[1] O documento descreve o ciclo DMAIC, um método de melhoria contínua de processos em cinco etapas: Definir, Medir, Analisar, Melhorar e Controlar. [2] Cada etapa é detalhada, com suas atividades e objetivos. [3] O ciclo DMAIC é aplicado em projetos de melhoria contínua como parte das metodologias Seis Sigma.

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CRANBERRY TOOLBOX:
O CICLO D.M.A.I.C.
EM POUCAS PALAVRAS As organizações competitivas sabem combinar a prestação de um serviço sem falhas com uma operação
cada vez mais eficiente, permitindo-lhes fazer mais e melhor com os mesmos ou com menos recursos.
Para isso, aperfeiçoam continuamente os seus processos rumo a um desempenho cada vez mais elevado.
O DMAIC é um método simples e robusto de melhoria de processos em cinco eetapas, desenvolvido no
quadro das metodologias Seis Sigma, cuja aplicação com discernimento conduz a resultados garantidos.
A FERRAMENTA E O SEU CONTEXTO
DMAIC é a designação de um ciclo de melhoria contínua aplicado no âmbito das
metodologias “Seis Sigma”. A expressão “DMAIC” é um acrónimo de “Define, Measure,
Analyze, Improve and Control” (Definir, Analisar, Melhorar e Controlar), designando as
cinco etapas que o compõem.
Num projeto “Seis Sigma”, as cinco etapas que compõem o ciclo DMAIC são percorridas
de forma sistemática para identificar, produzir e fixar as melhorias apropriadas. Todas as
etapas têm de ser cumpridas, não podendo ser omitida nenhuma nem alterada a sua
ordem.
Definir o problema com rigor, contextualizá-lo, e formular os objetivos
a atingir.
Identificar e medir o indicador em que se situa o problema, medir o
seu desempenho atual, e estabelecer a meta a atingir.
Listar possíveis causas raiz e identificar as variáveis sobre as quais se
deve agir para melhorar o desempenho do processo.
Desenvolver, testar e aplicar as alterações que podem levar a
melhorias comprovadas no desempenho do processo.
Desenvolver planos e procedimentos para assegurar que as melhorias
são sustentáveis.
DEFINE
MEASURE
ANALYZE
IMPROVE
CONTROL

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O CICLO DMAIC: AS ETAPAS
D – DEFINIR
O fracasso de muitos projetos de melhoria começa com uma deficiente formulação do
problema a resolver: qual é a variável cujo desempenho queremos melhorar? Como é
que esse problema é descrito pelos clientes do processo? Quais devem ser as nossas
prioridades? Com que meios e com que tempo podemos contar? Que preocupações
vamos deixar fora do projeto, ainda que temporariamente?
Nesta etapa, é importante definir ou identificar:
 O problema a resolver: em que variável ou indicador ele se traduz? (Por exemplo:
numa clínica, um “problema na marcação de consultas” significa realmente o quê?
Traduz-se no tempo de espera dos pacientes, na percentagem de consultas
marcadas em datas ou horários errados, ou na proporção de no shows, isto é, de
pacientes que não comparecem na data e hora marcados?)
 O processo afetado por essa variável, identificado a alto nível: clientes, produtos,
inputs, fornecedores.
 O feedback dos clientes: no jargão técnico, a “VOC” (voice of the customer)
 Os aspetos “críticos para a qualidade” (“CTQ” – critical to quality) que resultam da
VOC, isto é, as caraterísticas que o produto deve imperativamente cumprir sob
pena de deixar os clientes insatisfeitos.
 O objetivo a alcançar: tipicamente, o nível de desempenho que queremos para a
variável que define o problema, tendo em conta os CTQs. (Num dos exemplos da
clínica, poder-se-ia estabelecer como limite um nível de serviço de 95% dos
pacientes atendidos com um atraso máximo de 15 minutos).
 As questões que NÃO vão ser contempladas no projeto. (Esta precaução – que faz
parte do chamado scoping do projeto – é fundamental para manter o projeto
centrado na questão fulcral e evitar desvios, distrações e derrapagens.
 Um cronograma de alto nível, estabelecendo o prazo de conclusão do projeto e os
seus momentos mais relevantes (milestones).
Nalguns casos, todas estas definições são agrupadas num documento – os “termos de
referência” do projeto (project charter) – e completados com informação adicional:
membros da equipa de projeto, orçamento, etc.
Só depois de recolhida, validada e acordada toda esta informação se pode passar à
etapa seguinte.
M – MEDIR
O objetivo desta etapa é recolher dados objetivos sobre o desempenho da variável que
traduz o problema (a variável “dependente”), para estabelecer com rigor o seu nível
atual (baseline). É fundamental efetuar esta medição, para formar uma noção rigorosa
da dimensão do problema e do gap entre o desempenho real e o desempenho
pretendido tal como estabelecido na etapa “D”.
No exemplo da clínica, os dados recolhidos poderiam permitir concluir que, em média,
os pacientes são atendidos com apenas 20 minutos de atraso – o que não parece muito
distante dos 15 minutos pretendidos – mas só 40% o são com menos de 15 minutos; ou
seja, o problema está na grande variação dos tempos de espera. Outro caso seria se, por
exemplo, o atraso médio fosse de 30 minutos, com 90% dos pacientes entre os 25 e os
35 minutos de atraso.

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Por este exemplo, compreende-se que a etapa “M” permite caraterizar melhor o
problema e, em preparação da etapa seguinte, delimitar com maior rigor o domínio das
hipotéticas causas que podem estar na sua origem.
Nesta etapa, é importante:
 Definir com rigor a métrica a utilizar para medir a variável dependente (no
exemplo: tempo em minutos transcorrido desde a hora marcada e a hora de início
da consulta; os casos em que o paciente tiver sido atendido antes da hora marcada
não são considerados, porque não correspondem à expectativa do paciente, já que
este não é suposto chegar antes da hora para beneficiar de possíveis
oportunidades).´
 Analisar a qualidade dos dados e afinar o processo de recolha da informação. Os
dados são suficientemente exatos e precisos? Como é que são recolhidos? Que
fatores podem comprometer o rigor na sua recolha? É preciso montar um processo
de recolha mais fiável?
QUAL É VERDADEIRAMENTE O PROBLEMA?
A – ANALISAR
O objetivo desta etapa é identificar e confirmar as “causas raiz” do subdesempenho da
variável dependente (o “problema”) e ordená-las em função do efeito que exercem na
primeira, para planear a sua eliminação e dessa forma alcançar as melhorias
pretendidas.
Por outras palavras, o problema identificado pode ter origem em vários fatores
(variáveis independentes), que se combinam para o provocar, mas nem todos têm a
mesma importância ou o mesmo impacto.
Y = F (X1, X2, …, Xn)
Sempre no mesmo exemplo, se a variável dependente for o “atraso no início da
consulta”, que fatores podem estar na origem desse atraso? Podemos estar a falar de
demora no início do horário de consulta por parte dos médicos ou da sua ausência
imprevista, de uma duração excessiva das consultas em relação à cadência planeada, de
procedimentos de marcação em que é pedido aos pacientes para chegarem mais cedo e
dessa forma prevenir atrasos, ou até de um percurso excessivamente longo entre a sala
de espera e o gabinete de consulta que prolonga o “trânsito” do paciente. E a lista
poderia ser muito mais longa…
Esta atividade é mais eficaz quando feita em grupo e recorrendo a pessoas que
conhecem o problema e o seu contexto: as suas intuições são muitas vezes certeiras, e
permitem poupar tempo na escolha das hipóteses mais prováveis. Também é sempre
recomendável, senão mesmo indispensável, a observação no terreno numa visita aos
locais físicos onde se desenvolve o processo (no exemplo, uma clínica, centro de saúde
ou hospital): durante estes gemba walks, um par de olhos treinados apercebe-se
rapidamente de muitas possíveis causas, e umas quantas perguntas bem dirigidas
permitem caraterizá-las com maior precisão.
Média correta,
mas muitos erros
aleatórios
Resultados semelhantes,
mas sempre com
o mesmo erro
PROCESSO
X1
X2
…
Xn
Y

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Em seguida, sistematizar e explorar as várias causas possíveis e ir à sua “raiz” podem
usar-se as muitas ferramentas do arsenal das metologias Lean, Seis Sigma e outras de
gestão da qualidade: diagramas em espinhas de peixe, mind maps, 5 whys, matrizes de
associação, etc.
Identificadas as possíveis causas ou variáveis independentes, é necessário determinar
com objetividade o seu impacto na variável dependente. Para isso, é mais uma vez
preciso medir aquelas variáveis, repetindo os passos e as precauções descritas na etapa
“M”: definição rigorosa da métrica, teste da qualidade dos dados, afinação dos
processos e instrumentos de recolha, etc.
Por fim, armados de medidas objetivas tanto da variável dependente como das variáveis
independentes, é possível analisar correlações, identificar nexos causais, e estimar a
importância do seu impacto, de maneira a selecionar as três ou quatro variáveis
independentes que melhor explicam o comportamento da variável dependente. É
nessas que devemos centrar a nossa atenção na etapa seguinte.
Em resumo, nesta etapa, é importante:
 Sugerir e listar as causas mais prováveis do problema, indo à sua “raiz”: a causa
mais remota cuja eliminação significa a erradicação definitiva do problema.
 Sempre que possível, recolher dados que permitam medir quantitativamente as
variáveis associadas a essas causas raiz.
 Estabelecer associações entre o problema (variável dependente) e as suas causas
(variáveis independentes) e analisá-las – se possível com a ajuda de métodos
estatísticos – para determinar a magnitude do efeito de cada variável dependente
no problema, e selecionar as mais importantes (ferramentas: diagramas de
dispersão, análise de regressão, séries temporais, histogramas, diagramas de
Pareto, etc.)
 Localizar os pontos, ao longo do processo, em que cada uma das causas faz sentir o
seu efeito.
ALGUMAS FERRAMENTAS A USAR NA ETAPA DE ANÁLISE
DIAGRAMA DE ISHIKAWA OU EM “ESPINHA DE PEIXE”
DIAGRAMAS DE DISPERSÃO (SCATTERPLOTS)
ANÁLISE DE PARETO
Ambiente
Instalações
e equipamentos
Materiais
Métodos e
procedimentos
Medidas
Pessoas
PROBLEMA
Variáveis Y e X sem nenhuma
correlação aparente
Variáveis Y e X com forte
correlação aparente
(segundo uma dada lei)
Y devido a:
 80% / 20%
Poucos
e vitais
Muitos
apenas úteis
FatorX1
FatorX2
FatorX3
...

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I – MELHORAR
O objetivo desta etapa é desenvolver, testar e aplicar uma solução para o problema,
graças à eliminação das suas causas principais. Para isso é necessário combinar o
pensamento criativo com a procura da solução mais simples, que é também em regra a
mais robusta e com resultados mais estáveis (princípio de parcimónia). Mais uma vez, é
uma etapa que deve ser realizada em equipa interdisciplinar, tirando partido do efeito
multiplicador gerado pelas diferentes competências, perspetivas e experiência pessoal.
Nesta etapa, é importante:
 Ventilar o maior número possível de ideias e sugestões, tentando pensar “fora da
caixa”, sem contudo perder de vista que o que se pretende é eliminar ou mitigar
fortemente as causas raiz.
 Escolher as ideias que permitem uma solução mais simples e mais fácil de aplicar.
 Proceder a uma análise dos riscos inerentes à aplicação dessa ou dessas soluções,
e desenvolver os controlos adequados para os mitigar.
 Redesenhar o processo para incorporar aquelas soluções e estes controlos.
 Se necessário, reformular o processo de medida dos indicadores de desempenho
(variável dependente e variáveis independentes correspondentes às causas raiz
escolhidas).
 Realizar um piloto para testar o novo processo, afinar e ajustar a solução e os
controlos em função dos resultados obtidos.
 Criar um plano de implementação e “passar à produção” o novo processo
melhorado.
C – CONTROLAR
A etapa final tem por objetivo estabilizar os ganhos conseguidos e torná-los
sustentados. Para isso, o processo redesenhado tem de ser acompanhado durante
algum tempo para controlar possíveis desvios e atuar corretivamente se necessário.
Nesta etapa, é necessário:
 Documentar o novo processo e disponibilizar essa documentação a todos os
interessados.
 Desenvolver e seguir um plano de acompanhamento: com que ferramentas vamos
acompanhar o processo (e.g. gráficos de controlo)? Com que frequência vamos
fazê-lo? Durante quanto tempo? Que ações corretivas empreender perante
determinados desvios ou eventos?
 Manter registos rigorosos e atualizados.
Esta etapa de controlo representa também o fechar o ciclo DMAIC, uma vez que se
sobrepõe em parte à etapa inicial “D”: com efeito, o controlo e acompanhamento do
processo num novo patamar de desempenho são o primeiro passo para identificar
novas oportunidades de melhoria e recomeçar todo o ciclo.
D
M
AI
C

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DMAIC – FERRAMENTAS APLICÁVEIS EM CADA ETAPA (EXEMPLO)
 Inquéritos
 Entrevistas
 SIPOC
 Notação BPMN ou outra
(para mapeamento do processo)
 CTQ
 Benchmarking
 Termo de referência
 …
 7 Muda
 Inquéritos
 Análise de procura e capacidade
 Análise e validação dos sistemas
de medição
 Critérios de definição de métricas
 Benchmarking
 …
 Gemba walks
 Matrizes de afinidade
 Mind maps
 Árvores de decisão
 Diagramas de Ishikawa
 Séries temporais (control charts)
 Histogramas
 Análise de Pareto
 Gráficos de dispersão
 Testes de hipóteses
 Análise de regressão múltipla
 Modelos de equações estruturais
 Spaghetti charts
 Value stream mapping (present
state)
 …
 Brainstorming
 Outras técnicas de criatividade:
associação, analogias
(pensamento metafórico),
concassage (deformação
sistemática), inversão, etc.
 Value stream mapping (future
state)
 FMEA (Failure Modes and Effects
Analysis)
 Poke-yokes
 5S
 Nivelamento do fluxo de trabalho
 Técnicas pull (e.g. kanbans)
 Quick Changeover (SMED)
 …
 Controlo visual
 Testes de stress
 SPC (Statistical Process Control)
 FMEA (atualização)
 Inquéritos (a clientes e
operadores)
 Plano de ativação
 Formação dos operadores
 Matrizes RACI
 Trabalho estandardizado
 Spaghetti charts
 Value stream mapping (new state)
 …
NOTAÇÃO BPMN HISTOGRAMA SPAGHETTI CHARTS VALUE STREAM MAP CONTROL CHART (SÉRIE TEMPORAL)
DEFINE MEASURE ANALYZE IMPROVE CONTROL

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UMA VARIANTE: O DMADV
O DMAIC éuma metodologia desenvolvida para promover ciclos de melhoria contínua
em processos já existentes, nos quais se detetaram problemas de desempenho e,
consequentemente, oportunidades de melhoria.
Uma melhor alternativa, porém, consiste em desenhar o processo original de maneira
que o seu desempenho seja otimizado logo de início. Isto não significa que não surjam
posteriormente oportunidades de aperfeiçoamento desse processo, mas que o esforço
de otimização é concentrado na fase de conceção e desenho do processo.
No contexto das metodologias “Seis Sigma”, esta abordagem é designada por DFSS
(Design For Six Sigma). Ora, a sequência habitualmente usada para este fim é análoga ao
DMAIC, pois tem como este cinco etapas comparáveis à do primeiro, e chama-se
DMADV (acrónimo para Define, Measure, Analyze, Design and Verify).
A tabela abaixo faz uma comparação entre os ciclos DMAIC E DMADV.
Note-se que apesar da evidente analogia, as ferramentas usadas no quadro do DMADV
podem ser bastante diferentes das aplicadas nas etapas homólogas do DMAIC.
DMAIC DMADV
Definir o problema com rigor, contextualizá-lo, e formular os
objetivos a atingir.
Definir os objetivos a atingir: desempenho, especificações do
produto… Alinhar objetivos com requisitos do cliente.
Identificar e medir o indicador em que se situa o problema,
medir o seu desempenho atual, e estabelecer a meta a atingir.
Identificar os indicadores críticos para os stakeholders. Traduzir
os requisitos destes em metas de desempenho dos indicadores.
Listar possíveis causas raiz e identificar as variáveis sobre as
quais se deve agir para melhorar o desempenho do processo.
Explorar as soluções disponíveis para garantir o desempenho
desejado. Estudar as soluções best-in-class.
Desenvolver, testar e aplicar as alterações que podem levar a
melhorias comprovadas no desempenho do processo.
Usar modelos, simulações, ensaios protótipos, etc. para testar
as soluções adotadas e validar o seu desempenho.
Desenvolver planos e procedimentos para assegurar que as
melhorias são sustentáveis.
Validar o desempenho do produto ou serviço em situação real e
identificar eventuais aperfeiçoamentos.
DEFINE
MEASURE
ANALYZE
IMPROVE
CONTROL
DEFINE
MEASURE
ANALYZE
DESIGN
VERIFY

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APLICAÇÕES PRÁTICAS
As metodologias de melhoria da qualidade, como o Seis Sigma (em que o DMAIC se
enquadra) e o Lean Management, foram na sua origem desenvolvidas num contexto de
produção industrial. Os seus princípios e regras podem porém aplicar-se à melhoria de
processos e de produtos e serviços em todos os domínios de atividade.
Eis uma lista – não exaustiva – das possibilidades de aplicação:
Indústria O DMAIC é rotineiramente aplicado na melhoria contínua
(incremental) de todo o tipo de processos industriais.
Serviços O DMAIC (e as metodologias Seis Sigma em geral) é
crescentemente aplicado na melhoria de processos de
serviço, com destaque para os domínios da saúde, dos
serviços financeiros, da administração pública e da grande
distribuição.
Gestão e
desenvolvimento
de produtos
O DMAIC é aplicável no desenvolvimento contínuo de
produtos, no âmbito da gestão de marketing, partindo de
oportunidades de melhoria das respetivas especificações
detetadas a partir da VOC.
Marketing e vendas Numa perspetiva mais geral, o DMAIC pode aplicar-se
também à melhoria de processos de gestão de vendas, de
promoção, de relacionamento com o cliente, etc.
Para esclarecimentos adicionais,
contactar por favor
João Paulo Feijoo
Rua de Santa Marta, 43 E/F – 4º andar D
1150-293 Lisboa
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