Dorian Shainin: uma abordagem profissional para a resolução de problemas

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ShaininDorian Shainin trabalhou mais de 60 anos para melhorar a abordagem profissional para resolver problemas industriais. Ele é mais conhecido por suas técnicas Shainin, ferramentas práticas que ele desenvolveu para ajudar os fabricantes de resolver problemas, incluindo problemas que tinham sido considerados insolúveis. As técnicas de Shainin são delineamentos de experimentos muito úteis na investigação de causas raízes de efeitos estudados. Dentre as diversas técnicas, destaca-se o Components Search na determinação de uma causa raiz quando há inúmeros componentes potenciais do efeito observado. A técnica consiste em listar todos os componentes que podem influencia a ocorrência de um determinado efeito para, então, testar a influencia de cada um deles isoladamente, ou então a influencia de mais de um deles simultaneamente (interação de fatores). Os testes de Components Search são experimentos práticos de desempenho realizado com pelo menos cinco pares de produtos, cujos efeitos observados entre cada par sejam opostos e com a máxima intensidade possível. Assim, um dos produtos do par é nomeado como BOB (best of best), enquanto que o outro é considerado WOW (worst of worst). O primeiro deve apresentar um efeito favorável máximo (melhor produto), enquanto que o segundo deve apresentar um efeito desfavorável na máxima intensidade possível (pior produto).

Para verificar a influencia de um ou mais fatores no efeito estudado, deve-se inverter o (s) mesmo (s) fator (es) entre os pares BOB e WOW e testá- los para medir o efeito. Se os efeitos dos produtos também forem invertidos, significa que o(s) parâmetro(s) em teste interfere(m) no efeito estudado e, portanto, podem ser considerados causa raiz do problema. Se os produtos BOB e WOW continuarem a apresentar os mesmos efeitos de quando antes da troca de componentes, significa que o (s) componente (s) não são capaz (es) de alterar o efeito observado no produto. Neste caso, deve-se repetir o procedimento para todos os outros componentes listados inicialmente.

Desta forma, é possível eliminar uma série de componentes potenciais do efeito em análise, reduzindo-se bastante o universo de componentes e características dos mesmos a serem medidas e avaliadas. Portanto, essa técnica é usada principalmente em casos em que se deseja reduzir o número de variáveis potenciais da causa de um problema. Após uma exaustiva e cuidadosa análise da (s) causa (s) raiz, deve-se quantificar as oportunidades de melhoria encontradas. Portanto, deve-se quantificar as diferenças de desempenho do processo atual e o desempenho esperado do processo após uma melhoria. A partir daí, projeções superficiais de ganhos financeiros podem ser calculadas e avaliadas.

Através de seu trabalho com mais de 900 organizações, Shainin desenvolveu uma disciplina chamada de engenharia estatística. Ele se especializou em criar estratégias que permitam aos engenheiros “conversar com as partes” e resolver “insolúveis” problemas. A disciplina tem sido usada com sucesso para o desenvolvimento de produtos, melhoria de qualidade, problema de análise de problemas, redução de custos de fabricação, a confiabilidade do produto, a prevenção de responsabilidade do produto, e pesquisa e desenvolvimento.

Depois de ganhar uma licenciatura em engenharia aeronáutica pelo Massachusetts Institute of Technology em 1936, Shainin foi empregado pela United Aircraft Corp (agora United Technologies Corp) como engenheiro e mais tarde foi responsável pelo controle de qualidade da empresa. Depois de 16 anos, tornou-se consultor de gestãoi na Rath e Strong. De 1950 a 1983, Shainin estava na faculdade da Universidade de Connecticut, onde ele conduziu o programa de educação continuada para trabalhadores industriais. Em um de seus seminários, os diretores médicos de dois hospitais de Connecticut o convenceram a trabalhar em alguns dos seus problemas críticos. Como resultado, o Hospital Infantil Newington (agora parte do Centro Médico da Criança de Connecticut) o nomeou consultor estatístico para a equipe médica de 1957-1994. Assim, ele teve a oportunidade de adaptar diversas de suas técnicas para os problemas da etiologia das enfermidades, principalmente as crianças com deficiência.

No início dos anos 1960, Shainin atuou na Grumman Aerospace como consultor de confiabilidade para o módulo lunar da NASA do projeto Apollo. Os componentes do módulo lunar protótipo e sistemas foram testados empiricamente utilizando o ambiente de múltiplos Shainin overstress sistema de testes de sonda para ser estatisticamente certeza de que mesmo o modo mais fraco falha tinha uma margem de segurança estatística. NASA inicialmente adjudicado o contrato para Grumman, porque nenhuma proposta aeroespacial outras competitivo demonstrado que a capacidade de segurança. Shainin escreveu mais de 100 artigos e foi o autor ou co-autor de vários livros, incluindo Manpower Gestão em Meio Ambiente Industrial; Engenheiros Ferramenta Manual; Quality Control Handbook, Nova Tomada de Decisão Ferramentas para Gestores; Controle de Qualidade para Engenheiros de Plásticos; Manufacturing, planejamento e estimativa Handbook; e Estatística In Action. Shainin, que morreu em 2000, teve um impacto significativo para a qualidade e confiabilidade e ganhou o reconhecimento e a estima de outras organizações profissionais e de muitas pessoas que ele influenciou através do seu envolvente, inteligente e instigante estilo.

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MASP: as ferramentas de solução de problemas (final)

claudemir_baixaClaudemir Y. Oribe

A figura abaixo ilustra um exemplo, no caso no processo de análise do MASP, de como deve ser a seqüência das ferramentas para que uma etapa do método cumpra seu objetivo.

Sequência típica de ferramentas da qualidade na etapa de análise.

Fonte – Elaborada pelo autor.

A escolha das ferramentas do exemplo acima apresenta o seguinte perfil: com o brainstorming são geradas ideias sobre as causas potenciais, que são estruturadas num diagrama de causa e efeito para melhor visualização; para focalizar a atenção sobre os itens com maior potencial, a votação múltipla ou Técnica Nominal de Grupo – TNG – é utilizada para escolha das causas mais prováveis; uma lista de verificação é elaborada com essas hipóteses para registro da frequência de ocorrência de cada uma; uma amostra, que pode ser um período ou quantidade de lotes, é determinada para reduzir o esforço de coleta de dados; os dados coletados são empregados na construção de gráficos e diagramas que possibilitem a comparação do comportamento do problema frente ao comportamento de cada possível causa e finalmente, havendo a identificação de causas com comportamentos semelhantes ao problema, uma análise de correlação indica o grau dessa influência, possibilitando o nível de controle da causa para que o problema varie dentro dos limites máximos desejados. Com esse exemplo é possível concluir que a escolha de ferramentas pode ser feita não apenas isoladamente, mas também numa sequência consistente, para que seja aproveitado o potencial de objetividade necessário para a efetividade do método.

A questão da objetividade é fartamente observada na literatura quando os autores citam, como premissa básica de um processo de solução de problemas, o uso sistemático e consistente de fatos e dados numéricos durante o desenvolvimento do projeto de melhoria (CAMPOS, 2004; KONDO, 1995; KUME, 1992; HOSOTANI, 1992; ISHIKAWA, 1986; PARKER, 1995; JUSE, 1985; JUSE, 1980; JURAN, 1990). O uso de fatos e dados é citado pelos autores como uma alternativa para evitar o uso da experiência, idéias pré-concebidas, sexto sentido, superstições e processos heurísticos, que podem até proporcionar um ótimo resultado em curto prazo, mas não podem ser recriados e não se constituem em um mecanismo de bloqueio efetivo contra a reincidência ou degeneração do resultado (ISHIKAWA, 1986). Campos (1992, p. 237) afirma que o conhecimento e a experiência são “[…] finitos e imperfeitos [e para abrir mão deles é necessária uma atitude] humilde e paciente”. [Ainda segundo o autor,] “os fatos e dados são os únicos critérios do verdadeiro conhecimento” (CAMPOS, 2004, p. 237) distinguindo-os do conhecimento enganoso que estão armazenados na memória, sobretudo de pessoas experientes (KUME, 1992). Kume (1992) aliás, repele as discussões infindáveis que não têm o poder de, sozinhas, resolver problemas, propondo a substituição de opiniões por fatos concretos e conclamando: “[…] deixe os fatos falarem por si” (KUME, 1992, p. 208).

Os dados são gerados por processos de coleta e transformados em informação por meio de interpretação, para auxiliar a tomada de decisões (JURAN, 1990). O que ocorre frequentemente, porém é que a coleta de dados não pode ser feita em todos os produtos fabricados, devido ao elevado volume ou dificuldades de medição. A coleta de dados se dá então por meio de amostragem e utilizada para cálculos para determinar a situação e tendência, o que caracteriza os métodos estatísticos. Daí o fato de o conjunto de ferramentas ser denominado por autores apenas ferramentas ou também métodos estatísticos (JURAN, 1990, p. 173, KUME, 1992; ISHIKAWA, 1986, p. 198).

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

Quer contatar o Claudemir para um treinamento ou uma palestra em sua empresa sobre o MASP, faça contato com ele: (31) 3391-7646 – 8748-1686 ou pelo e-mail: claudemir@qualypro.com.br

http://www.qualypro.com.br/novosite/default.asp

Ou acesse o site do MASP da Qualipro:

http://www.masp.inf.br/site/

Curso: Instalações elétricas em atmosferas explosivas
Atmosfera potencialmente explosiva é uma mistura explosiva e gases ou vapores inflamáveis com o ar, sob condições atmosféricas. São consideradas condições atmosféricas misturas sob pressão de 0,8 a 1,1 bar e temperaturas de -20 a +60ºC. Um processo que tenha entre os produtos manipulados algum que forme uma atmosfera explosiva necessita ser classificado. Clique para mais informações.

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