Apostila - Volume 2

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<p>Prof. Dr. Ademir J. Petenate</p><p>Volume 2</p><p>VOLUME 2</p><p>Publicado por Escola EDTI</p><p>Campinas São Paulo</p><p>2019</p><p>Sumário</p><p>Analyse 1</p><p>Introdução: desenvolvimento de mudanças 1</p><p>Diagrama de causa e efeito 5</p><p>Diagrama direcionador 11</p><p>Uso de tecnologia 19</p><p>Uso de criatividade 23</p><p>Uso de conceitos de mudança 31</p><p>Introdução ao Lean 37</p><p>Os 4P’s 39</p><p>Fluxo contínuo 53</p><p>Sistemas puxados 55</p><p>Kanban 63</p><p>Transparência 69</p><p>Trabalho padrão 73</p><p>5S 77</p><p>Desconexões 99</p><p>Diagrama ECRS 103</p><p>Balanceamento de linha 107</p><p>Diagrama de espaguete 115</p><p>Value Stream Mapping (VSM) 119</p><p>Poka-Yoke 123</p><p>Correlação entre variáveis 131</p><p>DOE – Introdução 149</p><p>DOE – Experimento completamente aleatorizado 155</p><p>DOE – Experimento aleatorizado em blocos e antes vs. depois 169</p><p>DOE – Experimento fatorial completo 181</p><p>DOE – Experimento fatorial fracionado 195</p><p>Regressão Linear Simples 211</p><p>Regressão Linear Multipla 231</p><p>Improve 237</p><p>Teste de mudanças 237</p><p>Control 249</p><p>Implementação de mudanças 249</p><p>Exercícios</p><p>Lean Seis Sigma Introdução 262</p><p>Fluxograma 265</p><p>Gráficos Descritivos 266</p><p>MSA 272</p><p>Gráfico de Controle 273</p><p>Capabilidade 274</p><p>Transformação de variáveis 275</p><p>Revisão Measure 275</p><p>Análise AV/NAV 277</p><p>Balanceamento de Linha 278</p><p>Correlação de Variáveis 279</p><p>Experimento Completamente aleatorizado 281</p><p>Experimento Aleatorizado em blocos 281</p><p>Experimento fatorial completo 282</p><p>Experimento Fatorial fracionado 285</p><p>Regressão Linear 286</p><p>Estudo de caso 287</p><p>Teste de Mudanças 290</p><p>Exercícios Extras</p><p>Gráficos Descritivos 294</p><p>Gráficos de Controle e Capabilidade 296</p><p>Correlação de variáveis 298</p><p>Experimento completamente aleatorizado 301</p><p>Experimento Fatorial completo 301</p><p>Regressão Linear 302</p><p>Projeto de Certificação</p><p>Mid-state 303</p><p>Banco Mid 321</p><p>1</p><p>Analyze</p><p>ANALYZE</p><p>2</p><p>Analyze</p><p>Problemas no desenvolvimento</p><p>de uma mudança</p><p>» “Fazer mais do mesmo” » Procurar a perfeição (“síndrome da utopia”</p><p>e “síndrome da paralisia”).</p><p>A frase “fazer mais do mesmo” pode englobar mais pessoas, mais</p><p>dinheiro e mais exortações. E a frase “procurar a perfeição” está</p><p>ligada à “síndrome da utopia” e à “síndrome da paralisia”.</p><p>Objetivo</p><p>» Desenvolver mudanças.</p><p>Atividades</p><p>» Encontrar a causa raiz do problema.</p><p>Sabemos que qualquer melhoria requer mudança, mas</p><p>nem toda mudança resulta em melhoria.</p><p>O que devemos fazer para desenvolver mudanças que resultem em melhoria? Algumas mudanças</p><p>são óbvias, outras não e, para essas, precisaremos de ferramentas de análise crítica do processo,</p><p>pensamento criativo e conceitos de mudança para as encontrarmos. É muito importante salientar</p><p>que as mudanças não têm que ser necessariamente caras ou demoradas.</p><p>3</p><p>Analyze</p><p>Comparação entre os</p><p>dois tipos de mudanças</p><p>1ª Ordem 2ª Ordem</p><p>Sistema Não é alterado É alterado</p><p>Percepção do cliente Solução do problema Melhoria</p><p>Prazo Imediato, curto Médio, longo</p><p>Mudanças de</p><p>primeira ordem são</p><p>necessárias para:</p><p>» Manter a organização em</p><p>funcionamento no dia a dia;</p><p>» Manter o sistema no nível</p><p>de desempenho atual;</p><p>» Lidar com problemas.</p><p>São características das</p><p>mudanças de 1ª ordem:</p><p>» Realizadas rotineiramente</p><p>para resolver problemas</p><p>ou reagir a uma</p><p>circunstância especial;</p><p>» Devolvem o sistema à</p><p>situação anterior;</p><p>» Refletem sentidos</p><p>imediatamente ou em</p><p>curto prazo;</p><p>» Às vezes, trazem conflito</p><p>de interesses: qualidade,</p><p>mas custo;</p><p>» Depois delas, os clientes</p><p>percebem que um</p><p>problema foi resolvido.</p><p>Mudanças de</p><p>segunda ordem são</p><p>necessárias para:</p><p>» Prevenir problemas;</p><p>» Elevar o desempenho</p><p>do sistema a níveis</p><p>superiores ao atual.</p><p>São características das</p><p>mudanças de 2ª ordem:</p><p>» Resultam na criação de</p><p>um novo processo ou</p><p>na modificação de um</p><p>processo existente;</p><p>» Alteram o funcionamento</p><p>do sistema e como as</p><p>pessoas trabalham;</p><p>» Afetam positiva e</p><p>simultaneamente</p><p>vários indicadores de</p><p>desempenho;</p><p>» Seu impacto é sentido a</p><p>médio e longo prazo;</p><p>» Depois delas os clientes</p><p>percebem que uma</p><p>melhoria foi feita.</p><p>A seguir, veremos uma lista dos tipos de mudanças.</p><p>Algumas</p><p>considerações sobre</p><p>mudanças e melhoria:</p><p>» O importante não é o</p><p>tamanho da mudança,</p><p>mas o impacto produzido.</p><p>» Grandes melhorias podem</p><p>ser alcançadas com</p><p>pequenas mudanças.</p><p>» Se problemas inesperados</p><p>ocorrerem após uma</p><p>mudança de segunda</p><p>ordem:</p><p>» Use as mudanças de</p><p>primeira ordem para</p><p>removê-los.</p><p>» Use mais mudanças de</p><p>segunda ordem para</p><p>eliminá-los.</p><p>DIAGRAMA DE</p><p>CAUSA E EFEITO</p><p>6</p><p>Analyze</p><p>Diagrama de</p><p>causa e efeito</p><p>O que é?</p><p>O diagrama de causa e efeito é também</p><p>conhecido como diagrama espinha de peixe ou</p><p>diagrama de Ishikawa e fornece uma conexão</p><p>visual entre o efeito observado e todos os fatores</p><p>que contribuem para ele, incentivando os</p><p>membros da equipe a visualizarem os sintomas e</p><p>as possíveis causas de um problema como parte</p><p>de todo um sistema (pensamento sistêmico).</p><p>Quando utilizar?</p><p>Antes de tentarmos criar um diagrama de</p><p>causa e efeito, é preciso identificar o efeito que</p><p>servirá como ponto focal da sua iniciativa. Em</p><p>seguida, utilizaremos técnicas de brainstorm</p><p>para gerar causas prováveis. Uma vez concluído,</p><p>o diagrama de causa e efeito fornece uma base</p><p>sólida para as tarefas de identificar soluções ou</p><p>desenvolver mudanças.</p><p>Benefícios do Diagrama</p><p>Sua elaboração é muito importante, pois as partes interessadas se reúnem e organizam</p><p>conhecimentos. Além disso, ele reduz a tendência de achar uma “verdadeira” causa e funciona</p><p>como um meio efetivo para compartilhar conhecimento.</p><p>7</p><p>Analyze</p><p>Diagrama de causa</p><p>e efeito: exemplo</p><p>Hóspedes</p><p>insatisfeitos</p><p>Recepção Comida</p><p>Outros Quarto</p><p>falta café</p><p>itens faltando</p><p>falta informação</p><p>sem alarme</p><p>cobram para estacionar</p><p>chave errada</p><p>bagagem perdida</p><p>TV quebrada</p><p>acesso difícil</p><p>fumante</p><p>janela</p><p>lençóis</p><p>extras</p><p>lento</p><p>computador</p><p>pouco sal</p><p>datas</p><p>nº r</p><p>eserva</p><p>fumante</p><p>ou não?</p><p>campainha</p><p>pouco açúcar</p><p>poucas</p><p>escolhas</p><p>carpete</p><p>toalhas</p><p>sem tempero</p><p>falta mesa</p><p>de saladas</p><p>exaustores</p><p>n os de</p><p>telefones</p><p>já ocupado</p><p>sujeira</p><p>lento dieta especial serviço de quarto</p><p>comida ruim</p><p>Para a elaboração do diagrama, siga os seguintes passos</p><p>» Identifique o efeito a ser estudado e</p><p>coloque-o na estrutura do diagrama em</p><p>uma caixa do lado direito. O efeito pode ser</p><p>positivo (objetivo) ou negativo (problemas).</p><p>» Desenhe uma espinha de peixe no quadro</p><p>branco ou em um pedaço de papel,</p><p>apontando para o efeito.</p><p>» Desenvolva uma lista de possíveis causas</p><p>e/ou fatores que contribuam para o efeito,</p><p>utilizando, se necessário, um brainstorming</p><p>ou fluxograma do assunto que esteja sendo</p><p>tratado.</p><p>» Os seis M’s (máquinas, métodos, meio</p><p>ambiente, medição, materiais, mão de</p><p>obra) ou os 4 P’s (políticas, procedimentos,</p><p>pessoas e planta) são comumente</p><p>utilizados como ramos iniciais.</p><p>» Crie sub-ramos com possíveis subcausas</p><p>para cada causa.</p><p>» Antes de passar para uma ideia ou</p><p>causa diferente, explore cada causa ou</p><p>“ramificação” até sua conclusão, usando a</p><p>técnica conhecida como “Cinco Porquês’’.</p><p>» Reserve tempo suficiente para esgotar essas</p><p>discussões em extensão e profundidade.</p><p>» Mantenha o foco na definição do problema,</p><p>para assegurar que a sessão não se torne</p><p>muito ampla.</p><p>» Quando a dinâmica do grupo diminuir é</p><p>um bom indicador de que as ideias mais</p><p>importantes estão listadas.</p><p>» Identifique as causas mais importantes e</p><p>priorize-as.</p><p>8</p><p>Analyze</p><p>Os “Cinco</p><p>Porquês”</p><p>Exemplo:</p><p>» Por que a entrega atrasou?</p><p>» Houve uma quebra do caminhão.</p><p>» Por que o caminhão quebrou?</p><p>» A mangueira do radiador quebrou.</p><p>» Por que a mangueira do radiador quebrou?</p><p>» A mangueira tinha mais de dois anos de uso.</p><p>» Por que a mangueira tinha mais de dois</p><p>anos de uso?</p><p>» Estamos atrasados com o programa de</p><p>manutenção preventiva.</p><p>» Por que estamos atrasados com a</p><p>manutenção preventiva?</p><p>» A equipe da manutenção esteve envolvida</p><p>em um projeto especial que durou mais do</p><p>que o esperado.</p><p>A técnica dos “Cinco Porquês” nos ajudará na</p><p>identificação da causa raiz do problema. Para</p><p>cada causa, devemos perguntar “por que o</p><p>problema ocorreu?” para descobrir as causas</p><p>que contribuíram para o problema.</p><p>se</p><p>g.</p><p>T/</p><p>C:</p><p>3</p><p>9</p><p>se</p><p>g.</p><p>T/</p><p>C:</p><p>4</p><p>6</p><p>se</p><p>g.</p><p>T/</p><p>C:</p><p>6</p><p>2</p><p>se</p><p>g.</p><p>T/</p><p>C:</p><p>4</p><p>0</p><p>se</p><p>g.</p><p>T/</p><p>R:</p><p>6</p><p>0</p><p>m</p><p>in</p><p>T/</p><p>R:</p><p>1</p><p>0</p><p>m</p><p>in</p><p>T/</p><p>R:</p><p>0</p><p>m</p><p>in</p><p>T/</p><p>R:</p><p>0</p><p>m</p><p>in</p><p>T/</p><p>R:</p><p>0</p><p>m</p><p>in</p><p>Di</p><p>sp</p><p>: 8</p><p>5%</p><p>Di</p><p>sp</p><p>: 1</p><p>00</p><p>%</p><p>Di</p><p>sp</p><p>: 8</p><p>0%</p><p>Di</p><p>sp</p><p>: 1</p><p>00</p><p>%</p><p>Di</p><p>sp</p><p>: 1</p><p>00</p><p>%</p><p>M</p><p>on</p><p>ta</p><p>do</p><p>ra</p><p>Sã</p><p>o</p><p>Jo</p><p>rg</p><p>e</p><p>M</p><p>en</p><p>sa</p><p>l</p><p>12</p><p>00</p><p>0</p><p>LE</p><p>64</p><p>00</p><p>L</p><p>D</p><p>2</p><p>tu</p><p>rn</p><p>os</p><p>20</p><p>s</p><p>up</p><p>/b</p><p>an</p><p>d</p><p>Bo</p><p>bi</p><p>na</p><p>s</p><p>50</p><p>0</p><p>pé</p><p>s</p><p>POKA-YOKE</p><p>124</p><p>Exemplo</p><p>125</p><p>Analyze</p><p>Erros</p><p>Uma fonte comum de problemas</p><p>são os chamados “erros”.</p><p>» Os erros ocorrem quando as ações não</p><p>estão de acordo com as intenções, mesmo</p><p>que a pessoa seja capaz de realizar a tarefa</p><p>com sucesso.</p><p>» Embora os erros sejam resultado de</p><p>ações humanas, eles ocorrem através da</p><p>interação das pessoas com o sistema.</p><p>Alguns sistemas são mais propensos a erros que outros.</p><p>126</p><p>Exercício:</p><p>Inspeção</p><p>» Conte o número de vezes que a sexta letra do alfabeto aparece no</p><p>seguinte texto. Você tem um minuto.</p><p>The necessity of training farm hands for first</p><p>class farms in the fatherly handling of farm live</p><p>stock is foremost in the eyes of farm owners.</p><p>Since the forefathers of the farm owners</p><p>trained the farm hands for first class farms in</p><p>the fatherly handling of farm live stock, the</p><p>farm owners feel they should carry on with the</p><p>family tradition of training farm hands of first</p><p>class farmers in the fatherly handling of farm</p><p>live stock because they believe it is the basis of</p><p>good fundamental farm management.</p><p>127</p><p>Analyze</p><p>A prova de</p><p>erros</p><p>“Tornar fácil fazer certo e</p><p>impossível fazer errado.”</p><p>» A prova de erros usa dispositivos de baixo custo ou técnicas</p><p>que permitem inspecionar 100% todos os meios de eliminar</p><p>defeitos.</p><p>» Ela assume que mesmo o funcionário mais consciente e</p><p>bem treinado irá ocasionalmente cometer erros, previne</p><p>que erros se transformem em produtos defeituosos e é uma</p><p>parte de um sistema de inspeção.</p><p>Poka-Yokes são dispositivos à prova de erros que permitem a</p><p>inspeção de 100% da produção para eliminar os defeitos. Como</p><p>a criação do sistema de baixo custo criado para inspecionar a</p><p>produção dos teares e identificar o rompimento de fios, que</p><p>tornou possível identificar todas as ocorrências através do</p><p>travamento do tear, impedindo a produção de defeitos.</p><p>128</p><p>Dispositivos</p><p>preventivos</p><p>“À prova de erros” (Preventivo)</p><p>Exemplos do dia a dia:</p><p>Elimina a possibilidade de ocorrência da falha ou defeito</p><p>específico, através do projeto.</p><p>» Micro-ondas não funciona com porta</p><p>aberta.</p><p>» Boia da caixa d’água evita que água vaze da</p><p>caixa.</p><p>» Moto não liga se estiver engrenada e com o</p><p>pezinho abaixado.</p><p>» Farol dos carros se apaga quando a chave é</p><p>retirada do contato.</p><p>129</p><p>Analyze</p><p>Dispositivos</p><p>detectivos</p><p>“À prova de falhas” (Detectivo)</p><p>Detecta a falha ou defeito, caso ocorra, e previne que a não</p><p>conformidade continue no processo.</p><p>Exemplos do dia a dia:</p><p>» Indicador no painel dos automóveis, que</p><p>aponta que o motorista não está usando o</p><p>cinto de segurança.</p><p>» Carros que emitem som ao abrir a porta</p><p>quando o farol está aceso e o veículo</p><p>desligado</p><p>130</p><p>Métodos</p><p>Lembretes Diferenciações</p><p>Restrições Exibições</p><p>» Muitos erros são cometidos por</p><p>esquecimento.</p><p>» Os lembretes auxiliam a recordação e</p><p>podem ser um aviso escrito, um alarme.</p><p>» Devem ser fáceis de fazer e objetivos.</p><p>» Quando temos produtos para finalidades</p><p>diferentes, mas que visualmente são muitos</p><p>parecidos, podemos criar diferenciações</p><p>nas suas embalagens, utilizar corante ou</p><p>qualquer outro método para evitar que</p><p>ocorra confusão em suas utilizações.</p><p>» Delimitam o desempenho de certas ações</p><p>que conduzem a erro, como a necessidade</p><p>de remover o cartão do caixa eletrônico</p><p>antes de o dinheiro ser liberado.</p><p>» Tem como característica não requerer um</p><p>comportamento consciente.</p><p>» Quando visualmente já fica explícito como</p><p>a ação deve ser executada.</p><p>» Ex.: a dobradiça das portas já nos mostra</p><p>para que lado devemos abri-las.</p><p>CORRELAÇÃO</p><p>ENTRE VARIÁVEIS</p><p>132</p><p>Estudo de relações</p><p>entre variáveis</p><p>S I</p><p>Variáveis</p><p>de input</p><p>X1, X2, … , Xk</p><p>Y = f(X1, X2, … , Xk)</p><p>P</p><p>Variáveis de</p><p>processo</p><p>O</p><p>Variáveis</p><p>de output</p><p>Y</p><p>C</p><p>Sabemos que a correlação é uma importante ferramenta para estudar relações entre variáveis.</p><p>Nessa fase, estamos interessados em entender quais variáveis influenciam os indicadores.</p><p>O SIPOC é uma ferramenta utilizada para identificar os elementos relevantes de um processo e</p><p>pode ser aplicada a todo tipo de trabalho, seja ele repetitivo ou pouco frequente, ajudando a ter</p><p>uma visão macro do processo:</p><p>» Definindo seus limites (pontos de início e fim).</p><p>» Permitindo localizar pontos de coleta de dados.</p><p>As variáveis medidas no resultado (output) são denotas por Y. As variáveis medidas no processo</p><p>(process) e nas entradas (input) são denotas por X. Nessa etapa, vamos entender as relações entre</p><p>os Y’s e os X ś e as técnicas estatísticas que são usadas para entender essas variáveis. Encontrando</p><p>essas relações, poderemos propor mudanças em busca de melhorias.</p><p>133</p><p>Analyse</p><p>Estudo de relações</p><p>entre variáveis</p><p>Y Quantitativo Y Qualitativo</p><p>X Quantitativo</p><p>» Gráfico de dispersão</p><p>» Gráfico de dispersão</p><p>estratificado</p><p>» Dotplot estratificado</p><p>» Gráfico de tendência</p><p>estratificado</p><p>» Boxplot</p><p>X Qualitativo</p><p>» Dotplot estratificado</p><p>» Gráfico de tendência</p><p>estratificado</p><p>» Boxplot</p><p>» Tabela de contingência</p><p>» Gráfico de barras</p><p>Para podermos identificar a</p><p>ferramenta estatística adequada,</p><p>precisamos classificar as</p><p>variáveis sob dois aspectos:</p><p>A variável é Y ou X?</p><p>» Y</p><p>• Variáveis de saída do processo cujo</p><p>comportamento queremos explicar e obter</p><p>um modelo, geralmente seu indicador</p><p>do projeto de melhoria. Nomenclatura:</p><p>variáveis resposta, variáveis dependentes.</p><p>» X</p><p>• Variáveis de processo ou de entrada,</p><p>candidatas a explicar o comportamento das</p><p>variáveis resposta. Nomenclatura: variáveis</p><p>explicativas, variáveis independentes,</p><p>fatores.</p><p>• Variáveis de estratificação.</p><p>A seguir, a diferença entre variável</p><p>quantitativa e Qualitativa.</p><p>» A variável numérica ou quantitativa é</p><p>aquela que conseguimos colocar em</p><p>alguma escala, pode ser contínua ou de</p><p>contagem. Exemplo: Tempo de operação,</p><p>número de falhas em um equipamento,</p><p>peso de um produto.</p><p>» A variável categórica ou qualitativa é</p><p>aquela que assume categorias de resposta.</p><p>Exemplo: Tipo de problema encontrado,</p><p>matéria-prima, turno.</p><p>Depois, precisamos apenas localizar</p><p>a técnica adequada na tabela acima.</p><p>ASSOCIAÇÃO ENTRE</p><p>VARIÁVEIS</p><p>Y: QUANTITATIVA</p><p>X: QUANTITATIVA</p><p>136</p><p>Associação</p><p>entre variáveis</p><p>Dados sobre</p><p>satisfação e atraso</p><p>de 24 projetos.</p><p>A satisfação depende</p><p>do atraso?</p><p>Tomemos o seguinte exemplo:</p><p>Uma equipe estava incumbida</p><p>de elevar a satisfação dos</p><p>clientes com a entrega dos</p><p>projetos do escritório. Existia</p><p>uma forte convicção de que</p><p>a satisfação era influenciada</p><p>pelos dias de atraso.</p><p>Para comprovar essa teoria,</p><p>a equipe coletou a satisfação</p><p>e os dias de atraso (dias de</p><p>atraso negativo significam</p><p>entrega antes do prazo) para 24</p><p>projetos. Olhando os dados da</p><p>tabela, você consegue perceber</p><p>se a satisfação é influenciada</p><p>pelos dias de atraso com a</p><p>entrega do projeto?</p><p>Note que os dias de atraso com</p><p>o sinal explicitam que o projeto</p><p>foi entregue antes do prazo.</p><p>Projeto Dias de</p><p>atraso</p><p>Índice</p><p>satisfação Projeto Dias de</p><p>atraso</p><p>Índice</p><p>satisfação</p><p>1 -3 3,90 13 -8 3,91</p><p>2 -6 3,42 14 8 3,57</p><p>3 -1 3,10 15 -15 4,40</p><p>4 0 2,95 16 -15 4,63</p><p>5 4 1,83 17 10 2,98</p><p>6 5 2,25 18 -11 4,11</p><p>7 9 1,92 19 11 1,83</p><p>8 11 3,15 20 -13 4,57</p><p>9 19 2,85 21 4 2,92</p><p>10 12 3,00 22 0 3,70</p><p>11 -5 2,64 23 10 2,63</p><p>12 -6 3,96 24 -7 4,51</p><p>Gráfico de dispersão</p><p>Analisando o gráfico de dispersão, onde cada ponto representa</p><p>um projeto, com o respectivo atraso e satisfação, percebemos</p><p>mais facilmente que, quanto maior o atraso, menor a satisfação.</p><p>Atraso (dias)</p><p>Sa</p><p>tis</p><p>fa</p><p>çã</p><p>o</p><p>GRÁFICO DE DISPERSÃO: SATISFAÇÃO VS ATRASO</p><p>100-10 20-20</p><p>2.0</p><p>2.5</p><p>3.0</p><p>3.5</p><p>4.0</p><p>5.0</p><p>4.5</p><p>137</p><p>Analyse</p><p>Análise de gráficos</p><p>de dispersão</p><p>X1</p><p>Y1</p><p>GRÁFICO</p><p>DE DISPERSÃO</p><p>864 10 12 14 162</p><p>0</p><p>2.5</p><p>3.0</p><p>3.5</p><p>4.0</p><p>X2</p><p>Y2</p><p>GRÁFICO DE DISPERSÃO</p><p>864 10 12 14 162</p><p>10000</p><p>14000</p><p>18000</p><p>22000</p><p>26000</p><p>X3</p><p>Y3</p><p>GRÁFICO DE DISPERSÃO</p><p>864 10 12 14 162</p><p>0</p><p>5</p><p>10</p><p>15</p><p>20</p><p>X1</p><p>Y1</p><p>GRÁFICO DE DISPERSÃO</p><p>864 10 12 14 162</p><p>0</p><p>2.5</p><p>3.0</p><p>3.5</p><p>4.0</p><p>X2</p><p>Y2</p><p>GRÁFICO DE DISPERSÃO</p><p>864 10 12 14 162</p><p>10000</p><p>14000</p><p>18000</p><p>22000</p><p>26000</p><p>X3</p><p>Y3</p><p>GRÁFICO DE DISPERSÃO</p><p>864 10 12 14 162</p><p>0</p><p>5</p><p>10</p><p>15</p><p>20</p><p>X1</p><p>Y1</p><p>GRÁFICO DE DISPERSÃO</p><p>864 10 12 14 162</p><p>0</p><p>2.5</p><p>3.0</p><p>3.5</p><p>4.0</p><p>X2</p><p>Y2</p><p>GRÁFICO DE DISPERSÃO</p><p>864 10 12 14 162</p><p>10000</p><p>14000</p><p>18000</p><p>22000</p><p>26000</p><p>X3</p><p>Y3</p><p>GRÁFICO DE DISPERSÃO</p><p>864 10 12 14 162</p><p>0</p><p>5</p><p>10</p><p>15</p><p>20</p><p>Aspectos a serem observados em um gráfico de dispersão</p><p>Devemos, sempre, observar alguns aspectos na análise do gráfico de dispersão:</p><p>» Direção: positiva (quando “x” aumenta, “y” também aumenta) ou negativa (quando “x”</p><p>aumenta, “y” diminui).</p><p>» Forma: a relação é linear (pode ser aproximada por uma reta) ou não linear.</p><p>» Força: quanto mais aproximados os pontos estão da forma da relação identificada entre “x” e</p><p>“y”, maior a força dessa relação.</p><p>Coeficiente de correlação linear</p><p>Fórmula</p><p>∑(x i − X̄)(y i − Ȳ)</p><p>r =</p><p>√ ∑(x i − X̄)2 √ ∑(y i − Ȳ)2 .</p><p>− 1 ≤ r ≤ 1</p><p>O coeficiente de relação linear mede a força da</p><p>relação linear entre “x” e “y”:</p><p>» r=1 indica relação positiva perfeita</p><p>(extremamente forte).</p><p>» r=-1 indica relação negativa perfeita</p><p>(extremamente forte).</p><p>» r=0 indica a ausência de relação linear</p><p>entre “x” e “y”.</p><p>Observações:</p><p>» 1. O coeficiente r mede o grau de associação</p><p>linear entre duas variáveis. Valor de r baixo</p><p>(próximo de zero) não indica que as variáveis</p><p>não estão relacionadas, mas sim que elas</p><p>não estão linearmente relacionadas. Não</p><p>devemos interpretar o valor de r sem o</p><p>gráfico de dispersão.</p><p>» 2. A interpretação de r (se é alto) depende</p><p>do contexto.</p><p>n</p><p>i=1</p><p>n</p><p>i=1</p><p>n</p><p>i=1</p><p>138</p><p>Gráfico de dispersão</p><p>estratificado</p><p>Há relação para cada fornecedor,</p><p>mas não há no total.</p><p>Não há relação para cada</p><p>fornecedor, mas há no conjunto.</p><p>Rigidez</p><p>PRODUTO A</p><p>Fo</p><p>rç</p><p>a</p><p>pa</p><p>ra</p><p>ro</p><p>m</p><p>pe</p><p>r</p><p>FORNECEDOR BFORNECEDOR A</p><p>Rigidez</p><p>PRODUTO B</p><p>Ra</p><p>pi</p><p>de</p><p>z</p><p>de</p><p>ro</p><p>m</p><p>pe</p><p>r</p><p>FORNECEDOR BFORNECEDOR A</p><p>Rigidez</p><p>PRODUTO A</p><p>Fo</p><p>rç</p><p>a</p><p>pa</p><p>ra</p><p>ro</p><p>m</p><p>pe</p><p>r</p><p>FORNECEDOR BFORNECEDOR A</p><p>Rigidez</p><p>PRODUTO B</p><p>Ra</p><p>pi</p><p>de</p><p>z</p><p>de</p><p>ro</p><p>m</p><p>pe</p><p>r</p><p>FORNECEDOR BFORNECEDOR A</p><p>Quando analisamos a correlação com dados estratificados, diversas situações podem ocorrer:</p><p>» Existe correlação no geral e em cada estrato, e a direção é a mesma.</p><p>» Existe correlação no geral e em cada estrato, e as direções são diferentes.</p><p>» Existe correlação no geral, mas não em cada estrato.</p><p>» Existe correlação em cada estrato, mas não no geral.</p><p>» Outras.</p><p>No primeiro gráfico, podemos observar que não existe forte correlação quando olhamos para ele</p><p>sem estratificar por fornecedor. Porém, quando estratificamos por fornecedor, essa relação é mais</p><p>forte.</p><p>No segundo gráfico, notamos que não há correlação para cada fornecedor. No entanto, olhando o</p><p>gráfico como um todo, percebemos uma correlação.</p><p>139</p><p>Analyse</p><p>Correlação e</p><p>causalidade</p><p>120 140 160 180 200 220 240 280</p><p>EVOLUÇÃO DA POPULAÇÃO DE OLDENBURG</p><p>E DO NÚMERO DE CEGONHAS (1930-1936)</p><p>Po</p><p>pu</p><p>la</p><p>çã</p><p>o</p><p>(e</p><p>m</p><p>m</p><p>ilh</p><p>ar</p><p>es</p><p>)</p><p>Número de cegonhas</p><p>58</p><p>62</p><p>66</p><p>70</p><p>74</p><p>78</p><p>120 140 160 180 200 220 240 280</p><p>EVOLUÇÃO DA POPULAÇÃO DE OLDENBURG</p><p>E DO NÚMERO DE CEGONHAS (1930-1936)</p><p>Po</p><p>pu</p><p>la</p><p>çã</p><p>o</p><p>(e</p><p>m</p><p>m</p><p>ilh</p><p>ar</p><p>es</p><p>)</p><p>Número de cegonhas</p><p>58</p><p>62</p><p>66</p><p>70</p><p>74</p><p>78</p><p>Consideremos o exemplo de Gustav Fisher, que coletou o número</p><p>de cegonhas e a população da cidade de Oldenburgo, atualmente</p><p>pertencente ao território alemão, entre os anos de 1930 e 1936.</p><p>» A direção é positiva, a relação é linear e a correlação é forte.</p><p>O gráfico sugere que, quanto maior é o número de cegonhas,</p><p>maior é a população.</p><p>Podemos concluir que cegonhas trazem os bebês?! Existe uma</p><p>relação de causalidade entre essas variáveis?!</p><p>» Claramente Fisher não fez essa brincadeira por acreditar</p><p>no mito infantil, mas sim para mostrar que nem sempre</p><p>correlação implica causalidade.</p><p>» Além disso, uma explicação lógica para esta correlação é</p><p>que, conforme a população aumenta, também cresce o</p><p>número de casas e consequentemente chaminés, o que atrai</p><p>as cegonhas.</p><p>140</p><p>Correlação e</p><p>causalidade</p><p>Entre os anos 1920 e 1935, foram coletados os dados relativos ao</p><p>número de aparelhos de rádio e número de doentes mentais por</p><p>100.000 habitantes na Inglaterra.</p><p>» A conclusão que se obteve é que a direção é positiva e linear</p><p>e a correlação é forte. O gráfico sugere que, quanto maior</p><p>é o número de aparelhos de rádio, maior é o número de</p><p>doentes mentais.</p><p>Podemos concluir que ouvir rádio provoca doença mental?!</p><p>» A correlação não implica causalidade. Duas variáveis podem</p><p>estar correlacionadas porque a variável x é a causa direta</p><p>da variável y ou a variável y é a causa direta da variável</p><p>x. A variável x contribui para a variação em y, mas não é</p><p>a única causa; outras variáveis podem estar provocando</p><p>a correlação; ambas as variáveis estão mudando com o</p><p>tempo; a associação não passa de coincidência.</p><p>Em estudos observacionais não se pode atribuir relação de causa</p><p>e efeito a variáveis correlacionadas. Para atribuir relação de causa</p><p>e efeito, é preciso realizar experimentos planejados.</p><p>0 2000 4000 6000 8000 10000</p><p>RELAÇÃO ENTRE Nº DE DOENTES MENTAIS</p><p>E Nº DE APARELHOS DE RÁDIO</p><p>N</p><p>úm</p><p>er</p><p>o</p><p>de</p><p>d</p><p>oe</p><p>nt</p><p>es</p><p>m</p><p>en</p><p>ta</p><p>is</p><p>Número de aparelhos de rádio</p><p>10</p><p>14</p><p>18</p><p>22</p><p>26</p><p>0 2000 4000 6000 8000 10000</p><p>RELAÇÃO ENTRE Nº DE DOENTES MENTAIS</p><p>E Nº DE APARELHOS DE RÁDIO</p><p>N</p><p>úm</p><p>er</p><p>o</p><p>de</p><p>d</p><p>oe</p><p>nt</p><p>es</p><p>m</p><p>en</p><p>ta</p><p>is</p><p>Número de aparelhos de rádio</p><p>10</p><p>14</p><p>18</p><p>22</p><p>26</p><p>ASSOCIAÇÃO ENTRE</p><p>VARIÁVEIS</p><p>Y: QUANTITATIVA</p><p>X: QUALITATIVA</p><p>142</p><p>Y: Quantitativa, X: Qualitativa</p><p>(com variável de tempo)</p><p>Se a variável Quantitativa é medida ao longo</p><p>do tempo, há duas possibilidades: Dia</p><p>Mês</p><p>Te</p><p>m</p><p>po</p><p>GRÁFICO DE TENDÊNCIA POR FASE</p><p>864 10 12 14 162</p><p>0</p><p>5</p><p>10</p><p>15</p><p>20</p><p>25</p><p>DEPOISANTES</p><p>Ve</p><p>nd</p><p>as</p><p>GRÁFICO DE TENDÊNCIA: VENDAS POR FILIAL</p><p>fe</p><p>v-</p><p>17</p><p>ab</p><p>r-1</p><p>7</p><p>ju</p><p>n-</p><p>17</p><p>ag</p><p>o-</p><p>17</p><p>ou</p><p>t-1</p><p>7</p><p>de</p><p>z-</p><p>17</p><p>fe</p><p>v-</p><p>18</p><p>ab</p><p>r-1</p><p>8</p><p>0</p><p>5</p><p>10</p><p>15</p><p>20</p><p>25</p><p>FILIAL B</p><p>FILIAL A</p><p>Variável</p><p>Dia</p><p>Mês</p><p>Te</p><p>m</p><p>po</p><p>GRÁFICO DE TENDÊNCIA POR FASE</p><p>864 10 12 14 162</p><p>0</p><p>5</p><p>10</p><p>15</p><p>20</p><p>25</p><p>DEPOISANTES</p><p>Ve</p><p>nd</p><p>as</p><p>GRÁFICO DE TENDÊNCIA: VENDAS POR FILIAL</p><p>fe</p><p>v-</p><p>17</p><p>ab</p><p>r-1</p><p>7</p><p>ju</p><p>n-</p><p>17</p><p>ag</p><p>o-</p><p>17</p><p>ou</p><p>t-1</p><p>7</p><p>de</p><p>z-</p><p>17</p><p>fe</p><p>v-</p><p>18</p><p>ab</p><p>r-1</p><p>8</p><p>0</p><p>5</p><p>10</p><p>15</p><p>20</p><p>25</p><p>FILIAL B</p><p>FILIAL A</p><p>Variável</p><p>Quando a variável y é Quantitativa e a variável x é Qualitativa, estratifica-se os dados nos grupos</p><p>definidos pela variável x.</p><p>Neste caso, temos duas possibilidades:</p><p>» 1. A variável qualitativa define duas ou mais fases, antes e depois de uma mudança, por</p><p>exemplo. Então, o adequado é fazer um gráfico de tendência estratificado por fases para</p><p>analisar o indicador “Tempo”. Nessa situação, estamos verificando se o tempo (variável y)</p><p>depende da fase (variável x).</p><p>Como conclusão temos uma redução relevante no indicador quando consideramos fase “antes” e</p><p>“depois”, ou seja, o indicador depende da fase.</p><p>» 2. A variável quantitativa é medida em duas condições diferentes nos mesmos tempos,</p><p>por exemplo pelo número de vendas em duas filiais. Nesse caso, é adequado fazer um</p><p>gráfico de tendência com a variável resposta superposta. Se os dados estão em regiões</p><p>significativamente diferentes, dizemos que há correlação entre as variáveis.</p><p>143</p><p>Analyse</p><p>Y: Quantitativa, X: Qualitativa</p><p>(sem variável de tempo)</p><p>Tempo</p><p>Fa</p><p>se</p><p>DOTPLOT: TEMPO VS FASE</p><p>10864 18161412</p><p>depois</p><p>antes</p><p>Te</p><p>m</p><p>po</p><p>Fase</p><p>Antes Depois</p><p>BOXPLOT DE TEMPO</p><p>5</p><p>20</p><p>15</p><p>10</p><p>Tempo</p><p>Fa</p><p>se</p><p>DOTPLOT: TEMPO VS FASE</p><p>10864 18161412</p><p>depois</p><p>antes</p><p>Te</p><p>m</p><p>po</p><p>Fase</p><p>Antes Depois</p><p>BOXPLOT DE TEMPO</p><p>5</p><p>20</p><p>15</p><p>10</p><p>» Se a ordem em que os</p><p>dados foram coletados</p><p>não for relevante. Uma</p><p>forma de visualizar os</p><p>dados seria por meio</p><p>de uma comparação</p><p>das distribuições de</p><p>frequência (dotplot</p><p>ou histograma) da</p><p>variável Quantitativa</p><p>estratificada pela variável</p><p>classificatória.</p><p>»</p><p>Outro gráfico que auxilia</p><p>nessa visualização</p><p>é o boxplot.</p><p>» Com essa visão estática,</p><p>podemos observar</p><p>que o tempo nas duas</p><p>fases estão em regiões</p><p>diferentes, ou seja, existe</p><p>correlação entre o</p><p>tempo e a fase, e a</p><p>mudança impactou o</p><p>indicador. “tempo”.</p><p>ASSOCIAÇÃO ENTRE</p><p>VARIÁVEIS</p><p>Y: QUALITATIVA</p><p>X: QUALITATIVA</p><p>146</p><p>Tabela de</p><p>contingência</p><p>Tabela de contingência</p><p>Variável A</p><p>Categorias A1 A2 Total</p><p>Variável B</p><p>B1 n11 n12 n1+</p><p>B2 n21 n22 n2+</p><p>Total n+1 n+2 n++</p><p>Definições</p><p>n11 Frequencia de indivíduos nas categorias A1 e B1.</p><p>n12 Frequencia de indivíduos nas categorias A2 e B1.</p><p>n21 Frequencia de indivíduos nas categorias A1 e B2.</p><p>n22 Frequencia de indivíduos nas categorias A2 e B2.</p><p>n1+ Frequencia de indivíduos nas categorias B1.</p><p>n2+ Frequencia de indivíduos nas categorias B2.</p><p>n+1 Frequencia de indivíduos nas categorias A1.</p><p>n+2 Frequencia de indivíduos nas categorias A2.</p><p>n++ Total de indivíduos na amostra</p><p>Quando as variáveis X e Y</p><p>são qualitativas, o estudo de</p><p>correlação é feito por tabelas</p><p>de contingência ou tabelas</p><p>cruzadas.</p><p>» Por conveniência, a</p><p>variável X é colocada nas</p><p>linhas, e a variável Y é a</p><p>variável nas colunas.</p><p>» No cruzamento entre cada</p><p>categoria das variáveis</p><p>X e Y (casela), coloca-se</p><p>o respectivo número de</p><p>indivíduos amostrados no</p><p>estudo ou o percentual</p><p>das linhas.</p><p>147</p><p>Analyse</p><p>Tabela de</p><p>contingência</p><p>Resultado</p><p>Tratamento N S Total</p><p>Ciclosporina 15 (40,54%) 22 (59,46%) 37 (100%)</p><p>Placebo 23 (67,65%) 11 (32,35%) 34 (100%)</p><p>Gráfico de barras</p><p>Tabelas de contingência</p><p>Pe</p><p>rc</p><p>en</p><p>tu</p><p>al</p><p>Tratamento</p><p>0</p><p>PlaceboCiclosporina</p><p>10</p><p>20</p><p>30</p><p>40</p><p>50</p><p>60</p><p>70</p><p>GRÁFICO DE TRATAMENTO;</p><p>MELHOROU?</p><p>Melhorou?</p><p>SIM</p><p>NÃO</p><p>Esses dados também podem ser apresentados na forma de gráfico de barras, onde a altura das</p><p>barras é calculada pelo percentual de “linhas”.</p><p>Consideremos os dados de comparação entre a ciclosporina (uma droga imunossupressora que</p><p>reduz a probabilidade de rejeição de órgãos transplantados) e o placebo (um fármaco inerte).</p><p>» A pergunta de interesse é: “O resultado da ciclosporina é melhor que o resultado do placebo?”,</p><p>assim a variável X (linha) é o tratamento e a variável Y (coluna) é o resultado.</p><p>» Para responder a essa pergunta podemos realizar o percentual de linhas, ou seja, do total de</p><p>pacientes para os quais a ciclosporina foi administrada (37), 22 melhoraram, assim a melhora</p><p>foi de 59,46%. Já para o placebo, a melhora foi de 11/34 x 100%=32,35%.</p><p>Portanto, concluímos</p><p>que a ciclosporina é</p><p>melhor que o placebo.</p><p>Nesse caso, podemos</p><p>perceber que a melhora</p><p>depende do tratamento</p><p>ao qual o paciente</p><p>foi submetido.</p><p>148</p><p>Cuidado com</p><p>tabelas</p><p>» O procedimento de um hospital era aplicar antibiótico antes da cirurgia em pacientes</p><p>para minimizar a chance de infecção hospitalar. Com o objetivo de avaliar a eficácia de</p><p>três tipos de antibióticos, foram coletados dados de 100 pacientes que desenvolveram</p><p>infecção após a cirurgia. A tabela abaixo apresenta a frequência por tipo de antibiótico.</p><p>Qual é o melhor antibiótico?</p><p>Antibiótico Infecção</p><p>A 12</p><p>B 60</p><p>C 28</p><p>Total 100</p><p>Para responder esta questão, precisamos da informação sobre</p><p>o total de pacientes que tomaram o antibiótico A, B e C.</p><p>Qual antibiótico é melhor?</p><p>Resultado</p><p>Antibiótico Sim Não</p><p>A 12 10</p><p>B 60 20</p><p>C 28 70</p><p>A tabela apresenta dados</p><p>sobre 100 pacientes que</p><p>desenvolveram infecção e sobre</p><p>100 que não desenvolveram</p><p>infecção após cirurgia, traz</p><p>também o tipo de antibiótico</p><p>administrado.</p><p>» A partir das informações sobre o total de pessoas que desenvolveram ou não a infecção após</p><p>ingerir cada antibiótico, conseguimos então calcular o percentual em cada uma das linhas (A =</p><p>55%, B = 75% , C= 29%). Concluímos que a infecção depende do antibiótico que foi ingerido e</p><p>que o melhor antibiótico é o C.</p><p>Ao construirmos tabelas cruzadas, devemos apresentar</p><p>todas as categorias de cada variável.</p><p>DOE – INTRODUÇÃO</p><p>150</p><p>Analyse</p><p>Relação entre fatores</p><p>e respostas</p><p>Representação de um sistema</p><p>Variáveis</p><p>de bloco</p><p>Fatores de</p><p>entrada</p><p>Variáveis</p><p>de ruído</p><p>Variável</p><p>resposta</p><p>Fatores de processo</p><p>z1</p><p>x1</p><p>e1</p><p>Xp+1</p><p>z2</p><p>x2 Y</p><p>Saídas</p><p>e2</p><p>Xp+2</p><p>zr</p><p>xp</p><p>es</p><p>Xp+q</p><p>Processo de</p><p>transformação</p><p>Em todos os experimentos,</p><p>temos a necessidade de</p><p>estudar o efeito de diversas</p><p>variáveis de input ou de</p><p>processo (fatores) em uma</p><p>variável de output (variável</p><p>resposta). Uma forma de</p><p>estudar esse sistema de causas</p><p>é utilizar dados históricos do</p><p>processo, mas essa abordagem</p><p>tem limitações. São elas:</p><p>» A qualidade dos</p><p>dados históricos não é</p><p>adequada.</p><p>» Nem todos os fatores</p><p>(variáveis x’s) foram</p><p>medidos.</p><p>» As variáveis de input e de</p><p>processo são controladas</p><p>durante a operação e</p><p>não apresentam variação</p><p>suficiente que permita</p><p>avaliar seu efeito.</p><p>» Não permite estabelecer</p><p>relação de causa e</p><p>efeito mesmo que exista</p><p>correlação com a variável</p><p>resposta.</p><p>Por essas razões, geralmente</p><p>será necessário obter dados</p><p>corretos e confiáveis.</p><p>Uma forma adequada de se</p><p>medir o efeito de variáveis</p><p>de input e de processo em</p><p>variáveis de output é realizar</p><p>experimentos planejados.</p><p>Em um experimento planejado,</p><p>fazemos mudanças deliberadas</p><p>em uma ou mais variáveis</p><p>de processo ou de entrada</p><p>(fatores) com o objetivo de</p><p>observar o efeito dessas</p><p>mudanças em uma ou mais</p><p>variáveis de respostas.</p><p>Em todo experimento,</p><p>temos a ocorrência do erro</p><p>experimental ou variáveis de</p><p>ruído. Por isso apresentaremos</p><p>a seguir técnicas para minimizar</p><p>este ruído.</p><p>Além disso, algumas vezes temos</p><p>presentes as variáveis de bloco.</p><p>O bloco serve como controle do</p><p>erro experimental e, quando está</p><p>presente, é necessário inserir o</p><p>efeito de bloco.</p><p>151</p><p>Analyse</p><p>Exemplo</p><p>» Uma empresa usa um provedor B para acesso à internet. Ao longo de um dia a empresa faz</p><p>10 downloads de um pacote padrão e mede o tempo de cada. Os downloads foram realizados</p><p>durante um dia normal de operações.</p><p>» Os dados obtidos estão mostrados no próximo gráfico.</p><p>» O interesse neste estudo é avaliar qual é o tempo médio de download utilizando o provedor B.</p><p>» Podemos observar que o tempo médio de download com o provedor B é aproximadamente 17.</p><p>Além disso, o menor tempo observado foi de 15, e o maior foi de 19.</p><p>Tempo</p><p>15 16 17 18 19</p><p>Fatores que podem afetar o tempo de download:</p><p>Sabemos que muitos fatores podem influenciar este indicador (tempo de download). Listamos a</p><p>seguir alguns deles:</p><p>» Computadores acessando o site.</p><p>» Outras tarefas sendo feitas no computador.</p><p>» Sistema do provedor.</p><p>» O dia da semana.</p><p>» Trafego na rede</p><p>» Velocidade do processador.</p><p>» Quantidade de memória.</p><p>» Etc.</p><p>É importante lembra que conseguirmos</p><p>controlar alguns fatores, e não todos. Além</p><p>disso, existem diversos outros fatores que</p><p>muitas vezes influenciam a variável resposta e</p><p>que nem sabemos que existem e podem estar</p><p>influenciando.</p><p>152</p><p>Analyse</p><p>Exemplo</p><p>O que se pode concluir com o experimento?</p><p>Data</p><p>Tempo A</p><p>Tempo B</p><p>12 13 14 18 191615 17</p><p>Precisamos verificar qual deles tem o tempo médio de download menor.</p><p>» Podemos concluir pelo gráfico que o provedor A tem um tempo médio de download menor.</p><p>» Porém, se acrescentarmos que na parte da manhã foram realizados os downloads com o</p><p>provedor A, e na parte da tarde downloads com o provedor B, encontramos sentido nesse tipo</p><p>de experimento? O que há de errado com ele? Podemos tirar qualquer conclusão de acordo</p><p>com a forma como o experimento foi realizado?</p><p>» Do modo como foi realizado este experimento existem diversos fatores que podem estar</p><p>afetando os dados e as conclusões.</p><p>Um outro provedor A contatou a empresa e afirmou que seu serviço era mais rápido. A velocidade</p><p>nominal prometida pelos dois era a mesma. A empresa resolveu realizar um teste comparativo</p><p>entre os fornecedores.</p><p>» Dez downloads do mesmo pacote são realizados com o provedor A num dia normal de</p><p>operações.</p><p>Os dados comparativos entre os dois provedores estão na figura a seguir.</p><p>153</p><p>Analyse</p><p>Definições</p><p>Devemos levar em conta algumas definições</p><p>importantes para entendermos</p><p>a experimentação</p><p>São elas:</p><p>» Fatores: são as variáveis</p><p>cuja influência sobre a</p><p>variável resposta está</p><p>sendo estudada no</p><p>experimento.</p><p>» Níveis de um fator: os</p><p>diferentes modos de</p><p>presença do fator no</p><p>estudo.</p><p>» Variável resposta: a</p><p>variável de interesse cujo</p><p>resultado será registrado</p><p>em cada ensaio.</p><p>» Unidade experimental:</p><p>é a unidade básica na</p><p>qual será aplicado um</p><p>tratamento e será medida</p><p>uma resposta.</p><p>» Replicação: utilizar o</p><p>mesmo tratamento em</p><p>duas ou mais unidades</p><p>experimentais.</p><p>» Repetição: medir duas</p><p>ou mais vezes a mesma</p><p>unidade experimental.</p><p>» Tratamento: qualquer</p><p>combinação de níveis dos</p><p>fatores.</p><p>» Interação: “falha” de</p><p>um fator em produzir</p><p>os mesmos efeitos na</p><p>resposta em diferentes</p><p>níveis de outro fator.</p><p>Princípios básicos de experimentação</p><p>A experimentação possui três princípios básicos para que ela ocorra de forma correta:</p><p>Replicação</p><p>A replicação fornece</p><p>informação sobre o erro</p><p>experimental (influência de</p><p>fatores desconhecidos ou não</p><p>controlados).</p><p>Aleatorização</p><p>A aleatorização é importante</p><p>para gerar uma distribuição de</p><p>referência válida para realizar</p><p>comparação (relação sinal/</p><p>ruído).</p><p>Blocagem</p><p>A blocagem é importante para</p><p>controlar fontes de variação</p><p>conhecidas, reduzindo o erro</p><p>experimental e aumentando a</p><p>sensibilidade do experimento</p><p>(aumentar a relação sinal/</p><p>ruído).</p><p>DOE – EXPERIMENTO</p><p>COMPLETAMENTE</p><p>ALEATORIZADO</p><p>156</p><p>Analyse</p><p>Observação</p><p>Comparar tratamentos ou populações</p><p>médias variâncias</p><p>Sabemos que a expressão “comparar</p><p>tratamentos ou populações” não é específica</p><p>o suficiente. Precisamos entender o que</p><p>queremos olhar nessas populações, então a</p><p>partir de agora iremos falar de comparação</p><p>de médias ou comparação de variâncias,</p><p>dependendo de cada caso.</p><p>Exemplo: comparação de médias</p><p>» Uma empresa usava o provedor B para acessar a internet. Um outro provedor A contatou a</p><p>empresa e afirmou que seu serviço era mais rápido. A velocidade nominal prometida pelos</p><p>dois era a mesma. A empresa resolveu realizar um teste comparativo entre os fornecedores.</p><p>» O teste foi realizado durante um dia normal de operações. Foram feitos 15 downloads, 7 com o</p><p>provedor A, e 8 com o provedor B.</p><p>» Considere µA e µB o tempo médio de cada provedor. Então, a hipótese a ser testada é:</p><p>H0: µA = µB</p><p>versus</p><p>HA: µA ≠ µB</p><p>157</p><p>Analyse</p><p>Exemplo: comparação</p><p>de médias</p><p>» Fator: provedor.</p><p>» Níveis: A e B.</p><p>» Tratamento: cada nível do fator.</p><p>» Unidades experimentais: downlodas (15).</p><p>» Replicações: 7 para o nível A, e 8 para o nível B.</p><p>» Aleatorização: as unidades experimentais foram alocadas</p><p>de forma aleatória aos tratamentos.</p><p>» Experimento completamente aleatorizado (CRD).</p><p>O primeiro passo é entendermos o experimento e identificarmos</p><p>o fator, os níveis, cada tratamento, as unidades experimentais e</p><p>as replicações.</p><p>158</p><p>Analyse</p><p>Exemplo: comparação</p><p>de médias</p><p>Aleatorização</p><p>» O primeiro passo é alocarmos as unidades experimentais</p><p>(sequência de downloads) aos tratamentos (provedores).</p><p>» A sequência de downloads foi numerada de 1 a 15 e, dentro</p><p>de uma urna, são colocadas 15 bolas numeradas de 1 a 15.</p><p>» Sete bolas são retiradas ao acaso, e os números sorteados</p><p>correspondem aos downloads que serão processados com o</p><p>provedor A.</p><p>» Os outros download são processados com o provedor B.</p><p>Esse plano experimental é denominado de</p><p>plano completamente aleatorizado (CRD).</p><p>Tabela de contingência</p><p>Num. do downl. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15</p><p>Provedor A B B A B A A B B A B B A A B</p><p>Tempo (min) 17,2 17,1 17,2 16,9 17,3 16,8 17,2 17,5 17,2 17,3 17,1 16,9 17,1 17,2 17,3</p><p>Prov. A Prov. B</p><p>17,2 17,1</p><p>16,9 17,2</p><p>16,8 17,3</p><p>17,2 17,5</p><p>17,3 17,2</p><p>17,1 17,1</p><p>17,2 16,9</p><p>17,3</p><p>nA = 7 nB = 8</p><p>∑yA = 119,7 ∑yB = 137,6</p><p>ȳA = 17,1 ȳB = 17,2</p><p>Se compararmos os dois tratamentos, provedor</p><p>A e provedor B, para verificar se existe diferença</p><p>entre as médias, após a analise dos dados</p><p>encontramos:</p><p>» média do tempo de download, segundos,</p><p>para o provedor A de 17,1, e para o</p><p>provedor B 17,2.</p><p>Podemos falar que em média o provedor</p><p>A é melhor que o provedor B?</p><p>159</p><p>Analyse</p><p>Análise</p><p>As técnicas mais comuns para se analisar esse tipo de experimento são:</p><p>X̄ e s</p><p>Média e desvio padrão</p><p>DOTPLOT DO TEMPO DO PROVEDOR</p><p>Tempo</p><p>Pr</p><p>ov</p><p>ed</p><p>or</p><p>B</p><p>A</p><p>16.8 16.9 17.0 17.1 17.2 17.3 17.4 17.5</p><p>» Cálculo da média e desvio padrão para</p><p>cada tratamento.</p><p>» Dot plot comparativo por tratamento.</p><p>» Gráfico de tendência ou de controle</p><p>comparativo por tratamento.</p><p>» Teste de hipóteses.</p><p>Na maior parte das vezes, o gráfico de controle</p><p>é suficiente para fornecer o grau de convicção</p><p>sobre a diferença das médias.</p><p>160</p><p>Analyse</p><p>Análise</p><p>gráfica</p><p>Gráfico de controle Teste de hipótese</p><p>H0: µA = µB</p><p>HA: µA ≠ µB</p><p>GC DO TEMPO POR PROVEDOR</p><p>Te</p><p>m</p><p>po</p><p>LSC=17</p><p>LIC=16</p><p>16.50</p><p>16.75</p><p>17.00</p><p>17.25</p><p>17.50</p><p>17.75</p><p>X=17.2</p><p>A B</p><p>7 9 11 13 15531</p><p>» Se olharmos para o gráfico de controle, poderemos concluir</p><p>que as médias são muito parecidas se observamos a</p><p>amplitude de variação. Mas, se olharmos para os limites</p><p>de controle, poderemos realizar uma análise referente à</p><p>variação do processo, na qual também concluímos que a</p><p>variação é muito parecida, não tendo diferença significativa.</p><p>» Analogamente podemos olhar o dotplot e observamos o</p><p>comportamento das duas amostras, chegando à mesma</p><p>conclusão.</p><p>Mas diferentes pessoas podem chegar a diferentes conclusões observando</p><p>esses gráficos. Afinal o que é significativamente relevante?</p><p>Amostra</p><p>161</p><p>Analyse</p><p>Teste de hipóteses para</p><p>igualdade de médias</p><p>Hipóteses</p><p>» H0: µA = µB</p><p>» HA: µA ≠ µB</p><p>Para realmente identificarmos quais diferenças são significativas</p><p>ou não, vamos realizar o teste de hipóteses, sempre utilizado</p><p>para estatísticas populacionais, ou seja, a partir de uma amostra</p><p>da população objeto de estudo.</p><p>Um teste de hipótese é regra que especifica se deve rejeitar ou</p><p>não rejeitar uma alegação sobre uma população de acordo com</p><p>as provas fornecidas por uma amostra de dados. Serão testadas</p><p>duas hipóteses opostas, hipótese nula, geralmente sem nenhum</p><p>efeito ou sem nenhuma diferença, e hipótese alternativa, aquela</p><p>que desejamos concluir com base nas evidências fornecidas pelos</p><p>dados da amostra.</p><p>One-way ANOVA: tempo versus Provedor</p><p>Fonte Graus de Liberdade Soma de quadrados Média quadrática Estatística do teste P-valor</p><p>Provedor 1 0,0373 0,0373 1,16 0,302</p><p>Error 13 0,4200 0,0323</p><p>Total 14 0,4573</p><p>Não há evidência para rejeitar H0</p><p>» Continuando o exemplo do provedor, realizamos um teste de ANOVA para testar as hipóteses</p><p>H0, onde não há diferença entre as médias dos provedores, e HA, onde há diferença.</p><p>» Na tabela acima e primeira coluna, temos as fontes de variação, nas quais estamos realizando</p><p>um experimento para avaliar o provedor. O p-valor (P) foi de 0,302, ou seja, maior que 0,05,</p><p>indicando que não temos evidência para rejeitar H0, ou seja, os tempos médios de downloads</p><p>são estatisticamente iguais.</p><p>» O p-valor é uma medida de força da evidência dos dados em relação à hipótese H0. Em linhas</p><p>gerais, quanto menor o p-valor, maior a convicção para rejeitar H0.</p><p>» Tradicionalmente um p-valor comumente utilizado é de 0,05, onde valores menores trazem</p><p>evidência para rejeitarmos H0 e valores maiores para não rejeitarmos H0.</p><p>162</p><p>Analyse</p><p>Teste de hipótese de</p><p>igualdade das variâncias</p><p>Hipóteses</p><p>Agora, vamos analisar os tempos de downloads</p><p>quanto à variância, sendo a nossa hipótese H0</p><p>que as elas são iguais, e a hipótese HA que elas</p><p>são diferentes.</p><p>Use o teste de Bartlett em</p><p>distribuições normais</p><p>Use o teste de Levene mesmo em</p><p>distribuições não normais</p><p>Fr</p><p>eq</p><p>uê</p><p>nc</p><p>ia</p><p>Tempo</p><p>5</p><p>0</p><p>10</p><p>5 15 25 35 40302010</p><p>15</p><p>20</p><p>25</p><p>30</p><p>35</p><p>HISTOGRAMA: TEMPO</p><p>NORMAL</p><p>Pe</p><p>rc</p><p>en</p><p>tu</p><p>al</p><p>Tempo</p><p>0</p><p>10</p><p>0 40 50302010</p><p>20</p><p>30</p><p>40</p><p>HISTOGRAMA: TEMPO</p><p>LOGNORMAL</p><p>Fr</p><p>eq</p><p>uê</p><p>nc</p><p>ia</p><p>Tempo</p><p>5</p><p>0</p><p>10</p><p>5 15 25 35 40302010</p><p>15</p><p>20</p><p>25</p><p>30</p><p>35</p><p>HISTOGRAMA: TEMPO</p><p>NORMAL</p><p>Pe</p><p>rc</p><p>en</p><p>tu</p><p>al</p><p>Tempo</p><p>0</p><p>10</p><p>0 40 50302010</p><p>20</p><p>30</p><p>40</p><p>HISTOGRAMA: TEMPO</p><p>LOGNORMAL</p><p>O Minitab calcula dois p-valores para testar a igualdade</p><p>de variância: teste de Bartlett e o teste de</p><p>Levene, onde a hipótese nula é de variações iguais contra a alternativa de “nem todas as variações</p><p>são iguais”. Se houver somente dois níveis, um teste F é executado no lugar do teste de Bartlett.</p><p>» H0: σ2</p><p>A = σ2</p><p>B (hipótese nula)</p><p>» HA: σ2</p><p>A ≠ σ2</p><p>B (hipótese alternativa)</p><p>Não há evidência para rejeitar H0</p><p>0.1</p><p>B</p><p>A</p><p>0.2 0.3 0.4 0.5</p><p>IC Bonferroni 95% para desvio padrão</p><p>TESTE PARA IGUALDADE DE VARIÂNCIAS PARA TEMPO</p><p>Pr</p><p>ov</p><p>ed</p><p>or</p><p>16.8</p><p>B</p><p>A</p><p>17.0 17.2 17.4</p><p>Pr</p><p>ov</p><p>ed</p><p>or</p><p>Tempo</p><p>Para a comparação de variância, podemos</p><p>utilizar o teste F, em que o p-valor deu 0,926 e</p><p>também o teste de Levene, que retornou um</p><p>p-valor de 0,961. Em ambos os testes, temos o</p><p>p-valor maior que 0,05, o que traz evidência para</p><p>não rejeitarmos H0. A análise gráfica do intervalo</p><p>de confiança mostra que há intersecção entre</p><p>eles, ou seja, sem diferenças significativas entre</p><p>as variâncias nos tempos dos dois provedores.</p><p>Chegamos à mesma conclusão quando olhamos</p><p>para o gráfico inferior, o boxplot, onde estamos</p><p>comparando as caixas, que representam a</p><p>amplitude interquartil, e buscamos comparar o</p><p>tamanho da caixa.</p><p>163</p><p>Analyse</p><p>Análise</p><p>Cuidado!</p><p>Essa diferença é significativa?</p><p>GC DO TEMPO POR PROVEDOR</p><p>Te</p><p>m</p><p>po</p><p>LSC=17</p><p>LIC=16</p><p>16.50</p><p>16.75</p><p>17.00</p><p>17.25</p><p>17.50</p><p>17.75</p><p>X=17.2</p><p>A B</p><p>7 9 11 13 15531</p><p>DOTPLOT DO TEMPO DO PROVEDOR</p><p>Tempo</p><p>Pr</p><p>ov</p><p>ed</p><p>or</p><p>B</p><p>A</p><p>16.8 16.9 17.0 17.1 17.2 17.3 17.4 17.5</p><p>GC DO TEMPO POR PROVEDOR</p><p>Te</p><p>m</p><p>po</p><p>LSC=17</p><p>LIC=16</p><p>16.50</p><p>16.75</p><p>17.00</p><p>17.25</p><p>17.50</p><p>17.75</p><p>X=17.2</p><p>A B</p><p>7 9 11 13 15531</p><p>DOTPLOT DO TEMPO DO PROVEDOR</p><p>Tempo</p><p>Pr</p><p>ov</p><p>ed</p><p>or</p><p>B</p><p>A</p><p>16.8 16.9 17.0 17.1 17.2 17.3 17.4 17.5</p><p>GC DO TEMPO POR PROVEDOR</p><p>Te</p><p>m</p><p>po</p><p>LSC=17</p><p>LIC=16</p><p>16.50</p><p>16.75</p><p>17.00</p><p>17.25</p><p>17.50</p><p>17.75</p><p>X=17.2</p><p>A B</p><p>7 9 11 13 15531</p><p>DOTPLOT DO TEMPO DO PROVEDOR</p><p>Tempo</p><p>Pr</p><p>ov</p><p>ed</p><p>or</p><p>B</p><p>A</p><p>16.8 16.9 17.0 17.1 17.2 17.3 17.4 17.5</p><p>Comparar variação com um</p><p>gráfico de controle ou com um</p><p>dotplot é sempre mais difícil,</p><p>pois diferenças que parecem</p><p>grandes em um gráfico não</p><p>indicam necessariamente</p><p>que os desvios padrões</p><p>dos tratamentos sejam</p><p>significativamente diferentes.</p><p>É preciso que a diferença visual</p><p>seja grande para podermos</p><p>declarar que existe realmente</p><p>uma diferença entre os</p><p>tratamentos com respeito à</p><p>quantidade de variação. Nesses</p><p>casos, um teste de hipóteses</p><p>pode ajudar a decidir.</p><p>Amostra</p><p>164</p><p>Analyse</p><p>Os quatro</p><p>quadrantes</p><p>Médias iguais</p><p>D.P. iguais</p><p>Médias iguais</p><p>D.P. desiguais</p><p>6 7</p><p>Médias desiguais</p><p>D.P. desiguais</p><p>6 7</p><p>Médias desiguais</p><p>D.P. iguais</p><p>Médias iguais</p><p>D.P. iguais</p><p>Médias iguais</p><p>D.P. desiguais</p><p>6 7</p><p>Médias desiguais</p><p>D.P. desiguais</p><p>6 7</p><p>Médias desiguais</p><p>D.P. iguais</p><p>Médias iguais</p><p>D.P. iguais</p><p>Médias iguais</p><p>D.P. desiguais</p><p>6 7</p><p>Médias desiguais</p><p>D.P. desiguais</p><p>6 7</p><p>Médias desiguais</p><p>D.P. iguais</p><p>Médias iguais</p><p>D.P. iguais</p><p>Médias iguais</p><p>D.P. desiguais</p><p>6 7</p><p>Médias desiguais</p><p>D.P. desiguais</p><p>6 7</p><p>Médias desiguais</p><p>D.P. iguais</p><p>Notamos que as curvas normais representam a distribuição das populações estudadas e, como</p><p>vimos anteriormente, não é específico o suficiente. Para comparar as populações, devemos</p><p>observar tanto a média quanto a variância, e podemos chegar a quatro conclusões distintas:</p><p>» População com a mesma média e mesmo desvio padrão, representada no primeiro quadrante.</p><p>» No segundo quadrante, temos médias iguais e desvios diferentes.</p><p>» No terceiro quadrante, desvios iguais e médias diferentes.</p><p>» E, no último quadrante, podemos observar média e desvio padrão diferentes.</p><p>165</p><p>Analyse</p><p>» O gráfico de tendências</p><p>das respostas pode</p><p>identificar causas</p><p>especiais.</p><p>» Uma técnica utilizada é a</p><p>análise dos resíduos.</p><p>Definições</p><p>» O valor ajustado de um tratamento ou de um nível de um</p><p>fator é igual à média das respostas obtidas para aquele</p><p>tratamento.</p><p>» O resíduo de cada resposta do experimento é igual à</p><p>resposta menos o valor ajustado para o tratamento</p><p>correspondente.</p><p>Análise dos</p><p>resíduos</p><p>Causa especial? Efeito do</p><p>tratamento?</p><p>Resultado do</p><p>experimento</p><p>Na realização de um experimento, podem ocorrer causas especiais que afetam os resultados e cujo</p><p>efeito pode ser confundido com os efeitos dos tratamentos.</p><p>A identificação de possíveis causas especiais é importante para poder validar as conclusões do</p><p>estudo e, caso haja causas especiais, é necessário desenvolver algumas ações, que irão depender</p><p>do tipo de causa especial presente.</p><p>166</p><p>Analyse</p><p>Análise dos</p><p>resíduos</p><p>A análise da variância supõe que os erros das observações sejam independentes e normalmente</p><p>distribuídos com a mesma variância em cada nível do fator. Essa pressuposição pode ser verificada</p><p>através da analise de resíduos, que nada mais são do que a diferença entre o valor observado e o</p><p>valor ajustado pelo modelo experimental.</p><p>Alguns gráficos podem ser utilizados:</p><p>» Dotplot ou histograma dos resíduos</p><p>• Verificar se a distribuição dos resíduos é</p><p>aproximadamente normal.</p><p>• Verificar se não há causas especiais.</p><p>» Gráfico probabilístico normal dos</p><p>resíduos</p><p>• Verificar se a distribuição dos resíduos é</p><p>aproximadamente normal.</p><p>• Verificar se não há causas especiais.</p><p>» Resíduos versus (valor ajustado, ordem,</p><p>tempo)</p><p>• Verificar se há indícios de causas especiais.</p><p>Caso haja, tentar associar com a ordem ou</p><p>com algum efeito temporal.</p><p>• Verificar se a variabilidade é essencialmente</p><p>a mesma para cada tratamento.</p><p>» Gráfico de tendência dos resíduos:</p><p>• Verificar se há indícios de causas especiais.</p><p>167</p><p>Analyse</p><p>Gráficos para análise</p><p>dos resíduos</p><p>Fr</p><p>eq</p><p>uê</p><p>nc</p><p>ia</p><p>0.0</p><p>-0.3 -0.1 0.1 0.3</p><p>1.2</p><p>2.4</p><p>3.6</p><p>4.8</p><p>Resíduos</p><p>HISTOGRAMA DOS RESÍDUOS</p><p>Pe</p><p>rc</p><p>en</p><p>tu</p><p>al</p><p>1</p><p>-0.50 0.50-0.25 0.250.00</p><p>10</p><p>50</p><p>90</p><p>99</p><p>Resíduos</p><p>GRÁFICO DE PROBABILIDADE</p><p>NORMAL DOS RESÍDUOS</p><p>RESÍDUOS VS ORDEM</p><p>Ordem de observação</p><p>Re</p><p>sí</p><p>du</p><p>os</p><p>-0.30</p><p>-0.15</p><p>1 4 8 12 16</p><p>0.00</p><p>0.15</p><p>0.30</p><p>Re</p><p>sí</p><p>du</p><p>os</p><p>-0.30</p><p>17.100 17.150 17.200</p><p>-0.15</p><p>0.00</p><p>0.15</p><p>0.30</p><p>Valores ajustados</p><p>RESÍDUOS VS</p><p>VALORES AJUSTADOS</p><p>Não há evidência da presença de causas especiais durante a realização do estudo</p><p>» No primeiro gráfico, o de probabilidade, temos por objetivo verificar se a distribuição de</p><p>resíduos é normal, informação que também pode ser vista pelo histograma, onde padrões</p><p>como longa causa em uma única direção trazem evidências de assimetria, enquanto uma</p><p>barra afastada das demais indica a presença de outliers.</p><p>» No gráfico de resíduos versus os valores ajustados, devemos analisar a dispersão dos resíduos.</p><p>O aparecimento de padrões sugere a necessidade de transformação nas variáveis.</p><p>» Por último, temos o gráfico de tendência para verificarmos a presença de causas especiais.</p><p>A falta de normalidade, aparecimento de padrões no gráfico de resíduos versus valores ajustados</p><p>e causas especiais, indica que o modelo experimental não é adequado, sendo necessário outro</p><p>modelo ou aplicação da técnica de transformação de variáveis.</p><p>DOE - EXPERIMENTO</p><p>ALEATORIZADO</p><p>EM BLOCOS</p><p>170</p><p>Analyse</p><p>Experimento</p><p>aleatorizado em blocos</p><p>Block 1 Block 2 Block 3 Block 4 Block 5</p><p>T1 T2 T3 T2 T3</p><p>T3 T3 T4 T4 T1</p><p>T4 T1 T1 T1 T4</p><p>T2 T4 T2 T3 T2</p><p>Quando estamos realizando um experimento, existem muitos fatores que influenciam a variável</p><p>resposta, e, mesmo que não tenhamos interesse nesses fatores, é preciso controlá-los.</p><p>Uma vez que nem sempre é possível manter as mesmas condições experimentais, torna-se</p><p>necessário realizar blocos para minimizar os efeitos.</p><p>» Um bloco é uma variável categórica que explica a variação que não é causada pelo fator</p><p>estudado.</p><p>» Devemos utilizar blocos em experimentos a fim de minimizar os efeitos dos fatores não</p><p>estudados.</p><p>Em experimentos em blocos, temos dois tipos de fatores:</p><p>» Fatores que são de interesse do pesquisador.</p><p>» Fatores cujo efeito se deseja controlar para remover seu efeito do erro experimental.</p><p>171</p><p>Analyse</p><p>Exemplo</p><p>Box (1978) apresenta um experimento interessante, que tinha por objetivo do experimento</p><p>comparar dois tipos de material utilizados na fabricação de sola de tênis com respeito ao desgaste</p><p>médio. O experimento deveria</p><p>ser realizado com meninos, que receberiam tênis com solados feitos</p><p>com os materiais A ou B. Eles usariam livremente os tênis por um período de tempo, após o qual os</p><p>tênis seriam recolhidos para medir o desgaste.</p><p>» Comparar dois tipos de material utilizados na fabricação de sola de tênis com respeito ao</p><p>desgaste médio. O experimento era para ser realizado com meninos, que receberiam tênis</p><p>com solados feitos com os materiais A ou B. Eles usariam livremente os tênis por um período</p><p>de tempo, após o qual os tênis seriam recolhidos para medir o desgaste.</p><p>Como realizar o experimento?</p><p>Planejamento</p><p>Uma grande fonte de variabilidade é o nível de atividade dos garotos. Por mais que os garotos</p><p>tenham o mesmo peso, a mesma altura e basicamente pratiquem as mesmas atividades, não há</p><p>como controlar os níveis dessas atividades e fazer com que cada garoto dê a mesma quantidade de</p><p>passos todos os dias.</p><p>Para controlar essa fonte e consequentemente removê-la do erro experimental, o experimento foi</p><p>planejado da seguinte forma:</p><p>» Cada garoto recebeu um pé do tênis com solado feito com o material A, e o outro pé com</p><p>solado feito com o material B.</p><p>» Foi decidido por sorteio se o pé esquerdo ou o direito do menino receberia o material A.</p><p>172</p><p>Analyse</p><p>Experimento aleatorizado</p><p>em blocos: análise</p><p>TABELA – Dados</p><p>sobre a quantidade</p><p>de desgaste das</p><p>solas dos sapatos</p><p>*(E) indica que este material foi</p><p>usado no pé esquerdo; (D), que</p><p>ele foi usado no pé direito</p><p>A tabela mostra os dados do</p><p>desgaste dos materiais das</p><p>solas de sapato para o material</p><p>A, B e a diferença de desgaste</p><p>entre os materiais. As letras</p><p>entre parênteses indicam o pé</p><p>em que o solado foi utilizado.</p><p>» No primeiro gráfico, o eixo vertical mostra a variável resposta, no nosso exemplo o</p><p>desgaste do material. Já o eixo horizontal do bloco mostra os meninos. Os pontos em preto</p><p>representam os resultados do material A, o material B é representado pelos pontos vermelhos.</p><p>Analisando esse gráfico vemos que o material B sofre maior desgaste, pois na maioria das</p><p>vezes o resultado do material B está acima do material A, o material A se desgasta mais em</p><p>apenas duas situações.</p><p>» O gráfico da direita mostra a diferença de desgaste entre B e A (B-A), os pontos positivos,</p><p>acima da linha divisória de zero, mostram o maior desgaste do material B, os pontos negativos</p><p>indicam maior desgaste do material A.</p><p>De</p><p>sg</p><p>as</p><p>te</p><p>Menino</p><p>0 2 4 6 8 10</p><p>GRÁFICO DE DISPERSÃO:</p><p>MATERIAL A, MATERIAL B VS MENINO</p><p>6</p><p>8</p><p>10</p><p>12</p><p>14</p><p>Di</p><p>fe</p><p>re</p><p>nç</p><p>a</p><p>Menino</p><p>0 2 4 6 8 10</p><p>GRÁFICO DE DISPERSÃO:</p><p>DIF VS MENINO</p><p>0.0</p><p>0.3</p><p>0.6</p><p>0.9</p><p>1.2</p><p>MATERIAL BMATERIAL A</p><p>» Dos dez pares de pontos,</p><p>em apenas dois o material</p><p>A apresenta valor maior</p><p>do que o material B.</p><p>» Existe evidência para</p><p>afirmar que o material B</p><p>apresenta maior desgaste.</p><p>Menino Material A Material B B − A</p><p>Diferença D</p><p>1 13,2 (E) 14,0 (D) 0,8</p><p>2 8,2 (E) 8,8 (D) 0,6</p><p>3 10,9 (D) 11,2 (E) 0,3</p><p>4 14,3 (E) 14,2 (D) −0,1</p><p>5 10,7 (D) 11,8 (E) 1,1</p><p>6 6,6 (E) 6,4 (D) −0,2</p><p>7 9,5 (E) 9,8 (D) 0,3</p><p>8 10,8 (E) 10,8 (E) 0,5</p><p>9 8,8 (D) 9,3 (E) 0,5</p><p>10 13,3 (E) 13,6 (D) 0,3</p><p>Diferença média 0,41</p><p>173</p><p>Analyse</p><p>Teste de hipóteses para</p><p>igualdade de médias</p><p>Hipóteses</p><p>» H0: µA = µB</p><p>» HA: µA ≠ µB</p><p>Como já estudamos, vamos realizar o teste de hipótese para</p><p>igualdade das médias, onde a nossa hipótese H0 é a de que</p><p>os desgastes médios são iguais, e a hipótese Ha é a de que os</p><p>desgastes médios são diferentes.</p><p>Experimento aleatorizado em blocos: análise</p><p>Teste de hipóteses</p><p>ANOVA</p><p>Factor Type Levels Values</p><p>garoto Fixed 10 1; 2; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9; 10</p><p>material Fixed 2 A; B</p><p>Source DF Adj SS Adj MS F-Value P-Value</p><p>garoto 09 110,490 12,2767 163,81 0,000</p><p>material 01 000,841 00,8405 011,21 0,009</p><p>Error 09 000,675 00,0749</p><p>Total 19 112,006</p><p>Há evidência para afirmar que o material B apresenta maior desgaste.</p><p>Nessa análise, vamos estudar duas fontes de variação (fatores), que são garotos, que formam os</p><p>blocos, e material, nosso alvo de estudo. Visto que o p-Valor para material é 0,009, temos evidência</p><p>para rejeitar H0, p-Valor menor que 0,01, ou seja, há diferença significativa entre os materiais e, o</p><p>material B é o que apresenta maior desgaste.</p><p>174</p><p>Analyse</p><p>Análise dos</p><p>resíduos</p><p>Não há evidências de causas especiais.</p><p>Fr</p><p>eq</p><p>uê</p><p>nc</p><p>ia</p><p>0</p><p>-0.3 -0.1 0.1 0.3</p><p>1</p><p>2</p><p>3</p><p>4</p><p>Resíduos</p><p>HISTOGRAMA</p><p>Pe</p><p>rc</p><p>en</p><p>tu</p><p>al</p><p>1</p><p>-0.50 0.50-0.25 0.250.00</p><p>10</p><p>50</p><p>90</p><p>99</p><p>Resíduos</p><p>GRÁFICO DE</p><p>PROBABILIDADE NORMAL</p><p>RESÍDUOS VS ORDEM</p><p>Ordem de observação</p><p>Re</p><p>sí</p><p>du</p><p>os</p><p>4 8 12 16 20</p><p>-0.4</p><p>-0.2</p><p>0.0</p><p>0.2</p><p>0.4</p><p>Re</p><p>sí</p><p>du</p><p>os</p><p>-0.4</p><p>6 8 10 12 14</p><p>-0.2</p><p>0.0</p><p>0.2</p><p>0.4</p><p>Valores ajustados</p><p>RESÍDUOS VS AJUSTE Já estudamos que a análise</p><p>de resíduos é importante para</p><p>verificar se existem causas</p><p>especiais e se é necessário</p><p>algum ajuste no modelo de</p><p>comparação. Devemos verificar</p><p>se os resíduos obedecem a</p><p>distribuição normal, se são</p><p>independentes e a igualdade</p><p>de variância.</p><p>No nosso exemplo dos materiais</p><p>de sola de sapato, os resíduos</p><p>são distribuídos normalmente.</p><p>Visto o histograma e o gráfico de</p><p>probabilidade, não encontramos</p><p>nenhuma tendência no gráfico</p><p>de dispersão ajustado e não</p><p>há causas especiais quando</p><p>analisamos o gráfico de</p><p>tendência.</p><p>Conclusões do exemplo</p><p>Este é um exemplo de experimento em blocos com um fator, o material e dois níveis, resultando em</p><p>dois tratamentos, material A e material B e um fator bloco, formado por 2 unidades experimentais</p><p>agrupadas de acordo com uma variável de bloco. Cada unidade experimental recebe um dos dois</p><p>tratamentos, definido aleatoriamente, resultando sempre na aplicação dos dois tratamentos no</p><p>bloco.</p><p>» O experimento dos garotos é um exemplo de um experimento em blocos.</p><p>» Nesse experimento, temos um fator com dois níveis (dois tratamentos) e um fator de bloco.</p><p>» Os blocos são formados por duas unidades experimentais, agrupadas de acordo com uma</p><p>variável de bloco.</p><p>Esse plano experimental é denominado Experimento Aleatorizado em Blocos.</p><p>DOE – EXPERIMENTO</p><p>ANTES E DEPOIS</p><p>176</p><p>Analyse</p><p>Comparação</p><p>antes e depois</p><p>» Em um processo de peças estampadas, uma das características de qualidade da peça é a</p><p>altura de uma lingueta que a peça possui. O processo vem apresentando resultados de rejeito</p><p>por baixa altura da lingueta, apesar de esse problema não aparecer na carta de controle</p><p>colocada após o processo de repuxo. Veja um fluxograma simplificado do processo:</p><p>estampagem repuxo tamboreamento Inspeção final</p><p>» Há suspeitas de que o processo de tamboreamento (shaving com material abrasivo) altere o</p><p>ângulo da lingueta, alterando a sua altura também.</p><p>Comparação antes e depois</p><p>» Um experimento de comparação de duas médias de duas populações independentes</p><p>poderia ter sido realizado da seguinte forma: retira-se uma amostra de peças antes do</p><p>tamboreamento e mede-se a altura, e retira-se uma amostra após o tamboreamento,</p><p>medindo-se a altura da lingueta.</p><p>» Como existe variação na altura da lingueta antes do tamboreamento, e essa variação é</p><p>considerável, utilizou-se o seguinte procedimento para controlar o efeito dessa variação no</p><p>estudo do efeito do tamboreamento: Marcou-se 2 peças sorteadas de cada um de 10 lotes</p><p>sorteados para o estudo. Cada peça foi medida antes e depois do tamboreamento de seu lote.</p><p>177</p><p>Analyse</p><p>Análise</p><p>gráfica</p><p>Al</p><p>tu</p><p>ra</p><p>MÉDIA DEPOISANTES</p><p>15 16 17 18 19 20</p><p>0.36</p><p>0.42</p><p>0.48</p><p>8 9 10 11 12 13 14</p><p>0.36</p><p>0.42</p><p>0.48</p><p>1 2 3 4 5 6 7</p><p>0.36</p><p>0.42</p><p>0.48</p><p>GRÁFICO COMPARATIVO:</p><p>ANTES E DEPOIS, POR PEÇA</p><p>Pode-se observar que o tamboreamento tende a reduzir a altura da lingueta.</p><p>peça alt ant alt depois</p><p>1 0,447 0,424</p><p>2 0,464 0,438</p><p>3 0,367 0,388</p><p>4 0,501 0,502</p><p>5 0,475 0,409</p><p>6 0,431 0,390</p><p>7 0,483 0,474</p><p>8 0,434 0,385</p><p>9 0,342 0,340</p><p>10 0,446 0,466</p><p>11 0,477 0,402</p><p>12 0,474 0,472</p><p>13 0,455 0,435</p><p>14 0,460 0,452</p><p>15 0,467 0,450</p><p>16 0,488 0,495</p><p>17 0,421 0,426</p><p>18 0,440 0,356</p><p>19 0,419 0,436</p><p>20 0,451 0,356</p><p>Foi então medida a altura antes e depois de</p><p>cada peça, e os resultados foram plotadas</p><p>no gráfico. Os pontos pretos indicam as</p><p>medidas antes da</p><p>passagem pelo processo de</p><p>tamboreamento, e os pontos vermelhos, as</p><p>medidas após o tamboreamento. Notamos pelo</p><p>gráfico que, após o tamboreamento, a maioria</p><p>das peças apresenta redução no tamanho da</p><p>lingueta. Podemos então ter uma hipótese que</p><p>esse processo reduz a altura da lingueta.</p><p>peça</p><p>178</p><p>Analyse</p><p>Teste de hipóteses para</p><p>igualdade de médias</p><p>Hipóteses</p><p>» H0: µantes = µdepois</p><p>» HA: µantes ≠ µdepois</p><p>Para verificar a hipótese de que o tamboreamento é responsável</p><p>pela redução da altura da lingueta, temos que testar se a</p><p>diferença entre as medidas antes e depois é significativa.</p><p>Realizaremos então um teste de hipótese para a média de altura,</p><p>onde a hipótese H0 é a de que as médias são iguais, e a hipótese</p><p>HA é a de que as médias são diferentes.</p><p>Análise no MINITAB</p><p>ANOVA</p><p>Factor Type Levels Values</p><p>peça Fixed 20 1; 2; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9; 10; 11; 12; 13; 14; 15; 16; 17; 18; 19; 20</p><p>condição Fixed 02 antes; depois</p><p>Source DF Adj SS Adj MS F-Value P-Value</p><p>peça 19 0,057470 0,003025 4,90 0,001</p><p>condição 01 0,004973 0,004973 8,06 0,010</p><p>Error 19 0,011725 0,000617</p><p>Total 39 0,074168</p><p>179</p><p>Analyse</p><p>Análise dos</p><p>resíduos</p><p>0</p><p>-0.04 0.04-0.02 0.020.00</p><p>2</p><p>4</p><p>6</p><p>8</p><p>1</p><p>-0.50 0.50-0.25 0.250.00</p><p>10</p><p>50</p><p>90</p><p>99</p><p>1 2010 30 40</p><p>-0.04</p><p>-0.02</p><p>0.00</p><p>0.02</p><p>0.04</p><p>-0.4</p><p>0.35 0.40 0.45 0.50</p><p>-0.2</p><p>0.0</p><p>0.2</p><p>0.4</p><p>Fr</p><p>eq</p><p>uê</p><p>nc</p><p>ia</p><p>Resíduos</p><p>HISTOGRAMA</p><p>Pe</p><p>rc</p><p>en</p><p>tu</p><p>al</p><p>Resíduos</p><p>GRÁFICO DE</p><p>PROBABILIDADE NORMAL</p><p>RESÍDUOS VS ORDEM</p><p>Ordem de observação</p><p>Re</p><p>sí</p><p>du</p><p>os</p><p>Re</p><p>sí</p><p>du</p><p>os</p><p>Valores ajustados</p><p>RESÍDUOS VS AJUSTE</p><p>Não há evidências de causas especiais.</p><p>Devemos novamente realizar a análise de resíduo. Aqui observamos que eles obedecem à</p><p>distribuição normal, são homogêneos e não apresentam causas especiais.</p><p>Conclusão</p><p>» Há evidência de que o tamboreamento altera a altura da lingueta (diminui).</p><p>» Com esse experimento, o pessoal da fábrica mudou o ponto de medição da carta de controle</p><p>para depois do tamboreamento e aumentou em 0,02mm a altura da lingueta no projeto de</p><p>peça, reduzindo dramaticamente o refugo.</p><p>DOE – EXPERIMENTO</p><p>FATORIAL COMPLETO</p><p>182</p><p>Analyse</p><p>Sistema de</p><p>causas</p><p>Uma forma de estudar o sistema de causas é utilizar dados</p><p>históricos do processo. Limitações dessa abordagem:</p><p>» A qualidade dos dados não é adequada.</p><p>» Nem todas as variáveis (x’s) foram medidas.</p><p>» As variáveis x’s são controladas durante a operação.</p><p>» Não permite estabelecer relação de causa e efeito mesmo que exista correlação com a variável</p><p>resposta.</p><p>S I</p><p>Variáveis</p><p>de input</p><p>X1, X2, … , Xk</p><p>Y = f(X1, X2, … , Xk)</p><p>P</p><p>Variáveis de</p><p>processo</p><p>O</p><p>Variáveis</p><p>de output</p><p>Y</p><p>C</p><p>183</p><p>Analyse</p><p>Um exemplo</p><p>Níveis</p><p>Fatores (X) (−) (+)</p><p>Tipo de papel 75 g 120 g</p><p>Comprimento da asa 3 cm 6 cm</p><p>Largura do corpo 5 cm 8 cm</p><p>Comprimento da perna 4 cm 10 cm</p><p>Largura da perna 2 cm 3 cm</p><p>O planejamento estatístico do experimento é um procedimento eficiente e eficaz para obter e</p><p>analisar dados e chegarmos a conclusões válidas e objetivas.</p><p>Como um exemplo ilustrativo, consideremos uma empresa de brinquedos que produz helicópteros</p><p>de papel (vide desenho do slide). Duas características de qualidade são importantes:</p><p>» O helicóptero tem que girar enquanto cai.</p><p>» O tempo de permanência no ar tem que ser o maior possível.</p><p>Quais fatores potencialmente influenciam o tempo de permanência no ar?</p><p>» Quais fatores efetivamente afetam o tempo de permanência no ar?</p><p>» Como realizar um experimento para avaliar o efeito dos fatores?</p><p>Na figura, são apresentados alguns possíveis fatores que podem influenciar este tempo de</p><p>permanência.</p><p>184</p><p>Analyse</p><p>Possível estratégia: variar</p><p>um fator de cada vez</p><p>Y</p><p>X1</p><p>Y</p><p>X3</p><p>Y</p><p>X2</p><p>Y</p><p>X1</p><p>Y</p><p>X3</p><p>Y</p><p>X2</p><p>Y</p><p>X1</p><p>Y</p><p>X3</p><p>Y</p><p>X2</p><p>Variar 1 fator de cada vez Vários níveis Escolher os ápices</p><p>Variar um fator de cada vez é uma estratégia muito utilizada para se estudar quais desses fatores</p><p>realmente influenciam o tempo e em quais níveis.</p><p>» Nessa estratégia, escolhemos um ponto inicial, ou baseline de níveis de cada fator, e variamos</p><p>sucessivamente os níveis de um fator por vez, mantendo os outros fixos.</p><p>» Essa é a maneira mais intuitiva de se realizar o experimento, mas geralmente não leva</p><p>ao melhor resultado quando existe interação entre os fatores (o melhor nível de um fator</p><p>depende do nível do outro fator).</p><p>185</p><p>Analyse</p><p>Exemplo 1: Um</p><p>fator de cada vez</p><p>Trat. Comp. Asa Larg. corpo Tempo</p><p>1 3 5 1,7</p><p>2 3 8 1,5</p><p>3 6 5 2,0</p><p>4 6 8 1,2</p><p>» 1. Fixe o comp. da asa em 3 e varie a larg. do corpo.</p><p>» 2. O melhor valor para a larg. do corpo é 5.</p><p>» 3. Fixe a larg. do corpo em 5 e varie o comp. da asa.</p><p>» 4. O melhor valor para o comp. da asa é 6.</p><p>» 5. A melhor combinação é (6,5)!</p><p>Para simplificarmos o entendimento deste problema, devemos considerar apenas a análise de dois</p><p>fatores com dois níveis cada um e que essa é a situação real, porém desconhecida.</p><p>» Qual é o efeito de comprimento da asa e da largura do corpo no tempo de permanência no ar?</p><p>» Variando um fator por vez e seguindo os passos 1, 2, 3, 4 e 5 detalhados abaixo, obtém-se o</p><p>tempo de permanência igual a 2.0, que é o melhor possível.</p><p>186</p><p>Analyse</p><p>Exemplo 2: Um</p><p>fator de cada vez</p><p>Trat. Comp. Asa Larg. corpo Tempo</p><p>1 3 5 1,7</p><p>2 3 8 1,5</p><p>3 6 5 2,0</p><p>4 6 8 1,2</p><p>» 1. Fixe a larg. do corpo em 8 e varie o Comp. da asa.</p><p>» 2. O melhor valor para o comp. da asa é 3.</p><p>» 3. Fixe o comp. da asa em 3 e varie a larg. do corpo.</p><p>» 4. O melhor valor para a larg. do corpo é 5.</p><p>» 5. A melhor combinação é (3,5)? NÃO?</p><p>Consideremos agora uma nova situação real. Qual é o efeito do comprimento da asa e da largura do</p><p>corpo no tempo de permanência no ar?</p><p>» Nesse caso, seguindo os passos 1, 2, 3, 4 e 5 detalhados abaixo, obtemos o tempo de</p><p>permanência igual a 1,7 (combinação comp. da asa = 3; e larg. do corpo = 5), porém essa não é</p><p>a melhor combinação possível se considerarmos todos os resultados.</p><p>» Na combinação comp. da asa = 6; e larg. do corpo = 5 obtemos um tempo igual a 2,0, mas essa</p><p>combinação não foi realizada, pois estamos variando novamente um fator de cada vez!</p><p>» Nesse caso existe interação entre os fatores: comprimento da asa e largura do corpo,</p><p>ou seja, o comprimento da asa depende da largura do corpo para encontramos o melhor</p><p>resultado. Portanto a estratégia de variar um fator por vez não funciona.</p><p>Problemas com a estratégia de variar um fator por vez:</p><p>» Para que essa estratégia funcione (encontrar a melhor combinação dos níveis dos fatores), é</p><p>necessário que os efeitos dos fatores sejam aditivos (não existe interação).</p><p>» Mesmo que os efeitos sejam aditivos, essa estratégia é ineficiente.</p><p>» Caso haja interações entre os fatores, essa estratégia não consegue identificá-las nem</p><p>estimá-las.</p><p>187</p><p>Analyse</p><p>Experimentos</p><p>fatoriais: introdução</p><p>Como começar?</p><p>» Identifique a variável resposta, os fatores e</p><p>seus 2 níveis.</p><p>Representação</p><p>2k</p><p>Número</p><p>de níveis</p><p>(+, -)</p><p>Número</p><p>de</p><p>fatores</p><p>A melhor forma de conduzirmos experimentos é</p><p>por meio da técnica de experimentos fatoriais.</p><p>» O passo inicial é determinar quais serão</p><p>os fatores a serem estudados, seus</p><p>respectivos níveis e a variável resposta.</p><p>» Um experimento fatorial é completo</p><p>quando todas as combinações dos</p><p>níveis dos fatores estão presentes no</p><p>experimento.</p><p>Vamos estudar somente experimentos fatoriais</p><p>com 2 níveis. Essa classe de experimentos é</p><p>denotada de fatoriais 2k</p><p>Número de testes exigidos para um fatorial de 2 níveis com k fatores</p><p>Nº de fatores (k) Nº de testes (2k)</p><p>1 2</p><p>2 4</p><p>3 8</p><p>4 16</p><p>5 32</p><p>6 64</p><p>7 128</p><p>8 256</p><p>9 512</p><p>10 1024</p><p>… …</p><p>15 32.768</p><p>… …</p><p>20 1.048.576</p><p>Os fatores precisam ser</p><p>escolhidos cuidadosamente,</p><p>pois o número de testes cresce</p><p>exponencialmente conforme se</p><p>aumenta o número de fatores.</p><p>Isso torna o experimento mais</p><p>caro e trabalhoso.</p><p>188</p><p>Analyse</p><p>Vantagens</p><p>Estudamos essa classe de experimentos porque</p><p>» É fácil de ser planejada e</p><p>analisada. A análise pode</p><p>ser feita essencialmente</p><p>com gráficos.</p><p>» Requer poucas rodadas</p><p>experimentais (reduz</p><p>custo e tempo de</p><p>experimentação).</p><p>» Pode ser</p><p>aplicada a uma</p><p>ampla gama de situações</p><p>nas quais é necessário</p><p>melhorar produtos ou</p><p>processos.</p><p>189</p><p>Analyse</p><p>Fatorial 22: Cálculo de</p><p>efeitos principais</p><p>Cálculo do efeito do fator A</p><p>YA(+) = (1,6 + 1,8)/2 = 1,7</p><p>YA(-) = (1,2 + 1,2)/2 = 1,2</p><p>Efeito de A = [1,7 – 1,2] = 0,5</p><p>» Observe que o efeito de um fator é o</p><p>produto da coluna do fator pela coluna</p><p>de respostas dividido pela quantidade de</p><p>linhas com sinal (+).</p><p>M</p><p>éd</p><p>ia</p><p>-1 1</p><p>1.2</p><p>1.3</p><p>1.4</p><p>1.5</p><p>1.6</p><p>1.7</p><p>A</p><p>GRÁFICO DE EFEITOS PRINCIPAIS</p><p>Trat. A B Y</p><p>1 − − 1,2</p><p>2 + − 1,6</p><p>3 − + 1,2</p><p>4 + + 1,8</p><p>O efeito do</p><p>fator A pode</p><p>ser mostrado</p><p>graficamente.</p><p>Cálculo do efeito do fator B</p><p>YB(+) = (1,2 + 1,8)/2 = 1,5</p><p>YB(-) = (1,6 + 1,2)/2 = 1,4</p><p>Efeito de B = [1,5 – 1,4] = 0,1</p><p>» Observe que o efeito de um fator é o</p><p>produto da coluna do fator pela coluna</p><p>de respostas dividido pela quantidade de</p><p>linhas com sinal (+).</p><p>M</p><p>éd</p><p>ia</p><p>-1 +1</p><p>1.40</p><p>1.45</p><p>1.50</p><p>B</p><p>GRÁFICO DE EFEITOS PRINCIPAIS</p><p>Trat. A B Y</p><p>1 − − 1,2</p><p>2 + − 1,6</p><p>3 − + 1,2</p><p>4 + + 1,8</p><p>O efeito do</p><p>fator B pode</p><p>ser mostrado</p><p>graficamente.</p><p>Na primeira etapa da análise de um experimento</p><p>fatorial, devemos decidir quais fatores são</p><p>importantes (que têm efeito significante na variável</p><p>resposta). Para isso, calculamos o efeito de cada</p><p>fator. Consideremos um fator A com dois níveis:</p><p>» Codificamos os dois níveis como alto (+)</p><p>e baixo (−). Caso o fator seja qualitativo,</p><p>a codificação pode ser feita de qualquer</p><p>forma que não afetará o resultado.</p><p>» Seja yA(+) a média das respostas obtidas</p><p>quando o fator está no nível (+) e yA(−) as</p><p>médias das respostas quando o fator está</p><p>no nível (−).</p><p>» Para um fator A com dois níveis, o efeito</p><p>do fator (efeito principal) é a diferença das</p><p>respostas yA(+) e yA(−), ou seja, efeito de</p><p>A = [yA(+) − yA(−)].</p><p>Observe que o efeito de um fator é a soma do produto da coluna do fator pela coluna de respostas</p><p>dividido pela quantidade de linhas com sinal (+). Este efeito representa o impacto na variável resposta</p><p>quando mudamos de um nível o outro. Será que este é alto ou baixo comparado com os outros fatores?</p><p>190</p><p>Analyse</p><p>Interação</p><p>» Se multiplicarmos os sinais das colunas A e</p><p>B e denominarmos por AB, obtemos:</p><p>» O efeito da interação de A com B é igual</p><p>ao produto da coluna AB pela coluna de</p><p>respostas dividido pela quantidade de</p><p>linhas com sinal (+).</p><p>Trat. A B AB Y</p><p>1 − − + 1,2</p><p>2 + − − 1,6</p><p>3 − + − 1,2</p><p>4 + + + 1,8</p><p>Devemos observar que:</p><p>» A coluna AB é igual ao produto das colunas A e B.</p><p>» O efeito da interação de A com B é igual à soma do produto da coluna AB pela coluna de</p><p>respostas dividido pela quantidade de linhas com sinal (+).</p><p>AB = [(1.8 + 1.2)/2 - (1.6 + 1.2)/2] = 0.1</p><p>191</p><p>Analyse</p><p>Exemplos de gráficos</p><p>de interações</p><p>M</p><p>éd</p><p>ia</p><p>B</p><p>-1 1</p><p>1.00</p><p>1.50</p><p>2.00</p><p>GRÁFICO DE INTERAÇÃO</p><p>Sem interação</p><p>1</p><p>-1</p><p>A</p><p>M</p><p>éd</p><p>ia</p><p>B</p><p>-1 1</p><p>1.00</p><p>1.50</p><p>2.00</p><p>GRÁFICO DE INTERAÇÃO</p><p>Interação moderada</p><p>1</p><p>-1</p><p>A</p><p>M</p><p>éd</p><p>ia</p><p>B</p><p>-1 1</p><p>1.00</p><p>1.50</p><p>2.00</p><p>GRÁFICO DE INTERAÇÃO</p><p>Interação moderada</p><p>1</p><p>-1</p><p>A</p><p>M</p><p>éd</p><p>ia</p><p>B</p><p>-1 1</p><p>1.00</p><p>1.50</p><p>2.00</p><p>GRÁFICO DE INTERAÇÃO</p><p>Interação forte</p><p>1</p><p>-1</p><p>A</p><p>» A interação de A com B pode ser mostrada graficamente. Quando não existe interação, as retas</p><p>são paralelas (gráfico acima à esquerda).</p><p>» Quando existe interação forte, as retas se cruzam (gráfico abaixo à direita). Para o nível -1 do</p><p>fator B, o nível de A que maximiza o rendimento é +1 (linha tracejada). Já para o nível +1 de B, o</p><p>nível de A que maximiza o rendimento é -1 (linha contínua).</p><p>192</p><p>Analyse</p><p>Fatorial 22:</p><p>Exercício</p><p>Veloc. Avanço V_cod A_cod Rugosidade</p><p>100 4 −1 −1 216</p><p>120 4 1 −1 221</p><p>100 6 −1 1 235</p><p>120 6 1 1 223</p><p>Calcular:</p><p>» Efeito de veloc.</p><p>» Efeito de avanço.</p><p>» Interação veloc.*avanço.</p><p>Fazer:</p><p>» Gráfico dos efeitos principais.</p><p>» Gráfico da interação.</p><p>193</p><p>Analyse</p><p>Fases de um</p><p>experimento planejado</p><p>Plan</p><p>» 1. Estabelecer o objetivo do experimento.</p><p>» 2. Formular as questões que se pretende responder.</p><p>» 3. Identificar a variável resposta.</p><p>» 4. Identificar os fatores.</p><p>» 5. Escolher os níveis dos fatores.</p><p>» 6. Decidir sobre o plano experimental.</p><p>» 7. Aleatorizar as corridas experimentais.</p><p>Do</p><p>» 8. Realizar o experimento.</p><p>» 9. Observar e anotar outros eventos que ocorram durante a</p><p>realização do experimento.</p><p>Study</p><p>» 10. Analisar os dados.</p><p>» 11. Determinar a melhor combinação.</p><p>» 12. Confirmar os resultados.</p><p>Act</p><p>» 13. Responder as questões.</p><p>» 14. Consolidar o aprendizado.</p><p>» 15. Decidir que ações serão realizadas.</p><p>Em um experimento, utilizamos</p><p>a estrutura de aprendizagem</p><p>do método científico, que</p><p>pode ser estruturado no ciclo</p><p>PDSA [P - Plan (planejar); D - Do</p><p>(executar o plano); S - Study</p><p>(estudar os resultados); A -</p><p>Act (agir com base no que foi</p><p>aprendido)].</p><p>Em cada uma das fases do</p><p>PDSA, podemos utilizar as</p><p>atividades citadas para realizar</p><p>um experimento.</p><p>DOE – EXPERIMENTO</p><p>FATORIAL</p><p>FRACIONADO</p><p>196</p><p>Analyse</p><p>Experimento fatorial fracionado</p><p>– Exercício: fatorial 25</p><p>Influência da solda na resistência do circuito Corridas</p><p>Fatores Níveis</p><p>(−) (+)</p><p>A. Alinhamento paralelo Não Sim</p><p>B. Procedimento Padrão Novo</p><p>C. Máquina A B</p><p>D. Pré-aquecimento Não Sim</p><p>E. Potência 3 5</p><p>32</p><p>Um experimento 25 completo foi realizado para avaliar o efeito de cinco fatores na resistência de</p><p>um ponto de solda em uma placa de circuito. Analisemos o experimento.</p><p>Eficiência de um experimento fatorial 25 completo</p><p>Percebemos aqui que um</p><p>experimento 25 completo</p><p>necessita de 32 rodadas</p><p>experimentais.</p><p>Desse experimento</p><p>pode-se estimar:</p><p>» 5 efeitos principais.</p><p>» 10 interações de 2 fatores.</p><p>» 10 interações de 3 fatores.</p><p>» 5 interações de 4 fatores.</p><p>» 1 interação de 5 fatores.</p><p>Interações de 3 ou mais fatores são quase sempre</p><p>não significantes, portanto o interesse é obter</p><p>informação sobre os 5 efeitos principais e as 10</p><p>interações de 2 fatores (total de 15 efeitos fatoriais).</p><p>197</p><p>Analyse</p><p>É possível realizar apenas uma parte das</p><p>32 combinações do fatorial 25</p><p>Experimento fatorial fracionado</p><p>– Exercício: fatorial 25-1</p><p>Influência da solda na resistência do circuito Corridas</p><p>Fatores Níveis</p><p>(−) (+)</p><p>A. Alinhamento paralelo Não Sim</p><p>B. Procedimento Padrão Novo</p><p>C. Máquina A B</p><p>D. Pré-aquecimento Não Sim</p><p>E. Potência 3 5</p><p>16</p><p>Consideremos que no experimento anterior somente 16 das 32</p><p>combinações possíveis foram realizadas. Vamos analisar o experimento.</p><p>O que você observou?</p><p>» Obtivemos as mesmas conclusões em ambos os casos, realizando o fatorial completo (25) ou</p><p>metade do fatorial 1/2 25 = 2(5−1)</p><p>» A interação AC e o efeito C são significantes.</p><p>» Como a interação AC é significante, não iremos estudar o efeito isolado de C.</p><p>» Para maximizar a resistência da solda, deve-se usar a máquina A com alinhamento paralelo.</p><p>Caso a máquina B tenha que ser utilizada, ela deve ser usada sem alinhamento paralelo.</p><p>» Os níveis dos outros fatores podem ser escolhidos para minimizar custo (ou satisfazer outro</p><p>critério como segurança).</p><p>» No segundo caso, o custo do experimento e o tempo para realizá-lo são menores.</p><p>198</p><p>Analyse</p><p>½ fração de</p><p>um fatorial 25</p><p>Trat Paralelo Proced Máquina PreAquec Pot Resist</p><p>2 1 −1 −1 −1 −1 49</p><p>3 −1 1 −1 −1 −1 37</p><p>5 −1 −1 1 −1 −1 44</p><p>8 1 1 1 −1 −1 31</p><p>9 −1 −1 −1 1 −1 38</p><p>12 1 1 −1 1 −1 51</p><p>14 1 −1 1 1 −1 30</p><p>15 −1 1 1 1 −1 41</p><p>17 −1 −1 −1 −1 1 38</p><p>20 1 1 −1 −1 1 52</p><p>22 1 −1 1 −1 1 29</p><p>23 −1 1 1 −1 1 44</p><p>26 1 −1 −1 1 1 52</p><p>27 −1 1 −1 1 1 37</p><p>29 −1 −1 1 1 1 43</p><p>32 1 1 1 1 1 30</p><p>Questões:</p><p>» É uma coincidência?</p><p>» Se não é, como escolher a</p><p>fração metade?</p><p>» O que se perde de</p><p>informação ao se realizar</p><p>a fração metade?</p><p>Tabela</p><p>Selecionamos apenas metade dos tratamentos possíveis. Nessa</p><p>fração escolhida, o produto dos sinais das colunas de A, B, C, D e</p><p>E é sempre (+). Na verdade, essas combinações foram escolhidas</p><p>de forma deliberada.</p><p>» Cada coluna tem a mesma quantidade de (−) e (+).</p><p>» Para cada par de colunas a proporção de (−,−), (−,+), (+,−) e</p><p>(+,+) é a mesma, e assim por diante.</p><p>Dessa forma, na fração metade não é possível estimar a interação</p><p>ABCDE (a coluna ABCDE só tem o sinal (+)), o que não é problema,</p><p>pois sabemos que essa interação não é significante (interações de</p><p>3 ou mais fatores são, em geral, não significantes).</p><p>199</p><p>Analyse</p><p>Experimento</p><p>fatorial fracionado</p><p>Relação de Identidade (RI)</p><p>A relação de identidade nos mostra o que estamos perdendo</p><p>(relações de confundimento) ao fracionarmos o experimento.</p><p>Definição da Relação de Identidade (RI):</p><p>» A relação de identidade é estabelecida pela interação</p><p>utilizada para selecionar a fração metade do fatorial, no</p><p>caso ABCDE.</p><p>» No fatorial 25−1 a RI é I + ABCDE.</p><p>Operações</p><p>» A × B = AB</p><p>» A × I = A</p><p>» A2 = I</p><p>Operação com a Relação de Identidade – definição:</p><p>» Multiplica-se cada fator ou interação pela RI, sendo I um</p><p>elemento neutro da multiplicação, ou seja, qualquer efeito</p><p>multiplicado por I é igual ao efeito.</p><p>» Letras elevadas a um expoente par são eliminadas</p><p>(A × A = A2 = I).</p><p>Exemplo</p><p>Exemplo: multiplicar a interação pela relação de identidade:</p><p>» AC × (I + ABCDE) = AC + A2BC2DE = AC + BDE</p><p>Significado da operação:</p><p>AC + BDE significa que no fatorial fracionado 25-1 definido pela</p><p>Relação de Identidade I + ABCDE não é possível calcular o efeito</p><p>das interações AC e BDE. O que se pode calcular é AC + BDE</p><p>(a soma dos efeitos das interações).</p><p>200</p><p>Analyse</p><p>Experimento</p><p>fatorial fracionado</p><p>No exemplo da solda temos:</p><p>» No fatorial completo</p><p>• AC = 13,50</p><p>• BDE = −0,25</p><p>» No fatorial fracionado</p><p>• AC = 13,25 = (AC + BDE)</p><p>Nesse caso, dizemos que a interação AC</p><p>está confundida com a interação BDE.</p><p>» Se a soma AC + BDE for significante, então é AC que</p><p>deve ser significante, pois BDE é quase certamente não</p><p>significante.</p><p>201</p><p>Analyse</p><p>Experimento</p><p>fatorial fracionado</p><p>I + ABCDE</p><p>A + BCDE</p><p>B + ACDE</p><p>C + ABDE</p><p>D + ABCE</p><p>E + ABCD</p><p>AB + CDE</p><p>AC + BDE</p><p>AD + BCE</p><p>AE + BCD</p><p>BC + ADE</p><p>BD + ACE</p><p>BE + ACD</p><p>CD + ABE</p><p>CE + ABD</p><p>DE + ABC</p><p>Se realizarmos a mesma operação com todos os efeitos fatoriais,</p><p>teremos as relações de confundimento mostradas na tabela ao</p><p>lado:</p><p>Em um experimento fatorial fracionado 25−1:</p><p>» A interação ABCDE não pode ser calculada.</p><p>» Pode-se calcular as 15 relações geradas pela RI, mas não os</p><p>efeitos isolados.</p><p>» Cada efeito principal está confundido com uma interação de</p><p>4 fatores.</p><p>» Cada interação de 2 fatores está confundida com uma</p><p>interação de 3 fatores.</p><p>» Se uma relação envolvendo um efeito principal for</p><p>significante, então o efeito principal é significante.</p><p>» Se uma relação envolvendo uma interação de 2 fatores for</p><p>significante, então a interação de 2 fatores é significante.</p><p>Dessa forma, não perdemos informação sobre</p><p>o que é potencialmente significante (efeito</p><p>principal ou interação de 2 fatores).</p><p>202</p><p>Analyse</p><p>Experimento fatorial 2k com k=5</p><p>(completo e fração metade)</p><p>Para 5 fatores Informação disponível</p><p>Fatorial completo (32 rodadas)</p><p>Efeitos principais 05</p><p>Interações de 2-fatores 10</p><p>Interações de 3-fatores 10</p><p>Interações de 4-fatores 05</p><p>Interação de 5-fatores 01</p><p>31</p><p>Meia fração (rodadas)</p><p>Principais efeitos 05</p><p>Interações de 2-fatores 10</p><p>15</p><p>32 testes permitem obter</p><p>todos os efeitos principais</p><p>e todas as interações</p><p>16 testes permitem obter</p><p>informação sobre todos os</p><p>efeitos principais e todas</p><p>as interações de 2 fatores</p><p>» A meia fração de um fatorial completo geralmente pode fornecer as mesmas informações que</p><p>o fatorial completo, com apenas metade do número de testes.</p><p>203</p><p>Analyse</p><p>Experimento</p><p>fatorial fracionado</p><p>Vantagens</p><p>» Menos custo.</p><p>» Menos tempo.</p><p>Desvantagens</p><p>» Dependendo do fracionamento, algumas</p><p>informações importantes podem ser</p><p>perdidas.</p><p>» Maior dificuldade para analisar.</p><p>Fatorial fracionado</p><p>2k-p</p><p>» k é o numero de fatores</p><p>» p é a potencia que indica o fracionamento</p><p>» Experimentos fatoriais 2k podem ser</p><p>realizados com um fracionamento maior,</p><p>que deve ser sempre em frações de</p><p>potências de 2 (1/2, 1/4, 1/8, 1/16 e assim</p><p>por diante).</p><p>» Por exemplo, um fatorial 25-2 corresponde a</p><p>uma fração ¼ de um fatorial 25 (8 rodadas</p><p>experimentais são necessárias).</p><p>Exemplo: Plano fatorial 25-2</p><p>O seguinte plano foi gerado utilizando o MINITAB</p><p>Observamos neste exemplo que os efeitos principais estão confundidos com interações de 2 fatores.</p><p>I + ABD + ACE + BCDE</p><p>A + BD + CE + ABCDE</p><p>B + AD + CDE + ABCE</p><p>C + AE + BDE + ABCD</p><p>D + AB + BCE + ACDE</p><p>E + AC + BCD + ABDE</p><p>BC + DE + ABE + ACD</p><p>BE + CD + ABC + ADE</p><p>A B C D E</p><p>1 1 −1 1 −1</p><p>−1 1 1 −1 −1</p><p>1 1 1 1 1</p><p>1 −1 1 −1 1</p><p>1 −1 −1 −1 −1</p><p>−1 −1 −1 1 1</p><p>−1 −1 1 1 −1</p><p>−1 1 −1 −1 1</p><p>204</p><p>Analyse</p><p>Resolução de um</p><p>fatorial fracionado</p><p>A Resolução de um fatorial fracionado nos diz qual o</p><p>grau de confundimento presente no experimento</p><p>A Resolução de um fatorial fracionado 2k−p é igual ao número fatores da interação da mais baixa</p><p>ordem na Relação de Identidade:</p><p>» Um plano de Resolução</p><p>III não confunde efeito</p><p>principal com efeito</p><p>principal, mas confunde</p><p>alguns efeitos principais</p><p>com interações de dois</p><p>fatores.</p><p>» Um plano de Resolução</p><p>IV não confunde efeito</p><p>principal com efeito</p><p>principal nem com</p><p>interações de dois fatores,</p><p>mas confunde algumas</p><p>interações de dois fatores</p><p>com outras interações de</p><p>dois fatores.</p><p>» Um plano de Resolução</p><p>V não confunde efeito</p><p>principal com efeito</p><p>principal nem com</p><p>interações de dois ou três</p><p>fatores, nem confunde</p><p>interações de dois fatores</p><p>com outras interações de</p><p>dois fatores.</p><p>205</p><p>Analyse</p><p>Estratégia de</p><p>experimentação</p><p>QUAL PLANO ESCOLHER?</p><p>A decisão sobre qual plano experimental realizar depende da quantidade de fatores que se quer</p><p>avaliar, da quantidade de recursos disponíveis, do estágio do projeto (quantidade de conhecimento</p><p>disponível sobre o sistema de causas) do objetivo.</p><p>O MINITAB disponibiliza uma tabela sobre os planos experimentais disponíveis em função da</p><p>quantidade de recursos a serem gastos (número de corridas experimentais) e da quantidade de</p><p>informação desejada (número de fatores</p><p>Experimentos fatoriais disponíveis (com resolução)</p><p>2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15</p><p>4 Full III</p><p>8 Full IV III III III</p><p>16 Full V IV IV IV III III III III III III III</p><p>32 Full VI IV IV IV IV IV IV IV IV IV</p><p>64 Full VII V IV IV IV IV IV IV IV</p><p>128 Full VIII VI V V IV IV IV IV</p><p>Factors</p><p>Ru</p><p>ns</p><p>Temos aqui a tabela dos planos fatoriais disponíveis em função do número de fatores e do número</p><p>de rodadas experimentais. Devemos observar que o número de rodadas experimentais é sempre</p><p>uma potência de 2.</p><p>206</p><p>Analyse</p><p>Estudo: Processo</p><p>de injeção de molde</p><p>Fatores nível − nível +</p><p>A = temperatura de injeção 260 C̊ 290 C̊</p><p>B = temperatura do molde 25 C̊ 60 C̊</p><p>C = tempo de cura 150s 200s</p><p>D = velocidade de injeção 1,00s 2,25s</p><p>» Um processo de injeção</p><p>produz placas estruturais.</p><p>O grau de planicidade das</p><p>placas é uma característica</p><p>de qualidade crítica.</p><p>Quatro fatores foram</p><p>escolhidos em um estudo</p><p>visando melhorar tal</p><p>característica. A resposta</p><p>é medida em milésimos de</p><p>milímetro.</p><p>Plano Experimental</p><p>A B C D y</p><p>−1 −1 −1 −1 54</p><p>1 −1 −1 1 46</p><p>−1 1 −1 1 46</p><p>1 1 −1 −1 30</p><p>−1 −1 1 1 55</p><p>1 −1 1 −1 45</p><p>−1 1 1 −1 50</p><p>1 1 1 1 24</p><p>Analise o experimento.</p><p>» 1. Qual é a relação de</p><p>identidade?</p><p>» 2. Quais são as relações</p><p>de confundimento?</p><p>» 3. Quais efeitos fatoriais</p><p>são significantes?</p><p>» 4. Qual é a melhor</p><p>receita?</p><p>207</p><p>Analyse</p><p>Escolha do número</p><p>de fatores</p><p>Objetivo N de fatores Plano Experimental</p><p>Fazer uma varredura</p><p>para eliminar fatores</p><p>não significantes</p><p>5 ou mais Fatoriais fracionados de resolução III</p><p>Estudar poucos</p><p>fatores em</p><p>profundidade</p><p>2 a 4 Fatorial completo</p><p>5 Fatorial 25-1</p><p>Ampliar a validade</p><p>dos resultados</p><p>2 a 4 Fatorial completo com uma variável ambiental</p><p>5 Fatorial fracionado com uma variável ambiental</p><p>Vimos que a escolha do número de fatores depende do objetivo e dos recursos disponíveis. Nos</p><p>estágios iniciais de um estudo temos tipicamente muitos fatores para avaliar e pouco conhecimento</p><p>sobre o problema. Por isso, é razoável assumir que poucos fatores são significantes (mas não</p><p>sabemos quais).</p><p>» Experimentos fatoriais fracionados de resolução</p><p>III são recomendados para fazer uma</p><p>varredura nos fatores e identificar os vitais.</p><p>» Se o objetivo é estudar com mais profundidade a relação entre os fatores e a variável resposta,</p><p>identificando as interações significantes de dois fatores, então o experimento deve ser</p><p>conduzido com poucos fatores (2 a 5) e de resolução V.</p><p>» Considere também a dificuldade de alterar os níveis dos fatores durante a realização do</p><p>experimento. Isso pode limitar o número de fatores.</p><p>208</p><p>Analyse</p><p>Escolha dos níveis</p><p>de cada fator</p><p>7</p><p>3</p><p>C</p><p>K</p><p>T (a)</p><p>+</p><p>+</p><p>+</p><p>–</p><p>–</p><p>–</p><p>8</p><p>4</p><p>6</p><p>21</p><p>5</p><p>A escolha é baseada no</p><p>conhecimento disponível</p><p>sobre o processo ou produto</p><p>e nas condições do estudo. É</p><p>desejável que os níveis estejam</p><p>com afastamento suficiente</p><p>para que:</p><p>» Efeitos existentes possam</p><p>ser identificados.</p><p>» Níveis possam estar</p><p>claramente definidos.</p><p>Por outro lado, os níveis não</p><p>devem estar tão afastados para</p><p>evitar problemas como:</p><p>» Condições que afetam a</p><p>segurança dos testes.</p><p>» Condições que afetam</p><p>os resultados (em</p><p>experimentos em</p><p>condições normais de</p><p>operação).</p><p>» Forte não linearidades.</p><p>» Alterações substanciais</p><p>no mecanismo de causa e</p><p>efeito.</p><p>209</p><p>Analyse</p><p>A seguir, listamos as possíveis aplicações do experimento:</p><p>» Encontrar aspectos atrativos em abordagem de vendas.</p><p>» Aumentar a efetividade de campanhas de marketing.</p><p>» Estudo de diferentes métodos de precificação.</p><p>» Avaliar formas de mostrar produtos em prateleiras de supermercado ou lojas.</p><p>» Avaliar abordagens de telemarketing.</p><p>» Avaliar alternativas para aumentar o % de clientes que compram um serviço opcional.</p><p>» Encontrar fatores que influenciam a taxa de retenção de clientes.</p><p>Experimentos</p><p>confirmatórios</p><p>Quando realizamos um experimento fatorial,</p><p>é importante verificar se as conclusões do</p><p>experimento estão corretas, principalmente em</p><p>experimentos de resolução menor que V.</p><p>Devemos também verificar se envolve realizar</p><p>corridas adicionais nas condições indicadas</p><p>pelo experimento para confirmar as conclusões</p><p>a que chegamos.</p><p>Razões para confirmar:</p><p>» Os confundimentos dos efeitos não foram</p><p>entendidos de forma adequada.</p><p>» As conclusões podem ter sido influenciadas</p><p>por fatores desconhecidos presentes</p><p>durante a realização do experimento.</p><p>» Problemas de escala.</p><p>Aplicações possíveis em administração e serviços</p><p>211</p><p>Analyze</p><p>REGRESSÃO</p><p>LINEAR SIMPLES</p><p>212</p><p>Analyze</p><p>Estudar relações</p><p>entre variáveis</p><p>S I</p><p>Variáveis</p><p>de input</p><p>X1, X2, … , Xk</p><p>Y = f(X1, X2, … , Xk)</p><p>P</p><p>Variáveis de</p><p>processo</p><p>O</p><p>Variáveis</p><p>de output</p><p>Y</p><p>C</p><p>A regressão linear é uma importante ferramenta estatística útil para entender a relação entre duas</p><p>ou mais variáveis ou indicadores de interesse. Essa ferramenta é muito importante na fase Analyse</p><p>do roteiro DMAIC, pois, utilizando uma regressão linear, é possível entender quais variáveis de</p><p>entrada ou de processo, qualitativas ou quantitativas, afetam o indicador de interesse e, com isso,</p><p>propor mudanças que resultem em melhoria.</p><p>213</p><p>Analyze</p><p>Estudos observacionais versus</p><p>experimentos planejados</p><p>Modelos de regressão linear normalmente são aplicados</p><p>em dados provenientes de estudos observacionais.</p><p>» Sabemos que os modelos de regressão</p><p>linear são geralmente utilizados em</p><p>estudos observacionais. Em estudos</p><p>observacionais, o pesquisador não</p><p>impõe um tratamento para cada grupo</p><p>de pessoas, mas usa as informações já</p><p>disponíveis. Geralmente são mais comuns</p><p>e mais viáveis, porém não se pode atribuir</p><p>relação de causa e efeito.</p><p>» Em experimentos planejados (DOE), o</p><p>pesquisador em geral aloca aleatoriamente</p><p>os indivíduos a cada tratamento de</p><p>interesse e atribui uma relação de causa e</p><p>efeito.</p><p>214</p><p>Analyze</p><p>Dados do estudo de</p><p>consumo de energia elétrica</p><p>Dia Kwh AC Dia Kwh AC</p><p>1 35 1,5 12 65 8,0</p><p>2 63 4,5 13 77 7,5</p><p>3 66 5,0 14 75 8,0</p><p>4 17 2,0 15 62 7,5</p><p>5 94 8,5 16 85 12,0</p><p>6 79 6,0 17 43 6,0</p><p>7 93 13,5 18 57 2,5</p><p>8 66 8,0 19 33 5,0</p><p>9 94 12,5 20 65 7,5</p><p>10 82 7,5 21 33 6,0</p><p>11 78 6,5</p><p>O proprietário de uma casa está interessado</p><p>no efeito do uso do seu aparelho de ar-</p><p>condicionado na conta de luz. Para isso,</p><p>ele anotou o número de horas que usou o</p><p>seu aparelho a cada dia, durante 21 dias.</p><p>Também monitorou o medidor de consumo</p><p>de eletricidade durante estes dias e mediu</p><p>a quantidade de eletricidade usada em</p><p>quilowatt-hora.</p><p>» Os dados estão na tabela seguinte.</p><p>Primeiramente podemos entender esta</p><p>correlação em um gráfico de dispersão:</p><p>Gráfico de dispersão e correlação</p><p>Correlação entre</p><p>Kwh e AC :</p><p>Kw</p><p>h</p><p>AC</p><p>0 2 4 6 8 10 12 14</p><p>GRÁFICO DE DISPERSÃO: KWH VS AC</p><p>10</p><p>30</p><p>50</p><p>70</p><p>90</p><p>r = 0,765</p><p>» Do valor do coeficiente</p><p>de correlação (r), pode-se</p><p>concluir que, quando o</p><p>uso do ar-condicionado</p><p>aumenta, o número de</p><p>quilowatt-hora consumido</p><p>também aumenta. Isso</p><p>não é surpresa.</p><p>215</p><p>Analyze</p><p>Questões</p><p>importantes:</p><p>Veremos, a seguir, algumas questões</p><p>mais importantes. São elas:</p><p>» Quantos Kwh serão consumidos para cada hora de uso do ar?</p><p>» Qual é a previsão de consumo total de quilowatt-hora em</p><p>um dia com um número especificado de horas de uso do ar-</p><p>condicionado?</p><p>» Qual é a média estimada do consumo em quilowatt-hora</p><p>para dias com um especificado número de horas de uso do</p><p>ar condicionado?</p><p>» Qual é a margem de erro para o consumo em Kwh predito?</p><p>» Para refletir: Será que</p><p>qualquer reta adicionada</p><p>terá um bom ajuste? Será</p><p>que precisamos criar</p><p>uma função que passe</p><p>por todos os pontos da</p><p>amostra?</p><p>Essas questões podem ser respondidas com a análise de regressão. Podemos</p><p>respondê-las adicionando uma reta manualmente aos gráfico, ou seja, uma função</p><p>capaz de explicar como o consumo depende do tempo de uso do ar-condicionado.</p><p>Ajuste manual</p><p>de uma reta</p><p>Como medir a “qualidade”</p><p>da reta ajustada?</p><p>Kw</p><p>h</p><p>AC</p><p>0 2 4 6 8 10 12 14</p><p>GRÁFICO DE DISPERSÃO: KWH VS AC</p><p>10</p><p>30</p><p>50</p><p>70</p><p>90</p><p>216</p><p>Analyze</p><p>Ajuste de</p><p>uma reta</p><p>Y</p><p>X</p><p>80 100 120 140 160 180 200 220</p><p>60</p><p>65</p><p>75</p><p>70</p><p>80</p><p>85</p><p>95</p><p>90</p><p>RESÍDUO = (Y - Ŷ)</p><p>(X,Y)</p><p>Ŷ</p><p>Y</p><p>X</p><p>» Para encontrar a melhor reta que se</p><p>ajusta aos dados, é necessário entender</p><p>que a estatística resume os dados em</p><p>informações importantes, ou seja, uma</p><p>função criada que passar por todos os</p><p>pontos será mais complexa do que todos</p><p>os pontos analisados isoladamente.</p><p>» É necessário encontrar uma função mais</p><p>simples possível e que consiga explicar</p><p>o comportamento dos dados. Toda</p><p>função terá um resíduo, ou seja, aquela</p><p>informação que a função não conseguiu</p><p>capturar. Esse resíduo é medido pela</p><p>distância de cada ponto observado à reta</p><p>ou função ajustada, sendo os valores</p><p>que estão na reta chamados de valores</p><p>ajustados (ŷ)</p><p>217</p><p>Analyze</p><p>Modelo de regressão</p><p>linear simples</p><p>𝑦 = 𝑎 + 𝑏𝑥 + 𝜖</p><p>Componente:</p><p>» Intercepto</p><p>» Inclinação</p><p>» Termo do erro</p><p>O modelo de regressão linear simples é um</p><p>modelo que relaciona a resposta de interesse 𝑦</p><p>(dependente) com alguma variável explanatória</p><p>ou regressora 𝑥 (independente)</p><p>em que 𝑎 e 𝑏 são os coeficientes de regressão e</p><p>𝜖 o erro ou resíduo do modelo.</p><p>» O coeficientes 𝑎 e 𝑏 são parâmetros que</p><p>definem a relação matemática entre as</p><p>variáveis 𝑥 e 𝑦.</p><p>» Nesta equação, 𝑎 é o intercepto da reta, e 𝑏</p><p>é a inclinação da reta.</p><p>» O intercepto é o valor de 𝑦 quando 𝑥 = 0.</p><p>» A inclinação representa a mudança na</p><p>resposta para cada mudança de unidade</p><p>da variável 𝑥.</p><p>218</p><p>Analyze</p><p>Ajuste de regressão por</p><p>mínimos quadrados</p><p>( ŷ𝑖 ) = �̂� + �̂�𝑥𝑖</p><p>∑ ( 𝑦𝑖 − ŷ𝑖 )2</p><p>n</p><p>i = 1</p><p>�̂� = 𝑟𝑥,𝑦</p><p>𝑆𝑦</p><p>𝑆𝑥</p><p>�̂� = ȳ − �̂��̄�</p><p>» Em que 𝑟𝑥,𝑦 é o coeficiente de correlação linear de x e y</p><p>» 𝑆𝑦 e 𝑆𝑥 são os desvios padrão de x e y</p><p>» 𝑦 e 𝑥 são as médias de x e y.</p><p>Considere um conjunto de n pares de dados (x, y) e o gráfico de dispersão x, y.</p><p>» Após coletada uma amostra, teremos</p><p>um conjunto de valores para a variável</p><p>independente x, que corresponde a algum</p><p>valor da variável dependente y. Com isso,</p><p>podemos calcular a estimativa de a e b.</p><p>» Um método para calcular a estimativa</p><p>dos parâmetros é o Método de Mínimos</p><p>Quadrados. Esse método</p><p>Críticas ao método</p><p>A técnica dos “Cinco Porquês” possui algumas</p><p>peculiaridades que acabam sendo criticadas,</p><p>como: a tendência de parar nos sintomas</p><p>ao invés de aprofundar no nível de causas; a</p><p>incapacidade de ir além do conhecimento atual</p><p>do investigador, pois não é possível encontrar</p><p>as causas que ainda não são conhecidas; a falta</p><p>de apoio para ajudar o investigador a fazer o</p><p>“porquê” correto; e o fato de os resultados não</p><p>serem repetíveis, exemplo: pessoas diferentes</p><p>utilizando os “Cinco Porquês” chegam a</p><p>diferentes causas para o mesmo problema.</p><p>Devemos sempre continuar perguntando “por</p><p>que o problema ocorreu?” para descobrir níveis</p><p>adicionais de causas. Cinco não é um número</p><p>mágico. Algumas vezes é suficiente usar dois ou</p><p>três porquês.</p><p>9</p><p>Analyze</p><p>Causa e efeito:</p><p>6M e Observações</p><p>Teorias Testar</p><p>» As causas identificadas no diagrama são,</p><p>nesse momento, apenas ”teorias” que as</p><p>pessoas têm sobre as possíveis causas.</p><p>» É necessário testar essas teorias e uma</p><p>forma de testá-las é reunindo evidências,</p><p>geralmente com dados, ou realizando</p><p>experimentos.</p><p>6 causas “comuns”</p><p>Método</p><p>Meio ambiente</p><p>Mão de obra</p><p>Material</p><p>Máquina</p><p>Medição</p><p>DIAGRAMA</p><p>DIRECIONADOR</p><p>12</p><p>Analyze</p><p>Que mudanças podemos fazer</p><p>que resultarão em melhoria?</p><p>Teorias que fundamentam a proposta de mudança</p><p>Uma teoria representa o nosso conhecimento atual sobre</p><p>como alguns aspectos do sistema funcionam.</p><p>Teoria que</p><p>fundamenta</p><p>a proposta</p><p>Proposta de</p><p>Mudança Melhoria</p><p>Predição</p><p>Se queremos desenvolver mudanças fundamentais que</p><p>alterem positivamente o desempenho do nosso sistema atual,</p><p>precisamos enumerar as teorias-hipótese sobre o motivo pelo</p><p>qual pensamos que a nossa proposta será uma boa mudança.</p><p>13</p><p>Analyze</p><p>Diagrama</p><p>direcionador</p><p>Como explicitar as teorias que fundamentam</p><p>as propostas de mudanças?</p><p>» Sabemos que o diagrama direcionador comunica a todos as suas teorias sobre as mudanças</p><p>que conduzirão a uma melhoria. Ele é uma importante ferramenta que auxilia na tradução</p><p>das maiores metas de um projeto de melhoria em um subconjunto lógico de objetivos</p><p>subjacentes. O diagrama direcionador também nos mostra a teoria sobre o que deve ser feito</p><p>em um sistema para que se alcance o objetivo.</p><p>» Em um projeto de melhoria, podemos utilizar um diagrama de árvore para organizar os</p><p>esforços da equipe. E esse tipo de comunicação é uma função importante de uma equipe de</p><p>melhoria efetiva. Sem uma compreensão comum, a equipe pode ter diferentes entendimentos</p><p>sobre o projeto. A explicitação da teoria ajuda todos a articularem os fundamentos da</p><p>predição de que a mudança resultará em melhoria.</p><p>Nível de detalhe</p><p>Problema ou</p><p>oportunidade</p><p>» O diagrama de árvore é uma técnica que organiza a “teoria de mudança” para atingir um</p><p>objetivo específico, que é a melhoria. Ele conecta o objetivo com as intervenções no sistema</p><p>(estrutura, processos, cultura e normas) para criar uma estrutura de aprendizagem, além disso</p><p>fornece um modelo mental comum para a equipe e um documento vital para o trabalho de</p><p>melhoria que é continuamente atualizado e conta a história da melhoria (aliado aos gráficos).</p><p>14</p><p>Analyze</p><p>Diagrama direcionador</p><p>completo</p><p>Ideia de</p><p>mudança</p><p>Ideia de</p><p>mudança</p><p>Ideia de</p><p>mudança</p><p>Ideia de</p><p>mudança</p><p>Ideia de</p><p>mudança</p><p>Ideia de</p><p>mudança</p><p>Ideia de</p><p>mudança</p><p>Conceito de</p><p>mudança</p><p>Conceito de</p><p>mudança</p><p>Conceito de</p><p>mudança</p><p>Conceito de</p><p>mudança</p><p>Conceito de</p><p>mudança</p><p>Direcionador</p><p>Direcionador</p><p>Direcionador</p><p>Direcionador</p><p>Direcionador</p><p>Objetivo</p><p>Ideias de</p><p>mudança</p><p>Conceitos de</p><p>mudança</p><p>Direcionadores</p><p>secundários</p><p>Direcionadores</p><p>primários</p><p>O diagrama direcionador pode ser composto por direcionadores primários e direcionadores</p><p>secundários, a seguir descritos.</p><p>» Direcionadores primários</p><p>• Os direcionadores primários mostram as GRANDES categorias a serem trabalhadas para que se</p><p>alcance o objetivo. São elas: estruturas, processos, ou normas e culturas que contribuem com</p><p>os resultados desejados.</p><p>» Direcionadores secundários</p><p>• Os direcionadores secundários apresentam-se em grupos com recursos compartilhados, gerência,</p><p>equipamentos, pacientes etc.</p><p>» Conceitos de mudanças</p><p>• Noção geral e abstrata executada por meio de uma ideia específica.</p><p>» Ideias de mudanças</p><p>• Aquilo que na verdade precisamos fazer para que as atingir o objetivo.</p><p>15</p><p>Analyze</p><p>Conexão de resultados</p><p>com o sistema</p><p>Estrutura</p><p>+</p><p>Processos</p><p>+</p><p>Cultura</p><p>+</p><p>Normas</p><p>= Resultado</p><p>» Os direcionadores estão associados às alterações na estrutura, nos processos, na cultura e</p><p>nas normas. Ele ilustra quais mudanças são exigidas no sistema, bem como a forma como elas</p><p>podem ser alteradas através da aplicação de ideias específicas de mudança.</p><p>16</p><p>Analyze</p><p>Direcionador</p><p>S11</p><p>Direcionador</p><p>S12</p><p>Direcionador</p><p>S21</p><p>Direcionador</p><p>S31</p><p>Direcionador</p><p>S32</p><p>Direcionador</p><p>S33</p><p>Direcionador</p><p>P1</p><p>Direcionador</p><p>P2</p><p>Direcionador</p><p>P3</p><p>Teoria para melhorar</p><p>um sistema</p><p>Ideia de</p><p>mudança</p><p>Objetivo</p><p>Ideia de</p><p>mudança</p><p>Ideia de</p><p>mudança</p><p>Ideia de</p><p>mudança</p><p>Ideia de</p><p>mudança</p><p>Ideia de</p><p>mudança</p><p>Ideia de</p><p>mudança</p><p>Ideia de</p><p>mudança</p><p>Ideia de</p><p>mudança</p><p>Normas, processos, estrutura, cultura</p><p>Observamos que os drivers primários e secundários pretendem identificar os elementos dentro do</p><p>sistema que são necessários e suficientes para alcançar o resultado pretendido. Eles incluem quatro</p><p>elementos: estruturas que compõem o sistema, a cultura da organização, processos que representam</p><p>o trabalho do sistema, normas operacionais que demonstram a cultura explícita e tácita do sistema.</p><p>» Os drivers primários são elementos de alto nível dentro do sistema que se acredita que precisa</p><p>mudar para alcançar o resultado desejado.</p><p>» Abaixo deles, estão os drivers secundários, que são abordagens, lugares ou oportunidades</p><p>mais acionáveis dentro do sistema, onde uma mudança pode ocorrer. Por exemplo, um</p><p>processo abrangente é identificado no nível primário, e as etapas individuais desse processo</p><p>são descritas no nível secundário. O nível secundário articula os lugares físicos, os momentos</p><p>com limite de tempo e/ou as normas que podem ser usadas ao introduzir novas maneiras de</p><p>fazer as coisas, seja substituindo uma ferramenta, introduzindo uma nova etapa, reordenando</p><p>uma sequência de eventos ou mantendo um comportamento benéfico.</p><p>» Os drivers podem ser vistos como os comutadores dentro do sistema que precisam ser</p><p>ativados ou desativados para atingir o resultado de interesse.</p><p>17</p><p>Analyze</p><p>Uma teoria para</p><p>perda de peso</p><p>Ideias de</p><p>mudanças</p><p>ResultadoDirecionadores</p><p>primários</p><p>Objetivo</p><p>Exercício no</p><p>escritório</p><p>Ir de bike</p><p>para o</p><p>trabalho</p><p>Exercício 5</p><p>dias/semana</p><p>Não beber</p><p>refrigerante</p><p>Planejar</p><p>refeições</p><p>Reduzir</p><p>ingestão de</p><p>calorias</p><p>Aumentar</p><p>gasto de</p><p>calorias</p><p>Perder x kg</p><p>em x meses</p><p>“Todo sistema é</p><p>perfeitamente projetado</p><p>para alcançar os resultados</p><p>que obtém.”</p><p>18</p><p>Analyze</p><p>Como construir</p><p>um DD</p><p>Para criar diagrama direcionador:</p><p>objetivo inicial</p><p>» 1. Inicie com objetivos claramente definidos.</p><p>Use a estrutura:</p><p>• O quê?</p><p>• Onde?</p><p>• Quanto?</p><p>• Quando?</p><p>» 2. Faça um brainstorm com um grupo de pessoas</p><p>que entendam diferentes aspectos da mudança a</p><p>ser alcançada, isto é, pessoas com conhecimentos</p><p>distintos. Junte um conjunto de ideias</p><p>• As ideias de mudança são tangíveis e específicas</p><p>por natureza. Elas articulam o modo como uma</p><p>mudança tangível e específica deve acontecer</p><p>dentro do sistema. A ideia de mudança precisa</p><p>incorporar detalhes, como a descrição de um</p><p>novo processo projetado para permitir que o</p><p>sistema complete a avaliação de uma determinada</p><p>ferramenta com segurança. Pode ser apropriado</p><p>incluir um link de apêndice a um mapa de processo</p><p>ou diagrama de fluxo que possa ser testado,</p><p>refinado e, finalmente, concluída uma parte</p><p>permanente dos negócios como de costume.</p><p>» 3. Agrupe esse conjunto de ideias para criar um</p><p>conjunto de direcionadores</p><p>Reduzir o custo</p><p>com descarte de</p><p>resíduos em 50% até</p><p>dezembro de 2018</p><p>Reduzir o custo</p><p>com descarte de</p><p>resíduos em 50% até</p><p>dezembro de 2018</p><p>Aproveitar</p><p>minimiza o erro</p><p>entre o valor atual e os valores preditos</p><p>para cada par de observações. Isto é,</p><p>minimiza a distância entre todos os</p><p>pontos à reta estimada:</p><p>» Os valores de a e b que fazem a equação acima no menor valor possível são:</p><p>Y</p><p>X</p><p>80 100 120 140 160 180 200 220</p><p>RETA AJUSTADA E RESÍDUOS</p><p>60</p><p>65</p><p>75</p><p>70</p><p>80</p><p>95</p><p>90</p><p>85</p><p>» Para cada reta y = a + bx desenhada no</p><p>gráfico, calcule o valor yajustado = â + b̂x.</p><p>» O resíduo é a diferença (y – yajustado).</p><p>» A soma do quadrados dos resíduos é</p><p>uma medida da qualidade do ajuste</p><p>(“proximidade da reta aos pontos do</p><p>gráfico”).</p><p>A “melhor reta” é aquela que tem a menor Soma</p><p>dos Quadrados dos Resíduos e é chamada de</p><p>Reta de Mínimos Quadrados.</p><p>219</p><p>Analyze</p><p>Reta ajustada por</p><p>mínimos quadrados</p><p>O que se pode afirmar sobre o consumo de energia</p><p>quando se usa o ar-condicionado por 10 horas?</p><p>S</p><p>R-Sq</p><p>R-Sq(adj)</p><p>14.430</p><p>58.6%</p><p>56.4%</p><p>Considere aqui, a reta ajustada por mínimos quadrados Kwh= 27,85 + 5,341AC.</p><p>» Como interpretar os coeficientes 27,85 e 5,341?</p><p>» O que se pode afirmar sobre o consumo de energia quando se usa o ar-condicionado por</p><p>10 horas?</p><p>Obs: Nem sempre os coeficientes são interpretáveis. Observe</p><p>que a faixa de variação de AC é de 1,5 a 13,5.</p><p>» Usar a equação para valores de AC fora da faixa de dados observados é extrapolação. E</p><p>extrapolação tem que ser feita com cuidado. Muitas vezes, obtém-se valores absurdos!</p><p>220</p><p>Analyze</p><p>Coeficiente de</p><p>determinação</p><p>R2 =</p><p>SQajuste</p><p>SQtotal</p><p>0 ≤ R2 ≤ 1</p><p>O coeficiente de determinação é um indicador muito utilizado para avaliar</p><p>a “qualidade do ajuste”. Ele indica qual a proporção total de variabilidade</p><p>dos dados é explicada pelo modelo (variável x). Este coeficiente pode ser</p><p>calculado utilizando os seguinte passos:</p><p>» (𝑦𝑖 − �̄�) = (ŷ𝑖 − �̄�) + (𝑦𝑖 − ŷ𝑖)</p><p>Elevando ao quadrado e aplicando o somatório em cada parte da equação</p><p>tem-se as seguintes somas de quadrados (SQ):</p><p>» ∑(𝑦𝑖 − �̄�)2 = ∑(ŷ𝑖 − �̄�)2 + ∑(𝑦𝑖 − ŷ𝑖)2</p><p>» SQtotal = SQajuste − SQresíduo</p><p>e finalmente o coeficiente de determinação:</p><p>Se os pontos estão alinhados em uma reta ŷ𝑖 = 𝑦𝑖 então a</p><p>» SQresíduo = 0</p><p>» SQtotal = SQajuste</p><p>» R2 = 1</p><p>CUIDADO!</p><p>Deve-se ter cuidado ao avaliar a qualidade do ajuste pelo coeficiente de</p><p>determinação, pois ele aumenta conforme adiciona-se mais termos no</p><p>modelo. Embora aumenta-se o R2 com a adição de termos ao modelo, isso</p><p>não significa que o modelo com mais termos é necessariamente melhor.</p><p>221</p><p>Analyze</p><p>Estimativa e</p><p>margem de erro</p><p>Intervalo de confiança de 95%</p><p>» (63,59 ; 77,57)</p><p>KWH predito = 27,85 + (5,341*8) = 70,58</p><p>Dois tipos de intervalos podem ser utilizados.</p><p>Suponha que você queira estimar o consumo médio quando o ar condicionado fica ligado por 8</p><p>horas. Usando a equação de regressão, deve-se substituir AC por 8</p><p>» O intervalo de confiança refere-se</p><p>à média, isto é, podemos dizer que</p><p>estamos 95% confiantes que o consumo</p><p>médio de energia quando usamos o ar-</p><p>condicionado por 8 horas durante vários</p><p>dias estará entre 63,59 Kwh e 77,57 Kwh.</p><p>Intervalo de 95% de predição</p><p>» (39,53 ; 101,63)</p><p>» O intervalo de predição refere-se ao</p><p>valor predito, ou seja, podemos dizer</p><p>que estamos 95% confiantes de que o</p><p>consumo de energia quando usarmos o</p><p>ar-condicionado por 8 horas estará entre</p><p>39,53 Kwh e 101,63 Kwh.</p><p>Este valor é uma estimativa baseada nos dados do estudo. Qual o intervalo de confiança</p><p>para estas estimativas?</p><p>222</p><p>Analyze</p><p>Reta ajustada por mínimos</p><p>quadrados, curva de confiança de</p><p>95% e curva de predição de 95%</p><p>Kw</p><p>h</p><p>AC</p><p>0 2 4 6 10 12 148</p><p>0</p><p>20</p><p>40</p><p>80</p><p>60</p><p>120</p><p>100</p><p>140</p><p>GRÁFICO DE LINHA AJUSTADO</p><p>Kwh = 27.85 + 5.341 AC</p><p>S 14.4530</p><p>R2 58.6%</p><p>R2 (ajust) 56.4%</p><p>Regressão</p><p>95% IC</p><p>95% IP</p><p>» É útil visualizarmos o gráfico com os dados, a reta ajustada, os limites de predição e os limites</p><p>de confiança. Os limites de predição e de confiança são curvas em torno da reta de regressão.</p><p>Para cada valor de AC, pode-se visualizar graficamente o valor ajustado, os intervalos de</p><p>confiança e os intervalos de predição.</p><p>Esses intervalos são construídos a partir da margem de erro das estimativas de a(intercepto) e</p><p>b(inclinação0. Veremos a seguir como obter estas estimativas.</p><p>223</p><p>Analyze</p><p>Margem de erro e</p><p>intervalo de confiança</p><p>A equação de regressão é</p><p>Kwh = 27,9 + 5,34 AC</p><p>Preditor Coef EP Coef T p-valor</p><p>Constante(a) 27,851 7,807 3,57 0,002</p><p>AC(b) 5,341 1,031 5,18 0,000</p><p>Coeficientes Estimativas Erro padrão</p><p>» Margem de erro (a) = 2˟7,807 = 15,614</p><p>• IC de 95% (a): (12,237 ; 43,465)</p><p>As estimativas de mínimos quadrados de a e b</p><p>são obtidas a partir dos dados do experimento.</p><p>Se repetirmos o experimento nas mesmas</p><p>condições (para os mesmos valores de x), os</p><p>valores de y (resposta) quase certamente serão</p><p>diferentes; consequentemente, as estimativas</p><p>de a e b serão diferentes. Portanto, é importante</p><p>apresentar as estimativas de a e b com</p><p>respectivas margens de erro.</p><p>Dizemos que a variável regressora x é útil para</p><p>explicar (entender) a variável resposta y se</p><p>o coeficiente angular da reta (b) é diferente</p><p>de zero. Em um experimento, o valor de b</p><p>calculado por mínimos quadrados pode ser</p><p>numericamente diferente de zero, mas essa</p><p>diferença pode ser simplesmente devido ao</p><p>acaso. Então, uma questão importante a ser</p><p>respondida é: O coeficiente angular da reta é</p><p>significativamente diferente de zero?</p><p>» Essa pergunta pode ser respondida</p><p>calculando-se a Margem de Erro da</p><p>estimativa ou o p-valor associado à</p><p>estimativa. A margem de erro de uma</p><p>estimativa é aproximadamente 2 vezes o erro</p><p>padrão da estimativa (com 95% de confiança).</p><p>» É possível calcular o erro padrão da</p><p>estimativa dos coeficientes da reta de</p><p>regressão com um software estatístico</p><p>(MINITAB, por exemplo). Com a margem de</p><p>erro, podemos construir um intervalo de</p><p>confiança para os coeficientes da reta.</p><p>As estimativas dos coeficientes com respectivos</p><p>erros padrões e intervalos de confiança de 95%</p><p>estão descritas acima. Com base nos intervalos de</p><p>confiança, podemos afirmar que os coeficientes</p><p>linear e angular da reta são significativamente</p><p>diferentes de zero. A mesma resposta poderia ser</p><p>obtida com base no p-valor descrito na tabela.</p><p>Como os p-valores são muito pequenos, concluímos</p><p>que os coeficientes são significativamente</p><p>(estatisticamente) diferentes de zero.</p><p>» Margem de erro (b) = 2˟1,031 = 2,061</p><p>• IC de 95% (b): (3,28 ; 7,402)</p><p>224</p><p>Analyze</p><p>Adequação</p><p>do modelo</p><p>Considere os quatro conjuntos de dados da tabela abaixo.</p><p>Conjunto de dados 1</p><p>X Y</p><p>10,00 8,04</p><p>8,00 6,95</p><p>13,00 7,58</p><p>9,00 8,81</p><p>11,00 8,33</p><p>14,00 9,96</p><p>6,00 7,24</p><p>4,00 4,26</p><p>12,00 10,84</p><p>7,00 4,82</p><p>5,00 5,68</p><p>Conjunto de dados 2</p><p>X Y</p><p>10,00 9,14</p><p>8,00 8,14</p><p>13,00 8,74</p><p>9,00 8,77</p><p>11,00 9,26</p><p>14,00 8,10</p><p>6,00 6,13</p><p>4,00 3,10</p><p>12,00 9,13</p><p>7,00 7,26</p><p>5,00 4,74</p><p>Conjunto de dados 3</p><p>X Y</p><p>10,00 7,46</p><p>8,00 6,77</p><p>13,00 12,74</p><p>9,00 7,11</p><p>11,00 7,81</p><p>14,00 8,84</p><p>6,00 6,08</p><p>4,00 5,39</p><p>12,00 8,15</p><p>7,00 6,42</p><p>5,00 5,73</p><p>Conjunto de dados 4</p><p>X Y</p><p>8,00 6,58</p><p>8,00 5,76</p><p>8,00 7,71</p><p>8,00 8,84</p><p>8,00 8,47</p><p>8,00 7,04</p><p>8,00 5,25</p><p>19,00 12,50</p><p>8,00 5,56</p><p>8,00 7,91</p><p>8,00 6,89</p><p>225</p><p>Analyze</p><p>Adequação</p><p>do modelo</p><p>Variável Mean Std.Dev.</p><p>X1 9,0 3,32</p><p>Y1 7,5 2,03</p><p>X2 9,0 3,32</p><p>Y2 7,5 2,03</p><p>X3 9,0 3,32</p><p>Y3 7,5 2,03</p><p>X4 9,0 3,32</p><p>Y4 7,5 2,03</p><p>Conjunto r Reta ajustada R2</p><p>1 0,86 y = 3,0 + 0,5x 0,668</p><p>2 0,86 y = 3,0 + 0,5x 0,668</p><p>3 0,86 y = 3,0 + 0,5x 0,668</p><p>4 0,86 y = 3,0 + 0,5x 0,668</p><p>A tabela abaixo apresenta o coeficiente de correlação,</p><p>reta ajustada e R2 para cada conjunto de dados.</p><p>A tabela ao lado apresenta a média</p><p>e desvio padrão para cada variável.</p><p>226</p><p>Analyze</p><p>Adequação</p><p>do modelo</p><p>Retas ajustadas</p><p>Y1</p><p>X1</p><p>2 4 6 8 10 12 14 16</p><p>Y = 3 + 0.5X + EPS</p><p>3</p><p>6</p><p>9</p><p>12</p><p>Y2</p><p>X2</p><p>2 4 6 8 10 12 14 16</p><p>Y = 3.0 + 0.5X + EPS</p><p>2</p><p>4</p><p>6</p><p>8</p><p>10</p><p>Y3</p><p>X3</p><p>2 4 6 8 10 12 14 16</p><p>Y = 3.0 + 0.5X + EPS</p><p>4</p><p>6</p><p>10</p><p>8</p><p>12</p><p>14</p><p>Y4</p><p>X4</p><p>6 8 10 12 14 16 18 20</p><p>Y = 3.0 + 0.5X + EPS</p><p>4</p><p>6</p><p>8</p><p>10</p><p>12</p><p>14</p><p>Como podemos perceber, não é suficiente calcular os coeficientes da reta. Fazer o gráfico de</p><p>dispersão é fundamental para verificar</p><p>se o modelo utilizado é adequado.</p><p>» Em muitas situações (regressão múltipla, que será apresentada mais à frente), não é possível</p><p>“visualizar” os pontos. Como então saber se o modelo ajustado é adequado?</p><p>» A análise dos resíduos do modelo ajustado é fundamental para avaliar a adequação do</p><p>modelo. Outra questão importante é que na realização de um estudo podem ocorrer (ou estar</p><p>presentes) causas especiais que não foram identificadas no momento do estudo e que afetam</p><p>os resultados. A identificação de possíveis causas especiais é importante para poder validar as</p><p>conclusões do estudo. Caso haja causas especiais é necessário desenvolver algumas ações. As</p><p>ações irão depender do tipo de causa especial presente.</p><p>227</p><p>Analyze</p><p>Resíduos e</p><p>outliers</p><p>110 120 130 140 150 160 180170 190</p><p>60</p><p>65</p><p>75</p><p>70</p><p>80</p><p>85</p><p>95</p><p>90</p><p>ê4 {</p><p>» Notamos que cada caso (observação) no conjunto de dados tem uma resposta y e um valor</p><p>predito pelo modelo (y). A diferença entre y e o ̂y é chamada de resíduo.</p><p>» Cada observação tem seu resíduo. Se o resíduo é pequeno, a predição é boa para aquele caso</p><p>(o que é “pequeno” depende de cada problema).</p><p>» A análise dos resíduos é uma técnica poderosa para identificar problemas em ajuste de</p><p>modelos. Essa técnica é baseada fundamentalmente em gráficos. Se o ajuste é bom, espera-se</p><p>que os resíduos estejam distribuídos normalmente em torno de zero, sem outliers, e que não</p><p>estejam correlacionados com nenhuma outra variável.</p><p>Y</p><p>X</p><p>228</p><p>Analyze</p><p>Gráficos dos resíduos</p><p>Fr</p><p>eq</p><p>uê</p><p>nc</p><p>ia</p><p>0.0</p><p>-20 -10 0 10 20</p><p>1.5</p><p>3.0</p><p>4.5</p><p>6.0</p><p>Resíduos Ordem de observação</p><p>HISTOGRAMA DE RESÍDUOS</p><p>Re</p><p>sí</p><p>du</p><p>os</p><p>6 10 14 182</p><p>-20</p><p>-10</p><p>20</p><p>10</p><p>0</p><p>RESÍDUOS VS ORDEM</p><p>Valores ajustados</p><p>Re</p><p>sí</p><p>du</p><p>os</p><p>60 80 10040</p><p>-20</p><p>-10</p><p>20</p><p>10</p><p>0</p><p>RESÍDUOS VS VALORES AJUSTADOS</p><p>Resíduos</p><p>Pe</p><p>rc</p><p>en</p><p>tu</p><p>al</p><p>-20 0 20 40-40</p><p>1</p><p>10</p><p>99</p><p>90</p><p>50</p><p>GRÁFICO DE PROBABILIDADE</p><p>NORMAL DOS RESÍDUOS</p><p>O que devemos verificarnos resíduos:</p><p>» Se a distribuição dos resíduos é aproximadamente normal.</p><p>» Se não há causas especiais. Dot plot, box plot ou histograma dos resíduos.</p><p>» Se a distribuição dos resíduos é aproximadamente normal.</p><p>» Se não há causas especiais. Resíduos versus: valor ajustado, ordem, tempo, variáveis</p><p>regressoras que estão no modelo, outras variáveis que não estão no modelo.</p><p>» Se há indícios de causas especiais. Caso haja, devemos tentar associar com a ordem ou com</p><p>alguma efeito temporal.</p><p>» Se a variabilidade é essencialmente a mesma para cada tratamento.</p><p>» Se é necessário acrescentar outra variável ao modelo.</p><p>» Se é necessário transformar a variável resposta ou alguma variável regressora.</p><p>229</p><p>Analyze</p><p>Padrões possíveis para</p><p>gráficos de resíduos</p><p>0</p><p>(a)</p><p>ei 0</p><p>(b)</p><p>ei</p><p>0</p><p>(c)</p><p>ei 0</p><p>(d)</p><p>ei</p><p>0</p><p>(a)</p><p>ei 0</p><p>(b)</p><p>ei</p><p>0</p><p>(c)</p><p>ei 0</p><p>(d)</p><p>ei</p><p>0</p><p>(a)</p><p>ei 0</p><p>(b)</p><p>ei</p><p>0</p><p>(c)</p><p>ei 0</p><p>(d)</p><p>ei</p><p>0</p><p>(a)</p><p>ei 0</p><p>(b)</p><p>ei</p><p>0</p><p>(c)</p><p>ei 0</p><p>(d)</p><p>ei</p><p>Quando analisamos os resíduos versus valor ajustado, ordem, tempo ou variáveis regressoras,</p><p>podemos encontrar diferentes padrões, e com eles é possível termos ideias do que é necessário</p><p>melhorar no modelo. Por exemplo, nos gráficos a seguir, podemos encontrar os seguinte</p><p>comportamentos:</p><p>» Satisfatório. » Variabilidade aumentando com</p><p>x. Provavelmente necessita de uma</p><p>transformação da variável resposta.</p><p>» Variabilidade não é constante.</p><p>Provavelmente necessita de uma</p><p>transformação da variável resposta.</p><p>» Modelo inadequado. Provavelmente é</p><p>necessário acrescentar outras variáveis no</p><p>modelo ou transformar a variável resposta</p><p>ou a variável regressora.</p><p>REGRESSÃO</p><p>LINEAR</p><p>MÚLTIPLA</p><p>232</p><p>Analyze</p><p>Regressão</p><p>linear múltipla</p><p>Y = β0 + β1X1 + β2X2 + 𝜖</p><p>X1X2</p><p>Y</p><p>» 𝛽0 representa o intercepto.</p><p>» 𝛽1 e 𝛽2 são os coeficientes de regressão</p><p>associados as variáveis X1 e X2.</p><p>» 𝜖 representa o erro do modelo.</p><p>A regressão linear múltipla é uma extensão da regressão linear simples. É utilizada quando temos</p><p>mais variáveis independentes sobre as quais se quer explicar a influência na variável dependente.</p><p>233</p><p>Analyze</p><p>Exemplo</p><p>» Quanto tempo de uso do ar-condicionado? » Quantas vezes a secadora foi utilizada?</p><p>Neste exemplo, além do tempo de uso do ar-condicionado desejamos</p><p>saber se o número de vezes que a secadora é utilizada influencia no</p><p>consumo de energia. Para isso, durante 21 dias, monitorou-se o consumo</p><p>de energia, o tempo de uso do ar-condicionado e também o número de</p><p>vezes que a secadora de roupas foi usada por dia.</p><p>234</p><p>Analyze</p><p>Exemplo</p><p>AC</p><p>Secadora</p><p>KW</p><p>H</p><p>20</p><p>0 1 2 3 0</p><p>5</p><p>10</p><p>15</p><p>80</p><p>60</p><p>0</p><p>GRÁFICO DE DISPERSÃO 3D DE KWH VS AC VS SECADORA » Podemos</p><p>chegar a alguma</p><p>conclusão</p><p>com o gráfico</p><p>de dispersão</p><p>com essas três</p><p>variáveis?</p><p>O gráfico de dispersão é útil quando são comparas</p><p>duas variáveis. Quando temos mais do que duas variáveis</p><p>fica difícil chegar a alguma conclusão.</p><p>235</p><p>Analyze</p><p>Modelo</p><p>ajustado</p><p>A equação de regressão é</p><p>Kwh = 8,11 + 5,47 AC + 13,2 SECADORA</p><p>H0: 𝛽1 = 0</p><p>HA: 𝛽1 ≠ 0</p><p>H0: 𝛽2 = 0</p><p>HA: 𝛽2 ≠ 0</p><p>Preditor Coef EP Coef T P</p><p>Constante 8,105 2,481 3,27 0,004</p><p>AC 5,4659 0,2808 19,47 0,000</p><p>SECADORA 13,2166 0,8562 15,44 0,000</p><p>Interpretação:</p><p>» 𝛽0 = 8,11 ainda é chamado de intercepto,</p><p>e ele estima o número de quilowatt-</p><p>hora consumidos em dias que nem o</p><p>ar-condicionado, nem a secadora de</p><p>roupas foram utilizados. (Ponha AC = 0 e</p><p>SECADORA = 0 na equação e você obterá</p><p>KWH = 8,11.)</p><p>» 𝛽1 = 5,47 é a estimativa de quilowatt-hora</p><p>consumidos para cada hora que o ar-</p><p>condicionado ficar ligado.</p><p>» 𝛽2 = 13,22 é a estimativa do consumo</p><p>em quilowatt-hora para cada vez que a</p><p>secadora for usada.</p><p>Utilizando o método de mínimos quadrados, podemos estimar agora os três coeficientes de</p><p>regressão:</p><p>O p-valor associado à linha do AC está testando</p><p>a seguinte hipótese:</p><p>O p-valor associado à linha da secadora está</p><p>testando a seguinte hipótese:</p><p>Nas duas hipóteses, podemos concluir que</p><p>rejeitamos H0, ou seja, tanto o número de vezes</p><p>que a secadora é utilizada como o tempo de uso</p><p>do ar-condicionado influenciam no consumo de</p><p>energia.</p><p>236</p><p>Analyze</p><p>Análise de</p><p>resíduos</p><p>0.0</p><p>-8 -6 -4 -2 20 4 6</p><p>1.2</p><p>2.4</p><p>3.6</p><p>4.8</p><p>6 10 14 182</p><p>-10</p><p>-5</p><p>5</p><p>0</p><p>60 80 1004020</p><p>-10</p><p>5</p><p>-5</p><p>0</p><p>-5 0 5 10-10</p><p>1</p><p>10</p><p>99</p><p>90</p><p>50</p><p>Fr</p><p>eq</p><p>uê</p><p>nc</p><p>ia</p><p>Resíduos Ordem de observação</p><p>HISTOGRAMA DE RESÍDUOS</p><p>Re</p><p>sí</p><p>du</p><p>os</p><p>RESÍDUOS VS ORDEM</p><p>Valores ajustados</p><p>Re</p><p>sí</p><p>du</p><p>os</p><p>RESÍDUOS VS VALORES AJUSTADOS</p><p>Resíduos</p><p>Pe</p><p>rc</p><p>en</p><p>tu</p><p>al</p><p>GRÁFICO DE PROBABILIDADE</p><p>NORMAL DOS RESÍDUOS</p><p>Realizando a adequação do modelo pela análise de resíduo, podemos</p><p>concluir que os resíduos estão normalmente distribuídos em torno de</p><p>zero, não são correlacionados e não há evidências de causas especiais.</p><p>237</p><p>Improve</p><p>IMPROVE</p><p>Teste de</p><p>Mudanças</p><p>238</p><p>Improve</p><p>Testar</p><p>mudanças</p><p>Falhas são esperadas Lições aprendidas</p><p>Objetivos dos Testes:</p><p>» Aumentar o grau de convicção de que a mudança resultará em melhoria.</p><p>» Decidir entre as diversas mudanças propostas, qual resultará na melhoria pretendida.</p><p>» Avaliar o impacto da mudança nos indicadores.</p><p>» Decidir se a mudança proposta funcionará no ambiente de interesse.</p><p>» Avaliar custos, impacto social e efeitos colaterais da mudança proposta.</p><p>O Improve é o momento de testar as mudanças que foram</p><p>propostas durante o Analyse, essa etapa do roteiro</p><p>DMAIC é importante para construir aprendizado.</p><p>Nesse momento ainda são esperadas falhas, e essa é a oportunidade de aprender mais e de modo</p><p>mais acelerado sobre o processo. Não devemos procurar a mudança perfeita, pois estaremos</p><p>utilizando muitos recursos e tempo nessa busca sem nunca iniciar os testes de mudança e,</p><p>consequentemente, sem nunca implementar uma melhoria.</p><p>Nesse momento do projeto os testes devem ser realizados em ambiente prático, o que sempre</p><p>acarreta risco. Dessa forma devemos estar atentos para minimizá-los, então será necessário realizar</p><p>esses testes em pequena escala.</p><p>239</p><p>Improve</p><p>Mudança como</p><p>uma predição</p><p>Uma predição é:</p><p>» Realizada em resposta a</p><p>uma questão.</p><p>» Baseada em uma teoria. » Usualmente em termos de</p><p>um indicador.</p><p>Está implícito em</p><p>cada mudança uma predição (“dizer antecipadamente”,</p><p>”prognosticar”, ”conhecimento antecipado baseado em</p><p>suposições”) de que a mudança resultará em melhoria.</p><p>Lembrando que predição é a resposta que esperamos</p><p>para uma questão com base na teoria que elaboramos</p><p>a partir do conhecimento construído durante</p><p>o projeto. Sempre que quisermos testar uma</p><p>mudança, utilizaremos a predição para avaliar</p><p>nossas teorias e conhecimento, descobrindo se</p><p>realmente estamos no caminho certo da mudança.</p><p>240</p><p>Improve</p><p>» Avalia se uma mudança</p><p>resultará em uma</p><p>melhoria no futuro.</p><p>» Medida de quão seguro se</p><p>está com a predição.</p><p>Evidência Similaridade entre as condições</p><p>Mudança como</p><p>uma predição</p><p>Quando os</p><p>resultados obtidos</p><p>forem diferentes</p><p>da predição, será</p><p>necessário avaliar e</p><p>reformular a teoria.</p><p>Esse modelo de tentativa</p><p>e aprendizado é muito</p><p>eficiente na construção do</p><p>conhecimento, diferença</p><p>fundamental quando</p><p>utilizamos tentativa e erro.</p><p>Mudança do modelo</p><p>tentativa e erro para</p><p>o modelo tentativa</p><p>e aprendizado.</p><p>Grau de convicção (alto, médio ou baixo)</p><p>Para cada mudança proposta temos uma predição e um grau</p><p>de convicção envolvido, que pode ser alto, médio ou baixo. Esse</p><p>grau de confiança está relacionado com a segurança que temos</p><p>em relação ao teste em que estamos trabalhando e no momento</p><p>de implantar essa mudança. Quanto maior o grau de convicção</p><p>mais seguros estaremos para implementar as mudanças que</p><p>resultarão em melhorias.</p><p>O grau de convicção é impactado por dois fatores:</p><p>» Evidência que suporta a predição, ou seja,</p><p>comprovação da teoria com resultados que</p><p>corroboram as predições.</p><p>» Similaridade das condições onde</p><p>aplicamos os testes com a realidade de</p><p>implantação, já que em muitos casos</p><p>podemos realizar testes em condições</p><p>controladas que não necessariamente</p><p>serão reproduzidas na realidade.</p><p>241</p><p>Improve</p><p>Movimento: desenvolver,</p><p>testar e implementar</p><p>alto</p><p>Desenvolvendo</p><p>uma mudança</p><p>Testando uma mudança:</p><p>ciclos 1, 2, ...</p><p>Implementando</p><p>uma mudança</p><p>Uma mudança</p><p>vitoriosa</p><p>Mudança</p><p>fracassada</p><p>Mudança que</p><p>necessita de mais</p><p>testes</p><p>Gr</p><p>au</p><p>d</p><p>e</p><p>co</p><p>nv</p><p>ic</p><p>çã</p><p>o</p><p>de</p><p>q</p><p>ue</p><p>a</p><p>m</p><p>ud</p><p>an</p><p>ça</p><p>é</p><p>u</p><p>m</p><p>a</p><p>m</p><p>el</p><p>ho</p><p>ri</p><p>a</p><p>baixo</p><p>Nesse exemplo temos três propostas de mudanças, representadas pelas</p><p>linhas, e a evolução do grau de convicção no decorrer do projeto.</p><p>» A proposta que inicialmente tinha o maior grau de convicção acabou não se mostrando uma</p><p>mudança vitoriosa e foi abandonada.</p><p>» A proposta intermediária, que possui grau de convicção médio, vai nos trazendo mais</p><p>confiança à medida que vamos realizando os testes e observando que realmente funciona na</p><p>prática, até chegar o momento em que temos convicção suficientemente alta para implantar.</p><p>» A última proposta ainda não está pronta para implementação e necessita de mais testes para</p><p>que o grau de convicção aumente para levarmos essa ideia à fase de implantação.</p><p>Nesse gráfico podemos observar como o grau de convicção de diversas propostas de mudanças se</p><p>comporta no decorrer do projeto. No eixo horizontal, temos as fases do roteiro de DMAIC, enquanto</p><p>no eixo vertical temos o grau de convicção.</p><p>242</p><p>Improve</p><p>Tipos de testes –</p><p>estudo antes e depois</p><p>Base de comparação histórica. Pontos</p><p>vulneráveis:</p><p>» Ocorrência de</p><p>causas especiais</p><p>ao mesmo</p><p>tempo em que</p><p>mudanças são</p><p>feitas.</p><p>Efeito</p><p>Hawthorne</p><p>596</p><p>Te</p><p>m</p><p>po</p><p>d</p><p>e</p><p>pr</p><p>od</p><p>uç</p><p>ão</p><p>Observação</p><p>LSC=19.69</p><p>LIC=4.44</p><p>0</p><p>10</p><p>20</p><p>30</p><p>40</p><p>50</p><p>X=12.06</p><p>ANTES DEPOIS</p><p>7 9 11 13 15 17 19 21 23 25531</p><p>Com a utilização do estudo antes e depois, poderemos analisar o</p><p>comportamento do processo em dois momentos distintos. Podemos</p><p>utilizar os dados históricos do processo para comparação com os</p><p>resultados obtidos nos testes. Devemos ficar atentos à ocorrência de</p><p>causas especiais simultaneamente ao momento do teste, já que esse</p><p>evento pode mascarar o resultado e a efetividade da mudança.</p><p>Podemos utilizar o estudo antes e depois quando:</p><p>» Os dados encontram-se disponíveis ou podem ser coletados antes da</p><p>mudança.</p><p>» Há pequena ameaça de eventos externos ocorrerem ao mesmo</p><p>tempo em que é realizada a mudança.</p><p>» Os dados serão coletados por um longo período de tempo após</p><p>realizada a mudança.</p><p>» Há grandes impactos no indicador.</p><p>» Não podemos isolar os grupos necessários para comparação</p><p>simultânea.</p><p>O efeito Hawthorne</p><p>discorre sobre o</p><p>fato de que, quando</p><p>recebem mais</p><p>atenção, as pessoas</p><p>tendem a melhorar</p><p>seu desempenho.</p><p>Como nos testes</p><p>estamos direcionando</p><p>nossa atenção para as</p><p>pessoas envolvidas,</p><p>o desempenho do</p><p>processo pode ser</p><p>impactado por esse</p><p>efeito e não apenas</p><p>pela mudança que</p><p>estamos testando.</p><p>243</p><p>Improve</p><p>Tipos de testes –</p><p>comparação simultânea</p><p>Comparação simultânea</p><p>» Duas ou mais alternativas são comparadas ao mesmo tempo, mesmo espaço ou sob outras</p><p>condições similares</p><p>597</p><p>N</p><p>úm</p><p>er</p><p>o</p><p>de</p><p>v</p><p>en</p><p>da</p><p>s</p><p>Índice</p><p>10</p><p>20</p><p>15</p><p>25</p><p>30</p><p>35</p><p>7 9 11 13 15 17 19 21 23 25531</p><p>ANTIGO</p><p>NOVO</p><p>597</p><p>N</p><p>úm</p><p>er</p><p>o</p><p>de</p><p>v</p><p>en</p><p>da</p><p>s</p><p>Índice</p><p>10</p><p>20</p><p>15</p><p>25</p><p>30</p><p>35</p><p>7 9 11 13 15 17 19 21 23 25531</p><p>ANTIGO</p><p>NOVO</p><p>Podemos utilizar a comparação</p><p>simultânea quando:</p><p>» Duas ou mais alternativas estão sendo</p><p>testadas.</p><p>» Uma alternativa está sendo testada, mas</p><p>eventos externos podem atrapalhar a</p><p>interpretação dos resultados.</p><p>» Deseja-se acrescentar condições diversas</p><p>durante o teste de planejamento de grupo.</p><p>Usar aleatorização</p><p>» No estudo de comparação simultânea,</p><p>testamos todas as nossas alternativas</p><p>de mudança ao mesmo tempo, estando,</p><p>dessa forma, todos os testes sob os</p><p>mesmos efeitos não controlados. Visando</p><p>minimizar os impactos desses efeitos,</p><p>devemos, sempre que possível, utilizar a</p><p>aleatorização.</p><p>244</p><p>Improve</p><p>Escopo e escala</p><p>de testes</p><p>Escala</p><p>» Refere-se ao período ou número de</p><p>eventos incluídos em um ciclo, tais como</p><p>encontros com clientes. Quando você</p><p>aumenta a escala do teste de mudança,</p><p>está pensando sobre mais (mais clientes,</p><p>mais tempo, mais eventos).</p><p>Escopo</p><p>» Por outro lado, refere-se à variedade de</p><p>condições em que o teste ocorre. Quando</p><p>você muda o escopo de seu teste, está</p><p>pensando sobre diferenças (diferentes</p><p>clientes, diferentes períodos de tempo,</p><p>diferentes funcionários).</p><p>Uma regra prática e útil ao projetar ciclos de teste inicial é construir um</p><p>teste “1:1:1”, o que significa que o teste vai envolver “um fornecedor, um</p><p>cliente, um item produzido”, como a menor unidade de teste.</p><p>245</p><p>Improve</p><p>Ferramentas Básicas para Melhoria</p><p>ACT PLAN</p><p>STUDY DO</p><p>ACT PLAN</p><p>STUDY DO</p><p>ACT PLAN</p><p>STUDY DO</p><p>ACT PLAN</p><p>STUDY DO</p><p>Ap</p><p>re</p><p>nd</p><p>iz</p><p>ad</p><p>o</p><p>Suposições</p><p>Teorias</p><p>Intuições</p><p>Tempo</p><p>Mudanças que</p><p>resultam em</p><p>melhoria</p><p>Princípios para testar</p><p>uma mudança</p><p>» Construir o</p><p>conhecimento</p><p>sequencialmente</p><p>» Usar múltiplos</p><p>ciclos</p><p>» Testar em</p><p>pequena escala</p><p>Para aumentar a habilidade de predizer os resultados do teste:</p><p>» Coletar dados ao longo do tempo.</p><p>» Teste sob uma ampla gama de condições: construir múltiplos ciclos PDSAs para múltiplas</p><p>condições, ao invés de tentar englobar todas as condições em um único ciclo, facilitando tanto</p><p>o aprendizado quanto a execução dos testes.</p><p>» Utilizar grupos planejados: Criar grupos muitos parecidos para testar diferentes mudanças,</p><p>avaliando como cada uma impacta o indicador estudado.</p><p>» Utilizar amostras estratificadas: Testar a mesma mudança em grupos com características</p><p>diferentes a fim de avaliar o impacto em diferentes escopos.</p><p>Aumente a habilidade de predizer os resultados do teste.</p><p>Quando testamos, devemos construir o conhecimento sequencialmente, utilizando múltiplos ciclos</p><p>para conhecer o sistema quando afetado por mudanças sob diferentes condições, sempre tendo em</p><p>mente os riscos de falha.</p><p>246</p><p>Improve</p><p>Grau de convicção no sucesso</p><p>Consequências de</p><p>um teste falho Baixa Alta</p><p>Pequena Testes de escala média Um ciclo para implementar a</p><p>mudança</p><p>Grande Testes de escala muito</p><p>pequena</p><p>Testes de escala pequena a</p><p>média</p><p>Escopo e escala</p><p>de testes</p><p>Quando realizamos testes, devemos ter em mente as consequências de um teste, a escala a ser</p><p>testada e o grau de convicção</p><p>na nossa mudança.</p><p>Ações a partir dos testes</p><p>Baseados nos aprendizados do teste, uma mudança pode ser:</p><p>Aprendizado no teste</p><p>Abandonada</p><p>Testada sob outras</p><p>condições</p><p>Sofrer aumento de</p><p>escopo</p><p>Modificada</p><p>Implementada</p><p>247</p><p>Improve</p><p>Impacto vs Esforço</p><p>Im</p><p>pa</p><p>ct</p><p>o</p><p>5</p><p>4</p><p>3</p><p>2</p><p>1</p><p>0</p><p>0 1 2 3 4 5</p><p>Esforço</p><p>Matriz</p><p>Impacto/Esforço</p><p>A proposta 1</p><p>poderia ser</p><p>escolhida, pois</p><p>tem alto impacto</p><p>e baixo esforço.</p><p>Prop 1</p><p>Prop 3</p><p>Prop 2</p><p>Prop 5</p><p>Prop 4</p><p>Algumas perguntas para conduzir</p><p>a avaliação do impacto:</p><p>» Os clientes notarão um benefício imediato?</p><p>» A Mudança causará um alívio nas</p><p>pessoas que utilizam os resultados desse</p><p>processo?</p><p>» Essa mudança irá causar impacto nas</p><p>maiores fontes de problemas identificadas</p><p>nas fases anteriores do projeto?</p><p>Algumas perguntas para conduzir</p><p>a avaliação do esforço:</p><p>» Será necessário muito treinamento para</p><p>que a mudança seja implementada?</p><p>» Nós temos recursos para implementar</p><p>a mudança (monetários/equipamentos/</p><p>conhecimentos)?</p><p>» A resistência das pessoas à mudança será</p><p>muito grande?</p><p>Através da matriz de Impacto/Esforço, organizam-se as propostas de mudança de acordo com o</p><p>esforço necessário para implementar e o impacto dessa mudança no indicador do projeto. Dessa</p><p>forma, teremos como priorizar a implantação dessas mudanças, sempre começando com as</p><p>propostas de maior impacto e menor esforço, no quadrante superior direito, e implementando por</p><p>último as de menor impacto e maior esforço, no quadrante inferior esquerdo.</p><p>249</p><p>Control</p><p>CONTROL</p><p>Implementação</p><p>de mudanças</p><p>250</p><p>Control</p><p>Fase</p><p>Implement/Control</p><p>Objetivo</p><p>» Perpetuar os conhecimentos e as melhorias conquistadas</p><p>» O principal objetivo da fase Control é compilar os conhecimentos adquiridos no projeto e</p><p>documentá-los, deixando claro quais testes deram errado e quais foram adotados como</p><p>mudanças que vão gerar melhorias.</p><p>» A importância da documentação é para que o conhecimento seja propagado e mantido,</p><p>sabendo-se assim quais testes já foram feitos no processo e qual o resultado obtido.</p><p>» Plano de implementação</p><p>» Monitorar</p><p>» Documentação</p><p>» Estender os conhecimentos » Celebrar a conquista</p><p>» Treinamento</p><p>As atividades que</p><p>devemos executar</p><p>no Control</p><p>» Realizar o plano de</p><p>implementação.</p><p>» Documentar o novo</p><p>sistema.</p><p>» Treinar os envolvidos.</p><p>» Monitorar o sistema.</p><p>» Estender o conhecimento</p><p>e as melhorias</p><p>conquistadas.</p><p>» Celebrar a conquista.</p><p>As atividades estão listadas em uma ordem lógica, mas</p><p>devem ser pensadas em conjunto com relação ao plano de</p><p>implementação.</p><p>251</p><p>Control</p><p>1. Realizar o plano</p><p>de implementação</p><p>5W2H</p><p>» Um método relativamente simples de gerenciamento de atividades de um projeto</p><p>O quê?</p><p>(What)</p><p>Quem?</p><p>(Who)</p><p>Quando?</p><p>(When)</p><p>Onde?</p><p>(Where)</p><p>Por quê?</p><p>(Why)</p><p>Como?</p><p>(How)</p><p>Quanto?</p><p>(How</p><p>much)</p><p>» O plano de implementação deve ser</p><p>documentado de forma que toda a</p><p>equipe saiba quais atividades devem ser</p><p>realizadas para que as mudanças ocorram</p><p>e sejam controladas.</p><p>» A documentação pode ser escrita, feita em</p><p>uma planilha ou com outras ferramentas,</p><p>como a mostrada no exemplo, o 5W2H.</p><p>» O 5W2H apresenta sete informações</p><p>que ajudam a organizar a atividade (o</p><p>“O quê?”). Uma boa prática é colocar</p><p>as atividades já em ordem cronológica,</p><p>e, sempre que for finalizada, pode ser</p><p>marcada como tal.</p><p>» Não é necessário forçar o preenchimento</p><p>de todas as colunas, apenas as que mais</p><p>importarem e forem capazes de ser</p><p>preenchidas. (Ex: Por muitas vezes não</p><p>é possível ou demandaria muito tempo</p><p>analisar o custo de uma atividade.) A</p><p>ideia é simplificar e deixar claras as</p><p>responsabilidades de cada pessoa</p><p>responsável por uma atividade; e não</p><p>complicar e gastar muito tempo pensando</p><p>na melhor maneira de preencher a tabela.</p><p>» O 5W2H, apresentado apenas na etapa</p><p>Control, é uma ferramenta extremamente</p><p>útil em diversos contextos e pode auxiliar</p><p>não só o plano de implementação, mas</p><p>também, por exemplo, o início de cada</p><p>PDSA, principalmente nas etapas Do e</p><p>Study, deixando claro quem realizará as</p><p>atividades necessárias para que os dados</p><p>sejam coletados e analisados.</p><p>» O plano de implementação pode</p><p>contemplar etapas relacionadas com todas</p><p>as seguintes do Control.</p><p>252</p><p>Control</p><p>Opções para a implementação</p><p>Alguns tipos de abordagem podem ser tomados dependendo do grau de confiança e do risco</p><p>relacionado à mudança:</p><p>“Simplesmente faça”</p><p>Quando se tem alta convicção de que a mudança trará uma</p><p>melhoria e o risco relacionado a essa mudança é baixo, pode-se</p><p>implementar a mudança rapidamente, para que os resultados</p><p>possam ser medidos e compartilhados o mais breve possível.</p><p>1. Realizar o plano</p><p>de implementação</p><p>Paralela</p><p>Quando vamos mudar um sistema que demanda um período de</p><p>adaptação/adequação ou até mesmo em fases iniciais de teste,</p><p>é importante realizar uma abordagem paralela, mantendo o</p><p>Sistema ou processo antigo ativo enquanto o novo é testado até</p><p>que o grau de convicção aumente.</p><p>Sequencial</p><p>Use esta abordagem para implementar uma mudança ao</p><p>longo do tempo ou por local. À medida que o processo de</p><p>implementação for progredindo, faça melhorias com base no que</p><p>for aprendendo. Planeje vários ciclos PDSA para conduzir esta</p><p>abordagem e incorporar os itens a seguir em sua estratégia:</p><p>» Caminho de menor resistência.</p><p>» Impacto para melhorias maiores.</p><p>» Aprendizagem potencial.</p><p>» Disponibilidade e programação de recursos.</p><p>» Dependência entre locais.</p><p>253</p><p>Control</p><p>2. Documentar o</p><p>novo sistema</p><p>Entendimento do</p><p>processo</p><p>Comunicar mudançasEducação e</p><p>treinamento</p><p>Fornecer atualizações</p><p>para as melhores</p><p>práticas</p><p>Após a implementação das melhorias, é necessário estabelecer práticas que assegurem que as</p><p>mudanças se tornarão procedimentos usuais nos negócios. Muitas empresas fazem melhorias no</p><p>trabalho e depois descobrem que as pessoas voltaram à forma antiga de fazer as coisas ou que</p><p>algum novo problema foi identificado.</p><p>» Registro das mudanças que foram implementadas.</p><p>» Organizações dependem da documentação para:</p><p>A documentação deve:</p><p>» Deixar claro quais mudanças foram feitas e</p><p>com qual objetivo.</p><p>» Documentar o novo sistema, deixando</p><p>padronizadas todas as etapas do processo.</p><p>» Auxiliar a treinar pessoas novas.</p><p>» Auxiliar o entendimento do processo,</p><p>agilizando para que novas mudanças sejam</p><p>feitas.</p><p>É importante que a documentação seja</p><p>de fácil acesso, se possível que seja</p><p>constantemente visível para todos e que seja</p><p>clara de maneira que qualquer pessoa possa</p><p>entender como funciona o processo apenas</p><p>com a leitura do documento.</p><p>Informações importantes</p><p>na documentação:</p><p>» Etapas do processo.</p><p>» Definições operacionais.</p><p>» Ferramentas utilizadas no processo.</p><p>» Onde são feitas as medições de</p><p>indicadores.</p><p>Podem ser usadas aqui ferramentas como:</p><p>fluxograma, VSM, descrição de processo padrão,</p><p>instrução de trabalho, layout do ambiente de</p><p>trabalho.</p><p>254</p><p>Control</p><p>2. Documentar o novo sistema</p><p>(instrução de trabalho)</p><p>Folha de</p><p>instrução de</p><p>trabalho</p><p>Código do iten:</p><p>IXGB2037</p><p>Data da última</p><p>revisão:</p><p>20/10/2015</p><p>Departamento local:</p><p>Líder: Supervisor:</p><p>Nome do item:</p><p>Base de vedação</p><p>Desenvolvido por:</p><p># Etapa</p><p>Inspeção de qualidade</p><p>Observação Tempo</p><p>Tempo</p><p>takt:</p><p>12</p><p>Tempo</p><p>de ciclo</p><p>total:</p><p>29</p><p>WIP</p><p>máximo:</p><p>1.500</p><p>caixasAmostra Ferramenta</p><p>1</p><p>suporte de</p><p>corte</p><p>6</p><p>2</p><p>bucha de</p><p>montagem</p><p>4</p><p>3</p><p>anel de</p><p>vedação</p><p>1/1</p><p>Instrumento</p><p>ABC</p><p>8</p><p>4</p><p>aplicar o</p><p>selante final</p><p>Com as mãos direita</p><p>e esquerda juntas</p><p>4</p><p>5 embalar 1/1</p><p>Cuidar para não</p><p>esquecer o selo</p><p>7</p><p>A quantidade de informação e a complexidade dependem da quantidade de informação que se</p><p>deseja compartilhar e que é necessária para o processo.</p><p>Veja que no exemplo são mostrados:</p><p>» Data da última revisão (o processo é revisto com determinada frequência);</p><p>» etapas com breve descrição, em quais etapas são coletadas amostras (o termo 1/1 indica</p><p>que, a cada uma peça que passa por aquela etapa, uma é medida, ou seja, todas as peças são</p><p>medidas na etapa 3); e</p><p>» informações adicionais como tempo takt do processo</p><p>e tempo de execução das etapas.</p><p>Temos aqui um exemplo de instrução de trabalho padrão.</p><p>255</p><p>Control</p><p>3. Treinar os</p><p>envolvidos</p><p>» Se a mudança for uma mera extensão</p><p>do trabalho atual, então uma simples</p><p>discussão poderá ser suficiente.</p><p>» Entretanto, se a mudança for complexa,</p><p>um treinamento extensivo poderá ser</p><p>necessário.</p><p>Considere o tipo de mudança que está sendo</p><p>proposta, quem será incumbido de implementá-</p><p>la e o nível de conhecimento e experiência dos</p><p>participantes para determinar quanto tempo de</p><p>treinamento será necessário.</p><p>No treinamento deve ser explicado o porquê</p><p>das mudanças (mostrando os resultados</p><p>obtidos em testes como argumentos), quais são</p><p>as mudanças e como elas serão implementadas.</p><p>Há vários níveis de treinamento necessários</p><p>dependendo da complexidade da mudança:</p><p>» Se vamos apenas mudar uma configuração em uma máquina, por exemplo, basta informar aos</p><p>operadores sobre a nova configuração.</p><p>» Se vamos alterar as atividades ou etapas de um processo, deve-se orientar as pessoas</p><p>responsáveis sobre como essas atividades devem ser realizadas.</p><p>» Se vamos implementar um novo Sistema que diversos operadores utilizarão, todos devem</p><p>receber o devido treinamento e passar por um período de adequação do novo sistema.</p><p>O treinamento é quase sempre necessário para implementar mudanças.</p><p>256</p><p>Control</p><p>4. Monitorar</p><p>o sistema</p><p>Após as mudanças serem implementadas, é muito importante que os indicadores continuem sendo</p><p>medidos. Eles não são medidos apenas para o projeto!</p><p>Medição</p><p>A documentação adequada não garante que o processo opere como</p><p>proposto. Monitorar o processo através de indicadores é um meio</p><p>de verificar se as mudanças propostas estão sendo efetivamente</p><p>implementadas.</p><p>A medição fornece uma fonte de aprendizagem durante a implementação</p><p>e um método de manutenção após a implementação.</p><p>Gráfico de Controle</p><p>Gráficos de tendência (ou de controle) dos indicadores devem</p><p>ser utilizados para monitorar o processo depois das mudanças</p><p>implementadas.</p><p>Uma vez definidos os indicadores e como eles são medidos, é muito</p><p>importante o acompanhamento constante, mantendo os sistemas</p><p>de medição já conhecidos e com análise contínua de estabilidade</p><p>(via gráficos de controle) e outros indicadores de desempenho, como</p><p>capabilidade, PPM e DPU.</p><p>Lembre-se: Uma mudança só é uma melhoria se ela impacta seu</p><p>indicador de maneira duradoura!</p><p>Sem o controle via medição não é possível saber se a mudança foi efetiva.</p><p>É muito comum sistemas que não continuam sendo monitorados</p><p>voltarem ao que eram anteriormente!</p><p>257</p><p>Control</p><p>5. Estender os conhecimentos</p><p>e melhorias conquistadas</p><p>Oportunidades em</p><p>outros áreas?</p><p>Recomendações para</p><p>manter os ganhos.</p><p>Onde a gerência</p><p>deveria empregar os</p><p>próximos recursos?</p><p>Quanto de melhoria</p><p>ainda é necessário?</p><p>Aqui, deve-se pensar em todos</p><p>os testes e conhecimentos</p><p>adquiridos durante o projeto.</p><p>» Conseguimos replicar a mudança em</p><p>outros processos/departamentos/filiais?</p><p>» Os testes realizados podem ter resultados</p><p>diferentes se aplicados em outros</p><p>processos/departamentos/filiais?</p><p>Além disso, deve-se analisar</p><p>as metas e o quanto falta</p><p>para que sejam atingidas</p><p>(se ainda não foram).</p><p>» Conseguimos com mais tempo atingir as</p><p>metas?</p><p>» Quantas mudanças ainda seriam</p><p>necessárias?</p><p>Observações feitas durante o projeto podem auxiliar em novas propostas de projetos de melhoria</p><p>que antes não eram aparentes (quando passamos por um projeto de melhoria aumentamos nosso</p><p>conhecimento do processo, e por isso encontramos novas oportunidades).</p><p>» Encontramos novas oportunidades?</p><p>» Podemos iniciar um novo projeto de melhoria? Ou devemos esperar até que todo o plano de</p><p>implementação seja finalizado e a melhoria comprovada?</p><p>» Há mudanças que necessitam de investimento não previsto no projeto?</p><p>258</p><p>Control</p><p>6. Celebrar</p><p>a conquista</p><p>O reconhecimento é um aspecto importante da celebração e deve</p><p>reforçar as fontes intrínsecas de satisfação e motivação.</p><p>» Convidar os membros da equipe para a</p><p>apresentação do projeto</p><p>Uma pizza para todos</p><p>os envolvidos</p><p>» Reconhecer o esforço de todos</p><p>Uma pequena</p><p>lembrança</p><p>Celebre!</p><p>É hora de reconhecer os esforços da equipe que tocou o projeto de melhoria.</p><p>Mostre os retornos do projeto para todos. Isso ajuda a disseminar a cultura de melhoria contínua!</p><p>Recompense não só os participantes do projeto, mas também as pessoas que vão atuar no novo</p><p>processo:</p><p>» Marque uma comemoração.</p><p>» Pense em uma premiação de reconhecimento da equipe.</p><p>» Parte dos retornos do projeto podem ser divididos entre todos.</p><p>259</p><p>Control</p><p>Estrutura, método</p><p>e cultura</p><p>Mudança da</p><p>cultura da</p><p>companhia</p><p>Mudança</p><p>das atitudes</p><p>individuais</p><p>Mudança do</p><p>comportamento</p><p>Estrutura</p><p>&</p><p>Métodos</p><p>Pense menos em discursos</p><p>motivadores e mais em mostrar</p><p>argumentos a favor da mudança.</p><p>A maioria dos especialistas na introdução de</p><p>mudanças diria que a mudança cultural leva</p><p>tempo e requer que as crenças da organização</p><p>sejam mudadas. Desafiar diretamente as</p><p>crenças ou atitudes frequentemente criam</p><p>resistência mais do que suficiente para bloquear</p><p>os esforços de mudança. Para aceitar a</p><p>mudança, a maioria de nós precisa compreender</p><p>a mudança e saber como ela nos ajuda.</p><p>Muitas organizações têm introduzido com</p><p>sucesso a mudança ao alterar a estrutura na</p><p>qual as pessoas trabalham.</p><p>Mostre as vantagens para todos. Sempre</p><p>haverá resistência para que mudanças</p><p>aconteçam e agora é o momento de, com</p><p>uma nova estrutura e métodos, mudar</p><p>pouco a pouco a visão das pessoas com</p><p>relação às mudanças.</p><p>Lembre-se</p><p>A implementação de uma cultura Lean não acontece do dia para a noite, nem em um mês, e nem</p><p>mesmo em um ou dois anos!</p><p>Ela é uma evolução contínua de processos e comportamentos em busca da cultura de melhoria e</p><p>deve ser pensada a longo prazo. A Toyota demorou décadas para se tornar uma empresa Lean!</p><p>260</p><p>Control</p><p>Pessoas e as</p><p>mudanças</p><p>“Dando-se oportunidade de escolha entre mudar e provar</p><p>que não é necessário mudar, a maioria das pessoas prefere a</p><p>segunda alternativa.”</p><p>John Galbraith</p><p>A mudança deve:</p><p>Ser fisicamente possível Fazer sentido, ser lógica Fazer com que nos sintamos bem</p><p>A frase de John Galbraith mostra a importância de não permitir</p><p>que a maneira anterior de se fazer as coisas seja uma alternativa.</p><p>A mudança no nível físico</p><p>ocorre no mundo material.</p><p>É perceptível através dos</p><p>sentidos e sujeita às “leis</p><p>da natureza”. Diz respeito à</p><p>possibilidade de execução da</p><p>mudança.</p><p>A mudança no nível lógico</p><p>acentua a base racional, o</p><p>motivo para a mudança. As</p><p>razões para fazer mudanças</p><p>e as razões para o tipo de</p><p>mudança que se quer fazer</p><p>definem este nível lógico. A</p><p>educação, a comunicação</p><p>e a análise são veículos</p><p>importantes para lidar com a</p><p>mudança no nível lógico.</p><p>Todas as pessoas afetadas</p><p>pelas mudanças devem</p><p>receber explicações sobre as</p><p>razões para fazê-la antes de</p><p>aceitarem a mudança no nível</p><p>lógico. Entretanto, convencer</p><p>as pessoas a aceitar uma</p><p>mudança pode exigir algo mais</p><p>que apenas lógica.</p><p>A mudança no nível</p><p>emocional lida com o coração:</p><p>é afetiva e intuitiva. As pessoas</p><p>têm sentimentos definidos</p><p>sobre mudança. Para algumas</p><p>pessoas, o que sentem pela</p><p>mudança será mais importante</p><p>do que as razões para a</p><p>mudança. Os sentimentos</p><p>das pessoas com respeito à</p><p>mudança incluem:</p><p>» Porque precisamos</p><p>mudar? A maneira como</p><p>temos feito isto sempre</p><p>funcionou bem!</p><p>» Estas mudanças tornarão</p><p>meu trabalho mais difícil?</p><p>» Trata-se apenas de um</p><p>outro programa?</p><p>» Terei que fazer isto além</p><p>do meu trabalho normal?</p><p>Antes de dar</p><p>início a uma</p><p>mudança, estes</p><p>três aspectos</p><p>devem ser</p><p>considerados.</p><p>Apostila de ExercíciosApostila de Exercícios</p><p>262</p><p>Exercícios</p><p>Lean Seis Sigma: introdução</p><p>Exercício 1</p><p>Sua empresa está escrevendo uma declaração de objetivo para melhorar a eficiência. Convidaram-</p><p>no a se juntar ao time de melhoria. Hoje você está se reunindo com seus colegas de time para</p><p>revisar alguns possíveis objetivos. Leia cada descrição de objetivo na apostila e avalie-os.</p><p>Quais são</p><p>bons? Ruins? Por quê?</p><p>1. Pretendemos reduzir os refugos e melhorar a segurança dos nossos colaboradores.</p><p>a. Bom</p><p>b. Ruim</p><p>2. Iremos reduzir a incidência no número de refugos na injetora M25 em 45% até Junho de 2008.</p><p>a. Bom</p><p>b. Ruim</p><p>3. Reduziremos todos os tipos de problemas com refugos na empresa.</p><p>a. Bom</p><p>b. Ruim</p><p>4. Nossos dados mais recentes mostram que, em média, temos um índice de refugo de 5% na</p><p>injetora M25. Podemos reduzir esta média para 3% até dia 1 de Abril de 2008, e para 1,5% até 31 de</p><p>Agosto de 2008.</p><p>a. Bom</p><p>b. Ruim</p><p>263</p><p>Exercícios</p><p>Exercício 2</p><p>Você é o vice-presidente de qualidade em uma grande empresa, e está revisando vários projetos</p><p>de melhoria em andamento. Baseando-se no objetivo de cada projeto (ver apostila), defina se os</p><p>indicadores a seguir são medidas de processo, resultado ou equilíbrio.</p><p>Projeto 1 - objetivo: reduzir em 20% a incidência de refugos nas operações de usinagem, por meio</p><p>do aumento do número de dias em que é feita limpeza da máquina, dentro de 5 meses.</p><p>1. Média do número de dias em que a limpeza da máquina é feita.</p><p>a. Medida de resultado</p><p>b. Medida de processo</p><p>c. Medida de equilíbrio</p><p>2. Porcentagem de refugos.</p><p>a. Medida de resultado</p><p>b. Medida de processo</p><p>c. Medida de equilíbrio</p><p>3. Custo com limpeza de máquinas.</p><p>a. Medida de resultado</p><p>b. Medida de processo</p><p>c. Medida de equilíbrio</p><p>Projeto 2 – objetivo: reduzir em 80% a incidência de não conformidades no processo de compras</p><p>decorrentes da especificação incorreta do item a ser comprado, dentro de 1 ano.</p><p>1. Porcentagem de não conformidades observadas no processo de compras.</p><p>a. Medida de resultado</p><p>b. Medida de processo</p><p>c. Medida de equilíbrio</p><p>2. Taxa de adesão dos colaboradores às medidas para reduzir as não conformidades.</p><p>a. Medida de resultado</p><p>b. Medida de processo</p><p>c. Medida de equilíbrio</p><p>264</p><p>Exercícios</p><p>Exercício 3</p><p>Para fixar os conceitos do Modelo de Melhoria, responda às perguntas da apostila.</p><p>1. A fase inicial do Modelo de Melhoria baseia-se em 3 questões destinadas a esclarecer os conceitos de:</p><p>a. Planejar, fazer, agir</p><p>b. Missão, objetivo, estratégia</p><p>c. Objetivo, medidas, mudança</p><p>d. Vontade, ideias e execução</p><p>Utilize o seguinte cenário para responder às questões 2-4: uma clínica ortopédica de uma movimentada</p><p>região metropolitana gostaria de melhorar o processo de agendamento de consultas.</p><p>2. Aplicando o Modelo de Melhoria ao projeto da clínica, qual das alternativas abaixo é a declaração de</p><p>objetivo mais razoável?</p><p>a. Implantar dois ciclos PDSA dentro de 6 meses do início do projeto</p><p>b. Aumentar em 50% o número de pacientes relatando estarem “muito satisfeitos” com o</p><p>agendamento da clínica dentro de 6 meses.</p><p>c. Modificar o processo de agendamento de forma a permitir que ambos, a recepcionista e</p><p>enfermeira, agendem consultas diretamente.</p><p>d. Criar um processo eficiente para agendamento de retorno no momento da saída dos pacientes.</p><p>3. Depois de montar um time e trabalhar as 3 questões do Modelo de Melhoria, a clínica ortopédica</p><p>decide designar uma enfermeira por dia para agendar todas as consultas de retorno. Esta seria sua</p><p>única responsabilidade naquele dia; e cinco enfermeiras se revezariam diariamente nesta tarefa. Com a</p><p>designação de um profissional dedicado exclusivamente ao agendamento dos retornos, o time espera</p><p>melhorar este processo. Qual a deve ser a próxima atividade do time?</p><p>a. Desenvolver as medidas do projeto</p><p>b. Testar a mudança utilizando o ciclo PDSA</p><p>c. Esclarecer a declaração de objetivo</p><p>4. Uma clínica ortopédica planeja mudanças de dimensionamento de pessoal para melhorar o</p><p>agendamento e realiza um pequeno teste de mudança com uma enfermeira e 3 pacientes na terça de</p><p>manhã. Qual o próximo passo que o time de melhoria deveria tomar?</p><p>a. Realizar uma breve pesquisa com a enfermeira e os pacientes para saber como foi o teste</p><p>b. Implantar o novo processo de agendamento baseando-se nas impressões iniciais de que tudo</p><p>está funcionando bem</p><p>c. Implantar um sistema de recompensa para as enfermeiras que agendarem o maior número</p><p>de consultas por dia.</p><p>265</p><p>Exercícios</p><p>Fluxograma</p><p>Exercício 1</p><p>Cinco unidades organizacionais eram responsáveis pelo processo de faturamento: vendas, entrada</p><p>de pedido, preparação da fatura, contabilidade e engenharia. O processo era o seguinte:</p><p>1. Vendas: vendas pega o pedido do cliente;</p><p>2. Entrada do pedido: pedido entra no sistema;</p><p>3. Entrada do pedido: departamentos notificados com a cópia da fatura;</p><p>4. Preparação da fatura: pedido é processado;</p><p>5. Engenharia: engenharia aprova mudanças?</p><p>Se não, vendas corrige o pedido com o cliente (passo 1)</p><p>Se sim, passo 6</p><p>6. Preparação da fatura: mudanças aprovadas por engenharia e vendas;</p><p>7. Preparação da fatura: fatura é preparada;</p><p>8. Preparação da fatura: Fatura enviada para o cliente;</p><p>9. Contabilidade: registro de vencimento retornado;</p><p>10. Contabilidade: vendas notificadas de faturas com 90 dias de atraso.</p><p>Elabore um fluxograma multifuncional utilizando os símbolos adequados para cada etapa do processo.</p><p>266</p><p>Exercícios</p><p>Gráficos descritivos</p><p>Exercício 1</p><p>Considere os dados de tempo de ciclo do arquivo “1-Tempo de ciclo.mtw”.</p><p>a. Faça um gráfico de tendência para o cenário 1.</p><p>b. Repita o procedimento para os outros cenários.</p><p>c. Padronize a escala do eixo vertical.</p><p>d. Coloque todos os gráficos no mesmo painel.</p><p>Exercício 2</p><p>Considere os dados de gastos com treinamento do arquivo “2 Gasto mensal treinamento.mtw”.</p><p>a. Faça um gráfico de tendência dos gastos mensais com treinamento.</p><p>b. O processo está estável?</p><p>Exercício 3</p><p>Considere os dados do número de passageiros de uma companhia aérea dos EUA do arquivo</p><p>“3 N_PASSAGEIROS.mtw”.</p><p>a. Faça o gráfico de tendência do número de usuários.</p><p>Exercício 4</p><p>Considere os dados de vendas de uma loja durante 60 dias no arquivo “4 VENDAS.mtw”.</p><p>a. Faça o gráfico de tendências do número de vendas.</p><p>b. O processo está estável?</p><p>c. Faça o Dotplot do número de vendas.</p><p>d. Faça o Histograma do número de vendas.</p><p>e. Calcule a média, desvio padrão, mediana, mínimo, máximo, Q1, Q3, amplitude e amplitude</p><p>interquartis para o número de vendas.</p><p>267</p><p>Exercícios</p><p>Exercício 5</p><p>Considere os dados de quatro conjuntos do arquivo “5 QUATRO_CONJUNTOS.mtw”.</p><p>a. Calcule a média e o desvio padrão de cada variável (X1, X2, X3, X4).</p><p>b. Faça o Dotplot colocando todas as variáveis no mesmo gráfico.</p><p>c. Faça um gráfico de tendência de cada variável e coloque todos os gráficos em um mesmo painel.</p><p>d. O que você conclui a partir dos resultados?</p><p>Exercício 6</p><p>Considere os dados de 18 meses do desempenho de entregas de uma empresa de logística. Uma</p><p>mudança foi feita entre os meses oito e nove do arquivo “6 entregas atrasadas.mtw”.</p><p>a. Calcule a porcentagem de entregas atrasadas por mês.</p><p>b. Faça o gráfico de tendência da porcentagem de entregas atrasadas.</p><p>Exercício 7</p><p>Considere o arquivo do worksheet “7 unitodos_completo.mtw”.</p><p>a. Calcule a frequência e a porcentagem de cada categoria da variável STATUS.</p><p>b. Faça o gráfico de barras do total da variável STATUS.</p><p>c. Faça o gráfico de barras da porcentagem da variável STATUS.</p><p>d. Faça o gráfico de setores da variável STATUS.</p><p>Exercício 8</p><p>Considere os dados sobre defeitos obtidos em inspeção na saída da produção no arquivo de</p><p>worksheet “8 defeito embalagem.mtw”.</p><p>a. Faça o gráfico de Pareto dos tipos de defeitos.</p><p>268</p><p>Exercícios</p><p>Exercício 9</p><p>O Departamento de Contabilidade instituiu recentemente melhoria de processo e tem estudado as</p><p>causas de atrasos, trabalhos refeitos e excesso de horas extras. Dados preliminares indicam que um</p><p>grande número de faturas tem que ser processadas manualmente (chamadas telefônicas extras,</p><p>documentos reencaminhados e outros tipos de trabalho refeito) devido a erros ou informações</p><p>incompletas nas ordens de compra. O Diretor do Departamento de Contabilidade pediu ao Gerente</p><p>do Departamento de Compras que investigasse esse problema.</p><p>O Gerente de Compras decidiu selecionar</p><p>uma amostra de 60 ordens por semana durante as</p><p>últimas 20 semanas e enviar para revisão. As ordens com um ou mais erros foram identificadas. Os</p><p>dados obtidos de erros por semana estão no worksheet “9 Ativ_Processamento de Ordens de</p><p>Compra_a.mtw”.</p><p>Para orientar as ações para reduzir a porcentagem de ordens com erros, as ordens foram analisadas</p><p>e os tipos de erros foram anotados. Os dados obtidos estão no worksheet “9 Ativ_Processamento</p><p>de Ordens de Compra_b.mtw”.</p><p>a. Qual o objetivo do esforço de melhoria descrito?</p><p>b. Qual o respectivo indicador?</p><p>Utilizando os dados worksheet “9 Ativ_Processamento de Ordens de Compra_a”, construa um</p><p>gráfico de tendência. O processo está estável?</p><p>Utilizando os dados do worksheet “9 Ativ_Processamento de Ordens de Compra_b”, faça uma</p><p>análise e indique qual o foco para reduzir o percentual de ordens com erros.</p><p>269</p><p>Exercícios</p><p>Exercício 10: atividade transportadora</p><p>Leia o PDSA abaixo e responda as questões do PLAN utilizando os dados que estão no arquivo “10</p><p>Ativ_transportadora.mtw”</p><p>Projeto: Transportadora PDSA #: 1</p><p>Objetivo: avaliar o efeito de mudanças no serviço de entregas</p><p>PLAN</p><p>Questões Predições</p><p>1. A companhia A instituiu um sistema do</p><p>reconhecimento no 13º mês. Como esse</p><p>programa impactou o indicador “entregas</p><p>no prazo”?</p><p>2. A companhia B redesenhou o processo para</p><p>criar e atribuir rotas da entrega. A mudança foi</p><p>executada no 8º mês. Como essas mudanças</p><p>impactaram o indicador “entregas no prazo”?</p><p>3. Quanto de “melhoria” foi obtido pela</p><p>transportadora A?</p><p>4. Quanto de “melhoria” foi obtido pela</p><p>transportadora B?</p><p>1. Houve uma melhora significativa</p><p>2. Houve uma melhora significativa</p><p>3. De acordo com a equipe de A, uma</p><p>melhoria de 25%</p><p>4. De acordo com a equipe de B,</p><p>uma melhoria de 17%. (de 27% para 10%)</p><p>Plano de coleta de dados</p><p>Serão coletados dados sobre número de entregas realizadas e número de entregas atrasadas.</p><p>Para algumas das entregas, um horário específico de entrega era solicitado. Para outras entregas,</p><p>a solicitação era que fosse entregue de manhã ou à tarde. Uma definição operacional para</p><p>“entrega no prazo” foi desenvolvida que considera cada uma destas exigências do cliente. Os</p><p>dados foram capturados eletronicamente baseados nesta definição e estão na tabela abaixo.</p><p>Plano de análise dos dados</p><p>Serão construídos gráficos de tendência da porcentagem de entregas atrasadas para as duas</p><p>empresas.</p><p>270</p><p>Exercícios</p><p>DO</p><p>Algo saiu errado? Ocorreu algo que não fazia parte do plano?</p><p>Não houve problema para coletar os dados.</p><p>STUDY</p><p>Complete a análise dos dados. Foi possível responder as questões formuladas? Resuma o</p><p>conhecimento obtido nesse ciclo. Inclua a comparação com o que foi previsto</p><p>A transportadora A melhorou seu processo da entrega? A predição estava correta?</p><p>A transportadora B melhorou seu processo da entrega? A predição estava correta?</p><p>A companhia A instituiu um sistema do reconhecimento no 13º mês. A mudança foi melhoria?</p><p>A companhia B redesenhou o processo de entrega no 8º mês. A mudança foi uma melhoria?</p><p>Qual o desempenho esperado com respeito a entregas no prazo para as duas transportadoras?</p><p>ACT</p><p>Que decisões (ações) serão tomadas com o que foi aprendido?</p><p>Qual será o objetivo do próximo ciclo PDSA?</p><p>271</p><p>Exercícios</p><p>Exercício 11: tempo para implementar um novo cliente</p><p>Uma empresa de logística precisa “implementar” um cliente antes que começar a operar para o</p><p>cliente (transportar cargas). Para diversas implementações que foram feitas no passado foram</p><p>coletados dados sobre o tempo para implementar (como medir o tempo para implementar</p><p>(Definição Operacional)?). Os clientes do processo desejam que a implementação demore menos do</p><p>que 70 horas. Os dados foram estratificados por segmento de clientes. Os dados estão ordenados</p><p>pela data do início da implementação e estão disponíveis no arquivo “11 Ativ_tempo para</p><p>implementar.mtw”</p><p>Ordem Tempo(horas) Segmento Ordem</p><p>Tempo</p><p>(horas)</p><p>Segmento</p><p>1 129 A 16 43 A</p><p>2 113 A 17 17 C</p><p>3 100 B 18 58 B</p><p>4 180 A 19 124 A</p><p>5 11 B 20 98 A</p><p>6 114 A 21 63 B</p><p>7 142 A 22 62 A</p><p>8 251 A 23 118 A</p><p>9 28 C 24 51 A</p><p>10 19 B 25 139 A</p><p>11 34 B 26 84 A</p><p>12 7 C 27 52 B</p><p>13 59 A 28 37 A</p><p>14 50 B 29 61 B</p><p>15 43 C 30 41 C</p><p>a. Qual é a distribuição do “tempo para implementar” um novo cliente? A distribuição depende</p><p>(difere) do segmento?</p><p>b. O processo está estável? Está estável em cada segmento?</p><p>c. Qual é o tempo médio de implementação (geral e por segmento)?</p><p>d. Qual é o desvio padrão do tempo de implementação (geral e por segmento)?</p><p>e. Qual é o percentual de implementações que está “fora de especificação” (geral e por</p><p>segmento)?</p><p>272</p><p>Exercícios</p><p>MSA</p><p>Exercício 1</p><p>Os dados do arquivo “R&R_mola.mtw” são provenientes de um estudo para avaliar um instrumento</p><p>de medição para medir o comprimento de elásticos. Nesse estudo foram utilizados 10 elásticos</p><p>e 2 operadores, sendo que cada operador mediu cada elástico duas vezes. Verifique se esse</p><p>instrumento de medição é adequado em relação a sua precisão.</p><p>Exercício 2</p><p>Os dados do arquivo MSA viés “linearidade.mtw” são provenientes de um estudo para avaliar a</p><p>linearidade e o viés de um instrumento de medição. Foram selecionadas peças com comprimento</p><p>4, 6, 8 e 10 e cada uma dessas 4 peças foi medida 12 vezes. Avalie o viés e a linearidade desse</p><p>instrumento de medição.</p><p>Exercício 3</p><p>Dois médicos avaliam três radiografias de um paciente e classificam o paciente como doente</p><p>(D) ou são (S). No total foram avaliadas 20 radiografias e os dados se encontram no arquivo</p><p>“atributo_R&RMedico.mtw”. Verifique a qualidade desse sistema de medição.</p><p>273</p><p>Exercícios</p><p>Gráfico de Controle</p><p>Exercício 1</p><p>O absenteísmo em uma empresa com 90 funcionários foi medido por 20 dias e estão no arquivo “12</p><p>GC_ausencia”. Construa um gráfico de controle adequado para o percentual de ausências.</p><p>Exercício 2</p><p>O número de acidentes por mês foi registrado durante dois anos e os dados estão no arquivo “13</p><p>GC_Acidentes.mtw”. Construa um gráfico de controle adequado para o indicador de número de</p><p>acidentes por mês.</p><p>Exercício 3</p><p>O valor (em milhares de reais) foi medido por dois anos e meio. Os dados estão no arquivo “14</p><p>INVENTARIO_DEP17.mtw”. Construa um gráfico de controle adequado para o indicador de</p><p>inventário.</p><p>Exercício 4</p><p>O tempo de operação de três máquinas idênticas num processo produtivo foi medido durante</p><p>20 semanas. Os dados estão no arquivo “15 tempo de operacao.mtw”. Construa um gráfico de</p><p>controle adequado para o tempo de operação.</p><p>Exercício 5</p><p>Os dados de entregas atrasadas foram monitorados durante 8 meses antes e 10 meses depois</p><p>de que uma mudança para diminuir o atraso foi implementada. Os dados estão no arquivo “16</p><p>entregas atrasadas.mtw”.</p><p>a. Construa um gráfico de controle para o percentual de entregas atrasadas.</p><p>b. Existe evidência de melhoria?</p><p>c. Construa um novo gráfico de controle para o percentual de entregas atrasadas, agora</p><p>separando as fases antes e depois da mudança.</p><p>274</p><p>Exercícios</p><p>Exercício 6</p><p>Leia o contexto do exercício na apostila e utilize os dados do arquivo “17 Acidentes_</p><p>transportadoras.mtw” para responder às seguintes perguntas:</p><p>a. Os acidentes vêm de um processo estável?</p><p>b. Dado o sistema atual, as empresas são capazes de não ter mais do que dois acidentes por</p><p>milhão de quilômetros?</p><p>O padrão de segurança para o registro de acidentes no setor de transporte é de não mais do que 2</p><p>acidentes por milhão de quilômetros. O Departamento de Transporte dos Estados Unidos coletou</p><p>dados de acidentes das 14 maiores empresas para o último ano a fim de avaliar seus desempenhos</p><p>em segurança. Os dados são apresentados no arquivo. Prepare um gráfico de controle apropriado e</p><p>responda às perguntas acima.</p><p>Exercício 7</p><p>A Empresa de Transportes On-Time queria saber que tipo de prazos eles poderiam garantir a seus</p><p>clientes que têm rotas de Houston a Chicago. Eles decidiram coletar alguns dados sobre o tempo</p><p>que seus motoristas levavam na viagem de Houston para Chicago. Eles têm três motoristas que</p><p>se</p><p>revezam na viagem. Os dados coletados estão no arquivo “18 Avaliação de Tempos de Entrega.</p><p>mtw”. Prepare gráficos de controle apropriados para esses dados e responda</p><p>às seguintes perguntas:</p><p>a. O processo está em controle estatístico?</p><p>b. Caso contrário, quais são as possíveis explicações para causas especiais?</p><p>c. Liste algumas das causas especiais que afetariam o gráfico X-barra e liste as causas especiais</p><p>que seriam vistas por meio do gráfico</p><p>d. Que tempo deveria ser garantido para essa viagem?</p><p>Capabilidade</p><p>Exercício 1</p><p>Os dados do arquivo ”19 wire.mtw” contém medidas de força de ruptura registrados em libras por</p><p>polegadas para 25 amostras, cada uma com tamanho de subgrupo diferente, de um processo de</p><p>fabricação de fibras metálicas. Supondo que a força mínima que essas fibras devem ter é 56 libras</p><p>por polegada, qual a Capabilidade desse processo?</p><p>275</p><p>Exercícios</p><p>Revisão Measure</p><p>Exercício 1</p><p>Os dados no arquivo engines.mpj contém o peso de 25 motores de jato.</p><p>a. a) Qual gráfico de controle é adequado para verificar a estabilidade desse processo?</p><p>b. b) Quais suposições precisamos verificar para utilizar esse gráfico de controle?</p><p>c. c) A distribuição dos dados é normal?</p><p>d. d) O processo esta estável?</p><p>Exercício 2</p><p>Uma empresa inspeciona rolos de tecido para descobrir possíveis defeitos. Os rolos têm um metro</p><p>de largura e 30 metros de comprimento. Os dados no conjunto fabric3.mpj contém o número de</p><p>defeitos encontrados para cada 20 rolos de tecido.</p><p>a. Qual gráfico de controle é adequado para verificar a estabilidade desse processo?</p><p>b. Qual a distribuição dos dados acima citados?</p><p>c. Qual o tamanho do subgrupo?</p><p>d. Qual o DPU?</p><p>Exercício 3</p><p>Os dados do arquivo wire.mpj contem medidas de força de ruptura registrados em libras por</p><p>polegadas para 25 amostras de um processo de fabricação de fibras metálicas.</p><p>a. Qual gráfico de controle é adequado para verificar a estabilidade desse processo?</p><p>b. É preciso verificar a normalidade dos dados para construir esse gráfico? Por que?</p><p>c. Qual o tamanho do subgrupo nesse caso?</p><p>d. O processo esta estável?</p><p>e. Supondo que a força mínima que essas fibras devem ter é 56 libras por polegada, qual a</p><p>Capabilidade desse processo?</p><p>Transformação de variáveis</p><p>Um centro de atendimento ao consumidor mediu o tempo para responder e fechar uma reclamação</p><p>de um cliente. Os dados dos últimos 100 clientes atendidos estão no arquivo “17 Decisao.mtw”.</p><p>Analise os dados originais. Caso a distribuição normal não seja adequada, transforme os dados</p><p>usando o Método Box-Cox.</p><p>276</p><p>Exercícios</p><p>Exercício 4</p><p>Os dados do arquivo tratamento_térmico.mpj se referem a resistência de molas depois de um tratamento</p><p>térmico. Essas molas são utilizadas por montadoras de veículos em seus sistemas de amortecimento.</p><p>a. Qual gráfico de controle é adequado para verificar a estabilidade desse processo?</p><p>b. O processo esta estável?</p><p>c. Os limites de especificação são 41.7 e 44.7. Qual a Capabilidade?</p><p>d. Qual a razão da diferença entre o Cpk e o Ppk?</p><p>Exercício 5</p><p>Os dados do arquivo fabric2.mpj apresentam dados sobre o monitoramento de um processo de</p><p>fabricação de tecidos onde monitora-se os defeitos encontrados em cada amostra de tecido. O</p><p>comprimento de cada rolo de tecido varia e é especificado em na coluna squaremeters.</p><p>a. Qual gráfico de controle é adequado para verificar a estabilidade desse processo?</p><p>b. O processo esta estável?</p><p>c. Qual a razão dos diferentes limites de controle para cada amostra? Quando a amplitude entre</p><p>os limites superior e inferior de especificação é maior e quando é menor?</p><p>d. Qual o DPU?</p><p>Exercício 6</p><p>Com o interesse de monitorar o tempo de espera para ser atendido em um call center o gerente de</p><p>operações sorteia uma ligação ao acaso e anota esse tempo. Sabemos que pela legislação o tempo de</p><p>espera não pode ser maior do que 10 minutos. Os dados estão no arquivo tempo_atendimento.mpj.</p><p>a. Qual gráfico de controle é adequado para verificar a estabilidade desse processo?</p><p>b. É preciso transformar a variável para utilizar esse gráfico de controle? Qual transformação é adequada?</p><p>c. O processo esta estável?</p><p>d. Construa o gráfico de controle com os limites adequados na variável original.</p><p>e. Qual a Capabilidade desse processo?</p><p>Exercício 7</p><p>Uma empresa de eletrônicos fabrica circuitos em lotes de 500 e gostaria de utilizar um gráfico de</p><p>controle para monitorar o processo. Trinta lotes são examinados, e as falhas em cada lote são</p><p>contadas. Os dados encontram-se no arquivo circuits.mpj.</p><p>a. Qual gráfico de controle é adequado para verificar a estabilidade desse processo?</p><p>b. Qual o tamanho do subgrupo?</p><p>c. O processo esta estável?</p><p>d. d) Qual o PPM?</p><p>277</p><p>Exercícios</p><p>Análise AV/ NAV</p><p>Imagine que você trabalha no setor de transportes de uma grande empresa. Você listou os passos</p><p>mais comuns do processo que seus clientes (os funcionários da empresa) têm de fazer para obter</p><p>um carro para viajar a trabalho. Descreva esse processo em um fluxograma de oportunidades do</p><p>ponto de vista do cliente (funcionário da empresa que necessita do carro).</p><p>Dicas:</p><p>1 ) Leia todos os passos; 2) Classifique cada passo como AV (VA) ou NAV (CA); 3) Lembre-se que não</p><p>há uma classificação certa ou perfeita, chegue com seu grupo a um resultado satisfatório.</p><p>Passos para se obter o carro:</p><p>1. Cliente liga p/ Transportes para verificar a disponibilidade de carro da empresa na data</p><p>2. Se sim, cliente pede para reservar carro da frota, informando a data de uso e prontuário</p><p>3. Se não, cliente pede para alugar um carro, informando a data de uso e prontuário</p><p>4. Cliente preenche solicitação em papel (tanto faz, para carro da frota ou alugado)</p><p>5. Cliente passa solicitação para superior carimbar e assinar</p><p>6. Cliente espera retorno da solicitação carimbada e assinada</p><p>7. Cliente envia solicitação para transportes</p><p>8. Cliente liga para transportes para informar que foi enviada a solicitação</p><p>9. Transportes espera chegada da solicitação</p><p>10. Transportes providencia o carro (da empresa ou alugado) p/ a data de uso</p><p>11. Cliente liga para Transportes na véspera para ver se “está tudo ok”</p><p>12. Cliente passa no transporte para pegar a chave e ticket combustível</p><p>13. Cliente pega o carro</p><p>278</p><p>Exercícios</p><p>Operador Atividade # Atividade Tempo</p><p>operador 1 1 suporte de corte 3</p><p>operador 1 2 bucha de montagem 12</p><p>operador 1 3 anel de vedação 7</p><p>operador 2 4 colocar cola 9</p><p>operador 2 5 colocar ímãs 6</p><p>operador 3 6 inserção da graxa 13</p><p>operador 4 7 instalar suporte 8</p><p>operador 4 8 instalar o anel com o clip 8</p><p>operador 5 9 aplicar resina epoxi 14</p><p>operador 6 10 instalar o controle do capacitor 8</p><p>operador 6 11 aplicar epoxi 6</p><p>operador 6 12 instalar o retentor do capacitor 8</p><p>operador 7 13 instalar a tampa de cobertura 7</p><p>operador 7 14 descarregar/ carregar carga da máquina 3</p><p>operador 8 15 aplicar o selante final 15</p><p>operador 9 16 teste final 18</p><p>operador 10 17 embalar 12</p><p>Balanceamento de Linha</p><p>Sabendo que o tempo Takt é 39 segundos, desenho o gráfico de tempo das atividades</p><p>Com base no gráfico proponha uma reorganização das atividades de modo a reduzir os desperdícios</p><p>Desenho o gráfico de tempo com a nova organização</p><p>279</p><p>Exercícios</p><p>Correlação</p><p>Exercício 1</p><p>Considere os dados sobre os tempos de download de três provedores no arquivo “20 provedor_</p><p>estrat.mtw”. Qual provedor é mais rápido?</p><p>Exercício 2</p><p>Pediu-se a um grupo de gerenciamento de projeto que estudasse e melhorasse o sistema de entrega de</p><p>projetos.</p><p>Leia a descrição do exercício na apostila e encontre focos de mudança por meio de gráficos de dispersão.</p><p>Os dados estão no arquivo “21 Ativ_gerenc_projetos.mtw”.</p><p>Pediu-se a um grupo de gerenciamento de projeto que estudasse e melhorasse o sistema de entrega de</p><p>projetos. Depois de analisar os resultados de entrevistas, a equipe decidiu coletar as seguintes medidas</p><p>dos últimos 25 projetos: Verba original, Verba final, Custo total, Dias de atraso, Número de mudanças no</p><p>projeto e Índice de Satisfação (pontuação variando de 1 (não satisfeito)</p><p>até 5 (muito satisfeito).</p><p>Faça Gráficos de Dispersão para pares de variáveis e calcule a correlação entre elas. Comente os</p><p>resultados obtidos.</p><p>Exercício 3</p><p>Gorjeta em restaurante pode ser influenciada por muitos fatores incluindo o tipo de restaurante,</p><p>tamanho, localização da mesa, etc. Em um restaurante os garçons registraram os seguintes dados</p><p>de todos os clientes que atenderam num intervalo de dois meses e meio.</p><p>TOT_CONTA Total da conta</p><p>GORGETA Total da gorjeia</p><p>SEXO Sexo da pessoa que pagou a conta (0=masc, 1=fem)</p><p>FUMANTE Fumou no restaurante (0=não, 1=sim)</p><p>DIA 3=Quinta, 4=Sexta, 5=sábado, 6=domingo</p><p>PERIODO 0=dia, 1=noite</p><p>TAMANHO Número de pessoas na mesa</p><p>Os dados são provenientes de um estudo observacional. Não houve tentativa de alterar</p><p>procedimentos normais de atendimento que pudessem influenciar no quanto o cliente dava de</p><p>gorjeta. Não se deve realizar inferências a partir do estudo dos dados. A ênfase deve ser em explorar</p><p>os dados e formular hipóteses a serem verificadas em um estudo experimental a ser realizado no</p><p>futuro. Explore os dados usando técnicas básicas de descrição de dados e relações entre variáveis.</p><p>Os dados estão no arquivo “22 Ativ_Gorjeta.mtw”.</p><p>280</p><p>Exercícios</p><p>Exercício 4</p><p>Objetivo: esta atividade tem o objetivo de ilustrar o uso de tabelas de contingência (tabelas</p><p>cruzadas).</p><p>Fatos Importantes: o arquivo “23 Ativ_evento historico.mtw” contém dados sobre um evento</p><p>histórico. A população em risco totalizava 2201 pessoas. Esta população estava subdividida por</p><p>classe social (I – alta, II – média, III – baixa, e Outros), idade (criança ou adulto), sexo (masculino ou</p><p>feminino) e sobrevivência (sobreviveu ou não sobreviveu). Não é possível explicitar detalhes sobre</p><p>a categoria “outros” da classe social, pois forneceria a resposta do desafio. Use os dados do arquivo</p><p>para construir tabelas.</p><p>Instruções: Examine os dados cuidadosamente. Procure por características interessantes. Para</p><p>ajudar a construir uma fotografia mais completa de cada variável explanatória (classe social, idade</p><p>e sexo) e suas relações com a variável resposta (sobrevivência), complete as questões abaixo. Após</p><p>analisar os dados e responder as questões abaixo, dê seu melhor palpite quanto a que evento</p><p>histórico esse conjunto se refere.</p><p>a. Calcule o percentual geral de mortes.</p><p>b. Construa uma tabela de contingência entre Sobrevivência (Y) e sexo (X). Existe relação entre</p><p>essas duas variáveis?</p><p>c. Construa uma tabela de contingência entre Sobrevivência (Y) e classe social (X). Existe</p><p>relação entre essas duas variáveis?</p><p>d. Construa uma tabela de contingência entre Sobrevivência (Y) e idade (X). Existe relação entre</p><p>essas duas variáveis?</p><p>e. Para o sexo masculino e feminino, construa uma tabela de contingência entre Sobrevivência</p><p>(Y) e idade (X). Existe relação entre essas duas variáveis?</p><p>f. A que “evento raro” histórico este conjunto de dados se refere? Justifique sua resposta.</p><p>281</p><p>Exercícios</p><p>Experimento completamente aleatorizado</p><p>Uma empresa estava desenvolvendo um novo produto com sabor de frutas cítricas. O</p><p>departamento de vendas desenvolveu um estudo para verificar o efeito da cor do produto na</p><p>preferência do consumidor.</p><p>Quatro cores estavam sob consideração: branca, laranja, rosa e verde limão. Vinte pontos de venda</p><p>similares em termos de potencial de venda foram selecionados. Cada cor foi alocada de forma</p><p>aleatória a cinco pontos de venda. Outras características do produto foram mantidas constantes,</p><p>bem como o preço e a estratégia de venda.</p><p>A resposta medida foi o número de itens vendidos por 1000 pessoas durante o período de teste.</p><p>Os dados obtidos estão no arquivo “05_doe_frutas cítricas.mtw”. Compare e verifique se existem</p><p>diferenças significavas nas médias de vendas.</p><p>Experimento aleatorizado em blocos</p><p>Considere o seguinte exemplo descrito no livro do BH&H (os dados estão no arquivo “06_doe_BHH_</p><p>PENICILINA.mtw”).</p><p>• Um processo de produção de penicilina estava sendo investigado e o rendimento do processo era</p><p>a variável resposta</p><p>• Quatro métodos de produção foram comparados</p><p>• Uma das matérias primas do processo de produção apresentava muita variação de lote para lote</p><p>• Cada lote era suficiente para produzir quatro bateladas</p><p>• Foram utilizados cinco lotes de matéria prima no experimento</p><p>Análise o experimento e verifique se existe evidência de diferenças no rendimento médio entre os</p><p>métodos de produção.</p><p>282</p><p>Exercícios</p><p>Experimento Fatorial Completo</p><p>Exercício 1</p><p>Um experimento foi realizado para avaliar o efeito de Temperatura (T), Concentração e Catalisador</p><p>no rendimento de uma reação química. Foram utilizados dois níveis de cada fator:</p><p>A - Temperatura: 160ºC, 180ºC</p><p>B - Concentração: 20%, 40%</p><p>C - Catalisador: A, B.</p><p>Foi realizado um experimento fatorial completo, perfazendo um total de 8 rodadas experimentais.</p><p>Os dados estão no arquivo “24 doe_BHH_fat2^3_rend.mtw”. Analise-os e encontre a melhor</p><p>receita.</p><p>283</p><p>Exercícios</p><p>Exercício 2</p><p>Nossa empresa utiliza clips de metal de dois tamanhos: pequeno e grande. Os funcionários estão</p><p>reclamando da qualidade dos clips que tem sido comprado – eles têm pouca durabilidade. O setor</p><p>de compras foi acionado para fazer algo para minimizar as reclamações. O processo de compras é o</p><p>seguinte:</p><p>1. Compras necessita fazer um pedido;</p><p>2. Compras envia o pedido para diversos fornecedores cadastrados;</p><p>3. Compras recebe propostas;</p><p>4. Compras escolhe a proposta com menor custo;</p><p>5. Compras efetua a compra;</p><p>6. Compras recebe o pedido;</p><p>7. Compras disponibiliza o produto no almoxarifado.</p><p>A equipe responsável pela melhoria levanta as seguintes informações junto ao setor de compras:</p><p>Existem dois fornecedores cadastrados: ABC e CdM;</p><p>A empresa utiliza dois tamanhos: P e G.</p><p>A equipe entra em contato com os fornecedores e expõe a reclamação quanto à qualidade do clips</p><p>fornecidos.</p><p>Os fornecedores informam que desenvolveram um novo processo para melhorar a qualidade dos</p><p>clips que consiste na aplicação de um tratamento térmico.</p><p>A equipe resolveu realizar um experimento fatorial com os seguintes fatores e níveis:</p><p>Fator: Níveis</p><p>Fornecedor: ABC, CdM</p><p>Tamanho: P, G</p><p>Tratamento térmico: Sim, Não</p><p>Decidiu-se replicar o experimento, totalizando 16 corridas experimentais.</p><p>Variável resposta: número de dobras até quebrar.</p><p>Os dados estão no arquivo “25 doe_clip”. Analise-os.</p><p>284</p><p>Exercícios</p><p>Exercício 3</p><p>Um experimento foi realizado para estudar o efeito de quatro fatores no rendimento de uma reação</p><p>química.</p><p>A variável resposta foi a porcentagem de conversão.</p><p>Fatores Nível - Nível +</p><p>Carga catalisador (lb) 10 15</p><p>Temperatura (C0) 220 240</p><p>Pressão (psi) 50 80</p><p>Concentração (%) 10 12</p><p>Os dados do experimento estão no arquivo “26 doe_rend_%conv.mtw”. Analise-os.</p><p>Exercício 4</p><p>Objetivo: Verificar se a mudança da resina provoca algum efeito na dureza da tinta (resposta),</p><p>mesmo sob diferentes condições dos fatores temperatura de processo, relação poliéster/resina e o</p><p>tipo de poliéster. O objetivo é trocar de resina caso não se verifique tais efeitos.</p><p>Fatores Nível - Nível +</p><p>Tipo de resina Atual Alternativa</p><p>Temperatura do processo 130 160</p><p>Relação poli/resina Baixa Alta</p><p>Tipo de poliéster Tipo I Tipo II</p><p>Os dados estão no arquivo “27 doe_contratipo2.mtw”. Podemos trocar o fornecedor de resina?</p><p>Exercício 5</p><p>Objetivo: desenvolver uma tinta automotiva com uma formulação que contemple duas variáveis</p><p>respostas aparentemente discordantes: dureza (QMM) e flexibilidade (Qmm) (quando uma fórmula</p><p>tem boa dureza sua flexibilidade é ruim e vice-versa).</p><p>Os dados estão no arquivo “28 doe_tinta_dureza_flexib.mtw”. Analise-os.</p><p>285</p><p>Exercícios</p><p>Experimento fatorial fracionado</p><p>Exercício 1</p><p>Melhoria da eficiência de uma desbastadora</p><p>• A máquina em questão usa escovas de aço para a remoção de material</p><p>• Objetivo: melhorar a taxa de remoção de material</p><p>Resposta: taxa de remoção de material em cm3 x 10-7 por revolução</p><p>Analise o experimento. Os dados do experimento estão no arquivo “14_doe_desbastadora”.</p><p>a. Qual é a relação de identidade?</p><p>b. Quais são as relações de confundimento?</p><p>c. Quais efeitos fatoriais são significantes?</p><p>d. Qual é a melhor receita?</p><p>Fatores Nível- Nível+</p><p>A= profundidade de penetração 3mm 4mm</p><p>B= largura da escova 38mm 50mm</p><p>C= número de filamentos 20mil 50mil</p><p>D= tamanho do filamento 25mm 50mm</p><p>E= diâmetro do filamento 0,25mm 0,38mm</p><p>286</p><p>Exercícios</p><p>Regressão linear</p><p>Exercício 1</p><p>Uma empresa de seguros está interessada em estudar a relação entre o número de dias para pagar</p><p>um pedido de reembolso e o valor do reembolso. Os dados estão no arquivo “amount.mtw” que</p><p>contém 100 pedidos de reembolso.</p><p>Elabore um modelo de regressão linear para explicar a influência nos dias para reembolso causada</p><p>pelo seu valor.</p><p>Exercício 2</p><p>O arquivo “calls.mtw” contém dados de um call center. Os dados são: dia da semana, período do</p><p>dia, número de chamadas atendidas e número de pessoas atendendo às chamadas. Use técnicas de</p><p>regressão para explorar a relação entre o número de chamadas e o número de pessoas atendendo.</p><p>Exercício 3</p><p>O arquivo “jobshop.mtw” contém dados sobre um sistema. As variáveis são tempo de produção</p><p>(variável resposta), número de setups, preço, número de características e número de rótulos</p><p>(variáveis regressoras). Explore relações usando técnicas de regressão.</p><p>287</p><p>Exercícios</p><p>Estudo de Caso:</p><p>Melhorando o processo de coleta de plasma Sanguíneo</p><p>Nesse exercício é apresentado um estudo de caso que trata da realização de melhorias em uma</p><p>organização. Leia atentamente o estudo de caso e depois responda às seguintes questões:</p><p>Questões a serem respondidas sobre o Estudo de Caso</p><p>1. Escreva um contrato para esse projeto.</p><p>2. Elabore um SIPOC do processo descrito nesse projeto.</p><p>3. Foram utilizados ciclos PDSA? Quantos você identificou?</p><p>4. Associe os ciclos com as fases do roteiro EDTI (Entender, Desenvolver, Testar e Implementar).</p><p>5. As mudanças foram testadas antes da implementação?</p><p>6. É possível dizer que houve integração entre os responsáveis pelo serviço? Justifique brevemente.</p><p>7. Você concorda que houve uma melhoria no serviço? Qual ferramenta permitiu concluir que a</p><p>mudança foi uma melhoria?</p><p>8. Quais foram os aprendizados do estudo de caso?</p><p>O principal negócio dessa organização era a coleta de plasma sanguíneo. O plasma coletado era</p><p>fornecido para outra empresa que o usava para a fabricação de drogas utilizadas para tratar de</p><p>pacientes sofrendo de doenças tais como choque hemorrágico, queimaduras e hemofilia.</p><p>Essa organização possuía oito centros de coleta de plasma. Nestes centros, um biomédico extrai</p><p>sangue dos doadores, retirando de setecentos a oitocentos gramas de plasma líquido. O principal</p><p>objetivo do coletor de plasma era minimizar o trauma no tecido da pele e maximizar o montante</p><p>de sangue coletado. O principal problema acontecia em pacientes com veias inadequadas, o que</p><p>ocasionava a retirada de uma quantidade menor do que 700 gramas de plasma, resultando na</p><p>chamada parcial. Uma vez que uma tentativa tinha sido feita para puncionar um doador, a pessoa</p><p>era paga mesmo se o resultado fosse uma parcial.</p><p>Dados sobre reclamações foram coletados nos oito centros. Esses dados indicavam que a maioria</p><p>das reclamações vinha de novos doadores. As principais reclamações eram relacionadas ao tempo</p><p>de espera e problemas com a extração de sangue. Um time foi formado em um dos centros para</p><p>explorar como eliminar os problemas de qualidade no processo de coleta de plasma sanguíneo. O</p><p>foco foi na redução de parciais.</p><p>288</p><p>Exercícios</p><p>O que estamos tentando realizar?</p><p>Reduzir o número de parciais e o número de reclamações dos potenciais doadores.</p><p>Como saberemos que uma mudança é uma melhoria?</p><p>Quando o número de parciais e o número de reclamações forem significativamente reduzidos.</p><p>Que mudanças podemos fazer que resultarão em melhorias?</p><p>Orientações do patrocinador:</p><p>1. Considerar a segurança do doador e o montante de plasma sanguíneo coletado de cada doador;</p><p>2. Reduzir o número de parciais em pelo menos 50%;</p><p>3. Considerar a interação entre os biomédicos, os médicos e outros membros da administração;</p><p>4. Testar mudanças em um centro e expandir depois para outros centros.</p><p>Discussão sobre o estudo de caso</p><p>1. Ideias que removam a complexidade do processo ou sistema devem ser aplicadas no</p><p>desenvolvimento de mudanças.</p><p>A complexidade é geralmente adicionada quando mudanças são desenvolvidas a partir do conceito</p><p>“mais que o mesmo” (mais pessoas, mais dinheiro, mais etapas, mais inspeções e assim por diante).</p><p>Esses tipos de mudanças devem ser evitados. Quando a complexidade existe, mudanças devem</p><p>ser desenvolvidas para simplificar o processo ou o sistema. Neste estudo de caso, o time construiu</p><p>um fluxograma do processo existente para seleção de novos doadores. Uma revisão no fluxograma</p><p>indicou que havia três estágios no processo onde um potencial doador poderia ser rejeitado. O</p><p>excesso de inspeção inseria mais complexidade no processo e não beneficiava os doadores. Uma</p><p>mudança foi desenvolvida para que uma completa avaliação do doador fosse executada em um</p><p>estágio do processo.</p><p>2. Melhorias geralmente acontecem se todas as pessoas envolvidas se considerarem elas</p><p>próprias parte do mesmo sistema.</p><p>Este conceito de mudança está focado em conseguir com que haja maior interação entre pessoas</p><p>para que cooperarem uma com as outras. No processo original da seleção de doadores de sangue,</p><p>o médico, o biomédico e outros funcionários do centro consideravam os seus trabalhos de forma</p><p>isolada e somente focavam a sua parte do processo. Uma mudança foi desenvolvida que os trouxe</p><p>juntos em um estágio anterior do processo com a finalidade de melhorar os cuidados com o paciente.</p><p>289</p><p>Exercícios</p><p>3. Se inspeção é utilizada, ela deve ser feita antes da restrição.</p><p>A capacidade de um sistema é determinada pela capacidade da restrição. Portanto, os recursos da</p><p>restrição não devem ser usados para trabalhar sobre alguma coisa que será rejeitada mais tarde no</p><p>processo. A restrição neste processo era a avaliação médica feita pelo próprio médico. No processo</p><p>original, alguns doadores eram rejeitados depois que a avaliação era feita. Com o biomédico</p><p>verificando as veias dos doadores antes da avaliação médica, permitiu-se que os doadores fossem</p><p>rejeitados antes de alcançar a restrição.</p><p>4. Coletar dados sobre indicadores é uma boa forma de aprender sobre o processo.</p><p>Neste estudo, dados foram coletado antes e depois das mudanças. A informação sobre a variação e</p><p>a média do processo antes e depois das mudanças permite separar impacto de variação e aumentar</p><p>a convicção de que as mudanças efetuadas causaram impacto positivo sobre os indicadores.</p><p>5. Ciclos devem ser usados para implementar mudanças bem sucedidas.</p><p>Não é suficiente que melhorias apareçam durante o teste da mudança. Melhorias devem ser</p><p>mantidas. Para que isso aconteça, a mudança deve ser implementada. Neste estudo de caso,</p><p>documentação, treinamento e monitoramento das mudanças foram conduzidas durante o</p><p>ciclo de implementação.</p><p>290</p><p>Exercícios</p><p>Teste de Mudanças</p><p>CardDeck</p><p>O que queremos realizar?</p><p>Nós temos um deck de cartões que incorpora uma nova tecnologia. A tecnologia (representada</p><p>pelos números nos cartões) fornece informações potencialmente valiosas para os nossos negócios.</p><p>Cada equipe de melhoria deverá desenvolver um método para predizer os números nos cartões e</p><p>então implementar a tecnologia nos negócios.</p><p>Como saberemos que a mudança é uma melhoria?</p><p>Predições corretas dos números em cada cartão</p><p>Uma teoria para as predições dos números</p><p>Lucros para a companhia</p><p>Que mudanças poderemos fazer que resultem em melhoria?</p><p>Somente um cartão poderá ser usado em cada etapa (tarefa, projeto, etc.)</p><p>291</p><p>Exercícios</p><p>Todas as vezes que um cartão estiver disponível, a equipe tem três alternativas:</p><p>Coletar dados a partir do cartão (saber o valor do cartão: Custo=$ 1.000)</p><p>Realizar um teste da tecnologia:</p><p>Receita (se a predição estiver correta) = $ 7.000</p><p>Custo = $ 1.000 +</p><p>retalhos</p><p>de panos.</p><p>Realizar campanha</p><p>de separação</p><p>para reciclagem.</p><p>Utilizar secador</p><p>de mãos nos</p><p>banheiros.</p><p>Aproveitar</p><p>retalhos de panos.</p><p>Evitar produção</p><p>de resíduos</p><p>Realizar campanha</p><p>de separação</p><p>para reciclagem.</p><p>Reciclagem</p><p>Utilizar secador</p><p>de mãos nos</p><p>banheiros.</p><p>USO DE</p><p>TECNOLOGIA</p><p>20</p><p>Meios para desenvolver</p><p>mudanças: tecnologia</p><p>Aplicação prática da ciência</p><p>» Sistemas de</p><p>informações</p><p>» Equipamentos » Métodos</p><p>Agora veremos alguns aspectos da aplicação prática da ciência, incluindo equipamentos, materiais,</p><p>sistemas de informação e métodos. Entre esses aspectos, podemos citar que as aplicações práticas</p><p>da ciência, se bem empregadas, dão à empresa a oportunidade de grandes melhorias, aplicando</p><p>o que os outros já desenvolveram; mas também requerem $ e tempo; necessitam de testes em</p><p>pequena escala para minimizar o risco; sofrerão resistência das pessoas, como toda mudança; e,</p><p>para aplicá-las, é necessário ter um plano de transição do velho para o novo.</p><p>Tecnologia</p><p>» Resistência das</p><p>pessoas</p><p>» Investimento » Plano de</p><p>transição</p><p>» Teste em pequena</p><p>escala</p><p>21</p><p>Analyze</p><p>Meios para desenvolver</p><p>mudanças: tecnologia</p><p>Alguns cuidados nas mudanças que envolvem tecnologia devem ser observado. São eles:</p><p>» Não automatize um sistema ruim: erros ocorrerão mais rápido e os</p><p>custos serão mais altos.</p><p>» Reserve soluções tecnológicas para melhorar sistemas estáveis em</p><p>vez de solucionar causas especiais.</p><p>» Concentre as mudanças nos gargalos.</p><p>» Uma tecnologia não confiável é pior que nenhuma tecnologia.</p><p>22</p><p>Uso de</p><p>Tecnologia</p><p>A tecnologia pode quebrar barreiras, transformar nossas atividades e nos permite alcançar novos</p><p>patamares, alavancando os ganhos da organização. Por esse motivo é comum buscarmos essa</p><p>alternativa para mudanças que gerem melhoria e eliminem os problemas do processo.</p><p>» Na imagem acima estamos olhando para</p><p>um processo de transporte de materiais,</p><p>que certamente apresenta um problema!</p><p>Temos um animal de carga suspenso</p><p>pela carroça, Será que podemos utilizar</p><p>tecnologia para solucionar esse caso?</p><p>» Vamos utilizar o que temos de mais</p><p>moderno para logística, um avião!</p><p>O emprego de tecnologia resolveu o</p><p>problema? Não, por que o processo</p><p>não estava operando corretamente. O</p><p>problema aqui era o desbalanceamento</p><p>de carga e se isso não for tratado o uso de</p><p>tecnologia não resultará em melhoria.</p><p>» Esse exemplo é muito visual, mas é</p><p>frequente sua ocorrência dentro das</p><p>organizações. Uma empresa pode ter</p><p>o controle de pagamentos realizado de</p><p>forma manual e estar apresentando muitas</p><p>ocorrências de atrasos, que acabam por</p><p>gerar multas e transtornos. Será que a</p><p>utilização de um software de gestão de</p><p>contas resolverá o problema? Se não</p><p>tivermos um processo bem definido,</p><p>padronizado e que funcione corretamente,</p><p>muito provavelmente apenas a adição de</p><p>um sistema não trará melhorias em relação</p><p>aos pagamentos em atraso.</p><p>USO DE</p><p>CRIATIVIDADE</p><p>24</p><p>Meios para desenvolver</p><p>mudanças: criatividade</p><p>Sabemos que a</p><p>mente é um sistema</p><p>de informação que</p><p>se auto-organiza.</p><p>Conforme experiências</p><p>e percepções ocorrem,</p><p>a mente tenta</p><p>encontrar significado e</p><p>ordem.</p><p>Esses padrões</p><p>(modelos mentais) são</p><p>reforçados ao longo</p><p>do tempo e, assim que</p><p>esses modelos mentais</p><p>se estabelecem, torna-</p><p>se difícil produzir</p><p>pensamentos fora</p><p>desses padrões.</p><p>O uso de padrões existentes restringe severamente as</p><p>opções de mudanças que as pessoas enxergam.</p><p>25</p><p>Analyze</p><p>Exercício 1</p><p>» Ligar todos</p><p>os pontos</p><p>com quatro</p><p>segmentos</p><p>de reta sem</p><p>levantar a caneta</p><p>e sem retraçar</p><p>segmentos</p><p>26</p><p>Exercício 2</p><p>Um caubói viaja para a cidade da namorada no Domingo, demora dois dias para chegar. Ao chegar,</p><p>ele encontra o xerife! Depois fica dois dias na casa da namorada e volta no Domingo!</p><p>» Como ele fez isso?</p><p>27</p><p>Analyze</p><p>Exercício 3</p><p>Três dos copos abaixo estão cheios com suco de laranja, e os outros três estão vazios.</p><p>» Movendo apenas um copo, você pode organizá-los de forma que os copos cheios e vazios se</p><p>alternem na sequência?</p><p>28</p><p>Uso de</p><p>criatividade</p><p>Padrão normal de pensamento</p><p>Resultado = “mais do mesmo”</p><p>Uso de criatividade</p><p>Resultado = novas ideias de mudança</p><p>Conhecimento atual Conhecimento atual</p><p>Possíveis mudanças Possíveis mudanças</p><p>Caminho</p><p>normal</p><p>Caminho</p><p>normal</p><p>29</p><p>Analyze</p><p>Uso de</p><p>criatividade</p><p>Modos de pensamento utilizados quando mudanças são desenvolvidas</p><p>A seguir, listamos os modos de pensamento utilizados quando mudanças são desenvolvidas:</p><p>» Criativo: Resulta em novas</p><p>ideias e possibilidades.</p><p>Sem ele, em geral</p><p>obtemos “mais do</p><p>mesmo”.</p><p>» Lógico positivo: Serve</p><p>para fazer novas ideias</p><p>funcionarem. Sem ele,</p><p>mudanças não serão</p><p>práticas e funcionais.</p><p>» Lógico negativo (crítico):</p><p>Busca por falhas na nova</p><p>ideia. Sem ele, problemas</p><p>podem não vir à tona.</p><p>Sempre devemos usar um modo de pensamento de cada vez,</p><p>dependendo do estágio de desenvolvimento da mudança.</p><p>30</p><p>Métodos para provocar novos</p><p>padrões de pensamento</p><p>Dedique um tempo para as ideias</p><p>Desafie as fronteiras</p><p>Objetivos irrealistas</p><p>Concentre-se na necessidade</p><p>Para provocar novos padrões de pensamento, precisamos utilizar algumas técnicas que nos</p><p>ajudarão muito. São elas:</p><p>» Dedicar um tempo para gerar ideias: é importante dedicar parte do nosso dia para o</p><p>desenvolvimento de novas ideias.</p><p>» Estar no lugar certo na hora certa: isso não é apenas sorte, devemos criar essas condições</p><p>através do planejamento de experimentos.</p><p>» Desafiar as fronteiras em que a mudança pode ser desenvolvida: não fique limitado apenas</p><p>aos aspectos do processo!</p><p>» Usar objetivos “irrealistas”: podemos lembrar do objetivo traçado na Toyota, que era</p><p>“desenvolver um carro dos sonhos, que limpa o ar, evita acidentes, torna mais saudáveis</p><p>e mais felizes todos os que o dirigem e atravessa o globo com um tanque de combustível”.</p><p>Pensando dessa forma, foi desenvolvido o Prius.</p><p>» Concentrar-se na necessidade: ficar focado apenas no produto limita nossas ideias, devemos</p><p>olhar para a necessidade que suprimos do cliente.</p><p>USO DE CONCEITOS</p><p>DE MUDANÇA</p><p>32</p><p>Meios para desenvolver mudanças:</p><p>conceitos de mudança</p><p>Conceito</p><p>Noção abstrata</p><p>aplicada através de</p><p>uma ideia específica</p><p>Conceito de mudança</p><p>Conceito</p><p>» Por conceito, devemos entender uma</p><p>noção abstrata que é aplicada através de</p><p>uma ideia mais específica.</p><p>Conceito de mudança</p><p>» Já por conceito de mudança, devemos</p><p>entender uma noção geral para</p><p>desenvolver mudança que tem se</p><p>mostrado útil no desenvolvimento de</p><p>ideias específicas para mudanças que</p><p>resultam em melhoria.</p><p>Melhoria</p><p>33</p><p>Analyze</p><p>Meios para desenvolver</p><p>mudanças: conceitos de mudança</p><p>Bons conceitos</p><p>Ideias Alternativas de mudanças</p><p>Bons conceitos geram muitas</p><p>ideias ou alternativas de</p><p>como devemos realizar uma</p><p>determinada atividade ou</p><p>resolver um problema. Muitos</p><p>conceitos de mudança são</p><p>baseados nos elementos do</p><p>Sistema de Saber Profundo</p><p>de Deming, e outros foram</p><p>desenvolvidos ao longo do</p><p>tempo com base em projetos</p><p>de melhoria bem-sucedidos.</p><p>O triângulo do conceito</p><p>Mais</p><p>alternativas</p><p>Ideia inicial</p><p>(uma alternativa)</p><p>Propósito</p><p>Conceito/</p><p>ponto fixo</p><p>34</p><p>Exemplo</p><p>Qual é o problema?</p><p>Conceito</p><p>» Estimular com</p><p>alimento</p><p>Ideia inicial</p><p>» Usar a cenoura</p><p>como estímulo</p><p>Propósito</p><p>» Fazer o</p><p>animal se</p><p>movimentar</p><p>Alternativas</p><p>» Usar torrão</p><p>de açúcar</p><p>» Usar espiga</p><p>de milho</p><p>35</p><p>Analyze</p><p>Exemplos</p><p>» 12. Sincronize</p><p>» 16. Encontre e remova gargalos</p><p>» 19. Execute tarefas em paralelo</p><p>» 20. Considere as pessoas como parte do mesmo sistema</p><p>» 24. Utilize sistemas “puxados”</p><p>» 41. Use um coordenador</p><p>» 51. Padronize (crie um processo formal)</p><p>» 53. Desenvolva definições operacionais</p><p>Exemplos de alguns conceitos de mudança</p><p>36</p><p>Meios para desenvolver</p><p>mudanças: conceitos de mudança</p><p>Escolha cinco conceitos Discuta com a equipe mudanças</p><p>a partir dos conceitos</p><p>» Para usar os conceitos de mudança, é necessário lermos conceito a conceito e escolhermos</p><p>cinco que pensamos que possam ser aproveitados.</p><p>se a predição estiver incorreta por diferença de:</p><p>1 = $ 1.000 2 = $ 3.000 3 = $ 7.000 >3 = $ 15.000</p><p>Implementar a tecnologia na empresa:</p><p>Receita (se a predição estiver correta) = $ 21.000</p><p>Custo = $ 1.000 + se a predição estiver incorreta = $ 49.000</p><p>Ciclo Decisão Predição Resultado Ganho no ciclo Ganho total</p><p>1</p><p>2</p><p>3</p><p>4</p><p>5</p><p>6</p><p>7</p><p>8</p><p>9</p><p>10</p><p>11</p><p>12</p><p>13</p><p>14</p><p>15</p><p>292</p><p>Exercícios</p><p>Contrato de projeto</p><p>Patrocinador:</p><p>Líder da Equipe:</p><p>Demais integrantes:</p><p>Contexto/ descrição:</p><p>Problema:</p><p>Q1. O que estamos tentando realizar? Q2. Como saberemos que a mudança é</p><p>uma melhoria?</p><p>Objetivos (O que, onde, quanto, quando) Indicadores Desempenho</p><p>atual</p><p>Meta</p><p>Business case:</p><p>Q3. Atividades iniciais do projeto</p><p>Restrições para as atividades</p><p>293</p><p>Exercícios</p><p>SIPOC</p><p>S I P O C</p><p>Passos do Processo</p><p>   </p><p>294</p><p>Exercícios</p><p>Exercícios Extras</p><p>Gráficos descritivos</p><p>Exercício 1: Call Center Companhia de Seguros de Saúde</p><p>Você trabalha para uma companhia de seguro de saúde. Sua equipe gerencia o Call Center para</p><p>processamento de pedidos de reembolso de exames médicos realizados. Quando um cliente liga</p><p>para o Call Center um menu de voz direciona-o para “pressione 1” se a solicitação for inferior a</p><p>RS200,00 ou “pressione 2” se a solicitação for maior ou igual a R$200,00. Eles são, então, colocados</p><p>em espera em uma das duas filas, chamado de “Fila_A” ou “Fila_B”, até que um representante</p><p>esteja disponível para atender a chamada. Muitos clientes estão cancelando seus contratos e</p><p>contratando o serviço de outra companhia de seguro devido a insatisfação com o processo de</p><p>autorização (lentidão). A pesquisa mostrou a que 75% dos entrevistados consideram o tempo de</p><p>espera muito longo.</p><p>Sua equipe está trabalhando em um projeto de melhoria do Call Center.</p><p>1) Escreva o objetivo do projeto de melhoria (O que estamos tentando realizar?)</p><p>2) O arquivo FONE.MTW contém dados coletados pela equipe junto à área de TI. Imagine que você</p><p>participou da elaboração do PDSA para essa coleta de dados. Preencha o Plan do PDSA.</p><p>3) Complete o Study do PDSA com os dados obtidos.</p><p>4) 1000 chamadas telefônicas foram amostradas na última semana para determinar os tipos de</p><p>chamadas recebidas pelo call center. Os dados estão no arquivo MOTIVO_LIGACAO.MTW. Analise</p><p>os dados com técnicas apropriadas.</p><p>5) Sua equipe realizou algumas mudanças no Call Center</p><p>i) Foi realizada uma alteração no processo de pagamentos na expectativa de reduzir o atraso em</p><p>pagamentos, o volume de chamadas e o tempo médio de atendimento</p><p>ii) Dois novos funcionários foram contratados para trabalhar na Fila A</p><p>iii) O horário de trabalho foi redistribuído para cada dia da semana aumentando as horas de</p><p>trabalho às segundas e diminuindo às sextas.</p><p>Novos dados foram coletados e estão no arquivo RESULTADOS.MTW. Analise os dados e verifique</p><p>se há evidências de que as mudanças foram melhorias.</p><p>Exercício 2: Atividade - Restaurante</p><p>Um restaurante funciona no mesmo local há 10 anos. Durante esse período, o restaurante construiu</p><p>uma boa reputação por ter um bom serviço e servir uma boa comida. Recentemente, os clientes</p><p>começaram a reclamar que eles estão gastando mais de um terço do horário de almoço para</p><p>conseguir ordenar e obter o a refeição. Como os clientes dispõe de pouco tempo para o almoço,</p><p>o restaurante corre o risco de perder clientes se nada for feito. Os proprietários do restaurante</p><p>resolveram fazer alguma coisa para melhorar o serviço.</p><p>295</p><p>Exercícios</p><p>Os dados estão em Ativ_restaurante.MTW</p><p>a) Para a métrica TEMPO, calcule as seguintes estatísticas para os períodos antes e depois</p><p>da mudança: média, desvio padrão, mínimo máximo, mediana, quartil 1 e quartil 3. Faça a</p><p>interpretação</p><p>Fase Média DP Mínimo Máximo Mediana Q1 Q3</p><p>Antes</p><p>Depois</p><p>b) Compare o TEMPO para antes e depois da mudança, utilizando diferentes gráficos.</p><p>c) Analise a efetividade da mudança realizada.</p><p>Exercício 3 - Avaliação de satisfação</p><p>Uma empresa de serviços realizou uma pesquisa com seus clientes abordando três aspectos</p><p>relativos ao atendimento fornecido ao cliente quando um problema ocorre: rapidez na solução do</p><p>problema, satisfação com a solução apresentada e informações sobre o andamento da solução. O</p><p>questionário tinha o seguinte conteúdo:</p><p>Em uma escala de 1 a 5 (1: muito baixa; 2: baixa; 3: média; 4: alta; 5: Muito alta) qual foi seu nível de</p><p>satisfação com respeito aos seguintes itens:</p><p>Item Resposta</p><p>1. Tempo que a empresa levou para apresentar uma solução</p><p>2. Qualidade da solução apresentada</p><p>3. Mantê-lo informado sobre o andamento do problema</p><p>Os dados estão apresentados em Ativ_pesquisa.MTW. Faça uma análise descritiva desses dados</p><p>para o período A.</p><p>Em função dos resultados apresentados, uma iniciativa de melhoria foi realizada e algumas</p><p>mudanças foram feitas no processo de atendimento de reclamações dos clientes. Em seguida, uma</p><p>pesquisa foi realizada com 19 clientes que tiveram problemas com a empresa. Esses dados são os</p><p>referentes ao período D.</p><p>1. Monte uma tabela comparativa das médias e desvios padrões</p><p>2. Monte uma tabela comparativa das frequências e proporções</p><p>3. Para cada uma das três tabelas acima faça gráfico adequados</p><p>4. As mudanças resultaram em melhoria? Justifique.</p><p>296</p><p>Exercícios</p><p>Gráficos de controle e capabilidade</p><p>Exercício 1: Desempenho de Centro de Atendimento</p><p>Os seguintes dados são de um Centro de Atendimento para reclamações de clientes e resolução</p><p>de problemas. Ser capaz de fornecer pronto atendimento é algo crítico para a reputação da</p><p>empresa em um setor de atividade muito competitivo. As pessoas que trabalham no centro sempre</p><p>acreditaram que o tempo (minutos) para responder a uma chamada telefônica é uma medida de</p><p>qualidade importante. Isso, é claro, é afetado pelo volume de chamadas. Um pequeno grupo de</p><p>pessoas estudando a necessidade de apoio e recursos adicionais coletou os dados que estão no</p><p>arquivo ATIV_CENTRAL ATENDIMENTO.MTW. Eles também coletaram dados sobre o tempo de</p><p>atendimento (minutos) e a taxa de desistência de chamada. Responda às perguntas abaixo:</p><p>1. Desenvolva gráficos de controle apropriados para os dados apresentados.</p><p>2. O volume de chamadas é estável? Quais são as possíveis razões para causas especiais?</p><p>3. O tempo de resposta (minutos) é estável? Quais são algumas possíveis causas especiais para</p><p>esses dados?</p><p>4. O tempo médio de atendimento é estável? Quais são as possíveis razões para causas especiais?</p><p>5. Os dados de taxa de desistência são estáveis? Quais são as possíveis razões para causas</p><p>especiais?</p><p>6. Há relações importantes nesses dados que a equipe deva considerar?</p><p>7 . Dado que foi estipulado pelos clientes um tempo de resposta de até 8 minutos, verifique a</p><p>capabilidade deste processo.</p><p>Exercício 2: Melhoria de Relatório Financeiro</p><p>O departamento financeiro exige que um relatório de contabilidade seja preparado três vezes por</p><p>semana em cada escritório regional. Os relatórios são feitos às segundas, quartas e sextas. Um</p><p>analista financeiro coleta os dados sobre as horas necessárias para preparar cada relatório. Os</p><p>dados estão no arquivo Relatório Financeiro.MTW.</p><p>O processo é estável durante essas sete semanas?</p><p>297</p><p>Exercícios</p><p>Exercício 3: Qualidade no Processo de Entrega</p><p>Durante o planejamento estratégico, uma empresa de manufatura identificou a entrega de</p><p>matérias primas como sendo uma área chave para a melhoria. Foi formada uma equipe de áreas</p><p>diferentes da empresa para trabalhar a fim de melhorar a qualidade dessas entregas. Seu foco</p><p>inicial foi em cinco materiais que tiveram o maior volume no ano anterior. Uma das primeiras</p><p>atividades da equipe foi a de construir um diagrama de causa e efeito para identificar problemas</p><p>potenciais. Problemas tais como materiais errados, super e sub abastecimento, entregas atrasadas,</p><p>e erros na burocracia foram incluídos no diagrama. A equipe decidiu quais dos problemas seriam</p><p>considerados erros críticos, quais seriam grandes erros e quais seriam erros menores. Os dados</p><p>foram então coletados por 20 semanas para investigar a extensão dos</p><p>erros. A maior parte da</p><p>equipe sentiu que os erros na papelada eram o problema mais importante. Aproximadamente 400</p><p>entregas são recebidas pelo Setor de Recebimento a cada semana. Pediu-se à pessoa que lida com</p><p>as entregas que registrasse o número de erros críticos, grandes e pequenos que foram observados.</p><p>Um formulário para registrar os erros totais para cada semana. Eles estão no arquivo “Qualidade</p><p>no Processo de Entrega”</p><p>1) Prepare gráficos de controle apropriados para esses dados.</p><p>2) O que você pode aprender sobre o processo de entrega/recebimento?</p><p>3) Quais são algumas das razões possíveis para causas especiais?</p><p>4) Que outros tipos de dados seriam úteis para melhorar esses processos?</p><p>Exercício 4</p><p>Um Gerente de Compras decidiu selecionar algumas das ordens preparadas por cada agente de</p><p>compra durante uma semana e revisou essas ordens com relação aos erros e a estarem completas.</p><p>Sessenta documentos foram selecionados ao acaso do trabalho de cada um dos vinte agentes e</p><p>foram então revisados. Os dados estão no arquivo “Ordens_compras.mtw”. O que o Gerente de</p><p>Compras pode aprender desses resultados?</p><p>298</p><p>Exercícios</p><p>Exercícios 5: Fábrica de papel</p><p>Uma fábrica de papel cartão para embalagens recebeu reclamações de uma indústria de alimentos</p><p>relativa aos seguintes problemas.</p><p>a) As embalagens estavam apresentando um número excessivo de rasuras no processo de</p><p>embalagem dos produtos.</p><p>b) Dificuldades de ajustar as máquinas de vincar cartão</p><p>Os técnicos da fábrica de papel resolveram retirar uma amostra dos cartões produzidos e analisar</p><p>a espessura dos mesmos. Como a fábrica trabalha em dois turnos, uma amostra de 32 cartões foi</p><p>retirada de cada turno e a espessura de cada item da amostra foi medido. Cada cartão foi retirado a</p><p>cada 15 minutos durante o dia. O limite de especificação para a espessura dos cartões é de 5.0±1.5</p><p>mm. Os dados estão apresentados no arquivo 37 PAPEL_CARTAO.MTW.</p><p>A. Considere todas as medidas (desconsidere os turnos)</p><p>i. Faça um gráfico de controle para a espessura</p><p>ii. Faça uma análise descritiva da espessura desconsiderando os turnos (média, mediana, quartis, mínimo,</p><p>máximo, desvio padrão, histograma e box-plot). Desenhe no histograma os limites de especificação.</p><p>iii. Calcule a capabilidade do processo</p><p>iv. Faz sentido fazer os itens ii) e iii)?</p><p>B. Repita as análises acima por turno</p><p>C. Escreva um pequeno relatório com as conclusões e sugestões para melhorar o processo.</p><p>Correlação</p><p>Exercício 1: O acidente com o ônibus espacial Challenger</p><p>O ônibus espacial Challenger foi lançado ao espaço às 11:38h do dia 28 de janeiro de 1986 no Cabo</p><p>Kennedy,Flórida e explodiu minutos após ser lançado ao espaço. A temperatura ambiente no</p><p>momento do lançamento era 36oF.</p><p>Os metereologistas haviam predito temperaturas em torno de 30oF para a manhã do lançamento.</p><p>No dia anterior houve muito debate entre os técnicos e executivos da empresa fabricante do</p><p>ônibus e oficiais da NASA. sobre se o lançamento seria aconselhável naquelas condições previstas</p><p>de temperatura. Vários engenheiros eram contra o lançamento porque eles pensavam que falhas</p><p>no anel O (O-ring, um anel que sela uma passagem de gases aquecidos) estavam relacionadas</p><p>com a temperatura. Dados sobre falhas no O-ring que ocorreram em lançamentos anteriores</p><p>foram estudados na noite anterior ao lançamento. Haviam ocorrido sete incidentes com O-ring</p><p>no passado. A tabela abaixo mostra os dados relacionando a temperatura com o número de</p><p>incidentes. Estes dados estão no arquivo Ativ_dados_relevantes.MTW.</p><p>299</p><p>Exercícios</p><p>Lançamento Temperatura (oF) Número de incidentes por lançamento</p><p>1 52 3</p><p>2 56 1</p><p>3 57 1</p><p>4 62 1</p><p>5 70 1</p><p>6 70 1</p><p>7 74 2</p><p>Construa o gráfico de dispersão do número de</p><p>incidentes pela temperatura. O que se pode</p><p>aprender desse gráfico? Existe alguma relação</p><p>entre o número de incidentes e a temperatura?</p><p>Baseado nessa informação gráfica, juntamente</p><p>com outras considerações técnicas e políticas,</p><p>decidiu-se pelo lançamento da Challenger. O</p><p>que se seguiu é de conhecimento de todos: o</p><p>lançamento foi um desastre com perda de sete</p><p>vidas e bilhões de dólares, além de uma perda</p><p>de credibilidade no programa espacial. Pode-se</p><p>argüir que os engenheiros examinaram o gráfico</p><p>de dispersão do número de incidentes versus a</p><p>temperatura e não viram relação entre as duas</p><p>variáveis. Entretanto, esse argumento não leva</p><p>em conta que os engenheiros não examinaram</p><p>todos os dados que eram relevantes para a</p><p>questão. Eles examinaram somente as situações</p><p>onde ocorreram incidentes. Eles ignoraram os</p><p>casos onde não aconteceram falhas. Houveram</p><p>17 lançamentos anteriores com nenhuma falha.</p><p>A próxima tabela apresenta os dados de todos</p><p>os lançamentos anteriores. Os dados estão em</p><p>“Ativ_dados_relevantes. MTW”.</p><p>Lançamento Temperatura</p><p>(oF)</p><p>Número de</p><p>incidentes por</p><p>lançamento</p><p>1 52 3</p><p>2 56 1</p><p>3 57 1</p><p>4 62 1</p><p>5 70 1</p><p>6 70 1</p><p>7 74 2</p><p>8 66 0</p><p>9 67 0</p><p>10 67 0</p><p>11 67 0</p><p>12 68 0</p><p>13 69 0</p><p>14 70 0</p><p>15 70 0</p><p>16 72 0</p><p>17 73 0</p><p>18 76 0</p><p>19 77 0</p><p>20 77 0</p><p>21 78 0</p><p>22 79 0</p><p>23 81 0</p><p>24 82 0</p><p>300</p><p>Exercícios</p><p>Faça o gráfico de dispersão do número de incidentes pela temperatura.</p><p>1. Existe alguma relação entre o número de incidentes e a temperatura?</p><p>2. Qual era a temperatura no momento de manhã do lançamento da Challenger (-1oC aprox. 30oF)?</p><p>3. Existiam dados na faixa de temperatura em que a Challenger foi lançada?</p><p>4. O que se pode aprender dessa situação?</p><p>Exercício 2: Estudo sobre condicionamento físico</p><p>Os dados seguintes foram obtidos em estudo sobre condicionamento físico. Trinta e uma pessoas</p><p>foram</p><p>avaliadas. Essas pessoas formavam 3 grupos distintos em função de histórico prévio de vida. As</p><p>variáveis medidas foram:</p><p>IDADE</p><p>PESO</p><p>TEMPO Tempo para correr 1.5 milhas</p><p>BATCAR_D Batimento cardíaco em descanso</p><p>BATCAR_C Batimento cardíaco correndo</p><p>BATCAR_M Batimento cardíaco máximo</p><p>C_OXIG Consumo de oxigênio</p><p>GRUPO</p><p>Os dados estão no arquivo “13 Ativ_cond_fisico.MTW”</p><p>1. Faça uma análise descritiva de todas as variáveis</p><p>2. Faça o histograma, dot plot e o box-plot para todas as variáveis.</p><p>3. Faça uma análise descritiva para todas as variáveis para cada grupo.</p><p>4. Faça o dot plot e box -plot comparativo de todas as variáveis para cada grupo</p><p>5. Faça o gráfico de dispersão do TEMPO em função da IDADE</p><p>6. Faça o gráfico de dispersão do TEMPO.BATCAR_D. BATCAR_C . BATCAR_M e C_OXIG em função da</p><p>IDADE, colocando todos no mesmo gráfico</p><p>7. Faça o gráfico de dispersão do C_OXIG em função do TEMPO</p><p>301</p><p>Exercícios</p><p>Experimento completamente aleatorizado</p><p>Exercício 1</p><p>Uma companhia está desenvolvendo um novo produto. O departamento de vendas desenvolveu um</p><p>estudo para verificar o efeito da estratégia de marketing na preferência do consumidor.</p><p>Quatro estratégias estavam sob consideração: mala direta, envio de e-mails, ligar para o cliente e</p><p>anúncios na região. Vinte agências com pontos de venda similares em termos de potencial de venda</p><p>foram selecionadas. Cada estratégia foi alocada de forma aleatória a cinco pontos de venda.</p><p>A resposta medida foi o número de itens vendidos por 1000 pessoas durante o período de teste. Os</p><p>dados obtidos estão no arquivo “05_doe_estratégia de marketing.mtw”. Compare e verifique se</p><p>existem diferenças significavas nas médias de vendas.</p><p>Experimento Fatorial Completo</p><p>Exercício 1</p><p>Uma empresa de cartões de crédito deseja aumentar seu número de clientes. Para isso, foi feito um</p><p>estudo na área de telemarketing para aumentar o percentual de contatos efetivo sem retrabalho</p><p>(variável resposta). O experimento para avaliar o efeito de 4 fatores na taxa de contato direto com o</p><p>cliente foi realizado. Foram utilizados dois níveis de cada fator:</p><p>» Tempo de espera após a ligação ter dado ocupado: 2 minutos, 5 minutos</p><p>» Tempo de espera após a ligação ter dado caixa postal: 60 minutos, 120 minutos</p><p>» Tempo de espera após não atender: 60 minutos, 120 minutos</p><p>» Tentativas de ligação após ter dado ocupado: 5 tentativas, 30 tentativas</p><p>Foi realizado um experimento fatorial completo, perfazendo um total de 16 rodadas</p><p>experimentais.</p><p>Os dados estãono arquivo “Doe_experimento do discador.mtw”. Analise-os e encontre a melhor</p><p>receita.</p><p>Exercício 2</p><p>A mesma empresa agora pretende avaliar o percentual de conversão quando considerados mais 3</p><p>fatores:</p><p>» Abordagem: Padrão, Promoção</p><p>» Perfil: Crédito, Benefício</p><p>» Renda: Média, Baixa</p><p>Os experimentos foram feitos aleatoriamente. Os dados estão no “arquivo doe_experimento do</p><p>discador_2”.</p><p>302</p><p>Exercícios</p><p>Regressão linear</p><p>Exercício 1</p><p>Um economista está investigando a relação entre o tamanho de uma empresa de seguros e a</p><p>velocidade emque ele implementa inovações de seguros. Ele acredita que a velocidade (horas) que</p><p>as implementações são realizadas dependa do tamanho da empresa (nº de funcionários) . Os dados</p><p>foram extraídos de Neter, Wasserman e Kutner (1990).</p><p>Elabore um modelo para os dados no arquivo “Seguro.mtw” e teste se o tamanho da empresa</p><p>influência na velocidade de inovação.</p><p>Exercício 2</p><p>Um banco pretende estudar a relação entre o volume de vendas de um produto efetuadas durante</p><p>um dado período de tempo por seus vendedores, considerando seus anos de experiência e seu score</p><p>num teste de inteligência.</p><p>Proponha um modelo para explicar esta relação. Os dados estão no arquivo “Vendas. mtw”</p><p>Exercício 3</p><p>Uma empresa pretende analisar o tempo médio de atendimento observando o turno de entrada dos</p><p>funcionários e o tempo de experiência deles. Os turnos de trabalho analisados foram manhã e tarde</p><p>e o tempo de experiência é dado em dias. Proponha um modelo para entender esta relação, os dados</p><p>estão no arquivo “Atendimento.mtw”</p><p>303</p><p>Exercícios</p><p>Projeto de certificação Black Belt: A Fábrica Mid-State Brick</p><p>Esse projeto faz parte da avaliação para a certificação Black Belt.</p><p>Todas as informações necessárias para a execução do projeto estão detalhadas nas próximas</p><p>páginas. Esse projeto simula um problema real, portanto faz parte da atividade o entendimento do</p><p>problema bem como a estruturação de sua solução.</p><p>Nesse projeto será simulada uma fábrica que produz blocos de metal chamada de Mid-State que</p><p>esta recebendo inúmeras reclamações de seus clientes. Você receberá todos as informações</p><p>para estruturar um projeto Lean Six-Sigma utilizando o roteiro DMAIC e ferramentas que</p><p>serão apresentadas durante o curso. Os dados para realização das análises solicitadas serão</p><p>disponibilizados no link para a pasta ALUNOS.</p><p>Define: elaboração de um contrato de melhoria e de um SIPOC do processo em análise</p><p>Measure: estudo da estabilidade e capabilidade inicial</p><p>Analyse: diagrama de causa e efeito, DOE de matéria-prima, DOE de fatores do processo</p><p>Improve: estudo da estabilidade e capabilidade</p><p>Control: calcular os ganhos do projeto com base nas informações fornecidas (concentre-se nos</p><p>ganhos principais) e recomendações para uma implementação com sucesso das mudanças</p><p>propostas.</p><p>Os trabalhos podem ser desenvolvidos em grupo, em formato de slides (seguindo o template,</p><p>disponibilizado na pasta alunos). Esse template servirá como guia para a realização da prova sobre</p><p>o projeto, disponível na plataforma EAD.</p><p>Todas as dúvidas do projeto também devem ser direcionadas para o e-mail cursos@edti.com.br.</p><p>Descrição</p><p>A Mid-State Corporation adquiriu recentemente três plantas que produzem blocos de metal.</p><p>A empresa que era proprietária das plantas estava atravessando dificuldades, com muitas</p><p>reclamações dos clientes devido a constantes problemas de qualidade com seu produto. Cada uma</p><p>das plantas usa o mesmo processo e os mesmos equipamentos para produzir os blocos.</p><p>A empresa adquire barras de metal e serra as barras para produzir os blocos. Essa é a operação</p><p>básica realizada pela empresa. A página seguinte contém um desenho do bloco produzido com as</p><p>especificações para o comprimento e o acabamento do bloco produzido.</p><p>Seu time representa uma nova gerencia que foi trazida para operar uma das plantas. Vocês serão</p><p>responsáveis por tornar o processo de produção de blocos de metal um sucesso.</p><p>A planta opera em turno único das 6:00 hs. às 14:00 hs. todos os dias. O processo de serra foi</p><p>projetado para produzir em torno de um tijolo por minuto. Os antigos proprietários informaram</p><p>304</p><p>Exercícios</p><p>que cada unidade de serra é capaz de produzir 400 tijolos por dia, mas eles raramente conseguiam</p><p>produzir mais de 300 tijolos por dia devido a problemas com qualidade. Destes 300 tijolos</p><p>produzidos diariamente 30% são refugados, ou seja, 30% de itens em não conformidade com os</p><p>requisitos de comprimento e rugosidade. Uma primeira avaliação junto aos funcionários mostrou</p><p>um cenário preocupante: além dos problemas com a qualidade do produto, os funcionários</p><p>mostraram-se bastante desanimados e com a moral baixa devido à falta de uma política de</p><p>recursos humanos por parte dos antigos proprietários.</p><p>A empresa líder nesse ramo recentemente notificou seus clientes que eles estarão em breve</p><p>despachando tijolos que satisfazem todos os requisitos de qualidade de seus clientes. Sua</p><p>missão é simples: torne a planta um sucesso fazendo o melhor bloco de metal do mundo. A meta</p><p>estabelecida pelo patrocinador deste projeto é de menos de 1% de não conformidades.</p><p>Use o roteiro DMAIC e as ferramentas do Lean Seis Sigma para melhorar o processo de serra. Cada</p><p>planta tem sete empregados que estarão disponíveis para ajudá-lo no seu esforço de melhoria.</p><p>Desenvolva uma estrutura de gerenciamento apropriada para seu time. Os atuais proprietários</p><p>necessitam de informações objetivas por parte de sua equipe para decidir o que fazer com as</p><p>fábricas: torna-la uma empresa rentável e com alta qualidade ou fecha-la.</p><p>Nas páginas seguintes está descrito o conhecimento atual sobre as plantas da Mid-State e sobre o</p><p>processo de serra.</p><p>Desenho esquemático do bloco de metal produzido:</p><p>Rugosidade < 250</p><p>305</p><p>Exercícios</p><p>Especificações do produto</p><p>• Comprimento entre 3.97 e 4.03 polegadas</p><p>• Rugosidade < 250 micropolegadas</p><p>Descrição do processo</p><p>• Etapas do processo de serra</p><p>• Operador coloca a barra na máquina na posição de ser serrada</p><p>• Operador aperta o botão da máquina para iniciar a operação</p><p>• Máquina prende a barra com grampos</p><p>• O líquido refrigerante começa a lubrificar a barra no loca que vai ser serrada</p><p>• A lamina da serra inicia a rotação</p><p>• A serra avança na barra</p><p>• A barra é serrada produzindo um bloco</p><p>• A lamina da serra retorna ä posição de início</p><p>• A lamina da serra para</p><p>• O líquido refrigerante é interrompido</p><p>• O bloco produzido é retirado da máquina</p><p>• O bloco produzido é avaliado</p><p>306</p><p>Exercícios</p><p>Descrição dos fatores do processo</p><p>Fator Amplitude Descrição</p><p>Velocidade da serra (2 – 900) A velocidade da lamina da serra em pés</p><p>por minuto</p><p>Avanço da serra na barra 0.00001 – 20 A taxa com que a lamina da serra</p><p>atravessa</p><p>a barra em polegadas por minuto</p><p>Pressão do grampo 1.5 – 950 A força com que a barra é presa em</p><p>libras por polegada ao quadrado</p><p>Pressão do líquido de</p><p>resfriamento</p><p>2 – 100 A pressão do fluxo do líquido</p><p>refrigerante na barra em libras por</p><p>polegada ao quadrado</p><p>Concentração do líquido</p><p>refrigerante</p><p>0.00001 – 35 A quantidade do líquido refrigerante/</p><p>quantidade de água em porcentagem</p><p>Nota: para abaixar a concentração do</p><p>líquido refrigerante é necessário drenar</p><p>o sistema de refrigeração e isto requer</p><p>uma hora e dez minutos</p><p>Ajuste da guia 0 – 0.125 Espaço em polegadas entre a guia da</p><p>serra e a lamina da serra</p><p>Posição da barra Lateral ou vertical Lateral: a serra tem que percorrer uma</p><p>polegada de material para completar o corte</p><p>Vertical: a serra tem que percorrer duas</p><p>polegadas de material para completar o corte</p><p>Fornecedor da serra Pode-se selecionar diferentes fornecedores</p><p>de serra. Atualmente utilizamos a Brite (ver</p><p>nas próximas páginas)</p><p>Frequência de mudança de</p><p>serra</p><p>1 – 10000 O número de peças produzidas antes de</p><p>trocar a lamina da serra</p><p>307</p><p>Exercícios</p><p>Detalhamento dos custos</p><p>Matéria prima: blocos Wright</p><p>A1-A (UTILIZADA ATUALMENTE)</p><p>A1-B</p><p>A1-C</p><p>A1-D</p><p>A1-E</p><p>$19/peça</p><p>$26/peça</p><p>$23/peça</p><p>$20/peça</p><p>$17/peça</p><p>$14/peça</p><p>Matéria prima: Serra Depende da serra utilizada. Verificar no</p><p>catalogo de fornecedores, fornecido</p><p>adiante.</p><p>Operação de serra</p><p>Custo para serrar (Salários e encargos,</p><p>Eletricidade, Água, Telefone, Aluguel e</p><p>impostos, outros materiais)</p><p>$7.200 Por mês</p><p>Manutenção preventiva da serra $500 Por mês</p><p>Custo para medir comprimento $0,50 (cada peça)</p><p>Custo para medir micro-acabamento $0,50 (cada peça)</p><p>Reparo da máquina $200</p><p>Reconstrução da máquina $2.500</p><p>Pequenos ajustes da máquina varia (depende</p><p>do que é</p><p>ajustado)</p><p>Treinar operador $500</p><p>Ciclo de estudo $100</p><p>Cada peça é vendida por $35.</p><p>Peças com comprimento ou rugosidade fora da especificação são devolvidas.</p><p>Cada peça refugada pode ser vendida por $5</p><p>Peças com rebarbas possui um custo de $0,10 por peça</p><p>308</p><p>Exercícios</p><p>Registro de treinamento dos funcionários</p><p>Nome Serra CEP Segurança 5 S</p><p>Albert Analysis X X XXXX</p><p>Beverly Bias X XXX</p><p>Conrad Correlation X XXXX</p><p>Donald Distribution X XXXXXXX</p><p>Earl Estimate X XX</p><p>Fred Factorial X XXXX</p><p>George Guess X XXXX</p><p>Outras informações</p><p>As páginas seguintes mostram informações adicionais sobre a fábrica:</p><p>309</p><p>Exercícios</p><p>Desenho esquemático do funcionamento da serra</p><p>Catálogo dos Dispositivos de Medição</p><p>Catálogo dos fornecedores de lamina de serra</p><p>Fornecedor Preço</p><p>Armer $95.00</p><p>Magic $139.00</p><p>Brite $135.00</p><p>National $145</p><p>Toughy $89.00</p><p>Horizontal</p><p>Vertical</p><p>Grampo</p><p>Velocidade de Corte</p><p>Guia da Serra</p><p>Avanço</p><p>Pressão</p><p>do líquido Concentração</p><p>do líquido</p><p>Solda</p><p>Líquido</p><p>refrigerante</p><p>Rugosímetro</p><p>Empire GM015</p><p>Relógio comparado</p><p>Acme</p><p>Trena</p><p>Standard GC012</p><p>$5700 $1200 $20</p><p>310</p><p>Exercícios</p><p>Contrato de projeto</p><p>Patrocinador:</p><p>Líder da Equipe:</p><p>Demais integrantes:</p><p>Contexto/ descrição:</p><p>Problema:</p><p>Q1. O que estamos tentando realizar? Q2. Como saberemos que a mudança é uma</p><p>melhoria?</p><p>Objetivos (O que, onde, quanto, quando) Indicadores Desempenho</p><p>atual</p><p>Meta</p><p>Business case:</p><p>Atividades iniciais do projeto</p><p>Restrições para as atividades</p><p>311</p><p>Exercícios</p><p>SIPOC</p><p>S I P O C</p><p>   </p><p>Indicadores de eficácia (Y):</p><p>312</p><p>Exercícios</p><p>PDSA 1 – Capabilidade e Estabilidade</p><p>Objetivo: avaliar o sistema de medição da MidState para comprimento e rugosidade</p><p>PLAN</p><p>Perguntas Predições Predições</p><p>1. O sistema de medição GC012 é adequado para medir comprimento?</p><p>Especificamente, qual é porcentagem de R&R em relação à variação total? Qual é</p><p>o número de categorias que o sistema distingue?</p><p>2. O sistema de medição GM015 é adequado para medir rugosidade?</p><p>Especificamente, qual é porcentagem de R&R em relação à variação total? Qual é</p><p>o número de categorias que o sistema distingue?</p><p>3. O viés do sistema de medição de comprimento é aceitável?</p><p>4. O viés do sistema de medição de rugosidade é aceitável?</p><p>Plano de coleta de dados</p><p>Coletar 10 peças, uma a cada 10 minutos. Medir o comprimento e a rugosidade de cada peça</p><p>duas vezes. Sempre que medir uma peça medir também o master (padrão) de comprimento e de</p><p>rugosidade.</p><p>Fazer a coleta nas condições atuais do processo.</p><p>DO</p><p>O estudo foi realizado e nada de especial aconteceu que mereça registro.</p><p>Os dados estão no arquivo “ PDSA 1_Medidas_Master_Comp_Rug.mtw” e no arquivo “PDSA 1_</p><p>RR_Comp_Rug.mtw”.</p><p>STUDY</p><p>Complete as análises e responda às perguntas propostas no PLAN.</p><p>ACT</p><p>Qual sua decisão com base nas suas análises?</p><p>313</p><p>Exercícios</p><p>PDSA 2 – Análise do Sistema de Medição (MSA)</p><p>Objetivo: Avaliar o disposto ACME para medir comprimento</p><p>PLAN</p><p>Perguntas Predições</p><p>1. O dispositivo ACME é adequado para medir comprimento?</p><p>Especificamente, qual é porcentagem de R&R em relação à variação</p><p>total? Qual é o número de categorias que o sistema distingue?</p><p>2. O viés do sistema de medição do ACME é aceitável?</p><p>Plano de coleta de dados</p><p>Coletar 10 peças, uma a cada 10 minutos. Medir o comprimento de cada peça com o ACME duas vezes.</p><p>Sempre que medir uma peça medir também o master (padrão) de comprimento com o ACME.</p><p>Fazer a coleta nas condições atuais do processo.</p><p>DO</p><p>O estudo foi realizado e nada de especial aconteceu que mereça registro. Os dados estão no</p><p>arquivo “ PDSA 2 master_ACME_14.mtw” e no arquivo “PDSA 2 R&R_ACME_14.mtw”.</p><p>STUDY</p><p>Complete as análises e responda às perguntas propostas no PLAN.</p><p>ACT</p><p>Qual sua decisão com base nas suas análises?</p><p>314</p><p>Exercícios</p><p>PDSA 3 – Capabilidade e Estabilidade</p><p>Objetivo: avaliar Estabilidade e Capabilidade das características críticas de qualidade (CTQs)</p><p>PLAN</p><p>Perguntas Predições</p><p>1. Qual o PPM de rebarbas? É estável?</p><p>2. Qual o DPU de risco? É estável?</p><p>3. Qual o Cpk de rugosidade? É estável?</p><p>4. Qual o Cpk de comprimento? É estável?</p><p>5. Qual a produção horária? É estável?</p><p>10. a produção horária é estável?</p><p>Plano de coleta de dados</p><p>Serão realizadas 16 coletas (hora em hora) durante 2 dias de produção.</p><p>Serão coletadas 5 peças de hora em hora e anotado o número de risco nas 5 peças, a rugosidade de</p><p>cada peça e o comprimento de cada peça.</p><p>Também será anotado o total produzido na hora e o número de peças com rebarbas (inspeção 100%).</p><p>DO</p><p>Os dados foram coletados e nenhum evento anormal foi observado.</p><p>Os dados estão no arquivo “PDSA 3_variáveis de atributo.mtw” e no arquivo “PDSA 3_</p><p>variáveis contínuas.mtw”.</p><p>STUDY</p><p>Complete as análises e responda às perguntas propostas no PLAN.</p><p>ACT</p><p>Qual sua decisão com base nas suas análises?</p><p>315</p><p>Exercícios</p><p>PDSA 4 – Diagrama de Causa e Efeito</p><p>Com base na descrição da fábrica MidState, elabore um diagrama de causa e efeito para direcionar</p><p>as próximas atividades de melhoria.</p><p>316</p><p>Exercícios</p><p>PDSA 5 – Comparação de Matéria Prima</p><p>Objetivo: Comparar a matéria prima de dois fornecedores, A1-A e Wright, com respeito ao</p><p>comprimento, rugosidade e riscos.</p><p>PLAN</p><p>Perguntas Predições</p><p>1. Há diferenças significativas no desvio padrão de comprimento</p><p>entre as peças produzidas com as duas matérias primas?</p><p>2. Há diferenças significativas na média de rugosidade entre as</p><p>peças produzidas com as duas matérias primas?</p><p>3. Há diferenças significativas no desvio padrão de rugosidade</p><p>entre as peças produzidas com as duas matérias primas?</p><p>4. Há diferenças significativas na média de riscos por peça entre as</p><p>peças produzidas com as duas matérias primas?</p><p>Plano de coleta de dados</p><p>Serão produzidas dez peças com a matéria prima A1-A e dez com a matéria prima Wright. O</p><p>intervalo entre cada peça produzida será de 20 minutos. A matéria prima a ser usada em cada</p><p>momento será decidida por sorteio (aleatorização).</p><p>Em cada peça produzida será medido o comprimento, a rugosidade, o número de riscos.</p><p>Utilizar o lote 1 tanto do fornecedor A1 como do Wright. Anotar as condições de processo e qual</p><p>fornecedor de matéria prima foi utilizado. Usar o dispositivo ACME para medir comprimento.</p><p>DO</p><p>Os dados foram coletados e nenhum evento anormal foi observado.</p><p>Os dados estão no arquivo “PDSA_5 teste de matéria prima.mtw”</p><p>STUDY</p><p>Complete as análises e responda às perguntas propostas no PLAN.</p><p>ACT</p><p>Qual sua decisão com base nas suas análises?</p><p>317</p><p>Exercícios</p><p>PDSA 6 – Comparação de serra</p><p>Objetivo: Comparar os 5 fabricantes de serra com respeito ao comprimento, rugosidade e riscos.</p><p>PLAN</p><p>Perguntas Predições</p><p>1. Há diferenças significativas no desvio padrão de comprimento entre as</p><p>peças produzidas com as diferentes serras?</p><p>2. Há diferenças significativas na média de rugosidade entre as peças</p><p>produzidas com as diferentes serra?</p><p>3. Há diferenças significativas no desvio padrão de rugosidade entre as</p><p>peças produzidas com as diferentes serras?</p><p>4. Há diferenças significativas na média de riscos por peça entre as peças</p><p>produzidas com as diferentes serras?</p><p>Plano de coleta de dados</p><p>Serão produzidas cinco peças com cada serra. O intervalo entre cada peça produzida será de 20</p><p>minutos. A serra a ser usada em cada momento será decidida por sorteio (aleatorização). Em cada</p><p>peça produzida será medido o comprimento, a rugosidade e o número de riscos.</p><p>Anotar as condições de processo que foram utilizadas. Usar o dispositivo ACME para medir</p><p>comprimento.</p><p>DO</p><p>Os dados foram coletados e nenhum evento anormal foi observado.</p><p>Os dados estão</p><p>no arquivo “PDSA_6 teste de serra.mtw”</p><p>STUDY</p><p>Complete as análises e responda às perguntas propostas no PLAN.</p><p>ACT</p><p>Qual sua decisão com base nas suas análises?</p><p>318</p><p>Exercícios</p><p>PDSA 7. Testes dos parâmetros de serra, experimento fatorial fracionado 27-4</p><p>Objetivo: Comparar os parâmetros de corte com respeito ao comprimento, rugosidade e riscos.</p><p>PLAN</p><p>Perguntas Predições</p><p>1. Qual a melhor receita para reduzir a variabilidade de</p><p>comprimento?</p><p>2. Qual a melhor receita para reduzir a rugosidade média?</p><p>3. Algum parâmetro influência os riscos produzidos nas peças?</p><p>Plano de coleta de dados</p><p>Existe uma restrição de que o teste precisa ser realizado em 1 dia de produção.</p><p>Iremos testar os 7 fatores de corte em um fatorial 27-4, perfazendo 8 corridas experimentais.</p><p>Coletar uma amostra de 5 peças a cada hora e registrar a amplitude de comprimento das peças, a</p><p>média de rugosidade das peças e o número de riscos das peças.</p><p>DO</p><p>Os dados foram coletados e nenhum evento anormal foi observado.</p><p>Os dados estão no arquivo “PDSA 7_testes dos parâmetros de corte 2^7-4.mtw”</p><p>STUDY</p><p>Complete as análises e responda às perguntas propostas no PLAN.</p><p>ACT</p><p>Qual sua decisão com base nas suas análises?</p><p>319</p><p>Exercícios</p><p>PDSA 8 Capabilidade e Estabilidade FINAL</p><p>Objetivo: Avaliar Estabilidade e Capabilidade das características críticas de qualidade (CTQs)</p><p>depois das mudanças</p><p>propostas.</p><p>Perguntas Predições</p><p>1. Qual o PPM de rebarbas? É estável?</p><p>2. Qual o DPU de risco? É estável?</p><p>3. Qual o Cpk de rugosidade? É estável?</p><p>4. Qual o Cpk de comprimento? É estável?</p><p>5. Qual a produção horária? É estável?</p><p>6. a produção horária é estável?</p><p>Plano de coleta de dados</p><p>Serão realizadas 16 coletas (hora em hora) durante 2 dias de produção. Serão coletadas 5</p><p>peças de hora em hora e anotado o número de risco nas 5 peças, a rugosidade de cada peça e o</p><p>comprimento de cada peça. Também será anotado o total produzido na hora e o número de peças</p><p>com rebarbas (inspeção 100%).</p><p>DO</p><p>Os dados foram coletados e nenhum evento anormal foi observado.</p><p>Os dados referentes as CTQs de atributo estão no arquivo “PDSA 8_variáveis de atributo” e os</p><p>dados referentes as CTQs contínuas estão no arquivo “PDSA 8_variáveis contínuas.”</p><p>STUDY</p><p>Complete as análises e responda às perguntas propostas no PLAN.</p><p>ACT</p><p>Qual sua decisão com base nas suas análises?</p><p>320</p><p>Exercícios</p><p>Aprendizados</p><p>Ações para controlar o processo</p><p>Quais atividades devem ser feitas para garantir que as mudanças sejam implementadas? (Faça um</p><p>resumo do capítulo Control da apostila de teoria).</p><p>Cálculo dos resultados financeiros</p><p>Atenha-se aos ganhos principais, como peças refugadas, produtividade e custo com matéria-prima.</p><p>321</p><p>Exercícios</p><p>Projeto extra: O Banco Mid</p><p>Todas as informações necessárias para a execução do projeto estão detalhadas nas próximas</p><p>páginas. Esse projeto simula um problema real, portanto faz parte da atividade o entendimento do</p><p>problema bem como a estruturação de sua solução.</p><p>Você receberá todos as informações para estruturar um projeto Lean Seis Sigma utilizando o</p><p>roteiro DMAIC e ferramentas que serão apresentadas durante o curso. Os dados para realização das</p><p>análises solicitadas serão disponibilizados no link para a PASTA ALUNOS disponível na primeira aula</p><p>da plataforma EAD.</p><p>Os principais estudos que você deverá fazer são:</p><p>Define: elaboração de um contrato de melhoria e de um SIPOC do processo em análise</p><p>Measure: estudo da estabilidade, capabilidade inicial e fluxograma.</p><p>Analyse: diagrama de causa e efeito, regressão linear, análise de correlação, fluxograma</p><p>Improve: estudo da estabilidade e capabilidade</p><p>Control: calcular os ganhos do projeto com base nas informações fornecidas (concentre-se nos ganhos</p><p>principais) e recomendações para uma implementação com sucesso das mudanças propostas.</p><p>322</p><p>Exercícios</p><p>Descrição do problema</p><p>No Banco Mid existe uma área responsável pela abertura de contas para pessoa física. Essa</p><p>área está enfrentando grandes dificuldades para aumentar sua lucratividade e o número de</p><p>clientes. Os clientes reclamam do tempo necessário para abertura de conta corrente (tempo</p><p>em que chegam na agência até a conta ser efetivamente aberta) e de erros de cadastramento. E</p><p>também comentam que na concorrência o tempo de abertura de conta e o número de</p><p>interações com o banco são bem menores. É possível visualizar que o processo de abertura de</p><p>conta não está padronizado e que nem todos os colaboradores entendem o seu papel no</p><p>processo. O modelo de gestão de pessoas é ineficiente, tendo como resultado uma baixa</p><p>performance e pouco engajamento, por consequência de todos esses fatos muitos erros</p><p>processuais ocorrem.</p><p>Muitos clientes cancelam este processo devido a insatisfação. Tal cenário gera desgaste da</p><p>imagem do Banco Mid, perda do cliente/conta e também perda financeira, tudo isso considerando</p><p>que a abertura de contas é um processo crítico para o banco, por ser porta de entrada de clientes.</p><p>Ao mesmo tempo, o processo de abertura de conta é fundamental perante a perspectiva do</p><p>cliente, pois é a etapa inicial de interação com o banco, portanto desempenha um papel vital na</p><p>comunicação e interação com o cliente.</p><p>Hoje o longo ciclo na abertura de contas vem sendo evidenciado através da insatisfação de clientes</p><p>internos e externos, do retrabalho, dos erros, além dos custos adicionais agregados ao processo.</p><p>Nesse processo existem diversos gargalos, e um grave problema encontrado em uma análise</p><p>preliminar foi a existência de períodos sem nenhuma atuação entre diferentes etapas (espera).</p><p>Diariamente propostas ficam aguardando para serem enviados no dia seguinte ao gerente, para o</p><p>mesmo autorizar a abertura da conta.</p><p>Seu time representa uma nova gerência que foi trazida para tornar o processo de abertura de</p><p>contas um sucesso, tendo em vista gerar aumento da satisfação dos clientes e tornar o Banco Mid</p><p>um líder do mercado.</p><p>Dados e metas</p><p>Hoje, mensalmente, o Banco Mid abre em média 300 novas contas para pessoa física. A meta</p><p>estabelecida pelo banco é que cada conta seja aberta em até 36 horas corridas. Estima-se que</p><p>aproximadamente 40% das contas sejam abertas acima deste tempo. Os processos de abertura</p><p>com mais de 36 horas para serem finalizados custam R$ 200,00 a mais do que os processos que</p><p>gastam menos de 36 horas. Esse valor inclui tempo de atendimento, tempo de sistema, tempo de</p><p>trabalho de funcionários e prejuízos com cancelamentos devido a erros operacionais. Além disso,</p><p>cerca de 10% das propostas analisadas pela equipe de fraude está apresentando falhas,</p><p>ocasionando ainda mais prejuízo ao banco. Essas falhas podem ocorrer pela falta de atualização</p><p>do Bureaus de Crédito, que são relatórios completos sobre o consumidor.</p><p>Entendendo a gravidade do problema, o patrocinador do projeto definiu os seguintes objetivos:</p><p>• reduzir, de 40% para menos de 10%, o percentual de contas abertas com tempo de</p><p>processamento acima de 36 horas;</p><p>• reduzir o número de reclamações em pelo menos 50%;</p><p>• reduzir erros de análise de fraude de 10% para 5%.</p><p>Os erros da análise de fraude causam além de prejuízos ao banco a perda de bons clientes.</p><p>Como restrição, o patrocinador definiu não aumentar as despesas e recursos da área, além da</p><p>manutenção do volume atual de abertura de contas.</p><p>Exercícios</p><p>323</p><p>324</p><p>Exercícios</p><p>Descrição do processo</p><p>O processo de abertura de conta para pessoa física é realizado por 3 colaboradores, sendo possível</p><p>alocar mais 2 pessoas quando existem muitos clientes na agência, porém hoje, não existe nenhum</p><p>planejamento essa demanda.</p><p>O tempo de processamento de abertura de conta se inicia quando o cliente solicita a abertura da</p><p>conta em alguma das agências do banco. A partir dessa solicitação, o atendente realiza o</p><p>cadastramento da conta. Após esse cadastro, o sistema verifica o CPF do cliente e, caso este não</p><p>exista, esteja cancelado, suspenso ou nulo, a conta não é aberta. Uma vez cadastrada, a conta passa</p><p>para aprovação do gerente. Na hipótese de existir alguma inconsistência nas informações</p><p>fornecidas</p><p>pelo cliente, uma análise mais detalhada é realizada pela área de análise de fraude via base de dados</p><p>externa (Bureau de Crédito), hoje atualizada mensalmente.</p><p>Contrato de projeto</p><p>Patrocinador:</p><p>Líder da Equipe:</p><p>Demais integrantes:</p><p>Contexto/ descrição:</p><p>Problema:</p><p>Q1. O que estamos tentando realizar? Q2. Como saberemos que a mudança é uma</p><p>melhoria?</p><p>Objetivos (O que, onde, quanto, quando) Indicadores</p><p>Desempenho</p><p>atual Meta</p><p>Business case:</p><p>Atividades iniciais do projeto</p><p>Restrições para as atividades</p><p>325</p><p>Exercícios</p><p>S I P O C</p><p>   </p><p>Indicadores de eficácia (Y):</p><p>326</p><p>Exercícios</p><p>PDSA 1 - Capabilidade e Estabilidade</p><p>Objetivo: Avaliar a estabilidade do tempo de abertura de contas, número de reclamações semanais e</p><p>erros na análise de fraude.</p><p>PLAN</p><p>Perguntas Predições</p><p>O tempo de implementação está estável?</p><p>Qual o percentual de contas abertas fora do tempo especificado?</p><p>Qual a taxa média de reclamações?</p><p>O número de reclamações está estável?</p><p>Plano de coleta</p><p>Será amostrado diariamente, durante 4 meses, dados sobre o processo de abertura de conta. Será</p><p>observado o tempo total de cada abertura, sendo que esse tempo se inicia após a solicitação de</p><p>abertura da conta corrente pelo cliente e termina quando a conta é aberta.</p><p>Também serão observados, durante 24 semanas, o número de reclamações semanais referentes ao</p><p>processo de abertura de conta e o número de propostas semanalmente e anotado quais destas</p><p>propostas foram avaliadas erroneamente.</p><p>DO</p><p>Os dados do Tempo de Abertura de Conta estão no PDSA 1-Tempo.</p><p>Os dados do número de reclamações semanais estão no PDSA 1- Reclamações.</p><p>Os dados dos números de falhas na etapa da análise de fraude estão no arquivo PDSA 1 - Falhas</p><p>Nada de especial e que mereça registro foi observado durante a coleta dos dados.</p><p>STUDY</p><p>Complete as análises e responda as perguntas do PLAN.</p><p>ACT</p><p>Qual a decisão com base nas suas análises.</p><p>Qual é o percentual de falha semanal?</p><p>O percentual de falha é estável?</p><p>327</p><p>Exercícios</p><p>PDSA 2 – Medir os tipos de reclamações mais frequentes.</p><p>Objetivo: Avaliar as categorias de defeitos que mais impactam na satisfação dos clientes .</p><p>PLAN</p><p>Perguntas Predições</p><p>Existe um efeito de Pareto nos diferentes tipos de reclamações</p><p>dos clientes?</p><p>Quais são as reclamações vitais para melhoria do processo?</p><p>Plano de coleta</p><p>Trezentas reclamações dos últimos 4 meses de operação do processo de abertura de conta serão</p><p>coletadas. Será observado o tipo de reclamação e a frequência será registrada no respectivo tipo</p><p>de reclamação.</p><p>DO</p><p>Os dados dos tipos de reclamação estão no PDSA 2 – Pareto por tipo de reclamação.</p><p>Nada de especial e que mereça registro foi observado durante a coleta dos dados</p><p>STUDY</p><p>Complete as análises e responda as perguntas do PLAN.</p><p>ACT</p><p>Qual a decisão com base nas suas análises.</p><p>328</p><p>Exercícios</p><p>PDSA 3 – Mapear o fluxo do</p><p>processo atual</p><p>Objetivo: Desenvolver o fluxo atual deste processo</p><p>para entender os tempos do processo.</p><p>1– Atendente agencia: Cliente solicita abertura de</p><p>C/C</p><p>2- Atendente agencia: Coleta de documentos</p><p>3- Atendente agencia: Cadastra a abertura da C/C</p><p>4- Atendente agencia: Verifica se o cliente possui</p><p>apontamentos</p><p>a. Se sim, Gerente não abre a conta</p><p>b. Se não, passo 5.</p><p>5 – Atendente agencia: Digitaliza os documentos.</p><p>6 – Atendente agencia: Apresenta os produtos</p><p>compatíveis com os dados do cliente.</p><p>7 – Atendente: Auxilia o cliente na escolha dos</p><p>produtos.</p><p>8 – Atendente: Imprime o contrato.</p><p>9 – Atendente: Auxilia o cliente na interpretação e</p><p>assinatura do contrato.</p><p>10 – Jovem aprendiz: Envia o pacote de documentos</p><p>e contratos para o Gerente, no final</p><p>do dia.</p><p>11 – Gerente: Aplica check-list dos dados e</p><p>documentos.</p><p>12 – Gerente: Dados e documentos ok?</p><p>a. Se sim, passo 13.</p><p>b. Se não, passo 19.</p><p>13 – Inspeção: Formaliza a conta.</p><p>14 – Inspeção: Aplica check-list dos dados e</p><p>documentos.</p><p>15 – Inspeção: Dados e documentos ok?</p><p>a. Se sim, passo 16</p><p>b. Se não, passo 19.</p><p>16 – Inspeção: O sistema acusa informações</p><p>suspeitas?</p><p>a) Se sim, passo 17</p><p>b) Se não, passo 18</p><p>17 – Análise de fraudes: Aprova a conta?</p><p>a. Se sim, Gerente abre a conta.</p><p>b. Se não, Gerente não abre a conta.</p><p>18 – Gerente: Conta é Aberta.</p><p>19 – Atendente regulariza a ocorrência.</p><p>20 – Volta para o passo 10.</p><p>329</p><p>Exercícios</p><p>PDSA 4 – Diagrama de causa e efeito</p><p>Objetivo: Com base na descrição dos processos internos do Banco Mid, elaborar um diagrama de</p><p>causa e efeito para direcionar as próximas atividades de melhoria.</p><p>330</p><p>Exercícios</p><p>Um dos principais pontos apontados na reclamação dos clientes é a demora na abertura de</p><p>contas. Pelas pesquisas essa demora torna-se evidente através do tempo em que eles</p><p>gastam na agência. Com isso, o próximo passo é entender o que impacta o tempo total de</p><p>atendimento, desde que o cliente chega até sair do banco.</p><p>PDSA 5 – Análise de regressão</p><p>Objetivo: Avaliar quais variáveis impactam o tempo total de atendimento.</p><p>PLAN</p><p>Perguntas Predições</p><p>Quais variáveis impactam o tempo de atendimento?</p><p>Qual a diferença no tempo de atendimento comparando os</p><p>períodos da manhã e da tarde?</p><p>Plano de coleta</p><p>Serão coletados dados referentes à 240 atendimentos selecionados de forma aleatória e precedentes</p><p>ao início do projeto. Para esses atendimentos será anotado o tempo total de atendimento, o período</p><p>em que a pessoa compareceu ao banco e se era ou não semana de pagamento.</p><p>DO</p><p>Os dados dos tipos de reclamação estão no PDSA 5 – Regressão.</p><p>Nada de especial e que mereça registro foi observado durante a coleta dos dados</p><p>STUDY</p><p>Complete as análises e responda as perguntas do PLAN.</p><p>ACT</p><p>Qual a decisão com base nas suas análises.</p><p>Quanto (%) essas variáveis explicam a variação no tempo de atendimento?</p><p>Precisaríamos incluir mais variáveis na análise de regressão? Por exemplo quais?</p><p>331</p><p>Exercícios</p><p>PDSA 6 – Correlação análise de fraude versus atualização base de crédito</p><p>Objetivo: Avaliar a correlação entre a atualização da base cadastral e os erros na análise de fraude.</p><p>PLAN</p><p>Perguntas Predições</p><p>1 .Existe correlação entre a atualização e o erro na análise de</p><p>fraude? Qual a melhor base, diária ou mensal?</p><p>2. Qual a diferença entre o percentual de erros encontrados nas</p><p>bases diária e a mensal?</p><p>Plano de coleta</p><p>Durante duas semanas os pedidos que chegavam para a análise de fraude serão separados</p><p>aleatoriamente em dois fluxos. Em um dos fluxos as informações dos clientes serão verificadas</p><p>junto aos Bureaus (bases de crédito) atualizados mensalmente como no processo atual. Em outro</p><p>fluxo as informações dos clientes serão cruzadas com Bureaus atualizados diariamente. Cada</p><p>pedido pode passar apenas por um dos fluxos de cruzamento, não sendo possível cruzar o mesmo</p><p>pedido duas vezes sem parar totalmente o processo.</p><p>DO</p><p>Foram anotados para cada pedido se houve ou não falha na análise, e se o cruzamento dos dados</p><p>do cliente foi realizado com o Bureau mensal ou diário.</p><p>Os dados estão no arquivo PDSA 6 – Erros.</p><p>Nada de especial e que mereça registro foi observado durante a coleta dos dados.</p><p>STUDY</p><p>Complete as análises e responda as perguntas do PLAN.</p><p>ACT</p><p>Qual a decisão com base nas suas análises.</p><p>332</p><p>Exercícios</p><p>Seu grupo do projeto de melhoria realizou uma análise através da ferramenta ECRS identificando</p><p>atividades que agregam ou não valor para o cliente. Para cada uma das etapas do processo, eles</p><p>colocaram o tempo médio da atividade e, após algumas horas de discussões, eles chegaram na</p><p>tabela abaixo, em que estimaram uma redução de 2940 para 780 minutos para o processo de</p><p>abertura de conta.</p><p>Exercícios</p><p>PDSA 7– Construir o novo fluxograma</p><p>Objetivo: Através da tabela já estruturada desenhe o novo processo do Banco Mid.</p><p>334</p><p>335</p><p>Exercícios</p><p>PDSA 8 - Testar as mudanças propostas</p><p>Objetivo: estar as mudanças que foram propostas nos PDSA’s anteriores.</p><p>PLAN</p><p>Perguntas Predições</p><p>O tempo de implementação está estável?</p><p>As mudanças nos procedimentos reduziram o tempo</p><p>médio de abertura de conta?</p><p>Qual o percentual de contas abertas até 36 horas?</p><p>Quem? O quê? Onde? Quando? Como?</p><p>Os funcionários usarão o novo fluxograma de processo. As pessoas que trabalham na área serão</p><p>convocadas para participar de uma reunião para debater e comentar as mudanças. O novo processo</p><p>será usado no começo da semana de 20 de junho; Serão amostrados 120 processos de aberturas de</p><p>conta nos próximos 2 meses e anotado o tempo gasto durante toda a implementação. Serão anotados</p><p>nos próximos 2 meses os números de reclamações semanais. Será amostrado o número de erros</p><p>encontrados nos processos de fraude nas próximas 24 semanas.</p><p>DO</p><p>Os dados do Tempo de Abe rtura de Conta estão no arquivo PDSA 8 - Tempo.</p><p>Os dados do número de reclamações semanais estão no arquivo PDSA 8- Reclamações.</p><p>Os dados dos números de falhas mensais estão no arquivo PDSA 8 - Falhas.</p><p>STUDY</p><p>Complete as análises e responda as perguntas do PLAN.</p><p>ACT</p><p>Qual a decisão com base nas suas análises.</p><p>A taxa de reclamações foi reduzida?</p><p>Com o ajuste da atualização de dados passando a ser diária,</p><p>houve redução na proporção de falhas na análise de fraude?</p><p>Exercícios</p><p>Ações para controlar o processo</p><p>Quais atividades devem ser feitas para garantir que as mudanças sejam implementadas?</p><p>Faça um resumo do capítulo Control da apostila de teoria</p><p>336</p><p>337</p><p>Exercícios</p><p>PDSA 9– Validação o novo Procedimento Operacional Padronizado (POP)</p><p>Objetivo: Verificar se os atendentes compreenderam o novo processo.</p><p>PLAN</p><p>Perguntas Predições</p><p>1 .Os colaboradores estão capacitados perante o novo</p><p>procedimento desenhado?</p><p>2. Qual é a eficácia de cada colaborador e a Reprô encontrada?</p><p>Plano de coleta</p><p>Após a realização do treinamento no novo procedimento operacional padrão para todos os atendimentos,</p><p>serão simuladas 20 aberturas de contas fictícias que apresentam ou não falhas ao seguir o novo</p><p>procedimento operacional padrão. 2 atendentes (colaborador 1 (Mais antigo na função) e colaborador 2</p><p>(Mais novo na função)) acompanharão essas aberturas fictícias. Eles avaliarão cada um destes</p><p>atendimentos e terão que dar notas de 1 a 5, sendo 1 - atendimento ruim com falhas e 5 - atendimento</p><p>cumpriu os requisitos. Com essas notas, será verificada a reprodutibilidade entre os colaboradores. As</p><p>notas dadas serão checadas junto à Referência (Gabarito) para verificar o indicador de eficácia.</p><p>DO</p><p>Os dados estão disponibilizados no arquivo P DSA 9 - Procedimento_operacional</p><p>Nada de especial e que mereça registro foi observado durante a coleta dos dados.</p><p>STUDY</p><p>Complete as análises e responda as perguntas do PLAN.</p><p>ACT</p><p>Qual a decisão com base nas suas análises.</p><p>Diante dos aprendizados levantados durante os PDSA’s anteriores, foi feita uma adequação no processo e criado</p><p>um novo procedimento operacional padrão para o atendimento. Visando validar o novo processo desenhado e</p><p>entendendo perfis distintos dos colaboradores do banco, foi feita uma avaliação quanto ao entendimento da</p><p>aderência ao novo procedimento. Para isso, foi verificada a capacidade dos atendentes em detectar falhas no</p><p>novo processo de atendimento. Essas falhas podem ocorrer principalmente pelo não segmento do novo</p><p>processo.</p><p>338</p><p>Exercícios</p><p>Aprendizados</p><p>Cálculos financeiros</p><p>Atenha-se aos ganhos principais, valores que eram gastos anteriormente com contas</p><p>abertas fora do prazo.</p><p>339</p><p>Exercícios</p><p>Referências</p><p>Langley, G.; Moen, R.; Nolan, K.; Nolan, T.;</p><p>Norman, C.; Provost, L. (2005) The improvement</p><p>Handbook: Models, Methods and Tools for</p><p>Improvement. API</p><p>Langley, Gerald J.; Moen, Ronald D.; Nolan,</p><p>Kevin M.; Nolan, Thomas W.; Norman, Clifford</p><p>L.; Provost, Lloyd P. (2011) Modelo de Melhoria.</p><p>Mercado de Letras.</p><p>Hines, P.; Taylor, D. (2000) Going Lean. A guide</p><p>to implementation. Lean Enterprise Research</p><p>Center. Cardiff, UK.</p><p>Moen, Ronald D.; Nolan, Thomas W.; Provost,</p><p>Lloyd P. (1999) Quality Improvent through</p><p>Planned Experimentation. McGraw Hill.</p><p>Schein, E (2010) Organizational Culture and</p><p>Leadership, 4th edition, Jossey-Bass</p><p>Scholtes, P.; Joiner, B.; Streibel, B. (2003). The</p><p>Team Handbook. Oriel.</p><p>Senge, P; et. Al. (1994). A Quinta Disciplina,</p><p>Doubleday.</p><p>Wheeler, Donald J (2000) Understanding</p><p>Variation: The Key to Managing Chaos. SPC</p><p>Press.</p><p>Capa_BB_parte2.pdf</p><p>ApostilaBB_parte2.pdf</p><p>Página em branco</p><p>Página em branco</p><p>Página em branco</p><p>Página em branco</p><p>Página em branco</p><p>Página em branco</p><p>O ideal é fazer isso em uma reunião de</p><p>grupo para discutir quais mudanças poderiam ser geradas a partir de cada conceito.</p><p>INTRODUÇÃO</p><p>AO LEAN</p><p>38</p><p>Lean e</p><p>o TPS</p><p>1896 1920 1946 19701950 1980 1990</p><p>Desenvolvimento</p><p>de teares</p><p>mecânicos</p><p>Taiichi Ohno</p><p>assume a planta</p><p>da Toyota</p><p>Crise do</p><p>petróleo</p><p>A máquina</p><p>que mudou</p><p>o mundo</p><p>Visita da família</p><p>Toyoda à planta</p><p>da Ford nos EUA</p><p>Deming e Juran</p><p>são enviados</p><p>ao Japão</p><p>Estudo sobre a</p><p>indústria auto-</p><p>mobilística (MIT)</p><p>Ainda quando a família Toyoda produzia teares,</p><p>em 1896, eles já entendiam como desperdício a</p><p>utilização do ser humano para tarefas de inspeção. Na</p><p>época era necessária uma pessoa por tear, a fim de</p><p>identificar possíveis defeitos oriundos do rompimento</p><p>dos fios. Com essa mentalidade eles desenvolveram</p><p>os primeiros teares mecânicos capazes de identificar</p><p>a ocorrência dessas falhas, fazendo as máquinas</p><p>travarem para impedir a produção de defeitos. Onde</p><p>antes era preciso uma pessoa para inspecionar</p><p>a produção de cada tear, tornou-se necessário</p><p>ter apenas uma pessoa para corrigir as não</p><p>conformidades de um grupo de 30 teares.</p><p>Após o término da guerra, o Japão era um país</p><p>devastado e buscava sua reconstrução. Foi nessa</p><p>época que Taiichi Ohno recebeu a missão de</p><p>transformar a fábrica de veículos da Toyota com</p><p>o intuito de atingir a mesma produtividade das</p><p>empresas norte-americanas. Para Ohno, se havia</p><p>alguma diferença na produtividade entre japoneses</p><p>e americanos certamente seria em razão dos</p><p>desperdícios. Para conter a expansão russa no</p><p>oriente, os EUA enviaram ao Japão os pesquisadores</p><p>Deming e Juran, com o objetivo de ajudar na</p><p>reconstrução do país. Como discípulos de Shewhart,</p><p>eles levaram os conhecimentos do controle</p><p>estatístico de processos, que se aliaram muito bem</p><p>aos pensamentos de reduzir os desperdícios nas</p><p>indústrias japonesas em um cenário pós-guerra.</p><p>Em 1970, com a formação da OPEP, os países maiores</p><p>produtores de petróleo passaram a controlar seu</p><p>preço, fazendo com que em um curto espaço de</p><p>tempo os preços disparassem. Com a crise do</p><p>petróleo, o custo com combustível passou a ser</p><p>um fator importante na escolha do automóvel. Os</p><p>consumidores, então, passaram a procurar carros que</p><p>tivessem melhor relação de consumo por quilômetro.</p><p>Nesse momento, a Toyota conseguiu se posicionar no</p><p>mercado, oferecendo um produto de qualidade e com</p><p>um melhor consumo. Esse evento chamou a atenção</p><p>da indústria automobilística, que encomendou</p><p>um estudo do MIT para analisar os indicadores de</p><p>diversas montadoras. Esse estudo acabou por revelar</p><p>que as empresas japonesas possuíam um melhor</p><p>desempenho. Posteriormente foi lançado o livro A</p><p>máquina que mudou o mundo, descrevendo como era</p><p>a filosofia de produção da Toyota.</p><p>É importante notar que o lean é uma jornada e não</p><p>algo rápido de ser implantado.</p><p>OS 4P’S</p><p>40</p><p>Os 4 P’s e os 14</p><p>princípios do TPS</p><p>Philosophy (Filosofia)</p><p>» 1. Basear as decisões administrativas em uma filosofia de</p><p>longo prazo, mesmo em detrimento de metas financeiras de</p><p>curto prazo.</p><p>Caso Nummi</p><p>Construindo a confiança junto aos funcionários.</p><p>No início da década de 80, a Toyota e a GM</p><p>formam uma joint venture: New United Motor</p><p>Manufacturing (NUMMI). Com isso uma antiga</p><p>fábrica de caminhões da GM desativada em</p><p>Fremont, Califórnia, é reaberta. Com um</p><p>histórico de greves nessa planta, o sindicato foi</p><p>convidado para integrar as discussões.</p><p>Entre 1987 e 1988, ocorreu um decréscimo na</p><p>produção, de 75% da capacidade instalada.</p><p>A decisão tomada foi a utilização da mão de obra</p><p>para fazer eventos Kaizen, resultando na conquista</p><p>da confiança dos funcionários e em maiores níveis</p><p>de produtividade e índices de qualidade do que em</p><p>todas as fábricas da GM na América do Norte.</p><p>41</p><p>Analyze</p><p>Os 4 P’s e os 14</p><p>princípios do TPS</p><p>Process (processo)</p><p>» 2. Criar o fluxo de processo contínuo para</p><p>trazer os problemas à tona.</p><p>» 3. Usar sistemas puxados para evitar a</p><p>superprodução.</p><p>» 4. Nivelar a carga de trabalho (heijunka).</p><p>Trabalhar como tartaruga, não como</p><p>lebre.</p><p>» 5. Construir uma cultura de parar e resolver</p><p>os problemas, obtendo a qualidade logo na</p><p>primeira tentativa.</p><p>Process (processo)</p><p>» 6. Tarefas padronizadas</p><p>são a base para a</p><p>melhoria contínua e</p><p>para a capacitação dos</p><p>funcionários.</p><p>» 7. Usar o controle visual</p><p>para que nenhum</p><p>problema fique oculto.</p><p>» 8. Usar somente</p><p>tecnologia confiável</p><p>e completamente</p><p>testada que atenda aos</p><p>funcionários e processos.</p><p>42</p><p>Os 4 P’s e os 14</p><p>princípios do TPS</p><p>People and partners (pessoas e parceiros)</p><p>» 9. Desenvolver líderes</p><p>que compreendam</p><p>completamente o</p><p>trabalho, que vivam a</p><p>filosofia e a ensinem aos</p><p>outros.</p><p>» 10. Desenvolver pessoas</p><p>e equipes excepcionais e</p><p>que sigam a filosofia da</p><p>empresa.</p><p>» 11. Respeitar sua rede</p><p>de parceiros e de</p><p>fornecedores desafiando-</p><p>os e ajudando-os a</p><p>melhorar.</p><p>43</p><p>Analyze</p><p>Os 4 P’s e os 14</p><p>princípios do TPS</p><p>Problem solving (melhoria contínua)</p><p>» 12. Ver por si mesmo</p><p>para compreender</p><p>completamente a</p><p>situação (Gemba).</p><p>» 13. Tomar decisões</p><p>lentamente por</p><p>consenso, considerando</p><p>completamente todas as</p><p>ações; implementá-las</p><p>com rapidez.</p><p>» 14. Tornar-se de</p><p>uma organização de</p><p>aprendizagem através</p><p>da reflexão incansável</p><p>(hansei) e da melhoria</p><p>contínua (kaizen).</p><p>44</p><p>Os 4 P’s e os 14</p><p>princípios do TPS</p><p>PhilosoPhy (filosofia)</p><p>1. Basear as decisões administrativas em uma</p><p>filosofia de longo prazo, mesmo em detrimento</p><p>de metas financeiras de curto prazo.</p><p>Problem solving (melhoria contínua)</p><p>12. Ver por si mesmo para compreender</p><p>completamente a situação (Gemba).</p><p>13. Tomar decisões lentamente por consenso,</p><p>considerando completamente todas as</p><p>ações; implementá-las com rapidez.</p><p>14. Tornar-se de uma organização de</p><p>aprendizagem através da reflexão</p><p>incansável (hansei) e da melhoria contínua</p><p>(kaizen).</p><p>PeoPle and Partners (pessoas</p><p>e parceiros)</p><p>9. Desenvolver líderes que compreendam</p><p>completamente o trabalho, que vivam a</p><p>filosofia e a ensinem aos outros.</p><p>10. Desenvolver pessoas e equipes</p><p>excepcionais e que sigam a filosofia da</p><p>empresa.</p><p>11. Respeitar sua rede de parceiros e de</p><p>fornecedores desafiando-os e ajudando-os</p><p>a melhorar.</p><p>Process (processo)</p><p>2. Criar o fluxo de processo contínuo para</p><p>trazer os problemas à tona.</p><p>3. Usar sistemas puxados para evitar a</p><p>superprodução.</p><p>4. Nivelar a carga de trabalho (heijunka).</p><p>Trabalhar como tartaruga, não como lebre.</p><p>5. Construir uma cultura de parar e resolver</p><p>os problemas, obtendo a qualidade logo na</p><p>primeira tentativa.</p><p>6. Tarefas padronizadas são a base para a</p><p>melhoria contínua e para a capacitação dos</p><p>funcionários.</p><p>7. Usar o controle visual para que nenhum</p><p>problema fique oculto.</p><p>8. Usar somente tecnologia confiável e</p><p>completamente testada que atenda aos</p><p>funcionários e processos.</p><p>45</p><p>Analyze</p><p>Os 8</p><p>desperdícios</p><p>Taiichi Ohno, considerado um dos pais do Sistema Toyota de Produção, listou sete desperdícios que</p><p>podem comumente ser encontrados nas organizações e devem ser combatidos em vista de otimizar</p><p>a produção, reduzir os custos e diminuir ao máximo o Lead Time, trazendo maior responsividade e</p><p>flexibilidade às empresas.</p><p>» Superprodução: é fazer mais produto do que você consegue vender ou fazer</p><p>antes da hora. É o mais importante dos desperdícios, pois agrava todos os</p><p>outros seis. Por exemplo, você terá que transportá-lo e armazená-lo.</p><p>» Além dos sete desperdícios, hoje podemos considerar um oitavo desperdício,</p><p>o desperdício intelectual, decorrente da subutilização de mão de obra, ou</p><p>seja, alocar pessoas em atividades aquém da suas capacidades.</p><p>» Transporte: transportar peças pela fábrica. Ocorre entre etapas do processo,</p><p>entre linhas, ou para transportar para o estoque.</p><p>» Estoque: o mais clássico dos desperdícios. Pode ser na forma de matéria-</p><p>prima, WIP (não acabado) ou produto acabado.</p><p>» Movimentação: movimentação desnecessária de pessoas, seja procurando</p><p>ferramentas, ou qualquer outra movimentação que não agregue valor.</p><p>» Espera: trabalhadores</p><p>parados por qualquer razão como, por exemplo, não</p><p>ter matéria-prima para operar.</p><p>» Excesso de processamento: quando processamos mais do que o cliente</p><p>enxerga como valor. Por exemplo, gastando recursos para gerar um relatório</p><p>com diversos indicadores, aumentando o tempo de entrega, quando o cliente</p><p>está interessado em apenas um dos dados presentes nesse relatório.</p><p>» Defeitos: é o desperdício de produzir refugo, pelo custo da matéria-prima e</p><p>do tempo gasto para produzir.</p><p>46</p><p>Análise</p><p>de valor</p><p>Valor</p><p>É</p><p>percebido</p><p>pelo</p><p>cliente Reflete no</p><p>preço do</p><p>produto</p><p>É definido</p><p>pela ótica</p><p>do cliente</p><p>» O valor de um produto ou serviço é seu</p><p>conteúdo inerente, segundo o julgamento</p><p>do cliente, refletindo no seu preço de</p><p>venda e demanda no mercado.</p><p>» Esse valor é uma combinação de atividades</p><p>que agregam valor, sob a visão do cliente.</p><p>» Quando estudamos um processo, vemos</p><p>que ele é composto por essas atividades</p><p>Podem ser separadas em três categorias:</p><p>» São realizadas para direcionar ou apoiar as</p><p>atividades que agregam valor (financeiro,</p><p>RH, planejamento etc.).</p><p>» Foram incorporadas ao sistema para:</p><p>• Detectar erros, omissões e defeitos.</p><p>• Corrigir erros, omissões e defeitos.</p><p>• Acomodar desperdícios no sistema como:</p><p>demoras, tempos de espera etc.</p><p>» São puro desperdício (podem ser</p><p>simplesmente eliminadas).</p><p>Atividade que agrega valor (AV)</p><p>» Atividade necessária para produzir um</p><p>produto ou um serviço e que adiciona valor</p><p>sob o ponto de vista do cliente.</p><p>Atividade que não</p><p>agrega valor (NAV)</p><p>» Atividade realizada para produzir um produto</p><p>ou um serviço, mas que não adiciona valor</p><p>sob o ponto de vista do cliente.</p><p>que agregam valor e também por</p><p>atividades que não agregam valor, não</p><p>sendo percebidas pelo cliente, podendo as</p><p>últimas serem necessárias ou não.</p><p>» Uma produção lean visa reduzir as etapas</p><p>que não agregam valor, eliminando as</p><p>etapas desnecessárias, preservando e</p><p>otimizando aquelas que agregam valor aos</p><p>produtos.</p><p>47</p><p>Analyze</p><p>Árvore de</p><p>valor</p><p>Atividade</p><p>NAV</p><p>Desnecessária</p><p>Elimine</p><p>Necessária</p><p>Reduza essas</p><p>atividades e sua</p><p>interferência no</p><p>fluxo de valor</p><p>AV</p><p>Acerte o fluxo</p><p>Coloque as</p><p>atividades em</p><p>uma sequência</p><p>natural</p><p>» Para aquelas atividades que agregam valor, devemos acertar o fluxo e facilitá-las, colocando-</p><p>as em uma sequência natural.</p><p>» Com relação às atividades que não agregam valor, deveremos realizar uma nova classificação,</p><p>verificando se elas são realmente necessárias para a empresa ou não. Para aquelas que não</p><p>agregam valor e são necessárias, devemos reduzir ao máximo sua interferência nas atividades</p><p>que agregam valor. Já as desnecessárias devem ser eliminadas.</p><p>» Por exemplo: as atividades de faturamento não geram qualquer valor sob o ponto de vista do</p><p>cliente, por isso em um primeiro momento podemos classificá-las como atividades que não</p><p>agregam valor. No passo seguinte, deveremos verificar se essa é ou não necessária para a</p><p>organização. Como é impossível imaginar uma empresa sem faturamento, classificamos como</p><p>necessária.</p><p>No momento de estudar as atividades que compõem o processo, devemos classificá-las como</p><p>as que agregam valor e as que não agregam valor. Posteriormente será preciso definir as ações a</p><p>serem executadas de acordo com a classificação.</p><p>48</p><p>Tipos de atividades em um</p><p>processo – manufatura</p><p>Atividades que</p><p>agregam valor (5%)</p><p>Atividades que</p><p>não agregam valor</p><p>e desnecessárias</p><p>(60%)</p><p>Atividades</p><p>necessárias que</p><p>não agregam</p><p>valor (35%)</p><p>Por mais impressionante que possa parecer, dentro das organizações a minoria das atividades são</p><p>aquelas que agregam valor. Segundo Hines e Taylor, em empresas de manufatura apenas 5% das</p><p>atividades agregam valor, ou seja, a grande maioria dos processos não gera qualquer valor sob o</p><p>ponto de vista do cliente. Daquelas que não agregam valor, 60% não são necessárias.</p><p>49</p><p>Analyze</p><p>Tipos de atividades em um</p><p>processo – serviços</p><p>Atividades que</p><p>agregam valor (1%)</p><p>Atividades que</p><p>não agregam valor</p><p>e desnecessárias</p><p>(49%)</p><p>Atividades</p><p>necessárias que</p><p>não agregam</p><p>valor (50%)</p><p>Ainda segundo Hines e Taylor, a situação é pior quando olhamos para o setor de serviços, onde</p><p>apenas 1% das atividades é percebido como valor para o cliente.</p><p>Sempre que avaliamos as atividade com foco no pensamento enxuto, temos como ponto de</p><p>partida crítico o valor percebido pelo cliente final. Precisamos desenvolver a habilidade de</p><p>reconhecer e identificar desperdícios, tendo coragem de chamá-los de desperdício, ter o desejo</p><p>de eliminá-los e entender que o desperdício aumenta os custos, não produz benefícios e ameaça</p><p>a saúde financeira da empresa.</p><p>50</p><p>Redução do</p><p>LeadTime</p><p>» O LeadTime é o TEMPO total de PRODUÇÃO de um item,</p><p>incluindo todas as etapas produtivas e tempos de espera.</p><p>» É a métrica central do TPS.</p><p>“Tudo o que estamos fazendo é olhar desde</p><p>o tempo que o cliente nos dá uma ordem até</p><p>o momento em que coletamos o dinheiro...</p><p>E estamos tentando reduzir esse tempo</p><p>removendo os desperdícios que não agregam</p><p>valor.”</p><p>Taiichi Ohno</p><p>É a métrica central do Sistema Toyota de Produção. O LeadTime é o tempo total de produção de</p><p>um item, desde a chegada da matéria-prima até a entrega do produto ou serviço. A redução do</p><p>LeadTime está diretamente relacionada à eliminação dos desperdícios, reduzindo o tempo em</p><p>que o produto fica em uma atividade que não agrega valor. O tempo que o produto ou subproduto</p><p>fica em estoque, à espera de processamento ou em movimentação, contribui para o aumento do</p><p>LeadTime.</p><p>» É atingido por meio da</p><p>redução dos desperdícios.</p><p>» Permite a empresa ser</p><p>responsiva e flexível.</p><p>» Traz uma grande vantagem</p><p>no fluxo de caixa.</p><p>A redução do LeadTime traz grandes vantagens para a organização. Quando reduzimos o tempo</p><p>desde a chegada da matéria-prima até a entrega do produto, tornamos a empresa mais responsiva,</p><p>ou seja, essa empresa consegue se adaptar mais rapidamente às novas necessidades do cliente. A</p><p>redução de estoque reduz o montante de dinheiro imobilizado, melhorando o fluxo de caixa.</p><p>51</p><p>Analyze</p><p>A casa</p><p>do lean</p><p>Objetivo</p><p>↓ CUSTO</p><p>Estabilidade e Baixa Variação</p><p>» Melhoria realizada por todos</p><p>» Seis Sigma</p><p>» Trabalho padrão & 5S</p><p>JIT</p><p>» Sistemas puxados</p><p>/ Kanban</p><p>» Operações</p><p>balanceadas no</p><p>Tempo Takt</p><p>» Redução de lead</p><p>time</p><p>» Células</p><p>» Mínimos</p><p>tamanhos de lote</p><p>Jidoka</p><p>» Poka-yoke</p><p>» Autonomação</p><p>» Andon</p><p>A casa do lean tem por objetivo reduzir os custos por meio da</p><p>redução de LeadTime, mas para isso devemos estar bem estruturados</p><p>para que esse objetivo seja alcançado de forma consistente.</p><p>Antes de iniciarmos a implantação do lean e efetivamente buscar a redução de custos, precisamos</p><p>trabalhar na fundação, que passa por estabilizar os processos e reduzir a variação, estruturando o</p><p>trabalho de forma padronizada e organizada.</p><p>Completada a primeira etapa, partimos para os pilares do lean:</p><p>» O Jidoka é autonomação, ou seja, automação com o toque humano, quando as máquinas</p><p>conseguem identificar automaticamente quando estão produzindo algum tipo de defeito. Por</p><p>exemplo: os teares criados com mecanismo de baixo custo que identificavam quando algum</p><p>fio se rompia travando a máquina. Ainda nesse pilar, temos o poka-yoke, “a prova de erro” e o</p><p>andon, sinais luminosos e sonoros que indicam a presença ou não de problemas.</p><p>» No JIT, just in time, vamos trabalhar com sistemas puxados, kanbans, balanceamento de linha</p><p>visando reduzir os desperdícios de superprodução e espera, sempre visando redução de LeadTime.</p><p>M</p><p>el</p><p>ho</p><p>ri</p><p>a</p><p>Co</p><p>nt</p><p>ín</p><p>ua</p><p>FLUXO</p><p>CONTÍNUO</p><p>54</p><p>Fluxo</p><p>contínuo</p><p>Tradicional</p><p>(Tipo funcional)</p><p>» Os trabalhadores estão</p><p>separados</p><p>Fluxo contínuo</p><p>» Elimina as verdadeiras</p><p>“estagnações” de trabalho</p><p>em cada processo e</p><p>entre eles, viabilizando a</p><p>produção 1 × 1</p><p>matéria-</p><p>prima</p><p>material</p><p>produto</p><p>acabado</p><p>produto</p><p>acabado</p><p>Inventário</p><p>A</p><p>A</p><p>B</p><p>B</p><p>C</p><p>C</p><p>Inventário Inventário Inventário</p><p>Aqui temos mais um conceito do que uma realidade.</p><p>» Peças e subconjuntos não devem parar, a não ser para</p><p>serem processadas por atividades que</p><p>agregam valor, essa é uma das principais ferramentas para reduzir o LeadTime.</p><p>» O layout ideal seria uma célula, com nenhum estoque intermediário, e o estado ideal seria o</p><p>fluxo unitário de peças, com 100% de atividades que agregam valor.</p><p>Na figura, temos o fluxo interrompido, onde cada etapa executa sua atividade e gera estoque</p><p>intermediário, embaixo o fluxo contínuo onde são eliminados os estoques intermediários.</p><p>Criação de fluxo</p><p>» Concentre-se no que está fluindo através do processo.</p><p>» Não se limite por fronteiras organizacionais.</p><p>» Elimine os gargalos, minimize amortecedores de falta de balanceamento (inventários</p><p>intermediários).</p><p>SISTEMAS</p><p>PUXADOS</p><p>56</p><p>Sistema puxado ×</p><p>Sistema empurrado</p><p>Empurrado</p><p>Puxado</p><p>DemandaEmpurrado</p><p>Demanda</p><p>Demanda</p><p>Puxado</p><p>Antes de falarmos sobre o sistema puxado vamos entender o sistema empurrado, que é aquele</p><p>que produz dentro da capacidade do sistema, ou seja, produz independentemente da necessidade</p><p>do cliente. Esse processo gera aumento de estoque intermediário e final. Nesse sistema também é</p><p>comum o acúmulo de produtos defeituosos.</p><p>» O sistema puxado trabalha de acordo com a necessidade do cliente, ou seja, só produz o que</p><p>realmente for necessário.</p><p>» O comando de produção é disparado quando o cliente retira um produto, através de um</p><p>gatilho para início da produção, usualmente um kanban.</p><p>» O objetivo do sistema puxado é reduzir os desperdícios, sobretudo de superprodução e</p><p>estoque, ganhando agilidade em responder às demandas do cliente.</p><p>Sistema empurrado</p><p>Cada atividade entrega o resultado</p><p>quando está pronto.</p><p>» Resulta em acúmulo de lotes com muito</p><p>inventário.</p><p>» Mercadorias defeituosas acumulam-se.</p><p>Sistema puxado</p><p>Cada atividade entrega o resultado apenas</p><p>quando a próxima atividade precisa.</p><p>» Disparado pelo cliente (externo e interno).</p><p>» Minimiza o inventário e retrabalho devido a</p><p>defeitos.</p><p>» Há poucos desperdícios em um sistema</p><p>puxado.</p><p>» Sistemas puxados são ágeis em responder</p><p>à demanda do cliente.</p><p>57</p><p>Analyze</p><p>A diferença</p><p>nos resultados</p><p>Produção empurrada</p><p>Produção conforme</p><p>disponibilidade de tempo</p><p>Excesso de estoque.</p><p>Maior espaço para</p><p>armazenagem.</p><p>Mais transportes e</p><p>movimentações.</p><p>Dinheiro parado.</p><p>Menos estoque necessário</p><p>de acordo com a</p><p>necessidade do cliente.</p><p>Menos espaço.</p><p>Menos transportes e</p><p>movimentações.</p><p>Mais dinheiro para investimento</p><p>em tecnologia e desenvolvimento.</p><p>Produção puxada – kanban</p><p>Produção conforme</p><p>necessidade</p><p>58</p><p>Sistema</p><p>puxado</p><p>Entrada</p><p>de itens</p><p>Saída de</p><p>produto</p><p>Entrada</p><p>de itens</p><p>Estamparia</p><p>Montagem</p><p>Pintura</p><p>Injeção</p><p>Regra de operação:</p><p>» Só trabalhar se o processo à frente precisar</p><p>» Perceba isso vendo quando eles não têm inventário</p><p>» Estoque em todas as tarefas: Nenhum trabalho a ser feito.</p><p>Entrada</p><p>de itens</p><p>Saída de</p><p>produto</p><p>Montagem Injeção</p><p>Entrada</p><p>de itens</p><p>Estamparia Pintura</p><p>59</p><p>Analyze</p><p>Sistema</p><p>puxado</p><p>Entrada</p><p>de itens</p><p>Saída de</p><p>produto</p><p>Montagem Injeção</p><p>Entrada</p><p>de itens</p><p>Estamparia Pintura</p><p>» Clientes compram os produtos, até que o primeiro cartão amarelo apareça…</p><p>» … hora de montar mais carrinhos.</p><p>Entrada</p><p>de itens</p><p>Saída de</p><p>produto</p><p>Montagem Injeção</p><p>Entrada</p><p>de itens</p><p>Estamparia Pintura</p><p>60</p><p>Sistema</p><p>puxado</p><p>» Montagem utiliza peças da pintura e da injeção, até que os primeiros cartões amarelos</p><p>cheguem a estas áreas…</p><p>Entrada</p><p>de itens</p><p>Saída de</p><p>produto</p><p>Montagem Injeção</p><p>Entrada</p><p>de itens</p><p>Estamparia Pintura</p><p>» Pintura e injeção começam a produção.</p><p>Entrada</p><p>de itens</p><p>Saída de</p><p>produto</p><p>Montagem Injeção</p><p>Entrada</p><p>de itens</p><p>Estamparia Pintura</p><p>61</p><p>Analyze</p><p>» Pintura utiliza peças da estamparia, e o quadro começa a receber cartões, até que os primeiros</p><p>cartões amarelos cheguem à estamparia.</p><p>» O mesmo acontece com a injeção.</p><p>Sistema</p><p>puxado</p><p>Entrada</p><p>de itens</p><p>Saída de</p><p>produto</p><p>Montagem Injeção</p><p>Entrada</p><p>de itens</p><p>Estamparia Pintura</p><p>» Estamparia começa a produzir as peças e a consumir matéria-prima.</p><p>Entrada</p><p>de itens</p><p>Saída de</p><p>produto</p><p>Montagem Injeção</p><p>Entrada</p><p>de itens</p><p>Estamparia Pintura</p><p>62</p><p>» Os primeiros cartões amarelos começam a chegar para o setor de movimentação de materiais</p><p>que providencia requisições para matéria-prima.</p><p>Sistema</p><p>puxado</p><p>Entrada</p><p>de itens</p><p>Saída de</p><p>produto</p><p>Montagem Injeção</p><p>Entrada</p><p>de itens</p><p>Estamparia Pintura</p><p>» Até que todas as operações tenham terminado e um novo ciclo se inicie.</p><p>• Idealmente, todas as tarefas são equilibradas e param ao mesmo tempo.</p><p>• Pequenas variações são absorvidas automaticamente pela regra de puxar.</p><p>• Grandes variações requerem ações de melhoria.</p><p>Já fiz</p><p>Já fiz</p><p>Já fiz</p><p>Já fiz</p><p>Entrada</p><p>de itens</p><p>Saída de</p><p>produto</p><p>Montagem Injeção</p><p>Entrada</p><p>de itens</p><p>Estamparia Pintura</p><p>KANBAN</p><p>64</p><p>O que é</p><p>Kanban</p><p>» É um dispositivo sinalizador que fornece instruções para a</p><p>produção, retirada ou transporte de itens.</p><p>Na tradução literal para o português, kanban significa cartão. Essa ferramenta é utilizada para</p><p>controle de produção e estoque, que por meio dos cartões indica a necessidade de produção em</p><p>relação aos itens e quantidades a serem produzidos, evitando superprodução e consequentemente</p><p>o aumento dos estoques, tanto os intermediários quanto os de produto final. Depois de definidos</p><p>os estoques máximos, o sistema vai se administrar de modo autônomo, por isso nenhum produto</p><p>pode ser retirado ou transportado sem um kanban, já que, à medida que retiramos os itens</p><p>necessários, o cartão irá indicar a necessidade de produção.</p><p>Exemplo de um cartão kanban</p><p>» Nesse exemplo de kanban, temos a indicação de produção</p><p>de peças do modelo ALPHA 2, na quantidade de 32 unidades</p><p>pelo setor de pintura. Então quando a montagem, que é o</p><p>processo solicitante, retira as peças do modelo ALPHA 2, o</p><p>kanban indica para a pintura que foi retirado um lote dessas</p><p>peças, o que irá disparar a necessidade de produção, no</p><p>caso, de 32 peças.</p><p>KANBAN DE</p><p>PRODUÇÃO</p><p>PINTURA</p><p>• MODELO: ALPHA 2</p><p>• P/N: XZZA-A03</p><p>• PEÇAS/CAIXA: 32</p><p>PINTURA</p><p>Supermercado</p><p>Novo</p><p>produto</p><p>Transporte</p><p>do produto</p><p>MONTA-</p><p>GEM 1</p><p>65</p><p>Analyze</p><p>Exemplos</p><p>001</p><p>KANBAN</p><p>Produto</p><p>ESTOFAMENTO AB COR 01 – BRANCO</p><p>Código Localização depósito</p><p>33.405-00190</p><p>Descrição do produto</p><p>ESTOFAMENTO BRANCO PRODUTO AB</p><p>Tipo container Capacidade container</p><p>CAIXA GG 23</p><p>66</p><p>Exemplos</p><p>67</p><p>Analyze</p><p>Exemplos</p><p>68</p><p>As regras</p><p>do Kanban</p><p>Regra Função</p><p>1: O processo cliente somente retira peças</p><p>do supermercado quando isto realmente for</p><p>necessário, nas quantidades indicadas pelo</p><p>cartão.</p><p>Cria sistemas puxados.</p><p>2: O processo fornecedor só pode produzir</p><p>itens dos quais possuir kanbans de produção</p><p>e nas quantidades definidas nestes.</p><p>Evita superprodução.</p><p>3: Nenhum item é feito ou transportado sem</p><p>um kanban.</p><p>Previne superprodução e transporte</p><p>excessivo.</p><p>4: Sempre colocar um kanban em</p><p>mercadorias. Serve como uma ordem de produção.</p><p>5: Somente peças boas podem ser colocadas</p><p>em supermercados.</p><p>Previne que peças defeituosas prossigam;</p><p>identifica processos que produzem defeitos.</p><p>6: Reduzir o número de kanbans aumenta sua</p><p>sensitividade.</p><p>Reduz o inventário e o desperdício e torna o</p><p>sistema mais sensitivo.</p><p>TRANSPARÊNCIA</p><p>70</p><p>Transparência</p><p>(gestão visual)</p><p>» Devemos ser capazes de “ver” a</p><p>performance do processo apenas</p><p>observando-o, sem precisar entrar em</p><p>sistemas, por exemplo.</p><p>» Ajuda a sustentar os ganhos de melhorias.</p><p>» Andon: Um aviso</p><p>luminoso ou sonoro irá</p><p>indicar um problema</p><p>na linha de produção. O</p><p>objetivo é que qualquer</p><p>pessoa saiba que há uma</p><p>anormalidade no sistema</p><p>que necessita de uma</p><p>ação corretiva, impedindo</p><p>que os problemas fiquem</p><p>ocultos e acabem por se</p><p>acumular.</p><p>» Quadros heijunka:</p><p>quadro de planejamento</p><p>da produção que mostra</p><p>o que deve ser produzido</p><p>e quando deve ser</p><p>produzido, nivelando a</p><p>produção dos diversos</p><p>itens necessários,</p><p>facilitando a visualização</p><p>e acompanhamento,</p><p>auxiliando na</p><p>identificação e controle de</p><p>superprodução de algum</p><p>item, tudo isso de modo</p><p>claro para o entendimento</p><p>dos operadores, já que</p><p>não</p><p>é necessário acessar</p><p>nenhum sistema, pois o</p><p>quadro fica ao lado do</p><p>equipamento.</p><p>» Marcações: com o 5S</p><p>cada coisa deve ter o</p><p>lugar e a utilização de</p><p>marcações tem por</p><p>função identificar o</p><p>local de cada item de</p><p>forma que visualmente</p><p>qualquer pessoa, mesmo</p><p>que não envolvida no</p><p>processo, identifique uma</p><p>anormalidade.</p><p>71</p><p>Analyze</p><p>Transparência</p><p>(gestão visual)</p><p>Utiliza controles visuais</p><p>» Andon: um dispositivo de aviso, geralmente luzes e sons, que informam sinais de</p><p>anormalidade</p><p>» Quadros Heijunka: quadro de planejamento da produção que serve como nivelamento da</p><p>produção</p><p>» Marcações (ferramentas 5S)</p><p>TRABALHO</p><p>PADRÃO</p><p>74</p><p>Trabalho</p><p>padrão</p><p>Exercício:</p><p>» Desenho um porco em qualquer pedaço de papel.</p><p>» Você tem 5 minutos para realizar essa atividade.</p><p>75</p><p>Analyze</p><p>Trabalho</p><p>padrão</p><p>Trabalho</p><p>padrão</p><p>Base para melhoria contínua</p><p>Produtos</p><p>corretos</p><p>Eficácia</p><p>Segurança Facilidade</p><p>O trabalho padrão é a base das operações para a produção</p><p>de produtos corretos, do modo mais seguro, fácil e eficaz,</p><p>a partir das tecnologias e dos processos existentes.</p><p>Ele também é de extrema importância e é a base da melhoria contínua. Quando não temos</p><p>padronização das atividades, é esperado que ocorra muita variação no processo e, quando</p><p>isso ocorre, fica difícil detectar os problemas, pois eles podem ficar camuflados. Quando</p><p>desenvolvemos o trabalho padrão, é necessário que seja específico e de fácil entendimento para</p><p>que qualquer pessoa possa executar, sem que tenhamos margem para dúvida ou interpretações,</p><p>obtendo no final a menor variação possível, facilitando a identificação de anormalidades.</p><p>Baseado em três elementos</p><p>Takt time Estoque padrão Sequência de trabalho</p><p>76</p><p>Trabalho</p><p>padrão</p><p>Benefícios</p><p>Documentação Dificuldade de implantação</p><p>Redução de variação Clareza</p><p>Treinamento Linguagem</p><p>Segurança</p><p>Cultura organizacional</p><p>Resolução de problemas</p><p>Base de melhoria</p><p>Pontos de atenção</p><p>Desenvolver o trabalho padrão é uma das</p><p>disciplinas mais difíceis do lean.</p><p>» No entanto, se desenvolvido de forma eficiente, deve permitir que virtualmente qualquer</p><p>pessoa execute o trabalho com pouca variação.</p><p>» O trabalho padrão facilita a gestão da operação.</p><p>O simples fato de implementar o trabalho padrão traz grandes benefícios. Quando documentamos</p><p>o processo, criando uma padronização, já temos uma oportunidade de modificar a cultura da</p><p>empresa através da disciplina. Apesar de construirmos um procedimento que seja intuitivo e fácil</p><p>de executar através da folha de trabalho padrão, essa não extingue a necessidade de treinamento,</p><p>mas auxilia em muito ao ensinar os novos colaboradores. Outro benefício é a redução da variação</p><p>com consequente diminuição dos riscos de acidentes ou não conformidades, além da facilidade de</p><p>identificarmos algum procedimento fora do padrão de forma visual.</p><p>5S</p><p>78</p><p>5S</p><p>Os 5S são cinco termos relacionados que, em japonês, começam com a letra S. Eles descrevem</p><p>práticas para eliminar a desordem no ambiente de trabalho. São muito úteis, não só para</p><p>gerenciamento visual, mas também trazem grandes ganhos de produtividade.</p><p>» A mudança de pensamento proposta é algo que extrapola um simples programa de</p><p>limpeza, temos que ter o 5S como uma filosofia a ser seguida que vai direcionar o nosso</p><p>comportamento não apenas na esfera profissional, mas também para a nossa vida pessoal.</p><p>» Ele é a base da melhoria contínua. Em um ambiente onde aplicamos a filosofia do 5S,</p><p>os desperdícios são, em muito, reduzidos, trazendo com isso um grande aumento de</p><p>produtividade. A redução de desperdícios tem impacto imediato na redução do LeadTime.</p><p>Imagine uma empresa que não possui nenhuma iniciativa de 5S, quão fácil seria identificar</p><p>algo fora dos padrões? Ou alguém realizando uma atividade fora do fluxo? Ou peças e serviços</p><p>defeituosos? Quando vivemos a filosofia 5S visualmente é muito fácil identificar esses tipos de</p><p>problemas, mesmo para pessoas que não estão familiarizadas com as atividades.</p><p>Seiri</p><p>Senso de utilização.</p><p>» É a prática de verificar todas as</p><p>ferramentas e materiais necessários para</p><p>o trabalho e manter somente o que for</p><p>utilizar na área de trabalho. Tudo o mais</p><p>é guardado ou descartado. Este processo</p><p>conduz a uma diminuição dos obstáculos à</p><p>produtividade do trabalho.</p><p>79</p><p>Analyze</p><p>5S</p><p>Seiton</p><p>Senso de ordenação.</p><p>» Ter um espaço organizado. A organização,</p><p>neste sentido, refere-se à disposição das</p><p>ferramentas e equipamentos em uma</p><p>ordem que permita o fluxo do trabalho.</p><p>Ferramentas e equipamentos deverão</p><p>ser deixados nos lugares onde serão</p><p>posteriormente usados. (Há estudos</p><p>que indicam que a desorganização gera</p><p>estresse, que, quando acumulado a outros</p><p>fatores, pode desencadear doenças como</p><p>as cardíacas e as psicológicas.)</p><p>Seiso</p><p>Senso de limpeza.</p><p>» Designa a necessidade de manter o mais</p><p>limpo possível o espaço de trabalho. No</p><p>Japão, ao fim de cada dia de trabalho, o</p><p>ambiente é limpo e tudo é recolocado em</p><p>seus lugares.</p><p>» O foco deste procedimento é lembrar que a</p><p>limpeza deve ser parte do trabalho diário e</p><p>não uma mera atividade ocasional quando</p><p>os objetos estão muito desordenados.</p><p>80</p><p>5S</p><p>Seiketsu</p><p>Senso de normalização.</p><p>» Criar normas e sistemáticas que</p><p>todos devem cumprir. Tudo deve ser</p><p>devidamente documentado. Esse senso</p><p>é muito parecido com o que prega a ISO</p><p>9001.</p><p>Shitsuke</p><p>Senso de autodisciplina.</p><p>» Refere-se à manutenção e revisão dos</p><p>padrões. Uma vez que os 4S anteriores</p><p>tenham sido estabelecidos, transformam-</p><p>se numa nova maneira de trabalhar,</p><p>não permitindo um regresso às antigas</p><p>práticas. Por outro lado, novas formas de</p><p>se trabalhar são bem-vindas. É a melhoria</p><p>contínua.</p><p>81</p><p>Analyze</p><p>Introdução</p><p>Créditos</p><p>Esse exercício é baseado em um exercício que se encontra em www.</p><p>superteams.com, o qual foi adaptado de um exercício criado por Kirt Tassmer</p><p>of Stanley Fastening Systems.</p><p>O jogo original foi desenvolvido por RWD Technologies, Ltd.</p><p>» Esta é uma atividade para mostrar como executar 5S</p><p>enfatizando alguns pontos-chave.</p><p>» Espero que você ache que é um desafio (como o do mundo</p><p>real) e se divirta.</p><p>Agenda</p><p>» Estado inicial – Rodada 1</p><p>» Sort – Rodada 2</p><p>» Set-in-Order – Rodada 3</p><p>» Shine</p><p>» Standardize</p><p>» Sustain – Rodada 4</p><p>» Benefícios – Rodada 5</p><p>Instruções – Rodada 1</p><p>» Por favor, espere até ouvir todas as instruções antes de começar - não vire a página até que</p><p>seja instruído.</p><p>» Individualmente, com uma caneta ou lápis, localize e marque os números de 1 a 50 em ordem</p><p>sequencial (1, 2, 3, 4, 5 ...).</p><p>Você terá 30 segundos para concluir esta tarefa.</p><p>82</p><p>» Como foi realizar a atividade? Como você se sentiu?</p><p>» Como podemos aplicar isso à vida cotidiana?</p><p>Ocorreu algum problema de qualidade?</p><p>4</p><p>83</p><p>Analyze</p><p>Vamos colocar uma</p><p>etiqueta branca nos</p><p>números que não</p><p>necessitamos (51-100) e</p><p>o valor duplicado 39.</p><p>4</p><p>4</p><p>84</p><p>Agora vamos movê-</p><p>los para a área</p><p>Etiqueta Branca.</p><p>Instruções – Rodada 2</p><p>» Vamos fazer o mesmo exercício com os itens desnecessários removidos da área de trabalho -</p><p>com uma caneta ou lápis localizar e marcar os números de 1 a 50 em ordem sequencial (1, 2,</p><p>3, 4, 5 ...).</p><p>Você terá 30 segundos para concluir esta tarefa.</p><p>4</p><p>85</p><p>Analyze</p><p>Resultados e relatos – Rodada 2</p><p>» Como foi realizar a atividade dessa vez? Como você se</p><p>sentiu?</p><p>» O que podemos aprender com isso?</p><p>4</p><p>86</p><p>Set-in-Order</p><p>(colocar em ordem)</p><p>» Agora que a área foi limpa de itens</p><p>desnecessários, é hora de encontrar uma</p><p>“casa” para os itens que permanecerão.</p><p>» Diretriz: Qualquer item que você deseja</p><p>manter após a etapa 5S Etiqueta Vermelha</p><p>precisa ter um local específico.</p><p>» “Um lugar para tudo e tudo em seu lugar.”</p><p>Instruções – Rodada 3</p><p>» Vamos fazer o mesmo exercício com os números mais bem organizados – com uma caneta ou</p><p>lápis localize e marque os números de 1 a 50 em ordem sequencial (1, 2, 3, 4, 5…).</p><p>Você tem 30 segundos para completar a tarefa.</p><p>Organizar itens para que</p><p>seja fácil encontrá-los.</p><p>» Use controles visuais para ajudar neste</p><p>processo</p><p>(sinais, linhas, etiquetas de</p><p>código, de cores etc.).</p><p>87</p><p>Analyze</p><p>Resultados e relatos – Rodada 3</p><p>» Como foi realizar a atividade dessa vez? Como você se sentiu?</p><p>» O que podemos aprender com isso?</p><p>88</p><p>Shine</p><p>(limpeza)</p><p>» Agora que a área foi limpa de itens desnecessários, é hora de</p><p>fazer “brilhar” os itens que permanecem.</p><p>» Orientação: Reforme os itens para uma condição de “como</p><p>novo“.</p><p>» “Limpe e inspecione ou inspecione através de limpeza.”</p><p>Todos participam. Obtenha de forma fácil</p><p>materiais de limpeza e agende a atividade!</p><p>» Se você encontrar algo que pode se tornar um problema,</p><p>corrija-o ou faça com que alguém faça a correção.</p><p>Para o “Shine”, vamos</p><p>nos certificar de que os</p><p>números estejam em bom</p><p>estado de funcionamento.</p><p>Então, vamos limpar</p><p>essa bagunça!</p><p>89</p><p>Analyze</p><p>90</p><p>Standardize</p><p>(padronização)</p><p>» Precisamos ter normas e padrões para os três primeiros S</p><p>de: Sort, Set-in-Order e Shine.</p><p>» Orientação: Faça as regras para os três primeiros S e depois</p><p>de siga-as e force sua aplicação.</p><p>» “Faça as regras e depois siga-as.”</p><p>Não se esqueça de considerar as</p><p>políticas da empresa como codificação</p><p>de cores, sinalização, reposição, etc.</p><p>» Faça as regras fáceis de seguir</p><p>Depois de olhar para</p><p>todos os estilos de</p><p>fonte e tamanhos, a</p><p>equipe determinou</p><p>que alguns desses</p><p>itens podem ser</p><p>padronizados.</p><p>91</p><p>Analyze</p><p>Vamos adicionar</p><p>mais alguns</p><p>recursos visuais,</p><p>como codificação</p><p>de cores e linhas.</p><p>92</p><p>1 2 3 4 5 6 7 8 9 10</p><p>11 12 13 14 15 16 17 18 19 20</p><p>21 22 23 24 25 26 27 28 29 30</p><p>31 32 33 34 35 36 37 38 39 40</p><p>41 42 43 44 45 46 47 48 49 50</p><p>Instruções – Rodada 4</p><p>» Para sustentar nossos ganhos, devemos ser capazes de reconhecer condições anormais.</p><p>» Vamos fazer uma auditoria 5S rápida da área.</p><p>» Circule qualquer “defeito” que você encontrar.</p><p>Você terá 30 segundos para concluir esta tarefa.</p><p>93</p><p>Analyze</p><p>1 3 4 5 6 7 8 6 10</p><p>12 11 13 14 15 16 17 18 19 20</p><p>21 22 23 34 25 26 27 28 29 30</p><p>31 32 33 24 35 36 37 38 40</p><p>41 42 43 44 45 47 48 49 5046</p><p>94</p><p>Resultados e</p><p>relatos – Rodada 4</p><p>Quantos você encontrou?</p><p>» O “2” está perdido.</p><p>» “9” está de cabeça para baixo.</p><p>» 11 e 12 estão misturados.</p><p>» “16” não está completamente dentro da sua célula.</p><p>» 24 e 34 estão em posições erradas.</p><p>» “39” está perdido.</p><p>» “46” está torto.</p><p>Como você soube?</p><p>1 3 4 5 6 7 8 6 10</p><p>12 11 13 14 15 16 17 18 19 20</p><p>21 22 23 34 25 26 27 28 29 30</p><p>31 32 33 24 35 36 37 38 40</p><p>41 42 43 44 45 47 48 49 5046</p><p>95</p><p>Analyze</p><p>Instruções</p><p>– Rodada 5</p><p>» Vamos fazer o mesmo exercício depois de aplicar o 5S – com</p><p>uma caneta ou lápis marque sequencialmente os números</p><p>de 1 a 50 (1, 2, 3, 4, 5…).</p><p>Você terá 30 segundos para completar a tarefa.</p><p>1 2 3 4 5 6 7 8 9 10</p><p>11 12 13 14 15 16 17 18 19 20</p><p>21 22 23 24 25 26 27 28 29 30</p><p>31 32 33 34 35 36 37 38 39 40</p><p>41 42 43 44 45 46 47 48 49 50</p><p>96</p><p>Resultados e</p><p>relatos – Rodada 5</p><p>» Registre o maior valor e comente no formulário de registro.</p><p>» O valor da equipe é o menor valor obtido.</p><p>» Como foi executar a tarefa dessa vez?</p><p>» Que benefícios você vê no senso de utilização (Sort) e no de ordenação (Set-in-Order)?</p><p>» Como você pode aplicar em seu dia a dia?</p><p>Situação Antes e Depois</p><p>Antes</p><p>» Excesso de material.</p><p>» Tempo excessivo de busca.</p><p>» Muito espaço ocupado.</p><p>» Tudo misturado.</p><p>» Difícil.</p><p>Depois</p><p>» Materiais arrumados e corretos.</p><p>» Pouco tempo para localizar.</p><p>» Redução de área.</p><p>» Ambiente organizado, limpo.</p><p>» Fácil.</p><p>97</p><p>Analyze</p><p>Antes e</p><p>depois</p><p>1 2 3 4 5 6 7 8 9 10</p><p>11 12 13 14 15 16 17 18 19 20</p><p>21 22 23 24 25 26 27 28 29 30</p><p>31 32 33 34 35 36 37 38 39 40</p><p>41 42 43 44 45 46 47 48 49 50</p><p>DESCONEXÕES</p><p>100</p><p>Desconexão</p><p>» Podem ser identificadas com uma análise</p><p>detalhada do fluxograma.</p><p>» É um desvio, erro ou não conformidade</p><p>que impede o alcance de uma situação</p><p>desejada.</p><p>» São os “fios desligados” do processo:</p><p>entradas e saídas faltantes, redundantes ou</p><p>ilógicas que podem afetar o processo.</p><p>Quando utilizar?</p><p>Se o projeto tem o objetivo de melhorar o fluxo de um</p><p>processo, a análise detalhada do fluxograma para identificar</p><p>desconexões poderá gerar oportunidades de melhoria.</p><p>101</p><p>Analyze</p><p>Tratando as</p><p>desconexões</p><p>» As desconexões e/ou oportunidades de melhorias identificadas durante o mapeamento do</p><p>processo e suas respectivas sugestões de implantação, se surgirem, devem ser registradas</p><p>numa Planilha de Desconexões.</p><p>Desconexões Sugestões</p><p>DIAGRAMA</p><p>ECRS</p><p>104</p><p>Diagrama</p><p>ECRS</p><p>O que é?</p><p>» Ferramenta para identificar oportunidades de melhoria em fluxo de processo.</p><p>Eliminar Combinar Reduzir Simplificar</p><p>» Analisando nossas atividades teremos oportunidades de melhorar o fluxo do processo. Para</p><p>isso podemos utilizar o diagrama ECRS, no qual iremos listar todas as atividades envolvidas</p><p>no processo e depois iremos discutir sobre elas e sobre quais ações poderemos tomar, que</p><p>podem ser eliminar, combinar, reduzir ou simplificar.</p><p>Quando utilizar?</p><p>» Se o projeto tem o objetivo de melhorar o fluxo de um processo o Diagrama ECRS poderá</p><p>ajudar.</p><p>105</p><p>Analyze</p><p>Diagrama</p><p>ECRS</p><p>Etapa</p><p># Etapa AV NAV</p><p>Nec</p><p>NAV</p><p>Desn E C R S Mudança/</p><p>ações</p><p>Dentro do diagrama ECRS, para nos auxiliar, devemos avaliar as atividades, se elas agregam</p><p>valor ou não agregam valor, podendo ser necessárias ou desnecessárias. Com isso em mente,</p><p>devemos eliminar as atividades desnecessárias, combinar ou reduzir as atividades necessárias</p><p>que não agregam valor e simplificar as atividades que agregam valor ao processo. Ainda dentro do</p><p>diagrama, devemos indicar quais ações ou mudanças serão realizadas.</p><p>BALANCEAMENTO</p><p>DE LINHA</p><p>108</p><p>Balanceamento</p><p>de linha</p><p>O que é?</p><p>» Ferramenta para diminuir os desperdícios</p><p>de espera, superprodução e estoque.</p><p>» Permite que todas as operações levem o</p><p>“mesmo” tempo.</p><p>O balanceamento de linha consiste em balancear o tempo de execução das atividades de modo</p><p>que elas demorem o mesmo tempo para serem realizadas. Assim evitamos que, durante a</p><p>produção, ocorram os desperdícios de espera e superprodução. Quando uma atividade produz</p><p>mais rapidamente que sua sucessora, essa está gerando superprodução e consequentemente</p><p>provocando aumento do estoque intermediário, mas, se uma atividade demora mais tempo que</p><p>sua sucessora, acaba por gerar espera da última atividade, também um dos desperdícios.</p><p>Quando utilizar?</p><p>» Sempre que existir uma linha ou célula de produção, o balanceamento de linha é uma</p><p>possibilidade para aumentar a produtividade.</p><p>109</p><p>Analyze</p><p>Tempo Takt: medindo</p><p>a demanda do cliente</p><p>Da palavra alemã “Taktzeit”</p><p>(takt – batida; zeit - tempo)</p><p>Tempo disponívelTempo Takt =</p><p>Demanda do cliente .</p><p>Exemplo</p><p>» O tempo disponível é 240 dias.</p><p>» O número de pedidos é 40.</p><p>Tempo takt = 240/40 = 6 dias</p><p>O nosso objetivo é balancear as operações, mas para isso qual o</p><p>tempo de referência que devemos utilizar? Qual o tempo alvo da</p><p>minha produção? Esse tempo será o tempo takt, que nada mais</p><p>é do que o tempo que precisamos para produzir um produto e</p><p>atender a demanda do cliente. É importante alinharmos o tempo</p><p>de ciclo ao tempo takt, nivelando a produção com a demanda do</p><p>cliente para garantir o atendimento e evitar superprodução.</p><p>110</p><p>Tempo takt:</p><p>exercício</p><p>» Suponha que a demanda seja de 1.000</p><p>peças ao dia.</p><p>» Suponha que o tempo disponível seja de 15</p><p>horas.</p><p>» Qual o tempo takt em segundos?</p><p>111</p><p>Analyze</p><p>Formulário para o</p><p>estudo do tempo</p><p>Operação Atividade # Atividade Tempo mediano</p><p>Para construir um formulário de tempo, precisamos identificar as operações, as atividades</p><p>envolvidas nessas operações, a ordem de execução de cada atividade e o tempo mediano das</p><p>atividades. Nesses casos é preferível a utilização da mediana por ser um representação estatística</p><p>mais robusta, uma vez que ela é menos suscetível a valores discrepantes dentro da nossa amostra.</p><p>112</p><p>Exemplo de</p><p>estudo do tempo</p><p>Operador Atividade # Atividade Tempo</p><p>operador 1</p><p>1 suporte de corte 3</p><p>2 bucha de montagem 12</p><p>3 anel de vedação 7</p><p>operador 2</p><p>4 colocar cola</p><p>9</p><p>5 colocar ímãs 6</p><p>operador 3 6 inserção de graxa 13</p><p>operador 4</p><p>7 instalar suporte 8</p><p>8 instalar o anel com o clip 8</p><p>operador 5 9 aplicar resina epóxi 14</p><p>operador 6</p><p>10 instalar o controle do capacitor 8</p><p>11 aplicar epóxi 6</p><p>12 instalar o retentor do capacitor 8</p><p>operador 7</p><p>13 instalar a tampa de cobertura 7</p><p>14 descarregar/carregar carga da máquina 3</p><p>operador 8 15 aplicar o selante final 15</p><p>operador 9 16 teste final 18</p><p>operador 10 17 embalar 12</p><p>Nesse exemplo, temos as atividades executadas por cada operador e seus tempos medianos de</p><p>execução, que são as informações necessárias para iniciarmos o estudo de balanceamento de linha.</p><p>» O operador 1 executa 3 atividades, perfazendo um total de 22 segundos para completar o</p><p>ciclo. Dentro desse ciclo, temos atividade 1 que demora 3 segundos, atividade 2, com duração</p><p>de 12 segundos, e atividade 3 com 7 segundos.</p><p>» O operador 2 executa 2 atividades em um total de 15 segundos.</p><p>Analisando esses dois operadores já podemos observar que o primeiro demora mais que o</p><p>segundo, dessa forma podemos observar o desperdício de espera do segundo operador. Olhando</p><p>para todos os operadores vemos que eles têm tempos totais de ciclos diferentes, sendo necessário</p><p>realizar o balanceamento, que deve ser guiado pelo tempo takt.</p><p>113</p><p>Analyze</p><p>Estudo de</p><p>balanceamento</p><p>» Balanceamento de processo é uma forma de “equilibrar” o</p><p>tempo das diferentes etapas do processo.</p><p>» Permite visualizar, principalmente, os desperdícios de</p><p>espera e superprodução.</p><p>» Para sua construção, é necessário o formulário de tempo.</p><p>» A primeira etapa para a redução dos</p><p>desperdícios é a eliminação das atividades</p><p>NAV e desnecessárias (o diagrama ECRS</p><p>pode ajudar).</p><p>Balanceando a operação</p><p>Antes de realizarmos o balanceamento das atividades, é de grande ajuda a melhoria do fluxo de</p><p>processo, identificando as atividades que agregam valor e não agregam valor, eliminando aquelas</p><p>que são desnecessárias. Nesse momento, o diagrama ECRS vai ser de grande ajuda antes de</p><p>realizarmos o balanceamento.</p><p>» O segundo passo é balancear as operações</p><p>por meio da redistribuição das atividades.</p><p>114</p><p>Exemplos de estudos</p><p>de balanceamento</p><p>Tempo de ciclo maior do que tempo takt.</p><p>» Devemos tentar reduzir o tempo de ciclo.</p><p>Tempo de ciclo menor do que tempo takt.</p><p>» Devemos tentar aumentar o tempo de ciclo.</p><p>TEMPO</p><p>TAKT=17</p><p>0</p><p>1 2 3 4 5</p><p>5</p><p>20</p><p>10</p><p>15</p><p>25</p><p>Operador</p><p>TEMPO</p><p>TAKT=30</p><p>0</p><p>1 2 3 4 5</p><p>5</p><p>20</p><p>10</p><p>15</p><p>25</p><p>30</p><p>Operador</p><p>TEMPO</p><p>TAKT=17</p><p>0</p><p>1 2 3 4 5</p><p>5</p><p>20</p><p>10</p><p>15</p><p>25</p><p>Operador</p><p>TEMPO</p><p>TAKT=30</p><p>0</p><p>1 2 3 4 5</p><p>5</p><p>20</p><p>10</p><p>15</p><p>25</p><p>30</p><p>Operador</p><p>No primeiro exemplo, temos tempo takt de 17</p><p>segundos. O operador 3 têm tempo total de</p><p>ciclo de 25, acima do tempo takt, representando</p><p>um gargalo para o processo. Ainda podemos</p><p>identificar dois desperdícios:</p><p>» Superprodução das atividades do operador</p><p>2, gerando estoque intermediário.</p><p>» Espera do operador 4, que concluiu suas</p><p>atividades antes de receber o produto do</p><p>operador 3.</p><p>No segundo exemplo, o tempo takt é de 30</p><p>segundos e não possui nenhum gargalo.</p><p>Nesse exemplo, o objetivo não é reduzir ainda</p><p>mais o tempo de ciclo, pois só agravaria a</p><p>superprodução, é necessário redistribuir as</p><p>atividades, reduzindo o número de operações</p><p>e aumentando o tempo de ciclo para ajustar ao</p><p>tempo takt.</p><p>Te</p><p>m</p><p>po</p><p>d</p><p>e</p><p>Ci</p><p>cl</p><p>o</p><p>Te</p><p>m</p><p>po</p><p>d</p><p>e</p><p>Ci</p><p>cl</p><p>o</p><p>DIAGRAMA DE</p><p>ESPAGUETE</p><p>116</p><p>Diagrama</p><p>espaguete</p><p>O que é.</p><p>» Método poderoso para visualizar os desperdícios de movimentação e transporte.</p><p>» Um método que utiliza uma linha contínua para rastrear o caminho percorrido por um item ou</p><p>por pessoas durante a realização de um processo.</p><p>» A imagem produzida comumente se parece com um prato de espaguete.</p><p>» Pode ser usado para mostrar o fluxo de informações, material ou pessoas.</p><p>Quando utilizar.</p><p>» Para reorganização de layouts ou organização de transportes e movimentações internas.</p><p>Como criar</p><p>» Obtenha um mapa do espaço de trabalho (layout).</p><p>» Liste os passos do processo.</p><p>» Marque no mapa onde acontece o primeiro passo do processo e o ligue, através de uma linha,</p><p>até onde ocorre o segundo passo do processo.</p><p>» Continue ligando os passos do processo com linhas na sequência em que eles ocorrem.</p><p>O diagrama de espaguete é uma boa ferramenta quando queremos</p><p>combater os desperdícios de movimentação de pessoas e transporte de</p><p>itens, permitindo uma fácil identificação. Quando temos uma proposta</p><p>de alteração de layout, é importante analisar o caminho percorrido</p><p>pelo processo ou informações, a fim de evitar desperdícios.</p><p>117</p><p>Analyze</p><p>Outros tipos de fluxos:</p><p>diagrama espaguete</p><p>FLOOR</p><p>FRAMING</p><p>2x6</p><p>FOR</p><p>END</p><p>WALLS</p><p>W/D</p><p>FRAM</p><p>ES</p><p>STUDS</p><p>AND</p><p>S/RSTUDS</p><p>AND</p><p>S/R</p><p>END WALL FRAMING</p><p>TABLE</p><p>PARTITION FRAMING</p><p>TABLE</p><p>S/R ROLLER BED (RAW</p><p>MATERIAL)</p><p>CUT</p><p>S/R</p><p>CART</p><p>S/R</p><p>SAW</p><p>S/R</p><p>SAW</p><p>S/R</p><p>SLITTER</p><p>IN</p><p>SU</p><p>LA</p><p>-</p><p>TI</p><p>O</p><p>N</p><p>STUDS</p><p>FOR W/D</p><p>W/D</p><p>FRAMING</p><p>TABLE</p><p>STUD</p><p>ROLLER</p><p>BED (RAW</p><p>MATERIAL)</p><p>FRAMING</p><p>TABLE</p><p>FRAMING</p><p>TABLE</p><p>DUMPS TERDU</p><p>M</p><p>PS</p><p>TE</p><p>R</p><p>W</p><p>AL</p><p>L</p><p>ST</p><p>AG</p><p>IN</p><p>G</p><p>FU</p><p>LL</p><p>ST</p><p>U</p><p>D</p><p>CA</p><p>RT</p><p>CU</p><p>T</p><p>LU</p><p>M</p><p>BE</p><p>R</p><p>CA</p><p>RT</p><p>S</p><p>CART</p><p>U</p><p>P</p><p>SA</p><p>W</p><p>SA</p><p>W</p><p>SA</p><p>W</p><p>SAW</p><p>SAW</p><p>SAW</p><p>M</p><p>AI</p><p>N</p><p>P</p><p>RO</p><p>DU</p><p>CT</p><p>IO</p><p>N</p><p>L</p><p>IN</p><p>E</p><p>118</p><p>Diagrama</p><p>espaguete</p><p>Análise</p><p>Cruzamentos de linhas</p><p>» No caso de muitos cruzamentos de linha,</p><p>devemos considerar as alterações no</p><p>layout.</p><p>» Já no caso de muito retorno a um ponto,</p><p>consideramos a possibilidade de fazer</p><p>todas as atividades da operação em uma</p><p>única passada.</p><p>A passagem de mão em mão adiciona tempo de espera, provocam atrasos</p><p>e possivelmente gargalos. Verifique a possibilidade de reduzir</p><p>passagem de mão em mão com alterações de funções e de layout.</p><p>VSM – VALUE</p><p>STREAM MAPPING</p><p>120</p><p>Mapeamento do</p><p>fluxo de valor</p><p>Fluxo de informação</p><p>Fluxo de material</p><p>Fornec. Cliente</p><p>PCP</p><p>MRP</p><p>Pedidos</p><p>Pedidos</p><p>xxx xxx xxx xxx xxx xxx</p><p>xxx xxx xxx xxx xxx xxx</p><p>xxx xxx xxx xxx xxx xxx</p><p>processo processo processo processo processo processo</p><p>info info info info info</p><p>Pedidos</p><p>Pedidos</p><p>Programa</p><p>Podemos separar o mapa do fluxo de valor em duas partes, o fluxo de informação, na parte</p><p>superior, e o fluxo do material, na parte inferior.</p><p>» Na sua construção do fluxo de informações identificamos cliente, frequência de envio de</p><p>pedidos e suas quantidades, como é realizado o planejamento de produção e pedidos para</p><p>fornecedores.</p><p>» Com relação ao fluxo do material, identificamos quantidade e frequência de matéria-prima,</p><p>estoques e processos de transformação envolvidos. Dentro de cada etapa produtiva anotamos</p><p>informações relevantes como tempos de ciclo, tempos de troca e disponibilidade do processo.</p><p>» Na linha inferior identificamos o tempo necessário em cada etapa, separando em atividades</p><p>que agregam valor (patamar inferior) e não agregam valor (patamar superior). Somando os</p><p>tempos de cada etapa, conseguimos o LeadTime.</p><p>Dessa maneira conseguimos mapear todas as etapas do processo e identificar as oportunidades de</p><p>melhorias em diversas situações.</p><p>121</p><p>Analyze</p><p>Símbolos utilizados</p><p>no VSM</p><p>Ícones do fluxo de material</p><p>Ícones gerais</p><p>Processo de</p><p>manufatura</p><p>Necessidade de Kaizen</p><p>Fontes externas</p><p>Pulmão ou estoque de</p><p>segurança</p><p>Caixa de dados</p><p>Operador</p><p>Estoque Caminhão de entrega Seta empurrar Produtos acabados</p><p>para clientes</p><p>Fluxo sequencial</p><p>primeiro a entrar,</p><p>primeiro a sair</p><p>Supermercado Puxada</p><p>122</p><p>Aç</p><p>os</p><p>S</p><p>ão</p><p>Pa</p><p>ul</p><p>o</p><p>Pr</p><p>ev</p><p>is</p><p>ão</p><p>6</p><p>se</p><p>m</p><p>an</p><p>as</p><p>Fa</p><p>x</p><p>se</p><p>m</p><p>an</p><p>al</p><p>PC</p><p>PM</p><p>M</p><p>RP</p><p>Pr</p><p>og</p><p>ra</p><p>m</p><p>a</p><p>se</p><p>m</p><p>an</p><p>al</p><p>Pr</p><p>ev</p><p>is</p><p>ão</p><p>3</p><p>0,</p><p>6</p><p>0</p><p>e</p><p>90</p><p>di</p><p>as</p><p>Co</p><p>nfi</p><p>rm</p><p>aç</p><p>ão</p><p>d</p><p>iá</p><p>ria</p><p>Di</p><p>ar</p><p>ia</p><p>m</p><p>en</p><p>te</p><p>3ª</p><p>e</p><p>5</p><p>ª</p><p>5</p><p>di</p><p>as</p><p>46</p><p>00</p><p>L</p><p>E</p><p>24</p><p>00</p><p>L</p><p>D</p><p>11</p><p>00</p><p>L</p><p>E</p><p>60</p><p>0</p><p>LD</p><p>16</p><p>00</p><p>L</p><p>E</p><p>85</p><p>0</p><p>LD</p><p>12</p><p>00</p><p>L</p><p>E</p><p>64</p><p>0</p><p>LD</p><p>27</p><p>70</p><p>L</p><p>E</p><p>14</p><p>40</p><p>L</p><p>D</p><p>5</p><p>di</p><p>as</p><p>7,</p><p>6</p><p>di</p><p>as</p><p>1,</p><p>8</p><p>di</p><p>as</p><p>2,</p><p>7</p><p>di</p><p>as</p><p>2</p><p>di</p><p>as</p><p>4,</p><p>6</p><p>di</p><p>as</p><p>23</p><p>,6</p><p>d</p><p>ia</p><p>s</p><p>1</p><p>se</p><p>g.</p><p>39</p><p>se</p><p>g.</p><p>46</p><p>se</p><p>g.</p><p>62</p><p>se</p><p>g.</p><p>40</p><p>se</p><p>g.</p><p>18</p><p>8</p><p>se</p><p>g.</p><p>Es</p><p>ta</p><p>m</p><p>pa</p><p>ria</p><p>So</p><p>ld</p><p>a</p><p>I</p><p>So</p><p>ld</p><p>a</p><p>II</p><p>M</p><p>on</p><p>ta</p><p>ge</p><p>m</p><p>I</p><p>M</p><p>on</p><p>ta</p><p>ge</p><p>m</p><p>II</p><p>Ex</p><p>pe</p><p>di</p><p>çã</p><p>o</p><p>Co</p><p>m</p><p>pa</p><p>rt</p><p>.</p><p>De</p><p>di</p><p>ca</p><p>da</p><p>De</p><p>di</p><p>ca</p><p>da</p><p>De</p><p>di</p><p>ca</p><p>da</p><p>De</p><p>di</p><p>ca</p><p>da</p><p>T/</p><p>C:</p><p>1</p>