Otimização e padronização de gestão de qualidade e aumento de competências digitais

Abstract

O projeto de conclusão de curso "Reduction of Local QDs" foi desenvolvido de setembro de 2021 a setembro de 2022 como parte da formação de dupla diplomação na IMT Atlantique, com bolsa CAPES, e foi traduzido e ampliado para apresentação à banca da UNESP Sorocaba. O objetivo central foi a redução de Documentos de Qualidade Locais (QDs), que, em conjunto com QDs globais, geravam inconsistências e sobrecarga de trabalho no departamento de TQO. Utilizando a metodologia DMAIC, o projeto avançou pelas etapas de definição, medição, análise, melhoria e controle. A produção de dados destacou pontos críticos de ineficiência, e a adoção da ferramenta Power BI para visualização e análise resultou em uma melhora significativa na apresentação e entendimento dos dados. O uso dessa ferramenta permitiu identificar padrões e tendências, culminando em propostas de simplificação de processos e maior clareza nas diretrizes de qualidade. O trabalho foi validado e visou contribuir para uma gestão mais eficiente dos documentos de qualidade, promovendo a otimização de processos e a redução da carga de trabalho.

The final project "Reduction of Local QDs" was developed from September 2021 to September 2022 as part of the dual degree program at IMT Atlantique, supported by a CAPES scholarship, and it was translated and adapted for presentation to the UNESP Sorocaba board. The main objective was to reduce Local Quality Documents (QDs), which, combined with global QDs, caused inconsistencies and increased workload in the TQO department. Using the DMAIC methodology, the project progressed through the phases of define, measure, analyze, improve, and control. Data collection identified critical inefficiencies, and the adoption of Power BI as a tool for data visualization and analysis led to significant improvements in presenting and understanding the data. This tool enabled the identification of patterns and trends, resulting in proposals to simplify processes and increase clarity in quality guidelines. The project was validated and aimed to contribute to more efficient quality document management, promoting process optimization and reducing the workload.