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As 7 Ferramentas da Qualidade – Parte 3
quinta-feira, 30 de maio de 2019

Definição de 2 das 7 ferramentas   

Espero que tenham gostado da nossa primeira postagem sobre  As 7 Ferramentas da Qualidade. Continue conosco e acompanhe a conclusão do assunto nas próximas postagens. Divulgue entre seus amigos, colegas e companheiros de trabalho.

As 7 Ferramentas da Qualidade – Mais 2 de 7 ferramentas

05 – Diagrama de Dispersão: 

O Diagrama de Dispersão é um gráfico que permite a identificação da correlação existente entre valores que assumem determinadas características de um processo e sua intensidade entre si. Em sua construção, os pontos no espaço cartesiano XY são utilizados para representar os valores das variáveis quantitativas do conjunto de dados medido.

Normalmente utilizado quando se necessita saber se existe alguma relação, ou correlação, entre duas ou mais variáveis quantitativas distintas. Em muitas análises se caracteriza como o passo seguinte a um Diagrama de Causa e Efeito, justamente para se levantar a correlação entre o Efeito estudado e a Causa identificada. Permitindo também, comprovar a relação entre dois efeitos, possibilitando analisar uma teoria a respeito de causas comuns.

Vamos tentar simplificar. Tentemos identificar uma possível relação entre Peso x Altura de uma determinada cidade. Em uma de suas viagens, você percebe que os indivíduos da localidade visitada são bem altos e que em geral aparentam ser mais pesadas. Você conclui que existe uma possível Correlação entre as variáveis. Então, para confirmar graficamente esta observação, você decide desenvolver um Diagrama de Dispersão. Para isso, você anota os dados de 10 indivíduos a seguinte tabela:

Em seguida, você monta o Diagrama de Dispersão, determinando o eixo X como Altura e o eixo Y como Peso e inserindo os dados da tabela.

A partir do gráfico, percebe que é possível traçar uma reta de tendência nos pontos, constatando então que a sua observação inicial realmente é válida e que existe uma correlação entre as variáveis.

No Diagrama de Dispersão do exemplo, podemos identificar uma Correlação Positiva Forte, pois existe a concentração dos pontos, havendo apenas um ponto fora da possível reta.

Uma observação interessante é o “nível de dispersão” e o “direcionamento” apresentado no gráfico. Isso determinará se a Correlação é Positiva ou Negativa e qual o tipo de correlação se Forte, Nula ou Fraca.

Podemos resumir estes, que seriam os resultados mais comuns, da seguinte maneira:

01 – Correlação Positiva Forte – Possibilidade de traçar uma reta onde os valores de X e Y são crescentes na mesma proporção;

02 – Correlação Positiva Fraca – Possibilidade de traçar uma reta onde os valores de X são crescentes e os valores de Y também é crescente, mas em uma proporção inferior a X;

03 – Correlação Nula – Impossibilidade de se traçar uma reta, onde os valores de X são crescentes e os valores de Y variam ao acaso;

04 – Correlação Negativa Forte – Possibilidade de traçar uma reta onde os valores de X  são crescentes e os de Y são decrescentes na mesma proporção;

05 – Correlação Negativa Fraca – Possibilidade de traçar uma reta onde os valores de X são crescentes e os valores de Y decrescente, mas em uma proporção inferior a X.

Em algumas literaturas você irá encontrar ainda dois outros tipos de dispersão a Perfeita (onde todos os pontos traçam uma perfeita reta) e a Parabólica (onde os pontos traçam uma curva parabólica), que em geram variam também em Negativa e Positiva, da mesma maneira das citadas anteriormente. Nos preocupamos em apresentar aqueles que são considerados os mais comuns nos estudos realizados e que muito provavelmente você encontrará pela frente.

Importante lembrar que se trata de uma ferramenta complexa, em que seus resultados necessitam de atenção e responsabilidade quanto aos dados cruzados e o possível relacionamento identificado, obrigando, ao usuário, o conhecimento sobre a ferramenta e o profundo conhecimento do processo ao qual se dispõe a analisar.

06 – Histograma: 

Esta representação gráfica chamada de Histograma, conhecido também por Distribuição de frequências ou Diagrama de Frequências, possibilita a visualização da distribuição de uma determinada variável em colunas, divididas em classes uniformes, onde cada uma destas representa a frequência ou quantidade com que o houve variação dos dados coletados. A distribuição é caracterizada por uma medida de posição central (média) e também por uma medida de dispersão. Uma maneira mais simples para compreender a utilização ou a importância de uma representação experimental como o Histograma seria pensar no estudo das “filas”. Isso mesmo Filas! Àquelas que encaramos todas as vezes em que vamos a um banco ou a um supermercado. Usando o exemplo da variação do tempo de espera em um banco em dia de pagamento vamos passar por todas as etapas da criação de um Histograma. O primeiro passo é a Coleta Dados. Crie uma tabela simples, contendo apenas os tempos de cada atendimento realizado, mesmo que de maneira aleatória.

Em seguida, é preciso fazer uma Tabela de Distribuição de Frequência, para isso, siga as informações a seguir: – Conte o número de dados coletados, este número será representado pela letra n, logo, no exemplo: n = 50; – Calcule a Amplitude, que seria a diferença entre o maior e o menor dado coletado, esta será representada pela letra R, então: R = 17 – 1, R = 16; – Escolha o Número de Classes, representado pela letra k. Neste caso é preciso utilizar uma tabela padronizada para determinar o valor de k, que dependerá do número de dados coletados n.

No exemplo, podemos utilizar se n = 50, k = 6. – Agora, é preciso achar os Intervalos de Classe. Utilize a fórmula padrão R / k e quando o resultado for diferente de um número inteiro, arredonde o valor para um número inteiro mais próximo. Para o exemplo: R / k  = 16 / 6, então 2,67 com a aproximação, o intervalo de classes passa a ser igual a 3. – Determine os Extremos Inferior e Superior da 1° Classe, tomando o menor número dos dados coletados como Extremo Inferior, arredondando para baixo quando o número não for inteiro e, para o Extremo Superior, some ao valor encontrado para o Inferior um Intervalo de Classe. No exemplo: O menor valor é 1, logo, o Extremo Inferior da 1° Classe = 1. Já o Extremo Superior da 1° Classe = 1 + 3 = 4. Podemos então definir a 1a Classe de Extremo a Extremo. 1├ 4, neste caso, incluem-se os valores iguais a 1 e não incluem os valores iguais a 4. Assim, determinada a primeira classe, defina as demais 5 classes de maneira similar:

Além disso, traçar o gráfico representativo do Histograma ou Diagrama de Frequência:

A partir da observação do gráfico, podemos realizar algumas conclusões, como por exemplo: – O tempo de espera em dia de pagamento varia entre 0 e 19 minutos; – O tempo provável de espera para atendimento de cada cliente está entre 7 e 10 minutos; – O chamado Espalhamento, que seria um indicador do quão variável é o processo, mostra que o exemplo analisado não varia tanto; – Não existem os chamados “Picos Gêmeos” no gráfico, como se adicionássemos outro gráfico bem parecido ao lado do que visualizamos acima,  isso demonstraria  que houve algum problema no processo de criação do histograma.

Existem ainda alguns tipos de Histograma ou Diagrama de Frequência, seriam:

– Frequência Absoluta: É o mais usual dos histogramas, onde a frequência de observações dos dados coletados de uma Classe é apresentada no eixo Y, como apresentado no exemplo acima; – Frequência Relativa: No caso da frequência Relativa, é preciso montar uma tabela pouco diferente da usual, apenas acrescentando a associação do número percentual representativo a cada Classe e apresentando esta relação em um novo gráfico ou, até mesmo,  no gráfico da Frequência Absoluta; – Frequência Cumulativa: Aqui somente é necessário realizar o somatório, em ordem crescente, dos valores das classes da frequência relativa e realizar a apresentação gráfica em retas sequenciais, chegando aos 100%, no mesmo gráfico da Frequência Relativa. – Polígono de Frequências: Este gráfico é simplesmente a frequência absoluta é representada por segmentos de reta.

 

A CRIMAR Engenharia Manutenção e Serviços Técnicos Ltda. é uma empresa de engenharia de manutenção industrial que atua nas áreas elétrica, mecânica, pneumática, automação, hidráulica, utilidades e isolamento térmico, tanto na execução de serviços quanto ao fornecimento de mão de obra terceirizada.

 

Áreas de atuação:

 

Manutenção industrial Campinas

Mão de obra terceirizada para departamento de manutenção campinas

Mão de obra terceirizada para execução de serviços de manutenção campinas

Formação de estrutura técnica para departamento de manutenção campinas.

 

 

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