"ao estilo poka-yoke"

Este tema "E as estradas mais perigosas do país são…" (reparem no primeiro comentário) há-de levar muitos a pensar em mecanismos de repressão, de catequização, de sensibilização, sobre os condutores.
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Eu, recordei-me do primeiro caso de uso dos Métodos Taguchi! (parte I e parte II).
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Os técnicos que estavam envolvidos no caso sabiam qual era a causa do problema (condutores); sabiam como resolver o problema (sugestões das caixas de comentários) mas não tinham recursos para o fazer. Por isso, optaram por outra abordagem:
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Se não podemos mudar os condutores, mudemos o sistema. Mudemos as zonas onde ocorrem os pontos negros. Quais são as variáveis disponíveis que podem ser manipuladas ao estilo poka-yoke?
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Há muitos anos, num posto de abastecimento de combustível, distraído, retirei o bocal do gasóleo para abastecer o meu carro que era a gasolina super. Então, aconteceu-me algo que nunca me tinha acontecido... o bocal não entrava na abertura do depósito do carro. Tentei e tentei outra vez. Só à terceira é que me concentrei e percebi que o bocal não entrava porque era o do gasóleo. Poka-yoke a funcionar.

Métodos Taguchi (parte II)

(continuado)

Existe ainda um outro método.
Usar matrizes ortogonais!
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Uma matriz ortogonal é um design experimental construído para permitir uma avaliação matemática independente do efeito de cada um dos factores. O tipo de matriz que a empresa cerâmica (parte I) utilizou foi este:Nesta matriz ortogonal existem 7 colunas e 8 linhas. Os factores são atribuídos às colunas . os níveis dos factores são indicados pelos números, 1 ou 2. Cada linha indica a combinação de níveis para cada factor a ser testada em cada experiência.
Por exemplo, na primeira linha, a experiência é feita com todos os factores no nível 1. Na terceira linha, a experiência é realizada com os factores A, D e E no nível 1 e os factores B, C, e G no nível 2.
Num design experimental ortogonal não estamos interessados no resultado de uma combinação em particular, mas na mudança média da resposta , ao longo de uma série de experiências. Isso vai-nos permitir fazer comparações entre os níveis 1 e 2, para cada factor.
O que Taguchi fez foi sistematizar um conjunto de matrizes ortogonais para que pudessem ser facilmente usadas na indústria.
A empresa cerâmica escolheu como variável y a estudar o número de peças defeituosas. A experiência 1 produziu 16 peças defeituosas de um total de 100 (16%). A experiência 4 produziu 6% de peças defeituosas e assim por diante como se ilustra a seguir:Como o tamanho das amostras é sempre constante podemos trabalhar as percentagens como valores absolutos, assim:

1. Determinar a % total de peças defeituosas para cada factor e nível
   Para A1: 16+17+12+6 = 51 ou seja em média A1 produz 51/4 = 12.75% de peças defeituosas
   Para A2: 6+68+42+26 = 142 ou seja em média A2 produz 142/4 = 35.50% de peças defeituosas
   
   Conclusão: o nível A1 é melhor que A2
2. Calcular o efeito de cada factor para a média
   Efeito do factor A: A2-A1 = (142 – 51)/4 = 91/4 = 22.75
   Ou então, visto de forma gráfica:O factor que mais influencia a quantidade de peças defeituosas é o A, depois o F, depois o G e assim por diante.
3. Determinar a melhor combinação de factores e níveis, neste caso a que minimize a quantidade de peças cerâmicas defeituosas:
   
   A1, B2, C2, D1, E2, F1, G2
   
   Se reparamos na diferença entre C1 e C2, podemos concluir que se usarmos uma receita com C1 e não com C2, a quantidade de peças defeituosas quase que não é alterada e a receita fica mais barata, assim a combinação escolhida foi:

A1, B2, C1, D1, E2, F1, G2

Taguchi ainda subiu a parada, quando além de uma forma de acertar a média e reduzir o custo acrescentou depois uma forma de reduzir a variabiliade.
(continua)

Métodos Taguchi (parte I)

No final da década de oitenta do século passado, a empresa onde trabalhava tinha a boa prática de assinar e receber uma série de revistas americanas e europeias sobre o negócio e sobre engenharia. Foi numa delas, que até era gratuita na altura, a Hydrocarbon Processing, que descobri uma referência a algo que me soava a verdadeira magia (atenção meus amigos da pharma): tem um problema com 7 variáveis? Faz 8 experiências apenas e fica a saber qual a melhor composição!
Como? Pode repetir!
E foi assim que cheguei aos métodos Taguchi! Depois, talvez em 1990, houve em Lisboa um curso sobre métodos Taguchi promovido pelo American Supplier Industry.
Como é que a coisa funciona:
"Em 1953 uma média empresa japonesa que fabricava peças cerâmicas, comprou um novo forno, a um fabricante da Alemanha Ocidental, por 2 milhões de dólares. O forno tinha cerca de 80 metros de comprimento. No seu interior, as peças cerâmicas empilhadas umas sobre as outras em vagões, circulavam lentamente sobre carris à medida que queimadores “coziam” as peças.
A empresa japonesa viu-se com um grave problema de qualidade, uma variabilidade excessiva na dimensão das peças. Descobriu que mais de 50% das peças do exterior da pilha excediam as especificações e que as peças do interior cumpriam a especificação com dificuldade.
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É claro que os gestores e técnicos conheciam a causa da variação. A variação da temperatura no interior do forno causava a variabilidade nas dimensões das peças cerâmicas. Assim, a temperatura a que as peças cerâmicas eram sujeitas era o factor de perturbação do processo de cozimento.
Este problema poderia ser resolvido com o re-design do forno, para tornar a temperatura mais uniforme. Isto custaria cerca de meio milhão de dólares. Felizmente, em 1953 esta empresa não tinha os recursos suficientes para fazer tal investimento para reduzir a variabilidade. Assim, arranjaram outra forma de fazer descer a variabilidade dimensional das peças sem tornar a temperatura no interior do forno mais uniforme.
A empresa decidiu realizar experiências para investigar o efeito de vários factores do processo de fabrico de peças cerâmicas na dimensão das peças cerâmicas.
Os técnicos da empresa identificaram factores no processo que pudessem ser manipulados de forma eficiente ao longo dessas experiências. Para cada factor resolveram testar diferentes níveis.
Para facilitar, vamos designar os factores como A, B, C, D, …, etc. e designar os diferentes níveis como A1, para o primeiro nível de A, A2, para o segundo nível de A, e assim por diante.

Neste caso, a decisão da empresa não foi, a de identificar e eliminar as causas da variação. A empresa conhecia a causa e sabia o quão cara ficaria a sua remoção. A sua abordagem foi a de procurar a melhor combinação dos factores, a combinação "óptima", para reduzir a variabilidade das peças cerâmicas.
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Bah... eu aprendi a fazer isto desde a escola primária… 7 variáveis: manter 6 constantes e mudar uma delas. E depois repetir para outra variável e assim sucessivamente.
Vantagens deste método:

• Poucas experiências
• Método simples e intuitivo (usado desde a escola primária)
• À medida que avançamos na realização das experiências vamos descobrindo coisas acerca do sistema

Desvantagens deste método:

• Muito sensível a erros experimentais, para remediar usam-se mais amostras, ou seja, repetem-se os testes, o que aumenta o número de testes
• Ignora a interacção entre variáveis
• Leva a experiências pouco estruturadas

Uma outra forma de realizar as experiências passa por testar todas as combinações possíveis… 128 (ou seja dois elevado à sétima).
Convenhamos que na vida real as empresas têm mais que fazer do que andar a fazer experiências.
(continua)