2. Nível Atual do Processo Defeitos Causas Críticas dos Problemas Perpetuar as mudanças $$ Nível Atual do Processo Defeitos O quê deve ser melhorado? Qual é a oportunidade? Gestão da Qualidade
3.
4. Y = F(x) Entendendo o processo como uma função matemática PROCESSO ENTRADAS (X) SAÍDAS (Y)
5. ESTUDO DO COMPORTAMENTO DO PROCESSO – EM RELAÇÃO À PERFORMANCE MÉDIA E VARIAÇÃO – DE ACORDO COM OS REQUERIMENTOS DOS CLIENTES Medição da qualidade do processo LSE T LIE
14. A média é o centro de massa de um conjunto de dados: Exemplo: 4,1 - 2,7 - 3,3 - 4,2 - 6,0 - 5,4 - 8,3 -7,2 - 19,7 n x x Média 60,9 9 6,766
15. É medida de posicionamento dos pontos. 100 67 50 24 22 13 09 08 02 VALORES ORDENADOS Mediana = É o valor que ocupa a posição do meio ( X ). É também conhecido também como P50. 50% DOS PONTOS ESTÃO ACIMA 50% DOS PONTOS ESTÃO ACIMA ~ Mediana
16.
17. Variância : não possui sentido físico – serve apenas como parâmetro matemático para cálculos (não se pode somar aritmeticamente os desvios-padrão) Desvio Padrão : em termos gerais, é a média da variação do processo em relação à média do mesmo Exemplo: 4,1 - 2,7 - 3,3 - 4,2 - 6,0 - 5,4 - 8,3 -7,2 - 19,7 s 2 = Exemplo: 4,1 - 2,7 - 3,3 - 4,2 - 6,0 - 5,4 - 8,3 -7,2 - 19,7 s = Variância e Desvio Padrão 26,815 5,178
18. LIMITE DE DESEMPENHO - INFINITO + INFINITO PROBABILIDADE DE OCORRÊNCIA Dados Contínuos A distribuição “normal” Uma distribuição normal pode ser completamente descrita sabendo apenas o seguinte: - Média - Desvio Padrão
19. Exemplo : suponha que a distribuição do peso dos jogadores de um time de futebol segue uma distribuição normal com = 80 kg e = 5 kg. Eixo X 80 85 90 95 65 70 75 (peso em kg) 100 60 Distribuição Normal
20. 40% 30% 20% 10% 0% 68% 95% Probabilidade do valor da amostra 99 , 73% Eixo X Six Sigma
21. Com os conceitos vistos anteriormente, podemos agora associar à curva que representa o processo estudado o valor de “Z”. O valor da estatística Z é a distância de um valor “x” qualquer até a média em quantidade de desvios-padrão Probabilidade P{x > z} z x - Z = VALOR DE ‘Z’ VALOR FIXADO NO EIXO ‘X’ MÉDIA POPULACIONAL CALCULADA DESVIO PADR Ã O POPULACIONAL CALCULADA
24. MEDIÇÃO MATERIAL MÃO DE OBRA MÉTODO MEIO MÁQUINA DECLARAÇÃO DO PROBLEMA ENTRADAS DO PROCESSO Objetivo : Providenciar a visualização de todas as possíveis causas de um problema específico, através das principais entradas do processo Espinha de Peixe
25. Matriz Causa Efeito A Matriz Causa e Efeito é utilizada para priorizar as entradas do processo de acordo com o impacto de cada uma nas saídas ou requerimentos do cliente. RESULTADOS FINAIS ENTRADAS PRIORIZADAS: MAIOR PARA O MENOR IMPACTO MAIOR IMPACTO MENOR IMPACTO ESTABELECER A RELAÇÃO ENTRE ENTRADAS E SAÍDAS: 1- BAIXA RELAÇÃO; 10- ALTA RELAÇÃO 10 09 08 06 AVALIAR A IMPORTÂNCIA PARA O CLIENTE SAÍDA # 1 SAÍDA # 2 SAÍDA # 3 SAÍDA # N LISTAR AS PRINCIPAIS SAÍDAS DO PROCESSO COLOCAR AS ENTRADAS DO PROCESSO ENTRADA # 1 ENTRADA # 2 ENTRADA # 3 ENTRADA # 4 ENTRADA # 5 ENTRADA # N
28. Plano de Ação - n 0 001 Data de Emissão : 01/05/98 Data de Revisão : 03/07/98 Projeto : Diminuir Erros em Relatórios de Despesas de Viagem Facilitador : E.A do Nascimento Ação Responsável Data Data Status Início término 1-) Elaborar software de Supervisor 10/05/98 01/08/98 gerenciamento de relatórios de de despesa de viagem Informática 2-) Estabelecer limites de Presidência 01/06/98 15/07/98 gasto para cada função da + companhia Gerente de RH 3-) Treinar funcionários para Analistas de 01/08/98 30/08/98 utilização de software Treinamento 4-) Comunicar obrigatoriedade de Gerente de RH 01/07/98 30/08/98 uso do software 5-) Iniciar auditorias para confirmar Auditor - Líder 15/09/98 30/12/98 uso correto do software 20% 40% 60% 80% 100% 20% 40% 60% 80% 100% 20% 40% 60% 80% 100% 20% 40% 60% 80% 100% 20% 40% 60% 80% 100% Plano de Ação
30. Novo Mapa de Processo Identificação dos Pontos de Controle E 1 E 2 E 3 S 1 Métrica / Racional de Cálculo X 1 X 3 X 2 X 4 Responsável e Freqüência de Revisão Sistema de Controle de Processos
31. Um gráfico de controle é um conjunto de pontos (amostras) ordenados, no tempo, que são interpretados em função de linhas horizontais, chamadas de LSC (limite superior de controle) e LIC (limite inferior de controle). A figura abaixo apresenta um exemplo típico. CEP Controle Estatístico de Processos
32. Se apenas as causas comuns de variação estão presentes, a saída de um processo forma uma distribuição que é estável e previsível ao decorrer do tempo. Se existem causas especiais de variação, a saída do processo não é estável e não previsível ao decorrer do tempo. Não temos como saber o que acontecerá: - Amanhã - Entre amostras CEP Controle Estatístico de Processos TEMPO TEMPO ?
34. LIE E LSE = ESPECIFICAÇÕES DO CLIENTE – INDEPENDEM DO PROCESSO – SÃO REQUERIMENTOS EXTERNOS E PORTANTO DEVEM SER ATENDIDOS LIC E LSC = LIMITES DO PROCESSO – DEPENDEM DO PROCESSO – SÃO CONDIÇÕES ASSOCIADAS AO FUNCIONAMENTO DO PROCESSO Controle Estatístico de Processos