1

SEIS SIGMA

Dr. Luiz Gastão Mange Rosenfeld

Dr Maurício Viecili

Dra Marina Moraes Barros

Setembro - 2007

2

DECLARACÃO DE CONFLITO DE INTERESSES DECLARACÃO DE CONFLITO DE INTERESSES

À Declarar À Declarar

Diagnósticos da América Sociedade AnônimaDiagnósticos da América Sociedade AnônimaVice Presidente Médico Vice Presidente Médico -- ProdutoProdutoRelacãoRelacão ––Diretor Diretor EstatutarioEstatutarioEleito pelo Conselho de Eleito pelo Conselho de AdministracãoAdministracão

3

Definição

Seis Sigma é uma estratégia empresarial de

mudanças para acelerar o aprimoramento em

processos, produtos e serviços. O termo Sigma

mede a capacidade do processo em trabalhar livre

de falhas. Quando falamos em 6 Sigma, significa

redução da variação no resultado entregue aos

clientes para uma taxa de 3,4 falhas por milhão,

ou 99, 99966% de perfeição”.

4

Metrica 6 Sigma

Seis Sigma é um sistema de avaliação do

desempenho de um processo com o objetivo

de diminuir a sua variabilidade para atingir a

perfeição e atender às exigências do cliente.

A métrica Sigma avalia o número de defeitos

por milhão de oportunidades (DPMO).

6 Sigma = 3,4 DPMO (próximo a perfeição)

mar

ina

5

– Benchmark para comparação do nível da eficencia

– Meta da qualidade para processos e produtos

– Medida da variação em qualquer processo

– Métrica da melhoria contínua nos processos

– Estatística calculada para os defeitos

– Visão de excelência organizacional

– Estratégia de fidelização de clientes

Utilidades do 6 Sigma

6

Evolução dos Sistemas da Qualidade

• Controle da Qualidade-Ferramentas estatisticas• Qualidade Total- Deming – PDCA• Gestão pela Qualidade Total- TQM-• Ferramentas: KanBan 5W1H• Just-in-time Causa Raiz (5 porque?)• Estoque zero Erro Zero • OBZ etc• Sistemas da Qualidade-ISO,Especificos• Sistemas de Gestao: Estrategico/Processos/BSC etc• Seis Sigma ( gestao e/ou métrica )

7

Gestão da Qualidade- ISO/Seis Sigma

• Iso 9000 Seis Sigma

• Alta Direção Patrocinador-Champion

• RA Black Belt

• Facilitador Green Belt

8

Integração 6 Sigma

Ferramentas & Modelos

MelhoriaDMAIC

DesenhoDMADV

Definição

Medida

Análise

Melhoria

Controle Definição

Medida

Análise

Desenho

Verificação

9

Metrica 6 Sigma

Target

1σ

2σ

3σ

3σ6.6% Defeitos

Um processo é 3 sigma por que ele possui 3 desvios padrão de diferença entre sua

média e o limitesuperior.

Antes

DepoisExigência do Cliente

s % BOM

99% é Satisfatório ???

2 69.2%3 93.32%4 99.379%5 99.977%6 99.99966%

Target1σ 2σ 3σ 4σ 5 6σσ

10

Benchmarks na escala Sigma

1 hora/20 anos7 horas / mêsFalta de energia elétrica

2/20 dias37/diaDispensação de medicamentos

erradas(base-6000/dia)

4/ano2/diaErros em aterrissagens em aeroportos

(320 pousos/dia)

3,4/5 meses3,2/semanaCirurgias incorretas em um hospital-

500/semana

99,99966%99,38000%Algumas medidas clássicas6,0 Sigma 4,0 Sigma

11

Tabela Sigma x DPMO

dpmo sigma dpmo sigma dpmo sigma- 6,0 1.866 4,4 115.083 2,7

3 6,0 2.555 4,3 135.687 2,65 5,9 3.467 4,2 158.687 2,59 5,8 4.661 4,1 184.108 2,4

13 5,7 6.210 4,0 211.928 2,321 5,6 8.198 3,9 242.071 2,232 5,5 10.724 3,8 274.412 2,148 5,4 13.904 3,7 308.770 2,072 5,3 17.865 3,6 344.915 1,9

108 5,2 22.750 3,5 382.572 1,8159 5,1 28.717 3,4 421.428 1,7233 5,0 35.931 3,3 461.140 1,6337 4,9 44.567 3,2 501.350 1,5483 4,8 54.801 3,1 541.694 1,4687 4,7 66.811 3,0 581.815 1,3968 4,6 80.762 2,9 621.378 1,2

1.350 4,5 96.809 2,8 660.083 1,1

Tabela de Sigma

Avalia ResultadosVerifica os Defeitos

Cálculo em DPMO

Conversão em Sigma

(Desempenho)

mar

ina

DPMO = Número de defeitos x 1.000.000No unidades x No oportunidades

Desempenho = Nooportunidades – NoDefeitos) x 100Nooportunidades

12

ppmppmppm162,116162,116

12,90412,904

4,7004,700

447447

Belk and Sunderman (1947)

College of American Pathologists (1996)

Plebani and Carraro (1997)

Witte D.L. et al. (1997)

(“pure”analytical errors)

Belk and Sunderman (1947)

College of American Pathologists (1996)

Plebani and Carraro (1997)

Witte D.L. et al. (1997)

(“pure”analytical errors)

13

Benchmarks em Lab. Clínico

How do your processes compare? The following Sigma metrics are drawn from Nevalainen D, Berte L, Kraft C, Leigh E, Morgan T. Evaluating laboratory performance on quality indicators with the six sigma scale. Arch Pathol Lab Med 2000;124:516-519.

Q-Probe QUALITY INDICATOR % ERROR DPM SIGMA*Order accuracy 1.8 % 18,000 3.60 Duplicate test orders 1.52 15,200 3.65 Wristband errors (not banded) 0.65 6,500 4.00 TDM timing errors 24.4 244,000 2.20 Hematology specimen acceptability 0.38 3,800 4.15 Chemistry specimen acceptability 0.30 3,000 4.25 Surgical pathology specimen accessioning 3.4 34,000 3.30 Cytology specimen adequacy 7.32 73,700 2.95 Laboratory proficiency testing 0.9 9,000 3.85 Surg path froz sect diagnostic discordance 1.7 17,000 3.60 PAP smear rescreening false negatives 2.4 24,000 3.45 Reporting errors 0.0477 477 4.80

14

DASA & 6 Sigma

• 1997 : Implantação ISO 9000, Certificações e Acreditações.

• 1998 : Desenho dos Processos.• 2000 : Revisão dos Processos & “Lean”-LayOut.• 2001/2 : Desenho da Gestão por Processos• 2001/2 : Gestão Estrategica - Medidas, metas e indicadores

com metrica 6 Sigma• 2002 : Gestão utilizando “Balance Scorecard”• 2004 :Sistema Integrado de Gestão

15

P D C A DASA

Sistema Integrado De Gestão

Implementação Do Processo

Definição dos Indicadores e Metas

Análise do Risco

RecursoFinanceiro

Recursos de Infra estruturaE das PessoasDesenho do

Processo

Estratégia

GESTÃO DO PROCESSO

REQ

UIS

ITO

S D

OS

CLI

ENTE

S E

DA

SO

CIE

DAD

EMODELO DE PROCESSO DIAGNÓSTICOS DA AMÉRICA

DESENVOLVIMENTO DO PROCESSO

SATISFA

ÇÃ

O dos C

LIENTES e SO

CIED

AD

E

Medição / Avaliação de Performance

16

Certificações e Acreditações DASA

CLC Nº 0002

CLC Nº 0004

17

Estrategia DASA

O modelo de negócio DASA foi desenvolvido para melhor atender as necessidades e requisitos do mercado dos clientes e da sociedade.

Demandas dos clientes

(pacientes, médicos,

pagadores e sociedade)

Característicasdo mercado de

MedicinaDiagnósticamundial e brasileira

MULTI-PRODUTO

MULTI-MARCAS

MULTI-PAGADORES

MULTI-REGIÕES

P1

P2

P3

P4

Qualfidadecertificada

ISO 9001:2000ISO 14001:2004

OHSAS 18001:1999CAP

INMETROPALC

Ferramentasavançadas

6 SigmaBSC

18

Modelo de Negocio DASA

Input OutputUENEntregar medicina

Diagnóstica

Acionista

Medicina Diagnóstica

Entregue

Diretoria Executiva

DASA

RE

QU

ISIT

OS

DO

S C

LIE

NTE

S E

DA

SO

CIE

DA

DE S

ATIS

FAÇ

ÃO

dos CLIE

NTE

S e S

OC

IED

AD

E

Produto Atendimento

Inovação

Suporte

USC

MODELO DE NEGÓCIO DIAGNÓSTICOS DA AMÉRICA

19

Modelo de Gestão DASA

Requisitos dos clientes e da sociedade

Visão, Missão e Valores DASA

Estratégia DASAMissão dasUENs e USCs

Políticas e atributos das

UENs

Temasestratégicos das

UENs e USCs

Mapa e Objetivosestratégicos BSC indicadores estratégicos

Planos e ações

Resultados

Demandas dos clientes

Processos

Instruções de trabalho

Indicadoresoperacionais

σ

σ

20

Processo de produção DASA

Processo Colher Amostra Processo Produzir Exames AC

Estr

atég

iaA

tend

imen

to

Am

ostr

a co

leta

daColher AmostraProduzir exames

Preparar Kit de coleta Prover recursos para suportara produção

Executar coleta Gerar informações parasuportar a produção

Conferir; acondicionar e enviaramostra Realizar exames

Receber amostra no NTOResultados liberados

Amostra liberada paraProdução

21

MedidaMedida do do ProcessoProcessoMedidaMedida do do ProcessoProcesso ProduzirProduzir AnalisesAnalises ClinicasClinicas -- DPMO x SigmaDPMO x Sigma

Dpmo de exames e Pacientes

25

3027

32

28

1719

2830

41 40 40

32

18

27

33

-

5

10

15

20

25

30

35

40

45

Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul ANO

DPMO Exames DPMO Paciente - Processo

Sigma de exames e Pacientes

5,6 5,6 5,6 5,6 5,6

5,7 5,7

5,65,6

5,5 5,5 5,5 5,5

5,7

5,6

5,5

5,4

5,5

5,5

5,6

5,6

5,7

5,7

5,8

Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul ANO

Sigma Exames Sigma Paciente - Processo

0

1

2

3

4

5

6

7

- 1 0 0 . 0 0 0 2 0 0 . 0 0 0 3 0 0 . 0 0 0 4 0 0 . 0 0 0 5 0 0 . 0 0 0 6 0 0 . 0 0 0 7 0 0 . 0 0 0 8 0 0 . 0 0 0

D p m o

Sigm

a

22

MedidaMedida do do ProcessoProcesso

MedidaMedida do do ProcessoProcesso ProduzirProduzir AnalisesAnalises ClinicasClinicas

Sigma & ProdutividadeSigma & Produtividade

Geral - DASA

3

3,5

4

4,5

5

5,5

6

jan/03

mar/03

mai/03

jul/03se

t/03

nov/0

3jan/0

4mar/

04mai/

04jul/04se

t/04

nov/0

4jan/0

5mar/

05mai/

05jul/05se

t/05

nov/0

5jan/0

6mar/

06mai/

06jul/06

-

2.000

4.000

6.000

8.000

10.000

12.000

Sigma Prod. Linear (Sigma) Linear (Prod.)

23

MedidaMedida do do ProcessoProcesso

Hematologia

-10203040506070

jan/06 fev/06 mar/06 abr/06 mai/06 jun/06 jul/06

Dpm

o

-

2.000

4.000

6.000

8.000

10.000

Prod

utiv

idad

e

Dpmo Produtividade

Imunoquimica

-10203040506070

jan/06 fev/06 mar/06 abr/06 mai/06 jun/06 jul/06

Dpm

o

-

10.000

20.000

30.000

40.000

50.000

Prod

utiv

idad

e

Dpmo Produtividade

Microbiologia

-

5

10

15

20

25

30

jan/06 fev/06 mar/06 abr/06 mai/06 jun/06 jul/06

Dpm

o

-

1.000

2.000

3.000

4.000

5.000

Prod

utiv

idad

e

Dpmo Produtividade

Urinálise

-2468

10121416

jan/06 fev/06 mar/06 abr/06 mai/06 jun/06 jul/06

Dpm

o

5.4005.6005.8006.0006.2006.4006.6006.8007.0007.200

Prod

utiv

idad

e

Dpmo Produtividade

337Dpmo 337Dpmo

337Dpmo 337Dpmo

DesdobramentoDesdobramento : : ProduçãoProdução de de AnalisesAnalises ClinicasClinicas porpor setoressetores

24

MedidaMedida do do ProcessoProcesso

Parasitologia

-

2

4

6

8

10

12

jan/06 fev/06 mar/06 abr/06 mai/06 jun/06 jul/06

Dpm

o

-2004006008001.0001.2001.4001.600

Prod

utiv

idad

e

Dpmo Produtividade

Patologia

-5

1015

20253035

jan/06 fev/06 mar/06 abr/06 mai/06 jun/06 jul/06

Dpm

o

-

200

400

600

800

1.000

Prod

utiv

idad

e

Dpmo Produtividade

337Dpmo 337Dpmo

DesdobramentoDesdobramento : : ProduçãoProdução de de AnalisesAnalises ClinicasClinicas porpor setoressetores

Imunologia

-

10

20

30

40

50

60

jan/06 fev/06 mar/06 abr/06 mai/06 jun/06 jul/06

Dpm

o

7.500

8.000

8.500

9.000

9.500

10.000

10.500

Prod

utiv

idad

e

Dpmo Produtividade

337DpmoBiologia Molecular

-

5

10

15

20

jan/06 fev/06 mar/06 abr/06 mai/06 jun/06 jul/06

Dpm

o

-

50

100

150

200

250

300

Prod

utiv

idad

e

Dpmo Produtividade

337Dpmo

25

Qual a significância do sigma?

Intervalo de Confiança: intervalo de valores do sigma construído, baseado em observações de uma amostra (ex: mês) de maneiraque haja uma probabilidade determinada (90%, 95% ou 99%) do intervalo conter o verdadeiro valor do sigma.Geralmente calculamos o [IC:95%].

s = (p.q/n)1/2

Onde, p = proporção do evento (erro)q = 1 – pn = tamanho da amostra

IC = p + 2s

mar

ina

26

N = Zα2 . P(1-p)E2

Erro α = 5% → z = 1,96E = Erro amostral

• Quanto menor o erro amostral, maior o tamanho da amostra.

• Quanto menor a freqüência de eventos (p<<0,5 - população mais homogênea),menor o tamanho da amostra.

• Quanto maior o Intervalde Confiança (IC: 90, 95,99%), maior o tamanhoda amostra.4778191127644847779919111960,5

4302172096883843023517209410,453826153056122038262315304930,43350133995359433496413398540,352873114904596128725611490230,323959580383202395009579990,2519177668306711916967667830,214385754230151438445753760,15959383815351959443837760,1768307112283767713070820,0857623049214575892303580,0638415366144384011536030,04192768307319204768170,02

0,20%0,10%0,05%0,02%0,01%P(%)

Erro Amostral

mar

ina

Tamanho da Amostra

o

Erro amostral é a diferença tolerada pelo pesquisador, entre o valor que a estatística pontua e o verdadeiro valor que se deseja estimar.

27

Tamanho da AmostraTaxa Erro (p) = 0,01 (1%) - Calcular o IC(95%)

s = (p.q/n)1/2

n=100 → s = (0,01.0,99/100)1/2 = 0,02IC(95%) = [0,00;0,03] ou [0%;3%]sigma: 3,4 a 6,0 → INSUFICIENTE

n=1.000 → s = (0,01.0,99/1.000)1/2 = 0,003 IC(95%) = [0,0037;0,016] ou [0,37%;1,6%]sigma: 3,65 a 4,2 → INSUFICIENTE

n=10.000 → s=(0,01.0,99/10.000)1/2 =0,001 IC(95%) = [0,008;0,012] ou [0,8%;1,2%]sigma: 3,75 a 3,9 → OK

n=100.000→ s=(0,01.0,99/100.000)1/2=0,0003 IC(95%) = [0,0094;0,0106] ou [0,94%;1,06%]sigma: 3,80 a 3,90 → NÃO É NECESSÁRIO

mar

ina

28

Entendendo o Confiança... Intervalo de

Intervalo de Confiança – IC 95%: intervalo de valores da variável de maneira que haja uma probabilidade de 95% de conter o valor verdadeiro da variável.

s = (p.q/n)1/2

7089-6244IC(95%) - dpmo

3,9-4,0IC(95%) - sigma

4,0Reclamações – sigma

6667Reclamações – dpmo

0,667%Reclamações -% (p)

988No Reclamações

148.202No Pacientes

DEZDelboni Auriemo95%

@@@@@@

@@@@@@

0 +2s+1s-2s -1s

6667

@@@@@@

@@@@@@@@@@@@@@@@@

@@@@@@

@@@@@@@@@

@@@@@@

@@@@@

@

@@@@@@

@@@@@@@@

@@@@@@@

@

mar

ina

70896244

29

Delboni Auriemo - 2006

7089-6244

6706-5941

5008-4361

5606-4915

5562-4904

4838-4217

IC(95%) - dpmo

3,9-4,04,0-4,14,1-4,14,0-4,14,0-4,14,1-4,2IC(95%) - sigma4,04,04,14,14,14,2Reclamações – sigma

666763244684526152334528Reclamações – dpmo0,667%0,632%0,468%0,526%0,523%0,453%Reclamações -% (p)

98810858349221007848No Reclamações148.202171.578178.045175.257192.433187.291No Pacientes

DEZNOVOUTSETAGOJULDelboni AuriemoP

aci

en

tes

Agosto Setembro HÁ superposição de Intervalo de Confiança

→ NÃO HÁ diferença nas reclamações entreagosto e setembrom

arin

a

52334904 55625261

4915 5606

30

Delboni Auriemo -2006

7089-6244

6706-5941

5008-4361

5606-4915

5562-4904

4838-4217

IC(95%) - dpmo

3,9-4,04,0-4,14,1-4,14,0-4,14,0-4,14,1-4,2IC(95%) - sigma4,04,04,14,14,14,2Reclamações – sigma

666763244684526152334528Reclamações – dpmo0,667%0,632%0,468%0,526%0,523%0,453%Reclamações -% (p)

98810858349221007848No Reclamações148.202171.578178.045175.257192.433187.291No Pacientes

DEZNOVOUTSETAGOJULDelboni AuriemoP

aci

en

tes

Julho

523355624904

Agosto

mar

ina

45284217 4838

Não há superposição de Intervalo de Confiança→ HÁ diferença nas reclamações entre Julho e Agosto

Houve ↑ DPMO e ↓ Sigma → Piora do processo

31

Club DA - 2006

526-150600-160671-151599-61794-44IC(95%) - dpmo

4,7-5,1

4,9

380

0,038%

12

31.509

AGO-DEZ5 meses

4,8-5,14,7-5,14,7-5,34,7-5,4IC(95%) - sigma

4,94,84,95,0Reclamações – sigma

338411330419Reclamações – dpmo

0,034%0,041%0,033%0,042%Reclamações -% (p)

131065No Reclamações

38.40024.31118.20211.935No Pacientes

JUL-DEZ6 meses

SET-DEZ4 meses

OUT-DEZ3 meses

NOV-DEZ2 meses

Club DAMédicos

Quanto maior o número de oportunidades, menor o intervalo de confiança.m

arin

a

32

Sigma por Processo DASA7 SP/RJ/PR/DF

INDICADORES DE PROCESSO

11

PACIENTES Jan Fev Mar Abr Mai Jun JulD IA GN ÓS TIC OS D A A M ÉR IC A 539.754 514.626 659.406 576.113 622.799 605.066 606.732

C D E F G H IRECLAMAÇÕES Jan Fev Mar Abr Mai Jun JulD IA GN ÓS TIC OS D A A M ÉR IC A 1.927 2.283 2.980 2.647 2.475 2.171 2.287 A TEN D IM EN TO 1.265 1.549 2.035 1.758 1.677 1.492 1.491 P R OD UTO A C 168 205 282 174 188 149 163

P R OD UTO D M D 2 1 1 - 8 - - P R OD UTO P D 291 253 361 356 319 254 263 S UP OR TE 101 111 133 108 93 67 69 P R OD UZIR A C e P D - - - - - - -

SIGMA Jan Fev Mar Abr Mai Jun JulD IA GN ÓS TIC OS D A A M ÉR IC A 4,2 4,2 4,2 4,2 4,2 4,2 4,2 S ig m a A te ndim e nto 4,4 4,3 4,3 4,3 4,3 4,4 4,4 S ig m a P ro duto A c 4,9 4,8 4,8 4,9 4,9 5,0 5,0 S ig m a P ro duto D m d 6,0 6 6 5,7 S ig m a P ro duto P d 4,4 4,5 4,4 4,4 4,5 4,5 4,5 S ig m a S upo rte 5,1 5,1 5,1 5,1 5,2 5,2 5,2 S ig m a P ro duzir A C e P D

S IGM A P R OC ES S O C LA S S IF IC A D O 4,3 4,2 4,2 4,2 4,2 4,3 4,3

DIAGNÓSTICOS DA AMÉRICA

33

Dpmo – NTO SP

Evolução Reclamações x Exame(Em dpmo)

-

500.000

1.000.000

1.500.000

2.000.000

2.500.000

Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez-

5

10

15

20

25

30

35

Exames 2006Exames 2007Reclamações / Exame - dpmo 2006Reclamações / Exame - dpmo 2007

NTO - SP

34

Sigma NTO SP

Evolução Reclamações x Exame(Em sigma)

-

500.000

1.000.000

1.500.000

2.000.000

2.500.000

Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez5,2

5,3

5,4

5,5

5,6

5,7

5,8

5,9

6,0

Exames 2006Exames 2007Reclamações / Exame - sigma 2006Reclamações / Exame - sigma 2007

NTO - SP Menu

D a d o s e x t r a í d o s d o n o v o m o d e l o d e R e g i s t ro d e Oc o r r ên c i a s a p a r t i r d e m a i o / 2 0 0 5 ( Ex c e s s ão R e g C u r i t i b a )

35

ConclusõesConclusões II

Seis Sigma insere uma contribuição específica para a melhora da gestão da qualidade, porque:

– Exige a definição de limites de tolerância para a descrição da qualidade mínima requerida e para identificação dos defeitos

– Proporciona a existência de uma escala padrão – a Escala Sigma – para medir a qualidade

Com o uso do Seis Sigma, a qualidade passa a ser mais mensurável e gerenciável de forma objetiva e quantitativa.

36

CONCLUSÕES II

Sistema Integrado De Gestão

Implementação Do Processo

Definição dos Indicadores e Metas

Análise do Risco

RecursoFinanceiro

Recursos de Infra estruturaE das PessoasDesenho do

Processo

Estratégia

GESTÃO DO PROCESSO

REQ

UIS

ITO

S D

OS

CLI

ENTE

S E

DA

SO

CIE

DAD

E

MODELO DE PROCESSO DIAGNÓSTICOS DA AMÉRICADESENVOLVIMENTO DO PROCESSO

SATISFA

ÇÃ

O dos C

LIENTES e SO

CIED

AD

E

Medição / Avaliação de Performance

37

CONCLUSÕES III

• ACÕES CORRETIVAS ( nas não conformidades )

• Corrigir o que estiver em desacordo com os Manuais•

• ACÕES DE MELHORIA (nas insatisfacões com conformidade)

• Rever o Processo adequando à necessidade do cliente desde que inserido na Estrategia

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LUIZ GASTÃO MANGE ROSENFELDLUIZ GASTÃO MANGE ROSENFELD

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