[:pb]É impossível criar duas coisas exatamente iguais. Você concorda com esta afirmação?

A olho nu, algumas coisas parecem ser exatamente iguais, mas se melhorarmos a precisão (por exemplo, usarmos uma lupa), com certeza serão observadas algumas variações, muitas vezes sutis, mas existentes.

O sonho de qualquer gerente de produção em série é fazer com que seus processos forneçam produtos o mais semelhantes possíveis. Porém, quando realizadas medições no produto, observam-se diferentes valores. Por mais robusto que seja o processo, por que variações estão sempre presentes?

Vamos exemplificar de uma maneira bem divertida: TIRO AO ALVO

O processo é simples: você precisa selecionar uma pistola, munição, se posicionar, mirar e atirar. Quanto mais próximo do ponto central do alvo, mais pontos você ganha.

Digamos que numa primeira tentativa de 5 tiros, você percebe que precisa melhorar, e muito!

• Resultado dos 5 tiros:

Logo, faz um levantamento de possíveis causas que influenciam no resultado do tiro e as possíveis soluções:

Causas de Variação	Ações
Gatilho enferrujado	Trocar o gatilho
Mira descalibrada	Calibrar a mira
Munição irregular	Padronizar o tipo de munição
Falta de prática do atirador	Praticar mais

Depois de executar os ajustes acima (incluindo muitas horas de treino), você volta a atirar novamente 5 vezes.

• Resultado dos 5 tiros depois das ações:

Observe que depois de eliminar as causas conhecidas, os resultados estão bem melhores, mas ainda assim existem variações.

Isso se explica pois mesmo eliminando as causas conhecidas, existem variações que não se podem eliminar por completo. Por isso, as variações são classificadas em dois grandes grupos: Variação em função de uma CAUSA ATRIBUÍVEL e variação em função de uma CAUSA ALEATÓRIA.

• Causa Atribuível: Em geral é única, no entanto suficientemente grande para produzir perturbações fortes no processo. É um evento que ocorre uma vez ou ocasionalmente, mas em períodos irregulares.
• Causa Aleatória: É relativamente pequena, mas ocorre quase sempre e em grande número, afetando a variabilidade do processo. É o acúmulo dessas causas num certo período de tempo que da existência à variável aleatória.

E por que é tão importante entender os tipos de causas de variação? A resposta é simples: para entender quando que uma ação deve ser tomada.

Não adianta ficar trocando o gatilho a cada tiro, isso não vai diminuir a variação dos acertos, vai fazer apenas com que você gaste mais tempo podendo até obter o efeito contrário (conhece a frase “se não está quebrado, não conserte?“).

CONCLUSÃO: nem toda variação é sinônimo de falta de qualidade, e para uma gestão otimizada de processo, é necessário entender os tipos de variações e como tratá-las.

Agora só falta saber como identificar se uma variação é função de uma causa especial ou uma causa aleatória.

Você pode encontrar uma prévia deste assunto no post  Gráfico de Controle por Variável, mas iremos discutir mais nos próximos posts.

 [:es]Es imposible crear dos cosas exactamente iguales. ¿Está usted de acuerdo con esta afirmación?

A simple vista, algunas cosas parecen ser exactamente iguales, pero si mejoramos la precisión (por ejemplo, usamos una lupa), seguramente se observarán algunas variaciones, a menudo sutiles, pero existentes.

El sueño de cualquier gerente de producción en serie es hacer que sus procesos proporcionen productos lo más parecidos posibles. Sin embargo, cuando se realizan mediciones en el producto, se observan diferentes valores. Por más robusto que sea el proceso, ¿por qué variaciones están siempre presentes?

Vamos a ejemplificar de una manera muy divertida: TIRO AL ALVO

El proceso es simple: usted necesita seleccionar una pistola, munición, posicionarse, apuntar y disparar. Cuanto más cerca del punto central de la meta, más puntos ganas.

Digamos que en un primer intento de 5 tiros, usted se da cuenta de que necesita mejorar, ¡y mucho!

• Resultado de los 5 tiros:

Luego, hace un levantamiento de posibles causas que influencian en el resultado del tiro y las posibles soluciones:

Causas de Variación	Acciones
Gatillo oxidado	Cambiar el gatillo
Mira descalibrada	Calibrar la mira
Munición irregular	Estandarizar el tipo de munición
Falta de práctica del tirador	Practicar más

• Resultado de los 5 tiros después de las acciones:

Observe que después de eliminar las causas conocidas, los resultados son mejores, pero aún existen variaciones.

Esto se explica porque incluso eliminando las causas conocidas, existen variaciones que no se pueden eliminar por completo. Por lo tanto, las variaciones se clasifican en dos grandes grupos: Variación en función de una CAUSA ASIGNABLE y Variación en función de una CAUSA ALEATORIA.

• Causa Asignable: En general es única, pero suficientemente grande para producir perturbaciones fuertes en el proceso. Es un evento que ocurre una vez u ocasionalmente, pero en períodos irregulares.
• Causa Aleatoria: Es relativamente pequeña, pero ocurre casi siempre y en gran número, afectando la variabilidad del proceso. Es la acumulación de esas causas en un cierto período de tiempo que de la existencia a la variable aleatoria.
  ¿Y por qué es tan importante entender los tipos de causas de variación? La respuesta es simple: para entender cuándo debe tomarse una acción.

No sirve de nada cambiar el gatillo a cada tiro, eso no va a disminuir la variación de los aciertos, va a hacer sólo con que usted gaste más tiempo pudiendo hasta obtener el efecto contrario (conoce la frase “si no está roto, no repare?“).

CONCLUSIÓN: no toda variación es sinónimo de falta de calidad, y para una gestión optimizada de proceso, es necesario entender los tipos de variaciones y cómo tratarlas.

Ahora sólo falta saber cómo identificar si una variación es función de una causa especial o una causa aleatoria.

Usted puede encontrar una vista previa de este tema en el post Gráfica de Control por Variable (disponible sólo en Portugués), pero vamos a discutir más en los próximos posts.

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