The Soviet Union and Afghanistan

A descrição das medidas do instrumento de pesquisa está organizada em dois grupos: caracterização das empresas e respondentes, e práticas lean e indicadores de desempenho.

5.3.2.1 Caracterização das empresas e respondentes

As características das empresas pesquisadas constam na Tabela 5.2. Ao todo foram mapeados 16 setores da indústria de transformação, com predominância para os fabricantes de produtos alimentícios (27%) e produtos de madeira (15%), dentre outros. A tipologia produtiva principal adotada pela maioria das empresas (81,6%) é a produção para estoque (make to stock – MTS). Quanto ao tamanho das empresas medido pelo número de funcionários (segundo o IBGE (2015), pequenas empresas empregam menos de 100 funcionários, as médias empresas ocupam até 500 pessoas e as grandes empresas geram mais de 500 empregos), observa-se que 72% das empresas são de pequeno porte.

Table 5.2 – Caracterização das empresas.

Setor industrial n % Processo n % Funcionários n %

Produtos alimentícios 58 27 MTS 177 81.6 Até 19 37 17

Bebidas 14 6.5 MTO 32 14.7 20 a 99 120 55

Produtos de madeira 32 15 ETO 8 3.7 100 a 499 48 22

Produtos químicos 14 6.5 Mais de 500 12 6

Produtos de borracha e de material plástico 16 7 Produtos de minerais não metálicos 26 12 Produtos de metal, exceto máquinas e equipamentos 24 11

Outros* 33 15

Total 217 100 Total 217 100 Total 217 100

*produtos têxteis, artigos do vestuário e acessórios, couros e artefatos de couro, celulose, papel e produtos de papel, produtos farmoquímicos e farmacêuticos, metalurgia, máquinas e equipamentos, outros equipamentos de transporte exceto veículo automotores, produtos diversos.

Fonte: Dados da pesquisa (2016).

As características dos respondentes constam na Tabela 5.3. A maioria dos entrevistados ocupam cargos gerenciais (82%) e de supervisão (12%), no departamento de produção (83,4%). Acumuladamente, 79% de todos os entrevistados estão em suas respectivas empresas por mais de cinco anos. Com base nessas características, os entrevistados foram considerados qualificados para completar esta pesquisa.

Tabela 5.3 – Caracterização dos respondentes.

Nível hierárquico n % Departamento n % Tempo de atuação n % Analista 3 1 Compras 1 0.5 Menos de 1 ano 8 4 Engenheiro 3 1 Qualidade 13 6 De 1 a 3 anos 8 4 Gerente 177 82 Planejamento 3 1.4 De 3 a 5 anos 29 13 Supervisor 25 12 Logística 14 6.5 De 5 a 7 anos 68 31 Diretor 9 4 Engenharia 5 2.2 De 7 a 10 anos 58 27 Produção 181 83.4 Mais de 10 anos 46 21 Total 217 100 Total 217 100 Total 217 100

Fonte: Dados da pesquisa (2016).

5.3.2.2 Práticas lean e indicadores de desempenho

Pesquisas empíricas anteriores elencaram um grande número de práticas lean. White e Ruch (1990) identificaram dez elementos lean e posteriormente, White, Ohja e Kuo (2010)

agregaram-nas em quatro práticas enxutas (qualidade de conformidade, confiabilidade de entrega, flexibilidade de volume, baixo custo). Panizzolo (1998) agregou 48 elementos operacionais lean em seis práticas (processos e equipamentos, planejamento e controle da produção, recursos humanos, projeto do produto, relações com fornecedores, relacionamento com clientes). Shah e Ward (2003) categorizaram 22 elementos em quatro práticas lean (just in time, manutenção produtiva total, gestão da qualidade total, gestão de recursos humanos). Shah e Ward (2007) propuseram 41 elementos chave que refletem um conjunto abrangente de dez práticas lean (feedback de fornecedor, entrega JIT pelos fornecedores, desenvolvimento de fornecedores, envolvimento do cliente, processo puxado, fluxo contínuo, tempo de setup, controle estatístico do processo, envolvimento do trabalhador, manutenção produtiva total).

Para realização deste estudo utilizou-se o modelo desenvolvido por Shah e Ward (2007), adaptado por Godinho Filho, Ganga e Gunasekaran (2016) em 45 elementos operacionais agrupados em 10 práticas lean (Apêndice A – questionário de pesquisa, blobo 2). Tal escolha se deve em função desse modelo ser o mais utilizado e evidenciado na abrangente revisão da literatura disponibilizada no presente capítulo. Todos os elementos operacionais que compõem as práticas lean foram respondidos em uma escala Likert de sete pontos que variaram de (1) “discordo totalmente” a (7) “concordo totalmente”.

Os indicadores de desempenho investigado no presente estudo estão disponíveis no Apêndice A – questionário de pesquisa, blobo 3. A escolha de tais medidas de desempenho é proveniente da revisão da literatura que mostra o efeito de lean no desempenho empresarial (Seção 2.3). Sobretudo os estudos que evidenciam a relação de lean manufacturing com desempenho operacional (por exemplo, GODINHO FILHO; GANGA; GUNASEKARAN, 2016; DORA et al., 2013; GHOSH, 2013; MATSUI, 2007), financeiro (por exemplo, CHAVEZ et al., 2015; DORA, et al., 2014; FULLERTON; KENNEDY; WIDENER, 2014; NAWANIR; TEONG; OTHMAN, 2013; INMAN et al., 2011; YANG; HONG; MODI, 2011) e ambiental (por exemplo, YANG; HONG; MODI, 2011). Todos os indicadores de desempenho foram respondidos em uma escala Likert de 7 pontos: (1) piorou mais de 50%; (2) piorou entre 30% a 50%; (3) piorou entre 10% a 30%; (4) permaneceu o mesmo; (5) melhorou entre 10% a 30%; (6) melhorou entre 30% a 50%; (7) melhorou mais de 50%”. Este tipo de escala foi utilizada por outros estudos, por exemplo, Godinho Filho, Ganga e Gunasekaran (2016); Yang, Hong e Modi (2011).

5.3.3 Análise dos dados

Inicialmente os 45 elementos operacionais das práticas lean foram avaliados quanto aos diferentes níveis de adoção pelas empresas pesquisadas e se os mesmos são significativamente implementados de forma holística seguindo os preceitos do lean manufacturing. Para tal, usou-se um teste não paramétrico (teste de Friedman). Esse teste tem o intuito de comparar tratamentos, ou variáveis, observados mais de uma vez em uma mesma unidade experimental (FRIEDMAN, 1937).

Visando avaliar a estrutura de dependência entre os 45 elementos lean e as onze medidas de desempenho, utilizou-se a Análise Fatorial Exploratória (EFA). Segundo Johnson e Wichern (1998), essa análise tem como principal objetivo descrever a variabilidade de um conjunto de dados utilizando um número menor de variáveis não observáveis, denominados fatores comuns ou variáveis latentes. Neste modelo, parte da variabilidade dos dados é atribuída aos fatores comuns e a restante às variáveis que não foram incluídas no modelo, ou seja, o erro aleatório.

Como método de extração dos fatores na EFA, utilizou-se a Análise de Componentes Principais (CPA) considerando a variância total dos dados. Para seleção do número de fatores a serem utilizados, considerou-se, segundo Hair et al. (2006): (i) Critério da raiz latente (seleção de fatores que possuam autovalor > 1); e (ii) Critério de percentagem de variância explicada (seleciona-se o número de fatores que atingem ou superam um valor mínimo fixado para variabilidade total explicada).

Na interpretação dos fatores na EFA, considerou-se a estimativa da matriz fatorial, a rotação fatorial (oblíqua promax que permite que os fatores sejam correlacionados), e por fim a interpretação e reespecificação de fatores após a rotação fatorial objetivando visualizar a estrutura de práticas que corresponde ao modelo implementado pelo objeto pesquisado e os grupos de indicadores de desempenho considerados pelo mesmo objeto.

Com os fatores determinados, os mesmos foram submetidos a análise de confiabilidade segundo o Alfa de Cronbach (CA) e a Correlação Total do Item Corrigido (CITC) para verificar se esses constructos são consistentes medindo a mesma dimensão. O valor considerado bom para CA está entre 0,7 a 0,8, e quanto mais próximo de 1, maior a fidedignidade das dimensões do constructo (KLINE, 2005; FIELD, 2005). O CITC mede o quão cada elemento se correlaciona com seu fator (constructo ou prática lean e desempenho), sendo recomendáveis valores > 0,3 para cada medida/elemento (FIELD, 2005).

Utilizou-se também a Análise Fatorial Confirmatória (CFA) para verificar a validade discriminante e convergente dos constructos e, por conseguinte, o caminho de implementação

das práticas lean. A validade discriminante refere-se ao grau em que os fatores são distintos e não correlacionados, sendo que a regra é que os elementos medidos devem relacionar-se mais fortemente ao seu próprio fator que a outro fator, e a validade convergente significa que as variáveis dentro de um fator são altamente correlacionadas (HAIR et al., 2006).

Problemas de validade convergente indicam que os elementos não se correlacionam bem uns com os outros dentro de um mesmo fator, ou seja, a variável latente (fator) não explica bem seus elementos operacionais observados. Problemas de validade discriminante indicam que os elementos se correlacionam mais fortemente com os elementos fora de seu fator do que com os elementos dentro, ou seja, a variável latente é mais bem explicada por outros elementos (de um fator diferente) que por seus próprios elementos operacionais.

Após comprovada a validade dos constructos, avaliou-se a validade do modelo de mensuração/medição (caminho de implementação das práticas lean) por meio de índices de qualidade de ajustes absoluto e incremental pelo método da máxima verossimilhança. As medidas de qualidade de ajuste busca comparar a teoria (manufatura enxuta) com o modelo de mensuração representado pelos dados coletados.

No modelo de mensuração das práticas lean, inseriu-se a variável latente de segunda ordem “lean manufacturing – LM”, fazendo o mesmo com o desempenho, inseriu-se a variável latente de segunda ordem chamada “desempenho empresarial (BP)”. Após, relacionou-se LM com BP buscando testar tal modelo estrutural quanto ao impacto de lean no desempenho das empresas. O método de estimação utilizado foi o de Máxima Verossimilhança para a Modelagem de Equações Estruturais. Procedimento semelhante adotado por outros autores (por exemplo, BORTOLOTTI; DANESE; ROMANO, 2013; FULLERTON; WEMPE, 2009; CHONG; WHITE; PRYBUTOK, 2001). Todas as análises foram realizadas por meio do software IBM SPSS 20 e pelo software AMOS. O nível de significância para todos os testes foi de 5%. Assim, pelo p-valor obtido em cada teste rejeitou- se a hipótese testada quando o p-valor < 0,05.

5.4 Resultados e discussão

A apresentação e discussão dos resultados da presente pesquisa proveniente das análises estatísticas realizadas estão organizadas na Seção 5.4.1 (a implementação do lean manufacturing na região estudada) e na Seção 5.4.2 (o impacto de lean manufacturing no desempenho empresarial – hipótese H4