No contexto da estatística e da qualidade, Sigma (σ) é mais do que um símbolo matemático. Ele representa a variabilidade de um processo, ou seja, o quanto os resultados se afastam da média esperada. Quanto menor essa variação, mais previsível e confiável é o processo.
Esse conceito é a base da metodologia Seis Sigma, que busca reduzir falhas e melhorar a performance com base em dados reais. Um processo com alto nível Sigma tende a gerar menos defeitos e maior satisfação do cliente.
Neste conteúdo, você vai entender:
- O significado de Sigma na estatística;
- A relação entre Sigma e qualidade;
- Como funciona a tabela de conversão Sigma;
- Um exemplo prático com cálculo passo a passo;
- As premissas que sustentam esse tipo de análise.
Se você busca tomar decisões com base em dados e otimizar processos com mais precisão, compreender o conceito de Sigma é um bom ponto de partida.
O que significa Sigma na estatística?
Sigma (σ) é uma letra do alfabeto grego usada na estatística para representar o desvio padrão, que mede o quanto os dados de um processo variam em relação à média. Em termos simples, Sigma mostra o nível de variação existente dentro de um processo.
Quanto menor essa variação, mais previsível e controlado é o processo. Isso significa menos defeitos e maior eficiência.
Sigma representa a variabilidade de um processo e sua capacidade de entregar resultados consistentes. Essa medida é essencial para entender o desempenho de qualquer operação, seja na indústria, em serviços ou no setor público.
No contexto do Seis Sigma, quanto maior o nível sigma, menor a quantidade de erros por milhão de oportunidades. Por isso, medir o Sigma ajuda a direcionar melhorias e decisões baseadas em dados reais.
Como o Sigma representa a variabilidade?
Uma medição pontual, como a de um único mês, nem sempre reflete o comportamento real do processo ao longo de um ou dois anos. Em prazos mais longos, é comum observar mais variabilidade, o que pode indicar um desempenho inferior ao inicialmente registrado.
Por exemplo, imagine um índice mensal de 95,44% de “solução na primeira chamada” em um call center. Isso equivale a cerca de 45.600 defeitos por milhão de chamadas. No entanto, ao considerar flutuações naturais ao longo do tempo, o rendimento real tende a ser menor, girando em torno de 69,2% ou aproximadamente 308.000 defeitos por milhão.
Para lidar com isso, a metodologia Seis Sigma adota uma convenção: em vez de reduzir diretamente a pontuação sigma, aplica-se um deslocamento de 1,5 sigma. Isso ajusta o nível sigma de curto prazo (como os 95,44%) para um valor mais realista ao longo do tempo. Nesse caso, a performance de curto prazo seria estimada em cerca de 3,2 sigma.
Esse ajuste considera a variabilidade natural dos processos e evita uma projeção otimista demais. Assim, ao aplicar esse deslocamento, estimativas mais coerentes com a realidade operacional são obtidas.
Qual a relação entre Sigma e qualidade?
Sigma está diretamente ligado à qualidade de um processo porque mede o quanto ele é capaz de operar com consistência, sem gerar defeitos. Essa relação é expressa por meio do indicador DPMO (Defeitos por Milhão de Oportunidades).
Esse indicador mostra quantos erros ocorrem a cada um milhão de oportunidades de execução, permitindo avaliar com precisão o desempenho do processo. Quanto menor o número de defeitos, maior o nível Sigma.
Na prática, um processo com nível Seis Sigma apresenta apenas 3,4 defeitos por milhão de oportunidades, o que representa um padrão extremamente alto de qualidade.
A metodologia Seis Sigma utiliza o conceito de Sigma para identificar, mensurar e reduzir variações, com foco em entregar resultados mais previsíveis e eficientes. Isso torna o Sigma uma métrica essencial para melhorar processos e elevar o padrão de qualidade em qualquer área.
Como funciona a Tabela de Conversão Sigma?
A Tabela de Conversão Sigma relaciona o rendimento de um processo com o seu nível sigma. Ela mostra quantos defeitos por milhão de oportunidades (DPMO) correspondem a cada valor de sigma.
Para tornar a medição mais realista ao longo do tempo, é aplicado um deslocamento padrão de 1,5 sigma. Esse ajuste considera que todo processo, mesmo bem controlado, sofre pequenas variações naturais ao longo do tempo.
Por exemplo, se um processo apresenta um rendimento de 99,44%, seu nível sigma aparente seria cerca de 3,5. No entanto, com o deslocamento de 1,5 sigma, o valor considerado para longo prazo seria 5,0. Isso ajuda a alinhar a expectativa de desempenho com a variabilidade real dos processos.
O deslocamento de 1,5 sigma é uma convenção adotada no Seis Sigma para representar a diferença entre o desempenho de curto e longo prazo de um processo.
Essa tabela é uma ferramenta essencial na análise e melhoria da qualidade, pois permite transformar dados de rendimento em uma métrica padronizada de performance.
Como calcular o processo Sigma: Aprenda com um case
Considere o caso de uma empresa de energia elétrica. Para avaliar seu desempenho, a empresa mede o tempo de disponibilidade de energia fornecida ao cliente ao longo do ano. A seguir, mostramos as cinco etapas para calcular o nível sigma do processo.
Passo 1: Defina as oportunidades
Uma oportunidade é qualquer ponto em que uma falha possa ser percebida pelo cliente. Em outras palavras, representa uma chance de ocorrer um defeito. A definição pode variar de acordo com o tipo de produto ou serviço e há debates dentro da comunidade Seis Sigma sobre qual abordagem adotar.
Por exemplo, na montagem eletrônica, um único componente como um diodo pode ter duas oportunidades de falha:
- diodo incorreto;
- polaridade invertida.
Alguns profissionais preferem contar cada possibilidade de erro separadamente, enquanto outros consideram o impacto percebido pelo cliente como o fator mais relevante.
No Seis Sigma, o foco é na experiência do cliente. Se o componente falhar, não importa qual foi o erro o cliente só percebe que o produto não funciona.
Voltando ao nosso exemplo da empresa de energia, uma oportunidade foi definida como um minuto de fornecimento de energia. Esse foi o menor intervalo de tempo considerado como mensurável pelo cliente.
Essa definição será a base para calcular a taxa de defeitos e, posteriormente, converter o rendimento em nível sigma.
Passo 2: Defina seus defeitos
Definir o que é considerado um defeito depende da percepção do cliente. Para isso, é importante usar ferramentas da voz do cliente (VOC), como pesquisas, entrevistas ou grupos de foco. O objetivo é entender quais falhas impactam diretamente a experiência do usuário.
No caso clássico da Motorola, um defeito era qualquer peça que não funcionasse corretamente no momento em que o cliente a recebia. O tipo de falha não importava, o critério era o impacto final no desempenho do produto.
No exemplo da empresa de energia, o defeito foi definido como um minuto sem fornecimento de energia. Ou seja, cada minuto em que o cliente ficou sem serviço foi contabilizado como uma ocorrência de falha.
Se a interrupção durar 10 minutos, serão contados 10 defeitos. Essa abordagem reflete o impacto direto da falha sob a perspectiva do cliente, o que é central no modelo Seis Sigma.
Passo 3: meça suas oportunidades e defeitos
Com as definições estabelecidas, é hora de quantificar os dados. Isso exige levantar quantas oportunidades existiram e quantos defeitos foram registrados durante o período analisado.
Em alguns casos, pode ser necessário criar um plano formal de coleta de dados para garantir consistência e confiabilidade. Isso inclui definir responsáveis, periodicidade de medição e critérios de registro.
No caso da empresa de energia, a mensuração foi direta. Veja os dados:
- Oportunidades (último ano): 525.600 minutos
- Defeitos (último ano): 500 minutos sem fornecimento de energia
Esses valores servirão de base para o cálculo do rendimento e, em seguida, da pontuação sigma do processo.
Passo 4: Calcule seu rendimento
O rendimento representa a proporção de oportunidades em que o processo foi executado sem falhas. Para calculá-lo, aplique a fórmula:
Rendimento (%) = [(Total de oportunidades - Total de defeitos) / (Total de oportunidades)] x 100
No caso da empresa de energia:
- Oportunidades: 525.600 minutos
- Defeitos: 500 minutos sem fornecimento
Aplicando os valores:
Rendimento = ((525.600 – 500) / 525.600) × 100 = 99,90%
Esse valor indica que o processo funcionou corretamente em 99,9% das oportunidades. Esse resultado será usado na próxima etapa para determinar o nível sigma.
Passo 5: Procure o valor Sigma do processo
Com o rendimento calculado, o próximo passo é convertê-lo em um nível Sigma. Isso é feito por meio de uma tabela de conversão Sigma, que relaciona o rendimento percentual ao número de defeitos por milhão de oportunidades (DPMO) e ao correspondente valor Sigma.
No caso do exemplo da empresa de energia, o rendimento foi de 99,90%. Consultando a tabela, esse valor corresponde aproximadamente a um nível Sigma de 3,5 (considerando o deslocamento padrão de 1,5 Sigma aplicado nos métodos do Seis Sigma).
A conversão para Sigma padroniza a medição de desempenho, facilitando a comparação entre diferentes processos ou áreas, mesmo que tenham naturezas distintas.
Se preferir maior precisão, também é possível utilizar ferramentas como calculadoras Sigma online ou fórmulas estatísticas baseadas na curva normal padrão.
Premissas da análise
Para que o cálculo do nível Sigma seja válido, é necessário considerar algumas premissas estatísticas adotadas no modelo Seis Sigma. Elas garantem que a análise seja coerente com os padrões utilizados nas organizações.
No exemplo apresentado, consideramos:
- Deslocamento padrão de 1,5 Sigma: ajuste que representa a diferença entre o desempenho de curto e longo prazo do processo.
- Distribuição normal dos dados: pressupõe que os dados seguem uma curva normal, centrada na média.
- Estabilidade do processo: o processo analisado está sob controle, sem variações externas ou anomalias significativas.
- Uso de valores de cauda única da distribuição: os cálculos consideram apenas uma extremidade (cauda) da curva normal para estimar a probabilidade de defeitos.
Essas suposições são amplamente aceitas na metodologia Seis Sigma e permitem uma estimativa mais confiável do desempenho do processo ao longo do tempo.
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