Seja crítico quanto à amostragem

Entendendo as diferentes abordagens para o monitoramento de processos e quando usá-las.

Manuel E. Peña-Rodríguez

A amostragem é um dos métodos mais utilizados em sistemas de qualidade para controlar a saída de qualquer processo. Especificamente, a amostragem permite que as organizações distingam entre um produto bom e um defeituoso. Desta forma, o produto defeituoso é rejeitado, enquanto o bom produto continua através do fluxo de produção.

Um dos tópicos mais discutidos na amostragem é o tamanho da amostra. Existem muitos métodos usados para determinar o tamanho da amostra. Há, no entanto, outro aspecto importante na seleção da amostra: a sua representatividade.

Para ser representativo, uma amostra deve ter a mesma chance de ser coletada como as outras. Suponha que um tamanho de amostra seja calculado como 32, por exemplo. A obtenção de uma amostra representativa significaria coletar quatro amostras a cada hora durante um turno de oito horas.

Uma amostra não representativa seria obtida se você coletasse as primeiras 32 amostras do turno ou as últimas 32 amostras do turno. Usando a primeira abordagem (quatro amostras a cada hora), seria mais fácil detectar defeitos se eles ocorressem aleatoriamente durante o turno. A amostragem apenas no início ou no final do turno, no entanto, torna difícil detectar defeitos se eles ocorrerem aleatoriamente durante o turno.

Um exemplo seria amostrar rótulos em um rolo contínuo de papel. Se uma organização apenas pega uma amostra no começo do lançamento ou no final do lançamento (ou ambos), como seria possível detectar defeitos em algum lugar no meio do lançamento? Até mesmo adicionar uma amostra no meio do rolo pode não ser suficiente.

O que acontecerá se, em três quartos do rolo, houver uma falha de energia que faça com que a impressora perca a programação? Se você esperar até a próxima amostra no final do lançamento, será tarde demais. Por essa razão, outra amostra deve ser coletada após qualquer interrupção planejada (ou não planejada) do processo.

Amostragem versus controle estatístico do processo

A amostragem é uma maneira fácil e econômica de monitorar um processo. A sua principal desvantagem é que ela não fornece muita informação sobre o nível de qualidade do processo. Apenas fornece informação binária: bom produto ou defeituoso.

Ela não diz o quão bom é o produto ou o quão ruim é o defeituoso. Com base no conceito tradicional de variação explicado na função de perda de Genichi Taguchi (veja a figura 1), a maioria das organizações mede a qualidade do produto em relação aos limites de especificação. Se o processo estiver dentro dos limites de especificação superior e inferior, o processo é considerado bom e nada mais é feito (lado esquerdo da figura 1).

Mas Taguchi explicou que essa não é uma boa abordagem. As perdas começam a se desenvolver assim que você se desvia do valor alvo (lado direito da Figura 1). Taguchi calculou as perdas usando a fórmula: L = k (y – T)², onde L é a perda monetária, k é um fator de custo, y é o valor real e T é o valor alvo.

Com base na função de perda de Taguchi, se você quiser reduzir as perdas, você deve se concentrar na variação – especificamente, na redução da variação do processo. A partir da fórmula, significa que o valor de saída (y) deve ser o mais próximo possível do valor alvo (T).

Como observado anteriormente, a amostragem não informa sobre a variação do processo. Só permite determinar se o produto é aceito (produto bom) ou rejeitado (produto defeituoso).

Portanto, se você quiser aprender sobre variação de processo, não deve confiar apenas na amostragem de aceitação. Você deve ter uma abordagem mais dinâmica. Um bom método é o controle estatístico de processo (statistical process control – SPC) usando um gráfico de controle.

Uma suposição bem conhecida é que todos os processos estão sujeitos a algum tipo de variação. Os dois principais tipos de variação são a de causa comum e a de causa especial. A variação de causa comum está presente em todos os processos porque nenhum processo é perfeito. É inerente a todo processo.

A variação de causa especial não está presente em todos os processos e é causada por eventos atribuíveis – isto é, por certas coisas que têm um impacto significativo no processo. Em um gráfico de controle, os limites de controle definem onde as causas comuns de variação são esperadas.

Em outras palavras, enquanto o processo estiver em controle estatístico, todos os pontos estarão dentro dos limites de controle definidos pelo intervalo de ± 3s da média, sem qualquer padrão não aleatório. Quando você vê um ponto fora desses limites de controle (ou pontos que mostram um padrão não aleatório), isso indica algum tipo de causa atribuível ou especial que deve ser estudada e corrigida.

Um gráfico de controle não apenas permite que você veja como a centralização e a variação do processo se comportam em uma escala baseada em tempo, mas também permite que você veja o resultado de algumas melhorias no processo. A figura 2 mostra um exemplo de um gráfico de controle no qual melhorias de processos foram implementadas. Observe que, como os limites de controle são calculados com base na variação do processo, quando a variação diminui, os limites de controle devem ser recalculados para refletir a nova variação menor.

Abordagens recomendadas em vários estágios

Agora que você conhece algumas das vantagens e desvantagens das cartas de controle de amostragem e o SPC, vamos explorar quando é conveniente usar amostragem e quando é conveniente usar gráficos de controle para monitorar a qualidade do processo. Vamos dividir o local de inspeção em três áreas: entrada, em processo e final.

Inspeção de entrada: nesta parte do processo, a organização está recebendo matérias-primas, materiais de embalagem, componentes comprados e assim por diante. É importante medir a qualidade dos materiais neste estágio para evitar a aceitação de produtos defeituosos que causem problemas a jusante.

Mas qual é a melhor abordagem nesta fase do processo? Como observado anteriormente, a amostragem por aceitação é uma maneira fácil e econômica de avaliar a qualidade do produto recebido. Os planos de amostragem de aceitação – como a ANSI/ASQ Z1.4 (para dados de atributo) e a ANSI/SQ Z1.9 (para dados variáveis) – são abordagens comuns nesse estágio.

A principal desvantagem desses planos de amostragem de aceitação é que, dependendo dos valores de limite de qualidade de aceitação (acceptance quality limit – AQL) selecionados, você poderia ter um plano que aceitaria o lote inteiro, mesmo com uma ou mais peças defeituosas. Mas esta não é uma restrição importante neste estágio. Por quê?

Porque os processos devem ter controles suficientes para detectar todas as peças defeituosas que não foram detectadas durante o processo de inspeção de entrada e rejeitá-las durante as etapas subsequentes do processo. Esses planos de amostragem de aceitação são projetados para fornecer uma alta probabilidade de aceitação se a porcentagem de defeituosos estiver dentro ou abaixo da AQL estabelecida. Em outras palavras, esses planos fornecem uma proteção para o fornecedor do material recebido porque você ainda aceitaria o lote mesmo com um pequeno número de defeitos.

Inspeção no processo: existem muitas abordagens que as organizações usam para inspecionar o produto enquanto o processo está em andamento. Por exemplo, muitas organizações usam planos de amostragem de aceitação, como a ANSI/ASQ Z1.4. Outras organizações desenvolvem algum tipo de amostragem e estabelecem limites de alerta e limites de ação para determinar o curso de ação após a coleta da amostra.

O principal problema com essas abordagens é que a decisão ainda é aprovada/reprovada (continue o processo ou pare o processo e faça alguns ajustes). Normalmente, a reação é tarde demais. Outra desvantagem desse tipo de abordagem é que ela não tem memória – ou seja, a decisão de cada dia é tomada, mas está registrada apenas na documentação desse dia.

Nesse caso, como os dados não são registrados em uma escala baseada em tempo, não é possível ver nenhuma tendência possível. Uma solução para esse dilema é registrar os dados e plotar em um gráfico de controle.

Por exemplo, uma organização pode estar amostrando peças em uma estação específica usando a abordagem de limite de alerta/limite de ação. No final do dia, se nada fora do limite de ação acontece, a organização apenas arquiva o formulário contendo o número de defeitos para esse dia. Se houver um evento fora do limite de ação, a organização ajusta o processo, registra a quantidade de defeitos e arquiva o formulário. No entanto, nada mais acontece.

A recomendação para essa organização é plotar o número de defeitos a cada dia (ou a cada turno, preferencialmente) em um gráfico de controle tipo c, que é um gráfico de controle para o número de defeitos. Após dados suficientes (pelo menos um mês) terem sido coletados, a organização deve calcular os limites de controle. A partir desse ponto, pode-se usar o gráfico de controle para avaliar o processo e determinar quando uma causa atribuível foi identificada.

O gráfico de controle é uma ferramenta de monitoramento que pode alimentar outras ferramentas estatísticas para melhorar os processos. Se os gráficos de controle mostrarem que a variação de turno para turno é muito alta, por exemplo, outras ferramentas podem ser usadas para determinar a origem de tal variabilidade, como o teste F, o teste de Levene ou o projeto de experimentos. Após as melhorias serem implementadas, os gráficos de controle podem ser usados para rastrear a melhoria, conforme mostrado na figura 2.

Inspeção final: Se todas as inspeções anteriores (entrada e no processo) forem bem executadas, não deve haver muitos defeitos no processo após sua conclusão. A figura 3 mostra como os defeitos devem ser canalizados por meio dos diferentes pontos de inspeção. Ainda assim, uma inspeção final é necessária como uma garantia de que nenhum produto defeituoso é liberado para o cliente.

Uma abordagem comum usada pelas organizações nesse estágio é implementar os mesmos planos de amostragem de aceitação usados na inspeção de entrada: ANSI/ASQ Z1.4 ou ANSI/ASQ Z1.9. No entanto, como mencionado anteriormente, há uma grande desvantagem em usar esse tipo de abordagem: aceitar muito com um ou mais defeitos.

Para evitar essa situação, muitas organizações começam a ajustar os planos de inspeção para obter um plano com aceitação de zero produto defeituoso e a rejeição de um ou mais produtos defeituosos. Na maioria das vezes, pode-se alcançar esse plano selecionando um AQL menor. Esta não é apenas uma aplicação incorreta do plano de amostragem, mas os tamanhos de amostragem obtidos por esses planos também são desnecessariamente altos.

Uma alternativa é usar o plano de amostragem de aceitação zero (c = 0) desenvolvido por Nicholas L. Squeglia. Este plano é uma adaptação dos planos de amostragem de aceitação cobertos anteriormente (especificamente, para a ANSI/ASQ Z1.4). No plano de amostragem de aceitação zero, no entanto, a probabilidade de aceitar um lote com uma certa porcentagem de produto defeituoso ou superior é muito baixa. Nesse caso, há uma proteção para os clientes de que nenhum produto defeituoso será liberado.

Esta salvaguarda para o cliente não é a única razão para se usar este tipo de plano na inspeção final. Na maioria das vezes, os tamanhos de amostra, calculados a partir dos planos de amostragem com aceitação zero, são muito menores do que aqueles para a ANSI/ASQ Z1.4 e com os mesmos valores de AQL. Em outras palavras, os tamanhos das amostras serão muito menores, mantendo a proteção para o cliente.

A tabela 1 mostra um exemplo de um plano de amostragem para um tamanho de lote de 12.000 peças e um AQL de 0.65. Usando a ANSI/ASQ Z1.4, um total de 315 amostras teria que ser coletado, enquanto usando o plano de amostragem c = 0, apenas 77 amostras teriam que ser coletadas (uma redução de 76%).

Não só há uma redução significativa no tamanho da amostra, mas para o plano da ANSI/ASQ Z1.4, o lote poderia ser aceito com cinco partes defeituosas e rejeitado com seis partes rejeitadas. Se zero peças defeituosas for o único nível aceito, o AQL deve ser reduzido para 0,040. Conforme observado anteriormente, a redução da AQL não é a abordagem correta.

É importante notar outro aspecto do plano de amostragem c = 0: Quando um ou mais produtos defeituosos são obtidos usando este plano, o lote é retido. A frase “reter o lote” é significativa porque não significa necessariamente rejeição.

De acordo com esses planos, o inspetor não rejeita necessariamente o lote se um ou mais produtos defeituosos forem encontrados. O inspetor aceita somente o lote se zero produto defeituoso for encontrado na amostra. A retenção do lote força a revisão e a disposição do pessoal de engenharia ou gerência para determinar a extensão e gravidade do produto defeituoso.

Melhorando as atividades de inspeção

A amostragem é uma consideração importante na maioria das organizações, especialmente quando a amostragem é destrutiva por natureza. As organizações gastam grandes quantidades de recursos (pessoal e econômica) durante as atividades de inspeção. Muitas vezes, mesmo com muitas amostras, o produto defeituoso é liberado para o cliente.

Isto é, em parte, porque as abordagens de amostragem corretas não foram implementadas. Ao implantar as abordagens corretas de inspeção de entrada, no processo e final, as organizações podem melhorar suas atividades de inspeção e fornecer um produto melhor para seus clientes.

Bibliografia

Peña-Rodríguez, Manuel E., Statistical Process Control for the FDA-Regulated Industry, ASQ Quality Press, 2013.

Squeglia, Nicholas L., Zero Acceptance Number Sampling Plans, fifth edition, ASQ Quality Press, 2008.

Taguchi, Genichi, Subir Chowdhury and Yuin Wu, Taguchi’s Quality Engineering Handbook, John Wiley & Sons, 2005.

Manuel E. Peña-Rodríguez é consultor da Business Excellence Consulting Inc. em Guaynabo, Porto Rico. Ele ganhou um Juris Doctor da Pontifícia Universidade Católica em Ponce, Porto Rico, e um mestrado em gerenciamento de engenharia pela Cornell University em Ithaca, NY. Peña-Rodríguez é membro sênior da ASQ e engenheiro de qualidade certificado pela ASQ, auditor, gerente de qualidade/excelência organizacional, Six Sigma Black Belt, auditor biomédico e auditor de pontos de controle de risco e análise crítica.

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Não perca a receita

Matthew Barsalou e Robert Perkin

A vovó de Robert Perkin era famosa em sua família por sua torta de caramelo. Era um alimento básico do jantar de Ação de Graças, desde que alguém pudesse se lembrar disso.

Mas, ninguém jamais pensou exatamente como ela fazia ou o que aconteceria se ela parasse de fazer isso. Eventualmente, a vovó Perkin faleceu, assim como a sua receita amada. A irmã de Robert sempre tentou recriar a receita, mas sem sucesso.

Esta história familiar ilustra um problema que, infelizmente, é muito comum em um ambiente produtivo. Por algum motivo, um processo que funcionou bem durante anos começa a falhar e ninguém consegue descobrir o porquê. De repente, a receita está perdida.

Muitas vezes, isso acontece quando um empregado de produção de longa data sai da organização e toma sua receita especial, ou método, que quase sempre não é documentado.

A maneira superior de fazer de um empregado é chamada de habilidade. Um funcionário que sabe de experiência arquivar um componente crítico em um sistema que está sendo montado, por exemplo, tem uma habilidade. Outros funcionários não sabem que a peça deve ser arquivada porque a ação nunca foi documentada, resultando em sucata para funcionários sem a habilidade. (1)

Para resolver este problema, a habilidade deve ser identificada e documentada. Mas, em primeiro lugar, o investigador da análise da causa raiz deve descobrir qual a diferença entre os funcionários que potencialmente podem resultar em uma habilidade.

Um bom primeiro passo em uma investigação é graficar os dados e procurar recursos expressivos (2). Os recursos expressivos destacam-se e podem estar relacionados à causa, mas garantem uma investigação mais aprofundada porque muitas vezes eles fornecem pistas durante uma análise de causa raiz. A Figura 1 mostra um gráfico de execução da sucata total de um processo de fabricação. Há bons dias e dias ruins, mas nada se destaca.

A estratificação pode fornecer informações adicionais sobre os dados (3) e deve ser usada quando os dados consistem em um agregado de múltiplas fontes. O gráfico na Figura 1 consiste na sucata total de quatro funcionários. O gráfico na Figura 2 mostra os mesmos dados estratificados por empregado. A estratificação mostra que Charles tem uma taxa de sucata significativamente menor que as demais. Então, o que Charles está fazendo diferente?

Para ajudar a identificar a habilidade, pode ser necessário observar todos os quatro funcionários e criar um fluxograma de processo de cada movimento que eles fazem durante a operação de montagem. Após a descoberta, o procedimento deve ser revisado.

A documentação deve ser específica e acionável ao nível do operador, caso contrário, o conhecimento pode ser perdido quando o empregado com a habilidade já não está por perto para fornecer orientação. Depois que a habilidade é encontrada e documentada, documentar formalmente a “receita” para garantir um sucesso consistente. Agora, me passe essa torta.

Referências

(1) Frank M. Gryna, Quality Planning and Analysis: From Product Development Through Use, fourth edition, McGraw-Hill, 2001.

(2) Jeroen de Mast and Albert Trip, “Quality-Improvement Projects”, Journal of Quality Technology, Vol. 39, No.4, 2007, pp. 301-311.

(3) Kaoru Ishikawa, Guide to Quality Control, second edition, Asian Productivity Organization, 1991.

Matthew Barsalou atua em estatística do problema Master Black Belt na BorgWarner Turbo Systems Engineering GmbH em Kirchheimbolanden, na Alemanha. Possui mestrado em administração e engenharia de empresas na Wilhelm Büchner Hochschule em Darmstadt, Alemanha, e mestrado em estudos liberais na Fort Hays State University em Hays, KS. Barsalou é um membro sênior da ASQ e possui várias certificações. Robert Perkin é gerente sênior de resolução de problemas de engenharia e métodos estatísticos na BorgWarner Turbo Systems. Perkin possui mestrado em gerenciamento de tecnologia e de engenharia na Universidade de Washington em St. Louis. Ele é um Black Six Sigma Master Black Belt certificado para soluções mais inteligentes.

Fonte: Quality Progress/2017 October

Tradução: Hayrton Rodrigues do Prado Filho

Vá direto ao âmago das falhas

Deve-se aprofundar para encontrar a verdadeira causa raiz de um defeito

Devin I. McElroy

Nas investigações de defeitos de fabricação, o erro humano muitas vezes pode ser incorretamente identificado como a causa raiz do defeito. Como resultado, uma ação corretiva comum é a retreinamento dos funcionários. O problema é que a raiz real do defeito de fabricação não é identificada e remediada. Assim, ocorrem defeitos recorrentes.

Como profissional de qualidade veterano com mais de 25 anos de atuação nas indústrias de fabricação e farmacêutica de dispositivos médicos, eu vi inúmeras organizações implementar adequadamente investigações de análise de causa raiz (root cause analysis – RCA) como resultado de defeitos do produto, lacunas de processo ou queixas de clientes.

Repetidamente, testemunhei o resultado da RCA, ou causa raiz, incorretamente identificado como erro humano (ou alguma variante) com retreinamento usado como uma ação corretiva inadequada, resultando em uma falsa correção de defeitos identificados. (1) Para evitar isso, existem métodos adicionais que as organizações podem usar – incluindo ferramentas e questões de investigação aprofundada – para determinar causas mais robustas e esforços de remediação.

Análise de causa raiz

Os profissionais que trabalham na indústria de dispositivos médicos estão familiarizados com a RCA porque é o cerne de todas as investigações sobre as não conformidades e defeitos encontrados em uma instalação de fabricação.

O título 21 do U.S. Code of Federal Regulations dos EUA, parte 820, subparte J, seção 820.100 é ação corretiva e preventiva. (2) O regulamento estabelece que a identificação de defeitos do produto e a causa dos defeitos e a implementação de ações para corrigir o problema são necessárias como parte de um sistema de gerenciamento de qualidade robusto (quality management system – QMS). Todos os projetistas de produtos registrados e instalações de fabricação devem atender aos requisitos deste regulamento. O regulamento não indica, no entanto, como fazer isso. Também não identifica bons ou maus programas de ação, sistemas ou etapas de ação corretiva e preventiva. (3) (4)

O objetivo de qualquer investigação RCA é identificar um ou dois elementos que, se corrigidos, reduzirão a taxa de recorrência de um erro em níveis aceitáveis, ou mesmo para zero. (5) Portanto, uma investigação robusta deve ser realizada. Se houver três ou mais causas raiz identificadas para um defeito, geralmente pode ser assumido que a causa raiz ainda não foi encontrada e uma investigação adicional é necessária.

A análise deve considerar todas as causas ou sintomas preliminares (6) e determinar se há uma causa mais básica que aborda todos os sintomas identificados. O erro humano é um sintoma que requer uma investigação adicional.

Causa fundamental: erro humano

Muitas vezes, na minha experiência como profissional de qualidade, vi organizações erroneamente identificar erros humanos como a causa raiz resultante dos esforços da análise de falhas. O erro humano é uma causa raiz inadequada porque não aborda a verdadeira razão pela qual a falha ocorreu e, portanto, uma remediação não pode ser implementada para evitar futuros defeitos.

Os seres humanos sempre errarão – ninguém é perfeito – de modo que os sistemas de fabricação devem ser robustos o suficiente para garantir que os defeitos do produto não sejam introduzidos apesar do erro humano. Ele deve ser uma variável esperada e um processo de fabricação robusto manterá um erro humano mínimo.

A inspeção visual é um exemplo perfeito. A literatura mostra que a inspeção visual realizada pelos humanos é abundante em erros. Por exemplo, dependendo do que um humano espera ver (7), espera não ver e distrações ambientais ou internas, a taxa de confiabilidade da inspeção visual humana para falhas verdadeiros é de cerca de 85% (8), que cai para 65% para as falsas falhas.

De acordo com um estudo realizado pelo analista de sistemas Judi See, o nível aceitável de rejeição verdadeira deve ser de 90% ou superior (9). Portanto, em muitos casos, o nível de erro para as inspeções visuais humanas é inaceitável. Muitas organizações passaram a sistemas computadorizados de inspeção visual para reduzir o erro a níveis aceitáveis.

Um exemplo de fabricação

Este exemplo envolve um ser humano executando um passo em um processo de fabricação. Com exceção de sistemas totalmente automatizados, quase todos os fabricantes têm algum nível de desempenho humano em seus processos de fabricação.

Uma montadora está trabalhando na linha de montagem de um fabricante de dispositivos médicos que produz equipamentos de tratamento eletromecânicos complexos. O trabalho da montadora consiste em colocar uma ponta de metal na extremidade de um tubo transparente, inserindo o tubo em uma placa através de um orifício específico e colando o tubo no lugar usando um fixador. A montadora inspeciona seu trabalho através de uma ferramenta de aprimoramento visual (luz de aumento) para garantir que a ponta esteja totalmente encaixada no tubo, não há excesso de adesivo no tubo e a base da ponta é de 2,00 mm (± 5 microns) da superfície do prato.

A montadora usa uma escala calibrada (régua) para garantir a distância apropriada. A montadora ajusta o conjunto horizontalmente em um dispositivo de secagem. Normalmente, a montadora cria cerca de 240 subconjuntos por turno de oito horas.

Um dia, a montadora vem trabalhar depois de uma grande briga com o seu cônjuge. Neste dia, a montadora cria apenas 180 subconjuntos durante seu turno de oito horas porque, compreensivelmente, sua mente não está completamente direcionada ao seu trabalho.

No final da linha de fabricação, um engenheiro de qualidade revisa todos os subconjuntos para garantir que eles atendam aos requisitos antes de passá-los para a próxima fase do processo de fabricação. Normalmente, a montadora não tem mais do que dois ou três rejeições por dia. Mas hoje, ela teve 17 rejeições – um aumento considerável. Como resultado, uma investigação de RCA é conduzida e a causa raiz é erroneamente identificada como erro humano. A ação corretiva proposta é a retreinamento.

Existem dois problemas com esse cenário. Em um dia normal com poucas distrações internas (ou pessoais), a montadora faz um ótimo trabalho e ele está bem acima do limite de qualidade aceitável (acceptable quality limit – AQL) de 98%. Hoje, seu AQL foi inferior a 91%. Um relatório de ação corretiva é implementado como resultado desse AQL inferior ao aceitável e o erro humano é identificado como a causa raiz. Nesse caso, o investigador da RCA não fez mais uma pergunta na análise de cinco porquês: “Por que o ser humano errou?”

O trabalho da montadora normalmente tem cerca de um AQL de 99%, de modo que a reciclagem será que irá ajudar? A resposta curta é não. Ela sabe como fazer seu trabalho e faz isso bem. Além disso, o retreinamento não alterará as suas taxas de aceitação porque, embora o erro humano possa ter contribuído para a causa dos defeitos, o retreinamento não impedirá que a mesma situação se repita.

Provavelmente, a montadora voltará a fazer um ótimo trabalho e a verificação da eficácia mostrará o retorno da AQL em níveis aceitáveis. Todos declararão que a reciclagem foi efetiva e nenhuma outra ação será proposta. Além disso, porque a montadora provou repetidamente que ela sabe como realizar seu trabalho de forma adequada, o retreinamento não lhe ensinará nada de novo e realmente é um desperdício no seu tempo.

Duas semanas depois, a montadora pode ter outro desentendimento com o seu cônjuge, será que o retreinamento vai impedir a recorrência do defeito? Claro que não, porque o defeito não foi causado por sua falta de treinamento. Um RCA mais eficaz seria a identificação da causa raiz apropriada – a dependência da inspeção visual e a colocação manual de uma peça em uma submontagem. Esta causa pode ser corrigida adequadamente usando um acessório para assegurar a colocação apropriada.

Além disso, o uso de um dispensador de adesivo medido também pode impedir a adição de muito adesivo. O uso dessas ferramentas garantiria que, apesar do erro humano, a taxa de defeitos do trabalho permaneceria consistente. Devido às distrações pessoais, a montadora ainda pode criar menos subconjuntos do que o habitual, mas se sua taxa de defeito permanece consistente, a taxa de defeitos de qualidade para a submontagem não será afetada.

Além de adicionar ferramentas ou acessórios para remover ou aliviar o potencial de erro humano, retreinar a montadora – que já sabe como fazer bem o seu trabalho – não irá apresentá-la com novas informações para executar o seu trabalho de forma mais eficaz. Isso pressupõe que não houve mudança no processo entre o dia anterior, quando a montadora estava fazendo seu trabalho bem e no dia seguinte, quando sua taxa de qualidade caiu tão precipitadamente.

Semelhante à reciclagem, ameaçar colocar a montadora em um plano de melhoria de desempenho ou aplicar sanções contra os seus problemas também não é eficaz. Essas ações não corrigirão a causa real do problema.

O cenário apresentado tem vários problemas: erro humano, distrações pessoais e um processo de fabricação 100% dependente de processos humanos. Uma causa raiz mais robusta da alta taxa de defeitos é a falta de uma ferramenta ou dispositivo elétrico para garantir que a localização da base da ponta do metal esteja dentro de limites aceitáveis.

Uma melhor ação corretiva pode ser a introdução de um acessório para garantir que as tolerâncias dimensionais apropriadas sejam alcançadas apesar da presença do erro humano. Isso é apenas um exemplo. No entanto, existem vários cenários para os quais este exemplo pode ser aplicado. (10)

Encontrar uma causa raiz melhor

Em uma investigação da RCA, quando o erro humano é encontrado como causa de um defeito ou problema de produto ou processo, uma investigação mais completa pode ser feita usando o método dos cinco porquês (11) (12) sendo realizada mais uma pergunta: “Por que o ser humano errou?” Responder a esta pergunta pode resultar em uma causa raiz melhor para a qual uma solução pode reduzir a recorrência do evento se o mesmo erro humano pode ser repetido. Segue alguns exemplos do porquê um ser humano pode errar:

– Procedimento confuso – mal escrito; instruções vagas ou supérfluas; difícil de seguir.

– Distrações internas (pessoais) – Vida pessoal; doença; prejuízos; incapacidade.

– Distrações externas – ambiente agradável; interrupções frequentes; layout ou fluxo de trabalho ruins.

– Ignorando o procedimento existente – inacessibilidade do funcionário; comunicação inadequada de mudanças de procedimentos.

– Atualizações de procedimentos – atualizações ocorrem muitas vezes; muitas revisões; funcionário não pode acompanhar as mudanças de procedimentos; procedimentos liberados de forma inconsistente.

– Uso indevido intencional ou má conduta intencional – O empregado está descontente ou insatisfeito.

– Descarte eletrônico inadequado em sistemas automatizados – identificação ou login de outro empregado é usado; soluções alternativas não autorizadas; incapacidade acessar sistemas automatizados.

– Faltou um passo no procedimento ou na instrução de trabalho – as instruções não são claras ou ilegíveis.

– Sistemas inadequados baseados em papel -erros de impressora; páginas em branco ou em falta.

– Sistemas inadequados baseados em software – falha no software.

– Apatia dos funcionários – falta de motivação; pessoa entediada com o trabalho; desconhecimento do efeito sobre a qualidade.

– Empregado incapaz de executar determinadas etapas – instalações, ferramentas ou equipamentos acessíveis ou inapropriados.

Muitos outros problemas podem causar um erro humano. Um processo competente para ações corretivas olha além do erro humano para determinar se há algo afetando o empregado e se há uma ação corretiva que eliminará a causa do erro humano, evitando assim que o ser humano cometa o erro em primeiro lugar. Esta é a definição de um sistema de fabricação verdadeiramente robusto, que produzirá produtos de qualidade, apesar do constante potencial de erro humano.

Ação corretiva: retreinamento

Como mencionado, a ação corretiva deve considerar fatores além de uma instância particular. Há duas coisas que o investigador pode perguntar: o defeito de tal impacto é que ele deve ser corrigido? Isso é um incidente isolado?

Se as montagens defeituosas forem descobertas no início do processo de fabricação e podem ser desmontadas e remontadas a baixo custo, algumas organizações podem optar por desmontar e remontar o produto defeituoso. Se a organização optar por fazê-lo, no entanto, ações corretivas robustas devem ser estabelecidas para evitar o retrabalho.

Se este é um incidente isolado em um nível aceitável de trabalho de um funcionário, pode-se argumentar que qualquer tempo gasto na implementação de outra ação corretiva seria um uso ineficiente dos recursos. O menor nível de qualidade produzido em um determinado dia não reflete o nível geral de qualidade esperado do montador. Portanto, a retreinamento do montador provavelmente não melhorará a qualidade geral de trabalho. Em consequência, outras causas e ações corretivas devem ser consideradas.

Por si só, o retreinamento não corrige nenhum dos possíveis erros humanos identificados acima. Por exemplo, nenhuma quantidade de retreinamento irá melhorar o desempenho de um funcionário descontente ou insatisfeito. Retreinamento com um instrutor pode ajudar inicialmente se o empregado não entende o procedimento, por exemplo, mas o nível de qualidade do empregado pode novamente diminuir se o procedimento for revisado ou modificado.

Identificar a verdadeira causa do defeito (instalações inadequadas, numerosas interrupções, ambiente com muito ruído, incapacidade de acessar sistemas eletrônicos, falta de acessórios adequados ou ferramentas, por exemplo) podem ir muito mais longe na prevenção de incidentes futuros de defeitos identificados na medida em que a ação corretiva ajudará a evitar que o ser humano erre em primeiro lugar. Uma ação corretiva robusta também garante consistência em todos os processos quando vários indivíduos estão realizando as mesmas tarefas, o que reduz ou mesmo elimina a variação humana.

Em última análise, identificar a causa do erro humano ou as causas que contribuem para o erro humano – juntamente com uma ação corretiva correspondente para a raiz real – terão um efeito maior na redução ou eliminação de defeitos futuros.

Sempre que a variação humana pode ser removida de um processo de fabricação por meio da implementação de equipamentos, ferramentas ou processos automatizados, o próprio processo de fabricação resultará em uma variação geral reduzida e menos defeitos de fabricação.

Referências

(1) Susan Haigney, “Human Error and Retraining,”Journal of GXP Compliance, 2009, pp. 47-60.

(2) U.S. Food and Drug Administration, Quality System Regulation, Code of Federal Regulations, Title 21, Part 820, April 2015.

(3) Les Schnoll, “Corrective and Preventive Action in Medical Device Manufacturing,”Quality Progress, November 2001, pp. 75-82.

(4) James A. Burk and Janet A. Hendry, “Planning and Tracking Risk Reduction to Completion, “Professional Safety, May 2015, p. 30.

(5) Gregory Fehr, “How to Avoid Future Problems Based on Previous Failure Analysis, “Leadership and Management in Engineering, Vol. 12, No. 1, pp. 1-5.

(6) Karen Spencer, “Getting to the Root Cause, “Quality, August 2015, pp. 42-45.

(7) College London, “How Believing Can Be Seeing: Context Dictates What We Believe We See,”ScienceDaily www.sciencedaily.com.

(8) Judi E. See, “Visual Inspection Reliability for Precision Manufactured Parts, “Human Factors, Vol. 57, No. 8, pp. 1427-42.

(9) Ibid.

(10) Tom Harvey, “Reducing the Frequency and Severity of Human Error: Optimizing Performance, “Professional Safety, November 2013, pp. 39-42.

(11) Jan M. Myszewski, “On Improvement Story By 5 Whys, “TQM Journal,Vol. 25, No. 4, pp. 371-383.

(12) A Vidyasagar, “The Art of Root Cause Analysis: Five Whys Analysis to Ask the Right Questions at the Right Time, “Quality Progress, February 2015, p. 48.

Devin I. McElroy é diretor sênior de compromissos técnicos e de qualidade na Neozene Inc. em Oakland, CA. Ele ganhou sua candidatura de doutorado na Universidade Capella em Minneapolis. McElroy é um membro sênior do ASQ e um auditor de qualidade certificado pela ASQ.

Fonte: Quality Progress/2017 August

Tradução: Hayrton Rodrigues do Prado Filho

3P – Processo de Preparação da Produção

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Cristiano Bertulucci Silveira

Os especialistas que trabalham com o Lean Manufacturing consideram o 3P como uma das ferramentas de fabricação mais avançadas, poderosas e transformadoras que podem ser implementadas na indústria. Ela é tipicamente aplicada em organizações que já possuem experiência na implementação de outros métodos Lean e tem como objetivo desenvolver um sistema que satisfaça as exigências de qualidade, produção e custo. É um sistema que se concentra na eliminação de desperdícios através do desenho do processo e produtos sendo um método disciplinado de projetar um processo de produção Lean para um novo produto ou para um produto já existente.

Diferentemente do kaizen e outras ferramentas Lean que focam em um processo de produção para realizar melhorias, Processo de Preparação da Produção (3P) concentra-se na eliminação de desperdícios através do projeto do produto e processo. E por que implantar o 3P?

Algumas pessoas aplicam o 3P para reduzir custos em equipamentos ou projetar processos que funcionam em fluxo contínuo de produção, porém podemos citar basicamente algumas situações em que o 3 P é muito eficiente. Por exemplo, quando deseja-se desenvolver um produto novo minimizando desperdícios. Quanto mais cedo forem envolvidos os projetistas no pensamento Lean melhores serão os resultados

Para aprovação de capital de investimento, o 3P é uma excelente ferramenta para direcionamento de projetos de investimentos (CAPEX). Igualmente, para situações que envolvam decisões com relação a necessidades de mudanças no projeto do produto. Neste caso, as decisões ficam mais fáceis quando se recorre à revisão com o 3P. Também pode ser é usado em situações que exigem mudanças significativas em volume de produção; e em situações de realocação de processos.

Quanto à etapas do 3P, deve-se, primeiramente, estabelecer equipes com a finalidade de se reunirem para desenvolver as melhores alternativas para cada etapa do processo analisado. O objetivo é desenvolver um processo, projeto ou produto que atenda da melhor maneira as necessidades dos clientes.

Uma vez definida a equipe, o time dedica alguns dias (com foco nos eventos 3P) trabalhando para desenvolver alternativas para as etapas do processo. Neste período avalia-se cada alternativa com relação a critérios de produção (Ex.: Takt Time desejado) e custos envolvidos para implementar estas alternativas. Uma vez estabelecidas as alternativas, as melhores são eleitas e implementadas.

O 3P é formado por três etapas que juntas englobam 16 slogans utilizados como diretrizes para os processos de concepção de acordo com os princípios do Lean Manufacturing, JIT (Takt, Flow, Pull) e Jidoka. Ao final das etapas do 3P e, ao passar pelos 16 slogans, os equipamentos e o sistema produtivo estarão mais próximo do Sistema Toyota de Produção (STP). Veja na figura abaixo estas etapas:

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Etapas do fluxo de processo de preparação da produção

Na etapa de informações, devem ser seguidos alguns passos. Defina o problema/crie o estudo de caso: Todo projeto deve começar com o entendimento de suas necessidades. A equipe deve buscar entender quais necessidades dos clientes precisam ser atendidas.

Estabeleça metas e objetivos claros: Muitas vezes, o processo de preparação da produção, proporcionará um aumento significativo de lucros e melhor entendimento dos desperdícios. Apesar disto, não é recomendado implantar muitas melhorias de uma única vez. Os projetos devem ter metas e objetivos claros que, na maioria das vezes estarão ligados às estratégias principais da empresa.

Análise e diagramação: esta etapa envolve o levantamento de uma quantidade significativa de informações sobre os processos e produto. Deve-se coletar e analisar layouts de produtos, part numbers, desenhos e amostras. Em alguns casos, um produto existente é desmontado e transformado em uma vista explodida, dando-se especial atenção para a forma como as peças se encaixam. O processo de 3P faz amplo uso de palavras descritivas (torção, imprensa, aleta, rolo, etc.) ao descrever como os produtos são montados. Aqui também é importante analisar o Takt Time, os passos de processo e os custos envolvidos no processo de produção.

Etapa Criativa: desenvolva os sete processos alternativos. Esta é uma técnica de brainstorming utilizada para que se obtenha uma grande quantidade de ideias sem que elas possam ser censuradas. O 3P nesta fase exige que a equipe se volte para exemplos da natureza, forçando as pessoas buscarem exemplos no mundo natural para estimular novas ideias. A teoria é que a mãe natureza tem desenvolvido soluções para quase todos os problemas através de milhões de anos de tentativa e erro. Em algum lugar, uma dessas soluções irá coincidir com o problema que está sendo enfrentado pela equipe.

Refine as ideias: Após a coleta do maior número de ideias e alternativas possíveis, a equipe pode validá-las. Algumas formas de validação é criando modelos e desenvolvendo simulações. Muitas empresas que fazem o 3P elaboram documentos para explicar melhor as ideias geradas durante os sete processos alternativos. Estes documentos geralmente possuem descrições de ferramentas e gabaritos, inovações de processo, Poka-Yokes, e assim por diante.

Priorize as ideias: Esta é uma etapa de priorização das melhores ideias. Os processos de preparação de produção mais refinados terão uma matriz de decisão especificamente desenhada para proporcionar melhores resultados.

Validação: uma vez criado o protótipo em cima das melhores idéias, a equipe trabalhará para aperfeiçoá-lo. Devem ser criadas variações no processo para garantir que todos os critérios sejam atendidos. Após o refinamento, o resultado deve ser apresentado a uma equipe maior para a validação do protótipo.

Implementação: após aprovado o protótipo, será selecionado um membro da equipe para liderar a implementação do processo. O membro será responsável por montar um cronograma, alocar os recursos necessários e distribuir responsabilidades. Nesta etapa, a equipe deverá elaborar novos fluxogramas e procedimentos operacionais. Serão redefinidos o Takt Time, tempos de ciclo, capacidades e o layouts.

Cristiano Bertulucci Silveira é engenheiro eletricista pela Unesp com MBA em Gestão de Projetos pela FVG e certificado pelo PMI. Atuou em gestão de ativos e gestão de projetos em grandes empresas como CBA-Votorantim Metais, Siemens e Votorantim Cimentos. Atualmente é diretor de projetos da Citisystems –cristiano@citisystems.com.br – Skype: cristianociti

Conceito escorregadio

Clicando aqui é possível ter conhecimento dos Projetos de Normas Brasileiras e Mercosul, disponíveis para Consulta Nacional. Selecione o Comitê Técnico desejado e clique sobre o código ou título para consultar e votar.

José Pio Martins

Na década de 1930, o mundo enfrentou uma terrível depressão econômica. Convencionou-se dizer que há “recessão” quando a produção nacional cai um pouco e por algum tempo. Mas, se a produção cai por vários anos seguidos e a queda é grande, então temos uma “depressão”. Mas, oito décadas atrás, como os governos mediam a produção nacional e podiam afirmar que havia uma depressão?

Naquela época, não existia uma metodologia científica para mensurar a economia nacional, nem computadores para processar o arsenal de informações complexas. A identificação do mal se dava por seus efeitos. Comida faltando, fábricas fechando, pessoas perdendo o emprego, desabastecimento generalizado, fome se espalhando, devedores não pagando dívidas, bancos quebrando… eram alguns sintomas de que uma grave doença econômica estava em curso.

Não era preciso mapa contábil para saber que a produção nacional havia despencado e uma tragédia social estava instalada. Métodos de cálculo da renda nacional já existiam, mas eram rudimentares e pouco confiáveis. Em 1933, os Estados Unidos elegeram Franklin Roosevelt, sob a expectativa de que algo seria feito para pôr fim à depressão e fazer a economia crescer e gerar empregos.

O novo presidente convocou estudiosos para ajudar a entender o problema e propor soluções. Mas, para entender, era preciso medir. “Só se gerencia o que se conhece; só se conhece o que se mede”, esta é uma frase de que gosto. Coube ao notável economista Simon Kuznets, um russo naturalizado americano, a criação de um complexo sistema de “contas de renda nacional”. Foi um grande avanço metodológico.

A principal peça contábil do sistema recebeu o nome de Produto Interno Bruto (PIB). É “produto” porque soma todos os bens e serviços produzidos pela nação. É “interno” porque computa o que é fabricado dentro do espaço geográfico do país. É “bruto” porque não considera o desgaste (depreciação) do estoque de capital usado no processo (terra, estradas, prédios, máquinas, equipamentos etc.).

Mas o PIB é um conceito escorregadio. É também um tanto impreciso. Primeiro, tudo deve ser somado por uma medida única. Não é possível somar litros de leite, massagem relaxante, pílulas para dor de cabeça, cortes de cabelo, cirurgias, sacas de arroz, sessão de cinema, roupas, quilowatts de energia. Um país produz mais de 1 milhão de itens de bens e serviços diferentes em forma e substância. Para somá-los, é preciso adotar uma medida comum. Essa é o “preço”. Aqui começam os problemas.

Por exemplo, uma massagem e um banho numa sauna de luxo custam (valor monetário) o mesmo que toda a comida consumida por uma família pobre durante um mês. O PIB não entra no mérito do “valor” (grau de utilidade e satisfação) que as pessoas atribuem a uma massagem e a uma cesta de comida. O máximo que a contabilidade faz é somar o quanto de dinheiro a população está disposta a pagar por alguma coisa.

Se um livro de língua portuguesa é vendido pelo mesmo preço de uma revista pornográfica, eles são idênticos para efeitos de PIB. O cálculo do PIB não faz julgamentos nem leva em conta se, para muita gente, uma revista pornográfica proporciona mais satisfação que um livro de gramática.

Neste momento, alguns deputados estão propondo tributar os chamados “bens supérfluos”. O problema é: quem vai julgar o que é e o que não é supérfluo? No mínimo, os parlamentares têm a obrigação de estudar e conhecer os assuntos sobre os quais legislam.

José Pio Martins é economista e reitor da Universidade Positivo.

Brasil não avança nos indicadores de competitividade

Mais da metade dos 45 indicadores acompanhados pela CNI ficaram distantes das metas estabelecidas pela indústria para o país alcançar o crescimento sustentado em 2022

Os resultados dos indicadores do Mapa Estratégico da Indústria 2013-2022 confirmam a deterioração da economia brasileira. Elaborado pela Confederação Nacional da Indústria (CNI), o Mapa aponta os caminhos que o país e a indústria devem seguir para alcançar o crescimento sustentado até 2022. O balanço de 2016 do Mapa mostra que dificilmente o Brasil alcançará as metas traçadas para os próximos seis anos.

“O país precisa superar a mais longa e grave recessão da sua história, que reduziu a produção e fechou  milhares de empregos. Para isso, precisamos restabelecer o equilíbrio das contas públicas, acelerar as reformas, como a da Previdência e da legislação trabalhista”, afirma o presidente da CNI, Robson Braga de Andrade. Para ele, as mudanças  estruturais são importantes para estabilizar a economia, restabelecer a confiança de empresários e consumidores e abrir caminho para o país crescer de forma sustentada.

O Mapa Estratégico da Indústria identifica os dez fatores-chave da competitividade brasileira, que são educação, eficiência do estado, ambiente macroeconômico, segurança jurídica e burocracia, desenvolvimento de mercados, infraestrutura, tributação, relações do trabalho, financiamento e inovação e produtividade. Para  acompanhar o desempenho do país em cada um dos fatores-chave, a CNI estabeleceu metas para 45 indicadores, cuja evolução mostra se a economia brasileira está na trajetória desejada pela indústria.

De acordo com o último balanço do Mapa, entre esses 45 indicadores acompanhados pela CNI, 26 estão distantes das metas, 15 convergem para as metas em ritmo menor que o desejado e apenas quatro mantêm uma trajetória compatível com os objetivos traçados para 2022. “Em 2016, aumenta o número de indicadores com trajetória incompatível com o cumprimento das metas”, avalia a CNI.

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Conforme o último balanço do Mapa, os três indicadores do fator-chave ambiente macroeconômico –  investimento,  inflação e dívida bruta do país – se afastaram das metas estabelecidas pela indústria. Em 2015, a taxa de investimento caiu para 18,2% do Produto Interno Bruto (PIB) e está muito distante da meta de 21% do PIB prevista para 2017. A inflação medida pelo Índice Nacional de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA) fechou 2015 em 10,7%, muito acima dos 3,5% fixados para 2017. A dívida pública bruta subiu pra 62,1% do PIB, também muito acima dos 55% do PIB estabelecidos para o próximo ano.

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Os dois indicadores do fator-chave eficiência do estado – participação do investimento da despesa primária do governo federal e percentual dos investimentos executados em relação ao orçado – também se distanciaram das metas. Em 2015, a participação dos investimentos nas despesas primária do governo federal caiu para 3,5% e ficou ainda mais distante da meta de 7% fixada para 2017. O valor dos investimentos executados em relação ao orçado recuou para 16,1% e continua abaixo da meta de 40% prevista para 2017.

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O único indicador que atingiu a meta foi o do percentual de indústrias que utilizaram instrumentos públicos de financiamento  para atividades inovadoras em relação ao número total de empresas que inovaram. O indicador atingiu 34,2% em 2011, conforme o último dado disponível da Pintec-IBGE.  Esse indicador é um dos cinco que mostram a rota de evolução do fator-chave inovação e produtividade. Os outros quatro indicadores deste fator-chave se afastaram das metas estabelecidas pela indústria.

Para acessar o estudo completo, clique no link: http://www.sistemaindustria.org.br/publicacao/mapa_estrategico/index.html

Nem estudo e nem trabalho

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Uma cena que deixa as pessoas embasbacadas: na frente do Terminal Capelinha, às 5 horas da manhã de um sábado, meninos e meninas embriagados, drogados, giram de um lado para o outro na Estrada de Itapecerica, em São Paulo, procurando um rumo? Desesperados? Aflitos? Uma geração sem rumo?

Isso parece lembrar a pesquisa do IBGE: em 2015, 27,4% dos jovens de 18 a 24 anos não trabalhavam nem estudavam. Cerca de um em cada quatro (22,5%) jovens de 15 a 29 anos não frequentava escola nem trabalhava na semana de referência em 2015, os chamados nem-nem, sendo que essa proporção cresceu 2,8 pontos percentuais frente a 2005 (19,7%). O grupo de 18 a 24 anos apresentou o maior percentual de nem-nem em 2015, com 27,4%.

Mesmo com o crescimento no percentual de homens que não estudavam nem trabalhavam, de 11,1% em 2005 para 15,4% em 2015, o percentual de mulheres nessa condição ainda é muito superior (29,8%). Isso pode estar relacionado às barreiras para a entrada de mulheres no mercado de trabalho e dedicação aos afazeres domésticos.

O percentual de mulheres jovens que não estudavam, nem trabalhavam, nem procuraram trabalho na semana de referência (inativas) é de 21,1%, enquanto o das que não estudavam, nem trabalhavam, mas procuraram trabalho (desocupadas) é de 8,7%, e que 91,6% de todas as mulheres nem-nem cuidavam de afazeres domésticos, dedicando-lhes em média 26,3 horas semanais.

Já o percentual de homens jovens não estudantes inativos é quase o mesmo que o de não estudantes desocupados (7,6% e 7,8%, respectivamente) e 47,4% de todos os homens nem-nem cuidavam de afazeres domésticos por, em média, 10,9 horas semanais.

Resposta a situações críticas

Vídeos das palestras

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Assista aos vídeos do Seminário ABQ Qualidade Século XXI – Qualidade no Brasil: Lições a aprender, promovido pela Academia Brasileira de Qualidade (ABQ): http://www.abqualidade.org.br/Eventos/home.php?videos-abq

A ação corretiva eficaz requer uma abordagem rápida e holística.

Tim Kohart

Quando focadas na qualidade e em atingir o zero defeitos, as organizações, por vezes, negligenciam discutir as queixas inevitáveis dos clientes. Poucas coisas são mais agravantes para um cliente do que perder um tempo precioso à espera que um fornecedor responda a um problema. Segue quatro sugestões baseadas em lições que aprendi na minha carreira.

  1. Responda rapidamente – É imperativo responder à reclamação de um cliente rapidamente, imediatamente, se possível. Retornar a mensagem de telefone ou e-mail assim que você recebê-lo e usar isso como uma oportunidade para pedir esclarecimentos ou obter mais informações. Tentar determinar o escopo do problema e quantas partes estão sendo realmente afetadas. Pode-se e deve-se pedir fotos e tentar descobrir quais os lotes do produto estão envolvidos.

A descrição inicial de um cliente de um problema às vezes é enganosa, o que pode levar a sua identificação de causa raiz para o caminho errado. É importante que você faça perguntas de sondagem para garantir que entendeu exatamente o que deu errado.

Mesmo se for descoberto que sua organização não está em falta, a sua vontade de fazer parte da equipe de resolução de problemas vai deixar uma impressão duradoura e positiva ao cliente.

  1. Seja visível – Se possível, deve-se obter rapidamente um representante no local, no local do cliente. Muitos dos nossos clientes estão dentro de uma viagem de duas horas, mas, na economia global de hoje, os clientes muitas vezes podem estar do outro lado do mundo. Nesse caso, ainda existem maneiras de obter representantes para o local do cliente.

Se o cliente é uma grande organização multinacional, a sua organização pode ter uma instalação mais perto de onde ocorreu o problema. Se assim for, o pessoal de suas instalações irmã pode, potencialmente, ser deslocados para resolver ao problema.

Um dos nossos clientes é em outra parte dos Estados Unidos, longe o suficiente para fazer uma rápida resposta no local quase impossível. Temos, no entanto, outra planta muito perto de suas instalações. Eu tento, mais de uma vez, sempre surpreender este cliente por ter um representante da nossa empresa no local para avaliar um problema dentro de uma hora.

Outra estratégia potencial, se acontecer de você ter um grande cliente que é servido por várias plantas a partir de sua organização, é ter um representante no local permanente estacionado nas instalações do cliente.

  1. Conter – Parar o problema que afeta o cliente. Conter todo o material suspeito nas instalações do cliente, em trânsito e em suas instalações. Garantir e manter a contenção até que a ação corretiva esteja no lugar e seja verificada. Se possível, chegar a acordo sobre uma marca distintiva, como um ponto de tinta para identificar facilmente o material contido.

Certifique-se de que o confinamento é realizado adequadamente e mantido e que o produto rejeitado ou suspeito é segregado e colocado em uma área onde ele não pode ser usado para a produção. A recorrência de um problema de qualidade, devido à contenção sendo quebrada ou a incapacidade de distinguir entre material não conforme, é inaceitável.

  1. Corrigir – Deve-se corrigir o problema e tomar medidas para evitar que se repita. Use ferramentas como os cinco porquês e os diagramas de análise de causa e efeito para identificar a causa raiz. Se possível, diminua os potenciais problemas por meio da introdução e remoção de uma causa suspeita.

Depois que a causa raiz é identificada, deve-se adotar medidas eficazes de ação preventiva para garantir que o problema não se repita. Além disso, certifique-se de que ocorram as ações corretivas e preventivas para todos os outros equipamentos e processos que poderiam ser potencialmente afetados pelo problema.

Na minha experiência, muitos problemas continuam a ocorrer porque a etapa da ação preventiva foi negligenciada, ineficaz ou não devidamente divulgada a todas as áreas potenciais.

Deve-se manter o cliente informado sobre o status do processo de ação corretiva e preventiva e tentar ter todas as ações completadas para o encerramento no prazo de 30 dias a contar da notificação do problema.

Apesar de se ter um bom planejamento, os problemas de qualidade ainda podem ocorrer. Usando estas quatro sugestões, pode-se atenuar o problema para o cliente e melhorar a sua reputação como um fornecedor eficaz e valioso. Sob esse prisma, os problemas podem realmente tornar-se oportunidades para encantar os clientes.

Tim Kohart é gerente de engenharia da Tenneco em Napoleon, OH, e professor adjunto de negócios do Defiance College, em Ohio. Kohart detém um mestrado em administração pelo Defiance College, é membro sênior da ASQ, gerente de qualidade com certificação ASQ, auditor e engenheiro.

Fonte: Quality Progress/2016 November

Tradução: Hayrton Rodrigues do Prado Filho