Por Jeff Joines (professor associado de engenharia têxtil da NCSU)
Esta é a segunda de uma série de três partes sobre Seis Sigma, Lean Sigma e Simulação. A primeira parte explicou as metodologias Six Sigma. Lembre-se de que o objetivo da metodologia de melhoria contínua DMAIC é controlar/reduzir a variabilidade do processo de um processo ou produto atual, enquanto o processo DMADV do Design for Six Sigma é usado para projetar um novo processo ou produto com o mínimo de variabilidade antes da criação. A modelagem de simulação pode ser empregada em quase todas as fases de qualquer uma das metodologias.
Definir
Os profissionais do Six Sigma precisam estimar a economia de custos de cada projeto a ser certificado ou justificar o projeto de forma geral. No entanto, a maioria dessas previsões de custos é feita com base em estimativas pontuais de parâmetros-chave (ou seja, custo da matéria-prima, demanda do cliente/produto, custo de capital, taxas de câmbio etc.). Ao empregar a simulação de Monte Carlo, a variabilidade e/ou os intervalos dessas estimativas pontuais podem ser empregados para fornecer uma estimativa mais confiável. Nesse sentido, vários projetos foram propostos e as simulações podem ser utilizadas para ajudar a gerência a realizar a seleção de projetos com base em restrições de recursos e objetivos.
Analisar e melhorar
Durante as fases de Análise e Melhoria, o Projeto de Experimentos (Completo, Fracionário, Misto, etc.) é a ferramenta mais comumente utilizada e fornece uma linha de base para ilustrar a melhoria quando são feitas alterações, além de identificar fatores de interesse para controle ou alteração. A medida de linha de base normal é definida como a capacidade do processo (Cpk), que é uma indicação da capacidade de um processo de produzir resultados consistentes – a relação entre a dispersão permitida e a dispersão real de um processo. O índice Cpk leva em conta a falta de centralização e é definido como o mínimo de (USL-Mean)/ 3? ou (Mean-LSL)/ 3? em que USL e LSL são os limites superior e inferior da especificação. Um processo seis sigma é normalmente distribuído com um valor Cpk maior que 1,5.
Usar o sistema real é melhor em termos de capturar todas as complexidades, interações, etc. Entretanto, como profissionais de simulação, reconhecemos quando isso pode ser possível ou viável. A seguir, você encontrará exemplos em que a modelagem de simulação em termos de Monte Carlo ou simulação de processo pode ser usada.
- Se o produto ou processo não existir, como é o caso do Design for Six Sigma, os modelos de simulação podem ser usados para determinar a capacidade de um novo processo e produto antes da implementação. Por exemplo, você pode determinar o empilhamento de tolerância de peças ou processos individuais. Considere peças ou processos que estejam dentro da tolerância individualmente (por exemplo, um rolamento e um eixo), mas o processo de montagem pode não ser capaz devido ao problema de empilhamento de tolerância que ocorre em processos de fabricação, serviços e transacionais.
- O custo da realização de um DOE com replicações é muito alto (por exemplo, custo da matéria-prima, custo de encerramento do processo atual). Trabalhamos com empresas no desenvolvimento de modelos de simulação de processo e Monte Carlo que poderiam ser usados para determinar suas capacidades e verificar o potencial de melhoria em suas mudanças.
- O tempo de execução do conjunto de experimentos torna impraticável determinar a linha de base ou verificar as melhorias de um processo. Ao trabalhar com uma grande empresa e sua equipe de melhoria de processos seis sigma com uma cadeia de suprimentos global complexa, um dos projetos era reduzir os estoques de uma série de produtos com prazo de entrega de dez a doze semanas. A equipe teve que avaliar seis políticas de estoque, identificar qual dos três fornecedores era o melhor, etc. O DOE com replicações suficientes teria levado anos para ser concluído e tornaria o projeto inútil sem o modelo de simulação. Além disso, a maior parte dos dados que orientavam o modelo era baseada em lead-times que não são distribuídos normalmente.
- Pense em sistemas em que há vários processos que se alimentam mutuamente (por exemplo, departamentos, fábricas etc.) que contêm apenas cinco ou seis fatores cada. As funções de transferência podem ser geradas a partir de um DOE tradicional para cada processo individual, mas não para o sistema inteiro. Um modelo de simulação pode ser usado para combinar cada função de transferência individual e determinar a capacidade de todo o sistema, além de testar uma faixa mais ampla de valores.
- Há vários ambientes em que a realização de um DOE é impraticável ou impossível. Por exemplo, treinamos dezenas de pessoas associadas a sistemas hospitalares de todo o país em Six Sigma. A modelagem e a análise de simulação permitem que esses profissionais verifiquem a capacidade do processo com um modelo, pois o sistema real não pode ser usado porque o atendimento ao paciente está em jogo. Outros ambientes em que usamos a modelagem de simulação em vez do sistema real são os processos transacionais, como os setores bancário e de seguros.
Controle
A simulação também pode ser usada como auxílio ao controle do processo à medida que o processo está sendo implementado para determinar possíveis problemas.
Esperamos que você tenha percebido que os especialistas em simulação já possuem as habilidades que podem ajudar muito os projetos Six Sigma. Esses tipos de projetos não são exclusivos, mas apenas modelos gerais de simulação que sabemos como criar. Eles exigem apenas que aprendamos a linguagem Six Sigma e a necessidade de calcular as estatísticas Cpk. Acho mais fácil trabalhar com o pessoal do Six Sigma por causa de seu treinamento em estatística para entender a análise de entrada e saída, embora eles normalmente só tenham usado a distribuição Normal. Em Seis Sigma e Simulação: Parte 3, será abordado o uso da simulação no mundo Lean Sigma.