A Ciência no Seis Sigma. Os projetos de melhoria do Seis Sigma e a ciência empírica dividem mesmo objetivo: desenvolver explicações da causa

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1 A Ciência no Seis Sigma Os projetos de melhoria do Seis Sigma e a ciência empírica dividem mesmo objetivo: desenvolver explicações da causa Ao contrario da percepção popular, alguns dos aspectos menos importantes do Seis Sigma são o muito proclamado conceito do Seis Sigma em si o objetivo da qualidade em conformidade de 3.4 defeitos em um milhão de oportunidades e a escala da qualidade sigma. Uma das mais importantes contribuições do Seis Sigma é a estrutura que a metodologia fornece para gerenciar as iniciativas de melhoria de uma organização. Ela também prescreve um método para guiar líderes de projeto e oferece uma série de ferramentas de análises. Quando o Seis Sigma foi apresentado pela Motorola na década de 80, era uma abordagem completamente nova. Foi construído sobre testes de campo e princípios comprovados que foram desenvolvidos em engenharia de qualidade, gestão e estatísticas industriais por todo o século XX. Os métodos do Seis Sigma são profundamente baseados em ciência, fazendo um case para o Seis Sigma baseado nos princípios centrais ao invés de sua retórica. O Seis Sigma eleva a resolução de problemas e a melhoria da qualidade a um nível profissional do treinamento de Black Belts (BBs) e Green Belts (GBs) numa atitude que pode ser descrita como cientifica. Ações de melhoria não são baseadas em percepção ou evidência incidental. Nem são elas baseadas sobre as noções de um engenheiro onisciente sentado atrás de uma escrivaninha e produzindo um remédio a partir de deduções brilhantes baseadas no seu conhecimento técnico. A atitude que o Seis Sigma endossa é uma ânsia imparcial (liberal ou tolerante) para estudar um processo e aprender a partir disso e uma disposição para corrigir as concepções erradas de alguém sobre as bases de resultados experimentais e retornos ou opiniões empíricas. Esse comportamento repetitivo indutivo-dedutivo é, em poucas palavras, a tendência da metodologia Seis Sigma, e ela enfatiza a necessidade do líder do projeto e boas habilidades de pesquisa. A tabela I dá uma visão geral do indicativo DMAIC (definir, medir, melhorar e controlar), um procedimento passo-a-passo para projetos de melhoria. O indicativo fornece aos BBs e GBs uma lista de checagem que os ajuda a perguntar as questões certas e empregar ferramentas apropriadas. Ele também ajuda a configurar relatórios de progresso e facilita o acompanhamento de projeto. Além do DMAIC, o Seis Sigma oferece uma coleção extensa de ferramentas e técnicas algumas estatísticas e outras não-estatísticas que os BBs e GBs usam para alcançar resultados intermediários durante o emprego do DMAIC. Justificação, descoberta e modelo de causa. No centro de uma atitude científica voltada para melhoria de processo está à idéia que controlar um sistema precisamos entender como ele trabalha. Sem entender a mecânica de um problema, nós provavelmente estamos apenas lutando contra sintomas ou instituindo soluções provisórias. Entender um sistema significa ter uma teoria que relaciona o comportamento do sistema aos seus fatores de causa. No jargão do Seis Sigma, isso é expresso simbolicamente como: Y= f(x1, x2,..., xn) Nessa equação, y é o comportamento do sistema e tipicamente é considerado o aspecto critico de um projeto para a característica da qualidade (CTQ). Para controlar o CTQ, precisamos entender os fatores que afetam o processo as causas de seu comportamento. Essas são os x s.

2 Entender os fatores de causa nos fornece uma explicação do problema. Descobrir e quantificar as relações de causa como um meio de explicar, prever e controlar ocorrências geralmente é visto como o propósito principal de uma investigação (averiguação, pesquisa, inquirição) empírica. Dessa forma, os projetos de melhoria do Seis Sigma e a ciência empírica devidem o mesmo objetivo: desenvolver explicações de causa. Onde a explicação de causa é o resultado pretendido de uma investigação científica, a filosofia da ciência vê seu processo como uma alternação repetida de descoberta e justificativa. A figura I é uma adaptação do modelo onde de serra, de George Box, uma representação visual desse processo. ² Aprender é visto como uma interação entre observações e teorias desenvolvidas para explicá-las. Teorias (hipóteses, idéias, conjunturas) são inspiradas por observações. No modelo onda de serra, isso é chamado de descoberta. Tabela 1: O Método DMAIC (definir, analisar, melhorar e controlar) do Seis Sigma Definir Medir Analisar Selecionar o problema e efetuar análises de custo beneficio. Traduzir o problema numa forma capaz de ser medida, reunir dados e avaliar a situação atual. Identificar fatores de influência e causas que determinam o que é critico para o comportamento das características da qualidade (CTQ) Melhorar Criar e implementar modificações ao processo para melhorar o desempenho de CTQs. Controlar Ajustar a gestão de processo e controlar o sistema para garantir que as melhorias são sustentáveis. Uma dessas qualidades que fazem uma teoria cientifica é que ela não é inquestionavelmente aceita, mas é colocada em teste. Implicações são derivadas disso e comparadas com observações. No modelo onda de serra, esse processo é chamado de justificativa. Os mesmos elementos formam as bases do método DMAIC do Seis Sigma. ³ Nos projetos do Seis Sigma, a descoberta é facilitada por ferramentas tais como brainstorming, análise de dados investigativa (exploratória), estudos multivariados, e exame de produtos e processos, mas existem mais abordagens que podem ser usadas para geração de hipóteses em projetos de melhoria. 4 Experimentação, análise de retrocesso e outros procedimentos para análise de dados confirmatória são as técnicas do Seis Sigma para justificativa. Elementos centrais de método sólido (seguro) Diversos elementos adicionais do Seis Sigma representam sua base sólida no método científico: Definições de problemas operacionais e precisas. Ênfase em quantificação. Diagnóstico baseado em dados. Geração ousada e imaginativa de novas idéias. Uma ênfase em teste baseado em dados. Definições de problemas operacionais e precisas Frequentemente, metas e objetivos estratégicos são formulados em terminologias abstratas: satisfação do cliente, excelência operacional, torna-se uma organização com autonomia e poder de decisões, ter o melhor em desempenho de classe. Tais objetivos expressam intenção, porém são muito vagos para serem seguidos. Objetivos devem ser traduzidos em termos específicos e tangíveis por exemplo na forma de CTQs ou indicadores de desempenho.

3 Figura 1: Modelo de investigação de onda de serra Teorias, hipóteses, conjunturas, idéias Observações, medições, resultados experimentais O Seis Sigma insiste em definições de problemas operacionais e precisas desenvolvidas antes da tentativa de solucionar um problema. Ele tomou emprestada essa prática da ciência. Um objetivo é operacionalmente definido se é tão tangível que as pessoas sabem precisamente e o que fazer e medir para estabelecer se o objetivo é encontrado ou satisfeito. Nos projetos de Seis Sigma, definições operacionais relacionam um CTQ a um procedimento usado para medi-lo. Eles também fornecem definições da unidade experimental e o que constitui um defeito. Ênfase em quantificação Os problemas mais interessam são problemas de dilema, escolha ou compensação satisfação do cliente vs. custos de produção, segurança vs. eficiência ou intimidade com o cliente vs. eficiência. Na maioria desses, a resposta não é uma questão de ou um ou outro é uma questão de quanto de um e quanto do outro. Se os problemas não são quantificados, a natureza de escolha, troca ou decisão é obscurecida e as pessoas tendem a tratá-las como problemas de ou um outro e frequentemente politizá-los. Diagnóstico baseado em dados Depois de uma definição precisa de problema, preferivelmente em termos quantitativos, ainda é muito cedo para desenvolver soluções ao problema. Como John Dewey declarou, A essência do pensamento crítico é o julgamento suspenso; e a essência dessa suspensão é a investigação para determinar a natureza do problema antes de proceder com tentativas para a sua solução. 5 O Seis Sigma prescreve um diagnóstico baseado em dados antes de tentar solucionar um problema. O diagnóstico, frequentemente na forma de um estudo de base ou análise de capacidade de processo, mostra a natureza do problema e guia a provérbio cada pequena parte ajuda não se aplica nos negócios. Com recursos e tempo limitados, as pessoas devem priorizar e focar nas questões estratégicas importantes. Na terminologia do Seis Sigma: cada minuto gasto nas muitas questões triviais é um desperdício; são as poucas questões triviais que determinam o sucesso de um projeto. Geração ousada e imaginativa de novas idéias É verdade que fazer certo as coisas na primeira vez é um dos objetivos do Seis Sigma, mas esse princípio diz respeito a atividades de rotina. Para uma atividade não-rotineira, tal como um projeto de melhoria, a busca por fazer certo as coisa na primeira vez é inapropriada. Essa atitude supõe conhecimento perfeito e completo. Muitas das decisões que os BBs e GBs fazem são, na melhor das hipóteses, palpites inteligentes. Esse é o motivo pelo qual a investigação não deve ser compreendida como pensamento puramente vertical, numa linha estreita do problema para a solução. Ao contrário,

4 é um ciclo de formação de idéias de tentativas (descobertas) e sua verificação experimental (justificativa). A geração de novas idéias deveria ser experimental, inventiva e especulativa. Muita ênfase em objetividade e certeza resulta num ambiente voltado para conservadorismo e reuso de tentativa anterior e idéias seguras, não descobertas. Objetividade e exatidão são garantidas pelo jeito que as idéias são testadas e justificadas, não pelo modo que elas são geradas e descobertas. Uma ênfase em teste baseado em dados Planos melhoria, estratégias e modelos de negócios são baseados em muitas hipóteses não testadas e em suposições. Ninguém provavelmente certo na primeira vez, e teste e retorno são cruciais. Deveríamos verificar nossas idéias através de experimentos por duas razões: primeiro, para eliminar concepções erradas, julgamentos errados e mitos; segundo, para focar uma idéia desenvolvida em termos gerais ás especificações e complicações da situação da vida real. Idéias que não são testadas antes de serem implementadas frequentemente são incompreendidas, aparentam ser baseadas numa noção errada de proporções e prioridades, ou falham por causa de contingências ignoradas. Resolução de problemas experimentais, não dedutiva. O Seis Sigma prescreve uma atitude disciplinada, cientifica voltada para solução de problema. Tal abordagem custa tempo e esforço, e indivíduos menos disciplinados frequentemente recorrem a procedimentos rápidos e sujos e pulam para conclusões. Pular rapidamente para conclusões aparenta funcionar quando as pessoas se dão ao trabalho de coletar o retorno sobre a eficácia de sua solução. Um exame de perto revela que muitos projetos supostamente bem-sucedidos, na verdade, ou resolvem o problema errado ou cuidam do problema certo com uma solução que apenas funciona na teoria ou uma solução que não é suficiente baseada puramente em retorno (feedback) Por outro lado, muitos solucionadores de problemas são muito rígidos. Entre esses estão os teóricos dedutivos. Eles resolvem problemas reunindo conhecimento e criando soluções via pensamento analítico, e derivações matemáticas. Após consideração cautelosa, eles surgem com uma solução detalhada. Essa abordagem dedutiva pode ser bem-sucedida apenas se a solução está de fato implícita pelo conhecimento á mão. Tais situações são raras; o conhecimento existente quase sempre captura apenas uma parte dos aspectos de um sistema, ignorando numerosas especificações. Não até o estágio final os teóricos testam suas idéias e dão á realidade uma chance de corrigir concepções erradas. Tabela 2: Sete princípios centrais do método Seis Sigma 1. Ações de melhoria são baseadas em modelos de causa. 2. Investigação alterna entre descoberta e justificativa. 3. Os problemas são definidos em termos operacionais precisos. 4. Problemas são quantificados se possível. 5. Um diagnóstico baseado em dados precede tentativas de solucionar o problema. 6. A geração de idéias é ousada e imaginativa. 7. Hipóteses devem ser testadas em contraposição aos dados empíricos. Teóricos objetivam por soluções certas na primeira vez. Eles evitam confrontar suas idéias com realidade, prevenindo a sis mesmos de ganhar novas percepções e de aprenderem. Suas bonitas teorias frequentemente são mortas por fatos feios. Uma variante de teórico dedutivo é o idealista. Idealistas desenvolvem soluções baseadas em ideologias, dogmas ou princípios morais. Se o os seus planos de melhoria falham, eles tendem a colocar a culpa disso nas pessoas ou no sistema clientes são

5 estúpidos e as pessoas não deveriam se portar do jeito que se portam. Eles raramente concluem que suas idéias poderiam estar imperfeitas ou com falhas. Outra variante dos teóricos dedutivos é o viciado em encontros. Viciados em encontros tomam decisões conferindo com outros, coletando diferentes opiniões e levando á cabo longas discussões e negociações sobre qual opinião são a melhor. Enquanto BBs ou GBs talvez procurem contribuições de especialistas, eles eventualmente testarão suas soluções propostas em contraposição á realidade, tentarão várias idéias e aprenderão qual tem o maior valor. Viciados em encontros, no entanto, enganam a si próprios acreditando que apenas discussões podem distinguir as boas idéias das menos valiosas. A abordagem que esses teóricos dedutivos seguem volta para Platão. Ela apelou para filósofos e outros por séculos, provavelmente por causa do seu aparente rigor e elegância. É efetivo quando aplicado em sistemas logicamente ou razoavelmente simples nos qual o mecanismo é completamente conhecido e a resposta ao estímulo é previsível. Essa característica torna a abordagem dedutiva razoavelmente bem-sucedida em física mecânica, que influenciou ou incitou muitos a aplicarem essa tendência a sistemas mais complexos, menos conhecidos ou menos previsíveis. Para lidar com sistemas complexos, razoavelmente imprevisíveis, tanto análises (dedução) quando sínteses (induções) são necessárias. Seis Sigma: democratização do método cientifico Os princípios da tabela 2 estão incorporados na estrutura do DMAIC e suportados por muitas das ferramentas é técnicas que o Seis Sigma Oferece. 6 Esses princípios tornam o Seis Sigma mais importante do que a realização de 3.4 defeitos por milhão de oportunidades ou melhoria da qualidade no geral. O Seis Sigma incorpora habilidades que são requisitos imperativos de profissionais modernos. Tomada de decisões baseada em dados, investigação sólida e a habilidade de formular definições precisas de problemas estão entre as habilidades de conhecimento que trabalhadores engenheiros, gerentes, marqueteiros e vendedores devem ter. Como George Box apropriadamente disse, a proliferação do Seis Sigma equivale a democratização do método cientifico. 7 As organizações que usam Seis Sigma investem recursos e esforços para melhorar continuamente operações como manufatura, transações, processos de assistência médica, e até mesmo vendas e processos de contabilidade. Essas organizações empregam pessoas treinadas para ter uma tendência inovadora e resolução profissional de problemas e habilidades de melhoria da qualidade. Numa economia global na quais capacidades inovadoras e melhoria continua são ainda mais importantes direcionadores da competitividade de uma companhia, tais habilidades são estrategicamente vitais. REFERÊNCIAS 1. Karen W. Wruck e Michael C. Jensen, Science, Specific Knowledge and Total Quality Management, Journal of Accounting and Economics, Vol. 18, 1994, pp George P. Box, statistics as a Catalyst to learning by Scientific Method Part II A Discussion, Journal of Quality Technology, Vol. 31, No I, 1999, pp Jeroen de Mast, Quality Improvement From The Viewpoint of Statistical Method, Quality and Reliability Engineering International, Vol, no 4, 2003, pp Jeroen de Mast and Marcus Bergman, Hypothesis Generation in Quality Improvement Projects: Approaches For Exploratory Studies, Quality and Reliability Engineering International, Vol. 22, No 7, 2006, pp John Dewey, How, How We Trink, Health & Co., 1810, reprinted by Dover, Henk De Koning and Jeroen de Mast, A Rational Reconstruction of Sis Sigma s Breakthrough Cookbook, Journal Of Quality and Reliability Management, Vol. 23, No. 5, George P. Box, Scientific Method: the Generation of Knowledge and Quality, Quality Progress, January Fonte: Revista Quality Progress, Janeiro de 2007, páginas 25 a 29.

6 Traduzido pela jornalista Maricy de Andrade Queiroz Jeroen de Mast é um consultor sênior e professor associado do Instituto para Negócios e Estatísticas Industriais da universidade de Amsterdã, onde ele obteve um doutorado em Estatísticas Matemáticas. Ele também é um dos autores do Lean Six Sigma for Service and Healthcare ( Beaumont Quality Publications, 2006). De Mast é membro da ASQ: e Soren Bisgaard é um professor da Escola de Gestão de Isenberg na Universidade de Massachusetts Amherst. Ele tem um doutorado em Estatísticas Matemáticas da Universidade de Wisconsin Madison e é um parceiro da ASQ. Livros de Seis Sigma