Lean 6 Sigma Aplicados ao Laboratório rio Clínico

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1 Gestão da Qualidade Laboratorial em Saúde 7 de Dezembro de 2006 a 9 de Março de 2007 Lean Aplicados ao Laboratório Ϭ Lean Aplicados ao Laboratório rio Clínico Instituto Português do Sangue Centro Regional de Sangue de Lisboa Serviço de Gestão da Qualidade Qualidade laboratorial no mundo real Ocorrências de erros críticos associados a falência na qualidade laboratorial importância do conhecimento do impacto e suas causa Especicações de Métodos Baseadas na Evidência NEXUS Pré-pré-analítica potencial condicionamento de todas as outras fases (incluindo o resultado laboratorial) Pós-pós-analítica potencial comprometimento da aplicação do resultado (e de todas as fases anteriores), na vista do interesse do paciente Lean Eliminação do desperdício ( eficiência ) world class quality ou superior (3.4 DPM) ( eficácia ) Paulo Pereira 2/ /03/09 Lean Aplicados ao Laboratório Referências Six Sigma for Dummies. Gygi C, DeCarlo N, Williams B. Honoken: For Dummies, 2005 The Six Sigma Way: How GE, Motorola, and Other Top Companies are Honing Their Performance. Pande PS, Neuman RP, Cabanagh RR. McGraw-Hill, New York, 2000 Six Sigma: The Breakthrough Management Strategy Revolutionizing the World s Top Corporations. Harry M, Schroeder R. Currency, New York, 2000 Out of the Crisis. Deming WE. MIT Center for Advanced Study, Cambridge, MA, 1987 Quality Improvement for Services. Juran JM, Endres A. Juran Institute, Wilton, CT, 1986 Lean Six Sigma for Service : How to Use Lean Speed and Six Sigma Quality to Improve Services and Transactions. George M. New York: McGraw-Hill, 2003 Lean Six Sigma : Combining Six Sigma Quality with Lean Production Speed. George M. New York: McGraw-Hill, 2002 Six Sigma Quality Design and Control, 2nd edition. Westgard J. Madison: Westgard QC, 2006 Nothing but the Truth about Quality. Westgard J. Madison: Westgard QC, 2004 i Six Sigma Paulo Pereira 3/ /03/09 Lean Aplicados ao Laboratório Software Corel igrafx Process 2006 for StatSoft Statistica 7.1 MR4, módulos: Base, QC Charts, Process Analysis, Design of Experiments, Advanced Linear/NonLinear Models, Multivariate Exploratory Techniques, Power Analysis Simul8 Standard Paulo Pereira 4/ /03/09 1

2 Objectivo Acreditação Sensibilização dos formandos perante acções tomadas perante erros com causa laboratorial Desconhecimento de situações de erro em Portugal Exemplos bem estudados dos Estados Unidos St. Agnes Medical Center Philadelphia 2001 United Hospital of St. Paul 2002 Duke University Hospital 2003 Sarasota Memorial Hospital 2004 Maryland General Hospital 2004 Visão causa/potenciais erros De acordo com os exemplos, discussão da gestão do erro nos nossos laboratórios Alcance das acções correctivas/preventivas Paulo Pereira 5/ /03/09 Portugal Assenta na ISO/IEC e ISO Não existem entidades reguladoras do cumprimento de outros requisitos técnicos Estados Unidos A acreditação é obrigatória para a obtenção da licença de um laboratório em fornecer resultados de ensaios Varia consoante o tipo de ensaios praticados Sem interesse em requisitos ISO Exemplo dos Laboratórios Clínicos dos Hospitais e Clínicas da Universidade de Wisconsin 52 licenças CLIA 313 FTE ( full-time equivalent ) técnicos Acreditação: 5 CAP, 21 JCAHO, 26 CLIA Visitado em 2006: JCAHO, CAP, FACHT, FDA, ASHI, AABB, CLIA, CMS Paulo Pereira 6/ /03/09 St. Agnes Medical Center Philadelphia 2001 St. Agnes Medical Center Philadelphia de Outubro de 2001: Robert Zimmerman, Secretário da Saúde de Pensilvânia anuncia que St Agnes Medical Center foi condenado a pagar $ ( ) na sequência de erros laboratoriais que resultaram na morte de 3 doentes $ ( ) com base no número de doentes que não receberam serviços clínicos adequados em função dos resultados laboratoriais $ ( ) pelo número de dias que a entidade falhou no cumprimento do Health Care Facilities Act estatal Relatório do Secretário da Saúde O Departamento de Saúde tem a responsabilidade de licenciar hospitais e garantir que eles fornecem qualidade consistente aos seus pacientes O St. Agnes Medical Center não forneceu essa qualidade quando faliu na entrega de resultados laboratoriais exactos a 843 pacientes durante 52 dias deste Verão Como poderão os nossos laboratórios responderem a acontecimentos como o do St. Agnes Medical Center? Estaremos inconscientes perante estes acontecimentos Verificação da nossa prática feita pelos profissionais do nosso laboratório Nada: não fazemos erros como este no nosso laboratório O que aconteceu no St. Agnes? O valor ISI usado no cálculo do INR estava incorrecto Os valores reportados de INR com o cálculo incorrecto estavam falsamente baixos As dose de comadina administradas aos doentes estavam aumentadas, com base nos resultados, os quais indicavam que os doentes não estavam anticoagulados Os pacientes sofreram complicações associadas a hemorragias Paulo Pereira 7/ /03/09 Paulo Pereira 8/ /03/09 2

3 St. Agnes Medical Center Philadelphia 2001 St. Agnes Medical Center Philadelphia 2001 O que aconteceu no St. Agnes? 31 de Agosto de 2001: St. Agnes anuncia a descoberta de um erro laboratorial que pode ter causado a morte de 2 pacientes O erro ocorreu durante 7 semanas e afectou 932 pacientes O Medical Examiner s Office investigou outras mortes O St. Agnes descontinuou o ensaio para INR e procedeu-se a investigação estatal 14 de Setembro de 2001: o laboratório reintegrou o ensaio, após a investigação estatal e a aceitação de plano do hospital para acção correctiva O que aconteceu no St. Agnes? A equipa do laboratório usou um número de catálogo errado, aquando do pedido de reagentes para o ensaio do tempo de protrombina Não houve verificação de que o reagente que chegou era o o que o laboratório deveria ter pedido O valor ISI para o reagente de protrombina que deveria ter sido pedido, era usado no cálculo INR, em vez do ISI para o reagente em uso A equipa do laboratório não usa controlo de qualidade laboratorial com implicação na aceitação e monitorização dos resultados, não tendo havido detecção do erro durante 7 semanas Paulo Pereira 9/ /03/09 Paulo Pereira 10/ /03/09 St. Agnes Medical Center Philadelphia 2001 United Hospital of St. Paul 2002 Acção correctiva Nova política de compras Nova política na verificação de reagentes e na acção perante alterações no lotes da coagulação Nova política para expansão dos estudos de correlação laboratorial Treino mais detalhado a toda a equipa laboratorial Todos os outros ensaios do laboratórios foram sujeitos a revisão Revisão às acções Revisão do processo laboratorial Novo desenho do processo Implementação de novas políticas Treino dos profissionais Maio de 2002: Linda McDougal, 46 anos, 3 filhos, submeteu-se a uma biopsia de diagnóstico mamário, seguindo-se um resultando de mamograma suspeito; a biopsia evidenciou forma agressiva de cancro Linda McDougal foi sujeita a mastectomia dupla, com quimio e radioterapia pós-operatórias Dois dias após a cirurgia, verificou-se que as amostras resultantes da mastectomia não eram malignas; os patologistas descobriram que as lâminas da biopsia original tinham sido trocadas com a de outro paciente Linda McDougal sofreu infecções pós-operatórias, não tendo sido, também, recomendada cirurgia reconstrutiva Qual o impacto que o atraso no diagnóstico trouxe ao outro paciente? Paulo Pereira 11/ /03/09 Paulo Pereira 12/ /03/09 3

4 United Hospital of St. Paul 2002 United Hospital of St. Paul 2002 Como poderão os nossos laboratórios responderem a acontecimentos como o do United Hospital? Estaremos inconscientes perante estes acontecimentos Verificação da nossa prática feita pelos profissionais do nosso laboratório Nada: não fazemos erros como este no nosso laboratório O que aconteceu no United Hospital? O hospital reconheceu o erro, desculpando-se; responsabilizando o grupo de patologia independente contratado para prestar serviços, não sendo os seus profissionais empregados do hospital Os cirurgiões (também não empregados do hospital) agiram de boa fé, baseados na patologia, de acordo com o informação do hospital Paulo Pereira 13/ /03/09 Acção correctiva Hospital Pathology Associates fornece serviço a 14 hospitais dirigidos pela Allina Hospitals and Clinics em Minnesota e Wisconsin 23 de Janeiro de 2003 o Hospital Pathology Associates apresenta alterações ao processo, de forma a prevenir erros similares Os suportes de lâminas não poderão conservar lâminas de mais do que um paciente As lâminas e o registos terão códigos coloridos Revisão em par dois patologistas revêem o diagnóstico, o paciente e a identificação nas lâminas e registos Revisão às acções Imediato: defesa bad aplle Patologistas Revisão do processo, identificação dos pontos de falência Sistemas que garantam a rastreabilidade da amostra ao longo do processo Processo de detecção do erro prospectiva Paulo Pereira 14/ /03/09 Duke University Hospital 2003 Classificação no ranking nacional 4.ª nos cuidados e cirurgia cardíacos Hospital onde ocorreu o primeiro transplante do coração no estado da Carolina do Norte Transplanta corações/ano 7 de Fevereiro de 2003 transplantação de um coração de um dador tipo A num receptor tipo 0 O paciente uma mulher Mexicana de 17 Paulo Pereira 15/ /03/09 Duke University Hospital 2003 Como poderão os nossos laboratórios responderem a acontecimentos como o do Duke University Hospital? Estaremos inconscientes perante estes acontecimentos Verificação da nossa prática feita pelos profissionais do nosso laboratório Não se é um centro de transplante, este exemplo não é aplicável às nossas instituições Falso ou verdadeiro: este é um caso simples de erro humano, o cirurgião do hospital deverá perder a sua licença O que aconteceu no Duke? Nos EUA os órgãos são combinados pelo United Network for Organ Sharing (UNOS) O UNOS recebe a informação do tipo de sangue do dador e cruza com os órgãos disponíveis na lista de receptores O primeiro transplante foi feito com órgão de Boston; os cirurgiões do Duke University viajaram para Boston para proceder à colheita. O tipo do dador estava correctamente identificado em todos os registos Paulo Pereira 16/ /03/09 4

5 Duke University Hospital 2003 Duke University Hospital 2003 O que aconteceu no Duke? O coração do primeiro transplante foi oferecido a dois pacientes da base de dados da UNOS, os quais não o poderiam receber, tendo sido rejeitados O cirurgião da Jesica aceitou o órgão, de acordo com o interesse da doente A Jesica não estava na base de dados de doentes da UNOS Aquando da transplantação do coração, ao contrário do que sucede com outros órgãos, o cruzamento com doentes é feito, somente, contra o grupo sanguíneo; a instituição responsável pela cirurgia não faz cruzamento HLA Antes do início da cirurgia é feita verificação final da compatibilidade dadorreceptor O que aconteceu no bloco operatório do Duke? O cirurgião assumiu toda a responsabilidade pela não verificação da compatibilidade Resposta imediata Richard Puff, porta-voz do hospital Fizemos milhares de transplantes de órgãos sólidos durante largos anos, isto é a primeira vez que sucede Após a cirurgia colocaram-se verificações múltiplas às acções associadas ao transplante, visando fixar o sistema Mas analisando dados do UNOS 1986 morte de um receptor de coração por incompatibilidade AB morte de um receptor de coração por incompatibilidade AB Recepção de um coração por um paciente de Oregon, grupo 0, de um coração tipo A; o paciente sobreviveu a um segundo transplante 1994 transplante incompatível, o receptor morreu após 10 dias, não tendo havido novo dador Paulo Pereira 17/ /03/09 Paulo Pereira 18/ /03/09 Duke University Hospital 2003 Sarasota Memorial Hospital 2004 Acção correctiva CEO Duke implementação de novas medidas de segurança Auditoria pela CMS e JCAHO Auditoria interna Identificação das áreas críticas Falta de garantia para assegurar a compatibilidade Fraca coordenação entre o Duke e UNOS Falta de treino e competência dos membros da equipa de transplante Revisão às acções Defesa do erro aleatório erro não evitável Defesa a segurança funciona, usualmente Não sabíamos quais os pontos onde ocorrem ou poderiam ocorrer falhas Porque não aprendemos com os casos anterior do UNOS? 28 de Junho de 2004 morte de um paciente com doença crítica após transfusão de componente AB0 incompatível O hospital relatou o acidente às agências federal e estatal, o estado iniciou uma inspecção no hospital, imediatamente A morte tornou-se pública a 20 de Julho, após publicação em jornal A impressa hospitalar disse a amostra usada para crossmatch foi etiquetada incorrectamente Como poderão os nossos laboratórios responderem a acontecimentos como o do Duke University Hospital? Estaremos inconscientes perante estes acontecimentos Verificação das práticas de identificações do paciente e amostra pelos auditores do nosso laboratório Nada: nunca seremos capazes de eliminar os erros associados a identificação com origem em recursos humanos a desempenharem funções que não as suas Paulo Pereira 19/ /03/09 Paulo Pereira 20/ /03/09 5

6 Sarasota Memorial Hospital 2004 Sarasota Memorial Hospital 2004 Acção correctiva Se um paciente não estiver registado no sistema do banco de sangue, será necessário segunda colheita para cross match Todas as amostras colhidas para tipagem ou cross match, terão de ser verificadas por dois profissionais do hospital Campanha do hospital para instruir a equipa de funcionários em guias para segurança a pacientes, procurando prevenir erros em transfusões sanguíneas Após o erro o hospital afirmou publicamente Ir ao banco de sangue para doar sangue, salvará tempo ao doente, numa situação de emergência Não existe outro hospital no país com segurança tão agressiva no que respeita à identificação e etiquetagem de amostras de sangue Revisão às acções Medidas de segurança agressivas, sinónimo de eliminação do risco de erro? Informação ao público pouco clara? O hospital publicou relatórios onde efectuava verificação AB0 aleatória em indivíduos saudáveis! Paulo Pereira 21/ /03/09 Paulo Pereira 22/ /03/09 Maryland General Hospital 2004 Maryland General Hospital 2004 Mais de 450 resultados duvidosos de HIV e HCV foram reportados pelo laboratório entre Junho de 2002 e Agosto de 2003 O laboratório parou de fazer estes ensaios em Agosto de 2003 O equipa laboratorial alegadamente não cumpria as recomendações do fabricante A equipa laboratorial alegadamente cancelou ou falsificou dados de CQ, os quais indicavam erro na performance dos ensaios Kristen Turner, ex-profissional do laboratório, acredita que a sua infecção a HIV e HCV teve como causa práticas laboratoriais pobres Turner notificou o hospital, em Dezembro de 2003, de erros que causariam resultados inexactos Turner pediu indemnização por danos ao hospital, ao fabricante do sistema de ensaio e ao director do laboratório, no valor de $ ( ) Em Janeiro de 2004, foram notificados vários milhares de pacientes para novos ensaios Paulo Pereira 23/ /03/09 A gestão do laboratório passou a ser feita pela Park City Solutions O CEO do hospital e os directores médicos e administrativos renunciaram Mas há mais A administração hospitalar identificou repetidamente o autómato dos ensaios, como fonte primária de resultados inexactos Similarmente, a equipa técnica laboratorial havia sido embaraçada publicamente por fornecimento de resultados errados Memorandos internos ao laboratório demonstravam dúvidas operativas, por parte dos técnicos Profissionais particularmente da química clínica Falhas nos testes de proficiência Falhas nos estudos de validação para o autómato em questão Os profissionais tinham ordem para não discutir os problemas com os inspectores Paulo Pereira 24/ /03/09 6

7 Maryland General Hospital 2004 Maryland General Hospital 2004 História da acreditação Queixa decorrente de inspecção surpresa pelo estado em Novembro de 2002 Inspecção CAP em Abril de 2003: laboratório acreditado com distinção Queixa decorrente de inspecção pelo estado em Janeiro de 2004 Tanto os inspectores do CAP como do estado, identificaram deficiências na gestão do laboratório e na garantia da qualidade, não tido trocado informações até queixa em Dezembro de 2003 Em Março de 2004 foi revista a acreditação por parte do CLIA e estado, tendo sido retirada ao laboratório Em Abril de 2004 foi realizada inspecção pelo CAP, tendo sido retirada a acreditação para a química clínica e POCT Paulo Pereira 25/ /03/09 Acção correctiva O CMS (Center for Medicare and Medicaid Services) colocou o laboratório sob juridição da Mariland State Agency Ao hospital foi requisitado um plano de correcção e evidência credível do seu cumprimento Revisão às acções ( Rep. Cummings acções) Espera-se que o relatório conduza a duas ou Paulo Pereira 26/ /03/09 Portugal Especicações de Métodos Baseadas na Evidência? = 0 (zero) ocorrências???? = + ocorrências???? = desconhecimento, sem tomada de acções correctivas, preventivas, com potencial prejuízo para a qualidade de vida dos doentes O que é medicina com base na evidência? O propósito da medicina com base na evidência ( Evidence-Based Medicine ) é a demonstração e documentação das melhores práticas médicas, na base de estudos publicados e no consenso de peritos. Níveis de evidência (Sacks DB, Bruns DE, Goldstein DE, Maclaren NK, McDonald JM, Parrott M. Guidelines and recommendations for laboratory analysis in the diagnosis and managementof diabetes mellitus. Clin Chem 2002;48: ) A evidência associada ao estabelecimento de especificações para a precisão, A. Evidência clara de experimentação aleatória exactidão controlada, e CQ laboratoriais surgirá no adequadamente potente, bem conduzida, generalizável, nível E nível inferior B. Evidência assente em estudos cohort conduzidos adequadamente C. Evidência assente em estudos de baixo controlo ou não controlados D. (ainda não definido) E. Consenso de peritos com base na experiência clínica Paulo Pereira 27/ /03/09 Paulo Pereira 28/ /03/09 7

8 Especicações de Métodos Baseadas na Evidência Especificações para avaliação da performance do método (precisão, inexactidão) Específicas Quantitativas Especificações para CQI Número de ensaios do controlo quantos? Aplicação de regras de controlo quais? Evidências Qualidade requerida para o ensaio Variabilidade pré-analítica (variabilidade biológica) Variabilidade analítica (imprecisão e inexactidão Características de rejeição (P fr, P ed ) Quality by design cartas OPSpecs Os ensaios são sempre pedidos de acordo com o interesse ao diagnóstico ou follow-up? E se não forem? (custo risco para o doente NEXUS ) Qual a relação temos entre o laboratório e os médicos? Que formação é administrada? Goldschmidt H. The NEXUS vision: an alternative to the reference value concept. Clin Chem Lab Med, No. 07/2004. Fase pré-pré-analítica Decisão médica para o interesse num resultado, indicação do momento da colheita Fase pré-analítica Fase-analítica Fase-pós analítica Fase pós-pós-analítica Se houver comprometimento da fase pré-pré-analítica, potenciarse-á o não cumprimento da fase pós-pós-analítica. Decisão de actos médicos em função do resultado e do estado do doente Paulo Pereira 29/ /03/09 Paulo Pereira 30/ /03/09 NEXUS 62.4 a 86.7% dos erros ocorrem nas fases pré e pós-analíticas!!! NEXUS Ilação: a gestão da qualidade na fase clínica não é garante da qualidade laboratorial é crítica a manutenção de um sistema de gestão da qualidade eficaz Paulo Pereira 31/ /03/09 Paulo Pereira 32/ /03/09 8

9 Lean Exemplo laboratorial: não execução de ensaios com baixo número de pedidos (atendendo se é critico e está montado ou fora da organização), manutenção de ensaios com alto número de pedidos, dispensar funcionários que comprometam a missão, conservar os melhores profissionais, etc. Lean 5S ( House Keeping ) Organização do laboratório em função dos interesses dos clientes Toyota 1983 Metodologia de melhoria focada na redução do desperdício (tempo, recursos) numa operação ou num processo de produção. Em conjunto com, fornece um modelo que visa a melhoria aos níveis da eficiência e qualidade. Exemplos de pontos onde poderá acontecer desperdício Macro processos Micro processos Processos Procedimentos (actividades) (ensaios) Gestão de recursos materiais (manutenção de inventários) Gestão de recursos humanos (competência para o desempenho, número de funcionários, produtividade, interesse) Paulo Pereira 33/ /03/09 Seiri Dar ordem a todos os elementos (remover o que não for necessário e conservar o que é necessário) Seiton Organização própria (colocar os elementos de tal modo que possam ser facilmente usados, sempre que requisitados) Seiso Limpeza (manter todos os elementos limpos e brilhantes, sem lixo no local de trabalho) Seiketsu Pureza (manter a limpeza após limpeza limpeza perpétua) Shitsuke Compromisso (não faz parte do 4S, sendo forma de ensinar e uma atitude típica para todo o empreendimento, visando inspirar o orgulho e a adesão aos padrões estabelecidos para os quatro componentes) Caso não exista compromisso por parte de toda a equipa de trabalho, dos os outros Ss poderão ficar comprometidos - forte associação à cultura da organização Manutenção de processos e procedimentos sem factores residuais (não importantes, podendo significar compromisso, despesa) Paulo Pereira 34/ /03/09 8 desperdícios Lean TIM WOODS Considerar-se-ão 8 Desperdícios no Lean ( TIM WOODS ): T Transporte Movimento de pessoas, produtos e informação I Inventário Conservação de partes, peças, documentação acima da exigida M Movimento Dobrar, rodar, alcançar, levantamento W Espera ( waiting ) Para partes, informação, instruções, equipamento O Excesso de Produção ( over production ) Produzir além do que for necessário no imediato O Sobre-processamento over processing Tolerâncias mais apertadas ou materiais mais elevados na classe do que for necessário D Defeitos Re-processamento, lixo, documentação incorrecta S Competências ( skills ) Sub-utilização de potencialidades, tarefas delegadas com treino inadequado Paulo Pereira 35/ /03/09 Motorola 1980 Metodologia de melhoria focada na redução de erros. Em conjunto com Lean, fornece um modelo que visa a melhoria aos níveis da eficiência e qualidade. Parte do valor acrescentado pelo cabe na possibilidade de se poder comparar performance de qualidade entre diferentes instituições world class quality - 3,4 Defeitos Por Milhão de Oportunidades (DPM) ou performance Os seguintes exemplos facilitam a compreensão da avaliação do erro, numa estratégia, ao nível de organizações que visam a excelência: 1. A gestão de bagagens aéreas apresenta 0,4 % de erro, ou DPM, o que corresponde a um processo 4,15 sigma; 2. A segurança aérea apresenta um nível muito baixo de fatalidade 0,43 mortes por milhão de voos, o que é superior a processo 6 sigma; 3. A performance normalmente esperada aos níveis do negócio e indústria é sugerida ser 4 sigma; 4. A melhoria para conduzir um processo a performance 5 sigma é considerada melhoria significativa, sendo frequentemente considerada como o primeiro nível a atingir num programa ; 5. A produção de pneus da Firestone para o Ford Explorer estava ao nível 5 sigma, de acordo com o nível de acidentes conhecido pela imprensa. Paulo Pereira 36/ /03/09 9

10 Combinação 3S Desvio ( shift ) Se a tendência central dum processo estiver fora das especificações dos limites, estando a dispersão da distribuição dentro desses limites, ter-se-á que desviar o processo para dentro desses limites Encolher ( shrink ) Se a tendência central do processo estiver dentro dos limites, estando a dispersão da distribuição além desses limites, encolher-se-á o processo dentro destes limites Estabilização ( stabilise ) Se a tendência central e a distribuição estiverem como desejado, estabilizar-se-á o processo por monitorização, padronização, documentando-o Aplicável, não só à fase analítica (modelo de Westgard)! Aplicação à monitorização e melhoria de todos os processos (fases pré e pós analítica). Modelos DMAIC estruturação de uma estratégia de orientação de dados da qualidade, melhorando processos, é uma parte integral de uma iniciativa de qualidade. DMAIC é um acrónimo com 5 fases interligadas: defina ( define ), meça ( measure ), analise ( analyze ), melhore ( improve ) e controle ( controlo ). Cada passo processo cíclico DMAIC terá de garantir os melhores resultados possíveis. DMAIC Defina o cliente, o seu interesse, do crítico ao da qualidade (CTQ), e o processo core business envolvido Defina quem são os clientes, quais os seus requisitos para produtos e serviços e quais são as suas expectativas Defina os limites do processo - o iniciar e parar do processo Defina o processo a ser melhorado através do desenho de um fluxo de processo Paulo Pereira 37/ /03/09 Paulo Pereira 38/ /03/09 Modelos DMAIC Meça a performance do processo core business envolvido Desenvolva um plano de recolhe de dados do processo Recolha de dados de várias fontes visando a determinação de tipos de defeitos e métricas Compare os resultados da avaliação do cliente para determinar o défice DMAIC Analise os dados obtidos, assim como o mapa do processo para determinar as causas-raíz dos defeitos e oportunidades de melhoria Identifique falhas enntre a performanca actual e a performance alvo Dê prioridade as oportunidades de melhoria Indentifique fontes de variação DMAIC Melhore o processo alvo através da inclusão de soluções criativas, que fixem o processo e previnam falhas Crie soluções inovadores usando tecnologia e disciplina Desenvolva e aplique plano de implementação Modelos DMAIC Controle as melhorias de forma a manter o processo no seu novo curso Previna o retorno ao velho modo Requeira o desenvolvimento, a documentação e a execução de um plano de supervisão Institucionalize as melhorias com a modificação dos sistemas e das estruturas (equipar, treinar, incentivar) DMADV (ou DMEDI ou DFSS) Estruturação de uma estratégia de orientação de dados da qualidade, melhorando processos, é uma parte integral de uma iniciativa de qualidade. DMAIC é um acrónimo com 5 fases interligadas: defina ( define ), meça ( measure ), analise ( analyze ), desenhe ( design ) e verifique ( verify ). Paulo Pereira 39/ /03/09 Paulo Pereira 40/ /03/09 10

11 DMAIC DMAIC Diagrama SIPOC Diagrama de Afinidade Diagrama Causa-Efeito Análise Valor Acrescentado/Valor Não Acrescentado Cause-Efeito (CE)/Análise de Matriz X-Y Análise do efeito do tipo de falha (FMEA) Diagrama Causa-Efeito Média, Moda, Medina Escala (R) e Desvio Padrão (Ϭ) Auditoria a dados Atribuição de análise de medição Repetibilidade e reprodutibilidade Gaussianas Gráfico de pontos/histogramas Caixa de Bigodes Gráficos de dispersão (X-Y) Cartas de Corrida/Comportamento Métrica do Rendimento (Y, FTY, RTY) Métrica da Taxa de Defeitos (DPU, FPO, DPMO, DPPM) Sigma Score(Z) wwwhttp:// ulator.asp C p, C pk, P p, P pk Paulo Pereira 41/ /03/09 Paulo Pereira 42/ /03/09 DMAIC Sigma Experiências I MR Factoriais 2 k Dados Contínuos: I MR X R Cartas X S Atributos: Cartas p,u Paulo Pereira 43/ /03/09 Paulo Pereira 44/ /03/09 11

12 Diagrama de Causa-Efeito A associação do diagrama de causa-efeito é crucial Poka-Yoke Origem Nipónica. Acção tomada para remover ou diminuir, significativamente, oportunidades de erro, ou, torná-los tão evidentes, que dificulte a sua chegada ao cliente. Sub-subcausa 1 Prevenção Prevenção da ocorrência do erro ou torná-lo impossível Detecção Detecção do erro ou garantia que o erro não se traduz em defeito Paulo Pereira 45/ /03/09 Paulo Pereira 46/ /03/09 Lean George ML. Lean Six Sigma for Service. McGraw-Hill, New York, 2003 Os métodos Lean e apresentam complementaridades, reforçandose mutuamente Lean permite a maximização da velocidade de um processo Fornece ferramentas que permitam a análise do fluxo e identificação de atrasos para cada actividade do processo Assenta na separação de valores acrescidos e valores não acrescidos, empregando ferramentas para a eliminação de causas de raiz nas actividades de valor não acrescido, bem como, a eliminação do seu custo Fornece meios para a quantificação e eliminação Automatização do custo e computorização associado àno laboratório proporciona redução da complexidade complexidade Redução dos custos do serviço em 30 a 60% Melhoria do tempo de entrega em 50% Aumento da capacidade em 20% Lean 5 Leis Lean/ Lei 0: Lei do Mercado A crítica do cliente à qualidade define a qualidade, sendo a maior prioridade para a melhoria, seguida do retorno do capital investido (ROIC) e pelo valor da rede presente (também denominada lei Zeroth, sendo a base em que outras são construídas) Lei 1: Lei da Flexibilidade A velocidade de qualquer processo é proporcional à flexibilidade do processo Lei 2: Lei do Foco 20% das actividades num processo causam 80% do atraso (associada o Princípio de Pareto) Lei 3: Lei da Velocidade A velocidade de qualquer processo é inversamente proporcional à quantidade de trabalho-em-processo (WIP) Lei 4 A complexidade dum serviço ou de um produto acrescentam mais custo, sem valor acrescentado, e WIP, pior que em situaçõesproblemas de processos associados a pobre qualidade (baixo Sigma) ou baixa velocidade (não-lean) Paulo Pereira 47/ /03/09 Paulo Pereira 48/ /03/09 12