[FM2S] Leitura - Analyze - Estudo de Caso

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FM2S Treinamento em Desenvolvimento Profissional e Gerencial LTDA - ME 
Av. Alan Turing, 345 - sala 06 - Edifício Vértice 
 Cidade Universitária - Campinas - SP - CEP: 13083-898 
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A fase do Analyze em Projetos de Melhoria e um Estudo de 
Caso. 
 
A terceira fase de um projeto de melhoria seguindo o roteiro DMAIC é a fase do 
Analyze (ou Analyse, tanto faz). Nesta fase, o objetivo principal é desenvolver as 
mudanças que acreditamos que serão melhorias adiante. Para que isso seja feito de 
maneira correta, precisamos já ter tido uma boa ideia de “como está” o no nosso processo 
alvo e “do que está errado” com ele. Entretanto, isso geralmente não é suficiente para 
propormos mudanças em como as coisas são feitas. 
Aqui entra a fase do Analyze. Aqui vamos entender o “porquê” as coisas estão 
como estão, tentando avaliar a causa daqueles problemas que observamos. Conhecendo 
essas causas, podemos usar uma ou outra estratégia para desenvolver as nossas 
mudanças. As estratégias mais tradicionais (e mais “macro”), são: 
• Analisar criticamente o processo (que é, de longe, a mais estudada e trabalhada 
em métodos de excelência operacional); 
• Usar uma tecnologia; 
• Usar técnicas de criatividade; 
• Usar Benchmarking. 
Obviamente que, dentro de cada uma temos nossas “sub-estratégias”. Por 
exemplo, quando quero analisar criticamente o nosso processo, posso desde olhar os 
passos de seu fluxograma e buscar por desconexões, como olhar para o mesmo 
fluxograma e entender o que ali agrega ou não agrega valor. Poderia também, tentar 
entender como variáveis de entrada afetam determinadas observações de um processo 
(por exemplo, como a temperatura do forno ou a quantidade de farinha em um bolo 
afetam o seu sabor). Essa segunda análise é feita apenas olhando para o nosso banco de 
dados. 
Cada ferramental de análise que um agente de melhoria deve dominar vai por 
uma estratégia diferente, mas o propósito de todas elas é o mesmo: mudar para melhor. 
Isso é bastante simples, mas infelizmente nos esquecemos diariamente. A prática de 
excelência operacional é cheia de exemplos onde uma ferramenta de análise é usada, 
mas nada se faz com o seu resultado. As pessoas passam horas em reuniões de análise 
crítica desenvolvendo, por exemplo, um diagrama de Ishikawa que será logo em seguida 
guardado em uma gaveta para nunca mais ser olhado. Enquanto isso, o processo “lá 
fora” corre do mesmo jeito e produz os mesmos resultados e erros. 
Seja qual for a sua estratégia de análise favorita (ou mais adequada para o seu 
projeto), lembre-se sempre de não podemos fazer análises que não vão gerar a mudança 
(e nem mudanças que não serão implementadas. A Tabela 1 compila algumas das 
ferramentas mais usuais e suas estratégias. 
 
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Além disso, a mesma integração dessas ferramentas que fizemos na fase do 
Measure vale para o Analyze. Podemos usar mais de uma delas em nossa busca pelas 
melhorias. 
Tabela - As ferramentas mais usuais para análise crítica em projetos de 
melhoria. 
 
 
 
Estudo de Caso: Ambulatório Médico de Especialidades 
O estudo de caso a seguir mostra como diversas estratégias podem nos ajudar a 
desenvolver boas mudanças que vão gerar melhoria. Além disso, ele nos mostrará como 
integrar desde as definições iniciais do Define até chegar na melhoria. 
Define – Contextualização 
Os AMEs são centros ambulatoriais de diagnóstico e orientação que atendem à 
rede pública no Estado de São Paulo. Eles focam em atendimento secundário, oferecendo 
consultas de especialidades para a rede pública. O AME em questão, na cidade de Rio 
Claro SP, recebia pacientes da rede pública da região (Rio Claro e cidades vizinhas – uma 
área de aproximadamente 500 mil habitantes) e estava com uma crescente demanda. 
Este AME era gerenciado pelos profissionais de saúde da Universidade Estadual de 
Campinas (Unicamp). 
A diretora do ambulatório tinha a percepção de que o AME “não estava dando 
conta” da demanda encaminhada para ela pelas centrais de regulação das cidades 
atendidas. Além disso, ela tinha a impressão de que havia, no processo, várias pequenas 
ineficiências que corroíam a produtividade. Pensando nessa realidade, ela decidiu abrir 
um projeto de melhoria visando aumentar a quantidade de pacientes atendidos no 
ambulatório, através de melhorias nos processos de atendimento. A secretaria de saúde 
do Estado de SP tinha estipulado uma meta de consultas realizadas no AME por mês. 
Estratégia Grupo Sub-Estratégia Ferramenta 
Analisar 
Criticamente 
um processo 
Porta dos 
Processos 
Entender a 
causa de um 
problema 
Diagrama de Ishikawa 
5 Porquês 
Melhorar o fluxo 
para gerar mais 
valor 
Desconexões 
Análise de Valor 
Os desperdícios do Lean 
ECRS 
Evitar erros e 
falhas 
Poka-Yoke 
FMEA 
Porta de Dados Buscar 
correlações 
Gráfico de Dispersão 
Análises de Regressão 
Testes de Hipótese 
ANOVA 
Realizar 
experimentos 
Planejamento de Experimentos 
 
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Define - O processo por trás do Problema 
O primeiro passo que sua equipe deu foi no sentido de analisar o “processo por 
trás do problema”. Eles entenderam que muita coisa poderia vir errado da rede pública 
de saúde que prejudicaria o trabalho do AME, mas decidiu que não poderia controlar estes 
fatores no curto prazo. Assim, ela decidiu que o processo a ser trabalhado seria o seu 
processo interno de atendimento. Alguma coisa ali poderia ser mudada para fazer com 
que a equipe do AME atendesse mais e melhor os seus pacientes. 
O SIPOC do processo pode ser visualizado abaixo. 
 
S I P O C 
 
 
 
 
 
Centrais 
Municipais 
de 
Regulação 
Ficha de 
Encaminhamento do 
paciente (criada na 
Unidade Básica de 
Saúde dele). Contendo 
as informações: 
• Cadastro do 
• Paciente 
• Quadro geral do 
• Paciente 
• Tipo de consulta 
especializada 
demandada. 
 
 
 
 
 
Agendar 
horário com o 
paciente 
 
 
 
 
 
 
Paciente 
Consultado 
 
 
 
 
 
 
Municípios 
 
Municípios 
 
Paciente (presença 
física) 
Receber os 
pacientes e 
triá-los 
Relatórios de 
Exames e 
Laudos 
Unidade de 
Tratamento 
RH do 
AME 
(Unicamp) 
Profissionais 
Especializados e 
Insumos 
Realizar 
consultas 
especializadas 
Baixa no 
Sistema de 
Regulação 
Centrais 
Municipais de 
Regulação 
 Providenciar 
exames 
 
 Encaminhar 
pacientes 
para 
tratamento ou 
dar alta 
 
 
Qualquer mudança fora do escopo delimitado pelo SIPOC estaria fora de cogitação 
para este processo, embora as sugestões pudessem ser anotadas para repasse às 
secretarias municipais de saúde. 
Define - O Indicador 
O foco principal do projeto era a realização de consultas especializadas. Essa 
era a métrica colocada pela Secretaria Estadual de Saúde. Esse indicador visava avaliar o 
papel do AME dentro da estratégia estadual de saúde. 
 
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As diretrizes eram que, no mínimo, 5100 consultas fossem realizadas. Essas 
5100 consultas eram baseadas em baseadas na demanda estipulada com base nas 
centrais municipais de regulação e compiladas via sistema CROSS (Central de Regulação 
de Oferta de Serviços de Saúde). 
Apesar desta meta mínima, conversas com a secretaria também indicavam que, 
se possível, fossem realizadas 7000 mil consultas especializadas neste AME. Isso, 
segundo os cálculos da Secretaria Estadual, ajudaria a baixar as filas dos municípiosimpactados. 
Estipulou-se, então, que o objetivo do projeto seria: 
Aumentar para no mínimo 5100 e em média 7000 consultas realizadas 
por mês no AME até o final do projeto de melhoria. 
Feito isso, criou-se um contrato de melhoria entre a equipe de melhoria e a 
diretora da unidade. Alinhando estas expectativas. 
Measure - O mapeamento detalhado do processo e os dados. 
O próximo passo foi aprofundar no entendimento do processo e do indicador. 
Precisou-se coletar dados para avaliar o desempenho atual e ir ao processo para ver o que 
estava de errado. 
O projeto começou pela entrevista dos profissionais envolvidos no processo. Cada 
etapa foi discutida, buscando ver possíveis problemas que aconteciam. A seguir, são 
demonstrados os pontos identificados em cada etapa citada no SIPOC. 
Etapa 1 – Agendamento das consultas. Nesta etapa de agendamento, viu-se 
vários pequenos problemas. Um deles era que cada município encaminhava as 
informações de uma maneira. Não havia um padrão. Isso dificultava seriamente a 
eficiência do processo, demando muito tempo dos analistas do AME para compilar dar 
sequência nos processos. Alguns municípios encaminhavam as fichas via malote, 
necessitando ler “papel por papel” para avaliar o agendamento. Além disso, muitas vezes 
o cadastro vinha incompleto ou incorreto. Isso fazia com que o AME não conseguisse 
entrar em contato para confirmar o agendamento. 
Embora esses problemas fossem graves, a sua solução não dependia 
exclusivamente do AME: era necessária a participação das Secretarias Municipais de 
Saúde. A ação interna foi apenas anotar esses problemas e encaminhar, formalmente, 
para as secretarias. 
Etapa 2 – Recepção e triagem. Nesta etapa viu-se um dos maiores problemas 
relacionados à capacidade do AME de realizar consultas: boa parte dos pacientes 
agendados não compareciam às consultas. Isso fazia com que houvesse uma grande 
diferença entre a quantidade de consultas ofertadas e realmente realizadas. 
O AME, inclusive, coletava dado sobre estes dois tipos de consultas (ofertadas e 
realizadas), embora a taxa de comparecimento nunca havia sido analisada. 
Os dados originais eram registrados na seguinte planilha: 
 
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% Perda Total 2012 
Dias Úteis Meta Aceitável Ofertado Realizado Não Realizado % Perda Total 
22 Janeiro 5.100 6280 4967 1313 20,91 
19 Fevereiro 5.100 6238 5163 1075 17,23 
22 Março 5.100 7549 6206 1343 17,79 
20 Abril 5.100 6698 5241 1457 21,75 
22 Maio 5.100 6623 5353 1270 19,18 
19 Junho 5.100 5800 4903 897 15,47 
21 Julho 5.100 6256 5249 1007 16,10 
23 Agosto 5.100 7232 6094 1138 15,74 
19 Setembro 5.100 6029 4909 1120 18,58 
 
 
Baseada nesta planilha, a equipe de melhoria pode, então, fazer um gráfico de 
controle do tipo p para entender como a taxa de não comparecimento se comportava. O 
gráfico é mostrado a seguir. Foi usada como métrica de interesse as consultas realizadas 
por mês e, como tamanho do subgrupo, as consultas ofertadas. O gráfico mostra como 
evolui, mês a mês, a taxa de comparecimento. 
Tests performed with unequal sample sizes 
21 19 17 15 11 13 
Sample 
1 
1 3 5 7 9 
LCL=0,7465 0,750 
0,875 
 
0,850 
_ 
0,825 P=0,8251 
 
0,800 
 
0,775 
UCL=0,9037 
0,925 
 
0,900 
Laney P′ Chart of realizadas 
Sigma Z = 5,35435 
P
ro
p
o
rt
io
n
 
 
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Com base neste gráfico, é possível perceber que a taxa de não comparecimento 
aparentemente está estável. É possível ver apenas uma instabilidade inicial, ligada à 
inauguração do centro. Nos primeiros meses, pouca gente ainda conhecia o centro, então 
havia conhecimento do que ele era, portanto, as pessoas não compareciam. Para reverter 
essa situação, foi feita uma campanha, ainda no início, de publicidade, que fez com que o 
comparecimento fosse mais alto. Passados alguns meses dessas “campanhas”, a taxa se 
estabilizou em aproximadamente 82,5% de comparecimento, variando entre 75 e 90%. 
Etapa 3 e 4 – Realização de consultas e de exames. Nesta etapa observou-se 
outro grande problema. Muitas vezes, uma consulta era mal encaminhada para o 
especialista. Com isso, o seu tempo era gasto exclusivamente para dizer que aquela não 
era a sua especialidade. Depois que ele dizia isso para o paciente, ele reencaminhava 
para outro especialista. Isso era chamado de Interconsulta. Esse tipo de consulta 
“passava na frente” de outras consultas, para aproveitar o fato de que o paciente já 
estava no AME. Essas interconsultas eram muito danosas pois, muitas vezes, o primeiro 
médico especialista não tinha tempo nem o objetivo de fazer uma reavaliação de maneira 
criteriosa. Vários pacientes, inclusive, faziam 3 ou 4 interconsultas no mesmo dia e 
voltavam para a casa sem resolver o seu problema. Era gasto um grande tempo dos 
pacientes e da equipe médica, sem resolver o problema dos pacientes. 
Essas consultas foram quantificadas, observando-se o desfecho de cada consulta 
de cada especialista realizadas em dois meses. O gráfico de Pareto, abaixo, mostra quais 
os “desfechos mais frequentes” das consultas. Os médicos marcavam “Alta Global” e 
“Retorno” quando o paciente iria ser encaminhado para o tratamento ou quando tinha 
seu problema resolvido. Escreviam “Alta” para interconsultas (alta de sua especialidade). 
 
 
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É possível observar que cerca de 8,5% de todas as consultas do AME estavam 
relacionados à interconsultas. 
Não foi explorado nenhum ponto de melhoria na última etapa, de 
reencaminhamento, embora esse ponto também pudesse ser melhorado para gerar mais 
valor a rede pública. Isso não foi feito por estar fora do escopo atual do projeto. 
Measure - Aprendizados 
Os aprendizados dessas análises foram, então, sumarizados. Dentre os maiores 
aprendizados, a equipe percebeu que: 
• Havia uma taxa de não comparecimento grande, que impactava bastante no total 
de consultas realizadas; 
• Havia uma grande perda de eficiência do processo e de horas da equipe médica 
por causa das interconsultas. Além disso, essas interconsultas, muitas vezes, não 
conseguiam resolver o problema dos pacientes. 
Analyze – O que fazer? 
Frente a estes dois aprendizados, a equipe resolveu começar a pensar em 
mudanças para aumentar o número de visitas realizadas. 
O primeiro ponto, do não comparecimento, poderia ser tratado de duas maneiras: 
i) tentar entender por que os pacientes não apareciam e, ii) criar um plano de 
contingência para aumentar o número de visitas sabendo que boa parte deles não iria 
aparecer. 
A equipe optou por trabalhar na segunda estratégia, visto que lhes pareceu mais 
rápido este caminho do que avaliar o que se passava no comportamento dos pacientes. A 
ideia que surgiu, foi de aumentar ainda mais o número de consultas ofertado. Isso seria 
como realizar um overbooking, ofertando mais do que deveria ser a capacidade, de 
maneira a garantir que não houvesse espaços “vagos” no agendamento. Essa prática é 
muito frequente em companhias aéreas. 
Para dimensionar esse overbooking, a equipe fez uma análise de regressão linear. 
Essa análise correlaciona quantas ofertadas (eixo X) seriam necessárias para garantir um 
número de consultas realizadas (eixo Y). Além disso, a análise avalia a variação das 
observações anteriores de maneira a dar uma “margem de erro” para a estimativa. 
A análise pode ser encontrada a seguir: 
 
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Através deste gráfico de 
controle de consultas 
realizadas, podemos ver que o 
sistema conseguiria entregar 
até aproximadamente 6500 
consultas. Como isso nunca 
havia sido feito antes, um 
pouco de cautela foi 
adicionado às análises. 
 
É possível ver que, para termos 5100 consultas realizadas, temos que ofertar no 
mínimo 6100 consultas. Se quisermos bater a meta de 7000 mil consultas realizadas, 
teríamos que extrapolar a análise e ofertar cerca de 8500 consultas. 
A oferta de 7000 consultas era coerente com a capacidade de realização do AME, 
como pode ser confirmado pelo gráfico de controle de consultas realizadas, mostrado 
abaixo. Entretanto, a oferta de 8500 consultas poderia gerar uma demanda maior do que 
a capacidade de realização do AME. Por isso, outras mudanças ainda precisariam ser 
desenhadas. 
 
Data 
LCL=4093 
5000 
 
4500 
 
4000 
_ 
U=5290 
5500 
Laney U′ Chart of realizadas 
Sigma Z = 5,4884 
6500 UCL=6488 
 
6000 
S
a
m
p
le
 C
o
u
n
t 
P
e
r 
U
n
it
 
 
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As outras melhorias foram pensadas para o problema da interconsulta. Como elas 
correspondiam a quase 8,5% das consultas totais, se elas fossem resolvidas, seria 
esperado um aumento proporcional na capacidade de realização de consultas. Estimava-
se que isso pudesse elevar para 7000 pacientes mês. 
Portanto, o AME decidiu comunicar às Secretarias que retornaria pacientes 
encaminhados com pouca ou nenhuma informação e, caso a primeira consulta não fosse 
com o profissional adequado, o paciente retornaria à rede. Não seriam mais feitas 
interconsultas. 
Portanto, as duas mudanças previstas eram: 
1. Eliminar as interconsultas, reencaminhando os pacientes nesta categoria; 
2. Fazer um “overbooking”, ofertando mais consultas do que a sua capacidade 
nominal. 
Improve e Control – Será que vai dar certo? 
O próximo passo era testar o processo com essas mudanças. O impacto esperado 
para elas era bastante alto, bem como os riscos. Além disso, mudanças em processos de 
saúde devem sempre levar em conta o mantenimento da boa conduta médica e a 
segurança do paciente, o que faz com que os testes e implementações sejam 
extremamente conservadores. 
Com isso em mente, a equipe colocou um plano de ofertar 500 consultas de 
overbooking a mais por mês, até chegar na meta de 8500 consultas ofertadas. Começou-
se com o número de 6500 consultas, dentro da capacidade do AME. 
Além disso, mediou-se o contra indicador de horas extras da equipe médica. Será 
que as previsões iam dar certo? Caso dessem errado, foi alinhado que os médicos iriam 
se desdobrar um pouco mais nas primeiras semanas. Assim, a equipe confirmaria os seus 
cálculos de capacidade. 
Por fim, esse teste foi também uma implementação sequencial. Todos os 
envolvidos foram treinados e, caso tudo desse certo, os procedimentos seriam mantidos. 
O resultado pode ser visto no gráfico de consultas realizadas abaixo. Vale lembrar 
que não houve nenhuma mudança nas horas extras, embora a equipe de recepção tenha 
bolado outras pequenas mudanças para agilizar o processo, frente a um número maior 
de pacientes chegado.