Ferramentas

ANEXO A

FERRAMENTAS
DA
QUALIDADE

Ferramentas da Qualidade Página A1 de A27

A. AS FERRAMENTAS BÁSICAS DA QUALIDADE
A s fe rr amen t as ir ão nos aj u d ar a es t abe lece r m el h or i as de q ual i d ade s e n t r e a s qu a i s de st acam os
as Ferr amentas básicas do controle de Qualidade:
1 - FO LH A DE V ER I FIC AÇÃ O
2 - DI AGR AM A D E P ARE T O
3 - DI AGR AM A D E C AUSA E E FE I T O
4 - H I ST OGRA M A
5 - DI AGR AM A D E D I SPE R SÃ O
6 - FL UXOG RA M A
7 - G RÁ F ICO D E CON TR OL E
8 - B R AI N STO RM IN G
9 - 5 W1H
Co nfor me a e xperiênc ia, a maioria dos pro blemas e x i st ent e s nu m a em pre s a poder á ser r esol v i d a
com o auxílio destas ferr amentas.
Cada ferr am enta tem sua própria utilizaç ão, se n do que não e xis te uma rece i t a adeq u ada par a
saber qual a ferr am enta que ser á usada em cada fase.
I s to v a i de pen de r do pro ble m a e n vo l vi do , d as i n f o r m açõ e s o b t id a s, do s d a do s h is t ó r i c o s
disponíve is, e do co nhec i men to do proc e s so em q ues t ão e m c a d a e ta p a .
A tabe l a a se gu ir apre sen t a um quadro do re su mo: o q ue é, e p ar a que uti li zar as p rin ci p ais
f e r r am e n t as d a q u al i d ad e . Do m e sm o m o do a t a be l a 3 n o s mo s tr a a r e l aç ão e n tre c a d a
fe rr amen ta e o s p rin ci pai s dados par a a c o n s tru ç ão d a s f e r r a me n t a s da q u a li d a de.
R E SU MO DA S UTI LI DAD E S DA S PR IN CI PAI S F E RRA ME NTA S DA QUA LI DAD E

FERRAMENTAS O QUE É PARA QUE UTILIZAR

Para facilitar a coleta de
FOLHA DE
Planilha para a coleta de dados dados pertinentes a um
VERIFICA ÇÃO problema
DIAGRAMA DE Diagrama de barra que ordena as Priorizar os poucos, mas
PA R ETO ocorrências do maior para o menor vitais.

D I A G R A MA D E CAU SA Estrutura do método que expressa, Ampliar a quantidade de
de modo simples e fácil, a série de causas potenciais a serem
E EF EITO causa de um efeito ( problema) analisadas
D I G R A MA D E Gráfico cartesiano que representa Verificar a correlação entre
D IS P ER SÃO a relação entre duas variáveis duas variáveis
Diagrama de barra que representa Verificar o comportamento
HISTOGRAMA a distribuição da ferramenta de de um processo em relação à
uma população especificação
São fluxos que permite a visão
Estabelecer os limites e
FLUXOGRAMA global do processo por onde passa
conhecer as atividades
o produto
Gráfico com limite de controle que
G RÁ FI CO DE Verificar se o processo está
permite o monitoramento dos
C O NTR O L E sob controle
processos
É um conjunto de idéias ou
sugestões criado pelos membros Ampliar a quantidade de
B RA I NST O RM I N G da equipe que permite avanços na opções a serem analisadas.
busca de soluções
É um documento de forma Para planejar as diversas
organizada para identificar as ações que serão
5 W1H ações e a responsabilidade de cada desenvolvidas no decorrer
um. do trabalho.


A.1 FOLHA DE VERIFICAÇÃO
S ã o f o r mu lá r io s p l ane j a do s n o s q u a is o s dad os c o le t ad o s s ã o p r e e n c h ido s d e f o r m a f á c i l e
co nc isa.
Re gi st r am o s d ado s d os i ten s a s ere m ver if ic ado s, p e r m i t ind o u m a r áp id a per c e pç ã o d a
realidade e uma imediata interpr etaç ão da situaç ão, aj udando a diminuir erro s e co nfusõe s.
A s f o l h as d e ver i f i c aç ão p o d e m a pre sen t ar -se de vários tipos par a:
• D i s tr ib uiç ão do P r o c e ss o d e P r o duç ão;
• V e r if ic aç ão d e I te n s Def e i tu o so s;
• L o c al i z aç ão d e D e f e i to ;
• C a us a s de D e fe i to s;
Distribuição d o Processo d e Prod ução
É u s ad o q uan do se q uer col et ar dad os de amo s tr as de pro duç ão.
L an ç am - se o s d ad os em u m hi s togr a m a p a r a a n a l isar a distr ibuiç ão do pro ce sso de pr oduç ão,
co le t am -se o s d ado s, cal cu l a- se a m éd i a e c on s tró i-se uma tabe l a de di s tr ib ui ção de fre qüên ci a.
N a me d id a e m q u e o s d a do s s ão c o le t a do s são compar ados co m as e spec if ic açõe s. Os dados
co le t ado s par a e s te ti po de fo lh a de ver if ic aç ão n ão po dem se r in te rro mp i dos .
Este tipo de folh a de veri fic ação é aplicado quan do quer e mos conhec er a var i aç ão n as
di men sõe s de cer to tip o de pe ç a. E xe m plo : E s pe ss ur a da peç a apó s o bi sc oito pre ns ado no
proce s so cer âmico.
Verificaçã o de Itens De feituosos
E s te ti po é u s ado qu ando quer emo s s abe r quai s o s ti po s de de fe itos mai s fre qü en tes e números
d e ve ze s c au s a do s por c a d a mo ti vo.
E xempl o: Nu ma peç a de azule jo, os ti po s de def eito s após o pr oduto ac abado.
L o c al i za ç ão d e De f ei to
É u s ad a p ar a loc a li z a r d efe i tos ext erno s, t ais co mo: m anc h a, s uje ira , r is co s, pi n t as, e o ut ro s.
Ge r al men te e s se t ip o de l i st a d e ver if ic aç ão te m um d esenh o do i tem a s er ver if ic ado, n a qu al é
assin alado o loc al e a for m a de ocorr ênc ia dos de fe itos. E xempl o: Bo lh a e s tourada n a s uper fí cie
d o vi dr a do, n a s p eç as c er âm ic a s. E s t a fol h a no s mo st r a o loc a l o n de m ai s ap a r e c e o t ip o d a
b o lh a .
E s se t ip o de fo lh a de ver if ic aç ão é u m a i m por t an te ferr am enta par a a an á l i se do pro c e s so, p o is
no s co nduz par a on de e co mo o corre o def eito.
Causas de Defeitos
E s te t ip o é u s a do p ar a i n ves t i g ar as c a us a s dos d e f e i to s , s e n do q ue o s d ado s r e l a t i vo s à c au s a e
o s d a dos r e l a t i vo s ao s d e f e i to s s ão c o loc a do s de t al f o r ma qu e tor n a- s e c l ar a a r e l aç ão e n tre as
c a us a s e e fe i tos .
P o s te r ior me n te o s d ad o s s ão ana l i s a do s a tr a v é s d a e s tr atif ic aç ão d e c aus as ou do di agr am a de
d i sp er são.
UTI LI ZAÇÃO DA S FO LHA S
E s s a s f o lh as de ver if ic a ç ão s ão f e r r a me n t a s q ue que s tion a m o p r o c e s so e s ão r e le v an te s p ar a
alcanç ar a qualidade.
S ã o u s a d as p a r a:
• T o r n ar o s dad o s f ác e i s d e o b te r e d e u t il i z ar - se .
• D i sp or o s dad os de uma fo rm a m ais or gan i zada.
• V er if ic ar a d i s tr i bu ição do p roce s so de p rod uç ão: co le t a de d ado s de am os tr a da
p r o d uç ão.
• V e r if ic ar i te n s d e f e i tuos o s : s a ber o t i po de def e i to e su a per c e n t a gem.
• V er if ic ar a loc al i zaç ão d e d efe i to: m os tr ar o loc al e a form a de ocorrên ci a do s def ei to s.
• V er if ic ar as c aus as do s d efe i to s.
• Fazer uma co mpar aç ão dos limite s de e spe cificaç ão.
• I nv es t i g ar as pe ct os do d efe i to: tr inc a, m an ch a, e o u tro s.
• O b ter d ad o s d a a mo s tra d a p r o d u ç ã o .
• De ter min ar o turno, dia, ho r a, mês e ano , per íodo e m que oc orre o pro ble ma.
• C r i ar v á r i a s f e r r am e n t as, t a i s c o mo: d i a g r am a de P ar e to, d ia g r a m a de d i sp e r s ã o , d i a gr a m a
d e con tr ole, h i st ogr ama, e tc .


P R É- R EQ UIS I T O S PA RA CO N ST RUÇÃ O DA FOL HA D E V ER I FI CAÇ Ã O
• I de n t i f i c ar c l ar a me n te o o b j e t i vo d a c o l e t a d e d ado s: q u a is s ão e o s m ai s im p o r t an te s
d e f e i to s.
• Dec idir como co le tar o s dado s: co mo ser ão c ole tados os dados? Que m ir á co le tar o s
d a do s? Q u an do ser ão c o le t ad o s o s d a d o s ? Q u a l o mé to do ser á u ti l izad o p ar a co le t a dos
dado s?
• E s t ip ul a r a q u an t id a de d e d a do s qu e se r ão c o l e t ado s: t am a n h o d a am o s tr a .
• Co le t ar o s d ado s d en tro de u m tem po e spe cíf ico : dec i dir o ti po de fo lh a de ver if ic aç ão a
s er u s ad a , d ec id ir se u s ar n úme ro, v al ore s o u s ím bo los , f a zer u m mo de lo d a fo lh a de
v e r i f i c aç ão .
CO MO FAZER FO LHA DE VER IFI CAÇÃO
• E l abor ar um t ipo de fo lh a de veri f ic aç ão de forma estrutur ada adequada a ser analisad a,
q ue per mi te um f ác il pree nch imento.
• Definir a quantidade e o t a m an h o d a a mo s tr a d o s d a do s.
• D ef in ir on de ser á f ei t a a co le t a dos d ado s
• D e ter min ar a fr eq üênc ia co m que ser ão co le tad os os dados (diár io, seman al, ou men s al).
• Escolher que m dever á co le tar o s dados.
• A t r av és d a fo lh a de ver if ic aç ão re ali zar a coleta dentro do planej ado.
V A NTA G E NS :
• A obten ç ão do f ato é r egistr ado no momen to que ocor re;
• E s s a si t u aç ão f a c i l i t a a id e n ti f i c aç ão d a c a us a j u n t o ao pr o b le m a;
• A at i vid ade é mu i to si mp le s de ap l ic ar , b as t and o ape n as p ouc a concen tr aç ão.

Tipo de Defeito Verificação Total
T ri nc a ///// // / / / // / / / 15
R i s co ///// // / / / // / / / / // / / /// / / / / // / 30
Mancha ///// // / / / 10
Folga ///// // / / / // / / / / / / // / / // / / / 27
Outros ///// // / 08
Total 90

Desv an tagens :
• O s e qu ip a men to s de me di d a pod em n ão e s t ar a u fer id os;
• O proce s so de coleta po de ser lento e demanda re cur so s de acor do co m a amplitude da
amostr a;
• O s d ad o s r e su l t an te s d a c o n t a ge m só p o dem a p are cer e m pon to “ d i scre to s” . N um a
págin a de fatur a só é possível enco ntr ar 0,1 ,2, etc., er ros; n ão é possíve l enc on tr ar 2,46
err os.
R E LAÇÃO CO M O UT RA S F E RRA MEN T A S
Relaciona-se com a maior i a das fe r r a me n t a s, p o i s é u m p a s so b ás ic o , o n de v am o s e n c o n tr ar as
i nfor m açõ es , pr in ci p almen te p ar a de ter min ar a c aus a, es pe ci fi c aç ão e xten s ão, on de e quan do
oc orre o pro ble ma.
Relaciona-se com o brainst o r m i n g , d i a gr am a d e c au s a e e f e i t o p ar a e l abo r ar a s a t i v i d ad e s e a
forma da coleta de dado s.


A.2 DIAGRAMA DA PARETO OU GRÁFICO DE PARETO
O gr áf ico de P are to é u m d i agr am a q ue apre sen t a o s i te n s e a c l a ss e n a o r dem d o s n ú mer o s de
oc orrên ci as, apre sen t an do a som a t o t al a c u mu l a d a.
P e r m i te -n o s v i su a l i z ar d i ve r so s e le me n to s de u m pro bl e m a a u x il i an d o n a de ter m in a ç ão d a s u a
prio ridade.
É r epre sen tado por b arr as dis po s tas e m or dem dec res cen te, co m a c aus a pri nci p al vi sta do l ado
e sq uer do do d i agr a m a, e a s c a u sa s m enore s s ã o mos trad a s em o rd em de cre sce nt e ao lado
d ir ei to. C ada b ar r a r epre sen t a u m a c aus a e x ib in do a relevante causa com a contribuiç ão de cada
uma em relaç ão à total.
É u m a d as ferr amen t as m ai s ef ic ient e s p ar a e nco nt r ar pr ob le m as.
E s te d i a gr am a d e P ar eto de scr eve a s c a us a s qu e oc orre m n a n at ure z a e co mpo rt am en to h umano,
pode ndo assim se r uma po dero sa ferr amen ta par a fo c al izar e sforç os pe sso ai s e m pro bl em as e
t e m m a i o r p o t e n c i al de r e to r n o .
J. M. J ur an a p l ico u o m é tod o c om o for m a de c l as s if ic ar o s pro b lem a s d a q u al i d a de e m “p ouc os
v i t a i s” e " mu i to s tri v i a is ”, e de n o mi n o u -o de An á li se de P ar e to.
Demonstr ou que a maior parte do s defe itos, f alh a s, r e c l a m aç õ e s e s e u s c us to s pro vê m de um
n úme ro peq ueno de cau s a s.
S e e s s a s c au s a s f o r e m i de n t if ic a d as e c o r r i g i da s tor n a- se po s sí ve l à e li m in aç ão d e qu a se to d as
as per d as. É uma questão de p rio rid ade .
O pr inc íp io d e P are to é co nhec i do p el a pro porç ão “80 /20 ”.
“ È co mu m q ue 80% do s pro bl emas r es ul te m de c e rc a de ape n as 20 % d as c aus as p ot enc iai s ”.
“ D i to de o ut r a f o r m a, 2 0 % d o s n o ss o s pro bl e m a s c au s am 8 0 % d as dor e s de c a beç a ”.
QUA N DO USAR O DIAGRAMA DE PA RETO
• P ar a i den t ifi c ar o s p robl em as.
• A c h ar a s c au s a s q ue a tu a m e m u m d e f e i to .
• D e s c o b r ir pro bl e m a s e c a u s as ; pro ble m a ( e r r o , f alh as , gas t os, re tr ab alho s, e tc.) c au s as
( o per a dor , e qu ip a men to , m a tér i a -p r i m a, e tc . ).
• Melhor visualizaç ão da aç ão.
• Pr ior i zar a aç ão.
• Co nf irmar os re sultado s de melh oria.
• V er if ic ar a s i tu aç ão an te s e depo is do prob le m a, d e vi do à s m ud a n ça s e f e t ua d a s n o
p r o c e s so.
• D e talh ar as c aus as maiore s e m p arte s es pec íf ic as, e l imin an do a c aus a.
• Estr atificar a aç ão.
• I de n t if ic ar o s i te n s que s ão r e sp o n s á vei s por o s m a ior e s im p ac to s.
• Def in ir as mel hor i as de um projeto, tais c omo: p rin ci pai s fon tes de c us to e c aus as q ue
afe t am um proce s so n a e sco lh a do proje to, em funç ão de n úmero de n ão confor midade, e
o ut ros .
P R É-R EQ UIS ITO S PA RA A CONSTR UÇÃO DO DIAG RAMA DE PA R ETO
• Co le t a de dad os
• F o l h a d e v e r i f i c aç ão
• A fre qüê nc ia re l a ti v a e a c um u l ad a n a o corrên ci a de c ad a it e m.
• E s tr a t if ic açã o , se p ar an d o o p r o b lem a e m pro po r ç õ e s o u f a m í l i a.
CO MO FAZE R OS DIA GRA MA S DE PA R ETO
• Dec idir o qu e vai ser an ali s ado, e o tipo de pro ble ma.
• S e lec ion ar o mé to do e o p erí odo p a r a c ole t ar os d a do s. Co le t ar o s d a do s de a co rdo com
sua cau sa e as s u nt o .
• E s tabel ecer u m per íodo de te mpo p ar a co letar d ado s, t ai s co mo: hor as, d i as, se m an as,
meses, etc.
• R e u n ir o s dad o s den tr o d e c a d a c a te gor i a
• Tr aç ar dois e i xos, um ver t ic al e um hor izon tal de mesmo co mpr i men to.
No e i xo vert i c al d a d ire i t a, f azer u m a es c al a d e 0 % a 100 %, e n a esq uer d a u m a e s c al a de
0 % a té o v al or to t al .


• L i st ar as c at e gor i as e m o rd em d ecre sce nt e de f re qüên ci a d a e s qu erd a p ar a a di re it a. Os
i t e n s de men o s im por tâ n c i a po dem s e r c o lo c a d o s de n t r o de um a c a t e gor i a "ou tr o s " que é
c o l o c ad a n a ú l t i m a b ar r a à d i r e i t a do e i xo.
• C alc ul ar a fre qüê nc i a re l ati va e a acumulad a par a cada categor i a, sendo que a ac umulad a
s er á mos tr ad a no e i xo v er t ic al e à d ir ei t a.

150 100%
83%
71%

56%

52
35%
32
23
18
12 6 7
0 0%
Deformação
Risco
Porosidade
Trinca
Mancha
Fenda
Outros

• É i n de sej á ve l q ue o i te m “ou tr o s” t e n h a per ce n t a ge m m u i to a l t a . S e i sso a c o n te c e r , é
p ro v ável q ue os i t ens não es te j am c l a ss if ic a dos d e for m a a d eq u ad a , sen do pre ci so re ver o
m é tod o de c l a ss if ic aç ão.
• Se um i tem p ar ece de s im pl es so luç ão, de ve ser at ac ad o ime d i atam en te, me sm o q ue
tenh a menor impo rtânc i a re lativa. Como o gráf ico de Pare to obje tiva a e ficie nte so luç ão
d o prob lem a , e x i ge q ue a t a quem os s ome nt e o s v a lore s v it a i s. Se de ter m ina d o i tem
p arece te r i m por t ânc ia re l at iv a m e n o r , m as p o de ser r e so l vi do p o r med i d a c o r r e t i v a
s i mp le s, deve ser vi r como e xe mp lo de ef ic iênc i a n a so lução de p rob le mas .
• A pó s a i den t if ic aç ão d o p rob le ma c om o Grá f ico de P are to por s in to m as , é ne ces s ár io
i de ntif ic ar as c au s as par a que o pro bl ema pos s a ser r e sol v i do . P o r i ss o , é im por t a n tí s si mo
f aze r u m Gráf ico de P are to por c aus as, c as o se q ue ir a alg um pro ce sso .
V A NTA G E NS
• A a n á l i s e d e P ar e t o p e r m i t e a visualizaç ão dos diver sos e le men tos d e um pro ble m a ,
aj udan do a c l assif ic á-los e pr ior i zá-los (Campos, 1992 , p. 199 )
• Permite a rápida visualizaç ão dos 80 % mais represen tativo s;
• F a c il i t a o dire cio n ame nt o de e sforço s;
• Po de se r usado in def inidamen te, po ssibilitando a in tro duç ão de um proce s so de me lhor ia
co ntín ua n a Organizaç ão;
• A con sc iên ci a pe lo “P rinc í pio de Pare to ” per mi t e ao geren te con se gu ir ót i mo s re su l t ad os
co m pouc as açõe s.
DE S VANTA G ENS
• E x i s te u m a t en dên ci a e m se deixa r o s “20% t ri v i a is ” e m se gun do pl a no. Iss o ger a a
possibilidade de Qualidade 80% e n ão 1 00%;
• N ão é u m a ferr amen t a de f áci l apl i c aç ão: V ocê pod e pen s ar q ue s ab e, m as n a hor a de
f aze r po de m u d ar de op in i ão.
• Ne m se mpre a c au s a q ue pro voca n ão - confor m id a de, m a s cuj o cu s to de r ep a ro sej a
p eq ueno, ser á aque l a a s er pr ior izad a. É o c a s o d o s tr in t a r a s go s n o s a sse n to x u m a
t r inc a no avi ã o. É pr eci so le v ar em con t a o cu s to e m um g r áf ico e spec íf ic o e por i s so, e le
n ão é co mpl e to.
F o l h a d e v e r i f i ca ç ã o : é e xtremamen te necessár i a n a obte nç ão de dado s para a for m ação do
d i a gr a m a de P a r e to.


B r ai n st o rmi ng : é u s ado apó s o di agr ama de P are to, par a i den tif ic ar aq ue le s i t en s que s ão
re sponsáve is pe lo maior impac to.
D i ag ram a d e ca usa e e f ei t o: após pr ior izar a causa do prob lema, atr avés do diagr ama de
P ar e t o , f a z -s e u m d i agr a m a de c a u s a e e f e i to d o pro bl ema. E s se no s au xi liar á a enxer gar aqueles
i t ens que pre ci s am ser ver if ic ados, mo dif ic ado s ou aque le s q ue deve m se r acres cen tado s. Apó s
f a z - se n o v am e n te u m di a g r am a de P ar e t o d a s c aus a s pri n c ip a i s, de ter mi n and o as s i m a c au sa q ue
m a i s c o n t r ib u i p ar a o e f e i to do p r o b le m a.

H i s to g ram a : f a z -s e a c o m b i n a ç ão c o m o di a g r am a de P ar et o, poi s o hi s to gr a m a en vo lve a
m e d iç ão d o s d a do s, t e m p e r a t u r a, d i men s ão, e tc . en qu anto que o Pare to n o s m o s tr a o t ip o do
d e f e i to . C o m e s t a i n ter -r e l aç ão do s do i s p o d em o s o b ter o t i p o de de f e i to c o m o n ú mer o d a
var i aç ão e xis t en te.


A.3 DIAGRAMA DE CAUSA E EFEITO OU ESPINHA DE PEIXE
É uma representaç ão gr áfica que per mite a org an i zaç ão d a s inf orm a çõe s p o ss i bi l it an do a
i de nt if ic a ç ão d as po ss íve is c au s as d e u m de ter mi n ado pro ble m a o u ef ei to.
T am bém cham ado de di agr am a de e sp inh a de p ei xe o u diagr am a de Is hi kaw a.
Mostr a-nos as causas pr incipais de uma aç ão, as q u ai s d ir i g e m p ar a a s s ub - c au sa s , le v an d o ao
re su l t a do f in a l.
Esta ferr amen ta foi de sen vo l vida em 1943 por Ish i kawa n a Unive rsidade de Tóquio. Ele uso u isto
par a e xplicar como vários fatore s pode riam ser comun s en tre si e estar re lacion ado s.
E m bor a n ão ide nt if iqu e, el e próp rio , a s c au s a s do pro ble m a, o d i a gr a m a fu nc ion a com o u m
“ v e í c u l o p ar a p r o du z i r c o m o m á x i m o de f o c o p oss í ve l , um a l i s t a de t o d as a s caus a s conhecidas
o u pre s umíve is, qu e po ten ci al men te c on tri bu em p ar a o ef ei to o b ser vado. ”
O d i a gr a m a p od e n ão i de nt if ic a r c a us a s, m as nenh u m a o u tr a fe rram en t a or gan i z a t ão be m a
b u sc a.
QUA N DO US AR DIA GRA MA DE CAU SA E EF EITO
• Q u an do n e c e ss i t ar id e n t i f i c ar to d as a s c au s as p o s s ív e i s de um pro ble m a.
• O b ter um a m e l h o r vi s ua l i z aç ã o d a r e l aç ão e ntre a c ausa e ef eito de las de corre nte s
• C l a ss if ic ar as c au s a s d i vi d in do - as em s ub -c au sas , s obre um efe i to o u re su l t ado.
• P ar a s a ber q u a is a s c au s a s q ue e st ã o p r o vo c an do e s te pro ble m a.
• I den t if ic ar co m c l are z a a re l aç ão en tre o s e feit o, e su a s pr ior id a de s
• E m u m a aná l i se do s d efe i to s: per da s , f a lh a s, de s aju s te do p ro du to, e tc. co m o o bje t i vo de
i de n t if ic á - lo s e mel h o r á - l o s.
P R É-R EQ UIS ITO S PA RA CO N STRUI R O DIA GRA MA DE CAU SA E EF EITO
• S u ge s tõ e s d e pos s í veis c a us a s do p r o ble m a ( B r a in st o r mi n g ) d as pes so a s e n volvi d a s n o
p r o c e s so.
• A n ál i se de P ar e t o , p ar a r e ve l ar a causa mais dominante.
CO MO FAZE R UM DIAG RAMA DE CAU SA E EFE ITO
• D ef in ir o p ro ble m a a ser an a l is a do d e for m a ob je ti v a;
• E s t a bel eç a e enu nc ie c l ar a men te o p rob le ma (e fe ito ) a ser an alisado, escre ven do -o em
u m re t ân g ul o à d ire i t a. D es enhe um a se t a d a e sq uer d a par a a di rei t a a t é o r e t ân gu l o ;

PROBLEMA (EFEITO)
• Re un ir u m g ru po de pe ss o as f a zen do u m B r ai ns to rm in g s obr e as c au s a s po s sí ve is ;
• Classifique as causas e ncon tr adas no Br ain s tor min g e m “f amíl ias o u c ategor i as de
c a us a s ”. N o r m al men te , c o s tu m a -se den o mi n a r e ss a s “ f am í l i as o u c a u s a s” c o mo “c au s as
p r i m ár i as po ten c i a i s” q ue de ve m s e r e sc r i t as d en tro de r e t ângu los l i g a do s d ire t a men te
ao e i xo hor izon tal do diagr ama.

• Na in dústr ia, por e xe mplo, as “c ausas pr imár ias po ten ciais” são conhe cidas como “f atore s
d e m an uf atu r a” o u 6 M’ s (M atér i a-p ri m a, Máqu in a, Me di da, Mei o amb ien te , M ão- d e- obr a
e Mé to do );
• O u tr a s u ges t ã o p ar a a s e le ç ão de “ c au s a s pr imárias potenciais” é o chamado 5W1H que
r e pre se n t a a s i n i c i a i s in g le s a s dos s e gu in te s p rono me s i n terr ogat ivo s: Wh at (o qu ê? );
W ho (qu em? ); W hen (qu ando ? ); Wher e (on de ?); W hy ( por q u ê? ) e H ow ( c o mo ? ) . P ar a c a d a
u m a de l a s e l abo re per gu nt a s com o: “O nde o corre o p rob le m a? ”; A r e spo st a a e s s a


p er gun t a po der i a in d ic ar d iv ers os lo c ai s d ifere ntes onde o me smo proble ma oco rre com
c ar a c ter ís t ic a s e c a u s as t a m bém di fer e nt es;
• Escreva as subcausas (secundár i as, terciár i as, e tc. ) co mo in dic ado n a f i gur a abaixo:

• P ar a c ada cau s a pri m ári a (de ntro do re tân gul o), iden ti fi que as s ub c aus as que a afe t am;
• A s s in al e no d i a g r am a a s c a us a s qu e p a reç a m t er for te re l aç ão co m o pro b lema ( e fe it o ),
co ns i der and o -se : a e xp eri ênc i a e i n tu iç ão; o s d a do s e x is ten te s;

• Re v i s ar todo o d i agr ama p ar a v eri fic ar se n ad a fo i e sq uec id o;
• A n al i s ar o g r áf ico no s en ti do d e en con tr ar a c a u s a pr inc ip a l, ob serva n do a s cau s a s que
aparecem r ep e t idas , s e e s t as c au s as e s t ão r elacionadas com o efeito. Se eliminar a causa
re du z o efe it o, o b tenh a o c ons ens o d e tod os do gr upo.


V A NTA G E NS
• É u m a fe rramen t a e str utur ada, qu e dire cio na o s itens a s ere m ver if ic ado s par a que se
ch egue a iden tif ic aç ão das c ausas;
• A pe s ar de e x i s tir um e sq ue le to a s er preen ch ido , n ão h á res t riç ã o à s a çõe s do s
p a rt ic i p an te s q u an to às pro po s t as a s ere m apre sen t a d as ;
• Per mit e t e r u ma v is ão amp la d e t od as a s v ar iáve is que in ter fere m no bom andamen to da
a t i v i d ade , aj ud an do a id e n tific ar a n ão -c onformidade.
DE S VANTA G ENS
• L i mi tada a so luç ão de um pro b lema p or ap l ic ação;
• N ão a pre sen t a q u a dro e vo lu t i vo ou co mp ar a t ivo h is tó ri co, c omo é o cas o d o hi s to gr a m a;
• Par a c ada no va situaç ão, é nece ssár io percor rer to do s o s passo s do pro cesso, utilizan do o
d i a gr a m a.
B r ai n st o rmi ng : p ar a c o le t ar s ug e s t õ e s s o b di v e r s o s po n to s de vis t a, a f i m de enc on tr ar a c aus a
d o p r o b le ma.
F o l h a d e Ve r i f i ca ç ã o : p ar a r eg i s trar as idé i as s u ger id as no Br ain st or mi ng e ap li c ar no d i agr ama
da c ausa e ef eito.
D i ag ram a d e P a re t o: p a r a r e v e l ar q u ai s as c a u s a s é a mai s dom in an te , c o mo j á de sc r i to n o i te m
an ter ior (3 .2.2 .5 )
G r á f i co d e C o n t r ol e : p ode se r us a do q u ando e s te de tec t a um ob st á c ulo , m a s n ão é c apaz d e
p r o po r u m a s o l uç ão . Ne s te c a so e n t ão se u t i liza o di a gr am a de c au sa e e f e i to s.
H i s to g ram a : a t r a vé s d o s d a do s o bt i do s do h i s to gr a ma, po de - se u s ar o d i a gr a m a de c au s a e
efeito par a atacar a causa mais provável.


A.4 HISTOGRAMA
S ã o gr áf ico s de b ar r a s q ue mo st r am a v a r i aç ão sob r e u ma f a i x a e spec íf ic a.
O histo gr ama fo i desen vo l vido por Gue rry em 1833 para de scre ver sua an álise de dados sobre
c r i me . De sd e e n t ão , o s h is to gr am a s te m sid o ap l ic a do s p ar a des c r e ver o s d a do s n a s m a i s
d i ver s a s áre a s .
É uma fe rr amen ta que no s possibilita conhe cer as c ar ac ter ístic as de um proc esso o u um lote de
p rod u to p er mi t in do um a vi s ão ger al d a var i aç ão de um conj un to de d ado s.
A m ane ir a co mo es se s d ado s s e dis t ri bue m con tr ib ui de um a for m a dec i si va n a id en ti fi c aç ão d os
d ado s. E le s de scr evem a f req üênci a c om q ue var i am o s pro ces so s e a for m a de d i s tr ib uiç ão do s
d ado s c omo um to do.
QUA N DO USAR O HISTOGRA MA
S ã o v ár i as as a p l i c aç õ e s do s h i s t o g r a m as , t a i s c o mo:
• V er if ic ar o n úme ro d e p rod u to n ão -co nfor me.
• D e ter min a r a d i sp e r s ã o d o s v a lor e s d e m e d i d as e m p e ç as.
• E m pro c e s so s q ue n e c e s s i t am a ç õ e s c o r r e t i v a s.
• P ar a encon tr ar e mo s trar atr avé s de gr áf ic o o n úme ro d e u ni d ade por c ad a c ateg or i a.
P R É-R EQ UIS ITO S PA RA CO NSTRUI R U M HI STOG RA MA
• Co le t a de dad os
• C alc ul ar os p ar âme tr os : am p li t ude "R ", cl as se "K ", fr eqü ênc i a d e c ad a c l asse, mé di a e
d e s v io p adrã o .
CO MO FAZE R UM HI STOG RA MA
• C o l e t ar o s dad o s c o m n ú mer o m a i o r de tr i n t a.
• D e ter min ar a am p li t ud e " R ": R= m aior v alor - meno r v alor
• Deter minar a classe "K ". E s col h a o nú mer o d a cla s se u s ando o bo m sen so.
k ≈ √n
ou
Para n k
30 a 50 5a7
51 a 100 6 a 10
101 a 250 7 a 12
mais de 250 10 a 20
• D e ter min ar o in ter valo d a c l as se "H".
H = R /k
R = Amplitude (maior valor – menor valor )
• D e ter mi n a r o l i m i te d a c l as se. O m a i o r e o m enor valor levan t ado n a coleta de dados da
amostr a.
• D e ter min ar a m éd i a de c ad a c l asse : s om a do l im i te su per ior + inf eri or di vi di do.
• Deter minar a fr eqüência d e c a d a c la s se .
Fr = ( F / n ) x 100
• Co nstr uir o gr áf ico, no e ixo ver t ical à altur a da classe co m a freq üên ci a c alc ul ada e no
e i xo h o r i zo n t a l o i n t e r v a l o de c ada c l a sse .


V A NTA G E NS
• Visão r ápida de an álise compar ativa de u m a seq üê n c i a de d a do s h i st ó r ico s;
• R ápi do de el abor ar, t ant o m an u al co mo co m o uso de um sof twar e (Por e xe mplo, o Exce l,
d a M ic r o so f t ) ;
• F a c il i t a a s o luç ã o de pro bl e m a s, pr inc ip a l me n t e qu ando s e i den t if ic a n u m a sér ie h i s tór ia
a evoluç ão e a tendência de u m det e r mi n ado p r o c e s so.
DE S VANTA G ENS
• Fi c a i le gí vel q u an do se ne ces s i t a a co m p ar aç ão de mu i t as s eq üênc i as ao me smo t e mpo;
• Q u an to m aior o t am anho de (n ) mai or o c u st o d e am os tr age m e tes te;
• P ar a u m g ru po de infor m açõe s é ne ces s ár io a co nfec ç ão de v ár ios g r áf ico s a f i m de qu e
s e con s i g a u m a me lhor co m preen são do s d a do s con t i dos no h i s to gram a ;
F o l h a d e v e r i f i ca ç ã o : p a r a ano t ar o s d a do s con fir m an do a v a r i ab il i da d e d o pro ce ss o.
D ig rama de ca usa ef ei t o: j á de scr i to no i tem an ter ior
D i ag ram a d e P a r e to: j á de scr i to no i te m an ter ior


A.5 DIAGRAMA DE DISPERSÃO
S ã o gr áf icos qu e per m it e m a i den ti f ic aç ão en tre c ausas e ef eito s, para avaliar o re lac ion amen to
en tre v ar i á ve is .
O d i a gr am a d e d i spe r são é a e t apa s e gu in te d o d i a gr a ma d e c au s a e e f e i to , p o i s ver if ic a - se se h á
um a p ossí vel rel aç ão e nt re as c au s as , is t o é , n os mo st r a se e xi st e u m a re laç ão, e em q ue
i n ten si d a de .
QUA N DO US AR UM D IAG RAMA DE DIS P ER SÃO
• Par a visualizar uma variável com outr a e o q ue ac on tece s e u m a se al t er ar.
• P ar a ver if icar se as duas v ar i ávei s es t ão re l aci on ad as, o u se h á u m a po s sí ve l r el aç ão de
c a us a e efe it o.
• Par a visualizar a intensidade do re l ac ion amen to en tre as d u as var iáve is, e com p ar ar a
re l aç ão e ntre o s do is efe i to s.
P R É-R EQ UIS ITO S PA RA CO NSTRUI R O DIA GRA MA DE DIS P ER SÃO
Co le t ar d ado s so b fo rm a d e p ar or den ado, e m te mp o d e ter min ado, en tre as v ar i áve is q ue se
d e s e j a e st u d a r as rel açõe s.
COMO FAZE R UM DIAGRAMA DE DISPER SÃO
• Co le t ar o s p ares d a am os tr a qu e p ode r ão e star re l ac ion ad os .
• Co nstr uir os eixo s, a var i ável c au s a no e i xo ho ri z on t al e a v a r i ável e fei t o no e i xo v er t ic a l.
• Co lo c ar o s dado s no diagr ama. Se ho u ver val ore s re pe ti do s, tr ace um c írc ulo con cên tr ico.
• A d ic ion ar inf ormaçõe s co mple men t are s, tais co mo: nome d as var i ávei s, perí od o de
c o l e t a, t a man h o d a a mo s tr a e o u t r o s.

GRÁFICO DE DISPERSÃO DA AMOSTRA

295,8

295,6

295,4
RESULTADOS OBTIDOS

295,2
AMOSTRA 1
295 LSC

294,8 LM
LIC
294,6

294,4

294,2

294
0 5 10 15 20
ITENS DA AMOSTRA

V A NTA G E NS :
• Pe rm i te a id en ti fi c aç ão do po s síve l re l ac ion a men to en tre v a ri á ve is con s id er a d as nu m a
análise;
• I de a l qu a n d o h á i n t e r e s se e m vi s u al i z ar a i n ten si d a de d o r e l ac io n a me n to e n tre d uas
v a r i áve i s ;
• P o de ser u ti l i z a do p ar a c o mp r o v ar a r e l a ç ão e n tre do is e f e i tos , per mi t in do an a lis a r u m a
teoria a resp eito de c au s as co mu ns .


DE S VANTAG ENS
• É um mé todo estatístico complexo, que necessita de um níve l mín imo de co nhe cimen to
s o br e a f e r r a m e n t a p ar a q ue pos s a u t i li z á - l a;
• E xi ge um prof un do co nhe ci men to do pr oce sso c ujo pro bl ema de sej a-s e so l uc ionar;
• N ão h á g a ran t i a de c au s a -ef ei to. H á nec es s id ade d e r eu nir o ut r as i n for m açõe s p ar a que
sej a possíve l tir ar me lhor es conc lusõe s.
D i ag ram a d e ca u s a e e f ei t o : é u sad o p ar a ver if ic ar se há u m a pos sí v el r el aç ão d a c au s a co m o
ef eito.
F o l h a d e v e r i f i ca ç ã o : é u s a d a n o l e v an t ame n t o d e d a d o s .


A.6 GRÁFICOS DE CONTROLES
S ã o gr áf icos p ar a e x a mi n ar se o p roc es so e s t á o u n ão sob co nt rol e.
Si nt et i za um am p lo conj un to de dad os , u s an do mé to do s e s t at í s ti cos p ar a o bse rvar as mu danç as
d en tro do pro ces so, b as e ad o em dad os de a mo s tr a gem .
Po de no s inf orm a r e m d e ter m in ad o te mp o co mo o proce ss o e s t á se co mpo rt an do, se e le e s t á
d e n tr o d o s l i mi te s pre e s t abe le c id o s , s in al i za n do as s im a n e c e ss i da d e de pr o c ur ar a c aus a d a
v a r i aç ão, mas n ão n o s m o s tr a n do c o mo e l im in á - l a.
QUA N DO USAR UM GRÁFICO DE CO NTRO LE
• P ar a ver if ic ar se o pro ce sso es t á s ob c o n tr o le, ou s e j a, de n t r o dos li m i tes
pree stabe lec idos.
• P ar a c o n tr o l a r a v ar i a b il i dade do pro cesso, ou gr au de n ão co nfor midade.
P R É-R EQ UIS ITO S PA RA CO NSTRUI R U M GRÁF ICO DE CONTRO LE
• Co le tar dado s
• Calc ular os par âme tr os e s tatísticos:
V a lo r mé d io X;
M é d i a to t a l X ;
D i sp e r s ã o R ;
M é d i a d a d is p e r s ão R ;
L inh a de c on tro le: L.M, L. I.C , L. S.C ;
F r aç ão def e i t u o s a P ;
N úm ero de n ão confo rm i d a de C;
N úm ero d a n ão confo rm i d a de com v a ri aç ã o U ;
CO MO FAZER UM GRÁFICO DE CONTRO LE
• Co le tar dado s.
• Calc ular os par âme tr os e s tatístic o s d e c a d a ti p o de gr áf ico .
• Desenh ar as linh as de co ntrole.
• Plotar as médias das am ostr as no gr áf ico.
• V er if ic ar se o s po nt os es t ã o for a o u d en tro do s l i m it es de co nt rol e.

Gráfico de controle por média - Sistema Presonalizado
69
68
67
66
Variável
65
64 LSCE
63
62 LSCI
61
Peso

60 LM
59
LICI
58
57 LICE
56
55 LTI
54
53
52
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Amostra


V A NTA G E NS :
• M os tr a m ten dênc i a, ao l on go do te mpo , de um de ter m ina d o pro ce ss o (se a seqü ênc i a de
v a l ore s for m u i to l on ga , é r eco men d á vel o g rá f ico de l inh a s );
• Apresentam dados estratificados em d i ver s as c ate gor i as;
• É ú t il p ar a co m p ar ar dad os re su l tan te s de p roc es so de co nt age m (var i ávei s dis cre t as e
atr ibutos).
DE S VANTA G ENS
• Tem que ser atualizados, confo rme o per íodo mo str ado no gr áf ico (diário , seman al,
m e n s al, a n u a l , e tc . );
• É g enér ico. N ão h á de t al he s so bre a i nfor m aç ão ( h is tó ri co /co m pos iç ão);
• T e m q ue ter c o n h e c ime n to s b á si c o s de e s t a t ís t ic a s p ar a p o de r ut i li za r e e sc o lhe r o t ipo
m a i s a de q u a d o p ar a c ad a s i tu aç ã o .
D i ag ram a d e c au s a e e f e i t o : pod e ser us ad o p ar a enco nt r ar a cau s a fun d am en t al com o j á
descr ito no item an te rior.
B r ai n st o rmi ng: f a z um l e v an t ame n t o de s u ge st õ e s d o g r up o p ar a i de n t if ic ar a c au s a
F o l h a d e v e r i f i ca ç ã o : n a c ole ta do s dado s no proce s so.
H i s to g ram a : p ar a no s m o st r ar apro x im ad amen te a d i stribuiç ão normal e se todas as amostr as
en con tr a m-s e d en tro das f a ixa s e sp ec if ic a d as.


A.7 FLUXOGRAMA
É um re s um o i lu s tr a tivo do f l uxo d a s v ári as o per aç ões de u m proc es so. Es te d ocu ment a u m
p roce s so, mo s tr an do todas as suas etap as.
É u m a fer r am en t a f unda m en t al , t an to p ar a o p l ane j ame nt o (e l abo r aç ão do proce ss o ) co mo p a ra
o a perfe içoam en to ( aná l i se, crí t ica e a l ter açõe s ) d o pro ce ss o.
O f l uxo g r am a f ac il i t a a v is u al i za ç ão d as d iver s as etapas que co mpõem um determinad o
p roce s so, per m itin do id en ti fi c ar aq ue le s po nto s que mere cem atenç ão espec i al po r par te da
e quipe de melhor ia.
É b a si c am en te f orm a do por trê s m ód u los :
I n í ci o ( en t ra d a ) : assunto a ser considerada n o p l ane j ame n t o
Processo: con s is te n a d e ter min ação e in ter l igaç ão do s mód u los q ue en gl ob am o as s un to. T od as
as ope r ações que co mpõe o pro cesso.
Fim (saída): f i m do proce s so, on de n ão e xistem mais açõe s a ser consider ada.


QUA N DO USAR UM F LU XO GRA MA
• P ar a id e n ti f i c ar o f lu xo a t u a l o u o f lu xo id e al d o a c o mp an h a me n to d e qu a l quer pr o d u to
o u se rviço , no sen t id o d e i den t if icar de svio s.
• P ar a ve ri fi car o s v ár ios p a s so s do p roce s so e s e e st ã o re lac ion a do s en tre s i.
• N a de fin iç ão de proje to, p ar a i dent i fi c ar a s o por t uni d a des d e m u d anç a s, n a de fin iç ão do s
limites e no de sen vo lvimen to de um me lhor c onhec i men to de todos os membro s da
e qu ipe .
• N a s a v a li aç õ e s d a s s o lu ç õ e s, o u sej a, p ar a identificar as ár eas que ser ão afetadas nas
m u d anç a s pro po st a s, e tc.
P R É-R EQ UIS ITO S PA RA CO NSTRUI R U M F LUXOG RAMA
Co nhece r o proce s so.
CO MO FAZER UM F LUXOG RAMA
• T o d a s a s p e ss o as de ve m e st ar e n vo l vi d a s n a m o n t age m do f l u xo g r a m a, i s to é , p e s so as
q ue re a l men te p ar ti ci pa m do pro ce ss o.
• Iden tif ic ar as fron te ir as do proce sso, mostr a nd o o in íc io e o f im , usa n do s u a s im bo lo g i a
a d e q u ad a .
• D oc ume nt ar c a d a e t ap a do proce s so, re g is t r and o as a t i v i d ade s, a s d ec isõe s e o s
doc ume ntos re lativo s ao me smo .
• F azer u m a re v is ão p ar a v er if ic ar s e al g um a e tapa não foi esquecida, ou se fo i elabor ada
de for m a inco rre ta.
• Discutir com a equipe, analisan do co mo o fluxo gr ama foi co mple tado, cer tific an do -se da
co exi s tênc ia d o m es mo e c omo o pro ces so se a p res en t a.
V A NTA G E NS :
• Po r d ar s upor te a an á l is e d e pro ces so , t orn a m- s e u m m eio e fi c a z p ara o pl an ej am en to e a
s o l uç ão de p r o b le m as ;
• O fl u xo permi te vis ão gl ob al do pro ces so por on de p assa o pro d uto e, ao mesmo tempo,
r e s s al t a o pe r aç õ e s c r íti c a s o u s it ua ç õ e s, e m qu e h aj a cr uzamen to de vár ios fl u xo s;
•O pr ópr io ato de elabor ar o f luxo gr ama me lhor a o conhe cimen to do proce s so e
d es en vol ve o tr a b alh o e m eq u ipe ne ces s ár io p a r a de sc ob rir o apr i mor a men to.
DESVANTAGENS :
• S u a a p l ic abi l i d ade s ó ser á e f e t i v ada n a m e d i da e m q ue mo s tr ar , ve r da d e i r ame n te , c o mo é
o proce s so (Oliveir a, 1996 , p. 1 1 );
• Falta de padronizaç ão. A maior i a das empresas n ão é p ad ron i z ad a . Q u an do se en con tra
alguma padronizaç ão , ela é montada de forma in ade quada e as pes so as da empre s a n ão
co nhece m (Oaklan d, 1994, p. 80 );
• Uma pessoa sozinha é incapaz de co m ple t ar o fl u xo gr am a , a n ão ser qu e tenha a j ud a de
o u t r o s ( I dem , p . 8 1 ).
Br ainstorming.


A.8 BRAINSTORMING
A filosofia básica do Br ainstormin g é de i xar vi r à ton a to d as as id éi as po ss íve is se m cri t ic ar
dur ante a sua exposiç ão.
O obje tivo é obte r o maior númer o possíve l de su ge s tõe s, p ar a f aze r p o st eri orm en te o
j ul g amen to.
O B r ain s tormin g, n ão de ter min a uma so luç ão, mas propõem muitas outr as. É um grupo de
p es so as n a q u al um tema é e xpo sto e que atr avé s de l i vre as so ci ação de pensam en to com eç am
s ur gir idé i as as soc iadas a este tema.
QUA N DO USAR UM B RAI NST OR MING
• P ar a so lu cion ar u m pro ble m a, n as l i s t agen s das po s sí ve i s c aus as e sol uçõ es.
• No de sen vol v i men to de u m no vo pro du to , e das c ar ac te rís t ic a s do s pro du to s.
• E várias outr as ap licações, pois é um a t écn ic a m u i to f le xí ve l.
P R É-R EQ UIS ITO S PA RA CO NSTRUI R U M BRAINSTO R MING
• U m gr upo de pes so as.
• U m lí der p ar a c oor den ar o gr upo .
• F o l h a d e v e r i f i c aç ão p ar a anotar as idéias.
R EG RA S B Á S I CAS
• E l i min a r qual q uer c r í tic a n o pri me ir o m o men to do pro ce ss o, p ar a q ue n ão h aja i ni biç ões
ne m bloqueios e surj am o maior n úme ro de idé i as possível. “Nenhuma idéia por mais tola
o u irr ac io n a l q ue po ssa p a r e c e r , p o de s e r c r i ti ca d a. D a m e s m a f or m a , a s b oas i d é i a s não
s ã o e lo gi a das o u e n d o s s a d a s. T o do j u lga me n t o é su s pen so in ic i almen te; a pri m azi a é a
g er aç ão de i dé i a s” (Pl se k e Onn i as ) . N ão d ev e h aver j ul g a men to de mod o al g um,
p r in c i p a lme n te do s g e st o r e s;
• A pre sen t ar as i dé i as t al q u al el as su rj am n a c ab eç a, se m ro de ios , e l ab or açõe s ou m aiore s
co ns i der açõe s. A s pess o as d ev em s e sen t ir m u i to à von t a de, se m m e do de “d i ze r u m a
b o b a ge m” . A o c o n tr á r io , a s i dé i a s m a i s des e j ad a s s ão aq ue l as qu e p ar e c e m d is pa r a t a d as,
“lo uc as” e se m sen tido, no pr imeiro mo men to. Estas idéias co stumam ofer ecer co ne xõe s
p a r a o u tr a s i dé i as c r i a ti v a s e a té m e s mo r e presentarem soluções. Me sm o que mais tarde
s ej a m a b and on a d as com p le t am ent e, i s so n ão é i mpor t ant e no mo men to d a “co lhe i t a” d as
co ntribuiçõe s;
• No br ainstor m ing, quantidade ger a qu a li d ad e . Q u an to m a i s i dé i as s ur gir e m, m e lh o r.
Maio r se r á a ch ance de se co nseguir, dire tam en te o u por me io de associações as boas
i dé i a s;
• N um a se gun d a e t a p a, f e i t a a se leç ão d as i dé i a s, a que l a s po ten c i a l me n te b o as de ve m ser
a p e r f e iço a das . N e s se pro c e s so, c o s t u m am s ur gi r o u tr as id é i a s. M a s l e m br e - se : d e r r ub ar
u m a i dé i a é m a i s f á ci l q u e im p lem en t á -l a. No v a s id éi a s n or m al men te n as ce m f r á ge is: é
p r e c is o r e f o r ç á - l as p ar a q ue sej a m a c e i t a s.
•S e e ss as reg r as fore m c um pr id as, c er t ame nte o correr á a g er aç ão d e u m a q uan t id ade
maio r d e id éi as. I déi as melh ore s e em maior qu anti dad e do q ue ser i a poss í ve l de se
e sp e r ar d o t r ab a lh o ind i v id u a l.
COMO FAZE R UM BRAINST ORMING
• O pro c e s so d e br a in st o r mi n g é c o n du z i do por u m gru po d e 6 a 1 2 p a r t ic i p an te s, c o m um
co ord en ad or e um se cre t ár io e sco lh id os.
• C ad a p ar ti ci p an te receb e, an te s d a re un ião, o enu nc i ad o do prob le m a com t o d as as
i nfor m açõ es d i spon í ve is . P ar a ser út i l, o enun ciad o d o prob le m a de ve:
o “ S er e spe cí fi co: e v i te pal a v r as como b ai xo, ru im ou len to ";
o S er men surá v e l: i nc lu a f a to s, n úm ero s, e tc .;
o Enun ciar o ef eito: afirmar o que está err ado se m pr es umir uma c au s a o u u m a s olu ç ão;
o I den t if ic ar o déf ic i t entre o que há e o que de ver i a ser;
o Focalizar a perda; dizer porque a situaç ão é i n d e s e j á vel do pon to -d e-vi s ta do c lien te ).
• A s e s s ão do b r a in s to r mi n g c o meç a c o m a o r ien t aç ão aos p art ic i p an te s sob re as re gr as do
j o go, o r i ge m e m o t i vo d o p r o b l e m a a se r e st u d a do. Se o gr u p o n ão e s t á aco st u m a do a
s e s sõ e s d e b r ain s tor m in g, é a c o n se lh á ve l f a zer u m bre ve aq uec i men to e , se n e c e s s ár io , é
p os s ível r ed efe in ir o pro bl ema e m c ad a oc as ião. É importan te e du c ar as pe s so as.
• A o se ano ta r, f in a lm en te, o pro bl em a no q ua d ro é que re a l men te in ic i a o br ain s tor min g
e m s i, com d ur aç ã o apro x imada de 40 minuto s.
• D ur an te e ss e pe río do c a d a pe s so a do gru po de ve e star e s ti mu l ad a e de s in ib i d a p ar a
of erece r o m a io r nú mero de id éi a s, se gun do a re gr a b ás ica: é pro ib i do c ri t ic ar.


• Todas as idéias devem ser anotadas em loca l be m visível, se mpre dan do -se pref erênc i a
p e l a r e d aç ão o r i g in al de que m m an if e s t a a i dé i a.
• O ú lt i mo p as so d a se ssão c ons i s te n a se leç ão d e i dé i a s. Ne s t a f a se o g ru po:
a) A n al i s a as di v e r s a s su ge s tõ e s in d iv i d u ai s de c a u s a s po te n c i a is do pro b le m a;
b ) Classifica as causas levantadas;
c ) Co m bin a c au s as af in s e d es c ar t a red un d ânc i as;
d ) Elabor a uma lista das causas mais comuns.
B rai nw ri ti ng
É u m a vari aç ão do br ain s tor min g, co m a di ferenç a essen cial de que to das as idéias são escritas.
E x i s tem d if e r e n t e s ver s õ e s de s s a téc n i c a, s e n d o a m a i s ut i l i z ad a a de scr i t a n o s p a s so s a seg u ir:
• Um grupo de par t ic ipan te s, sen tado ao redor de uma mesa, tem conhe cimen to do
p rob le m a at r a vé s do coor den a dor. C ad a u m a d os p ar t ic ipa n te s, e nt ão, es cre ve trê s i déi a s
re lac ion adas co m o proble ma;
• A pó s c inc o m in u to s, o s p a rt ic i p an te s troc a m de p ape l e m ro d í zio ;
• Cada participan te apó s re cebe r o pape l de seu vizinho, ten t a de senvo lver ou acr escen tar
a l g o c o r r e l at o , c o m m a i s t r ê s i dé i as;
• O pro ces so co nt in u a co m pe río dos de ci nco m in u to s p ar a c a d a p art i ci p an te con tr ib u ir,
até que c ada u m re ceb a se u pape l de vol t a. Nes se pon to, o coorden ador reco lhe os
p a pé is p ar a a s e l e ç ão de id é i a s;
Co n t in u a a p a r t ir d aq u i, c o m o s mes mo s p as so s do B r ain s tor m in g.
V A NTA G E NS :
• P e r m i te a man if e s t aç ão a l e a tór i a das pe s so as ;
• É u m a téc n ic a mu i to f le x í ve l e m ter m o s de po ss i bi l id a de s d e u t il i z aç ão;
• É de f ác i l aplic aç ão e n ão re que r gr an de s conhe cimen tos par a se obte r r esultados c om a
técn ic a;
• P o s si b il i t a u l tr a p as s ar o s l i mi te s /pa r a di g m a s d o s me mb r o s d a e q ui pe.
DE S VANTA G ENS
• S e o o bje t ivo do b r ain st or mi ng n ão e s ti ve r c la ro, po de vir ar um a tem pe s t ad e de a sne ir a s,
e m ve z d e id éi a s / su ge st õe s cr i a ti vas ;
• Ne m se mpre sur te o res u l t ado ou a s ol uç ão es per a d a p ara o prob le ma e m q ue stão;
• É u m pr oces so e mp ír ico e pr im ár io. N ão h á co mpr ov a ç ão c ien tí fi c a d o r es ul t a do. Te m por
base a e xper iênc i a de cada um dos en vo lvido s no proc esso.
D ig rama de ca usa e ef ei t o: j á des cr i to no i te m an ter ior
F o l h a d e v e r i f i ca ç ã o : j á de scr i to no i te m an ter ior
D i ag ram a d e P a r e to: j á de scr i to no i te m an ter ior


A.9 5W1H
É u m do cum en to d e for m a or g ani z a d a que id en ti fi ca as ações e as respo n s a bil i d a de s de q ue m
i r á e xe cu t ar, at r av és d e u m que s ti on a men to, cap a z de o rien t ar as di ver s a s açõ es q ue de ve r ão ser
i m pl e me n t ad a .
O 5 W1H d ev e ser e s trut ur ado p ar a p er m it ir um a r ápida iden tific aç ão do s elemen to s nece ssários
à implantação do projeto.
O s e le men to s po de m ser de scr i to s co mo:
W HA T - O que s e r á f e i to (e t a p as )
HOW - Como d ev er á s er re al i zad o c ad a t ar e f a/ e t ap a ( mé to do )
WHY - Por que deve ser executada a tar ef a ( j u s t if ic a ti v a )
W H ER E - Ond e cada etapa ser á executad a (local)
WHEN - Quand o c a d a u m a d as t ar e f a s de ver á s e r e xe c u t ad a ( t e m po )
W HO - Q u em realizar á as tarefas (responsabilidade)
QUA N DO USAR 5W1 H
• Re feren ci a r a s de ci sõe s d e c a d a e t ap a no d esen vo l vi men to do tr ab a lho.
• Identificar as ações e r e spo n s a b i l id a de de c ad a u m n a e x e c u ç ão d as a t i v id a de s
• Planej ar as diver s as ações que serão de sen vo lv i d a s no deco rrer do tra b a lho .
P R É-R EQ UIS ITO S PA RA CO NSTRUI R U M 5 W1H
• U m gr upo de pes so as.
• U m lí der p ar a or ien t ar as d i ver s as açõe s p ar a c ad a p es soa.
COMO FAZE R UM 5W1H
• Co ns tr ui r uma tabe l a co m as di vers as que s tões ; Wh at, How, Why , Where e Wh en.
• Fazer um qu es tion amen to e m c i ma de c ada i te m
• A no t ar a s dec i sõe s e m c a d a q ue s t ão c ons i der ad a de s u a at i v i d ade s.
Br ainstorming.


RELAÇÕES ENTRE CADA FERRAMENTA

B ra in sto rm in g
c au sa e efe it o
D ia gr ama d e

D ia gr ama d e

D ia gr ama d e

F lux og rama
H is tog rama
Ve r if ic ação

G ráf i co de
D is pe rsã o
F o lh a d e

c ont ro le
Pareto

5W 1H
FERRAMENTA

F o lh a d e
X X X X X X
Ve r if ic ação

D ia gr a ma d e
X X X X
Pareto

D ia gr a ma d e
X X X X X
c au sa e efe it o

G ráf i co de
X X X
c ont ro le

D ia gr a ma d e
X X
d isp ers ão

H is tog ra ma X X X

F lux og ra ma

B ra in sto rmi n g X X X X X

5W 1H X X

PRINCIPAIS DADOS PARA CONSTRUÇÃO DAS FERRAMENTAS DA QUALIDADE

B ra in sto rm in g
c au sa e efe it o
D ia gr ama d e

D ia gr ama d e

D ia gr ama d e

F lux og rama
H is tog rama
v er if icaç ão

G ráf i co de
d isp ers ão

FERRAMENTA
F o lh a d e

c ont ro le
Pareto

5W 1H

C o l et a de d ad os X X X X X

F re qü ênc ia de
X X
o co rr ên ci a

Reuniões de
X X X X X
g ru po

G ráf i cos X X X X X

E st at íst i ca X X

E t a pa s e
in fo rmaç ão do X
p ro ce sso


A RELAÇÃO ENTRE O PDCA E AS FERRAMENTAS DA QUALIDADE
O ci clo do P DC A é u t il i z a do p ar a con tro l ar o p roce ss o, co m as f unçõ es b á s icas de p l anej ar,
e xec u t ar, ver if ic ar e at u ar cor re tam en te. P ar a c ad a u ma d e ss as funçõ es, e xi st e um a s érie de
a t i v i d ade s q ue de ve m s e r r e a l i z ada s .
O s uc e ss o n a a p l ic aç ão d a s té c n i c as d e g e r ê n c i a de pro ces so s dep end e d e e ssenc i ais e in visí vei s
i ns u mos : a m o ti v aç ão e o com prom e ti men to d e tod os o s p ropó s i tos e s t abe lec i do s.
O u so d a s f e r r am e n t as n e s s a s a t ivi d a de s tem o o b jetivo de facilitar a e xec uç ão d a s funçõ es,
além de dar agilidade e evitar de s p e r d iç ad o r e s d e tem p o .
C i cl o d o P DC A

Determinar
objetivos e
metas
Agir
apropriadamente
Determinar
métodos

Educar e
treinar
Verificar
os efeitos
Executar
o trabalho

C ada le tr a do ciclo corre sponde a um termo do vo c ab u l ári o a me r ic ano q ue se tr ad u z d a se g ui n te
fo rma:
P – PLA N ( Pl an ej a r )
An tes da exec uç ão de q u alq uer proc es so as ati vi d ade s de ve m ser planej adas, co m as def ini çõe s
d e on de se q uer che g ar ( m e t a ) e do c a m inho a s e gu ir ( mé to do ).
D – DO (Executar)
É a e xe cuçã o do pro ce ss o co m o c u id a do do re gi s tro d e d ad os qu e p erm i t am o se u con tro le
p o s te r ior . N e s t a f a se é e ss e n c i al o t r e in a men to .
C – C HE CK ( V e r i f i c a r )
F a s e de mon i tor aç ão e a v a l i aç ão, on de o s re su l t a dos d a e xe cuç ão s ão co mp a r ado s com o
p l ane j ame nt o ( me t as e m é tod os ) e re g is tr a do s o s d e s v io s e n c o n tr a dos ( pr o b le m as ) .
A – ACT ION (A tuar Corretivamente)
D ef in iç ão d e sol uções p ar a os p rob le m as en con tr a dos co m c ont í nuo a per fe iço a men to do
processo.
Co mo po de s e ver if ic ad o n a fi gu ra a n ter ior exi s te um sen t ido a se r o bed ec ido , q ue v a i d o " P " ao
" A ". F a zen do u m a corre l aç ão en tre c a d a u ma dessas etapas e as ferr amentas apresentadas
t e r í am o s a s e gu i n te t ab e l a:


Relação entre as Ferramentas e o Ci cl o do PDCA

ETAPAS DO CICLO DO PDCA

FERRA MENTAS DA QUA L IDADE
P D C A
1 - Fluxograma X X

2 - Brainstorming X m

3 - Causa-Efeito X X

4 - Coleta de Dados X X X m

5 - Gráficos m m X

6 - Análise de Pareto X X

7 - Histograma m X X

8 - Gráfico de Dispersão m X

LEGENDA: X Aplicação freqüente
m Aplicação eventual
N e s t a t ab e l a , a p are c e c a d a u m a d a s e t a p as d o P D C A r e l ac i o n a d as à s o i to f e r r a me n t a s m a i s
c o m ume n t e u t il i z a d as n a an á li se e sol uç ão de p ro b le m as . P o r e s s a r e pre se n t aç ã o , te m -se u m a
vi s u al i zaç ão de q ue algu m as ferr am en t as po dem ser usadas em mais de uma etap a.
O C ic l o P DC A p a r a Man u t en çã o e M elh ori a de R e sul t ados
O Ci cl o P DCA po de ser u s a do p a r a m a n ter o u m el hor ar o s re su l t a dos d e u m p roce ss o.
Quan do o proce s so está estabilizado, o Planej amento (P) consta de pr oce dimen to s padrõe s
(Standard) e a meta já atingi da são aceitáve is , u s a mos o Ci cl o PD C A p ar a m a nu ten ç ão do s
re sultados.
A o con tr ár io, qu an do o p roce ss o a p res en t a pro bl em a s qu e prec i s am ser re so lvi do s, u t il i za m os o
Cic lo PDCA par a me lhor ia de re sultados (Mé tod o p ar a Aná l i se e So luç ão de P r o bl e m a s – MAS P ).
O CICLO PDCA PARA MANUTENÇÃO DOS RESULTADOS, ou SEJA, SDCA

PDCA FLUXO META PADRÃO

S 1 META PADRÃO

PROCEDIMENTO
Qualidade padrão, custo padrão, etc.

2 OPERACIONAL POP para atingir as metas padrão
PADRÃO

D 3 AÇÃO Cumprir o POP

4 VERIFICAÇÃO Confirmação da efetividade do POP

C ? (Bloqueio foi efetivo?)
SIM: Continuar a partir do item 3
NÃO: Ação Corretiva

A 5 AÇÃO CORRETIVA
Remoção da causa, Ação no sintoma.
Voltar ao item 2 ou 3
FONTE: FALCONI, 1992


O CICLO PDCA PARA MELHORIA DOS RESULTADOS

PDCA FLUXO META DE MELHORIA

1 Identificação do Definir claramente o problema e reconhecer
problema sua importância.
Investigar as características específicas do
2 Observação problema com uma visão ampla e sob vários

P 3 Análise
pontos de vistas.

Descobrir as causas fundamentais.

Conceber um plano para bloquear as
4 Plano de ação
causas fundamentais.

D 5 Ação
Bloquear as causas fundamentais.
Atuação de acordo com o “Plano de Ação”.

6 Verificação Verificar se o bloqueio foi efetivo.

C ? (Bloqueio foi efetivo?) NÃO: Voltar ao item 2

Para prevenir contra o reaparecimento do
7 Padronização
problema.
A 8 Conclusão
Recapitular todo o processo de solução do
problema para trabalho futuro.
FONTE: FALCONI, 1992


B. AS SETE NOVAS FERRAMENTAS DA QUALIDADE
N o s ano s 7 0 , n o J ap ão , c o meç a r am a s e r des envolvidas novas ferr amentas da qualidade.
É pro v á ve l q ue seu in íc io tenh a oc orr ido q u an do a S oc ie d ad e p a r a o De sen vo l vi ment o d a
Q u a l i d a d e T o t a l t e n tou or g an i z ar a s t é cn ic as , e s tr a té g ias e m et odo lo gi a s q ue a s e m pre sa s no
J a p ão , Es t ad o s U n i d o s e Eur o p a e st a v a m de sen vo l ven do .
O c r i té r io b á s ic o p ar a q ue a téc n i c a f o s se considerada er a sua efeti v a i m p l an t aç ão , c o m
re sultados já bem conhec i do s.
D es de en t ão, ob ser vo u- s e q ue a qu a l id a de a dq u iri u n o v a ê n f as e , q ua l s e j a o dir e c io n a me n to d a
or g an i zaç ão p ar a atend er ao con su m id or d a for m a m ai s ab r an gen te p o ss í vel . Co mo deco rrên ci a
deste e mpenh o, o con ceito de Qualidade am plio u-se con s iderave lme nte, requere ndo o
cr escen te en vo lvimen to de to dos o s rec ur so s da empre s a.
A s n o v a s f e r r a me n t a s são s i st e m a s e m é tod o s d e doc u men t aç ão u s ad os p ar a alc an ç ar o s uce s so
d o proje to p el a i den t ifi c aç ão d e ob je tos e e t ap a s in te rmed i ár i a s n os m ín i mo s det a l hes . As "s e te
no vas fer r amen t as" (Oakland, 1994, p. 253 - 256 ) são:
• D i a gr a m a d e af i n i d ade .
• D i agr am a de in ter -re l aç ão.
• D i agr am a de ár vor e.
• Diagrama de matriz, ou tábua da qualidade.
• A n ál i se de d ado s de mat r i z.
• Gr áfi co de p ro gr am a de dec i s ão de proce s so (P DP C - Proce s s D ec is ion Pro gr amm e Ch ar t. ).
• D i a gr a m a de f le c h a.
B.1 DIAGRAMA DE AFINIDADE
O diagr ama de af inidade é uma ferr amenta que r e q u e r m ai s c r i a t i vi d ad e d o q u e ló g ic a.
E m ger a l, b u sc a r e uni r gr an des q u an t id a de s d e d a do s d e c o mu n i c aç ão ( id é i a s, r e l a tór io s,
o pin iõe s ) e or g an i z á -l os em gr up os b a se a dos n a re l aç ão n a tu r al e nt re o s mes mos .
E m o u tr as pal avr as, é uma for m a de br ainstormin g.
U m do s ob st á c ulo s f reqü en tem en te en con tr ad os n a pro cu r a de me lhor i a é o su ce ss o ou f alh a do
p a s s ad o . Ad m i te -s e qu e c o n t inu ar á a ser r e pe t ir n o f u tur o a qu i lo qu e f u n c io n o u be m o u f a lho u
no p as s ado. E mb or a as li çõe s do p ass ado não po de m s er i gnor adas , mo de los in var i áveis de
p e n s a me n to q u e p o dem l i mi t ar o p r o gr e sso n ã o de ve m ser e s t i m u l ad o s .
É p ar ti c u l arm e n te ú t il q u an do se d e s e j a r o mp e r c om a velha cultura da empr esa, isto é, de sej a-
s e b us c ar so luç õ e s n o vas , d if e r e n te s d o s caminhos que estamos acostu mado s a trilhar.
Po r i sso , sempre que um pro ble ma é pro po sto, e le de ve s er for mu l ado de fo rma a mais conc i s a
p o s s ív e l, de m o d o q ue n ão in du z a u m r e to r n o à s so l uç õ e s a n t ig a s.
B.2 DIAGRAMA DE INTER-RELAÇÃO
D ad a u m a at i vi d ade b ás i c a, o d i agr am a i den t if ic a e le ment o s que de la de pen d am o u es t ão a ela
re lac ion ados.
D ef in ido s os f lu xo s ló gi co s den tro d o s q u a is a s a t i v i d ade s se de senvo lv em, o d i a gr a m a mo s tra
co mo c au s as e efe i to s se re l ac ion am .
O di a gr a m a de in ter -re l aç ão é ad a p t á ve l t an to a u m as s un to oper ac ion a l e sp ec íf ico com o a
proble mas or gan i zac ion ais de o rde m ger al.
Uma aplicaç ão clássica dessa ferr amenta na Toyo t a, por e xe m plo, fo c al i z a v a to do s o s f a tores
e n vo l vi do s n o e s t a b e l e c i m e n to d e u m " si st e m a de quadros de avisos" como par te de seu
p r o gr am a de J IT .
P o r o u tro l a d o , e sse di a g r am a t am b é m f o i u s a do par a tr atar de assun to s relac ion ados co m o
p rob le m a de o b ter o ap oio d a a l t a a d m in is tr aç ão p ar a o T Q M.
O di agr ama de i nter -re laç ão po de ser us ado quan do:
• U m a ss un to é t ão c om pl e xo, q ue se t o r n a d if íc il de te r m in ar a s i n t e r -r e l a ç õ e s e n tre id é i a s;
• A seqüência correta de ações da gerê nc i a é f un d am en t al;
• E x i s te u m s en ti men to o u s u spe it a d e q ue o pro ble m a e m di sc uss ã o sej a ap en as u m
s in to m a;
• H á te mpo b a s t an te p ar c om ple t ar o ne ces s ári o pr oce sso d e re it er açã o e def in ir c a us a e
ef eito.
B.3 Diagrama de Árvore


O di agr am a de f l uxo de s i st em as / ár vore (us u alm en te refe ri do c omo diagr am a de ár vore ) é u sad o
par a mapear sistematicamente to da a sér ie de atividades que de vem ser realizadas par a atingir
um objetivo almejado.
E s te d i agr am a t e m se m o s tr a do ú t i l n a de ter min aç ão d a s r el aç ões en tre nece s si d a de s ( ne m
s em pre a deq u a d ame nte expre s s as) e c ar ac te rí s t icas destinadas a atendê -l as, bem co mo quan do
s e de sej a def in ir q ue açõ e s s ão n e c e s s ár i as ( e e m q ue o r de m ) p ar a q ue u m o bj e t iv o pos s a s e r
atingido.
É in dispensáve l quan do é exigid a uma compreen são per feita do que precisa ser realizado,
j un t ame nt e co m o "c om o " de ve ser o b ti do e a s re l açõe s en tre es se s o bje ti vo s e m e tod olo g ia s .
T e m s ido c o n si de r a do de gr an de uti l i d ade e m s i t u açõ e s qu a n do :
• N e c e ss i d ade s mu i to mal d e f in i d a s d e ve m se r t r a du z id a s e m c ar a c terí s t ic a s o pera c ion a i s e
é ne ce ss ár io id en ti fi c ar as c ar acter ís tic as q ue p ode m ser co ntrol ad as d e i me d i ato.
• A s po ss í ve i s c au s as d e u m p r o ble m a pre c i s am se e xp lo r a d as . E s se u so é mu i to
semelhante ao diagr ama de c ausa ef eito o u gráf ico de e sp inh a de pei xe.
• I den tif ic ar a pr i me ir a taref a que de ve se r realizada quando se tem em mir a um amplo
o bje ti vo d a or g an i z aç ão.
• O a s sun to em foc o apres en t a co mpl e xi d a de e h á te mpo di s pon í vel par a a so luç ão.
B.4 DIAGRAMA DE MATRIZ
Co n s i st e n u m a e s tr u tu r a q ue o r g an i z a log i c amen te inf ormaçõe s que represen tam aç ões,
re sponsabilidade s, prop rie d a de s ou a tr i bu to s i n ter -r e l ac io n a do s.
A e st ru tu r a t en de a e nf a t i z ar a re laç ão en tre e le men to s, m os tr a ndo co mo se o per a es t a re laç ão
p o r d e s t a qu e c o n f e r ido à s c o n e xõe s r e le v an t e s do d i a gr a m a. Es te d e s t a que ut i l i z a s i mbo l o gi a
p r ó pr i a, que per mi te r á p i d a vi su a li z a ç ão d a e s t r u tu r a.
E x i s tem mui t a s ver sõ e s do di a gr am a de m a tri z , p o r é m o m a i s l ar g am e n te u s a do é u m a mat r i z
simple s em fo rma de "L", conhe ci da co mo tábua da qualidade (Fig ura 3 -5 ). Este diagr ama é uma
s i mp le s repre sen t aç ão b i di men s ion a l que mos t r a a i nt ers eç ão de pare s rel a ci on a do s de i ten s.
Po de ser us ado p ar a m os tr ar relac ion amen to en tre iten s em to das as áre as oper acion ais,
i n c lu s ive n a s á r e a s de a d m in is tr aç ão , de m an uf a tur a, de pes so al, d e P & D, et c., p ar a iden t if ic ar
t o d as a s t ar e f a s d a o r gan i z aç ão que pre c i s am s e r r e a l i z ada s e c o m o e l a s de ve m ser atr i bu íd as às
p e s so a s.
Diagrama de Matriz em "L"

O u tro t ipo d e m a tri z é a e m for m a de "T ", q ue n ad a m a i s é do q ue a co mb in aç ã o d e d o is
d i a gr a m a s e m for m a de " L ". El e é b a se a do n a p re m is s a de q ue do is co njun to s se p ar ad os de i tens
s ão re l ac ion ado s co m u m ter ce iro. O d i agr ama e m "T " tem s i do t amb ém am pl am en te us ado p ar a
d e s e n vo l ver n o vo s m a t e r i a i s p e lo r e l a c i o n a men to simultâneo de diferen te s mater i ais
alternativos com dois gr upo s de pro pri edade s des ej ávei s.
Ex i s tem ou tr as matr ize s q u e se o c u p am c o m i d é i a s do tipo funç ão de pro duto ou ser viço, c ustos,
m o d o s de f a l h a, c a p ac i d a de s, e tc . ; n o m ín i mo, 4 0 d if e r e n te s t i p o s d e d i a gr a mas de m a triz s ã o
disponíve is.


B.5 ANÁLISE DE DADOS DE MATRIZ
A an áli se de d ados de m at ri z é u sad a p ar a tom ar o s d ado s mos tr ado s e m u m di agr am a de m at ri z
e o rde n á- los d e mo do q ue po ss am s er pe rceb i do s m a i s f a c i l me n te e mo s tr e m a i n ten si d ad e do
re l ac ion a men to en tre a s v a ri á ve i s. É us a do m a i s freq üen te men te e m m ar ke tin g e pe sq ui s a de
p r o d u to . O c o n c e it o d e an ál i se d e d a do s d e m a tr i z é mu i to s im p le s; por é m, s u a e xe c uç ão
(i nc lu in do co le ta d e d ad os ) é co mp le xa.
U m a ut i li z aç ão us u a l r e f e r e -s e à de ter min ação do perf il de um conj un to de co nsumidore s. A
m a t ri z de ter m in a a s con tr ib u içõe s in d i vi du a i s p ar a o re su l t ado f in a l do pro ce sso . E s sa
i nfor m aç ão p o de ser us ad a co m al gu m ti po de an ál i se de mo gr áf ic a p ar a que sej a de sen vo lvi do
u m pl an o de m ar ke ti ng.
B a se ad a e m i n f o r m açõ e s, p ub lic i d ade e e m t é c n ic a s d e in tro du ç ão de pro du to , p o d e ser
ef etivamente aj ustada par a áre as e spe cífic as. Em me r c a do s c o m po ten c i a l de luc r a t i vi d a de , e s sa
t écn ic a t amb ém po de s er ap l ic ada no de senvo lvi men to d e no vo s p rod u to s par a a t ac ar n icho s
e spe cífico s.
B.6 GRÁFICO DO PROCESSO DECISÓRIO
O P DC P (Pr oce ss D ec i si on Pro gr amm e Ch art) co nsiste num mo de lo gr áf ico onde são
e sq ue m at i za d a s po s síve is d ecorrên ci a s de d ec is õ e s r e l a t i v a s à so luç ã o de u m pro bl e m a . O
d i a gr a m a ten de a de tec t ar s i tu açõe s n ão pre v is t a s, p os s ib i li t an do a b or t ar sua o corrên cia o u,
c a so e l a s eja i ne vi t á ve l, li s t ar a s açõe s par a ne utr alizá-la. Assim, po de -se tanto an tec i par quais
p rob le m as s er ão der i vad os de uma t o m ad a de dec i s ão, qu ant o e vi t ar su a o corrênc i a.
É u m d i a gr am a p a r e c i do c o m o d i agr a m a ár vor e : p a r t e - se d e u m a s itu a ç ão -nú c leo p ar a e xpan di r
sua an álise em várias dir eções (ramos), com o obj e ti vo d e e l i mi n ar a o c orrênc ia de elemen to s
ine sper ados ou minimizar sua inf luênc ia no pro cesso.
P ar a a con st ru ç ão d e um P DCP, pod em - se se gu ir o s se gu in te s p as sos:
1. Co ns tr ui r um di agr ama de ár vore;
2. T omar um dos r amo s maio res do di agr ama de árvore e f azer a pergun ta: "O qu e po de
acontecer de er r ado nesta etapa? " ou "Que o u tro c am i n h o e s t a e t ap a p o de r i a tom a r ? ";
3. Re spon der às per guntas f azen do r amif ic açõe s da linha or igin al, co mo é fe ito na
co nstr uç ão de "or ganogr amas";
4. Ao lado de cada etapa, fazer uma lista de a ç õ e s o u c o n t r ame d id a s q u e p o d e m ser
t o m ad a s;
5. Co ntin uar o proce s so até a e xaustão do r amo;
6. Repetir esta seqüência com o s o ut ro s r a mos pri nc ip a i s do d i a gr a m a de ár vor e.
O PDCP é ap e nas u ma t e nt at iv a de ser pro a ti v o n a an á lis e de f a lh a s e de con st ru ir, no p a pe l, um
" m ode lo " do pr oce ss o, de t al mo do q ue a p art e de "co ntro le " do c icl o de mel hor amen to po ss a
ser def in ida co m an te cipaç ão.
B.7 DIAGRAMA DE FLECHA
O d i agr am a d e f lech a é em pre g ad o p ar a p l anej ar o u pro gr am ar um a t are f a. P ar a u s á- lo, d e vem
s e r c o n h e c id a s a se qüên c i a e a du r a ç ão d a s s ub t ar e fa s. E ss a ferr a ment a é, e m e ssên ci a, o mes mo
q ue o " gr áf ico - p ad r ão d e G an t t ".
Co s tu m a ser a ss oc i ado a o mo del o P ER T (Pro gr a mm e E vo lu a t ion an d Re v iew Techn iq ue ), ten do o
m e s mo o b j e t i v o q u e e l e , m a s c o m a ç õ e s mu i to m ais s im pl i f i c ad a s. O d i a gr a m a de f le c h a só p o de
s e r u t i li z a do se to d as a s in f o r m açõ e s a sso c i ad a s à e xe c uç ão d a s at ivi d a de s e s tão di s po n íve is e
s ã o c o mp a tí v e i s.
E x i s tem re fin a men to s e m o d if ic açõe s que p ode m ser ap l ic ado s p ar a m el hor de tal h ar o di agr am a
f lec h a ou par a c ons i der ar con ti ngên ci a s. A téc n i c a é am p l am e n t e u s a d a n o p l ane j ame n t o de
p roje to, o nd e é co nhec i d a co mo an á li se do c am in ho cr í tico ( CP A - Cri t ic a l P a th A n al ys i s ).

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
CAMPOS, VICENTE FALCONI. Controle da Qualidade Total (No Estilo Japonês). Edição:
várias. Belo Horizonte: DG Editors, 1990, 1992 e 1999.
CUNHA, JOÃO CARLOS. Modelos de Gestão da Qualidade I. SENAI: Universidade Federal do
Paraná, Curitiba, 2001.
MATTOS, RONALDO. Dissertação: ANÁLISE CRÍTICA DE UMA METODOLOGIA DE SOLUÇÃO
DE PROBLEMAS NA PRESTAÇÃO DE SERVIÇOS. UFSC.
ORTIZ, PAULO e PIERRI, SUZANA. Modelos de Gestão da Qualidade 2. SENAI: Universidade
Federal do Paraná, Curitiba, 2002.
JEFFREY H. HOOPER. A Abordagem de Processo na nova ISO 9001. QSP, 2002.
ROSSATO, IVETE DE FÁTIMA. Dissertação: Uma Metodologia Para a Análise e Solução de
Problemas. UFSC, 1996.
ROTH, ANA LUCIA. Dissertação: METÓDOS E FERRAMENTAS DE QUALIDADE. FACCAT,
Taquará, 2004.
TOMELIN, CLEOMAR ALFEU. Modelos de Gestão da Qualidade 2 (slides). SENAI:
Universidade Fedearl do Paraná, Curitiba, 2004.

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