UMA ESTRATÉGIA

PARA A EXCELÊNCIA DE DESEMPENHO

DOS PROCESSOS

Visão Clássica de Desempenho

20.000 artigos perdidos no correio por hora Ter água não potável na torneira quase15 minutos por dia 5.000 erros cirúrgicos por semana 2 pousos curtos ou longos na maioria dos aeroportos diariamente 200.000 prescrições erradas de receitas por ano Falta de eletricidade por quase 7 horas todo mês

Significado prático de que 99% é bom

3 Capabilidade 93.32% Padrão Histórico

4 Capabilidade 99.38% Padrão Recente6 Capabilidade 99.99966% Visão da Indústria

*

*

*

* Rendimento assumindo-se variação de

1,5 s

BENCHMARKING 6 SIGMA

1

10

100

1000

10000

100000

0 2 4 6 8

SIGMA

DP

MO

Contas RestaurantePrescrições médicas

ProcessamentoFolha Pagamento

Ordens de Serviço

Compra de Materiais(lotes rejeitados)

Transferências de linhasManuseio de bagagens

Acuracidade Exames de Sangue

Pedidos postos na fábricaPublicações de engenharia

Melhores em suaCategoria

Acidentes Fatais em VoosDomésticos

Média das Empresas

Taxas telefonicas

O que é Seis Sigma?

É uma letra do alfabeto grego ()

“Sigma” é a medida da variação, ou espalhamento dentro de um processo

O valor de sigma é uma medida que indica quão bem um processo está desempenhando.

Six Sigma é uma metodologia para prover melhorias de processo, com foco na eliminação de defeitos.

Na filosofia Seis Sigma, sigma é uma linguagem comum que indica a freqüência com que os defeitos ocorrem em um processo.Seis Sigma é uma filosofia e uma

metodologia com foco na redução de defeitos

Seis Sigma é uma filosofia e uma metodologia com foco na redução

de defeitos

Medida de Desempenho do Processo

xs

LSC2s 3s 4s

Uma boa maneira de visualizar :

É o número de vezes que o desvio padrão se encaixará entre a média e o limite de especificação.É uma medida de variação de processo relativa aos requisitos.

Por que usar ?Por ser uma notação tradicionalmente aceita para medida de desempenho de processo.

Os valores de são fáceis de serem colocados em perspectiva.

Valores de , são usados como medida comum de desempenho de um processo e pode ser calculado para todo tipo de dados.

O Novo EquilíbrioCusto dasFalhas Internase Externas

Custos da Prevençao

e da Avaliação

Velha Crença4C

usto

s

Falhas Internas e Externas

Nova CrençaCu

sto

s4

5

6

Qualidade

Qualidade

Velha Crença

Alta Qualidade = Custo Alto

Nova Crença

Alta Qualidade = Custo Baixo

é uma medida de quanta variação existe em um

processo

Custos da Prevençao

e da Avaliação

Metas de Seis Sigma

2

3

4

5

6

308,537

66,807

6,210

233

3.4

PPM

Capabilidade do

Processo

Defeitos por milhão de

Oportunidades

* considerando-se variação de 1.5

Focar em requer conhecimento e entendimento do processo e

pensamento voltado para mudanças

Focar em requer conhecimento e entendimento do processo e

pensamento voltado para mudanças

0

10

20

30

40

50

60

70

80

1 2 3 4 5 6

Processo Sigma

%d

e M

ud

an

ça

0

100000

200000

300000

400000

500000

600000

700000

800000

PP

M

De 1 a 2

De 3 a 4

De 4 a 5

De 5 a 6

% de MudançaPPM

DEFEITOAlguma variação de um produto, serviço ou processoque adiciona custo ou não permite que reuna as es-pecificações do cliente, independente se é detectadoou não.

Os exemplos de defeitos são os mais variados, mas existem definiçõescomuns:

Variação de um produto ou serviço: quando o produto tem um pro-blema e não é detectado, causando insatisfação no cliente.

Erro no produto ou processo: quando há um erro no processo, queresultará na insatisfação do cliente, ou existe uma não conformidadeem relação a especificação do cliente

Alguma não conformidade: quando nós temos de parar o processopara ajustes. Ex: espessura do filme for a de especificação, um pedi-do incompleto para o cliente, reparo de um equipamento não comple-tado devido falta de partes, conta errada, refazer um relatório...

Como nós medimos defeitos?

1. Defina-os

2. Conte-os

Para medir os defeitos, você deve:

•Definir o que constitui um defeito em seu processo. Esta é arazão pela qual você precisa saber que definição de defeito vocêquer usar.

•Contar os defeitos que você identificou

Defeitos Observadosversus

Defeitos Não Detetados

Estes termos são usados frequentemente:Defeitos observados…aqueles descobertos durante a operação, antesque o que o cliente o percebaDefeitos não detectados…aqueles que não são capturados e que atingemos clientes.

Inspeção não é 100% efetiva. Se defeitos existem, alguns irão atingiros clientes.

Se uma melhoria acontece, o número de defeitos observados reduz, e ao mesmotempo os defeitos que atingem os clientes.

Para a questão de defeitos contados, nós tipicamente estamos falando apenas sobredefeitos observados. Pergunte por quê?

Nós não sabemos qual porcentagem de defeitos não detectados têm sido reportada. Não temos como ter um número preciso.

Pontos Chaves para Redução de Defeitos

Seis Sigma provê uma metodologia e ferramentas que podem ser utilizadas

para identificar e reduzir defeitos

Seis Sigma provê uma metodologia e ferramentas que podem ser utilizadas

para identificar e reduzir defeitos

Capabilidade Processo

Sim

plifi

caçã

o

Preven

ção do Erro

Reduzir a Variação de Processo

Processos a Prova de Erros

Eliminar o Desnecessário e

o Confuso

(Kaizen)(Poka Yoke)

(6)

A Chave está na Redução da Variação dos Processos

543210

543210

Requisito doProcesso

Defeitos doProcesso

Dados doProcesso

Distribuiçãodos Dados

Entenda as Causas Controle os Fatores Críticos

MissãoMissãoCriar um Processo Robusto

que tenha um Mínimo Potencial de Criar Defeitos

MissãoMissãoCriar um Processo Robusto

que tenha um Mínimo Potencial de Criar Defeitos

543210

Alta Variação +Centralização Pobre =

Alto Número de DefeitosBaixa Variação + Centralização = Baixo Número de

Defeitos

Metodologia Seis SigmaMétodo das 4 Etapas para Melhoria dos Processos

Caracterização dos Processos1) Meça• Identifique o Escopo do Projeto/Meta• Defina os Elementos Chave do Processo• Estabeleça a Capabilidade dos Processos• Valide o Sistema de Medição

2) Avalie• Faça um Benchmark de Processos• Análise de Dados • Determine Fatores Críticos

Otimização dos Processos

3) Melhoria• Desenvolva um Plano de

Melhoria• Entenda e Otimize

Elementos Vitais do Processo

• Reduza a Variação de Defeitos

• Verifique o Impacto

4) Controle• Implemente um Plano de

Controle Contínuo• Aplique para Produtos e

Processos Similares• Documente & Padronize

MeçaMeça

Avalie

Avalie

MelhoreMelhore

Con

trol

Con

trol

ee

Estratégia

Y = Variável Dependente Defeito, Saídax = Variável Independente Causa Potencialx* = Variável Independente Causa Crítica

Defina o Problema / Caracterize o Defeito

Y = f ( x1*, x2, x3, x4

*, x5. . . Xn)

Utilize os Dados para Distinguir os “Poucos Vitais”dos “Muitos Triviais” Utilize os Dados para Distinguir os “Poucos Vitais”dos “Muitos Triviais”

Parâmetros De Processo

Materiais

Métodos

Mão de Obra

Meio Ambiente

SaídaMáquina

Medidas

Estratégia por FaseFase

Meça(Qual)

Avalie(Onde, Quando, Porque)

Melhore(Como)

Controle(Sustente, Influencie)

Etapa

Qual é a Frequência do Defeito?• Defina o defeito• Defina o desempenho padrão• Valide o sistema de medição• Estabeleça uma métrica de capabilidade

Onde, quando e porque os Defeitos ocorrem?• Identifique as fontes de variação• Determine os parâmetros críticos de processo

Como podemos melhorar os processos?• Separe as causas potenciais• Descubra os relacionamentos• Estabeleça limites de tolerância para o processoA melhoria foi eficaz?• Restabeleça a medida de capabilidade

Como podemos manter as melhorias?• Implemente um mecanismo de controle de processo • Destaque os aprendizados com o projeto• Padronize e Documente

Foco

YYYY

XVital X

XVital XVital X

Y, Vital X

Y, Vital X

Caracterização do Processo

Otimização dos Processos

Encontre a Causa Raiz

Foi percebido que o Monumento a Abraham Lincoln estavase deteriorando mais rápido que qualquer outro monumentode Washington nos Estados Unidos. Por quê?

Porque é limpo com mais freqüência que outros monumentos. Por quê?

Porque tem mais dejetos de pássaros que outros monumentos. Por quê?

Porque tem mais pássaros em volta deste monumento do que dos outros. Por quê?Porque tem mais insetos, comida preferida dos pássaros, em torno deste monumento. Por quê?

Porque a lâmpada que ilumina este monumento é diferente das outras e atrai mais insetos.

Ferramentas do Seis Sigma & Módulos

Ferramentas

Fundamentais da

Qualidade• Análise de Pareto• Mapeamento de Processo• Brainstorming• Diagrama de Causa e Efeito

Caracterização de

Processo• Defeituosos• Defeitos• Dados de Variáveis

Análise de Capabilidade Avaliação do Sistema de

Medição Design of Experiments

Controle Estatístico do

Processo

(CEP) Teste de Hipóteses

• t Teste• Análise de Variância (ANOVA)• Homogeneidade da Variância

(HOV)• Chi Quadrado (c2)

Regressão Linear Análise do Efeito e Modo de

Falhas

(FMEA) Análise de Curto e Longo

Prazo Amostragem

Meça

Defina oProblema

Defina oProblema

Entenda oProcesso

Entenda oProcesso

Colete os Dados

Colete os Dados

Desempenho do Processo

Desempenho do Processo

Capabilidade do Processo

- Cp/Cpk-Cartas de Controle

Entenda o Problema(Controle ou Capabilidade)

Tipos de Dados- Defeituosos- Defeitos- Repetitivos

Avaliação do Sistema de

Medição

Defina o Processo

-Mapeamento do Processo

Desempenho Histórico

Brainstorming das Causas Potenciais de Defeito

Definição do Defeito

Metas do Projeto

Entenda o Processo e seus Impactos Potenciais Entenda o Processo e seus Impactos Potenciais

Defina o Problema O que você quer melhorar? Qual é o seu ‘Y’?

Reduza as Reclamações

(int./ext.)

ReduzaO Custo

ReduzaOs Defeitos

A Definição do Problema precisa ser baseada em fatos quantitativos e suportada por dados analíticos

A Definição do Problema precisa ser baseada em fatos quantitativos e suportada por dados analíticos

Quais são as Metas?

Entenda o Processo

Para entender onde você quer estar, você precisa saber como

chegar lá

Para entender onde você quer estar, você precisa saber como

chegar lá

Mapeie o processoMapeie o processo

Meça o ProcessoMeça o Processo

Identifique as variáveis - ‘x’Identifique as variáveis - ‘x’

Entenda o Problema -’Y’ = função de variáveis -’x’

Y=f(x)

Entenda o Problema -’Y’ = função de variáveis -’x’

Y=f(x)

Identifique os Fatores - ‘x’

Veículo Motorista EstradaC filtro.C combustívelC regulagem

C experiênciaC conhecimentoP manutenção preventiva do veículoP treinamento no veículoP novas rotas

R buracosR pavimentação

Dados do MapaDe Processo:

Dados do MapaDe Processo:

Fatores (x)Fatores (x)

R (ruídos) Fatores que são incontroláveis, custo alto para controlar ou o desejo de não controlar.

P (procedimento padrão de operação): Procedimentos de senso comum que descrevem como o processo corre e identifica certos parâmetros para serem monitorados e mantidos. Tipicamente não são parâmetros que fariam sentido testar (ex: manutenção prev, re-treinamento).

C (fatores controláveis de processo): fatores que podem ser manipulados para ver o seu efeito nos parâmetros do produto.

R (ruídos) Fatores que são incontroláveis, custo alto para controlar ou o desejo de não controlar.

P (procedimento padrão de operação): Procedimentos de senso comum que descrevem como o processo corre e identifica certos parâmetros para serem monitorados e mantidos. Tipicamente não são parâmetros que fariam sentido testar (ex: manutenção prev, re-treinamento).

C (fatores controláveis de processo): fatores que podem ser manipulados para ver o seu efeito nos parâmetros do produto.

Como ?BrainstormingEntrevistaExperiência

Como ?BrainstormingEntrevistaExperiência

Um veículo foi concebido para rodar 14 quilômetros com 1 litro de combustível.Atualmente este veículo está fazendo apenas 10 quilômetros com um litro de combustível.

Coleta de Dados

O que você precisa saber?O que você precisa saber?

Desempenho do Processo

Satisfação do Cliente

Sistema de Medição

DefeitosRetrabalhoDescarteRendimentoZ (Cp/Cpk)

ReclamaçõesDevoluçõesServiço Desempenho

RepetibilidadeReproducibilidadeRedução de tempoCustoAcuracidadeAdequacidade

O que você quer saber?O que você quer saber?

Capabilidade de Processo

L.I.C. L.S.C. L.I.C. L.S.C.

L.I.C. L.S.C.

A metodologia Seis Sigma usa dados para caracterizar e direcionar melhorias de processos, focalizando na centralização dos que estão descentralizados, e ou reduzindo as variações.

Fora da especificaçãoBaixa VariaçãoAlto Potencial de Defeitos

Na especificaçãoAlta VariaçãoAlto Potencial de Defeitos

Na especificaçãoBaixa VariaçãoBaixo Potencial de Defeitos

Redução da variação e centralização do processo criam processos com menos tendência a defeitos O conceito de redução de defeitos aplica-se para TODOS os processos (não apenas para manufatura)

Redução da variação e centralização do processo criam processos com menos tendência a defeitos O conceito de redução de defeitos aplica-se para TODOS os processos (não apenas para manufatura)

“A Natureza do Problema”

Tempo 1

Tempo 2

Tempo 3

Tempo 4

L.I.C. L.S.C.

Estimativa da Capabilidade de Curto Prazo

Estimativa da Capabilidade de Longo Prazo

O entendimento da capabilidade de curto e longo prazo, adiciona valor significativo para

entender a “Natureza do Problema”

O entendimento da capabilidade de curto e longo prazo, adiciona valor significativo para

entender a “Natureza do Problema”

“A Meta”i

nte

rvalo

curto prazo

0 3.0 6.0

1.5

3.0

3.4

PPM

“Con

trole

”

“Capabilidade”

2

3

4

5

6

308,537

66,807

6,210

233

3.4

cp PPM

Meta 6Crie um processo

robusto (cp > 6) e provenha um controle de processo de longo

prazo (i < 1.5)

lp = cp - i

.5

1.5

2.5

3.5

4.5

lp

1350 P

PM

66807 P

PM

Ambas, capabilidade fundamental do processo e o controle de processo de longo prazo são necessários para criar e manter processos robustos.

Ao longo do tempo, um processo “típico” variará e tenderá a

aproximadamente 1.5 (i = 1.5s)

Elementos Chave do Processo

Cen

tral

izaç

ão Varia

ção

Requisitos

A capabilidade do processo está baseada em 3 elementos.

A melhoria dos processos é direcionada pela focalização

nestes 3 elementos

A melhoria dos processos é direcionada pela focalização

nestes 3 elementos

As capabilidades de processo e os requisitos de processo são

compatíveis?

O processo está em controle?

O processo está centralizado de

maneira a minimizar o potencial para gerar

defeitos?

Avalie

Análise dos Dados

Análise dos Dados

Detalhe os dados coletados

Elimine os fatores não críticos

Estabeleça os fatores críticos potenciais

Aplique ferramentas estatísticas para verificar os fatores críticos

Identifique os Fatores

Críticos

Identifique os Fatores

Críticos

Como o processo está desempenhando? Quais são os elementos vitais do processo?

Como o processo está desempenhando? Quais são os elementos vitais do processo?

Revise o Processo

Atual

Revise o Processo

Atual

Capacite o Processo Revise as Metas do

Projeto

O que é Capacidade?Definição:

Capacidade é a melhor capabilidade de processo que pode ser alcançada sem investimento significativo.

Tradução:

Usando basicamente os equipamentos e tecnologias existentes hoje no processo, qual é o desempenho esperado para um processo “em controle”?

Alguns Pensamentos sobre Capacidade:

Capacidade nunca é estática – sempre há oportunidades de incremento de melhorias nos processos.

A chave para entender capacidade é saber bastante sobre o processo, para reconhecer onde está a verdadeira oportunidade!

Estabelecendo a Capacidade

Capabilidade de processo de curto prazo - É o melhor desempenho para o processo atual.

Melhores Práticas - Padrões Industriais, Recomendações de Revistas Especializadas, Expectativas de Classe Mundial

Benchmarking de Processos- Processos mais Competitivos, Processos Internos, Negócios Alternativos

Capacidade está baseada na definição de quão realmentebons processos se desempenham e na revisão dos processos existentes.

C28

1 6011 0601 0

0 .76

0 .75

0 .74

O bs.

0.450

0.550

5.000

106.333

107.000

0.624

0.376

7.000

81 .000

79 .000

A pprox P- V alue for O s cillation:

A pprox P- V alue for Trend s :

Longe st run up or do w n:

Expe cted numbe r o f run s:

Number o f run s

Desempenho do Benchmarking

Quando você sabe o que procura, tente o Benchmarking!

Quando você sabe o que procura, tente o Benchmarking!

Seu Produto/Processo/Serviço

Outros Produtos/Processos/Serviços

? Identifique as Diferenças

Use Dados para determinar oportunidades de melhoria

Fontes diretas/indiretas

Use Dados para determinar oportunidades de melhoria

Fontes diretas/indiretas

Revise as Metas do ProjetoDesempenho Atual do Processo

Capacidade do Processo

Desem

pen

ho d

o P

rocesso (

s)

Meta do projetomuito passiva

Meta do Projeto muito agressiva

Tempo

Meta realista do projeto

Assegure-se de que as Metas do Projeto são Realísticas e AtingíveisAssegure-se de que as Metas do Projeto são Realísticas e Atingíveis

Análise de Dados

Elimine os “Muitos Triviais”Elimine os “Muitos Triviais”

Avaliação Qualitativa Especialista Técnico Métodos Gráficos Projetando Design of Experiments

Avaliação Qualitativa Especialista Técnico Métodos Gráficos Projetando Design of Experiments

Identifique os “Poucos Vitais”Identifique os “Poucos Vitais” Análise de Pareto Teste de Hipóteses Regressão Design of Experiments

Análise de Pareto Teste de Hipóteses Regressão Design of Experiments

Quantifique as Oportunidades

Quantifique as Oportunidades

% Redução da Variação Custo/ Benefício

% Redução da Variação Custo/ Benefício

Nossa Meta:Identificar os Fatores Chave (x’s)

Análise Estatística

0.0250.0200.0150.0100.0050.000

7

6

5

4

3

2

1

0

Máquina Nova

Frequ

encia

0.0250.0200.0150.0100.0050.000

30

20

10

0

Freq

üênci

a

O fator é realmente importante?

Nós entendemos o impacto do fator?

Nossa melhoria teve um impacto?

Qual é o verdadeiro impacto??

Teste de Hipóteses

Análise de Regressão

5545352515 5

60

50

40

30

20

10

0

X

Y

R-Sq = 86.0 %

Y = 2.19469 + 0.918549X

95% PI

Regression

Regression Plot

Compare a

média das

amostras e

variância

s

Identifique

Relacionament

os

Estabeleça

Limite

s

Use a estatística para validar ações e melhorias

Máquina 6 meses

Entendendo Variação & Tamanho de Amostra

Ajude a determinar se as diferenças observadas são:

Estatísticamente significativas

ou

Sujeitas à mudança(variação normal / variação de amostragem)

Estabeleça Fatores Críticos

Mapeie o Processo (+15 fatores)

Análise dos Gráficos(10-15 fatores)

FMEA8-10

Regressão5-8

DOE / Teste de Hipóteses2-5 Poucos

Vitais

Corte

& A

valie

em

todo

s os

sen

tidos

Muitos Triviais

Melhore

Desenvolva Plano de Melhoria

Desenvolva Plano de Melhoria

Otimize os Fatores Chave

Otimize os Fatores Chave

Reduza as Variações

e os Defeitos

Reduza as Variações

e os Defeitos

Verifiqueo

Impacto

Verifiqueo

Impacto

Metas Benefícios Prazos Recursos Responsibilidades

DOE Limites de

Processo

Implemente Melhorias

Controle X’s Vitais

Capabilidade das Análises

Regressão Teste de

Hipótese Revisão das

Metas do Projeto

Implemente & Valide as MelhoriasImplemente & Valide as Melhorias

Desenvolva um Plano

Objetivos(o quê)

Tática(como)

Tática p/ as Metas(quanto/quando)

Metas Financeiras(Impacto geral

Documente & Rastreie: Matriz Gant

Formulários Outros

Documente & Rastreie: Matriz Gant

Formulários Outros

Recursos(quem)

Fatores Críticos(onde)

Foco no Esforço & Impacto

Imp

acto

(Cu

sto

+ b

aix

o,

Red

ução d

a V

ari

ação,

etc

)

Esforço(Tempo, Recursos, Investimento,etc)

Foco no Alto Impacto, Oportunidades de Melhoria com Baixo EsforçoFoco no Alto Impacto, Oportunidades de Melhoria com Baixo Esforço

Baixo

Alto

AltoBaixo

Reduza Defeitos e Variabilidade

Identifique as Melhorias

Controláveis

Identifique as Melhorias

Controláveis

Mistake Proofing

Mistake Proofing

Controle Estatístico de

Processos

Controle Estatístico de

Processos

Cartas de ControleLimites de Controle

Poka-YokeSistema

Indicadores Visuais

Indicadores Visuais

Gerenciamento Visual“Puxar” o Sistema

Foque o Controle nos

X’s Vitais

Otimize os Fatores

Planeje um Experimento

Planeje um Experimento Interprete os ResultadosInterprete os Resultados

Efeitos Principais Interações Significância

OtimizeOtimize Modelo PreditivoModelo Preditivo

Use Design of Experiments para entender e otimizar os ajustes de processo

A

B

Baixo Alto

Baixo

Alto

CBaixo

AltoZincCopperCleaner

67%

100%

71%

100%

90%

100%

0.000620

0.000595

0.000570

0.000545

0.000520

Thic

knes

s

Main Effects Plot - Data Means for Thickness

Y = A + Bx1 + Cx2 + D x1x2 + ...

Reduza Variabilidade Reduza Defeitos

Fatores de Controle de Processo

5545352515 5

60

50

40

30

20

10

0

X

Y

R-Sq = 86.0 %Y = 2.19469 + 0.918549X

95% PI

Entradas do Processo (X)

‘Saíd

as

do P

roce

sso (

Y) LSC

LIC Limites do Processo LSCLIC

Limite deEspecificação

0 20 40 60 80

LIC

10 20 30 40 50

fDepois

Antes

= 1.5

= 3

Reduza a Variabilidade para ganhar desempenho de processo e amplie os

limites do processo

Reduza a Variabilidade para ganhar desempenho de processo e amplie os

limites do processo

Reduza defeitos através do foco nos dados de entrada do controle de processo (X’s) não nos dados de saída (Y)

Variabilidadedo Processo

LSC

LIC LSC

Antes

Depois

Regressão

Verifique as MelhoriasUse ferramentas estatísticas para validar as melhorias de processo

0

1

2

3

4

5

6

7

-10.16 -0.06 10.05 20.15 30.25 40.36 50.46 60.56 70.67

Antes

-2.40 6.61 16.71 26.81 36.92 47.02 57.13 67.23 34.64

Depois

Comparison of Distributions

0

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

0.07

-10.16 -0.06 10.05 20.15 30.25 40.36 50.46 60.56

Antes Depois

Nós realizamos realmente uma melhoria?

Temos dados suficientes para afirmar?

Qual o verdadeiro impacto?

Nós realizamos realmente uma melhoria?

Temos dados suficientes para afirmar?

Qual o verdadeiro impacto?

Desempenho do ProcessoDesempenho do Processo

Verifique Usando

Ferramentas

Estatísticas

Controle

Implemente umPlano de Controle

Implemente umPlano de Controle

Alavanque os Outros Processos

Alavanque os Outros Processos

Documente &

Padronize

Documente &

Padronize

CEP FMEA Capabilidade de

Processo Plano de

Atualização de Dados

Processos Similares Produtos Parecidos

Procedimentos & Instruções de Trabalho

Atualização dos Sistemas

Assegure-se de que existem controles implantados para manter as melhorias Procure por Oportunidades de Alavancamento

Assegure-se de que existem controles implantados para manter as melhorias Procure por Oportunidades de Alavancamento

Módulo de Falhas & Análise de Efeitos

Plano de Controle de Processo ligado ao potenciais falhas de processo/produto

Resultado das Ações

00

0

0

0

0

0

Ações ConsideradasResp

Data daImplant.

Ações Recomendadas

00

0

0

0

0

0

Causa(s) e Mecanismo(s) Potencial (is) da Falhaa

Controles do Processo Atual

Requisitos daFunção

Processo

Modo de FalhaPotencial

Efeito(s) Potencial(is)da Falha

RankRange SeveritySeveridade OccurrenceOcorrência DetectionDeteção

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Transparente Remoto

Certeza

Endangerment

Certeza Remoto

WorstPior

BestMelhor

A análise de risco do FMEA considera Severidade, Ocorrência e Deteção

NPR = Severidade (SEV) x Ocorrência (OC) x Deteção (DET)

FMEA minimiza os riscos de falhas de Produto/Processo pela ligação de cada falha

potencial com um potencial modo de falha/causa e

avaliando os riscos associados (NPR)

FMEA minimiza os riscos de falhas de Produto/Processo pela ligação de cada falha

potencial com um potencial modo de falha/causa e

avaliando os riscos associados (NPR)

Cla

ssif

icaç

ão

Sev

erid

ade

Oco

rrên

cia

OcorrênciaOcorrência

Det

ecçã

oN P R

Seve

rid

ade

Oco

rrên

cia

Detecção

Det

ecçã

o

NP

R

Controle de Processo

100500

80

70

60

50

40

30

20

10

0

-10

Observation Number

Individ

ual V

alue

I Chart for C5 by C6

1

X=16.12

3.0SL=31.84

-3.0SL=0.3996

2

Antes Depois

Desenvolva mecanismos efetivos para manter as melhorias de controle de processo

Aplique controles para os dados de entrada do processo - Xs (não necessariamente nos dados de saída - Y)

Aplique controles para os dados de entrada do processo - Xs (não necessariamente nos dados de saída - Y)

CEPCEP

Outros Exemplos de Mecanismos de Controle:

Dispositivos Siga/Pare para as entradas de processo Dispositivos a Prova de Erros Técnicas de Poka Yoke Luzes Indicadoras de Equipamentos Etc.

Plano de ControleAtualize o plano de controle de processo para manter as melhorias

Agora nós Entendemos a Definição de Problema / Defeito

Y = f ( x1*, x2, x3, x4

*, x5, X6)

Processo(Parâmetros)

X4 *

Saída (Y)

X3

X2

X6X5

X1*

Fatores Vitais incluídos no Plano de Controle de ProcessoFatores Vitais incluídos no Plano de Controle de Processo

Rebenchmark o Desempenho do Processo

Desempenho Prévio do Processo

Nova Expectativa do Processo

Plano de Controle

Controles Adequados colocados para Manter as Melhorias de ProcessoControles Adequados colocados para Manter as Melhorias de Processo

Alavancamento

Entenda as DiretrizesMelhorias aplicadas a partes/problemas específicos

Aplique o aprendizado Ao longo de famílias de produtos Processos similaresTecnologias similares

Resumo do Seis Sigma

MeçaMeçaCaracterize os Processos

Entenda o ProcessoAvalieAvalie

Melhore e Verifique o ProcessoMelhoreMelhore

Mantenha o Novo ProcessoControleControle

Mapa para Excelência de Desempenho de Processo Mapa para Excelência de Desempenho de Processo

Método das 4 Etapas para Melhoria dos Processos

6 SIGMA = 99.99966 %Uma receita médica prescrita errada em 25 anos

Três recém-nascidos caidos do berço nas maternidades em 100 anos

Água não potável distribuida durante 1 segundo a cada 16 anos

Serviços telefônicos ou transmissão de TV não disponíveis por apro-ximadamente 6 segundos a cada 100 anos

Uma única cirurgia incorreta a cada 20 anos

35 artigos perdidos no correio por ano

CEDENIR GRANDI