six sigmam 2

8/9/2019 Six Sigmam 2

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Pós-Graduação – EAD Uninter

Núcleo de Materiais Didáticos

Técnicas Avançadas deProdução Lean & Seis Sigma

Aula 2Aula 2

Prof. Osny Augusto Jr.

Engenharia da Produção

Ao final desta aula o aluno deveráser capaz de:entender a pirâmideorganizacional do Seis Sigma

conhecer e interpretar o métodoDMAIC

aplicar as Métricas Seis Sigma

Conteúdo: Estrutura eMétricas Seis Sigma

A Pirâmide Organizacionaldo Seis Sigma

ALTADIREÇÃO

CHAMPIONS

MASTERBLACK BELTS

BLACK BELTS

GREEN BELTS

MEMBROS DE EQUIPE,WHITE BELTS OU YELLOW BELTS

ALTADIREÇÃO

CHAMPIONS

MASTERBLACK BELTS

BLACK BELTS

GREEN BELTS

MEMBROS DE EQUIPE,WHITE BELTS OU YELLOW BELTS

1:100

1:30

1:30

Deve liderar amudança cultural

O Método DMAIC

D Define Definir

Selecionar asoportunidades de

melhoria maisimportantes

Contrato do projeto( project charter ), MétricasSeis Sigma, gráficosequencial, análise deséries temporais, análiseeconômica, estatísticadescritiva, QFD e mapasde fluxo do processo

M Measure Medir

Medir odesempenho

atual dosdesvios

relacionados àsoportunidadesde melhoria

Avaliação do sistema demedição (MSA), box plot ,folha de verificação,estratificação, diagramade Pareto, histograma,índices de capacidade,

FMEA, FTA e Métricas SeisSigma

A Analyze Analisar

Analisar quaisvariáveis deentrada afetam odesempenhoatual

Análise do tempo deciclo, intervalos deconfiança, testes dehipótese, análise devariância (ANOVA),multi-variáveis, análisede correlação, análise deregressão e

planejamento deexperimentos

I Improve Melhorar

Procurar eplanejar soluçõespara eliminar ouminimizar asfontes de variaçãopara as variáveisde entrada afetamo desempenhoatual

Matriz de priorização,superfície de resposta,simulação, 5w2h,diagrama de árvore,diagrama de Gantt, PERT - CPM, lean, simulação etestes de mercado

C Control Controlar

Implantarferramentas decontrole paragarantir amanutenção dasmelhoriasintroduzidas alongo prazo

Gráfico para controle,gráficos de controle parapequenos lotes, índices decapacidade, indicadores,Métricas Seis Sigma,Poka-Yoke, On the job

training (OJT), auditorias,padronização, planos decontrole e relatórios de

anomalias





Os Passos da MetodologiaDMAIC

DDefineQual é a expectativa do cliente?Quais são os CTQ’ s?Qual o processo que deve ser melhorado?

M Measure

Quais as fontes potenciais de variação?Qual a capacidade do processo?Qual é a frequência de defeitos?

A Analyze Por que, quando e onde os defeitos ocorrem?Quais são as principais fontes de variação?

I Improve Como o processo pode ser melhorado?Como aumentar a capacidade do processo?

C Control Como controlar as fontes de variação maisimportantes para manter o processo sobcontrole?

Rota DMAIC – Road Map

Métricas Seis SigmaDefinições

Defeituoso: unidade queapresenta um ou mais defeitos

Defeito (D): qualquer nãoconformidade às especificações

Unidade (U): saída do processoque será avaliado segundo apresença de defeitos

Oportunidades (O): formasque o processo têm de sedesviar do que é especificadopara cada unidade, gerandonão-conformidade

Rendimento (Y): rendimentodo processo

Número de etapas (m): número

de etapas/passos de um processo

Métricas Seis SigmaMétrica Definição Fórmula Exemplo

Total deOportunidades

(TOPTOP)

Expressa o númerototal deoportunidades eerros que podemser cometidos emuma determinadaamostra

TOP= (U x O)

100 unidades com 3oportunidades dedefeitos:

TOP = 125 x 3 = 375

Defeitos porUnidade

(DPUDPU)

É a fração deamostras quecontém defeitosem relação àquantidade totalde amostras emum determinadoponto de avaliação

DPU = D / U

5 defeitos em 125peças avaliadas:

04,0125

5

U

D DPU

Defeitos porOportunidade

(DPO)

É o índice quemede aquantidade dedefeitos emrelação àsoportunidadesde erros decada amostra

DPO = DPU / O

5 defeitos em 125peças avaliadas com 3oportunidades dedefeito (riscos, trincase rebarbas):

Defeitos porMilhão deOportunidade

(DPMODPMO))

É o índice quemede aquantidade dedefeitos, emmilhões, emrelação àsoportunidadesde erros decada amostra

DPMO = DPO x106

5 defeitos em 125peças avaliadas com 3oportunidades dedefeito (riscos, trincase rebarbas):

DPMO = 0,013 x1.000.000 = 13.000ppm

013,0 3

0,04

O

DPU

DPO

Métrica Definição Fórmula Exemplo





Métrica Definição Fórmula Exemplo

ó

Nível deQualidade

É o índice quemede o nível de

qualidade doprocesso paradados discretos

já considerandoo deslocamentode ±1,5ó

Onde ln = 2,718282

(Schimidt e Launsby,1997)

Qual é o nível sigmapara um processo

onde DPMO = 13.000ppm?

DPMOln2,22129,37

0,8406ó

3,73

13.000ln2,22129,37

0,8406ó

Exemplo

Atenção!Observe o efeito do

número de oportunidadesno valor do sigma

do processo

Relações de Rendimento - Y

Y - é o rendimento de uma cadeiasem levar em consideração orendimento individual de cadaetapa

Etapa 1 Etapa 2 Etapa 3

Entrada

1.000unidades

Saída

965unidades

35 peças refugadas

0,9651000

965 Y

Rendimento = 96,5%

O que você não vê noprocesso

ProcessoInput = 1000 Output = 965Y =

96,5%

Y =96,5%

PERDAS

Para retrabalho = 75

Sucata =35

Retrabalhado = 40

O processoescondido!

Relações de rendimento -RTY

YRT - é o rendimento total de umacadeia levando em consideração orendimento individual de cada uma das

etapas

Etapa 1 Etapa 2 Etapa 3Entrada

1.000unidades

Saída

965unidades

Refugo5 unidades

Retrabalho10 unidades

Refugo20 unidades

Refugo10 unidades



Total de refugo = 35 unidadesTotal de retrabalho = 40 unidades

0,9251000

4035-1RTY

Rendimento final = 92,5%

Exemplo de Aplicação dasMétricas Y e Rty





No gráfico abaixo é possível observar queapesar de cada operação possuir um altorendimento individual, o resultado finaldo processo (YRT) é péssimo

P e r d a

Normalizando Resultados paraEfetuar Benchmarking

O que é Benchmarking? Benchmarking é o processo ou

método de examinar em detalhealgum processo da organização ecompará-lo com um processo similarque esteja sendo executado demaneira mais eficaz (Benchmark ),na própria empresa ou em outraorganização, visando implementaçãode melhorias significativas

Por que normalizar? O quesignifica isso?

Normalizar significa trazer osvalores de rendimento e de sigmapara uma mesma base de cálculo(valor médio), na qual elespossam ser comparados em curtoe em longo prazo com outrosprocessos internos e com

processos externos (dosconcorrentes)

Métricas Utilizadas paraBenchmarking

Métrica Definição Fórmula

Y normal

Representa o rendimento médio de umacadeia de atividades dentro de umprocesso

Y normal =

DPU normal

Representa a quantidade média dedefeitos gerada em cada etapa de umacadeia de atividades dentro de umprocesso

DPU normal = - ln (Y normal)

Z e

Z equivalente é aproximadamente igual aovalor do Z padronizado (obtido na tabelade distribuição padronizada)

Z e ≈ Z ~ N(0;1)

ZLT Representa a capacidade de longo prazo ZLT = Ze

ZST

Representa a capacidade de curto prazo eleva em consideração o deslocamento de1,5ó

ZST = ZLT + 1,5

Z Benchmark

É o indicador de referência paracomparação entre processos internos eexternos. Como o próprio nome já diz é ovalor para Benchmarking

Z Benchmark = Z Y normal +1,5

Exemplo de Cálculo para Benchmarking

Utilizando os resultados do exemplo anterior, no qualtemos um processo com 3 etapas (m =3) comrendimento total de 92,5%:

0,9251000

4035-1RTY

Passo 1: Y normal = = 0,9743onde Z = 1,95 (tabela)Passo 2: DPU normal = - ln 0,9743 então: DPU normal = 0,0260defeitos por unidade.

Isso significa que a cada 1000 unidades produzidas o processo gera26 unidades defeituosas

Passo 3: como Z ≈ Ze temos que Ze= 1,95 e então ZLT = 1,95 eZST= 1,95 + 1,5 = 3,45Analogamente ZBenchmark = Z Y normal + 1,5 então ZBenchmark = 1,95 +1,5 = 3,45

Para efeito deBenchmarkingeste processo

possuirendimento de97,435 e nívelsigma de 3,45

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