Planejamento Experimental para mercado

XIII Encontro Latino Americano de Iniciao Cientfica e IX Encontro Latino Americano de Ps-Graduao Universidade do Vale do Paraba

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PLANEJAMENTO DE EXPERIMENTOS: AUXLIO PARA TOMADA DE DECISO EM UMA PEQUENA EMPRESA

Henio Fonto1, Eloisa de Moura Lopes2, Benedita Hirene de F. Heringer3, Elizabeth Jardim da Silva S. Neves4, Sergio Luis do Amaral Moretti5, Messias Borges Silva6

1, 2, 3, 5Universidade Nove de Julho/ Departamento de Ps-graduao, Av.: Francisco Matarazzo, 613, So Paulo/ SP, [email protected], [email protected], [email protected],

[email protected] 4Faculdade de Tecnologia de Cruzeiro/Gesto Empresarial, Rua: Othon Barcellos, s/n, Cruzeiro/ SP,

[email protected] 6Universidade de So Paulo/Departamento de Engenharia Qumica, Rodovia Itajub-Lorena, Km 74,5,

Lorena/ SP, [email protected]

Resumo - O objetivo deste trabalho mostrar como o Planejamento de Experimentos pode ser utilizado para tomada de deciso empresarial. Utilizou-se o mtodo da pesquisa estatstica inferencial, por meio de um planejamento saturado de Plackett-Burman, N=12. O intuito foi conhecer o perfil dos clientes de uma empresa de pequeno porte do ramo comercial, situada no municpio de Lorena, no Vale do Paraba Paulista. Para isso, mensurou-se a satisfao dos clientes sobre os servios prestados por esta empresa, considerando aspectos ambientais, do produto e econmico-financeiros. Os principais resultados encontrados foram que o informante que trabalha e tem renda familiar superior a quinze salrios mnimos aquele que possui significncia dentro de um processo de satisfao. Conclui-se que a ferramenta estatstica utilizada pode contribuir com 95% de confiana para ajustar certos processos empresariais e, conseqentemente, para a melhoria contnua dos negcios. Nesse sentido, os empresrios podem tomar a melhor deciso gerencial e, assim, surpreender e encantar o cliente.

Palavras-chave: Planejamento de Experimentos; Satisfao do Cliente; Pequena Empresa. rea do Conhecimento: Cincias Sociais Aplicadas.

Introduo

As empresas que possuem condies efetivas de escolher o melhor mtodo de melhoria contnua podero, conseqentemente, ter um diferencial competitivo. Para tanto, faz-se necessrio o uso de ferramentas de controles estatsticos que possam auxiliar a anlise sobre as diversas variveis para a melhor tomada de deciso gerencial. Nesse sentido, encontram-se os Planejamentos Experimentais como mecanismos inteligentes para verificao de projetos a serem realizados, tarefas, linhas de produo ou prestaes de servios.

Algumas ferramentas esto sendo utilizadas pelas empresas, tais como: TQM, Controle Estatstico de Processo (CEP), Qualidade Contnua, Planejamento Experimental. Nesta pesquisa em particular, utilizou-se o Planejamento Experimental, por meio de uma matriz saturada de Plackett-Burman, N=12.

A qualidade total no est somente implcita no produto, mas, principalmente, nas pessoas, as quais so fatores importantes para a efetivao dos processos e procedimentos empresariais.

A qualidade esperada pelas empresas deve refletir na misso, na viso e em todos os

processos da organizao e, para isso, dependem do comprometimento de todas as pessoas envolvidas. Essas condies so necessrias, inclusive para uma empresa de pequeno porte da cidade de Lorena, no Vale do Paraba Paulista.

Esta pesquisa tem o objetivo de mostrar que a ferramenta Planejamento de Experimentos pode auxiliar na tomada de deciso de pequenas empresas, inclusive em processos administrativos.

Metodologia

Aplicou-se a pesquisa estatstica inferencial, por meio das tcnicas de Planejamento de Experimentos, mais especificamente de uma matriz fatorial fracionada saturada Plackett-Burman N=12, conforme modelo apresentado na Tabela 1. A matriz experimental serviu para direcionar a aplicao de uma pesquisa exploratria e com baixos investimentos.

Entre os modelos de planejamento estatstico, encontram-se os planejamentos saturados de Plackett-Burman, os quais apresentam como caracterstica serem ortogonais, o que permite que os efeitos principais de cada varivel sejam determinados individualmente, admitindo-se que os efeitos de interao sejam desprezveis.


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O modelo de Plackett-Burman possibilita o planejamento de experimentos por meio de matrizes fatoriais fracionadas saturadas. Este modelo, alm de ser adequado para situaes exploratrias, tambm pode ser utilizado em pesquisas economicamente enxutas, pois permite com n experimentos investigar n-1 fatores e utiliza-se de fatores fantasmas, os quais servem para fazer a estimativa do erro experimental, (BARROS NETO, BRUNS e SCARMNIO, 2003).

Tabela 1 Matriz de Plackett-Burman, N=12. Fonte: Engineering Statistics Handbook (2007); Plackett, Burman (1946)

Matriz de Plackett-Burman N=12 A B C D E F G H I J K Exp. 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11

1 + + - + + + - - - + - 2 + - + + + - - - + - + 3 - + + + - - - + - + + 4 + + + - - - + - + + - 5 + + - - - + - + + - + 6 + - - - + - + + - + + 7 - - - + - + + - + + + 8 - - + - + + - + + + - 9 - + - + + - + + + - - 10 + - + + - + + + - - - 11 - + + - + + + - - - + 12 - - - - - - - - - - -

Conforme Barros, Bruns e Scarmnio (2003), deve-se procurar usar uma matriz que possa deixar cerca de quatro colunas fantasmas ou vazias. Portanto, utilizaram-se 12 experimentos definidos pela combinao dos 02 diferentes nveis (+ ou -) referentes aos fatores, com os quais definiram-se os perfis de cada informante. No caso desta pesquisa, foram 12 experimentos e 11 fatores, sendo 07 fatores reais e 04 colunas vazias, conforme Tabela 2.

Tabela 2 Fatores investigados e seus respectivos nveis. Fonte: autores

Nvel

Fatores ( + ) ( - )

1 A Gnero Masculino Feminino 2 B Faixa etria At 21 anos Acima 21 anos 3 C Trabalha? No Sim 4 D Nvel de renda familiar At 15

salrios Acima 15 salrios

5 E Estado civil Solteiro Outros 6 F Naturalidade Lorena Outros 7 G Qual semestre esta

cursando? Entre 1o e 4o Entre 5o e 8o

8 H "Fantasma" 9 I "Fantasma" 10 J "Fantasma" 11 K "Fantasma"

A pequena empresa que foi objeto de estudo est situada na cidade de Lorena, localizada no Vale do Paraba Paulista e neste trabalho foi determinada como Lanchonete Alfa, para manter o sigilo quanto identidade da mesma.

As informaes que fomentaram o modelo deste estudo foram obtidas com uma coleta de dados realizada no ano de 2008, por meio de questionrios fechados e estruturados, sendo que todos os informantes so alunos de uma faculdade local e clientes da pequena empresa delimitada na pesquisa. Estes clientes serviram como informantes para mensurar e avaliar a satisfao sobre os servios prestados pela empresa estudada.

Perfil dos Informantes

Foram definidos 12 perfis especficos de informantes que atendessem estrutura da matriz proposta, os quais serviram para realizao dos experimentos e obteno das respostas ou variveis dependentes, conforme Tabela 3.

Tabela 3 Perfil dos Informantes. Fonte: autores

PERFIL DOS INFORMANTES

Info

rman

tes

Gn

ero

Faix

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Nvel

de

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1 Masculino At 21 anos

Sim At 15 salrios Solteiro Lorena

Entre 5o e 8o

2 Masculino Acima 21 anos

Sim At 15 salrios Solteiro Outros

Entre 1o e 4o

3 Feminino At 21 anos

Sim At 15 salrios Outros Outros

Entre 1o e 4o


No Mais 15 salrios Outros Outros

Entre 1o e 4o


Sim Mais 15 salrios Outros Lorena

Entre 5o e 8o


No Mais 15 salrios Solteiro Outros

Entre 5o e 8o

7 Feminino Acima 21 anos

No At 15 salrios Outros Lorena

Entre 5o e 8o


Sim Mais 15 salrios Solteiro Outros

Entre 1o e 4o


No At 15 salrios Solteiro Outros

Entre 5o e 8o


No At 15 salrios Outros Lorena

Entre 1o e 4o


No Mais 15 salrios Solteiro Lorena

Entre 1o e 4o


Sim Mais 15 salrios Outros Outros

Entre 5o e 8o

Conceitos


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O mtodo estatstico consiste na reduo de fenmenos sociolgicos, polticos e econmicos em termos quantitativos. a manipulao estatstica que permite comprovar as relaes dos fenmenos entre si e obter generalizaes sobre sua natureza, ocorrncia e/ou significados. Silva, 2003 (apud Souza, 2005), define o mtodo estatstico como um procedimento de anlise planejada, que permite obteno de conjuntos complexos, representaes simples de maneira que possam constatar se essas verificaes simplificadas tm relao entre si.

Desta forma, pode-se dizer que o uso de estatstica nos processos de melhoria contnua necessrio para a avaliao continuada das causas, as quais podem atrapalhar o processo. A utilizao desses mecanismos ajuda a evitar problemas e garantir a qualidade da produo e servio.

Dentro deste contexto, tambm importante a gesto do conhecimento, preocupada com o capital humano envolvido no procedimento do trabalho desenvolvido, garantindo que este esteja sempre atualizado.

Gerentes de qualquer nvel da empresa usam ferramentas de planejamento e estas, normalmente auxiliam os nveis mdios e altos de acordo com cada objetivo. Eles utilizam estes meios por terem dificuldade de utilizar apenas mtodos estatsticos.

Muitas ferramentas tm suas razes no trabalho dos lderes japoneses em Qualidade Total. O desenvolvimento dos japoneses foi orientado pelo comit da Sociedade por QC Tcnicas e Desenvolvimentos. Entre 1972-1979, este comit aprimorou e testou mtodos individuais e todo o ciclo dos processos empresariais, classificando sete ferramentas de planejamento e gerenciamento, ou seja: diagrama de afinidade; diagrama de inter-relao; diagrama de rvore; matrizes de priorizao; diagrama de matriz; carta de programa de processo de deciso e diagrama de atividades de rede de trabalho, (ANJARD, 1995).

O intuito desses sete mtodos de planejamento transformar o caos em viabilidade e implementar um plano de ao para tomada de deciso gerencial. Estas ferramentas enfocam sistematicamente inovao e criatividade em alguma coisa concreta.

Estas ferramentas devem ser utilizadas conjuntamente e uma no exclu a outra. Pode-se utilizar cada uma das ferramentas de maneira efetiva e isolada, porm, o mximo de rendimento acontece quando elas so utilizadas em conjunto e ao mesmo tempo, para levar uma situao de dificuldade em um plano de ao de melhoria contnua. Sendo assim, o ideal verificar a

necessidade do processo e da equipe sem forar nada dentro da empresa (ANJARD, 1995).

Dentro deste contexto, o mtodo experimental consiste essencialmente em submeter os objetivos de estudo influncia de certas variveis, em condies controladas e conhecidas pelo investigador, para observar os resultados que a varivel produz no objeto para tomada de deciso (BONDUELLE, 2000).

Um planejamento bem elaborado permite melhorar as performances dos elementos e fatores que no podem ser controlados e prope a otimizao dos custos operacionais. Segundo Montgomery (2004), as vantagens para quem faz planejamento so: diminuio dos nmeros de ensaios; estudo de um nmero considervel de fatores; deteco das interaes entre os fatores; definio dos nveis timos; melhoria e preciso de resultados; otimizao dos resultados e maximizao dos lucros.

Seis Sigma

O Seis Sigma consiste em uma estratgia a nvel gerencial organizada e quantitativa, a qual objetiva a lucratividade, por meio da melhoria continuada da qualidade da produo, dos processos e preocupada com a satisfao dos clientes.

Os resultados com a utilizao do Seis Sigma so visveis financeiramente falando. Neste mtodo so utilizadas ferramentas estatsticas que procuram erros em todos os processos da empresa, porm esta filosofia tem uma caracterstica prpria e mpar que contribui efetivamente para o resultado positivo, o que justifica o uso do procedimento.

Os fatores que contribuem para que o Seis Sigma funcione corretamente so: valorizao dos benefcios do procedimento, visando a lucratividade da organizao, envolvimento direto da alta gerncia e um modelo para melhoria de performance DMAIC, que a estrutura para que o Seis Sigma possa acontecer metodologicamente (GEORGE, 2003; PANDE, 2003).

So cinco as fases para Melhoria de Performance DMAIC: definir, medir, analisar, melhorar e controlar. necessria a utilizao de ferramentas integradas s fases do DMAIC, as quais, juntas, tornam o mtodo sistemtico com base em dados estatsticos. O objetivo buscar resultados eficientes e que contribuam para o sucesso esperado pela empresa. Na fase melhorar encontram-se o Planejamento de Experimentos e o mtodo Plackett-Burman.

Com as novas tendncias de mercado, as indstrias encontram novos desafios e oportunidades, pois as mesmas precisam diminuir o tempo para desenvolver seus produtos sem


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perder a qualidade. Nesse contexto, o ambiente do futuro muito mais competitivo, pedindo respostas rpidas procura de novos mercados e reduo de custos de desenvolvimento do produto (VIVACQUA; PINHO, 2004).

Montgomery e Hoerl 2001 (apud Vivacqua e Pinho, 2004) mostraram que isto atribudo a projetos prsperos, pois podem levar as organizaes a fazer economias considerveis e ter benefcios financeiros reais, principalmente quando da implantao dos primeiros projetos Seis Sigma.

Montgomery (2004) afirma que antes de um programa de melhoria contnua ser implantado, necessrio diagnosticar as oportunidades que poderiam ser desenvolvidas imediatamente e tambm aquelas que poderiam ser resolvidas levantando os dados e usando mtodos estatsticos simples para identificar os fatores de variabilidade.

Outras oportunidades so negociadas, sendo preciso mtodos estatsticos mais avanados para somar conhecimentos mais profundos sobre o produto e processo. Isto insinua o uso extenso de experincias. Assim, o Planejamento de Experimentos guia o processo de aprendizagem e apia a deciso.

Planejamento de Experimentos

A literatura pesquisada revela que os mtodos criados por Shewhart utilizam-se de controles estatsticos de qualidade CEP - e enfocam as melhorias no processo. Segundo Montgomery 1997 (apud Rocha 2004), o grfico de controle uma ferramenta que apresenta como principal caracterstica a possibilidade de monitoramento de um processo.

Mais tarde, entre outros autores, Deming introduz novos conceitos inter-relacionados aos conceitos criados por seu professor Shewhart, porm, com enfoque sobre o planejamento estratgico, o qual denomina de ciclo PDCA, ou seja: planejar, fazer, controlar e agir (tomar aes).

Atualmente, pode-se perceber mudanas que ocorrem no quadrante P (planejar), pois os mtodos indicam cada vez mais a importncia do alinhamento sistmico ao planejamento estratgico para o sucesso da gesto da qualidade. Pande (2003) afirma que a metodologia Seis Sigma utiliza-se de um ciclo de melhoria de cinco fases: definir, medir, analisar, melhorar, controlar o DMAIC que considerada uma evoluo do modelo criado por Deming.

Segundo Antony (2006), o Planejamento de Experimentos amplamente utilizado como ferramenta pela engenharia da qualidade e nos treinamentos para gestores em projetos com

aplicao da metodologia Seis Sigma. Portanto, ferramentas estatsticas so comumente usadas na implementao da metodologia Seis Sigma. O principal objetivo minimizar a variabilidade, porm destaca-se a importncia da aplicao desses conceitos integrados e sustentados pelos objetivos concebidos no planejamento estratgico.

Conforme Pande (2003), o Seis Sigma posiciona a empresa para uma maior satisfao dos clientes, melhor lucratividade e competitividade.

Por meio de benefcios, como: reduo de custos, melhoria de produtividade, crescimento da fatia de mercado e mudanas culturais, o Seis Sigma contribui para o sucesso empresarial desejado. Percebe-se que a otimizao das ferramentas deve comear pelo alinhamento ao planejamento estratgico das empresas.

Atualmente, o Lean Seis Sigma, que o conceito mais recente, considerando um carter evolutivo das ferramentas da qualidade (PDCA, CCQ, TQM e Seis Sigma), tambm utiliza mtodos estatsticos e aplicao de Projetos Experimentais.

Conforme Rodrigues (1995), o Planejamento de Experimentos tem monitorado os atuais programas de melhoria quanto ao custo da qualidade, os quais procuram traduzir o problema da qualidade do ponto de vista econmico, por meio de quantificao, em unidades monetrias, de qualidade agregada e da perda da qualidade.

A proposta do Lean Seis Sigma baseia-se na aplicao de um mtodo amplo que pode combinar vrias ferramentas, conforme a necessidade e o nvel empresarial em que se encontrar a organizao e tem como chave de diferenciao o apoio especializado por cada projeto necessrio, (GEORGE, 2002; GEORGE 2003; SOUZA 2001).

Lean Seis Sigma traz ganhos na porcentagem do retorno sobre o capital investido (George, 2003). Portanto, o Lean Seis Sigma no somente uma ferramenta para reduo de desperdcios e custos, mas um mtodo de maximizao de investimentos de capitais de longo prazo, com aplicaes qualitativas e velozes em cada projeto empresarial.

Segundo os autores pesquisados, os conceitos de Planejamento de Experimentos so amplamente aplicados nas organizaes por meio de ferramentas estatsticas difundidas em metodologias como: Lean Seis Sigma, Balanced Scorecard, entre outras.

Resultados

Para conhecer a satisfao dos clientes que so aqui os informantes da pesquisa, foi utilizada


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uma escala de valores mensurveis, considerando aspectos gastronmicos, financeiros e ambientais.

A mensurao da satisfao atendeu uma escala de zero at 10, conforme Tabelas 4, 5 e 6.

Respectivamente, utilizou-se a mdia aritmtica dos valores obtidos para mensurao da resposta.

Por meio da matriz N=12 e das respectivas respostas dos experimentos realizados, conforme Tabela 4, 5 e 6 e, considerando as mdias obtidas nas respostas, pode-se executar os clculos necessrios para o teste de significncia e possveis concluses e ajustes para o processo estudado.

Tabela 4 Composio da Varivel Dependente por meio das respostas dos informantes. Fonte:

autores

SATISFAO SOBRE OS SERVIOS PRESTADOS PELA LANCHONETE ALFA

(0~2,0 = Psimo) (2,1~4,0 = Ruim) (4,1~6,0 = Razovel) (6,1~8,0 = Bom) (8,1~10,0 = timo)

Gastronomia

Info

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l

1 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 2 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 3 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 4 10 10 10 9 9 10 10 10 10 10 9,8 5 10 10 10 9 9 10 10 10 10 10 9,8 6 10 10 10 9 9 10 10 10 10 10 9,8 7 8 8 10 9 10 10 10 10 10 10 9,5 8 9 8 10 10 10 10 9 10 9 10 9,5 9 10 9 10 10 10 10 8 9 9 10 9,5

10 10 10 10 10 8 8 10 10 10 10 9,6 11 10 10 10 10 9 10 9 9 8 10 9,5 12 10 10 10 10 9 10 9 9 9 10 9,6

Tabela 5 Composio da Varivel Dependente por meio das respostas dos informantes. Fonte:

autores

SATISFAO SOBRE OS SERVIOS PRESTADOS PELA LANCHONETE ALFA

Financeiro Ambiente

Info

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tes

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o

Tota

l

1 5 5 5 5 10 10 10 10 10 10 9,0 2 1 5 5 5 10 10 10 10 10 10 8,8 3 2 5 5 5 10 10 10 10 10 10 8,9 4 5 5 5 5 10 10 10 10 10 10 8,9 5 7 6 5 5 10 10 10 10 10 10 9,1 6 8 6 6 5 10 10 10 10 10 10 9,2

7 8 8 7 4 9 10 10 10 10 9 9,0 8 7 7 6 5 10 10 10 10 9 10 9,0 9 6 6 6 6 10 10 10 10 10 10 9,0

10 7 6 5 6 10 9 10 9 9 9 8,8 11 5 8 6 5 10 10 10 9 10 10 8,9 12 8 7 7 7 10 10 10 9 9 9 9,1

Tabela 6 Matriz de Plackett-Burman, N=12 e respectivas respostas fornecidas pelos

informantes. Fonte: autores

MATRIZ N=12 A B C D E F G H I J K Exp. 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11

Resposta

1 + + - + + + - - - + - 9,0 2 + - + + + - - - + - + 8,8 3 - + + + - - - + - + + 8,9 4 + + + - - - + - + + - 8,9 5 + + - - - + - + + - + 9,1 6 + - - - + - + + - + + 9,2 7 - - - + - + + - + + + 9,0 8 - - + - + + - + + + - 9,0 9 - + - + + - + + + - - 9,0 10 + - + + - + + + - - - 8,8 11 - + + - + + + - - - + 8,9 12 - - - - - - - - - - - 9,1

Clculos dos efeitos

Foram calculados os efeitos dos fatores, a varincia global e o erro experimental, obtido das colunas fantasmas, conforme Tabela 7.

Tabela 7 Clculo dos efeitos dos fatores, varincia global e erro experimental

Varincia Global

Erro Experimental

Efei

to =

R

(+) - R

(-)

(EFA

NTAS

MAS

)2

S2P

=

(E

FANT

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AS)2

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Fan

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SP =

S

2 p

EA -0,02 EB -0,02 EC -0,18 ED -0,12 EE 0,02 EF -0,02 EG -0,02 EH 0,05 Fantasma 0,0025 EI -0,02 Fantasma 0,0003 EJ 0,05 Fantasma 0,0025 EK 0,02 Fantasma 0,0003

(EFANTASMAS)2 0,0056 0,0014 0,0373

A posse desses valores possibilitou os clculos para os valores de t e compar-los ao valor do t crtico, obtido por meio da tabela Critical Values of t e, conseqentemente, definir a significncia dos fatores estudados, conforme demonstra a Tabela


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8. O modelo da Figura 1 delimita o teste de significncia.

tcalc () tcrtico = SIGNIFICANTE tcalc ( 2,776 SIGNIFICANTE tcalc D 3,13 > 2,776 SIGNIFICANTE tcalc E 0,45 < 2,776 NO SIGNIFICANTE tcalc F 0,45 < 2,776 NO SIGNIFICANTE tcalc G 0,45 < 2,776 NO SIGNIFICANTE tcalc H 1,34 < 2,776 NO SIGNIFICANTE tcalc I 0,45 < 2,776 NO SIGNIFICANTE tcalc J 1,34 < 2,776 NO SIGNIFICANTE tcalc K 0,45 < 2,776 NO SIGNIFICANTE

Concluso

Conclui-se que os fatores significantes so: (C = trabalha?) e (D = nvel de renda familiar). Portanto, nesta pesquisa ficou evidente que apenas os perfis dos informantes que trabalham e possuem renda familiar acima de 15 salrios mnimos esto satisfeitos com o ambiente, produtos e as formas de pagamentos oferecidos pela empresa. Conhecer estes fatores pode ser importante para que a empresa estudada possa rever sua estratgia financeira, a qual mostrou-se com influncia nas respostas obtidas e significncia para satisfao do cliente, pois os clientes mais satisfeitos so aqueles que possuem maior renda familiar e trabalham.

Por meio dos resultados desta pesquisa, a empresa estudada poder melhorar sua gesto de custos a fim de oferecer melhores preos sem perder qualidade, promover descontos ou outras formas de pagamento. Esta pesquisa no se encerra em si, mas uma abertura para futuros trabalhos e discusses a respeito do planejamento de experimentos focando administrao de pequenas empresas.

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Documents

Planejamento Experimental para mercado