Contexto
Um estudo de caso publicado por Ferreira, Silva e Mesquita examina um fabricante de equipamentos de aquecimento de água sanitária que executou um projeto DMAIC num dos seus processos de logística interna. The paper presents a case study highlighting how a manufacturer of domestic water heating equipment has used the Six Sigma Define-Measure-Analyze-Improve-Control (DMAIC) methodology to improve one of its internal logistical processes, the replenishment of supermarket in production lines. Este é o tipo de processo interno, sem grande visibilidade, que é frequentemente entregue a Green Belts da logística: não uma rota de entrega virada para o cliente, mas o milk-run que mantém as peças a moverem-se dos armazéns para a linha de produção dentro da fábrica.
Um milk-run é um sistema de entregas internas com rota fixa: um trator ou pequeno veículo segue um trajeto definido a intervalos fixos, entregando componentes em "supermercados" ao lado da linha para que os operadores nunca fiquem sem peças. Quando uma rota de milk-run demora mais do que o planeado, ou a linha arrisca-se a ficar sem peças ou a empresa tem de adicionar pessoal e veículos para compensar. Essa diferença entre o tempo de rota planeado e o real foi o que motivou este projeto.
O problema
O problema centrava-se na incerteza quanto ao tempo de entrega nessas rotas, incerteza essa que gerava stoke de segurança e dores de cabeça de planeamento para as linhas servidas. The paper describes how a manufacturer of domestic water heating equipment used the Six Sigma DMAIC methodology to improve one of its internal logistical processes, the replenishment of supermarket in production lines, moving it toward a world class quality level. Em termos simples: existiam três rotas de milk-run e ninguém conseguia dizer com fiabilidade quanto tempo cada uma demoraria num determinado ciclo. Algumas viagens terminavam a tempo. Outras demoravam o suficiente para ameaçar o abastecimento ao lado da linha, e a empresa não tinha forma de prever que dias seriam problemáticos.
Como o Belt delimitou o escopo
Um projeto Green Belt deve ser suficientemente pequeno para ser executado a tempo parcial ao longo de alguns meses, o que significa que o escopo tem de ser delimitado antes de iniciar qualquer recolha de dados. Neste caso, o escopo focou-se num processo claramente definido: o ciclo de reabastecimento milk-run que serve as linhas de produção, medido pelo tempo de conclusão da rota. O projeto não tentou redesenhar toda a cadeia de abastecimento interna, renegociar contratos com fornecedores ou alterar o transporte externo. Escolheu uma saída mensurável, o tempo de rota, com um sintoma específico e crítico: uma percentagem significativa de deslocações a ultrapassar a meta de 30 minutos.
Esta escolha de escopo é fundamental para quem estuda isto como modelo. Um termo de abertura Green Belt deve identificar o processo, a fronteira (ponto inicial e final da rota, neste caso), a métrica principal e o problema em números sempre que possível, em vez de uma queixa vaga sobre "logística lenta".
Ferramentas aplicadas, fase a fase
Definir
A equipa definiu o processo como o ciclo de milk-run de rota fixa desde os armazéns até aos supermercados ao lado da linha, tendo o tempo de conclusão da rota como a variável Y. Um mapa do tipo SIPOC estaria tipicamente aqui: condutor, veículo, rota, paragens e as linhas de produção como clientes do processo.
Medir
A equipa recolheu dados do tempo de rota ao longo dos ciclos e das rotas para estabelecer uma linha de base. Estabelecer uma distribuição de linha de base é exatamente a etapa em que um Green Belt realizaria um estudo de capabilidade do processo face ao limite de 30 minutos e verificaria a fiabilidade do sistema de medição antes de confiar nos números.
Analisar
Com os dados da linha de base em mãos, a fase de análise é onde um formando Green Belt aplicaria o conjunto de ferramentas estatísticas ensinado neste nível: comparar os tempos de rota entre condutores, turnos ou trajetos com testes t ou ANOVA para verificar se as diferenças se deviam a causas atribuíveis ou a variação comum, e utilizar ferramentas de causa raiz, como diagramas de espinha de peixe e estratificação, para separar problemas de conceção da rota do comportamento do condutor ou da sequência de paragens. O relato publicado foca-se no resultado em vez de em cada teste estatístico intermédio, mas a estrutura do projeto, ao passar de uma linha de base variável para um conjunto de causas claramente diagnosticado, segue esta mesma lógica.
Melhorar
As melhorias direcionaram-se às fontes de variação e ao excesso de tempo identificados na fase Analisar, muito provavelmente o encadeamento de rotas, a consolidação de paragens e a padronização de como as cargas eram preparadas. O resultado foi uma alteração não apenas no tempo médio, mas na dispersão dos tempos, o que é a assinatura de uma verdadeira solução de redução de variação e não de um dia com sorte pontual.
Control
Para manter o ganho, um Green Belt colocaria o novo padrão de rota num gráfico de controlo a acompanhar o tempo de rota por ciclo, com limites associados à meta de 30 minutos e um plano de resposta para pontos fora de controlo. Esse é o mecanismo que impede que um projeto regresse à linha de base seis meses depois de o Belt ter passado para outra iniciativa.
Qual foi o resultado
O resultado documentado é concreto. A aplicação da metodologia Six Sigma resultou numa redução das rotas que demoravam mais de 30 minutos a ser concluídas de 25 para 3 por cento, numa redução do coeficiente de variabilidade do tempo de rota de 40 para 14 por cento, e numa redução do tempo médio de rota de 31 para 24 minutos. Estes resultados tiveram um impacto financeiro significativo, permitindo a eliminação de uma das três rotas existentes sem qualquer impacto negativo no processo de reabastecimento do supermercado, levando a uma diminuição de horas de trabalho e custos através da eliminação de dois milk-runs.
Vale a pena fazer uma pausa neste último ponto. O retorno financeiro obtido aqui não resultou de uma única correção dramática. Veio da redução da variabilidade o suficiente para que a empresa pudesse consolidar com segurança três rotas em menos, cortando veículos e horas de trabalho sem nunca afetar a vertente do negócio focada no cliente. Este é um formato comum para projetos Green Belt em logística interna: o ganho reflete-se na libertação de capacidade e não na redução da contagem de defeitos.
O que um formando deve retirar disto
| Lição | Por que importa ao nível de Green Belt |
|---|---|
| Delimitar o escopo a um processo mensurável | O projeto manteve-se dentro de um sistema de rotas internas, e não de toda a cadeia de abastecimento, o que o manteve viável para ser executado a tempo parcial. |
| Acompanhar a variabilidade, não apenas a média | A redução da variabilidade, e não apenas do tempo médio, foi o que permitiu à empresa eliminar uma rota em segurança. |
| Deixar os dados justificarem mudanças estruturais | Consolidar rotas só foi defensável depois de os dados mostrarem que as rotas restantes conseguiam absorver a carga com fiabilidade. |
| Os planos de controlo protegem os ganhos | Qualquer ganho no tempo de rota precisa de um gráfico contínuo e de uma regra de resposta, caso contrário a variação antiga regressa. |
Para um formando que estude aplicações de DMAIC na logística, o valor deste caso reside em mostrar um projeto à escala de Green Belt a entregar um resultado operacional concrete — menos veículos e menos horas de trabalho — a partir daquilo que à superfície parece um problema rotineiro de entregas internas. É um lembrete de que a disciplina do mapeamento de processos, análise de capabilidade, trabalho de causa raiz e plano de controlo se aplica tanto a uma rota de empilhador dentro de uma fábrica como a um envio para o cliente final.
