No roteiro DMAIC, Definir, Medir, Analisar, Melhorar e Controlar, cada etapa tem um papel dentro da melhoria de processos. Depois de entender o problema e medir sua extensão, o foco se volta para descobrir por que ele acontece. Essa é a função da etapa Analyse do DMAIC.
Este conteúdo apresenta como funciona a fase Analyse, quais ferramentas fazem sentido utilizar e o que deve ser evitado para garantir que o esforço de melhoria se baseie em causas confirmadas e não em suposições.
O que é a etapa Analyse no roteiro DMAIC?
A etapa Analyse do roteiro DMAIC é o momento em que a equipe investiga por que o problema acontece. Com base nos dados coletados e validados durante a fase Measure, busca-se identificar as causas reais dos desvios de desempenho. É aqui que hipóteses são testadas e as suposições são substituídas por evidências concretas.
O foco desta fase passa a ser a validação estatística ou factual das possíveis causas do problema. O que foi medido anteriormente agora é analisado para descobrir o que, de fato, precisa ser corrigido.
A etapa Analyse do DMAIC busca eliminar suposições e entender as causas dos desvios. E isso só é possível porque há uma transição entre as etapas do roteiro:
- A fase Define aponta o problema e os objetivos do projeto;
- A fase Measure coleta dados para quantificar esse problema;
- Já a fase Analyse procura explicar os motivos pelos quais o problema ocorre.
Esse entendimento é fundamental para que, na próxima etapa (Improve), sejam propostas soluções alinhadas com a raiz do problema e não apenas com seus sintomas.
Como conduzir a etapa Analyse: passo a passo
O foco do Analyse está em transformar dados em entendimento sobre as origens do problema. A seguir, veja como organizar esse processo:
Revisar os dados obtidos na fase Measure
Antes de iniciar qualquer análise, é necessário revisar os dados coletados anteriormente. Essa revisão serve para verificar a confiabilidade das informações utilizadas, eliminando registros inconsistentes, valores duplicados ou fora do escopo do processo.
Dados com valores ou desvios não justificados podem comprometer as conclusões. Por isso, é importante garantir que as medições estejam alinhadas com os critérios definidos na etapa anterior do DMAIC.
Levantar hipóteses das possíveis causas
Com os dados organizados, o próximo passo é reunir a equipe para levantar hipóteses sobre o que pode estar influenciando o desempenho do processo. Ferramentas como o Diagrama de Ishikawa e os 5 Porquês ajudam a estruturar esse raciocínio de forma colaborativa.
O objetivo aqui não é chegar à resposta final, mas identificar caminhos que merecem investigação. Envolver diferentes áreas contribui para a construção de hipóteses mais consistentes.
Validar causas com dados
As hipóteses levantadas devem ser analisadas com base em evidências. Isso pode ser feito por meio de testes, análises estatísticas ou observações no processo. A validação é o que diferencia uma suspeita de um fator comprovado.
Neste ponto, é fundamental separar correlação de causalidade. Nem toda relação aparente entre variáveis indica uma influência direta. Validar causas significa buscar fundamentos que sustentem a relação entre uma variável e o efeito identificado.
Confirmar a causa raiz
Depois de testadas, algumas hipóteses serão descartadas, enquanto outras se fortalecem. O foco agora está em confirmar qual causa tem impacto direto sobre o problema identificado. Causas genéricas ou periféricas devem ser eliminadas do processo.
Para seguir adiante no DMAIC, é necessário que a causa identificada possa ser mensurada, esteja dentro do controle da equipe e explique a variação observada. Somente após essa confirmação será possível propor ações na fase Improve com maior probabilidade de resultado.
Ferramentas mais usadas na etapa Analyse
Na etapa Analyse do DMAIC, o foco está em entender quais fatores estão contribuindo diretamente para o problema identificado. Para isso, utilizam-se ferramentas que organizam hipóteses, avaliam padrões e ajudam a confirmar as causas com base nos dados obtidos.
A seguir, veja as mais utilizadas nessa fase:
Diagrama de Causa e Efeito (Ishikawa)
O Diagrama de Causa e Efeito, também conhecido como Diagrama de Ishikawa ou diagrama espinha de peixe, organiza visualmente os possíveis fatores associados ao problema. Ele agrupa causas por categorias,como métodos, pessoas, materiais e equipamentos, facilitando a identificação de onde concentrar as análises iniciais.
Essa ferramenta é útil em reuniões com equipe, pois estimula a colaboração e estrutura a discussão com foco técnico.
5 Porquês
A técnica dos 5 Porquês é usada para aprofundar a análise de uma causa levantada. Consiste em perguntar, sucessivamente, “por que isso aconteceu?”, até encontrar um fator que explique a origem do problema.
Análise de Pareto
A Análise de Pareto permite visualizar quais causas concentram a maior parte dos efeitos observados. Organizando os dados em ordem de impacto, a equipe direciona os esforços às variáveis com maior influência no problema.
Essa priorização evita a dispersão de recursos e ajuda a definir quais causas devem ser testadas primeiro.
Análise de Regressão
A análise de regressão avalia se há relação entre duas ou mais variáveis. É útil quando há um volume significativo de dados e o objetivo é quantificar como uma variável afeta outra.
Ao aplicar essa técnica, é possível verificar padrões e tendências que sustentam a identificação da causa. Seu uso é mais comum em projetos com dados contínuos e medições bem definidas.
Testes Estatísticos (teste t de Student, ANOVA, entre outros)
Na fase Analyse, os testes estatísticos são usados para confirmar se as diferenças observadas entre grupos ou condições do processo são estatisticamente significativas. Ao contrário da fase Measure, onde esses testes avaliam a estabilidade do sistema de medição ou a variabilidade dos dados, aqui o foco está em validar hipóteses sobre as causas do problema identificado.
Por exemplo, é possível usar um teste t de Student para comparar a média de um indicador entre dois turnos de produção. Caso a diferença seja significativa, isso pode indicar uma causa associada à equipe, método ou equipamento utilizado. Já um teste ANOVA pode comparar mais de dois grupos, como diferentes fornecedores ou lotes, permitindo detectar onde está a variação que afeta o desempenho.
Esses testes ajudam a evitar conclusões baseadas apenas em observações visuais ou experiências anteriores, fortalecendo a análise com evidência estatística. Assim, a equipe consegue eliminar causas sem impacto real e concentrar esforços nas que, de fato, afetam o processo.
Dê o próximo passo na aplicação do DMAIC
Identificar a causa de um problema é uma etapa técnica que exige método, dados confiáveis e ferramentas adequadas. Sem esse domínio, decisões importantes podem ser tomadas com suposições comprometendo os resultados de qualquer iniciativa de melhoria.
Se você quer aprender como aplicar o DMAIC, entender o papel de cada fase e desenvolver projetos estruturados de melhoria contínua, o primeiro passo é a formação adequada.
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