As 7 Ferramentas da Qualidade – Mais 2 de 7 ferramentas - 6/7

Olá amigos e leitores do Blog Engenharia de Manutenção no Brasil! Infelizmente não concluiremos o tema “As 7 Ferramentas da Qualidade”. Ao realizar o detalhamento das últimas 3 ferramentas prometidas, percebemos que a postagem se tornaria imensa.

Além disso, a última ferramenta que iremos apresentar, Gráfico de Controle, precisará de um espaço diferenciado, em relação as outras apresentadas, devido a sua complexidade.

Por isso, seguimos com a apresentação de mais duas ferramentas, o Diagrama de Dispersão e o Histograma. Acompanhe!

05 – Diagrama de Dispersão:

O Diagrama de Dispersão é um gráfico que permite a identificação da correlação existente entre valores que assumem determinadas características de um processo e sua intensidade entre si. Em sua construção, os pontos no espaço cartesiano XY são utilizados para representar os valores das variáveis quantitativas do conjunto de dados medido.

Normalmente utilizado quando se necessita saber se existe alguma relação, ou correlação, entre duas ou mais variáveis quantitativas distintas. Em muitas análises se caracteriza como o passo seguinte a um Diagrama de Causa e Efeito, justamente para se levantar a correlação entre o Efeito estudado e a Causa identificada. Permitindo também, comprovar a relação entre dois efeitos, possibilitando analisar uma teoria a respeito de causas comuns.

Vamos tentar simplificar. Tentemos identificar uma possível relação entre Peso x Altura de uma determinada cidade.

Em uma de suas viagens, você percebe que os indivíduos da localidade visitada são bem altos e que em geral aparentam ser mais pesadas. Você conclui que existe uma possível Correlação entre as variáveis.

Então, para confirmar graficamente esta observação, você decide desenvolver um Diagrama de Dispersão.

Para isso, você anota os dados de 10 indivíduos a seguinte tabela:

  

Em seguida, você monta o Diagrama de Dispersão, determinando o eixo X como Altura e o eixo Y como Peso e inserindo os dados da tabela.

A partir do gráfico, percebe que é possível traçar uma reta de tendência nos pontos, constatando então que a sua observação inicial realmente é válida e que existe uma correlação entre as variáveis.

No Diagrama de Dispersão do exemplo, podemos identificar uma Correlação Positiva Forte, pois existe a concentração dos pontos, havendo apenas um ponto fora da possível reta.

Uma observação interessante é o “nível de dispersão” e o “direcionamento” apresentado no gráfico. Isso determinará se a Correlação é Positiva ou Negativa e qual o tipo de correlação se Forte, Nula ou Fraca.

Podemos resumir estes, que seriam os resultados mais comuns, da seguinte maneira:

01 – Correlação Positiva Forte – Possibilidade de traçar uma reta onde os valores de X e Y são crescentes na mesma proporção;

02 – Correlação Positiva Fraca – Possibilidade de traçar uma reta onde os valores de X são crescentes e os valores de Y também é crescente, mas em uma proporção inferior a X;

03 – Correlação Nula – Impossibilidade de se traçar uma reta, onde os valores de X são crescentes e os valores de Y variam ao acaso;

04 – Correlação Negativa Forte – Possibilidade de traçar uma reta onde os valores de X  são crescentes e os de Y são decrescentes na mesma proporção;

05 – Correlação Negativa Fraca – Possibilidade de traçar uma reta onde os valores de X são crescentes e os valores de Y decrescente, mas em uma proporção inferior a X.

 

Em algumas literaturas você irá encontrar ainda dois outros tipos de dispersão a Perfeita (onde todos os pontos traçam uma perfeita reta) e a Parabólica (onde os pontos traçam uma curva parabólica), que em geram variam também em Negativa e Positiva, da mesma maneira das citadas anteriormente. Nos preocupamos em apresentar aqueles que são considerados os mais comuns nos estudos realizados e que muito provavelmente você encontrará pela frente.

Importante lembrar que se trata de uma ferramenta complexa, em que seus resultados necessitam de atenção e responsabilidade quanto aos dados cruzados e o possível relacionamento identificado, obrigando, ao usuário, o conhecimento sobre a ferramenta e o profundo conhecimento do processo ao qual se dispõe a analisar.

06 – Histograma:

Esta representação gráfica chamada de Histograma, conhecido também por Distribuição de frequências ou Diagrama de Frequências, possibilita a visualização da distribuição de uma determinada variável em colunas, divididas em classes uniformes, onde cada uma destas representa a frequência ou quantidade com que o houve variação dos dados coletados. A distribuição é caracterizada por uma medida de posição central (média) e também por uma medida de dispersão.

Uma maneira mais simples para compreender a utilização ou a importância de uma representação experimental como o Histograma, seria pensar no estudo das "filas". Isso mesmo Filas! Àquelas que encaramos todas as vezes em que vamos a um banco ou a um supermercado.

Usando o exemplo da variação do tempo de espera em um banco em dia de pagamento vamos passar por todas as etapas da criação de um Histograma.

O primeiro passo é a Coleta Dados. Crie uma tabela simples, contendo apenas os tempos de cada atendimento realizado, mesmo que de maneira aleatória.

Em seguida, é preciso fazer uma Tabela de Distribuição de Frequência, para isso, siga as informações a seguir:

- Conte o número de dados coletados, este número será representado pela letra n, logo, no exemplo: n = 50;

- Calcule a Amplitude, que seria a diferença entre o maior e o menor dado coletado, esta será representada pela letra R, então: R = 17 - 1, R = 16;

- Escolha o Número de Classes, representado pela letra k. Neste caso é preciso utilizar uma tabela padronizada para determinar o valor de k, que dependerá do número de dados coletados n.

No exemplo, podemos utilizar, se n = 50, k = 6.

- Agora, é preciso achar os Intervalos de Classe. Utilize a fórmula padrão R / k e quando o resultado for diferente de um número inteiro, arredonde o valor para um número inteiro mais próximo. Para o exemplo: R / k  = 16 / 6, então 2,67 com a aproximação, o intervalo de classes passa a ser igual a 3.

- Determine os Extremos Inferior e Superior da 1° Classe, tomando o menor número dos dados coletados como Extremo Inferior, arredondando para baixo quando o número não for inteiro e, para o Extremo Superior, some ao valor encontrado para o Inferior um Intervalo de Classe. No exemplo: O menor valor é 1, logo, o Extremo Inferior da 1° Classe = 1. Já o Extremo Superior da 1° Classe = 1 + 3 = 4.

Podemos então definir a 1^a Classe de Extremo a Extremo. 1├ 4, neste caso, incluem-se os valores iguais a 1 e não incluem os valores iguais a 4.

Assim, determinada a primeira classe, defina as demais 5 classes de maneira similar:

- Relacionando os dados coletados com os valores nas classes, encontramos a seguinte tabela:

e montar o Histograma:

Além disso, traçar o gráfico representativo do Histograma ou Diagrama de Frequência:

A partir da observação do gráfico, podemos realizar algumas conclusões, como por exemplo:

- O tempo de espera em dia de pagamento varia entre 0 e 19 minutos;

- O tempo provável de espera para atendimento de cada cliente está entre 7 e 10 minutos;

- O chamado Espalhamento, que seria um indicador do quão variável é o processo, mostra que o exemplo analisado não varia tanto;

- Não existem os chamados "Picos Gêmeos" no gráfico, como se adicionássemos um outro gráfico bem parecido ao lado do que visualizamos acima,  isso demonstraria  que houve algum problema no processo de criação do histograma.

Existem ainda alguns tipos de Histograma ou Diagrama de Frequência, seriam:

- Frequência Absoluta: É o mais usual dos histogramas, onde a frequência de observações dos dados coletados de uma Classe é apresentada no eixo Y, como apresentado no exemplo acima;

- Frequência Relativa: No caso da frequência Relativa, é preciso montar uma tabela pouco diferente da usual, apenas acrescentando a associação do número percentual representativo a cada Classe e apresentando esta relação em um novo gráfico ou, até mesmo,  no gráfico da Frequência Absoluta;

- Frequência Cumulativa: Aqui somente é necessário realizar o somatório, em ordem crescente, dos valores das classes da frequência relativa e realizar a apresentação gráfica em retas sequenciais, chegando aos 100%, no mesmo gráfico da Frequência Relativa.

- Polígono de Frequências: Este gráfico é simplesmente a frequência absoluta é representada por segmentos de reta.

Encerramos aqui mais uma postagem, esperamos que tenham gostado, mas lembrem-se que ainda falta uma para concluirmos o assunto As 7 Ferramentas da Qualidade. 

Continue conosco e acompanhe a conclusão do assunto nas próximas postagens.Divulgue entre seus amigos, colegas e companheiros de trabalho.

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As 7 Ferramentas da Qualidade – Mais 2 de 7 ferramentas 4/7

 
Olá amigos e leitores do Blog Engenharia de Manutenção no Brasil! Hoje iremos falar de mais três das 7 Ferramentas da Qualidade, chegando assim em duas publicações a 4 ferramentas comentadas, restarão para a postagem de conclusão mais três ferramentas. Acompanhe!

03 – Diagrama de Causa e Efeito:

O Diagrama de Causa e Efeito é uma das mais importantes Ferramentas da Qualidade. Está principalmente ligada à análise de falhas ou dispersão de resultados, seja em equipamentos, sistemas ou processos. Sua principal função é indicar quais as causas que podem influenciar um determinado efeito.

Conhecido como Diagrama de Ishikawa, nome de seu idealizador o engenheiro químico Kaoru Ishikawa em 1943, ou ainda, Diagrama Espinha-de-peixe, devido a seu formato bem característico, teve em seu início o estudo baseado em 4 Grandes Causas e no decorrer dos anos seria aperfeiçoado, chegando a uma análise atual de 6 grandes Causas, descrita em algumas literaturas como Análise 6M´s.

Os chamados 6M´s seriam:

1 – Método (Methods);

2 – Máquinas (Machines);

3 – Materiais (Materials);

4 – Mão-de-obra (Manpower);

5 – Meio Ambiente (Mother Nature);

6 – Medidas (Measure).

Vamos aos detalhamentos:

1 – Métodos: O primeiro “M” está relacionado aos Métodos utilizados para a realização da atividade. Seriam os padrões, procedimentos, instrução, etc., todo documento que norteia a ação do executor. Em alguns casos não existe um “documento formal” para a realização de uma determinada atividade, mas sim um “costume operacional” que passa pelas diferentes gerações de colaboradores da empresa, que pode ser considerado como um método de trabalho;

2 – Máquinas: Está relacionada a falhas em equipamentos, máquinas que realizam a determinada atividade de produzir algo, mas que, por motivos operacionais ou de manutenção, não cumprem parcial ou integralmente sua função, comprometendo a qualidade ou colapsando todo o processo;

3 – Materiais: Quando existe a interferência dos materiais ou da matéria-prima utilizada no processo. Normalmente está ligada aos fornecedores, por isso, muito cuidado ao associar as possíveis causas a este “M”, em muitos casos é preciso uma análise bem detalhada e aprofundada para esta determinação. Por isso, caso chegue a esta conclusão, chame o seu fornecedor para uma conversa e o inclua na análise da falha;

4 – Mão-de-obra: está relacionada diretamente à capacitação, motivação ou até mesmo a pressão exercida sobre colaborador por resultados. O primeiro quando não existe ou há falha no treinamento realizado para a execução da tarefa, o segundo quando o colaborador se sente desestimulado na empresa e deixa de realizar a tarefa ou a realiza com a chamada “má vontade”, e o terceiro quando o mesmo descumpre um padrão ou procedimento para tentar agilizar o processo, pulando etapas que aparentemente na sua percepção seriam desnecessárias, ou até mesmo quando se propõe a realizar uma atividade que não seria de sua responsabilidade;

5 – Meio Ambiente: Este “M” está relacionado a duas condições básicas para a execução de qualquer tarefa, o Meio Ambiente em si, que seria a situação climática do ambiente (calor, umidade, particulados em suspensão, etc.), o e Ambiente de trabalho, a chamada Ergonomia (dimensionamento das áreas e postos de trabalho, posicionamento dos equipamentos, etc.);

6 – Medida: Quando a causa está relacionada aos instrumentos de medição das condições operacionais “Padrão”, a credibilidade de suas informações, calibração, a confiabilidade e a fidelidade da variação dos indicadores, ao acompanhamento dos mesmos, a periodicidade e a repetibilidade dos resultados, etc.

É possível que você encontre em sites e algumas literaturas que consideram mais um “M” nessa conta, transformando assim o a Análise “6M´s” para “7M´s”, seria o “Management” ou “Manejo Administrativo”, só para manter o “M”, causas que estariam diretamente ligadas à Gestão, decisões equivocadas ou baseadas em necessidades empresariais realizadas pelos líderes e gestores, como redução de custo, pessoal, investimento, etc.

Uma observação importante desta ferramenta de análise é que, por mais que existam 6 ou 7 ramificações de causa, nem sempre serão necessárias a sua utilização por completo. É possível que se encontre a causa raiz sem que haja motivos relacionados a algum, ou alguns, dos “M´s”. A abrangência da análise permite que os participantes não se prendam a apenas sua área de domínio, permitindo a exploração e extrapolação de ideias para o surgimento da verdadeira Causa Raiz.

A análise deve ser realizada com pessoas qualificadas, conhecedoras do processo, utilizando a técnica do Bainstorm, ou tempestade de ideias, para que o máximo de informações possa ser reunida e utilizada no diagrama. Apesar disso, não podemos considerar essa situação como regra, em alguns casos a participação de agentes externos pode contribuir com a análise, justamente pelo fato de não estarem inseridos no processo, permitindo a introdução de ideias novas, que fogem a rotina cotidiana do setor.

Pra montar o Diagrama de Ishikawa é muito simples, você precisará definir claramente qual o problema será estudado e posicioná-lo na “cabeça do peixe”. Em seguida, agrupar as informações e classificá-las, definindo a qual Causa está ligada. É importante também que se estratifiquem as Causas Primárias e as Secundárias, para melhor organização das informações e aprofundamento do estudo. A partir daí é só montar um plano de ação para a solução do problema.

Algumas dicas para finalizar:

- Procure primeiramente montar um time heterogêneo para realizar a análise o mais abrangente possível;

- Não desconsidere nenhuma ideia apresentada, realize a estratificação até que ela se apresente como inviável para a situação;

- No Brainstorm, faça perguntas objetivas, utilizando sempre as Grandes Causas como princípio;

- Procure chegar a um consenso da equipe, tano para a organização e classificação, quanto para a conclusão;

- A determinação da Causa Raiz deve ser objetiva e estar claro para todos os participantes.

- Você pode partir para uma segunda etapa da análise após esta definição primária. Para os casos em que são necessários estudos mais detalhados, reúna um grupo de especialistas e repita a análise, mas agora com foco na especialidade abordada.

04 – Estratificação:

A Estratificação seria uma forma de agrupar dados com objetivos comuns, dividindo-os em subgrupos, baseado nas características que as diferenciam individualmente, os chamados “Fatores de Estratificação”. A principal oportunidade que uma análise por estratificação apresenta é a separação dos dados de maneira simples e objetiva (Estratos), permitindo uma análise mais focada, onde as principais causas de variabilidade são os possíveis fatores de estratificação.

O principal objetivo da estratificação seria encontrar padrões que ajudem a entender os modos causais e as variações dos processos estudados, permitindo uma melhor compreensão do problema, indicando oportunidade de melhoria e controle nos processos.

As estratificações mais comuns são:

- Por Tempo: Resultados relacionados aos problemas seriam diferentes nos períodos do dia (hora, dia da semana, mês, turnos, etc.);

- Por Indivíduos: Resultados diferentes dependendo das equipes ou do colaborador;

- Por Tipo: Resultados relacionados à matéria-prima ou produto utilizado;

- Por Local: Resultados diferentes nas diversas linhas produtivas ou equipamentos semelhantes, áreas ou posição;

- Por Sintoma: Resultados relacionados à defeitos, falhas, anomalias, ocorrências em geral;

- Outros fatores: Resultados relacionados a método, processo, ferramentas, instrumentos de medição, etc.

Se ainda não ficou totalmente entendido não se preocupe, acredito que um exemplo seja melhor apara explicar.

Pense na seguinte situação: Uma determinada empresa funciona em turnos contínuos de revezamento e têm três equipes trabalhando desta maneira, os grupos A, B e C, que são compostos igualmente por colaboradores das especialidades Mecânica, Elétrica e Hidráulica.

O Gerente de Manutenção notou que nos últimos 6 meses o indicador de Tempo Médio Para Reparo (TMPR) em minutos aumentou consideravelmente, então resolveu estratificar do período primeiramente pela divisão de Grupos existentes no setor.

Dessa maneira, percebeu que a distribuição do TMPR não era homogênea e que algo de diferente acontecia nas intervenções que o Grupo A realizava.

Decidiu então estratificar mais uma vez, mas agora utilizando somente os dados do Grupo A, separados por especialidade.

Ficou claro para o gestor que existia algum tipo de defasagem na equipe mecânica do grupo A, e que poderia estar relacionada à capacitação da equipe. Ele então resolveu cruzar os dados de horas de capacitação nos últimos 3 anos comparativamente, desta equipe com as demais.

Foi então que, com mais esta estratificação, ele pôde perceber que no decorrer dos últimos três anos que o tempo dedicado pela equipe Mecânica do Grupo A foi muito inferior aos outros dois grupos e que isso poderia estar interferindo na agilidade ou na tomada de decisão dos técnicos do determinado grupo, influenciando diretamente o TMPR. Decidiu então focar os esforços de capacitação nesta equipe.

E agora? Ficou mais fácil entender?

Claro que esta abordagem foi apenas um exemplo bem simples das possibilidades que esta ferramenta nos permite, mas ficou evidente que a Estratificação permitiu isolar o problema e focar no que realmente estava influenciando os resultados, simplificando uma possível decisão ou direcionamento gerencial.

Espero que tenham gostado da nossa segunda postagem sobre As 7 Ferramentas da Qualidade. Continue conosco e acompanhe a conclusão do assunto nas próximas postagens.

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