Seis Sigma: Uma introdução à metodologia e suas aplicações

6 Sigma
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• Boa noite a todos
•Qualidade na gestão
de Facilities
• 6 Sigma

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Um pouco sobre qualidade na administração
Revolução Agrícola
Revolução Industrial
Revolução da Informação (Peter Drucker)
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1736: French
mathematician
Abraham de
Moivre publishes
an article
introducing the
normal curve.
1896: Italian sociologist Vilfredo
Alfredo Pareto introduces the 80/20
rule and the Pareto distribution in
Cours d’Economie Politique.
1941: Alex Osborn, head of
BBDO Advertising, fathers a
widely-adopted set of rules for
“brainstorming”.
1949: U. S. DOD issues Military
Procedure MIL-P-1629, Procedures
for Performing a Failure Mode Effects
and Criticality Analysis.
1960: Kaoru Ishikawa
introduces his now famous
cause-and-effect diagram.
1818: Gauss uses the normal curve
to explore the mathematics of error
analysis for measurement, probability
analysis, and hypothesis testing.
1970s: Dr. Noriaki Kano
introduces his two-dimensional
quality model and the three
types of quality.
1986: Bill Smith, a senior
engineer and scientist introduces
the concept of Six Sigma at
Motorola
1994: Larry Bossidy launches
Six Sigma at Allied Signal.
1995: Jack Welch
launches Six Sigma at GE.
1924: Walter A. Shewhart introduces
the control chart and the distinction of
special vs. common cause variation as
contributors to process problems.

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• TQM: Total Quality Management –
expressão utilizada nos EUA para
designar um sistema responsável pelo
planejamento e controle de todos fatores
que podem influenciar nos objetivos dos
interessados na organização.
• TQC: Total Quality Control – prática
conhecida no Japão, responsável pelo
planejamento e controle dos fatores que
podem influenciar na satisfação do
cliente. Compreende todo ciclo de vida
do produto desde o início até o pós
venda.
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6 Sigma
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• Qual ferramenta de qualidade usar?

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• Onde estamos?
• Quando chegar?
6
• Onde chegar?
• Qual direção tomar?

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• É uma metodologia estruturada para
fornecimento de produtos e serviços melhores,
mais rápidos com custos mais baixos; com uma
forte base em conhecimento de processos e
através da redução da variabilidade dos
processos.
• O Processo Seis Sigma tem como foco:
– Redução do tempo de ciclo;
– Redução drástica de defeitos; e
– Satisfação dos clientes.
O que é Seis Sigma

6 Sigma
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Origem dos Seis Sigma
• Na década de 80, a Motorola, promoveu o
desenvolvimento da metodologia com o objetivo
de melhorar a qualidade dos seus produtos;
• Em 1986, Bill Smith,
engenheiro da
Motorola, definiu um
conceito chave para
a empresa: Defeitos
por Oportunidade,
ou Defeitos por
Unidade;

6 Sigma
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• Com este indicador, a Motorola passa a medir
os defeitos em todas as etapas de produção de
forma consistente;
• Em 1988 a Motorola recebe o prêmio Malcolm
Baldrige National Quality Award, equivalente ao
nosso Prêmio Nacional de Qualidade;
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• Quando Jack Welch
tornou-se CEO da
General Electric
Company, em 1991,
um dos primeiros
itens de sua agenda
foi a reestruturação
de toda a
organização;
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• As 12 unidades de negócio da GE deveriam
utilizar processos baseados em Seis Sigma;
• Em 1995 a GE começou seu programa com
média de qualidade de 3 Sigma;
• Antes de 1997, subiu para 3,5 Sigmas;
• Este aumento de qualidade transformou a GE,
de uma empresa de 25 bilhões de Dólares em
uma empresa de 90 Bilhões e alta rentabilidade.
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Como Funciona o Seis Sigma
• O conceito estatístico, primeiramente, considera que o
comportamento do processo segue a distribuição normal
de probabilidades;
Distribuição Normal
• Baseado nesta premissa, busca-se reduzir
gradativamente a variabilidade de um processo até que
se atinja um fator de 99,9997% de sucesso (Seis
vezes o desvio padrão);
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• Notas de três competidores em uma prova
skate.
– Competidor A: 7 – 5 – 3 (média = 5)
– Competidor B: 5 – 4 – 6 (média = 5)
– Competidor C: 4 – 4 – 7 (média = 5) ... Como decidir?
• Variância (V):
– Competidor A: [(7-5)2 + (5-5)2 + (3-5)2]/3 = 2,667
– Competidor B: [(5-5)2 + (4-5)2 + (6-5)2]/3 = 0,667
– Competidor C: [(4-5)2 + (4-5)2 + (7-5)2]/3 = 2,000
• Desvio Padrão (σ = Sigma; mantém a unidade da variável!):
– Competidor A: = √2,667 = 1,633
– Competidor B: = √ 0,667 = 0,817
– Competidor C: = √ 2,000 = 1,414
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• Trajeto de carro e de
moto têm variações na
duração do trajeto
diferentes? Sim!
• Trânsito livre: carro é
mais rápido.
• Tráfego: moto é mais
rápida
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• Note que
freqüência
é o
número de
vezes que
o evento
ocorre.
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• Na linguagem da metodologia do Seis Sigma, um
processo é medido por alguns índices, relacionados
abaixo:
– CP = Capacidade dos Processos
– CPk = Capacidade ajustada dos Processos
– Dpm = defeitos por milhão, que é a proporção de valores
fora da especificação, multiplicado por 1.000.000.
– Dpmo = é o mesmo do índice anterior, mas expresso em
defeitos por milhão de oportunidades.
– Dpu = defeitos por unidade, que é o total de defeitos
dividido pelo total de unidades produzidas.
– Sigma Level, ou Nível Sigma (Z) = é o número de desvios
padrão entre o centro do processo e a especificação mais
próxima.
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• Para um processo que tem Cpk igual a 1,00
(Limites de Controle coincidindo com os de
Especificação), podemos estimar qual o
percentual de produtos fora da especificação:
Processo com Cp = Cpk = 1,0
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• Calculando os valores de Z para os dois lados,
teremos:
• Pela Tabela Normal Padronizada, a probabilidade
de um valor ser maior ou igual a Z=3 é de
0,0135%, como temos dois lados (simetria),
temos que a probabilidade de Z=+/- 3 = 0,027%
ou de 2700 ppm.
• Este valor considera que o processo é estático.
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• Existem algumas diferenças da abordagem
convencional do Controle da Qualidade, como por
exemplo, os índices de capacidade tradicionais, Cp e
Cpk, que assumem um processo estático, o que na
realidade não acontece pois a longo prazo, os
processos variam;
 Assumindo uma variação a longo
prazo de mais ou menos 1,5
desvios padrão, podemos dar
aos índices de capacidade uma
outra interpretação, mais realista.
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• Calculando os valores de Z para os dois lados, teremos:
• Pela Tabela Normal Padronizada, a probabilidade de um
valor ser menor ou igual a Z=4,5 é de 0,0034% e maior
ou igual a z=1,5 é de 6,6807%, resultando em uma
probabilidade de 6,6811% ou 66811 ppm.
• Isso significa que a cada um milhão de produtos 66.811
estão fora das especificações;
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• Curvas normais, com
qualquer μ e σ, podem
ser transformadas em
uma curva normal que
tem média igual a 0 (μ =
0) e desvio padrão igual a
1 (σ = 1). Esta curva
normal, com média 0 e
desvio padrão 1, é
conhecida como curva
normal reduzida. Suas
probabilidades são
apresentadas em tabelas
de fácil utilização.
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• O que a metodologia Seis Sigma prega é a
redução drástica da variabilidade até um nivel
de 3,4 ppm (6 desvios padrão) da média até a
especificação, superior ou inferior.
Visualização do processo
original
Visualização do processo com
variação reduzida
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6 Sigma
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• A tabela abaixo apresenta os Limites de Especificação
vs. Defeitos para Distribuição sem Deslocamento
• Agora se considerarmos uma variação da média µ = ±
1,5 σ, o que é bastante comum na vida real, teremos o
gráfico da Figura:
Tabela Limites de Especificação vs. Defeitos
para Distribuição com Deslocamento de ± 1,5
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Análise do Fator de Melhoria
• Fator de Melhoria “M” – Indica quantas vezes a
qualidade do produto ou serviço deve ser melhorado
para aumentar o valor de σ em uma unidade (observar
que esta relação não é linear).
• Como podemos observar, à medida que σ sobe a
melhoria tem que ser proporcionalmente maior. Os
valores do fator “M”, são calculados utilizando a fórmula:
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6 Sigma
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DMAIC
• O processo seis sigma é
estruturado e busca a
redução de variabilidade;
• O ganho é expresso na
forma financeira/econômica;
• A metodologia segue um
roteiro, conhecido como
DMAIC (Define, Measure,
Analyse, Improve, Control);
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6 Sigma
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DMAIC
• Definir: Defina as metas das atividades de melhoria.
Elas serão os DOSSIÊ objetivos estratégicos da
organização, tais como maior participação no mercado e
retornos sobre o investimento mais elevados. No âmbito
operacional, uma meta possível seria o aumento de
produção de determinado departamento. No de projetos,
as metas poderiam ser a redução do nível de defeitos e
o aumento de produção. Aplique métodos de data
mining para identificar oportunidades de melhorias
potenciais.
• Medir: Meça o sistema existente. Estabeleça métricas
válidas e confiáveis para ajudar a monitorar o progresso
rumo às metas definidas no passo anterior. Comece por
determinar o ponto de partida atual. Utilize a análise de
dados exploratória e descritiva para ajudar a entender
os dados.
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6 Sigma
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DMAIC
• Analisar: Analise o sistema para identificar formas de
eliminar a lacuna entre o desempenho atual do sistema
ou processo e a meta desejada. Aplique ferramentas
estatísticas para orientar a análise.
• Implementar: Incremente o sistema. Seja criativo para
achar novas maneiras de fazer as coisas melhor, de
forma mais econômica ou mais rápida. Use o
gerenciamento de projetos e outras ferramentas de
planejamento e gerenciamento para implementar a nova
abordagem. Empregue métodos estatísticos para validar
a melhoria.
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DMAIC
• Controlar: Controle o novo sistema. Institucionalize o
sistema aperfeiçoado modificando os sistemas de
remuneração e incentivos, política, procedimentos de
planejamento das necessidades de material,
orçamentos, instruçõoes operacionais e outros sistemas
de gerenciamento. Pode ser interessante adotar
sistemas como ISO 9000 para garan-tir que a
documentação esteja correta.
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O Método passo-a-passo
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6 Sigma
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Quem Aplica a Metodologia
• O treinamento do especialista Seis Sigma é de, no
mínimo, quatro meses. Ao final do treinamento, estes
especialistas são avaliados e premiados como
BlackBelts ou GreenBelts;
• O treinamento teórico de sala de aula é associado a um
projeto prático que permite demonstrar como os
métodos são utilizados no "mundo real" dos processos;
• Os quatro meses correspondem, na realidade, às quatro
fases da metodologia DMAIC (Definição, Medição,
Análise, Melhoramento e Controle);
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• Cada uma das quatro fases inicia-se com uma revisão
formal do projeto, treinamento em sala de aula,
atividades para demonstrar a utilização das ferramentas,
e uma avaliação formal para estabelecer se os
conhecimentos adquiridos na sala de aula foram
transferidos ao projeto;
• Os especialistas Seis Sigma são treinados na utilização
de ferramentas estatísticas, mapeamento de processos,
gerenciamento de projetos e utilização de software
estatístico;
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• O custo da má qualidade (COPQ - cost of poor quality) é
comumente usado na indústria como um critério-chave
para a seleção e avaliação dos projetos de Seis Sigma;
• Por exemplo, os projetos de Black Belts (BB)
normalmente economizam $250.000 ou mais, e os
projetos de Green Belts (GB) freqüentemente rendem
economias entre $50.000 e $75.000 [2];
• Tais números são impressionantes quando observados
isoladamente; sua influência na lucratividade geral e na
saúde econômica de uma companhia é ainda mais
impressionante quando observados coletivamente e no
contexto mais amplo dos outros números da companhia.
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Resultados de um projeto Seis Sigma
• Um Projeto Seis Sigma requer um período de gestação
de dois a três meses para caracterizar o processo e
finalizar a análise do problema.
• O projeto pode ser realizado num prazo de um a dois
meses, dependendo da disponibilidade dos dados ou da
infra-estrutura requerida para realizar um experimento
tipo DOE;
– Desenho de Experimentos (DOE): método estatístico utilizado
para identificar as variáveis que conduzem a um desempenho
ótimo do processo. DOE é muito mais rápido que a otimização
tipo "ensaio e erro", em que as variáveis de processo são
testadas "um a um".
• Os benefícios são visíveis um mês após a conclusão do
projeto e dependem da agressividade do "dono" do
processo na sustentação dos resultados obtidos.
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Seis Sigma e a Lucratividade
• O objetivo final da qualidade é o aumento da
lucratividade;
• No ambiente competitivo atual as iniciativas
devem justificar a si mesmas economicamente;
• Peter Drucker [1] afirma que “o lucro não é a
explicação, causa ou razão física do
comportamento e das decisões do negócio, mas
o teste de sua validade”.
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Estudo de Caso
• O objetivo deste exemplo, deliberadamente simplificado,
é ilustrar a relação geral entre vendas, custos fixos e
variáveis, e lucro, os quais utilizaremos para estudar os
efeitos econômicos dos trabalhos de Seis Sigma;
• Ao longo do último trimestre, suponha que a companhia
tenha vendido 1.000 produtos por $1.000 cada.
• Portanto a receita, proveniente das vendas para o
período foi de $1.000.000
• O custo de produção de cada produto é de $600 por
produto;
• De forma simplificada, a lucratividade do processo é
1.000 * $400 = $400.000;
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Considerações Finais
• A realização de um nível Seis Sigma de desempenho é
um esforço contínuo para produzir produtos e serviços
que evolucionem coerentemente até se ajustar às
necessidades dos mercados e dos clientes. Isso requer
que a excelência não esteja só focada no desempenho
operacional, mas também na agilidade comercial de se
manter um passo adiante das necessidades dos
clientes.
• O verdadeiro desafio não está na estatística, mas no
conhecimento do negócio e dos clientes.
• Isso facilita uma gestão totalmente controlada, que
permite enfrentar a dinâmica e volatilidade dos
mercados.
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• Quais são algumas das principais ferramentas do
Seis Sigma?
– Mapeamento de processos: método que utiliza fluxogramas
para identificar os parâmetros críticos do processo, cicios de
retroalimentação e outras características que mostram a
operação ineficiente ou eficiente do processo.
– Análise de Sistemas de Medição: estabelece quão capaz é
um sistema de medição na detecção de pequenas mudanças
que influem significativamente no real desempenho de uma
variável.
– Capabilidade de processos: dimensiona a relação entre o
desempenho de um processo e o desempenho esperado pelo
cliente do processo.
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– Desenho de Experimentos (DOE): método estatístico utilizado
para identificar as variáveis que conduzem a um desempenho
ótimo do processo. DOE é muito mais rápido que a otimização
tipo "ensaio e erro", em que as variáveis de processo são
testadas "um a um".
– Controle Estatístico de Processos (CEP): onde gráficos de
controle são utilizados para monitorar os parâmetros críticos à
qualidade exigida pelo cliente e para manter o desempenho do
processo. Quando os parâmetros de controle foram
estabelecidos através do DOE, o ajuste é muito mais preciso e
seguro. Quando os parâmetros de controle não foram derivados
através de DOE, os operadores podem induzir mais variações
pelo fato de desconhecerem a verdadeira resposta do processo
e não saberem qual é o efeito dos ajustes na variabilidade do
processo.
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Bibliografia
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Seis Sigma: Uma introdução à metodologia e suas aplicações

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