WHITE BELT TREINAMENTO - (PRINTED-PDF)

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O que é
Lean Seis
Sigma?
Algumas definições
Lean e Seis Sigma
Seis Sigma 
É muito mais do 
que um processo
estatístico.
Pode ser definido
como um método
para reduzir
variabilidade dos 
processos
01
Lean 
Manufacturing
Baseia-se em 5 
pilares
fundamentais para 
aumentar a o nível
de produção de 
uma empresa.
02
Zero Aceitável
É a forma 
estatística 
encontrada para 
demonstrar o nível 
sigma de um 
processo.
Representa 3,4 
perdas por milhão
03
Qualidade
Definição subjetiva
de qualidade inclui: 
produto ou serviço
que atende os
requisitos e 
expectativas do 
cliente.
04
+ + + +
% Qualidade Nível Sigma DPMO
Nível não competitivo 69,146 % 2 308.537
Atual padrão de qualidade
93,319 % 3 66.807
99,379 % 4 6.210
Novo padrão mundial
99,976 % 5 233
99,999 % 6 3,4
Tabela de Nível Sigma
0
23
45
68
90
10 20 30 40 50 60 70 80 90
Evolução de melhoria
% taxa de melhoria
a
n
o
s
G&E e o 
Lean Seis 
Sigma
Lean Seis Sigma na GE
Números:
• GE Medical Systems: scanner de diagnóstico por imagem desenvolvido através da
metodologia 6 Sigma teve o tempo de diagnóstico reduzido de 3 minutos para 17
segundos;
• GE Plastics: aperfeiçoamento de um processo de produção de plástico que
alcançou volume de 1,1 bilhão de libras, o que aumentou o faturamento e
possibilitou o fechamento de um contrato com a Apple;
• Giros de estoque foram de 5,8 para 9,2;
• Em 4 anos, economizou R$ 1,5 Bilhão com o programa 6 Sigma.
Outras 
empresas e o 
Lea Seis 
Sigma
Dados reais
Mikel Harry, et al.:
RESULTADOS DAS EMPRESAS 
QUE ADOTARAM O 6 SIGMA
Valores reais que fizeram com que diversas 
empresas encorporassem o 6 Sigma 
primeiramente em seus departamentos e 
posteriormente, em todos os processos.
Allied Signal
Estava a beira da falência e conseguiu 
reduzir seus custos em US$ 2 bilhões.
ABB
Somente em uma única planta, 
economizou US$ 770 mil em custos.
Motorola
Criadora do método, conseguiu economizar 
mais de US$ 11 bilhões em 10 anos.
Polaroid
Utilizou a metodologia para focar na 
qualidade e aumentou 6% os lucros.
01
02
03
04
Sua 
empresa 
precisa de 
Seis Sigma?
Responda mentalmente…
• Sua organização acredita que metas de zero defeitos não são nem realísticas, nem atingíveis?
• Tem 10 vezes o número de fornecedores necessários para o negócio?
• Tem de 5 a 10% de clientes insatisfeitos com o produto ou o serviço fornecido?
• Gasta uma porcentagem significativa do faturamento em reparo e retrabalho antes da entrega do
produto ou do serviço?
• Tem um número crescente de concorrentes?
• Tem clientes que não recomendariam à outros clientes seus produtos ou serviços?
Objetivos
Orientação
Utilizar o Lean Seis Sigma para
orientar, desenvolver e aplicar a
metodologia além das expectativas
dos clientes.
VISÃO
ESTRATÉGIA
METABENCHMARK
Mensurável
Chegar a 3,4 ppm ou 3,4
defeitos por milhão.
Parâmetro
Para comparar o nível de
qualidade entre empresas,
unidades de negócio,
departamento, etc
Dirigida
Por dados para atacar defeitos
e melhorar o nível sigma de
seus produtos e serviços.
Diferenças na prática
Organização
Solução de problemas
Comportamento
Tomada de decisão
Processo
Seleção de fornecedores
Planejamento
Projeto
Treinamento de funcionários
Cadeia de comando
Direção 
Força de trabalho
Modelo Tradicional
Correção
Reativo
Baseado na experiência
Ajuste
Custo (parte do preço)
Curto prazo
Desempenho
Se o tempo permitir
Hierarquia
Experiência e pessoal
Custo
Modelo 6 Sigma
Prevenção (causas)
Pró ativo
Base em dados
Controle
Capabilidade
Longo prazo
Produção econômica
Mandatório
Equipes energizadas
Benchmarking e métricas
Ativo
Comparação de serviços
Importância na qualidade
Aviação Correios Aguá Potável Hospital
Índice de Comparação
Pousos 
anormais
Produtos 
perdidos/hora
Contaminação
Procedimentos 
incorretos
3,8 Sigma – 99,0 % Qualidade 2/dia 30.000 15 min/dia 5.000/semana
6 Sigma – 99,999% Qualidade 1 a cada 5 anos 7 2 min/dia 2/semana
Qual o custo 
da má 
qualidade?
Custo da má qualidade
Custo da má qualidade
O que é Fábrica Oculta?
Tudo aquilo que não faz parte do processo normal, não contribui para o produto final, não agrega valor, mas gera custo para a empresa.
Retrabalho
Reinspeção
Recuperação
Refazer
Reprograma
Rejeição
TRABALHO EXTRA
GASTOS DESNECESSÁRIOS
Qual a diferença desse método?
O que torna o Lean Seis Sigma tão atrativo para empresas?
Eficiente
Método eficiente para 
a solução de 
problemas e geração 
de ideias
Baseado em 
Dados
Todo processo de seis 
sigma é baseado em 
estatistica 
CCRs
Procura atender os 
requisitos críticos dos 
clientes visando 
retorno lucrativo
Documentação
A documentação ajuda 
a criar um padrão para 
melhoria contínua
Joseph M. Juran
Deming
Taiichi Ohno
“Sem um standard não há base lógica para 
se tomar uma decisão.”
“Custos existem para serem eliminados, 
não contabilizados.”
“Não é preciso mudar. Sobreviver não é obrigatório. Se 
você não pode descrever aquilo que está fazendo como 
um processo, você não sabe o que está fazendo.”
Metodologia
02
03
6 Sigma
Aumenta a produtividade
Reduz a variablidade
Gera Lucros
04
85 % das falhas
Encontradas pelos clientes são relatadas como 
deficiências em sistemas e processos, não em 
funcionários.
R$ 100 – 600 mil 
reais
É o valor da economia que pode ser adquirida
com a implantação de um projeto Green Belt. 
01
Benefícios diretos
FINANCEIRO CULTURA RESULTADOS ESTATÍSTICA MELHORIA
Retorno
garantido
Mudança
positiva
4 à 6 meses 
após implementação
Ferramenta
para decisões
Contínua
e aumento produtividade 
Os projetos Seis Sigma estão diretamente relacionados aos “problemas reais” das empresas. Isso permite focar e direcionar os 
esforços para promover retornos financeiros de grande impacto, gerando uma melhoria continua e duradoura.
Benefícios indiretos
01 02 03 04
CLIENTE EMPRESA FUNCIONÁRIO COMUNIDADE
Maior qualidade 
entregue nos produtos
Aumento de 
marketshare
Segurança e estabilidade 
no emprego
Menos poluição
Algumas empresas
• 3M
• ABB
• Abbott
• AGCO do Brasil
• Alicerce Empreendimentos
• ArcelorMittal do Brasil
• Atlas Copco Brasil
• Avery Dennison do Brasil
• Caterpillar Brasil
• Chevron
• Bombardier
• Bosch
• Braskem
• Bunge Alimentos
• Chase
• Eurofarma
• Furnas
• Gerdau
• Flextronics International
• Global Tech Informatica
• Goodyear
• Gráfica Laramara
• General Eletric
• Guardian Glasses
• Heineken
• IBM
• Itaú
• John Deere
• Kraft Foods Brasil S.A.
• Laboratórios Pfizer
• Fiat
• Ford
• Microsoft
• Renault
• Polaroid
• Whirpool S.A.
que adotam o 6 sigma
COMPETÊNCIAS
Liderar mudanças
Gerenciar conflitos
Facilitar o trabalho
Gerenciar projetos
Fazer apresentações
M. Black Belt
Consultores
COMPETÊNCIAS
Dedicação integral
Capacitação em DFLSS
Liderança projetos
Gerenciamento
Black Belt
1 a cada 100
COMPETÊNCIAS
Ferramentas 
estatísticas
Coordenação de 
projetos
25% de dedicação
Green Belt
1 a cada 25
COMPETÊNCIAS
Auxilia na busca por 
projetos
Atua na aquisição de 
dados
Pré requisito para 
participar de um proj.
Yellow Belt
Massa pensante
Estrutura do programa
COMPETÊNCIAS
Compreensão 
ferramentas Lean
Compreensão 
ferramentas 6 Sigma
Mudança cultural
Entendimento
White Belt
Como trabalha a equipe 
do Seis SIGMA
S
Conhecimentos 
Técnicos
Devem estar claros e 
dispostos para todos os 
membros da equipe. As 
ferramentas e o passo-
a-passo deve ser de 
conhecimento de todos.
Pessoas
As pessoas que 
operam os trabalhos 
devem trabalhar de 
forma sincronizada, 
caso contrário, os 
projetos de Seis 
Sigma não terão 
sucesso.
01 02
Conceitos básicos de membros
Núcleo: composição fixa, que 
planeja e dirige o projeto.
Equipe ampliada: membros que 
fazem parte da equipe somente 
em determinadas fases de 
projeto.
Especialistas: membros que se 
juntam ao projeto para decisões 
importantes e são consultados 
em momentos de decisões.
Quais são ascategorias 
de custos?
Custos (categorias)
Custos de avaliação
São todos os custos associados 
com a medição do nível de 
qualidade obtido pelo sistema
Custos das falhas
São todos os custos incorridos 
na correção da qualidade de 
produtos e serviços
Custos de falhas internas
São os custos associados com a 
correção ou troca de produtos 
com defeitos, antes que eles 
sejam entregues
Custos de falhas externas
São identificados depois que os 
produtos ou serviços com 
defeitos foram entregues ao 
cliente
Custos de prevenção
São todos os custos associados 
com as ações tomadas para 
garantir que o processo forneça 
produtos e serviços com 
qualidade
Elementos de custos da qualidade
Categoria Prevenção:
• Administração da qualidade;
• Engenharia da qualidade;
• Planejamento da qualidade por outros;
• Treinamento;
• Controle do processo;
• Avaliação da qualidade de fornecedores.
Elementos de custos da qualidade
Categoria Avaliação:
• Teste de aceitação do laboratório;
• Inspeção do processo;
• Auditorias da qualidade do produto;
• Revisão de testes e dados de inspeção;
• Teste interno e atualização;
• Avaliação de materiais;
• Processamento de dados, inspeção e reportes de testes.
Elementos de custos da qualidade
Categoria Falhas Internas:
• Refugo;
• Retrabalho e reparação;
• Análise de defeitos;
• Reinspeção, retestes;
• Refugo e retrabalho: falhas do fornecedor;
• Modificações permitidas e concedidas.
Elementos de custos da qualidade
Categoria Falhas Externas:
• Comprometimentos;
• Serviços do produto: confiabilidade;
• Retorno dos produtos;
• Reparação de material retornado;
• Garantia;
• Perdas de clientes;
• Perda de vendas.
Qual o impacto da 
qualidade nos 
lucros?
Afeta de duas formas...
• Reduz custos, tais como refugo, retrabalho e garantia do cliente,
melhora o moral do trabalhador e aumenta a eficiência e
produtividade. Estudos indicam que clientes fiéis são menos
custosos para o serviço;
• Aumenta os rendimentos: melhorias da qualidade são fatores
necessários para manter os clientes antigos e atrair novos
clientes.
Influência do número de defeitos
DEFEITOS
Diminui
Aumenta Diminui
Custos de prevenção Custos de má qualidade
Falhas externas
Diminui
Falhas internas
Aumenta
Custos de avaliação
Como medir o 
retorno financeiro 
de um projeto?
Processo de análise
• Um projeto precisa apresentar viabilidade técnica: significa que pode se realizado com os
procedimentos de engenharia e equipamentos disponíveis. Todavia, essa viabilidade é necessária
mas não é suficiente; é preciso viabilidade econômica;
• Viabilidade econômica: significa que o investimento somente é viável se remunerar adequadamente
o capital investido, ou seja, os benefícios devem ser maiores que os custos.
MEDIR
02
IMPLEMENTAR
04
DEFINIR 01
ANALISAR 03
CONTROLAR 05
Resumindo a metodologia…
… buscar ferramentas e métodos estatísticos
para DEFINIR os problemas e situações para
melhorar, MEDIR para obter a informação e os
dados, ANALISAR a informação coletada,
IMPLEMENTAR e empreender melhorias nos
processos e, finalmente, CONTROLAR os
processos ou produtos existentes, com a
finalidade de alcançar etapas ótimas, o que por
sua vez gerará um ciclo de melhoria contínua.
DMAIC
Metodologia
01
75%45%
DEFINIR
Definição dos objetivos e prioridades de projeto
Creative
Lorem ipsum dolor sit amet
O que é importante
Desenvolver cada etapa com cuidado e clareza. Uma boa fase de medição, 
depende de um primeiro módulo bem definido.
02 MEDIRAferição e coleta de dados para entender o comportamento
03 ANALISARMétodos estatísticos para demonstrar o atual nível do processo
04 IMPLEMENTARAplicar as mudanças para melhoria de processos e serviços
05 CONTROLARDocumentação e padronização para melhoria contínua
D
M
A
I
C
Por dentro das 
etapas do DMAIC
DMAIC
Metodologia
01 DEFINIRDefinição dos objetivos e prioridades de projeto D
Certificar que o projeto é crítico
Projeto deve-se iniciar no cerne da 
empresa. No objetivo estratégico.
Definir equipe, escopo e prazo
Definição da equipe de implantação e em 
qual processo específico será realizada. 
Mapear o processo
Realizar um mapeamento do processo à 
ser analisado e cálculo de possível saving.
Registrar o projeto
Documentação de projeto e contrato de 
melhoria.
01
02
03
04
DMAIC
Metodologia
02 MEDIRAferição e coleta de dados para entender o comportamento M
Plano de coleta de dados
Coleta de dados para demonstração da 
variabilidade do processo.
Comprovação de confiabilidade
Aferição de qualidade na medição e 
aquisição dos dados
Nível atual do processo
Demonstração do nível sigma atual do 
processo.
Variação atual do processo
Entendimento de como o processo se 
comporta.
04
02
06
04
Comprovação de confiabilidade
Aferição de qualidade na medição e 
aquisição dos dados.
05 07
DMAIC
Metodologia
03 ANALISARMétodos estatísticos para demonstrar o atual nível do processo A
Definir os objetivos de desempenho
Criar parâmetro para análise das causas e 
identificar a possivel solução.
Determinar causa-raiz
Ferramentas para criar identificar qual a 
causa dos problemas.
09 10
Validar a causa-raiz
Comprovar que a solução encontrada é a 
chave para a solução do problema.
Estratificar e analisar o processo
Desdobramento das causas e análise dos 
impactos.
11 12
DMAIC
Metodologia
75%45%Creative
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04 IMPLEMENTARAplicar as mudanças para melhoria de processos e serviços I
Gerar ideias de melhoria
Ferramentas para criar ideais na busca de 
soluções para as causas-raiz identificadas.
Avaliar e selecionar soluções
Análise das soluções e seleção para 
implementação no projeto.
13 14
Comprovar melhoria e saving
Certificar de que o saving será alcançado e 
a melhoria foi implementada.
Desenvolver plano piloto
Criação de um plano de ação para a 
validação do projeto.
15 16
DMAIC
Metodologia
05 CONTROLARDocumentação e padronização para melhoria contínua C
Manter as melhorias
Como criar um padrão para realizer a 
manutenção das melhorias adquiridas.
Prevenir ocorrência de falhas
Métodos para evitar problemas e 
decaímento a nível sigma inferior.
Padronizar e documentar melhorias
Realizar um mapeamento do processo à ser 
analisado e cálculo de possível saving.
Alterar documentação
Promover treinamentos e criar nova 
documentação de execução dos processos.
17
18
19
20
Métricas do 
Lean Seis Sigma
Definições preliminares
• Unidade do produto: um item que esta sendo processado ou um bem ou serviço (produto) final
entregue ao consumidor;
• Defeito: uma falha no atendimento de uma especificação necessária à satisfação do consumidor.
Possíveis exemplos de defeitos são um refrigerador com porta desnivelada, um extrato de cartão
de crédito recebido pelo consumidor após a data do vencimento, etc.;
• Defeituoso: uma unidade do produto que apresenta ao menos, um defeito;
• Oportunidade para defeitos: cada especificação necessária à satisfação do consumidor de um
produto representa uma oportunidade para ocorrência de defeito ou, dito de uma forma resumida,
uma oportunidade para defeito.
Métricas baseadas em defeituosos
Não levam em consideração, o número de defeitos. Isto é: um defeituoso que possui apenas um defeito é
equivalente a um defeituoso que apresenta cinquenta defeitos.
Duas principais métricas:
– Proporção de defeituosos (p – Proportion Defective)
– Rendimento final (Yfinal – Final Yeld)
Exemplos p – Proporção de defeituosos
Y = 1 – proporção
defeituosos
106 impressoras com defeitos 
(850 avaliadas)
106/850 = 12,40% Y = 1-0,124 = 87,53%
73 extratos cartão (200 
avaliados)
73/200 = 36,5% Y = 1-0,365 = 63,5%
Métricas baseadas em defeitos
Levam em consideração, o número de defeitos. Isto é: um defeituoso que possui um defeito, não é
equivalente a um defeituoso que apresenta cem defeitos.
Principais métricas:
– Defeitos por unidade (DPU – Defects per unit)
– Defeitos por Oportunidade (DPO – Defectsper opportunity)
– Defeitos por milhão de Oportunidade (DPMO – Defetcts per Million Opportunities);
– Escala Sigma (Sigma Measure)
Métricas baseadas em defeitos
DPU Defeitos por unidade = Defeitos / Unidades
110 defeitos em 850 impressoras
avaliadas
DPU =110 / 850 = 0,1294
Interpretação DPU: Um valor para DPU igual a 2,0 por exemplo, indica que é esperado que cada unidade do 
produto apresente dois defeitos. Já um valor de DPU igual a 0,1, significa que é esperado que uma em cada dez
unidades do produto apresente defeito.
DPO DPO = Defeitos / (U * O)
110 defeitos em 850 impressoras
avaliadas (30 oportunidades)
DPO = 110 / (850 * 30)
Interpretação DPO: Para encontrar o valor do nível sigma de tal processo, devemos encontrar a métrica DPMO 
(multiplicando o DPO por 1 milhão e acharmos o valor correspondente na tabela (Escala Sigma)).
Tabela Sigma
Conceitos de 
Variabilidades
Variabilidade
• Um processo sempre apresenta variabilidade;
• Os produtos defeituosos são produzidos devido à presença da variabilidade;
• Para que um processo seja previsível, é necessário que ele esteja sob controle estatístico;
• O Gráfico Sequencial ou Gráfico de Controle (Carta de controle) podem ser utilizados para avaliar o estado
de controle estatístico de um processo;
• A redução da variabilidade dos processos implica em uma diminuição do número de produtos defeituosos
fabricados;
– Causas comuns ou aleatórias;
– Causas especiais ou assinaláveis;
“Sete Ferramentas da Qualidade”
1. Estratificação;
2. Folha de verificação;
3. Gráfico de Pareto;
4. Diagrama de Causa e Efeito;
5. Histograma;
6. Diagrama de dispersão;
7. Gráfico de controle.
“As Sete Ferramentas da Qualidade podem ser utilizadas para a coleta, o processamento e a 
disposição das informações sobre a variabilidade dos processos produtos”.
Distribuição de dados
Se apenas causas comuns estiverem presentes, os resultados do processo formarão uma distribuição 
estável e previsível ao longo do tempo.
Distribuição de dados
Se causas especiais de variação estiverem presentes, os resultados do processo não serão estáveis, nem 
confiáveis ao longo do tempo.
Presença de causas especiais
MSA –Análise do 
Sistema de Medição
Sistemas de medição
Por que devemos verificar se os nossos dados são confiáveis?
Porque a variabilidade está SEMPRE presente, mesmo em um sistema de medição sofisticado, mas…. O 
que é um sistema de medição?
É a combinação de 3 fatores:
• Do instrumento que estamos utilizando (de onde vem os nossos dados);
• Quem está usando o instrumento (operador, digitador de dados no sistema);
• Condições em que os dados estão sendo coletados (variações de temperatura, limpeza, etc.).
Exemplo
Mal 
funcionamento
Variação
Valor errado
Adequação
Utilização
Instrumento não é utilizado corretamente
Acaba aferindo valores incorretos de dados
Instrumento não é adequado para a utilização
Não consegue representar um padrão de medição
Instrumento pode não estar calibrado corretamente
Acaba medindo valor errado e interferindo no resultado
Instrumento tem muita variação para mesma medida
Erro comum e interferência nos resultados
Sistemas de medição
Sistemas de medição
Como saber se tenho um sistema de medição adequado?
Para obter esta informação, deve-se saber:
1. O equipamento tem discriminação adequada?
2. Os resultados das medições apresentam estabilidade?
3. Suas propriedades estatísticas são consistentes e aceitáveis para o controle do processo ou 
produto?
Sistemas de medição
Variação Total Variação do Processo Variação do meio de medição
Para se entender a variação atual do processo, é necessário conhecer quanto da variação é proveniente do 
nosso sistema de medição.
O ideal seria que a variação do sistema de medição fosse desprezível com relação as variações causadas pelo 
processo.
Assegurar a 
qualidade dos dados 
obtidos durante o 
processo de 
medição.
Como?
Aferindo as mesmas 
medições, reduzindo 
a variabilidade do 
processo.
Identificação de 
fatores externos que 
podem estar 
atrapalhando os 
resultados obtidos.
Como?
Observação através 
do comportamento 
das medições e 
avaliações 
estatísticas no 
Minitab.
Facilitar a avaliação
dos dados evitando
custos e otimizando
o tempo disponível
para tal atividade.
Como?
Agregando
credibilidade ao
processo de 
medição
QUALIDADE IDENTIFICAR FACILITAR
01 02 03
Objetivos do MSA
O que é “resolução” ou “discriminação” ?
Resolução
Resolução ou discriminação, é a menor fração medida pelo equipamento, isto é, a capacidade que um 
sistema de medição tem em identificar e indicar com boa confiabilidade variações mínimas em uma 
determinada característica.
Resolução
É adequada quando pode identificar variações no processo.
É adequada se sua resolução aparente é pequena em relação a variação do processo.
Recomendação ISO/TS: resolução aparente 1/10 da tolerância.
Exemplo: 1,15 mm até 1,25 mm (LI e LS da peça)
Tolerância: 0,10 mm
Resolução: 0,10 / 10 = 0,01 mm
Ou seja, o equipamento deve ter no mínimo, resolução de 0,01 mm.
Dois estudos são utilizados para avaliar um sistema de medição…
Repetitividade Reprodutibilidade
Variabilidade do instrumento;
Variação nas medidas como um 
instrumento de medição quando 
usado várias vezes por um mesmo 
avaliador medindo a peça;
Também chamada de variação do 
equipamento.
MSA
Variabilidade entre os avaliadores;
Variação nas médias das medidas realizadas 
por diferentes avaliadores utilizando o 
mesmo instrumento medindo a mesma 
característica na mesma peça;
Também chamada de variação do operador.
Repetit. Reprodut.
NCD Total R&R
Variabilidade
Quando a mesma parte 
é medida várias vezes 
por operadores 
diferentes. 
Representatividade
Porcentagem de qual 
sistema está causando a 
variação
Variabilidade
Quando a mesma 
parte é medida várias 
vezes pelo mesmo 
operador
Deve ser >4
Os valores de 
categorias distintas 
devem ser maiores 
ou igual a 4
Interpretação do gráfico R&R
Princípios de 
coleta de dados
Definição operacional
Alguns projetos ficam bastante tempo na fase de medição por não terem um sistema confiável.
“Se não houver medição confiável, não há padrão para melhoria”
Todos os envolvidos devem ver o projeto da mesma forma. Por esse motivo, é importante definir 
bem como ele será medido e quais são as métricas.
Todos devem buscar o mesmo objetivo
Passo a passo para coleta
Elaborar um 
plano de 
medição 
adequado
Coletar os 
dados 
confiavelmente
Exibir os dados 
de maneira 
clara 
Desenvolver 
definições 
operacionais
Definição operacional
A definição operacional responde duas perguntas de uma coleta de dados:
“ O QUE ”: descrição precisa dos critérios específicos utilizados para as medidas
“ COMO ”: descrição do método para se obter o valor da característica que será medida
Qual a importância?
✓Dão a todos, a mesma ideia
✓Garantem confiabilidade e consistência
✓Descrevem o que está ou não está incluído no projeto
Definição operacional
Tempo de resposta à solicitação de 
reserva de viagens.
Definição operacional
Avaliar qual o lead time do processo 
de reserva de viagem:
▪ Início do processo: recebimento 
de ligação no call center
▪ Conclusão: recebimento do 
voucher pelo cliente
Deverão ser avaliados aleatoriamente 
6 processos por dia
• Período de análise: mês de 
dezembro
• Motivo: maior busca de viagens de 
negócios
Exemplos
Definição operacional
As definições operacionais uniformizam as informações;
Garantem que a equipe acerte de primeira quando estiver coletando os dados;
Devem ser definidas de forma que qualquer pessoa possa realizar a coleta sem problemas.
UM BOM PLANO DE MEDIÇÃO, DEVE CONTER:
Quem coletará os dados
Equipamento utilizado
Como os dados serão usados
Outros dados a serem coletados
Plano de medição
A medida de desempenho
Período e frequência de coleta
Tamanho da amostra
Fonte de local
DIRETRIZES PARA UMA BOA COLETA:
Minimize asinterferências 
externas
Treine as pessoas para coletar os 
dados
POR QUE SIMPLIFICAR A COLETA 
DE DADOS?
Plano de medição
Simplifique a coleta de dados
Certifique-se de que haja 
consistência
Teste a coleta de dados
Facilite a coleta
Capacidade 
do Processo
Capacidade
A capacidade de um processo é um índice determinado pela variação proveniente das causas comuns. É 
usada como base para a previsão de como o processo está ou vai operar, usando dados estatísticos
obtidos durante a medição. 
Por isso, na prática, a capacidade deve ser calculada só depois que o processo tenha demonstrado estar
sob controle estatístico. É geralmente utilizada para validar características que envolvem apreciação dos 
clientes. 
Também é bastante utilizada para validar um processo novo ou modificado, evidenciando que o mesmo
está atuando dentro dos padrões determinados pela engenharia.
Capacidade e Performance
• São determinados pela variação proveniente de causas comuns;
• Base para uma previsão de como está ou como irá operar um processo;
• Deve ser calculado após domínio estatístico;
• Utilizada para validar modificações ou processo.
Índices: 
Cp = Dispersão dos resultados do processo (Precisão)
Cpk = Localização das médias contra os LE (Exatidão)
Precisão e exatidão
Não preciso
Não exato
Não preciso
Exato
Preciso
Não exato
Preciso
Exato
Capacidade
Cálculo da capacidade potencial de um processo:
Cp é o índice de Capacidade Potencial do Processo. Isto é, uma medida de o quanto o processo é capaz de atender às 
especificações. Este índice é dado pela razão entre os limites de especificação e a variação do processo. (Dispersão das 
especificações pela dispersão do processo)
CP =
𝐿𝑆𝐸 −𝐿𝐼𝐸
6𝑥σ
Onde:
LSE = Limite Superior de especificação
LIE = Limite Inferior da especificação
σ = Desvio padrão estimado
Capacidade
Cálculo da capacidade efetiva de um processo:
Cpk é o índice de Capacidade Efetiva do Processo. Isto é, uma medida de o quanto o processo realmente atende às
especificações. Pode ser descrito pelo afastamento que a média do processo apresenta dos limites de especificação em
unidades de desvio padrão.
Cpksup =
𝐿𝑆𝐸−𝑥
¯
¯
3𝑥σ
Cpk inf =
𝑥
¯
¯
−𝐿𝐼𝐸
3𝑥σ
Onde:
LSE = Limite Superior de especificação
LSI = Limite Inferior da especificação
σ = Desvio padrão estimado
𝑥
¯
¯
 = Média das médias dos subgrupos (média do processo)
Cp = Cpk = 0,33 Cp = Cpk = 0,50 Cp = Cpk = 0,67
Cp = Cpk = 1,0 Cp = Cpk = 1,33 Cp = Cpk = 1,67 Cp = Cpk = 2,0
Processos centrados
Cp =1,33 e Cpk = 0,33 Cp = 1,33 e Cpk = 1,00 Cp = 1,33 e Cpk = 0,67
Processos descentrados
Análise da capacidade
• Muita variabilidade
• Centrado
• Não atende os requisitos
• Índices de Cp = Cpk < 1
• Pouca variabilidade
• Descentrado
• Não atende os requisitos
• Índices de Cp > Cpk 
• Pouca Variabilidade
• Centrado
• Atende os requisitos
• Índices de Cp = Cpk > 1
Extra:
Cartas de Controle
Cartas de controle
Cartas de controle são gráficos utilizados para o acompanhamento do processo. Esses gráficos 
determinam estatisticamente faixas denominadas “limites de controle”. 
O objetivo é verificar, por meio dos gráficos, se o processo está sob controle, isto é, isento de causas 
especiais.
As cartas de controle estão divididas em duas categorias que levam em consideração o tipo de medida e 
os dados que estão sendo analisados.
Cartas de controle
Um gráfico de controle consiste de:
• Uma linha média (LM);
• Um par de limites de controle, representados um abaixo (limite inferior de controle – LIC) e outro acima
(limite superior de controle – LSC) da linha média;
• Valores da característica da qualidade traçados no gráfico.
Cartas de controle
Cartas para variáveis: quando os dados coletados são valores resultantes de medições, tais como: 
diâmetro do tubo, torque rotacional, velocidade angular, dureza, viscosidade, etc.
Cartas por atributos: quando os dados coletados se restringem a dois valores (conforme/não conforme, 
aprovado/não aprovado, passa/não passa, presente/ausente), porém podem ser coletados e contados 
para registros e análises.
Cartas de controle para variáveis
Tipos de cartas:
1ª Carta por variável01
2ª Carta por variável02
3ª Carta por variável03
• Carta 𝑥
¯
e R : Média e Amplitude
• Carta 𝑥
¯
e S : Média e Desvio padrão
• Carta 𝑥
~
e R : Mediana e Amplitude
Cartas de controle para variáveis
Carta 𝑥
¯
e 
R
01
É a carta de controle mais utilizada. Deve ser construída da seguinte forma:
Gráfico de médias: demonstra o comportamento do processo, em termos de localização em relação à 
média do processo, ou seja, demonstra a exatidão do mesmo.
Gráfico de amplitudes: demonstra o comportamento dos dados do processo, a dispersão existente entre 
os elementos do subgrupo, ou seja, demonstra o grau de precisão do processo.
Cartas de controle para variáveis
Diário de bordo: é a principal ferramenta para a pesquisa de problemas no processo. Para tanto, nele 
devem estar anotados todos e quaisquer ocorrências anormais que possam afetar direta ou 
indiretamente a qualidade da característica que está sendo controlada.
Carta 𝑥
¯
e 
R
01
Cartas de controle para variáveis
Cálculo dos limites de controle
• Os limites de controle são calculados para mostrar a extensão na qual as médias e amplitudes dos 
subgrupos iriam variar se apenas causas comuns de variação estivessem presentes. Eles são baseados no 
tamanho da amostra do subgrupo e na quantidade da variabilidade dentro dos subgrupos refletidos nas 
amplitudes.
• O cálculo dos limites de controle das cartas para variáveis emprega fatores representados por letras nas 
fórmulas. Esses fatores, que variam conforme o tamanho da amostra (n), são apresentados em tabelas mais 
a frente.
Cálculo dos limites de controle
Onde:
N é o número de subgrupos;
R1 e X1 são amplitude e a média do primeiro subgrupo;
R2 e X2 são do segundo subgrupo;
Fórmula da amplitude média (R) 
𝑥
¯
¯
=
1
𝑛
(𝑥
¯
1 + 𝑥
¯
2 + 𝑥
¯
𝑛) 𝑅
¯
=
1
𝑛
(𝑅1 + 𝑅2 + 𝑅𝑛)
Fórmula da média (X) 
Cálculo dos limites de controle
Onde:
D4, D3 e A2 são constantes que variam com o tamanho da amostra, com valores de 2 a 10 como
mostrado na tabela parcial seguinte.
𝐿𝑆𝐶𝑅 = 𝐷4 𝑥𝑅
¯
𝐿𝑆𝐶𝑋 = 𝑥
¯
¯
+ 𝐴2 𝑥 𝑅
¯
Para o gráfico das amplitudes: Para o gráfico das médias:
𝐿𝐼𝐶𝑅 = 𝐷3 𝑥𝑅
¯
𝐿𝐼𝐶𝑋 = 𝑥
¯
¯
− 𝐴2 𝑥 𝑅
¯
Tabelas das constantes D4, D3 e A2
n 2 3 4 5 6 7 8 9 10
D4 3,27 2,57 2,28 2,11 2 1,92 1,86 1,82 1,78
D3 • • • • • 0,08 0,14 0,18 0,22
A2 1,88 1,02 0,73 0,58 0,48 0,42 0,37 0,34 0,31
Interpretação
Carta 𝑥
¯
e 
R
01
Iniciar a análise pelo gráfico das amplitudes, pois a partir do nível de variação da amplitude o gráfico irá 
demonstrar a origem da causa especial de variação.
• Se tivermos um ou mais pontos FORA dos limites de controle no gráfico de amplitude (R), isso nos 
indicaria que a variabilidade do processo foi comprometida, ou seja, o comportamento do processo 
mudou, provavelmente devido a alguma causa especial.
Interpretação
Carta 𝑥
¯
e 
R
01
Se tivermos tendências no gráfico de amplitude (R), é importante verificar o ponto onde a sequência teve 
início, a fim de verificar as seguintes situações:
• Uma sequência acima da amplitude (R) média ou crescente, indica maior dispersão dos valores, que pode 
ter sido provocado por uma causa irregular ou mudança em uma das variáveis do processo, ou no 
sistema de medição.
• Uma sequência abaixo da amplitude (R) média ou decrescente, indica menor dispersão dos valores, que 
pode ser devido a uma melhor condição, devendo ser estudada para aplicações mais amplas e melhorias.
Interpretação
Carta 𝑥
¯
e 
R
01
Uma vez analisado o gráfico das amplitudes, o gráfico das médias (x) irá nos indicar possíveis problemas 
quanto à centralização do processo.
• Pontos fora dos limites do controle: indica queo limite de controle ou ponto marcado estão errados, o 
processo mudou naquele instante ou o sistema de medição mudou.
• Sequências: a média do processo mudou ou o sistema de medição mudou.
Interpretação
Carta 𝑥
¯
e 
R
01
• Padrões não aleatórios óbvios: o teste do terço médio, nos indicará a presença de padrões não 
aleatórios no processo, ou seja, se mais que 2/3 dos pontos ficarem dentro do terço médio: é causa 
especial.
Cartas de controle para atributos
Tipos de cartas:
Carta “ NP “01
Carta “ C “02
• Carta “np”: Mede o número de itens não conformes (defeituosos) para 
amostras de mesmo tamanho.
• Carta “c”: mede o número de não conformidades (erros) para amostras de mesmo tamanho
Carta “C”
Controle
Voz do cliente
Limites de especificação 
(capacidade do processo)
Capacidade x 
Estabilidade
Voz do processo
Limites de controle 
(estabilidade do processo)
Cliente x 
Processo
Os limites de especificação NÃO são utilizados nas cartas de controle
Voz do cliente e voz do processo
Especificações do cliente
L
im
it
e
s 
d
e
 c
o
n
tr
o
le
In
st
á
ve
l
E
st
á
ve
l
Capaz Não capaz
Relatório de 
Anomalias e OCAP
Exemplo de 
Relatório de 
Anomalias
Exemplo OCAP (Out of 
Control Action Plan)
“Fonte: Criando a Cultura Lean Seis Sigma” – Série Werkema de Excelência Empresarial
Extra:
FMEA
Failure Mode Effect Analysis
FMEA foi desenvolvido pela NASA nos anos de 1960, sendo utilizado, inicialmente, pela aviação e 
desenvolvimento de tecnologia nuclear. Atualmente, esse método é utilizado e em alguns casos, exigidos, 
por indústrias de vários segmentos.
Pode ser considerado uma técnica para assegurar que as possíveis falhas de projeto, processo ou 
sistema e seus efeitos, foram consideradas e analisadas, objetivando a redução ou eliminação das 
chances dele vir a ocorrer, com ações corretivas recomendadas, antes do início da produção.
Failure Mode Effect Analysis
• Ferramenta preventiva;
• Evita a ocorrência de falhas no projeto e no processo;
• Prioriza as ações de melhoria a partir de análise consistente das falhas potenciais;
• Objetiva eliminar e detectar as falhas antes de iniciar o processo;
• Aumenta a confiabilidade no produto.
Failure Mode Effect Analysis
O FMEA pode ser utilizado em todas as etapas de projeto e construção de um determinado produto, 
exemplos:
• FMEA de sistemas;
• FMEA de projetos;
• FMEA de processos;
• FMEA de logística;
• FMEA de segurança.
POR QUE UTILIZAR FMEA?
Confiabilidade
Todos os possíveis erros serão calculados, levando-se em 
consideração o grau de severidade, a frequência da ocorrência e a 
probabilidade de sua detecção
Critérios de aplicação
• Na introdução de novos projetos e processos;
• Alteração significativa nos projetos e processos;
• Existência de problemas de qualidade no processo;
• Desenvolvimento ou mudança de fornecedores.
Benefícios
• Redução de falhas;
• Prevenção ao invés de detecção;
• Reduzir tempo e custo no desenvolvimento de novos produtos;
• Fonte de dados para critérios de manutenção;
• Critérios para planejamento e aplicação de inspeções de ensaios;
• Reduzir número de “recall”;
• Integração entre os departamentos envolvidos;
• Documentação do know-how que a empresa tem do produto e sua fabricação.
Exemplo
Modo de falha
Modo de falha
É a descrição do modo ou tipo de falha que o processo pode gerar. É a não conformidade com os 
requisitos do projeto, processo ou do cliente.
• Deve ser a mais clara possível, com a característica que se esta analisando, nos termos da especificação 
(desenho, norma, etc.);
• Devem ser previstas falhas para características que não necessariamente estejam explícitas nas 
especificações do tipo: falha de pintura, corrosão, falta de componentes e outras que possam causar 
algum tipo de descontentamento do cliente.
Fontes de informações
• Dados históricos de falhas ocorridas em processos e produtos semelhantes;
• Reclamações dos clientes;
• Relatórios de produtos devolvidos em garantias;
• Experiência dos membros no grupo de trabalho.
Efeito potencial da falha
Efeito potencial da falha
É a consequência que a falha acarretará ao produto, processo ou sistema, e consequentemente, ao cliente.
Devem ser descritos de forma sequencial em termos do que o cliente pode observar, desde o ponto de 
ocorrência da falha até onde o efeito será produzido (mais grave).
Efeitos para operações subsequentes: dificuldade de montagem, dano em equipamento, segurança afetada.
Efeitos para o cliente: dificuldade de operação, problemas de segurança e ruídos.
Grau de severidade
Grau de severidade
• É o nível de gravidade do defeito para o cliente, caso ele venha a ocorrer;
• É feita pelo engenheiro ou técnico responsável pelo projeto do produto, processo ou sistema;
• O FMEA de projeto é uma fonte para se obter o grau de severidade, evitando também que haja 
diferenças entre a severidade constatada no FMEA de projeto e de processos.
Características
Existem três tipos de características que podem ser afetadas, e portanto, analisadas durante a elaboração 
de um FMEA. São elas:
• Características Críticas (C);
• Características Funcionais (F);
• Características de Segurança (S);
Se uma característica for identificada como importante, o coordenador, engenheiro ou técnico 
responsável deve ser notificado, pois isso poderá afetar os documentos de engenharia à respeito da 
identificação do item de controle.
Tabela
Causa potencial
Causas potenciais da falha
É essencial em um estudo de FMEA, pois é na causa da falha que o grupo irá atuar para determinar as 
ações corretivas à serem recomendadas.
Importante: a causa da falha deve ser corretamente determinada. Caso contrário, as ações recomendadas 
podem não ter efeito real sobre a ocorrência de falha, causando perdas com investimento e problemas 
durante a produção (rejeição, retrabalho, etc.). Deve-se notar que para alguns modos (tipos) de falha, 
podem existir duas ou mais causas, e nestes casos, todas elas devem ser listadas.
Causas potenciais da falha
Exemplos: 
• Desgaste de uma ferramenta de usinagem;
• Preparação inadequada da máquina;
• Mistura de componentes na bancada.
OBS.: apenas causas específicas devem ser listadas. Causas genéricas, como, erro do operador, mal 
funcionamento do equipamento, devem ser evitadas.
Ocorrência
Ocorrências
É a frequência com que um modo (tipo) de falha ocorre. A tabela a seguir deve ser utilizada para 
determinar o Índice de Ocorrência, bem como garantir a consistência da formação e cálculo do RPN 
(Número de prioridade de risco). As taxas de falhas prováveis são baseadas na frequência de falhas 
previstas para o sucesso.
Sempre que Cpk < 1,33 é importante uma análise para tomada de decisão.
Nos processos que existem a inspeção 100% como operação de rotina, deve-se considerar para 
determinação do Índice de Ocorrência, as rejeições detectadas na inspeção 100%.
A inspeção não diminui a frequência com que a falha ocorre.
Ocorrências
Detecção
Detecção
É a probabilidade de detectar a falha no ponto de controle previsto no processo. Deve-se assumir que a falha 
ocorreu, independente do índice de ocorrência.
• Um índice de ocorrência baixo não significa que o índice de detecção também será baixo;
• A precisão e exatidão na detecção estão principalmente nos seguintes pontos:
Confiabilidade dos meios de controles utilizados;
Exatidão do padrão de aceitação;
Eficácia da inspeção efetuada (amostragem);
Existência de procedimentos escritos.
Detecção
NPR
Índice de risco
É o produto dos índices de severidade, ocorrência e detecção. Seu objetivo é somente indicar prioridades 
às ações recomendadas.
Índice de Risco –RPN = S x O x D
Para se verificar a necessidade ou não de ações corretivas, devem ser analisados conjuntamente com os 
índices de severidade, ocorrência e detecção.
Poka Yoke
Poka Yoke
Poka Yoke é criar um sistema à prova de erros.Tem como função, impedir que o defeito ocorra, e se 
ocorrer, detectar e descobrir impedindo que o produto chegue ao cliente.
✓ Ocorreu um erro?
✓ Se sim, porque ocorreu?
✓ Qual a melhor maneira de evita-lo? 
Poka Yoke
O paradigma da falha:
Guilherme cometeu um erro na 
montagem do eixo. Preciso 
encontrar uma forma dele não 
errar mais daquele jeito. 
Há possibilidade de ocorrer um erro na 
montagem do eixo, segundo Guilherme. 
Precisamos achar uma forma de eliminar 
essa possibilidade
Poka Yoke
O paradigma da falha:
“As pessoas são falíveis e 
portanto, cometem erros”
“As pessoas são falíveis e portanto, 
devemos criar maneiras de evitar que os 
erros aconteçam”
Poka Yoke
Exemplos:
• Trava eletrônica de automóveis: possui um dispositivo Poka-Yoke que fecha a porta automaticamente
quando a velocidade do veículo excede 30 quilômetros por hora;
• Secadora: interrompe a operação quando a porta é aberta, o que ajuda evitar acidentes;
• “Janelas” em envelopes de carta: impedem que o documento destinado a uma pessoa seja
incorretamente enviado para outra.
Poka Yoke
Exemplos
Foi desenvolvido um dispositivo para que a peça só entre laminada
Poka Yoke
Exemplos
Somente a peça em perfeito estado consegue atravessar o dispositivo
Poka Yoke
Nesse caso, as peças são devidamente alinhadas antes de prosseguir na linha de produção
Poka Yoke
Impede a passagem de peças fora do formato padrão
Poka Yoke
P-Y CATEGORIA 
DETECÇÃO:
Controle: interrompe o 
processo quando o 
erro é cometido
CATEGORIA 
PREVENÇÃO:
Não permite a 
ocorrência do erro
CATEGORIA 
DETECÇÃO
Advertência: emite um 
sinal quando o erro é 
cometido
Tipos
Padronização
Padronização
A padronização é o método usado para indicar os procedimentos para execução das tarefas de um 
processo, de modo que os resultados desejados possam ser alcançados e mantidos. 
Você se lembra dos 3 componentes de um sistema de medição?
Então responda:
Qual a importância da padronização?
Quais são os passos para a padronização?
1. Definir o processo a ser padronizado e determinar as tarefas repetitivas e os procedimentos básicos;
2. Reunir as pessoas envolvidas no processo, discutir os métodos utilizados e encontrar o melhor e 
mais simples procedimento operacional;
3. Testar e documentar o procedimento definido no item anterior, registrando as atividades em uma 
linguagem que todos possam entender;
4. Comunicar a existência do novo padrão a todos os afetados ou relacionados a ele;
5. Treinar todos os operadores e supervisores, de modo que eles executem exatamente aquilo que foi 
padronizado, sempre da mesma maneira;
6. Realizar auditorias periódicas nos processos para verificar a utilização dos procedimentos 
operacionais padrão e aperfeiçoá-los sempre que possível.
Exemplo de 
Procedimento 
Operacional Padrão
Exemplo de Procedimento 
Operacional Padrão 
preenchido
OBS: Adapte o 
preenchimento e 
elaboração da planilha as 
suas necessidades
Por que usar a padronização?
• Melhoria da capacidade de realização das tarefas;
• Delineamento claro dos objetivos de trabalho;
• Facilitação do treinamento de novos operadores;
• Melhoria e consolidação da segurança do trabalho;
• Redução da variabilidade de um mesmo operador e entre diferentes operadores;
• Redução do tempo de setup das máquinas
• Diminuição das quebras e paradas de equipamentos;
• Incorporação das ideias dos próprios executores para melhorar e facilitar o trabalho;
• Estabelecimento de uma base inicial para atividades de melhoria dos processos.
Padronização no Lean Manufacturing
• Tabela de Combinação do Trabalho Padronizado
A tabela de combinação do trabalho padronizado é um formulário que apresenta, para cada operador 
em um processo produtivo, os tempos gastos com operação de máquinas, trabalho manual e 
movimentação (caminhada).
• Diagrama do Trabalho Padronizado
É um formulário que ilustra a sequência do trabalho, apresentando os movimentos do operador, a 
localização dos materiais e o layout do processo. O diagrama também apresenta áreas críticas com 
relação aos fatores qualidade e segurança, que requerem monitoramento.
Tabela de Combinação do Trabalho Priorizado
Diagrama do Trabalho Padronizado