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A METODOLOGIA SEIS SIGMA
NILTON ALVES VILLELA JUNIOR
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Resumo
O “Seis Sigma”, tema que será explorado neste
estudo, é uma maneira de tratar a maioria das operações como “sistemas” e
de melhorar os processos que ocorrem dentro destes “sistemas”. É uma
tentativa de se fornecer disciplina e uma abordagem científica à prática ou
busca da melhoria de processos, podendo, por isso, parecer muito técnico.
Na verdade, é uma forma estruturada e estatística de analisar os defeitos em
um determinado processo, direcionando com isso todos os esforços de
melhoria para o ponto chave, isto é, “o foco do incêndio”.
Após a aplicação da Teoria Seis Sigma pela
empresa Americana Motorola Inc., demonstrando que a metodologia pode
gerar alta qualidade e baixo custo simultaneamente, muitas organizações
optaram por entender e aplicar o conceito, como um diferencial de
concorrência. O “Seis Sigma” colocou novamente em voga, para muitos, o
interesse profissional pela qualidade em produtos e serviços, atendendo com
isso as necessidades dos clientes.
Infelizmente, a teoria foi entendida como a
solução de todos os problemas, por alguns líderes de indústrias e por
consultores que aproveitaram a oportunidade de ganho na sua disseminação,
o que aumentou as expectativas sobre ela. Este fato pode ter atrapalhado
um pouco sua aplicação em organizações de grande porte, principalmente
no Brasil.
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INTRODUÇÃO
Seis Sigma é uma medida de qualidade, eficiência
e excelência que oferece um conjunto de ferramentas que se aplicam
igualmente ao projeto, produto e serviço. Investir em qualidade tornou-se
fundamental nos últimos tempos. As exigências do mercado e clientes e,
principalmente, a necessidade de redução de custos estão levando as
organizações a adotarem novos conceitos de qualidade.
Exemplo disso é o interesse das empresas
brasileiras pelo Seis Sigma, uma estratégia gerencial de mudanças para
acelerar o aprimoramento em processos, produtos e serviços.
O presente trabalho tem como objetivo desmitificar
e esclarecer a Teoria Seis Sigma, apresentando os conceitos de forma clara
e simples e, através de exemplo prático e real, como o “Seis Sigma” pode ser
alcançado, conduzindo à um ganho na produtividade e diminuindo os defeitos
principais nos processos.
Muito mais que uma ferramenta ou uma
metodologia reconhecida, o “Seis Sigma” promove uma mudança de atitude
e cria nova cultura voltada para a eliminação de falhas e ineficiências, não
somente pela nossa ótica, mas também pelo ponto de vista do que afeta o
cliente.
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1 - COMO SURGIU A TEORIA SEIS SIGMA – UM
BREVE HISTÓRICO
Segundo Forrest W. Breyfogle (livro “Implementing
Six Sigma Smarter Solutions Using Statistical Methods”, McGraw-hill Trade
2000), no dia 15 de janeiro de 1987, a empresa Americana Motorola Inc.,
através de seu Diretor Executivo Bob Galvin, lançou um programa de
qualidade a longo prazo chamado “Programa de Qualidade Seis Sigma”.
Tinha como objetivo aumentar a satisfação do cliente, ou o que eles
internamente chamavam de “Satisfação Total do Cliente” (STC), reduzindo ou
eliminando defeitos nos produtos.
Através de visitas comerciais, o Sr. Galvin detectou
uma satisfação dos clientes em fazer negócios com a Motorola, mas também
expressaram um desejo de melhoria nesse atendimento. Eles queriam
melhores serviços de entrega, acabamento dos pedidos, precisão nos
registros de cada transação, etc. Além disso, deram a entender que, se a
Motorola oferecesse melhores serviços, com ênfase na Qualidade Total, a
empresa poderia esperar um crescimento de 5 a 20% nas futuras
negociações.
A palestra de lançamento do programa foi
distribuída a todos os vice-presidentes e gerentes gerais de cada setor,
grupo ou divisão e posteriormente assistido pelo restante do pessoal da
empresa, que compreendia cerca de 99.000 funcionários em todo mundo em
aproximadamente 53 principais filiais. Sr. Galvin pretendia preparar todos os
funcionários para o novo modelo de visualização de um processo, na forma
de detecção de seus defeitos potenciais.
O programa era corporativo. Estabelecia o “Seis
Sigma” como o nível de capacidade exigido para se aproximar do padrão de
“zero defeito”. Este novo padrão deveria ser desenvolvido em todas as
áreas, isto é, em produtos, processos, serviços e administração. Sr. Galvin
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também deixou claro que sua teoria não deveria ser feita por uma iniciativa
forçada, como uma inspeção de qualidade crescente por exemplo, mas
através de uma melhoria contínua do processo a partir de um ponto principal
do sistema. Em outras palavras, OS PRODUTOS E PROCESSOS
DEVERIAM SER PROJETADOS PARA SEREM “SEIS SIGMA”. Os
resultados seriam uma variabilidade reduzida, melhoria da qualidade, maior
produtividade e maior facilidade e eficiência na operação do processo e na
confecção do produto. Isto só poderia ser conseguido através da
caracterização, otimização e controle do processo total, e não apenas de
suas partes. Foi de igual importância reduzir ou eliminar erros ou falhas em
todos os processos administrativos, de serviços ou de transações, com o
intuito de oferecer ao cliente a satisfação total. Portanto, a Motorola aplicou
os mesmos conceitos de qualidade a todos os aspectos de seu negócio.
Os resultados alcançados foram espantosos:
entre 1987 e 1992, a empresa passou de uma produtividade nas vendas por
funcionário de US$ 68.9 para US$ 110.1. As economias resultantes de
melhorias operacionais alcançaram US$ 2.2 bilhões.
Este resultado significativo chamou atenção de
empresas Americanas de grande porte, como Honeywell (1991), General
Eletric (1995), American Express e Kodak (1999), que também alcançaram
excelentes resultados na aplicação da metodologia.
Estes resultados levaram diversas empresas com
operações no Brasil, a utilizarem a metodologia “Seis Sigma” para resoluções
de “defeitos” em seus processos. Abaixo alguns exemplos de empresas que
fizeram opção pela metodologia:
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Empresa Ramo Empresa Ramo
CST Siderurgia Du Pont Quim. Petroq.
Votorantin Quim. Petroq. Latasa Embalagens
Saturnia Automotivo Johnson & Johnson Quim. Farmac
Martins Atacad. Atacadista Telemar Telefonia
Gevisa Quim. Petroq. ABB Metal Mecân.
Fiat Automotivo Copene Quim. Petroq.
Kodak Bebidas Belgo Mineira Siderurgia
Gerdau Siderurgia Ambev Bebidas
Embraco Metal Mecân. Multibrás Metal Mecân.
Sony Eletrodom. American Express Serviços
IBM Prod. Info Hewlett Packard Prod. Info
White Martins Ind. Gases Ford Automotivo
1.1 - Do Controle da Qualidade ao Seis Sigma
Talvez a história da qualidade nos últimos 10 anos,
no Brasil e no mundo, possa ser resumida como um conjunto de mudanças
inovadoras e de promessas e resultados que ainda deixam a desejar.
Figura 1
85 87 89 91 93 95 97 99 2000 2001
Busca de Melhoria Contínua
Qualidade TotalCírculo de Qualidade
Gerenciamento deProcessos
Reengenharia
Global Productivity &Production Excellence
Seis Sigma
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Do início até meados da década de 90, uma das
perguntas que mais se ouvia nas empresas era "por que precisamos ter um
departamento da qualidade?" Foi essa a época das grandes reestruturações
organizacionais, em que muitos profissionais da área perderam seus
empregos, depois de anos desenvolvendo o tradicional Controle da
Qualidade.
Os Prêmios Nacionais da Qualidade e,
principalmente, as normas da família ISO 9000, muito contribuíram para
descentralizar as ações voltadas para o gerenciamento da qualidade, levando
inúmeras empresas e especialistas a questionar a real necessidade de haver
um departamento específico e, até mesmo, profissionais dedicados à
qualidade de processos, produtos e serviços. O papel básico de um
departamento desse tipo acabou se concentrando na gestão do sistema da
qualidade, incluindo o fornecimento para toda a organização de informações,
conhecimentos e habilidades relacionados à qualidade. O trabalho na
empresa dos profissionais dessa área passou a incluir basicamente:
• Implantação e manutenção do Sistema de Gestão da Qualidade,
destacando-se a certificação em conformidade com as normas ISO
9001 e ISO 9002;
• Fornecimento de conhecimentos sobre as principais tecnologias da
qualidade, como metrologia, administração de banco de dados e
ferramentas específicas (QFD, CEP, DOE etc);
• Manutenção de base de dados sobre a qualidade dos produtos da
organização e dos concorrentes, e preparação de relatórios sobre
qualidade para o gerenciamento de todas as funções pertinentes da
empresa;
• Acompanhamento de testes de desempenho de produtos e de análises
laboratoriais.
Por outro lado, um estudo publicado em setembro
de 1999 na revista "Quality Progress" (Measuring Performance After Meeting
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Award Criteria), relativamente a uma pesquisa realizada três anos antes,
mostrou de maneira enfática que o impacto das práticas da qualidade pode
não ser tão significativo como algumas pessoas pensam. Após a análise dos
dados de desempenho dos vencedores do Malcolm Baldrige (que
corresponde ao nosso PNQ – Prêmio Nacional da Qualidade) e de outros
prêmios estaduais norte-americanos da qualidade, bem como de
organizações que não se candidataram aos mesmos, os autores do estudo
relatam que "não se pode determinar, de forma conclusiva, se as companhias
que conquistaram os prêmios da qualidade têm um desempenho melhor do
que as outras". Os autores afirmam ainda que, embora tenha aumentado a
percepção em relação à qualidade nas empresas que implementaram
práticas de gestão para a excelência, os indicadores financeiros não
melhoraram. Eles citam o fato de que as vendas por funcionário, o retorno
sobre ativos e o retorno sobre vendas caíram todos, nas organizações que
venceram os vários prêmios da qualidade.
1.1.1 - Quem é o "Dono da Qualidade"?
A principal diferença entre a filosofia que
predomina atualmente e a de 10 anos atrás é que a qualidade em uma
organização não é atribuição exclusiva de um departamento específico. No
início da década de 90, a área da qualidade ainda era vista como a
responsável única pela qualidade dos produtos; a de marketing pelo
crescimento das vendas; e a área de produção como a responsável em
realizar volume. Isso, naturalmente, levava a inúmeras disputas entre essas
três áreas.
A mudança para a filosofia da descentralização
teve como foco central de resistência não a área da qualidade como muitos
poderiam imaginar, mas sim as áreas de marketing e produção. Em diversos
casos relatados, o marketing não queria assumir a responsabilidade pela
qualidade dos projetos de novos produtos, e a produção não queria
responsabilizar-se pela qualidade do produto que ela realizava. Era comum
as pessoas dessas áreas não verem a qualidade como parte integrante de
seu trabalho. Gradualmente, porém, as empresas foram percebendo que um
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departamento da qualidade muito dificilmente poderia gerenciar o trabalho de
outras pessoas. Chegaram à conclusão que cada funcionário e cada
departamento deveria ser responsável pela qualidade de seu próprio
trabalho, com a área da qualidade fornecendo a "expertise" e os
procedimentos necessários para fazer o sistema todo funcionar.
Diversas conseqüências importantes resultaram
dessa mudança de filosofia. A alta direção passou a estabelecer a política da
qualidade da organização. Novos procedimentos foram desenvolvidos em
conjunto com as áreas de marketing, produção, P&D e outras. Tais
procedimentos definiram papéis e responsabilidades pelo nível de qualidade
de produtos, mudanças de padrões, rejeição de produtos etc. Foram também
implementados novos sistemas de informação, treinamento, inspeção,
medição e ensaios e auditorias internas da qualidade, entre outros.
Esse é, em resumo, o quadro que predomina nos
dias de hoje nas empresas. Mas, o que mais precisa ser feito?
1.1.2 - A Força do Seis Sigma
É cada vez mais convergente a opinião de
especialistas de que o Seis Sigma terá um impacto significativo sobre o futuro
dos profissionais da qualidade. A principal razão dessa crença é o estrondoso
sucesso, especialmente o sucesso financeiro, das organizações que
implementaram o Seis Sigma de forma entusiástica e completa, isto é, sem
simplificações, como são os casos notórios da GE, Motorola e Allied Signal.
Nos círculos financeiros norte-americanos, o Seis
Sigma tem obtido uma acolhida sem precedentes e bem mais favorável do
que a Gestão da Qualidade Total (TQM), a ISO 9000 e o Prêmio da
Qualidade Malcolm Baldrige. Embora estas outras iniciativas sejam, como
sabemos, bastante positivas, é muito mais fácil documentar o impacto
financeiro do Seis Sigma nos resultados das empresas. Daí a sua grande
popularidade junto aos analistas de Wall Street e, obviamente, junto aos
executivos das organizações beneficiadas.
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O Seis Sigma, da forma estratégica como está
sendo desenvolvido nas empresas atualmente, vem preencher uma
importante lacuna que os outros programas, nestes últimos 10 anos, ainda
não conseguiram: a de conectar a qualidade ao desempenho financeiro das
organizações. Tem-se pouquíssimas notícias de companhias que, tendo
adotado modelos como TQM, ISO 9000 e PNQ, alcançaram resultados de
alto impacto em sua lucratividade. A GE, para ficarmos apenas em um dos
exemplos que mais tem repercutido em todo o mundo, obteve com a
aplicação do Seis Sigma uma economia superior a US$ 1,5 bilhão, só em
1999!
Nas organizações bem-sucedidas com o Seis
Sigma (aliás, até agora, não se tem notícia de nenhuma empresa que não se
tenha dado bem com ele), o Seis Sigma não é "propriedade" da área da
qualidade. Ele é uma estratégia de negócios de toda a organização e não é,
meramente, uma iniciativa da referida área.
Ao utilizar parâmetros financeiros na seleção de
projetos e na medição de resultados, o Seis Sigma exige maior integração
entre a área da qualidade e todos os demais departamentos e funções da
empresa, incluindo finanças, contabilidade e compras. Por causa dessa maior
integração, os profissionais da qualidade precisarão se reciclar e estar cada
vez mais sintonizados com as inúmeras forças que estão contribuindo para
dar novas formas ao trabalho, com seus respectivos custos e benefícios,
como as telecomunicações e a velocidade das mudanças do ciclo de
desenvolvimento de produtos e serviços.
Em suma, os profissionais da qualidade, com o
crescente sucesso do Seis Sigma nas empresas em decorrência de seu forte
apelo financeiro, deverão se preparar para ter uma base bem mais larga de
conhecimentos e informações, ao invés de serem puramente especialistas
limitados à sua área de atuação.
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2 - O QUE É “SEIS SIGMA” ?
Sigma é uma letra grega, σ, usada na estatística
para representar o desvio padrão de uma distribuição. Em estatística, letras
simbolizadas em grego são usadas para representar parâmetros, e seus
valores são sempre desconhecidos. Portanto, o valor de Sigma é sempre
desconhecido, mas estimado calculando-se o desvio padrão de uma amostra
representativa.
Então, sigma ou, para fins práticos, desvio padrão
é uma estatística que quantifica a variabilidade ou não-uniformidade existente
em um processo, resposta ou característica.
No caso de um produto, sempre existem muitas
características importantes ou críticas para a qualidade. Normalmente
coletamos dados e medimos os defeitos gerados no processo, que na
metodologia chamamos de DPMO (Defeitos por Milhão de Oportunidades).
Se o valor de DPMO é alto, ele nos diz que há muita variabilidade no produto.
Se o valor de DPMO é baixo, então o produto tem pouca variabilidade e, por
conseguinte, é muito uniforme.
Estamos sempre buscando uma produção
uniforme com quase nenhuma variabilidade. Logo, quanto menor o valor de
DPMO, melhor a característica, produto ou processo.
Seis Sigma é uma metodologia que permite às
empresas melhorias dramáticas no lucro líquido através de:
• análise estatística de processos para descobrir fraquezas
• monitoramento das atividades diárias do negócio
• minimização de defeitos e desperdícios dos processos
• aumento da satisfação do cliente
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Nos dias de hoje, as empresas buscam uma
melhoria incessante no seu lucro líquido. Para isso, devem aprimorar suas
habilidades internas para aumento de sua produtividade.
Algumas áreas foram escolhidas pela maioria
como foco de atuação:
• Inovação na Linha de Produtos: mais e mais empresas buscam um
diferencial da concorrência na tecnologia, na tentativa de trazer maior
benefício/satisfação ao seu cliente.
• Liderança de Marketing: não somente na exposição de sua marca, mas
também na busca de “Market Share”, conquistando seu espaço, com
crescimento constante.
• Excelência na Execução: para alcançar os dois tópicos anteriores, as
empresas não podem abrir mão do “fazer/produzir bem, da primeira vez,
de acordo com as expectativas do cliente”. Portanto, a excelência na
execução tornou-se a preocupação principal das grandes empresas.
ESTE É O FOCO DA METODOLOGIA SEIS SIGMA.
2.1 - Por Que as Empresas Devem Optar pela Utilização do
Seis Sigma ?
O Seis Sigma é uma medida de qualidade e
eficiência, mas, além disso, é uma medida de excelência. Portanto, optar
pela utilização do programa significa, para as organizações, oferecer
serviços e produtos de primeira qualidade, ao mesmo tempo em que ela
praticamente elimina todas as ineficiências gerais do processo. Mais
importante que isso, significa a manutenção, em paralelo, dos rendimentos
do processo em torno de 99,9999998%, taxas de defeitos abaixo de 3,4
partes por milhão e praticamente erradicando defeitos, reparos no produto e
sucata.
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Outro ponto importante na aplicação da
metodologia é que a organização passa a operar seus processos sob
controle estatístico, controlando as variáveis de entrada do processo (ao
invés de, como de costume, as variáveis de saída), maximizando o uso dos
equipamentos e otimizando o tempo de ciclo.
Em processos administrativos, a utilização da
teoria pode significar não somente a redução do tempo de ciclo nos
processos, porém mais importante ainda, pode significar a eliminação da
possibilidade de erros, falhas e ineficiências, assim como a otimização do
tempo de resposta a investigações. Maximiza a velocidade e a precisão de
inventários e praticamente mantém estes processos invisíveis à prova de
erros e imprecisões.
2.2 - Benefícios do “Seis Sigma”
Partindo do princípio de que o objetivo de qualquer
negócio é fazer dinheiro (gerar lucro), o objetivo do nível de performance da
metodologia “Seis Sigma” é minimizar custos através da redução ou
eliminação de atividades que não agregam valor ao processo e da
maximização da qualidade de saída para obter um lucro em níveis ótimos.
Implementar o Seis Sigma em uma organização
cria uma cultura interna de indivíduos educados em uma metodologia
padronizada de caracterização, otimização e controle de processos.
Por que processos? Porque a atividade repetitiva envolvida no fornecimento
de um serviço ou na confecção de um produto constitui um processo.
Por que otimizar e melhorar os processos? Para que eles sejam
simplificados, reduzindo o número de passos e tornando-os mais rápidos e
eficientes. Ao mesmo tempo, estes processos são otimizados para que não
gerem defeitos e não apresentem oportunidades de erros.
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Por que buscar a eliminação de defeitos, falhas ou erros? Por dois
motivos: primeiro, porque eles tornam os produtos e serviços mais caros.
Segundo, porque defeitos, erros e falhas atingem diretamente a satisfação do
cliente. Quanto maior o número que clientes insatisfeitos, maior a
probabilidade de se perder espaço no mercado. Sem parte do mercado, a
empresa perde parte de sua receita bruta. Se a receita bruta diminui, a
empresa não consegue manter seus funcionários. Sem receita e sem
funcionários, a empresa não existe.
2.3 - Seis Sigma Leva à Excelência na Execução
Como já citado na resposta do “Que é Seis
Sigma”, o foco principal da metodologia é a “Excelência na Execução”. É
importante ressaltar que a teoria VISA REDUÇÃO DE DEFEITOS.
Logicamente, a redução dos custos é uma conseqüência, que virá com:
• O direcionamento das pessoas a “fazer as coisas certas corretamente”
• A priorização de esforços de melhorias baseados em ganhos
• As decisões passarem a ser baseadas em dados
• A navegação através da complexidade dos processos, com o objetivo de
encontrar as causas raízes
• As atenções voltadas para os “descontentamentos” dos clientes
• A implementação de soluções práticas para problemas crônicos
3 - A METODOLOGIA SEIS SIGMA
A metodologia Seis Sigma utiliza medidas e
coeficientes para estabelecer uma linha base, a partir da qual se pode
comparar a organização em relação à meta. Esta linha é estabelecida para
entendermos, antes de tudo, onde estamos. Para chegarmos a conclusão de
onde estamos, precisamos fazer levantamentos e medições.
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Uma vez conhecido onde estamos, fazemos um
levantamento de onde queremos chegar, de acordo com especificações dos
clientes, benchmark no mercado, etc. Conhecendo a separação que existe
entre onde estamos e onde queremos chegar, podemos avaliar os esforços e
recursos necessários para reduzí-la, alcançando nossos objetivos.
3.1 - Medidas e Coeficientes
A metodologia segue uma seqüência de medições
e interpretações de coeficientes estatísticos para determinar a performance
do processo atual e a do objetivo:
3.1.1 - Coeficientes de Capacidade do Processo
Definimos “Capacidade” como a habilidade que um
processo possui de confeccionar produtos que estejam dentro dos limites de
especificação.
Os coeficientes usados pela metodologia são:
Cp – Coeficiente de Potencial do Processo : mede a capacidade potencial
de um processo, que é definida pela razão entre a dispersão permitida e a
dispersão real. A dispersão permitida é a diferença entre o limite de controle
superior e inferior. A dispersão real é determinada pelos dados coletados do
processo e é calculada multiplicando-se o desvio padrão, S, por 6. O desvio
padrão quantifica a variabilidade do processo. A medida que ele aumenta, o
Cp diminui. Ao contrário, quando o desvio padrão diminui (ou seja, o
processo vai se tornando menos variável), o Cp aumenta.
Cp = LSE - LIE
6 X S
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Por convenção, quando um processo possui um
valor de Cp menor que 1,0, ele é considerado potencialmente incapacitado de
satisfazer as exigências das especificações. Ao contrário, quando o Cp de um
processo é maior ou igual a 1,0, o processo possui o potencial de ser
capacitado.
Figura 2
O ideal é termos o Cp maior possível. Quanto
maior o Cp, menor a variabilidade com respeito aos limites de especificação.
Em um processo qualificado como Seis Sigma (isto é, que permite mais ou
menos seis desvios padrão dentro dos limites de especificação), o Cp é maior
ou igual a 2,0.
Porém, um alto valor de Cp não garante que um
processo de produção esteja dentro dos limites de especificação. Temos que
calcular outro coeficiente, a seguir.
Cpk – Coeficiente de Capacidade do Processo : mede a habilidade do
processo criar um produto dentro dos limites de especificação. O Cpk
representa a diferença entre a média aritmética real do processo e o limite de
especificação mais próximo, dividido por três vezes o desvio padrão.
Limite Inferior daEspecificação - LIE
Limite Superior daEspecificação - LSE LIE
LSE
Desvio-padrão = 0.04
Fora dos limites especificados Todos os pontos dentro do especificado
Desvio-padrão = 0.41
17
17
Cpk = { menor de Média – LSE ou LIE – Média }
3 X S 3 X S
Por convenção, quando Cpk é menor que 1, o
processo é chamado de incapacitado. Quando Cpk é maior ou igual a 1, o
processo é considerado capacitado para confeccionar um produto dentro dos
limites de especificação. Em um processo Seis Sigma, o Cpk é igual a 2,0.
O Cpk é inversamente proporcional ao desvio
padrão, ou à variabilidade de um processo. Quanto maior for o Cpk, mais
estreita será a distribuição do processo em comparação aos limites de
especificação, e mais uniforme será o produto. À medida que o desvio
padrão aumenta, o coeficiente Cpk diminui. Ao mesmo tempo, o potencial
de criar um produto fora dos limites de especificação aumenta.
Partes por Milhão (ppm) : refere-se a produtos ou peças defeituosas, assim
como a defeitos, erros ou falhas. Na linguagem Seis Sigma falamos de
defeitos por milhão, erros por milhão, falhas por milhão, etc.
O ppm estima o número de unidades, partes de
peças ou produtos que serão defeituosos, se um milhão de produtos forem
produzidos. Poderia ser um simples exercício de se tirar uma amostra de
produtos, inspecioná-la e determinar o número de defeituosos. Vamos supor
que em uma amostra de 30 produtos, um está defeituoso. Então, a fração
defeituosa seria 1/30, que é 0,0033. Percentualmente falando, teremos
3,3%. Isto nos leva a um nível de ppm de 33.333, o que é muito próximo ao
nível de performance da maioria das empresas bem sucedidas. Em outro
caso, poderíamos ter a fração defeituosa igual a 0,0009 ou 0,09%. Em
muitas organizações esse valor é considerado zero. Mas, na terminologia
Seis Sigma, isto significa 900 ppm, ainda muito distante do objetivo Seis
Sigma. Assim, a medida ppm oferece maior resolução para quantificar
defeituosos, defeitos, erros e falhas.
18
18
Nível de Sigma Cp Cpk ppm
2 σ 0,67 0,67 308537
3 σ 1,33 1,33 66807
4 σ 1,50 1,50 6210
5 σ 1,67 1,67 233
6 σ 2,0 2,0 3,4
Assumindo: normalidade, estabilidade e distribuição centralizada
( Distribuição deslocou +- 1,5 σ )
Defeituosos : Um produto ou parte é considerada defeituosa quando ela não
está de acordo com as especificações. Um produto somente pode ser
defeituoso ou não defeituoso. Então, podemos dizer que, no caso de uma
população, temos uma distribuição Binomial.
Quando a característica desta população é do tipo
atributo, isto é, quando os dados coletados são qualitativos, fazemos uso
de uma distribuição Binomial. Por outro lado, quando a característica é do
tipo variável, isto é, quando podemos fazer medições quantitativas,
utilizamos uma distribuição Normal, se ela for a distribuição seguida pela
característica.
Defeitos : é uma única instância de não-conformidade com determinada
exigência. Um produto ou suas peças pode apresentar um ou mais defeitos.
Um único defeito pode qualificar um produto como defeituoso. Um produto
defeituoso pode apresentar um ou mais defeitos.
Erros ou Falhas : é não fazer o que é correto. Em processos
administrativos, de serviços ou de transações existem várias oportunidades
para cometer erros ou falhas. Os erros ou falhas são também tratados como
ocorrências aleatórias isoladas em um intervalo contínuo de tempo.
19
19
Defeitos por Milhão de Oportunidades (DPMO) : é uma medida para
quantificar o número total de defeitos, se um milhão de unidades forem
produzidas, dividido pelo número total de oportunidades de defeitos.
3.2 - Suposições Estatísticas
O Seis Sigma compartilha de certas suposições
básicas. As duas suposições mais importantes são:
• Normalidade: a resposta ou a distribuição da característica segue ou
pode ser aproximada pela distribuição Normal ou Gaussiana.
• Estabilidade: o padrão que resulta da plotagem dos dados da resposta
ou característica contra o tempo está sob controle estatístico.
3.3 - A Distribuição Normal
Possui um papel importante na previsão da fração
fora da especificação ou níveis de partes por milhão de defeituosos, assim
como na análise da capacidade do processo e na determinação de custos
relacionados à fração defeituosa, reparos no produto e sucata.
A função de probabilidade normal relaciona os
valores das características com suas probabilidades de ocorrência. Saber
que a distribuição da amostra segue uma distribuição normal possibilita a
previsão da ocorrência de eventos. Também possibilita a previsão de a
quantos Sigma determinada observação se encontra em relação à média.
A Distribuição Normal teórica possui algumas
características importantes para o Seis Sigma. Uma das mais relevantes é a
área abaixo da curva para prever probabilidades.
20
20
-6 σ -5 σ -4 σ -3 σ -2 σ -1 σ 1 σ 2 σ 3 σ 4 σ 5 σ 6 σ
Figura 3
Algumas etapas da metodologia, como a
avaliação do controle estatístico e os testes de Hipóteses, exigem uma
Distribuição Normal da população ou amostra estudada.
3.4 - Ferramentas Utilizadas para Alcançar o Seis Sigma
Existe uma variedade de ferramentas, técnicas e
métodos utilizados na busca do Seis Sigma (vários deles utilizados em
técnicas de Qualidade Total), e existem diferenças significativas na sua
aplicação a processos técnicos e não-técnicos. Abaixo destaque para as
mais importantes:
Planejamento de Ação Histogramas
Análise de Variância Teste de Hipóteses
Benchmarking Gráfico de Amplit. de Performance de Processo
68,26
95,46
99,73
99,994
99,999939
69,15
99,73
99,9999998
21
21
Sessões de Brainstorming Análise de Regressão Múltipla
Diagrama e Matriz de Causa & Efeito Distribuição Normal
Folhas de Verificação Estatísticas Paramétricas
Diagramas de Concentração Diagramas de Pareto
Gráficos de Controle Distribuição de Poisson
Gráficos de Barras Análise de Possibilidades
Distribuição Binomial Análise de Capacidade do Processo
Logs de Ação Corretiva Mapeamento do Processo
Teste de Chi-Quadrado Análise do Potencial do Processo
Análise de Concordância Análise de Repetibilidade e Reprodutibilidade
Teorema do Limite Central Análise de Causa Raíz
Análise de Custo / Benefício Sigmas
Análise de Tempo de Ciclo Análise de Estratificação
Estatística descritiva Tolerância
Operações Evolucionárias (EVOP) Variação
Gráfico de Fluxo Box Plot, Dot Plot e Box Cox
Supply- Input-Process-Output-Customer (SIPOC) Voz do Cliente
Design of Experiments (DOE) Superfície de Resposta
Failure Mode Efects Analysis (FMEA) Measurement System Analysis (MSA)
3.5 - A Metodologia DMAIC
Existem cinco fases ou estágios básicos para se
obter o desempenho Seis Sigma em um processo, divisão ou empresa.
Essas cinco fases são conhecidas pela sigla DMAIC: Define (definir),
Measure (medir), Analyse (analisar), Improve (melhorar) e Control
(controlar).
Na fase Define, são identificados os projetos Seis
Sigma que serão desenvolvidos na empresa, com o objetivo primeiro de
satisfazer as expectativas dos clientes em termos de qualidade, preço e
prazo de entrega. A habilidade da organização em atender a essa expectativa
está intimamente ligada à variação de seus processos (qualquer tipo de
processo, abrangendo tanto os administrativos ou transacionais, como os de
serviços, vendas e manufatura). A variação de processos tem um impacto
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22
direto nos resultados financeiros da empresa em termos de custo, tempo de
ciclo e número de defeitos, falhas e erros que afetam a satisfação do cliente.
A identificação de projetos Seis Sigma permite à organização reconhecer
como os seus processos afetam sua lucratividade, e permite definir quais
desses processos são críticos para o negócio da empresa.
A fase Measure abrange ações relacionadas à
mensuração do desempenho de processos e à quantificação da variabilidade
dos mesmos. Através de consenso entre os integrantes da equipe Seis
Sigma da empresa, são identificadas as "Variáveis de Entrada de Processos-
Chave "(KPIVs) e as "Variáveis de Saída de Processos-Chave" (KPOVs).
Nessa fase, são utilizadas ferramentas básicas como, por exemplo: as
métricas Seis Sigma, a Análise de Sistemas de Medição (MSA), a Análise de
Modos de Falha e Efeitos (FMEA) e o Desdobramento da Função Qualidade
(QFD).
Na fase Analyse, são analisados os dados
relativos aos processos estudados, com o objetivo principal de se conhecer
as relações causais e as fontes de variabilidade e de desempenho
insatisfatório de tais processos, visando a melhoria dos mesmos. Nessa fase,
as ferramentas utilizadas incluem: visualização de dados, testes de hipótese,
análise de correlação e regressão, e análise de variância.
A fase Improve consiste, fundamentalmente, no
desenvolvimento de Projetos de Experimentos (DOE), com o objetivo de se
conhecer a fundo cada processo, através da mudança estrutural de níveis de
operação de diversos fatores, simultaneamente, do processo em estudo. A
informação obtida com o DOE auxilia a identificar o ajuste das variáveis-
chave para modificar e otimizar o referido processo.
Na fase Control, são implementados diversos
mecanismos para monitorar continuamente o desempenho de cada processo.
Entre as técnicas adotadas, destacam-se as seguintes: Cartas de Controle
(Target Chart, Nominal Chart, Z Chart, CUSUM Chart), Planos de Controle,
Testes de Confiabilidade e Processos à Prova de Erros.
23
23
4 - INFRA-ESTRUTURA DE SUCESSO
A grande maioria dos benefícios do Seis Sigma
reside exatamente na sua metodologia de implementação e no uso correto e
"sábio" das ferramentas e técnicas estatísticas. Simplificações na aplicação
da metodologia, como a redução do número de pessoas treinadas e
envolvidas no Programa, podem acarretar resultados decepcionantes, muito
aquém do desempenho que o Seis Sigma pode efetivamente propiciar.
Empresas como a Bombardier, GE, Polaroid, ABB
e Seagate designaram um alto executivo para, em tempo integral, conduzir,
incentivar e supervisionar as iniciativas Seis Sigma em toda a organização. O
responsável pelo Programa deve desenvolver um amplo plano para
implementar e disseminar o Seis Sigma pela empresa. É ele que deve
selecionar os executivos (diretores e gerentes) que desempenharão o papel
de Champions ("Campeões") na organização. A principal responsabilidade
dos mesmos é fazer com que equipes multifuncionais se empenhem no
desenvolvimento de projetos específicos de melhoria e de redução de custos.
Os Champions devem ser capazes de pavimentar
o caminho para as mudanças necessárias e para a integração de resultados.
São os Champions que definem as pessoas (ou a
pessoa, dependendo do porte da organização) que irão disseminar os
conhecimentos sobre o Seis Sigma por toda a empresa, e irão coordenar
uma determinada quantidade de projetos. Tais pessoas são:
- Black Belts ("Faixas Pretas"): dedicam 100% de seu tempo ao programa.
Normalmente, os Black Belts conduzem nas empresas de 4 a 6 projetos por
ano que podem gerar melhorias de US$ 75 mil a US$ 175 mil por projeto, em
termos de redução de custos, melhoria dos tempos de ciclo do produto ou
serviço, eliminação de defeitos e incremento significativo da satisfação do
cliente. A duração de cada projeto depende da complexidade, da
24
24
disponibilidade de equipamentos de medição apropriados e da verba alocada
para o mesmo.
A escolha de um candidato a Black Belt deve ser
bastante criteriosa. Suas principais características pessoais devem ser as
seguintes:
- Ter experiência de pelo menos 5 anos em sua área de atuação (pode ser
tanto engenheiro como administrador, por exemplo);
- Ter sólidos conhecimentos de Estatística (não é necessário ser um
especialista, mas é imprescindível saber o que é média, desvio-padrão,
teste de correlação, análise de variância etc);
- Ter excelente compreensão da língua inglesa (a maioria das publicações
sobre o Seis Sigma é em inglês);
- Ser dinâmico e ter a firme disposição de efetuar mudanças (pessoas que
ficam esperando que lhes digam o que fazer, não servem para ser Black
Belts);
- Ter habilidade para organizar e acompanhar projetos, e para coordenar
equipes de trabalho multifuncionais.
É fundamental, portanto, que o futuro "Faixa Preta"
possua habilidades de liderança. Um dos maiores desafios de um Black Belt
é fazer com que outras pessoas pratiquem novas formas de trabalho. Seu
foco deve se concentrar em ensinar e auxiliar os funcionários da organização
na análise e controle dos processos em que os mesmos atuam. Seu tempo
deve estar voltado para estudar, pensar e aprender como inovar na solução
de problemas e no aumento da lucratividade.
Em grandes empresas, há também a figura do
Master Black Belt, que, também em tempo integral, assessora os
Champions na identificação de projetos de melhoria, além de coordenar todo
o trabalho dos demais Black Belts.
25
25
Um outro "personagem" do Programa Seis Sigma
são os chamados Green Belts ("Faixas Verdes"). São funcionários de toda a
organização que dedicam apenas parte de seu tempo aos projetos Seis
Sigma. Eles têm menos responsabilidades no Programa e, normalmente, se
envolvem em projetos diretamente relacionados ao seu dia-a-dia de trabalho.
Os Green Belts recebem, uma versão mais
simplificada do treinamento a que são submetidos os Black Belts. Suas
tarefas básicas podem ser resumidas de duas maneiras: auxiliar os Black
Belts na coleta de dados e no desenvolvimento de experimentos, e liderar
pequenos projetos de melhoria em suas respectivas áreas de atuação.
O quadro a seguir dá uma visão geral das
características básicas dos principais "personagens" do Programa Seis
Sigma.
O CHAMPIONS BLACK BELTS GREEN BELTS
QUALIFICAÇÕES
Vice Presidente e
Diretores.
Familiaridade com
Estatística.
Gerentes e
Coordenadores.
Sólidos
conhecimentos de
Estatística.
Experiência técnica e
administrativa.
Familiaridade com
ferramentas
estatísticas básicas.
TREINAMENTO
Três dias ou uma
semana de
treinamento
(30 ou 50 horas).
Quatro meses de
treinamento
(200 horas + projeto).
Dois meses de
treinamento
(100 horas + projeto).
NÚMERO DE
FUNCIONÁRIOS
TREINADOS
Um Champion por
área-chave da
empresa.
Um Master Black Belt
para cada 30 Black
Belts
(em grandes
empresas).
Um Green Belt
para cada 20
funcionários.
26
26
5 – METODOLOGIA SEIS SIGMA – CASO REAL
O estudo de um caso real é a melhor forma de
entender a metodologia Seis Sigma. Lembrando que qualquer processo
segue a Metodologia DMAIC, explicada no capítulo 3.
5.1 - Primeiro Passo – Definir o ProblemaD – Define : Identificação e priorização dos problemas e oportunidades / estimativa dos
benefícios potenciais / Organização da equipe de trrabalho
A empresa XYZ Processos de Engenharia
Automotiva, após verificar que apesar de estar com seus controles de
produção muito bem direcionados, ainda ocorriam problemas com a
montagem de um de seus produtos, o principal deles, afetando na satisfação
dos clientes (montadoras de automóveis). Optou pela Metodologia Seis
Sigma para otimizar seus processos e diminuir os defeitos e suas variações.
O principal componente produzido pela XYZ para a
Indústria automobilística era o painel traseiro para automóveis de três portas.
Um Engenheiro descobriu que o peso da peça estava fora das especificações
da montadora e precisava descobrir onde estava o problema, já que sua
produção teria sido montada dentro do exigido pelo cliente.
Definição do Problema: variação no consumo do material utilizado na
produção do painel traseiro. Essa variação acrescentou 1 Kg no produto.
Definido o problema, o engenheiro, que na
verdade era um Black Belt, tratou de quantificar o ganho do trabalho, já que
além da satisfação do cliente, o trabalho estaria buscando uma diminuição
nos custos.
27
27
Objetivo do Projeto: reduzir a variação no peso do painel traseiro de 1 Kg,
para 20 gramas, de acordo com as especificações do cliente.
Benefícios: Redução nas sobras de material; tempo de ciclo da produção
reduzido; ganho de US$ 120.000.
5.2 - Segundo Passo – Medir o ProblemaM – Measure : Entender o processo de trabalho e interfaces / identificação das causas
fundamentais / mensurar a influência dos fatores de contribuição
A partir daí o Engenheiro partiu para entender o
processo como um todo, identificando os passos, seus limites, gargalos,
retrabalhos, “fábricas ocultas”, entre outros. Para isso, desenhou o “Mapa do
Processo”.
Entrada deM. Prima
Mistura Secagem
Enchimento Formato Molde
Início
FIM
Extrusão
X TipoX Tipo X Tipo X Tipo
X TipoX Tipo X Tipo Y
Painel
- % Retorno ControlávelMaterial- Contaminação Control
Calibração Control Temperatura Contol -Quantid. Mat. Control-Rapidez na Produção Control-Temper. do Produto Control
-Carga Material Control-Molde (1 - 100) Control-Peso Control-Temperatura Control-Ferramental Control-Corte Control-Ferramenta Calib. Control-Meio Ambiente Ruido-Tempo de Soldagem Control- Ajuste de Cortina Control.
-Prensa Control-Torneamento Control-Tempo de Prensado Control- Perfil Control- Resfriam. Molde Control
A A A
ANN A
28
28
Com a confecção do Mapa do Processo, o
Engenheiro pode observar os passos que agregavam e os que não
agregavam valor a produção do painel. Chegou a conclusão também que
quase todas as entradas (X’s) eram controláveis e apenas uma (Meio
ambiente), foi classificada como ruído.
Para determinar o foco do projeto, de acordo com
o esperado pelo cliente, o Engenheiro então começa a utilizar algumas
ferramentas de qualidade, que dão suporte a metodologia Seis Sigma. Inicia
pelas ferramentas de “Causa & Efeito”, muito conhecidas em projetos de
qualidade. Através do “Diagrama Causa & Efeito”, conhecido também por
“Espinha de Peixe”, o Engenheiro classifica as Causas de acordo com sua
natureza:
FeedingMixing
Extrusion
Acummulator ChargeShoot
MoldingFinished Part
29
29
Relacionando todas essas causas com o que o
cliente espera do trabalho, o Engenheiro define o que realmente será
importante verificar e mudar.
MATRIZ CAUSA & EFEITOS
Ac ré s c im o n o P e s o d o C o m p o n .
M e io A m b ien te ( R)
C on tam in aç ã o (C )
Tem p . S ec a gem (C )
Tem p . P ro du to (C )
Te m p o S o ld age m (C )
Tem pe ra tu ra (C )
Te m p o P ren sado (C )
% Re t. M a te r ia l (C )
P e r f i l ( C )
P eso ( C )
No va C a lib . (C )
To rn eam e n to (C )
A ju ste de C o r tina (C
F e r ram . c a lib ( C )
F e r r am en ta l (C )
Resf r iam . M o lde ( C )
P re nsa (C )
Ra p id ez To rnea m (C )
Rap idez C a rg a (C )
Rap ide z P rod . (C )
P E S S O A L
M Á Q U IN A S
M A T E R IA IS
M É T O D O
M E D IÇ Ã O
A M B IE N T E
����
C a u s a & E fe ito - P a in e l T ra s e iro
C l a s s i f i c a ç ã o d e a c o r d o c o m o e s p e r a d o p e l o c l i e n t e
1 0 7 6 5 9
1 2 3 4 5
D A D O S D O P R O C E S S O PE
SO
ON
DU
LAÇ
ÃO
AC
AB
AM
EN
TO
RÁ
P.
PR
OD
UÇ
AO
MO
LD
E
T o t a l
1 P E S O 9 9 4 9 9 3 0 32 A J U S T E D E C O R T I N A 4 9 4 4 9 2 2 83 P E R F I L 9 9 4 1 4 2 1 84 P R E N S A 4 9 4 0 4 1 6 35 T O R N E A M E N T O 4 9 4 0 4 1 6 36 F E R R A M E N T A L 9 4 0 1 4 1 5 97 % R E T O R N O M A T E R I A L 4 9 0 9 0 1 4 88 T E M P O D E P R E N S A D O 4 4 4 0 4 1 2 89 R A P I D E Z N A P R O D U Ç Ã O 4 4 0 0 4 1 0 4
1 0 F E R R A M . C A L I B R A Ç Ã O 9 1 0 0 0 9 71 1 T E M P E R A T U R A 4 1 0 1 4 8 81 2 T E M P O D E S O L D A G E M 0 9 4 0 0 8 71 3 C O N T A M I N A Ç Ã O 0 0 0 0 9 8 11 4 T E M P E R A T U R A D O P R O D U T O 4 0 0 0 4 7 61 5 R E S F R I A M E N T O D O M O L D E 0 1 4 0 4 6 71 6 N O V A C A L I B R A Ç Ã O 1 1 0 9 0 6 21 7 R A P I D E Z D E C A R G A 4 0 0 0 0 4 01 8 R A P I D E Z D E T O R N E A M E N T O 1 0 0 0 0 1 01 9 M E I O A M B I E N T E 0 0 0 0 1 92 0 T E M P E R A T U R A D E S E C A G E M 0 0 0 0 0 0
T o t a l 740
553
192
170
576 0
30
30
Utilizando mais uma ferramenta muito conhecida
nos projetos de qualidade total (FMEA – Failure Modo Effect Analyse), o
Engenheiro parte para entender a severidade da causa no processo como um
todo, sua frequência, meios de detecção e começa a definir ações de
melhorias para aquelas causas de fácil solução.
As causas que, através do FMEA, foram
identificadas como de difícil solução, passam para a fase seguinte.
5.3 - Terceiro Passo – Analisar as Causas do ProblemaA – Analyse : Análise do desempenho do processo / projeção das tendências / potencial de
melhorias / simulação
Após definir, de forma subjetiva, as principais
causas do seu problema, o Engenheiro parte para a análise dos dados. A
metodologia Seis Sigma parte do princípio de que nenhuma decisão pode
ser tomada sem a avaliação dos dados.
PASO DEL DATO CLAVE MODO DE CONTROLES
PROCESO DEL PROCESO FALLA EFECTOS CAUSAS FR
E
ACTUALES DE
TR
PN
ACCIONES RECOMENDADAS
Disparo Peso Ondulación Scrap 8Variación en peso (seteo) 3Checking 1 24DOE
Peso erroneo Mayor consumo de material 10 3Bascula 1 30DOE
Ajuste de cortina Pieza incompleta Scrap 8Desajuste de cortina 3Calibrador de dado 3 72DOE
Vena Scrap 8 3 3 72DOE
Perfiles Ondulación Scrap 8Variacion en perfiles (seteo) 8Checking 1 64DOE
Peso erroneo Mayor consumo de material 10 3Bascula 1 30DOE
Herramental Ondulación Scrap 8Herramental dañado 10Checking 1 80Reemplazo de herramental
Peso erroneo Mayor consumo de material 10 3Bascula 1 30Reemplazo de herramental
ANALISIS DE MODO Y EFECTO DE FALLA DE MAQUINA 5 BLOW MOLDING (INICIA EN ALIMENTACION DE MATERIAL Y TERMINA EN MOLDEO)
SE
V.
31
31
Ele começa a medir o desempenho da linha de
produção através de relatório informativo da Unidade. Mas uma pergunta
deve ser feita nesta etapa: será que este meio de medição é seguro?
Partindo dessa dúvida, chegamos a utilização de
mais uma ferramenta, agora estatística, chamada MSA (Measurement
System Analysis). Ela ajuda a provar que seu sistema de medição é
apropriado e confiável para seu experimento.
Através da análise estatística de Repetibilidade e
Reprodutibilidade, o Engenheiro aprova seu sistema de medição:
Gage R&R
%ContributionSource VarComp (of VarComp)
Total Gage R&R 0.000005 0.01 Repeatability 0.000002 0.00 Reproducibility 0.000003 0.01 Operador 0.000000 0.00 Operador*Parte 0.000003 0.01Part-To-Part 0.048774 99.99Total Variation 0.048779 100.00
StdDev Study Var %StudyVar
Source (SD) (5.15*SD) (%SV)
Total Gage R&R 0.002236 0.01152 1.01 Repeatability 0.001291 0.00665 0.58 Reproducibility 0.001826 0.00940 0.83 Operador 0.000430 0.00222 0.19 Operador*Parte 0.001774 0.00914 0.80Part-To-Part 0.220847 1.13736 99.99Total Variation 0.220859 1.13742 100.00
Number of Distinct Categories = 139
G a g e n am e :D a te o f s tu d y :R e p o rte d b y :To le ra n c e :M is c :
B A S C U L A1 7 D E E N E R O D E L 2 0 0 1F R A N C IS C O M O N TA Ñ O G A M E Z5 G R S .
0
3 .73 .83 .94 .04 .14 .24 .34 .44 .5 1 2 3
Xb a r C h a r t b y O p e ra d o r
Sam
ple
Mea
n
M e a n = 4 .0 0 1U C L = 4 .0 0 1L C L = 4 .0 0 0
0
0 .0 0 0
0 .0 0 5
0 .0 1 0 1 2 3
R C h a rt b y O p e ra d o r
Sam
ple
Ran
ge
R = 3 .3 3 E -0 4U C L = 0 .0 0 1 0 8 9L C L = 0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0
3 .73 .83 .94 .04 .14 .24 .34 .4
P a rte
O p era do rO p e ra d o r*P a rte In te ra c tio n
Ave
rage
1 2 3
1 2 3
3 .7
3 .83 .94 .04 .14 .24 .34 .4
O p e ra do r
B y O p e ra d o r
1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0
3 .7
3 .83 .94 .04 .14 .24 .34 .4
P a rte
B y P a rte�������������������� % C o n tr ib u tio n ����������
% S tu d y Va r
G a g e R & R R e p e a t R e p ro d P a rt- to -P a rt
0
5 0
1 0 0
C o m p o n e n ts o f Va r ia t io n
Per
cent
�������������� ���������������� ����������������
�����������������������������������
��������������������������������������������������� �������������� ��������������
����������������������������������������
����������������������������������������
G a ge R & R (A N O V A ) fo r M e d ic io n
Sistema deMedição
Validado !!!!
32
32
A partir do sistema de medição validado, o
Engenheiro começa a coletar dados. De acordo com a especificação do
cliente, o Engenheiro parte para os cálculos estatísticos, com o objetivo de
determinar qual a capacidade atual do processo e o seu nível sigma.
Os cálculos estatísticos demonstram que o
processo apresenta hoje um nível sigma de 0,8 e um DPMO (Defeito por
Milhão de Oportunidade) de 876.800.
O Engenheiro então já sabia quais os defeitos que
deveria atacar, que seu sistema de medição era válido e que seu nível de
defeitos por milhão de oportunidades estava bem acima do esperado.
3020100
4.
3.
3.
I and MR
Obser
Mean=3.UCL=4.
LCL=3.6
0.0.0.0.0.0.
R=0.070
UCL=0.2
LCL
3.63.4
3.7893.310
Potential (ST)Process
Specificati
III
III
3.63.4
4.3383.332
Actual (LT)Process
Specificati
III
III
MeaStDZ.UZ.L
Z.BenZ.ShP.UP.L
P.TotYielPP
CCpPPp
LS
Capability
DataTimeData
-
876812.310.87680.01060.8661
-
-
-
209279.070.20920.10460.10461.9680.8091.2551.2550.0793.550
33
33
O próximo passo seria validar a importância dos
defeitos encontrados subjetivamente, através de ferramentas de qualidade
total. Para isso, o Engenheiro utilizou mais uma ferramenta estatística,
chamada Teste de Hipóteses.
Seus principais defeitos (Peso, Ajuste de Cortina e
Perfil) passam a ser analisados pela sua importância: será que
estatisticamente estes defeitos influenciam no problema procurado?
One-Sample T-Test and CI: Ajuste de CortinaOne-sample T for Ajuste de Cortina
N Mean StDev SE MeanAjuste de Cortina 30 27,4 19,1 3,5
Difference = Ajuste de Cortina - EspecificadoEstimate for difference: 10,4795% lower bound for difference: 3,60T-Test of difference = 0 (vs >): T-Value = 2,56 P-Value = 0,101 DF = 48
One-Sample T-Test and CI: Peso
One-sample T for Peso
N Mean StDev SE MeanPeso 30 3,45 2,1 1,5
Difference = Peso - EspecificadoEstimate for difference: 1,4795% lower bound for difference: 1,20T-Test of difference = 0 (vs >): T-Value = 0,33 P-Value = 0,010 DF = 5
One-Sample T-Test and CI: Perfil
One-sample T for Perfil
N Mean StDev SE MeanPerfil 30 43,7 32,0 11,2
Difference = Perfil - EspecificadoEstimate for difference: 23,795% lower bound for difference: 21,9T-Test of difference = 0 (vs >): T-Value = 22,5 P-Value = 0,009 DF = 25
34
34
Apenas o “Ajuste de Cortinas” não foi considerado
defeito que influenciava estatisticamente o problema estudado, já que seu
valor “P-value” ficou acima de 0,05 (que foi o risco potencial do experimento –
95% de chance de estar dentro do especifiado).
O Engenheiro, então, já sabia quais eram os
defeitos potenciais que deveria atacar (Perfil e Peso). A partir deste ponto,
mais uma dúvida aparece: será que estes defeitos se relacionam, ou seja, ao
eliminar um deles os outros também desaparecem? Ou melhor, a solução de
um deles pode influenciar na decisão para eliminar outro?
5.4 - Quarto Passo – Implementação de MelhoriasI – Improve : modelamento estatístico das soluções / estabelecimento de objetivos tangíveis /
modelo de monitoramento contínuo
O Engenheiro começa a fazer os experimentos
com a linha de montagem. Utiliza um método chamado DOE (Design of
Experiments), onde determinará a relação entre essas variáveis, qual a que
ele deverá atacar primeiro e em qual nível, de acordo com o especificado
pelo cliente.
Definidos os fatores que seriam avaliados, de
acordo com a linha de produção do painel traseiro (ítem estudado), o
Engenheiro parte para análise DOE: separa as especificações que serão
estudadas, informa os limites máximos e mínimos de produção, um ponto
central e seus respectivos pesos.
Fatores NíveisEspecificações Lim. Inf. Central Lim. Sup
Perfil 100-81 32.0 38.5 45.0Perfil 80 - 61 22 32 42Perfil 60 - 41 20 25 30Perfil 40 - 21 28 33 38Perfil 20 - 1 15.0 23.5 32.0Peso 5 6 7
35
35
O Engenheiro calculou o tamanho da amostra que
deveria colhetar para o estudo, através de outra ferramenta estatística (Power
and Sample Size for 2-level Factorial Design), que revelou:
Concluiu que seu experimento, na linguagem
DOE, deveria seguir a seguinte especificação:
2 VI - Experimento com dois fatores, seis níveis, uma
replicação e utilizando resolução estatística IV.
Factorial Design
Fractional Factorial Design
Factors: 6 Base Design: 6, 32Resolution: VIRuns: 38 Replicates: 1Fraction: 1/2Blocks: none Center pts (total): 6
6-1
36
36
Os resultados do experimento foram os seguintes:
O Engenheiro pode, ao final do experimento,
definir 5 recomendações de peso e perfil para que a produção determinasse
um produto capaz de satisfazer as necessidades dos clientes, ou seja, um
produto que estivesse dentro das especificações (diferença de 20 gramas
entre eles e não de 1Kg).
P e rfi l 1 0 0 - 8 1 P e rfi l 8 0 - 6 1 P e rfi l 6 0 - 4 2 P e rfi l 4 0 - 2 1 P e rfi l 2 0 - 1 P e so R e su l ta d o3 2 2 2 3 0 2 8 3 2 5 2 8 3 63 2 2 2 2 0 2 8 3 2 5 2 8 5 74 5 2 2 2 0 2 8 3 2 5 2 8 7 53 2 2 2 3 0 3 8 3 2 5 2 9 6 23 2 2 2 2 0 3 8 3 2 5 2 9 7 74 5 2 2 2 0 3 8 3 2 5 2 9 9 83 2 2 2 2 0 2 8 3 2 7 3 0 0 03 2 2 2 2 0 3 8 3 2 7 3 0 3 84 5 2 2 2 0 2 8 3 2 7 3 0 8 44 5 2 2 2 0 3 8 3 2 7 3 1 2 54 5 2 2 3 0 2 8 3 2 5 3 1 2 83 2 2 2 3 0 2 8 3 2 7 3 1 8 33 2 2 2 3 0 3 8 3 2 7 3 2 2 64 5 2 2 3 0 3 8 3 2 5 3 2 5 63 2 4 2 3 0 2 8 3 2 5 3 3 0 24 5 2 2 2 0 2 8 1 5 7 3 3 3 93 2 4 2 2 0 2 8 3 2 5 3 3 3 93 2 4 2 3 0 3 8 3 2 5 3 3 7 84 5 2 2 2 0 3 8 1 5 7 3 3 9 63 2 2 2 2 0 2 8 1 5 5 3 3 9 73 2 4 2 2 0 3 8 3 2 5 3 4 0 93 2 2 2 2 0 2 8 1 5 7 3 4 1 63 2 2 2 2 0 3 8 1 5 7 3 4 7 14 5 4 2 2 0 2 8 3 2 5 3 5 0 33 2 4 2 2 0 3 8 3 2 7 3 5 2 13 2 4 2 2 0 2 8 3 2 7 3 5 3 33 2 2 2 2 0 3 8 1 5 5 3 5 3 44 5 2 2 3 0 2 8 3 2 7 3 5 4 14 5 4 2 2 0 3 8 3 2 5 3 5 7 64 5 2 2 3 0 3 8 3 2 7 3 5 8 73 2 2 2 3 0 2 8 1 5 5 3 6 6 7
37
37
5.5 - Quinto e Último Passo – Controle do Novo ProcessoC – Control : plano de ação definindo responsabilidades e prazos / programa de sustentação
e perenização dos benefícios / monitoramento e correções de rota.
O Engenheiro então apresentou, a partir dos
resultados, um modelo capaz de atender as especificações do cliente,
mudando apenas dois ítens na linha de produção: perfil do molde e peso a
matéria-prima. Determinou a mudança, criando procedimentos para compra
de material, alterou as linhas dos desenhos dos perfis utilizados para a
produção do ítem, treinou os operadores e criou um plano de controle para
avaliação dos resultados futuros.
Após três meses de controle, o resultado foi espantoso:
Actual (LT) Potential (ST)
4.43.93.4
Process Performance
USLLSL
Actual (LT) Potential (ST)
1000000
100000
10000
1000
100
10
1
3002001000
Potential (ST)Actual (LT)
Sigma
PPM
(Z.Bench)
Process Benchmarks
209211
-1.16
876840
0.81
Process Demographics
3.55
3.45
3.65
Opportunity:
Nominal:
Lower Spec:
Upper Spec:
Units:
Characteristic:
Process:
Department:
Project:
Reported by:
Date:
Sigma Inicial =0.8
38
38
Este foi um exemplo real. A empresa em questão
fechou, com isso, novos contratos, já que conseguiu um custo de produção
menor (e conseqüentemente melhor preço final) e ainda satisfez seu antigo
cliente.
Actual (LT)
Potential (ST)
3450 3550 3650
Process Performance
USLLSL
Actual (LT)
Potential (ST)
1
10
100
1000
10000
100000
1000000
0 10 20 30 40 50
Actual (LT) Potential (ST)
PPM
Sigma(Z.Bench)
Process Benchmarks
3.47
9.97E-03
5.61
261.581
Process Demographics
Date:
Reported by:
Project:
Department:
Process:
Characteristic:
Units:
Upper Spec:
Lower Spec:
Nominal:
Opportunity:
3650
3450
Sigma Final =5.6
39
39
Conclusão
Várias empresas não sabem em que nível de
defeitos estão operando, muito menos com que nível sigma trabalham.
Enquanto isso, segundo Peter S. Pande (Estratégia Seis Sigma – Ed.
Qualitymark – 2001), estas organizações gastam em torno de 30% do seu
tempo corrigindo problemas recorrentes de erros cometidos anteriormente.
Algumas organizações convivem com sua ineficiência e até mesmo
consideram-na parte dos negócios.
Um programa Seis Sigma cria, eventualmente,
uma organização que não tolera defeitos, sucata, reparos no produto, erros
ou falhas. Ele cria uma organização obcecada por fazer seus processos
robustos contra defeitos ou erros e por simplificar seus processos para que
eles sejam mais eficientes, operando com um ciclo de controle curto, e não
dêem chances para erros.
Levando-se em consideração os resultados
obtidos nas empresas que hoje utilizam um programa Seis Sigma para
resolução dos defeitos em seus processos, bem como analisando os
resultados práticos apresentados neste estudo, podemos concluir que é
grande o poder da metodologia na obtenção de resultados e a diferença entre
ela e as apresentadas até então pelos estudos da Qualidade Total. Seus
resultados são “tangíveis” e duradouros, baseados em dados estatísticos e
reais.
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Publicações Importantes Sobre o Tema
Anexo 1
“EM BUSCA DO PADRÃO SEIS SIGMA”
A GE de Jack Welch está atrás dele.
A Motorola, a Navistar e a ABB também.
"John F. Welch, CEO da General Electric, prevê que o programa
Seis Sigma economize de 5 a 10 bilhões de dólares ao longo da próxima década, além dos lucros
extras."
(The Wall Street Journal, 13 de janeiro de 1997)
Extraído da Revista Exame nº 689, ano 32, nº 11, jun/99.
Direitos autorais reservados à Revista Exame.
Em 1997, quando o presidente da GE, John Welch, anunciou o maior faturamento
nos 105 anos de história da empresa e um lucro fenomenal, houve uma grande
surpresa. Não pelos números, mas por creditar parte dos resultados ao programa
de qualidade adotado dois anos antes, denominado de Seis Sigma.
Seis Sigma é uma estratégia gerencial de mudanças para acelerar o
aprimoramento em processos, produtos e serviços. O termo "Sigma" (sigma é a
18ª letra do alfabeto grego) mede a capacidade do processo em trabalhar livre de
falhas. Quando falamos em "Seis Sigma", significa redução da variação no
resultado entregue aos clientes numa taxa de 3,4 falhas por milhão ou
99,99966% de perfeição.
O conceito Seis Sigma é uma nova forma para medir o quanto um produto é
bom. Quando um produto tem Seis Sigma isto nos diz que sua qualidade é
excelente, significando que a probabilidade de produzir defeitos é extremamente
baixa. Essencialmente, o sigma é uma medida estatística para medir a taxa de
falhas. Quando o sigma é baixo, 1 ou 2, significa que as taxas de falhas são
extremamente elevadas. Quando o sigma é alto, 5 ou 6, as falhas são
extremamente raras.
A abordagem Seis Sigma foi desenvolvida pela Motorola, na década de 80, com o
objetivo de reduzir a taxa de falhas em seus produtos eletrônicos manufaturados.
41
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O programa foi elaborado com o severo desafio do "desempenho livre de
defeitos", e tinha como principais objetivos o aprimoramento da confiabilidade do
produto final e a redução de sucata. Empresas como a Navistar, AlliedSignal
(dona da freios Bendix), ABB, GenCorp, além da própria General Electric, vêm
obtendo ganhos expressivos, tanto de qualidade, quanto financeiros,
declaradamente relacionados com a adoção da "cultura Seis Sigma".
As falhas não estão limitadas as áreas produtivas. Podem estar na emissão de
uma nota fiscal, no desenvolvimento de software, em desenhos de engenharia,
no extravio de uma bagagem e no tempo de processamento de um pedido. As
oportunidades de aprimoramento existem em tudo que consuma trabalho, tempo
e material. A maior novidade é a mensuração em termos de sigma, o
monitoramento periódico e a busca de um referencial "best-in-class".
Seis Sigma é tecnicamente um dos elementos do processo do Gerenciamento
pela Qualidade Total, TQM. O uso do Seis Sigma é uma forma muito mais
quantitativa de medir os esforços de Qualidade e efetivamente comunicar o
progresso para clientes, funcionários, fornecedores e acionistas. O modelo de
aprimoramento consiste em 4 fases: medir, analisar, aprimorar e controlar,
utilizando as ferramentas estatísticas em um ciclo único e dinâmico, permitindo a
melhoria do processo em pontos que agregam valor.
Na implantação do Seis Sigma, estrutura-se uma equipe que atua como agente
de mudanças. Ela trabalha em projetos com grande retorno financeiro, pela
redução de falhas mediante o uso de métodos estatísticos. Essa equipe é formada
por pessoas treinadas para disseminar o conhecimento Seis Sigma e dar
assistência aos demais integrantes da organização, viabilizando a aplicação dos
métodos estatísticos necessários. Esses agentes de mudança são denominados de
faixas pretas (Black Belts).
Embora as ferramentas usadas não sejam novas, a abordagem Seis Sigma
acrescenta considerável valor a elas, desenvolvendo um vocabulário de métricas
e ferramentas uniformizado em toda a organização. Ao formalizar o uso de
ferramentas estatísticas, evita-se empregá-las isolada e individualmente em um
caminho desconectado. Com isso intensifica-se a necessidade de entender e
reduzir variações, em vez de somente estimá-las. Seis Sigma exige que muitas
coisas estejam quantificadas, mesmo sendo intangíveis, como a percepção do
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cliente. Dessa forma, salienta uma abordagem baseada em dados para o
gerenciamento, e não apenas sentimentos ou intuição.
MÁQUINA DE FAZER DINHEIRO
Custos e lucros proporcionados pelo Seis Sigma na General Electric – em US$ milhões.
A estimativa dos analistas de mercado americanos é de que, a curto prazo, as
indústrias de transformação que não estiverem com um nível de qualidade Seis
Sigma estarão sem capacidade competitiva. Trabalhar em Seis Sigma significa
trabalhar em classe mundial. Na GE, O impacto do sistema continua se traduzindo
em montanhas de dinheiro: no relatório da diretoria deste ano (veja o gráfico)
Welch anunciou um ganho superior a 1,3 bilhão de dólares em 1998 por conta do
Seis Sigma. Em 1999, ele espera ganhar 2 bilhões.
Anexo 2
“FAIXAS-PRETAS DERRUBAM CUSTOS”
Profissionais especializados em resolver problemas são valorizados
também no Brasil
Extraído do Jornal Gazeta Mercantil
São Paulo, terça-feira, 21/03/00
No Brasil, o Seis Sigma chegou há alguns anos, mas só nos últimos meses despertou a
mesma paixão declarada por Welch. (...) A Divisão Spicer Cardans da Dana Sistemas
Automotivos contratou uma empresa especializada, para fazer o treinamento de dez "faixas-
pretas".
Outras companhias preferem ir à caça. A Multibrás já perdeu dez "faixas-pretas". A Kodak
registrou uma baixa. "O mercado vai começar a pegar fogo em pouco tempo", afirma
Reinaldo Vasconcelos, Gerente de Qualidade da Kodak.
Perder especialista na área custa caro. Em média, uma empresa desembolsa entre US$ 10
mil a US$ 15 mil apenas em treinamento para formar um profissional, em cursos que duram
cerca de um ano e meio.
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