AULA 4 Métodos e programas de gestão da qualidade

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GESTÃO DA QUALIDADE
AULA 4
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Profª Dayse Mendes
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CONVERSA INICIAL
Nessa aula, você conhecerá alguns métodos e programas utilizados nos processos de gestão da
qualidade das organizações. Tais métodos auxiliam o gestor a controlar e melhorar os processos da
qualidade nas empresas, de forma a cumprir com a atual filosofia da qualidade de aprimoramento
contínuo. O primeiro método que você vai conhecer é o controle estatístico da qualidade, aplicado
aos processos, em especial os processos produtivos, a fim de analisar a variabilidade desses
processos por meio de uma ferramenta visual denominada carta de controle. Seguindo na linha de
aplicação de ferramentas estatísticas, você conhecerá um programa que se utiliza do conceito de
variação dos processos para que se desenvolvam estratégias de negócios. É o Seis Sigma, cujo
objetivo é minimizar custos por meio da redução ou até da eliminação de atividades que não
agregam valor ao processo ao mesmo tempo em que se maximiza a qualidade dos produtos da
empresa. Para tanto, utiliza-se um método de análise denominado DMAIC (Define, Measure, Analyse,
Improve, Control). O próximo método ao qual você será apresentado é o QFD (Quality Function
Deployment), que analisa requisitos necessários para o desenvolvimento de um produto. Para que
essa análise seja realizada, utiliza-se uma ferramenta denominada Casa da Qualidade. O quarto
método que você conhecerá é o FMEA (Failure Mode and Effect Analysis), que busca evitar que
ocorram falhas no produto decorrentes do seu projeto ou de seu processo de produção por meio da
elaboração de quadros padronizados, nos quais são discriminados todos os elementos necessários à
análise de modos de falha. Finalmente, você vai compreender a ideia de melhoria contínua
apresentada pela filosofia Kaizen e colocada em prática, entre outros, pelo método 5S, em que cinco
sensos são implementados nas organizações para a manutenção de um ambiente propício à
qualidade.
TEMA 1 – CONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO (CEP)
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O controle estatístico do processo é um ramo do controle da qualidade que se ocupa em coletar,
analisar e interpretar dados. Essa análise é utilizada para as decisões de melhoria nos produtos e para
o monitoramento dos processos. A utilização de estatística e probabilidade nos processos produtivos
surge quando se percebe que seria possível fazer uma inspeção sem a necessidade de se observar a
conformidade de cada um dos produtos obtidos num processo produtivo.
Ao observar que não há necessidade de uma inspeção 100%, verificou-se a redução de custos e
obtenção de uma maior produtividade no processo de inspeção. No entanto, nesse momento ainda
se fazia a inspeção do produto somente ao final do processo produtivo. Essa forma de utilização do
método não garantia a melhoria da qualidade dos produtos. Ela apenas garantia que um produto
não conforme não chegasse ao consumidor final.
Surge, então, a ideia de utilizar as informações obtidas nos procedimentos de inspeção com o
uso de probabilidade e estatística para melhorar a qualidade de produto e de processo. Usar de
amostragem e obter dados ao longo do ciclo de produção passa a ser o método para realizar o
controle da qualidade. Conforme Siqueira (1997, p. 4), o começo real do uso do Controle Estatístico
da Qualidade se dá em 1924, quando W. A. Shewart, “desenvolveu uma carta estatística para o
controle da variabilidade dos produtos” da Bell Telephone Laboratories. Desde então, adotou-se esse
método como o ideal para verificar variações na conformidade dos produtos e, a partir disso, tomar
decisões para a melhoria destes e de seu processo de produção.
O conceito de variação decorre de uma lei da natureza que afirma não existirem dois seres
exatamente iguais. Da mesma forma como ocorre na natureza, pode-se dizer que não existem dois
objetos fabricados exatamente iguais. Às vezes, a variação é muito pequena, tornando os objetos
aparentemente iguais. Para diferenciá-los, é necessário usar de tecnologia e instrumentos adequados.
É necessário também compreender que tipo de variação está se tentando mensurar. Conforme
Siqueira (1997, p. 7), existem três tipos de variações que podem ocorrer em um produto:
Variação interna: é aquela que ocorre dentro do mesmo item. Por exemplo, o acabamento
superficial é diferente em faces opostas da mesma peça, ou o diâmetro de um eixo varia ao longo
do seu comprimento.
Variação item a item: é aquela que ocorre entre itens produzidos em tempos próximos. Por
exemplo, a intensidade luminosa de quatro lâmpadas produzidas consecutivamente por uma
máquina será diferente.
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Variação tempo a tempo: é aquela que ocorre entre itens produzidos em diferentes períodos
durante o dia. Por exemplo, a peça produzida pela manhã será diferente daquela produzida à noite,
devido ao desgaste da ferramenta de corte.
Figura 1 – Variação item a item
Créditos: Lasteek/ Shutterstock.
Isso se dá também com os processos existentes na organização, ou seja, eles também sofrem
variações. Desta forma, dos processos produtivos podem resultar produtos não conformes e a
quantidade e os tipos de defeitos existentes podem variar ao longo do tempo. A variação de fatores
como as condições de máquinas, métodos, materiais, meio ambiente, mão de obra e medidas leva à
possibilidade da existência de não conformidade nos produtos. A variação em cada um desses
fatores é esperada, de forma que se entende que há um padrão de causas comuns e/ou de causas
aleatórias nesse processo. Siqueira (1997, p. 9) diz que quando causas comuns e/ou aleatórias se
encontram no processo, ele está sob controle. Mas “quando causas especiais (ou assinaláveis) de
variação também estão presentes, a variação se torna excessiva, e o processo é classificado como
estando fora de controle”, isto é, não atende à expectativa da norma de variação que o processo
pode apresentar.
Figura 2 – Causas comuns/aleatórias e causas especiais/assinaláveis
Comuns ou aleatórias Especiais ou assinaláveis
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1. São inerentes ao processo e estão sempre presentes. 1. São desvios do comportamento “normal” do
processo. Atuam esporadicamente.
2. Muitas pequenas causas que produzem individualmente pouca
influência no processo.
2. Uma ou poucas causas que produzem grandes
variações no processo.
3. Sua correção exige mudança maiores no processo. A correção
pode ser justificável economicamente, mas nem sempre.
3. Sua correção é, em geral, justificável e pode ser
feita na própria linha de produção
4. A melhoria da qualidade de produto e do processo, quando
somente causas comuns estão presentes, necessita de decisões
gerenciais que podem envolver investimentos significativos.
4. A melhoria da qualidade pode, em grande parte,
ser obtida por meio de ações locais que não
envolvem investimentos significativos.
5. São exemplos: capacitação inadequada da mão de obra, produção
apressada, manutenção deficiente, equipamento, deficiente ou não
capaz etc.
5. São exemplos: máquina desregulada, ferramenta
gasta, oscilação temporária de energia, falha
ocasional do operador etc.
Fonte: Toledo et al., 2014, p. 252.
Para poder acompanhar as variações que ocorrem em um processo, pode-se utilizar uma
ferramenta denominada carta de controle. A carta, ou gráfico, de controle, segundo Siqueira (1997, p.
9), é um “registro gráfico da qualidade de uma característica particular” de um produto ou um
processo, que envolve acompanhamento e apontamento regulares de valores ou parâmetros desses
produtos ou processos. “Esses valores são plotados na ordem cronológica,em um gráfico que possui
uma linha central e dois limites, chamados de limites de controle superior e inferior. Esses limites
representam os limites de variação estatística, ou aleatória, do processo” (Toledo et al., 2014, p. 255).
Para a construção do gráfico de controle, utilizam-se médias ao invés de valores individuais, já que,
conforme Siqueira (1997), os valores médios indicam mudança na variação de forma mais rápida.
Figura 3 – Gráfico de controle
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Créditos: Dusit/ Shutterstock.
Existem dois tipos distintos de gráficos de controle, de acordo com o tipo de características da
qualidade, que são a carta de variáveis e a carta de atributos. O gráfico de variáveis é utilizado
quando as amostras das características de qualidade avaliadas podem ser representadas por
unidades quantitativas de medida, como peso, altura, comprimento, dureza, pH etc. Já o gráfico de
atributos é utilizado quando as características de qualidade das amostras não podem ser medidas
numericamente e são representadas pela presença ou ausência de um atributo, por exemplo,
conforme ou não conforme, funciona ou não funciona, entre outros atributos (Toledo et al., 2014).
Os gráficos de controle de variáveis podem ser encontrados em três tipos diferentes, conforme
Toledo et al. (2014).
Gráficos da média e da amplitude (  e R): o gráfico da média controla a variabilidade do nível
médio do processo ao longo do tempo, apontando possíveis mudanças. Já o gráfico da
amplitude demonstra se há dispersão no processo devido à presença de causas especiais.
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Gráficos da mediana e da amplitude (  e R): quando a análise da mediana é mais simples do
que da média da variável, utiliza-se esse gráfico. Assim, a mediana faz o papel de
acompanhamento da variabilidade do processo. O gráfico de amplitude continua
demonstrando a existência ou não de dispersão no processo.
Gráficos de valores individuais e da amplitude (X e R): quando a análise é mais conveniente por
meio do acompanhamento de valores individuais do que por meio de amostras, deve-se utilizar
esse gráfico. Essa situação pode ocorrer quando o custo de inspeção é muito alto, ou quando
há ensaio destrutivo, ou quando a característica de um lote é extremamente homogênea.
Mas há organizações que preferem utilizar gráficos de média e desvio padrão para o cálculo da
dispersão (   e S), pois essa é uma opção mais precisa para essa análise, já que se usam todos os
dados do subgrupo, ao invés somente do maior e do menor valor, como é feito no caso do uso da
amplitude. À medida em que o tamanho do subgrupo aumenta, o gráfico que considera o desvio
padrão se torna mais consistente.
Por sua vez, os gráficos de controle de atributos se apresentam em quatro formas distintas.
Gráficos de p: para o controle da proporção (ou porcentagem ou partes por milhão) de
unidades não-conformes, ou defeituosas, em cada amostra;
Gráficos de np: para o controle do número de unidades não conformes por amostra;
Gráficos de c: para o controle do número de não conformidades, ou de defeitos, por
amostra;
Gráficos de u: para o controle do número de não conformidades, ou defeitos, por unidade
de produto. (Toledo et al., 2014, p. 257)
O procedimento de escolha de qual gráfico utilizar para o acompanhamento da variabilidade do
processo deve seguir o procedimento encontrado na Figura 4:
Figura 4 – Gráfico de controle
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Fonte: Toledo et al., 2014, p. 259.
Escolhido o procedimento, de acordo com as características do produto ou do processo a ser
acompanhado para verificação de sua variabilidade, é necessário realizar o cálculo da linha central e
dos limites de controle superior e inferior. O cálculo para os limites de controle de cada um dos tipos
de gráfico é realizado por meio das fórmulas disponíveis no Quadro 1:
Quadro 1 – Fórmulas dos gráficos de controle
tipo Limites (LSC à LC à LIC)
Gráfico 
Gráfico R
Gráfico x
Gráfico pn
Gráfico p
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Gráfico c
Gráfico u
Fonte: Seleme; Stadler, 2012, p. 78.
Os coeficientes que fazem parte das fórmulas são tabelados de acordo com o tamanho da
amostra utilizada para a realização do acompanhamento. Veja o valor desses coeficientes na Tabela 1.
Tabela 1 – Coeficientes
n Desvio padrão Médias Amplitudes
C2 B3 B4 A2 A3 D2 D3 D4
2 0,7979 - 3,2670 1,8800 2,5900 1,1280 - 3,2670
3 0,8862 - 2,5680 1,0230 0,9540 1,6930 - 2,5750
4 0,9213 - 2,2660 0,7290 0,6280 2,0590 - 2,2820
5 0,9400 - 2,0890 0,5770 0,4270 2,3260 - 2,1150
6 0,9515 0,0300 1,9700 0,4830 1,2870 2,540 - 2,0040
7 0,9594 0,1180 1,8820 0,4190 1,1820 2,7040 0,0760 1,9240
8 0,9650 0,1850 1,8150 0,3730 1,0990 2,8470 0,1360 1,8640
9 0,9693 0,2390 1,7610 0,3370 1,0320 2,9700 0,1840 1,8160
10 0,9727 0,2840 1,7160 0,3080 0,9750 3,0780 0,2230 1,7770
11 0,9754 0,3210 1,6790 0,2850 0,9270 3,1730 0,2560 1,7440
12 0,9776 0,3540 1,6460 0,2660 0,8860 3,2580 0,2840 1,7160
13 0,9794 0,3820 1,6180 0,2490 0,8500 3,3360 0,3080 1,6920
14 0,9810 0,4060 1,5940 0,2350 0,8170 3,4070 0,3290 1,6710
15 0,9823 0,4280 1,5720 0,2230 0,7890 3,4720 0,3480 1,6520
Fonte: Seleme; Stadler, 2012, p. 81.
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Feitos os cálculos e montados os gráficos de controle, é chegado o momento de se realizar a
análise do processo de forma a verificar a sua estabilidade, que está relacionada à variabilidade do
processo em seu comportamento normal. A instabilidade de um processo pode ser verificada pelas
seguintes situações (σ representa o desvio padrão de uma distribuição normal):
Um ou mais pontos estão situados fora dos limites de controle;
Há uma sequência de 6 ou mais pontos consecutivos acima ou abaixo da linha média;
Há uma sequência de 7 ou mais pontos consecutivos que aumentam ou diminuem
consistentemente;
Em 5 pontos consecutivos, 4 estão situados do mesmo lado em relação à linha central e fora do
intervalo de  em torno da média, de qualquer lado;
Há uma sequência de 8 ou mais pontos consecutivos fora do intervalo de  em torno da média,
de qualquer lado;
Em 3 pontos consecutivos, dois estão situados do mesmo lado em relação à linha central e fora do
intervalo de  em torno da média;
Existência de oscilações cíclicas. (Toledo et al., 2014, p. 277)
Verificada alguma situação de instabilidade, cabe ao gestor analisar as causas dessa instabilidade
e propor um plano de ação para eliminar ou minimizar essas causas e, consequentemente, as não
conformidades do processo ou do produto.
TEMA 2 – SEIS SIGMA
O Seis Sigma surge na década de 1980, na Motorola, como um programa de melhoria
desenvolvido por Bill Smith, cujo objetivo inicial era “minimizar os efeitos da elevada complexidade
dos processos produtivos nos resultados desses processos em termos de produtos defeituosos”
(Toledo et al., 2014, p. 309). O termo Seis Sigma é marca registrada pela Motorola, que além de
utilizá-lo em seus próprios processos também dissemina sua utilização por meio da “Six Sigma
Academy”, que ensina como uma empresa pode colocar em prática esse programa. Com o passar do
tempo, mais empresas começaram a utilizar o Seis Sigma, difundindo seu sucesso em termos de
ganhos financeiros e de estratégia (Carpinetti, 2016).
O Seis Sigma passou por uma série de modificações desde a sua criação, evoluindo de uma meta
de melhor desempenho para uma abordagem estratégica de negócios. Tantas mudanças trazem até
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uma certa dificuldade de conceituação e de entendimento. Muitas pessoas veem o Seis Sigma como
uma metodologia de redução de defeitos, mas pode-se assumir que o Seis Sigma hoje é muitas
coisas. De uma maneira mais específica, pode-se pensar o Seis Sigma sob duas perspectivasque se
combinam: a estatística e a de negócios. O Seis Sigma “é uma estatística calculada para cada
característica crítica à qualidade para avaliar a performance em relação à especificação ou à
tolerância” (Perez-Wilson, 1999, p. 149). Mas também é um processo de negócios cujo objetivo não é
só uma meta de qualidade de produto, mas também melhorar a lucratividade da organização. Para
que as estratégias em relação ao negócio ocorram, busca-se implementar ações que focam “a
melhoria e a redução da variabilidade dos processos de negócio apoiados nas características críticas
do cliente e no gerenciamento por processos” (Toledo et al., 2014, p. 312).
A perspectiva estatística está baseada no conceito de sigma, que é uma medida usada em
estatística para representar o desvio padrão de uma distribuição normal, simbolizada pela letra grega
σ. “Sigma é uma medida da quantidade de variabilidade que existe quando medimos alguma coisa
[...] Se o valor do sigma é alto, ele nos diz que há muita variabilidade no produto. Se o valor de sigma
é baixo, então o produto tem pouca variabilidade e, por conseguinte é muito uniforme” (Perez-
Wilson, 1999, p. 148). Desta forma, quanto menor o sigma calculado, melhor será o produto ou o
processo em análise, pois, quanto menor a variabilidade, maior a conformidade desse produto ou
processo.
Figura 5 – Sigma
Créditos: Lyovajan/ Shutterstock.
O objetivo do Seis Sigma, em termos estatísticos, é o de reduzir a variabilidade nos resultados
dos processos, de modo que cada limite de especificação de projeto esteja a seis desvios padrões da
média do processo. Então essa seria a meta proposta, em que se chega muito próximo a zero
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defeitos, obtendo-se 2 defeitos a cada bilhão de peças produzidas – 0,002 ppm (Perez-Wilson, 1999).
No entanto, alguns autores afirmam que, em situações reais, a média dos processos é sujeita a
perturbações que podem fazer com que haja um deslocamento de até 1,5 desvio padrão para longe
da meta. Nessa situação, um processo produz cerca de 3,4 defeitos por milhão de peças produzidas –
3,4 ppm, considerando os possíveis erros dos métodos estatísticos utilizados para o cálculo do Seis
Sigma (Toledo et al., 2014). Quanto maior o número de sigmas na especificação de um produto,
melhor será seu nível de qualidade. Mas é importante ter em mente que quanto mais níveis sigma se
pretende alcançar, mais esforços são requeridos e a dificuldade em alcançá-los sobe
exponencialmente. Por isso a necessidade de se determinar em termos estratégicos qual a meta de
nível sigma em relação a quanto se pretende investir para alcançar esse nível.
Figura 6 – Escala Sigma
Limites de especificação Porcentagem dentro da especificação ppm defeituosos
± 1 sigma 30,23 697.700
± 2 sigma 69,13 308.700
± 3 sigma 93,32 66.810
± 4 sigma 99,3790 6.210
± 5 sigma 99,97670 233
± 6 sigma 99,999660 3,4
Fonte: Toledo et al., 2014, p. 311.
O objetivo de um programa Seis Sigma em uma organização é o de identificar e resolver
problemas por meio de soluções analíticas. Nesse sentido, equipes preparadas para sua
implementação utilizam de um método denominado DMAIC (Define, Measure, Analyse, Improve,
Control) para a execução de um projeto de Seis Sigma. Cada uma das cinco fases do método exige a
utilização de métodos estatísticos e de ferramentas da qualidade.
Figura 7 – O ciclo DMAIC em Seis Sigma
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Créditos: Petr Vaclavek/ Shutterstock.
Observe a descrição de cada uma das fases do DMAIC:
Define: a equipe identifica os melhores projetos Seis Sigma com base nos objetivos estratégicos.
Após isso, a equipe determina o que é crítico para a qualidade (do inglês, Critical to Quality – CTQ)
para os clientes.
Measure: a equipe define os processos ligados com a CTQ, e eles medem o desempenho dos
processos selecionados.
Analyse: aplicando métodos estatísticos, a equipe procura identificar as principais causas da
variação do processo que geram não conformidades por meio do desempenho do processo. Após
isso, a equipe determina as variáveis a serem melhoradas.
Improve: a equipe conduz experimentos para estabelecer o melhor nível das variáveis identificadas
na fase anterior e estabelece um plano para implementar as mudanças.
Control: a equipe aplica técnicas e métodos estatísticos e da qualidade para garantir a estabilidade
estatística do processo dentro de limites aceitáveis. (Toledo et al., 2014, p. 323)
O seis sigma é uma medida de qualidade e eficiência, mas também é uma medida de excelência.
Ao colocar em prática projetos Seis Sigma, a organização consegue minimizar custos por meio da
redução ou até da eliminação de atividades que não agregam valor ao processo ao mesmo tempo
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em que maximizam a qualidade dos produtos, podendo assim elevar seus lucros. Mas, para isso, é
necessário que a organização busque desenvolver uma cultura da qualidade, importante para manter
o engajamento nesses projetos, visto que utilizar técnicas estatísticas não é algo tão simples, nem é
de fácil entendimento ou aplicação. Nesse sentido, é importante que as pessoas se sintam com
disposição e estejam capacitadas para o uso dessas ferramentas.
TEMA 3 – QUALITY FUNCTION DEPLOYMENT (QFD)
O Desdobramento da Função Qualidade, mais conhecido como QFD (Quality Function
Deployment), é um método desenvolvido no Japão por volta do final da década de 1960 e que se
torna mais conhecido a partir de sua utilização pela Mitsubishi Motors. Consiste na análise dos
requisitos necessários para o desenvolvimento de um produto (bem ou serviço) que atenda às
necessidades do consumidor ao mesmo tempo em que garante a redução de custo e de tempo
gasto para esse desenvolvimento. Essa foi uma das primeiras maneiras de garantir a qualidade de um
produto antes do seu desenvolvimento, visto que, até então, a qualidade de um produto era
verificada somente a partir do momento de sua produção. O QFD chega à Europa e às Américas
somente em 1983, quando começa a ser aplicado na indústria automotiva destes continentes. No
Brasil, o QFD passa a ser conhecido em 1989, por meio de uma palestra proferida por seus
desenvolvedores, Yoji Akao e Tadachi Ohfuji, na Internacional Conference of Quality (Toledo et al.,
2014).
Conforme Toledo et al. (2014, p. 227), uma boa definição de QFD é que o Desdobramento da
Função Qualidade é um “procedimento estruturado que permite, de maneira sequencial, observar as
necessidades do cliente e projetá-las nas distintas fases de desenvolvimento do produto,
convertendo essas necessidades em especificações técnicas”. Esse é um dos maiores benefícios do
QFD, transformando algo que pode ser bastante abstrato, as necessidades do cliente, em requisitos e,
consequentemente, em instruções técnicas concretas a serem utilizadas quando da produção do
produto. Além disso, promove um trabalho de consenso em equipe e uma visão sistêmica da
empresa.
Figura 8 – QFD
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Créditos: Vitalli Vodolazskyli/ Shutterstock.
Há duas lógicas que norteiam esse método que são o desdobramento da qualidade em si, que
traduz as exigências do cliente em características do produto, e as atividades de garantia do produto,
em que se estabelece como o trabalho humano pode alcançar a qualidade se for adequadamente
estabelecido e executado. Além disso, esse é um método que, como tantos outros em gestão da
qualidade, pode ser analisado por meio de uma ferramenta bastante visual, denominada de Casa da
Qualidade ou Matriz da Qualidade. É com a utilização da Casa da Qualidade que se executam as fases
do método QFD que, conforme Carpinetti (2016, p. 106), é “basicamente um processo de conversão
de dados em requisitos, extração de características do produto a partir de requisitos e relaçãoentre
requisitos e características”.
A Casa da Qualidade tem características de sistema, no qual a entrada é representada pelas
exigências do cliente e a saída diz respeito ao produto com a qualidade desejada. Para se alcançar
esse objetivo final, realizam-se uma série de processos. Autores como Rodrigues (2020), Carpinetti
(2016), Toledo et al. (2014) descrevem que tais processos são compostos pelos seguintes passos.
1. Levantamento dos desejos dos clientes e conversão desses desejos em requisitos (“o que”): os
requisitos do cliente refletem suas necessidades e expectativas. Eles podem ser obtidos por
meio de investigações, pesquisas de mercado, pesquisas em publicações técnicas, reuniões com
os clientes, ou seja, todas as fontes que possam trazer informação sobre aquilo que o cliente
quer.
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2. Estabelecimento da importância dos requisitos do cliente: os graus de importância dos
requisitos do cliente demonstram a hierarquização dos requisitos, de acordo com a opinião do
cliente. Normalmente, o grau de importância é definido pelo próprio cliente, que dá notas a
cada um dos requisitos, numa escala numérica que vai de 1 a 5, sendo 1 a menor importância
até 5 a maior importância.
3. Identificação dos requisitos do projeto (“como”): aqui se faz o detalhamento técnico em relação
aos requisitos, ou seja, como vão se realizar e mensurar na prática esses requisitos. Assim, as
características de requisito são transformadas em características de projeto.
4. Relacionar os “o que” com os “como”: verifica-se a existência e a intensidade de
relacionamentos entre os requisitos e as características técnicas para otimizar requisitos de
projeto em relação a requisitos de cliente. Normalmente, são utilizados três símbolos
específicos para expressar esse relacionamento em correlação forte, correlação moderada e
correlação fraca.
Figura 9 – Correlação dos “o que” com os “como”
Fonte: Rodrigues, 2020, p. 217.
5. Relacionar os “como”: nesse passo, é necessário obter informações que demonstrem a
existência e a intensidade de relacionamento entre as características de projeto, de forma a
minimizar conflitos nas correlações negativas (quando uma característica prejudica o bom
desempenho da outra) e otimizar ações nas correlações positivas (quando uma característica
ajuda no bom desempenho de outra).
Figura 10 – Correlação dos “como”
Fonte: Rodrigues, 2020, p. 217.
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6. Fazer comparação com benchmarking externo: o benchmarking externo analisa a percepção dos
clientes quanto ao desempenho dos produtos oferecidos pela concorrência em relação aos
produtos oferecidos pela empresa. Os clientes dão notas de 1 (ruim) a 5 (ótimo) para os
requisitos analisados.
7. Fazer comparação com benchmarking interno: o benchmarking interno é feito com a análise da
percepção dos técnicos da própria empresa em relação a produtos similares oferecidos por
outras empresas. Os técnicos dão notas de 1 (ruim) a 5 (ótimo) para os requisitos analisados.
8. Estabelecer a quantificação dos “como” (quanto): nessa etapa, são estabelecidas metas
numéricas, pela equipe de projeto, para a mensuração das expectativas que se tem em relação
a cada “como”.
Figura 11 – Correlação dos “como”
Fonte: Rodrigues, 2020, p. 216.
Realizados todos os processos, é possível entregar muito mais valor ao cliente e evitar que
possíveis falhas que possam ser sanadas antes do lançamento do produto cheguem até o
consumidor final. Assim, eleva-se a satisfação do cliente em relação ao produto e à organização que
utiliza esse método para seus projetos de produto.
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TEMA 4 – FAILURE MODE AND EFFECT ANALYSIS (FMEA)
O método de Análise de Modos e Efeitos de Falha - FMEA (Failure Mode And Effect Analysis) tem
por objetivo evitar que ocorram falhas no produto decorrentes do seu projeto ou de seu processo de
produção. Conforme Carpinetti (2016), quando esse método é aplicado a um produto ou a um
processo busca-se efetuar ações de melhoria, tanto corretivas quanto preventivas, a partir da
determinação dos modos de falhas possíveis, dos efeitos de cada modo de falha no desempenho do
produto ou do processo e das causas desses modos de falhas. “Em termos mais pragmáticos, seu
objetivo é identificar, definir, priorizar e reduzir os potenciais de falhas o mais cedo possível,
diminuindo as chances de sua ocorrência” (Oliveira, 2014, p. 82), aumentando assim a confiabilidade
do produto ou do processo que se está analisando. Como falha entende-se “a falta de capacidade de
um item em atender a sua função” (Toledo et al., 2014, p. 297).
O FMEA foi desenvolvido por volta da década de 1940, por organizações militares norte-
americanas e, a partir da década de 1960, começa a ser amplamente utilizado na indústria
aeroespacial estadunidense e, em especial, na Nasa durante o programa Apollo. A partir da década
de 1970, o modelo começa a ser aplicado na indústria automobilística e, após, em todo o tipo de
indústria, entre produtores de bens e de serviços. Atualmente, o método faz parte, inclusive, dos
requisitos exigidos pela norma ISO/TS 16949:2016, que orienta o sistema de gestão da qualidade do
setor automotivo, especificada como “uma das práticas e documentos necessários para um
fornecedor submeter uma peça ou produto à aprovação da montadora” (Toledo et al., 2014, p. 296).
Figura 12 – Decolagem da Apolo 11
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Créditos: Everett Collection/ Shutterstock.
Existem dois tipos básicos de FMEA, os de maior utilização, que são o FMEA de produto ou
projeto, e o FMEA de processo. O FMEA de produto (ou projeto) é aquele no qual se verifica os
modos de falha que podem ocorrer em um produto durante o seu projeto, antes que ele entre em
processo produtivo. Assim, evitar-se-ia as falhas decorrentes de deficiências no projeto. Já o FMEA de
processo busca verificar falhas que o produto possa apresentar decorrentes de planejamento ou
execução de seu processo de produção. A ideia é evitar essas falhas ou não conformidades, tendo
por base os requisitos e as especificações do produto. A partir do FMEA de processos, surge uma
derivação do método, em que se analisam os processos administrativos.
Sua operacionalização ocorre por meio da elaboração de quadros padronizados, nos quais são
discriminados todos os elementos necessários à análise, de acordo com a Figura 13.
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Figura 13 – Quadro FMEA
Fonte: adaptada de Toledo et al., 2014, p. 288.
Essa análise é feita por um grupo de pessoas escolhidas pela organização pelo seu
conhecimento multidisciplinar do produto e dos processos a serem analisados. Os elementos que
constituem essa análise, de acordo com Toledo et al. (2014), são os que se seguem.
A descrição do produto ou processo: indica o que está sendo analisado, ou seja, o objeto de
análise.
A função do produto: indica quais funções ou características devem ser atendidas pelo produto.
O tipo de falha potencial: em que se verifica como a função ou característica pode não ser
cumprida, pode deixar de ser atendida.
O efeito de falha potencial: indica as consequências do tipo de falha sobre o sistema e sobre o
cliente, apontando quais poderiam ser as causas da falha.
A causa da falha em potencial: busca-se identificar quais poderiam ser as causas e condições
responsáveis pelo tipo de falha em potencial.
Os controles atuais: indica quais medidas de prevenção e de descoberta já foram tomadas
anteriormente e/ou que são regularmente utilizadas nos produtos e processos da empresa.
Os índices atuais: medidos em escalas de 1 a 10, em que se estabelecem a severidade (S), a
ocorrência (O), a detecção (D) e os riscos (R) dos efeitos das falhas.
As ações recomendadas:indicam quais medidas podem ser tomadas para a diminuição dos
riscos, bem como quais são os riscos prioritários.
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Os responsáveis e o prazo: indicam quem se responsabiliza e quando as ações de melhoria
serão implementadas.
As ações implantadas: descrevem o tipo de ação de melhoria colocada em prática.
Os índices após as melhorias: indicam novamente a severidade (S), a ocorrência (O), a detecção
(D) e os riscos (R) dos efeitos das falhas, no intuito de comparação para verificação da
assertividade das ações de melhoria.
O uso desse método pode proporcionar à empresa uma série de benefícios, tais como:
uma forma sistemática de catalogar informações sobre as falhas dos produtos e processos;
aumento do conhecimento sobe os problemas nos produtos e processos;
discussão e planejamento de ações de melhoria no projeto do produto, ou no processo,
baseados em fatos e dados e devidamente monitorados, o que contribui para a melhoria
contínua;
redução de custos, por meio da prevenção da ocorrência de falhas;
o benefício de incorporar, dentro da organização, a atitude de prevenção de falhas, a atitude
de cooperação multidisciplinar e de trabalho em equipe, com a preocupação e o foco na
satisfação dos clientes. (Toledo et al., 2014, p. 303-304)
Porém, há algumas críticas ao método, visto ser bastante dependente da competência da equipe
que realizará a análise, bem como de uma certa subjetividade quando da atribuição de notas à
severidade, ocorrência, detecção e riscos, que podem causar distorções na priorização das ações de
correção e de melhoria. Mesmo assim, os benefícios superam as críticas negativas, sendo o método
utilizado extensamente nas mais variadas organizações.
TEMA 5 – 5SS E A FILOSOFIA KAIZEN
O Kaizen foi desenvolvido por Masaaki Imai, no Japão, e implementado pela primeira vez em
1986 na Toyota Motor Company. Atualmente é conhecido e praticado em organizações do mundo
inteiro. Kaizen é uma palavra de origem japonesa, composta por dois kanjis, cuja tradução é mudança
(Kai) e bem ou o melhor (Zen). Quando aplicada em uma organização significa melhoria contínua. É
uma filosofia que se baseia na eliminação do desperdício a partir do uso de soluções de baixo custo
(Duarte, 2013).
Figura 14 – Kaizen
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Créditos: Blue sky design/ Shutterstock.
A prática do Kaizen em uma organização visa o bem não apenas da empresa, mas também das
pessoas que nela trabalham. E para que surta o efeito desejado, a prática deve ser baseada em cinco
princípios que norteiam as ferramentas e os comportamentos relacionados ao Kaizen. Os cinco
princípios são: “conheça seu cliente, deixe fluir, vá para Gemba (local de trabalho onde o verdadeiro
valor é criado), capacite as pessoas e seja transparente” (Kaizen Institute Brasil, 2021).
Figura 15 – Princípios fundamentais do Kaizen
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Fonte: Kaizen Institute Brasil, 2021.
O método 5S faz parte da metodologia Kaizen, consistindo numa etapa inicial para a
implementação do programa de qualidade total de uma organização. Para Dinis (2016, p. 33), pode-
se compreender o Método 5S como “um conjunto de técnicas de melhoria da organização dos locais
de trabalho que estão na base de uma fábrica eficiente”. Como parte do Kaizen, o 5S tem por
objetivo que os funcionários atuem em seu local de trabalho e, por meio da filosofia Kaizen,
obtenham melhorias no Gemba sem que haja a necessidade de grandes investimentos financeiros.
Após a redução do desperdício trazida pela implementação do Kaizen, é possível iniciar a prática
de limpeza, arrumação e padronização baseada no método do 5S. Também desenvolvido no Japão,
pós-Segunda Guerra Mundial, o 5S tem origem em cinco palavras em japonês que se iniciam com a
letra S, que são: seiri; seiton, seiso; seiketsu; shitsuke. Cada uma dessas palavras corresponde a uma
ação necessária para a melhoria do Gemba.
Para traduzir as palavras para o português, mantendo o nome do método, buscou-se uma
estratégia de denominar o significado de cada palavra precedido pela expressão senso de, mantendo-
se assim o termo original do método. Assim, tem-se o significado de cada um dos 5S: Senso de
utilização (Seiri); Senso de arrumação ou ordenação (Seiton); Senso de limpeza (Seiso); Senso de
saúde e higiene ou asseio (Seiketsu); e Senso de autodisciplina (Shitsuke) (Lobo, 2020, p. 90).
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Figura 16 – Os cinco sensos
Créditos: Koblizeek/ Shutterstock.
O Seiri, ou senso de utilização, diz respeito à ideia de separar tudo aquilo que é útil do que é
inútil, descartando o que for desnecessário. Nessa etapa do método identifica-se entre tudo o que é
utilizado no ambiente de trabalho, como equipamentos, ferramentas, utensílios, informação, tudo o
que é realmente essencial para as atividades ali realizadas, descartando ou dando a devida
destinação a tudo o que não for necessário, evitando a acumulação e a desorganização do ambiente
(Lobo, 2020).
Figura 17 – Seiri
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Créditos: Macrovector/ Shutterstock.
O Seiton, ou senso de arrumação, está relacionado à ação de identificar e arrumar tudo o que
está no ambiente onde as atividades são exercidas, de modo que quem está nesse ambiente consiga
localizar com facilidade qualquer coisa. Assim, esse senso diz respeito a ordenar e definir locais
adequados para “estocar, guardar ou dispensar materiais, equipamentos, ferramentas, utensílios e
informações” para garantir um fácil manuseio de qualquer um desses itens. Ou seja: cada coisa em
seu lugar (Lobo, 2020, p. 91).
Figura 18 – Seiton
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Créditos: Dim Tik/ Shutterstock.
O Seiso, ou senso de limpeza, conduz à necessidade de manter os ambientes sempre limpos.
Para tanto, é necessário eliminar as causas da sujeira, mas também é preciso aprender como não
sujar. Além da sujeira em si, também é necessário eliminar objetos estranhos ao ambiente em todos
os locais, como paredes, armários, piso, teto, móveis, entre outros, assim como é necessário manter
as informações atualizadas (Lobo, 2020).
Figura 19 – Seiso
Créditos: Mooi design/ Shutterstock.
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O Seiketsu, ou senso de saúde e higiene ou asseio, preza para que se mantenha o ambiente em
que se exercem as atividades sempre favorável à saúde e higiene, definindo os padrões necessários
em termos de hábitos, normas e procedimentos para que isso aconteça.
Figura 20 – Seiketsu
Créditos: Iconic Bestiary/ Shutterstock.
Finalmente, o Shitsuke, ou senso de autodisciplina, trata de fazer com que todas as ações
realizadas nos sensos anteriores se transformem em hábito. Assim, as pessoas demonstrariam
respeito a si próprio e aos demais ao se importarem realmente com o seu ambiente e com todas as
melhorias conquistadas nas fases anteriores da implementação do método.
Figura 21 – Shitsuke
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Créditos: N. Savranska/ Shutterstock.
Espera-se, como benefícios da implementação do 5S, a melhoria da produtividade, a melhoria da
segurança, uma maior satisfação dos clientes, assim como uma elevação na satisfação profissional
dos funcionários. Ao promover uma mudança no comportamento de cada um dos funcionários, que
a partir do uso dos cinco sensos compreendem a necessidade de manter o seu ambiente adequado
às atividades que serão exercidas ali, tem-se a possibilidade de ganhar eficiência profissional e
pessoal.
Com o passar do tempo, novos sensos vêm sendo propostos para agregar mais valores que
complementem a ideia de melhoria contínua quando da sua implementação. Há literaturacitando até
10 sensos, acrescentando aos cinco sensos clássicos mais outros cinco sensos, que são: Shikari Yaro –
senso de determinação e união, Shido – senso de treinamento, Setsuyaku – senso de economia e
combate aos desperdícios, Shisei Rinri – senso dos princípios morais e éticos e Sekinin Shakai – senso
de responsabilidade social (Pasquini, 2015). Cabe a cada organização que busca a melhoria contínua
escolher se pretende utilizar o método clássico ou ampliá-lo. Independentemente de quantos sensos
a organização se propõe a implementar, só há benefícios em seu uso para as empresas e para os
indivíduos
FINALIZANDO
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Essa aula trouxe para você informações sobre métodos e programas que são utilizados para
implementar processos de gestão da qualidade das organizações. Tais método auxiliam o gestor a
controlar e melhorar os processos da qualidade nas empresas para alcançar a melhoria contínua. O
controle estatístico da qualidade foi o primeiro método que você pôde conhecer. Você pôde
compreender que, ao ser aplicado aos processos produtivos, o cep auxilia na análise da variabilidade
dos processos por meio de uma ferramenta visual denominada carta de controle. Você pode
conhecer a evolução do uso da estatística na gestão da qualidade ao ser apresentado ao seis sigma,
um programa que se utiliza do conceito de variação dos processos para que se desenvolvam
estratégias de negócios. Para tanto, você aprendeu sobre o método DMAIC (define, measure, analyse,
improve, control). A seguir, você conheceu o QFD (quality function deployment), um método que
analisa requisitos necessários para o desenvolvimento de um produto, bem como a ferramenta
utilizada para execução desse método denominada casa da qualidade. O quarto método que você
teve acesso foi o FMEA (failure mode and effect analysis), que tem por objetivo evitar que ocorram
falhas no produto decorrentes do seu projeto ou de seu processo de produção por meio da
elaboração de quadros padronizados, nos quais são discriminados todos os elementos necessários à
análise de modos de falha. Finalmente, você pôde observar que a ideia de melhoria contínua,
apresentada pela filosofia Kaizen, pode ser colocada em prática, entre outros, pelo método 5S, em
que cinco sensos são implementados nas organizações para a manutenção de um ambiente propício
à qualidade.
REFERÊNCIAS
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DINIS, C. A metodologia 5S e kaizen diário. Relatório de estágio profissionalizante. Instituto
Politécnico de Coimbra, Portugal, 2016. Disponível em
<https://comum.rcaap.pt/bitstream/10400.26/17747/1/claudia_dinis_21423007_MEAL_relatorio%20V
D_2016.pdf>. Acesso em: 25 out 2021.
DUARTE, I. C. V. Melhoria contínua através do Kaizen: estudo de caso. Dissertação de
Mestrado. Universidade da Beira Interior, Portugal. 2013. Disponível em
<https://ubibliorum.ubi.pt/bitstream/10400.6/2459/1/Disserta%C3%A7%C3%A3o%20In%C3%AAs%2
0Duarte.pdf>. Acesso em: 23 out. 2021.
17/04/2023, 19:20 UNINTER
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KAIZEN Institute Brasil. O que é Kaizen. Disponível em: <https://br.kaizen.com/o-que-e-
kaizen.html>. Acesso em: 25 out 2021.
LOBO, R. N. Gestão da qualidade. 2. ed. São Paulo: Érica, 2020.
OLIVEIRA, O. J. Curso básico de gestão da qualidade. São Paulo: Cengage Learning, 2014.
PASQUINI, N. C. Implantação do 10s como ferramenta de gestão de qualidade em hospital.
Revista Qualidade Emergente, 2015, v. 6, n. 1, p.13-26.
RODRIGUES, M. V. Ações para a qualidade: gestão estratégica e integrada para a melhoria dos
processos na busca da qualidade e produtividade. 6. ed. São Paulo: Atlas, 2020.
SELEME, R.; STADLER, H. Controle da qualidade: as ferramentas essenciais. Curitiba:
InterSaberes, 2012.
SIQUEIRA, L. G. P. Controle estatístico do processo. São Paulo: Pioneira, 1997.
TOLEDO, J. C. de et al. Qualidade: gestão e métodos. Rio de Janeiro: LTC, 2014.