CONTROLE ESTATÍSTICO DE QUALIDADE: UM ESTUDO DE CASO EM UMA EMPRESA DO SETOR ALIMENTÍCIO NA CIDADE DE CAMPINA GRANDE - PB

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1 João Pessoa/PB, Brasil, de 03 a 06 de outubro de 2016 CONTROLE ESTATÍSTICO DE QUALIDADE: UM ESTUDO DE CASO EM UMA EMPRESA DO SETOR ALIMENTÍCIO NA CIDADE DE CAMPINA GRANDE - PB Iasmin Ayala Macedo Duarte (UFCG ) iasminduartte@gmailcom Rafael Wesley Barbosa de Queiroz (UFCG ) rafaelqrzz@hotmailcom Gabriel Alejandro Palma De Melo (UFCG ) gabriel-palma@hotmailcom Joao Joacelio Duarte Araujo Junior (UFCG ) juniorduarteeng@gmailcom Em um ambiente extremamente competitivo e com clientes cada vez mais exigentes, as empresas se veem obrigadas a ter altos níveis de qualidade, para que possam sobreviver no mercado Sendo assim, fazer uso das ferramentas da qualidade é algoo indispensável para qualquer organização Diante deste contexto, o Controle Estatístico de Qualidade (CEQ) é um poderoso aliado para detectar anomalias em processos produtivos, fazendo esse acompanhamento através dos seus gráficos de controle, garantindo que o bem seja produzido de acordo com as especificações estabelecidas Neste trabalho, fez-se uso dos gráficos de controle para variáveis e para atributos para garantia da qualidade do processo produtivo e melhor visibilidade dos padrões comportamentais ao longo do tempo, objetivando analisar a estabilidade do processo de uma empresa do setor alimentício, localizada na cidade de Campina Grande - PB O foco deste estudo foi voltado à produção da farinha milho e, para a sua realização, foi necessário fazer visitas in loco para a coleta de dados e os gráficos de controle foram gerados com o auxílio do programa MINITAB 16 Ao final, o estudo revela que o processo dessa fábrica se encontra sob controle estatístico E, apesar de não ter sido uma inferência tão apurada, serviu para confirmar a importância do uso de tais ferramentas da qualidade nas organizações Palavras-chave: Qualidade, Controle Estatístico de Qualidade, Gráficos de Controle

2 1 Introdução Atualmente nos encontramos inseridos em uma economia globalizada, que induz o comércio a buscar caminhos para inovar e se tornar mais competitivo Logo, cabe às organizações definir quais seguimentos deseja seguir para ter a melhoria da sua competitividade É com essa visão que empresas e profissionais buscam inserir a qualidade em processos industriais como fator básico para acrescentar valores ao produto, uma vez que a mesma ela possibilita que sejam oferecidos produtos de forma mais estável e competitiva Juran e Gryna (1993) definem a qualidade como a adequação ao uso, onde o produto deve ter um bom projeto, ser produzido de acordo a ele, ser seguro para o cliente e para a empresa, ter alta confiabilidade no uso e não apresentar falhas Assim, a partir da busca pela rentabilidade e estabilidade na operação produtiva, surge o Controle Estatístico de Processo (CEP), que é uma ferramenta que auxilia no controle dos processos, e que vem sendo inserida em uma parcela considerada de empresas industriais, uma vez que possibilita a obtenção de um melhor controle da qualidade Neste contexto, este trabalho pretende analisar, fazendo uso das ferramentas de controle estatístico de processos, partes do processo de uma empresa do ramo alimentício no município de Campina Grande PB Isto possibilitará verificar a situação em que se encontra o processo da empresa estudada, bem como ajudará a entender como funcionam as ferramentas do CEP O trabalho está dividido, além desta introdução, em quatro partes A primeira trata dos aspectos teóricos que norteiam o estudo A segunda aborda a metodologia utilizada na coleta e análise de dados A terceira trata da análise dos resultados obtidos, e, por fim, as considerações finais do trabalho 2 Controle estatístico de processos O CEP é um ramo do Controle da Qualidade que nasceu a partir das ideias pioneiras de Walter A Shewhart, estabelecidas na década de 1920, no estudo da aleatoriedade dos processos industriais Assim, o CEP possibilitou verificar se a variabilidade do processo acontecia de forma aleatória, ou se era proveniente de causas especiais 2

3 Bartz (2007) relata que a proposta de Shewhart fazia uso de técnicas estatísticas para desenvolver gráficos de controle, que serviam para analisar os dados encontrados a partir da inspeção Shewhart defendia que o foco deveria ser voltado para o estudo e prevenção dos problemas relacionados à qualidade, uma vez que se estes fossem rapidamente identificados, poderia se evitar que produtos defeituosos fossem produzidos Segundo Galuch (2002), o objetivo do Controle Estatístico de Processos é evitar a produção de itens fora do padrão Isto garante a qualidade do produto acabado, e reduz os custos de produção decorrentes de desperdícios e retrabalho, resultando num aumento da produtividade 21 Gráfico de controle O gráfico de controle é a ferramenta mais importante do CEP, pois possibilita analisar o comportamento do processo de fabricação, permitindo a realização de ações corretivas imediatamente à ocorrência de desvios Isto permite manter o processo dentro de condições preestabelecidas, além proporcionar homogeneidade no produto (GALUCH, 2002) A Figura 1 mostra o exemplo de um gráfico de controle Ele é composto por uma linha central (LC) que representa o valor médio da característica de qualidade correspondente ao estado de controle e por outras duas linhas horizontais, que delimitam os limites superior e inferior de controle (LSC e LIC) Figura 1 - Exemplo de um gráfico de controle Fonte: Montgomery, 2012 O processo está sob controle estatístico quando os pontos plotados no gráfico se encontram dentro dos limites de controle e dispostos de forma aleatória Caso um ou mais pontos estejam 3

4 fora dos limites, e/ou não estiverem distribuídos de forma não aleatória, significará que o processo está fora de controle Logo, será necessária uma investigação para identificar os fatores que estão causando tais variações 211 Gráficos de controle por variáveis Estes gráficos representam o estado de controle de variáveis quantitativas, ou seja, utilizam dados que podem ser medidos ou que sofrem uma variação contínua, como por exemplo: a resistência média de um material, o peso médio de um item produzido, etc Segundo Montgomery (2012), os principais tipos de gráficos de controle para variáveis são: Gráficos de Controle e R (média e amplitude), com tamanho de amostra (n): neste gráfico a variabilidade do processo é avaliada através da amplitude, que é, simplesmente, a diferença entre o maior e o menor valor de um conjunto de dados Embora seus cálculos sejam de fácil elaboração, a indicação da variabilidade do processo é feita com menor precisão Estes gráficos são mais indicados para trabalhar com amostras pequenas; Gráficos de Controle e S (média e desvio padrão), com tamanho de amostra (n) fixo: Neste gráfico a variabilidade é avaliada através do desvio padrão Assim, o gráfico apresenta maior precisão e, relação ao gráfico maior dificuldade de interpretação, em relação ao gráfico e R No entanto, há uma e R, portanto seu uso é mais adequado para o trabalho com grandes amostras Na Tabela 1 são apresentadas as fórmulas para cálculo dos LCS Tabela 1 - Fórmulas dos limites de controle de gráficos por variáveis GRÁFICO LIMITES DE CONTROLE 4

5 As constantes A 2, A 3, B 3, B 4, D 3 e D 4 encontram-se tabuladas para vários valores de n Os valores de,, e, no entanto, são calculados a partir das fórmulas apresentadas na Tabela 2: Tabela 2 - Fórmulas para cálculos de medidas de dispersão usados MEDIDAS DE DISPERSÃO FÓRMULAS 212 Gráficos de controle por atributo Muitas características da qualidade não podem ser representadas numericamente de modo conveniente Em tais casos, cada item inspecionado é classificado como conforme ou nãoconforme, em relação às suas especificações, sendo chamados de atributos Os gráficos de controle por atributos, de acordo com Montgomery (2012), podem ser classificados em dois tipos principais, apresentados a seguir: Gráficos para a fração não-conforme (p) e para número de não-conformes (np): A fração não-conforme é a razão entre o número de itens não-conformes em uma população e o total de itens naquela população Logo, gráfico (p) é utilizado quando a característica a ser controlada em um processo é medida em termos de uma fração de produtos defeituosos em um grupo Já no gráfico (np), o que é 5

6 monitorado é o número de não-conformes, pelo que ele é geralmente utilizado quando se trabalha com tamanhos de amostras constantes; Gráficos para número de não conformidades por unidade (u) e para número de não-conformidades (c): O gráfico u é utilizado para apresentar a variação no número de defeitos por unidade, quando o tamanho da amostra não é fixo Já o gráfico c é usado quando se tem um tamanho fixo de amostra, deve-se usa o gráfico c A Tabela 3 apresenta todas as fórmulas que são necessárias para o cálculo dos limites de controle de gráficos por atributo: Tabela 3 - Fórmulas para cálculo dos limites de controle de gráficos por atributos GRÁFICO LIMITES DE CONTROLE Os valores de, e podem ser obtidos através das fórmulas apresentadas na Tabela 4: Tabela 4 - Fórmulas para cálculos de medidas de dispersão usados nos gráficos por atributos MEDIDAS DE DISPERSÃO FÓRMULAS 6

7 3 Aspectos metodológicos A pesquisa, realizada em uma empresa do ramo alimentício de Campina Grande, PB, é caracterizada como sendo aplicada (MORESI, 2003), na qual se levantaram informações sobre o funcionamento dessa empresa, para uma posterior análise e aplicação de conceitos estudados Tal empresa foi selecionada por permitir um melhor estudo sobre a o Controle Estatístico de Processos, bem como por ter sido de mais fácil acesso 31 Forma de coleta e análise de dados A coleta de dados foi feita a partir da visita à fábrica, sob a supervisão dos técnicos responsáveis, em que se observou o processo durante seis turnos, que foi o tempo máximo disponibilizado pela empresa, e nos quais se colheram as amostras 4 Análise dos resultados 41 Processo produtivo de flocos de milho Na primeira etapa de fabricação de farinha de milho (flocos), o grão de milho passa por uma máquina denominada Canjiqueira, que consiste em um conjunto de facas aderidas a um eixo motriz, seguido por um conjunto de peneiras de malhas diferentes, que fazem a separação do novo grão e do farelo, que são, respectivamente, produto e subproduto Assim, o processo resulta na degerminação, descascamento e limpeza do grão, já que a permanência do embrião e da casca comprometem a moagem A partir deste ponto, o grão sem a presença do embrião passa a ser denominado de Grits A continuação, o Grits é colocado de molho em tanques, nos quais é adicionada água à temperatura ambiente para que ocorra a umidificação, que se completa num período de 7

8 aproximadamente cinco dias No entanto, a agua é drenada a cada dois dias para minimizar a fermentação Posteriormente, o Grits úmido é processado em um moinho de discos e peneirado para separar a endosperma (tecido vegetal que se encontra nas sementes) Depois é moído em partículas menores, de aprox 1 mm, que resultam na farinha de milho O processo visa obter uma massa homogênea, fina e úmida O restante da pericarpo (casca) remanescente desta última etapa de produção é separado A massa obtida da moagem do Grits é levada para ser torrada num forno rotativo, onde é espalhada por uma peneira trepidante sobre a chapa do forno aquecida a 300 C Sob a chapa, a massa de milho é prensada com rolos, para formar os conhecidos flocos de milho O produto final é então encaminhado para ser embalado A Figura 2 ajuda a entender melhor o processo de fabricação: Figura 1 Produção de Flocos de Milho 8

9 42 Estabelecimento dos pontos de controle da qualidade e das características Ao longo do processo se podem citar vários pontos de controle da qualidade: Recebimento do Grão; Armazenamento do Grão; Centrífuga Canjiqueira; Moinho; Tanques; Fornos; Máquina Empacotadora 43 Avaliação da qualidade feita por variáveis Peso: É uma das principais características da qualidade utilizadas na indústria Logo, no setor onde a farinha é embalada, encontram-se dez máquinas responsáveis por este procedimento e, próximo a cada uma delas há um operador com a tarefa de verificar se as mesmas estão operando de forma correta, ou seja, se estão enchendo os pacotes com a devida quantidade do produto Para realizar tal verificação, a cada hora o operador faz a pesagem de cinco sacos da Farinha de Milho, calcula a média e variância desses valores, e os plota no gráfico, que possui os limites de controle preestabelecidos e já plotados Este mesmo procedimento é realizado por cada um dos operadores em cada uma das dez máquinas Para desenvolvimento dos gráficos de controle, foram utilizadas amostras de tamanho 20, referentes a quantidade de pesos coletados em um turno (4 horas); Espessura: Com o uso de um micrômetro, instrumento de medição que visa aferir as dimensões de um objeto, é feita a medição da espessura de dez flocos de um saco de Farinha por dia A indústria em estudo possui laboratório para análise dos produtos depois de embalados A cada turno um pacote da Farinha de Milho - Flocos são escolhidos aleatoriamente e levado por um analista para, assim, ser analisados Através do uso de equipamentos específicos são realizados alguns testes 9

10 431 Gráficos de controle e S para variável peso das máquinas 1, 3 e 10 Tabela 5 - Pesos: máquinas 1, 3 e 10 AMOSTRAS Dias Média 1/M 501,5 502,5 502, , , /T ,5 501,5 501,5 501,5 502,5 502,44 2/M 500, ,5 504,5 502, , ,5 2/T , ,5 505, ,54 3/M /T ,5 501,05 1º dia: máquina 1; Figura 3 Gráficos e S para a variável peso, da máquina 1 2º dia: máquina 3; Figura 4 Gráficos e S para a variável peso, da máquina 3 10

11 3º dia: máquina 10 Figura 5 Gráficos e S para a variável peso, da máquina Gráficos de controle e R da variável espessura Tabela 6 - Espessuras 1 DIA 2 DIA 3 DIA Flocos Espessura Flocos Espessura Flocos Espessura

12 º dia; Figura 6 Gráficos e R para a variável espessura, no 1 dia 2º dia; Figura 7 Gráficos e R para a variável espessura, no 2 dia 12

13 3º dia Figura 8 Gráficos e R para a variável espessura, no 2 dia 44 Avaliação da qualidade feita por atributos 13

14 Número de Grits: É retirada uma amostra de 20g de cada pacote (foram utilizados dez pacotes) e feita uma contagem do número de Grits (grãos que não conseguiram flocular) Os dados coletados são plotados no gráfico; Número de Impurezas - É retirada uma amostra de 20g de cada pacote (foram utilizados dez pacotes) e feita a contagem do número de pontos pretos, que são impurezas provenientes do processo produtivo Nos gráficos plotados é registrado o número total de não conformidades ou defeitos em uma amostra 441 Gráficos de controle C para o atributo número de grits Amostra(20g) Tabela 7 - Número de grits 1 DIA 2 DIA 3 DIA Quantidade de Grits Amostra(20g) Quantidade de Grits Amostra(20g) Quantidade de Grits º dia; Figura 9 Gráfico C para o atributo número de grits, no 1 dia 14

15 2º dia; Figura 10 Gráfico C para o atributo número de grits, no 2 dia 3º dia Figura 11 Gráfico C para o atributo número de grits, no 3 dia 15

16 442 Gráficos de controle C para o atributo número de pontos pretos Tabela 8 Número de pontos pretos 1 DIA 2 DIA 3 DIA Amostra(20g) Pontos Pretos Amostra(20g) Pontos Pretos Amostra(20g) Pontos Pretos º dia; Figura 12 Gráfico C para o atributo número de pontos pretos, no 1 dia 16

17 2º dia; Figura 13 Gráfico C para o atributo número de pontos pretos, no 2 dia 3º dia Figura 14 Gráfico C para o atributo número de pontos pretos, no 3 dia 17

18 5 Conclusões O trabalho usou como recursos os gráficos de controle para variáveis e atributos e analisou quatro características de qualidade: peso dos pacotes, espessura do floco, contagem do número de grits e contagem do número de pontos pretos (impurezas) Foram apresentados procedimentos necessários para assegurar a qualidade e atender as especificações do produto, pois, apesar de possuir natureza bastante simples, a produção de farinha de milho exige várias etapas para garantir que um produto de qualidade seja colocado no mercado Como a produção é contínua e a única matéria prima é o milho, foi feita a coleta das amostras em dias e turnos diferentes, bem como em máquinas diferentes Todo este esforço teve o propósito de permitir uma melhor análise da variabilidade do processo 18

19 Assim, a partir do estudo foi possível descrever todo o sistema produtivo utilizado pela empresa e, desta forma, evidenciar as variações durante o processo Logo, foi verificado que o mesmo se apresenta sob controle As mudanças climáticas, das máquinas, de turnos visitados e operários foram fatores que ocasionaram variabilidade no processo, ou seja, todos estes fatores têm o potencial de levá-lo a sair de controle No processo produtivo de farinha de milho foi visto que, tanto o projeto quanto o processo são bem elaborados, pois só é possível atingir a qualidade desejada quando um atende a necessidade do outro, gerando benefícios tanto para a empresa quanto para o consumidor REFERÊNCIAS BARTZ, C F Identificação de Melhorias no Processo de Controle da Qualidade de Empreendimentos Habitacionais de Baixa Renda Dissertação (Mestrado em Engenharia Civil) Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil, UFRGS, Porto Alegre 2007 GALUCH, L Modelo para implementação das ferramentas básicas do controle estatístico do processo CEP em pequenas empresas manufatureiras Dissertação de Mestrado Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção Florianópolis: UFSC, 2002 JURAN, J M; GRYNA, F M Controle da Qualidade São Paulo: Pioneira, 1993 MONTGOMERY, D C Introdution to Statistical Quatily Control 7th edition Arizona: Wiley, 2012 MORESI, E Metodologia da Pesquisa Brasília: UCB,