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Técnicas Avançadas deProdução, 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 dolean
− estabelecer as relações entreo seis sigma e o lean
− conhecer os conceitos geraisda metodologia seis sigma
− dominar os conceitos deestatística básica
− entender o significado
de seis sigma
Por que seis sigma + lean?
− O lean e o seis sigma objetivamresultados
− O seis sigma reduz a variabilidadee o nível de defeitos do processo
− O lean elimina desperdícios
e melhora o fluxo do processo
Lean
Identifica problemasno fluxo
Seis Sigma
Melhora a capacidadedas etapas queagregam valor
Cada um tem um Foco DistintoSeis Sigma Lean
Diminuir a variabilidade Reduzirdesperdícios
Aumentar a qualidade Reduzir o lead time
Solução de problemascomplexos por meio deferramentas estatísticas
Solução rápida deproblemas (kaizen)
Aumento dorendimento da cadeiade valor
Aumentar o valoragregado dasetapas do processo
Métrica: nível sigma dequalidade
Métrica: tempo
Prof. José Márcio Fernandes
tutoriaengenhariadeproducao@grupouninter.com.br
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Qual a vantagem da associação? Filosofia, sistema ouferramenta?
Detalhando as duasMetodologias
Elemento Seis Sigma Lean
Visão Melhoria dosprocessos
Melhoria da cadeia devalor
Abordagem Redução de defeitos,conceito de Critical to
Quality (CTQ)
Redução de desperdícios,conceito de valor
reconhecido pelo cliente
Objetivo Diminuir avariabilidade
Diminuir o valor nãoagregado
Indicadores Foco forte na eficácia,indicadores
mostrando atender as
especificações docliente
Foco forte em eficiência,indicadores mostrandoatender a produtividade
Elemento Seis Sigma Lean
Estrutura daequipe
Equipe formada porbelts compostos por
vários níveis edepartamentos
trabalhando no tema doprojeto
Atividades de pequenosgrupos (APGs),
compostos por equipes daárea, envolvendo o chão
de fábrica
Natureza dostrabalhos
Projetos definidos,observando o impactono cliente interno e
externo
Projetos definidos,observando o fluxo da
cadeia de valor
Metodologias Dmaic e Dmadv Utilização dos cincoprincípios
Estratégiasde
implementa-ção
Implementar projetosestratégicos ao negócio
da empresa
Implementar melhoriasnos pontos gargalos com
disseminação do conceitokanban
Elemento Seis Sigma Lean
Áreasclássicas decoordenação
Qualidade Produção
Ferramentas
utilizadas
Mapa do processo,
estudos estatísticos,matrizes de tomadade decisão, FMEA,planos de controle
etc.
VSM, TOC, kanban,
poka-yoke, JIT,SMED, 5S,
gerenciamentovisual etc.
Empresas desucesso como 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 amelhoria de processos, reduçãoda variabilidade e maximização
do retorno financeiro
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O foco principal é atingir níveis
de defeitos de 3,4 ppm para ascaracterísticas críticas da
qualidade (Critical To Quality –
CTQs)
Maximizar o Retorno,eis a Questão
O Impacto da QualidadeNível 6ó
EVENTOQuatro 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 potável
1 minuto de água não potável
Em 1.470.580 internações
hospitalares9118 casos de
Infecção hospitalar 5 casos de
infecção hospitalar
Aterrisagens de aviões noBrasil
Uma aterrisagem de
emergência noaeroporto de Guarulhos
por dia
Uma aterrissagem de
emergência em todos osaeroportos do Brasil a
cada cinco anos
Processos doPonto de Vista 6ó
Processos técnicos
A principal característicade um processo técnicoé o fluxo do produtovisível e um produtotangível como resultadodesse processo.
Processos não técnicos
A principalcaracterística de um
processo não técnico étrabalhar com fluxo deinformações e ter, namaioria das vezes,como resultadoum produto intangível.
Áreas de Aplicaçãodo Seis Sigma
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Modos de Aplicação do SeisSigma
Benchmark
Meta
Métrica
Filosofia
Estatística
VisãoEstratégia
Benchmark
Meta
Métrica
Filosofia
Estatística
VisãoEstratégia
Revisão sobre Conceitosde Estatística Básica
Dados são coletâneas dequaisquer valores relacionados
a medições ou, segundo odicionário Aurélio, dado é a
“informação factual usada como
base para raciocínio, discussão oucálculo.”
Falando com Dados
Tipos de dados:
•populacionais – são obtidos deum universo finito, contemplando
todos os valores existentes•amostrais – são obtidos por meiode uma amostragem retirada dapopulação, a qual pode ser finitaou infinita
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Classificação e Categorizaçãodos Dados
Tipo Característica Exemplo MétodoQuantitativo
ContínuoRepresentado pornúmeros reais,
podendo assumir todosos valores dentro de
um intervaloespecificado
Massa, volume,tempo de percurso,temperatura, % de
venda, espessura deuma peça...
Medição
QuantitativoDiscreto
Representado pornúmeros inteiros (1, 2,
3, 4, ...)
Número de notasfiscais preenchidaserradas, númerodehabitantes, número
de caixas emestoque...
Contagem
Qualitativo ouAtributivoOrdinal
Representado pornúmeros ou
classificações quepodem ser arranjadosem ordem de grandeza
Colocação em umacorrida
automobilística,ranking em umapesquisa, grau de
satisfação
Classificação
Qualitativo ouAtributivo
Nominal
Resulta de umaclassificação, tomada a
partir de critériosespecíficos
Sexo, tipo de nãoconformidade, cor
dos olhos,aprovado/reprovado
Observação
Organização dos Dados
Dados brutos
Dados organizados
Dados transformados em gráfico
E quando os dados sãoespalhados?
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Dados espalhados
Dadosagrupados
Medidas de TendênciaCentral
•Moda (Mo): é a medida de maiorocorrência no conjunto de dados
•Mediana (Md): quando dadosdiscretos são dispostos em ordemcrescente torna-se possívellocalizar 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 paraos dados abaixo:
10,0 10,1 10,3 10,4 10,4 10,5 10,6 10,7 10,8 10,9
n
x x x xMédia
n
...321
47,1010
7,104
10
9,108,107,106,105,104,104,103,101,100,10
X
Moda é o valor de maiorocorrência
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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
110
2
1NMd
45,10
2
9,20
2
5,104,10
Md
5,5
mediana
Medidas de Dispersão
•Desvio padrão (ó ou s)
•Variância (ó2
ou s2
)•Amplitude (R)
min x x R
máx
n
xS
2)(
n
xS
)(2
A Dispersão dos DadosDetermina 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 valoresequidistantes da média, mas emlados opostos, é a mesma
• Pelo fato de ser simétrica, média,mediana e moda possuem o mesmovalor
•As caudas da curva normalestendem-se até o infinito
x z
De posse do valor do escore-z utilizamosa tabela de distribuição normal
padronizada para determinar a área soba curva de distribuição.
Utilizando a Tabela
de Distribuição Normal
•Exemplo: determine qual é a áreasob a curva entre a média e umponto a 1,7 desvios padrão a direitada média. Procure pelo valor 1,7 nacoluna direita da tabela e o valor0,00 na linha superior da tabela. Ocruzamento entre coluna e linha(1,7 + 0,00) nos fornece o valor daárea sob a curva para um valor de
Z = 1,70, no caso 0,4554
Área sob acurva
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 si gma 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 avariação (ó)!
Mas, processos sofrem
deslocamento ao longo dotempo. E agora?
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Reduza mais ainda avariação (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 nívelsigma no processo?
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