Como resolver os problemas do dia a dia?

Como resolver problemas?

Um especialista em Lean Seis Sigma Green Belt ou Black Belt, é alguém que domina um método para resolver problemas. Embora uma ampla variedade de ferramentas e métodos possam ser usados para auxiliar na resolução de problemas, seguir uns poucos princípios básicos irá ajudar a manter o esforço no caminho correto:

Tenha um definição clara do problema

Use uma abordagem que encoraje opiniões e novas ideias

Veja o todo primeiro, e então estude as partes

Use os dados para aprender

Desenvolva mudanças que conduzam a melhorias, não apenas remova sintomas

Use a estratificação e mova-se a montante no processo

Planeje aprender alguma coisa rapidamente, mas não tudo

Por onde começar a solução do problema?

A primeira questão do Modelo para Melhorias fornece a oportunidade para definir claramente o que estamos tentando conseguir com este esforço de resolução de problema. O formato da apresentação do problema não é importante. O importante é que cada um envolvido com o esforço tenha as mesmas respostas para a questão “o que estamos tentando realizar?”.

Como abordar os desafios?

Ao trabalhar em um problema é fácil ter uma “visão de túnel” e aplicar soluções tradicionais para o problema. Estas soluções “repetitivas” podem não ser suficientes para alguns problemas.

Como podemos encorajar os outros a participar e oferecer sugestões? Alguns métodos como o brainstorming para criar um diagrama de causa e efeito, métodos de criatividade e análise diagrama de afinidades apoiam este princípio de resolução de problemas.

O uso do Modelo para orientar o esforço na resolução de problemas também fornece uma estrutura para as pessoas que queiram contribuir.

Quais cuidados para resolver um problema?

Muitos problemas são realmente causados por “soluções” previamente aplicadas. Esforços de resolução de problemas anteriores resultaram em soluções que resolveram o problema, mas também criaram cinco novos problemas em outras áreas. É importante compreender o contexto no qual o problema está inserido antes de tentar resolvê-lo.

Algumas vezes este contexto está descrito no gráfico para o Plano de Melhoria. Antes de começar a desenvolver soluções é útil eliminar partes do sistema que não causaram o problema. Este processo de pensamento irá minimizar o tampering em áreas que não necessitam de mudanças.

Uma diagrama de conexão de processos é uma ferramenta usada para ilustrar um sistema feito de processos que se inter-relacionam. Ferramentas como benchmarking e levantamentos podem abrir nossos pensamentos para os pontos de vista dos clientes e de outros fora da organização. O foco do esforço da resolução de problemas deve estar nas soluções que eliminam o problema e contribuem para os objetivos globais da organização.

O uso de um gráfico de controle é outra maneira de focar o sistema como um todo. Um gráfico de controle, ou um conjunto de gráficos, ajuda a dirigir o esforço da resolução de problema para mudanças fundamentais num processo (variações de causa comum) ou correções, ajustes e reparos em processos existentes (variações de causa especial). Uma análise do gráfico de controle do problema irá minimizar os resultados negativos do tampering.

Como aprender mais sobre o problema?

O uso os dados pode minimizar o policiamento e a emoção que geralmente acompanham os problemas. Dois dos mais importantes tipos de dados para a resolução de problemas são os dados da frequência da ocorrência colhidos ao longo do tempo e os dados que caracterizam as ocorrências.

Observe que muitos dos tipos de dados são existentes, mas podem não estar prontamente disponíveis para análises. Normalmente se adota um processo formal para coletar e armazenar estes tipos de dados ao se resolver problemas.

Um aspecto essencial da análise de dados em problemas é plotar a frequência da ocorrência ou a severidade do problema ao longo do tempo. O propósito desta análise é determinar se as causas especiais devem ser investigadas ou se os problemas se incorporam ao sistema de maneira previsível.

A falha na interpretação dos dados ao longo do tempo pode reduzir significativamente o sucesso na resolução do problema.

Como desenvolver as soluções do problema?

Ainda que todas as mudanças não conduzam a melhorias, todas as melhorias exigem mudanças. Para prevenir que os problemas ocorram, os produtos e processos dentro do sistema devem ser reprojetados. Apenas a eliminação do sintoma do problema não é normalmente suficiente. A construção de novas prisões pode eliminar o problema atual da superpopulação de presos, mas não esclarece porque nossas prisões atuais estão superpovoadas.

Conceitos para Mudança são noções ou abordagens gerais para a mudança. Foram avaliados como úteis no desenvolvimento de idéias específicas para mudanças que levem a melhorias. Que tipos de mudança que resolvem problemas também irão levar a melhorias? Normalmente uma única e específica mudança é necessária para se obter a melhoria para um conjunto específico de circunstâncias. Mas essa mudança específica é desenvolvida de um conjunto limitado de conceitos.

O que é variação indesejável?

A variação indesejável é uma fonte de muitos problemas de qualidade. Por exemplo uma entrega que não ocorre no prazo prometido. A chegada atrasada do embarque pode ser resultado de uma causa especial de variação, como um acidente, ou porque o sistema de entregas tem causas comuns de variação que previsivelmente produzem uma certa porcentagem de entregas com atraso.

Ao tentar desenvolver mudanças para reduzir uma variação, uma análise sobre se o processo é estável ou instável é normalmente muito útil. Realizar esta análise permite que os esforços se concentrem nas circunstâncias específicas que produzem causas especiais de variação e resultam em um processo instável. Para os sistemas estáveis que são simplesmente incapazes de atender às expectativas, serão necessárias mudanças mais fundamentais.

Para causas especiais inevitáveis, como acidentes de trânsito ou condições severas de clima, serão necessários planos de contingência para prevenir problemas de qualidade. Outros exemplos de variações indesejáveis incluem as variações nas dimensões de um componente automotivo, variações no conteúdo de gordura da manteiga, variações na cor de diferentes rolos de papéis de parede e variações no tempo de espera.

Quais são as razões para haver variação?

Uma das razões para a existência de variações em processos é não se trabalhar sempre da mesma maneira. A padronização do processo para reduzir a variação da operação normalmente irá resultar na redução da variação dos seus resultados. Em alguns casos a variação nas operações é tão severa que poderia se dizer que nem mesmo existe um processo, e portanto, deveria ser criado um processo formal para a realização do trabalho. Os fluxogramas são ferramentas úteis para desenvolver e documentar processos.

Os esforços para reduzir a variação podem algumas vezes ter o efeito oposto – a variação no sistema aumenta. Estes efeitos adversos de atividades bem intencionadas ocorrem predominantemente como resposta a uma simples medida ou evento, por exemplo a previsão de vendas para o mês foi 10% maior que as vendas atuais, assim, as previsões subsequentes são ajustadas para baixo 10%.

Se o sistema é estável, a resposta para cada medida ou evento irá aumentar a variação. Isto vem sendo chamado “tampering”. Um simples, mas efetivo, sistema de prevenção de tampering e eliminação das causas especiais é o controle estatístico de processo. Este é um sistema de controle que usa gráficos de controle para orientar as ações desejadas na redução da variação.

Alguns eventos são inevitáveis, mas não devem ser usados como desculpas para os problemas. Poderá haver um acidente de trânsito, um desastre natural, um incêndio ou um corte na energia elétrica.

Estes eventos podem ser causas especiais e suas ocorrências são normalmente imprevisíveis. Porém, podem ser desenvolvidos planos de contingência para mitigar os efeitos de tais ocorrências. Organizações como o corpo de bombeiros, esquadrões de resgate e paramédicos têm planos de contingência como peça central para alcançarem seus propósitos. Os planos de contingência são particularmente úteis para processos instáveis ou que são suscetíveis a raros, mas devastadores, eventos.

Quais são as fontes comuns de problemas?

Uma outra fonte comum de problemas são os chamados erros (Norman, 1988). Os erros ocorrem quando as ações não estão de acordo com as intenções, mesmo que a pessoa seja capaz de realizar a tarefa com sucesso. Embora os erros sejam resultado de ações humanas, eles ocorrem através da interação das pessoas com o sistema. Alguns sistemas são mais propensos a erros que outros.

Podemos reduzir os erros reprojetando o sistema, para fazer com que os erros sejam menos prováveis. Este tipo de projeto ou reprojeto é chamado de “à prova de erros”. Uma vez que os erros são predominantemente deslizes do subconsciente, “à prova de erros” é apropriada para a redução da probabilidade destes deslizes, ao invés de mudanças no comportamento consciente.

Quais são os métodos à prova de erro?

Quatro importantes métodos para “à prova de erros” incluem o uso de lembretes, diferenciações, restrições e exibições. Muitos erros são cometidos pelo esquecimento de fazer algo. Os lembretes auxiliam a recordação. Eles podem vir de muitas formas diferentes. Um lembrete pode ser um aviso escrito, uma chamada telefônica, um checklist das coisas a realizar, um alarme, um formulário padrão ou a documentação das etapas a serem seguidas em um processo. Os lembretes são simples de fazer e fáceis de usar, mas exigem esforços conscientes para serem efetivos.

Os erros podem ocorrer quando estamos lidando com coisas que parecem similares. Podemos copiar um número errado ou pegar uma peça errada devido à sua similaridade ou proximidade com outros números ou peças. Os erros também podem ocorrer quando as ações forem similares.

Nós podemos acabar no lugar errado ou usar uma peça maneira errada, porque as instruções ou procedimentos são similares a outros que podemos ter usado em outra situação, como por exemplo pegar-se dirigindo para o trabalho num Domingo ao invés de ir para a padaria.

Para reduzir os erros, devem ser adotadas etapas para ‘quebrar’ os padrões. Isto pode ser conseguido de diversas maneiras como código de cores, índices, uso de símbolos diferentes ou separação física de itens similares.

Uma restrição delimita o desempenho de certas ações que conduzem a erros. Ter de remover o cartão instantâneo antes do dinheiro ser liberado é um exemplo de restrição. A restrição é o método mais desejável de “à prova de erros” porque normalmente não requer um comportamento consciente para ser efetiva na redução de erros.

Um atributo importante de uma restrição efetiva é que a restrição delimita a ação indesejável enquanto não impede a ação desejável.

O que é uma obviedade?

Uma obviedade (coisa óbvia) fornece previsibilidade, sem a necessidade de explicações de como alguma coisa deva ser usada. Em contraste com uma restrição, que limita as possíveis ações, uma coisa óbvia traz uma incitação visual (ou de outro sentido) para as ações que devam ser realizadas.

Ao vermos as dobradiças de uma porta, estamos aptos a determinar se ela abre para dentro, para fora ou se desliza. Não deveria existir necessidade de se recorrer a etiquetas ou usar abordagens de tentativa e erro. Se um processo ou produto pode ser projetado para levar o usuário a realizar as ações corretas, então menos erros ocorrerão.

Como estratificar os dados?

A estratificação é a separação e classificação de dados de acordo com as variáveis ou fatores selecionados. O objetivo é encontrar padrões que auxiliem a compreensão dos mecanismos causais de um processo. Isto é , respondendo a questão, quem, o que, onde e quando. O problema ocorre apenas com clientes ou fornecedores específicos? O que houve para causar o problema ao cliente? Existe um local particular onde o problema ocorra com mais freqüência? Existe uma época particular em que o problema ocorre com mais freqüência?

Uma maneira específica de estratificar é “mover-se à montante”. Se um problema está ocorrendo em um processo, colete dados em todos os processos que fornecem entradas para o processo com problema. Ou, estratifique os dados de entrada de inspeção por fornecedor. O conceito de estratificação pode ser usado com todas as ferramentas de análise de dados. Por exemplo, símbolos diferentes podem ser usados para representar diferentes variáveis no processo ou grupos de dados num gráfico de tendência ou histograma.

Como aprender a resolver problemas?

Há uma tendência natural nos esforços de resolução de problemas para se chegar rapidamente à solução do mesmo. Depois disso, alguém terá que conviver com o problema. Esta tendência geralmente leva a soluções que aumentam o custo, trazem impactos negativos em outras partes do sistema ou apenas mascaram os sintomas.

O Modelo para Melhorias é projetado para realizar melhorias com base no aprendizado. Os Ciclos para Aprendizado e Melhoria fornecem um mecanismo para organizar os esforços de resolução dos problemas. Os Ciclos podem ser planejados para aprender, desenvolver mudanças, testar mudanças e implementá-las. Ao projetar ciclos pequenos, para se dirigir ao encontro da solução do problema, podem ser feitos progressos sem que tornem inúteis mais tarde.