A melhoria contínua é uma prática que envolve o uso de diferentes métodos. É fundamental que os gestores conheçam as ferramentas que têm em mãos para conseguir reduzir desperdícios, aumentando assim a eficiência e controle sobre seus processos e, consequentemente, ganhando competitividade. Entre tais ferramentas o DOE (Design of Experiments) ganha destaque. O motivo se encontra na robustez desse método, onde se encara o processo como um “laboratório”, ou seja, ajuda a identificar a origem de falhas notadas nos resultados dos processos (variáveis resposta) a partir de mudanças planejadas nas variáveis possíveis de serem controladas (variáveis de entrada).
Se você ainda não conhece esse método ou tem dúvidas sobre ele, esse artigo vai lhe ajudar! Nele, vamos explicar seus principais conceitos e como aplicá-lo em sua empresa. Fique atento e boa leitura!
O que é design of experiments?
O design of experiments, ou DOE, é um método criado para ter o entendimento sobre o que realmente afeta o processo, impedindo que este seja o mais eficiente possível. A execução se dá por meio de experimentos planejados e controlados. Durante o experimento serão envolvidas questões como ferramental, maquinários, configurações, tempos de execução, tipos de materiais utilizados, ou seja, qualquer variável de controle que interfira no resultado do processo (variável resposta).
Para aplicar o DOE, é preciso antes entender alguns conceitos que compõem a base do método. Veja a seguir:
Variável de resposta
A variável de resposta, como o próprio nome sugere, é o resultado que uma determinada característica ou elemento apresenta após a realização do experimento. Ela define o que deve ser esperado como saída ao reproduzir o experimento seguindo as mesmas configurações.
Fator
O fator gera mudanças na variável resposta sempre que for alterado. De forma simplificada, se você está fazendo um suco de laranja e quer que ele fique mais doce, basta aumentar a quantidade do fator açúcar à receita original. Em um experimento, é seguida a mesma lógica.
Blocos
Os blocos são grupos de unidades experimentais. É uma forma de facilitar o experimento e de verificar se todos os fatores relevantes foram percebidos. O mais comum é adotar uma característica do próprio processo para compor os blocos. Por exemplo, lote de fabricação, período, tipo de produto, entre outros.
Nível
O nível é uma variável que está relacionada à intensidade de determinados fatores e sua relação com o restante dos elementos. Voltando ao caso do suco de laranja, o nível de açúcar é uma variável que afeta o sabor final, bem como a proporção de extrato da fruta para o acréscimo de água e gelo.
Efeito
O efeito é a alteração provocada na variável de resultado de acordo com os demais elementos. O aumento na quantidade (nível) de açúcar (fator) deixa o suco mais doce. Laranjas que estavam armazenadas sob refrigeração (bloco) produzirão suco mais gelado. Diferentes combinações vão gerar diferentes efeitos.
Como o DOE proporciona melhorias nos processos?
O design of experiments é um método de abordagem repetitiva, ou seja, é preciso realizar alguns ciclos para alcançar bons resultados. Cada um desses ciclos deve contemplar as três etapas abaixo.
Rastreamento
Fase na qual se delimitam as variáveis e o campo de atuação do experimento. Essa etapa evita que o projeto fuja de seu foco original e se perca em análises desnecessárias.
Projeto fatorial completo
Aqui começam as combinações de fatores e níveis de fatores, ou seja, estruturação das rodadas necessárias do experimento. Os resultados obtidos a cada combinação/rodada vão definir em qual zona de valores o processo demonstra se aproximar mais da sua perfeição (equação “campeã” entre variáveis de entrada e de saída)
Projeto de superfície
Ao final, o projeto de superfície serve para modelar os resultados obtidos. O ideal é que, após essa etapa, um novo DOE seja iniciado, dando sequência a um ciclo virtuoso aos processos da organização.
Como aplicar o design of experiments?
O DOE pode ser aplicado em uma infinidade de processos. Para isso, é preciso seguir alguns passos que tornam a empreitada mais fácil, como mostramos a seguir.
Identifique o problema
O início de tudo está na identificação do problema. Qual é o problema com o suco? Ele está muito doce? Muito quente? Muito ralo? As respostas para essas questões vão ajudar a entender em quais pontos há algo que pode ser modificado para gerar o resultado esperado, ou seja, levantar as hipóteses a serem testadas.
Defina os elementos de análise e controle
Em seguida, vamos identificar quais são os elementos que podem estar afetando diretamente o problema. Suponhamos que os clientes estejam reclamando que o suco está muito quente. Logo, as variáveis a serem experimentadas devem estar associadas ao nível de temperatura.
Escolha e execute um modelo de DOE
Depois de identificar as variáveis a serem trabalhadas, o próximo passo é desenvolver o plano do experimento e aplicá-lo. Digamos que a primeira alternativa pensada, seja de incluir cubos de gelo nos copos, no momento de servir. Você deve determinar a quantidade de cubos, o melhor momento para adicioná-los à bebida e como fazer a medição dos resultados obtidos.
Analise os resultados
Ao final de cada ciclo de experimentação, faça uma análise dos resultados. Nesse momento, é essencial ter muito cuidado com os “efeitos colaterais” gerados pelas mudanças nas variáveis e em seus níveis.
Se a temperatura considerada ideal foi atingida após inserir 4 cubos de gelo, o problema da temperatura foi resolvido, mas será que o suco manteve o sabor? Afinal, o acréscimo de gelo implica no aumento do nível de água e na redução da proporção de açúcar. Então, outros pontos devem ser conferidos para encontrar o equilíbrio perfeito.
Quais cuidados ajudam na aplicação do design of experiments?
O DOE é uma metodologia muito eficaz na melhoria contínua, porém alguns cuidados devem ser tomados. Os mais importantes estão relacionados abaixo:
- desenho experimental: organização visual das definições de níveis de fatores e unidades experimentais;
- blocagem: organização da formação dos blocos nas unidades experimentais;
- aleatorização: ordenação objetiva das combinações de níveis fatoriais que serão avaliados em relação às unidades experimentais;
- replicação: repetição do experimento e de cada elemento testado como parte do planejamento geral.
Como você pôde notar, o design of experiments é uma forma muito inteligente e desafiadora para proporcionar melhorias nos processos da sua empresa.
Diversificado, pode ser utilizado para sanar um problema recorrente e complexo, mas também para desenvolver, inovar e predizer novos processos/produtos (caráter preventivo). Então, se o DOE ainda não é aplicado em sua organização, comece a pensar sobre isso o quanto antes e garanta resultados de excelência para o seu negócio!
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