Mestrado Internacional em
Gestão de Processos, Projetos, Qualidade e Melhoria Contínua

Definição de missão, visão, valores, propósito e a partir desses pontos aprofundar em BSC, Mapa Estratégico, HoshinKanri, Análise Swot, PESTEL, VRIO e principalmente em OKRs que é o modelo adotado pelas grandes empresas de tecnologia do mundo e tem crescido no Brasil com os modelos ágeis.

Tipos de indicadores, modelos, como utilizar os indicadores nas empresas, diferença de KR e KPI, conectar com a aula anterior sobre estratégia e abordar modelos de gestão da rotina nas empresas.

Do escopo para o tempo: identificação de atividades.

Sequenciamento e estimativa de duração das atividades.

Como desenhar tabelas e diagramas de precedências. Método do caminho crítico.

Desenvolvimento do cronograma, acompanhamento e gestão da mudança.

Como avaliar indicadores e qual a melhor estratégia para obtenção de tais dados em processos e projetos.

Definindo a prioridade de KPI’s e o seu fator de influência em determinados negócios e projetos.

Conectar os indicadores a melhoria contínua aos métodos de resolução de problemas mais ágeis como Kaizen, PCDA, MASP dentre outros.

Devemos aprofundar no Kaizen que é um modelo muito difundido no ambiente fabril, mas pouco explorado no mundo de serviços e que pode ser amplamente
utilizado e gerar bons resultados em um curto espaço de tempo.

Abordar conceitos de finanças introdutórios e como demonstrar valor com os resultados dos projetos de melhoria nas empresas.

Do cronograma para os custos: identificação dos recursos necessários.

Determinação dos custos dos recursos.

Construção do orçamento.

Construção do cost baseline.

Controle do projeto por meio da Análise do Valor Realizado (EVM: Ernead Value Management).

Alocação de pessoas, formação da equipe do projeto e definição de responsabilidades.

Aumentar a capacidade analítica por meio do conhecimento e prática do método DMAIC em nível de Yellow Belt, de modo integrado a ferramentas Lean Manufacturing e técnicas estatísticas, de forma a se obter maior efetividade no
alcance de metas de desempenho e na melhoria contínua.

Introdução ao lean seis sigma e ao lean manufacturing.

Onde e como aplicar o lean six sigma e como ele funciona na prática.

Gestão por fatos e dados, papéis e responsabilidades.

Mapa SIPOC.

Elaborando um plano DMAIC.

Mapeamento de processos e matriz de Causa e Efeito.

Plano de coleta de dados e estatística básica.

Conceito de controle estatístico do processo – CEP: Sistema empurrado x sistema puxado.

Análise do modo de falha e efeitos (FMEA).

Continuação e evolução do conteúdo ministrado no módulo anterior.

Mapeamento de Processos: FEPSC e fluxograma.

Análise de Sistemas de Medição: Estudos de R&R (variáveis e atributos). Introdução ao Minitab.

Estatística Descritiva: Média, mediana, quartis, variância e desvio-padrão.

Distribuição normal de probabilidade, ferramentas gráficas: histograma, boxplot, causa-efeito, dispersão, Pareto e gráfico linear.

Testes de hipóteses: Média, variância e proporção.

Análise de Variância (uma classificação).

Métricas Lean: Tempo de ciclo, tempo takt, lead time etc.

Ferramentas Lean: 5 S ́s, SMED, mapa de fluxo do valor etc.

Padronização de processos e sistema à Prova de Falhas (Poka Yoke).

Princípio de funcionamento dos gráficos de controle.

Gráficos de controle para variáveis: Média e amplitude, média e desvio-padrão, valores individuais e amplitude móvel.

Gráficos de controle para atributos: Proporção, contagem e contagem por unidade.

Demonstração os principais métodos de gestão de projetos tradicionais que utilizam o PMI e as suas 10 áreas de conhecimento (Integração, Escopo, Cronograma, Custos, Qualidade, Recursos, Comunicação, Riscos, Aquisições e Partes Interessadas) e os principais métodos de gestão Ágil (Scrum, Kanban, Modelo Spotify etc.).

Aprofundar nos papéis (PO, Scrum Master, Membros da Squad), artefatos (backlog, DoD, DoR, Sprint Backlog: com cálculo de velocidade etc.) e ritos ágeis (release, sprint, daily, review, retrospective e refinamento do backlog).

Conexão com a aula anterior está na etapa de implantação das ações de melhoria e os métodos de gestão de projetos e ágeis vão ajudar a reduzir o tempo de implantação e aumentar a assertividade das ações.

Razões que levaram o Scrum a superar métodos tradicionais, tornando-o a forma mais popular de gestão de projetos.

Tendências recentes e novas abordagens na Gestão de Projetos. Como escrever um Project Charter, do tradicional ao CANVAS.

Gestão do escopo: detalhamento do escopo e construção da EAP- Estrutura Analítica do Projeto (WBS: Work Breakdown Structure).

Definição dos entregáveis.

Monitoramento e gestão de mudanças do escopo do projeto.

Desenvolvimento de um planejamento claro e realista sobre as mudanças a serem implantadas, tendo em vista os recursos disponíveis, os recursos a serem aproveitados, o escopo, os custos, os setores envolvidos, os benefícios, os riscos, os prazos, os indicadores e as formas de monitoramento.

Planejamento de inspeção e controle, amostragem, cartas de controle, análise de capacidade de processo, ferramentas para a análise de falhas, FMEA e FTA, planejamento e melhoria de processos utilizando experimentos planejados.

Como estruturar um programa de auditoria e conduzi-lo. Auditorias e avaliações remotas.

Contra auditoria: como identificar e evitar que aconteça.

Pós-auditoria: como tratar não conformidade e avaliar as evidências.

Instrumentalizar o aluno sobre tecnologia e inovação aplicadas à gestão de projetos, processos e qualidade, abordando a revolução da indústria protagonizada pelo avanço da digitalização global.

Estabelecimento de cultura e pensamento inovador, visão macro sobre diversos aspectos da indústria/controle, levando a oportunidades de inovação, ganhos de eficiência e criatividade.

Sistemas de informação para gestão.

Sistemas integrados de informação.

Premissas para a concepção do modelo de informação e seus reflexos no delineamento do sistema de informações.

Arquitetura do sistema de informações.

Conceitos fundamentais subjacentes ao sistema de informações.

Papel do gestor no delineamento do sistema de informações.

Transformação Digital: Integração de Pessoas, Processos e Tecnologia.

Métodos, Técnicas, práticas e ferramentas de Gestão do Conhecimento.

Continuação e evolução do conteúdo ministrado no módulo anterior.

Mapeamento de Processos: FEPSC e fluxograma.

Análise de Sistemas de Medição: Estudos de R&R (variáveis e atributos).

Introdução ao Minitab. Estatística Descritiva: Média, mediana, quartis, variância e desvio-padrão.

Distribuição normal de probabilidade, ferramentas gráficas: histograma, boxplot, causa-efeito, dispersão, Pareto e gráfico linear.

Testes de hipóteses: Média, variância e proporção.

Análise de Variância (uma classificação). Métricas Lean: Tempo de ciclo, tempo takt, lead time etc.

Ferramentas Lean: 5 S ́s, SMED, mapa de fluxo do valor etc.

Padronização de processos e sistema à Prova de Falhas (Poka Yoke). Princípio de funcionamento dos gráficos de controle.

Gráficos de controle para variáveis: Média e amplitude, média e desvio-padrão, valores individuais e amplitude móvel.

Gráficos de controle para atributos: Proporção, contagem e contagem por unidade.

Identificação, análise e tratamento de riscos em projetos, alinhados às melhores práticas do PMBOK e de metodologias ágeis. Elaboração de um plano de gestão de riscos, incluindo identificação de ameaças e oportunidades, qualificação e quantificação de riscos, e desenvolvimento de estratégias de resposta. Aplicação de ferramentas práticas como SWOT, FMEA, Diagramas de Ishikawa e Monte Carlo. Introdução ao conceito de apetite e tolerância a riscos. Monitoramento e controle contínuo de riscos durante todo o ciclo de vida do projeto. Avaliação de casos práticos e como os riscos podem impactar escopo, custos, cronograma e qualidade. A interseção entre gestão de riscos e governança corporativa. Técnicas e ferramentas para priorização de riscos e alocação de recursos.

Integração dos critérios ESG (ambiental, social e governança) no planejamento e execução de projetos e processos. Compreensão do impacto de práticas sustentáveis e éticas nos resultados organizacionais e na sociedade. Desenvolvimento de indicadores ESG e alinhamento estratégico com metas globais, como os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS). Ferramentas e metodologias para implementar práticas ESG em projetos: ciclo de vida sustentável, economia circular e responsabilidade social corporativa. Estudos de caso sobre como grandes organizações aplicam ESG em suas operações. Mensuração e comunicação de resultados ESG através de frameworks reconhecidos, como GRI (Global Reporting Initiative) e SASB (Sustainability Accounting Standards Board). Estratégias para engajar stakeholders em iniciativas ESG, promovendo inclusão, diversidade e governança transparente.

Exploração prática de como a inteligência artificial está transformando a gestão de projetos e processos. Ferramentas e tecnologias emergentes, como automação, aprendizado de máquina e análise preditiva, para otimizar recursos, prever riscos e melhorar a tomada de decisão. Aplicação de IA para monitorar o desempenho de projetos, prever atrasos, otimizar cronogramas e alocar recursos de forma eficiente. Integração de algoritmos para análise de big data e melhoria contínua de processos. Introdução a plataformas de IA e suas capacidades, como chatbots, sistemas de recomendação e automação robótica de processos (RPA). Análise de casos de uso em diferentes indústrias, destacando as vantagens e os desafios da implementação de IA. Ética e governança na aplicação de IA, com foco em transparência, privacidade de dados e impacto social.