LEAN SIX SIGMA BRASIL

O Século XXI tem passado por transformações ambientais e sociais que viraram uma ameaça à vida nas suas mais diversas manifestações. Isto inclui a poluição das águas, devastação das florestas, escassez de alimentos, crise energética e pobreza extrema. Para reverter este quadro, é necessário um esforço coletivo e global onde as fronteiras entre os continentes não devam ser barreiras à sustentabilidade. Neste contexto, surge uma iniciativa da ONU em estabelecer os ODS que totalizam 17 Objetivos para o Desenvolvimento Sustentável que possuem 169 metas para serem cumpridas até 2030. Para acompanhar estes processos, foram criados 231 indicadores interligando todos estes objetivos. Estas iniciativas englobam o envolvimento de grandes áreas da engenharia tanto em pesquisa e desenvolvimento, quanto para as áreas de planejamento e controle de obras. Uma grande oportunidade para empresas e profissionais que queiram se unir ao movimento para o desenvolvimento sustentável. Até 2033, estima-se um investimento de mais de R$ 1 trilhão em saneamento básico e energias renováveis, mostrando que grandes grupos empresariais e governamentais irão fomentar este desenvolvimento.      

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Ao contrário do que muitos pensam, as perdas por superprodução foi uma das Sete Grandes Perdas identificadas pelo considerado pai do Sistema Toyota de Produção, Taiichi Onho. Em pleno Século XXI, uma organização produzir em excesso propositalmente, não é algo razoável de se pensar. A superprodução ocorre principalmente pelos problemas de balanceamento da produção. Este é provocado pela consequência de sistemas de produção empurrada, ou seja, aqueles sistemas em que a lógica é atender ao tempo de ciclo de cada etapa do processo. Neste caso, é muito comum a geração de gargalos que restringem o fluxo provocando a dessaturação de outros processos. Isto é gerar ociosidade no sistema gerando problemas de necessidade de pulmão para o gargalo e excesso de estoque para as estações de trabalho dessaturadas. A solução para este tipo de problemas é balanceamento que são trabalhos com métodos que utilizam a produção puxada como premissa.

Um sistema produtivo é tudo aquilo que gera serviços e produtos com alto valor agregado para seu cliente. Eles são dotados de entradas de uma série de recursos como matérias primas e insumos que vão fluindo ao longo dos processos aos quais vão transformando a matéria prima em produto até o final. O problema, é ao longo deste fluxo, existe uma série de interrupções que levou Taiichi Onho a identificar quais seriam suas principais perdas afim de eliminá-las. Surgiu aí o conceito das sete grandes perdas que são: defeitos, transporte, movimentação, espera, inventários, superprodução e processamento. Estes são os vilões que restringem os fluxos causando perdas que podem ser desde a formação de filas gigantescas num sistema como os de embarques, até a perda de clientes por demora ou atrasos num atendimento.

O lean pode ser entendido como um conjunto de técnicas e ferramentas que visam eliminar as barreiras ao fluxo contínuo. O fluxo pode ser desde o produto que flui ao longo dos processos, quanto aos fluxos de materiais que são necessários para abastecer as estações de trabalho. Este conceito pode ser aplicado tanto num sistema produtivo, em que são importantes as máquinas e equipamentos de movimentação e transporte, quanto num serviço em que as pessoas costumam ser os recursos mais importantes. Nestes casos, as estações de trabalho costumam acumular o que está sendo processado gerando estoques em processo (WIP). Por isto, os conceitos de combater a restrição ao fluxo, também podem ser aplicados assim como a utilização das técnicas e ferramentas do LEAN para tornar o fluxo o mais contínuo possível.

As regressões são um dos modelos mais versáteis para geração de modelos preditivos (previsões). Elas podem ser do tipo linear simples ou múltiplas assim como não linear pertencentes aos GLM (Modelos Lineares Generalizados). Estes são os tipos mais usais mas elas não se limitam apenas a estes dois. Elas também pode ser utilizadas na construção de redes neurais e em modelos de aprendizagem de máquinas (machine learning). O importante é conhecer os métodos em questão e buscar os melhores ajustes através das técnicas disponíveis. 

A ciência de dados é uma das áreas mais promissoras da atualidade. Ela faz a ligação entre as grandes áreas de matemática, estatística e computação. Possui formas características de resolver problemas através de algoritmos que extrapolam a fronteira dos números e dados categóricos podendo transformar dados como de textos, imagens, vídeos, sons dentre outros formatos. Estes recursos, dentro da metodologia Lean Six Sigma, podem contribuir no desenvolvimento de modelos preditivos ou explicativos com grande acurácia. Também pode ser a mola motriz de métodos de inovação de produtos e serviços como o DFSS (Design for Six Sigma) além do próprio DMAIC. Outra grande vantagem, é utilizar vários recursos computacionais em plataformas colaborativas livres como a Knime, pacotes em liguagem R e Python. Isto permite transformar a análise de dados em infinitas possibilidade independente do tamanho do banco dados(Big Data). Estes também são elementos fundamentais nos Projetos de Excelência Operacional.

O Gráfico Yamazumi é um poderoso instrumento para visualização de perdas. É uma ferramenta muito recorrente em organizações que utilizam o Lean como princípios de gestão. Para sua elaboração, é necessário que o banco de dados seja padronizado para a estratificação seja possível através da identificação dos dados categóricos. Sua visualização é feita através de um Gráfico de Barras nos quais as barras representam as cores e internamente a estratificação a depender da estrutura dos dados.

As competências analíticas é o grande diferencial para os Belts que queiram ser uma referência técnica no desenvolvimento de Projetos Lean Six Sigma. Basicamente pode-se dividir estas competências em três grandes grupos: os modelos matemáticos; probabilísticos; análises gráficas. Os modelos matemáticos são compostos principalmente pelas regressões lineares e não lineares. Outro grande grupo são os modelos probabilísticos que são fundamentais para entender o tipo de relação entre as variáveis e ter parâmetros para inferir sobre a qualidade das amostras. E por fim é importante uma boa análise gráfica que irão ajudar em todas as etapas do DMAIC. 

Os resultados econômicos de Projetos LSS são fundamentais para às organizações que utilizam esta estratégia para alcançar resultados tangíveis. Também é importante para certificação dos Belts e para garantir a sustentabilidade do Programa. Entretanto, o processo de validação econômica não é simples e as áreas econômicas nem sempre tem um bom diálogo com as áreas operacionais. Neste episódio, apresentamos algumas alternativas para estruturar uma análise de resultados econômicos para Projetos de Excelência Operacional.

As análises no Lean Six Sigma podem ser feitas durante as cinco Fases do DMAIC. Normalmente são análises de técnicas exploratórias de dados, análise de relações entre variáveis, testes de comparações e análises de fontes de variação. Cada grande grupo deste possui dezenas de ferramentas que devem ser devidamente entendidas para obtenção dos objetivos propostos nas etapas do Projeto.

Os principais resultados de Projetos Lean Six Sigma envolvem a melhoria de algum métrica, impacto econômico ou estratégico, redução da variabilidade de desenvolvimento de competências individuais. 

Os processos de ensino, aprendizagem e resultados são distintos. São os hábitos pessoais como o desenvolvimento de habilidades, competências e atitudes é que conduzem as organizações a serem mais criativas e inovadoras na busca de seus resultados com as pessoas. Porém para alcançar estes resultados, cada indivíduo necessita de mudar seus hábitos, com uma perspectiva positivista e praticar mais do que receber conceitos como largamente utilizados, nos métodos de ensino do Século XIX.  

O Lean Six Sigma é uma metodologia de resolução de problemas através do desenvolvimento de projetos abordando processos que focam na redução da variabilidade, aumento da velocidade e impacto econômico através das pessoas. Para isto, líderes de projetos são capacitados em ferramentas indutivas (soft skills) e dedutivas (hard skills) que relacionam causas e efeitos com foco na priorização e tratamento das causas que mais impactam nos resultados (efeito funil) dos processos.

O indicador do Projeto será o efeito (Y) associado a uma métrica importante para organização. Ele deverá ser único ao longo das fases do DMAIC e as causas (x's) deverão estão associadas as ele preferencialmente de forma quantitativa. Também é indicado que esta métrica esteja associada a um resultado econômico ou estratégico. 

A Fase de Controle no DMAIC é fundamental para alcance dos ganhos projetos e estabilização dos processos. Isto significa reduzir a variabilidade e atuar eficazmente na presença de causas especiais de variação. 

O Lean Six Sigma é um método de resolução de problemas em processos existentes com grande foco em retorno de valor para organização.

Um Projeto Lean Six Sigma permite que um Belt, desenvolver habilidades de liderança que o torna capaz de trabalhar em equipes multidisciplinares e administrar interesses de diferentes partes. 

Num Projeto Lean Six Sigma as análises são realizadas desde o início das fases do DMAIC. Já na Fase de Análise, ela existe para identificar os x's vitais através de relações de causa e efeito. 

As ferramentas do Lean são excelentes para ganhar ritmo e simplicidade num Projeto Lean Six Sigma. Elas podem ser utilizadas em praticamente todas as fases do DMAIC e também são adequadas quando não sem tem muitos dados disponíveis. 

Otimizar o tempo das equipes está diretamente relacionado com o domínio das técnicas e ferramentas a serem utilizadas.

A Metodologia Lean Six Sigma utiliza o DMAIC para melhoria de processos para relacionar causa e efeito. Já o DFSS (Design for Six Sigma) utiliza, normalmente, o DMADV para desenvolver novos produtos e serviços.

Conceitos sobre análise exploratória de dados que permitem entender o comportamento dos dados, especialmente sobre as causas de variações (x's).

Destaca a importância da execução de Projetos Lean Six Sigma após o treinamento para fixação de competências como as analísticas e de liderança.