AULA 5 TECNICAS AVANCADAS DE PRODUCAO, SIX SIGMA E LEAN PRODUCTION

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AULA 5 
TÉCNICAS 
AVANÇADAS DE 
PRODUÇÃO, SIX 
SIGMA E LEAN 
PRODUCTION 
INTRODUÇÃO 
Sigma (�) é uma letra grega empregada em estatística, e significa 
desvio- 
padrão, que nada mais é do que a medida da variação que um 
grupo de dados sofre. O sistema Seis Sigma (Six Sigma) foi 
desenvolvido pela Motorola, em 1989, como um método 
estruturado para efetivar a melhoria de qualidade. Desde então, 
evoluiu para uma metodologia robusta, que objetiva a melhoria 
empresarial e dirige a organização para a necessidade do cliente, 
criando um alinhamento dos processos pela utilização do rigor 
estatístico e teórico (Saleme, 2008 p. 113). 
Organizações robustas, neste mercado competitivo, vêm 
aprimorando suas tecnologias ligadas à qualidade o incremento na 
produtividade. Esses fatores, aliados à integração humana, 
representam a vanguarda para o sucesso corporativo. Com a 
proximidade dos mercados globais (clientes globalizados), o 
incremento de programas de melhorias contínuas e redução dos 
desperdícios em suas linhas de produção, o emprego de 
ferramentas mais assertivas como programa de melhoria Seis 
Sigma tem se mostrado eficaz e vem trazendo elevando 
significativamente a satisfação dos clientes e aumentando dessa 
forma seu lucro operacional. 
Nesta aula, abordaremos os principais conceitos ligados às 
ferramentas do sistema Seis Sigma. Faremos uma análise da 
capacidade dos processos atuais e os cálculos no sistema Seis 
Sigma para o aprimoramento do processo. Usaremos a ferramenta 
FMEA para a análise dos modos de falhas encontrados e o modelo 
de delineamento do experimento para assegurar as melhorias 
propostas. 
TEMA 1 – O QUE É SIX SIGMA 
Rotondaro (2002, p. 18) define Seis Sigma quando afirma que “se 
trata de um processo que permite as empresas melhorem sua 
lucratividade a partir da otimização de seus processos, melhorias 
da qualidade e eliminação dos defeitos, falhas e erros”. 
2 
Figura 1 – Six Sigma 
Crédito: NicoElNino/Shutterstock. 
Para Werkema (2012, p. 11), a metodologia Seis Sigma é: “como 
uma estratégia gerencial disciplinada e altamente quantitativa, que 
tem como objetivo aumentar drasticamente a lucratividade das 
empresas, por meio do incremento da qualidade de seus produtos 
e processos e do aumento da satisfação de clientes e 
consumidores”. 
Tabela 1 – Comparação entre padrão atual e performance Seis 
Sigma 
 
Quatro Sigma (99,38% Conforme) → 
Sete horas de falta de energia → elétrica por mês 
5.000 operações cirúrgicas → incorretas por semana 
3.000 cartas extraviadas para cada → 300.000 cartas postadas 
Quinze minutos de fornecimento de → água não potável por dia 
Fonte: adaptado de Werkema, 2012. 
Seis Sigma (99,99966% conforme) 
Uma hora de falta de energia elétrica a cada 34 anos 
1,7 operação cirúrgica incorreta por semana 
Uma carta extraviada para cada 300.000 cartas postadas 
Um minuto de fornecimento de água não potável a cada sete meses 
Rotondaro (2002, p. 24) reforça que a metodologia Seis Sigma é 
simples, aplicada da seguinte forma: 
• �  Identificar os problemas-base para a seleção dos 
projetos a executar; 
• �  coletar os dados de forma honesta para conhecer o 
desempenho do 
processo atual; 
• �  determinar e analisar as causas dos problemas; 
• �  formular ações de melhorias ao processo; 
3 
� consolidar e manter essas melhorias que permite manter o 
processo sob controle. 
Figura 2 – Segredo do sucesso do Seis Sigma 
Fonte: adaptado de Werkema (2012). 
No modelo Seis Sigma, cada etapa é determinada para qual 
situação ou a melhor estratégia e as ferramentas adequadas que 
devem ser empregadas, para o aperfeiçoamento da qualidade do 
processo. Esse modelo pode ser aplicado a qualquer tipo de 
processo, ou seja, nas diversas áreas da organização que 
precisam aprimorar seus processos, como finanças, recursos 
humanos, vendas e contabilidade. 
Tabela 2 – Exemplos de sucesso na implantação do sistema Seis 
Sigma 
Empresa Economia gerada 
 
 
General 
Eletric
Conseguiu economizar 
aproximadamente US$ 8 bilhões.
Polaroid
Conseguiu com isso adicionar 
anualmente 6% à sua 
lucratividade.
4 
Fonte: adaptado de Werkema (2012). Crédito: JPstock/Jovana Kuzmanovic/Jan 
Orlowski/Cineberg/Shutterstock. 
Segundo Ballestero-Alvarez (2019, p. 235), a metodologia Seis 
Sigma apoia o seu desenvolvimento em dois grandes pilares, 
sendo: 
1. Conhecimentos técnicos utilizados; 
2. Pessoas que desempenham o trabalho. 
Ambos os pilares devem equilibrar-se e harmonizar-se, pois um 
não avançará sem o outro. Para garantir a assertividade da 
aplicação da metodologia do Seis Sigma será fundamental o 
Motorola
Em 10 anos de implantação, 
economizou mais de US$ 11 
bilhões.
Kodak do 
Brasil
Redução de US$ 15 milhões em 3 
anos.
treinamento intensivo de todos os envolvidos (Ballestero-Alvarez, 
2019, p. 235). 
Figura 3 – Treinamento Six Sigma 
Crédito: /Shutterstock. 
As premissas para a efetividade da metodologia Seis Sigma são: 
iQoncept 
5 
• �  Foco na satisfação do cliente; 
• �  Infraestruturas na empresa adequada, com funções 
bem definidas para o 
grupo de Seis Sigma; 
• �  Procura contínua da redução das variabilidades e de 
desperdícios; 
• �  Aplicável a processos técnicos, administrativos e 
serviços. 
TEMA 2 – CÁLCULO DA CAPACIDADE DO 
PROCESSO 
Rotondaro (2002, p. 165) nos avisa que: “para gerenciar a 
qualidade, segundo a perspectiva da variabilidade dos 
processos, exige das empresas a adoção de técnicas de 
controle estatístico e estudo dos índices capacidade”. O 
controle estatístico do processo tem por objetivo conhecer a 
estabilidade do processo estudado, observando e 
acompanhando seus parâmetros ao longo do tempo. Para 
fazer isso, torna-se necessário que se conheça o desempenho 
desse processo muito bem para que possamos prever seu 
comportamento (Ballestero- Alvarez, 2019, p. 235). 
Figura 4 – Controle Estatístico do Processo 
Crédito: /Shutterstock. 
A avaliação do comportamento de um processo é um tema de 
muitos estudos e de grande importância para a melhoria da 
produtividade nas empresas. Porém, no modelo Seis Sigma, 
as informações são associadas e trabalhadas e nos oferece 
considerações diferentes. 
No padrão Seis Sigma, conforme Ballestero-Alvarez (2019, p. 
236), um processo considerado “capaz” é aquele que 
apresenta sua média distância de seis 
Imageflow 
6 
desvios-padrão dos limites de especificação. Ainda, o autor afirma 
que (2019, p. 236): “o índice usado para determinar a capacidade 
Seis Sigma é a distância da média à especificação mais próxima”, 
sendo: 
• �  LIE – Limite Inferior de Especificação; 
• �  LSE Limite Superior de Especificação. 
Os desvios-padrão (�), usando normal reduzida (Z). O índice 
de capacidade Seis Sigma é dado por: 
�–� 
Z = --------- → unid. 
� 
LIE–� (�–6�)–� 
Zi = --------- = ---------------- = – 6 (1) 
�� 
LSE–� (�+6�)–� 
Zs = --------- = ---------------- = 6 (2) 
�� 
Sendo: 
Z = normal reduzida; 
� = média do processo; 
� = desvio-padrão do processo; 
LIE = limite inferior de especificação; 
LSE = limite superior de especificação; 
zi = índice de capacidade inferior; 
zs = índice de capacidade superior. 
Para: 
P(� < LIE) = P(z < -6) = 1,25 (parte por bilhão) (3) 
P(� < LSE) = P(z > +6) = 1,25 (parte por bilhão) (4) 
Harry (1998, p. 60) afirma que “é difícil manter um processo 
sempre centralizado, já que, com o prazo extenso, a 
variabilidade de fatores pode impactar no seu deslocamento, 
tanto para cima como para baixo, porém, não superior a 1,5 
desvio-padrão do centro da especificação”. 
7 
Figura 5 – Exemplo gráfico Seis Sigma 
Iamnee 
Crédito: /Shutterstock. 
Portanto, para Harry (1998, p. 62): “‘a capacidade é obtida 
analisando-se os dados do processo no longo prazo (ZLP) e que 
para se chegar à capacidade potencial do processo no longo prazo 
(ZCP), deve-se descontar o deslocamento (ZD = 1,5)”. Isso indica o 
índice de capacidade obtida com: 
ZCD = ZLP + 1,5 (5) 
Se um processotem capacidade Seis Sigma, quer dizer que a 
capacidade potencial (ZCP) é Seis Sigma, mas como eswe 
processo se deslocou no decorrer do tempo, ele gerou 3,4 partes 
por milhão (ppm) de itens defeituosos, que corresponde à 
capacidade no longo prazo (ZLP = 4,5). 
Considerando todos estes conceitos, pode-se fazer a análise da 
competitividade da empresa em relação a sua capacidade e às 
partes por milhão defeituosas ao longo do tempo, conforme tabela 
3: 
Tabela 3 – Capacidade e ppm no longo prazo 
ZCP ZLP ppm 
6 4,5 3,4 
5 3,5 233 
4 2,5 6210 
3 1,5 66807 
2 0,5 308537 Fonte: adaptado de Ballestero-Alvarez (2019, p. 237). 
Alcance Classe mundial 
Média da indústria Não competitivo 
 
 
 
 
 
 
Dessa forma, Rotondaro (2002, p. 171) afirma que: “quanto maior o 
valor de Sigma, menor a probabilidade de o processo gerar defeito. 
8 
Consequentemente, quando maior o Sigma, maior a confiança dos 
clientes e menores os custos de não conformidades”. 
Figura 6 – “Zero” defeitos 
Crédito: /Shutterstock. 
Se houver a finalidade de transferir esses conceitos para a 
capacidade de atributos, é necessário definir claramente os 
principais conceitos básicos e eles associados, tais como: 
• �  Defeito: qualquer não conformidade com as 
especificações; 
• �  Defeituoso: unidade que apresenta um ou mais 
defeitos; 
• �  Unidade: saída do processo que será analisada, 
considerando a presença 
de defeitos; 
• �  Oportunidades: formas que o processo apresenta de 
se desviar do que é 
Kenary820 
especificado para cada unidade, gerando não conformidade; 
• �  Defeituosos por unidade (DPU): 
número de defeitos DPU = ---------------------------; 
número de unidades 
• �  Defeituosos por oportunidades (DPO): 
número de defeitos DPO = -----------------------------------; 
número número de x de 
oportunidades unidades 
(6) 
(7) 
 
9 
� Defeitos por milhão de oportunidades (PDMO): 
número de defeitos DPO = ------------------------------------- 
número número de x de 
oportunidades unidades Figura 7 – Produção assegurada 
x 106 (8) 
 
Andres Sonne 
Crédito: /Shutterstock. 
TEMA 3 – CÁLCULO DO SIGMA DO PROCESSO 
Para calcular o índice de capacidade do processo, em primeiro 
lugar, é feita a medição do DMAIC. Segundo Saleme (2008, p. 114) 
a base da metodologia do DMAIC é um acrônimo de: 
• �  D – Define: defina a oportunidade; 
• �  M – Measure: meça o desempenho; 
• �  A – Analyse: analise a oportunidade; 
• �  I – Improve: melhore o desempenho; 
• �  C – Control: controle o desempenho. 
Figura 8 – Metodologia do DMAIC 
Nicoelnino 
Crédito: /Shutterstock. 
10 
Nesta etapa, o líder da equipe do DMAIC, nomeado prela alta 
gestão ou pelo cliente, deve-se selecionar uma das características 
de qualidade, elaborar o mapa do processo, realizar as avaliações 
de processo e identificar a capacidade no curto, no médio e no 
longo prazo. O objetivo é conferir a real capacidade do processo 
antes da intervenção no processo. 
Na ferramenta DMAIC, fase de controle os cálculos de capacidade 
do processo em estudo são refeitos e conferidos. Nessa fase, o 
objetivo é de reavaliar e verificar os possíveis ganhos obtidos com 
as melhorias adotadas pela equipe Seis Sigma. 
É possível que os resultados obtidos pelas ações do DMAIC não 
tenham sido adequados e desejados e podem ser necessário rever 
uma ou mais fases do processo, conforme fluxograma da figura 9. 
Figura 9 – Fluxo simplificado do cálculo de índice da capacidade 
Seis Sigma 
Fonte: adaptado de Rotondaro (2002 p. 175). 
TEMA 4 – ANÁLISE DO MODO DO EFEITO DE FALHA 
A análise de modo e do efeito de falha (failure mode and effect 
analysis – FMEA) é uma ferramenta para estudar as possíveis 
possibilidades de falhas em processos, produtos e serviços e os 
respectivos efeitos gerados por eles. 
 
11 
Figura 10 – Análise da Falha (FMEA) 
arka38 
Crédito: /Shutterstock. 
O objetivo da análise do efeito de modo de falha, segundo Slack 
(2009, p. 606), é identificar as características do produto ou serviço 
que são críticas para vários tipos de falhas. Ainda, o autor comenta 
que FMAE é um meio de identificar falhas antes que aconteçam, 
usando o procedimento da lista de verificação (checklist), que é 
construída em torno de três perguntas-chaves, para cada causa 
possível de falha: 
1. Qual é a probabilidade de ocorrer a falha? 
2. Qual seria a consequência da falha? 
3. Qual a probabilidade dessa falha ser detectada antes de 
afetar o cliente? 
Baseado em uma avaliação quantitativa das falhas 
encontradas, é 
necessário calcular o número de prioridade de riscos (NPR) para 
cada tipo de falha. As ações corretivas possíveis, que visam a 
prevenir falhas, são então priorizadas e aplicadas às causas 
encontradas. 
12 
Figura 11 – Fases do FMEA 
arka38 
Crédito: /Shutterstock. 
Os sete passos a seguir identificam, mensuram as falhas e 
especificam planos de ação para minimizar seus efeitos: 
1. Identificar todas as partes componentes do produto ou 
serviço; 
2. Listar todas as formas possíveis segundo as quais os 
componentes 
poderiam falhar; 
3. Identificar os efeitos possíveis das falhas (tempo parado, 
insegurança, 
necessidade de conserto, efeitos para o cliente); 
4. Identificar todas as causas possíveis das falhas para cada 
modo de falha; 
5. Avaliar a probabilidade de falha, a severidade dos efeitos da 
falha e a 
probabilidade de detecção; 
6. Calcular o NPR multiplicando as três avaliações entre si; 
7. Instigar ação que minimizará falhas nos modos de falhas que 
mostram no 
NPR. 
13 
Figura 12 – Passo certo para o sucesso na FMEA 
Byemo 
Crédito: /Shutterstock. 
A confecção do formulário de FMEA, segundo Ballestero-Alvarez 
(2019, p. 238), basta saber o significado de cada um dos 
elementos da planilha e a equipe de projeto preencher de forma 
coerente e detalhada. Os itens da tabela 5 são definidos como: 
1. Função do processo: identificação do produto, processo ou 
serviço de uma forma resumida; 
2. Modo de falha: descrição da não conformidade na operação 
de forma que o cliente percebe; 
3. Efeito potencial da falha: impacto ao cliente, se o modo de 
falha não é prevenido; 
4. Índice de severidade: avaliação da gravidade do efeito do 
modo de falha potencial para o cliente; 
5. Causa potencial de falha: identificação da causa primeira 
falha; 
6. Índice de ocorrência: probabilidade de uma causa de falha 
ocorrer; 
7. Controles atuais do processo: descrição do tipo de controle 
adotado no 
momento; 
8. Índice de detecção: probabilidade de que os controles atuais 
consigam 
impedir a falha antes de o item chegar ao cliente; 
9. Número de prioridade de risco (NPR): resultado de acordo 
com o produto 
obtido entre a severidade (S), a ocorrência (O) e a detecção 
(D). 
14 
NPr = (S) x (O) x (D) (9) Obs.: Os itens que receberem índices NPR 
mais altos terão prioridade no 
tratamento. 
10. Ações recomendadas: registros de ações corretivas que são 
propostas aos índices de NPR mais altos. 
11.Responsável e prazo: deve ficar claro todos os envolvidos e 
quem será responsável pelas ações e prazos. 
12.Ações tomadas: ações diferentes ou adicionais às ações 
recomendadas. 13.Resultados das ações. 
Figura 13 – Avaliação no FMEA 
Crédito: /Shutterstock. 
Tabela 4 – Proposta de critérios para ponderação dos fatores da 
FMEA 
One Photo 
 
Probabilidade ocorrência 
1 = muito remota 
2 = muito pequena 
3 = pequena 
4 = moderada 
5 = média 
6 = alta 
7 = muito alta 
Fonte: adaptado de Ballestero-Alvarez (2019, p. 239). 
de Gravidade para o Cliente 
1 = apenas perceptível 
2 = pouco importante 
3 = importante 
4 = moderadamente grave 5 = grave 
Probabilidade de detecção 
1 = muito alta 
2 = alta 
3 = relativamente alta 4 = moderada 
5 = pequena 
6 = muito pequena 
7 = remota 
 
 
 
 
 
 
 
6 = extremamente grave 
 
15 
Tabela 5 – Exemplo de Formulário de FMEA 
FORMULÁRIO DE ANÁLISEDE MODO DE FALHA (FMEA) 
 
Item Funções / análise 
• 1 Função do processo 
• 2 Modo de Falha 
• 3 Efeito potencial da falha 
• 4 Índice de severidade 
• 5 Causa e mecanismo potencial 
• 6 Índice de ocorrência 
• 7 Controles atuais de processo 
• 8 Índice de detecção 
• 9 NPR atual 
• 10 Ações recomendadas 
• 11 Responsável e prazo 
• 12 Ações tomadas adicionais Severidade 
1 (exemplo) 
Porca castelo de fixação roda 
Desprendimento em alta velocidade 
Acidente fatal com o veículo em movimento 
Alto 
Grampo de trava mal fixado Média 
Visual 
Pequena 
(5) x (4) x (5) = 125 Cola química 
José da Silva 
Fev. / 2020 Poka-yoke 
5 
2 
2 
20 
2 3 
4 5 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
13 
Resultados das ações 
Ocorrência Detecção NPR 
 
 
 
Fonte: adaptado de Ballestero-Alvarez (2019, p. 239). 
O maior desafio das equipes que utilizam a metodologia da FMEA 
para a análise de falhas em seus processos produtivos para novos 
produtos ou serviços é a manutenção constante dessa ferramenta 
e da equipe de trabalho, pois essa metodologia possibilita 
visualizar falhas que estavam antes protegidas por suas 
contenções e que, na visão da Produção Enxuta, geram 
desperdícios. 
TEMA 5 – DELINEAMENTO DO EXPERIMENTO 
São conhecidos como delineamento do experimento (DEX) os 
testes conduzidos de forma planejada, nos quais as variáveis 
controladas são alteradas de forma planejada para avaliar seu 
impacto sobre uma resposta. Esse processo estatístico foi 
originalmente desenvolvido pelo estatístico Ronald Fischer, explica 
Rotondaro (2002, p. 235), e vem sendo aplicado nas situações 
mais variadas possíveis (agricultura, indústria, medicina, 
administração etc.). 
16 
Figura 14 – Experimentos 
Rassco 
Crédito: 
/Shutterstock. 
Em geral, eles apresentam um ou mais dos seguintes objetivos: 
1. Obter os fatores (X) que possuem maior influência sobre uma 
dada resposta (Y); 
2. Como ajustar os fatores (X) de modo que a resposta (Y) 
apresente o valor desejado; 
3. Como ajustar os fatores (X) de forma que a variação na 
resposta (Y) seja a menor possível; 
4. Como ajustar os fatores (X) para que os efeitos das variáveis 
não controladas (Z) sobre a resposta (Y) sejam mínimos. 
17 
Figura 15 – Delineamento do experimento 
Vector Walker 
Crédito: /Shutterstock. 
O delineamento do experimento (DEX), esclarece Ballestero-
Alvarez (2019, p. 240), é aplicado ao processo Seis Sigma para 
problemas técnicos ou não, sendo: 
• �  Os processos técnicos ocorrem durante a fabricação 
de produtos e sua principal característica é ser tangível; 
• �  Um processo não técnico, apesar de mais difícil de 
visualizar, constitui geralmente os serviços, a administração, 
qualquer tipo de transação que ocorra dentro de uma 
empresa. 
Embora essas variáveis sejam intangíveis, quando visto pela 
ótica de processos, o delineamento do experimento (DEX) 
permite entendê-los melhor, otimizá-los, controlá-los e eliminar 
falhas e erros. 
18 
REFERÊNCIAS 
BALLESTERO-ALVAREZ, M. E. Gestão da qualidade, produção 
e operações. 3. ed. São Paulo: Atlas, 2019. 
HARRY, M. J.: SCHROEDR, R. Six sigma: a break-throught 
strategy for profitability. Quality Progress, p. 60-64, may 1998. 
ROTONDARO, R. G. (Coord.). Seis sigma: estratégia gerencial 
para a melhoria de processos, produtos e serviços. São Paulo: 
Atlas. 2002. 
SALEME, R. Controle de Qualidade: as ferramentas essenciais. 
Curitiba: Ibpex, 2008. 
SLACK, N. Administração da produção. Tradução de Henrique 
Luiz Corrêa. 3. ed. São Paulo: Atlas, 2009. 
WERKEMA, C. Criando a Cultura Lean Seis Sigma. Rio de 
Janeiro: Elsevier, 2012. 
19