DMAIC Analyse: quando começar a fase das mudanças?

02 de dezembro de 2016
Última modificação: 02 de dezembro de 2016

Autor: Virgilio F. M. dos Santos
Categorias: Seis Sigma

o DMAIC é a ferramenta base utilizadas na metodologia Seis Sigma, mas a sua aplicação não é exclusiva para projetos guiados pelo Seis Sigma, ou seja, você pode utilizar essa ferramenta em quaisquer situações em que se deseja implantar melhorias.

Desse modo, neste artigo vamos nos aprofundar nessa ferramenta, trabalhando os seguintes tópicos:

o que é o DMAIC?
Como funciona o DMAIC Analyse?
DMAIC Analyse
Quais ferramentas utilizar no DMAIC Analyse?
Como encontrar a causa raiz no DMAIC Analyze?

O que é DMAIC?

DMAIC é o acrônimo em inglês para cinco passos: Definir, Medir, Analisar, Controlar e Melhorar (Define, Measure, Analyze, Improve e Control). Dessa forma, o DMAIC pode ser definido como um roteiro, sendo que em cada etapa do roteiro, – representado pela letra do acônimo, – existe um conjunto de ferramentas para alcançar o objetivo.

DMAIC no Seis Sigma

Como dito anteriormente, o DMAIC pode ser considerado a base da metodologia Seis Sigma. Dessa forma, para aplicar a metodologia Seis Sigma o Ideal é seguir o passo a passo do roteiro DMAIC explicitado na figura abaixo.

Figura 1: Passo a passo DMAIC

Ferramentas pressentes no DMAIC

Cada etapa do roteiro DMAIC possui algumas ferramentas para auxiliar a conclusão do objetivo da etapa. Dessa forma, Na aula 8 de nosso curso de Yellow Belt, apresentamos as ferramentas de cada etapa do roteiro DMAIC. Além de mostrar o nível especialização na metodologia Seis Sigma elas são usadas.

DMAIC é um Ciclo

Depois de executar os passos na ordem D-M-A-I-C e no final do ciclo o resultado esperado não for alcançado, o ciclo deve ser reiniciado. Esse processo deve ser repetido até que a melhoria desejada seja atingida.

Caso esteja aplicando um projeto de melhoria contínua, você deve replicar o ciclo sempre que terminar. Pois assim você estará em constante melhorá.

Como funciona o DMAIC Analyse?

DMAIC Analyse: como fazer a transição, em um projeto de melhoria, da fase Measure para a Analyse? A necessidade principal, antes de se declararem prontos para começar o DMAIC Analyse, é ter pelo menos uma medição sólida, repetitiva, que confirme – e também possa esclarecer – o problema ou a oportunidade. Isto deve ser à medida que você vai repetir durante e depois que as soluções forem implementadas, para monitorar os efeitos da sua melhoria.

Um outro resultado comum do Measure é um novo e mais sofistica conjunto de perguntas sobre o seu problema. Essas perguntas são um bom sinal. Elas mostram que você está pensando em como pode investigar o problema., contra simplesmente apresentar soluções de improviso.

DMAIC Analyse

Faça: equilibrar as medidas de Resultados com as de Entrada de Dados/Processo. Assegure-se de estar monitorando o impacto sobre o cliente e sobre o produto/serviço final, mesmo se o seu foco for em melhorar a eficiência.
Faça: use medidas para estreitar o problema. Tente encontrar os componentes mais significativos ou que contribuam mais para o problema, para que a sua análise e as suas soluções sejam bem objetivadas.
Faça: estime o que você vai querer analisar mais tarde. Tente reduzir os ciclos de coleta de dados reunindo os fatos que vão ajudar a encontrar a causa de origem.
Não faça: tentar fazer demais. Mesmo que você queira “pular” para o Analyse, não fique ansioso demais tentando fazer muitas coisas ao mesmo tempo. Concentre-se nas medidas que você tem certeza que vai sair e que pode concluir dentro de um período de tempo razoável (de uma semana a um mês é uma boa regra, conforme explicamos em nosso curso de Scrum).
Não faça: pular os passos principais da medição. Levar o tempo necessário para criar boas definições operacionais, formulários de coleta, plano de amostragens, etc e testar as suas medições antes de divulga-las, evita dados sem valor e novas medições frustrantes.

Assim, antes de passar para o DMAIC Analyse, o Green Belt ou Black Belt responsável pelo projeto, deverá responder sim as perguntas abaixo para poder encerrar o Measure.

Checklist Measure

Para nosso projeto, nós…

Determinamos o que queremos aprender sobre nosso problema e nosso processo e em que estágio do processo podemos obter a resposta?
Identificamos tipos de medições que desejamos coletar e temos um equilíbrio entre eficácia/eficiência e entradas/processos/saídas?
Desenvolvemos definições operacionais claras e inambíguas das coisas ou atributos que desejamos medir?
Testamos nossas definições operacionais com outros para assegurar sua clareza e interpretação consistente?
Fizemos uma escolha clara e razoável entre a coleta de novos dados ou aproveitar dados existentes coletados na organização?
Esclarecemos os fatores e estratificação dos quais necessitamos para identificar visando facilitar a análise de nossos dados?
Desenvolvemos e testamos formulários de coleta de dados ou listas de verificação que são de fácil utilização e que oferecem dados consistentes e completos?
Identificamos um tamanho de amostra, quantidade de subgrupos e frequência de amostragem apropriados, para assegurar representação válida do processo que estamos medindo?
Preparamos e testamos nosso sistema de medição, incluindo treinamento de coletores e avaliação da estabilidade da coleta de dados?
Utilizamos dados para preparar medições básicas de desempenho de processo, incluindo proporção defeituosa e rendimento?

Desta maneira, você garantirá que entrará no DMAIC Analyse preparado e, desenvolverá mudanças em cima de uma visão real do seu processo. Sem isto, corre-se o risco do Measure sair capenga e não englobar todos os processos e dados que deveria. Assim, você começa a tomar ações para mudar itens, sem o real entendimento. Um Green Belt que age desta forma, corre o risco grande de fazer piorias e não melhorias. Por isto, acalme-se e siga o método.

Quais ferramentas utilizar no DMAIC Analyse?

O estágio de Analyse concentra-se nos dados coletados na fase de Measure do DMAIC para identificar a causa dos defeitos do produto. Na forma típica do Seis Sigma, a identificação de possíveis causas de defeitos não é deixada a palpites ou adivinhação. O Six Sigma fornece uma série de ferramentas para ajudar a identificar a possível causa:

Diagrama de causa e efeito – Às vezes conhecido como Diagrama de espinha de peixe, por sua forma distintiva, essa ferramenta gráfica ajuda a equipe a identificar a causa do problema e não apenas os sintomas. Este diagrama permite que uma equipe se concentre no conteúdo do problema em vez de seu histórico ou os interesses individuais dos membros da equipe. O problema está indicado no lado direito do diagrama. A equipe do projeto trabalha para a esquerda preenchendo e examinando potenciais causas de problemas como materiais, pessoas e métodos.
Mapeamento de Processos – Na fase Definir do DMAIC, a equipe do projeto cria um mapa geral do processo. Esses grandes processos geralmente são compostos por processos menores. O mapeamento de subprocesso exige que o time diagrame esses subprocessos menores para obter uma compreensão granular de como os processos maiores e menores funcionam e se relacionam um com o outro. Este mapa fornece uma visão geral detalhada do processo de produção e permite que a equipe identifique possíveis problemas.

Como encontrar a causa raiz no DMAIC Analyze?

Depois que a equipe do projeto identificou uma possível causa, eles devem testar para determinar se é a verdadeira causa do problema. A metodologia Six Sigma utiliza várias ferramentas para ajudar a testar a teoria de que um engate no processo de produção é a causa raiz de um defeito do produto.

Análise de Regressão – Esta ferramenta ajuda a estimar as variáveis de impacto em um processo ter um sobre o outro e sobre o produto final. Permite que a equipe do projeto mede quão bem a teoria se encaixa nos dados.
ANOVA – Esta técnica estatística testa três ou mais grupos de dados. Começa com uma hipótese nula, afirmando que não há diferença significativa entre os grupos. Em seguida, testa a variação entre os grupos de dados e a variação dentro dos grupos de dados. Uma grande variação entre grupos de dados indica uma possível causa raiz.
Chi Quadrado – O Chi Quadrado prova se a diferença entre os resultados esperados e observados é significativa. Esta ferramenta pode determinar se as diferenças nos resultados esperados e observados são devidas ao acaso ou há uma causa independente.

A natureza dupla do Seis Sigma permite que a equipe do projeto comece a analisar o processo formando teorias usando ferramentas de processo subjetivo e observacional, como diagramas de espinha de peixe e mapas de processos. Em seguida, impõe o rigor matemático rigoroso das técnicas de Análise de Regressão e Chi Quadrado para testar a teoria de que essas possíveis causas são responsáveis pelos defeitos do produto.

Virgilio F. M. dos Santos

Sócio-fundador da FM2S, formado em Engenharia Mecânica pela Unicamp (2006), com mestrado e doutorado na Engenharia de Processos de Fabricação na FEM/UNICAMP (2007 a 2013) e Master Black Belt pela UNICAMP (2011). Foi professor dos cursos de Black Belt, Green Belt e especialização em Gestão e Estratégia de Empresas da UNICAMP, assim como de outras universidades e cursos de pós-graduação. Atuou como gerente de processos e melhoria em empresa de bebidas e foi um dos idealizadores do Desafio Unicamp de Inovação Tecnológica.