MPS.Br A A Experiência da Stefanini Washington Souza Marcelo Ramasco Andrea Mattos Elaine Vanessa

Transcrição

1 MPS.Br A A Experiência da Stefanini Washington Souza Marcelo Ramasco Andrea Mattos Elaine Vanessa

2 Sobre o que vamos falar Uma breve visão sobre a Stefanini A jornada até chegar ao nível A Falar como foi nossa implementação E passar algumas dicas para ajudar as empresas que querem seguir esta jornada

3 Overview

4 Maturidade na Fábrica Stefanini Fábrica SP Fábrica Jaguariúna SW-CMM 3 Six Sigma SW-CMM 3 ISO 9001 SW-CMM 2 CMMI 5 MPS.Br A SW-CMM

5 MPS.Br A Implementação das recomendações da avaliação inicial Avaliação inicial Novo processo Ajustes nos processos Contato Softex Ajustes gerais Avaliação final nov.08 dez.08 jan.09 fev.09 mar.09 abr.09 mai.09 jun.09 jul.09 ago.09 set.09

6 Adaptações ao MPS.Br Implementação do processo de reutilização Criação da área de reutilização Melhorias nos processos de recursos humanos Melhorias em ACP Aprimoramento do guia de medições Refinamento no tailoring de processos Melhor gestão dos projetos de melhoria Six Sigma Melhoria na documentação e rastreabilidade de medições e métricas

7 Principais desafios para o MPS.Br A

8 Principais desafios Compreender o que é esperado nos níveis B e A Implementar o pensamento estatístico Projetos de melhoria de alta maturidade Implementar o uso consistente de ACP Ter processos estáveis Ter processos capazes Elaborar modelos que consigam predizer o comportamento futuro dos processos estratégicos

9 Porque é complexo? MPS.Br G MPS.Br F MPS.Br E MPS.Br D MPS.Br C MPS.Br B MPS.Br A Empresas de TI executam grande parte do que é recomendado Estatística é raramente utilizada em TI

10 Antes... Vamos falar de um facilitador

11 Six Sigma Em 2006 iniciamos com Six Sigma. O Six Sigma ajuda muito em alta maturidade mas não garante alta maturidade. Para aprimorar os conhecimentos, investimos em formação Green Belt, Black Belt e no treinamento IPPSS (SEI). Introduziu-se com isso o pensamento estatístico. D Define M Measure A Analyze I Improve C Control

12 Define Define Measure Analyze Improve Control Definir Y Identificar fatores Selecionar amostras Definir implementação Definir controle Quantificar Y Planejar medições Testar correlação Piloto Aferir resultados Project Charter Coletar dados Analisar fatores Gerenciar fatores Transferir controle Quantificar dados Selecionar causas Definir melhorias Ferramentas e técnicas Goal setting Cost of poor quality Voice of the Customer CTQ (Critical to Quality) Process map Project Plan Project Charter

13 Measure Define Measure Analyze Improve Control Definir Y Identificar fatores Selecionar amostras Definir implementação Definir controle Quantificar Y Planejar medições Testar correlação Piloto Aferir resultados Project Charter Coletar dados Analisar fatores Gerenciar fatores Transferir controle Quantificar dados Selecionar causas Definir melhorias Ferramentas e técnicas KPI's Statistics Data collection plan Collection methods Samples Contextual data MSA Stability Capacity DPMO Sigma level Normality

14 Analyse Define Measure Analyze Improve Control Definir Y Identificar fatores Selecionar amostras Definir implementação Definir controle Quantificar Y Planejar medições Testar correlação Piloto Aferir resultados Project Charter Coletar dados Analisar fatores Gerenciar fatores Transferir controle Quantificar dados Selecionar causas Definir melhorias Ferramentas e técnicas Process mapping Brainstorning 5 W's Affinity diagram Fishbone Diagram FEMALE Hypothesis test Normality Distribution Correlation Regression DOE

15 Improve Define Measure Analyze Improve Control Definir Y Identificar fatores Selecionar amostras Definir implementação Definir controle Quantificar Y Planejar medições Testar correlação Piloto Aferir resultados Project Charter Coletar dados Analisar fatores Gerenciar fatores Transferir controle Quantificar dados Selecionar causas Definir melhorias Ferramentas e técnicas Negative Brainstorming Fishbone Diagram Pilots FMEA Pugh matrix Priority matrix MECE Evaluation criteria Poka Yoke Benchmark

16 Control Define Measure Analyze Improve Control Definir Y Identificar fatores Selecionar amostras Definir implementação Definir controle Quantificar Y Planejar medições Testar correlação Piloto Aferir resultados Project Charter Coletar dados Analisar fatores Gerenciar fatores Transferir controle Quantificar dados Selecionar causas Definir melhorias Ferramentas e técnicas Statistical control Control Chart Control plans KPI trees Standardization of processes Hypothesis test

17 Projetos Six Sigma Estratégico Aumentar o faturamento em 10% Melhorar o desempenho da fábrica em 5% Aumentar a Satisfação dos clientes em 5% Tático Ganhar mais serviços Criar 3 novos serviços Obter 10% de novos clientes Reduzir o custo operacional em 3% Reduzir o custo de desenvolvimento Melhorar o clima organizacional Aumentar a satisfação dos clientes Aumentar a qualidade das propostas 6σ 6σ 6σ Atuar em 2 novas Redução de Aumento da Ganhar 30% das Repassar 95% dos Manter o custo unidades de attrition e motivação da propostas feitas custos médio em +-10% negócio rotatividade equipe 6σ Melhorar relacionamento com os clientes Acompanhament o independente Operacional Elaborar 10 propostas por mês Outsourcing Iphone Aumentar o controle financeiro 6σ Variação do prazo em +-10% Variação de produtividade em +-25% Programa de mentoring contínuo Aumentar visibilidade da situação 6σ 6σ 6σ Sharepoint Reduzir o retrabalho em 5% Reutilização geral de 15% Erros por kloc em 2.9 Processo Faturamento Cliente Pessoas Projetos de melhoria Six sigma Densidade de defeitos Atendimento a prazo Remoção de defeitos Attrition Variação da produtividade Retrabalho...

18 Chegando ao MPS.Br A

19 1. Sistema de medições íntegro Pontos chaves: Sistema de medições bem estruturado Cultura de medições institucionalizada É muito comum MA implementada de modo falho Problemas na definição dos objetivos de negócio Alto retrabalho devido a problemas de entendimento de Medições Isto faz com que muitas empresas desistam de chegar à alta maturidade (MPS.Br B e A)

20 capaz não capaz 2. Processos estáveis e capazes Limites de especificação: 8 à 18 não estável estável

21 3. Baselines de desempenho de processos Process Capability of prod Process Data LSL 8 Target * USL 18 Sample Mean 12,732 Sample N 25 StDev (Within) 1,53295 StDev (O v erall) 1,54831 LSL USL Within Overall Potential (Within) C apability Cp 1,09 C PL 1,03 C PU 1,15 C pk 1,03 O v erall C apability O bserv ed Performance PPM < LSL 0,00 PPM > USL 0,00 PPM Total 0, Exp. Within Performance PPM < LSL 1011,41 PPM > USL 294,63 PPM Total 1306, Exp. O v erall Performance PPM < LSL 1120,68 PPM > USL 333,96 PPM Total 1454,65 18 Pp 1,08 PPL 1,02 PPU 1,13 Ppk 1,02 C pm * Baselines Qual o comportamento do processo? O que ele pode produzir? Quais são seus limites? Qual o resultado mais provável?

22 4. Modelos de desempenho Y = (?)

23 4. Modelos de desempenho Y = f(xi, Xii, Xiii, XiV, Xv)

24 4. Modelos de desempenho

25 5. Gerenciamento quantitativo

26 Cenários e Simulações (what if) Cenário #1 Cenário #2 Cenário #3 rotatividade 0% 50% rotatividade 0% 50% rotatividade 0% 50% defeitos 3 18 defeitos 3 18 defeitos 3 18 conhecimento no negócio 0% 100% conhecimento no negócio 0% 100% conhecimento no negócio 0% 100% coleta de dados 20% 65% coleta de dados 20% 65% coleta de dados 20% 65% disponibilidade do cliente 0% 100% disponibilidade do cliente 0% 100% disponibilidade do cliente 0% 100% atendimento a prazo 0%. 0%. 100% atendimento a prazo 0%. 0%. 100% atendimento a prazo 0%. 0%. 100%

27 MPS.Br A A organização possui um profundo conhecimento de seus processos e dos fatores que os influenciam A organização compreende os benefícios de ACP e busca incorporar estas práticas em sua cultura A melhoria de processos é comprovada estatísticamente (e não arbitrariamente) É o momento onde compreende-se o que é melhoria contínua e se pratica a melhoria contínua

28 Melhoria em um processo ao longo do tempo Redução da dispersão. Mais assertividade

29 Recomendações para atingir o Nível A Forte apoio da alta direção; MA é o ponto chave para o sucesso no Nível A; Um programa Six Sigma aumenta as chances de sucesso; Orientação direcionada à Six Sigma para o MPS.Br A; Objetivos de negócios claros e bem estruturados; Conhecimento estatístico; Medições contextuais; Profissionais com experiência nos níveis B e A; Comprometimento com o programa de melhoria de processos; Uso de EVM logo nos estágios iniciais (EVM nada tem relação com alta maturidade, mas ajuda a habilitar a gestão baseada em dados); Criar o pensamento estatístico nos gestores;

30 Principais benefícios... Redução do retrabalho em todo ciclo de desenvolvimento; Aumento significativo da satisfação dos clientes; Agilidade no gerenciamento de projetos; Rapidez na identificação de problemas e suas causas; Aumento da qualidade em todo ciclo de desenvolvimento através da redução de defeitos; Melhoria contínua dos processos; Maior competitividade. Aumento da produtividade; Redução do custo de desenvolvimento;

31 ... e resultados obtidos Principais resultados Redução do Attrition de mais de 30% para menos de 5%; Aumento na produtividade em mais de 60%; Assertividade nas estimativas de prazos próximo a 100%; Redução no custo de desenvolvimento em média de 30%; Índice de satisfação dos clientes próximo a 100%.

32 Conclusão As diversas técnicas utilizadas no MPS.Br B e A fazem a organização mudar o jeito de pensar e melhoram a organização como um todo. O pensamento estatístico faz o gerenciamento de projetos atingir um novo patamar. A organização recupera o investimento rapidamente. O investimento no MPS.Br A vale cada centavo.

33 Washington Souza Gerente do programa de qualidade é isso... perguntas?