CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSO CEP APLICADO AO RAMO DE ALIMENTOS

Titulação Nome do Professor(a) Prof(a). Titulação Nome do Professor(a) Cidade, dia de mês de ano Dedico este trabalho. AGRADECIMENTOS Elemento opcional. Texto em que o autor faz agradecimentos dirigidos àqueles que contribuíram de maneira relevante à elaboração do trabalho. Epígrafe (retire o título “epígrafe) SOBRENOME, Nome Prenome do autor. Nesse sentido, as cartas de controle podem reconhecer esses eventos, fornecendo auxílio para que as falhas não venham a acontecer. O controle estatístico é algo bem factível para o momento atual, como uma premissa de colocação no mercado diante de um mundo que se transforma continuamente. Os resultados demonstraram que, empresas que aderiram ao controle estatístico de processo, fizeram upgrade de sua tomada de decisão no que se refere ao processo produtivo.

Palavras-chave: Controle estatístico do processo. Ramo alimentício. As the focus is always on raising the level of excellence, several companies are implementing one of the prevention and quality management tools: statistical process control (CEP). The biggest incentive is that production has more quality, that costs are minimized and production procedures are really very good, because there is the certainty that their survival and market leverage are tied in these aspects. Every organization aims at profitability, but not only that, there is a concern that the production process has quality, with less expense and comprising all the steps that a product needs to overcome to reach its customers. Defects can happen, resulting in costs for several departments of the institution, in the meantime, statistics appear as a way of reducing losses, building the best processes as possible.

In this sense, the control charts can recognize these events, providing assistance so that failures do not happen. CONTROLE ESTATÍSTICO DA QUALIDADE 17 2. Histograma 17 2. Folha de verificação 19 2. Gráfico de Pareto 20 2. Diagrama de causa e efeito 21 2. Cartas de controle por variáveis 37 3. Cartas de controle por atributos 38 3. Equações para o gráfico de controle 39 4. controle estatístico do processo aplicado ao ramo de alimentos 41 4. DEFINIÇÕES DE CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSO 41 4. Estas modificações não podem ser remediadas, no entanto, precisam ser muito bem monitoradas, para que os produtos de ótima qualidade sejam fabricados. Com esse intuito, o CEP possui condições de acompanhar o processo com informações proficientes para a manutenção da estabilidade dos processos. Não há dúvidas que, dificilmente, haverá a inspeção de qualidade em um produto, contemplando todos os seus elementos.

Assim, o produto necessita ser fabricado de maneira certa, com processos produtivos equilibrados, reproduzíveis e que funcionem com a menor variação. Este controle da possível disparidade está vislumbrado em todos os departamentos da produção, sendo o controle estatístico, muito usado, inclusive em processo de produção de fábricas de bebidas e do ramo alimentício. O domínio das questões de variabilidade dentro do processo de produção precisa ser compreendido, estimado e avaliado e, para isso, é preciso analisar três perspectivas essenciais: 1) Encontrar a variável mais expressiva, que tem comportamento que se afasta do valor da média; 2) conhecer os atributos da variação e 3) analisar a capacidade do processo em produzir produtos que tenham qualidade. O CEP utiliza metodologias estatísticas na profilaxia de falhas e anomalias, minimização de não conformidades e melhora da qualidade dos produtos, sendo um instrumento vital na solução de problemas e na obtenção de processos estáveis.

Assim, o controle estatístico de processo usa a monitoração continuada para otimizar o desempenho das organizações no caminhar de suas atividades, ajudando no controle do processo produtivo, através do reconhecimento dos motivos que levam à inconstância e variabilidade. Desse modo, como o CEP pode contribuir para a melhoria dos processos no ramo de alimentos? O objetivo geral deste trabalho é estudar o controle estatístico de processo para a melhoria de processos no ramo de alimentos. Como objetivos secundários, apresentam-se: analisar e distinguir as ferramentas usadas no controle estatístico do processo; apresentar o funcionamento das cartas de controle e do controle do processo como procedimento de melhoria de processo e o atendimento às exigências do mercado e a contribuição do CEP em diversos processos do ramo alimentício, particularmente, em duas indústrias alimentícias, uma do noroeste do Paraná e outra de Alagoas.

O capítulo 5 traz as considerações finais, com a síntese de todos os tópicos desenvolvidos e observados. a QUALIDADE E SUAS FERRAMENTAS O uso e a evolução das metodologias e práticas estatísticas para a avaliação e resolução de problemas começaram a ter relevância, no ramo das indústrias, no ano de 1924, com o Dr. Walter A. Shewart, que inicialmente, criou as cartas de controle. Com o advento da produção de grande porte, nos Estados Unidos, Europa e Japão, depois do ano de 1944, o controle estatístico nasceu como o instrumento propício para controle eficaz – fundamentado no conhecimento matemático, seguro – uso cotidiano em tarefas da fábrica e acelerado – opera com amostras reduzidas que representam a população global e aprimoramento dos processos de produção (ANDRADE; FARIA; SILVA, 2008).

Assim, o histograma aparece como um instrumento que permite um olhar rápido e objetivo de como é o desempenho dos dados adquiridos (MARCOS, 2014). A utilização do histograma a partir da aquisição dos dados define, claramente, a distribuição em uma amostra, pois, o eixo das abscissas mostra os intervalos e o das ordenadas, lista as frequências e, por meio desse uso, consegue-se perceber a aplicação do controle estatístico de processo (BACKES; PACHECO, 2017). A constituição do histograma pressupõe a organização dos dados em uma tabela de distribuição de frequências. Ele permite realizar os seguintes apontamentos (MARCOS, 2014): 1. Quando a média dos valores dos dados se encontra à direita do centro da amplitude do rol, ou seja, for maior que a moda e a cauda é alongada à direita de maneira íngreme, pode-se dizer que esse histograma tem assimetria positiva; 2.

A folha de verificação é um facilitador, que permite a organização e a uniformização da aquisição e cadastramento de dados, no sentido que a busca seguinte e a avaliação tenham otimização. É um formulário constituído por uma série de elementos verificados em condição de impressão, a fim de ajudar no recolhimento e armazenagem de dados (SILVA, 2018). Este instrumento foi implementado por um engenheiro aeroespacial que buscava compreender os modelos de falhas que aconteciam em um tanque usado em seus produtos. Assim, essa folha de controle foi criada para sintetizar e gravar o conjunto de informações acerca deste procedimento (MARCOS, 2014). São considerados alguns propósitos do uso da folha de verificação (SILVA, 2018): - Ajudar no trabalho dos colaboradores que fazem a aquisição de dados; - Conferir padrão aos dados adquiridos, sem a influência do pesquisador que fez a aquisição; - Sistematizar os dados obtidos pela aquisição, impedindo que se precise arrumar os dados mais tarde.

Relevante destacar que ele não aponta as falhas mais importantes, mas sim, as falhas que acontecem com mais frequência (MARCOS, 2014). Ele possui as colunas, onde os dados são dispostos em porcentagens e distribuídos no eixo x, de maneira decrescente. O gráfico de Pareto se preocupa em mostrar prioridades, isto é, saber o ordenamento dos problemas que merecem maior atenção e resolução (SÁS, 2011) Figura 1 – Gráfico de Pareto Fonte: Sás, 2011. A Figura 1 exibe o ordenamento de maior ocorrência de efeitos versus causas, onde pode se verificar que o agente que mais ocasiona resultados negativos são as máquinas, com percentual acima de 50%, logo depois, os materiais, método e mão-de-obra. Isso demonstra, claramente, que as razoes relativas ao maquinário, precisam ser mais consideradas na busca das melhores soluções (SÁS, 2011).

Foi determinado que este diagrama é um instrumento que procura usar o relacionamento existente entre as consequências de um procedimento e seus motivos, que de certa maneira, possuem possibilidade de comprometer esses resultados. É um instrumento crucial na aplicação do controle estatístico de processo, caso seja utilizado adequadamente, possibilita saber, encontrar, sugerir soluções e atender aos problemas (SILVA, 2018). No instante em que a falha ou o problema é reconhecido, inicia-se a avaliação dos possíveis motivos deste desvio. Normalmente, esse instrumento é usado por grupos relacionados com a melhoria da qualidade, que procuram encontrar os agentes de problemas possíveis no processo. As etapas para a constituição do diagrama de Ishikawa são (MARCOS, 2014): 1) Selecionar a falha que passará por avaliação; 2) Execução do Brainstorming (instrumento usado para a produção de ideias, definições e resoluções sobre qualquer temática – normalmente este artifício é realizado em um local livre de censuras e limitações com relação à imaginação e a produção de ideias) com a equipe de avaliação; 3) Realizar o desenho da linha central e caixas de efeito; 4) Explicitar os prováveis motivos conforme o grupo; 5) Qualificar os motivos prováveis segundo o grupo; se preciso, designar novos grupos; 6) Classificar as razões e distingui-las segundo com a frequência com que elas acontecem; 7) Seguir as ações de correção.

Diagrama de correlação ou dispersão O Diagrama de Dispersão constitui um instrumento muito relevante, pois, possui estruturas que ajudam no entendimento dos dados, seu desempenho e inter-relações. É preciso determinar, primeiramente, qual o tipo de variável que estão sendo analisadas – qualitativa ou quantitativa. Caso sejam usadas duas variáveis ao mesmo tempo, há três possibilidades de combinações (CIVARDI, 2017): 1) Quantitativa X Quantitativa; 2) Qualitativa X Qualitativa; 3) Quantitativa X Qualitativa. Trata-se de um gráfico usado para mostrar, de forma visual, as potenciais correlações entre duas variáveis. Caso a arrumação dos pontos for aquela em que as duas variáveis crescem ou diminuem, do mesmo modo, a correlação é positiva. Estas oscilações são visíveis, de modo natural, como na relação entre as dimensões entre produtos, alguns maiores, outros menores, mais pesados ou menos pesados.

Caso as variações sejam muito pequenas, os produtos são tidos como aparentemente idênticos. Isso ocorre por causa das ferramentas de mensuração usadas, sendo que as discrepâncias podem ser verificadas com instrumentos de medida mais precisos e apropriados. Os principais motivos de variações em peças fabricadas são divididos em duas partes, que são (CIVARDI, 2017): - Causas comuns: imprevisíveis e infalíveis, em que a oscilação do processo apresenta distribuição uniforme. Um exemplo disso é o peso de um certo produto que terá distribuição uniforme caso o processo tenha causas comuns que limitam os seus valores dentro dos limiares de controle; - Causas especiais: constituem as razoes que motivam a apreciação dos processos. No entanto, elas podem ser muito diferentes, levando ao surgimento de peças imperfeitas ou exemplares que fica impossível detectar.

Os agentes de variabilidade podem atuar de maneiras distintas em um processo e, de acordo com a razão da variação, a consequência pode se refletir das seguintes formas: a) distinções mínimas peça-a-peça (depende do conhecimento do operador, desigualdades nos insumos), b) modificação gradativa no processo (deterioração de ferramentas, temperatura de certo dia) e c) degeneração súbita no processo (alteração de procedimento, queda de corrente) (RIBEIRO; CATEN, 2012). QUALIDADE Não existe CEP sem a qualidade. Ela se iniciou com o advento da Revolução industrial e as linhas de produção em série, de maneira discreta e não levando muito em conta se os consumidores estão satisfeitos ou não (SILVA, 2018). A qualidade é a característica ou condição de objetos ou dos indivíduos que as diferencia de outras e conferem a eles, sua natureza.

Assim, a qualidade é definida como atender ao que o consumidor pede, o que passa pelos resultados uniformes do processo, possibilidade de previsibilidade e minimização da variabilidade. Desse modo, ela é orientada pelo o que o cliente precisa e desenvolvida a partir do aperfeiçoamento de procedimentos, atitude de melhoria contínua e, por sua vez, transmissão dos resultados para os consumidores (SILVA, 2018). Visando a melhor compreensão do que é a qualidade, ela pode ser dividida em sete extensões, que são (SÁS, 2011): - Atributos/Particularizações: corresponde às particularidades ou caracterizações que distinguem um produto de outros. As distinções podem ser relacionadas com a engenharia do produto ou atributos secundários que suplantam as funcionalidades essenciais do objeto; Tabela 1 – Evolução da qualidade Fonte: Sás, 2011.

Durabilidade: é uma avaliação do ciclo de vida útil para um produto, avaliada tanto em quesitos técnicos como financeiros. A estruturação de um controle mais apropriado e funcional precisa passar por uma avaliação de como realiza-lo. Uma das tarefas mais relevantes, nesse momento, é a inspeção de qualidade, pois, ela que recolhe as informações necessárias que serão o retorno indispensável para prover o sistema de banco de dados. Esses dados serão o alicerce para o controle da qualidade e para possíveis implementações de soluções que serão realizadas, dentre elas, as medidas de prevenção e de correção (SILVA, 2018). Através da inspeção, existe a possibilidade de nomear os produtos em tipos, como em conformidade ou não conformidade.

Quando a qualidade é examinada, esse processo é distinto para cada organização, é preciso considerar qual é o modelo do produto acabado e o objetivo da organização com a inspeção. A melhoria contínua precisa ser parte da cultura e do planejamento de cada empresa. Usar as falhas como parceira que poderá levar a grandes progressos no desenvolvimento dos processos. A obtenção de êxito está pautada na participação de todos, começando pela alta gerência até o colaborador mais simples (FIGUEIREDO et al. Ressalta-se que o Kaizen é encontrado no emprego de um enfoque de alta performance, que significa processos de produção simples, degrau a degrau, mesmo que isso tome tempo. Ser objetivo é a premissa mais importante (FIGUEIREDO et al. Elas possuem alguns benefícios, dentre eles, evitar que produtos com problemas sejam recebidos pelos consumidores, entretanto, não constituem uma maneira eficiente de agir.

Atuar no processo tem maior eficácia, por não deixar que outros artigos com falhas entrem em produção (RIBEIRO; CATEN, 2012). Outro aspecto importante é a capacidade do processo, que consiste em avaliar e mensurar a variabilidade do processo relativa ao que o mercado pede e às especificidades do produto. Esta avaliação pode ser realizada previamente à fabricação e ajudar na realização de metodologias de produção que minimizem ou erradiquem a variabilidade (MARCOS, 2014). Os indicadores de capacidade processual oferecem um breve sinal da capacidade de observação aos requisitos do produto. Ele também provê uma linguagem universal para debater a performance do processo, permitindo que os investimentos sejam empregados na melhora da qualidade. Também ajuda para que o processo consiga alcançar a qualidade superior, com reduzido custo por unidade, com regularidade e antecipação (RIBEIRO; CATEN, 2012).

Todo gráfico de controle tem três partes principais e, ainda, possui linhas para reconhecer e diferenciar, assim, os elementos mais importantes são: 1 – a linha do meio, normalmente, a média aritmética das amostras; 2 – os limiares de controle, tanto inferior quanto superior, para atender às possíveis causas comuns que ocorrerem; 3 – a linha de resultados das amostras. Os dados são armazenados e confrontados com os limiares de controle, possibilitando encontrar valores que estejam fora desses limites. Após atitudes locais serem efetivadas, outras análises são realizadas e são obtidos novos limites na procura de possíveis causas especiais (CARVALHO; CORREIA; FERNANDES, 2016). Na Figura 3, observa-se os limiares de controle em um gráfico de controle. Após definir os limites de controle, os dados continuam a ser adquiridos e são gravados no gráfico de controle, sendo a atividade cotidiana de acompanhamento.

Figura 2 – Exemplo de uma carta de controle Fonte: Ribeiro e Caten, 2012. Geralmente, no começo do acompanhamento, os processos possuem diversas causas especiais, conforme a Figura 3. Assim, ocorrem atos direcionados pelos gráficos de controle e, paulatinamente, cada causa especial é reconhecida e erradicada, fazendo com que o passar do tempo, seja conseguido um processo constante e presumível (RIBEIRO; CATEN, 2012). Um gráfico de controle não mostra diretamente as causas especiais de oscilação que estão fora do controle estatístico, no entanto, isso não faz com que sua importância seja diminuída, no que se refere ao fornecimento de dados que permitem conhecer essas causas. As cartas de controle possuem natureza preventiva, um instrumento que possibilita resolver desvios de qualidade prontamente, dirimindo as perdas no final da produção (CARVALHO; CORREIA; FERNANDES, 2016).

Assim, é a ferramenta mais destacável do CEP, por possibilitar a visualização e o estudo das oscilações do processo de produção, levando a ações corretivas diretamente nos desvios encontrados. Desse modo, o processo é conservado dentro do que foi planejado e é assegurada a conformidade no objeto (CIVARDI, 2017). Os gráficos de controle ajudam na compreensão dos estados do processo, que podem estar dentro do controle ou não. A parte b do gráfico mostra que existem pontos fora dos limiares de controle. O eixo das abscissas é definido como número do subgrupo, um identificador da amostra que tem uma quantidade determinada de peças (SILVA, 2018). Figura 5a – Gráfico sob controle para média X 5b – Gráfico fora de controle para média X Fonte: Civardi, 2017.

As medidas crescem e se forem todos inspecionados, iniciarão no um e irão até o vinte. O eixo das ordenadas é a variável de controle, isto é, a característica em estudo, que pode ser volume, diâmetro, peso. O gráfico se fundamenta na distribuição binomial, usada quando cada item de uma população pode ser rotulado como conforme ou não conforme, defeito ou sem defeito (MARCOS, 2014). Equações para o gráfico de controle - Média do subgrupo: Xi (i = 1, n) onde n é o número de amostrar de um subgrupo. Amplitude do subgrupo: Onde J representa o subgrupo. Média global: (i = 1, k) onde k constitui a quantidade de subgrupos utilizados para saber a Média Geral e a Amplitude Média. Amplitude Média: Rk (i= 1, k) 4.

Desse modo, ele visa a utilização de metodologias de estabilização do processo e redução da variabilidade que possa existir. Os processos se tornam suficientes para não ficarem precisando de inspeções constantes para saber se o produto se encontra conforme o que foi especificado (CIVARDI, 2017). É muito importante saber quais são os processos embaraçosos para a área da qualidade da organização. Eles serão o alvo do controle estatístico de processo. É interessante utilizar uma metodologia sólida para saber o que é crítico sob o olhar do consumidor. Na procura da melhora contínua e da diminuição dos gastos e perdas relacionadas aos processos de produção, as organizações se viram em uma situação de procurar novas opções para continuarem competitivas e, a partir disso, fomentar e utilizar ferramentas da qualidade para conseguir benefícios competitivos.

Quando a variabilidade está desgovernada, dinheiro está sendo perdido, assim como trabalho e tempo (MARCOS, 2014). Para a confecção do CEP, é preciso realizar alguns passos (FIGUEIREDO et al. Aquisição de dados; 2. Mensuração das médias das amostras; 3. Para esta empresa, a aplicação do gráfico de controle no gerenciamento da qualidade se deu a partir do tipo por variáveis, contemplando a média e o desvio padrão. A seleção deste padrão gráfico é em função de a organização lidar com particularidades de qualidade calculáveis e o número de amostras da produção, por mês, consiste em dez produtos, como mostrado na Figura 6 (CARVALHO; CORREIA; FERNANDES, 2016): Figura 6 – Dados para o uso do CEP Fonte: Carvalho; Correia e Fernandes, 2016. A aquisição da produção se refere ao ano de 2013 e escolheu uma amostra mensal de dez produtos: doce branco – 6 de 3 quilos e 700 gramas; leite – 24 de 200 mililitros; água – 12 de 1 litro; ralado grosso de 25 quilos; flococo – 24 de 100 gramas; leite – 12 de meio litro; água – 24 de 200 mililitros; soy suco de laranja – 12 de 1 litro; leite tradicional – 12 de 1 litro; doce queimado – 12 de 335 gramas (CARVALHO; CORREIA; FERNANDES, 2016).

Figura 7 – Produção mensal de leite 24 x 200 ml Fonte: Carvalho; Correia e Fernandes, 2016. Através do gráfico de controle da Figura 7, observa-se que o processo produtivo está dentro dos limites de controle, com variabilidade natural e todos os elementos dentro dos limiares especificados. A partir das informações mostradas na Tabela 3, foram construídos os gráficos de controle. A Figura 4 apresenta a carta de controle das médias, ou também chamado de gráfico X-barra, com os limites inferior e superior valendo, respectivamente, 505,299 e 511,826 gramas, respectivamente. Seu limiar central vale 508,563 gramas, indicando uma diferença de 3,263 gramas para mais ou para menos. O gráfico X-barra aparece na Figura 11 (SILVA, 2018): Figura 9 – Gráfico de controle – Flocos de milho Fonte: Silva, 2018. Ao avaliar o gráfico da Figura 11, observe que no subgrupo 2, que simboliza a média das amostras adquiridas entre 8 e 9 horas, somente um valor transcende os limiares de controle, o que pode significar uma causa especial.

Com base no gráfico de R-barra, os limiares de controle inferior e superior são 1,19 e 16,31 gramas, respectivamente, com valor central de 8,75 gramas, com a distribuição de dados entre os limiares, mostrando que o processo de produção se encontra sob controle. Destaca-se que o subgrupo 5 representa a amostra observada entre 13 e 14 horas, denominado outlier dos dados, ou seja, ponto limite, que está longe dos outros pontos amostrados (SILVA, 2018). A avaliação dos dados adquiridos teve como objetivo o excedente de massa dos pacotes gerados pela organização. A empresa estudada oferta ao cliente um produto com massa igual a meio quilo e, baseado na aquisição feita, está sendo ofertado um valor a maior. O valor central do gráfico X-barra, que consiste na média das médias dos subgrupos, o valor é de 508,56 gramas, sito é, a média global da massa dos flocos de milho é maior do que o valor preconizado pela instituição e isso pode resultar em perdas para a organização (SILVA, 2018).

por mês, onde 614,4 é o número de fardos gerados mensalmente e 20,00 é o preço de venda para o fardo (SILVA, 2018). CONSIDERAÇÕES FINAIS Baseado nos estudos feitos para a execução deste trabalho, concluiu-se a relevância do controle estatístico de processo para as organizações, em especial, para a indústria de alimentos. As organizações que possuem uma postura inovadora e visão de futuro, estão implantando de forma eficaz a ferramenta, obtendo ótimos resultados e menores gastos. Depreende-se que a qualidade não pode ser conseguida apenas utilizando-se da inspeção e do controle, mas sim, ela deve ser construída e fortalecida a partir da evolução integrada de processo e produto, aplicando-se metodologias preventivas que a assegurem. As definições e as metodologias estatísticas são relevantes para o CEP, no entanto, precisam ser consideradas como assistentes de algo maior.

M. Introdução à Metodologia do Trabalho Cientifico: elaboração de trabalhos na graduação. ed. São Paulo: Atlas, 2010. BACKES, J. CARVALHO, L. CORREIA, D. FERNANDES, A. P. O uso do controle estatístico de processo na gestão da qualidade. F. ANDRADE, C. C. SILVA, E. M. et al. Aplicação do controle estatístico visando a melhoria contínua do processo. f. Disponível em: https://semanaacademica. org. B. A. Controle estatístico de processos na indústria de alimentos: uma abordagem fundamentada na análise de risco. f. Tese (Doutorado em Ciência e Tecnologia de Alimentos) – Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, 2016. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. III. Título. IV. Série CDU-519. SÁS, K. M. Implantação do controle estatístico da qualidade no processo de uma indústria do ramo alimentício.

f. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Engenharia de Produção) – Universidade Estadual de Maringá (UEM), Maringá, 2011.