Qualidade: Processo de homologação de uma peça para...

Docente: António Rocha

Gestão de operações Qualidade: Processo de homologação

de uma peça para produção

António Rocha

e-mail: [email protected]

outubro, 2019

mailto:[email protected]


Dimensões da qualidade

• A qualidade pode ser definida como tendo 8 dimensões (Garvin, 1988):

a) Conformidade – cumprimento dos requisitos;

b) Desempenho– funcionamento;

c) Fiabilidade – Desempenho fiável;

d) Durabilidade – tempo esperado de vida do produto

e) Especificações (Features) – funcionalidades

f) Nível de serviço (Serviceability )– manutenção, reparação;

g) Estética (Aesthetics) – o toque, a aparência;

h) Qualidade percecionada – marca, imagem, o estaturo.

Garvin, D.A. (1988). Managing quality. Free press.


Critérios de qualificação e ganho

Conformance

Performance

Reliability

Durability

Features

Serviceability

Aesthetics

Perceived quality

Qualificação Order-qualifying

Ganho Order-winning


Qualidade: Definição

Qualidade significa assegurar que alcançamos aquilo que dissemos que

faríamos, e que o fazemos da forma mais eficiente que conseguimos.


Planear a qualidade

Quando os requisitos de um produto são pouco claros esse

produto pode passar em todos os testes de qualidade e

mesmo assim pode não conseguir satisfazer as necessidades

e/ou expectativas do cliente ou consumidor final.

Por conseguinte, ter requisitos corretos e bem definidos é a

única forma de determinar se o produto apresenta elevada

qualidade e valor. (Head first, pag.422)


Homologação de uma peça para produção

1. Conhecer quais os requisitos para o desenvolvimento e produção da peça e qual o cronograma das entregas, e elaborar um plano de execução.

2. Definir a composição do material da peça (registar critérios de aceitação dos materiais e qual o material que obteve melhores resultados)

3. Marcar as peças produzidas para efeitos de rastreabilidade

4. Registar quaisquer modificações que sejam necessárias fazer ao produto

5. Aprovação do processo de conceção e desenho do produto por parte do cliente

6. FMEA do produto



7. FMEA de processo (da receção até à expedição do produto)

8. Identificar os dispositivos e práticas de medição adequados para a peça a produzir;

9. Antes de avançar com a produção é necessário registar resultados de ensaios de desempenho (Run & Rates; índices de capacidade do processo; cartas de controlo estatístico do processo; critérios de aceitação). As peças de ensaios devem ser mantidas em armazém de amostras de peças de ensaio, devidamente rastreadas);

10. Registar os recursos e equipamentos utilizados durante os ensaios.



11. Obter documentação de laboratório qualificado (testes de resistência mecânica, compatibilidade eletromagnética, baixa ou alta tensão, segurança do produtos e outros aplicáveis)

12. Relatório de aprovação de aparência (se requisitos de estética forem requeridos)



13. Plano de controlo da qualidade em produção:

a) Gama de controlo da qualidade em produção (controlos dimensionais a realizar, tolerâncias, instrumentos de medição, amostragem, frequência, e reação à não conformidade)

b) Meios de Inspeção em produção e devida calibração dos instrumentos de medição por laboratório acreditado

c) Controlo do peso e aparência das peças

d) Panóplia de defeitos

e) Gama de montagem

f) Testes funcionais

g) Gama de embalagem

h) Amostra padrão


Controlar a qualidade

Controlar a qualidade corresponde a ações para assegurar que as atividades de planeamento da qualidade e realização dos requisitos estão a ser

realizadas e alcançadas.

No controlo da qualidade podem ser utilizdas diferentes ferramentas e metodologias de monitorização e medição.


Exemplo de gama de controlo(1)

Ver doc. entregues


Exemplo de gama de controlo(2)

Ver doc. entregues


Panóplia de defeitos


Teste de validação funcional


Gama de montagem(1)


Gama de montagem(2)


Gama de embalagem


Plano de controlo da receção

Uma boa prática para sistematizar quais os parâmetros a controlar, pode passar pela

elaboração de um plano de verificação à receção onde, para cada produto

rececionado, podem ser indicados:

a) Quais os parâmetros a controlar;

b) Responsabilidade por este controlo;

c) Frequência de controlo;

d) Método de controlo (onde pode ser referenciada uma instrução de trabalho

que descreva a dimensão da amostra, o método a usar bem como os critérios

de aceitação do lote);

e) Dispositivo de medição e monitorização a utilizar;

f) Especificações admitidas para o parâmetro a controlar;

g) Registos nos quais é evidenciada a atividade de verificação de conformidade,

bem como os resultados alcançados;

h) Ações a tomar no caso de as especificações não erem obedecidas (situações

de não conformidade).

22


Plano de controlo da receção

Produto

rececionado

Parâmetro

a controlar

Resp. Freq. Método de

controlo

DMM Especific

ações

Registo Ação em

caso de NC

Embalagens

refª.3A

Inscrições e

grafismo

Chefe de

armazém

Todas as

entradas

Visual

(comparação

cm amostra e

nota de

encomenda)

n.a. Amostra FR.05 Devolução

após

informação

ao DP

Material Nota de

encomen

da

Quantidade

23

Exemplo

Fonte: Paiva et al. (2009). ISO 9001:2008 Implementação e certificação. Verlag Dashofer.

DMM - Dispositivos de Monitorização e Medição; NC - Não conformidade


Plano de controlo da receção (1)


Plano de controlo da receção (2)


AMOSTRAGEM: referências

Norma NP ISO 10012:2005, “Sistemas de gestão da medição. Requisitos para processos de medição e equipamento de medição”

NF X 06-022 – Regras de amostragem para controlo por atributos

ANSI/ASQC Z1.4-2008 Sampling Procedures and Tables for Inspection by Attributes

ANSI/ASQC Z1.9-2008 Sampling Procedures and Tables for Inspection by Variables

for Percent Nonconforming

ISO 2859-10:2006 – Sampling procedures for inspection by attributes

26


Determinação do tamanho da amostra Tabela com a indicação do tamanho da amostra tendo em conta o intervalo de confiança e a margem de erro

27


Determinação do tamanho da amostra

28

http://www.raosoft.com/samplesize.html?nosurvey



Determinação do tamanho da amostra

29 http://www.raosoft.com/samplesize.html?nosurvey



Observações sobre a amostragem

A empresa dependendo do grau de controlo que desejar pode fazer uma inspeção de produtos a 100% se forem críticos ou pode fazer controlos por amostragem.

Dependendo da confiança que temos no fornecedor podemos, por exemplo, inspecionar um ou dois lotes e se estes estiverem em conformidade podemos aceitar os restantes da encomenda recebida (mas isso também dependerá do tamanho da encomenda e da criticidade dos itens/produtos).

30


Observações sobre a amostragem

Sempre que dois lotes em cada cinco sucessivos forem rejeitados, deve-se reforçar o esforço da inspeção.

Se cinco lotes sucessivos forem aceites, podemos caso tenhamos confiança no fornecedor passar para um controlo de um menor nº de lotes.

O tamanho da amostra vai sempre depender da criticidade dos itens/produtos, do histórico de conformidade dos fornecedores e da confiança que lhes depositamos desde que tenham apresentado evidências consecutivas de conformidade.


As 7 ferramentas da qualidade (PMBOK, 5th edition)


As 7 ferramentas de base da gestão da qualidade

33


As 7 ferramentas de base da gestão da qualidade

1. Folha de Registo (para recolha de dados) + checklists

2. Histograma (para ilustrar variações)

3. Diagrama de Pareto (para hierarquizar ocorrências) + estratificação

4. Diagrama em espinha de peixe (para identificar a origem dos problemas)

5. Diagramas de correlação (para mostrar correlações e tendências)

6. Fluxogramas (para apresentar o modo de proceder)

7. Cartas de controlo (para controlar produtos e processos)

34


Objetivo: Obter informação necessária para responder a perguntas do tipo: ”quando ocorre?” ”quantas vezes ocorre?” ”quais os valores obtidos?”

35

1) Folhas de registo e checklists

36

Folhas de Recolha de Dados

Tipo de circuito :X22C64 Data: 12 Jan 2012

Nº de Lote: 22602 Secção: B12

Tamanho da amostra:1025 Controlador: Pedro Reis

Tipo de defeitos

Teste visual 8

Teste funcional 5

Defeito de soldadura 19

Outros 5

TOTAL 37

Exemplo de folha de registo utilizada no teste final de circuitos eletrónicos

para inspecionar tipos de defeito.

Checklists – listas de verificação

37

Lista de verificação (ou “checklist”) é uma ferramenta usada para o

levantamento de dados sobre a qualidade de um produto ou o número

de ocorrências de um evento.

PAVIMENTOS, DIVISÓRIAS E JANELAS Sim Não

1. São fixos, estáveis, antiderrapantes e sem inclinações perigosas, saliências e

cavidades X

2. São construídos de modo a permitirem limpeza, restauro e pintura das suas

superfícies X

3. As divisórias transparentes estão instaladas e assinaladas evidenciando a sua

presença X

4. As referidas anterior/te são constituídas por materiais que não comportam riscos X

5. As janelas, clarabóias e disp. de ventilação e podem funcionar em segurança X

6. A limpeza dos elementos do ponto anterior pode fazer-se sem perigo para as pessoas X


2) Histogramas – Utilizados para medir a

frequência de uma variável

É um gráfico de colunas que mostra a variação de um grupo de dados relativos a uma mesma variável, por meio da distribuição de frequência.

É útil para a compreensão das frequências relativas (percentagens) ou frequências absolutas (números) dos dados, e do modo como estes dados estão distribuídos.

38


2) Histogramas – Uma só variável

39

14 13 10 10 15 13 13 13 15 14

16 11 9 10 15 12 10 11 12 13

14 11 17 16 14 11 12 14 13 13

14 13 13 12 13 14 15 11 13 16

12 12 13 13 12 15 11 15 12 12

Dados registados relativos a 50 valores

Especificação: 5 < X < 15, o valor ideal é

igual a 12

| 17 1

||| 16 3

|||||| 15 6

||||||||| 12 9

||||||||||||| 13 13

||||||| 14 7

6

7

8

| 9 1

|||| 10 4

|||||| 11 6

5

Gráfico de contagem

Frequência

20

Frequência

19

18

17

15

11

13

9

7

6

4

3

2

1

5 6 7 8 9 10 11 12 16 15 14 13 17

Através da análise do histograma

podemos observar a distribuição

dos valores e se eles estão a

incidir sobre o intervalo que

pretendemos.

12


2) Histogramas

Por exemplo, vamos supor que o gestor de um supermercado quer saber se os clientes têm razão quando reclamam do tempo que demoram nas filas das caixas. Para o saber, o gestor reúne os operadores e os fiscais de caixa, discutem o problema, e decidem reunir dados (tempo e frequência do tempo de espera) e colocam-nos num histograma. O resultado obtido é o seguinte.

Para o gestor, o histograma mostra que:

A espera varia entre 1 e 35 minutos;

É mais provável o cliente esperar de 1 a 6 minutos; ·

É pouco provável, mas possível, que o cliente espere entre 30 e 36 minutos.

Para melhorar a qualidade do atendimento, após descobrir os motivos das demoras, o gerente desse supermercado pode estabelecer como meta diminuir as esperas superiores a 18 minutos.

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

1 a 6 8 a 12 12 a 18 18 a 24 24 a 30 30 a 36 Minutos

1 a 6

8 a 12

12 a 18

18 a 24

24 a 30

30 a 36

Nº de

clientes


3) Diagramas de Pareto e Estratificação ou diagramas ABC

As primeiras coisas em primeiro lugar.

O diagrama de Pareto ajuda-nos a identificar a importância relativa das informações para fixar as prioridades de intervenção.

O diagrama de Pareto concentra a atenção nos elementos que ocorrem com mais frequência e também tem em conta a proporcionalidade dos dados.


3) Diagramas de Pareto – analisar a

frequência ou a proporcionalidade de

vários parâmetros

22

8 6

5

0

5

10

15

20

25

Testefuncional

Teste visual Defeito desoldadura

Outros

nº de defeitos

Tipo de circuito: X22C64 Data: 11 de Junho, 2012

Numero de lote: 22602 Secção: B12

Tamanho da amostra: 1025 Controlador: Pedro Dias

Tipo de Defeitos Numero de não conformidades

Teste visual | | | | | | | | 8

Teste funcional | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | 22

Defeito de soldadura | | | | | | 6

Outros | | | | | 5

Total 41

nº de defeitos % % acumulada

Teste funcional 22 54 54

Teste visual 8 20 73

Defeito de soldadura

6 15 88

Outros 5 12 100

41 100


3) Diagramas de Pareto

,000%

10,000%

20,000%

30,000%

40,000%

50,000%

60,000%

70,000%

80,000%

90,000%

100,000%

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

50 51 48 49 52 53 47 54 Mais

Fre

qu

ên

cia

Medições

Frequência

% acumulada


3) Diagramas de Pareto – analisar a frequência ou a proporcionalidade de vários

parâmetros

Reclamação Frequência Custo

A 100 100

B 60 30

C 20 200

D 15 10

Reclamação A B C D C A B D

Frequência Custo

100

50

200

100


3) Diagramas de Pareto

Princípio de Pareto, diz que nem sempre o elemento que aparece com maior frequência num problema é o mais importante. Tudo depende do peso que ele tem no cálculo global.

Vamos supor, que uma empresa de calçado quer descobrir quais os custos que têm por causa da perda de materiais não aproveitados. Após o levantamento de dados e a sua estratificação obtivemos o seguinte gráfico:

Analisando o gráfico, descobrimos que, se os problemas de perdas com o couro e a sola forem resolvidos, 86% dos custos com perdas de material serão eliminados.

0

10

20

30

40

50

60

70

Couro Sola Cola Enfeite

% de produto

desperdiçado


3) Diagrama de Pareto - estratificação

46

Exemplos de perguntas através das quais podemos proceder à estratificação

de dados:

Os turnos de trabalho podem ser responsáveis por diferenças nos resultados?

“Os erros cometidos por novos trabalhadores são diferentes dos erros cometidos

por trabalhadores mais experientes?”

A produção às segundas-feiras é muito diferente da dos outros dias da semana?

Etc.

Portugal

Candidato A

Candidato B

Candidato C

Lisboa

Candidato A

Candidato B

Candidato C

Braga

Candidato A

Candidato B

Candidato C


4) Diagrama de causa e efeito, de Ishikawa ou de

espinha de peixe Determinar todas as causas possíveis de

um problema para encontrar quais as causas críticas que têm que ser resolvidas.

Este diagrama identifica uma série de problemas. Cada um deles pode gerar outros diagramas. A solução de cada um dependerá das prioridades que o grupo escolher para resolver em primeiro lugar.

47


4) Diagrama de causa e efeito, de Ishikawa ou de espinha de peixe

48

Equipamentos Métodos

Temperatura baixa

Demasiada luz

Má calibragem

Especificações erradas

Inadequação

Uso excessivo

Sequência errada

Mau planeamento Descrição do problema ou

defeito

Material incorreto

Material danificado

Materiais

Atitudes erradas

Parcialidade

Pessoas Medidas Ambiente

CAUSAS EFEITO


4) Diagrama de causa e efeito, de Ishikawa ou de espinha de peixe

A análise de causa-efeito é realizada em seis passos:

1º identificação do problema: O objetivo é obter uma descrição clara e inequívoca do problema;

2º Selecionar uma equipa de brainstorming: deve selecionar-se uma equipa interdisciplinar, com base no conhecimento técnico, analítico e de gestão necessário para determinar as causas do problema;

3º Desenhar a caixa com o problema e a seta principal: a caixa "problema" contém a descrição do problema cuja causa e efeito está a ser avaliada. A seta principal funciona como o alicerce para as suas principais categorias;

4º Especificar as principais categorias de causas: identificar as principais categorias de causas que contribuem para o problema descrito na caixa "problema". As seis categorias básicas para as causas principais dos problemas são muito frequentemente o recursos humanos, os métodos, os materiais, os equipamentos, as medidas e o ambiente. Podem se especificadas outras categorias, com base nas necessidades em análise;

5º identificar as causas do problema: após terem sido identificadas as principais categorias de causas para o problema, podem determinar-se as causas relacionadas com cada uma das categorias principais.

6º Identificar a ação ou ações corretivas

49


Exemplo dos 5 porquês (na procura das causas de um problema)

Pergunta: Porque é que a máquina parou?

Resposta: Devido a uma sobrecarga.

Pergunta: Porque é que existiu uma sobrecarga?

Resposta: Por falta de óleo.

Pergunta: Porque é que falta o óleo?

Resposta: A bomba de óleo é ineficaz.

Pergunta: Porque é que a bomba não é eficaz?

Resposta: O tubo de ligação da bomba aqueceu.

Pergunta: Porque é que o tubo de ligação aqueceu?

Resposta: O filtro de óleo está bloqueado pelo tubo.

50

CAUSA RAIZ DO PROBLEMA


5) Diagramas de dispersão ou correlação

O diagrama de dispersão é uma forma gráfica de representar a organização de dados usando duas variáveis, para determinar se existe uma correlação positiva, negativa entre duas variáveis e também para identificar tendências.

(ver folhas excel sobre regressões lineares simples e múltiplas)

51





52

X

Y

Correlação Positiva

X

Y

Correlação Negativa

X

Y

Sem Correlação

Exemplo:

Nº de horas de estudo versus

classificação obtida;

Nº de defeitos versus número de

horas extraordinárias realizadas.

Exemplo:

Tempo de utilização de uma

lâmina e a sua precisão de

corte.

Não existe relação entre a

variável X e a variável Y.



53

Um aumento da variável “Y” está dependente do aumento da variável “X”.

Se “X” aumenta “Y” pode também aumentar. Outras variáveis podem estar envolvidas.



54

A descida da variável “Y” está dependente da descida da variável “X”.

Se a variável “X” desce a variável “Y” poderá também descer. Outras variáveis poderão estar envolvidas



55

Não existe relação demonstrada entre as duas variáveis “X” e “Y”.

Quando a amostra atinge um valor limite existe uma inversão da relação entre as duas variáveis.


6) Fluxogramas

Os fluxogramas são utilizados para apresentar o modo de proceder e caracterizam-se através de uma sequência de operações representada por um conjunto de símbolos, como os pontos de decisão, representados por um losango.

56


6) Fluxogramas

57

Operação Decisão Início

Fim

Operação

Operação Operação

Operação

Decisão

Sim

Sim

Não

Não


6) Fluxogramas

58

Operação Decisão Início

Fim

Operação

Operação Operação

Operação

Decisão

Sim

Sim

Não

Não Produto

rejeitado Fim


6) Simbologia dos fluxogramas

59

Simbologia dos fluxogramas.odg


6) Fluxogramas


7) Cartas de controlo

As cartas ou gráficos de controlo são utilizadas para procurar tendências e padrões que acontecem ao longo do tempo.

São também usados para monitorizar um processo, verificando se ele está sob controlo indicando a faixa de variação. Quer dizer, ajudam a descobrir se ocorreu alguma mudança significativa no processo, bem como as causas de variação no momento em que essa mudança ocorre.

61


7) Cartas de controlo – sinais de alerta mais frequentes

62

Pontos acima ou abaixo de 3 5 ou mais pontos acima ou

abaixo da linha média

Padrões

cíclicos Tendências


As 7 ferramentas da qualidade (PMBOK, 5th edition)


Six-sigma a) Metodologia para fornecimento de produtos e

serviços melhores, mais rápidos com custos mais

baixos através da redução da variabilidade dos

processos.

b) Six-sigma tem como foco:

– Redução do tempo de ciclo;

– Redução de defeitos; e

– Satisfação dos clientes.


Six Sigma

a) O termo sigma significa desvio-padrão

b) O desvio-padrão mede a variação que existe dentro de uma

distribuição de dados.

c) Um desvio-padrão pequeno significa que os dados estão

muito próximos da média da distribuição e existe pouca

variabilidade entre os dados.


Média e desvio-padrão

Desvio-padrão: Distribuição normal

Esquerda da média Direitra da média Soma Acumulado

1 desvio-padrão 34,15 34,15 68,3 68,3

2 desvios-padrão 13,6 13,6 27,2 95,5

3 desvios-padrão

2,1 2,1 4,2 99,7


Média e desvio-padrão

Considerando que temos uma média de 49,584 mm, e um desvio-padrão de 1,253 identifique o intervalo onde vamos encontrar:

68,3% das observações



Média Desvio-padrão Esquerda da

média Direita da média Probabilidade

1 desvio-padrão 49,584 1,253 48,331 50,837 68,3%

2 desvios-padrão 49,584 2*1,253 = 2,506 47,078 52,090 95,5%

3 desvios-padrão 49,584 3*1,253 = 3,758 45,826 53,342 99,7%

Devemos pensar no desvio-padrão, como a média dos desvios em relação à média, (Lean and six-sigma pocket book, 2005).


Six-sigma

Notas de três competidores em uma prova de judo. Competidor A: 7 – 5 – 3 (média = 5)

Competidor B: 5 – 4 – 6 (média = 5)

Competidor C: 4 – 4 – 7 (média = 5) ... Como decidir?

Variância (V): Competidor A: [(7-5)2 + (5-5)2 + (3-5)2]/3 = 2,667

Competidor B: [(5-5)2 + (4-5)2 + (6-5)2]/3 = 0,667

Competidor C: [(4-5)2 + (4-5)2 + (7-5)2]/3 = 2,000

Desvio Padrão (σ = Sigma; mantém a unidade da variável!): Competidor A: = √2,667 = 1,633

Competidor B: = √ 0,667 = 0,817

Competidor C: = √ 2,000 = 1,414

Qual dos competidores teve o melhor desempenho?


Six-sigma

A metodologia Seis Sigma visa a redução da variabilidade até um nível de 6 desvios padrão da média até a especificação, superior ou inferior.

Visualização do processo

original

Visualização do processo com

variação reduzida


Six-sigma


Six-sigma

O six-sigma visa a redução de variabilidade;

A metodologia segue um processo, conhecido como DMAIC

(Define, Measure, Analyse, Improve, Control).


Six-sigma


Six Sigma

DMAIC is a systematic project management approach:

a) Define: Define the problem/opportunity, process, and

customer requirements. Tools used include project charter,

requirements, Voice of the Customer data.

b) Measure: Define measures (numbers to be achieved), then

collect, compile, and display data.

c) Analyze: Scrutinize process details to find improvement

opportunities; seeks root cause of problems.

d) Improve: Generate solutions and ideas for improving or

solving the problem; pilot test the solution (implement the

solution).

e) Control: Track and verify the stability of the improvements.


Six-sigma

DMAIC, processo:

a) Selecionar o problema;

b) Definir o padrão de desempenho;

c) Definir os instrumentos e método de medição;

d) Identificar as fontes de variação;

e) Relacionar as causas das variações;

f) Descobrir a relação entre as variáveis; (ex. tempo vs desgaste)

g) Definir e implementar solução;

h) Implementar processos de controlo;

i) Normalizar/padronizar


Six Sigma and Project Management

Six sigma e o DMAIC têm como propósito to

reduzir erros, minimizar desperdícies, e

realizar o trabalho de uma forma racional,

focando simultaneamente no todo “big

picture” e nos detalhes, para ter clientes

satisfeitos e reduzir custos com a qualidade.


Garantir a qualidade


Garantia da qualidade do projeto

O processo de garantia da qualidade visa:

a) Assegurar que os objetivos são atingidos, comunicados,

percebidos, aceites e têm a adesão das equipas de trabalho;

b) Assegurar que as ferramentas, procedimentos, técnicas e

recursos estabelecidos são utilizados;

c) Avaliar a relação entre aquilo que foi planeado e aquilo que

está a ser executado;

d) Avaliar o cumprimento de processos e requisitos.

e) As auditorias da qualidade também visam avaliar a relação

entre aquilo que foi planeado e aquilo que está a ser

executado.



“O processo de garantia da qualidade favorece a melhoria contínua. A

melhoria contínua é um meio interativo para melhorar a qualidade de

todos os processos. A melhoria contínua dos processos reduz

desperdícios e elimina atividades que não acrescentam valor. Isto

permite que os processos operem com maiores níveis de eficiência e

eficácia.” (PMBOK, 5th edition, 2013, pag. 243).

A metodologia PDCA, o conceito de Keizen (melhoria contínua), e os

métodos Lean (eliminação ou redução de desperdícios), six-sigma

(melhoria na gestão dos projetos por via da utilização da metodologia

DMAIC: Define, Measure, Analyse, Improve and Control) e o Just-in-time

(no momento certo e na quantidade requerida) podem ser utilizados neste

âmbito da garantia da qualidade dos processos.


Modo de atuação da

qualidade - a metodologia

PDCA



8 princípios de gestão da qualidade em projetos (NP EN 10006:2006)

FOCALIZAÇÃO NO CLIENTE

LIDERANÇA

ENVOLVIMENTO DAS PESSOAS

ABORDAGEM POR PROCESSOS

ABORDAGEM DA GESTÃO COMO UM SISTEMA

MELHORIA CONTÍNUA

ABORDAGEM À TOMADA DE DECISÕES BASEADAS EM FACTOS

RELAÇÕES MUTUAMENTE BENÉFICAS COM OS FORNECEDORES

84



Os oito princípios podem ser resumidos do seguinte modo:

a) Focalização no cliente: as organizações dependem dos seus clientes e, consequentemente, deverão compreender as suas necessidades, atuais e futuras, satisfazer os seus requisitos e esforçar-se por exceder as suas expectativas.

b) Liderança: os líderes estabelecem unidade no propósito e na orientação da Organização. Deverão criar e manter o ambiente interno que permita o pleno envolvimento das pessoas para se atingirem os objetivos da Organização.

c) Envolvimento das pessoas: as pessoas, em todos os níveis, são a essência de uma Organização e o seu pleno envolvimento permite que as suas aptidões sejam utilizadas em benefício da Organização.

d) Abordagem por processos: um resultado desejado é atingido de forma mais eficiente quando as atividades e os recursos associados são geridos como um processo.

e) Abordagem da gestão como um sistema: identificar, compreender e gerir processos inter-relacionados como um sistema, contribui para que a Organização atinja os seus objetivos com eficácia e eficiência.

f) Melhoria contínua: a melhoria contínua do desempenho global de uma Organização deverá ser um objetivo permanente dessa Organização.

g) Abordagem à tomada de decisão baseada em factos: as decisões eficazes são baseadas na análise de dados e de informações.

h) Relações mutuamente benéficas com fornecedores: uma Organização e os seus fornecedores são interdependentes e uma relação de benefício mútuo potencia a aptidão de ambas as partes para criar valor.

85


Quality excellence models

1. Systems perspective

2. Visionary leadership

3. Customer-focused excellence

4. Valuing people

5. Organizational learning and agility

6. Focus on success

7. Managing for innovation

8. Management by fact

9. Societal contributions

10. Ethics and transparency

11. Delivering value and results

https://midwestexcellence.org/wp-content/uploads/2019/03/2019-2020_Baldrige_Excellence_Framework_Business-Nonprofit-EXAMINER-USE-ONLY.pdf















EFQM EXCELLENCE MODEL 2020

http://www.shop.efqm.org/publications/the-efqm-model/

EFQM – European Foundation for Quality Management, Excellence model







Gestão dos riscos do projeto


89

---

----

--P

rob

abili

dad

e--

----

-->

Muito alta A

Alta G B; D; H A;C

Moderada

Baixa E

Muito baixa

F

Muito baixa

Baixo Moderado Alto Muito alto

--------------Matriz: Probabilidade x Impacto ----------->

A – Risco A; Risco B; Risco C; Risco D; Risco E; Risco F; Risco G; Risco H

Os riscos que

apresentarem

um índice

probabilidade-

impacto mais

elevado devem

ser estudados

com uso de

uma FMEA

Matriz de avaliação de riscos considerando a sua probabilidade e impacto

Avaliar riscos


FMEA ou AMEDEC

FMEA: Failure Mode, Effects and criticality Analysis

AMFEC – Análise Modos de Falha dos seus Efeitos e da sua Criticidade

O objetivo é identificar as causas das falhas, identificar os seus efeitos,

hierarquizar as falhas por intermédio de uma ponderação e providenciar

ações preventivas.

O foco da análise está na avaliação de três componentes que determinam o

nível de prioridade de intervenção sobre o risco:

A severidade do acontecimento;

A probabilidade da sua ocorrência e

A capacidade de controlo de deteção do defeito.

90

Avaliar riscos


Avaliar riscos

Nível de Prioridade de Risco (NPR)

NPR = S*O*D

S (Gravidade ou severidade do defeito possível)

O (Frequência ou probabilidade de ocorrência)

D (Probabilidade ou Capacidade de deteção)

91

A “S”, “O”, “D” finais são o resultado que

se espera após a implementação das

medidas de prevenção (a melhoria

conseguida)

Resultado da melhoria

conseguida.

As causas de risco

com prioridade mais

elevada são aquelas

às quais devemos

prestar maior atenção.


Avaliar riscos

92


Avaliar riscos

Cotação F – Frequência O – Ocorrência

G – Gravidade S – Severidade

D – Detetabilidade

1 a 3 Nunca ou quase nunca

Sem consequências 100% ou quase sempre

4 a 6 Possível Descontentamento Não ótima

7 a 9 Muitas vezes Grande descontentamento Paragem crítica

Inexistente Incerta

10 Sempre Problema de segurança

Impossível

93

FMEA

Tabelas de ponderação de um modo de falha

Podemos optar por utilizar a Tabela 1 ou a Tabela 2 (a Tabela 2 é a

mais utilizada)

TABELA I


FMEA ou AMFEC Anchor Points TABELA II

Score Severity Occurrence Detectability

Description Description Description

1 No effect. Almost no chance of

failure. Process

known, Cpk >1.67.

Current controls are

almost certain to

detect this failure.

2 Extremely minor

disruption, few

customers notice.

Very rare failures.

Cpk>1.5. Perhaps one

failure per 10,000

Very high probability

current controls will

detect.

3 Very minor

disruption, some

customers notice.

Rare failures. Cpk

>1.33. Perhaps one

failure per 1,000.

High probability


detect.

4 Very minor

disruption, most

customers notice. Moderate failure rates.

Cpk generally between

1.2 for a 6 rating, and

.8 for a 4 rating.

Failure rates generally

between 1 per 100 and

one per few thousand.

Moderately high

probability that current

controls will detect.

5

Minor disruption.

Customer somewhat

dissatisfied.

Medium probability

that current controls

will detect.

6 Low probability that


detect

7 Moderate disruption,

customer

dissatisfied. High failure rates. Cpk

in the .5 to .67 range.

Perhaps one failure per

25-100 cases.

Very low probability


will detect.

8 Major disruption of

function, customer

very dissatisfied.

Slight probability that


detect.

9 High danger of

injury. Warning

given. Very high failure rate.

Cpk generally .33 or

below, or one failure

per 10 cases.

Very slight probability


will detect.

10 High danger of

serious injury or

death. No warning.

No probability that


detect.

94

Tabelas de ponderação

de um modo de falha

Podemos optar por

utilizar a Tabela 1 ou a

Tabela 2 (a Tabela 2 é a

mais utilizada)

TABELA II


Avaliar riscos

A análise SWOT

Objetivos:

Fazer uma análise dos riscos tendo em conta as capacidades da

organização para fazer face a eventuais desvios do projeto;

As oportunidades que venham a surgir das atividades do projeto podem

ser consideradas como riscos favoráveis ou positivos que deverão ser

aproveitados para potenciar o projeto ou para valorizar outras atividades

da empresa ou projetos posteriores.

95


Avaliar o risco

96

Análise SWOT

Forças: De que recursos dispomos (ou podemos dispor) para concretizar este

projeto? Em que é que somos melhores ou diferentes dos outros?

Fraquezas: Quais são os problemas de um produto/serviço ou organização. Em

que é que temos de melhorar? O que nos falta para competir com os outros.

Oportunidades: O que é que podemos fazer melhor? O que é que poderá

melhorar o produto/serviço? O que é que se pode oferecer de diferente face as

necessidades das pessoas e às exigências do mercado?

Ameaças: O que já existe no mercado que pode afetar o sucesso do projeto

(crenças, políticas, ações em curso, resistência à mudança, disponibilidade de

recursos humanos materiais e financeiros)?


Avaliar riscos

FORÇAS

(dimensão corrente, interna)

FRAQUEZAS

(dimensão corrente, interna)

Identificação dos atuais pontos fortes, internos à

organização ou projeto e sua sustentabilidade.

Identificação dos atuais pontos fracos, internos à

organização ou projeto.

OPORTUNIDADES

(dimensão prospetiva e/ou externa)

AMEAÇAS

(dimensão prospetiva e/ou externa)

Deteção das principais oportunidades,

prospetivas e/ou externas à organização ou

projeto, tendo em conta os seus pontos fortes.

Deteção das principais ameaças, prospetivas

e/ou externas à organização ou projeto que

limitam o alcance das oportunidades

identificadas

97

Ações corretivas

Fraquezas

Ameaças

Processos para a sua valorização

Oportunidades

Os resultados da análise SWOT podem resultar na definição de novas WBS (novo planeamento de atividades) para a implementação de ações corretivas e para aproveitar as oportunidades identificadas.


Tratamento do risco: Preparação e implementação dos planos de tratamento do risco

Os planos de tratamento deverão ser discutidos com as partes

interessadas apropriadas.

Os decisores e outras partes interessadas deverão estar cientes da

natureza e dimensão do risco residual após o tratamento do risco.

O risco residual deverá ser documentado e sujeito a

monitorização, revisão e, onde apropriado, tratamento posterior.

Estratégias de resposta ao risco AMEAÇAS OPORTUNIDADES 1. Mitigar (reduzir) 1. Melhorar 2. Evitar (prevenir) 2. Explorar 3. Transferir 3. Partilhar 4. Aceitar (Reter)


Tratar riscos

Estratégias para lidar com fraquezas identificadas e com as ameaças

1. Mitigar a Ameaça

Implica tomar ações antecipadas para reduzir a probabilidade e impacto de um risco.

Exemplos:

Identificou-se, como um risco do projeto, a possível saída da empresa de um dos

elementos-chave do projeto. Um plano de contingência poderá ser a formação de dois

outros membros da equipa, na área de especialidade necessária, de modo a que, se o

elemento-chave sair, exista alguém que o substitua a curto prazo.

Adoção de procedimentos menos complexos;

Realização de mais testes;

Escolha de um fornecedor mais estável;

Desenvolvimento de um protótipo para testar situações ambíguas ou pouco claras;

Desenho de redundância de um sistema para reduzir o impacto de uma eventual falha.

99


Tratar riscos

2. Evitar a ameaça

Esta estratégia envolve a alteração do plano do projeto com um dos

seguintes objetivos:

Eliminar a ameaça de um risco adverso;

Isolar os objetivos do projeto do impacto do risco;

Reduzir a rigidez do objetivo que está em perigo (por exemplo,

estender o prazo ou reduzir o âmbito).

100


Tratar riscos

3. Transferir a ameaça

Nesta estratégia o risco não é eliminado, ele é transferido para terceiros,

que assumem a responsabilidade pela resposta.

A transferência de um risco envolve quase sempre o pagamento de um

prémio à parte que fica com o risco.

Exemplos:

Fazer um seguro do projeto;

Dar prémios de desempenho;

Pedir garantias;

Efetuar um contrato de preço fixo.

101


Tratar riscos

4. Aceitar a ameaça

Aceitar um risco significa que não se fazem quaisquer planos para o evitar

ou mitigar, isto é, a equipa de gestão do projeto está disposta a aceitar as

consequências do risco, caso ele ocorra.

Quando a equipa decide aceitar um risco e lidar com as consequências,

caso ele se manifeste, está-se perante uma estratégia de aceitação

passiva.

Se a equipa estabelecer uma reserva de contingência (tempo, dinheiro,

ou recursos) para fazer face a riscos conhecidos (ou mesmo

desconhecidos), trata-se de uma aceitação ativa.

102


Tratar riscos

Estratégias para lidar com oportunidades

1. Explorar a oportunidade

O objetivo é assegurar que a oportunidade é valorizada através da

sua aplicação.

Exemplos:

Atribuir novas funcionalidades ao produto final do projeto;

Proporcionar uma qualidade melhor que a que estava

inicialmente planeada.

103


Tratar riscos

2. Melhorar a oportunidade

Trata-se de encetar ações para aumentar a probabilidade e o

impacto de uma oportunidade, identificando e maximizando

fatores que a promovam.

104


Tratar riscos

3. Partilhar a oportunidade

Esta estratégia visa atribuir a responsabilidade (ownership) a uma

terceira parte, a qual está mais bem colocada para explorar e

potenciar a oportunidade, em benefício do projeto.

Exemplo:

Formar parcerias de partilha de riscos, equipas, empresas

especializadas ou joint ventures com o objetivo expresso de gerir e

potenciar oportunidades.

105

Qualidade: Processo de homologação de uma peça para...

Documents

Transcript of Qualidade: Processo de homologação de uma peça para...