MEDIÇÃO DE PROCESSOS

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Hoje abordaremos (de maneira sucinta), sobre as medições de processos produtivos (um roteiro para quem quer iniciar qualquer tipo de análise na indústria ou qualquer outro setor de negócio), passando por etapas como: elaboração do fluxograma, plano de coleta de dados (explicando o que são dados contínuos e discretos), ficha de dados (ou sistematização), análises (gráficas e estatísticas) e software.

A qualidade é a nossa melhor garantia da fidelidade do cliente, a nossa mais forte defesa contra a competição estrangeira e o único caminho para o crescimento e para os lucros.” (Jack Welch)

Quando o ritmo de mudança dentro da empresa for ultrapassado pelo ritmo da mudança fora dela, o fim está próximo.” (Jack Welch)

Encare a realidade como ela é, não como foi ou como você deseja que ela seja.” (Jack Welch)

As empresas atualmente tem buscado refugio nas reduções de custo, a fim de permanecerem-se firmes no mercado, muitas vezes as melhores decisões NÃO são tomadas, motivo? Movidas pelo achismo, sem nenhum dado para verificação, sem nenhuma análise coerente e lógica.

Diferença entre Lean e Seis Sigma é que um presa pela mudança no tempo (cultura), o outro presa por mudanças rápidas com ganhos significativos (empresários desesperados com as tão faladas crises não tem tempo de espera pra que as coisas comecem a acontecer). 

Pra iniciar um processo de medição (além da definição do projeto, contendo objetivos, justificativas… Enfim… Etapa de início que não abordaremos) é essencial que de “desenhe” o processo em que está atuando, o chamado Fluxograma, SIPOC, enfim (existem algumas formas de se fazer isso). Fluxograma é a representação de um processo (no caso produtivo), utiliza-se símbolos e liga um processo no outro contendo as atividades principais a serem realizadas. Interessante desenhar o processo de trás pra frente, a fim de detectar processos “clandestinos” (os famosos postos de retrabalho), essencial que todos os detalhes sejam identificados no fluxo.

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Posteriormente elabora-se um Plano de Coleta de Dados, contendo informações como:

O que medir (Medida, Tipo de Dado e Definição Operacional)

***Medida – o que exatamente será medido (tempo de um processo a outro, quantidade produzida no dia, erros identificados em uma máquina, falhas, refugos, enfim).

***Tipo de Dado – Contínuo ou Discreto.

***Definição Operacional (medição de tempo de processo, medição de itens perdidos, medição de itens entregues, etc.).

Como medir (Plano de Amostragem, Método / Ferramenta, Responsável)

***Plano de Amostragem – especificar o que será medido, dar mais detalhes da medição a ser feita.

***Método / Ferramenta – Como será medido (via sistema ou código de barras, equipamento de medição, cronômetro, etc.).

***Responsável – Quem irá acompanhar o processo de medição, coordenar.

Dados Contínuos e Discretos

Dados discretos: 1 ou 2, sim ou não, quente ou frio, claro ou escuro… (número de peças vendidas, números de carros fabricados…)

Dados contínuos: 1,02… 1033,98… (dureza de um material, peso de uma pessoa, tempo de um processo, velocidade de um carro…)

***As análises estatísticas dependem dessa diferenciação (existem análises específicas para dados discretos e para dados contínuos).

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Primordial que o método de medição seja validado, minimizando ao máximo ou até mesmo anulando qualquer tipo de variação (isso impactará nas análises).

As medições podem ser sistêmicas, exemplo: Em um processo produtivo que calcula tempo das operações, o operador pode fazer apontamento via código de barras identificando as entradas e saídas, ficando essas informações em um banco de dados. Porém, em casos de processos que não se tem este recurso, utiliza-se métodos manuais para formalização / registro das medições (formulários, check list, ficha de dados…).

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Um número interessante para se fazer as análises (de uma maneira geral) é 30, ou seja, 30 dados coletados já consolida uma amostra para realização das análises. Isso claro varia de processo para processo, depende muito da quantidade de vezes que o evento medido ocorre por período.

As análises gráficas são realizadas inicialmente para se ter base inicial do processo, porém não é interessante tomar decisões contendo somente isso, as decisões tomadas devem ser pautadas nas análises dados estatísticos.

Exemplos de Análises Gráficas (não se limitando):

Pareto, Summary, Histograma, Capabilidade, etc.

Exemplos de Análises Estatísticas (não se limitando):

Anova, Regressão, Chi-Quadrado, etc.

***Um software bem requisitado e interessante é o Minitab (bastante utilizado na implementação de projetos Seis Sigma).

Dados geram informações, informações geram conhecimento, conhecimento agregado ao processo gera melhoria, redução de custo, inovação, estabilidade.

Muitas empresas não estão prontas para a mudança, e isso barra a implementação de métodos de medição, interessante transacionar nossas mentes para o novo, só isso fará com que cresçamos na mesma proporção que os fatores externos. Isso não é uma alternativa, é a resposta.

Vinícius Ferreira

Fonte da imagem: Google Imagens

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