O uso do nível sigma para comparação de processos

XXIV Encontro Nac. de Eng. de Produção - Florianópolis, SC, Brasil, 03 a 05 de nov de 2004
O Uso do Nível Sigma para Comparação de Processos Diferentes: Um
Estudo de Caso
Claudio José de Santana (MSG/UFF) [email protected]
Mara Telles Salles, D.Sc. (MSG/UFF) [email protected]
Osvaldo Luis Gonçalves Quelhas, D.Sc. (MSG/UFF) [email protected]
Luís Antônio Longo Pontes (MSG/UFF) [email protected]
Resumo
Os indicadores de performance estratégicos, táticos e operacionais, utilizados atualmente nas
empresas são em muitas vezes bastante eficazes para medirem o que lhes é proposto, todavia,
tornam-se inoperantes quando as empresas tentam comparar as diversas performances dos
processos entre si. O Seis Sigma, que é uma filosofia de negócios que vem sendo utilizada por
grandes corporações em todo mundo, propõe uma nova medição através do Nível Sigma dos
processos, sendo assim, a comparação entre processos totalmente diferentes dentro ou fora
da empresa, torna-se possível. O objetivo deste trabalho é demonstrar como aplicar esta
metodologia em processos, tanto de negócios, como industriais, em uma empresa
multinacional do ramo de gases industriais.
Palavras Chaves: Seis Sigma; Indicadores de Performance; Filosofia de Negócios;
Processos.
Introdução
Mensuração de processos, produtos e pessoas é tema de diversas pesquisas nacionais e
internacionais. Alguns modelos como o Balanced Scorecard(Kaplan et al, 1992), Performance
Prisma(Neely et al, 2001), Modelo Delta(Hax et al, 2001), buscam de certa forma, links entre
a estratégia geral da organização e o modo de se medir. Porém, os diversos modos de
mensuração falham ou são pouco eficazes em comparar as performances dos processos entre
si. O Seis Sigma propõe uma medição através do Nível Sigma dos processos, que permite
uma comparação entre processos bastante diferentes dentro de uma organização.
Este texto pretende examinar a aplicação deste método dentro de uma empresa do ramo
industrial, sem ter a pretensão de esgotar o assunto, e sim de servir de exemplo para maiores
discussões da comunidade científica.
O trabalho foi dividido em introdução e mais quatro partes, na primeira parte é dada uma
visão da empresa onde o caso foi estudado, na segunda é feita uma revisão da literatura da
metodologia Seis Sigma, na terceira é exposto o método utilizado e na quarta são feitas as
observações finais e a conclusão.
A Empresa
Este trabalho baseia-se na demonstração da aplicação para mensuração Sigma, em alguns
processos da programação da logística de distribuição, em uma empresa no segmento de
Gases Industriais no Brasil.
A organização é a maior empresa de Gases Industriais da América do Sul, presente em nove
países do continente. Seu portfólio de produtos inclui gases atmosféricos(oxigênio, nitrogênio
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e argônio), gases de processo(gás carbônico, acetileno, hidrogênio, misturas para soldagem),
gases especiais e medicinais, cilindros de aço sem costura e equipamentos para aplicação,
transporte e armazenamento de gases. A empresa tem também uma forte presença no setor
metal-mecânico, de alimentos, bebidas, meio ambiente e no segmento de clientes de pequeno
consumo, além do setor médico-hospitalar.
Sua malha logística é composta de mais de 300 caminhões-tanque, 700 caminhões de entrega
de gases na forma de cilindros e 35 instalações de enchimento, 9 fábricas de acetileno e 4
instalações de enchimento de Hidrogênio em todo território brasileiro.
O estudo deste trabalho é baseado na logística de Distribuição de Líquidos, que é segmenta
em 12 unidades de distribuição, as quais possuem indicadores de performance que verificam a
qualidade da operação. Dois destes indicadores serão examinados, para o melhor
entendimento da aplicação da metodologia do nível Sigma.
O Seis Sigma
O Seis Sigma é uma cultura de negócio que se iniciou na Motorola no começo dos anos
noventa (Breyfogle III, 1999), logo seguido por empresas como a General Eletric, Sony,
AlliedSignal, Asea Brow Boveri entre outras. Suas histórias de sucesso empresarial, e os
respectivos resultados apresentados pelas empresas que aderiram a esta cultura, em Wall
Street, propagaram o Seis Sigma pelos quatros cantos do mundo.
Pode-se dizer que a G.E. foi um dos carros-motrizes da disseminação desta cultura,
principalmente através do engajamento do seu CEO Jack Welsh. No Brasil, desde 1999
percebe-se um aumento do interesse pela metodologia cultural Seis Sigma. Isto se deve pela
troca de conhecimentos e conceitos administrativos entre as filiais e matrizes de empresas
multinacionais, que ao implantarem este conhecimento, em seus países de origem, começaram
a transmiti-los para suas filiais(Mudambi, 2002). Podemos citar algumas empresas que já
estão implementando o Seis Sigma no Brasil; AmBev, White Martins, Belgo Mineira, ABB,
Votorantim, Telemar, Johnson & Johnson entre outras.
O Seis Sigma tem como objetivo eliminar as principais fontes de variação através da melhoria
da qualidade de produtos e processos, e do aumento da satisfação de clientes e consumidores,
priorizados como estratégicos pela alta cúpula da empresa, com o objetivo de aumentar a
lucratividade e competitividade da corporação. A meta intrínseca do processo do Seis Sigma é
a eliminação do “Custo da Má Qualidade” que se encontra presente em todos os aspectos de
um negócio. Harry(2000) descreve o Seis Sigma como uma filosofia de negócios que
emprega uma abordagem passo a passo para reduzir a variação, aumentar a qualidade e a
satisfação do cliente e, com o tempo, a participação de mercado. O objetivo do Seis Sigma é
alcançar não mais que 3,4 defeitos, erros ou enganos por milhão de oportunidades, mesmo
que isto envolva o desenho ou produção de um produto, ou um processo de serviço orientado
para o cliente(Chua, 2001).
Método de Mensuração
A Logística de Líquidos da empresa em estudo utiliza diversos indicadores de performance
para avaliar suas operações, como: o custo total de distribuição, custo unitário, quilomêtro por
metro cúbico distribuído, quantidade de descargas por viagem, aproveitamento de veículo,
retorno de residual em viagens, clientes com restrições de entrega, entre outros. São
indicadores que medem o processo de distribuição, eles avaliam a eficiência, eficácia e a
qualidade das ações tomadas. Grande parte destes indicadores cumprem fielmente sua
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funcionalidade, porém tornam-se inoperantes quando se necessita compará-los entre si. O
estudo tomou dois indicadores do processo para exemplificarem a metodologia, foram eles: o
Residual de Retorno de Produto e Clientes com Restrições.
O processo de distribuição de líquidos criogênicos(oxigênio, nitrogênio e argônio), consiste
em: enchimento do carro-tanque em uma unidade produtora e sua respectiva distribuição em
tanques estacionários dos clientes da empresa. Todavia por motivos de mercado ou variação
de perfil de consumo do cliente, as carretas retornam com residual de líquido para unidade
produtora. Toda vez que isto ocorre, é entendido como uma falha na distribuição, que é
mensurada através de um dos indicadores de performance da distribuição: Residual de
Retorno = Residual de Retornado/Total de Líquido Transportado.
Os diversos clientes da empresa apresentam, em diversos casos, restrições de abastecimento.
São três as restrições que podem ocorrer: de entrega, o cliente só aceita receber através de
pedido; de dia, o cliente não aceita receber nos fins de semana e feriados; de hora, o cliente só
aceita receber durante o horário de expediente. O indicador atual neste caso é dado por cada
tipo de restrição; Entrega = Clientes de Pedido/Total de Clientes; Dia = Clientes que não
recebem nos fins de semana/Total de Clientes; Hora = Clientes que só recebem em horário
comercial/Total de Clientes.
Com este modelo de medição, ter-se-ia o seguinte resultado, Tabela 1:
Indicadores de Performance
Percentuais Médios (%)
Residual de Retorno
14,6
Restrição de Entrega
34,2
Restrição de Dia
69,1
Restrição de Hora
68,5
Fonte: Empresa
Tabela 1
Qual dos indicadores do processo é melhor? Onde a empresa precisa atuar mais rapidamente?
Realmente as restrições nos clientes são três indicadores ou um só, com várias oportunidades?
Nota-se que apesar de cumprirem um papel importante na avaliação dos processos, estes
indicadores falham em responderem determinadas perguntas.
Nestes casos, existe uma necessidade de transformar os indicadores de performance
totalmente díspares, em um fator comum, ou em outras palavras, determinar qual o Nível
Sigma, de cada um dos processos.
Estatisticamente podemos dizer que o Nível Sigma é a medida de dispersão dos dados em
torno da média, vide Gráfico 1.
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Gráfico 1 - Fonte: Six Sigma Academy – Six Sigma Papers
E o objetivo estatístico do Seis Sigma é centralizar os processos e diminuir sua dispersão,
conforme mostrado no Gráfico 2.
Gráfico 2 – Fonte: Six Sigma Academy – Six Sigma Papers
Uma das grandes necessidades das empresas, na atualidade, é saber o quanto são capazes os
processos usados em suas operações. E este conceito de capacidade implica, de maneira
inerente, a porcentagem de defeitos que resultam dos processos sob os quais as análises são
feitas. Sendo assim, quanto mais defeitos produzem um determinado processo, pode-se dizer
que o mesmo é menos capaz.
Breyfogle III(1999), enfatiza que a melhora na comunicação das métricas descritas poderia ter
um impacto muito significativo na linha de base da organização, reduzindo a chance de malentendimento que conduzem a defeitos.
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A capacidade do processo também pode ser entendida como uma medição da habilidade de se
adequar aos requisitos dos clientes, tanto internos, quanto externos. Pande et al(2002, p.233),
entretanto alerta, que os cálculos do Nível Sigma e de defeitos, se baseiam em resultados ou
medições do final do processo.
Os métodos utilizados pela empresa são normalmente aplicados para dados por atributos na
metodologia Seis Sigma, pois para dados por variável costuma-se usar outros modelos, como
a capabilidade do processo.
Cálculo do Nível Sigma para dados por atributo:
DPU – Defeitos por Unidade
TOP – Total de Oportunidades
DPO – Defeitos por Oportunidade
DPMO – Defeitos por Milhão de Oportunidade
DPU – Defeitos por Unidade
É a relação entre o número de defeitos encontrados dentro do grupo de unidades
inspecionadas.
TOP – Total de Oportunidade
É o número de unidades inspecionadas multiplicado pelo número de oportunidades por
unidade.
TOP = Unidades _ Inspecionadas * Oportunidades / Unidade
DPO – Defeitos por Oportunidade
É a relação do número de defeitos encontrados entre o total de oportunidades de defeito nas
unidades inspecionadas.
onde:
Defeitos _ Encontrados
TOP
DPMO – Defeitos por milhão de oportunidades
DPO =
Na maioria dos casos é conveniente calcular qual é o número de defeitos por milhão de
Oportunidade. Este índice é igual a multiplicar a DPO por um milhão.
DPMO = DPO *106
Com DPMO calculado pode-se medir o nível de qualidade associado a um processo, isto é,
transformar defeito por milhão em um número na escala sigma. Quanto maior o valor
alcançado na escala sigma, melhor o nível de qualidade. A tabela 2 faz uma associação entre o
Nível Sigma de longo prazo, DPMO e o rendimento obtido.
Esse Nível Sigma de longo prazo é baseado na crença que no longo prazo haverá maiores
variações no processo que se está examinando.
Pande et al(2002, p.231) descreve que a convenção no Seis Sigma, com base no trabalho
original da Motorola, utiliza um sistema de pontuação que admite mais variações em um
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processo do que normalmente seriam encontradas em umas poucas semanas ou até poucos
meses de coleta de dados.
Pode-se também usar o programa Excel da Microsoft(em inglês) para transformar o DPMO
em Nível Sigma ou vice e versa, com a seguinte função:
=(1-NORMSDIST(Nível Sigma-1,5))*1000000 – Nível Sigma para DPMO
=NORMSINV(1-D.P.M.O)+1,5 – DPMO para Nível Sigma
Nível Sigma
DPMO
Rendimento
Nível Sigma
DPMO
Rendimento
6
5,9
5,8
5,7
5,6
5,5
5,4
5,3
5,2
5,1
5
4,9
4,8
4,7
4,6
4,5
4,4
4,3
4,2
4,1
4
3,9
3,8
3,7
3,6
3,5
3,4
5,4
8,5
13,4
20,7
31,7
48,1
72,4
107,8
159,1
232,7
337,0
483,5
687,2
967,7
1.350,0
1.865,9
2.555,2
3.467,0
4.661,2
6.209,7
8.197,5
10.724,1
13.903,4
17.864,4
22.750,1
99,99966%
99,99946%
99,99915%
99,99866%
99,99793%
99,99683%
99,99519%
99,99276%
99,98922%
99,98409%
99,97673%
99,96630%
99,95165%
99,93128%
99,90323%
99,86500%
99,81341%
99,74448%
99,65330%
99,53388%
99,37903%
99,18025%
98,92759%
98,60966%
98,21356%
97,72499%
3,4
3,3
3,2
3,1
3
2,9
2,8
2,7
2,6
2,5
2,4
2,3
2,2
2,1
2
1,9
1,8
1,7
1,6
1,5
1,4
1,3
1,2
1,1
1
28.716,5
35.930,3
44.565,4
54.799,3
66.807,2
80.756,7
96.800,5
115.069,7
135.666,1
158.655,3
184.060,1
211.855,3
241.963,6
274.253,1
308.537,5
344.578,3
382.088,6
420.740,3
460.172,1
500.000,0
539.827,9
579.259,7
617.911,4
655.421,7
691.462,5
97,12835%
96,40697%
95,54346%
94,52007%
93,31928%
91,92433%
90,31995%
88,49303%
86,43339%
84,13447%
81,59399%
78,81447%
75,80364%
72,57469%
69,14625%
65,54217%
61,79114%
57,92597%
53,98279%
50,00000%
46,01721%
42,07403%
38,20886%
34,45783%
30,85375%
Fonte: Autores
Tabela 2
Distribuição com ± 1,5σ
Analisando os indicadores de desempenho da empresa pela métrica da metodologia Seis
Sigma, pode-se observar que os indicadores de restrições dos clientes, na verdade podem ser
entendidos como apenas um indicador de restrição, com três oportunidades de falha.
A nova performance de restrições em clientes seria então:
Defeitos_encontrados = 8.590
TOP = 5.000 (Clientes) x 3 (oportunidades) = 15.000
DPO = 8.590 / 15.000 = 0,573%
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DPMO = 0,573 x 1.000.000 = 573.000
Utilizando a tabela 2, temos um Nível Sigma de Longo Prazo de aproximadamente 1,3.
(Utilizando o Excel, ter-se-ia o Nível Sigma de 1,316).
Usando o mesmo procedimento para calcular o nível Sigma da Entrega com Residual ter-seia:
Residual de Retorno de 14,6%, que correspondia a 1460 viagens de um total de 10.000
viagens. Foram inspecionadas as seguintes oportunidades:
Foram verificadas 1460(clientes mudaram o perfil de consumo ou rotas com clientes
insuficientes para não se ter residual), e encontrado apenas um defeito(viagem com residual):
DPU =
1460
= 0.1460
10000
Pode-se perceber que no caso de apenas uma oportunidade o DPU é igual ao DPO.
Oportunidades / Unidade = 1
TOP = 1460 *1 = 1460
1460
DPO =
= 0.1460
10000
DPMO = DPO *10 6
DPO = 0.1460
DPMO = 0.1460 *10 6 = 146.000
Neste caso tem-se um nível Sigma do Residual de Retorno de 2,554.
A tabela 3 faz um comparativo entre a medição através dos indicadores anteriores usados e o
Nível Sigma, permitindo desta forma comparar processos distintos em uma mesma base, e
possibilitando assim, a criação de um plano de ação direcionado ao processo mais crítico.
Neste caso, os Clientes com Restrições, que apresentam um Nível Sigma mais abaixo,
deveriam ter uma maior atenção, que o Residual de Retorno. Mesmo assim, ambos
apresentam Níveis Sigma baixos, o que demonstra que ações devem ser tomadas para se obter
uma melhor performance.
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Indicadores de Performance
Residual de Retorno
Entrega
Dia
Hora
Percentuais Médios (%)
14,6
34,2
69,1
68,5
DPMO
146.000
573.000
Nível Sigma
2,554
1,316
Tabela 3 - Fonte: Empresa
Breyfogle III(1999), afirma que algumas destas métricas são muito controversas, mesmo
assim seu entendimento permite uma boa comunicação com outras organizações.
Possibilitando assim um melhor benchmarking.
É importante frisar, que o uso do Nível Sigma, não elimina o uso de outros indicadores, mas
serve de complemento, ao responder questões como; que processo está menos ou mais
produtivo que outro, fato que os outros indicadores não conseguem fornecer para a
administração da empresa.
Conclusão
Como demonstrado, a comparação de processos através do Nível Sigma, pode ser um
instrumento importante para tomada de decisão, pois ao desenvolver a sistemática das
ferramentas Seis Sigma; DPU, DPMO e DPO, gera-se indicadores em base única, tornando-se
mais fácil evidenciar qual processo, ou processos requerem maior atenção por parte da
administração.
O entendimento de toda a organização sobre o Seis Sigma e seus conceitos e métodos, é o
pilar central para que todos possam ter o mesmo entendimento quanto à utilização do Nível
Sigma dos processos.
Estes indicadores podem servir como sinalizadores para: otimização dos processos, redução
de suas variações, eliminação de desperdícios e retrabalhos, satisfação do cliente entre outros,
podendo criar valor para as empresas que o utilizam.
Referências Bibliográficas
BREYFOGLE III, Forrest. Implementing Six Sigma, New York: Wiley-Interscience, 1999.
CHUA, Richard C. H. What you need to know about Six Sigma, Productivity Digest, December, 2001.
HARRY, Mikel. Six Sigma – The Breakthrough Management Strategy, New York: Doubleday, 2000.
HAX, Arnoldo and Wilde II, Dean. The Delta Model-Discovering New Sources of Profitability in a Networked
Economy, European Management Journal, Vol 19, N. 4, pp.379-391- aug 2001.
KAPLAN, R.S. and NORTON, D.P. The Balanced Scorecard - Measures that Drive Performance, Harvard
Business Review, January-February, pp. 71-79,1992.
NEELY, Andy and ADAMS, Chris. Perpectives on Performance: The Performance Prism: Cranfield School of
Management, 2001.
MUDAMBI, Ram. Knowledge Management in Mutinational Firms – Journal of International Management 1-9, 2002.
PANDE, Peter, NEUMAN, Robert and CAVANAGH, Roland. Estratégia Seis Sigma, Qualitymark, Rio de
Janeiro, 2002.
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