Six Sigma: Melhoria de Processos

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