No mundo dos negócios, a consistência gera a perfeição. Mas o que isso significa, de fato? Continue lendo e descubra!
Segundo o dicionário Michaelis online, o termo consistência significa:
”6 FIG Estado ou qualidade de uma cena que promete ter durabilidade, solidez, veracidade, coerência, credibilidade, estabilidade”.
Já a palavra perfeição tem por significado o seguinte:
”3 Qualidade de ser realizado ou concluído sem falhas;
4 Ausência de falhas ou defeitos, em relação a um padrão ideal;
5 Completa maestria em uma técnica ou atividade;
7 O mais alto grau de uma qualidade (beleza, inteligência, polidez, etc.) que pode ser alcançado;
8 A qualidade de ser exato, preciso ou absolutamente correto.”
Contudo, como será que estes dois termos se relacionam?
A consistência nas empresas, portanto, é o quanto elas se utilizam de dados confiáveis. Além disso, relaciona-se a como aplicam hábitos de trabalho eficientes, que resultam em maior confiabilidade.
Ao analisar os dados de cada processo dentro de uma empresa, são obtidas informações consistentes. Partindo dessas informações, pode-se implementar ferramentas para se alcançar as soluções necessárias.
Acompanhando o processo, é possível compreender se os resultados que estão sendo obtidos são consistentes. Ou seja, se as soluções são coerente e de fato, efetivas como resolução para as falhas identificadas na análise dos processos.
A repetição desse ciclo leva à perfeição, que, como vimos, resulta de um processo concluído sem falhas.
Lean Six Sigma
Quando falamos em redução de falhas, é impossível não lembrarmos do Lean Six Sigma. Afinal, nessa metodologia, as falhas são reduzidas a apenas 3,4 defeitos a cada milhão. Isso representa uma porcentagem de 99,99966% de conformidade com as normas da qualidade.
Para perseguir a melhoria contínua, a consistência dos processos e consequentemente a perfeição, o Lean Six Sigma utiliza o DMAIC.
Neste ciclo, o objetivo é controlar e obter resultados eficientes e confiáveis (consistentes) em todos os processos de uma empresa. O DMAIC padroniza os dados do controle de qualidade, evitando assim os erros nas análises (inconsistências).
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