CRANBERRY TOOLBOX: O CICLO D.M.A.I.C. EM POUCAS PALAVRAS As organizações competitivas sabem combinar a prestação de um serviço sem falhas com uma operação cada vez mais eficiente, permitindo-lhes fazer mais e melhor com os mesmos ou com menos recursos. Para isso, aperfeiçoam continuamente os seus processos rumo a um desempenho cada vez mais elevado. O DMAIC é um método simples e robusto de melhoria de processos em cinco eetapas, desenvolvido no quadro das metodologias Seis Sigma, cuja aplicação com discernimento conduz a resultados garantidos. A FERRAMENTA E O SEU CONTEXTO DMAIC é a designação de um ciclo de melhoria contínua aplicado no âmbito das metodologias Seis Sigma. A expressão DMAIC é um acrónimo de Define, Measure, Analyze, Improve and Control (Definir, Analisar, Melhorar e Controlar), designando as cinco etapas que o compõem. Num projeto Seis Sigma, as cinco etapas que compõem o ciclo DMAIC são percorridas de forma sistemática para identificar, produzir e fixar as melhorias apropriadas. Todas as etapas têm de ser cumpridas, não podendo ser omitida nenhuma nem alterada a sua ordem. DEFINE MEASURE ANALYZE IMPROVE CONTROL Definir o problema com rigor, contextualizá-lo, e formular os objetivos a atingir. Identificar e medir o indicador em que se situa o problema, medir o seu desempenho atual, e estabelecer a meta a atingir. Listar possíveis causas raiz e identificar as variáveis sobre as quais se deve agir para melhorar o desempenho do processo. Desenvolver, testar e aplicar as alterações que podem levar a melhorias comprovadas no desempenho do processo. Desenvolver planos e procedimentos para assegurar que as melhorias são sustentáveis. Rua de Santa Marta 43 E/F 4º D 1050-293 LISBOA www.cranberryabc.com office@cranberry.pt Telef.: +351 210 161 790 1
O CICLO DMAIC: AS ETAPAS D DEFINIR O fracasso de muitos projetos de melhoria começa com uma deficiente formulação do problema a resolver: qual é a variável cujo desempenho queremos melhorar? Como é que esse problema é descrito pelos clientes do processo? Quais devem ser as nossas prioridades? Com que meios e com que tempo podemos contar? Que preocupações vamos deixar fora do projeto, ainda que temporariamente? Nesta etapa, é importante definir ou identificar: O problema a resolver: em que variável ou indicador ele se traduz? (Por exemplo: numa clínica, um problema na marcação de consultas significa realmente o quê? Traduz-se no tempo de espera dos pacientes, na percentagem de consultas marcadas em datas ou horários errados, ou na proporção de no shows, isto é, de pacientes que não comparecem na data e hora marcados?) O processo afetado por essa variável, identificado a alto nível: clientes, produtos, inputs, fornecedores. O feedback dos clientes: no jargão técnico, a VOC (voice of the customer) Os aspetos críticos para a qualidade ( CTQ critical to quality) que resultam da VOC, isto é, as caraterísticas que o produto deve imperativamente cumprir sob pena de deixar os clientes insatisfeitos. O objetivo a alcançar: tipicamente, o nível de desempenho que queremos para a variável que define o problema, tendo em conta os CTQs. (Num dos exemplos da clínica, poder-se-ia estabelecer como limite um nível de serviço de 95% dos pacientes atendidos com um atraso máximo de 15 minutos). As questões que NÃO vão ser contempladas no projeto. (Esta precaução que faz parte do chamado scoping do projeto é fundamental para manter o projeto centrado na questão fulcral e evitar desvios, distrações e derrapagens. Um cronograma de alto nível, estabelecendo o prazo de conclusão do projeto e os seus momentos mais relevantes (milestones). Nalguns casos, todas estas definições são agrupadas num documento os termos de referência do projeto (project charter) e completados com informação adicional: membros da equipa de projeto, orçamento, etc. Só depois de recolhida, validada e acordada toda esta informação se pode passar à etapa seguinte. M MEDIR O objetivo desta etapa é recolher dados objetivos sobre o desempenho da variável que traduz o problema (a variável dependente ), para estabelecer com rigor o seu nível atual (baseline). É fundamental efetuar esta medição, para formar uma noção rigorosa da dimensão do problema e do gap entre o desempenho real e o desempenho pretendido tal como estabelecido na etapa D. No exemplo da clínica, os dados recolhidos poderiam permitir concluir que, em média, os pacientes são atendidos com apenas 20 minutos de atraso o que não parece muito distante dos 15 minutos pretendidos mas só 40% o são com menos de 15 minutos; ou seja, o problema está na grande variação dos tempos de espera. Outro caso seria se, por exemplo, o atraso médio fosse de 30 minutos, com 90% dos pacientes entre os 25 e os 35 minutos de atraso. Rua de Santa Marta 43 E/F 4º D 1050-293 LISBOA www.cranberryabc.com office@cranberry.pt Telef.: +351 210 161 790 2
Por este exemplo, compreende-se que a etapa M permite caraterizar melhor o problema e, em preparação da etapa seguinte, delimitar com maior rigor o domínio das hipotéticas causas que podem estar na sua origem. Nesta etapa, é importante: Definir com rigor a métrica a utilizar para medir a variável dependente (no exemplo: tempo em minutos transcorrido desde a hora marcada e a hora de início da consulta; os casos em que o paciente tiver sido atendido antes da hora marcada não são considerados, porque não correspondem à expectativa do paciente, já que este não é suposto chegar antes da hora para beneficiar de possíveis oportunidades). Analisar a qualidade dos dados e afinar o processo de recolha da informação. Os dados são suficientemente exatos e precisos? Como é que são recolhidos? Que fatores podem comprometer o rigor na sua recolha? É preciso montar um processo de recolha mais fiável? Média correta, mas muitos erros aleatórios QUAL É VERDADEIRAMENTE O PROBLEMA? Resultados semelhantes, mas sempre com o mesmo erro A ANALISAR O objetivo desta etapa é identificar e confirmar as causas raiz do subdesempenho da variável dependente (o problema ) e ordená-las em função do efeito que exercem na primeira, para planear a sua eliminação e dessa forma alcançar as melhorias pretendidas. Por outras palavras, o problema identificado pode ter origem em vários fatores (variáveis independentes), que se combinam para o provocar, mas nem todos têm a mesma importância ou o mesmo impacto. X 1 X 2 X n PROCESSO Y = F (X 1, X 2,, X n ) Y Sempre no mesmo exemplo, se a variável dependente for o atraso no início da consulta, que fatores podem estar na origem desse atraso? Podemos estar a falar de demora no início do horário de consulta por parte dos médicos ou da sua ausência imprevista, de uma duração excessiva das consultas em relação à cadência planeada, de procedimentos de marcação em que é pedido aos pacientes para chegarem mais cedo e dessa forma prevenir atrasos, ou até de um percurso excessivamente longo entre a sala de espera e o gabinete de consulta que prolonga o trânsito do paciente. E a lista poderia ser muito mais longa Esta atividade é mais eficaz quando feita em grupo e recorrendo a pessoas que conhecem o problema e o seu contexto: as suas intuições são muitas vezes certeiras, e permitem poupar tempo na escolha das hipóteses mais prováveis. Também é sempre recomendável, senão mesmo indispensável, a observação no terreno numa visita aos locais físicos onde se desenvolve o processo (no exemplo, uma clínica, centro de saúde ou hospital): durante estes gemba walks, um par de olhos treinados apercebe-se rapidamente de muitas possíveis causas, e umas quantas perguntas bem dirigidas permitem caraterizá-las com maior precisão. Rua de Santa Marta 43 E/F 4º D 1050-293 LISBOA www.cranberryabc.com office@cranberry.pt Telef.: +351 210 161 790 3
Em seguida, sistematizar e explorar as várias causas possíveis e ir à sua raiz podem usar-se as muitas ferramentas do arsenal das metologias Lean, Seis Sigma e outras de gestão da qualidade: diagramas em espinhas de peixe, mind maps, 5 whys, matrizes de associação, etc. Identificadas as possíveis causas ou variáveis independentes, é necessário determinar com objetividade o seu impacto na variável dependente. Para isso, é mais uma vez preciso medir aquelas variáveis, repetindo os passos e as precauções descritas na etapa M : definição rigorosa da métrica, teste da qualidade dos dados, afinação dos processos e instrumentos de recolha, etc. Por fim, armados de medidas objetivas tanto da variável dependente como das variáveis independentes, é possível analisar correlações, identificar nexos causais, e estimar a importância do seu impacto, de maneira a selecionar as três ou quatro variáveis independentes que melhor explicam o comportamento da variável dependente. É nessas que devemos centrar a nossa atenção na etapa seguinte. Em resumo, nesta etapa, é importante: Sugerir e listar as causas mais prováveis do problema, indo à sua raiz : a causa mais remota cuja eliminação significa a erradicação definitiva do problema. Sempre que possível, recolher dados que permitam medir quantitativamente as variáveis associadas a essas causas raiz. Estabelecer associações entre o problema (variável dependente) e as suas causas (variáveis independentes) e analisá-las se possível com a ajuda de métodos estatísticos para determinar a magnitude do efeito de cada variável dependente no problema, e selecionar as mais importantes (ferramentas: diagramas de dispersão, análise de regressão, séries temporais, histogramas, diagramas de Pareto, etc.) Localizar os pontos, ao longo do processo, em que cada uma das causas faz sentir o seu efeito. ALGUMAS FERRAMENTAS A USAR NA ETAPA DE ANÁLISE DIAGRAMA DE ISHIKAWA OU EM ESPINHA DE PEIXE DIAGRAMAS DE DISPERSÃO (SCATTERPLOTS) ANÁLISE DE PARETO Instalações e equipamentos Ambiente Y devido a: Métodos e procedimentos Materiais Variáveis Y e X sem nenhuma correlação aparente Poucos e vitais Pessoas Medidas Variáveis Y e X com forte correlação aparente (segundo uma dada lei) Muitos apenas úteis PROBLEMA 80% / 20% Fator X 1 Fator X 2 Fator X 3... Rua de Santa Marta 43 E/F 4º D 1050-293 LISBOA www.cranberryabc.com office@cranberry.pt Telef.: +351 210 161 790 4
I MELHORAR O objetivo desta etapa é desenvolver, testar e aplicar uma solução para o problema, graças à eliminação das suas causas principais. Para isso é necessário combinar o pensamento criativo com a procura da solução mais simples, que é também em regra a mais robusta e com resultados mais estáveis (princípio de parcimónia). Mais uma vez, é uma etapa que deve ser realizada em equipa interdisciplinar, tirando partido do efeito multiplicador gerado pelas diferentes competências, perspetivas e experiência pessoal. Nesta etapa, é importante: Ventilar o maior número possível de ideias e sugestões, tentando pensar fora da caixa, sem contudo perder de vista que o que se pretende é eliminar ou mitigar fortemente as causas raiz. Escolher as ideias que permitem uma solução mais simples e mais fácil de aplicar. Proceder a uma análise dos riscos inerentes à aplicação dessa ou dessas soluções, e desenvolver os controlos adequados para os mitigar. Redesenhar o processo para incorporar aquelas soluções e estes controlos. Se necessário, reformular o processo de medida dos indicadores de desempenho (variável dependente e variáveis independentes correspondentes às causas raiz escolhidas). Realizar um piloto para testar o novo processo, afinar e ajustar a solução e os controlos em função dos resultados obtidos. Criar um plano de implementação e passar à produção o novo processo melhorado. C CONTROLAR A etapa final tem por objetivo estabilizar os ganhos conseguidos e torná-los sustentados. Para isso, o processo redesenhado tem de ser acompanhado durante algum tempo para controlar possíveis desvios e atuar corretivamente se necessário. Nesta etapa, é necessário: Documentar o novo processo e disponibilizar essa documentação a todos os interessados. Desenvolver e seguir um plano de acompanhamento: com que ferramentas vamos acompanhar o processo (e.g. gráficos de controlo)? Com que frequência vamos fazê-lo? Durante quanto tempo? Que ações corretivas empreender perante determinados desvios ou eventos? Manter registos rigorosos e atualizados. Esta etapa de controlo representa também o fechar o ciclo DMAIC, uma vez que se sobrepõe em parte à etapa inicial D : com efeito, o controlo e acompanhamento do processo num novo patamar de desempenho são o primeiro passo para identificar novas oportunidades de melhoria e recomeçar todo o ciclo. C D M I A Rua de Santa Marta 43 E/F 4º D 1050-293 LISBOA www.cranberryabc.com office@cranberry.pt Telef.: +351 210 161 790 5
DMAIC FERRAMENTAS APLICÁVEIS EM CADA ETAPA (EXEMPLO) DEFINE MEASURE ANALYZE IMPROVE CONTROL Inquéritos 7 Muda Gemba walks Brainstorming Controlo visual Entrevistas SIPOC Notação BPMN ou outra (para mapeamento do processo) CTQ Benchmarking Termo de referência Inquéritos Análise de procura e capacidade Análise e validação dos sistemas de medição Critérios de definição de métricas Benchmarking Matrizes de afinidade Mind maps Árvores de decisão Diagramas de Ishikawa Séries temporais (control charts) Histogramas Análise de Pareto Gráficos de dispersão Testes de hipóteses Análise de regressão múltipla Modelos de equações estruturais Spaghetti charts Outras técnicas de criatividade: associação, analogias (pensamento metafórico), concassage (deformação sistemática), inversão, etc. Value stream mapping (future state) FMEA (Failure Modes and Effects Analysis) Poke-yokes 5S Nivelamento do fluxo de trabalho Técnicas pull (e.g. kanbans) Quick Changeover (SMED) Testes de stress SPC (Statistical Process Control) FMEA (atualização) Inquéritos (a clientes e operadores) Plano de ativação Formação dos operadores Matrizes RACI Trabalho estandardizado Spaghetti charts Value stream mapping (new state) Value stream mapping (present state) NOTAÇÃO BPMN HISTOGRAMA SPAGHETTI CHARTS VALUE STREAM MAP CONTROL CHART (SÉRIE TEMPORAL) Rua de Santa Marta 43 E/F 4º D 1050-293 LISBOA www.cranberryabc.com office@cranberry.pt Telef.: +351 210 161 790 6
UMA VARIANTE: O DMADV O DMAIC éuma metodologia desenvolvida para promover ciclos de melhoria contínua em processos já existentes, nos quais se detetaram problemas de desempenho e, consequentemente, oportunidades de melhoria. Uma melhor alternativa, porém, consiste em desenhar o processo original de maneira que o seu desempenho seja otimizado logo de início. Isto não significa que não surjam posteriormente oportunidades de aperfeiçoamento desse processo, mas que o esforço de otimização é concentrado na fase de conceção e desenho do processo. No contexto das metodologias Seis Sigma, esta abordagem é designada por DFSS (Design For Six Sigma). Ora, a sequência habitualmente usada para este fim é análoga ao DMAIC, pois tem como este cinco etapas comparáveis à do primeiro, e chama-se DMADV (acrónimo para Define, Measure, Analyze, Design and Verify). A tabela abaixo faz uma comparação entre os ciclos DMAIC E DMADV. Note-se que apesar da evidente analogia, as ferramentas usadas no quadro do DMADV podem ser bastante diferentes das aplicadas nas etapas homólogas do DMAIC. DMAIC DMADV DEFINE Definir o problema com rigor, contextualizá-lo, e formular os objetivos a atingir. Definir os objetivos a atingir: desempenho, especificações do produto Alinhar objetivos com requisitos do cliente. DEFINE MEASURE Identificar e medir o indicador em que se situa o problema, medir o seu desempenho atual, e estabelecer a meta a atingir. Identificar os indicadores críticos para os stakeholders. Traduzir os requisitos destes em metas de desempenho dos indicadores. MEASURE ANALYZE Listar possíveis causas raiz e identificar as variáveis sobre as quais se deve agir para melhorar o desempenho do processo. Explorar as soluções disponíveis para garantir o desempenho desejado. Estudar as soluções best-in-class. ANALYZE IMPROVE Desenvolver, testar e aplicar as alterações que podem levar a melhorias comprovadas no desempenho do processo. Usar modelos, simulações, ensaios protótipos, etc. para testar as soluções adotadas e validar o seu desempenho. DESIGN CONTROL Desenvolver planos e procedimentos para assegurar que as melhorias são sustentáveis. Validar o desempenho do produto ou serviço em situação real e identificar eventuais aperfeiçoamentos. VERIFY Rua de Santa Marta 43 E/F 4º D 1050-293 LISBOA www.cranberryabc.com office@cranberry.pt Telef.: +351 210 161 790 7
APLICAÇÕES PRÁTICAS As metodologias de melhoria da qualidade, como o Seis Sigma (em que o DMAIC se enquadra) e o Lean Management, foram na sua origem desenvolvidas num contexto de produção industrial. Os seus princípios e regras podem porém aplicar-se à melhoria de processos e de produtos e serviços em todos os domínios de atividade. Eis uma lista não exaustiva das possibilidades de aplicação: Indústria Serviços Gestão e desenvolvimento de produtos Marketing e vendas O DMAIC é rotineiramente aplicado na melhoria contínua (incremental) de todo o tipo de processos industriais. O DMAIC (e as metodologias Seis Sigma em geral) é crescentemente aplicado na melhoria de processos de serviço, com destaque para os domínios da saúde, dos serviços financeiros, da administração pública e da grande distribuição. O DMAIC é aplicável no desenvolvimento contínuo de produtos, no âmbito da gestão de marketing, partindo de oportunidades de melhoria das respetivas especificações detetadas a partir da VOC. Numa perspetiva mais geral, o DMAIC pode aplicar-se também à melhoria de processos de gestão de vendas, de promoção, de relacionamento com o cliente, etc. Para esclarecimentos adicionais, contactar por favor João Paulo Feijoo Rua de Santa Marta, 43 E/F 4º andar D 1150-293 Lisboa +351 210 161 790 (w) +351 210 162 292 (w) +351 969 032 280 (m) joao.feijoo@cranberry.pt Rua de Santa Marta 43 E/F 4º D 1050-293 LISBOA www.cranberryabc.com office@cranberry.pt Telef.: +351 210 161 790 8