six sigman 1
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Técnicas Avançadas de Produção, Six Sigma e Lean
Production
Aula 1
Prof. Osny Augusto [email protected]
Engenharia de Produção
Conceitos Básicosde Seis Sigma
Ao final desta aula, o aluno deverá ser capaz de:
− conhecer as vantagens da
aplicação do seis sigma e do
lean
− estabelecer as relações entreo seis sigma e o lean
− conhecer os conceitos gerais da metodologia seis sigma
− dominar os conceitos de estatística básica
− entender o significadode seis sigma
Por que seis sigma + lean?
− O lean e o seis sigma objetivam resultados
− O seis sigma reduz a variabilidade e o nível de defeitos do processo
− O lean elimina desperdícios e melhora o fluxo do processo
Lean
Identifica problemas no fluxo
Seis Sigma
Melhora a capacidade das etapas que agregam valor
Cada um tem um Foco DistintoSeis Sigma Lean
Diminuir a variabilidade Reduzir desperdícios
Aumentar a qualidade Reduzir o lead timeSolução de problemas complexos por meio de ferramentas estatísticas
Solução rápida de problemas (kaizen)
Aumento do rendimento da cadeia de valor
Aumentar o valor agregado das etapas do processo
Métrica: nível sigma de qualidade
Métrica: tempo
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Qual a vantagem da associação? Filosofia, sistema ou ferramenta?
Detalhando as duas Metodologias
Elemento Seis Sigma Lean
Visão Melhoria dos processos
Melhoria da cadeia de valor
Abordagem Redução de defeitos, conceito de Critical to
Quality (CTQ)
Redução de desperdícios, conceito de valor
reconhecido pelo cliente
Objetivo Diminuir a variabilidade
Diminuir o valor não agregado
Indicadores Foco forte na eficácia, indicadores
mostrando atender as especificações do
cliente
Foco forte em eficiência, indicadores mostrando atender a produtividade
Elemento Seis Sigma Lean
Estrutura da equipe
Equipe formada por belts compostos por
vários níveis e departamentos
trabalhando no tema do projeto
Atividades de pequenos grupos (APGs),
compostos por equipes da área, envolvendo o chão
de fábrica
Natureza dos trabalhos
Projetos definidos, observando o impacto
no cliente interno e externo
Projetos definidos, observando o fluxo da
cadeia de valor
Metodologias Dmaic e Dmadv Utilização dos cinco princípios
Estratégias de
implementa-ção
Implementar projetos estratégicos ao negócio
da empresa
Implementar melhorias nos pontos gargalos com disseminação do conceito
kanban
Elemento Seis Sigma Lean
Áreas clássicas de coordenação
Qualidade Produção
Ferramentas utilizadas
Mapa do processo, estudos estatísticos, matrizes de tomada de decisão, FMEA, planos de controle
etc.
VSM, TOC, kanban, poka-yoke, JIT,
SMED, 5S, gerenciamento
visual etc.
Empresas de sucesso com o programa
Empresasnorte-americanas
Empresas japonesas
Introdução ao Seis Sigma
Seis Sigma é um mapa geral (Road Map) que ajuda a integrar
as ferramentas que visam a melhoria de processos, redução da variabilidade e maximização
do retorno financeiro
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O foco principal é atingir níveis
de defeitos de 3,4 ppm para as
características críticas da
qualidade (Critical To Quality �
CTQs)
Maximizar o Retorno, eis a Questão
O Impacto da QualidadeNível 6ó
EVENTO Quatro Sigma(99,38% conforme)
Seis Sigma(99,99966% conforme)
300.000 cartas postadas 1860 cartas extraviadas 1 carta extraviada
Um ano (525.600 minutos)de fornecimento de água
potável
3258 minutos ou54 horas de
água não potável1 minuto de água não potável
Em 1.470.580 internações hospitalares
9118 casos deInfecção hospitalar
5 casos deinfecção hospitalar
Aterrisagens de aviões no Brasil
Uma aterrisagem de emergência no
aeroporto de Guarulhos por dia
Uma aterrissagem de emergência em todos os
aeroportos do Brasil a cada cinco anos
Processos do Ponto de Vista 6ó
Processos técnicos
A principal característica de um processo técnico é o fluxo do produto visível e um produto tangível como resultado desse processo.
Processos não técnicos
A principal característica de um processo não técnico é trabalhar com fluxo de informações e ter, na maioria das vezes, como resultadoum produto intangível.
Áreas de Aplicaçãodo Seis Sigma
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Modos de Aplicação do Seis Sigma
Benchmark
Meta
Métrica
Filosofia
Estatística
VisãoEstratégia
Benchmark
Meta
Métrica
Filosofia
Estatística
VisãoEstratégia
Revisão sobre Conceitosde Estatística Básica
Dados são coletâneas de quaisquer valores relacionados
a medições ou, segundo o dicionário Aurélio, dado é a
�informação factual usada como base para raciocínio, discussão ou
cálculo.�
Falando com Dados
Tipos de dados:
�populacionais � são obtidos de um universo finito, contemplando todos os valores existentes
�amostrais � são obtidos por meiode uma amostragem retirada da população, a qual pode ser finita ou infinita
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Classificação e Categorização dos Dados
Tipo Característica Exemplo MétodoQuantitativo
ContínuoRepresentado por números reais,
podendo assumir todos os valores dentro de
um intervalo especificado
Massa, volume, tempo de percurso, temperatura, % de
venda, espessura de uma peça...
Medição
Quantitativo Discreto
Representado por números inteiros (1, 2,
3, 4, ...)
Número de notas fiscais preenchidas erradas, número de habitantes, número
de caixas em estoque...
Contagem
Qualitativo ou AtributivoOrdinal
Representado por números ou
classificações que podem ser arranjados em ordem de grandeza
Colocação em uma corrida
automobilística, ranking em uma pesquisa, grau de
satisfação
Classificação
Qualitativo ou Atributivo Nominal
Resulta de uma classificação, tomada a
partir de critérios específicos
Sexo, tipo de não conformidade, cor
dos olhos, aprovado/reprovado
Observação
Organização dos Dados
Dados brutos
Dados organizados
Dados transformados em gráfico
E quando os dados são espalhados?
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Dados espalhados
Dados agrupados
Medidas de Tendência Central
�Moda (Mo): é a medida de maior ocorrência no conjunto de dados
�Mediana (Md): quando dados discretos são dispostos em ordem crescente torna-se possível localizar a mediana, a qual corresponde ao ponto centralda distribuição
�Média aritmética: consiste na
somatória dos valores obtidos
pela mensuração ou contagem
dividida pelo número total
de valores
Determine a moda e a média para os dados abaixo:
10,0 10,1 10,3 10,4 10,4 10,5 10,6 10,7 10,8 10,9
nxxxxMédia n
...321
47,1010
7,104
10
9,108,107,106,105,104,104,103,101,100,10
X
Moda é o valor de maior ocorrência
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�Cálculo da mediana:� ordene os dados em ordem
crescente� calcule o ponto médio
10,0 10,1 10,3 10,4 10,4 10,5 10,6 10,7 10,8 10,9
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
5,52
1102
1NMd
45,10
2
9,20
2
5,104,10
Md
5,55,5
mediana
Medidas de Dispersão
�Desvio padrão (ó ou s)� Variância (ó2 ou s2)� Amplitude (R)
minxxR máx
nx
S
2)(
nxS )(2
A Dispersão dos Dados Determina o Tamanho da
Curva!
Medidas de Formae Testes de Normalidade
� Assimetria e Curtose
� Kolmogorov-Smirnov(KS)
� Anderson-Darling (AD)
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Distribuição Normal
� É unimodal e simétrica
� A probabilidade de dois valores equidistantes da média, mas em lados opostos, é a mesma
� Pelo fato de ser simétrica, média, mediana e moda possuem o mesmo valor
� As caudas da curva normal estendem-se até o infinito
xz
De posse do valor do escore-z utilizamos a tabela de distribuição normal
padronizada para determinar a área sob a curva de distribuição.
Utilizando a Tabela
de Distribuição Normal
� Exemplo: determine qual é a área sob a curva entre a média e um ponto a 1,7 desvios padrão a direita da média. Procure pelo valor 1,7 na coluna direita da tabela e o valor 0,00 na linha superior da tabela. Ocruzamento entre coluna e linha (1,7 + 0,00) nos fornece o valor da área sob a curva para um valor de Z = 1,70, no caso 0,4554
Área sob a curva
45,54% (z =0,4554)
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O Significado de Três Sigma
± 3 sigma 99,73% 2.700 ppm
Curva com 3ó
Limite Natural Inferior: LNI = µ � 3ó → LNI= 10 � (3 x 0,50) → LNI = 8,5 u.m.
Limite Natural Superior: LNS = µ + 3ó → LNS = 10 + (3 x 0,50) → LNS =11,5 u.m.
Curva com 6ó
± 6 sigma 99,9999998% 0,002 ppm
Fora de especificação
Limite Natural Inferior: LNI = µ � 6ó → LNI = 10 � (6 x 0,50) → LNI = 7,0 u.m.Limite Natural Superior: LNS = µ + 6ó → LNS = 10 + (6 x 0,50) → LNS =13,0 u.m.
Como fazer para a curvaficar dentro dos limites
de especificação?
Limite Natural Inferior: LNI = µ � 6ó → LNI = 10 � (6 x 0,25) → LNI = 8,5 u.m.
Limite Natural Superior: LNS = µ + 6ó →LNS = 10 + (6 x 0,25) → LNS =11,5 u.m.
Reduza a variação (ó)!
Mas, processos sofrem
deslocamento ao longo do
tempo. E agora?
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Reduza mais ainda a variação (Ó)!
Limite Natural Inferior: LNI = µ � 6ó → LNI= 10 � (6 x 0,20) → LNI = 8,80 u.m.
Limite Natural Superior: LNS = µ + 6ó → LNS= 10 + (6 x 0,20) → LNS =11,20 u.m.
Então é fácil elevar um nível sigma no processo?
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