Six Sigmam 2
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8/9/2019 Six Sigmam 2
http://slidepdf.com/reader/full/six-sigmam-2 1/4
Pós-Graduação – EAD Uninter
Núcleo de Materiais Didáticos
Técnicas Avançadas deProdução Lean & Seis Sigma
Aula 2Aula 2
Prof. Osny Augusto Jr.
Engenharia da Produção
Ao final desta aula o aluno deveráser capaz de:entender a pirâmideorganizacional do Seis Sigma
conhecer e interpretar o métodoDMAIC
aplicar as Métricas Seis Sigma
Conteúdo: Estrutura eMétricas Seis Sigma
A Pirâmide Organizacionaldo Seis Sigma
ALTADIREÇÃO
CHAMPIONS
MASTERBLACK BELTS
BLACK BELTS
GREEN BELTS
MEMBROS DE EQUIPE,WHITE BELTS OU YELLOW BELTS
ALTADIREÇÃO
CHAMPIONS
MASTERBLACK BELTS
BLACK BELTS
GREEN BELTS
MEMBROS DE EQUIPE,WHITE BELTS OU YELLOW BELTS
1:100
1:30
1:30
Deve liderar amudança cultural
O Método DMAIC
D Define Definir
Selecionar asoportunidades de
melhoria maisimportantes
Contrato do projeto( project charter ), MétricasSeis Sigma, gráficosequencial, análise deséries temporais, análiseeconômica, estatísticadescritiva, QFD e mapasde fluxo do processo
M Measure Medir
Medir odesempenho
atual dosdesvios
relacionados àsoportunidadesde melhoria
Avaliação do sistema demedição (MSA), box plot ,folha de verificação,estratificação, diagramade Pareto, histograma,índices de capacidade,
FMEA, FTA e Métricas SeisSigma
A Analyze Analisar
Analisar quaisvariáveis deentrada afetam odesempenhoatual
Análise do tempo deciclo, intervalos deconfiança, testes dehipótese, análise devariância (ANOVA),multi-variáveis, análisede correlação, análise deregressão e
planejamento deexperimentos
I Improve Melhorar
Procurar eplanejar soluçõespara eliminar ouminimizar asfontes de variaçãopara as variáveisde entrada afetamo desempenhoatual
Matriz de priorização,superfície de resposta,simulação, 5w2h,diagrama de árvore,diagrama de Gantt, PERT - CPM, lean, simulação etestes de mercado
C Control Controlar
Implantarferramentas decontrole paragarantir amanutenção dasmelhoriasintroduzidas alongo prazo
Gráfico para controle,gráficos de controle parapequenos lotes, índices decapacidade, indicadores,Métricas Seis Sigma,Poka-Yoke, On the job
training (OJT), auditorias,padronização, planos decontrole e relatórios de
anomalias
8/9/2019 Six Sigmam 2
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Pós-Graduação – EAD Uninter
Núcleo de Materiais Didáticos
Os Passos da MetodologiaDMAIC
DDefineQual é a expectativa do cliente?Quais são os CTQ’ s?Qual o processo que deve ser melhorado?
M Measure
Quais as fontes potenciais de variação?Qual a capacidade do processo?Qual é a frequência de defeitos?
A Analyze Por que, quando e onde os defeitos ocorrem?Quais são as principais fontes de variação?
I Improve Como o processo pode ser melhorado?Como aumentar a capacidade do processo?
C Control Como controlar as fontes de variação maisimportantes para manter o processo sobcontrole?
Rota DMAIC – Road Map
Métricas Seis SigmaDefinições
Defeituoso: unidade queapresenta um ou mais defeitos
Defeito (D): qualquer nãoconformidade às especificações
Unidade (U): saída do processoque será avaliado segundo apresença de defeitos
Oportunidades (O): formasque o processo têm de sedesviar do que é especificadopara cada unidade, gerandonão-conformidade
Rendimento (Y): rendimentodo processo
Número de etapas (m): número
de etapas/passos de um processo
Métricas Seis SigmaMétrica Definição Fórmula Exemplo
Total deOportunidades
(TOPTOP)
Expressa o númerototal deoportunidades eerros que podemser cometidos emuma determinadaamostra
TOP= (U x O)
100 unidades com 3oportunidades dedefeitos:
TOP = 125 x 3 = 375
Defeitos porUnidade
(DPUDPU)
É a fração deamostras quecontém defeitosem relação àquantidade totalde amostras emum determinadoponto de avaliação
DPU = D / U
5 defeitos em 125peças avaliadas:
04,0125
5
U
D DPU
Defeitos porOportunidade
(DPO)
É o índice quemede aquantidade dedefeitos emrelação àsoportunidadesde erros decada amostra
DPO = DPU / O
5 defeitos em 125peças avaliadas com 3oportunidades dedefeito (riscos, trincase rebarbas):
Defeitos porMilhão deOportunidade
(DPMODPMO))
É o índice quemede aquantidade dedefeitos, emmilhões, emrelação àsoportunidadesde erros decada amostra
DPMO = DPO x106
5 defeitos em 125peças avaliadas com 3oportunidades dedefeito (riscos, trincase rebarbas):
DPMO = 0,013 x1.000.000 = 13.000ppm
013,0 3
0,04
O
DPU
DPO
Métrica Definição Fórmula Exemplo
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Métrica Definição Fórmula Exemplo
ó
Nível deQualidade
É o índice quemede o nível de
qualidade doprocesso paradados discretos
já considerandoo deslocamentode ±1,5ó
Onde ln = 2,718282
(Schimidt e Launsby,1997)
Qual é o nível sigmapara um processo
onde DPMO = 13.000ppm?
DPMOln2,22129,37
0,8406ó
3,73
13.000ln2,22129,37
0,8406ó
Exemplo
Atenção!Observe o efeito do
número de oportunidadesno valor do sigma
do processo
Relações de Rendimento - Y
Y - é o rendimento de uma cadeiasem levar em consideração orendimento individual de cadaetapa
Etapa 1 Etapa 2 Etapa 3
Entrada
1.000unidades
Saída
965unidades
35 peças refugadas
0,9651000
965 Y
Rendimento = 96,5%
O que você não vê noprocesso
ProcessoInput = 1000 Output = 965Y =
96,5%
Y =96,5%
PERDAS
Para retrabalho = 75
Sucata =35
Retrabalhado = 40
O processoescondido!
Relações de rendimento -RTY
YRT - é o rendimento total de umacadeia levando em consideração orendimento individual de cada uma das
etapas
Etapa 1 Etapa 2 Etapa 3Entrada
1.000unidades
Saída
965unidades
Refugo5 unidades
Retrabalho10 unidades
Refugo20 unidades
Refugo10 unidades
Retrabalho8 unidades
Retrabalho22 unidades
Total de refugo = 35 unidadesTotal de retrabalho = 40 unidades
0,9251000
4035-1RTY
Rendimento final = 92,5%
Exemplo de Aplicação dasMétricas Y e Rty
8/9/2019 Six Sigmam 2
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Núcleo de Materiais Didáticos
No gráfico abaixo é possível observar queapesar de cada operação possuir um altorendimento individual, o resultado finaldo processo (YRT) é péssimo
P e r d a
Normalizando Resultados paraEfetuar Benchmarking
O que é Benchmarking? Benchmarking é o processo ou
método de examinar em detalhealgum processo da organização ecompará-lo com um processo similarque esteja sendo executado demaneira mais eficaz (Benchmark ),na própria empresa ou em outraorganização, visando implementaçãode melhorias significativas
Por que normalizar? O quesignifica isso?
Normalizar significa trazer osvalores de rendimento e de sigmapara uma mesma base de cálculo(valor médio), na qual elespossam ser comparados em curtoe em longo prazo com outrosprocessos internos e com
processos externos (dosconcorrentes)
Métricas Utilizadas paraBenchmarking
Métrica Definição Fórmula
Y normal
Representa o rendimento médio de umacadeia de atividades dentro de umprocesso
Y normal =
DPU normal
Representa a quantidade média dedefeitos gerada em cada etapa de umacadeia de atividades dentro de umprocesso
DPU normal = - ln (Y normal)
Z e
Z equivalente é aproximadamente igual aovalor do Z padronizado (obtido na tabelade distribuição padronizada)
Z e ≈ Z ~ N(0;1)
ZLT Representa a capacidade de longo prazo ZLT = Ze
ZST
Representa a capacidade de curto prazo eleva em consideração o deslocamento de1,5ó
ZST = ZLT + 1,5
Z Benchmark
É o indicador de referência paracomparação entre processos internos eexternos. Como o próprio nome já diz é ovalor para Benchmarking
Z Benchmark = Z Y normal +1,5
Exemplo de Cálculo para Benchmarking
Utilizando os resultados do exemplo anterior, no qualtemos um processo com 3 etapas (m =3) comrendimento total de 92,5%:
0,9251000
4035-1RTY
Passo 1: Y normal = = 0,9743onde Z = 1,95 (tabela)Passo 2: DPU normal = - ln 0,9743 então: DPU normal = 0,0260defeitos por unidade.
Isso significa que a cada 1000 unidades produzidas o processo gera26 unidades defeituosas
Passo 3: como Z ≈ Ze temos que Ze= 1,95 e então ZLT = 1,95 eZST= 1,95 + 1,5 = 3,45Analogamente ZBenchmark = Z Y normal + 1,5 então ZBenchmark = 1,95 +1,5 = 3,45
Para efeito deBenchmarkingeste processo
possuirendimento de97,435 e nívelsigma de 3,45