGENS
• Existe uma tendência em se deixar os ―20% triviais‖ em segundo plano.
Isso gera a possibilidade de Qualidade 80% e não 100%;
• Não é uma ferramenta de fácil aplicação: Você pode pensar que sabe,
mas na hora de fazer pode mudar de opinião.
• Nem sempre a causa que provoca não-conformidade, mas cujo custo de
reparo seja pequeno, será aquela a ser priorizada. É o caso dos trinta rasgos
nos assento x uma trinca no avião. É preciso levar em conta o custo em um
gráfico específico e por isso, ele não é completo.
13.9. RELAÇÃO COM OUTRAS FERRAMENTAS
Folha de verificação:
É extremamente necessária na obtenção de dados para a formação do
diagrama de Pareto.
Brainstorming: é usado após o diagrama de Pareto, para ident i f icar
aqueles itens que são responsáveis pelo maior impacto.
Diagrama de causa e efeito: após priorizar a causa do problema, através
do diagrama de Pareto, faz-se um diagrama de causa e efeito do problema.
Esse nos auxiliará a enxergar aqueles itens que precisam ser verificados,
modificados ou aqueles que devem ser acrescentados. Após faz-se novamente
um diagrama de Pareto das causas principais, determinando assim a causa que
mais contribui para o efeito do problema.
Histograma: faz-se a combinação com o diagrama de Pareto, pois o
histograma envolve a medição dos dados, temperatura, dimensão, etc. enquanto
que o Pareto nos mostra o tipo do defeito. Com esta inter-relação dos dois
podemos obter o tipo de defeito com o número da variação existente.
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1144.. EEssttrraattiiffiiccaaççããoo
Estratificar consiste em dividir dados em diferentes ―estratos‖(camadas),
ou seja: estratificar consiste em dividir os dados coletados em duas ou mais
subpopulações de forma a obter uma gama maior de informações.
A ferramenta apresentada no cápitulo 5 ( Diagrama de Pareto, permite a
estratificação de informações a partir da sua classificação)
1155.. DDiiaaggrraammaa ddee CCaauussaa ee EEffeeiittoo
Também conhecido como Diagrama Espinha de Peixe (por seu formato)
e Diagrama de Ishikawa (Kaoru Ishikawa - quem o criou), foi desenvolvido para
representar a relação entre o "efeito" e todas as possíveis "causas" que podem
estar contribuindo para este efeito. O efeito ou problema é colocado no lado
direito do gráfico e as causas são agrupadas segundo categorias lógicas e
listadas à esquerda.
Ele é desenhado para ilustrar claramente as várias causas que afetam
um processo por classificação e relação das causas. Para cada efeito existem
seguramente, inúmeras categorias de causas. As causas principais podem ser
agrupadas sob sete categorias conhecidas como os "7 M": Método, Mão-de-
obra, Material, Meio Ambiente, Medida, Máquina e Management
(Gerenciamento). Nas áreas administrativas talvez seja mais apropriado usar os
"4P": Políticas, Procedimentos, Pessoal e Planta (arranjo físico). Estas
categorias são apenas sugestões, é possível utilizar outras que ressalte ou
auxilie as pessoas a pensar criativamente.
15.1. Etapas de construção do Diagrama de Causa e Efeito.
Comece estabelecendo em comum acordo uma definição que descreva
o problema selecionado em termos claros do que seja, onde ocorre, quando
ocorre e sua extensão;
A pesquisa das causas para construção do diagrama é feita por um dos
seguintes métodos:
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1. Um brainstorming sobre as possíveis causas, sem preparação
prévia.
2. Incentive os membros do grupo há gastar algum tempo, entre as
reuniões, no uso da folha de verificação para detectar causas e examinar as
etapas do processo mais de perto.
3. Construa o diagrama de causa e efeito atual:
4. Coloque o problema (efeito) já definido no quadro à direita.
5. Desenhe as tradicionais categorias segundo a determinação do
grupo.
6. Para cada causa questione: por que isto acontece. Relacionando
as respostas como contribuidores da causa principal.
7. Interpretação. No sentido de pesquisar as causas básicas do
problema.
8. Observe as causas que aparecem repetidamente.
9. Obtenha o consenso do grupo.
10. Colete os dados para determinar a freqüência relativa das
diferentes causas.
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Exemplo de Diagrama de Causa e Efeito
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15.2. VANTAGENS
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• É uma ferramenta estruturada, que direciona os itens a serem verif icados
para que se chegue a identi icação das causas;
• Apesar de existir um esqueleto a ser preenchido, não há restrição às
ações dos
participantes quanto às propostas a serem apresentadas;
• Permite ter uma visão ampla de todas as variáveis que interferem no bom
andamento da atividade, ajudando a identificar a não-conformidade.
15.3. DESVANTAGENS
• Limitada a solução de um problema por apl icação;
• Não apresenta quadro evolutivo ou comparativo histórico, como é o caso
do histograma;
• Para cada nova situação, é necessário percorrer todos os passos do
processo, utilizando o diagrama.
15.4. RELAÇÃO COM OUTRAS FERRAMENTAS
Brainstorming: para coletar sugestões sob diversos pontos de vista, a fim
de encontrar a causa do problema.
Folha de Verificação: para registrar as idéias suger idas no Brainstorming
e apl icar no diagrama da causa e efeito.
Diagrama de Pareto: para revelar quai s as causas é a mais dominante,
Gráfico de Controle: pode ser usado quando este detecta um obstáculo,
mas não é capaz de propor uma solução. Neste caso então se utiliza o diagrama
de causa e efeitos.
Histograma: através dos dados obtidos do histograma, pode-se usar o
diagrama de causa e efeito para atacar a causa mais provável.
1166.. DDiiaaggrraammaa DDee DDiissppeerrssããoo
O diagrama de dispersão é um mapa que mostra a associação entre
duas variáveis, permitindo extrair o grau de associação entre elas. O diagrama
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Pág. 61
de dispersão é utilizado para estudar a possível relação entre duas variáveis. O
diagrama de dispersão é usado para se verificar uma possível relação de causa
e efeito. Isto não prova que uma variável afeta a outra, mas torna claro se uma
relação existe e em que intensidade.
O diagrama de dispersão é construído de forma que o eixo horizontal (eixo
x) represente os valores medidos de uma variável e o eixo vertical (eixo y)
represente as medições da segunda variável.
Admita-se, como exemplo, que um indivíduo, fazendo uma viagem, anote a
velocidade média do veículo e os quilômetros percorridos por litro de gasolina.
Os dados coletados podem ser anotados como mostra a figura 1.
Figura 1: Dados amostrais.
Tais dados podem ser plotados graficamente, cada ponto
correspondendo a um par de variáveis. A observação N=1 seria plotada no
cruzamento do desempenho 12,3 km/litro com a velocidade média 95,6 km/h.
Todos os pontos plotados teriam o aspecto mostrado pela figura 2. Note como
os pontos marcados formam um padrão de grupamento. A direção e espessura
do grupamento indicam a intensidade da relação entre variáveis dependende e
independente Quanto mais o grupamento tender a uma linha reta, maior será a
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relação entre as duas variáveis. Isto faz sentido, uma vez que a linha reta indica
que, toda vez que uma variável se altera, a outra variável também muda na
mesma intensidade.
Figura 2: Pares de dados plotados. Observe-se a tendência:
quanto mais a velocidade do veículo aumenta menos km/litro o veículo faz.
A tendência pode ser realçada por uma ―linha de tendência‖ como mostra a
figura 3.
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16.1. Teoria da correlação e regressão
O objetivo da teoria da correlação, segundo Costa (1972:51), no caso de
duas variáveis busca determinar se às variações de uma estão associadas as
variações da outra. Por exemplo pode-se pesquisar se existe correlação entre a
série de índices do Custo de Vida e a dos índices de Custo de Alimentação, em
igual período, no mesmo local. Costa para o fato de que, ―apesar de certa
semelhança formal entre correlação e dependência causal‖, não se deve
identificar os dois conceitos: é possível que dois fenômenos apresentem alto
nível de correlação estatística sem que entre eles haja alguma relação de causa
e efeito.
Quando se pretende averiguar a existência de correlação entre duas
variáveis é comum fazer-se uso de uma representação gráfica denominada
diagrama de dispersão, ―cuja análise pode conduzirnos a conclusões de certo
modo seguras sobre a presença ou ausência da correlação pesquisada‖, diz
Costa (1972:52).
Pode-se também determinar a reta que melhor se ajusta aos pontos do
diagrama de dispersão. Tal reta é chamada de regressão de Y sobre X ou linha
de tendência: dadas duas séries numéricas e seu diagrama de dispersão,
determina-se uma reta tal que a soma dos quadrados das diferenças entre as
ordenadas dos pontos plotados no diagrama e os pontos da mesma abscissa,
considerados sobre a reta, seja mínima‖(p.54). O coeficiente de correlação
permite conceituar o grau de confiança com que a reta de regressão expressa a
interdependência funcional entre variáveis. Assim, segundo Costa (1972:56) os
valores do coeficiente de correlação próximos de |1| expressam maior
concentração dos valores observados em torno da reta de regressão; valores
deste coeficientes próximos de zero indicam forte dispersão.
16.2. Cálculo manual – Fórmula de Pearson
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16.1. Cálculo usando a planilha Excel
Observe-se que as planilhas eletrônicas possuem funções que dão o grau
de correlação entre duas variáveis. Por exemplo, na planilha da Microsoft
EXCEL a correlação entre duas variáveis é obtida por:
=CORREL(Matriz1;Matriz2)
onde Matriz1 é o conjunto de dados de uma das variáveis e Matriz2 é o
conjunto de dados da segunda variável.
A título de exemplo, calcule-se a correlação existente entre a velocidade
média do veículo, em km/h e o desempenho médio em km/litro de combustível,
cujos dados constam das figuras 1 e 2.
Inicialmente dispomos os dados em, duas colunas:
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Pág. 65
Depois escreve-se a fórmula que dá a correlação existente entre as
variáveis:
=CORREL(Matriz1;Matriz2)
onde Matriz1 é o conjunto de dados de uma das variáveis e Matriz2 é o
conjunto de dados da segunda variável;
Neste exemplo,
=CORREL(A2:A11; B2:b11)
surge o resultado -0,449 indicando, pelo sinal menos, que há uma
associação negativa entre as variáveis. Isso já se tinha observado na figura 2.
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16.2. Interpretação de resultados
Quando se efetua o cálculo da correlação existente entre duas variáveis,
chega-se sempre a um valor compreendido entre –1 e +1. No primeiro exemplo
chegou-se a um valor igual a 0,64; no segundo a um valor 0,33. Como tais
valores podem ser interpretados?
Com base em Davis (1976:70), sugere-se que se use a tabela abaixo
para expressar a associação ou correlação entre duas variáveis. Assim, a
correlação 0,64 indica que há uma associação positiva substancial entre as duas
variáveis; já a correlação –0,44 indica que há uma associação negativa
moderada entre as duas variáveis.
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16.3. Exemplo:
Uma indústria de pregos levantou os dados correspondentes à produção
diária de um tipo de prego especial no período de um mês. Do lote diário, foram encontradas unidades defeituosas, como mostrado na Lista de Verificação abaixo.
Estes valores foram representados no Diagrama de Dispersão:
Os pontos formaram um padrão de grupamento. A direção e a espessura
do grupamento indicam a intensidade da relação entre as variáveis (nº. de
unidades inspecionadas e nº. de defeituosos encontrados), estabelecendo uma
linha reta, representando que quando uma variável se altera a outra também
tenderá a mudar na mesma intensidade.
16.4. VANTAGENS:
• Permite a identificação do possível relacionamento entre variáveis
consideradas numa análise;
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• Ideal quando há interesse em visualizar a intensidade do relacionamento
entre duas variáveis;
• Pode ser utilizado para comprovar a relação entre dois efeitos, permitindo
analisar uma teoria a respeito de causas comuns.
16.5. DESVANTAGENS
• É um método estatístico complexo, que necessita de um nível mínimo de
conhecimento
sobre a ferramenta para que possa utilizá-la;
• Exige um profundo conhecimento do processo cujo problema deseja-se
solucionar;
• Não há garantia de causa-efeito. Há necessidade de reunir outras
informações para que seja possível tirar melhores conclusões.
16.6. RELAÇÃO COM OUTRAS FERRAMENTAS
Diagrama de causa e efeito: é usado para verificar se há uma possível
relação da causa com o efeito.
Folha de verificação: é usada no levantamento de dados.
1177.. 55WW –– 22HH
É um documento de forma organizada que identifica as ações e as
responsabilidades de quem irá executar, através de um questionamento, capaz
de orientar as diversas ações que deverão ser implementada.
O 5W1H deve ser estruturado para permitir uma rápida identificação dos
elementos necessários à implantação do projeto.
What? O que será feito?
When? Quando será feito?
Where? Onde será feito?
Why? Por que será feito?
Who? Quem o fará?
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How? Como será feito?
How Much? Quanto custa?
17.1.1. Quando usar o 5W 2H
Referenciar as decisões de cada etapa no desenvolvimento do
trabalho.
Identificar as ações e responsabilidade de cada um na execução
das atividades
Planejar as diversas ações que serão desenvolvidas no decorrer
do trabalho.
17.1.2. Pré-requisitos para construir o 5W 2H
Um grupo de pessoas
Um líder para coordenar as ações.
17.1.3. Como construir o 5W 2H
Construir uma tabela com as diversas questões;
Fazer um questionamento em cima de cada item
Anotar as decisões em cada questão considerada de suas
atividades.
17.1.4. Relação com outras ferramentas da Qualidade
Brainstorming
1188.. MMaattrriizz DDee PPrreeffeerrêênncciiaa
Esta matriz prioriza problemas e idéias que temos que solucionar ou
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interpretar. Os dados estão na forma de atributos (características)
Exemplo:
Numa empresa foi notada a baixa motivação dos seus colaboradores.
Foram então levantadas as possíveis razões para este fato:
a) Problemas com horário de trabalho; b) Problemas com espaço físico; c) Problemas com o pessoal da seção; d) Problemas com os equipamentos. Após este levantamento devemos colocar em ordem aleatória os
problemas na matriz: Agora deve selecionar o problema da seguinte forma:
Entre o primeiro e o segundo, qual o preferido, colocar o número do
escolhido no quadrado a direita do enunciado do segundo problema. Entre o
terceiro e o primeiro, qual o escolhido, colocar o número do preferido no
quadrado a direita do enunciado do terceiro problema. Entre o terceiro e o
segundo, qual o preferido, colocar o número do escolhido no quadrado a direita
do terceiro problema. Entre o quarto e o terceiro, qual é o escolhido, colocar o
seu número no quadrado a direita do quarto problema. Entre o quarto e o
segundo, qual o escolhido, coloque o seu número no outro quadrado a direita do
quarto problema. Entre o quarto e o primeiro, qual o escolhido, coloque o seu
número no quadrado restante à direita do quarto problema.
1- Problemas com horário de trabalho
2-Problemas com espaço físico
3-Problemas com pessoal da seção
4-Problemas com os equipamentos
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Pág. 71
A matriz fica assim preenchida: Lançar os dados na tabela abaixo: Resultado alcançado com a utilização da Matriz de Preferência fica desta
forma: a) Primeiro problema a ser trabalho é a opção de número 3
(Problemas com pessoal interno); b) Segundo problema a opção número 2 (Problemas com espaço
físico); c) Terceiro problema a opção número 1 (Problemas com horário); d) Quarto problema a opção número 4 (Problemas com
equipamentos).
1199.. GGUUTT –– GGrraavviiddaaddee,, UUrrggêênncciiaa ee TTeennddêênncciiaa
São parâmetros tomados para se estabelecer prioridades na eliminação
de problemas, especialmente se forem vários e relacionados entre si. Segundo
Grimaldi (1994), a técnica de GUT foi desenvolvida com o objetivo de orientar
decisões mais complexas, isto é, decisões que envolvem muitas questões. A
mistura de problemas gera confusão. Nesse caso, é preciso separar cada
problema que tenha causa própria. Depois disso, é hora de saber qual a
prioridade na solução dos problemas detectados. Isto se faz com três perguntas:
Opção Nº 1 2 3 4
Frequência 1 2 3 0
Priorização 3ª 2ª 1ª 4ª
1- Problemas com horário de trabalho
2-Problemas com espaço físico2
3-Problemas com pessoal da seção3 3
4-Problemas com os equipamentos1 2 3
__________________________________________________________________
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1. ?? Indagação que exige outras explicações. Que efeitos surgirão em longo prazo, caso o problema não seja corrigido? Qual o impacto do problema sobre coisas, pessoas, resultados?
2. Qual a urgência de se eliminar o problema? A resposta
está relacionada com o tempo disponível para resolvê-lo. 3. Qual a tendência do desvio e seu potencial de
crescimento? Será que o problema se tornará progressivamente maior? Será que tenderá a diminuir e desaparecer por si só.
Quadro 3.6 – Matriz GUT6
19.1. Exercício - GUT
HISTÓRIA:
―Meu automóvel, que atinge este mês a cerca dos 200.000 quilômetros
rodados, tem-me deixado cada vez mais apreensivo. O paralama dianteiro está
amassado e começa a apresentar alguma ferrugem. De minha parte, não tomei
nenhuma atitude, embora o conserto não seja caro.
As pastilhas de freio estão gastas e, como se sabe, nessas condições o
freio pode representar um sério risco. Um descuido maior e, além de danificar o
disco de freio, posso sofrer um acidente, tornando as coisas muito mais sérias.
Olho para os pneus. Meus Deus, que milagre! Após rodarem pelo menos
6 Fonte: Adaptado de Grimaldi, R. & Mancuso, J.H. (1994).
VALOR GRAVIDADE URGÊNCIA TENDÊNCIA G x U x T
5
Os prejuízos e as
dificuldades são
extremamente graves
É uma necessária
uma ação
imediato
Se nada for feito a
situação pode piorar
rapidamente125
4Muito grave Com alguma
urgência
Vai piorar em pouco
tempo 64
3Grave O mais cedo
possível
Vai piorar a médio
prazo 27
2Pouco grave Pode esperar um
pouco
Vai piorar em longo
prazo 8
1Sem gravidade Não tem pressa Não vai piorar
1
__________________________________________________________________
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90.000 quilômetros, estão quase um espelho de tão lisos.
No interior do carro, o estofamento do meu banco, embora não custe
caro, precisa ser recosturado. Cada vez que me sento, lá se vão mais alguns
pontos de costura.
Além da lâmpada do teto estar queimada, sinto uma vibração no
velocímetro, causa pelo cabo que, em breve, deve romper-se.
As lâmpadas de freio também não estão funcionando. Não tenho idéia
clara se isto é importante, pois afinal nunca me dei conta se elas funcionavam ou
não.
Tenho sentido muita dificuldade de engatar algumas marchas com o
carro frio e, isto, decididamente, não é normal.
Para insatisfação total do meu bolso, o carburador está entupido, o que
faz com que o consumo tenha aumentado assustadoramente, pois tenho de
manter o motor em rotação elevada.
Com pouco dinheiro de sobra, preciso tomar muito cuidado para só
gastar naquilo que for muito importante. Acho que um GUT pode ajudar-me
bastante na solução deste difícil problema!‖.
__________________________________________________________________
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2200.. RReeffeerrêênncciiaass BBiibblliiooggrrááffiiccaass
Brassard, M. Qualidade: Ferramentas para uma melhoria contínua. Rio de Janeiro: Qualitymark Ed., 1991. CAMPOS, V. F., TQC: Controle da Qualidade Total, Fundação Cristiano Ottoni, 1992, BH CAMPOS, V. F. Qualidade total: padronização de empresas. Belo > Básica |Horizonte: EDG, 2004. CAMPOS, V. F. Gerenciamento pelas diretrizes. Belo Horizonte: EDG, 2004. CAMPOS, V. F. TQC: controle da qualidade total. 2. ed. Belo |Horizonte: EDG, 1999. CORREA, CARLOS A.; CORRÊA HENRIQUE L.; Administração de Produção e Operações. – 2ª Edição, Editora Atlas - 2006
CUNHA, JOÃO CARLOS. Modelos de Gestão da Qualidade I. SENAI: Universidade Federal do Paraná, Curitiba, 2001. KAPLAN, Robert S.; NORTON, David P. A Estratégia em Ação – BSC – 19ª Edição – Editora Campus 1997
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Gestão da Qualidade Total A – Profª. Rosalva Rodrigues Spineli de Paiva
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