Lean Seis Sigma
Cases de aplicação

Lean Seis Sigma não é coisa de indústria.

O método resolve problema onde existe processo — hospital, transportadora, laboratório, oficina, escritório. Veja o mesmo DMAIC aplicado em setores diferentes.

L
Case detalhado · Logística · GB-2026-021

Redução de Erros de Separação de Pedidos (Picking) no Centro de Distribuição SP

Logística — CD São Paulo · Jul/2026 – Dez/2026

D

Definir

3x mais erro que a referência interna: R$ 888 mil/ano em jogo.

case completo

O CD São Paulo expede 48 mil pedidos/mês com taxa de erro de separação de 2,8% — mais de três vezes a referência interna de 0,8%. São cerca de 1.340 pedidos com erro por mês, R$ 74 mil/mês (R$ 888 mil/ano) em reentregas, devoluções e ressarcimentos, 210 reclamações/mês e OTIF (entregas completas e no prazo) de 91%. A meta SMART: reduzir o erro de 2,8% para 1,0% (−64%) até dez/2026, mantendo produtividade e prazo de expedição. O escopo cobre separação, conferência e expedição do CD SP nos 3 turnos, com orçamento de R$ 30 mil e ganho estimado de R$ 576 mil/ano.

Taxa de erro de separação: baseline vs. metadados do case
3,2%2,4%1,6%0,8%0%meta · 1%2,8%1%baseline (jan/25–jun/26)meta (dez/26)
Taxa de erro de separação: do baseline de 2,8% à meta de 1,0% até dezembro/2026.
Documentos da fase Project Charter
Como o projeto respondeu

D1 Qual é o problema, em números? Onde ocorre e desde quando? Qual o impacto para o negócio e para o cliente?

Entre jan/2025 e jun/2026, o CD São Paulo expediu 48 mil pedidos/mês com taxa média de erro de separação de 2,8% (picos de 3,9% em períodos promocionais) — cerca de 1.340 pedidos com erro por mês. O problema custa R$ 74 mil/mês (R$ 888 mil/ano) em reentregas, devoluções e ressarcimentos, gera 210 reclamações/mês e derruba o OTIF para 91%.

D2 Quem é o cliente do processo e o que ele considera crítico (CTQ — Critical to Quality)?

O cliente final B2C quer 'receber exatamente o que comprei' — CTQ traduzido em taxa de erro de separação ≤ 1,0% (Y primário). O cliente B2B exige pedido completo e no prazo (OTIF ≥ 96%), e Faturamento/SAC cobram menos reentregas e ressarcimentos (custo ≤ R$ 26 mil/mês).

D3 Qual é a meta do projeto? (objetivo + valor + prazo)

Meta SMART: reduzir a taxa de erro de separação de 2,8% para 1,0% (−64%) até 11/12/2026, mantendo a produtividade de separação (linhas/hora) e o prazo de expedição atuais.

D4 Qual é o escopo? O que entra e o que fica de fora?

Dentro do escopo: CD São Paulo nos 3 turnos, processos de separação/conferência/expedição, pedidos B2B e B2C, endereçamento e parametrização do WMS. Fora: demais CDs (fase 2), transporte/last mile, redesenho do WMS e acuracidade de estoque de fornecedores.

D5 Quais são os dados históricos conhecidos e o ganho esperado?

O baseline de 2,8% (jan/2025–jun/2026) está mais de três vezes acima da referência interna de 0,8%. O ganho esperado, validado com o Financeiro em 03/07/2026, é de R$ 576 mil/ano em hard savings, com payback estimado de 3 meses.

D6 Há patrocínio (sponsor) e equipe definidos?

Sponsor: Marcos Vilela (Diretoria de Operações Logísticas). Champion: Renata Sales (Gerência do CD SP, 10%). Green Belt líder: Thiago Ramos (Logística/Qualidade, 50%). Equipe: Douglas Ferreira (Separação T3, 20%), Camila Nunes (Sistemas/WMS, 20%) e André Lopes (Inventário/Conferência, 15%).

M

Medir

Definição clara de 'erro' e medição validada antes de confiar nos números.

case completo

O SIPOC (mapa Fornecedores–Entradas–Processo–Saídas–Clientes) delimitou o processo em 6 etapas, da liberação da onda no WMS (sistema de gestão do armazém) ao embarque. O plano de coleta cobriu 100% dos cerca de 2.200 pedidos/dia, com definição operacional precisa de erro e estratificação por turno, rua, SKU, tipo de item e modo de falha. Um estudo MSA (análise do sistema de medição) com 3 conferentes e 30 pedidos validou a classificação (concordância ≥ 90%). Baseline confirmado: 2,8% de erro.

Desempenho atual frente à referência e à metadados do case
4,5%3,4%2,2%1,1%0%meta · 1,0%3,9%Referência internaBaseline médioPico promocional
Comparação entre a referência interna, o baseline médio do CD SP e os picos em período promocional, frente à meta do projeto.
Como o projeto respondeu

M1 Qual é o Y do projeto e como ele é medido?

O Y do projeto é a taxa de erro de separação: % de pedidos expedidos com pelo menos 1 erro detectado na conferência (checkout) ou reportado pelo cliente em até 15 dias. É medido via WMS (log de conferência) e CRM/SAC, com extração diária e acompanhamento em gráfico p.

M2 Qual é a linha de referência (o desempenho atual, em números)?

Baseline confirmado de 2,8% de erro (~1.340 pedidos/mês), bem acima da referência interna de 0,8% e com picos de 3,9% em períodos promocionais. O plano de coleta cobriu 100% dos cerca de 2.200 pedidos/dia entre 10/08 e 11/09/2026.

M3 A medição é confiável? Como você garantiu isso?

MSA por atributos com 3 conferentes, 30 pedidos (15 com erro plantado, 15 conformes) e 2 réplicas às cegas, exigindo concordância ≥ 90% e Kappa ≥ 0,75. O estudo aprovou o sistema de medição, validando o baseline de 2,8% antes da fase Analyze.

M4 Qual a capacidade atual do processo — ou o nível atual do indicador?

Com 2,8% de erro contra uma referência interna de 0,8% e meta de 1,0%, o processo opera muito fora da capacidade desejada — quase 3,5 vezes pior que o benchmark interno — com OTIF de 91% ante meta de 96%.

M5 Os dados foram estratificados? Onde o problema se concentra?

A estratificação por turno, rua/endereço, SKU, tipo de item e modo de falha mostrou concentração em itens fracionados (58% dos erros vitais) e no turno noturno (47%), nos modos 'item trocado' e 'quantidade divergente'.

M6 Qual o tamanho da lacuna (a oportunidade do projeto)?

A lacuna a fechar é de 2,8% para 1,0% de erro (redução de 64%), de R$ 74 mil/mês para R$ 26 mil/mês em custo de reentrega, e de 91% para 96% de OTIF.

A

Analisar

Dois modos de falha concentram 73,1% dos erros — e as causas-raiz foram provadas com testes.

case completo

O Ishikawa (espinha de peixe 6M) levantou causas e a equipe priorizou 5. O Pareto mostrou que item trocado (43,1%) e quantidade divergente (30,0%) somam 73,1% dos 1.340 erros/mês, concentrados em itens fracionados (58%) e no turno noturno (47%). Os 5 Porquês chegaram a duas causas-raiz: scan de código de barras desativado no picking desde 2023 sem revisão, e metas que medem só velocidade, sem qualidade. Ambas foram validadas: com scan, o erro da rua 7 caiu de 4,1% para 1,2%; com trava de quantidade, divergências caíram 61%. A Matriz Causa e Efeito ranqueou as 5 causas acima da linha de corte.

Modos de falha nos erros de separaçãodados do case
100%75%50%25%0%43,1%30%14%7%4%1,9%acum.Item trocadoQtd. divergenteItem faltanteEtiqueta/volume erradoItem avariadoOutros
Item trocado e quantidade divergente somam 73,1% dos 1.340 erros/mês registrados no baseline.
Como o projeto respondeu

A1 Quais são as causas potenciais do problema?

O Ishikawa (6M) levantou causas em mão de obra (rotatividade no turno 3, conferência 'de memória'), método (picking por descrição sem scan, sem conferência cega), máquina (WMS sem trava de quantidade), material (embalagens fracionadas semelhantes) e meio ambiente (SKUs similares em endereços adjacentes).

A2 Quais causas foram priorizadas e por quê?

A equipe multivotou 5 causas: picking sem scan (7 votos), SKUs similares adjacentes (6), embalagens fracionadas semelhantes (5), WMS sem trava de quantidade (5) e conferência de memória (4). A Matriz Causa e Efeito confirmou a priorização — todas com pontuação ≥ 120 (linha de corte), lideradas por 'picking sem scan' (240 pontos).

A3 As causas foram comprovadas com evidência (dado, observação ou teste) — e não só opinião?

Em piloto na rua 7, ativar o scan fez o erro cair de 4,1% para 1,2% na semana do teste. Com a confirmação de quantidade ativada no turno 3, as divergências caíram 61%, e separadores no quartil superior de velocidade mostraram 2,3× mais divergências — comprovando as duas causas-raiz.

A4 Qual a relação entre as causas (X) e o resultado (Y)?

Causa-raiz A: scan desativado no picking desde 2023, sem revisão, causa o modo de falha 'item trocado' (43,1% dos erros). Causa-raiz B: metas de turno que medem só velocidade, sem trava de quantidade no coletor, causam 'quantidade divergente' (30,0%) — ambas validadas nos 5 Porquês com testes no gemba.

A5 Quais são as poucas causas vitais que respondem pela maior parte do problema (Pareto)?

Dois modos de falha — item trocado (43,1%) e quantidade divergente (30,0%) — respondem por 73,1% dos 1.340 erros/mês, concentrados em itens fracionados (58%) e no turno noturno (47%).

I

Melhorar

5 quick wins + 2 projetos, por R$ 27,4 mil — e o piloto já derrubou o erro para 1,3%.

case completo

A matriz esforço × impacto elegeu 5 ações imediatas (quick wins) e 2 projetos estratégicos, custando R$ 27,4 mil dos R$ 30 mil orçados. No 5W2H: reativação do scan obrigatório e da confirmação de quantidade no WMS (custo zero), identificação por cor nas ruas 5–9 e slotting (separar SKUs parecidos de endereços vizinhos, R$ 14,8 mil), e indicador de erro por turno com feedback diário. Na semana 3 do piloto, o erro nas ruas 5–9 caiu de 4,1% para 1,3%, com produtividade dentro do limite (−1,8%).

Erro de separação no piloto (ruas 5–9)dados do case
4,7%3,5%2,4%1,2%0%meta · 1%4,1%1,3%antes do piloto (ruas 5–9)semana 3 do piloto
Resultado parcial do piloto nas ruas 5–9: erro caiu de 4,1% para 1,3% já na terceira semana.
Como o projeto respondeu

I1 As soluções atacam as causas-raiz comprovadas (e não os sintomas)?

As ações atacam diretamente as causas-raiz: reativar o scan (A1) e a confirmação de quantidade (A2) elimina as causas A e B; identificação por cor (A5) e slotting (A3) atacam SKUs e embalagens semelhantes; conferência cega (A4) reforça a barreira; indicador por turno (A6) e governança do WMS (A7) sustentam o ganho.

I2 Como as soluções foram priorizadas (impacto × esforço)?

A matriz esforço × impacto elegeu 5 quick wins (A1, A2, A5, A6, A7) e 2 projetos estratégicos (A4 — conferência cega, e A3 — slotting), descartando ações fora de orçamento ou escopo (A9, A10). O custo total das ações priorizadas foi de R$ 27,4 mil, dentro do orçamento de R$ 30 mil.

I3 Houve piloto/teste antes de escalar?

O piloto rodou nas ruas 5–9 (19/10 a 20/11/2026) com critério de sucesso de erro semanal ≤ 1,0% por 4 semanas consecutivas e limite de queda de produtividade de até 3%. Na semana 3, o erro já havia caído de 4,1% para 1,3%, com produtividade em −1,8% (dentro do limite).

I4 Qual o ganho esperado com as soluções propostas (no indicador e, se possível, em R$)?

O ganho esperado é reduzir o erro de 2,8% para 1,0%, economizando R$ 576 mil/ano em reentregas, devoluções e ressarcimentos. O piloto nas ruas 5–9 já mostrou o erro caindo para 1,3%, sinalizando que a meta é alcançável em escala.

C

Controlar

Travas no sistema, gráfico de controle semanal e plano de reação pronto — o ganho não se perde.

case completo

O plano de controle monitora 4 X's críticos (scan ativo, confirmação de quantidade, slotting sem SKUs adjacentes e conferência cega) com travas sistêmicas e auditorias, além do Y em gráfico p semanal (cerca de 11 mil pedidos) na gestão à vista. O OCAP (plano de reação para fora de controle) define 4 gatilhos e o fluxo conter → diagnosticar → corrigir ou escalar à Champion em 24h, chegando ao Sponsor se persistir. A padronização atualizou 3 POPs, com 100% da equipe treinada. A dona do processo assume no encerramento, e o Belt acompanha por 90 dias, validando os R$ 576 mil/ano de ganho com o Financeiro.

Reclamações de clientes por erro no pedidodados do case
241,5 reclamações/mês181,1 reclamações/mês120,7 reclamações/mês60,4 reclamações/mês0 reclamações/mêsmeta · 75 reclamações/mês210 reclamações/mês75 reclamações/mêsbaselinemeta (soft saving)
Reclamações de clientes por erro no pedido: do baseline de 210/mês à meta de ~75/mês esperada com o projeto sustentado.
Como o projeto respondeu

C1 O resultado foi confirmado com dados? A meta foi atingida — ou quanto dela?

Os resultados até a semana 3 do piloto confirmam a tendência esperada — erro caindo de 4,1% para 1,3% nas ruas 5–9, dentro do limite de produtividade — mas a confirmação em escala plena, para todo o CD SP, depende do fechamento do plano de controle a partir de 23/11/2026.

C2 Qual o ganho obtido (no indicador e, se possível, em R$)?

R$ 576 mil/ano é o hard saving estimado e validado com o Financeiro em 03/07/2026, com payback de 3 meses; o soft saving esperado é reduzir as reclamações de 210 para ~75/mês. A confirmação final desses números após o encerramento (11/12/2026) cabe ao acompanhamento do Belt.

C3 O novo processo foi padronizado (POP / instruções)?

A padronização atualizou o POP-LOG-014 (picking de fracionados), o POP-LOG-021 (conferência cega) e a instrução IT-LOG-007 (slotting), com 100% dos separadores e conferentes treinados até 04/12/2026.

C4 Como o ganho será monitorado ao longo do tempo? Com quais indicadores?

O Y é monitorado em gráfico p semanal (~11 mil pedidos) na gestão à vista, com indicador de erro por turno/separador diário e auditoria em camadas (líder de turno semanal, gerência mensal) sobre os 4 X's críticos (X1–X4).

C5 Há plano de reação para desvios?

O OCAP-01 define 4 gatilhos (ponto acima do LSC, 7 pontos acima da linha central, tendência de 6 pontos subindo, taxa semanal > 1,0%) e o fluxo verificar (15 min) → conter (2h) → diagnosticar (24h) → corrigir ou escalar ao Champion em 24h, chegando ao Sponsor se persistir por 2 ciclos.

C6 Quem é o dono do processo daqui para frente?

Renata Sales, Gerente de Operações do CD São Paulo, assume como dona do processo no encerramento formal em 11/12/2026, com o Sponsor Marcos Vilela.

C7 O ganho se manteve após a implementação (evidência de sustentação)?

O Belt acompanha o gráfico p por 90 dias (até mar/2027), validando os R$ 576 mil/ano de ganho com o Financeiro. As travas sistêmicas de scan e confirmação de quantidade impedem que o processo volte ao padrão anterior sem aprovação do Champion.

C8 Houve replicação / registro de lições aprendidas?

O próprio Charter já prevê replicação para os demais centros de distribuição em uma fase 2. A principal lição documentada é a necessidade de revisão periódica de parametrizações emergenciais do WMS (rotina trimestral criada), evitando que 'soluções temporárias' se tornem permanentes e invisíveis.

Resultado do projeto

No piloto, a taxa de erro nas ruas 5–9 caiu de 4,1% para 1,3%, com produtividade preservada (−1,8%). O ganho esperado é reduzir o erro de 2,8% para 1,0% e economizar R$ 576 mil/ano em reentregas, devoluções e ressarcimentos, com meta sustentada de erro ≤ 1,0% e OTIF ≥ 96%.

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