Pular para o conteúdo
Você está aqui: Início / Blog / Aprenda a implementar o Diagrama de Dispersão na sua empresa!

Aprenda a implementar o Diagrama de Dispersão na sua empresa!

Quem sofre para encontrar as causas de problemas em sua empresa tem no Diagrama de Dispersão a ferramenta ideal para esse tipo de missão.

A ferramenta analisa as relações possíveis entre duas variáveis e auxilia o gestor a identificar possíveis origens para erros e falhas detectados durante a produção.

O método funciona bem na análise de dados quantitativos – aqueles que são variáveis e podem ser medidos –, já que ajuda a visualizar como dois índices diferentes se relacionam.

Sua aplicação propõe a construção de um gráfico que, por sua vez, facilita a tarefa de análise ao apresentar os dados coletados de maneira sintética e bastante visual.

Ao fim, o gestor ou profissional analista consegue identificar se existe algum tipo de correlação entre os dois dados.

A boa utilização do Diagrama de Dispersão depende do cuidado e da atenção na hora de coletar os dados para garantir que tudo que foi registrado corresponde a informações reais.

Continue lendo para saber mais sobre essa ferramenta extremamente útil para garantir bons resultados e aprender como montar o seu próprio diagrama.

O que é o Diagrama de Dispersão?

O que é o Diagrama de Dispersão?

Chamamos de Diagrama de Dispersão o método utilizado para comparar duas ou mais variáveis que inicialmente se apresentam de maneira isolada.

A ferramenta teria sido apresentada pela primeira vez pelo matemático a antropólogo Francis Galton, no século XIX.

Primo de Charles Darwin, Galton se inspirou em seus estudos iniciais sobre fatores genéticos para desenvolver um novo modelo estatístico.

Assim, no início a intenção era estudar a correlação da altura média de um grupo de pais com a altura de seus filhos.

Ele buscava comprovar que altura dos descendentes tenderia a se deslocar ou regredir para um valor médio de toda população.

Os anos se passaram e o Diagrama proposto por Galton se consolidou como um dos principais modelos estatísticos, largamente utilizado nas ciências sociais.

Mas foi só no século seguinte, com as intervenções do guru japonês Kaoru Ishikawa, que o método foi incorporado dentro das indústrias como uma ferramenta capaz de melhorar os índices de qualidade.

Hoje, o Diagrama faz parte do grupo das sete principais ferramentas utilizadas para garantir a qualidade dentro da produção.

A representação gráfica simultânea em dois eixos se provou extremamente útil para verificar a relação causal entre as variáveis e a partir disso tomar decisões

Qual é a função desse método?

Qual é a função desse método?

Muita coisa mudou desde o primeiro uso do Diagrama de Dispersão como modelo estatístico para análise de fatores genéticos.

Aos poucos, o método foi sendo aprofundado e surgiram as classificações de correlação e regressão – explicaremos em detalhes mais adiante no texto.

Hoje, uma breve pesquisa na internet já é capaz de indicar que o método é majoritariamente conhecido por sua aplicação dentro do contexto da gestão e controle da qualidade dentro de indústrias.

Isso fez com que o conceito se tornasse um conhecimento essencial para quem já ocupa ou almeja um cargo de liderança.

Dentro da gestão, o diagrama dá conta da etapa de análise.

Ele ajuda o gestor a verificar se existe uma relação entre duas variáveis e, caso exista, entender também qual é a intensidade dessa relação.

Essa segunda parte é especialmente útil para projetar resultados no futuro.

Quando se sabe qual é a relação de proporcionalidade entre os dois dados, fica mais fácil prever qual será o comportamento de uma variável a partir de dados da outra.

O que é um gráfico de dispersão?

O que é um gráfico de dispersão?

Antes de ser um método de análise, o Diagrama de Dispersão é exatamente o que sugere: um diagrama.

Na prática, o método nada mais é do que um gráfico capaz de expressar os dados de duas ou mais variáveis ao mesmo tempo.

O desenho considera dois eixos, cada um representando um tipo de informação.

Podemos analisar, por exemplo, a relação entre vendas de biquínis e sungas de uma confecção vs. a temperatura documentada por meteorologistas.

A tendência é que quanto mais frio fizer, menor será a demanda por roupas de banho e, portanto, menos peças serão vendidas.

No exemplo, um eixo é a representação do clima e o outro fala sobre a quantidade de produtos que foi comprada.

Para representar os dados no desenho, devem-se marcar na matriz os números de vendas registrados no período, assim como a temperatura ambiente.

O diagrama está, então, formatado e você tem uma representação gráfica da relação causal entre o clima e a demanda por roupas de banho.

A partir do que foi representado, você pode então fazer sua análise, suas projeções e decidir a melhor estratégia para atingir seus objetivos.

Como fazer um gráfico de dispersão?

Como fazer um gráfico de dispersão?

Ainda que seja bastante completo e detalhado, o desenho de um Gráfico de Dispersão pode ser bem mais simples do que você imagina.

O primeiro passo é a coleta de dados.

Antes de qualquer coisa, você precisa decidir quais são as variáveis que pretende analisar e coletar todos os dados que tiver sobre esses índices – certificando-se de que tem em mãos informações verdadeiras.

Em seguida, você vai começar a trabalhar mais diretamente em seu diagrama, construindo os eixos que vão guiar o gráfico.

Na horizontal deve ser colocada a variável de causa e na vertical entram os dados de efeito.

O terceiro passo é o momento de dar personalidade ao gráfico, inserindo as legendas e os dados complementares que vão deixar o diagrama mais completo.

É nesse momento que você vai indicar o nome das variáveis, a escala do gráfico, o período de coleta escolhido, entre outros.

Para a quarta etapa você vai finalmente juntar os dados coletados na primeira fase com o desenho que fez, marcando o cruzamento entre os eixos no diagrama.

O quinto e último passo do nosso tutorial é dedicado a tão esperada análise dos dados.

Esse é o momento de olhar para as informações que foram coletadas e para diagrama que foi criado para extrair dali significados.

A intenção é entender como as variáveis se relacionam e se existe uma relação causal, buscando sempre pela raiz do problema.

Quando aplicar um diagrama de dispersão?

Um consenso entre os bons gestores e profissionais é o fato de que a tomada de decisão precisa estar muito bem fundamentada em dados para garantir que os objetivos da empresa sejam alcançados.

Nesse sentido, o Diagrama de Dispersão pode ser extremamente útil para o gestor definir sua estratégia de acordo com o que funcionou e o que não funcionou no período.

Ele é uma ferramenta eficaz para fazer a análise que vai garantir a qualidade em sua produção.

Isso significa que o método não é indicado para os momentos de planejamento, antes de ter tido qualquer tipo de resultados.

A razão para isso é bem simples.

Todo o gráfico precisa ser alimentado por dados em seu desenvolvimento – são eles que serão representados graficamente nos eixos, cruzamentos e outros desenhos.

Portanto, para ser bem sucedido em sua tarefa, o Diagrama de Dispersão precisa ser capaz de expressar visualmente as informações coletadas.

Em outras palavras, podemos dizer que sem dados não existe diagrama.

Então, o momento mais adequado para utilizar o método depende da existência de dados sobre o que você pretende analisar e dos seus objetivos com essa análise.

De maneira geral, é importante que a empresa já tenha algum histórico de funcionamento para que os números possam ser recuperados e utilizados de parâmetro para as estratégias dali em diante.

Controle Estatístico de Processos e o Diagrama de Dispersão

Outra contribuição para a área da qualidade que vem dos números, o Controle Estatístico de Processos é mais uma ferramenta que pode ser utilizada para garantir um alto padrão de qualidade em todas as entregas.

Ele nada mais é do que um conjunto de técnicas utilizadas para acompanhar e analisar o desenvolvimento de projetos.

O Controle Estatístico ajuda ainda a entender se o resultado entregue está de acordo com o que se esperava da produção, se ficou abaixo ou acima das expectativas.

Assim como o Diagrama de Dispersão, essa técnica usa a análise de dados concretos para traçar as estratégias futuras.

Para isso, parte de duas perspectivas: a voz do processo e a voz do cliente.

A voz do processo diz respeito aos dados coletados de processos anteriores e que devem servir de referência para análise dos resultados atuais, definindo assim o que já é esperado e o que é um desvio de padrão.

A análise que parte da voz do cliente, por sua vez, utiliza a percepção do consumidor como guia, usando a demanda para definir o padrão que precisa ser alcançado.

Outros termos de Diagrama de Dispersão

Como dissemos, o Diagrama de Dispersão é uma contribuição da estatística adaptada para área da gestão da qualidade.

Dentro de seu segmento de origem, a ferramenta é conhecida pela capacidade de expressar a relação entre variáveis representadas em eixos cartesianos.

Até agora falamos sobre situações em que temos apenas duas variáveis para preencher com dados e dali extrair nossas análises.

O cenário muda um pouco de forma quando lidamos com diversas variáveis ao mesmo tempo.

De volta ao exemplo da confecção de roupas de banho, nós já estabelecemos que existe uma causalidade entre a temperatura e as vendas de biquíni.

Mas, será que essa é a única variável capaz de impactar nas vendas? Veremos a seguir.

Correlação

Quando falamos de correlação, sobretudo no contexto da gestão da produção, estamos nos referindo às relações expressas entre duas variáveis.

Essas relações devem estar expressas no resultado do seu Diagrama de Dispersão.

A correlação é a classificação atribuída aos resultados do seu gráfico quando estamos comparando apenas dois tipos de dados.

É importante lembrar que correlação não necessariamente implica causalidade.

Pode ser que as vendas de biquíni registradas sejam maiores em dezembro do que em janeiro, sem que isso signifique que um mês é definitivamente melhor para vendas do que outro.

Regressão

Nem sempre um evento tem apenas uma causa possível, o que acaba fazendo com que o resultado venha da combinação de diferentes fatores.

No caso das sungas, o calor de fato contribui para um aumento na demanda pelo produto.

Mas, existem ainda outros fatores capazes de influenciar nas vendas como um aquecimento ou retração da economia, condições de pagamento facilitadas e a própria localidade do ponto de vendas (interior ou litoral).

A essa relação entre diversas variáveis dentro de um Diagrama é dado o nome de regressão.

Nesse modelo estatístico, sempre vai haver uma variável de resposta (fixa o efeito) e as variáveis explicatórias (falam das possíveis causas).

Como analisar o Diagrama de Dispersão

Conforme vimos acima, o Diagrama de Dispersão nos ajuda a entender a relação entre duas ou mais variáveis.

No caso de trabalharmos apenas com dois eixos, que é o mais comum na prática, existem alguns subtipos de correlação que falam sobre como esse relacionamento entre as variáveis se dá na prática.

A correlação positiva define os casos em que a concentração de pontos do seu gráfico forma uma tendência ao crescimento.

Em alguns casos, porém, a correlação negativa vai apontar para uma tendência decrescente, onde conforme a variável X aumenta, a variável Y diminui.

Existem ainda os casos onde a correlação nula indica para a conclusão de que não existe uma relação real entre os dados – os pontos encontram-se dispersos pelo diagrama.

Os resultados podem ainda ser classificados entre fortes e fracos, de acordo com a proximidade dos pontos no gráfico.

Uma correlação forte pode ser diagnosticada pelo curto espaço entre os pontos, enquanto na correlação fraca eles ficam mais dispersos no diagrama.

Exemplos Práticos

O Diagrama de Dispersão surgiu no contexto da estatística e aos poucos ganhou destaque em outras áreas.

A ferramenta permite identificar as relações entre variáveis, estabelecer causas e a partir disso criar estratégias para garantir o sucesso dos negócios.

Dentro do controle da qualidade, o Diagrama se adaptou muito bem e logo se tornou uma das sete principais ferramentas para a boa gestão.

Aos poucos, o modelo estatístico foi sendo adaptado para diferentes áreas de atuação, chegando ao século XXI como uma ferramenta versátil e eficiente.

Abaixo, trazemos dois exemplos de aplicação do Diagrama de Dispersão em diferentes áreas.

Saúde

Engana-se quem pensa que o gráfico pode ser utilizado apenas para otimizar indústrias de bens de consumo.

Nos últimos anos, a área da saúde tem se beneficiado tremendamente do uso de ferramentas da qualidade para garantir um atendimento mais seguro e ágil.

Como exemplo, podemos imaginar o caso de um hospital que, em pesquisa, verificou que os pacientes estão insatisfeitos com as consultas do pronto-socorro.

A fim de entender melhor essa reclamação, o gestor propôs então uma nova pesquisa de satisfação em que as pessoas pudessem indicar quanto tempo precisaram aguardar até o atendimento.

A partir desses dados, um Diagrama de Dispersão pôde então ser montado de modo a compreender a correlação entre o tempo de espera e a satisfação do cliente.

Manufatura

No caso das indústrias de manufatura, é um pouco mais fácil imaginar situações onde o uso do Diagrama pode trazer vantagens.

O exemplo que trazemos dessa vez é de uma empresa que detectou um aumento do seu faturamento no semestre.

Apesar da boa notícia, a organização está tendo dificuldades em definir a fonte desse crescimento.

Será que aumentaram os clientes ou será que o número de clientes continua o mesmo e aumentou o valor médio de cada compra?

Para testar a primeira hipótese, o gestor cruzou a quantidade de clientes com o faturamento mês a mês.

Então, no resultado do Gráfico de Dispersão ficou claro que o aumento da receita acompanhou um aumento no número de clientes – uma correlação positiva forte.

Gráfico de Dispersão e seus usos no Lean Six Sigma

Como uma das sete principais ferramentas da qualidade, o Diagrama de Dispersão tem um papel fundamental dentro do Lean Six Sigma.

Ao usar o gráfico, o gestor consegue avaliar as relações entre diferentes variáveis para apostar no caminho que trará mais resultados para os negócios.

Para o Six Sigma, o objetivo é criar um produto com o maior valor possível, reduzindo os desperdícios de tempo e insumos o máximo possível.

Isso é feito com o incentivo a uma cultura de melhoria contínua que foca em manter a produção enxuta como forma de evitar gargalos e atrasos.

Muito ligado ao controle e gestão da qualidade, o Six Sigma tem no Gráfico de Dispersão uma eficiente ferramenta para garantir a excelência de seus resultados.

Conclusão

O Diagrama de Dispersão é o caminho ideal para o gestor que precisa entender qual é a relação entre duas variáveis em sua produção.

Por ser uma ferramenta de análise, seu uso está relacionado a uma fase posterior ao planejamento, quando já existem resultados preliminares que podem ser avaliados.

O seu uso permite entender qual é a correlação entre informações de categorias distintas – se é que existe uma –, o que por sua vez serve de base para a tomada de decisão.

Ao fim, você tem uma representação gráfica dos dados que facilita o diagnóstico de problemas e permite agir maneira ágil e segura.

Quem aposta nessa ferramenta da qualidade consegue também fazer projeções mais fiéis, pois sabe qual é a intensidade da relação entre as variáveis.

Versátil e eficiente, o Diagrama de Dispersão é o método que você procurava para garantir o sucesso dos negócios.

Quer saber mais o tema? Acompanhe nosso blog e inscreva-se em um de nossos cursos presenciais ou online.

post

Deixe um comentário

Inscreva-se em nossa newsletter

E receba por email novos conteúdos assim que forem publicados!

Desenvolvido por: