CAP 2_ControleeConfiabilidadedoProcesso_P

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2 Ferramentas estatísticas da qualidade – as 7 ferramentas 
 
Wagner Cardoso 
 
 
Introdução 
 
Agora de posse dos conceitos iniciais sobre qualidade, controle da qualidade e gestão da 
qualidade, podemos dar início às 7 ferramentas estatísticas da qualidade propriamente ditas. 
 
Alguns estudiosos da área afirmam que as 7 ferramentas estatísticas da qualidade também 
podem ser chamadas de 7 ferramentas tradicionais da qualidade. Sem problemas. Mas é 
importante que nós façamos uma distinção já no início deste capítulo: existem as 7 
ferramentas estatísticas da qualidade e as 7 ferramentas gerenciais da qualidade. As 7 
ferramentas estatísticas da qualidade, que são o objeto de estudo deste capítulo, têm um 
enfoque baseado em metodologias que se embasam em grande parte na estatística e na 
amostragem do trabalho. 
 
Já, as 7 ferramentas gerenciais da qualidade têm outro enfoque, o enfoque de apoio e suporte 
à gestão e à tomada de decisões gerenciais. As 7 ferramentas estatísticas da qualidade serão 
detalhadamente explicadas logo mais neste mesmo capítulo, mas a 7 ferramentas gerenciais 
da qualidade serão abordadas na disciplina de gestão estratégica da qualidade que será vista 
logo mais, no seu curso, em breve. 
 
Neste capítulo, serão abordadas todas as sete ferramentas estatísticas da qualidade, suas 
definições, abrangências, importâncias, porque são importantes para as empresas e como 
implantá-las. São elas: diagrama de Pareto, lista de verificação, diagrama de Ishikawa, 
histograma, diagrama de dispersão ou correlação, carta de controle e fluxograma. 
 
Além disso, este capítulo tem a missão de trazer de forma coesa, coerente, clara, sem 
eufemismos ou palavras rebuscadas, todo o conteúdo necessário para embasar 
adequadamente o leitor sobre os temas que estão sendo abordados nele, de forma a 
minimizar desvios de aprendizagem. 
 
 
Objetivos 
 
Após o estudo minucioso e crítico deste capitulo, esperamos que você, aluno dedicado, seja 
capaz de: 
 
• identificar os conceitos principais das sete ferramentas estatísticas da qualidade; 
• reconhecer a importância das ferramentas estatísticas da qualidade no contexto atual; 
• encontrar a melhor maneira de aplicar as ferramentas aprendidas durante o capítulo em 
suas vivências práticas; 
• elaborar a correta distinção entre ferramentas estatísticas e ferramentas gerenciais da 
qualidade em ambientes empresariais; 
 
 
• conhecer e reconhecer a profundidade e importância das ferramentas estatísticas da 
qualidade para a correta e eficiente construção de estratégias inteligentes e perspicazes 
de controle e confiabilidade de processos produtivos; 
• possibilitar ao estudante leitor deste capítulo o conhecimento teórico e, principalmente, 
prático da aplicabilidade das ferramentas estatísticas da qualidade nos ambientes de 
tomada de decisões muito próximas de sua realidade de trabalho. 
 
 
Esquema 
 
2.1 Diagrama de Pareto 
2.2 Lista de verificação 
2.3 Diagrama de Ishikawa 
2.4 Histograma 
2.5 Diagrama de dispersão ou correlação 
2.6 Carta de controle 
2.7 Fluxograma 
2.8 Considerações finais 
 
 
2.1 Diagrama de Pareto 
 
Começaremos as tratativas das ferramentas estatísticas da qualidade pelo Diagrama de 
Pareto. Este diagrama é utilizado em larga escala nas empresas de diversos segmentos 
diferentes, como indústrias em geral, prestadores de serviços, instituições financeiras, 
atacadistas e supermercados, empresas logísticas, empresas de transporte, call centers, 
escolas e universidades, instituições públicas e até organizações não governamentais. 
 
Onde existe um processamento, onde existem dados a serem coletados, onde existe melhoria 
a ser feita, cabe Diagrama de Pareto. O Diagrama de Pareto é um diagrama de barras que 
ordena as ocorrências do maior para o menor. Ou seja, as ocorrências, sejam elas quais 
forem, são ordenadas de acordo com a sua maior importância e posteriormente decrescendo 
até chegarmos ao menor nível de importância. 
 
O Diagrama de Pareto permite priorizar problemas ou causas relativas há um determinado 
assunto. Ele permite também priorizar os poucos mais vitais, ou seja, concentrando esforços 
em áreas onde podem ser obtidos os maiores ganhos para a empresa. 
 
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. Ou seja, 20% dos nossos problemas 
causam 80% das dores de cabeça. Por isso falamos que priorizamos os poucos mais vitais. 
A maior parte dos defeitos falhas reclamações e seus custos provém de um número pequeno 
de causas, que devem ser priorizadas e atacadas. 
 
A seguir, na figura 1, vem um exemplo de Diagrama de Pareto ilustrativo. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Figura 1 – Exemplo de Diagrama de Pareto 
 
Para explicar as etapas de construção do Diagrama de Pareto nada melhor do que a utilização 
de um exemplo didático prático é real. Veja a seguir como fica a construção, detalhadamente. 
 
Uma empresa fábrica entrega seus produtos para várias lojas de varejo e quer diminuir o 
número de devoluções. Para isso, investigou o número de ocorrências geradoras de 
devolução da entrega no último semestre conforme apresentado na tabela abaixo. 
 
Tabela 1 – Razões das devoluções de entregas 
Razões Número de ocorrências
Separação errada 45
Faturamento incorreto 60
Atraso da transportadora 125
Pedido errado 30
Atraso na entrega 140
Preço errado 20
Produto danificado 65
Outros 15
Total 500 v 
 
1º Passo: refazer a folha de verificação da tabela 1 acima ordenando os valores por ordem 
decrescente de grandeza. Fica como na tabela 2 a seguir. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Tabela 2 – Razões das devoluções de entregas (ordenado). 
 
 
Razões Número de ocorrências
Atraso na entrega 140
Atraso da transportadora 125
Produto danificado 65
Faturamento incorreto 60
Separação errada 45
Pedido errado 30
Preço errado 20
Outros 15
Total 500 
 
2º Passo: acrescentar mais uma coluna indicando os valores acumulados. 
 
Tabela 3 – Razões das devoluções de entregas acumuladas. 
Razões Número de ocorrências Casos acumulados
Atraso na entrega 140 140
Atraso da transportadora 125 265
Produto danificado 65 330
Faturamento incorreto 60 390
Separação errada 45 435
Pedido errado 30 465
Preço errado 20 485
Outros 15 500
Total 500 
 
3º Passo: acrescentar mais uma coluna onde serão colocados os valores percentuais 
referentes a cada tipo de ocorrência. 
 
Tabela 4 – Razões das devoluções de entregas acumuladas com percentuais. 
Razões Número de ocorrências Casos acumulados Percentual unitário %
Atraso na entrega 140 140 28,00%
Atraso da transportadora 125 265 25,00%
Produto danificado 65 330 13,00%
Faturamento incorreto 60 390 12,00%
Separação errada 45 435 9,00%
Pedido errado 30 465 6,00%
Preço errado 20 485 4,00%
Outros 15 500 3,00%
Total 500 100,00% 
 
O cálculo do percentual unitário é feito dividindo-se o número de ocorrências de um 
determinado tipo pelo total de ocorrências no período. 
 
4º Passo: acumulam-se estes percentuais em uma última coluna. 
 
 
 
 
 
 
 
 
Tabela 5 – Razões das devoluções de entregas com percentuais acumulados. 
 
 
Razões
Número de 
ocorrências
Casos 
acumulados
Percentual 
unitário %
Percentual 
acumulado %
Atraso na entrega 140 140 28,00% 28,00%
Atraso da transportadora 125 265 25,00% 53,00%
Produto danificado 65 330 13,00% 66,00%
Faturamento incorreto 60 390 12,00% 78,00%
Separação errada 45 435 9,00% 87,00%
Pedido errado 30 465 6,00% 93,00%
Preço errado 20 485 4,00% 97,00%
Outros 15 500 3,00% 100,00%
Total 500 100,00% 
 
5º Passo: Com estes dados pode ser construído o Gráfico de Pareto, como a seguir na Figura 
2. 
 
 Figura 2 – Gráfico de Pareto do exemplo 
 
 
 
Como apresentado no gráfico acima, para diminuir o problema de devolução de produtos será 
necessário criar um plano de ação para a empresa diminuir os atrasos de entrega da fábrica 
e da transportadora.Com isso, 53% dos problemas serão resolvidos. 
 
O Diagrama de Pareto é um recurso gráfico utilizado para estabelecer uma ordenação nas 
causas de perdas que devem ser sanadas, auxiliando na identificação dos problemas, 
priorizando-os para que sejam resolvidos de acordo com a sua importância. Isso não quer 
dizer que nem todos os problemas são importantes, mas sim que alguns precisam ser 
solucionados com maior urgência. O Diagrama de Pareto faz parte das sete ferramentas 
estatísticas da qualidade e permite uma fácil visualização e identificação das causas ou 
 
 
problemas mais importantes obtidos no processo, seja ele um processo de manufatura ou de 
serviços, possibilitando a concentração de esforços para sanar estes problemas. 
 
 
2.2 Lista de verificação 
 
 
A lista de verificação é uma ferramenta estatística da qualidade de grande utilização nas 
empresas no mundo todo. Trata-se de um formulário utilizado para facilitar a coleta e o registro 
dos dados, no qual os itens a serem examinados já estão impressos. 
 
É como se fosse realmente um quadro previamente construído onde você adiciona dados e 
informações coletadas no processo. A lista de verificação serve para facilitar a coleta dos 
dados e organizar os mesmos durante a coleta. Na lista nós registramos 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. 
 
A obtenção de dados é feita através de observações amostrais, onde o analista retira 
amostras do processo que de fato representem a realidade para que assim a mostra possa 
ser válida e utilizável. A lista de verificação é o ponto de partida para a maioria dos ciclos de 
solução de problemas. 
 
A lista de verificação tem quatro objetivos principais: 
 
i. verificação do processo de produção; 
ii. verificação dos itens defeituosos; 
iii. verificação da localização dos defeitos; 
iv. verificação das causas dos defeitos. 
 
As etapas de elaboração de uma lista de verificação são quatro, a saber: 
1) analisa-se o que será estudado, qual será o processo a ser analisado e a operação 
em si; 
2) determina-se qual é o período de coleta dos dados, contendo datas, horários e 
responsáveis; 
3) é feita a coleta de dados de forma consistente e fidedigna, pois uma coleta de dados 
errônea inviabiliza e destrói toda a ferramenta; 
4) os dados são dispostos de forma clara e fácil de manusear no formulário da coleta de 
dados previamente estabelecido. 
 
A seguir vem a tabela 6 que traz um exemplo de aplicação de lista de verificação numa 
empresa metalmecânica, na sua linha de montagem, trabalhando o conjunto ABC na 
quantidade produzida de 1000 peças. Foi feita a lista de verificação separando por tipos de 
defeitos, tabulados os dados marcados, calculado a frequência do item, ou seja, quantas 
vezes apareceu aquele tipo de defeito na mensuração, classificou-se também em ordem de 
grandeza (ordem decrescente, ou seja, do maior para o menor) aquele que traz mais defeitos, 
fez-se a porcentagem individual e a porcentagem acumulada, sendo possível, após estes 
cálculos, a construção do diagrama de Pareto, que pode ser visto na figura 6 a seguir. 
 
 
 
 
Tabela 6 – Lista de Verificação de defeitos com percentuais acumulados. 
 
 
Componente: 
conjunto ABC
Processo de 
trabalho: linha 
de montagem
Quantidade 
produzida: 
1000 peças
Data da 
produção: 
30/05
Inspetor: Fábio
Tipo de defeito Frequência
Frequência 
acumulada
Percentual 
unitário %
Percentual 
acumulado %
Parafuso solto 68 68 33,50% 33,50%
Sujeira 41 109 20,20% 53,69%
Riscos 29 138 14,29% 67,98%
Solda 21 159 10,34% 78,33%
Junção 15 174 7,39% 85,71%
Alinhamento 12 186 5,91% 91,63%
Trinca 10 196 4,93% 96,55%
Rebarba 6 202 2,96% 99,51%
Bolha 1 203 0,49% 100,00%
Total 203 100,00% 
 
 
 Figura 3 – Gráfico de Pareto do conjunto ABC 
 
 
 
2.3 Diagrama de Ishikawa 
 
 
O Diagrama de Ishikawa, também conhecido como diagrama de causa e efeito ou diagrama 
de espinha de peixe, foi criado por Kaoru Ishikawa na década de 1960. O intuito central do 
Diagrama de Ishikawa é levantar todas as causas possíveis de um problema, levando em 
consideração às seis áreas principais nas quais estes problemas podem vir a ocorrer dentro 
da empresa. 
 
Então, Diagrama de Ishikawa relaciona os fatores (causas) envolvidos na produção de uma 
característica (efeito). O Diagrama de Ishikawa permite a organização das informações 
possibilitando a identificação correta e eficiente das possíveis causas de um determinado 
problema ou efeito. 
 
Mas aí você pode perguntar: quando devemos utilizar o Diagrama de Ishikawa? 
 
1. Quando necessitar identificar todas as causas possíveis de um problema; 
 
 
2. Obter uma melhor visualização da relação entre a causa e o efeito delas decorrentes; 
3. Classificar as causas dividindo-as em sub causas sobre um efeito ou resultado deste 
efeito; 
4. Para saber quais as causas que estão provocando de fato este problema; 
5. Identificar com clareza a relação entre os efeitos e suas prioridades (se este é o 
momento adequado para resolver aquele tipo de problema ou se devemos postergar 
a resolução do mesmo); 
6. Em uma análise dos defeitos, tais como perdas, falhas, desajustes do produto, etc, 
com o objetivo de identificá-los e melhorá-los. 
 
Para construir o Diagrama de Ishikawa a primeira coisa a ser feita é realizar um brainstorming 
(turbilhão de pensamentos e ideias), ou ainda usar a folha de verificação, e definir o efeito 
(problema), o que é, onde e como o efeito ocorre. 
 
Após o brainstorming, a próxima etapa é construir o diagrama com o efeito encontrado 
anteriormente. Este efeito fica colocado no retângulo ao lado direito do diagrama. A partir dele 
é traçada a espinha dorsal do diagrama, também chamado de espinha de peixe (daí o nome 
espinha de peixe). 
 
Por fim, nós relacionamos as causas primárias que afetam a característica ou o problema 
definido (são as espinhas grandes do diagrama), com as causas secundárias que afetam as 
primárias, e as causas terciárias que afetam as secundárias, e assim sucessivamente 
infinitamente. 
 
Na indústria, por exemplo, as “causas primárias potenciais” são conhecidas como “fatores de 
manufatura” ou 6M’s: matéria-prima, máquina, medida, meio ambiente, mão-de-obra e 
método, como pode ser visto na Figura 4 a seguir. 
 
 Figura 4 – Esquema geral do Diagrama de Ishikawa. 
 
 
 
Vamos agora fazer um exercício em etapas, para que fique bem claro como é construído o 
Diagrama de Ishikawa. 
 
O objetivo é descobrir porque o café está ficando tão amargo. A Figura 5 a seguir mostra a 
espinha do peixe já esquematizada. 
 
 Figura 5 – Esquematização da espinha do peixe 
 
 
 
 
Na próxima etapa foi feito um brainstorming para descobrir quais as possíveis causas do café 
ter ficado muito amargo. 
 
 
 Figura 6 – Elaboração do brainstorming 
 
A figura 7, a seguir, traz o Diagrama de Ishikawa começando a ser construído com as causas 
primárias e secundárias. 
 
 
 
 
 
Figura 7 – Diagrama de Ishikawa com as causas primárias e secundárias 
 
 
 
 
 
 
Conforme os envolvidos foram observando o diagrama, foram enxergando novas causas, as 
chamadas causas terciárias, quaternárias, e assim sucessivamente, até que se encontrasse 
as verdadeiras causas raízes do problema em si. Por exemplo, para a causa primária matéria-
prima encontrou-se a causa secundária “não tinha açúcar”. Investigou-se e conclui-se que não 
tinha açúcar porque não foi comprado. E não foi comprado porque esqueceu de comprar. 
Esqueceu de comprar porque não foi incluído açúcar na lista de compras, e não foi incluído 
açúcar na lista de compras porque a lista de compras não foi revisada. Pronto, encontramos 
a raiz: esqueceram de revisar a lista de compras. De agora em diante toda lista de compras 
deve ser revisada a fim de evitar este tipo deproblema. A Figura 8 a seguir traz o diagrama 
de Ishikawa completo agora. 
 
 
 
 
 Figura 8 – Diagrama de Ishikawa completo 
 
 
2.4 Histograma 
 
 
O histograma é uma importante ferramenta da qualidade, onde é elaborado um gráfico de 
barras na qual o eixo horizontal, em pequenos intervalos, apresenta valores encontrados por 
uma variável de interesse da amostra. Ele é muito utilizado para visualizar a forma da 
distribuição do conjunto de dados coletados, a localização do valor central e a dispersão dos 
dados amostrais. 
 
O histograma tem diversas aplicações na indústria, no comércio e na área de serviços, e ele 
pode ser utilizado para: 
 
1. encontrar o número de produtos não-conformes ou fora das especificações; 
2. encontrar a dispersão dos valores de medidas em unidades; 
3. analisar os processos que necessitam de ações corretivas urgentes; 
4. e também para achar e demonstrar, através de um gráfico, o real número de unidades 
por cada categoria ou faixa de característica analisada. 
 
O histograma tem os seguintes elementos constitutivos: 
 
I. classe: uma classe é simplesmente cada uma das barras do diagrama; 
II. limites de classe: são os valores máximo e mínimo de cada classe; 
III. amplitude: é o intervalo entre os limites superior e inferior de cada classe; 
IV. frequência: é o número de observações pertencentes a cada uma das classes. 
 
A Figura 9, a seguir, traz os elementos constitutivos de forma ilustrativa. 
 
 
 
 
 Figura 9 – Elementos constitutivos de um histograma 
 
 
 
 
 
Mas aí você pode me perguntar: como fazer um histograma? É mais simples do que você 
imagina, vou lhe passar as etapas. 
 
1) A primeira coisa a ser feita é coletar os dados in loco no processo com o número 
sempre maior que 30, ou seja, a amostra precisa ter no mínimo 30 peças ou 30 
observações; 
2) Determinar a amplitude R onde: R = maior valor – menor valor, de cada amostra, por 
exemplo, se temos uma amostra com 30 peças, a mais pesada é 5,5 kg e a mais leve 
é 3 kg o R vai ser = 5,5 – 3, que é igual a 2,5; 
3) Determinamos o valor da classe k através da fórmula k ≈ √n , lembrando que n é o 
número de unidades dentro de cada amostra ou é o tamanho da amostra; 
4) Na sequência determinamos o intervalo da classe H sendo que H = R ÷ k; 
5) Posteriormente encontramos o limite da classe, que é o maior e o menor valor 
levantado na coleta de dados da amostra para cada uma das classes; 
6) Determinamos a média de cada classe, que nada mais é que a soma do limite superior 
com o limite inferior dividido por 2 de cada classe; 
7) Enfim, determinamos a frequência de cada classe, o que pode ser tanto a quantidade 
de itens dentro da amostra quanto também a fração desta quantidade dividido pelo 
tamanho da amostra e multiplicado por cem para transformar em porcentagem; 
8) Ao final construímos o gráfico, onde no eixo vertical teremos a altura das classes com 
a frequência calculada ou encontrada, e no eixo horizontal teremos um intervalo de 
cada uma das classes. 
 
Vamos agora praticar e fazer um exemplo? A empresa seguir quer construir o histograma a 
partir das alturas dos seus funcionários, onde ela coletou uma amostra com 55 funcionários 
conforme apresentado na tabela a seguir. 
 
 
 
 
 
Tabela 7 – Alturas dos funcionários. 
 
 
1,85 1,89 1,79 1,69 1,86 1,65 1,65 1,69 1,62 1,72
1,92 1,99 1,82 1,83 1,68 1,47 1,7 1,53 1,71 1,63
1,9 1,59 1,79 1,48 1,69 1,76 1,51 1,7 1,64 1,55
1,85 1,6 1,81 1,68 1,6 1,71 1,68 1,77 1,72 1,76
1,82 1,93 1,8 1,77 1,76 1,62 1,73 1,63 1,75 1,55
1,78 1,78 1,79 1,72 1,71 
 
De posse dos dados, vamos calcular a amplitude: R = maior valor – menor valor = 1,99 – 1,47 
= 0,52. 
Determinaremos agora o valor da classe k ≈ √n ≈ √55 ≈ 7,42 ≈ 7. Então teremos 7 classes, ou 
7 barras no histograma. 
Vamos determinar o intervalo da classe H, onde H = R ÷ k = 52 (já em centímetros para facilitar 
os cálculos) ÷ 7 = 7,43 = 8 cm (recomendo que arredonde para cima). 
 
A tabela 8 a seguir trará os limites superior e inferior, a média e a frequência de cada classe. 
 
Tabela 8 – Elementos do histograma. 
Classes Limites Frequência
1 1,47 - 1,54 x x x x 4
2 1,55 - 1,62 x x x x x x x 7
3 1,63 - 1,70 x x x x x x x x x x x x x 13
4 1,71 - 1,78 x x x x x x x x x x x x x x x 15
5 1,79 - 1,86 x x x x x x x x x x x 11
6 1,87 - 1,94 x x x x 4
7 1,95 - 2,02 x 1
Frequência individual
 
 
A figura 10 a seguir traz, por fim, o diagrama com o histograma para este exemplo. 
 
 Figura 10 – Diagrama do Histograma do exemplo 
 
 
 
Observe que a maioria dos funcionários estão na classe 4, então eles tem entre 1,71 e 1,78m 
de altura. 
 
 
2.5 Diagrama de dispersão ou correlação 
 
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
1 2 3 4 5 6 7
FR
EQ
U
ÊN
C
IA
CLASSE
Diagrama do Histograma
 
 
 
O diagrama de dispersão ou correlação usa de um gráfico para visualização do tipo de 
relacionamento que existe ali entre duas variáveis, sejam elas quais forem. 
 
O diagrama de dispersão serve para aumentar a eficiência de métodos de controle de 
processo, detecção de problemas e planejamento de ações de melhoria futuras com eficiência 
e pontualidade. 
 
Já ficou claro que o diagrama de dispersão é de grande utilidade para as empresas e 
processos. Ele pode ser usado nas seguintes situações, primordialmente: 
 
• para identificar uma variável e relacioná-la com outra, além de descobrir o que 
acontece se uma se alterar; 
• para averiguar se as duas variáveis estão relacionadas entre si, ou se existe uma 
possível relação de causa e efeito entre elas; 
• para enxergar a intensidade do relacionamento entre as duas variáveis em questão, 
além de comparar a relação entre os dois efeitos analisados. 
 
O diagrama de dispersão é muito simples de ser montado. Basta coletar os pares da amostra 
que poderão, porventura, estarem relacionados, construir os eixos x e y sendo a variável 
causa no eixo horizontal (x) e a variável efeito no eixo vertical (y). Por fim, plotar gráfico XY e 
analisar a relação entre as variáveis. 
 
Vamos, agora, realizar juntos um exemplo prático para fixar o aprendizado. 
 
Vamos construir um diagrama de dispersão para os valores abaixo (temperatura e 
rendimento) de uma empresa química. 
 
Tabela 9 – Temperatura e rendimento empresa química. 
 
Existe correlação entre temperatura e rendimento? A construção do diagrama de dispersão é 
simples, bastante você selecionar as colunas temperatura e rendimento e criar o gráfico no 
Excel. Assim, você verá a correlação entre as duas variáveis analisadas. 
 
 
 
 
 
 
Figura 11 – Diagramas de correlação ou dispersão do exemplo. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Respondendo à pergunta anterior, sim existe correlação positiva, tanto quando fazemos 
temperatura versus rendimento quanto o inverso, rendimento versus temperatura. 
 
 
2.6 Carta de controle 
 
 
A carta de controle é uma das ferramentas estatísticas da qualidade mais utilizadas no mundo. 
Ele é a representação gráfica de uma característica da qualidade mensurada ou calculada 
para uma certa quantidade de itens em função do número de amostras ou variáveis de tempo. 
 
Vocês podem perguntar: para que serve a carta de controle? Simples, para monitorar a 
variabilidade de itens e avaliar a estabilidade de um processo qualquer (qualquer mesmo, 
inclusive de serviços), além de detectar causas especiais e causas comuns. Causas especiais 
são amostras que saíram fora dos limites de controle e devem ser combatidas, e causas 
comuns são as amostras que tem variações normais dentro dos limites de controle. 
 
A carta de controle serve para verificar se o processo está sob controle, ou seja, dentro dos 
limites preestabelecidos, e para controlar a variabilidade do processo, ou grau de não 
conformidades. 
 
Os passos para criar uma carta de controle são: 
1. Colete os dados; 
2. Calcule os parâmetros estatísticos de cada tipo de gráfico (como média e desvio); 
3. Desenhe as linhasde controle (LM: Linha média, LIC/ LSC: limite inferior/superior de 
controle); 
4. Plote as médias das amostras no gráfico; 
5. Verifique se os pontos estão fora ou dentro dos limites de controle. 
 
A Figura 12 a seguir traz um exemplo de carta de controle com itens dentro e fora dos limites. 
 
 
 
 
 
 
 Figura 12 – Exemplo de carta de controle 
 
 
 
 
É importante trazer aqui que existe a carta de controle por variável, onde são avaliadas 
grandezas quantificáveis como massa, viscosidade, etc, e carta de controle por atributo, onde 
são avaliadas grandezas não quantificáveis como com furo, sem furo, etc. 
 
Veremos cartas de controle novamente, mais a frente neste livro, quando formos estudar 
Controle Estatístico do Processo (CEP). 
 
Reforçando, um processo está sob controle quando todas as amostras estão dentro dos 
limites de controle, e um processo está fora de controle quando existe uma ou mais amostras 
fora dos limites de controle. 
 
 
2.7 Fluxograma 
 
 
O fluxograma é um resumo ilustrativo do fluxo das diversas operações de um processo. Ele 
cria e documenta um processo, demostrando todas as suas etapas. É uma ferramenta 
importantíssima tanto para o planejamento (elaboração do processo) quanto para o 
melhoramento (análise, crítica e alterações) do processo. 
 
O fluxograma pode ser usado para conhecer o fluxo atual ou o fluxo ideal do acompanhamento 
de qualquer produto ou serviço, com intuito de identificar desvios. Além disso, serve para 
averiguar os diversos passos do processo e se relação entre si. Não podemos nos esquecer 
que na definição de projetos podemos usar o fluxograma para identificar as oportunidades de 
melhorias e no desenvolvimento de um melhor conhecimento de todos os membros da equipe. 
Adicionalmente, ele é útil nas avaliações das soluções propostas pelos envolvidos no 
processo. 
 
O fluxograma é representado conforme os símbolos abaixo: 
 
 Operação: uma operação existe quando um objeto é modificado intencionalmente numa 
ou mais das suas características. A operação é a fase mais importante no processo e, 
geralmente, é realizada numa máquina ou estação de trabalho; 
 Transporte: um transporte ocorre quando um objeto é deslocado de um lugar para outro, 
exceto quando o movimento é parte integral de uma operação ou inspeção. 
 Inspeção: uma inspeção ocorre quando um objeto é examinado para identificação ou 
comparado com um padrão de quantidade ou qualidade. 
 Demora ou Espera: uma espera ocorre quando a execução da próxima ação planejada 
não é efetuada. 
 Armazenamento: um armazenamento ocorre quando um objeto é mantido sob controle, e 
a sua retirada requer uma autorização. 
 
A Figura 13 a seguir traz alguns exemplos de fluxogramas de processos aplicados. 
 
 
 
Figura 13 – Exemplos de aplicações de fluxograma de processo 
 
 
 
 
 
2.8 Considerações finais 
 
 
Este capítulo trouxa à luz do conhecimento conceitos extremamente importantes no tocante 
às ferramentas estatísticas da qualidade. Ressaltou-se a imensa importância das mesmas 
para o desenvolvimento e melhoria contínua das empresas que as implantarem. Importante 
frisar que as ferramentas estatísticas da qualidade podem e devem ser utilizadas em 
praticamente todas as empresas, de todos os segmentos econômicos, haja visto que são 
extremamente abrangentes e totalmente aplicáveis em qualquer ambiente processual, seja 
ela de bens tangíveis ou intangíveis. Além disso, ficou claro que elas são vitais para a gestão 
e aplicação empresarial da qualidade, em sua contextualização abrangente, eficiente e focada 
nas melhorias esperadas, já preparando o leitor para os próximos capítulos deste livro. 
 
Tratou com a acuracidade necessária o tema das ferramentas estatísticas da qualidade em 
toda sua estrutura importante para o estudo das ferramentas propriamente ditas, e nas suas 
aplicações práticas. 
 
Ficou claro que o intuito central do controle e gestão da qualidade é minimizar os erros e as 
falhas e maximizar os resultados positivos para o processo, e consequentemente para a 
empresa como um todo. Também ficou claro que as ferramentas estatísticas da qualidade só 
funcionarão bem se os dados coletados de fato representarem a realidade, ou seja, forem 
amostras fiéis da realidade em que se inserem. 
 
 
Resumo 
 
 
 
Este capítulo trouxe aos alunos que o lerem na totalidade e tiverem curiosidade e interesse 
pelo tema as técnicas e ferramentas mais importantes para o controle e confiabilidade dos 
processos, no tocante as ferramentas estatísticas da qualidade. Além disso, o tema 
ferramentas estatísticas da qualidade saiu do arcabouço teórico pesado em que geralmente 
é inserido, principalmente em livros relacionados a controle da qualidade e estatística, e foi 
colocado neste livro de forma leve, lúdica, prática, coesa, coerente, enxuta, realística, para 
que assim o aluno possa enxergar com mais facilidade a aplicabilidade da referida teoria. 
Aliado a isso, este capítulo se propôs a deixar claro a importância das ferramentas, seus 
controles e suas etapas de implantação, além de mostrar o quão importantes elas são para o 
mundo dos negócios e para o aprendizado organizacional. As ferramentas estatísticas da 
qualidade objetivam fomentar a melhoria contínua dos processos produtivos, aprimorando 
seus controles sem se tornarem mecanicistas, e sem se esquecerem que quem de fato 
importa em todo esse processo é o consumidor final. Mas ficou claro neste capítulo também 
que o funcionário é peça primordial no processo evolutivo do controle e gestão da qualidade, 
sem ele nada disso seria possível e nenhuma mudança transformadora de fato ocorreria. 
É um capítulo que enriquece o conteúdo do livro, amplia o horizonte de atuação do aluno que 
o lê e compreende bem, e contribui para a ampliação do material bibliográfico brasileiro acerca 
do tema, sob o ponto de vista prático e eficiente. 
 
 
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