Entendendo, Aprendendo e Desenvolvendo Qualidade Padrão Seis Sigma

114 Pages·2013·5.08 MB·Portuguese

by  Marcus Vinicius Rodrigues

Entendendo,
Aprendendo
e Desenvolvendo
Qualidade Padrão
Seis Sigma

Entendendo,
Aprendendo
e Desenvolvendo
Qualidade Padrão
Seis Sigma
Marcus Vinicius Rodrigues
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ISBN: 978-85-352-6118-9
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R611e
Rodrigues, Marcus Vinícius
Entendendo, aprendendo e desenvolvendo sistemas de qualidade Seis Sigma – 2.ed.
Marcus Vinícius Rodrigues. - Rio de Janeiro : Elsevier, 2014.
Inclui bibliografia
ISBN 978-85-352-6118-9
1. Engenharia de produção. 2. Six sigma (Padrão de controle de qualidade). I.
Título.
12-4265. CDD: 658.5
CDU: 658.5
Dedicatória
Ao primeiro integrante da segunda geração de meus descendentes,
Nicolas
Agradecimento
Agradeço à Telma Amorim, minha companheira em todos os mo-
mentos, e a Gabriela, Samantha e Sabrina, minhas lindas e queridas
filhas, que aceitam e entendem minha ausência durante as viagens
de trabalho ou nos meus momentos de estudo, pesquisa e produção
científica.
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Entendendo
a Metodologia Seis Sigma
A Origem da Metodologia Seis Sigma
Em meados do século XIX, o matemático e físico alemão Carl
Frederick Gauss, a partir de estudos sobre eventos ocorridos na na-
tureza, concluiu que estes tendiam a um comportamento comum e
que poderiam ser representados por uma curva em forma de sino,
em um sistema de eixos cartesianos, que foi denominada “curva
de Gauss”. A curva de Gauss (Figura 1.1) representou o conceito de
probabilidade de ocorrência de um evento e, consequentemente,
do conceito de variabilidade, ou seja, o grau de concentração dos
dados em torno de um valor central ou valor esperado. Matematica-
mente essa variabilidade pode ser medida através do desvio padrão,
que, simbolicamente, é representado pela letra grega sigma (σ).
FIGURA 1.1 A curva de Gauss.
No início do século XX, durante a Primeira Guerra Mundial, os
Estados Unidos, que forneciam produtos militares para os euro-
peus, precisavam aumentar a produtividade e controlar a qualidade
desses produtos, através de métodos novos e mais eficazes. O ma-
temático norte-americano Walter Shewhart, da Bell Laboratories,
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2 SEIS SIGMA
foi um dos convocados para auxiliar nessa tarefa. Shewhart aplicou
seu conhecimento a um dos primeiros problemas apresentados:
como produzir com eficácia fones de ouvido para soldados diante
do tamanho diferenciado da cabeça de cada um.
Shewhart fez uma pesquisa com 10 mil soldados (Figura 1.2),
medindo suas cabeças, e, ao plotar os dados, observou que a curva
resultante se parecia com a curva de Gauss. Quanto mais a amostra
era aumentada, mais essa curva se aproximava da curva de Gauss.
Shewhart concluiu, ainda, ao reproduzir o experimento em diversos
outros eventos, que a curva “em forma de sino” era uma tendência
natural. Shewhart passou a chamar essa tendência de “curva nor-
mal”. Diante da curva normal, Shewhart considerou que três des-
vios padrão (três sigma — 3σ) do valor central devia ser o limite
para a tolerância de um processo.
FIGURA 1.2 O gráfico resultante da pesquisa Walter Shewhart.
Várias foram as aplicações no mundo produtivo dos conceitos
apresentados por Walter Shewhart, dentre elas podemos citar:
as Cartas de Controle o CEP – Controle Estatístico do Processo; a
Capacidade do Processo entre outros.
Capítulo 1 • Entendendo a Metodologia Seis Sigma 3
A aplicação mais recente desses conceitos foi proposta pelo
engenheiro Bill Smith, da Motorola, em 1987, com o objetivo de
atender a uma expectativa do então presidente de sua empresa, Bob
Galvin (filho de Paul Galvin, fundador da Motorola), que estabe-
leceu em 1981, como meta, aumentar o desempenho da Motorola
dez vezes em cinco anos.
Smith, ao estudar a correlação entre falhas dos produtos no
processo de manufatura, com falhas para o cliente, com base nos
ensinamentos de Shewhart, apresentou, em 1987, uma metodologia
para a Motorola alcançar, como limite para a tolerância de um pro-
cesso, seis desvios padrão (seis sigma — 6σ) do ponto central. Essa
metodologia passou a ser denominada de Metodologia Seis Sigma.
A Evolução da Metodologia Seis Sigma
No final de 1994, o então presidente da GE, Jack Welch, iniciou
o estudo da metodologia desenvolvida por Bill Smith. Fez as neces-
sárias contextualizações e afirmou que a Metodologia Seis Sigma
para a GE “ofereceu a ferramenta exata de que necessitava para
o treinamento generalizado em gestão, uma vez que ela se aplica
tanto a um centro de atendimento ao cliente, como a uma fábrica”.
Welch conclui afirmando que o Seis Sigma “é uma linguagem uni-
versal”, é o caminho para busca de bens e serviços com qualidade
superior e de uma maior rentabilidade para empresa.
A Metodologia Seis Sigma tem sido o caminho escolhido pelas
maiores empresas mundiais para a busca do sucesso organiza-
cional: maior rentabilidade e produtos de maior qualidade. A
utilização da Metodologia Seis Sigma já levou algumas empresas a
resultados notáveis: a GE, por exemplo, no período de 1998 a 2003,
apresentou uma redução de custos em mais de US$12 bilhões; já
a Motorola, de 1987 a 2003, reduziu seus custos industriais em
US$15 bilhões.
No Brasil, diversas empresas têm adotado a Metodologia Seis
Sigma, dentre elas destacam-se: Ambev; Braskem; Celma/GE;
Gerdau; Multibras; Nokia; Tigre Tubos e Conexões; Tupy Fundições
e Votorantim Cimentos.
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Aprendendo
a Metodologia Seis Sigma
Conceitos fundamentais de técnicas
e medidas estatísticas
Estatística
É a disciplina que tem como objetivo apresentar e descrever
fatos ou dados numéricos de um evento, apresentando informações
relevantes sobre o mesmo, através do agrupamento, classificação e
tabulação com a utilização de operações matemáticas.
Evento
É qualquer fenômeno aleatório devidamente delimitado.
Fenômeno aleatório
É qualquer fenômeno que apresente resultado imprevisível.
Dado
É o resultado da medida ou contagem de um evento.
Variáveis
São dados originados em uma medição. Uma característica de
interesse em um estudo (exemplo — medição de tempo).
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