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As 5 ferramentas estatísticas críticas do Six Sigma
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Última modificação: 27 de outubro de 2017
5 ferramentas críticas Six Sigma: um guia rápido
O Six Sigma é um método de melhoria da qualidade que as empresas usaram há décadas – porque obtém resultados. Um projeto Six Sigma segue uma série claramente definida de etapas, e as empresas de todas as indústrias em todos os países do mundo usaram esse método para resolver problemas. Ao longo do caminho, eles economizaram bilhões de dólares.
Mas o Six Sigma depende muito das estatísticas e da análise de dados, e muitas pessoas novas para a melhoria da qualidade se sentem intimidadas pelos aspectos estatísticos.
Você não precisa ser intimidado. Embora seja verdade que a análise de dados é fundamental para melhorar a qualidade, a maioria das análises no Seis Sigma não é difícil de entender, mesmo que não conheça muito as estatísticas.
Familiarizar-se com essas ferramentas é um ótimo lugar para começar. Este artigo explica brevemente 5 ferramentas estatísticas usadas no Six Sigma, que ensinamos nos nossos cursos de Green Belt e Black Belt. Veremos o que elas fazem e por que elas são importantes.
O diagrama de Pareto é uma visão geral gráfica dos problemas do processo na ordem de classificação do mais freqüente, ao menos freqüente. Ele ilustra a freqüência de erros ou defeitos. Usando um Pareto, você pode decidir qual é o infractor mais grave ou freqüente, se você quiser aprende como construí-lo veja o nosso artigo Quando usar um gráfico Pareto? E como fazê-lo utilizando o Minitab?
O princípio foi desenvolvido por Vilfredo Pareto, um economista e sociólogo italiano que realizou um estudo na Europa no início dos anos 1900 sobre riqueza e pobreza. Ele descobriu que a riqueza estava concentrada nas mãos dos poucos e a pobreza nas mãos dos muitos. O princípio de Pareto baseia-se na distribuição desigual das coisas no universo.
A regra básica subjacente ao princípio de Pareto é que, em quase todos os casos, 80% dos problemas totais causados ​​são causados ​​por 20% das causas do problema. Portanto, concentrando-se principalmente nos principais problemas, você pode eliminar a maioria dos seus problemas. Os poucos problemas que ocorrem mais frequentemente na maioria dos seus defeitos. Você também pode ter muitos problemas ocasionais que causam o defeito ocasional. Isso é chamado de "poucos vitais sobre a maioria trivial".
Um dos objetivos centrais de um programa de qualidade é reduzir perdas provocadas por itens defeituosos que não atendem às especificações. Existem muitos tipos de defeitos que fazem com que um produto não atenda às especificações. Concentrar esforços no sentido de eliminar todos os tipos de defeitos não é uma política eficaz. Devemos focar nos tipos de defeitos que são responsáveis pela maioria das rejeições, sendo mais eficaz atacar as causas desses poucos defeitos mais importantes, daí a necessidade de utilizarmos o gráfico de Pareto.
Um histograma é um instantâneo gráfico de dados numéricos e contínuos. Os histogramas permitem que você identifique rapidamente o centro e a disseminação de seus dados. Isso mostra onde a maioria dos dados caem, bem como os valores mínimo e máximo. Um histograma também revela se seus dados são em forma de sino ou não, e podem ajudá-lo a encontrar pontos de dados e outliers incomuns que possam precisar de uma investigação mais aprofundada.
Os histogramas são baseados em área, não altura de barras. Em um histograma, é a área da barra que indica a freqüência de ocorrências para cada "caixa". Isto significa que a altura da barra não indica necessariamente o número de ocorrências de partituras havia dentro de cada "caixa" individual. É o produto de altura multiplicado pela largura do compartimento que indica a freqüência de ocorrências dentro desta barra. Uma das razões pelas quais a altura das barras geralmente é incorretamente avaliada como freqüência indicadora e não a área da barra é devido ao fato de que muitos histogramas muitas vezes possuem barras igualmente espaçadas e, nessas circunstâncias, a altura do compartimento reflete a frequência.
Medições precisas são críticas. Você gostaria de pesar-se com uma escala que você conhece não é confiável? Você continuaria usando um termômetro que nunca mostra a temperatura certa? Se você não consegue medir um processo com precisão, não pode melhorá-lo, onde é onde entra Gage R & R. Esta ferramenta ajuda você a determinar se suas medidas numéricas contínuas – como peso, diâmetro e pressão – são repetíveis e reprodutíveis, ambos quando a mesma pessoa mede repetidamente a mesma parte e quando diferentes operadores medem a mesma parte. Para saber mais sobre Gage R&R não deixe de ver nosso artigo O que é o Gage R&R na Análise Lean Seis Sigma?
Análise do Contrato de Atributo
Outra ferramenta para se certificar de que pode confiar em seus dados é a análise do acordo de atributo. Onde a Gage R & R avalia a confiabilidade e a reprodutibilidade das medições numéricas, a análise do acordo de atributo avalia avaliações categóricas, como Pass ou Fail. Esta ferramenta mostra se as pessoas que classificam essas categorias concordam com um padrão conhecido, com outros avaliadores e com eles mesmos.
Quase todos os processos possuem um limite inferior e / ou superior aceitável. Por exemplo, as partes de um fornecedor não podem ser muito grandes ou muito pequenas, os tempos de espera não podem ultrapassar um limite aceitável, os pesos de preenchimento devem exceder um mínimo especificado. A análise de capacidade mostra o quão bem o seu processo atende às especificações e fornece informações sobre como você pode melhorar um processo ruim. As métricas de capacidade citadas com frequência incluem Cpk, Ppk, que você pode se aprofundar nosso artigo sobre Como calcular Cp e Cpk, além do defeitos por milhão de oportunidades (DPMO) e nível Sigma.
O Seis Sigma pode trazer benefícios significativos para qualquer negócio, mas colher esses benefícios requer a coleta e análise de dados para que você possa entender as oportunidades de melhoria e fazer mudanças significativas e sustentáveis.
O sucesso dos projetos Six Sigma muitas vezes depende de profissionais que são especialistas altamente qualificados em muitos campos, mas não estatísticos. Mas com uma compreensão básica das estatísticas Six Sigma mais utilizadas e do software estatístico fácil de usar, você pode lidar com as tarefas estatísticas associadas à melhoria da qualidade e analisar seus dados com confiança.
É isso pessoal, aliar ferramentas ao Six Sigma é uma forma de melhorar a qualidade de seus projetos e processos e é isso que ensinamos nos nossos cursos de White Belt, Green Belt e Black Belt.