6 sigma jcb 1 boa noite a todos qualidade na gestão de facilities 6 sigma

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•Boa noite a todos

•Qualidade na gestão de Facilities

•6 Sigma

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Um pouco sobre qualidade na administração

Revolução Agrícola

Revolução Industrial

Revolução da Informação (Peter Drucker)

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1736: French mathematician Abraham de Moivre publishes an article introducing the normal curve.

1896: Italian sociologist Vilfredo Alfredo Pareto introduces the 80/20 rule and the Pareto distribution in Cours d’Economie Politique.

1941: Alex Osborn, head of BBDO Advertising, fathers a widely-adopted set of rules for “brainstorming”.

1949: U. S. DOD issues Military Procedure MIL-P-1629, Procedures for Performing a Failure Mode Effects and Criticality Analysis.

1960: Kaoru Ishikawa introduces his now famous cause-and-effect diagram.

1818: Gauss uses the normal curve to explore the mathematics of error analysis for measurement, probability analysis, and hypothesis testing.

1970s: Dr. Noriaki Kano introduces his two-dimensional quality model and the three types of quality.

1986: Bill Smith, a senior engineer and scientist introduces the concept of Six Sigma at Motorola

1994: Larry Bossidy launches Six Sigma at Allied Signal.

1995: Jack Welch launches Six Sigma at GE.

1924: Walter A. Shewhart introduces the control chart and the distinction of special vs. common cause variation as contributors to process problems.

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• TQM: Total Quality Management – expressão utilizada nos EUA para designar um sistema responsável pelo planejamento e controle de todos fatores que podem influenciar nos objetivos dos interessados na organização.

• TQC: Total Quality Control – prática conhecida no Japão, responsável pelo planejamento e controle dos fatores que podem influenciar na satisfação do cliente. Compreende todo ciclo de vida do produto desde o início até o pós venda.

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• Qual ferramenta de qualidade usar?

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• Onde estamos?

• Quando chegar?

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• Onde chegar?

• Qual direção tomar?

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• É uma metodologia estruturada para fornecimento de produtos e serviços melhores, mais rápidos com custos mais baixos; com uma forte base em conhecimento de processos e através da redução da variabilidade dos processos.

• O Processo Seis Sigma tem como foco:– Redução do tempo de ciclo;– Redução drástica de defeitos; e– Satisfação dos clientes.

O que é Seis Sigma

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Origem dos Seis Sigma

• Na década de 80, a Motorola, promoveu o desenvolvimento da metodologia com o objetivo de melhorar a qualidade dos seus produtos;

• Em 1986, Bill Smith, engenheiro da Motorola, definiu um conceito chave para a empresa: Defeitos por Oportunidade, ou Defeitos por Unidade;

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• Com este indicador, a Motorola passa a medir os defeitos em todas as etapas de produção de forma consistente;

• Em 1988 a Motorola recebe o prêmio Malcolm Baldrige National Quality Award, equivalente ao nosso Prêmio Nacional de Qualidade;

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• Quando Jack Welch tornou-se CEO da General Electric Company, em 1991, um dos primeiros itens de sua agenda foi a reestruturação de toda a organização;

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• As 12 unidades de negócio da GE deveriam utilizar processos baseados em Seis Sigma;

• Em 1995 a GE começou seu programa com média de qualidade de 3 Sigma;

• Antes de 1997, subiu para 3,5 Sigmas;

• Este aumento de qualidade transformou a GE, de uma empresa de 25 bilhões de Dólares em uma empresa de 90 Bilhões e alta rentabilidade.

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Como Funciona o Seis Sigma

• O conceito estatístico, primeiramente, considera que o comportamento do processo segue a distribuição normal de probabilidades;

Distribuição Normal

• Baseado nesta premissa, busca-se reduzir gradativamente a variabilidade de um processo até que se atinja um fator de 99,9997% de sucesso (Seis vezes o desvio padrão);

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• Notas de três competidores em uma prova skate.– Competidor A: 7 – 5 – 3 (média = 5)– Competidor B: 5 – 4 – 6 (média = 5)– Competidor C: 4 – 4 – 7 (média = 5) ... Como decidir?

• Variância (V):– Competidor A: [(7-5)2 + (5-5)2 + (3-5)2]/3 = 2,667– Competidor B: [(5-5)2 + (4-5)2 + (6-5)2]/3 = 0,667– Competidor C: [(4-5)2 + (4-5)2 + (7-5)2]/3 = 2,000

• Desvio Padrão (σ = Sigma; mantém a unidade da variável!):– Competidor A: = √2,667 = 1,633– Competidor B: = √ 0,667 = 0,817– Competidor C: = √ 2,000 = 1,414

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• Trajeto de carro e de moto têm variações na duração do trajeto diferentes? Sim!

• Trânsito livre: carro é mais rápido.

• Tráfego: moto é mais rápida


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• Note que freqüência é o número de vezes que o evento ocorre.


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• Na linguagem da metodologia do Seis Sigma, um processo é medido por alguns índices, relacionados abaixo:– CP = Capacidade dos Processos– CPk = Capacidade ajustada dos Processos– Dpm = defeitos por milhão, que é a proporção de valores

fora da especificação, multiplicado por 1.000.000. – Dpmo = é o mesmo do índice anterior, mas expresso em

defeitos por milhão de oportunidades.– Dpu = defeitos por unidade, que é o total de defeitos

dividido pelo total de unidades produzidas.– Sigma Level, ou Nível Sigma (Z) = é o número de desvios

padrão entre o centro do processo e a especificação mais próxima.

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• Para um processo que tem Cpk igual a 1,00 (Limites de Controle coincidindo com os de Especificação), podemos estimar qual o percentual de produtos fora da especificação:

Processo com Cp = Cpk = 1,0


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• Calculando os valores de Z para os dois lados, teremos:

• Pela Tabela Normal Padronizada, a probabilidade de um valor ser maior ou igual a Z=3 é de 0,0135%, como temos dois lados (simetria), temos que a probabilidade de Z=+/- 3 = 0,027% ou de 2700 ppm.

• Este valor considera que o processo é estático.


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• Existem algumas diferenças da abordagem convencional do Controle da Qualidade, como por exemplo, os índices de capacidade tradicionais, Cp e Cpk, que assumem um processo estático, o que na realidade não acontece pois a longo prazo, os processos variam;

Assumindo uma variação a longo Assumindo uma variação a longo prazo de mais ou menos 1,5 prazo de mais ou menos 1,5 desvios padrão, podemos dar desvios padrão, podemos dar aos índices de capacidade uma aos índices de capacidade uma outra interpretação, mais realista.outra interpretação, mais realista.


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• Calculando os valores de Z para os dois lados, teremos:

• Pela Tabela Normal Padronizada, a probabilidade de um valor ser menor ou igual a Z=4,5 é de 0,0034% e maior ou igual a z=1,5 é de 6,6807%, resultando em uma probabilidade de 6,6811% ou 66811 ppm.

• Isso significa que a cada um milhão de produtos 66.811 estão fora das especificações;


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• Curvas normais, com qualquer μ e σ, podem ser transformadas em uma curva normal que tem média igual a 0 (μ = 0) e desvio padrão igual a 1 (σ = 1). Esta curva normal, com média 0 e desvio padrão 1, é conhecida como curva normal reduzida. Suas probabilidades são apresentadas em tabelas de fácil utilização.

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• O que a metodologia Seis Sigma prega é a redução drástica da variabilidade até um nivel de 3,4 ppm (6 desvios padrão) da média até a especificação, superior ou inferior.

Visualização do processo original

Visualização do processo com variação reduzida

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• A tabela abaixo apresenta os Limites de Especificação vs. Defeitos para Distribuição sem Deslocamento

• Agora se considerarmos uma variação da média µ = ± 1,5 σ, o que é bastante comum na vida real, teremos o gráfico da Figura:

Tabela Limites de Especificação vs. Defeitos para Distribuição com Deslocamento de ± 1,5

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Análise do Fator de Melhoria

• Fator de Melhoria “M” – Indica quantas vezes a qualidade do produto ou serviço deve ser melhorado para aumentar o valor de σ em uma unidade (observar que esta relação não é linear).

• Como podemos observar, à medida que σ sobe a melhoria tem que ser proporcionalmente maior. Os valores do fator “M”, são calculados utilizando a fórmula:

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DMAIC

• O processo seis sigma é estruturado e busca a redução de variabilidade;

• O ganho é expresso na forma financeira/econômica;

• A metodologia segue um roteiro, conhecido como DMAIC (Define, Measure, Analyse, Improve, Control);

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• Definir: Defina as metas das atividades de melhoria. Elas serão os DOSSIÊ objetivos estratégicos da organização, tais como maior participação no mercado e retornos sobre o investimento mais elevados. No âmbito operacional, uma meta possível seria o aumento de produção de determinado departamento. No de projetos, as metas poderiam ser a redução do nível de defeitos e o aumento de produção. Aplique métodos de data mining para identificar oportunidades de melhorias potenciais.

• Medir: Meça o sistema existente. Estabeleça métricas válidas e confiáveis para ajudar a monitorar o progresso rumo às metas definidas no passo anterior. Comece por determinar o ponto de partida atual. Utilize a análise de dados exploratória e descritiva para ajudar a entender os dados.

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DMAIC

• Analisar: Analise o sistema para identificar formas de eliminar a lacuna entre o desempenho atual do sistema ou processo e a meta desejada. Aplique ferramentas estatísticas para orientar a análise.

• Implementar: Incremente o sistema. Seja criativo para achar novas maneiras de fazer as coisas melhor, de forma mais econômica ou mais rápida. Use o gerenciamento de projetos e outras ferramentas de planejamento e gerenciamento para implementar a nova abordagem. Empregue métodos estatísticos para validar a melhoria.

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• Controlar: Controle o novo sistema. Institucionalize o sistema aperfeiçoado modificando os sistemas de remuneração e incentivos, política, procedimentos de planejamento das necessidades de material, orçamentos, instruçõoes operacionais e outros sistemas de gerenciamento. Pode ser interessante adotar sistemas como ISO 9000 para garan-tir que a documentação esteja correta.

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O Método passo-a-passo

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Quem Aplica a Metodologia• O treinamento do especialista Seis Sigma é de, no

mínimo, quatro meses. Ao final do treinamento, estes especialistas são avaliados e premiados como BlackBelts ou GreenBelts;

• O treinamento teórico de sala de aula é associado a um projeto prático que permite demonstrar como os métodos são utilizados no "mundo real" dos processos;

• Os quatro meses correspondem, na realidade, às quatro fases da metodologia DMAIC (Definição, Medição, Análise, Melhoramento e Controle);

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Quem Aplica a Metodologia• Cada uma das quatro fases inicia-se com uma revisão

formal do projeto, treinamento em sala de aula, atividades para demonstrar a utilização das ferramentas, e uma avaliação formal para estabelecer se os conhecimentos adquiridos na sala de aula foram transferidos ao projeto;

• Os especialistas Seis Sigma são treinados na utilização de ferramentas estatísticas, mapeamento de processos, gerenciamento de projetos e utilização de software estatístico;

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Quem Aplica a Metodologia

• O custo da má qualidade (COPQ - cost of poor quality) é comumente usado na indústria como um critério-chave para a seleção e avaliação dos projetos de Seis Sigma;

• Por exemplo, os projetos de Black Belts (BB) normalmente economizam $250.000 ou mais, e os projetos de Green Belts (GB) freqüentemente rendem economias entre $50.000 e $75.000 [2];

• Tais números são impressionantes quando observados isoladamente; sua influência na lucratividade geral e na saúde econômica de uma companhia é ainda mais impressionante quando observados coletivamente e no contexto mais amplo dos outros números da companhia.

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Resultados de um projeto Seis Sigma• Um Projeto Seis Sigma requer um período de gestação

de dois a três meses para caracterizar o processo e finalizar a análise do problema.

• O projeto pode ser realizado num prazo de um a dois meses, dependendo da disponibilidade dos dados ou da infra-estrutura requerida para realizar um experimento tipo DOE;– Desenho de Experimentos (DOE): método estatístico utilizado

para identificar as variáveis que conduzem a um desempenho ótimo do processo. DOE é muito mais rápido que a otimização tipo "ensaio e erro", em que as variáveis de processo são testadas "um a um".

• Os benefícios são visíveis um mês após a conclusão do projeto e dependem da agressividade do "dono" do processo na sustentação dos resultados obtidos.

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Seis Sigma e a Lucratividade

• O objetivo final da qualidade é o aumento da lucratividade;

• No ambiente competitivo atual as iniciativas devem justificar a si mesmas economicamente;

• Peter Drucker [1] afirma que “o lucro não é a explicação, causa ou razão física do comportamento e das decisões do negócio, mas o teste de sua validade”.

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Estudo de Caso• O objetivo deste exemplo, deliberadamente simplificado,

é ilustrar a relação geral entre vendas, custos fixos e variáveis, e lucro, os quais utilizaremos para estudar os efeitos econômicos dos trabalhos de Seis Sigma;

• Ao longo do último trimestre, suponha que a companhia tenha vendido 1.000 produtos por $1.000 cada.

• Portanto a receita, proveniente das vendas para o período foi de $1.000.000

• O custo de produção de cada produto é de $600 por produto;

• De forma simplificada, a lucratividade do processo é 1.000 * $400 = $400.000; 36

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Considerações Finais

• A realização de um nível Seis Sigma de desempenho é um esforço contínuo para produzir produtos e serviços que evolucionem coerentemente até se ajustar às necessidades dos mercados e dos clientes. Isso requer que a excelência não esteja só focada no desempenho operacional, mas também na agilidade comercial de se manter um passo adiante das necessidades dos clientes.

• O verdadeiro desafio não está na estatística, mas no conhecimento do negócio e dos clientes.

• Isso facilita uma gestão totalmente controlada, que permite enfrentar a dinâmica e volatilidade dos mercados.

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Considerações Finais• Quais são algumas das principais ferramentas do

Seis Sigma?– Mapeamento de processos: método que utiliza fluxogramas

para identificar os parâmetros críticos do processo, cicios de retroalimentação e outras características que mostram a operação ineficiente ou eficiente do processo.

– Análise de Sistemas de Medição: estabelece quão capaz é um sistema de medição na detecção de pequenas mudanças que influem significativamente no real desempenho de uma variável.

– Capabilidade de processos: dimensiona a relação entre o desempenho de um processo e o desempenho esperado pelo cliente do processo.

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Considerações Finais– Desenho de Experimentos (DOE): método estatístico utilizado

para identificar as variáveis que conduzem a um desempenho ótimo do processo. DOE é muito mais rápido que a otimização tipo "ensaio e erro", em que as variáveis de processo são testadas "um a um".

– Controle Estatístico de Processos (CEP): onde gráficos de controle são utilizados para monitorar os parâmetros críticos à qualidade exigida pelo cliente e para manter o desempenho do processo. Quando os parâmetros de controle foram estabelecidos através do DOE, o ajuste é muito mais preciso e seguro. Quando os parâmetros de controle não foram derivados através de DOE, os operadores podem induzir mais variações pelo fato de desconhecerem a verdadeira resposta do processo e não saberem qual é o efeito dos ajustes na variabilidade do processo.

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Bibliografia

• P.F. Drucker, Management: Task, Responsibilities and Practices, Harper & Row, 1974.

• R.D. Snee & R.W. Hoerl, Leading Six Sigma: A Step-by-Step Guide Based on Experience With GE and Other Six Sigma Companies, Prentice Hall, 2003.

• J.M. Juran e A.B. Godfrey, Juran's Quality Handbook, 5a. edição, McGraw-Hill, 1999.• Snee e Hoerl, Leading Six Sigma.• Edwin Mansfield, Microeconomics, 8a. edição, W.W Norton, 1994.• Juran e Godfrey, Juran's Quality Handbook. • BAYLE, P., FARRINGTON, M., SHARP B, HILD C., SANDERS D. Illustration Of Six

Sigma Assistance On A Design Project. Quality Engineering, V.13 N.3, p.341-348, 2001.

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• measurement and analysis using Six Sigma. International Journal of Quality & Reliability Management, V.12 N.3, p.9-18, 1995.

• BLAKESLEE, J. A. Achieving Quantum Leaps in Quality and Competitiveness: Implementing the Six Sigma Solution in Your Company. ASQ´s 53th Annual Quality Congress Proceeding, p.486-496, 1999.

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Electric Company. Benchmarking and International Journal, V.7 N.4, p.260-281, 2000.• HILD, C., SANDERS, D., COOPER, T. Six Sigma on Continuous Processes: How and Why It

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perspective. Journal of Operations Management, V.1 N.11, p. 330-341, 2002.• MARASH, S. A. Six Sigma: Business Results Through Innovation. ASQ´s 54th Annual Quality

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