A IMPORTÂNCIA DA ANÁLISE ESTATÍSTICA PREVENTIVA NO DESENVOLVIMENTO DE FORNECEDORES DAS INDÚSTRIAS METAIS-MECÂNICAS

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Kaoru Ishikawa, quando descreve o controle de qualidade japonês, fala que ele é uma revolução do pensamento administrativo, pois muda todo um sistema de métodos de produção. Sua própria definição de controle de qualidade diz que “Praticar um bom controle de qualidade é desenvolver, projetar, produzir e comercializar um produto de qualidade que é mais econômico, mais útil e sempre satisfatório para o consumidor” (ISHIKAWA, 1993, p. 43).

É importante ressaltar que para atingir este objetivo, é necessário que toda a empresa participe e promova o controle de qualidade, desde os altos executivos em todas as divisões da empresa e todos os empregados.

Ao implementar a gestão da qualidade total, se torna necessário usar um método empírico. A análise de dados, estatísticas e padrões do produto são muito importantes no controle de qualidade, porém as pessoas costumam gerir dados de forma muito descuidada, se tornando necessário ser cético quanto a qualquer dado.

Segundo Ishikawa, não existem padrões de qualidade perfeitos pois eles geralmente contêm defeitos que são inerentes a sua criação. Também as exigências do consumidor são uma variável importante já que podem mudar a todo o momento, de pessoa para pessoa exigindo maior qualidade a cada ano. Os padrões devem ser documentos vivos que eram adequados quando da sua criação e tornando-se obsoletos com o passar do tempo.

Ishikawa enfatiza a expertise das empresas do ramo automotivo e elétrico pois expandem seus conhecimentos sobre o controle de qualidade a seus fornecedores.

Raramente existem problemas com produtos elétricos e com fabricantes de automóveis porque têm grande experiência na promoção de seus próprios programas de controle de qualidade, e têm seus conhecimentos para apoiá-la. Quando vêm os auditores destas firmas, tudo o que eles têm a fazer é escrever bons relatórios e recomendações. Os subcontratantes auditados por eles vão se beneficiar muito enquanto planejam promover seu próprio controle de qualidade. Em verdade, foi através de relações empresariais como estas que os subcontratantes japoneses tornaram-se fabricantes especializados e confiáveis. (ISHIKAWA, 1993, p. 195).

Algumas vezes durante a Segunda Guerra Mundial, o Japão utilizou métodos estatísticos para o controle de qualidade. Em 1949, o Sindicato dos Cientistas e Engenheiros Japoneses estabeleceu um grupo de pesquisa em controle de qualidade, e começou a estudar a aplicação do controle de qualidade estatístico nas indústrias. Ishikawa dividiu os métodos estatísticos em três categorias, conforme o nível de dificuldade.

1. Método Estatístico Elementar (Sete Ferramentas): este método contém as ferramentas mais básicas para um controle eficiente, sendo elas o Gráfico de Pareto, o Diagrama de Causa e Efeito, a Estratificação, Folha de verificação, Histograma, o Diagrama Scatter e o Gráfico e diagrama de controle.

2. Método Estatístico Intermediário: constituem o método intermediário a Teoria das pesquisas de amostragem, a inspeção de mostragem estatística, métodos de estimativa e testes estatísticos, os testes sensoriais além dos métodos de projeto de experiência.

3. Método Estatístico Avançado: neste método computadores são utilizados simultaneamente para análises multivariadas, métodos avançados de projeto de experiências e vários métodos de pesquisa de operação.

Ishikawa, ainda no seu livro intitulado “Controle de Qualidade total à maneira japonesa”, fala que apesar de os controles estatíticos já serem utilizados pela indústria a mais de 30 anos, existem muitos problemas ainda sem solução. A divergência entre os fatos e os dados se dá muitas vezes quando algum deles foram criados artificialmente não reproduzem a realidade e são falsos. “Isto acontece com maior frequência em empresas altamente centralizadas e onde a administração principal está acostumada a dar ordens” (ISHIKAWA, 1993, p. 206).

Os métodos inadequados para coleta de dados, com amostragem, método de divisão e medição distorcidos podem levar a problemas na análise estatística. Outro erro ao qual se refere Ishikawa, é referente a transcrição de dados e cálculos errados, geralmente por fatores humanos. Felizmente quando a pessoa é experiente com as análises, estes erros podem ser facilmente detectáveis. Os inexerperientes muitas vezes cometem erros ao utilizar métodos analíticos, causado pela falta de entendimento claro das teorias estatísticas e dos modelos estruturais.

Conforme também aponta Ishikawa, quando houverem ocorrências fora do comum em um processo, a lei de exceção deve ser aplicada e todas as medidas de controle precisam ser verificadas para que forneçam dados para o julgamento. As causas que podem afetar um processo de fabricação são ilimitadas e os efeitos (resultados dos tipos de trabalho) são dispersados. “Em outras palavras, sempre haverá uma distribuição estatística. Quando verificamos, portanto, precisamos ser guiados pelo conceito de distribuição” (ISHIKAWA, 1993, p. 209).

De acordo com Douglas C. Montgomery, em seu livro intitulado “Introdução ao Controle Estatístico da Qualidade”, ao analisar a filosofia de qualidade do Dr. W. Edwards Deming, é necessário um grande desejo de mudnça para a aplicação do controle estatístico de qualidade e um grande empenho da gerência nesta mudança. Para melhorar processos é necessário determinar quais fatores são controláveis e influenciam no número de unidades defeituosas produzidas. Com isso, devemos coletar dados do processo e ver de que modo o sistema reage a mudanças nas variáveis. Os métodos estatísticos contribuem claramente para estes objetivos.

Conforme define Montgomery, “a estatística é um conjunto de técnicas úteis para a tomada de decisão sobre um processo ou população, baseada na análise da informação contida em uma amostra desta população” (MONTGOMERY, 2015, p. 25). Os métodos estatísticos desempenham um grande papel na melhoria da qualidade pois são eles que fornecem os meios pelos quais são sorteados, testados e avaliados além de a informação contida nestes dados ser usada para controlar e melhorar o processo produtivo.

De acordo com Montgomery, um produto que atende as expectativas do cliente deve operar com pequena variabilidade em torno dos valores nominais de qualidade do produto. O Controle Estatístico de Processos conta com uma grande quantidade de métodos para auxiliar nesta tarefa. As principais ferramentas do CEP são:

- Histograma;

- Folha de verificação;