Six Sigma

Qualquer processo – e não apenas processos produtivos relacionados à qualidade – pode ser analisado e melhorado à partir do conjunto de ferramentas que compõe o método Seis Sigma, melhorias estas que devem refletir em ganhos financeiros

Um projeto Six Sigma prevê:

Mapeamento de riscos

Análise de indicadores de processos

Simulação de cenários

Estudos de processos

Controle de processos como garantia da qualidade e não de atendimento à especificação

É a informação gerando valor além da mera eficiência operacional e gerenciamento de desempenho

Diferenciais do conceito Six Sigma

Benefícios da adoção do método

Conceito: todo processo é uma relação

função da relação

Y = F (x)

Y= Resultado do processo em algum fator crítico

x= Variáveis de entrada de um processo (conhecidas ou não)

Origem da terminologia

O nome “Six Sigma” é derivado da terminologia estatística Sigma, que significa desvio padrão. Para uma distribuição normal, a probabilidade de um dado estar além de 4,5 Sigma distante da média de um só lado é de 3,4 ppm. Em um processo de produção, a “padrão Seis Sigma”, significa que a fração defeituosa produzida pelo processo será de 3,4 em cada milhão de unidades.”

mas atenção... Nível Sigma ≠ Sigma

Nível Sigma = Classificação da qualidade do processo

Sigma = Medida de dispersão

"Estratégia formada pelo uso adequado de ferramentas da qualidade/ estatísticas como parte de uma metodologia estruturada para adquirir o conhecimento necessário para melhorar o desempenho/ resultados de uma empresa, ou, em outras palavras, sua lucratividade"

- Valentino Bergamo Filho, 2003

Método DMAIC

Ferramenta utilizada para implantação de melhorias de processos, o DMAIC conta com cinco passos, conforme ilustração abaixo e é amplamente utilizado nos projetos Six Sigma executados pela Maena. Se ao final deste ciclo o resultado esperado não for alcançado, ele deve ser reiniciado até que se gere inteligência.

Ferramentas

  • Amostragem
  • Análise de capabilidade
  • Análise de Correlação
  • Análise gráfica Multi-Vari
  • ANOVA
  • Árvore de decisão
  • Controle estatístico do processo
  • Diagrama de causa e efeito
  • Diagrama de dispersão
  • Diagrama de Pareto
  • DOE e Taguchi
  • Estatística descritiva
  • FMEA
  • Histograma
  • M.S.A
  • Mapeamento de processos
  • Matriz de esforço x Impacto
  • Projeções e análises financeiras
  • Regressão simples e múltipla
  • Séries temporais
  • SIPOC
  • Superfície de Resposta
  • Teste de aderência
  • Teste de Independência
  • Teste T e Teste F