mps.br a · maturidade na fábrica stefanini 1995 1996 1998 2002 2004 2005 2007 2009 sw-cmm 2...
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MPS.Br AA Experiência da Stefanini
Washington Souza | Marcelo Ramasco | Andrea Mattos | Elaine Vanessa
Sobre o que vamos falar
Uma breve visão sobre a Stefanini
A jornada até chegar ao nível A
Falar como foi nossa implementação
E passar algumas dicas para ajudar as empresas que querem seguir esta jornada
Maturidade na Fábrica Stefanini
1995 1996 1998 2002 2004 2005 2007 2009
SW-CMM 2
SW-CMM 3
5
Fábrica Jaguariúna SW-CMM 3 Six SigmaFábrica SP
ISO 9001 SW-CMM 2 CMMI 5 MPS.Br A
MPS.Br A
nov.08 dez.08 jan.09 fev.09 mar.09 abr.09 mai.09 jun.09 jul.09 ago.09 set.09
Avaliação final
Implementação das recomendações da avaliação inicial Avaliação inicial
Contato Softex
Ajustes nos processos
Novo processo
Ajustes gerais
Adaptações ao MPS.Br
Implementação do processo de reutilização
Criação da área de reutilização
Melhorias nos processos de recursos humanos
Melhorias em ACP
Aprimoramento do guia de medições
Refinamento no tailoring de processos
Melhor gestão dos projetos de melhoria Six Sigma
Melhoria na documentação e rastreabilidade de medições e métricas
Principais desafios
Compreender o que é esperado nos níveis B e A
Implementar o pensamento estatístico
Projetos de melhoria de alta maturidade
Implementar o uso consistente de ACP
Ter processos estáveis
Ter processos capazes
Elaborar modelos que consigam predizer o comportamento futuro dos processos estratégicos
Porque é complexo?
MPS.Br
GMPS.Br
FMPS.Br
EMPS.Br
DMPS.Br
CMPS.Br
BMPS.Br
A
Empresas de TI executam grande parte do que é recomendado Estatística é raramente utilizada em TI
Six Sigma
Em 2006 iniciamos com Six Sigma.
O Six Sigma ajuda muito em alta maturidade mas “não garante” alta maturidade.
Para aprimorar os conhecimentos, investimos em formação Green Belt, Black Belt e no treinamento IPPSS (SEI).
Introduziu-se com isso o “pensamento estatístico”.
DDefine
MMeasure
AAnalyze
IImprove
CControl
Define
Definir Y
Quantificar Y
Project Charter
Measure
Identificar fatores
Planejar medições
Coletar dados
Quantificar dados
Analyze
Selecionar amostras
Testar correlação
Analisar fatores
Selecionar causas
Definir melhorias
Improve
Definir implementação
Piloto
Gerenciar fatores
Control
Definir controle
Aferir resultados
Transferir controle
Define
Ferramentas e técnicas
Goal settingCost of poor qualityVoice of the CustomerCTQ (Critical to Quality)Process mapProject PlanProject Charter
Define
Definir Y
Quantificar Y
Project Charter
Measure
Identificar fatores
Planejar medições
Coletar dados
Quantificar dados
Analyze
Selecionar amostras
Testar correlação
Analisar fatores
Selecionar causas
Definir melhorias
Improve
Definir implementação
Piloto
Gerenciar fatores
Control
Definir controle
Aferir resultados
Transferir controle
Measure
Ferramentas e técnicas
KPI'sStatisticsData collection planCollection methodsSamplesContextual dataMSAStabilityCapacityDPMOSigma levelNormality
Define
Definir Y
Quantificar Y
Project Charter
Measure
Identificar fatores
Planejar medições
Coletar dados
Quantificar dados
Analyze
Selecionar amostras
Testar correlação
Analisar fatores
Selecionar causas
Definir melhorias
Improve
Definir implementação
Piloto
Gerenciar fatores
Control
Definir controle
Aferir resultados
Transferir controle
Analyse
Ferramentas e técnicas
Process mappingBrainstorning5 W'sAffinity diagramFishbone DiagramFEMALEHypothesis testNormalityDistributionCorrelationRegressionDOE
Define
Definir Y
Quantificar Y
Project Charter
Measure
Identificar fatores
Planejar medições
Coletar dados
Quantificar dados
Analyze
Selecionar amostras
Testar correlação
Analisar fatores
Selecionar causas
Definir melhorias
Improve
Definir implementação
Piloto
Gerenciar fatores
Control
Definir controle
Aferir resultados
Transferir controle
Improve
Ferramentas e técnicas
Negative BrainstormingFishbone DiagramPilotsFMEAPugh matrixPriority matrixMECEEvaluation criteriaPoka YokeBenchmark
Control
Define
Definir Y
Quantificar Y
Project Charter
Measure
Identificar fatores
Planejar medições
Coletar dados
Quantificar dados
Analyze
Selecionar amostras
Testar correlação
Analisar fatores
Selecionar causas
Definir melhorias
Improve
Definir implementação
Piloto
Gerenciar fatores
Control
Definir controle
Aferir resultados
Transferir controle
Ferramentas e técnicas
Statistical controlControl ChartControl plansKPI treesStandardization of processesHypothesis test
Projetos Six Sigma
Projetos de melhoria Six sigma
Densidade de defeitos
Atendimento a prazo
Remoção de defeitos
AttritionVariação da
produtividadeRetrabalho ...
Aumentar o
faturamento em
10%
Criar 3 novos
serviços
Ganhar mais
serviços
Obter 10% de
novos clientes
Aumentar a
qualidade das
propostas
Ganhar 30% das
propostas feitas
Est
raté
gico
Tático
Oper
aci
onal Elaborar 10
propostas por
mês
Outsourcing Iphone
Sharepoint
Atuar em 2 novas
unidades de
negócio
Melhorar o
desempenho da
fábrica em 5%
Reduzir o custo
de
desenvolvimento
Reduzir o custo
operacional em
3%
Melhorar o clima
organizacional
Repassar 95% dos
custos
Manter o custo
médio em +-10%
Aumentar o
controle
financeiro
Redução de
attrition e
rotatividade
Aumento da
motivação da
equipe
Programa de
mentoring
contínuo
Variação do
prazo em +-10%
Variação de
produtividade em
+-25%
Reutilização
geral de 15%
Reduzir o
retrabalho em 5%
Erros por kloc em
2.9
Melhorar
relacionamento
com os clientes
Acompanhament
o independente
Aumentar
visibilidade da
situação
Aumentar a
satisfação dos
clientes
Aumentar a
Satisfação dos
clientes em 5%
6σ 6σ 6σ
6σ
6σ 6σ6σ
6σ
Processo Faturamento Cliente Pessoas
1. Sistema de medições íntegro
Pontos chaves: Sistema de medições bem estruturado
Cultura de medições institucionalizada
É muito comumMA implementada de modo falho
Problemas na definição dos objetivos de negócio
Alto retrabalho devido a problemas de entendimento de Medições
Isto faz com que muitas empresas desistam de chegar à alta maturidade (MPS.Br B e A)
2. Processos estáveis e capazes
não estável estável
cap
azn
ão c
apaz
Limites de especificação: 8 à 18
3. Baselines de desempenho de processos
18161412108
LSL USL
LSL 8
Target *
USL 18
Sample Mean 12,732
Sample N 25
StDev (Within) 1,53295
StDev (O v erall) 1,54831
Process Data
C p 1,09
C PL 1,03
C PU 1,15
C pk 1,03
Pp 1,08
PPL 1,02
PPU 1,13
Ppk 1,02
C pm *
O v erall C apability
Potential (Within) C apability
PPM < LSL 0,00
PPM > USL 0,00
PPM Total 0,00
O bserv ed Performance
PPM < LSL 1011,41
PPM > USL 294,63
PPM Total 1306,04
Exp. Within Performance
PPM < LSL 1120,68
PPM > USL 333,96
PPM Total 1454,65
Exp. O v erall Performance
Within
Overall
Process Capability of prod
BaselinesQual o comportamento do processo?
O que ele pode produzir?Quais são seus limites?
Qual o resultado mais provável?
X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X
4. Modelos de desempenho
Y = (?)
X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X
4. Modelos de desempenho
Y = f(Xi , Xii , Xiii , XiV , Xv)
Cenários e Simulações (what if)
rotatividade
0% 50%
defeitos
3 18
conhecimento no negócio
0% 100%
coleta de dados
20% 65%
disponibilidade do cliente
0% 100%
| atendimento a prazo
0% 100%. 0% .
Cenário #1
rotatividade
0% 50%
defeitos
3 18
conhecimento no negócio
0% 100%
coleta de dados
20% 65%
disponibilidade do cliente
0% 100%
|atendimento a prazo
0% 100%. 0% .
Cenário #2
rotatividade
0% 50%
defeitos
3 18
conhecimento no negócio
0% 100%
coleta de dados
20% 65%
disponibilidade do cliente
0% 100%
|atendimento a prazo
0% 100%. 0% .
Cenário #3
MPS.Br A
A organização possui um profundo conhecimento de seus processos e dos fatores que os influenciam
A organização compreende os benefícios de ACP e busca incorporar estas práticas em sua cultura
A melhoria de processos é comprovada estatísticamente (e não arbitrariamente)
É o momento onde compreende-se o que é melhoria contínua...
... e se pratica a melhoria contínua
Recomendações para atingir o Nível A
Forte apoio da alta direção;
MA é o ponto chave para o sucesso no Nível A;
Um programa Six Sigma aumenta as chances de sucesso;
Orientação direcionada à Six Sigma para o MPS.Br A;
Objetivos de negócios claros e bem estruturados;
Conhecimento estatístico;
Medições contextuais;
Profissionais com experiência nos níveis B e A;
Comprometimento com o programa de melhoria de processos;
Uso de EVM logo nos estágios iniciais (EVM nada tem relação com alta maturidade, mas ajuda a habilitar a gestão baseada em dados);
Criar o “pensamento estatístico” nos gestores;
Principais benefícios...
Redução do retrabalho em todo ciclo de desenvolvimento;
Aumento significativo da satisfação dos clientes;
Agilidade no gerenciamento de projetos;
Rapidez na identificação de problemas e suas causas;
Aumento da qualidade em todo ciclo de desenvolvimento através da redução de defeitos;
Melhoria contínua dos processos;
Maior competitividade.
Aumento da produtividade;
Redução do custo de desenvolvimento;
... e resultados obtidos
Principais resultados
Redução do Attrition de mais de 30% para menos de 5%;
Aumento na produtividade em mais de 60%;
Assertividade nas estimativas de prazos próximo a 100%;
Redução no custo de desenvolvimento em média de 30%;
Índice de satisfação dos clientes próximo a 100%.
Conclusão
As diversas técnicas utilizadas no MPS.Br B e A fazem a organização mudar o jeito de pensar e melhoram a organização como um todo.
O pensamento estatístico faz o “gerenciamento de projetos” atingir um novo patamar.
A organização recupera o investimento rapidamente. O investimento no MPS.Br A vale cada centavo.