Ferramentas Estatísticas no Lean Six Sigma
No Lean Six Sigma, decisões baseadas apenas em opiniões ou experiências não são suficientes. A análise precisa ser conduzida com base em dados confiáveis. É nesse ponto que entram as ferramentas estatísticas, que ajudam a medir, analisar e controlar processos com rigor técnico.
Essas ferramentas são fundamentais para identificar causas de variação, monitorar desempenho e validar melhorias. Elas estão integradas ao ciclo DMAIC, especialmente nas fases de Measure, Analyze e Control, e permitem uma abordagem objetiva para redução de desperdícios e aumento da qualidade.
Ao longo deste conteúdo, você vai conhecer as principais ferramentas estatísticas aplicadas no Lean Six Sigma, entender como funcionam e em que situações elas devem ser utilizadas.
Por que usar ferramentas estatísticas no Lean Six Sigma?
No Six Sigma, o objetivo é reduzir variações e defeitos. Ferramentas estatísticas ajudam a interpretar dados com precisão, garantir controle de processos e evitar decisões baseadas apenas em percepções. Elas fazem parte do ciclo DMAIC e são aplicadas principalmente nas fases de medição, análise e controle.
Principais ferramentas estatísticas do Lean Six Sigma
1. Histograma
O que é
O histograma é uma ferramenta estatística usada para visualizar a distribuição de dados de um processo. Ele agrupa valores em intervalos (ou "classes") e mostra a frequência com que cada intervalo ocorre. O gráfico é formado por barras, onde a altura indica quantas vezes um valor ou faixa de valores apareceu na amostra analisada.
Essa ferramenta ajuda a entender como os dados se comportam em torno de uma média e se há variações significativas no processo. É muito utilizada na fase "Measure" do ciclo DMAIC.
Como interpretar
Para interpretar um histograma, observe:
- A forma da curva (simétrica, assimétrica, achatada, etc.).
- A concentração de valores (se os dados estão próximos da média ou dispersos).
- A presença de picos ou lacunas (que podem indicar problemas no processo).
- Desvios na distribuição que sugerem variações não controladas.
Uma distribuição simétrica com curva em formato de sino (gaussiana) indica estabilidade. Já formatos irregulares podem apontar anormalidades ou causas especiais de variação.
Aplicação:
Em um processo de envase de líquidos, por exemplo, o histograma pode ser usado para verificar se o volume das garrafas está concentrado no valor esperado (ex: 1 litro). Caso as barras estejam muito espalhadas ou com picos em valores extremos, pode haver falhas no equipamento ou na calibração.
No contexto do Lean Six Sigma, o histograma permite analisar variabilidade real do processo, identificar padrões e orientar decisões com base em evidências. Ele apoia a padronização e a melhoria contínua, reduzindo retrabalho e perdas.
Dica de uso: construa o histograma com amostras suficientes (preferencialmente ≥30 dados), defina faixas de classe adequadas e evite excessos que distorçam a leitura.
2. Gráfico de Dispersão
O que é
O gráfico de dispersão é uma ferramenta estatística que mostra a relação entre duas variáveis numéricas. Ele é composto por pares de pontos em um plano cartesiano, onde cada ponto representa uma observação de duas variáveis.
O objetivo é identificar padrões de correlação: positiva, negativa ou inexistente. Essa ferramenta é amplamente utilizada no Six Sigma para verificar se uma variável pode estar influenciando outra, antes de aplicar análises mais aprofundadas, como regressão ou experimentos.
Quando usar
Use o gráfico de dispersão quando houver a necessidade de:
- Investigar relações causais ou associativas entre duas variáveis.
- Validar hipóteses levantadas por ferramentas qualitativas, como o Diagrama de Ishikawa.
- Verificar tendências de comportamento que indiquem influência direta ou indireta.
- Preparar dados para análises estatísticas mais robustas, como regressão linear.
Ele é mais útil na fase “Analyze” do ciclo DMAIC, pois permite testar relações entre causas e efeitos levantadas nas etapas anteriores.
Exemplo de análise
Imagine um caso em que uma empresa deseja verificar se há relação entre a temperatura da máquina e a quantidade de peças com defeito. Coletam-se dados desses dois fatores em diferentes turnos. Ao plotar os valores no gráfico de dispersão, observa-se que, conforme a temperatura aumenta, a taxa de defeitos também cresce.
Esse padrão indica uma correlação positiva: quanto maior a temperatura, maior a chance de defeito. Com base nessa análise, pode-se investigar causas técnicas (como superaquecimento ou falha de resfriamento) e tomar medidas corretivas no processo.
No Lean Six Sigma, esse tipo de evidência estatística fortalece a tomada de decisão e reduz riscos de ações baseadas apenas em percepções.
3. Diagrama de Pareto
O que é
O Diagrama de Pareto é uma ferramenta estatística que organiza as causas ou problemas em ordem decrescente de frequência ou impacto. Seu objetivo é destacar quais itens devem ser priorizados, com base no princípio 80/20 — ou seja, 80% dos efeitos vêm de 20% das causas.
Visualmente, ele combina barras verticais com uma linha de tendência acumulada. As barras mostram a frequência de cada item, e a linha evidencia a contribuição percentual acumulada. É uma ferramenta prática para tomada de decisão com base em dados objetivos.
Como construir
Para construir um Diagrama de Pareto:
- Coletar dados sobre defeitos, falhas, reclamações ou perdas.
- Classificar os itens por frequência de ocorrência (do maior para o menor).
- Calcular o total e o percentual de cada item.
- Somar os percentuais de forma acumulada.
- Criar o gráfico com:
- Barras representando a frequência de cada item.
- Linha acumulada mostrando a soma progressiva dos percentuais.
O gráfico pode ser feito manualmente ou com ferramentas como Excel, Minitab ou Google Sheets.
Quando aplicar
O Diagrama de Pareto deve ser aplicado quando:
- Há vários problemas identificados, e é necessário definir o que atacar primeiro.
- Você precisa mostrar, com dados, quais causas geram mais impacto em custo, tempo ou retrabalho.
- Durante as fases “Analyze” e “Improve” do DMAIC, para priorizar ações corretivas com base em impacto real.
Por exemplo, se uma empresa identifica 10 tipos de defeitos em um produto, o Pareto pode mostrar que 3 desses defeitos representam 80% das ocorrências. Com isso, os esforços de melhoria podem ser concentrados nesses pontos críticos.
No contexto Lean Six Sigma, o Pareto traz foco e objetividade para a resolução de problemas complexos.
4. Gráfico de Controle (CEP)
O que é
O Gráfico de Controle é uma ferramenta estatística usada para monitorar a estabilidade de um processo ao longo do tempo. Ele indica se as variações observadas são normais (variações comuns) ou se há interferências externas (variações especiais).
Esse gráfico é composto por uma linha central (média do processo), limites superiores e inferiores de controle (calculados com base em dados históricos) e os dados plotados em série temporal. Quando o processo se mantém dentro dos limites e segue um padrão estável, considera-se que está sob controle estatístico.
Tipos de gráfico
Os gráficos de controle variam de acordo com o tipo de dado analisado:
- Gráficos para variáveis (dados contínuos):
- Gráfico X̄-R: usado para monitorar médias e amplitude em grupos pequenos.
- Gráfico X̄-S: indicado para dados com maior tamanho de amostra.
- Gráfico I-MR: aplicado em processos com dados individuais.
- Gráficos para atributos (dados discretos):
- Gráfico P: para proporção de itens defeituosos.
- Gráfico NP: para número de unidades com defeito.
- Gráfico C: para contagem de defeitos por unidade.
- Gráfico U: para número médio de defeitos por unidade.
A escolha correta depende do tipo de dado e do volume de amostras coletadas.
Como usar no controle de processos
Para aplicar o gráfico de controle de forma eficaz:
- Defina o processo a ser monitorado.
- Coleta de dados em intervalos regulares.
- Calcule a média, a variabilidade e os limites de controle.
- Plote os pontos no gráfico.
- Analise os padrões:
- Se os pontos permanecem dentro dos limites e seguem um comportamento aleatório, o processo está sob controle.
- Se há pontos fora dos limites ou padrões incomuns (como 7 pontos seguidos acima da média), há sinais de variação especial.
No Lean Six Sigma, o Gráfico de Controle é usado principalmente na fase “Control” do DMAIC, garantindo que os ganhos obtidos nas melhorias sejam sustentados ao longo do tempo.
Essa ferramenta reduz variações indesejadas, previne desvios e fortalece a previsibilidade dos processos.
Quer aplicar essas ferramentas? O uso de histogramas, gráficos de controle, Pareto e outras ferramentas estatísticas só gera resultado quando aplicado de forma estruturada. No curso gratuito Yellow Belt da FM2S, você aprende a usar o ciclo DMAIC com base em dados, conduzindo análises reais e participando de projetos Lean Six Sigma.