Projeto MID STATE Black Belt

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Black Belt - Mid-State
Projeto de melhoria 
Adjalma Machado Aguiar Junior
Contrato de melhoria
Patrocinador: Diretores da empresa EDTI
Líder da Equipe: Adjalma Machado Aguiar Junior
Contexto/Descrição: A empresa Mid-State produz blocos de metal, recentemente adquiriu três plantas, está recebendo inúmeras reclamações de seus clientes devido a problemas de qualidade e funcionários desmotivados.
Problema: A fábrica não atua com sua capacidade máxima e não esta dentro das especificações de qualidade:
Capacidade de 400 tijolos/dia por serra;
Realizados atualmente menos de 300 tijolos/dia por serra;
30% da produção atualmente é refugo;
Funcionários desmotivados.
	Q1. O que estamos tentando realizar?	Q2. Como saberemos que a mudança é uma melhoria?		
	Objetivos	Indicadores	Desempenho atual *	Meta
	Reduzir a não conformidade no processo de produção de blocos de metal em menos de 1% até 07/03.
	% de peças em conformidade - diário (considerando comprimento e rugosidade)
	30% de não conformidade (geral)	Menor que 1%
 
	Produzir a capacidade máxima no processo de produção de blocos de metal com 400 tijolos/dia até 07/03.
	Produtividade diária considerando a quebra por variáveis (operador, serra, etc)
	300	 400/dia
Contrato de melhoria: Meta e Business Case
Versão inicial
Business case: 
A produção de 400 tijolos por dia com menos de 1% de não conformidade, resulta (considerando 0,99% de não conformidade) em 397 peças em conformidade produzidas diariamente. O faturamento de vendas passa a ser
$5.077.150,00/ano (considerando a venda de peças refugadas), resultando em um aumento de 78,33%.
Contrato de melhoria
		Restrições:
	Não foram recomendadas soluções que envolvam investimentos adicionais, sejam em sistemas ou pessoas.
	Atividades iniciais:
Elaborar o SIPOC;
Medir o desempenho atual;
Coletar dados para análise;
SIPOC
Processo
Fornecedores
Entradas
Processo
Saídas
Clientes
Compradores dos blocos de metais
Matéria prima
da barra
- Matéria prima
da serra
- Matéria prima
do líquido
refrigerante
Barras de metal
- Serras de corte
- Líquido
refrigerante
Serrar as barras de metal
Blocos/tijolos de metal
Posiciona a barra
Prepara a máquina
Produz o Bloco
Avalia o bloco
Vende para o cliente
PDSA 1 – Análise do sistema de medição
GC012 – análise de viés
Relatório de Linearidade de Medição e Vício para comprimento_master_GC
O gráfico de estudo de
linearidade e vício de medição
apresenta P valor maior que
0,05, aceitando a hipótese sem
vício (viés=0,00208).
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PDSA 1 – Análise do sistema de medição
GC012 – análise R&R
 
Gráficos
O sistema de medição GC012 não é adequado para
medir o comprimento pois:
• Conforme gráfico “Componentes de Variação”,
o valor de R&R é de 44,18%, acima dos 30%
aceitável;
• Conforme gráfico “Comprimento por peça” a
variação é alta, em especial na peça 5;
• Conforme gráfico “Carta X barra” somente as
peças 8 e 9 apresentaram causas especiais;
• Número de categorias é 2, ou seja, dividido
apenas em dois grupos.
PDSA 1 – Análise do sistema de medição
GM015 – análise de viés
Gráficos
O gráfico de estudo de
linearidade e vício de medição
apresenta P valor maior que
0,05, aceitando a hipótese sem
vício (viés=0,005).
PDSA 1 – Análise do sistema de medição
GM015 – análise de R&R
Gráficos
O sistema de medição GM015 é adequado para
medir a rugosidade pois:
• Conforme gráfico “Componentes de Variação”,
o valor de R&R é de 11,65%, dentro dos 30%
aceitável;
• Conforme gráfico “Rugosidade por peça” a
variação é baixa, os pontos cinza estão quase
centralizados na média, exceto a peça 1;
• Conforme gráfico “Carta R” somente a peça 1
apresentou causa especial;
• Conforme gráfico “Carta X barra” a maioria das
peças apresentaram causas especiais;
• Número de categorias é 12, ou seja: ideal.
Quanto maior, melhor.
Conclusões gerais:
O sistema de medição GC012 não é adequado para medir o comprimento, pois a porcentagem de R&R
em relação à variação total é de 44,18%, considerada acima do aceitável (30%) e o sistema distingue em
apenas 2 categorias. Apesar de aceitar a hipótese sem vício (P-valor de 0,594).
 Conclui-se que para medir o comprimento deverá ser definido um novo sistema de medição.
 Próximos passos: avaliar um novo dispositivo de medição.
O sistema de medição GM015 é adequado para medir rugosidade, pois a porcentagem de R&R em
relação à variação total é de 11,65%, considerada dentro do aceitável (30%) e o sistema distingue em 12
categorias. Aceitando a hipótese sem vício (P-valor de 0,246).
 Conclui-se que para medir a rugosidade o sistema de medição é adequado.
 Próximos passos: tornar o sistema de medição mais adequado, reduzindo a variação para atingir o desejável.
PDSA 1 – Análise do sistema de medição
PDSA 2 – Análise do sistema de medição
ACME – análise de viés
Gráficos
O gráfico de estudo de
linearidade e vício de medição
apresenta P valor maior que
0,05, aceitando a hipótese sem
vício (viés=0,00014). 
PDSA 2 – Análise do sistema de medição
ACME – análise de R&R
Gráficos
O sistema de medição ACME é adequado para
medir o comprimento pois:
• Conforme gráfico “Componentes de Variação”,
o valor de R&R é de 7,81%, dentro dos 10%
desejável;
• Conforme gráfico “ACME (compr) por peça” a
variação é baixa, os pontos cinza estão quase
centralizados na média;
• Conforme gráfico “Carta R” não há causa
especial;
• Conforme gráfico “Carta X barra” a maioria das
peças apresentaram causas especiais;
• Número de categorias é 17, ou seja: ideal.
Quanto maior, melhor. 
Conclusões gerais:
O dispositivo ACME é adequado para medir comprimento, pois a porcentagem de
R&R em relação à variação total é de 7,81%, considerada dentro do desejável
(10%) e o sistema distingue em 17 categorias distintas. Aceitando a hipótese sem
vício (P-valor de 0,629).
  Conclui-se que para medir o comprimento o dispositivo ACME é mais adequado que o GC012.
  Próximos passos: analisar os dados após medição com os instrumentos adequados (capabilidade e estabilidade).
PDSA 2 – Análise do sistema de medição
PDSA 3 – Capabilidade e Estabilidade
PPM e Estabilidade Rebarbas
Gráficos
O gráfico de carta P não apresenta causas especiais, estando todas as amostras dentro dos limites superior e inferior de controle. Conclui-se que o PPM de rebarbas é estável, com valor de 761.000 (0,7610*10^6). 
PDSA 3 – Capabilidade e Estabilidade
DPU e Estabilidade Riscos
Gráficos
O gráfico de carta U não apresenta causas especiais, estando todas as amostras dentro
dos limites superior e inferior de controle. Conclui-se que o DPU de riscos é estável,
com valor de 2,125 defeitos de riscos por unidades.
PDSA 3 – Capabilidade e Estabilidade
Cpk e Estabilidade Rugosidade
Gráficos
Processo Estável, porém não é capaz de atender à especificação, conforme resultados: Cpk -0,23 (muito baixo), onde a média encontra-se descentralizada da curva, PPM -246.406,16 (muito alto), muitas peças acima do LSE
PDSA 3 – Capabilidade e Estabilidade
Cpk e Estabilidade Comprimento
Processo Estável, porém não é capaz de atender à especificação, conforme resultados: Cp -0,79 (baixo), Cpk -0,78 (baixo), PPM -17.354,33 (alto), muitas peças acima do LSE
PDSA 3 – Capabilidade e Estabilidade
Estabilidade da Produção
Gráficos
A média de produção é de 25,63 produtos/hora. A produção é estável pois não
apresenta causa especial.
Conclusões gerais:
O processo apresenta 761 mil partes por milhão de rebarbas e uma taxa de 2,125 defeitos de riscos por unidade, apesar de estáveis apresentam um valor relativamente elevados.
O PPM da rugosidade é de 246.406 e do comprimento é de 17.354. O CPK da rugosidade é de 0,23 e do comprimento é de 0,78, ambos estáveis. Os valores de CPK menores que 1 indicam que o processo não é capaz de atender as especificações, pois estão sendo produzidos itens fora das especificações, sendo necessário reduzir a variação.
A média deprodução horária de 25,63, totaliza em 205 blocos produzidos diariamente, distante da meta de 400
blocos diários.
 • Próximos passos:
 • Reduzir as taxas de riscos e rebarbas.
 • Reduzir a variação de comprimento e rugosidade das peças.
 • Aumentar a produtividade diária.
PDSA 3 – Capabilidade e Estabilidade
	Q1. O que estamos tentando realizar?	Q2. Como saberemos que a mudança é uma melhoria?		
	Objetivos	Indicadores	Desempenho atual (real)	Meta
	Reduzir a não conformidade no processo de produção de blocos de
metal em menos de 1%.	% de peças em
conformidade - diário
(considerando
comprimento e
rugosidade)	26,3% de não
conformidade
(geral)	Menor que 1%
	Produzir a capacidade máxima no processo de produção de blocos de
metal com 400 tijolos/dia 	Produtividade diária
considerando a
quebra por variáveis
(operador, serra, etc)	205	400/dia
Contrato de melhoria: Meta e Business Case
Versão pós coleta e análise de dados
Depois do PDSA3 verificamos o verdadeiro desempenho atual da Mind State.
Atualize as informações de desempenho e do business case a partir dos resultados obtidos.
As metas do projeto serão mantidas
Business case:
A produção de 400 tijolos por dia com menos de 1% de não conformidade, resulta (considerando 0,99% de não conformidade) em 361 peças em conformidade produzidas por dia. O faturamento de vendas passa a ser $4.548.600,00/ano (sem considerar a venda de peças refugadas e troca de matéria prima), já resultaria em um aumento de 112,24% do faturamento atual.
PDSA 4 - Diagrama de Causa e Efeito
PDSA 5 – Teste de Matéria Prima
Análise do desvio padrão do Comprimento
Gráficos
Teste
Conforme o gráfico, não há diferenças significativas de variação (desvio padrão), pois ambos os fornecedores se sobrepõem. Considerando o valor-P de Levene (pois permite uma maior abrangência) igual a 0,817, maior que 0,05, conclui aceita a hipótese H0, ou seja, os itens possuem variâncias semelhantes entre si.
PDSA 5 – Teste de Matéria Prima
Análise da média de Rugosidade
Gráficos
Teste
Através do gráfico de intervalos de rugosidade por matéria prima é possível identificar a sobreposição entre as comparações dos intervalos. Através do Valor-P de 0,058 (>0,05), aceita-se a hipótese H0, ou seja, os itens possuem médias semelhantes entre si.
PDSA 5 – Teste de Matéria Prima
Análise do desvio padrão de Rugosidade
Gráficos
Teste
Conforme o gráfico, não há diferenças significativas de variação (desvio padrão), pois ambos os fornecedores se sobrepõem. Considerando o valor-P de Levene (pois permite uma maior abrangência) igual a 0,113, maior que 0,05, conclui aceita a hipótese H0, ou seja, os itens possuem variâncias semelhantes entre si.
PDSA 5 – Teste de Matéria Prima
Análise da média de Riscos
Através do gráfico de intervalos de nº de riscos por matéria prima é possível identificar a sobreposição entre as comparações dos intervalos. Através do Valor-P de 0,618 (>0,05), aceita-se a hipótese H0, ou seja, os itens possuem médias semelhantes entre si.
PDSA 5 – Teste de Matéria Prima
Conclusões Gerais
Considerando as análises:
• Desvio padrão do comprimento apresentou valor-P de 0,817 e os intervalos se sobrepõem, portanto não apresentaram diferenças significativas entre os fornecedores;
• Média da rugosidade apresentou valor-P de 0,058 e sobreposição entre os intervalos, portanto não apresentaram diferenças significativas entre os fornecedores;
• Desvio padrão da rugosidade apresentou valor-P de 0,113 e os intervalos se sobrepõem, portanto não apresentaram diferenças significativas entre os fornecedores;
• Média de riscos apresentou valor-P de 0,618 e sobreposição entre os intervalos, portanto não apresentaram diferenças significativas entre os fornecedores.
Diante das análises sem a presença de diferenças significativas entre os fornecedores, foi considerado como critério de escolha o fornecedor de menor valor.
Valor de matéria-prima: Wright ($19/peça) e A1-A ($26/peça).
  O fornecedor escolhido para fornecer os blocos é o Wright.
PDSA 6 – Teste da Serra
Análise do Desvio Padrão Comprimento
Gráficos
Teste
Conforme o gráfico, não há diferenças significativas de variação (desvio padrão), pois ambas as serras se sobrepõem. Considerando o valor-P de Levene (pois permite uma maior abrangência) igual a 0,212, maior que 0,05, conclui aceita a hipótese H0, ou seja, os itens possuem variâncias semelhantes entre si.
PDSA 6 – Teste da Serra
Análise da média de Rugosidade
Gráficos
O Valor-P de 0,002 (<0,05), rejeita-se a hipótese H0, ou seja, os itens possuem diferenças significativas entre as médias de rugosidade.
Através do gráfico de intervalos de rugosidade por serra é possível identificar que apenas a brite e thoughy se sobrepõem com todas as demais serras – análise confirmada através das comparações pelo método de Tukey.
PDSA 6 – Teste da Serra
Análise do desvio padrão de Rugosidade
Gráficos
Conforme o gráfico, não há diferenças significativas de variação (desvio padrão), pois ambas as serras se sobrepõem. Considerando o valor-P de Levene (pois permite uma maior abrangência) igual a 0,923, maior que 0,05, conclui aceita a hipótese H0, ou seja, os itens possuem variâncias semelhantes entre si.
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PDSA 6 – Teste da Serra
Análise da média de Riscos
Gráficos
Através do gráfico de controle da média de riscos por serra, separado por estágios (cada serra), podemos concluir que as serras magic, national e thoughy apresentam média zero, portanto o melhor resultado para o item riscos (quanto menor, melhor).
ão
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PDSA 6 – Teste da Serra
Conclusões gerais: Considerando as especificações do produto:
• Foi incluída a análise das médias de comprimento de cada serra, e pode-se concluir que todas estão dentro do especificado (entre 3,97 e 4,03).
• Também foi incluído a análise das médias de rugosidade de cada serra, e pode-se concluir que todas estão dentro do especificado (menor que
250).
Considerando as especificações, a escolha pode ser feita entre todas as serras.
Não houveram diferenças significativas nos desvios de comprimento (valor-P 0,272) e rugosidade (valor-P 0,923).
• Considerando as médias de rugosidade apenas as serras Brite e Thoughy se sobrepõem com as demais serras.
 Afunilamento na escolha, para Brite e Thoughy.
• Considerando a média de número de riscos, a Thoughy apresenta média zero, enquanto a Brite apresenta média 1,4.
• Por fim, também considerando o custo, a serra Thoughy é a de menor custo ($89,00).
 Portanto, conclui-se que a serra escolhida será a Thoughy.
PDSA 7 – Teste de parâmetros do processo (Experimento Fatorial 27-4 )- Análise de amplitude de comprimento
Considerando o gráfico de Pareto, o maior ofensor é o item ‘Clamp’, portanto irei considerá-lo para definir a melhor receita para reduzir a variabilidade de comprimento. À partir do gráfico de efeitos, a melhor receita para o item clamp corresponde a 50.
PDSA 7 – Teste de parâmetros do processo
(Experimento Fatorial 27-4 )- Análise de rugosidade média
Considerando o gráfico de Pareto, os maiores ofensores são “veloc”, “avan” e “colol pres”, portanto irei considerá-los para definir a melhor receita para reduzir a rugosidade média. À partir do gráfico de efeitos, a melhor receita é: “veloc”=600; “avan”=2 e “colol pres”=60.
PDSA 7 – Teste de parâmetros do processo
(Experimento Fatorial 27-4 )- Análise de riscos
Considerando o gráfico de Pareto, o maior ofensor é o item ‘Posic’, portanto o parâmetro que influência os riscos produzidos nas peças é a posição.
Conclusões gerais
Os fatores vitais considerando comprimento, rugosidade e riscos são:
• Pressão do grampo, velocidade da serra, avanço da serra na barra, pressão do líquido de resfriamento e posição da barra.
Os fatores concentração do líquido refrigerante e ajuste da guia não são considerados vitais para as especificações analisadas nesse PDSA.
A melhor receita para reduzir o refugo é:
 • Velocidade da serra: 600 pés/minuto;• Avanço da serra na barra: 2 polegadas/minuto;
 • Pressão do grampo: 50 libras/polegadas²;
 • Pressão do líquido de resfriamento: 60 libras/polegadas²;
 • Posição da barra: vertical.
Não consideramos o resultado confiável, pois não realizamos todas as interações e
podemos ter acatado alguma relação de confusão.
Próximos passos: efetuar treinamento com os funcionários para atender aos requisitos
da receita.
PDSA 7 – Teste de parâmetros do processo
(Experimento Fatorial 27-4 )-
PDSA 8 – Capabilidade e Estabilidade final
Análise de Rebarbas
Gráficos
O processo é estável pois esta dentro dos limites de controle inferior e superior; Antes PPM = 761.000 e sigma = abaixo de 1. Depois PPM = 386.000 e sigma = 1.7, O segundo dia da serra causa o aumento do nível de rebarba, aspecto positivo, afinal, a troca da serra ocorria várias vezes no dia. 
PDSA 8 – Capabilidade e Estabilidade final
Análise de Riscos
Gráficos
O gráfico de carta U não apresenta causas especiais, sendo os limites e a média zero. Conclui-se que o DPU de riscos é estável, com valor de 0 (zero) defeitos de riscos por unidades.
PDSA 8 – Capabilidade e Estabilidade final
Análise de Rugosidade
O processo é estável devido ao gráfico de controle evidenciar variações dentro dos limites de controle e sem uma sequencia de pontos crescente ou decrescente nem sequencia de pontos acima ou abaixo da media. O Cpk é 2,61,
o que caracteriza o processo como capaz. É interessante ainda observar que o PPM é igual a zero, o que é excelente.
PDSA 8 – Capabilidade e Estabilidade final
Análise de Comprimento
Gráficos
O processo é estável devido ao gráfico de controle evidenciar variações dentro dos limites de controle e sem uma sequencia de pontos crescente ou decrescente nem sequencia de pontos acima ou abaixo da media. O Cpk é 1,02, o que caracteriza o processo como capaz. É interessante ainda observar que o PPM reduziu muito, para 1.129 PPM (0,11% de refugo), 4,56 nível sigma.
PDSA 8 – Capabilidade e Estabilidade final
Análise de Produção horária
Gráficos
A média de produção é de 30 produtos/hora. A produção é estável, apesar de apresentar uma causa especial na primeira amostra, trata-se de um “aquecimento” da máquina, pois no início da produção é normal que ela não esteja estabilizada.
Ações para controlar o processo
Após as mudanças, o processo atendeu as exigências de qualidade todos os itens produzidos estavam dentro das especificações de comprimento e rugosidade), totalizando em zero itens produzidos em não conformidade, conforme PDSA 8.
Para atender ao objetivo de produtividade é necessário atuar com duas serras de forma simultâneas (cenário ideal), a fim de produzir cerca de 230 blocos diários cada serra ou duplicar os turnos de trabalho, sendo um turno das 6h as 14h e outro turno das 14h as 22h.
A produção de peças com rebarba diminuiu drasticamente (PPM de 761.000 para 387.000). A produção com riscos, rugosidade e variação de comprimento tendem a zero (considerando queda de 26,3% para (0%). Porém, a empresa Mid State ainda está longe de alcançar a meta proposta, produção de 400 blocos/dia.
Documentar o novo sistema, treinar os funcionários (principalmente nos quesitos vistos no PDSA 7, como ajuste da serra, velocidade, etc), monitorar o processo por meio de indicadores (pois o objetivo é que a melhoria seja duradoura) e estender o conhecimento/melhoria alcançada para todos da empresa.
Cálculo dos resultados financeiros
- Basicamente os mesmos cálculos do Business case
- Considere também diferenças de custo com as mudanças sugeridas pelo projeto
	Bloco de Metal	PPM	N Sigma	Produção diária	Conformidade	%	Vendas	Valor Un	Valor Anual Bruto	Valor anual total
	Antes da mudança	17354	3	205	Não conforme	30	54,12	R$ 5,00	R$ 98.769,00	R$ 2.026.261,00
					Conforme	70	150,88	R$ 35,00	R$ 1.927.492,00	
	Depois da mudança	1129	4,5	240	Não conforme	0,11	0,264	R$ 5,00	R$ 481,80	R$ 3.065.076,55
					Conforme	99,89	239,89	R$ 35,00	R$ 3.064.594,75	
	Mudança para o material Wright				240	86400		R$ 7,00	R$ 604.800,00	R$ 3.669.876,55
	CONCLUSÃO									
	Conforme verificamos nos dados acima, houve uma redução de materiais não conformes de 30% para 0,11% com isso obtivemos um acréscimo no faturamento anual de R$ 1.038.815,55, aproximadamente 34% de aumento de faturamento, contudo não se pode esquecer que houve também mudança de materiais no processo levando a compra do material R$ 7/barra mais barato e nosso retorno financeiro passa a ser R$ 1.643.610,55, com isso, nosso faturamento anual passa de R$ 2.026,261,00 para R$ 3,669,876,55, retorno de aproximadamente 81% bruto, não descontando os custos, confirmando as melhorias do processo, chegamos a alcançar 4,5 Sigma.									
Aprendizados – projeto encerrado
Engajamento na utilização do DMAIC;
 Objetivo claro é fundamental;
 Formação de equipe engajada;
 Definir os indicadores corretos para medições adequadas;
 Realizar reuniões;
 Analisar dados, cada vez mais é, e será importantíssimo;
O desenvolvimento do time envolvido gera a construção de uma equipe de alta performance;
O clima organizacional é muito importante, portanto, o envolvimento da equipe no processo de análise, gera engajamento e muitos motivos para comemorar; 
Reavaliar metas, se necessário;
 Ter o apoio do patrocinador é primordial;
 Alinhar as expectativas e que sejam expectativas tangíveis;
 Aplicabilidade das ferramentas;
 Importância da análise crítica dos resultados.