Como o Boxplot, uma ferramenta gráfica simples de estatística descritiva, pode fornecer insights valiosos para monitorar processos e apoiar decisões operacionais. Mostrando distribuição, mediana e variabilidade de dados, o Boxplot é útil para identificar outliers, comparar grupos e entender rapidamente padrões que impactam a performance.
Principais pontos do artigo
- O que é um Boxplot e como ele funciona
- Elementos principais de um Boxplot (mediana, quartis, outliers)
- Aplicações de Boxplot no monitoramento de processos
- Como o Boxplot apoia decisões baseadas em dados
- Comparação de grupos com Boxplot
- Exemplos práticos em operações industriais
No universo dinâmico das operações industriais ou administrativas, o acompanhamento contínuo dos indicadores de desempenho (KPIs) é essencial para garantir eficiência, segurança e satisfação dos passageiros. Esses KPIs são monitorados diariamente em quadros de indicadores, que funcionam como uma UTI: cada indicador é um paciente e, quando está “cardíaco”, ou seja, oscilando, precisa de intervenções rápidas — os planos de ação — para estabilização.
A tomada de decisão sobre a permanência ou retirada de um KPI do quadro de indicadores é um processo criterioso. Para isso, recomenda-se a análise histórica do indicador nos últimos três meses, utilizando o método estatístico Boxplot, uma ferramenta do Lean Six Sigma.
O que é o Boxplot?
O Boxplot é uma representação gráfica que resume a distribuição de um conjunto de dados, destacando os quartis, mediana e possíveis valores atípicos (outliers). No contexto do monitoramento de KPIs, o Boxplot auxilia na visualização da dispersão dos dados e na identificação de padrões consistentes.
O gráfico é dividido em quatro partes principais:
Primeiro Quartil (1Q): 25% dos dados abaixo desse valor;
Mediana (2Q): ponto central dos dados;
Terceiro Quartil (3Q): 75% dos dados abaixo desse valor;
Outliers: valores atípicos que podem representar anomalias.
Tomada de Decisão com Base no Boxplot
Para avaliar a robustez da meta e decidir se o KPI deve ser ajustado ou retirado do quadro de indicadores, adota-se o seguinte critério: quando 70% dos valores do KPI nos últimos três meses atingem ou ultrapassam o Terceiro Quartil (3Q), entende-se que a meta está sólida e pode ser revisada.
Caso essa consistência se mantenha ao longo de mais três meses com um aumento de 5% na meta inicial, considera-se que o KPI alcançou estabilidade. Nesse cenário, pode-se retirar o KPI do quadro de indicadores, sinalizando maturidade operacional. Caso contrário, se os resultados permanecerem abaixo do 3Q, sugere-se manter o KPI no quadro e desenvolver planos de ação para recuperação.
Conclusão
A análise criteriosa dos KPIs, utilizando ferramentas estatísticas como o Boxplot, permite decisões baseadas em dados concretos, fortalecendo a cultura de melhoria contínua nas operações. Com uma abordagem estruturada, é possível alcançar a excelência operacional e otimizar os processos de forma sustentável.
