MBA SGI UNISANTA - Disciplina: Ferramentas Gerenciais

1. FERRAMENTAS GERENCIAIS Professor: Marco Viveiros Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais 13/03/2015 1

2. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais APRESENTAÇÃO  Áreas Foco  Planejamento e Gestão Estratégica  Modelagem e Gestão por Processos  Sistema de Gestão Integrado: Qualidade, Meio Ambiente, Segurança, Saúde e Responsabilidade Social  Medição de Desempenho  Modelagem e Otimização de Processos  Formação  MBA em Marketing - ESPM  Engenheiro de Produção – UFSCar  Atuação Profissional  Sócio Diretor da Top QuALLity®  Comercialização e gerenciamento de projetos de implementação de sistemas de gestão certificáveis  Treinamentos ministrados sobre temas diversos relacionados a Sistemas de Gestão 13/03/2015 2

3. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais OBJETIVO DA DISCIPLINA Apresentar conceitos de gerenciamento e integra- los a técnicas e ferramentas da qualidade, propiciando a identificação de sistemática adequada para solução de problemas e melhorias de processo. 13/03/2015 3

4. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais BIBLIOGRAFIA  Integração das Ferramentas da Qualidade ao PDCA e ao Programa Seis Sigma  AGUIAR, Silvio - 2002  As Ferramentas da Qualidade no Gerenciamento de Processos  WERKEMA, M C C - 1995  Métodos Estatísticos para Melhoria da Qualidade  KUME, Hitoshi - 1993  TQC (Total Quality Control)  ISHIKAWA, Kaoru - 1986  TQC Controle da Qualidade Total (No estilo japonês)  FALCONI, Vicente - 1992  Japanese Quality Concepts  HOSOTANI, Katsuya - 1984  Organização Flexível  TACHIZAWA, Takeshy / SCAICO, Oswaldo – 1997  O Verdadeiro Poder  FALCONI, Vicente – 2009  ... 13/03/2015 4

5. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais CONTEÚDO PROGRAMÁTICO  PDCA  Para manutenção  Para melhoria  Para inovação  Ferramentas da Qualidade  Folha de Verificação  Gráfico de Pareto  Diagrama Causa – Efeito  Histograma  Diagrama de Dispersão  Gráfico de Controle  Capacidade de Processos 13/03/2015 5 09/junho 16/junho 24/junho 30/junho

6. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais CICLO PDCA 13/03/2015 6 Plan DoCheck Act “O Ciclo PDCA é um método gerencial de tomada de decisões para garantir o alcance das metas necessárias para a sobrevivência de uma Organização.” Defina as metas Determine o método Eduque e treine Execute o trabalho Verifique os efeitos Atue no processo, corrigindo ou padronizando. Campos, V.F. (1994)

7. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais CICLO PDCA  Plan (Planejamento)  No planejamento é definida a meta de interesse e estabelecidos os meios (plano de ação) necessários para se atingir a meta proposta.  Do (Execução)  Para a execução dos planos de ação, as pessoas são treinadas nesses planos. Assim, os planos são implementados e são coletados dados que possam fornecer informações sobre o atendimento a meta  Check (Verificação)  Com o uso dos dados coletados na etapa anterior, é realizada uma avaliação dos resultados obtidos contra a meta planejada  Action (Ação)  A ação depende dos resultados obtidos:  Meta alcançada: estabelecer os meios de manutenção dos bons resultados obtidos  Meta não alcançada: girar novamente o Ciclo PDCA com o objetivo de atingir a nova meta 13/03/2015 7

8. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais SISTEMA DE GESTÃO – MELHORIA CONTÍNUA 13/03/2015 10 Nível do Resultado Esperado Tempo “Processo Existente” “Processo Existente” “Novo Processo” Manutenção da Qualidade PREVISIBILIDADE Melhoria da Qualidade INCREMENTAL Inovação RUPTURA O Ciclo PDCA é utilizado para realizar qualquer gerenciamento. Dependendo do foco gerencial pretendido, o Ciclo PDCA assume características distintas. Campos, V.F. (1996)

9. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais PDCA DE MANUTENÇÃO 13/03/2015 11 Standard DoCheck Act Campos, V.F. (1994) Previsibilidade nos processos para garantir a produção de bens e serviços conforme especificado pelos Clientes. O S Standard substitue o P Plan porque as metas e os métodos utilizados para atingi-las são a meta padrão e os procedimentos padronizados, provavelmente já definidos após ter-se girado o Ciclo PDCA de Melhoria ou de Inovação. A preocupação é com o cumprimento dos procedimentos padronizados. Nesta etapa são privilegiadas as ações de treinamento, supervisão e auditoria. Dados são coletados para avaliar a efetividade dos procedimentos. Os dados coletados são analisados para avaliar a efetividade dos procedimentos. Caso não forem detectadas anomalias, continua-se seguindo os procedimentos estabelecidos. Caso contrário, passa-se para a etapa seguinte. Ações são tomadas para remover o sintoma e a causa do problema.

10. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais PDCA DE MANUTENÇÃO 13/03/2015 12 META PADRÃO 1 2 META PADRÃO Qualidade Padrão, Custo Padrão etc PROCEDIMENTO OPERACIONAL PADRÃO POP para atingir as metas padrão 3 EXECUÇÃO Cumprir o POP 4 VERIFICAÇÃO Confirmação da efetividade do POP Efetivo ? SIM 4 AÇÃO CORRETIVA Remoção do Sintoma Ação na causa NÃO

11. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais PDCA DE MELHORIA 13/03/2015 13 "Nosso maior erro é fazer sempre as mesmas coisas e esperar resultados diferentes.“ Albert Einstein Plan DoCheck Act Campos, V.F. (1994) •Definir claramente o problema relacionado à meta •Reconhecer a importância do problema •Reconhecer a conveniência da solução •Conhecer profundamente o problema •Desdobrar em problemas prioritários mais simples •Identificar as causas geradoras do problema relacionado a meta •Definir e priorizar medidas •Estabelecer Plano de Ação de Melhoria Implementar o Plano de Ação Avaliar o alcance da meta por meio das medidas propostas: •Meta atingida – passa-se para a etapa seguinte •Meta não atingida – deve-se retornar à análise do fenômeno Estabelecer meios de manutenção dos bons resultados atingidos, priorizando as atividades de padronização e treinamento

12. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais PDCA DE MELHORIA 13/03/2015 14 META DE MELHORIA 1 2 PROBLEMA Identificação do problema OBSERVAÇÃO Reconhecimento das características do problema 5 EXECUÇÃO Atuação de acordo com o Plano de Ação 6 VERIFICAÇÃO Confirmação da efetividade da ação Efetivo ? NÃO 7 PADRONIZAÇÃO Eliminação definitiva das causas SIM 3 ANÁLISE Descoberta das causas principais 4 PLANO DE AÇÃO Contramedidas às causas principais 8 CONCLUSÃO Revisão das atividades e planejamento para trabalho futuro 09 10 J 11 D MELHOR META

13. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais PDCA DE INOVAÇÃO 13/03/2015 15 “Utilizado quando o gerenciamento pela Melhoria não é mais capaz de promover mudanças que possam levar ao alcance das metas propostas ” Plan DoCheck Act Campos, V.F. (1994) •Identificar as oportunidades de mercado •Estabelecer conceito do produto •Realizar estudo de viabilidade técnica e econômica do produto •Definir benefícios estratégicos (Q, C, E) do produto •Posicionar produto no mercado •Projetar e avaliar as especificações do produto •Definir e desdobrar processos •Especificar os parâmetros dos processos •Estabelecer padrões dos processos •Estabelecer Plano de Implementação do Processo Executar o Plano de Ação de Implementação do Processo Avaliar o alcance dos benefícios estratégicos (Q, C, E) •Benefícios alcançados – passa-se para a etapa seguinte •Meta não atingida – deve-se retornar à análise do fenômeno Padronizar os procedimentos operacionais, iniciar a produção e lançar produto no mercado

14. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais Visão Missão Valores SISTEMA DE GESTÃO 13/03/2015 16 E1 E2 E3 E4 Cadeia de Valor MÉTODO Inventário de Projetos Projetos Planejamento Longo Prazo Planejamento Médio Prazo Metas Anuais OBJETIVOS E METAS P1 P2 P3 P4 P1 P2 P3 P4 P1 P2 P3 P4 Processos Ativ.1 Ativ.2 Ativ.3 Ativ.4 M1 M2 M3 Projetos Competência EXECUÇÃO Coleta deDadosProduto Serviço P1 P2 P3 P4 DESDOBRAMENTO Metas Método Padronização VERIFICAÇÃO AÇÃO Padronização Ações de Contorno

15. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais PROCESSOS / PROJETOS 13/03/2015 17 Projeto  Empreendimento com início e fim preestabelecidos para desenvolver solução de problema ou demanda específica  Singularidade, alguma incerteza quanto aos resultados e condições para sua realização  Envolve criação ou mudança  Imprime a dinâmica da ruptura, da mudança, da superação em busca de novos patamares de valor e desempenho  Inovação/ renovação Processo  Organização lógica de atividades interligadas, para realizar sistematicamente produtos ou serviços que representam valor  Regularidade, previsibilidade do resultado e o conhecimento das condições para sua realização  Envolve controle de variação  Estrutura o contexto complexo das organizações modernas, integrando pessoas e sistemas num acordo de colaboração  Sustentação P1 P2 P3 P4 P1 P2 P3 P4 P1 P2 P3 P4 Ativ.1 Ativ.2 Ativ.3 Ativ.4 M1 M2 M3

16. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais FATORES E EFEITOS DE PROCESSOS 13/03/2015 18 COMERCIAL Entradas Fornecedores Produtos Clientes Escopo / Missão Objetivos / Metas Gestor Recursos Humanos TecnologiaOrçamento A1 A3 A2 A5 A4

17. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais 13/03/2015 20 Folha de Verificação

18. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais FOLHA DE VERIFICAÇÃO  Formulário no qual os itens a serem examinados já estão impressos, com o objetivo de facilitar a coleta e o registro de dados  Otimiza a posterior análise dos dados obtidos  Os tipos de folha de especificação depende dos objetivos da coleta de dados. Exemplos:  F.V. para a distribuição de um item de controle de um processo produtivo  F.V. para classificação  F.V. para localização de defeitos 13/03/2015 21

19. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais FOLHA DE VERIFICAÇÃO 13/03/2015 22  Folha de Verificação para a distribuição de um item de controle de um processo produtivo DESVIO MARCAS FREQ 5 10 15 20 DIÂMETRO(mm) LIE -8 -7 -6 -5 1 -4 2 -3 5 -2 11 -1 16 30,91 0 19 1 14 2 10 3 6 4 3 5 2 6 1 7 LSE 8 TOTAL 90

20. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais FOLHA DE VERIFICAÇÃO 13/03/2015 23  Folha de Verificação para classificação Tipo de Defeito Contagem Sub-Total Arranhão 12 Trinca 41 Revestimento Inadequado 55 Muito Grossa ou Muito Fina 11 Não Acabada 5 Outros 3 TOTAL 127 Total de Rejeitado 90 Problema: Aumento do número de lentes defeituosas produzidas Produto: Lente Total Inspecionado: 1.200

21. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais FOLHA DE VERIFICAÇÃO 13/03/2015 24  Folha de Verificação para localização de defeitos Problema: Elevado número de trincas na peça A Produto: Peça A peça A

22. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais 13/03/2015 25 Gráfico de Pareto

23. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais ANÁLISE DE PARETO  Dispõe a informação de modo a tornar evidente e visual a priorização de problemas e projetos.  Permite a concentração dos esforços para melhoria nas áreas onde os maiores ganhos podem ser obtidos.  20% das fontes causam 80% de qualquer problema. 13/03/2015 26 Quantidade %Acumulado Categorias 80% 20% AÇÕES CORRETIVAS Poucos Vitais

24. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais ANÁLISE DE PARETO  Tipos de Gráfico de Pareto  Pareto para Efeitos: possível identificar o principal problema enfrentado por uma empresa  Qualidade: % de produtos defeituosos; nº de reclamações de Clientes; nº de devoluções de produtos...  Custo: perdas de produção; custos de manutenção de equipamentos...  Entrega: índices de atraso de entrega; falta de matéria-prima em estoque...  Moral: índices de reclamações trabalhistas; absenteísmo...  Segurança: nº de acidentes e incidentes; índice de gravidade de acidentes... 13/03/2015 27

25. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais ANÁLISE DE PARETO  Tipos de Gráfico de Pareto  Pareto para Causas: possível identificar as principais causas de um problema, conforme os fatores que compõem um processo  Máquinas: desgaste; manutenção; modo de operação; tipo de ferramenta...  Matéria-prima: fornecedor; lote; tipo; armazenamento; transporte...  Medidas: calibração de instrumentos; método de medição...  Meio Ambiente: temperatura; umidade; iluminação; clima...  Mão de Obra: idade; treinamento; saúde; experiência...  Método: informação; clareza das instruções; atualizações... 13/03/2015 28

26. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais ANÁLISE DE PARETO  Como fazer?  Definir o tipo de problema a ser estudado  Listar os possíveis fatores de estratificação (categorias)  Estabelecer método e periodicidade de levantamento de dados (folha de verificação adequada)  Preencher lista de verificação e registrar o total de vezes que cada categoria foi observada e o número total de observações  Elaborar planilha de dados, contendo as colunas:  Categorias  Quantidades  Percentagens do Total Geral  Percentagens Acumuladas  Listar categorias em ordem descrescente de quantidade  Construir gráfico de colunas apresentando os valores de quantidade  Construir gráfico de linhas apresentando os valores de percentagens acumuladas 13/03/2015 29

27. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais ANÁLISE DE PARETO  Gráfico de Pareto com base no Nº de Ocorrências 13/03/2015 30 Tipo de Defeitos Quantidade de Defeitos Frequência Relativa Frequência Acumulada Revest. Inadeq. 55 43% 43% Trinca 41 32% 76% Arranhão 12 9% 85% Fina ou Grossa 11 9% 94% Não Acabada 5 4% 98% Outros 3 2% 100% TOTAL 127 100% Revest. Inadeq. Trinca Arranhão Fina ou Grossa Não Acabada Outros Quantidade de Defeitos 55 41 12 11 5 3 Frequência Acumulada 43% 76% 85% 94% 98% 100% 0% 20% 40% 60% 80% 100% 0 20 40 60 80 Defeitos de Lentes

28. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais ANÁLISE DE PARETO  Gráfico de Pareto com base no Custo 13/03/2015 31 Tipo de Defeitos Custo Unitário Custo Total Frequência Relativa Frequência Acumulada Trinca R$ 2,00 R$ 82,00 41% 41% Arranhão R$ 6,00 R$ 72,00 36% 77% Revest. Inadeq. R$ 0,50 R$ 27,50 14% 91% Outros R$ 2,50 R$ 7,50 4% 95% Fina ou Grossa R$ 0,60 R$ 6,60 3% 98% Não Acabada R$ 0,70 R$ 3,50 2% 100% TOTAL R$ 199,10 100% 0% 20% 40% 60% 80% 100% R$ - R$ 30.00 R$ 60.00 R$ 90.00 Trinca Arranhão Revest. Inadeq. Outros Fina ou Grossa Não Acabada Custos de Defeitos de Lentes Custo Total Frequência Acumulada

29. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais ANÁLISE DE PARETO  Quando não se conhece exatamente o problema, um gráfico de Pareto para efeitos é elaborado para sua identificação  Para melhor visualizar e priorizar as causas do problema identificado, seguindo um desdobramento lógico, gráficos de Pareto para causas são elaborados.  Nem sempre as categorias mais frequentes ou de maior custo são as mais importantes (p.ex: acidente fatal). Usar o bom senso é fundamental.  Quando o gráfico de Pareto com base em custo resultar em um conjunto de problemas poucos vitais diferente do obtido a partir do gráfico baseado no nº de ocorrências, deve-se levar em consideração qual problema tem maior impacto à geração de valor  Se um problema for de solução simples, mesmo pertencendo à categoria dos muitos triviais, ele deve ser eliminado de imediato 13/03/2015 32

30. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais 13/03/2015 33 Diagrama Causa e Efeito

31. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais  Ferramenta utilizada para apresentar a relação existente entre um resultado de um processo (efeito) e os fatores (causas) do processo que, por razões técnicas, possam afetar o resultado considerado DIAGRAMA CAUSA E EFEITO 13/03/2015 34 EFEITO Matéria-prima Métodos ou Procedimentos Informações do Processo ou Medidas Pessoas Mão de obra Condições Ambientais Meio Ambiente Equipamentos Máquina PROCESSO Conjunto de Causas (FATORES) RESULTADO Espinha Grande Espinha Média Espinha Pequena

32. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais  Como fazer?  Realizar reunião conforme técnica brainstorming  Definir o problema a ser analisado ou a meta a ser atingida (efeito) da forma mais clara possível  Relacionar as causas primárias que afetam o problema a ser analisado ou meta a ser atingida (espinhas grandes)  Relacionar as causa secundárias que afetam as causas primárias (espinhas médias)  Relacionar as causas terciárias que afetam as causas secundárias (espinhas pequenas)  Identificar no diagrama as causas que parecem exercer um efeito mais significativo sobre o problema ou meta (grau de importância) DIAGRAMA CAUSA E EFEITO 13/03/2015 35

33. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais DIAGRAMA CAUSA E EFEITO  Os fatores matéria-prima, método, medida, mão de obra, meio ambiente e máquina são candidatos naturais a constituírem as causas primárias  Repetidamente formular e responder a questão: Que tipo de variabilidade nas causas poderia afetar o problema ou meta identificada?  O estabelecimento do grau de importância das causas deve ser realizado com base em dados e não somente na experiência ou impressões subjetivas  Como as outras ferramentas, pode ser usado no giro do PDCA, contudo a descoberta da causa fundamental 13/03/2015 36

34. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais EXEMPLO 13/03/2015 37 Lentes Defeituosas Ciclo PDCA de Melhoria Folha de Verificação Gráfico de Pareto Diagrama de Causa e Efeito Plano de Ação

35. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais EXERCÍCIO 13/03/2015 38 HOTEL XPTO Unidade Santos

36. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais 13/03/2015 39 Histograma

37. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais HISTOGRAMA  Reforçando...  As características da qualidade associadas a todos os resultados de processos (produtos e serviços) apresentam variabilidade  Processo sob controle estatístico, isto é, estável, segue um padrão, o qual é conhecido como distribuição  A distribuição representa o padrão de variação de todos os resultados que podem ser gerados por um processo sob controle 13/03/2015 40

38. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais HISTOGRAMA Visualizar a forma de distribuição de um conjunto de dados e também a percepção da localização do valor central e da dipersão dos dados em torno deste valor central 13/03/2015 41 Frequência Intervalos / Classes Comprimento do Intervalo ou Classe Valor Central

39. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais HISTOGRAMA  Ferramenta muito efetiva nas etapas de observação, análise e verificação do Ciclo PDCA de Melhoria e nas etapas de verificação e ação corretiva do Ciclo PDCA de Manutenção 13/03/2015 42 Gráfico de Colunas representativo da forma como se distribui um conjunto de dados númericos

40. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais 1. Colete n dados referentes à variável cuja distribuição será analisada  É aconselhável que n seja superior a 50 para que possa ser obtido um padrão representativo da distribuição 2. Escolha o número de intervalos ou classes (k), como sugerido: 3. Identifique o menor valor (MIN) e o maior valor (MAX) da amostra 4. Calcule a amplitude total dos dados (R) HISTOGRAMA – COMO FAZER 13/03/2015 43 Tamanho da Amostra (n) Número de Intervalos (k) < 50 5 – 7 50 – 100 6 -10 100 – 250 7 – 12 > 250 10 - 20 R = MAX - MIN

41. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais 5. Calcule o comprimento de cada intervalo ou classe (h): amplitude da classe 6. Calcule os limites de cada intervalo  Continue eses cálculos até que seja obtido um intervalo que contenha o maior valor da amostra (MAX) entre os seus limites. Seguindo esse procedimento, o número final de intervalos será k + 1 HISTOGRAMA – COMO FAZER 13/03/2015 44 h = R k LIMITES PRIMEIRO INTERVALO SEGUNDO INTERVALO i-ÉSIMO INTERVALO Limite Inferior Limite Superior LI1 = h 2 MIN - LS1 = hLI1 + LI2 = LS1 LS2 = hLI2 + LIi = Lsi - 1 LSi = hLIi +

42. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais 7. Construa uma tabela de distribuição de frequências 8. Construa um Gráfico de Colunas  Eixo Horizontal: representar os limites dos intervalos  Eixo Vertical: representar as frequências dos intervalos HISTOGRAMA – COMO FAZER 13/03/2015 45 Intervalo Limites dos Intervalos Ponto Médio (xi) Tabulação Frequência (fi) Frequência Relativa Número de Ordem de cada Intervalo Os intervalos são fechados à esquerda e abertos à direita Contagem dos dados pertencentes a cada intervalo Frequência do Intervalo (a soma deve ser igual ao tamanho da amostra) LIi + LSi 2 fi n

43. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais TIPOS DE HISTOGRAMA 13/03/2015 46 Simétrico Valor Central O valor médio dos dados localiza-se no centro do histograma. A frequência é mais alta no meio e diminui gradualmente e de forma simétrica em direção aos extremos do gráfico. Pode ocorrer quando a variável é contínua e não existem restrições para os valores que ela pode assumir. O processo ao qual a variável está associada é estável. Assimétrico O valor médio dos dados localiza-se fora do centro do histograma. A frequência diminui gradualmente em um dos lados do gráfico e de modo mais abrupto do outro. Usalmente encontrado quando não é possível que a variável assuma valores mais altos ou mais baixos do que um determinado limite. Por exemplo: Percentual menor que Zero ou apenas um Limite de Especificação estabelecido.

44. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais TIPOS DE HISTOGRAMA 13/03/2015 47 Despenhadeiro Valor Central O valor médio dos dados localiza-se fora do centro do histograma. A frequência diminui de modo abrupto de um ou dos dois lados do gráfico. Pode ocorrer quando o processo ao qual a variável está associada não é capaz de atender às especificações e por este motivo é realizada uma inspeção 100,0% para eliminar os produtos defeituosos. Também pode ocorrer quando a assimetria se torna mais acentuada. Achatado (platô) Todas as classes possuem aproximadamente a mesma frequência, com exceção das classes extremas do gráfico, que apresentam frequências mais baixas. Ocorre quando dados provenientes de duas distribuições com médias não muito diferentes são misturados.

45. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais TIPOS DE HISTOGRAMA 13/03/2015 48 IlhasIsoladas Tem a aparência do histograma simétrico, com o acréscimo de algumas classes mais afastadas que ficam fora do padrão simétrico da figura. Pode surgir quando o processo ao qual a variável está associada apresenta algum tipo de irregularidade, ou quando ocorrem erros de medida ou re registro dos dados. Bimodal (doispicos) A frequência é baixa no centro e existe um “pico” à direita e outro à esquerda do gráfico. Pode ocorrer quando dados provenientes de duas distribuições com médias muito diferentes são misturados. Pode acontecer quando os valores da variável utilizados na construção do histograma estão associados a duas máquinas ou dois turnos, por exemplo.

46. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais HISTOGRAMA x LIMITES DE ESPECIFICAÇÃO É importante traçar no histograma as linhas correspondentes aos limites de especificação. Assim, podemos responder:  O processo é capaz de atender às especificações?  A média da distribuição das medidas da característica da qualidade está próxima do centro da faixa de especificação?  É necessário adotar alguma medida para reduzir a variabilidade do processo? 13/03/2015 49

47. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais 13/03/2015 50 Caso Ideal. Processo atende com folga o limite de especificação e tem média localizada no centro dos limites. LIE LSE HISTOGRAMA x LIMITES DE ESPECIFICAÇÃO O processo ainda atende à especificação. Contudo, não tem nenhuma margem de folga. Neste caso, é importante tomar alguma ação no sentido de reduzir um pouco a variabilidade do processo. O processo não é capaz de atender às especificações devido à sua elevada variabilidade. Devem ser estudadas ações de melhoria para reduzir a variabilidade do processo. O processo não atende às especificações pois sua média está deslocada em relação ao centro dos limites de especificação. Devem ser adotadas medidas para deslocar a média para este ponto central. O processo não é capaz de atender às especificações pois apresenta uma alta variabilidade e também tem sua meta deslocada em relação ao ponto médio dos limites de especificação. Ações corretivas devem ser tomadas.

48. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais HISTOGRAMA: LOCAÇÃO E VARIABILIDADE 13/03/2015 51  É um resumo de um conjunto de dados que dispõe as informações de modo que seja possível a visualização da forma da distribuição dos dados e também a percepção da localização do valor central e da dispersão dos dados em torno deste valor central.  Para melhor caracterizar a distribuição de frequência é necessário determinar medidas de locação e variabilidade.

49. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais HISTOGRAMA: LOCAÇÃO E VARIABILIDADE  Medidas de Locação  Média  Mediana  n é ímpar  Valor central quando os dados estão dispostos em ordem crescente  n é par  Média aritmética simples dos dois valores centrais quando os dados estão dispostos em ordem crescente 13/03/2015 52 x1 + x2 + ... + xn n x = ( x ) ( x )~ x1.fi + x2.f2 + ... + xk.fk n x = Se dados agrupados em uma tabela de distribuição

50. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais HISTOGRAMA: LOCAÇÃO E VARIABILIDADE  Medidas de Variabilidade  Amplitude (R)  Desvio Padrão (s) 13/03/2015 53 R = MAX - MIN ( x1 - )2 + ( x2 - )2 + ... + ( xn - )2 n - 1 s = x x x √ n - 1 s = √ Σ( xi 2 . fi ) - ( n . ( x )2 ) Se dados agrupados em uma tabela de distribuição xi = Ponto Médio x = Média de Dados Agrupados

51. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais EXERCÍCIO 13/03/2015 54 Barros Transporte Emissão GEE Histograma...

52. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais 13/03/2015 55 Diagrama de Dispersão

53. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais DIAGRAMA DE DISPERSÃO É um gráfico utilizado para a visualização do tipo de relacionamento existente entre duas variáveis.  Ferramenta simples que facilita a detecção de possíveis problemas e para o planejamento das ações de melhoria a serem adotadas  Relação existente entre duas variáveis:  Qual alteração devemos esperar um uma das variáveis, como consequência de alterações sofridas pela outra variável?  As duas variáveis apresentadas em um diagrama de dispersão podem ser:  Duas causas de um processo  Uma causa e um efeito de um processo  Dois efeitos de um processo 13/03/2015 56

54. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais DIAGRAMA DE DISPERSÃO – COMO FAZER 13/03/2015 57 1. Coletar pelo menos 30 pares de observações (x , y) das variáveis cujo tipo de relacionamento será estudado 2. Registrar os dados coletados em uma tabela 3. Determinar os valores máximos e mínimos das observações de cada variável 4. Plotar o gráfico de dispersão  O menor valor da escala dever ser menor que o mínimo e o maior valor da escala deve ser maior que o máximo das variáveis  Os comprimentos dos eixos devem ser aproximadamente iguais Número da Medida x y 1 xi yi ... ... ...

55. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais DIAGRAMA DE DISPERSÃO - INTERPRETAÇÃO 13/03/2015 58 y tende a diminuir com o aumento de x Moderada Correlação Negativa Os valores mais baixos de y estão diretamente associados a valores mais elevados de x Elevada Correlação Negativa Ausência de Correlação Os valores assumidos de y não estão relacionados aos valores de x y tende a aumentar com x, mas a correlação entre as variáveis apresenta uma alta variabilidade. Outras variáveis devem impactar Moderada Correlação Positiva Os valores mais altos de y estão diretamente e claramente associados a valores mais elevados de x Elevada Correlação Positiva y y y y y x xx x x

56. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais DIAGRAMA DE DISPERSÃO - INTERPRETAÇÃO  Outliers  Observação extrema, que não é condizente com o restante da massa de dados  Podem surgir como resultado da ocorrência de eventos não usuais, mas possíveis de serem explicados  Se possível, deve ser corrigido,ou então deve ser eliminado do conjunto de dados  Se não for possível sua exclusão, novos dados devem ser coletados com valores mais próximos aos outliers para que seja possível ter um melhor entendimento sobre o tipo de relacionamento existente entre as variáveis. 13/03/2015 59

57. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais DIAGRAMA DE DISPERSÃO  A existência de uma correlação entre as variáveis consideradas não implica necessariamente na existência de uma relação de causa e efeito entre x e y.  O intervalo de variação das variáveis deve ser um pouco maior do que a faixa usual de operação do processo  A estratificação de um diagrama de dispersão permite a descoberta da causa de um problema  Frequentemente, é necessário o cálculo da intensidade da relação linear entre as variáveis: coeficiente de correlação linear 13/03/2015 60

58. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais DIAGRAMA DE DISPERSÃO  Coeficiente de Correlação Linear 13/03/2015 61 r = √Sxx x Syy Sxy Sxx = Σ( xi )2 - ( xi )2 Σ1 n x Syy = Σ( yi )2 - ( yi )2 Σ1 n x Sxy = Σ( xi yi ) - Σ( xi )1 n x ( yi )Σxx Medida x y xi 2 yi 2 xi . yi 1 xi yi xi 2 yi 2 xi . yi 2 ... ... ... ... ... TOTAL Σ( xi )2 Σ( yi )2 Σ( xi . yi )

59. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais DIAGRAMA DE DISPERSÃO  Coeficiente de Correlação Linear 13/03/2015 62 Elevada Correlação Negativa Ausência de Correlação Moderada Correlação Positiva y x y x y x 0,0 0,3 0,7 1,0- 0,3- 0,7- 1,0 - 1,0 ≤ r ≤ 1,0 Elevada Correlação Positiva y x Moderada Correlação Negativa y x

60. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais EXERCÍCIO 13/03/2015 63 Barros Transporte Emissão GEE ... Dispersão

61. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais 13/03/2015 64 Gráfico de Controle

62. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais GRÁFICO DE CONTROLE  Reforçando...  As características da qualidade associadas a todos os resultados de processos (produtos e serviços) apresentam variabilidade  Processo sob controle estatístico, isto é, estável, segue um padrão, o qual é conhecido como distribuição  A distribuição representa o padrão de variação de todos os resultados que podem ser gerados por um processo sob controle 13/03/2015 65

63. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais GRÁFICO DE CONTROLE Ferramenta para o monitoramento da variabilidade e para a avaliação da estabilidade de um processo. Permite a distinção entre os tipos de causa de variação e a identificação das causas especiais.  Tipos de causa para variação  Causas Comuns ou Aleatórias  inerente ao processo considerado  presente mesmo que todas as operações sejam executadas empregando métodos padronizados  processo está sob controle estatístico, apresentando comportamento estável e previsível.  Causas Especiais ou Assinaláveis  surgem esporadicamente  deslocamento do nível de qualidade do processo  processo fora de controle estatístico, apresentado variabilidade bem maior que a variabilidade natural 13/03/2015 66

64. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais GRÁFICO DE CONTROLE  Um Gráfico de Controle consiste em:  Uma linha média (LM)  Um par de limites de controle  Limite Inferior de Controle (LIC): representado abaixo da linha média.  Limite Superior de Controle (LSC): representado acima da linha média  Valores da característica traçados no gráfico 13/03/2015 67 LM LSC LIC LIC = LM – 3.σ LSC = LM + 3.σ 3σ 2σ 1σ - 3σ - 2σ - 1σ

65. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais TIPO DE GRÁFICOS DE CONTROLE  Gráfico de Controle para Variáveis  Quando a característica da qualidade é expressa por um número em uma escala contínua de medidas. Exemplos:  Gráfico da Média  Gráfico da Amplitude (R)  Gráfico do Desvio Padrão (s)  Gráfico de Medidas Individuais (x)  Gráfico de Controle para Atributos  Quando as medidas representadas no gráfico resultam de contagens de número de itens do produto que apresentam uma característica particular de interesse. Exemplos:  Gráfico da proporção de defeituosos (p)  Gráfico do número de defeitos (c) 13/03/2015 68 ( x )

66. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais 1. Escolher a característica da qualidade a ser controlada 2. Coletar m amostras, cada uma contendo n observações da característica da qualidade de interesse  Em geral, m = 20 ou 25, pelo menos, e n = 4, 5 ou 6  Coletar as amostras em intervalos sucessivos e registrar as observações na ordem em que foram obtidas 3. Calcular a média ( xi ) de cada amostra  Calcular o resultado com uma casa decimal a mais do que os dados 4. Calcular a média global ( x ) GRÁFICO DE CONTROLE (x e R) – COMO FAZER 13/03/2015 69 xi1 + xi2 + ... + xin n xi = , i = 1, 2, ..., m x1 + x2 + ... + xm m x =

67. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais 5. Calcular a amplitude Ri de cada amostra 6. Calcular a amplitude média ( R )  Calcular o resultado com duas casas decimais a mais do que os dados originais GRÁFICO DE CONTROLE (x e R) – COMO FAZER 13/03/2015 70 Ri = Maior Valor da Amostra – Menor Valor da Amostra R1 + R2 + ... + Rm m R =

68. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais 7. Calcular os limites de controle  Gráfico  Gráfico ( R ) GRÁFICO DE CONTROLE (x e R) – COMO FAZER 13/03/2015 71 ( x ) LSC = x + A2 . R LM = x LIC = x - A2 . R LSC = D4 . R LM = R LIC = D3 . R n A2 D3 D4 d2 ... ... ... ... ... 4 0,729 0,000 2,282 2,059 5 0,577 0,000 2,115 2,326 6 0,483 0,000 2,004 2,534 --- ... ... ... ... Fonte: Costa et al. (2004) Lista de Coeficientes para Gráficos x e R

69. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais 8. Construir os gráficos 9. Interpretar os gráficos  Analisar o comportamento dos pontos  Verificar se o processo está sob controle estatístico  Caso necessário, recalcular os limites dos gráficos após o abandono de pontos fora de controle  Verificar se o estado de controle alcançado é adequado ao processo, tendo em vista considerações técnicas e econômicas 10.Rever periodicamente os valores dos limites de controle GRÁFICO DE CONTROLE (x e R) – COMO FAZER 13/03/2015 72

70. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais GRÁFICO DE CONTROLE – INTERPRETAÇÃO 13/03/2015 73 1. Ponto Fora dos Limites de Controle Esta é a indicação mais evidente de falta de controle de um processo, a qual exige uma investigação imediata da causa de variação assinalável (especial) responsável pela sua ocorrência. 2. Periodicidade A periodicidade está presente quando a curva traçada no gráfico de controle apresenta uma tendência para cima e para baixo, em intervalos quase sempre iguais. LM LSC LIC LM LSC LIC

71. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais GRÁFICO DE CONTROLE – INTERPRETAÇÃO 13/03/2015 74 3. Sequência Uma sequência é uma configuração em que vários pontos consecutivos do gráfico de controle aparecem em apenas um dos lados da linha média. • uma sequência de sete ou mais pontos • pelo menos 10 de 11 pontos consecutivos • pelo menos 12 de 14 pontos consecutivos • pelo menos 16 de 20 pontos consecutivos 4. Tendência Movimento contínuo dos pontos do gráfico de controle em uma direção ascendente ou descendente, de sete ou mais pontos, indica a falta de controle do processo. LM LSC LIC LM LIC LSC

72. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais GRÁFICO DE CONTROLE – INTERPRETAÇÃO 13/03/2015 75 5. Aproximação dos Limites de Controle A aproximação dos limites de controle corresponde à ocorrência de dois de três pontos consecutivos fora dos limites 2σ, apesar destes pontos ainda estarem dentro dos limites de controle 3σ. 6. Aproximação da Linha Média Quando a maioria dos pontos está distribuída muito próximo da linha média, dentro das linhas centrais de 1,5σ, portanto apresentando uma variabilidade menor do que a esperada. Podem haver erros de cálculos dos limites ou na formação das amostras. LM LSC LIC LM LSC LIC

73. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais GRÁFICO DE CONTROLE  Ferramenta muito efetiva em diversas etapas dos Ciclos PDCA para melhorar e para manter.  Na rotina da coleta de dados, etapa de execução do Ciclo PDCA, é análogo a Folha de Verificação.  Na etapa de verificação, a análise dos dados plotados no gráfico, comparando-os com os limites de controle estabelecidos, pode gerar ações corretivas ou preventivas para desvios ou potenciais desvios, já na etapa de ação do Ciclo PDCA.  A formação adequada dos subgrupos racionais (amostras) é fundamental para que seja construído um gráfico de controle realmente útil.  Dentro de cada subgrupo racional, as variações devem ser provocadas somente por causas aleatórias. 13/03/2015 76

74. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais LIMITES DE CONTROLE x LIMITES DE ESPECIFICAÇÃO 13/03/2015 77 3σ3σμ LSELIE Distribuição dos valores da média x LIC LSC Distribuição dos valores unitários x LIE LSE Limites de Controle Resultam da variabilidade natural do processo. Permitem avaliar se o processo está ou não sob controle estatístico. Limites de Especificação Determinados externamente Refletem as necessidades dos Clientes Permite avaliar se o processo produz ou não itens defeituosos Fonte: Montgomery, D.C. (1991a)

75. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais Fora de Controle Sob Controle NãoAtendendoà Especificação Atendendoà Especificação LIMITES DE CONTROLE x LIMITES DE ESPECIFICAÇÃO 13/03/2015 78 Gráfico de Controle Histograma

76. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais 13/03/2015 79 Capacidade de Processos

77. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais CAPACIDADE DE PROCESSO  Um processo sob controle estatístico, isto é, com variabilidade controlada e previsível, ainda pode produzir itens defeituosos.  Colocar e manter o processo sob controle não é suficiente. É necessário avaliar sua capacidade de atender às especificações estabelecidas a partir das necessidades dos Clientes. Somente processos estáveis devem ter sua capacidade avaliada 13/03/2015 80

78. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais CAPACIDADE DE PROCESSO  A análise gráfica da capacidade consiste em comparar os histogramas e/ou gráficos sequenciais com os limites de especificação. 13/03/2015 81 LIE LSE Valor Nominal - 3σ 3σ Faixa Característica do Processo (Distribuição Normal)

79. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais CAPACIDADE DE PROCESSO  Índices de Capacidades  Números adimensionais que permitem a quantificação do desempenho dos processos.  Processam as informações de forma que seja possível avaliar se um processo é capaz de gerar produtos que atendam às especificações estabelecidas pelos Clientes.  Capacidade Potencial (Cp)  Capacidade do processo quando centrado no valor nominal da especificação  Capacidade Real (Cpk)  Capacidade de um processo, caso não esteja centrado no valor nominal 13/03/2015 82

80. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais CAPACIDADE DE PROCESSO 13/03/2015 83  Capacidade Potencial Classificação do Processo Valor de Cp Histograma x Especificações Proporção de Defeituosos (p) CAPAZ ou ADEQUADO (Verde) Cp ≥ 1,33 p ≤ 64 ppm ACEITÁVEL (Amarelo) 1 ≤ Cp < 1,33 64 ppm < p ≤ 0,27% INCAPAZ ou INADEQUADO (Vermelho) Cp < 1 p > 0,27% Cp = LSE - LIE 6σ

81. Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais CAPACIDADE DE PROCESSO 13/03/2015 84  Capacidade Real Baixo Alto Baixo IMPOSSÍVEL Alto Cpk = MIN 3σ LSE – x 3σ x – LIE, LIE LSELIE LSE LIE LSE Reduzir a variabilidade do processo Deslocar a média do processo

82. FERRAMENTAS GERENCIAIS Professor: Marco Viveiros Prof.MarcoViveiros–FerramentasGerenciais 13/03/2015 85

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