Formulário de Coleta de Dados: ferramentas para seu projeto de melhoria
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29 de junho de 2015

Última atualização: 25 de janeiro de 2023

Formulário de Coleta de Dados: ferramentas para seu projeto de melhoria

O que é um formulário de coleta de dados?


Uma folha de verificação ou formulário de coleta de dados é simplesmente um formulário para o registro de dados de um produto ou processo em categorias ou incrementos preestabelecidos. Os formulários de coleta de dados podem ser usados para “conferir” as presenças numa escola ou os atributos de um serviço em um banco.


Um formulário de coleta de dados lista os itens, atividades, números, etc, que o usuário espera encontrar. O usuário então inspeciona os itens observados enquanto eles ocorrem. A tripulação de uma linha aérea acha um checklist útil antes da partida. A maioria de nós tem usado esta simples ferramenta em nosso próprio trabalho. Embora uma lista de verificação seja uma ferramenta comum e útil, existem vantagens e desvantagens no seu uso.



Quais são as vantagens do formulário de coleta de dados?



  • Facilidade de coleta de dados

  • Simplificação das análises

  • Ajuda no planejamento dos ciclos de melhoria


Quais as desvantagens do formulário de coleta de dados?



  • Possibilidade de confusão se os dados não aparecem no formulário

  • Exige planejamento cuidadoso do formato, antes de ver os dados


Formulário de Coleta de Dados: você sabe coletar dados para um projeto de melhoria? Uma das tarefas mais renegadas, porém mais importantes nos projetos de melhoria é a coleta de dados. Não há estatístico no mundo que de conta de analisar um conjunto de dados coletado de maneira pouco estruturada. Porém, na maioria dos projetos, nos deparamos com dados coletados de maneira incorreta. Isto acontece, em parte, pela falta de conhecimento e prática que as equipe possuem na coleta dos dados. Até aí tudo bem, mas como resolver isto? É só certificar-se Green Belt ou Black Belt para você dominar o que falamos neste artigo.




[caption id="attachment_24676" align="aligncenter" width="600"]green belt Certificação Green Belt[/caption]

Formulário de Coleta de Dados. No livro “The Six Sigma Way Team Fieldbook” encontramos, no capítulo 10, diversas ferramentas que irão nos ajudar a coletar dados da maneira correta.


A primeira delas, a ser mostrada neste post, é a Planilha de Planejamento para Coleta de Dados.



Quais são os tipos de formulário de coleta de dados?



  • Folha de Verificação de Tipos de Defeito: A classificação de defeitos e erros, ou não-conformidades, é útil nos esforços para a melhoria da qualidade. A folha de verificação de tipos de defeito é projetada para classificar os defeitos por “tipo”. Este tipo de formulário para a coleta de dados auxilia na resposta da popular questão: “rejeitado por quê?”. Portanto ele é mais útil que uma simples lista de números de defeitos.

  • Folha de Verificação de Localização de Dados: O projeto da folha de localização de dados permite a identificação e o registro da localização física das não-conformidades, defeitos, acidentes ou outros tipos de observação. Ele é amplamente útil em aplicações como trabalhos de manufatura para eliminação de defeitos estéticos, reduções de lesões pelos engenheiros de segurança e por pesquisadores médicos para a descoberta da fonte geográfica de uma epidemia. Por muitos anos os fabricantes vem usando as folhas de verificação de localização de dados para identificar e contar defeitos estéticos em produtos finais.

  • Folha de Verificação Dígito e Ponto: Um tipo de folha de verificação útil para dados variáveis é a folha de verificação de dígito e ponto. Esta folha de verificação permite ao usuário simultaneamente coletar dados em “tempo real” e construir uma versão do gráfico de tronco e folha. A visão dos dados na ordem de percurso adiciona valores através do destaque do realce que pode estar ocorrendo ao longo do tempo.

  • Formulário de Registro: O formulário de registro é o segundo tipo principal de formulário de coleta de dados. Use os formulários de registro quando os valores a serem registrados não são conhecidos antes da atividade da coleta de dados. Em outras palavras, o usuário deve escrever a informação e não apenas “checá-la”. Muitos formulários de registro usados em negócios se enquadram na definição acima. Dois tipos básicos comumente usados de maneira para melhorar a qualidade são o formulário de coleta de dados de variáveis e o gráfico de controle.


Como fazer uma Coleta de Dados?



  • Defina o Propósito: criar um plano útil de coleta de dados para a equipe, com dados úteis.

  • Caracterize a Aplicação: deve ser completada a qualquer momento que a equipe precisar coletar dados, algo que pode acontecer em qualquer uma das fases do DMAIC.

  • Estruture as Perguntas a serem respondidas

  • Defina os Dados a serem registrados

  • Estipule as Variáveis para estratificação

  • Faça todas as Definições operacionais

  • Estime a Duração e localização da coleta de dados

  • Defina os papéis e responsabilidade da Administração


Quais perguntas a serem respondidas?


Quando estiver projetando o formulário para a coleta de dados, considere a informação necessária para o esforço de melhoria. A busca a partir dos dados da informação útil pode ser orientada por questões pertinentes. As respostas para essas perguntas contribuem para o objetivo total da melhoria.


Quando uma equipe ou um indivíduo usa o Modelo para Melhorias, as questões ocorrem logo na fase de planejamento do ciclo de melhoria. Para os propósitos da coleta de dados, as questões auxiliam no projeto de um formulário apropriado.



Quais os dados a serem registrados?


A identificação de dados específicos a serem registrados é importante para o esforço de coleta de dados. Geralmente uma decisão significativa inicial irá referir-se ao tipo de dados que serão coletados: dados de atributos,  bem como contagem ou classificação; ou dados de variáveis.


O esforço para melhoria algumas vezes requer dados que não são coletados rotineiramente. Por exemplo, um Departamento de Compras historicamente coleta dados do número de ordens de compras com erros. Entretanto, eles não categorizaram e localizaram a rotina por tipo de erro. Uma ação inicial para este trabalho, para melhorar este processo, será projetar um formulário para coletar dados de categorias de erros.



Quais as variáveis para estratificação?


Uma consideração importante em qualquer esforço para a coleta de dados se refere à maneira como os dados são agrupados ou estratificados. A estratificação é a separação e classificação dos dados, de acordo com fatores ou variáveis selecionados. O objetivo é encontrar padrões que auxiliem na compreensão dos mecanismos causais de um processo.


Uma vez que a coleta de dados tenha sido completada, esquematize ou coloque em um gráfico os dados na ordem sugerida pela(s) variável(s) de estratificação. Examine os gráficos para ver se uma ou mais categorias permanecem fora. Um fornecedor exibe mais variabilidade que outro? Quais tipos de pedidos estão propensos a erros?


Considere as variáveis para estratificação na fase de planejamento, pois é usualmente difícil, ou impossível, adicionar variáveis para estratificação após a coleta de dados.



Quais as definições operacionais?


Quando é iniciada a coleta de dados e os dados a serem registrados são identificados, podem aparecer questões em que se sente falta de uma definição operacional. Uma definição operacional fornece um significado comunicável a um conceito. Ela especifica a aplicação do conceito dentro de um conjunto particular de circunstâncias. Por exemplo, uma equipe quer coletar dados sobre atrasos de entrega.


As questões aparecem: “O que queremos dizer com entrega imediata? Se uma entrega está marcada para 8h00 h, estará atrasada se for entregue às 8h01? Qual relógio deverá ser usado para medir o tempo?”. A equipe concorda com a definição operacional de que “imediata” significa uma margem de mais ou menos quinze minutos do horário planejado, de acordo com o relógio da fábrica. Agora que “imediata” está operacionalmente definida, a coleta de dados pode ser iniciada.



Como estimar a duração e a localização?


Durante a fase de planejamento da coleta de dados, decida qual a duração e em qual ponto do processo será feita a coleta de dados. Projete o formulário de forma a atender as suas necessidades.



Como fazer o Planejamento do Formulário para Coleta de Dados?



  1. O que nós estamos querendo aprender, rastrear ou avaliar?

  2. Descreva os detalhes da grandeza a ser medida:

    1. O que nós iremos medir ou contar (a “unidade”)?

    2. Como esta medida será expressa? (número, percentual, peso, tempo, reais, ...)

    3. A medida é contínua ou discreta? (se possível, utilize contínua)



  3. Qual é a definição operacional para a medida? (se você estiver examinando múltiplos fatores, você poderá precisar de mais de uma definição operacional)

  4. Novos dados precisarão ser coletados para esta medida? (Se não, pule para o item 6, mas esteja certo disto. Deixe a preguiça de lado)

  5. Ao coletar os dados, você irá monitorar as mudanças que por ventura vierem a ser feitas?

  6. Como você planeja utilizar ou mostrar a medida ou os dados coletados?

  7. Qual é o plano para garantir a acuracidade, repetibilidade e reprodutibilidade da medida?


Com um planejamento para coletar dados assim, seu kaizen será muito melhor. Kaizen sem uma coleta de dados bem feita vai naufragar. Quando for o momento de coletar dados, não sejam criativos, sejam disciplinados.


Dica: criar uma planilha em Excel com este plano de coleta de dados. Coloque este planilha em seus formulários para a realização de kaizen. Ao padronizar seu kaizen, seus projetos de melhoria ficarão muito melhor.




[caption id="attachment_24833" align="aligncenter" width="680"]Assinatura FM2S melhoria contínua Assinatura FM2S[/caption]

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Virgilio F. M. dos Santos

Virgilio F. M. dos Santos

Sócio-fundador da FM2S, formado em Engenharia Mecânica pela Unicamp (2006), com mestrado e doutorado na Engenharia de Processos de Fabricação na FEM/UNICAMP (2007 a 2013) e Master Black Belt pela UNICAMP (2011). Foi professor dos cursos de Black Belt, Green Belt e especialização em Gestão e Estratégia de Empresas da UNICAMP, assim como de outras universidades e cursos de pós-graduação. Atuou como gerente de processos e melhoria em empresa de bebidas e foi um dos idealizadores do Desafio Unicamp de Inovação Tecnológica.