As etapas do MASP (3)

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claudemir_baixaClaudemir Y. Oribe

Etapa 3 – Análise

A etapa de análise é quando serão determinadas as principais causas do problema. Se não se identificam claramente as causas provavelmente serão perdidos tempo e dinheiro em várias tentativas infrutíferas de solução. Por isso ela é a etapa mais importante do processo de solução de problemas (HOSOTANI, 1992). Como se trata de um problema de causas desconhecidas, a etapa de análise é também a mais difícil e a que necessita de maior tempo para ser executada (PARKER, 1995). Hosotani (1992) confirma essa assertiva apresentando quatro exemplos de projetos de solução de problemas em que a etapa de análise possui uma duração superior à duração de qualquer outra etapa. Para Kume (1992) a análise se compõe de duas grandes partes que é a identificação de hipóteses e o teste dessas hipóteses para confirmação das causas. Parker (1995) também subdivide essa etapa em duas grandes partes: a coleta e registro de dados e a análise desses dados. A etapa de Análise é subdividida em seis passos conforme mostra o quadro a seguir.

Passo

Tarefa

Instruções

Levantamento das variáveis que influenciam no
problema

Com base nas observações e na experiência do grupo, elaborar um diagrama
de causa e efeito mencionando o efeito e as possíveis causas primárias,
secundárias, terciárias, etc.
Os problemas com
variáveis interdependentes (um influenciando o outro) podem ser mapeados com um
mapa de inter-relações.

Escolha das causas mais prováveis (hipóteses)

Como nem tudo pode ser medido, a equipe deve escolher as variáveis onde
acreditam estar a causa do problema.
Por enquanto, elas são apenas hipóteses que serão investigadas mais
profundamente.

Nesta etapa deverão
ser escolhidas as ferramentas de coleta de dados mais adequadas. Dados variáveis
ou dados por atributos tem ferramentas podem ter formas de medição
diferentes.

Coleta
de dados nos processos

A equipe deve partir para a coleta de dados que representem o
comportamento dos processos suspeitos.
O período de coleta
deve ser definido segundo o tempo necessário para se obter dados
representativos, ou seja, o conjunto de dados deve representar as tendências do
processo.

Análise das causas mais prováveis; confirmação das
hipóteses

Com os dados na mão, analisar atentamente buscando encontrar aqueles
(causas) que estão relacionados com a ocorrência do problema
(efeito).
Por exemplo, se um
defeito no computador aconteceu justamente quando um arquivo com problema que
estava sendo investigado, há possibilidade de estar relacionado com o
problema.

Teste
de consistência da causa fundamental

A confirmação da correção entre a causa e o efeito é fundamental para uma
ação certeira e eficaz.
Se essa correlação não puder ser comprovada, qualquer ação será um
“chute”.

Se for possível,
uma simulação da causa pode confirmar a relação observando-se o efeito ou
ocorrência do problema.

Foi
descoberta a causa fundamental?

Se a causa
fundamental não for descoberta, a equipe deve se voltar para outras possíveis
causas coletando mais informações e reiniciando o processo de análise (Etapa 3,
1º passo).

Passos que compõem a Etapa 3 – Análise.

Fonte: elaborado pelo autor com base em Campos (2004).

No quadro acima pode ser observada a presença das duas partes de Kume (1992) – identificação de hipóteses e o teste dessas hipóteses, e as de Parker (1995) – coleta e registro de dados, e análise desses dados. O objetivo final da etapa de análise é a identificação da causa que mais impacta o problema. Esse causa específica é frequentemente denominada de causa-raiz (ANDERSEN e FAGERHAUG, 2006). JUSE (1985) alerta que dificuldades aparecem quando mais de uma causa afetam o resultado (problema) e o efeito dessas causas não é facilmente separável, o que pode ser confuso analisar qual causa está afetando o quê. Segundo Kume (1992) a identificação das causas deve ser feita de maneira científica o que consiste da utilização de ferramentas da qualidade (HOSOTANI, 1992), informações, fatos e dados que dêem ao processo um caráter objetivo. Campos (2004) complementa afirmando que “[…] os fatos e dados são os únicos critérios do verdadeiro conhecimento [e ainda pede que as pessoas deixem] os fatos e dados falarem” (CAMPOS, 2004, p. 237). Kume (1992) ainda alerta que, em muitas ocasiões, a causa do problema é determinada ou por meio de discussão entre os participantes, ou pela decisão arbitrária de uma única pessoa, o que leva a erros devido à supressão do passo de verificação das hipóteses. Também Campos (2004, p. 235) observa que “[…] a vasta maioria das decisões gerenciais é baseada no bom-senso, experiência, feeling, [cuja coragem e arrojo tem conseqüências] caras demais”. Por isso é fundamental o rigor no uso do método além de competências profissionais como insight, inspiração, experiência, habilidades, coleta de dados e perseverança (PARKER, 1995) para que as ações a serem determinadas nas próximas etapas sejam precisas e o esforço minimizado.

Analisar causas significa investigar as relações de causa e efeito entre as características de qualidade e os fatores que estão adversamente influenciando essas características (HOSOTANI, 1992; KONDO, 1995; PARKER, 1995) por meio de dados coletados dos processos. Os autores ressaltam ainda a possibilidade dos dados serem coletados por meio de experimentos investigativos, planejados de forma estruturada para a obtenção desses dados (PARKER, 1995; KUME, 1992; HOSOTANI, 1992). Campos (2004) também considera essa possibilidade, no entanto, somente após a causa já ter sido identificada anteriormente por meio dos dados históricos de processos que produzem as causas procuradas. Várias ferramentas podem ser utilizadas para fazer essa análise comparativa. Hosotani (1992, p. 92) cita “[…] gráficos estratificados, histogramas, diagramas de dispersão/correlação e gráficos de controle”, Kume (1992, p. 200) enumera os “[…] coeficientes de correlação, análise de variância e diagrama de Pareto”, enquanto Parker (1995) e Andersen e Fagerhaug (2006) recomendam a utilização de uma série de diferentes ferramentas bem escolhidas pelo usuário. Os dados para essa análise devem ser coletados especificamente com o propósito de verificação das hipóteses por meio de um processo planejado logicamente, consistindo de “[…] procedimentos estatísticos” (KUME, 1992, p. 199). Ishikawa (1986) lembra que “[…] é fundamental conhecer a realidade [e um problema que devemos enfrentar neste aspecto é a] fidelidade e credibilidade” [desses dados, pois podem ser] falsos, errados ou impossíveis de serem coletados” (ISHIKAWA, 1986, p. 106). O autor recomenda que os dados reflitam a situação real e, para isso, é necessário precaução, incentivo ao relato da verdade, avaliação criteriosa dos parâmetros e que sejam consolidadas [sic] as metodologias de análise.

Durante o processo de resolução é comum haver confusão sobre o que é um problema, se é a causa ou o efeito (GOMES, 2004, p. 179). Esclarecimento à esse respeito é bem destacada por Andersen e Fagerhaug (2006), que definem sintoma, problema visível, causa de primeiro nível e causa de último nível. Sintoma é um sinal de que há um problema, sendo, portanto, o efeito visível e perceptível de algo que está errado. Causa de primeiro nível seria aquilo que está imediatamente provocando o problema, enquanto que a causa de último nível, a causa-raiz, é aquela que originou todo o processo sendo, portanto, a que deve ser eliminada. Deming (1990, p. 225), por sua vez, tipifica as causas comuns e as causas especiais, que seriam, respectivamente, as causas “oriundas do sistema” e “advindas de eventos passageiros”, e alerta para os riscos de fracasso caso elas sejam confundidas no processo de solução do problema (DEMING, 1990, p. 228).

Kondo (1995) e Parker (1995) destacam que as causas dos problemas estão sempre nos processos, que consistem nos equipamentos, pessoas, materiais, métodos, ambiente e outros fatores componentes. Se, no entanto, as causas não forem objetivamente determinadas por meio da análise comparativa dos dados entre causa e efeito, então aquelas hipóteses devem ser descartadas e um novo conjunto de hipóteses considerado para análise (CAMPOS, 2004). Se forem eliminadas todas as hipóteses inicialmente levantadas, então um novo processo de observação deve ser empreendido para, em seguida, reiniciar a etapa de análise por meio da identificação de novas hipóteses, e assim por diante. Campos (2004) prevê ainda a necessidade de realização de um teste de consistência da causa fundamental. Essa tarefa, usando a denominação do próprio autor, que não é numerada na tabela que descreve o processo 3 – análise – consiste da verificação da existência de causas mais profundas do que a hipótese descoberta, o que sugere que a análise deve ser estender até o nível mais profundo possível de relações causais. A tarefa recomenda ainda a identificação de eventuais consequências indesejáveis ou restrições às ações que, metodologicamente, ainda nem foram identificadas (CAMPOS, 2004).

A solução para o problema consiste em descobrir quais são os fatores que influenciam os resultados desejados e controlar esses fatores, de forma a se obter um resultado esperado pelo cliente interno ou externo da organização (PARKER, 1995). Hosotani (1992) e JUSE (1985) denominam esse controle de “contramedidas”, cuja identificação e planificação são feitas na etapa 4.

Claudemir Y. Oribe é mestre em administração de empresas PUC Minas/Fundação Dom Cabral e sócio consultor da Qualypro – claudemir@qualypro.com.br

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