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Seis Sigma Guia do Pro!ssional Um Guia Completo para Green Belts, Black Belts e Gerentes em Todos os Níveis omas Pyzdek Paul A. Keller Tradução da Terceira Edição Rio de Janeiro, 2011 iii Sumário Prefácio xi Parte I Seis Sigma – Implementação e Gerenciamento 1 Construindo a Empresa Seis Sigma que Responde Prontamente 3 O Que É Seis Sigma? 3 Por que Seis Sigma? 4 A Filoso%a Seis Sigma 5 As Mudanças Indispensáveis 11 Implementando o Seis Sigma 13 Calendário 14 Infraestrutura 16 Integrando o Seis Sigma com Iniciativas Relacionadas 32 Implantação para a Cadeia de Suprimentos 34 Comunicações e Percepções 36 2 Identi$cando Oportunidades 43 Tornando-se Uma Empresa Orientada ao Cliente e ao Mercado 44 Elementos da Empresa Transformada 46 Estratégias para a Comunicação com Clientes e Funcionários 48 Estudo de Caso de Elaboração de Pesquisas 52 Dinâmicas de Grupo 57 Calculando o Valor da Retenção do Cliente 58 Expectativas, Prioridades, Necessidades e “Voz” do Cliente 60 Quality Function Deployment (QFD) 61 A Empresa de Processos Seis Sigma 65 A Origem do Con9ito 67 A Solução para o Con9ito 67 Seis Sigma e a Empresa de Processos 70 Ligando os Projetos Seis Sigma com as Estratégias 71 A Matriz de Desenvolvimento Estratégico 71 Criando Diferenciadores Para as Operações 74 Implementando o Planejamento de Operações nos Projetos 75 Interpretação 76 A Tomada de Decisão Estruturada 77 iv Sumário 3 O Gerenciamento Orientado a Dados 87 As Características dos Bons Indicadores 87 Balanced Scorecard 89 Medindo as Causas e Efeitos 90 A Perspectiva do Cliente 92 A Perspectiva dos Processos Internos 94 A Perspectiva da Inovação e do Aprendizado 95 A Perspectiva Financeira 95 O Custo da Má Qualidade 97 Exemplos de Custos da Qualidade 99 Plano de Desenvolvimento Estratégico 102 O Desenho do Dashboard 105 Requisitos de Sistemas de Informação 107 Integrando o Seis Sigma a Outras Tecnologias de Sistemas de Informação 108 Depósito de Dados (Data Warehousing) 108 OLAP 110 Mineração de Dados (Data Mining) 110 OLAP, Mineração de Dados e o Seis Sigma 112 Benchmarking 112 O Processo de Benchmarking 112 Introdução ao Benchmarking 113 Por que as Iniciativas de Benchmarking Fracassam? ................................114 Os Benefícios do Benchmarking 116 Alguns Perigos do Benchmarking 116 4 Maximizando Recursos 117 Escolhendo os Projetos Certos 117 Tipos de Projetos 117 Analisando os Candidatos a Projetos 118 Usando a Análise de Pareto Para Identi%car Candidatos a Candidatos a Projetos Seis Sigma 125 Escolha de Projetos Baseada no roughput 127 Suporte Contínuo ao Gerenciamento 133 Obstáculos Internos 133 Obstáculos Externos 134 Barreiras Individuais Contra Mudanças 134 Estratégias Ine%cazes de Suporte à Gestão 135 Estratégias E%cazes de Suporte à Gestão 136 Colaboração Entre Departamentos 136 Acompanhando os Resultados dos Projetos Seis Sigma 137 Validando os Resultados Financeiros 138 Avaliação do Desempenho da Equipe 139 Reconhecimento e Recompensa da Equipe 141 Levantamento e Replicação das Lições Aprendidas 143 Sumário v PARTE II Ferramentas e Técnicas Seis Sigma 5 Gerenciando Projetos com o DMAIC e o DMADV 147 Modelos de Implantação DMAIC e DMADV 147 Gerando Informações Sobre o Projeto 152 O Orçamento do Projeto 153 Os Registros do Projeto 154 Equipes Seis Sigma 155 Juntando-se à Equipe 155 Gerenciando a Dinâmica da Equipe, Incluindo a Solução de Con9itos 156 Os Estágios do Desenvolvimento de Grupos 157 Papéis e Responsabilidades da Equipe 157 Técnicas de Facilitação 160 6 A Fase De$nir 165 O Termo de Abertura do Projeto 165 Decompondo Projetos 167 A Estrutura Analítica do Projeto 167 Análise de Pareto 167 Entregas 169 Indicadores Críticos de Qualidade 170 Índice de Capacidade do Processo 173 Indicadores Críticos de Cronograma 179 Indicadores Críticos de Custo 180 O Cronograma do Projeto 186 Grá%cos de Gantt 186 PERT-CPM 188 Controlando e Evitando Atrasos no Cronograma 191 Considerando os Custos no Cronograma do Projeto 192 De%nindo os Principais Processos 194 Mapas de Processos 194 Reunindo a Equipe 195 7 A Fase Medir 197 A De%nição do Processo 197 Fluxogramas 198 SIPOC 198 De%nindo Indicadores 201 Escalas de Medidas 203 Dados Discretos e Dados Contínuos 205 Estimativas de Linha de Base do Processo 206 Estudos Analíticos e Enumerativos 207 Os Princípios do Controle Estatístico de Processo 209 Estimando a Linha de Base do Processo Usando a Capacidade de Processo 213 vi Sumário 8 Grá$cos de Comportamento dos Processos 215 Grá%cos de Controle para Dados Variáveis 215 Grá%cos de Controle por Médias e Amplitude 215 Grá%cos de Controle por Médias e Desvio Padrão (Sigma) 217 Grá%cos de Controle para Medições Individuais (Grá%cos X) 221 Grá%co de Controle para Dados de Atributos 224 Grá%cos de Controle para Proporção de Defeitos (Grá%cos p) 224 Grá%cos de Controle para Contagem de Defeitos (Grá%cos np) 227 Grá%cos de Controle Para Média de Ocorrências Por Unidade (Grá%cos u) 229 Grá%cos de Controle Para Contagem de Ocorrências por Unidade (Grá%cos c) 232 Escolhendo o Grá%co de Controle 233 Amostragem de Subgrupo Racional 235 Interpretando os Grá%cos de Controle 236 Testes de Execução 241 Efeitos e Diagnóstico do Tampering 242 Técnicas CEP em Séries Curtas de Produção 244 Dados Variáveis 245 Atributo CEP para Séries Pequenas e Curtas 255 Resumo do CEP a Curto Prazo ................................................................... 261 Técnicas CEP para Automação Industrial 261 Problemas com as Técnicas CEP Tradicionais 262 Grá%cos de Causas Especiais e Comuns 262 Grá%cos EWMA de Causa Comum 263 Grá%cos de Controle EWMA versus Grá%cos Individuais 269 Distribuições 271 Métodos de Enumeração 271 Distribuição Acumulada e Distribuição de Frequência 273 Distribuições Amostrais 274 Distribuição Binomial 274 Distribuição de Poisson 275 Distribuição Hipergeométrica 277 Distribuição Normal 278 Distribuição Exponencial 282 9 Avaliação dos Sistemas de Medição 289 De%nições 289 Discriminação do Sistema de Medição 291 Estabilidade 293 Tendência (Bias) 295 Repetitividade 295 Reprodutibilidade 298 Variação Peça a Peça 300 Exemplo de Resumo de Análise de Sistema de Medição 301 Análise Gage R&R Utilizando o Minitab 302 Sumário vii Linearidade 306 Análise de Linearidade Utilizando o Minitab 308 Análise de Erros de Medição de Atributos 310 De%nições Operacionais 311 Como Conduzir Estudos de Inspeção de Atributos 312 Attribute Gage R&R - Exemplo em Minitab 316 10 A Fase da Análise 321 Análise do Fluxo de Valor 321 Mapeamento do Fluxo de Valor 323 O Grá%co Espaguete 326 Analisando as Fontes de Variação 326 Diagramas de Causa e Efeito 327 Diagramas de Caixa (Boxplots) 328 Inferência Estatística 331 Distribuições Qui-Quadrado, T de Student e distribuições F 332 Estimativa Por Ponto e Por Intervalo 336 Teste de Hipóteses 339 Reamostragem (Bootstrapping) 341 Análise de Regressão e Correlação 342 Modelos Lineares 344 Ajuste dos Mínimos Quadrados 346 Análise de Correlação 351 Projeto de Experimentos 352 Terminologia 353 Características de Projetos 354 Tipos de Projetos 355 Análise de Variância (ANOVA) de Um Fator 356 Análise de Variância (ANOVA) de Dois Fatores sem Réplica 359 Análise de Variância (ANOVA) de Dois Fatores com Réplica 360 Fatorial Completo e Fracionado 361 Poder e Tamanho Amostral 369 Testando Hipóteses Comuns 369 Análise de Dados Categorizados 376 Fazendo Comparações Utilizando Testes Qui-Quadrado 376 Regressão Logística 378 Regressão Logística Binária 380 Regressão Logística Ordinal 383 Regressão Logística Nominal 385 Métodos Não-Paramétricos 389 11 A Fase Melhorar/Design 393 Utilizando a Demanda dos Clientes Para Tomar DecisõesSobre Design e Melhoria 393 Pesos de Importância por Categoria 394 viii Sumário Técnicas Lean para Otimização do Fluxo 400 Ferramentas para Ajudar na Melhoria do Fluxo 400 Usando a Construção do Modelo Empírico para Otimizar 402 Fase 0: Sentindo o Terreno 403 Fase I: Experimentos Pilotos (Screening Experiment) 404 Fase II: Inclinação Ascendente (Steepest Ascent)/Descida Mais Íngreme (Descent) 408 Fase III: Experimentos Fatoriais 408 Fase IV: Delineamento Composto (Composite Design) 411 Fase V: Produto Robusto e Desenho de Processo 415 Data Mining, Redes Neurais Arti%ciais e Mapeamento Virtual de Processos 419 Exemplo de Modelos de Redes Neurais 420 Otimização Utilizando a Simulação 420 Prevendo o Desempenho CTQ 423 Ferramentas Para Simulação 426 Geradores de Números Aleatórios 427 Desenvolvimento de Modelos 431 Projeto de Experimentos Virtual Utilizando So^ware de Simulação 438 Ferramentas Para Avaliação de Riscos 443 Revisão do Design 443 Análise de Árvore de Falhas (FTA) 443 Análise de Segurança 444 Análise dos Modos de Efeitos de Falhas (FMEA) 447 De%nindo Novos Padrões de Desempenho Utilizando a Tolerância Estatística 450 Hipóteses da Fórmula 453 Intervalos de Tolerância 454 12 A Fase Controlar/Veri$car 455 Validando o Novo Processo ou as Novas Características do Produto 455 Planejamento e Controle dos Processos de Negócios 455 Mantendo os Ganhos 456 Preparando o Plano de Controle de Processos 458 Planejamento de Controle de Processos para Séries Pequenas e Curtas 460 Auditoria de Processos 462 Selecionando os Elementos de Controle dos Processos 462 Outros Elementos do Plano de Controle de Processos 465 Apêndice A1 Glossário de Termos Estatísticos Básicos 469 A2 Área Sob a Curva Normal Padrão 475 A3 Valores Críticos da Distribuição-t 479 Sumário ix A4 Distribuição Qui-Quadrado 481 A5 Distribuição F (α = 1%) 483 A6 Distribuição F (α = 5%) 485 A7 Somas da Probabilidade de Poisson 487 A8 Fatores do Intervalo de Tolerância 491 A9 Constantes do Grá$co de Controle 495 A10 Equações de Grá$cos de Controle 497 A11 Tabela dos Valores d 499 A12 Fatores Para Grá$cos de Controle de Valores Individuais, x-bar e Grá$cos R para Séries Curtas 501 A13 Exemplo de Pesquisa com Cliente 503 A14 Níveis σ do Processo e Níveis de Qualidade Equivalentes em PPM 505 A15 Certi$cação da Efetividade do Black Belt 507 Conjunto de Conhecimentos para o Processo de Certi%cação Black Belt da [EMPRESA] 507 Introdução 507 Processo 507 Critérios de Efetividade da Certi%cação Black Belt [EMPRESA] 508 Conselho de Certi%cação Black Belt da [EMPRESA] 509 Questionário de Efetividade 509 Revisão Oral e Agenda do Black Belt da [EMPRESA] 510 A16 Certi$cação da Efetividade do Green Belt 519 Conjunto de Conhecimentos para o Processo de Certi%cação do Green Belt 519 Introdução 519 Critérios para a Certi%cação da Efetividade do Green Belt 520 Conselho de Certi%cação Green Belt 521 Questionário de Efetividade 521 Guia de Pontuação 521 A Agenda do Green Belt 522 A17 Processo Analítico de Hierarquia Usando o Microso? Excel® 531 Exemplo 531 Referências 533 Índice Remissivo 537 x Sobre os Autores THOMAS PYZDEK é autor ou coautor de mais de 50 livros, incluindo !e Six Sigma Handbook, !e Quality Engineering Handbook e !e Handbook of Quality Man- agement. Seus trabalhos servem de referência para mi- lhares de universidades e empresas de todo o mundo no ensino da excelência de processos. Desde 1967, ele vem treinando e dando consultoria para empresários e clientes de todos os segmentos. Seu trabalho como consultor vai desde os executivos aos “Belts”, atuando diretamente nas trincheiras. Em seus seminários online, ao vivo e nas aulas para clientes, Pyzdek tem ensinado Seis Sigma, Lean, Qua- lidade e outras metodologias para melhoria dos processos de negócios a milhares de pessoas. Como membro da ASQ, recebeu a Medalha ASQ Edward e do ASQ foi premiado com o Simon Collier Quality Award – ambos por importantes contribuições na área da gestão da qualidade – e a Medalha de Reconheci- mento do ASQ EL por suas expressivas contribuições para o Ensino da Qualidade. Ele atua em no conselho editorial de várias publicações, tais como !e Quality Management Journal, Quality Engineering e o International Journal of Six Sigma and Competitive Advantage. PAUL KELLER é vice-presidente e consultor sênior da Quality America, Inc. Ele desenvolveu e implementou o Seis Sigma e programas de Melhoria da Qualidade com sucesso em empresas de serviços e manufatura. Keller (só para %car registrado!) está na Quality America desde 1992, onde: r� Desenvolveu e gerenciou sistemas para operações em geral, incluindo melhoria da qualidade, desen- volvimento de produtos, relacionamento com par- ceiros, marketing, vendas, atendimento de pedidos e suporte técnico. r� Forneceu importante conhecimento estatístico para clientes, assim como para equipes internas de desen- volvimento de so^ware, vendas e suporte técnico. r� Desenvolveu e implementou treinamentos relaciona- dos ao Seis Sigma, incluindo Gestão da Qualidade, Controle de Processos Estatísticos (SPC – Statistical Process Control) e Projeto de Experimentos, para cen- tenas de empresas nos mais variados setores, tais como Roche Pharmaceuticals, Core3 Inc. Business Process Outsourcing, U.S Army, MacDermid Printing Solu- tions, Boeing Satellite, Dow Corning, Antec, P%zer, Warner Lambert e muitas outras. xi Prefácio A metodologia Seis Sigma tem sido adotada pela grande maioria das empresas que %-guram na lista Fortune 500, assim como por muitas pequenas e médias empresas. Sua aplicação em empresas com e sem %ns lucrativos é um re9exo dos seus amplos objeti- vos na melhoria dos processos na parte mais importante da missão de uma empresa. Embora à primeira vista seu foco sempre recaia em melhorias para a qualidade, uma implementação bem-sucedida traduz em lucratividade, sustentabilidade e crescimento a longo prazo. Enquanto escrevo estas palavras, o que agora é a mais longa e tenebrosa recessão desde a Grande Depressão, acaba de derrubar um período recorde de crescimento e expansão global. Durante a expansão, Seis Sigma provou ser uma valiosa estratégia para atingir a forte deman- da do mercado por produtos e serviços, através de melhorias na capacidade e produtividade, com foco na redução do tempo de venda. Onde as pressões competitivas dos mercados emer- gentes globais estavam especialmente fortes, as estratégias para melhoria dos serviços, custo de entrega e custo de produção provaram ser bem-sucedidas. Essa recessão foi chamada de “divisor de águas” por vários economistas, derrubando o supply chains (cadeias de suprimen- tos) e forçando todas as empresas a reconsiderarem seus modelos de negócios. Certamente, muitas empresas dos mais variados setores não sobreviveram a esta recessão. No entanto, sem dúvidas, haverá sobreviventes que conquistarão market share (fatia de mercado) e se tornarão os pilares deste novo século. Primeiramente, essas empresas dedicarão atenção ao seu negócio principal, garantindo o market share (fatia de mercado) e sua rentabilidade. Elas utilizarão os esforços estruturados do Seis Sigma direcionados para os principais objetivos de custos, qua- lidade e serviços. Isto demandará uma nova avaliação dos processos internos, a partir da pers- pectiva da base de clientes, de a maximilizando e redução de custo. Elas aproveitarão as novas oportunidades deixadas pelos seus enfraquecidos competidores. A capacidade de explorar esses mercados dependerá de um planejamento diligente e uma execução bem-sucedida, ca- racterísticas marcantes da metodologia Seis Sigma. A simplicidade e adaptabilidade do mé- todo DMAIC fornecerá os meios para a obtenção de uma vantagem competitiva fortalecida.Os principais benefícios que buscávamos alcançar nesta terceira revisão incluem: r� De%nir claramente as responsabilidades dos gerentes e as ações necessárias para uma boa implementação. r� Incorporar completamente o Lean, a Solução de Problemas e as técnicas Estatísticas com a metodologia Seis Sigma. r� Criar um guia prático escrito numa linguagem de fácil compreensão. xii Prefácio r� Dar exemplos utilizando o Minitab, Excel e outras ferramentas para demons- trar a aplicação das técnicas estatísticas e de solução de problemas conforme diferentes configurações. r� Enfatizar a aplicação Seis Sigma em serviços, já que todas as empresas são, na sua essência, empresas de serviços. Nós direcionamos esta edição aos gerentes executivos, ou àqueles que aspiram por esta posição, como forma de desvendar o potencial de uma iniciativa Lean Seis Sigma correta- mente desenhada e implementada. Os praticantes em nível operacional também se bene%- ciarão dos planos detalhados para implementação e a metodologia estruturada para as fer- ramentas e métodos utilizados pelas equipes de projetos. Os princípios fundamentais e as ferramentas do Lean, com a validação estatística, análise da causa-raiz e a metodologia de solução de problemas DMAIC, são integradas durante todo o livro. A apresentação desta terceira edição baseia-se na estratégia de implementação do Seis Sigma: tópicos iniciais abor- dam as responsabilidades dos gerentes, com os tópicos subsequentes abordando os detalhes da metodologia de solução de problemas DMAIC do Lean Seis Sigma. Esperamos que você aprecie a leitura! PARTE I Seis Sigma Implementação e Gerenciamento Capítulo 1 Construindo a Empresa Seis Sigma que Responde Prontamente Capítulo 2 Descobrindo Oportunidades Capítulo 3 O Gerenciamento Direcionado à Informação Capítulo 4 Maximizando Recursos 3 CAPÍTULO 1 Construindo a Empresa Seis Sigma que Responde Prontamente O Que É Seis Sigma? Seis Sigma é uma implementação rigorosa, focada e altamente e%ciente das técnicas e prin- cípios de qualidade comprovadas. Incorporando elementos de trabalho de vários pioneiros da qualidade, Seis Sigma visa ao desempenho dos negócios praticamente sem erros. Sigma,σ, é uma letra do alfabeto grego utilizada pelos estatísticos para medir a variação em qualquer processo. O desempenho de uma empresa é medido pelo nível sigma dos seus processos de negócios. Tradicionalmente, as empresas têm aceitado três ou quatro níveis de desempenho sigma como norma, apesar do fato de que, esses processos criaram entre 6.200 e 67.000 pro- blemas por milhões de oportunidades! O padrão Seis Sigma de 3,4 problemas por milhão de oportunidades* é uma resposta à crescente expectativa dos clientes e ao aumento da comple- xidade dos produtos e processos atuais. Apesar do seu nome, o milagre Seis Sigma não reside na agitação estatística ou tecno- lógica. Seis Sigma baseia-se em métodos testados e reais, que vêm sendo utilizados há dé- cadas. Considerando-se certas medidas, Seis Sigma descarta grande parte da complexidade que caracterizava a Gestão da Qualidade Total (TQM – Total Quality Management). Seis Sigma reúne alguns métodos comprovados para treinar um pequeno grupo de líderes téc- nicos internos – conhecidos como Seis Sigma Black Belts, para a pro%ciência na aplicação dessas técnicas. Como garantia, alguns dos métodos utilizados pelos Black Belts – incluindo programas de computador atualizados – são extremamente avançados. Porém, as ferramen- tas são aplicadas com um modelo simples para melhoria de desempenho, conhecido como De%nir-Medir-Analisar-Melhorar-Controlar (DMAIC – De$ne, Measure, Analyze, Impro- ve, Control). A metodologia DMAIC é descrita sucintamente abaixo: D De%nir os objetivos da atividade de melhoria. M Medir o sistema existente. A Analisar o sistema para identi%car maneiras de eliminar a distância entre o desem- penho atual do sistema ou processo e o objetivo desejado. M Melhorar o sistema. C Controlar o novo sistema *Nota dos estatísticos: a área sob a curva normal além do Seis Sigma vale 2 partes por bilhão. Ao calcularmos o ín- dice de falhas para o Seis Sigma, assumimos que o desempenho obtido pelos clientes durante a vida útil do produto ou processo será muito pior do que as estimativas internas que profetizam para o curto prazo. Para compensar, uma “transferência” de 1,5 sigma da média é adicionada antes de calcularmos as falhas em longo prazo. Dessa forma, você encontrará 3.4 partes por milhão como área além de 4,5 sigma na curva normal. 4 Capítulo Um Porque Seis Sigma? Quando uma empresa japonesa assumiu a fábrica da Motorola que produzia os televisores Quasar nos Estados Unidos, nos anos 1970, eles decidiram implementar mudanças imediatas na forma como a fábrica operava. Sob a gestão dos japoneses, a fábrica logo passou a produzir televisores com 20 vezes menos defeitos do que na antiga gestão. Eles obtiveram esses resultados utilizando a mesma mão-de-obra, tecnologia e mesmos recursos. Além disso, reduziram custos e provaram que o pro- blema residia na gestão da Motorola. Demorou um pouco, mas, en%m, até mesmo os executivos da Motorola admitiram: “Nossa qualidade é uma droga” (Main, 1994). Até meados dos anos 1980, a Motorola ainda não sabia como tratar o assunto. Bob Gal- vin, o CEO da Motorola na época, implementou na empresa uma metodologia de qualidade conhecida como Seis Sigma e tornou-se um ícone do mundo dos negócios com o êxito que a Motorola alcançou em qualidade. Através do Seis Sigma, a Motorola tornou-se conhecida como líder em qualidade e lucratividade. Depois que a Motorola ganhou o prêmio Malcolm Baldrige National Quality Award em 1988, o segredo do seu sucesso veio à tona. Iniciava-se, então, a revolução do Seis Sigma. Atualmente, o Seis Sigma está mais em alta do que nunca! Embora a Motorola venha passando por di%culdades nos últimos anos, empresas como a GE e a AlliedSignal adotaram a metodologia Seis Sigma, utilizando-a para levá-los a novos patamares de produtividade e atendimento ao cliente. Seria um erro imaginar que o Seis Sigma aborda a qualidade no seu sentido tradicional. A qualidade – tradicionalmente de%nida como conformidade aos requisitos internos –, pouco tem a ver com o Seis Sigma. O Seis Sigma tem seu foco direcionado em ajudar a empresa a ser mais rentável, dando mais valor ao cliente e aumentando sua e%ciência. Se quisermos fazer uma ligação entre o objetivo do Seis Sigma e a qualidade, precisamos rede%nir o que é qualidade: o valor agregado originado por um esforço produtivo. Essa qualidade pode ser de%nida como qualidade potencial e qualidade real. Qualidade potencial é o valor agregado máximo possível conhecido por unidade incluída. Qualidade real é o valor agregado atual por unidade incluí- da. A diferença entre qualidade potencial e qualidade real é o desperdício. Seis Sigma foca no aumento da qualidade (ou seja, na redução do desperdício), ajudando as empresas a fabricarem seus produtos e serviços de forma melhor, mais rápida e mais barata. Há uma correlação direta entre os níveis de qualidade e os “níveis sigma” de desempenho. Por exemplo, um processo ope- rando com Seis Sigma apresentará não conformidade após cerca de 3 transações por milhão. Uma empresa comum costuma funcionar no nível quatro sigma – o equivalente a aproxima- damente 6.210 de erros por milhão de transações. O Seis Sigma é voltado para os requisitos do cliente, a prevenção de defeitos, a redução do tempo de ciclo e dos custos. Portanto, os benefí- cios do Seis Sigma vão direto ao ponto principal. Diferentemente de programas ine%cazes para a redução de custos, que também reduzem o valor e a qualidade, Seis Sigma identi%ca e elimina custos que não agregam valor aos clientes: desperdício. Geralmente, nas empresas que não utilizam o Seis Sigma, esses custossão extremamente altos. Empresas que funcionam com três ou quatro sigma gastam, tipicamente, entre 25% e 40% da sua receita consertando problemas. A isso denominamos custo da qualidade, ou, mais adequadamente, custo da má qualidade. Empresas que utilizam o Seis Sigma gastam em média menos de 5% da sua receita consertando problemas (Fig 1.1). Os valores de custos da má qualidade (COPQ – Cost Of Poor Quality) mostrados na Fig 1.1 estão na extremidade mais baixa da faixa de resultados levantados em vários estudos. O custo em dólar dessa dis- tância pode ser enorme. A General Electric estimou que a distância entre o três ou quatro sigma e o Seis Sigma lhe custava entre 8 bilhões e 12 bilhões de dólares por ano. Uma razão para que os custos estejam diretamente relacionados aos níveis sigma é muito simples: os níveis sigma são medidas para taxa de erros – e custa dinheiro corrigir erros. A Figura 1.2 mostra o relacionamento entre erros e os níveis sigma. Observe que a taxa de er- ros diminui exponencialmente quando o nível sigma aumenta, e que isso está perfeitamente representado nos dados empíricos para custos mostrados na Fig. 1.1. Note ainda que os Construindo a Empresa Seis Sigma que Responde Prontamente 5 2 3 4 5 6 50% 45% 40% 35% 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0% % Q ua lid ad e, ve nd as Nível Sigma FIGURA 1.1 Custo da má qualidade versus nível sigma. erros são exibidos por milhão de oportunidades, não como percentuais. Essa é outra con- venção introduzida com o Seis Sigma. No passado, costumávamos aceitar taxas de erros em percentual (erros por centena de oportunidades), mas o cenário mudou. A Filoso'a Seis Sigma Seis Sigma é a aplicação do método cientí%co para o projeto e operação dos sistemas de ge- renciamento e processos de negócios, os quais dão condições aos funcionários de entregarem mais valor aos clientes e empregadores. O método cientí%co funciona conforme abaixo: 1. Observe aspectos importantes do mercado ou do seu negócio. 2. Desenvolva uma explicação experimental – ou hipótese – compatível com suas ob- servações. 3. Baseando-se nas suas hipóteses, faça previsões. 70,000 60,000 50,000 40,000 30,000 20,000 10,000Er ro s po r m ilh ão d e op or tu ni da de s 3.00 3.25 3.50 3.75 4.00 4.25 4.50 Nível sigma do processo atual FIGURA 1.2 Taxa de erro versus nível sigma 6 Capítulo Um 4. Teste suas previsões realizando experimentos ou fazendo observações mais cuidado- sas. Guarde suas observações. Modi%que suas hipóteses baseando-se nos novos fatos. Se houver variações, utilize estatísticas para ajudá-lo a separar o joio do trigo. 5. Repita os passos 3 e 4 até que não haja mais discrepâncias entre as hipóteses e os resul- tados dos experimentos ou observações. A esta altura, você terá uma teoria viável que explica um importante relacionamento no seu ramo de atividade ou na sua empresa. A teoria é a sua bola de cristal, a qual você usa para prever o futuro. Como você pode imaginar, uma bola de cristal é extremamente útil para qualquer empresa. Além disso, sempre acontece da sua teoria explicar fenômenos distintos daqueles que você estudou inicialmente. A teoria de Isaac Newton sobre a gravidade pode ter começado com a observação de uma maçã caindo no solo, mas as leis de Newton expli- cavam muito sobre como os planetas giram em torno do sol. Aplicando o método cientí%co durante um período de anos, você desenvolverá um profundo conhecimento sobre como o seu cliente e seu negócio funcionam. Quando este método é utilizado em toda a organização, minimiza-se a influência po- lítica que emperra as empresas, prevalecendo a atitude “mostre-me os dados”. Enquanto políticas corporativas jamais serão eliminadas onde exista interação humana, essas mesmas políticas têm menor influência em empresas que adotam o Seis Sigma do que nas empresas tradicionais. As pessoas geralmente se surpreendem com os resultados dessa simples mudan- ça de estratégia. A essência desses resultados foi de%nida sucintamente pela “lei de Pyzdek”: A maioria do que você sabe está errado! Como todas essas “leis”, essa a%rmação é um exagero. Porém, você se surpreenderá com a frequência com que as pessoas deixam de fornecer informações que suportem problemas sim- ples quando solicitadas. Por exemplo, o CEO pediu que o gerente da central de atendimento de suporte técnico demonstrasse que os usuários se preocupavam muito com o tempo de es- pera. Ao investigar, o gerente descobriu que os usuários se preocupavam mais com o tempo que eles levavam para encontrar um técnico e se seu problema havia sido resolvido ou não. O sistema de informação da central de atendimento media como tempo de espera o tempo que o técnico atendia ao telefone e o tempo que o cliente aguardava enquanto o técnico pesquisava pela resposta. O cliente dava pouca importância a este “tempo de espera”, pois eles reconhe- ciam o valor da resolução do problema. Essa mudança fundamental de foco fez uma grande diferença na forma como a central de atendimento operava. O que nós sabemos Todos sabemos que houve uma explosão de nascimentos nove meses após o apagão na ci- dade de Nova Iorque em Novembro de 1965, certo? A%nal, o New York Times publicou um artigo a respeito no dia 8 de Agosto de 1966. Se isso não é o bastante para que você, considere que a fonte da matéria citada pelo Times era o renomado Hospital Monte Sinai. O que os dados mostram O jornal comparava os nascimentos em 8 de Agosto de 1965 com os de 8 de Agosto de 1966. Essa comparação de um dia realmente revelava um aumento anual. Porém, J. Richard Udry, diretor do Carolina Population Center, da Universidade da Carolina do Norte, estudou o índice de nascimentos em diversos hospitais entre 27 de Julho e 14 de Agosto de 1966. Sua descoberta: o índice de nascimentos nove meses após o blecaute foi ligeiramente menor que a média dos últimos cinco anos. Construindo a Empresa Seis Sigma que Responde Prontamente 7 A %loso%a Seis Sigma direciona sua atenção para os stakeholders (partes interessadas), motivo da existência da empresa. É uma mentalidade de causa e efeito. Sistemas de geren- ciamento bem desenvolvidos e processos internos desempenhados por funcionários felizes fazem com que clientes e patrões sintam-se satisfeitos e contentes. Obviamente, nada disso é novidade. A maioria dos líderes de empresas tradicionais acredita honestamente que isso é o que eles já fazem. O que distingue o modelo tradicional do Seis Sigma é o grau de rigor e comprometimento com os princípios fundamentais. Seis Sigma versus Desempenho Tradicional Três Sigma O modelo tradicional de qualidade da capacidade dos processos difere do Seis Sigma em dois aspectos fundamentais: 1. Ele era aplicado apenas em processos de produção, enquanto o Seis Sigma é utilizado em todos os processos importantes de negócios. 2. Ele estipulou que um processo “capaz” era aquele cujo desvio padrão não ultrapassava 1/6 da dispersão total permitida, enquanto o Seis Sigma exige que o desvio padrão do processo seja de, no máximo, 1/12 da dispersão total permitida. Essas diferenças são bem mais profundas do que alguém possa imaginar. Ao abranger to- dos os processos de negócios, o Seis Sigma não só considera a produção como parte de um único sistema, ele deixa de lado o foco estreito e limitado do método tradicional. A preocupa- ção com cliente vai além de saber se o produto é bem produzido. Preço, serviço, condições de %nanciamento, estilo, disponibilidade, frequência de atualizações e melhorias, suporte técni- co e vários outros itens também são relevantes. Além disso, Seis Sigma bene%cia não somente os clientes. Quando as operações tornam-se e%cientes do ponto de vista %nanceiro e o ciclo de vida para a concepção do produto diminui, proprietários e investidorestambém lucram. Quando os funcionários tornam-se mais produtivos, eles podem obter aumento de salário. O escopo abrangente do Seis Sigma resulta em benefícios para todos os stakeholders da empresa. Há um segundo ponto também com implicações que não são óbvias. Seis Sigma é, basi- camente, um objetivo de qualidade de processo, onde sigma é uma medida estatística para a variação de determinado processo. Dessa forma, ele se enquadra na categoria de técnica de capacidade dos processos. O paradigma tradicional de qualidade de%nia um processo capaz a sua dispersão normal, mais ou menos três sigma, fosse menor que a tolerância planejada. Em condições normais, esse nível de qualidade três sigma signi%ca 99,73% de sucesso para o pro- cesso. Um estudo posterior considerava o posicionamento do processo, além da sua dispersão, e reduzia o critério de aceitação mínima para que a sua média fosse, pelo menos quatro sigma a partir da exigência mais próxima do planejado. Seis Sigma requer que processos operando nessa faixa de exigência da engenharia sejam, pelo menos, Seis Sigma a partir da média do processo. Uma das contribuições mais importantes da Motorola foi mudar a discussão sobre quali- dade, substituindo aquela em que os níveis de qualidade eram medidos em percentual (partes por centena) pela que considera partes por milhão (PPM), ou até mesmo partes por bilhão. A Motorola ressaltou corretamente que a tecnologia moderna era tão complexa, que pensa- mentos ultrapassados sobre “níveis aceitáveis de qualidade” não poderiam mais ser tolerados. Negócios modernos demandam níveis de qualidade beirando à perfeição. Uma informação surpreendente da literatura “o%cial” Seis Sigma diz que um processo funcionando com Seis Sigma produzirá 3,4 PPM de não conformidades. Porém, ao se con- sultar a tabela especial de distribuição normal (poucas são criadas para Seis Sigma), desco- brimos que as não conformidades esperadas são 0,002 PPM (2 partes por bilhão, ou PPB). 8 Capítulo Um A diferença ocorre porque a Motorola presume que a média do processo pode tender 1,5 sigma para cada lado. A área de uma distribuição normal que esteja 4,5 sigma acima da média é, de fato, 3,4 PPM. Como os grá%cos de controle facilmente detectarão qualquer mudança de processo dessa magnitude numa única amostra, o valor 3,4 PPM representa um limite superior da taxa de não conformidade. Contrastando com a qualidade Seis Sigma, o antigo padrão de qualidade três sigma de 99,73% signi%ca 2.700 PPM de falhas, mesmo se assumirmos tendência zero. Para processos com várias etapas, a produção %nal é o resultado de todas as etapas. Por exemplo, se tivésse- mos um processo simples realizado em duas etapas, onde a etapa 1 tivesse uma produção de 80% e a etapa 2 tivesse uma produção de 90%, sua produção %nal seria 0,8 x 0,9 = 0,72, ou 72%. Note que a produção %nal de um processo que tenha várias etapas será sempre menor que a produção da etapa com a menor taxa de produção. Se obtivermos níveis de qualidade três sigma (99,97% de produção) em cada etapa de um processo que tenha 10 etapas, o ní- vel de qualidade no %nal do processo conterá 26.674 defeitos por milhão. Considerando-se que o grau de complexidade dos processos modernos geralmente ultrapassa 10 etapas, é fácil notar que a qualidade Seis Sigma não é opcional; ela é vital para a sobrevivência da empresa. A exigência pela qualidade extremamente alta não se limita aos processos de múltiplos estágios. Veja o que representaria a qualidade três sigma se aplicada a outros processos: r� Praticamente nenhum computador moderno funcionaria. r� 10.800.000 pedidos mal atendidos de assistência médica por ano. r� 18.900 títulos públicos do governo americano perdidos todo mês. r� 54.000 cheques perdidos por noite em cada grande instituição bancária. r� 4.050 faturas emitidas incorretamente por mês em empresas de telecomunicações de pequeno porte. r� 540.000 registros detalhados incorretos de ligações a cada dia em uma empresa regio- nal de telecomunicações. r� 270.000.000 (270 milhões) de transações erradas efetuadas com cartão de crédito por ano nos Estados Unidos. Com números tão expressivos, é fácil notar que o mundo moderno demanda por ní- veis extremamente altos de desempenho livre de erros. Seis Sigma surgiu como resposta a essa necessidade. Faça! É importante ressaltar que as empresas Seis Sigma não são instituições acadêmicas. Elas com- petem no agitado mundo dos negócios e não podem se dar ao luxo de passar anos estudando todos os aspectos de um problema antes de decidir que caminho seguir. Uma importante habilidade esperada do líder de uma empresa Seis Sigma ou do patrocinador de um projeto Seis Sigma é decidir quando foram obtidas informações su%cientes para garantir determi- nado plano de ação. O líder Seis Sigma deveria ser conservador ao gastar o dinheiro dos stakeholders. Em razão disso, a pesquisa para o projeto tende a estar fortemente focada na obtenção de informações úteis para os gerentes avaliam decisões. Uma vez alcançado o ní- vel de con%ança, os gestores deverão convocar o Black Belt para levar o projeto da fase de Análise para a Melhora; ou da Melhora para a fase de Controle. Projetos são encerrados e os recursos transferidos para outros projetos assim que possível. Construindo a Empresa Seis Sigma que Responde Prontamente 9 As empresas Seis Sigma não são infalíveis; elas também cometem erros e perdem oportu- nidades. Mesmo assim, estudos revelam que elas cometem menos erros que seus concorren- tes tradicionais e apresentam desempenho muito superior a longo prazo. Elas são capazes de aprender com seus próprios erros, o que resulta em aprimoramentos sistemáticos. O Que é Importante? Quando trabalhava com um cliente do ramo aeroespacial, eu estava ajudando um executi- vo a con%gurar um sistema que identi%cava potenciais projetos Seis Sigma na sua área. Eu perguntei “Quais são seus indicadores cruciais? Qual é o foco do seu trabalho?”. “É fácil”, respondeu ele. “Como acabamos de %nalizar nosso relatório mensal, posso lhe mostrar”. Ele ligou para a secretária e solicitou que ela trouxesse as cópias do relatório. Ela entrou carregando três enormes %chários repletos de slides em PowerPoint. Esse executivo e sua equipe passavam um dia inteiro do mês revisando todos aqueles indicadores, na esperança de encontrar alguma luz que os ajudassem nos planejamentos futuros. Isso não é foco, é tortura! Infelizmente, esse não foi um caso isolado. Há anos, trabalho com milhares de pessoas em centenas de empresas, e o pesadelo das métricas é, típico. A mente humana não está pre- parada para lidar com tamanha informação. Os corvos podem seguir três ou quatro pessoas; acima disso, eles perdem a conta*. Assim como os corvos, nós só conseguimos armazenar um número limitado de fatos em nossas mentes a cada vez. Nós %camos simplesmente sobre- carregados quando tentamos reter muita informação. Um estudo acerca da sobrecarga de informações concluiu o seguinte (Waddington, 1996): r� Dois terços dos gerentes reportam ter problemas com seus colegas de trabalho e per- da da satisfação pelo trabalho por causa do estresse associado com a sobrecarga de informações. r� Um terço dos gerentes apresenta problemas de saúde como consequência direta do estresse associado ao excesso de informações. O número salta para 43% entre os ge- rentes seniores. r� Cerca de dois terços (62%) dos gerentes declararam que seus relacionamentos pesso- ais sofrem influência direta devido à sobrecarga de informações. r� 43% dos gerentes acreditam que decisões importantes são proteladas, e a capacidade de tomar decisões é afetada como resultado de ter muita informação. r� 44% acreditam que o custo de se comparar informações excede seu valor para o negócio. Está claro que muita informação nem sempre é o melhor. Quando pressionado, quase todoexecutivo ou gerente admitirá que apenas cerca de meia dúzia de indicadores são realmente importantes. Os demais ou são derivados, ou estão ali para “encher linguiça”. Quando eu perguntei qual era seu real interesse, meu cliente pron- tamente me mostrou um único slide no meio do %chário. Havia dois slides principais que ele realmente se importava. Os itens de segundo nível possuíam meia dúzia de informações importantes. Os seres humanos – e não os corvos! –, são capazes de lidar com esse número de métricas. Com esse foco mais concentrado, o executivo conseguiu reunir um sistema para escolha de bons projetos Seis Sigma e membros de equipe. As atividades Seis Sigma concentram-se em alguns fatos de maior relevância para três principais grupos: clientes, acionistas e funcionários. O foco principal é o cliente, mas o *Acesse “Corvus brachyrhynchos”, de Joe Wortham em http://www.geocities.com/jswortham/corvus.html. 10 Capítulo Um o interesse dos acionistas não é menos importante. Obviamente, as exigências desses dois grupos são determinadas com a utilização de métodos cientí%cos. Além disso, a ciência que identi%ca as necessidades de clientes e acionistas ainda não está perfeitamente madura. Por- tanto, as informações são obtidas através de muito contato pessoal em todos os níveis da em- presa. Busca-se muito atender às necessidades dos funcionários. Funcionários bem tratados permanecem por mais tempo na empresa e fazem um trabalho melhor. O foco vem de duas perspectivas: de cima para baixo com os objetivos mais importantes, e debaixo para cima com os problemas e as oportunidades. As oportunidades atingem os ob- jetivos do projeto Seis Sigma, cuja escolha e desenvolvimento tornam-se aspectos críticos no alcance das metas sólidas da empresa. Os projetos Seis Sigma ligam as atividades da empresa com seus objetivos de melhorias. A ligação é tão forte que, em empresas maduras, as pessoas engajadas em projetos Seis Sigma são capazes de dizer quais objetivos da empresa serão im- pactados pelo seu projeto, e os líderes seniores conseguem medir o impacto do Seis Sigma na empresa em termos claros e signi%cantes. Os custos e benefícios do Seis Sigma são monito- rados através da utilização de sistemas de acompanhamento que podem decompor e analisar os dados de formas distintas. A qualquer momento, um executivo será capaz de a%rmar se o Seis Sigma está fazendo a parte dele. Em muitos programas de TQM do passado, as pessoas não conseguiam apontar os principais benefícios, o que fazia com que o interesse diminuísse gradualmente, levando os programas a serem engavetados quando o prazo apertava. Empre- sas Seis Sigma sabem com precisão o que elas obterão com seu investimento. Seis Sigma tem ainda um benefício indireto raramente medido nas empresas: seu impac- to no comportamento humano. Seis Sigma não funciona no vazio. Quando os funcionários notam os resultados fabulosos do Seis Sigma, eles mudam o comportamento no trabalho de forma natural. O gerenciamento “pelo cheiro” não cheira bem (desculpem-me o trocadilho!) em empresas Seis Sigma que alcançaram a “massa crítica”. A massa crítica ocorre quando a cultura da organização muda como resultado da implementação bem-sucedida do Seis Sig- ma em uma área de grande relevância da empresa. O confronto inicial de culturas resolveu-se por si só, e aqueles que divergiam do Seis Sigma ou saíram, ou passaram a defendê-lo, ou aprenderam a %car quietos. Ao implementar o Seis Sigma, é importante não reprimir a criatividade em benefício da e%ciência operacional. Por exemplo, um programa de P&D (Pesquisa e Desenvolvimento) de sucesso requer muito pensamento criativo e originalidade. A pesquisa pode, de fato, sofrer com o rigor excessivo e foco na prevenção de erros. A pesquisa moderna é necessariamente tentativa e erro, demandando grande tolerância a falhas. O caos da busca por novas ideias deve ser gerenciado pelo sistema; é esperado e deve ser encorajado. Em virtude de envolver o desenho de processo e o teste de produtos, incluindo o conceito de fabricabilidade, Seis Sigma certamente contribuirá com a parte de desenvolvimento do P&D. O objetivo é apli- carmos o Seis Sigma naqueles setores onde ele trará benefícios. Se pararmos para pensar, um negócio é uma tarefa complexa e exige criatividade, inova- ção e intuição para a liderança bem-sucedida. Embora seja bom ser “orientado a dados”, os líderes devem, de fato, questioná-los, especialmente já que alguns dos mais importantes com- ponentes do sucesso nos negócios não têm limite e não podem ser medidos. Duvide de dados obscuros e submeta-os a uma veri%cação detalhada. Pode ser que esses dados representem um avanço surpreendente no conhecimento, mas podem simplesmente estar errados. Considere este exemplo: uma empresa de so^ware possuía uma central de atendimento de suporte técnico para auxiliar seus clientes, a resolverem seus problemas com o so^ware. Foi realizada uma pesquisa de satisfação com os clientes, e o estatístico fez uma curiosa desco- berta: o tempo de espera não era importante! A pesquisa mostrou que a satisfação do cliente era a mesma para clientes atendidos imediatamente e para aqueles que estiveram aguardando
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