Aplicações de Pesquisa Operacional

Tive a honra de ser convidado para fazer parte e apresentar uma Live no grupo de pesquisa de PO do Prof. Dr. Marcos Santos, do Instituto Militar de Engenharia, IME, e do Instituto Tecnológico da Aeronáutica, ITA, compostos por cientistas, mestrandos e doutorandos dessas instituições na área de Pesquisa Operacional. Temas muito importantes para esse nosso novo "Mundo Novo".

Não viveremos mais sem termos contato com as Inteligências Artificiais, sem utilizarmos Data Science e Estatística. Além do mais, a velocidade de comunicação e as tecnologias de informação desse mundo novo, fazem com que as mudanças ocorram de forma muito rápida e das decisões ainda mais.

Mais que nunca é necessário termos a Ciência de Tomada à Decisão, a Pesquisa Operacional nos auxiliando nesta hercúlea tarefa.

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Clique na figura abaixo para ver a live na íntegra.

Marketing do Futuro com Data Science e Inteligência Artificial - Data Driven Marketing

Descrição do episódio

Eng. Prof. MSc Eder Cassettari Engenheiro Mecânico pela FEI, Mestre em Engenharia Mecânica pela Unicamp e Doutorando em Engenharia Mecânica pela Escola Politécnica da USP.

Docente da UAM da graduação de Engenharia de Produção e Mecânica e Pós-Graduação de Data Science e na UNIVESP em Gestão da Cadeia de Suprimentos. Especialista em Estatística, Lean Six Sigma e Pesquisa Operacional Aluno: Gustavo Rovelo – Formado em Ciência da Computação na UAM com experiência em Marketing Digital.

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Recebi um convite do Profº Dr Macir Bernardo de Oliveira, para uma entrevista em seu Podcast "Osmarketeiros" para falar sobre Marketing do Futuro, o "Data Driven Marketing". O programa é dirigido por ele e comentado pela Profª Juliana Gorab.

É uma aplicação prática de Data Science com Inteligência Artificial, que no início dos anos 2000 era tido como ficção científica de um futuro distante, mas ele chegou.. e muito mais rápido que se era esperado. É a aplicação de conceitos da Indústria 4.0 que estão permeando outras áreas.

Ouça no Podcast na íntegra através do link abaixo:

O novo Eliminará o Velho na Industria 4.0? E a Estratégia Lean Six Sigma?

créditos de imagem: www.pollux.com.br/

1. Introdução

Umas das mais importantes aplicações de Estatística na Industria e na área de Negócios é o Controle Estatístico do Processo, o famoso CEP. As Sete Ferramentas de Controle da Qualidade, também chamadas

Ferramentas de Ishikawa estão entre, sem sombra de dúvidas, as mais famosas e utilizadas. Apesar de toda a modernização da quarta revolução industrial, as “velhas” sete ferramentas continuam a ser muito utilizadas e de forma alguma perderam sua importância, principalmente depois da implementação da Gestão Lean Six Sigma.

Sua utilização serve para medir se o processo em questão, estão dentro dos parâmetros projetados. Estas ferramentas têm ao longo do tempo impulsionado das Organizações a atingirem seus objetivos, e estas sempre permanecem como sendo “a base”, e ainda o são.

Uma das mais modernas estratégias utilizadas é o Lean Six Sigma, a qual trabalha tendo como base a eliminação de desperdícios do processo (Lean) e a redução de variabilidade (Six Sigma), combinando ferramentas estatísticas com ferramentas de qualidade e focadas para a gestão. Mas sua abordagem sofreu mudanças drásticas com o advento da Industria 4.0, em função principalmente do Big Data pela facilidade de obtenção dos dados.

O desenvolvimento do Six Sigma surgiu estruturalmente na Motorola no início dos anos 90 e depois foi aplicado maciçamente e melhorado pela GE, principalmente sob a gestão de Jack Welch, que faleceu recentemente no início de março de 2020, apagando do firmamento do Six Sigma sua estrela mais brilhante.

A metodologia Lean surgiu na Toyota como sendo seu Sistema de Produção nos anos 50 e trouxe conceitos totalmente inovadores, em especial a produção puxada, a eliminação de desperdícios, conceito e fluxo contínuo como também várias ferramentas que facilitaram o gerenciamento dos processos.

Tais variabilidade existem em todos os processos, quer de produção quer de negócios. São classificados em dois grupos, os que são os que são inerentes, ou de causas comuns, que podem inclusive serem previstos estatisticamente, e os de causas especiais, que não são inerentes ao processo, nem estatisticamente previsíveis, mas também o afetam.

2. A Estratégia Lean Six Sigma

A Estratégia do Six Sigma foi desenvolvida pela Motorola e foi um grande sucesso para grandes empresas como GE, Polaroid, IBM entre outras.

Seus principais objetivos são:

• Extensão do conceito, ou aproximação, do Zero Defeitos, através da redução de variabilidade a 3.4 defeitos por milhão de unidades produzidas, e o encontro para as expectativas do cliente

• Desdobramento da estratégia para cada area da operação, mas todas observando o plano Mestre.

• Garantir uma visão de longo prazo, para que o plano se tornar efetivo, eficaz e sustentável ao longo do tempo.

A Figura 1, mostra graficamente o conceito do Six Sigma.

Figura 1- Significado gráfico do Six Sigma / fonte: www.inf.ufsc.br

A Motorola estruturou a metodologia em fases com objetivos específicos que servem como um guia para a implementação. Foram aperfeiçoados pela GE, e tais passos são conhecidos como DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve e Control). A tabela 1 ilustra cada uma das fases:

Tabela 1 - Fases do DMAIC - fonte: Programa de Six Sigma Black Belt da Motorola University, 2002

Também segundo o programa de Six Sigma Black Belt da Motorola University, 2002, a Motorola desenvolveu um flowchart o qual era utilizado para guiar as áreas através das fases para obter os resultados esperados. Conforme pode ser visto na figura 2:

Figura 2- Fluxograma de Melhoria de Produto / Processo segundo a Motorola – fonte: Adaptado do Programa de Six Sigma Black Belt da Motorola University, 2002.

Adicionalmente é recomendado para o processo de implementação aplicar os 14 pontos de Deming devido ao Six Sigma se referir a uma nova mentalidade, uma nova cultura a saber:

1. Criar constância de propósito

2. Adotar a nova filosofia

3. Acabar com a dependência em relação à inspeção

4. Minimizar o custo total

5. Melhorar o sistema

6. Instituir a formação

7. Adoptar e instituir a liderança

8. Acabar com o medo

9. Eliminar as barreiras entre os departamentos

10. Eliminar slogans, exortações e metas

11. Eliminar as quotas de trabalho

12. Promover o orgulho pelo trabalho

13. Auto melhoria

14. A transformação é tarefa de todos

3. As Ferramentas de Ishikawa

Kaoru Ishikawa (1915-1989), nasceu em Tóquio e foi educado em uma família ligada tradicionalmente na área Industrial. Em 1939 formou-se em Química pela Universidade de Tóquio.

De 1939 a 1941 trabalhou no exército e depois na Nissan Liquid Fuel Company até 1947. Foi docente na área de Engenharia na mesma Universidade. Em 1949 tornou-se membro da União Japonesa de Cientistas e Engenheiros, que era um grupo de pesquisa de controle de qualidade.

Kaoru traduziu, integrou e expandiu os conceitos de gerenciamento de Deming e Juran para o sistema japonês. Teve participação fundamental no desenvolvimento de uma estratégia especificamente japonesa da qualidade.

A característica japonesa é a ampla participação na qualidade, não somente de cima para baixo dentro da organização, mas igualmente começa e termina no ciclo de vida de produto.

No final dos anos 50 e no início dos anos 60, desenvolveu cursos do controle da qualidade para executivos e gerentes e ajudou no planejamento do lançamento da Conferência Anual do Controle da Qualidade para gerência, em 1963. Também ajudou a introduzir o conceito de Círculo de Qualidade.

Ishikawa mostrou a importância das sete ferramentas da qualidade:

Diagrama de Pareto - O princípio desse diagrama é priorizar as causas de não conformidade que são “Vitais” que correspondem a 20% do total, mas que influenciam em 80% o problema.

Diagrama de causa e efeito - Esta ferramenta é mais conhecida como diagrama de Ishikawa ou diagrama de espinha de peixe. Nesta ferramenta se analisa causa potenciais de um defeito, erro ou problema de um processo que tem especificações. As quatro mais importantes categorias ou causa da análise são agrupadas em: Mão-de-obra, Máquina, Método e Material, chamadas de 4M´s. Além destas categorias, outras subcategorias podem surgir e irão guiar o time de trabalho na análise e descoberta das causas raízes dos efeitos.

Histograma - É uma representação gráfica de um conjunto de dados por magnitude, através de frequência observada. É um gráfico de barras os quais tem sua altura simbolizado as frequências para cada intervalo de dados.

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Folhas de verificação – são documentos utilizados para registrar e controlar as execuções de tarefas na ordem necessária e já direcionadas para o problema que queremos resolver.

Gráficos de dispersão - Este diagrama tem por objetivo observar que tipo de relacionamento existe entre duas variáveis coletadas aos pares, uma independente e outra dependente, respectivamente ordenada e abscissa. Muito útil para determinar a natureza do relacionamento, caso exista, por exemplo linear, quadrático, exponencial etc.

Fluxograma – é uma representação gráfica de todas as etapas necessárias para executar o processo contendo figuras padrões para cada tipo de atividade.

Neste aspecto houve uma contribuição gigantesca do Lean através do diagrama de Fluxo de Valor, (VSM – Value Stream Map) que traz mais informações que são muito relevantes para análise do processo, indicadores, e analisa três tipos de fluxo ao mesmo tempo: processo, material e informação. Então é uma contribuição muito importante para a visão holística do processo. Apesar do Lean não possuir as ferramentas estatísticas necessárias para reduzir variabilidades, sem dúvida sua contribuição é muito importante para a metodologia Six Sigma.

Cartas de Controle - Estas cartas permitem observar os dados e tendências ao longo do tempo; ordenadas correspondem à variável sendo medida e as abcissas correspondem ao tempo. Também podem ser utilizadas para comparar variáveis antes e depois de modificações/melhorias implementadas no processo. Estas cartas podem ser feitas para características tipo variável ou atributo.

Ele promoveu estas ferramentas e sua proposta era a melhoria de todos os tipos de processos através do inter-relacionamento entre os times de trabalho de todas as áreas, ou seja, uma extensão do conceito Shitsuke, quinto passo do 5S, que mais que fazer padronização e seguir procedimentos é principalmente trabalho de forma colaborativa.

Tais ferramenta apresentam muita facilidade no uso e permite a todos o entendimento, aprendizagem e gerenciamento das melhorias a serem implementadas. Seus principais objetivos são:

• Aumentar a comunicação entre operadores e a gerência

• Detecção e diminuição da recorrência de Problemas

• Melhorar todos os tipos de problemas, como fabricação, processo de negócio, entre outros.

4. Utilização das ferramentas de Ishikawa ainda cabem dentro da Estratégia Lean Six Sigma para a Industria 4.0?

Para responder satisfatoriamente à esta pergunta, vamos a um dos pré-requisitos da Gestão Lean, que é:

“Não automatizar o CAOS”.

Então sem qualquer reserva pode ser afirmado que todas as ferramentas de Ishikawa são utilizadas sem a menor dúvida.

No desenvolvimento da automação exigida pela Industria 4.0, o processo precisa estar bem definido, com procedimentos de suporte robustos, dados validados para que automação aconteça de forma correta. Não adianta termos todos os dados coletados de forma automática através de tecnologias como IoT, se a base de dados nos fornece medições incompletas, ruins, ou se estiverem faltando dados chaves para o processo, chamados KPI´s.

Entretanto existe uma limitação nesta utilização que é tempo. Devido as novas tecnologias de comunicação e de informação, as decisões se tornam cada vez mais ágeis e consequentemente as mudanças também. Assim o feedback destas ferramentas começa a ficar muito longo, principalmente em processos muito complexo e cheio de variáveis.

Assim sendo, tecnologias de Inteligência Artificial (IA) como o Aprendizado de Máquina (Machining Learning), tornam-se uma ferramenta muito importante também. Da mesma forma que o Lean busca um processo mais enxuto, mais simples para a redução de desperdícios e aumento da eficiência, a Inteligência Artificial também o faz, mas como uma outra ferramenta, necessária para os desafios desta nova Industria.

Conforme comentado por Pieter Du Plessis e, artigo no site do Lean Institute Brasil (www.lean.org.br), as máquinas estão muito longe e fazerem tudo sozinhas sem a necessidade das pessoas. Ele afirma inclusive que estamos “incrivelmente” longe disso. Se tiver a melhor IA do mundo, mas o operador não seguir os procedimentos do processo, continuaremos tendo um problema.

Então a Inteligência Artificial, não está a frente do Lean ela é outra ferramenta.

E do lado do Six Sigma, vale o mesmo comentário. Máquinas não fazem tudo sozinhas, operadores, o fator humano, geram fontes de variabilidade, existem falhas inerentes ao processo, e tudo isso requer análise que a IA ainda está longe de fazer, e é primordial o auxílio de um Lean Six Sigma Black Belt para dar suporte na solução dos problemas.

Então devemos ir não só para a Industria 4.0, mas para o Lean Six Sigma 4.0!