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1 Controle Estat Controle Estat í í stico de Processos em stico de Processos em Projetos, sonho Projetos, sonho HP Enterprise Services HP Enterprise Services M M á á rcio Silveira, PMP rcio Silveira, PMP

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03-23-05Controle EstatControle Estatíístico de Processos em stico de Processos em Projetos, sonhoProjetos, sonho

HP Enterprise ServicesHP Enterprise Services

MMáárcio Silveira, PMPrcio Silveira, PMP

2 Setembro 2010Controle Estatístico de Processos em Projetos

AgendaAgendaAgenda

• Conceituando Controle Estatístico de Processos (CEP)

• Projetos/Processos candidatos a CEP

• Alinhamento do CEP ao PMBoK e CMMI

• Atividades CEP

• Exemplos

• Lições Aprendidas

• Perguntas

3 Setembro 2010Controle Estatístico de Processos em Projetos

Piloto A Piloto B

Por que ?

Conceituando Controle Estatístico de ProcessosConceituando Controle EstatConceituando Controle Estatíístico de Processosstico de Processos

Com qual piloto você gostaria de voar ?

- Ponto de contato do pouso do piloto naquela pista

4 Setembro 2010Controle Estatístico de Processos em Projetos

• Controle Estatístico de Processos (CEP)

• Alguns conceitos

Aplicação de métodos estatísticos para analizar e controlar a variação de um processo.

Conceituando Controle Estatístico de ProcessosConceituando Controle EstatConceituando Controle Estatíístico de Processosstico de Processos

.. ... ... ..

...... . Média

Limite superior de controle

Limite inferior de controle

. . Limite superior de Especificação

Limite inferior de Especificação.

Causa Especial

Causa ComumV Pa rr oi ca eç sã so o

Quantidade de Defeitos encontrados em um Produto ao longo do Tempo

. .

5 Setembro 2010Controle Estatístico de Processos em Projetos

Situações do Processo

Comentários

Capaz e estável Podem ser feitas melhorias, atende as necessidades e é previsível

Capaz e instável Atende aos requisitos do cliente, porém pode estar desperdiçando dinheiro em retrabalho, difícil de se fazer previsões

Não capaz e estável Não atende as necessidades do cliente, não está em linha com os requisitos, precisa ser analizado cuidadosamente, talvez aumentar os limites de especificação

Não capaz e instável Pior problema de todos, não atende o cliente, e provavelmente estamos gastando dinheiro e esforço à toa, difícil o uso do processo.

• Através da análise da variação de um processo podemos determinar que o mesmo é:

Conceituando Controle Estatístico de ProcessosConceituando Controle EstatConceituando Controle Estatíístico de Processosstico de Processos

6 Setembro 2010Controle Estatístico de Processos em Projetos

• Assim nossa missão maior é, através do CEP, tornar nossos processos capazes e estáveis, mas também torná-los mais produtivos.

Conceituando Controle Estatístico de ProcessosConceituando Controle EstatConceituando Controle Estatíístico de Processosstico de Processos

-200%

-100%

0%

100%

200%

300%

400%

Indi

vidu

al V

alue

s

Pensando Estatísticamente• Tudo é processo.• Todos os processos apresentam variação.• A análise da variação deve ser usada para estabilizá-los e melhorá-los.

Variação da estimativa de esforço de pequenas melhorias

7 Setembro 2010Controle Estatístico de Processos em Projetos

Performance do processo ao longo do tempo.

Frequência de distribuição em classes de uma variável.

Frequência de ocorrência de uma determinada variável.

Possíveis causas de um problema.

Estabelece correlação entre 2 variáveis.

Performance do processo ao longo do tempos.

Kit Básico CEPKit Kit BBáásicosico CEPCEP

Gráfico de Dispersão Pareto

Espinha de Peixe

Histogramas

Gráfico de Controle

Gráfico de Execução

8 Setembro 2010Controle Estatístico de Processos em Projetos

Bons Candidatos Racional

Projetos/Processos fora dos limites de especificação

Cliente tem sempre razão

Apresentem ROI alto CEP tem custo !

Processos/Sub- processos que mais contribuem p/ ROI

Não adianta otimizar/melhorar quem gera pouco benefício.

Processos/Sub- processos que :

• Sejam relativamente simples e independentes

• Gerem volume de dados para análise

• Possam ser compartilhados com outros projetos

• Alinhados com os objetivos de melhoria da organização

• Vale então a pergunta : Todos os projetos/processos são candidatos a CEP ?

Projetos/Processos candidatos a CEPProjetos/Processos candidatos a CEPProjetos/Processos candidatos a CEP

9 Setembro 2010Controle Estatístico de Processos em Projetos

• As atividades de controle estatístico do processo residem na área de gerenciamento da qualidade.

• O quadro abaixo associa as atividades de CEP e gerenciamento da qualidade.

Contextualizando em relação ao PMBoKContextualizando em relaContextualizando em relaçção ao ão ao PMBoKPMBoK

Garantia da Qualidade Atividades de CEP

Planejar Qualidade Estabelecer Metas Organizacionais

Estabelecer Metas do Projeto/Processo/Sub-Processo

Planejar a coleta de métricas iniciais de Performance

Analisar a Performance e estabeleçer objetivos iniciais

Executar Controle da Qualidade

Coletar e Refinar métricas do processo e analisar

Identificar as causas Especiais

Remover as causas Especiais com ações corretivas

Recalcular os limites de controle

Identificar variação devido a causas Comuns

Identificar oportunidades de melhoria do processo

Introduzir melhorias através de um piloto

Monitorar a nova Performance

Executar Garantia da Qualidade

Conduzir auditorias para garantir que os processos de planejamento da qualidade e controle da qualidade estão sendo executados de forma apropriada.

10 Setembro 2010Controle Estatístico de Processos em Projetos

CMMI-Dev 1.2 e CEPCMMICMMI--Dev 1.2 e CEPDev 1.2 e CEP

PERFORMED (None)Ad Hoc1

• Requirements Development• Technical Solution• Product Integration• Verification• Validation• Integrated Project Management• Risk Mgmt.• Decision Analysis and Resolution• Organizational Process Focus• Organizational Process Definition• Organizational Training

DEFINEDStandard and Consistent

Process3

MANAGED

• Requirements Mgmt.• Project Planning• Project Monitoring and Control• Measurement and Analysis• Process and Product Quality Assurance• Configuration Mgmt.• Supplier Agreement Mgmt.

2 Disciplined Process

LEVEL FOCUS NAME PROCESS AREAS

QUANTIT.MANAGED

• Organizational Process Performance• Quantitative Project ManagementPredictable Process4

• Organizational Innovation & Deployment• Causal Analysis and Resolution

Continuously ImprovingProcess

5 OPTIMIZING

CEP

11 Setembro 2010Controle Estatístico de Processos em Projetos

Atividades CEPAtividadesAtividades CEPCEP

Recalcular os limites de controle

Identificar oportunidades de

melhoria do processo

Identificar as causas Especiais

Estabelecer Metas Organizacionais

Estabelecer Metas do

Projeto/Processo/Sub-Processo

Ciclo de Estabilização

e Melhoria

Planejar a coleta de métricas iniciais de

Performance

Analisar a Performance e estabelecer objetivos

iniciais

Remover as causas Especiais com

ações corretivas

Introduzir melhorias através

de um piloto

Coletar e Refinar métricas do

processo e analisar

Monitorar a nova Performance

Identificar variação devido a causas

Comuns

12 Setembro 2010Controle Estatístico de Processos em Projetos

À medida que defeitos que escapam de uma fase para outra é bem mais custoso consertá-los.

Em um projeto internacional este custo impactava a disponibilidade dos especialistas dos Estados Unidos, que eram um gargalo no processo.

O O DesafioDesafio

• Aumentar a qualidade do produto final

• Reduzir o esforço gasto em revisões pelo especialista dos EUA.

O contexto

Total Defects 184 83Percent 68.9 31.1Cum % 68.9 100.0

WPR Phase ProduceDesign

300

250

200

150

100

50

0

100

80

60

40

20

0

Tota

l Def

ects

Perc

ent

Total External Defects by Phase(Health Care External Reviews)

Exemplos - Redução dos DefeitosExemplosExemplos -- ReduReduççãoão dos dos DefeitosDefeitos

A análise dos defeitos encontrados mostrou que a fase de Design era responsável pela maioria dos defeitos (69%).

Identificando o maior contribuidor

13 Setembro 2010Controle Estatístico de Processos em Projetos

Muitos itens foram avaliados na fase de Design, e encontramos uma boa correlação entre a Densidade de Defeitos e o nível de conhecimento na aplicação do recurso que cria o documento de design.

Baseado no gráfico abaixo conseguimos notar que a densidade de defeitos cresce exponencialmente quando este recurso tem nível de conhecimento da aplicação menor que 2.

A Análise da Causa Raiz

3.02.52.01.51.0

150

100

50

0

-50

Work Product Creator Business Skill

Exte

rnal

Def

ect

Den

sity

S 20.7319R-Sq 70.6%R-Sq(adj) 66.2%

Regression95% PI

Fitted Line PlotDefect Density = 848.4 - 1236 Business Skill

+ 589.2 Business Skill**2 - 91.02 Business Skill**3

A A MelhoriaMelhoria::

1.Alocar recursos na especificação que tenham nível de conhecimento ao menos igual a 2 na aplicação.

2.Se não houver recursos deste nível disponíveis, alocar recurso disponível e adicionar uma revisão interna feita por um recurso com skill ao menos igual a 2.

Exemplos - Redução dos DefeitosExemplosExemplos -- ReduReduççãoão dos dos DefeitosDefeitos

14 Setembro 2010Controle Estatístico de Processos em Projetos

17115413712010386695235181

100

50

0

-50

Work Product Reviewed

Exte

rnal

Def

ect D

ensi

ty

_X=26.1 _

X=13.2_X=5.0

UCL=133.9

UCL=72.9

UCL=24.4

LCL=-81.8

LCL=-46.6

LCL=-14.4

Baseline Pilot On-Going

111

11

11

111

1

I-MR Chart of External Defect Density(Baseline Period Considered: from April to September, 2007)

(Pilot Period Considered: from September to November, 2007)(On-Going Period Considered: from February to July, 2008)

Após experimentarmos esta melhoria em um piloto com bons resultados, implementamos este processo nos demais projetos e obtivemos uma redução da densidade de defeitos de 81% (de 26.1 defeitos por 100 páginas para 5 defeitos por 100 páginas), com um ROI de 810%.

Os Resultados

Exemplos - Redução dos DefeitosExemplosExemplos -- ReduReduççãoão dos dos DefeitosDefeitos

Presenter
Presentation Notes
Clearly show the current process baseline performance, with numbers and a graph Calculate a % Defective and/or Sigma level for your process. Perform a Normality Test to ensure the Stability of the process (Minitab – option Normality Test): It generates a normal probability plot and performs a hypothesis test to examine whether or not the observations follow a normal distribution . For the normality test , the hypotheses are:    H0: data follow a normal distribution  vs.  H1: data do not follow a normal distribution P-value > α (0.05 usually) fail to reject null hypothesis – it confirms that it is a normal distribution.

15 Setembro 2010Controle Estatístico de Processos em Projetos

Em diversos projetos de manutenção parte do time é responsável pelos testes. O objetivo era aumentar a produtividade destes times.

Utilizando-se o FMEA para identificar a causa raiz, vimos que 49% eram relacionadas à falta de reaproveitamento de material de teste anterior.

A A MelhoriaMelhoriaCriar um repositório que sirva como referência cruzada para identificação de material de testes anteriores, classificados por Área, Aplicação e Sub- aplicação.

Exemplos - Produtividade em TestesExemplosExemplos -- ProdutividadeProdutividade emem TestesTestes

O contexto

474280263315416456

770

1381

89%83%

77%

69%

60%

49%

32%

0

567

1134

1701

2268

2835

3402

3969

4536

Lack

of s

uppo

rtto

find

pre

viou

sm

ater

ial

Lack

of B

usin

ess

mat

eria

l

Lack

of

expe

rienc

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Bus

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Test

er s

peci

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stin

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SM

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Req

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Test

Pla

n w

ithfe

w d

etai

ls

OTH

ER

Num

ber

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%n=4536 FMEA (Failure Mode & Effect Analysis)

16 Setembro 2010Controle Estatístico de Processos em Projetos

Depois da implementação da base de reuso constatamos que a produtividade de criação de casos de teste aumentou em 161% (de 0,6 para 1,6 casos de teste por hora), com ROI de 530% em um ano.

Os resultados

51464136312621161161

4.5

3.0

1.5

0.0

Observation

Indi

vidu

al V

alue

_X=0.597

_X=1.401

_X=1.559

UCL=1.550

UCL=4.303UCL=4.536

LB=0 LB=0 LB=0

Before Pilot Pilot After Pilot

MTV Claims, MTV Financial, MTV Membership and ECDB - ReuseI-MR Chart of Test Case Creation Productivity by Stage

+161%

Exemplos - Produtividade em TestesExemplosExemplos -- ProdutividadeProdutividade emem TestesTestes

Presenter
Presentation Notes
Clearly show the current process baseline performance, with numbers and a graph Calculate a % Defective and/or Sigma level for your process. Perform a Normality Test to ensure the Stability of the process (Minitab – option Normality Test): It generates a normal probability plot and performs a hypothesis test to examine whether or not the observations follow a normal distribution . For the normality test , the hypotheses are:    H0: data follow a normal distribution  vs.  H1: data do not follow a normal distribution P-value > α (0.05 usually) fail to reject null hypothesis – it confirms that it is a normal distribution.

17 Setembro 2010Controle Estatístico de Processos em Projetos

• Objetivo de Performance do Projeto: Reduzir o esforço médio para resolução de tickets em 7%.• Como: Mudando os procedimentos de resolução de tickets.

Exemplos - Aumento de ProdutividadeExemplosExemplos -- AumentoAumento de de ProdutividadeProdutividade

4137332925211713951

100

50

0

Observation

Indi

vidu

al V

alue

_X=27 _

X=13.3

UCL=99.1

UCL=41.4

LB=0 LB=0

Before Improvement Pilot Results

4137332925211713951

75

50

25

0

Observation

Mo

vin

g R

ange

__MR=27.09

__MR=10.57

UCL=88.51

UCL=34.52

LCL=0 LCL=0

0 3

I-MR Chart of Effort- Jan/2006 to Jan/2008 -

High Complexity

15111360120910589077566054543031521

60

40

20

0

Observation

Indi

vidu

al V

alue

_X=2.81

UCL=11.18UCL=7.67

LB=0 LB=0

2006 2007_X=2.14

15111360120910589077566054543031521

60

40

20

0

Observation

Mov

ing

Ran

ge

__MR=3.15

__MR=2.08

UCL=10.28UCL=6.79

LCL=0 LCL=0

3 4

111

111111111

11

1

1

11111

111

1

11

11

1

1

1

1

1

11

111

11

11

11

1

1

111

1

11

1

1

1111

1

1

1

1

1

11111111

11111

1

11111111111111

1111

111111

1111

11

11

1111

11

11

1

11

11

1

11

111111

1

111111

1

1

11

11

11111

11

111

11

11

111111

11

11

1

11

11

1111

1111111111

Tickets from 2006 and 2007I-MR Chart of Effort by Stage

Development Non-Development

18 Setembro 2010Controle Estatístico de Processos em Projetos

Exemplos - Redução de VariaçãoExemplosExemplos -- ReduReduççãoão de de VariaVariaççãoão

• Objetivo de Qualidade do Projeto: Manter a variação média de esforço estimado x real entre -0.081 e 0.027 em pequenas melhorias.• Como : várias melhorias feitas (melhor controle e monitoramento, recalibragem da ferramenta de estimativas, revisão dos procedimentos de estimativas)

• How: creating review checklists

3 0 72 7 32 3 92 0 51 7 11 3 71 0 36 93 51

0 ,5

0 ,0

- 0 ,5

- 1 ,0

O b s e r v a t io n

Indi

vidu

al V

alue

_X = - 0 ,0 3 0

U C L = 0 ,6 8 0

L C L = - 0 ,7 4 0

O r g B a s e l i n e < O c t - 2 0 0 7 M T V C l a i m s O u t / 0 7 t o J u n / 0 8

3 0 72 7 32 3 92 0 51 7 11 3 71 0 36 93 51

1 ,5

1 ,0

0 ,5

0 ,0

O b s e r v a t io n

Mov

ing

Ran

ge

_ _M R = 0 ,2 6 7

U C L = 0 ,8 7 2

L C L = 0

O r g B a s e l i n e < O c t - 2 0 0 7 M T V C l a i m s O u t / 0 7 t o J u n / 0 8

1

11

1

M T V C l a i m s - E n h a n c e m e n t A p l C R sI - M R C h a r t o f T o t a l E f f o r t V a r i a t i o n

19 Setembro 2010Controle Estatístico de Processos em Projetos

1. Fundamental um patrocinador altamente envolvido

2. Planejamento estratégico é a base de tudo

3. Especialize seu pessoal (SPC, LSS, Six Sigma, Estatística)

4. Um conjunto novo de ferramentas é necessário

5. Tentativa e erro é parte do processo

6. Conheça os processos de forma detalhada

7. Mentore e dê apoio, mas deixe a responsabilidade maior com os gerentes de projeto

8. Repense e questione sua abordagem frequentemente

9. Olhe para fora da organização, deixe seu umbigo de lado

10. Participação de todos é fundamental

Lições AprendidasLiLiççõesões AprendidasAprendidas

20 Setembro 2010Controle Estatístico de Processos em Projetos

Perguntas ?PerguntasPerguntas ??

[email protected]

21 Setembro 2010Controle Estatístico de Processos em Projetos

Estabelecer Metas Organizacionais - Planejamento EstratégicoEstabelecerEstabelecer MetasMetas OrganizacionaisOrganizacionais -- PlanejamentoPlanejamento EstratEstratéégicogico

Objetivos de Qualidade e

performance de processos

Objetivos Organizacionais

Drivers de Mercado ,

Necessidades de Melhoria

Expectativas dos Clientes

+

+

=

Planejamento Estratégico

22 Setembro 2010Controle Estatístico de Processos em Projetos

• Define abordagem da organização em relação ao controle estatístico do processo e melhorias

• Basicamente contém :

Metas e Objetivos de Qualidade e Performance

Metas e Objetivos comuns a todos os projetos

Metas e Objetivos comuns à organização

Baselines Organizacionais

Modelos Organizacionais de Performance

Processo Geral de controle estatístico

Procedures Organizacionais (Baselines, modelos, ferramentas, etc.)

Procedures de Projeto

Estabelecer Metas Organizacionais – Plano Organizacional CEPEstabelecerEstabelecer MetasMetas OrganizacionaisOrganizacionais –– Plano Plano OrganizacionalOrganizacional CEPCEP

23 Setembro 2010Controle Estatístico de Processos em Projetos

Estabelecer Metas do Projeto/Processo/Estabelecer Metas do Projeto/Processo/SubSub--ProcessoProcesso -- Plano de Plano de GerenciamenoGerenciameno EstatEstatíísticostico do do ProjetoProjeto

• É uma instância do “Plano Organizacional CEP”.

• Pode ser simplesmente uma seção do Plano de Qualidade.

• Os projetos re-usam o plano organizacional de CEP e somente definem :

Os objetivos comuns aplicáveis ao projeto

Os objetivos específicos do projeto

Processos e Sub-processos impactados pelos objetivos

Plano de coleta, armazenamento e análise das métricas sobre controle estatístico.

Baselines do projeto

Procedimentos a serem executados

24 Setembro 2010Controle Estatístico de Processos em Projetos

Planejar a coleta de métricas iniciais de PerformancePlanejar a coleta de mPlanejar a coleta de méétricas iniciais de Performancetricas iniciais de Performance

• Para estabelecer objetivos de melhoria e mesmo de estabilização do processo é preciso ter uma referência, um ponto de partida.

• Esta referência pode ser obtida de várias formas:

Obtenção de dados históricos de projetos passados

Obtenção de dados históricos de projetos na Indústria (por exemplo : ISBSG no caso de desenvolvimento de aplicações em TI).

Plano de coleta de métricas para o projeto em questão (entender a performance atual para poder estabilizar e melhorar).

25 Setembro 2010Controle Estatístico de Processos em Projetos

Analisar a Performance e estabelecer objetivos iniciaisAnalisar a Performance e estabelecer objetivos iniciaisKit CEP

Modelos Baselines

Análise Performance

Objetivos Iniciais

Kit LSS/Six Sigma

• Voice of the Customer (VOC)• Critical to Quality (CTQ)• Kano Model

26 Setembro 2010Controle Estatístico de Processos em Projetos

Coletar e Refinar métricas do processo e analisarColetar e Refinar mColetar e Refinar méétricas do processo e analisartricas do processo e analisar

• Em algumas situações é preciso analisar mais detalhadamente o processo e quebrá-lo em subprocessos.

• O entendimento mais detalhado de como o processo/subprocesso é executado pode ser obtido por outras técnicas/ferramentas tais como:

Fluxogramas

SIPOC (Supplier, Input, Process, Output, Customer)

• Este detalhamento/melhor entendimento da performance do processo irá permitir a coleta e análise mais efetiva do processo e confirmar/rever os objetivos iniciais que foram definidos anteriormente.

27 Setembro 2010Controle Estatístico de Processos em Projetos

Identificar as causas EspeciaisIdentificar as causas EspeciaisIdentificar as causas Especiais

• Este é o momento de analisar o porque da variação

• Analise cada observação e determine

a causa-raiz da mesma, através de :

Brainstorming

Espinha de Peixe

Fluxograma

Métodos Quantitativos

28 Setembro 2010Controle Estatístico de Processos em Projetos

Remover as causas Especiais com ações corretivasRemover as causas Especiais com aRemover as causas Especiais com açções corretivasões corretivas

• Este é o momento de estabilizar o processo e torná-lo capaz.

• A eliminação da variação normalmente

acontece através de :

Melhoria/Automação

Checklists de apoio

Mecanismos de revisão/prevenção

Treinamento

Etc

29 Setembro 2010Controle Estatístico de Processos em Projetos

Recalcular os limites de controleRecalcular os limites de controleRecalcular os limites de controle

• Com a eliminação das causas especiais é provavável que o processo tenha novos limites de controle.

• Isto pode levar a necessidade de rever os objetivos de melhoria previamente definidos ou mesmo já capitalizar as melhorias introduzidas.

-200%

-100%

0%

100%

200%

300%

400%

Indi

vidu

al V

alue

s

30 Setembro 2010Controle Estatístico de Processos em Projetos

Identificar variação devido a causas ComunsIdentificar variaIdentificar variaçção devido a causas Comunsão devido a causas Comuns• Com a eliminação das causas especiais é possível agora introduzir

melhorias, já que o proceso encontra-se estabilizado.

• Analise cada observação e determine a

causa-raiz da mesma, através de :

Brainstorming

Espinha de Peixe

Fluxograma

Métodos Quantitativos

31 Setembro 2010Controle Estatístico de Processos em Projetos

Identificar oportunidades de melhoria do processoIdentificar oportunidades de melhoria do processoIdentificar oportunidades de melhoria do processo

• Neste momento torna-se necessário identificar possíveis oportunidades de melhoria.

• Em várias situações é preciso usar ferramentas mais sofisticadas para permitir uma análise mais profunda e eventualmente simulações.

• Ferramentas como Minitab e Crystal Ball podem ser fundamentais, como também o suporte de estatísticos.

32 Setembro 2010Controle Estatístico de Processos em Projetos

Introduzir melhorias através de um pilotoIntroduzir melhorias atravIntroduzir melhorias atravéés de um pilotos de um piloto

• Determine critérios para seleção do piloto

• Implemente a melhoria no piloto

• Colete os resultados

• Analise os resultados

• Faça ajustes, caso necessário

• Planeje a implementação final

• Implemente a melhoria na organização

33 Setembro 2010Controle Estatístico de Processos em Projetos

Monitorar a nova PerformanceMonitorar a nova PerformanceMonitorar a nova Performance

• Continue executando os procedimentos de coleta e análise para garantir nenhuma supresa, o processo precisa continuar estável e capaz.

• Comece a se preparar para o novo ciclo de melhoria

-200%

-100%

0%

100%

200%

300%

400%

Indi

vidu

al V

alue

s