Sermaye Varlıkları Fiyatlama Modeli

O uso do “Sigma” como padrão de medição tem sua origem em Carl Fredrick Gauss (1777-1855), o qual introduziu o conceito da distribuição da curva normal. A distribuição normal possui dois parâmetros principais: centro da distribuição (média), representado pela letra grega ȝ; e dispersão da distribuição (desvio padrão), representada pela letra grega ı (sigma). Cada intervalo referente a um desvio padrão (ı) representa uma área debaixo da curva da distribuição normal, sendo capaz de obter a proporção equivalente sobre a área total da curva. Conforme Breyfogle (1999), a distribuição normal possui a aparência de um gráfico em forma de sino e representa uma distribuição de probabilidade. Essa distribuição é, freqüentemente, adequada para descrever características de qualidade cuja variação é a soma de um grande número de pequenos erros independentes, devido a diferentes causas, tais como os fatores existentes em grande parte dos processos de manufatura. Para Eckes (2001), a

distribuição normal representa 100% daquilo que está sendo medido, é simétrica e o pico representa o valor de maior ocorrência (média) podendo ser dividida em uma série de segmentos (desvio padrão).

Walter Shewhart introduziu o conceito de controle estatístico de processo considerando a variação natural do processo como três sigmas acima e três sigmas abaixo da média, e indicou a necessidade de intervenção no processo quando este ultrapassar esses limites. O conceito de três sigmas, ou seja, a distancia representada por três desvios padrões abaixo e três desvios padrões acima da média, está relacionado com um processo com probabilidade de atingir 99,973% de acerto, ou seja, tem uma taxa de defeito de 0,027%. Este índice ou nível de qualidade era aceito pela maioria das empresas até meados dos anos 80 (RAISINGHANI et al., 2005).

Figura 2.1 Probabilidade de defeitos da distribuição normal em um processo 3 sigmas (3σ) Fonte: Breyfogle (1999)

Na figura 2.1 temos a representação de um processo no qual o limite superior de especificação coincide com a distância entre a média do processo somada com três desvios padrões, sendo caracterizado como um processo três sigmas (3ı). Podemos dizer que em um processo com essas características, a variação natural (mais três sigmas e menos três sigmas), abrange todo o range da especificação, e tem a probabilidade de gerar defeitos na ordem de 2.700 PPM (tabela 2.1). Para os praticantes do programa Seis Sigma, um processo três sigmas (3ı) é conhecido como processo de 99% de acerto, ou seja, tem uma probabilidade maior de geração de defeitos, na ordem de 10.000 PPM.

Aparentemente um nível de acerto de 99% parece razoável para a maioria das pessoas, porém para alguns tipos de negócios na manufatura e em serviços, melhorar esse nível de qualidade pode ser um fator determinante de sucesso. Segundo McClusky (2000) 99% de acerto para o programa Seis Sigma é inaceitável para alguns tipos de indústria, pois representa

1 2 3 Limite Superior de Especificação Média do Processo _{Probabilidade} de Defeitos 1.350 PPM Desvios Padrão 1 Desvio Padrão µ ) µ ) µ ) µ ) σ ) σ ) σ ) σ )

10.000 partes por milhão de erros, e complementa com exemplos de 99% de acerto com base em números da estatística na Inglaterra:

• Em grandes aeroportos, 99% de qualidade significam 2 aterrissagens de risco por dia; • Nos correio, 99% de qualidade significam 16.000 cartas desviadas do destino por

hora;

• Na geração de energia elétrica, 99% de qualidade significam 07 horas de falta de energia por mês;

• Nos hospitais, 99% de qualidade significam 500 operações mal sucedidas por semana; • Em transações com cartão de crédito, 99% de qualidade significam 80 milhões de

transações incorretas por ano.

Um dos objetivos do Seis Sigma é melhorar a qualidade por meio da redução da variabilidade, e essa estratégia tem como efeito a diminuição do desvio padrão. Para uma mesma especificação, quando reduzimos o desvio padrão aumentamos o nível sigma do processo. A tabela 2.1 mostra que estatisticamente um processo com nível seis sigma (6ı) tem a probabilidade de gerar defeitos na ordem de 0,002 defeitos por milhão de oportunidades (DPMO), porém em termos práticos um processo dificilmente permanece centralizado, tendo a mudança da media ao longo do tempo. Com o deslocamento da média somado a variação natural do processo, ocorre à aproximação dos limites de especificação de projeto, aumentando a probabilidade de gerar defeitos. Isso é conhecido pelos praticantes do programa Seis Sigma como variação da média de longo prazo, e esse conceito de “variação de longo prazo” foi utilizado pela Motorola ao estabelecer que um processo de Seis Sigma tem uma probabilidade de ter 3,4 DPMO ou seja perde 1,5 sigmas devido a descentralização do processo ao longo do tempo. A tabela 2.1, mostra a comparação em DPMU para o mesmo nível sigma, da taxa de defeitos de um processo teórico de curto prazo e centralizado (sem deslocamento da média) como também um processo mais próximo a realidade, com a mudança da média ao longo do tempo, deslocando 1,5 sigmas do valor central.

Tabela 2.1 - Comparação do nível sigma Goh, 2003

Na tabela 2.1, podemos observar que um processo com nível de qualidade Seis Sigma tem a probabilidade de gerar 3,4 DPMO ou PPM (partes por milhão) de não conformidades com é também conhecido pelos praticantes, e tem um desempenho de 99,99966% de conformidade. A curva representada pela figura 2.2, mostra a variação de um processo nível seis sigma (6ı) comparada com a especificação permitida em projeto.

Figura 2.2 Probabilidade de defeitos da distribuição normal – nível 6 sigmas Fonte: Breyfogle (1999)

Um processo seis sigma usa aproximadamente metade da amplitude permitida pela especificação de projeto, ou seja, em função da baixa variabilidade do processo, a distancia da média somada com a medida de seis desvios padrões, equivale a metade da distancia da média teórica do processo até um dos limites de especificação, diminuindo drasticamente a

σ

σ

σ

σ

µ

µ

µ

µ

probabilidade de ultrapassar as barreiras da especificação e de gerar defeitos. Pyzdek (2003) sustenta que o Seis Sigma se concentra na melhoria da qualidade ao ajudar as empresas a produzir de forma melhor, mais rápida e mais econômica. O autor coloca que as empresas aceitam níveis de desempenho de 3 ou 4 sigma como normais, apesar de saberem que esses processos podem criar centenas de problemas por milhão de oportunidades afetando a satisfação do cliente. O padrão Seis Sigma, com 3,4 problemas por milhão de oportunidades, é uma resposta ao aumento do nível de expectativas dos clientes e à crescente complexidade dos produtos e processos modernos.

A redução da variabilidade fica evidente com o aumento do nível sigma, mas apesar do ganho exponencial em qualidade e redução de defeitos, deve-se analisar a natureza do negócio, juntamente com a expectativa do cliente, fazendo um balanço do custo e beneficio antes de investir para melhorar um determinado processo. Para Linderman (2003) um processo deve objetivar o nível sigma seis (6σ) apenas se isto for importante para o cliente, e desde que o investimento para o salto em nível sigma não seja tão alto a ponto de inviabilizar economicamente. Assim como no custo, melhorar do nível dois (2σ) ou três (3σ) para quatro (4σ), é exponencialmente mais fácil do que melhorar do nível quatro (4σ) para cinco (5σ) ou seis (6σ).