Progressivamente as empresas têm vindo a reconhecer que as condições impostas pelo mercado (a concorrência crescente, a evolução acelerada da tecnologia e a globalização da economia) impõem a melhoria contínua do funcionamento, a atualização permanente dos seus produtos e a satisfação efetiva dos seus clientes. Esta pressão para a mudança provocou a discussão sobre os caminhos e meios de melhorar a competitividade das empresas e trouxe para a ribalta métodos e ferramentas já conhecidos, ainda que renovados, e conduziu ao aparecimento de novas abordagens e ferramentas de gestão.
Neste contexto, surge a Análise do Valor , uma metodologia de gestão criada nos anos 50 pelo americano Lawrence Miles. Consiste em decompor um produto ou serviço nas suas funções principais e, em seguida, delinear as soluções organizacionais mais apropriadas para reduzir os custos de produção. Implica uma análise detalhada do valor criado pela empresa por meio da distribuição dos custos totais de um produto ou serviço pelas suas diferentes etapas: concepção, fabricação, venda, distribuição e serviço aos clientes. Este conceito deu origem às noções de cadeia de valor, de valor agregado do produto ou serviço e de shareholder value (valor para o acionista) cuja autoria pertence a Alfred Rappaport.
Nos últimos anos, as Associações Européias de Análise do Valor, através de programas de apoio da UE, têm desenvolvido uma frutuosa cooperação, envolvendo-se em projetos destinados a aprofundar e a divulgar a utilização da Análise do Valor. Os trabalhos realizados, quer no âmbito do estudo e normalização de conceitos, quer no âmbito da aplicação, permitiram alargar e enriquecer o conteúdo deste método, dando-lhe uma nova dimensão. O campo de aplicação da Análise do Valor deixou de ser apenas o da melhoria pontual de um produto ou de um serviço, mas uma forma de encarar a gestão de uma empresa.
Esta nova perspectiva, baseia-se no conceito de Valor, noção básica em Análise do Valor. O conceito de Valor traduz uma relação entre a satisfação de um produto (ou um serviço, um procedimento, um processo, etc.) e os recursos necessários para a sua execução. A variável valor também pode ser decomposta, segundo o ponto de vista empresarial, sendo assim definida como “o mínimo a ser gasto para adquirir ou produzir um produto com uso, a estima e a qualidade requerida.”
A aplicação desta noção à globalidade de uma empresa, significa que o Valor passa a ser um critério de decisão e a atividade deve ser conduzida no sentido de otimizar esta relação. Pretende-se aumentar o Valor para os clientes, para os empresários e acionistas e para os colaboradores da empresa!
Esta abordagem introduz uma procura de compromisso entre a satisfação de uma necessidade e o os recursos que estamos dispostos a despender para a obter. De fato, o Valor é um conceito relativo, que depende das circunstâncias, do lugar, do momento, etc.
Nesta nova visão passamos a designar esta abordagem por Value Management, que traduzimos para português por Gestão pelo Valor.
Com esta forma de tratar a problemática da competitividade, pretende-se desenvolver dentro das empresas uma atitude de melhoria contínua, tendo como referência o conceito de Valor.
Esta forma de abordar os problemas de uma empresa, é enquadrada por uma metodologia que recorre às várias ferramentas disponíveis, de uma forma criativa e sem modelos rígidos e predefinidos de atuação.
No âmbito da Gestão pelo Valor incluem-se várias ferramentas das quais destacamos:
Fonte:
doutorcep@datalyzer.com.br
Olá colegas, dando seqüência à série abordaremos um tema relevante ao controle da qualidade das empresas, visando resolver questões deforma prática e tornar a empresa competitiva. Vamos então ao estudo de sua aplicação.
2ª Ferramenta - DIAGRAMAS DE DISPERSÃO
Visa identificar se existe uma tendência de variação conjunta (correlação) entre duas ou mais variáveis.
Na prática do dia-a-dia é, muitas vezes, essencial estudar-se a relação entre duas variáveis correspondentes. Por exemplo, em que grau as dimensões de uma peça usinada variam com a mudança de velocidade de um torno? Ou, suponhamos que queremos controlar a concentração de uma solução e é preferível substituir a medição da concentração pela da densidade relativa porque ela é facilmente medida na prática. Para estudar a relação de duas variáveis tais como a velocidade do torno e dimensões de uma peça, ou concentração e densidade relativa, pode-se usar o chamado “diagrama de dispersão”.
Fig. 1 – Exemplo de diagrama de dispersão
Como ler diagramas de dispersão?
Pode-se conhecer diretamente o perfil da distribuição dos pares de dados a partir de sua leitura do seu gráfico. Para isso, a primeira coisa que se deve fazer é examinar se há ou não pontos anômalos no diagrama.
Pode-se presumir que, em geral, quaisquer destes pontos distantes do grupo principal são o resultado de erro de medição, ou de registro de dados ou foram causados por alguma mudança nas condições de operação. É necessário excluir estes pontos para a análise de correlação. Contudo, ao invés de desprezar estes pontos por completo, deve-se prestar a devida atenção às causas de tais irregularidades, pois muitas vezes obtêm-se informações inesperadas porém úteis, descobrindo-se por que eles ocorrem.
Fig. 2 – Pontos anômalos
Existem muitos tipos de padrões de dispersão que são chamados de correlações. Alguns tipos representativos são dados abaixo.
 Fig. 3 - Correlação positiva |
 Fig. 4 -Correlação negativa |
 Fig. 5 -Pode haver correlação positiva |
 Fig. 6 - Pode haver correlação negativa |
 Fig. 7 - Não há correlação |
 Fig. 8 - Não há correlação |
Orientações para construção do gráfico:
Exemplo: Um fabricante de tanques plásticos pelo processo de injeção encontrou problemas com tanques defeituosos que tinham paredes finas. Suspeitou-se que a variação da pressão do ar, que mudava de dia para dia, foi a causa das paredes finas, fora da especificação. Veja a tabela abaixo.
Tabela 1 – Dados de pressão do ar e da percentagem de tanques plásticos defeituoso.
| Data | Pressão do Ar (Kgf/cm3) | Produtos com defeitos (%) | Data | Pressão do Ar (Kgf/cm3) | Produtos com defeitos (%) |
| Out./01 | 8,6 | 0,889 | Out./22 | 8,7 | 0,892 |
| 02 | 8,9 | 0,884 | 23 | 8,5 | 0,877 |
| 03 | 8,8 | 0,874 | 24 | 9,2 | 0,885 |
| 04 | 8,8 | 0,891 | 25 | 8,5 | 0,886 |
| 05 | 8,4 | 0,874 | 26 | 8,3 | 0,896 |
| 08 | 8,7 | 0,886 | 29 | 8,7 | 0,896 |
| 09 | 9,2 | 0,911 | 30 | 9,3 | 0,928 |
| 10 | 8,6 | 0,912 | 31 | 8,9 | 0,886 |
| 11 | 9,2 | 0,895 | Nov./01 | 8,9 | 0,908 |
| 12 | 8,7 | 0,896 | 02 | 8,3 | 0,881 |
| 15 | 8,4 | 0,894 | 05 | 8,7 | 0,882 |
| 16 | 8,2 | 0,864 | 06 | 8,9 | 0,904 |
| 17 | 9,2 | 0,922 | 07 | 8,7 | 0,912 |
| 18 | 8,7 | 0,902 | 08 | 9,1 | 0,925 |
| 19 | 9,4 | 0,905 | 09 | 8,7 | 0,872 |
A - Conforme visto na Tabela 1, há 30 pares de dados.
B - Neste exemplo, indiquemos a pressão do ar por x (eixo horizontal), e a percentagem de produtos defeituosos, por y (eixo vertical). Assim temos:
Marcamos o eixo horizontal com intervalos de 0,5 (kgf/cm2), de 8,0 a 9,5 (kgf/cm2) e o eixo vertical com intervalos de 0,01 (%), de 0,85 (%) a 0,93 (%).
C – Trace o plano cartesiano usando e marcar os pontos no gráfico.
Vamos agora acompanhar nossos dois voluntários, Leandro e Marcos, na elaboração dos procedimentos acima. O primeiro, por ser mais conservador, optará pelo método tradicional, feito no papel. O segundo ... opa!
O Marcos usou o Datalyzer e já o terminou! Parece que o Leandro não conseguirá terminar seu gráfico até o fim desta publicação e infelizmente não poderemos visualizar seu esboço.
Fig. 9 – Tentativa de desenho de Diagrama de Dispersão feito por Leandro
Fig. 10 – Exemplo de Diagrama de Dispersão no Datalyzer© Spectrum feito por Marcus
Fonte: