UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ DEPARTAMENTO DE ADMINISTRAÇÃO GERAL E APLICADA MBA GESTÃO DA QUALIDADE ELIAS HANS DENER RIBEIRO DA SILVA

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1 UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ DEPARTAMENTO DE ADMINISTRAÇÃO GERAL E APLICADA MBA GESTÃO DA QUALIDADE ELIAS HANS DENER RIBEIRO DA SILVA A APLICAÇÃO DO SEIS SIGMA NA LINHA BRANCA: UM ESTUDO DE CASO CURITIBA 2014

2 ELIAS HANS DENER RIBEIRO DA SILVA A APLICAÇÃO DO SEIS SIGMA NA LINHA BRANCA: UM ESTUDO DE CASO Trabalho de Conclusão de Curso apresentado ao MBA em Gestão da Qualidade da Universidade Federal do Paraná, como requisito parcial à obtenção do título de Especialista em Gestão da Qualidade. Orientador: Prof. Dr. Roberto Cervi. CURITIBA 2014

3 1. Introdução O sucesso de muitas organizações sobre resultados obtidos através da metodologia Seis Sigma vem despertando o interesse das empresas por esta metodologia. Este sucesso se explica não apenas pelo fato de possibilitar melhoria da qualidade de produtos, serviços e processos, como também por possibilitar um incremento significativo no desempenho organizacional, na mudança de cultura e no aumento do capital humano (CORONADO e ANTONY, 2002). De acordo com Carvalho et al. (2007) a metodologia Seis Sigma foi anunciada como um programa de qualidade do século XXI, e sua fama se espalhou devido a muitos relatos de casos de sucesso e este associado ao ganho de quantias muito significativas, porém em outro estudo, Carvalho (2002) afirma que esses resultados baseiam-se em relatos de casos de sucesso, havendo uma lacuna de estudos empíricos que evidenciassem esses ganhos. O Seis Sigma, em uma visão geral, possui duas abordagens, uma estatística e outra estratégica. Na abordagem estatística, o foco está na quantificação da variação, que é feita em quantidades de desvios padrão associados a uma variável aleatória de interesse no estudo de um processo crítico. A abordagem estatística está sendo muito estudada, porém está mais restrita a metodologia sistematizada pelo método DMAIC e pelo DFSS (design for Six Sigma) A visão estratégica do Seis Sigma é mais atual e vem sendo muito estudada. (SANTOS e MARTINS, 2008). 2. Método O método DMAIC é um modelo de melhoria para guiar a implantação de qualquer projeto de melhoria de processo ou projeto. Cada letra dessa sigla tem um significado bem definido, os quais são, respectivamente, Definição (D), Medição (M), Análise (A), Melhoria (I) e Controle (C). Os objetivos de cada uma das fases do DMAIC serão descritos a seguir (SANTOS e MARTINS, 2003). Definição: foca nas metas e objetivos estratégicos do projeto de melhoria e que são demandados pelos clientes, sem deixar de priorizar requisitos importantes para o crescimento da empresa.

4 Medição: foca na identificação das métricas a serem realizadas que auxiliarão no processo de medição. Nesta fase é importante criar um plano de coleta de dados que possibilite uma visão geral do projeto. Análise: prioriza-se a análise dos dados coletados na etapa definição para determinação da raiz das causas de defeitos e oportunidades de melhoria. Nesta fase se faz a caracterização do nível sigma e a identificação das oportunidades para melhoria, juntamente, com objetivos quantitativos para cada oportunidade. Melhoria: Determinação de como se deve intervir no processo para a redução do número de falhas. Controle: Através do controle do processo procura-se atingir um patamar de desempenho recorrendo a constantes medidas das variações e a um plano de monitoramento. A implantação do controle depende da efetivação das atividades desenvolvidas em cada uma das fases anteriormente definidas. Neste contexto, este estudo tem por objetivo analisar a lacuna de conceito entre a empresa, que está representando a comunidade praticante, e a academia, representando a comunidade científica, em relação à metodologia Seis Sigma sendo aplicada em um problema real. O estudo foi aplicado a um produto específico, porém o projeto ainda não foi concluído e desta forma serão apresentados os resultados parciais e realizada uma análise comparando as metodologias empregadas. A pesquisa fundamenta-se no acompanhamento da implantação de um projeto de melhoria da qualidade em uma empresa de médio porte, que por questões de sigilo será denominada Empresa X. A Empresa possui três plantas localizadas nos estados do Paraná e Santa Catarina possui mais de 500 funcionários e está no mercado de injeção de componentes plásticos há 10 anos. O projeto estudado foi aplicado, em um produto da linha branca da família Cabeceiras, sendo que o cliente deste produto é o principal da carteira da planta localizada no estado de Santa Catarina, por tanto é de suma importância o êxito no estudo. No contexto apresentado referente à Empresa X, o trabalho desenvolvido compreende o estudo sobre um problema encontrado em um produto da linha branca, o qual será chamado de cabeceira. Os dados que serão apresentados foram obtidos durante uma visita à Fábrica;

5 não foram formulados pelos autores e sim pelo analista da qualidade da empresa, a partir do software JMP. A metodologia utilizada neste estudo é o Seis Sigma, auxiliado pelo método DMAIC, sendo feita a cada etapa uma revisão sucinta e apresentados os dados condizentes. 3. Resultados Nesta seção serão apresentadas detalhadamente todas as etapas do método DMAIC, juntamente com os resultados fornecidos pela empresa Definir De acordo com Satolo et al. (2009), a etapa definir é a definição clara e objetiva do projeto, compreendendo os requisitos técnicos, devendo ser identificados nos projetos no Programa Seis Sigma que serão desenvolvidos, com o objetivo de satisfazer as expectativas dos clientes em termos de qualidade, preço e prazo de entrega. A habilidade da organização em atender a essa expectativa está intimamente ligada à variação de seus processos que de acordo com Behara et al. (1995) refere-se a qualquer tipo de processo, abrangendo tanto administrativos ou transacionais, como os de serviços, vendas e manufatura. A definição do problema estudado é a que segue: O cliente da Empresa X está recebendo peças que estão trincando na montagem. A alegação do cliente é de que a causa raiz sejam peças fora do dimensional.. A partir desta definição foi criada a meta para o estudo que se trata de: Manter o dimensional de 699,4 +/- 2,3 e Cpk maior ou igual a 2 cabeceira. A principal limitação encontrada pela empresa é de que o molde para injeção da peça é fornecido pelo cliente e possui algumas deficiências constatadas nas medições, e que não são passíveis de melhoria. A Figura 1 traz o mapa do processo de produção da cabeceira, que foi criado com o intuito de facilitar a visualização de todas as etapas e desta forma encontrar as variáveis e os possíveis pontos de melhoria.

6 Figura 1 - Mapa do Processo Fonte: Empresa X (2014) Os participantes do projeto são: Cliente, Metrologista, Gerente da Qualidade, Coordenador da Qualidade, Coordenador da Produção, Gerente da Pintura e Coordenador do Departamento Técnico. O mapa do produto também foi elaborado para da mesma forma enxergar todas as etapas que o produto passa e assim também constatar as possíveis falhas no produto, este mapa encontrase na Figura 2. Figura 2 - Mapa do Produto Fonte: Empresa X (2013)

7 3.2. Medir Para Harry e Schroeder (2000) nesta fase deve ser realizada a aplicação de ferramentas estatísticas para traçar o estado atual dos processos a serem trabalhados, estabelecendo-se metas de aprimoramento e resultados. Segundo Edgeman et al. (1999), para assegurar os resultados esperados nesta fase, são utilizadas práticas como: métricas do Seis Sigma; Análise de Sistemas de medição (MSA), entre outras. Como primeira parte desta fase foram identificadas todas as variáveis do processo, como segue na Figura 3, que além das variáveis traz também a informação da etapa do processo, respectivamente, em que cada uma destas ocorre. Das variáveis correspondentes ao produto foram identificadas as seguintes: Contração da resina, Tipo de resina (Branca / Cinza) e Fabricante diferentes de resina. Também corresponde à fase medir a realização do MSA. A finalidade do MSA é estatisticamente verificar se o sistema de medição fornece: os valores representativos da característica a ser medida, os resultados imparciais e a variabilidade mínima (DASGUPTA et al. 2001). Desta forma pode se atestar a confiabilidade do sistema de medição quanto à variabilidade e precisão. Para esta análise foi fornecida a carta de controle da Figura 4 mostrando que apesar o processo como um todo estar com vários pontos fora dos limites de controle o instrumento de medição é estável e não possui outliers ou pontos fora dos limites estabelecidos, comprovando desta forma que o sistema de medição é confiável Analisar Nesta fase do DMAIC, segundo Araujo (2012) devem ser determinadas as causas fundamentais do problema, ou seja, inicia-se o processo de análise a fim de encontrar os fatores que influenciam na performance do processo. Para tanto foram verificadas as seguintes variáveis do processo e do produto: Lote de resina; Tipo de resina (GW e cz neblina); Fabricante de resina (LG, Sabic); Set up; Maquina (modelo/ fabricante);

8 Cavidades (2 cavidades); Horas; e Processo de pintura. Figura 3 Variáveis do processo Fonte: Atores (2013) Figura 4 Análise de sistemas de medição Fonte: Empresa X (2014)

9 Os resultados são apresentados na Figura 5, que se trata de uma carta de controle ainda sem o produto passar pelo processo de pintura. Fica evidente que a diferença entre as injetoras 113 e 139 é significativa sendo que a primeira tem resultados melhores do que a segunda que além de peças com o dimensional menor ainda possuiu uma variabilidade maior em relação a outra máquina. Também o tipo de resina podendo variar entre Branca e Cinza tem diferenças significativas, sendo a Branca mais estável e com dimensional maior, o que é mais desejado pela empresa, porém a resina deste tipo é utilizada para peças que não serão pintadas, logo deve se estudar a possibilidade e os custos para entender se substituir a resina Cinza é viável ou não. As demais variáveis como lote da resina, hora de injeção e cavidade do molde não possuíram variações significativas, por tanto não há necessidade de análise mais detalhada. Figura 5 Variáveis do Processo e Produto Injeção Fonte: Empresa X (2013) Quando o processo de pintura ocorreu, foi feita uma nova carta de controle, como segue na Figura 6. Que traz as mesmas análises da carta de controle anterior apresentada na Figura 5 porém com o acréscimo das medições realizadas depois da pintura, contra o conhecimento empírico da própria empresa e mesmo o conhecimento teórico sobre plásticos: de acordo com

10 Thompson (2009) os polímeros sofrem alterações dimensionais devido às mudanças de temperatura estas são medidas através da Expansão Térmica. Esta propriedade mede o volume adicional requerido pelo polímero para acomodar os átomos e moléculas que começam a vibrar mais rápido e com maior amplitude devido ao aumento de temperatura (MANO, 2000). O esperado era que com o aquecimento da estufa para secagem da pintura as peças sofressem uma expansão, porém nos dados coletados o resultado foi ao contrário, elas sofreram contração da primeira média (sem o processo de pintura) que era de 697,9 mm, após a pintura, caiu para 697,6mm. Mesmo que esta diferença seja pequena deve ser levado em conta, e para averiguar esta condição serão refeitas as medições nesta etapa do processo, porém até a data a empresa não forneceu novos dados Melhorar Figura 6 Variáveis do Processo e Produto Injeção e Pintura Fonte: Empresa X (2013) Nesta etapa deve-se gerar as ideias para abordar a causa-raiz do problema, refinar essas ideias para abordagens viáveis que possam ser implementadas no processo, e selecionar as soluções que mais provavelmente alcançarão a meta (PANDE et al., 2001). Fundamentalmente, esta etapa consiste no desenvolvimento do planejamento de experimentos (DOE), com o objetivo de se conhecer a fundo cada processo, por meio da mudança.

11 Porém como já citado anteriormente o projeto ainda não está concluído na empresa, por tanto não foi realizado ainda o DOE, apenas os estudos até então apresentados. Porém ainda que sem os resultados finais é possível concluir: É necessário refazer as medições da etapa "Pintura"; O processo é mais estável se a peça for injetada apenas na máquina 113; Injetando a cabeceira na resina branca o problema é minimizado, porém deve-se estudar a viabilidade de utilizar apenas este tipo de material; e Realizar então a etapa do Delineamento de Experimentos (DOE) para poder afirmar as melhorias ou fraquezas do processo baseados em fatos concretos Controlar Esta etapa, de acordo com Barbosa et al. (2011), representa a ultima etapa do método DMAIC, nela são realizadas atividades que buscam garantir o funcionamento das soluções e a manutenção ao longo do tempo da melhoria alcançado no processo. Young (2001) enfatiza que dentre as práticas adotadas nesta fase destacam-se: cartas de controle; planos de controle; testes de confiabilidade e processos à prova de erros. Para tanto é sugerida para a Empresa X: Realizar medições - que podem ser realizadas por meio de métodos estatísticos, cartas de controle, ou outra ferramenta que seja acessível aos responsáveis pela qualidade - periodicamente para manter o patamar de desempenho que será alcançado com a finalização deste projeto (pois apesar de ainda não estar finalizado já foram obtidos dados que possibilitam a otimização do processo); Acompanhar os procedimentos do cliente uma vez que o questionamento raiz partiu deste, para isto podem ser utilizados métodos estatísticos, cartas de controle, também analises de amostras para garantir que estão sendo enviadas apenas peças conformes; Também é sugerido um acompanhamento do mapa de processo para garantir que a cada etapa sejam seguidas as melhores práticas para esta cabeceira, como um checklist, que trata se de uma ferramenta atualmente utilizada pela empresa com o nome de Tour, aplicada aos setores de qualidade, manutenção e produção, para garantir que os parâmetros básicos sejam atendidos, que seja criado um formulário com as práticas que tem maior desempenho como por exemplo: Injetar na máquina 113, e que este

12 acompanhe a peça em todo o processo produtivo, garantindo assim que sejam respeitados os procedimentos padrão e também a rastreabilidade do processo. 4. Considerações Finais Em linhas gerais a empresa, ainda que não tenha o projeto concluído, já obteve bons resultados, podendo melhorar significativamente o seu processo. O responsável da área se mostra comprometido com o trabalho, porém, foi possível perceber uma lacuna acadêmica na implantação. Seria muito útil que a própria empresa pudesse ter um senso mais crítico, um conhecimento melhor de outras metodologias ou ferramentas para incrementar os resultados obtidos, o que agregaria muito valor ao trabalho realizado. De acordo com Carvalho et al. (2007) diversos autores alertam para o fato de que diversas empresas não compreendem corretamente o significado da metodologia Seis Sigma, o que prejudica sua difusão nas organizações (CONNOR, 2003, COOPER e NOORMAN, 2003, OLEXA, 2003, PHILLIPS, 2002, WATSON, 2003, WELCH, 2003a e 2003b). Consequentemente, a lacuna entre teoria e prática relacionada ao programa Seis Sigma é uma questão relevante para as comunidades tanto acadêmica quanto empresarial (LINDERMAN et al., 2003; ANTONY, 2004; BOARIN et al., 2006). Este aspecto ficou muito evidente durante a realização da pesquisa. Apesar disso, pode-se observar que a metodologia utilizada foi suficiente, podendo melhorar os resultados com o uso de outras ferramentas do Seis Sigma. Porém, como limitação para tal observa-se os maiores custos, a demanda de um conhecimento mais aprofundado em técnicas e ferramentas estatísticas e provavelmente mais tempo para execução. REFERÊNCIAS ANTONY, J. Six Sigma in the UK service organisations: results from a pilot survey - Managerial Auditing Journal, 2004, v. 19, n. 8, p ARAUJO, F. J. Aplicação dos conceitos do DMAIC como estratégia de otimização de uma farmácia periférica: estudo de caso em um hospital de grande porte. XXXII ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO - Desenvolvimento Sustentável e Responsabilidade Social: As Contribuições da Engenharia de Produção. 2012, Bento Gonçalves.

13 BARBOSA, T. N.; LEITE, A. A. F.; REIS, M. R. O. Desenvolvimento de uma metodologia para implementação de um programa de gestão energética em uma universidade pública - uma aplicação do método DMAIC. XXXI ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO - Inovação Tecnológica e Propriedade Intelectual: Desafios da Engenharia de Produção na Consolidação do Brasil no Cenário Econômico Mundial. 2011, Belo Horizonte. BEHARA, R. S.; FONTENOT, G. F.; GRESHAM, A. Customer satisfaction measurement and analysis using Six Sigma - International Journal of Quality & Reliability Management, 1995, v. 12, n. 3, p CARVALHO, M. M. Selecionado Projetos Seis Sigma. ROTONDARO, R. G. (Org.) Seis Sigma estratégia gerencial para a melhoria dos processos, produtos e serviços - Atlas, 2002, São Paulo, p CARVALHO, M. M.; LEE HO, L.; PINTO, S. H. B. Six Sigma program implementation and diffusion in Brazil Produção, 2007, vol.17, no.3, p CONNOR, G. Benefiting from Six Sigma - Manufacturing Engineering, 2003, v. 130 (2), p COOPER, N. P.; NOORNAN, P. Do teams and Six Sigma go together - Quality Progress, 2003, p DASGUPTA; TIRTHANKAR; MURTHY, S.V.S.N. Looking beyond audit-oriented evaluation of gauge repeatability and reproducibility: A case study - Total Quality Management, 2001, p EDGEMAN, R. L; DAHLGAARD, S. M. P.; DAHLGAARD, J. J.; SCHERER, F. On leaders and leadership - Quality Progress, 1999, v. 32, n.10, p HARRY, M. & SCHROEDER, R. Six Sigma: the breakthrough management strategy revolutionizing the world s top corporations. Currency: New York, LINDERMAN, K.; SCHROEDER, R.G.; ZAHEER, S.; CHOO, A. Six Sigma: a goaltheoretic perspective - Journal Operations Management, 2003, p MANO, E. B.; Polímeros como matérias de engenharia, Ed. Edgar Blücher LTDA, OLEXA, R. Flying high with Six Sigma - Manufacturing Engineering, 2003, v. 130 (2), p PANDE, P. S.; NEUMAN, R.; CAVAGH, R. Estratégia Seis Sigma. Como a GE, a motorola e outras grandes empresas estão aguçando seu desempenho. Rio De Janeiro: Qualitymark, PHILLIPS, E. J. Six Sigma: the breakthrough management strategy revolutionizing the world's top corporations - Consulting Management, 2002, v. 13 (4), p

14 PINTO, S. H. B.; CARVALHO, M. M.; LINDA, L. H. Implementação de programas de qualidade: um survey em empresas de grande porte no Brasil - Gestão & Produção, 2006, v. 13 (2), p SANTOS, A. B.; MARTINS, M. F. A implementação dos projetos seis sigma contribuindo para o direcionamento estratégico e para o aprimoramento do sistema de medição de desempenho - Revista Pesquisa e Desenvolvimento Engenharia de Produção, 2003, n.1, p SANTOS, A. B.; MARTINS, M. F. Modelo de referência para estruturar o Seis Sigma nas organizações - Revista Gestão & Produção, 2008, v. 15, n. 1, p SATOLO, E. G.; ANDRIETTA, J. M.; MIGUEL, P. A. C.; CALARGE, F. A. Análise da utilização de técnicas e ferramentas no programa Seis Sigma a partir de um levantamento tipo survey Produção, 2009, vol.19, n.2, pp THOMPSON, C.; Avaliação da Contração e do Coeficiente de Expansão Térmico Linear em Copolímeros Heterofásicos - Trabalho de Diplomação Escola de Engenharia UFRGS, WATSON, J. J. Satisfaction through Six Sigma - Engineered Systems, 2003, p WELCH, J. Jack Welch por Jack Welch - HSM Management, 2003a, p WELCH, J. Os difusores: GE e Jack Welch - HSM Management, 2003b, p YOUNG, A. Six Sigma: creating an advantage competitive - The Virtual Strategist, 2001, p

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