MBA GESTÃO INTERNACIONAL EM TECNOLOGIA E INOVAÇÃO

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Metodologia de resolução de problemas tecnológicos e de Gestão

Maria Joseneide da Silva              

MÉTODO TAGUCHI

Com a crescente competitividade dos mercados, o conceito de qualidade vem desempenhando um papel crucial na escolha de bens e serviços. Nas organizações o conceito de qualidade está presente em todos os níveis, de forma a maximizar o nível de satisfação dos seus clientes, reduzindo consequentemente os custos e tornando-se altamente competitiva.

Em busca dessa qualidade, surgiu a necessidade de melhoria dos processos para que se alcançasse a tão esperada combinação de redução de custos alinhado a entrega de um produto ou serviço com a qualidade esperada pelo cliente.

Genichi Taguchi, cientista japonês, surgiu com uma visão totalmente inovadora do conceito de qualidade, para ele “Qualidade é a perda que o produto causa a sociedade depois de entregue” (SADERRA; JORBA, 1993, apud HERNÁNDES; GUILLON; GARCÍA, 2007, p.66). Isto significa que a performance pode estar ligada à resistência, ao tempo de resposta, ao sabor, à pressão, em suma, a qualquer característica que defina a qualidade do produto.

A partir dessa forma de conceituar a qualidade, Taguchi envolveu-se com o desenvolvimento de um método de melhoria de qualidade que mais tarde seria adotado por muitas empresas como Toyota, Fuji Film, entre outras, método este denominado Método Taguchi, que fez as técnicas de planejamento de experimentos mais aplicáveis.

O Método Taguchi, também chamado de Método do Projeto Robusto, busca desenvolver um produto ou processo em que os parâmetros especificados durante a fase de projeto sejam minimamente afetados pelos efeitos que possam causar variabilidade em seu desempenho.

Taguchi dividiu as estratégias de engenharia da qualidade em três fases: Projeto do sistema, projeto dos parâmetros e projeto da tolerância. Para o projeto do sistema, deve-se determinar as configurações do produto ou processo para garantir um bom resultado. Para a fase de projetos dos parâmetros, aplica-se o método de Taguchi, usado para melhorar o desenvolvimento do processo por meio do ajuste dos níveis dos fatores, controlando-se os ruídos para obter um produto final de maior qualidade e diminuir os custos da produção, por último, para o projeto da tolerância, o objetivo é determinar um limite para o qual as características dos níveis dos fatores mantêm a variabilidade do processo “aceitável”, ou seja, dentro do esperado pelos clientes e para as empresas em termos de custo (ROY, 2001; WERKEMA & AGUIAR, 1996).

Taguchi define a perda da qualidade por meio da função de perda em que ele combina a perda financeira com as especificações funcionais. A função perda pode assumir três características, para análise:

1. Nominal é melhor, que segundo Ross (1991), é o tipo de característica desejável em produtos ou serviços em que o valor nominal é o alvo. (apud POLIZELLI, 2011, p. 28).
2. Menor é melhor, para Ross (1991) essa resposta tem como valor alvo zero, situação ideal (apud POLIZELLI, 2011, p. 28).
3. Maior é melhor, Boss (1991) ressalta que nessa situação é desejável obter resultados iguais ou acima do valor nominal estabelecido como alvo, ou seja, quanto maior o valor da característica, melhor será a qualidade do produto ou serviço (apud POLIZELLI, 2011, p. 29).

O método Taguchi projeta experimentos usando tabelas conhecidas como arranjo ortogonal. O arranjo ortogonal tem como objetivo a redução do número de experimentos necessários utilizando matrizes ortogonais, das quais se extrai o máximo de informações possíveis através de um número mínimo de experimentos realizados, gerando informações suficientes para a otimização de um problema.

Os arranjos ortogonais são designados por Ln, onde “n” representa o número de experiências que devem ser realizadas. Para fatores de dois e três níveis diferentes as matrizes mais usuais são as L4, L8, L9, L12, L16, L18, L27 e L32. Estas matrizes tem a finalidade de determinar as variáveis significativas e suas interações. (PIMENTA; SILVA; RIBEIRO E CLARO, 2012).

O sucesso do experimento depende da escolha correta da matriz ortogonal e do total de graus de liberdade necessários para estudar os efeitos principais e os de interação. Matrizes ortogonais permitem calcular os efeitos principais e a interação através de um número mínimo de ensaios experimentais