A UTILIZAÇÃO DA ESTATÍSTICA COMO FERRAMENTA NA TOMADA DE DECISÃO: ESTUDO DE CASO EM UMA INDÚSTRIA DE BASE. Flávio Luís Leandro - PDF
A UTILIZAÇÃO DA ESTATÍSTICA COMO FERRAMENTA NA TOMADA DE DECISÃO: ESTUDO DE CASO EM UMA INDÚSTRIA DE BASE. Flávio Luís Leandro
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Ana Laura Azeredo Fernandes
1 A UTILIZAÇÃO DA ESTATÍSTICA COMO FERRAMENTA NA TOMADA DE DECISÃO: ESTUDO DE CASO EM UMA INDÚSTRIA DE BASE Flávio Luís Leandro MONOGRAFIA SUBMETIDA À COORDENAÇÃO DE CURSO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO DA UNIVERSIDADE FEDERAL DE JUIZ DE FORA COMO PARTE DOS REQUISITOS NECESSÁRIOS PARA A GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA PRODUÇÃO. Aprovada por: Prof. Eliane da Silva Christo, DSc. Prof. José Geraldo Ferreira, MSc. Prof. Rodrigo Brum. JUIZ DE FORA, MG BRASIL. JUNHO DE 2008
2 ii LEANDRO, Flávio Luís. A utilização da estatística como ferramenta na tomada de decisão: Estudo de caso em uma indústria de base, Juiz de Fora (MG). [manuscrito] / Rafael Doro Souza. Juiz de Fora: Universidade Federal de Juiz de Fora, Monografia (graduação) Universidade Federal de Juiz de Fora (MG), Curso de Engenharia de Produção. Orientadora: Eliane da Silva Christo. Ferramentas Estatísticas. 2. Tomada de Decisão. 3. Gerenciamento de Dados. I. Universidade Federal de Juiz de Fora. II.Título.
3 iii DEDICATÓRIA: Dedico aos meus pais que apesar de pouco estudo sempre tiveram a sensibilidade e consciência de reunir condições para que seus filhos estudassem.
4 iv AGRADECIMENTOS: Aos meus pais, minha irmã pela convivência do dia a dia em nossa casa. A minha namorada pelo incentivo, apoio e amor nesses anos juntos. Aos professores do ICE e da Faculdade de Engenharia que me presentearam com seus conhecimentos e que me acolheram tão bem em cada disciplina. Aos professores Eliane da Silva Christo, José Geraldo Ferreira e Rodrigo Brum pela orientação e apoio neste trabalho. A Votorantim Metais por permitir que esse trabalho fosse realizado, e em especial Ricardo Santoro e Marcelo de Paole por me instruírem sobre a vida dentro e fora da empresa.
5 v Resumo da monografia apresentada à Coordenação de Curso de Engenharia de Produção como parte dos requisitos necessários para a graduação em Engenharia Produção. A utilização da estatística como ferramenta na tomada de decisão: Estudo de caso em uma indústria de base Flávio Luís Leandro Junho/2008 Orientadores: Eliane da Silva Christo Ricardo Alexandre Ribeiro Santoro Curso: Engenharia de Produção O objetivo desse estudo é apresentar e demonstrar a importância da utilização de ferramentas estatísticas em uma empresa de grande porte. Neste trabalho, uma análise do processo através de ferramentas como gráfico de controle, gráfico de Pareto e box plot foram realizada a partir de um estudo de caso no setor de Ustulação da empresa Votorantim Metais Unidade Zinco localizada em Juiz de Fora, MG. Por se tratar de um setor automatizado, foram coletados dados reais relativos ao processo industrial em tempo real através da utilização de um software gerenciador de banco de dados (PI). Os dados discutidos nesse estudo foram referentes à Alimentação do Forno Ustulador, Produção de Ácido e Produção de SO 2. Os resultados obtidos através da análise das informações extraídas dos dados estatísticos formaram a base para a tomada de decisão. Palavras-chave: Ferramentas Estatísticas, Tomada de Decisão, Gerenciamento de Dados.
6 vi Abstract of the monograph presented to the Coordination of the Production Engineering Course as part of the necessary requirements for graduating in Production Engineering. THE USE OF STATISTICS AS A TOOL IN DECISION-MAKING: A CASE STUDY IN AN INDUSTRY-BASED Flávio Luís Leandro June/2008 Advisors: Eliane da Silva Christo Ricardo Alexandre Ribeiro Santoro Course: Production Engineering This paper aims at showing and demonstrating the importance of using statistical tools in a big company. In this study, we used control chart, the Pareto chart and the box plot to analyze the process of Ustulação at Votorantim Metals Zinc Unit located in Juiz de Fora, MG. As the Ustulação section is automated, the industrial process data were collected in real time by using manager software of database (PI). The data presented in this study are related to the Roaster Feeding, Acid Production and SO 2 Production. The results statistically obtained from the analysis were the base to decision-making. Keys words: Statistics Tools, Decision-Making, Information Management
7 vii LISTA DE FIGURAS Figura : PIMS como concentrador e difusor de dados na planta Figura 2: Estatísticas Utilizadas no Box Plot Figura 3: Esquema do diagrama de Tukey Figura 4: Exemplo de um Gráfico de Controle típico Figura 5: Exemplo de um Gráfico de Controle com limites de controle (3σ) Figura 6: Exemplo de um Gráfico de Pareto típico Figura 7: Sistema Supervisório de Controle e Aquisição de Dados (SCADA) Figura 8: Gráfico de controle da Alimentação do Forno (2007) Figura 9: Gráfico de controle da Produção de Ácido (2007) Figura 0: Gráfico de controle da Produção de SO 2 (2007) Figura : Gráfico box plot do OEE (2007) Figura 2: Gráfico de Pareto Equipamentos x Freqüência de Defeitos (2007) Figura 3: Diagrama do ciclo de Informação
8 viii LISTA DE QUADROS Quadro : Possível Plano de Ação para as propostas apresentadas
9 ix GLOSSÁRIO DE SIGLAS E TERMOS ZnS Sulfeto de zinco ZnO Óxido de zinco SO 2 Dióxido de enxofre O2 Oxigênio H2SO4 Ácido sulfúrico PIMS Plant Information Management Systems ph refere-se a uma medida que indica se uma solução líquida é ácida, neutra ou básica PI Software de gerenciamento e armazenamento de dados OEE Overall Equipment Effectiveness MINITAB Software estatístico PLC/CLP Controladores Lógicos Programáveis SDCD Sistemas Digitais de Controle Distribuído SCADA Sistema Supervisório de Controle e Aquisição de Dados MS SQL Server/ Oracle Banco de dados relacionais ERP Enterprise Resource Planning VM Votorantim Metais SGV Sistema de Gestão Votorantim LSC Limite Superior de Controle LIC Limite Inferior de Controle LMC Limite Médio de Controle Outlier As observações que apresentam um grande afastamento das restantes ou são inconsistentes Quartil É qualquer um dos três valores que divide o conjunto ordenado de dados em quatro partes iguais.
10 x Sumário LISTA DE FIGURAS... vii LISTA DE QUADROS...viii GLOSSÁRIO DE SIGLAS E TERMOS... ix Capítulo I... APRESENTAÇÃO CONSIDERAÇÕES INICIAIS OBJETIVOS JUSTIFICATIVAS ESCOPO DO TRABALHO METODOLOGIA Desenvolvimento da pesquisa Dados da pesquisa Análise de dados...4 Capítulo II...5 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA GERENCIAMENTO DE DADOS Plant Information Management Systems (PIMS) FERRAMENTAS ESTATÍSTICAS Box Plot Gráfico de Controle Gráfico de Pareto TOMADA DE DECISÃO Classificação e métodos de decisão Atuação da gerência na tomada de decisão...3 Capítulo III...4 VOTORANTIM METAIS DESCRIÇÃO DA EMPRESA...4 Capítulo IV...8 ANALISANDO O SETOR DE USTULAÇÃO COLETA DE DADOS ANÁLISE DE DADOS...9
11 xi Capítulo V...26 CONCLUSÕES...26 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS...27 APÊNDICE Planilha Coleta de Dados...29 APÊNDICE 2 Planilha de Causas...36
12 Capítulo I APRESENTAÇÃO. - CONSIDERAÇÕES INICIAIS No cenário atual o Grupo coreano Korea Zinc mantém sua primazia como o primeiro produtor de zinco no mundo, seguido por grupos representados por Espanha, Austrália, Bélgica, Suécia e Brasil com uma notável produção desse minério em forma bruta. O Brasil pontua como o sexto maior produtor de zinco do mundo representado pela Votorantim Metais, pertencente ao Grupo Votorantim, com suas duas unidades industriais localizadas nas cidades de Juiz de Fora e Três Marias. A produção de zinco metálico, através de processamento de concentrado sulfetado de zinco, cumpre uma trajetória clássica que se compõe de três etapas principais: Ustulação, Lixiviação e Eletrólise. A Ustulação, setor objeto desse trabalho localiza-se na primeira etapa do processo de produção. Esse setor da empresa é responsável pela oxidação do zinco (o sulfeto de zinco, ZnS, é convertido em óxido de zinco, ZnO) com a geração de dióxido de enxofre (SO 2 ) como subproduto. Esta reação se dá através de um forno de leito fluidizado (injeção de O 2 ) a 950 ºC. A maior parte do dióxido de enxofre é utilizada para produção de ácido sulfúrico (H 2 SO 4 ) numa fábrica de dupla catálise e dupla absorção. O restante do dióxido de enxofre é liquefeito usando o processo convencional de condensação parcial. Para o acompanhamento dos dados referentes à produção, a Votorantim Metais implantou a partir de maio de 2007 um sistema automatizado, baseado no conceito de Plant Information Management Systems (PIMS), que gerencia todos os parâmetros do setor de ustulação. Ao seguir essa tendência que já se tornou realidade em algumas empresas brasileiras, o setor melhorou significativamente o processo de armazenagem de dados referentes à produção e ao processo, uma vez que anteriormente esses dados eram coletados na área e inseridos manualmente. Portanto mais sujeito ao erro humano. O gerenciamento desses dados é feito por um software (PI) capaz de armazenar um banco de dados bastante robusto. Com isso os dados tornaram-se seguramente mais confiáveis (no que tange a obtenção desses dados em tempo real) para a aplicação de ferramentas estatísticas de controle da qualidade. Embora as técnicas estatísticas sejam as ferramentas técnicas críticas para o controle e melhoria da qualidade, precisam, para serem usadas com maior eficiência, ser implantadas dentro e como parte de um sistema de gerenciamento orientado pela qualidade (Montgomery, 2004).
13 2 O controle do processo de produção do ustulado (ZnO) e de seus subprodutos (SO 2 e H 2 SO 4 ) juntamente com a manutenção dos equipamentos contribuem para a análise de um importante indicador, o OEE (Overall Equipment Effectiveness), ou simplesmente Eficiência Global. Esse indicador gerencia os sistemas produtivos, pois permite o levantamento de detalhes suficientes que auxiliam na definição das prioridades e no planejamento direcionado das ações que visam oportunidades de melhoria. Portanto a utilização conjunta de um sistema automatizado de coleta de dados, juntamente com ferramentas de estatística avançada (Box plot, Gráfico de Pareto, Gráfico de Controle) e o auxílio de um indicador de gerenciamento de sistemas produtivos oferecem subsídios necessários para o detalhamento de cada etapa do processo, suas falhas e as possíveis modificações e ações que podem ser realizadas durante o processo de tomada de decisão do gestor. Alves (2003) afirma que o monitoramento efetivo das características da qualidade de um processo de produção depende freqüentemente de ferramentas estatísticas para a detecção, identificação e análise das causas significantes responsáveis por variações que afetam o comportamento do processo de maneira imprevisível. Considerando, assim, as ferramentas de controle disponibilizadas pela análise estatística, o presente estudo pretende demonstrar de que forma a estatística pode auxiliar na tomada de decisão de gestores durante o processo de produção do zinco em uma empresa de grande porte..2 - OBJETIVOS O objetivo principal desse trabalho é demonstrar o uso da análise estatística enquanto meio de controle da produção bem como ferramenta indispensável na tomada de decisão na gestão em empresas de grande porte fornecedoras de zinco. Evidenciar a importância da utilização de sistema automatizados na coleta de dados para compor a tomada de decisão. Apresentar como forma de conhecimento um estudo de caso ocorrido no setor de Ustulação da Votorantim Metais Unidade Zinco Juiz de Fora bem como as ferramentas estatísticas utilizadas na análise dos dados..3 - JUSTIFICATIVAS Procedimentos falhos e/ou ineficientes durante a ustulação (etapa inicial da produção de zinco), tanto em relação a bom funcionamento dos equipamentos quanto à gestão de mão de obra podem gerar grandes prejuízos já que horas paradas do processo significam
14 3 ineficiência no fornecimento direto aos clientes internos, menor produção (ustulado, ácido sulfúrico e SO 2 ), atrasos na entrega dos produtos finais, aumento dos custos de produção e conseqüentemente menores lucros. Tornam-se, portanto imprescindíveis alternativas de detalhamento e controle do processo para que a sua manutenção e otimização ocorra através de planos de ação baseados nos acontecimentos anteriores inerentes ao próprio processo. Dessa forma pode-se gerar maior eficiência e lucro. Neste contexto a estatística apresenta-se como uma ferramenta de controle da produção que pode atingir estes objetivos devido aos seus recursos e formas de análise de dados de produção de uma empresa..4 - ESCOPO DO TRABALHO O presente estudo utiliza-se de dados do setor de ustulação da empresa Votorantim Metais Unidade Zinco, ligada ao Grupo Votorantim localizada na cidade de Juiz de Fora, MG. Nesse estudo de caso foram utilizados ferramentas estatísticas como box-plot, gráfico de controle e gráfico de Pareto para embasar qual o víeis auxiliou a tomada de decisão..5 - METODOLOGIA Eisenhardt (989) apud Alves (2003) resume o estudo de caso como uma metodologia de pesquisa que tem como foco o entendimento da dinâmica presente dentro de um cenário específico Desenvolvimento da pesquisa A pesquisa seguirá as seguintes etapas: Planejamento da coleta dos dados; Transferência dos dados do software de gerenciamento PI para o software estatístico MINITAB 5; Análise e interpretação dos dados; Apresentação de possível plano de ação a ser realizado a partir dos resultados encontrados.
15 Dados da pesquisa Os dados da pesquisa que foram utilizados fazem parte do setor de ustulação da produção de zinco, nas seguintes fases do processo: alimentação do forno, produção de ácido sulfúrico e produção de SO 2. Foram analisados os dados desse setor durante o período de 0/0/2007 a 3/2/2007, coletados diariamente. Os dados foram coletados do software de gerenciamento (PI), que atualiza e armazena as informações das etapas de todo o processo de produção. Estes dados juntamente com os valores já calculados do OEE foram transferidos para o programa estatístico MINITAB, onde foram realizadas todas as análises estatísticas Análise de dados Na análise dos dados o programa estatístico utilizado foi o MINITAB versão 5, do qual foi explorado ferramentas como box plot, gráfico de controle, gráfico de Pareto.
16 5 Capítulo II REVISÃO BIBLIOGRÁFICA 2. - GERENCIAMENTO DE DADOS No ponto de vista mercadológico, e numa lógica competitiva, as empresas têm como objetivo potencializar a satisfação de seus clientes e outros grupos de interesse de forma mais eficiente e eficaz quando comparados com seus concorrentes (Corrêa; Corrêa, 2006). A questão de se obter e/ou conseguir manter um processo produtivo dentro dos limites impostos pelo mercado passa por medir e avaliar o desempenho do processo dentro da empresa. Neely et al. (995) apud Corrêa e Corrêa (2006) descreve que a medição de desempenho é o processo de quantificar ação, em que medição é o processo de quantificação da ação que leva ao desempenho. Dessa forma, atualmente existem diversos equipamentos de campo inteligentes que auxiliam na quantificação dessas ações disponibilizando uma grande variedade de dados que podem ser utilizados em outras aplicações. Portanto, o desafio das grandes empresas é buscar através da implantação de sistemas automatizados a transformação dessa grande variedade de dados em informações úteis Plant Information Management Systems (PIMS) O Plant Information Management Systems (PIMS), ou, Sistema de Gerenciamento de Informações da Planta, são sistemas que adquirem dados de processo de diversas fontes, os armazenam num banco de dados histórico e os disponibilizam através de diversas formas de representação. O PIMS nasceu na indústria de processos contínuos mais propriamente na indústria química e petroquímica para resolver o problema da fragmentação de dados e proporcionar uma visão unificada do processo. A partir de uma estação ele pode visualizar tanto os dados de tempo real como históricos da planta, além de montar tabelas, gráficos de tendência e sinópticos e eliminar as ilhas de informação, concentrando em uma única base de dados informação sobre todos os aspectos de uma planta. (Sobroza e Carvalho, 2007). Uma importante característica do PIMS é a sua capacidade de comunicação com os outros setores externos, tanto como fornecedor, quanto como coletor de dados (através de drivers que se comunica com os principais softwares).
17 6 Figura PIMS como concentrador e difusor de dados na planta Fonte: Intech Número No caso da indústria em estudo o gerenciamento do banco de dados é feito pelo software PI da empresa americana OSIsoft Inc.. O PI é responsável pelo armazenamento e monitoramento em tempo real de todos os dados referentes à produção de uma empresa e capaz de distribuí-lo aos mais diferentes níveis de usuário dentro da organização, democratizando a informação. Outra característica do PI é a de fornecer um complemento para planilhas eletrônicas de mercado (Excel), possibilitando de relatórios referentes ao processo. Estes dados são em sua maioria coletados através de: Sistemas de automação da empresa como PLC/CLP (Controladores Lógicos Programáveis), SDCD (Sistemas Digitais de Controle Distribuído), SCADA (Sistema Supervisório de Controle e Aquisição de Dados); Dados de laboratório (entrada manual); Banco de dados relacionais como MS SQL Server, Oracle, etc; ERP (Enterprise Resource Planning) como SAP, Microsiga, Datasul; Dentre outras possibilidades. São exemplos de tipos e origens de dados de processo armazenados pelo PI: temperaturas de motores, indicações de fluxo de tubulações, vibração de equipamentos, abertura de válvulas, condições de equipamentos (ligados/desligados), ph de uma determinada substância, produção diária, etc. Portando torna-se evidente que nos dias atuais a utilização de sistemas de gerenciamento de processo é indispensável às empresas, pois são através deles que toda
18 7 análise e acompanhamento do processo são realizados, possibilitando que a empresa obtenha um melhor monitoramento (follow-up) FERRAMENTAS ESTATÍSTICAS Marshall Júnior et al. (2006) afirma que o controle de processo foi o fundamento para o desenvolvimento das técnicas para o controle estatístico da qualidade. Ao estruturar organizadamente as etapas que compõem a realização de um trabalho ou tarefa, incluindo seu fluxo, insumos, atividades realizadas e produtos gerados, é possível obter muitas informações sistematizadas e perceber pontos críticos, oportunidades de melhoria e, principalmente, as variações ou flutuações devido às causas normais (intrínsecas a natureza do processo) e as devidas causas anormais ou específicas. De acordo com Alves (2003) para haver um monitoramento efetivo das características de qualidade de um processo de produção, o uso de ferramentas estatísticas torna-se necessária para detectar, identificar e analisar quais são os fatores responsáveis pela variabilidade que afeta de maneira imprevisível o processo. Ishikawa (976) apud Marshall Júnior et al. (2006) assegura que noventa e cinco por cento dos problemas relacionados à qualidade podem ser resolvidos com o uso de sete ferramentas quantitativas básicas. As sete ferramentas são: Diagramas de processo; Gráfico de Pareto; Diagrama de causa-e-efeito (ou diagrama de Ishikawa); Diagrama de correlação; Histogramas; Gráfico de controle; Folhas de verificação. Porém Corrêa e Corrêa (2006) enfatizam que as ferramentas não resolvem problemas e nem melhoram situações, na verdade, as ferramentas apóiam e auxiliam pessoas na tomada das decisões que resolverão problemas e melhorarão situações. Para que o nível de qualidade possa ser atingido, devem-se utilizar técnicas estatísticas convenientes e recorrer ao empenho geral de todos os envolvidos na melhoria contínua para a estabilidade de um processo. (Alves, 2003). O presente trabalho utilizará como base para o desenvolvimento do estudo de caso o diagrama de caixa ou box plot, e também das sete ferramentas mencionadas, utilizará duas delas: o gráfico de controle e o gráfico de Pareto.
19 Box Plot Conceitualmente o Box Plot ou Diagrama de Caixas, segundo Montgomery (2004), trata-se de um gráfico que aponta vários aspectos importantes dos dados simultaneamente, tais como tendência central ou posição, dispersão ou variabilidade, afastamento da simetria e identificação de observações muito afastadas da maior parte dos dados (essas observações são muitas vezes chamadas valores discrepantes ou outliers). As características de uma distribuição são em geral descritas informando os valores da média e do desvio padrão e, algumas vezes do coeficiente de assimetria. Porém a média e o desvio padrão são fortemente influenciados pela presença de valores discrepantes. Para contornar esta dificuldade, Tukey (977) propôs descrever as características de uma distribuição através das estatísticas de ordem que são a mediana, os quartis ou juntas e os extremos, apresentados no esquema a seguir. n x~ x ~ J Q Q 3 E E i E s Figura 2 - Estatísticas Utilizadas no Box Plot Fonte: BUSSAB e MORETIN (2002) Onde n é o número de observações, x ~ é a mediana, J as juntas (º quartil e 3º quartil) e E os extremos (o menor valor observado, Ei e o maior valor observado, Es). As características da distribuição da população podem ser analisadas a partir do diagrama de Tukey (box plot), devido a sua configuração. A figura a seguir representa o esquema do diagrama de Tukey (box plot). Ei a Q x ~ Q3 b Es DI Figura 3 Esquema do diagrama de Tukey Fonte: Adaptado BUSSAB e MORETIN (2002)
20 9 A diferença DI = Q3 Q é denominada desvio interquartílico e pode ser empregada como medida de dispersão. Este diagrama indica as seguintes características: Tendência central: é dada pela posição da mediana na escala de medida da variável; Dispersão: medida pelo valor de DI; Assimetria: indicada a partir da comparação das diferenças x ~ - Q e Q3 - x ~. Todos os valores observados inferiores a Q 3 3 DI e superiores a Q3 + DI 2 2 são discrepantes (outliers). Os valores a e b são o menor valor observado não discrepante e o maior valor observado não discrepante, respectivamente Gráfico de Controle Segundo Alves (2003), os gráficos de controle estatístico são meios gráficos que através de uma amostra seqüencial revelam quando um processo se altera e necessita de ação corretiva. Além de oferecer uma exposição visual dos dados que representa um processo, o principal foco do gráfico de controle é a tentativa de separar as causas de variações especiais ou identificáveis das causas de variações comuns ou devidas ao acaso. O gráfico de controle segundo Junior et al. (2006), é um tipo específico de gráfico que serve para acompanhar a variabilidade de um processo, identificando suas causas comuns (intrínsecas ao processo) e especiais (aleatórias). Onde as causas comuns se relacionam ao próprio funcionamento do sistema e as causas especiais refletem ocorrências fora dos limites de controle. Portanto quando um processo está operando de maneira natural, ou seja, sem causas especiais de variabilidade presentes, é dito estável ou sob controle estatístico. (Alves, 2003). Corrêa e Corrêa (2006) destacam que o objetivo do gráfico de controle é o de manter o controle de um processo através do acompanhamento do comportamento de uma ou várias medidas importantes resultantes desse processo. Montgomery (2004) destaca algumas das razões que contemplam a popularidade dos gráficos de controle: É uma técnica comprovada de melhoria da produtividade; São eficazes na prevenção de defeitos; Evitam ajustes desnecessários nos processos;
21 0 Fornecem informações confiáveis para diagnóstico sobre o desempenho e capacidade dos processos. Figura 4 Exemplo de um Gráfico de Controle típico Fonte: Alves (2003) Para Wheeler (200), o objetivo dos limites de controle é o de minimizar as conseqüências desses dois erros. Para embasar esse trabalho, o gráfico de controle escolhido é o cuja especificação para os limites de controle é de (3σ). Isso fica evidente por entender, segundo Montgomery (2004), que processos analisados com essa especificação de limites geram bons resultados na prática. Utilizando o sistema 3σ implica em dizer que a probabilidade das ocorrências está entre o intervalo da curva Normal é de 99,73%. Figura 5 Exemplo de um Gráfico de Controle com limites de controle (3σ) Fonte: Alves (2003)
22 Gráfico de Pareto De acordo com Junior et al. (2006) o gráfico de Pareto é um gráfico de barras, construído a partir de um processo de coleta de dados, e pode ser utilizado quando se deseja priorizar problemas ou causas relativas a um determinado assunto. Slack, Chambers e Johnston (2002) afirmam que o gráfico de Pareto trata-se de uma técnica relativamente direta, que envolve classificar os itens de informação nos tipos de problemas ou causas de problemas por ordem de importância. Para Corrêa e Corrêa (2006), o objetivo do gráfico de Pareto é classificar em ordem decrescente os problemas que produzem os maiores efeitos e atacar esses problemas inicialmente. Montgomery (2004) ressalta ainda que o gráfico de Pareto seja simplesmente uma distribuição de freqüência (ou histograma) de dados atributos, organizados por categoria. Portanto, tem a função de identificar de forma rápida e visualmente os tipos de defeitos que ocorrem com mais freqüência. Corrêa e Corrêa (2006) declaram que estudos feitos pelo economista italiano Vilfredo Pareto no século XVI, constatou-se uma proporção (80/20), por exemplo, cerca de 80% das falhas ocorrem devido a 20% das causas prováveis dessas falhas. E tal proporção ocorre freqüentemente na análise de várias situações cotidianas. Figura 6 Exemplo de um Gráfico de Pareto típico Fonte:
23 TOMADA DE DECISÃO Inicialmente a tomada de decisão caracteriza-se por uma situação de problema, onde é necessário verificar as alternativas para a solução. Miglioli (2006) define tomada de decisão como sendo o ato escolher uma opção dentre diversas alternativas, seguindo critérios previamente estabelecidos de forma a obter uma solução que resolva ou não um dado problema. Segundo Zeleny (994) apud Gomes, Gomes e Almeida (2002) a tomada de decisão é um esforço para tentar resolver problema(s) de objetivos conflitantes, cuja presença impede a existência da solução ótima e conduz à procura do melhor compromisso. De acordo com Raiffa (999) apud Gomes, Gomes e Almeida (2002), os objetivos são importantes para determinar quais informações devem ser obtidas, para proporcionar justificativas relacionadas às decisões perante aos demais, para ressaltar a importância de uma escolha e estabelecer qual o tempo e os esforços necessários para o cumprimento da tarefa. Mas Gomes, Gomes e Almeida (2002) afirmam também que um processo de decisão dispõe de alternativas associadas tanto a ganho quanto a perda, ou seja, as decisões podem estar ligadas a uma oportunidade (melhoria ou otimização) ou a um problema Classificação e métodos de decisão Freitas e Kladis (995) apud Miglioli (2006) classificam as decisões segundo os diferentes níveis administrativos: Estratégico: as decisões englobam a definição de objetivos, políticas e critérios gerais para planejar o curso da organização; Tático: as decisões são normalmente relacionadas ao controle administrativo e utilizadas para decidir sobre operações de controle, formulação de novas regras de decisão que serão aplicadas por parte do pessoal da operação; Operacional: a decisão é um processo no qual se assegura que as atividades operacionais sejam bem desenvolvidas, utilizando-se procedimentos e regras de decisões preestabelecidas. Schermerhorn Júnior (999) apud Miglioli (2006) aponta três métodos como à tomada de decisão pode ocorrer dentro de uma empresa: Decisões individuais: pressupõe que o tomador tem informação e conhecimentos suficientes para tomar uma boa decisão;
24 3 Decisões consultivas: o tomador de decisões busca informações e conselhos com outras pessoas sobre o problema, e com base nas informações colhidas e em sua interpretação, escolhe a alternativa que julga ser melhor; Decisões em grupo: o tomador pede ao grupo que tomem ou o ajudem a tomar a decisão final para a solução de um determinado problema. Gomes, Gomes e Almeida (2002) apresentam as conseqüências advindas das decisões tomadas como sendo: Imediata; Curto prazo; Longo prazo; Combinação das formas anteriores (impacto multidimensional) Atuação da gerência na tomada de decisão Para Moreira (2004) a tomada de decisão é uma tarefa gerencial, onde se torna necessário buscar o maior número de dados referentes ao problema para gerar informações úteis a serem analisadas. É importante que essa análise tenha como foco os objetivos da empresa e os recursos disponíveis. Segundo Miglioli (2006) as decisões gerenciais estão ligadas diretamente à sobrevivência da empresa e afetam diretamente todos agentes que giram em torno dela, sejam eles empregados, acionistas, fornecedores, clientes ou até mesmo a própria sociedade. No caso do presente trabalho as decisões gerenciais estão ligadas ao estudo da variabilidade do processo. Wheeler (200) apud Alves (2003) afirma que a variação sempre gera custos. As atitudes tomadas para lidar com a variação, uma vez presentes no processo, aumentam os custos. Por outro lado, as atitudes tomadas para reduzir as fontes de variabilidade diminuirão custos e aumentarão a qualidade dos produtos ou serviços, ou seja, quanto maior o trabalho para reduzir tanto quanto possível essa variabilidade, menores serão os custos devidos à variação. Montgomery (2004) assegura que o compromisso e envolvimento da gerência com o processo de melhoria da qualidade é o componente mais vital para a o sucesso do controle estatístico de um processo. Dessa forma, a gerência torna-se uma função modelo em relação aos demais na organização. Portanto é imprescindível uma abordagem em grupo para que as melhorias do processo sejam difundidas por toda a empresa.
25 4 Capítulo III VOTORANTIM METAIS 3. - DESCRIÇÃO DA EMPRESA A Votorantim Metais dirige seu foco para a mineração e metalurgia de zinco, níquel e aços longos. A atuação da Companhia nesses mercados é garantida por uma sólida estrutura operacional, formada por oito unidades industriais e minas próprias, localizadas nos Estados de São Paulo, Rio de Janeiro, Minas Gerais e Goiás, e em Lima, no Peru, que empregam mais de 7 mil colaboradores próprios e,5 mil terceiros permanentes. Com a mesma capacidade de gestão e eficiência produtiva que caracterizam as atividades do Grupo, a Votorantim Metais ocupa posição de destaque nos cenários nacional e internacional. É a sexta maior produtora mundial de zinco, líder na fabricação de níquel eletrolítico na América Latina e a terceira maior produtora de aços longos do país. Em 2005, foram produzidas 405,7 mil toneladas do metal, um crescimento anual de 48,3%. O negócio Zinco é responsável por cerca de 44% da receita da VM. O zinco tem enorme importância por causa de sua ampla gama de aplicações, utilizado na proteção do aço contra a corrosão e oxidação nas indústrias automobilísticas, de eletrodomésticos, torres de energia e telefonia celular, construção civil, entre outras. Também é utilizado em setores de borracha, química e eletroquímica, agricultura, tintas, farmacêutica, alimentício e de componentes eletrônicos. Para alcançar um padrão de qualidade internacionalmente reconhecido, a Votorantim Metais investe continuamente na ampliação de sua capacidade produtiva, no crescimento pessoal e profissional de seus colaboradores, na autogeração de, no mínimo, 50% de energia elétrica, no desenvolvimento de tecnologias próprias e pesquisas minerais e na gestão ambiental adequada, que lhe garante atuar de forma responsável nas comunidades onde está presente. O empenho da Votorantim Metais na busca constante pela excelência é fruto de um modelo de gestão estruturado e disseminado entre todas as empresas do Grupo Votorantim. Denominado Sistema de Gestão Votorantim (SGV), ele envolve um conjunto de princípios e processos, que são suportados por conceitos, metodologias, ferramentas de gestão e indicadores com foco na criação de valor. O SGV também é um veículo importante de integração e sinergia das operações. Com foco na troca de melhores práticas e na identificação de sinergias, as unidades do Grupo Votorantim têm alcançado avanços importantes na excelência operacional, comercial e administrativa.