Mesmo um processo estável pode apresentar variação quando as medições são registadas com suficiente detalhe. A variação descreve as diferenças entre observações. Algumas medições, como a altura numa população adequada, podem concentrar-se em torno da média; mas uma distribuição simétrica em forma de sino deve ser verificada, não presumida.
Perspectivas do International Six Sigma Institute™
A Revelação Definitiva da Variação Six Sigma
O desvio-padrão mede a dispersão das observações em torno da média do processo, nas mesmas unidades das medições. Reduzi-lo diminui essa dispersão. O nível sigma compara a distância entre a média e um limite de especificação com o desvio-padrão do processo. Cinco, seis ou sete sigma descrevem essa distância, não o desvio-padrão entre resultados consecutivos.
O conhecido objetivo Six Sigma de cerca de 3,4 defeitos por milhão de oportunidades utiliza a suposição convencional de um desvio da média de 1,5 desvios-padrão. Não é uma previsão incondicional para todos os processos. Num processo estável e aproximadamente normal, centrado entre limites a seis desvios-padrão da média, Cp e Cpk são iguais a 2 antes de qualquer desvio. Se a média se deslocar 1,5 desvios-padrão para um limite, mantendo a dispersão, Cpk passa a 1,5 e esse limite fica a 4,5 desvios-padrão da média.
Para reduzir a variação, meça o desempenho, investigue as suas causas, implemente melhorias e monitorize os resultados. Menor variação pode reduzir o risco de defeitos, mas também contam a média, os limites de especificação e a distribuição. Estime taxas de defeitos com um modelo adequado e verificado ou com dados observados e uma definição clara de oportunidade de defeito. Reduzir a dispersão, por si só, não garante zero defeitos.
Melhorar mais pode exigir atenção contínua da gestão, experiências planeadas, análise de capacidade e equipas com autonomia. Uma distribuição normal ou gaussiana é simétrica e em forma de sino, mas os dados dos processos nem sempre são normais. Verifique a estabilidade e os pressupostos da distribuição antes de aplicar índices de capacidade baseados na normalidade ou prever probabilidades nas caudas. Para dados não normais, escolha uma análise alternativa adequada. Compare os resultados com os limites inferior e superior de especificação e escolha cartas de controlo, diagramas de dispersão, gráficos de sequência e estudos de capacidade de acordo com a questão investigada.
