Using logistic regression to estimate scrap index in function of quality-related lean practices
DOI:
https://doi.org/10.22279/navus.2020.v10.p01-11.1232Keywords:
Quality assurance. Cost of Quality. Logistic regression. Scrap. Lean practices.Abstract
This study aims to identify which quality-related lean practices are more likely to reduce the scrap index to less than 5%. A survey was applied to collect data from professionals who coordinate production areas or those responsible for quality programs of 92 manufacturing industries in the State of Santa Catarina, in Brazil. Descriptive statistics and the logistic regression technique were used to analyze the practices that most affect the company's scrap index. As a result, it was identified that more mature levels of use of error-proof devices in the manufacturing processes (poka-yokes) and standardization of activities increase the likelihood of the scrap index being below 5%. The most mature practices are standardization and inspection. Still, most of the companies surveyed are at an early stage of adopting lean practices related to quality. This research brings a new look on the subject so that managers can prioritize quality practices with the most significant effect in reducing waste. Although limited to a single Brazilian state, the study shows results that can help industrial managers choose lean practices that improve the scrap rate and, consequently, increase quality and reduce failure costs.Downloads
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