A relação entre o Power BI e o Seis Sigma

16 de abril de 2020
Última modificação: 16 de abril de 2020

Autor: Guilherme Mendes
Categorias: Análise de dados, Blog, Ferramentas da Qualidade, Seis Sigma

Utilizando o Power BI com o Seis Sigma – Introdução

O Seis Sigma, metodologia de excelência em Gestão da Qualidade Total (ou em inglês, TQM – Total Quality Management) possui diversas ferramentas que auxiliam em realizar uma gestão eficaz. Seu princípio consiste na redução da dispersão de processos, a fim de obter uma padronização dos mesmos, podendo assim definir e corrigir essas variações. É desta forma que essa metodologia confere qualidade aos serviços. Para controlar os processos de uma empresa, muitas ferramentas são utilizadas, mas para esta postagem vamos focar na parte de controle estatístico de processo e vamos ver, algumas das ferramentas da qualidade que relacionam o Microsoft Power BI e o Seis Sigma.

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O Controle Estatístico de Processo

O que relaciona o Microsoft Power BI e o Seis Sigma está atrelado à estatística, que é onde focaremos a relação entre esta poderosa ferramenta e a metodologia. Toda a parte de controle estatístico de processo da metodologia Seis Sigma é feita de maneira extremamente rigorosa para garantir a qualidade.

Desta forma, trouxemos aqui um compilado de ferramentas que podem ser utilizadas com o Power BI e também algumas outras alternativas, entre elas incluem alguns modelos prontos disponíveis em nosso material de apoio e em outras postagens do nosso blog. Os Green e Black Belts, por exemplo devem saber trabalhar essas ferramentas de forma a tirar as melhores conclusões possíveis para dar direcionamento ao negócio e para isso eles utilizam as seguintes ferramentas:

Gráficos de Controle

Os gráficos de controle são gráficos de tempo projetados para exibir sinais ou avisos de variação de causa especial. Variação de causa especial, distinta da variação de causa comum, refere-se a alterações no desempenho do processo devido a eventos esporádicos ou raros, indicando que um processo não está “sob controle”. A vantagem dos gráficos de controle é que eles aprimoram o entendimento da dispersão do processo, facilitando a ação para reduzir a variação de causas especiais e melhorar o desempenho contínuo.

Graficamente, eles apresentam pontos que representam a média ou variação do projeto e os limites de controle superior e inferior. A localização desses pontos determina se um projeto está “fora de controle” e sob a influência de causas comuns ou especiais.

Para fazer um gráfico de controle é necessária uma rigorosa coleta de dados, relacionando tempo e qualidade de processo. Esses dados podem ser tratados com o auxílio da ferramenta Excel. Os dados podem ser importados pelo Power BI para elaboração de bons Dashboards.

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Histograma

Um histograma é um gráfico de frequência que tem como objetivo ilustrar como uma determinada amostra ou população de dados está distribuída. Ele, assim como o dot-plot, mede quantas vezes temos determinado valor dentro dessa nossa distribuição de dados. O histograma é inclusive uma das 7 ferramentas da qualidade, que nos ajudam a controlar processos tanto na indústria como no setor de serviços.

Para construir um histograma, dividimos a amplitude dos dados em intervalos, preferencialmente de tamanhos iguais, e contamos o número de observações que estão em cada um dos intervalos. A escolha desses intervalos é crítica, mas qualquer software que seja capaz de produzir um histograma, como o Minitab, que ensinamos em nosso curso de Green Belt, possui algoritmos que realizam o cálculo de maneira a permitir a melhor visualização possível dos dados.

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Gráfico de Pareto

Um gráfico de Pareto é uma ferramenta básica de qualidade que ajuda a identificar os defeitos, reclamações ou qualquer outro fator mais frequente que você possa contar e categorizar. Você pode usar um gráfico de Pareto sempre que tiver dados divididos em categorias e pode contar com que frequência cada categoria ocorre.

O gráfico é de barras vertical no qual os valores são plotados em ordem decrescente da frequência relativa da esquerda para a direita. Os gráficos de Pareto são extremamente úteis para analisar primeiro quais problemas precisam de atenção, porque as barras mais altas do gráfico, que representam a frequência, ilustram claramente quais variáveis têm o maior efeito cumulativo em um determinado sistema.

Confira também:

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Diagrama de Ishikawa

Os diagramas de Ishikawa (também chamados de diagramas espinha de peixe ou diagramas de causa e efeito) são diagramas causais que mostram a causa raiz de um evento específico. Um método comum para chegar a uma espinha de peixe realmente informativo é usar o método 5 Porquês em conjunção ao mesmo tempo que cria a espinha de peixe.

Um dos méritos desta ferramenta é sua capacidade de trabalhar com diversos pontos de vistas, compartilhando o conhecimento comum sobre o problema e incentivando que os membros da equipe visualizem seus sintomas e possíveis causas considerando-o parte de todo um sistema (ou seja, induz ao pensamento sistêmico).

Planilha Diagrama de Ishikawa

Dentre as grandes vantagens do diagrama está o fato de este fornecer uma conexão visual entre o efeito observado (disposto no lado direito do diagrama) e todos os fatores que possivelmente contribuem para ele (dispostos à esquerda). Além disso, enquanto as espinhas principais representam as causas primárias (macro causas) do problema, enquanto suas ramificações representam as causas secundárias ou oriundas de processos anteriores. A ideia é que, no final da espinha, cheguemos às micro causas reais e específicas daquele efeito. Esta é uma ferramenta do Analyse de nosso Green Belt.

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Conclusão

É nítido como se relacionam o Microsoft Power BI e o Seis Sigma. São ferramentas que em breve serão interdependentes. Com o Power BI, você consegue elaborar Dashboards que possuem atualização em tempo real, além de tornar ainda mais visual suas análises. Aproveite para conferir em nossa formação em visualização de dados os cursos de Power BI e Power BI 2 FM2S.

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