Conceitos do Pensamento Estatístico – Parte 1
O Pensamento Estatístico um dia será tão necessário para o cidadão eficiente quanto a habilidade de ler ou escrever"
Há três artigos sobre Pensamento Estatístico:
- Parte I. Conceitos sobre Pensamento Estatístico: explica os três princípios que compõem o pensar estatisticamente.
- Parte II. Fazendo funcionar o Pensamento Estatístico: demonstra a importância de saber reconhecer as causas comuns e causas especiais de variação e a importância de os gerentes fazerem dois tipos de trabalhos, gestão do dia a dia e melhoria e inovação de seus processos.
- Parte III. Casos de ilustração da variação estatística: exemplos sobre como lidar com a variação mostrando diversos exemplos que se apresentam na vida real.

Introdução ao Pensamento Estatístico 💡
O papel da estatística na melhoria de processos nunca foi tão importante como na atualidade. A chave para obter o potencial máximo da ciência de dados é concentrar-se no Pensamento Estatístico e não nas ferramentas estatísticas. Embora não seja imediatamente aparente, o Pensamento Estatístico permeia todos os aspectos da qualidade total e da melhoria de processos (Snee, 1990).
O Pensamento Estatístico deve ser parte integrante e importante do conhecimento de todos, seja para interpretar situações no dia a dia, seja para lidar com processos nas empresas. De acordo com a definição publicada no glossário de termos para controle de qualidade (ASQ, 1996), o Pensamento Estatístico é uma filosofia de aprendizagem e ação baseada em três princípios fundamentais:
- Todo trabalho ocorre em um sistema de processos interconectados,
- Existe variação em todos os processos, e
- Compreender, analisar, quantificar e reduzir a variação são chaves para o sucesso do negócio.
O Pensamento Estatístico é mais do que um conjunto de ferramentas (Deming, 1953). É um modo de pensamento que ajuda qualquer pessoa da organização ao longo da cadeia de valor a tomar decisões melhores e a fazer melhor o seu trabalho do que poderia fazer de outra forma.
Fala-se muito da ciência de dados e business intelligence, mas seu uso fica limitado a poucas pessoas que conseguem entender o linguajar estatístico e mesmo essas pessoas nem sempre geram um impacto significativo no mundo dos negócios. Esse baixo impacto é resultado da aplicação limitada de ferramentas estatísticas por especialistas ao invés do uso do Pensamento Estatístico que inclui Processos (com todos seus componentes), todas as Pessoas da empresa e aspectos de Comportamento Organizacional (Figura 1).

A Figura 2 ilustra uma situação comum nas empresas, um gestor que não usa pensamento estatístico e acompanha as despesas desde o começo do ano e ao longo de 18 meses. Ele gostaria de reduzir as despesas abaixo da linha verde:
As linhas vermelhas representam os limites de controle em torno da média do processo. Esses limites mostram a variação esperada do processo quando está estável. Os limites de controle não são estabelecidos pelo desejo da gestão, mas representam a variabilidade natural do processo. Não há pontos fora dos limites, ou seja, não houve nada “anormal” ou inesperado nesses 18 meses, somente causas comuns de variação. O que conseguiu então nosso diligente gerente nesse período além de inúmeras discussões no final de cada mês? O gerente mudou algo no processo?

Melhorar a tomada de decisões no nível executivo sempre foi o foco de Deming. A melhoria contínua deve fazer parte do trabalho de todos, mas como os executivos têm mais autoridade, o impacto da melhoria do seu desempenho é maior do que qualquer melhoria em outra parte da organização.
Com o auxílio de técnicas estatísticas, muita da subjetividade da informação que a gestão necessita desaparecerá, e surgirá a possibilidade da ciência da gestão. As técnicas estatísticas não substituem a gestão: elas precisam fazer parte da gestão e ajudar a fazer um trabalho melhor. A seguir algumas poucas questões que o Pensamento Estatístico – aplicado adequadamente – ajuda a resolver:
Como utilizar adequadamente o Pensamento Estatístico ?
Para utilizar da forma certa o Pensamento Estatístico, precisamos esmiuçar os três princípios do Pensamento Estatístico.
O primeiro princípio do pensamento estatístico é que
“Todo trabalho ocorre num sistema de processos interligados”.
Juran, um dos gurus da qualidade, destacou que a origem da maioria dos problemas está no processo. A “culpa” é do processo e não das pessoas quando se trabalhava na melhoria do sistema. Juran afirma que “85% dos problemas estão no processo e os restantes 15% são devidos às pessoas que operam o processo” (Hoerl e Snee, 2002). Deming, outro guru da qualidade, afirmou que o número verdadeiro é mais parecido com 96/4, ou seja, 96% dos problemas estão no processo ou sistema e os 4% restantes são devidos às pessoas (Joiner, 1994).

Este princípio sinaliza que quando há deficiências num negócio (falhas, reclamações de clientes ou não atendimento de metas) a primeira ação a tomar deve ser analisar o processo ao invés da ação usual de pedir às pessoas ação imediata para corrigir as deficiências. Ações imediatas irão gerar efeitos imediatos, passageiros e não necessariamente os desejados. Isso lembra uma situação que aconteceu numa empresa de fabricação de fibras em que a direção reclamou da quantidade grande de perdas na forma de refugo; a direção deu um ultimatum: “não quero falar novamente de refugo!”. O ultimatum funcionou, o refugo sumiu. Anos depois a empresa foi vendida e quando movimentaram a terra para construir um prédio o tal do refugo apareceu!
Para se ter uma compreensão profunda do sistema há que entender o comportamento das pessoas que trabalham nesse sistema e isso não se conclui somente pela análise de dados. Há que entender de psicologia, de processos, de liderança (ou da falta dela); há que mapear o processo e descobrir quais são as causas principais das falhas observadas.
Conhecimento do processo preenche a primeira parte da equação para uso com sucesso do Pensamento Estatístico:
“Todo trabalho ocorre num sistema de processos interligados”.

O segundo princípio do pensamento estatístico menciona que
Existe variação em todos os processos
Isso oferece oportunidades para melhoria de processos, seja para aumentar a satisfação do cliente, aumentar a produtividade dos funcionários ou reduzir custos de insumos diversos. A variação é inimiga da qualidade. É claro que, em certas situações, a variação é desejável; um exemplo foi a ascensão da GM superando a Ford em 1931 e o motivo foi a maior variedade de produtos e a oportunidade dos clientes escolherem outros carros que não fossem pretos. É a variação não intencional que causa todos os problemas, o que resulta em aumento da insatisfação do cliente ou baixo desempenho dos processos.
A variação cria a necessidade de Pensamento Estatístico porque as pessoas usualmente têm pensamento matemático ao invés de pensamento estatístico. Uns poucos exemplos ilustram esta afirmação:

Como se explica esses raciocínios que parecem conclusões de um maluco?
- No caso 1 da Figura 3, todos os resultados pertencem ao mesmo sistema com média constante e igual à linha central tracejada, ou seja, os valores são diferentes, mas se pode pensar que todos vêm do mesmo sistema de bolinhas vermelhas com média comum (o terceiro valor é “igual” ao segundo valor).
- No caso 2, há dois sistemas com médias diferentes, sendo a média do sistema azul maior que a do sistema vermelho. Nessa situação embora o valor y3 (vermelho) seja maior que o y3 (azul), a verdade é que o sistema vermelho é menor que o azul. No longo prazo os valores azuis serão maiores que os vermelhos.
Essas “inconsistências” de raciocínio são causadas pela variabilidade estatística. Se não temos esse conceito claro, concluiríamos que “evidentemente” houve um aumento significativo do resultado do 2º valor para o 3º valor no processo do caso 1. Se essa fosse nossa conclusão e queremos “controlar” o processo, concluiremos – erroneamente – que se deve tomar uma ação para que o processo retorne a um valor mais baixo; ação que aumentaria a variabilidade do sistema porque ele sozinho teria oscilado para baixo para ficar em torno da média do sistema. Erros desse tipo farão com que o gestor atue como no exemplo da Figura 2.

Estar ciente que há variação em todos os processos preenche a segunda parte da equação para uso com sucesso do Pensamento Estatístico:
“Existe variação em todos os processos”.
Compreender, analisar, quantificar e reduzir a variação são chaves para o sucesso do negócio. A partir do conhecimento do processo gerador da variação (1º princípio) e da identificação, caracterização e quantificação da variação, obtem-se subsídios para mudar o processo e reduzir sua variação (Makrymichalos, 2005).
O desempenho de um processo é influenciado por sua média e pela magnitude da variação em torno dessa média. Para melhorar o processo, precisamos compreender:
- os fatores que influenciam o desempenho médio e também
- os fatores que influenciam a variabilidade.
Muitos gestores ainda estão preocupados com o desempenho médio dos processos e não prestam muita atenção à variabilidade. Os clientes estão cada dia mais preocupados com a consistência dos produtos ou serviços que recebem. Este problema fundamental pode ser corrigido ensinando-se os princípios do Pensamento Estatístico em todos os níveis da empresa.
A análise adequada da variação preenche o elemento final para uso com sucesso do Pensamento Estatístico:
“Processos de pensamento que reconhecem que todo trabalho é uma série de processos interligados, a variação está presente em tudo o que fazemos, e identificar, caracterizar, quantificar, controlar e reduzir a variação proporciona oportunidades de melhoria”.
O grande Resumo
O pensamento estatístico tem um papel a desempenhar em muitos aspectos da melhoria e inovação de processos. Os métodos estatísticos tem um longo histórico de uso em ambientes de pesquisa e desenvolvimento e de fabricação. Quase sempre têm sido utilizados no nível operacional, com pouca atenção às necessidades da gestão ou da organização como um todo. O desafio é estender o pensamento estatístico em todos os setores da organização.
Referências
- American Society for Quality (1996), Glossary and Tables for Statistical Quality Control, Statistics Division, Quality Press, Milwaukee, WI.
- Deming, W. Edwards (1953). On the teaching of Statistical Principles and Techniques to People in Industry. Session in Rome of the International Statistical Institute.
- Makrymichalos, M. et al (2005).”Statistical thinking and its role for industrial engineers and managers in the 21st century”, Managerial Auditing Journal, Vol. 20/ 4 p. 354 – 363.
- Ronald Snee (1990). Statistical Thinking and Its Contribution to Total Quality. The American Statistician, vol. 44, nº 2, p. 116-121.
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