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Técnicas Avançadas de Produção, Six Sigma e Lean

Production

Aula 1

Prof. Osny Augusto Junioroaugusto@grupouninter.com.br

Engenharia de Produção

Conceitos Básicosde Seis Sigma

Ao final desta aula, o aluno deverá ser capaz de:

− conhecer as vantagens da

aplicação do seis sigma e do

lean

− estabelecer as relações entreo seis sigma e o lean

− conhecer os conceitos gerais da metodologia seis sigma

− dominar os conceitos de estatística básica

− entender o significadode seis sigma

Por que seis sigma + lean?

− O lean e o seis sigma objetivam resultados

− O seis sigma reduz a variabilidade e o nível de defeitos do processo

− O lean elimina desperdícios e melhora o fluxo do processo

Lean

Identifica problemas no fluxo

Seis Sigma

Melhora a capacidade das etapas que agregam valor

Cada um tem um Foco DistintoSeis Sigma Lean

Diminuir a variabilidade Reduzir desperdícios

Aumentar a qualidade Reduzir o lead timeSolução de problemas complexos por meio de ferramentas estatísticas

Solução rápida de problemas (kaizen)

Aumento do rendimento da cadeia de valor

Aumentar o valor agregado das etapas do processo

Métrica: nível sigma de qualidade

Métrica: tempo

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Qual a vantagem da associação? Filosofia, sistema ou ferramenta?

Detalhando as duas Metodologias

Elemento Seis Sigma Lean

Visão Melhoria dos processos

Melhoria da cadeia de valor

Abordagem Redução de defeitos, conceito de Critical to

Quality (CTQ)

Redução de desperdícios, conceito de valor

reconhecido pelo cliente

Objetivo Diminuir a variabilidade

Diminuir o valor não agregado

Indicadores Foco forte na eficácia, indicadores

mostrando atender as especificações do

cliente

Foco forte em eficiência, indicadores mostrando atender a produtividade

Elemento Seis Sigma Lean

Estrutura da equipe

Equipe formada por belts compostos por

vários níveis e departamentos

trabalhando no tema do projeto

Atividades de pequenos grupos (APGs),

compostos por equipes da área, envolvendo o chão

de fábrica

Natureza dos trabalhos

Projetos definidos, observando o impacto

no cliente interno e externo

Projetos definidos, observando o fluxo da

cadeia de valor

Metodologias Dmaic e Dmadv Utilização dos cinco princípios

Estratégias de

implementa-ção

Implementar projetos estratégicos ao negócio

da empresa

Implementar melhorias nos pontos gargalos com disseminação do conceito

kanban

Elemento Seis Sigma Lean

Áreas clássicas de coordenação

Qualidade Produção

Ferramentas utilizadas

Mapa do processo, estudos estatísticos, matrizes de tomada de decisão, FMEA, planos de controle

etc.

VSM, TOC, kanban, poka-yoke, JIT,

SMED, 5S, gerenciamento

visual etc.

Empresas de sucesso com o programa

Empresasnorte-americanas

Empresas japonesas

Introdução ao Seis Sigma

Seis Sigma é um mapa geral (Road Map) que ajuda a integrar

as ferramentas que visam a melhoria de processos, redução da variabilidade e maximização

do retorno financeiro

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O foco principal é atingir níveis

de defeitos de 3,4 ppm para as

características críticas da

qualidade (Critical To Quality �

CTQs)

Maximizar o Retorno, eis a Questão

O Impacto da QualidadeNível 6ó

EVENTO Quatro Sigma(99,38% conforme)

Seis Sigma(99,99966% conforme)

300.000 cartas postadas 1860 cartas extraviadas 1 carta extraviada

Um ano (525.600 minutos)de fornecimento de água

potável

3258 minutos ou54 horas de

água não potável1 minuto de água não potável

Em 1.470.580 internações hospitalares

9118 casos deInfecção hospitalar

5 casos deinfecção hospitalar

Aterrisagens de aviões no Brasil

Uma aterrisagem de emergência no

aeroporto de Guarulhos por dia

Uma aterrissagem de emergência em todos os

aeroportos do Brasil a cada cinco anos

Processos do Ponto de Vista 6ó

Processos técnicos

A principal característica de um processo técnico é o fluxo do produto visível e um produto tangível como resultado desse processo.

Processos não técnicos

A principal característica de um processo não técnico é trabalhar com fluxo de informações e ter, na maioria das vezes, como resultadoum produto intangível.

Áreas de Aplicaçãodo Seis Sigma

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Modos de Aplicação do Seis Sigma

Benchmark

Meta

Métrica

Filosofia

Estatística

VisãoEstratégia

Benchmark

Meta

Métrica

Filosofia

Estatística

VisãoEstratégia

Revisão sobre Conceitosde Estatística Básica

Dados são coletâneas de quaisquer valores relacionados

a medições ou, segundo o dicionário Aurélio, dado é a

�informação factual usada como base para raciocínio, discussão ou

cálculo.�

Falando com Dados

Tipos de dados:

�populacionais � são obtidos de um universo finito, contemplando todos os valores existentes

�amostrais � são obtidos por meiode uma amostragem retirada da população, a qual pode ser finita ou infinita

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Classificação e Categorização dos Dados

Tipo Característica Exemplo MétodoQuantitativo

ContínuoRepresentado por números reais,

podendo assumir todos os valores dentro de

um intervalo especificado

Massa, volume, tempo de percurso, temperatura, % de

venda, espessura de uma peça...

Medição

Quantitativo Discreto

Representado por números inteiros (1, 2,

3, 4, ...)

Número de notas fiscais preenchidas erradas, número de habitantes, número

de caixas em estoque...

Contagem

Qualitativo ou AtributivoOrdinal

Representado por números ou

classificações que podem ser arranjados em ordem de grandeza

Colocação em uma corrida

automobilística, ranking em uma pesquisa, grau de

satisfação

Classificação

Qualitativo ou Atributivo Nominal

Resulta de uma classificação, tomada a

partir de critérios específicos

Sexo, tipo de não conformidade, cor

dos olhos, aprovado/reprovado

Observação

Organização dos Dados

Dados brutos

Dados organizados

Dados transformados em gráfico

E quando os dados são espalhados?

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Dados espalhados

Dados agrupados

Medidas de Tendência Central

�Moda (Mo): é a medida de maior ocorrência no conjunto de dados

�Mediana (Md): quando dados discretos são dispostos em ordem crescente torna-se possível localizar a mediana, a qual corresponde ao ponto centralda distribuição

�Média aritmética: consiste na

somatória dos valores obtidos

pela mensuração ou contagem

dividida pelo número total

de valores

Determine a moda e a média para os dados abaixo:

10,0 10,1 10,3 10,4 10,4 10,5 10,6 10,7 10,8 10,9

nxxxxMédia n

...321

47,1010

7,104

10

9,108,107,106,105,104,104,103,101,100,10

X

Moda é o valor de maior ocorrência

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�Cálculo da mediana:� ordene os dados em ordem

crescente� calcule o ponto médio

10,0 10,1 10,3 10,4 10,4 10,5 10,6 10,7 10,8 10,9

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

5,52

1102

1NMd

45,10

2

9,20

2

5,104,10

Md

5,55,5

mediana

Medidas de Dispersão

�Desvio padrão (ó ou s)� Variância (ó2 ou s2)� Amplitude (R)

minxxR máx

nx

S

2)(

nxS )(2

A Dispersão dos Dados Determina o Tamanho da

Curva!

Medidas de Formae Testes de Normalidade

� Assimetria e Curtose

� Kolmogorov-Smirnov(KS)

� Anderson-Darling (AD)

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Distribuição Normal

� É unimodal e simétrica

� A probabilidade de dois valores equidistantes da média, mas em lados opostos, é a mesma

� Pelo fato de ser simétrica, média, mediana e moda possuem o mesmo valor

� As caudas da curva normal estendem-se até o infinito

xz

De posse do valor do escore-z utilizamos a tabela de distribuição normal

padronizada para determinar a área sob a curva de distribuição.

Utilizando a Tabela

de Distribuição Normal

� Exemplo: determine qual é a área sob a curva entre a média e um ponto a 1,7 desvios padrão a direita da média. Procure pelo valor 1,7 na coluna direita da tabela e o valor 0,00 na linha superior da tabela. Ocruzamento entre coluna e linha (1,7 + 0,00) nos fornece o valor da área sob a curva para um valor de Z = 1,70, no caso 0,4554

Área sob a curva

45,54% (z =0,4554)

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O Significado de Três Sigma

± 3 sigma 99,73% 2.700 ppm

Curva com 3ó

Limite Natural Inferior: LNI = µ � 3ó → LNI= 10 � (3 x 0,50) → LNI = 8,5 u.m.

Limite Natural Superior: LNS = µ + 3ó → LNS = 10 + (3 x 0,50) → LNS =11,5 u.m.

Curva com 6ó

± 6 sigma 99,9999998% 0,002 ppm

Fora de especificação

Limite Natural Inferior: LNI = µ � 6ó → LNI = 10 � (6 x 0,50) → LNI = 7,0 u.m.Limite Natural Superior: LNS = µ + 6ó → LNS = 10 + (6 x 0,50) → LNS =13,0 u.m.

Como fazer para a curvaficar dentro dos limites

de especificação?

Limite Natural Inferior: LNI = µ � 6ó → LNI = 10 � (6 x 0,25) → LNI = 8,5 u.m.

Limite Natural Superior: LNS = µ + 6ó →LNS = 10 + (6 x 0,25) → LNS =11,5 u.m.

Reduza a variação (ó)!

Mas, processos sofrem

deslocamento ao longo do

tempo. E agora?

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Reduza mais ainda a variação (Ó)!

Limite Natural Inferior: LNI = µ � 6ó → LNI= 10 � (6 x 0,20) → LNI = 8,80 u.m.

Limite Natural Superior: LNS = µ + 6ó → LNS= 10 + (6 x 0,20) → LNS =11,20 u.m.

Então é fácil elevar um nível sigma no processo?

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