Ter um negócio não é uma tarefa fácil e um dos pontos de mais complexidade são as entregas. Diante disso, nós preparamos um estudo de caso para você. Veja como o Lean Seis Sigma pode auxiliar na melhoria do número de entregas realizadas no prazo e com pedido completo.
Segundo uma pesquisa realizada pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), cerca de 700 mil empresas são criadas por ano. No entanto, 60% dessas organizações encerraram as suas atividades antes de completar 6 anos de existência.
Como nenhuma empresa entra em um estado crítico da noite para o dia, há sempre um processo com falhas sendo ignorado. A falta de planejamento estratégico na realização da entrega de mercadorias é um exemplo disso.
Contudo, quando os proprietários tomam ciência do problema, antes de um período de colapso, existem excelentes metodologias que podem ser implementadas, como o Lean Seis Sigma, Lean Manufacturing, PDCA, dentre outras.
Em nosso case, utilizaremos o Lean Seis Sigma, baseados no método DMAIC. Vamos lá!
A fase de definição é a primeira etapa do método DMAIC e também do projeto Lean Seis Sigma.
Nesta fase, informações fundamentais para o sucesso do projeto são definidas, como o processo gerador do problema e a meta que se pretende atingir.
Além disso, o contrato do projeto também é elaborado e assinado por todos os envolvidos.
A empresa Tubos & Aços possui três fábricas que produzem tubos para aplicações em Construção Civil, Automotivas e empresas de Óleo e Gás.
Atualmente, existe uma disparidade quanto ao desempenho de entregas de produtos acabados aos clientes, no que diz respeito ao cumprimento de prazos.
O indicador utilizado pela empresa para acompanhar os resultados é o Índice de Sucesso das Entregas (ISE). Além disso, o patamar atual do indicador, considerando apenas o ano de 2015, está em 62% de média com desvio padrão de 6,3%.
O gráfico de Séries Temporais evidencia que a variação do indicador é grande. Sendo que o valor médio entre 2012 e 2013 era muito mais aceitável do que o atual valor.
Para o Índice de Sucesso das Entregas, o valor de Benchmarking foi definido pelo Diretor Industrial e o CEO.
O valor ideal do ISE é de 95% com variação de 3% para mais ou para menos, e o patamar atual é de 62% de média, com pior resultado registrado em torno de 52,4% e melhor performance em 70,6%.
A fim de definir a meta, a lacuna de performance ficou com as seguintes características:
Logo, a meta deste projeto é a de aumentar o ISE de um patamar médio de 62%, com desvio padrão de 6,3%, para um patamar médio de 85%,com desvio padrão de 2%, em um período de 6 meses.
É importante ressaltar que a metodologia Lean Seis Sigma aconselha que se estabeleça uma média com valor igual a 50% da lacuna de performance. Todavia, a equipe responsável pelo projeto de melhoria contínua optou por uma valor maior, a fim de obter melhores resultados.
Através do histograma abaixo é possível perceber como que a meta estabelecida pode aumentar o número de entregar realizadas no prazo.
O processo gerador do problema compreende o recebimento dos pedidos dos clientes da empresa, a negociação do prazo de entrega junto à Área Comercial e a consolidação e transporte da carga.
As entregas são realizadas nas 5 regiões do país, sendo a maior parte dos pedidos transportados para as regiões Sul e Sudeste.
Dessa forma, todos os SKUs das três fábricas da empresa Tubos & Aços serão considerados. Contudo, somente é contabilizado como uma entrega de sucesso a mercadoria sem defeitos (itens perfeitos) e entregues no prazo acordado com o cliente.
O SIPOC representa todo o processo que será estudado. Logo, ele é iniciado na parte de formalização do pedido do cliente e termina na parte de envio.
O documento foi assinado pelo Black Belt (líder do projeto), os membros da equipe do projeto e o Champion. A assinatura do contrato garante o envolvimento e comprometimento da equipe e do Champion.
Em relação ao ganho financeiro do projeto, os cálculos foram feitos com base nas despesas com fretes extras, fretes aéreos, no volume de produto desclassificado após danos no transporte e por motivo de devolução do cliente.
Além disso, observou-se um custo de oportunidade no que diz respeito a postergação de pagamentos que ocorrem atualmente por atrasos na data de entrega.
Percebeu como o auxílio de ferramentas e métodos é muito importante para o desenvolvimento de projetos Lean Seis Sigma? Ao longo desse artigo você verá outras também muito importantes e que são de domínio dos Belts.
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Você irá aprender o método DMAIC - Definir, Medir, Analisar, Melhorar (Improve) e Controlar - por meio de teoria e cases e, assim, poderá trazer melhorias à sua área de trabalho.
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A fase de medição é caracterizada como a etapa na qual os responsáveis do projeto fazem um levantamento das causas potenciais do problema, filtrando as mais importantes, e analisam a base de dados.
Esta análise pode ser feita por dois caminhos: uma caminho mais quantitativo e o outro mais qualitativo.
No caminho quantitativo, o comportamento da base de dados é averiguado através de algumas ferramentas estatísticas.
Já no caminho qualitativo é possível mapear o processo e fazer uma análise com ferramentas como, por exemplo, o Diagrama de Ishikawa.
Os dados coletados foram retirados do SAP, conferidos pela área de TI e de controle da Área Comercial. Portanto, a base de dados do indicador ISE é considerada confiável para a análise estatística.
A análise estatística realizada com os dados coletados entre os anos de 2012 e 2015 demonstram que, no ano de 2014, a empresa Tubos & Aços teve o melhor número de entregar realizadas dentro do prazo.
Já no ano de 2015, a melhor performance foi de 70,6%, ou seja, abaixo da meta que o projeto Lean Seis Sigma pretende alcançar.
A análise das Cartas de Controle nos mostra uma comparação entre o período de 2012 a 2015. Sendo assim, foi possível perceber que, apesar desses dados apresentarem uma média e uma variabilidade diferente ao passar dos anos, eles apresentam uma certa estabilidade dentro do mesmo ano.
As variáveis de entrada Região e Fábrica são duas causas potenciais para o problema de entregas atrasadas. Sendo assim, elas serão analisadas por meio dos gráficos básicos (Histograma e Boxplot).
O objetivo desta análise é o de verificar a influência da fábrica e da região no resultado do ISE.
Em relação as Fábricas, o ISE da indústria automotiva se mostrou muito melhor do que o ISE da de Construção Civil e Óleo e Gás.
Para a variável Região, a pior performance média e a maior variabilidade do ISE foi o das regiões Sul e Sudeste. Contudo, não houve uma diferença tão grande entre os patamares médios como na análise por Fábrica.
O processo gerador do problema foi mapeado com a ajuda dos seguintes colaboradores:
- Um membro de cada fábrica
- Dois funcionários da área de Logística
- Dois colaboradores da área Comercial
- Equipe do projeto Seis Sigma
Todos os parâmetros de processo e parâmetros de produto listados foram validados pelos participantes, mas a figura apresentada abaixo foca apenas nos principais parâmetros de processo, os quais serão avaliados como causas potenciais.
Para a elaboração da versão final da Espinha de Peixe, foram agendadas sessões de brainstorming em cada fábrica, na Logística e na área Comercial da empresa, totalizando 5 reuniões de coleta de informações.
Utilizando os critérios de priorização de abrangência sobre o problema, impacto no cliente externo e geração de custos extras, foi possível selecionar 68% das causas que possuem maior representatividade.
A Fase de Análise é destinada para a comprovação das causas escolhidas na matriz de priorização.
Esta comprovação pode ser feita tanto de uma forma qualitativa, por meio de ferramentas como o FMEA e FTA, como de uma forma quantitativa, através de teste de hipótese, análise de variância e entre outros.
A comprovação de cada causa priorizada foi realizada através de análise de risco ou por meio da análise estatística. Sendo que as ferramentas quantitativas utilizadas foram: DOE, ANOVA e Correlação.
É importante ressaltar que todas as causas priorizadas foram devidamente comprovadas. Veja como foi a comprovação das causas destacadas no quadro abaixo, por meio de fatos e dados:
1. Prazo de entrega acordado para sábado e domingo, antecipação de prazo para favorecer fluxo de caixa e ausência de regra para considerar a distância geográfica do cliente
Um Experimento Fatorial Completo de 3 fatores e 2 níveis foi realizado com réplica para avaliar o comportamento do ISE - Índice de Sucesso de Entregas.
Este teste teve como objetivo os fatores a seguir:
Cada Experimento foi realizado para um conjunto de 10 pedidos e o ISE medido após a conclusão da entrega. Como foram realizados 16 experimentos, um total de 160 pedidos foram acompanhados ao longo de 45 dias.
O Gráfico de Pareto dos efeitos padronizados deixou claro que o fato do setor comercial marcar entregas para o final de semana, sendo que a empresa não realiza entregas nesse período é o fator que mais prejudica o indicador ISE.
Já o Gráfico de Efeitos Principais esclarece o quanto cada um dos fatores analisados interfere no ISE. Novamente, o prazo de entrega para sábado e domingo é o que mais influencia.
Logo, para que a empresa Tubos & Aços obtenha sucesso na maioria das entregas, é preciso trabalhar com regras bem definidas, dependendo da distância do cliente, e também não cometer o erro de definir as entregas no dias de sábado e domingo.
2. Transporte para o norte e nordeste é feito com a carreta cheia
O segundo teste avaliou a correlação entre o tempo da carreta parada, aguardando o carregamento de pedidos, e o ISE da região Norte e Nordeste.
O objetivo principal foi demonstrar que quanto maior o tempo da carreta parada menor o Índice de Sucesso das Entregas nas duas regiões.
O gráfico de dispersão comprova uma correlação negativa entre o ISE e o tempo no qual a carreira fica parada.
Logo, o ideal para a empresa Tubos & Aços é que se descubra um ponto ótimo, ou seja, até quanto tempo a carreta pode ficar parada, esperando ser carregada ou, a partir de qual momento o transporte deve ser iniciado, mesmo se a carreta não estiver cheia.
3. Definição do prazo errado gera envio de carga incompleta por transporte aéreo
Podemos avaliar, através do Teste de Hipóteses, que o erro na definição de prazo de entrega gera um custo de transporte aéreo, visto que toda mercadoria que não é entregue por meio do transporte terrestre deve ser enviada por avião.
Desse modo, o objetivo deste teste foi o de mostrar que erros de definição de diferentes abrangências geram custos significativos.
É Importante ressaltar que, neste caso, todos os erros de definição de prazo não são considerados uma entrega de sucesso. Portanto, além de não contabilizar a entrega no ISE, gera-se um custo de transporte aéreo.
A análise de variância, figura abaixo, possui 3 faixas de dias para o erro de definição do prazo. Por meio da análise do Boxplot é possível comprovar que quanto maior esse erro maior o custo de transporte aéreo.
A fase de melhoria é voltada para as soluções do problema, logo, nesta etapa as possíveis soluções são priorizadas, testadas e executadas.
Para cada causa raiz estudada e comprovada na Fase de Análise, identifica-se uma solução adequada que será implementada através de um Plano de Ação.
Além disso, é verificado o impacto e os resultados obtidos com as melhorias implementadas.
A equipe do projeto realizou um brainstorming para cada causa raiz identificada na fase anterior, a fim de definir possíveis soluções.
Nesta reunião, as informações foram priorizadas através dos seguintes critérios: baixo custo, baixo esforço, impacto sobre a causa e poder de atuação da equipe.
A lista final das soluções priorizadas é apresentada a seguir:
Foi elaborado o plano de ação com a ferramenta 5W2H, para implementação das soluções priorizadas dentro do tempo previsto pelo projeto.
A equipe do projeto e colaboradores da área Comercial, Expedição e Logística se responsabilizaram pela implementação das ações.
A medição inicial foi realizada monitorando 15 entregas diárias no prazo de 45 dias. Os dados mensurados foram utilizados para avaliar a estabilidade do processo e a capabilidade, além de calcular o nível sigma.
Depois da implementação do plano de ação, o processo de entregas da empresa Tubos & Aços alcançou um patamar estável, com faixa natural de variação entre 77,8% e 96,7%.
Na última etapa do método DMAIC os resultados alcançados, após a implementação das melhorias, são monitorados.
Além disso, os controle que irão garantir a sustentabilidade dos resultados são estabelecidos.
A meta deste projeto de melhoria contínua era o de atingir uma média de entregas dentro do prazo de 85% e ter um desvio padrão de 2%.
Como o Relatório de Capacidade, figura abaixo, evidencia um limite inferior de 79% e o ISE está acima deste limite, ou seja, o nível de qualidade deste processo foi considerado como aceitável.
O cenário de antes e depois do projeto foi apresentado através das Cartas de Controle. A comparação é do ano de 2015 com os meses de maio a dezembro de 2016. A economia gerada no período de 8 meses em 2016 foi de R$ 345.835,00.
Para que os resultados deste projeto continuem dando apresentando índices satisfatórios na empresa Tubos & Aços, ocorreram as seguintes mudanças:
- O "dono do processo" é o gestor da área de Logística
- As medições serão feitas mensalmente e plotadas nas Cartas de Controle I-MR
- É feito um acompanhamento semanal do indicador ISE através de gráficos básicos
- Foi criado um padrão para definição de prazos de entrega na Área Comercial
- Foi criado um e-mail padrão para consultar o cliente sobre as necessidades do prazo de
entrega e como ele fará o recebimento da carga
- Todos os envolvidos da Área Comercial foram treinados e orientados sobre as novas regras.
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Thiago é engenheiro de produção, pós-graduado em estatística e mestre em administração pela UFJF. Especialista Black Belt em Lean Six Sigma, trabalhou na Votorantim Metais e MRS Logística, onde foi gestor e especialista em melhoria contínua. Com certificações MOS® e Auditor Lead Assessor ISO 9001, atuou em projetos de consultoria e ministrou treinamentos e palestras em congressos como ENEGEP e Six Sigma Brasil. Professor nas áreas de Gestão e Empreendedorismo, é fundador do Grupo Voitto e mentor de empresas, dedicando-se à liderança executiva da Voitto, com a visão de torná-la a maior escola online de gestão do Brasil.
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