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Organizações que implementaram a melhoria contínua como parte de sua estratégia e / ou filosofia de produtividade, usam uma série de ferramentas básicas que lhes permitem medir o sucesso ou desvios de todos os processos que eles decidem implementar ou modificar.
A Cadeia de Suprimentos é uma melhoria contínua da área principal. Precisa ou depende do gerenciamento efetivo de um número muito alto de dados que validam a eficácia das mudanças implementadas.
Melhoria contínua é definida como o ato de implementar atualizações e melhorias regulares nos processos, produtos ou serviços na busca permanente da excelência.
Muitas são iniciativas de melhoria contínua que podem ser aplicadas na cadeia de suprimentos por meio de ferramentas Lean ou Six Sigma. Podemos estabelecer melhorias nos processos associados ao estoque, distribuição, produtividade, operações de intralogística, atendimento ao cliente, qualidade da embalagem, etc.
As equipes de trabalho envolvidas na melhoria contínua dos processos logísticos precisam realizar investigações preliminares para determinar quais processos têm maior possibilidade de melhoria.
Essas equipes podem analisar oportunidades de melhoria com base nas perspectivas de seus principais beneficiários. Por exemplo, clientes, fornecedores, funcionários, etc. Na medida em que uma equipe envolvida na melhoria contínua tenha mais experiência sobre seu ambiente e autoconfiança, os resultados serão mais satisfatórios para toda a organização.
Independentemente do processo a ser analisado, as decisões devem ser tomadas selecionando as métricas apropriadas para medir o progresso da iniciativa selecionada. Porque, em última análise, obteremos melhores resultados se as métricas selecionadas forem as mais corretas . E aqui a experiência do grupo de trabalho é essencial.
Abaixo, descrevemos as ferramentas básicas que podem ajudar qualquer organização a medir e entender seus processos para aplicar melhorias nelas.
1. Mapa do processo (mapa de processo)
Descreve graficamente em forma de fluxo e em profundidade o processo analisado por meio de símbolos padronizados, sempre com um início (entrada) e um final (saída). Cada um dos símbolos é conectado seqüencialmente com setas para mostrar o fluxo do processo.
Em geral, todos os processos podem ser mapeados e usados universalmente para detectar facilmente as ineficiências relevantes do processo. Podemos dizer que são essenciais no início de um projeto.
Adicionado a cada etapa do processo, às vezes você pode incluir outras informações, como duração, recursos necessários, responsabilidades ou impacto financeiro. Atualmente, existem ferramentas muito úteis para projetar um mapa de processos – Excel, Powerpoint, Microsoft Visio, etc.
O objetivo do mapa do processo é que, de uma forma visual, você possa entender o processo analisado por todos os membros da equipe responsáveis pela análise do problema, caso ou iniciativa de melhoria.
2. Gráfico de controle (gráfico de controle)
Este gráfico fornece uma comparação dos dados do processo em relação a um limite superior (limite de controle superior) e outro controle inferior (limite de controle inferior). Eles ajudam a detectar variações importantes em torno dos dados centrais do processo. Geralmente, são usados vários desvios padrão que ocorrem em torno da média com base no nível de confiança esperado. Por exemplo, a média + 1/2/3 … vezes o desvio padrão. O objetivo deste gráfico é isolar dados atípicos – Outliers – , que são aqueles dados que estão fora dos limites e representam alguma anomalia no processo para sua posterior análise e poder tirar conclusões.
Em geral, se os dados estiverem dentro desses limites de controle, dizemos que a variação do processo está sob controle.
3. Pareto Gráfico (Pareto Gráfico)
O diagrama de Pareto mostra a frequência com que os valores aparecem em um conjunto de dados. Esta análise é muito importante porque, em geral, 80% dos dados são explicados por 20% das causas.
Na melhoria contínua, isso pode ser vital para aplicar os esforços e recursos usados de uma maneira mais otimizada. Ele separa o “sem importância” do “muito trivial” e visa visualizar rapidamente os problemas ou dados mais significativos, que estão à
esquerda do
gráfico, enquanto os dados do gráfico são colocados à direita do gráfico. menor interesse
Para construir este gráfico, o eixo horizontal (X) inclui os nomes dos fatores (causas) e o eixo vertical (Y) a freqüência. A soma total deve ser 100.
Este gráfico é baseado na famosa Lei de Pareto (também conhecida como Lei 80-20) conceito desenvolvido por Vilfredo Pareto, um economista italiano que estabeleceu uma pequena porcentagem do grupo (20%) representaram a maior parcela de impacto ou valores ( 80%).
Este gráfico pode ser aplicado a inúmeros estudos e é muito comum no início de qualquer projeto de melhoria contínua analisar as frequências dos dados agrupados por um atributo comum (meses, tipos de defeitos, etc.) para detectar grupos de dados ao mesmo tempo. que uma porcentagem maior do problema pode ser atribuída a eles e melhor focalizar o objeto da análise.
Diagrama de pareto
4. Diagrama de Causa e Efeito (Diagrama de Causa e Efeito)
O diagrama de efeito-causa (também conhecido como diagrama de Isikawa) é um método de organização de fatores (causas) e sub-causas que afetam um problema ou processo que foi considerado para análise.
O objetivo deste diagrama é ajudar a equipe de trabalho a identificar todas as possíveis causas de um efeito e selecionar aquelas que são mais prováveis de serem a principal causa para investigações posteriores.
Para cada causa, geralmente há um conjunto de sub-causas. O desenvolvimento deste diagrama é um processo repetitivo de ida e volta para identificar causas e efeitos. Eliminar ou corrigir as principais causas pode trazer uma melhoria no processo.
5. Histograma (histograma)
Um histograma é um gráfico de barras que mostra a frequência (número de vezes que aparece) com a qual os dados de uma variável (peso, euros, dólares, temperatura, etc.) de um processo são distribuídos. A frequência é mostrada no eixo vertical (conhecido como y) e o eixo horizontal (conhecido como x) mostra o intervalo de valores.
O gráfico de frequência mostra como os dados são distribuídos, se os valores estão em torno da média (distribuição normal), após o famoso muito dispersão Gaussiana ou de outra forma existe nos dados, indicando uma irregularidade no comportamento de variável e aparecendo mais de um “pico ou elevação” nos dados.
O objetivo principal do histograma é estabelecer se nossos dados se comportam de acordo com uma distribuição normal ou, ao contrário, temos que recorrer a outros tipos de distribuições para aprofundar os modelos de probabilidade associados a variáveis discretas.
Uma vez que o histograma é feito, outras ferramentas estatísticas mais avançadas podem ser aplicadas.
6. Gráfico de Dispersão
Este gráfico é uma ferramenta poderosa para mostrar as relações entre duas variáveis em termos de dependência. O diagrama tem um eixo horizontal (X) e um eixo vertical (Y) que representam as variáveis a serem analisadas. A variável dependente é encontrada no eixo Y e a variável independente é encontrada no eixo X.
Basicamente, ele nos diz o quanto a variável Y muda cada vez que a variável X muda de valor.Como os pontos são mais agrupados em torno de uma linha (ascendente ou descendente), diz-se que existe uma relação entre as duas variáveis.
Isso indica que, como a variável independente -cause- (X) cresce ou diminui, a variável dependente -efeito- (Y) o faz em uma quantidade linear ou igual para cada unidade da variável independente.
Um gráfico que mostra graficamente uma relação não prova uma relação de causa-efeito.
7. Box Graph (Box Plot)
Os gráficos de caixas representam um conjunto de dados que fornecem informações sobre os valores máximo e mínimo, os quartis (Q1 e Q3), a mediana e a existência de outliers. É composto de um retângulo (caixa principal) e dois braços (bigodes).
Os gráficos de caixa são fáceis de representar e são uma excelente ferramenta para comparar dados de diferentes categorias de variáveis.
Supply Chain qualquer organização precisa de projetos de melhoria contínua em uma base contínua para ser adaptado a todas as demandas que os mercados estão a impor-clientes. E, para isso, a produtividade na área de logística tornou-se um fator decisivo para o futuro.
O modelo de melhoria contínua é um esforço que nunca termina ( esforço sem fim ), pois conhecer os mecanismos de cálculo e representação deste tipo de ferramentas, é essencial e necessário para todos os profissionais envolvidos nos processos de melhoria. continuar
Esse tipo de ferramenta pode ser considerado básico para entender qualquer processo que desejamos melhorar. Todos eles são fáceis de criar e podem nos fornecer muitas informações antes de enfrentar qualquer processo de melhoria. Eles são o que deve nos fazer tomar decisões de forma objetiva e quantificada ( decisões de direção )
Destas ferramentas, muitas outras são complementares e de maior complexidade. Dependendo do escopo do projeto, devemos nos aprofundar nos métodos de cálculo estatístico e probabilístico.
Fonte: MeetLog
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