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Processo seis sigma, uma visão geral
O documento fornece uma visão geral da metodologia Seis Sigma, descrevendo seus objetivos, conteúdos, passos e ferramentas. O Seis Sigma é uma estratégia para melhoria da qualidade e produtividade através da redução da variabilidade dos processos em 5 etapas: Definir, Medir, Analisar, Melhorar e Controlar.
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- 1. PROCESSO SEIS SIGMA Prof.Mauri Guerra Revisão: 08/08 Uma visão geral
- 2. 2 Objetivos Proporcionar aos educandosuma visão geral da Metodologia Seis Sigma, amplamente utilizada pelas modernas organizações na busca de maior eficiência e eficácia de seus resultados. Conhecer os cinco grandes passos de sua operacionalização. Reconhecer as principais ferramentas que contribuem para sua consecução de sucesso.
- 3. 3 Conteúdos De onde vema expressão Seis Sigma e quais são seus benefícios. Como é a estrutura organizacional da metodologia. Detalhamento dos cinco passos de sua execução. Métricas utilizadas. Envolvimento com diversas outras ferramentas.
- 4. 4 O que éSeis-Sigma? Estratégia de negócios adotada pelas empresas para aumento da competitividade através da melhoria da qualidade e da produtividade. Histórico Originalmente desenvolvido pela Motorola, nos anos 80. 1998: Motorola foi reconhecida com o Prêmio "Malcolm Baldridge" pelo uso da metodologia Seis Sigma. Anos 90: General Electric (Jack Welch), iniciou sua implementação.
- 5. 5 Exemplos de Resultados 1999Informe Anual da General Electric Quinto ano de aplicação do Seis Sigma 2 bilhões de dólares no ano gerados em benefícios Previsão de aumento para a próxima década 1999 Informe Anual da American Express Início da implementação: 1998 31 projetos implementados com retorno de 10,4 milhões de dólares Retorno de $334.000,00 por projeto
- 6. 6 De onde vema expressão Seis Sigma ? O número de Sigmas é uma medida da performance do processo. Quanto maior o número de Sigmas, menor a variabilidade do processo. Processos com muita variabilidade têm alta probabilidade de se obter produtos foram a especificação do cliente. (σ)
- 7. 7 O conceito deSigma na Estatística Sigma (σ) é o símbolo utilizado pela Estatística para representar o parâmetro de dispersão chamado desvio padrão. Quanto maior o valor de sigma de um processo, maior é a sua variação (ou dispersão), o que é algo indesejável, pois o processo tem pouca previsibilidade. Quando os clientes auditam seus fornecedores eles exigem valores de sigma cada vez menores, para aumentar sua confiabilidade. As atuais normas de qualidade hoje trabalham com 4σ.
- 8. 8 Melhoria sistemática dosprocessos 11x MelhoriaSigmaPPM 68x63,4 27x 5233 46.210 366.807 3 σ (66.807 PPM) 6 σ (3,4 PPM) Receitas médicas erradas 54.000/ano 1 / 25 anos Quedas de bebês 40.500/ano 3 / 100 anos Água contaminada 2 h/mês 1s / 16 anos Telefone sem linha 27 min/semana 6s / 100 anos Operações médicas mal sucedidas 1.350 / semana 1 / 20 anos Cartas perdidas no correio 54.000 / hora 35 / ano
- 9. 9 Comprometimento top-down: objetivose metas da filosofia alinhados com a estratégia da empresa, alinhando ainda eficiência e eficácia. Pode ser implementado em todos os processos, produtos e serviços da organização. Aplicação: metodologia de desenvolvimento de projetos com forte enfoque estatístico, para a eliminação de defeitos e desperdícios. Qualidade como estratégia de negócios
- 10. 10 Benefícios A eficácia dosprojetos implica diretamente na melhoria nos indicadores de qualidade e produtividade, com retorno financeiro superior aos investimentos realizados. A qualidade, encartada como estratégia de negócio, deve estar acompanhada do aumento da lucratividade Mudança cultural significativa (pessoas pensam nos processos de forma mais estruturada, buscando resultados mensuráveis). Empresa foca seus principais problemas e atua de forma efetiva para eliminá-los. A melhoria da qualidade Redução progressiva da variação de todos os processos.
- 11. 11 Lógica do ProcessoSeis Sigma Programa Seis Sigma Incremento significativo do desempenho dos processos produtivos e dos produtos. Aumento da qualidade dos produtos fabricados. Melhoria da eficiência e da eficácia dos processos. Ganhos financeiros.
- 12. 12 Quem pode implementar? Empresacom cultura da qualidade. Melhor se tiver um Sistema de Gestão da Qualidade Maiores retornos: empresas de grande e médio porte. Qualquer ramo: Indústrias, Mineradoras, Bancos, Serviços e Comércio, entre outros setores. Empresas que estão implantando: GE, Motorola, Texas Instruments, ABB, Allied Signal, Toshiba, Nokia, Dow Química, Dupont, Coca Cola, Cromex Brancolor, American Express, Ford (Manufatura, Marketing, Financeira, Distribuidores), Wabco, Itautec Philco, Sherwin Williams, PPG Tintas, Nitriflex, Petroflex, Bridgestone, Arvin Meritor, Borg Warner, Textil Matec, Visteon. Todas as empresas têm oportunidades para melhoria da qualidade e redução de custos!!!
- 13. 13 Estrutura do SeisSigma Champion Master Black Belt Black Belt Black Belt Gren BeltsGreen Belts White Belts Funcionários altamente capacitados dedicados à melhoria contínua
- 14. 14 Líderes de projeto Blackbelts –100% de dedicação aos projetos – Seus objetivos pessoais estão diretamente ligados às metas de Seis Sigma – Lideram grandes projetos Greenbelts – Participam dos projetos liderados pelos Blackbelts – Lideram projetos de menor complexidade, em suas áreas de atuação
- 15. 15 Especialistas e Champions Especialistas –Master Blackbelt – Maior conhecimento em estatística – Multiplicador interno e difusor de treinamentos – Auxilia os líderes de projetos e avalia o seu andamento Champions – Alta administração – Difundem a estratégia por toda a empresa – Garantem o comprometimento top-down na empresa – Auditam os projetos junto com líderes e especialistas
- 16. 16 Projetos Seis Sigma Osprojetos são conduzidos pelos líderes em equipes multifuncionais, trabalhando sob estrutura matricial. Treinamentos das técnicas e ferramentas do Seis Sigma para toda a empresa. Líderes de projeto com treinamento gerencial, como comandar equipes, resolução de conflitos e aspectos humanos. Dimensionamento: Não há regra geral para dimensionamento do número de Black Belts. Em geral, alocam-se 2 a 3 Black Belts para cada 400-500 funcionários (depende: características da empresa e do retorno desejado). Champion Black Belt Green Belts e White Belts
- 17. 17 Etapas da implantação(visão da consultoria) A B C D E Melhoria Processos Técnicos Estratégia Difusão Qualidade ETAPAS
- 18. 18 Etapas Etapa A –Estratégia Definição de processos-chave Reunião com alta administração Definição da estratégia de implementação Estabelecimento de um Plano Diretor Definição de processos-chave Seleção do processo piloto Treinamento dos Champions e início do treinamento de Blackbelts Divulgação da cultura Seis Sigma na empresa Cálculo dos investimentos necessários e resultados esperados
- 19. 19 Etapas Etapa B –Melhoria dos processos técnicos Projeto de Seis Sigma em um processo-piloto Treinamento simultâneo de Blackbelts e Greenbelts Consultoria atuando de forma mais ativa Acompanhamento do projeto Etapa C – Difusão da qualidade Difusão para outras áreas da empresa Espelho no processo piloto Treinamento dos conceitos de Seis Sigma para todos os funcionários. Consultoria trabalha como facilitador Acompanhamento dos projetos Auditoria dos projetos encerrados e em andamento junto com os Champions
- 20. 20 Etapas Etapa D –Divulgação da qualidade Difusão em áreas administrativas e serviços Conceitos de Seis-Sigma difundidos na empresa toda Etapa E – Divulgação da qualidade Treinamento dos fornecedores diretos e serviços associados em conceitos básicos de Seis Sigma Integração de fornecedores nas equipes de projeto ClienteFornecedor A BC E ED Difusão da Qualidade
- 21. 21 Os 5 passosda metodologia Definir o problema (D - Define) Medir a situação atual (M - Measure) Analisar o problema (A - Analyze) Melhorar a situação (I - Improve) Controlar a situação (C - Control) CTQs Definir Indicadores Medir Variáveis do Processo Analisar Melhorar Controlar Lógica do projeto
- 22. 22 Definir – Missão Definir/detalharo processo chave a ser melhorado e eventuais processos relacionados Identificar os fornecedores, os clientes e seus requisitos Estabelecer os limites de atuação do projeto (escopo) Enunciar a definição preliminar do problema, definir metas preliminares de melhoria de indicador e saving (resultado financeiro) potencial
- 23. 23 Definir - Passos Identificarclientes e CTQs Definir/ Analisar indicadores de resultado Mapear o processo chave Customer Customer Definição preliminar do problema, metas e saving esperado Elaborar o cronograma de acompanhamento
- 24. 24 Medir - Missão Quaissão os indicadores? – Métricas do Seis Sigma – Indicadores de Resultado – Indicadores de Processo – Custos da Não-Qualidade Como medir os indicadores? Quem deve medir? Quando se deve medir?
- 25. 25 Medir - Passos Identificarcausas críticas (MCE) Coletar e analisar os dados Identificar no Mapa do Processo os pontos onde serão coletados os dados para geração dos indicadores Definir o plano de coleta dos dados Pareto Definição final do problema Estabelecimento de metas e saving esperado
- 26. 26 Analisar – Missão Identificaras causas-raiz da má performance. Identificar variáveis de entrada que mais afetam variáveis de saída. Estabelecer as especificações dessas variáveis que melhoram a performance dos indicadores e os CTQs. Estabelecer possíveis mudanças no processo necessárias para atingir as metas de performance.
- 27. 27 Analisar - Passos 05 1 0 0 1 0 2 0 3 0 4 0 P k g K n o w Frequency Y X FMEA Analysis Project: _____________________ Team : _____________________ Date ___________ (original) ___________ (revised) Item or Process Step Potential Failure Mode Potential Effect (s) of Failure Potential Cause(s) Current Controls RPN Recommended Action Responsibility and Target Date Action Taken Severity Occurrence Detection RPN “After” Severity Occurrence Detection Total Risk Priority Number = “After” Risk Priority Number = FMEA MSA DOE Validação das causas raiz Solução preliminar do problema Detalhar/ desdobrar a MCE Benchmarking
- 28. 28 Melhorar - Missão Identificar,priorizar e implementar soluções para redução da variabilidade do processo. Verificar a eficácia das soluções implementadas através dos indicadores de resultado
- 29. 29 Melhorar - Passos FMEAAnalysis Project: _____________________ Team : _____________________ Date ___________ (original) ___________ (revised) Item or Process Step Potential Failure Mode Potential Effect (s) of Failure Potential Cause(s) Current Controls RPN Recommended Action Responsibility and Target Date Action Taken Severity Occurrence Detection RPN “After” Severity Occurrence Detection Total Risk Priority Number = “After” Risk Priority Number = Completar o FMEA com ações recomendadas Identificar e priorizar soluções Responsible forTask Involved in Consulted with Informed about Which groups or individuals should be: Identifying solutions Selecting solutions Planning the implementation Handling potential problems Implementing the solution Monitoring results Elaborar o Plano de Ação de Melhorias Implementar solução e verificar a eficácia das ações através dos indicadores
- 30. 30 Controlar - Missão Estabelecermétodos de controle e garantir a eficácia das ações implementadas no tempo
- 31. 31 Controlar - Passos PokaYoke Plano de Controle e procedimentos adequados ao SGQ UCL LCL UCL LCL CEP Documentar a solução Monitorar indicadores Replicar a solução em outras áreas
- 32. 32 A integração dasferramentas Planejamento Estratégico Definir Controlar Melhorar Analisar Medir Paynter chart CTQs Mapa do Processo Pareto Indicadores MCE Benchmarking FMEA DOE MSA Plano de Ação Poka Yoke Plano de Controle CEP
- 33. 33 Refinamento D M Matriz CE Indicadores Pareto Tendência, etc A Benchmarking FMEAparte 1 MSA DOE I FMEA parte 2 Plano de Ação Verif. da eficácia C Poka-Yoke Procedimentos Plano de Controle CEP Definição CTQ’s Mapa de Processo Todos os inputs do processo 10 a 15 variáveis 5 a 10 variáveis 6 a 4 variáveis 2 a 3 variáveis 2 a 3 variáveis do processo controladas nos níveis ótimos de trabalho
- 34.
- 35. 35 Estudo de caso AMotor Co. é uma empresa fundada há 10 anos pelo Sr. Hans Motor que distribui automóveis de marca conceituada no mercado. Conta atualmente com mais de 25 lojas espalhadas pelas principais capitais do Brasil. Esta empresa ficou muito conhecida por seu excelente atendimento aos clientes que buscam, além de qualidade, rapidez no atendimento. Conforme os negócios cresciam a Motor Co. atraía mais clientes e com esse crescimento veio o aumento de reclamações por parte dos clientes no setor de Financiamento de Veículos. O Sr. Hans estava convencido de que, para continuar competitiva, a Motor Co. tinha de melhorar a satisfação de seus clientes. Ele então reuniu sua equipe de liderança e lhe deu diretrizes para que resolvessem a questão imediatamente. A equipe entendeu que o projeto era bastante importante e, de acordo com o Sr. Hans, o projeto deveria ser conduzido de acordo com a estrutura do Seis Sigma, para que pudessem alcançar os resultados desejados.
- 36. 36 Exemplo de processo FORNECEDORENTRADA PROCESSO SAÍDA CLIENTE Montadora Órgão Governamental Veículo Documentos Financia- mento de veículos Veículo regularizado Consumi dor final
- 37. 37 Crítico para aQualidade (CTQ) Fatores que afetam a percepção que o cliente tem do produto – Decisão sobre comprar/não comprar – Atendimento/não atendimento das expectativas – Fidelização/não fidelização Desdobramentos da voz do cliente Requisitos específicos (sempre mensuráveis) Indicadores de resultados – Indicadores financeiros • Receitas, Custos, Etc. – Indicadores de satisfação do cliente • Reclamações, Devoluções, Etc. – Indicadores macro de desempenho dos processos • Refugo, Retrabalho, Etc. – Outros indicadores gerenciais D
- 38. 38 Definir – Indicadoresde Resultado Data NúmerodeReclamações abr/06fev/06dez/05out/05ago/05jun/05abr/05fev/05 7 6 5 4 3 2 1 0 Número de Reclamações de Clientes Tempo de Serviço Quantidade 1110987654321 120 100 80 60 40 20 0 Tempo de Entrega de Veículos D Quantidade Percent Tipo de Reclamação Count 5,9 Cum % 58,8 82,4 94,1 100,0 10 4 2 1 Percent 58,8 23,5 11,8 Juros Elevados Sem Pronta Entrega Atendim ento Ruim Atraso na Entrega 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 100 80 60 40 20 0 Tipo de Reclamação
- 39. 39 Mapa de Processo Representaçãoesquemática do fluxo de processo acompanhada de uma relação detalhada das características do processo e do produto. D Entradas Fluxo Saídas
- 40. 40 Elementos do Mapade Processo Entradas - Características do processo (parâmetros e fontes de variação): Características que, quando controladas, reduzem variações nas características do produto, além dos fatores de ruído. Obs.: podem ser obtidas de um Diagrama de Causa e Efeito. Fluxo - Seqüência das atividades (agregam e não agregam valor ao produto), mostrando o processo real, permitindo identificar eventuais fábricas ocultas. Saídas - Características do produto (Dimensões, propriedades e tolerâncias descritas no projeto que identificam todas as características do produto ou serviço D EFEITO MétodoMeio Ambiente Mão-de-obra Máquinas Medição Materiais
- 41. 41 Mapa do Processo- Exemplo Fontes de Variação Fluxo Saídas Cliente Disponibilidade de veículos Modelo escolhido Cor escolhida Acessórios escolhidos Vendedor Cliente Comprovante de residência, Renda, RG e CPF Sistema de informação Cadastro do cliente Vendedor Crédito aprovado Sistema de informação Emissão da reserva Data de entrega do veículo na concessionária Cliente escolhe o veículo Empresa solicita os documentos Analisar documentos. Crédito aprovado? Faz pedido para montadora Sim Não D
- 42. 42 Mapa do Processo- Exemplo Fontes de Variação Fluxo Saídas Montadora Transportadora Aguarda até a data de entrega Transportadora Entrega do veículo Vendedor Órgão governamental Documentos do veículo prontos Vendedor Veículo entregue ao cliente Aguarda recebimento Recebe veículo Providencia documentos do veículo Entrega o veículo D
- 43. 43 Definição Preliminar doProblema D Sentença com a descrição sucinta do problema Escopo bem definido Tendência dos indicadores (passado/ presente) Metas preliminares para os indicadores (futuro) Saving esperado preliminar 5W / 2H: O que? Quando? Quem? Por quê? Onde? Como? Quanto ($$)? Exemplo de enunciado do problema O número de reclamações no ano de 2006 foi de 5 reclamações em média, desde o início do ano, 150% a mais que a média do ano de 2005. O maior motivo de reclamação esteve relacionado a atraso nas entregas. Meta Saving esperado 0 reclamações $ 300.000 / ano
- 44. 44 Matriz de Causae Efeito Combina as informações do Mapa de Processo e os CTQs do cliente (efeitos) e os relaciona com as características do processo (causas) que podem gerar impactos sobre esses efeitos. Um método estruturado que permite a priorização das causas do problema que serão estudadas na fase Analisar. Efeitos Causas M
- 45. 45 Matriz de Causae Efeito Efeitos - Representam as expectativas do cliente em forma de requisitos que devem ser atendidas pelo processo. É feita uma seleção das saídas de cada etapa no Mapa de Processo, mais diretamente relacionadas aos CTQs dos clientes. Causas - Relação de características do processo que irão influenciar os efeitos definidos na etapa anterior. São identificadas a partir das entradas do mapa de processo. Priorização – Os clientes dão pesos para suas necessidades, que variam de 1 a 10 e aumentam conforme a importância para o cliente. Em seguida, é dada uma nota para a correlação entre cada requisito do cliente (efeito) e característica do processo (fator de variação/ causa). Exemplo: 0 ou 1 ou 4 ou 9. As causas com maior soma ponderada serão as prioridades e deverão ser o foco do estudo na etapa Analisar. M
- 46. 46 Matriz de Causae Efeito - Exemplo NecessidadesdoCliente Modelo,CoreAces.Escolhidos DocumentosdoCliente CréditoAprovado EmissãodeReserva DataDeEntrega VeículoEntregue DocumentaçãoPronta Prioridade para o cliente 1 6 7 3 8 8 9 Total 1 9 9 4 0 0 0 4 127 2 9 0 0 9 4 0 0 68 3 1 4 1 4 0 0 9 125 4 0 0 9 9 0 0 0 90 5 0 0 9 0 0 0 4 99 6 4 0 0 9 4 1 0 71 7 0 0 0 0 0 9 0 72 8 0 0 0 0 0 0 9 81 Variáveis de Entrada Cliente Disponibilidade de Veículos Vendedor Órgão Governamental Sistema de Informação Cadastro do Cliente Montadora Transportadora M
- 47. 47 Plano de Coletade Dados - Exemplo Indicador Descrição Forma de medição Onde é medido Quem mede Com que freqüência Em que sistema será gerenciado M2-M1 Tempo de aprovação de crédito Registro no formulário o tempo final de cada atividade Análise de crédito Vendedor Todas as ordens de compra Sistema de informação da empresa M3-M2 Tempo de recebimento do veículo Registro no formulário o tempo final de cada atividade Providenciar documento do veículo Vendedor Todas as ordens de compra Sistema de informação da empresa M4-M3 Tempo para elaboração dos documentos Registro no formulário o tempo final de cada atividade Entrega do veículo Vendedor Todas as ordens de compra Sistema de informação da empresa M
- 48. 48 Métricas Filosofia com fortecaráter quantitativo Uso de indicadores específicos Promove a difusão linguagem comum na empresa – Oportunidades de defeito – Defeitos por unidade (DPU) – Defeitos por milhão de oportunidades (DPMO) – Yield (FTY, RTY) – Número de sigmas do processo M
- 49. 49 Oportunidades de defeito Numprocesso pré-definido, corresponde ao número de defeitos potenciais de um produto, definidas em conjunto com o cliente M Cobrança com valor errado Cobrança na data errada Cobrança automática Peça danificada Peça enviada para destino incorretoTransporte Peça com folga Montagem com interferênciaMontagem de peça Peças com rebarbas Peças com dimensional errado Injeção plástica Oportunidades de defeitos (possíveis)Processo
- 50. 50 Defeitos por unidade- DPU Representa a taxa média de defeitos que ocorrem por unidade de produto, em geral definida para cada etapa do processo. unidades defeitos DPU= M Defeitos por milhão de oportunidades – DPMO Baseado no DPU, estima a quantidade de defeitos (e não defeituosos) que se espera encontrar em 1 milhão de oportunidades de defeito. defeitosdeOp. DPU 10DPMO 6 ×=
- 51. 51 First Throughput Yield- FTY Índice de primeira passada ou rendimento de uma etapa do processo. Probabilidade dum produto sair com zero defeitos. ItensdeTotal sdefeituosodeTotal 1FTY −= M Rolled Throughput Yield - RTY Rendimento combinado de um processo composto por várias etapas. Multiplicação dos FTY das etapas. n21 FTYFTYFTYRTY ×××= K
- 52. 52 Rolled Throughput Yield- RTY E1 E2 E3 E4 #O.D.1 #O.D.2 #O.D.3 #O.D.4 DPU1 DPU2 DPU3 DPU4 FTY1 x FTY2 x FTY3 x FTY4 RTY M
- 53. 53 Processos com maisde uma etapa Etapa 1 Etapa 2 Etapa 3 Etapa 4 Entrada: 1000 peças Saída: 900 peças sem defeitos Yfinal = 1 – proporção de defeitos Yfinal = 1 - (100/1000) = 0,90 = 90% e a fábrica oculta?........ M
- 54. 54 Rolled Throughput Yield- RTY Y1 = (890/1000) = 0,89 = 89% Y2 = (820/890) = 0,92 = 92% Y3 = (720/820) = 0,88 = 88% Y4 = (640/720) = 0,89 = 89% RTY = 0,89 x 0,92 x 0,88 x 0,89 = Etapa 1 Etapa 2 Etapa 3 Etapa 4 Entrada: 1000 peças Saída: 900 peças sem defeitos Retrabalho 1: 80 Refugo1: 30 Retrabalho 2: 50 Refugo 2: 20 Retrabalho 3: 60 Refugo 3: 40 Retrabalho 4: 70 Refugo 4: 10 890 820 720 640 64%!! M
- 55. 55 De onde vema expressão Seis Sigma? Índice de capacidade de processo Especificações distam seis desvios-padrão da média do processo 6σ6σ LIE EN LSE M Um processo com performance Seis Sigma, se centralizado, possui uma taxa de defeitos de 2 PPB (2 partes por bilhão), mas o processo pode sofrer descentralização a longo prazo.
- 56. 56 Z-Shift Efeito da descentralizaçãono processo 6σ6σ LIE EN LSE M
- 57. 57 Máxima descentralização Convenciona-se adotarcomo máxima descentralização possível 1,5σ a partir da especificação nominal. 6σ6σ 1,5σ μLIE EN LSE M
- 58. 58 Por que esteproblema acontece? Os operadores de apoio levam mais tempo para conectarem-se às chamadas. Por que os operadores de apoio levam mais tempo? Os operadores de apoio não conhecem o trabalho tão bem quanto os operadores/recepcionistas regulares. Por que os operadores não conhecem seu trabalho tão bem? Há um alto índice de rotatividade e, portanto, não há experiência. Por que há muita rotatividade entre os operadores de apoio? É uma tarefa difícil, estressante e sem reconhecimento. Por que não há reconhecimento para os desafios dessa tarefa? Atender às chamadas telefônicas não é uma prioridade, e a tarefa não é entendida. Ilustração dos Cinco Por Quês Problema: Reclamação dos clientes sobre a longa espera para entrarem em contato com a equipe durante a hora do almoço. A
- 59. 59 Diagrama de Causae Efeito - Exemplo Atraso na entrega de veículos aos clientes Tempo elevado na análise de cadastro Falta de informação do cliente Cliente esqueceu Cliente não foi avisado pelo vendedor Elevado tempo na documentação do veículo Demora no órgão governamental Demora no registro da nota fiscal A
- 60. 60 Benchmarking “É o processopelo qual as empresas almejam melhorias para áreas, através da identificação e estudo das melhores práticas adotadas por outros nestas áreas e por fim, da implementação de novos processos e sistemas para elevar sua qualidade e produtividade”. (International Benchmarking Clearinghouse) Análise dos Dados 1- Em que fazer o Benchmarking? 3- Quem é o melhor? 2- Como nós fazemos? 4- Como eles fazem? Nós Eles Habilitador ProcessosCríticos A
- 61. 61 FMEA – Failuremodes and effects analysis – Análise dos modos de falha e seus efeitos É uma atividade sistemática em equipe, visando identificar problemas potenciais, suas causas e suas conseqüências (ferramenta de prevenção). A Ações Recomendadas para reduzir o RPN FUNÇÃO MODO DE FALHA EFEITOS (SEV)CAUSAS (OCO) CONTROLES (DET) NPR=SEVxOCORxDET CONTROLE (PREV)
- 62. 62 FM EA Nr.___________________ Item/área: _____________________ Responsável pelo processo: ____________________________________ Página __________ de ____________ Evento: _______________________ Data chave: __________________________ Emitente _____________________ Peça afetada: __________________ Data emissão ___________________ Participantes do grupo: __________________________________________________________ Ações tomadas Função Data efetiva Responsabilidade pela ação recomendada & Data da conclusão Modo de Falha Potencial e Análise de Efeitos (FMEA de Processo) Controles Detectivos Existentes no Processo D e t e c N. P. R. Ações Preventivas Recomendadas Item Causa(s) Potencial Mecanismo(s) de Falha o c o r r Controles Preventivos Existentes no Processo Modo de falha Potencial Efeito Potencial da Falha s e v e r i c l a s s Resultado das ações S e v O c o r D e t N P R A
- 63. 63 Elementos do FMEAde Processo Função: • Descrição concisa e simples do processo ou da operação em análise • Deve estar no formato: Verbo no Infinitivo + Substantivo, além de incluir informações de especificações do produto. Modo de Falha: • Descrição de não-conformidades em uma dada operação. • Considera todos os tipos de falhas possíveis (inclusive aquelas devidas a condições ambientais ou de uso). Efeito: • Descrição das conseqüências da falha, sob o ponto de vista do cliente. • Um único modo de falha pode originar vários efeitos. A
- 64. 64 Índice de Severidadeno FMEA de Processo Estimativa da gravidade dos efeitos de falha associados a: – Insatisfação do cliente; – Custo para a empresa, performance; – Imagem da empresa, outros Sistemas; – Riscos de segurança pessoal do usuário; – Desobediência às regulamentações governamentais. O índice de severidade é tabelado e somente se aplica para os efeitos. Deve ser estimado numa escala que vai de 1 (um) a 10 (dez). A 10 1
- 65. 65 Causa de Falhano FMEA de Processo Razão pela qual ocorrerá o modo de falha – Um modo de falha pode ter várias causas distintas. – As causas devem ser descritas em função de algo que possa ser controlado ou corrigido. Índice de Ocorrência no FMEA de Processo – Estimativa de que uma causa/mecanismo específico venha a ocorrer e ocasionar o modo de falha considerado. – Classificação deve variar numa escala de 1 (um) a 10 (dez), sendo tabelada. A 10 1 O índice é estimado em função da taxa de falhas possíveis (Cpk)
- 66. 66 Controles Existentes doFMEA de Processo A São descrições dos controles já implantados em um processo, que devem impedir ou detectar a ocorrência de uma falha. Prevenção: previne as causas/mecanismos de falhas e as ocorrências do modo de falha, ou reduz sua taxa de ocorrência. Detecção: detecta as causas/mecanismos de falhas ou o modo de falha, conduzindo a uma ação corretiva. Índice de Detecção (tabelado) Estimativa da probabilidade de se detectar a falha, com base nas formas de controle existentes (identificarem uma deficiência em potencial do processo, antes que as peças sejam liberadas). 10 1 Detecção totalmente incerta: Detecção quase certa:
- 67. 67 NPR Índice de Severidade Índice de Ocorrência Índicede DetecçãoX X= Número de Prioridade de Risco (NPR) É o produto dos índices de Severidade, Ocorrência e Detecção. Em geral, independentemente do NPR resultante, atenção especial deve ser dedicada quando a Severidade é elevada. A
- 68. 68 FMEA - Exemplo Item função Modode falha potencial Efeito potencial de falha S e v e r C la s s Causa(s) potencial mecanismo (s) de falha O c o rr Controles preventivos existentes no processo Controles detectivos existentes no processo D e t e c NPR Fazer registro da nota fiscal no sistema Declarar itens a mais Dados incorretos no sistema 6 Registrar mais de uma vez os produtos 8 Não existem Double check do funcionário 8 384 Declarar ítens a menos Sonegação – não realização da documentação 8 Contagem imprecisa do operador 9 Não existem Double check do funcionário 8 576 A
- 69. 69 MSA – Análisedo sistema de medição Objetivos – Garantir a qualidade dos dados obtidos. – Identificar os fatores externos que podem estar atrapalhando os resultados obtidos. A ReprodutibilidadeRepetitividade Localização Dispersão VT VSM VPCalibração
- 70. 70 Matriz de Seleçãoda Solução Problema Causas-Raiz Soluções (O que) Tarefas Específicas (Como) X X = ESCALA: 1-Nenhum 2-Algum 3-Moderado 4-Muito 5-Extremo M
- 71. 71 Matriz de Solução- Exemplo 45353 36343 100554 45335 64444 Causas-Raiz Soluções Tarefas Específicas Eficiência Fácil de implementar Custo Atraso na entrega de veículos aos clientes Nota fiscal vem incorreta Quantidade de pessoas insuficientes para digitar nota fiscal Aumentar o numero de pessoas Mudar sistema de registro Inspeção assim que chega a NF Envio da NF eletrônica Novos Processos Para assinar Emblema Inteligente, Acesso ao Portal Registro em papel e sistema Registro no sistema direto Contratar pessoas Duas soluções a implementar Total M
- 72. 72 FMEA Nr. ___________________ Item/área:_____________________ Responsável pelo processo: ____________________________________ Página __________ de ____________ Evento: _______________________ Data chave: __________________________ Emitente _____________________ Peça afetada: __________________ Data emissão ___________________ Participantes do grupo: __________________________________________________________ Ações tomadas Função Data efetiva Responsabilidade pela ação recomendada & Data da conclusão (FMEA de Processo) Controles Detectivos Existentes no Processo D e t e c N. P. R. Ações Preventivas Recomendadas Item Causa(s) Potencial Mecanismo(s) de Falha o c o r r Controles Preventivos Existentes no Processo Modo de falha Potencial Efeito Potencial da Falha s e v e r i c l a s s Resultado das ações S e v O c o r D e t N P R Ações Recomendadas para reduzir o RPN FUNÇÃO MODO DE FALHA EFEITOS (SEV)CAUSAS (OCO) CONTROLE (DET) NPR=SEVxOCORxDET CONTROLE (PREV) Ações recomendadas no FMEA de processo M Exemplos de ações utilizáveis: – Cartas de controles – Controles automáticos de parâmetros de processo – Controles visuais de parâmetros de processo – Controles à prova de falhas (“poka-yoke”)
- 73. 73 Melhorar – Planode Ação Atividade Resp. Planej. Realiz. Comprar computadores José 01/08/06 Alterar procedimento de inspeção de NF João 02/08/06 Treinar funcionários em novo procedimento Paulo 06/08/06 M Devem estar contemplados no Plano de Ação, além das tarefas estabelecidas no FMEA: – Elaboração do fluxograma do processo proposto – Revisão das instruções de trabalho – Elaboração de documentos, inclusive folhas para coleta de dados – Treinamento e ações para garantir o envolvimento das pessoas – Ações de contenção
- 74. 74 Controlar – Monitoramentodos Indicadores Data Reclamações nov/06 set/06 jul/06 m ai/06 m ar/06 jan/06 nov/05 set/05 jul/05 m ai/05 m ar/05 jan/05 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 _ X=0,5 UCL=2,096 Antes Depois Número de Reclamações C Frequency 65432 350 300 250 200 150 100 50 0 Histograma do Tempo de Serviço (Dias)
- 75. 75 Poka-Yoke Técnica que previnea ocorrência de falhas ou identifica/elimina defeitos evitando que se propaguem. C Falha: algo que ocorre fora dos padrões esperados do processo. Defeito: efeito resultante de uma falha. FALHA DEFEITO Prevenção: dispositivos que evitam que ocorram falhas. Detecção: identificam o defeito e evitam que ele se propague. PREVENÇÃO DETECÇÃO POKA-YOKE
- 76. 76 Plano de Controle TamanhoFreq. OP# Descr. da Operação/ Nome do Processo Equipamento, Dispositivo, Ferramenta N° Características Produto Método Plano de ReaçãoProcesso Class. Especificação/ Tolerância Técnica de Avaliação/ Medição Amostra Método de Controle C Ferramenta para gerenciar os controles implementados, de forma a garantir que o novo processo não volte a ter uma tendência negativa de performance.
- 77. 77 CEP Método preventivo parase comparar continuamente os resultados de um processo com os padrões, identificando, a partir de dados estatísticos, as tendências para as variações significativas do processo, com o objetivo de evitar e/ou reduzir essas variações. C Controle por variáveis: quando o resultado do processo é expresso por uma medição. Controle por atributos: quando o resultado do processo é expresso por uma classificação em dois fatores.
- 78. 78 Capacidade do processo LimiteSuperior de Especificação Limite Inferior de Especificação Sob Controle e Capaz (Variações Reduzidas a Causas Comuns) Sob Controle mas Não Capaz (Variações Excessivas de Causas Comuns) C
- 79. 79 Fechamento / Comemoração Reconhecertempo e esforço gastos na iniciativa Retirar os aprendizados obtidos na iniciativa. Transferir a responsabilidade da implementação e do gerenciamento do plano de controle para pessoas apropriadas. O reconhecimento deve reforçar internamente a satisfação e a motivação. Considerar as oportunidades de extrapolação. Controlar – Saídas Indicadores monitorados Plano de Controle e procedimentos adequados ao sistema da qualidade Solução documentada Equipe congratulada Novos projetos potenciais C