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CSE-403-4

Tópicos Especiais em Garantia

de Missão e de Produto Espaciais

Engenharia e Tecnologia Espaciais – ETE

Engenharia e Gerenciamento de Sistemas Espaciais

Engenharia e Tecnologia Espaciais – ETE

Engenharia e Gerenciamento de Sistemas Espaciais

02.12.2008L.F.Perondi

02.12.2008

TÓPICOS SELECIONADOS

1 – SIX SIGMA

2 – TRATAMENTO DE NÃO-CONFORMIDADES

3 – CICLO-DE-VIDA DE PROJETOS NA ÁREA ESPACIAL

SUMÁRIO

02.12.2008

O que é Six Sigma?

Quando foi desenvolvido?

Como é implementado?

Onde é utilizado?

Em 1986, a Motorola lutava para competir com as fábricas

estrangeiras e a qualidade de seus produtos se encontrava

muito deficiente. Foi, então, estabelecida uma meta ambiciosa:

atingir o décuplo de melhoria da qualidade dos produtos e

aprimorar a satisfação do cliente em cinco anos.

O plano focava competitividade global, gerenciamento

participativo e, o mais importante, uma ambiciosa melhoria da

qualidade.

1- Six Sigma*

CSE-403-4 Tópicos SelecionadosClasse 14 – 02.12.2008

*http://empresasefinancas.hsw.uol.com.br/six-sigma.htm

02.12.2008

O processo de melhoria da qualidade foi denominado de Six Sigma,

pelo engenheiro de qualidade da Motorola, Bill Smith. Era um nome

atraente e os resultados seriam ainda mais extraordinários. Em 1988,

a Motorola ganhou o Malcolm Baldridge National Quality Award

baseado nos resultados que obteve em apenas dois anos. Agora, mais

de duas décadas passadas, milhares de empresas usam o Six Sigma

para otimizar seus processos e aumentar os lucros.

De fato, uma indústria inteira cresceu ao redor do Six Sigma: a

Motorola oferece treinamento extensivo na Motorola University, um

exército de experts chamado “Faixas Pretas” viaja pelo mundo

ajudando organizações a instalarem e utilizarem o Six Sigma, e

centenas de livros sobre o tema já foram publicados.

Na essência, o Six Sigma é um conceito relativamente simples de ser

entendido.


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O que é o Six Sigma?

O Six Sigma é uma medida do número de defeitos resultante de um processo ou

operação específico, por exemplo, o processo de fabricação de uma peça.

No Six Sigma, o foco da preocupação não se dá com as peças defeituosas em si,

mas sim com o processo, ou oportunidade de defeito. Uma oportunidade de

defeito leva em conta três variáveis importantes:

- os diferentes defeitos que podem ocorrer em uma peça montada;

- os locais em que os defeitos podem ocorrer nessa peça;

- todos os passos de produção que poderiam causar um ou mais desses defeitos

na peça.

Exemplo: fabricação de pequenos cubos de metal. Dois grandes defeitos são

observados nos cubos: uma rachadura e um amassado. Agora, vamos supor que

esses defeitos sejam encontrados somente em três das seis faces do cubo. E

finalmente, vamos supor que existam três passos no processo de fabricação em

que esses defeitos são normalmente introduzidos.


02.12.2008

Assim, são várias as oportunidades de um defeito ocorrer. Para

calcular quantas, deve-se simplesmente multiplicar: 2 x 3 x 3,

resultando em um total de 18 oportunidades. Agora, se houver

rachaduras ou amassados em 5% dos cubos de metal que saem da

linha de produção, o número de defeitos por oportunidade é de

0,002778 (0,05 dividido por 18). Para encontrar o número de

defeitos em cada mil oportunidades, multiplica-se 0,002778 por

1.000, obtendo 2,78.

A métrica de defeitos por milhar, porém, não era sensível o

bastante. Passou-se, então, a utilizar a medida de defeitos por

milhão de oportunidades (DPMO).

Para encontrar o número de oportunidades de defeitos por milhão

no exemplo acima, multiplica-se 0,002778 por 1.000.000 para ter

2.778 DPMO.


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Cálculo do Six Sigma

Para dar significado aos números, foi formulada uma escala para

avaliar a qualidade de um processo baseado no número observado

de defeitos. A seguir segue a escala completa para apreciação dos

números envolvidos:

Six Sigma = 3,4 DPMO, ou 99,9993% da produção livre de defeitos

Five Sigma = 233 DPMO, ou 99,95% ... livre de defeitos

Four Sigma = 6.210 DPMO, ou 98,76% ... livre de defeitos

Three Sigma = 66.807 DPMO, ou 86,64% ... livre de defeitos

Two Sigma = 308.538 DPMO, ou 38,3% ... livre de defeitos

No topo da escala está o Six Sigma, que equivale a 3,4 DPMO, ou seja

99,9993% da produção livre de defeitos. Em outras palavras, se um

processo opera com o Six Sigma, então serão observados em méida 3,4

defeitos para cada milhão de oportunidades de defeito. É claro que

muitos processos não funcionam com o Six Sigma. Eles rodam no Five

Sigma, Four Sigma ou categorias inferiores.


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Por que o Six Sigma é importante ?

Muitas empresas operam com o Three ou com o Four Sigma. Isso

significa que as perdas que podem gerar como resultado da má

qualidade custam entre 10 e 15% do rendimento. Todavia, uma

empresa operando com o Six Sigma pode gerar uma economia

considerável. De acordo com uma fonte, a economia como

percentual de rendimento varia de 1,2 a 4,5%.

[fonte: http://www.isixsigma.com/library/content/c020729a.asp ].

Isso significa que uma empresa com rendimentos de até US$ 1

milhão poderia economizar até US$ 45 mil, enquanto que uma

empresa com rendimentos de US$ 1 bilhão poderia economizar

até US$ 45 milhões.

http://www.isixsigma.com/library/content/c020729a.asp

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Table 1: Companies And The Year They Implemented Six Sigma

Company Name Year Began Six Sigma

Motorola (NYSE:MOT) 1986

Allied Signal (Merged With Honeywell in 1999) 1994

GE (NYSE:GE) 1995

Honeywell (NYSE:HON) 1998

Ford (NYSE:F) 2000

[fonte: http://www.isixsigma.com/library/content/c020729a.asp ]

Exemplos de empresas que adotaram o Six Sigma


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Table 2: Six Sigma Cost And Savings By Company

Year Revenue ($B) Invested ($B) % Revenue Invested Savings ($B) % Revenue

Savings

Motorola

1986-2001 356.9(e) ND - 16 1 4.5

Allied Signal

1998 15.1 ND - 0.5 2 3.3

GE

1996 79.2 0.2 0.3 0.2 0.2

1997 90.8 0.4 0.4 1 1.1

1998 100.5 0.5 0.4 1.3 1.2

1999 111.6 0.6 0.5 2 1.8

1996-1999 382.1 1.6 0.4 4.4 3 1.2

Honeywell

1998 23.6 ND - 0.5 2.2

1999 23.7 ND - 0.6 2.5

2000 25.0 ND - 0.7 2.6

1998-2000 72.3 ND - 1.8 4 2.4

Ford

2000-2002 43.9 ND - 1 6 2.3

Key: $B = $ Billions, United States (e) = Estimated, Yearly Revenue 1986-1992 Could Not Be Found ND = Not Disclosed Note: Numbers Are Rounded To The Nearest Tenth

[fonte: http://www.isixsigma.com/library/content/c020729a.asp ]


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Desvio padrão

Seja X uma variável estocástica distribuída normalmente (exemplo: alguma

das medidas de uma peça fabricada):

f(x) = 1/(2**2)1/2 exp (-(x-μ)2/22)

f(x)Δx ≈ probabilidade de que o valor de x esteja entre x e x+Δx

μ ≈ valor médio

≈ desvio padrão

estimadores:

μ = 1/N ∑ xi ({xi }≈ N realizações de x)

2 = 1/(N-1) ∑ (x- μ)2

6 Sigma = 3,4 DPMO, ou 99,9993% da produção livre de

defeitos

5 Sigma = 233 DPMO, ou 99,95% ... livre de defeitos

4 Sigma = 6.210 DPMO, ou 98,76% ... livre de defeitos



A relação entre a classificação n sigma com áreas abaixo

da curva normal é dada pela seguinte regra:

- uma produção dita com n sigma com respeito a um dado

defeito (caracterizado, digamos, por uma medida x)

significa que as peças produzidas com medidas até xn ±

(n-1,5)σ estarão dentro da especificação, onde σ é o desvio

padrão do processo produtivo e xn é o valor nominal da

medida. Isto significa que somente a proporção

correspondente às áreas que se encontram fora da região

delimitada por x ± (n-1,5)σ será rejeitada.

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The role of the 1.5 sigma shift

Experience has shown that in the long term, processes usually do not perform as

well as they do in the short. As a result, the number of sigmas that will fit between

the process mean and the nearest specification limit is likely to drop over time,

compared to an initial short-term study. To account for this real-life increase in

process variation over time, an empirically-based 1.5 sigma shift is introduced into

the calculation. According to this idea, a process that fits six sigmas between the

process mean and the nearest specification limit in a short-term study will in the

long term only fit 4.5 sigmas – either because the process mean will move over time,

or because the long-term standard deviation of the process will be greater than that

observed in the short term, or both.

Hence the widely accepted definition of a six sigma process is one that produces 3.4

defective parts per million opportunities (DPMO). This is based on the fact that a

process that is normally distributed will have 3.4 parts per million beyond a point

that is 4.5 standard deviations above or below the mean (one-sided capability

study). So the 3.4 DPMO of a "Six Sigma" process in fact corresponds to 4.5 sigmas,

namely 6 sigmas minus the 1.5 sigma shift introduced to account for long-term

variation. This is designed to prevent underestimation of the defect levels likely to

be encountered in real-life operation.

From http://en.wikipedia.org/wiki/Six_Sigma

http://en.wikipedia.org/wiki/Six_Sigma

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2- Tratamento de Não-Conformidades


Ocorrendo uma falha, investiga-se a razão da falha através de

ferramentas como Árvore de Falha, Análise de Modos de Falha (FMEA) e

outras.

Classificação:

1 – Partes e materiais

2 – Fabricação

- processo

- mão-de-obra

3 – Testes

- processo

- operador

4 – Projeto

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Possíveis desdobramentos:

Falha do tipo 1:

- verificar se falha é consistente com modo de falha da

parte ou material

- se afirmativo verificar consistência: # casos x confiabilidade

- caso contrário, verificar lote, etc...

Falha do tipo 2:

- rever processo(s) de fabricação

- rever treinamento mão-de-obra

Falha do tipo 3:

- rever processo(s) de teste

- rever treinamento operador

Falha do tipo 4:

- rever projeto


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3- Ciclo de Vida de Projeto na Área Espacial

Fase de

Especificações

Modelos de

Desenvolvimento

SRR PDR CDR RQ

Fase de Projeto

PreliminarFase de Projeto

Detalhado Fase de Qualificação

de Projeto

RE RPP RPD

FASES

E

REUNIÕES

FORMAIS

RE: Revisão de

Especificações

RPP: Revisão de

Projeto Preliminar

RPD: Revisão de

Projeto Detalhado

RQ: Revisão de

Qualificação

Modelo de Engenharia

Modelo de Qualificação

Atividades de

Implementação

a) Desenvolvimento de Fornecedor

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b) ECSS

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http://www.inpe.br/ete/industria/fases.dhtml


c) INPE



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http://www.inpe.br/ete/industria/faseA.dhtml




02.12.2008

http://www.inpe.br/ete/

industria/faseB.dhtml


http://www.inpe.br/ete/industria/faseB.dhtml






02.12.2008


industria/faseC.dhtml


http://www.inpe.br/ete/industria/faseC.dhtml






02.12.2008


industria/detalhado.dhtml


http://www.inpe.br/ete/industria/detalhado.dhtml




02.12.2008


industria/qualificacao.dhtml


http://www.inpe.br/ete/industria/qualificacao.dhtml






02.12.2008


industria/mod_voo.dhtml


http://www.inpe.br/ete/industria/mod_voo.dhtml






02.12.2008


industria/lancamento.dhtml


http://www.inpe.br/ete/industria/lancamento.dhtml






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