00:00:00
Olá pessoal boa noite professor Marco
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Aurélio Soares de Castro eh a gente não
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pode est ao vivo agora né então eu tô
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caborando esse vídeo de revisão vou
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passar alguns dos pontos né que a gente
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comentou ao longo das nossas aulas para
00:00:14
que vocês atentem né para determinados
00:00:17
conceitos e a hora que retornarem né
00:00:20
esses pontos para pra sua revisão pros
00:00:22
seus estudos eh prestaria bastante
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atenção no que a gente vai eh comentar
00:00:26
aqui tá bom então fica mais como um
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roteiro né para vocês
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Eh revisarem esses conceitos se
00:00:33
preparando pra prova Tá bom então vamos
00:00:36
lá que tem bastante coisa Tá certo então
00:00:39
a gente começou o curso falando sobre
00:00:41
esse essa interface entre estatística e
00:00:43
engenharia e dizendo que a estatística
00:00:46
permite não só coletar e processar dados
00:00:49
né Como interpretar a variabilidade
00:00:52
desses dados porque a variabilidade
00:00:54
sempre vai estar presente tá a gente tem
00:00:55
E desde aquelas aquela variabilidade
00:00:58
natural que é ável né E quando um
00:01:01
processo tem só variabilidade natural a
00:01:03
gente diz que el tá sob controle
00:01:05
estatístico eh e aquelas variabilidades
00:01:09
aquelas aquelas variações que são
00:01:11
devidas a anomalias né são devidas a
00:01:14
causas especiais e que fazem com que o o
00:01:17
nosso processo saia do controle né saia
00:01:21
fora do controle estatístico então o
00:01:22
nosso objetivo é essencialmente eliminar
00:01:26
as causas especiais de variação n e
00:01:29
reduzir as causas comuns já que a gente
00:01:32
não pode eh eliminá-las totalmente então
00:01:36
nessa sequência a gente Comentou algo
00:01:38
sobre o controle de qualidade né que ele
00:01:41
avalia o desempenho de processos e a
00:01:43
conformidade né as especificações e
00:01:46
prevê e prê as ações corretivas que você
00:01:49
eh necessite o controle de processo vai
00:01:52
ter Então nesse esse contexto de
00:01:54
qualidade vai se preocupar em
00:01:57
estabilizar e depois melhorar o
00:02:00
desempenho do processo e e quando a
00:02:02
gente lança a mão de ferramentas
00:02:04
estatísticas né
00:02:07
ah para realizar ou em observações
00:02:09
individuais ou sobre amostras essas
00:02:13
ações né de de avaliação de desempenho
00:02:15
de processos e de de monitorar e de
00:02:17
controlar a variabilidade do processo a
00:02:20
gente está diante do chamado controle
00:02:23
estatístico de processos olha ele aqui
00:02:26
tá então eh ao longo da das aulas seguin
00:02:30
a gente comentou sobre algumas das
00:02:31
Ferramentas principais eh dentro do
00:02:34
controle estatístico né
00:02:36
Eh Por que essa preocupação em melhorar
00:02:39
a qualidade porque melhorar qualidade
00:02:40
significa eliminar desperdício eliminar
00:02:43
desperdício de matériaprima de de tempo
00:02:46
né Eh de de maquinário entre outros ou
00:02:49
seja se você elimina desperdício você já
00:02:51
reduz custo reduzindo o custo você tem
00:02:55
também mais produtividade mais
00:02:57
satisfação né Não só das pessoas que
00:02:59
trabalham mais do seu cliente e
00:03:02
evidentemente mais lucro então Eh essa
00:03:05
essa sequência lógica digamos assim visa
00:03:08
ao processo de eliminar de exp pedí você
00:03:10
vai estar eh considerando uma abordagem
00:03:13
Econômica da qualidade né Então essa
00:03:16
redução de custos da qualidade vem muito
00:03:17
no sentido de reduzir as falhas tá
00:03:20
reduzir tanto as falhas externas né
00:03:22
Depois da produção quanto as falhas
00:03:24
internas que ocorrem ali ao longo do
00:03:27
processo tá eh um outro um texto
00:03:30
conceito bem interessante da gente
00:03:33
destacar que vai ser retomado em vários
00:03:35
pontos ao longo da revisão porque foi
00:03:37
falado em vários pontos ao longo das
00:03:38
aulas é o do Ciclo PDCA
00:03:41
né Principalmente do Ciclo PDCA que
00:03:44
envolve as etapas né de planejar deixa
00:03:48
eu usar aqui o o mouse planejar executar
00:03:52
o que foi planejado verificar se essas
00:03:55
ações que estão sendo executadas estão
00:03:57
sendo executadas conforme plano né se
00:04:00
elas estão surtindo o resultado e em
00:04:03
função do dos resultados que a gente
00:04:05
tiver do processo atuar ou para
00:04:08
estabilizar o processo ou para melhorar
00:04:10
e uma derivação desse ciclo seria aquele
00:04:13
ciclo sdca no qual a gente avalia as
00:04:16
ações que foram bem sucedidas e
00:04:19
padroniza tá que seria o standardize em
00:04:22
inglês tá eh então a gente seguiu né
00:04:26
nessa ao longo dessa dessa segunda
00:04:28
semana de aula a gente veio falando eh
00:04:31
sobre o diagrama de Pareto né A primeira
00:04:34
ferramenta que a gente comentou Então
00:04:35
ela ela vem de uma adaptação do
00:04:37
princípio do wif do Pareto que foi feita
00:04:39
pelo Joseph juran que é basicamente eh
00:04:42
diz que se você analisar você tem poucos
00:04:46
problemas ou entre aspas 20% dos
00:04:49
problemas que são responsáveis por 80%
00:04:53
pela maior parte das perdas da empresa
00:04:55
então se você prioriza a resolução
00:04:57
desses poucos problemas desses problemas
00:04:59
que são Tais eh você consegue eh
00:05:02
eliminar né a maior parte das perdas e
00:05:06
isso otimiza né faz com que você consiga
00:05:08
otimizar o uso novamente de recursos que
00:05:11
são limitados né você economiza energia
00:05:13
né você economiza materiais mão de obra
00:05:16
tempo e resolve problemas que estão
00:05:19
causando eh grandes perdas então a
00:05:22
seguira a gente elaborou
00:05:24
eh uma sequência né de como construir
00:05:27
esse diagrama de Pareto sem sempre
00:05:29
destacando que a gente precisa h a
00:05:31
partir de dados né E esses dados devem
00:05:34
ser coletados através das folhas de
00:05:35
verificação que são uma ferramenta
00:05:38
fundamental de coleta de dados elas TM
00:05:41
que ser bem estruturadas eh fáceis de
00:05:43
serem usadas devem ser arquivadas depois
00:05:46
de de preenchidas né Eh mas uma vez a
00:05:50
gente tendo essas folhas de verificação
00:05:52
preenchidas a gente tem dados né aí em
00:05:55
função desses dados a gente consegue eh
00:05:58
identificar a a quantidade de
00:06:00
ocorrências de cada defeito e em função
00:06:04
da da quantidade isolada de cada defeito
00:06:07
e tendo a quantidade total né a soma de
00:06:10
todos os defeitos eh encontrados a gente
00:06:12
consegue calcular uma porcentagem
00:06:14
unitária ou seja qual a porcentagem eh
00:06:18
do total de defeitos que aquele defeito
00:06:19
em particular representa e a partir daí
00:06:22
a gente Tend essas porcentagens de cada
00:06:24
defeito a gente parte para o cálculo das
00:06:27
porcentagens acumuladas ou seja Você Vai
00:06:29
somando né Eh os os problemas mais
00:06:33
frequentes eh Vai somando as
00:06:35
porcentagens de cada um deles então aqui
00:06:38
nesse caso a gente soma a primeira
00:06:39
porcentagem tá em torno de
00:06:41
45% as duas primeiras resultam em 68 por
00:06:46
e as três primeiras resultam em 84% ou
00:06:49
seja isso é indicativo de que se você
00:06:52
resolver esses três primeiros problemas
00:06:54
né esses três problemas mais frequentes
00:06:56
você vai est
00:06:57
H muito próximo né de eliminar 84% das
00:07:02
ocorrências de defeito tá então você
00:07:05
concentra eh seus esforços seu tempo os
00:07:08
seus recursos que são sempre limitados
00:07:10
para resolver esses problemas tá então o
00:07:12
princípio de de Pareto já está aí né O
00:07:14
que a gente vai fazer aqui então é
00:07:15
construir o diagrama então aqui a gente
00:07:18
tem as colunas né
00:07:19
Eh de cada defeito e associada a essas
00:07:23
colunas Eh esses pontos que representam
00:07:25
as eh porcentagens eh acumuladas tá bom
00:07:29
diagrama de paret é uma ferramenta bem
00:07:31
interessante de vocês eh revisarem e e e
00:07:35
retomarem um pouco agora tá eh a outra
00:07:38
ferramenta que a gente comentou foi o
00:07:39
diagrama de chika né o famoso diagrama
00:07:41
de causa efeito então para cada efeito a
00:07:44
gente lista possíveis causas e depois a
00:07:48
gente categoriza essas Causas em algumas
00:07:50
categorias seja em quatro categorias né
00:07:53
materiais máquinas métodos e mão de obra
00:07:56
ou em seis eh que aí a gente tem as
00:07:59
quatro categorias iniciais a gente soma
00:08:01
medida e meio ambiente ou seja eh as
00:08:04
pessoas que estão envolvidas no processo
00:08:05
podem se juntar eh e gerar ideias né
00:08:09
Cada uma dá sua opinião dá seu parecer
00:08:11
sobre o que pode estar gerando esse
00:08:13
problema ou essa característica porque o
00:08:16
diagrama de chika não precisa ser só
00:08:18
utilizado para identificar causas de um
00:08:20
problema né pode ser eh eh ser usado
00:08:23
para identificar o que causa eh um um um
00:08:26
um um desempenho desejável por exemplo
00:08:28
né fatores de sucesso e aí nesse
00:08:31
processo de geração de ideias para
00:08:33
depois serem caracterizadas e
00:08:35
categorizadas segundo cada cada espinha
00:08:38
de né Desse diagrama né de espinha de
00:08:40
peixe a gente pode lançar mão de
00:08:43
ferramentas de geração de ideia né
00:08:45
brainstorming brainwriting
00:08:47
benchmarking e e assim por diante tá
00:08:51
eh depois o gráfico de controle uma das
00:08:54
principais ferramentas estatísticas né
00:08:56
que você tem o o resultado das medidas
00:08:59
né de amostras de processo que Te indica
00:09:01
se ele tá sob controle estatístico ou
00:09:03
não né então você tem eh um um uma linha
00:09:06
Central que seria aquele valor esperado
00:09:09
eh e dois tipos de limite né o limite
00:09:12
superior de atenção ou de advertência e
00:09:15
limite inferior de advertência que
00:09:17
significa o quê essa essas medidas estão
00:09:21
variando um pouco a mais do que do que o
00:09:25
limite Central então elas estão se
00:09:27
afastando do limite central ou a mais ou
00:09:29
a menos e finalmente as linhas de
00:09:31
superior superior de eh de controle e
00:09:34
linhas de
00:09:36
ã linha de controle superior e linha de
00:09:39
eh controle inferior ou seja o processo
00:09:42
tá variando de certa forma eh
00:09:45
preocupante
00:09:46
eh se afastando desse valor Central
00:09:49
desse valor de referência tá isso é
00:09:51
indicativo de que o processo pode estar
00:09:53
fora de controle estatístico tá então
00:09:56
quando você constrói gráficos de
00:09:57
controle uma das principais eh questões
00:10:01
que você vai ter aí vai ser definir o
00:10:03
tamanho da amostra né o n minúsculo em
00:10:05
função desse tamanho da amostra você
00:10:07
pode calcular o desvio padrão da amostra
00:10:09
né O desvio padrão da amostra Então
00:10:11
seria no nosso no nossos índices aqui
00:10:14
seria Sigma w seria igual a Sigma né
00:10:17
desvio padrão dividido pela raiz
00:10:19
quadrada do número de amostras e tendo
00:10:21
esse desvio padrão da amostra você
00:10:23
consegue calcular os valores né Eh
00:10:26
superior e inferior de controle Você tem
00:10:28
o valor médio que seria o nosso valor de
00:10:30
referência e aí Ah mais ou menos uma
00:10:33
certa variabilidade que estaria
00:10:35
multiplicando O desvio padrão tá
00:10:38
usualmente a gente considera k = 3 para
00:10:41
essas expressões né então a gente assume
00:10:45
que essa variabilidade para mais ou para
00:10:48
menos seria da ordem de três desvios
00:10:50
padrão Ou seja três sigmas tá que
00:10:54
estaria associado a uma probabilidade de
00:10:55
falha aí de
00:10:57
0,0027 mas interessante Inter a gente
00:10:59
ter essa esse valor do Sigma
00:11:01
eh em mente tá vimos também que tem
00:11:05
diversos tipos de gráficos de controle
00:11:07
tanto de atributos quanto de variáveis e
00:11:10
a gente se concentrou mais nos gráficos
00:11:12
eh de controle eh relacion variáveis
00:11:16
Então você teria medida de peso diâmetro
00:11:18
comprimento etc temos aqueles três
00:11:21
gráficos principais né que segundo a
00:11:23
média O desvio padrão e a amplitude e
00:11:27
esses gráficos podem est eh ser com
00:11:29
especificações se estão se baseando em
00:11:32
limites legais ou limites definidos por
00:11:34
por requisitos ou sem especificações tá
00:11:37
em cada caso a gente sugere que vocês
00:11:39
verifiquem né Eh como são calculados os
00:11:44
os valores de referência do desvio
00:11:46
padrão né e dos limites superior e
00:11:48
inferior que é tudo que a gente precisa
00:11:50
para eh modelar digamos assim o gráfico
00:11:53
de controle e a gente também sugere que
00:11:55
vocês prestem atenção em cada um desses
00:11:58
casos né do x Barra do s e do R né Mia
00:12:02
desvio padrão e amplitude eh prestarem
00:12:04
atenção aos parâmetros que dependem do
00:12:06
tamanho da amostra que esses parâmetros
00:12:09
são tabelados Mas eles dependem do
00:12:11
tamanho da amostra Então você tem o A2
00:12:12
eh D2 D3 tá bom em cada um desses
00:12:17
gráficos os parâmetros
00:12:20
eh variam né e é interessante vocês
00:12:23
retomarem um pouco
00:12:25
essa a construção desses gráficos também
00:12:30
finalizando né A questão do gráfico de
00:12:32
controle a gente teria aquelas regras
00:12:33
sensibilizantes né que são eh regras que
00:12:37
ajudam a gente a enxergar padrões que
00:12:38
não são aleatórios então por exemplo se
00:12:40
você tem um ou mais pontos fora dos
00:12:42
limites inferior e superior de controle
00:12:45
tem problema aí né mas não
00:12:47
necessariamente você pode ter medidas
00:12:48
fora dos limites do controle se você
00:12:50
tiver por exemplo oito pontos em seguida
00:12:53
né de o mesmo lado da Linha Central ou
00:12:56
um pouquinho para cima ou um pouquinho
00:12:57
para baixo você tem um certo padrão Aí
00:13:00
pode ser que isso seja um ício de
00:13:03
problema já ocorrendo ou que vai se
00:13:05
agravar tá então tem uma série de regras
00:13:08
sensibilizantes que que a gente sugere
00:13:10
também que vocês eh retomem tá bom
00:13:13
aquelas 12 14 regrinhas eh da aula
00:13:17
tá depois fomos paraa inspeção né Eh que
00:13:21
é basicamente um processo que você adota
00:13:24
para aceitar ou rejeitar lotes de
00:13:26
produto ou você inspeciona peça por peça
00:13:29
ou você define uma amostra e amostra a
00:13:33
vantagem de você definir amostra é que
00:13:34
você tem uma economia de tempo né vimos
00:13:37
também que essas inspeção essa inspeção
00:13:40
pode ser de forma qualitativa né
00:13:43
verificando atributos se tem defeito ou
00:13:45
não ou quantitativa que aí você avalia
00:13:48
medições de algum parâmetro de interesse
00:13:51
tá e com relação a inspeção o principal
00:13:54
ponto que a gente levanta é
00:13:56
eh a a elaboração definição do plano de
00:13:59
amostragem plano de amostragem
00:14:01
basicamente vai te definir um tamanho de
00:14:03
amostra e um critério para aceitar ou
00:14:06
rejeitar um lote tá então vendo
00:14:09
brevemente como é que a gente e faria
00:14:12
isso né Eh bom lógico a gente tem também
00:14:14
a curva característica de operação que
00:14:17
ela basicamente relaciona a a
00:14:19
probabilidade da gente aceitar um lote
00:14:21
em função de quantos itens defeituosos e
00:14:25
esse lote tem porque quanto mais eh
00:14:28
itens de osos tem um lote a
00:14:30
probabilidade de de aceitação desse lote
00:14:33
vai cair tá então quanto mais e eh itens
00:14:37
defeituosos reduz e a probabilidade do
00:14:40
lote ser aceito então especificamente
00:14:43
agora né como montar Como elaborar um
00:14:46
plano de amostragem a gente comentou
00:14:48
eh o plano de amostragem por atributos
00:14:51
né que vem da Norma
00:14:52
5426 lembrando que também tem o plano de
00:14:55
amostragem por variáveis Tá mas
00:14:57
concentrando nos planos de amostragem
00:14:59
por atributos a gente utilizou
00:15:00
basicamente duas tabelas né do do dos
00:15:03
livros da bibliografia que são extraídas
00:15:05
dessa norma né então em função e de um
00:15:09
tamanho de lote e do nível de inspeção
00:15:13
que
00:15:14
você tenha definido que quer realizar
00:15:17
você consulta a tabela do código de
00:15:19
amostras né E você vai ter eh códigos de
00:15:22
amostra que vão de A até R tá e a partir
00:15:26
desse código de amostras né você tendo o
00:15:29
código de amostra o nível de qualidade
00:15:31
aceitável Ou seja a porcentagem né de
00:15:34
itens defeituosos do Rigor que é o Rigor
00:15:38
Você pode ter a inspeção
00:15:40
eh comum né normal a severa ou atenuada
00:15:44
e da estrutura de inspeção que ela pode
00:15:46
ser simples dupla ou múltipla você
00:15:49
consulta essa tabela e daí você obtém
00:15:52
dessa tabela o tamanho da amostra né Tá
00:15:55
vendo nessa nessa coluna aqui tamanhos
00:15:58
de amostra padrão e número de defeitos
00:16:01
aceitáveis e inaceitáveis então um caso
00:16:04
qualquer aqui né a gente pode chegar com
00:16:06
um tamanho de amostra um exemplo
00:16:07
qualquer eh por um código de amostra l a
00:16:11
gente vai ter um tamanho de amostra de
00:16:12
200 né e associado a um determinado
00:16:16
número né de qualidade aceitvel nível de
00:16:18
qualidade aceitável vamos supor 1% a
00:16:20
gente pode ter como como referência né
00:16:23
um número de defeitos aceitáveis três e
00:16:26
número de defeitos aceitáveis quatro ou
00:16:29
seja até três defeitos você aprova o
00:16:30
lote de quatro defeitos para cima você
00:16:33
reprova o lote tá bom
00:16:36
eh em seguida vimos algo sobre a
00:16:38
capacidade do processo que seria eh essa
00:16:42
condição que o processo tem em razão da
00:16:44
sua da sua variabilidade em atender
00:16:47
especificações ou exigências do seu
00:16:50
cliente e a gente viu para definir a
00:16:52
capacidade do processo alguns eh itens
00:16:55
eh alguns índices né adimensionais então
00:16:58
eh o CP cpk e CPM né são esses índices
00:17:04
AD dimensionais que quanto maiores mais
00:17:07
capaz o processo é o único índice que a
00:17:09
gente vê eh numa num comportamento
00:17:11
diferente é o índice P né que é de
00:17:14
porcentagem de de de utilização daquela
00:17:17
faixa de de variabilidade que quanto
00:17:19
menor mais Capaz é o processo isso
00:17:22
porque na verdade ele é basicamente eh o
00:17:24
inverso do índice CP então só dando uma
00:17:27
relembrada nesse aqui as expressões né
00:17:31
para cálculo do CP n que depende aí do
00:17:35
limite superior de especificação não de
00:17:37
controle né do limite inferior de
00:17:40
especificação e do desvio padrão o p né
00:17:44
que é o percentual né de utilização da
00:17:47
faixa de especificação n que é
00:17:49
basicamente você inverter o CP
00:17:50
multiplicar por 100 e o cpk né que aí
00:17:54
você
00:17:56
teria Entre esses dois valores né entre
00:17:58
diferença entre o limite superior de
00:18:00
especificação e a a média ou entre a
00:18:02
média e o limite inferior de
00:18:04
especificação ambos divididos por três
00:18:06
Sigma Você escolheria o menor desses
00:18:08
valores e ele corresponde ao CP k tá o
00:18:12
ideal é que esse CP seja pelo menos um
00:18:15
em os índices né sejam pelo menos um e
00:18:18
em geral Você trabalha com índice
00:18:20
1,33 para você ter uma certa folga né de
00:18:25
de variabilidade uma folga de de
00:18:28
um um espaço digamos assim
00:18:31
para o o processo ser capaz de de
00:18:35
atender as especificações aí com relação
00:18:37
a isso a gente faz um comentário bem
00:18:39
rapidinho sobre o famoso seis Sigma né
00:18:42
porque até agora a gente só falava de
00:18:43
três Sigma e retomamos então a ideia do
00:18:46
se Sigma que é um a gente tinha começado
00:18:48
a falar lá nas primeiras aulas e só
00:18:51
lembrando né gente ele é um processo eh
00:18:53
bastante rigoroso de desenvolvimento de
00:18:56
produtos serviços e ele é baseado em
00:18:58
diversos essas ferramentas da qualidade
00:18:59
que a gente viu ao longo do curso tá
00:19:01
então quando a gente tem esse esse essa
00:19:04
do princípio do C Sigma tá exatamente
00:19:06
relacionado a à ideia de que a a
00:19:10
distância entre a média do processo e o
00:19:12
limite eh inferior é superior né de
00:19:15
especificação entre a média e cada
00:19:17
limite eh idealmente para Esse princípio
00:19:20
deve ser de c e Sigma e não de três ou
00:19:23
seja isso vai corresponder a a uma um um
00:19:28
um í índice CP por exemplo de
00:19:30
dois ou seja isso representa uma extrema
00:19:34
capacidade do processo né de produzir
00:19:37
dentro das especificações tá então aí o
00:19:41
princípio do C Sigma é ser rigoroso para
00:19:44
que o processo tenha essa grande
00:19:47
capacidade ele seja extremamente capaz
00:19:49
né de produzir eh dentro desse intervalo
00:19:52
de de de variabilidade eh aceitável
00:19:55
então Eh ao longo desse treinamento né
00:19:58
dentro dos da metodologia C Sigma a
00:20:00
gente vai eh ganhando né os cinturões
00:20:03
como na nas artes marciais né você teria
00:20:05
o cinturão branco o cinturão e amarelo
00:20:08
verde o preto depois você tem o Master
00:20:11
Black Belt e assim por diante tá então
00:20:13
só uma Uma menção para ressaltar que
00:20:16
estudando essas ferramentas de qualidade
00:20:18
vocês têm um uma
00:20:20
certa um certo
00:20:23
ah nível né Vocês conseguem um certo
00:20:26
nível aí depois Em algum momento de
00:20:28
Treinamento eh dentro da metodologia de
00:20:31
acender né ir ganhando esses cinturões
00:20:33
bom
00:20:35
eh seguindo em frente né a gente
00:20:38
comentando Agora Numa visão um pouco
00:20:39
mais Ampla sobre gestão da qualidade né
00:20:41
que ela é tanto uma abordagem quanto um
00:20:43
conjunto de práticas para obter e até
00:20:46
dizer manter a qualidade pretendida a
00:20:49
gente comentou desse conceito ser um
00:20:51
conceito em evolução né a gente teve ao
00:20:53
longo dessas eras desde ali do início
00:20:56
dos anos eh 1920
00:20:59
que qualidade era bem baseada na
00:21:00
inspeção e era algo de tipicamente do
00:21:03
setor produtivo até
00:21:05
eh momento hoje a gente já passou pelo
00:21:08
pela descoberta do Controle estatístico
00:21:10
de Processo pela garantia da qualidade
00:21:12
hoje a gente está num estágio em que a a
00:21:15
gestão o que se diz a gestão total da
00:21:17
qualidade pelo fato de que a gente tem
00:21:21
que adotar essa abordagem de gestão em
00:21:24
todos os processos não necessariamente
00:21:26
nos processos produtivos não só os
00:21:28
processos produtivos né qualquer
00:21:30
processo dentro da da organização
00:21:33
administrativo vendas etc eh tem que ter
00:21:36
essa abordagem de gestão
00:21:38
eh de qualidade né e vimos também a
00:21:41
contribuição de do de alguns Consultores
00:21:44
e especialistas na área que ficaram
00:21:46
conhecidos como gurus né Você tem o o
00:21:49
Walter schuhart o William demin o juran
00:21:52
o fenb Crosby Mica que a gente já
00:21:56
comentou e vai falar daqui a pouco de
00:21:57
novo tá só para dar uma perspectiva
00:21:59
histórica tá
00:22:01
eh Então dentro de gestão da qualidade
00:22:04
Lógico né sugestão para vocês darem uma
00:22:07
uma retomada uma revisada no que a gente
00:22:09
falou e no que vocês praticaram sobre as
00:22:11
normas né famosas normas da série ISO
00:22:14
9000 né a norma que fala do fundamentos
00:22:17
do sistema de gestão da qualidade a 9001
00:22:20
que especifica requisitos do sgq Essa é
00:22:23
a a que chama atenção porque ela é
00:22:26
certificável né a is 94 que fala das
00:22:29
diretrizes para melhoria de desempenho
00:22:31
desse sistema e a ISO
00:22:33
19.011 né que apesar de não ser 9000 ela
00:22:37
é 19.011 Ela traz as diretrizes para
00:22:39
auditorias do sistema de gestão da
00:22:41
qualidade e também do famoso SGA né dos
00:22:45
sistemas de de gestão ambiental tá
00:22:48
comentando brevemente agora sobre a
00:22:49
norma ISO 9001 Ela comenta sobre um um
00:22:53
modelo né do sistema de gestão da
00:22:54
qualidade que deve atender a sete
00:22:57
requisitos sete aspectos sete cláusulas
00:23:00
né então Eh há algo ali sobre eh como
00:23:04
receber Como processar requisitos dos
00:23:06
clientes Como ler o contexto em que a
00:23:09
organização se se posiciona requisitos
00:23:12
relacionados a a liderança o papel da
00:23:15
liderança eh ações de planejamento
00:23:18
melhoria avaliação de desempenho tá
00:23:20
então eh
00:23:22
eh basicamente voltado dentro do do do
00:23:25
do processo da dos processos da da
00:23:28
companhia uma outra coisa também que a
00:23:30
gente destaca é é o o a importância que
00:23:35
se tem do sistema documental é
00:23:37
fundamental você manter documentos
00:23:39
registros de todos os processos da da da
00:23:43
da companhia especialmente aqueles
00:23:46
daqueles setores que se pretende
00:23:48
eh eh ver certificados né Então nesse
00:23:53
sentido tem uma hierarquia de documentos
00:23:55
Então você tem desde documentos mais
00:23:56
abrangentes em nível estratégico como
00:23:58
manual da qualidade até documentos mais
00:24:01
de nível tático operacional entre eles
00:24:04
né os famosos procedimentos operacionais
00:24:06
padrão né os Pops né que que seriam
00:24:10
guias bem detalhados como você realizar
00:24:13
certos procedimentos né dentro da sua da
00:24:16
sua organização
00:24:18
eh Só lembrando então né fechando essa
00:24:21
essa retomada aí sobre gestão da
00:24:24
qualidade certificação a certificação
00:24:28
que que é né é a avaliação do sistema de
00:24:30
gestão de uma organização Esse sistema
00:24:32
de gestão pode ser o da qualidade pode
00:24:34
ser o ambiental Ambos são certificáveis
00:24:36
né Cada qual com relação à sua Norma
00:24:39
dentro da área da qualidade a ideia né
00:24:41
de ter um certificado ISO 9000 né o de
00:24:44
tela a gente tem ISO 9000 como se
00:24:47
costuma dizer né na verdade o que
00:24:49
significa isso não é que a organização
00:24:51
inteira tem ISO 9000 os produtos T ISO
00:24:53
9000 significa especificamente que o
00:24:57
sistema de gestão da qualidade que a
00:24:59
empresa eh planejou implementou e mantém
00:25:03
está de acordo com o modelo de requisito
00:25:06
da ISO 9001 ponto é só isso é só isso
00:25:11
entre aspas Tá bom mas é eh a gente
00:25:14
sempre gosta de ressaltar para não para
00:25:16
que não haja confusão né a gente não tem
00:25:17
a ISO 9001 a gente tem um sistema de
00:25:20
gestão da qualidade que está em
00:25:23
conformidade com o modelo que é previsto
00:25:25
na Norma ISO 9001 tá bom bom eh bom aqui
00:25:30
a gente tá indo basicamente pro fim né O
00:25:33
que que a gente viu ali na na na sétima
00:25:36
semana né de de aula retomamos né a as
00:25:40
ferramentas da qualidade já tínhamos
00:25:42
visto as as quatro primeiras aqui né da
00:25:44
forma como c e chikau sintetizou a folha
00:25:49
de verificação Pareto causa efeito e
00:25:52
gráficos de controle a elas a gente soma
00:25:56
o histograma né que é um outro gráfico
00:25:58
de de colunas só que essas colunas
00:26:01
trazem intervalos de valores né dentro
00:26:04
dos quais a gente tem eh ocorrência de
00:26:06
medidas né Então esse é um gráfico de
00:26:08
colunas eh as colunas representam
00:26:11
intervalos das medidas no eixo X e a
00:26:15
altura né medida no eixo Y seria a
00:26:17
frequência com que se observaram essas
00:26:19
medidas né Você tem uma distribuição eh
00:26:22
aproximadamente normal tá a outra
00:26:25
ferramenta da qualidade tal como eh
00:26:29
sintetizada reunida né nesse grupo que o
00:26:31
bika nos apresentou é estratificação que
00:26:36
é mais uma forma de você separar os
00:26:38
dados que você tem segundo algum
00:26:40
critério Então nesse caso aqui a gente
00:26:42
teve um exemplo né de toda a produção de
00:26:45
um determinado dia você usando a a
00:26:49
tática né a técnica de estratificação
00:26:51
você separa você decompõe esse conjunto
00:26:55
todos de dados naqueles dados que foram
00:26:57
gerados de produção do turno da manhã do
00:27:01
turno da tarde e do turno da noite ou
00:27:04
seja você concentra a sua análise em um
00:27:06
conjunto menor de dados isso pode te dar
00:27:08
um conhecimento mais aprofundado sobre o
00:27:10
que está efetivamente ocorrendo né no
00:27:13
seu no seu processo e por fim o gráfico
00:27:16
de dispersão que e eh simplesmente
00:27:20
relaciona uma grandeza um parâmetro a
00:27:22
outro então você pode ter composição de
00:27:25
liga em no eixo X x e resistência a
00:27:29
atração no eixo Y velocidade e consumo
00:27:33
velocidade e desgaste você sempre
00:27:35
relaciona eh duas grandezas né uma no
00:27:38
com valores no eixo X e outra com
00:27:40
valores no eixo Y eh para identificar se
00:27:43
há uma correlação nesse caso uma
00:27:45
correlação positiva né ou no no no caso
00:27:49
a no caso B uma correlação negativa e
00:27:51
nesse íes nesse gráfico C uma ausência
00:27:54
de correlação né sempre lembrando que
00:27:57
correlação não significa que uma coisa
00:27:59
causa a outra só que elas estão
00:28:02
relacionadas entre si tá e depois a
00:28:05
gente apresentou algumas ferramentas
00:28:06
adicionais né Eh algumas bastante úteis
00:28:09
até para para estruturar eh eh programas
00:28:13
de linhas de ação como é o caso da 5w 2h
00:28:17
né que você respondendo as perguntas em
00:28:19
inglês você tem esses eh eh esses
00:28:22
requisitos né necessários para você
00:28:24
tocar um um um plano de ação então
00:28:26
Responder o que você vai fazer
00:28:28
quem vai fazer onde vai fazer quando
00:28:31
como por e como e quanto vai custar você
00:28:36
tem um um mapeamento Inicial né desse
00:28:39
desse programa
00:28:40
dessa dessa ação que você tem que
00:28:43
empreender técnica dos cinco porquês
00:28:46
também né fazendo aquelas perguntas
00:28:48
aqueles porqu sucessivamente você vai
00:28:50
aprontando a sua análise e eventualmente
00:28:53
pode chegar a a um uma causa né do seu
00:28:56
problema fluxo ama é um mapeamento né do
00:29:00
das etapas do seu processo né você
00:29:02
enxerga a sequência das etapas desse
00:29:05
processo se algumas etapas que devem ser
00:29:07
repetidas se é uma uma uma divisão né
00:29:11
uma divisão
00:29:12
condicional se deu certo vai para cá se
00:29:14
ainda não deu vai para lá né Eh e é uma
00:29:17
forma de você ver todas as etapas do seu
00:29:20
processo né identificar se até um algum
00:29:22
gargalos se alguns gargalos se tem
00:29:25
alguma etapa que eh que
00:29:28
pode ser mais problemática n eh e depois
00:29:32
a matriz Gut Matriz Gut também vem na
00:29:34
linha de priorizar eh problemas a serem
00:29:37
resolvidos só que na ausência de dados
00:29:40
muito precisos você eh aproveita um
00:29:42
pouco a experiência que as pessoas
00:29:44
envolvidas ali na na no setor ou na
00:29:46
organização tem e
00:29:48
eh pede a contribuição delas então elas
00:29:51
vão categorizar classificar esses os os
00:29:54
problemas que tem a resolver segundo
00:29:56
gravidade urgência e tendência
00:29:58
e em função disso você multiplica esses
00:30:00
essas notas né e os problemas que
00:30:02
tiverem pontuação maior são aqueles que
00:30:05
vão ser resolvidos primeiro né então é
00:30:07
uma uma priorização um pouco mais
00:30:10
eh direta assim Lógico você converte a
00:30:13
subjetividade né das opiniões das
00:30:15
pessoas em números e pelo menos você tem
00:30:18
um caminhamento Você tem uma linha de
00:30:19
ação
00:30:21
Tá e por fim a gente volta né na lógica
00:30:25
do PDCA que a gente falou lá no começo
00:30:27
do n primeiras aulas e agora no início
00:30:29
da revisão eh porque essa lógica de
00:30:32
planejar executar verificar e agir é a
00:30:35
base do método de análise e solução de
00:30:38
problemas né Ele veio eh do a ideia veio
00:30:41
do Japão foi adaptado aqui no Brasil
00:30:43
pelo pelo Falcone né pelo Vicente
00:30:45
Falcone e embora ela tenha oito etapas a
00:30:48
gente enxerga claramente essa lógica de
00:30:50
de planejar executar verificar e agir tá
00:30:54
eh Então o que a gente precisa nesse
00:30:57
caso
00:31:00
eh
00:31:03
eh identificar as etapas n que
00:31:05
corresponde a cada uma delas né Essas
00:31:07
etapa sequencial e seguindo a lógica do
00:31:10
pdsa Eh pode se identificar ferramentas
00:31:14
que são mais adequadas em cada momento
00:31:16
né a gente eh em aula a gente fez né Em
00:31:19
cada uma das etapas coleta de
00:31:22
dados estabelecimento de programas de
00:31:24
ação Você tem uma diversidade de
00:31:27
ferramentas muitas das quais a gente
00:31:29
comentou aqui nas aulas né que podem ser
00:31:31
usadas ao longo desse processo desse
00:31:33
método mas a gente finaliza né a revisão
00:31:37
sempre destacando que mais do que você
00:31:39
saber simplesmente como cada ferramenta
00:31:42
isolada funciona o fundamental é você
00:31:45
ter a lógica do método por
00:31:47
trás porque essa
00:31:50
sequência sistemática e cíclica né de
00:31:53
você constantemente estar repetindo né é
00:31:55
que vai dar essa essa lógica de que vai
00:31:58
dar o contexto né Eh do momento dentro
00:32:02
do qual eh cada ferramenta vai ser
00:32:05
melhor empregada Tá bom então gente eh
00:32:09
lógico a gente não consegue cobrir tudo
00:32:10
né Tem que ter dar uma corrida aqui mas
00:32:12
levantar pelo menos alguns pontos que
00:32:15
podem ser úteis não só para para vocês
00:32:18
estudarem pra prova né para vocês
00:32:19
revisarem pra prova mas para vocês
00:32:21
levarem aí para outras disciplinas e pr
00:32:23
pra vida pros pro dia a dia profissional
00:32:26
de vocês tá bom então eh a gente
00:32:28
agradece mais uma vez né a a atenção aí
00:32:32
a oportunidade né A Experiência aqui de
00:32:35
Está contribuindo aqui na Univesp eh
00:32:37
seguimos aí disposição e no mais lógico
00:32:40
eh espero aí que vocês estejam
00:32:42
confiantes que vocês se preparem com
00:32:44
calma né revejam suas anotações revejam
00:32:47
as atividades que vocês fizeram né os as
00:32:50
as participações nos fóruns né
00:32:51
experiência que vocês tenham trocado lá
00:32:53
nos fóruns de discussão tá se preparem
00:32:56
faça a prova com tranquilidade le Leiam
00:32:58
com atenção Leiam todas as alternativas
00:33:01
releiam em caso de dúvida e o que eu
00:33:04
posso fazer agora é desejar todo sucesso
00:33:06
para vocês muito sucesso na disciplina
00:33:09
no curso e na vida profissional de vocês
00:33:11
uito obrigado a gente se vê por aí de
00:33:15
alguma forma tá bom um abraço fiquem bem
00:33:18
e até a próxima vez tchau
