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Universidade Federal de Pernambuco
Renata Teles [email protected]
Disciplina: Tópicos Avançados em Engenharia de Software 3: Qualidade, Processos
e Gestão de Software
Seis SigmaSeis Sigma
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Origem do Seis SigmaO que é seis sigmaCEP – Controle Estatístico do ProcessoCapacidade de processoAbordagem DMAICConsiderações FinaisReferências
RoteiroRoteiro
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O que é Seis Sigma?O que é Seis Sigma?
Não!!!!
3,4 PPMDefeituosos
LSELIE
Outro programa para cortar e reduzir custos?..
Somente um monte de cálculos estatísticos que ninguém entende?..
É uma metodologia estruturada para fornecimento de produtos e serviços melhores, mais rápidos com custos mais baixos; com uma
forte base em conhecimento de processos e através da redução da variabilidade dos
processos.
O Processo Seis Sigma tem como foco:• Redução do tempo de ciclo;• Redução drástica de defeitos; e• Satisfação dos clientes.
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Origem do Seis SigmaOrigem do Seis Sigma
Na década de 80, a Motorola, promoveu o desenvolvimento da metodologia com o objetivo de melhorar a qualidade dos seus produtos;
Em 1986, Bill Smith, engenheiro da Motorola, definiu um conceito chave para a empresa: Defeitos por Oportunidade, ou Defeitos por Unidade;
Com este indicador, a Motorola passa a medir os defeitos em todas as etapas de produção de forma consistente;
Em 1988 a Motorola recebe o prêmio Malcolm Baldrige National Quality Award, equivalente ao nosso Prêmio Nacional de Qualidade;
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Origem do Seis SigmaOrigem do Seis Sigma
A IBM foi uma das primeiras empresas a implantar as técnicas do Seis Sigma, seguindo a Motorola;
Este trabalho resultou, também, no Prêmio Malcolm Baldrige National Quality Award, em 1990;
A partir daí o “SIX SIGMA” começou rapidamente a se tornar um fator crítico de sucesso;
Observou-se que o processo poderia ser aplicado em qualquer organização visto sua versatilidade.
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Origem do Seis SigmaOrigem do Seis Sigma
Quando Jack Welch tornou-se CEO da General Electric Company, em 1991, um dos primeiros itens de sua agenda foi a reestruturação de toda a organização;
As 12 unidades de negócio da GE deveriam utilizar processos baseados em Seis Sigma;
Em 1995 a GE começou seu programa com média de qualidade de 3 Sigma;
Antes de 1997, subiu para 3,5 Sigmas;
Este aumento de qualidade transformou a GE, de uma empresa de 25 bilhões de Dólares em uma empresa de 90 Bilhões e alta rentabilidade.
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Seis SigmaSeis Sigma
Definição EstatísticaSigma (): desvio padrão (variação da média em distribuição normal)
Processo é Seis Sigma: ocorrência de valor fora da especificação é RARA: 3.4 ppm
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Seis SigmaSeis Sigma
O conceito estatístico, primeiramente, considera que o comportamento do processo segue a distribuição normal de probabilidades;
Baseado nesta premissa, busca-se reduzir gradativamente a variabilidade de um processo até que se atinja um fator de 99,99966% de sucesso ou seja 3,4 PPM (Seis vezes o desvio padrão);
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Seis SigmaSeis Sigma
Processo Estável e CapazProcesso Estável e Capaz
Gerenciar a qualidade, segundo a perspectiva de redução de variabilidade dos processos, exige das empresas:
A adoção de técnicas de controle estatístico, eEstudo dos índices de capacidade.
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CEP – Controle Estatístico de CEP – Controle Estatístico de ProcessoProcesso
Uma técnica estatística desenvolvida para medirmedir e analisaranalisar a variabilidade dos processosvariabilidade dos processos
Monitora entradas e saídas de processo em um gráfico de controle de tal forma que problemas podem ser resolvidos mais rapidamente.
Os gráficos de controle ajudarão a eliminar variações sem controle em um processo e irá assegurar que o processo ficará estável ao longo do tempo.
Discute tipos de variação que afetam o processoCausas Comuns de VariaçãoCausas Especiais de Variação
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Causas Comuns de VariaçãoCausas Comuns de Variação
As causas comuns de variaçãocausas comuns de variação são inerentes ao processo, ou seja, são conseqüências da forma como o processo foi desenhado.
Originam-se da variabilidade natural do processo.
O processo que varia apenas devido a causas comuns é dito como estável estável ou sob controle sob controle estatísticoestatístico.
Pode ser reduzida, mas não eliminada
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As causas especiais de variaçãocausas especiais de variação correspondem a circunstâncias ou eventos não usuais, portanto não inerentes ao processo, sinalizando que algo de especial está influenciando o processo.
O processo que varia devido a causas especiais é dito fora de controle estatísticofora de controle estatístico
Em controle e melhoria de processo é necessário identificar e eliminar causas especiais e trabalhar para reduzir causas comuns.
Causas Especiais de VariaçãoCausas Especiais de Variação
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Gráfico de ControleGráfico de Controle
O gráfico de controle visa analisar e eliminar variações anormais em determinado processo produtivo, com base em amostras periodicamente coletadas do processo.
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Processo sob ControleProcesso sob Controle
Processo sob controle(Causas especiais eliminadas)
Processo sob controle(Causas especiais eliminadas)
Tempo
Processo fora controle(Presença de causas especiais)
Processo fora controle(Presença de causas especiais)
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Estudo da Capacidade do Estudo da Capacidade do processoprocesso
O estudo da Capacidade do Processo é um dos maiores passos do processo de melhoria continua. Tem três objetivos:
Obter Processo estávelestávelReduzir a variabilidadevariabilidade das saídas dos processos chavesMelhorar a capacidadecapacidade dos processos através da redução da variação e centralizando o processo no seu valor alvo
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Estudo da capacidade do Estudo da capacidade do ProcessoProcesso
Um estudo da Capacidade do Processo geralmente consiste em quatro passos:
Passo 1:Passo 1: Verificar se o processo é estável;Passo 2: Passo 2: Verificar se a distribuição dos dados é normal;Passo 3: Passo 3: Calcular os Índices de Capacidade - Cp e Cpk ; Determinar o Nível de Qualidade SigmaPasso 4: Passo 4: Fazer recomendações para a melhoria do Processo
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Passo 2: Determinar os estão Passo 2: Determinar os estão sob a distribuição Normalsob a distribuição Normal
Em estudo de Capacidade de Processo, a correta interpretação dos Índices de Capacidade requer que medidas base tenham aproximadamente uma Distribuição Normal.
Distribuição Normal:Distribuição Normal: Se uma variável aleatória contínua tem a distribuição com o gráfico simétrico e em forma de sino e que pode ser descrito pela equação
dizemos que ela tem uma Distribuição Normal.
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Passo 3: Índices de Passo 3: Índices de Capacidade Capacidade
Um processo capaz é aquele no qual todas as medidas da população estão dentro dos limites de especificação inferior e superior.
SpecSpec
Out of Spec
In Spec
Probability
Spec (Lower)
Spec (Lower)
Spec (Upper)
Spec (Upper)
In SpecOut of Spec
Out of Spec
ProbabilityProbability
Upper and Lower Standards (Specifications)
Upper and Lower Standards (Specifications)
Single Standard (Specification)
Single Standard (Specification)
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Índices de CapacidadeÍndices de Capacidade
CapacidadeCapacidade é definida como a habilidade de um processo de produzir saídas que atendem as especificações determinadas pelo cliente.Um processo capazprocesso capaz é aquele no qual a distribuição das medidas de saída dos processos estão centradas no alvo, e uma porcentagem muito alta das medidas estão dentro dos limites de especificação.
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Usos dos Índices de Usos dos Índices de CapacidadeCapacidade
Podem ser usados para prover:Um método de rastrear rastrear as melhorias relativas de um processo individual ao longo do tempo;Um método para estimarestimar a percentagem de defeitos de um produto não conforme;Um meio de comparar comparar a capacidade de vários processos, cada um com diferentes unidades de medidas e diferentes especificações;Um meio para identificaridentificar o processo mais necessitado de melhoria;Um conjunto de critérios de qualificação para avaliaravaliar fornecedores
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Definição de CDefinição de Cpp
AtualAtual
PermitidoPermitido
Cp = Variabilidade Permitida do Processo
Variabilidade Atual do Processo
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Definição de CDefinição de Cpkpk
Capacidade ajustada dos processosSpec (LIE)
Spec (LIE)
Spec (LSE)
Spec (LSE)
Distância entre a média da população e a especificação limite mais próxima (|-LSE|). Esta distância dividida por 3 é Cpk.
3
,
LSELIEMINCPK
Expresso matematicamente temos:
Cp não leva em conta a proximidade dos meios para a especificação centralCp é insuficiente para descrever a capacidade de um processo conforme a especificação
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Como calcular o Como calcular o SigmaSigma
Medida entre a média e a especificação mais próxima (LIE ou LSE) em quantidade de desvios-padrão ()utilizando a norma reduzida (z).
LSELSEMINZ
,
LIE LIE
Índice Cpk = 2
6
)6(,)6(
Z
P(X<LIE) = P(z < -6) = 1,25 ppm
P(X>LSE) = P(z < 6) = 1,25 ppm
6 6
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Como é difícil manter um processo sempre centralizado, já que a longo prazo, vários fatores provocam seu deslocamento (shift) para cima ou para baixo, a metodologia Seis Sigma validou empiricamente que esse shift da produção era aproximadamente 1,5 desvios padrão.
Como calcular o Como calcular o SigmaSigma
LIE LIE
3,4 ppm ~0 ppm
ZCP = ZLP + 1,5
P(X<LSE) = P(z > 4,5) = 3,4 ppmO
Capacidade Potencial Capacidade Potencial do Processodo Processo
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Nível da qualidade
Defeitos por milhão(ppm)
Percentual conforme
Custo da não qualidade
(percentual do faturamento da empresa)
Dois sigma 308.537 69,15 Não se aplica
Três sigma 66.807 93,32 25 a 40%
Quatro sigma
6.210 99,3790 15 a 25%
Cinco sigma
233 99,97670 5 a 15%
Seis sigma 3,4 99,999660 < 1%
Qualidade Seis Sigma Qualidade Seis Sigma
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A Visão Seis Sigma da A Visão Seis Sigma da Qualidade Qualidade
“ “99,99966% Bom” (699,99966% Bom” (6))
A Visão Clássica da A Visão Clássica da Qualidade Qualidade
“ “99% Bom” (3,899% Bom” (3,8))
Qualidade Qualidade Seis SigmaSeis Sigma
20.000 artigos de correio perdidos por hora
Água potável duvidosa quase 15 minutos a cada dia
5,000 operações cirúrgicas incorretas por semana
2 aterrissagens curtas ou longas na maioria dos principais aeroportos diariamente
200.000 receitas médicas erradas a cada ano
Falta de eletricidade por quase 7 horas a cada mês
Sete artigos de correio perdidos por hora
Um minuto de água potável duvidosa a cada sete meses
1,7 operações cirúrgicas incorretas por semana
Uma aterrissagem curta ou longa na maioria dos principais aeroportos a cada cinco anos
68 receitas médicas erradas a cada ano
Uma hora de falta de eletricidade a cada 34 anos
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DMAICDMAIC
O método está centrado na identificação dos problemas-base para a Seleção dos ProjetosSeleção dos Projetos a
serem, na coleta de dados de forma honesta, que leva a conhecer o Desempenho do ProcessoDesempenho do Processo
Atual, na determinação das causas dos problemas, que leva à Análise das CausasAnálise das Causas, na formulação das ações de melhoria, que leva à
Melhoria do ProcessoMelhoria do Processo, na consolidação e manutenção das melhorias conseguidas, que leva
a Manter o Processo sob ControleManter o Processo sob Controle
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DMAICDMAICDefine OportunidadesO que é importante?
Define OportunidadesO que é importante?
Mede PerformanceDe que modo fazemos?
Mede PerformanceDe que modo fazemos?
Analisa OportunidadesO que está errado?
Analisa OportunidadesO que está errado?
Melhora PerformanceO que precisamos fazer?
Melhora PerformanceO que precisamos fazer?
Controla PerformanceComo nós garantimos a performance?
Controla PerformanceComo nós garantimos a performance?
29/55Universidade Federal de Pernambuco
DefinirDefinir
Esta primeira etapa consiste em definir Esta primeira etapa consiste em definir claramente qual o claramente qual o EfeitoEfeito indesejável de um indesejável de um
processo que deve ser eliminado.processo que deve ser eliminado.Atividades
Montar uma equipe preparada para aplicar as ferramentas Seis Sigma;Definir quais são os requisitos do cliente e traduzir essas necessidades em Características Críticas Para a Qualidade Desenhar os processos críticos procurando identificar os que tem relação com os CPQs do cliente e os que estão gerando resultados ruinsRealizar uma análise custo-benefício
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Atividades (cont.)Desenvolver o Project Charter
Objetivos do negócioRelato do problemaEscopo do projetoMetas e ObjetivosMilestonesRegras e responsabilidades do time do projetoPlanejamento do Projeto
DefinirDefinir
31/55Universidade Federal de Pernambuco
DefinirDefinir
Project CharterProblem Statement:
Goal:
Business Case:
Scope:
Cost Benefit Projection:
Milestones:
VOC Key Issue CTQDelighters
More Is Better
Must Be
Voice of the CustomerBusiness Case
Initial Process Mapping
OutputsProcessInputs
Yield: 60%
Yield: 90%
Yield: 45%
Yield: 98%
CU
ST
OM
ER
SSU
PP
LIE
RS
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Definir <Ferramentas>Definir <Ferramentas>
Diagrama SIPOCDiagrama SIPOC Uma fotografia instantânea do processo que captura as informações críticas para um projeto.
SSuppliersuppliers – indivíduos ou grupos que fornecem tudo que é trabalhado no processo
IInputsnputs – Informações ou materiais fornecidos
PProcessrocess – os passos usados para o trabalho
Outputs - O produto, serviço ou informação que será entregue ao cliente
CCustomersustomers – Cliente final que receberá o produto ou serviço
33/55Universidade Federal de Pernambuco
Definir <Ferramentas>Definir <Ferramentas>
A figura mostra um diagrama SIPOC de uma empresa que aluga equipamentos
34/55Universidade Federal de Pernambuco
Project:
Project InformationLeader:
Master Black Belt:
Project Start:
Project End:
Cost of Poor Quality:
Process Importance
Process ProblemTeam MembersSponsor:
Black Belt:
Master Black Belt:
Subject Matter Experts:
Process Start/StopStart Point:
Stop Point:
Project Goals
Process Measurements
Project Time-FrameMilestone:
Date:
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Enter Project Name Here
35/55Universidade Federal de Pernambuco
Definir <Ferramentas>Definir <Ferramentas>
VOCQFD
36/55Universidade Federal de Pernambuco
MedirMedir
O processo em estudo é desenhado e são O processo em estudo é desenhado e são MedidasMedidas as variáveis principaisas variáveis principais
Atividades Desenhar o processo e sub-processos envolvidos com o projeto, definindo as entradas e saídas. Estabelecer as relações y=f(x)
Indicadores Indicadores de Entradasde Entradas
Indicadores Indicadores do Processodo Processo
Indicadores de Indicadores de desempenho da desempenho da
saída saída
X Fatores Y
Medidas de Medidas de eficiênciaeficiência
Medidas de Medidas de eficáciaeficácia
37/55Universidade Federal de Pernambuco
MedirMedir
Atividades (cont.)Criação do Plano de Coletas de dados
Descrição dos critérios específicos usados para as medidas (o queo que), a método de coleta dos dados (o o comocomo), quantia de de dados a serem coletados (quantoquanto), e quem será responsável pelo coleta dos dados (quemquem)Assegurar que:
Os dados coletados são significantes;Os dados coletados são válidos;Todos os dados relevantes são coletados ao mesmo tempo
Coletar dos dadosDefinir a capacidade Seis Sigma do processo atual e estabelecer os objetivos de melhoria do projeto
38/55Universidade Federal de Pernambuco
MedirMedir
Col # 1 2 3 4 5 6
Inspector A BSample # 1st Trial 2nd Trial Diff 1st Trial 2nd Trial Diff
1 2.0 1.0 1.0 1.5 1.5 0.02 2.0 3.0 1.0 2.5 2.5 0.03 1.5 1.0 0.5 2.0 1.5 0.54 3.0 3.0 0.0 2.0 2.5 0.55 2.0 1.5 0.5 1.5 0.5 1.0
Totals 10.5 9.5 3.0 9.5 8.5 2.0
Averages 2.1 1.9 0.6 1.9 1.7 0.4
Sum 4.0 Sum 3.6
XA 2.0 XB 1.8RA
RB
Validate MeasurementSystems
Display Data
0
1000
-1000
10 20 30
UCL
X
LCL
D B F A C E Other
Identify the Metrics
Data Collection Plan
Operational Definition and Procedures
Data Collection PlanWhat questions do you want to answer?
DataWhat Measure type/
Data typeHow measured
Related conditions
Sampling notes
How/where
How will you ensure consistency and stability?
What is your plan for starting data collection?
How will the data be displayed?
Prioritize the Metrics
I1I2I3I4
O1 O2 O3 O4
FMEA
Identify Process CapabilityLSL USL
Cp = 0.4s = 2.7
Measurethe
process
I P O
InputMeasures
ProcessMeasures
OutputMeasures
39/55Universidade Federal de Pernambuco
Medir <Ferramentas>Medir <Ferramentas>
Diagrama de Pareto80% do que uma pessoa realiza no trabalho vêm de 20% do tempo gasto nesta realizaçãoO Diagrama de Pareto é uma descrição gráfica de dados que apresenta a informação de forma que possam concentrar os esforços de melhoria nos pontos onde os maiores ganhos podem ser obtidos, nos itens que representam as melhores oportunidades de melhoria.
40/55Universidade Federal de Pernambuco
Medir <Ferramentas>Medir <Ferramentas>
O Gráfico mostra qual a freqüência dos tipos de erros de faturamento
41/55Universidade Federal de Pernambuco
Medir <Ferramentas>Medir <Ferramentas>
HistogramaÉ ma forma de descrição gráfica de dados quantitativos, agrupados em classes de freqüência. Permite verificar a forma da distribuição, o calor central e a dispersão.
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Medir <Ferramentas>Medir <Ferramentas>
43/55Universidade Federal de Pernambuco
AnalisarAnalisar
A análise dos dados coletados é feita nesta A análise dos dados coletados é feita nesta etapa utilizando ferramentas da qualidade etapa utilizando ferramentas da qualidade
e ferramentas estatísticase ferramentas estatísticas Atividades
Analisar os dados coletados utilizando- se ferramentas estatísticas, de modo a identificar os Xs causas óbvias e os Xs causas não óbviasIdentificar e priorizar as causas raisesValidar estatisticamente as causas raízesIdentificar possíveis soluções
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AnalisarAnalisar
.
VA NVA
Process Door
Regression Analysis
Chi-Square
c²
Regression
t-testANOVA
X 1
Y
Hypothesis-Testing Design of Experiments
.
Cause & Effect
Data Door22
21
20
19
18
17
16
15
14
13
12
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
X
O
n
X
O
n
X
O
n
X
O
n
X
O
n
X
O
n
X
O
n
X
O
n
O
n
X
O
n
.
45/55Universidade Federal de Pernambuco
Analisar <Ferramentas>Analisar <Ferramentas>
Diagrama de causa e efeitoUma ferramenta utilizada para apresentar a relação existente entre determinado resultado de um processo (efeitoefeito) e os diversos fatores (causascausas) que podem influenciar nesse resultado.Utilizado para o levantamento e apresentação visual de suas possíveis causas e de seu relacionamento com o problema.
46/55Universidade Federal de Pernambuco
Analisar <Ferramentas>Analisar <Ferramentas>
Variação na Dimensão X
Variação na Dimensão X
MétodosMétodosMaterialMaterialMediçãoMedição
PessoasPessoas Meio ambienteMeio ambiente MáquinasMáquinas
Falta de manutenção preventiva
Operação difícil
Programação incompleta
Programação incorreta
Indicador Apagado
Acionamento Duro
Não Padronizado
Desenho difícil de lerMal Armazenado
Inspeção Falha
Amostragem Pequena
Distração
Movimento de Pessoas
Fadiga
Excesso de horas extras
Falta de Treinamento
Medição Operação
Feita a quente
Intervalo de Aferição
Instrumento Desgastado
Variação da Dureza
Quatro Fornecedores
Temperatura do Ambiente
47/55Universidade Federal de Pernambuco
Analisar <Ferramentas>Analisar <Ferramentas>
FMEA
48/55Universidade Federal de Pernambuco
MelhorarMelhorar
Essa é a fase em que a equipe deve fazer melhorias Essa é a fase em que a equipe deve fazer melhorias no processo existente. Os dados estatísticos no processo existente. Os dados estatísticos
devem ser traduzidos em dados do processo e a devem ser traduzidos em dados do processo e a equipe deve por a mão na massa.equipe deve por a mão na massa.
AtividadesDesenvolver soluções potenciaisAvaliar, selecionar e priorizar melhores soluçõesImplantar soluções pilotosConfirmar realização dos objetivos do projetoElaborar e implementar um plano para a implementação das soluções em larga escala.Cálculo da nova capacidade do processo
49/55Universidade Federal de Pernambuco
MelhorarMelhorar
Perform Cost-Benefit Analysis
Generate Solutions
ABCD
4132
Assess Risks
Run Pilot Test
Full scale
Original
2 4 8 6 10
G
1 3 5 7 9A
B
CD
FE
JIH
G
Plan Implementation
Select the Solution FMEA
50/55Universidade Federal de Pernambuco
ControlarControlar
Nessa fase deve ser Nessa fase deve ser estabelecidoestabelecido e e validadovalidado um um sistema de medição e controle para medir sistema de medição e controle para medir
continuamente o processo, de modo a continuamente o processo, de modo a garantir garantir que a capacidade do processo seja mantida.que a capacidade do processo seja mantida.
AtividadesElaborar de novos procedimentos de medição e controleValidar desempenho e retorno financeiroControle Estatístico do Processo
51/55Universidade Federal de Pernambuco
ControlarControlar
Evaluate Project Results
.
Ownership & Monitoring
Before After
Step 4 changes implemented
} Improvement
Target} Remaining Gap
Good
} Improvement
Before After
A1 A2 A3 A4 A2 A1 A3 A4
Process ChangeManagement
Learnings
Recommendations
Results
• • •
next
Key Learnings
QC Process Chart
Work Instructions
Control/Check Points Response to AbnormalityNotesCode # Charac-
teristicsControlLimitsMethodWho Immediate
Fix Permanent
Fix WhoFlowchart
2
12
Product NameProcess NameProcess Code #
Date of Issue: Issued by: Approved by:Revision Date Reason Signature
1
Document &Standardize
Operating Procedures
TrainingCurriculumTraining
Manual Manual
Fill to here
.
Closure
LSL USL
s = 3.7Cp = 1.4
s = 2.7Cp = 0.4
Process Owner
52/55Universidade Federal de Pernambuco
Posicionamento dosChampions
EquipeEquipe
Master Black Belt
Black Belts
Green Belts
Team Members
Ch
am
pio
ns
- Responsabiliza-se pela criação de mudanças na org.-Liderança técnica do preparo para o Seis Sigma-Dedica 100% do tempo para o Seis Sigma-Recebe treinamento intensivo-Treina e instrui os BB e GB
- Trabalham sod as ordens dos MBB-Recebem treinamento intensivo em técnicas de estatística-Aplicam as ferramentas e conhecimentos do Seis Sima em Projetos-- Treinam os GB
- Executam o Seis Sigma- Auxiliam os BB na coleta de dados e no desenvolvimento de experimentos-Lideram pequenos projetos de melhoria em sua área de atuação
- Participa e apoia o time do projetogeralmente no contexto de suas responsabilidades já existentes
Alinhamento estratégico e análise crítica
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Green Belts Provide project support to Black Belts.
Lead smaller projects. Provide technical support to team members.
Black Belts Lead breakthrough projects.
Provide technical support to Green Belts.
Master Black Belts Train Black & Green Belts.
Provide technical support to Black Belts.
Champions Align projects with business priorities. Provide resources & remove obstacles.
Review project progress.
54/55Universidade Federal de Pernambuco
ReferênciasReferências
Rotondaro, G. G., coord. Seis Sigma: Estratégia gerencial para melhoria de processos, produtos e serviços. São Paulo: Atlas, 2002.George, M. Rowlands, D. and Kastle, B., What’s Lean Six Sigma. McGraw-Hill, 2004.George, M. L. et al., The Lean Six Sigma Pocket Toolbook: A Quick Reference Guide to Nearly 100 Tools for Improving Process Quality, Speed, and Complexity. McGraw-Hill, 2005. Eckes, G., Six Sigma for Everyone. John Wiley & Sons, 2003.Rabelo, A. T., Introdução ao Processo Seis Sigma. Centro de Informática – UFPE, 2005.http://http://www.isixsigma.com/. Último acesso em 12/12/2006.Motorola, Digital Six Sigma – CIC0131 Green Belt ProgramHoff, C. H. Y., Avaliação dos Resultados da Aplicação da Estratégia Seis Sigma em um Restaurante. Dissertação de Mestrado, Universidade de Taubaté, 2005
55/55Universidade Federal de Pernambuco
Perguntas?Perguntas?