MAPEAMENTO DE FLUXO DE VALOR

Na minha experiência como Engenheiro de Processos e Melhoria Contínua, tenho percebido que muitas iniciativas de melhoria acabam frustrando os envolvidos com esse tipo de trabalho, pois apesar de terem melhorado determinados pontos da produção, não conseguem enxergar os ganhos no final da linha ou célula. Isso ocorre porque essas melhorias são feitas sem levar em consideração o fluxo de valor do produto e acabam criando ilhas isoladas de eficiência. O mapeamento do fluxo de valor é de extrema importância na execução dos projetos de melhoria para que todos os esforços sejam empregados onde realmente há necessidade.

Fluxo de valor é toda ação, agregando valor ou não, necessária para trazer um produto por todos os fluxos essenciais à sua fabricação: (1) o fluxo de produção desde a matéria-prima até os braços do consumidor; e (2) o fluxo do projeto do produto, da concepção até o lançamento (ROTHER; SHOOK, 2009).

Um mapa de fluxo de valor (MFV) ou value stream map (VSM) é uma representação visual do fluxo dos materiais e informações para uma família de produtos. É utilizado para analisar o funcionamento sistêmico de um fluxo de valor e esboçar estados futuros melhores.

Em um processo de melhoria, mapear o fluxo de valor é uma etapa inicial critica, pois ajuda a enxergar o todo, evitando o erro comum de melhorar pontos isolados do processo de fabricação, que não trazem os benefícios esperados do aumento de produtividade global e da redução dos desperdícios.

 O mapeamento do fluxo de valor também é utilizado para identificar gargalos e atrasos nos processos produtivos (FORNO et al., 2008).

O mapeamento do fluxo de valor segue as seguintes etapas mostradas na figura 1.

 

Figura 1 - Etapas iniciais do mapeamento do fluxo de valor

Fonte: ROTHER; SHOOK (2009)

 

O primeiro passo é desenhar o estado atual, o que é feito a partir da coleta de dados de informações no chão de fábrica. Isso fornece a informação necessária para desenvolver um estado futuro. O desenvolvimento do estado atual e futuro são esforços superpostos. A elaboração do mapa do estado futuro fornece informações a respeito do estado atual que não haviam sido percebidas e a elaboração do estado atual auxilia na visualização de um estado futuro. O próximo passo é elaborar um plano de implementação para alcançar o estado futuro. E, assim que o estado futuro é alcançado, um novo mapa do estado futuro deve ser elaborado, estabelecendo a melhoria contínua no nível do fluxo de valor (ROTHER; SHOOK, 2009).

Para desenhar o mapa de fluxo de valor são utilizados alguns símbolos pré-definidos, como os da figura 2, no entanto outros símbolos podem ser desenvolvidos, desde que sejam consistentes dentro da empresa para que todos possam desenhar e entender os mapas necessários para instituir a manufatura enxuta.

 

 Figura 2 - Alguns símbolos utilizados no VSM

Fonte: http://www.gestaoindustrial.com> Acesso em jun. 2015

 

A partir do conceito que valor é todo atributo que o cliente está disposto a pagar por ele (WOMACK; JONES, 2004). Os processos que compõem o fluxo de valor são classificados de três formas: 

1.    Realmente geram valor;

2.    Não geram valor, mas são necessários para fabricar o produto;

3.    Não geram valor e devem ser eliminados ou minimizados. 

Conforme Vieira (2006) alguns dados típicos de processo que são utilizados no mapeamento de fluxo de valor são: 

§ Tempo de ciclo - T/C;

§  Tempo de troca - TR;

§  Tamanho dos lotes de produção - TPT;

§  Disponibilidade real da máquina;

§  Número de operadores;

§  Número de variações do produto;

§  Tempo de trabalho (menos os intervalos)

§  Taxa de refugo.

 

De acordo com Rother e Shook (2009) a partir da definição de qual família de produtos que será mapeada, a construção do mapa começa pelas demandas do consumidor, representando-se o cliente com um símbolo fábrica no canto direito superior do mapa, com os respectivos dados da necessidade do cliente. Em seguida são desenhados os processos básicos de produção representados por caixas de processo. O fluxo de material é desenhado da esquerda para a direita, na parte inferior do mapa na sequência em que os processos ocorrem e não da forma como estão dispostos fisicamente na planta. Na caixa de dados dos processos são colocadas as informações de tempo de ciclo, tempo de troca, número de operadores, tempo de trabalho disponível por turno, disponibilidade do processo e o tamanho do lote de produção TPT. O mapeamento do fluxo de valor usa a unidade de tempo segundos para o tempo de ciclo, o takt time e o tempo de trabalho disponível.

Para indicar onde o fluxo está parando e o estoque se acumula, utiliza-se um símbolo de triângulo de advertência, que mostra a localização e a quantidade de estoque (VIEIRA, 2006). Segundo Rother e Shook (2009) para representar a movimentação dos produtos acabados e das matérias-primas, entre a planta e o cliente, e entre os fornecedores e a planta, respectivamente; utiliza-se um símbolo de transporte como, caminhão, avião, navio, trem, etc., e uma seta larga Os fornecedores também são representados com um símbolo de fábrica no canto superior esquerdo do mapa, com suas respectivas caixas de dados. O fluxo de informação é desenhado da direita para a esquerda na parte superior do mapa. As informações fluem do cliente para uma caixa de processo que representa o departamento de programação e controle da produção (PCP) e dessa caixa para o fornecedor e para cada processo no chão de fábrica.

Ainda de acordo com Rother e Shook (2009), com os dados das operações já anotados no mapa, as condições do fluxo de valor são resumidas desenhando uma linha do tempo abaixo das caixas de processo e dos triângulos de estoque, para registrar o tempo que uma peça leva para percorrer todo o caminho no chão de fábrica (lead time), desde a chegada da matéria-prima até a liberação do produto acabado para o cliente. Em seguida são adicionados os tempos de agregação de valor ou tempos de processamento para cada processo no fluxo de valor. Normalmente o tempo de agregação de valor no produto é muito menor que o tempo gasto para percorrer todo o chão de fábrica (lead time). Após o mapeamento do fluxo de valor do estado atual é necessário criar e implementar um mapa do estado futuro que elimine as fontes de desperdício e agregue valor ao cliente. A figura 3 ilustra um mapa de fluxo de valor do estado atual.

 

Figura 3 - Mapa de Fluxo de Valor

Fonte: http://www.gestaoindustrial.com> Acesso em jun. 2015

 

A aplicação dos princípios do pensamento enxuto na elaboração do MFV do estado futuro, invariavelmente deve fazer com que a nova linha do tempo seja drasticamente menor reduzindo os custos e o lead time (VIEIRA, 2006). Nesse sentido, Rother e Shook (2009) estabelecem alguns procedimentos para estabelecer um fluxo de valor enxuto para o estado futuro:
 

1.    Produzir de acordo com o takt time. O takt time é a frequência com que uma peça ou produto deve ser produzido, baseado no ritmo de vendas, para atender a demanda dos clientes.

 

2.    Desenvolver o fluxo contínuo onde for possível. O fluxo contínuo significa produzir uma peça de cada vez, sem paradas nas passagens de um processo a outro.

3.    Usar supermercados para controlar a produção onde o fluxo contínuo não se estende aos processos anteriores. Muitas vezes há pontos no fluxo de valor onde o fluxo contínuo não é possível e é necessário produzir em lotes utilizando um sistema puxado baseado em supermercados.

4.    Tentar enviar a programação do cliente para somente um processo de produção, definido como processo puxador. O uso do sistema puxado com supermercado, faz com que seja necessário programar somente um ponto no fluxo de valor, porque a maneira como se controla a produção nesse ponto define o ritmo para os processos anteriores.

5.    Nivelar o mix de produção, ou seja, distribuir a produção de diferentes produtos uniformemente no decorrer do tempo no processo puxador, para reduzir o lead time de atendimento de um pedido.

6.    Nivelar o volume de produção através de uma puxada inicial com a liberação e retirada de somente um pequeno e uniforme incremento de trabalho no processo puxador, isto é, liberar continuamente uma pequena quantidade de produtos no processo puxador e liberar a mesma quantidade de produtos acabados. Essa prática é definida como retirada compassada e o incremento de trabalho de pitch, que é calculado pela multiplicação do takt time pela quantidade de peças ou produtos transferidos no processo puxador. 

7.    Desenvolver a habilidade de fazer toda peça todo dia, depois todo turno, toda hora ou pitch; através da redução dos tempos de troca e produzindo lotes menores nos processos de fabricação anteriores ao processo puxador. Dessa forma, esses processos serão capazes de responder às mudanças posteriores mais rapidamente.
 

Finalmente Rother e Shook (2009) afirmam que após a elaboração do mapa do estado futuro, o mesmo deve ser executado rapidamente com o auxilio de um plano de implementação do fluxo de valor que descreva como pretende-se alcançar o estado futuro.

 

REFERÊNCIAS

FORNO, A. J. D.; BARQUET, A. P. B.; BUSON, M. A.; FERREIRA, M. G. G. Gestão de Desenvolvimento de Produtos: Integrando a Abordagem Lean no Projeto Conceitual. Gestão da Produção, Operações e Sistemas, ano 3, n.4, p. 45-58, Out-Dez 2008.

 

ROTHER, M.; SHOOK, J. Aprendendo a Enxergar. Mapeando o Fluxo de Valor para Agregar Valor e Eliminar o Desperdício. São Paulo: Lean Institute Brasil, 2009.

 

VIEIRA, M. G. Aplicação do Mapeamento de Fluxo de Valor para Avaliação de um Sistema de Produção. 2006. 118 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Mecânica) - Faculdade de Engenharia Mecânica, Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis, 2006.

 

WOMACK, J. P.; JONES, D. T. A Mentalidade Enxuta nas Empresas: Elimine o Desperdício e Crie Riqueza. 6ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2004.

 

 

 

 

 

 

 

 

FERRAMENTAS DA QUALIDADE

          

Neste primeiro artigo resolvi escrever sobre as ferramentas da qualidade que frequentemente utilizamos na resolução de problemas, sejam eles do segmento industrial ou de serviços. Muitas vezes grandes problemas podem ser resolvidos através da aplicação de ferramentas simples, mas eficientes. Acredito que o conhecimento dessas ferramentas é o primeiro passo para quem quer se iniciar no fascinante mundo das Engenharias de Processo, Produção e Qualidade.

As ferramentas de qualidade são técnicas utilizadas com a finalidade de definir, mensurar, analisar e propor soluções para os problemas que interferem no bom desempenho dos processos de trabalho (MALIK; SCHIESARI, 1998).

Na implantação e consolidação do processo de gestão de qualidade e produtividade de uma instituição, podem ser empregadas inúmeras ferramentas, tais como: Metodologia do Programa 5S, Método PDCA, Diagrama de Pareto, Fluxograma, Gráficos de dispersão, Diagrama de controle, Folha de verificação, Diagrama de causa e efeito, Histograma e Brainstorming (PERTENCE; MELLEIRO, 2010).

Algumas das ferramentas citadas acima fazem parte do controle estatístico de processo (CEP) que é uma poderosa coleção de ferramentas de resolução de problemas útil na obtenção da estabilidade do processo e na melhoria da capacidade através da redução da variabilidade (MONTGOMERY, 2013).

O CEP pode ser aplicado a qualquer processo. Suas sete principais ferramentas são: 

1.    Histogramas

2.    Folha de controle

3.    Gráfico de Pareto

4.    Diagrama de causa-e-efeito (Ishikawa)

5.    Diagrama de concentração de defeito

6.    Diagrama de dispersão

7.    Gráfico de controle

 Conforme Montgomery (2013) duas unidades produzidas por um processo de fabricação nunca são idênticas. No entanto, é extremamente difícil observar algum padrão de variabilidade quando os dados de uma determinada medição de qualquer característica de qualidade de um produto são organizados em tabelas. Uma forma de contornar esse problema é a reorganização dos dados por grandeza em uma distribuição de frequências.  O gráfico das frequências observadas versus a característica de qualidade do produto medida é chamado de histograma.

Para Lucinda (2010) o histograma é um gráfico de colunas que mostra a distribuição de um conjunto de dados dentro de uma determinada faixa de valores. Nesse gráfico mostra-se a distribuição dos dados, a tendência central desses valores e a dispersão dos mesmos, conforme ilustrado na figura 1.



Figura 1 - Exemplo de histograma da altura de homens brasileiros
Fonte: O autor (2013)

No estudo da distribuição de um item de controle de interesse associado a um processo, geralmente são utilizados histogramas. No entanto, coletar e registrar um grande volume de dados para, posteriormente, construir um gráfico que represente a distribuição dos dados obtidos é uma duplicação de esforços bastante trabalhosa. Esse problema pode ser eliminado com uma folha de controle para coleta dos dados, que permite a classificação dos mesmos no instante em que são coletados, de forma que no encerramento das medições o histograma já esteja construído (WERKEMA, 2014). A figura 2 apresenta um modelo de folha de controle.

 

Figura 2 - Modelo de folha de controle

Fonte: O autor (2015)

 

             Na maioria das vezes não se pode atuar em todos os defeitos ou problemas de um determinado processo ou serviço, sendo necessário utilizar ferramentas de priorização.

De acordo com Slack, Chambers e Johnston (2009) o gráfico de Pareto é uma técnica relativamente direta, que envolve classificar os itens de informação nos tipos de problemas ou causas de problemas por ordem de importância. A análise de Pareto é baseada no fato que frequentemente poucas causas explicam a maioria dos defeitos. O gráfico de Pareto foi originariamente criado para estudar as perdas na indústria, organizando-as por ordem de frequência, da mais frequente para a menos frequente. Dessa forma, esse gráfico estabelece prioridades em que as causas das perdas devem ser resolvidas, podendo também ser utilizado em serviços e na implantação de melhorias (VIEIRA, 2015). Um exemplo do gráfico de Pareto para identificação das principais causas de devolução de produtos em uma indústria é ilustrado na figura 3.

 

Figura 3 - Exemplo do gráfico de Pareto

Fonte: O autor (2015)

 

A partir da identificação das principais causas de um problema, essas causas precisam ser analisadas para identificar o que as ocasionaram. Uma das ferramentas utilizadas para esse fim, é o diagrama de causa e efeito ou diagrama de Ishikawa.

O diagrama de causa e efeito organiza as ideias em categorias para pesquisar as raízes de um problema e se tornou excessivamente usado em programas de melhoria (SLACK; CHAMBERS; JOHNSTON, 2009). Esse diagrama é construído com uma linha horizontal primária que lista o efeito ou o sintoma à direita. As categorias principais de causas possíveis são organizadas como ramos, acima e abaixo dessa linha, à esquerda. Os ramos característicos são mão de obra, material, máquina e método. No entanto, políticas, procedimentos, planta, tempo e outras categorias podem ser utilizadas. Causas possíveis específicas tornam-se sub-ramos detalhados, como na figura 4 (BLOCH; GEITNER, 2014).

 

Figura 4 - Exemplo de diagrama de causa e efeito

Fonte: O autor (2015)

Em alguns casos a localização do problema ou defeito é importante e um diagrama de concentração de defeito pode ser utilizado. Esse diagrama é uma figura da unidade, mostrando todas as vistas relevantes, onde os vários tipos de defeitos são desenhados. O diagrama é analisado para determinar se a localização dos defeitos na unidade fornece alguma informação útil sobre as causas potenciais dos defeitos. Quando um número suficiente de unidades é utilizado na elaboração de um diagrama de dispersão, frequentemente surgem padrões, e a localização desses padrões contém, geralmente, muita informação sobre as causas dos defeitos (MONTGOMERY, 2013). A figura 5 retrata um modelo de diagrama de concentração de defeitos de uma caixa de embalagem.

 

Figura 5 - Modelo de diagrama de concentração de defeitos

Fonte: O autor (2015)

 Em alguns problemas deseja-se conhecer as relações potenciais entre duas variáveis. O diagrama de dispersão é um gráfico útil para a identificação dessas relações. Os dados são coletados aos pares sobre as duas variáveis (y_i, x_i) para i = 1, 2, ..., n. Assim, y_i é plotado versus x_i. A forma de um diagrama de dispersão em geral indica que tipo de relação pode existir entre duas variâncias (MONTGOMERY, 2013). Um diagrama de dispersão somente identifica a existência de um relacionamento, não necessariamente a existência de uma relação de causa e efeito. Uma relação muito forte entre um conjunto de dados é uma importante evidência de relação de causa e efeito, mas não uma prova positiva (SLACK; CHAMBERS; JOHNSTON, 2009). O diagrama da figura 6 ilustra um exemplo da relação entre a altura e o peso de um grupo de pessoas do sexo masculino.

 

Figura 6 - Diagrama de dispersão para a altura contra o peso

Fonte: O autor (2015)

 

O objetivo maior do controle estatístico de processo é detectar rapidamente a ocorrência de causas atribuíveis das mudanças de processo, de modo que a investigação do processo e a ação corretiva possam ser realizadas antes que muitas unidades não conformes sejam fabricadas (MONTGOMERY, 2013).

O controle estatístico de processo monitora os resultados de muitas amostras ao longo do tempo, através dos gráficos de controle para verificar se o processo está desempenhando como deveria, ou, alternativamente, se está saindo de controle (SLACK; CHAMBERS; JOHNSTON, 2009).

Em qualquer processo de fabricação independentemente de quão bem mantido ele seja, a certa quantidade de variabilidade inerente, ou natural sempre existirá (MONTGOMERY, 2013). Quando somente causas inerentes ou comuns estão atuando sobre o processo, é dito que o mesmo está sob controle estatístico (WERKEMA, 2014). Além das causas inerentes do processo, algumas vezes fatores especiais que estão presentes produzem variabilidade adicional. O mau funcionamento de máquinas, erro de operador, flutuações das condições ambientais e variações nas propriedades das matérias primas estão entre os mais comuns desses fatores (NAVIDI, 2010). Tal variabilidade é, geralmente, muito grande quando comparada as causas comuns, e representa, usualmente, um nível inaceitável do desempenho de processo. Essas fontes de variabilidade que não fazem parte do padrão de causas aleatórias são chamadas de causas atribuíveis ou especiais (NAVIDI, 2010; MONTGOMERY, 2013). A figura 7 ilustra um exemplo de um gráfico de controle com seus elementos.

Figura 7 - Carta de controle para valores individuais

Fonte: O autor (2015)

 

As ferramentas da qualidade formam a base de qualquer programa de melhoria e deveria ser de conhecimento de todos que atuam nessa área. É de extrema importância saber para que serve cada ferramenta e como aplicá-la, pois somente assim será possível obter bons resultados.

 Se utilizadas corretamente, as sete ferramentas poderão trazer os seguintes resultados as organizações:

§  Elevar os níveis de qualidade por meio da solução eficaz de problemas;

§  Diminuir os custos, com produtos e processos mais uniformes;

§  Executar projetos melhores;

§  Melhorar a cooperação em todos os níveis da organização;

§  Identificar problemas existentes nos processos, fornecedores e produtos;

§  Identificar causas raízes dos problemas e solucioná-los de forma eficiente, etc.

REFERÊNCIAS

BLOCH, H. P.; GEITNER. F. K. Análise e Solução de Falhas em Sistemas Mecânicos. 4ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2014.

LUCINDA, M. A. Qualidade: Fundamentos e práticas para cursos de graduação. Rio de Janeiro: Brasport, 2010.

MALIK, A. M.; SCHIESARI, L. M. C. Qualidade na gestão local de serviços e ações de saúde. São Paulo: Faculdade de Saúde Pública da USP; 1998.

MONTGOMERY, D. C. Introduction to Statistical Quality Control. 7th ed. New York, USA: John Wiley & Sons, 2013.

NAVIDI, W. Statistics for Engineers and Scientists. 3rd ed. New York, USA: McGraw-Hill, 2010.

PERTENCE, P. P; MELLEIRO, M.M. Implantação de Ferramenta de Gestão de Qualidade em Hospital Universitário. Revista da Escola de Enfermagem da USP, v.44, n.4, p. 1024-1031, Mar 2010.

VIEIRA, S. Estatística para a Qualidade. 3ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2014.

WERKEMA, C. Ferramentas Estatísticas Básicas do Lean Seis Sigma Integradas ao PDCA e DMAIC. Rio de Janeiro: Elsevier, 2014.