Ferramentas Básicas da Qualidade

16/06/2013 15:34


FERRAMENTAS BÁSICAS DA QUALIDADE

As Ferramentas Básicas da Qualidade são recursos que auxiliam a administrar um Sistema de Gestão da Qualidade. Estas ferramentas são conhecidas por: Fluxograma, Estratificação, Folha de Verificação, Diagrama de Pareto, Diagrama de Causa e Efeito (Ishikawa), Histograma, Diagrama de Dispersão e Gráfico de Controle.

Estas ferramentas foram estruturadas, principalmente, a partir da década de 50, com base em conceitos e práticas existentes. São muito úteis em atividades de definir, mensurar, analisar e propor soluções para os problemas ou oportunidades de melhoria que eventualmente são encontrados.

As ferramentas são simples para sua aplicação. Deve-se tomar cuidado para escolher a ferramenta mais apropriada para cada problema ou etapa da investigação. As ferramentas serão descritas abaixo:

1)   Fluxograma

Para Oakland (1994), um fluxograma é a representação gráfica destinada ao registro das diversas etapas que constituem um determinado processo, facilitando sua visualização e análise. Tem a finalidade de ordenar a sequencia de etapas. Um fluxograma utiliza símbolos para representar cada etapa de um processo, como por exemplo:

Modelo de Fluxograma

 No planejamento sistêmico ou exame de qualquer processo, é necessário registrar as sequencias de eventos e atividades, estágios e decisões, de tal maneira que possam ser facilmente compreendidos e comunicados a todos. Quando se precisar fazer algum aprimoramento, deve-se ter o cuidado de, em primeiro lugar, registrar os fatos relativos aos processos existentes.

As descrições que definem o processo devem possibilitar a sua compreensão e fornecer a base para o desenvolvimento de melhorias. É essencial, então, que as descrições dos processos sejam precisas, claras e concisas. Oakland (1994) afirma que para isto, é necessário que a equipe envolvida na montagem do fluxograma tenha conhecimento detalhado do processo e capacidade de efetuar as medidas de melhoria.

Os fluxogramas podem ser utilizados em todo ciclo de aprimoramento da qualidade e solução de problema. Abaixo seguem algumas aplicações de fluxogramas:

a) Definição de projetos

- identificação de oportunidades de mudança nos processos;

- definição dos limites de análise;

- desenvolvimento de uma base comum de conhecimento para os membros da equipe.

b) Identificação das causas primárias

- elaboração de planos para coleta de dados;

- geração de hipóteses sobre as causas primárias;

 -identificação dos caminhos para estratificação dos dados;

- análise do tempo requerido para as diversas etapas do processo.

c) Avaliação de soluções

- identificação das áreas que serão afetadas pelas mudanças propostas;

- implementação de soluções;

- descrição das vantagens que serão obtidas com a implementação das soluções.

 

2)   Estratificação

A ferramenta de estratificação é muitas vezes utilizada para análise de dados e pesquisar oportunidades de melhoria. Ela auxilia na análise dos casos cujos dados mascaram os fatos reais. Isto geralmente ocorre quando os dados registrados provêm de diferentes fontes, mas são tratados igualmente e sem distinção.

Estratificar é agrupar elementos com as mesmas características, ou seja, itens iguais ou muito semelhantes, tendo causas e soluções comuns. O objetivo é encontrar padrões que auxiliem na compreensão dos mecanismos causais e variações de um processo. A estratificação quebra uma representação em categorias ou classes mais significativas a fim de direcionar a ação corretiva.

No caso de dados contínuos, a estratificação seria a criação de classes de freqüência; nos discretos, a definição de variáveis ou parâmetros que filtrem os dados (ex.: data/hora, lote, fornecedor, turno, operador, categoria do defeito, etc.).

Exemplo de estratificação de dados

 

3)   Folha de verificação

A folha de verificação é uma ferramenta de fácil compreensão, utilizada para responder a pergunta ”Com que frequência certos eventos acontecem?”. Com esta folha é iniciado o processo de transferência de opiniões em fatos. É especialmente útil para registrar observações diretas e ajudar a reunir fatos sobre o processo a ser analisado.

Oakland (1994) destaca os quatro passos para preparação das folhas de verificação:

a) Seleção e concordância sobre o exato evento a ser observado;

b) Decisão sobre o período em que os dados serão coletados. Isso inclui tanto o tempo com que estes serão obtidos como o tempo de duração da coleta.

c) Planejamento de uma forma simples, fácil para ser usada e suficientemente grande para registrar a informação. Cada coluna deve ser claramente identificada.

d) Coleta de dados e preenchimento da folha. É preciso ser honesto no registro da informação e dar tempo suficiente para que os dados sejam coletados e registrados.

O uso de folhas de verificação simples ou tabelas de contagem ajudam a coleta de dados do tipo certo, na forma e no tempo corretos. Os objetivos dessa coleta determinarão o modelo da folha de verificação a ser utilizada.

Exemplo de folha de verificação

 

4)   Gráficos de Pareto

O Gráfico de Pareto foi criado por Vilfredo Pareto, economista italiano, durante análises de distribuição de renda da população, onde concluiu matematicamente que 80% da renda estavam nas mãos de 20 % da população.

Conhecendo esta distribuição, Pareto passou a observar que outros fenômenos acompanham esta distribuição de ocorrências. Para Juran (1997) é necessário conhecer quem são os poucos, pois estes são vitais e os restantes são triviais.

Esta forma de analisar os dados permite que se possa classificar os itens de informação nos tipos de problemas ou causas por ordem de importância. Para Oakland (1994) sem uma análise desta forma, é fácil destinar recursos para corrigir um sintoma, apenas por que sua causa parece evidente à primeira vista. Dessa forma, é possível atacar os problemas, de forma eficiente, priorizando as causas que se mostram responsáveis pela maior parte das perdas. O processo de melhoria deve desenvolver-se passo-a-passo, partindo-se daqueles considerados mais críticos, e cujos resultados positivos trarão um retorno maior para o sistema. Isto não impede que sejam desenvolvidas ações para eliminar causas consideradas simples, dentre as muitas e triviais, mas deve-se, neste caso, cuidar para dispor poucos recursos e tempo.

Este tipo de ferramenta tem aplicação em diversas áreas, como melhoria contínua, na identificação das principais fontes de custo ou das principais causas que afetam um processo. Na área médica, quando se quer descobrir quais as causas mais relevantes para determinado sintoma. Na área de custos de projetos, pode-se aplicar na identificação da distribuição de recursos por projetos ou  identificação de áreas prioritárias para investimento.

O gráfico abaixo segue como um exemplo de gráfico de Pareto, onde se verificam os principais motivos de sucatas ocorridas.

Análise de defeitos e quantidades de sucatas

 

5)   Diagramas de Causa e Efeito

O diagrama de causa e efeito, também conhecido por Espinha de Peixe ou Diagrama de Ishikawa, foi inventado pelo japonês Kaoru Ishikawa em 1943.

 Esta ferramenta possui uma técnica visual que busca a interligação de causas e efeitos.

Sua forma é similar à espinha de peixe, onde o eixo principal mostra um fluxo de informações e as espinhas, que para ele se dirigem, representam contribuições secundárias ao processo em análise. O diagrama ilustra as causas principais de uma ação, ou propriedade, para as quais convergem subcausas (causas menos importantes), levando ao sintoma ou efeito final de todas (interação) e cada uma (reflexos isolados) dessas causas. Segundo Slack (1999) o diagrama pode ser utilizado para identificar áreas onde são necessários mais dados. Para Shiba (1997), o diagrama de causa e efeito reflete o nível de profundidade com que a equipe considerou as possíveis causa do problema. Uma consideração aprofundada, segundo Shiba (1997), geralmente produz um diagrama que investiga as causas básicas potenciais quando responder ”Por que este resultado?” em cinco níveis. Na figura 3 está representado o desdobramento dos cinco por quês.

Este diagrama pode ser utilizado para solução de problemas, bem como para como planejar um efeito futuro desejado. Dentre as potenciais causas para os efeitos, procura-se estabelecer algumas variáveis a serem analisadas como os 6M’s, que são eles: mão-de-obra, método, matéria-prima, máquina, meio-ambiente e medição. Estas seis variáveis podem ser substituídas por outras demais existentes na análise em questão.

Na figura abaixo pode ser verificado um diagrama de causa e efeito com as seis variáveis acima citadas.

Diagrama de causa e efeito

 

6)   Histograma

É uma ferramenta da qualidade utilizada para analisar um determinado problema, tendo como base a medição de dados. Como exemplo pode-se destacar as dimensões de peças, variações de temperatura e outros dados.

Os histogramas são gráficos de colunas que mostram, de maneira visual muito clara, a frequência com que ocorre um determinado valor ou grupo de valores. Para Oakland (1994), os histogramas podem ser usados para apresentar tanto atributos como dados variáveis e são um meio eficaz de se comunicar diretamente ao pessoal que opera o processo e o resultado dos esforços. Logo o histograma se utiliza de dados na forma de variáveis (valores numéricos) e revela quanto de variação existe em qualquer processo.

O histograma típico tem forma de uma curva superposta a um gráfico de barras. Esta curva é chamada normal, sempre que as medidas concentram-se em torno da medida central e, de modo geral, um número igual de medidas situa-se de cada lado deste ponto central. Amostras aleatórias de dados sob controle estatístico seguem este modelo, chamado de curva do sino. Outras formas ocorrem como "acúmulo" de dados em pontos afastados da medida central. Este tipo de distribuição é chamado "inclinado". A construção do histograma é bastante simples. Deve-se associar, na reta horizontal, as medidas (ou intervalos que as representem); na reta vertical, estão as frequências de ocorrência de cada medida ou cada intervalo. A estrutura da curva de dados aparece por sobre retângulos levantados, a partir dos intervalos de medidas.

No gráfico abaixo segue um exemplo de histograma:

Histograma de tempo de espera do cliente

 

A aplicação básica dos histogramas, segundo Paladini (1994), é a determinação da curva de frequência de ocorrência das medidas. Havendo um conjunto de dados representativos de fenômenos ou da população, o histograma pode ser feito.

Além disso, o histograma apresenta uma série de outras possíveis aplicações conforme Oliveira (1996). Dentre elas podem ser citadas:

Em pesquisas sociais, os histogramas podem ilustrar a distribuição de idade da população do país, para direcionar decisões políticas, distribuição de renda da população, evidenciando a situação da maioria das pessoas, a determinação do padrão da estrutura dos habitantes de uma determinada região do país.

Em soluções de problemas, os histogramas podem ser utilizados para determinação de possíveis erros na coleta de dados do processo em análise, determinação de descontroles ou anomalias de amostras.

Em Controle de Qualidade, esta ferramenta pode auxiliar na determinação do número de produtos não-conformes produzidos por dia, na determinação da dispersão dos valores de natureza medida em peças de aço, no controle da variação do volume final de óleo lubrificante, no processo de enchimento ou na indicação da necessidade de ação corretiva.

O uso de histogramas, quando associados às especificações do produto, pode constituir-se numa das mais simples ferramentas do CEP - Controle Estatístico do Processo. Serve, inclusive, como método para avaliar visualmente a capacidade do processo de produção. Apesar desta diversidade de aplicações, os histogramas não podem ser considerados como uma ferramenta conclusiva.

 

7)   Diagrama de Dispersão

Este tipo de diagrama é comumente utilizado para estudar a possibilidade de relação entre duas variáveis ou relação de causa e efeito. Não se pode afirmar que uma variável influencia a outra, mas é possível estabelecer se uma relação existe e em que intensidade. O diagrama é construído de forma que o eixo horizontal representa os valores medidos de uma variável e o eixo vertical represente os valores da outra variável.

Segundo Oakland (1994), este diagrama que permite a identificação do grau de relacionamento entre duas variáveis consideradas numa análise, ou seja, é útil para estabelecer associação, se existir, entre dois parâmetros ou dois fatores.

Durante a análise dos diagramas pode se verificar as possíveis correlações entre as variáveis. Existem alguns tipos de correlação:

a)      Correlação negativa: à medida que uma variável aumenta a outra diminui.

Correlação negativa

 

b)      Correlação nula: ausência de correlação.

Correlação nula

 

c)      Correlação positiva: a medida que aumenta uma variável, a outra acompanha da mesma forma.

Correlação positiva

Dependendo da tecnologia, frequentemente é útil estabelecer associação, se existir, entre dois parâmetros ou dois fatores. Uma técnica para iniciar tal análise é um simples gráfico X-Y dos dois conjuntos de dados. O agrupamento de pontos resultantes no diagrama de dispersão revelará se existe ou não uma correlação forte ou fraca, positiva ou negativa entre os parâmetros. Os diagramas são de simples construção e fácil interpretação; a ausência de correlação pode ser tão perceptível quanto a verificação de que ela existe (OAKLAND, 1994, p. 224).

Diagrama de dispersão

O diagrama de dispersão tem aplicação em diversos campos, como na solução de problemas, auxiliando na determinação da causa primária do problema, na determinação do possível relacionamento entre duas causas, na confirmação da efetividade das ações implementadas ou em qual será o público alvo. Em pesquisas sociais, a aplicação pode ser utilizada para estudo da correlação entre o índice de criminalidade e a densidade demográfica ou a taxa de natalidade e grau de escolaridade. Para Saúde pública pode auxiliar na determinação do efeito da ingestão de calorias e o peso das pessoas, na determinação da incidência de doenças em função do número de cigarros consumidos por dia. No aprimoramento da qualidade dos processos com a avaliação do número de horas de treinamento sobre o desempenho em uma determinada tarefa ou análise sobre o efeito do investimento financeiro em prevenção e a participação no mercado, como resultado da qualidade.

 

8)   Gráfico de Controle

Os gráficos de controle são ferramentas avançadas de análise estatística, mas não complexas. O gráfico de controle monitora o grau de variabilidade de uma atividade, auxiliando na identificação de tendências que indicam se a mesma está sob controle ou não. Através do cálculo de três parâmetros LC (Linha Central de Controle), LSC (Limite Superior de Controle) e LIC (Limite Inferior de Controle) é definido um gráfico de controle de modo a viabilizar o monitoramento contínuo de uma atividade ao longo do tempo.

O gráfico abaixo apresenta o aspecto básico de um gráfico de controle, considerando como exemplo a variável "tempo de carregamento de um veículo". Um processo ou atividade é dito sob controle quando nenhuma medição se encontrar acima do LSC ou abaixo do LIC. São apresentados a seguir, através de exemplo, os passos principais para a construção de um gráfico de controle com a determinação dos parâmetros LC, LSC e LIC.

 

Gráfico de controle de carregamento

 

É importante ressaltar que nem todo gráfico de controle trabalha com limite superior e inferior e que isto irá depender da variável em estudo. No exemplo dado, um tempo de carregamento superior ao valor do LSC pode significar uma anormalidade, fora das especificações. Já um valor inferior ao LIC pode não ter significado.

Finalmente, cabe dizer que um gráfico de controle é uma ferramenta neutra. Serve para identificar e descrever uma situação de forma muito objetiva, mostrar a todos que trabalham no processo como ele está se desenvolvendo e lhes informar rapidamente a ocorrência de alguma anomalia.

Para Oliveira (1996), os gráficos de controle podem ser aplicados em diversas situações:

a) Comparar grande quantidade de dados;

b) Comparar dados resultantes de processo de contagem (variáveis discretas, atributos);

c) Evidenciar graficamente os aspectos fortes e fracos de um determinado assunto, ambiente ou processo;

d) Mostrar a evolução dos resultados de um ou mais processos, por um determinado intervalo de tempo.

 

 

Conclusão:

A utilização de uma determinada ferramenta e sua utilidade vem de sua aplicação e seu uso nas situações adequadas e efetivamente necessárias, e não apenas como mais um formulário a ser preenchido que neste contexto perde totalmente a sua função.

Os resultados que podemos esperar são diversos: diminuir os custos, com processos e produtos mais uniformes, identificar causas-raiz de problemas e soluciona-los de forma eficaz, elevando os níveis de qualidade da organização.

É muito importante conhecer cada uma das ferramentas, sua aplicação e cada caso em particular, permitindo assim uma análise adequada das ocorrências e das falhas potenciais. Assim podem ser tratadas de forma objetiva levando a decisões adequadas.

 

Referência Bibliografica:

Construindo um Sistema de Gestão da Qualidade – Fernando Banas. Editora Epse.

Controle da Qualidade Total - Campos, V. F. TQC - Fundação Christiano Ottoni.

ISHIKAWA, Kauro. Controle de qualidade total à maneira japonesa. Traduzido por Iliana Torres. Rio de Janeiro: Campus, 1993. 221p.

JURAN, Joseph. M. A Qualidade desde o Projeto. Traduzido por Nivaldo Montingelli Jr. São Paulo: Pioneira, 1997. 551p.

OAKLAND, John S. Gerenciamento da qualidade total. Traduzido por Adalberto Guedes Pereira. São Paulo: Nobel, 1994. 459p.

OLIVEIRA, Sidney Teylor de. Ferramentas para o aprimoramento da qualidade. 2 ed. São Paulo: Editora Pioneira, 1996. 115p.

PALADINI, Edson Pacheco. Qualidade total na prática: Implantação e avaliação de sistemas de qualidade total. 1 ed. São Paulo: Atlas, 1994. 214p.

SHIBA, Shoji; GRAHAM, Alan; WALDEN, David. TQM: quatro revoluções na gestão da qualidade. Porto Alegre: Bookman, 1997. 409 p

Faccini, Fabiano; Análise do Uso do Método de Análise e Solução de Problemas em falhas de componentes. 2007. Trabalho de Conclusão de curso de Engenharia de Produção. Universidade do Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS). São Leopoldo, RS, 2007. 

 

 

Autor: Moacir Langes Filho

Edição final: Fabiano Faccini

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Ferramentas Basicas da Qualidade.pdf (328967)