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Resumo Green Belt Six Sigma

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RESUMO SIX SIGMA 
 
INTRODUÇÃO 
 Objetivo: resolução de problemas (que a faculdade em si não ensina) 
o Outros: MASP (Método de Análise e Solução de Problemas), Lean 
Manufacturing (Manufatura enxuta) 
 Sigma: para medir variabilidade 
 Processo: série de atividades que se repetem todas as vezes quando é feita 
o Diferente de: Projeto (que tem começo-meio-fim) 
 Desvio-padrão: desvio médio de todos os elementos (ex: altura) da média dos 
elementos. 
o Referência: tem 1 desvio-padrão (entre a referência e a média); 
o Essa distância entre essa faixa é chamada de sigma. 
o Quanto mais aumento a referência, mais sigmas cabem e menor a chance de ter 
falhas. 
o MAAS o cliente é exigente, e não aumenta a referência assim. 
o Então devemos mexer no processo  reduzir a variabilidade 
o Muitas falhas  muita variabilidade 
o Se reduzo as falhas, reduzo o meu desvio-padrão 
 SIX-SIGMA: redução da variabilidade do processo 
o Estratégia de negócios 
o Mudança organizacional: a empresa e funcionários passam a pensar diferente 
o Ferramenta para se atingir a excelência 
o Visando um processo Zero Falhas 
o Usa ferramentas de estatística para ajudar na resolução de problemas 
o NÃO É: solução para tudo/ somente para manufatura/ curso de estatística 
 3,4 falhas por milhão / 99,999% de itens OK 
o (Nível altíssimo de qualidade) 
o Média da indústria: 4-Sgima (6.210 fpm) 
o Exemplo - Pouso em Aeroporto: normal 99% (2 erros por dia) / 6sigma 99,999% 
(1 erros em 5 anos) 
 
QUALIDADE 
o Capacidade de satisfazer determinadas necessidades (DO CLIENTE) 
o Ausência de deficiências (PARA CLIENTE) 
 Fábrica oculta: não faz parte do processo, mas gera custo (Re’s: refazer, re...) 
o Existe devido à existência de falhas 
 Custo da qualidade: custo que a empresa porque tem muita falha 
o Média indústria: gastos são 15 – 25% das vendas 
 Ex: viagens para correção, problemas na entrega, etc. 
 Às vezes, custam vidas  
o 6-sigma: máximo de 1% das vendas 
 Onde ganha-se dinheiro? Na redução de custos  6SIGMA 
o Não no aumento de preço, porque isso depende do mercado 
 Taxa de evolução do 3S para 6S: Depende 
o Melhorando 50% do processo ao ano  Leva-se 10 anos 
 Tema central da metodologia 6S 
o Reduzir a variabilidade: inimiga da qualidade 
 
FILME 201 
o Acontecimento: A nave espacial Challenger se despedaça 73 segundos após o 
lançamento nos EUA 
o Causa: Um anel de vedação de borracha de partiu 
o Quanto custou: 7 pessoas morreram; Mais de 1bi de dólares 
o Quanto gastaria para ser evitado: algumas centenas de milhares de dólares (para 
reprojetar os anéis de vedação) 
o Qual regra de qualidade foi desrespeitada: - Tenha uma relação mutualmente benéfica 
com seus fornecedores (assegure-se que seus fornecedores estão aptos a entregar 
ótimos resultados); - Baseie-se em fatos na tomada de decisões (conheça os fatos e 
use-os/ não dar chute para decidir algo); 
o Outras regras: - Envolver sempre as pessoas para resolver problemas/ pedir sugestões e 
ideias (Carros com aceleração aleatória, Toyota); - Foco no processo / fiscalizar 
constantemente (Vazamento da plataforma de petróleo); 
 
 
UM POUCO DE HISTÓRIA 
 6S: inventado em 1987 pela Motorola 
 Reduziu 2,2bi de dólares nos 4 primeiros anos (custo de implantação pequeno: nem 
10% da redução) 
 Depois: AAB Eletrica, Seagate Computadores, GE elétrica (reduzindo de mi a bi de 
dólares em poucos anos) 
 Boom do 6S: anos 2000 (G.E. conseguiu sair da situação difícil, usando-a) 
 Termos de processo: tudo que fazemos devemos transformar em processo 
 Padrão (standart): base lógica para tomar decisões. 
 Controle x Melhoria de Qualidade: um identifica e o outro elimina a falha 
 6S: cultura de aprendizagem, compartilhamento e empolgação sem fim 
o Sair do individual e entrar no coletivo 
o Mudar o processo ao invés de culpar os empregados 
o Deixar o processo robusto: sem dúvidas para que o funcionário não erre 
o Concentra-se em problemas reais: diretamente relacionado ao impacto 
financeiro 
o Resultados rápidos: de 4 a 6 meses (sustentando melhoria a longo tempo) 
o Atua como agente de mudança / melhoria em toda organização 
 Benefícios 
o Para o cliente: produtos bons; para os funcionários: empresa bem  salário 
bem; para acionista: reduz custos  aumento de lucros; para comunidade: 
pode ser usado para várias áreas, como meio ambiente, ou aumento de 
empregos pelas empresas que tão bem. 
 Origem das falhas: SIPOC (existe para tudo) 
o Suppliers (fornecedor) ** 
o Input (entrada) 
o Process (processo) ** 
o Output (saída) 
o Custumers (cliente) 
 Quem sente a falha: cliente/ Falha: variações no fornecedor e processo 
 
 
 
ESTRUTURA DO SIX SIGMA: necessário que haja para que tenha melhoria 
 Pessoa com diferentes funções: Belts 
o Master Belt: coordena o programa/ dá suporte técnico/ ministra treinamentos/ 
coordena planejamento estratégico; (1 por empresa, para empresas grandes) 
o Black Belt: dedicação integral/ treinamento específico/ gerencia e suporta os 
projetos maiores; (ideal é 1 para cada 100 funcionários) 
o Green Belt: coordena projetos (pequenos) e equipes de trabalho para melhoria/ 
em tempo parcial, torno de 25% do tempo dedicado/ (qde: depende da 
disponibilidade e velocidade que a empresa quer fazer as melhorias) / tem de 4 
a 6 meses para terminar o projeto, resolver o problema 
 Por ano, um green belt faz 2 projetos por ano em média: por isso 
demora para empresa evoluir 
 Na prática: Black coordena Green e distribui funções para melhorias 
 Green: montar uma equipe de Yellow Belt 
o Yellow Belt: conhece as ferramentas básicas do 6S  auxilia na busca pela 
solução (recomendado que todos os funcionários da empresa sejam) 
 Empresas que usam: Itaú, Garoto, Ford, Coca-cola, Hospital Albert Einstein, Caterpillar 
 Método: DMAIC 
o Definir (como monto equipes/ defino projeto/ mapeio processo/ registro) 
o Medir (usar métodos e ferramentas corretas) 
o Analisar (achar e validar a causa-raiz com estatística/ achar soluções) 
o Implementar (usar a solução para melhorar) 
o Controlar (analisar para que o problema não volte) 
 ¨6S: várias ferramentas 
o Usa-se apenas as mais adequadas para cada problema, de acordo com a 
necessidade 
 
 
 
 
 
 
 
DEFINIR 
 
PLANEJAMENTO ESTRATÉGICO 
 Certificar-se que o projeto é crítico para um objetivo estratégico 
 Avaliar de ele vai dar os resultados que a empresa precisa 
 Ouviu as partes interessadas do meu negócio 
o Clientes; fornecedores; funcionários; comunidade; acionistas 
o Cliente: internos (dentro da empresa – almoxarifado, logística) e externos. 
o Ouvir a voz do cliente (VOC – voice of custumer) 
 Estabelecer nossas diretrizes organizacionais 
 Definir a nossa visão e estratégias 
 Definir a nossa própria existência 
o CCR – Requisito Crítico do Cliente 
 (o que o cliente quer/ tanto que está disposto a pagar, etc) 
 Estabelecemos uma meta a partir daí 
 Assim: traduz um atributo desejado 
 Atributos indispensáveis/ satisfaz o cliente 
 A partir do VOC, determinamos a VISÃO da empresa 
o Determinar sua concorrência/ ambiente de trabalho/ tecnologia que vai usar/ 
mercado de trabalho que vai atingir 
o Estratégias de negócio e de mercado (ex: vai ficar no BR ou vai pro exterior) 
o Crescimento Lucrativo do Negócio 
 VISÃO: Onde eu quero chegar? (é algo que não sou, mas quero ser) 
o 1: Estratégia (para atingir os objetivos): estabeleço os meios fundamentais 
o 2: Política da qualidade (ISO9000): diretrizes da empresa em termos de 
qualidade 
o 3: Desdobramento da política: Objetivos da qualidade (ex: melhoria contínua) 
 A partir dos objetivos: crio processos que vão cuidar dos assuntos dos clientes 
o Definir os gestores para cada processo 
 O gestor manda o input para outros funcionários responsáveis pelos 
processos seguintes para garantir eficiência 
 O funcionário pega a informação etransforma em um indicador 
mensurável (% de máquinas paradas/ % entrega no prazo, etc) 
 Esses indicadores são potenciais projetos Six Sigma 
o Projetos = vinculados à estratégia da empresa 
o O MasterBelt pega o indicador e decide o que precisa melhorar 
o BlackBelt desdobra um projeto maior, passando projetos menores para 
GreenBelt’s, dando suporte pra eles 
o O importante é desenvolver vários pequenos projetos 
 Não queira abraçar o mundo 
 
 
INDICADORES E QFD 
 Indicador de Eficácia X Eficiência: 
 É importante ter os dois para comparar os mais diversos tipos de processos 
o Eficácia: busca diretamente os resultados não se importando com as regras 
 Ênfase em resultados/ atingir os objetivos/ obter resultados 
 “Quer chegar no céu sem rezar” 
 Ex: reduzir acidentes  dando férias coletiva 
o Eficiência: segue regras para obtenção dos resultados 
 Ênfase nos meios/ resolver problemas/ cumprir tarefas 
 Mede a performance. Ex: acidentes por hora de trabalho 
 Quais os indicadores mais importantes? (+ críticos + estratégicos pra empresa) 
 QFD: Desdobramento da Função Qualidade 
o Ferramenta para priorizar os indicadores de performance 
o Quem faz: Gerência, alta administração da empresa 
o Tabela com indicadores e seus respectivos pesos (de importância) de 1 a 5 
 O que: Lucro (5), PPM – qualidade (5) e Entrega (4) 
 Como: Faturamento, custos, retrabalho, entrega do fornecedor 
 Daí na tabela eu colo o peso de impacto que Como tem sobre O que 
o A partir da Tabela e da multiplicação do impacto com os pesos de “O que”, e o 
somatório das pontuações em “Como”, eu sei qual indicador devo priorizar 
o É importante para eu definir qual indicador devo assistir, dentre muitos 
 
 
 
FORMAÇÃO DE EQUIPES (DEFINIR A EQUIPE) 
 Equipe eficaz: 4 níveis de desenvolvimento 
o Formação  Turbulência  Normalidade  Desempenho  
o É uma característica de eficácia, é natural acontecer conflitos 
 Para formar: escolher pessoas com perfis interessantes 
o Tarefa 
 Formador: interessado nos objetivos (ajuda a manter foco) 
 Inovador: interessado em ideias, criativas 
 Analisador: interessado em dados 
 Implementadora: interessado em fazer as coisas (executam a ideia) 
o Dinâmica do Grupo 
 Coordenador: Preocupado com o consenso (geralmente GreenBelt) 
 Harmonizador: ajuda a equipe a sentir-se bem 
 Formador de redes: conhece a pessoa certa, sabe todo o caminho 
 Controlador: cuida do grupo, marca reunião, verifica local, etc. 
 Características da Equipe Eficaz 
o 1: Membros devem se respeitar – conversam e concordam sobre como a equipe 
vai operar 
o 2: A equipe planeja como atingir os objetivos estabelecidos 
o 3: Membros devem expressar suas ideias/ sentimentos sem censura ou crítica 
o 4: Limites são identificados e discutidos (até onde se pode chegar) 
o 5: Discordâncias são abordadas, construtivamente 
o 6: TODOS contribuem para o sucesso da equipe 
o 7: As pessoas são responsáveis por liderar (você lidera o tema que você tem 
propriedade); e quando necessário, as pessoas seguem em apoio ao líder. 
 Um bom membro de equipe 
o Foca no objetivo, é um membro ativo, compromete-se 
o Mantém um bom relacionamento, ouve sem julgar, apoia os colegas 
o Toma liderança 
 Um bom líder (GreenBelt) 
o Pensa em termos de sistemas (olha com uma visão ampla) 
o Identifica e resolve problemas 
o Encoraja a confiança dos membros e capacita a equipe 
 Ao acontecer conflitos: 
o Identificar  Esclarecer  Administrar o conflito 
o Com transparência, pois é um problema de toda a equipe 
o E a partir daí, buscar um consenso 
 Sistemas de bloqueios da equipe 
 Perda de energia/ falta de objetivo/ discussões não construtivas, etc. 
o Podem ser um obstáculo à produtividade e devem ser tratados imediatamente 
 IMPORTANTE: avaliar o líder e membros da equipe durante o desenvolvimento do 
projeto 
 Filme 202: líder participa dando exemplo pra equipe 
 
 
TÉCNICAS DE CONDUÇÃO DE REUNIÕES 
 Geralmente não tem muito tempo para realizar as reuniões (podem vir pessoas de fora 
também, etc) 
 Para garantir o sucesso: 
o Defina objetivos (o que será tratado, tarefas) 
o Defina o formato da reunião (apresentação ou discussão, sentado ou em pé, 
local, tempo de duração, líder da atividade) 
o Prepare uma pauta (objetivos da reunião): deve ser entregue de 1 a 5 dias antes 
o Estabeleça funções na reunião 
 Coordenador/ Secretário/ Controlador/ Observador 
o Respeitar o horário 
o Recapitular os resultados da reunião anterior 
 Reuniões bem planejadas e executadas dão uma sensação de realização e facilitam o 
atingimento de objetivos 
 Escopo do projeto: até onde você pode chegar com o seu projeto 
 Prazo do projeto: quando se pretende concluir cada etapa do DMAIC 
o Faço essa estimativa de trás pra frente (para atender o prazo de conclusão) 
o DMAIC  Medir: demora mais tempo 
 
 
 
REGISTRAR O PROJETO 
 Usamos o Team Charter 
 Importância: 
o Garantir que não haverá outra equipe com o mesmo projeto; 
o Computar os resultados do projeto para a empresa; (ganho financeiro, etc) 
o Padronizar as formas de todos apresentarem o projeto (forma de atuação) 
 É um formulário com 6 partes: impacto nos negócios/ objetivo e metas (geralmente 
números)/ cronograma/ declaração de oportunidades/ escopo do projeto (foco e linha 
do processo)/ seleção de time 
o Com revisões periódicas 
 Team Charter não é para colocar causas ou possíveis soluções 
o Isso é determinado no DMAIC 
 Projeto SixSigma tem que ser SMART 
o Specific: em relação ao impacto que causa para a organização/ estar vinculado à 
estratégia da empresa 
o Mensurável: para que seja quantificado quanto à variação e impacto no negócio 
o Atingível: objetivo razoável 
o Relevante: satisfazer o cliente e para o seu negócio 
o Tempo: plausível para ser executado 
 
 
MAPEAMENTO DE PROCESSOS 
 É uma representação gráfica do processo 
o Identificando: passo a passo/ como o processo trabalha/ entradas e saídas/ 
oportunidades de melhoria 
o Documenta as ligações na fabricação 
o Integra o conhecimento do processo (para todos entenderem igualmente) 
 Objetivos 
o Entender como o processo funciona/ conhecer os passos 
o Aprender: simbologia e formatos do mapeamento/ tarefas que não agregam 
valor 
 O que é um processo? (diferente de departamento, que tem chefe e diretoria) 
o Sequência relacionada e repetida de eventos (etapas que se repetem) 
o Podem ser classificados como: 
 Core: lida diretamente com o cliente (ex assistência técnica de uma 
montadora de veículos) 
 Contribuinte: lida internamente com seus funcionários (RH) 
 Cada empresa tem seu mapa de processos 
 Passos para criar um mapeamento de processos 
o 1: Liste todas as entradas e principais saídas 
o 2: Liste os passos individuais (em detalhes) 
o 3: Identifique os passos que agregam ou não valor para o cliente (ex. Inspeção) 
o 4: Mostre as principais saídas de cada passo 
o 5: Liste as principais entradas e as classifique 
o 6: Adicione as especificações de operação (ex: dureza do aço, tempo específico) 
 O mapeamento nunca termina (precisa ser revisado/atualizado sempre) 
 Deve ser usado em momentos de análise/decisão 
 Quanto mais detalhado for, mais encontraremos passos que não agregam valor, para 
eliminá-lo 
 
 
TIPOS DE MAPEAMENTO 
 Não existe um padrão – use a criatividade! 
 Seja flexível e se necessário pode misturar modelos (ex: 1 pro processo geral/ outro pro 
detalhamento) 
 Desdobramento Funcional (mais utilizado e mais completo) 
o Documenta os sub-processos, sequência de etapas individuais e responsáveis 
o Usa simbologias: início e fim/ atividades/ setas/ decisão 
o É uma ilustração mais detalhada do processo/ exige mais tempo pra confecção 
 Recomendação: sempre que possível colocar uma imagem 
 Ajuda a definir o que agrega e não agrega VALOR 
 
 
 
 
 
AGREGAR VALOR 
o O queé valor no 6S? 
 Valor = função/custo; 
o Atividade que agregam valor: transformam matérias-primas e informações em 
produtos 
o Atividades que não agregam valor: consomem recursos e não contribuem 
diretamente para o produto // chamado de DESPERDÍCIOS 
 Como identificar se agrega valor ou não: 
o Essa atividade é exigida pelo cliente? 
o O cliente está disposto a pagar por essa atividade? 
o Essa etapa poderia ser eliminada se alguma etapa anterior fosse feita 
diferentemente? 
o Essa etapa poderia ser eliminada se alguma tecnologia fosse usada? 
o Qual seria o risco de se eliminar esta atividade? (afetaria qualidade?) 
o Esta atividade atende algum requisito legal? 
o Posso tornar esta etapa mais eficiente? 
 Quick Win (ganho rápido) 
o Ao realizarmos a Análise de Valor, encontramos oportunidades de melhoria imediata 
o Fácil, barato e rápido de implementar 
 Marca de veículos mais valiosa do mundo: Toyota – Lean Manufacturing (manufatura 
sem desperdícios) 
 
 
OS DESPERDÍCIOS 
 Gera custo sem agregar valor 
 Filme 203: “Los siete desperdícios mortales” 
o Produtos defeituosos 
 Lean: identifica/ 6S: metodologia pra eliminar a falha 
 Causa: processos incapazes 
o Excesso de produção (o pior) 
 Deve-se produzir apenas aquilo que é necessário 
 Nos tira a atenção que deveríamos dar para qualidade dos produtos, 
para funcionários estarem esperando ou movimentação excessiva 
 Causa: Planejamento e controle da produção ineficientes 
o Estoques 
 3 tipos: matéria-prima/ produto entre processos/ produto final 
 Ideal: fazer conforme a demanda 
o Excesso de movimentos 
 Principalmente operador que agrega valor: deveria estar transformando 
 Causa: Erro no layout da empresa/ falta de treinamento 
o Transporte 
o Espera 
 O operador que agrega valor não deve esperar (ex. esperar peças) 
 Causa: longo tempo de preparação (set-up) 
o Superprocessamento 
 Fazer algo que o cliente não pediu, apenas por capricho 
 Em média, dentro da indústria apenas 2% agrega valor 
o Porque: (pessoas andando, pessoal administrativo, grande qde de estoque) 
 O que o Lean Manufacturing (Toyota) faz: focar no que não agrega valor (98% do resto) 
o Grande erro: é tentar fazer melhorias na parte que já agrega valor 
 Outro tipo de desperdício (8): CRIATIVIDADE (a ideia das pessoas) 
 
 
CALCULAR O GANHO FINANCEIRO (HARD SAVING) 
 Cost Saving (Salvar custo) 
o É o valor financeiro que resultará para empresa no final do projeto 
o Hard saving/ Soft saving/ Cost avoid 
 Hard Saving 
o Retirado de despesas recorrentes (sempre teria) 
o É difícil de guardar, precisa fazer um sacrifício 
o Vale a pena só se não tiver gastos supérfluos paralelamente 
 Quem aprova um projeto: área financeira da empresa 
o Só aprova se for possível enxergar o Hard Saving 
 No início do projeto, faço uma estimativa de ganho 
 Depois: preciso ter uma base de cálculo dos últimos 12 meses, por exemplo, 
porque aí cruzo Média/mês (anterior X pós melhoria): anualizo o ganho 
 E realizo auditorias no projeto periodicamente – para verificar se a economia 
se mantém 
o Exemplos: redução no custo de transporte, de transação, mão de obra, etc. 
 Soft Saving 
o Não geram economias imediatas, mas no futuro 
o Exemplos: aumento no fluxo de caixa, redução de estoque, maior satisfação dos 
funcionários (maior produtividade) e clientes (compra mais, recomenda), etc. 
 Cost Avoid (Custo evitado) 
o Evita-se a compra de algo; deixo de gastar (ex. não levo a namorada jantar fora) 
o Não é algo que pode ser observado diretamente no Resultado Operacional 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
MEDIR 
 
COLETA DE DADOS 
 1ª coisa que eu faço na parte de medir: é a coleta de dados 
 Importância 
o Para que tenhamos dados corretos e necessários para uma boa análise 
o Dar uma boa base para que possamos tomar decisões 
o Saber o esforço que temos que ter, para onde e como vou 
 Se não tiverem um sistema de medição confiável: 
o Projetos levam mais tempo nesta fase 
o Não sabemos se conseguiremos melhorar 
 TODOS devem ver o processo da mesma forma 
o Por isso deve-se definir bem como será medido e as métricas envolvidas 
o Quando bem definidos: 
 Dão a todos a mesma ideia (uniformiza as informações)/ de modo que 
qualquer um possa coletar os dados sem problemas 
 Garantem a confiabilidade desde o início 
 Descrevem o que está ou não incluído (completo, com infos específicas) 
 Incluir definição operacional / quando inicia e quanto termina/ periodicidade de 
avaliação/ tempo de duração/ motivo/ fonte/ local/ outros dados a serem 
coletados ao mesmo tempo (aproveito a coleta) 
 Devemos verificar COMO foi medido, para confiar no dado 
o “Diga-me como tu medes, que te direi o que farei” – Goldratt, Meta 
 Método para coleta de dados 
o Desenvolver definições operacionais 
o Elaborar plano de medição 
o Coletar os dados 
o Exibir os dados 
 Definição operacional (inclui o que/ como deve ser medido) 
o O que: descrição precisa dos critérios específicos utilizados para as medidas 
o Como: descrição do método para se obter o valor da característica que será 
medida 
 Simplifique/ certifique-se da consistência/ teste/ treine as pessoas para coleta de dados 
AMOSTRAGEM 
 É uma inferência estatística 
o Pegar uma parte que possa representar o todo (toda a população de dados) 
 Poupa despesas e tempo 
 Alternativa para não ter que coletar todos os dados 
 Nível de confiança adequado: podemos tomar decisões razoáveis 
 Posso pegar uma amostra 
o Sistemática (com uma certa periodicidade) 
o Aleatória 
 Processo: amostragem de subgrupo (ex. pego uma amostra de cada dia) 
 População: amostra aleatória estratificada (ex. uma amostra de cada horário do dia) 
 IMPORTANTE: pegar espalhados para ter uma maior abrangência/ representatividade 
 Considerar alguns fatores 
o Onde: pontos do processo onde as etapas afetam diretamente os resultados 
 Aumento a chance de identificar problemas (dados de causa) 
o Frequência: depende do volume de atividade (processo +instável  +frequente) 
 Métodos simples de registrar a coleta de dados 
o Diagrama de concentração 
 Ajuda a marcar onde está ocorrendo ou qual o tipo do problema 
 Tabela: tipo de falha X quantidade de falha 
o Falhas de verificação 
 Ficha que ajuda a determinar a frequência com que algo ocorre 
 Tabela: tipo de objeto x falha por semana + total 
o Distribuição do processo 
 Mostra a concentração dos dados em função de alguma característica 
 Concentro e distribuo os dados por frequência 
 Usamos quando vamos medir alguma coisa 
 Resultados esperados 
o Desempenho ao longo do tempo 
o Determinar a relação entre 2 ou mais variáveis (ex. relação entre tempo e Tª) 
o Tipos de defeito que ocorrem no processo (qual o principal) 
o Base para tomada de decisões 
 
DADOS CONFIÁVEIS 
 Dá para confiar nesse dado para avançar no projeto? 
 Por que devemos verificar a confiabilidade? 
o Todo processo tem variação, inclusive em um sistema de medição 
o O que é sistema de medição? 
 Equipamentos, operário e condições da medição 
 Quando o sistema de medição não tá bom: 
1. Tem variabilidade (não mede a mesma coisa sempre) 
2. Descalibrado (mede a mesma coisa, mas mede errado) 
3. Instrumento inadequado (ex. medir gramas na balança que só mede kg) 
 Perdemos a capacidade de tomar boas decisões (melhor embasadas) 
 Instrumentos não estão em boas condições (sujo, empoeirado, etc) 
 Ou estão em boas condições, mas não são confiáveis (descalibrado) 
 Avaliação do sistema de medição 
o Conhecer o tanto de variação é proveniente do sistema de medição 
o Variação do sistema de medição deve ser bem menor que a variação do processo 
 Resolução ou discriminação 
o Menor fração que o equipamento consegue medir (ex. régua 30 cm: 1 mm) 
o Capacidade do sistema de identificar e indicar com boa confiabilidadeo Recomendação ISO: usar 1/10 da tolerância 
 Exemplo: Se quero medir 1mm com tolerância 0,1 – uso equipamento 
com resolução de, no mínimo, 0,01mm (0,1/10) 
 Estudos para avaliação de um sistema de medição (famoso ERRE-ERRE/ RP E RPRO) 
o Rep(E)titividade 
 Tem a ver com Equipamento 
 Precisão do instrumento/ Variação nas medidas pelo instrumento de 
medição, feitas pelo mesmo operador 
 Enviar o equipamento pra manutenção, aferir, mandar calibrar 
o Repr(O)dutibilidade 
 Tem a ver com Operador 
 Precisão dos avaliadores/ Variação das medidas feitas por diferentes 
operadores, feitos no mesmo equipamento 
 Fazer um treinamento com os operadores 
 Fontes de variabilidade do processo 
o Peça a peça: variabilidade do produto 
 Espera-se que a maior parte da variabilidade venha daqui, não do sistema 
o R&R: variabilidade do sistema de medição 
 Repe e Repro 
 Critérios de aceitação (GR&R x Critério) 
o 0 a 10%: considerado aceitável; requerido para controle de processo mais preciso 
o 10 - 30%: aceitável dependendo da importância da aplicação da medição, custo 
de reparo, custo-benefício e retrabalho 
o Acima de 30%: inaceitável; precisa de ações corretivas 
 
 
PRECISÃO E EXATIDÃO 
 Precisão: tem a ver com a dispersão dos seus dados 
 Exato: tem a ver com a localização da sua média, acertar o alvo 
 Quero que seja preciso e exato: baixa variabilidade, alta precisão e valor correto. 
 Para análise do sistema de medição – usando dados por: 
o Atributo (ou dados discretos): não consigo medir, é atributivo (ex. bom ou ruim) 
o Variável (ou dados contínuos): consigo medir 
 Só consigo medir precisão e exatidão quando tenho dados por variáveis 
 Pelas 2 formas eu consigo medir meu nível sigma 
 Baixar Minitab Demo (30 dias livre) 
o Usado para fazer análise, para estatísticas 
o Tem muitos recursos, aqui usaremos alguns deles 
o Usar virgula (não ponto) para números decimais 
o Permite que a gente importe dados do Excel 
o Tenho histórico das análises 
o Session: exibe resultados de sua análise em formato de texto em cima da planilha 
 
 
EXEMPLO – R&R POR VARIÁVEIS 
 Abrimos arquivo do excel no Minitab 
o Tipos de formato de dados do minitab 
 Numérico/ texto/ data 
 Para fazer a análise dos dados importados 
o Stat  ferramentas da qualidade  estudos de medição  estudo de medição 
R&R (cruzado) 
 RR cruzado: uso qdo cada peça é medida várias vezes por cada operador 
o Vai aparecer para arrumarmos os dados 
1. Deixar o cursor dentro da célula “número de peça” 
2. Clicar 2x na PEÇA 
3. Repetir para operador e medida 
o No session aparece “avaliação das medições” 
 Mostra os valores de: R&R; repe e repro; peça a peça (que deveria ser o 
maior valor); número de categorias distintas (aceitação do equipamento 
– se ele é adequado para medir o que queremos, é bom que seja: >5) 
 Caixinha branca (embaixo do estat): pode alterar as referências, onde colocamos dados 
 
 
NDC: NÚMERO DE CATEGORIA DISTINTA 
 𝑁𝐷𝐶 =
(desvio−padrão peça−peça)
(desvio padrão do sistema de medição)
∗ √2 
 Compara a precisão de medição com a largura da distribuição 
o NDC muito grande (>=20?): usando um instrumento com precisão muito maior 
do que eu preciso 
o NDC muito pequeno (<5): inadequado por não ser preciso 
 Criando uma planilha para coleta de dados no Minitab 
o Estat  ferramentas da qualidade  estudos de medição  criação de uma 
worksheet para um estudo de medição R&R 
o Aparece uma tabela, onde preenchemos: nº de peças e nome da peça; nº de 
operadores e nome do operador; nº de réplicas (qtas vezes cada operador 
inspeciona cada peça) 
o Se clicarmos em ‘opções’  vai aparecer se queremos aleatórios ou não 
o Montado o worksheet: digitamos as medições 
o Depois de completar a tabela: pedimos para fazer a análise como feito no ex. R&R 
 Cuidado: verificar se não puxou dados do exercício anterior 
 Deixar sempre vazio: selecionar e deletar tudo 
 
ANÁLISE DE CONCORDÂNCIA (dados por atributo) 
 Aqui analisamos se o operador é bom para saber o tipo de defeito 
 Minitab compara os colaboradores contra o padrão (já determinado) e entre si 
 Insiro os dados (ex. rejeitada=1 e aprovada=0) 
 Exemplo - bolha nos vidros 
o Monta-se uma tabela: vidro X (avaliador + padrão) 
 Padrão é o correto 
 Analise de concordância 
o Verificar cada avaliador contra o padrão 
o Fazer comparação entre avaliadores 
o Fazer comparação entre ele mesmo: qdo foi feita + de 1 réplica de medida 
 Minitab: Estat  ferramentas da qualidade  análise de concordância de atributos 
o Organizar: coluna de atributos/ amostras/ avaliadores/ padrão conhecido 
 Vai aparecer um gráfico Avaliador X Padrão 
o Com uma faixa vermelha: IC (intervalo de confiança) 
o Para reduzir o IC  aumentamos a quantidade de amostras utilizadas 
 No session aparece os dados: 
o Concordância de avaliação 
 Percentual: recomenda-se que seja >90% (alguns lugares adotam 95%) 
o Discordância de avaliação 
 Percentual 1: % operador discordou do padrão ‘rejeitado’ 
 Se o operador rejeita uma peça boa: aumento de custo 
 Percentual 2: % operador discordou do padrão ‘aprovado’ 
 Se o operador aprova uma peça ruim: gera recall 
o Entre avaliadores 
 Concordância de avaliação: % de vezes que os avaliadores concordaram 
 Estatísticas de Kappa de Fleiss 
 Índices aceitáveis: entre 0,8 – 1 (sendo 1: concordância perfeita) 
o Todos os avaliadores vs Padrão 
 Concordância de avaliação: % de vezes que os avaliadores concordaram, 
comparados com o padrão 
 Estatísticas de Kappa de Fleiss 
 Aqui para os avaliadores juntos contra o padrão 
 Se os valores derem muito alterados 
o Devo fazer um treinamento com os operadores 
 
 
ÍNDICE KAPPA 
 É o índice de concordância (de -1 de +1) 
o Onde: +1 – concordam/ 0 – classificações não têm relação/ -1 – opostos 
o 1: perfeita/ >0,8: excelente/ 0,6-0,8: bom/ 0,4-0,6: regular/ <0,4: ruim 
 Importante: Para saber se uma dada característica de um produto é confiável 
o Produto deve ser caracterizado/classificado várias vezes por mais de 1 observador 
 O índice Kappa leva em consideração a precisão 
o Precisão: presume que todas as provas e observadores sejam iguais 
 Intra-avaliador: avaliações feitas pelo mesmo observador em diferentes períodos de 
tempo 
 Inter-avaliador: avaliações feitas por observadores diferentes ao mesmo tempo 
 
 
VARIAÇÃO DO PROCESSO 
 Significa que um processo não fabrica produtos exatamente iguais 
o Existe em todos os processos 
o Variabilidade: inimiga da qualidade 
 Medir e entender a variação em nossos processos ajuda a identificar: 
o O atual nível de desempenho 
o O que precisa mudar para se reduzir a variabilidade 
 Isto é, reduzir os níveis de defeitos entregues aos clientes 
 TEMA CENTRAL DA METODOLOGIA 6 SIGMA 
 Para determinar o nível sigma necessito de 3 elementos: 
o Requisitos do cliente (especificações) 
o Média: nos mostra a localização do processo  Desempenho do processo 
o Desvio padrão: nos mostra a variabilidade ↗ 
 É possível mudar a média sem mexer na variabilidade 
o Uso o mesmo equipamento, mas programo outro número 
 Ex: cliente quer uma entrega em menos de 18 dias. Se eu tenho uma 
média de 17,69 e amplitude de variabilidade de 17,0 a 18,6, algumas 
amostras acabam ficando fora do requisito do cliente (olhando 
histograma de entrega). Nesse caso, eu posso: 
 Mudar minha média para um número menor, mesmo que a variabilidade 
continue a mesma 
 Diminuir a variabilidade e manter a média 
 Ou ambos (que é mais favorável no 6S!!!), para evitar problemas 
 Formas para mostrar a variação do processo (os + utilizados) 
o Desvio Padrão 
o Histograma 
o Box Plot 
o Gráfico Sequencial 
 
 
DESVIO PADRÃO E HISTOGRAMA 
 Desvio padrão 
o Desvio médio de todas as medições em relação à minha média 
𝑆 = √
∑(𝑀é𝑑𝑖𝑎 − 𝑀𝑒𝑑𝑖𝑑𝑎)²
𝑛º𝑚𝑒𝑑𝑖𝑑𝑎𝑠 − 1
 
o Não existedesvio padrão melhor ou pior/ bom ou ruim 
 É uma forme de medir a variabilidade 
o Defino se é bom ou ruim pelo que o cliente quer (ao cruzar as especificações) 
o No Minitab: Stat  estatísticas básicas  exibir estatísticas descritivas 
 Adiciono as variáveis  Ok 
 Histograma 
o Distribuição dos dados por frequência 
o No Minitab: gráfico  histograma  histograma com ajuste (já dá o desvio 
padrão e a média) 
o Ou ‘com ajuste e grupos’: consigo colocar mais de um e comparar facilmente 
 
 
 
BOXPLOT 
 É um gráfico construído em 4 partes (ou caixinhas) com base no resumo de 5 números 
(ou fronteiras) abaixo: 
o Valor mínimo 
o Primeiro quartil (Q1) 
o Mediana (segundo quartil Q2) 
o Terceiro quartil (Q3) 
o Valor máximo 
 Primeiro defino Q2: a mediana dos meus dados 
o Mediana: número do meio do conjunto, considerando que este se encontra na 
ordem de valor dos dados; OU média dos 2 números do meio; 
 Q1: mediana da primeira parte dos dados (antes de Q2) 
 Q3: mediana da segunda parte dos dados (depois de Q2) 
 Apresenta um outliers (valor atípico): valor afastado da maioria dos dados 
o Se x < Q1 – 1,5 X AIQ || x > Q3 + 1,5 X AIQ o nº é um outlier 
o Sendo a amplitude interquartil: AIQ = Q3 – Q1 
o Ele é bom para avaliarmos pq esse dado saiu da curva; ele pode ser certo (ex: uma 
mulher super alta) OU pode ter sido digitado errado 
 Minitab: gráfico  boxplot  simples 
o Jogar os dados para dentro das variáveis do gráfico 
 
 
GRÁFICO SEQUENCIAL 
 Monta o gráfico ao longo do tempo (em ordem sequencial) 
 Minitab: Gráfico  gráfico de séries temporais  simples  importar dados  ok 
 Também dá pra comparar mais de uma info no mesmo período (ex: notas de mat e port.) 
 Ele é bom para avaliarmos variações e tendência de queda 
 
 
NÍVEL SIGMA 
NÍVEL SIGMA 
 Dois métodos básicos para calcular o nível sigma de um processo 
o I. Valor Z: por dados variáveis/contínuos 
 Os dados têm que ter uma distribuição aproximadamente normal 
o II. DPMO (defeitos por milhão de oportunidades): por dados discretos 
 Aqui preciso pelo menos 5 defeitos 
 DPMO = (
𝐷
𝑛∗𝑂
)*1.000.000 
 D: qde de defeitos encontrados na amostra/ n: qde de amostras/ O: nº 
oportunidades de acontecer o defeito  tem várias oportunidades 
 Pode ser de curto (pequeno espaço de tempo/ ex. 1 turno só) ou a longo 
prazo (permite detectar todos os possíveis defeitos no processo/ ex. uma 
amostra de cada dia da semana) 
 Avaliar o nº DPMO obtido usando a tabela de nível sigma para curto ou 
longo prazo 
 Um nível sigma bom aqui não precisa ser 6! 4,5... 5... já mostra qualidade 
 Cálculo no Excel 
 
 
TESTE DE NORMALIDADE 
 Antes de fazer qualquer coisa é preciso verificar a normalidade (da distribuição dos dados) 
 Regra geral 
o Pelo Teste Anderson Darling de Normalidade: 
 Dados normais: P-Value >= 0,09 
 Dados não-normais: P-Value < 0,05 
 Minitab: Stat  estatística básicas  teste de normalidade 
** Importante: ao importar um arquivo do Excel, a primeira linha deve ter o nome das colunas 
 
 
NÍVEL SIGMA – VALOR Z 
 Nesse caso, trabalho com dados de medições 
 Exemplo: Um banco definiu 5 min como tempo limite para atendimento 
o Pelo CCR: requisito crítico do cliente 
o E coletou dados de tempo de espera dos clientes 
o Para avaliar: 
 1: crio o gráfico de normalidade e vejo se o P-Value informa que os dados são normais 
 2: stat  ferramentas de qualidade  análise de capacidade  normal 
o Escolho os dados que quero usar/ tamanho do subgrupo/ espec. inferior e 
superior (valor máx e mín que eu posso ter/ ex. aqui o máximo é 5 minutos) 
o Opções  Z Benchmark (nível sigma)  ok 
 Analisando o gráfico 
o LIE: valor mínimo/ LSE: valor máximo aceito 
o Linha dentro: vai calcular o desvio dentro de cada subgrupo que eu selecionei/ 
Linha global: representa toda a variabilidade, total do meu processo 
 Se as linhas derem muita diferença na largura ou estiverem muito 
diferentes  deve haver algo errado no processo/ fora da normalidade 
o O programa calcula o PPM: 
 Observado (real, pelas amostras) 
 Global Esperado (estimativa de se continuar) 
 Dentro Esperado (valor de cada subgrupo) 
o Calcula o Z.Bench (NÍVEL SIGMA) pela: 
 Capacidade Global (geralmente é o mais utilizado, por ser oq eu espero ao 
longo prazo: variação ENTRE os subgrupos) 
 Aplicável para processos com causas comuns ou causas especiais 
 Ex: variações de diferentes lotes de matéria-prima, troca de 
operadores, etc. 
 Capacidade Potencial (dados de curto prazo – dentro dos subgrupos) 
 Aplicável para causas comuns 
 Pelo exemplo aqui, algo a ser feito como GreenBelt seria mover a média dos meus dados! 
Para eles se encaixarem melhor dentro da especificação CCR 
 Pode não ser o suficiente, preciso mexer na variabilidade 
o Quando a variabilidade for do tamanho da especificação numa curva normal  o 
processo é 3 sigma 
o 6 sigma  a variabilidade é metade da especificação 
 Mais seguro manter assim, para que não deixe os dados chegar nas 
extremidades; pq isso pode causar problemas 
 
 
 
 
CAUSA COMUM E ESPECIAL 
 Escrever o nome 5x com a mão direita: causa comum 
 Escrever o nome 5x com a mão ESQUERDA: causa comum também 
o Mas a variabilidade entre os dois bancos de dados foi por uma causa especial 
 Causa especial (é extraordinário ao rotineiro) 
o Ex: troca de operador/ equipamento/ pneu furou 
o Acontece em aprox. 15% das vezes 
o É preciso identifica-la e eliminá-la rapidamente 
o O processo passa a ser instável/ não está sobre controle 
o É possível identificar pelo gráfico do Nível Sigma: pela diferença significativa entre 
as curvas Dentro e Global 
 Capacidade global – indica o comportamento real 
 Capacidade (Dentro) não reflete a realidade – indica o comportamento do 
processo se este for estabilizado 
o A diferença de altura na curva não é tão problemática; mas a diferença entre as 
variabilidades, sim (base da curva) 
 Exercício 311: mesmo caminho que o anterior  stat + normal 
o Como a média está no meio da especificação, só posso mexer na variabilidade 
 
 
CAPACIDADE DO PROCESSO 
 Espera-se que só existam variações provenientes de causas comuns 
o Assim podemos ter uma previsibilidade de como o processo vai operar 
 Deve ser calculada após o processo se mostrar estar sob controle estatístico 
 Utilizada para validar as peças iniciais/ validar um processo novo ou modificado 
 Capacidade potencial (CP) 
o Medida de quanto o processo é capaz de atender as especificações 
o Capacidade potencial de atender aquilo que o cliente quer 
o Cp =
𝐿𝑆𝐸−𝐿𝐼𝐸
6 ∗ 𝜎
 
o Mede quantas vezes a variação dentro da especificação 
o Cp = 1: 3 sigma || Cp =2 : 6 sigma 
 Capacidade efetiva (Cpk) 
o Medida de quanto o processo realmente atende as especificações 
o Cpk sup = 
𝐿𝑆𝐸−𝑋𝑚é𝑑𝑖𝑜
3∗ 𝜎
 Cpk inf = 𝑋𝑚é𝑑𝑖𝑜−𝐿𝐼𝐸
3∗ 𝜎
 
o Onde x= médio das médias dos subgrupos (média do processo) 
o Adotar como Cpk do processo o de valor menor 
 Nível Sigma: CP ou Cpk multiplicado por 3 
 Se meu CP é alto e o meu Cpk é baixo, eu só preciso mudar a média 
 Se o CP é baixo, devo me preocupar com a variabilidade 
o Assim o meu real (Cpk) fica igual ao meu potencial (Cp) 
 O Cpk nunca vai ser maior que o CP 
 Se a minha média ficar no meio da especificação: CP = Cpk 
 
 
EXEMPLO – CÁLCULO DA CAPACIDADE (Ex 309) 
 1: calculo a normalidade 
 2: estat  ferramentas de qualidade  análise de capacidade  normal 
o Insiro os dados que vou avaliar; opções  estatísticas de capacidade (Cp, Pp) 
 
 
CAPACIDADE DADOS NÃO NORMAIS (Ex 315) 
 Se os dados não forem normais (Valor-P < 0,05) 
o Devemos identificar a melhor distribuição para estes dados 
o Para isso vamos usar a identificação de distribuição individual 
 Stat  ferramentas da qualidade  identificação de distribuição individual 
o Adicionar o dado que eu quero usar e o tamanhodo subgrupo 
 No session, busco a tabela de “Teste de Qualidade de Ajuste” 
o “Maior valor extremo”: utilizo a distribuição que apresentar o maior Valor P 
 Stat  ferramentas da qualidade  análise de capacidade  não normal 
o Adiciono os dados; (aqui não pede subgrupo – não dá pra calcular o Cpk) 
o Ajusto a distribuição para maior valor extremo 
 O gráfico me dá o PPM (quantas pessoas estarão fora da minha especificação) 
 
 
ANALISAR 
 
BENCHMARKING 
 É o processo de buscar continuamente os melhores métodos, práticas e processos 
 Usá-los como referência e adaptá-los às nossas necessidades 
 Pode ser interno ou externo 
o Interno: se alguma vez no passado eu já fiz melhor, ou se na empresa existem 
processos similares 
 Dentro do meu processo onde faço e quando fiz melhor? 
o Externo: pedir informações para concorrentes diretos (normal, não são inimigos) 
 Com quem posso me comparar? 
 Algumas informações sobre benchmarking 
o É um processo contínuo 
o Comparações para identificar o melhor e alcançar um nível de superioridade ou 
vantagem competitiva 
o Requer disciplina, trabalho intensivo 
o É viável para qualquer organização/ processo 
 Exemplos: programas de qualidade, processo de redução de custos, crises, novas 
operações, governamental (política), etc 
 
 
INVESTIGAÇÃO DO PROBLEMA 
 O objetivo da melhoria do processo Sigma é eliminar permanentemente a causa raiz dos 
defeitos 
 Os defeitos são a fonte de insatisfação dos clientes e dos maus resultados do negócio 
 Investigação do problema: abordagem eficaz para identificar as Fontes de variação 
1. Identificar os eventos que ocorreram: o que aconteceu? 
2. Identificar as condições existentes agora ou antes da falha 
3. Se perguntar: o que mudou? 
4. Aprofundar-se no caso específico 
5. Investigar a localização do defeito no objeto 
6. Investigar o tipo de defeito 
7. Investigar sintomas 
 As chaves para resolver o problema estão no PRÓPRIO problema 
 A causa raiz não é fácil de encontrar 
o Seja persistente e paciente 
o Procure o máximo de informações de quantas fontes forem possíveis 
o Evitar noções preconcebidas sobre as causas, explorar opiniões 
divergentes, se basear em dados 
 Métodos 
o Experiência de pessoas que conhecem o processo 
o Brainstorming 
o 5 porquês 
o Gráfico de Ishikawa 
 
 
BRAINSTROMING 
 Serve para eu buscar uma grande quantidade de ideias em um curto período de tempo 
 Em reunião com uma grande quantidade de pessoas, quanto mais melhor 
o Pode ser pessoas que conhecem o processo, e pessoas de fora para agregar tbm 
 Útil para: 
o Resolver um assunto 
o Possíveis causas de um problema 
o Abordagens ou ações a serem tomadas 
 Conceito: geração livre de idéias, geralmente de 30 a 60 minutos, variando em equipes 
de 4 a 8 pessoas 
o Tempo: depende da complexidade do assunto/ até que as ideias de todos os 
participantes tenham se esgotado 
 O que fazer? 
o Buscar quantidade 
o Compreender o ponto exato, a área do negócio que está sendo focalizado 
o Ser breve ao apresentar uma ideia 
o Deixar que cada um completa o seu pensamento 
o Construir sobre idéias existentes 
o Após a sessão estar completa organizar categorizar e avaliar 
o Não criticar a ideia do outro, nem dominar a sessão 
 A – Prepare o grupo 
 B – Defina o problema 
 C – Gere ideia 
 Várias rodadas entre as pessoas, em que elas tem que dar várias ideias de possíveis 
causas para o problema 
 As ideias vão sendo anotadas 
o Sem interpretação pessoal pela pessoa que está anotando! 
 No final, retira-se as duplicidades e garanta que todos entenderam todas as ideias 
 MULTIVOTAÇÃO 
o Recurso utilizado em equipe para eleger as melhores alternativas 
o Cada membro da equipe volta em metade das alternativas aquele jugue ser as 
melhores 
o No final acho que receberem mais votos são as melhores 
o Podem haver mais rodadas de votação para reduzir as alternativas eleitas 
o Causa raiz mais votada: vou atrás de descobrir se essa é a causa real 
 
 
5 PORQUÊS 
 Porque o erro aconteceu? ... Por que? ... Por que? ... Por que?... Por que? 
 Importante para ir além fazendo questionamento de cada porquê 
 Nem sempre será necessário se perguntar os 5 porquês, posso encontrar antes 
 É subjetivo: para cada pessoa eu chego em uma resposta final 
 É uma ferramenta limitada, não substitui uma análise de qualidade detalhada 
 
 
GRÁFICO DE ISHIKAWA 
 Também conhecido como Ishikawa, espinha de peixe, causa e efeito 
 Ferramental visual para organizar informações 
o Por exemplo: a lista de causas encontradas no Brainstorming 
 Ajuda a esclarecer as relações entre um efeito e suas principais causas 
 Ajuda a chegar a um entendimento comum do problema 
 Geralmente possui 6 espinhas 
o 6 M’s – método, mão de obra, matéria-prima, medições, meio ambiente, etc 
o Ou aquilo que eu determinei 
o Podem existir causas secundárias (vindas do 5pqs, por exemplo) 
 No Minitab: na primeira linha, adicionar cada “M” 
o Na segunda linha, o problema de cada “M” 
o Se houver causa secundária, adicionar ainda na primeira linha: tendo como título, 
o problema encontrado em tal “M” 
o Stat  ferramentas de qualidade  causa e efeito 
 Depois organizar na causas, os “M”s 
 No sub: adicionar a causa secundária 
o Podemos adicionar o nome e o título do projeto 
 
ANÁLISE DO FILME – ISHIKAWA 
 Filme 204 
 Kaoru Ishikawa (Tóquio, 1941), graduado em química 
 Fez um Benchmarking nos EUA 
 Desenvolveu uma estratégia de qualidade: 
o Conceito de Círculo do Qualidade 
o Diagrama de Causa e Efeito 
 Mostrou a importância das 7 ferramentas da qualidade 
o Estratificação/ folha de verificação/ gráfico de Pareto/ diagrama de causa e 
efeito/ diagrama de correlação/ histograma/ carta de controle e gráficos 
 Enfatizava a qualidade duradoura de um produto 
 Revolução dos pensamentos: melhoria/ não aceitar falhas como algo natural 
 Acreditava que o homem é bom por natureza 
o Se conquistasse o comprometimento os funcionários COMO PESSOAS, eles 
teriam interesse em melhorar a qualidade e a produção 
 
 
PARETO 
GRÁFICO DE PARETO 
 “Um número pequeno de causas é responsável pela maior parte do problema”. 
 Ferramenta de análise para focalizar o problema e os resultados 
 Criado por Vilfredo Pareto: cientista/ sociólogo/ economista italiano 
o Percebeu que na época 80% de toda a riqueza da Itália estava com 20% da 
população 
o Depois Sr Juran mostrou que esse princípio era universal 
 Ex: 20% dos vendedores  80% das vendas || 20% clientes  80% das vendas 
 Pode ser aplicado no 6 sigma para solução de problemas 
o 20% de causas  geram a maior parte dos problemas (80%) 
o Assim podemos gerar melhorias! 
 Gráfico 
o Coloca os dados do maior para o menor 
o Fracionando os dados por tipo de problema/falha/causa 
o Estabelece prioridade ao tipo de falha que eu tenho que dar atenção 
 Etapa para construção do gráfico de Pareto: montar tabela 
o Eventos/ Frequência/ Frequência acumulada/ %/ % Acumulado 
o Desenhar os eixos do gráfico pelos eixos 
 Horizontal: eventos/ Vertical esq: frequência/ Vertical dir: % Acumulado 
 Posso fazer um Pareto de um Pareto 
o Pegar a causa principal e reduzir a causas mais específicas 
 Utilizá-lo para comparações “antes” e “depois”: permite a avaliação das mudanças 
 Priorizar melhorias de produtos que são grandes contribuintes ($$) 
o NÃO DECIDIR QUAL PROJETO ATACAR PELO PPM (qde de falhas) 
o Mas sim, pela representação financeira do produto 
 
EXEMPLO – GRÁFICO DE PARETO 
 Minitab: Stat  Ferramentas de qualidade  gráfico de Pareto 
o Adicionar na tabela: Causas/ Frequências/ Combinar defeitos restantes após % 
 
 
GRÁFICO DE DISPERSÃO 
 Ferramenta estatística para validar a causa-raiz 
 Usar depois de as causas-raiz serem identificada, para validá-las com 95% de confiançaProblema 
do negócio
Causas-raiz 
potenciais 
identificadas
Problema 
estatístico
Solução 
estatística
Causas-raiz 
verificadas
DECISÃO 
(Solução do 
negócio)
 Fazemos um estudo do relacionamento entre variáveis 
o X: entrada/ Y: saída 
o Ex: avaliar se qdo eu aumento X  Y aumenta, diminui ou fica estável 
 O diagrama de dispersão mostra graficamente a relação entre pares de variáveis. Entre: 
o 1 causa-raiz potencial (X) + variável de saída OU 
o 2 causas potenciais (X1 e X2) 
 Eixo horizontal: sempre uma entrada (X)/ Eixo vertical: outra entrada (X) ou saída (Y) 
 Ter de preferência pelo menos uns 30 pares de dados 
 Se pelo gráfico a gente observa um padrão na relação X vs Y 
o Comprovamos a causa 
o Se for muito disperso  não tem 
 Minitab: gráfico  gráfico de dispersão  simples (se só tiver um banco de dados) 
o Selecionamos o X e o Y 
 Para verificar a FORÇA dessa relação entre as variáveis: 
o Usamos a ferramenta de correlação linear 
 
 
CORRELAÇÃO LINEAR 
 Quantifica a força da relação entre as variáveis 
o Qdo as variáveis são correlacionadas: os valores de uma, regula os valores da outra 
 Interpretação do resultado: 
o Usamos o coeficiente de Pearson e o P-Value nos critérios: 
 p <= 0,05: existe correlação || p > 0,05: não existe 
 Coeficiente de Pearson 
o Ou coeficiente de correlação – mede a força de associação entre variáveis 
o Vai de -1 (fraco) a +1 (forte) || 0 = relação nenhuma 
o Ex: se for +0,6 significa que é uma causa, mas tem mais de uma causa 
 
 
 
 
EXEMPLO - CORRELAÇÃO LINEAR 
 No papel, usando a fórmula eu faço uma tabela com os dados 
o Medições; X; Y; X*Y; X²; Y²  jogo na fórmula e obtenho o coeficiente 
 Minitab: Stat  estatísticas básicas  correlação 
o Add os dados na tabela || Resultados  add tabela de correlações pareadas 
o Fornece o gráfico, o coeficiente de Pearson e o Valor-p 
 
 
REGRESSÃO LINEAR 
 Ferramenta que usamos quando o coeficiente de Pearson é muito alto 
o Uma correlação alta, para que consigamos ter uma boa estimativa 
 Possibilita estabelecer uma equação matemática que explica quantitativamente a 
relação entre as variáveis 
 Equação linear que rege a relação entre 2 variáveis 
 Y = A*X + B 
 Onde a = 
𝑛∗∑ 𝑥∗𝑦 − (∑ 𝑥)∗(∑ 𝑦) 
𝑛∗ ∑ 𝑥2− ∑ 𝑥² 
 e b = ymédio – a*xmédio 
 Finalidades da regressão 
o Previsão: prever o valor de Y a partir do valor de X 
o Estimativa: quanto X influencia ou modifica o Y 
 Obtendo a equação  consigo fazer uma interpolação de dados 
 
EXEMPLO - REGRESSÃO LINEAR 
 ATENÇÃO: o requisito para realizar a regressão linear é a correlação para assegurar que 
podemos realizar projeções de valores 
o Stat  estatística básica  correlação 
 Minitab: Stat  regressão  regressão  ajustar modelo de regressão 
o Add os dados na tabela; Resultados  para todas as observações 
 Essa função mostra se tem algum resíduo no banco de dados 
 Resposta: variável de interesse (que desejamos explicar); preditoras: variável explicativa 
 Apresenta a equação, Valor-p e o R² 
o R²: % da variável de saída que é explicada pela variável de entrada 
 Resíduo 
o Apresentado no Session  ajustados e diagnósticos para todas as observações 
 se alguma linha possui um (R) 
o A linha R indica que nesses dados existe um resíduo 
o As medições dessa linha precisam ser revistas pq está fazendo com que a reta se 
desloque 
o Resíduo ≠ Outlier: outlier não significa que o valor está errado, resíduo sim. 
o Devo eliminar esse resíduo  tirá-lo do banco de dados 
 Vou no arquivo do Excel e excluo a linha 
 OU Ctrl + X na linha 
 Sempre que eu for retirar dados eu excluo a linha 
o Não dá pra eu deixar uma linha sem dado ali 
 Quando o R² não dá 100% (apesar de dar um valor alto): significa que tem outras variáveis 
interferindo no processo, outras causas 
 Tabela SEM ocorrência de resíduos: evidência de que a Análise de Regressão é confiável 
 
 
TESTE DE HIPÓTESES 
 É um conceito de comparação estatística 
o Para que eu não tenha dúvidas quando for tomar uma decisão 
1. Faça uma observação 
2. Faça uma pergunta 
3. Formule uma hipótese 
4. Conduza uma experiência 
4.1. Aceite a hipótese... OU 
4.2. Rejeite a hipótese  3. Formule outra hipótese 
* supondo que eu queira avaliar entre 2 negócios, se os salários dos funcionários são iguais! 
 Sempre temos que considerar no mínimo 2 hipóteses 
o Não podemos rejeitar nenhuma sem provas; “inocente até que se prove o 
contrário 
o H0 ou Hipótese nula: de igualdade, que não tem diferença (Valor-p > 0,05) 
o HA ou Hipótese alternativa: que tem diferença (Valor-p <= 0,05) 
 Alternativa: a que se deseja testar ou justificar 
o Valor-p: probabilidade de que essas 2 amostras vieram da mesma população 
 Direcionamento para a escolha do teste de hipóteses adequado 
o O desvio padrão dos dados é conhecido? 
o Qual é o tamanho da amostra? 
 Minitab: Stat  estatísticas básicas  selecionar algum dos 4 tipos de Teste 
 Há 4 tipos de testes mais usados dentre o Teste de Hipóteses 
 
 TESTE Z – 1 AMOSTRA 
o Determinar se a média de uma amostra difere significativamente de um valor 
especificado pré-determinado 
o Desvio padrão da população conhecido 
o Tamanho da amostra >= 30 
 TESTE T – 1 AMOSTRA 
o Determinar se a média de uma amostra difere significativamente de um valor 
especificado 
o Desvio padrão desconhecido 
o Tamanho da amostra < 30 
 TESTE T – 2 AMOSTRAS 
o Determinar se as médias diferem significativamente entre dois grupos 
 TESTE T – PAREADO 
o Determinar se as médias de dois grupos dependentes diferem 
o Usar para comparar amostras dependentes (medições feitas nos mesmos itens 
em condições diferentes) 
 
 
TESTE Z – 1 AMOSTRA 
 1: encontro o desvio padrão (stat  estatísticas básicas  exibição das estat...) 
 2: faço o teste Z 
o Seleciono “uma ou mais amostras, cada uma em uma coluna”; a coluna de dados; 
insiro o Desvio Padrão que eu encontrei; a média hipotética que eu quero 
comparar 
o Posso adicionar um gráfico para representação também 
 Se Valor-p <= 0,05  descarto a hipótese nula 
o Isto é, média real ≠ média hipotética 
TESTE T – 1 AMOSTRA 
 Ao fazer o teste t – 1 amostra: 
o Seleciono “uma ou mais amostras, cada uma em uma coluna”; a coluna de dados; 
teste de hipóteses + a média hipotética que eu quero comparar 
o Opções  hipótese alternativa: “média ≠ média hipotética” 
o Posso adicionar um gráfico para representação também  aqui usamos gráfico 
de valores individuais (Excel 322) 
o Nesse gráfico, ele mostra de o H0 está dentro do intervalo de confiança 
 Se Valor-p > 0,05  considero a hipótese nula 
o Não existe diferença significativa entre os valores mostrados e a média 
 
TESTE T – 2 AMOSTRAS 
 Ao fazer o Teste t – 2 amostras: 
o Seleciono “cada amostra está em sua respectiva coluna”; adiciono as colunas de 
dados que vou comparar 
o Opções  hipótese alternativa: nesse caso, “diferença < diferença hipotética” 
 Excel 322: porque quero saber se os valores permaneceram iguais ou se na 
2ª coluna aumentou 
 Se Valor-p <= 0,05  rejeito a hipótese nula (nesse caso, de igualdade) 
o Isto é, considero HA (C1 < C2) 
 
TESTE T – PAREADO 
 Ex (Excel.323): comparar peso das pessoas antes/depois do programa de emagrecimento 
o Por que é pareado? Pq são as mesmas pessoas (dados dependentes) 
 Ao fazer o Teste t – Pareado: 
o Seleciono “cada amostra está em uma coluna”; adiciono as colunas de dados que 
vou comparar (Antes; Depois) 
o Opções  hipótese alternativa: nesse caso, “diferença > diferença hipotética” 
 Quero saber se os valores permaneceram iguais ou se na 2ª coluna 
diminuiu (se emagreceram) 
 Se Valor-p <= 0,05  rejeito a hipótese nula (nesse caso, de igualdade) 
o Isto é, considero HA (C1 > C2) 
 A dieta funcionou mesmo 
MELHORAR (IMPROVE) 
 
GERAR IDEIAS E SELECIONAR SOLUÇÕES 
IDEIAS DE MELHORIAS 
 Ao pensarcriativamente, utilize o cérebro inteiro para maximizar a eficiência 
o Lado esquerdo do cérebro 
 Racional, físico, analítico, concreto, ativo, linear, verbal 
o Lado direito do cérebro 
 Emocional, intuitivo, espontâneo, simbólico, artístico, não verbal 
 O que esperar de uma boa solução? 
o Atenda os objetivos do projeto (e se possível exceda) 
o Seja consistente no controle da variabilidade e eliminação de defeitos 
o Seja aprovada pela empresa e usuários 
 Hora de apresentar o estudo para o dono/chefe da empresa 
o Com base nas alternativas que apresentarmos que serão tomadas as decisões 
o Importante: ficar claro a entrada e saída financeira (investimento/ retorno) 
 Objetivo da equipe: gerar muitas ideias sobre COMO a causa-raiz pode ser ELIMINADA 
o Ferramenta útil: BRAINSTORMING 
 Focar em uma causa-raiz por vez 
 Começar pela causa raiz que causa mais impacto financeiro 
 Uma ideia pode afetar mais de uma causa-raiz 
 
 
AVALIAR AS SOLUÇÕES 
 Critérios de avaliação de solução 
o Permite a avaliação objetiva das soluções desenvolvidas anteriormente 
 Para escolher a melhor solução: 
1. Determine os critérios de solução 
2. Avalie suas soluções 
3. Classifique e selecione suas soluções 
 Lembrando de que nosso objetivo é apresentar as melhores recomendações possíveis 
para alta administração 
 Critérios 
o 1: Verificar se a solução satisfaz o nível sigma 
 Não tem muita variabilidade, aumenta a qualidade e reduz o nº de falhas 
 Satisfaz os CCR’s (requisitos do cliente) 
 Se vai eliminar/atacar as causas-raiz do problema 
o 2: O tempo 
 Quanto mais demora, mais dinheiro gasto (perda de clientes, 
equipamentos, oportunidades, etc) 
 Maior será o risco inerentes de que os objetivos não sejam alcançados 
o 3: Custo-benefício (Payback) 
 Tempo necessário para que o projeto se pague 
 Tempo (anos) = investimento ($) ÷ benefícios anuais ($) 
o 4: Outros impactos 
 Ex: penetração em novos mercados, reconhecimento da marca, satisfação 
do cliente, moral ou segurança dos funcionários, meio ambiente, etc. 
 Remover bloqueadores: que impedem a implementação 
o Ex: não poder utilizar determinado equipamento ou limite financeiro 
 Nesses casos, me adequo ao que eu posso utilizar 
 Dentre as soluções inadequadas estão: 
o Abordam um defeito mas geram outro impacto negativo pro cliente 
o Conflitam com os valores da empresa 
o Violam uma lei ou política da companhia 
 Uma vez reduzida sua lista de soluções: utilize a MULTIVOTAÇÃO 
o Para reduzi-la ainda mais 
 
 
PLANO DE AÇÃO 
 Útil para gente não se perder quando há muitas ações a serem implementadas 
 Cada ação deve ser desencadeada segundo a metodologia DMAIC 
 Montar uma tabelinha ‘’5 W 2 H” e é recomendado 1 S 
o Plano de ação – projeto seis sigma 
o O que? Por que? Onde? Quem? Quando? Como? Quanto? Status? 
 Tipos de ações 
o Contenção 
 Conter o problema/ paralisar um processo para evitar gastos extras 
 Ex: recebi uma ligação de um cliente falando que o produto ta defeituoso 
 Conter a produção de um produto defeituoso na fábrica para que 
o cliente não receba o problema 
 Segregar um lote de peças no almoxarifado para não ser entregue 
o Corretiva 
 Para resolver o problema/ ataco as causas-raiz do problema 
o Preventiva 
 Para prevenir a ocorrência de alguma falha ou defeito 
o Preditiva 
 Prediz algo/ necessário fazer algo senão vai dar algum problema 
 Oriunda de uma inspeção que é feita (essa é a ≠ da preventiva) 
o Melhoria 
 Ação tomada em cima de algo que já está bom 
 Preciso conhecer BEM o meu processo e meus problemas 
o Reconhecer e admitir que temos erros 
 PLANO PILOTO 
o Fazer em uma escala reduzida, o projeto que quero implantar na empresa 
 IMPORTANTE!!! Para empresas/ projetos grandes 
o Oportunidade de definir a relação entre causa e efeito (causa/soluções) 
o O treinamento torna-se um elemento crítico 
o A equipe precisa explorar muitas questões para encontrar um nível ótimo de 
planejamento para um piloto de sucesso 
 Tamanho dos riscos / quantidade de pessoas envolvidas/ quais operações 
serão usadas para esse teste/ quanto de mudança vou precisar fazer 
 Tudo isso será útil como base para planejamento da escala real 
o Qual é o planejamento mínimo necessário para fazer uma prova com sucesso? 
 Mapas de processo e documentação 
 Problemas potenciais (análise de risco) 
 Plano de ação e cronograma 
 Necessidades de treinamento 
o Procure garantir que o piloto tenha todas as oportunidades de sucesso 
 
GERENCIAR A MUDANÇA 
 Toda mudança requere um cuidado, precisamos buscar comprometimento 
 Pode acontecer 2 tipos de mudança 
o Mudança técnica: infraestrutura ou estratégia 
o Mudança comportamental: envolve pessoas 
 É importante diferenciar as expressões positivas e negativas de resistência 
o Positiva 
 Quer testar a mudança 
 Questionamento aberto/ discordância/ análise das alternativas 
 Táticas para lidar com esse tipo de pessoa: 
 Ouve, dá suporte e desafia 
 Posso desafiar quem questiona pq tenho todos os dados nas mãos 
 Estatísticas/ benchmarking/ brainstorming, etc. 
o Negativas 
 Sabotagem 
 Não comparece às reuniões ou treinamento/ Começa outra iniciativa/ 
retira pessoas-chave da sua reunião/ ignora o projeto 
 Táticas para lidar com esse tipo de pessoa: 
 Compreender, confrontar respeitosamente 
 A mudança pode ser alcançada através do COMPROMISSO OU DA ACEITAÇÃO 
o As pessoas seguem esse caminho qdo há mudanças: 
o Consciência (estão me dizendo algo)  compreensão (eu sei pq vai mudar)  
envolvimento (entendo as implicações pra mim e pra nós) 
o A partir daí: 
 Aceitação: percepção negativa  teste (sendo obrigado)  reação  “eu 
TENHO QUE fazer as coisas desse jeito novo” 
 Compromisso: percepção positiva  teste (interessado)  ação  “eu 
QUERO fazer as coisas desse jeito novo” 
 Por isso devo tomar atitudes nos 3 primeiros passos das pessoas na mudança 
o Comunique claramente a visão e a necessidade urgente da mudança 
o Envolva os empregados em todas as fases da transição e peça sugestões 
o Reconheça e recompense novos comportamentos 
 Filmes: 205, 206 (comprometimento); 207 (mudança organizacional) 
o Importância de deixar claro as funções para cada membro da equipe 
o Vídeo dos macaquinhos: Questionar a ordem/porquê do funcionamento da 
empresa ser desta forma, não apenas aceitar as coisas 
 Gerenciar a mudança 
o Criar um mapa de envolvidos para indivíduos chave 
 Impacto da mudança (baixo  médio  alto) 
 Reação à mudança (entusiastas  seguidores  oponentes) 
o Preparar um plano de gerenciamento de envolvidos: 
 Para garantir o comprometimento dos apoiadores fortes (alto impacto) 
 Enquanto os oponentes recebem atenção especializada 
 
 
COMPROVAR A MELHORIA E APRESENTAÇÃO DE PROJETO 
 Devemos testar a solução aprovada: 
o Comprovar se os resultados obtidos atendem o que especificamos no início do 
projeto 
 A comprovação deve ser feita da mesma forma que medimos nosso processo 
 Para fazer a solução acontecer é preciso começar pela obtenção da aprovação da maioria 
o Ganhar a confiança dos aprovadores: ir bem embasado 
o Deve ter analisado bem um número suficiente de detalhes 
 De modo a comunicar de forma coerente à administração 
 Obtendo a aprovação 
o Vocês são especialistas sobre os processos antigos e os propostos, e precisam do 
apoio da administração 
o Aborde as preocupações da administração para ganhar apoio 
 A cabeça de um dono é diferente da de um funcionário 
 Ex: Às vezes o dono se preocupa se vai ter que parar a produção; então a 
hora que vc for chegar com a sua proposta, já antecipa a resposta à 
preocupação dele 
 Outros exemplos: cronograma, custos de implementação, etc. 
o A administração está preocupada com a maneira como você desenvolveu 
 Provavelmente ele também é seis sigma: tenha certeza de considerar 
todos os critériosque a administração pode usar para avaliar seu feito 
 Métodos/ descobertas e conclusões/ suas recomendações 
o Use gráfico e ilustrações para comunicar-se mais efetivamente 
 Ao mostrar ‘como é’ vs ‘como deve ser’ fica mais visualizável 
 Mais fácil de ver o que muda 
 “Uma imagem vale mais que mil palavras” 
 Apresentação do projeto 
o Devemos nos preparar para uma apresentação rápida (aprox. 8 minutos) 
o Ser bem direto, pq se o dono não tem tempo: se ele quiser ver detalhes, vê depois 
o Apresentar mais imagens do que texto 
o Não ler o que está dentro das caixas (citar só quantidades de atividades a fazer) 
o Citar: etapas do processo, análise de valor, se proporcionou algum ganho rápido 
o Colocar o comparativo do antes X depois (em um mesmo slide) 
o Evidencie o que é importante (aumentando ou colorindo a fonte) 
o Use o recurso de tirar fotos: a pessoa já vê como estamos fazendo 
o Ultimo slide: é bom ser o do ganho financeiro 
 Dica de apresentação 
a. Team charter 
 Rapidamente explicar o impacto negativo e apresenta a equipe 
b. Mapeamento de processos 
c. Plano de medição 
 Como os dados foram coletados + GRÁFICO 
d. CP, Cpk, Nível sigma e Custo do processo ANTES da melhoria 
e. Objetivos e metas 
 Demonstre como definiu (ex: Benchmarking) 
f. Principais causas e melhores soluções 
 Como chegou nelas (Brainstorming, multivotação, 5 porquês, gráfico de 
Ishikawa) 
g. Comparação Antes vs Depois 
 Através do CP, Cpk e nível sigma 
 VALOR FINANCEIRO (Hardsaving e payback): evidenciar, pq é oq importa 
 
 
 
CONTROLAR 
 
CONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO (CEP) 
 No passado, a manufatura dependia da: 
o Produção: para fazer o produto 
o Controle de qualidade: para verificar o produto final 
 Controle: manter algo dentro dos limites 
 Estatístico: porque se baseia em fatos e dados 
 Processo: série de atividades que se repetem várias vezes 
 Definição de CEP 
o Método em tempo real (durante a produção) 
o Visa controlar o processo para minimizar as variações e prevenir defeitos 
o Evidências estatísticas de: estabilidade do processo 
 Obtida pela amostragem 
 Processo: sob controle = estável 
 Ser estável não quer dizer que é bom para o cliente 
o Em CEP, não se fala de cliente; apenas do processo 
 Criado pelo físico Walter Andrew Shewhart (1920) 
o Concluiu que todos os processos apresentam variações 
o Analisando as variações, identificou 2 componentes básicos 
 Componente constante: inerente ao processo (causa comum) 
 Componente intermitente (causa especial) 
 Ambas já tratadas anteriormente 
 Comum: 85% das vezes; Especial: 15% 
 CEP X Controle de Qualidade 
o CEP é feito em tempo real (de hora em hora) 
 Nisso, já evita falhas de lotes inteiros 
o CEP: Ações sobre o processo 
 Forma de prevenir uma alta variação nas características 
o Controle de Qualidade: ações sobre o resultado 
 Desvantajoso pois apenas detecta o defeito, sem indicar a causa 
 Vantagens do CEP 
o Redução do refugo e retrabalho 
o Operador mais tranquilo, pq o processo é centrado 
o Não há necessidade de controle peça a peça (ganho tempo  $$) 
o Melhora a qualidade e aumenta a produtividade, etc 
 Ações locais 
o Já detecta o local onde houve o defeito (causa especial) e elimina o problema ali 
o Podem corrigir cerca de 15% dos problemas 
 Ações sobre o sistema 
o Se eu preciso reduzir a variabilidade normal (causa normal) 
o São necessárias para corrigir cerca de 85% dos problemas do processo 
o Geralmente exige ação gerencial para correção 
 O meu processo está sob controle: quando eu só tenho causa comum 
o Fora isso, ele está instável 
 CEP 
o Indica as causas especiais quando presentes 
o Deixa o processo seguir sozinho qdo elas não estão presentes 
o Prevenindo ajustes frequentes e desnecessários que podem aumentar a 
variabilidade do processo, ao invés de diminuí-la 
 Distribuição Normal 
o Ou distribuição de probabilidade contínua 
o Relaciona os valores das características com suas probabilidades de ocorrência 
 Possibilitando a previsão da ocorrência de eventos 
o O que temos aqui é o limite superior e inferior de controle (não de especificação) 
 Dentro do limite de 3σ 
 Teorema do limite central 
o Uso para normalizar os dados, caso eles não sejam normais (Valor-p <0,05) 
o Quanto mais amostras houverem, a distribuição das médias amostrais: 
 Serão aprox normalmente distribuídas 
 Tenderão a uma distribuição normal 
o Independentemente das medidas individuais: 
 Os gráficos das médias refletem uma distribuição normal 
o Como fazer? 
 Pego várias amostras de dados com distribuição não normal 
 Calculo a média de sub-grupos de 2 peças 
 Calculo a média de sub-grupos de 5 peças, e por aí vai... 
o O gráfico vai apresentando uma curva mais normal 
o !! Não é pra usar pra normalizar no CP e Cpk, lá tem que ir pra outra situação 
 
 
CARTAS DE CONTROLE 
 São gráficos usados para o acompanhamento do processo 
o Determinam estatisticamente faixas denominadas limites de controle 
o Tem limite superior de controle; limite inferior de controle 
o É de séries temporais: gráfico sequencial 
 Objetivo: verificar se o processo está sob controle (sem causas), por meio dos gráficos 
 Pode ser por atributo ou por variáveis 
o Existem vários tipos de carta 
 Carta de controle por variáveis: média e desvio padrão 
 Carta e R: média e amplitude é a mais utilizada 
o Tenho Data e hora e medidas de 5 peças  abaixo  e amplitude 
o Abaixo das linhas  ploto os números de e amplitude na carta de controle 
 Pode ser a mão ou no desktop 
 Diário de bordo 
o Geralmente fica no verso da carta de controle/ cada empresa tem um tipo 
o Principal ferramenta para pesquisa de problemas ( causa especial) no processo 
o Devem estar anotados todos as ocorrências anormais que possam afetar a 
qualidade 
 Dada a característica que está sendo controlada 
 Limites de controle 
o Como calcular? 3 limites para cada lado 
o Mostram como as médias e amplitudes iriam variar se apenas causa comuns 
estivessem presente 
o Baseados: tamanho da amostra do sub grupo; quantidade da variabilidade 
dentro dos subgrupos refletidos nas amplitudes 
o Para calcular a média eu preciso da média das médias (dos subgrupos) 
o Para calcular a amplitude média eu preciso das amplitudes 
o = 
Xmédio1+ Xmédio2+ Xmédion
𝑛
 = 
𝑅1+𝑅2+𝑅𝑛
𝑛
 
 Onde n= número de subgrupos; = amplitude média 
 Formulas dos limites de controle 
o Para o gráfico das amplitudes 
 LDCR = D4 * 
 LICR = D3 * 
o Para o gráfico das médias 
 LSCX = + A2* 
 LICX = – A2* 
o Onde D4, D3 e A2: constantes que variam com o tamanho da amostra (de 2 a 10) 
 São proporcionais ao tamanho do subgrupo que escolhi 
 Geralmente se usa subgrupo de tamanho 5 que já é suficiente para 
assegurar a normalidade dos dados qdo se trabalha com médias amostrais 
 Para subgrupos até tamanho 6  LICR=0  não tem valor de D3 
 
 
ANÁLISE - CARTAS DE CONTROLE 
 Analisando as cartas da média e da amplitude 
 Se tiver pontos fora dos limites  é uma causa especial 
o Quando aparece uma causa especial 
 Na hora eu preciso verificar oq está acontecendo 
 Olhar o diário de bordo para ver se nada de estranho foi anotado naquele 
horário 
 Se há uma sequência de 7 pontos ascendentes, por ex 
o Não acontece na estatística  é uma causa especial 
 Se há uma sequência de 7 pontos acima do Limite Central (ou abaixo) 
o Está permanecendo acima do que deveria  é uma causa especial 
 Por variável com terço médio 
o Minitab: Stat  Cartas de controle  Cartas de variáveis p subgrupos  Xbarra-R 
 Jogo a medida pra dentro da tabela/ escolho o tamanho dos subgrupos 
 Opções  limites  para estes múltiplos de desvio padrão  coloquei 1 
 Minitab vai pegar 1 desvio padrão e colocar 1 para cima + 1 para baixo 
 Por isso chama terço médio: vaidividir o limite em 3 partes iguais 
o Se houver muitos pontos (+ de 2/3) dentro do limite interno 
 Se significa ter uma baixa variação não é bom? Aqui não 
 Significa que está errado; pq o limite que dá é o processo 
 Tem que haver pontos próximos à extremidade 
 Alguém está manipulando/ chutando dados OU 
 Preciso recalcular os limites pq diminuímos a variabilidade 
 ATENÇÃO nisso; pq acaba acontecendo muito 
 
 Roteiro de implantação do CEP para dados variáveis 
1. Realizar coleta inicial de dados com no mínimo 125 amostras 
a. Realizar estudo de RR, se necessário 
2. Calcular Limites de Controle 
3. Plotar dados coletados na carta 
4. Eliminar as causas especiais do processo 
5. Recalcular Limites de Controle 
6. Levantar Capacidade do Processo – CP e CPK 
7. Treinar os operadores 
a. Sobre preenchimento das cartas, do Diário de Bordo e das análises das 
cartas e tomadas de ação 
8. Após atingir valor CPK > 1,33  emitir Cartas de Controle 
9. Iniciar Controle de Processo (preenchimento das Cartas pelos Operadores) 
10. Recolher cartas preenchidas e analisar 
a. Tomar ações se necessário 
11. Recalcular limites de controle quando a maioria dos pontos estiver no terço 
central dos limites de controle 
 
 
CARTAS POR ATRIBUTO 
 NP itens não conforme (com defeitos) 
o Aqui nos preocupamos NÃO com a QDE OU TIPO de defeitos que tem no produto 
o Mas sim, com QDE DE PRODUTOS COM defeitos 
o Quero saber se a qde de defeitos por lote está estável 
 Por isso ser estável não significa que é bom para o cliente 
 Estar com muitos defeitos mas estável  alta qde de defeitos 
 Não é bom 
 Se aparecer um lote sem defeitos, vai ser uma causa especial 
o Minitab: Stat  cartas de controle  cartas de atributos  NP 
 Jogo os dados para dentro da tabela; add o tamanho do subgrupo 
 C – número de não conformidades 
o Igual no NP, estou preocupado com o nº de erros por conjunto 
o Minitab: Stat  cartas de controle  cartas de atributos  C 
o Aqui devemos simplesmente verificar se tem pontos fora dos limites 
 Se sim, verificar oq houve com aquele subgrupo em particular 
 Os limites de especificação NÃO são usados em cartas de controle!!! 
 
 
CAPACIDADE E ESTABILIDADE 
 Cliente dá a Capacidade (Voz do cliente: limites de especificação) 
 Processo dá a Estabilidade (Voz do processo: limites de controle) 
 Pode estar estável mas fora da capacidade do cliente 
 Pode atender oq o cliente quer mas estar instável **CAPAZ 
o Devemos buscar reduzir a variabilidade sempre 
o E sob controle: porque se o cliente apertar alguma coisa, estou sossegado tbm 
 Super controle: é ruim 
o Agir em uma causa comum como se fosse especial (por desespero) 
o Faz com que os limites aumentem  e posso perder o controle do processo 
 
 
FMEA 
 Prevenir ocorrência de falhas 
 Failure Mode and Effects Analysis: análise do modo de falha e seus efeitos 
 Criada pela NASA 
o Depois a Ford passou a utilizar no setor automobilístico 
o Hoje já é utilizado pelas industriais de vários segmentos 
 Elimina e evita muitas falhas no processo 
 Reduz tempo, custo e número de recall 
 Indica ações corretivas recomendadas: ANTES do início do processo 
o Preventiva 
 Quem executa é um coordenador  que coordena uma equipe multifuncional 
o Descrição do sistema  análise funcional  análise de falhas  análise do risco 
 Ações Corretivas e Preventivas! 
 Valores de severidade (S), ocorrência (O) e detecção (D): de 1 a 10 
o Há uma Tabela de Severidade – FMEA (padrão) 
 Com efeito/ critérios do projeto/ classificação/ efeito/ critérios de processo 
o Há uma Tabela de Ocorrência 
 Probabilidade de falha/ taxa de falhas possíveis/ ppk/ índice de ocorrência 
o Há uma Tabela de Detecção 
 Probabilidade de detecção/ critérios/ oportunidade de det/ classificação 
 NPR: número de prioridade de risco 
o NPR = S * O * D 
o Objetivo: indicar prioridades às ações recomendadas 
 Tabelinha no excel 
o Fica enorme: pega todos os temas um por um 
 EXCEL 
Atividade/ Modo de falha/ Efeitos/ S/ Causas potenciais/ O/ Meios de detecção/ D/ NRP 
Ações propostas/ Responsáveis (por cada)/ Prazo/ Ações tomadas (OK ou não)/ S/ O/ D/ NRP 
o Calculando para cada atividade do processo todos os modos de falha possíveis 
o Todos os efeitos possíveis para cada modo de falha 
o Todas as causas potenciais para cada modo de falha 
o Assim, calcular todos os NRP para verificar onde devo atuar 
 
 
TREINAMENTO 
 Alterar documentação de todo o sistema e promover treinamento 
 Importante nessa fase: porque terminamos e já estamos controlando o processo 
 Necessário treinar as pessoas para a nova forma de fazer as coisas 
o Mudanças: 
 Comportamento das pessoas/ processos/ sistemas/ valor ao cliente 
 A fim de compartilhar o projeto e garantir o comprometimento com a solução 
 Normalmente tem alguém que já treina as pessoas 
o Não necessariamente o GreenBelt, mas se precisar é bom saber 
 Por R&R: tanto por atributo, como por análise de concordância (variável) 
o Mas obrigatoriamente a realização e registro do treinamento fazerm parte do seu 
projeto 
 Execução do treinamento depende de alguns fatores: 
o Qde de pessoas envolvidas/ facilidade de reunir todos/ complexidade do assunto 
o Local de treinamento/ domínio que vc tem do processo e das modificações 
 Documentação 
o Importante: se algo mudar, toda a documentação envolvida no processo tem que 
mudar 
 Ex: mapeamento do processo, instrumento, manual da qualidade 
 Se não as pessoas continuam fazendo do jeito antigo 
o Sistema de qualidade 
 Essa relação serve de checklist para nossa avaliação: 
 FMEA/ Plano de controle/ Fluxograma de processo/ Procedimentos/ Fluxo 
operacional/ Desenho de produto/ Especificações 
 São modificações que devemos tomar cuidado e verificar 
o Estrutura da documentação 
 Tipos: normativos e comprobatórios 
 Níveis: operacionais/ tático/ estratégico 
 Finalidade 
 
 
PADRONIZAÇÃO 
 Padronizar, documentar e encerrar o projeto de melhoria 
 Kaizen (palavra em japonês): melhoria contínua 
o Kai: mudar/ Zen: tranquilo  ou seja, mudar para uma coisa melhor 
 Só conseguimos fazer melhoria contínua se temos um padrão 
o Não existe padrão ruim: existe um padrão 
 Para chegar no estado ideal, devemos “calçar” cada degrau de melhoria que subimos 
o Seria padronizar: não permitir descer mais (voltar a ser oq era) 
o Garante a melhoria contínua 
 Padronizar: documentar, treinar e monitorar 
o Processo deve: melhorar  estabilizar  melhorar  estabilizar  até o ideal 
 Todos os processos devem ser padronizados desde o seu início e depois da melhoria, 
padronizar novamente 
o Exemplo 
 Mudança 1: 3σ  mudança 2: 4σ  mudança 3: 4,5σ 
 Aumento de meio nível sigma já é uma baita melhoria no processo 
 Isso oficializa o projeto, garante que ele não vai mais voltar a ser o que era 
 
 Qual a vantagem da utilização do Pokayoke? 
o Elimina a possibilidade de erros 
 
 OBJETIVOS CURSO 6σ 
o Preparar o aluno para reconhecer e analisar oportunidades para uso da 
metodologia Seis Sigma; 
o Entender os benefícios de possuir um Método Científico para solução de 
problemas; 
o Capacitar o aluno para coordenar projetos e equipes de trabalho.

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