APLICAÇÃO DA METODOLOGIA SEIS SIGMA NO … · Hierarchy Six Sigma Um aspecto crítico, na...

The 4th International Congress on University-Industry Cooperation – Taubate, SP – Brazil – December 5th through 7th, 2012

ISBN 978-85-62326-96-7

APLICAÇÃO DA METODOLOGIA SEIS SIGMA NO PROCESSO PRODUTIVO EM UMA FUNDIÇÃO DE ALUMÍNIO

APPLICATION OF SIX SIGMA METHODOLOGY IN THE PRODUCTION PROCESS IN AN ALUMINUM CASTING Ricardo Alexandre de Aquino , [email protected] Department of Mechanical Engineering, University of Taubate (UNITAU) Rua Daniel Danelli, s/n - 12060-440, Taubate-SP - Brasil Prof. Dr. Antonio Faria Neto, [email protected] Department of Mechanical Engineering, University of Taubate (UNITAU) Rua Daniel Danelli, s/n - 12060-440, Taubate-SP - Brasil

Pesquisador em Eficiência Energética da UNESP. Endereço: Av. Ariberto Pereira da Cunha, 333 Bairro: Pedregulho 12.516-410 -

Guaratinguetá, SP Telefone: (12) 3123-2830 Prof. Dr. Francisco Antonio Lotufo, [email protected] Department of Electrical Engineering, Sao Paulo State University (UNESP)

Endereço: Av. Ariberto Pereira da Cunha, 333 Bairro: Pedregulho 12.516-410 -

Guaratinguetá, SP Telefone: (12) 3123-2151 Abstract. Six Sigma is a methodology that applies Abstract. Six Sigma is a methodology that applies a set of statistical tools to improve the quality of products and services of an organization. This methodology seeks to systematically reduce variability in any administrative or manufacturing, while reducing or eliminating defects. This work was developed explaining what Six Sigma is, its importance to the company, the members and the process needed to develop this program, also undertook to show the results of the companies that have already adopted the program and ended up using the developing a project with an effective implementation of a manufacturing process produces aluminum casting. Keywords: Define, Measure, Analyze, Improve and Control. Resumo.Seis Sigma é uma metodologia que aplica um conjunto de ferramentas estatísticas para melhorar a qualidade em produtos e serviços de uma organização. Tal metodologia busca sistematicamente reduzir variabilidade em qualquer processo administrativo ou de manufatura, ao mesmo tempo em que reduz ou elimina defeitos. Este trabalho foi desenvolvido explicando o que é o Seis Sigma, sua importância para a empresa , o processo e os integrantes necessários para desenvolvimento deste programa, também encarregou-se de mostrar os resultados das empresas que já adotam o programa e encerrou-se utilizando o desenvolvimento de um projeto com aplicação efetiva num processo de manufatura de uma fabrica de fundição de alumínio.

mailto:[email protected]




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Palavras-Chave: Definir, Medir, Analisar, Melhorar e Controlar. 1. INTRODUCTION

Desenvolvido pelo Engenheiro Bill Smith, da Divisão de Comunicações da Motorola, em 1986, para resolver o crescente aumento de reclamações relativas as falhas no produto dentro do período da garantia , o método padronizou a forma de contagem dos defeitos e também definiu um alvo, onde estaríamos próximos à perfeição, o qual foi denominado de Seis Sigma.A estratégia auxiliou a Motorola no alinhamento dos processos às necessidades do cliente, na mensuração e aprimoramento do desempenho dos processos críticos e na documentação destes, levando-a a triplicar a produtividade e obter economias da ordem de US$ 11 bilhões até o ano de 1997. O trabalho resultou na obtenção do prêmio Malcolm Baldrige National Quality Award (Prêmio Nacional da Qualidade dos EUA) em 1988.Posteriormente, esta estratégia recebeu contribuições importantes de organizações como IBM, Xerox, Texas Instruments, AlliedSignal (atualmente Honeywell) e GE, onde o processo de melhoria DMAIC foi padronizado como o principal método de aprimoramento, para atingir a qualidade Seis Sigma.Na área automotiva, a utilização começou com a AlliedSignal, fabricante de autopeças, em 1994, alcançando economias de US$ 2 bilhões em projetos Seis Sigma. Os resultados obtidos pelas organizações pioneiras, auxiliaram a disseminação em alta velocidade nas principais montadoras e fabricantes de autopeças americanos, a destacar: Dana, Delphi, Johnson Control, Ford, Lear, Visteon, Eaton, Cummins, Caterpillar, John Deere, entre outras. Seis Sigma é uma estratégia que busca a satisfação dos clientes e menores custos pela redução da variabilidade e, conseqüentemente, dos defeitos. Também representa uma medida de desempenho e meta para operação de processos, com uma taxa de 3,4 falhas por milhão de atividades ou "oportunidades". Com Seis Sigma, temos como objetivo, além do aumento da satisfação do cliente, a redução de perdas, associadas ao que denominamos de fábrica oculta. Esta fábrica oculta possui diversas fontes de desperdício, associadas ao custo da qualidade, que não agregam valor à organização. A base da melhoria é a realização de aprimoramentos, projeto a projeto. Cada "problema" potencial é visto como uma oportunidade de aumento da satisfação do cliente ou uma economia que pode ser revertida em benefício da organização. A implantação de Seis Sigma inicia pelo levantamento da satisfação do cliente, suas necessidades e requisitos que, associados aos objetivos estratégicos do negócio, definirão os projetos prioritários. A partir daí serão estabelecidas as Características Críticas para a Qualidade (CTQs- Critical To Quality) em cada processo e começa a aplicação com o método DMAIC.


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Figura 1. História da Implementação do Seis Sigma. Manual Green Belt Ford Motor Company. Figure 1. History of Six Sigma Implementation. Manual Green Belt Ford Motor Company.

Figura 2. Passos a serem seguidos. Manual Green Belt Ford Motor Company Figure 2. Steps to be followed. Manual Green Belt Ford Motor Company

Seis Sigma segue um caminho lógico, utilizando o método científico, chamado DMAIC (sigla das iniciais das palavras Definir, Medir, Analisar, Aprimorar e Controlar em inglês),consistindo das seguintes etapas: Definir - Etapa em que são analisados os requisitos do cliente e as necessidades do negócio, para a identificação dos processos críticos que definirão a escolha dos projetos que serão desenvolvidos. Medir - Etapa em que são aplicadas as ferramentas estatísticas que medem o desempenho dos processos, permitindo a visualização do estado atual dos mesmos, para a definição das metas de aprimoramento. Esta etapa é fundamental para que, no futuro, possamos saber se obtivemos sucesso nos projetos de aprimoramento. Analisar - Etapa em que são aplicadas as ferramentas estatísticas que permitem descobrir a causa-raiz dos problemas apresentados. Esta etapa é crítica, pois define qual é a causa, para que atuemos nela e, não, nas suas conseqüências.


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Aprimorar - Etapa em que são aplicadas as ferramentas estatísticas que permitem aprimorar o processo. Aqui, começa realmente o aperfeiçoamento dos processos, eliminando os erros ou desenvolvendo novas soluções. Controlar - Etapa em que são aplicadas ferramentas estatísticas, possibilitando que os aprimoramentos obtidos sejam mantidos na organização e se transformem em novos padrões.

Figura 3. Fases da Aplicação - DMAIC - Manual Green Belt Ford Motor Company Figure 3. Stages of Implementation - DMAIC - Manual Green Belt Ford Motor Company É muito importante que estas etapas sejam seguidas criteriosamente, para que evitemos trabalhar nas conseqüências ou sintomas dos problemas e, realmente, possamos agir na verdadeira causa. Muitas vezes, pela pressa em resolvermos os problemas ou por erros de julgamento, não avaliamos todos os aspectos, tomando decisões incorretas que farão com que os mesmos problemas se repitam no futuro. Este encadeamento lógico entre as etapas, em que só executamos uma etapa após a finalização da anterior, permite uma melhor compreensão dos processos, facilitando o caminho, para a resolução dos problemas ou o aprimoramento dos processos. As principais ferramentas estatísticas, utilizadas no processo DMAIC estão descritas na figura 4.

http://siqueiracampos.com/img/2003/art_jan_figura4.gif


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Figura 4. As 10 Ferramentas Básicas Figure 4. The 10 Basic Tools Estas ferramentas estatísticas são utilizadas há muitas décadas e já provaram seu valor acadêmico e prático. O que muda é o uso integrado das mesmas e o foco no projeto, permitindo uma abordagem mais profunda e criteriosa das análises. Acompanhando 10 projetos Seis Sigma em uma organização, fornecedora da cadeia automotiva, listamos, na tabela 1, a freqüência de utilização de cada técnica. Tabela 1. As Ferramentas mais usadas. Table 1. The most commonly used tools.

Ferramenta Nº de vezes usada

em 10 projetos

Mapeamento de processos 10

Diagrama de causa e efeito 10

Matriz de causa e efeito 8

FMEA 4

Gráfico box plot 9

Diagrama de Pareto 7

Histograma 3

Análise de capacidade 6

Análise do sistema de medição para variáveis (R&R) 4

Análise do sistema de medição para atributos (R&R) 2

Técnicas de previsão (forecast) 1

Estudo e gráfico multi vari 6

Teste de hipóteses para médias 7

Teste de hipóteses para variâncias 7

Teste de hipóteses para medianas 1

Análise de variância - ANOVA 1

Correlação e regressão linear simples ou múltipla 4

Experimento fatorial fracionário 2

Experimento fatorial completo 3

Experimentos de misturas 1

Simulação discreta de eventos 2

Gráficos de controle por variáveis 5

Gráficos de controle por atributos 1


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Pré-controle 1

Plano de controle 4

Dispositivo à prova de falhas 2

O mapeamento de processos, o diagrama de causa e efeito e as técnicas gráficas são as ferramentas mais usadas. Também, se destaca o grande número de testes de hipóteses e de experimentos realizados. A implantação de Seis Sigma é executada por uma equipe de especialistas nos processos, capacitados a pensar estatisticamente, a fim de encontrarem a solução para a verdadeira causa dos problemas. Esta equipe de especialistas atuará como agente de mudança na organização, aplicando e disseminando o uso das ferramentas estatísticas e da qualidade no aprimoramento dos projetos. Usualmente, são chamados de Black belts e Green belts, numa referência às denominações dos especialistas em artes marciais, sendo funcionários das unidades de negócios, (onde os processos estão sendo aprimorados) e, não, funcionários da área da qualidade. O Black belt tem dedicação total de seu tempo aos projetos e o Green belt, dedicação parcial.

Figura 5. Hierarquia Seis Sigma Figure 5. Hierarchy Six Sigma Um aspecto crítico, na implantação de Seis Sigma, é a capacitação dos agentes de mudança pois, na maioria das vezes, são especialistas de processos, que usam pouco ou até desconhecem as ferramentas estatísticas, que serão aplicadas. Assim, a capacitação deve ter forte base conceitual e privilegiar o aspecto prático de aplicação, para que os profissionais possam entender como utilizar as ferramentas e, principalmente, compreender os resultados das análises estatísticas. Isto é facilitado pela utilização de softwares de análises estatísticas. A capacitação dos agentes de mudança é realizada com uma abordagem distinta dos treinamentos usuais, utilizando-se o conceito de certificação dos participantes. Ao iniciar o treinamento, o participante recebe um projeto, definido por sua diretoria, no qual realizará as etapas práticas do treinamento, efetuado em 4 módulos teóricos, intercalados com atividades práticas,



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conforme ilustra a figura 6. A certificação é fornecida, após o participante ter concluído o treinamento e finalizado dois projetos

Figura 6. Treinamento dos Black Belts Figure 6. Training of Black Belts

A capacitação dos agentes de mudança é realizada com uma abordagem distinta dos treinamentos usuais, utilizando-se o conceito de certificação dos participantes. Ao iniciar o treinamento, o participante recebe um projeto, definido por sua diretoria, no qual realizará as etapas práticas do treinamento, efetuado em 4 módulos teóricos, intercalados com atividades práticas, conforme ilustra a figura 6. A certificação é fornecida, após o participante ter concluído o treinamento e finalizado dois projetos.

Os seguintes pontos devem ser observados para um treinamento eficaz: Carga horária adequada (BB 160 horas e GB 96 horas); instrutores com grande experiência e boa comunicação; · instrutores com excepcional base em estatística; · treinamento adaptado à realidade da organização (customizado); · realização de atividades práticas.

2 REFERENCIAL TEORICO

Diferencial Seis Sigma Tanto a abordagem de qualidade, denominada Controle de Qualidade Total (TQC), quanto Seis Sigma, apoiam-se em ferramentas comuns, mas a gestão das duas estratégias é bastante diferente. Tradicionalmente, o TQC baseia-se no aprimoramento contínuo e é considerado uma jornada em que nunca se atinge o alvo, pois ele está sempre à nossa frente. A estratégia Seis Sigma não rompe com a busca da perfeição, mas difere, fundamentalmente, na resolução projeto a projeto, com alvos bem definidos, com os quais sabemos, com muita clareza, quando os objetivos foram alcançados,



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tornando os ganhos mais evidentes. Outra diferença marcante é ser o Seis Sigma uma estratégia de negócios e, não somente de qualidade, auxiliando a organização em várias áreas, como vendas, logística, marketing e produção. Por exemplo, a realização de um projeto para redução de estoque. 3 características destacam Seis Sigma: ·Integração de pessoas e de processos no aprimoramento; · um método que sequencia e liga ferramentas de aprimoramento dentro de um enfoque global. Outras diferenças são apresentadas na figura 7.

Seis Sigma

TQC

Propriedade executiva

Times autodirecionados

Estratégia dos negócios

Iniciativa da Qualidade

Funções cruzadas

Funções individuais

Treinamento em larga escala com retorno financeiro, com forte base estatística

Treinamento restrito

Ferramentas básicas e avançadas Ferramentas básicas da qualidade

Aprimoramento "Projeto a Projeto"

Aprimoramento "Contínuo"

Alvo palpável

Alvo "obscuro"


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Orientado aos resultados do negócio Orientado à Qualidade

Figura 7. Diferenças entre Seis Sigma e Controle de Qualidade Total Figure 7. Differences between Six Sigma and Total Quality Control

Mudanças na Organização após implantação

A principal mudança, apresentada pelas organizações após implantar Seis Sigma, é a nova forma de tomada de decisão no gerenciamento do negócio, pois as decisões passam a ser tomadas, considerando dados e fatos analisados estatisticamente, em vez de apoiados apenas por sentimentos ou experiência. Os gerentes necessitam ser mais analíticos do que intuitivos. Outra mudança importante consiste na disseminação do conhecimento, pois os agentes de mudança não ficam isolados das áreas que executam as tarefas e precisam da integração da equipe, para atingir os resultados dos processos. A comunicação e os relacionamentos entre as áreas são facilitados pela criação de linguagem e métricas comuns, que permitem a troca de experiências e informações.

Figura 8. Impacto da mudança. Figure 8. Impact of change. Futuro Pelos os resultados obtidos com as organizações pioneiras, o futuro parece-nos extremamente animador, pois cada vez um número maior de empresas começa a adotar esta estratégia, o que fará uma transformação na forma de obtenção de resultados e maiores níveis de qualidade. Mas o processo de implantação da qualidade Seis Sigma é jovem e necessita, também, aprimoramentos e correção de rumos, entre os quais destacamos:

DFSS (DESIGN FOR SIX SIGMA) Podemos dividir as fontes de falhas na manufatura em processo, fornecedores e projeto, sendo que o projeto é a fase de maior influência na qualidade de um produto. Grande parte dos projetos iniciais de Seis Sigma é focalizado no processo de manufatura, porém a medida que a experiência no uso da estratégia aumenta, é natural o direcionamento para projetar certo, na primeira vez, e no tempo certo. O DFSS é o Seis Sigma aplicado ao processo de projeto, seguindo passos análogos ao DMAIC,


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denominados de DMADV (Definir, Medir, Analisar, Projetar e Verificar). Nesta fase, um novo conjunto de ferramentas é incorporado, para tornar o método adequado ao processo de projetar, reunindo as necessidades dos clientes à variabilidade das condições de uso do produto e à variabilidade dos componentes. Alguns benefícios do DFSS: · Desenvolver produtos e processos alinhados com a necessidade do cliente; · lançar produtos em menor tempo; · aumentar a qualidade dos produtos; · desenvolver produtos que possam ser manufaturados com qualidade Seis Sigma; · definir tolerâncias realísticas.

Foco no cliente Nos projetos iniciais, dá-se grande ênfase em buscar economias para a organização, pois isto é fundamental para que a estratégia ganhe credibilidade e se consolide. É importante, nesta fase, que as vitórias gerem mais vitórias, pois as economias, geradas pelos projetos, são o principal combustível do motor do Seis Sigma. Porém, não podemos esquecer que um dos focos é o aumento da satisfação do cliente e que, mesmo com dificuldades na mensuração de características do cliente (CTQs) e no cálculo das economias geradas, devemos desenvolver projetos vinculados à satisfação do cliente. É importante reconhecer todos os ganhos obtidos, financeiros ou não, para a satisfação do cliente. Aplicação em todo o negócio Usualmente, os projetos preliminares são vinculados à manufatura, pois a tendência é trabalhar onde a economia pode ser melhor caracterizada, como em processos com retrabalho intenso. Porém, o grande poder do Seis Sigma revela-se quando este ferramental auxilia as tomadas de decisões e, as resoluções de problemas do negócio. O processo de melhoria Seis Sigma pode e deve ser utilizado como principal ferramenta de aprimoramento do negócio, aplicado em áreas como logística, vendas, etc.

Uso de mais ferramentas As técnicas estatísticas são a base de todo o processo e na experiência de utilização, algumas ferramentas tornam-se mais úteis que outras. As ferramentas estatísticas também estão vinculadas ao tipo de negócio (química, metal-mecânica, serviços, etc.). Em nossa experiência, destacamos que algumas ferramentas/métodos necessitam ser abordados e conhecidos com maior profundidade no


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segmento metal mecânico: · Simulação de eventos discretos; · planejamento de experimentos (Análise de Superfície de Resposta, etc.); · séries temporais e previsão; · tratamento de dados não normais.

Envolvimento dos fornecedores e clientes

Uma vez que o processo apresenta-se maduro na organização, é bom compartilhar projetos com clientes e fornecedores. Uma excelente oportunidade, junto a fornecedores, é a realização de projetos conjuntos para aumento da qualidade de algum insumo relevante para a organização, compartilhando os treinamentos para o mesmo. Usualmente, os projetos com clientes visam melhorar o desempenho do produto final, na sua utilização pelo cliente. Os projetos com clientes aumentam a fidelização. A GE auxiliou a realização de 1.200 projetos em companhias aéreas e mais de 1.000 projetos junto a hospitais, gerando economias superiores a US$ 400 milhões para seus clientes.

Figura 9. Futuro do Seis Sigma. Figure 9. Future of Six Sigma.


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3 MÉTODOS E PROCEDIMENTOS

Este experimento se realizou em um ambiente fabril, especificamente numa fundição de alumínio, em uma empresa automobilística multinacional, no município de Taubaté, e o mesmo abrangeu estudos em campo e em laboratório, O experimento é focado na necessidade de redução de custo de manufatura (SCRAP), ou seja, durante o processo produtivo havia grande perda de hora-máquina, hora-homem e peças com baixa qualidade, que elevavam o custo produtivo da fábrica, fazendo que perdas inviabilizassem os objetivos designados pela alta administração. A Figura 10 mostra um gráfico de Pareto que foi construído com os dados de todas as máquinas injetoras de alumínio para mensurar e comparar à qual equipamento seria aplicado à metodologia seis sigma.

Figura 10 . Gráfico de Pareto para comparação entre máquinas Figure 10. Pareto chart for comparing machines Para comparar os cabeçotes dos modelos 1.0L e 1.6L, foram construídos gráficos de perdas por defeitos, conforme mostram as Figuras 11 e 12, para criar evidências de perda antes da implementação da metodologia

HONS E L 4

HONSE L 3

HONS EL 1

HONS EL 2

FATA 1.6

Oth

ers

22 18 16 8 6 1

31 .0 25 .4 22 .5 11 .3 8 .5 1 .4

31 .0 56 .3 78 .9 90 .1 98 .6 100 .0

0

10

20

30

40

50

60

70

0

20

40

60

80

100

D efec t

C o unt

P ercent

C um %

Pe

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nt

Co

un

t

P A R E T O P E Ç A Q U E B R A D A M Á Q U IN A


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Figura 11. Gráfico de perdas por peças quebradas no ano motor 1.0 L. Figure 11. Graph of losses in the year broken parts motor 1.0 L Figura 12. Gráfico de perdas por peças quebradas no ano motor 1.6L. Figure 12. Graph of losses in the year broken parts 1.6L engine. Seguindo todos os passos DMAIC no final deste trabalho o objetivo é reduzir perdas produtivas e obter redução de custos no processo.

Apresentação do projeto

O projeto visa à redução de peça quebrada no cabeçote fundido numa fabrica de fundição de alumínio no mínimo em 70%, ganho de produtividade e redução do custo de refugo.

METRIC - Peca Quebrada - Cabecote 1.0L

1,6

2,9

1 1,1

0,6

1,20,9 1

1,34 1,34 1,34 1,34 1,34 1,34 1,34 1,34 1,34 1,34 1,34 1,34

1,30

1,80

1,000,70

-1,00

1,00

3,00

5,00

jan/01 fev/01 mar/01 abr/01 mai/01 jun/01 jul/01 ago/01 set/01 out/01 nov/01 dez/01

Mês

Def

eito

s (%

)

Média Histórica Atual


1,7

1 0,90,7

0,4 0,5

10,6

0,85 0,85 0,85 0,85 0,85 0,85 0,85 0,85 0,85 0,85 0,85 0,85

1,000,70

0,90 0,90

-1,00

1,00

3,00

5,00

jan/01 fev/01 mar/01 abr/01 mai/01 jun/01 jul/01 ago/01 set/01 out/01 nov/01 dez/01

Mês

Def

eito

s (%

)

Média Histórica Atual


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Descrição do problema

Através de uma matriz de localização de problemas pontual, mostrada na Figura 13, também denominada no chão-de-fábrica como matriz de batalha naval pôde-se evidenciar, como mostra a Figura 14, uma tabela de códigos onde seria a área de atuação, estratificando cada problema e sua localização na matriz.

Figura 13 . Matriz “batalha naval” para identificação do problema. Figure 13. Matrix "naval battle" for problem identification.


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MAQUINA

DATA 1.0 1.6 1.0 1.6 CAV 13 CAV 14 CAV 15 CAV 16 CAV 5 CAV 6 CAV 7 CAV 8 CAV 1 CAV 2 CAV 3 CAV 4

3/11 I 09

6/11 P 06 P 06 Q 13 O 10

P 06 O 10

Q 13

7/11 L 14 R 13 O 10

8/11 K 17 L 08 L 14

Q 13

9/11 R 13 J 18 Q 13

U 08

12/11 SHOT 08 Q 07 I 12 U 13 O 13 P 06

R 06 R 11 L 13 O 10

R 12

R 12

13/11 I 06 P 06

O 10 U 14

P 10

P 10

DEFEITO: (P) - PEÇAS QUEBRADAS - EXTRATIFICAÇÃODEFEITOS RELACIONADOS POR POSIÇÃO NA MATRIZ DE REFERÊNCIA

FATA TILLMAN HONSEL 1 - 1.0- 4º SET HONSEL 2 - 1.6 - 2ºSET HONSEL 3 - 1.6 - 1º SET

Figura 14. Estratificação dos defeitos por máquina. Figure 14. Stratification of defects per machine. Durante a prensagem das peças na injetora de alumínio ocorrem deformações na região das torres e face dos dutos de escape na destorroadora, e deformações na face dos balancins e face da câmara de combustão gerando perdas de:

Produção final;

Peças sucateadas;

Aumento de custo de refugo.

Desperdício de matéria prima. Definição dos potenciais

Foram detectados dois problemas denominados Y com suas possíveis causas X.

Y1 = Peça Quebrada na máquina injetora de alumínio HONSEL

X1 = Peça quebrada na região das torres

X2 = Peça quebrada na face dos dutos de escape

Y2 = Peça quebrada na destorroadora FATA.

X2. 1 = Peça quebrada na face dos balancins.

X2. 2 = Peça quebrada na face da câmara de combustão


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4 RESULTADOS E DISCUSSÃO Através de reuniões com pessoas envolvidas no processo, foi realizado um brainstorming (tempestade de idéias) para anotar todas as idéias, mesmo que absurdas, que poderiam melhorar o processo. Foi classificada cada sugestão em uma matriz de causa e efeito e chegou-se a conclusão que a primeira àrea de atuação seria a redução das dimensões das facas da prensa em 25mm de altura para redução do número de facas usadas no processo produtivo, conforme mostra Figura 15.

Figura 15 . Foto ilustrativa da redução das facas de corte de alumínio. Figure 15. Illustrative picture of lower cutting knives aluminum. Desta forma o trabalho foi focado nos potenciais levantados na matriz de causa e efeito. O segundo passo foi aumentar a altura da prensa em 19 mm, facilitando a prensagem por haver um vão livre e um recuo maior do cabeçote, conforme mostra Figura 16.


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Figura 16. Foto ilustrativa da redução da altura da prensa. Figure 16. Illustrative picture reducing the height of the press. O resultado da aplicação foi a redução de facas na prensa em função da redução de massa na peça de 7 para 3 facas, conforme demonstrado na Figura 17 e 18, do processo ANTES e DEPOIS , pois a metodologia normatiza que devemos evidenciar como era antes e como ficou depois.

Figura 17. Foto ilustrativa do número de facas ANTES usadas na prensa

Figure 17. Illustrative picture of the number of knives used in the press BEFORE

Figura 18. Foto ilustrativa do número de facas DEPOIS usadas na prensa

Figure 18. Illustrative picture of the number of

knives used in the press AFTER


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A Figura 19 mostra a substituição dos cilindros extratores da matriz por varões fixos na máquina, o que garantiu assim a correta extração e apoio das peças no gabarito de apoio, seguindo, portanto os passos da metodologia em um plano de ação sistêmico. Figura 19. Foto ilustrativa dos varões usados na prensa Figure 19. Illustrative picture of the rods used in press Foram substituídos também os cilindros extratores da prensa por topadores conforme mostra a Figura 20, com a finalidade de garantir a correta extração das peças da prensa no gabarito, de maneira uniforme diminuindo a ocorrência de quebra na região das torres.

Figura 20. Foto ilustrativa dos topadores usados na prensa Figure 20. Illustrative picture of stop used in press Observou-se que nos gabaritos de apoio havia uma falha de projeto que permitia uma folga no momento da prensagem. Para solucionar esse problema foi desenvolvido um quarto apoio e incluído

Varões

Fixos

Prensa

Topadores

Matriz


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no canal de alimentação, na torre do segundo mancal e no apoio da face dos balancins, permitindo uma maior área de apoio no momento da prensagem, conforme mostra Figura 21.

Figura 21 . Fotos ilustrativas das mudanças nos gabaritos da prensa Figure 21. Photos illustrating the changes in the templates of the press O design do gabarito de apoio e da placa de fixação das peças na máquina foi modificado, conforme mostram as Figuras 22 e 23

Apoio do

canal

4º apoio

Novo Gabarito com apoio em todas as

torres, canal de alimentação e face

dos balancins.

Gabaritos Anteriores

Gabarito Atual

Apoio na face

dos balancins

Placa de

fixação

Gabarito

de apoio


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Figura 22 . Fotos ilustrativas das mudanças no gabaritos de apoio Figure 22. Photos illustrating the changes in the templates support Figura 23 . Fotos ilustrativas das mudanças na placa de fixação Figure 23. Illustrative pictures of changes in the clamping plate As Figuras 24 e 25 mostram os dados depois da melhoria, evidenciando a queda de defeitos anual do cabeçote do motor 1.0L de 0,70 para 0,20 e do cabeçote do motor 1.6L de 0,99 para 0,10.

Figura 25. Gráfico depois da melhoria evidenciando a redução de quebras 1.6L Figure 25. Graph showing improvement after reduction breaks 1.6L O Programa Seis Sigma obtém seu nome através do uso de ferramentas de análise estatística para controle das variáveis do processo, a fim de obter capacidade máximade 3,4 defeitos por milhão de oportunidades de ocorrência.

Figura 24. Gráfico depois da melhoria evidenciando a redução de quebras 1.0L Figure 24. Graph showing improvement after reduction breaks 1.0L


1,34 1,34 1,341

0,80,6

0,40,2 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20

10,7

0,20,5

0,3 0,3 0,2 0,2 0,10 0,10 0,20

1,34 1,34 1,34 1,34 1,34 1,34 1,34 1,34 1,34 1,34 1,34 1,34 1,34

0,20 0,200,200,200,20

0,20 0,10 0,20 0,20 0,10-1,00

1,00

3,00

5,00

nov/01 dez/01 jan/02 fev/02 mar/02 abr/02 mai/02 jun/02 jul/02 ago/02 set/02 out/02 nov/02 dez/02 jan/03 fev/03

Mês

Defe

ito

s (

%)

Média Histórica Objetivo

Atual


0.85 0.85 0.850.9 0.80.6

0.3 0.3 0.30 0.30 0.30 0.30 0.30 0.30

0.9 0.9

0.40.2

0.40.2 0.1 0.2 0.10 0.20 0.10

0.850.850.850.850.850.850.850.850.850.850.850.850.85

0.30 0.30 0.300.300.300.30.400.40

0.100.10-1.00

1.00

3.00

5.00

Nov-01 Dec-01 Jan-02 Feb-02 Mar-02 Apr-02 May-02 Jun-02 Jul-02 Aug-02 Sep-02 Oct-02 Nov-02 Dec-02 Jan-03 Feb-03

Mês

Defe

ito

s (

%)

Média Histórica Objetivo

Atual


ISBN 978-85-62326-96-7

O Projeto Seis Sigmas visa, além dos ganhos evidentes pela eliminação de produtos rejeitados e dos custosos retrabalhos, o aumento da produtividade e conseqüentemente o lucro da empresa. Ele nada mais é que, uma estratégia para repensar todos os procedimentos das empresas, reconfigurando-os. Portanto é indispensável o comprometimento do alto-escalão de cada empresa em todo o processo, pois os números após a sua implantação causam um violento impacto com drástica redução de custos e aumento de produtividade em curto prazo. A metodologia Seis Sigma é confundida muitas vezes sendo assim compreendida como panacéia geral, mas é na realidade uma ferramenta que dirime sucesso em médio e longo prazos, e se aplicado seguindo rigorosamente as etapas e usando corretamenta as ferramentas estatísticas certamente se alcançará o objetivo de redução significativa para o processo. Neste aspecto esta aplicação obteve sucesso em sua aplicação e obtenção de resultados.

Um software interno da empresa foi utilizado para mensurar o nível sigma que corresponde a defeitos por milhão de oportunidades, constatando a significativa redução (FORD MOTOR COMPANY, 2004). Comparando o nível sigma ANTES e DEPOIS obtemos:

Nível Sigma 2001 = 2.32 - DPMO 10200;

Nível Sigma 2002 = 2.81 - DPMO 2480;

Nível Sigma 2005 = 2.97 - DPMO 1490.

Nível Sigma 2008 = 2.90 - DPMO 1454.

Nível Sigma 2010 = 2.88 - DPMO 1444. Portanto conclui-se que através das ferramentas estatísticas no programa seis sigma obteve-se ganhos de redução de 85,84 % na quantidade dos defeitos que eram gerados por milhão de oportunidades comprovando a eficiência desta metodologia. CONCLUSÃO

Ganhos ambientais

Com a sistemática da metodologia DMAIC atual, o projeto se encerraria com a redução de 85,84 % na quantidade de defeitos, porém neste projeto foi medido também o ganho ambiental, obtendo assim:

Redução de consumo de energia elétrica.

Redução na captação de água (consumo).

Redução de descarte de efluentes.

Redução da extração de areia sílica.

Redução no uso de alumínio. Unidades produzidas mensalmente


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A Figura 26 mostra através de indicadores usados no sistema de controle de objetivos da planta de fundição a produção média mensal de 31.437 unidades, sendo necessários 32 meses para a produção de 1 milhão de unidades.

Figura 26 – Gráfico de produção média mensal de cabeçotes de alumínio 1.0 e 1.6 L Figure 26 - Graph of average monthly production of aluminum heads 1.0 and 1.6 L

Foram implantadas as atividades de manutenção preventiva para garantir o controle das ações: Prensa – Reaperto, verificação e troca das facas da prensa. Gabaritos de apoio – Inspeção, reaperto do gabarito e componentes. Gabaritos de apoio – Inspeção, reaperto do gabarito e placa de fixação.

Redução de peças sucateadas


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Cada nível Sigma se relaciona com uma quantidade de defeitos e de rendimento, possibilitando comparar processos diversos. Assim, é possível designar um valor de Sigma que represente seu nível de qualidade e a quantidade de não-conformidades ou defeitos produzidos (AGUIAR, 2002).

Nivel sigma ANTES = 10200 defeitos por milhão de oportunidades ou peças produzidas

(DPMO).

Nivel sigma DEPOIS = 1444 defeitos por milhão de oportunidades ou peças produzidas

(DPMO).

Redução de 8756 defeitos por milhão de oportunidades ou peças produzidas (DPMO).

Redução de desperdício de alumínio

Cada peça bruta quando sai da destorroadora pesa aproximadamente de 18 kg multiplicando-se 8.756 un. x 18 Kg = 157808 kg ou 157,8 toneladas por milhão de peças de alumínio que era sucateado.

Redução de consumo de água

Considerando o objetivo de 0,038 m³, conforme mostra Figura 27, por unidade produzida e que foi reduzido o índice de sucata em 8756 unidades DPMO, deixarão de ser captados 332,728 m³ de água por milhão de unidades produzidas ou 332.728 litros de água por milhão de unidades produzidas, e que aproximadamente 80% da água captada retorna aos esgotos como efluentes, deixarão de ser tratados na estação de tratamento de resíduos industriais aproximadamente 266,182 m³ de efluentes ou 266.182 litros de efluentes por milhão de unidades produzidas.


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Figura 27 – Gráfico do objetivo mensal do consumo de água por m³ por unidade produzida Figure 27 - Graph of objective monthly water consumption per m³ per unit produced Redução de consumo de energia elétrica

Considerando-se que para cada unidade produzida utiliza-se 0,196 horas ou 12,13 minutos .

Redução de consumo

12,13 minutos * 8.756 unidades reduzidas = 105072min / 60 = 1751,2 horas.

Energia utilizada

36,97267 kWh*10³ / 30 dias = 1.233 kWh*10³ por dia

Por dia 1,233 KWh*10³ / 24 horas de peças produzidas= 0,051 kW*10³ por hora multiplicada

pela economia calculada 1751,2 horas =89.3112 kW*10³ de economia por DPMO.


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Figura 28 – Indicador do consumo mensal de horas gastas por (BWS) mão-de-obra autorizada. Figure 28 - Indicator monthly consumption of hours spent by (BWS) hand-to-work authorized. Todos os projetos "Seis Sigmas" que foram implementados até hoje entre as várias empresas que

adotaram a metodologia, nunca se mensurou o ganho ambiental, já que o objetivo da metodologia é

melhorar qualidade para se obter redução de custos, mas as organizações se esquecem que redução

de desperdício mensurado em meio ambiente ganha o empresário e muito mais o meio ambiente

como comprova este trabalho.

5 Conclusões

O Programa Seis Sigma obtém seu nome através do uso de ferramentas de análise estatística para controle das variáveis do processo, a fim de obter capacidade máximade 3,4 defeitos por milhão de oportunidades de ocorrência.

O Projeto Seis Sigmas visa, além dos ganhos evidentes pela eliminação de produtos rejeitados e dos custosos retrabalhos, o aumento da produtividade e conseqüentemente o lucro da empresa. Ele nada mais é que, uma estratégia para repensar todos os procedimentos das empresas, reconfigurando-os. Portanto é indispensável o comprometimento do alto-escalão de cada empresa em todo o processo, pois os números após a sua implementação causam um violento impacto com drástica redução de custos e aumento de produtividade em curto prazo.

36,97267 KWH*10³


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Em todos os projetos "Seis Sigmas" implementados até hoje entre as várias empresas que adotaram a metodologia, nunca se mensuraram o ganho ambiental, já que o objetivo da metodologia é melhorar qualidade para se obter redução de custos, mas as organizações se esquecem que redução de desperdício mensurado em meio ambiente ganha o empresário e muito mais o meio ambiente como comprova este trabalho.


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REFERÊNCIAS Abraham, M. Os seis sigmas no Brasil: falando de qualidade. São Paulo: editora Banas, ano 13,

maio, 2004. Aguiar, S. Integração das ferramentas da qualidade ao PDCA e ao programa seis sigmas. Belo

horizonte: editora FDG, 2002. Campos, V. F. TQC - gerenciamento da rotina do trabalho. Rio de Janeiro: Bloch editores, 1994. Deming, W. E. Qualidade: a revolução da administração. São Paulo: Saraiva, 1982. Ford Motor Company. Apostila do curso de formação de Green Belt: Taubaté. Ford Motor Company,

2004. Helman, H. Análise de falhas: aplicação dos métodos FMEA. Rio de Janeiro: Bloch editores, 1995. Juran, J. M. Controle da qualidade. São Paulo: Makron books, 1988. V. 9. Juran, J. M. Juran na liderança pela qualidade. São Paulo: pioneira editora, 1989. Pande, et. Al. Estratégia seis sigma. Rio de Janeiro: Qualitymark, 2001. Verza, F. Consumer driven six sigma. Detroit: Ford motor Company, 2003. Werkema, M. C. C. As ferramentas da qualidade no gerenciamento do processo. Rio de Janeiro:

Bloch editores, 1995.


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2.3 General text specifications ll data, including those shown in tables and figures, must be reported in SI units. Decimal points rather than commas should always indicate decimals.

Figures and tables Figures and tables should be inserted as close as possible to their mention in the text.

Enclosed text and symbols must be clearly readable; avoid small symbols. Supply good quality pictures and illustrations.

Figures and tables and their captions should be centered in the text. Place figure caption below the figure and one blank line should be left between both. Place table title above the table, also leaving one blank line between them. Leave one blank line between the table or figure and the adjacent text.


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Table 1. Coefficients in constitutive relations

Constitutive relation Nomenclature Value

Turbulent tensor C 0.09

Turbulent tensor C b 0.69

Lateral lift CL 0.08 Virtual mass CVM 0.8

Arabic numerals should be used in figures and tables (e.g., Figure 1, Figure 2, Table 1,

Table 2). Refer to them in the text as “Table 1” and “Fig. 1” (except at the beginning of a sentence, where “Figure 1” should be used).

0 20 40 60 80 A xial distance (mm)

-5000

-4000

-3000

-2000

-1000

0

O utlet section

Symbo ls represent measure d values

Pre

ssu

re (

N/m

2)

Figure 1- Pressure variation along the nozzle: experimental data. Label coordinates in plots and add the corresponding units. Similarly, label columns/rows

in tables and add the units.

Copyrights You are responsible for making sure that you have the right to publish

everything in your paper. If you use material from a copyrighted source, you may need to obtain

permission from the copyright holder.


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References References should be cited in the text by name (year) or (name, year). For example: "In a classical work, Mattiasson (1980) proposed …," or "In a recent work (Hinton et al., 1995), it is suggested … ." References must be listed in alphabetical order at the end of the paper. Type the word REFERENCES in all capitals, boldface type from the left margin, skip one line and type the reference list. In each reference, indent all lines 0.75 cm except the first line, which starts directly at the left margin. Each reference must be cited in the text. Below, there is an example of a reference list including a book, a proceeding, a journal article, an edited book, and a dissertation. Acknowledgements This section should be positioned between the end of the text and the reference list. Type Acknowledgements in boldface italics, skip one line of space and type the text in regular type. REFERENCES Goossens, M., Mittelbach, F., & Samarin, A., 1994. The LaTeX Companion. Addison-Wesley,

Reading, Mass. 235 p. Hinton, E., Sienz, J., & Afonso, S. M. B., 1995. Experiences with Olhoff‟s „exact‟ semi-analytical

algorithm. In Olhoff, N. & Rozvany, G. I. N., eds, First World Congress of Structural and Multidisciplinary Optimization (WCSMO-1), Seattle, pp. 41–46.

Mattiasson, K., 1980. Numerical results from large deflection beam and frame problems analysed by

means of elliptic integrals. International Journal for Numerical Methods in Engineering, vol. 17, n. 1, pp. 145–153. Emerald.

Ramm, E., 1981. Strategies for tracing the nonlinear response near limit points. In Wunderlich, W.,

Stein, E., & Bathe, K. J., eds, Nonlinear Finite Element Analysis in Structural Mechanics, pp. 63–89. Springer-Verlag.

Sienz, J., 1994. Integrated Structural Modeling, Adaptive Analysis and Shape Optimization. PhD

Thesis, University of Wales / Swansea. Silveira, J. L. & Tuna, C. E., 2004. Thermoeconomic Analysis Method for Optimization of Combined

Heat and Power Systems, www.feg.unesp.br/gose, viewed on April 24, 2004, at 20:35 UT

http://www.feg.unesp.br/gose

APLICAÇÃO DA METODOLOGIA SEIS SIGMA NO … · Hierarchy Six Sigma Um aspecto crítico, na...

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