CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSO: UM ESTUDO COMPARATIVDO PARA A PORTARIA DO INMETRO

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1 XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO. CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSO: UM ESTUDO COMPARATIVDO PARA A PORTARIA DO INMETRO Dirceu José Bernardelli (UNIMINAS) djbernardelli@uol.com.br Juliene Barbosa Ferreira (UFU) julienebf@bol.com.br Karine de Deus Gonçalves (UNIMINAS) karine_adm@bol.com.br A exigência por qualidade é algo imprescindível, por isto é necessário a utilização de ferramentas que auxiliem nessa busca. Controle Estatístico da Qualidade é uma das ferramentas que proporcionam aos gestores a manutenção e melhoria dos nníveis de qualidade, bem como o controle e garantia de suas especificações, visando à satisfação do consumidor e a lucratividade da empresa. O objetivo deste trabalho é analisar a qualidade do processo de envase de milho verde, conforme Portaria Nº74 do INMETRO, utilizando algumas ferramentas estatísticas da qualidade. Identificou-se que o processo atende as especificações, entretanto, perde em eficiência, pois possui uma variabilidade alta. Palavras-chaves: Controle de Qualidade, Controle Estatístico de Processo, Custos da qualidade.

2 1. Introdução Em uma sociedade em que os consumidores cada vez mais exigem qualidade, as empresas têm buscado um grande avanço na implantação de Programas de Qualidade, tanto nas indústrias brasileiras quanto em escala mundial, o que as obriga a buscarem maior eficiência operacional. Visando alcançar a eficiência e a qualidade desejadas, as empresas vêem como ferramenta de gestão as Ferramentas Estatísticas no Controle da Qualidade, seja para monitorar, controlar ou melhorar os processos produtivos. Isto permite alteração, sempre que for detectado algum problema, tendo por isso, um caráter preventivo, seja para eliminar perdas, diminuir custos operacionais e aumentar a produtividade, o que leva a um aumento da lucratividade. No controle da qualidade total todas as decisões são tomadas com base em análise de fatos de dados e para conseguir um melhor aproveitamento destes são utilizadas técnicas e ferramentas da qualidade. A estatística oferece o suporte necessário para coletar, tabular, analisar e apresentar dados das variações e, os gráficos de controle são ferramentas para auxiliar no monitoramento da variabilidade para a avaliação da estabilidade de um processo. Quando se aborda o assunto Qualidade, tem-se como foco principal as características de satisfação que um produto ou serviço proporciona aos seus clientes, acionistas, fornecedores e a sociedade como um todo. Em um ambiente competitivo, como o setor industrial, a busca da qualidade total passa a ser uma função gerencial, empregando-se técnicas que permitam a produção econômica de bens e serviços que atendam os requisitos exigidos tanto pelos clientes quanto pelas normas reguladoras existentes e vigentes no mercado, com a finalidade de garantir a qualidade e integridade do produto ao cliente final. Por isto o objetivo deste trabalho é analisar a qualidade do processo de envase de milho verde, conforme Portaria Nº74 do INMETRO, por meio de algumas ferramentas estatísticas da qualidade. Para isto foram estabelecidos os limites de controle do processo por meio da coleta de amostras, elaborado gráficos de controle e identificado os custos das perdas em percentual da quantidade de produto que está acima da especificação. Neste sentido, o trabalho foi estruturado de forma que no primeiro momento coube explicar os conceitos de qualidade, sua função nas organizações e as ferramentas da qualidade que podem cooperar na análise da qualidade do processo e do produto. 2. Controle de Qualidade e Controle Estatístico de Processo De acordo Campos (1999), qualidade se refere às características específicas dos produtos, bens, serviços finais ou intermediários da empresa, as quais definem a capacidade destes bens ou serviços como sendo responsáveis em promoverem à satisfação do cliente e o cumprimento dos requisitos. A qualidade do bem ou serviço inclui a ausência de defeitos e a presença de características que satisfaçam os consumidores, com qualidade pessoal, informação, treinamento dentre outros aspectos. O autor ainda aborda que um produto ou serviço de qualidade é aquele que atende perfeitamente, de forma confiável, acessível, segura e no tempo certo as necessidades dos clientes. (CAMPOS, 1999, p. 02). Já para Montgomey 4

3 (2004, p. 01), A qualidade tornou-se um dos mais importantes fatores de decisão dos consumidores na seleção de produtos e serviços que competem entre si. Entender e aprimorar a qualidade são um fator-chave que conduz ao sucesso, desenvolvimento e um melhor estilo de competitividade de um negócio. O emprego bem sucedido e aplicar a melhor qualidade são parte complementar da estratégia geral de uma empresa produzindo retorno substancial sobre a aquisição. (MONTGOMERY, 2004). O exposto acima permite afirmar que deverão ser estabelecidas as características da qualidade de um produto ou serviço que são necessárias ao cliente. Para a garantia da satisfação do cliente, portanto, será preciso transformar estas características em grandezas mensuráveis, as quais são denominadas itens de controle que medem a qualidade intrínseca. Os itens de controle são características mensuráveis por meio das quais um processo é gerenciado. (WERKEMA 2006). O autor ainda afirma que a partir dos conceitos apresentados, para entender melhor sobre qualidade, deve-se fazer um estudo sobre o que é processo, pois este facilita a localização de possíveis problemas e a atuação das causas que resulta numa condução de um controle mais eficiente de todo o processo. Campos (1999) também define processo como sendo um conjunto de causas que provocam um ou mais efeitos entre o homem, os materiais, os equipamentos e o meio ambiente para fabricar um produto ou serviço. Campos (1999, p. 19) enfoca que um processo é gerenciado sobre os seus itens de controle que medem a qualidade, custo, entrega, moral e segurança dos seus efeitos. Werkema (2006, p. 16) também contribui com esse estudo ao afirmar que um processo pode ser definido de forma sucinta como um conjunto de causas que tem como objetivo produzir um determinado efeito, o qual é denominado produto do processo. Retomando Campos (1999), pode-se abordar que: o processo é composto de um diagrama, também chamado de diagrama de Ishikawa ou espinha de peixe, é utilizado para mostrar a relação entre causas e efeitos ou uma característica de qualidade e fatores que combinam as principais famílias das causas principais (matérias-primas, máquinas, medidas, meio ambiente, mão-de-obra e método). As causas principais podem ainda serem ramificadas em causas secundárias e/ou terciárias. Para melhor compreender Controle de Processo, portanto, é preciso que se entenda de variabilidade e como ela está diretamente ligada à qualidade do processo e esta é produzida por sucessivas observações de um sistema ou fenômeno que não produzem exatamente o mesmo resultado. De acordo com Werkema (2006, p. 02), a variabilidade, também denominada variação ou dispersão está presente em todos os processos de fabricação de bens e de fornecimento de serviços. A estatística fornece uma estrutura para descrever essa variabilidade e para aprender sobre quais fontes potenciais de variabilidade são mais importantes ou quais têm o maior impacto no desempenho do processo produtivo. Nos processos produtivos, existe um determinado número de variáveis que indicam se o produto é adequado ao uso. Essas variáveis, denominadas características de qualidade podem ser de natureza física: comprimento, concentração, voltagem, sensorial (gosto, cor, aparência), temporal (confiabilidade). As características de qualidade dos produtos têm sempre uma especificação. Conforme Montgomery (2003), entende-se variabilidade por sucessivas observações de um sistema ou fenômeno que não produzem exatamente o mesmo resultado. A carta de controle 5

4 examina a variabilidade dos dados ao longo do tempo e a estatística fornece a estrutura para descrevê-la. Costa, Epprecht, Carpinetti (2004) afirmam que, a variabilidade do processo tem a ver com as diferenças existentes entre as unidades produzidas, se ela for grande, as diferenças entre as unidades produzidas serão fáceis de observar, ao contrário, se for pequena, tais diferenças serão difíceis de observar. De acordo com Montgomery (2004, p. 03), a qualidade é inversamente proporcional à variabilidade, se ela decresce, a qualidade do produto aumenta. Neste contexto, para se garantir a qualidade, é necessário a mensuração do valor-alvo, visto em maiores detalhes a seguir: Segundo Campos (1999), controle de qualidade total é o domínio exercido por todos dentro da organização para a satisfação das necessidades de todos os clientes. O autor ainda aborda que o controle da qualidade é definido segundo a norma japonesa JIS Z 8101, como um sistema de técnicas que permitem a produção econômica de bens e serviços que satisfaçam as necessidades do consumidor. Para Ishikawa (1989) apud Werkema (2006) para se praticar um bom controle de qualidade é necessário desenvolver, projetar, produzir e comercializar um produto de qualidade que seja mais econômico, ou seja, atendendo o conceito de eficiência e mais útil e sempre satisfatório para o consumidor, envolvendo o conceito de eficácia. Para Montgomery (2003, p. 361), o campo de controle estatístico da qualidade pode ser largamente definido como aqueles métodos estatísticos e de engenharia que são usados na medida, na monitorização, no controle e na melhoria da qualidade. É impraticável inspecionar qualidade de um produto, pois este tem de ser construído corretamente já na primeira vez. O processo de fabricação tem, por conseguinte, de ser estável ou capaz de serem repetidas e capazes de operarem com pouca variabilidade ao redor do alvo ou dimensão nominal. Montgomery (2003) afirma que, o uso das ferramentas da qualidade (histograma, gráfico de pareto, diagrama de causa e efeito, diagrama de defeito concentração, gráfico de controle, diagrama de dispersão e folha de verificação) são importantes para o estudo técnico do controle estatístico de processo, para a melhoria contínua na qualidade e na produtividade por meio da redução sistemática da variabilidade. Sendo o gráfico de controle a ferramenta mais importante para o controle estatístico de processo (CEP). E, o controle estatístico de processo, também, é uma ferramenta poderosa para encontrar a estabilidade de um processo e para melhorar a capacidade por meio da redução da variabilidade. Embora essas ferramentas sejam uma parte importante do controle estatístico de processo, elas compreendem apenas o aspecto técnico do assunto, é o que expõe Montgomery (2003). Um elemento igualmente importante para o controle estatístico de processo é a atitude de todos os indivíduos na organização para melhoria contínua da qualidade e da produtividade, da redução sistemática da variabilidade. O gráfico de controle é a mais poderosa ferramenta do controle estatístico de processo. (MONTGOMERY, 2003) O autor também acredita que a ferramenta gráfico de controle avalia a estabilidade do processo, distinguindo as variações devidas das causas especiais e das variações casuais inerentes ao processo. Isso porque, as decorrentes de causas especiais necessitam de tratamento especial, é necessário, então, identificar, investigar e colocar sob controle alguns 6

5 fatores que afetam o processo, somente assim será possível identificar essas causas, é o diagrama de Ishikawa é imprescindível para esse diagnóstico. Uma vez eliminadas as causas especiais que afetam o processo e estabelecidas às medidas contra a reincidência de tais causas, pode-se reiniciar a construção dos gráficos de controle. Montgomery (2003) enfoca que um gráfico de controle é uma disposição gráfica de uma característica da qualidade que foi medida e calculada a partir de uma amostra contra o número desta, ou do tempo. As amostras são selecionadas em intervalos periódicos, ou seja, de hora em hora. O gráfico contém uma linha central (LC) que representa o valor médio, e duas outras linhas chamadas de limite superior de controle (LSC) e de limite inferior de controle (LIC), se o processo estiver sob controle, aproximadamente todos os pontos da amostra cairão entre eles e nenhuma ação de controle é necessária. Contudo, segundo Montgomery (2003), se um ponto cair fora dos limites de controle, é uma evidência de que o processo pode estar fora deste necessita, portanto, de investigação e ação corretiva para encontrar e eliminar a causa atribuída ou causas responsáveis por este comportamento. Os pontos da amostra no gráfico de controle são geralmente conectados por segmentos de linhas retas, pois é mais fácil visualizar como a seqüência de pontos tem evoluído ao longo do tempo. Os gráficos de controle podem ser usados para estimar a capacidade de um processo e determinar como ele irá se comportar em relação às especificações do produto. 3. Custos da Qualidade Todo esse processo de controle de qualidade permite avaliar o impacto disso nos custos de produção. Inicialmente, o investimento em qualidade provoca aumento na estrutura de custos da empresa que pode ser compensado, desde que sejam empenhados todos os esforços para esse fim, partindo da utilização correta do planejamento de qualidade adotado pela empresa. Dentro dos benefícios do investimento em qualidade está a redução de custos através da otimização e melhoria contínua de processos, ou seja, qualidade de conformidade. A qualidade de conformidade é o estágio em que o produto ou serviço atende ou supera as propriedades de um projeto sem a ocorrência de defeitos. Garrison e Noreen (2001, p.625) definem o custo de qualidade como os custos em que se incorre para prevenir defeitos ou que se incorreu em resultado da ocorrência dos defeitos. As ações referentes à prevenção e identificação de erros provocam os custos de qualidade ou conformidade. As ações voltadas para a correção de falhas internas e externas que já ocorreram anteriormente e que poderiam ser evitadas são consideradas custos de má qualidade. Robles Jr. (1996, p.58), divide os custos de qualidade em categorias de custos de controle e de custos das falhas dos controles. Os custos de controle são divididos em custos de prevenção e avaliação (também chamados de custos de inspeção). Já os custos das falhas dos controles são divididos em custos de falhas internas e custos de falhas externas. Na prática, apenas os custos de prevenção devem ser considerados custos da qualidade, enquanto os custos de controle e de falhas são considerados custos de má-qualidade. O 7

6 controle é considerado um custo da má-qualidade, pois a existência deste significa que ainda ocorrem falhas nas atividades de prevenção. O gestor deve estar sempre atento à aplicação de recursos nessas categorias, tendo em vista que são inversamente proporcionais. Isso significa que um investimento correto em custos de controle pode diminuir os custos das falhas dos controles e que o investimento exagerado nos custos das falhas pode provocar um aumento significativo na estrutura de custos da empresa, comprometendo sua estratégia. Para este trabalho, quando se fala em custos da qualidade, há duas preocupações básicas, o custo incorrido por não cumprimento à Portaria Nº74 do INMETRO, e o custo de prevenção, uma vez que buscasse na empresa analisada trabalhar com limite superior e não inferior, acontecendo algumas vezes, do peso liquido drenado ser superior ao exigido pelo INMETRO, o que acarreta um custo de oportunidade para a empresa. Na análise de resultados isso será explicado de forma mais clara. 3 Metodologia Existem diversas taxonomias que procuram explicar o processo de pesquisa. Neste estudo em particular, adotou-se aquela proposta por Andrade (2004), que classificam os tipos de pesquisa segundo a ótica dos fins a que se destina e dos meios de investigação adotados. Este trabalho tem um caráter descritivo, pois observa, registra, analisa, classifica e interpreta os fatos sem a influência do pesquisador sobre os mesmos. As pesquisas descritivas têm como objetivo primordial a descrição das características de determinada população ou fenômeno ou, o estabelecimento de relações entre variáveis. É uma pesquisa quantitativa que buscou através da coleta de dados primários analisar o processo de envase do milho verde de 200 gramas. Foi utilizada uma folha de coleta de dados, na qual foram anotados os pesos líquidos drenados das latas de milho verde. A coleta foi feita com amostras aleatórias em dias consecutivos, totalizando 320 amostras, coletadas em 10 dias, sendo 32 por dia e considerando o tamanho do lote de 3672 latas. Estas informações permitem enquadrar o estudo dentro da Portaria conforme os critérios de análise. Após a coleta, os dados foram tabulados, utilizando-se de estatística descritiva para análise dos dados, e elaborado gráficos de carta controle para comparação. O limite inferior da carta de controle foi pré-estabelecido conforme a portaria do INMETRO, sendo considerado o limite de especificação. Os limites de controle foram estabelecidos com base na média amostral. O presente trabalho tem algumas limitações tais como: não foram avaliadas as características da matéria-prima do processo. Com relação às técnicas estatísticas, não foi efetuada uma avaliação para um exato dimensionamento amostral. O tamanho das amostras utilizadas foi determinado conforme a Portaria 74. Não houve possibilidade de reaplicar os gráficos de controle com novas amostras para revalidação do trabalho. 4. Análise dos Resultados 8

7 Médias diária XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO A empresa analisada está situada na região do triângulo mineiro, no ramo alimentício, com foco principal para envase de produtos em conserva como milho, ervilha e seleta. A produção diária da empresa é de aproximadamente latas. Isto requer um controle de qualidade eficiente e eficaz, haja vista o impacto negativo que pode gerar no resultado final da empresa. A qualidade final do produto tem algumas determinações feitas pelo INMETRO como o peso líquido drenado, o qual tem que corresponder exatamente ao peso determinado na embalagem de 200 g. Para analisar se a produção atende a essas especificações, os dados coletados foram analisados e gerados gráficos para controle como o gráfico 1, que apresenta a média dos pesos liquido drenado da amostra. De acordo com os dados da amostra foram calculados os valores de limite superior e inferior de controle das médias diárias, e ainda incluindo o valor de limite de especificação estabelecido pela Portaria 74 de 25 de maio de 1995 do INMETRO. Percebese que, pelas médias, não foram registrados pesos líquidos drenados menores que o limite de especificação dado pela Portaria. Gráfico 1 - Médias do peso líquido drenado 207, , , , , , , , , , Dias Fonte: Dados coletados na empresa LSCx LMx LICx MÉDIA Lim In especificacao Outra informação que pode ser extraída do gráfico 1 refere-se ao custo de oportunidade que a empresa pode ter em relação ao fato de trabalhar na maioria das vezes com valores maiores que a especificação. Observa-se que em geral a empresa apresenta um percentual de 1,3 acima do especificado. Este valor representa um total de 48 latas perdidas por lote fabricado. A empresa analisada tem uma produção diária de 34 lotes, o que contabiliza em média uma perda total de 1632 latas por dia. Traduzindo estes valores de quantidade para valores monetários isto corresponde a aproximadamente R$ 1225,00. Contabilizando a produção mensal com 20 dias úteis o valor perdido em receita é de R$ ,00. Para confirmar que o processo de envase do milho verde da empresa em questão atende aos parâmetros da Portaria 74 é necessário calcular o critério de aceitação, cujo cálculo se dá de acordo com a fórmula: 9

8 x Qn - 0,295.s Sendo: x é a média amostral Qn valor nominal s é o desvio padrão da amostra A tabela 1 mostra o valor do critério de aceitação calculado em função das médias diárias. É possível identificar que o processo atende aos parâmetros, haja vista que as médias são maiores que o critério de aceitação. Dia Média Amostral Critério de aceitação 1 204,00 198, ,40 198, ,50 198, ,10 198, ,50 198, ,20 198, ,50 198, ,50 198, ,10 198, ,80 198,53 Desvio Padrão amostral 3,038 Fonte: Pesquisa de campo 2009 Tabela 1 Cálculo do critério de aceitação Conforme especificações da Portaria 74 o processo da empresa encontra-se dentro dos parâmetros. Porém, para uma análise mais pontual, que mostre pontos de melhoria é necessário considerar a variabilidade do processo. A primeira medida de variabilidade calculada foi amplitude total da amostra coletada. O valor encontrado é igual a 17 gramas, o que indica uma diferença grande entre o maior e o menor valor da amostra, isto quer dizer que a amostra não é homogênea. Traduzindo esta informação para o processo produtivo, significa que existe uma grande variação no processo de envase do milho. Para analisar melhor a dispersão do processo calculou-se a variância da amostra, que apresentou valor de 10,3 g². Este valor também indica que a variabilidade do processo analisado é alta. Uma vez que mostra a distância média dos pontos da amostra à média amostral. A confirmação final da variabilidade foi feita através do cálculo do coeficiente de variação de Pearson. O coeficiente de correlação encontrado indica 49% de dispersão no processo de envase do milho verde. O que segundo os critérios de coeficiente de variação é uma dispersão alta, uma que vez o limite é 30%. Isto é, valores maiores que 30% indicam alta dispersão no processo. Portanto, é possível afirmar que apesar do processo de envase atender as especificações da Portaria 74, ele apresenta uma variabilidade alta, a qual precisa ser identificada as causas e corrigidas. 5. Considerações Finais 10

9 A análise do processo de envase do milho verde para essa empresa permitiu identificar fatores muito relevantes à melhoria do processo. Voltando ao objetivo geral, identificou-se que segundo as instruções e especificações da Portaria 74 do INMETRO o processo encontra-se dentro dos limites estabelecidos, o que significa dizer que existe qualidade no processo para atender essas especificações. Entretanto, com o objetivo de cumprir com as especificações do INMETRO, e não incorrer em custos por não atende-las, a empresa apresenta o custo de prevenção, que é trabalhar com uma média de envase acima do estabelecido. Este custo de prevenção também representa para a empresa um custo de oportunidade, uma vez que ao ultrapassar o limite mínimo estabelecido, a empresa deixa de produzir 1632 latas diariamente, e em conseqüência deixa de faturar aproximadamente R$ ,00 ao longo de um mês de produção. O custo de prevenção é necessário uma vez que impede que a empresa seja penalizada pelo não cumprimento das especificações do INMETRO. Contudo, é necessário analisar melhor a variabilidade do processo, de forma que diminua o custo de oportunidade. Para isto é importante que a empresa identifique as causas durante o processo de envase do milho, buscando diminuir o desvio padrão, ou obter um processo mais homogêneo. Em outras palavras, o limite superior do gráfico de controle, deve ser estabelecido pela empresa. Garantindo um processo tanto dentro das especificações, quanto em eficiência com resultado melhor. 6. Referências ANDRADE, M. M. Como Preparar Trabalhos para Cursos de Pós Graduação: Noções Praticas. 6ª ed. São Paulo: Atlas, CAMPOS, V. F. TQC controle da qualidade total (no estilo japonês). 8. ed. Belo Horizonte: Desenvolvimento Gerencial, p. COSTA, A. F. B.; EPPRECHT, E. K.; CARPINETTI, L. C. R. Controle estatístico da qualidade. São Paulo: Atlas, p. FERNANDES, J. Método científico. In:. Técnicas de estudo e pesquisa. 3.ed. Goiânia: Kelps, 2001, cap. 2, p GARRISON, Ray H.; NORREN, Eric W. Contabilidade Gerencial. 9. ed. Rio de Janeiro: LTC, MARCONI, M. de A.; LAKATOS, E. M. Metodologia do científico: procedimentos básicos, pesquisa bibliográfica, projeto e relatório, publicações e trabalhos científicos. 6. ed. São Paulo: Atlas, p. MONTGOMERY, D. C. Introdução ao controle estatístico da qualidade. Tradução de Ana Maria Lima de Faria. 4. ed. Rio de Janeiro, RJ: LTC, p. 11

10 MONTGOMERY, D. C.; RUNGER, G. C. Estatística aplicada e probabilidade para engenheiros. Tradução de Verônica Calado. 2. Ed. Rio de Janeiro, RJ: LTC, p. ROBLES JR, Antônio. Custos da Qualidade: Uma Estratégia para a Competição Global. São Paulo, WERKEMA, M. C. C. Ferramentas estatísticas básicas para o gerenciamento de processos. Belo Horizonte: Werkema, p. 12