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Seis Sigma. Renata Teles Moreira rtm@cin.ufpe.br. Disciplina: Tópicos Avançados em Engenharia de Software 3: Qualidade, Processos e Gestão de Software. Roteiro. Origem do Seis Sigma O que é seis sigma CEP – Controle Estatístico do Processo Capacidade de processo Abordagem DMAIC

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seis sigma

Seis Sigma

Renata Teles Moreira

rtm@cin.ufpe.br

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

roteiro
Roteiro
  • Origem do Seis Sigma
  • O que é seis sigma
  • CEP – Controle Estatístico do Processo
  • Capacidade de processo
  • Abordagem DMAIC
  • Considerações Finais
  • Referências
o que seis sigma
O que é Seis Sigma?

Não!!!!

3,4 PPM

Defeituosos

LIE

LSE

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.

Outro programa para cortar e reduzir custos?..

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

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

origem do seis sigma
Origem 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;
origem do seis sigma1
Origem do Seis Sigma
  • 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.
origem do seis sigma2
Origem do 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;
  • 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.
seis sigma1
Seis Sigma
  • Definição Estatística
    • Sigma (): desvio padrão (variação da média em distribuição normal)
    • Processo é Seis Sigma: ocorrência de valor fora da especificação é RARA: 3.4 ppm
seis sigma2
Seis Sigma
  • 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);
seis sigma3
Seis Sigma

Processo 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, e
    • Estudo dos índices de capacidade.
cep controle estat stico de processo
CEP – Controle Estatístico de Processo
  • Uma técnica estatística desenvolvida para medir e analisar a variabilidade 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 processo
    • Causas Comuns de Variação
    • Causas Especiais de Variação
causas comuns de varia o
Causas Comuns de Variação
  • As causas comuns de variaçãosão 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 ou sob controle estatístico.
  • Pode ser reduzida, mas não eliminada
slide12

Causas Especiais de Variação

  • As causas especiais de variaçãocorrespondem 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 estatístico
  • Em controle e melhoria de processo é necessário identificar e eliminar causas especiais e trabalhar para reduzir causas comuns.
gr fico de controle
Gráfico 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 controle

Tempo

Processo sob Controle

Processo sob controle

(Causas especiais eliminadas)

Processo fora controle

(Presença de causas especiais)

estudo da capacidade do processo
Estudo da Capacidade do processo
  • O estudo da Capacidade do Processo é um dos maiores passos do processo de melhoria continua. Tem três objetivos:
    • Obter Processo estável
    • Reduzir a variabilidade das saídas dos processos chaves
    • Melhorar a capacidade dos processos através da redução da variação e centralizando o processo no seu valor alvo
estudo da capacidade do processo1
Estudo da capacidade do Processo
  • Um estudo da Capacidade do Processo geralmente consiste em quatro passos:
    • Passo 1: Verificar se o processo é estável;
    • Passo 2: Verificar se a distribuição dos dados é normal;
    • Passo 3: Calcular os Índices de Capacidade - Cp e Cpk ; Determinar o Nível de Qualidade Sigma
    • Passo 4: Fazer recomendações para a melhoria do Processo
passo 2 determinar os est o sob a distribui o normal
Passo 2: Determinar os estão sob 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:
    • 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 ndices de capacidade

Spec (Upper)

Spec (Lower)

Spec

Out of Spec

Out of Spec

In Spec

In Spec

Out of Spec

Probability

Probability

Probability

Passo 3: Índices de Capacidade
  • Um processo capaz é aquele no qual todas as medidas da população estão dentro dos limites de especificação inferior e superior.

Upper and Lower Standards (Specifications)

Single Standard (Specification)

ndices de capacidade
Índices de Capacidade
  • Capacidade é definida como a habilidade de um processo de produzir saídas que atendem as especificações determinadas pelo cliente.
  • Um processo 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 ndices de capacidade
Usos dos Índices de Capacidade
  • Podem ser usados para prover:
    • Um método de rastrear as melhorias relativas de um processo individual ao longo do tempo;
    • Um método para estimar a percentagem de defeitos de um produto não conforme;
    • Um meio de comparar a capacidade de vários processos, cada um com diferentes unidades de medidas e diferentes especificações;
    • Um meio para identificar o processo mais necessitado de melhoria;
    • Um conjunto de critérios de qualificação para avaliar fornecedores
defini o de c p

Permitido

Atual

Definição de Cp

Variabilidade Permitida do Processo

Cp =

Variabilidade Atual do Processo

defini o de c pk

m

Spec (LIE)

Spec (LSE)

Definição de Cpk
  • Capacidade ajustada dos processos

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

Expresso matematicamente temos:

Cp não leva em conta a proximidade dos meios para a especificação central

Cp é insuficiente para descrever a capacidade de um processo conforme a especificação

como calcular o sigma

LIE

LIE

s

m

Como calcular o Sigma
  • Medida entre a média e a especificação mais próxima (LIE ou LSE) em quantidade de desvios-padrão (s), utilizando a norma reduzida (z).

6s

6s

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

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

Índice Cpk = 2

como calcular o sigma1

LIE

4,5s

LIE

7,5s

3,4 ppm

~0 ppm

1,5s

m

Como calcular o Sigma
  • 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.

ZCP = ZLP + 1,5

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

O

Capacidade Potencial do Processo

qualidade seis sigma
Qualidade Seis Sigma

A Visão Seis Sigma da Qualidade

“99,99966% Bom” (6s)

A Visão Clássica da Qualidade

“99% Bom” (3,8s)

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

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

dmaic
DMAIC

O método está centrado na identificação dos problemas-base para a Seleção dos Projetos a serem, na coleta de dados de forma honesta, que leva a conhecer o Desempenho do Processo Atual, na determinação das causas dos problemas, que leva à Análise das Causas, na formulação das ações de melhoria, que leva à Melhoria do Processo, na consolidação e manutenção das melhorias conseguidas, que leva a Manter o Processo sob Controle

dmaic1
DMAIC

Define Oportunidades

O que é importante?

Mede Performance

De que modo fazemos?

Analisa Oportunidades

O que está errado?

Melhora Performance

O que precisamos fazer?

Controla Performance

Como nós garantimos a performance?

definir
Definir

Esta primeira etapa consiste em definir claramente qual o Efeito indesejável de um 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 ruins
    • Realizar uma análise custo-benefício
slide30

Definir

  • Atividades (cont.)
    • Desenvolver o Project Charter
      • Objetivos do negócio
      • Relato do problema
      • Escopo do projeto
      • Metas e Objetivos
      • Milestones
      • Regras e responsabilidades do time do projeto
      • Planejamento do Projeto
definir1

Problem Statement:

Delighters

Goal:

Business Case:

More Is Better

Scope:

Cost Benefit Projection:

Milestones:

Must Be

CUSTOMERS

SUPPLIERS

VOC

Key Issue

CTQ

Outputs

Inputs

Process

Yield: 60%

Yield: 90%

Yield: 45%

Yield: 98%

Definir

Business Case

Voice of the Customer

Project Charter

Initial Process Mapping

definir ferramentas
Definir <Ferramentas>
  • Diagrama SIPOC
    • Uma fotografia instantânea do processo que captura as informações críticas para um projeto.
      • Suppliers – indivíduos ou grupos que fornecem tudo que é trabalhado no processo
      • Inputs – Informações ou materiais fornecidos
      • Process – os passos usados para o trabalho
      • Outputs - O produto, serviço ou informação que será entregue ao cliente
      • Customers – Cliente final que receberá o produto ou serviço
definir ferramentas1
Definir <Ferramentas>

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

slide34

Project:

Enter Project Name Here

Project Information

Process Importance

Enter Information Here

Enter Information Here

Leader:

Master Black Belt:

Project Start:

Project End:

Cost of Poor Quality:

Enter Information Here

Enter Information Here

Enter Information Here

Enter Information Here

Enter Information Here

Enter Information Here

Enter Information Here

Enter Information Here

Team Members

Process Problem

Enter Information Here

Enter Information Here

Sponsor:

Black Belt:

Master Black Belt:

Subject Matter Experts:

Enter Information Here

Enter Information Here

Enter Information Here

Enter Information Here

Enter Information Here

Enter Information Here

Enter Information Here

Enter Information Here

Enter Information Here

Project Goals

Enter Information Here

Enter Information Here

Enter Information Here

Enter Information Here

Enter Information Here

Enter Information Here

Enter Information Here

Enter Information Here

Process Start/Stop

Process Measurements

Enter Information Here

Start Point:

Stop Point:

Enter Information Here

Enter Information Here

Enter Information Here

Enter Information Here

Enter Information Here

Enter Information Here

Project Time-Frame

Enter Here

Enter Here

Enter Here

Enter Here

Enter Here

Enter Here

Milestone:

Enter Here

Enter Here

Enter Here

Enter Here

Enter Here

Date:

Enter Here

Enter Here

Enter Here

medir
Medir

O processo em estudo é desenhado e são Medidas as variáveis principais

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

X Fatores

Y

Indicadores de desempenho da saída

Indicadores de Entradas

Indicadores do Processo

Medidas de eficiência

Medidas de eficácia

medir1
Medir
  • Atividades (cont.)
    • Criação do Plano de Coletas de dados
      • Descrição dos critérios específicos usados para as medidas (o que), a método de coleta dos dados (o como), quantia de de dados a serem coletados (quanto), e quem será responsável pelo coleta dos dados (quem)
      • Assegurar que:
        • Os dados coletados são significantes;
        • Os dados coletados são válidos;
        • Todos os dados relevantes são coletados ao mesmo tempo
    • Coletar dos dados
    • Definir a capacidade Seis Sigma do processo atual e estabelecer os objetivos de melhoria do projeto
medir2

LSL

USL

Cp

=

0.4

I

P

O

s

=

2.7

InputMeasures

ProcessMeasures

OutputMeasures

Data Collection Plan

UCL

Col

#

1

2

3

4

5

6

1000

O1

O2

O3

O4

Inspector

A

B

What questions do you want to answer?

Sample #

1st Trial

2nd Trial

Diff

1st Trial

2nd Trial

Diff

X

I1

0

1

2.0

1.0

1.0

1.5

1.5

0.0

Data

Operational Definition and Procedures

FMEA

2

2.0

3.0

1.0

2.5

2.5

0.0

I2

What

LCL

Measure type/

3

1.5

1.0

0.5

2.0

1.5

0.5

How

Related

Sampling

How/

-1000

I3

4

3.0

3.0

0.0

2.0

2.5

0.5

Data type

measured

conditions

notes

where

5

2.0

1.5

0.5

1.5

0.5

1.0

I4

Totals

10.5

9.5

3.0

9.5

8.5

2.0

10

20

30

Averages

2.1

1.9

0.6

1.9

1.7

0.4

Sum

Sum

3.6

4.0

R

R

Other

D

B

F

A

C

E

1.8

A

B

A

2.0

B

X

X

How will you ensure

What is your plan for

consistency and stability?

starting data collection?

How will the data be displayed?

Medir

Identify the Metrics

Identify Process Capability

Display Data

Measure

the

process

Validate Measurement

Systems

Prioritize the Metrics

Data Collection Plan

medir ferramentas
Medir <Ferramentas>
  • Diagrama de Pareto
    • 80% do que uma pessoa realiza no trabalho vêm de 20% do tempo gasto nesta realização
    • O 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.
medir ferramentas1
Medir <Ferramentas>

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

medir ferramentas2
Medir <Ferramentas>
  • Histograma
    • É 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.
analisar
Analisar

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

  • Atividades
    • Analisar os dados coletados utilizando- se ferramentas estatísticas, de modo a identificar os Xs causas óbvias e os Xs causas não óbvias
    • Identificar e priorizar as causas raises
    • Validar estatisticamente as causas raízes
    • Identificar possíveis soluções
analisar1

VA

NVA

22

O

O

21

O

20

O

O

n

n

19

O

O

n

n

18

X

O

X

n

X

17

n

n

O

X

16

X

O

n

15

X

X

n

14

X

n

13

X

12

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Chi-Square

t-test

c

ANOVA

²

Y

Regression

X

1

Analisar

Process Door

Data Door

Cause & Effect

.

Hypothesis-Testing

Design of Experiments

Regression Analysis

.

.

analisar ferramentas
Analisar <Ferramentas>
  • Diagrama de causa e efeito
    • Uma ferramenta utilizada para apresentar a relação existente entre determinado resultado de um processo (efeito) e os diversos fatores (causas) que podem influenciar nesse resultado.
    • Utilizado para o levantamento e apresentação visual de suas possíveis causas e de seu relacionamento com o problema.
analisar ferramentas1
Analisar <Ferramentas>

Programação incompleta

Pessoas

Meio ambiente

Máquinas

Programação incorreta

Movimento de Pessoas

Falta de manutenção preventiva

Falta de Treinamento

Distração

Operação difícil

Temperatura do Ambiente

Medição

Operação

Fadiga

Acionamento Duro

Indicador Apagado

Excesso de horas extras

Variação na Dimensão X

Feita a quente

Amostragem Pequena

Instrumento Desgastado

Intervalo de Aferição

Inspeção Falha

Não Padronizado

Variação da Dureza

Mal Armazenado

Desenho difícil de ler

Quatro Fornecedores

Medição

Material

Métodos

melhorar
Melhorar

Essa é a fase em que a equipe deve fazer melhorias no processo existente. Os dados estatísticos devem ser traduzidos em dados do processo e a equipe deve por a mão na massa.

  • Atividades
    • Desenvolver soluções potenciais
    • Avaliar, selecionar e priorizar melhores soluções
    • Implantar soluções pilotos
    • Confirmar realização dos objetivos do projeto
    • Elaborar e implementar um plano para a implementação das soluções em larga escala.
    • Cálculo da nova capacidade do processo
melhorar1

A

4

B

1

C

3

D

2

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

A

B

C

D

G

E

F

G

H

I

J

Full scale

Test

Original

Melhorar

Plan Implementation

Generate Solutions

Perform Cost-Benefit Analysis

Run Pilot

Assess Risks

Select the Solution

FMEA

controlar
Controlar

Nessa fase deve ser estabelecido e validado um sistema de medição e controle para medir continuamente o processo, de modo a garantir que a capacidade do processo seja mantida.

  • Atividades
    • Elaborar de novos procedimentos de medição e controle
    • Validar desempenho e retorno financeiro
    • Controle Estatístico do Processo
controlar1

Work

Charac-

Control

Immediate

Permanent

Instructions

Limits

teristics

Fix

Fix

Results

Learnings

Recommendations

next

Date of Issue:

Issued by:

Approved by:

Revision Date

Signature

Reason

Product Name

Process Name

Process Code #

Control/Check Points

Response to Abnormality

Flowchart

Notes

Code #

Method

Who

Who

1

2

12

Training

Operating

Curriculum

Procedures

Manual

Training

Manual

s

= 2.7

Fill to here

Cp

= 0.4

LSL

USL

After

Before

}

Improvement

s

=

3.7

Cp

=

1.4

A2

A1

A3

A4

A1

A2

A3

A4

Before

After

Good

}

Improvement

}

Remaining Gap

Step 4 changes

Target

implemented

Controlar

Document &

Key Learnings

Closure

Standardize

QC Process Chart

Process

Owner

Evaluate Project Results

.

Ownership & Monitoring

Process Change

Management

.

equipe
Equipe
  • - 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

Master

Black Belt

  • - 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

Black Belts

Champions

  • - 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

Green Belts

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

Team Members

Posicionamento dos

Champions

Alinhamento estratégico e análise crítica

slide53

Champions

  • Align projects with business priorities.
  • Provide resources & remove obstacles.
  • Review project progress.
  • Master Black Belts
  • Train Black & Green Belts.
  • Provide technical support to Black Belts.
  • Black Belts
  • Lead breakthrough projects.
  • Provide technical support to Green Belts.
  • Green Belts
  • Provide project support to Black Belts.
  • Lead smaller projects.
  • Provide technical support to team members.
refer ncias
Referências
  • 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 Program
  • Hoff, C. H. Y., Avaliação dos Resultados da Aplicação da Estratégia Seis Sigma em um Restaurante. Dissertação de Mestrado, Universidade de Taubaté, 2005