Curso de MASP grátis e com certificado

snippet do adsense

segunda-feira, 1 de março de 2021

Folha de tempos e padrão de trabalho

 Selecionado o ponto que desejamos trabalhar, devemos primeiramente descrever como o processo/ operação/ atividade se encontra. Isso servirá como base de comparação para que se possa mensurar após o final do trabalho todos os ganhos obtidos. Você recebeu na pasta “anexos” um documento chamado “padrão de trabalho”. A mesma possui aparência conforme imagem abaixo:

Cronoanalise e cronometragem planilha
Essa é a face do registro “padrão de trabalho”, vamos preencher passo a passo. Comece com os dados do cabeçalho, por exemplo:
Cronoanalise e cronometragem planilha excel

Campos:

Folha: identificação sequencial do número da folha;

Elaborado: quem elaborou a análise;

Aprovado: quem aprovou a análise;

Visto: assinatura de quem aprovou a análise;

Data: data de aprovação da análise;

Produto: produto ou processo em análise;

Pasta: numeração sequencial da pasta onde, quando necessário esse registro será encontrado;

Cronoanalise e cronometragem planilha excel exemplo


Seção: setor/ processo onde a operação é realizada;

Operação: número da operação definido (em geral, a engenharia define a numeração de 10 em 10);

Descrição: descreva a operação;

Máquina: qual máquina é utilizada para produzir;

Dispositivos: muitas vezes são utilizados dispositivos para fixação do produto junto à máquina. Se houverem, cite;

Ferramentas: se houver, cite;

Calibres: sempre que for utilizado em uma operação. Muitas vezes o calibre faz parte do próprio dispositivo ou ainda é um dispositivo à parte;

Tempo padrão: vamos apresentar o tempo padrão a seguir.

 

Apesar de ser uma rotina meramente descritiva, a determinação do padrão de trabalho é sumamente importante, pois ela registra o que foi avaliado no momento, de modo que, se um terceiro fizer alguma alteração no processo sem seu conhecimento e durante o seu período de melhoria do processo, você conseguirá rastrear os pontos que divergem para com sua análise. Também é importante, pois após o processo de melhoria, você poderá ter uma base de “antes e depois” e dessa forma mensurar ganhos em tempo, custo, segurança, qualidade, etc. Siga o método. 


sábado, 27 de fevereiro de 2021

PDCA

 O PDCA é um ciclo adotado para a realização de muitas atividades dentro do ambiente industrial.

De modo genérico, consiste em:




P – “PLAN” – PLANEJAR: É a etapa onde planejamos o que deve ser feito e o que esperamos obter mediante o que estamos planejando.

Assim sendo, devemos planejar o que devemos fazer, quando será feito, onde será feito, o porquê de ser feito, quem fará, como será feito e quanto custará, sendo essa a sistemática conhecida como 5W2H.

Para tanto, você pode utilizar a planilha disponível no blog da gestão empresarial ou ainda baixar em qualquer outra fonte. Caso queira, você mesmo pode desenvolver essa planilha, o importante é manter tudo gerenciado.

Ainda dentro do P do PDCA, é necessário planejar as saídas, ou seja, o que você espera obter mediante o seu planejamento. Por exemplo, mediante o processo de melhoria proposto esperamos obter redução de refugos, ou redução do tempo nos elementos 1 e 2 da operação 10 do processo de embalar bolos. Enfim, é tudo o que você espera mediante o que você planejou. 

D – “DO” – FAZER: É executar à risca o que foi planejado

C – “CHECK” – VERIFICAR: É verificar cada atividade que está sendo (ou foi) realizada e conferir se as mesmas atendem o que foi planejado.

A – “ACT” – AGIR: Mediante o que você verificou, você vai agir, tomar uma ação.

Se atende, padronizar e quando possível, melhorar (e assim se dá início ao ciclo de melhoria contínua).

Se não atende, verificar a causa raiz do problema e tomar uma ação corretiva. (Leitura recomendada – MASP: METDODOLOGIA DE ANÁLISE E SOLUÇÃO DE PROBLEMAS).

quinta-feira, 25 de fevereiro de 2021

Método

 

É a prática adotada e padronizada para a realização de uma atividade. É “o quê” é realizado entre a entrada e a saída da operação do processo em cada “elemento de trabalho”.

Exemplifiquemos:

Determinada operação do processo de produção consiste em parafusar a dobradiça na estrutura de madeira.

cronoanalise

Até o momento, não precisamos nos preocupar com as frações destacadas em azul nos elementos de trabalho dessa operação desse processo.

E o que ou quem é que determina a sequência em que estes parafusos devem ser apertados, a sequência entre os elementos e quem os fará? É o estudo de tempos e métodos, realizado geralmente por uma pessoa letrada em tempos e métodos e uma equipe que executa a operação.

A determinação de padrões de trabalho SEMPRE deve ser realizada em equipe, envolvendo pessoas de várias áreas pois dessa forma a elaboração desse padrão se torna mais acertiva. E por quê? Muitas vezes, nós técnicos e engenheiros de produção estamos focados na produtividade e na eficiência do processo, fatores que iremos discutir nos próximos capítulos e nos esquecemos de fatores que não fazem parte do nosso dia a dia muitas vezes, tais como a segurança da atividade para com o operador, os EPI’s adequados, ergonomia e também a qualidade e fatores que poderiam influir na não-qualidade, além de quê, envolvendo os operadores que efetivamente realizam a operação você certamente vai ter um resultado muito bom, pois em geral eles podem desenvolver ou conhecer a forma mais rápida e segura de se realizar a atividade.

Podemos então, dizer que um processo pode se dividir em operações e essas, por sua vez podem se dividir em muitos elementos de trabalho. Estes compões o método.

curso cronometrista




terça-feira, 23 de fevereiro de 2021

Processo

Definição segundo a norma ISO9000:2015 – “conjunto de atividades inter-relacionadas ou interativas que transformam insumos (entradas) em produtos (saídas).”

Ou seja, processo é toda aquela atividade que pega algo, faz algo e transforma em alguma coisa, seja essa coisa física, intelectual ou de serviço. Entendamos:

Um processo tem entrada e saída e também tem algo que é feito entre elas, ainda que não haja uma “transformação” de materiais.

Muitas pessoas enxergam como processo somente aquilo que produz, mas a definição vai muito além disso. Recursos Humanos é um processo? Sim. Tem várias entradas (solicitação de contratação, solicitação de treinamento, solicitação de avaliação, etc.). Após efetuarem suas atividades tem as saídas (pessoal contratado, pessoal treinado, avaliação de pessoas, etc.). Transporte é um processo? Sim, é só imaginarmos o que está envolvido e logo entenderemos.

Podemos classificar os processos, em primeira instância, de duas formas:

MACRO PROCESSO: Uma empresa pode ser enxergada como um macro-processo (um processo enxergado como uma grande máquina, onde entra tal coisa e sai tal coisa transformada) . Entendamos:

FÁBRICA DE BOLOS                                        

 

Cronoanálise e cronometragem processo

MICRO-PROCESSO: Cada processo pertencente à empresa pode ser classificado como micro-processo para avaliação.

Cronoanálise e cronometragem curso


Note que quando tratamos dessa forma e a produção seja inter-relacionada, a saída de um processo é a entrada de outro.

sexta-feira, 19 de fevereiro de 2021

Como calcular o Ebitda?

O que é Ebitda

Ebitda = Earnings before interest, taxes, depreciation and amortization

No português, “Lucros antes de juros, impostos, depreciação e amortização” (ou LAJIDA). É um indicador muito importante para qualquer empresa.

O Ebitda representa a geração operacional de caixa da companhia, ou seja, o quanto a empresa gera de recursos apenas em suas atividades operacionais, sem levar em consideração os efeitos financeiros e de impostos.

Referência: Análise das Demonstrações Contábeis, de José Laudelino Azzolin (IESDE Brasil, 2012).


Para que serve o Ebitda

Como dito, o Ebitda auxilia a analisar a geração de caixa de uma empresa, medindo com maior precisão a eficiência do negócio.

Isso acontece porque ele desconsidera algumas variáveis complexas, como financiamentos, que podem ser analisadas em uma outra perspectiva.

Saber se a empresa dá lucro ou prejuízo é fundamental, mas contar apenas com esse dado primário em uma análise não é o melhor caminho para um bom diagnóstico financeiro.

O Ebitda ajuda a ir além da conjuntura de financiamentos e alavancagem em que a empresa está inserida e mostra com maior clareza a situação operacional.


Como calcular o Ebitda?

Para calcular o Ebitda, é necessário saber qual é o lucro operacional. Ele resulta da subtração, a partir da receita líquida, do custo das mercadorias comercializadas, das despesas operacionais.

Depois, é preciso adicionar ao lucro operacional a depreciação e a amortização inclusos no custo de mercadoria vendida e nas despesas operacionais. 

Por outro lado, também é possível calcular o Ebitda começando pelo lucro líquido da empresa, ou seja, pelo final do demonstrativo de resultado. 


Exemplo de cálculo de Ebitda

Para entender a aplicação do Ebitda, vamos partir de uma Demonstração do Resultado de Exercício (DRE) hipotética de uma empresa X, que possui Receita Operacional Bruta de R$ 120.000,00.

como calcular ebit


Pronto, temos aí as informações iniciais para o cálculo do Ebitda.

como calcular ebitda

sexta-feira, 4 de dezembro de 2020

Gemba Walk e observação de perdas

 Essa aula foi gravada e disponibilizada à FATEC-SP para a turma de organização industrial no dia 03/12/2020,  na qual abordamos as grandes perdas da produção, gemba walk e um caso prático de aplicação de melhoria de processos baseada em observação de perdas em um gemba walk.


E o que é gemba walk e como aplicar? O significado da palavra gemba na lingua portuguesa é "onde as coisas acontecem", que para nós brasileiros faz muito sentido em chamar de chão de fábrica, que é onde as coisas realmente acontecem. O gemba walk é uma caminhada diária por parte da liderançafocada em observação e resolução de perdas nos processos, com o objetivo de tornar o processo o mais enxuto possível.

#gemba, #gembawalk, #leanmanufacturing, #melhoria de processos


sexta-feira, 14 de agosto de 2020

Modelo de instrução operacional e como utilizar

Olá, aluno.

Esse é um modelo de instrução operacional que contém as melhores práticas que observei em minha carreira. Você pode solicitar no formulário abaixo. Ao solicitar, você receberá um email no qual você precisa confirmar que está solicitando, isso para confirmar que ninguém está fazendo isso com seu email.

Existem vários nomes para instrução operacional, tais como IT - instrução de trabalho, POP - Procedimento Operacional Padronizado e outros, mas são basicamente a mesma coisa e tem a mesma finalidade.




Temos total respeito pelo seu email, portanto, além do formulário de Instrução Operacional, enviaremos apenas conteúdos relacionados ao tema ;). A confirmação significa que você está de acordo.

quarta-feira, 25 de março de 2020

Estudo de caso de aumento da taxa de peças inspecionadas mediante redução de perdas (Parte 6)


COMPROVAÇÕES DA ETAPA DE ANÁLISE

Ver parte 5 AQUI
Com a comprovação de x1, x3, x4, x5 e x6, elaborou-se em conjunto com a gestão do processo e alta gestão da fábrica um plano de ação para eliminação ou controle das causas, conforme tabela abaixo:
Figura 15 – Tabela de ações tomadas frente a cada x comprovado. Fonte: próprio autor.


DISCUSSÃO/ANÁLISES DOS RESULTADOS

Tomadas as ações frente aos x’s comprovados, verificou-se uma elevação da média de peças inspecionadas. Tal média, se portou ainda acima da meta projetada, onde obtivemos os seguintes resultados:
Figura 16 – Gráfico de resultados das médias diárias de peças inspecionadas por inspetora pós melhorias implantadas. Fonte: próprio autor.

CONSIDERAÇÕES FINAIS

De um modo geral, comprova-se a influência positiva da redução de perdas em um processo de inspeção de qualidade de uniformes dada a elevação obtida na média de peças inspecionadas (29,17%). Cada possível causa foi investigada e suas influências comprovadas nos resultados, o que facilitou a análise e tomada de ações. Todas as perdas observadas foram demonstradas, assim como as melhorias propostas. A alta gestão da fábrica e a própria direção do grupo reconhecem a eficácia do trabalho e a eficiência da metodologia seis sigma adotada.

Ver parte 5 AQUI

Referências
RITZMAN, L. P.; KRAJEWSKI, L. J. Administração da produção e operações. Editora Pearson, 2004. p. 18.

DENNIS, P.;. Produção Lean simplificada. Editora Bookman, 2008. p. 40.

ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS, NBR 5426: Planos de amostragem e procedimentos na inspeção por atributos, Rio de Janeiro, p. 14.

ZHANG, J. Powerful goodness-of-fit and multi sample tests. Toronto, ON, 2001. p. 34.

BARROS, E.; BONAFINI, F. C. Ferramentas da qualidade. Editora Pearson, 2015. p. 18, p. 52, p. 55, p. 91.

PLUM, D. M. Discovering the ‘Real’ Data in Multi-Vari Analysis Charting. International Journal of Applied Science and Technology, WI, fev. 2015. Disponível em:<https://pdfs.semanticscholar.org/b8b1/12fab844061f7cae1f7551391d7a86722bc5.pdf>. Acesso em: 16 fev. 2020.

SAWYER, S. F. Analysis of Variance: The Fundamental Concepts. The Journal of manual & manipulative therapy, TX, abr. 2009. Disponível em:< https://www.researchgate.net/publication/272311020_Analysis_of_Variance_The_Fundamental_Concepts>. Acesso em: 16 fev. 2020.



Estudo de caso de aumento da taxa de peças inspecionadas mediante redução de perdas (Parte 5)


ANÁLISE DO X5, Reprogramações

Amostrados os dados de 18 dias onde houveram reprogramações por parte do PCP – planejamento e controle da produção, obteve-se o diagrama de dispersão abaixo.
Em cada reprogramação, as inspetoras precisam parar suas atividades, tirar as peças da bancada, fazer um apontamento no relatório de horas, buscar as peças reprogramadas e iniciar novamente a atividade de inspeção, o que gera perdas de tempo e desgaste da mão-de-obra.
Figura 12 – Diagrama de dispersão de reprogramações versus percentual de atendimento à meta. Fonte: próprio autor.


Com um fator R = -0,886, conclui-se que existe uma correlação negativa.

ANÁLISE DO X6, Clareza da programação

Foram levantados dados nos registros da empresa Xxxxxxxxxxxxx sobre as médias de peças por inspetora por dia no mês de julho/2019, onde não se havia implementado a sistemática de programação de inspeção de forma clara e também no mês de novembro/2019, onde já se havia implementado uma sistemática clara e precisa da programação de inspeção, evitando erros e reprogramações. Em especial, a análise do x6 foi realizada após a melhoria proposta, pois não haveria outra forma de fazer a comprovação. Os dados se apresentaram conforme gráfico abaixo.
Figura 13 – Gráfico de intervalos e resultados do estudo Anova de comparação sobre período sem clareza na programação e com clareza na programação. Fonte: próprio autor

Para uma significância de 95% e um P-valor de 0,00, conclui-se que os resultados são significativamente diferentes, logo, comprova-se a influência do x “clareza na programação” em y “média de peças inspecionadas”.

COMPROVAÇÕES DA ETAPA DE ANÁLISE

Com os estudos realizados sobre a influência de cada x em y, temos o seguinte resumo:
Figura 14 – Tabela de resumo das comprovações de correlação de x em y





Estudo de caso de aumento da taxa de peças inspecionadas mediante redução de perdas (Parte 4)


ANÁLISE DO X2, DIFERENÇA DE HABILIDADE DAS INSPETORAS

Ver parte 5 AQUI
Amostrando-se em 9 dias as taxas de peças inspecionadas (peças por hora) em 3 momentos do turno de trabalho de 9 horas (início, meio e fim do turno) de 3 inspetoras e considerando-se os produtos inspecionados como equivalentes (camisas de manga curta), foi elaborado um estudo multi-vari (PLUM, 2015), adotando-se que a grandeza “inspetora” é discreta e a “taxa horária de peças inspecionadas” é contínua.
Figura 8 – Estudo Multi-Vari de inspetoras versus taxa de peças. Fonte: próprio autor


Verifica-se que a média (pontos vermelhos) é mais baixa para a inspetora 1. Visto tal fato, elaborou-se em um estudo Anova (SAWYER, 2009) pela variabilidade dos 3 momentos das 3 inspetoras para se concluir se o resultado da inspetora 1 é significativamente menor que o das demais.
Figura 9 – Estudo anova das inspetoras. Fonte: próprio autor.
Adotando uma significância de 95% e verificando um P-Valor de 0,231, concluiu-se que não há diferença significante entre os resultados das inspetoras.

ANÁLISE DO X3, absenteísmo

Amostrando-se resultados de absenteísmo da equipe e comparando-se com o percentual de atendimento das 56 peças/inspetora/dia (meta) em um diagrama de dispersão, obteve-se a seguinte distribuição:
Figura 10 – Diagrama de dispersão de absenteísmo versus atendimento à meta. Fonte: próprio autor.

Para um fator R = -0,896, concluiu-se que há uma correlação negativa forte, ou seja, quanto maior o (x) absenteísmo, menor o (y) atendimento à meta.

ANÁLISE DO X4, RAPIDEZ DE DECISÃO EM POSSÍVEIS REPROVAÇÕES

Verificando-se os tempos de paradas das inspetoras pelos motivos de se reprovar determinada peça e se aguardar a alta gestão da fábrica definir o retrabalho a ser feito, obteve-se a seguinte distribuição no diagrama de dispersão abaixo: 
Figura 11 – Diagrama de dispersão de tempo de parada aguardando decisão versus percentual de atendimento à meta. Fonte: próprio autor.

Para um fator R = -0,787, concluiu-se que há uma correlação negativa forte, ou seja, quanto maior o (x) tempo de parada aguardando decisão, menor o (y) percentual de atendimento à meta.
Ver parte 5 AQUI



Estudo de caso de aumento da taxa de peças inspecionadas mediante redução de perdas (Parte 3)


Ver parte 4 AQUI
Utilizando o fluxograma (BARROS E BONAFINI, 2015) da figura 6, podemos entender as macroatividades do processo de inspeção de qualidade da empresa em questão, onde 3 das características críticas listadas na figura 4 estão diretamente atreladas a resultados pontuais (y) das atividades e também as possíveis causas (x) que interferem no resultado pontual (y).
Figura 6 – Fluxograma das macroatividades, possíveis causas e efeitos do processo de inspeção de qualidade. Fonte: próprio autor.

As possíveis causas (x) foram levantadas utilizando a ferramenta diagrama de Ishikawa (BARROS E BONAFINI, 2015) em um brainstorming realizado entre a gestão e a equipe do processo e ainda requerem comprovação de que influem em cada efeito (y) correlacionado.


MEDIÇÃO DA CAPABILIDADE

Para medição da capabilidade do processo, ou seja, a capacidade que o processo tem de se manter dentro de limites de referência – máximo e mínimo, primeiramente foi necessário realizar entrevista com o gestor da área, onde o mesmo os declarou. Para o estabelecimento de máximo e mínimo foram consideradas as quantidades que, no mínimo, não impactam no indicador de prazo de entrega e, no máximo, não comprometam segurança das colaboradoras e confiabilidade da inspeção, onde se obteve 47 peças/inspetora/dia no mínimo e 84 peças/inspetora/dia no máximo. Considerou-se 56 peças/inspetora/dia o número adequado, meta que deveria ser perseguida individualmente por cada inspetora. Os limites – mínimo e máximo – serão utilizados no estudo de capabilidade.

Figura 6 – Análise de capabilidade do processo de inspeção de qualidade

Com um CP abaixo de 1,33, conclui-se que o processo não tem capabilidade (BARROS E BONAFINI, 2015).

ANÁLISE DO X1, DESABASTECIMENTO POR PARTE DAS FÁBRICAS

Dada uma hora fixa e combinada de chegada dos caminhões que trazem as peças para serem inspecionadas na unidade (8:30 h), mediu-se 18 ocorrências de desabastecimento, assim como as horas de parada das inspetoras por desabastecimento.
Por serem duas grandezas contínuas, horas de desabastecimento (x) e horas de inspetoras paradas (y), estudou-se a correlação entre as mesmas em um diagrama de dispersão (BARROS E BONAFINI, 2015). Utilizando-se a correlação proposta por Pearson (1904), obteve-se um fator R = 0,972, o que indica uma correlação positiva forte.
Figura 7 – Diagrama de dispersão de horas de desabastecimento versus horas de inspetoras paradas. Fonte: próprio autor.
Comprova-se a influência do x (horas de desabastecimento) no y (horas de inspetoras paradas).
Ver parte 4 AQUI





Estudo de caso de aumento da taxa de peças inspecionadas mediante redução de perdas (Parte 2)


Ver parte 3 AQUI
A normalidade dos dados foi analisada para determinar quais ferramentas estatísticas poderiam ser utilizadas para análise.

Figura 2 – Histograma das médias de peças inspecionadas por inspetora por dia no período de junho de 2017 a agosto de 2019. Fonte: próprio autor

Figura 3 – Gráfico de normalidade dos dados na distribuição de Anderson-Darling

Fonte: próprio autor

Utilizando a distribuição de Anderson-Darling (ZHANG, 2001) e uma significância de 95%, conclui-se que para o P-valor de 0,128 observado, os dados são normais, o que permitiu utilizar as ferramentas de análise sequentes.
No período de análise dos dados (setembro de 2019) foram entrevistados os clientes internos do processo de inspeção de qualidade final, sendo estes o processo de expedição e planejamento e controle da produção com o intuito de observar as principais reclamações, onde obteve-se: 

Figura 4 – Tabela de reclamações versus características críticas diretamente atreladas à reclamação. Fonte: próprio autor.

       Na figura 4, temos, na coluna da esquerda, as reclamações diretas colhidas das declarações dos clientes internos e, à direita, as características críticas, quais foram correlacionadas com as reclamações.
Após a realização de um brainstorming e utilizando a ferramenta da qualidade diagrama de Ishikawa, ou diagrama de causa e efeito (BARROS E BONAFINI, 2015), foram levantadas as possíveis causas que teriam impacto no efeito “baixa produtividade na inspeção de qualidade”, conforme disposto na figura 5.
Figura 5 – Diagrama de causa e efeito. Fonte: próprio autor.

Ver parte 3 AQUI

Mais em https://www.austenitect.com/ Curso de cronoanálise: https://www.austenitect.com/cronoanalise Curso de fluxogramas: https://www.austenitect.com/fluxogramas Power BI: https://viniciusneves.eng.br/cursopow... Excel para análises de produção: https://www.austenitect.com/excel Pareto: https://www.austenitect.com/pareto FMEA: https://www.austenitect.com/fmea Nossos podcasts: https://www.austenitect.com/videos


Estudo de caso de aumento da taxa de peças inspecionadas mediante redução de perdas (Parte 1)


Resumo
Ver parte 2 AQUI
O presente estudo de caso tem por objetivo demonstrar os resultados obtidos, bem como a análise realizada com a metodologia seis sigma em um processo de inspeção de qualidade realizado na empresa Xxxxxxxxxxxxx – Uniformes e EPI’s, onde foram observadas perdas e propostas soluções, após a análise realizada, bem como resultados obtidos. O resultado deste estudo de caso se demonstra relevante, visto a elevação obtida na taxa de peças inspecionadas (29,17%) e a possibilidade de se aplicar grande parte da metodologia seguida para casos similares em indústrias de confecção.

Palavras-chave: melhoria de processos, eficiência, seis sigma.

ABSTRACT
The present case study aims to demonstrate the results obtained, as well as the analysis carried out with the six sigma methodology in a quality inspection process carried out in Xxxxxxxxxxxxx - Uniforms and PPE's company, where losses and proposed solutions were observed after the analysis performed, as well as results obtained. The result of this case study is relevant, given the increase in the rate of inspected parts (29.17%) and the possibility of applying a large part of the methodology followed for similar cases in the clothing industry.

Keywords: processes improvement, efficiency, productivity



iNTRODUÇÃO

A indústria de confecção de uniformes no Brasil utiliza um modelo de produção sob encomenda em lote em sua grande maioria, este é o caso da Xxxxxxxxxxxxx – Uniformes e EPI’s, onde esse caso foi estudado. O modelo sob encomenda em lote é aquele no qual se produz mediante a encomenda de um cliente (RITZMAN, 2004) o que é o inverso de uma produção contínua (DENNIS, 2008). Fatores indesejáveis, tais como tempo de espera, perdas humanas e retrabalhos caracterizam perdas de produção (DENNIS, 2008) e tais fatores foram observados no processo de inspeção de qualidade final dessa empresa durante o estudo. A Xxxxxxxxxxxxx possui sua estrutura de produção distribuída em 4 fábricas, sendo que o presente estudo de caso foi desenvolvido na unidade de Jandira-SP, onde o processo de inspeção de qualidade final é aplicado através de amostragem segundo a norma NBR 5426 (ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS, 1985).
A busca pela minimização de perdas e aumento de lucratividade dos processos da empresa Xxxxxxxxxxxxx vem sendo buscadas como parte da sobrevivência no mercado, de modo que isso representa diferencial competitivo e assim, justifica-se esse estudo.
O presente estudo visa demonstrar as perdas observadas, melhorias implementadas e responder à pergunta: qual a influência da redução de perdas nos resultados de um processo de inspeção de uniformes?

Desenvolvimento

LEVANTAMENTO DOS DADOS

Para justa abordagem dos resultados do processo de inspeção de qualidade, sendo este, a média de peças inspecionadas por inspetora por dia, foram levantados no acervo da empresa Xxxxxxxxxxxxx os resultados dos últimos 26 meses, período no qual a empresa forneceu registro confiável para análise.
Figura 1 – Gráfico da média de peças inspecionadas por inspetora por dia. Fonte: acervo da empresa Xxxxxxxxxxxxx
Ver parte 2 AQUI

Mais em https://www.austenitect.com/ Curso de cronoanálise: https://www.austenitect.com/cronoanalise Curso de fluxogramas: https://www.austenitect.com/fluxogramas Power BI: https://viniciusneves.eng.br/cursopow... Excel para análises de produção: https://www.austenitect.com/excel Pareto: https://www.austenitect.com/pareto FMEA: https://www.austenitect.com/fmea Nossos podcasts: https://www.austenitect.com/videos