O Diretor de Operações da John Crane Latino América, apresenta 10 dicas para o sucesso dos projetos Seis Sigma.

Mostra-se o poder da utilização conjunta de dois componentes na otimização de postos de gasolina. Quais são estes componentes essenciais? Pensamento Estatístico + Conhecimento do Processo.

Veja o paradoxo que os planos de inspeção por amostragem fazem com o comércio de soja Brasil-China.

Na revista Banas Qualidade (julho 2004) foi publicado um artigo que mostra a estratégia que deve seguir o Black Belt para escolher um plano de amostragem. Este arquivo permite calcular o tamanho de amostra para diferentes situações.

A falta de conceitos de pensamento estatístico pode conduzir a absurdos, como as orientações sobre a precisão de um método analítico, fornecidos pela ANVISA na resolução nº 899.

Aumente o poder de alavancagem do Six Sigma com um balanço adequado de projetos Lean Six Sigma (DMAIC) de melhoria e projetos Design for Lean Six Sigma (DMADV) para desenho de novos produtos ou processos.

A validação de dados tipo atributo pode ser feita com um estudo no qual se testa a capacidade dos analistas usando indicadores kappa ou Kendall.

São apresentados dois resultados que podem auxiliar aos Belts nos estudos de capacidade usando os índices Cp e Cpk: determinação do tamanho de amostra e cálculo dos intervalos de confiança.

Muitas causas comuns não exigem investimentos apreciáveis para sua remoção graças às ferramentas do Seis Sigma. A tarefa “on-line” dos operadores na detecção e eliminação das causas especiais complementa-se com estudos off-line dos Belts.

O DOE é uma ferramenta poderosa do Seis Sigma. Para se ter sucesso, porém, há muitos antídotos que se podem usar para que as variáveis não controladas não afetem a validade do modelo estatístico.

Se o planejamento foi feito com esmero, a análise dos resultados é simples e direta. O Minitab tem ferramentas para análise, adequação do ajuste, visualização da superfície e otimização de várias respostas simultaneamente.

Para validar a medição é essencial realizar medidas repetidas de uma ou mais amostras. A escolha do número de repetições pode ser realizada usando o CV do desvio padrão da repetibilidade.

Há ferramentas para análise dos sistemas de medição para dados balanceados ou desbalanceados. A correta interpretação dos dados facilita a melhoria do sistema de medição ao mostrar quais são os fatores mais influentes.

Os experimentos emparelhados permitem aumentar o poder dos ensaios realizados pelos Belts. Apresenta-se um procedimento para testar se há diferenças significantes entre as variâncias de amostras emparelhadas. O teste de médias já é conhecido.

Uma etapa fundamental na comunicação de um projeto é a dos resultados financeiros. Se não estiverem presentes, ou se não tiverem credibilidade corre-se o risco do projeto ou mesmo de todo o programa perder o apoio da alta gerência. Portanto quanto mais clara a ligação com os lucros da empresa, melhor! 

O objetivo de projetos Lean Seis Sigma é que o capital se reduza e que o lucro aumente na empresa, melhorando indicadores financeiros. Consideram-se três tipos de benefícios de acordo com o impacto no P&L e no capital.

Para que não exista frustração dos gestores de organizações que utilizam o Lean Six Sigma (LSS), os resultados dos projetos devem ser inseridos no Planejamento Financeiro da empresa (área FP&A).

Além do “Sponsor”, do “Champion” e dos “Belts” já conhecidos (Yellow, Green, Black, Master) deve existir no Lean Six Sigma o papel reservado para o especialista de finanças: o “Money Belt”, aquele que vai sempre mostrar a “cor do dinheiro”. Vamos tentar desmistificar o papel de finanças no LSS.

São listados nove erros comuns na condução de projetos Lean Six Sigma. Na raiz da maioria dos erros cometidos ao conduzir Projetos LSS está a má definição de papéis e responsabilidades. Nem todos os erros listados são específicos de finanças. Na experiência do autor, avaliar a condução dos projetos à procura dessas falhas permite que permaneçam nos trilhos até o final.

Uma breve explicação dos conceitos de defeito, unidade defeituosa e oportunidade de defeitos.

Veja um link interessante para procurar termos do Lean Six Sigma: www.sigmapedia.com.

Os Belts que desejam aumentar o domínio de conceitos estatísticos contam com este livro de leitura interessante e com muitos exemplos do dia-a-dia.

Mostramos uma estratégia da caixa de ferramentas do DFLSS denominada “Desenho de Processos Robustos” que é pouco conhecida pela comunidade Six Sigma embora tenha enorme importância para o controle de processos.

Mostramos que a análise do plano hierárquico sugerida pelo Minitab é inadequada. Como alternativa sugere-se a utilização de um plano cruzado ou um plano hierárquico com hierarquia Amostra e Operador (ao invés de Operador e Amostra como no Minitab).

Veja o evento legal feito pela Cocamar para premiar seus Belts pela conclusão de vários projetos que deram um retorno aproximado de R$ 4,7 milhões. Primeiro prêmio? Uma viagem para Buenos Aires!

Apresenta-se um caso da Empresa Expandra mostrando-se como planejar, analisar e interpretar um estudo RR, com utilização do software Minitab. 

Embora o American Film Institute não reconheça nenhuma canção de Cole Porter entre as 100 maiores canções do cinema em todos os tempos, os amantes da experimentação podem desfrutar da sua música “Experiment”!

Discute-se neste artigo o costume popularizado de forma indiscriminada, de somar 1,5 no cálculo da qualidade Sigma, dando dessa forma uma idéia errada do nível de qualidade real dos processos.

Os modelos de previsão são ferramentas poderosas disponíveis no software Minitab. Podem ser usadas pelos Belts ou Técnicos para melhorar a previsão de vendas e planejar adequadamente produção e estoques.

O Quality by Design promove o desenvolvimento da qualidade nos processos farmacêuticos, ao invés de confiar na obtenção da qualidade pelo teste do produto final. O QbD permitiria aumentar o lucro das empresas na ordem de 20-30% conforme estudo realizado pela McKinsey (Fuhr, Holcomb and Rutten, 2009. Why quality-by-design should be on the executive team’s agenda. McKinsey).

Como implementar o Lean Seis Sigma para se obter retornos máximos no longo prazo.

Após prestar consultorias e treinamentos para mais de 100 empresas no Lean Seis Sigma (LSS), começamos a perceber que muitos esforços são perdidos no caminho quando não hã envolvimento da liderança. As perdas tomam a forma de Belts que não realizam projetos, Champions que não se engajam no programa e Patrocinadores que somente dão “apoio moral” à iniciativa. Como aumentar as chances de tornar o LSS um enfoque de melhorias radicais no longo prazo?

Comece a usar limites de especificação ao invés de limites de controle e você verá como chega a lugar nenhum!

Julio Cesar Bueno Alves atuou como gerente de Logística Integrada na Cocamar Cooperativa Agroindustrial. O artigo nos mostra de forma excelente a importância da integração logística para aumentar a competitividade empresarial. Julio foi Champion de projetos Lean Seis Sigma. Curtam a leitura!

Como a visão do gerente de uma plataforma (Mauro Almeida) e o empenho do MBB (José Carlos Barra) da Petrobras permitiram obter um retorno superior a 15 MUS$ pelo aumento do volume de descarte de água.

Faça um benchmarking do programa do MBB com nossos parceiros da SBTI, empresa que ao longo de 17 anos tem orientado centenas de líderes de melhoria de processos que conseguiram um retorno coletivo superior a US$ 20 bilhões para seus acionistas.

A Matriz de Tecnologia x Controle mostra duas características: 1) Tecnologia. Capacidade dos processos de atender às especificações e 2) Controle. Estabilidade do processo. Se fizermos isto com o Método S, você fará inferência errada do Controle do processo. No seu lugar use o método da MID.

Quais variáveis são melhores para realizar melhorias no processo? Veja algumas dicas.

Curta a música do LSS feita pelos Green Belts da participantes da turma aberta de outubro de 2009.

Veja o efeito da tecnologia sobre a qualidade final dos carros para várias montadoras. As exigências em qualidade tenderão a aumentar a medida que aumente o “conteúdo tecnológico” dos carros.

O déficit na balança comercial brasileira em 2013 é apenas uma oscilação? Estamos falando de causa comum ou causa especial? Vejamos como decidir isto usando um pouco de dados e fatos: gráfico de controle para dados individuais e gráfico de controle de somas cumuladas.

A melhoria da qualidade é muito diferente do combate a incêndios. As empresas não podem “comprar” uma cultura de excelência, ou capacidade de progredir continuamente. A cultura de excelência e melhoria contínua é um fator diferencial para qualquer empresa em quaisquer ramos de atuação. Uma medida da importância que sua empresa dá ao processo de melhoria contínua pode ser respondida através da pergunta: Quanto tempo na semana um líder típico da empresa se dedica a melhorar os processos?

Uma advertência sobre planos de amostragem para a análise de um processo.

Perguntas sem respostas. Aceitam-se mais perguntas!

As ferramentas de otimização do Lean Seis Sigma podem ser utilizadas numa grande Cooperativa Agroindustrial.

Como tratar a resistência a mudanças quando se fazem projetos Lean Six Sigma? Apresenta-se a ferramenta Change Acceleration Process desenvolvida na GE para facilitar a mobilização das pessoas e melhorar a aceitação das melhorias propostas pelos times Lean Six Sigma.

Durante a etapa Analisar do DMAIC o Belt usualmente deseja determinar a de contribuição dos xs sobre certo y. Isto é fácil quando se trabalha com dados experimentais balanceados, não assim quando dispomos de dados históricos. Neste caso pode-se usar o critério de Taguchi simulando dados balanceados.

Apresentam-se aspectos para planejar e analisar um DOE. O planejamento inclui: número de níveis de cada fator “x”, número de repetições genuínas, largura do domínio experimental e correlação entre os xs. A análise inclui RR e transformação da resposta para modelos não lineares.

Quando usamos gráficos de controle perdemos a praticidade do inventor dos gráficos de controle, esquecemos da simplicidade do Lean e o saber profundo do Deming. Ao invés de um sem fim de gráficos, sugerimos concentrar todos eles no gráfico de controle genérico.

Como fazer com que o Lean Seis Sigma (LSS) tenha realmente importância estratégica nas empresas?

1) Escolher projetos realmente importantes focados no aumento do lucro econômico (EVA);
2) Manter as melhores pessoas no programa, mesmo que sejam promovidas a cargos gerenciais.

Se você ainda faz parte do time que acredita que se a distribuição dos dados não for Normal, isso gera um grande problema para a continuação do projeto LSS, recomendamos a leitura deste artigo.

O estudo de Repetibilidade & Reprodutibilidade é utilizado para avaliar a variação de um sistema de medição. No entanto, os valores de repe e repro não incluem a exatidão e a incerteza da calibração dos equipamentos de medição. Mostra-se como reunir essas informações para obter a incerteza total da medição.

Quando os dados são coletados a intervalos muito curtos, tendem a ser autocorrelacionados. A regressão com dados autocorrelacionados pode indicar relações estatísticas falsas, mas usando uma dica do Student, pode-se checar se a relação é verdadeira ou não.

Quando os dados são coletados a intervalos muito curtos (a cada 10 minutos ou a cada hora), os dados tendem a ser autocorrelacionados. Esta autocorrelação dá uma dica para diminuir a frequência de amostragem de sensores on-line ou de medições de laboratório.

O sucesso de uma empresa pressupõe a conquista do máximo de produtividade com o mínimo de erros nas operações.

Como podemos nos sobressair nestes momentos de crise como gestores da manutenção e garantir bons resultados, mesmo remando contra a maré? Em meio a este difícil cenário, onde parece não haver uma luz no fim do túnel, como fazer isso? É POSSÍVEL? SIM, é possível... vamos lá!

A identificação da causa raiz de um problema, na maioria das vezes, não é um processo linear. Um efeito é geralmente provocado por mais de uma causa, de ações concomitantes ou dependentes.

Mostramos que o uso de dados acumulados (médias ou somas móveis), ainda bem popular, pode gerar conclusões errôneas. Especificamente mostra-se uma simulação com dados de consumo de energia na qual os dados de 2013 são repetidos 3 vezes e com os mesmos dados é possível mostrar redução do consumo!

Uma dúvida comúm aos Belts iniciantes é sobre a diferença de uma variável como y ou x. Qual é a diferença entre elas? As variáveis y dependem do foco do projeto?

Os livros de Matthew May (2007) e Deming (1990) refletem minha visão da qualidade em 2009 (só?). Há poucas empresas trabalhando de maneira séria e muitas trabalhando no estilo “call center”: na correria. O saber profundo e as soluções elegantes são substituídos por fazer de qualquer jeito para atender às exigências de curto prazo. Isso se estende ao Lean Seis Sigma.