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Tulio Duarte    |   08/09/2015   |   Qualidade e produtividade   |  

Informação x Conhecimento - Qualidade 100% x Qualidade por amostragem

Veremos a questão de garantir a qualidade através da "análise 100% da produção" versus garantir a qualidade "analisando por amostragem". Vamos começar a desmistificar a necessidade de medir e analisar 100% para garantir a qualidade da produção.

No meu último POST recebi algumas mensagens sobre a questão dos limites de controle. Me pediram para continuar neste assunto. Pensei que a maneira correta de dar continuidade nisso é relacionando a questão dos limites de controle com a questão do tamanho das amostras e maneira de medir. Então vamos lá!

Já vou iniciar provocando: Para garantir a qualidade sua empresa tem que medir e analisar "100% de tudo"? Ou sua empresa garante a qualidade mesmo medindo e analisando por amostragem?

Antes de sair respondendo, vamos dar uma volta em alguns pensamentos para guiar a lógica deste POST.

“A informação é aleatória e heterogênea, mas o conhecimento é metódico e cumulativo”, Daniel Boorstin (historiador, professor, advogado e escritor) .

Li no livro do Wheeler onde ele complementa este pensamento assim: “Antes que a informação possa ser útil, ela deve ser analisada, interpretada e assimilada. Em resumo, os dados não trabalhados têm que ser digeridos, antes que possam a se tornar úteis.”

Ou seja, fazer análise 100% da qualidade ou por amostragem não é uma questão de escolha, que muda do dia para a noite. A empresa tem que trabalhar e MUITO para isso. Calma, a ideia não é causar um medo, mas sim, alertar que, para controlar a qualidade por amostragem é necessário método e acúmulo de conhecimento.

Vamos tentar detalhar a razão disso? Mas como sempre, vamos utilizar uma analogia:

Suponha que você chegou no planeta Terra hoje e decidiu fazer um churrasco. Como você faria? Provavelmente acessaria a Internet e buscaria pela receita do churrasco. Lá você vai encontrar: 1kg de carne, 1kg de carvão, sal a gosto. Acenda o carvão na churrasqueira, quando o fogo tiver forte, coloque a carne com sal a gosto na grelha. Aguarde até a carne ficar no ponto desejado (ou dourada), retire e sirva.

O relato acima de como fazer churrasco é informação ou conhecimento? É informação.

Na prática, na primeira vez, você ficará ao lado da churrasqueira o tempo todo e vai retirar da churrasqueira uma carne talvez BOA (e então vai servir), talvez OK (e então vai servir, mas já se desculpando) e talvez RUIM (e então não vai servir, espero!).

Agora, imagine que, se depois deste primeiro churrasco, você fosse trabalhar numa churrascaria, ou que você fizesse mais 100 vezes este mesmo churrasco. Ao longo do tempo você iria aprender que: não é necessário pôr todo o saco de carvão, que a carne deve descansar antes de ir para a grelha, deve ser colocado pouco sal, que a grelha deve estar distante cerca de 15 cm do fogo, que em 15 minutos a carne fica no ponto correto e etc.

Portanto, ao logo do tempo, com aquelas informações iniciais houve um acúmulo conhecimento.

Ficou clara a diferença? Caso discorde, por favor, coloque nos comentários para debatermos isso. Caso concorde, avance na leitura, bravo churrasqueiro!

Veja que ao acumular conhecimento o processo do churrasco foi ficando mais CONTROLADO. E ao ficar mais controlado, ele também ficou mais previsível. Ao ser mais prevísivel, além de conseguir otimizar, você também vai se previnir de problemas e não vai precisar acompanhar o processo o tempo todo.

Portanto, acumular conhecimento em um processo CONTROLADO significa que o processo é previsível. Se o processo for prevísivel você pode medir e analisar a qualidade por amostragem, ao invés de ter que analisar e medir tudo 100%. BINGO! Kábum! 

Lembre-se que medir é "caro", isto é, está onerando o custo produtivo ao fazer o controle de qualidade. A pergunta, portanto, é: como fazer o mínimo de controle e garantir a maior qualidade? Provavelmente a resposta será: medindo e analisando por amostragem e, provavelmente, aplicando CEP.

Quando alertei que medir e analisar por amostragem dá trabalho, queria dizer, na verdade, que será necessário acumular conhecimento do processo, ou seja:

  • Garantir que o processo esteja controlado
  • Entender que um processo tem uma variação natural
  • Entender qual é a variação natural do processo
  • Não deixar que causas especiais atuem no processo (exemplo, quebra de ferramenta, matéria prima de má qualidade, trabalhar em velocidade maior que o equipamento suporta, etc.)
  • Ter previsibilidade do processo
  • Conhecer os detalhes do processo produtivo
  • Conhecer como as variáveis do processo se relacionam
  • Utilizar limites de controle para controlar a qualidade
  • Entender a capacidade do processo produtivo
  • Conhecer os limites do processo produtivo

Para finalizar, você deve estar se perguntando? Mas e o grau de incerteza de medir por amostragem? E eu te repondo: Sim, há um grau de incerteza, mas com um processo controlado e previsível e também com os itens acima listados isso é minimizável a ponto de você poder afirmar que, mesmo medindo e analisando a qualidade por amostragem, você garante a qualidade.

Num próximo POST vou trazer um exemplo de um processo controlado e prevísivel medido 100% e o mesmo processo medido por amostragem e vou mostrar o desperdício de recurso na medição 100%.

Obrigado e não deixe de comentar!

O conteúdo e a opinião expressa neste artigo não representam a opinião do Grupo CIMM e são de responsabilidade do autor.
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Tulio Duarte

O autor é formado em Ciências da Computação pela UFSC onde também cursou mestrado. Trabalha desde 2002 na HarboR Informática Industrial, empresa que desenvolve soluções para controle de produção e controle de qualidade. Neste período atuou em mais de 100 projetos de controle de produção e controle de qualidade para indústrias de todos os portes do Brasil e de outros países como Canadá, Estados Unidos, México, Colômbia, Chile, Uruguai, França, Itália, Eslováquia e China. É também co-fundador e atual presidente do grupo Vertical Manufatura da Acate, um grupo que aproxima empresas de tecnologia e indústria de manufatura para discutir e desenvolver soluções que visam a diminuição de custos, aumento de qualidade e produtividade, assim como o cumprimento de normas legais e diminuição de recalls.


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