Maio/2003

SELECIONANDO AS MÉTRICAS APROPRIADAS

• Por que são necessárias métricas, ou melhor, métricas apropriadas?
• Procedimento de quatro etapas para selecionar métricas apropriadas para uma aplicação.
• Dois casos - um, simples e fictício, e o outro, verídico - para explicar a seleção de métricas apropriadas.

Este artigo poderá ser útil para os usuários do Seis Sigma que estejam começando a trabalhar numa nova organização e/ou num novo projeto. Também poderá servir para aqueles que iniciaram sua experiência com o Seis Sigma num ambiente desenvolvido, onde já existiam métricas apropriadas definidas, mas ainda não compreenderam a importância e as nuanças desse assunto.

O Que é Métrica?
Suponha que hoje é segunda-feira, e a pessoa A tem de encontrar a pessoa B às 10:00 do dia seguinte. Agora, suponha que não há relógio, não há medida de tempo, isto é, não há noção de horas, minutos ou segundos. Como A se comunicará com B?

A: - Encontro você depois que o sol se puser e nascer uma vez.
B: - Mas quanto tempo depois que o sol nascer?
A: - Hmmmm, quando o sol chegar mais ou menos ali... - apontando para um ponto elevado no céu.

Como já era de se esperar, ambos chegam ao ponto de encontro em horários bastante diferentes, e um deles é obrigado a perder tempo esperando. Então, qual foi o problema que causou essa perda de tempo? Existe uma unidade para medir o tempo - dia e noite - entre A e B, mas, mesmo assim, ocorre perda de tempo.

Essa unidade de medida é chamada de métrica - ex.: dia (tempo), quilômetro (distância) e quilograma (peso) são, todos, métricas. Mas será que a métrica do dia e noite serve para as necessidades de A e B? A resposta óbvia é não. Assim sendo, A e B precisam definir e escolher uma métrica mais apropriada.

Desenvolvendo Métricas Apropriadas

Para ficar mais claro o problema de se desenvolver métricas apropriadas, imagine que você tenha de resolver o problema de A e B sem ter as métricas de hora, minutos e segundos. Esse é um desafio que a maioria dos usuários do Seis Sigma enfrentam quando começam a trabalhar numa nova empresa ou num novo problema dentro da mesma empresa. As cinco etapas listadas abaixo ajudarão a chegar nas métricas apropriadas de forma sistemática.

1ª etapa: Por que é necessária a medição?
2ª etapa: O que deve ser medido?
3ª etapa: Qual é a precisão necessária para a medição?
4ª etapa: Como será a medição?
5ª etapa: Para que será usada a medição? Por quem?

Essas etapas serão explicadas usando-se dois casos.

Caso 1: O problema de A e B descrito acima é expresso usando-se um simples exemplo que irá explicar a todos - usuários do Seis Sigma e pessoal de operações - as questões envolvidas e os métodos usados para a solução.

Caso 2: O caso verídico referente à seleção de métricas apropriadas, constatado durante a implantação do Seis Sigma na área de digitação de dados de uma grande empresa, é mais complexo. Nesse caso, a empresa havia selecionado o tema "Melhorando a Constância da Qualidade" de suas operações. No início do trabalho, a métrica usada para medir a qualidade era o número de caracteres errados, representado pela porcentagem do número total de caracteres digitados em um dia.

1ª etapa: Por que é necessária a medição?

Ou mais especificamente, por que é necessária uma nova métrica?

Caso 1: Para reduzir o tempo perdido devido ao fato de as partes A e B não chegarem ao encontro no mesmo horário.

Caso 2: Quando se pediu para descrever o estado atual da "constância da qualidade", descobriu-se que a organização estava medindo a porcentagem de caracteres corretos em amostras de lotes e representando a qualidade pela porcentagem média de caracteres corretos. Essa média variava em diferentes períodos. Todos sabiam dessa variabilidade, mas ninguém sabia como medi-la. Assim, tinha-se valores como 99,95%, 99,952%, 99,992%, etc. para representar as médias diárias de porcentagens de erro. Essa métrica não estava medindo o problema de inconstância. Tampouco estava medindo os resultados do processo. Em vez disso, estava medindo a qualidade média aproximada, levando a soluções automáticas e esporádicas sempre que os registros estivessem abaixo da média.

2ª etapa: O que deve ser medido?

Caso 1: A resposta óbvia é que o tempo precisa ser medido com mais precisão para que a perda de tempo possa ser evitada.

Caso 2: Em primeiro lugar, o problema diz respeito a erros, devendo-se, portanto, medir a porcentagem de caracteres errados, e não de caracteres corretos. Assim sendo, em vez de se apresentar a qualidade como 99,92% correta, seria muito melhor expressá-la como 0,05%, 0,048%, 0,008% de defeitos, a fim de controlar os erros. Esses números são um pouco mais difíceis de se manusear do que os números dados anteriormente; mas, não se preocupe, trataremos desse aspecto na 3ª etapa.

Em segundo lugar e ainda mais importante, deve-se introduzir o desvio-padrão de erros como uma medida da constância da qualidade. Dessa forma, o problema da qualidade inconstante será diretamente medido, focalizando-se, portanto, os esforços para sua melhoria.

3ª etapa: Qual é a precisão necessária para a medição?

Talvez essa etapa pareça trivial, mas, na verdade, ela é muito importante. Para os engenheiros, essa etapa constitui-se na especificação do valor mínimo de uma métrica.

Caso 1: Para melhorar a precisão da medição, é necessária uma métrica que meça intervalos menores do tempo variável. Quão menores? Suponha que A e B decidam dividir o dia em 24 métricas menores - isto é, selecionar uma hora como a unidade de tempo. A e B combinarão, então, uma determinada hora para se encontrarem no dia seguinte. Contudo, um poderia vir às 11:00 em ponto, e o outro, entre 11:00 e 12:00, e ainda assim dizerem que o horário é 11:00. Em muitos casos, a espera ainda seria intoleravelmente longa.

Assim sendo, A e B concluiriam que é necessária uma métrica mais precisa. Poderiam, então, decidir selecionar uma métrica que fosse 1/3600 de uma hora, isto é, um segundo. Nesse caso, a especificação para o horário designado poderia ser 2100 segundos após as 11:00. Logo, eles perceberiam que essa unidade é muito pequena e que esperar exatamente 300 segundos não seria muita coisa. Assim sendo, talvez eles escolhessem 60 partes de uma hora - um minuto - como a métrica apropriada.

Seria fácil de medir, conveniente para usar e fácil de interpretar. Deveríamos saber que o ano, o século, o mês, a semana e o milissegundo são, todos, métricas de tempo, podendo ser usados para especificar um determinado tempo - mas tente especificar o horário de um encontro usando qualquer uma dessas métricas e você logo concluirá que elas não são apropriadas para a necessidade de A e B.
Caso 2: Quando se perguntou acerca das especificações do cliente, a resposta foi que o cliente aceita uma precisão mínima de 99,995%. Assim sendo, um problema era sentido sempre que as verificações de qualidade indicavam lotes excedendo esse padrão. Para médias mensais sucessivas, os registros típicos seriam:

   99,998% OK
   99,992% Falha
   99,997% OK
   99,991% Falha

Se um membro da equipe relatasse que a qualidade média havia melhorado, de 99,993%, no mês anterior, para 99,996%, no mês seguinte, não seria possível estimar a porcentagem de melhoria. Seguindo a 2ª etapa, quando se percebeu que a porcentagem média de erros era uma medida mais adequada para essa aplicação, os registros mudaram para:

    0,002% de caracteres errados
    0,008% de caracteres errados
    0,003% de caracteres errados
    0,009% de caracteres errados

O padrão do cliente agora é menos de 0,005% de erros permitidos. Subitamente, podemos ver que a média de erros foi 400% maior no mês 2 em comparação com o mês 1.

Esse números decimais, porém, não eram convenientes. Por exemplo, uma melhoria de 50% em 0,003% significava mais uma casa decimal - 0,0015% - e assim por diante. Percebeu-se, então, que se os erros fossem calculados em ppm (partes por milhão), em vez de porcentagem, os números seriam muito mais fáceis de se manusear, conforme mostrado abaixo:

   20 ppm
   80 ppm
   30 ppm
   90 ppm

Assim, o padrão do cliente para essa escala de erros ficou sendo de menos de 50 ppm permitidos. Dessa forma, ficou mais fácil manusear, expressar e entender o valor. Passando-se de % para ppm, garantiu-se uma precisão de medição muito maior. Portanto, a métrica final selecionada para os erros foi em ppm em vez de % de acertos.

4ª etapa: Como será a medição?

Caso 1: É evidente que, quando A e B mudaram a métrica de dia para hora e, depois, para minuto, foi preciso desenvolver instrumentos de medição, progredindo do relógio de sol para o relógio mecânico e, depois, para o relógio de quartzo. Quando os físicos atômicos enfrentaram problemas também envolvendo a necessidade de medição exata, foi preciso desenvolver o segundo, o milissegundo e o nanossegundo, sendo então necessário o relógio atômico para medi-los.

Caso 2: O problema do cliente era a "inconstância da qualidade", sendo que a média de erros não estava servindo para medir essa variável. Assim sendo, como deveria ser a medição da variabilidade? A resposta óbvia é: por meio do desvio-padrão. Mas, como acontece freqüentemente, o caso não era óbvio para o pessoal de operações. Após treiná-los no conceito e no cálculo de sigma, essa métrica foi introduzida. Quando os primeiros registros de sigma surgiram e foram interpretados, uma série de mudanças muito importantes aconteceram.

Os conceitos de variabilidade e controle de variabilidade para satisfazer o cliente tornaram-se, então, mais claros. Assim, toda a compreensão da qualidade mudou, conforme manifestado nas declarações a seguir, feitas antes e depois da introdução da métrica sigma:

Antes: "O limite de qualidade para o cliente é < 50 erros ppm".
Depois: "Temos de produzir de forma que a (média + 3*sigma) de erros seja < 50 ppm".

Subitamente, todos começaram a compreender que a média teria de ser muito menor do que 50 ppm para garantir que o cliente ficasse satisfeito, apesar da variabilidade. Compreenderam também que, mesmo com esse padrão, eles estariam abaixo das especificações de 0,3% do tempo. Gradualmente, todo o esforço passou a ser para reduzir o sigma, isto é, a variabilidade. Os resultados foram impressionantes e aparecem descritos no estudo de caso Converting Paper to Electronic Documents (Convertendo Documentos em Papel em Documentos Eletrônicos).

Na verdade, a introdução da métrica sigma favoreceu uma mudança de pensamento, de forma que todas as linhas de clientes se voltaram para os gráficos de controle da média e sigma, usados para medições de erros e de defeitos. 

5ª etapa: Para que será usada a medição? Por quem?

A frase "Não se pode melhorar o que não é medido" caracteriza a tremenda ênfase que o Seis Sigma coloca sobre a medição. Porém, o Seis Sigma também aconselha que se evitem as medições que não são usadas. Uma das possíveis razões para se inutilizar uma medição é porque ela não é apropriada para o usuário. Dentre outras razões, pode ser também porque ela não é compreendida, não serve para determinada finalidade ou é muito difícil ou complexa para ser usada.

Caso 1: Se a métrica selecionada para medir o tempo fosse o segundo ou o ano, A e B não adotariam essa métrica por todas as razões listadas acima. A métrica que os ajudou foi a do minuto, por isso foi logo adotada.

Caso 2: As métricas ppm e sigma foram logo adotadas quando o pessoal compreendeu claramente seu conceito, cálculo e utilidade, já que elas ajudaram na melhoria e no controle do problema. No caso dos erros em ppm, foi fácil; mas, no caso do sigma, foi necessário desenvolver uma explicação bem simples do conceito e repeti-la várias vezes para os funcionários de todos os níveis, até que fosse assimilada, e sua interpretação fosse tão familiar como a da "média". Hoje, o Seis Sigma se tornou um estilo de vida, e muitos não entendem como puderam trabalhar sem ele.

Conclusão