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CSE-314-4
Planejamento e Gestão da Qualidade
Engenharia e Tecnologia
Espaciais – ETE
Engenharia e Gerenciamento
de
Sistemas Espaciais
Gestão da Qualidade Total
Ferramentas e Técnicas
19.10.2009
L.F. Perondi
20/10/2009CSE-314-4 Planejamento e Gestão da Qualidade 2
SUMÁRIO
• Ciclo Planejar-fazer-controlar-agir (PDCA)
• Desdobramento da Função Qualidade (QFD)
• Ferramentas para o controle da qualidade
1. Diagramas de Causa-e-Efeito (Cause-and-Effect
Diagrams)
2. Fluxogramas (Flowcharts)
3. Listas de Verificação (Checklists)
4. Gráficos de Controle (Control Charts)
5. Gráficos de Correlação (Scatter Diagrams)
6. Análise de Pareto (Pareto Analysis)
7. Histogramas (Histograms)
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BIBLIOGRAFIA
ROZENFELD , H., FORCELLINI , F.A., AMARAL, D.C., TOLEDO, J.C., SILVA, S.L., ALLIPRANDINI,
D.H., SCALICE, R.K., Gestão de Desenvolvimento de Produtos, Saraiva, São Paulo, 2005.
PARK, S.H., Six Sigma for Quality and Productivity Promotion, Asian Productivity
Organization, Tokyo, 2003.
L.F. Perondi
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Ferramentas para o controle
da qualidade
Material parcialmente adaptado de: Rozenfeld , H., Forcellini , F.A., Amaral, D.C., Toledo, J.C., Silva, S.L., Alliprandini, D.H.,
Scalice, R.K., GESTÃO DE DESENVOLVIMENTO DE PRODUTOS, Saraiva, São Paulo, 2005. http://www.portaldeconhecimentos.org.br/index.php/por/content/view/full/10294
Material extraído de: PARK, S.H., Six Sigma for Quality and Productivity Promotion, Asian
Productivity Organization, Tokyo, 2003.
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Diagramas de Causa-e-Efeito
Denominado diagrama Espinha-de-Peixe (Fishbone Diagram)
Apropriado para a identificação da causa de um problema de qualidade identificado
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(1)Diagrama de Causa-e-Efeito
O diagrama de causa-e-efeito se presta ao auxílio de
processos de solução de problemas. Conhecido, também,
como diagrama de Ishikawa ou diagrama espinha-de-peixe
esta técnica estimula o aparecimento de idéias e contribui
para a organização de sessões de brainstroming, onde
pessoas listam as fontes percebidas (causas) de possíveis
problemas (efeitos). Como mostrado na Fig. 4.1, o efeito é
escrito em um retângulo à direita, enquanto que as causas
são escritas em retângulos à esquerda, e são conectados
com setas de modo a mostrar a relação de causa-e-efeito.
Quando construindo um diagrama de causa-e-efeito, é, em
geral, apropriado que se considerem seis possíveis
categorias de fontes para um dado problema : homem,
máquina, material, método, medida e ambiente (5M1A).
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Quando preparando um diagrama de causa-e-efeito, o
primeiro passo consiste em acordar sobre a definição do
defeito, para após passar à identificação das principais
fontes responsáveis pelo defeito. As fontes principais,
geralmente, podem ser classificadas no esquema 5M1A, o
que auxilia o início da análise, mas de forma alguma
esgota o estudo. Através do uso de técnicas de
brainstorming, cada possível fonte pode ser analisada,
visando o refino da lista de possíveis causas para esta
fonte, até que se chegue à(s) causa(s) raiz para a fonte em
questão. Na Fig. 4.1, o método consiste em uma fonte
principal para o defeito em estudo, a pressão e a
temperatura são as causas, e “pressão baixa” e
“temperatura muito alta” constituem-se nas causas raiz.
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Lista de Verificação
Lista de verificação projetada para registrar o número de
defeitos por categoria, em cada estação de trabalho – por
turno de trabalho, por máquina, por operador.
Material parcialmente adaptado e traduzido de: Reid, R.D., Sanders, N.R., Operations Mangement 2a. Ed., Wiley, New York, 2005. Transparências em Inglês, disponíveis a
partir de http://www.wiley.com/college/sc/reid/
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(2) Lista de verificação
A lista de verificação é utilizada para a coleta de dados
relativos a características de processos ou produtos que se
deseje aprimora. Por razões práticas, as listas de verificação
são, comumente, organizadas na forma de tabelas. Como
regra geral, a lista de verificação deve ser mantida simples e
sua organização deve ser consistente com o tipo dos dados
sendo coletados. Deve se ter o cuidado de definir quem irá
coletar os dados e quais são os intervalos de medida. Por
exemplo, a Fig. 4.2 apresenta uma lista de verificação para
itens defeituosos em um processo de montagem de câmbio
de automóvel.
Material extraído de: PARK, S.H., Six Sigma for Quality and Productivity Promotion, Asian
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Gráfico mostrando o comportamento, ao longo do tempo ou número
de unidades fabricadas, de variáveis físicas do produto.
Ferramenta auxiliar utilizada no Controle Estatístico de Processos
UCL e LCL representam limites de tolerância da variável controlada.
Gráficos de Controle
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(3) Gráficos de Controle
(a) Introdução
O gráfico de controle é uma importante ferramenta no ciclo PDSA (plan,
do, study, act) para a melhoria contínua. Gráficos de controle são
utilizados para monitorar processos e atestar se estes são estáveis.
Prestam-se, também, à investigação das possíveis causas da instabilidade
de um processo.
O conceito original de gráfico de controle surgiu em 1924 e se deve a
Walter A. Shewhart, seu proponente. Esta ferramenta tem sido utilizada
na indústria de forma intensiva desde o final da Segunda Guerra
Mundial, especialmente no Japão e Estados Unidos. Prestam-se ao estudo
de variações e à identificação de suas causas; ao monitoramento e
controle; e podem prover indicações para melhorias. Podem, também,
proporcionar a identificação de causas para uma dada variação: se estas
são especiais ou comuns. Finalmente, propiciam a pronta identificação de
causas especiais, de modo que ações remediadoras possam ser logo
implementadas, evitando a produção de grande volume de produtos
defeituosos.Material extraído de: PARK, S.H., Six Sigma for Quality and Productivity Promotion, Asian Productivity Organization, Tokyo, 2003.
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Gráficos de controle de Shewhart proporcionam o acompanhamento
temporal de processos, como mostrado na Fig. 4.3. Podem ser plotados
tanto parâmetros variáveis (estatisticamente) quanto fixos. Exemplos de
parâmetros variáveis são a média (x), o range (R) e o desvio padrão (s) de
alguma variável do processo. Exemplos de parâmetros fixos são frações de
itens não-conformes (p), número de itens não-conformes (np), número de
não-conformidades (c), e não-conformidades por unidade de produto (u).
Limites de controle típicos são fixados em mais ou menos 3 desvios
padrão, em torno de um valor nominal. Quando um ponto cai fora destes
limites, é dito que o processo encontra-se fora de controle. Caso contrário,
o processo é dito estar sob controle. Há diferentes tipos de gráficos de
controle, dependendo da natureza e do número de parâmetros que se
queira supervisionar. Os dois principais tipos de gráficos de controle são
aqueles para valores monitorados contínuos ou discretos.
Contínuos: x, R e s.
Discretos: p, np, c e u.
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(b) Como é construído um gráfico de controle?
A seguir, é apresentada uma sequência de passos para a construção de
um gráfico de controle genérico.
Passo 1 – Selecione o parâmetro a ser monitorado e o tipo de gráfico
de controle
Inicialmente. deve-se escolher a característica do processo ou produto a
ser monitorada, para após escolher o tipo de gráfico.
Passo 2 – Determine o tamanho da amostra e o intervalo de
amostragem
Gráficos de controle baseiam-se, normalmente, em amostras de mesmo
tamanho, n. Para variáveis contínuas, é comum usarem-se de duas a
seis observações para construir o estimador da variável sob observação.
Para variáveis discretas, n pode ser relativamente grande, da ordem de
100 a 200 observações.
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Passo 3 – Compute a linha central e as linhas de controle
Todo gráfico de controle apresenta limites de controle, UCL e LCL, que
definem a região em que o processo se encontra sob controle. A linha
central (CL) encontra-se entre os limites de controle. A distância de CL
tanto a UCL quanto a LCL é igual a 3 desvios padrão da variável sob
monitoração.
Por exemplo, para n observações x1,x2,...,xn, as seguintes fórmulas são
utilizadas para o cálculo de CL, UCL e LCL para o gráfico da média:
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Table 4.1 contains CL, UCL and LCL for the respective control charts.
Step 4. Draw the control chart and check for special causes
The control chart can now be drawn, with CL, UCL and LCL. The
samples used for calculating the control limits are then plotted on the
chart to determine if the samples used to calculate the control limits
embody any special causes of variation. Special causes exist if any of the
following alarm rules apply:
• A single point falls outside the control limits.
• Two out of three consecutive points fall outside the control limits.
• Seven or more consecutive points fall to one side of the center line.
• A run of eight or more consecutive points is up (in increasing trend), or
down (in decreasing trend).
• At least 10 out of 11 consecutive points are on one side of the center
line.
• At least eight consecutive points make a cycle movement, which means
if a point is on one side of the center line, and the next point is on the
other side of the center line.
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Um diagrama que mostra a distribuição de freqüência de valores observados de uma dada variável por intervalo de valores da variável.
Constitui-se em uma aproximação para a distribuição de probabilidade de uma variável estocástica.
Histogramas
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(4) Histogram
It is meaningful to present data in a form that visually illustrates the
frequency of occurrence of values. In the analysis phase of the Six Sigma
improvement methodology, histograms are commonly applied to learn
about the distribution of the data within the results Ys and the causes Xs
collected in the measure phase and they are also used to obtain an
understanding of the potential for improvements.
To create a histogram when the response only “takes on” certain discrete
values, a tally is simply made each time a discrete value occurs. After a
number of responses are taken, the tally for the grouping of occurrences
can then be plotted in histogram form. For example, Figure 4.3 shows a
histogram of 200 rolls of two dice, where, for instance, the sum of the dice
was two for eight of these rolls. However, when making a histogram of
response data that are continuous, the data need to be placed into
classes or groups. The area of each bar in the histogram is made
proportional to the number of observations within each data value or
interval. The histogram shows both the process variation and the type of
distribution that the collected data entails.
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Análise de Pareto
Identifica o percentual de erros devido a diferentes causas (A,B,C…).
Regularmente denominada de regra 80-20, leva o nome de um
economista do século 19.
Princípio afirma que a maioria dos problemas de qualidade advêm de
um pequeno número de causas, e.g., 80% dos problemas causados
por 20% das causas.
Material parcialmente adaptado e traduzido de: Reid, R.D., Sanders, N.R., Operations Mangement 2a. Ed., Wiley, New York, 2005. Transparências em Inglês, disponíveis a
partir de http://www.wiley.com/college/sc/reid/
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(5) Pareto chart
The Pareto chart was introduced in the 1940s by Joseph M. Juran, who
named it after the Italian economist and statistician Vilfredo Pareto,
1848–1923. It is applied to distinguish the “vital few from the trivial
many” as Juran formulated the purpose of the Pareto chart. It is closely
related to the socalled 80/20 rule – “80% of the problems stem from 20%
of the causes,” or in Six Sigma terms “80% of the poor values in Y stem
from 20% of the Xs.”
In the Six Sigma improvement methodology, the Pareto chart has two
primary applications. One is for selecting appropriate improvement
projects in the define phase. Here it offers a very objective basis for
selection, based on, for example, frequency of occurrence, cost saving
and improvement potential in process performance. The other primary
application is in the analyze phase for identifying the vital few causes
(Xs) that will constitute the greatest improvement in Y if appropriate
measures are taken.
Material extraído de: PARK, S.H., Six Sigma for Quality and Productivity Promotion, Asian Productivity Organization, Tokyo, 2003.
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A procedure to construct a Pareto chart is as follows:
1) Define the problem and process characteristics to use in the diagram.
2) Define the period of time for the diagram – for example, weekly, daily,
or shift. Quality improvements over time can later be made from the
information determined within this step.
3) Obtain the total number of times each characteristic occurred.
4) Rank the characteristics according to the totals from step 3.
5) Plot the number of occurrences of each characteristic in descending
order in a bar graph along with a cumulative percentage overlay.
6) Trivial columns can be lumped under one column designation;
however, care must be exercised not to omit small but important items.
Table 4.2 shows a summary table in which a total of 50 claims during
the first month of 2002 are classified into six different reasons. Figure
4.4 is the Pareto chart of the data in Table 4.2.
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Um gráfico mostrando a correlação entre duas variáveis.
Os dados são, normalmente, utilizados em uma análise de regressão para estabelecer uma expressão analítica relacionando as duas variáveis.
Gráficos de Correlação
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(6) Scatter diagram
The scatter plot is a useful way to discover the relationship between two
factors, X and Y, i.e., the correlation. An important feature of the scatter
plot is its visualization of the correlation pattern, through which the
relationship can be determined. In the improve phase of the Six Sigma
improvement methodology, one often searches the collected data for Xs
that have a special influence on Y. Knowing the existence of such
relationships, it is possible to identify input variables that cause special
variation of the result variable. It can then be determined how to set the
input variables, if they are controllable, so that the process is improved.
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When several Xs may influence the values of Y, one scatter plot should be
drawn for each combination of the Xs and Y. When constructing the
scatter diagram, it is common to place the input variable, X, on the X-axis
and the result variable, Y, on the Y-axis. The two variables can now be
plotted against each other and a scatter of plotted points appears. This
gives us a basic understanding of the relationship between X and Y, and
provides us with a basis for improvement. Table 4.3 shows a set of data
depicting the relationship between the process temperature (X) and the
length of the plastic product (Y) made in the process. Figure 4.5 shows a
scatter diagram of the data in Table 4.3.
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(7) Stratification
Stratification is a tool used to split collected data into subgroups in order
to determine if any of them contain special cause variation. Hence, data
from different sources in a process can be separated and analyzed
individually. Stratification is mainly used in the analyze phase to stratify
data in the search for special cause variation in the Six Sigma
improvement methodology.
The most important decision in using stratification is to determine the
criteria by which to stratify. Examples can be machines, material,
suppliers, shifts, day and night, age groups and so on. It is common to
stratify into two groups. If the number of observations is large enough,
more detailed stratification is also possible.
Material extraído de: PARK, S.H., Six Sigma for Quality and Productivity Promotion, Asian Productivity Organization, Tokyo, 2003.
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Fluxogramas
Empregado na representação esquemática dos
passos de um processo.
Normalmente, o primeiro passo em um processo
de re-engenharia.
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Desdobramento da Função
Qualidade (QFD)
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Desdobramento da Função Qualidade (QFD)
- QFD é um método de sistemático de projetar a qualidade de um produto
ou serviço.
- Sistemática que objetiva traduzir as necessidades do cliente em
características (de qualidade, funcionais, de custo e confiabilidade) do
produto ou serviço.
- Sua aplicação pode ser muito mais ampla do que a definição indica.
Princípios são gerais, permitindo vários tipos de aplicações.
FONTE: http://www.portaldeconhecimentos.org.br/index.php/por/content/view/full/10294#eztoc126476_1
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QFD is:
•Understanding Customer Requirements
• Entendimento dos requisitos do usuário
•Quality Systems Thinking + Psychology + Knowledge/Epistemology
•Maximizing Positive Quality That Adds Value
•Comprehensive Quality System for Customer Satisfaction
•Strategy to Stay Ahead of The Game
• Understanding 'true' customer needs from the customer's perspective
• What 'value' means to the customer, from the customer's perspective
• Understanding how customers or end users become interested, choose,
and are satisfied
• Analyzing how do we know the needs of the customer
• Deciding what features to include
• Determining what level of performance to deliver
• Intelligently linking the needs of the customer with design,
development, engineering, manufacturing, and service functions
http://www.qfdi.org/
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QFD is a comprehensive quality system that systematically links the
needs of the customer with various business functions and
organizational processes, such as marketing, design, quality,
production, manufacturing, sales, etc., aligning the entire company
toward achieving a common goal.
It does so by seeking both spoken and unspoken needs, identifying
positive quality and business opportunities, and translating these into
actions and designs by using transparent analytic and prioritization
methods, empowering organizations to exceed normal expectations and
provide a level of unanticipated excitement that generates value.
The QFD methodology can be used for both tangible products and non-
tangible services, including manufactured goods, service industry,
software products, IT projects, business process development,
government, healthcare, environmental initiatives, and many other
applications.
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20/10/2009 31CSE-314-4 Planejamento e Gestão da Qualidade
(1) Four phases of QFD
- Quality Function Deployment (QFD) is a structured technique
to ensure that customer requirements are built into the design of
products and processes.
- QFD is mainly applied in improvement projects on the design of
products and processes. Hence, QFD is perhaps the most important tool
for DFSS (design for Six Sigma).
QFD enables the translation of customer requirements into product and
process characteristics including target value. The tool is also applied in
Six Sigma to identify the critical-to-customer characteristics which
should be monitored and included in the measurement system.
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20/10/2009 32CSE-314-4 Planejamento e Gestão da Qualidade
QFD was developed in Japan during the late 1960s by Shigeru Mizuno
(1910–1989) and Yoji Akao (1928–). It was first applied at the Kobe
shipyard of Mitsubishi Heavy Industry in 1972, with the Japanese car
industry following suit some years later. In the West, the car industry first
applied the tool in the mid 1980s. Since then, it has enjoyed a wide
dispersal across industries in a number of countries.
Although QFD is primarily used to map and systematically transform
customer requirements, this is not its only use. Other possible applications
concern the translation of market price into costs of products and
processes, and company strategies into goals for departments and work
areas.
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Basically, QFD can be divided into four phases of transformation
as shown in the figure. These four phases have been applied extensively,
especially in the automobile industry.
Phase 1: Market analysis to establish knowledge about current
customer requirements which are considered as critical for their
satisfaction with the product, competitors’ rating for the same
requirements and the translation into product characteristics.
Phase 2: Translation of critical product characteristics into
component characteristics, i.e., the product’s parts.
Phase 3: Translation of critical component characteristics into
process characteristics.
Phase 4: Translation of critical process characteristics into
production characteristics, i.e., instructions and measurements.
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20/10/2009 34CSE-314-4 Planejamento e Gestão da Qualidade
The four phases embody five standard units of analysis always
transformed in the following order:
- customer requirements,
- product characteristics,
- component characteristics,
- process characteristics, and
- production characteristics.
The level of detail hence increases from general customer requirements to
detailed production characteristics. At each phase the main focus is on
the transformation from one of these units of analysis, the so-called
“Whats,” and to the other more detained unit of analysis, the so-called
“Hows.”
At each of the four phases in the figure, the left-hand requirements are
“Whats,” and the upper right hand characteristics are “Hows.”
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(2) Eleven elements of house of quality
Of the 11 elements in the basic matrix shown in Figure 4.10, the first
three are concerned with characteristics of the “Whats,” whereas the
remaining eight are concerned with characteristics of the “Hows.” In this
house of quality, identifying
the critical “Hows” which constitute the main result of each matrix is the
essential task. In the following, a generic description of the eleven
elements is given.
1) The “Whats”
The starting point is that the “Whats” are identified and included in the
matrix. If it is the first phase of transformation, customer requirements
will be the “Whats.” Customer requirements are given directly by the
customers, which is sometimes called VOC (voice of customers).
20/10/2009 35CSE-314-4 Planejamento e Gestão da Qualidade
A basic matrix, possessing some resemblances to a house, embodying 11
elements (rooms), is used to document the results of each of the four
phases of transformation in QFD as shown in the figure. Often this
matrix is called the house of quality. The numbers in parentheses
indicate the sequence in which the elements of the matrix are completed.
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20/10/2009 36CSE-314-4 Planejamento e Gestão da Qualidade
2) Relative importance
In the first phase of transformation the customer is also asked to attach
relative importance, for example on a scale from
“1” = least to “5” = most,
to each of the requirements they have stated. This holds similarly for the
other phases. This importance is often denoted by Rimp.
3) Competitive assessment
A comparison of how well competitors and one’s own company meet the
individual “Whats” can then be made. If the “Whats” are customer
requirements, it is common that customers give input to this
comparison. For the three other “Whats” – product characteristics,
component characteristics and process characteristics – the comparison
is typically carried out by the team applying QFD.
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20/10/2009 37CSE-314-4 Planejamento e Gestão da Qualidade
One way to do the comparison is to evaluate competitors, Ecom, and
one’s own company, Eown, on, for example, a scale from
“1” = very poor to “5” = very good.
Both the ranking of competitors and one’s own company can then be
weighted with relative importance, Rimp, to obtain a better understanding
of the significance of differences in score for the individual “What.” Thus
the weighted evaluation of each “What” for competitors and one’s own
company is obtained by
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20/10/2009 38CSE-314-4 Planejamento e Gestão da Qualidade
4) The “Hows”
For every “What,” several corresponding “Hows” should be identified and
described. This is a core part of QFD and needs considerable attention.
For all four phases, the task is conducted by the in-house team applying
the tool. Customers will rarely be able to participate in this transition as
they do not have enough technical knowledge of the processes and
products.
5) Target value
Target values are then set for each of the identified “Hows.” A target
value is a quantified goal value, i.e., the nominal value for the
distribution. It forms the basis for decisions to be made on the need for
improvements.
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6) Relationship matrix
Each “What” is then related to the “Hows.” Each relationship is denoted
by Wij, where i is row number and j is column number in the matrix. A
commonly accepted scale for indicating relationships is to use 9, 3, and1,
where
9 = strong relation
3 = medium relation
1 = poor relation
The relationship matrix is clearly very important as it provides
the links between the “Whats” and the “Hows.”
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20/10/2009 40CSE-314-4 Planejamento e Gestão da Qualidade
7) Competitive assessment
Comparison with competitors for each characteristic of the “Hows” can be
made to determine how they are performing. A simple way to rank
competitors, Acom, and one’s own company, Aown, for example, is on a
scale from
“1” = very poor to “5” = very good.
8) Improvement direction
Based on the target value and the competitor assessment, the
improvement direction for each characteristic of the “Hows” can be
identified. It is common to denote increase with “↑,” no change with “”
and decrease with “↓.” This helps to understand the “Hows” better.
9) Correlation matrix
In the correlation matrix, the correlations among the “Hows”
characteristics are identified. Two characteristics at a time are compared
with each other until all possible combinations have been compared.
Positive correlation is commonly denoted by “+1,” and negative
correlation by “–1.” There does not need to exist correlation among all the
characteristics.
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10) Sums of correlation
The sum of correlations for each “How,” Sj, can be calculated by summing
the related coordinates as shown in the figure.
11) Importance
The final result is an identification of the “Hows” which are critical. The
critical “Hows” are identified by evaluation and calculation. In general, the
critical “Hows” are those that have a strong relationship with the
improvement potential of the “Whats” compared to competitors and high
positive sum of correlation. The relative importance of each “How,” Irel, is
derived by calculation. This is done by first computing the absolute
importance of each of the “Hows.”
Material extraído de: PARK, S.H., Six Sigma for Quality and Productivity Promotion, Asian Productivity Organization, Tokyo, 2003.
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For example, in Figure 4.12, the absolute importance of the first “How,”
Length, becomes
Very often this absolute importance of each “How” is recalculated into
relative importance, Irel. This is done by normalizing the absolute
importance, for example, on a scale from 0 to 10. For example, in Figure 4,
the relative importance of the first “How,” Length, is
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The “Hows” with the largest values for relative importance, Irel,
represent critical characteristics. A Pareto chart is sometimes helpful to
apply in this evaluation.
A few critical “Hows” may be selected from this relative importance. In
the selection of critical “Hows,” it can sometimes be useful to also
include the competitor assessment, Acom, and the assessment of one’s
own company, Acom.
The current ability of a company regarding each of the “Hows” can then
be multiplied by the relative importance, Irel, and compared. Some
analysts even include the relative difficulty of improving the various
“Hows” and use this as a further point in the analysis of critical “Hows.”
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(3) Ballpoint pen example
Let us take an example of a ballpoint pen made of metal. Customers have
a variety of requirements. The most important requirements, from the
viewpoint of the customers, are brought into Phase 1 of the
transformation as shown in Figure 4.
From Figure 4, it is evident that the shape, material hardness, length,
weight and toxic material are product characteristics (“Hows”) with high
relative importance. It is important that these characteristics should be
improved in order to fulfill customer requirements. The next three phases
help identifying areas of improvement.
Material extraído de: PARK, S.H., Six Sigma for Quality and Productivity Promotion, Asian Productivity Organization, Tokyo, 2003.
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QFD - Detalhes
Processo utilizado para garantir, o melhor possível, que o produto
atenda as especificações do usuário.
Voice of the
engineer
Voice
of the
customer
Customer-based
benchmarks
Material parcialmente adaptado e traduzido de: Reid, R.D., Sanders, N.R., Operations Mangement 2a. Ed., Wiley, New York, 2005. Transparências em Inglês, disponíveis a
partir de http://www.wiley.com/college/sc/reid/
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QFD – Casa da Qualidade
Adicionar “trade-offs”, metas e especificações
Trade-offs
Targets
Technical
Benchmarks
Material parcialmente adaptado e traduzido de: Reid, R.D., Sanders, N.R., Operations Mangement 2a. Ed., Wiley, New York, 2005. Transparências em Inglês, disponíveis a
partir de http://www.wiley.com/college/sc/reid/
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PDCA
• Planejar
• avaliar o processo corrente;
• coletar e reunir dados, identificar problemas;
• Desenvolver um plano de melhoria do processo
e fixar objetivos de desempenho.
• Fazer
• Implementar o plano – fase experimental.
• Checar
• coletar e reunir dados, comparação com
objetivos.
• Agir
• comunicar os resultados da fase experimental
• caso haja sucesso, implementar o novo
processo.
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PDCA (continuação)
Ciclo é continuamente repetido
◦ Após a realização da fase “Agir”, repetir,
novamente, o ciclo.
Planejar
Fazer
Checar
Agir
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