Identificação dos fatores críticos para a aplicação de técnicas multivariadas em projetos Seis Sigma : estudo de casos

AUTOR(ES)
FONTE

IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

27/02/2012

RESUMO

As organizações enfrentam situações problemáticas que envolvem a análise de um conjunto significativo de variáveis correlacionadas para reduzir a variabilidade dos processos produtivos. Há muitas abordagens, métodos e técnicas de apoio à solução de problemas; entretanto tem obtido destaque na literatura e adotado pelas empresas o Seis Sigma, cujo um dos objetivos é identificar e eliminar as causas de variação do produto e processo por meio do uso de técnicas estatísticas. A Análise de Dados Multivariados (MDAs) pertencem a um conjunto de técnicas que analisam simultaneamente a relação existente entre diversas variáveis, ainda pouco difundidas nos programas de treinamento em Seis Sigma. Esta pesquisa tem caráter qualitativo-descritivo, cujo objetivo é confirmar as dimensões críticas apontadas por Firka (2011) e Montgomery (2010) que comprometem o uso de métodos estatísticos em problemas da manufatura no contexto dos programas Seis Sigma, por meio do estudo de casos. Os resultados desta pesquisa confirmam a associação entre as barreiras no uso de técnicas MDAs a fatores de ordem gerencial e sociológica, tais como, a falta de suporte gerencial, foco em resultados de curto prazo, fatores de ordem metodológica (seleção e validação das variáveis e dos resultados) e aos pressupostos estatísticos (Normalidade Multivariada, Multicolinearidade e Homocedasticidade). Palavras chaves: Analise de Dados Multivariados (MDAs). Fatores Críticos. Melhoria Contínua (MC). Projetos Seis Sigma.

ASSUNTO(S)

gestão da qualidade análise multivariada fatores críticos de sucesso melhoria contínua seis sigma engenharia de producao multivariate data analysis (mdas) critical factors continuous improvement (ci) six sigma project

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