Notícias do Setor Logística

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quarta-feira, 7 de agosto de 2024

Explorando o Oceano dos Problemas com Lean: Uma Abordagem Estrutural para a Solução

Esse texto ajuda a ilustrar a aplicação dos métodos, usando a metáfora do oceano para mostrar a importância de abordar problemas com a profundidade e o método adequados.

Imagine que sua organização é um vasto oceano, e os problemas são como elementos submersos em diferentes profundidades. A metodologia Lean oferece um conjunto de ferramentas eficazes para lidar com esses desafios, dependendo da "profundidade" em que eles se encontram.


Vamos explorar como podemos abordar esses problemas de maneira estruturada e eficaz:

1. Problemas Pequenos na Superfície

Ver e Agir:

Os problemas pequenos são aqueles que aparecem na superfície do oceano. Eles são visíveis, simples de entender e normalmente podem ser resolvidos rapidamente. A ação aqui é imediata:

  • Identificação Rápida: Observação direta e contínua do ambiente de trabalho para identificar pequenos problemas assim que surgem.
  • Ação Imediata: As equipes devem estar capacitadas para tomar medidas corretivas rápidas sem a necessidade de deliberações extensas.
  • Feedback Imediato: Aprenda com cada problema resolvido para evitar que ele ocorra novamente.

2. Problemas Médios na Metade da Profundidade do Oceano

Fórum com Responsáveis do Processo e Utilização do MASP:

Problemas médios exigem uma abordagem mais colaborativa e detalhada. Eles estão abaixo da superfície, demandando uma investigação mais profunda:

  • Fórum de Discussão: Reúna os responsáveis diretamente envolvidos no processo para um brainstorming colaborativo.
  • MASP (Método de Análise e Solução de Problemas): Aplique esta metodologia para analisar sistematicamente o problema, identificando suas causas raiz e implementando soluções eficazes.
    • Etapas do MASP: Definição do problema, observação, análise, plano de ação, verificação e padronização.

3. Problemas Grandes no Fundo do Oceano

Fórum com Áreas Diferentes, Estudos, Investimentos Capex e Utilização do KAIZEN:

Os problemas grandes, que residem no fundo do oceano, são complexos e têm um impacto significativo na organização. Resolver esses desafios exige um esforço conjunto e multidisciplinar:

  • Fórum Interdisciplinar: Envolva equipes de diferentes áreas da empresa para trazer diversas perspectivas ao problema.
  • Estudos Detalhados: Realize pesquisas e análises profundas para compreender completamente a natureza e as causas do problema.
  • Investimentos Capex: Avalie e aloque recursos financeiros necessários para implementar mudanças significativas.
  • KAIZEN: Utilize o método Kaizen para melhorar continuamente os processos. Forme um grupo de trabalho de até 12 pessoas para focar em melhorias incrementais e sustentáveis.
    • Foco no Incremental: Implementação de pequenas mudanças contínuas que, acumuladas, resultam em melhorias significativas.

Conclusão

Ao aplicar o Lean, podemos explorar e resolver problemas em qualquer "profundidade" no oceano da nossa organização. Seja agindo rapidamente na superfície ou colaborando profundamente para enfrentar os maiores desafios, a chave é adaptar a abordagem de acordo com a complexidade do problema. Ao utilizar essas ferramentas de maneira eficaz, podemos melhorar continuamente nossos processos e alcançar a excelência operacional.

Vamos mergulhar fundo e transformar nossos problemas em oportunidades de aprendizado e crescimento!

terça-feira, 11 de maio de 2021

Dispersão, Correlação e Regressão Linear

 Os diagramas de dispersão ou gráficos de dispersão são representações de dados de duas (tipicamente) ou mais variáveis que são organizadas em um gráfico. O gráfico de dispersão utiliza coordenadas cartesianas para exibir valores de um conjunto de dados. Os dados são exibidos como uma coleção de pontos, cada um com o valor de uma variável determinando a posição no eixo horizontal e o valor da outra variável determinando a posição no eixo vertical (em caso de duas variáveis).[1] 

Correlação: A correlação é qualquer relação dentro de uma ampla classe de relações estatísticas que envolva dependência entre duas variáveis.[12] Por exemplo, a correlação entre a estatura dos pais e a estatura dos filhos. Embora seja comumente denotada como a medida de relação entre duas variáveis aleatórias,[12][13] correlação não implica causalidade.[14] Em termos técnicos, a correlação refere–se a qualquer um dos vários tipos específicos de relação entre os valores médios. Existem diferentes coeficientes de correlação para medir o grau de correlação. Um dos coeficientes de correlação mais conhecidos é o coeficiente de correlação de Pearson, obtido pela divisão da covariância de duas variáveis pelo produto dos seus desvios padrão[15] e sensível a uma relação linear entre duas variáveis.[16]

Exemplos da imagem: https://logisticabrsp.blogspot.com/

Regressão: A regressão linear estuda a relação entre muitas ou poucas variáveis. A relação entre duas variáveis é chamada de regressão linear simples. A relação entre mais de duas variáveis é chamada de regressão linear múltipla.[17] Especificamente, a regressão linear simples estuda a relação entre uma variável dependente  são os parâmetros que precisam ser estimados.[18]

O coeficiente de determinação, também chamado de , é uma medida de ajuste de um modelo estatístico linear generalizado, como a regressão linear simples ou múltipla, aos valores observados de uma variável aleatória. O R² varia entre 0 e 1, por vezes sendo expresso em termos percentuais. Nesse caso, expressa a quantidade da variância dos dados que é explicada pelo modelo linear. Assim, quanto maior o R², mais explicativo é o modelo linear, ou seja, melhor ele se ajusta à amostra. Por exemplo, um R² = 0,8234 significa que o modelo linear explica 82,34% da variância da variável dependente a partir do regressores (variáveis independentes) incluídas naquele modelo linear. Fonte: wikipedia.org

Fonte imagem: edtisensei.zendesk.com



quarta-feira, 21 de abril de 2021

Diagrama de Pareto - Ferramentas

 O diagrama de Pareto é um gráfico de colunas que ordena as frequências das ocorrências, da maior para a menor, permitindo a priorização dos problemas, procurando levar a cabo o princípio de Pareto (80% das consequências advêm de 20% das causas), isto é, há muitos problemas sem importância diante de outros mais graves.

Exemplos de Gráfico de Pareto (feito no excel)

[1] Sua maior utilidade é a de permitir uma fácil visualização e identificação das causas ou problemas mais importantes, possibilitando a concentração de esforços sobre os mesmos. É uma das sete ferramentas da qualidade.[2] Seu propósito não é o de identificar causas. 

Fonte e matéria completa: pt.wikipedia.org

O primeiro apontamento deve ser o primeiro a ser corrigido no caso da fabricação de peças, os outros não serão ignorados, mas sim tratados no momento posterior ao primeiro.

Fonte imagens: logisticabrsp.blogspot.com

terça-feira, 26 de janeiro de 2021

quarta-feira, 29 de julho de 2020

Ciclo PDCA e Melhoria Contínua com Exemplo Prático

Ótimo material sobre melhoria continua.

Um exemplo prático contextualizado no setor de logística de um varejista foi desenvolvido para ajudar a compreender cada uma das etapas do ciclo PDCA.

Varejista noticias

Cálculo de Cubagem

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Digite os dados para realizar o cálculo, base PBR 100 x 120, digite tudo sem , exemplo 25 x 30 x 40 :

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