Medir

1. Medir Módulo 2.0 Introdução a Medir

2. 3.0 Analisar oportunidade 4.0 Melhorar desempenho Medir desempenho – Caminho para a melhoria Onde estamos? Para onde vamos? Objetivo Identificar medições críticas necessárias para avaliar o sucesso no atendimento dos requisitos críticos do cliente e começar a desenvolver uma metodologia para uma coleta eficaz de dados, com a finalidade de medir o desempenho do processo. Entender os elementos do cálculo do Six Sigma e estabelecer um sigma do desempenho atual para os processos que a equipe está analisando. 1.0 Definir oportunidades Medir desempenho 2.0 Introdução a Medir 2.1 Determinar o que medir 2.2 Estatísticas básicas 2.3 Gerenciar a medição 2.4 Gráficos de controle 2.6 Medição R&R 2.7 Capacidade do processo 2.8 Plano de gerenciamento/comunicação do depositário (Stakeholder) 2.9 Introdução à função de perda de qualidade 2.10 Ponto de verificação de gerenciamento de risco empresarial • Entradas • • Gráfico do projeto • caso de negócio • lista de oportunidades • resumo da meta • escopo do projeto • plano do projeto • funções e responsabilidades da equipe • Plano de ação • Mapas de processo • Oportunidades de 'ganho rápido' • Requisitos críticos do cliente • Equipe preparada • Resultados • Indicadores de entrada, processo e resultado • Definições operacionais • Formatos e planos de coleta de dados • Desempenho atual • Sigma • Custo • Tempo • Outros • Atmosfera produtiva da equipe 5.0 Controlar desempenho

3. Medir Determinar o que medir

4. Medidas de desempenho – O valor ao cliente foi atingido? Requisitos críticos do cliente Mercado Fornecedores Entradas doprocesso Processosde negócios Resultadosdo processo Medidas do desempenho do resultado Medidas de entradas Medidas do processo Decisões importantes baseadas em ligar as expectativas do cliente ao desempenho do processo Valor ao cliente

5. Requisitos críticos do cliente Crítico para o processo Indicadores de entrada, processo e resultado Indicadores de processo Indicadores de desempenho de resultado Indicadores de entrada • Custo por transação • Tempo por atividade • Quantidade de reprocessamento • Tempo de giro • Variabilidade de uma atividade • Porcentual de defeituosos • Número de erros • Tempo total de resposta • Precisão das faturas/notas • Receita • Nº de consultas dos clientes • Tipo de consultas dos clientes • N° de pedidos • N° de posições abertas • Tipo de posição aberta • Precisão da análise de crédito • Conveniência do contrato apresentado para revisão Eles deveriam constar de seu mapa do processo

6. Entradas Clientes Relações entre elementos do processo e indicadores Limite de início ___________________ Limitede término ____________ Fornecedores Resultados Processo

7. Questões dos clientes RCCs VOC ________ ________ ________ _________ ________ ________ ________ _________ ________ ________ ________ _________ RCCs ________ ________ CTP’s Questões de negócios VN CBR’s ________ ________ ________ ________ ________ ________ ________ ________ Os indicadores de resultado do processo incluem os RCCs e CTPs Indicadores de resultado VN - Voz do negócio RCN - Requisitos críticos do negócio CTP -Crítico para o processo VOC - Voz do Cliente RCC - Requisitos críticos do cliente

8. Exemplos de RCC, CTP Crítico para: O cliente O mercado Crítico para: O negócio O regulador Os empregados Indicadores de resultado do processo RCCs Preço/Unidade Prazos de entrega Dimensões Pureza Confiabilidade Cor Nível de serviço RCCs CTP ________ ________ Custo/Unidade Produtividade Cumprimento dos regulamentos Tempo de troca Segurança Horas de treinamento CTP ________ ________

9. Mais sobre considerações de medições • Uma regra permanece, independentemente das medidas que você escolher; tente utilizar o mínimo possível de indicadores • Existe uma relação de custo/benefício e de relevância nas medições. Medidas em excesso são onerosas, improdutivas e podem desviar a atenção das áreas críticas. • Indicadores de processo incorretos ou insuficientes não permitirão que você identifique os defeitos antes que ocorram

10. Alguns RCCs podem ser medidos em termos de uma expectativa específica de um cliente. Outros podem exigir vários indicadores de resultado. A tabela mostra como um RCC pode ter um ou vários indicadores de resultado associados. Esta tabela lista o segundo RCC da tabela acima, mas o mostra como três requisitos críticos de cliente diferentes associados com a entrega de um veículo. Independentemente de como o RCC é formulado, as equipes devem certificar-se de identificar todos os RCCs associados com um serviço de produção de processo e certificar-se que os RCCs são medidos pelos indicadores de resultado. Requisito crítico do cliente O produto é entregue em menos de três horas após o recebimento do pedido. O veículo correto é entregue na hora certa e no local certo Indicador de resultado Requisito crítico do cliente • O veículo entregue atende às especificações descritas no contrato. • O veículo é entregue dentro do prazo especificado no contrato. • O veículo é entregue no local especificado no contrato. • Especificações do número e tipo de veículos entregues corretamente • prazos de entrega real vs. prazos de entrega prometidos para cada veículo • número de vezes que os veículos foram entregues a locais diferentes daqueles especificados no contrato RCCs e indicadores de resultado múltiplos Indicador de resultado • O tempo de ciclo de entrega do produto desde a conclusão do pedido do cliente até a entrega do produto • Especificações de número e tipo de veículos entregues corretamente • prazos de entrega reais vs. prometidos • prazos de entrega para cada veículo • número de vezes que os veículos foram entregues a locais diferentes daqueles especificados no contrato

11. Seleção dos indicadores de processo corretos • Além de certificar-se que os indicadores proporcionam à equipe dados válidos e quantificáveis, as equipes devem se certificar que o que estão medindo realmente lhes permite avaliar as relações de causa e efeito ocorrendo dentro do processo. A seguir está uma lista das perguntas que cada equipe deve revisar após identificar os indicadores de resultado, de processo e de entrada. • Cada indicador de processo é um verdadeiro "prognóstico", ou indicador principal, de pelo menos um indicador de resultado?

12. Seleção dos indicadores de processo corretos • Os indicadores do processo avaliam as áreas do processo que são conhecidas por afetar negativamente a qualidade do resultado do processo? • A equipe identificou os indicadores de processo para as variáveis de processo que mais influenciam a capacidade do processo de atender os requisitos críticos do cliente e portanto os indicadores de resultado? • Se um requisito crítico do cliente não é atendido, a equipe sabe por que (causa raiz)? Quais indicadores de processo adicionais podem ser necessários para responder a esta pergunta?

13. Seleção dos indicadores de entrada corretos Os indicadores de entrada permitem a medição da consistência das entradas para o processo. • Os indicadores de entrada medem os requisitos críticos que temos sobre os produtos ou serviços de nossos fornecedores? • Os indicadores medem os elementos da entrada que são conhecidos por afetar a capacidade de nosso processo em atender aos requisitos críticos do cliente? • Os indicadores de entrada são "prognósticos" verdadeiros, ou indicadores principais, de pelo menos um indicador de processo? • Os indicadores medem aspectos da entrada que eliminariam, dentro de uma certa tolerância, inspeções, refugos, modificações significativos ou tempo de ciclo excessivo?

14. Medir Módulo 2.3 Gerenciar a medição

15. Identificar Medidas Etapa 1 Desenvolver definições operacionais para medir Etapa 2 Desenvolver um plano de medição Etapa 3 Coletar dados Etapa 4 Exibir e avaliar os dados Coleta de dados O gerenciamento das medições começa com uma metodologia de coleta de dados. Atenção: lembre-se de executar a Análise do sistema de medição discutida em 2.6

16. Etapa 1: Definição operacional Uma definição operacional é um conceito que ajuda a orientar a equipe a pensar no que precisa medir, assim como os atributos-chave da medida: o que, como e quem. Ela proporciona a base para que a equipe chegue a um acordo e estabeleça consistência e confiabilidade na coleta de dados. Isso ajuda a assegurar que qualquer pessoa que utilize a definição acordada estará medindo a mesma coisa. Fornece a todo mundo o mesmo significado. Assegura que a consistência e a confiabilidade sejam estabelecidas no início. Descreve o escopo da medida (o que está incluído e o que não está). Etapa 1: Desenvolver definições operacionais

17. Etapa 2: Plano de medição A determinação do desempenho atual do processo geralmente exige uma coleta de dados. Ao desenvolver um plano de medição assegure-se que: Os dados coletados fazem sentido Os dados coletados são válidos Todos os dados relevantes sejam coletados simultaneamente Etapa 2: Desenvolver um plano de medição • Perguntas a responder: • Precisamente quais dados serão coletados? • Medição de desempenho? • Causas de deficiências do processo? • Analisamos todos os dados relevantes ou uma amostra? • Qual é o tamanho correto da amostra? • Qual é a freqüência correta? • Qual será o método de seleção das amostras? • Que ferramentas são necessárias? • Que formatos serão utilizados? • Que registros serão mantidos? • Precisamos de um computador?

18. Etapa 2: Desenvolver um plano de medição • Perguntas a responder: • Que perguntas logísticas são relevantes? Quem coletará os dados? Onde os dados são coletados? Quando serão coletados? Que assistência adicional é necessária? • O que você quer fazer com os dados? Usados diariamente, semanalmente, etc. Identificar as tendências nos dados do processo Identificar as deficiências do processo Demonstrar o desempenho do processo atual Identificar a variação em um processo Identificar as relações de causa e efeito

19. Antes do início da coleta de dados, classificar os dados em diferentes tipos: contínuos ou discretos. Isto é importante porque: Fornecerá uma seleção de exibição de dados e ferramentas de análise Ditará o cálculo do tamanho da amostra Fornecerá informações de desempenho ou de causa Determinará o gráfico de controle apropriado a utilizar Determinará o método apropriado para calcular o Sigma Dois tipos básicos de dados Contínuos ou variáveis Discretos, categóricos ou atributos Medidos em um continuum Contagem ou categorias • Subjetivos • Sim/Não • Categorias • Classificação de desempenho do serviço (bom, fraco) • Satisfação • Contrato • Objetivo • transcorrido • Dinheiro • Peso • Comprimento • Subjetivos • Satisfação • Concordância • Extensão • Tipo de erro • Objetivo • Conta defeitos • N° aprovados • Nº de erros • Tipo de documento

20. Dados de desempenho • Descritivos • Enfoque em resultados • Ajudam a estabelecer o desempenho atual • Medem o desempenho de um processo • Devem ser coletados primeiro • Dados de causa • Enfocam o motivo pelo qual o processo desempenha dessa forma • Ajudam a identificar as causas raízes potenciais • Colete este tipo de dados para explicar os problemas de desempenho Dados de desempenho vs. Dados de causa Dados dedesempenho (Y ou y) Dados de causa (x) Entrada Processo Resultado Y = f(x)

21. Etapa 2: Desenvolver um plano de medição Cada equipe de melhoria 6 Sigma deve completar um plano de medição que contenha as seguintes informações: Exemplo: Tempo de ciclo para processamento de solicitação de empréstimo

22. Etapa 2: Desenvolver um plano de medição Exemplo: Tempo de ciclo para processamento de aplicação de empréstimo • Considerações para outros dados que devem ser coletados ao mesmo tempo: • Como você exibirá os dados? • O que você quer fazer com os dados após coletá-los? • Como quer estratificar os dados? • Que dados você poderia precisar para identificar e verificar a causa raiz? • A coleta de dados é um equilíbrio entre tempo, dinheiro e precisão (obtendo os dados que você precisa).

23. Etapa 3: Coletar dados • Siga o plano— anote qualquer desvio do plano • Consistência — evite as tendências • Observe a coleta de dados Alguém tem alguma experiência na coleta de dados?

24. Amostragem de uma população População total dedados Parâmetros: m, s Amostra Análise Inferência estatística Estatística: X, S, etc. Amostragem Utilizando uma amostra de dados você tira conclusões sobre toda a população de dados. Isto conhecido com “inferência estatística.” A amostragem economiza custos e tempo. A amostragem proporciona uma boa alternativa para coletar todos os dados. A identificação de um nível específico de confiança permite que tomemos decisões de negócios razoáveis.

25. Amostragem sistemática do processo X X X X X X Amostra Descritivo típico Estatísticas: Tempo médio de ciclo (xbar) Nº. de defeitos proporção de defeituosos desvio-padrão X X X X Amostra Amostragem aleatória de uma população X X X X Amostragem sistemática do processo • Diferentes situações que impõem técnicas de amostragem: • Analisar e controlar um processo • Descrever uma grande população (i.e., tipos de clientes e comportamento de compra)

26. Dia 1 Dia 3 Dia 2 X X X X X X Amostra Amostra A A B B C C D D A B B A C C D D Processo - Amostragem de subgrupo Processo - Amostragem de subgrupo Amostragem em uma etapa particular no processo em cada dia (hora, semana, mês) População - Amostra aleatória estratificada Amostragem aleatória dentro de uma categoria lógica (localização, deslocamento, produto, etc.)

27. Onde Ponto do processo onde as etapas do processo afetam diretamente os resultados (relacionamento forte) Maximizar a oportunidade para a identificação do problema (dados de causa) Freqüência Depende do volume de transações e/ou atividades Processo instável—mais freqüentemente (utiliza amostragem sistemática ou de subgrupos) Processo estável—menos freqüentemente (utiliza a fórmula do tamanho da amostra) Depende de quão precisa a medição deve ser para tomar decisões de negócio sensatas Considerações A amostra é representativa do processo ou da população? O processo é estável? A amostra é aleatória? Existe uma probabilidade eqüivalente de selecionar qualquer ponto de dado? A resposta a cada uma dessas perguntas deve ser sim antes que possamos tirar conclusões estatisticamente válidas. Considerações de amostragem

28. Identificar as ferramentas para ajudá-lo a coletar dados Dica: Identificar os tipos de dados que precisa coletar antes de elaborar o formulário. • Listas de verificação • Formulário simples de coleta de dados que ajuda a determinar com que freqüência algo ocorre. • Diagramas de concentração • Folha de verificação descritiva que o ajuda a marcar quando algo ocorre ou o tipo de problema.

29. Avaliar os dados • Seu método de coleta de dados: • ofereceu dados confiáveis? • forneceu informações consistentes durante todo o período de coleta de dados? • forneceu um conjunto confiável de dados ? • forneceu dados representativos? • Se repetir a coleta de dados você obterá resultados semelhantes? • Os dados coletados fornecem as informações necessárias?

30. Medir Módulo 2.4 Gráficos de controle

31. Variação significa que o processo não produz exatamente o mesmo resultado cada vez que o produto ou serviço é entregue A variação existe em todos os processos Medir e compreender a variação em nossos processos de negócios ajuda a identificar especificamente qual é o nível atual de desempenho e o que deve ser mudado de modo a reduzir a variabilidade e assim reduzir os defeitos entregues aos clientes Variação Variação nos dados

32. Variação de causa comum • Existem sempre causas de acaso inerente responsáveis pela variação natural em todos os processos devido à variação “normal” em materiais, ambientes, métodos, etc. (causas comuns) • A variação dentro de um padrão estável de causas de acaso é inevitável

33. Variação de causa especial • Quando tivermos uma indicação de um desvio fora de um padrão estável de variação, temos que descobrir a razão do desvio (causa especial) • Queremos remover a influência da causa especial se ela estiver afetando negativamente a qualidade do produto-processo • Se a influência da causa especial estiver melhorando a qualidade do produto-processo (por ex., projetos 6 Sigma), queremos captar este efeito de forma permanente

34. O que causa a variação? Requisitos críticos do cliente Mercado Fornecedores Entradasdo processo Processode negócios Resultadosdo processo Defeitos A análise das causas raízes da variação leva à redução permanente dos defeitos A variação no resultado de processos causa os defeitos

35. UCL Tempo de comutação (min) CL LCL Dias Mapeamento da variação – Gráficos de controle

36. Gráficos de controle - Básicos Gráficos de controle • Têm a capacidade de indicar a presença de causas especiais que perturbam nossos processos • Nos ajudam a detectar, diagnosticar e corrigir problemas de processo de forma conveniente • Fornecem uma indicação visual do desempenho do processo fácil de compreender

37. Reação aos dados/adaptação Gráficos de controle • Reconhecer a extensão da variação que existe agora para não reagirmos exageradamente à variação de causa comum (adaptação) • Estudar o processo para identificar as fontes de variação e em seguida agir para eliminar ou reduzir estas fontes de variação ou mitigar seus efeitos • As causas especiais podem ser identificadas com um programa de diagnóstico eficaz • As causas comuns não podem ser removidas nem drasticamente reduzidas sem fazer mudanças fundamentais no processo

38. Reação aos dados/adaptação Normal Reação aos dados Adaptação Adaptação

39. Gráficos de controle - Básicos Etapas para elaborar um gráfico de controle apropriado • Determinar o tipo de dados • Coletar os dados consistentemente com o mapeamento de controle em mente • Selecionar o gráfico de controle apropriado • Elaborar o gráfico de controle • Analisar desempenho do processo • Tomar as medidas corretivas

40. Como selecionar o gráfico de controle apropriado TIPO DE DADOS Medição (Dados de variáveis) Contagem ou Classificação (Dados atributos) Contagem Classificação Defeitos Defeituosas Oportunidadefixa Oportunidadevariável Oportunidadefixa Oportunidadevariável Subgrupo de tamanho 1 Subgrupo de tamanho < 8-10 Subgrupo de tamanho > 8-10 Gráfico C Gráfico U Gráfico NP Gráfico P X-Bar e S I-MR X-Bar e R Distribuição de Poisson Distribuição binomial Distribuição Normal/Teorema do limite central

41. Variação sob controle Variação fora de controle 1 UCL UCL 2 5 3 4 Tempo de comutação (min) Tempo de comutação (min) CL CL 3 LCL 1 LCL Dias Tempo Eliminar as causas especiais

42. Estados do processo* 100 % de conformidade nos produtos produzidos Alguns produtos não conformes produzidos Estado limite Processo sob controle Alguns produtos não conformes DEVEM mudar o processo ou mudar as especificações Classificar é apenas uma solução temporária Os gráficos de controle avaliam os esforços para a melhoria Estado ideal PROCESSO SOB CONTROLE Os gráficos de controle fornecem em tempo os alertas para qualquer dificuldade Controle dos dados do processo exibidos Estado de caos Processo fora de controle Alguns produtos não conformes As causas determináveis dominam As flutuações aleatórias devido a causas determináveis certamente frustrarão os esforços para a melhoria do processo A única forma de sair do caos é eliminar primeiro as causas determináveis Beira do caos Processo fora de controle 100% de produtos conformes Tudo pode parecer O.K. As causas determináveis determinam o que é produzido A qualidade e a conformidade podem mudar em um instante O processo apresenta uma falta de controle * Understand Variation by Dr. Donald J. Wheeler.

43. Gráfico X-Bar e R • Os gráficos X-bar & R são as formas de exibição dos dados de variáveis. • Exemplos de dados de variáveis: largura, diâmetro, temperatura, peso, tempo, etc. • Gráfico R • Exibe as mudanças na dispersão do processo "dentro" do subgrupo. • Pergunta "A variação das medições dentro dos subgrupos é consistente?” • Gráfico X-bar • Mostra as mudanças no valor médio do processo. • Pergunta "A variação entre as médias dos subgrupos é maior que a prevista pela variação dentro dos subgrupos?"

44. Gráficos de intervalo individuais e móveis • Exibe dados de variáveis quando o tamanho do subgrupo da amostra é um (E em certas situações, dados atributos) • Investiga a variação entre as medições individuais • Situações de uso apropriado: • Utilize um subgrupo “natural” de um… • Quando existem muito poucas unidades produzidas em relação às oportunidades de variáveis do processo (fontes de variação) a mudar • Quando existe pouca escolha devido a escassez de dados • Quando o processo desvia com o tempo e precisa ser monitorizado

45. Questões sobre os gráficos de controle • É importante compreender que: • Os gráficos de controle não nos dizem se estamos ou não atendendo consistentemente às tolerâncias das especificações • Eles nem identificam explicitamente nem removem as causas especiais • Os gráficos de controle são dispositivos baseados em estatísticas para abordar a estabilidade do processo • Precisamos desenvolver registros de processo significativos para levar em conta e documentar características físicas, itens de ação e os resultados obtidos

46. Medir Módulo 2.6 Medição R&R

47. Por que medimos? • Ao nível mais baixo medimos para tomar decisões sobre • A conformidade com os padrões e especificações • Subindo na cadeia das medições medimos para • Atingir resultados a curto prazo • Estimular a melhoria contínua • Quando nos tornamos razoavelmente sérios sobre as medições, é habitualmente para • Evitar defeitos futuros • Aqueles que realmente compreendem seus sistemas de medição podem utilizá-los para • Vantagem competitiva Se não puder medir, você não poderá melhorar! – Taguchi

48. Por que se preocupar com a variação nas medições? Considere as razões por que medimos: Verificar a conformidade de um produto/processo com as especificações Assistir nas atividades de melhorias contínuas Como a variação das medições afetariam estas decisões? E se a quantidade de variação da medição for desconhecida ? Processo Processo Medição Medição A variação das medições pode fazer as capacidades de nosso processo parecerem piores do que são

49. A importância da análise de sistema de medição (MSA) • A importância de efetuar uma MSA está sendo negligenciada? • Muitos recursos podem ser desperdiçados tentando melhorar um processo quando uma das principais fontes de variabilidade é o sistema de medição • O sistema de medição deve ser cuidadosamente considerado antes de iniciar o trabalho de melhoria do processo • O sistema de medição é a única fonte de variabilidade quando medir um produto ou um processo • O objetivo do sistema de medição é compreender melhor as fontes de variação que podem influenciar os resultados produzidos pelo processo sob investigação

50. Elementos MSA • O objetivo de um MSA é aprender o mais possível sobre o processo de medição em curto espaço de tempo • A estratégia é incluir o equipamento, operadores, peças e outros fatores que serão habitualmente elementos do processo de medição • Uma seleção aleatória de peças representando a variação inerente ao processo da produção deve ser feita • As peças devem ser etiquetadas de tal forma a registrar as medições e remover as possíveis tendências do operador • Cada peça será então medida várias vezes por cada operador utilizando o mesmo equipamento. Isto pode ser replicado para cada conjunto de equipamentos