APLICAÇÃO DE CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSOS PARA MELHORIA DA QUALIDADE DA MATÉRIA-PRIMA RECEBIDA E PROCESSADA EM INDÚSTRIA DE RAÇÕES 1

Transcrição

1 APAÇÃO DE CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSOS PARA MELHORIA DA QUALIDADE DA MATÉRIA-PRIMA RECEBIDA E PROCESSADA EM INDÚSTRIA DE RAÇÕES 1 GUARIENTI, Édio Patric 2 ; EVANGELISTA, Mário Luiz Santos 2 ; GODOY, Leoni Pentiado 2 ; PINHEIRO, Elisângela 2 ; FABRÍCIO, Adriane 2 ; PIERIN, Andriéli Eluisa 3 ; RUOSO, Juliana 3 ; 1 Trabalho de Pesquisa _Setrem/UFSM 2 Curso de Pós-graduação em Engenharia de Produção (UFSM), Santa Maria, RS, Brasil 3 Curso de Engenharia de Produção (SETREM), Três de Maio, RS, Brasil edioguarienti@yahoo.com.br RESUMO O presente trabalho tem por objetivo demonstrar a aplicação do Controle Estatístico de Processos no recebimento de matéria-prima em indústria de rações. Para tal, utilizou-se o método de abordagem de pesquisa quali-quantitativa, em que coletou-se amostras de grãos de milho em dois pontos do processo produtivo de rações. Após realizou-se a contagem das amostras, onde foram analisadas algumas avarias a serem controladas. A partir desses dados realizou-se o CEP, para carta de controle de atributos p, e carta de variáveis X-R. Posteriormente calculou-se os limites superior e inferior, e em seguida as mesmas foram geradas. A partir disso, se estabeleceu parâmetros de qualidade para aceitação do milho. Palavras-chave: Controle Estatístico de Processos CEP; Qualidade da ração, micotoxinas. 1. INTRODUÇÃO As empresas têm buscado aprimorar constantemente seus processos e técnicas de produção visando à melhoria da qualidade e a redução de custos de operação. Para as indústrias do ramo de alimentos e correlatos, este desafio é ainda maior em virtude da exigência significativa em prol da segurança alimentar para o consumidor. Na produção de rações para alimentação suína, o controle da qualidade precisa ser rígido, para evitar perdas de animais por intoxicação, ou ainda, mau desenvolvimento pela insuficiência nutritiva da composição da ração. O controle inicia na escolha de uma matéria-prima de qualidade, neste caso o milho ocupa cerca de 60% do mix da formulação de uma ração suína. Portanto, inspecionar sua procedência, analisar as cargas que chegam à fábrica por sucessivas amostragens, testes e 1

2 constante acompanhamento das condições de armazenagem, torna-se imprescindível para obter-se um produto final capaz de atender os requisitos sanitários e nutritivos no desenvolvimento animal. O milho desde o plantio até a armazenagem fica susceptível ao desenvolvimento fúngico e micotóxico. As micotoxinas se encontrarem condições favoráveis ao desenvolvimento, proliferam-se rapidamente, tornando o produto um risco para a segurança alimentar. Para evitar riscos à saúde do consumidor (suínos ou seres humanos), há limites máximos permitidos de tais avarias no grão, estabelecidos pela legislação vigente. As condições dos grãos interferem na presença de micotoxinas, já que as fissuras são portas de entrada para estes microorganismos. Desse modo, os mesmos devem ser controlados para reduzir o risco de contaminação microbiológica, um destes controles é o CEP. O Controle Estatístico de Processo CEP é uma ferramenta que tem como objetivo avaliar a variabilidade dos processos. Ferramenta importante para a manutenção e melhoria da qualidade de produtos e processos (ASQC/AIAG, 1997). Para Rosa (2009), o CEP tem por objetivo conhecer o processo, monitorar sua estabilidade e acompanhar seus parâmetros ao longo do tempo, estando fundamentado em técnicas estatísticas. Já Montgomery, (1996) apud Hessler, (2008), citam que o objetivo principal do CEP é monitorar o desempenho dos processos ao longo do tempo e detectar eventos incomuns que influenciam nas propriedades determinantes da qualidade do produto final. Um dos principais objetivos do CEP é detectar rapidamente mudanças nos processos. (MONTGOMERY, 2009 apud WU; WANG; JIANG, 2010, p. 1). Para a realização do CEP, utilizam-se cartas de controle, que podem ser para variáveis ou para atributos. As cartas de controle delimitam-se pelos limites máximos e mínimos, estabelecidos através de cálculo matemático. Estes limites servem como referência para a verificação da estabilidade estatística do processo. Para a construção da carta de controle, é necessário obter os valores da média e do desvio padrão. Todo limite inferior de controle que estiver representado por um valor negativo, considera-se zero. As fórmulas utilizadas para calcular as cartas p e cartas X R estão apresentadas na figura 1. cartas p Fórmulas de Fórmulas de cartas X - R p 1 p p 3 n p p 3 p 1 p n X A2 R LC X X A2 R Figura 1: Fórmulas para o cálculo das Cartas p e X-R. Fonte: ROSA,

3 Para Toledo e Alliprandini (2004), a escolha da carta de controle a ser utilizada depende da coleta de dados, da escolha dos limites de controle, do cálculo da linha central, dos limites de controle e da observação da estabilidade do processo mediante interpretação das cartas e da determinação da capacidade do processo após ser atingido o estado de controle. O índice de capacidade - Cpk, mede a descentralização do processo, ou seja, os itens fora de especificação possibilitando verificar se o processo analisado é incapaz, aceitável ou capaz. Para Toledo e Alliprandini (2004), é a diferença que pode existir entre a média do processo e o valor nominal (valor central da especificação), ou seja, quanto mais à distribuição se distância do valor central do projeto, menor o valor de Cpk. Para não haver unidades fora da especificação, o Cpk deve ser maior ou igual a 1 (um) (BULBA, 1998). Rosa (2009) ressalta que o cálculo do Cpk deve ser feito após a confirmação de que o processo está sobre controle estatístico, ou seja, quando o processo estiver estável. Para realizar o cálculo do Cpk, deve-se utilizar a fórmula 1: Cpk mim x 3 ; x 3 (1) Sua interpretação ocorre da seguinte maneira: Cpk < 1: o processo não é capaz; 1 Cpk 1,33: o processo é aceitável; Cpk 1,33: o processo é capaz, desta forma se o processo esta dentro do e ou é possivel identificar que o processo é capaz caso contrário não é capaz. Este artigo, aborda a implantação do controle estatístico de processos no recebimento de matéria-prima de uma indústria de ração, estabelecendo parâmetros ideais de aceitabilidade do milho. 2. METODOLOGIA Trata-se de um estudo com abordagem quali-quantitativa, realizado numa fábrica de rações na região noroeste do RS no período de março a julho de Foram utilizadas pesquisas bibliográficas, métodos estatísticos e comparativo. Técnicas de observação do recebimento da matéria-prima e do processo de produção de ração; coletas de amostragens de milho; análise de umidade, impureza e aflatoxinas. Na primeira etapa da pesquisa, elaborou-se um fluxograma dos processos industriais de produção de ração da fábrica. Em conjunto com profissionais da área, definiu-se os pontos criticos de controle (PCCs): na recepção antes do processo de moagem do milho. 3

4 Na segunda etapa definiu-se a forma de coleta e análise. Foram coletadas 35 amostras em pontos diferentes de 20kg de milho. Em seguida fez-se a homogeinização do material para a análise dos seguintes critérios(figura 2): Quantidade de grãos quebrados Seleção aleatória de 100 grãos e contagem manual evidenciando a presença de quebras com auxílio de lupa. Rachaduras no grão Seleção aleatória de 100 grãos e contagem manual evidenciando a presença de rachaduras com auxílio de lupa. Tamanho médio do grão Seleção aleatória de 100 grãos e medição do comprimento do grão de milho com o auxílio de um paquímetro, com resolução de 0,02 mm. Análise de micotoxinas Análise de umidade Quantidade de impurezas Coleta de 4kg de milho da amostra e com auxílio de uma câmara de luz ultravioleta, observa-se pontos verdes fluorescentes que indicam a presença ou não de desta micotoxina. Separação de 60 gramas da amostra inicial e medição do teor de umidade em equipamento chamado determinador de umidade universal. Separação de 0,5kg de milho da amostra inicial e através de um conjunto de peneiras sendo, 9X15mm, 9mm, 4X12mm e 4,5mm respectivamente, junta-se os resíduos presentes e leva-os para a pesagem. Figura 2: Critérios de análise aplicado nas amostras coletadas. Fonte: Adaptado de Evangelista, Lovato e Pierin, Na última etapa elaborou-se as cartas de controle por meio eletrônico a partir da construção de um banco de dados (Excel ). Após obtenção dos dados, foi possível identificar as cartas utilizadas para controlar o processo que neste caso, foram às cartas p, X-R. O cálculo de Cpk das aflatoxinas foi de acordo com a Resolução - RDC nº 274, de 15 de outubro de 2002, da Agência Nacional de Vigilância Sanitária ANVISA, onde se admite uma tolerância máxima de 20,0 µg/kg ou ppb, de aflatoxinas totais presente no milho. Os parâmetros considerados no cálculo do Cpk para todos os pontos avaliados foram: valores inferior a 1,2 rejeita-se; de 1,20 a 1,50 aceita-se sob condições; para lotes acima de 1,5 aceita-se sem restrições. 3. RESULTADOS E DISCUSSÕES 3.1 Carta de controle para grãos rachados e grãos quebrados - amostras coletadas na recepção do milho Para a construção das cartas de controle de grãos rachados e quebrados, utilizou-se a distribuição binomial, verificando a presença ou não de rachaduras ou quebraduras no 4

5 % de grãos rachados % de grãos quebrados grão de milho. Quanto à análise de rachaduras, pode ser visualizada na Figura 3A, o número de rachos apresentou um comportamento estável, com uma média de 1,571% de grãos avariados. O resultado está dentro do limite superior de controle estabelecido de 5,5 % de proporção de milhos com rachaduras e dentro do padrão de qualidade e aceitação do recebimento de mesmo. 6,0% 5,0% 4,0% 25,0% 20,0% 3,0% 15,0% 2,0% 10,0% 5,0% 0,0% 0,0% A) B) Variação da amostra = 5,576 = 0,000 = 1,571 Variação da amostra = 20,718 = 0,000 = 10,286 Figura 3: A - Carta de controle p para rachaduras; B - Carta de controle p para grãos quebrados. Fonte: Adaptado de Evangelista, Lovato e Pierin, Quanto aos grãos quebrados demonstrados na figura 3B, a proporção média de quebra encontrada foi de 10,28%. Percebe-se que, nenhum dos pontos está fora do de 20,71%, indicando que está estatisticamente estável. b) Carta de controle para presença de Aflatoxina Para a construção das cartas de controle para aflatoxina, utilizou-se a distribuição de Poisson, pois para a realização das análises desta micotoxina utilizou-se 4 Kg de milho. Na figura 4A, pode-se visualizar que todos os valores estão entre os limites de controle, indicando que está sob controle estatístico, mas, em relação ao que apresentou valor acima de 6,54% pode-se recusar, indicando que estará fora de controle estatístico. Referente ao cálculo do índice Cpk, pode-se calcular o mesmo, devido à existência de parâmetros estabelecidos pela legislação, RDC 274 da ANVISA, onde indicam um limite máximo de aflatoxinas presentes no milho de 20 µg/kg. A média das análises de aflatoxinas presentes nas amostras foi de 2 pontos com um limite superior de controle - de 7. 5

6 % de Umidade % de Umidade Pontos de aflatoxina A) Variação da amostra = 7 = 0 = 2 B) Calculo do Cpk: Cpk= (20-2,1) 6,54 Cpk= 2,7370 Figura 4: A - Carta de Controle para Aflatoxina; B Cálculo do índice Cpk para Aflatoxina. Fonte: Adaptado de Evangelista, Lovato e Pierin, Relacionando os parâmetros de aceitação de Cpk estabelecidos com o resultado do cálculo (Figura 4B), verifica-se que os lotes de milho recebido pela indústria apresenta um resultado adequado. Sendo assim, em relação aos valores obtidos através deste cálculo, os níveis de aflatoxinas são consideradas estatisticamente estáveis, e o milho é aceito sem restrições. c) Carta de controle para a umidade do grão Para a construção da carta de controle de umidade, utilizou-se a distribuição normal. Através dos dados observados nas figuras 5A e 5B, pode-se perceber que as variáveis estão sob controle estatístico de processos, pois os valores estão entre as linhas limites superior e inferior de controle. 14,0% 13,5% 13,0% 12,5% 12,0% 11,5% A) B) Variação da amostra = 13,482 = 12,089 = 12,786 1,4% 1,2% 0,8% 0,6% 0,4% 0,2% 0,0% Variação da amostra = 1,211 = 0,000 C) Utilizando o LSE: 14,5% Utilizando o : 0,4030 Cpk= (14,5-12,78) (3 0,4030) Cpk= (12,78-11) (3 0,4030) Cpk= 1,4178 Cpk= 1,9140 Figura 5: A - Carta de controle X para umidade; B Carta de controle R para umidade; C Cálculo do índice Cpk para a umidade. Fonte: Adaptado de Evangelista, Lovato e Pierin,

7 % de Impureza % de Impureza Para o cálculo do Cpk, onde determinou-se o LSE em 14,5%, valor estipulado pelo Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento Mapa na portaria nº 845 de 08 de Novembro de O valor do Cpk a ser considerado para a umidade é de 1,4178 (Figura 5C). A partir dos parâmetros estabelecidos anteriormente, o milho com Cpk entre 1,20 e 1,50 é aceito, mas com algumas restrições colocadas pela indústria. d) Carta de controle para impurezas junto com grãos de milho Pode-se observar que na carta de controle de impureza (Figura 6A e 6B), as variáveis encontram-se sob controle estatístico de processo. Toda amostra analisada que apresentar valores superiores ao e inferior ao, podem ser rejeitadas para o processo, pois indicam que estariam fora de controle estatístico. 2,0% 1,8% 1,8% 1,6% 1,6% 1,4% 1,4% 1,2% 1,2% 0,8% 0,8% 0,6% 0,6% 0,4% 0,4% 0,2% 0,2% 0,0% 0,0% A) B) Variação da amostra = 1,853 = 0,000 = 0,886 Variação da amostra = 1,682 = 0,000 Figura 6: A - Carta de controle X para impurezas; B - Carta de controle R para impurezas. Fonte: Adaptado de Evangelista, Lovato e Pierin, Posteriormente realizou-se o cálculo Cpk, onde se estabeleceu o LSE de 3%, pois é o limite estabelecido pela legislação, e em 0%, indicando o milho não possui impureza. Então, realizou-se o cálculo somente com o LSE, equação 2. Diante do resultado do cálculo de Cpk obtido, pode-se verificar que em relação à quantidade de impureza, o milho é aceito sem restrições pela indústria produtora de rações. Cálculo do Cpk Cpk = (3-0,8857) (3 0,4697) ( 2 ) Cpk= 1,50 7

8 % de grãos rachados % de grãos quebrados Cartas de Controle das s antes do Processo de Moagem Após realizar o CEP para as avarias e características do milho coletado na recepção do mesmo, deve-se desenvolver o CEP nos grãos de milho coletados antes da entrada no processo de moagem e após a classificação dos mesmos. A figura 7A apresenta a carta de controle para atributos p, referente aos grãos rachados. Para a construção desta carta de controle, utilizou-se a distribuição binomial, pois se verificou se o grão de milho analisado tinha ou não rachaduras (% de rachaduras). A partir da análise da carta de controle, pode-se perceber que o limite máximo de grãos rachados encontrado nas amostras de milho, após os processos de limpeza e classificação, foi estabelecido em 3,5%. 4,0% 9,0% 3,5% 8,0% 3,0% 7,0% 2,5% 6,0% 5,0% 2,0% 4,0% 1,5% 3,0% 2,0% 0,5% 0,0% 0,0% A) B) Variação da amostra = 3,495 = 0,000 = 0,857 Variação da amostra = 8,504 = 0,000 = 3,800 Figura 7: A Carta de controle para atributos p para grãos rachados; B Carta de controle p para grãos de milhos quebrados. Fonte: Adaptado de Evangelista, Lovato e Pierin, Na figura 7B, é demonstrada a carta de controle para atributos p, referentes aos grãos de milho quebrados encontrados nas amostras analisadas. Observa-se que a partir destes valores, determinou-se que para o milho coletado antes do processo de moagem, o parâmetro de qualidade estabeleceu-se em 3,8 %. As figuras 8A e 8B apresentam as cartas de controle para variáveis X-R, referente ao comprimento médio dos grãos de milho encontrados nas amostras analisadas. Nota-se que existe um ponto que está na linha do limite superior de controle (Figura 8A), mas isso não significa que o processo está fora de controle estatístico de processo. Na figura 8B, está exposta a carta de controle R. A partir da observação das cartas de controle para variáveis X-R, dispostas nas figuras 8A e 8B, verifica-se que as medidas de comprimento dos grãos de milho encontramse estatisticamente estáveis, ou seja, todas as medidas estão entre as linhas dos e. O cálculo do Cpk para o comprimento dos grãos encontrado foi de 1,238 conforme figura 8C. Como definido anteriormente, Cpk acima de 1,20 é aceito, a partir disso, pode-se 8

9 Comprimento (mm) Comprimento (mm) dizer que o resultado Cpk para o comprimento médio dos grãos após limpeza e classificação e antes do processo de moagem, considera o milho aceito. 13,50 13,00 12,50 12,00 11,50 11,00 10,50 10,00 9,50 9,00 0,0 A) B) Variação da amostra = 13,274 = 10,120 = 11,697 3,0 2,5 2,0 1,5 1,0 0, Variação da amostra = 2,740 = 0,000 C) Utilizando o LSE ou : 14,5 Utilizando o : 0,7279 Cpk= (14,5-11,70) (3 0,7279) Cpk= (11,70-9) (3 0,7279) Cpk= 1,2803 Cpk= 1,238 Figura 8: A - Carta de controle X para o comprimento do grão de milho; B - Carta de controle R para o comprimento do grão de milho; C Cálculo do índice Cpk para o comprimento do grão de milho. Fonte: Adaptado de Evangelista, Lovato e Pierin, CONCLUSÃO A partir da realização do CEP, foi possível estabelecer novos parâmetros a ser utilizado pela indústria, baseado nos valores obtidos através das análises realizadas, revelando as condições da qualidade e padronização do grão. O milho também é o substrato para as micotoxinas, assim, é importante que na indústria os grãos sejam armazenados em condições adequadas, ou seja, em locais limpos, secos e arejados. Essas medidas contribuem para a redução de contaminação de suínos por micotoxinas. Estes microorganismos, além de causar danos à saúde dos consumidores, acarretam principalmente prejuízos econômicos, pois a ingestão excessiva pode causar redução de rendimento de carcaça e até a morte do animal. REFERÊNCIAS Agência Nacional de Vigilância Sanitária - ANVISA. Resolução RDC nº 274, de 15 de outubro de Disponível em: < Acesso em: 19 Jan

10 AUTOMOTIVE INDUSTRY ACTION GROUP - AIAG. Processos (CEP). 1 ed. Brasileira. São Paulo, SP. IQA, Fundamentos de Controle Estatístico de BULBA, E. A. Conformidade na Manufatura e Nível de Qualidade Disponível em: > Acesso em: 23 Abr HESSLER, C. V.. Aplicação de Controle Estatístico de Processo na Empresa METASA como uma Ferramenta de Competitividade. Disponível em: < 02T055951Z-215/Publico/ Dissertacao%20Carlos%20V%20Hessler.pdf> Acesso em: 13 Abr Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento - MAPA. Portaria nº 845, de 08 de Novembro de Disponível em: < &id=11333> Acesso em: 19 Jan ROSA, L. C. Introdução ao Controle Estatístico de Processos. Santa Maria: Editora UFSM, TOLEDO, J. C.; ALLIPRANDINI, D. H. Controle Estatístico da Qualidade Material didático (Grupo de Estudos e Pesquisa em Qualidade GEPEQ) Universidade Federal de São Carlos - UFSCAR. Disponível em: < > Acesso em: 24 de Jan WU, Z.; WANG, Z.; JIANG, W.. A Generalized Conforming Run Length Control Chart for Monitoring the Mean of a Variable. Computer & Industrial Engeneering, California, v. 59, n. 2, p , set