A METODOLOGIA SEIS SIGMA

NILTON ALVES VILLELA JUNIOR

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Resumo

O “Seis Sigma”, tema que será explorado neste

estudo, é uma maneira de tratar a maioria das operações como “sistemas” e

de melhorar os processos que ocorrem dentro destes “sistemas”. É uma

tentativa de se fornecer disciplina e uma abordagem científica à prática ou

busca da melhoria de processos, podendo, por isso, parecer muito técnico.

Na verdade, é uma forma estruturada e estatística de analisar os defeitos em

um determinado processo, direcionando com isso todos os esforços de

melhoria para o ponto chave, isto é, “o foco do incêndio”.

Após a aplicação da Teoria Seis Sigma pela

empresa Americana Motorola Inc., demonstrando que a metodologia pode

gerar alta qualidade e baixo custo simultaneamente, muitas organizações

optaram por entender e aplicar o conceito, como um diferencial de

concorrência. O “Seis Sigma” colocou novamente em voga, para muitos, o

interesse profissional pela qualidade em produtos e serviços, atendendo com

isso as necessidades dos clientes.

Infelizmente, a teoria foi entendida como a

solução de todos os problemas, por alguns líderes de indústrias e por

consultores que aproveitaram a oportunidade de ganho na sua disseminação,

o que aumentou as expectativas sobre ela. Este fato pode ter atrapalhado

um pouco sua aplicação em organizações de grande porte, principalmente

no Brasil.

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INTRODUÇÃO

Seis Sigma é uma medida de qualidade, eficiência

e excelência que oferece um conjunto de ferramentas que se aplicam

igualmente ao projeto, produto e serviço. Investir em qualidade tornou-se

fundamental nos últimos tempos. As exigências do mercado e clientes e,

principalmente, a necessidade de redução de custos estão levando as

organizações a adotarem novos conceitos de qualidade.

Exemplo disso é o interesse das empresas

brasileiras pelo Seis Sigma, uma estratégia gerencial de mudanças para

acelerar o aprimoramento em processos, produtos e serviços.

O presente trabalho tem como objetivo desmitificar

e esclarecer a Teoria Seis Sigma, apresentando os conceitos de forma clara

e simples e, através de exemplo prático e real, como o “Seis Sigma” pode ser

alcançado, conduzindo à um ganho na produtividade e diminuindo os defeitos

principais nos processos.

Muito mais que uma ferramenta ou uma

metodologia reconhecida, o “Seis Sigma” promove uma mudança de atitude

e cria nova cultura voltada para a eliminação de falhas e ineficiências, não

somente pela nossa ótica, mas também pelo ponto de vista do que afeta o

cliente.

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1 - COMO SURGIU A TEORIA SEIS SIGMA – UM

BREVE HISTÓRICO

Segundo Forrest W. Breyfogle (livro “Implementing

Six Sigma Smarter Solutions Using Statistical Methods”, McGraw-hill Trade

2000), no dia 15 de janeiro de 1987, a empresa Americana Motorola Inc.,

através de seu Diretor Executivo Bob Galvin, lançou um programa de

qualidade a longo prazo chamado “Programa de Qualidade Seis Sigma”.

Tinha como objetivo aumentar a satisfação do cliente, ou o que eles

internamente chamavam de “Satisfação Total do Cliente” (STC), reduzindo ou

eliminando defeitos nos produtos.

Através de visitas comerciais, o Sr. Galvin detectou

uma satisfação dos clientes em fazer negócios com a Motorola, mas também

expressaram um desejo de melhoria nesse atendimento. Eles queriam

melhores serviços de entrega, acabamento dos pedidos, precisão nos

registros de cada transação, etc. Além disso, deram a entender que, se a

Motorola oferecesse melhores serviços, com ênfase na Qualidade Total, a

empresa poderia esperar um crescimento de 5 a 20% nas futuras

negociações.

A palestra de lançamento do programa foi

distribuída a todos os vice-presidentes e gerentes gerais de cada setor,

grupo ou divisão e posteriormente assistido pelo restante do pessoal da

empresa, que compreendia cerca de 99.000 funcionários em todo mundo em

aproximadamente 53 principais filiais. Sr. Galvin pretendia preparar todos os

funcionários para o novo modelo de visualização de um processo, na forma

de detecção de seus defeitos potenciais.

O programa era corporativo. Estabelecia o “Seis

Sigma” como o nível de capacidade exigido para se aproximar do padrão de

“zero defeito”. Este novo padrão deveria ser desenvolvido em todas as

áreas, isto é, em produtos, processos, serviços e administração. Sr. Galvin

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também deixou claro que sua teoria não deveria ser feita por uma iniciativa

forçada, como uma inspeção de qualidade crescente por exemplo, mas

através de uma melhoria contínua do processo a partir de um ponto principal

do sistema. Em outras palavras, OS PRODUTOS E PROCESSOS

DEVERIAM SER PROJETADOS PARA SEREM “SEIS SIGMA”. Os

resultados seriam uma variabilidade reduzida, melhoria da qualidade, maior

produtividade e maior facilidade e eficiência na operação do processo e na

confecção do produto. Isto só poderia ser conseguido através da

caracterização, otimização e controle do processo total, e não apenas de

suas partes. Foi de igual importância reduzir ou eliminar erros ou falhas em

todos os processos administrativos, de serviços ou de transações, com o

intuito de oferecer ao cliente a satisfação total. Portanto, a Motorola aplicou

os mesmos conceitos de qualidade a todos os aspectos de seu negócio.

Os resultados alcançados foram espantosos:

entre 1987 e 1992, a empresa passou de uma produtividade nas vendas por

funcionário de US$ 68.9 para US$ 110.1. As economias resultantes de

melhorias operacionais alcançaram US$ 2.2 bilhões.

Este resultado significativo chamou atenção de

empresas Americanas de grande porte, como Honeywell (1991), General

Eletric (1995), American Express e Kodak (1999), que também alcançaram

excelentes resultados na aplicação da metodologia.

Estes resultados levaram diversas empresas com

operações no Brasil, a utilizarem a metodologia “Seis Sigma” para resoluções

de “defeitos” em seus processos. Abaixo alguns exemplos de empresas que

fizeram opção pela metodologia:

6

6

Empresa Ramo Empresa Ramo

CST Siderurgia Du Pont Quim. Petroq.

Votorantin Quim. Petroq. Latasa Embalagens

Saturnia Automotivo Johnson & Johnson Quim. Farmac

Martins Atacad. Atacadista Telemar Telefonia

Gevisa Quim. Petroq. ABB Metal Mecân.

Fiat Automotivo Copene Quim. Petroq.

Kodak Bebidas Belgo Mineira Siderurgia

Gerdau Siderurgia Ambev Bebidas

Embraco Metal Mecân. Multibrás Metal Mecân.

Sony Eletrodom. American Express Serviços

IBM Prod. Info Hewlett Packard Prod. Info

White Martins Ind. Gases Ford Automotivo

1.1 - Do Controle da Qualidade ao Seis Sigma

Talvez a história da qualidade nos últimos 10 anos,

no Brasil e no mundo, possa ser resumida como um conjunto de mudanças

inovadoras e de promessas e resultados que ainda deixam a desejar.

Figura 1

85 87 89 91 93 95 97 99 2000 2001

Busca de Melhoria Contínua

Qualidade TotalCírculo de Qualidade

Gerenciamento deProcessos

Reengenharia

Global Productivity &Production Excellence

Seis Sigma

7

7

Do início até meados da década de 90, uma das

perguntas que mais se ouvia nas empresas era "por que precisamos ter um

departamento da qualidade?" Foi essa a época das grandes reestruturações

organizacionais, em que muitos profissionais da área perderam seus

empregos, depois de anos desenvolvendo o tradicional Controle da

Qualidade.

Os Prêmios Nacionais da Qualidade e,

principalmente, as normas da família ISO 9000, muito contribuíram para

descentralizar as ações voltadas para o gerenciamento da qualidade, levando

inúmeras empresas e especialistas a questionar a real necessidade de haver

um departamento específico e, até mesmo, profissionais dedicados à

qualidade de processos, produtos e serviços. O papel básico de um

departamento desse tipo acabou se concentrando na gestão do sistema da

qualidade, incluindo o fornecimento para toda a organização de informações,

conhecimentos e habilidades relacionados à qualidade. O trabalho na

empresa dos profissionais dessa área passou a incluir basicamente:

• Implantação e manutenção do Sistema de Gestão da Qualidade,

destacando-se a certificação em conformidade com as normas ISO

9001 e ISO 9002;

• Fornecimento de conhecimentos sobre as principais tecnologias da

qualidade, como metrologia, administração de banco de dados e

ferramentas específicas (QFD, CEP, DOE etc);

• Manutenção de base de dados sobre a qualidade dos produtos da

organização e dos concorrentes, e preparação de relatórios sobre

qualidade para o gerenciamento de todas as funções pertinentes da

empresa;

• Acompanhamento de testes de desempenho de produtos e de análises

laboratoriais.

Por outro lado, um estudo publicado em setembro

de 1999 na revista "Quality Progress" (Measuring Performance After Meeting

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8

Award Criteria), relativamente a uma pesquisa realizada três anos antes,

mostrou de maneira enfática que o impacto das práticas da qualidade pode

não ser tão significativo como algumas pessoas pensam. Após a análise dos

dados de desempenho dos vencedores do Malcolm Baldrige (que

corresponde ao nosso PNQ – Prêmio Nacional da Qualidade) e de outros

prêmios estaduais norte-americanos da qualidade, bem como de

organizações que não se candidataram aos mesmos, os autores do estudo

relatam que "não se pode determinar, de forma conclusiva, se as companhias

que conquistaram os prêmios da qualidade têm um desempenho melhor do

que as outras". Os autores afirmam ainda que, embora tenha aumentado a

percepção em relação à qualidade nas empresas que implementaram

práticas de gestão para a excelência, os indicadores financeiros não

melhoraram. Eles citam o fato de que as vendas por funcionário, o retorno

sobre ativos e o retorno sobre vendas caíram todos, nas organizações que

venceram os vários prêmios da qualidade.

1.1.1 - Quem é o "Dono da Qualidade"?

A principal diferença entre a filosofia que

predomina atualmente e a de 10 anos atrás é que a qualidade em uma

organização não é atribuição exclusiva de um departamento específico. No

início da década de 90, a área da qualidade ainda era vista como a

responsável única pela qualidade dos produtos; a de marketing pelo

crescimento das vendas; e a área de produção como a responsável em

realizar volume. Isso, naturalmente, levava a inúmeras disputas entre essas

três áreas.

A mudança para a filosofia da descentralização

teve como foco central de resistência não a área da qualidade como muitos

poderiam imaginar, mas sim as áreas de marketing e produção. Em diversos

casos relatados, o marketing não queria assumir a responsabilidade pela

qualidade dos projetos de novos produtos, e a produção não queria

responsabilizar-se pela qualidade do produto que ela realizava. Era comum

as pessoas dessas áreas não verem a qualidade como parte integrante de

seu trabalho. Gradualmente, porém, as empresas foram percebendo que um

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departamento da qualidade muito dificilmente poderia gerenciar o trabalho de

outras pessoas. Chegaram à conclusão que cada funcionário e cada

departamento deveria ser responsável pela qualidade de seu próprio

trabalho, com a área da qualidade fornecendo a "expertise" e os

procedimentos necessários para fazer o sistema todo funcionar.

Diversas conseqüências importantes resultaram

dessa mudança de filosofia. A alta direção passou a estabelecer a política da

qualidade da organização. Novos procedimentos foram desenvolvidos em

conjunto com as áreas de marketing, produção, P&D e outras. Tais

procedimentos definiram papéis e responsabilidades pelo nível de qualidade

de produtos, mudanças de padrões, rejeição de produtos etc. Foram também

implementados novos sistemas de informação, treinamento, inspeção,

medição e ensaios e auditorias internas da qualidade, entre outros.

Esse é, em resumo, o quadro que predomina nos

dias de hoje nas empresas. Mas, o que mais precisa ser feito?

1.1.2 - A Força do Seis Sigma

É cada vez mais convergente a opinião de

especialistas de que o Seis Sigma terá um impacto significativo sobre o futuro

dos profissionais da qualidade. A principal razão dessa crença é o estrondoso

sucesso, especialmente o sucesso financeiro, das organizações que

implementaram o Seis Sigma de forma entusiástica e completa, isto é, sem

simplificações, como são os casos notórios da GE, Motorola e Allied Signal.

Nos círculos financeiros norte-americanos, o Seis

Sigma tem obtido uma acolhida sem precedentes e bem mais favorável do

que a Gestão da Qualidade Total (TQM), a ISO 9000 e o Prêmio da

Qualidade Malcolm Baldrige. Embora estas outras iniciativas sejam, como

sabemos, bastante positivas, é muito mais fácil documentar o impacto

financeiro do Seis Sigma nos resultados das empresas. Daí a sua grande

popularidade junto aos analistas de Wall Street e, obviamente, junto aos

executivos das organizações beneficiadas.

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O Seis Sigma, da forma estratégica como está

sendo desenvolvido nas empresas atualmente, vem preencher uma

importante lacuna que os outros programas, nestes últimos 10 anos, ainda

não conseguiram: a de conectar a qualidade ao desempenho financeiro das

organizações. Tem-se pouquíssimas notícias de companhias que, tendo

adotado modelos como TQM, ISO 9000 e PNQ, alcançaram resultados de

alto impacto em sua lucratividade. A GE, para ficarmos apenas em um dos

exemplos que mais tem repercutido em todo o mundo, obteve com a

aplicação do Seis Sigma uma economia superior a US$ 1,5 bilhão, só em

1999!

Nas organizações bem-sucedidas com o Seis

Sigma (aliás, até agora, não se tem notícia de nenhuma empresa que não se

tenha dado bem com ele), o Seis Sigma não é "propriedade" da área da

qualidade. Ele é uma estratégia de negócios de toda a organização e não é,

meramente, uma iniciativa da referida área.

Ao utilizar parâmetros financeiros na seleção de

projetos e na medição de resultados, o Seis Sigma exige maior integração

entre a área da qualidade e todos os demais departamentos e funções da

empresa, incluindo finanças, contabilidade e compras. Por causa dessa maior

integração, os profissionais da qualidade precisarão se reciclar e estar cada

vez mais sintonizados com as inúmeras forças que estão contribuindo para

dar novas formas ao trabalho, com seus respectivos custos e benefícios,

como as telecomunicações e a velocidade das mudanças do ciclo de

desenvolvimento de produtos e serviços.

Em suma, os profissionais da qualidade, com o

crescente sucesso do Seis Sigma nas empresas em decorrência de seu forte

apelo financeiro, deverão se preparar para ter uma base bem mais larga de

conhecimentos e informações, ao invés de serem puramente especialistas

limitados à sua área de atuação.

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2 - O QUE É “SEIS SIGMA” ?

Sigma é uma letra grega, σ, usada na estatística

para representar o desvio padrão de uma distribuição. Em estatística, letras

simbolizadas em grego são usadas para representar parâmetros, e seus

valores são sempre desconhecidos. Portanto, o valor de Sigma é sempre

desconhecido, mas estimado calculando-se o desvio padrão de uma amostra

representativa.

Então, sigma ou, para fins práticos, desvio padrão

é uma estatística que quantifica a variabilidade ou não-uniformidade existente

em um processo, resposta ou característica.

No caso de um produto, sempre existem muitas

características importantes ou críticas para a qualidade. Normalmente

coletamos dados e medimos os defeitos gerados no processo, que na

metodologia chamamos de DPMO (Defeitos por Milhão de Oportunidades).

Se o valor de DPMO é alto, ele nos diz que há muita variabilidade no produto.

Se o valor de DPMO é baixo, então o produto tem pouca variabilidade e, por

conseguinte, é muito uniforme.

Estamos sempre buscando uma produção

uniforme com quase nenhuma variabilidade. Logo, quanto menor o valor de

DPMO, melhor a característica, produto ou processo.

Seis Sigma é uma metodologia que permite às

empresas melhorias dramáticas no lucro líquido através de:

• análise estatística de processos para descobrir fraquezas

• monitoramento das atividades diárias do negócio

• minimização de defeitos e desperdícios dos processos

• aumento da satisfação do cliente

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Nos dias de hoje, as empresas buscam uma

melhoria incessante no seu lucro líquido. Para isso, devem aprimorar suas

habilidades internas para aumento de sua produtividade.

Algumas áreas foram escolhidas pela maioria

como foco de atuação:

• Inovação na Linha de Produtos: mais e mais empresas buscam um

diferencial da concorrência na tecnologia, na tentativa de trazer maior

benefício/satisfação ao seu cliente.

• Liderança de Marketing: não somente na exposição de sua marca, mas

também na busca de “Market Share”, conquistando seu espaço, com

crescimento constante.

• Excelência na Execução: para alcançar os dois tópicos anteriores, as

empresas não podem abrir mão do “fazer/produzir bem, da primeira vez,

de acordo com as expectativas do cliente”. Portanto, a excelência na

execução tornou-se a preocupação principal das grandes empresas.

ESTE É O FOCO DA METODOLOGIA SEIS SIGMA.

2.1 - Por Que as Empresas Devem Optar pela Utilização do

Seis Sigma ?

O Seis Sigma é uma medida de qualidade e

eficiência, mas, além disso, é uma medida de excelência. Portanto, optar

pela utilização do programa significa, para as organizações, oferecer

serviços e produtos de primeira qualidade, ao mesmo tempo em que ela

praticamente elimina todas as ineficiências gerais do processo. Mais

importante que isso, significa a manutenção, em paralelo, dos rendimentos

do processo em torno de 99,9999998%, taxas de defeitos abaixo de 3,4

partes por milhão e praticamente erradicando defeitos, reparos no produto e

sucata.

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13

Outro ponto importante na aplicação da

metodologia é que a organização passa a operar seus processos sob

controle estatístico, controlando as variáveis de entrada do processo (ao

invés de, como de costume, as variáveis de saída), maximizando o uso dos

equipamentos e otimizando o tempo de ciclo.

Em processos administrativos, a utilização da

teoria pode significar não somente a redução do tempo de ciclo nos

processos, porém mais importante ainda, pode significar a eliminação da

possibilidade de erros, falhas e ineficiências, assim como a otimização do

tempo de resposta a investigações. Maximiza a velocidade e a precisão de

inventários e praticamente mantém estes processos invisíveis à prova de

erros e imprecisões.

2.2 - Benefícios do “Seis Sigma”

Partindo do princípio de que o objetivo de qualquer

negócio é fazer dinheiro (gerar lucro), o objetivo do nível de performance da

metodologia “Seis Sigma” é minimizar custos através da redução ou

eliminação de atividades que não agregam valor ao processo e da

maximização da qualidade de saída para obter um lucro em níveis ótimos.

Implementar o Seis Sigma em uma organização

cria uma cultura interna de indivíduos educados em uma metodologia

padronizada de caracterização, otimização e controle de processos.

Por que processos? Porque a atividade repetitiva envolvida no fornecimento

de um serviço ou na confecção de um produto constitui um processo.

Por que otimizar e melhorar os processos? Para que eles sejam

simplificados, reduzindo o número de passos e tornando-os mais rápidos e

eficientes. Ao mesmo tempo, estes processos são otimizados para que não

gerem defeitos e não apresentem oportunidades de erros.

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Por que buscar a eliminação de defeitos, falhas ou erros? Por dois

motivos: primeiro, porque eles tornam os produtos e serviços mais caros.

Segundo, porque defeitos, erros e falhas atingem diretamente a satisfação do

cliente. Quanto maior o número que clientes insatisfeitos, maior a

probabilidade de se perder espaço no mercado. Sem parte do mercado, a

empresa perde parte de sua receita bruta. Se a receita bruta diminui, a

empresa não consegue manter seus funcionários. Sem receita e sem

funcionários, a empresa não existe.

2.3 - Seis Sigma Leva à Excelência na Execução

Como já citado na resposta do “Que é Seis

Sigma”, o foco principal da metodologia é a “Excelência na Execução”. É

importante ressaltar que a teoria VISA REDUÇÃO DE DEFEITOS.

Logicamente, a redução dos custos é uma conseqüência, que virá com:

• O direcionamento das pessoas a “fazer as coisas certas corretamente”

• A priorização de esforços de melhorias baseados em ganhos

• As decisões passarem a ser baseadas em dados

• A navegação através da complexidade dos processos, com o objetivo de

encontrar as causas raízes

• As atenções voltadas para os “descontentamentos” dos clientes

• A implementação de soluções práticas para problemas crônicos

3 - A METODOLOGIA SEIS SIGMA

A metodologia Seis Sigma utiliza medidas e

coeficientes para estabelecer uma linha base, a partir da qual se pode

comparar a organização em relação à meta. Esta linha é estabelecida para

entendermos, antes de tudo, onde estamos. Para chegarmos a conclusão de

onde estamos, precisamos fazer levantamentos e medições.

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15

Uma vez conhecido onde estamos, fazemos um

levantamento de onde queremos chegar, de acordo com especificações dos

clientes, benchmark no mercado, etc. Conhecendo a separação que existe

entre onde estamos e onde queremos chegar, podemos avaliar os esforços e

recursos necessários para reduzí-la, alcançando nossos objetivos.

3.1 - Medidas e Coeficientes

A metodologia segue uma seqüência de medições

e interpretações de coeficientes estatísticos para determinar a performance

do processo atual e a do objetivo:

3.1.1 - Coeficientes de Capacidade do Processo

Definimos “Capacidade” como a habilidade que um

processo possui de confeccionar produtos que estejam dentro dos limites de

especificação.

Os coeficientes usados pela metodologia são:

Cp – Coeficiente de Potencial do Processo : mede a capacidade potencial

de um processo, que é definida pela razão entre a dispersão permitida e a

dispersão real. A dispersão permitida é a diferença entre o limite de controle

superior e inferior. A dispersão real é determinada pelos dados coletados do

processo e é calculada multiplicando-se o desvio padrão, S, por 6. O desvio

padrão quantifica a variabilidade do processo. A medida que ele aumenta, o

Cp diminui. Ao contrário, quando o desvio padrão diminui (ou seja, o

processo vai se tornando menos variável), o Cp aumenta.

Cp = LSE - LIE

6 X S

16

16

Por convenção, quando um processo possui um

valor de Cp menor que 1,0, ele é considerado potencialmente incapacitado de

satisfazer as exigências das especificações. Ao contrário, quando o Cp de um

processo é maior ou igual a 1,0, o processo possui o potencial de ser

capacitado.

Figura 2

O ideal é termos o Cp maior possível. Quanto

maior o Cp, menor a variabilidade com respeito aos limites de especificação.

Em um processo qualificado como Seis Sigma (isto é, que permite mais ou

menos seis desvios padrão dentro dos limites de especificação), o Cp é maior

ou igual a 2,0.

Porém, um alto valor de Cp não garante que um

processo de produção esteja dentro dos limites de especificação. Temos que

calcular outro coeficiente, a seguir.

Cpk – Coeficiente de Capacidade do Processo : mede a habilidade do

processo criar um produto dentro dos limites de especificação. O Cpk

representa a diferença entre a média aritmética real do processo e o limite de

especificação mais próximo, dividido por três vezes o desvio padrão.

Limite Inferior daEspecificação - LIE

Limite Superior daEspecificação - LSE LIE

LSE

Desvio-padrão = 0.04

Fora dos limites especificados Todos os pontos dentro do especificado

Desvio-padrão = 0.41

17

17

Cpk = { menor de Média – LSE ou LIE – Média }

3 X S 3 X S

Por convenção, quando Cpk é menor que 1, o

processo é chamado de incapacitado. Quando Cpk é maior ou igual a 1, o

processo é considerado capacitado para confeccionar um produto dentro dos

limites de especificação. Em um processo Seis Sigma, o Cpk é igual a 2,0.

O Cpk é inversamente proporcional ao desvio

padrão, ou à variabilidade de um processo. Quanto maior for o Cpk, mais

estreita será a distribuição do processo em comparação aos limites de

especificação, e mais uniforme será o produto. À medida que o desvio

padrão aumenta, o coeficiente Cpk diminui. Ao mesmo tempo, o potencial

de criar um produto fora dos limites de especificação aumenta.

Partes por Milhão (ppm) : refere-se a produtos ou peças defeituosas, assim

como a defeitos, erros ou falhas. Na linguagem Seis Sigma falamos de

defeitos por milhão, erros por milhão, falhas por milhão, etc.

O ppm estima o número de unidades, partes de

peças ou produtos que serão defeituosos, se um milhão de produtos forem

produzidos. Poderia ser um simples exercício de se tirar uma amostra de

produtos, inspecioná-la e determinar o número de defeituosos. Vamos supor

que em uma amostra de 30 produtos, um está defeituoso. Então, a fração

defeituosa seria 1/30, que é 0,0033. Percentualmente falando, teremos

3,3%. Isto nos leva a um nível de ppm de 33.333, o que é muito próximo ao

nível de performance da maioria das empresas bem sucedidas. Em outro

caso, poderíamos ter a fração defeituosa igual a 0,0009 ou 0,09%. Em

muitas organizações esse valor é considerado zero. Mas, na terminologia

Seis Sigma, isto significa 900 ppm, ainda muito distante do objetivo Seis

Sigma. Assim, a medida ppm oferece maior resolução para quantificar

defeituosos, defeitos, erros e falhas.

18

18

Nível de Sigma Cp Cpk ppm

2 σ 0,67 0,67 308537

3 σ 1,33 1,33 66807

4 σ 1,50 1,50 6210

5 σ 1,67 1,67 233

6 σ 2,0 2,0 3,4

Assumindo: normalidade, estabilidade e distribuição centralizada

( Distribuição deslocou +- 1,5 σ )

Defeituosos : Um produto ou parte é considerada defeituosa quando ela não

está de acordo com as especificações. Um produto somente pode ser

defeituoso ou não defeituoso. Então, podemos dizer que, no caso de uma

população, temos uma distribuição Binomial.

Quando a característica desta população é do tipo

atributo, isto é, quando os dados coletados são qualitativos, fazemos uso

de uma distribuição Binomial. Por outro lado, quando a característica é do

tipo variável, isto é, quando podemos fazer medições quantitativas,

utilizamos uma distribuição Normal, se ela for a distribuição seguida pela

característica.

Defeitos : é uma única instância de não-conformidade com determinada

exigência. Um produto ou suas peças pode apresentar um ou mais defeitos.

Um único defeito pode qualificar um produto como defeituoso. Um produto

defeituoso pode apresentar um ou mais defeitos.

Erros ou Falhas : é não fazer o que é correto. Em processos

administrativos, de serviços ou de transações existem várias oportunidades

para cometer erros ou falhas. Os erros ou falhas são também tratados como

ocorrências aleatórias isoladas em um intervalo contínuo de tempo.

19

19

Defeitos por Milhão de Oportunidades (DPMO) : é uma medida para

quantificar o número total de defeitos, se um milhão de unidades forem

produzidas, dividido pelo número total de oportunidades de defeitos.

3.2 - Suposições Estatísticas

O Seis Sigma compartilha de certas suposições

básicas. As duas suposições mais importantes são:

• Normalidade: a resposta ou a distribuição da característica segue ou

pode ser aproximada pela distribuição Normal ou Gaussiana.

• Estabilidade: o padrão que resulta da plotagem dos dados da resposta

ou característica contra o tempo está sob controle estatístico.

3.3 - A Distribuição Normal

Possui um papel importante na previsão da fração

fora da especificação ou níveis de partes por milhão de defeituosos, assim

como na análise da capacidade do processo e na determinação de custos

relacionados à fração defeituosa, reparos no produto e sucata.

A função de probabilidade normal relaciona os

valores das características com suas probabilidades de ocorrência. Saber

que a distribuição da amostra segue uma distribuição normal possibilita a

previsão da ocorrência de eventos. Também possibilita a previsão de a

quantos Sigma determinada observação se encontra em relação à média.

A Distribuição Normal teórica possui algumas

características importantes para o Seis Sigma. Uma das mais relevantes é a

área abaixo da curva para prever probabilidades.

20

20

-6 σ -5 σ -4 σ -3 σ -2 σ -1 σ 1 σ 2 σ 3 σ 4 σ 5 σ 6 σ

Figura 3

Algumas etapas da metodologia, como a

avaliação do controle estatístico e os testes de Hipóteses, exigem uma

Distribuição Normal da população ou amostra estudada.

3.4 - Ferramentas Utilizadas para Alcançar o Seis Sigma

Existe uma variedade de ferramentas, técnicas e

métodos utilizados na busca do Seis Sigma (vários deles utilizados em

técnicas de Qualidade Total), e existem diferenças significativas na sua

aplicação a processos técnicos e não-técnicos. Abaixo destaque para as

mais importantes:

Planejamento de Ação Histogramas

Análise de Variância Teste de Hipóteses

Benchmarking Gráfico de Amplit. de Performance de Processo

68,26

95,46

99,73

99,994

99,999939

69,15

99,73

99,9999998

21

21

Sessões de Brainstorming Análise de Regressão Múltipla

Diagrama e Matriz de Causa & Efeito Distribuição Normal

Folhas de Verificação Estatísticas Paramétricas

Diagramas de Concentração Diagramas de Pareto

Gráficos de Controle Distribuição de Poisson

Gráficos de Barras Análise de Possibilidades

Distribuição Binomial Análise de Capacidade do Processo

Logs de Ação Corretiva Mapeamento do Processo

Teste de Chi-Quadrado Análise do Potencial do Processo

Análise de Concordância Análise de Repetibilidade e Reprodutibilidade

Teorema do Limite Central Análise de Causa Raíz

Análise de Custo / Benefício Sigmas

Análise de Tempo de Ciclo Análise de Estratificação

Estatística descritiva Tolerância

Operações Evolucionárias (EVOP) Variação

Gráfico de Fluxo Box Plot, Dot Plot e Box Cox

Supply- Input-Process-Output-Customer (SIPOC) Voz do Cliente

Design of Experiments (DOE) Superfície de Resposta

Failure Mode Efects Analysis (FMEA) Measurement System Analysis (MSA)

3.5 - A Metodologia DMAIC

Existem cinco fases ou estágios básicos para se

obter o desempenho Seis Sigma em um processo, divisão ou empresa.

Essas cinco fases são conhecidas pela sigla DMAIC: Define (definir),

Measure (medir), Analyse (analisar), Improve (melhorar) e Control

(controlar).

Na fase Define, são identificados os projetos Seis

Sigma que serão desenvolvidos na empresa, com o objetivo primeiro de

satisfazer as expectativas dos clientes em termos de qualidade, preço e

prazo de entrega. A habilidade da organização em atender a essa expectativa

está intimamente ligada à variação de seus processos (qualquer tipo de

processo, abrangendo tanto os administrativos ou transacionais, como os de

serviços, vendas e manufatura). A variação de processos tem um impacto

22

22

direto nos resultados financeiros da empresa em termos de custo, tempo de

ciclo e número de defeitos, falhas e erros que afetam a satisfação do cliente.

A identificação de projetos Seis Sigma permite à organização reconhecer

como os seus processos afetam sua lucratividade, e permite definir quais

desses processos são críticos para o negócio da empresa.

A fase Measure abrange ações relacionadas à

mensuração do desempenho de processos e à quantificação da variabilidade

dos mesmos. Através de consenso entre os integrantes da equipe Seis

Sigma da empresa, são identificadas as "Variáveis de Entrada de Processos-

Chave "(KPIVs) e as "Variáveis de Saída de Processos-Chave" (KPOVs).

Nessa fase, são utilizadas ferramentas básicas como, por exemplo: as

métricas Seis Sigma, a Análise de Sistemas de Medição (MSA), a Análise de

Modos de Falha e Efeitos (FMEA) e o Desdobramento da Função Qualidade

(QFD).

Na fase Analyse, são analisados os dados

relativos aos processos estudados, com o objetivo principal de se conhecer

as relações causais e as fontes de variabilidade e de desempenho

insatisfatório de tais processos, visando a melhoria dos mesmos. Nessa fase,

as ferramentas utilizadas incluem: visualização de dados, testes de hipótese,

análise de correlação e regressão, e análise de variância.

A fase Improve consiste, fundamentalmente, no

desenvolvimento de Projetos de Experimentos (DOE), com o objetivo de se

conhecer a fundo cada processo, através da mudança estrutural de níveis de

operação de diversos fatores, simultaneamente, do processo em estudo. A

informação obtida com o DOE auxilia a identificar o ajuste das variáveis-

chave para modificar e otimizar o referido processo.

Na fase Control, são implementados diversos

mecanismos para monitorar continuamente o desempenho de cada processo.

Entre as técnicas adotadas, destacam-se as seguintes: Cartas de Controle

(Target Chart, Nominal Chart, Z Chart, CUSUM Chart), Planos de Controle,

Testes de Confiabilidade e Processos à Prova de Erros.

23

23

4 - INFRA-ESTRUTURA DE SUCESSO

A grande maioria dos benefícios do Seis Sigma

reside exatamente na sua metodologia de implementação e no uso correto e

"sábio" das ferramentas e técnicas estatísticas. Simplificações na aplicação

da metodologia, como a redução do número de pessoas treinadas e

envolvidas no Programa, podem acarretar resultados decepcionantes, muito

aquém do desempenho que o Seis Sigma pode efetivamente propiciar.

Empresas como a Bombardier, GE, Polaroid, ABB

e Seagate designaram um alto executivo para, em tempo integral, conduzir,

incentivar e supervisionar as iniciativas Seis Sigma em toda a organização. O

responsável pelo Programa deve desenvolver um amplo plano para

implementar e disseminar o Seis Sigma pela empresa. É ele que deve

selecionar os executivos (diretores e gerentes) que desempenharão o papel

de Champions ("Campeões") na organização. A principal responsabilidade

dos mesmos é fazer com que equipes multifuncionais se empenhem no

desenvolvimento de projetos específicos de melhoria e de redução de custos.

Os Champions devem ser capazes de pavimentar

o caminho para as mudanças necessárias e para a integração de resultados.

São os Champions que definem as pessoas (ou a

pessoa, dependendo do porte da organização) que irão disseminar os

conhecimentos sobre o Seis Sigma por toda a empresa, e irão coordenar

uma determinada quantidade de projetos. Tais pessoas são:

- Black Belts ("Faixas Pretas"): dedicam 100% de seu tempo ao programa.

Normalmente, os Black Belts conduzem nas empresas de 4 a 6 projetos por

ano que podem gerar melhorias de US$ 75 mil a US$ 175 mil por projeto, em

termos de redução de custos, melhoria dos tempos de ciclo do produto ou

serviço, eliminação de defeitos e incremento significativo da satisfação do

cliente. A duração de cada projeto depende da complexidade, da

24

24

disponibilidade de equipamentos de medição apropriados e da verba alocada

para o mesmo.

A escolha de um candidato a Black Belt deve ser

bastante criteriosa. Suas principais características pessoais devem ser as

seguintes:

- Ter experiência de pelo menos 5 anos em sua área de atuação (pode ser

tanto engenheiro como administrador, por exemplo);

- Ter sólidos conhecimentos de Estatística (não é necessário ser um

especialista, mas é imprescindível saber o que é média, desvio-padrão,

teste de correlação, análise de variância etc);

- Ter excelente compreensão da língua inglesa (a maioria das publicações

sobre o Seis Sigma é em inglês);

- Ser dinâmico e ter a firme disposição de efetuar mudanças (pessoas que

ficam esperando que lhes digam o que fazer, não servem para ser Black

Belts);

- Ter habilidade para organizar e acompanhar projetos, e para coordenar

equipes de trabalho multifuncionais.

É fundamental, portanto, que o futuro "Faixa Preta"

possua habilidades de liderança. Um dos maiores desafios de um Black Belt

é fazer com que outras pessoas pratiquem novas formas de trabalho. Seu

foco deve se concentrar em ensinar e auxiliar os funcionários da organização

na análise e controle dos processos em que os mesmos atuam. Seu tempo

deve estar voltado para estudar, pensar e aprender como inovar na solução

de problemas e no aumento da lucratividade.

Em grandes empresas, há também a figura do

Master Black Belt, que, também em tempo integral, assessora os

Champions na identificação de projetos de melhoria, além de coordenar todo

o trabalho dos demais Black Belts.

25

25

Um outro "personagem" do Programa Seis Sigma

são os chamados Green Belts ("Faixas Verdes"). São funcionários de toda a

organização que dedicam apenas parte de seu tempo aos projetos Seis

Sigma. Eles têm menos responsabilidades no Programa e, normalmente, se

envolvem em projetos diretamente relacionados ao seu dia-a-dia de trabalho.

Os Green Belts recebem, uma versão mais

simplificada do treinamento a que são submetidos os Black Belts. Suas

tarefas básicas podem ser resumidas de duas maneiras: auxiliar os Black

Belts na coleta de dados e no desenvolvimento de experimentos, e liderar

pequenos projetos de melhoria em suas respectivas áreas de atuação.

O quadro a seguir dá uma visão geral das

características básicas dos principais "personagens" do Programa Seis

Sigma.

O CHAMPIONS BLACK BELTS GREEN BELTS

QUALIFICAÇÕES

Vice Presidente e

Diretores.

Familiaridade com

Estatística.

Gerentes e

Coordenadores.

Sólidos

conhecimentos de

Estatística.

Experiência técnica e

administrativa.

Familiaridade com

ferramentas

estatísticas básicas.

TREINAMENTO

Três dias ou uma

semana de

treinamento

(30 ou 50 horas).

Quatro meses de

treinamento

(200 horas + projeto).

Dois meses de

treinamento

(100 horas + projeto).

NÚMERO DE

FUNCIONÁRIOS

TREINADOS

Um Champion por

área-chave da

empresa.

Um Master Black Belt

para cada 30 Black

Belts

(em grandes

empresas).

Um Green Belt

para cada 20

funcionários.

26

26

5 – METODOLOGIA SEIS SIGMA – CASO REAL

O estudo de um caso real é a melhor forma de

entender a metodologia Seis Sigma. Lembrando que qualquer processo

segue a Metodologia DMAIC, explicada no capítulo 3.

5.1 - Primeiro Passo – Definir o ProblemaD – Define : Identificação e priorização dos problemas e oportunidades / estimativa dos

benefícios potenciais / Organização da equipe de trrabalho

A empresa XYZ Processos de Engenharia

Automotiva, após verificar que apesar de estar com seus controles de

produção muito bem direcionados, ainda ocorriam problemas com a

montagem de um de seus produtos, o principal deles, afetando na satisfação

dos clientes (montadoras de automóveis). Optou pela Metodologia Seis

Sigma para otimizar seus processos e diminuir os defeitos e suas variações.

O principal componente produzido pela XYZ para a

Indústria automobilística era o painel traseiro para automóveis de três portas.

Um Engenheiro descobriu que o peso da peça estava fora das especificações

da montadora e precisava descobrir onde estava o problema, já que sua

produção teria sido montada dentro do exigido pelo cliente.

Definição do Problema: variação no consumo do material utilizado na

produção do painel traseiro. Essa variação acrescentou 1 Kg no produto.

Definido o problema, o engenheiro, que na

verdade era um Black Belt, tratou de quantificar o ganho do trabalho, já que

além da satisfação do cliente, o trabalho estaria buscando uma diminuição

nos custos.

27

27

Objetivo do Projeto: reduzir a variação no peso do painel traseiro de 1 Kg,

para 20 gramas, de acordo com as especificações do cliente.

Benefícios: Redução nas sobras de material; tempo de ciclo da produção

reduzido; ganho de US$ 120.000.

5.2 - Segundo Passo – Medir o ProblemaM – Measure : Entender o processo de trabalho e interfaces / identificação das causas

fundamentais / mensurar a influência dos fatores de contribuição

A partir daí o Engenheiro partiu para entender o

processo como um todo, identificando os passos, seus limites, gargalos,

retrabalhos, “fábricas ocultas”, entre outros. Para isso, desenhou o “Mapa do

Processo”.

Entrada deM. Prima

Mistura Secagem

Enchimento Formato Molde

Início

FIM

Extrusão

X TipoX Tipo X Tipo X Tipo

X TipoX Tipo X Tipo Y

Painel

- % Retorno ControlávelMaterial- Contaminação Control

Calibração Control Temperatura Contol -Quantid. Mat. Control-Rapidez na Produção Control-Temper. do Produto Control

-Carga Material Control-Molde (1 - 100) Control-Peso Control-Temperatura Control-Ferramental Control-Corte Control-Ferramenta Calib. Control-Meio Ambiente Ruido-Tempo de Soldagem Control- Ajuste de Cortina Control.

-Prensa Control-Torneamento Control-Tempo de Prensado Control- Perfil Control- Resfriam. Molde Control

A A A

ANN A

28

28

Com a confecção do Mapa do Processo, o

Engenheiro pode observar os passos que agregavam e os que não

agregavam valor a produção do painel. Chegou a conclusão também que

quase todas as entradas (X’s) eram controláveis e apenas uma (Meio

ambiente), foi classificada como ruído.

Para determinar o foco do projeto, de acordo com

o esperado pelo cliente, o Engenheiro então começa a utilizar algumas

ferramentas de qualidade, que dão suporte a metodologia Seis Sigma. Inicia

pelas ferramentas de “Causa & Efeito”, muito conhecidas em projetos de

qualidade. Através do “Diagrama Causa & Efeito”, conhecido também por

“Espinha de Peixe”, o Engenheiro classifica as Causas de acordo com sua

natureza:

FeedingMixing

Extrusion

Acummulator ChargeShoot

MoldingFinished Part

29

29

Relacionando todas essas causas com o que o

cliente espera do trabalho, o Engenheiro define o que realmente será

importante verificar e mudar.

MATRIZ CAUSA & EFEITOS

Ac ré s c im o n o P e s o d o C o m p o n .

M e io A m b ien te ( R)

C on tam in aç ã o (C )

Tem p . S ec a gem (C )

Tem p . P ro du to (C )

Te m p o S o ld age m (C )

Tem pe ra tu ra (C )

Te m p o P ren sado (C )

% Re t. M a te r ia l (C )

P e r f i l ( C )

P eso ( C )

No va C a lib . (C )

To rn eam e n to (C )

A ju ste de C o r tina (C

F e r ram . c a lib ( C )

F e r r am en ta l (C )

Resf r iam . M o lde ( C )

P re nsa (C )

Ra p id ez To rnea m (C )

Rap idez C a rg a (C )

Rap ide z P rod . (C )

P E S S O A L

M Á Q U IN A S

M A T E R IA IS

M É T O D O

M E D IÇ Ã O

A M B IE N T E

����

C a u s a & E fe ito - P a in e l T ra s e iro

C l a s s i f i c a ç ã o d e a c o r d o c o m o e s p e r a d o p e l o c l i e n t e

1 0 7 6 5 9

1 2 3 4 5

D A D O S D O P R O C E S S O PE

SO

ON

DU

LAÇ

ÃO

AC

AB

AM

EN

TO

RÁ

P.

PR

OD

UÇ

AO

MO

LD

E

T o t a l

1 P E S O 9 9 4 9 9 3 0 32 A J U S T E D E C O R T I N A 4 9 4 4 9 2 2 83 P E R F I L 9 9 4 1 4 2 1 84 P R E N S A 4 9 4 0 4 1 6 35 T O R N E A M E N T O 4 9 4 0 4 1 6 36 F E R R A M E N T A L 9 4 0 1 4 1 5 97 % R E T O R N O M A T E R I A L 4 9 0 9 0 1 4 88 T E M P O D E P R E N S A D O 4 4 4 0 4 1 2 89 R A P I D E Z N A P R O D U Ç Ã O 4 4 0 0 4 1 0 4

1 0 F E R R A M . C A L I B R A Ç Ã O 9 1 0 0 0 9 71 1 T E M P E R A T U R A 4 1 0 1 4 8 81 2 T E M P O D E S O L D A G E M 0 9 4 0 0 8 71 3 C O N T A M I N A Ç Ã O 0 0 0 0 9 8 11 4 T E M P E R A T U R A D O P R O D U T O 4 0 0 0 4 7 61 5 R E S F R I A M E N T O D O M O L D E 0 1 4 0 4 6 71 6 N O V A C A L I B R A Ç Ã O 1 1 0 9 0 6 21 7 R A P I D E Z D E C A R G A 4 0 0 0 0 4 01 8 R A P I D E Z D E T O R N E A M E N T O 1 0 0 0 0 1 01 9 M E I O A M B I E N T E 0 0 0 0 1 92 0 T E M P E R A T U R A D E S E C A G E M 0 0 0 0 0 0

T o t a l 740

553

192

170

576 0

30

30

Utilizando mais uma ferramenta muito conhecida

nos projetos de qualidade total (FMEA – Failure Modo Effect Analyse), o

Engenheiro parte para entender a severidade da causa no processo como um

todo, sua frequência, meios de detecção e começa a definir ações de

melhorias para aquelas causas de fácil solução.

As causas que, através do FMEA, foram

identificadas como de difícil solução, passam para a fase seguinte.

5.3 - Terceiro Passo – Analisar as Causas do ProblemaA – Analyse : Análise do desempenho do processo / projeção das tendências / potencial de

melhorias / simulação

Após definir, de forma subjetiva, as principais

causas do seu problema, o Engenheiro parte para a análise dos dados. A

metodologia Seis Sigma parte do princípio de que nenhuma decisão pode

ser tomada sem a avaliação dos dados.

PASO DEL DATO CLAVE MODO DE CONTROLES

PROCESO DEL PROCESO FALLA EFECTOS CAUSAS FR

E

ACTUALES DE

TR

PN

ACCIONES RECOMENDADAS

Disparo Peso Ondulación Scrap 8Variación en peso (seteo) 3Checking 1 24DOE

Peso erroneo Mayor consumo de material 10 3Bascula 1 30DOE

Ajuste de cortina Pieza incompleta Scrap 8Desajuste de cortina 3Calibrador de dado 3 72DOE

Vena Scrap 8 3 3 72DOE

Perfiles Ondulación Scrap 8Variacion en perfiles (seteo) 8Checking 1 64DOE

Peso erroneo Mayor consumo de material 10 3Bascula 1 30DOE

Herramental Ondulación Scrap 8Herramental dañado 10Checking 1 80Reemplazo de herramental

Peso erroneo Mayor consumo de material 10 3Bascula 1 30Reemplazo de herramental

ANALISIS DE MODO Y EFECTO DE FALLA DE MAQUINA 5 BLOW MOLDING (INICIA EN ALIMENTACION DE MATERIAL Y TERMINA EN MOLDEO)

SE

V.

31

31

Ele começa a medir o desempenho da linha de

produção através de relatório informativo da Unidade. Mas uma pergunta

deve ser feita nesta etapa: será que este meio de medição é seguro?

Partindo dessa dúvida, chegamos a utilização de

mais uma ferramenta, agora estatística, chamada MSA (Measurement

System Analysis). Ela ajuda a provar que seu sistema de medição é

apropriado e confiável para seu experimento.

Através da análise estatística de Repetibilidade e

Reprodutibilidade, o Engenheiro aprova seu sistema de medição:

Gage R&R

%ContributionSource VarComp (of VarComp)

Total Gage R&R 0.000005 0.01 Repeatability 0.000002 0.00 Reproducibility 0.000003 0.01 Operador 0.000000 0.00 Operador*Parte 0.000003 0.01Part-To-Part 0.048774 99.99Total Variation 0.048779 100.00

StdDev Study Var %StudyVar

Source (SD) (5.15*SD) (%SV)

Total Gage R&R 0.002236 0.01152 1.01 Repeatability 0.001291 0.00665 0.58 Reproducibility 0.001826 0.00940 0.83 Operador 0.000430 0.00222 0.19 Operador*Parte 0.001774 0.00914 0.80Part-To-Part 0.220847 1.13736 99.99Total Variation 0.220859 1.13742 100.00

Number of Distinct Categories = 139

G a g e n am e :D a te o f s tu d y :R e p o rte d b y :To le ra n c e :M is c :

B A S C U L A1 7 D E E N E R O D E L 2 0 0 1F R A N C IS C O M O N TA Ñ O G A M E Z5 G R S .

0

3 .73 .83 .94 .04 .14 .24 .34 .44 .5 1 2 3

Xb a r C h a r t b y O p e ra d o r

Sam

ple

Mea

n

M e a n = 4 .0 0 1U C L = 4 .0 0 1L C L = 4 .0 0 0

0

0 .0 0 0

0 .0 0 5

0 .0 1 0 1 2 3

R C h a rt b y O p e ra d o r

Sam

ple

Ran

ge

R = 3 .3 3 E -0 4U C L = 0 .0 0 1 0 8 9L C L = 0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0

3 .73 .83 .94 .04 .14 .24 .34 .4

P a rte

O p era do rO p e ra d o r*P a rte In te ra c tio n

Ave

rage

1 2 3

1 2 3

3 .7

3 .83 .94 .04 .14 .24 .34 .4

O p e ra do r

B y O p e ra d o r

1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0

3 .7

3 .83 .94 .04 .14 .24 .34 .4

P a rte

B y P a rte�������������������� % C o n tr ib u tio n ����������

% S tu d y Va r

G a g e R & R R e p e a t R e p ro d P a rt- to -P a rt

0

5 0

1 0 0

C o m p o n e n ts o f Va r ia t io n

Per

cent

�������������� ���������������� ����������������

�����������������������������������

��������������������������������������������������� �������������� ��������������

����������������������������������������

����������������������������������������

G a ge R & R (A N O V A ) fo r M e d ic io n

Sistema deMedição

Validado !!!!

32

32

A partir do sistema de medição validado, o

Engenheiro começa a coletar dados. De acordo com a especificação do

cliente, o Engenheiro parte para os cálculos estatísticos, com o objetivo de

determinar qual a capacidade atual do processo e o seu nível sigma.

Os cálculos estatísticos demonstram que o

processo apresenta hoje um nível sigma de 0,8 e um DPMO (Defeito por

Milhão de Oportunidade) de 876.800.

O Engenheiro então já sabia quais os defeitos que

deveria atacar, que seu sistema de medição era válido e que seu nível de

defeitos por milhão de oportunidades estava bem acima do esperado.

3020100

4.

3.

3.

I and MR

Obser

Mean=3.UCL=4.

LCL=3.6

0.0.0.0.0.0.

R=0.070

UCL=0.2

LCL

3.63.4

3.7893.310

Potential (ST)Process

Specificati

III

III

3.63.4

4.3383.332

Actual (LT)Process

Specificati

III

III

MeaStDZ.UZ.L

Z.BenZ.ShP.UP.L

P.TotYielPP

CCpPPp

LS

Capability

DataTimeData

-

876812.310.87680.01060.8661

-

-

-

209279.070.20920.10460.10461.9680.8091.2551.2550.0793.550

33

33

O próximo passo seria validar a importância dos

defeitos encontrados subjetivamente, através de ferramentas de qualidade

total. Para isso, o Engenheiro utilizou mais uma ferramenta estatística,

chamada Teste de Hipóteses.

Seus principais defeitos (Peso, Ajuste de Cortina e

Perfil) passam a ser analisados pela sua importância: será que

estatisticamente estes defeitos influenciam no problema procurado?

One-Sample T-Test and CI: Ajuste de CortinaOne-sample T for Ajuste de Cortina

N Mean StDev SE MeanAjuste de Cortina 30 27,4 19,1 3,5

Difference = Ajuste de Cortina - EspecificadoEstimate for difference: 10,4795% lower bound for difference: 3,60T-Test of difference = 0 (vs >): T-Value = 2,56 P-Value = 0,101 DF = 48

One-Sample T-Test and CI: Peso

One-sample T for Peso

N Mean StDev SE MeanPeso 30 3,45 2,1 1,5

Difference = Peso - EspecificadoEstimate for difference: 1,4795% lower bound for difference: 1,20T-Test of difference = 0 (vs >): T-Value = 0,33 P-Value = 0,010 DF = 5

One-Sample T-Test and CI: Perfil

One-sample T for Perfil

N Mean StDev SE MeanPerfil 30 43,7 32,0 11,2

Difference = Perfil - EspecificadoEstimate for difference: 23,795% lower bound for difference: 21,9T-Test of difference = 0 (vs >): T-Value = 22,5 P-Value = 0,009 DF = 25

34

34

Apenas o “Ajuste de Cortinas” não foi considerado

defeito que influenciava estatisticamente o problema estudado, já que seu

valor “P-value” ficou acima de 0,05 (que foi o risco potencial do experimento –

95% de chance de estar dentro do especifiado).

O Engenheiro, então, já sabia quais eram os

defeitos potenciais que deveria atacar (Perfil e Peso). A partir deste ponto,

mais uma dúvida aparece: será que estes defeitos se relacionam, ou seja, ao

eliminar um deles os outros também desaparecem? Ou melhor, a solução de

um deles pode influenciar na decisão para eliminar outro?

5.4 - Quarto Passo – Implementação de MelhoriasI – Improve : modelamento estatístico das soluções / estabelecimento de objetivos tangíveis /

modelo de monitoramento contínuo

O Engenheiro começa a fazer os experimentos

com a linha de montagem. Utiliza um método chamado DOE (Design of

Experiments), onde determinará a relação entre essas variáveis, qual a que

ele deverá atacar primeiro e em qual nível, de acordo com o especificado

pelo cliente.

Definidos os fatores que seriam avaliados, de

acordo com a linha de produção do painel traseiro (ítem estudado), o

Engenheiro parte para análise DOE: separa as especificações que serão

estudadas, informa os limites máximos e mínimos de produção, um ponto

central e seus respectivos pesos.

Fatores NíveisEspecificações Lim. Inf. Central Lim. Sup

Perfil 100-81 32.0 38.5 45.0Perfil 80 - 61 22 32 42Perfil 60 - 41 20 25 30Perfil 40 - 21 28 33 38Perfil 20 - 1 15.0 23.5 32.0Peso 5 6 7

35

35

O Engenheiro calculou o tamanho da amostra que

deveria colhetar para o estudo, através de outra ferramenta estatística (Power

and Sample Size for 2-level Factorial Design), que revelou:

Concluiu que seu experimento, na linguagem

DOE, deveria seguir a seguinte especificação:

2 VI - Experimento com dois fatores, seis níveis, uma

replicação e utilizando resolução estatística IV.

Factorial Design

Fractional Factorial Design

Factors: 6 Base Design: 6, 32Resolution: VIRuns: 38 Replicates: 1Fraction: 1/2Blocks: none Center pts (total): 6

6-1

36

36

Os resultados do experimento foram os seguintes:

O Engenheiro pode, ao final do experimento,

definir 5 recomendações de peso e perfil para que a produção determinasse

um produto capaz de satisfazer as necessidades dos clientes, ou seja, um

produto que estivesse dentro das especificações (diferença de 20 gramas

entre eles e não de 1Kg).

P e rfi l 1 0 0 - 8 1 P e rfi l 8 0 - 6 1 P e rfi l 6 0 - 4 2 P e rfi l 4 0 - 2 1 P e rfi l 2 0 - 1 P e so R e su l ta d o3 2 2 2 3 0 2 8 3 2 5 2 8 3 63 2 2 2 2 0 2 8 3 2 5 2 8 5 74 5 2 2 2 0 2 8 3 2 5 2 8 7 53 2 2 2 3 0 3 8 3 2 5 2 9 6 23 2 2 2 2 0 3 8 3 2 5 2 9 7 74 5 2 2 2 0 3 8 3 2 5 2 9 9 83 2 2 2 2 0 2 8 3 2 7 3 0 0 03 2 2 2 2 0 3 8 3 2 7 3 0 3 84 5 2 2 2 0 2 8 3 2 7 3 0 8 44 5 2 2 2 0 3 8 3 2 7 3 1 2 54 5 2 2 3 0 2 8 3 2 5 3 1 2 83 2 2 2 3 0 2 8 3 2 7 3 1 8 33 2 2 2 3 0 3 8 3 2 7 3 2 2 64 5 2 2 3 0 3 8 3 2 5 3 2 5 63 2 4 2 3 0 2 8 3 2 5 3 3 0 24 5 2 2 2 0 2 8 1 5 7 3 3 3 93 2 4 2 2 0 2 8 3 2 5 3 3 3 93 2 4 2 3 0 3 8 3 2 5 3 3 7 84 5 2 2 2 0 3 8 1 5 7 3 3 9 63 2 2 2 2 0 2 8 1 5 5 3 3 9 73 2 4 2 2 0 3 8 3 2 5 3 4 0 93 2 2 2 2 0 2 8 1 5 7 3 4 1 63 2 2 2 2 0 3 8 1 5 7 3 4 7 14 5 4 2 2 0 2 8 3 2 5 3 5 0 33 2 4 2 2 0 3 8 3 2 7 3 5 2 13 2 4 2 2 0 2 8 3 2 7 3 5 3 33 2 2 2 2 0 3 8 1 5 5 3 5 3 44 5 2 2 3 0 2 8 3 2 7 3 5 4 14 5 4 2 2 0 3 8 3 2 5 3 5 7 64 5 2 2 3 0 3 8 3 2 7 3 5 8 73 2 2 2 3 0 2 8 1 5 5 3 6 6 7

37

37

5.5 - Quinto e Último Passo – Controle do Novo ProcessoC – Control : plano de ação definindo responsabilidades e prazos / programa de sustentação

e perenização dos benefícios / monitoramento e correções de rota.

O Engenheiro então apresentou, a partir dos

resultados, um modelo capaz de atender as especificações do cliente,

mudando apenas dois ítens na linha de produção: perfil do molde e peso a

matéria-prima. Determinou a mudança, criando procedimentos para compra

de material, alterou as linhas dos desenhos dos perfis utilizados para a

produção do ítem, treinou os operadores e criou um plano de controle para

avaliação dos resultados futuros.

Após três meses de controle, o resultado foi espantoso:

Actual (LT) Potential (ST)

4.43.93.4

Process Performance

USLLSL

Actual (LT) Potential (ST)

1000000

100000

10000

1000

100

10

1

3002001000

Potential (ST)Actual (LT)

Sigma

PPM

(Z.Bench)

Process Benchmarks

209211

-1.16

876840

0.81

Process Demographics

3.55

3.45

3.65

Opportunity:

Nominal:

Lower Spec:

Upper Spec:

Units:

Characteristic:

Process:

Department:

Project:

Reported by:

Date:

Sigma Inicial =0.8

38

38

Este foi um exemplo real. A empresa em questão

fechou, com isso, novos contratos, já que conseguiu um custo de produção

menor (e conseqüentemente melhor preço final) e ainda satisfez seu antigo

cliente.

Actual (LT)

Potential (ST)

3450 3550 3650

Process Performance

USLLSL

Actual (LT)

Potential (ST)

1

10

100

1000

10000

100000

1000000

0 10 20 30 40 50

Actual (LT) Potential (ST)

PPM

Sigma(Z.Bench)

Process Benchmarks

3.47

9.97E-03

5.61

261.581

Process Demographics

Date:

Reported by:

Project:

Department:

Process:

Characteristic:

Units:

Upper Spec:

Lower Spec:

Nominal:

Opportunity:

3650

3450

Sigma Final =5.6

39

39

Conclusão

Várias empresas não sabem em que nível de

defeitos estão operando, muito menos com que nível sigma trabalham.

Enquanto isso, segundo Peter S. Pande (Estratégia Seis Sigma – Ed.

Qualitymark – 2001), estas organizações gastam em torno de 30% do seu

tempo corrigindo problemas recorrentes de erros cometidos anteriormente.

Algumas organizações convivem com sua ineficiência e até mesmo

consideram-na parte dos negócios.

Um programa Seis Sigma cria, eventualmente,

uma organização que não tolera defeitos, sucata, reparos no produto, erros

ou falhas. Ele cria uma organização obcecada por fazer seus processos

robustos contra defeitos ou erros e por simplificar seus processos para que

eles sejam mais eficientes, operando com um ciclo de controle curto, e não

dêem chances para erros.

Levando-se em consideração os resultados

obtidos nas empresas que hoje utilizam um programa Seis Sigma para

resolução dos defeitos em seus processos, bem como analisando os

resultados práticos apresentados neste estudo, podemos concluir que é

grande o poder da metodologia na obtenção de resultados e a diferença entre

ela e as apresentadas até então pelos estudos da Qualidade Total. Seus

resultados são “tangíveis” e duradouros, baseados em dados estatísticos e

reais.

40

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Publicações Importantes Sobre o Tema

Anexo 1

“EM BUSCA DO PADRÃO SEIS SIGMA”

A GE de Jack Welch está atrás dele.

A Motorola, a Navistar e a ABB também.

"John F. Welch, CEO da General Electric, prevê que o programa

Seis Sigma economize de 5 a 10 bilhões de dólares ao longo da próxima década, além dos lucros

extras."

(The Wall Street Journal, 13 de janeiro de 1997)

Extraído da Revista Exame nº 689, ano 32, nº 11, jun/99.

Direitos autorais reservados à Revista Exame.

Em 1997, quando o presidente da GE, John Welch, anunciou o maior faturamento

nos 105 anos de história da empresa e um lucro fenomenal, houve uma grande

surpresa. Não pelos números, mas por creditar parte dos resultados ao programa

de qualidade adotado dois anos antes, denominado de Seis Sigma.

Seis Sigma é uma estratégia gerencial de mudanças para acelerar o

aprimoramento em processos, produtos e serviços. O termo "Sigma" (sigma é a

18ª letra do alfabeto grego) mede a capacidade do processo em trabalhar livre de

falhas. Quando falamos em "Seis Sigma", significa redução da variação no

resultado entregue aos clientes numa taxa de 3,4 falhas por milhão ou

99,99966% de perfeição.

O conceito Seis Sigma é uma nova forma para medir o quanto um produto é

bom. Quando um produto tem Seis Sigma isto nos diz que sua qualidade é

excelente, significando que a probabilidade de produzir defeitos é extremamente

baixa. Essencialmente, o sigma é uma medida estatística para medir a taxa de

falhas. Quando o sigma é baixo, 1 ou 2, significa que as taxas de falhas são

extremamente elevadas. Quando o sigma é alto, 5 ou 6, as falhas são

extremamente raras.

A abordagem Seis Sigma foi desenvolvida pela Motorola, na década de 80, com o

objetivo de reduzir a taxa de falhas em seus produtos eletrônicos manufaturados.

41

41

O programa foi elaborado com o severo desafio do "desempenho livre de

defeitos", e tinha como principais objetivos o aprimoramento da confiabilidade do

produto final e a redução de sucata. Empresas como a Navistar, AlliedSignal

(dona da freios Bendix), ABB, GenCorp, além da própria General Electric, vêm

obtendo ganhos expressivos, tanto de qualidade, quanto financeiros,

declaradamente relacionados com a adoção da "cultura Seis Sigma".

As falhas não estão limitadas as áreas produtivas. Podem estar na emissão de

uma nota fiscal, no desenvolvimento de software, em desenhos de engenharia,

no extravio de uma bagagem e no tempo de processamento de um pedido. As

oportunidades de aprimoramento existem em tudo que consuma trabalho, tempo

e material. A maior novidade é a mensuração em termos de sigma, o

monitoramento periódico e a busca de um referencial "best-in-class".

Seis Sigma é tecnicamente um dos elementos do processo do Gerenciamento

pela Qualidade Total, TQM. O uso do Seis Sigma é uma forma muito mais

quantitativa de medir os esforços de Qualidade e efetivamente comunicar o

progresso para clientes, funcionários, fornecedores e acionistas. O modelo de

aprimoramento consiste em 4 fases: medir, analisar, aprimorar e controlar,

utilizando as ferramentas estatísticas em um ciclo único e dinâmico, permitindo a

melhoria do processo em pontos que agregam valor.

Na implantação do Seis Sigma, estrutura-se uma equipe que atua como agente

de mudanças. Ela trabalha em projetos com grande retorno financeiro, pela

redução de falhas mediante o uso de métodos estatísticos. Essa equipe é formada

por pessoas treinadas para disseminar o conhecimento Seis Sigma e dar

assistência aos demais integrantes da organização, viabilizando a aplicação dos

métodos estatísticos necessários. Esses agentes de mudança são denominados de

faixas pretas (Black Belts).

Embora as ferramentas usadas não sejam novas, a abordagem Seis Sigma

acrescenta considerável valor a elas, desenvolvendo um vocabulário de métricas

e ferramentas uniformizado em toda a organização. Ao formalizar o uso de

ferramentas estatísticas, evita-se empregá-las isolada e individualmente em um

caminho desconectado. Com isso intensifica-se a necessidade de entender e

reduzir variações, em vez de somente estimá-las. Seis Sigma exige que muitas

coisas estejam quantificadas, mesmo sendo intangíveis, como a percepção do

42

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cliente. Dessa forma, salienta uma abordagem baseada em dados para o

gerenciamento, e não apenas sentimentos ou intuição.

MÁQUINA DE FAZER DINHEIRO

Custos e lucros proporcionados pelo Seis Sigma na General Electric – em US$ milhões.

A estimativa dos analistas de mercado americanos é de que, a curto prazo, as

indústrias de transformação que não estiverem com um nível de qualidade Seis

Sigma estarão sem capacidade competitiva. Trabalhar em Seis Sigma significa

trabalhar em classe mundial. Na GE, O impacto do sistema continua se traduzindo

em montanhas de dinheiro: no relatório da diretoria deste ano (veja o gráfico)

Welch anunciou um ganho superior a 1,3 bilhão de dólares em 1998 por conta do

Seis Sigma. Em 1999, ele espera ganhar 2 bilhões.

Anexo 2

“FAIXAS-PRETAS DERRUBAM CUSTOS”

Profissionais especializados em resolver problemas são valorizados

também no Brasil

Extraído do Jornal Gazeta Mercantil

São Paulo, terça-feira, 21/03/00

No Brasil, o Seis Sigma chegou há alguns anos, mas só nos últimos meses despertou a

mesma paixão declarada por Welch. (...) A Divisão Spicer Cardans da Dana Sistemas

Automotivos contratou uma empresa especializada, para fazer o treinamento de dez "faixas-

pretas".

Outras companhias preferem ir à caça. A Multibrás já perdeu dez "faixas-pretas". A Kodak

registrou uma baixa. "O mercado vai começar a pegar fogo em pouco tempo", afirma

Reinaldo Vasconcelos, Gerente de Qualidade da Kodak.

Perder especialista na área custa caro. Em média, uma empresa desembolsa entre US$ 10

mil a US$ 15 mil apenas em treinamento para formar um profissional, em cursos que duram

cerca de um ano e meio.