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Claudia Hitomi Yokomizo Hoff

AVALIAO DOS RESULTADOS DA APLICAO DA ESTRATGIA SEIS SIGMA EM UM RESTAURANTE INDUSTRIAL

Dissertao apresentada para obteno do Ttulo de Mestre pelo Curso de Mestrado em Gesto e Desenvolvimento Regional do Departamento de Economia, Contabilidade e Administrao da Universidade de Taubat. rea de concentrao: Gesto de Recursos Socioprodutivos Orientador: Prof. Dr. Jos Glenio Medeiros de Barros

Taubat SP 2005

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CLAUDIA HITOMI YOKOMIZO HOFF

AVALIAO DOS RESULTADOS DA APLICAO DA ESTRATGIA SEIS SIGMA EM UM RESTAURANTE INDUSTRIAL

UNIVERSIDADE DE TAUBAT, TAUBAT, SPData: 12 de fevereiro de 2005 Resultado: APROVADO

COMISSO JULGADORA Prof. Dr. Jos Glenio Medeiros de Barros Universidade de Taubat Assinatura ____________________________________________________________

Prof. Dr. Newton Galvo de Campos Leite Universidade Estadual do Rio de Janeiro Assinatura ____________________________________________________________

Prof. Dr. Francisco Cristvo Loureno de Melo Universidade de Taubat Assinatura ____________________________________________________________

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Dedico este trabalho ao meu querido Ademo Jnior que a todo momento apia com carinho meu desenvolvimento pessoal e profissional

e

minha famlia, principalmente aos meus pais que h muito tempo atrs semearam em mim o gosto pelo saber e o senso de responsabilidade

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AGRADECIMENTOS

Meus agradecimentos a todos os amigos que passaram a fazer parte de minha vida durante o Mestrado junto quarta Turma da UNITAU: Alexandre Abreu pelas divertidas intervenes, Andr Freitas, pelas risadas interminveis, Andr Homem pela parceria nos trabalhos, Arlete Vieira pela fora serena, Ccero Soares pela eterna colaborao, Cntia Manfredini pela singela parceria, Cludio Galuchi pelas contribuies inteligentes, Drcia Galvo pela simptica ateno, lcio Costa pela proposio nas reflexes, Gilson Souza pela maturidade das polmicas, Jeucimar Moro Capo pelos elogios motivadores, Valeretto Jnior pelas inesquecveis brincadeiras, Maria Lcia Cndido pela delicada e feminina firmeza, Marcus Moreira pela singela e serena amizade Mauro Marin pela firme representao, Paulo Vincius Martins pelos inesperados questionamentos, Pedro Garcia pelas longas trocas de idias, Reinaldo Carraro pela simpatia e educao, Rita Marinho pela fora e firmeza, Walkyria Peternelli pela companhia, Todos, pela insubstituvel amizade e por todas as contribuies recebidas durante o cumprimento dos crditos do mestrado.

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AGRADECIMENTOS

Meus agradecimentos a todos os mestres que durante a nossa trajetria compartilharam conosco sua sabedoria e conhecimento

Meu agradecimento especial ao Professor Doutor Jos Glenio Medeiros de Barros por sua pacincia, dedicao e ateno a todas as minha idias, dvidas e expectativas na realizao deste trabalho

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AGRADECIMENTOS

Meus agradecimentos a minha equipe de trabalho que proporcionou o contedo para a realizao do trabalho

Aos Professores Drs.Jos Lus Gomes da Silva, Cyro Borges Jr., Marco Antonio Chamon, Francisco Cristvo Loureno de Melo e Newton Galvo de Campos Leite pelas contribuies dadas nas bancas de avaliao

Meus agradecimentos Profa. Dra.Maria Jlia Xavier Ribeiro por sua eterna ateno e simpatia no ensino da metodologia e ao Professor Doutor Edson Aparecida de Arajo Querido Oliveira pela firmeza que nos conduziu a uma grande realizao

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HOFF, Claudia Hitomi Yokomizo, Avaliao dos resultados da aplicao da estratgia Seis Sigma em um restaurante industrial. 2005. 101f. Dissertao. Mestrado em Gesto e Desenvolvimento Regional Economia, Contabilidade e Administrao, Universidade de Taubat, Taubat.

RESUMO A implantao de metodologias e ferramentas para a melhoria da qualidade e de produtividade em empresas industriais e do segmento de servios tem crescido na medida em que estas procuram viabilizar a obteno de produtos cada vez melhores e mais baratos. Neste esforo de sobrevivncia e crescimento, muitas empresas tm estimulado o engajamento de todas as reas na adoo de variadas estratgias que possam contribuir para tornar a organizao mais competitiva. Uma destas estratgias conhecida como Seis Sigma. Em uma aplicao incomum, esta foi implementada como meio de otimizar o desempenho de um restaurante industrial de uma grande empresa do setor qumico situada em So Jos dos Campos no estado de So Paulo. Utilizando-se um conjunto de indicadores para o acompanhamento e anlise dos resultados do Seis Sigma, foi possvel verificar se houve ou no incrementos nos resultados associados a gesto de negcios do referido restaurante, assim como, avaliar a eficcia dos indicadores utilizados. Os resultados obtidos evidenciaram ganhos com a utilizao da estratgia Seis Sigma, especialmente no tocante a reduo dos custos de operao do restaurante, em funo da reduo e eliminao de desperdcios.

Palavras-chave: Seis Sigma restaurante industrial indicadores de desempenho

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HOFF, Claudia Hitomi Yokomizo, Evaluation of the application of the Six Sigma Strategy results in an industrial restaurant. 2005. 101p. Dissertation. Master in Management and Regional Development. Department of Economics, Accounting and Administration, University of Taubat, Taubat.

ABSTRACT

Implantation of methodologies and tools for the quality and of productivity improvement in industrial and services companies has been growing in order to make possible the obtaining of products and services every better and cheaper. In this survival effort, a lot of companies have been stimulating the engagement of all the areas in adoption of varied strategies that can contribute to make a most competitive organization. One of these strategies is named by Six Sigma. In an uncommon application, it was implemented for optimizing the acting of a great chemical company industrial restaurant placed in So Jos dos Campos in the state of So Paulo. By the use of a group of indicators for the attendance and analysis of the results of Six Sigma, it was possible to verify if there was or no increments in associated results the administration of restaurant businesses, as well as, to evaluate the effectiveness of the used indicators. The results evidenced won with the use of the strategy Six Sigma, especially concerning to the reduction of costs operation in the restaurant, in function of the wastes reduction or elimination.

Keywords: Six Sigma industrial restaurant performance indicators

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SUMRIO RESUMO.......................................................................................................................07 ABSTRACT ...................................................................................................................08 LISTA DE FIGURAS .....................................................................................................11 LISTA DE TABELAS .....................................................................................................12 LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS ........................................................................13 1 INTRODUO ...........................................................................................................14 1.1 Objetivo do trabalho ........................................................................................... 15 1.2 Relevncia do tema.............................................................................................16 1.3 Contexto do estudo .............................................................................................16 1.4 Organizao do trabalho .....................................................................................16 2 REVISO DA LITERATURA ......................................................................................18 2.1 A estratgia Seis Sigma .......................................................................................18 2.2 O Seis Sigma aplicado .........................................................................................21 2.2.1 Definio dos projetos de melhoria .............................................................24 2.2.2 A mensurao do projeto Sigma a fase do medir ....................................30 2.2.3 O clculo do Sigma .....................................................................................34 2.2.4 A anlise dos dados ....................................................................................35 2.2.5 Solues que propiciam o desempenho Sigma ..........................................43 2.2.6 A capacidade do processo ..........................................................................44 2.2.7 Um teste piloto ............................................................................................46 2.2.8 O controle estatstico...................................................................................47 2.3 A produo de bens ou servios .........................................................................48 2.3.1 Qualidade em servios................................................................................50 2.3.2 O restaurante industrial ...............................................................................51 2.3.3 A qualidade na produo de refeies........................................................52 2.4 O uso de indicadores no acompanhamento do desempenho..............................52 2.4.1 O indicador de produtividade ......................................................................53 2.4.2 A produtividade da mo-de-obra ................................................................56 2.4.3 O indicador de custo ...................................................................................57 2.4.4 O indicador de perdas no processo ............................................................57 3. CARACTERIZAO DOS PRIMEIROS PROJETOS IMPLEMENTADOS...............58 3.1 Projeto 1: reduo dos talheres devolvidos incorretamente nos guichs ............58 3.2 Projeto 2: reduo de sobras limpas no preparo de refeies.............................59 3.3 Projeto 3: reduo de perdas no pr-preparo de hortalias.................................60

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4 PROPOSIO METODOLGICA.............................................................................61 4.1 Justificativa metodolgica ....................................................................................62 4.2 Avaliao do custo ...............................................................................................62 4.3 Acompanhamento da produtividade.....................................................................63 4.4 Reduo de perdas ..............................................................................................64 4.5 Perodo de comparao e avaliao....................................................................64 5 RESULTADOS E DISCUSSO .......................... ......................................................66 5.1 Resultado dos projetos implementados ..............................................................66 5.1.1.Resultado do projeto 1: reduo dos talheres descartados incorretamente nos guichs ..............................................................................................66 5.1.2 Resultado do projeto 2: reduo de sobras limpas ....................................75 5.1.3 Resultado do projeto 3: reduo de perdas de hortalias .........................76 5.2. Resultado da anlise dos indicadores........ ........................................................76 5.2.1 O custo da refeio........................................... ........................................77 5.2.2 A produtividade.............................................. ...........................................83 5.2.3 As perdas do processo..............................................................................86 5.3 Resultados sobre o nvel de escolaridade da equipe...........................................87 6 CONSIDERAES FINAIS ...................................................... ................................89 7 CONCLUSES ...................................................... ...................................................92 REFERNCIAS BIBLIOGRFICAS..............................................................................93 Bibliografia complementar.............................................................................................95 ANEXO Tabela de ppm versus Sigma .......................................................................96 GLOSSRIO ...............................................................................................................100

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LISTA DE FIGURAS Figura 1 Representao das fases do DMAIC.........................................................22 Figura 2 Quadro da viso geral dos caminhos do modelo DMAIC de melhoria do processo e projeto / reprojeto de processo ..........................................23 Figura 3 Mapa de funes e responsabilidades.......................................................27 Figura 4 Nvel 3 da rvore CPQ ...............................................................................29 Figura 5 Quadro dos avanos no mtodo Voz do Cliente........................................29 Figura 6 Mapeamento do processo..........................................................................30 Figura 7 Plano de coleta de dados...........................................................................31 Figura 8 Exemplos de medidas discretas, contnuas e contnuas convertidas para discretas ........................................................................32 Figura 9 Distribuio normal com a representao 6 ...........................................34 Figura 10 Diagrama de Pareto ...................................................................................37 Figura 11 Exemplo de diagrama de causa e efeito....................................................38 Figura 12 Diferentes formas de histograma ...............................................................40 Figura 13 Formulrio bsico do FMEA.......................................................................41 Figura 14 Nvel de Sigma...........................................................................................45 Figura 15 Output das operaes................................................................................49 Figura 16 Cinco modos bsicos de melhorar a produtividade ...................................56 Figura 17 Quadro com o plano de implementao de melhoria do processo............59 Figura 18 Fluxograma da metodologia aplicada ........................................................61 Figura 19 Perodos considerados para a avaliao dos resultados...........................64 Figura 20 Diagrama do SIPOC para o processo selecionado ...................................66 Figura 21 rvore CTQ para o processo .....................................................................66 Figura 22 Fluxograma do processo............................................................................67 Figura 23 Mapa IPO do processo ..............................................................................68 Figura 24 Tela do clculo do nvel Sigma do processo..............................................69 Figura 25 Grfico de Ishikawa para o processo.........................................................70 Figura 26 Grfico dos resultados do processo antes e aps a implementao da melhoria......................................................................................................71 Figura 27 Tela do Minitab de clculo do Teste de Hipteses para o processo.........73 Figura 28 Tela do clculo do nvel Sigma do processo aps a implementao de melhoria......................................................................................................74 Figura 29 Planilha de seleo do projeto ...................................................................75 Figura 30 Variao do custo mdio mensal da refeio em dlares .........................77

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Figura 31 Variao do custo mdio mensal da refeio em reais .............................80 Figura 32 Grfico do custo per capita mdio dirio em Reais dos hortifrutis .............81 Figura 33 Grfico do custo mdio parcial dos gneros alimentcios por quadrimestre ........................................................................................82 Figura 34 Grfico do ndice de produtividade mensal................................................85 Figura 35 Carta controle individual do descarte de talheres ......................................87 Figura 36 Grfico do nvel de escolaridade da equipe do restaurante.......................88

LISTA DE TABELAS Tabela 1 Resultados do processo antes e aps a implantao da melhoria .............71 Tabela 2 Evoluo das taxas de variao do custo da refeio ................................78 Tabela 3 Variao anual do custo da refeio em dlares ........................................79 Tabela 4 Variao do custo parcial per capita dos gneros alimentcios por quadrimestre ...............................................................................................81 Tabela 5 Variao mensal do custo parcial per capita dos gneros alimentcios.....83

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LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS ABNT Associao Brasileira de Normas Tcnicas APPCC Anlise de Perigos e Pontos Crticos de Controle CDC - clarificao, duplicaes e categorias. CEP - Controle Estatstico do Processo Cp - Coeficiente de potencial do processo Cpk - Coeficiente de capacidade do processo. CPQ Crtico para a qualidade CTQ - Critical to Quality DMAIC - Definir Medir Analisar Implementar - Controlar DPM - Defeitos por milho DPMO - Defeitos por milho de oportunidades DPU - Defeitos por unidade (nmero de defeitos / nmero de unidades) FMEA - Failure Mode and Effect Analysis IPI ndice de Produtividade Individual IPO - Input Process Output LIE Limite inferior de especificao LSE Limite superior de especificao NBR Norma Brasileira Regulamentadora NPR Nmero de prioridade de risco NTOD Nmero total de oportunidades de defeitos PCC Pontos crticos de controle PDCA Plan Do Check Action SIPOC Suppliers Input Process Output Customer UCL Upper Control Limit LCL Lower Control Limit UAN Unidade de alimentao e nutrio VOC voice of costumer

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1 INTRODUO Nos ltimos anos, muito se tem discutido cerca da implantao de programas de melhoria da qualidade em empresas industriais e do segmento de servios. Diversos tipos de certificao foram sendo criados e aplicados em praticamente todos os ramos de atividades. Inmeras ferramentas foram implementadas de forma a viabilizar e sustentar estes programas de qualidade que visam basicamente tornar as organizaes mais slidas e competitivas. O servio de restaurante e em particular o de restaurante de coletividades, principalmente os restaurantes industriais, por estarem inseridos na indstria onde os programas de qualidade tiveram presena marcante nos ltimos anos no ficaram e nem poderiam ficar de fora deles. Assim, no s estes programas foram sendo aplicados no servio de alimentao industrial, como tambm alguns especficos da rea como o APPCC (Anlise de Perigos e Pontos Crticos de Controle) e, mais recentemente, a NBR 14900, norma regulamentada pela ABNT (Associao Brasileira de Normas Tcnicas) que define requisitos para a implantao do APPCC. Apesar do foco do sistema APPCC ser sobre o aspecto higinico-sanitrio do processo de produo de refeies e manipulao de alimentos, inegvel a contribuio que o mesmo trouxe para o ganho de competitividade das empresas, uma vez que, assim como uma refeio nutritiva, uma refeio saudvel, sob o aspecto higinico requisito essencial do produto em funo das expectativas dos clientes. Por outro lado, a viso sistmica do processo tem se constitudo numa abordagem valiosa para a anlise e melhoria de sistemas produtivos, principalmente naqueles em que h proximidade do uso ou consumo do produto pelo cliente e o prprio sistema produtivo, como na produo e entrega de refeies. No h como se avaliar completamente cada produto pronto, quando se refere a uma refeio, assim como no h tempo e condies para retrabalho do produto. Em que pesem as abordagens, metodologias ou ferramentas utilizadas, buscase hoje invariavelmente, a maior qualidade ao menor custo. Neste sentido, a medio e acompanhamento dos processos produtivos so etapas essenciais para a anlise e avaliao dos resultados do prprio negcio em relao s metas ou objetivos estabelecidos. Para avaliar os resultados dos negcios comum o uso de indicadores de desempenho. Estes formam um painel de fcil visualizao da gesto administrativa de qualquer empresa. Os indicadores que compem esse painel ou dashboard, como

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conhecidos no ambiente empresarial, so selecionados de acordo com a misso e viso estratgica das empresas. Dentro de uma companhia, comum que alguns indicadores sejam uniformizados para utilizao em todo o grupo empresarial a fim de que a alta administrao possa acompanhar os resultados globais da empresa. Da mesma forma, as unidades de negcios, como por exemplo, um restaurante industrial, estabelecem indicadores que possam retratar com clareza os resultados dos negcios e assim contribuir para que a misso e a viso da empresa sejam cumpridas. Assim, a administrao do restaurante industrial estimulada e percebe a importncia de se inserir no esforo de melhoria da empresa, participando dos projetos cabveis e utilizando as metodologias e ferramentas disponveis na busca da qualidade. Por caractersticas peculiares do seu sistema de produo, o restaurante industrial, apesar de poder utilizar-se destas metodologias e ferramentas, requer um processo de adaptao dos sistemas para o contexto de trabalho especfico da rea. neste contexto que o presente trabalho se justifica. Utilizando-se metodologia de aplicao industrial da empresa, como o caso da estratgia Seis Sigma, pretende-se evidenciar os ganhos que se pode obter a partir da insero do restaurante industrial no esforo de melhoria da organizao.

1.1 Objetivo do trabalho A partir da implementao da estratgia Seis Sigma para a melhoria da qualidade, o presente trabalho tem por objetivo proceder a verificao dos resultados obtidos e o seu impacto na gesto de negcios de um restaurante industrial por meio do acompanhamento e anlise de indicadores de desempenho corporativos. Os indicadores so utilizados em toda a empresa para que se possa fazer o acompanhamento dos resultados dos negcios em cada uma das reas. Para alcanar o objetivo proposto, foram utilizados indicadores associados a custos, perdas do processo e produtividade, avaliando-se a evoluo destes indicadores antes e aps a implantao da estratgia Seis Sigma, nas operaes do referido restaurante. O estudo ir mostrar tambm a possibilidade da utilizao das ferramentas da estratgia Seis Sigma em um servio de restaurante industrial, administrado no regime de autogesto.

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1.2 Relevncia do tema A estratgia Seis Sigma rene um conjunto de mtodos e ferramentas estatsticas para o estudo da variabilidade dos processos produtivos. Uma vez identificados e estudados os pontos de oportunidade, faz-se o planejamento e a implantao de melhorias, em geral, com significativos benefcios para os resultados da organizao. O processo de produo de refeies tambm pode ser estudado sob esta tica, isto , a reduo da variabilidade nos processos pode contribuir para a melhoria dos indicadores de desempenho da rea a qual o restaurante est integrado. Obtendo-se ganhos para o restaurante, estar-se- contribuindo para o melhor desempenho da prpria empresa como um todo.

1.3 Contexto do estudo O trabalho utiliza dados de um restaurante industrial integrante de uma organizao do setor qumico localizada na regio do Vale do Paraba, no estado de So Paulo. Este restaurante administrado como uma unidade de negcios da indstria a qual est inserido, sob o regime conhecido como autogesto, ou seja, ao contrrio do que ocorre na maior parte das empresas, este restaurante no administrado por uma empresa prestadora de servios de alimentao. O restaurante possui uma equipe de 80 funcionrios, sendo que 51 so funcionrios da prpria indstria qumica em questo e 29 funcionrios so oriundos de uma empresa prestadora de servios de limpeza e esto alocados exclusivamente para a rea do restaurante. Neste restaurante so servidas diariamente a mdia de 3.500 refeies, em trs turnos de trabalho assim divididos: 2.200 refeies no almoo (primeiro turno), 900 refeies no jantar (segundo turno) e 400 refeies na ceia (terceiro turno).

1.4 Organizao do trabalho O trabalho desenvolvido est estruturado em sete sees, cujos contedos encontram-se resumidos a seguir. Na introduo, descreve-se a natureza do problema que levou a realizao do presente estudo. A seguir, o objetivo da dissertao, assim como a delimitao do local onde o estudo foi desenvolvido e a importncia do tema so apresentados.

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A seo seguinte contm uma reviso da literatura sobre a estratgia Seis Sigma, a administrao de restaurantes industriais e a respeito do uso de indicadores na avaliao dos resultados de negcios, a partir da qual foi constituda a base terica para a avaliao da estratgia de melhoria da qualidade descrita no trabalho. A terceira seo caracteriza os projetos implementados onde foi aplicada a estratgia Seis Sigma. A quarta seo descreve o perodo do estudo e metodologia aplicada na pesquisa bem como os indicadores utilizados para a avaliao dos resultados da implantao do Seis Sigma. A seo seguinte relata os resultados obtidos com os projetos implantados por meio do uso da estratgia Seis Sigma no restaurante estudado, e discute a sua influncia sobre os indicadores de desempenho selecionados. Ao final, a partir da discusso dos resultados que foram obtidos e do objetivo inicial, foram elaboradas as consideraes finais e as concluses desta dissertao.

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REVISO DA LITERATURA Atualmente, qualquer que seja o tipo de organizao em que se trabalhe um

hospital, uma universidade, um banco, uma indstria a competio por clientes, estudantes ou pacientes estar sempre presente. Segundo Oakland (1994), na maioria das organizaes, qualquer que seja o tipo, restam poucas pessoas que ainda precisam ser convencidas de que a qualidade uma das mais importantes armas competitivas. A estratgia Seis Sigma aplicada na produo de bens ou servios tem estado presente nos ltimos tempos nos programas de qualidade de diversas empresas que esto interessadas em obter ganhos a partir da melhoria de produtos e servios. Isto porque, segundo Eckes (2001), as empresas esto constantemente em busca de oportunidades para ganhar competitividade utilizando ferramentas j consagradas como armas para vencer a concorrncia. Alm disso, a capacidade de atender s exigncias do cliente vital, no apenas entre duas organizaes diferentes, mas dentro da mesma organizao (OAKLAND, 1994). inegvel o fato de que, conforme relata Oakland (1994), a qualidade precisa ser administrada ela no acontece sozinha. Ela deve envolver cada pessoa que atua no processo e ser aplicada em toda a organizao. Neste contexto h de ser observar tambm que na maioria das organizaes existe uma cadeia da qualidade entre clientes e fornecedores passvel de ser quebrada em qualquer ponto por algo ou algum que no esteja atendendo aos requisitos do cliente interno ou externo.

2.1 A estratgia Seis Sigma Definir claramente o que seja a estratgia Seis Sigma pode tornar-se uma tarefa extensa se for feita uma anlise da literatura sobre o assunto, visto o grande rol de definies que podem ser encontradas. Conforme relata Perez-Wilson (1998), Seis Sigma so muitas coisas: uma estatstica, uma medida, uma estratgia, um objetivo, uma viso, um benchmark, e uma filosofia. Todavia, o autor no concorda com outros autores que a tratam como metodologia uma vez que o Seis Sigma um fim e no um meio. J segundo Pande (2002), o Seis Sigma pode parecer mais uma resposta nova em folha, mas, pode-se observar uma diferena: o Seis Sigma no mais um modismo do mundo dos negcios e sim, um sistema flexvel para a liderana e

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desempenho de negcios melhores. Contudo, mesmo sendo utilizado o termo metodologia oriundo da bibliografia, a sua leitura torna perceptvel que Seis Sigma empregado sempre como uma estratgia e no exatamente como uma metodologia. Porm, cabe ressaltar que quando se fala da estratgia, segundo Rotondaro (2002), no se trata de mais um programa para cortar ou reduzir custos ou clculos estatsticos que ningum entende. Segundo o autor, Seis Sigma uma filosofia de trabalho para alcanar, maximizar e manter o sucesso comercial, por meio da compreenso das necessidades do cliente. H de se observar que a estratgia Seis Sigma como metodologia de melhoria contnua da qualidade no apresenta grandes saltos qualitativos, utilizando-se de conceitos j desenvolvidos e utilizados em outras tcnicas, mas mostra-se inovadora na medida em que integra diferentes ferramentas de forma estruturada, visando tambm a reduo de custo (CORRA, 2002). Na prtica, segundo a General Eletric GE (2003), empresa onde a metodologia est fortemente implantada, Seis Sigma um processo altamente disciplinado que ajuda a focalizar o desenvolvimento e a entrega de produtos e servios quase perfeitos. Conforme relata Pande (2002) o Seis Sigma se baseia em muitas das idias de gesto e melhores prticas do sculo passado, criando uma nova frmula para o sucesso dos negcios no sculo XXI. O autor coloca ainda: No se trata de teoria, mas de ao. Seis Sigma pode ser considerada ento, como uma estratgia gerencial de mudanas e enfoca principalmente a variao do resultado a que o consumidor tem acesso, dessa forma, tem a caracterstica de ser uma ferramenta mais quantitativa de avaliar os resultados de um processo e a sua qualidade por meio da medio do valor da variao encontrado no resultado do processo. O que o diferencia de outros programas de melhoria da qualidade a nfase na tomada de decises baseadas em dados e fatos e no nas experincias individuais. Assim, dentro deste conceito, segundo coloca a GE (2003), a idia central por trs de Seis Sigma : se for possvel medir quantos defeitos existem em um processo, tambm possvel otimiz-los e, chegar o mais prximo possvel a zero defeito. O que ratificado por Corra (2002) que diz que se trata de estabelecer, como meta de longo prazo, para cada caracterstica do produto ou servio, um desempenho tal que esteja sempre dentro de um intervalo de variao de mais ou menos seis Sigma () em torno do valor mdio esperado para a caracterstica.

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Sob este prisma, Perez-Wilson (1998) coloca o Seis Sigma como medida para determinado nvel de qualidade. Quanto maior o nmero de Sigmas dentro das especificaes, melhor o nvel de qualidade. Rotondaro (2002) coloca como objetivo da metodologia conseguir a excelncia na competitividade pela melhoria contnua de processos. uma metodologia gerencial de mudanas para acelerar o aprimoramento em processos, produtos e servios. O conceito tcnico do Seis Sigma medir o desempenho atual e calcular quantos Sigmas existem at que ocorra a insatisfao do cliente, momento em que se estabelece a existncia de um defeito. Dessa forma, um defeito qualquer evento que no atenda os requisitos do cliente. De acordo com o padro Seis Sigma, um processo ser classificado como Seis Sigma quando no gerar mais de 3,4 dpmo (defeitos por milho de oportunidades). Dessa forma, Perez-Wilson (1998), trata o Seis Sigma como meta de qualidade. A meta do Seis Sigma chegar muito prximo de zero defeito, erro ou falha. Na GE (General Eletric) metodologia Seis Sigma est incorporado o conceito qualidade conceito de processo em todos os nveis, em todas as operaes da empresa pelo mundo todo. Segundo a empresa, nos anos 80 definiu a forma como a empresa pensava e hoje em dia, o Seis Sigma est definindo a forma como se trabalha, assim como j definiu as bases para fazer com que os clientes da GE sintam seus resultados. Alm disso, transcende a rea da produo abrangendo a totalidade da empresa e incluindo no processo reas como marketing, finanas, normalmente no contempladas em programas de melhoria da qualidade. quando Perez-Wilson (1998) coloca o Seis Sigma como filosofia de melhoria perptua do processo e reduo de sua variabilidade na busca interminvel pelo zero defeito. importante observar que segundo Corra (2002), se implantada com sucesso, a metodologia resulta em substancial ganho de produtividade e conseqente reduo de custos, podendo ser aplicada a qualquer empresa de manufatura ou servios e processos tecnolgicos e administrativos. Alm disso, a utilizao da metodologia Seis Sigma resulta em melhoria de recursos humanos por causa da criao de lideranas de equipes de trabalho e da utilizao de programas de estatstica. Alm disso, incorpora o conceito de melhoria contnua da qualidade aos mtodos gerenciais da empresa (CORRA, 2002).

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Dentro desta idia, Perez-Wilson (1998) denomina o Seis Sigma de viso. Uma viso de levar a organizao a ser a melhor do ramo. estender a qualidade para alm das expectativas do cliente. A elaborao do mtodo, ou a criao da estratgia ocorreu no final da dcada de 80, quando o engenheiro e estatstico Mikel Harry, da Motorola, iniciou estudos sobre o conceito de Deming, guru da qualidade, a respeito da variao do processo. Ele comeou orientando a sua prpria empresa no estudo da variao como uma forma de melhorar o desempenho, mostrando que essas variaes quando medidas estatisticamente, demonstram o desvio-padro da mdia, e so representadas pela letra grega Sigma (). Esta abordagem tornou-se o ponto de foco do esforo de qualidade da Motorola. Com o apoio do presidente da empresa, essa concepo passou a ser a forma de fazer negcios da organizao. Segundo Pande (2002) o que o Seis Sigma ofereceu Motorola apesar de hoje envolver muito mais foi uma maneira simples e consistente de

acompanhamento do desempenho e sua comparao com as exigncias do cliente, que seria a prpria medida Sigma alm de uma meta ambiciosa de qualidade, praticamente perfeita que seria o objetivo Seis Sigma. O enfoque sobre a anlise da variao em todas as atividades da empresa a direcionou para a nfase no conceito de melhoria contnua e a Motorola passou a adotar uma meta de Seis Sigma em todas as suas aes, o que equivaleria mais ou menos perfeio quase que total, uma vez que se trata de um processo de produo com apenas 3,4 defeitos por milho de oportunidades. Hoje, v-se centenas de projetos Seis Sigma em andamento nas organizaes ao redor do mundo incluindo o desenvolvimento de novos produtos, maior rapidez de comunicao, resposta imediata ao cliente, entre outros. (PANDE, 2002).

2.2 O Seis Sigma aplicado O Seis Sigma uma medida de qualidade e eficincia, mas, alm disso, uma medida de excelncia. Por isso, para Perez-Wilson (1998) embarcar no programa Seis Sigma significa ter um foco comum na excelncia em toda a organizao. Para Pande (2002), diversos so os motivos que podem ser considerados quando a organizao decide fazer a implantao da estratgia Seis Sigma em sua estrutura: O Seis Sigma gera o sucesso sustentado;

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Determina uma meta de desempenho para todos; Intensifica o valor para os clientes; Acelera a taxa de melhoria; Promove aprendizagem e polinizao cruzada; Executa mudanas estratgicas. Segundo Rotondaro (2002), Seis Sigma uma metodologia rigorosa que utiliza ferramentas e mtodos estatsticos para definir, medir, analisar, incorporar e controlar os processos ou produtos existentes, com a finalidade de alcanar etapas timas e que gerar um ciclo de melhoria contnua, conforme mostra a Figura 1:

Controla r

Definir

C I A

D MMedir

Implementa r

Ana lisa rFigura 1 Representao das fases do DMAIC

A implementao do Seis Sigma pode ser feita por meio de diversas ferramentas, que de um modo geral so aplicadas dentro de um mesmo modelo, conhecido como DMAIC (Definir-Medir-Analisar-Implementar-Controlar), que significa, segundo Pyzdek (2000): D Define Definio dos objetivos da atividade de melhoria. a parte do projeto onde o grupo tem que definir o motivo pelo qual o projeto ser levado adiante; M Measure Medio do sistema existente. Servir para dar a viso de como est o processo e indicar pontos de oportunidade de melhoria; A Analyse Anlise do sistema medido. a fase onde se analisa o processo atual com base nas medies realizadas; I Improve Melhoria do sistema. Diversas ferramentas so utilizadas nesta fase com a finalidade de atacar os pontos de oportunidade de melhoria detectados e assim, tornar o processo mais eficiente; C Control Controle do novo sistema. A fase de controle muito importante para que o DMAIC seja visto como um ciclo, o que torna possvel a sua continuidade, uma vez que ao alcanar esta fase a melhoria do processo j est instalada.

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A ferramenta DMAIC, esta sim, uma metodologia reconhecida em todo o mundo como o meio de se estruturar os projetos de melhoria na busca do padro Seis Sigma. As empresas tm utilizado esta ferramenta como a principal estrutura para que o CEP (Controle Estatstico do Processo) determine os pontos de oportunidade de melhoria nos processos estudados e possibilitem a aplicao da estratgia com a finalidade de elevar o nvel Sigma. Segundo Pande (2002), o DMAIC baseia-se no ciclo original PDCA (Plan-DoCheck-Action). Ele amplamente usado tanto aos esforos de melhoria de processo quanto aos de projeto/reprojeto de produtos ou processos conforme pode ser visto na Figura 2.Processos de Melhoria Seis Sigma Melhoria de Processo Identifique o problema Defina requisitos 1.Defina Estabelea meta Projeto/Reprojeto de Processo Identifique problemas especficos ou amplos Defina objetivo / Mude a viso Esclarea o escopo e as exigncias do cliente Valide problema / processo 2.Mea Redefina problema / Objetivo Mea passos-chave / entradas Mea desempenho em relao s exigncias Colete dados sobre eficincia do processo Desenvolva hipteses causais Identifique causas-raiz poucas 3.Analise e vitais Valide hipteses Identifique melhores prticas Avalie projeto do processo - com / sem valor agregado - Gargalo de processo - Caminhos alternativos Redefina exigncias Desenvolva idias para remover causas-raiz 4.Melhore Teste solues Padronize soluo / mea resultados Estabelea medidas-padro 5. Controle para manter desempenho Corrija problema quando necessrio Projete novo processo - Desafie suposies - Aplique Criatividade - Princpios de fluxo de trabalho Implemente novos processos Estabelea medidas e revises para manter desempenho Corrija problema quando necessrio.

Figura 2 Quadro da viso geral dos caminhos do modelo DMAIC de Melhoria de Processo e projeto/reprojeto de processo (PANDE, 2002)

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O modelo DMAIC concentra uma srie de outras ferramentas para sistematizar a definio, medio, anlise, identificao e implantao de melhorias nos processos onde a variabilidade esteja presente gerando a ocorrncia de defeitos no produto ou servio recebido pelo cliente, aqui se considerando tanto o cliente final como o cliente interno do processo.

2.2.1 Definio dos projetos de melhoria A criao dos projetos de melhoria deve ser realizada com base no impacto sobre os negcios e quando isso feito adequadamente cria-se um clima dentro da empresa em que todo o trabalho dedicado melhoria da qualidade faz parte das responsabilidades normais de todos (ECKES, 2001). No que concorda Pande (2002), quando diz que projetos de melhoria bem selecionados e bem definidos so iguais a resultados melhores e mais rpidos. A aplicao do Seis Sigma pode se estender a todas s reas, embora, segundo Rotondaro (2002), o Seis Sigma aplicvel a um processo tcnico (como um processo de fabricao) e no tcnico, mais difcil de ser visualizado como os processos administrativos, de servios ou transaes. Pande (2002) coloca alguns pontos importantes para a seleo correta dos projetos tais como: treinamento da liderana, o lanamento de um nmero razovel de projetos. Ressalta tambm a importncia de avaliar o escopo dos projetos adequadamente e sugere que o mantra para a seleo do projeto se torne: significativo e manejvel. Alm disso, sugere que se mantenha o foco tanto em eficincia quanto em benefcio para o cliente. Desta forma, a definio do problema determina a questo ttica que o grupo pretende melhorar. Segundo Eckes (2001), ela deve citar desde quando existe o problema e, alm disso, ser especfica e mensurvel, pois isso d a magnitude do problema e em terceiro lugar, precisa descrever seu impacto sobre os negcios. Para Rotondaro (2002) fundamental que na seleo do projeto haja uma relao clara com um requisito especificado do cliente e que o projeto seja economicamente vantajoso. Ainda assim, Pande (2002) ressalta que no se pode utilizar o DMAIC para qualquer coisa. Um projeto de melhoria Seis Sigma, segundo o autor tem que ter trs qualificaes: H uma lacuna entre o desempenho atual e o desempenho necessrio/desejado; A causa do problema no claramente compreendida;

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A soluo no predeterminada, nem a soluo tima aparente. Na estruturao do projeto, um ponto de grande importncia a definio do escopo do projeto que se refere s fronteiras dentro das quais a equipe estar trabalhando e, ainda mais importante, com o que a equipe no estar trabalhando. Esta delimitao permite dar foco ao ponto de melhoria que se deseja estudar e o direcionamento dos esforos a serem empregados. Eckes (2001) afirma tambm que a partir da, metas e objetivos factveis devem ser determinados (da definio do problema) e acordados entre os membros da equipe e seu lder. Para escolha dos projetos, devem ser consideradas as aes dos Faixaspretas ou Black belts em caracterizar e otimizar os processos-chaves que influenciam o negcio, identificar e executar projetos que ajudem a reduzir erros e defeitos nos processos, produtos e servios (ROTONDARO, 2002). Para Pande (2002) na seleo do projeto devem ser considerados alguns critrios de resultados ou benefcios da empresa: o impacto nos clientes externos e nas necessidades; o impacto na estratgia empresarial; o impacto nas competncias essenciais; o impacto financeiro (ou seja, reduo de custos, melhoria na eficincia, aumento das vendas, ganho na fatia de mercado); a urgncia; a tendncia (o problema est ficando maior ou menor com o tempo?) e a seqncia ou dependncia. Alm disso, devem ser observados tambm critrios de viabilidade como os recursos necessrios, a habilidade disponvel, a complexidade, a probabilidade de sucesso e o apoio ou engajamento. E os critrios de impacto organizacional: os benefcios da aprendizagem, os benefcios entre as reas, ou seja, se o projeto vai poder ajudar a quebrar barreiras entre grupos na organizao e melhorar a gerncia de todo o processo. Embora cada projeto tenha o seu prprio tempo de realizao, os primeiros projetos dentro da metodologia Seis Sigma devem ser planejados para 120-160 dias. Conforme relata Eckes (2001) quando este prazo ultrapassa os 160 dias a probabilidade de atingir as metas diminui. Ele afirma ainda, que cerca de metade deste tempo deve ser dedicado s atividades de definio e mensurao, enquanto que a outra metade ser dedicada anlise e melhoria. Dentre algumas dicas oferecidas por Pande (2002), uma delas na aplicao do Seis Sigma em servios, no enfatizar demasiadamente as estatsticas, o que pode parecer controverso e para alguns puristas, no enfatizar a estatstica equivalente a emburrecer o Seis Sigma. Mas o autor insiste na dica ratificando que, muitos grupos de servios ainda no esto preparados para estatsticas detalhadas desde o incio.

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Dentro dos projetos de melhoria, a distribuio dos papis dentro da equipe deve ser realizada cuidadosamente. No devem ser selecionadas simplesmente as pessoas disponveis e interessadas no projeto, mas aquelas mais qualificadas para o trabalho e que tenham impacto direto sobre os objetivos estratgicos do projeto em questo (ECKES, 2001). De modo geral, mais importante para a melhoria Seis Sigma que as pessoas aprendam a fazer perguntas crticas sobre seus processos e clientes, isto vale tanto para servios como para a fabricao (PANDE, 2002). O treinamento da equipe tambm importante. De acordo com Rotondaro (2002), treinar os colaboradores na metodologia Seis Sigma o caminho para uma companhia conseguir melhorar drasticamente os seus processos. A constituio da equipe fundamental para o sucesso da aplicao da metodologia Seis Sigma. A nomenclatura usada para os membros da equipe baseada na graduao utilizada nas artes marciais: Executivo lder: normalmente, um membro da alta administrao que se responsabiliza e compromete-se para o sucesso da implantao da metodologia alm de conduzir, incentivar e supervisionar as iniciativas em toda a empresa.Verifica tambm os benefcios financeiros alcanados com os projetos Seis Sigma e seleciona os executivos que desempenharo o papel de campees. Campeo: normalmente, surge nas empresas grandes, com vrias divises. Tem a funo de liderana dos executivos-chave, organizam e guiam o incio, o desdobramento e a implementao da metodologia; compreende as teorias, princpios e prticas da metodologia e define as pessoas que vo disseminar o conhecimento sobre a metodologia em toda a empresa. Segundo Pande (2002) o patrocinador ou campeo o gerente snior que supervisiona um projeto de melhoria, responsabilidade que requer equilbrio delicado uma vez que as equipes precisam tomar as suas prprias decises, mas, tambm necessitam de orientao dos lderes da empresa para direcionarem seus esforos. Master Black Belt ou Mestre Faixa-preta: outra funo tpica de empresas de grande porte, aquele que ajuda a inserir o Seis Sigma na organizao; responsabiliza-se pela criao de mudanas na organizao; ajuda os campees na escolha e treinamento de novos projetos de melhoria; oferece liderana tcnica no preparo do Seis Sigma. Esta figura designa 100% de seu tempo para o Seis Sigma e formado por meio de treinamento intensivo onde recebe preparao para a soluo de problemas estatsticos. Necessita ter habilidades de comunicao e didtica, pois ele quem instrui os Black e Green Belts.

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Black Belt ou Faixa-preta: So elementos-chave do sistema, assim como ocorre com os Green Belts. Este membro da equipe trabalha sob a ordem do Master Black Belt e devem possuir caractersticas como iniciativa, entusiasmo e habilidades de relacionamento interpessoal e comunicao. Deve estar motivado a alcanar resultados e ser agente de mudanas. Em sua posio importante ter influncia no setor em que atuam; ter habilidade para o trabalho em equipe, pois so por meio destas que os projetos se realizaro. Alm disso, so eles quem treinam os Green Belts e os orientam na conduo dos grupos. De acordo com Pande (2002) nas empresas, as diferenas na definio e preparao dos faixas-pretas surgem de quatro fatores principais: tipos de processos ou projetos a serem trabalhados, estrutura do papel de faixa-preta na organizao; objetivos da iniciativa Seis Sigma e o consultor ou assessor escolhido. Green Belt ou Faixa-verde: so normalmente selecionados entre a mdia chefia da organizao e executam o Seis Sigma como parte de suas atividades dirias e tem duas tarefas principais: auxiliar os Black Belts na coleta de dados e no desenvolvimento de experimentos e liderar pequenos projetos de melhoria em sua rea de atuao. Passam por um treinamento mais simplificado das ferramentas da metodologia. Uma ferramenta que pode ser utilizada na fase de definio do projeto o mapa de funes e responsabilidades (Team Charter), que define os principais envolvidos e suas funes e responsabilidades em cada fase do projeto. Um exemplo de mapa de funes e responsabilidades tambm conhecido como Team charter pode ser visto na Figura 3.

Principais envolvidos Membro Equipe ampliada Especialista Interessado Definio Medio

Fases do projeto Anlise Melhoria Controle

Figura 3 Mapa de funes e responsabilidades (ROTONDARO, 2002)

Para Rotondaro (2002), cada uma das funes possui as dimenses bsicas: a) Membro: participante efetivo em todas as etapas; b) Membro da equipe ampliada: aquele que toma parte extensivamente em uma fase do projeto e tem responsabilidades como membro da equipe;

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c) Especialista: aquele que empresta conhecimento especfico equipe ou precisa aprovar as decises tomadas; d) Interessados: que tm interesse no projeto e devem ser mantidos informados. Ao final dessa fase, espera-se que a equipe tenha iniciado um ambiente de dilogo e linguagem comum, conhea as fronteiras de seu projeto e os cuidados que deve tomar e saiba que pessoas e recursos vo ser necessrios (ROTONDARO, 2002). De acordo com Eckes (2001) o cliente o destinatrio do produto ou servio. Com essa definio em mente (de quem o cliente) parte-se para a determinao das necessidades e requisitos, ainda na fase da definio do projeto. Deve-se lembrar que as necessidades do cliente so os resultados de um processo que estabelece a relao entre o consumidor e o fornecedor e os requisitos so as caractersticas que determinam se o cliente est contente com o resultado. Uma das ferramentas utilizadas na metodologia Seis Sigma para a melhoria dos processos a rvore do que crtico para a qualidade (CPQ). Segundo Carvalho (2002), para assegurar que os recursos esto sendo bem alocados, duas perguntas devem fazer parte do CPQ (ou CTQ Critical To Quality): o que crtico para o mercado e quais so os processos crticos. Para a sua criao necessrio: a) Identificar o cliente; b) Identificar as necessidades do cliente; c) Identificar o primeiro conjunto de requisitos da necessidade; d) Continuar a ramificao at o nvel 3, se necessrio; e) Validar os requisitos junto ao cliente. Um exemplo de rvore de CPQ utilizada no processo de melhoria de uma companhia hoteleira mostrado na Figura 4. Segundo Eckes (2001), at este ponto a rvore CPQ resultado da tempestade cerebral ou brainstorming dos membros da equipe do projeto e embora tenha valor precisa ser validada junto ao cliente. Esta validao pode ser feita de vrias formas entre as quais: entrevistas individuais com os clientes; enquetes (usando a escala de Likert); grupos de foco (grupo selecionado de clientes reunidos para responder a uma srie de perguntas preparadas); colocar-se no lugar do cliente ou observar o cliente; reclamaes dos clientes ou ainda a criao do mapa de processo de alto nvel. Este processo constituise no Voice of Customer ou VOC. Para Pande (2002), para medir, ou alcanar o Seis Sigma uma compreenso clara das necessidades dos clientes e ateno a elas so obrigatrias, j que o

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desempenho Sigma baseia-se na definio do cliente. Nesta fase, um item importante o nome do processo. importante que ele inclua um verbo que denote ao.

Nvel 1

Nvel 2 rapidez no atendimento

Nvel 3

Servio de quarto

sabor (refeies) qualidade do que servidoapresentao temperatura

Variedade do cardpio

Nmero de itens Itens diet ou light

Geral (necessidade)

Comportamental (requisito)

Figura 4 Nvel 3 da rvore CPQ (ECKES, 2001)

Alm disso, nesta fase que se estabelecem os pontos de incio e fim do processo (fronteiras). momento tambm de se determinar o resultado do processo, o que deve ser feito de maneira simples. A Figura 5 apresenta um quadro com uma lista de tcnicas de coletas de dados, enfocando os mtodos Voz do cliente ou mercado, na teoria tradicional e na nova gerao, segundo Pande (2002). Mtodos Voz do Cliente / Mercado Tradicional Pesquisas Grupos Focalizados Entrevistas Sistemas de reclamaes formalizadas Pesquisa de mercado Comprador misterioso Nova Gerao entrevistas direcionadas e em vrios nveis Scorecards do cliente Armazenamento de dados & explorao de dados auditorias de cliente/fornecedor Desdobramento da Funo Qualidade

Figura 5 Quadro dos avanos no mtodo Voz do Cliente (PANDE, 2002)

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Na etapa de definio j ocorreu a determinao de quem o cliente atendido neste processo. A prxima fase compreende a partir de agora, a determinao das exigncias do cliente. Segundo Carvalho (2002), o fluxograma utilizado para representar de forma esquemtica o processo para que se possa otimiz-lo. Ele permite a identificao dos elementos bsicos do processo, como pode ser visto na Figura 6.

Fornecedor

Entradas

PROCESSO

Sadas

Clientes

Figura 6 Mapeamento do processo (CARVALHO, 2002)

So elementos do mapeamento: a) Fornecedor: (Supplier) aquele que fornece insumos (inputs) para o processo; b) Entradas: (Inputs) representadas por matria-prima, informao, energia que so necessrias para a realizao das atividades; c) Etapas do processo: (Process) englobam as atividades de transformao do processo em estudo, e que devem ser expressos por um verbo de ao e por um objeto; d) Sadas: (Outputs) resultados das transformaes realizadas; e) Clientes: (customer) aquilo que crtico para o cliente (interno ou externo). Pande (2002), coloca que um diagrama SIPOC (Supplier-Input-ProcessOutput-Customer), como tambm conhecido, uma das tcnicas mais teis e utilizadas de gesto de melhoria do processo. Segundo Eckes (2001) importante definir com eficcia e eficincia quem sero os fornecedores do processo, definir os passos necessrios ao processo e em seguida, otimiz-los em ordem cronolgica. O SIPOC pode ser de grande ajuda para fazer com que as pessoas vejam os negcios por meio de uma perspectiva de processo (PANDE, 2002).

2.2.2 A mensurao do projeto Sigma a fase do medir O que diferencia o mtodo Seis Sigma de tantos outros programas de melhoria da qualidade que vm sendo implantados nas empresas, nas ltimas dcadas, a nfase na tomada de decises baseadas em dados e fatos e no nas experincias individuais (ECKES, 2001).

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Eckes (2001) afirma ainda que o que se observa dentro das empresas a posio em dois extremos: ou a total falta de prtica de mensurao ou a medio demasiada e no utilizao do que foi medido. Para Pande (2002), embora possa exigir um pouco de trabalho, a maioria das coisas que acontecem em uma empresa pode ser medida e o requisito nmero um para a medio a capacidade de observar. O que medido realizado, por isso, Eckes (2001) afirma que se voc no realiza medies e faz afirmaes a respeito de um processo, voc apenas uma pessoa com uma opinio. Na metodologia Seis Sigma a mensurao comea com o mapa do processo e a identificao das medidas de sua eficcia. Um modelo de plano de coleta de dados mostrado na Figura 7. Engloba a identificao de quem, o que, onde, quando e como ser analisado o processo em estudo. O que medir Tipo de medida Tipo de dado Definio operacional Formulrio Linhas

para coleta Amostragem bsicas do de dados Seis Sigma

Figura 7 - Plano de coleta de dados (ECKES, 2001)

Dentro deste plano, existem dois tipos de dados a serem coletados: dados discretos (no/sim, ligado/desligado) e contnuos altura, peso, tempo. Em muitos casos os dados contnuos podem fornecer mais informaes sobre o processo, mas, contudo, os dados discretos no devem ser desprezados. Para Pande (2002), importante compreender a diferena entre medidas contnuas e discretas, j que isso pode impactar no s em como definir as medidas, mas tambm como os dados sero coletados e aquilo que se pode aprender com eles. Uma outra abordagem pode mostrar dois tipos de respostas: quanto antes melhor ou quanto menos melhor (ex. quando se refere a tempo de entrega de um produto pelo correio). Alem disso, necessrio se estabelecer a definio operacional do produto ou servio. De acordo com Eckes (2001) uma definio operacional a descrio de alguma coisa, onde todas as partes envolvidas possuem uma compreenso comum e no existe qualquer ambigidade sobre aquilo que est sendo definido, ou seja, a definio operacional tem que deixar bastante claro aquilo que o produto deve conter para ser considerado um produto sem defeitos.

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Uma vez que se sabe onde medir e como medir necessrio definir as ferramentas que sero utilizadas nesta mensurao e desenhar um formulrio onde estes dados possam estar relatados de forma compreensvel. Realizar os clculos dentro da estratgia Seis Sigma se torna uma tarefa mais simples quando utilizadas as medidas discretas. Como nem sempre os resultados das medies so dados em medidas discretas, por vezes, pode se realizar a converso de medidas contnuas em discretas para facilitar o processo. Exemplos de medidas discretas e contnuas, assim como medidas contnuas que por meio de tcnicas de adequao podem ser transformadas em discretas so mostradas na Figura 8

Exemplos de Medidas discretas e contnuas CONTNUAS DISCRETAS CONTNUAS CONVERTIDAS EM DISCRETAS Nmero de erros tipogrficos Avaliao de servios Temperatura mdia por Unidades entregues/dia hora Tempo de espera por chamada recebida Nmero de chamadas em espera por mais de 30 segundos Horas com temperatura acima de 30o

Percentagem de chamadas Minutos para embarcar no avio sobre novo programa de servios Quantidade de Nmero de reclamaes em gasolina no tanque Largura do chip litgio ndice de atendimento de pedidos (% de entregas pontuais e completas) (mcrons) Custo por unidade

Incidentes de embarque retardado Tanque cheio/vazio

Chips fora de especificao

Unidades que excedem o custo alvo

Figura 8 Exemplos de medidas discretas, contnuas e contnuas convertidas para discretas (PANDE, 2002)

De acordo com Eckes (2001), os passos para a criao de um formulrio com dados discretos so: a) determinar o que um defeito; b) determinar categorias para os defeitos; c) determinar o perodo de tempo dentro do qual os dados sero coletados;

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d) elaborar uma tarefa para facilitar a coleta de dados (chamado lista de verificao discreta) que usada para a criao do grfico de Pareto. Para dados contnuos, a ferramenta aconselhada a tabela de distribuio de freqncia que toma os valores esperados mais baixos e mais altos e cria um continuum de valores entre os dois extremos. Pode-se usar a tabela de distribuio de freqncia com a Escala de Likert (ECKES, 2001). Os dados devem ser colhidos de uma parcela do processo estudado formando uma amostragem, processo de tomar apenas uma parte proporcional do total dos dados disponveis da populao. Esta amostragem no tem que ser apenas proporcional ao total dos dados disponveis. Embora o montante dos dados seja importante preciso assegurar-se de que a amostra ser representativa e aleatria. Alm de ser representativa, a amostra tem que ser aleatria, ou seja, ela deve ser uma amostragem onde todos e cada um dos elementos tem a mesma chance de serem selecionados, tambm conhecida como uma amostra no tendenciosa. Uma amostragem aleatria pode ser conseguida utilizando-se uma tabela de nmeros aleatrios, encontrada nos livros de estatstica. Uma equao de amostragem, conforme Equao 1 para dados contnuos pode ser utilizada para determinar se os dados da amostragem so suficientes : N = (2s/)2

(1)

Sendo que, s representa a variabilidade dos dados e representa o grau de preciso ou magnitude da mudana desejada. Para dados discretos a Equao 2 para amostragem a seguinte: N = (2/)2 [P(1-P)]

(2)

Sendo que representa o grau de preciso e P representa a proporo defeituosa. De acordo com Eckes (2001) o conceito tcnico do Seis Sigma a medio do desempenho atual e determinao de quantos Sigmas existem que possam ser medidos a partir da mdia corrente at que ocorra a insatisfao do cliente, ou seja, a partir de onde existe um defeito. A metodologia Seis Sigma baseia-se no fato de que existem seis elementos que podem gerar a variao. So as mquinas, materiais, os mtodos, os sistemas de mensurao, o ambiente e as pessoas no processo. Nesta definio, defeito qualquer evento que no atenda os requisitos do cliente.

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O processo classificado como Seis Sigma um processo cujos resultados esto a + 3 sigma da mdia (), em uma curva normal e que representam uma porcentagem de 99,73% conforme est representado na Figura 9. Denomina-se causa comum ou normal (ou ainda esperada ou aleatria), a variao encontrada quando esses elementos no apresentam nenhuma influncia negativa. Quando um dos elementos apresenta uma influncia negativa sobre o processo, diz-se que o resultado uma variao de causa especial, de variao anormal, inesperada ou no-aleatria.

99,73% 68,26%

-3

-2

-1

+1

+2

+3

Figura 9 Distribuio normal com a representao 6 (adaptada de PEREZ-WILSON, 1998)

Segundo Eckes (2001) determinar se a variao existente de causa comum ou causa especial importante para determinar a metodologia de resoluo de problemas que ser adotada no processo. A medio consome recursos, ateno e energia o que significa que no se deseja realizar qualquer medio que no ser necessria (PANDE, 2002). Pande (2002), coloca tambm a importncia de um processo para a medio que envolve a seleo do que medir, o desenvolvimento das definies operacionais, a identificao da fonte de dados, preparao do plano de coletas e amostragem e finalmente a implementao e o refino da medio.

2.2.3 O clculo do Sigma Para clculo do Sigma utilizando o mtodo discreto necessrio conhecer trs itens sobre aquilo que est sendo medido: a unidade (produto ou servio); o defeito (qualquer evento que no atenda aos requisitos do cliente) e a oportunidade (chance do defeito ocorrer).

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Neste mtodo, os dados contnuos mostram-se melhores de serem usados, pois: demonstram a magnitude da variao do processo; podem nos indicar o tipo de variao existente (causa comum ou especial); so menos numerosos para serem coletados e, alm disso, o clculo do sigma a partir dos dados discretos, embora vlido, pode ser enganoso em algumas situaes.

2.2.4 A anlise dos dados A anlise dos dados o elemento mais importante do modelo de melhoria do processo, pois, nesta fase que se faz a descoberta da razo da existncia do problema. Segundo Eckes (2001), muitas vezes, porm, a equipe tem uma noo preconcebida da razo do problema o que a faz passar pela etapa da anlise de forma superficial, dando solues precipitadas de melhoria. O objetivo da anlise a soluo da Equao 3 dada por:

= f ( 1 , 2 , 3 ... n )

(3)

Sendo que Y a medida de resultado sobre a qual calculamos o Sigma. Esta equao define que Y (seja um desempenho Sigma alto ou baixo) uma funo (f) de uma srie de Xs, que se referem aos elementos do processo. Assim, segundo Eckes (2001), o objetivo da etapa da anlise solucionar esta frmula e determinar quais dos diversos Xs em nosso processo so os principais causadores do desempenho de Y. A anlise dos dados se mostra ento como um dos caminhos para se chegar raiz do problema. O outro meio o exame do processo (anlise do processo), mas, na maioria das situaes o que acontece que a equipe utiliza uma combinao dessas duas tcnicas. Uma das ferramentas utilizadas na anlise dos dados a montagem de um histograma. A vantagem desta ferramenta que a representao grfica da variao geralmente oferece maiores condies de anlise que apenas os dados brutos. A outra forma utilizada para chegar as razes do problema a do mapeamento dos subprocessos, onde se realiza a anlise do mapa de alto nvel e seu detalhamento. Uma vez criados e validados os subprocessos, deve se prosseguir a anlise do processo.

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Esta anlise, segundo Eckes (2001), pode ser de trs tipos: analisar os momentos da verdade do processo; analisar a natureza do trabalho ou ainda analisar o tempo de ciclo. A anlise dos momentos da verdade se refere a todos os momentos em que o cliente exerce algum tipo de relacionamento com o processo. A natureza do trabalho que vai determinar se os passos de cada subprocesso agregam valor ou no (etapas que no agregam valor: falhas internas, falhas externas, controle/inspeo, atrasos, preparao/ajustes, movimentos) e finalmente, a anlise do fluxo do trabalho o clculo da quantidade de tempo que leva cada etapa do subprocesso, quer ela tenha agregado valor ou no. De acordo com Eckes (2001) a partir da estrutura-se a planilha de resumo da anlise que se refere ao resumo estatstico das anlises da natureza e do fluxo de trabalho. Dentro deste processo temos ainda os capacitadores de valor que se referem s etapas no processo que no agregam valor, mas so requeridas legalmente ou so exclusivas de um dado negcio e que nunca sero alvo de melhoria (ECKES, 2001). Aps a primeira fase do processo de melhoria, onde todas as idias factveis para a identificao da raiz do problema so geradas, ocorre o afunilamento, que vai ento gerar um rol das causas potenciais mais provveis e na ltima fase, a equipe refora o afunilamento para uma, duas ou trs causas mais provveis apenas. Uma ferramenta utilizada nesta etapa a chamada CDC (clarificao, duplicaes e categorias) onde solicitado para que os participantes clarifiquem as suas idias, retirem as possveis duplicaes e em seguida proceda a categorizao. O passo final a construo do Grfico de Pareto com as idias originadas na anlise.O Diagrama de Pareto, segundo Braz (2002) foi desenvolvido por Juran que adaptou a ferramenta originalmente apresentada por Vilfredo Pareto em 1897 para demonstrar que a distribuio de renda era muito desigual, onde a maior parte da riqueza pertencia a um pequeno grupo de pessoas. Juran adaptou o diagrama e chegou concluso de que as melhorias mais significativas podem ser obtidas se nos concentrarmos em poucos problemas vitais e, depois, nas poucas causas vitais desses problemas (BRAZ, 2002). Assim, no Diagrama de Pareto ocorre a descrio grfica de dados que apresenta a informao de forma que se possam concentrar os esforos de melhoria nos pontos onde os ganhos obtidos forem maiores. O Diagrama de Pareto trata-se de um grfico de barras verticais que apresenta na horizontal, as diversas classes de problemas ou de causas que se quer comparar, na vertical, as colunas representam a freqncia de ocorrncia de cada classe e estas

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colunas so dispostas em ordem decrescente. Finalmente, uma curva representa a porcentagem acumulada das ocorrncias, com os valores percentuais representados no eixo vertical, direita, conforme pode ser visto na Figura 10.

F R E Q U N C I A

200

100 80

100

60 40 20

% A C U M U L A D A

0Bolhas Freqncia Porcentagem Acumulada 80 40,0 40,0 Trincas 44 22,0 62,0 Riscos 30 15,0 77,0 Rebarba Quebrados Outros 20 10,0 87,0 8 4,0 91,0 18 9,0 % 100,0

Figura 10 Diagrama de Pareto (BRAZ, 2002)

A literatura sobre a metodologia Seis Sigma inclui outra ferramenta que pode ser utilizada neste processo que o Diagrama dos cinco porqus na qual gerada a necessidade de responder pelo menos cinco vezes ao porqu que est sendo analisado no caso. Esta ferramenta, comumente utilizada nas empresas, mesmos nos processos mais simples muito til para a certificao da causa do problema. Outra ferramenta que pode auxiliar nesta fase o Diagrama de Causa e Efeito, uma ferramenta utilizada para apresentar a relao entre o resultado de um processo (efeito) e as suas diversas causas. Para construir um diagrama de causa e efeito alguns passos devem ser considerados: a) Determinar o efeito que se quer estudar que ficar no quadro direita. b) Determinar os fatores que formaro os ramos maiores. Para isso existe um critrio comumente empregado que utiliza os chamados 6M: mo-de-obra; materiais; mquinas; mtodos; meio ambiente e medio. Segundo Braz (2002), a maioria dos autores concorda que o Diagrama de Causa e Efeito no tem a funo de identificar entre as diversas possveis causas, qual a causa fundamental do problema em questo. O Diagrama de Causa e Efeito servir para aumentar a viso sobre o problema, ter a participao da equipe e obter o conhecimento pessoal que o

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problema envolve alm de orientar e focalizar as discusses, difundir o conhecimento e obter consenso do grupo sobre as oportunidades de melhoria. Alguns cuidados que devem ser considerados na elaborao do Diagrama de Causa e Efeito so: a sua elaborao em equipe; constru-lo em um formato grande o suficiente para a visualizao por todos os participantes; evitar termos genricos (para no criar um diagrama genrico) e jamais se criticar as contribuies recebidas. A Figura 11 mostra um exemplo de Diagrama de Causa e Efeito.

Programao incompleta Mo de Obra Mquina Distrao Falta de treinamento

Fadiga

Operao difcil

Variao na dimenso XFeita Quente Intervalo de aferio Medio Material Mtodo Mal armazenado

No padronizado

Desenho difcil

Figura 11 Exemplo de diagrama de causa e efeito (ROTONDARO, 2002)

Outra forma de deciso grfica que pode ser utilizada nesta fase o histograma. O histograma uma forma de deciso grfica agrupada em classes de freqncia e permite verificar a forma da distribuio, o valor central (mediana) e a disperso dos dados (BRAZ, 2002). O histograma um grfico formado por retngulos contguos com base nas faixas de valores da varivel em estudo e cuja altura dada pela freqncia da ocorrncia dos dados no intervalo definido pela base do retngulo. Segundo Braz (2002) o histograma difere do Diagrama de Pareto pelo tipo de varivel que cada um representa: o Pareto para variveis discretas, classificadas e posicionadas em ordem decrescente alm da curva de freqncia acumulada. O histograma utilizado com variveis contnuas, onde a posio no muda de acordo com a freqncia. Para construo de um histograma necessria uma amostra de 50 a 100 dados, determinar o maior e o menor valor, calcular a amplitude dos dados e

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determinar o nmero de classes, estes, segundo Braz (2002) constituem um mtodo prtico. A interpretao de um histograma leva em considerao a forma da distribuio e a relao entre a distribuio e as especificaes. No caso da forma de distribuio pode ser verificado qual o tamanho da variao, observando-se a amplitude total (largura ocupada pela barra). Alm disso, pode se verificar se a distribuio simtrica o que pode indicar que o processo segue uma distribuio normal e est bem controlado, apesar de que existem processos que geram naturalmente produtos com distribuio assimtrica como, por exemplo, o prazo para a realizao de uma tarefa. A forma de distribuio permite tambm verificar se o histograma tem caractersticas singulares, tem mais de uma moda (um histograma bimodal pode indicar a mistura de produtos de fontes diferentes). Na ocorrncia desta modalidade necessrio estratificar os dados e construir dois histogramas diferentes a fim de que a anlise seja correta. O histograma tambm pode apresentar uma forma de distribuio truncada ou possuir barras isoladas o que pode ser indicador de que os produtos que estariam retratados na regio central do grfico podem estar sendo retirados no processo de seleo de produtos de primeira linha. A relao entre a distribuio e as especificaes permite analisar qual a porcentagem de produtos fora das especificaes ou ainda se os produtos atendem a essas especificaes e se a mdia dos valores est centralizada em relao aos limites de especificao. Dessa forma, a anlise do histograma permite dizer se o processo precisa ser melhorado, se ele capaz ou no de atender s especificaes e se a natureza das no-conformidades relativa mdia ou disperso do processo. A Figura 12 mostra as diferentes formas de histogramas que podem ser encontrados em um processo. Na metodologia Seis Sigma, outro passo bastante importante a validao da raiz do problema, uma vez que a diferena primordial do mtodo que todas as decises so fundamentadas em dados e fatos. Segundo Eckes (2001), a validao da raiz potencial do problema, pode ser realizada de trs formas: pela utilizao dos dados atuais disponveis; por meio do diagrama de disperso e pela implementao de experimento planejado. Outra ferramenta que pode ser utilizada nesta fase o FMEA (Failure Mode and Effect Analysis), um mtodo de anlise de produtos ou de processos, industriais ou administrativos.

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Segundo Braz (2002), utilizado para identificar todos os possveis tipos ou modos de falha potencial, determinar o efeito de cada um deles sobre o desempenho, priorizar os modos de falha em funo dos seus efeitos e identificar aes que possam eliminar ou reduzir a chance da ocorrncia de uma falha potencial.

Y

Com duas modas

X

Y

Y

Truncado

X

Retngulos isolados

X

Y

AssimtricoFigura 12 Diferentes formas de histograma (BRAZ, 2002)

X

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Um exemplo de formulrio bsico de FMEA demonstrado na Figura 13.

Resultado [ndice de Ocorrncia]. ndice de Severidade ndice de Deteco das aes Aes Recomendadas Responsvel e Prazo Aes Tomadas

Funo do processo

Modo de Falha Potencial

Efeito Potencial de Falha

Controles atuais do processo

Causa e Mecanismo Potencial

Figura 13 Formulrio bsico do FMEA (BRAZ, 2002)

Segundo Braz (2002) existem algumas diferenas bsicas entre FMEA de produto e de processo. Um FMEA de produto procura identificar as falhas potenciais que o produto pode ter em atender s necessidades do cliente exclusivamente por caractersticas de projeto do mesmo enquanto que um FMEA de processo considera apenas as falhas potenciais causadas pela produo do bem ou servio, ou seja, ele assume que o produto, assim como foi projetado capaz de atender ao cliente. Para construo do FMEA necessrio passar pelas seguintes etapas: a) Definio do processo e da equipe; b) Funo do processo (ttulo da etapa em anlise); c) Descrever o modo de falha potencial (descrio das no-conformidades); d) Levantar o efeito potencial da falha (impacto no cliente se um modo de falha no prevenido ou corrigido); e) Estimar o ndice de severidade (avaliao da gravidade do efeito do modo de falha); f) Buscar a(s) causa(s) potencial (is) da falha (identificar a causa fundamental da falha);

Nmero de prioridade de risco

Severidade

Ocorrncia

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g) Calcular o ndice de ocorrncia (probabilidade de uma falha vir a ocorrer); h) Descrever os controles atuais do processo; i) Levantar o ndice de deteco (indica a probabilidade dos controles atuais conseguirem segurar as falhas antes que cheguem aos clientes); j) Calcular o NPR Nmero de prioridade de risco (indicador geral da importncia da falha resultante da composio dos ndices definidos anteriormente); k) Registrar as aes recomendadas; l) Definir responsvel e prazo;

m) Levantar as aes tomadas (que podem ser diferentes das recomendadas); n) Calcular o NPR resultante aps a implantao das aes corretivas. Na utilizao dos dados atuais disponveis considera-se que tudo, menos 1%, pode ser explicado pelos dados disponveis e passa-se para a etapa de melhoria. No caso do diagrama de disperso para a validao da raiz do problema, ele uma representao grfica da relao existente entre duas variveis, por meio da qual se pode verificar se uma dada varivel de resultado(Y) pode ser explicada, em parte ou totalmente, por uma dada varivel no processo(X). Para a sua criao, deve-se: coletar os dados brutos sobre X e Y; determinar os incrementos para X e Y; rotular os eixos X e Y e interpretar o diagrama, segundo o padro. De acordo com Eckes (2001), pode ser encontrada uma forte correlao positiva, uma forte correlao negativa ou ainda no haver nenhuma correlao. Neste caso, a equipe tem a indicao de no haver mais razes para investigar X, que foi considerado previamente importante, e facilita o trabalho da equipe em validar as causas verdadeiras do problema. Na anlise do diagrama de disperso o engano mais comum a suposio de causalidade, pois, apesar de haver forte correlao entre duas variveis, uma terceira varivel no citada pode ser a causa. Embora muitos defensores do mtodo Seis Sigma recomendem a anlise de regresso pode se usar tambm os experimentos planejados que permitem a verificao de mltiplas causas, uma vez que, muito raro que um nico fator (X) explique a medida do resultado (Y). O mais provvel que diversos Xs contribuam para explicar as variaes de Y (ECKES, 2001). Para isto, preciso a ferramenta chamada de experimento planejado que possa determinar a variao de Y, rpida e abrangente, quando se trata de mltiplos fatores.

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Conforme relata Eckes (2001), muitas pessoas acreditam que os experimentos planejados so difceis uma vez que alguns profissionais do muita nfase anlise estatstica. O experimento planejado uma forma de criar o evento significante e observar os resultados. A equipe do projeto cria ativamente os eventos, em vez de ficar esperando, passiva e ineficientemente, que alguma coisa significante acontea enquanto algum est observando (ECKES, 2001). Conforme relata Ramos (2002), o desenho de experimento tem sido aplicado em diversas situaes, visando os objetivos: a) Determinao de que fatores (X) tm maior influncia sobre a resposta (Y), seguindo o princpio de Pareto segundo o qual apenas alguns dos X tero influncia de interesse prtico sobre Y; b) Determinao sobre como ajustar X para que Y seja o esperado; c) Determinao de como variar o X de modo que a variao de Y seja a menor possvel, de modo a aumentar a capacidade do processo; d) Determinao de como ajustar o X de modo que o efeito das variveis no controladas (X) sobre Y sejam mnimos.

2.2.5 Solues que propiciam o desempenho Sigma Dentro da metodologia, o objetivo da melhoria selecionar aquelas solues que podem ter impacto sobre a causa validada do problema. Segundo Eckes (2001), novamente existem as fases de abertura-afunilamentofechamento, mas, que desta vez so um pouco diferentes. A fase de abertura tambm um perodo de brainstorming para levantar o mximo de idias possveis sobre o que possa impactar as causas do problema. No afunilamento faz-se novamente o CDC seguido de uma votao mltipla. Depois se constri o Grfico de Pareto. No fechamento, conforme relata Eckes (2001), realiza-se a aplicao dos critrios precisar/querer por meio do qual se priorizam as solues que se mostram importantes porque os recursos necessrios para a implementao de uma lista de solues, mesmo priorizada, podem ser proibitivos e tambm porque se deve imaginar que, se forem propostas cinco ou seis solues, a sua implementao pode demonstrar que a meta foi atingida depois da primeira ou segunda sendo desnecessria ento, a implantao de todas as alternativas. Outro grfico que pode ser analisado o chamado grfico de planejamento de influncia, onde os grupos-chave de interesse e o tipo de resistncia ficam visveis.

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Eckes (2001), relata a existncia de quatro tipos de resistncia: a tcnica, que pode ser combatida com o uso de treinamento (s vezes pode aumentar a resistncia) uma vez que, a maneira de modificar o comportamento de quem demonstra esse tipo de resistncia a informao e o envolvimento. No caso de resistncia poltica, onde a pessoas ligam as mudanas s perdas, necessrio demonstrar s pessoas que h uma necessidade de mudana e que haver ganho para o indivduo afetado por ela. A resistncia individual que tem que ser tratada de maneira tambm individual quando reconhecida e a resistncia organizacional que mesmo no explcita, est na prpria liderana (ECKES, 2001). 2.2.6 A capacidade do processo Segundo Carvalho (2002), o controle estatstico tem por objetivo conhecer a estabilidade do processo estudado, monitorando seus parmetros ao longo do tempo. Para o autor, a capacidade do processo j observa outra questo: para um processo cujo comportamento seja conhecido, se podemos dizer que ele capaz de produzir itens ou prestar o servio segundo as especificaes determinadas pelo cliente. Alguns autores denominam a capacidade do processo como capabilidade do processo. No entanto, o estudo da capacidade do processo no novidade apesar do estudo do ndice de capacidade Seis Sigma apresentar algumas diferenas (CARVALHO, 2002). Carvalho (2002) destaca que, embora a restrio da distribuio seja normal para os dados, no existe referncia nos trabalhos dos principais autores quanto necessidade do processo estar sob controle para que o estudo da capacidade possa ser feito. Os clculos necessitam ser feitos em todos os processos que esto sendo acompanhados por meio da estratgia Seis Sigma. A Equao 4, apresenta os clculos utilizados para a medio do ndice da capacidade ou capabilidade do processo (CpK) dentro da metodologia Seis Sigma (CARVALHO, 2002).

I = = mnimo

LIE ( 6 ) = = 6 (4)

S =

LSE ( + 6 ) = =6

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Sendo que: P (x < LIE) = P (z < -6 ) = 1,25 partes por bilho P (x > LSE) = P (z > +6) = 1,25 partes por bilho zI : ndice de capacidade inferior zs : ndice de capacidade superior Por conveno, quando o CpK menor do que 1, o processo chamado de incapacitado e se o resultado do clculo do CpK for maior ou igual a 1 chamado de capacitado para produzir um produto dentro dos limites de especificao e num processo Seis Sigma, neste caso o CpK obtido no clculo igual a 2,0 (PEREZWILSON, 1998; CARVALHO, 2002). Carvalho(2002) destaca que para fazer o clculo do ndice de capacidade preciso que a hiptese de distribuio normal seja vlida para os dados e que o processo esteja sob controle. importante avaliar corretamente os resultados obtidos, pois, conforme relata Perez-Wilson (1998), o CpK inversamente proporcional ao desvio padro, ou variabilidade de um processo. Segundo Perez-Wilson (1998) a medida ppm ou partes por milho oferece maior resoluo para quantificar defeituosos, defeitos, erros e falhas, conforme pode ser visto na correlao apresentada na Figura 14.

Nvel de Sigma

( x ) [ 1 ] Um Sigma [ 2 ] Dois Sigma [ 3 ] Trs Sigma [ 4 ] Quatro Sigma [ 4.5 ] Quatro e meio Sigma [ 5 ] Cinco Sigma [ 6 ] Seis Sigma

Cp 0,33 0,67 1,0 1,33 1,5 1,67 2,0

CpK 0,33 0,67 1,0 1,33 1,5 1,67 2,0

PPM 317.320 45.500 2.700 63,5 6,9 0,6 0,002

[Assumindo: normalidade, estabilidade e distribuio centralizada]

Figura 14- Nvel de Sigma (PEREZ-WILSON, 1998)

A medida ppm, no Seis Sigma utilizado para medir o nmero de defeitos ou erros auxilia na padronizao das medidas em toda a organizao. Dessa forma, os

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diferentes processos de diferentes reas da empresa podero ser comparados em seus resultados. O ppm, segundo Perez-Wilson (1998) um clculo simples, mas somente quando o determinamos por inspeo. O ppm de defeituosos associado aos Seis Sigma de 0,002 ppm. A relao entre ppm e nvel sigma mostrado na tabela que se encontra no Anexo e o nvel sigma deve ser calculado em todos os processos nos quais a metodologia est sendo aplicada a fim de se perceber em que nvel o processo se encontra ao incio e fim do estudo. Importante perceber que esta a garantia dos processos Seis Sigma levados ao consumidor, no aos nveis reais de Seis Sigma conforme relatado por PerezWilson (1998). O DPMO ou nmero de defeitos por milho de oportunidades a medida para quantificar o nmero total de defeitos, se um milho de unidades forem produzidas, e dado pela Equao 5:

DPMO =

dpm NTOD

(5)

Sendo que: dpm = dpu x 1.000.000 dpu = nmero de defeitos / nmero de unidades NTOD = Nmero total de oportunidades de defeitos Nesta equao dpu representa defeitos por unidade, ou o nmero total de noconformidades que se espera encontrar em uma unidade de produto, dado pelo nmero de no-conformidades encontradas em uma amostra, dividido pelo tamanho da amostra (PEREZ-WILSON, 1998).

2.2.7 Um teste piloto Na fase de melhoria pode ocorrer o desenvolvimento de um piloto para verificar se a soluo encontrada ir levar melhoria do desempenho Sigma. Neste momento, surge a necessidade da manuteno dos ganhos, por meio de mtodos de controle que podem ser qualitativo ou quantitativo e a escolha do mtodo vai depender da padronizao do processo e do estado do processamento (ECKES, 2001). A padronizao do processo diz respeito estabilidade das etapas, depois que a equipe j tiver implantado a melhoria e o estado do processamento se refere ao

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volume de produtos ou servios gerados por um processo. A maior parte dos processos, depois da implantao da melhoria sofre uma padronizao.

2.2.8 O controle estatstico O controle estatstico do processo tem sido usado h dcadas nas empresas e de acordo com Eckes (2001) na maior parte das empresas ocorre a adoo um programa de computador que realize os grficos para controle estatstico. Segundo Montemor e Ortega (2001), nas mos de um operador o controle estatstico do processo uma ferramenta bsica. Por meio dela, o operador mede o produto em processo e pode detectar quando a amostra est fora dos limites. Dessa forma, seja qual for o programa escolhido, cinco etapas devem ser respeitadas: a coleta de dados em seqncia cronolgica; o clculo das mdias dos subgrupos e faixa dos subgrupos; o clculo dos limites de controle; a colocao das mdias e faixas dos subgrupos no grfico controle e a anlise, interpretao e utilizao do grfico para manuteno e posteriores melhorias (ECKES, 2001). Conforme afirmam Montemor e Ortega (2001), o controle estatstico do processo possibilita um real envolvimento do empregado, pois, a responsabilidade passa a ser de cada empregado. Alm disso, essencial que o responsvel pelo processo documente a melhoria quando ela ocorre. Essa documentao inclui o registro das melhorias a fim de que haja uma padronizao de ao por parte dos envolvidos (ECKES, 2001). Finalmente, o DMAIC necessita de um plano de resposta que gera um plano constante de ao para orientar os participantes do processo a fim de que as mudanas no Sigma sejam positivas. A partir da, segundo relata Eckes (2001) o controle estratgico exercido por um comit de qualidade que verifica os relatrios sobre o desempenho dos processos e revisa os projetos selecionados periodicamente. Para Pande (2002), existem alguns itens que podem auxiliar no sucesso do uso da estratgia Seis Sigma, entre eles: a) ligar os esforos Seis Sigma a estratgias e prioridades do negcio; b) colocar o Seis Sigma como uma maneira melhor de gerenciar o hoje; c) manter a mensagem simples e clara; d) desenvolver um caminho prprio para o Seis Sigma; e) focalizar em resultados de curto prazo; f) focalizar no crescimento e desenvolvimento a longo prazo;

g) divulgar os resultados, admitir os reveses e aprender com eles;

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h) investir para que o Seis Sigma acontea; i) j) utilizar com prudncias as ferramentas do Seis Sigma; ligar clientes, processos, dados e inovao ao Seis Sigma;

k) tornar a alta liderana responsvel; l) tornar a aprendizagem contnua.

2.3 A produo de bens ou servios O setor de servio tem ganho fora nas ltimas dcadas. Oakland (1994), afirma que o surgimento do setor de servios tem sido explicado por economistas como sendo parte do desenvolvimento natural no qual o domnio econmico passa da agricultura para a manufatura e, em seguida, para os servios. E ao considerar o projeto de servios, importante levar em conta as diferenas entre bens e servios. (OAKLAND, 1994). Para Perez-Wilson (1998) o Seis Sigma aplicvel a processos tcnicos (fabricao) e no tcnicos (administrativos, de servios ou transaes). Apesar dos processos no-tcnicos serem difceis de serem visualizados, com certeza so sistemas e trat-los como tal, nos permite entend-lo melhor e otimiz-los, eliminando a possibilidade de erros. O estudo da administrao levanta uma caracterstica peculiar da produo de refeies em um restaurante: como enfocar o produto resultante desta atividade e conseqentemente, como avaliar a qualidade deste produto. Segundo Oakland (1994) possvel reconhecer trs elementos distintos no pacote de servios os elementos fsicos ou bens para simplificao, os servios explcitos ou benefcios percebidos pelos sentidos e o servio implcito ou benefcios psicolgicos. Oakland (1994), relaciona caractersticas particulares dos sistemas de fornecimento de servios: a intangibilidade, perecibilidade, simultaneidade e heterogeneidade. A intangibilidade se mostra pela caracterstica observada em servios de que o consumidor muitas vezes usa a experincia ou a reputao da organizao para julgar o servio. A perecibilidade outra caracterstica, pois muitas vezes impossvel ou indesejvel manter estoques do elemento de servio explcito e a simultaneidade ocorre porque o consumidor deve estar presente antes que muitos servios possam ser prestados. J a heterogeneidade de servios ocorre em conseqncia de os elementos explcitos e implcitos dependerem de preferncias e percepes individuais (OAKLAND, 1994).

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Para Slack e Chambers (2002), os consumidores de produtos (bens em geral), julgaro a qualidade da operao de produo baseado nos prprios bens, j que a sua qualidade geralmente evidente. Entretanto vrios autores colocam que, em servios, o consumidor no julga apenas o resultado, mas tambm outros aspectos relacionados a sua produo, por exemplo, os servios agregados. Isso pode ser melhor observado na anlise da Figura 15, onde um esquema aponta a posio dos bens e servios em uma escala de proporo.

Bens Puros: Tangveis Podem ser estocados Produo precede consumo Baixo nvel de contato com o consumidor Pode ser transportado Qualidade evidente Servios Puros: Intangveis No podem ser estocados Produo e consumo so simultneos Alto nvel de contato com o consumidor No pode ser transportado difcil julgar a qualidade

Produo de Petrleo Fundio de alumnio Fabricante de mquinas e ferramentas especiais

Restaurante

Servios de sistema de informtica Consultoria gerencial Consultrio Psicolgico

Figura 15 Output das operaes (SLACK; CHAMBERS, 2002)

Dessa forma, classificam algumas operaes como produtoras apenas de bens, enquanto que outras apenas de servios, e ainda uma terceira categoria que produz um conjunto com diferentes propores destes dois elementos. Esta ltima a que melhor caracteriza as atividades de um restaurante, conforme ilust