Por que isso importa
Líderes frequentemente enfrentam a necessidade de melhorar resultados em suas organizações. Sem um método, eles podem cair em dois grandes erros: 1) agir como se algo fosse um evento único quando é normal para o processo, ou 2) ignorar questões que são realmente especiais, assumindo que são normais. Fazer a avaliação correta pode ser difícil sem a ferramenta certa: um gráfico de Shewhart, também conhecido como gráfico de controle.
Os gráficos de Shewhart, que exibem dados ao longo do tempo com limites de controle superior e inferior, são a única maneira de diferenciar entre variação de causa comum (previsível) e especial. A variação de causa comum é inerente ao processo, enquanto a variação de causa especial é devida a uma causa atribuível. No gráfico, a variação de causa comum cai entre o limite de controle superior e inferior, e a variação de causa especial é encontrada acima ou abaixo dele ou quando uma das várias regras existe (por exemplo, uma sequência de oito ou mais pontos acima ou abaixo da média). Um bom exemplo é o seu tempo de deslocamento. Alguma variação tem a ver com o próprio processo, como passar por um sinal vermelho ou verde. Se algo fora do comum acontece, como um acidente de carro, isso é variação de causa especial.
Phil Monroe, um atual membro do conselho do hospital, explicou por que ele usa gráficos de Shewhart no podcast do Deming Institute : “Preciso entender: 'Este processo é previsível?' Se não for, quero que seja. Se for, então posso considerar se estou satisfeito com ele e se um projeto de melhoria de processo faz sentido. A melhor maneira de responder a isso é obter os últimos 20 pontos de dados e plotá-los em um gráfico de controle de processo estatístico de Shewhart.”
As pessoas geralmente questionam se precisam de até 20 pontos, porque não têm os dados ou rastreiam dados mensais ou trimestrais. Na maioria dos casos, você pode iniciar um gráfico de Shewhart com 12 pontos de dados e criar limites de teste. O motivo para 20-30 pontos de dados é que é quando você tem dados suficientes para ter confiança nos limites de controle usados para determinar a causa especial. Se isso significa voltar historicamente, faça isso. Se isso significa aumentar a frequência de medição para diária ou semanal, faça isso. Se você não tem dados, comece agora com um gráfico de execução . Você raramente desejaria medir com menos frequência do que mensalmente.
Entender se você tem variação de causa comum versus causa especial ajuda a orientar suas ações. Se seu processo for imprevisível, você quer descobrir o que está causando essa variação de causa especial e removê-la do sistema — por exemplo, você pode abordar problemas de equipamento ou procedimento que estão levando algumas pessoas a fazer o trabalho de forma diferente de outras. Se seu processo for previsível, mas você não gostar do desempenho atual, você deve alterar o processo que o produz para obter resultados diferentes.
Uma das principais funções de um líder é promover processos confiáveis e previsíveis e, então, decidir se você gosta do desempenho e elaborar um plano para melhorá-lo.