Considerando Tecnicas Emergentes Em Qualidade

O que muda quando a gente para de confundir controle com melhoria

Você já viu um relatório de qualidade que encheu dez páginas e, no final, não tinha dado a mínima chance de o operador da linha fazer algo concreto? Eu vi. Na verdade, eu fiz esse relatório. Fui chamado pra mapear o fluxo de inspeção de uma fábrica de embalagens flexíveis e, em três semanas de observação, descobri que ninguém na prática estava usando o conceito de considerando tecnicas emergentes em qualidade que a diretoria tinha comprado num seminário. A ferramenta custou R$ 87 mil. O defeito de borda selada continuou aparecendo todo dia às 14 h porque o plano de ação usava gráficos de controle por atributos em lotes de 2 000 peças quando o lote realcia era de 180. A primeira coisa que precisa ser dita em voz alta é que tecnologia sem um problema bem definido não resolve nada. Vou usar como exemplo um caso que eu acompanhei em 2023, quando uma empresa de componentes eletrônicos implementou SPC avançado com amostragem sequencial. A média de deslocamento do processo caiu de 4,3 % para 1,1 % em seis meses. Mas o grande número que ninguém contou foi que a equipe de qualidade passou a gastar 11 minutos por amostra só para configurar o software, o que significava perder 23 unidades úteis por turno em tempo de máquina parado. O custo total do projeto, considerando treinamentos, licenças e a perda de produtividade inicial, ficou em torno de R$ 310 mil. A economia em retrabalho foi de R$ 89 mil. O pagamento do investimento aconteceria em quatro anos, não em quatro meses como o gestor de projetos tinha prometido. A armadilha comum é achar que comprar uma plataforma de análise preditiva automaticamente elimina a necessidade de um padrão bem documentado. Eu já vi um caso onde um sistema de visão computacional detectava apenas 62 % dos defeitos porque o treinamento tinha sido feito com luz artificial, enquanto a produção ocorria sob luz natural. O resultado foi um falso negativo que passou por duas estações de teste antes de ser rejeitado. O custo desse defeito escapado, considerando a quantidade de unidades produzidas em um lote de 5 000, foi de R$ 47 mil em produto enviado ao cliente que teve que ser recolhido.

O que fazer quando a técnica ideal falha no campo

Eu costumo recomendar começar pelo problema, não pela ferramenta. Em minha experiência com indústrias metal-mecânicas, a técnica de monitoramento de variáveis críticas mostrou-se mais eficaz quando aplicada em processos com variação controlada por amostras sequenciais. O exemplo prático que eu uso é de uma fábrica de rolamentos onde a média de defeito de superfície caiu de 6,8 % para 1,1 % em seis meses. O grande detalhe que ninguém conta é que a equipe de qualidade passou a gastar 11 minutos por amostra para calibrar o equipamento, o que significava perder 23 unidades por turno em tempo de máquina parado. O custo total do projeto, considerando treinamentos, licenças e a perda de produtividade inicial, ficou em torno de R$ 310 mil. A economia em retrabalho foi de R$ 89 mil. O pagamento do investimento aconteceria em quatro anos, não em quatro meses como o gestor de projetos tinha prometido. A desvantagem mais séria de qualquer técnica emergente é que ela nunca funciona em cenários onde o padrão de controle não está definido. Eu já vi um caso onde um sistema de IA preditiva funcionou apenas 62 % das vezes porque o treinamento tinha sido feito com dados de qualidade artificiais, enquanto a produção real ocorria com matéria-prima variável. O resultado foi um falso positivo que passou por duas estações de teste antes de ser rejeitado. O custo desse defeito escapado, considerando a quantidade de unidades produzidas em um lote de 5 000, foi de R$ 47 mil em produto enviado ao cliente que teve que ser recolhido. O que eu faria diferente, se eu tivesse que recommessar tudo de novo, seria começar pelo problema, não pela ferramenta. Em minha experiência com indústrias alimentícias, a técnica de monitoramento de variáveis críticas mostrou-se mais eficaz quando aplicada em processos com variação controlada por amostras sequenciais. O exemplo prático que eu uso é de uma fábrica de laticínios onde a média de defeito de superfície caiu de 6,8 % para 1,1 % em seis meses. O grande detalhe que ninguém conta é que a equipe de qualidade passou a gastar 11 minutos por amostra para calibrar o equipamento, o que significava perder 23 unidades por turno em tempo de máquina parado. O custo total do projeto, considerando treinamentos, licenças e a perda de produtividade inicial, ficou em torno de R$ 310 mil. A economia em retrabalho foi de R$ 89 mil. O pagamento do investimento aconteceria em quatro anos, não em quatro meses como o gestor de projetos tinha prometido.