Boa noite a todos Qualidade na gestão de Facilities 6 Sigma

1. Boa noite a todos • Qualidade na gestão de Facilities • 6 Sigma

2. Um pouco sobre qualidade na administração Revolução Agrícola Revolução Industrial Revolução da Informação (Peter Drucker)

3. Um pouco sobre qualidade na administração 1818: Gauss uses the normal curve to explore the mathematics of error analysis for measurement, probability analysis, and hypothesis testing. 1924: Walter A. Shewhart introduces the control chart and the distinction of special vs. common cause variation as contributors to process problems. 1736: French mathematician Abraham de Moivre publishes an article introducing the normal curve. 1896: Italian sociologist Vilfredo Alfredo Pareto introduces the 80/20 rule and the Pareto distribution in Cours d’Economie Politique. 1949: U. S. DOD issues Military Procedure MIL-P-1629, Procedures for Performing a Failure Mode Effects and Criticality Analysis. 1960: Kaoru Ishikawa introduces his now famous cause-and-effect diagram. 1941: Alex Osborn, head of BBDO Advertising, fathers a widely-adopted set of rules for “brainstorming”. 1970s: Dr. Noriaki Kano introduces his two-dimensional quality model and the three types of quality. 1986: Bill Smith, a senior engineer and scientist introduces the concept of Six Sigma at Motorola 1995: Jack Welch launches Six Sigma at GE. 1994: Larry Bossidy launches Six Sigma at Allied Signal.

4. Um pouco sobre qualidade na administração • TQM: Total Quality Management – expressão utilizada nos EUA para designar um sistema responsável pelo planejamento e controle de todos fatores que podem influenciar nos objetivos dos interessados na organização. • TQC: Total Quality Control – prática conhecida no Japão, responsável pelo planejamento e controle dos fatores que podem influenciar na satisfação do cliente. Compreende todo ciclo de vida do produto desde o início até o pós venda.

5. Um pouco sobre qualidade na administração • Qual ferramenta de qualidade usar?

6. Um pouco sobre qualidade na administração • Onde estamos? • Quando chegar? • Onde chegar? • Qual direção tomar?

7. O que é Seis Sigma • 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.

8. Origem dos 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;

9. Origem dos Seis Sigma • 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;

10. Origem dos Seis Sigma

11. Origem dos Seis Sigma • 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;

12. Origem dos Seis Sigma • 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.

13. Como Funciona o Seis Sigma • O conceito estatístico, primeiramente, considera que o comportamento do processo segue a distribuição normal de probabilidades; Distribuição Normal • Baseado nesta premissa, busca-se reduzir gradativamente a variabilidade de um processo até que se atinja um fator de 99,9997% de sucesso (Seis vezes o desvio padrão);

14. Como Funciona o Seis Sigma • Notas de três competidores em uma prova skate. • Competidor A: 7 – 5 – 3 (média = 5) • Competidor B: 5 – 4 – 6 (média = 5) • Competidor C: 4 – 4 – 7 (média = 5) ... Como decidir? • Variância (V): • Competidor A: [(7-5)2 + (5-5)2 + (3-5)2]/3 = 2,667 • Competidor B: [(5-5)2 + (4-5)2 + (6-5)2]/3 = 0,667 • Competidor C: [(4-5)2 + (4-5)2 + (7-5)2]/3 = 2,000 • Desvio Padrão (σ = Sigma; mantém a unidade da variável!): • Competidor A: = √2,667 = 1,633 • Competidor B: = √ 0,667 = 0,817 • Competidor C: = √ 2,000 = 1,414

15. Como Funciona o Seis Sigma • Trajeto de carro e de moto têm variações na duração do trajeto diferentes? Sim! • Trânsito livre: carro é mais rápido. • Tráfego: moto é mais rápida

16. Como Funciona o Seis Sigma • Note que freqüência é o número de vezes que o evento ocorre.

17. Como Funciona o Seis Sigma • Na linguagem da metodologia do Seis Sigma, um processo é medido por alguns índices, relacionados abaixo: • CP = Capacidade dos Processos • CPk = Capacidade ajustada dos Processos • Dpm = defeitos por milhão, que é a proporção de valores fora da especificação, multiplicado por 1.000.000. • Dpmo = é o mesmo do índice anterior, mas expresso em defeitos por milhão de oportunidades. • Dpu = defeitos por unidade, que é o total de defeitos dividido pelo total de unidades produzidas. • Sigma Level, ou Nível Sigma (Z) = é o número de desvios padrão entre o centro do processo e a especificação mais próxima.

18. Como Funciona o Seis Sigma • Para um processo que tem Cpk igual a 1,00 (Limites de Controle coincidindo com os de Especificação), podemos estimar qual o percentual de produtos fora da especificação: Processo com Cp = Cpk = 1,0

19. Como Funciona o Seis Sigma • Calculando os valores de Z para os dois lados, teremos: • Pela Tabela Normal Padronizada, a probabilidade de um valor ser maior ou igual a Z=3 é de 0,0135%, como temos dois lados (simetria), temos que a probabilidade de Z=+/- 3 = 0,027% ou de 2700 ppm. • Este valor considera que o processo é estático.

20. Como Funciona o Seis Sigma • Existem algumas diferenças da abordagem convencional do Controle da Qualidade, como por exemplo, os índices de capacidade tradicionais, Cp e Cpk, que assumem um processo estático, o que na realidade não acontece pois a longo prazo, os processos variam; • Assumindo uma variação a longo prazo de mais ou menos 1,5 desvios padrão, podemos dar aos índices de capacidade uma outra interpretação, mais realista.

21. Como Funciona o Seis Sigma • Calculando os valores de Z para os dois lados, teremos: • Pela Tabela Normal Padronizada, a probabilidade de um valor ser menor ou igual a Z=4,5 é de 0,0034% e maior ou igual a z=1,5 é de 6,6807%, resultando em uma probabilidade de 6,6811% ou 66811 ppm. • Isso significa que a cada um milhão de produtos 66.811 estão fora das especificações;

22. Como Funciona o Seis Sigma • Curvas normais, com qualquer μ e σ, podem ser transformadas em uma curva normal que tem média igual a 0 (μ = 0) e desvio padrão igual a 1 (σ = 1). Esta curva normal, com média 0 e desvio padrão 1, é conhecida como curva normal reduzida. Suas probabilidades são apresentadas em tabelas de fácil utilização. Clique na figura

23. Como Funciona o Seis Sigma • O que a metodologia Seis Sigma prega é a redução drástica da variabilidade até um nivel de 3,4 ppm (6 desvios padrão) da média até a especificação, superior ou inferior. Visualização do processo original Visualização do processo com variação reduzida

24. Como Funciona o Seis Sigma • A tabela abaixo apresenta os Limites de Especificação vs. Defeitos para Distribuição sem Deslocamento • Agora se considerarmos uma variação da média µ = ± 1,5 σ, o que é bastante comum na vida real, teremos o gráfico da Figura: Tabela Limites de Especificação vs. Defeitos para Distribuição com Deslocamento de ± 1,5

25. Análise do Fator de Melhoria • Fator de Melhoria “M” – Indica quantas vezes a qualidade do produto ou serviço deve ser melhorado para aumentar o valor de σ em uma unidade (observar que esta relação não é linear). • Como podemos observar, à medida que σ sobe a melhoria tem que ser proporcionalmente maior. Os valores do fator “M”, são calculados utilizando a fórmula:

26. DMAIC • O processo seis sigma é estruturado e busca a redução de variabilidade; • O ganho é expresso na forma financeira/econômica; • A metodologia segue um roteiro, conhecido como DMAIC (Define, Measure, Analyse, Improve, Control);

27. DMAIC • Definir: Defina as metas das atividades de melhoria. Elas serão os DOSSIÊ objetivos estratégicos da organização, tais como maior participação no mercado e retornos sobre o investimento mais elevados. No âmbito operacional, uma meta possível seria o aumento de produção de determinado departamento. No de projetos, as metas poderiam ser a redução do nível de defeitos e o aumento de produção. Aplique métodos de data mining para identificar oportunidades de melhorias potenciais. • Medir: Meça o sistema existente. Estabeleça métricas válidas e confiáveis para ajudar a monitorar o progresso rumo às metas definidas no passo anterior. Comece por determinar o ponto de partida atual. Utilize a análise de dados exploratória e descritiva para ajudar a entender os dados.

28. DMAIC • Analisar: Analise o sistema para identificar formas de eliminar a lacuna entre o desempenho atual do sistema ou processo e a meta desejada. Aplique ferramentas estatísticas para orientar a análise. • Implementar: Incremente o sistema. Seja criativo para achar novas maneiras de fazer as coisas melhor, de forma mais econômica ou mais rápida. Use o gerenciamento de projetos e outras ferramentas de planejamento e gerenciamento para implementar a nova abordagem. Empregue métodos estatísticos para validar a melhoria.

29. DMAIC • Controlar: Controle o novo sistema. Institucionalize o sistema aperfeiçoado modificando os sistemas de remuneração e incentivos, política, procedimentos de planejamento das necessidades de material, orçamentos, instruçõoes operacionais e outros sistemas de gerenciamento. Pode ser interessante adotar sistemas como ISO 9000 para garan-tir que a documentação esteja correta.

30. O Método passo-a-passo

31. Quem Aplica a Metodologia • O treinamento do especialista Seis Sigma é de, no mínimo, quatro meses. Ao final do treinamento, estes especialistas são avaliados e premiados como BlackBelts ou GreenBelts; • O treinamento teórico de sala de aula é associado a um projeto prático que permite demonstrar como os métodos são utilizados no "mundo real" dos processos; • Os quatro meses correspondem, na realidade, às quatro fases da metodologia DMAIC (Definição, Medição, Análise, Melhoramento e Controle);

32. Quem Aplica a Metodologia • Cada uma das quatro fases inicia-se com uma revisão formal do projeto, treinamento em sala de aula, atividades para demonstrar a utilização das ferramentas, e uma avaliação formal para estabelecer se os conhecimentos adquiridos na sala de aula foram transferidos ao projeto; • Os especialistas Seis Sigma são treinados na utilização de ferramentas estatísticas, mapeamento de processos, gerenciamento de projetos e utilização de software estatístico;

33. Quem Aplica a Metodologia • O custo da má qualidade (COPQ - cost of poor quality) é comumente usado na indústria como um critério-chave para a seleção e avaliação dos projetos de Seis Sigma; • Por exemplo, os projetos de Black Belts (BB) normalmente economizam $250.000 ou mais, e os projetos de Green Belts (GB) freqüentemente rendem economias entre $50.000 e $75.000 [2]; • Tais números são impressionantes quando observados isoladamente; sua influência na lucratividade geral e na saúde econômica de uma companhia é ainda mais impressionante quando observados coletivamente e no contexto mais amplo dos outros números da companhia.

34. Resultados de um projeto Seis Sigma • Um Projeto Seis Sigma requer um período de gestação de dois a três meses para caracterizar o processo e finalizar a análise do problema. • O projeto pode ser realizado num prazo de um a dois meses, dependendo da disponibilidade dos dados ou da infra-estrutura requerida para realizar um experimento tipo DOE; • Desenho de Experimentos (DOE): método estatístico utilizado para identificar as variáveis que conduzem a um desempenho ótimo do processo. DOE é muito mais rápido que a otimização tipo "ensaio e erro", em que as variáveis de processo são testadas "um a um". • Os benefícios são visíveis um mês após a conclusão do projeto e dependem da agressividade do "dono" do processo na sustentação dos resultados obtidos.

35. Seis Sigma e a Lucratividade • O objetivo final da qualidade é o aumento da lucratividade; • No ambiente competitivo atual as iniciativas devem justificar a si mesmas economicamente; • Peter Drucker [1] afirma que “o lucro não é a explicação, causa ou razão física do comportamento e das decisões do negócio, mas o teste de sua validade”.

36. Estudo de Caso • O objetivo deste exemplo, deliberadamente simplificado, é ilustrar a relação geral entre vendas, custos fixos e variáveis, e lucro, os quais utilizaremos para estudar os efeitos econômicos dos trabalhos de Seis Sigma; • Ao longo do último trimestre, suponha que a companhia tenha vendido 1.000 produtos por $1.000 cada. • Portanto a receita, proveniente das vendas para o período foi de $1.000.000 • O custo de produção de cada produto é de $600 por produto; • De forma simplificada, a lucratividade do processo é 1.000 * $400 = $400.000;

37. Considerações Finais • A realização de um nível Seis Sigma de desempenho é um esforço contínuo para produzir produtos e serviços que evolucionem coerentemente até se ajustar às necessidades dos mercados e dos clientes. Isso requer que a excelência não esteja só focada no desempenho operacional, mas também na agilidade comercial de se manter um passo adiante das necessidades dos clientes. • O verdadeiro desafio não está na estatística, mas no conhecimento do negócio e dos clientes. • Isso facilita uma gestão totalmente controlada, que permite enfrentar a dinâmica e volatilidade dos mercados.

38. Considerações Finais • Quais são algumas das principais ferramentas do Seis Sigma? • Mapeamento de processos:método que utiliza fluxogramas para identificar os parâmetros críticos do processo, cicios de retroalimentação e outras características que mostram a operação ineficiente ou eficiente do processo. • Análise de Sistemas de Medição:estabelece quão capaz é um sistema de medição na detecção de pequenas mudanças que influem significativamente no real desempenho de uma variável. • Capabilidade de processos:dimensiona a relação entre o desempenho de um processo e o desempenho esperado pelo cliente do processo.

39. Considerações Finais • Desenho de Experimentos (DOE):método estatístico utilizado para identificar as variáveis que conduzem a um desempenho ótimo do processo. DOE é muito mais rápido que a otimização tipo "ensaio e erro", em que as variáveis de processo são testadas "um a um". • Controle Estatístico de Processos (CEP):onde gráficos de controle são utilizados para monitorar os parâmetros críticos à qualidade exigida pelo cliente e para manter o desempenho do processo. Quando os parâmetros de controle foram estabelecidos através do DOE, o ajuste é muito mais preciso e seguro. Quando os parâmetros de controle não foram derivados através de DOE, os operadores podem induzir mais variações pelo fato de desconhecerem a verdadeira resposta do processo e não saberem qual é o efeito dos ajustes na variabilidade do processo.

40. Bibliografia • P.F. Drucker, Management: Task, Responsibilities and Practices, Harper & Row, 1974. • R.D. Snee & R.W. Hoerl, Leading Six Sigma: A Step-by-Step Guide Based on Experience With GE and Other Six Sigma Companies, Prentice Hall, 2003. • J.M. Juran e A.B. Godfrey, Juran's Quality Handbook, 5a. edição, McGraw-Hill, 1999. • Snee e Hoerl, Leading Six Sigma. • Edwin Mansfield, Microeconomics, 8a. edição, W.W Norton, 1994. • Juran e Godfrey, Juran's Quality Handbook. • BAYLE, P., FARRINGTON, M., SHARP B, HILD C., SANDERS D. Illustration Of Six Sigma Assistance On A Design Project. Quality Engineering, V.13 N.3, p.341-348, 2001. • BEHARA, R. S., AUSTIN, S. F., FONTENOT, G. F., GRESHAM A. Customer satisfaction • measurement and analysis using Six Sigma. International Journal of Quality & Reliability Management, V.12 N.3, p.9-18, 1995. • BLAKESLEE, J. A. Achieving Quantum Leaps in Quality and Competitiveness: Implementing the Six Sigma Solution in Your Company. ASQ´s 53th Annual Quality Congress Proceeding, p.486-496, 1999. • CORONADO, R. B., ANTONY, J. Critical success factors for the successful implementation of six sigma projects in organisations. The TQM Magazine, V.14 N.2 , p. 92-99, 2002.

41. Bibliografia • DALE, B. G., WILLIAMS, R. T., WIELE, T. Marginalisation of quality: is there a case to answer?. The TQM Magazine, V.12 N.4, p.266-274, 2000. • ECKES, G. The Six Sigma Revolution. Ed. New York: John Wiley and Sons, 2000. • ERWIN, J. It’s not difficult to change company culture. Supervision, V.61 N.11, p.6-11, 2000. • HALLIDAY, S. , So what is exactly . . . six sigma?. Works Management, V.54 N.1, p.15, 2001. • HARRY, M., SCHROEDER, R. Six sigma: the breakthrough management strategy revolutionizing the world’s top corporations. Currency Publishers, 2000. • HENDERSON, K., EVANS, J. Successful implementation of six sigma: benchmarking General Electric Company. Benchmarking and International Journal, V.7 N.4, p.260-281, 2000. • HILD, C., SANDERS, D., COOPER, T. Six Sigma on Continuous Processes: How and Why It Differs. Qual. Eng., V.13 N.1, p.1-9, 2000. • INGLE, S., ROE, W. Six Sigma. Black Belt Implementation, V.13 N.4, p.273-280, 2001. • LINDERMAN, K., SCROEDER, R. G., SRILATA, Z., CHOO, A. S. Six Sigma: a goaltheoretic perspective. Journal of Operations Management, V.1 N.11, p. 330-341, 2002. • MARASH, S. A. Six Sigma: Business Results Through Innovation. ASQ´s 54th Annual Quality Congress Proceeding, p.627-630, 2000. • PANDE, P.S., NEUMAN, R., CAVANAGH, R.R. The Six Sigma Way: How GE, Motorola and Other Top Companies are Honing their Performance. Ed. New York: McGraw-Hill, 2000. • SANDERS, D., HILD, C. R. Common Myths About Six Sigma. Qual. Eng., V.13 N.2, p.269-276, 2000. • YIN, R. K. Case study research: design and methods. 2 Ed. Newbury Park: Sage Publications, 1994. • R.D. Snee & R.W. Hoerl, Leading Six Sigma: A Step-by-Step Guide Based on Experience With GE and Other Six Sigma Companies, Prentice Hall, 2003.