RAI - Revista de Administração e Inovação ISSN: Universidade de São Paulo Brasil

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1 RAI - Revsta de Admnstração e Inovação ISSN: campanaro@unnove.br Unversdade de São Paulo Brasl Gron, Elzabeth; Urbe Opazo, Mguel Angel; Frere Rocha Junor, Wemar; Toesca Gmenes, Rego Marco APLICAÇÃO DO CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSO EM UMA EMPRESA DO SETOR AVÍCOLA RAI - Revsta de Admnstração e Inovação, vol. 0, núm. 4, octubre-dcembre, 203, pp Unversdade de São Paulo São Paulo, Brasl Dsponível em: Como ctar este artgo Número completo Mas artgos Home da revsta no Redalyc Sstema de Informação Centífca Rede de Revstas Centífcas da Amérca Latna, Carbe, Espanha e Portugal Projeto acadêmco sem fns lucratvos desenvolvdo no âmbto da ncatva Acesso Aberto

2 RAI Revsta de Admnstração e Inovação ISSN: DOI: /ra.v04.89 Organzação: Comtê Centífco Internsttuconal Edtor Centífco: Mlton de Abreu Campanaro Avalação: Double Blnd Revew pelo SEER/OJS Revsão: Gramatcal, normatva e de Formatação APLICAÇÃO DO CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSO EM UMA EMPRESA DO SETOR AVÍCOLA Elzabeth Gron Mestre em Desenvolvmento Regonal e Agronegóco pela Unversdade Estadual do Oeste do Paraná UNIOESTE Professora da Faculdade Asss Gurgacz FAG egcma@bol.com.br (Brasl) Mguel Angel Urbe Opazo Doutor em Estatístca pela Unversdade de São Paulo USP Professor da Unversdade Estadual do Oeste do Paraná UNIOESTE mopazo@unoeste.br (Brasl) Wemar Frere Rocha Junor Doutor em Engenhara de Produção pela Unversdade Federal de Santa Catarna UFSC Professor da Unversdade Estadual do Oeste do Paraná UNIOESTE wrocha@unoeste.br (Brasl) Rego Marco Toesca Gmenes Doutor em Engenhara de Produção e Sstemas pela Unversdade Federal de Santa Catarna UFSC Professor da Unversdade Paranaense UNIPAR toesca@unpar.br (Brasl) RESUMO Esse trabalho tem por objetvo aplcar o Controle Estatístco de Processo (CEP) na matéra-prma carcaça de frango em uma empresa de abate e ndustralzação de frango de corte, localzada na regão Oeste do estado do Paraná. A escolha da matéra-prma ocorreu pela necessdade de se ter um sstema de controle em conformdade com os padrões estabelecdos pela legslação com relação à segurança do almento. As varáves montoradas na matéra-prma e estudadas no processo foram: temperatura da água no sstema de pré-resframento, temperatura da água no sstema de resframento e temperatura da carcaça na saída do sstema de resframento. Os dados foram coletados durante os meses de janero de 2005 a mao de 200. Foram utlzados os seguntes métodos estatístcos: gráfcos de controle X e S (Méda e Desvo Padrão), EWMA (Méda Móvel Exponencalmente Ponderada), CUSUM forma tabular (Somas Acumuladas Forma Tabular) e CUSUM Máscara V, e a metodologa Ses Sgma fo utlzada para avalar o nível de qualdade do processo. Os resultados apurados permtem conclur que o processo de resframento de carcaças de frango não é capaz de produzr carcaças dentro dos lmtes de especfcações necessáros do produto, ou seja, o processo não se encontra em estado de controle estatístco. Foram apresentadas aos gestores da empresa ações corretvas por meo de plano de ação ou método de solução de problema (QC STORY) na vsão de controle de Qualdade Total. Palavras-chave: Controle de qualdade; Ses sgma; Itens de verfcação.

3 Aplcação do controle estatístco de processo em uma empresa do setor avícola INTRODUÇÃO Dentro de um conceto mas moderno da qualdade, o processo de evolução constante da qualdade de produtos e servços propca, também, custos mas baxos e aumento da produtvdade. Para que o produto seja compettvo é necessáro ter qualdade e também um custo de produção o menor possível, o que se obtém medante controle de qualdade, que pode ser aplcado a todos os setores de uma empresa, ndústra, agrondústra ou servços (Rafaell et al., 200). O agronegóco braslero contrbu expressvamente para a produção total braslera, de modo que sua dversdade de atvdade está relaconada ao desenvolvmento Regonal (Kuhn et al., 200). Consderando os dversos sstemas agrondustras, as propredades ruras destnadas à produção de frango de corte se destacam pela elevada produção de carne, com 2,5 mlhões de toneladas que foram estmadas para 200. Estas propredades geram aproxmadamente 5 mlhões de empregos dretos e ndretos. Grande parte da produção braslera está centrada nos estados do Paraná, Ro Grande do Sul e Santa Catarna (Mendes, 2009). Em função do grande volume de produção, torna-se nvável a nspeção de 00% do processo produtvo no setor de resframento de carcaças de frango de corte. Sabe-se que, nessa etapa da produção, a temperatura da água no sstema de pré-resframento e de resframento e a temperatura da carcaça é consderada um Ponto Crítco de Controle (PCC), ponto que, se não for controlado e montorado, poderá nfluencar dretamente na qualdade e na conservação da carcaça (pergo bológco). Este artgo apresenta uma atvdade de pesqusa realzada para avalar o comportamento dos tens de controle, sendo eles pré-resframento e resframento de carcaças de frango, tendo sdo a pesqusa realzada durante o período de janero de 2005 a mao de 200. Na sequênca da pesqusa, procurou-se avalar se tas etapas do processo se encontram dentro dos padrões acetáves de qualdade, conforme legslação que regulamenta a comercalzação e a ndustralzação de produtos de orgem anmal (Portara nº 20/98 de 2 de Novembro. Mnstéro da Agrcultura Pecuára e Abastecmento. Brasl). Este trabalho está estruturado em cnco seções. Na prmera seção, apresenta a ntrodução, na qual é relatada a mportânca do gerencamento e do controle do processo. Na segunda seção, apresenta-se a revsão de lteratura, que contém os tópcos: tens de controle e de verfcação de um processo. Na tercera seção, trata-se da defnção de controle do processo, da capacdade do processo, dos gráfcos de controle, do desempenho e performance do processo e do nível sgma de qualdade. Na quarta seção, apresentam-se os procedmentos metodológcos da pesqusa, seção que nforma o letor sobre como foram coletados os dados e qual fo o tratamento para torná-los nformação. Na sequênca, Revsta de Admnstração e Inovação, São Paulo, v. 0, n.4, p.38-2, out./dez

4 Elzabeth Gron, Mguel Angel Urbe Opazo, Wemar Frere Rocha Junor & Rego Marco Toesca Gmenes foram fetas as análses e as dscussões para, na sexta seção, serem apresentadas as consderações fnas. 2 REVISÃO DE LITERATURA 2. Itens de Controle e Itens de Verfcação de um Processo Cada processo pode ter um ou mas resultados e, para gerencá-los, é necessáro medr seus efetos. Os tens de controle de um processo são índces numércos estabelecdos sobre os efetos de cada processo para medr a sua qualdade total (Campos, 2004). Nesse sentdo, o autor consdera que um processo é gerencado por meo de seus tens de controle que medem a qualdade, o custo, a entrega e a segurança dos seus efetos. Esses tens de controle podem também ser chamados de tens de controle de resultados e são estabelecdos sobre os pontos de controle. Nessa mesma vsão, a característca da qualdade é uma desgnação especal dada ao tem de controle quando este mede a qualdade de um produto ou servço resultante de um processo. Dentro dessa vsão, Rafaell et al. (2002) argumenta que a utlzação do controle de qualdade permte a dentfcação de pontos que estejam apresentando problemas e prejudcando o processo de produção, bem como avalar como está se comportando a varabldade do processo. 2.2 Conceto de Controle de Processo Controle de Processos são procedmentos adotados para avalar, manter e melhorar padrões de qualdade nos dversos estágos de fabrcação. Esses procedmentos de controle de processo são fetos para garantr a qualdade de forma econômca. As técncas de controle que defnem esses procedmentos ajudam a avalar padrões de processos em termos de dmensões e de retrabalhos, bem como estudam o comportamento dos processos e, com sso, ajudam a manter padrões sempre aproprados. Caso não seja aproprado, faz-se ação corretva para retornar o processo ao padrão desejado, ajudando a embutr a qualdade no produto e, então, exercendo o controle sobre o processo. Nessa perspectva de análse Mazzuchett et al. (200), mutos programas de garanta de qualdade surgram nas últmas décadas buscando maor produtvdade das lnhas de produção. No entanto, mesmo assm, poucos conseguem proporconar o alnhamento total com a sua estratéga prncpal dentro das organzações. O programa Ses Sgma surgu com o objetvo de maxmzar a Revsta de Admnstração e Inovação, São Paulo, v. 0, n.4, p.38-2, out./dez

5 Aplcação do controle estatístco de processo em uma empresa do setor avícola qualdade dos processos, produtos e servços de uma organzação por meo do uso de análses quanttatvas e técncas estatístcas para tomada de decsão. A estatístca através de sua aplcação vem mostrando sua efcênca no controle dos processos produtvos. Ela também demonstra se o produto encontra-se dentro de um grau de conformdade ou não, baseada num parâmetro estabelecdo (Fettback et al., 20). 2.3 Gráfcos de Controle Os gráfcos de controle consttuem-se numa técnca da qualdade muto conhecda e dfundda, técnca essa utlzada no controle de processos e produtos e baseada em análses estatístcas. Aplca-se a técnca consderando que todo processo apresenta varações e que, a partr da determnação dessas varações, é possível determnar parâmetros que nos nformem se o processo está ocorrendo dentro dos lmtes esperados ou se exste algum evento que o colocará fora de controle. A mportânca dos gráfcos de controle estatístco está na sua utlzação na detecção de ocorrênca de falta de controle no processo, e seu uso efcente demonstra sua excelênca em detectar e reduzr varabldade (Vlas Boas et al., 2005). O gráfco de Shewhart ntroduzu o desenho dos lmtes de controle nferores e superores, doravante denomnados LIC e LSC, respectvamente, a partr da méda a três desvos padrões. Nele, são exbdas três lnhas paralelas: a central, que representa o valor médo da característca da qualdade; a superor, que representa o lmte superor de controle (LSC) e a nferor, que representa o lmte nferor de controle (LIC). Se todos os valores marcados estverem contdos nos lmtes de controle, sem qualquer tendênca partcular, o processo é consderado sob controle. Conforme análse do autor, os gráfcos de controle podem ser categorzados de acordo com a característca de qualdade que está sendo avalada Gráfcos de controle ( X e S) Segundo Werkema (2000), os gráfcos de controle são utlzados com o objetvo de controlar a méda e desvo padrão do processo, tas como: Gráfco X : 3S LSC x x A3 S, () c n 4 Revsta de Admnstração e Inovação, São Paulo, v. 0, n.4, p.38-2, out./dez

6 Elzabeth Gron, Mguel Angel Urbe Opazo, Wemar Frere Rocha Junor & Rego Marco Toesca Gmenes LM x ; (2) 3S LIC x x A3 S. (3) c n 4 Gráfco S: LSC B4 S, (4) LM S, (5) LIC B3 S, () em que: B 3, B 4, C 3, C 4 e A3 são constantes tabeladas em função do tamanho n ( n > 5) das amostras (Montgomery, 2004) e m é o número de amostra O gráfco de controle ponderado EWMA O gráfco da méda móvel exponencalmente ponderada EWMA é defndo a partr da segunte equação (7): Z X. (7) ( ) Z sendo Z valores ponderados da - ésma observação e X é o - ésmo valor observado, onde que o parâmetro λ é uma constante (0 < λ ) e o valor ncal Z 0 é o valor da méda do processo ou valor nomnal, sto é, Z 0 o. O gráfco de controle EWMA pode ser construído pela plotagem de Z e o número de amostra de. A lnha central ( LC ) e os lmtes de controle para o gráfco EWMA ( LIC ; apresentados pelas seguntes equações: LSC ) são LSC ( ) (8) 2 LC = 0, (9) Revsta de Admnstração e Inovação, São Paulo, v. 0, n.4, p.38-2, out./dez

7 Aplcação do controle estatístco de processo em uma empresa do setor avícola LIC ( ), (0) 2 sendo para =, 2,... m, em que, 0 é valor alvo ou nomnal para a méda do processo. Montgomery (2004) consdera um deal tendo valores entre 0 0, 2, pos valores pequenos de λ fazem com que dados hstórcos tenham peso grande nos cálculos de Z, e, nversamente, valores grandes de λ fazem com que a últma observação tenha peso pequeno no cálculo de Z Gráfco de controle CUSUM forma tabular e Máscara V O gráfco de controle das somas acumuladas CUSUM forma tabular está sendo crescentemente aplcado nas empresas, pos apresenta maor rapdez de detecção em pequenas varações no processo, sendo assm, apresenta grande efcênca (Montgomery, 2004). O gráfco CUSUM, além de snalzar desajustes, nforma quando cada desajuste ocorreu pelo fato de basear-se no hstórco do processo, e não apenas na últma observação. Ele não snalza os desajustes de medato, ndependentemente da magntude deles. Para os grandes desvos de méda, o gráfco de X é sempre mas ágl. Portanto, de acordo com Montgomery (2004), no caso do gráfco CUSUM, é aconselhável trabalhar com valores ndvduas (n = ), e não com subgrupos raconas (n > ). O gráfco CUSUM ncorpora dretamente toda a nformação na sequênca dos valores da amostra, plotando as somas acumulatvas dos desvos dos valores da amostra de um valor alvo ( 0 ). O gráfco de controle das somas acumulatvas é construído plotando-se a quantdade C versus a amostra, para =,2,..., m. Seja: C ( ) 0 () x j j em que, C : soma acumulatva até a ésma amostra, =,.., m (número de amostras); Revsta de Admnstração e Inovação, São Paulo, v. 0, n.4, p.38-2, out./dez x j : é a méda da j ésma observação, sendo j =,...,n (tamanho da amostra); 0 : valor alvo ou nomnal para a méda do processo. O gráfco de controle Máscara V (V-Mask) é um método que permte, por nspeção dos pontos representados, decdr se ocorreu ou não um desvo no valor médo o μ desejado. A Máscara V é uma

8 Elzabeth Gron, Mguel Angel Urbe Opazo, Wemar Frere Rocha Junor & Rego Marco Toesca Gmenes moldura vsual que desempenha o papel semelhante aos lmtes de controle nos gráfcos de controle de Shewhart. A cada novo ponto no gráfco, esta moldura é deslocada, de modo que o ponto O da máscara V concda com o ponto plotado. Assm, a procura por mudança no processo é verfcada sempre que algum ponto no gráfco fcar fora da regão delmtada pelos braços da máscara ou vértce do ângulo. Se todas as somas cumulatvas anterores estverem dentro dos dos braços da máscara, o processo está sob controle (Montgomery, 2004). 2.4 Capacdade do Processo A mportânca dos índces de capacdade de processos está na sua utlzação no montoramento e da capacdade de um processo produtvo (Marquez, et al., 200). Ao avalar-se a capacdade do processo, procura-se verfcar se a sua establdade é capaz de satsfazer o nível de qualdade a partr das necessdades do clente, utlzando-se os gráfcos de controle para avalar tal establdade. Um processo sob controle estatístco (estável) apresenta prevsbldade. É necessáro que o controle estatístco já tenha sdo estabelecdo antes do cálculo da capacdade do processo (Keller, 200). Se o processo não é estável possu, então, comportamento mprevsível e não tem sentdo a sua avalação. Somente processos estáves devem ter sua capacdade avalada. O índce C pk (capacdade real ou potencal do processo) permte avalar se o processo será capaz de atngr o valor nomnal de especfcação, já que nele se leva em consderação o valor da méda do processo, podendo ser nterpretado como uma medda de capacdade real do processo (Werkema, 2000). O índce C pk é defndo como: C pk Mn Cpu, pl C (2) LSE C pu (3) 3 LIE C pl (4) 3 sendo, LSE: Lmte Superor de Especfcação; LIE: Lmte Inferor de Especfcação; : estmatva do Desvo Padrão; : méda do Processo. Revsta de Admnstração e Inovação, São Paulo, v. 0, n.4, p.38-2, out./dez

9 Aplcação do controle estatístco de processo em uma empresa do setor avícola O índce de performance Pp k permte avalar se o processo fo ou está sendo capaz de atngr o valor nomnal da especfcação, onde, nesse caso, se leva em consderação a méda do processo (Werkema, 2000). O índce de performance é defndo como: Pp k Mn Pp l, u Pp (5) Pp LIE l 3 ; () S LSE Pp u. (7) 3S Se o valor dos índces C pk e P pk for maor que,7, o processo é atualmente acetável, mas pode requerer melhora. Se,33 C pk e P pk,7, o processo atualmente satsfaz os requstos dos clentes. Valor dos índces os quas acetação (Vera, 2002). C pk e P pk é menor que,33, o processo não satsfaz o crtéro de 2.5 Níves Ses Sgma de Qualdade O Programa Ses Sgma é consderado estratéga gerencal de mudança e pode ser usado em qualquer setor tanto para entender e reduzr a varação dos resultados de processos produtvos, bem como para colaborar na qualfcação da nteração planejada do negóco (Mazzuchett et al., 200). Anda nesta vsão de análse, Gron e Opazo (200) argumentam que a metodologa ses sgmas apresenta váras defnções, de modo que, através da análse de lteraturas, város concetos podem ser encontrados. O termo Ses Sgma transformou-se na expressão-padrão para responder às necessdades e aos anseos dos clentes e levar o desenvolvmento humano a novos níves. Ele é um esforço planejado e dscplnado que examna mnucosamente os processos repettvos na empresa. Devdo à sua forte ênfase nas análses estatístcas e na preocupação com o desgn, a fabrcação e todas as áreas relaconadas aos consumdores, tem condções de mnmzar os defetos nos produtos e servços para níves sem precedentes (Defeo, 2004). Perez-Wlson (2000) analsa o Ses Sgma como sendo mutas cosas, tas como: uma estatístca, uma medda, uma estratéga, um objetvo, uma vsão e uma flosofa. Revsta de Admnstração e Inovação, São Paulo, v. 0, n.4, p.38-2, out./dez

10 Elzabeth Gron, Mguel Angel Urbe Opazo, Wemar Frere Rocha Junor & Rego Marco Toesca Gmenes O benchmarkng é consderado um processo de pesqusa que permte realzar comparações de processos e de prátcas, para dentfcar o melhor do melhor e alcançar um nível de vantagens compettvo (Bogan, 997). O ZBench é a capacdade sgma do processo. Sua orgem vem da curva de dstrbução normal com méda zero e desvo padrão gual a um. É uma medda estatístca que avala o nível de qualdade de um processo ou produto (Domenech, 2004). Como medda da capacdade de um processo, tem-se a dspersão Ses Sgma na dstrbução da característca de qualdade do produto, sendo que a característca de qualdade tem dstrbução normal com méda e desvo padrão (Montgomery, 2004). Segundo Perez-Wlson (2000), a medda parte por mlhão (PPM) ou partes por mlhão oferece maor resolução para quantfcar defetos, erros e falhas, conforme pode ser vsto na correlação apresentada na Tabela. Tabela : Nível de Sgma Nível de Sgma (± xσ ) C p C pk PPM [±σ] Um Sgma 0,33 0, [± 2σ] Dos Sgma 0,7 0, [± 3σ] Três Sgma,0, [± 4σ] Quatro Sgma,33,33 3,5 [± 4.5σ] Quatro e meo Sgma,5,5,9 [± 5σ] Cnco Sgma,7,7 0, [± σ] Ses Sgma 2,0 2,0 0,002 Fonte: (PEREZ-WILSON, 2000). 2. Plano de Ação ou Método de Solução de Problema ( QC STORY ) Na fase da análse do processo, as causas dos problemas foram dentfcadas. Com base no conhecmento técnco da empresa, planos de ação devem ser estabelecdos com os objetvos de se atngr metas. 3 PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS A pesqusa fo conduzda em uma empresa de abate e ndustralzação de frango de corte, localzada na regão Oeste do Estado do Paraná. Foram analsados os seguntes tens de controle: préresframento e resframento de carcaças de frango e os seguntes tens de verfcação: temperatura da Revsta de Admnstração e Inovação, São Paulo, v. 0, n.4, p.38-2, out./dez

11 Aplcação do controle estatístco de processo em uma empresa do setor avícola água no sstema de pré-resframento, temperatura da água no sstema de resframento e temperatura da carcaça na saída do sstema. As característcas de qualdade estudadas foram: conservação das carcaças durante processo de pré-resframento e de resframento. Procurou-se estudar o comportamento dos tens de controle: pré-resframento e resframento das carcaças de frango pela varabldade da temperatura da água nesses sstemas e temperatura da carcaça (tens de verfcação) e, com sso, dentfcar a efcênca do controle de qualdade no processo. O controle da temperatura fo realzado de hora em hora, consderando amostras semanas com sete repetções por semana, sendo o tamanho da amostra m = 40 para análses dáras (n = ) e tamanho da amostra m = 58 para análses semanas (n = 7). O estudo fo realzado sobre o controle da temperatura da água no sstema de pré-resframento, sobre o controle da temperatura da água no sstema de resframento e sobre temperatura de carcaças no período de janero de 2005 a mao de 200, e através dos métodos estatístcos apresentados na seção 3, os quas são resumdamente abordados. Gráfcos de controle X e S (Méda e Desvo Padrão), EWMA (Méda Móvel Exponencalmente Ponderada), CUSUM forma tabular (Somas Acumuladas Forma Tabular) CUSUM Máscara V, e o método Ses Sgma foram utlzados para avalar o nível de qualdade do processo. O Ses Sgma é um método que vsa alcançar a qualdade quase deal. Para avalar o nível de qualdade do processo, foram estudados os índces de capacdade baseados na metodologa Ses Sgma (ZBench), consderado uma medda estatístca que avala o nível de performance de um processo. Com o método Ses Sgma procurou-se medr o desempenho atual e calcular quantos Sgmas exstem até que ocorra a nsatsfação do clente, momento em que se estabelece a presença de um defeto. Dessa forma, um defeto é qualquer evento que não atenda aos requstos do clente. De acordo com o método Ses Sgma, um processo será classfcado como Ses Sgma quando não gerar mas de 3,4 dpmo (defetos por mlhão de oportundades ou PPM parte por mlhão), conforme descrto na equação 8: Nº defeto dpmo * (8) Nº oportundade O método Ses Sgma, é um método rgoroso que utlza técncas e métodos estatístcos para defnr, medr, analsar, ncorporar e controlar os processos ou produtos exstentes, com a fnaldade de alcançar etapas ótmas e que gerará um cclo de melhora contínua (Rotondaro, 2002). Como o ZBench (nível sgma de qualdade benchmarkng) é uma medda para comparar a capacdade de dferentes processos, está baseada na curva de dstrbução normal padrão com méda Revsta de Admnstração e Inovação, São Paulo, v. 0, n.4, p.38-2, out./dez

12 Elzabeth Gron, Mguel Angel Urbe Opazo, Wemar Frere Rocha Junor & Rego Marco Toesca Gmenes gual a zero e desvo padrão gual a, tem como objetvo medr o nível de qualdade de um processo ou produto em chegar ao mas próxmo de zero defeto (Domenech, 2004). ZBench P P ), ( 2 em que, (X ) : razão numérca de uma dstrbução normal padrão; ( X ) : razão numérca nversa de uma dstrbução normal padrão; P : Probabldade de defeto próxmo ao LIE; P 2 : Probabldade de defeto próxmo ao LSE. Para este trabalho, o método Ses Sgma fo utlzado no sentdo de verfcar o nível de qualdade da temperatura da água no sstema de pré-resframento e no de resframento, mas a temperatura da carcaça de frango, se estão de acordo com a legslação. O nível Sgma de qualdade fo consderado como uma medda estatístca. O método de solução de problemas utlzado fo o QC STORY, pela mplementação de planos de ação como sugestão de melhora contínua no processo. Também no trabalho realzado o índce ZBench fo consderado como uma medda estatístca que avala o nível de performance de um processo. sgma de 4 RESULTADOS E DISCUSSÕES A análse estatístca dos dados referente às etapas do processo de pré-resframento, do processo de resframento e da temperatura da carcaça realzada por meo da análse gráfca realzada em todos os casos dentfca que o mesmo processo está fora de controle estatístco, assnalando um alerta na produção desse produto, haja vsta que os pontos do gráfco fcaram fora dos lmtes de controle. Na Fgura (a), apresenta-se o gráfco X e S para a temperatura da água no sstema de préresframento. Observa-se que, nas amostras para o gráfco da méda, as observações: 2ª, 22ª, 23ª, 27ª, 57ª e 58ª estveram abaxo do lmte nferor de controle (LIC =,49) e as amostras 45ª e 5ª estveram acma do lmte superor de controle (LSC = 5,5). Anda na Fgura (a), al se apresenta o gráfco S (desvo padrão), que tem por objetvo avalar a varabldade do processo. Percebe-se que as amostras ª, 7ª e 0ª, coletadas semanalmente, estveram abaxo do lmte nferor de controle (LIC = 0,35), evdencando a falta de controle estatístco do processo. Na Fgura (b), apresentou-se o gráfco da méda móvel exponencalmente ponderado EWMA para a temperatura da água no sstema de préresframento de carcaças de frango. Observa-se que os pontos correspondentes aos subgrupos Revsta de Admnstração e Inovação, São Paulo, v. 0, n.4, p.38-2, out./dez Z : ª a

13 Aplcação do controle estatístco de processo em uma empresa do setor avícola ª observações e aos subgrupos 43ª a ª observações encontraram-se acma do lmte superor de controle, ndcando falta de controle no processo. Também fo observado que os subgrupos Z : 20 a a 40 a observações se encontram abaxo do lmte nferor de controle ( LIC ), demonstrando que o processo está fora de controle estatístco. Fgura. Gráfcos de controle X e S (méda e desvo padrão) (a); EWMA (méda móvel exponencalmente ponderada) (b), para a temperatura da água no sstema de pré-resframento. Méda ,0 Temperatura da água no pré-resframento Número de Observações, do Gráfco da Méda (a) UC L=5,5 _ X=2,07 LC L=8,49 UC L=5,97 EWMA Gráfco EWMA Temperatura da água no pré-resframento UCL=2,5 _ X=2,09 LCL=,7 Desvo Padrão 4,5 3,0,5 0, Número de Observações do Gráfco S (b) _ S=3,027 LC L=0, Número de Observações Fonte: Dados da pesqusa. pontos Analsando-se a Fgura 2(a), referente ao gráfco CUSUM forma tabular, observa-se que os C (somas acumuladas), que correspondem aos subgrupos a até a 49 a somas acumuladas, se encontram fora do ntervalo de decsão H nferor (-4,77), com os valores de snalza um snal de desajuste no processo. Observa-se também que os pontos C decrescendo, o que C correspondente a 2 a até a 4 a somas acumuladas se encontram acma do H superor (4,77), e os pontos observados partr do subgrupo 42 a até a somas acumuladas se encontram fora do ntervalo superor de decsão, caracterzando que o processo se encontra fora de controle estatístco. Ao analsar a Fgura 2(a), referente ao gráfco CUSUM Máscara V, verfca-se que, a partr da 33 a até a 45 a somas acumuladas, a soma acumulada C a C encontra-se fora do braço nferor da máscara. Observa-se anda que os pontos da 49 a até a 53 a somas acumuladas se encontram fora do braço superor da máscara, snalzando que o processo se encontra fora de controle estatístco. Revsta de Admnstração e Inovação, São Paulo, v. 0, n.4, p.38-2, out./dez

14 Elzabeth Gron, Mguel Angel Urbe Opazo, Wemar Frere Rocha Junor & Rego Marco Toesca Gmenes Fgura 2. Gráfcos CUSUM Tabular (Somas Acumuladas forma Tabular) (a); CUSUM Máscara V (b), para a temperatura da água no sstema de pré-resframento. Gráfco CUSUM Mascara V temperatura da água pré-resframento Gráfco CUSUM Tabular pré-resframento Soma Acumulada Target=0 Soma Acumulada UCL=4,77 0 LCL=-4, Número de Observações \ Número de Observações (a) Fonte: Dados da pesqusa. Na Fgura 3, apresenta-se o gráfco X e S para a temperatura da água no sstema de resframento de carcaças de frango de corte, consderando-se o tamanho da amostra n = 7 (amostras semanas) e número de amostras m = 58 (subgrupos). Na Fgura 3(a), apresenta-se o gráfco méda ( X ), que tem por objetvo controlar a méda do processo. Observa-se que as amostras 7ª, 8ª, 32ª, 34ª e 44ª encontram-se acma do lmte superor de controle (LSC = 2,77). As observações 57ª e 58ª estveram abaxo do lmte nferor de controle, mostrando que o processo se encontra fora de controle estatístco. Também se dentfca a presença de confguração não aleatóra dos pontos em torno da lnha méda (LM = 2,002), ndcando evdêncas de falta de controle no processo, pos ocorre uma confguração do tpo sequênca em város pontos consecutvos em apenas um dos lados da lnha méda. Anda na Fgura 3a, apresenta-se à análse do gráfco S, onde se percebe que as amostras coletadas semanalmente 32ª, 34ª e ª estveram acma do lmte superor de controle (LSC =,22). Também se observa uma confguração do tpo sequênca abaxo da lnha méda (LM = 0,), demonstrando que houve uma alteração no nível do processo. Dessa forma, o processo não está sob controle, tendo-se como ponto de vsta a varabldade. Procurou-se saber as possíves causas das varações detectadas e constatou-se que, neste período, houve ajuste do equpamento que resfra as carcaças. Revsta de Admnstração e Inovação, São Paulo, v. 0, n.4, p.38-2, out./dez

15 Aplcação do controle estatístco de processo em uma empresa do setor avícola Fgura 3. Gráfcos de controle X e S (méda e desvo padrão) (a); EWMA (méda móvel exponencalmente ponderada) (b), para a temperatura da água no sstema de resframento de carcaças de frango de corte. Temperatura da água no resframento Gráfco EWMA Temperatura da água no resframento de carcaças 3 UC L=2,77 2,50 Méda 2 _ X=2,002 2,25 UCL=2, Número de Observações, do Gráfco da Méda (a) LC L=,23 EWMA 2,00 _ X=2,002 Desvo Padrão,5,0 0,5 UC L=,220 _ S=0,,75,50 LCL=,74 0, Número de Observações, do Gráfco S (b) LC L=0, Número de Observações (a) (b) Fonte: Dados da pesqusa. Analsando-se a Fgura 3(b), que apresenta o gráfco EWMA referente à temperatura da água no sstema de resframento de carcaças de frango de corte, percebe-se que as amostras acumuladas a partr da a observação até a 3 a se encontram acma do lmte superor de controle (LSC ) e as amostras acumuladas da 50 a até a 58 a posção encontram-se abaxo do lmte nferor de controle (LIC ), caracterzando que o processo está fora de controle estatístco. Na Fgura 4(a), apresenta-se o gráfco CUSUM forma tabular para a temperatura da água no sstema de resframento de carcaça de frango. Observa-se que, da 7 a até a 49 a observação C, as amostras se encontram fora do ntervalo de decsão H superor (,2) e, da 50 a até a 58 a somas acumuladas, elas se encontram fora do ntervalo de decsão H nferor (,2), ndcando falta de controle no processo produtvo. Esse resultado mostra que o processo se encontra fora de controle estatístco. Na análse da Fgura 4(b), referente à temperatura da água no sstema de resframento de carcaça, onde se analsa o gráfco de controle CUSUM Máscara V, percebe-se que, a partr da 3 a até a 55 a somas acumuladas, os pontos encontram-se fora do braço superor da máscara, demonstrando falta de controle no processo produtvo. Observa-se que, no gráfco, o valor-alvo para a méda do processo é gual a zero (Target = 0), porque, se as somas acumuladas ultrapassarem o ntervalo de decsão na Revsta de Admnstração e Inovação, São Paulo, v. 0, n.4, p.38-2, out./dez

16 Elzabeth Gron, Mguel Angel Urbe Opazo, Wemar Frere Rocha Junor & Rego Marco Toesca Gmenes forma crescente C h ou na forma decrescente C h, o processo é consderado fora de controle. Nesse caso, o processo está fora de controle estatístco. Fgura 4. Gráfcos CUSUM forma tabular (Somas Acumuladas forma tabular) (a); CUSUM Máscara V (b), para a temperatura da água no sstema de resframento de carcaça de frango. 7,5 Gráfco CUSUM tabular temperatura da água de resframento Gráfco CUSUM Mascara V temperatura de resframento da água 0 5,0 5 Soma Acumulada 2,5 0,0-2,5 UCL=,2 0 LCL=-,2 Soma Acumulada 0-5 Target=0-5, Número de Observações Número de observações (a) (b) Fonte: Dados da pesqusa. Na Fgura 5(a), apresentam-se os gráfcos X e S para a temperatura da carcaça na saída do sstema de resframento, consderando o tamanho da amostra n = 7 (amostras semanas) e o total de amostras m = 58 (subgrupos), referente ao gráfco méda ( X ), para a temperatura da carcaça na saída do sstema de resframento. Observa-se que as amostras coletadas semanalmente ª, 7ª, 8ª, 9ª, 20ª, 2ª, 29ª, 30ª, 3ª, 32ª e 57ª estveram acma do lmte superor de controle (LSC = 7,2), e as amostras 8ª, 9ª, 0ª, 3ª, 23ª e 24ª estveram abaxo do lmte nferor de controle (LIC = 5,24). Fo dentfcada presença de confguração não aleatóra dos pontos em torno da lnha méda (LM =,25) do tpo sequênca de falta de controle estatístco do processo. Anda analsando-se a Fgura 5(a), que apresenta o gráfco desvo padrão (S), ou seja, a varabldade do processo, percebe-se varação, pos as amostras coletadas nas semanas referentes às observações 3 a e 4 a encontram-se abaxo do lmte nferor de controle (LIC = 0,). Sob o ponto de vsta da varabldade, também se observa, pela análse do gráfco do desvo padrão, que as amostras ª, 25ª, 2ª, 27ª, 33ª e 57ª estveram acma do lmte superor de controle (LSC =,594), demonstrando, assm, falta de controle estatístco no processo. Por meo da análse da Fgura 5(b), onde se apresenta o gráfco EWMA para a temperatura da carcaça na saída do sstema de resframento, observa-se que os subgrupos Z amostras ponderadas da Revsta de Admnstração e Inovação, São Paulo, v. 0, n.4, p.38-2, out./dez

17 Aplcação do controle estatístco de processo em uma empresa do setor avícola 30 a até a 42 a posção estão acma do lmte superor de controle (LSC ), ndcando falta de controle do processo. Também foram observados os seguntes valores Z que fcaram abaxo do lmte nferor de controle (LIC ), 2 a até a 5 a posção e da 49 a até a a posção. Nessas condções, o processo encontra-se fora de controle estatístco. Fgura 5. Gráfcos de controle X e S (méda e desvo padrão) (a); EWMA (méda móvel exponencalmente ponderada) (b), para a temperatura da carcaça na saída do sstema de resframento. Temperatura da Carcaça 8,0 Gráfco EWMA temperatura da carcaça Desvo Padrão Méda ,4,8,2 0, 0, Número de Observações, do Gráfco da Méda (a) Número de Observações, do Gráfco S (b) UC L=7,2 _ X=,25 LC L=5,24 UC L=,594 _ S=0,847 LC L=0,00 EWMA 7,5 7,0,5,0 5, Número de observações UCL=,958 _ X=,25 LCL=,29 (a) Fonte: Dados da pesqusa. Na Fgura (a), referente ao gráfco de controle CUSUM forma tabular, para a temperatura da carcaça na saída do sstema de resframento, observa-se que as somas acumuladas a até a 49 a observação C estão acma do lmte superor de controle (LSC = 2,20), e a 5 a até a 7 a observação e 24 a, 25 a, a e 57 a estão abaxo do lmte nferor de controle (LIC = 2,20), demonstrando que o processo se encontra fora de controle estatístco. Fgura. Gráfcos CUSUM forma tabular (Somas Acumuladas forma Tabular) (a); CUSUM Máscara V (b), para a temperatura da carcaça na saída do sstema de resframento. Revsta de Admnstração e Inovação, São Paulo, v. 0, n.4, p.38-2, out./dez

18 Elzabeth Gron, Mguel Angel Urbe Opazo, Wemar Frere Rocha Junor & Rego Marco Toesca Gmenes Gráfco CUSUM Máscara V temperatura da carcaça Gráfco CUSUM tabular temperatura da carcaça Somas Acumuladas UCL=2,20 0 LCL=-2,20 Soma acumulada Target= Número de Observações Número de Observações (a) Fonte: Dados da pesqusa. Na Fgura (b), apresenta-se o gráfco de controle CUSUM Máscara V, aplcado para a temperatura da carcaça na saída do resframento. Percebe-se que, quanto aos valores das somas acumuladas C a partr da a até a 8 a observação e da 24 a, 25 a, 27 a e 28 a, os pontos encontram-se fora do braço nferor da máscara, demonstrando falta de controle estatístco no processo. Percebe-se, no gráfco, que o valor-alvo para a méda do processo é gual a zero (Target =0), o sgnfca dzer que, se as somas acumuladas ultrapassarem o ntervalo de decsão h na forma crescente C h, ou na forma decrescente C h, o processo é consderado fora de controle estatístco. A segur são apresentados os índces baseados na metodologa Ses Sgma, que tem por defnção a redução de defetos e avala o nível de qualdade de um processo ou produto. Na Fgura 7 apresentam-se os índces de capacdade do processo para temperatura da água no sstema de pré-resframento, baseado na metodologa Ses Sgma. Fgura 7. Índces de capacdade do processo baseados na metodologa Ses Sgma para a temperatura da água no pré-resframento. Revsta de Admnstração e Inovação, São Paulo, v. 0, n.4, p.38-2, out./dez. 203.

19 Aplcação do controle estatístco de processo em uma empresa do setor avícola Fonte: Dados da pesqusa. Através da análse realzada, conforme Fgura 7, observa-se que o processo não atende aos requstos propostos pela Portara nº 20, do MAPA, de 998, uma vez que os índces de capacdade real ou potencal do processo e o índce de desempenho real e performance (Cpk e Ppk) apresentam valores nferores aos mínmos especfcados, sendo Cpk =0,85 e Ppk = 0,4 (valor do índce >,7) para a temperatura da água no sstema de pré-resframento, o qual demonstra que o processo possu tendênca a não produzr produtos próxmos ao grau zero de defetos. O índce Ses Sgma avala o nível de qualdade do processo e requer que ele opere de tal forma que o requsto de projeto seja, pelo menos, Ses Sgma da méda do processo. O valor que se aproxma a sete sgmas é um valor consderado satsfatóro, uma vez que representa um índce de não conformdade de zero defeto por mlhão. Na análse realzada para a temperatura da água no préresframento de carcaças, o índce encontrado ZBench para a capacdade real ou potencal (Potental Capabllty) do processo fo de ZBench 2,55 Sgmas, e o índce ZBench para a capacdade total (Overall Capabllty) do processo fo de ZBench,24 Sgmas, demonstrando que o processo não está sendo capaz de produzr produtos com um nível de qualdade necessára para atender às especfcações. O processo está apresentando, portanto, uma performance total (Overall Performance) de 0702, partes por mlhão (PPM) de defetos ou falhas no sstema de pré-resframento, o que corresponde a 9557,24 defetos por mlhão de oportundade (dpmo). Na Fgura 8, apresenta-se a análse dos índces de capacdade baseado na metodologa Ses Sgma para a temperatura da água no resframento de carcaças. Através da análse dos índces Ses Sgma, também se chega à conclusão de que o processo não é capaz de atender às especfcações e produzr produtos com uma margem mínma de defetos. Os índces Cpk e PpK apresentam valores nferores ao mínmo especfcado, sendo Cpk =,0 e Ppk =0,80 (maor que,7 para ser satsfatóro). O índce ZBench, encontrado para a capacdade real ou potencal do processo (Potental Capabllty), fo de ZBench = 3,7 Sgmas e o índce ZBench, para a capacdade total do processo (Overall Capabllty), fo de ZBench = 2,40 Sgmas, demonstrando que os níves de qualdade do processo e do produto não estão atendendo às especfcações, uma vez que o nível Sgma de qualdade deve estar em torno de sete Sgmas. O número de defetos por mlhões no processo de resframento de carcaça (Overall Performance) fo de 8225,98 PPM, caracterzando desvos no processo, nvablzando a tendênca de produzr produtos próxmos a grau zero de defeto, uma vez que o número de defetos por mlhão de oportundades fo de dpmo (3,4 dpmo para ser satsfatóro). Revsta de Admnstração e Inovação, São Paulo, v. 0, n.4, p.38-2, out./dez

20 Elzabeth Gron, Mguel Angel Urbe Opazo, Wemar Frere Rocha Junor & Rego Marco Toesca Gmenes Fgura 8. Índces de capacdade baseados na metodologa Ses Sgma para a temperatura da água no resframento das carcaças. Fonte: Dados da pesqusa. Na Fgura 9, apresenta-se a análse de capacdade do processo baseado na metodologa Ses Sgma para temperatura da carcaça na saída do sstema de resframento, acerca da qual se realzou a análse do índce Ses Sgma, para avalar o nível de qualdade do processo. Na análse realzada, o índce para a capacdade real ou potencal (Potental Capabllty) ZBench encontrado fo de 0, Sgma e o índce ZBench para a capacdade total (Overall Capabllty) encontrado fo de - 0,28 Sgma, demonstrando não haver conformdade no nível de qualdade do processo (resframento) e, consequentemente, não conformdade na temperatura da carcaça. Os índces C pk = 0,8 e P pk = 0,09 apresentaram valores nferores que o mínmo especfcado, sendo que esses valores deveram ser maores que,7 para o processo ser satsfatóro. Percebe-se também que o número de defetos por mlhão relaconado ao desempenho ou performance total do processo (Overall Performance) fo de 879,79 PPM de defetos produzdos, demonstrando que o processo está sendo ncapaz de produzr produtos próxmos a zero grau de defeto. Evdênca dsso é o número de defetos por mlhão de oportundade, que fo de 7089,55 dpmo, sendo que esse valor devera estar em torno de 3,4 dpmo. Revsta de Admnstração e Inovação, São Paulo, v. 0, n.4, p.38-2, out./dez

21 Aplcação do controle estatístco de processo em uma empresa do setor avícola Fgura 9. Índces de capacdade baseados na metodologa Ses Sgma para a temperatura da carcaça na saída do resframento. Índce Ses Sgma Temperatura de Carcaça LSL USL Wthn Overall Potental (Wthn) C apablty Z.Bench -0, Z.LSL -0, Z.USL 4,82 C pk -0,8 C C pk 0,7 O v erall C apablty Z.Bench -0,28 Z.LSL -0,2 Z.USL 2,32 Ppk -0,09 C pm * 4,5,0 7,5 9,0 0,5 2,0 3,5 Exp. O v erall Performance PPM < LSL 057,4 PPM > USL 0303,5 PPM Total 879,79 Fonte: Dados da pesqusa. A análse dos índces baseados na metodologa Ses Sgma fo realzada tendo como base os índces de performance C p C pk do processo. Observa-se que, no nível sgma de qualdade (ZBench), as temperaturas da água no sstema de pré-resframento, resframento e temperatura das carcaças não atendem aos requstos de qualdade em produzr produtos próxmos ao grau zero de defetos, por meo da análse dos índces C p C pk (valor dos índces maores que,7). O próxmo passo da pesqusa fo elaborar um plano de ação para cada causa seleconada, envolvendo todas as pessoas comprometdas no processo. Nas temperaturas de pré-resframento, resframento e temperatura de carcaça houve comprometmento de se verfcar a temperatura em tempos determnados. Dante do tempo lmtado da realzação da pesqusa, fo sugerdo aos gestores da empresa realzar uma nova coleta para verfcar possível melhora na varabldade do processo. Outra ação proposta fo a de apontar qualquer presença de anomala no relatóro de não conformdade exstente na empresa, onde são tomadas as ações corretvas necessáras. Uma próxma ação a ser executada, após a apresentação dos resultados obtdos com a pesqusa realzada, fo a de se adotarem, no processo produtvo, os planos de ação apresentados nos Quadros e 2, com o ntuto de melhorar a qualdade de seus produtos. Os quadros que descrevem os planos de ações foram construídos utlzando-se o método QC STORY (método de solução de problema). Quadro. Plano de Ação Pré-Resframento de Carcaças de Frango Pré-Resframento de Carcaças Data: Revsta de Admnstração e Inovação, São Paulo, v. 0, n.4, p.38-2, out./dez

22 O quê? Quem? Como? Elzabeth Gron, Mguel Angel Urbe Opazo, Wemar Frere Rocha Junor & Rego Marco Toesca Turno: Medr a temperatura da água no sstema de pré-resframento. Inspetor de qualdade. Verfcar a temperatura utlzando termômetro dgtal e anotando os resultados na planlha de montoramento. Lmte de Temperatura da água menor ou gual a ºC Segurança Lmte crítco Temperatura da água maor que ºC Ação corretva Submeter as carcaças a congelamento medato Dmnur a velocdade da lnha de abate Regstro Os dados coletados devem ser regstrados e arquvados Anotar no regstro todas as observações necessáras. Fonte: Dados da pesqusa. Gmenes Quadro 2: Plano de Ação Resframento de Carcaças de Frango Resframento de Carcaças de Frango O quê? Quem? Como? Lmte Segurança de Ação Preventva Medr a temperatura da água no sstema de resframento Inspetor de qualdade Data: Turno: Verfcar a temperatura utlzando termômetro dgtal e anotando os resultados na planlha de montoramento. Temperatura da água menor ou gual a 4ºC. Adconar gelo no sstema de resframento ( chller prmero estágo e chller segundo estágo); Aumentar a vazão de água gelada nos sstemas de pré- e resframento; Intensfcar a frequênca de montoração Montorar a temperatura da água gelada que entra no sstema. Lmte crítco Temperatura da água maor que 4ºC Ação Corretva Regstro Submeter as carcaças a congelamento medato Dmnur a velocdade da lnha de abate. Os dados coletados devem ser regstrados e arquvados Anotar no regstro todas as observações necessáras. Fonte: Dados da pesqusa. 5 CONSIDERAÇÕES FINAIS Após levantamentos e análses dos dados apurados no presente estudo, verfcou-se que o controle de qualdade no processo de pré-resframento e resframento de carcaças de frango encontrase defcente porque os tens de verfcação (temperatura da água no pré-resframento e no Revsta de Admnstração e Inovação, São Paulo, v. 0, n.4, p.38-2, out./dez

23 Aplcação do controle estatístco de processo em uma empresa do setor avícola resframento, bem como a temperatura das carcaças na saída do resframento) estavam fora dos padrões normatvos. Assm, na análse da relação entre tens de controle do processo e efcênca do controle de qualdade por meo da varável temperatura da água nos processos de pré-resframento, resframento e temperatura da carcaça na saída dos resfradores, o estudo demonstrou que a defcênca das temperaturas da água nesses processos nfluenca dretamente a temperatura das carcaças de frango, nterferndo na qualdade e na conservação, comprometendo, dessa forma, a segurança do almento. Neste estudo de caso fcou caracterzado que o processo está fora de controle estatístco. Logo, o controle de qualdade da empresa apresentou-se defcente, consderando sua relação com a efcênca do processo produtvo e que a empresa deve avalar o seu processo de produção, baseandose no prncípo de controle da qualdade. Entre tantas nformações fundamentas à compreensão e ao controle do processo demonstrado pelo uso do CEP, torna-se esta uma técnca-chave e mprescndível no processo de gerencamento e de controle na ndústra de abate de frangos. O CEP, por s só, não determna a valdação de um processo, nem o estudo solado de um únco parâmetro no controle estatístco do processo. Foram analsados os parâmetros de temperatura da água nos dferentes estágos de resframento, temperatura das carcaças na saída dos resfradores e todos os demas referencados, e, mesmo tendo alguns deles apresentado resultados satsfatóros, o processo fo consderado ncapaz. Desta forma, pode-se afrmar que, no âmbto da ndústra de abate de frangos, o CEP é uma técnca estatístca aprmorada em sua aplcação, capaz de permtr um maor entendmento do processo, possbltando, mutas vezes, ações rápdas de controle pelo quadro de funconáros operaconas. Eles podem aplcar ações que se convertem em rcos resultados e aptas a serem aplcadas em város processos na ndústra de abate de frangos. Por meo dos resultados avalados, fca evdente no estudo realzado a mportânca da análse estatístca. O controle estatístco do processo, quando corretamente trabalhado, trata os dados de forma precsa e aplcada, traz todo um dagnóstco, e uma tendênca do comportamento dos dados das varáves em análse serve como um grande alado nas tomadas de decsões, tanto no âmbto empresaral quando de outros segmentos de mercado. Sua efcênca esclarece város pontos numa análse de dados que, talvez, por meo de outra forma de análse, não sera possível alcançar tas resultados com tal efcáca. Revsta de Admnstração e Inovação, São Paulo, v. 0, n.4, p.38-2, out./dez

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