6sigma.ppt

5/16/2018 6sigma.ppt - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/6sigmappt 1/31

Introdução ao Processo

Seis Sigma



É uma metodologia estruturada parafornecimento de produtos e serviçosmelhores, mais rápidos com custos mais

baixos; com uma forte base emconhecimento de processos e através daredução 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



O Seis Sigma permite que umdirigente empresarial seja pró-ativo

ao invés de reativo com relação àquestões de Qualidade; A pró-atividade parte da definição,

estratégica, dos padrões de qualidadebaseados em Sigmas (desvios padrão).

O que é Seis Sigma



Origem dos Seis Sigma

Na década de 80, a Motorola, promoveu odesenvolvimento da metodologia com o objetivo demelhorar a qualidade dos seus produtos;

Em 1986, Bill Smith, engenheiro da Motorola, definiu umconceito chave para a empresa: Defeitos porOportunidade, ou Defeitos por Unidade;

Com este indicador, a Motorola passa a medir osdefeitos em todas as etapas de produção de formaconsistente;

Em 1988 a Motorola recebe o prêmio Malcolm BaldrigeNational Quality Award, equivalente ao nosso PrêmioNacional de Qualidade;




A IBM foi uma das primeiras empresas aimplantar as técnicas do Seis Sigma, seguindo aMotorola;

Este trabalho resultou, também, no Prêmio

Malcolm Baldrige National Quality Award, em1990; A partir daí o “SIX SIGMA” começou

rapidamente a se tornar um fator crítico de

sucesso; Observou-se que o processo poderia seraplicado em qualquer organização devido à suaversatilidade.




Quando Jack Welch tornou-se CEO da General ElectricCompany, em 1991, um dos primeiros itens de suaagenda foi a restruturação de toda a organização;

As 12 unidades de negócio da GE deveriam utilizarprocessos baseados em Seis Sigma;

Em 1995 a GE começou seu programa com média dequalidade 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 de90 Bilhões e alta rentabilidade.



Como Funciona o Seis Sigma

O conceito estatístico, primeiramente, considera que ocomportamento do processo segue a distribuição normalde probabilidades;

Distribuição Normal

Baseado nesta premissa, busca-se reduzirgradativamente a variabilidade de um processo até quese atinja um fator de 99,9997% de sucesso (Seisvezes o desvio padrão);




Na linguagem da metodologia do Seis Sigma, umprocesso é medido por alguns índices, relacionadosabaixo: 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 maispróxima.




Para um processo que tem Cpk igual a 1,00(Limites de Controle coincidindo com os deEspecificação), podemos estimar qual o

percentual de produtos fora da especificação:

Processo com Cp = Cpk = 1,0




Calculando os valores de Z para os dois lados,teremos:

Pela Tabela Normal Padronizada, a probabilidadede um valor ser maior ou igual a Z=3 é de0,0135%, 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.




Existem algumas diferenças da abordagemconvencional do Controle da Qualidade, como porexemplo, os índices de capacidade tradicionais, Cp eCpk, que assumem um processo estático, o que na

realidade não acontece pois a longo prazo, osprocessos variam;

Assumindo uma variação a longoprazo de mais ou menos 1,5desvios padrão, podemos daraos índices de capacidade umaoutra interpretação, mais realista.




Calculando os valores de Z para os dois lados, teremos:

Pela Tabela Normal Padronizada, a probabilidade de umvalor ser menor ou igual a Z=4,5 é de 0,0034% e maiorou 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;




O que a metodologia Seis Sigma prega é aredução drástica da variabilidade até um nivelde 3,4 ppm (6 desvios padrão) da média até a

especificação, superior ou inferior.

Visualização do processooriginal

Visualização do processo comvariação reduzida




A tabela abaixo apresenta os Limites de Especificaçãovs. 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. Defeitospara Distribuição com Deslocamento de ± 1,5



Análise do Fator de Melhoria

Fator de Melhoria “M” – Indica quantas vezes aqualidade do produto ou serviço deve ser melhoradopara 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. Osvalores do fator “M”, são calculados utilizando a fórmula:



DMAIC

O processo seis sigma éestruturado e busca aredução de variabilidade;

O ganho é expresso na

forma financeira/econômica; A metodologia segue um

roteiro, conhecido comoDMAIC (Define, Measure,

Analyse, Improve, Control);



DMAIC

Definir: Defina as metas das atividades de melhoria.Elas serão os DOSSIÊ objetivos estratégicos daorganização, tais como maior participação no mercado eretornos sobre o investimento mais elevados. No âmbitooperacional, uma meta possível seria o aumento de

produção de determinado departamento. No de projetos,as metas poderiam ser a redução do nível de defeitos eo aumento de produção. Aplique métodos de datamining para identificar oportunidades de melhoriaspotenciais.

Medir: Meça o sistema existente. Estabeleça métricasválidas e confiáveis para ajudar a monitorar o progressorumo às metas definidas no passo anterior. Comece pordeterminar o ponto de partida atual. Utilize a análise dedados exploratória e descritiva para ajudar a entenderos dados.



DMAIC Analisar: Analise o sistema para identificar formas de eliminar a

lacuna entre o desempenho atual do sistema ou processo e a metadesejada. Aplique ferramentas estatísticas para orientar a análise.

Implementar: Incremente o sistema. Seja criativo para achar novasmaneiras de fazer as coisas melhor, de forma mais econômica oumais rápida. Use o gerenciamento de projetos e outras ferramentasde planejamento e gerenciamento para implementar a novaabordagem. Empregue métodos estatísticos para validar a melhoria.

Controlar: Controle o novo sistema. Institucionalize o sistemaaperfeiçoado modificando os sistemas de remuneração eincentivos, política, procedimentos de planejamento dasnecessidades de material, orçamentos, instruçõoes operacionais e

outros sistemas de gerenciamento. Pode ser interessante adotarsistemas como ISO 9000 para garan-tir que a documentação estejacorreta.



O Método passo-a-passo



Quem Aplica a Metodologia O treinamento do especialista Seis Sigma é de, no mínimo, quatro

meses. Ao final do treinamento, estes especialistas são avaliados epremiados como BlackBelts ou GreenBelts;

O treinamento teórico de sala de aula é associado a um projetoprático que permite demonstrar como os métodos são utilizados no"mundo real" dos processos;

Os quatro meses correspondem, na realidade, às quatro fases dametodologia DMAIC (Definição, Medição, Análise, Melhoramento eControle);

Cada uma das quatro fases inicia-se com uma revisão formal doprojeto, treinamento em sala de aula, atividades para demonstrar autilização das ferramentas, e uma avaliação formal para estabelecer

se os conhecimentos adquiridos na sala de aula foram transferidosao projeto; Os especialistas Seis Sigma são treinados na utilização de

ferramentas estatísticas, mapeamento de processos,gerenciamento de projetos e utilização de software estatístico;



Quem Aplica a Metodologia

O custo da má qualidade (COPQ - cost of poor quality) écomumente usado na indústria como um critério-chavepara a seleção e avaliação dos projetos de Seis Sigma;

Por exemplo, os projetos de Black Belts (BB)

normalmente economizam $250.000 ou mais, e osprojetos de Green Belts (GB) freqüentemente rendemeconomias entre $50.000 e $75.000 [2];

Tais números são impressionantes quando observadosisoladamente; sua influência na lucratividade geral e na

saúde econômica de uma companhia é ainda maisimpressionante quando observados coletivamente e nocontexto mais amplo dos outros números da companhia.



Quanto tempo se leva para os resultadosde um projeto Seis Sigma aparecerem?

Um Projeto Seis Sigma requer um período de gestaçãode dois a três meses para caracterizar o processo efinalizar a análise do problema.

O projeto pode ser realizado num prazo de um a doismeses, dependendo da disponibilidade dos dados ou dainfra-estrutura requerida para realizar um experimentotipo DOE; Desenho de Experimentos (DOE): método estatístico utilizado

para identificar as variáveis que conduzem a um desempenhoótimo do processo. DOE é muito mais rápido que a otimizaçãotipo "ensaio e erro", em que as variáveis de processo sãotestadas "um a um".

Os benefícios são visíveis um mês após a conclusão doprojeto e dependem da agressividade do "dono" doprocesso na sustentação dos resultados obtidos.



Seis Sigma e a Lucratividade

O objetivo final da qualidade é o aumentoda lucratividade;

No ambiente competitivo atual as

iniciativas devem justificar a si mesmaseconômicamente; Peter Drucker [1] afirma que “o lucro não é

a explicação, causa ou razão física docomportamento e das decisões donegócio, mas o teste de sua validade”.



Estudo de Caso

O objetivo deste exemplo, deliberadamente simplificado,é ilustrar a relação geral entre vendas, custos fixos evariáveis, e lucro, os quais utilizaremos para estudar osefeitos econômicos dos trabalhos de Seis Sigma;

Ao longo do último trimestre, suponha que a companhiatenha vendido 1.000 produtos por $1.000,00 cada

Portanto a receita, proveniente das vendas para operíodo foi de $1.000.000,00

O custo de produção de cada produto é de $600,00 porproduto;

De forma simplificada, a lucratividade do processo é1.000 * $400,00 = $400.000,00;



Estudo de Caso

Após uma avaliação de qualidade, verificou-se que aprobabilidade de um produto fabricado estar dentro dospadrões exigidos é de cerca de 80%, ou seja, esteindicador confirma que o processo encontra-se em cercade 2,5 Sigma;

Nesta situação a empresa precisa produzir cerca de1200 produtos para atender à demanda trimestral; Considerando que estes produtos não podem ser

reaproveitados o lucro do processo passa a ser :

1.000.000,00 (1.200*$600,00) = $280.000,00

Os custos da má-qualidade de processo passam arepresentar ($400.000,00 - $280.000,00) = $120.000,00



Estudo de Caso

Ações podem ser definidas com o intuito de levar osindicadores do processo para 4 Sigma;

Estas ações representariam 99,379% de aproveitamentodas amostras;

Neste nível de qualidade do processo necessitariamosproduzir 1.000 / 0,99379 = 1.007 produtos para atenderàs necessidades de venda;

Esta melhoria de processo representaria o aumento dalucratividade para 1.000.000,00 (1.007*$600,00) =$395.800,00



Estudo de Caso Devemos estar atentos que a aplicação do processo e o

aumento da qualidade somente são possíveis medianteinvestimentos elevados, que devem ser explicados através detécnicas de ROI ( retorno de investimento ).

Para o exemplo, o ROI de um investimento de Dois Milhões de

Reais seria:

2.000.000,00/(395.800-280.000)= 17,27 trimestres ou 4,3 Anos



Considerações Finais

A realização de um nível Seis Sigma de desempenho éum esforço contínuo para produzir produtos e serviçosque evolucionem coerentemente até se ajustar àsnecessidades dos mercados e dos clientes. Isso requer

que a exc elência não esteja só focada nodesempenhooperacional, mas também na agilidadecomercial de se manter um passo adiante dasnecessidades 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 dosmercados.



Considerações Finais Quais são algumas das principais ferramentas do Seis Sigma?

Mapeamento de processos: método que utiliza fluxogramas para identificar osparâmetros críticos do processo, cicios de retroalimentação e outrascaracterísticas que mostram a operação ineficiente ou eficiente do processo.

Análise de Sistemas de Medição: estabelece quão capaz é um sistema demedição na detecção de pequenas mudanças que influem significativamente noreal desempenho de uma variável.

Capabilidade de processos: dimensiona a relação entre o desempenho de umprocesso e o desempenho esperado pelo cliente do processo. Desenho de Experimentos (DOE): método estatístico utilizado para identificar

as variáveis que conduzem a um desempenho ótimo do processo. DOE é muitomais rápido que a otimização tipo "ensaio e erro", em que as variáveis deprocesso são testadas "um a um".

Controle Estatístico de Processos (CEP): onde gráficos de controle sãoutilizados para monitorar os parâmetros críticos à qualidade exigida pelo clientee para manter o desempenho do processo. Quando os parâmetros de controleforam estabelecidos através do DOE, o ajuste é muito mais preciso e seguro.Quando os parâmetros de controle não foram derivados através de DOE, osoperadores podem induzir mais variações pelo fato de desconhecerem averdadeira resposta do processo e não saberem qual é o efeito dos ajustes navariabilidade do processo.



Bibliografia P.F. Drucker, Management: Task, Responsibilities and Practices, Harper & Row,

1974. R.D. Snee & R.W. Hoerl, Leading Six Sigma: A Step-by-Step Guide Based on

Experience With GE and Other Six Sigma Companies, Prentice Hall, 2003. J.M. Juran e A.B. Godfrey, Juran's Quality Handbook, 5a. edição, McGraw-Hill, 1999. Snee e Hoerl, Leading Six Sigma. Edwin Mansfield, Microeconomics, 8a. edição, W.W Norton, 1994. Juran e Godfrey, Juran's Quality Handbook. BAYLE, P., FARRINGTON, M., SHARP B, HILD C., SANDERS D. Illustration Of Six

Sigma Assistance On A Design Project. Quality Engineering, V.13 N.3, p.341-348,2001.

BEHARA, R. S., AUSTIN, S. F., FONTENOT, G. F., GRESHAM A. Customersatisfaction

measurement and analysis using Six Sigma. International Journal of Quality &

Reliability Management, V.12 N.3, p.9-18, 1995. BLAKESLEE, J. A. Achieving Quantum Leaps in Quality and Competitiveness:

Implementing the Six Sigma Solution in Your Company. ASQ´s 53th Annual QualityCongress Proceeding, p.486-496, 1999.

CORONADO, R. B., ANTONY, J. Critical success factors for the successfulimplementation of six sigma projects in organisations. The TQM Magazine, V.14 N.2 ,p. 92-99, 2002.



Bibliografia DALE, B. G., WILLIAMS, R. T., WIELE, T. Marginalisation of quality: is there a case to answer?.

The TQM Magazine, V.12 N.4, p.266-274, 2000. ECKES, G. The Six Sigma Revolution. Ed. New York: John Wiley and Sons, 2000. ERWIN, J. It’s not difficult to change company culture. Supervision, V.61 N.11, p.6-11, 2000. HALLIDAY, S. , So what is exactly . . . six sigma?. Works Management, V.54 N.1, p.15, 2001. HARRY, M., SCHROEDER, R. Six sigma: the breakthrough management strategy revolutionizing

the world’s top corporations. Currency Publishers, 2000. HENDERSON, K., EVANS, J. Successful implementation of six sigma: benchmarking General

Electric Company. Benchmarking and International Journal, V.7 N.4, p.260-281, 2000. HILD, C., SANDERS, D., COOPER, T. Six Sigma on Continuous Processes: How and Why It

Differs . Qual. Eng., V.13 N.1, p.1-9, 2000. INGLE, S., ROE, W. Six Sigma. Black Belt Implementation, V.13 N.4, p.273-280, 2001. LINDERMAN, K., SCROEDER, R. G., SRILATA, Z., CHOO, A. S. Six Sigma: a goaltheoretic

perspective . Journal of Operations Management, V.1 N.11, p. 330-341, 2002. MARASH, S. A. Six Sigma: Business Results Through Innovation . ASQ´s 54th Annual Quality

Congress Proceeding, p.627-630, 2000. PANDE, P.S., NEUMAN, R., CAVANAGH, R.R. The Six Sigma Way: How GE, Motorola and

Other Top Companies are Honing their Performance . Ed. New York: McGraw-Hill, 2000. SANDERS, D., HILD, C. R. Common Myths About Six Sigma . Qual. Eng., V.13 N.2, p.269-276,

2000. YIN, R. K. Case study research: design and methods . 2 Ed. Newbury Park: Sage Publications,

1994. R.D. Snee & R.W. Hoerl, Leading Six Sigma: A Step-by-Step Guide Based on Experience With

GE and Other Six Sigma Companies, Prentice Hall, 2003.

6sigma.ppt

Documents

Transcript of 6sigma.ppt