universidade federal de pernambuco renata teles moreira [email protected] disciplina: tópicos...

Universidade Federal de Pernambuco

Renata Teles [email protected]

Disciplina: Tópicos Avançados em Engenharia de Software 3: Qualidade, Processos

e Gestão de Software

Seis SigmaSeis Sigma

2/55Universidade Federal de Pernambuco

Origem do Seis SigmaO que é seis sigmaCEP – Controle Estatístico do ProcessoCapacidade de processoAbordagem DMAICConsiderações FinaisReferências

RoteiroRoteiro


O que é Seis Sigma?O que é Seis Sigma?

Não!!!!

3,4 PPMDefeituosos

LSELIE

Outro programa para cortar e reduzir custos?..

Somente um monte de cálculos estatísticos que ninguém entende?..

É uma metodologia estruturada para fornecimento de produtos e serviços melhores, mais rápidos com custos mais baixos; com uma

forte base em conhecimento de processos e através da redução da variabilidade dos

processos.

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


Origem do Seis SigmaOrigem do Seis Sigma

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

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

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

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



A IBM foi uma das primeiras empresas a implantar as técnicas do Seis Sigma, seguindo a Motorola;

Este trabalho resultou, também, no Prêmio Malcolm Baldrige National Quality Award, em 1990;

A partir daí o “SIX SIGMA” começou rapidamente a se tornar um fator crítico de sucesso;

Observou-se que o processo poderia ser aplicado em qualquer organização visto sua versatilidade.



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

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

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

Antes de 1997, subiu para 3,5 Sigmas;

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



Definição EstatísticaSigma (): desvio padrão (variação da média em distribuição normal)

Processo é Seis Sigma: ocorrência de valor fora da especificação é RARA: 3.4 ppm



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

Baseado nesta premissa, busca-se reduzir gradativamente a variabilidade de um processo até que se atinja um fator de 99,99966% de sucesso ou seja 3,4 PPM (Seis vezes o desvio padrão);



Processo Estável e CapazProcesso Estável e Capaz

Gerenciar a qualidade, segundo a perspectiva de redução de variabilidade dos processos, exige das empresas:

A adoção de técnicas de controle estatístico, eEstudo dos índices de capacidade.


CEP – Controle Estatístico de CEP – Controle Estatístico de ProcessoProcesso

Uma técnica estatística desenvolvida para medirmedir e analisaranalisar a variabilidade dos processosvariabilidade dos processos

Monitora entradas e saídas de processo em um gráfico de controle de tal forma que problemas podem ser resolvidos mais rapidamente.

Os gráficos de controle ajudarão a eliminar variações sem controle em um processo e irá assegurar que o processo ficará estável ao longo do tempo.

Discute tipos de variação que afetam o processoCausas Comuns de VariaçãoCausas Especiais de Variação


Causas Comuns de VariaçãoCausas Comuns de Variação

As causas comuns de variaçãocausas comuns de variação são inerentes ao processo, ou seja, são conseqüências da forma como o processo foi desenhado.

Originam-se da variabilidade natural do processo.

O processo que varia apenas devido a causas comuns é dito como estável estável ou sob controle sob controle estatísticoestatístico.

Pode ser reduzida, mas não eliminada


As causas especiais de variaçãocausas especiais de variação correspondem a circunstâncias ou eventos não usuais, portanto não inerentes ao processo, sinalizando que algo de especial está influenciando o processo.

O processo que varia devido a causas especiais é dito fora de controle estatísticofora de controle estatístico

Em controle e melhoria de processo é necessário identificar e eliminar causas especiais e trabalhar para reduzir causas comuns.

Causas Especiais de VariaçãoCausas Especiais de Variação


Gráfico de ControleGráfico de Controle

O gráfico de controle visa analisar e eliminar variações anormais em determinado processo produtivo, com base em amostras periodicamente coletadas do processo.


Processo sob ControleProcesso sob Controle

Processo sob controle(Causas especiais eliminadas)

Processo sob controle(Causas especiais eliminadas)

Tempo

Processo fora controle(Presença de causas especiais)

Processo fora controle(Presença de causas especiais)


Estudo da Capacidade do Estudo da Capacidade do processoprocesso

O estudo da Capacidade do Processo é um dos maiores passos do processo de melhoria continua. Tem três objetivos:

Obter Processo estávelestávelReduzir a variabilidadevariabilidade das saídas dos processos chavesMelhorar a capacidadecapacidade dos processos através da redução da variação e centralizando o processo no seu valor alvo


Estudo da capacidade do Estudo da capacidade do ProcessoProcesso

Um estudo da Capacidade do Processo geralmente consiste em quatro passos:

Passo 1:Passo 1: Verificar se o processo é estável;Passo 2: Passo 2: Verificar se a distribuição dos dados é normal;Passo 3: Passo 3: Calcular os Índices de Capacidade - Cp e Cpk ; Determinar o Nível de Qualidade SigmaPasso 4: Passo 4: Fazer recomendações para a melhoria do Processo


Passo 2: Determinar os estão Passo 2: Determinar os estão sob a distribuição Normalsob a distribuição Normal

Em estudo de Capacidade de Processo, a correta interpretação dos Índices de Capacidade requer que medidas base tenham aproximadamente uma Distribuição Normal.

Distribuição Normal:Distribuição Normal: Se uma variável aleatória contínua tem a distribuição com o gráfico simétrico e em forma de sino e que pode ser descrito pela equação

dizemos que ela tem uma Distribuição Normal.


Passo 3: Índices de Passo 3: Índices de Capacidade Capacidade

Um processo capaz é aquele no qual todas as medidas da população estão dentro dos limites de especificação inferior e superior.

SpecSpec

Out of Spec

In Spec

Probability

Spec (Lower)

Spec (Lower)

Spec (Upper)

Spec (Upper)

In SpecOut of Spec

Out of Spec

ProbabilityProbability

Upper and Lower Standards (Specifications)

Upper and Lower Standards (Specifications)

Single Standard (Specification)

Single Standard (Specification)


Índices de CapacidadeÍndices de Capacidade

CapacidadeCapacidade é definida como a habilidade de um processo de produzir saídas que atendem as especificações determinadas pelo cliente.Um processo capazprocesso capaz é aquele no qual a distribuição das medidas de saída dos processos estão centradas no alvo, e uma porcentagem muito alta das medidas estão dentro dos limites de especificação.


Usos dos Índices de Usos dos Índices de CapacidadeCapacidade

Podem ser usados para prover:Um método de rastrear rastrear as melhorias relativas de um processo individual ao longo do tempo;Um método para estimarestimar a percentagem de defeitos de um produto não conforme;Um meio de comparar comparar a capacidade de vários processos, cada um com diferentes unidades de medidas e diferentes especificações;Um meio para identificaridentificar o processo mais necessitado de melhoria;Um conjunto de critérios de qualificação para avaliaravaliar fornecedores


Definição de CDefinição de Cpp

AtualAtual

PermitidoPermitido

Cp = Variabilidade Permitida do Processo

Variabilidade Atual do Processo


Definição de CDefinição de Cpkpk

Capacidade ajustada dos processosSpec (LIE)

Spec (LIE)

Spec (LSE)

Spec (LSE)

Distância entre a média da população e a especificação limite mais próxima (|-LSE|). Esta distância dividida por 3 é Cpk.

3

,

LSELIEMINCPK

Expresso matematicamente temos:

Cp não leva em conta a proximidade dos meios para a especificação centralCp é insuficiente para descrever a capacidade de um processo conforme a especificação


Como calcular o Como calcular o SigmaSigma

Medida entre a média e a especificação mais próxima (LIE ou LSE) em quantidade de desvios-padrão ()utilizando a norma reduzida (z).

LSELSEMINZ

,

LIE LIE

Índice Cpk = 2

6

)6(,)6(

Z

P(X<LIE) = P(z < -6) = 1,25 ppm

P(X>LSE) = P(z < 6) = 1,25 ppm

6 6


Como é difícil manter um processo sempre centralizado, já que a longo prazo, vários fatores provocam seu deslocamento (shift) para cima ou para baixo, a metodologia Seis Sigma validou empiricamente que esse shift da produção era aproximadamente 1,5 desvios padrão.

Como calcular o Como calcular o SigmaSigma

LIE LIE

3,4 ppm ~0 ppm

ZCP = ZLP + 1,5

P(X<LSE) = P(z > 4,5) = 3,4 ppmO

Capacidade Potencial Capacidade Potencial do Processodo Processo


Nível da qualidade

Defeitos por milhão(ppm)

Percentual conforme

Custo da não qualidade

(percentual do faturamento da empresa)

Dois sigma 308.537 69,15 Não se aplica

Três sigma 66.807 93,32 25 a 40%

Quatro sigma

6.210 99,3790 15 a 25%

Cinco sigma

233 99,97670 5 a 15%

Seis sigma 3,4 99,999660 < 1%

Qualidade Seis Sigma Qualidade Seis Sigma


A Visão Seis Sigma da A Visão Seis Sigma da Qualidade Qualidade

“ “99,99966% Bom” (699,99966% Bom” (6))

A Visão Clássica da A Visão Clássica da Qualidade Qualidade

“ “99% Bom” (3,899% Bom” (3,8))

Qualidade Qualidade Seis SigmaSeis Sigma

20.000 artigos de correio perdidos por hora

Água potável duvidosa quase 15 minutos a cada dia

5,000 operações cirúrgicas incorretas por semana

2 aterrissagens curtas ou longas na maioria dos principais aeroportos diariamente

200.000 receitas médicas erradas a cada ano

Falta de eletricidade por quase 7 horas a cada mês

Sete artigos de correio perdidos por hora

Um minuto de água potável duvidosa a cada sete meses

1,7 operações cirúrgicas incorretas por semana

Uma aterrissagem curta ou longa na maioria dos principais aeroportos a cada cinco anos

68 receitas médicas erradas a cada ano

Uma hora de falta de eletricidade a cada 34 anos


DMAICDMAIC

O método está centrado na identificação dos problemas-base para a Seleção dos ProjetosSeleção dos Projetos a

serem, na coleta de dados de forma honesta, que leva a conhecer o Desempenho do ProcessoDesempenho do Processo

Atual, na determinação das causas dos problemas, que leva à Análise das CausasAnálise das Causas, na formulação das ações de melhoria, que leva à

Melhoria do ProcessoMelhoria do Processo, na consolidação e manutenção das melhorias conseguidas, que leva

a Manter o Processo sob ControleManter o Processo sob Controle


DMAICDMAICDefine OportunidadesO que é importante?

Define OportunidadesO que é importante?

Mede PerformanceDe que modo fazemos?

Mede PerformanceDe que modo fazemos?

Analisa OportunidadesO que está errado?

Analisa OportunidadesO que está errado?

Melhora PerformanceO que precisamos fazer?

Melhora PerformanceO que precisamos fazer?

Controla PerformanceComo nós garantimos a performance?

Controla PerformanceComo nós garantimos a performance?


DefinirDefinir

Esta primeira etapa consiste em definir Esta primeira etapa consiste em definir claramente qual o claramente qual o EfeitoEfeito indesejável de um indesejável de um

processo que deve ser eliminado.processo que deve ser eliminado.Atividades

Montar uma equipe preparada para aplicar as ferramentas Seis Sigma;Definir quais são os requisitos do cliente e traduzir essas necessidades em Características Críticas Para a Qualidade Desenhar os processos críticos procurando identificar os que tem relação com os CPQs do cliente e os que estão gerando resultados ruinsRealizar uma análise custo-benefício


Atividades (cont.)Desenvolver o Project Charter

Objetivos do negócioRelato do problemaEscopo do projetoMetas e ObjetivosMilestonesRegras e responsabilidades do time do projetoPlanejamento do Projeto

DefinirDefinir


DefinirDefinir

Project CharterProblem Statement:

Goal:

Business Case:

Scope:

Cost Benefit Projection:

Milestones:

VOC Key Issue CTQDelighters

More Is Better

Must Be

Voice of the CustomerBusiness Case

Initial Process Mapping

OutputsProcessInputs

Yield: 60%

Yield: 90%

Yield: 45%

Yield: 98%

CU

ST

OM

ER

SSU

PP

LIE

RS


Definir <Ferramentas>Definir <Ferramentas>

Diagrama SIPOCDiagrama SIPOC Uma fotografia instantânea do processo que captura as informações críticas para um projeto.

SSuppliersuppliers – indivíduos ou grupos que fornecem tudo que é trabalhado no processo

IInputsnputs – Informações ou materiais fornecidos

PProcessrocess – os passos usados para o trabalho

Outputs - O produto, serviço ou informação que será entregue ao cliente

CCustomersustomers – Cliente final que receberá o produto ou serviço



A figura mostra um diagrama SIPOC de uma empresa que aluga equipamentos


Project:

Project InformationLeader:

Master Black Belt:

Project Start:

Project End:

Cost of Poor Quality:

Process Importance

Process ProblemTeam MembersSponsor:

Black Belt:

Master Black Belt:

Subject Matter Experts:

Process Start/StopStart Point:

Stop Point:

Project Goals

Process Measurements

Project Time-FrameMilestone:

Date:

Enter Information Here











Enter Information Here Enter Information Here








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Enter Project Name Here



VOCQFD


MedirMedir

O processo em estudo é desenhado e são O processo em estudo é desenhado e são MedidasMedidas as variáveis principaisas variáveis principais

Atividades Desenhar o processo e sub-processos envolvidos com o projeto, definindo as entradas e saídas. Estabelecer as relações y=f(x)

Indicadores Indicadores de Entradasde Entradas

Indicadores Indicadores do Processodo Processo

Indicadores de Indicadores de desempenho da desempenho da

saída saída

X Fatores Y

Medidas de Medidas de eficiênciaeficiência

Medidas de Medidas de eficáciaeficácia


MedirMedir

Atividades (cont.)Criação do Plano de Coletas de dados

Descrição dos critérios específicos usados para as medidas (o queo que), a método de coleta dos dados (o o comocomo), quantia de de dados a serem coletados (quantoquanto), e quem será responsável pelo coleta dos dados (quemquem)Assegurar que:

Os dados coletados são significantes;Os dados coletados são válidos;Todos os dados relevantes são coletados ao mesmo tempo

Coletar dos dadosDefinir a capacidade Seis Sigma do processo atual e estabelecer os objetivos de melhoria do projeto


MedirMedir

Col # 1 2 3 4 5 6

Inspector A BSample # 1st Trial 2nd Trial Diff 1st Trial 2nd Trial Diff

1 2.0 1.0 1.0 1.5 1.5 0.02 2.0 3.0 1.0 2.5 2.5 0.03 1.5 1.0 0.5 2.0 1.5 0.54 3.0 3.0 0.0 2.0 2.5 0.55 2.0 1.5 0.5 1.5 0.5 1.0

Totals 10.5 9.5 3.0 9.5 8.5 2.0

Averages 2.1 1.9 0.6 1.9 1.7 0.4

Sum 4.0 Sum 3.6

XA 2.0 XB 1.8RA

RB

Validate MeasurementSystems

Display Data

0

1000

-1000

10 20 30

UCL

X

LCL

D B F A C E Other

Identify the Metrics

Data Collection Plan

Operational Definition and Procedures

Data Collection PlanWhat questions do you want to answer?

DataWhat Measure type/

Data typeHow measured

Related conditions

Sampling notes

How/where

How will you ensure consistency and stability?

What is your plan for starting data collection?

How will the data be displayed?

Prioritize the Metrics

I1I2I3I4

O1 O2 O3 O4

FMEA

Identify Process CapabilityLSL USL

Cp = 0.4s = 2.7

Measurethe

process

I P O

InputMeasures

ProcessMeasures

OutputMeasures


Medir <Ferramentas>Medir <Ferramentas>

Diagrama de Pareto80% do que uma pessoa realiza no trabalho vêm de 20% do tempo gasto nesta realizaçãoO Diagrama de Pareto é uma descrição gráfica de dados que apresenta a informação de forma que possam concentrar os esforços de melhoria nos pontos onde os maiores ganhos podem ser obtidos, nos itens que representam as melhores oportunidades de melhoria.



O Gráfico mostra qual a freqüência dos tipos de erros de faturamento



HistogramaÉ ma forma de descrição gráfica de dados quantitativos, agrupados em classes de freqüência. Permite verificar a forma da distribuição, o calor central e a dispersão.


AnalisarAnalisar

A análise dos dados coletados é feita nesta A análise dos dados coletados é feita nesta etapa utilizando ferramentas da qualidade etapa utilizando ferramentas da qualidade

e ferramentas estatísticase ferramentas estatísticas Atividades

Analisar os dados coletados utilizando- se ferramentas estatísticas, de modo a identificar os Xs causas óbvias e os Xs causas não óbviasIdentificar e priorizar as causas raisesValidar estatisticamente as causas raízesIdentificar possíveis soluções


AnalisarAnalisar

.

VA NVA

Process Door

Regression Analysis

Chi-Square

c²

Regression

t-testANOVA

X 1

Y

Hypothesis-Testing Design of Experiments

.

Cause & Effect

Data Door22

21

20

19

18

17

16

15

14

13

12

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

X

O

n

X

O

n

X

O

n

X

O

n

X

O

n

X

O

n

X

O

n

X

O

n

O

n

X

O

n

.


Analisar <Ferramentas>Analisar <Ferramentas>

Diagrama de causa e efeitoUma ferramenta utilizada para apresentar a relação existente entre determinado resultado de um processo (efeitoefeito) e os diversos fatores (causascausas) que podem influenciar nesse resultado.Utilizado para o levantamento e apresentação visual de suas possíveis causas e de seu relacionamento com o problema.



Variação na Dimensão X

Variação na Dimensão X

MétodosMétodosMaterialMaterialMediçãoMedição

PessoasPessoas Meio ambienteMeio ambiente MáquinasMáquinas

Falta de manutenção preventiva

Operação difícil

Programação incompleta

Programação incorreta

Indicador Apagado

Acionamento Duro

Não Padronizado

Desenho difícil de lerMal Armazenado

Inspeção Falha

Amostragem Pequena

Distração

Movimento de Pessoas

Fadiga

Excesso de horas extras

Falta de Treinamento

Medição Operação

Feita a quente

Intervalo de Aferição

Instrumento Desgastado

Variação da Dureza

Quatro Fornecedores

Temperatura do Ambiente



FMEA


MelhorarMelhorar

Essa é a fase em que a equipe deve fazer melhorias Essa é a fase em que a equipe deve fazer melhorias no processo existente. Os dados estatísticos no processo existente. Os dados estatísticos

devem ser traduzidos em dados do processo e a devem ser traduzidos em dados do processo e a equipe deve por a mão na massa.equipe deve por a mão na massa.

AtividadesDesenvolver soluções potenciaisAvaliar, selecionar e priorizar melhores soluçõesImplantar soluções pilotosConfirmar realização dos objetivos do projetoElaborar e implementar um plano para a implementação das soluções em larga escala.Cálculo da nova capacidade do processo


MelhorarMelhorar

Perform Cost-Benefit Analysis

Generate Solutions

ABCD

4132

Assess Risks

Run Pilot Test

Full scale

Original

2 4 8 6 10

G

1 3 5 7 9A

B

CD

FE

JIH

G

Plan Implementation

Select the Solution FMEA


ControlarControlar

Nessa fase deve ser Nessa fase deve ser estabelecidoestabelecido e e validadovalidado um um sistema de medição e controle para medir sistema de medição e controle para medir

continuamente o processo, de modo a continuamente o processo, de modo a garantir garantir que a capacidade do processo seja mantida.que a capacidade do processo seja mantida.

AtividadesElaborar de novos procedimentos de medição e controleValidar desempenho e retorno financeiroControle Estatístico do Processo


ControlarControlar

Evaluate Project Results

.

Ownership & Monitoring

Before After

Step 4 changes implemented

} Improvement

Target} Remaining Gap

Good

} Improvement

Before After

A1 A2 A3 A4 A2 A1 A3 A4

Process ChangeManagement

Learnings

Recommendations

Results

• • •

next

Key Learnings

QC Process Chart

Work Instructions

Control/Check Points Response to AbnormalityNotesCode # Charac-

teristicsControlLimitsMethodWho Immediate

Fix Permanent

Fix WhoFlowchart

2

12

Product NameProcess NameProcess Code #

Date of Issue: Issued by: Approved by:Revision Date Reason Signature

1

Document &Standardize

Operating Procedures

TrainingCurriculumTraining

Manual Manual

Fill to here

.

Closure

LSL USL

s = 3.7Cp = 1.4

s = 2.7Cp = 0.4

Process Owner


Posicionamento dosChampions

EquipeEquipe

Master Black Belt

Black Belts

Green Belts

Team Members

Ch

am

pio

ns

- Responsabiliza-se pela criação de mudanças na org.-Liderança técnica do preparo para o Seis Sigma-Dedica 100% do tempo para o Seis Sigma-Recebe treinamento intensivo-Treina e instrui os BB e GB

- Trabalham sod as ordens dos MBB-Recebem treinamento intensivo em técnicas de estatística-Aplicam as ferramentas e conhecimentos do Seis Sima em Projetos-- Treinam os GB

- Executam o Seis Sigma- Auxiliam os BB na coleta de dados e no desenvolvimento de experimentos-Lideram pequenos projetos de melhoria em sua área de atuação

- Participa e apoia o time do projetogeralmente no contexto de suas responsabilidades já existentes

Alinhamento estratégico e análise crítica


Green Belts Provide project support to Black Belts.

Lead smaller projects. Provide technical support to team members.

Black Belts Lead breakthrough projects.

Provide technical support to Green Belts.

Master Black Belts Train Black & Green Belts.

Provide technical support to Black Belts.

Champions Align projects with business priorities. Provide resources & remove obstacles.

Review project progress.


ReferênciasReferências

Rotondaro, G. G., coord. Seis Sigma: Estratégia gerencial para melhoria de processos, produtos e serviços. São Paulo: Atlas, 2002.George, M. Rowlands, D. and Kastle, B., What’s Lean Six Sigma. McGraw-Hill, 2004.George, M. L. et al., The Lean Six Sigma Pocket Toolbook: A Quick Reference Guide to Nearly 100 Tools for Improving Process Quality, Speed, and Complexity. McGraw-Hill, 2005. Eckes, G., Six Sigma for Everyone. John Wiley & Sons, 2003.Rabelo, A. T., Introdução ao Processo Seis Sigma. Centro de Informática – UFPE, 2005.http://http://www.isixsigma.com/. Último acesso em 12/12/2006.Motorola, Digital Six Sigma – CIC0131 Green Belt ProgramHoff, C. H. Y., Avaliação dos Resultados da Aplicação da Estratégia Seis Sigma em um Restaurante. Dissertação de Mestrado, Universidade de Taubaté, 2005


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