Treinamento Seis Sigmauniso1

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SEIS SIGMA
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Empresas que adotaram o Seis Sigma
Allied Signal,
GE,
ABB,
Sony,
Microsoft,
Ford,
LG, 
Dow Chemical, 
Seagate,
Kodak,
Navistar, 
GenCorp, 
Dupont,
Samsung.
Motores e automação
Discos Rígidos
Caminhões e Motores
Óleos e Combustíveis
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Estratégia de gerenciamento desenvolvida para melhorar negócios
Visão  levar a empresa a ser classe mundial.
Meta  chegar o mais próximo do zero defeito (3,4 defeitos para cada milhão de operações realizadas).
Filosofia  melhoria contínua dos processos e da redução da variabilidade na busca do zero defeito.
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satisfação do cliente
Estratégia  Para produzir produtos e serviços que atendam à demanda desse cliente, deverá haver um relacionamento entre projeto, fabricação, qualidade final e a entrega do produto
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Graduação Seis Sigma ?
Plan1
		
		
		
		
		
		
								Nível de Qualidade				Defeitos po Milhão				Custo da Não Qualidade
																( Percentual de faturamento da Empresa )
								2 Sigma				308,538				Não se aplica
								3 Sigma				66,807				25 a 45%
								4 Sigma				6,210				15 a 25%
								5 Sigma				233				5 a 15%
								6 Sigma				3.4				<1%
Plan2
		
Plan3
		
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Comparação Entre a Performance Seis Sigma e o Padrão Atual (Quatro Sigma):
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Significado Estatístico do Six Sigma
A variabilidade é intrínseca aos processos
As características de qualidade de processos ou produtos podem ser caracterizados por uma distribuição estatística
O Desvio Padrão (Sigma) é uma medida da quantidade de variação presente em um processo
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A medida Seis Sigma
Muitos processos quando estão sendo avaliados, apresentam o comportamento de uma curva em forma de sino, chamada por curva Normal ou curva de Gauss.
O nome Seis Sigma é inspirado em um parâmetro estatístico que representa a variabilidade.
Variabilidade = defeitos
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A medida Seis Sigma
como um Conceito Estatístico
2= 68,26%
-1
-2
-3
4=95,46%
6=99,73%
-6
+1
+3
+6
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






medidas próximas da média
menor VARIABILIDADE no processo 
menor desvio padrão (sigma)
A medida Seis Sigma 
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1350 ppm
META: atingir a quase perfeição
Nominal
0,001 ppm
1350 ppm
0,001 ppm
A medida Seis Sigma
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A medida Seis Sigma
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Como os custos são reduzidos?
Através da análise profunda dos processos e fenômenos envolvidos com o problema, onde se busca tratar as causas, e não somente os efeitos.
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CEP – CONTROLE ESTATÍSTICOS DE PROCESSOS
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Média Aritmética;
Ponderação;
Mediana;
Moda;
Desvio Padrão;
Amplitude
Medidas de tendência central 
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População: conjunto de todos os dados que necessitamos informações
Amostra: é parte da coleção de variáveis
Variável: característica pela qual estamos interessados
Base de dados
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Média Aritmética
Média Aritmética: é uma medida de tendência central de uma distribuição. É representada por X e calculada somando-se os valores observados e dividindo-se
X = S X1 + X2 + X3 ... Xn 
n
 
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Ponderação
Ponderação: é uma medida de tendência central de uma distribuição. É representada por X e calculada somando-se os valores observados, multiplicando por determinado peso e dividindo-se:
X = S (X1*p1) + (X2*p2) + (X3*p3) ... (Xn*pn) 
 
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Mediana
Mediana : quando se tem um número ímpar de valores, a mediana é obtida colocando-se os valores em ordem crescente do menor para o maior e em seguida tomando o valor do meio, abaixo do qual e acima do qual há o mesmo número de valores . Quando se tem um número par de valores, a mediana é obtida colocando-se os valores em ordem crescente do menor para o maior e em seguida tomando os dois valores do meio. A mediana será a média aritmética destes dois valores ( na realidade qualquer valor entre os dois números do meio pode ser mediana ). 
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Moda : é o valor que ocorre com maior freqüência . Observe que a moda pode não existir ( quando todos os valores só aparecem uma vez ) ou pode não ser a única.
Moda
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Desvio padrão : é a medida da dispersão da saída do processo ou da amostra estatística deste processo (isto é, da média dos subgrupos); é representado pela letra grega (sigma) .
 = √ ∑(x1 – x)2 + (xn – x) 2
 n - 1
Desvio Padrão
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Amplitude : é o maior valor menos o menor valor de uma amostra ( o poder desta estatística para avaliar a dispersão é maior para amostras pequenas ) .
R = Rmáx - Rmín
Amplitude
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Introdução
O estudo de capacidade do processo avalia se o processo é capaz de atender às especificações estabelecidas a partir dos desejos e necessidades dos clientes.
Capacidade de Processos
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Introdução
A capacidade do processo é definida á partir da faixa x ± 3б , a qual é denominada faixa característica do processo.
Se o processo estiver sob controle, 99,73% dos valores da variável x de interesse devem pertencer a esta faixa.
Capacidade de Processos
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Índices de Capacidade
Capacidade de Processos
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Índices de Capacidade
Outra forma de expressão da capacidade de um processo consiste no cálculo dos chamados índices de capacidade. Estes índices são números adimensionais que permitem uma quantificação dos desempenho de processos.
Capacidade de Processos
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Índices de Capacidade
		Índice Cp
Caso a variável de interesse tenha especificação bilateral, o índice Cp é definido por:
Capacidade de Processos
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Índices de Capacidade
		Exemplo:
		Cp = 1,71
		1/1,71 = 58,5% da faixa de especificação
Neste caso o processo utiliza 58,5% da faixa de especificação.
Capacidade de Processos
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Índices de Capacidade
Capacidade de Processos
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Índices de Capacidade para situações que Há apenas um Limite de Especificação:
Quando existe apenas o limite inferior de especificação:
Capacidade de Processos
2) Quando existe apenas o limite superior de especificação:
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Tirar texto diferentes óticas
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Tirar texto diferentes óticas
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Tirar texto diferentes óticas
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