O First-Pass Yield (FPY) mede se o trabalho atende aos requisitos sem necessidade de correção. O Rolled Throughput Yield (RTY) acompanha esse desempenho ao longo de todo o processo. Em projetos Lean Six <tl1>Sigma</tl1>, aceitar uma unidade após retrabalho não deve apagar sua falha na primeira tentativa do cálculo de rendimento. A pesquisa de Milan Terek de 2024 sobre métricas Six <tl2>Sigma</tl2> explica essa distinção.
Para os profissionais que seguem os Certification Programs da Lean Six Sigma International, a medição do rendimento ajuda a identificar falhas que valem a pena investigar. A seleção do projeto depende de registros que mostrem onde as unidades falharam e quanto trabalho foi necessário para corrigi-las.
First-pass yield: defina o limite antes de calcular
Aqui, o FPY refere-se a uma etapa individual do processo. Seu numerador conta as unidades que atendem aos requisitos da etapa em sua primeira tentativa, sem reparo ou retrabalho. O mesmo princípio de primeira passagem aplica-se a todo o processo: o artigo de Terek de 2024 usa FPY e RTY de forma intercambiável nesse limite mais amplo. Um painel Lean Six <tl1>Sigma</tl1> precisa especificar esse limite junto com a métrica.
FPY da etapa (%) = unidades aprovadas na etapa de primeira ÷ unidades que entraram na etapa × 100.
Antes de estabelecer a linha de base do FPY, o Process Owner e a equipe do projeto precisam de uma definição acordada sobre o que é uma unidade e o que é uma primeira tentativa com falha. Essa definição deve constar ao lado dos limites do processo em um SIPOC. As unidades reparadas mantêm o status de falha na primeira tentativa no cálculo do FPY.
Multiplicar os rendimentos das etapas revela perdas cumulativas
O RTY mede a passagem por todo o processo sem nenhum retrabalho. O Lean Government Metrics Guide da Agência de Proteção Ambiental dos EUA (EPA), publicado em julho de 2009, calcula o RTY multiplicando as porcentagens de primeira passagem das etapas sucessivas. Com o rendimento de cada etapa expresso como uma fração decimal, a fórmula é:
RTY (%) = FPY1 × FPY2 × … × FPYn × 100.
O guia da EPA usa três rendimentos de etapa em seu exemplo instrutivo: 30%, 60% e 90%. Esses números didáticos não representam resultados de uma organização específica. Um projeto de Lean Management no escritório pode usar o mesmo cálculo para acompanhar o trabalho completo e preciso através de repasses sucessivos.
| Etapa do processo | Porcentagem de primeira passagem | Multiplicador decimal |
|---|---|---|
| Etapa 1 | 30% | 0.30 |
| Etapa 2 | 60% | 0.60 |
| Etapa 3 | 90% | 0.90 |
RTY = 0,30 × 0,60 × 0,90 × 100 = 16,2%. O guia da EPA arredonda esse resultado para 16%. Relatar apenas o rendimento de 90% da etapa final deixaria as perdas anteriores de primeira passagem fora de vista.
A Etapa 1 merece investigação por ter a menor porcentagem de primeira passagem. Isso, por si só, não estabelece a prioridade de investimento. Antes de aprovar uma solução, um Sponsor Lean Six <tl1>Sigma</tl1> precisa ver o esforço de retrabalho e as consequências para o cliente associadas a cada categoria de falha.
Concilie o RTY com o histórico de unidades individuais
O material de 2004 do MIT sobre gerenciamento de parâmetros críticos identifica a independência como uma premissa ao multiplicar probabilidades individuais de rendimento. Quando as falhas estão correlacionadas entre as etapas, o produto dos FPYs isolados não é necessariamente igual à proporção observada de unidades que concluem todas as etapas de primeira.
Registros ao nível de unidade fornecem à equipe Lean Six <tl1>Sigma</tl1> uma verificação direta do RTY: divida a contagem de unidades que concluem o trajeto definido sem nenhuma falha de primeira passagem pelo lote original. A multiplicação continua válida quando cada rendimento sucessivo é condicional a ter passado por todas as etapas anteriores de primeira. O denominador para cada rendimento condicional inclui apenas unidades com esse histórico de primeira passagem, diferindo do denominador usado para o FPY comum no nível da estação.
O exemplo prático no artigo de Terek de 2024 mostra por que a contagem deve distinguir defeitos de unidades afetadas. Ele assume 20 defeitos distribuídos em 17 de 235 unidades, sendo essas 17 unidades reparadas ou descartadas. O cálculo do RTY é:
RTY = (235 - 17) ÷ 235 × 100 = 92.77%.
Subtrair as 17 unidades afetadas conta cada unidade com falha apenas uma vez. Subtrair 20 defeitos contaria algumas unidades repetidamente. A MSA do projeto deve estabelecer se os registros de defeitos rastreiam unidades únicas e suas primeiras tentativas.
Use as perdas de FPY para selecionar uma investigação DMAIC
Dentro do DMAIC, um cálculo de rendimento precisa dar suporte a uma definição do problema testável. "Melhorar o RTY" não oferece à equipe uma falha para investigar. Nomear a etapa e a categoria da falha estabelece um limite para a análise de causa raiz.
A Carlyle Johnson Machine Company melhorou seu processo de devolução de materiais utilizando mapeamento do fluxo de valor e investigação de causa raiz, segundo um relatório de caso do NIST publicado em agosto de 2022. O FPY relatado subiu de 10% para 90%, enquanto o lead time total caiu de mais de 40 dias para cinco dias. Esses resultados relatados aplicam-se ao processo da Carlyle Johnson; eles não fornecem qualquer previsão para outro projeto.
Para uma investigação comparável de Lean Six Sigma, eu marcaria os loops de retrabalho no Value Stream Mapping e mediria as horas de retrabalho juntamente com o rendimento. O plano de controle deve manter os critérios de aceitação originais. Qualquer alteração nesses critérios precisa de um registro separado para que a equipe possa distinguir uma definição de falha revisada de uma melhoria de processo.
Os Certification Programs da Lean Six Sigma International progridem da resolução de problemas com o DMAIC para a análise do sistema de medição. A inferência estatística também faz parte dessa progressão. A jornada do LSSx.0 apoia a escolha do treinamento de acordo com a complexidade dos projetos que você lidera.
Fontes
- Quality Innovation Prosperity (2024), Estimating Some Metrics in Six Sigma Through Confidence Intervals: https://www.qip-journal.eu/index.php/QIP/article/view/1972. Artigo completo: https://www.qip-journal.eu/index.php/QIP/article/download/1972/1398/8611.
- US Environmental Protection Agency (2009), Lean Government Metrics Guide: <tl1>download do documento</tl1>. https://www.epa.gov/sites/default/files/2014-04/documents/metrics_guide.pdf.
- Massachusetts Institute of Technology (2004), Critical Parameter Management & Error Budgeting: <tl1>artigo do MIT</tl1>. https://ocw.mit.edu/courses/esd-33-systems-engineering-summer-2004/6111ad8d6ab6cf23dd0a76e5d8c8eb7b_s9_err_bdgtng_v8.pdf.
- NIST (2022), First Pass Yield Improvement Creates Dramatic Reduction in Lead Time: <tl1>estudo de caso NIST</tl1>. https://www.nist.gov/mep/successstories/2021/first-pass-yield-improvement-creates-dramatic-reduction-lead-time.
- Lean Six Sigma International (sem data, acessado em 2026), Certification Programs: https://leansixsigma.org/certifications-programs/.
