Capitulo 8 - Seis Sigma: Uma Estratégia para Melhoria da Qualidade e da Lucratividade.

1. Capitulo 8 - Seis Sigma: Uma Estratégia para Melhoria da Qualidade e da Lucratividade. Antonio Carlos Tonini Otávio J. Oliveira Autores: Lucas Pinheiro Mauricio Gumieiro Pedro Henrique Gouvêa

2. Definição • Medida Estatística para determinação da capacidade • do processo aos objetivos estipulados pelos clientes ( 6 Sigma = 3,4 ppm) • Série de ferramentas e táticas para redução da variação

3. Finalidade • Diminuir a Variabilidade do Sistema,considerando a situação atual e a meta especificada pelos clientes • Eliminação de falhas, erros, defeitos e desperdícios • Melhoria da Qualidade • Pode ser aplicado em organizações de qualquer tamanho e qualquer ramo de atividade

4. Histórico • Toyota (Pós-Segunda Guerra) pioneira • Seu nível hoje é de 4,5σ (Exigência do Cliente) • Motorola criou o termo • Em dez anos, triplicou a produtividade e reduziu os custos de produção em U$11bilhões • GE em 1996 e 1997 investiu U$450 milhões • 1999: ganhos de produtividade de U$1,5 bilhão

5. Kaizen TQM Sempre Existe Oportunidade De Melhoria!!

6. Variabilidade do Processo • 2 tipos de causas: Comuns e Especiais ( 95% e 5% dos casos, segundo Demming) • Especiais: Acontecimentos específicos e que podemos identificar e eliminados, não seguem distribuição normal (Usar Lean) • Comuns:São aleatórias e consistente ao longo do tempo, seguem distribuição normal, só pode ser mudada através de mudança do próprio processo. (Usar 6sigma)

7. Variabilidade do Processo

8. Estatística para Controlar os Processo Estatística Descritiva (Coleta de Dados) Estatística Inferencial (Análise e Interpretação de Resultados) Assim, conhece-se a característica do processo (capacidade)

9. Estatística para Controlar os Processo • Determinar o comportamento das Variáveis: • -Binomial( Variáveis discretas e excludentes,ex: sim/não,claro/escuro) • -Poisson(Variáveis discretas e um contexto continuo,ex:defeitos por unidade de área,acidentes por unidade de tempo) • -Normal (Variáveis Continuas) 99,73% dos fenômenos

10. Estatística para Controlar os Processo • De uma maneira geral, os resultados geram valores que são ou podem ser aproximados para uma distribuição normal. • Logo, calcula-se a Média e o Desvio-Padrão • μ = Σxi σ =√ (xi- μ) • N N 2

11. Limites de Controle • Definido pelo Processo (Equipamentos,operação,etc) • Processo está sob controle quando TODAS as medidas estão dentro dos Limites de Controle • LSC = Média + 3 Desvios-Padrão • LIC = Média - 3 Desvios-Padrão

12. Limites de Especificação • Estabelecer limites aceitáveis de acordo com negociações com clientes • " Um processo é considerado capaz se a sua variação estiver dentro de uma faixa determinada pelos limites de especificação" ( Impostas pelos clientes e organização) • Ex: Garagem (Limite Controle) e Carro (Limite Especificação)

13. Cartas de Controle • Proposto por Shewhart • Controlar o comportamento dos valores de um processo a longo do tempo • Objetivo: • 1-apontar o que está ocorrendo (efeito) • 2-servir de base para busca dos motivos (causa) que levam um determinado comportamento

14. Comportamento das Variáveis e estabelecer os Limites de Controle Área I e III: Fora dos limites de Controle, deve-se a causas especiais Área II: Dentro dos Limites de Controle, se todos os dados estiverem dentro desta área, o processo está sob controle. • Determinar os Limites de Especificação (estabelecidos pelo cliente) Os valores devem estar dentro dos limites

15. E se o processo estiver desajustado? Ex: Média deve ser 10, mas está em 9 1- Adequar a Capacidade 2- Reduzir a Variabilidade

16. E se o processo estiver desajustado? Ex: Gráfico de Controle, há pontos fora dos Limites Causas Especiais: Usar Lean

17. E se o processo estiver desajustado? Técnicas e Ferramentas 6 Sigma

18. Organizações que adotam o Seis Sigma x Investimentos

19. Capacidade do Processo

20. Exemplo de capacidade de processo • A especificação do diâmetro de um perfilado de aço é de 10,0 mm + 0,5 (LSE = 10,50 mm e LIE = 9,50 mm). • Carta de controle : μ = 10,107 e σ = 0,097 , logo : LSC = 10,67 mm e LIC = 9,48 mm. • O processo é capaz? O processo é capaz

21. Clico DMAIC

22. Estrutura para o 6 Sigma • Alta direção • Concientização de todos • Capacitação das pessoasresponsáveis • Uso de ferramentasestatisticas • Especialistas

23. Limitações do uso 6 Sigma • Diferentes necessidades dos clientes; • Mais de um tipo de defeito para um mesmo produto ou serviço • O modelo inicial do Seis Sigma analisa cada problema isoladamente; • é possível que melhorias em determinados processos possam acarretar deficiências em outros; • Resistência a mudanças!

24. Experiências de Sucesso • Divulgação • Empresas de consulotria • Organismos e Associações • TrabalhosAcadêmicos • Própriaempresa • Apenaspontospositivos.

25. Ex. 1 – Seguradora (SE e S) • Perda de clientes (atendimento) • Dificuldadeempriorizarprojetos • 3 black belts (semlargarsuasfunçõesanteriores) • Tentaram resolver todososproblemas com a mesmaferramenta ( contrárioaométodo 6 sigma) • 100 milhões de reiasde retorno

26. Ex. 2 – Fornecedoraautomotiva • Médioporte, sem capital e estruturaempresarial. • Primeiraconsultoriasemexperiência e comprometimentoparaescolha e realização do primeiroprojeto. • Segundaconsultoria com experiênciaprática e acompanhamentodaaltadireção. • Gerênciaintermediáriadesfocada. • Retorno de $ 3 mi em 10 projetos.

27. Ex. 3 – Subdisiária Software BR SP • Maioria dos processostinham 6 sigma, menos no desenvolvimento de software. • DMAIC • Diminuirretrabalhar, redução de horas extras e capacitação das equipestécnicas. • BrasilafrentedaÌndia.

28. Discussão 1) Como identificar as melhorias nos processos críticos de negócio de uma empresa? 2) Quais os benefícios da implementação do Seis Sigma? 3) Quais as principais mudanças no comportamento das pessoas são exigidas para o sucesso dos projetos Seis Sigma? 4) Quais as técnicas e ferramentas utilizadas nos projetos Seis Sigma? 5) Quais os processos de melhoria que devem ser implementados no DMAIC? 6) Como verificar a eficácia dos projetos Seis Sigma?