Go Ii 2quali - Pdca, Masp E Ferramentas Da Qualidade (go Ii-grad-mackenzie) 546x2q

GESTÃO DE OPERAÇÕES II Ciclo PDCA Ana Laura Wiethaus Bigaton [email protected] – Log apres Gestão de operações II (GO II)Logística – Ciclo PDCA, MASP e Ferramentas da qualidade

Introdução A melhoria de desempenho de produtos e processos pode ser obtida a partir de duas abordagens, complementares, porém diferentes: melhoria contínua e melhoria radical •A melhoria contínua é referida como kaizen, que é uma abordagem evolucionária, e que se preocupa com os processos de correção •A melhoria radical é uma abordagem revolucionária, e que se preocupa com a total reinvenção dos processos

Processo existente Melhoria esperada Benefícios pretendidos Mudança orientada por Esforço/tempo da alta istração Risco do negócio Gasto de capital Uso de tecnologia da informação

Melhoria contínua: mudança contínua pouca mudança modesta longo prazo funcionários pequeno pequeno pequeno pequeno

Melhoria radical: mudança radical redesenho substancial curto prazo alta istração substancial alto substancial significativo

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Ciclo PDCA Essa iteratividade típica da melhoria contínua torna o processo sistemático O método mais genérico de processo de melhoria contínua é o ciclo PDCA, cujas quatro etapas são: planejamento (Plan); execução (Do); verificação (Check); e ação corretiva (Act) P

A Definir as metas Atuar corretivamente

Definir os métodos

Verificar os resultados da tarefa executada

C

Educar e treinar Executar a tarefa

D

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Referência utilizada

CARPINETTI, Luiz Cesar Ribeiro. Gestão da qualidade: conceitos e técnicas. São Paulo: Atlas, 2010. Capítulo 2.

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GESTÃO DE OPERAÇÕES II Método de Análise e Solução de Problemas (MASP) Ana Laura Wiethaus Bigaton [email protected] – Log apres Gestão de operações II (GO II)Logística – Ciclo PDCA, MASP e Ferramentas da qualidade

MASP = QC-Story Uma versão mais detalhada do método PDCA é o Método de Análise e Solução de Problemas (MASP), também conhecido como Quality Control Story (QC-Story), e cujas fases são: •Plan: 1) Identificação do problema: procura-se identificar os problemas mais críticos e, portanto, mais prioritários

2) Observação: faz-se a caracterização completa do problema para aumentar a chance de se identificarem as causas do problema

3) Análise: busca-se levantar as causas raízes ou fundamentais do problema em questão

4) Concepção do plano de ação: elabora-se e detalha-se um plano de ação para a eliminação ou minimização dos efeitos indesejáveis das causas fundamentais identificadas

•Do: 5) Ação (“bloqueamento” das causas): implanta-se o plano de ação, ou seja, bloqueia-se as causas fundamentais do problema – Log apres Gestão de operações II (GO II)Logística – Ciclo PDCA, MASP e Ferramentas da qualidade

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MASP = QC-Story Uma versão mais detalhada do método PDCA é o Método de Análise e Solução de Problemas (MASP), também conhecido como Quality Control Story (QC-Story), e cujas fases são: •Check: 6) Verificação: avalia-se os resultados para verificar se a ação foi eficaz na eliminação ou minimização do problema Caso o resultado não tenha sido satisfatório, o processo é reiniciado pela observação (fase 2) e análise do problema (fase 3) Caso o resultado tenha sido satisfatório segue-se para a próxima etapa

•Act: 7) Padronização: introduz-se as ações implantadas na rotina de operação do processo ou atividade, de forma a prevenir o reaparecimento do problema

8) Conclusão: finaliza-se o processo com o registro de todas as ações empreendidas e resultados obtidos, para posterior recuperação de informações e histórico

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MASP = QC-Story Método de Análise e Solução de Problemas (MASP), também conhecido como Quality Control Story (QC-Story)

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Referência utilizada

CARPINETTI, Luiz Cesar Ribeiro. Gestão da qualidade: conceitos e técnicas. São Paulo: Atlas, 2010. Capítulo 2.

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GESTÃO DE OPERAÇÕES II Ferramentas da qualidade Ana Laura Wiethaus Bigaton [email protected] – Log apres Gestão de operações II (GO II)Logística – Ciclo PDCA, MASP e Ferramentas da qualidade

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Introdução Para auxiliar o desenvolvimento do processo de melhoria contínua de produtos e processos foram criadas as “sete ferramentas da qualidade” – estratificação, análise de Pareto, diagrama de causa e efeito, diagrama de correlação/dispersão, histograma, gráficos de controle e folha de verificação •A utilização da maior parte das ferramentas da qualidade é feita por meio de levantamento de ideias e opiniões em um trabalho de equipe conhecido como brainstorming Finalidade Identificação e priorização de problemas

Análise e busca de causas-raízes Elaboração e implantação de soluções Verificação de resultados

Ferramenta Estratificação Gráfico de Pareto Histograma Gráficos de controle Folha de verificação Estratificação Diagrama de causa e efeito Diagrama de correlação/dispersão 5S Estratificação Gráfico de Pareto Histograma Gráficos de controle Folha de verificação

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Sete ferramentas da qualidade 1ª Estratificação •Consiste na divisão de um grupo em diversos subgrupos com base em características distintivas ou de estratificação •A estratificação é um recurso bastante útil na fase de análise e observação de dados •As principais causas de variação que atuam nos processos produtivos constituem possíveis fatores de estratificação de um conjunto de dados: equipamentos, insumos, pessoas, métodos, medidas e condições ambientais •Com a estratificação dos dados, objetiva-se identificar como a variação de cada um desses fatores interfere no resultado do processo ou problema que se deseja investigar •Exemplos de fatores de estratificação: oTempo: os efeitos dos problemas (ou resultados indesejáveis) são diferentes de manhã, à tarde, à noite? – Log apres Gestão de operações II (GO II)Logística – Ciclo PDCA, MASP e Ferramentas da qualidade

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Sete ferramentas da qualidade 1ª Estratificação: divisão de um grupo em diversos subgrupos com base em características distintivas ou de estratificação •Exemplos de fatores de estratificação: oTurno de produção: os efeitos são diferentes quando são considerados diferentes turnos de produção? oLocal: os efeitos são diferentes nas diferentes linhas de produção da indústria ou nas diferentes regiões do país onde o produto é comercializado? oMatéria prima: são obtidos diferentes resultados dependendo do fornecedor da matéria prima utilizada? oOperador: diferentes operadores estão associados a resultados distintos?

•É importante registrar todos os fatores que sofrem alterações durante o período de coleta dos dados, por exemplo, em que dias da semana e em que horários os dados foram coletados, quais máquinas estavam em operação e quais foram os operários e os lotes de matérias primas envolvidos

•É importante que os dados sejam coletados durante um período de tempo de forma que se possam estratificar os dados também em função do tempo – Log apres Gestão de operações II (GO II)Logística – Ciclo PDCA, MASP e Ferramentas da qualidade

Sete ferramentas da qualidade 2ª Análise de Pareto •O Princípio de Pareto foi adaptado aos problemas da qualidade por Juran, a partir da teoria desenvolvida pelo sociólogo e economista italiano Vilfredo Pareto (1843-1923), que estabelece que a maior parte das perdas decorrentes dos problemas relacionados à qualidade é advinda de alguns poucos, mas vitais problemas •O Princípio de Pareto afirma também que entre todas as causas de um problema, algumas poucas são as grandes responsáveis pelos efeitos indesejáveis do problema •Logo, se forem identificadas as poucas causas vitais dos poucos problemas vitais enfrentados pela empresa, será possível eliminar quase todas as perdas por meio de um pequeno número de ações •Por meio de um gráfico de barras é apresentada uma classificação em ordem decrescente de importância de problemas e causas, que produzem os maiores efeitos, a fim de atacar esses problemas e causas inicialmente – Log apres Gestão de operações II (GO II)Logística – Ciclo PDCA, MASP e Ferramentas da qualidade

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Sete ferramentas da qualidade 2ª Análise de Pareto: por meio de um gráfico de barras é apresentada uma classificação em ordem decrescente de importância de problemas e causas, que produzem os maiores efeitos, a fim de atacar esses problemas e causas inicialmente

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Sete ferramentas da qualidade 2ª Análise de Pareto: etapas para a construção: •Selecionar (através de dados coletados ou de discussão em grupo) os tipos de problemas ou casas que se deseje comparar. Ex.: frequência de ocorrência de diferentes tipos de defeitos resultantes de um processo; causas para a ocorrência de um problema

•Selecionar a unidade de comparação. Ex.: número de ocorrências; custo; etc. •Definir o período de tempo sobre o qual os dados serão coletados.

Ex.: oito

horas; cinco dias; quatro semanas

•Coletar os dados no local.

Ex.: defeito A ocorreu 55 vezes, defeito B 75 vezes, defeito C

30 vezes

•Listar as categoriais na ordem de frequência, custo, etc. decrescente e calcular a participação individual e acumulada de cada uma delas •Desenhar o gráfico: listar as categorias da esquerda para a direita no eixo horizontal na ordem decrescente; acima de cada categoria, desenhar um retângulo cuja altura represente a participação individual para aquela categoria – Log apres Gestão de operações II (GO II)Logística – Ciclo PDCA, MASP e Ferramentas da qualidade

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Sete ferramentas da qualidade 2ª Análise de Pareto: por meio de um gráfico de barras é apresentada uma classificação em ordem decrescente de importância de problemas e causas, que produzem os maiores efeitos, a fim de atacar esses problemas e causas inicialmente •Exemplo: Suponha que se queira adotar ações para o melhoramento da qualidade dos itens comprados Fornecedor A B C D E F G H I J K L M N O Total

Quantidade de defeituosos 1 3 2 39 3 4 18 1 2 1 12 2 6 1 58 153

Fornecedor O D G K M F B E L C I A J H N Total

Quantidade de defeituosos 58 39 18 12 6 4 3 3 2 2 2 1 1 1 1 153

Participação individual (%) 37,91 25,49 11,76 7,84 3,92 2,61 1,96 1,96 1,31 1,31 1,31 0,65 0,65 0,65 0,65

Participação acumulada (%) 37,91 63,40 75,16 83,01 86,93 89,54 91,50 93,46 94,77 96,08 97,39 98,04 98,69 99,35 100,00

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Sete ferramentas da qualidade 2ª Análise de Pareto: por meio de um gráfico de barras é apresentada uma classificação em ordem decrescente de importância de problemas e causas, que produzem os maiores efeitos, a fim de atacar esses problemas e causas inicialmente •Exemplo: Suponha que se queira adotar ações para o melhoramento da qualidade dos itens comprados

Participação individual (%)

37,91

25,49

11,76 7,84 3,92

O

D

G

K

M

2,61 1,96 1,96 1,31 1,31 1,31 0,65 0,65 0,65 0,65 F

B

E

L

C

I

A

J

H

N

Fornecedor – Log apres Gestão de operações II (GO II)Logística – Ciclo PDCA, MASP e Ferramentas da qualidade

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Sete ferramentas da qualidade 2ª Análise de Pareto •Exercício: Use a análise de Pareto para examinar os seguintes dados coletados na linha de montagem de um placa de circuito impresso e prepare o gráfico Defeito

Número de Ocorrências

Componente errado

217

Componentes não-aderentes

146

Excesso de adesivo

64

Transistores mal posicionados

600

Dimensões de placas erradas

143

Furos de montagem mal posicionados

14

Problemas de circuito no teste final

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Sete ferramentas da qualidade 2ª Análise de Pareto •Exercício: Use a análise de Pareto para examinar os seguintes dados coletados na linha de montagem de um placa de circuito impresso e prepare o gráfico

Defeito

Número de Ocorrências

Componente errado

217

Componentes não-aderentes

146

Excesso de adesivo

64

Transistores mal posicionados

600

Dimensões de placas erradas

143

Furos de montagem mal posicionados

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Problemas de circuito no teste final

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Sete ferramentas da qualidade 3ª Diagrama de causa e efeito •Foi desenvolvido para representar as relações existentes entre um efeito desejável ou indesejável do resultado de um processo e todas as possíveis causas desse efeito •Assim, atua como um guia para a identificação da causa fundamental desse problema e para a determinação das medidas corretivas que deverão ser adotadas •A estrutura do diagrama de causa e efeito lembra o esqueleto de um peixe, por isso é conhecido também como diagrama de espinha de peixe •Uma terceira denominação para esse diagrama é diagrama de Ishikawa, em homenagem ao professor Kaoru Ishikawa, que elaborou o diagrama de causa e efeito para explicar a alguns engenheiros de uma indústria japonesa como os vários fatores de um processo estavam inter-relacionados

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Sete ferramentas da qualidade 3ª Diagrama de causa e efeito: representa as relações existentes entre um efeito desejável ou indesejável do resultado de um processo e todas as possíveis causas desse efeito

•Uma vez definido o efeito a ser considerado, a equipe deve se concentrar na identificação de todas as possíveis causas – Log apres Gestão de operações II (GO II)Logística – Ciclo PDCA, MASP e Ferramentas da qualidade

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Sete ferramentas da qualidade 3ª Diagrama de causa e efeito: representa as relações existentes entre um efeito desejável ou indesejável do resultado de um processo e todas as possíveis causas desse efeito

oA equipe deve repetidamente formular e responder a pergunta: Que tipo de variabilidade (nas causas) poderia afetar a característica da qualidade de interesse ou resultar no efeito considerado?

oEm seguida, para cada causa identificada, deve-se responder a pergunta: Por que isso acontece? A resposta a essa pergunta levará a possíveis causas que se ramificam a partir da causa anterior. oO objetivo desse procedimento é tentar identificar as causas fundamentais para a ocorrência de problemas

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Sete ferramentas da qualidade 3ª Diagrama de causa e efeito: representa as relações existentes entre um efeito desejável ou indesejável do resultado de um processo e todas as possíveis causas desse efeito

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Sete ferramentas da qualidade 3ª Diagrama de causa e efeito: representa as relações existentes entre um efeito desejável ou indesejável do resultado de um processo e todas as possíveis causas desse efeito

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Sete ferramentas da qualidade 4ª Diagrama de correlação/dispersão •É um gráfico utilizado para a visualização do tipo de relacionamento existente entre duas variáveis •De modo geral, são usados para relacionar causa e efeito.

Ex.: relacionamento

entre intensidade de iluminação de um ambiente e erros em inspeção visual

oRelação positiva: o aumento de uma variável leva a um aumento da outra variável oRelação negativa: o aumento de uma variável leva à diminuição da outra variável oRelação inexistente: a variação de uma variável não leva a uma variação sistemática da outra variável – Log apres Gestão de operações II (GO II)Logística – Ciclo PDCA, MASP e Ferramentas da qualidade

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Sete ferramentas da qualidade 4ª Diagrama de correlação/dispersão: gráfico utilizado para a visualização do tipo de relacionamento existente entre duas variáveis •Para a construção de um diagrama de correlação/dispersão, devem ser coletados pelo menos 30 pares de observações (x, y) das variáveis cujo tipo de relacionamento será estudado •A variável registrada no eixo horizontal (x) deve ser aquela que, por algum motivo, é considerada preditora da outra variável, a qual será plotada no eixo vertical (y). •A escolha das escalas das variáveis no gráfico deve ser a mais adequada para permitir fácil visualização do padrão de correlação/dispersão dos pontos •Quando da análise do diagrama, deve-se primeiramente verificar se não existem pontos atípicos (outliers), que são uma observação extrema, que não é condizente com o restante da massa de dados – Log apres Gestão de operações II (GO II)Logística – Ciclo PDCA, MASP e Ferramentas da qualidade

Sete ferramentas da qualidade 4ª Diagrama de correlação/dispersão: gráfico utilizado para a visualização do tipo de relacionamento existente entre duas variáveis •Os outliers podem ser decorrentes de registro incorreto dos dados ou presença de algum defeito no instrumento de medição utilizado. Nesses casos, os outliers devem ser corrigidos, se isso for possível, ou então devem ser eliminados do conjunto de dados •Por outro lado, os outliers também podem representar observações não usuais, mas perfeitamente plausíveis de ocorrer na massa de dados. Quando isso acontece, os outliers podem fornecer informações importantes sobre o processo que está sendo analisado, como no caso em que o outlier ocorre como resultado da atuação de alguma variável que não estava sendo considerada •A identificação de outliers e a análise das causas que levaram ao seu aparecimento podem, portanto, resultar em melhorias no processo ou em um novo conhecimento sobre a forma de atuação de fatores cujos efeitos na variável resposta y ainda eram desconhecidos – Log apres Gestão de operações II (GO II)Logística – Ciclo PDCA, MASP e Ferramentas da qualidade

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Sete ferramentas da qualidade 4ª Diagrama de correlação/dispersão: gráfico utilizado para a visualização do tipo de relacionamento existente entre duas variáveis •Exercício: A tabela a baixo representa o desvio de duas medidas controladas de uma peça. Verifique se há correlação entre elas

Peça 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

x 0,3 0,4 0,2 0,4 0,3 0,5 0,2 0,6 0,3 0,5 0,4 0,3

y 0,5 0,5 0,3 0,6 0,4 0,6 0,2 0,7 0,4 0,5 0,5 0,3

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Sete ferramentas da qualidade 5ª Histograma •É um gráfico de barras no qual o eixo horizontal, subdividido em vários pequenos intervalos, apresenta os valores assumidos por uma variável de interesse 10 96-98 8 Número deeixos

oPara cada um destes intervalos, é construída uma barra vertical, cuja área deve ser proporcional ao número de observações na amostra cujos valores pertencem ao intervalo correspondente

98-100 6 94-96 4 90-92 2 100-102 0 Me di das

•Assim, o histograma dispõe as informações de modo que seja possível a visualização da forma de distribuição de um conjunto de dados e também a percepção da localização do valor central e da dispersão dos dados em torno deste valor central – Log apres Gestão de operações II (GO II)Logística – Ciclo PDCA, MASP e Ferramentas da qualidade

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Sete ferramentas da qualidade 5ª Histograma: dispõe as informações de modo que seja possível a visualização da forma de distribuição de um conjunto de dados e também a percepção da localização do valor central e da dispersão dos dados em torno deste valor central

•Etapas para a construção de um histograma: a) Coletar n dados referentes à variável cuja distribuição será analisada. É aconselhável que n seja superior a 50 para que se possa obter um padrão representativo da distribuição

b) Escolher o número de intervalos ou classes (k) Tamanho da amostra (n) < 50 50 – 100 100 – 250 > 250

Número de intervalos (k) 5–7 6 – 10 7 – 12 10 – 20

c) Calcular a amplitude total dos dados, dada por: R = MAX – MIN, em que MAX e MIN representam respectivamente o maior e o menor valor da amostra – Log apres Gestão de operações II (GO II)Logística – Ciclo PDCA, MASP e Ferramentas da qualidade

Sete ferramentas da qualidade 5ª Histograma: dispõe as informações de modo que seja possível a visualização da forma de distribuição de um conjunto de dados e também a percepção da localização do valor central e da dispersão dos dados em torno deste valor central

•Etapas para a construção de um histograma: d) Calcular o comprimento de cada intervalo, dado por: h = R/k, em que o valor do comprimento (h) deve ser arredondado de forma que seja obtido um número conveniente (múltiplo da unidade de medida dos dados da amostra) e) Calcular os limites de cada intervalo: o primeiro intervalo está entre MIN < k1 < (MIN + h), o segundo intervalo está entre (MIN + h) < k2 < (MIN + 2h), e assim sucessivamente, até que seja obtido um intervalo que contenha o maior valor da amostra (MAX) entre os seus limites f) Construir uma tabela de distribuição de frequências, constituída pelas seguintes colunas: número de ordem de cada intervalo (i); limites de cada intervalo; e ponto médio de cada intervalo – Log apres Gestão de operações II (GO II)Logística – Ciclo PDCA, MASP e Ferramentas da qualidade

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Sete ferramentas da qualidade 5ª Histograma: dispõe as informações de modo que seja possível a visualização da forma de distribuição de um conjunto de dados e também a percepção da localização do valor central e da dispersão dos dados em torno deste valor central

•Etapas para a construção de um histograma: g) Construir um gráfico de barras com uma escala no eixo horizontal para representar os limites dos intervalos e uma escala no eixo vertical para representar as frequências de ocorrências dentro de cada intervalo •Exemplo: Utilizar os dados apresentados na tabela a seguir para a construção de um Dados histograma 9,9 9,3 10,2 9,4 10,1 9,6 9,9 10,1 9,8 9,8 9,8

10,1 9,9 9,7 9,8 9,9 10 9,6 9,7 9,4 9,6 10

9,8 9,9 10,1 10,4 10 10,2 10,1 9,8 10,1 10,3 10

10,2 9,8 10,7 9,9 10,7 9,3 10,3 9,9 10,5 9,8 10,3

9,9 9,8 10,3 9,5 9,9 9,3 10,2 9,2 9,9 9,7 9,9

10,5 10,6 9,8 9,5 9,4 9,6 10,3 10,2

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Sete ferramentas da qualidade 5ª Histograma: dispõe as informações de modo que seja possível a visualização da forma de distribuição de um conjunto de dados e também a percepção da localização do valor central e da dispersão dos dados em torno deste valor central •Exemplo: Construção de um histograma oPara uma amostra de tamanho n = 63, pode-se trabalhar com k = 10 intervalos oA amplitude da amostra é R = MAX – MIN = 10,7 – 9,0 => R = 1,7 oO comprimento do intervalo é h = R/k = 1,7/10 => h = 0,17. Nesse caso, pode-se arredondar esse intervalo para 0,20, que corresponder a um múltiplo da menor divisão da unidade de medida (nesse caso 0,10) Intervalo 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Limites 9,0 < x < 9,2 9,2 < x < 9,4 9,4 < x < 9,6 9,6 < x < 9,8 9,8 < x < 10 10 < x < 10,2 10,2 < x < 10,4 10,4 < x < 10,6 10,6 < x < 10,8 10,8 < x < 11 Total

Frequência absoluta 1 6 6 13 15 11 6 3 2 0 63

Frequência relativa 1,6 9,5 9,5 20,6 23,8 17,5 9,5 4,8 3,2 0 100,0

23,8 20,6 17,5

9,5

9,5

9,5 4,8

1,6

3,2

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Sete ferramentas da qualidade 5ª Histograma: dispõe as informações de modo que seja possível a visualização da forma de distribuição de um conjunto de dados e também a percepção da localização do valor central e da dispersão dos dados em torno deste valor central •Exercício: Analise a tabela com os tempos de atendimentos e construa um histograma

6,66 3,07 8,52 3,32 7,20 0,70

7,09 6,33 4,75 7,39 7,24 2,83

6,98 6,25 4,51 5,23 6,66 9,92

Tabela 1 – Tempos de atendimentos 6,63 5,60 4,92 10,85 3,58 7,06 6,16 3,54 8,06 6,36 7,43 7,33 5,31 3,56 9,99 3,50 5,72 4,84 4,94 2,34 4,81 8,48 4,31 5,99 10,42 9,42 10,67 5,97 6,79 5,69

5,78 8,95 5,61 6,04 4,49 4,39

6,54 2,89 4,53 2,14 5,90 7,80

oPara uma amostra de tamanho n = 60, pode-se trabalhar com k = 10 intervalos oA amplitude da amostra é R = MAX – MIN = 10,85 – 0,70 => R = 10,15 oO comprimento do intervalo é h = R/k = 10,15/10 = 1,015=> h = 1,02

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Sete ferramentas da qualidade 6ª Gráficos de controle •O objetivo é manter o controle de um processo através do acompanhamento do comportamento de uma ou várias medidas importantes resultantes desse processo, a fim de que o mesmo opere na sua melhor condição. Ex.: diâmetro torneado; tempo de atendimento; vendas diárias de uma região

LST (limite superior de tolerância) LSC (limite superior de controle) VM (valor médio) LIC (limite inferior de controle) LIT (limite inferior de tolerância) •Quando se registra a média e a amplitude das amostras em gráficos cujos limites e linha central correspondam ao modelo estatístico de variabilidade da média e da amplitude da amostra, os pontos no gráfico devem se distribuir aleatoriamente segundo um padrão de distribuição normal, variando dentro de limites previsíveis em torno de uma linha central – Log apres Gestão de operações II (GO II)Logística – Ciclo PDCA, MASP e Ferramentas da qualidade

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Sete ferramentas da qualidade 6ª Gráficos de controle: manter o controle de um processo através do acompanhamento do comportamento de uma ou várias medidas importantes resultantes desse processo, a fim de que o mesmo opere na sua melhor condição •Quando o processo não se encontra em controle estatístico, ou seja, quando causas esporádicas, além das causas crônicas, estão interferindo na estabilidade do processo, a distribuição dos pontos no gráfico apresentará pontos fora dos limites do gráfico ou com uma distribuição não aleatória, o que indica que algum problema presente está causando uma piora da qualidade do resultado do processo

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Sete ferramentas da qualidade 7ª Folha de verificação •Também conhecida como checklist, é usada para: oplanejar a coleta de dados a partir de necessidades de análises futuras de dados ogarantir que o ganho obtido pela aplicação das seis ferramentas anteriores não seja perdido ou esquecido depois que os problemas, já resolvidos, deixarem de ocupar as atenções da operação oeconomizar tempo e eliminar a necessidade de desenhar figuras ou escrever números repetitivos •As folhas devem conter o procedimento correto a ser seguido e as verificações que deverão ser feitas no processo para evitar a re-ocorrência dos problemas Tipo Marcas Trincas Incompleto Distorção Outros

Rejeitados ///// ///// ///// ///// ///// ///// // ///// ///// ///// ///// // ///// ///// ///// ///// ///// ///// ///// ///// ///// /// //// ///// ///

Total de rejeitados

Total geral ///// ///// ///// ///// ///// ///// ///// ///// ///// ///// ///// ///// ///// ///// ///// ///// ///// /

Subtotal 32 23 48 4 8 115 86

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Referência utilizada

CARPINETTI, Luiz Cesar Ribeiro. Gestão da qualidade: conceitos e técnicas. São Paulo: Atlas, 2010. Capítulo 2.

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