Redução de custo de compras: case Green Belt com DMAIC completo

Quase R$ 90 de cada R$ 100 comprados pela manutenção saíam sem contrato. Era a média de 89,9% de compras spot, contra um teto de 88% definido pela gestão para cada mês.

Este case de redução de custo de compras acompanha um projeto Green Belt do início ao fim, pelas cinco fases do DMAIC. O processo é administrativo: requisição, liberação, cotação e pedido de compra de peças e serviços.

O ponto de partida foi um nível sigma de 0,93, com a meta estourada em 7 de 11 meses. O ponto de chegada foi uma média de 84,4%, nível sigma de 2,35 e um contrato que rende R$ 171.000,00 por ano.

O texto passa pela capabilidade com Z negativo, pela matriz de causa e efeito com 13 causas pontuadas, pela matriz de esforço e impacto e pelo teste de variâncias que mostrou o que ainda faltava.

Sobre a procedência: este é um projeto real de aluno da formação Green Belt da Voitto, descaracterizado para proteger o cliente. Os números vêm da apresentação original. O que foi acrescentado para explicar, como o fluxo típico de compra, o teste t e o plano de controle, está identificado como ilustrativo.

Compra spot na manutenção: o pedido avulso que vira regra

Compra spot é a compra feita fora de contrato, pedido a pedido, no preço que o fornecedor pratica naquele dia. Ela existe para cobrir o imprevisto: uma peça que quebrou, um serviço que ninguém planejou.

O problema começa quando o imprevisto vira rotina. Sem contrato, cada compra exige cotação, aprovação e negociação do zero. O prazo de entrega fica incerto e o preço não tem referência, porque não há volume comprometido.

Na Voitto Company, nome descaracterizado da empresa do projeto, a manutenção dependia desse tipo de compra para peças e serviços. O custo spot tinha planejamento mensal e impactava diretamente a produção, já que equipamento parado espera a peça chegar.

O indicador escolhido foi o percentual do custo com compras spot sobre o custo total de compras do mês. A média histórica era 89,9%. Em outras palavras, de cada R$ 100 comprados, quase R$ 90 saíam sem contrato.

Um exemplo ilustrativo ajuda a ver o custo do spot. Uma peça que custa R$ 1.000 sob contrato pode sair por R$ 1.300 numa compra urgente, com frete expresso e sem desconto de volume. Multiplicado por centenas de pedidos, o diferencial vira a maior alavanca de redução de custo de compras.

Há ainda o custo que não aparece na nota fiscal. Cada pedido spot consome horas de cotação e aprovação, e o equipamento parado espera. Por isso a equipe tratou o spot como sintoma de processo, não como problema de negociação.

A ficha do projeto: 89,9% de média, teto de 88% e um item que vale R$ 171 mil

O projeto foi conduzido como um projeto Seis Sigma de escopo Green Belt, dentro da área de compras e manutenção. A tabela resume o que a apresentação executiva registra.

A meta parece modesta: 1,9 ponto percentual abaixo da média. Mas ela é um teto mensal, não uma média. Cumprir a meta significa ficar abaixo de 88% em todos os meses, e é isso que o nível sigma vai medir.

Quem escreve um charter desse tipo pode apoiar a redação com as orientações de IA aplicada ao project charter, desde que o problema continue escrito em número e sem causa embutida.

Dois gráficos de custo planejado contra real que abriram a fase Definir

A fase Definir do método DMAIC trouxe dois gráficos mensais, de janeiro a setembro, separando peças e serviços. Cada um compara o custo real com o custo planejado.

Os valores abaixo foram lidos nos gráficos da apresentação e são aproximados. Servem para mostrar o padrão, não para refazer contas.

Os dois desenhos contam histórias diferentes. Peças oscila em torno do plano, com picos isolados que sugerem quebras e compras de urgência. Serviços fica acima do plano o tempo todo, o que indica um problema estrutural, não um evento.

Essa distinção orienta o resto do projeto. Pico pede investigação do evento. Desvio permanente pede mudança na forma de comprar.

Os gráficos em reais também mostram por que o indicador escolhido foi um percentual. O valor absoluto sobe e desce com o volume de manutenção do mês. O percentual spot isola a forma de comprar, que é o que o projeto podia mudar.

Mapa de processo: do pedido da manutenção ao fornecedor sem contrato

A primeira entrega da fase Medir foi o mapa de processo. Num projeto de compras, ele mostra onde nasce a demanda, quem aprova, quanto tempo cada etapa leva e em que ponto a compra vira spot.

A apresentação não traz o mapa detalhado. O fluxo típico de uma compra de manutenção, descrito aqui de forma ilustrativa, ajuda o leitor a entender as causas que aparecem depois.

1. a manutenção identifica a necessidade de peça ou serviço e abre a requisição;
2. a requisição passa por liberação de quem tem alçada;
3. suprimentos verifica se existe contrato para o item;
4. sem contrato, suprimentos cota, negocia e cria o pedido de compras;
5. o fornecedor entrega e a manutenção executa.

O passo 3 é o divisor. Se há contrato, a compra segue preço e prazo acordados. Se não há, cai nos passos 4 e 5 com urgência. Para quem quer estruturar esse levantamento, o SIPOC é um bom ponto de partida antes do mapa detalhado.

Onze meses de linha de base e a média que estourava o teto 7 vezes

A saída do processo, o Y, foi medida em 11 pontos mensais. A série temporal oscila entre 84% e 94%, sem tendência clara de melhora ao longo do período.

O boxplot da linha de base mostra a caixa inteira acima da linha de 88%. O primeiro quartil é exatamente 88%. Ou seja, três quartos dos meses ficavam no teto ou acima dele.

A mediana de 91% fica acima da média de 89,9%. Isso indica assimetria à esquerda: a maioria dos meses estava alta, e poucos meses baixos puxavam a média para baixo.

Por que o teste de normalidade veio antes da capabilidade

O cálculo de capabilidade usado no projeto supõe que os dados seguem uma distribuição normal. Se não seguirem, a porcentagem prevista fora da meta sai errada.

O teste de Anderson-Darling compara os dados com uma normal teórica. A hipótese nula é que os dados são normais. Com valor-p de 0,144, acima de 0,05, não há evidência para rejeitar a normalidade.

A decisão foi seguir com a análise normal. Com apenas 11 pontos, o teste tem pouco poder para detectar desvios. A leitura correta é que a normalidade não foi descartada, e não que ela foi provada.

O intervalo de confiança de 95% para a média ia de 87,733% a 92,085%. O limite inferior fica abaixo de 88%. A amostra curta deixava alguma incerteza sobre a média real, mas a maior parte do intervalo estava acima da meta.

Nível sigma de 0,93: como um Z negativo vira o retrato do processo

A capabilidade do processo compara o desempenho com a meta. Aqui só existe limite superior, o teto de 88%. Não há limite inferior, porque comprar pouco spot nunca é problema.

O Z mede quantos desvios padrão separam a média do limite. A conta é 88 menos 89,9091, dividido por 3,32083, que dá Z de menos 0,57. O sinal negativo diz que a média já estava do lado errado do teto.

O nível sigma de 0,93 vem da convenção de somar 1,5 ao Z de longo prazo. A explicação dessa convenção está em nível sigma.

A leitura prática: em cerca de 7 de cada 10 meses, a empresa compraria spot acima do teto. Não era um desvio pontual a corrigir. Era o funcionamento normal do processo.

A diferença entre os 71,73% previstos e os 63,64% observados vem do tamanho da amostra. Com 11 meses, cada mês vale 9 pontos percentuais. O modelo normal suaviza essa granularidade e dá a estimativa de longo prazo.

A espinha de peixe das compras spot e as três causas de método

Com o problema medido, a equipe montou o diagrama de Ishikawa consolidado. O efeito na cabeça do peixe é o percentual de compras spot, e as espinhas seguem as seis categorias clássicas.

O diagrama concentra as causas em método. Falta de planejamento e erro de dimensionamento empurram compras para a última hora, e compra de última hora é compra spot.

As causas de ambiente explicam por que o spot sai caro: poucos fornecedores qualificados e distância reduzem o poder de negociação. Essas, porém, a equipe não controla.

O Ishikawa gera hipóteses, não conclusões. As causas ainda precisariam ser pontuadas e cruzadas com a opinião das áreas, o que levou à fase Analisar.

Matriz de causa e efeito: 13 problemas pontuados por manutenção e suprimentos

A matriz de causa e efeito transforma opinião em ranking. Cada causa recebeu nota de 1, 3, 6 ou 9 por avaliador, quatro da manutenção e um de suprimentos. A soma dá a pontuação final.

As duas primeiras causas tiveram nota máxima de todos os avaliadores. Quando manutenção e suprimentos concordam por unanimidade, a causa raramente é ruído de percepção.

A divergência também informa. Na demora do pedido, a manutenção deu 9 e suprimentos deu 3. Quem espera a peça sente a demora mais do que quem emite o pedido.

Esforço contra impacto: o que virou ver e agir e o que virou padronização

A pontuação diz o que importa, mas não diz por onde começar. A matriz de esforço e impacto separa as causas pelo custo de atacá-las.

Nenhuma causa caiu no quadrante de impacto baixo e esforço alto, o que é bom sinal. O time não carregou causas caras e irrelevantes para a fase seguinte.

O quadrante de ver e agir resolve rápido e libera energia para o resto. O de coleta e análise exige trabalho com fornecedores e histórico de consumo, e é onde mora o ganho financeiro.

Os nove X vitais e por que dois itens de baixa pontuação ficaram na lista

O cruzamento das duas matrizes produziu a lista final de causas a tratar, na ordem registrada pelo projeto.

1. falta contrato;
2. falta escopo definido de demanda de contrato;
3. demora na criação do pedido de compras;
4. falta usuário dedicado;
5. demora na liberação das requisições;
6. faltam informações (relatórios);
7. desalinhamento de fluxo e demanda;
8. ausência de manual das máquinas;
9. falta de alerta no sistema de gestão.

Os seis primeiros seguem a ordem dos pontos. Os três últimos têm 27, 11 e 22 pontos, abaixo de causas que ficaram fora. Eles entraram porque estavam no quadrante de padronização, de esforço baixo.

A lição é sobre o uso combinado das ferramentas. A matriz de causa e efeito não é um corte automático. Uma causa barata de eliminar pode entrar mesmo com nota menor, se cabe no prazo do projeto.

Num projeto com mais dados, uma estratificação das compras por categoria ajudaria a testar cada X. A apresentação não registra essa etapa.

5W2H para cada causa: contratos, levantamento de demanda e novo fluxo

Na fase Melhorar, a equipe usou o 5W2H para cada X priorizado. A ferramenta responde o que será feito, por que, onde, quando, por quem, como e quanto custa.

A ligação entre ação e causa foi montada para este artigo a partir das duas listas da apresentação. A fonte lista as ações sem associar cada uma a um X.

O levantamento de demanda é o pré-requisito dos contratos. Ninguém negocia contrato sem saber quanto vai consumir. Por isso as duas primeiras ações andam juntas.

A padronização dos prazos ataca outro mecanismo. Se a requisição demora a ser liberada, a manutenção pede tarde, e pedido tarde vira compra urgente. Encurtar o fluxo reduz a parcela de compras que nasce como spot por falta de tempo.

A revisão dos manuais tem efeito mais indireto. Com o manual em mãos, a manutenção dimensiona a peça certa e planeja a troca preventiva. Isso responde à causa de erro no dimensionamento apontada no Ishikawa.

Mangueiras sob contrato: a conta dos R$ 171 mil por ano

A proposta validada foi um contrato para mangueiras, item relevante no volume de compras spot. O contrato prevê redução de 30% no custo do item.

O ganho anual registrado é de R$ 171.000,00. Dele se deduz a base de gasto: R$ 171.000 divididos por 0,30 dão R$ 570.000 por ano em mangueiras compradas spot. Esse valor é derivado pela conta e não aparece na apresentação.

O método para validar esse tipo de número com a controladoria está em como calcular o retorno financeiro de um projeto Seis Sigma. O ponto central é acordar o critério antes do resultado.

De 89,9% para 84,4%: o boxplot e o que ele não garante

Depois das ações, a média do indicador caiu para 84,4%, abaixo do teto de 88%. A queda foi de 5,5 pontos percentuais, ou 6,1% em termos relativos.

O boxplot do depois vai de 79% a 89%, com a caixa entre 80,5% e 88%. Um dos cinco meses ainda ficou acima do teto. Daí a frase da apresentação: o processo atende a meta 80% do tempo.

A apresentação não traz teste de médias. Como exercício ilustrativo, um teste t de Welch com as médias e desvios dos resumos dá t de 2,72 e valor-p de cerca de 0,032. A queda é estatisticamente significativa a 5%, com amostra curta.

O teste de variâncias com p de 0,545: a média caiu, a dispersão não

A equipe rodou um teste de igualdade de variâncias entre antes e depois. A pergunta era se o processo tinha ficado mais estável, além de mais baixo.

Os dois valores-p ficam muito acima de 0,05. Não há evidência de que a variação mês a mês tenha mudado. O que mudou foi o nível.

O intervalo de confiança do desvio no depois vai de cerca de 2 a quase 14 pontos. Com cinco meses, a estimativa de variação é muito imprecisa. A leitura de um teste de hipótese com amostra curta pede essa cautela.

A consequência é direta. Com a média em 84,4% e desvio de 4,2 pontos, a margem até o teto é de menos de um desvio padrão. Reduzir a variação seria o próximo passo para chegar perto dos 100% dos meses.

Plano de controle para um indicador mensal de compras

A apresentação registra resultado e controle juntos, sem detalhar o plano. O que segue descreve, de forma ilustrativa, o que um plano de controle precisa ter num indicador desse tipo.

Uma carta de controle de individuais é a escolha natural para dado mensal, um ponto por mês. Ela separa a oscilação comum de uma mudança real antes de o teto ser rompido.

O contrato de mangueiras também precisa de controle próprio. Contrato assinado e não usado volta a gerar compra spot sem que o indicador mostre a causa.

O que este case de compras ensina a quem vai liderar um Green Belt

O case mostra que o Lean Seis Sigma funciona fora do chão de fábrica. O processo era administrativo, o Y era um percentual mensal, e as ferramentas foram as mesmas.

1. medir a linha de base contra a meta, com Z e nível sigma, mostrou que o problema era crônico, não pontual;
2. a matriz de causa e efeito com avaliadores de duas áreas expôs onde as percepções divergiam;
3. esforço e impacto definiram a ordem de ataque e evitaram carregar causa cara e irrelevante;
4. ancorar o ganho num item concreto, as mangueiras, deu um número que a gestão pode auditar;
5. o teste de variâncias revelou que o trabalho ainda não estava completo.

Outro aprendizado é sobre o escopo da redução de custo de compras. O projeto não tentou renegociar todos os itens. Escolheu um item relevante, provou o ganho e deixou o modelo de contrato pronto para ser replicado em outros itens.

Também ficam limites claros. Cinco meses de depois é pouco para afirmar estabilidade. O desvio continua alto, e a meta só é atendida em 80% do tempo.

Quem conduz um projeto parecido ganha ao planejar a fase Controlar com mais pontos e ao incluir a redução da variação no escopo. A certificação Green Belt cobre exatamente esse percurso, da definição ao controle.

Indicadores do projeto lado a lado: o retrato final

A última tabela junta os indicadores e o ganho num só lugar, para quem precisa apresentar o case. Para comparar com outras métricas Seis Sigma, vale olhar Z e Ppk juntos.

O ganho de R$ 171 mil vem de um único item. As outras ações, como padronização e novo fluxo, reduziram o percentual spot, mas a apresentação não traduz esse efeito em reais.