Como fazer testes?
Como fazer testes: no artigo de hoje quero fazer um registro sobre a importância da visão sistêmica num projeto real de melhoria. Vamos ao caso: em uma empresa, quando sua máquina parava, havia formação de bolhas no se produto e isto ocasionava a geração de refugos. Para inspecionar este produto, comprou-se um equipamento de inspeção automática que conseguia identificar as bolhas e descartar os metros de produto que apresentam este defeito (eliminação do efeito). Um grupo de Green Belts e Black Belts foi alocado para esta tarefa.
Como a formação de bolhas vinha crescendo, uma equipe de melhoria foi criada e a eles atribuída à tarefa de reduzir o número de metros com a presença de bolhas (gel é o nome técnico dado as bolhas).
Em sua primeira análise de causa raiz, a equipe registrou sua hipótese sobre a causa da formação das bolhas. Para eles, as bolhas formavam-se pela existência de material não fundido em sua extrusora. Segundo esta, o problema ocorria quando a operação era interrompida por algum motivo, pois a rotação da rosca da extrusora era reduzida e, ao voltar em operação, havia a formação das bolhas.
Diante disto, os membros da equipe começaram a se perguntar quais os fatores influenciavam nesta formação de bolhas, pois alguns operadores haviam registrados paradas em que não havia a formação de bolhas.
Como fazer testes?
Conversando com eles, verificou-se que a quantidade de metros de material com bolhas ocorria provavelmente em função do tempo de parada e da velocidade de re-aceleração da máquina. Assim, dois fatores que poderiam influenciar na variável resposta foram levantados. Se isto estivesse correto, 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 parâmetros, a equipe partiu para um experimento planejado que comprovasse ou refutasse esta hipótese, ou seja, coloram o PDSA aprendido no Green Belt em prática. Desta forma, realizaram um experimento fatorial completo do tipo 2², ajustando os níveis do fator aceleração em 1 e 15 e do fator tempo de parada em 5 e 15. O gráfico de resultados está na figura 1.
Figura 1: análise do DOE 1.
Por meio da figura 1 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 aceleração sempre com 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 o bar. Certo? Não!
Um fato novo ocorreu quando a equipe rodava o teste. Descobriu-se que a máquina que mediu 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.
Para que serve o PDSA de teste?
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. Para esta nova análise o resultado encontra-se na figura 2.
Figura 2: análise do DOE 2.
Agora a análise mudou completamente. A equipe conseguiu enxergar que havia uma interação entre os fatores A e B e, que 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. Para paradas curtas, deveria acelerar rapidamente (15 m/min²) e para paradas longas, deveria acelerar lentamente (1m/min²).
Por casos como este é que eu entendo do 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 à perda global.
Como fazer testes em Projetos?
Provavelmente, este resultado seria comemorado pela equipe que zerou as perdas em produção, porém, a partir de um ou dois meses, a equipe técnica que dimensionou e escolheu as máquinas seria chamada para reduzir a perda tecnológica. Se isto ocorresse, a equipe técnica voltaria os parâmetros para a condição anterior e a briga de gato e rato continuaria, com a companhia perdendo dinheiro. Mas como a equipe de melhoria tinha visão sistêmica este problema não ocorreu.
Como fazer testes nas suas mudanças?
Quantas vezes nós estivemos trabalhando em uma mudança, em que as coisas se tornaram pior do que estava? Como podemos nos prevenir contra esta catástrofe, se estamos ocupados com a mudança com esperança de melhoria? Uma vez a mudança tem sido desenvolvida a resposta para a questão “Quais mudanças podemos fazer que resulte em melhoria?” deverá ser futuramente explorada testando a mudança. O teste é uma forma de por a mudança junto ao efeito em bases temporárias e aprender sobre o impacto potencial. O teste mostra quando a mudança será uma melhoria. O ciclo PDCA mostra a sequência de se testar uma mudança.
A ideia de se testar uma mudança não parece vir naturalmente. As pessoas tendem a resolver todos seus problemas, com apenas uma tentativa e elas tentar implementá-la com um plano. Ter sucesso no teste de mudanças envolve vários aspectos. O teste deve ser planejado para se Ter o menor risco, custo e rapidez quando ao mesmo tempo todos envolvidos devem aprender o máximo da situação.
No teste geralmente as pessoas ficam nervosas a respeito dos resultados. Às vezes os resultados não são os esperados, mas o aprendizado com ele é muito significante. Infelizmente muitos vêem este resultado como uma falha. As pessoas que são experientes em testes entendem que é normal encontrar este tipo de resultado. O sucesso de um teste estende-se no que se aprende com isso, não se importando com quantas vezes se realiza. O foco é no aprendizado de como a mudança efetuará melhorias.
Quando uma mudança é testada com múltiplos PDCA’s , e para cada ciclo a resposta fica mais próxima do ideal, a habilidade de se predizer o resultado se torna melhor. Quando se torna possível predizer o resultado, é hora de se tornar a mudança permanente. A plotagem dos dados no tempo é extremamente útil na predição de como as coisas irão ao futuro.
Quais os princípios chave sobre como fazer testes?
- Faça seu teste na menor escala possível e confie nos múltiplos ciclos para executar seu objetivo global.
- Inclua condições no seu teste que irá afetar sua mudança no futuro, e colha dados em todo o tempo para medir o impacto em sua mudança sobre condições diferentes.
