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O Gráfico de Controle

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Fotografia de um campo com margaridas
A natureza não confunde uma margarida com uma rosa. Mas não faz duas flores iguais.

O Gráfico de Controle é um gráfico de linhas convencional com os resultados de determinado indicador ao longo do tempo, acrescido da Linha Central e dos Limites Naturais do Processo.

Os gráficos de controle ajudam a analisar os resultados e decidir sobre a necessidade, ou não, de tomar uma ação corretiva ou de melhoria. As decisões são mais inteligentes, pois são baseadas em padrões e não em pontos ou eventos específicos.

Desenho de um gráfico de linhas em que a linha principal aparece entre linhas paralelas que estabelecem limites.
Gráfico de controle típico. Fonte: Wikipedia. https://en.wikipedia.org/wiki/Process_Window_Index

O gráfico de controle mostra os resultados de um indicador ao longo do tempo por meio de pontos ligados por uma linha. Os valores do indicador são mostrados no eixo vertical, enquanto o eixo horizontal corresponde à linha do tempo. Uma linha horizontal, central, mostra a média dos resultados do indicador em determinado período.

Duas linhas, simetricamente colocadas acima e abaixo da linha central, delimitam os valores considerados normais, de acordo com a probabilidade de ocorrência. Essas linhas, chamadas de limites de controle inferior (LCI) e superior (LCS), servem de referência para identificar os resultados que fogem da variação normal.

Os valores (resultados) que ocorrem em torno da média, entre os limites inferior e superior, são variações aleatórias e inerentes que só podem ser reduzidas se o processo for modificado. Valores fora dos limites sugerem ocorrências atípicas  (estatisticamente significativas) no processo e que podem ser identificadas, corrigidas e prevenidas.

Em resumo, os gráficos de controle incluem informações que ajudam a analisar os resultados – com bases em padrões e não em resultados individuais – e decidir sobre a necessidade, ou não, de tomar uma ação corretiva ou de melhoria. Além disso, facilita a identificação visual do comportamento do processo e até antecipar eventuais resultados indesejados.

Os gráficos de controle filtram os ruídos por meio dos limites de controle. Os sinais são indicados por pontos fora dos limites ou por padrões não aleatórios de variação.

Embora existam técnicas mais complexas e adequadas para situações específicas, este tipo de gráfico de controle, também conhecido como Gráfico XmR, onde o X indica a medida de desempenho (resultado do indicador) e o mR significa “faixa móvel” (moving range, em inglês) é adequado à maioria das aplicações, trazendo um grande benefício para as análises.

Resumindo

O Gráfico de Controle apresenta os resultados históricos do indicador e a faixa de variações naturais do processo que gerou esses resultados, permitindo uma análise mais segura. Isso evita, por exemplo, que um resultado um pouco mais elevado, mas ainda dentro da variação típica do processo, seja visto como um problema e provoque ações que podem, inclusive, piorar os resultados futuros.

Curiosidade

Este tipo de Gráfico de Controle, também conhecido como Gráfico de Shewhart, foi desenvolvido em 1924 pelo estatístico Walter A. Shewhart enquanto trabalhava nos Laboratórios Bell.

Linha de Base (Baseline)

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Desenho de gráfico em que uma mão desloca um dos resultados.

Não se pode buscar a melhoria sem sabermos qual resultado já temos. Isso é até mais importante do que saber aonde queremos chegar.

A Linha de Base (baseline) é o nível de desempenho médio de um processo ou sistema no momento inicial e serve de baliza para avaliar o ganho obtido. É a referência que permite quantificar a melhoria. Ou, de outro modo, é o resultado das medidas feitas antes de uma intervenção, permitindo comparar e avaliar o efeito das ações tomadas. Afinal, sem conhecer a situação inicial é difícil determinar o progresso alcançado.

Por que não se fala em ponto de partida, mas em linha de base?

Porque, devido às oscilações dos processos, é difícil determinar um único ponto representativo da realidade. A baseline deve ser fruto de no mínimo cinco medidas [1], para maior certeza de que não se trata de uma condição atípica decorrente de variações naturais ou um fenômeno aleatório.

A melhor maneira de determinar a linha de base é usar a Linha Central do Gráfico XmR do processo, que leva em conta os resultados de um período.

Exemplo de Gráfico XmR – A Linha de Base corresponde à Linha Central.

“Linha de base é um retrato da situação existente no momento inicial e que serve de referência para avaliar o progresso obtido”.

A determinação correta da baseline é particularmente importante nos casos em que o processo é irreversível, como o ganho de experiência de um grupo  profissional, por exemplo.

Atenção

  • Para determinar a linha de base de um indicador sujeito a sazonalidades, é importante dessazonalizar os dados.

Se a meta é o ponto de chegada, a “linha de base” (baseline) é a situação de partida. Não faz sentido desenvolver um plano de ações se não soubermos onde estamos e para onde queremos ir. — dlb

Referência

1. Stacey Barr. How to Set a KPI Baseline to Monitor Improvement. January 10, 2018.

Post240219 de novembro/20, atualizado em abr/24

Controle Estatístico de Processos – O nome impressiona, mas é simples e útil

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Quando os resultados pioram, seja o PIB, seja a inflação, a tendência dos governos é de colocar a culpa no ambiente externo, no clima ou na crise mundial. Na verdade, não só os governos se comportam assim. Isso faz parte da natureza humana.
E, pior, muitas vezes procuramos responsáveis por resultados que não foram verdadeiramente melhores ou piores que no período anterior.

O que é o CEP

Do mesmo modo que há pequenas variações no sabor dos bolos ou churrascos, ainda que preparados pela mesma pessoa, todos os processos têm alguma variação natural e inerente.

Então, se o resultado de um indicador é um pouco melhor ou pior que no momento anterior, isso não indica, necessariamente, que o processo melhorou ou piorou.

Explicando: os processos têm uma variação natural, portanto, mesmo processos estáveis apresentam variações para mais e para menos em uma determinada faixa, ainda que não haja qualquer ação ou efeito externo.
Apenas resultados superiores ou inferiores a essa faixa normal de variação merecem ser analisados para identificar a causa da mudança.

Mas, muitas vezes, levados por resultados que estão dentro da faixa normal de variação, tendemos a atuar de forma indevida no processo, provocando sua piora ou o desperdício de recursos.

A dificuldade do gestor é distinguir o que é uma variação normal, que deve ser ignorada,  de uma  mudança real que exige a correção do processo.

Embora esses sinais às vezes sejam facilmente percebidos, como quando ocorre um erro humano ou uma alteração nas características da matéria prima, na maioria dos casos não é evidente. Por exemplo, as decorrentes de desgaste de equipamentos ou da substituição de pessoas sem o treinamento adequado, em que o desempenho do processo ou as características dos produtos pioram paulatinamente.

Uma técnica eficaz para distinguir os ruídos dos sinais que indicam problemas é o uso do Controle Estatístico de Processo (CEP).

Essa abordagem, mais científica, pode trazer grandes ganhos às organizações.

Quando alguém com cerca de 72 kg deseja controlar seu peso e sobe na balança todo dia, no mesmo horário, pode observar medidas como as da tabela adiante.

Momento Dia 1 Dia 2 Dia 3 Dia 4 Dia 5 Dia 6
Peso, kg 72,3 72,5 72,1 71,8 72,3 71,9

Ao pesar 72,5 kg, a pessoa não decidiria iniciar imediatamente uma dieta. Ela sabe que pequenas variações são normais e não representam descontrole no peso.

Entretanto essa mesma pessoa, ao observar o indicador mensal de rotatividade em sua empresa – com números similares – sente-se na obrigação de “tomar uma ação” se o resultado do indicador se elevou um pouco.

Por quê isso acontece? Porque com seu peso ela já tem sensibilidade sobre quais variações podem ser consideradas normais, mas o mesmo não acontece na medida do absenteísmo.

Essas variações naturais, típicas de um processo ou sistema, são denominadas de ruídos. Portanto, são diferentes de valores que sinalizam algum tipo de problema; no exemplo, um aumento ou uma diminuição do peso que pudesse justificar uma dieta ou atenção médica.

Carta de Controle – CEP

A carta de controle é um gráfico constituído por uma linha horizontal, central, que representa a média dos valores medidos de uma característica. Acima e abaixo, simetricamente a linha central, são colocados duas linhas que, de forma calculada, delimitam os valores considerados normais, de acordo com uma probabilidade de ocorrência. Os valores que ocorrem em tomo da média, dentro dos limites, superior e inferior, tem variações aleatórias produzidas por múltiplas causas, variações essas que somente poderão ser reduzidas se o processo for modificado (Variação Crônica). Valores fora dos limites mostram que houve uma causa preponderante para as suas ocorrências, que pode ser descoberta e corrigida (Variação Esporádica).

Lembram do livro “Alice no País das Maravilhas”?  a menina tomava o líquido de um vidrinho e crescia; tomava de outro e diminuía. Voltava a tomar do primeiro e crescia novamente. Nós não vivemos em um mundo mágico. Vivemos em um mundo regido pela estatística. Então, quando temos variações de crescimento e redução em uma série de dados, temos duas situações: os dados não foram bem colhidos e temos um problema de representatividade ou as variações são pequenos para cima e para baixo indicando que se trata de um processo estável e sob controle.

Referências

1. Campos, Vicente Falconi, TQC Controle da Qualidade Total: no estilo japonês, Belo Horizonte, Editora de Desenvolvimento Gerencial, 1999.

2. Wheeler, Donald J. Understanding Variation: The key to managing chaos. SPC Press, Inc. Tenesse. 1993.

3. Siqueira, Luiz G. P. Controle Estatí­stico do Processo. Pioneira. São Paulo. 1997.

Serviço: A Bachmann & Associados oferece serviço de consultoria, ajudando sua equipe a construir e usar Gráficos de Controle (CEP) de modo fácil e prático.