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Gestão da 
Qualidade 
• 7 Ferramentas da Qualidade 
Princípios da Gestão da 
Qualidade 
• Como alcançar os princípios? 
 
 
• Fases do PDCA – Como geri-las ? 
 Implementação de ferramentas? 
 Cada fase uma ferramenta? 
 
• 7 ferramentas principais + Ferramentas de apoio 
Princípios da Gestão da 
Qualidade 
1. Estratificação 
2. Folha de Verificação 
3. Gráfico de Pareto 
4. Diagrama de causa e efeito 
5. Histograma 
6. Diagrama de dispersão 
7. Gráfico de Controle 
 
 
Sete Ferramentas da 
Qualidade 
Consiste na divisão de um grupo em diversos 
subgrupos com base em características distintas; 
 
- Equipamentos 
- Insumos 
- Pessoas e cargos 
 
Objetivo: Identificar como a variação de cada um 
desses fatores interfere no resultado do processo ou 
problema que se deseja investigar. 
 
1- Estratificação 
 Tempo: Efeitos estudados são diferentes em 
períodos alternados? Eficiência da manhã , tarde e 
noite são as mesmas? 
 
 Local: Efeitos são diferentes nas diversas linhas de 
produção da indústria ou ainda em regiões do 
país? 
 
 Matéria-prima: São obtidos diferentes resultados 
dependendo do fornecedor da matéria-prima 
utilizada? 
1- Estratificação 
• Útil na fase de análise e observação de dados 
 
• Fase crítica: Coleta de dados; 
 
“Em que dias da semana e em que horários os dados 
foram coletados, quais as máquinas utilizadas, 
operadores trabalhavam e quais matérias-primas 
utilizadas.” 
 
• Importância: Horizonte de tempo 
1- Estratificação 
1- Estratificação 
 
 
 
 
 
 
 
• Qual utilidade diagnosticar a relação de acidentes 
por mês? 
2- Folha de Verificação 
 
 
 
 
 
Usada para planejar a coleta de dados a partir de 
necessidades de análises de dados futuras. 
 
Coleta Simplificada e organizada = Fácil Entendimento 
2- Folha de Verificação 
 Verificação da distribuição de um item de controle 
de processo – LIE e LSE 
2- Folha de Verificação 
 Verificação para classificação de defeitos 
2- Folha de Verificação 
 Verificação para início de processo 
3- Diagrama de Pareto 
Princípio de Pareto foi adaptado aos problemas da 
qualidade por Juran 
 
“A maior parte das perdas decorre dos problemas 
relacionados à qualidade é advinda de alguns poucos 
mas vitais problemas” 
 
 Se tivermos 50 problemas relacionados à 
 qualidade, a solução de apenas 10 problemas 
 poderá representar a redução de 80 ou 90% das 
 perdas que a empresa vem sofrendo devido à 
 ocorrência de todos os problemas existentes 
3- Diagrama de Pareto 
• Eliminação desses problemas possibilita grandes 
melhorias com esforços concentrados, 
economizando recursos; 
 
• Utilidade: Ferramenta para identificar e priorizar 
ações 
 
• Representação: 
3- Diagrama de Pareto 
 Incidência de diferentes tipos de defeitos ou 
problemas; 
 
 Custo de Retrabalho de diferentes tipos de defeitos 
 
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
Custo de Retrabalho
Atenção
Componente
Solda
Outros
3- Diagrama de Pareto 
 Incidência de diferentes tipos de defeitos ou 
problemas; 
 
 Causas principais para ocorrência de acidentes 
 
0
2
4
6
8
10
Ocorrência de Acidentes
Fagulha
Solda
Prod. Químico
Outros
3- Diagrama de Pareto 
3- Diagrama de Pareto 
 Classificação Defeitos % acum. 
1 Qualidade do tecido 60 55% 
2 Cor 20 18% 
3 Falecimento 8 7% 
4 Mudança de Endereço 6 6% 
5 Tamanho 5 5% 
6 Tipo de corte 4 4% 
7 Não levantado 3 3% 
8 Estragado no transporte 2 2% 
9 Existência de manchas 1 1% 
 109 
3- Diagrama de Pareto 
 
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
Causas 
Causas
4-Diagrama de Causa e 
Efeito 
Desenvolvido para representar as relações existentes 
entre um problema ou algum efeito indesejável do 
processo e todas as causas possíveis para este 
problema. 
 
Função: Guia para identificação da causa fundamental 
do problema e determinação de medidas corretivas 
para eliminar esta causa. 
4-Diagrama de Causa e 
Efeito 
“Espinha de Peixe” – Diagrama de Ishikawa 
 
 
Causas que levam a um efeito genérico: 
 
Operador Máquina 
Medição Método Ambiente 
Material 
Problema 
4- Diagrama de Causa e 
Efeito 
 Brainstorming Alta Gerência 
 Tomadores de decisão 
 Equipe Técnica 
 
- Identificar possíveis causas 
- “Que tipo de variabilidade poderia alterar o 
processo?” 
- “Por que a causa pode ocorrer?” 
- Causas são mensuráveis? 
Exemplo 
 
Atraso em pedido de 
compra 
Operador Máquina 
Medição Método Ambiente 
Material 
Atraso 
em 
pedido 
de 
compra 
Falta de cooperação 
Fluxo de inf. Instrumento 
Instabilidade Alto tempo de cotação 
Cadeia de suprimento 
Alto nº de fornecedores 
Retrabalho 
Sobrecarregado 
Qualificação 
Falta de caminhões 
Má distribuição 
e programação 
5- Histogramas 
Gráfico de barras verticais, subdivididos em vários 
intervalos (classes) 
 
Área proporcional ao número de observações na 
amostra cujos valores pertencem ao intervalo; 
 
Utilidade: Dispõe todas informações de maneira que 
é possível visualizar em forma da distribuição de 
dados a dispersão dos mesmos. 
5- Histogramas 
Resposta a partir de um histograma: 
 - O processo é capaz de atender as especificações? 
 - A média da distribuição está próxima ao valor 
central de especificação? 
 - É necessário adotar alguma medida para reduzir a 
variabilidade do processo? 
LIE LSE 
5- Histogramas 
Como construir um histograma? 
1- Colete n dados referente à variável cuja 
distribuição será analisada. (Aconselhável n>50) 
2- Escolha o número de intervalos/classes (k) 
Tamanho da amostra (n) Número de intervalos (k) 
<50 5 – 7 
50 a 100 6 – 10 
100 a 250 7 – 12 
>250 10 - 20 
5- Histogramas 
Como construir um histograma? 
3- Calcule amplitude total dos dados: 
 R = Max – Min 
4- Calcule o comprimento de cada intervalo: 
 h= 
𝑅
𝑘
 
 
*Arredondar h de forma conveniente para aplicação 
5- Histogramas 
5 – Elaborar tabela de distribuição de frequência 
 
Intervalo Limites Frequência 
1 9 ≤ x < 9,2 2 
2 9,2≤ x < 9,4 6 
... ... ... 
Exemplo 
Imagine os clientes de uma loja virtual que avaliam os 
produtos de acordo estrelas. Variando de 1 a 5 
estrelas. 
 
Exemplo 
Notas desagregadas 
 
 
 
 
 
 
 
 
Pergunta: Você consegue dizer se o produto é bem 
ou mal avaliado desta forma? 
Exemplo 
Número de classe? 
 5 
 
Frequência para cada classe 
 
 
 
 
 
 
Estrelas Frequência 
1 5 
2 7 
3 9 
4 16 
5 13 
Exemplo 2 
Produção de discos; 
n = 63; 
 9,9 10,1 9,8 10,2 9,9 10,5 
9,3 9,9 9,9 9,8 9,8 10,6 
10,2 9,7 10,1 10,7 10,3 9,8 
9,4 9,8 10,4 9,9 9,5 9,5 
10,1 9,9 10 10,7 9,9 9,4 
9,6 10 10,2 9,3 9,3 9,6 
9,9 9,6 10,1 10,3 10,2 10,3 
10,1 9,7 9,8 9,9 9,2 10,2 
9,8 9,4 10,1 10,5 9,9 
9,8 9,6 10,3 9,8 9,7 
9,8 10 10 10,3 9,9 
Exemplo 2 
Produção de discos; 
n = 63; 
 
R= 10,7 – 9, 0 = 1,7 
 
h= 1,7 / 10 = 0,17 
 
Exemplo 2 
Intervalo Limites Frequência 
1 9,0 ≤ x < 9,2 1 
2 9,2 ≤ x < 9,4 6 
3 9,4 ≤ x < 9,6 6 
4 9,6 ≤ x < 9,8 13 
5 9,8 ≤ x < 10 15 
6 10≤ x < 10,2 11 
7 10,2 ≤ x < 10,4 6 
8 10,4 ≤ x < 10,6 3 
9 10,6 ≤ x < 10,8 2 
Total 63 
0
2
4
6
8
10
12
14
16
9,2 9,4 9,6 9,8 10 10,2 10,4 10,6 10,8
Distribuição de Frequência 
6-Diagrama de Dispersão 
Gráfico utilizado para visualização do tipo de 
relacionamento existente entre duas variáveis. 
 
 Utilização: Relacionar causa e efeito 
 
 Exemplo: Velocidade de corte e rugosidade 
superficial em processo de usinagem 
 
 
6- Diagrama de Dispersão 
Correlação Positiva: 
 
Indica que as duas variáveis movem juntas, e a 
relação é forte quanto mais a correlação se 
aproxima de um. 
6- Diagrama de Dispersão 
Correlação Negativa: 
 
Indica que as duas variáveis movem-se em direções 
opostas, e que a relação também fica mais forte 
quanto mais próxima de -1 a correlação ficar. 
6- Diagrama de Dispersão 
Correlação Inexistente: 
 
A variação de uma variável não leva à uma variação 
sistemática da outra variável 
6- Diagrama de Dispersão 
Outliers 
 
Observação extrema não condizente com o restante 
da massa de dados. Devem ser eliminados antes de 
analisar o todo. 
 
 
 
6- Diagrama de Dispersão 
 Coeficiente de correlação linear 
 
 r= 
𝑆𝑥𝑦
𝑆𝑥𝑥𝑆𝑦𝑦
2 
 
 𝑆𝑥𝑥 = (𝑥𝑖−𝑥)
2𝑛
𝑖=1 
 𝑆𝑦𝑦 = (𝑦𝑖−𝑦)
2𝑛
𝑖=1 
 𝑆𝑥𝑦 = (
𝑛
𝑖=1 𝑥𝑖 − 𝑥)(𝑦𝑖− 𝑦) 
6- Diagrama de Dispersão 
 Analisar se número de peças produzidas 
diminui a medida que o operador fica mais velho 
Nº Peças Idade 
82 71 
91 64 
100 43 
68 67 
87 56 
73 73 
78 68 
80 56 
65 76 
84 65 
6- Diagrama de Dispersão 
 
 r= 
𝑆𝑥𝑦
𝑆𝑥𝑥𝑆𝑦𝑦
2 
 
 𝑆𝑥𝑥 = (𝑥𝑖−𝑥)
2𝑛
𝑖=1 
 𝑆𝑦𝑦 = (𝑦𝑖−𝑦)
2𝑛
𝑖=1 
 𝑆𝑥𝑦 = (
𝑛
𝑖=1 𝑥𝑖 − 𝑥)(𝑦𝑖− 𝑦) 
Parâmetros: 
𝑥 , 𝑦, (𝑥𝑖 − 𝑥), (yi- 𝑦) 
 
6- Diagrama de Dispersão 
 
(𝑥𝑖 − 𝑥) (yi- 𝑦) (𝑥𝑖 − 𝑥)² (yi- 𝑦)² (𝑥𝑖 − 𝑥). (yi- 𝑦) 
1,2 7,10 1,44 50,41 8,52 
10,2 0,10 104,04 0,01 1,02 
19,2 -20,90 368,64 436,81 -401,28 
-12,8 3,10 163,84 9,61 -39,68 
6,2 -7,90 38,44 62,41 -48,98 
-7,8 9,10 60,84 82,81 -70,98 
-2,8 4,10 7,84 16,81 -11,48 
-0,8 -7,90 0,64 62,41 6,32 
-15,8 12,10 249,64 146,41 -191,18 
3,2 1,10 10,24 1,21 3,52 
𝑆𝑦𝑦 𝑆𝑥𝑥 𝑆𝑥𝑦 
∑ ∑ ∑ 
6- Diagrama de Dispersão 
𝑆𝑥𝑥 = (𝑥𝑖−𝑥)
2𝑛
𝑖=1 = 1005, 6 
𝑆𝑦𝑦 = (𝑦𝑖−𝑦)
2𝑛
𝑖=1 = 868,9 
𝑆𝑥𝑦 = (
𝑛
𝑖=1 𝑥𝑖 − 𝑥)(𝑦𝑖− 𝑦) = -744,2 
 
• r= 
𝑆𝑥𝑦
𝑆𝑥𝑥𝑆𝑦𝑦
2 = 
−744,2
1005,6 . 868,92
= −0,7961 
 
Qual conclusão?? 
6- Diagrama de Dispersão 
 Analisar se aumento de inovações nos setores 
estão relacionados com a quantidade de 
especialistas 
Número de Especialistas Nº Inovações 
3 2 
5 4 
10 6 
10 7 
20 10 
20 12 
20 15 
30 8 
40 10 
50 20 
60 20 
70 25 
6- Diagrama de Dispersão 
 
(𝑥𝑖 − 𝑥) (yi- 𝑦) (𝑥𝑖 − 𝑥)² (yi- 𝑦)² (𝑥𝑖 − 𝑥). (yi- 𝑦) 
-25,1667 -9,58 633,361111 91,84 241,1805556 
-23,1667 -7,58 536,694444 57,51 175,6805556 
-18,1667 -5,58 330,027778 31,17 101,4305556 
-18,1667 -4,58 330,027778 21,01 83,26388889 
-8,16667 -1,58 66,6944444 2,51 12,93055556 
-8,16667 0,42 66,6944444 0,17 -3,402777778 
-8,16667 3,42 66,6944444 11,67 -27,90277778 
1,833333 -3,58 3,36111111 12,84 -6,569444444 
11,83333 -1,58 140,027778 2,51 -18,73611111 
21,83333 8,42 476,694444 70,84 183,7638889 
31,83333 8,42 1013,36111 70,84 267,9305556 
41,83333 13,42 1750,02778 180,01 561,2638889 
𝑆𝑦𝑦 𝑆𝑥𝑥 𝑆𝑥𝑦 
∑ ∑ ∑ 
6- Diagrama de Dispersão 
𝑆𝑥𝑥 = (𝑥𝑖−𝑥)
2𝑛
𝑖=1 = 5413,66 
𝑆𝑦𝑦 = (𝑦𝑖−𝑦)
2𝑛
𝑖=1 = 552,91 
𝑆𝑥𝑦 = (
𝑛
𝑖=1 𝑥𝑖 − 𝑥)(𝑦𝑖− 𝑦) = 1570,83 
 
• r= 
𝑆𝑥𝑦
𝑆𝑥𝑥𝑆𝑦𝑦
2 = 
1570,83
5413,66 . 552,912
= 0,9079 
Qual conclusão??