O presente artigo tem como objetivo analisar e controlar estatisticamente um processo industrial, em que o gráfico do tipo Shewhart é o atualmente utilizado. A partir de uma aplicação realizada por meio da pesquisa axiomática quantitativa, são analisadas outras opções como o emprego de um gráfico CUSUM e um gráfico combinado Shewhart-CUSUM. Paralelamente à aplicação dos gráficos de controle, foram desenvolvidos scripts em ambiente R para calcular os limites de controle do gráfico CUSUM, por meio da aproximação de Siegmund (1985) e da construção do gráfico combinado Shewhart-CUSUM. Os resultados demonstram que a aplicação, tanto do gráfico CUSUM quanto do gráfico combinado Shewhart-CUSUM, possibilita detectar interferências no processo, as quais não foram identificadas pelo gráfico do tipo Shewhart. Assim, considera-se o gráfico de controle CUSUM, isolado ou combinado com o gráfico do tipo Shewhart, uma ferramenta preventiva mais sensível para avaliar interferências na qualidade do processo. Este artigo será útil tanto para pesquisadores quanto para profissionais da área de Engenharia de Produção e gestão de operações interessados em melhor compreender os parâmetros que compõem o projeto de um gráfico de controle CUSUM, bem como introduzi-lo em processos nos quais atualmente se utiliza somente o gráfico de controle de Shewhart.

The objective of this study is to statistically analyze and control an industrial process in which the Shewhart style control chart is used. Through an axiomatic quantitative research, several options of application are evaluated, such as the use of the CUSUM control chart individually or a combined Shewhart-CUSUM chart probabilistically combined. At the same time, R language scripts were developed to calculate the control limits for the CUSUM control chart using Siegmund's (1985) approximation and the construction of the combined CUSUM-Shewhart chart. The results show that the application of both the CUSUM and the combined Shewhart-CUSUM charts enabled the detection of interferences in the process that were not detected by the Shewhart chart alone. Therefore, it can be said that the CUSUM chart either individually or combined with the Shewhart chart is an effective preventive tool for quality control. The results obtained can be useful for researchers and for production engineering professionals who focus on understanding the CUSUM chart parameters and applying it to industrial processes that adopt only the Shewhart charts.

Apesar da ampla literatura existente sobre Manufatura Enxuta (ME), pouco esforço tem sido dedicado a sintetizar o estado da arte sobre métodos que avaliam sua implantação. Nesse sentido, este artigo tem como objetivo apresentar uma revisão da literatura sobre métodos científicos de avaliação da implantação da ME, buscando identificar suas principais características. Foram identificados 48 artigos relacionados ao tema, no período de 1996 a agosto de 2012. Depois da revisão, as publicações foram classificadas, utilizando os seguintes parâmetros de caracterização: tipo de abordagem metodológica; foco de avaliação; forma de apresentação do diagnóstico; dinâmica de aplicação do diagnóstico de avaliação; práticas clássicas da ME avaliadas; entre outros parâmetros complementares. A principal contribuição desta pesquisa concentra-se em condensar em um único material, uma visão geral sobre os métodos de avaliação da ME para que pesquisadores e profissionais da área selecionem o método que melhor se adapte à realidade de determinada empresa, ou o que ofereça a melhor perspectiva de como se apresenta a implantação da ME.

Despite the extensive literature on Lean Manufacturing (LM), little effort has been made to synthetize the state-of-the-art methods used to assess LM implementation. Accordingly, this article aims to present a literature review on scientific assessment methods for LM to identify their main characteristics. Forty eight articles related to the topic published between 1996 and August 2012 were identified. These publications were then classified using the following characterization parameters: methodological approach, assessment focus, diagnostic process procedure; diagnostic assessment dynamics; and classic LM practices assessed among other complementary parameters. The main contribution of this research is to provide researchers and management professionals with a compiled account of LM assessment methods for easy identification of the most suitable method for the environment of a certain company or that which offers the best perspective on their own LM implementation status.