No artigo de hoje quero fazer um registro sobre a importância da visão sistêmica num projeto real de melhoria. Vamos ao caso: uma empresa possuía um desafio, pois toda vez que sua máquina parava havia formação de bolhas no seu produto, gerando refugo. Para inspecionar este produto, a empresa comprou um equipamento de inspeção automática, que conseguia identificar as bolhas e descartar os metros de produto que apresentavam este defeito. Como a formação de bolhas vinha crescendo, uma equipe de melhoria foi criada e a ela atribuída a tarefa de reduzir o número de metros bolha (gel é o nome técnico dado as bolhas).
Primeira análise do experimento
Em sua primeira análise de causa raiz, a equipe formulou uma hipótese sobre a formação das bolhas. Para eles, as bolhas formavam-se pela existência de material não fundido na extrusora. Segundo sua hipótese, este problema ocorria quando a operação era interrompida por algum motivo, pois a rotação da rosca de extrusora era reduzida e, ao voltar em operação, as bolhas apareciam.
Diante disto, os membros da equipe começaram a questionar essa hipótese, pois alguns operadores haviam registrado paradas em que isto não havia acontecido. Conversando com eles, verificou-se que a quantidade de metros de material com bolha ocorria provavelmente em função do tempo de parada e da velocidade de aceleração da máquina.
Assim, dois fatores que poderiam influenciar na variável de resposta foram levantados. Se a predição estivesse correta, quanto maior o tempo de parada e maior a aceleração maior a quantidade de bolhas formadas. Esta teoria tinha como base a geração de calor dentro da rosca da extrusora, necessária para fundir o polímero.
Definido os fatores, a equipe partiu para um experimento planejado que comprovasse ou refutasse esta hipótese. Realizou um fatorial completo 2², ajustando os níveis do fator aceleração em 1 e 15 (m/min²) e, do fator tempo de parada em 5 e 15 (minutos).
Com esse teste foi possível verificar que o maior efeito na formação das bolhas era a aceleração, mas os outros não poderiam ser descartados, inclusive a interação entre o fator A e o fator B. Segundo a análise, para reduzir à formação das bolhas a zero bastava não parar mais do que 5 minutos e acelerar sempre a 1 m/min². E, caso ocorre-se uma parada grande, de mais de 15 minutos, o mesmo procedimento de aceleração era necessário para reduzir as perdas com este procedimento. Fim do trabalho, vamos comemorar e ir embora para casa. Certo? Não!
Segunda análise do experimento
Um fato novo ocorreu enquanto a equipe rodava o teste. Descobriu-se que a máquina que media bolhas só funcionava a partir de uma determinada velocidade e até chegar nela, todo material não passível de verificação tinha de ser descartado. Os resultados em metros de produto com problemas medidos pela equipe no primeiro experimento relacionavam-se somente aos problemas medidos após a máquina atingir a velocidade mínima, não considerando o material perdido até aí.
Diante disto, a equipe seguiu o procedimento aprendido na elaboração de PDSAs e anotou este fato no registro do experimento, marcando inclusive os metros totais perdidos, antes e depois do equipamento de medição começar a funcionar. Com estes dados foi possível refazer a análise alterando a variável de resposta para total de metros perdidos.
Com esses dados a análise mudou completamente. A equipe conseguiu enxergar uma interação entre os fatores A e B e, o efeito da interação era o mais significativo. Diante disto, as conclusões mudaram completamente. Para evitar a perda global de material a equipe deveria alterar o procedimento. Em paradas curtas, deveria se acelerar rapidamente (15 m/min²) e nas paradas longas, deveria se acelerar lentamente (1m/min²).
Por casos como este é que eu entendo o Dr. Deming: visão sistêmica deve ser um pilar do Saber Profundo na organização. Esta empresa considerava a perda de metros com bolhas medida no experimento 1 um problema de produção e a perda de metros até o início da medição, uma perda tecnológica. Se a equipe de melhoria não possui visão sistêmica ela provavelmente iria reduzir a perda de produção e aumentar muito a perda tecnológica, aumentando inclusive a perda global.
Conclusões do experimento
Por meio destes experimento a empresa conseguiu reduzir a quantidade de metros perdidos nas paradas longas de 550 para 300, gerando uma economia de alguns milhares de reais para empresa.