Sem dados você é apenas uma pessoa qualquer com uma opinião

"A citação de W. Edwards Deming, “ Sem dados você é apenas uma pessoa qualquer com uma opinião”, destaca seu foco na tomada de decisões baseada em dados. Suas principais contribuições para a indústria automotiva incluem o Controle Estatístico de Processo (SPC) e o ciclo Planejar-Fazer-Verificar-Agir (PDCA), fundamentais para garantir qualidade consistente e melhoria contínua. A influência de Deming ajudou a moldar os padrões globais de fabricação automotiva, especialmente em empresas como a Toyota."

Deming teve uma influência significativa na Toyota e na indústria automotiva em geral. Sua abordagem e conceitos ajudaram a moldar práticas e filosofias que são agora fundamentais para a Toyota e outras empresas no setor. Aqui estão algumas maneiras pelas quais Deming influenciou a Toyota:

Controle Estatístico de Processo (SPC): Deming introduziu o Controle Estatístico de Processo, uma técnica que utiliza estatísticas para monitorar e controlar processos de produção. A Toyota adotou SPC para garantir a qualidade e reduzir variações, ajudando a empresa a alcançar altos padrões de qualidade.

Ciclo PDCA (Planejar-Fazer-Verificar-Agir): O ciclo PDCA é uma ferramenta de gestão que Deming desenvolveu para promover a melhoria contínua. A Toyota incorporou este ciclo em seus processos de produção e gestão, usando-o para revisar e melhorar continuamente seus processos e produtos.

Filosofia da Qualidade: Deming enfatizou a importância de se concentrar na qualidade em todos os aspectos da produção e na necessidade de engajar todos os funcionários nesse esforço. A Toyota adotou essa filosofia e a integrou em sua abordagem de produção, que é conhecida como Toyota Production System (TPS) ou Sistema de Produção Toyota. Esse sistema é caracterizado pela eliminação de desperdícios, pela melhoria contínua e pela busca pela perfeição.

Envolvimento dos Funcionários: Deming acreditava que a qualidade não é apenas uma responsabilidade da gerência, mas que todos os funcionários devem estar envolvidos no processo de melhoria. A Toyota aplicou essa ideia ao promover uma cultura de colaboração e engajamento entre todos os níveis da organização, incentivando os funcionários a contribuir para a melhoria dos processos.

Foco em Dados e Evidências: Deming defendia o uso de dados e evidências para tomar decisões, em vez de confiar apenas na intuição. A Toyota incorporou essa abordagem em seus métodos de produção e gestão, garantindo que as decisões fossem baseadas em análises rigorosas e dados confiáveis.

A adoção dos princípios de Deming ajudou a Toyota a se estabelecer como um líder global em qualidade e eficiência, e seu impacto ainda é sentido na empresa e em muitas outras ao redor do mundo.

Para encontrar a causa raiz dos problemas utilizando uma abordagem baseada em dados, várias metodologias estruturadas de solução de problemas podem ser aplicadas. Aqui estão alguns exemplos comuns de técnicas que dependem de dados para identificar as causas principais:

 1. Análise dos 5 Porquês: Este é um método simples, mas eficaz, em que o solucionador do problema faz a pergunta "por quê?" cinco vezes (ou quantas vezes forem necessárias) para aprofundar até chegar à causa raiz de um problema.

Exemplo:

- Problema: Uma máquina parou de funcionar.

  1. Por que a máquina parou? → O fusível queimou.

  2. Por que o fusível queimou? → A máquina estava sobrecarregada.

  3. Por que estava sobrecarregada? → Um rolamento falhou.

  4. Por que o rolamento falhou? → Houve lubrificação inadequada.

  5. Por que houve lubrificação inadequada? → O cronograma de manutenção não foi seguido.

Nesse caso, a causa raiz é a falha em seguir o cronograma de manutenção. Vejam que se não saímos da superfície para aprofunda-se no problema, a única ação seria trocar o fusível e certamente o mesmo problema ou até algo mais grave iria ocorrer durante a sequencia de produção.

2. Diagrama de Espinha de Peixe: Também conhecido como Ishikawa, esta ferramenta ajuda a mapear visualmente as possíveis causas de um problema em categorias como pessoas, processo, materiais, equipamentos e ambiente.

Exemplo:

- Problema: Má qualidade do produto devido a vazamento de óleo

  - As causas potenciais podem incluir:

    - Pessoas: Falta de treinamento ou procedimentos incorretos no processo de montagem

    - Materiais: Matérias-primas defeituosas, como selo de vedação defeituoso

    - Máquinas: Desempenho inconsistente ou problemas de calibração da recravadeira

    - Processos: Fluxo de trabalho ineficiente ou instruções pouco claras em relação aos parâmetros da recravadeira.

Ao explorar sistematicamente essas causas, os dados podem revelar a verdadeira causa raiz.

3. Análise de Pareto: Minha ferramenta preferida. Pessoas que trabalham comigo sempre me ouvem: cadê o Pareto  para essa situação? Baseada na regra 80/20, que sugere que 80% dos problemas vêm de 20% das causas. Usando um gráfico de Pareto, as equipes podem se concentrar nas poucas causas principais que têm o maior impacto.

Exemplo:

- Problema: Alto índice de reclamações de clientes.

  - Após coletar dados, o gráfico de Pareto mostra que 80% das reclamações vêm de dois problemas principais: atrasos nas entregas e produtos defeituosos.

  - Abordar essas duas causas primeiro terá o maior impacto na satisfação geral.

4. Análise de Modo e Efeitos de Falha (FMEA)

O FMEA é uma abordagem proativa para antecipar onde falhas potenciais podem ocorrer em um processo ou produto. Ajuda a priorizar os riscos com base em sua severidade, ocorrência e detecção. As Engenharias de Produto e Processos devem liderar a criação de um FMEA robusto junto ao time multi-funcional. Esqueça a expressão “FMEU”, pois, toda a contribuição da equipe é super relevante e crucial para que um projeto seja lançado sem surpresas.

Exemplo:

- Problema: Quebras frequentes de equipamentos de produção.

  - Ao realizar um FMEA, a equipe identifica que uma falha em um componente específico tem uma alta taxa de ocorrência e impacto severo nas operações, mas não há um sistema de detecção. A implementação de sistemas de monitoramento ou manutenção preventiva poderia mitigar esse problema.

5. Análise de Causa Raiz (RCA): A Análise de Causa Raiz é um método sistemático que combina coleta de dados, análise de problemas e identificação de soluções. Isso envolve a coleta de dados, a criação de uma linha do tempo e o uso de várias ferramentas para identificar a causa raiz.

Exemplo:

- Problema: Um defeito crítico é encontrado em uma peça fabricada.

  - A equipe de RCA coleta dados do processo de produção, inspeciona o defeito e revisa os materiais. A investigação revela que um fornecedor alterou a formulação do material sem notificar o fabricante, causando a falha no produto. Ações corretivas são então tomadas com o fornecedor.

6. Controle Estatístico de Processos (CEP): O CEP utiliza gráficos de controle para monitorar a variação do processo ao longo do tempo. Ao analisar as tendências de dados e identificar sinais fora da variação normal, problemas potenciais podem ser identificados e corrigidos precocemente.

Exemplo:

- Problema: Variação no diâmetro de um dos furos do suporte.

  - Os gráficos de CEP mostram uma tendência de aumento do diâmetro ao longo do tempo, ultrapassando o limite superior de controle. Investigando essa tendência, descobriu-se que a calibração de uma ferramenta de furação se desviou com o tempo, exigindo troca da mesma para trazer o processo de volta ao controle.

7. DMAIC (Definir, Medir, Analisar, Melhorar, Controlar): Esta metodologia do Six Sigma é usada para a melhoria de processos, utilizando dados para resolver problemas sistematicamente.

 Exemplo:

- Problema: Altas taxas de scrap na produção de tubos.

  1. Definir o problema: A taxa de scrap excede os limites aceitáveis.

  2. Medir: Coletar dados sobre as taxas de refugo e as circunstâncias em que ocorrem.

  3. Analisar: Utilizar ferramentas estatísticas para identificar a causa raiz, como inconsistência no material ou erro na parametrização do equipamento.

  4. Melhorar: Implementar ações corretivas, como alterar parâmetros  do corte do tubo.

  5. Controlar: Monitorar o processo para garantir que a solução seja sustentada.

8. Processo de Resolução de Problemas 8D

As 8 Disciplinas (8D) são uma abordagem estruturada, normalmente usada na manufatura, para resolver problemas e prevenir a recorrência. Inclui análise de dados e ações corretivas. É comum a utilização do 8D logo após os levantamentos de dados pelo Pareto e/ou Ishikawa.

Exemplo:

- Problema: Defeitos recorrentes em peças automotivas.

  - O processo 8D envolve a montagem de uma equipe multifuncional, a definição do problema, a contenção do problema para evitar mais defeitos, a identificação da causa raiz utilizando dados (por exemplo, variação no processo ou no material) e a implementação de ações corretivas permanentes.

Esses métodos refletem o foco de Deming na tomada de decisões baseada em dados e são amplamente utilizados para resolver problemas em diversos setores, particularmente na manufatura e gestão da qualidade.