Seja bem-vindo! Hoje neste conteúdo você saberá mais sobre projetos de melhoria;
É importante que você tenha um contexto inicial e assim você terá informações que te levem à próxima parte,
Em qual área você atua? Você precisa resolver problemas na sua atual função? Se a resposta para esta última pergunta é “Sim”, você está no texto certo.
Em primeiro lugar, precisamos definir o que é um problema, e numa definição simples podemos considerar que é um desvio e ele está relacionado a um objetivo ou a uma meta, ou ainda sendo um pouco mais técnico, está relacionado à uma especificação.
Em segundo lugar, lhe adianto que o exemplo que está descrito a seguir é uma aplicação da indústria, mas em inúmeros casos parte dele será aplicável ao seu dia a dia, mesmo que você trabalhe em outro setor.
Dando sequência, vamos colocar a situação real: um profissional é designado para encontrar a causa raiz de um problema associado à uma não conformidade da dimensão de um produto, ou seja, o processo que gera o “produto” não é capaz de entregar a especificação no que se refere ao valor médio e/ou à tolerância determinada por projeto. Em resumo, vamos supor que ao invés da dimensão estar entre 10 e 11mm (especificação), ela é entregue de 9,8 a 11,5mm. Isso, de fato, caracteriza uma não conformidade, pois se este item vai ser montado em outro menor de no máximo 11,2mm (dimensão exemplo), haverá situações em que a montagem não será possível.
Sendo assim, é hora de pensar em quais informações nós temos. Dados de como o processo vem entregando aquela característica dimensional pode ser uma boa base para o início, porém a tendência é que a quantidade de informações no que diz respeito à origem è às variáveis do processo não seja suficiente. Portanto chega o momento de fazermos uma amostragem, que seja acompanhada e previamente planejada com base no processo. Agora será possível visualizarmos gráficos e termos uma ideia do comportamento do processo em relação a padrões. Mas ainda não foi possível resolver o problema. Como prosseguir?
Vamos avançar para a análise de causa, tendo em mente o efeito ou o resultado do processo, que até aqui se mostrou incapaz de fazer a entrega da característica em questão dentro de uma uniformidade. Chegamos ao momento mais importante do projeto. Vamos levar em conta ferramentas como o diagrama de Ishikawa e o DOE (Design of Experiment / Experimento planejado) para seguirmos na busca pela provável solução. Se o problema for relativamente simples, usaremos os 6 M’s (Método, Mão de obra, Medida, Máquina, Meio ambiente e Material), juntamente com o efeito no formato de espinha de peixe e chegaremos à uma provável resposta. que poderá ser testada como forma de comprovação.
Para problemas envolvendo variação, isso geralmente não é suficiente e assim vamos usar o DOE. Ele consiste no uso de variáveis do processo (entradas) como parâmetros de máquina, que serão manipuladas entre intervalos de valores, gerando combinações a serem testadas dentro do experimento. Tendo como base dois valores para cada parâmetro a ser considerado, que representam dois níveis de quatro parâmetros, por exemplo, teremos 16 testes a serem feitos. Com os testes será possível identificar quais os parâmetros e em quais valores estados, teremos a melhor entrega para acertar a média e reduzir a variação do processo.
Vale lembrar, que na maioria dos casos, será necessário rodarmos mais de um DOE, pois nem sempre conhecemos o processo com profundidade para entendermos a relação de causa e efeito.
Tendo em mente os parâmetros chave para controlar as dimensões entregues, agora vamos aos testes finais ou para um piloto com uma amostragem para validar a voz do processo. É o ponto em que comparamos novamente o que está sendo entregue com o especificado. Está dentro do esperado? “Sim”, Muito bem! O próximo passo será registar o aprendizado em um procedimento ou em uma instrução de trabalho, treinar todos os envolvidos e elaborar um plano de controle, monitorando a característica em uma carta de controle (CEP). Assim saberemos se o processo se mantém entregando dentro da conformidade e com pouca variação. Com isso, o projeto se encerra após ter tido sua melhoria comprovada.
Espero que este conteúdo tenha lhe ajudado a entender um pouco mais sobre melhoria contínua. Acompanhe mais dicas através do nosso blog ou pelas redes sociais.
Autor: Gustavo Koller Sacht
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