Coleta de dados: erros humanos

Desvendando a Verdade Além dos Números: Uma Perspectiva do Seis Sigma

Em um cenário onde os dados são soberanos, as equipes Lean Six Sigma (LSS) desvendam os segredos ocultos nas métricas. No entanto, há uma dimensão frequentemente negligenciada: o fator humano. Por trás dos gráficos e tabelas, existe uma dança sutil entre pessoas e processos.

A famosa frase “números não mentem” é inegavelmente verdadeira, mas a verdade completa emerge quando compreendemos a origem desses números e os elementos humanos que os moldam. Um estudo de caso revela como essa sinfonia entre dados e interações humanas pode impactar resultados.

Nossos alunos de Green Belt e Black Belt frequentemente questionam: “Por que os exercícios parecem simples, mas a vida real é mais complexa?” A resposta está no Gemba, onde a realidade se desenha. Um gerente de projetos, ao negligenciar o contexto real, errou na análise de capacidade do processo.

A coleta de dados é uma arte. Antes de mergulhar na análise, compreenda o processo. SIPOC, VSM, Fluxograma e Estatística Descritiva são ferramentas essenciais. Lembre-se: a pressa na análise pode obscurecer a verdade. O MEASURE é o alicerce; os dados, a argamassa. E assim, desvendamos a verdade além dos números.

Como comparar os dados ao desempenho?

Em meio a uma crescente incidência de entregas atrasadas, uma companhia lançou-se em uma investigação minuciosa de um processo que não estava atendendo à demanda no tempo esperado. Até os últimos dois meses, esse processo era considerado estável e capaz de satisfazer os requisitos dos clientes. No entanto, não havia registros de mudanças recentes que pudessem explicar essa tendência de desempenho em declínio, o que tornava a identificação das causas de falha uma tarefa árdua.

O líder do projeto, incumbido de investigar o processo, optou por conduzir um estudo de ciclo de tempo, acessando o banco de dados do processo por meio do “estudo do tempo do desktop”, em vez de realizar uma visita presencial à planta (o famoso “Gemba”). O estudo do tempo da mesa foi repetido várias vezes, e os resultados permaneceram consistentes.

Focando nos selos de início e término do processo, os dados inicialmente indicaram que o tempo de execução estava dentro dos limites requeridos, sem necessidade de recursos adicionais. Além disso, havia um alto grau de confiança na precisão dos tempos de ciclo, uma vez que esses dados eram provenientes da coleta automatizada realizada pelo computador antes e após a conclusão de cada tarefa. No entanto, para surpresa de todos, a onda de embarques tardios persistia.

Diante da discrepância entre os dados e o desempenho real, o líder do projeto tomou uma decisão crucial: visitar o centro de operações e conduzir uma auditoria visual. Eureka! Durante a observação minuciosa do processo e as entrevistas com os operadores, a causa raiz desse desempenho errático emergiu, como veremos a seguir.

Capacidade de processo equivocada

Imagine um cenário onde um processo se desdobra em duas partes: Processo A e Processo B. A equipe do Processo A (Equipe A) é composta por operadores experientes, que dominam as técnicas Lean para simplificar o fluxo e manter altos padrões de qualidade. Graças às melhorias implementadas, esses operadores conseguem concluir seu trabalho antes do tempo de ciclo previsto.

O supervisor do Processo B viu uma oportunidade brilhante. Ele aproveitou o tempo extra da Equipe A e direcionou-os para realizar a entrada de dados necessária no início do Processo B. O resultado? Um tempo de ciclo reduzido e, consequentemente, uma capacidade aprimorada para o Processo B. No entanto, essa mudança na alocação de recursos não foi devidamente documentada, criando a ilusão de que o Processo B estava utilizando os recursos existentes da Equipe B para aumentar sua própria capacidade. Na realidade, apenas o Processo A havia recebido essa capacidade extra, graças à otimização Lean.

Tudo corria bem até que uma mudança de volume impactou o negócio. A Equipe A precisou se concentrar exclusivamente em seu próprio processo, deixando o Processo B sem o tempo extra anteriormente disponível. O sistema, baseado em um cálculo equivocado de capacidade para o Processo B, não previu essa mudança. Resultado: entregas atrasadas. Em resumo, um caso clássico de capabilidade de processo mal interpretada.

A lição aqui é clara: compreender a verdadeira capacidade de cada etapa é essencial para evitar surpresas indesejadas. O Seis Sigma nos ensina a olhar além dos números e considerar o contexto humano que molda nossos processos.

Reparando o Problema: Estratégias para Alinhar Capacidade e Entrega

Enquanto os vendedores da empresa geravam preços e propostas de tempo de entrega, uma discrepância silenciosa se infiltrava nos bastidores. Baseando-se em informações incorretas sobre o tempo de ciclo e alocação de recursos, eles inadvertidamente criavam um abismo entre a capacidade real e a capacidade citada do Processo B. A verdade emergiu: sem o empréstimo da Equipe A, o Processo B operava com uma capacidade inferior, deixando-o aquém das expectativas dos clientes.

O vendedor responsável pela oferta inicial enfrentava um dilema. Preferiria renunciar à sua comissão a admitir: “Desculpe, mas a precificação está equivocada; precisamos ajustar o preço.” Uma solução ágil, robusta e duradoura era imperativa.

A equipe de melhoria entrou em ação, traçando estratégias para reverter o cenário:

1.    Espelhamento Lean: Inspirados pelas melhorias do Processo A, aplicaram técnicas semelhantes ao Processo B. O objetivo? Reduzir o tempo total do ciclo.

2.    Treinamento Cruzado: A experiência da Equipe A na implementação Lean foi compartilhada com a Equipe B. Conhecimento fluía, habilidades se entrelaçavam.

3.    Validação Especializada: Métodos de estudo do tempo passaram pelo crivo de especialistas e donos do processo. Nenhum detalhe crítico ficaria oculto.

4.    Revisões Contínuas: Medidas de capacidade eram revisitadas periodicamente. A otimização era constante, como uma sinfonia afinada.

Assim, a empresa alinhou capacidade e entrega, transformando desafios em oportunidades. A verdade, agora transparente, impulsionava o sucesso.

Estratégias Avançadas para Otimização da Coleta de Dados

A coleta de dados desempenha um papel vital na construção do conhecimento, na validação de hipóteses e na implementação de mudanças. Nesse contexto, compartilho cinco estratégias essenciais para garantir uma coleta de dados eficaz:

1.    Formulação Precisa de Questões: Antes de iniciar a coleta, é fundamental definir claramente as perguntas que os dados devem responder. Essa clareza direciona todo o processo. Ao planejar um ciclo, antecipe as questões que os dados devem abordar. Além disso, considere como esses dados serão posteriormente analisados, talvez criando modelos de tabelas e gráficos para apresentar os resultados.

2.    Amostragem Estratégica: Em vez de estudar todos os itens disponíveis, opte por amostras representativas. Por exemplo, ao registrar chamadas para um número 0800, utilize uma folha de verificação simples para analisar detalhadamente a cada 20 chamadas. Pequenas amostras frequentes podem fornecer insights valiosos. A amostragem também reduz custos e carga de trabalho, incentivando uma análise mais profunda dos itens selecionados.

3.    Eficiência como Prioridade: Reduza a sobrecarga na coleta de dados. Muitas vezes, obtemos informações mais relevantes ao estudar uma amostra do que ao analisar todos os itens. Esse foco permite que a equipe concentre-se em medições precisas e estudos aprofundados, otimizando todo o processo.

4.    Coleta Contínua e Adaptativa: Registre eventos à medida que ocorrem. A coleta contínua de dados possibilita acompanhar mudanças ao longo do tempo e ajustar estratégias conforme necessário. A flexibilidade é essencial para manter a relevância dos dados coletados.

5.    Planejamento Estratégico Personalizado: O sucesso da coleta de dados depende de um planejamento sólido e adaptado à situação. Identifique fontes confiáveis, métodos adequados e ferramentas eficazes. Seja presencial ou à distância, utilize entrevistas, questionários, observações ou grupos focais, conforme a natureza da pesquisa.

Lembre-se: uma coleta de dados bem-executada é a base para decisões informadas e resultados impactantes. A AVALORE, empresa de consultoria e treinamentos, valoriza essa abordagem profissional para impulsionar o sucesso dos seus clientes.

Equipe Avalore

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