A Pesquisa Operacional Estratégica é o trabalho que leva à vantagem competitiva sustentável

postado em 26 de jun de 2014 12:22 por João Flávio de Freitas Almeida   [ 26 de jun de 2014 12:25 atualizado‎(s)‎ ]

Empresas como FedEx, American Airlines, General Eletric, Xerox, Vale, Petrobras, Usiminas, Pirelli, Bancos de Investimento, entre outras, tem confiado, cada vez mais, suas operações estratégicas em modelos matemáticos de Pesquisa Operacional.


São empresas de sucesso e possuem algoritmos de Pesquisa Operacional (PO) em seus sistemas de Informação, auxiliando-os em decisões complexas. Por outro lado, empresas que dependem fortemente de suas operações cujos sistemas de informação não apresentam estes algoritmos têm apresentado redução de lucro e perda de mercado; é o que mostra a pesquisa de Bell e Anderson (2002).

A inciação ou demanda pelo trabalho vêm em função de problemas, crises (onde a organização deve ser capaz de se manter em ambiente de pressão mercadológica intensa) ou oportunidades (onde decisores iniciam o trabalho de forma puramente voluntária, no intuito de aumentar a lucratividade e estabilidade no mercado).

Ao se fazer análise das ferramentas de PO nos Sistemas de Suporte à Decisão dessas empresas, percebeu-se que 67% desses sistemas apresentam modelos de programação matemática (otimização), 76% das aplicações buscam a redução de custos de forma a atender as necessidades do consumidor.

Benefícios financeiros advindo da implementação destes Sistemas reportam ganhos que excedem $100 milhões anualmente. As empresas continuaram o investimento,com o passar do tempo, em métodos, sistemas e base de dados na tentativa de manter a sustentabilidade e a vantagem comercial que elas criaram.


***

Fonte: 

[1] - BELL, P. C; ANDERSON, C. K. In Search of Strategic Operations Research / Management Science, Interfaces - INFORMS, Richard Ivey School of Business, The University of Westenr Ontario, London, Ontario, Canada, vol.32, n.2, 28-40, 2002.
[2] - MEYER, C. O Matemático das empresas - Petrobras, Vale e outras 30 companhias querem contratar os serviços de Aguinaldo Ricieri. Descubra por quê, Revista Exame, 21/09/2006.

[3] - GRIMES, S. What BI practitioners can learn from Operations Research, Inteligen Enterprise, 08/05/2008.

[4] - LeBlanc, L. J. Galbreth, M.R. Implementing Large-Scale Optimizations Models Using VBA,Interfaces, Vol. 37, pp. 370-382, July-August 2007.

Controle Estatístico de Processo - CEP

postado em 7 de mai de 2014 03:38 por João Flávio de Freitas Almeida   [ 11 de ago de 2015 04:02 atualizado‎(s)‎ ]

controle estatístico de processo (CEP) é a aplicação de técnicas estatísticas para determinar se um processo está entregando o que o cliente deseja. No CEP são usados gráficos de controle para detectar produtos ou serviços defeituosos e/ou informar à gerência se o processo foi melhorado. Outra abordagem  de administração da qualidade é a aceitação por amostragem, que é a aplicação de técnicas estatísticas para determinar se uma quantidade de material deve ser aceita ou rejeitada tendo-se por referência a inspeção ou teste de uma amostra.


Variabilidade de processo


Quando estamos em um processo produtivo, temos a sensação de que todas unidades produtivas são iguais, no entanto, elas não são tão iguais assim. O que determina o parâmetro do produto é a especificação, no entanto, o que se espera da produção é que esses produtos respeitem a variabilidade predeterminada, que fica em torno do valor especificado. A variabilidade do processo tem a ver com as diferenças entre as unidades produzidas. Se a variabilidade for pequena, será difícil perceber diferença entre os produtos, se a variabilidade for grande, será fácil. Todo processo possui variação. Quando pequenas interferências ou causas aleatórias que não podem ser controladas interferem no processo de forma aleatória, o processo está sob a variabilidade natural de processo. Nesse caso, o processo está sob controle. No entanto, quando o processo está sob interferência de alguma anomalia ou causas especiais que pode ser corrigida ou concertada, diz-se que o processo o processo está fora de controle.

Medidas de desempenho: o desempenho pode ser avaliado de dois modos: medir as variáveis (características do produto ou serviço que podem ser medidas, como por exemplo: comprimento, volume, peso, tempo...) ou medir atributos (características do produto ou serviço que podem ser contadas, onde inspetores tomam decisão do tipo: sim/não. São usados para especificações de desempenho complexas ou onde a medição é difícil).

Amostragem: a abordagem mais completa de inspeção consiste em analisar cada produto ou serviço em cada fase do processo. É chamado de inspeção completa, e é usada quando os custos de entrega dos produtos com defeitos à um cliente interno ou externo excedem os custos de inspeção em valor. Um plano de amostragem bem concebido pode se aproximar do mesmo grau de proteção de um plano de inspeção completa. Um plano de amostragem determina o tamanho da amostra, que é a quantidade de observações aleatórias selecionadas de outputs do processo.

Distribuições amostrais: a saída de um processo pode ser descrito por uma distribuição amostral, com uma média e uma variância que são conhecidos apenas se for feito a inspeção completa (100% dos itens). O propósito da amostragem é estimar uma medida de variável ou atributo sem fazer a inspeção completa. Com a amostragem tentamos estimar os parâmetros da distribuição do processo usando média e variância da amostra.

gráfico de controle é a principal ferramenta para monitoramento de processo para descobrir causas especiais. Os gráficos de controle X e R, de média e amplitude, servem para monitorar processos cuja característica de qualidade de interesse X é de grandeza mensurável. Ex: diâmetro em cm, volume em ml, etc. O monitoramento é feito através de análise periódica de amostras. Ex: a cada 1 hora de produção (h = 1h) seleciona-se 5 produtos do centro produtivo (n = 5), cujos valores são medidos. Para cada amostra calcula-se a média dos valores e a amplitude (diferença entre o maior e o menor valor). Os valores de X e R são marcados respectivamente nos gráficos de média e da amplitude.

Para se construir o gráfico de controle, primeiramente é preciso saber qual variável é a de interesse para ser monitorada. Em seguida monitora-se o processo de forma que se tenha certeza de que este não sofreu nenhuma interferência de causas especiais. As vezes é necessário intervir no processo antes mesmo de construir os gráficos de controle, pois estes estão sob inúmeras influências de causas especiais.

Quando o processo está sob diversas causas especiais, é preciso identificá-las e eliminá-las, pois antes de construir o gráfico de controle as causas especiais devem ser eliminadas e o processo deve estar sob controle estatístico.

diagrama de causa e efeito mapeiam causas especiais qualitativas e quantitativas que podem intervir na qualidade da variável a ser monitorada. Uma vez diagnosticadas, as causas devem ser eliminadas. Com a eliminação das causas especiais, os valores de X passam a distribuir-se de forma aleatória em torno do valor-alvo

Com o processo sobre controle estatístico, é preciso que se crie uma lista (Check List) com a associação das medidas corretivas e/ou preventivas a serem tomadas para cada causa especial mapeada. Essa lista deve voltar a ser utilizada sempre que o gráfico de controle apresentar comportamento não aleatório, pois essas causas especiais devem ser as primeiras atacadas no caso de futuras investigações.





Importância do Check List


No começo da década de 1990 a revista Food and Wine incluiu a Jody Adams, proprietária e chef do Rialto, em uma das 10 melhores chefs dos Estados Unidos. Sua especialidade é a cozinha italiana regional. Jody trabalhou em restaurantes criou seu próprio estilo de gastronomia. Em restaurantes sofisticados os pratos estão sempre evoluindo e são confeccionados como obras únicas, ao gosto do cliente. Em uma noite são servidas em média 150 pessoas em cinco horas. Cada funcionário possui sua especialidade. Embora as pessoas exaltem a técnica e a criatividade da culinária, é a disciplina - pouco enaltecida e não televisionada - é que garante os prazeres da mesa. Sem dúvida, os checklists são os ingredientes fundamentais dessa disciplina. Afixadas em um quadro de aviso ficam as notas de cozinha com a seguinte anotação: "SIGAM AS RECEITAS!" 

Há também um checklist para cada cliente. Os pedidos são impressos na cozinha, numa folha onde se especificam o número da mesa, os números das caldeiras, os pratos solicitados, e preferências do cliente em função de visitas anteriores. Todo dia, às 17h, meia hora antes da abertura do restaurante, o grupo se reúne na cozinha para uma verificação rápida de toda situação e para discutir possível ocorrência de problemas inesperados. Todos os pratos são examinados por Jody antes de irem para a mesa como forma de verificação de que está tudo ok.


Gráfico de controle para variáveis

Usados para monitorar a média e a variabilidade da distribuição do processo. Alguns fatores considerando limites de três desvios padrão (3 sigmas) para um determinado tamanho de amostra e usados para o cálculo estão na tabela abaixo: 


 Tamanho da amostra (n)Fator de LSC e LIC para gráf. X (A2) Fator de LIC para gráf. R (D3) Fator de LSC para gráf. R (D4) 
1,880 3,267 
1,023 2,575 
0,729 2,282 
50,577 2,115 
0,483 2,004 
70,419 0,076 1,924 
0,373 0,136 1,864 
0,337 0,184 1,816 
10 0,3080,223 1,777 

Gráficos R: Monitorar a variabilidade do processo. Para calcular a amplitude dos dados da amostra, o analista subtrai a menor medida da maior medida e cada amostra. Se qualquer dado cair fora dos limites de controle, a variabilidade do processo não estará sob controle.  Os limites de controle (LSC: limite superior de controle e LIC: limite inferior de controle) para o gráfico de R são:

LSC = D4*R e LIC = D3*R

Onde: 

R = média dos diversos valores e a linha central do gráfico de controle

D3, D4 = constantes que fornecem os limites de três desvios padrão (3 sigmas) para um determinado tamanho de amostra


Gráficos X: Um gráfico X barra é usado para monitorar a média do processo. Quando as causas da variabilidade do processo estiverem identificadas e controladas, ou seja, o processo estiver sob controle estatístico, então, pode-se construir um gráfico X. Os limites de controle (LSC: limite superior de controle e LIC: limite inferior de controle) para o gráfico X barra são:

LSC = X + A2*R e LIC = X - A2*R

Onde: 

X = média das médias dos valores das amostras. Definido como meta do processo

A2 = constantes que fornecem os limites de três desvios padrão (3 sigmas) para um determinado tamanho de amostra. 

Perceba que o gráfico X usa limites compostos por R, portanto, o gráfico X deve ser construído depois que a variabilidade do processo estiver sob controle.


Desenvolvendo gráficos X e R


Passo 1: Colete dados das variáveis medidas de qualidade (como tempo, peso, diâmetro...) e organize os dados por número de amostra. Pelos menos 20 amostras devem ser usadas para construir um gráfico de controle.

Passo 2: Calcule a amplitude de cada amostra e a amplitude da média R, para o conjunto de amostras.

Passo 3: Use a tabela acima para determinar os limites inferiores (LIC) e superiores (LSC) de controle do gráfico de R.

Passo 4: Plote no gráfico as amplitudes das amostras. Se todas estiverem sob controle, prossiga para o passo 5, senão, identifique as causas especiais, corrija-as e retorne ao passo 1.

Passo 5: Calcule X barra para cada amostra e determine a linha central pela média das médias X.

Passo 6: Use a tabela acima para determinar os limites inferiores (LIC) e superiores (LSC) de controle do gráfico X.

Passo 7: Plote no gráfico as médias das amostras. Se todas estiverem sob controle, o processo está sob controle estatístico em termos de média e variabilidade, senão, identifique as causas especiais,  corrija-as e retorne ao passo 1.


Gráfico de controle para atributos


Usados para monitorar o desempenho do processo. Usam-se os gráficos P e C. O gráfico P é usado para controlar a proporção de defeitos e o gráfico C é usado para controlar o número de defeitos por produto. 

Gráficos P: Em um gráfico P, a característica de desempenho é contada ao invés de medida. O produto ou serviço é qualificado como bom ou defeituoso. A distribuição estatística corresponde é a distribuição Binomial. O desvio padrão da distribuição da proporção de defeitos e: 

Dp = raiz [p*(1-p)/n]

Onde:

n = tamanho da amostra

p = linha central do gráfico, média ou proporção histórica de defeitos.

Podemos usar o Dp para chegar aos limites superiores (LSC) e inferiores (LIC) de controle para um gráfico P: 

LSC = p + z*Dp e LIC = p - z*Dp

Onde:

z = desvio normal (números de desvios padrão a partir da média)

O gráfico é utilizado da seguinte maneira: periodicamente uma amostra aleatória de tamanho é retirada, e o número de produtos defeituosos é contato. O número é dividido pelo tamanho da amostra para se obter uma proporção de defeitos da amostra, p, que é representada no gráfico. Quando uma proporção de defeitos está fora dos limites de controle, o analista supõe que a proporção de defeitos da amostra se alterou e busca a causa especial. As proporções abaixo do LIC indicam que o o processo realmente pode ser aperfeiçoado.

Gráficos C: Muitas vezes serviços ou produtos apresentam mais de um defeito. Para esses casos, o gráfico C é útil. A distribuição amostral para o gráfico C é a de Poisson, baseada na suposição de que defeitos ocorrem em uma região contínua em um intervalo de tempo contínuo e que a probabilidade de ocorrer dois defeitos no mesmo instante é insignificante. A média da distribuição é C e o desvio padrão é raiz(C). Os limites superiores e inferiores são dados por : 

LSC = C + z*raiz(C) e LIC = C - z*raiz(C)


Capabilidade do processo


Um processo é capaz quando os extremos da distribuição dos processos que os representam estão dentro das especificações superiores e inferiores. Como regra geral a maior parte dos valores de qualquer distribuição estão dentro de mais ou menos 3 desvios-padrão da média. Assim. um processo é capaz quando a amplitude de tolerância (diferença entre especificações superior e inferior) for maior que seis desvios-padrão. A Razão da Capabilidade do processo é definida como: 

 Cp = [(especificação superior - especificação inferior) / 6*Dp]

Onde:

Dp = desvio-padrão da distribuição do processo

Um Cp de 1,0 significa que a empresa está produzindo sob qualidade de 3 sigma (0,26% de defeitos) e que o processo gera produtos consistentemente dentro das especificações. Empresas se esforçam para obter a razão de Cp maiores que 1,0. Já o Índice de Capabildade do processo é determinado como: 

Cpk = mínimo de [(especificação superior - X) / 3*Dp ; (X - especificação inferior) / 3*Dp ]

Tomamos o mínimo, porque o índice nos fornece a pior situação. Se o índice de capabilidade Cpk é maior que o valor crítico (por exemplo: 1,0) a razão de capabilidade Cp é maior do que 1,0. O índice de capabilidade é sempre menor que a razão de capabilidade. Em função disso, sempre analisamos primeiramente a razão de capabilidade do processo Cp e em seguida o índice Cpk.


Usando a melhoria contínua para determinar a capabilidade do processo

Passo 1: Colete os dados sobre os outputs de um processo e calcule a média e o desvio padrão da distribuição do processo (processo monitorado: sem interferência de causas especiais).

Passo 2: Use os dados da distribuição do processo para calcular os gráficos de controle do processo, como gráficos X e R.

Passo 3: Colete uma série de amostras aleatórias do processo e represente os resultados nos gráficos de controle. Se pelo menos 20 amostras sucessivas estiverem dentro dos limites de controle dos gráficos, o processo está sob controle estatístico. Se o processo não está sob controle, procure as causas especiais e as elimine. Recalcule a média e o desvio-padrão da distribuição do processo e os limites de controle para os gráficos. Continue até que o processo esteja sob controle estatístico.

Passo 4: Calcule a razão de capabilidade do processo Cp e o índice de capabilidade do processo Cpk. Se os resultados são aceitáveis, documente qualquer alteração realizada no processo e continue a monitorar o output usando gráficos de controle e retorne ao passo 3.



Monitoramento de processo por gráficos X e R

A diretoria da fábrica de móveis Cadeiras & Armários está preocupada com a fabricação das pernas das cadeiras, essencial para desenvolvimento de diversos produtos da empresa. A precisão na dimensão é essencial para todos os clientes. Os dados completos de 20 amostras aparecem na tabela abaixo. O tamanho da amostra é 4. O processo está sob controle estatístico? 

Solução

Passo 1: Faça a coleta de pelo menos 20 amostras. 

Observação (cm)1234RX
150,02250,02050,02450,0280,00850,024
250,02850,03150,02150,0240,01050,026
350,01750,02750,03550,0220,01850,025
450,03550,03450,01850,0260,01750,028
550,03250,03350,03250,0290,00450,032
650,02950,03150,02250,0340,01250,029
750,02550,02050,02950,0200,00950,024
850,02250,02750,03450,0270,01250,028
950,01550,02050,03350,0150,01850,021
1050,02250,02050,01650,0210,00650,020
1150,02050,01750,01750,0260,00950,020
1250,01550,02750,01850,0240,01250,021
1350,03050,03350,03250,0270,00650,031
1450,02650,01950,02950,0260,01050,025
1550,02250,02750,01750,0280,01150,024
1650,02550,03050,03050,0240,00650,027
1750,01750,03450,02550,0340,01750,028
1850,02650,01650,02250,0210,01050,021
1950,02250,01650,02150,0230,00750,021
2050,01850,03550,03050,0320,01750,029




Média0,01150,025

Passo 2: Calcule a amplitude para cada amostra subtraindo o valor mais baixo do valor mais alto. 

Passo 3: Para construir o gráfico de R, selecione as constantes D3 e D4 apropriadas para um tamanho de amostra 4. Determine os limites inferiores e superiores de controle LIC e LSC respectivamente.

LIC = D3 * R = 0 * 0,011 = 0,000

LSC = D4 * R = 2,282 * 0,011 = 0,025

Passo 4: Represente as amplitudes no gráfico de R. Se alguma das amplitudes estiver fora dos limites, ou um padrão incomum aparecer, procure pelas causas da variabilidade excessiva, corrija-as e repita o passo 1.

Passo 5: Calcule a média para cada amostra.

Passo 6: Construa o gráfico X para a média do processo. Use o A2 da tabela para o tamanho da amostra 4.

Passo 7: Plote as médias das amostras no gráfico de controle.



Monitoramento de processo por gráficos P

O diretor do departamento financeiro da fábrica de móveis Cadeiras & Armários está preocupado com o número de faturas de clientes registrado errado. Toda semana uma amostra aleatória de 100 faturas é retirada e o número de erros é registrado. Os resultados para as últimas 15 semanas são mostrados na tabela abaixo. Para limites de controle três sigma, o processo de registro está fora do controle estatístico? 

Solução

Passo 1: Usar esses dados de amostra para calcular P. 

Número da amostraNúmero de registros incorretosP
Semana 160,060
Semana 210,010
Semana 350,050
Semana 440,040
Semana 500,000
Semana 640,040
Semana 720,020
Semana 820,020
Semana 920,020
Semana 1020,020
Semana 1130,030
Semana 1220,020
Semana 1300,000
Semana 1410,010
Semana 1530,030
Semana 1610,010
Total / Média380,024


Passo 2: Calcular a proporção de defeitos da amostra. 

p = [Total de defeitos / Total de observações] = [ 38 / (16 * 100) ] = 0,02375 ~ 0,024 ou 2,4%


Passo 3: Calcular os desvio padrão Dp e  limites de controle LIC e LSC para 

Dp = raiz [p*(1-p)/n] = raiz [0,024 * (1 - 0,024) / 100 ] = 0,015

LIC = p - z*Dp = 0,024 - 3 * 0,015 < 0 , logo adotamos 0 (zero) 

LSC = p + z*Dp = 0,024 + 3 * 0,015 = 0,069


Passo 4: Represente cada proporção de defeitos da amostra no gráfico.

Melhoria Contínua - Kaizen

postado em 6 de mai de 2014 13:09 por João Flávio de Freitas Almeida

A melhoria contínua é baseada no conceito japonês chamado kaizen. Ela envolve identificar benchmarks de práticas de excelência, e estimular no funcionário um sentimento de propriedade do processo. O foco pode ser, por exemplo, a redução de refugo de uma máquina, a redução do número de acidentes de trabalho, etc. Os fundamentos da melhoria contínua são as convicções de que qualquer processo pode ser aperfeiçoado e que as pessoas mais diretamente envolvidas no processo estão em melhor posição de identificar as mudanças necessárias. A ideia é não esperar até que um problema aconteça para agir.

  1. A filosofia de melhoria contínua é um processo longo e vários passos são necessários para alcançar o êxito final:
  2. Treinar funcionários nos métodos de controle estatístico do processo (CEP)
  3. Tornar os métodos do CEP um aspecto normal das operações
  4. Formar equipes de trabalho e encorajar o envolvimento dos funcionários
  5. Utilizar ferramentas de solução de problemas nas equipes de trabalho
  6. Desenvolver o sentimento de propriedade no operador do processo

Processo de solução de problemas

Empresas usam o ciclo PDCA para solucionar problemas. O ciclo compreende os seguintes passos: 

Planejar: a equipe seleciona um processo que necessita de melhorias. Em seguida, documenta o processo selecionado, normalmente selecionando dados relacionados, define metas qualitativas para melhoria e discute vários modos de se atingir as metas. Após avaliar os benefícios e os custos das alternativas, a equipe desenvolve um plano com medidas quantificáveis para a melhoria.

Executar: a equipe implementa o plano e monitora o progresso. Os dados são coletados continuamente para medir as melhorias do processo. Quaisquer alterações no processo são documentadas e revisões adicionais são feitas quando necessário.

Controlar: a equipe analisa dos dados da fase de execução para ver se correspondem às metas definidas na fase de planejamento. Se existirem deficiências importantes, a equipe reavalia o plano.

Agir: se os resultados são bons, a equipe documenta o processo revisado e o torna padrão. A equipe pode treinar outros funcionários no processo revisado.

Seis Sigmas

postado em 6 de mai de 2014 13:08 por João Flávio de Freitas Almeida   [ 11 de ago de 2015 04:43 atualizado‎(s)‎ ]

A abordagem Seis Sigmas é um sistema abrangente e flexível para se alcançar, sustentar e maximizar o êxito nos negócios por meio de defeitos e de variabilidade nos processos ao mínimo. É orientado por uma compreensão precisa da necessidade do cliente, pelo uso disciplinado de fatos, dados e análises estatísticas. Seu desenvolvimento é atribuído à Motorola à mais de 20 anos, para aumentar sua capacidade industrial no mercado mundial competitivo. 

A empresa começou pedindo novas idéias aos seus funcionários e fazendo benchmarking de seus concorrentes. Mudou a forma de recompensa aos funcionários, os treinamentos e foco em processos críticos. Os resultados impressionantes foram documentados e chamados de Seis-Sigmas. O modelo de melhorias segue a metodologia DMAAC Defina, Meça, Analise, Aperfeiçoe e Controle.

Defina: determine as características do output do processo que são críticas para a satisfação do cliente e identifique as lacunas entre essas características e a capabilidade do processo.

Meça: quantifique o trabalho que afeta a lacuna. Selecione o que medir, prepara um plano de coleta de dados.

Analise: use os dados das medidas para analisar o processo focalizando em melhoria incremental do processo ou no reprojeto radical do processo. Use ferramentas de análise de dados como: (i) diagrama de pareto, (ii) diagramas de dispersão, (iii) diagramas de causa-efeito, (iv)ferramentas de controle estatístico de processo para determinar onde as melhorias são necessárias.

Aperfeiçoe: modifique ou reprojete os métodos para satisfazer os novos objetivos de desempenho. Implemente as mudanças.

Controle: monitore o processo para certificar que são mantidos os níveis elevados de desempenho. Use as ferramentas de análise de dados como: (i) diagrama de Pareto, (ii) diagramas de dispersão, (iii) diagramas de causa-efeito, (iv)ferramentas de controle estatístico de processo.

Gestão da qualidade total

postado em 17 de abr de 2014 06:58 por João Flávio de Freitas Almeida   [ 11 de ago de 2015 04:44 atualizado‎(s)‎ ]

A gestão da qualidade total (Total Quality Management - TQM) é uma filosofia que enfatiza três princípios para se alcançar níveis elevados de desempenho e qualidade no processo. Esses princípios estão relacionados à satisfação do cliente, ao envolvimento do funcionário e à melhoria contínua do desempenho.


Satisfação do cliente

Conformidade com as especificações: clientes internos ou externos usam o termo qualidade para descreverem seu nível de satisfação em relação a um produto ou serviço. Quando os clientes avaliam o produto ou serviço, são os processos de geraram o produto ou serviço é que estão sendo julgados. A conformidade com as especificações está relacionada à qualidade consistente de processo e entregas pontuais.

Valor: outro modo pelo qual clientes avaliam a qualidade é pelo valor, ou quanto o cliente está disposto a pagar por um produto ou serviço. Nesse caso, o projeto do produto ou serviço deve estar alinhado às prioridades competitivas da empresa em relação a operações de alta qualidade versus operações de baixo custo. Os dois fatores devem ser equilibrados para gerar valor ao cliente. Valor de um serviço ou produto, na opinião do cliente, depende de suas expectativas antes de adquiri-lo, por exemplo:

  • um acordo complexo por uma empresa de advocacia pode custar 6 mil reais, mas é flexível o suficiente de modo que não precise ser alterado ao longo do tempo
  • um Fiat Uno de 18 mil reais pode ter mais valor para um cliente do que um Jaguar de 90 mil reais, quando o propósito é fornecer transporte para um estudante enquanto frequenta a escola

Conveniência para o uso: a conveniência para o uso é outro fator de utilidade de um serviço ou produto analisado por clientes. Os aspectos de adequação ao uso incluem: (i) aparência, (ii) estilo, (iii) durabilidade, (iv) confiabilidade, (v) utilidade.

Assistência: muitas vezes a assistência técnica fornecida pela empresa é tão importante para os clientes como a própria qualidade do produto ou serviço. Os clientes ficam insatisfeitos se as respostas de solicitação à garantia estão atrasadas, se a sua publicidade está enganosa ou se as demonstrações financeiras estão incorretas. Uma boa assistência técnica pode reduzir as consequências de falhas de qualidade.

Impressões psicológicas: as pessoas avaliam a qualidade do produto com base em impressão psicológica: ambiente, imagem, estética. Em serviços, clientes analisam as ações do prestador de serviço, funcionários bem vestidos, atenciosos, cordiais e simpáticos podem influenciar a percepção do cliente em relação à qualidade do serviço. Imagine garçons descorteses, desmazelados, mal-humorados podem arruinar os maiores esforços do restaurante em prestar serviços de alta qualidade.



Envolvimento do funcionário

Mudança cultural: o desafio da administração de qualidade é inserir em todos os funcionários a consciência da importância da qualidade e motivá-los à aperfeiçoá-la. No TQM espera-se que todos contribuam com a qualidade: administrador busca medidas de economia de custos, o vendedor se informa das necessidades do cliente, o engenheiro projeta produto com menos peças, o gerente se comunica claramente com outros gerentes, etc. É importante definir cliente para cada funcionário. É preciso que saibam que existem clientes interno e externos e os esforços devem ser direcionados para atender ambos. Todos na organização devem perceber que o controle da qualidade é um fim. Erros e defeitos devem ser identificados e corrigidos na origem, não passando adiante para o cliente interno, ou externo.

Equipes: O envolvimento do funcionário por meio de equipes, com propósitos comuns e definem suas próprias metas. Nesse ambiente (i) os membros têm comprometimento comum em relação à um propósito, (ii) o desempenho é avaliado por contribuições do conjunto ao invés de individual, (iii) a discussão é aberta e (iv) membros das equipes fazem o trabalho juntos, ao invés de delegá-lo aos subordinados. Usam um grau de empowerment onde transferem a responsabilidade pela tomada de decisões a níveis mais baixos no organograma, para nível de funcionário que realmente realiza o trabalho.

Desempenho e qualidade do processo

postado em 17 de abr de 2014 06:56 por João Flávio de Freitas Almeida   [ 17 de abr de 2014 07:08 atualizado‎(s)‎ ]

controle do processo de forma permanente é a condição básica para manutenção da qualidade de bens e de serviços. A qualidade pode ser definida de várias formas: (i) adequação ao uso, (ii) atender e, se possível, exceder as expectativas do consumidor, (iii) atender as especificações. 

A qualidade do produto é estabelecida no projeto, no entanto, nem tudo que é estabelecido no projeto é cumprido na fabricação, portanto, é preciso distinguir entre qualidade do projeto e qualidade de conformação. Os custos com qualidade são organizado em quatro categorias:

  1. custos de prevenção: custos relacionados ao treinamento de pessoal e monitoramento do processo
  2. custos de avaliação: custos relacionados às observância das especificações
  3. custos de falhas internas: custos de itens não conformes descobertos antes de chegar no consumidor
  4. custos de falhas externas: custos de produtos que não atendem as especificações, custos de substituição, assistência técnica ou perda do cliente

O monitoramento dos processos é feito por gráficos de controle, um dispositivo simples para uso no chão de fábrica. No entanto, pela simplicidade, seu uso tem ocorrido de forma ingênua, servindo apenas para decorar paredes. Sem o conhecimento dos conceitos estatísticos e do processo de forma detalhada, o gráfico de controle perde a eficiência no monitoramento de processos. A eficácia do gráfico de controle é medido pela rapidez com que esse dispositivo detecta alterações no processo. O custo de implementação norteia as escolhas de seus parâmetros como: tamanho de amostras, intervalo de tempo entre amostragens.

Previsão de demanda e planejamento de demanda

postado em 28 de mai de 2013 07:26 por João Flávio de Freitas Almeida   [ 17 de abr de 2014 07:10 atualizado‎(s)‎ ]

Acompanho diversos fóruns sobre otimização do planejamento da cadeia de suprimentos e em muitos destes vejo consultores questionando: “Qual a importância do uso de tecnologias de rastreamento de pedidos e de níveis de estoque para auxiliar o planejamento S&OP?”. Felizmente, vejo também que existem consultores experientes que os orientam quanto à pouca necessidade dessas tecnologia para o processo de planejamento de vendas e operações. É bom que aprendo também.

O Planejamento de Vendas e Operações (Sales and Operations Planning – S&OP) é muito mais orientado ao planejamento tático, enquanto que essas tecnologias auxiliam a execução do planejamento operacional de curto prazo. Há uma confusão quanto ao uso da nomenclatura de planejamento e como ela é usada. O planejamento da cadeia de suprimentos que requer o planejamento de vendas e operações é voltado para o médio e longo prazo e está baseado na previsão de demanda, enquanto que o planejamento de demanda está relacionado com o planejamento operacional de curto prazo e será acompanhado por métricas internas.

Podemos analisar a demanda sob duas ótimas: a previsão e o planejamento. A previsão de demanda pode ter duas fontes: demanda interna e demanda externa. A demanda interna ocorre quando uma grande indústria possui outras unidades e precisa abastecê-la, enquanto que a demanda externa é a proveniente de clientes. O processo de previsão de demandas é geral, e deveria servir como uma visão “à 10km de altura” do processo operacional. Sua função é guiar o planejamento tático industrial para a demanda de médio prazo (1 ano em média) em termos de produção e distribuição mensais. Com o prazo sob controle e recursos em mãos é possível contratar mais mão de obra, expandir uma unidade operacional, aumentar infraestrutura logística, etc.


O planejamento da demanda é diferente: Ele casa os pedidos dos clientes com a previsão de demanda e projeta os níveis de demanda a serem enviados para a produção. Para esse caso, o uso de tecnologia de rastreamento de pedidos e estoque é favorável, pois ajuda a empresa a determinar o volume de produção deduzindo a quantidade de itens em estoques e ponderando com pedidos em carteira. Este pode ser feito juntamente com tecnologias de controle de sinais na produção, em processos de reposição com o uso de kanbans (JIT), por exemplo.

Já pensou em buscar o mal desempenho?

postado em 15 de fev de 2013 14:06 por João Flávio de Freitas Almeida   [ 17 de abr de 2014 07:10 atualizado‎(s)‎ ]

Já ouviu falar em alguém que aspirou baixo desempenho? Ou alguma empresa que busca a cultura de normalidade? Provavelmente não. Ainda assim, as empresas atuam como se atingir alto desempenho fosse algo contrário ao desejo humano. Por isso é importante entender de desempenho e a gestão do ser humano pelas empresas. Esse artigo descreve a gestão e práticas organizacionais que alavancam o desempenho.

A determinação de metas ativa o profissional e o motiva a alcançá-las. Tal abordagem de motivação por recompensa sob stress controlado induz o profissional a aumentar sua concentração e foco na atividade fim. Como medir o desempenho se não há metas? As metas são pré-requisito para haver medição das atividades. A existência de um alvo faz o profissional aspirar por alcançá-lo. Focamos conscientemente quando percebemos a existência de um alvo que queremos alcançar. Temos mais satisfação quando vemos uma meta alcançada e ficamos mais motivados pelo o que ainda resta a ser feito.

No entanto, a motivação é uma estrutura complexa e diferenciada em cada indivíduo. Embora ambos profissionais tenham capacidade de atingir metas, alguns profissionais possuem a disposição à punição, ou seja, vêem as metas e as encaram com medo de não alcançá-las. Esses profissionais possuem emoções negativas como ansiedade e desconforto. Outros vêem como desafios a serem atingidos e se sentem bem ao buscá-las. Embora ambos os profissionais possam alcançar as metas, a motivação de cada profissional pode ficar abalada.Cabe à liderança entender as ansiedades intrínsecas que cada indivíduo de sua equipe: como cada um reage em relação aos desafios, estímulos, benefícios e reconhecimento no trabalho. 

O desempenho também está muito relacionado ao nosso estado mental e físico. Ele pode ser melhorado e impacta diretamente no desempenho profissional. Alimentação, sono e exercícios físicos são alavancas fisiológicas que ajudam a evitar distração e aumentar o desempenho cognitivo. Excesso de tarefas paralelas distraem a atenção e ajudam a comprometer o desempenho da memória impedindo o alto desempenho. 

O ambiente organizacional é influenciado diretamente pelo líder, que sem saber a dosagem ideal de motivação e recompensa, não consegue obter alto desempenho de sua equipe. O instrumento para obter o entendimento mútuo é o feedback. O pré-requisito para que ele ocorra é confiança e a honestidade mútua dos participantes. Elementos que contribuem para o alto desempenho do ambiente de trabalho incluem desafios, foco, equipe, apoio e autonomia. 

Modelos de liderança também evoluíram da liderança de situação (delegação, suporte e direção) para a liderança de transformação (influência idealizadora, motivação, inspiração, estimulação intelectual e consideração do indivíduo) e liderança emocional (auto-consciência, auto-regulação, habilidades sociais). Quando as pessoas trabalham com um líder que promove o reconhecimento e a recompensa, elas obtêm engajamento em um ambiente desafiador. Desempenhos ótimos podem ser alcançados. 

A importância das metas nas organizações

postado em 3 de dez de 2012 12:01 por João Flávio de Freitas Almeida   [ 17 de abr de 2014 07:07 atualizado‎(s)‎ ]

Empresas inteligentes planejam estrategicamente suas operações e usam as metas para fazer que com que cada colaborador contribua para o objetivo coletivo. Usar metas para acompanhar e melhorar o desempenho das atividades e indicadores das organizações é uma estratégia vencedora. Descrevo aqui algumas dicas que aprendi para elaborar metas e fazer com que elas sejam seguidas.


A meta deve ser escrita em um período comum e disponível a todos por meio de um sistema de gestão de desempenho.  Esse sistema deve viabilizar o processo de gestão das metas. Este deve ser simples, descentralizado com autonomia nas pontas. Até mesmo o cadastramento e elaboração das metas devem ser planejados, dessa forma, o calendário de metas deve ser fechado antes do início do ano, para que cada colaborador possa planejar suas atividades e monitorar o plano de ação durante o ano para poder atingi-la. As vantagens de se fazer o cadastramento das metas antes de iniciar o ano a ser medido é que ajustes podem ser feitos com boa antecedência pelos colaboradores. Além disso, é possível alinhar melhor o impacto de cada meta no processo ou projeto alheio.


A composição da meta deve conter tanto indicadores globais, que reflitam a lucratividade de curto e longo prazo da empresa (EBITDA e CFROGI), quanto individuais, que reflitam o resultado da contribuição de cada indivíduo. Metas devem ser focadas em resultado, não em esforço. Como no conceito de metas SMART (específica, mensurável, atingível, relevante e limitada no tempo). As pessoas devem saber claramente quem é o responsável pela meta para que ela possa ser gerenciável e medida.


Metas operacionais são mais fáceis de serem determinadas, pois estão diretamente ligadas aos indicadores de desempenho operacional. Metas corporativas devem dar suporte às operações e projetos de forma a ajudá-los, sempre em alinhamento com o plano estratégico da empresa.


EBIDTA – Grande indicador com foco no curto prazo. Mede a geração de caixa da empresa e está muito ligado à atividade operacional

CFROGI – Indicador com foco no médio / longo prazo. Mede o quanto os ativos da empresa estão gerando caixa.

Flexibilidade em projetos de sistemas complexos de engenharia

postado em 3 de dez de 2012 09:12 por João Flávio de Freitas Almeida   [ 17 de abr de 2014 07:12 atualizado‎(s)‎ ]

Tive a oportunidade de fazer um curso profissional de curta duração na divisão de engenharia de sistemas do MIT. O livro usado no curso ”Flexibility in Engineering Design” é do professor Richard de Neufville do programa de mestrado em engenharia do MIT. Essa é uma tradução de uma publicação do assunto que aprendemos no curso.


Se o professor Richard de Neufville tivesse um lema, poderia muito bem ser "espere o inesperado". O professor de Engenharia de Sistemas e Engenharia Civil e Ambiental vem trabalhando para obter os projetistas de sistemas complexos para abraçar flexibilidade. Sistemas tecnológicos serão mais eficazes no longo prazo, se as pessoas que os construí-los desistirem de tentar adivinhar o futuro e, em vez imaginar - e preparar-se para - muitas possibilidades, até mesmo aquelas que são inesperadas.


"Desde o início de um projeto, devemos reconhecer que as coisas podem ser diferentes do previsto para isso devemos projetar um sistema na capacidade de reagir", disse de Neufville, que tem um compromisso duplo dentro do departamento do MIT de Engenharia Civil e Ambiental e do MIT Divisão de Engenharia de Sistemas. De Neufville é também o fundador da Tecnologia ESD da Política do Programa. Projeto de sistemas tradicional envolve a criação de especificações que orientam a forma como o sistema é construído. As especificações são obtidas a partir de um conjunto de requisitos que descrevem o que o sistema deve fazer. O problema é que quanto mais tempo de vida do sistema esperado, mais os projetistas de sistemas têm que olhar para o futuro para identificar essas necessidades. "O problema é que a previsão do que é necessário, inevitavelmente, está errado - não porque as pessoas estão fazendo um trabalho ruim, mas simplesmente porque coisas acontecem", disse de Neufville. "Você tem uma solução ótima para uma clientela, mercado ou situação que acaba por não existir."


Inevitavelmente surgem novas tecnologias, novos concorrentes aparecem em cena, ou a necessidade do cliente é alterada. E é geralmente difícil para re-configurar um projeto que foi otimizado para um determinado conjunto de requisitos que e não o fez adaptável, disse de Neufville. Viabilizar aos gerentes de um sistema a reagir a eventos imprevistos pode aumenta significativamente o desempenho da operação, disse ele. Projetar para a flexibilidade é uma evolução do processo de engenharia. A abordagem inicial foi de otimização - como fazer as coisas melhor, disse de Neufville. A próxima abordagem focada na análise de decisão, que envolve fazer as melhores opções dadas um ambiente incerto, disse ele. Projetar para a flexibilidade é sobre "dar as cartas para si mesmo", disse ele. De Neufville co-autor de um livro sobre o assunto, intitulado "A flexibilidade no projeto de engenharia", que foi publicado pela MIT Press em 2011.

Carreira de Neufville do MIT tem se concentrado em análise de sistemas e design de sistemas, disse ele. "É essencial ter uma visão mais abrangente, caso contrário, você pode otimizar uma peça de um sistema, mas essa peça pode não encaixar com o resto do sistema." De Neufville é um membro da equipe de professores do MIT que está desenvolvendo a nova Universidade de Tecnologia e Design de Singapura. Esse trabalho o fez pensar sobre o que há de especial sobre MIT. Sua conclusão: é organização completa e auto-gerenciável. "As pessoas vêem um trabalho a ser feito e descobrem como eles o farão", disse ele.


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