{"id":4954,"date":"2019-09-18T15:12:27","date_gmt":"2019-09-18T15:12:27","guid":{"rendered":"https:\/\/www.midomenech.com.br\/?p=4954"},"modified":"2021-06-01T18:12:11","modified_gmt":"2021-06-01T21:12:11","slug":"saber-profundo-graficos-de-controle-genericos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.midomenech.com.br\/saber-profundo-graficos-de-controle-genericos\/","title":{"rendered":"Saber Profundo – Gr\u00e1ficos de controle gen\u00e9ricos"},"content":{"rendered":"\t\t
<\/p>\n
<\/i><\/p>\n
<\/p>\n
<\/p>\n
<\/p>\n
<\/p>\n
Gr\u00e1ficos de Controle Gen\u00e9ticos – O \u201cHisto DOE\u201d \u00e9 um Master Black Belt que gosta muito do LSS, do pensamento cr\u00edtico, do pensamento estat\u00edstico e do estabelecimento de metas \u201cBHAGs\u201d (Big, Hairy, Audacious Goals, metas grandes, cabeludas e audaciosas) na nota\u00e7\u00e3o de James Collins (Feitas para durar, 2007). Ele procura o Saber Profundo do Dr. Deming.<\/p>\n
<\/p>\n
<\/p>\n
Histo DOE quer apresentar desta vez uma estrat\u00e9gia elegante (nas palavras de May, The Elegant Solution, 2008) para utiliza\u00e7\u00e3o de gr\u00e1ficos de controle. Esta estrat\u00e9gia \u00e9 bem apropriada para a s\u00e9rie Saber Profundo porque tem fundamenta\u00e7\u00e3o estat\u00edstica s\u00f3lida e tem a eleg\u00e2ncia do Sistema Toyota de Produ\u00e7\u00e3o. Estas s\u00e3o tamb\u00e9m as caracter\u00edsticas do Sistema da Qualidade proposto por Deming (1990). As vezes acredita-se que o Sistema Toyota de Produ\u00e7\u00e3o (Lean) usa somente \u201cferramentas simples\u201d e tem pouca utiliza\u00e7\u00e3o de an\u00e1lises estat\u00edsticas aprofundadas. O livro de Hino, Satoshi (2009, Pensamento Toyota. Os princ\u00edpios de gest\u00e3o para um crescimento duradouro) \u00e9 ilustrativo sobre o peso que a Toyota d\u00e1 ao pensamento estat\u00edstico. Eles n\u00e3o somente gastam muita energia na an\u00e1lise de dados hist\u00f3ricos, quanto no uso de planejamento experimental para desenho de processos robustos. Conforme Satoshi Hino destaca na p\u00e1gina 153: \u201cA Toyota possui 700 especialistas estat\u00edsticos (de n\u00edvel Ph. D. e consultores de engenharia) e um sistema que permite que quatro deles assessorem cada chefe de departamento. Como resultado, as quest\u00f5es s\u00e3o propostas e consideradas com base nos dados, at\u00e9 mesmo de departamentos, como projeto e vendas, em que a tomada de decis\u00e3o se ap\u00f3ia na experi\u00eancia. Quando um novo ve\u00edculo \u00e9 lan\u00e7ado, por exemplo, estimativas s\u00e3o feitas, at\u00e9 mesmo de quantos folhetos distribu\u00eddos em determinados dias da semana atrair\u00e3o determinado n\u00famero de pessoas\u201d.<\/p>\n
<\/p>\n
<\/p>\n
Responda r\u00e1pido:<\/p>\n
<\/p>\n
<\/p>\n
<\/p>\n
<\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Possivelmente voc\u00ea conhece e usa apropriadamente todos os gr\u00e1ficos de controle. Nossa experi\u00eancia \u00e9 que:<\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Histo DOE sugere somente o uso do gr\u00e1fico de controle individual (ou individual e amplitudes m\u00f3veis) para substituir boa parte dos gr\u00e1ficos de controle (Figura 1). Chamamos estes gr\u00e1ficos de controle de \u201cgen\u00e9ricos\u201d porque s\u00e3o usados com v\u00e1rias finalidades. Use estes gr\u00e1ficos conforme a Figura 2:<\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Figura 1 \u2013 Use gr\u00e1fico de controle individual ou individual e amplitudes m\u00f3veis para substituir boa parte dos gr\u00e1ficos de controle usados na pr\u00e1tica<\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Exemplo 1. Gr\u00e1fico de m\u00e9dias<\/strong><\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Considere uma situa\u00e7\u00e3o na qual se controlam diversas propriedades de bobinas de papel coletando amostras no fim de cada bobina conforme esquema da Figura 3. Ao utilizar o gr\u00e1fico de controle de m\u00e9dias tradicional, os limites s\u00e3o calculados usando a variabilidade calculada entre as 13 medi\u00e7\u00f5es dentro de cada bobina. Deste modo a variabilidade somente vai representar varia\u00e7\u00e3o dentro de um peda\u00e7o pequeno de papel e n\u00e3o a variabilidade real do processo. Este \u00e9 um caso em que os subgrupos n\u00e3o s\u00e3o racionais nas palavras de Shewhart. A variabilidade utilizada para calcular os limites de controle subavalia a variabilidade real do processo. Neste caso o gr\u00e1fico de controle de valores individuais constru\u00eddo com as m\u00e9dias fornece uma foto apropriada da variabilidade do processo. Este gr\u00e1fico \u00e9 equivalente ao gr\u00e1fico \u201cM\u00e9dia do subgrupo\u201d do procedimento I-AM-R\/S do Minitab.<\/p>\n <\/span><\/p>\n a) Gr\u00e1fico Xbarra-R com limites refletindo a variabilidade entre as 13 medidas de cada bobina<\/span><\/p>\n<\/td>\n b) Gr\u00e1fico Individual com limites refletindo a variabilidade entre as m\u00e9dias das bobinas<\/span><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Exemplo 2. Gr\u00e1fico de defeitos por metro de bobina<\/strong><\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Na Tabela 1 encontram-se dados de n\u00famero de defeitos em rolos de tecidos. Como a \u00e1rea de oportunidade de cada amostra \u00e9 diferente, seria adequado o gr\u00e1fico U.<\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Tabela 1 \u2013 N\u00famero de defeitos em rolos de tecidos de distinta metragem<\/p>\n <\/span><\/p>\n Observa\u00e7\u00e3o<\/span><\/p>\n<\/td>\n Rolo<\/span><\/p>\n<\/td>\n Metragem<\/span><\/p>\n<\/td>\n Defeitos x rolo<\/span><\/p>\n<\/td>\n Observa\u00e7\u00e3o<\/span><\/p>\n<\/td>\n Rolo<\/span><\/p>\n<\/td>\n Metragem<\/span><\/p>\n<\/td>\n Defeitos x rolo<\/span><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n 1<\/span><\/p>\n<\/td>\n 118<\/span><\/p>\n<\/td>\n 27700<\/span><\/p>\n<\/td>\n 27<\/span><\/p>\n<\/td>\n 24<\/span><\/p>\n<\/td>\n 164<\/span><\/p>\n<\/td>\n 26840<\/span><\/p>\n<\/td>\n 34<\/span><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n 2<\/span><\/p>\n<\/td>\n 125<\/span><\/p>\n<\/td>\n 27055<\/span><\/p>\n<\/td>\n 26<\/span><\/p>\n<\/td>\n 25<\/span><\/p>\n<\/td>\n 165<\/span><\/p>\n<\/td>\n 27270<\/span><\/p>\n<\/td>\n 24<\/span><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n 3<\/span><\/p>\n<\/td>\n 126<\/span><\/p>\n<\/td>\n 26840<\/span><\/p>\n<\/td>\n 13<\/span><\/p>\n<\/td>\n 26<\/span><\/p>\n<\/td>\n 168<\/span><\/p>\n<\/td>\n 26840<\/span><\/p>\n<\/td>\n 2<\/span><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n 4<\/span><\/p>\n<\/td>\n 127<\/span><\/p>\n<\/td>\n 26840<\/span><\/p>\n<\/td>\n 16<\/span><\/p>\n<\/td>\n 27<\/span><\/p>\n<\/td>\n 169<\/span><\/p>\n<\/td>\n 27528<\/span><\/p>\n<\/td>\n 18<\/span><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n 5<\/span><\/p>\n<\/td>\n 128<\/span><\/p>\n<\/td>\n 27270<\/span><\/p>\n<\/td>\n 26<\/span><\/p>\n<\/td>\n 28<\/span><\/p>\n<\/td>\n 170<\/span><\/p>\n<\/td>\n 26840<\/span><\/p>\n<\/td>\n 68<\/span><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n 6<\/span><\/p>\n<\/td>\n 131<\/span><\/p>\n<\/td>\n 27012<\/span><\/p>\n<\/td>\n 37<\/span><\/p>\n<\/td>\n 29<\/span><\/p>\n<\/td>\n 171<\/span><\/p>\n<\/td>\n 27700<\/span><\/p>\n<\/td>\n 4<\/span><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n 7<\/span><\/p>\n<\/td>\n 134<\/span><\/p>\n<\/td>\n 27700<\/span><\/p>\n<\/td>\n 3<\/span><\/p>\n<\/td>\n 30<\/span><\/p>\n<\/td>\n 172<\/span><\/p>\n<\/td>\n 26840<\/span><\/p>\n<\/td>\n 17<\/span><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n 8<\/span><\/p>\n<\/td>\n 141<\/span><\/p>\n<\/td>\n 26840<\/span><\/p>\n<\/td>\n 32<\/span><\/p>\n<\/td>\n 31<\/span><\/p>\n<\/td>\n 173<\/span><\/p>\n<\/td>\n 26840<\/span><\/p>\n<\/td>\n 54<\/span><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n 9<\/span><\/p>\n<\/td>\n 143<\/span><\/p>\n<\/td>\n 26840<\/span><\/p>\n<\/td>\n 35<\/span><\/p>\n<\/td>\n 32<\/span><\/p>\n<\/td>\n 175<\/span><\/p>\n<\/td>\n 27700<\/span><\/p>\n<\/td>\n 16<\/span><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n 10<\/span><\/p>\n<\/td>\n 149<\/span><\/p>\n<\/td>\n 27700<\/span><\/p>\n<\/td>\n 17<\/span><\/p>\n<\/td>\n 33<\/span><\/p>\n<\/td>\n 176<\/span><\/p>\n<\/td>\n 27356<\/span><\/p>\n<\/td>\n 19<\/span><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n 11<\/span><\/p>\n<\/td>\n 150<\/span><\/p>\n<\/td>\n 27700<\/span><\/p>\n<\/td>\n 15<\/span><\/p>\n<\/td>\n 34<\/span><\/p>\n<\/td>\n 177<\/span><\/p>\n<\/td>\n 26840<\/span><\/p>\n<\/td>\n 4<\/span><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n 12<\/span><\/p>\n<\/td>\n 151<\/span><\/p>\n<\/td>\n 26840<\/span><\/p>\n<\/td>\n 108<\/span><\/p>\n<\/td>\n 35<\/span><\/p>\n<\/td>\n 178<\/span><\/p>\n<\/td>\n 27055<\/span><\/p>\n<\/td>\n 14<\/span><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n 13<\/span><\/p>\n<\/td>\n 152<\/span><\/p>\n<\/td>\n 26840<\/span><\/p>\n<\/td>\n 10<\/span><\/p>\n<\/td>\n 36<\/span><\/p>\n<\/td>\n 179<\/span><\/p>\n<\/td>\n 26840<\/span><\/p>\n<\/td>\n 2<\/span><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n 14<\/span><\/p>\n<\/td>\n 153<\/span><\/p>\n<\/td>\n 27700<\/span><\/p>\n<\/td>\n 57<\/span><\/p>\n<\/td>\n 37<\/span><\/p>\n<\/td>\n 180<\/span><\/p>\n<\/td>\n 27012<\/span><\/p>\n<\/td>\n 38<\/span><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n 15<\/span><\/p>\n<\/td>\n 154<\/span><\/p>\n<\/td>\n 26840<\/span><\/p>\n<\/td>\n 21<\/span><\/p>\n<\/td>\n 38<\/span><\/p>\n<\/td>\n 182<\/span><\/p>\n<\/td>\n 27700<\/span><\/p>\n<\/td>\n 14<\/span><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n 16<\/span><\/p>\n<\/td>\n 155<\/span><\/p>\n<\/td>\n 26840<\/span><\/p>\n<\/td>\n 24<\/span><\/p>\n<\/td>\n 39<\/span><\/p>\n<\/td>\n 183<\/span><\/p>\n<\/td>\n 26840<\/span><\/p>\n<\/td>\n 17<\/span><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n 17<\/span><\/p>\n<\/td>\n 156<\/span><\/p>\n<\/td>\n 27184<\/span><\/p>\n<\/td>\n 11<\/span><\/p>\n<\/td>\n 40<\/span><\/p>\n<\/td>\n 184<\/span><\/p>\n<\/td>\n 26840<\/span><\/p>\n<\/td>\n 46<\/span><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n 18<\/span><\/p>\n<\/td>\n 157<\/span><\/p>\n<\/td>\n 26840<\/span><\/p>\n<\/td>\n 15<\/span><\/p>\n<\/td>\n 41<\/span><\/p>\n<\/td>\n 185<\/span><\/p>\n<\/td>\n 26840<\/span><\/p>\n<\/td>\n 13<\/span><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n 19<\/span><\/p>\n<\/td>\n 159<\/span><\/p>\n<\/td>\n 27700<\/span><\/p>\n<\/td>\n 9<\/span><\/p>\n<\/td>\n 42<\/span><\/p>\n<\/td>\n 186<\/span><\/p>\n<\/td>\n 27098<\/span><\/p>\n<\/td>\n 29<\/span><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n 20<\/span><\/p>\n<\/td>\n 160<\/span><\/p>\n<\/td>\n 26840<\/span><\/p>\n<\/td>\n 14<\/span><\/p>\n<\/td>\n 43<\/span><\/p>\n<\/td>\n 193<\/span><\/p>\n<\/td>\n 27700<\/span><\/p>\n<\/td>\n 9<\/span><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n 21<\/span><\/p>\n<\/td>\n 161<\/span><\/p>\n<\/td>\n 26840<\/span><\/p>\n<\/td>\n 61<\/span><\/p>\n<\/td>\n 44<\/span><\/p>\n<\/td>\n 195<\/span><\/p>\n<\/td>\n 26840<\/span><\/p>\n<\/td>\n 10<\/span><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n 22<\/span><\/p>\n<\/td>\n 162<\/span><\/p>\n<\/td>\n 27184<\/span><\/p>\n<\/td>\n 76<\/span><\/p>\n<\/td>\n 45<\/span><\/p>\n<\/td>\n s\/n<\/span><\/p>\n<\/td>\n 26840<\/span><\/p>\n<\/td>\n 24<\/span><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n 23<\/span><\/p>\n<\/td>\n 163<\/span><\/p>\n<\/td>\n 27700<\/span><\/p>\n<\/td>\n 45<\/span><\/p>\n<\/td>\n 46<\/span><\/p>\n<\/td>\n s\/n<\/span><\/p>\n<\/td>\n 26840<\/span><\/p>\n<\/td>\n 2<\/span><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n O processo parece apresentar uma grande instabilidade. H\u00e1 in\u00fameros sinais de causas especiais. Antes de tentar sair procurando por estas causas \u00e9 conveniente fazer uma an\u00e1lise mais detalhada da distribui\u00e7\u00e3o de defeitos x metro. Observe que se uma vari\u00e1vel tem distribui\u00e7\u00e3o Poisson, o quociente da m\u00e9dia e vari\u00e2ncia tem que ser pr\u00f3ximo de 1. No exemplo da Tabela 1, a m\u00e9dia do n\u00famero de defeitos por rolo foi 25,6 e a vari\u00e2ncia estimada: 473,6; o quociente entre a vari\u00e2ncia e a m\u00e9dia \u00e9 igual a 19, bem maior que 1. H\u00e1 v\u00e1rias situa\u00e7\u00f5es em que o processo pode trabalhar segundo distribui\u00e7\u00f5es diferentes da distribui\u00e7\u00e3o de Poisson. Isto acontece quando o sistema atua concentrando os defeitos em certas \u00e1reas, em outras palavras, quando n\u00e3o h\u00e1 um sistema simples de causas. Por exemplo: quando se trabalha com quebras por posi\u00e7\u00e3o de fia\u00e7\u00e3o podem surgir distribui\u00e7\u00f5es de Poisson distintas para cada posi\u00e7\u00e3o e a vari\u00e2ncia da distribui\u00e7\u00e3o conjunta aumenta devido \u00e0s diferen\u00e7as entre posi\u00e7\u00f5es. Ao estudar defeitos em rolos de tecidos, este aumento da variabilidade pode estar sinalizando que h\u00e1 alguma fonte de varia\u00e7\u00e3o com efeito importante: banhos diferentes, turmas ou supervisores que regulam as m\u00e1quinas de forma diferente, equipamentos que se comportam de forma distinta em um ou outro lado do tecido.<\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Nestes casos em que a distribui\u00e7\u00e3o de Poisson (ou Binomial, nos gr\u00e1ficos NP e P) n\u00e3o \u00e9 adequada, podemos adotar o enfoque gen\u00e9rico e trabalharmos com gr\u00e1ficos de valores individuais (I-AM). Caso necess\u00e1rio pode-se tentar procurar uma transforma\u00e7\u00e3o que fa\u00e7a a distribui\u00e7\u00e3o mais sim\u00e9trica (ou mais normal) utilizando a transforma\u00e7\u00e3o de Box-Cox.<\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Na Figura 5 fizemos o gr\u00e1fico aplicado aos dados da Tabela 1 (ao quociente: U = Defeitos\/metragem). Este gr\u00e1fico tamb\u00e9m pode ser feito fixando o limite inferior em zero (Figura 6). O Minitab sugere para este caso o uso do gr\u00e1fico Laney U, que \u00e9 quase id\u00eantico ao gr\u00e1fico gen\u00e9rico da Figura 6. O gr\u00e1fico de controle Laney U est\u00e1 na Figura 7. Veja que ao inv\u00e9s de usar dois novos gr\u00e1ficos (Laney U e Laney P) podemos simplificar o processo usando somente os gr\u00e1ficos individuais.<\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Compare o gr\u00e1fico da Figura 6 com o da Figura 4, alguma diferen\u00e7a? Qual \u00e9 a conclus\u00e3o agora? Histo DOE adverte que voc\u00ea n\u00e3o deve ficar feliz por ter um processo de defeitos est\u00e1vel!<\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Figura 7 \u2013 Gr\u00e1fico de controle Laney U para a vari\u00e1vel U = Defeitos\/Metragem<\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Conclus\u00f5es:<\/strong><\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Transforme o sem fim de gr\u00e1ficos de controle do Minitab e use o gr\u00e1fico de controle gen\u00e9rico. Sua vida vai ser mais simples e diminuir\u00e1 as chances de escolher o gr\u00e1fico de controle inadequado. <\/p>\n <\/p>\n Refer\u00eancias:<\/strong><\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n<\/figure>\n
\n
<\/figure>\n
\n
<\/figure>\n
\n
\n
<\/span><\/span><\/span><\/div>\n
<\/figure>\n
<\/span><\/span><\/span><\/p>\n
Figura 2 \u2013 Sequ\u00eancia para usar o gr\u00e1fico de controle gen\u00e9rico<\/figure>\n
<\/figure>\n<\/span><\/span><\/span><\/figure>\n
Figura 3 \u2013 Use a regra do l\u00e1pis ao inv\u00e9s do p-value no teste da normalidade<\/figure>\n
\n
\n \n <\/span><\/span><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n
\n \n \n Figura 3 \u2013 Gr\u00e1ficos Xbarra-R e Individual mostrando o controle de propriedades em uma m\u00e1quina de papel. A variabilidade usada no gr\u00e1fico Xbarra-R representa uma pequena parte da variabilidade total, n\u00e3o assim no gr\u00e1fico Individual<\/figure>\n
\n
\n \n \n \n \n
<\/td>\n\n \n \n \n \n \n \n \n \n
<\/td>\n\n \n \n \n \n \n \n \n \n
<\/td>\n\n \n \n \n \n \n \n \n \n
<\/td>\n\n \n \n \n \n \n \n \n \n
<\/td>\n\n \n \n \n \n \n \n \n \n
<\/td>\n\n \n \n \n \n \n \n \n \n
<\/td>\n\n \n \n \n \n \n \n \n \n
<\/td>\n\n \n \n \n \n \n \n \n \n
<\/td>\n\n \n \n \n \n \n \n \n \n
<\/td>\n\n \n \n \n \n \n \n \n \n
<\/td>\n\n \n \n \n \n \n \n \n \n
<\/td>\n\n \n \n \n \n \n \n \n \n
<\/td>\n\n \n \n \n \n \n \n \n \n
<\/td>\n\n \n \n \n \n \n \n \n \n
<\/td>\n\n \n \n \n \n \n \n \n \n
<\/td>\n\n \n \n \n \n \n \n \n \n
<\/td>\n\n \n \n \n \n \n \n \n \n
<\/td>\n\n \n \n \n \n \n \n \n \n
<\/td>\n\n \n \n \n \n \n \n \n \n
<\/td>\n\n \n \n \n \n \n \n \n \n
<\/td>\n\n \n \n \n \n \n \n \n \n
<\/td>\n\n \n \n \n \n \n \n \n \n
<\/td>\n\n \n \n \n \n \n \n \n \n
<\/td>\n\n \n \n \n No Minitab o gr\u00e1fico U \u00e9 feito em \u201cEstat\\ Cartas de Controle\\ Cartas de Atributos\\U…\u201d. O gr\u00e1fico obtido est\u00e1 na Figura 4.<\/figure>\n
<\/figure>\n<\/span><\/span><\/span>
Figura 4 \u2013 Gr\u00e1fico de controle U do n\u00famero m\u00e9dio de defeitos por rolo x metro<\/figure>\n
<\/span><\/span><\/span><\/p>\n
Figura 5 \u2013 Gr\u00e1fico de controle de valores individuais U = Defeitos\/Metragem<\/figure>\n
<\/span><\/span><\/span><\/p>\n
Figura 6 \u2013 Gr\u00e1fico de controle de valores individuais U = Defeitos\/Metragem com limite inferior fixado em zero no Minitab<\/figure>\n
<\/span><\/span><\/span><\/figure>\n
<\/figure>\n
Para quem gosta da vida simples com saber profundo leia o artigo de Lynne Hare sobre o uso de um ou v\u00e1rios crit\u00e9rios para determinar causas especiais.<\/p>\n\n
<\/i><\/div>\n