Ferramentas da Qualidade para Controle

da Qualidade e Resolução de Problemas

FERRAMENTAS

Fluxograma Lista de Verificação Diagrama de causa e efeito Diagrama de Pareto Histograma Diagrama de dispersão Brainstorming

FASE N DOPROCESSO

INÍCIO

FASE 1 DOPROCESSO

FIM

DECISÃO

FLUXOGRAMAFLUXOGRAMA

PROBLEMAPROBLEMAM Ê SM Ê S

TOTALTOTAL

AA

11 22 33 44 55 66 77 88

BB

CC

DD

EE

TOTALTOTAL

II

IIII IIIIII

IIIIIIIIIIIIII

IIIIII

II IIIIII IIII IIII

IIII

IIIIIIIIIIIIIIII

IIIIII

IIII IIIIII

II

IIII IIIIIIIIIIII IIIIII

II II IIII IIII II

IIII

55 99 88 88 1010 88 1212

IIII

IIII

77

99

1515

2020

1010

1313

6767

LISTA DE VERIFICAÇÃOLISTA DE VERIFICAÇÃO

Lista de verificação são formulários usados para padronizar e verificar resultados de trabalho, ou para verificar e coletar dados que poderão ser úteis para clarificar e identificar problemas

Diagrama causa e efeitoOU

Diagrama de IshikawaOU

Espinha de Peixe O diagrama de causa-e-efeito mostra sistematicamente as relações entre

problemas no trabalho(efeito) e suas causas. Na solução de problemas, seleciona-se como efeito o problema que se deseja solucionar, e

então busca suas causas.

Diagrama Causa e Efeito

CAUSA PRIMÁRIA

CAUSA PRIMÁRIA

CAUSASECUNDÁRIACAUSA

SECUNDÁRIA

CAUSASECUNDÁRIA

CAUSASECUNDÁRIA

CAUSASECUNDÁRIA

CAUSASECUNDÁRIA

CAUSA PRIMÁRIA

EFEITO

Classes de causas: os 4 Ms

PROBLEMADE

PRODUÇÃO

MATERIAL MÉTODO

MÃO DE OBRA MÁQUINA

Causa e Efeito: Um Bom Restaurante

Bom Restaurante

pratos quentes

pratos frios

ingredientes

preparo

variedades

higiene

AtendimentoLocalização

Instalações

garçons

Comida

acessomaitre

prédio

decoração

segurança

silêncio

limpeza

paladar

barman

porteiro

ALTO CONSUMO

DECOMBUSTÍVEL

Material

Método Carro

Motorista

Não escutaro motor

Uso incorretodas marchas

Manutenção do motor

Pouco treinamento

Falta de atenção

Direção imprópria

Ajuste marcha lenta

Combustível fora deespecificação

Ajuste carburador

Dirigir muito rápido

Sempre atrasado

Impaciência

Calibração incorreta

Falta de calibração

Falta de conhecimento

Manutenção inadequada

Falta de óleo

Óleo incorreto

Lubrificaçãoinadequada

Pressão pneus

Velas

Ajuste ignição

manual do proprietárioDesconhecimento do

Rádio alto

Problema de audição

Falta de manual

Diagrama Causa e Efeito: Variabilidade

Diagrama de Ishikawa: relação causa => efeito

EFEITO

MEIO AMBIENTE MÃO-DE-OBRA MÉTODO

MATÉRIA-PRIMA

MÁQUINA MEDIÇÃO

Fornecedores

Fornecimento próprio

Deterioração

Manutenção

Instrumento

Condições locais

Inspeção

Oficina

Clima

Físico

Mental

Informação

Instrução

Procedimento

CAUSAS• Fatores de qualidade• Itens de verificação

• Características da qualidade

• Itens de controle

PROCESSO

FATORES DE PRODUÇÃO = 6MFigura 3.1 / pág 18

Ms

Ms

Mão deobra Método Material Máquina

Meioambiente Medição “Management”

(gestão)

4Ms

5o M 6o M 7o M

Os 4 Ps

4 Ps

Políticas Procedimentos

PlantaPessoal

Diagrama de causa e efeito

Derrota em uma partida

esportiva

Saúde Moral

Estratégia Técnica

Descanso

Relaxamento

Divertimento

Sono

Tempo

Profundidade

Alimentação

Nutrição Calorias

Quantidade

Informação

Análise

Observação

Avaliação da situação

Experiências em partidas

Programa

QualidadeQuantidade

Planejamento

Tempo

RegrasBom senso

Estudo do adversário

Movimento

Força

Velocidade

Trabalho de equipe

Cooperação

Função

Recomendação

RepetiçãoModelo

Forma

Exercício

Espírito de luta

EncorajamentoOrgulho

Dedicação

Compostura

Calma

Confiança

Cuidado

Paciência

Concentração

Fonte: KUME, H, Métodos estatísticos para melhoria da qualidade. São Paulo: Gente, 1993.

Diagrama de Pareto Pareto é um gráfico de barras

mostrando uma estratificação de várias causas ou características de defeitos, falhas, reclamações, e outros problemas. O número ou custos dessas causas ou fenômenos são mostrados em ordem decrescente através de barras de tamanhos diferentes.

Gráficos de Pareto são usados para correta e objetivamente identificar os problemas mais importantes, e clarear as metas a serem atacadas na solução de problemas

20

40

0A B DC E

60

80

100

D E F E I T O SD E F E I T O S

P E

R C

E N

T U

A L

P E

R C

E N

T U

A L

DIAGRAMA DE PARETODIAGRAMA DE PARETODIAGRAMA DE PARETODIAGRAMA DE PARETO

Diagrama de barras

300 -

200 -

100 -

0 -

- 100

- 80

- 60

- 40

- 20

- 0Número

do contrato errado

Código de preço errado

Código do

fornece-dor

errado

Número de peça errado

Data de entrega errada

9480

66

33 27

Erros em pedidos de peças

Fre

qüên

cia

de e

rros

Por

cent

agem

de

erro

s

Defeitos por tipo - TabelaTipo de defeito Número encontrado %

Trinca 10 5

Risco 42 21

Mancha 6 3

Deformação 104 52

Fenda 4 2

Porosidade 20 10

Outros 14 7

TOTAL 200 100

Defeitos por tipo - ordenadaTipo de defeito Número encontrado % % acumulada

Deformação 104 52 52

Risco 42 21 73

Porosidade 20 10 83

Trinca 10 5 88

Mancha 6 3 91

Fenda 4 2 93

Outros 14 7 100

TOTAL 200 100 100

Defeitos por tipo - Diagrama de barras

200 -

180 -

160 -

140 -

120 -

100 -

80 -

60 -

40 -

20 -

0 -

- 100

- 90

- 80

- 70

- 60

- 50

- 40

- 30

- 20

- 10

- 0D B F A C E G

A: TrincaB: RiscoC: ManchaD: DeformaçãoE: FendaF: PorosidadeG: Outros

Princípio de Pareto

20 % dos indivíduos

80 %

do

resu

ltad

o

Histograma

O histograma é uma forma gráfica de apresentar a

distribuição de freqüências de uma variável.

O histograma é um gráfico de barras verticais construído com

os resultados da tabela de freqüências

Medidas de cintura

76,3 85,4 66,5 92,3 88,5 78,9 79,3 69,4 78,4 91,0

85,2 69,1 77,7 78,4 67,9 79,3 86,3 78,4 65,2 68,9

73,0 88,4 81,2 71,1 73,4 84,2 81,7 79,9 85,2 91,1

65,3 68,3 76,9 69,2 61,8 59,1 76,4 74,2 79,2 80,2

70,6 89,2 84,3 79,1 79,5 76,9 71,0 69,1 66,5 87,4

Tabela de classes e freqüências

Intervalo: Mínimo < x Máximo

Marcas Fre-qüência

% % acumulada

Mínimo Máximo 57,5 62,5 2 4 4 62,5 67,5 4 8 12 67,5 72,5 10 20 32 72,5 77,5 7 14 46 77,5 82,5 14 28 74 82,5 87,5 7 14 88 87,5 92,5 6 12 100

Totais 50 100 100

Distribuição Normal

' ' ' ' ' ' '-3 -2 - + +2 +3

±399,7%

±68,3%

±295,4%

Parâmetros de uma distribuição

x

x

N

ii

N

1

11

2

N

xxV

N

ii

V

Média Variância

Desvio padrão

Diagrama de dispersãoÈ um gráfico onde pontos de dois

conjuntos de dados que compartilham de

alguma dependência são colocados num

gráfico. É um instrumento que permite

saber se os dois conjuntos de dados são

correlacionados

VARIÁVEL 1VARIÁVEL 1

VA

RIÁ

VE

L 2

VA

RIÁ

VE

L 2

DIAGRAMA DE DISPERSÃODIAGRAMA DE DISPERSÃO

Porcentagem de defeitos x pressão de sopro

Data Pressão % Defeituosa Data Pressão Defeituosa

01/Out 8,6 0,889 22/Out 8,7 0,89202/Out 8,9 0,884 23/Out 8,5 0,87703/Out 8,8 0,874 24/Out 9,2 0,88504/Out 8,8 0,891 25/Out 8,5 0,86605/Out 8,4 0,874 26/Out 8,3 0,896

08/Out 8,7 0,886 29/Out 8,7 0,89609/Out 9,2 0,911 30/Out 9,3 0,92810/Out 8,6 0,912 31/Out 8.9 0,88611/Out 9,2 0,895 01/Nov 8,9 0,90812/Out 8,7 0,896 02/Nov 8,3 0,881

15/Out 8,4 0,894 05/Nov 8,7 0,88216/Out 8,2 0,864 06/Nov 8,9 0,90417/Out 9,2 0,922 07/Nov 8,7 0,91218/Out 8,7 0,909 08/Nov 9,1 0,92519/Out 9,4 0,905 09/Nov 8,7 0,872

Diagrama de dispersão

0,94-

0,93-

0,92-

0,91-

0,90-

0,89-

0,88-

0,87-

0,86-

0,85-

0,84- ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' 8,0 8,2 8,4 8,6 8,8 9,0 9,2 9,4 9,6 9,8 10,0

y

x

Porcentagemdefeituosa(%)

Pressão de sopro (kgf/cm2)

CorrelaçãoPositiva Negativa

Provavelmente negativaProvavelmente positiva

10-

9-

8-

7-

6-

5-

4-

3-

2-

1-

0-' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

y

x

10-

9-

8-

7-

6-

5-

4-

3-

2-

1-

0-' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

10

y

x

10-

9-

8-

7-

6-

5-

4-

3-

2-

1-

0-

y

x

' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

10-

9-

8-

7-

6-

5-

4-

3-

2-

1-

0-

y

x

' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Sem correlação visível

10-

9-

8-

7-

6-

5-

4-

3-

2-

1-

0-

y

x

' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Peso e altura de 50 pessoas

2,00-

1,95-

1,90-

1,85-

1,80-

1,75-

1,70-

1,65-

1,60-

1,55-

1,50-

Altura(m)

Peso (Kg)' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95

2,00-

1,95-

1,90-

1,85-

1,80-

1,75-

1,70-

1,65-

1,60-

1,55-

1,50-

Altura(m)

Peso (Kg)

homem

mulher

' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95

a) 50 pessoas sem estratificação: não há correlação aparente

b) as mesmas 50 pessoas, mas com estratificação de homens e mulheres: a correlação torna-se visível.

“Brainstorming”Tempestade de

IdéiasBrain = Idéia Storming = Tempestade

“Brainstorming”: Tempestade de idéias

Preparação BrainstormingSeleção

convergente divergente convergente

idéia!

Esclarecer o problema e os

objetivos

Levantar um grande número de idéias

Detalhar a solução mais adequada para

implementação

Tipos de Brainstorming

Estruturado participantes apresentam suas idéias segundo ordem

pré-estabelecida.

Não estruturado participantes apresentam suas idéias conforme elas

ocorrem.

Misto começa estruturado

muda para não estruturado quando idéias escasseiam

Regras do Brainstorming

Regras Motivos

1. É expressamente proibido criticar.

A crítica inibe a criatividade

2. Aceitar até idéias absurdas.

Absurdo pode indicar caminho para solução genial.

3. Encorajar variações sobre idéias anteriores.

Efeito multiplicador das idéias e estímulo à criatividade do grupo.

4. Quanto mais idéias melhor.

Posteriormente, idéias são selecionadas e elaboradas

Seleção

Selecionar idéias viáveis Agrupar idéias redundantes Melhorar idéias Escolher as melhores

(votação múltipla) Estruturar solução

(diagrama de afinidades)

6 SIGMAS – HISTÓRIO/DEFINIÇÃO

A abordagem seis sigma foi desenvolvida pela Motorola, na década de oitenta, com o objetivo de reduzir a taxa de falhas em seus produtos eletrônicos manufaturados. O programa foi elaborado com o severo desafio do “desempenho livre de defeitos”, e tinha como principais objetivos o aprimoramento da confiabilidade do produto final e a redução de sucata. A origem do padrão Seis Sigma está num trabalho de benchmarking conduzido pela Motorola. Foram associados os dados internos de sua experiência de pedidos, pagamento de fatura e ordens de pagamento a outras estatísticas vinculadas ao dia-a-dia nos Estados Unidos, como a precisão de contas de restaurante, perda de bagagem aérea e prescrição de medicamentos. Também foram pesquisadas empresas conhecidas como tendo alta qualidade e níveis elevados de satisfação do cliente (conhecidas como “best-in-class”) e comparadas com empresas médias.

As empresas médias tinham taxas de falhas numa faixa de 3000 a 10000 por milhão de passos/procedimentos, o que é equivalente a um nível Sigma de 3 a 4. Os resultados das melhores empresas, as tais “best-in-class”, foram próximos a 3,4 falhas por milhão, que é equivalente ao nível de 6 Sigma.

SEGeT – Simpósio de Excelência em Gestão e Tecnologia

Figura : Tradução do nível da qualidade para a linguagem financeira.

OUTRAS FERRAMENMTAS

Análise do campo de forças Benchmarking, 5 S 4 W 3 H = 4Q1POC (o que, quando, quem, quanto, porque, onde, como) Kamban Just in Time Ciclo PDCA ETC.