Mapeamento e reestruturação do fluxo de não conformidades aplicado à indústria

Abstract

A busca pela qualidade que garanta um produto ou serviço com maior valor para o cliente é essencial para a indústria. Todavia, é normal que ocorram não conformidades em materiais recebidos por uma fábrica para transformação no seu produto final. Visando isso, o objetivo geral desse estudo foi melhorar a gestão de não conformidades de fornecedores, em uma indústria metal-mecânica do ramo de mobilidade do sul do Brasil. Dessa forma, foi utilizado os princípios da metodologia Lean aliado ao gerenciamento Six Sigma para atingir o resultado esperado. Com isso, ao utilizar o DMAIC e em cada etapa, ferramentas da qualidade diversas. Buscou-se, portanto, criar critérios de priorização para as não conformidades, analisar o balanceamento de atividades da equipe de qualidade e redesenhar o sistema de registro de não conformidades. Ao medir a eficiência do processo, foi evidenciado que grande parte das falhas no fluxo davam-se na etapa de conclusão de não conformidade. E, por meio do diagrama de Ishikawa, foi possível identificar as principais causas, sendo: lacunas de preenchimento no sistema utilizado e a impossibilidade de concluir a não conformidade em uma única etapa. Portanto, os critérios de priorização criados: extremo, maior e menor – viabilizaram o balanciamento do fluxo e a eficiência. Visto que, a partir da classificação de não conformidades menores, foi possível identificar uma automação que concluíria grande parte dos casos ocorridos. Além disso, o redesenho do sistema elimina os erros existentes dadas as restrições impostas pelo sistema, que foi concebido em época que a empresa não possuía outras integrações com sistema ERP. Sendo assim, o mapeamento do fluxo futuro otimizou a participação dos diferentes setores no processo e possibilitou a proposição de um balanceamento das atividades. E, contudo o estudo serviu também para gerar registro e lições aprendidas sobre o processo esperado e uma gestão eficiente das não conformidades. As mudanças propostas foram consideradas benéficas a partir da estimativa realizada considerando uma amostra. No entanto, as melhorias não foram completamente implementadas até a data de publicação desse estudo.