Aula 02 - PDCA e Ferramentas da qualidade

Esta é uma pré-visualização de arquivo. Entre para ver o arquivo original

Melhoria Contínua
Ferramentas da Qualidade
Prof. Dr. Rafael H. P. Lima
Melhoria do Desempenho
 A melhoria do desempenho deve ser um objetivo 
permanente do gestor de produção
 Melhoria radical ou baseada em inovação: mudanças 
dramáticas na forma de trabalhar. Ex: compra de novas 
máquinas, redesenho dos processos, introdução de 
softwares de gestão, etc;
 Melhoria contínua: prevê mudanças menores, porém 
frequentes, levando a uma melhoria gradual do 
desempenho;
Melhoria Contínua
 A melhoria contínua pode ser vista como um processo 
que ocorre continuamente
 Existem diversos métodos para obter a melhoria contínua
 Ciclo PDCA / SDCA
 Método MASP (QC Story)
 Ciclo DMAIC (Seis Sigma)
 Programas e normas visam a melhoria contínua:
 ISO 9001
 Programa 5S
Ciclo PDCA
 Criado por Walter Shewhart na década de 1920
 Popularizado por Deming no Japão nos anos 1950
 Composto por quatro etapas:
 Plan (planejar)
 Do (fazer)
 Check (verificar)
 Act (agir)
Ciclo PDCA
Definir 
metas
Métodos 
para atingir 
metas
Plan (P)
Planejar
Do (D)
Fazer
Check (C)
Verificar/Avaliar
Act (A)
Agir
Educar e 
treinar
Executar a 
tarefa
Verificar os 
resultados da 
tarefa 
executada
Agir 
corretivamente
Ciclo PDCA
 Plan (P) – Planejar
 Deve-se planejar em detalhes, para aumentar as chances de 
sucesso
 Identificar claramente o problema
 Investigação das causas raízes
 Proposição de soluções
 Preparação dos planos de ação para solucionar as causas de 
problema
Ciclo PDCA
 Do (D) – Fazer
 Preparação para realização das tarefas
 Capacitar e mobilizar as áreas envolvidas
 Realizar as tarefas conforme planejado
 Registro de informações sobre a realização (dados, 
indicadores, etc)
Ciclo PDCA
 Check (C) – Verificar / Avaliar
 Coleta de dados
 Comparação dos resultados com as metas planejadas
 Discussões sobre os resultados
 Uso de ferramentas estatísticas
Ciclo PDCA
 Act (A) – Agir
 Atuar sobre os desvios observados para corrigí-los
 Aprendizado com base nos resultados
 Replanejar ações de melhoria
 Reiniciar o Ciclo PDCA
 Padronizar a nova forma de trabalho
Ciclo PDCA / SDCA
Metas para 
Melhorar
Metas para 
Manter
S
DC
A
P
DC
A
Ciclo PDCA / SDCA
 Ciclo SDCA
 Standardize (S): estabelecer os padrões de trabalho e 
metas a serem mantidas
 Do (D): aplicar os padrões estabelecidos
 Check (C): verificar variações no padrão:
 Existem padrões?
 O padrão é inadequado?
 O padrão foi ignorado?
 Act (A): ajustar o padrão ou o processo
Ciclo PDCA / SDCA
Tempo
Q
u
al
id
ad
e
 /
 D
e
se
m
p
e
n
h
o
P
DC
A
S
DC
A
Ferramentas da Qualidade
 Kaoru Ishikawa propôs o conjunto das “Sete Ferramentas 
da Qualidade”
 Folhas de verificação
 Diagrama de Causa e Efeito
 Histograma
 Diagrama de Pareto
 Gráficos de dispersão
 Fluxogramas
 Cartas de controle
Folhas de Verificação
 Formulários organizados para coleta de dados
 Também conhecido como “folha de dados” ou “folha de 
registro”
 Estrutura de uma folha de verificação:
 Cabeçalho
 Área de dados
 Instruções
Folhas de Verificação
Exemplo 1 – Coleta de Amostras
Folhas de Verificação
Exemplo 2 – Registro de frequências
Folhas de Verificação
Exemplo 3 – Frequências por tipo de defeito
Folhas de Verificação
Exemplo 4 – Registro visual
Folhas de Verificação
 Considerações finais
 As folhas de verificação nunca são usadas sozinhas
 Ferramentas como histogramas e diagramas de Pareto
usam dados coletados pelas folhas de verificação
 Os dados coletados precisam ser transcritos, registrados e 
analisados antes que decisões possam ser tomadas
Diagrama de Causa e Efeito
 Visão geral
 Também conhecido como Diagrama de Ishikawa ou Espinha 
de Peixe
 Usado para documentar e estruturar as causas que levam a 
um efeito
 É a principal ferramenta para análise da causa raiz dos 
problemas
Diagrama de Causa e Efeito
Estrutura geral do Diagrama de Causa e Efeito
Diagrama de Causa e Efeito
Categoria Descrição
Método Causas relacionadas ao processo e aos procedimentos, ou 
seja, como o trabalho é realizado.
Mão de obra Causas relacionadas ao pessoal envolvido com o efeito, tais 
como capacitação, jornada de trabalho, etc.
Máquina Causas relacionadas às máquinas e equipamentos que podem 
estar relacionadas com o efeito.
Material Causas relacionadas aos materiais e insumos usados no 
processo
Medida Causas relacionadas a como o processo é mensurado, 
calibração dos equipamentos de medição, etc.
Meio 
ambiente
Características do ambiente em que o processo ocorre, tais 
como temperatura, umidade, clima organizacional, etc.
Falhas na 
pintura
Método
Mão de 
obra
Método
Mão de 
obra
Falta de treinamento
Falta um auxiliar 
para o operador
Máquina antiga (12 anos)
Problemas de manutenção
Não há plano de 
manutenção 
preventiva
Madeira com falhas
Tinta não apropriada
Procedimento 
desatualizado de 
trabalho
Histogramas
 Os histogramas permitem avaliar visualmente a 
distribuição de uma variável da qualidade
 As variáveis da qualidade podem ser:
 Quantitativas: peso, volume, tamanho, tempo de duração, 
temperatura, etc;
 Qualitativas: gênero (masculino / feminino), cor (verde / 
amarelo / vermelho)
Histogramas
 Histogramas são usados apenas para variáveis 
quantitativas
 Há duas subdivisões:
 Variáveis discretas: representadas por números inteiros;
 Variáveis contínuas: representadas por números reais;
 Os histogramas representam dados com gráficos de 
barras
Histogramas
 Exemplo 1: avaliações dadas pelos clientes para um 
produto
 Variável discreta: os clientes dão notas de 1 a 5 estrelas 
para o produto
Avalie nosso produto:
Histogramas
 Após um mês, a empresa registrou as seguintes avaliações 
para um de seus produtos
Avaliações do produto
3 3 4 2
5 4 3 3
5 4 3 1
3 3 4 3
2 2 1 3
3 1 2 5
1 3 3 3
4 5 3 2
4 2 2 1
2 3 3 3
Histogramas
 O histograma representa os dados com colunas, que 
indicam a frequência:
Valores Frequência
1 5
2 8
3 17
4 6
5 4
Histogramas
 Exemplo 2: dias de espera pelo recebimento do produto
Dias para entrega
6 10 5 20
12 8 16 4
2 9 3 2
7 5 8 8
22 7 7 7
18 21 8 7
7 4 15 4
2 8 10 5
7 7 6 6
8 9 12 9
Histogramas
 Definição dos “compartimentos”:
 Menor valor = 2
 Maior valor = 22
 Compartimentos (classes de valores):
 1 a 4 dias de espera
 5 a 8 dias de espera
 9 a 12 dias de espera
 13 a 16 dias de espera
 17 a 20 dias de espera
 21 a 24 dias de espera
Histogramas
Classe Freq
1 a 4 dias 7
5 a 8 dias 20
9 a 12 dias 7
13 a 16 dias 2
17 a 20 dias 2
21 a 24 dias 2
Representação com histogramas
Histogramas
 Exemplo 3: histogramas com variáveis contínuas – peso 
de sacos de açúcar
Pesos das amostras em gramas (g)
4994,46 4992,89 4999,30 4987,86
4995,10 5000,97 4992,91 4987,67
4991,89 4994,44 4992,08 4995,42
5003,09 4997,66 4999,75 4993,16
4999,92 4996,84 4996,26 5008,98
4994,56 4995,59 4993,73 4999,76
4998,44 4987,72 4993,08 4992,29
4991,81 4994,49 4989,30 4990,50
4990,54 4989,30 4992,20 5001,18
4999,32 4993,31 5002,97 5000,28
Histogramas
 Estimativa inicial para a quantidade de compartimentos:
7324,7140
1


b
nb
Devemos distribuir os dados em 7 classes
Histogramas
67,4987
98,5008


Menor
Maior
Determinando as classes
Limites do histograma
23)(
4987
5010



rDiferença
Menor
Maior
Dica Prática
O menor valor do 
histograma deve ser um 
pouco menor que o menor 
valor amostral. O mesmo 
deve ser feito para o maior 
valor do histograma, que 
deve ser pouco menor que 
o máximo amostral.
Histogramas
Tamanho de cada classe
3,32857,3
7
23

b
r
w
Intervalos: Classe 1: 4987,0 a 4990,3
Classe 2: 4990,3 a 4993,6
Classe 3: 4993,6 a 4996,9
Classe 4: 4996,9 a 5000,2
Classe 5: 5000,2 a 5003,5
Classe 6: 5003,5 a 5006,8
Classe 7: 5006,8 a 5010,1
Histogramas
Classe Freq
4987,0 a 4990,3 5
4990,3 a 4993,6 12
4993,6 a 4996,9 10
4996,9 a 5000,2 7
5000,2 a 5003,5 5
5003,5 a 5006,8 0
5006,8 a 5010,1 1
Representação com histogramas
Histogramas
Limites de especificação
Valor alvo (VA) = 5000
Limite Inferior
(LIE) = 4990
Limite Superior
(LSE) = 5010
LIE VA LSE
Considerações Finais
 O que avaliamos em um histograma?
 Centralidade: onde está a média ou a classe com maior 
número de ocorrências?
 Variabilidade: como os dados na amostra variam entre si? 
Histogramas mais “largos” indicam maior variação nos 
dados
 Forma: quantos “picos” há na distribuição? Ela é inclinada 
para algum dos lados?
Diagrama de Pareto
 O economista italiano Vilfredo Pareto observou que 80% 
da riqueza do país estava nas mãos de 20% da população
 O princípio 80-20 passou a ser observado em outras 
áreas, por exemplo:
 80% das vendas ocorrem com 20% dos clientes
 80% das ocorrências de problemas são observadas em 20% 
dos produtos
Diagrama de Pareto
 Nem sempre observamos exatamente as porcentagens 
80% e 20%
 O importante é entendermos o princípio da priorização
É necessário saber separar os poucos vitais dos 
muitos triviais.
Joseph Juran
Diagrama de Pareto
 O Diagrama de Pareto ordena as causas de problemas 
com base em critérios quantitativos
 O mais utilizado é a quantidade de ocorrências
 Exemplo: motivos de insatisfação dos clientes de um 
restaurante
Diagrama de Pareto
 Utilizando um diagrama de causa e efeito, foram 
determinadas as causas da insatisfação dos clientes:
 Tempo de espera por uma mesa
 Cordialidade dos funcionários
 Tempo de espera pelas bebidas
 Temperatura ambiente
 Comida fria
 Limpeza dos sanitários
 Variedade de pratos oferecidos
Diagrama de Pareto
 Para priorizar, é necessário calcular as ocorrências de 
cada causa:
Prezado cliente, em caso de insatisfação com nossos serviços, por favor, marque a 
seguir o tipo de problema que teve em nosso estabelecimento:
Variedade de pratos oferecidos
Tempo de espera para conseguir uma mesa
Cordialidade dos funcionários
Tempo de espera pelas bebidas
Temperatura ambiente
A comida está fria
Limpeza dos sanitários
Outros: _______________________
Anotações:
Diagrama de Pareto
44
Causa Ocorrências
Tempodeesperaparaconseguir umamesa 5
Cordialidade dosfuncionários 3
Tempodeesperapelasbebidas 12
Temperatura ambiente 4
A comida está fria 18
Limpezadossanitários 2
Variedade depratosoferecidos 8
Outros 3
TOTAL 55
Tabulação dos dados coletados durante um mês
Diagrama de Pareto
Passo 1 – Ordenar de maneira decrescente segundo as 
ocorrências
Causa Ocorrências % Individual %Acumulada
A comida está fria 18
Tempo de espera pelas 
bebidas
12
Variedade de pratos 
oferecidos
8
Tempo de espera para 
conseguir uma mesa
5
Temperatura ambiente 4
Cordialidade dos funcionários 3
Outros 3
Limpeza dos sanitários 2
Passo 2 – Criar as colunas “% Individual” e “% Acumulada”
Causa Ocorrências % Individual %Acumulada
A comida está fria 18 32,73%
Tempo de espera pelas 
bebidas
12 21,82%
Variedade de pratos 
oferecidos
8 14,55%
Tempo de espera para 
conseguir uma mesa
5 9,09%
Temperatura ambiente 4 7,27%
Cordialidade dos 
funcionários
3 5,45%
Outros 3 5,45%
Limpeza dos sanitários 2 3,64%
Passo 3 – Calcular as “% Individuais”
Total de 
ocorrências = 55 %73,32327273,0
55
18
% Individual
Diagrama de Pareto
Passo 4 – Calcular as “% Acumuladas”
Para a primeira causa:
IndividualAcumulada %% 
Para as demais causas:
anteriordaAcumuladaIndividualAcumulada %%% 
Passo 4 – Calcular as “% Acumuladas”
Causa Ocorrências % Individual %Acumulada
A comida está fria 18 32,73% 32,73%
Tempo de espera pelas 
bebidas
12 21,82% 54,55%
Variedade de pratos 
oferecidos
8 14,55%
Tempo de espera para 
conseguir uma mesa
5 9,09%
Temperatura ambiente 4 7,27%
Cordialidade dos 
funcionários
3 5,45%
Outros 3 5,45%
Limpeza dos sanitários 2 3,64%
Causa 2: % Individual = 32,73%
% Acumulada anterior = 21,82%
54,55%
+
Passo 4 – Calcular as “% Acumuladas”
Causa Ocorrências % Individual %Acumulada
A comida está fria 18 32,73% 32,73%
Tempo de espera pelas 
bebidas
12 21,82% 54,55%
Variedade de pratos 
oferecidos
8 14,55% 69,09%
Tempo de espera para 
conseguir uma mesa
5 9,09% 78,18%
Temperatura ambiente 4 7,27% 85,45%
Cordialidade dos 
funcionários
3 5,45% 90,91%
Outros 3 5,45% 96,36%
Limpeza dos sanitários 2 3,64% 100,00%
Causa 3: % Individual = 14,55%
% Acumulada anterior = 54,55%
69,09%
+
Diagrama de Pareto
Representação gráfica do Diagrama de Pareto
Diagrama de Pareto
 Interpretando os dados:
 O fato de a comida estar sendo servida fria é a principal 
causa de reclamações
 As 3 principais causas de insatisfação representam quase 
70% das ocorrências
 Após as ações de melhoria nessas causas, é necessário 
reavaliar as causas de insatisfação