Fugir da esquizofrenia

Há muitos anos que aqui no blogue escrevo sobre a esquizofrenia analítica, independentemente do governo de turno ser de direita ou de esquerda. Recordo, por exemplo:

• Falta de profissionalismo, venezuelização, falta de liderança (Abril de 2019)
• Mortalidade infantil e esquizofrenia (Janeiro de 2019)
• Comportamentos, padrões... não, "happenings"; não, eventos; não, meteoros (Novembro de 2016)
• Desta vez, sem esquizofrenia (Maio de 2015)
• Para lá da esquizofrenia (Março de 2010)
• Esquizofrenia analítica... por causa de 0,6% (Março de 2010)
• Não praticarás a esquizofrenia analítica!!! (Junho de 2009)
• Não cairás na tentação da esquizofrenia analítica (Maio de 2008)

Mão amiga fez-me chegar este tweet:

esta cena de se dizer ‘a taxa de mortalidade infantil aumentou’ ou ‘diminuiu’ tendo como referência a variação de um ano para o outro é um bocadito tola, ñ é, pordata? https://t.co/iWKC1bDBwf

— fcancio (@fcancio) May 13, 2023

Não por acaso, no final de Abril último tirei uma foto ao título de uma coluna do JN:

Agora, analisei os dados do Pordata e resolvi fazer as cartas de controlo para os valores individuais e para a amplitude móvel:

E o que as cartas revelam é que a mortalidade infantil subiu de um ano para o outro por mera flutuação estatística. Nem o Pordata nem a ordem dos Médicos conseguem fugir da esquizofrenia na análise dos resultados (nem Câncio, se o governo fosse de direita). Só os deuses fogem da Conversa de humano.

Para reflexão

"Management likes to believe that success happens when everyone is doing their job, while failure happens when they are not. [Moi ici: Cambada de terroristas] However, the same system that produces the successes also produces the failures in exactly the same way. Special-cause variation accounts for only 6 percent of all results, which includes individuals or groups of people not doing their job causing mistakes and errors, as well as those individuals or groups of people going above and beyond the call of duty, which accounts for unexpected successes"

Trecho retirado de "The Root Cause: Rethink Your Approach to Solving Stubborn Enterprise-Wide Problems" de Hans Norden.

Quantas vezes somos vítimas deliberadas das especulações em torno destas "mudanças"?

Neste postal de 2012, Conversa de humano, escrevo sobre análise estatística e depois aplico-a à taxa de mortalidade infantil.

Isto fez-me recordar uma das estórias mais interessantes no livro de Tim Harford, "The Data Detective":

"It was a vital question. Across the UK, mortality rates for newborn babies varied substantially for no obvious reason. Could doctors and nurses be doing anything different to save these children?

...

The explanation for the disparity in mortality rates was quite different.

When a pregnancy ends at, say, twelve or thirteen weeks, everyone would call that a miscarriage. When a baby is born prematurely at twenty-four weeks or later, UK law requires this to be recorded as a birth. But when a pregnancy ends just before this cutoff point—say, at twenty-two or twenty-three weeks—how it should be described is more ambiguous. A fetus born at this stage is tiny, about the size of an adult’s hand. It is unlikely to survive. Many doctors call this heartbreaking situation a “late miscarriage” or a “late fetal loss,” even if the tiny child briefly had a heartbeat or took a few breaths. Dr. Smith tells me that parents who have been through this experience often feel strongly that the word “miscarriage” is inadequate. Perhaps in the hope of helping these parents to process their grief, the community of neonatal doctors in the Midlands had developed the custom of describing the same tragedy in a different way: the baby was born alive, but died shortly after.

Mercifully few pregnancies end at twenty-two or twenty-three weeks. But after doing some simple arithmetic, Lucy Smith realized that the difference in how these births were treated statistically was enough to explain the overall gap in newborn mortality between the two hospital groups. Newborns were no more likely to survive in London after all. It wasn’t a difference in reality, but a difference in how that reality was being recorded.

The same difference affects comparisons between countries. The United States has a notoriously high infant mortality rate for a rich country— 6.1 deaths per thousand live births in 2010. In Finland, by comparison, it is just 2.3. But it turns out that physicians in America, like those in the UK’s Midlands, seem to be far more likely to record a pregnancy that ends at twenty-two weeks as a live birth, followed by an early death, than as a late miscarriage."

Quantas vezes somos vítimas deliberadas das especulações em torno destas "mudanças"? 

Para lidar com a variabilidade

Interessante que em Agosto de 2019, finalmente, a Harvard Business Review publique um artigo, "Do You Understand the Variance In Your Data?", sobre a análise estatística dos números, dos indicadores ao longo do tempo.

De acordo com a minha pesquisa, a primeira vez que aqui no blogue falei sobre esquizofrenia analítica foi em Novembro de 2006 em "Comportamentos, padrões... não, "happenings"; não, eventos; não, meteoros".

A figura:

Da montanha russa costuma-me acompanhar neste tema. De bestial a besta em 30 dias porque num mês os resultados foram bons ou menos maus e 30 dias depois os resultados são maus ou piores, quando afinal, estatisticamente não mudou nada. No artigo da HBR esta situação é descrita assim:

"The figure below depicts the error rates for the first three weeks of an invoicing process:

After week two, the responsible manager was embarrassed — could her team really be performing that poorly? After the third, she breathed a sigh of relief. The error rate may be high, but at least the trend was in the right direction! She had been extolling her people to “work harder to get the error rate down.” Finally, they were listening!
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Unfortunately, her interpretation did not hold up. Here are the measurements for the next seven weeks:

This manager’s illusion was shattered the very next week, as the error rate went even higher! Her mistake arose because she did not understand that all processes vary, often considerably!"

Por exemplo, como não lembrar "Uns dias são melhores do que outros" de Maio de 2006. Ou Junho de 2009, ou Julho de 2019.

Quanto ao artigo da HBR, saúda-se a entrada no tema da variabilidade (recordo aqui o anterior nome do nosso projecto profissional, Redsigma, e a sua razão de ser). No entanto, acho estranho que o autor apresente o tema como uma novidade, opte por fórmulas que há muito foram provadas como incorrectas, e não tenha feito qualquer referência a nomes como Shewart, Wheeler ou Deming.

Aqui no blogue sobre a variabilidade/variância podem ser consultados os marcadores associados a este postal.

Por fim, um exemplo sem esquizofrenia e a estória de um estagiário que queria ir longe na vida.

Mortalidade infantil e esquizofrenia

Acerca disto:

Mal ouvi esta notícia comecei logo a imaginar como seria recebida noutros tempos,

mas também fiquei com uma curiosidade imensa de analisar a tendência.

Lembram-se da evolução dos números da criminalidade em 2009 e 2014? E da interpretação das sondagens?

Recomendo que antes de avançar se recorde este postal de 2006, "Comportamentos, padrões... não, "happenings"; não, eventos; não, meteoros", para perceber que a análise tradicional da mortalidade infantil entre 2017 e 2018 dá origem a isto:

O tal carrossel de emoções:

Depois, o @walternatez enviou-me esta foto com números:

E, com base estatística pude concluir que nada mudou, tudo farinha do mesmo saco.

Será que 2018 representou um crescimento estatisticamente significativo da mortalidade infantil?

Não se vislumbra nenhum sinal nas cartas de controlo, simples flutuação estatística.

Será que ao longo do ano de 2018, de mês para mês houve uma evolução estatisticamente significativa da mortalidade infantil?

Rigorosamente, não há sinal de flutuação estatística anormal. No entanto, Novembro e Dezembro foram estranhos...

Se estivéssemos aos primeiros dias de Dezembro de 2018 a analisar a evolução até Novembro inclusive, estaríamos a concluir que em Novembro algo de anormalmente bom tinha ocorrido, pois o número de mortes estaria abaixo do limite inferior de controlo na carta dos valores individuais. Depois, vem Dezembro e praticamente atira com um valor que quase encosta ao limite superior de controlo da carta dos valores individuais (os mensais) e quase encosta ao limite superior de controlo da carta das amplitudes móveis. Pessoalmente, gostaria de analisar ao pormenor o ocorrido naqueles dois meses, por razões completamente diferentes.

Outros postais sobre o tema da esquizofrenia analítica:

• I love this game, parte 2 ou "O rei vai nu" (Julho de 2007)
• Não cairás na tentação da esquizofrenia analítica (Maio de 2008)
• Para lá da esquizofrenia (Março de 2010)
• Conversa de humano (Novembro de 2012)

Neste postal Fevereiro de 2014, Gráficos e sua análise, aborda-se o tema da mortalidade infantil mas como taxa e não com número absoluto. A taxa é mais rigorosa do que o valor absoluto porque normalizamos a ocorrência. 20 reclamações é pior que 15 reclamações, até que percebemos que no primeiro caso foram 20 reclamações em 100 compras e no segundo foram 15 reclamações em 50 compras. No entanto, quando trabalhamos com taxa a realidade do fenómeno fica amortecida... quando trabalhamos com números absolutos ficamos muito mais expostos ao impacte do fenómeno. Perceber que num mês morreram 30 crianças com menos de um anos é muito mais forte que olhar para o número 0,23. Imagine o mesmo fenómeno nas contas da sua empresa.

Os media estão repletos desta esquizofrenia

A propósito do excelente "A incrível sofisticação das sondagens em Portugal", como não recuar a Julho de 2007 com "I love this game, parte 2 ou "O rei vai nú"" ou a "SPC (parte I) - Uma outra maneira de ver o mundo" de 2008.
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Também recordo de 2015 "Desta vez, sem esquizofrenia" ou esta apresentação:

O que significa escolher uma dada meta from Carlos da Cruz

Os media estão repletos desta esquizofrenia... como poderiam vender se dissessem que está tudo na mesma?

Workshop sobre "Indicadores de Monitorização de Processos" (parte II)

Parte I.
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Datas:

• 20 de Janeiro em Lisboa
• 27 de Janeiro em Aveiro
• 10 de Fevereiro no Porto
• 17 de Fevereiro em Bragança

Recentemente realizei uma auditoria interna ao sistema de gestão da qualidade. Durante a preparação da auditoria, deparei-me com um problema clássico. A empresa tinha definido um processo chamado "Gestão Comercial" (BTW, não vou levantar ondas aqui mas tenho "issues" com este tipo de designação que confunde processos com departamentos. Recordar isto, isto e, sobretudo, isto) com este objectivo:

"Este documento descreve o modo como a AAAA procede perante consultas ou encomendas dos seus clientes..."

Repararam?

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O objectivo descrito é o objectivo do documento, é o objectivo do papel!

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Prefiro que se comece pelo carácter teleológico de um processo, em que é que ele se projecta, para definir o seu objectivo, a sua finalidade. Por exemplo, transformaria o processo Gestão Comercial em dois processos:

• Ganhar peça nova (trata da parte das consultas)
• Tratar encomenda (trata da parte das encomendas)

Para que é que existe o processo Tratar encomenda? 

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Reparar como esta abordagem pode ser feita com a folha em branco, não precisamos de saber o que se faz dentro do processo. Qual é a razão de ser do processo, para que é que ele existe?

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A resposta pode ser, por exemplo:

• Responder rapidamente às encomendas, sem erros e indo ao encontro do prometido

Quando se procede desta forma, acontece magia. Que indicadores escolheriam para monitorizar a eficácia deste processo?

• Tempo médio de resposta a uma encomenda;
• Taxa de erros por encomenda;
• Taxa de cumprimento do prazo de entrega;
• Taxa de reclamações e devoluções.

Desta forma evitam-se os indicadores da treta.

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Venha fazer-nos companhia no Workshop.

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Objectivos e programa aqui.

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Valor do investimento: 70 €

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Inscrições em metanoia@metanoia.pt com a referência IMP01

Workshop sobre "Indicadores de Monitorização de Processos" em Lisboa (parte I)

Na sequência deste texto, "Medição e risco (ISO 9001:2015) (parte II)", sobre a importância da monitorização e medição, recebi uma provocação para retomar um Workshop que animei durante os anos de 2012/13 na APQ.
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Assim, aceitando o desafio, propomos a realização de um Workshop sobre "Indicadores de Monitorização de Processos"  em Lisboa a 20 de Janeiro. Entretanto, procuraremos agendar uma data para o Porto em Fevereiro.

Um Workshop de 7 horas:

Objectivos:

• Relacionar os processos com a estratégia de uma organização; (recordar o recente "Alinhamento estratégico")
• Formular o propósito de um processo;
• Desdobrar indicadores de eficácia a partir do propósito de um processo;
• Desdobrar indicadores de eficiência a partir do fluxograma de um processo;
• Identificar indicadores de quantidade relevantes para um processo;
• Construir um circuito de monitorização de processos;
• Construir um painel de bordo para monitorização dos processos.

Programa:

1. Indicadores e processos – indicadores ajudam a responder a perguntas
2. Tipos de indicadores – eficiência, quantidade e eficácia; finalidade de um processo
3. Fluxograma de um processo – indicadores de eficiência
4. Identificação e designação de um processo
5. Abordagem por processos e modelação do funcionamento das organizações
6. Relacionar estratégia, processos e indicadores
7. Monitorização de indicadores – drill-down; erros mais comuns; plano de monitorização, painel de indicadores, controlo estatístico do processo

Destinatários:
Directores, Gestores de Processos, Líderes de Projectos de Melhoria, Gestores da Qualidade, Ambiente e Segurança e outros Gestores interessados na implementação de Metodologias/Ferramentas/Filosofias ligadas a estas temáticas

Investimento:
70€

"e o noticiário seguinte já trazia as explicações para o sucedido"

Intro spc 1 from Carlos da Cruz

Maio de 2010, estava a trabalhar numa acção de formação em Controlo Estatístico do Processo, que teria lugar daí a alguns dias numa central termoeléctrica, quando o Twitter me alertou para o que se passava na Bolsa de Nova Iorque, uma quebra abrupta nas cotações.(slide 2) Liguei o rádio, e o noticiário seguinte já trazia as explicações para o sucedido (Trichet, Grécia e eleições inglesas) (slide 3) sorri porque já estou habituado a que nas empresas façam o mesmo, ficar pela camada superficial da cebola sem retirar as várias camadas, usando o porquê, e o porquê e ainda mais o porquê.
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Já não recordo se foi nesse mesmo dia, ou nos dias seguintes que alguém apareceu com a explicação, um trader teria, por lapso, trocado milhões por bilhões. (slide 4)
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Claro que aproveitei o episódio para animar a introdução da sessão de formação.
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Cinco anos depois, aparece isto ""Trader" responsável pelo "flash crash" de 2010 preso em Londres"

Gráficos e sua análise (parte II)

Parte I
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Como desconfiávamos, fazendo testes estatísticos básicos, verifica-se que:

• o tempo de espera para cirurgia não tem variações estatisticamente significativas, logo não desceu;

• a mortalidade infantil não tem variações estatisticamente significativas, logo não subiu;

Gráficos e sua análise

Ontem, o Jornal de Negócios, numa página intitulada "Há menos dinheiro e menos profissionais, mas são mais os utentes" apresentou uma série de gráficos.
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Quatro desses gráficos são:

Olhemos primeiro para os gráficos de barras:

Um conselho: desconfiar sempre de gráficos de barras em que o eixo das ordenadas não começa em zero!
Comparar o 1º gráfico nas duas versões:

Um gráfico de barras não é para análise de tendências, para isso usa-se o gráfico de linha, o gráfico de barras serve para comparar barras entre si. O gráfico da direita esbate as diferenças.
A figura que se segue acentua ainda mais o efeito:

Olhemos agora para o 2º conjunto de gráficos:

Aquele título "Tempo de espera para cirurgia caiu em 2012" e o outro "Mortalidade infantil está a subir".
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Será que caiu? Será que subiu?
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Será que subiu de 2010 para 2011?
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É a isto que chamo de esquizofrenia na análise, recordar "Não cairás na tentação da esquizofrenia analítica" e, sobretudo a esta apresentação:

Conversa de humano

Vou começar com um exemplo:
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Consideremos um saco opaco (nós, deuses, não o vamos ver dessa forma, vamos vê-lo como transparente):

Dentro desse saco, vamos colocar de forma sorrateira, sem os pobres humanos saberem, 10 bolas azuis e 40 bolas vermelhas:

Depois, agitamos o saco até que tudo fique misturado:

Depois, entregamos o saco a um humano e pedimos que, sem olhar para dentro do saco, retire 10 bolas.
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Uma vez retiradas as bolas o humano verifica que retirou 8% de bolas azuis:

Depois, dizemos ao humano para repor as bolas todas para dentro do saco novamente:

Então, ordenamos ao humano que faça uma 2ª tiragem do saco e calcule a percentagem de bolas azuis que saem desta vez:

Então, perante a diferença de resultados, entre a 1ª e a 2ª tiragem, o humano tira esta conclusão:

O humano não sabe, mas nós deuses sabemos, que entre uma tiragem e outra não mudou nada. A diferença entre o resultado da 1ª tiragem e o resultado da 2ª tiragem não passou de mera flutuação estatística.
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Lembrei-me deste exemplo, ao ouvir esta tarde, num noticiário na rádio, o ministro da Saúde a avançar com hipóteses para explicar este desempenho "Taxa de mortalidade infantil voltou a aumentar em Portugal no ano passado".
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Enquanto ouvia o ministro, lembrei-me da véspera das últimas eleições inglesas... e das explicações para uma anormalidade no índice Dow em Nova York... será que a variação na taxa de mortalidade infantil é um sinal de mudança ou é mera flutuação estatística?
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Pois bem, fui ao Pordata e recolhi os dados desde 2004. Depois, fiz uma carta de controlo para valores individuais e amplitudes móveis para ver o que podia concluir:

Estatisticamente, com base no 2º gráfico, pode-se concluir que realmente há uma anormalidade nos dados... em 2010. A taxa foi muito baixa!!!
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No Pordata pode ler-se que em 2010 houve uma quebra de série... pode ser que esteja aí a razão para a diferença anormalmente positiva em 2010.
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Concluir desde já que a taxa de mortalidade está a subir parece-me conversa de humano.
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BTW, os humanos são muito bons a encontrar, a inventar, de boa-fé, explicações para o aumento da % de bolas azuis da 1ª para a 2ª tiragem.

Podemos entrar numa roda livre...

Um dos temas que abordo no final da formação sobre "Indicadores de Monitorização de Processos" encontra-se retratado no livro "Thinking, Fast and Slow" de Daniel Kahneman:

"Our predilection for causal thinking exposes us to serious mistakes in evaluating the randomness of truly random events.

...

"We are pattern seekers, believers in a coherent world, in which regularities ... appear not by accident but as a result of mechanical causality or of someone’s intention. We do not expect to see regularity produced by a random process, and when we detect what appears to be a rule, we quickly reject the idea that the process is truly random. Random processes produce many sequences that convince people that the process is not random after all. You can see why assuming causality could have had evolutionary advantages. It is part of the general vigilance that we have inherited from ancestors."

Deming chamava ao fenómeno "tampering" e a experiência do funil ilustra o seu efeito na inflação da variabilidade de um sistema.
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Quando monitorizamos o desempenho de um sistema somos tentados a procurar explicações causais para variações perfeitamente aleatórias, logo, muito facilmente, podemos entrar numa roda livre, numa actuação esquizofrénica destinada a remover todo o sintoma de variação... contudo, a variação faz parte dos sistemas normais.
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Por isso, recomendo o uso das cartas de controlo.

Para lá da esquizofrenia

A propósito dos números do PIB publicados hoje pelo INE comecei por, qual Peres Metelo, ceder à tentação esquizofrénica de comparar um número, o último, com outro, o penúltimo, e daí construir uma narrativa do que está a acontecer.

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Rapidamente me lembrei do que costumo pregar nas formações que dou sobre controlo estatístico de processos e resolvi aplicar as fórmulas...

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Os números retirei-os do Quadro 2 deste ficheiro do INE, com eles comecei por fazer um gráfico da evolução temporal do PIB em torno do PIB médio (8 resultados, um para cada trimestre de 2008 e 2009)

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Depois, perguntei-me, o que querem dizer estes resultados, podem ser resultados normais de um processo em controlo estatístico? Há flutuações anormais nestes 8 trimestres? Ou podemos considerar que não passam de variação aleatória dentro de um mesmo sistema?

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A resposta não podia ser mais clara...

As cartas de controlo não evidenciam qualquer sinal de actuação de causas especiais, nestes últimos 8 trimestres o PIB tem flutuado pela mesma razão que em lançamentos sucessivos de dois dados os números ora sobem ora descem em torno da média (6).

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Os dados de cada mês podem fazer parte de um sistema estável entre os limites superior de controlo (LSC) e inferior de controlo (LIC)

Ou seja, estatisticamente não se pode concluir outra coisa que não seja que nos últimos dois anos o PIB esteve estável a decrescer, em média, a 1,3% ao trimestre e tudo indica que assim continua.

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Apesar disso, temos:

• "Números "dramáticos" do INE exigem políticas de criação e preservação de emprego - BE" (Moi ici: O emprego é como o lucro, são consequências, são resultados, não são objectivos para os quais se trabalhe directamente, surgem sempre por tabela)
• "Números do INE não são simpáticos" (Moi ici: Só agora? Não mudou nada!!! Esquizofrenia... a tal que nos leva de bestial a besta em trinta dias)
• "Ministro das Finanças pede confiança na Economia portuguesa" (Moi ici: Propaganda, marketeiros... querem promover uma marca abstracta... não existe produto só imagem)
• "Economia nacional contrai 0,2% no quarto trimestre"
• "O motor da economia está gripado. Crise reduz potencial de crescimento"
• "Economia caiu um por cento no último trimestre de 2009"

Tiro o meu chapéu!!!

Quando se fala de imagem, propaganda, comunicação, marketing, ... há verdadeiros profissionais.

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"Confiança dos consumidores e clima económico continuam a piorar em Fevereiro"

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Atentemos nas séries cronológicas mensais - Consumidores - Indicador de confiança do INE e, construamos uma carta de controlo estatístico para a amplitude móvel e outra para o valor individual.

A carta de controlo da evolução do valor individual é que dá mensagens de sinais de mudança.
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De Fevereiro a Setembro de 2009 o Índice de Confiança dos consumidores foi sempre a subir, a probabilidade de isso ser normal é inferior a 0,4%. Estatisticamente pode defender-se com alguma confiança que algo mudou a partir de Fevereiro de 2009... terão sido os aumentos da função pública? Terão sido...

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Depois, entre Setembro e Outubro de 2009 não me recordo se houve algo de importante ou não... em Outubro atinge-se o pico. Novamente, os valores de Setembro e Outubro são estatisticamente muito altos, o que comprova a mudança ocorrida a partir de Fevereiro.

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De Outubro para cá ... os números falam por si. Estranho é que se perca tempo a celebrar a subida de Dezembro para Janeiro e a carpir a descida de Janeiro para Fevereiro quando na realidade, estatisticamente nada mudou nesses meses.

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Temos de concordar ... há profissionais na capacidade de ilusionar quando é preciso, quando é necessário.

Uma dica importante

Em 1992 descobri e li vários livros de Donal Wheeler sobre o SPC.

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Uma das muitas lições que aprendi com ele foi esta "Avoiding the p-chart for enterprise quality tracking", desde essa altura que deixei de usar cartas p e passei a usar cartas de valor individual e amplitude móvel.

Analisar resultados tem técnica, não é só olhar.

Já por várias vezes escrevi neste blogue sobre a monitorização e a esquizofrenia na análise de resultados:

• Uns dias são melhores que outros;
• Comportamentos, padrões... não, "happenings"; não, eventos; não, meteoros;
• Não cairás na tentação da esquizofrenia analítica

Pois bem, desta vez cito alguém na mesma linha de pensamento contra os semáforos: "Red-Yellow-Green Scorecards: Issues and Resolution":
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"Red-yellow-green scorecards (dashboard) in the balanced scorecard and elsewhere can lead to significant unhealthy problems and firefighting. I know that this is contrary to what is currently being done."

Exemplo de acção preventiva (parte III)

Continuação da parte I.

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A análise do comportamento do sistema, através de uma carta de controlo X-mR (valor individual - amplitude móvel), permitiu concluir que estamos perante um sistema estável que gera um tempo de paragem mensal médio em torno das 523 horas.

O objectivo da TALQUE é o de conseguir reduzir o tempo de paragem mensal a um valor inferior às 500h, aos olhos da empresa 523h é uma não conformidade, dado que a especificação não é cumprida, no entanto 523h (como valor médio) é um produto legítimo do sistema. Assim, se a TALQUE quer melhorar o desempenho só tem uma saída… mudar o sistema, para que o novo sistema possa gerar os resultados futuros desejados.

Onde actuar? Onde realizar as mudanças? Para que estas tenham o efeito desejado, reduzir o tempo de paragem para um valor inferior a 500h por mês.

Antes de cair na tentação de começar a fazer alterações por palpite, há que primeiro analisar os sintomas do problema, há que primeiro recolher dados sobre o problema e procurar recolher informação objectiva, pistas sobre o que tem acontecido.

Felizmente, os operadores da TALQUE já preenchiam diariamente uma “Ficha de Produção” onde registavam, através de um código de motivos, as justificações para cada paragem. Se tal não acontecesse, a TALQUE teria de conceber uma folha de registo e recolher dados durante um espaço de tempo representativo.

A equipa de melhoria procurou reduzir o âmbito do problema, através da análise dos seus sintomas, das suas manifestações. Assim, procurou responder à questão “Quais os principais motivos de paragem?”, reparem motivo e causa não são bem a mesma coisa. Ou, na linguagem da filosofia que o meu pai aprendeu nos anos cinquenta do século passado, os motivos são as causas próximas, as causas que queremos remover para melhorar um sistema são as causas remotas, as causas que geram os motivos.Com base nesta informação a TALQUE desenhou o seguinte diagrama de Pareto:

Que conclusões se podem tirar? Quais os sintomas “poucos vitais”?

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Foi Juran quem introduziu o diagrama de Pareto no mundo da qualidade, uma ferramenta com o propósito de isolar, de distinguir o essencial do acessório.

Exemplo de acção preventiva (parte I)

Quando realizo auditorias a organizações com sistemas de gestão da qualidade certificados, segundo os requisitos decorrentes da ISO 9001, uma das falhas sistemáticas que encontro tem a ver com as acções correctivas e as acções preventivas.

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Muitas organizações confundem acções correctivas e preventivas com correcções.

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Vamos apresentar um exemplo que pretende ilustrar as diferentes etapas que têm de ser, ou devem ser, percorridas para que se desenvolvam acções correctivas ou preventivas eficazes, bem como fazer referência a algumas ferramentas que podem ajudar a trabalhar a informação existente.

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Consideremos então o caso da TALQUE.

A TALQUE é uma empresa que se dedica à injecção de peças plásticas para clientes que detêm a posse dos moldes e a concepção das peças.
Os clientes da TALQUE, são clientes muito exigentes que esperam dos fornecedores: um preço muito competitivo, o cumprimento rigoroso dos prazos de entrega e entregas sem defeitos.
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Para alinhar a empresa, para a concentrar no que é importante para satisfazer este tipo de clientes, a gestão de topo da TALQUE desenvolveu o Balanced Scorecard que se apresenta a seguir.

Figura 1. Balanced Scorecard completo da TALQUE: Mapa da estratégia, indicadores, metas e iniciativas estratégicas
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Os indicadores apresentados na figura 1 são os chamados indicadores estratégicos, os indicadores relevantes para a monitorização do desempenho da organização, tendo em conta o cumprimento da sua estratégia.
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Seleccionemos o indicador “tempo de paragem”, associado ao objectivo “baixar os custos unitários de produção”.

Ao analisar as práticas de monitorização de muitas empresas, deparamos sistematicamente com algumas situações que devemos procurar evitar:

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1. Olhar só para o último número, um resultado, como se fosse um autêntico evento isolado em vez de olhar para a evolução dos resultados ao longo do tempo, para autênticos padrões de comportamento do sistema. Quando se olha só para um número, não há mais nada a fazer, já aconteceu, é passado… só resta corrigir, apagar o fogo.

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2. Olhar para os números sem os compararmos com um critério de sucesso claro e transparente também é de evitar. Quando existe uma especificação, sabemos se estamos bem ou não. Sem uma especificação inequívoca é sempre possível “tornear”, a realidade à medida dos interesses.

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3. Olhar para números, para tabelas, em vez de olhar para gráficos não dá tanta informação. Um gráfico, uma imagem, é mais poderoso que mil palavras.
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Quando olhamos para uma sequência de resultados representados num gráfico, o que interessa é olhar para o todo, olhar para a evolução, ver cada um dos resultados como uma emanação do sistema existente.

Figura 2. Evolução mensal do tempo de paragem (indicador do Balanced Scorecard)

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O gráfico da figura 2 descreve a evolução temporal do indicador “tempo de paragem” ao longo de vários meses. Para perceber melhor o que se passou ao longo do ano e como se justifica a evolução do indicador, podemos apôr sobre o gráfico alguma informação relevante.

Figura 3 Explicação da evolução do tempo de paragem

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No inicio do ano, o tempo de paragem rondava as 1100/1000 horas mensais. A meta seleccionada foi a de chegar ao final do ano com não mais de 500 horas de paragem por mês.

Para atingir essa meta, foi formulada uma iniciativa:
· numa primeira fase procurou-se aumentar o número de encomendas, dado que a maior parte do tempo de paragem era motivado por falta de encomendas (a empresa não produz para a prateleira, produz para responder a encomendas);
· numa segunda fase, a iniciativa propunha reduzir os tempos de paragem conseguindo completar os turnos com pessoal competente, capaz de operar as máquinas (o segundo motivo de paragem era a falta de pessoal).

A figura 3 ilustra o efeito do desenvolvimento das iniciativas na evolução do resultado. De Maio em diante, o tempo de paragem estabilizou em torno das 520 horas de paragem por mês. Como o objectivo a atingir é o de baixar das 500 horas de paragem por mês, há ainda melhorias que têm de ser conseguidas.

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Que se pode dizer da evolução mensal do tempo de paragem?
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Desenhando uma carta de controlo podemos fugir ao risco da esquizofrenia na análise de resultados.As cartas de controlo evidenciam um sistema sob controlo estatístico!
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Qual o passo seguinte que sugere?

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Continua

Fooled by Randomness

Ao longo do tempo, um dos temas que "puzzles me" é a ignorância estatística.
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A facilidade com que nós humanos descobrimos padrões, quando apenas existe ruído aleatório. Depois, porque não reconhecemos que estamos perante ruído, inventamos motivos, razões, causalidade, algo como referimos aqui.
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Ontem descobri um livro sobre o tema: "Fooled by Randomness: The Hidden Role of Chance in the Markets and in Life" de Nassim Nicholas Taleb.