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JOÃO JOSÉ DE SOUZA

Escola de Administração de Empresas de São PauloFund ação Getúlio Vargas

Especialização em Administração Contemporânea

MONOGRAFIA

O PROGRAMA SEIS SIGMA E A MELHORIA CONTÍNUA


ORIENTDOR: PROF. DR. PAULO YAZIGY SABBAG

SÃO PAULO – SP2003


Escola de Administração de Empresas de São PauloFund ação Getúlio Vargas

Especialização em Administração Contemporânea

O PROGRAMA SEIS SIGMA E A MELHORIA CONTÍNUA

TRABALHO APRESENTADO PARA CONCLUSÃO DO CURSO DE ESPECIALIZAÇÃO EM ADMINISTRAÇÃO CONTEMPORÂNEA, DA EAESP – FUNDAÇÃO GETULIO VARGAS, SOB ORIENTAÇÃO DO PROF. PAULO YAZIGI SABBAG.

SÃO PAULO2003


“ A contribuição de longo p razo da estatísticadepende em não ter somente estatísticos

altamente treinados para a indú stria, mas criar uma geração de físicos, químicos,

engenheiros e outros que pensem estatisticamente, os quais estarão desenvolvendo

os process os de produção do futuro.”

Walter A. Shewhart

(Bell Labs, 1939)


Resumo

O presente trabalho pretende demonstrar a metodologia e a aplicabili dade do ProgramaSeis Sigma na solução de problemas e na melhoria contínua da qualidade.

O programa Seis Sigma teve sua origem na Motorola em 1985, obtendo resultadosfantásticos nas décadas de 80 e 90. Posteriormente ele foi implantado em outras empresas com igualsucesso. Em 1995 Jack Welch o implantou na General Eletric, obtendo resultados surpreendentes, apartir daí a fama de eficácia do programa se espalhou pelo mundo.

Através de uma revisão nos conceitos, ferramentas, metodologia e historia da Qualidade,será demonstrado como o programa auxili a no aumento da capacidade crítica e analítica dos profissionaisde uma empresa, para que estes possam resolver problemas crônicos e atingir metas de melhoriadesafiadoras.


Abstract

This paper will show Six Sigma Program, metodology, applicabylite in problems solutionand in the quality improvement.

Six Sigma Program , a disciplined, data-driven quality improvement program designed toreduce flaws, expose inefficiency and streamline processes, was pioneered at Motorola in the mid-1980s.General Electric Chairman Jack Welch, who embraced Six Sigma eight years ago, calls it a revolution.GE claims a savings of more then $2 billion in 1999 and has become a darling of Wall Street.

Through of conception revision, quality tools, metodology and Quality history, this paperwill show how Six Sigma Program could make a assistant of emploies critical and analytical capacity, tosolve chronics problems and to reach challenge targets.


1 – Abertura

1.1- A realidade das empresas1.2- Objetivos da Monografia

2 – A noção de Qualidade

2.1 - Engenharia da Qualidade:2.2 - Engenharia de Confiabilidade:

3.1 – As Ferr amentas Estatísticas da Qualidade

3.1.1 – Estrtificação3.1.2 – Folha de Verificação3.1.3 – Grafico de Pareto3.1.4 – Diagrama Causa e Efeito3.1.5 – Histograma3.1.6 – Medidas de locação e variabilidade3.1.7 –Índices de capabilidade de processos3.1.8 – Diagrama de dispersão3.1.9 – Gráfico de controle3.1.10 – Amostragem3.1.11 – Intervalos de confiança e análise de variância3.1.12 – Análise de regressão3.1.13 – Planejamento de experimentos3.1.14 – Análise multivariada3.1.15 – Confiabilidade3.1.16 – Avaliação dos sistemas de medição

3.2 – As Ferr amentas de Planejamento da Qualidade3.2.1 – Diagrama de afinidades3.2.2 – Diagrama de relações3.2.3 – Diagrama de árvore3.2.4 – Diagrama de matriz3.2.5 – Diagrama de priorização3.2.6 – Diagrama de processo decisório3.2.7 – Diagrama de setas.


3.3 – O Controle da Qualidade Total3.3.1 – Qualidade

4. – Confiabilidade e prevenção de falhas em produtos

4.1 - Confiabilidade4.1.1 - Confiabilidade e Taxas de Falha4.1.2 - Engenharia da Confiabilidade4.1.3 - Categorias Medianas (Median Ranks) e Regressão Linear.

4.2 – Prevenção de falhas4.2.1 - Auditoria de Processos

4.3 – Análise de Falhas4.3.1 - M S P – Método de Solução de Problemas4.3.1.1 - Método P.D.C.A ( Planejar, Fazer, Checar e Agir )4.3.1.2 – Tipos de Problemas4.3.1.3 – Método de Análise:4.3.1.4 – Responsabilidade

5 – A metodologia Seis Sigma

5.1 – Identificação do problema

5.2 – Análise do fenômeno

5.3 – Análise do processo5.3.1 - Desenhar o fluxo do processo gerador do problema5.3.2 - Indicar os produtos em processo e o produto final5.3.3 - Indicar os parâmetros de produto5.3.4 - Indicar os Parâmetros de processo5.3.5 - Classificar os parâmetros de processo

5.4 – Priorização das causas


5.5 – Análise quantitativa dos fatores5.5.1 – Planejamento de experimentos5.5.2 – Exemplo de experimentos5.5.3 – Armadilhas em experimentos5.5.3.1 – Armadilhas: variável comum5.5.3.2 – Armadilhas: corr elações casuais5.5.3.3 – Armadilhas: faixa de variação5.5.3.4 – Armadilhas: causa reversa5.5.3.5 – Armadilhas: fatores omitidos5.5.3.6 – Armadilhas: multicolinearidade

5.6 – Elaboração do Plano de ação

5.7 – Verificação da efetividade do Plano de ação5.7.1 – Condção do plano de ação5.7.2 – Verificar os resultados

6 – Resultados da aplicação do Programa Seis Sigma

6.1 - Schneider Electr ic reduz custos e melhora atendimento com Seis Sigma6.2 – Multibras aplica o Seis Sigma no projeto6.3 – FDG ensinando o Seis Sigma6.4 – Telefônica: no caminho da qualidade6.5 - Belgo-Mineira investe para formar Faixas-Pretas em Qualidade6.6 – Kodak economiza com o Seis Sigma

7 – Conclusão

8 - Bibliografia


1 – Abertura

1.1- A realidade das empresas

No mundo atual, caracterizado por rápidas e profundas mudanças nas áreas tecnológicas,econômica e social, apenas as empresas que sabem utili zar de forma eficiente a informação nogerenciamento encontram-se em posição realmente competitiva.

O gerenciamento consiste em atingir as metas necessária à sobrevivência de umaorganização e ao seu desenvolvimento. Isto é, uma meta é alcançada por meio do método gerencial.

Quanto mais informações forem agregadas ao método, maiores as chances de se alcançaras metas. neste contexto, podemos introduzir a estatística como a ciência que viabili za a coleta, oprocessamento e a disposição da informação, de forma que o conhecimento assim gerado possa serutili zado - por meio do método gerencial - para o alcance de metas. Portanto, é imediato perceber que aestatística é fundamental para as empresas que desejam garantir sua sobrevivência a longo prazo.

Diante desta realidade é inevitável que surja a pergunta: por que ainda existe, por partedas empresas, uma certa resistência quanto ao uso da estatística? A resposta a esta pergunta é a seguinte:a estatística não vem sendo ensinada de forma integrada à prática gerencial. Os cursos para profissionaisde empresas vêm sendo centrados, muitas vezes, em deduções e cálculos matemáticos, que não permitemvisualizar a aplicação da estatística na empresa. O participante termina o curso sem saber como oconhecimento adquirido poderá garantir bens e serviços de melhor qualidade, que é o que realmente lheinteressa. Pior: termina o curso sem a habili dade necessária para a utili zação da estatística como umaferramenta básica ao tratamento da informação dentro do método gerencial. Uma situação semelhanteacontece com a maioria dos livros de estatística.

Diante dessa constatação, onde temos administradores e engenheiros que poucoconhecem, ou simplesmente não sabem como usar a estatística, os problemas que surgem no cotidianodas empresas tendem a ser tratados de forma simplista.

O tratamento dos problemas desde a concepção de um produto até o seu pós-vendas,geralemente é feito de maneira incorreta. Existe uma grande deficiência na análise dos problemasencontrados e de suas verdadeiras causas.

As análises quando são realizadas não focam suficientemente o problema e suas possíveisorigens, com isto são tomadas decisões erradas, que acabam por não resolver o problema e em algunscasos até mesmo agravando-o ainda mais.

Por decadas as organizações tem utili zado uma infinidade de ferramentas e metodologiasdiferentes para o tratamento dos problemas, todas elas com diferentes graus de eficácia. Entretanto naverdade não faltam ferramentas para se buscar a solução dos problemas.

O que ocorre é uma falta de disciplina, de coerência e de uma metodologia uniforme parao tratamento dos problemas. Devido a este fato pesnou-se em uma metodolgia que agupasse asprincipais ferramentas da qualidade, ao mesmo tempo que criasse uma rotina padronizada na solução deproblemas. A esse método deu-se o nome de Programa Seis Sigma.


O Six Sigma constituem a mais poderosa ferramenta da gestão jamais imaginada e quepromete um aumento na quota de mercado, reduções nos custos e enormes desenvolvimentos no lucroda bottom line de qualquer empresa, independentemente da sua dimensão.

Acarinhada por Wall Street, transformou-se no mantra das 500 maiores empresaspertencentes ao ranking da Fortune, simplesmente porque funciona. O extraordinário e inovadorprograma de gestão — apresentado pela GE, pela Motorola e pela Alli ed Signal — exibe umacapacidade sem precedentes para se alcançar resultados financeiros superiores. Mas o que é que seentende por Six Sigma? É, em primeiro lugar, um processo de negócio que possibili ta que as empresasaumentem drasticamente os seus lucros através de uma reestruturação das operações, aumento daqualidade e eliminação de defeitos ou erros em qualquer área de performance do negócio, desde opreenchimento de encomendas até à produção de motores de aviões. Enquanto os programas dequalidade tradicionais se concentram na detecção e correcção de erros, o sistema Six Sigma abrange algomais ambicioso: fornece métodos específicos para recriar o próprio processo, para que os erros nuncacheguem sequer a existir.

Grande parte das empresas opera a um nível de três a quatro sigmas, no qual o custo dosdefeitos se cifra em cerca de 30% das receitas. Ao aproximarem-se dos seis sigmas — ou seja, menos doque um defeito por 3,4 milhões de oportunidades —, o custo em termos de qualidade é reduzido paramenos de 1% do total de vendas, ou seja, quanto maior for a qualidade, mais diminutos serão os custos.

Quando a GE reduziu os seus custos de 20% para menos de 10%, poupou cerca de milmilhões de dólares em apenas dois anos — dinheiro que foi canalizado directamente para a bottom line.Esta é a razão pela qual Wall Street e empresas tão diversas como a Sony, a Ford, a Nokia, a TexasInstrument, a Canon, a American Express, a Hitachi, a Toshiba, a Lockheed Martin, a Polaroid ou aDuPont, entre outras, aderiram a programas alargados de Six Sigma, esperando atingir ainda umaposição mais forte nos mercados.

O processo Six Sigma deverá revestir-se de importância extrema para qualquer executivoou gestor determinado a colocar a sua empresa na linha da frente da indústria em que opera.

Embora as ferramentas usadas não sejam novas, a abordagem Seis Sigma acrescentaconsiderável valor a elas, desenvolvendo um vocabulário de métricas e ferramentas uniformizado emtoda a organização. Ao se formalizar o uso de ferramentas estatísticas, evita-se empregá-las isolada eindividualmente em um caminho desconhecido. Com isso intensifica-se a necessidade de entender ereduzir variações, em vez de somente estimá-las. Seis Sigma exige que muitas coisas estejamquantificadas, mesmo sendo intangíveis, como a percepção do cliente. dessa forma, salienta umaabordagem baseada em dados para o gerenciamento, e não apenas sentimentos ou intuição.

A estimativa dos analistas de mercado americanos é de que, a curto prazo, as indústriasde transformação que não estiverem com um nível de qualidade Seis Sigma estarão sem capacidadecompetitiva


1.2- Objetivos da Monografia

O presente trabalho tem como objetivo apresentar o Programa Seis Sigma como umagente para promover a melhoria contínua da qualidade nas empresas e em seus produtos.

A melhoria contínua acima mencionada, não refere-se apenas da qualidade percebida peloconsumidor final, mas também da qualidade e confiabili dade dos processo de produção. Desta formaquando as empresas tem melhores processo, melhores serão os produtos originados e também serãomenores os seus custos. Com isto as empresas poderão ter preços menores e com maior grau deconfiança em seus produtos. Assim o consumidor além de ter acesso a produtos mais baratos, tambémcontará com produtos mais confiáveis.

Nesta Monografia serão apresentadas:

• A evolução da qualidade na História

• As principais ferramentas estatísticas utili zadas pelas áreas da qualidade nacorporações.

• Noções de confiabili dade

• A metodologia do Programa Seis Sigma

• Resultados obtidos por empresas com o programa

Assim pretendemos demonstrar a importância da utili zação de um método estruturado nasolução de problemas, que pode além de gerar uma melhoria dos produtos, propiciar grandes retornosfinanceiros para as empresas que se empregam o método.


2.1 – A noção de Qualidade

As necessidades humanas pela qualidade existem desde o crepúsculo da história.Entretanto os meios para obter essas necessidades, sofreram imensas e contínuas mudanças ao longosdos anos.

Antes do século XX, o gerenciamento para a qualidade baseava-se em princípios muitoantigos que eram utili zados tanto pelos artesãos como pelos consumidores:

• A inspeção do produto pelo consumidor, que ainda hoje é largamente usadaprincipalmente em mercados e nas vendas de alimentos a granel.

• O conceito de artesanato, no qual os compradores confiam na técnica e reputação deartesãos treinados e experientes. Alguns artesãos adquiriam reputações que seestendiam muito além de suas aldeias, chegando em alguns casos a seremconsiderados tesouros nacionais.

À medida que o comércio se expandiu além dos limites das aldeias, e com o aumento da tecnologia, conceitos e ferramentas adicionais foram inventadas para assistir o controle da qualidade.

Dentre essas novas ferramentas que passaram a ser utili zadas pelos artesãos podemosdestacar duas delas: especificações por amostragem e garantias de qualidade nos contratos de venda.

Nas grandes cidades os artesãos se organizaram em corporações de monopólio, quegeralmente eram rigorosas na imposição da qualidade do produto. Entre as estratégias utili zadasestavam:

• Especificações impostas para os materiais de entrada, processos e bens acabados.

• Fiscalização do desempenho dos membros da corporação

• Controles de exportação sobre os bens acabados.

A abordagem americana inicial para o controle da qualidade seguiu a pratica prevalecente nos países europeus que colonizaram o continente americano. Aprendizes instruíam-se numofício, qualificavam-se como artífices e no devido tempo podiam tornar-se mestres de oficinasindependentes.

A Revolução Industrial que se originou na Europa, criou o sistema fabril, que logoproduzia mais que as pequenas oficinas independentes, tornado-as muito obsoletas. Os artesãostornaram-se então operários e os mestres de ofício tornaram-se supervisores das fábricas.


A qualidade era gerenciada como antes, através das técnicas dos artesãos, suplementadaspor inspeções departamentais ou auditorias dos supervisores. A Revolução Industrial também acelerou ocrescimento do número de estratégias utili zadas, sendo incluídas algumas tais como:

• Especificações escritas para materiais, processos, bens acabados e testes.

• Mensurações junto com os instrumentos de medição associados e os laboratórios paratestes.

• Padronização de muitas formas.

Quando os conceitos da Revolução Industrial chegaram à América, vindos da Europa, oshabitantes das colônias novamente seguiram a prática européia.

No final do século XIX os Estados Unidos separaram-se consideravelmente da tradiçãoeuropéia ao adotar o sistema Taylor de gerenciamento científico. No centro do sistema de Taylor residiao conceito da separação do planejamento da execução. Essa separação tornou possível um crescimentoconsiderável na produtividade. Também deu um golpe irremediável no conceito de artesanato. Alémdisso, a nova ênfase na produtividade surtiu um efeito negativo na qualidade. Para restabelecer oequilíbrio, os gerentes de fábrica adotaram uma nova estratégia: um departamento central de inspeção,dirigido por um inspetor chefe. Os vários inspetores departamentais foram então transferidos para onovo departamento de inspeção sob oposição severa dos supervisores da produção.

As dimensões externas dessas estratégias de inspeção podem ser vistas a partir dasituação reinante no Hawthorne Works of Western Eletric Company no final da década de 1920.Naquele momento Hawthorne era praticamente a única instalação fabril da Bell System. Em seu auge,por volta de 1928, ela empregava 40.000 pessoas, das quais 5.200 estavam no departamento deinspeção.

Durante os acontecimentos anteriormente relatados, podemos verificar que a prioridadedada à qualidade caiu sensivelmente. Além disso a responsabili dade quanto a função da qualidadetornou-se vaga e confusa. Na época dos artesãos, o mestre participava pessoalmente no processo degerenciamento para a qualidade. O que surgiu foi um conceito no qual a alta gerência separou-se doprocesso de gerenciamento para a qualidade.

O século XX trouxe um crescimento explosivo nos bens e serviços, tanto em termos devolume quanto de complexidade. Industrias imensas surgiram para produzir, vender e manter bens aoconsumidor, tais como automóveis, eletrodomésticos e aparelhos de entretenimento. Esses bens são cadavez mais complexos e portanto mais exigentes em relação à qualidade. Bens para o uso industrial nãoeram menos exigentes.


As industrias de serviços também sofreram um crescimento explosivo em volume ecomplexidade. A complexidade era evidente nos sistemas imensos que forneciam energia, comunicação,transporte e processamento de informações. Esses sistemas são da mesma maneira sempre maisexigentes no que se refere à qualidade, especialmente relacionada a continuidade do serviço, que ébaseado no parâmetro de confiabili dade.

A maioria das estratégias que surgiram para lidar com essas forças de volumes ecomplexidade podem ser agrupadas sob dois nomes distintos:

2.1.1 - Engenharia da Qualidade:

Essa especialidade origina-se na aplicação de métodos estatísticos para o controle daqualidade em fabricação. Boa parte dos trabalhos teóricos pioneiros foi feita nos anos vinte pelodepartamento responsável pela qualidade do Bell Telephone Laboratories. Pertenciam a essedepartamento Shewhart, Dodge e Edwards. Grande parte das aplicações pioneiras ocorreram dentro doHawthorne Works da Western Eletric Company. Entre os membros da equipe encontravam-se J. M.Duran que participou do Hawthorne Works em 1924. Naquela época esse trabalho pioneiro surtiu poucoimpacto na industria. O que sobreviveu para tornar-se influente nas décadas posteriores foi o quadro decontrole de Shewhart. Na década de 1980 foi amplamente utili zado como um elemento principal no quese chamava comumente de CEP (Controle Estatístico de Processos).

2.1.2 - Engenharia de Confiabilidade:

Essa especialidade surgiu principalmente na década de 1950 como resposta aos sistemascomplexos. Acabou gerando uma literatura considerável relacionada à conformação da confiabili dade e aformulas, além de bancos de dados para quantificar a confiabili dade. Inclui conceitos para melhorar aconfiabili dade de um produto ao quantificar fatores de segurança, reduzindo o número de componentes emantendo a qualidade em níveis de falhas por milhão de peças produzidas.

Essas novas especialidades que surgiram precisavam de um lugar na organização dasempresas, que acabavam criando departamentos com nomes tais como: controle da qualidade, garantiada qualidade, etc. Esses departamentos eram liderados por um gerente de qualidade e nele residiam asatividades relacionadas à qualidade: inspeção e testes, engenharia da qualidade e de confiabili dade.

A atividade principal, a de inspeção e testes, desses departamentos permaneceu sob aótica que já vinha sendo empregada, ou seja, a separação e produtos bons e maus. O maior benefício foireduzir o risco de produtos defeituosos serem enviados aos clientes. Entretanto isso ajudou a criar umacrença de que a obtenção da qualidade era unicamente de responsabili dade do departamento dequalidade. Por sua vez essa crença dificultou os esforços em eliminar as causas dos produtos defeituosos,ou seja, as responsabili dades eram confusas. Como resultado, produtos com tendências de falhas eprocessos não capazes permaneceram atuantes e continuaram a gerar altos custos pela má qualidade.


O que realmente surgiu foi um conceito de gerenciamento para a qualidade mais oumenos como o seguinte: cada departamento funcional executava sua devida função e em seguidaentregava o resultado ao próximo departamento funcional da seqüência de eventos. No final odepartamento de qualidade separava o bom do mau produto. Quanto aos produtos defeituosos queescapavam ao consumidor, era providenciada a devolução através do serviço ao cliente baseado em garan-tias.

Pelos padrões das décadas posteriores esse conceito de confiança apenas baseado nainspeção e nos testes tornou-se inseguro. Entretanto não seria um empecilho se os concorrentesempregassem o mesmo conceito, como era geralmente o caso. Apesar das deficiências inerentes aoconceito de detecção, os bens americanos conseguiram uma boa reputação quanto a qualidade. Emalgumas linha de produtos, as empresas americanas tornaram-se líderes em qualidade. Além disso aeconomia americana atingiu a dimensão de superpotência.

Durante a Segunda Guerra Mundial a industria americana enfrentou a tarefa adicional deproduzir quantidades enormes de produtos militares. Uma parte da estratégia global durante a SegundaGuerra Mundial foi a de interromper a produção de vários produtos civis como automóveis,eletrodomésticos e produtos de entretenimento. Uma imensa escassez de bens surgiu no meio de umenorme crescimento do poder de compra. Levou todo o resto da década para que a oferta se equiparasseà demanda.

Durante esse período as empresas de fabricação deram prioridade aos cumprimentos dosprazos de entrega, de modo que a qualidade do produto caiu. O hábito de priorizar as datas de entregapersistiu por muito tempo após a escassez Ter terminado.

Na Segunda Guerra Mundial surgiu uma nova estratégia: “Controle Estatístico daQualidade (CEQ)” . O War Production Board, num esforço para melhorar a qualidade de fabricação dosbens militares, patrocinou vários cursos de treinamento sobre as técnicas estatísticas desenvolvidas peloBell System durante a década de 1920. Um dos conferencistas do War Production Board foi o Dr. W. E.Deming. Ele também foi empregado por pouco tempo no Hawthorne Works na década de 1920. Muitosdos que freqüentaram os curso tornaram-se entusiastas e conjuntamente organizaram a SociedadeAmericana para o Controle de Qualidade (ASQC). Em seus primeiros anos a ASQC norteava-sevigorosamente pelo CEQ, estimulando assim mais entusiasmo.

Como veio a ser a maior parte das aplicações nas empresas dirigiram-se às ferramentasem vez de dirigirem-se aos resultados. Como os contratos do Governo pagavam tudo, a empresas nãopodiam perder. No tempo devido os contratos do Governo acabaram, e os programas de CEQ foramreexaminados do ponto de vista da efetividade do custo. A maioria deles fracassou no teste, resultandoem seus cancelamentos.

Após a Segunda Guerra Mundial os japoneses partiram em direção à busca de metasnacionais através do comércio e não de meios militares. Os principais fabricantes que estiveram bastanteenvolvidos na produção militar, enfrentaram a conversão para os produtos civis. Um dos principaisobstáculos para a venda desses produtos no mercado internacional era a reputação nacional por produtosde Segunda, devido a exportação de bens de má qualidade antes da Segunda Guerra Mundial.


Para solucionar seus problemas de qualidade, os japoneses se prontificaram a aprendercomo os outros países gerenciavam para a qualidade. Para esse fim os japoneses enviaram equipes aoexterior para visitar grandes empresas estrangeiras e estudar suas abordagens, além de traduziremliteratura estrangeira selecionada para o japonês. Eles também convidaram conferencistas estrangeirospara ir ao Japão e conduzir cursos de treinamento para gerentes. A partir desses e outros dados deentrada, os japoneses arquitetaram alguma estratégias inéditas para criar uma revolução na qualidade.Várias dessas estratégias foram decisivas, dentre elas destacam-se:

• Os gerentes de nível alto lideraram pessoalmente a revolução

• Todos os níveis e funções foram treinados em gerenciamento da qualidade.

• O aperfeiçoamento da qualidade foi empreendido a um ritmo contínuo erevolucionário.

• A força de trabalho participou do aperfeiçoamento da qualidade através do conceitode círculos de controle de qualidade (CCQ).

No período logo após a guerra, as empresas americanas afetadas, logicamenteconsideraram que a competição japonesa residia nos preços e não na qualidade. Sua resposta foi levar afabricação de produtos de intensa mão-de-obra para áreas onde a mão-de-obra fosse mais barata,freqüentemente fora do país.

À medida que os anos passaram a competição de preços caiu, enquanto que a competiçãoda qualidade subiu. Durante as décadas de 1960 e 1970, vários fabricantes japoneses aumentarambastante sua participação no mercado americano. Uma das principais razões deveu-se à superioridade emqualidade. Muitas industrias foram afetadas, como por exemplo a industria eletrônica, automobilística, deaço e máquinas industriais.

As empresas americanas geralmente não conseguiam observar as tendências. Elasaderiram à crença de que a competição japonesa baseava-se primordialmente na competição de preços enão na de qualidade. Alguns observadores deram o sinal de aviso de que os japoneses direcionavam-se àliderança mundial em qualidade e que conseguiriam atingi-la, pois mais ninguém trabalhava nesse sentidonaquele ritmo. O alarme foi dado na Conferência da Organização Européia para o Controle da Qualidadeem Estocolmo em junho de 1966.

O efeito mais óbvio decorrente da revolução japonesa de qualidade foi a enormeexportação de bens. O impacto nos Estados Unidos foi considerável, especialmente em certas áreas maissensíveis; as empresas de fabricação afetadas sofreram prejuízos devido a perda resultante de vendas. Aforça de trabalho e seus sindicatos sofreram também pela diminuição dos postos de trabalho. A economiaAmericana foi afetada e a balança comercial tornou-se desfavorável.


Posteriormente um outro fenômeno significativo do pós-guerra foi a ascensão daqualidade do produto a uma posição de destaque na mentalidade do público. Esse aumento deimportância foi o resultado da convergência de algumas tendências tais como:

- Preocupação crescente sobre os danos ao ambiente.- Ações judiciais impondo responsabili dades precisas- Receio de grandes desastres- Pressão por parte de organizações de consumidores por melhor qualidade- Público mais consciente do papel da qualidade na competição internacional

Conjuntamente essas tendências são uma conseqüência da adoção pela humanidade datecnologia e industrialização. Esta presta muitos benefícios à sociedade, mas também torna a sociedadedependente do desempenho contínuo e do bom comportamento de uma gama imensa de bens e serviçostecnológicos. É este fenômeno da vida necessitando de qualidade, uma forma de assegurar os benefícios,mas vivendo perigosamente. Como os holandeses que aproveitaram tanta terra do mar, nós temos osbenefícios da tecnologia. Entretanto precisamos de diques de proteção na forma de boa qualidade paraproteger a sociedade contra interrupções dos serviços e resguardá-la contra desastres.

As respostas das empresas à crescente necessidade e busca por qualidade, resultou naadoção de estratégias tais como:

- Criação de comissões de alto nível para estabelecer políticas, metas e planos de açãorespeitantes à segurança do produto, danos ambientais e reclamações deconsumidores.

- Estabelecimento de programas específicos a serem executados pelas várias funções,como por exemplo projeto de um produto, fabricação, publicidade e aspectos legais.

- Auditoria para garantir que as políticas e metas fossem atendidas.

Contrastando com isso as respostas japonesas à revolução de qualidade tomaram muitasdireções. Algumas delas consistiam em estratégias que não se relacionavam com o melhoramento dacompetitividade mundial. Em vez disso nos Estados Unidos foram feitos esforços para bloquear atravésde uma legislação restritiva de cotas, processos criminais e civis e apelos para se comprar produtosamericanos.

Entretanto a maioria dos gerentes de alto nível reconheceram que a melhor resposta a umdesafio competitivo era a de se tornar mais competitivo. Sem treinamento ou experiência nogerenciamento para a qualidade, esses mesmos altos gerentes buscaram ajuda dos especialistas internos eexternos. Resultou disso que os vários especialistas propuseram muitas estratégias, incluindo amotivação da mão-de-obra, círculos de controle de qualidade, controle estatístico de processos econscientização dos gerentes e supervisores. Outras estratégias ainda incluíam o cálculo do custo daqualidade, melhoramentos do tipo projeto a projeto, manuais completos de procedimentos, revisão daestrutura organizacional, incentivos para a qualidade, inspeção e testes automatizados e o uso darobótica.


Todas essas estratégias possuem algum mérito sob condições apropriadas. Os altosgerentes tiveram então de selecionar uma ou mais estratégias disponíveis para serem usadas como basedo plano de ação. Todos eles eram gerentes experientes, mas não no gerenciamento da qualidade. Osresultados em geral não foram satisfatórios, pois esses gerentes estavam acostumados com açõesimediatistas, não estando acostumados a trabalhar e esperar pelos resultados a médio e longo prazo. Eainda muitas vezes as estratégias escolhidas não focavam os verdadeiros problemas fundamentais daempresa relacionados à qualidade.


3.1 – As Ferramentas Estatísticas da Qualidade

A seguir serão apresentadas as principais técnicas estatísticas que podem ser utili zadas deforma integrada em ciclos de melhoria contínua de processo e produtos.

3.1.1 – Estrtificação

Consiste no agrupamento da informação sob vários pontos de vista, de modo a focalizar aação. Os fatores equipamento, material, operador, tempo entre outros, são categorias naturais para aestratificação dos dados.

Fig 3.1 – Estratificação das perdas em supermercados

3.1.2 – Folha de Verificação

Formulário no qual os itens a serem verificados para a observação do problema já estãoimpressos, com o objetivo de facili tar a coleta e o registro dos dados. O tipo de folha de verificação a serutili zado depende do objetivo da coleta de dados. Normalmente é construída após adefinição dascategorias para a estratificação dos dados.

Fig 3.2 - Folha de verificação para papel

Perdas de produ tos em um supermercado

- armazenamento- data de validade- queda- deterioração- roubo

FOLHA DE VERIFICAÇÃO PARA LOCALIZAÇÃO DE DEFEITOS Produto: Folha formato A2

Material: Papel branco

Data: 01/03/2002

Obs: .


3.1.3 – Grafico de Pareto

Gráfico de barras verticais que dispõe a informação de forma a tornar evidente e visual apriorização de temas. A informação assim disposta também permite o estabelecimento de metasnuméricas viáveis de serem alcançadas.

Fig 3.3 – Pareto de vendas de produto

3.1.4 – Diagrama Causa e Efeito

Esta ferramenta que também é conhecida como Diagrama de Ishikawa, apresenta arelação existente entre um resultado de um processo e os fatores do processo que por razões técnicas,possam afetar o resultado considerado. É empregado nas sessões de brainstorm realizada nos trabalhosem grupo

Fig 3.4 – Diagrama de Ishikawa para perdas de produtos

Volume de vendas

0,00%

5,00%

10,00%

15,00%

20,00%

25,00%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

0,00%

10,00%

20,00%

30,00%

40,00%

50,00%

60,00%

70,00%

80,00%

90,00%

100,00%

%

% ACUM.

Matéria-prima MáquinaMão-de-obra

Perda de produ tos

Método MediçãoMeio ambiente


3.1.5 – Histograma

Gráfico de barras que dispõe as informações de modo que seja possível a visualização daforma da distribuição de um conjunto de dados e também a percepção da localização do valor central eda dispersão dos dados em torno deste valor central. A comparação de histogramas com os limites deespecificação nos permite avaliar se um processo está centrado no valor nominal e se é necessário adotaralguma medida para reduzir a variabili dade do processo.

Fig 3.5 – Histograma de temperatura de estufa

3.1.6 – Medidas de locação e variabilidade

Estas medidas processam a informação de modo a fornecer um sumário dos dados sob afrma numérica. Este sumário quantifica a locação (onde se localiza o centro da distribuição dos dados) ea variabili dade (dispersão dos dados em torno do centro). O cálculo destas medidas é o ponto de partidapara a avaliação da capacidade de um processo em atender às especificações estabelecidas pelos clientesinternos e externo.

Fig 3.6 – Medidas de locação de temperatura de estufa

Temperatura

LIE LSE

Variável : Temperatura

Média de x = 520CDesvio Padrão de x = 10C

Se a temperatura tem distribuição normal:

- 99,7% das medidas estão na faixa x ± 3S :entre 49 e 550C

Especificação: 45 a 600C


3.1.7 –Índices de capabilidade de processos

Estes índices processam as informações de forma que seja possível avaliar se um processoé capaz de gerar produtos que atendam às especificações provenientes dos clientes internos e externo.

Fig 3.7 – Tabela dos índices de capabili dade deprocesso

3.1.8 – Diagrama de dispersão

Gráfico utili zado para a visualização do tipo de relacionamento existente etre duasvariáveis. Estas variáveis podem ser duas causas de um processo, uma causa e um efeito do processo oudois efeitos do processo.

Fig 3.8 – Diagrama de dispersão

3.1.9 – Gráfico de controle

Cp Nível do Process o

Cp ? 1,33 Capaz

1 ? Cp < 1,33 Razoável

Cp< 1 Incapaz

0

5

10

15

20

25

30

35

0 2 4 6 8 10 12 14

Series1

Series2


Ferramenta que dispõe os dados de modo a permitir a visualização do estado de controleestatístico de um processo e o monitoramento, quanto à locação e à dispersão, de itens de controle doprocesso.

Fig 3.9 – Gráfico de controle de variáveis

3.1.10 – Amostragem

As técnicas de amostragem permitem que sejam coletados, de forma eficiente, dadosrepresentativos da totalidade dos elementos que constituem o universo de nosso interesse.

Fig 3.10 – Diagrama de técnica de amostragem

0

8

16

24

32

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

LSC

LIC

TPO DE AÇÃO POPULAÇÃO AMOSTRA DADOS

Ações sobre o processo Processo Lote Amostra Dados

AÇÃO


3.1.11 – Intervalos de confiança e análise de variância

Estas ferramentas permitem um processamento mais aprofundado das informaçõescontidas nos dados, de modo que possamos controlar, abaixo de valores máximos pré-estabelecidos, oserros que podem ser cometidos no estabelecimento das conclusões sobre as questões qe estão sendoavaliadas.

µ = tempo médio de espera para o atendimento em um restaurante

HipótesesHo: µ • 15 minutosH1 : µ < 15 minutos

Estatística de Testet = - 3,815

Conclusãot = -3,815< t 2,5% = -2,145Concluir com 95% de confiança que a alteração realizada pelo restaurante diminuiu o tempo de espera dos clientes

Fig 3.11 – Resultados de análise de confiança

3.1.12 – Análise de regressão

Ferramenta que processa as informações contidas nos dados de forma agerar um modeloque represente o relacionamento existente entre as diversas variáveis de um processo, permitindo adeterminação quantitativa das causas mais influentes para o alcance de uma meta.

• = 24 + 2X1 +3X2 +1,7X1X2 onde:

Y = Rendimento de uma reação químicaX1 = temperatura do processoX2 = pressão de trbalho

Fig 3.12 – Análise de regressão de dados

3.1.13 – Planejamento de experimentos


Processam as informações nos dados de modo a fornecer indicações sobre o sentido noqual o processo deve ser direcionado para que a meta de interesse possa ser alcançada.

Fig 3.13 – Gráfico de planejamento de experimentos

3.1.14 – Análise multivariada

Processa as informações de modo a simplificar a estrutura dos dados e a sintetizar asinformações quando o número de variáveis envolvidas é muito grande.

Fig 3.14 – Gráfico de Análise multivariada

3.1.15 – Confiabilidade

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130Temperatura

Pre

ssão 95%

90%

80%

70%

60%

Cond ição atual do process o

Alterações para melhoria no process o

-10

-8

-6

-4

-2

0

2

4

6

8

10

-15 -10 -5 0 5 10 15

Grupo superior

Grupo inferior

Grupo médio

Grupo administrador

Grupo técnco


Fazem parte deste grupo de ferramentas a análise de tempo de falha ( também conhecidacomo análise de Weibull) e os testes de vida acelerada. Estas técnicas processam as informações de talforma que as necessidades dos clientes em segurança, durabili dade e manutenabili dade dos produtospossam ser atendidads pela empresa.

Fig 3.15 – Tabela de confiabili dade de componentes

3.1.16 – Avaliação dos sistemas de medição

Estas técnicas permitem avaliação do grau de confiabili dade dos dados gerads pelossistemas de medição utili zados na empresa.

a) alto vício + baixa precisão b) baixo vício + baixa precisãoc) alto vício + alta precisão d) baixo vício + alta precisão

Fig 3.16 – Análise dos sistemas de medição

Compon ente Taxa de Falha λλi

Velocímetro 0,128

Medidor de combustível 0,04 x 10-3

(a) (b) (c) (d)


3.2 – As Ferramentas de Planejamento da Qualidade

A seguir serão apresentadoas as Ferramentas de Planejamento da Qualidade, que tambémsão utili zadas pelos ciclos PDCA para melhorar e manter. Estas ferramentas são apropriadas para otratamento de dados não numéricos, sendo muito importantes na preparação de projetos e como apoioaos processos decisórios

3.2.1 – Diagrama de afinidades

Esta ferramenta utili za as similaridades entre dados não numéricos para facili tar oentendimento, de forma sistemática, da estrutura de um problema. É indicada para:

• Mostrar a direção adequada a ser seguida em um processo de solução deproblemas.

• Organizar as informações disponíveis• Prever situações futuras• Organizar idéias provenientes de alguma avaliação

Fig 3.17 – Diagrama de afinidades

3.2.2 – Diagrama de relações

Falta de objetivos das equipes

Autoritarismo

Falta entusiasmo

Problemas de comunicação

Falta habildade de liderança

Não aceita o papel de líder

Falta liderança

Prob lemas de gerenciamento


Apresenta a estrutura das relações de causa e efeito de um conjunto de dados numéricos,permitindo a organização da tecnologia disponível sobre o problema analisado. Sua utili zação é indicadanos seguintes casos:

• Problema complexo, de modo que a visualização das relações de causa e efeitonão é facilmente percebida.

• A seqüência correta das ações é crítica para o alcance do objetivo.

Fig 3.18 – Diagrama de relações

3.2.3 – Diagrama de árvore

Recomendada na definição da estratégia para a solução de um problema e na eluidação daessência de uma área a ser aprimorada. O diagrama de árvore mostra o mapeamento detalhado doscaminhos a serem percoridos para o alcance de um objetivo, sendo efetivo quando:

• A tarefa considerada é específica, complicada e não deve ser atribuída a apenasuma pessoa.

• A perda de uma tarefa básica é perigosa• Histórico demonstra que obstáculos levaram ao fracasso de tentativas anteriores.• É necessário o desdobramento das tarefas associadas ao alcance de um objetivo

básico.

Análise de um problema

Análise dos dados e causas

Delineamento da solução

Decisão de prioridades

Dados do problema

Mão-de-obra

Estudo do Processo

Máquinas


Fig 3.19 – Diagrama de arvore

3.2.4 – Diagrama de matriz

Consiste no arranjo dos elementos que constituem um evento ou problema de interessenas linhas e colunas de uma matriz, de forma que a existência ou a força das relações entre os elementosé mostrada, por meio de símbolos, nas intersecções das linhas e colunas. É utili zado na visualização deum problema como um todo, deixando claras as áreas nas quais o problema está concentrado. Estaferramenta permite:

• A exploração de um problema sob mais de um ponto de vista e a construção deuma base multidimentsional para a solução.

• A distribuição de tarefas entre as diversas equipes de trabalho disponíveis• A identificação de gargalos e pontos críticos

Fig 3.20 – Diagrama de matriz

Melhorar o processo de atendimento

Fazer os atendentes melhorar o

atendimento

Capacitar o pessoal de atendimento

Valorizar as atividades de atendimento

Melhorar equipamentos

Treianar pessoal

Mudar o la-out

Tipo do defeitoA B C D E

Lasca no gap

Trinca na camada

Riscos de lapidação

Abaulamento insuficiente

Causa do defeito

Relacionamento: Muito forte FracoForte


3.2.5 – Diagrama de priorização

Permite o processamento das informações contidas em um conjunto de dados constituidopor um grande número de variáveis, de modo que estas variáves possam ser representadas por apenasduas ou três caracterísiticas gerais. O Diagrama de priorização mostra a a importância dos fatorescomponentes de um problema, sendo utili zado quando:

• Os pontos chaves de um problema foram identificados, mas sua quantidade temque ser reduzida

• Na existência de concordância sobre os fatores, mas discordância sobre a ordemde abordagem destes fatores

• Existência de limitações de recursos humanos e financeiros e uma grandequantidade de problemas

• As opções para a solução do problema são fortemente correlacionadas

Fig 3.21 – Diagrama de priorização

3.2.6 – Diagrama de processo decisório

É utili zado para garantir o alcance de uma meta pelo estudo da lógica de todas aspossibili dades de ocorrência de eventos no caminho para se atingir a meta e das soluções que podem seradotadas, melhorando as condições de tomada de decisões e consequentemente, aprimorando o plano deação. O diagrama de processo decisório tem se mostrado muito útil para:

Habili dade Específica

Habili dade Global

Trabalho Administrativo

Trabalho Técnico

AltaBaixa

E

A

G

C

B

C

F

A

D

H


• Nova tarefa ou única• A solução do problemas é complexa de difícil execução• É de interesse realizar a padronização de atividades na área de prestação de

serviços.

Fig 3.22 – Diagrama de processo decisório

3.2.7 – Diagrama de setas

Mostra o cronograma de execução das tarefas de um projeto, bem como o seu caminhocrítico e como eventuais atrasos afetam o tempo de execução. O diagrama de setas tem se mostradomuito efetivo quando:

• O tempo é um fator crítico• É necessário negociar o tempo de duração de um projeto• É preciso estabelecer cuidados especiais para que o tempo de duração do projeto

seja preservado.

Eliminar o problema de lascas na peças

Avaliar o processo de produção

Lascas são geradas na retificação das

extremidades das peças

Otimizar o processo de de retificação

Otimizar o processo de cromação

Alterar reboloAumentar avanço

Diminuir camada de Cr

Aumentar camada de Cr

??

Eliminadas as lascas geradas na retificação das extremidades das peças


Fig 3.23 – Diagrama de setas

3.3 – O Controle da Qualidade Total

O controle da Qualidade Total – TQC (Total Quality Control) é um sistema gerencialbaseado na participação de todos os setores e de empregados de uma empresa, no estudo e na conduçãodo Controle da Qualidade. Seu núcleo é portanto o Controle da Qualidade, o qual é definido segundo anorma JIS Z 8101, como um sistema de técnicas que permitem a produção econômica de bens e serviçosque satisfaçam as necessidades do consumidor.

O controle da qualidade moderno utili za técnicas estatísticas e por este motivo éfreqüentemente denominado controle estatístico da qualidade.

Segundo a definição de Ishikawa, praticar um bom controle da qualidade é desenvolver,projetar, produzir e comercializar um produto de qualidade que seja mais econômico, mais útil e sempresatisfatório para o consumidor. Para atingir este objetivo, todos na empresa (diretores, gerentes, técnicose operadores) precisam trabalhar juntos.

Alguns autores costumam definir 5 componentes da Qualidade Total, os quais serãoapresentados a seguir:

1 2

3

4

5

6

9

7

8

Planejamento

Produção da Peça 1


Inspeção da Peça 3



Produção da Moldura

Montagem Intermediária

Montagem FinalInspeção de saída


3.3.1 – Qualidade

Também conhecida como qualidade intrínseca, esta dimensão da Qualidade Total serefere às características específicas dos produtos (bens e serviços) finais ou intermediários da empresa, asquais definem a capacidade destes bens ou serviços de promoverem a satisfação do cliente. A qualidadeintrínseca inclui a qualidade do bem ou serviço, qualidade do pessoal, qualidade da informação, quali-dade do treinamento entre outros aspectos.

3.3.2 – Custos

Quando tratamos deste outro componente devemos lembrar que estamos nos referindo aocusto operacional para fabricação do bem ou fornecimento do serviço e envolve, por exemplo, os custosde compra, de venda, de produção, de recrutamento e de treinamento. O custo resulta do projeto,fabricação e desempenho do produto.

3.3.3 – Entrega

Componente relacionado à entrega dos produtos finais e intermediários de uma empresa.A entrega deve acontecer na quantidade, na data e no local certos.

3.3.4 – Moral

Mede o nível de satisfação das pessoas que trabalham na empresa. Como os produtos queserão fornecidos aos clientes serão produzidos pela equipe de pessoas, é claro que deverá haver um bomambiente de trabalho para que os bens ou serviços sejam de boa qualidade, capazes de garantir oatendimento das necessidades do cliente. O nível médio de satisfação das pessoas que trabalham naempresa pode ser medido através de índices de absenteísmo, de demissões, de reclamações trabalhistas,de sugestões entre outros.

3.3.5 – Segurança

Dimensão da Qualidade Total que se refere à segurança das pessoas que trabalham naempresa e dos usuários do produto. Os produtos não devem provocar acidentes aos seus usuários e nãodevem ocorrer acidentes de trabalho na empresa.


A partir das constatações anteriores e da apresentação dos componentes da QualidadeTotal, fica claro que a qualidade não é apenas a ausência de defeitos. De nada adiantará, por exemplo,fabricar um produto totalmente sem defeitos, mas cujo preço é tão elevado que ninguém estará dispostoa comprá-lo. Por outro lado, o cliente não comprará um produto que não cumpra adequadamente afunção para a qual foi projetado, ou que não seja seguro, por mais baixo que seja o seu preço.


4. – Confiabili dade e prevenção de falhas em produtos

Tradicionalmente no processo de comercialização de bens e serviços, tem sido utilizada ainstituição da Garantia, durante um determinado período de tempo. Durante esse período o fornecedorou fabricante, compromete-se a consertar ou substituir, total ou parcialmente o produto, ou seuscomponentes que apresentem defeitos operacionais ou construtivos sem ônus para o usuário.

Embora esse compromisso represente uma tranqüili dade para o cliente, o fato de nãodispor do produto durante o período de conserto do mesmo, ou ficar sem ele com demasiada freqüência,representa no mínimo um motivo para perda de satisfação para com o fornecedor do bem ou serviço.

Em outras ocasiões o produto é utili zado em lugares remotos ou em condições muitocríticas. Nesses casos o interesse maior do cliente é que o produto não falhe e a garantia passa a ter umarelevância secundária.

Por estes e outros motivos é desejável colocar no mercado um produto ou serviço quenão apresente defeitos, ou seja, sem falhas, até onde isso possa ser possível. Cada vez mais o clienteespera um produto confiável e com o nível de desempenho especificado.

4.1 - Confiabilidade

A definição de Confiabili dade, abrangentemente, é associada em dependência dofuncionamento desejado do sistema, ou seja: isento de falhas durante a sua vida útil. Para efeito deanálise em engenharia, por outro lado, é necessário definir confiabili dade quantitativamente em termos deprobabili dade. Então, confiabili dade pode ser definida como a probabili dade que um sistema irá executara função desejada por um perído de tempo determinado, sobre condições determinadas.

A palavra sistema é usada em um senso genérico, sendo que esta definição pode seraplicada sobre todas as variedades de produtos, subsistemas, equipamentos, componentes e peças. Afalha de um sistema pode considerada qualitativamente quando o sistema cessa de executar a funçãodesejada: Estruturas rompem-se, motores param de funcionar, um componente eletrônico queima -nestas condições o sistema claramente falhou.

Algumas vezes, porém, é necessário definir falha quantitativamente, levando emconsideração formas mais sutis de falha como deterioração ou instabili dade de função: um motor não écapaz de produzir o torque necessário, uma estrutura excede a flexão especificada, um amplificador nãoproduz mais o ganho especificado - são também falhas. Além da confiabili dade, outras quantidadestambém são utili zadas para caracterizar a confiabili dade de um sistema, como o tempo médio até falhas(MTTF - Mean Time To Failure) e taxa de falhas; no caso de sistemas reparáveis temos o tempo médioentre falhas (MTBF - Mean Time Between Failures).


4.1.1 - Confiabilidade e Taxas de Falha

Conforme definido anteriormente, confiabili dade é a probabili dade de sobrevivência deum sistema em um determinado período de tempo. A função confiabili dade pode ser definida em funçãoda variável aleatória T (tempo de falha). Em termos probabilísticos podemos fazer as seguintesdefinições:

Sendo que se o sistema não falha para T<=t ele deve falhar para T>t, então:

Conforme as definições das funções, deve ficar claro que R(0)=1 (100%) e R(•)=0.

A definição da função taxa de falhas • (t), pode ser feita a partir da função confiabili dadeR(t) e da função densidade de falhas f(t): consideremos que • (t)·• t seja a probabili dade de que o sistemafalhe em um tempo T < t + • t dado que não falhou até o tempo T = t, esta definição reduz-se àprobabili dade condicional:

A natureza da taxa de falhas em função do tempo é reveladora. O gráfico da taxa defalhas em função do tempo é chamada "curva da banheira", esta curva é de fato uma característica dasobrevivência tanto de sistemas de engenharia como organismos vivos. Esta definição tem muito emcomum com estudos demográficos da mortalidade humana: na região onde os tempos são relativamentepequenos é chamada de mortalidade infantil , e a taxa de falhas decresce exponencialmente com otempo; de modo análogo, a região onde os tempos são relativamente altos, é chamada de mortalidade


por velhice ou fadiga, e a taxa de falhas cresce exponencialmente; nos tempos intermediários, a taxa defalhas é relativamente constante e é chamada de região de falhas aleatórias.

Fig 4.1 – Curva da banheira

4.1.2 - Engenharia da Confiabilidade

A análise de Weibull é a técnica mais empregada para obtermos estatísticas dascaracterísticas de vida de um sistema, ela permite que com poucos dados obtenha-se uma boa estatísticasobre a confiabili dade; impraticável para qualquer empresa é aguardar que ocorram muitas falhas paraque sejam tomadas ações, então, a análise de Weibull está a nosso favor . A distribuição de Weibull éempregada para obtermos um modelo paramétrico dos dados obtidos, e para obter seus parâmetrospodemos utili zar regressão linear ou o método da máxima verossimilhança. Na prática o método maisutili zado para obtermos os parâmetros da distribuição de Weibull é a regressão linear em Y. Adistribuição de Weibull é definida pela equação:

Onde • é o parâmetro de forma e • é a vida característica. Esta distribuição é muitoflexível, sendo que para • =1 ela aproxima-se de uma distribuição exponencial, para • =2 aproxima-sede uma distribuição lognormal e para • =3 de uma distribuição normal. Para • <1 é dito que adistribuição está na região de mortalidade infantil , para ••1 está na região de falhas aleatórias e para• >2 está na região de mortalidade por velhice ou fadiga. A vida característica • representa o tempoonde a desconfiabili dade (Q(t) ou (1-R(t) ou probabili dade de falha) é de 63.2%.


4.1.3 - Categorias Medianas (Median Ranks) e Regressão Linear.

Para efeito de análise, os dados de vida devem ser ordenados de forma crescente, eatribuído um número de ordem j para cada dado. A aproximação da categoria mediana pode ser feitatravés da aproximação de Bernard:

Onde j é o número de ordem e N o tamanho da amostra.

Exemplo:

Ordem(j)

Tempo atéFalha (t)

CategoriaMediana (MR)

LN(t)LN(LN(1/(1-MR)))

1 72 0.0486 4.2767 -2.99912 82 0.1181 4.4067 -2.07443 97 0.1875 4.5747 -1.57204 103 0.2569 4.6347 -1.21415 113 0.3264 4.7274 -0.92866 117 0.3958 4.7622 -0.68547 126 0.4653 4.8363 -0.46848 127 0.5347 4.8442 -0.26779 127 0.6042 4.8442 -0.076110 139 0.6736 4.9345 0.113011 154 0.7431 5.0370 0.306712 159 0.8125 5.0689 0.515213 199 0.8819 5.2933 0.759214 207 0.9514 5.3327 1.1065

Fig 4.2 – Tabela de dados

A partir das variáveis LN(t) e LN(LN(1/(1-MR))) é possível representar os pontos em umgráfico, onde as escalas estão ajustadas linearmente e equivalentemente a um papel de Weibull. Acategoria mediana (MR) é a função desconfiabili dade Q(t) e está ajustada para o gráfico através deLN(LN(1/1(1-MR))). Este gráfico representa a probabili dade de falha (y=LN(LN(1/1(1-MR)))) em funçãodo tempo (x=LN(t)):


Fig 4.3 – Gráfico de regressão linear

Observamos que é possível ajustar uma reta aos pontos do gráfico (regressão linear).

Analiticamente, podemos obter a equação da reta através do método dos mínimosquadrados (regressão em X ou Y). Considerando que a reta y=ax+b descreve a função Q(t)adequadamente, podemos obter o parâmetro de forma • pelo coeficiente angular da reta (• =a) e a vidacaracterística • é obtida de e (-b/a).

4.2 – Prevenção de falhas

Para se conseguir a confiabili dade exigida nos produtos, devemos adotar algumas açõesdpreventivas, de forma a garantir que as falhas não ocorram.

As industrias vem adotando nas últimas décadas inúmeros métodos para realizar aprevenção do aparecimento de falhas em seus produtos. As primeiras industrias a utili zarem essesmétodos foram as automobilísticas e de aparelhos eletrônicos, sendo posteriormente adotados por outrosramos da industria e da prestação de serviços.

Entre os métodos para a prevenção dessa falhas podemos destacar algumas metodologiasque são amplamente empregadas no cotidiano:

• FMEA de projeto (Análise dos Modos e Efeitos da Falhas)• Design Review• SET (Times de Engenharia Simultânea)• Auditorias de Sistemas• Auditorias de processo

Na seqüência será apresentado o método das Auditorias de Processo utili zados pela VDAa Associação Alemã dos Fabricantes de Automóveis.


4.2.1 - Auditoria de Process os

As exigências ao gerenciamento de qualidade, as prestações de serviços, a qualidadedos produtos fabricados, e a aplicação da estratégia básica, exigem procedimentos direcionados aosobjetivos da nossa das corporações.

Um fator de sucesso importante é a melhoria contínua da capacidade e serviço dequalidade em todo o processo de formação do produto.

Independente de ter sido iniciado um “Programa de Zero Defeito“ ou implementadosmétodos de gerenciamento de qualidade, sempre um “processo” será iniciado.

Um processo é a seqüência de atividades para a realização de uma ou varias metas.Através de um processo, grandezas de entrada dependentes de tempo (Homem, Método, Material,Máquina, Meio) são convertidas em grandezas de saída também dependentes do tempo.

As entradas de processo mudam permanentemente, pois estão sujeitas a contínuasvariações. Em conseqüência, os resultados também mudarão continuamente (com mais intensidadenos processos seqüênciados).

Grandezas de entrada:

Homem:O homem como posição central no processo operacional de qualidade.

Materiais e o fluxo de materiais :Materiais e o fluxo de materiais para manter a produção.

Métodos:Os métodos para evitar falhas e planejar as seqüências operacionais ótimas.

Meio:O meio (ambiente), eventualmente com influência inibidora ou promotora da qualidade.

Máquinas:As máquinas, cuja qualidade influencia diretamente a qualidade do produto.

Um dos objetivos das Auditorias de Processo é analisar e avaliar as grandezas deinfluência do processo, apresentar as deficiências existentes de forma visível e transparente, a fim deeliminar as causas de reclamações definitivamente.


Uma Auditoria de Processo é uma análise sistemática e independente, para constatar sea execução de um processo corresponde ao planejamento e se o planejamento e a execução de umprocesso são adequados para atingir os resultados e metas exigidos (VDA volume 6.3).

Em todas as fábricas de origem Alemã qe seguem as recomendações da VDA, éprevisto um mesmo procedimento, de acordo com VDA volume 6.3. Este manual contem:

• generalidades para a Auditoria de Processo,

• uma lista geral de perguntas para a composição do checklist,

• determinações para o gabarito,

• exemplos para a documentação e relatórios e

• referências para a formação de auditores de processo.

O objetivo da Norma VDA 6.3 é determinar um procedimento uniforme dentro dascorporações, a fim de poder avaliar um processo de maneira preventiva e orientada à necessidade, efinalmente garantir a possibili dade de comparação dos resultados.

As auditorias de processo devem demonstrar a confiabili dade do processo (índice dedesempenho) nas seqüências individuais de processo, revelar pontos fracos relevantes ao cliente ecausadores de custos, e prover uma solução duradoura.

Os resultados de Auditorias de processo devem fornecer indicações de melhorias deprocesso para os respectivos locais de produção, e formar a longo prazo a base de Benchmarking paraoutros locais.

A Auditoria de Processo considera, dentro do sistema de garantia de qualidade,exigências da VDA volume 6.3 e as determinações de qualidade da corporação.

Os processos devem ser controlados para garantir a sua confiabili dade ou possibilitar aintrodução em tempo hábil de mecanismos adequados de ajuste, no caso de desvios. Uma Auditoria deProcesso pode ser acionada também pelas informações de qualidade a seguir:

• Informações de campo, (amostragem de defeitos)

• Resultados de Auditoria,

Antes da efetivação de uma Auditoria de Processo é recomendável uma verificação préviade conteúdo das Auditorias de Produto instaladas na seqüência de processo (Avaliação de característicasdo produto sob ponto de vista do cliente) para a identificação de processos críticos.


Os checklists de uma Auditoria de Processo devem ser classificados conforme VDA 6.3,Elementos M5, M6 e M7 de produção, a fim de possibili tar uma comparação:

• Sub-Fornecedor / Aquisição,

• Pessoal / qualificação,

• Meios de operação / instalações,

• Transporte / manuseio de peças / armazenamento / embalagem,

• Análise de falhas / correção / melhoria contínua,

• Qualidade perante o cliente.

Esses checklistsdevem ser elaborados antes da Auditoria de Processo.

A avaliação de um processo é feita através da determinação do grau de desempenho.

Grau de desempenho em uma Auditoria de Processo resulta de:

[ ]Graudedesempenhosoma de todos pontos alcançados

soma dos pontos possiveisx= 100 ο

ο

Através da avaliação quantitativa nas Auditorias de processo programadas obtém-seresultados de auditorias que podem ser comparados e alterações podem ser constatadas em relação aauditorias anteriores.

4.3 – Análise de Falhas

Mesmo com todos os cuidados e metodos utili zados na prevenção dos problemas desde oprojeto até o processo de fabricação dos produtos, os problemas ocorrem. E essa ocorrência em geralestá relacionada ao desempenho dos processos de fabricação e de seus parâmetros.

Quando os problemas ocorrem torna-se necessária então que os mesmos sejamresolvidos, com a maior eficácia e no menor espaço de tempo possível, de forma a diminuir os custosenvolvidos na garanita do produto ou serviço.

As empresas vem desenvolvendo e aplicando inúmeras técnicas para a solução dosproblemas surgidos. Dentre essas técnicas, destacaremos a seguir a conhecida como MSP – Método deSolução de Problemas.


4.3.1 - M S P – Método d e Solução de Problemas

Solução de problemas é um procedimento (padrão) uniforme, através do qual as reaiscausas dos problemas são reconhecidas e eliminadas de forma duradoura. Cada desvio Deve ser/É é, pordefinição, um problema.

Vantagens da utili zação do Método de Solução de Problemas:

• Todos os funcionários atingidos são envolvidos,• É um método padronizado para todos os funcionários poderem realizar suas

atividades, conforme planejado,• A atualização transmite segurança e sentimento de certeza de que todos os

problemas são solucionados de forma duradoura,• O tempo de reação entre a detecção do problema e sua solução é menor,• A visualização e a documentação são transparentes,• As responsabili dades são claras e inequívocas,• A prevenção de desperdícios, refugo e retrabalho, reduz custos.

Resumindo, a utili zação do Método de Solução de Problemas permiti alcançar osobjetivos de Custos, Qualidade e prazos, aumentando a satisfação do cliente.

Nos últimos anos, os níveis de qualidade esperados pelos consumidores têm aumentadosignificativamente, e os clientes querem: produto adequado, no momento certo e com o menor preço.

Para atender à estes fatores, a empresa necessita reduzir a quantidade de problemas e comisto reduzir os custos e aumentar a produtividade. Várias técnicas, com enfoque em prevenção, têm sidoadotadas para o aumento da qualidade e, lógicamente, para redução dos problemas.

Como exemplos podemos citar o F.M.E.A (Análise do Modo de Falha e seus Efeitos) e oCEP (Controle Estatístico do Processo). Sabemos que, apesar de todos estes esforços, problemasaparecem. Para garantir que o cliente receba o produto conforme solicitado a empresa deve tratá-los omais rápido possível e de uma forma eficaz, ou seja, identificando e eliminando a causa raíz eimplantando ações para evitar a reincidência.

O objetivo deste método é transmitir:

a - Uma metodologia de solução de problemas, ou seja uma seqüência lógica e rganizadaque permita que a melhor solução seja encontrada e implantada;

b - Indicar ferramentas que facili tem a aplicação do método.


A palavra método vem do grego. É a soma das palavras Meta e Hodos. Hodos quer dizercaminho. Portanto, método significa “Caminho para atingir a meta”.

Existem nomes para a metodologia de solução de problemas. Uns a chamam de MSP(Método de Solução de Problemas), outros de FSP (Folha de Solução de Problemas), e outros, ainda, deMASP (Método de Análise e Solução de Problemas), mas todos foram extraidos do método PDCA:iniciais de PLAN (planejar), DO (fazer), CHECK (checar) e ACTION (agir).

O PDCA é um modelo gerencial para todas as pessoas da empresa. Este método desolução de problemas deve ser entendido e praticado por todos.

4.3.1.1 - Método P.D.C.A ( Planejar, Fazer, Checar e Agir )

Fig 4.4 – Gráfico PDCA

O P.D.C.A é um modelo gerencial para todas as pessoas da empresa Este método desolução de problemas deve ser entendido e praticado por todos


No caso solução de problemas, as etapas P,D,C e A podem ser assim traduzidas:

Fig 4.5 – Tabela PDCA

4.3.1.2 – Tipos de Problemas

Problemas crônicos são aqueles que uma vez solucionados melhoram a condição deoperação e processo, tornando-o mais robusto, isto é, menos sujeito às alterações de padrões dosfatores de produção (6 M’s) e/ou melhorando o resultado final ( menor oferta de defeitos, menorvariação, etc).

Após a resolução de um problema crônico se estabelece um novo e melhor padrão deresultado, quando comparado à condição anterior. Os problemas crônicos podem ser causados por nãoobservância sistemática de alguns padrões estabelecidos, padrões mal definidos dos fatores de produção(6 M’s), ou melhor, com potêncial para definição que resulta em melhor resultado final, ou, ainda, pormá manutenção de padrões.

Problemas Crônicos podem ser:

• Problemas repetitivos, já conhecidos e, até então, nunca tratados.Exemplo: peças com posição deslocada de um furo são fabricadas de vez em quando,há muito tempo; da mesma forma, peças que não se encaixam, danificadas,amassadas, ou fora do padrão de cores;


Definição: Alteração repentina no padrão de resultado identificado pelo próprio grupo ouidentificado pelo cliente; ou ainda, dificuldade repentina ou interrupção das ações de processamentoexigindo esforços adicionais para a sua realização.

Problemas repetitivos, que o histórico indica que já foram tratados por diversas vezes,mas que voltam a reincidir, demonstrando assim a ineficácia das ações implantadas;

Problemas bons ( oportunidades ):

Essa situação ocorre quando a meta é superar uma situação atual que está boa, mas quepode ser melhorada, porque:

• Uma outra área, da mesma empresa atingiu melhores resultados;• Um concorrente atingiu melhores resultados;• Uma outra empresa, de um ramo de atividades diferente, atingiu melhores

resultados.

Existem problemas que chamamos de problemas do dia – a – dia. Para esse tipo deproblema utili zamos o ciclo PDCA - Rápido.

Sabemos,no entanto, que em nosso dia-a-dia, nos deparamos com problemas e problemas,ou seja, existem aqueles que aparecem inesperadamente e tiram o processo da sua condiçãonormal de operação. Uma vez removidos, permitem ao processo retornar às mesmas condiçõesanteriores. A estes problemas chamamos de “ Não conformidades do dia-adia ” e normalmente suassoluções podem ser obtidas por pessoas envolvidas com o processo (Operadores, Monitores e Líderes,que têm conhecimento e recursos para resolvê-los.

4.3.1.3 – Método de Análise:


4.3.1.4 - Responsabilidade ( Controle do processo / melhoria do processo )


Fig 4.6 – Tabela de responsabili dades

Relatório de Análise de Problemas ( R.A.P )

Fig 4.7 – Relatório PDCA

Dentre as Ferramentas Auxili ares para Solução de Problemas podemos destacar:

Método dos 3 Gen’sSão as iniciais de 3 palavras japonesas:

• GENBA – significa local real• GENBUTSU – significa coisa real• GENJITSU – significa realidade

Em outras palavras os termos utili zados significam:


• Vá até o local das ocorrências para observar fatos adicionais.• Converse com as pessoas que estão diretamente relacionadas com o problema• Verifique no local a frequência do problema, como ocorre, etc.

Fotografe, filme, relate, se necessário. Utili ze os 3 gen’s para poder responder asseguintes perguntas

O QUE ?- Qual é o defeito e em quais produtos ele aparece ?, Quais consequências ele traz ?

ONDE ?Em que ponto do produto se encontra o defeito ?

QUANDO ?Quando o defeito aconteceu pela primeira vez ?, Em que circunstâncias ele ocorreu ?

QUANTO ?Quais são as proporções do defeito e a quantidade de itens defeituosos ?Qual é o tamanho do problema ?, Qual a tendência ?

COMO ?Como o defeito ocorre ? Sob que condições ?

PORQUE ?Porque o defeito está ocorrendo ? ( nesta fase ainda estamos procurando causas doproblema )

Estratificação

É uma técnica que auxili a na definição mais objetiva de um problema, pois a suautili zação possibili ta a investigação do problema, sob vários pontos de vista e assim ter uma melhorvisualização e atendimento do mesmo.

A estratificação facili ta a identificação dos pontos mais críticos do problema.

No caso de estratificação temos quatro pontos importantes a serem observados:

· Por tempo ( quando o problema ocorreu )· Por local ( lado esquerdo, direito, em cima, em baixo, dentro ou fora )· Por tipo ( depende de outro fator, temperatura, material, fornecedor, etc )· Por outros fatores ( métodos diferentes, meios de medição, meios de produção )

Folha de Verificação


É uma ferramenta da qualidade que tem como objetivo:

· Facili tar a coleta de dados· Organizar os dados durante a coleta, eliminando a necessidade de rearranjos posteriores.

· Uma folha de verificação bem elaborada é o ponto de partida para que o problema possa ser subdividido em partes menores e assim sua descrição possa ser bem focada eobjetiva.

Gráfico de Pareto

Este é um critério fundamental para a solução de problemas, sendo aplicado para priorizaraqueles que contribuem mais significamente. Qualquer problema de priorização pode sersatisfeito pelo uso da análise de pareto, bastando que os itens a priorizar possam receber valoresquantitativos ( Índice de Ocorrência ). O hábito de priorizar por meio de desta ferramenta, permiteutili zar melhor os recursos disponíveis.

Diagrama de Causa e Efeito

Segundo o idealizador desta ferramenta, o professor Kaaru Ishikawa, o diagrama decausa e efeito não identifica as causas do problema. É uma ferramenta que possibili ta a organização dasCausas do problema, através de sua disposição em diversos níveis, desde o macro até o mais detalhado. (Causa Fundamental )

A sua forma facili ta a visualização das anotações feitas pelo grupo.

A identificação da causa e responsabili dade do grupo, em função disso, deve-se ter emmente que a eficácia desta ferramenta depende da habili dade do Líder em conduzir a reunião; em fazercom que as pessoas participem; em evitar críticas às possíveis causas levantadas.

Diagrama de Dispersão ( Corr elação )

É um gráfico que permite verificar visualmente o grau de influência que uma váriavelapresenta sobre a outra. Pode ser utili zado, portanto, para verificar a correlação entre:

· ponto de medição “A” no dispositivo com o ponto “B” ;· a temperatura ambiente e o rendimento do motor;· a lubrificação e o atrito de componentes mecânicos;· a velocidade de corte e a rugosidade, ...

Montagem do Plano de Ação

O plano de ação deve estar baseado no conhecimento adquirido até o momento pelaequipe. Um plano de ação bem elaborado deve seguir as seguintes etapas:


• Listar junto a equipe, todas soluções possíveis para cada causa priorizada.• Escolher soluções mais adequadas levando-se em consideração, dentre outras

coisas:• Custo da solução proposta;• Dificuldades para implantação;• Efeitos colaterais;• Impacto previsto no resultado ( objetivo a ser alcançado );• As soluções mais adequadas para cada causa;• Elaboração de um plano de ação para cada causa definida;• O que será feito ( WHAT );• Quanto será feito ( WHEN );• Quem fará ( WHO );• Onde será feito ( WHERE );• Porque será feito ( WHY );• Como será feito ( HOW ) .

5 – A metodo log ia Seis Sigma

O principal objetivo da utili zação da metodologia Seis Sigma é de aumentar a capacidadecrítica e analítica dos profissionais da empresa, para que estes profissionais possam resolver problemascrônicos e atingir mets de melhoria desafiadoras.

A metodologia Seis Sigma fundamenta uma lógica estruturada de análise e processamentodas informações, baseando-se em ferramentas estatísticas conhecidas e aplicadas no campo da Gestão daQualidade.Entretanto a metodologia Seis Sigma busca padronizar uma forma eficinete de utili zação dessasferramentas, de forma a obtermos os melhores resultados na solução dos problemas.


Fig 5.1 – Fluxo das informações na metodologia Seis Sigma

Na aplicação do Seis Sigma podem ser utili zadas diferentes métodos de encaminhamentoda resoluçaõ de problemas. Entre os mais utili zados e eficazes está a que utili za a metodologia do PDCAde Deming ( Plan, Do, Check e Action).

Na sequência será apresentada a aplicação do Seis Sigma na solução de problemasutili zando a metodologia do PDCA de Deming. Serão descritas as etapas com comentários e exemplospráticos.

5.1 – Identificação do p rob lema

Esta etapa inicial da metodologia tem como principais objetivos:

• Definir claramente o problema e evidenciar a sua importância• Definir a freqüência e a evolução do problema até o momento atual• Analisar e quantificar a conveniência de sua solução

Os tópicos apresentados anteriormente podem parecer bastatne óbvios, entretanto émuito comum que se inicie a tentativa de solução de um problema, sem mesmo defini-lo com exatidão ede sua real importância e impacto na qualidade do produto ou serviço prestado. A segunda definiçãotorna-se necessária para avaliar como o problema está se comportanto com o passar do tempo.Finalmente devemos avaliar o impacto financeiro do problema e de sua solução, pois desta forma iremos

UNIVERSO DAS INFORMAÇÕES

FATOS = informações quali tativas DADOS = informações quanti tativas

COLETA

PROCESSAMENTO

DISPOSIÇÃO

UNIVERSO DE CONHECIMENTO

Conhecimento dos fatores atuais do problemaO que? Quem? Como? Onde? Quantos? Quando? Por quê? (5W 2H)

ATINGIR METAS


evitar o dispêndio de tempo e de recursos na solução de problemas que não apresentarão viabili dadeeconômica.

Com a clara definição do problema, precisaremos então definir uma Meta a ser alcançada.Onde deverão estar claramente definidos: o objetivo gerencial o valor e o prazo. A deficiência nadeterminação de uma meta poderá comprometer todo o trabalho, uma vez que poderá direciona-lo emuma determinada direção, fazendo com que outras possíveis causas do problema sejam relevadas. Destaforma o processo de tomada de decisão será totalmente comprometido. As metas deverão sempre serestabelcidas sobre os resultados (fins) e nunca sobre os meios de um processo.

O método mais utili zado para acompanhamento da freqüência da ocorrencia e daevolução do problema é o gráfico seqüencial. Desta forma podemos acompanhar o comportamento davariável de interesse ao longo do tempo ou de um determinado período.

Fig 5.2 – Gráfico seqüencial de acompanhamento de uma variável

Analisando-se o gráfico sequencial podemos determinar o comportamento da variável emfunção do tempo transcorrido. Verificar se existe uma tendência de aumento ou diminuição dosproblemas. Sendo possível ainda a verificação da existência dealgum caráter cíclico ou sazonal naocorrência dos problemas sob observação.

A última etapa a ser realizada na tarefa de identificação do problema é analisar equantificar a conveniência de sua solução. Ao avaliar o retorno previsto com a solução do problema,devemos perceber quais fenômenos estão associados e tentar quantificar o impacto de cada um deles. Aresolução de alguns problemas não gera benefício econômico direto, mas é estrátegica para a empresa,pois os problemas estão vinculados à sua imagem, à sua visão, às suas políticas e aos seus objetivos.

0

8

16

24

32

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13


5.2 – Análise do fenômeno

A análise do fenômeno tem como objetivos principais:

• Focar o problema• Conhecer profundamente o problema

Durante a etapa da análise do fenômeno devemos coletar a maior quantidade de dados einformações sobre o fenômeno, desdobra-lo, analisar suas variações para então podermos estabelecer asmetas específicas para a solução do problema.

Antes de iniciar a coleta dos dados é de extrema importância definir claramente afinalidade e quais as informações que se deseja obter. Devem ser definidas e estudas as fontes ecredibili dades dos dados coletados. Ainda devem ser definidas as formas de registro dos dados, parapermitir a sua utili zação e fidelidade.

Uma etapa importante na análise do fenômeno é o desdobramento do problema, istosignifica que devemos dividi-lo em partes menores a fim de locaizar a origem dos problemas. Osdesdobramentos podem ser feitos sob diversos pontos de vista, tais como tempo, tipo, indivíduo, sintomae local de ocorrência.

As ferramentas mais utili zadas para a realização do desdobramento e priorização de umproblema são a Análise de Pareto e o Diagrama de Árvore (ver ferramentas da qualidade).

Após o desdobramento do problema torna-se necessário a verificação dos itens ouproblemas que deverão ser priorizados e quaisapresentam variações. Essas variações devem serestudadas, pois elas poderão ser naturais, habitual ou esperada do processo, estando relacionadas com asdiversas fontes de variação que são inerentes ao processo produtivo, que também são conhecidas comocausas comuns de variação. Em contrapartida também podem ocorrer variações não habituais einesperadas do processo, que estão relacionadas com fontes de variação que ocasionalmente estãopresentes no processo, essas são conhecidas como causas especiais de variação.

Podemos destacar as razões da necessidade da análise das causas das variações de umprocesso produtivo. Identificar o tipo de causa de variação associado ao problema na análise dofen^meno auxili a a dimensionar a análise do processo.

• Causas comuns = item sistêmico – necessita profunda análise do processo• Causas especiais = item localizado – necessária avaliações de registro do processo

No caso de ocorrência de causas especiais, a ferramenta mais apropriada para detectar ascausas da variação são as cartas de controle, dentre as quais podemos destacar:


• Carta X – das medidas individuais• Carta AM – das amplitudes móveis• Carta X – das médias• Carta R – das amplitudes

Fig 5.3 – Exemplo de Carta X-AM

Tendo como base os dados coletados nessas cartas de controle, podemos realizar algumasanálises da Capacidade do Processo. Essa análise tem por ojetivo avaliar se o processo atende àsespecificações estabelecidas em projeto.

Para a realização dessa análise, torna-se necessária uma verificação da normalidade dosdados coletados, ou seja, se os dados coletados apresentam uma distribuição normal confrme a curva deGauss. Caso os dados apresentem uma distribuição normal, esntão pode-se determinar os índices decapabili dade do processo e também os índices de desempenho do processo produtivo.

300200100Subgroup 0

170

120

70

Indi

vidu

al V

alue

1

22

2

22

11

Mean=117,1

UCL=157,9

LCL=76,36

60

50

40

30

20

10

0

Mov

ing

Ran

ge

222222222

2

2222

2

1

222

2 22 2

R=15,33

UCL=50,10

LCL=0

Cartas X-AM para o tempo de carregamento das Carretas


Fig 5.4 – Gráfico de análise de normalidade de uma variável

Fig 5.5 – Gráfico de análise de dispersão de uma variável

5.3 – Análise do p rocess o

Nesta fase o objetivo é a determinação das causas dos problemas em estudo, desta formauma análise de fenômeno bem realizada facili tará a análise do processo.

Uma análise profunda do processo gerador do problema permite conhecerqualitativamente os fatores causais deste problema. Para isto são utili zadas algumas ferramentas queajudam a identificar esses fatores causais, tais como Brainstorming, FMEA (Failure Mode and EffectsAnalysis) e FTA (Fault Tree Analysis).

1801601401201008060

USLUSL

tempo de carregamento das Carretas Analise de Desempenho do

PPM Total

PPM > USL

PPM < LSL

PPM Total

PPM > USL

PPM < LSL

PPM Total

PPM > USL

PPM < LSL

Ppk

PPL

PPU

Pp

Cpm

Cpk

CPLCPU

Cp

StDev (Overall)

StDev (Within)

Sample N

Mean

LSL

Target

USL

419699,38

419699,38

*

416723,03

416723,03

*

402173,91

402173,91

*

0,07

*

0,07

*

*

0,07

*0,07

*

14,1057

13,5945

276

117,141

*

*

120,000

Exp. "Overall" PerformanceExp. "Within" PerformanceObserved PerformanceOverall Capability

Potential (Within) Capability

Process Data

Within

Overall

P-Value (approx): > 0,1000R: 0,9966W-test for Normality

N: 276StDev: 14,0929Average: 117,141

16014012010080

,999

,99

,95

,80

,50

,20

,05

,01

,001

Pro

babi

lity

Tempo de ca

Tempo de Carregamento das CarretasGrafico de Probabilidade Normal para o


As variações do produto final, refletida nas características do produto, é um resultado dasdiversas fontes de variação do processo. Estudar um processo, segundo uma visão sistemica, permitedesenvolver um conhecimento profundo do processo de transformação das chamadas entradas e saídas.

Um dos métodos utili zados para analisar o processo segundo uma visão sistêmica, é aconstrução de uma teia de aranha onde todas as causas estão interligadas.

Fig 5.6 – Gráfico em Teia de Aranha

Esse fluxograma apresenta de maneira clara e detalhada cada uma das etapas do processosob estudo, tendo como características:

• Documentar o processo• Apresentar a seqüência atual de atividades do processo• Facili tar o conhecimento geral do processo

Entretanto apresentam como desvantagens não fornecer indicação sobre possíveis fontesde variação no processo, fato importante num programa de redução de variação.

Uma outra forma de análise de processos, tendo sido desenvolvida no Japão, tambémmuito utili zada é o chamado Diagrama de Causa e Efeito, ou ainda de Diagrama de Ishikawa.

O Diagrama de Ishikawa apresenta de forma clara e detalhada as causas que no processo,geram o problema em estudo. A eficiência do Diagrama depende da qualidade do Brainstorming de

PROCESSO

CAUSA 2

CAUSA 3

CAUSA 4

CAUSA 5

CAUSA 6

CAUSA 7

CAUSA 8

CAUSA 1


causas, ou seja, da forma como foi conduzido o processo de análise das possíveis causas do problema.Desa forma tanto o conhecimento técnico como o prático devem estar presentes nas reuniões deBrainstorming, onde devem ser esgotadas todas as possibili dades de causas dos defeitos.

As principais características do Diagrama de Ishikawa são:

• Apresentar sicintamente o resultado de uma reunião• Apresentar a complexidade e dimensão do sistema de causas• Indicar quais são as causas que podem estar afetando o desempenho do processo• Reunir todo o conhecimento sobre o processo analisado.

Entretanto esta ferramenta da Qualidade também apresenta as seguintes desvantagens:

• Não permitir identificar em que etapa do processo os fatores causais seencontram, nem onde podem ser atacados.

• Não permitir concluir se os fatores atuam de maneira cinsistente ao longo dasvárias atividades.

Fig 5.7 – Diagrama de Ishikawa

Para sanar a maioria das desvantagens dos outros métodos apresentados anteriormentes,foi desenvolvido uma ferramenta analítica e de cominicação, desenvolvida para identificar asoportunidades de melhorias nos processos existentes, o chamado mapa de processo.

O Mapade Processo permite expor em sua forma e em um nível de detalhamentonecessário para o conhecimento qualitativo dos fatores geradores do problema, propiciando melhorqualidade da análise qualitativa, o que auxili a a aplicação de ferramentas estatísticas que irão quantificaras relações de causa e efeito.

Matéria-prima MáquinaMão-de-obra

Perda de produ tos

Método MediçãoMeio ambiente


Para a elaboração do Mapa de Processos são necessárias algumas etapas que devem serefetuadas na seqüência que será apresentada a seguir:

5.3.1 - Desenhar o fluxo do processo gerador do problema

• Defini-se o início e o fim do processo a mapear• Deve-se deixar claro os limites sobre o qual se está trabalhando.

Figura 5.8 – Fluxograma de processo

5.3.2 - Indicar os produtos em processo e o produto final

• PP – Produto em Processo: produto gerado após cada etapa do processo, antes desofrer a transformação em produto final.

• PF – Produto Final: produto gerado na última etapa do processo

Figura 5.9 – Mapa de processo em construção

5.3.3 - Indicar os parâmetros de produto

Parâmetros de Produtos: variáveis que caracterizam o produto e estão relacionadas com oproblema. Esses parâmetros do produto podem ser classificados em:

• Parâmetro de Produto final (Y): características importantes do produto final queestão relacionadas com o problema.

Alinhar o eixo com o centro da placa do torno

Usinar o diâmetro do eixo

Fixar a peça na placa de castanhas e aproximar o

contra-ponto




contra-ponto

PP: Peça ali nhada PP: Peça presa PF: Peça usinada


• Parâmetros de Produto em processo (y): características importantes no produtoem processo que podem afetar o problema.

Também é aconselhavel incluir no mapa de processo aquelas características de produtofinal que não estão associadas ao problema, mas que podem ser afetadas pelo processo em estudo. OsParâmetros de Produto deveriam ser passíveis de serem mensurados ou pelo menos, visualmenteobservados para facili tar o monitoramento do processo.


5.3.4 - Indicar os Parâmetros de processo

Parâmetros de Processo (x): são variáveis próprias do processo que causam impacto nosparâmetros dos produtos em processo e final.




contra-ponto


y: nivelamento do peça na máquinay: posição da peça em relação ao barramento

y: estabilidade da peça na máquina

Y: circularidade do diâmetro



5.3.5 - Classificar os parâmetros de processo

• Parâmetros Controláveis (C): são parâmetros de processo que são controlados, ouseja, são ajustados em um determinado valor e mantidos próximos ao seu valorajustado.

• Parâmetros de Ruído (R): são os parâmetros de processo que não podem sercontrolados ou não se deseja controlar.

Dependendo da magnitude do efeito que um parâmetro de ruído tenha sobre umparâmetro de produto, poderá ser necessário implementar medidas de controle sobre ele, o que otransformará em parâmetro contolável.

Aqueles parâmetros de processo (controláveis ou de ruídos) que exercem grande efeitono problema são considerados Críticos.




contra-ponto





x: limpeza da peçax: limpeza do suportex: localização dos fixadoresx: distância da peça às castanhas

x: torque nas castanhasx: conservação do tornox: limpeza do torno

y: posição da peça na placa

x: tipo de pastilhax: desgaste da pastilhax: velocidade de cortex: profundidade de cortex: avanço da ferramenta

y: nivelamento da peça na placay: estabilidade da peça na placa


Figura 5.12 – Mapa de processo concluído

Aconselha-se que antes da elaboração final, seja feito um rascunho preliminar do mapa,sendo que posteriormente sejam determinados os detalhes, acabamentos, etc. Nessa elaboração devemparticipar mais de uma pessoa, de forma que a atividade seja dinâmica, preferencialmente deve serformada uma equipe para a análise do problema.

5.4 – Priorização das causas




contra-ponto

PP: Peça alinhada PP: Peça presa PF: Peça usinada




R: limpeza da peça*R: limpeza do suporte*R: localização dos fixadores*C: distância da peça às castanhas

*C: torque nas castanhas R: conservação do torno R: limpeza do torno

y: posição da peça na placa

C: tipo de pastilha R: desgaste da pastilha*C: velocidade de corte*C: profundidade de corte*C: avanço da ferramenta

y: nivelamento da peça na placay: estabilidade da peça na placaClassificação dos parâmetros de processo

* : CríticoR: RuídoC: Controlável


Após o levantamento dos fatores causais é extremamente importante determinar quais sãoas causas que tem grande impacto no problema. Um diagrama de matriz pode ajudar nesta tarefa. Para aconstrução do diagrama matriz necessita-se dispor nas linhas as causas e nas colunas os fenômenos,posteriormente indicar qualitativamente o impacto d cada causa nos fenômenos.

Figura 5.13 – Diagrama matriz

5.5 – Análise quantitativa dos fatores causais

Nesta fase da aplicação da Metodologia Seis Sigma, deve-se quantificar e priorizar osfatores causais. Sendo que a percepção destes e sua análise dependem de um observador, que irá sebasear em seu conhecimento sob algum evento que está ocorrendo. Costuma-se dizer que oconhecimento técnico de um observador perceptivo atua como uma faca de dois gumes, pois podelimitar a percepção do evento. Por outro lado, a falta de conhecimentos também pode limitar essapercepção.

A atuação do observador sobre o evento que está ocorrendo pode ser de dois tiposdistintos:

• Atituide passiva• Atitude ativa

Um procedimento que induz eventos informativos é a experimentação. Num experimento,realizamos modificações no processo segundo um critério definido e avaliamos o resultado final.

5.5.1 – Planejamento de experimentos

Tipo do defeitoA B C D E

Lasca no gap

Trinca na camada

Riscos de lapidação

Abaulamento insuficiente

Causa do defeito

Relacionamento: Muito forte FracoForte


Um experimento é um conjunto de testes nos quais são realizadas as modificaçõespropositais em determinados parâmetros de processo contrláveis, de forma a identificar e quantificar asmudanças nos parâmetros de produto em processo ou de produto final.

No planejamento de um experimento podemos definir alguns tópicos necessários à suaelaboração, os quais são:

• Variáveis respostas: é o que se deseja melhorar ao se realizar um experimento.São os parâmetros de produto em processo que estão em questão relacionados aoproblema. Estes devem ser quantitativos, sendo que podemos ter mais de umaresposta em um experimento.

• Fatores: são variáveis que são deliberadamente alteradas em um experimento,com o objetivo de avaliar o efeito que elas exercem sobre as variáveis respostas eescolher a melhor condição de operação no processo. Em geral devem serescolhidos os parâmetros críticos de processo, podendo ser qualitativos ouquantitativos.

• Nível de um fator : representa as possíveis condições que um fator pode assumirem um experimento.

• Variáveis de ruído: são variáveis conhecidas que podem afetar as variáveisrespostas de um experimento e que na prática não há como controlar, ou não háinteressee em se controla-las durante o processo produtivo.

• Variáveis perturbadoras: são as variáveis que podem afetar os resultados doexperimento. Par diminuir o seu efeito sobre um experimento, deve-se tornar oexperimento aleatório.

• Ensaio: corresponde ao teste realizado em uma determinada condiçãoexperimental.

• Réplicas: são repetições de um mesmo experimento nas mesmas condições. Oobjetivo das réplicas é aumentar a capacidade de percepção das diferenças que ostipos de variações do processo podem produzir.

Muitas vezes, mesmo identificadas as principais fontes de variação do processo, faz-senecessária a realização de alguns experimentos para confirmar qual o melhor valor para cada uma destasvariáveis . Estes experimentos devem ser conduzidos de forma a evitar determinadas armadilhas quepodem levar o observador a tirar conclusões falsas sobre os níveis de melhor desempenho de cada fator .

5.5.2 – Exemplo de experimentos


A seguir iremos demonstrar um exemplo de experimento onde uma análise muitosuperficial conduzirá aconclusões errôeneas.

Desconfia-se que dois fatores influenciam a quantidade de erros de digitação por 100páginas:

• o tipo de computador usado (Mac ou PC);• o funcionário (José ou Paulo).

Os resultados estão abaixo. Qual é a conclusão ?

Figura 5.14 – Tabela de variáveis

Temos dois fatores, sendo que cada um deles estão em dois níveis diferentes.

Figura 5.15 – Tabela Fatores X Níveis

Observando-se os totais por coluna e por linha, percebe-se que há mais diferença entrefuncionários do que entre equipamentos. De fato, enquanto José comete em média somente 11 erros acada 100 páginas, Paulo comete 25.

É mais fácil ainda perceber estas diferenças através de uma figura, chamado de gráficodos efeitos principais.


Figura 5.16 – Gráfico de efeitos principais

Outro aspecto importante em experimentos é detectar a eventual presença de interação(sinergia) entre os fatores. Esta só é detectada quando se varia mais do que um fator por vez, mediante ográfico de linhas para interação.

Figura 5.17 – Gráficos de linhas de interação

Para facili tar (sistematizar) a forma de fazer cálculos de efeitos e interações vistosanteriormente, é comum utili zar uma tabela de contrastes como a seguir:


Figura 5.18 – Tabela de contrastes

5.5.3 – Armadilhas em experimentos

Os exemplos a seguir apresentam situações onde podemos tirar conclusões erradas, emfunção de observações realizadas sem um critério rígido e bem definido.

5.5.3.1 – Armadilhas: variável comum

É comum em muitos Projetos Seis Sigma o associar-se um defeito com uma variável queestá sempre presente quando ele ocorre (é o caso do operador que é culpado, pois quando que eleexecuta a operação ocorre um defeito ) .

Vejamos a análise dos casos de embriagues ocorridas durante as convenções de final deano em um famoso hotel localizado no sul do país.

Figura 5.19 – Tabela de variáveis

Conclusão: a água embebeda


5.5.3.2 – Armadilhas: corr elações casuais

Se a história servisse de base, os Republicanos nos Estados Unidos deveriam estarvestindo a camisa do time de Basebol dos Yankees e dando uma força para o New York vencer ocampeonato. Desde a Segunda Guerra Mundial, toda vez que os Yanks venceram em um ano de eleição,o Partido Republicano assumiu a Casa Branca.

Figura 5.20 – Tabela de relações casuais

5.5.3.3 – Armadilhas: faixa de variação

Esta é uma outra armadilha bastante comum. O observador estuda durante a fase deAnálise uma faixa estreita de comportamento do “X” , tira conclusões falsas e toma ações erradas na fasede Melhoria. E, pior, muitas vezes extrapola as conclusões para fora desta faixa .

Figura 5.21 – Análise das faixas de variação


No exemplo apresentado na Figura 5.21, a utili zação de uma faixa de variação muitopequena, induz a análise errada sobre o fenômeno em estudo. Em ambos os casos apresentados apequena faixa de variação escolhida demonstra que o processo está estável e uniforme. Quando naverdade apresentam variações bem distintas. No primeiro caso a variável controlada está diminuindogradativamente. Enquanto que no segundo caso a variação é parabólica.

5.5.3.4 – Armadilhas: causa reversa

O observador chega na fase de Análise à conclusão que um fator “X” tem influência sobreo “Y” quando, na verdade, o que ele está vendo é a conseqüência do “Y” .

Um exemplo deste caso é o do Departamento de Vendas que insatisfeito com as Vendasresolve dar uma série de descontos e faz promoções para atrair os clientes .Só que a verdadeira causa doproblema é o Serviço de Atendimento ao Cliente . Com os novos descontos e a nova promoção fica maisdifícil ainda administrar o Serviço de Atendimento ao Cliente, ocasionando num aumento da insatisfaçãodo cliente e diminuindo mais ainda as vendas (“o tiro saiu pela culatra”)

5.5.3.5 – Armadilhas: fatores omitidos

Pesquisas continuamente demonstram que a medida que o tamanho dos hospitaisaumenta, a taxa de mortalidade dos pacientes aumenta dramaticamente. Portanto, deveríamos evitarhospitais grandes? Esta análise é enganadora, pois omite um segundo X2 (fator) importante a gravidadeda condição do paciente quando é admitido ao hospital. Os casos mais sérios tendem a serem levadosaos hospitais maiores!

Um caso muito comentado em treinamentos do Progrma Seis Sigma é o caso doFazendeiro Radiofóbico.

Em 1950, um fazendeiro afirmou que suas árvores frutíferas estavam sendo prejudicadaspelas ondas de rádio de uma estação local próxima. Ele colocou uma tela de arame ao redor de algumasdas árvores para “protegê-las” destas ondas de rádio e, realmente, as árvores protegidas se recuperaramrapidamente, enquanto que as desprotegidas ainda sofriam.

Na mesma época, muitas árvores cítricas em todo país foram ameaçadas por uma doençachamada de “folha pequena”. Alguns fazendeiros Texanos descobriram que uma solução de sulfato deferro curava a doença. No entanto, nem sempre funcionava no Texas, e praticamente nunca funcionavana Flórida ou na Califórnia. O mistério foi desvendado quando o problema verdadeiro foi revelado --deficiência de zinco no solo. A cerca do fazendeiro Radiofóbico era de tela galvanizada, sendo quetraços do zinco da galvanização eram levados da tela para o solo. O sulfato de ferro nada tinham a vercom a cura, mas sim os baldes de ferro galvanizados usados para espalhar a substância! Em outrasregiões, onde outros tipos de baldes eram usados, as árvores continuaram doentes.


5.5.3.6 – Armadilhas: multicolinearidade

É difícil saber o quê causa o quê, quando alguns fatores [X’s] tendem a ocorrer juntosregularmente. • “Tenho visto uma redução dramática nas perdas desde que comecei a implementar asferramentas Seis Sigma na fábrica!” No entanto, foi exatamente na mesma época em que o RHintroduziu seu novo sistema de recompensa e reconhecimento. O que ocasionou a melhoria?

• Em 1967, um artigo rotulou um determinado tipo de carro como sendo inseguro. Omodelo em questão era um carro pequeno esportivo de alto desempenho. Mas que tipo de motoristaseria atraído a tal carro? E se eu dissesse que a maioria dos proprietários deste carro tendiam a sermotoristas jovens menores de 25 anos com novas idéias. Esta faixa etária não paga prêmios de seguromais elevados devido a maior incidência de acidentes?

5.6 – Elaboração do Plano de ação

A elaboração do plano de ações deve ser realizada após um completo estudo do processoe da análise de suas variáveis de entrada e de suas variáveis de respostas. Tem como principais objetivos:

• propor medidas para solucionar o problema

• entender o efeito de cada medida no resultado desejado

• identificar os efeitos correlatos de cada medida

• e finalmente elaborar o plano de ações

Para elaborar um bom plano de ações devemos, para cada causa prioritária, identificadana análise do processo, realizar um brainstorming para levantar possíveis contramedidas. Sendo que paraestas devemos estabelecer a correlação com as metas específicas e outras variáveis de interesse atravésdo diagrama matriz.

Deve-se também testar as medidas para verificar seus efeitos. Algumas ferramentas comootimização de respostas, pesquisa operacional, simulação e as mesmas ferramentas utili zadas paraquantificar os fatores causais podem ser utilzadas para testar as medidas propostas.

Finalmente o plano de ações deve então ser elaborado com base nas causas prioirtárias,normalmente o plano de ações é disposto por meio do 3W, 5W1H ou 5W2H.


Figura 5.22 – Perguntas para elaboração do plano de ações

Figura 5.23 – Plano de ações

5.7 – Verificação da efetividade do Plano de ação

A verificação da efetividade de um plano de ação deve ser realizada em diferentes etapas,de forma que possam ser cumpridas as metas estabelecidas.

What (O que)

Who (Quem)

When (Quando)

Where (Onde)

Why (Por que)

How (Como)

How much (Quanto custa)

3W

5W1H

5W2H

O Que Quem Quando Porque

Eliminar paredes entre área de estocagem e carregamento

Oliveira 21/09/ deste ano

Layout do depósito inapropriado;Distância elevada entre as áreas de estocagem e carregamento;

Trocar piso de concreto para piso de asfalto

Ronaldo 10/10/deste ano Piso inadequado

Instalar placas indicativas Alessandra 15/10/deste ano Falta de sinalização

Instalar sinais luminosos Wagner 25/10/deste ano Falta de sinalização

Plano de ação


5.7.1 – Condção do plano de ação

Entre outras atividades deve-se:

• verificar se há o comprometimento ds partes responsáveis pela execução do planode ações, desde gerentes até operadores de linha.

• Padronizar e treinar as pessoas envolvidas na implementção d oplano de ação• Observar no local como estão sendo executadas as ações previstas no plano de

ação• Acompanhar o cronograma de execução• Registrar os desvios encontrados na execução do plano de ação e elaborar planos

e contingencia.

5.7.2 – Verificar os resultados

A efetividade do plano de ações deve ser verificadas através de monitoramento, tanto dameta geral quanto das específicas continuamente, por meio de gráficos sequneciais, cartas de controle ououtras ferramentas.

Figura 5.24 – Monitoramento da meta por gráfico seqüencial

mamfjdnosajjmamfjdnosajjmamfjdnosajj

4321

24

19

14

Inicio do Plano de Acao

Meta

Month

Year

% c

amin

hões

> L

SE

Verificacao do % de Caminhoes que ultrapassamo tempo de permanencia especificado


6 – Resultados da aplicação do Programa Seis Sigma

A utili zação do Programa Seis Sigma pelas empresas tem trazidos grandes resultados,tanto na otimização dos processos de criação, de projeto como na área das finanças. Os maioresimpactos e mais perceptíveis a níveis gerenciais, são os retornos financeiros que a aplicação do Programavem gerando nas empresas.

Desenvolvido pelo Engenheiro Bill Smith, da Divisão de Comunicações da Motorola, em1986, para resolver o crescente aumento de reclamações relativas as falhas no produto dentro doperíodo da garantia, o método padronizou a forma de contagem dos defeitos e também definiu um alvo,onde estaríamos próximos à perfeição, o qual foi denominado de Seis Sigma.

A estratégia auxili ou a Motorola no alinhamento dos processos às necessidades docliente, na mensuração e aprimoramento do desempenho dos processos críticos e na documentaçãodestes, levando-a a triplicar a produtividade e obter economias da ordem de US$ 11 bilhões até o ano de1997. O trabalho resultou na obtenção do prêmio Malcolm Baldrige National Quality Award (PrêmioNacional da Qualidade dos EUA) em 1988.

Posteriormente, esta estratégia recebeu contribuições importantes de organizações comoIBM, Xerox, Texas Instruments, Alli edSignal (atualmente Honeywell).

A General Eletric, empresa que adotou e alardeou os benefícios da ferramenta foi aGeneral Eletric, na gestão de Jack Welch. Os ganhos com os projetos desenvolvidos pelos "black belts"chegaram a US$ 1,5 bilhão na companhia em 1999.

Na área automotiva, a utili zação começou com a Alli edSignal, fabricante de autopeças,em 1994, alcançando economias de US$ 2 bilhões em projetos Seis Sigma [5]. Os resultados obtidospelas organizações pioneiras, auxili aram a disseminação em alta velocidade às principais montadoras efabricantes de autopeças americanos, a destacar: Dana, Delphi, Johnson Control, Ford, Lear, Visteon,Eaton, Cummins, Caterpill ar, John Deere, entre outras.

A seguir serão apresentados alguns casos dos resultados da aplicação do Programa SeisSigma em empresas no Brasil.

6.1 - Schneider Electric reduz custos e melhora atendimento com Seis Sigma

Líder mundial em baixa tensão e controle industrial, a Schneider Electric estimaeconomizar no Brasil R$ 800 mil ao ano com projetos desenvolvidos dentro do Seis Sigma.

Este programa, já difundido internacionalmente, é fundamentado em detectar falhas noprocesso produtivo, corrigi-las e assim buscar economia para a empresa.


O Seis Sigma está crescendo no Brasil pela possibili dade que oferece às empresas deganho financeiro através da redução de custos. A empresa acredita que a economia será ainda maior comos novos projetos, que estão sendo elaborados.

Um dos projetos, com o objetivo de reduzir em 30% as devoluções de produtos causadaspor problemas comerciais ou logística, já conseguiu reduzir de três dias para um hora a troca deprodutos que estavam na garantia. Além disso, esse projeto deve proporcionar uma redução de custo emtorno de R$ 150 mil ao ano, além de diminuir os prejuízos da empresa com devoluções, que de janeiro aoutubro de 2002 somaram R$ 350 mil.

Outro exemplo é o projeto para diminuir o tempo de atendimento das reclamações dosclientes. De janeiro a setembro de 2002 a Schneider Electric levava em média 15 dias para atender a umareclamação de cliente. Em abril deste ano, este prazo passou para quatro dias. Para obter esse resultadoforam redefinidas responsabili dades e a empresa adotou um novo método, onde qualquer pessoa poderegistrar uma reclamação. Assim, o atendimento ao cliente é feito 24 horas por dia, além das melhoriasnos controles das reclamações.

Hoje, a Schneider Electric Brasil conta 31 Green Belts e um Black Belt, que trabalhamem projetos na área industrial, administrativa e comercial, envolvendo perto de 150 pessoas que atuamrevendo os processos, reduzindo a sua variabili dade e otimizando os meios à luz da metologia DMAIC(*). Esta economia é a previsão para os primeiros trabalhos, nesta fase considerada de formação dosGreen Belts.

A proposta principal do Programa Seis Sigma é reduzir a variabili dade do processo,lançando mão de ferramentas estatísticas e de qualidade, a fim de detectar as falhas que estão presentesno processo.

Na Schneider Electric Brasil, cada Green Belt deve apresentar um projeto até a fase decontrole para conseguir o certificado de Green Belt, tendo início então a responsabili dade departiciparem de grupos de trabalho em sua atividade ou projetos transversais, dirigir e animar grupos detrabalhos e serem replicadores da metodologia DMAIC. A metodologia DMAIC que reúne cinco pontos:definir, medir, analisar, implementar e controlar.

6.2 – Multibras aplica o Seis Sigma no projeto

Na Multibrás, fabricante de linha branca das marcas Brastemp e Cônsul, há 600funcionários formados, sendo 400 deles "faixa preta". E há ainda um plano mais aprofundado deconhecimento que é o processo de certificação, com mais de 18 meses de projeto. "O objetivo é criarespecialistas em resolução de problemas crônicos e em desenvolvimento de produtos, de maneira a evitarque nasçam com falhas", explica o gerente-geral de Qualidade Total da Multibrás, Carlos Afonso Zilli ,que é coordenador do programa "Black Belts" na empresa. De acordo com Zilli , desde 1998 a média deretorno por funcionário envolvido no programa e, conseqüentemente, autor de algum projeto, é de R$15 para cada R$ 1 investido em treinamento.


Escala - O índice médio de retorno é de R$ 10, pelos cálculos da consultora da FDG AnaCristina Belém. Ela conta que a consultoria, sediada na Grande Belo Horizonte, foi uma das pioneiras nométodo Seis Sigma no Brasil, criado em 1985 pela Motorola.

A fabricante de equipamentos eletrônicos, na época, desenvolveu uma escala para análisedo processo produtivo, levando em conta quantos erros eram encontrados num lote de um milhão deprodutos.

A Multibrás, primeira cliente e parceira da FDG na formatação do Seis Sigma para omercado brasileiro, acumulou retorno de R$ 74 milhões em quatro anos de programa, segundo Zilli . Oexecutivo conta que toda a corporação está envolvida na busca de melhoria do processo produtivo eredução de falhas, não apenas no chão de fábrica, mas também na área administrativa. "Os 'black belts'estão espalhados por todos os departamentos", diz.

6.3 – FDG ensinando o Seis Sigma

Perfil - Para tornar-se um faixa verde ou preta, o funcionário deve demonstrar perfil deliderança, disposição para mudanças, conhecimento técnico ou da área em questão, influência em seugrupo, gosto por desafios.

A consultora da FDG Ana Cristina Belém conta que os "black belts" em geral alcançammelhores posições na empresa. Na Multibrás, a área de Recursos Humanos participa do programa, comuma política de retenção de talentos dos formandos, O coordenador revela que os profissionaiscertificados atingem o teto máximo de suas respectivas categorias ou até chegam a ser promovidos."Temos diversos casos de 'black belts' promovidos a cargos de gerência." Os "blacks belts" do mais altograu, cerca de 60 até agora na Multibrás, passarão em 2003 a assessorar os colegas em curso eparticipação da seleção de projetos. Carlos Afonso Zilli ressalta que o programa não é meramente umtreinamento. "É uma cultura que não fica restrita à corporação, mas também se aplica à vida dofuncionário."

Treinamento - O curso da FDG dura uma semana para o nível "green" e duas para"black", período no qual o funcionário aprende a lidar com o software Minitab, muito utili zado no ramode estatística. Ao longo do prazo previsto de projeto, seis meses ou um ano (ou seja, dois projetos nocaso dos "faixas pretas"), o aluno recebe orientação dos consultores FDG em conceitos deadministração, que é para auxili ar na realização de sua tarefa.

Há empresas que optam por manter consultores residentes, como é o caso da Belgo-Mineira. "Temos 5 consultores dentro da empresa, o tempo todo disponíveis para os 160 profissionaisenvolvidos em projetos", diz Ana Cristina Belém. Antes de iniciar o treinamento, a consultora explicaque é importante que a empresa saiba quais objetivos pretende atingir. Em caso de dúvida, a FDGoferece um workshop com a alta administração para fazer um diagnóstico operacional e definir aslacunas a serem preenchidas. Esse processo leva em torno de dois meses, segundo a consultora. Elaaconselha começar por um curso para "green belts", que já resolvem boa parte das falhas. Depois, deacordo com a necessidade, partir para a formação de "black belts". "Com massa crítica a empresa dilui


os custos e posteriormente consegue identificar os profissionais mais capacitados para umaprofundamento na metodologia" explica. Dessa maneira, a FDG espera conquistar maior número demédias e pequenas empresas.

Hoje, a carteira é composta por grandes nomes, como, Ambev, CST, Gerdau, Acesita,Telemar, Votorantim, Johnson&Johnson, Politeno, Sadia, entre outros.

A FDG é uma fundação, portanto sem fins lucrativos, que nasceu atrelada à UniversidadeFederal de Minas Gerais, da qual se desligou em 1997, pouco antes de começar a consultoria em seisSigma, dentre outros serviços de gestão. O faturamento previsto para este ano é de R$ 70 milhões, o querepresenta 38 % de crescimento sobre 2001.

6.4 – Telefônica: no caminho da qualidade

Recentemente, a Telefônica começou a trabalhar a gestão de qualidade baseada no seissigma, processo de gerenciamento de qualidade que utili za ferramentas estatísticas para tornar osprocessos estáveis e com baixo nível de erros (no caso de seis sigmas são 3,4 defeitos em um milhão depossibili dades de eles ocorrerem). O modelo é utili zado por muitas companhias pelo mundo. Mas aempresa ainda pretende incrementar o seis sigma. 'Você pode ter nível de erro baixo, mas se o erro formuito grande não se pode dizer que tem qualidade', exemplifica Amorim.

Por isso, a empresa pretende criar ferramentas que permitam identificar não só as causasdos problemas, mas também soluções eficazes. O processo de implantação desse modelo de gestãocomeçou identificando as pessoas que se dedicarão integralmente ao gerenciamento de qualidade epassarão por um treinamento prático com a Fundação Vanzolini. 'Já contratamos a fundação,selecionamos 12 candidatos e 12 projetos e começaremos a etapa de qualificação. Todas os setores daempresa apresentaram um candidato, desde finanças, recursos humanos até as áreas operacionais',comenta o presidente da Telefônica.

Cada um dos escolhidos vai trabalhar num projeto considerado crítico e se tornarão o quea empresa chama de black belts (faixas pretas) que, além de serem os líderes do projeto, treinarão oscolegas (que serão os green belts). 'As instituições que implementam isso com qualidade têm mais de50% da força de trabalho como 'green belt' e sabem usar as ferramentas para fazer o trabalho comqualidade', aponta. Antes de implementar a metodologia do seis sigma, os executivos da Telefônicatambém visitaram outras empresas para conhecer a experiência deles com esse processo de qualidade


6.5 - Belgo-Mineira investe para formar Faixas-Pretas em Qualidade

Projeto Black Belt ou Seis Sigma capacita pessoas nas organizações especializadas emresolver problemas. Nos Estados Unidos, estes profissionais são tão requisitados quanto os do mundodigital.

Sabe como um faixa-preta resolve problemas sem aplicar um golpe de karatê sequer?Fazendo perguntas. Mesmo que pareçam óbvias, elas podem ajudar e muito na condução de um trabalhode investigação contribuindo decisivamente para a solução de problemas. O Black Belt (faixa-preta daQualidade) é então, antes de tudo, um questionador, um observadorcurioso e atento da situação.

Foi para treinar especialistas em solução de problemas crônicos do processo produtivo(contribuindo para a redução do percentual de defeitos e custos de fabricação) que a Belgo-Mineira vemapostando, inicialmente, em um grupo de profissionais aos quais será confiada esta missão nas empresas.

O Projeto Black Belt ou Seis Sigma, como também é conhecido, foi criado pelaMotorola, nos Estados Unidos, na década de 80, e, em linhas gerais, trata-se de um método de obtençãode resultados a partir de análises estatísticas. No Brasil, a Fundação de Desenvolvimento Gerencial(FDG), de Belo Horizonte, é quem ministra os treinamentos.

O coordenador do projeto na Belgo-Mineira, Jocely Evaristo Alves, observa que o BlackBelt é o profissional que tem a capacidade de transformar informação em conhecimento. "Queremosaumentar a capacidade crítica de nossos solucionadores de problemas", afirma ao comentar que aproposta da Belgo-Mineira é tornar este projeto o mais difundido possível, não o restringindo a umacasta de executivos da empresa. Para isso, novas turmas estão sendo montadas. A limitação, segundo eleocorre em função do alto custo do treinamento, entretanto, nada impede que o treinando de hoje seja oinstrutor de amanhã, atuando como multiplicador.

Da Belgo-Mineira Juiz de Fora estão participando Ivan Antônio da Silva, da Trefilaria,Eduardo Pires da Costa, Planejamento da Produção, Marcelino Vieira Lopes, Aciaria e FernandoMagalhães, Laminação. "É o melhor curso que já fiz em toda a minha vida e olha que o segundo estábem lá atrás", compara Marcelino, entusiasmado com esta nova oportunidade profissional. Na verdade,esta opinião é unânime. "As técnicas são fantásticas", concordam.

O entusiasmo é tanto e tão contagiante que já na apresentação dos primeiros resultadosdo trabalho de curto prazo que cada Black Belt deve fazer, a platéia - formada pelo grupo de gerentes epelo diretor da empresa, Cláudio Horta - ficou impressionada pela forma como os resultados surgem tãorapidamente, em função da metodologia adotada.


"Os Black Belts terão papel importante, como parte de um time, em colocar a Belgo entreas fornecedoras privilegiadas de aço no mercado mundial".

Black Belts: profissionais treinados para atingir metas (resolver problemas) por meio doemprego de técnicas estatísticas como ferramentas analíticas.

Seis Sigma: é o instrumento de trabalho do black belt. O objetivo é capacitar a equipe depessoas da empresa para o uso de ferramentas - principalmente técnicas estatísticas – que colocarão oexercício da análise em um patamar elevado, compatível com as metas cada vez mais desafiadoras quedevem ser atingidas pela organização. Sigma: Sigma é a unidade estatística usada para medir acapacidade de um processo de funcionar sem falhas. Um produto ou serviço com nível Seis Sigma é99,99966 perfeito. Escala Sigma: usada para medir o nível de qualidade associado a um processo.Quanto maior o valor alcançado na escala sigma, melhor.

Processo de formação de Black Belts: os candidatos a Black Belts participam de umcurso com duração de quatro meses de treinamento (200 horas), sendo cada mês composto por umasemana em sala de aula (50 horas) e três semanas de aplicação prática.

Projetos Práticos: Cada candidato a Black Belt desenvolve três projetos práticos(curtoprazo - seis meses, médio prazo - 12 meses e longo prazo - 18 meses) no decorrer do curso, sendo quecada um deles deve resultar em: ganho econômico para a empresa igual a, no mínimo R$ 75 mil por anoou ganho em qualidade igual a, no mínimo, 50% ou ganho em produtividade igual a, no mínimo, 30%.

6.6 – Kodak economiza com o Seis Sigma

O engenheiro de processos Pedro Tchmola conseguiu economizar US$ 175 mil por anopara a Kodak do Brasil sem grande investimento adicional. Com alguns meses de trabalho duro, uma boadose de criatividade e muita análise estatística, Tchmola percebeu uma redundância no controle dequalidade da divisão Produtos para a Saúde, responsável pelos filmes para raio-X. Muitas vezes, otrabalho era repetido sem resultados significativos. Com a redução do número de profissionais no setor ea modernização de alguns equipamentos, Tchmola fez com que a quantidade de testes caísse 75%.

Pedro Tchmola é um black belt (faixa-preta). Faz parte de uma elite que nos últimos anosvem ganhando espaço e poder nas empresas de todo o mundo e que, agora, estão prestes a setransformar em coqueluche também no Brasil.


7 – Conclusão

O presente trabalho apresentou os conceitos dessa importante metodologia de tratamentode problemas. De forma alguma o leitor desta estará capacitado a realizar trabalhos do Progrma SeisSigma, mas com certeza terá a base de conhecimento necessária para um treinamento do programa.

Foram apresentadas as principais ferramentas estatísticas utili zadas na qualidade e oprincípio de utili zação das mesmas pelo Programa Seis Sigma. Assim o leitor interessado na utili zação doprograma, deverá participar de um dos cursos oferecidos no mercado para a formação de especialistas naárea, quer seja um “Green Belt” ou um “Black Belt” .

Este autor está participando da implantação do Programa Seis Sigma na Volkswagen doBrasil, e juntamente com cerca de mais 60 colegas, partcipou do treinamento e formação de “GreenBelts” , ministrado pela FDG. Atualmente existem dezenas de trabalhos em andamento dentro dacompanhia. Muitos já foram concluidos gerando não só mehorias no produto, como também umconsiderável retorno financeiro.

Desde que aplicado de forma correta e duradoura, o Programa Seis Sigma tende a gerarmuitos frutos dentro das empresas, basta verificar os exmplos expostos no capítulo 6. Alí estão relatosdas vantagens obtidas com a utili zação do Programa e das estimativas dos retornos financeirospropiciados.

Na imprensa escrita, tanto em jornais como em revista, costumam surgir artigos relatandoas experiências das empresas na implantação do Programa Seis Sigma.

Mas nada melhor do que participar do programa, para sentir realmente quais são as suasvantagens sobre as demais metodologias comumente utili zadas.

Uma sugestão para futuros estudos consiste na necessidade da avaliação da eficácia doPrograma Seis Sigma nas empresas, sendo necessário avaliar-se:

• a porcentagem de pessoal treinado que continua a aplicar o método

• análise da eficiência da aplicação e utlização das ferramentas

• retorno financeiro médio por projeto conduzido

• levantamento dos erros mais frequnetes

• levantamento das dificuldades e barreiras encontradas no projeto

• grau de melhoria dos processos e produtos


Desta forma poderão ser detectadas falhas devido a problemas de utili zação incorreta dasferramentas, falta de profundidade nas análises dos problemas, pouco tempo de dedicação, determinaçãoincorreta das contramedidas e ainda um ineficaz acompanhamento das ações em implementação.

Os Gestores das empresas devem lembrar-se que não basta apenas treinar o seu pessoalno Programa Seis Sigma, é necessário que a alta gerência da empresa esteja comprometida com ele eapoie incondicionalmente o seu pessoal, caso contrário os projetos não terão sucesso. E certamentequando forem analisadas as causas do fracasso, será mencionada a falta de eficácia do programa e oufalta de capacidade do uncionário que comandou o projeto. Entretanto esta pode não ser toda a verdade,pois fatores não analisados poderão ter influenciado no processo. Para resolver o problema fica umasugestão: que tal aplicar o Programa Seis Sigmas para verificar o que ocorreu e implementar as açõesnecessárias?


8 –Bibliografia

1. Juran, J. M. - Controle da Qualidade – Makron Books.Volume IX. S.Paulo, 1988

2. Juran, J. M. - Juran na liderança pela Qualidade – Livraria Pioneira Editora.S.Paulo, 1989

3. Deming, W. Edwards - Qualidade: A revolução da Administração – EditoraMarques-Saraiva. S. Paulo, 1982.

4. Campos, Vicente F. – TQC – gerenciamento da rotina do trabalho – BlochEditores. Rio de Janeiro, 1994.

5. Werkema, Maria C. C. – As ferramentas da Qualidade no gerenciamento doprocesso – Bloch Editores. Rio de Janeiro, 1995.

6. Helman, Horácio – Análise de falhas _ aplicação dos métodos FMEA - BlochEditores. Rio de Janeiro, 1995.

7. Aguiar, Silvio – Integração das ferramentas da Qualidade ao PDCA e aoPrograma Seis Sigma – Editora FDG. Belo Horizonte, 2002.

8. Treinamento Programa Seis Sigma – Green Belts Industrial – Editora FDG. BeloHorizonte, 2002.

9. Harry, Mikel – The Breakthrough Management Strategy - The BreakthroughManagement Strategy – Broadway Books. New York, 2001.

10. Wemple, Julie D. – Six Sigma – S&W Associates Inc . Boston, 2000

11. Verza, Fernando – Consumer driven Six sigma – Ford Motor Company.Detroit, 1995

12. Frater, Johnnie – Six Sigma Program – SigmaConsultants LLC. New York, 2000.

13. Programa Seis Sigma – Dana do Brasil – S. Paulo, 2002

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