As ferramentas mais utilizadas s

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CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSO

• As ferramentas mais utilizadas são
• Fluxograma (Aula 6)
• Histograma (Aula 6)
• Gráficos de controle (Aula 7)
• Folha de verificação (Aula 8)
• Gráfico de Pareto (Aula 8)
• Diagrama de causa e efeito (Aula 9)
• Diagrama de dispersão (Aula 9)

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DIAGRAMA DE CAUSA E EFEITO
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DIAGRAMA DE CAUSA E EFEITO

• Também conhecido como Espinha de Peixe ou
  DIAGRAMA ISHIKAWA, em homenagem a quem o
  desenvolveu, o prof. Kauro Ishikawa.
• Organiza as sugestões/idéias referentes às
  possíveis causas de um determinado efeito, em
  grupos e subgrupos de idéias
• Possibilita o registro e a análise de todos os
  fatores influentes no assunto
• A característica que está sendo analisada é o
  efeito
• Os fatores que conduzem ao efeito são as causas

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DIAGRAMA DE CAUSA E EFEITO

• Organiza e documenta as causas potenciais de um
  efeito
• Indica o relacionamento de cada causa e sub-causa
  as demais e ao efeito
• Identifica, explora e ressalta todas as causas
  possíveis de um problema
• Representa a relação entre o efeito e todas as
  possibilidades de causa que podem contribuir para
  esse efeito

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BRAINSTORMING (Tempestade de Idéias)

• Usado para identificar possíveis soluções para
  problemas e oportunidades em potencial para a
  melhoria da qualidade
• Uma técnica de estimulação da criatividade de uma
  equipe, para gerar e esclarecer uma série de
  idéias, problemas ou questões
• Há duas fases envolvidas
• Fase de geração O facilitador repassa as
  diretrizes e o objetivo da sessão de
  brainstorming e os membros da equipe elaboram uma
  relação das idéias. O objetivo é gerar o maior
  número possível de idéias
• Fase de esclarecimento A equipe analisa a lista
  de idéias para certificar-se que cada um entendeu
  todas as idéias. A avaliação destas idéias será
  feita depois de terminada a sessão de
  brainstorming

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BRAINSTORMING (Tempestade de Idéias)

• As diretrizes para brainstorming incluem
• identificar o facilitador
• estabelecer claramente o objetivo do
  brainstorming
• seqüencialmente, cada membro da equipe apresenta
  uma única idéia por vez
• quando possível, membros da equipe trabalham
  sobre as idéias dos outros membros
• neste estágio, as idéias não são criticadas, nem
  discutidas
• as idéias são registradas onde todos os membros
  da equipe possam vê-las

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BRAINSTORMING( Tempestade de Idéias)

• As seguintes regras devem ser obedecidas durante
  o seu desenvolvimento
• Não se deve criticar as idéias do outro
• As idéias devem ser registradas conforme elas
  aparecem
• Não deve existir conversas/ discussões em
  paralelo
• Deve ser incentivada a liberdade de expressão de
  idéias
• Vale pegar carona na idéia do colega

O tempo médio de cada sessão é de 15 minutos.
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DIAGRAMA DE CAUSA E EFEITO

• Vantagens
• Boa ferramenta de levantamento de direcionadores
• Boa ferramenta de comunicação
• Estabelece a relação entre o efeito e suas causas
• Possibilita um detalhamento das causas
• Ajuda a enfocar o aperfeiçoamento do processo
• Registra, visualmente, as causas potenciais que
  podem ser revistas e atualizadas
• Provê urna estrutura para o brainstorming
• Envolve todos
• Evita o esquecimento de itens importantes

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DIAGRAMA DE CAUSA E EFEITO

• As fontes de problemas de um processo produtivo
  podem ser agrupadas em seis grupos, os 6M
• Máquina
• Método
• Mão-de-obra
• Matéria-prima
• Meio Ambiente
• Medição

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DIAGRAMA DE CAUSA E EFEITO

• Máquina
• todos os equipamentos e sistemas (informática,
  telecomunicações, etc.) utilizados para a
  realização do trabalho
• Método
• a forma como o processo analisado é realizado, a
  organização das informações e do trabalho
• Mão-de-obra
• mão de obra utilizada para a realização do
  processo analisado

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DIAGRAMA DE CAUSA E EFEITO

• Matéria-prima
• característica dos insumos necessários para a
  realização do processo
• Meio Ambiente
• características físicas do ambiente de trabalho
  (temperatura, ruídos, iluminação, etc.), bem como
  a relação das pessoas da organização (motivação,
  remuneração, relação entre diferentes níveis
  hierárquicos)
• Medição
• de que forma o resultado é medido, a supervisão
  do comportamento do processo

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DIAGRAMA DE CAUSA E EFEITO
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DIAGRAMA DE CAUSA E EFEITO

• Efeito
• Contém o indicador de qualidade e o enunciado do
  projeto (problema)
• É escrito no lado direito, desenhado no meio da
  folha
• Eixo central
• Urna flecha horizontal, desenhada de forma a
  apontar para o efeito. Usualmente desenhada no
  meio da folha
• Categoria
• Representa os principais grupos de fatores
  relacionados com efeito
• As flechas são desenhadas inclinadas com as
  pontas convergindo para o eixo central

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DIAGRAMA DE CAUSA E EFEITO

• Causa
• Causa potencial, dentro de uma categoria que pode
  contribuir com o efeito
• As flechas são desenhadas em linhas horizontais,
  aportando para o ramo de categoria
• Subcausa
• Causa potencial que pode contribuir com urna
  causa específica
• São ramificações de uma causa 
• O efeito, ou problema é fixo no lado direito do
  desenho e as influências ou causas maiores são
  listadas de lado esquerdo

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DIAGRAMA DE CAUSA E EFEITO
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DIAGRAMA DE CAUSA E EFEITO
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DIAGRAMA DE CAUSA E EFEITO

• Método dos Porquês
• Com o objetivo de analisar o processo, aplica-se
  a técnica dos porquês, que deve se utilizada uma,
  duas ou quantas vezes forem necessárias até
  chegar à causa fundamental do problema
• Ex. com base no diagrama anterior (Recursos
  audiovisuais inexistentes)
• ? Por que não existem recurso audiovisuais na
  escola?
• Resposta porque nunca foram solicitados.
• ? Por que nunca foram solicitados?
• Resposta porque os alunos e professores julgam
  que a direção não irá adquiri-los.
• ? Por que fazem este julgamento?
• Resposta porque tudo que é solicitado recebe um
  não como resposta.

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DIAGRAMA DE CAUSA E EFEITO

• Método dos Porquês
• SOLUÇÃO
• Mostrar à direção da escola o quanto poderão ser
  úteis os recursos audiovisuais no processo
  ensino-aprendizagem
• Formalizar o pedido com a participação de todos
  os interessados (abaixo-assinado)

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DIAGRAMA DE CAUSA E EFEITO

• Etapas de análise
• Definir o efeito
• Algumas vezes, o efeito é um problema, como
  "erros em pedidos
• Outras vezes é alguma coisa que necessita ser
  descrita em termos de qualidade como "desenvolver
  o melhor treinamento em motivação gerencial"
• Gerar idéias
• "Brainstorming" é urna maneira de um grupo gerar
  muitas idéias em um curto espaço de tempo

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DIAGRAMA DE CAUSA E EFEITO

• Etapas de análise
• Identificar a principal categoria
• Baseado na lista de idéias, gerar uma lista de
  categorias
• Reduzir o número de categorias, se algumas são
  comuns a outras
• Verificar se as idéias se ajustam dentro das
  categorias estabelecidas
• O diagrama de causa e efeito não pode ter mais de
  5 a 7 categorias
• Avaliar as idéias
• A avaliação pode conter a explanação de idéias, o
  agrupamento das que estão fortemente
  relacionadas, ou sua eliminação
• A avaliação visa aquele que deu a sugestão,
  porque a idéia agora pertence ao grupo

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DIAGRAMA DE CAUSA E EFEITO

• Etapas de análise
• Projetar a folha para a coleta de dados
• Baseado no diagrama de causa e efeito e nas
  causas potenciais do problema listadas nele,
  projete urna folha de coleta de dados para obter
  as informações para validar a causa real
• Os diagramas de causa e efeito identificam apenas
  causas possíveis, somente os dados indicarão as
  causas reais
• Quando o diagrama de causa e efeito é utilizado
  para fins de planejamento, concentre a atenção
  sobre um resultado desejado
• A seta principal aponta para o que desejamos que
  aconteça e as setas menores dos ramos representam
  vários meios necessários para alcançar o resultado

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DIAGRAMA DE CAUSA E EFEITO

• Construção
• Definição do problema ou efeito a ser analisado
• Formação da equipe para a realização da análise
• Realização de brainstorming
• Desenho do diagrama com a caixa para o efeito, à
  direita ou à esquerda, da linha central
• Especificação e desenho das potenciais categorias
  de causas, ligando-as a linha central

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DIAGRAMA DE CAUSA E EFEITO

• Construção
• Identificação das causas possíveis e
  classificação das mesmas nas categorias definidas
• Para cada causa questione por que isto
  acontece?, relacionando as respostas como
  contribuintes da causa principal
• Ordene as causas identificadas de acordo com seu
  impacto no problema (aquelas que aparentemente
  são as mais críticas)
• Execute medidas corretivas

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DIAGRAMA DE DISPERSÃO
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DIAGRAMA DE DISPERSÃO

• Utilizado para identificar a relação entre duas
  variáveis, a influência de uma sobre a outra (uma
  causa e um efeito ou duas características etc)
• Os dados são coletados em pares (x,y) entre os
  quais deseja-se estudar a relação
• O diagrama é construído de forma que o eixo
  horizontal representa os valores medidos de uma
  variável e o eixo vertical represente os valores
  da outra variável
• Possibilita confirmar a causa de um determinado
  efeito
• Possibilita confirmar algum eventual efeito
  colateral

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DIAGRAMA DE DISPERSÃO

• Por exemplo, o dono de uma microempresa
  fabricante de queijos tipo Minas, queria conhecer
  qual a correlação entre a quantidade de sal no
  queijo e o tempo de banho em água com sal, cuja
  quantidade é conhecida.
• Para cada peça de queijo foram feitas duas
  medições quantidade de sal e tempo de banho. Em
  vez de se fazer dois gráficos separados, os dados
  foram combinados em um diagrama de dispersão. Ele
  obteve o seguinte resultado.

27
DIAGRAMA DE DISPERSÃO

• Analisando o diagrama, o microempresário
  descobriu que existe uma relação entre os dois
  fatores
• A partir de certo ponto (em uma variação de 16 a
  20 minutos) a quantidade de sal está claramente
  relacionada ao tempo do banho
• Ele descobriu também que, a partir de certo
  momento, deixar o queijo no banho por mais tempo
  terá pouca influência sobre a quantidade final de
  sal no queijo

28
DIAGRAMA DE DISPERSÃO

• Para interpretar a correlação, deve-se observar a
  direção e a dispersão, ou seja, a maneira como os
  pontos se distribuem no gráfico
• Por exemplo, quando os pontos no gráfico aparecem
  dispersos, não existe correlação entre as
  variáveis analisadas. Nesse caso, o gráfico
  ficará assim

Correlação nula
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DIAGRAMA DE DISPERSÃO

• Construção
• Coleta dos dados em pares (x, y) para se estudar
  a relação entre eles. É desejável, pelo menos, 30
  pares
• Encontrar os valores máximos e mínimos de x e y
• Definição da escala dos eixos horizontal e
  vertical. É bom que a escala esteja
  aproximadamente igual entre os eixos para uma
  avaliação do diagrama confiável
• Marcar os dados no gráfico. Quando houver valores
  iguais em medições distintas, identificar com um
  círculo concêntrico ou com valores rentes uns aos
  outros

30
DIAGRAMA DE DISPERSÃO

• Construção
• Identifique o diagrama para facilitar o
  entendimento posterior com itens como título,
  período de tempo, quantidade de pares de dados,
  identificação e unidade de medida de cada eixo,
  etc.

31
DIAGRAMA DE DISPERSÃO

• Interpretação
• Observar a direção e a dispersão dos pontos
• Se X e Y crescem no mesmo sentido, existe uma
  correlação positiva entre as variáveis
• A correlação é maior quanto menor a dispersão dos
  pontos

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DIAGRAMA DE DISPERSÃO

• Interpretação
• Se X e Y variam em sentidos contrários, existe
  uma correlação negativa entre as variáveis
• A correlação é maior quanto menor a dispersão dos
  pontos

33
DIAGRAMA DE DISPERSÃO

• Interpretação
• Se X cresce e Y varia ao acaso, não existe
  correlação entre as variáveis ou a correlação
  entre elas é nula
• A correlação é maior quanto menor a dispersão dos
  pontos

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GRÁFICO DE DISPERSÃO
NÃO HÁ CORRELAÇÃO
35
DIAGRAMA DE DISPERSÃO

• Pontos suspeitos
• pontos afastados do grupo principal
• É necessário analisar as possíveis causas de
  estes pontos estarem afastados do grupo principal

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DIAGRAMA DE DISPERSÃO

• Padrão curvo
• quando x aumenta y varia num padrão curvo

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DIAGRAMA DE DISPERSÃO

• Intervalo de variáveis

FIGURA 1
FIGURA 2
FIGURA 3
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DIAGRAMA DE DISPERSÃO

• Intervalo de variáveis
• As figuras 2 e3 são as duas metades da figura 1
• A avaliação pela figura 2 conclui uma correlação
  positiva e pela figura 3 uma correlação negativa
• A correlação depende muito do intervalo de
  variáveis e nem sempre os resultados serão os
  mesmos
• É necessário realizar uma investigação técnica
  mais detalhada para ter certeza da conclusão da
  relação entre as variáveis
• Esta análise também serve para a estratificação

39
DIAGRAMA DE DISPERSÃO

• Estratificação
• As figuras 1 e 2 mostram a relação entre
  quantidade de impureza e viscosidade
• Na figura 1 os dados de duas empresas estão
  combinados e parece não existir correlação
• Na figura 2 os dados estão estratificados e
  nota-se claramente a correlação

FIGURA 1
FIGURA 2
40
DIAGRAMA DE DISPERSÃO

• Estratificação
• Nas figuras 3 e 4 acontece o contrário, quando os
  dados das empresas estão combinados parece haver
  correlação positiva, mas quando estão
  estratificados, nota-se que não existe correlação

FIGURA 3
FIGURA 4

41
DIAGRAMA DE DISPERSÃO

• Falsas correlações
• Mesmo que exista um alto valor do coeficiente de
  correlação entre duas variáveis, nem sempre
  existe uma relação de causa e efeito entre elas
• Exemplo
• Relação do índice de preços ao consumidor e o
  número de ocorrência de incêndios
• Para diminuir o números de incêndios é necessário
  mais cuidado com cigarros, ou outros possíveis
  causadores de incêndio e não abaixar ou aumentar
  o preço de determinado item

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COEFICIENTE DE CORRELAÇÃO

• É uma forma de se identificar a existência ou não
  de uma relação entre duas variáveis e, caso ela
  exista, de quantificar tal relação
• O grau de relacionamento é dado pelo valor do
  coeficiente (geralmente designado por "r" ou
  "R"), o qual pode variar de "0" (nenhum
  relacionamento) a "1" (perfeito relacionamento)
• A natureza positiva (quando uma aumenta, a outra
  também o faz) ou negativa (quando uma aumenta, a
  outra diminui) é dada, respectivamente, pelo
  sinal positivo ou negativo do coeficiente

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COEFICIENTE DE CORRELAÇÃO

• onde n é a quantidade de pares de dados e

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ANÁLISE DE REGRESSÃO

• Técnicas estatísticas que buscam caracterizar a
  relação entre variáveis tomando uma dada variável
  que se quer prever (variável dependente) e
  observando a sua variação em função de uma ou
  mais variáveis (variáveis independentes)
• O processo é efetuado identificando-se a curva
  matemática que melhor se ajusta aos dados
  disponíveis, o que equivale a identificar ao
  traçado que melhor se encaixa nos pontos do
  diagrama de dispersão
• A análise pode ser Linear Simples (relaciona duas
  variáveis através de uma reta), Linear Múltipla
  (relaciona três ou mais variáveis por meio de uma
  reta) ou Não-Linear (relaciona duas ou mais
  variáveis por meio de uma curva matemática que
  não a reta)

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ANÁLISE DE REGRESSÃO

• Reta de regressão Y ? ßx

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EXERCÍCIO 1

• Montar um diagrama de causa e efeito para as
  reclamações dos clientes de um restaurante.
• Qual deve ser a causa a ser atacada?

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EXERCÍCIO 2
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EXERCÍCIO 3
Lista de Verificação da produção por dia

• Um indústria de pregos levantou os dados
  correspondentes à produção diária de um tipo de
  prego especial no período de um mês
• Do lote diário, foram encontradas unidades
  defeituosas, como mostrado na Lista de
  Verificação a seguir
• Monte um diagrama de dispersão e verifique se
  existe e qual é a relação entre as variáveis.

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Lista de Verificação da produção por dia