4 Estratégias para colocar a Abordagem Científica no Trabalho em um Ambiente de Qualidade Total
As quatro estratégias para colocar a abordagem científica para trabalhar em um cenário de qualidade total são:
A abordagem científica envolve a tomada de decisões com base em dados, procurando a causa raiz dos problemas e buscando soluções permanentes, em vez de depender de soluções rápidas.
(i) coletar dados significativos,
(ii) identificar a causa raiz dos problemas,
(iii) Desenvolver soluções apropriadas e
(iv) Planejar e fazer alterações.
Essas estratégias são brevemente discutidas nos parágrafos seguintes.
(i) Colete dados significativos:
Os dados significativos são aqueles que estão livres de erros de medição ou procedimento e têm aplicação direta na questão em questão. Decisões baseadas em dados sem sentido ou errados estão fadadas a levar a falhas. Antes de coletar dados, decida exatamente o que é necessário, como pode ser melhor coletado, onde os dados estão disponíveis, como serão medidos e como você saberá que os dados estão corretos.
(ii) Identifique a causa raiz dos problemas:
A identificação da causa raiz é fundamental para a abordagem da qualidade total. Muitos recursos são desperdiçados por organizações que tentam resolver os sintomas em vez de problemas (entendendo as causas principais). As ferramentas de qualidade total são úteis para separar problemas de causas.
(iii) Desenvolver soluções apropriadas:
A abordagem científica envolve a coleta de dados relevantes, certificando-se de que sejam precisos, identificando a causa raiz e desenvolvendo uma solução adequada para remover as causas. Com a abordagem científica, o problema identificado é muitas vezes muito diferente do que seria suspeito com base em um palpite ou intuição. Correspondentemente, a solução também é diferente.
(iv) Planejar e fazer alterações:
O planejamento deliberado permite que o tomador de decisão olhe adiante, antecipe as necessidades e que recurso estará disponível para satisfazer as necessidades e antecipar os problemas e considerar como eles devem ser resolvidos. Indicadores de desempenho confiáveis são estabelecidos e usados para medir o desempenho real.
