Variabilidade: O que é e o que significa em Projetos 6 Sigma?

variabilidade
07 de agosto de 2015
Última modificação: 07 de agosto de 2015

Autor: Virgilio F. M. dos Santos
Categorias: Seis Sigma

O que é Variabilidade Estatística?

Variabilidade: como explicar esse importante conceito que tão importante foi à indústria? Como explicar variabilidade de um jeito melhor do que o padrão que estamos acostumados pela internet, em que tudo é explicado com 5 regras ou coisas do gênero?

Para colocar a variabilidade na mesa, segui os conselhos de um mestre que certa vez me disse: o mais importante é beber nas boas fontes. E, para isso, fui até o Statistical Method from the Viewpoint of Quality Control, de Walter A. Shewhart de 1938. Já no prefácio, o livro traz uma explicação de W. Edwards Deming sobre a variabilidade. Uma explicação primorosa, de uma simplicidade digna de um gênio como ele.

Pelo risco de nos confundirmos com a variabilidade presente nos dados, Deming reforça a regras do Dr. Shewhart para podermos apresenta-los. Qualquer conclusão ou afirmação feita, para que sua aplicação em Ciência ou na indústria seja válida, deve vir junto do seu grau de confiança para que seja possível fazer predições com ela.

O leitor deve refletir sobre o fato de que a única razão para a realização de um experimento é, melhorar um processo, ou seja, aumentar a qualidade e a quantidade de itens produzidos nos próximos anos. Portanto, a principal pergunta a responder é sobre como e em quais condições as observações realizadas poderão contribuir, para uma decisão racional, de mudar ou não um processo para alcançar melhorias.

O que é Variabilidade: registro completo?

Para isso, o registro das observações deve conter todas as informações que qualquer um poderá precisar para suas próprias predições. Essa informação inclui não meramente os dados numéricos, mas também (por exemplo): o nome dos observadores, o tipo de equipamento utilizado para medi-la, uma descrição dos materiais utilizados, a temperatura e umidade, uma descrição dos esforços realizados para reduzir os erros, os efeitos colaterais e outros fatores externos que perante o julgamento de um especialista, pode ser útil para uma melhor utilização dos dados. Sem isso, podemos tomar conclusões baseadas em variabilidade e, ao mostrarmos as nossas conclusões e predições à um especialista no assunto, seremos questionados e não teremos com contra argumentar.

Em um projeto sobre Recrutamento e Seleção, entendi na prática a complicação e os resultados de se cometer tal erro. Como não tinha dados disponíveis e tempo para coletá-los da maneira correta, aproveitei o que tinha para realizar as minhas análises.

Com eles, foi possível fazer algumas predições e pudemos convencer boa parte dos envolvidos que pelas nossas predições, deveríamos fazer algumas mudanças no processo. Ao apresentarmos o projeto para um vice-presidente, a pergunta para a qual eu não tinha resposta foi feita. Mostre-me os dados rapaz, disse-me o chefe e, ao fazê-lo, fui questionado sobre o motivo para aquelas predições que havia feito, já que com os dados disponíveis, elas eram impossíveis. Acreditem, não vale a pena fugir das regras de Shewhart.

Foi doloroso demais, passar-me por relapso. A sensação, foi parecida daquela de ser multado por um radar de velocidade, estando conscientemente acima do permitido.

O que é Omissão de Dados?

Por exemplo, omitir informações da ordem em que os dados foram coletados podem muito bem, enterrar, para fins de predição e planejamento, quase toda a informação registrada por meio daquele teste. Qualquer função simétrica perde a informação que está da sequência pela qual aqueles dados foram observados. Se você ganha 5 mil reais em janeiro, 4 mil em fevereiro, 2 mil em março e 1 em abril, na média, você terá ganho 3 mil reais. Se não soubéssemos a sequência de ganhos, poderíamos imaginar que você ganharia em maio algo em torno de 3 mil reais. Porém, ao sabermos que você vem numa sequência decrescente de rendimentos, podemos imaginar que as coisas não estão tão boas para você. Viu na prática o que Deming fala?

Dr. Shewhart sabia muito bem que os níveis de significância estatística não fornecem o grau de convicção necessários para predição. Probabilidade é útil, mas teste de significância não tanto.

Dados reais existem?

Cuidado, não há valor real de nada no mundo. O que é, é um resultado obtido por meio da aplicação de um método ideal de contagem ou medição. Esse número pode ser aceito como um padrão até que o método de medição seja suplantado por especialistas no assunto, que podem aparecer com outro método de medição ou número.

Não há um valor real da velocidade da luz; nenhum valor real do número de habitantes dentro das fronteiras de Campinas ou de alunos presentes na Unicamp em um determinado dia. A contagem dos habitantes de uma cidade depende de regras arbitrárias para a realização do censo. A repetição de um experimento ou de uma contagem, irão estar imersos na variabilidade. Alterar o método para a medição da velocidade da luz, produzirá um novo resultado.

Nada disso é novo, mas para você sentir a variabilidade estatística, é importante estar com sua janela de aprendizado aberta. Sem nos ligarmos nesse fato, acabamos por nos desligar dela quando estamos no trabalho, seja na indústria, na Ciência, no governo ou no setor de serviços. E, por menos intuitivo que possa parecer, esses conceitos são mais importantes para o resultado no trabalho do que na Ciência.

O que são Cartas de Controle?

Apesar de contribuições em muitos setores, foi com as Cartas ou Gráficos de Controle que o Dr. Shewhart ficou mais conhecido. Cartas de Controle sozinhas, seriam mais suficientes para uma eternidade de assunto, muito embora ainda haja um entendimento pobre do assunto por parte de muitos professores e livros. E, tal fato, faz com que a aplicação errada das Cartas de Controle por muito alunos, acabe fazendo mais mal, do que bem.

Apesar disso, o fato é algumas das maiores contribuições das Cartas de Controle estão em áreas em que elas foram apenas parcialmente exploradas até agora. Suas aplicações estão restritas à supervisão, gestão e sistemas de medição, incluindo a padronização e uso de instrumentos, painéis de teste, e amostras padrão de componentes químicos.

A maior contribuição da Carta de Controle foi ter separado a variabilidade por meio de métodos racionais em duas fontes: as causas do sistema em si, chamadas de aleatórias ou naturais, de responsabilidade da gestão e; as causas assinaláveis, chamadas por Deming de causas especiais. Essa última, relacionada a um evento efêmero que frequentemente pode ser descoberta para a satisfação de um especialista no trabalho e ser por ele, removida.

Um processo é dito em controle estatístico quando não está mais sobre a influência das causas especiais. E, o desempenho e comportamento de um processo que está sob controle estatístico, é previsível. Nesse caso, a variabilidade presente no processo pode ser modelada e, previsões podem ser feitas em cima dele. Quer um exemplo? Como está sua área de vendas? Qual é o desempenho do processo “vender”? Faça um gráfico de controle (de barra não, pelo amor…) e verifique se o processo é estável ou não. Se sim, todas as mudanças que foram feitas ao longo do tempo no processo, podem não ter surtido o efeito comemorado.

O que é Capabilidade?

Deming continua pontuando que não é possível mensurar a capabilidade de um processo a menos que ele esteja em Controle Estatístico. Portanto, nada de “Six Pack Capability Analysis” para avaliar Cp e Cpk, senhores Black Belts e Green Belts, se o processo não for estável. Com essa regra na cabeça, podemos extrapolá-la na hora de analisarmos um sistema de medição, ou seja, só poderemos utilizar o resultado obtido se o sistema de medição estiver sob controle. E, lembrem-se: o controle estatístico é efêmero. Só poderemos falar se o processo está ou não, após coletarmos seus dados durante um período. Controle este, que pode ser extinto num prazo muito curto, caso alguma mudança no sistema seja realizada.

Para concluir, podemos pontuar:

  • Toda observação, numérica ou de qualquer natureza, é sujeita a variabilidade
  • Há informação útil na própria variação
  • A responsabilidade pelo uso dos dados de um teste, é do especialista no assunto
  • Façam ótimo proveito dos conceitos aprendidos sobre variabilidade

Mas qual é o conceito por trás da variabilidade?

A variabilidade é o conceito que determina, em linhas gerais, o quanto algo varia. O termo 6 sigma é uma referência a uma meta particular de se reduzir o número de defeitos para próximo de zero. Sigma é a letra grega que os estatísticos utilizam para representar o desvio padrão de uma população. O sigma, ou o desvio padrão, indica o quanto de variabilidade esta presente nos itens de um grupo (ou população). Quanto mais variabilidade houver na amostra, maior será o desvio padrão.

Por exemplo, você querer comprar três chinelos do “mesmo” número somente para descobrir que nenhum deles tem exatamente o tamanho impresso na etiqueta. Dois podem ser um pouco menor que o valor nominal e o último pode ser até 1 cm maior. Que é um baita de um desvio padrão.

Em termos estatísticos, o propósito do 6 sigma é reduzir a variabilidade do processo. Esta redução tem como objetivo a redução do desvio padrão pequeno para que a quase totalidade dos seus produtos ou serviços excedam as expectativas dos clientes.

O que significa Variabilidade?

O sigma é um jeito novo de entender a especificação de um produto. Tradicionalmente, a maioria dos negócios descreve o desempenho dos seus produtos e serviços por meio das médias. Tem média para tudo: custo médio, tempo médio de entrega, ticket médio e por aí vai. Até mesmo os hospitais monitoram seu nível de segurança por meio da média de pacientes que contraíram infecção hospitalar durante sua estada.

O problema das médias é que eles escodem um grande quantidade de problemas. Pelo modo como a maioria dos processos opera atualmente, se você promete entregar algo em dois dias e a sua média de entrega são dois dias, provavelmente você deve ter entregado produtos com menos de dois dias e outros produtos com mais de dois dias. Se você deseja que todos os seus produtos sejam entregue dentro do prazo, você terá que eliminar os problemas e reduzir a variabilidade em seu processo de entregas.

Neste caso, para que seu processo atinja o tão famoso 6 sigma é necessário que a cada 1 milhão de entregas, somente 3,4 delas ocorram fora do prazo. Difícil? Não é, mas é complexo e trabalhoso. Exigirá que a organização readéque toda a sua estrutura, da direção até a operação. A FM2S tem treinamentos para todos os níveis, desde o Yellow Belt até o Master Black Belt e o Workshop: 6 sigma para as lideranças, passando pelos famosos Green Belt e Black Belt.

Como desenvolver a percepção da variabilidade?

Além da capacitação, é fortemente recomendável que a organização contrate uma consultoria para apoiá-la neste processo. Estabelecer uma nova cultura na qual, todos façam parte das atividades de melhoria leva tempo e requer esforços. Nada melhor do que alguém experiente para estar junto neste processo. Nós, da FM2S já participamos de diversas ondas de melhoria nos mais diversos tipos de organização. O sucesso alcançado ao final sempre vale a pena.

O termo 6 sigma é uma referência a uma meta particular de se reduzir o número de defeitos para próximo de zero. Sigma é a letra grega que os estatísticos utilizam para representar o desvio padrão de uma população. O sigma, ou o desvio padrão, indica o quanto de variabilidade está presente nos itens de um grupo (ou população). Quanto mais variabilidade houver na amostra, maior será o desvio padrão.

O sigma é um jeito novo de entender a especificação de um produto. Tradicionalmente, a maioria dos negócios descreve o desempenho dos seus produtos e serviços por meio das médias. Tem média para tudo: custo médio, tempo médio de entrega, ticket médio e por aí vai. Até mesmo os hospitais monitoram seu nível de segurança por meio da média de pacientes que contraíram infecção hospitalar durante sua estada.

Aprenda, Aplique, Destaque-se!

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2 Comentários

  • Eduardo disse:

    Gostaria de saber como uma empresa que esta implementando uma filosofia Lean , e de todas as formas está tentando controlar suas variabilidades , seja ela de matéria prima , sabendo que temos que produzir com baixos custos fazendo analise atrás de analise , mesmo assim encontrando a variável , mas o fornecedor e parceiro não tem um controle 100% de sua variável , como agregar valor ao cliente final do produto se na própria cadeia de fornecimento não temos 100% de controle das variáveis!

    • Virgilio Marques Dos Santos disse:

      Engenharia Robusta. Isso torna o o produto robusto perante as variações na cadeia. Além disso, integrar os fornecedores é importante.

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