CONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO DE EMBALAGEM DE UMA FÁBRICA DE GELO

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1 CONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO DE EMBALAGEM DE UMA FÁBRICA DE GELO Bruna T. De Lima 1, Aline S. Culchesk 1, Gilberto C. Antonelli 1,Manoel F. Carreira 1 1 Universidade Estadual de Maringá (UEM) bruna_tamara@hotmail.com ; aculchesk@hotmail.com; gcantonelli@uem.br ; mfcarreira@uem.br Resumo: Para uma empresa ser competitiva, deve, entre outros aspectos, atuar sob controle estatístico, livre de causas especiais, ou seja, não apresentar falhas ocasionais durante o processo, com grande influência individualmente. Desta forma, realizou-se um estudo de caso em uma fábrica de gelo, situada no norte do Paraná, a fim de verificar-se o processo de embalagem, se o mesmo encontrava-se em controle estatístico. Para isto, realizou-se a coleta dos pesos das embalagens de gelo e em seguida realizou-se a construção dos gráficos de controle de variáveis, da média e da amplitude. Utilizou-se do suplemento do Excel, Action, para a geração dos gráficos de controle. Como resultados, obteve-se um processo sob controle estatístico, sem causas especiais. Mesmo com o resultado satisfatório, como forma de prevenção alguns aspectos foram pontuados para melhoria. Palavras-Chave: Gráfico de Controle; Action; Gráfico de Variáveis. 1. Introdução Segundo Shewhart (1931, tradução nossa) todo o processo, por mais bem controlado que seja, possui em sua variabilidade um componente impossível de ser eliminado. Hoerl e Snee (2012) explica que a compreensão e redução da variabilidade são as chaves para o sucesso. A redução de variabilidade e desperdícios em um processo produtivo deve fazer parte da rotina de uma organização, preferencialmente ser elemento cultural internalizado na prática da melhoria contínua. Uma vez que, produtos fabricados fora das especificações desejadas, podem refletir em prejuízos. Frente a estas características, foi realizado um estudo de caso em uma fábrica de gelo situada no município de Maringá, Paraná. O objetivo principal foi o

2 monitoramento do peso dos sacos de gelos, a fim de observar se os mesmos se encontravam em controle estatístico, ou seja, encontravam-se nos padrões especificados. Para análise utilizou-se dos Gráficos de Controle para Variáveis, Gráficos da Média (x ) e da Amplitude (R). 2. Controle Estatístico da Qualidade Segundo Carpinetti et al. (2004), para que as saídas de um processo de produção sejam consideradas adequadas, elas devem atingir um valor alvo, permitindo-se uma variação calculada. O valor alvo, corresponde ao valor ideal que a empresa deseja obter, como exemplo, uma fábrica de gelo deseja que cada saco possua 10 quilogramas. De forma qualquer variação, pode representar situação indesejável. Neste caso, um peso inferior a 10 quilogramas pode refletir na insatisfação do consumidor e até mesmo em multas. Já para um peso superior, a embalagem pode vir a se romper. Para tanto, é necessária a coleta de dados e análise do processo: se os resultados obtidos satisfizerem os requisitos da produção, o processo é considerado capaz e não há motivos para intervenção. Caso contrário, o levantamento de informações permitirá identificar quais as causas da variabilidade detectada. Estas causas são, de acordo com Werkema (1995), de dois tipos: Comuns ou Aleatórias (inevitáveis, pois são inerentes ao processo, o qual permanece sob controle estatístico) e Especiais ou Assinaláveis (originadas de alguma falha, são esporádicas e o põem o processo fora de controle estatístico). Os dados coletados permitem que sejam construídos Gráficos de Controle, assim, a visualização de tendências e/ou de pontos fora de limites estabelecidos é facilitada. Existem os Gráficos de Controle para Variáveis e para Atributos. Ambos apresentam uma linha média (LM) referente ao valor alvo, sob a qual há uma linha inferior de controle (LIC) e sobre a qual há uma linha superior de controle (LSC). As LIC e LSC representam valores dentro dos quais os dados obtidos no processo podem variar, desde que não seja detectada alguma configuração sequencial. Werkema (1995) destaca que mesmo pontos compreendidos entre os limites inferior e superior de controle, podem indicar alguma perturbação no processo. São critérios indicativos de falta de controle do processo, além do ponto fora dos limites de controle, a sequência, a tendência, a aproximação dos limites de controle, a aproximação da média e a periodicidade dos dados.

3 3. Metodologia Nos tópicos 3.1 a 3.3 serão apresentadas as características da empresa, produtos e processo produtivo, além do monitoramento da qualidade Apresentação da empresa O presente trabalho foi desenvolvido em uma fábrica de gelo situada no município de Maringá, Paraná. Fundada no ano de Trata-se de uma empresa sazonal, por este motivo, o número de funcionários sofre variações. Durante o inverno há apenas um trabalhador encarregado do processo, dada a baixa procura pelo produto. Já no verão são contratados mais dois funcionários, uma vez que, a produção é quatro vezes maior. No período do verão, são fabricadas 13 toneladas de gelo em cubos e 50 toneladas do gelo em escamas Produtos Os produtos fabricados pela empresa são gelos em cubo e escamas. A comercialização do gelo em escamas é feita em pacotes de 5 kg, 10 kg, 20 kg e 25 kg e em cubos de 1,5 kg, 5 kg e 20 kg Processo produtivo Inicialmente a água é filtrada e levada para a máquina de gelo, onde, com um certo intervalo, o gelo é liberado (em escama ou cubos, de acordo com o tipo). O processo para a produção dos dois tipos de gelos é similar (Figura 1). Figura 1 - Fluxograma da produção de gelo.

4 Posteriormente o gelo é depositado em um silo (Figura 2), para, então, ser embalado manualmente com auxílio da máquina seladora quando sacos plásticos (gelos de cubos) ou da máquina de costura quando pacotes de ráfia (gelos em escamas). Figura 2 Silo com gelo armazenado. Para a pesagem dos gelos, o operador, utilizando pás, retira o gelo do silo, embala e leva para a balança eletrônica (Figura 3 (a)), onde é verificado se o conteúdo do pacote está em torno da massa desejada. Se sim, a saca é selada; se não, o operador busca mais gelo ou retira do pacote, até que o peso aferido na balança esteja ideal. Então, as embalagens são armazenadas na câmara fria (Figura 3 (b)). pesagem (b). (a) (b) Figura 3 - Balança utilizada para pesar os sacos de gelo (a) e lote de gelos após a

5 Os fornecedores da empresa são a SANEPAR (abastecimento de água potável), a COPEL (concessionária de energia elétrica) e a indústria de embalagens (sacas para acondicionar os produtos finalizados) Monitoramento da qualidade A variável de desempenho do processo observada, foi o peso. Enquanto que o produto selecionado para monitoramento foi o gelo em cubo, embalagem de 5 kg. Este processo foi escolhido pois, acreditou-se inicialmente que alguns aspectos observados in loco, poderiam influenciar na qualidade, como: tipo da balança e método de pesagem, Para este, foram coletados os pesos cada amostra, divididas em 5 subgrupos, X1, X2, X3, X4 e X5, contendo 15 sacos de gelos cada um. A coleta iniciou-se pelo subgrupo X1 ao X5, sequencialmente. Vale destacar que, diariamente são produzidos 90 sacos do gelo de 5 Kg e a coleta realizada foi até o 75º pacote. A coleta destes dados foi registrada em uma Folha de Verificação, de modo que estivessem organizados já no momento de seu registro e a análise posterior fosse facilitada. 3. Resultados A partir dos dados coletados, calculou-se a média e amplitude dos dados. Os resultados obtidos estão apresentados na Tabela 1. Tabela 1: Coleta das amostras, divididas em 5 subgrupos com 15 amostras cada.

6 Utilizou-se do suplemento Action Stat para do Excel, para gerar o Gráfico da Média (Figura 4). Figura 4: Gráfico da Média. Sendo para o Gráfico X-Barra os limites: Limite Superior: 5,14 Kg Linha Central: 4,99 Kg Limite Inferior: 4,85 Kg Ainda com os dados da Tabela 1, foi gerado o Gráfico da Amplitude, conforme apresentado na Figura 5. Figura 5: Gráfico da Amplitude. Sendo para o Gráfico da Amplitude os limites: Limite Superior: 0,1089 Kg Linha Central: 0,5355 Kg Limite Inferior: 0 KG

7 Nas diretrizes deste trabalhado foram considerados limites de 3-sigmas. Correspondendo a média de alarmes falsos 1/α. Sendo o α (alfa) tabelado, para este caso α=0,0027, assim 1/0,0027= 370,4. Isso significa que a média do processo será de um alarme falso a cada 370,4 pontos plotados. 4. Análise dos resultados Os resultados obtidos pelos gráficos de controle, demonstraram que não houve pontos fora dos limites de controle, tanto para o gráfico de média quanto da amplitude. Os gráficos também não apresentaram um comportamento atípico, como tendência ou sequência como exemplo. Desta forma, não foram identificadas causas especiais no processo, ou seja, o processo de pesagem encontra-se sob controle estatístico. No entanto, alguns elementos identificados, são destacados, como possíveis considerações, quando a ocorrência de desvios no processo venha a ocorrer: a balança permite oscilação de até 100 g, para mais ou para menos, é móvel e está instalada sobre suporte instável, o que pode afetar sua precisão. Há também a possibilidade de falhas humanas, como exemplo, o peso da embalagem estar menor ou maior e o operador não realizar a correção. Além de que, é possível que as embalagens fornecidas pelos fornecedores, sejam menores que o necessário, o que pode dificultar a selagem, de forma que o trabalhador precise colocar menor gelo, para que consiga selar a embalagem. Contudo, a cada lote de 90 sacos a balança é calibrada, o tamanho das pás utilizadas para coletar o gelo e o movimento executado pelo operador foram padronizados para o processo. 5. Conclusão Desta forma, pode-se concluir que o monitoramento da qualidade e o desenho dos Gráficos de Controle demonstraram que o processo avaliado se encontra sob Controle Estatístico da Qualidade e de acordo com Shewhart (1931), criador dos gráficos de controle, "leave the process alone" deixe o processo sozinho. Ou seja, as variações identificadas são decorrentes de causas aleatórias, intrínsecas ao processo. Assim, uma vez que tais causas geradoras de desvios são inerentes ao processo e não são passíveis de erradicação, devem ser realizadas apenas ações de melhoria contínua.

8 Referências COSTA, A. F. B., EPPRECHT, E. K., CARPINETTI, L. C. R. Controle Estatístico da Qualidade. 1ª edição, São Paulo: Atlas, HOERL, R. W.; SNEE, R. D. Statistical Thinking: improving business performance. 2.ed. New Jersey: John Wiley & Sons, 2012, 514 p. MONTGOMERY, D. C. Introdução ao Controle Estatístico de Qualidade. Rio de Janeiro: LTC, SHEWHART, W. Economic control of quality of manufactured product. New York: D. Van Nostrand Company, p. WERKEMA, Maria Cristina Catarino. Ferramentas estatísticas básicas para o gerenciamento de processos. Belo Horizonte: Werkema, 2006.