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

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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.

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