A cor da qualidade: Como a Crayola usa dados para fornecer o giz de cera perfeito

A análise de dados mostrou que os adesivos não se fixavam corretamente de maneira consistente quando as etiquetas estavam secas. Borrifar os gizes de cera enquanto eles passavam pelas máquinas de etiquetagem resolveu o problema e o sucesso desse projeto levou a Crayola a expandir o uso dos métodos estatísticos. Em 2008, a onda inicial de projetos Six Sigma da empresa economizou mais de US$ 1,5 milhão. Desde então, 7 ondas de Six Sigma green belts e 3 ondas de black belts concluíram projetos e todos eles analisaram seus dados com o Minitab.

Rich Titus, um consultor de Lean Six Sigma e membro adjunto do corpo docente da Universidade Lehigh, treina os green belts e black belts da Crayola e os ajuda a manter os projetos em linha. Ele dá crédito à liderança da Crayola por fornecer o apoio necessário para iniciar e manter um programa bem-sucedido de melhoria contínua. "Os executivos estão envolvidos ativamente na seleção e aprovação de projetos e nos reunimos com os líderes de projeto para examinar seu progresso frequentemente", observa Titus. "Mesmo que essas sessões de revisão possam durar até três horas, os executivos não ficam respondendo a e-mails ou saindo para fazer ligações, eles estão envolvidos e fazem perguntas sobre cada projeto".

"Saber que seus líderes levam isso a sério ajuda as equipes a apreciar a importância dessa metodologia conduzida pelos dados", diz James Collins, gerente de melhoria contínua e Six Sigma na Crayola. "Os líderes de projeto precisam ser capazes de apoiar suas recomendações com dados. Ter uma ideia para melhorar algo é excelente, mas quando se é possível provar com gráficos, cartas e estatística, você tem fundamento para fazer uma mudança".

Todavia, os líderes da Crayola não fazem apenas a revisão dos projetos de melhoria, eles criam seus próprios projetos. O projeto mais recente de Wapinski economizou um quarto de milhão de dólares. Quando o projeto começou, funcionários altamente experientes foram designados para supervisionar pequenas equipes de funcionários com menos experiência que colocavam componentes de artes e artesanatos em kits. "Usei o Minitab para comparar linhas dirigidas por funcionários veteranos com linhas conduzidas por funcionários menos experientes", diz ele, "e não encontrei diferenças na segurança, eficiência ou qualidade". Pagar funcionários habilidosos para liderar essas equipes não fornecia benefícios, pois o processo de montagem de kits é muito limitado. Assim pudemos transferir esses funcionários habilidosos para áreas onde suas experiências tinham um impacto real".

Os rigorosos projetos de melhoria conduzida por dados da Crayola ajudam a empresa a manter e melhorar a qualidade de seus gizes de cera e eles confiam no Minitab Statistical Software para analisar esses dados.

Não é nenhuma surpresa que muitos projetos da Crayola contribuem para o objetivo de se fabricar o giz de cera perfeito. Os engenheiros da empresa usaram ferramentas como a Análise dos Sistemas de Medição (MSA) e Planejamento de Experimentos (DOE) para estudar a resistência dos gizes de cera à quebra: esforços que levaram a novos padrões e mesmo à criação de uma nova máquina de teste de quebra de gizes de cera.

"Fabricamos gizes de cera há mais de 100 anos, mas não tínhamos uma medição de resistência de giz de cera confiável e consistente até agora", diz Bonnie Hall, vice-presidente de qualidade global e melhoria contínua. "Sempre que testávamos uma alteração de fórmula, precisávamos quebrar dezenas de milhares de gizes de cera para saber se havia alguma diferença. Agora é muito mais fácil e rápido avaliar a resistência de nossos gizes de cera".

Gary Wapinski testemunhou muitos exemplos ruins de análise de dados antes de trabalhar na Crayola. "Vi pessoas gastar mais tempo tentando descobrir como encontrar dados que apoiassem suas teses em vez de permitir que os dados revelassem o que eles precisavam fazer", diz ele.

"Muitas pessoas não querem fazer o trabalho pesado de chegar à causa principal de um problema. Se um equipamento para de funcionar a cada três minutos, eles preferem acreditar que podemos comprar uma nova máquina para resolver o problema. Mas se a causa principal está relacionada com nossos processos, materiais ou treinamento dos nossos funcionários, então uma nova máquina não resolverá nada. Quero fazer melhorias reais, não falsas, por isso combinar resolução de problemas com disciplina com uma ferramenta poderosa como o Minitab, é algo que me atrai naturalmente".

Às vezes, usar o Minitab vira a sabedoria convencional de cabeça para baixo, como quando um processo foi melhorado através da redução da velocidade da linha e redução da equipe de 10 para 5 pessoas. "Algumas pessoas estavam convencidas de que essas alterações significariam menos produção, mas o estudo de capacidade no Minitab mostrou que obtínhamos a mesma produção com uma velocidade menor e metade da mão de obra", diz Wapinski. "Fazer a máquina funcionar mais rápido só introduzia mais tempo de inatividade e descartes. Além disso, as pessoas na linha de produção estavam muito mais felizes, pois não estavam mais lutando para acompanhar a máquina naquelas velocidades altas".

Analisar os dados com o Minitab ajudou os engenheiros da Crayola a visualizar como a cor e a posição dentro de um molde afetavam a resistência das pontas de seus gizes de cera.

Embora seu trabalho possa mudar, ninguém na Crayola perdeu o emprego como resultado de um projeto de qualidade. "Quando começamos com esses projetos, os funcionários tinham dúvidas sobre o que estávamos fazendo e se seus empregos estavam em risco", diz Ruggiero. "Agora todos compreendem que estamos investindo em melhoria contínua para aumentar nossa competitividade e preservar empregos".

A Crayola deseja que essas melhorias sejam sustentáveis e as economias de projeto apareçam no orçamento. "Não se deve apenas fazer um PowerPoint e citar as economias", diz Ruggiero. "Recalculamos o custo padrão daquele processo baseado naquelas economias e depois fornecemos sobre aquelas economias".

O uso de dados também afeta os fornecedores da Crayola. Por exemplo, a empresa firmou uma parceria com um fornecedor para reduzir a quantidade de embalagens onduladas para remessas com defeito. "Precisamos realmente de embalagem perfeita", diz Hall. "Se tiverem qualquer deformação, elas não passam nas empacotadoras de caixas automáticas".

O projeto cortou US$ 56.000 em defeitos para zero em apenas um ano, e quando os defeitos começaram a reaparecer, outro benefício de se prestar muita atenção aos dados se tornou evidente. "A análise de rotina nos avisou claramente quando a qualidade começou a cair e o resultado foi que trabalhamos muito mais rapidamente com o fornecedor para resolver o problema".

As equipes de qualidade da Crayola usam frequentemente o menu do Assistente no Minitab Statistical Software, que guia os usuários durante suas análises e fornece resultados e gráficos claros e de fácil compreensão.

As pessoas envolvidas na iniciativa de qualidade da Crayola sabem que esse é um esforço de longo prazo. "Você não se torna uma excelente empresa apertando um botão", diz Wapinski. Mas a análise de dados usando o Minitab já faz parte das operações diárias. Gráficos de Pareto, boxplots, testes de hipóteses, cartas de controle e análises de capacidade são de uso comum.

"O Minitab é uma ferramenta diária para gerenciar e explorar nossos dados", diz Hall. "Como usamos o Minitab, é muito mais fácil comunicar os problemas comerciais. Há uma expectativa de que você tenha uma boa compreensão de seus dados e isso nos leva à causa do problema mais rapidamente".

Poder analisar e agir com os dados transformou a maneira de como a Crayola conduz o seu negócio e isso beneficia toda a operação. "Isso nos permitiu concentrar os recursos em áreas onde podemos lucrar mais", diz Ruggiero. "Passamos de uma cultura em que 'quando tiver um problema, enterre-o' para 'temos um problema e precisamos visualizá-lo para que possamos resolvê-lo".