Módulo 2.0 Introdução a Medir

Módulo 2.0 Introdução a Medir
Title: Created By: Medir Time: XX Minutes Note: You may further break down the module timing so that instructors know how the module is loaded. For example… Slides 1-20: ¼ of module complete, Slides 21-25: ½ of module complete, Slides 26-40: ¾ of module complete, Slides 41-55: complete module. Setting For each module element (presentation, examples, exercises, demonstrations, etc.), describe where people will be located. This will uncover logistics issues as well as help in preplanning movement of people and equipment if needed. Objectives At the conclusion of this module, Black Belts will be able to This is a list of what each Black Belt will be able to accomplish when this module is completed. Base each objective on Bloom’s taxonomy: o Knowledge (Identifies, labels, lists, names, quotes, recalls, recognizes, states, etc.) o Comprehension (Describes, distinguishes, estimates, explains, extends, gives examples, interprets, rewrites, summarizes) o Application (Completes, computes, demonstrates, modifies, practices, predicts, prepares, produces, shows, solves, uses) o Analysis (Diagrams, differentiates, distinguishes, identifies, illustrates, infers, outlines, points out, relates, separates) o Synthesis (Combines, composes, constructs, creates, designs, explains, generalizes, modifies, organizes, rearranges, rewrites, tells, writes) o Evaluation (Concludes, contracts, criticizes, explains, grades, justifies, ranks, relates, supports) Materials List all materials required to successfully deliver this module. Remember items such as tape, flipcharts, pens, pencils, markers, presentation files, reference files, books, websites, construction paper, stapler, hole punch, etc. Preparation This category describes specific physical preparations necessary for a given module, including room preparations and the materials that are needed to start the lesson. Provide suggestions on the organization of lesson materials. Módulo 2.0 Introdução a Medir

Medir desempenho – Caminho para a melhoria
Onde estamos? Para onde vamos? Objetivo Identificar medições críticas necessárias para avaliar o sucesso no atendimento dos requisitos críticos do cliente e começar a desenvolver uma metodologia para uma coleta eficaz de dados, com a finalidade de medir o desempenho do processo. Entender os elementos do cálculo do Six Sigma e estabelecer um sigma do desempenho atual para os processos que a equipe está analisando. 1.0 Definir oportunidades 3.0 Analisar oportunidade Medir desempenho 2.0 Introdução a Medir 2.1 Determinar o que medir 2.2 Estatísticas básicas 2.3 Gerenciar a medição 2.4 Gráficos de controle 2.6 Medição R&R 2.7 Capacidade do processo 2.8 Plano de gerenciamento/comunicação do depositário (Stakeholder) 2.9 Introdução à função de perda de qualidade 2.10 Ponto de verificação de gerenciamento de risco empresarial Entradas • Gráfico do projeto caso de negócio lista de oportunidades resumo da meta escopo do projeto plano do projeto funções e responsabilidades da equipe Plano de ação Mapas de processo Oportunidades de 'ganho rápido' Requisitos críticos do cliente Equipe preparada Resultados Indicadores de entrada, processo e resultado Definições operacionais Formatos e planos de coleta de dados Desempenho atual Sigma Custo Tempo Outros Atmosfera produtiva da equipe 5.0 Controlar desempenho 4.0 Melhorar desempenho

Medir Determinar o que medir Title: Created By: Time: XX Minutes
Note: You may further break down the module timing so that instructors know how the module is loaded. For example… Slides 1-20: ¼ of module complete, Slides 21-25: ½ of module complete, Slides 26-40: ¾ of module complete, Slides 41-55: complete module. Setting For each module element (presentation, examples, exercises, demonstrations, etc.), describe where people will be located. This will uncover logistics issues as well as help in preplanning movement of people and equipment if needed. Objectives At the conclusion of this module, Black Belts will be able to This is a list of what each Black Belt will be able to accomplish when this module is completed. Base each objective on Bloom’s taxonomy: o Knowledge (Identifies, labels, lists, names, quotes, recalls, recognizes, states, etc.) o Comprehension (Describes, distinguishes, estimates, explains, extends, gives examples, interprets, rewrites, summarizes) o Application (Completes, computes, demonstrates, modifies, practices, predicts, prepares, produces, shows, solves, uses) o Analysis (Diagrams, differentiates, distinguishes, identifies, illustrates, infers, outlines, points out, relates, separates) o Synthesis (Combines, composes, constructs, creates, designs, explains, generalizes, modifies, organizes, rearranges, rewrites, tells, writes) o Evaluation (Concludes, contracts, criticizes, explains, grades, justifies, ranks, relates, supports) Materials List all materials required to successfully deliver this module. Remember items such as tape, flipcharts, pens, pencils, markers, presentation files, reference files, books, websites, construction paper, stapler, hole punch, etc. Preparation This category describes specific physical preparations necessary for a given module, including room preparations and the materials that are needed to start the lesson. Provide suggestions on the organization of lesson materials. Determinar o que medir

Medidas de desempenho – O valor ao cliente foi atingido?
Requisitos críticos do cliente Mercado Fornecedores Entradas do processo Processos de negócios Resultados do processo Medidas de entradas Medidas do processo Medidas do desempenho do resultado Good process decisions require comprehensive process data: Measuring how well a process meets customer requirements enables a team to focus improvement efforts on areas with the biggest gap between expected and current performance. Data gathered from customers helps teams prioritize potential areas for improvement. Performance measures also allow the impact of process improvements to be evaluated against previous measures of performance. Understanding the cause-and-effect relationships operating inside a process is only the beginning of responsible, data-based decision making: It is the measurement of these cause-and-effect relationships that enables improvement teams to know what, where, why, and how much to change. Represents the SIPOC extended out to the bigger picture. Decisões importantes baseadas em ligar as expectativas do cliente ao desempenho do processo Valor ao cliente

Indicadores de entrada, processo e resultado
de processo Indicadores de desempenho de resultado Nº de consultas dos clientes Tipo de consultas dos clientes N° de pedidos N° de posições abertas Tipo de posição aberta Precisão da análise de crédito Conveniência do contrato apresentado para revisão Custo por transação Tempo por atividade Quantidade de reprocessamento Tempo de giro Variabilidade de uma atividade Porcentual de defeituosos Número de erros Tempo total de resposta Precisão das faturas/notas Receita Output indicators These traditional measures and indicators are focused on the results of a process. They indicate how well the process meets or exceeds customer-stated needs and requirements. They are usually the easiest measures to define. We refer to these as lagging or output indicators. Process indicators Measuring the events leading up to output results is required for effective process control and improvement. These measures, referred to as leading or process indicators, focus on capturing more detailed data on quality and timeliness that should correlate to pertinent output measures. Process measures are usually associated with steps or groups of steps and typically capture rework time and costs in those areas where waste occurs. Input indicators Input indicators are measures that evaluate the degree to which process inputs are consistent with what the process needs to produce as an output. They are the key quality and delivery requirements placed on the raw materials coming into the process. General Rule Target 1–3 indicators (measures) for each indicator category: input, process, and output. Requisitos críticos do cliente Crítico para o processo Eles deveriam constar de seu mapa do processo

Relações entre elementos do processo e indicadores
Limite de início ___________________ Limite de término ____________ Fornecedores Entradas Resultados Clientes Processo Effective improvement requires information from the entire supplier-to-customer cause-and-effect relationship. Choose measures wisely: In order for a measure to be a good indicator of performance, it must be consistent and reliable. When indicators are measured at the right time and in the right way, they can provide solid statistical evidence of how the process is performing. From the indicators, we can determine how well our process meets customer and business requirements and where we are at risk of losing our customers to the competition. By having our input, process, and output indicators linked to the critical customer requirements, we can determine the exact cause of poor performance and be able to identify the changes and improvements that will have the most significant impact on customer satisfaction. Teams often have difficulty identifying and validating the link between the input/process indicators and the output performance indicators. This is easy when cycle time is the indicator; however, indicators relating to defects (such as incomplete applications or the number of errors in the application) need to be translated into a common denominator, if possible (such as increases in cycle time caused by errors). If this translation cannot be made, then teams will need to rely on process knowledge and statistical analysis to establish the cause-and-effect relationship.

Os indicadores de resultado do processo incluem os RCCs e CTPs
Questões dos clientes ________ _________ VOC ________ _________ RCCs ________ An example from our “Move-It!” Courier simulation: Build up from the VOC and balance with the VOB. This should ensure a win-win situation. CTP’s ________ VN ________ Questões de negócios ________ CBR’s VN - Voz do negócio RCN - Requisitos críticos do negócio CTP -Crítico para o processo VOC - Voz do Cliente RCC - Requisitos críticos do cliente

Indicadores de resultado do processo
Exemplos de RCC, CTP Crítico para: O cliente O mercado Crítico para: O negócio O regulador Os empregados Indicadores de resultado do processo RCCs Preço/Unidade Prazos de entrega Dimensões Pureza Confiabilidade Cor Nível de serviço RCCs Satisfaction of CCR’s is the reason that customers buy our particular product instead of a competitor’s product or service. CTPs are important to measure and balance because the focus here is on meeting CCRs profitably, which requires being mindful of what is critical to your business. Both sets of indicators work together to enable sound business decision making. Exercises which will focus on all 3 of these indicators (input, process, and output indicators) will follow. CTP ________ Custo/Unidade Produtividade Cumprimento dos regulamentos Tempo de troca Segurança Horas de treinamento CTP ________

Mais sobre considerações de medições
Uma regra permanece, independentemente das medidas que você escolher; tente utilizar o mínimo possível de indicadores Existe uma relação de custo/benefício e de relevância nas medições. Medidas em excesso são onerosas, improdutivas e podem desviar a atenção das áreas críticas. Indicadores de processo incorretos ou insuficientes não permitirão que você identifique os defeitos antes que ocorram A balance must be established between the following: Ease of obtaining data Time available to the project team Cost associated with obtaining the data for each indicator

RCCs e indicadores de resultado múltiplos
Alguns RCCs podem ser medidos em termos de uma expectativa específica de um cliente. Outros podem exigir vários indicadores de resultado. A tabela mostra como um RCC pode ter um ou vários indicadores de resultado associados. Esta tabela lista o segundo RCC da tabela acima, mas o mostra como três requisitos críticos de cliente diferentes associados com a entrega de um veículo. Independentemente de como o RCC é formulado, as equipes devem certificar-se de identificar todos os RCCs associados com um serviço de produção de processo e certificar-se que os RCCs são medidos pelos indicadores de resultado. Indicador de resultado Requisito crítico do cliente O produto é entregue em menos de três horas após o recebimento do pedido. O veículo correto é entregue na hora certa e no local certo O tempo de ciclo de entrega do produto desde a conclusão do pedido do cliente até a entrega do produto Especificações de número e tipo de veículos entregues corretamente prazos de entrega reais vs. prometidos prazos de entrega para cada veículo número de vezes que os veículos foram entregues a locais diferentes daqueles especificados no contrato If the CCRs are not defined accurately, then identifying appropriate output indicators is difficult. Customer feedback must be clarified. In the previous section, teams translated a variety of VOC data into critical customer requirements. Teams should be careful to recognize that some customer feedback and statements needed to be clarified and that a process for specifying CCRs involves considering key issues that customers may have with a product or service. From these issues, the team should be able to specify the critical customer requirements of the process output. Consider each of the CCRs that were translated from Voice of the Customer. Once the CCR is identified, it must be measured: CCR measurement links customer needs with operating requirements. Customer specifications must be identified. Targets of performance need to be set. Output indicators that are not clearly defined and linked to CCRs will lead teams to inaccurate conclusions regarding the performance of the process now and possibly later after improvements are implemented. Regardless of how the CCR is stated: Identify all of the CCRs associated with a process product or service. Ensure that each CCR is measured by an output indicator. Sometimes it may take more than one output indicator to measure the CCR. Indicador de resultado Especificações do número e tipo de veículos entregues corretamente prazos de entrega real vs. prazos de entrega prometidos para cada veículo número de vezes que os veículos foram entregues a locais diferentes daqueles especificados no contrato Requisito crítico do cliente O veículo entregue atende às especificações descritas no contrato. O veículo é entregue dentro do prazo especificado no contrato. O veículo é entregue no local especificado no contrato.

Seleção dos indicadores de processo corretos
Além de certificar-se que os indicadores proporcionam à equipe dados válidos e quantificáveis, as equipes devem se certificar que o que estão medindo realmente lhes permite avaliar as relações de causa e efeito ocorrendo dentro do processo. A seguir está uma lista das perguntas que cada equipe deve revisar após identificar os indicadores de resultado, de processo e de entrada. Cada indicador de processo é um verdadeiro "prognóstico", ou indicador principal, de pelo menos um indicador de resultado? Measuring the events leading up to output results is required for effective process control and improvement. These measures, referred to as leading or process indicators, focus on capturing more detailed data on quality and timeliness that should correlate to pertinent output measures. Process measures are usually associated with steps or groups of steps and typically capture rework time and costs in those areas where waste occurs. Process indicators are often referred to as “upstream” indicators (as opposed to outcome indicators, which represent quality of the output) because they are measurements taken from within the process, before the customer receives the product or service. Process indicators allow you to identify: Bottlenecks Process activities that are performed ineffectively The amount of rework or “special” work Abnormal variation and special causes Non-value-added activities This knowledge can help you identify root causes of process defects, which you measured with outcome indicators.

Seleção dos indicadores de processo corretos
Os indicadores do processo avaliam as áreas do processo que são conhecidas por afetar negativamente a qualidade do resultado do processo? A equipe identificou os indicadores de processo para as variáveis de processo que mais influenciam a capacidade do processo de atender os requisitos críticos do cliente e portanto os indicadores de resultado? Se um requisito crítico do cliente não é atendido, a equipe sabe por que (causa raiz)? Quais indicadores de processo adicionais podem ser necessários para responder a esta pergunta?

Seleção dos indicadores de entrada corretos
Os indicadores de entrada permitem a medição da consistência das entradas para o processo. Os indicadores de entrada medem os requisitos críticos que temos sobre os produtos ou serviços de nossos fornecedores? Os indicadores medem os elementos da entrada que são conhecidos por afetar a capacidade de nosso processo em atender aos requisitos críticos do cliente? Os indicadores de entrada são "prognósticos" verdadeiros, ou indicadores principais, de pelo menos um indicador de processo? Os indicadores medem aspectos da entrada que eliminariam, dentro de uma certa tolerância, inspeções, refugos, modificações significativos ou tempo de ciclo excessivo? Input indicators are measures that evaluate the degree to which process inputs are consistent with what the process needs to produce as an output. They are the key quality and delivery requirements placed on the raw materials coming into the process. The right input indicators help ensure that the process produces a high-quality output: It is very difficult to produce defect-free outputs without knowing the quality of the inputs to the process. If properly aligned with output and process indicators, input indicators will provide the data to identify the causes of variation within the process and ultimately the effect this has on the process output. Examples of where it is important to have input indicators: The quality of the raw materials a manufacturer purchases from its vendors will affect the quality of the product that it provides. It will also affect the cost and cycle time of the process by having more scrap and rework. The accuracy of the credit reports provided to a commercial lending bank by a credit agency will affect the satisfaction of commercial lender customers. It will also affect the profitability and risk exposure of the bank. The accuracy of a customer order will affect the customer’s satisfaction with a business order generation process (in this case, a business customer is actually the supplier of a business process—the input is the order information provided by the customer).

Módulo 2.3 Gerenciar a medição
Title: Created By: Medir Time: XX Minutes Note: You may further break down the module timing so that instructors know how the module is loaded. For example… Slides 1-20: ¼ of module complete, Slides 21-25: ½ of module complete, Slides 26-40: ¾ of module complete, Slides 41-55: complete module. Setting For each module element (presentation, examples, exercises, demonstrations, etc.), describe where people will be located. This will uncover logistics issues as well as help in preplanning movement of people and equipment if needed. Objectives At the conclusion of this module, Black Belts will be able to This is a list of what each Black Belt will be able to accomplish when this module is completed. Base each objective on Bloom’s taxonomy: o Knowledge (Identifies, labels, lists, names, quotes, recalls, recognizes, states, etc.) o Comprehension (Describes, distinguishes, estimates, explains, extends, gives examples, interprets, rewrites, summarizes) o Application (Completes, computes, demonstrates, modifies, practices, predicts, prepares, produces, shows, solves, uses) o Analysis (Diagrams, differentiates, distinguishes, identifies, illustrates, infers, outlines, points out, relates, separates) o Synthesis (Combines, composes, constructs, creates, designs, explains, generalizes, modifies, organizes, rearranges, rewrites, tells, writes) o Evaluation (Concludes, contracts, criticizes, explains, grades, justifies, ranks, relates, supports) Materials List all materials required to successfully deliver this module. Remember items such as tape, flipcharts, pens, pencils, markers, presentation files, reference files, books, websites, construction paper, stapler, hole punch, etc. Preparation This category describes specific physical preparations necessary for a given module, including room preparations and the materials that are needed to start the lesson. Provide suggestions on the organization of lesson materials. Módulo 2.3 Gerenciar a medição

Coleta de dados Identificar Medidas Etapa 1 Desenvolver definições operacionais para medir Etapa 2 Desenvolver um plano de medição Etapa 3 Coletar dados Etapa 4 Exibir e avaliar os dados O gerenciamento das medições começa com uma metodologia de coleta de dados. Atenção: lembre-se de executar a Análise do sistema de medição discutida em 2.6 As you can see from this slide, data collection is a process. This process must be uniformly followed for your efforts to be both efficient and effective. Data and measurement play key roles at each step of the DMAIC cycle. This section focuses on using data to establish a baseline on process performance. Data collection began with the identification of measures in module 2.1. Once performance measures are identified, your team needs to collect data to generate the measures. Measurement management is a disciplined approach to help the organization avoid being a “DRIP” organization (Data Rich, Information Poor). A DRIP organization is drowning in data, with no way to turn it into actionable information. Data collection is a four-step process; to effectively collect data that truly reflects the variation in the process that is being measured, teams need to systematically follow the steps outlined in the methodology. We collect data to create a common language within the organization; data makes decisions easier because of its objectivity. We also collect data so that we have quantifiable facts about a problem or opportunity; we do not want to come up with solutions for problems that do not exist.

Etapa 1: Desenvolver definições operacionais
Etapa 1: Definição operacional Uma definição operacional é um conceito que ajuda a orientar a equipe a pensar no que precisa medir, assim como os atributos-chave da medida: o que, como e quem. Ela proporciona a base para que a equipe chegue a um acordo e estabeleça consistência e confiabilidade na coleta de dados. Isso ajuda a assegurar que qualquer pessoa que utilize a definição acordada estará medindo a mesma coisa. Fornece a todo mundo o mesmo significado. Assegura que a consistência e a confiabilidade sejam estabelecidas no início. Descreve o escopo da medida (o que está incluído e o que não está). Example of a poor operational definition: Cycle time for applications. Example of a good operational definition: Collect data from all applications received by fax from January 3, 1999, to January 17, The response time will be determined by the date and time of the fax received, as shown on the faxed application, to the time the approval or rejection letter is faxed to the applicant, as shown on the fax log. Must have a method to measure criteria: The definition tells you how to get a value (either a number or Yes/No). The definition will clearly state how to get a measurement.

Etapa 2: Desenvolver um plano de medição
Etapa 2: Plano de medição A determinação do desempenho atual do processo geralmente exige uma coleta de dados. Ao desenvolver um plano de medição assegure-se que: Os dados coletados fazem sentido Os dados coletados são válidos Todos os dados relevantes sejam coletados simultaneamente Perguntas a responder: Precisamente quais dados serão coletados? Medição de desempenho? Causas de deficiências do processo? Analisamos todos os dados relevantes ou uma amostra? Qual é o tamanho correto da amostra? Qual é a freqüência correta? Qual será o método de seleção das amostras? Que ferramentas são necessárias? Que formatos serão utilizados? Que registros serão mantidos? Precisamos de um computador? Make sure you have the new black belts make a plan Data collected is meaningful: Make sure that all the data will mean the same thing. The data collected is valid: The data is collected the same way. The relevant data is collected concurrently: You can’t compare data sets successfully if they are collected at different times. The data plan must ensure that stable and consistent data is being collected. Emphasize that the collection of data is the most time-consuming process in Define, Measure, and Analyze. If it is done correctly, meaning that all the data is collected in the first pass and in the right form, a significant amount of time will be saved. In addition, the Analyze phase will be easier if both performance and cause data are collected.

Perguntas a responder: Que perguntas logísticas são relevantes? Quem coletará os dados? Onde os dados são coletados? Quando serão coletados? Que assistência adicional é necessária? O que você quer fazer com os dados? Usados diariamente, semanalmente, etc. Identificar as tendências nos dados do processo Identificar as deficiências do processo Demonstrar o desempenho do processo atual Identificar a variação em um processo Identificar as relações de causa e efeito The first question to ask is, “Can the characteristic be measured?” If Yes (which is most often the case), the next question becomes, “How can I measure it?” The initial choice is between continuous and discrete. If the characteristic can be measured on a continuum and the unit of measure can be broken down (e.g., time), the type of data will be continuous. If it can be measured by observing and determining a category, it is discrete. In addition, there are different types of discrete data. Attribute data counts occurrences and nonoccurrences (percentage of defective units). Count situations count occurrences for a fixed area of opportunity (number of defects per 50 invoices). Ordered data, though discrete, is “ordered” categories (poor, fair, good, excellent). It should be noted that in some instances, discrete data, though discrete, is analyzed as continuous. A way to describe or define continuous data is if the unit can be divided in half and it still has meaning: Example: A person’s weight can be divided in half and the unit still has value, but one cannot divide a person in half and still have a meaningful unit.

Dois tipos básicos de dados
Antes do início da coleta de dados, classificar os dados em diferentes tipos: contínuos ou discretos. Isto é importante porque: Fornecerá uma seleção de exibição de dados e ferramentas de análise Ditará o cálculo do tamanho da amostra Fornecerá informações de desempenho ou de causa Determinará o gráfico de controle apropriado a utilizar Determinará o método apropriado para calcular o Sigma There are two basic types of data: The first major type of data is called continuous or quantitative data. Continuous data is described as anything that can be measured on a continuum or scale. Examples here include inches, length, height, and weight. Continuous data always tells you more about your process. Think of the following example: If you were a parent, which data type would you prefer: your son or daughter telling you that he or she feels hot or a thermometer telling you that your child’s temperature is 103 degrees? The second type, called discrete or qualitative data, is defined as anything that can be designated into an either/or category. Examples of discrete or qualitative data include good/bad, yes/no, go/no go, male/female. Sigma measures can be applied to discrete data or continuous data. The definition of “data” from the American Heritage Dictionary is: Information, especially information organized for analysis or used as the basis for decisions. Data can be categorized into continuous and discrete, and then further into objective and subjective. Contínuos ou variáveis Discretos, categóricos ou atributos Medidos em um continuum Contagem ou categorias Subjetivos Sim/Não Categorias Classificação de desempenho do serviço (bom, fraco) Satisfação Contrato Objetivo transcorrido Dinheiro Peso Comprimento Subjetivos Satisfação Concordância Extensão Tipo de erro Objetivo Conta defeitos N° aprovados Nº de erros Tipo de documento

Dados de desempenho vs. Dados de causa
Dados de causa (x) Dados de desempenho (Y ou y) Entrada Processo Resultado Performance data: Measures the results of your process typically as it delivers to the customer requirements. Time to deliver, time to complete design, and number of defects found are examples of performance data. Identifying the gap between customer requirements and current level of performance establishes the baseline level of performance. Not surprisingly, teams will rely primarily on performance data at this stage of the improvement effort. Early in the effort, your team will collect performance data that describes current performance in “hard numbers.” This will show you whether you have changed things for the better. Cause data: Helps us understand why the process performs the way it does. Cause data should help identify potential root causes of the performance gap that exists between what the customer requires and what we deliver. Cause data should, if possible, be collected at the same time as performance data: In many cases, you will not know enough about potential causes until you have determined your processes’ current performance level. Be prepared to document current performance first; then brainstorm potential causes and collect additional data related to those causes at a later date. There are advantages to collecting both types of data at the same time: The advantages are that after potential root causes are identified, teams may not have to return to the data collection process; this can save a lot of time. This one-pass method of collecting data has an additional advantage of limiting the impact of data collection on the company as a whole. Companies that have dozens of improvement teams collecting data often become resistant to providing data. Y = f(x) Dados de desempenho Descritivos Enfoque em resultados Ajudam a estabelecer o desempenho atual Medem o desempenho de um processo Devem ser coletados primeiro Dados de causa Enfocam o motivo pelo qual o processo desempenha dessa forma Ajudam a identificar as causas raízes potenciais Colete este tipo de dados para explicar os problemas de desempenho

Cada equipe de melhoria 6 Sigma deve completar um plano de medição que contenha as seguintes informações: Exemplo: Tempo de ciclo para processamento de solicitação de empréstimo How will data be used and displayed? We collect data to better understand what our current situation is. This can be the identification of major defect contributors, to determine the process steps that take the longest time to complete, or to understand the relationship between overtime and absenteeism. These data sets are then used to further the identification of root causes. Remember to display data that will be easy for others to understand and interpret. Teams need to understand the current performance of the process being improved to: Baseline performance for present and future reference Understand process variation to ultimately improve process performance Determine how they will use and display the data they are going to collect Collect quantifiable facts about a problem or opportunity Measure the degree of direction of change Quantify the impact of a solution Facilitate cost/benefit analysis Communicate in an objective manner

Exemplo: Tempo de ciclo para processamento de aplicação de empréstimo Considerations for other data that should be collected at the same time: How will you display the data? What do you want to do with the data after it is collected? How do you want to stratify the data? What data might you need to identify and verify root cause? Cycle time for loan application processing: Performance measure: time to process a loan application Operational definition: Fax date, time Decision fax date, time Data source and location: Loan applications Representative fax number Sample size: 289 Who will collect the data: Tim Smith Dave Mann How will the data be collected: Randomly selected from September 1999 Other data that should be collected at the same time: Type of loan Amount of loan Dealer Time of day Day of week Considerações para outros dados que devem ser coletados ao mesmo tempo: Como você exibirá os dados? O que você quer fazer com os dados após coletá-los? Como quer estratificar os dados? Que dados você poderia precisar para identificar e verificar a causa raiz? A coleta de dados é um equilíbrio entre tempo, dinheiro e precisão (obtendo os dados que você precisa).

Alguém tem alguma experiência na coleta de dados?
Etapa 3: Coletar dados Siga o plano— anote qualquer desvio do plano Consistência — evite as tendências Observe a coleta de dados Alguém tem alguma experiência na coleta de dados? Plan for data consistency and stability: Method for validating measurement system: specify the method used to evaluate the consistency stability of the measurement system. Preliminary data display: sketch out the initial type of data display that you anticipate completing once the data is collected (e.g., billing accuracy – run chart of the # of defect fields per day and a Pareto chart of the # of defect fields by type of field, etc.). Steps to remember: Train everyone who will be collecting data. Make sure that data collection procedures are error-proof. Be there in the beginning to oversee data collection. Check to make sure that the measurements are stable. Check to make sure that the measurement procedures remain consistent. Check to see whether data looks reasonable.

Amostragem Utilizando uma amostra de dados você tira conclusões sobre toda a população de dados. Isto conhecido com “inferência estatística.” A amostragem economiza custos e tempo. A amostragem proporciona uma boa alternativa para coletar todos os dados. A identificação de um nível específico de confiança permite que tomemos decisões de negócios razoáveis. Parâmetros: m, s Amostragem de uma população População total de dados Amostra Inferência estatística Estatística: X, S, etc. Análise Why sample? It is often impractical or too costly to collect all the data. Sometimes data collection is a destructive process (e.g., taste testing). Sound conclusions can often be made from a relatively small amount of data. Using a sample of data to draw conclusions is known as “statistical inference.” Making inferences is a key aspect of statistical thinking. One of the first questions to ask is, “Do I need to sample?” The major reason that sampling is done is that it is practical—it is too expensive or too time-consuming to look at all data. Sampling provides a good alternative to collect data in an efficient and effective manner. An improvement team will often ask, “How many samples do we need to have a valid sample?” Though an important part of data collection is to obtain a reasonably sized sample, it is one of many questions to be addressed during the planning and development of a data collection plan. Sample size is just one aspect of a valid sample. The validity of the data is impacted by many things—operational definitions, data collection procedures and recording, etc. These aspects of data collection can often affect the validity of the data more than sample size. Know what sampling is and when to use it: Recognize when and where different types of bias may be introduced into common sampling situations and understand the importance of being representative Have an awareness of the different types of approaches to random sampling Gain experience in asking the appropriate questions to ensure that sampling is implemented effectively and efficiently

Amostragem sistemática do processo
Descritivo típico Estatísticas : Amostragem aleatória de uma população Amostragem sistemática do processo X X X Amostra X X X X Tempo médio de ciclo (xbar) Nº. de defeitos proporção de defeituosos desvio-padrão X Diferentes situações que impõem técnicas de amostragem: Analisar e controlar um processo Descrever uma grande população (i.e., tipos de clientes e comportamento de compra) What is sampling? Collecting data on only a portion of what is available. Why sample? Collecting information for all data might be too costly or too time-consuming. If done correctly, conclusions can be reached with a relatively small amount of information. This is known as statistical inference. You use a “sample” of the data to make statistical inferences and draw conclusions about the entire population. This can be a very accurate way of representing the entire population; when you do not know the population standard deviation, you can still calculate a confidence interval for “” on the basis of sample statistics. To do this, you must know both the mean and the standard deviation of the sample. Random sampling (e.g., sample to be selected cannot be predicted) Stratified random sampling (e.g., making sure that we sample each of our customer segments) Systematic sampling (e.g., every 100th bill)

Processo - Amostragem de subgrupo
X X X Amostra X Dia 1 Dia 3 Dia 2 Processo - Amostragem de subgrupo Amostragem em uma etapa particular no processo em cada dia (hora, semana, mês) A B C D Amostra Sampling a large population: It is too expensive to collect data on the whole population. We primarily want the sample to be representative (unbiased) of the population. Frequently used sampling techniques include: Random sampling (e.g., sample to be selected cannot be predicted) Stratified random sampling (e.g., making sure that we sample each of our customer segments) Systematic sampling (e.g., every 100th bill) Sampling a process: We are frequently interested in simultaneously studying both short-term and long-term variation. To get good estimates of each, we frequently collect data in subgroups in which the variation within each subgroup is only short-term variation. This will be discussed in detail in future training. População - Amostra aleatória estratificada Amostragem aleatória dentro de uma categoria lógica (localização, deslocamento, produto, etc.)

Considerações de amostragem
Onde Ponto do processo onde as etapas do processo afetam diretamente os resultados (relacionamento forte) Maximizar a oportunidade para a identificação do problema (dados de causa) Freqüência Depende do volume de transações e/ou atividades Processo instável—mais freqüentemente (utiliza amostragem sistemática ou de subgrupos) Processo estável—menos freqüentemente (utiliza a fórmula do tamanho da amostra) Depende de quão precisa a medição deve ser para tomar decisões de negócio sensatas Considerações A amostra é representativa do processo ou da população? O processo é estável? A amostra é aleatória? Existe uma probabilidade eqüivalente de selecionar qualquer ponto de dado? A resposta a cada uma dessas perguntas deve ser sim antes que possamos tirar conclusões estatisticamente válidas. You want to be 95 percent confident that the sample that you pick represents this normal curve. You have a 1:20 chance of being wrong. 2 sigma corresponds to a value of 1.96 in a normal curve. Ask: “Is this 95 percent confidence always sufficient?” Not always and you need to adjust this value to accommodate the more stringent confidence level.

Identificar as ferramentas para ajudá-lo a coletar dados
Dica: Identificar os tipos de dados que precisa coletar antes de elaborar o formulário. Listas de verificação Formulário simples de coleta de dados que ajuda a determinar com que freqüência algo ocorre. Diagramas de concentração Folha de verificação descritiva que o ajuda a marcar quando algo ocorre ou o tipo de problema. Checksheets: Are probably the most common type of data collection forms used, but there are a variety of other data collection forms. Concentration diagrams: Are most commonly physical representations of a product that has marks on it to show what problems occurred and where on the product they occurred. However, an example shown later in this module shows how the same idea can be applied to an administrative form. In this case, the object on which errors were occurring was the form that employees were filling out. By using a concentration diagram, the company can see what errors are being made and where on the object the errors occur most frequently. There are several different types of checksheet; teams should pick the ones that will best facilitate accurate and easy data collection. Hint: Identify the types of data you need to collect before you design the form!

Avaliar os dados Seu método de coleta de dados:
ofereceu dados confiáveis? forneceu informações consistentes durante todo o período de coleta de dados? forneceu um conjunto confiável de dados ? forneceu dados representativos? Se repetir a coleta de dados você obterá resultados semelhantes? Os dados coletados fornecem as informações necessárias?

Módulo 2.4 Gráficos de controle
Title: Created By: Medir Time: XX Minutes Note: You may further break down the module timing so that instructors know how the module is loaded. For example… Slides 1-20: ¼ of module complete, Slides 21-25: ½ of module complete, Slides 26-40: ¾ of module complete, Slides 41-55: complete module. Setting For each module element (presentation, examples, exercises, demonstrations, etc.), describe where people will be located. This will uncover logistics issues as well as help in preplanning movement of people and equipment if needed. Objectives At the conclusion of this module, Black Belts will be able to This is a list of what each Black Belt will be able to accomplish when this module is completed. Base each objective on Bloom’s taxonomy: o Knowledge (Identifies, labels, lists, names, quotes, recalls, recognizes, states, etc.) o Comprehension (Describes, distinguishes, estimates, explains, extends, gives examples, interprets, rewrites, summarizes) o Application (Completes, computes, demonstrates, modifies, practices, predicts, prepares, produces, shows, solves, uses) o Analysis (Diagrams, differentiates, distinguishes, identifies, illustrates, infers, outlines, points out, relates, separates) o Synthesis (Combines, composes, constructs, creates, designs, explains, generalizes, modifies, organizes, rearranges, rewrites, tells, writes) o Evaluation (Concludes, contracts, criticizes, explains, grades, justifies, ranks, relates, supports) Materials List all materials required to successfully deliver this module. Remember items such as tape, flipcharts, pens, pencils, markers, presentation files, reference files, books, websites, construction paper, stapler, hole punch, etc. Preparation This category describes specific physical preparations necessary for a given module, including room preparations and the materials that are needed to start the lesson. Provide suggestions on the organization of lesson materials. Módulo 2.4 Gráficos de controle

Variação Variação significa que o processo não produz exatamente o mesmo resultado cada vez que o produto ou serviço é entregue A variação existe em todos os processos Medir e compreender a variação em nossos processos de negócios ajuda a identificar especificamente qual é o nível atual de desempenho e o que deve ser mudado de modo a reduzir a variabilidade e assim reduzir os defeitos entregues aos clientes Key Learning: Control charting is used to get our arms around this variation. Setup: Use flip chart. Instructions: Place this on the flip chart: Manpower Material Method Machine Measurement Mileu (French for environment) (Mother Nature is not a good one to use, because how would you classify something like lighting, environment captures this.) Utilize examples for both Manufacturing and Transactional. Manufacturing: Part dimension from a machining process. Months of supply for inventory. Process efficiency measurement. Transactional: Invoice cycle time Cost reduction. (Anything with time and dollars) Transitions: Move into more clearly defining common cause variation. Variação nos dados

Variação de causa comum
Existem sempre causas de acaso inerente responsáveis pela variação natural em todos os processos devido à variação “normal” em materiais, ambientes, métodos, etc. (causas comuns) A variação dentro de um padrão estável de causas de acaso é inevitável Key Learning: The difference between common and special cause. Setup: Write on Flip Chart Instructions: Discuss the following: Common Cause (85% of Variability): Variation that is inherant (Built into the process) Variation that remains after special cause causes are eliminated. If this source of variation is excessive, management is responsible for reducing it. (Management controls the 6Ms, I.e. selection of machine or supplier) Special Cause (15% of Variability): Variation that occurs in a sporadic, unpredictable bases. I.e. Same time to get to work with some slight variation (+/-), and then you run over a nail and get a flat tire. Caused by some local fault in the system I.e. The nail in the road. If this source of variation appears someone local to the process is responsible for reducing it or at least initiating the action. Ask the following: Is In-Control good? A: Not necessarily because it says nothing about scrap or loss. Is Out-Of-Control bad? A: Not necessarily because on an R-bar chart where the R (range) goes to zero. This is an indication that there is no variation. Transitions: Now lets take a look at an actual control chart.

Variação de causa especial
Quando tivermos uma indicação de um desvio fora de um padrão estável de variação, temos que descobrir a razão do desvio (causa especial) Queremos remover a influência da causa especial se ela estiver afetando negativamente a qualidade do produto-processo Se a influência da causa especial estiver melhorando a qualidade do produto-processo (por ex., projetos 6 Sigma), queremos captar este efeito de forma permanente Key Learning: The difference between common and special cause. Setup: Write on Flip Chart Instructions: Discuss the following: Common Cause (85% of Variability): Variation that is inherant (Built into the process) Variation that remains after special cause causes are eliminated. If this source of variation is excessive, management is responsible for reducing it. (Management controls the 6Ms, I.e. selection of machine or supplier) Special Cause (15% of Variability): Variation that occurs in a sporadic, unpredictable bases. I.e. Same time to get to work with some slight variation (+/-), and then you run over a nail and get a flat tire. Caused by some local fault in the system I.e. The nail in the road. If this source of variation appears someone local to the process is responsible for reducing it or at least initiating the action. Ask the following: Is In-Control good? A: Not necessarily because it says nothing about scrap or loss. Is Out-Of-Control bad? A: Not necessarily because on an R-bar chart where the R (range) goes to zero. This is an indication that there is no variation. Transitions: Now lets take a look at an actual control chart.

Resultados do processo
O que causa a variação? Requisitos críticos do cliente Mercado Fornecedores Entradas do processo Processo de negócios Resultados do processo Defeitos Key Learning: Variability is a measure of consistency for each step in the process. Variability in process outputs is caused by variability throughout the process. All input and process variables must be the same to produce identical outputs. Setup: This slide should be moved before going into the detailed discussion of common and special causes. Instructions: Transitions: The concepts of common and special causes will be explored further A análise das causas raízes da variação leva à redução permanente dos defeitos A variação no resultado de processos causa os defeitos

Mapeamento da variação – Gráficos de controle
Tempo de comutação (min) Dias UCL CL LCL Key Learning: When do you take action on changing the 6Ms. (Need to know what type of variation you have, common vs. special.) Diifferences between run and control charts. (Control charts have limits and run charts are just data over time) (When you do not have control limits you do not know when to turn the knobs) Control Limits are not Specification limits which should never be on Control Charts. (If you put spec limits on you can be In-Control but out of Spec.) Setup: On Flip Chart Instructions: Show an X-bar-bar chart a data point above the upper control limit but below a spec limit. Show an R-bar chart corresponding data point as high indicating a wide variation/spread (still below control limit) Draw the distribution on the X-bar-bar chart on the data point with some of the distribution falling beyond the spec limit. You can be producing scrap/loss while X-bar-bar is within spec limits. Transitions: Summary

Gráficos de controle - Básicos
Têm a capacidade de indicar a presença de causas especiais que perturbam nossos processos Nos ajudam a detectar, diagnosticar e corrigir problemas de processo de forma conveniente Fornecem uma indicação visual do desempenho do processo fácil de compreender Key Learning: Understand when to use control charts and how to use them. Setup: Instructions: Transitions:

Reação aos dados/adaptação
Gráficos de controle Reconhecer a extensão da variação que existe agora para não reagirmos exageradamente à variação de causa comum (adaptação) Estudar o processo para identificar as fontes de variação e em seguida agir para eliminar ou reduzir estas fontes de variação ou mitigar seus efeitos As causas especiais podem ser identificadas com um programa de diagnóstico eficaz As causas comuns não podem ser removidas nem drasticamente reduzidas sem fazer mudanças fundamentais no processo Key Learning: You need to know what your normal variation is within the process. If you don’t you get tweaking which masks if you really have special cause variation. Setup: Instructions: Transitions: Discuss charts.

Reação aos dados/adaptação
Normal Key Learning: Demonstrates the need for control charts. Setup: Instructions: These are the results if you have your hands on the knobs all the time. I.e. changing golf clubs when your not golfing well Top graph indicates not tweaking while the second does. Results in more variation. Transitions: Steps in building a control chart. Reação aos dados Adaptação Adaptação

Gráficos de controle - Básicos
Etapas para elaborar um gráfico de controle apropriado Determinar o tipo de dados Coletar os dados consistentemente com o mapeamento de controle em mente Selecionar o gráfico de controle apropriado Elaborar o gráfico de controle Analisar desempenho do processo Tomar as medidas corretivas Key Learning: Know your type of data to pick the correct control chart. Setup: Instructions: Transition: How do you select what type of control chart to use.

Como selecionar o gráfico de controle apropriado
TIPO DE DADOS Contagem ou Classificação (Dados atributos) Medição (Dados de variáveis) Contagem Classificação Key Learning: Introduction of all the various control charts. Setup: Instructions: Be prepared to discuss briefly the Central Limit Theorem if needed, but more details follow in week 2 Transition: Defeitos Defeituosas Oportunidade fixa Oportunidade variável Oportunidade fixa Oportunidade variável Subgrupo de tamanho 1 Subgrupo de tamanho < 8-10 Subgrupo de tamanho > 8-10 Gráfico C Gráfico U Gráfico NP Gráfico P I-MR X-Bar e R X-Bar e S Distribuição de Poisson Distribuição binomial Distribuição Normal/Teorema do limite central

Eliminar as causas especiais
Tempo de comutação (min) Dias UCL CL LCL Variação sob controle Tempo de comutação (min) Tempo UCL CL LCL Variação fora de controle 1 2 4 3 5 Key Learning: You can be within the Control Limits but Out-Of-Control (8 Western-Electric rules for being out, referenced in Appendix and Mini-Tab Test button in Control Chart dialog box) Setup: Flip Chart Instructions: Ask them how the Control Limits are determined. - 3 sigma levels (99.73%) Transition:

Alguns produtos não conformes produzidos
Estados do processo* 100 % de conformidade nos produtos produzidos Alguns produtos não conformes produzidos Estado limite Processo sob controle Alguns produtos não conformes DEVEM mudar o processo ou mudar as especificações Classificar é apenas uma solução temporária Os gráficos de controle avaliam os esforços para a melhoria Controle dos dados do processo exibidos Estado ideal PROCESSO SOB CONTROLE Os gráficos de controle fornecem em tempo os alertas para qualquer dificuldade Key Learning: There is a difference between control and capability. 4 different types of processes: In-control / Out-of-Control and Capable / Not Capable ( Setup: This slide may be a little premature because we have not really addressed what control is nor what capability is. Stress the key learning points only. Utilize the flip chart, see instructions. Instructions: Utilize the idea of Faces in each quadrant: 1. In-Control & Capable: Smiley Face  2. In-Control & Not Capable: Frowning Face  (Making scrap) 3. Out-of-Control & Capable: Neutral Face  4. Out-of-Control & Not Capable: Frowning Face  (Making scrap) Ask which would you work on first? (Need to set a priority) Answer: #4 first (Eliminating special cause variation may bring you into capability, and In- Control and Capable ultimately eliminating scrap) then #2 second (eliminate scrap) You want to work on #4 and #2 because this is where you are bleeding. Why not #3 next? (There is no scrap or losses at this time) Transitions: Now lets define variation. Beira do caos Processo fora de controle 100% de produtos conformes Tudo pode parecer O.K. As causas determináveis determinam o que é produzido A qualidade e a conformidade podem mudar em um instante Estado de caos Processo fora de controle Alguns produtos não conformes As causas determináveis dominam As flutuações aleatórias devido a causas determináveis certamente frustrarão os esforços para a melhoria do processo A única forma de sair do caos é eliminar primeiro as causas determináveis O processo apresenta uma falta de controle * Understand Variation by Dr. Donald J. Wheeler.

Gráfico X-Bar e R Os gráficos X-bar & R são as formas de exibição dos dados de variáveis. Exemplos de dados de variáveis: largura, diâmetro, temperatura, peso, tempo, etc. Gráfico R Exibe as mudanças na dispersão do processo "dentro" do subgrupo. Pergunta "A variação das medições dentro dos subgrupos é consistente?” Gráfico X-bar Mostra as mudanças no valor médio do processo. Pergunta "A variação entre as médias dos subgrupos é maior que a prevista pela variação dentro dos subgrupos?" Key Learning: Know what each chart depicts. Know how to properly interpret. Setup: Instruction: You need to ask the right questions in order to interpret the charts. Transition: Lets draw one.

Gráficos de intervalo individuais e móveis
Exibe dados de variáveis quando o tamanho do subgrupo da amostra é um (E em certas situações, dados atributos) Investiga a variação entre as medições individuais Situações de uso apropriado: Utilize um subgrupo “natural” de um… Quando existem muito poucas unidades produzidas em relação às oportunidades de variáveis do processo (fontes de variação) a mudar Quando existe pouca escolha devido a escassez de dados Quando o processo desvia com o tempo e precisa ser monitorizado Key Learning Reason for use of this chart is lack of much variation within a subgroup Setup Use flipchart Instructions Little variability will result in control limits will be on the mean resulting in process out of control even though it might not be the case Transition How do you calculate?

Questões sobre os gráficos de controle
É importante compreender que: Os gráficos de controle não nos dizem se estamos ou não atendendo consistentemente às tolerâncias das especificações Eles nem identificam explicitamente nem removem as causas especiais Os gráficos de controle são dispositivos baseados em estatísticas para abordar a estabilidade do processo Precisamos desenvolver registros de processo significativos para levar em conta e documentar características físicas, itens de ação e os resultados obtidos

Medir Módulo 2.6 Medição R&R Title: Created By: Time: XX Minutes
Note: You may further break down the module timing so that instructors know how the module is loaded. For example… Slides 1-20: ¼ of module complete, Slides 21-25: ½ of module complete, Slides 26-40: ¾ of module complete, Slides 41-55: complete module. Setting For each module element (presentation, examples, exercises, demonstrations, etc.), describe where people will be located. This will uncover logistics issues as well as help in preplanning movement of people and equipment if needed. Objectives At the conclusion of this module, Black Belts will be able to This is a list of what each Black Belt will be able to accomplish when this module is completed. Base each objective on Bloom’s taxonomy: o Knowledge (Identifies, labels, lists, names, quotes, recalls, recognizes, states, etc.) o Comprehension (Describes, distinguishes, estimates, explains, extends, gives examples, interprets, rewrites, summarizes) o Application (Completes, computes, demonstrates, modifies, practices, predicts, prepares, produces, shows, solves, uses) o Analysis (Diagrams, differentiates, distinguishes, identifies, illustrates, infers, outlines, points out, relates, separates) o Synthesis (Combines, composes, constructs, creates, designs, explains, generalizes, modifies, organizes, rearranges, rewrites, tells, writes) o Evaluation (Concludes, contracts, criticizes, explains, grades, justifies, ranks, relates, supports) Materials List all materials required to successfully deliver this module. Remember items such as tape, flipcharts, pens, pencils, markers, presentation files, reference files, books, websites, construction paper, stapler, hole punch, etc. Preparation This category describes specific physical preparations necessary for a given module, including room preparations and the materials that are needed to start the lesson. Provide suggestions on the organization of lesson materials. Módulo 2.6 Medição R&R

Se não puder medir, você não poderá melhorar!
Por que medimos? Ao nível mais baixo medimos para tomar decisões sobre A conformidade com os padrões e especificações Subindo na cadeia das medições medimos para Atingir resultados a curto prazo Estimular a melhoria contínua Quando nos tornamos razoavelmente sérios sobre as medições, é habitualmente para Evitar defeitos futuros Aqueles que realmente compreendem seus sistemas de medição podem utilizá-los para Vantagem competitiva Plain and simple … what is measured is managed. The measurement system is the foundation of the improvement process. It enables us to establish baseline performance, identify root causes, and verify improvements. Without an effective measurement system, the analysis that we discussed in earlier sections, such as understanding variation and determining sigma performance, would be of little value. Se não puder medir, você não poderá melhorar! – Taguchi

Por que se preocupar com a variação nas medições?
Considere as razões por que medimos: Verificar a conformidade de um produto/processo com as especificações Assistir nas atividades de melhorias contínuas Como a variação das medições afetariam estas decisões? The effectiveness of our predictions and analysis are impacted by the amount of measurement variation present. Excessive measurement variation can make it difficult, if not impossible, to understand true process variation and capability. The observed process variation is produced by the numerous process variables at work, including the measurement system. If the variation in the measure process is too large, it becomes impossible to understand the other sources of variation in the process, making the data of little use for improvement activities. Which one of these pictures would you rather have? The answer is the graph with the smaller variation in measure. E se a quantidade de variação da medição for desconhecida ? Processo Processo Medição Medição A variação das medições pode fazer as capacidades de nosso processo parecerem piores do que são

A importância da análise de sistema de medição (MSA)
A importância de efetuar uma MSA está sendo negligenciada? Muitos recursos podem ser desperdiçados tentando melhorar um processo quando uma das principais fontes de variabilidade é o sistema de medição O sistema de medição deve ser cuidadosamente considerado antes de iniciar o trabalho de melhoria do processo O sistema de medição é a única fonte de variabilidade quando medir um produto ou um processo O objetivo do sistema de medição é compreender melhor as fontes de variação que podem influenciar os resultados produzidos pelo processo sob investigação Self explanatory … don’t spend a lot of time and money trying to improve the process if the major source of variation is coming from bad measurement. Whether developing a new data collection plan or as part of using an existing measurement system, an MSA is a critical part of your project. Let’s begin with a look at the overall process for MSA.

Elementos MSA O objetivo de um MSA é aprender o mais possível sobre o processo de medição em curto espaço de tempo A estratégia é incluir o equipamento, operadores, peças e outros fatores que serão habitualmente elementos do processo de medição Uma seleção aleatória de peças representando a variação inerente ao processo da produção deve ser feita As peças devem ser etiquetadas de tal forma a registrar as medições e remover as possíveis tendências do operador Cada peça será então medida várias vezes por cada operador utilizando o mesmo equipamento. Isto pode ser replicado para cada conjunto de equipamentos You’ve got to measure all the elements … see bullet 2. Remember to take parts which do not all have the same value when measured. You’re trying to test the capability of the measurement system so you need parts that will give you a range of measures. What’s bias … give the example … don’t let operator 2 see the measurement that operator 1 came up with. Another example, don’t let op 1 see results from h is previous testing on the same parts. As you can see from the elements listed above, the approach is to conduct a thorough and controlled analysis of the measurement process. It is essentially a designed experiment that explores the effects of critical sources of variation in the measurement process. Consequently, we will want to minimize other external “noise” factors while we focus on the key elements that will be a part of the operational measurement process.

Fontes de variação Variabilidade do produto (Variabilidade real) Variabilidade da medição Variabilidade total (Variabilidade observada) The MSA approach will enable us to understand the variation that comes from the measurement devices, the operators, and the procedure. Because the observed variation is composed of measurement variation and the actual process variation, we can now better understand actual process variation. Under Measurement Variation, ask where do you want the majority of the variation to show up? Answer … within the part variation. Variação total observada Variação real do produto/processo Variação da medição Variação de causa comum Variação de causa especial Variação entre peças Variação devida ao medidor Variação devida ao operador

Componentes do erro de medição
As fontes de variabilidade do sistema de medição são: Um critério geralmente reconhecido para aceitação do medidor ocorre quando a variabilidade do medidor R& R resulta em: Menos de 10%: Medidor aceitável De 10% a 30%: Pode ser aceitável Acima de 30%: O medidor é inaceitável e deve ser corrigido ou substituído Medição R&R é a porcentagem da variação total do processo relacionada com o sistema de medição quanto à repetição e reprodução The components of measurement error are: Bias (or inaccuracy): The measurements have a different average value than a “standard” method. Not repeatable: Repeated readings on the same material vary too much in relation to current process variation. Not reproducible: The measurement process is different for different operators, measuring devices, or labs. This may be a difference in either bias or precision. Unstable measurement system over time: Either the bias or the precision changes over time. Linearity: How the size of the part affects the accuracy of the measurement system. We will discuss each of these components in more detail in this module. If you are wondering how much Gage R & R is allowable, AIAG (Automobile Industry Action Group) recommends using percentage of tolerance as a criterion for determining whether a measurement system is satisfactory: Gage R&R % of Observed Variation Less than 10% Measurement system is excellent. 11% to 20% Measurement system is adequate. 21% to 30% Measurement system is marginally acceptable. Over 30% Measurement system is unacceptable. Valores reais Desvios Repetição Reprodutibilidade Medição R&R Estabilidade Linearidade Erro de medição Medições observadas

Repetição (Precisão) A variação dentro de medições sucessivas da mesma peça, mesma característica, pela mesma pessoa utilizando o mesmo instrumento. Também conhecido como erro de teste/reteste, utilizado como estimativa da variação a curto prazo. Two terms to keep in mind: Repeatability and Reproducibility Repeatability – also known as precision or test/retest error: There can be numerous sources of variation in repeatability, such as the instrument, the procedure, and the operator. Obviously, the less variation seen in repeated measurements, the more precise the process. The precision is a separate issue from accuracy, the difference between the measurement and the true value. We will talk more about this soon. Here we are concerned with the variability in repeated measurement under the same conditions. Once we have tight precision, we can move it to the target. Ask the question, which one is better? Answer … the one with the yellow arrow. Key learning – Define REPEATABILITY (Also known as precision or test/retest error) – Same part, same feature, same operator, same measurement tool REPEATABILITY (is not ACCURACY) – doesn’t mean that your hitting the target, but you are hitting the same area consistently. Setup – Instructions – Discuss potential causes of problems with repeatability? (instrument itself, the operator) TRY TO BRING IN A TRANSACTIONAL EXAMPLE – such as developing a quote (dummy quote that is actually the ‘same part’_ Transition – That’s what repeatability is, now let’s go back and look at how we can graphically show it. What does it ‘look like’ on our MINITAB 6-pack? Alvo de processo ideal

Reprodutibilidade A reprodutibilidade é a variação na média das medições feitas por diversos avaliadores utilizando o mesmo instrumento de medição quando medirem características idênticas na mesma peça Inspetor A Understanding reproducibility helps us to identify sources of variation between operators. These sources include differences in application of the procedure, understanding of the procedure, operation of the instrument, and interpreting the results. Understanding these differences, we can work to develop measurement systems that minimize variation and therefore make our measurement process more consistent. Ask the question, which one is better? Answer … Chart on the left, because … the average of the measures is closer together. Key learning – REPRODUCIBILITY – Definition from slide. Same Part/ Same Feature/ Same Instrument – DIFFERENT OPERATORS or appraisers USE SPEAKER NOTES Setup – Understanding reproducibility helps us to identify sources of variation between operators. These sources include differences in application of the procedure, understanding of the procedure, operation of the instrument, and interpreting the results. Understanding these differences, we can work to develop measurement systems that minimize variation and therefore make our measurement process more consistent Instructions – Highlight a TRANSACTIONAL Ask for examples as to what can cause reproducibility problems (understanding instructions on ho to measure, using the instrument differently, interpreting the results ) POINT OUT that each point (for InspectorA ) represents an AVERAGE of multiple measurements for the same part (a sub-group of the same part). That exact same ‘sub-group; was also measured by the other operators(Inspectors A & B) and is represented by a single dot in the other operator’s groups. And other dots represent different sub-groups for the same type (but not the exact same parts). (In the dartboard, there are five different sub-groups represented.) Transition – What chart’s on the MINITAB 6 Pack are we going to look at to help us evaluate reproducibility? (X bar) Inspetor A Inspetor B Inspetor C Inspetor C Inspetor B

Efeitos das tendências
As médias das medições são diferentes por um valor fixo. Os efeitos das tendências incluem: Tendência do operador – Diferentes operadores obtêm médias diferentes detectáveis da mesma coisa Tendência da máquina – Diferentes máquinas obtêm médias diferentes detectáveis da mesma coisa, etc. Outros – Dia-a-dia (ambiente), dispositivos, clientes e fornecedor (unidades) If you wish to understand the differences in the measurement system for additional factors, such as different company sites or supplier differences, then we would expand the experiment to include the repeated measurements of the various parts by various operators within the different sites or suppliers. For example, what you’re doing here is using the same gage over and over. If you want to test other gages, you have to specifically include that in the test; you won’t automatically get it. Alvo de processo ideal Instrumento 2 Instrumento 1

Precisão do instrumento
Precisão do instrumento é a diferença entre o valor médio observado e o valor mestre. O valor mestre é um padrão de referência aceito, rastreável Jim drew the picture here of the curve with the vertical line being away from the known standard. Valor mestre (Padrão de referência) Valor médio

(Padrão de referência)
Estabilidade A ausência de causa de variação atribuível; a propriedade de estar sob controle estatístico. A consistência das medições ao longo do tempo Keep in mind that a stable measurement system is not necessarily a good measurement system. We could be stable, but have too much bias and/or variation. Key learning – A Stable measurement system does not necessarily a good one. It just means that you expect to get the same results over time. Setup – Keep in mind that a stable measurement system is not necessarily a good measurement system. We could be stable, but have too much bias and/or variation. Instructions – Transition – Can we expect measurements taken on parts (with a range of sizes) to be measured with the same degree of accuracy? Valor mestre (Padrão de referência) Tempo um Tempo dois

Linearidade Uma medida da diferença na precisão sobre a faixa de capacidade do instrumento Sobre que faixa de valores para uma determinada característica o dispositivo pode ser utilizado? Quando o equipamento é utilizado para medir uma ampla faixa de valores, a linearidade é uma preocupação Understanding linearity helps answer the question, “Can we measure correctly all of the parts that have different sizes.” For a good instrument, we would expect to have the same accuracy, with some random variation, over the range of measurements that we would expect to see in the process. If there is a problem, we would see trends or shifts in the accuracy, in addition to random variation, over the measurement range. Key learning – Liked to think in % terms that I’m accurate at every measurement at each end of the scale.. Setup – Understanding linearity helps answer the question, “Can we measure correctly all of the parts that have different sizes.” For a good instrument, we would expect to have the same accuracy, with some random variation, over the range of measurements that we would expect to see in the process. If there is a problem, we would see trends or shifts in the accuracy, in addition to random variation, over the measurement range. Instructions – Micrometer – would expect it to be as accurate at one end of it’s scale as it is at the other. TRANSACTIONAL EXAMPLE: Want a quoter to be only X % off on a $100 project and the same % off on $100K project he is quoting. Transition – One more major characteristic we want to talk about is Discrimination…… Precisão A linearidade não é uma preocupação aqui Medidor 2 A linearidade é uma preocupação aqui Medidor 1 Unidades de medição 0, , , ,0001

Discriminação Discriminação é a capacidade de detectar até mesmo pequenas mudanças nas características Se inaceitável pode não ser apropriado para identificar a variação do processo ou quantificar os valores individuais das características das peças Não pode detectar a variação do processo nem a variação de causa especial As shown above, when using the ruler, the discrimination is such that each unit measures the same. We know that every process has variation in its output. If our measurement system doesn’t detect it, that doesn’t mean that there is no variation. It means simply that our measurement systems cannot discriminate the difference from part to part. In general, the more discrimination you have, the better; but for practical purposes, it may be too costly or just overkill. You will need to decide what degree of discrimination is appropriate. We will discuss some guidelines next to help in making the decision. Key learning – DEFINE Discrimination – use the example on the slide. Why are we interested in discrimination? We want to know if our gage is capable of actually discerning the differences in your product?? Setup – As shown above, when using the ruler, the discrimination is such that each unit measures the same. We know that every process has variation in its output. If our measurement system doesn’t detect it, that doesn’t mean that there is no variation. It means simply that our measurement systems cannot discriminate the difference from part to part. A gage should read to 1/10 of the spec. Instructions – Transactional example: If you were quoting a car- would you get the same quote if the asked for blue or white? If there is a cost difference in paints, you would want to be more discriminating on that feature. DON’T FLIP PAST THIS SLIDE UNTIL YOU’VE CONVINCED THEM WE HAVE A WAY TO EVALUATE DISCRIMINATION for Transactional. Transition – What do the Minitab charts look like in terms of discimination? Régua Paquímetro Micrômetro ,28 ,279 ,2794 ,282 ,2822 ,2819 ,2791

Módulo 2.7 Análise de capacidade
Title: Created By: Medir Time: XX Minutes Note: You may further break down the module timing so that instructors know how the module is loaded. For example… Slides 1-20: ¼ of module complete, Slides 21-25: ½ of module complete, Slides 26-40: ¾ of module complete, Slides 41-55: complete module. Setting For each module element (presentation, examples, exercises, demonstrations, etc.), describe where people will be located. This will uncover logistics issues as well as help in preplanning movement of people and equipment if needed. Objectives At the conclusion of this module, Black Belts will be able to This is a list of what each Black Belt will be able to accomplish when this module is completed. Base each objective on Bloom’s taxonomy: o Knowledge (Identifies, labels, lists, names, quotes, recalls, recognizes, states, etc.) o Comprehension (Describes, distinguishes, estimates, explains, extends, gives examples, interprets, rewrites, summarizes) o Application (Completes, computes, demonstrates, modifies, practices, predicts, prepares, produces, shows, solves, uses) o Analysis (Diagrams, differentiates, distinguishes, identifies, illustrates, infers, outlines, points out, relates, separates) o Synthesis (Combines, composes, constructs, creates, designs, explains, generalizes, modifies, organizes, rearranges, rewrites, tells, writes) o Evaluation (Concludes, contracts, criticizes, explains, grades, justifies, ranks, relates, supports) Materials List all materials required to successfully deliver this module. Remember items such as tape, flipcharts, pens, pencils, markers, presentation files, reference files, books, websites, construction paper, stapler, hole punch, etc. Preparation This category describes specific physical preparations necessary for a given module, including room preparations and the materials that are needed to start the lesson. Provide suggestions on the organization of lesson materials. Módulo 2.7 Análise de capacidade

Capacidade do processo – O que é?
Comparação quantificável da Voz do cliente (limites de especificações) com a Voz do Processo (limites de controle) A maioria das medições possui um valor alvo e limites aceitáveis de variação ao redor do alvo O nível até o qual os valores “esperados” se enquadram nestes limites determina a capacidade do processo em atender aos seus requisitos Considere as medições principais de desempenho do processo em: Reatividade de uma Help desk Planicidade de um laminado Taxa de vazão de uma bomba One of your major challenges during your improvement project will be to link the Voice of the Customer to the Voice of the Process. If we do this effectively, we are well on the way to process improvement. We are going to discuss how to analyze and express process capability and process sigma. This assumes that first we have accurately captured the Voice of the Customer in the form of requirements and that we have an effective measurement system to monitor process performance. Capability is defined as the ability of a process to produce outputs that meet engineering and/or customer specifications. Improving process capability is one of the three necessary requirements of a sound strategy for process improvement (in addition to obtaining stable processes and reducing variability). A capable process is one where the distributions of the process output measurements are centered on the target and a very high percentage of the measurements fall within the specification limits. Capability indices are introduced as a means of measuring the capability of a proce ss.

Razão de capacidade do processo – Cp
Razão da variação total permitida pela especificação sobre a variação total realmente medida no processo As metas típicas para Cp são maiores que 1,33 (ou 1,67 para itens de segurança) Cp always assumes that the output of the process is centered between the specification limits. Below is what several values of Cp would look when comparing the data distribution with the specifications: LSL USL < 1.0 Poor Capability 1.0–1.5 Marginal Capability > 1.5 Good Capability > 2.0 6 s Cp Interpretation Se Cp < 1, a variabilidade do processo é maior que os limites de especificação

Razão de capacidade do processo – Cp
Variacão normal do processo Variação permitida (espec.) C p = ou 99,7% dos valores Cp and Cpk are measures of the natural spread and centering of the population to specified limits. Cp is an index of the spread of the population in relation to the spread of the spec limits. Cpk is an index of the centering of the population in reference to the spec limits. In the denominator, we use the term ‘Normal Variation of the Process’ and write it as +/- 3 sigma. This is due to 99.7% of the population falling within +/-3 sigma of the mean. We use this as the ‘estimate’ of the total population. If the Spec limit range is equal to +/- 3 sigma, what is Cp? Want Cp to be 2 or better - why? Because then we have only consumed 1/2 of the spec range with our process, permitting shift in the mean without impacting our customer - maybe! Why maybe? It depends on where the process is centered. Good Analogy to use: car in garage example where the garage walls are the specification limits and the car width is the process width. -3 +3 Largura do processo LSL T USL , , , , C p = 1 Example 12 s C = 6 s C p = 2 p C p = 1 LCL UCL UCL m m C p = 2 -3 s +3 s -6 s +6 s USL LSL USL UCL, LCL and USL, LSL are the same

Razão de capacidade do processo– Cpk
Este índice leva em conta o desvio de média dinâmico no processo – a quantia pela qual o processo está afastado do alvo Why is it important to look at both Cp and Cpk if there are upper and lower specs? Cp is for spread, Cpk is for centering. Single sided specs use a different measure which we will look at later. Which process would you expect to get more defects from? , , Example 12 s C = 6 s C p = 2 p LCL UCL m -6 s +6 s LSL USL , , Example 12 s C = p 6 s C p = 2 LCL UCL m -9 s +3 s LSL USL

Utiliza a análise de capacidade
Efetuado em equipamento novo como parte do processo de qualificação e de aprovação Efetuado em um processo existente como meio de estabelecer o desempenho atual das operações correntes (assim é possível dizer quando a melhoria ocorreu) Quando efetuado periodicamente, é um meio de monitorizar o desgaste de um equipamento e a deterioração de um processo por qualquer motivo (material, pessoal, ambiente, etc.) Pode ser efetuado em mais de um processo que tenha uma especificação estabelecida, de fabricação ou transacional (a especificação é necessária para os valores no numerador) e tenha um sistema de medição capacitado (necessário para os valores válidos no denominador) During your project, you could do a capability analysis in: The Measure phase to baseline your process performance The Improve phase to evaluate different improvements and to quantify overall process improvement The Control phase as a means to monitor and maintain the gains

Preparação para a análise de capacidade
Quando começar a medir/monitorizar um parâmetro, sempre: Calibre o sistema de medição (a menos que tenha sido feito recentemente) Utilize um padrão rastreável pelo NIST (National Institute of Standards and Technology) [Instituto nacional de padrões e tecnologia] Um técnico treinado Execute a análise do sistema de medição (MSA) Grupo de peças reais (utilize peças nas extremidades superior e inferior da faixa de tolerância, mesmo peças rejeitadas) Grupo de operadores de máquina reais Execuções múltiplas ‘cegas’ e aleatórias O processo deve estar estatisticamente sob controle In order to effectively assess capability, the measurement instruments must be accurate and functioning properly. Also, our measurement system must be stable, with minimal variation, so that we can effectively understand our process variation. We will discuss how to conduct an MSA in the next unit. Why do you think that the process should be in control? If the process is unstable, then any predictions we could make are inaccurate.

Plano de ação de capacidade
Dê a prioridade mais elevada aos parâmetros com Cpk’s inferiores a 1,0 (centre a dimensão, reduza a variação ou ambos) Se possível, obtenha o abrandamento das tolerâncias. (Se o produto/processo estiver maduro e não houve problemas com os clientes, qual é a necessidade para esta especificação formal quando outra especificação “de fato” foi utilizada historicamente?) Inspecione, meça e classifique 100% Faça um gráfico utilizando os dados das medições Utilize o SPC nos parâmetros com os Cpk entre 1,0 e 1,33 (ou 1,67 se forem itens de segurança) Considere a transição para a verificação de Primeira Peça para os parâmetros acima de 1,33 (ou 1,67 se aplicável) e SPC mapeando a Primeira Peça e dados de auditoria This action plan shows the hierarchy of how to respond to the results of your capability analysis. If you were analyzing several parameters to determine where improvement was needed, you would start working with those with a Cpk less than These parameters are producing nonconformities, and the sooner these are addressed, the better. In the short term, to stop these nonconformities from moving through the system, you will need to inspect 100 percent and remove the defects. In the long term, you will need to target and/or reduce variation. After improvement has been made, you can reduce your rate of monitoring.

Os custos são sempre lembrados
Existe um nível de qualidade otimizado além do qual os custos de melhoria da qualidade superam as economias de custos esperadas para um número de defeitos reduzido Custo Sigma Ótimo Impacto do nível de qualidade sobre o custo All this is not to say that 6 sigma is always the goal. It is always a question of cost/benefit. How much benefit is there in reducing the costs of poor quality? How much will it cost you to make this improvement? (We will discuss later in more detail how to understand the cost associated with variation and lower sigma performance and compare that with the cost of making improvements.) You may find in some instance that 4.0 SQL is optimum, while in other instances you may determine 7.0 SQL is needed.

Por que 6 Sigma é a meta 6s 5s 4s
While some may say that a goal of 6 sigma performance sounds too aggressive and may not be cost-effective. If you have a complex product and/or process, 6 sigma yield will be needed at each process step or for each part in order to have RTY of greater than 90 percent. Note on the above chart how quickly the RTY drops off for sigma values less than 6. At 4 sigma per step or part, the RTY drops off drastically to zero in approximately 500 steps or parts. Taxa de rendimento acumulado (RTY) é a probabilidade que um produto passe por todo o processo sem reprocessamento e sem nenhum defeito.

Taxa de rendimento acumulado vs. Rendimento do primeiro passe
66% não é 90% ... por que não? Processo 1 2 3 Rend. Acum. 81% 73% 4 66% Teste final = 90% Rend. (Rendimento após inspeção ou teste) Refugo Entradas Fábrica oculta NÃO OK Operação Rendimento do Primeiro passe OK Qualidade do cliente 90% Inspecionar Reprocessamento Often, when first looking at process sigma, an organization may use final test yield. This may be helpful as a high-level scorecard, but it does not fully represent the costs associated with defects that occur throughout the production process. The scrap and rework that occurs in each step of the process are referred to as “the hidden factory.” To better account for the impact of this hidden factory, we use an approach to calculating yield referred to as Rolled Throughput Yield. By considering the yield of the separate steps involved in a multistep process, we can obtain a more accurate estimate of performance. In the above example, while the final test yield is 90 percent (which sounds pretty good), when you look at the four steps of the process, each having a 90 percent yield, the Rolled Throughput Yield (RTY) is only 66 percent (RTY = 90% x 90% x 90% x 90%). This RTY says that for this process, 66 percent will make it through the process defect-free and 34 percent will require rework. O uso do teste final “Rendimento do primeiro passe” ignora a fábrica oculta. O desempenho do teste final é uma função da inspeção/teste ou de prevenção.

Exemplo de Taxa de rendimento acumulado – Declaração
Airtronics possui um processo de sete etapas para pegar uma requisição de compra e transformá-la em uma Ordem de compra emitida As sete etapas possuem as seguintes taxas de rendimento de primeiro passe: Etapa 1:0,981 Etapa 2:0,972 Etapa 3:0,943 Etapa 4:0,892 Etapa 5:0,943 Etapa 6:0,904 Etapa 7:0,963 Qual é a Taxa de rendimento acumulado para este processo de 7 etapas? This looks like it may be a strong performing process. Are your processes yielding this much at each step?

Exemplo de Taxa de rendimento acumulado – Solução
A Taxa de rendimento acumulado para este processo de 7 etapas é de: Etapa 1 x Etapa 2 x Etapa 3 x Etapa 4 x Etapa 5 x Etapa 6 x Etapa 7 = Taxa de rendimento acumulado 0,981 x 0,972 x 0,943 x 0,892 x 0,943 x 0,904 x 0,963 = 0,658 Conclusão: 66 por cento das requisições de compra passam pelo processo sem erros na primeira vez The RTY shows that only 66 percent make it through defect-free even though the individual steps range from 3.5 to 2.7 SQL.

Title: Created By: Medir Time: XX Minutes Note: You may further break down the module timing so that instructors know how the module is loaded. For example… Slides 1-20: ¼ of module complete, Slides 21-25: ½ of module complete, Slides 26-40: ¾ of module complete, Slides 41-55: complete module. Setting For each module element (presentation, examples, exercises, demonstrations, etc.), describe where people will be located. This will uncover logistics issues as well as help in preplanning movement of people and equipment if needed. Objectives At the conclusion of this module, Black Belts will be able to This is a list of what each Black Belt will be able to accomplish when this module is completed. Base each objective on Bloom’s taxonomy: o Knowledge (Identifies, labels, lists, names, quotes, recalls, recognizes, states, etc.) o Comprehension (Describes, distinguishes, estimates, explains, extends, gives examples, interprets, rewrites, summarizes) o Application (Completes, computes, demonstrates, modifies, practices, predicts, prepares, produces, shows, solves, uses) o Analysis (Diagrams, differentiates, distinguishes, identifies, illustrates, infers, outlines, points out, relates, separates) o Synthesis (Combines, composes, constructs, creates, designs, explains, generalizes, modifies, organizes, rearranges, rewrites, tells, writes) o Evaluation (Concludes, contracts, criticizes, explains, grades, justifies, ranks, relates, supports) Materials List all materials required to successfully deliver this module. Remember items such as tape, flipcharts, pens, pencils, markers, presentation files, reference files, books, websites, construction paper, stapler, hole punch, etc. Preparation This category describes specific physical preparations necessary for a given module, including room preparations and the materials that are needed to start the lesson. Provide suggestions on the organization of lesson materials. Módulo 2.8 Plano de gerenciamento/comunicação do depositário (stakeholder)

Gerenciamento de depositários (stakeholders)
Liderança comprometida Medições e resultados quantificáveis Incentivos & Responsa- bilidade Líderes de equipe 6 Sigma de tempo integral Integração estratégica Rede de cliente e mercado Estrutura do processo de negócios O comprometimento da Liderança é critico para o sucesso! Perguntas a fazer: Quem são o patrocinador e os depositários? Qual é seu nível de insatisfação com o estado atual? Que dados surgiram para criar esta necessidade ou este desconforto? Key Learning Absence of committed Leadership for 6 Sigma would mean it would fail. Absence of top leadership support for your project would most definitely mean failure. Set up Ask question to class Instructions Do you know what the current state of your project is? If not what do you do? Answer ( project charter or gap analysis) Answer ( involve project sponsor) Transition Why do care about stakeholders?

O que é gerenciamento do depositário (stakeholder)?
Identificar os depositários Compreender os depositários Influenciar os depositários Key learning Begins at project start up and is the Proactive process of identifying, understanding and influencing key individuals Increase change readiness Provide burning platform Derives from stakeholder analysis. Secures commitment from impacted individuals and groups or potential influencers Tailor your plan to meet the needs Maintain your plan since stakeholders change, and their Views and interests could change Transition Other keys to stakeholder management

Criar e fortalecer os relacionamentos que podem ser aproveitados para gerenciar seus esforços de mudanças Gerenciar expectativas Estabelecer um canal de comunicação de duas vias Desenvolver um processo para detectar reações medrosas ou negativas que possam prejudicar os esforços de mudança Gerenciar as resistências à mudança Key learning It is critical to be an effective communicator Transistion So who is a stakeholder?

Quem é um depositário (stakeholder)?
Depositários são indivíduos e grupos de pessoas que têm a capacidade de influenciar ou que são afetados pela direção e pelo sucesso do projeto Clientes, proprietários, fornecedores e outros parceiros de negócios, fabricantes, membros de equipe, reguladores, pessoas dentro do processo, comunidade de investimento Diferentes depositários podem perceber as mesmas mudanças de formas drasticamente diferentes A avaliação dos depositários e as questões dos depositários são necessárias para identificar: A faixa de interesses Questões a serem consideradas no planejamento das mudanças e Desenvolver a visão e o processo de mudança de uma forma que gere o maior suporte Key learning Includes both internal as well as external individuals and entities. The depth of stakeholders that you will identify depends on the project scope and its objectives. Different stakeholders can have different opinions. Know your stakeholders and their specific interest in your project. Transition This involves the management at all levels of the organization

Equipe de liderança: Primeiro elo na cadeia de liderança de ação Gerenciamento médio: Segundo elo na cadeia de liderança de ação Empregados de frente: Terceiro elo na cadeia de liderança de ação Key learning Project sponsor responsibilities Charter and authorize the team Closely involved with the team progress and Ensures that the team stays on track, Has access to the necessary resources, and Helps develop support for the team’s recommendations among other leaders Regularly schedule reviews with your sponsor Develop good communication plan for your stakeholders Transition What are the risks of not having a plan? Uma mudança de sucesso precisa de uma cadeia de liderança sem interrupções, de cima a baixo

Riscos potenciais do gerenciamento inadequado dos depositários: Expectativas não realistas Depositários preocupados com o impacto pessoal Os rumores se tornarão a principal fonte de informação Resistência ao esforço das mudanças Medo e confusão Set up Use flipchart Instructions take poll from and make sure you cover above points Transition Here are the five stakeholder roles

Cinco regras dos depositários (stakeholders)
Direção Entrega As visões devem ser consideradas mas não autorizam ou participam das mudanças Cliente Responsável por atingir a mudança e tem um contrato com um líder de mudança Agente de mudanças Liderança Líder da mudança Autoriza as mudanças Key learning Change Leader – Project Sponsor Change Agent – Black Belt Change Agent – Process Owner but not necessarily the only one Influencer – Stakeholders other than sponsor Transition What are the types of stakeholder resistance? Influenciador Suporta, influencia e às vezes inicia a mudança mas não pode liderá-la Alvo da mudança Deve mudar para que os benefícios sejam proporcionados

Principais tipos de resistência dos depositários (stakeholders)
Resistência técnica: os depositários acreditam que o 6 Sigma produz sentimentos de inadequação ou estupidez em conhecimento estatísticos ou de processo Resistência política: os depositários vêm o 6 Sigma como uma perda de poder e controle Resistência organizacional: questões de experiência dos depositários sobre orgulho, ego e perda de propriedade das iniciativas de mudanças Resistência individual: experiências dos depositários com medo e paralisia emocional como resultado de forte tensões Key learning You may have resistance to your 6 sigma project How you handle depends on the type Setup Ask question Have you demonstrated resistance to something? Get feedback Instructions We will see some slides in the future that will cover strategies to overcome resistance Transition Let’s see why it’s important to have stakeholder management

Depositários apoiadores Depositários desafiadores
Ouve Positivo em relação ao projeto Demonstra consciência das metas, abordagem, cronograma e membros da equipe do projeto Entusiasta; deseja ser envolvido Disposto a oferecer recursos, instalações e tempo pessoal Proativo para ver que impacto pessoal terá o projeto Contribui voluntariamente com idéias Apático Interrompe, não realmente interessado. Satisfeito, por que mudar? Projeto percebido como baixa prioridade Não é cooperativo nem disponível Muito crítico…um oponente verbal Não quer nada com o projeto Se comporta como uma barreira aos requisitos de implementação do projeto Relutante em falar/discutir Key learning Characteristics of stakeholder buy in Transition How do we overcome this resistance?

Estratégias para vencer as resistências
Resistência técnica: enfoca conceitos de alto nível para estabelecer competências. Em seguida agrega mais teoremas estatísticos À medida que a base de conhecimentos se amplia Resistência política: aborda questões de “perda percebida” imediatamente. Procura os campeões para estabelecer um consenso sobre o 6 Sigma e seu impacto sobre as mudanças Resistência organizacional: procura formas para permitir que o resistente tenha maior controle sobre as iniciativas 6 Sigma Resistência individual: diminui o medo de um maior envolvimento, informação e educação Key learning Goal is to embed the 6 Sigma methodology. Embed through commitment Transition Let’s do an exercise

Por que as pessoas não gostam de mudar
“A maioria das pessoas vêem as mudanças como negativas devido a uma experiência negativa que tiveram em iniciativas de mudança anteriores, ou as vêem como perda…” --George Eckes Key learning Expect resistance Transition Communicate Communicate Communicate Muitas pessoas não percebem as mudanças como agregadoras …somente como perda

Comunicação é a chave para vencer as resistências
Manter os depositários conscientes e envolvidos em seu projeto… Revisões portal Encontros de atualização Treinamento interativo Key Learning Have frequent project updates with all people involved Transition Use a template

Gabarito de estratégia da comunicação
Key learning Steps to ensure you are communicating at the right time and with right people Transition Another style template to consider using

Gabarito do plano de comunicação

Análise dos depositários (stakeholders): Ferramentas e técnicas
A meta da Análise dos depositários: Fornecer informações (Comunicar e transferir conhecimentos ) Envolver as pessoas no processo de mudança (Aproveitar experiências e estabelecer propriedade) Compreender a resposta humana à mudança (Fornecer orientação e suporte) Identificar os depositários potenciais que suportam ou não suportam a mudança, sua resposta à mudança e seus efeitos sobre o projeto nos proporciona uma melhor compreensão dos desafios que a implementação oferece Interagir (proativamente) com os depositários para estabelecer as entradas-chave para a estratégia de comunicação, identificar as questões-chave a serem abordadas no planejamento da transição e impor a prontidão das mudanças Key learning Tool for the team to use and be done early on in the project to identify resistance, and helps you create your plan Transition Additional keys to understanding

Análise dos depositários (stakeholders): Ferramentas e técnicas
Análise dos depositários é uma técnica que identifica os indivíduos ou grupos afetados por e capazes de influenciar o processo de mudança. A avaliação dos depositários e as questões dos depositários são necessárias para identificar a faixa de interesse que precisa ser levada em consideração no planejamento da mudança e desenvolver a visão e o processo de mudança de modo que ele gere o maior suporte. Os seguintes parâmetros são utilizados para desenvolver a segmentação dos depositários: Níveis de influência: Alto, Médio, Baixo Nível de impacto: Alto, Médio, Baixo Suporte mínimo necessário: Campeão, Apoiador, Neutro Posição atual: Campeão, Apoiador, Neutro, Preocupado, Crítico, Desconhecido Campeão/patrocinador/agente/alvo das mudanças Key learning Segmentation of your stakeholders will allow you the ability to effectively manage and leverage them through out the project. Levels of Influence: High, Medium, Low The extent of influence and power an individual or group has over the direction of the Project Level of Impact: High, Medium, Low The degree to which the individual or group will be impacted Minimum Support Required:Champion, Supporter, Neutral The level of support necessary for the successful completion of the project Current Position:Champion, Supporter, Neutral, Concerned, Critic, Unknown The stakeholder’s reaction towards the implementation of the changes Change Champion - A strong “voice” in supporting change effort, but not directly responsible for change Change Sponsor - Ability to affect policy or procedure as needed to support changes. Change Agent - Directly responsible and accountable for implementing change. Change Target - Recipient of changes

Resumo da análise dos depositários (stakeholders) Ferramentas e técnicas
Impacto para mudar Nível de impacto: Alto, Médio, Baixo O grau em que um indivíduo ou grupo será afetado Reação à mudança Entusiasmado - ativamente apoiador do projeto; exibe um desejo de ser envolvido no processo; compromete recursos e tempo pessoal; um proponente verbal do projeto Seguidor - receptivo às comunicações e resultados do projeto mas não envolvido ativamente; restrições de tempo e recursos podem significar que o projeto não é de máxima prioridade Mudar alvo - outras iniciativas têm prioridade; não deseja estar envolvido a nível algum; não receptivo às comunicações ou convites para participar; as ações de negócios e as declarações correm o risco de bloquear o sucesso da implementação! Key learning Identify believers vs doubters Transition Develop action plan

O plano de ação dos depositários (stakeholders)
O plano deve descrever as percepções e posições de cada grupo de depositários, incluindo os meios de envolvê-los em um processo e mudança e garantir seu comprometimento Defina como você pretende alavancar as atitudes positivas dos depositários entusiasmados e dos que são “proprietários” dos recursos apoiadores das mudanças Declare como pretende minimizar os riscos, incluindo o impacto negativo daqueles que se oporão às mudanças Comunique claramente as ações da mudança vindouras, seus benefícios e as funções desejadas dos depositários durante o processo de mudança Mantidos continuamente Key learning Identify stakeholders and their positions Leverage the positive attitudes Minimize risks and resistance Clearly communicate the coming changes and their benefits. Transition Here are the components of a good plan

Componentes do plano de ação dos depositários (stakeholders)
Necessidades dos depositários: Informação, participação e representação no projeto, gerenciamento das mudanças e suporte da transição, treinamento, etc. Atividades/Ações planejadas: Atividades e ações panejadas para influenciar o depositário e levá-los até a posição necessária Freqüência: Com que freqüência/regularidade estas ações são executadas Comprometimento de tempo: De quanto tempo o gerente de depositários precisa para comprometer em preencher eficazmente a função e se o incumbente será capaz de tornar este tempo disponível Suporte necessário para executar a função: Informação, administrativa ou qualquer tipo de suporte que precisa ser fornecido ao gerente de depositários para a execução eficaz da função designada; como o suporte será fornecido, por ex. se o requisito é de informação, será ela suficiente para proporcionar um relatório de status regular, ou um documento de comunicação especialmente preparado será fornecido; com que freqüência/regularidade o suporte deve ser fornecido; quem é responsável pelo preparo do suporte necessário Key learning Follow the recipe Transition Here is a useful tool as you create your action plan

Gabarito de resumo dos depositários (stakeholders)
Key learning Use templates to save time and ensure consistency Transition Here’s additional information

Plano de gerenciamento dos depositários (stakeholders)

Fator crítico para o sucesso
Angarie o patrocínio/suporte do gerenciamento sênior visível Reserve muito tempo antecipadamente para a identificação e comunicação dos depositários Envolva as pessoas certas Proporcione comunicações consistentes e contínuas Comunique-se continuamente e honestamente Identifique as questões com antecedência para resolvê-las Key learning Summarize points and make sure all understand Soft skills are the hard part of your project Transition Here is what you should have learned

Módulo 2.9 Introdução à função de perda de qualidade
Title: Created By: Medir Time: XX Minutes Note: You may further break down the module timing so that instructors know how the module is loaded. For example… Slides 1-20: ¼ of module complete, Slides 21-25: ½ of module complete, Slides 26-40: ¾ of module complete, Slides 41-55: complete module. Setting For each module element (presentation, examples, exercises, demonstrations, etc.), describe where people will be located. This will uncover logistics issues as well as help in preplanning movement of people and equipment if needed. Objectives At the conclusion of this module, Black Belts will be able to This is a list of what each Black Belt will be able to accomplish when this module is completed. Base each objective on Bloom’s taxonomy: o Knowledge (Identifies, labels, lists, names, quotes, recalls, recognizes, states, etc.) o Comprehension (Describes, distinguishes, estimates, explains, extends, gives examples, interprets, rewrites, summarizes) o Application (Completes, computes, demonstrates, modifies, practices, predicts, prepares, produces, shows, solves, uses) o Analysis (Diagrams, differentiates, distinguishes, identifies, illustrates, infers, outlines, points out, relates, separates) o Synthesis (Combines, composes, constructs, creates, designs, explains, generalizes, modifies, organizes, rearranges, rewrites, tells, writes) o Evaluation (Concludes, contracts, criticizes, explains, grades, justifies, ranks, relates, supports) Materials List all materials required to successfully deliver this module. Remember items such as tape, flipcharts, pens, pencils, markers, presentation files, reference files, books, websites, construction paper, stapler, hole punch, etc. Preparation This category describes specific physical preparations necessary for a given module, including room preparations and the materials that are needed to start the lesson. Provide suggestions on the organization of lesson materials. Módulo 2.9 Introdução à função de perda de qualidade

Perda para sociedade Inconveniências para o cliente
Tempo e dinheiro gastos pelos clientes Reclamações e insatisfações do cliente Reputação da empresa prejudicada Perda conseqüente de fatia do mercado

Analogia das quatro fábricas
Setup: Let me test your knowledge of quality. Let’s say we’re all purchasing agents and we have four factories. All same cost, delivery. With 100% inspection, we will never get an out of spec part. Who would you rather buy from? #4 least variation, process on target, customer most satisfied #2 next best #1 at least some are on target and more are in spec. #3 if not on target, takes a lot of finesse work. Draw the next slide on a flip chart: Making product to spec is not a good definition of quality. The Goal Post Theory says you don’t get loss until you’re outside the goal posts. If you have two targets within spec, can you have one function better than the other? The one closer to target, assuming the target is right, is the better one. You can also use the medical student analogy. Who would you rather conduct your open heart surgery? Three points within the goal posts got their diploma. But the only difference between one just inside and the one that just missed getting his diploma is one point on one test.

Interpretação tradicional de Perda - Passa/Falha

Interpretação de perda do Dr. Taguchi
This interpretation is that there is a continuum, described as a parabola, reflecting the loss to society as you deviate from target.

Pontos principais da função de perda de qualidade
A conformidade com os limites das especificações é uma medida inadequada de qualidade ou perda devida à má qualidade A perda de qualidade provoca a insatisfação do cliente A perda de qualidade é uma perda financeira A função de perda da qualidade é uma excelente ferramenta para avaliar a perda no estágio mais precoce do desenvolvimento do produto/processo Nota: A função da perda de qualidade (QLF) também é chamada Função de perda. Maior cobertura mais tarde em 3.26.

Módulo 2.10 Ponto de verificação de gerenciamento de risco empresarial
Title: Created By: Medir Time: XX Minutes Note: You may further break down the module timing so that instructors know how the module is loaded. For example… Slides 1-20: ¼ of module complete, Slides 21-25: ½ of module complete, Slides 26-40: ¾ of module complete, Slides 41-55: complete module. Setting For each module element (presentation, examples, exercises, demonstrations, etc.), describe where people will be located. This will uncover logistics issues as well as help in preplanning movement of people and equipment if needed. Objectives At the conclusion of this module, Black Belts will be able to This is a list of what each Black Belt will be able to accomplish when this module is completed. Base each objective on Bloom’s taxonomy: o Knowledge (Identifies, labels, lists, names, quotes, recalls, recognizes, states, etc.) o Comprehension (Describes, distinguishes, estimates, explains, extends, gives examples, interprets, rewrites, summarizes) o Application (Completes, computes, demonstrates, modifies, practices, predicts, prepares, produces, shows, solves, uses) o Analysis (Diagrams, differentiates, distinguishes, identifies, illustrates, infers, outlines, points out, relates, separates) o Synthesis (Combines, composes, constructs, creates, designs, explains, generalizes, modifies, organizes, rearranges, rewrites, tells, writes) o Evaluation (Concludes, contracts, criticizes, explains, grades, justifies, ranks, relates, supports) Materials List all materials required to successfully deliver this module. Remember items such as tape, flipcharts, pens, pencils, markers, presentation files, reference files, books, websites, construction paper, stapler, hole punch, etc. Preparation This category describes specific physical preparations necessary for a given module, including room preparations and the materials that are needed to start the lesson. Provide suggestions on the organization of lesson materials. Módulo 2.10 Ponto de verificação de gerenciamento de risco empresarial

GRE PRA Definir Medir Analisar Melhorar Controlar Designar equipe
As questões do GRE inclusas na definição do problema Todos os clientes identificados e incluídos (por exemplo, reguladores, acionistas, etc.) análise de depositários (Stakeholders) Todos os RCCs corretamente priorizados Proprietário do processo identificado Proprietário do processo ou representante na equipe Designar equipe Definir Determinar os RCCs Mapear o processo Definir defeito Proprietário do processo ou representante ativamente comprometidos com o projeto Utilizar processo de pontos de verificação de PRA Enfatizar a importância de uma variação mínima Utilizar processo de pontos de verificação de GRE Medir Coletar dados Descrever a variação Ampliar a visão do cliente - evitar que a equipe elimine automaticamente a atividade não relacionada diretamente com os clientes pagadores Utilizar processo de pontos de verificação de GRE Identificar causas possíveis Proprietário do processo ou representante ativamente comprometidos com o projeto Utilizar processo de pontos de verificação de PRA Analisar Estreitar para as causas raiz Quantificar as oportunidades Define – The greatest value BRM will bring during this phase is by developing a broad base to evaluate customer requirements. This creates a sound foundation as the project moves forward. Measure – Once this phase is complete, the Process Risk Impact Worksheet should be re-scored. This was done prior to project selection. As the project proceeds, this evaluation will become more accurate due to knowledge gained through the project. A greater risk score is not necessarily cause for concern, especially if the team understands and agrees that the higher risk is warranted. Analyze – The broad view of customer requirements should be revisited. Once this phase is complete, the Process Risk Impact Worksheet should be re-scored. Again, a greater risk score or lower risk score in not necessarily good or bad. It is important that the team understands the change and agrees with it. Improve – Along with 6 Sigma tools, BRM tools may be utilized a this point. These would include a survey or questionnaire, structured interviews, facilitated meetings, or review of best practices. This phase should continue the broad perspective of customer requirements. Once this phase is complete, the Process Risk Impact Worksheet should be re-scored. Again, a greater risk score or lower risk score in not necessarily good or bad. It is important that the team understands the change and agrees with it. Control - Once this phase is complete, the Process Risk Impact Worksheet should be re-scored. Again, a greater risk score or lower risk score in not necessarily good or bad. It is important that the team understands the change and agrees with it. Identificar e testar soluções Utilizar ferramentas de gerenciamento de risco para ajudar a equilibrar risco e controle Avaliar o impacto da mudança proposta em todos os depositários (Stakeholders) Utilizar processo de pontos de verificação de GRE O proprietário do processo aceita a responsabilidade pelo desempenho financeiro e do processo Utilizar processo de pontos de verificação de PRA Melhorar Refinar a solução Solução piloto O proprietário do processo se compromete a manter o controle do processo e conduzir as revisões contínuas Utilizar processo de pontos de verificação de PRA Controlar Preparar o processo Plano de controle Utilizar processo de pontos de verificação de GRE Enfatizar a importância da monitorização contínua Implementar a solução Fechar projeto

Pontos de verificação do GRE – Medir
Para os Requisitos críticos do cliente (RCCs) que possuem um forte impacto, os defeitos e as medidas relacionadas foram definidos adequadamente? Ao analisar o desempenho do processo, os fatores de risco estão alinhados com as estratégias de gerenciamento dos riscos de sua organização? Como mudou o impacto do risco (i.e., a planilha do Impacto do Risco do Processo atualizada indicou uma mudança neste perfil de risco)?

Módulo 2.0 Introdução a Medir

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