Como a Simulação ajuda no Lean Seis Sigma?

Como a Simulação pode ajudar no Lean Seis Sigma?

Devido ao crescimento rápido e ao aumento da concorrência em tecnologia da informação (TI), terceirização de processos de negócios (BPO) e outras indústrias do setor de serviços na Índia, a qualidade e o custo das operações tornaram-se os principais fatores distintivos entre essas empresas. A sobrevivência, o crescimento e os lucros dependem de como uma organização controla seus custos e satisfaz seus clientes. A simulação ajuda nisso.

Muitas organizações adotaram programas de melhoria da qualidade, sendo os mais importantes o Seis Sigma e Kaizen. Eles também modificaram as técnicas desses programas para melhor atender às necessidades da organização. Para generalizar, a escolha da filosofia de qualidade foi feita em fatores como alcance e duração dos projetos, produto ou processos da organização e a intensidade estatística necessária para analisar e melhorar.

Independentemente do programa de qualidade usado, muitas organizações encontraram limitações em algumas das ferramentas de melhoria de qualidade que eles usam. Ao mesmo tempo, eles estão descobrindo as vantagens de usar modelagem e análise de simulação como uma ferramenta de resolução de problemas.

Quais as limitações de ferramentas de qualidade usadas?

Os motivos pelos quais as empresas estão descobrindo que algumas metodologias de análise fornecem resultados não tão bons, incluem:

• Complexidade do sistema em estudo - O cenário de negócios tornou-se altamente complexo com mudanças contínuas com as quais as organizações devem lidar. Ao iniciar um projeto de qualidade para um sistema novo ou existente altamente complexo, muitas vezes também há fatores que afetam o desempenho do sistema. Mesmo o Six Sigma pode falhar, uma vez que se torna impossível analisar estatisticamente o sistema ou fornecer alternativas estatísticas ao sistema existente. Isso levou as equipes de projetos a fornecer alternativas ad hoc como soluções.


• Sensibilidade ou robustez necessária - Os métodos de análise fornecem uma solução para o problema em questão, mas uma ligeira alteração na entrada ou uma decisão comercial menor exige que a equipe de projeto de qualidade "reinvente a roda" iniciando um novo projeto para resolver o "novo problema" ".


• Verificação da Solução Analítica - Não existe um padrão pedagógico para reforçar ou verificar a solução alcançada. A maioria das metodologias de qualidade inclui a necessidade de implementar e medir a solução fornecida para determinar se o nível de qualidade requerido (ou o nível Sigma) é alcançado e depois controlar o sistema para permanecer nesse nível. Se o projeto não atendeu as expectativas, ele precisará ser reiniciado. Isso é muito caro para a organização, que deve mudar os processos ou a força de trabalho, ou mesmo tomar decisões empresariais com base na análise do projeto. O custo também é incorrido quando a experimentação real (design de experimentos) é feita no sistema.


• Incapacidade de analisar um sistema estocástico - Quando o resultado de uma atividade pode ser completamente descrito em termos de entrada, a atividade é determinista. Quando os efeitos da atividade variam aleatoriamente com vários possíveis resultados, independentemente da complexidade do sistema, a atividade é estocástica. Muitos sistemas atualmente utilizados na indústria são estocásticos e não podem ser facilmente modelados ou estudados nas metodologias de qualidade atuais. As soluções fornecidas a tais sistemas são ad hoc e nunca são satisfatórias. A modelagem estatística é necessária para estudar esses sistemas.


• Incapacidade de visualizar o sistema - Ao estudar um sistema com gargalos, redução de lead-time e mudanças de processo, pode tornar-se difícil visualizá-lo. A equipe de qualidade exige um modelo de escala para ajudá-lo a detectar os gargalos. Os números mais simples, como o tempo médio de manuseio (tempo médio) ou desvio padrão, podem ser enganosos. Mesmo as mudanças no sistema precisam ser visualizadas.

O que é Simulação?

A simulação é a imitação das operações de um processo ou sistema do mundo real ao longo do tempo. Envolve a geração da história artificial do sistema e a observação dessa história artificial para extrair inferências sobre as características operacionais do sistema real.

A pesquisa operacional e a modelagem da simulação foram utilizadas no passado pela administração superior para a tomada de decisões em diversas áreas, incluindo gerenciamento da cadeia de suprimentos, aplicações de fabricação, fabricação de semicondutores, engenharia de construção e aplicações militares.

A simulação agora está sendo usada em indústrias de serviços para modelar e analisar fluxos de chamadas, gerenciamento de recursos humanos e previsão. O uso geralmente foi um esforço único devido a várias desvantagens do conceito de simulação, mas a tecnologia atual e o desenvolvimento converteram essas desvantagens em vantagens. Alguns dos mais importantes são:

• Disponibilidade dos dados - A simulação requer uma grande quantidade de dados. No passado, os dados geralmente não estavam disponíveis e tinham que ser coletados, o que era uma atividade extenuante e levava muito tempo. Agora, o uso de software de ERP e programas de gerenciamento do relacionamento com o cliente, fornecem grandes volumes de dados. Esses dados podem ser usados como entrada para simulação.


• Custo da modelagem - No passado, as empresas desenvolveram seu próprio software de simulação para complementar suas análises. Esse software era caro para adquirir. Agora, muitos produtos de software de simulação disponíveis foram desenvolvidos. Eles são mais baratos e fáceis de usar e podem ser aplicados em diferentes cenários de negócios. Os pacotes de software também fornecem representações gráficas do modelo.


• Conhecimento extensivo de probabilidade e estatística - A modelagem de simulação requer o uso de probabilidades e estatísticas para modelar o sistema. Isso foi um obstáculo no passado, já que muitos modeladores de sistemas estavam relutantes em enterrar-se com probabilidade e estatística. Os atuais pacotes de software de simulação têm analisadores de entrada - isso também está disponível com muitas ferramentas de software de qualidade - que ajudam com as conversões de dados. Somente um conhecimento prático das estatísticas é um pré-requisito para modelagem de simulação efetiva.


• Tempo para executar a simulação - Graças às velocidades atuais do processador do computador, a simulação pode ser executada rapidamente ou mesmo ser reduzida para ajudar a equipe do projeto.

Como integrar modelagem e análise de simulação?

A maioria das organizações modificou as técnicas de qualidade para atender às suas necessidades, mas a metodologia básica do projeto para a melhoria contínua da qualidade permanece.

A modelagem e a análise de simulações como uma ferramenta podem ser melhor usadas nos Passos Analyze e Improve. É muito útil ao estudar o sistema, projetar o sistema, avaliar alternativas e fazer backup dos resultados do processo melhorado.

O DMAIC aplica-se a um processo existente que precisa ser melhorado. É melhor aplicável à redução contínua de defeitos em um ambiente multifuncional / uni-funcional.

Como aprimorar os métodos atuais?

A modelagem e análise de simulação podem ser usadas tanto em uma estrutura de melhoria de qualidade como em um aprimoramento para os métodos atuais. Alguns postos-chaves a serem lembrados ao decidir usar a simulação são:

• ELSL (Entra Lixo, Sai Lixo) aplica-se à simulação. A forma como o sistema é modelado e os dados são inseridos determinará a eficiência do próprio modelo. Isso significa que a equipe do projeto, ou pelo menos um analista, deve ser treinada no uso da simulação. O analista ou equipe deve conhecer o sistema bem o suficiente para avaliar os fatores e o nível de detalhes a serem simulados.


• A simulação não deve ser realizada se a equipe não tiver tempo ou recursos para um projeto detalhado de qualidade. Isso, obviamente, significaria uma solução sub-ótima ou uma solução stopgap.


• Vários softwares de simulação estão disponíveis no mercado. Um estudo de características detalhadas precisa ser feito antes da compra para que o software atenda melhor às necessidades da organização.


• O software de simulação ainda é um custo para a empresa. Os ganhos monetários só serão vistos após a conclusão bem-sucedida do projeto.


• A modelagem da simulação como ferramenta atualmente é a melhor adição para um processo de melhoria contínua. As organizações têm muitos desafios novos quando se trata de qualidade de serviço. Esses novos desafios só podem ser tratados ao abordar novas maneiras de encontrar soluções. O quadro de qualidade precisa ser atualizado conforme a situação o exige.