Atividade Prática_IntrodEng - Informações e Análise

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Fontes de Informações 
 As empresas podem obter inspiração e orientação para os seus projetos de inovação de uma 
variedade de fontes de informação. No desenvolvimento de inovações, as empresas podem 
desenvolver atividades que produzam novos conhecimentos ou utilizar conhecimentos científicos e 
tecnológicos incorporados nas patentes, máquinas e equipamentos, artigos especializados e 
softwares. Neste processo, as empresas utilizam informações de uma variedade de fontes e a sua 
habilidade para inovar, certamente, é influenciada por sua capacidade de absorver e combinar tais 
informações. 
Adotando-se a premissa de que as organizações precisam inovar sistematicamente para se 
tornarem competitivas e garantir sua sobrevivência no longo prazo, um de seus grandes desafios é 
identificar fontes de inovação que realmente produzam resultados relevantes, permitindo conhecer 
os agentes que estão na origem da geração do novo produto ou processo .Assim, a identificação das 
fontes de informações utilizadas no processo inovativo pode ser um indicador do processo de 
criação, disseminação e absorção de conhecimentos. 
A partir dessa identificação, podem-se priorizar ou estabelecer processos para aumentar a 
eficiência e eficácia dessas fontes, visando a um melhor resultado e competitividade da empresa a 
longo prazo. Lemos (1999) destaca que a organização das fontes de informações e conhecimentos é 
uma importante maneira das organizações se capacitarem para implementar inovações e enfrentar 
mudanças do ambiente, visto que a solução para a maioria dos problemas organizacionais baseia-se 
no uso de conhecimento. 
Neste cenário, a importância da informação como parte do processo de inovação vem 
aumentando sistematicamente. Assim, o presente estudo tem como objetivo analisar as fontes de 
informações para inovação. 
A informação é um recurso usado para responder a uma questão, resolver um problema, 
tomar uma decisão, negociar uma posição ou fazer com que uma situação tenha significado. As 
necessidades de informação surgem quando o homem percebe lacunas em seu conhecimento e 
torna-se consciente de sua inabilidade para dar sentido a uma experiência atual. “A informação tem 
por finalidade mudar o modo como o destinatário vê algo. Exercer algum impacto em seu 
julgamento e comportamento. Informação são dados que fazem a diferença” 
Informação, no contexto gerencial, é o resultado de um tratamento, combinação, organização de 
dados que permite concluir sobre determinado fato ou situação. É resultado do tratamento de 
dados, que auxilia as funções de planejamento, organização, direção e controle, reduzindo a 
incerteza no processo decisório. Stewart (1998), diz que é raro encontrar um único setor, empresa 
ou organização de qualquer espécie que não faça uso intensivo da informação e se tornado 
dependente dela, como fonte de atração para consumidores e clientes. 
Segundo a PINTEC (2008), o conhecimento das fontes de informação utilizadas pela empresa 
para realizar o processo de inovação é de grande utilidade, uma vez que permite entender como 
surgiu a ideia inicial do projeto, bem como a origem das outras ideias que somaram durante o 
desenvolvimento do mesmo, viabilizando-o. As organizações podem obter inspiração e orientação 
para os seus projetos de inovação de uma variedade de fontes de informação 
A partir do pressuposto de que a organização precisa de inovação contínua para ser 
competitiva e garantir sua sobrevivência de longo prazo, um dos grandes desafios é identificar as 
fontes de informação que realmente produzam resultados relevantes, permitindo conhecer os 
agentes que estão na origem da geração do novo produto ou processo 
A identificação das fontes de ideias e de informações utilizadas no processo inovativo pode 
ser um indicador do processo de criação, disseminação e absorção de conhecimento. As empresas 
inovadoras, geralmente, recorrem a uma combinação de diferentes fontes de tecnologia, 
informação e conhecimento, tanto de origem interna quanto externa. As fontes internas envolvem 
tanto as atividades explicitamente voltadas para o desenvolvimento de produtos e processos quanto 
para obtenção de melhorias incrementais, por meio de programas de qualidade, treinamento de 
recursos humanos e aprendizagem organizacional. As fontes externas, por sua vez, envolvem: a) 
aquisição de informações codificadas, como: livros e revistas técnicas, manuais, software e vídeos; b) 
consultorias especializadas; c) obtenção de licenças de fabricação de produtos; e d) tecnologias 
embutidas em máquinas e equipamentos. 
As fontes de inovação, internas e externas, são muitas e variadas e precisam ser 
colecionadas, coordenadas e geridas, por serem fundamentais para o futuro da empresa inovadora. 
A seguir são especificadas as principais fontes: 
 • fontes internas (dentro da empresa ou do grupo empresarial): P&D da própria empresa, 
marketing, produção, entre outras fontes internas; 1921 
• fontes externas (comerciais e de mercado): concorrentes; aquisição de tecnologia 
incorporada e não incorporada, clientes, empresas de consultoria, fornecedores de equipamentos, 
materiais, componentes e software; 
• instituições educacionais e de pesquisa: instituições de ensino superior; institutos 
governamentais de pesquisa; institutos privados de pesquisa; 
• informações geralmente disponíveis: patentes, conferências, reuniões e jornais 
profissionais, feiras e mostras. 
O QUADRO 1 apresenta uma tipologia das fontes de informação para inovação em função do 
seu ambiente de origem. 
 
 
 
 
 
 
 
Análise de Falhas em processos 
FMEA (Failure Mode and Effect Analysis) 
O modo de falha é composto por três elementos: o efeito, a causa e a detecção. O efeito é a 
consequência que a falha pode causar ao cliente; a causa é a razão da ocorrência e, por fim, a detecção 
é a forma utilizada no controle do processo para evitar as falhas potenciais. Tudo isso precisa ser bem 
examinado e verificado a fim de que possam ser tomadas as decisões para a correção no processo 
industrial. 
Por isso, a análise de falha deve ser avaliada sob dois principais aspectos: 
FMEA de produto: relacionado às falhas que poderão ocorrer no produto, que saem do padrão e das 
especificações definidas em um projeto. 
FMEA de processo: aplicado às falhas que poderão ocorrer no processo desde o seu planejamento, 
levando-se em consideração as não conformidades apresentadas no produto. 
Mas, também pode se levar a metodologia para análise de outros aspectos como FMEA de Sistema 
(foca nas funções globais de sistemas), FMEA de serviço (foca em processos de manufatura e 
montagem) e FMEA de software (em funções de software). 
Quais as vantagens do FMEA 
A aplicação da análise de modos de falha e seus efeitos apresenta inúmeras vantagens para a melhoria 
dos processos e produtos de uma indústria. Destacamos 4 vantagens, veja: 
1 - Reduz as falhas: por atuar com uma medida preventiva, o FMEA, possibilita a diminuição da 
frequência ou até mesmo a eliminação dessas falhas. Os produtos e processos, consequentemente, 
tornam-se mais assertivos, com foco sempre na qualidade. 
2 - Gera economia: a diminuição de falhas em um processo de fabricação de uma indústria está 
relacionada diretamente à redução de matéria-prima utilizada na produção, evitando o desperdício e 
os custos extras para a empresa. 
3 - Aumenta a qualidade e confiabilidade do produto final: o produto dificilmente terá um 
problema de fabricação e chegará com qualidade para o consumidor, gerando satisfação do cliente e 
confiança na marca. 
4 - Garante mais qualidade nos novos processos: ao diminuir a probabilidade de falhas potenciais 
(que ainda não tenham ocorrido), o FMEA reduz também a probabilidade da ocorrência de falhas em 
novos projetos de produtos e nos processos. 
 
Passo a passo para a criação do FMEA 
A utilização da ferramenta passa pelos seguintes passos: 
Passo 1: Definir o processo que será analisado. 
Passo 2:Definir a equipe. 
Passo 3: Determinação dos modos de falha. Para isso, são levantadas as falhas que podem ter um 
processo a partir de dados provenientes do campo. 
Passo 4: Identificar seus efeitos. 
Passo 5: Identificar sua causa principal e outras causas. 
Passo 6: Priorizar as falhas através do nível de risco (RPN - Risk Priority Number). Trata-se de um 
indicador do risco calculado que fica associado ao modo de falha. O valor do risco (RPN) é um 
múltiplo de três variáveis: severidade da falha (gravidade/ impacto), ocorrência da falha (frequência) e 
probabilidade de detecção da falha. Usualmente é montada uma tabela muito parecida com essa 
abaixo: 
Os três números obtidos deverão ser multiplicados para gerar o RPN, que se torna o valor prioritário, 
aquele que classifica os modos de falha. Isto quer dizer que, quanto maior o número, mais crítica é a 
falha e mais rápida uma ação deverá ser tomada para evitá-la. 
Passo 7: Agir através de ações preventivas definidas (Planos de Ação). 
Assim, elabora-se um documento FMEA que consiste em uma lista de componentes, funções ou 
serviços que podem falhar. Para cada um destes itens, são determinadas a ocorrência, os efeitos e os 
modos de falha para que então o risco inerente a falha possa ser calculado. 
 
 
Diagrama de Dispersão 
 O Diagrama de Dispersão (também conhecido como Gráfico de Dispersão, Gráfico de correlação ou 
Gráfico XY), é uma representação gráfica da possível relação entre duas variáveis e, dessa forma, 
mostra de forma gráfica os pares de dados numéricos e sua relação. 
Geralmente, a relação vem de uma variável que é independente e outra variável que é dependente da 
primeira, ou seja, a variável independente é a causa que provoca o efeito e a dependente é o efeito (a 
consequência gerada pela causa). Portanto, se formos analisar a relação entre a temperatura ambiente 
com a quantidade de sorvetes vendidos, em um diagrama de dispersão, veremos que quanto mais alta 
a temperatura mais sorvetes são vendidos. Neste caso, a variável independente é a temperatura e a 
dependente é a quantidade de sorvetes vendida. 
Relação entre as variáveis 
Você também pode utilizar o Diagrama de Dispersão para validar se determinada variável 
independente analisada tem impacto real em determinada variável dependente. 
Essa relação entre as variáveis é chamada de correlação, e existem três tipos: positiva, negativa e nula. 
 
Correlação positiva: quando há uma aglomeração dos pontos em tendência 
crescente, significa que conforme uma variável aumenta, a outra variável 
também aumenta. Por exemplo, no caso da relação entre temperatura e número 
de sorvetes vendidos, temos uma relação positiva. 
 
Correlação negativa: quando os pontos se concentram em uma linha que 
decresce, significa que conforme uma variável aumenta, a outra variável 
diminui, ou seja, quanto maior for a ocorrência de um dos dados, menor será a 
ocorrência do outro dado. Por exemplo, se correlacionarmos a taxa de 
natalidade com a riqueza de um país, veremos que quanto mais rico um país, 
menor é a taxa de natalidade. 
 
Correlação nula: quando há uma grande dispersão entre os pontos ou eles não 
seguem tendência positiva nem negativa, significa que não há nenhuma 
correlação aparente entre as variáveis. 
Dispersão dos pontos 
A dispersão dos pontos mostra qual a intensidade da relação: forte ou fraca. 
 
Forte: Quanto menor for a dispersão dos pontos, maior será a 
correlação entre os dados. 
 
Fraca: Quanto maior for a dispersão dos pontos, menor será o 
grau entre os dados. 
 
Quando usar um Diagrama de Dispersão? 
O Diagrama de Dispersão é usado para analisar a relação entre duas variáveis e em que intensidade a 
mudança de um dado impacta outro dado. Assim podemos aplicá-la: 
• Ao tentar identificar possíveis causas raiz dos problemas, ou seja, ao invés de levantar 
apenas suposições, fazer uma validação com um diagrama de dispersão para listar hipóteses 
de causas raiz com base em fatos e dados; 
• Após brainstorming de causas e efeitos usando um Diagrama de Ishikawa, por exemplo, 
para determinar se uma causa e um efeito estão relacionadas. imagine que ao discutir as 
causas do número de acidentes em uma rodovia, apareceu como causa o “dia de chuva”, então 
é possível fazer um diagrama de dispersão da relação entre dia de chuva e número de 
acidentes; 
• Na validação, se 2 efeitos ocorrem a partir de uma mesma causa. Isso é muito útil quando 
você tem várias não conformidades com uma mesma causa raiz e você quer validar se a 
correlação entre elas é verdadeira; 
• Ao testar a autocorrelação antes de construir um gráfico de controle. 
O que pode acontecer é que mesmo que o diagrama de dispersão mostre uma relação, não suponha 
que uma variável causou a outra. Ambos podem ser influenciados por uma terceira variável que não 
foi considerada, por isso, ao usar essa ferramenta é necessário o levantamento constante de hipóteses. 
Por exemplo: os estatísticos chegaram à hipótese que quanto maior o consumo de sorvetes na praia, 
mais pessoas morriam afogadas. Um pouco sem nexo. Mas quando as pessoas tomam mais sorvetes? 
Geralmente em dias quentes, e quanto mais calor, mais as pessoas costumam ir para o fundo do mar. 
Assim, obtém-se uma explicação lógica de correlação para o caso das mortes nas praias de Santos. 
Portanto, o fator morte e fator venda de sorvete está relacionado à temperatura.