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APLICAÇÃO DAS FERRAMENTAS DE

CONTROLE ESTATÍSTICO DA QUALIDADE NO

SISTEMA DE PESAGEM EM UMA UNIDADE DE

BENEFICIAMENTO DE REFRESCO

Jose Ivan de Sa Junior (UNP )

[email protected]

Felipe Amorim Andrade (UNP )

[email protected]

Jose Roberto dos Santos (UNP )

[email protected]

Andre Bezerra Goncalves (UNP )

[email protected]

O presente artigo foi desenvolvido na área de produção de uma indústria do

segmento alimentício, especificamente em uma unidade de beneficiamento

de refresco, tendo como objetivo identificar as perdas provenientes do

processo de envase. A metodologia utilizada foi um estudo de controle

estatístico quantitativo, exploratório e documental. A maior incidência de

perdas identificadas no processo foi no que diz respeito ao sobrepeso e

subpeso do produto acabado. Dessa forma, foram realizados estudos de

controle estatístico da qualidade em cima de tal problemática através do CEP

(Controle Estatístico do Processo), gráficos de controle, folhas de verificações,

dentre outras ferramentas de gestão da qualidade; utilizando-se de

diferentes referenciais teóricos acerca do tema. Concluiu-se que, é de

extrema importância a utilização de ferramentas estatísticas de controle dos

processos, que sinalizem indicadores de discrepâncias e falhas, afim de

otimizar processos, pessoas, tempo, produtos e consequentemente obter

resultados gratificante tanto para os CEO (Chief Executive Officer - Chefe

Executivo de Oficio) em forma de qualidade, produtividade e competitividade

organizacional quanto para os seus clientes internos e externos em forma de

satisfação.

Palavras-chaves: Controle Estatístico do Processo, Perdas no processo,

Controle de Peso

XXXIV ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO Engenharia de Produção, Infraestrutura e Desenvolvimento Sustentável: a Agenda Brasil+10

Curitiba, PR, Brasil, 07 a 10 de outubro de 2014.



2

1. Introdução

A partir da revolução industrial no século XVIII, com o sepultamento do sistema de economia

doméstica (artesã) para um modelo industrial, bem como a afirmação do capitalismo e

consequentemente a expansão vertiginosa da produção, com a fabricação de produtos em

massa, houve a necessidade imprescindível de controlar o processo para a mais justa

adequação entre a aquisição da matéria-prima, sua transformação e o produto final ao

consumidor, manipulando o processo para que não ocorressem perdas de recursos humanos,

materiais e de tempo.

Atualmente com as estratégias mercadológicas direcionadas a um cenário economicamente

globalizado, é notório um grande acirramento competitivo entre os mercados de forma geral.

Segundo Chiavenato (2000, p.42) “As empresas de hoje são diferentes das de ontem e,

provavelmente, amanhã e no futuro distante apresentarão diferenças ainda maiores”. Nesse

contexto dinâmico se faz necessário a busca constante pela melhoria da qualidade dos

processos produtivos, para que desta forma diminua-se a geração de produtos não conformes,

e consequentemente fomente o aumento da margem de contribuição da produtividade,

agregando valor, visando promover uma maior satisfação dos clientes internos e externos.

Dentro do universo de possibilidade de não conformidades, as perdas de recursos produtivos

durante o processo, são objetos de estudo devido ao seu alto grau de impacto negativo nas

organizações contemporâneas. E é esta problemática que se faz presente na organização foco

de nosso estudo. É notório que as perdas são inerentes ao processo produtivo, e que quanto

maiores, inversamente será a eficiência do sistema analisado. Pode-se afirmar então, que a

performance de um sistema pode ser medida pelo seu nível de desperdício. O objetivo maior

de qualquer organização é fazer com que o seu sistema de gestão melhore continuamente,

otimizando o atendimento aos seus clientes, ampliando sua faixa de mercado, estabelecendo

uma rentabilidade e sustentabilidade sólida em seu segmento de atuação.

Na em empresa em questão, trabalhada nesse artigo, o foco do nosso estudo foi direcionado a

alta variabilidade do peso dos produtos finais, com grande divergência dos padrões pré-

estabelecidos pela gerencia organizacional, onde esta alta discrepância está diretamente ligada



3

à falhas do processo produtivo, tendo como principais pressupostos causadores presentes na

etapa de envase, que engloba elementos humanos, naturais, e mecânicos.

Dessa forma, a qualidade do produto manufaturado depende, além das matérias primas, da

sistemática de monitoramento de parâmetros relevantes em seu processamento e de

características do produto acabado. É nesse contexto que surge uma das ferramentas da

qualidade, o CEP (Controle Estatístico do Processo) destacando-se como agente habilitador

da garantia da qualidade almejada pela organização.

Segundo Montgomery (2013, p.95) “O controle estatístico do processo (CEP) é uma poderosa

coleção de ferramentas de resolução de problemas útil na obtenção da estabilidade do

processo e na melhoria da capacidade através da redução da variabilidade”. Pode ser descrito

também como uma ferramenta de monitoramento real da qualidade, pois através da inspeção

por amostragem de características pré-determinadas do produto em estudo, o CEP possibilita

a detecção de causas especiais, anômalas ao processo, que possam vir a interferir

negativamente na qualidade final do produto.

Dentre outras ferramentas da qualidade, destacam-se também a importância de Fluxogramas,

Diagramas de Causa e Efeito, Folhas de Verificação e Gráficos de Controle. Pois são

instrumentos que auxiliam desde a coleta, transformação e interpretação de dados; até a

demonstrações e efetivações de resoluções satisfatórias. Tornando-as assim, facilitadoras no

momento da tomadas de decisões.

Através das ferramentas citadas anteriormente, buscaremos alinha-las aos problemas

identificados, objetivando sanar as discrepâncias técnico-operacionais que inviabilizam a

equalização do processo produtivo e impedem a construção de um padrão de qualidade que

seja peculiar ao produto final; contribuindo para uma redução gradativa dos custos de

produção e acrescendo a produtividade, dentro de uma perspectiva de melhoria continua. Esse

método assegura um maior grau de confiabilidade e consequentemente uma oportunidade

ampla de visualizar os defeitos e não conformidades no processo, criando alternativas de

correção, implantação e aperfeiçoamento, visando aumentando a qualidade, competitividade e

satisfação dos clientes internos e externos.

2. Referência teórico



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Atualmente, a gestão da qualidade não remete somente ao controle da produção ou

simplesmente ao uso de ferramentas e métodos de gestão; a qualidade contemporânea passou

a significar um modelo de gerenciamento que busca a eficiência organizacional; “um produto

ou serviço de qualidade é aquele que atende perfeitamente, de forma confiável, de forma

acessível, de forma segura e no tempo certo às necessidades do cliente” (CAMPOS, 2004,

pag.2). Exercer um bom controle da qualidade é desenvolver, projetar, produzir e

comercializar um produto de qualidade o mais economicamente possível, otimizado e

sustentável; além de ser útil e sempre satisfatório para os seus consumidores.

Buscando uma forma de se obter um maior controle do processo produtivo, para Paladini

(2002), atualmente todo processo de avaliação da qualidade, deve constituir-se de modelos

quantitativos, pois não convém analisar ações de gerenciamento da qualidade em ambientes

competitivos por meio de procedimentos subjetivos, visto que colocaria em risco a tomada de

decisão estratégica da organização. Com isso, as ferramentas da qualidade se mostram de

extrema importância e utilidade para auxiliar os gestores nas tomadas de decisões. “Os itens

de controle de um processo são índices numéricos estabelecidos sobre os efeitos de cada

processo para medir a sua qualidade total” (CAMPOS, 2004, p.21). Foi no processo que

sempre se concentraram as estratégias gerenciais mais notáveis da década de 70. E “foi no

processo que se conseguiram os primeiros e mais vistosos resultados que impulsionaram a

consolidação da era da qualidade nas empresas” (PALADINI, 2002, p.27).

Segundo Paladini (2002) é necessário ainda, observar que, a avaliação da qualidade depende

fortemente do momento atual que passa a organização e do contexto em que ela está inserida.

Essa dependência, em termos de tempo e amplitude, exige o uso de ferramentas modernas que

consigam tanto contribuir para o perfeito entendimento do que é relevante na realidade

mercadológica atual, quanto adicionar, nessa análise, as variáveis que interferem na relação da

empresa com o ambiente externo a ela, que envolve concorrentes, consumidores e a própria

sociedade.

Entre algumas ferramentas da qualidade encontra-se o Gráfico de Controle ou também

chamado de Carta de Controle; Folha de Verificação; Fluxograma e Diagrama de Causa e

Efeito.

a) Utilizado para o acompanhamento de um processo, os Gráficos de Controle “são

elementos visuais para o monitoramento da conformidade de características dos



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produtos e processos” (SAMOHYL, 2009, p.101). A finalidade do gráfico de controle

é garantir que o processo opere na sua melhor condição (CARPINETTI, 2012).

“Assim, tanto fornecem um diagnóstico da atual situação do processo (como se

obtivesse uma fotografia objetiva dele), como analisam como se comportará em futuro

próximo, isto é, quais são suas tendências” (PALADINI, 2002, p.66).

b) A Folha de Verificação é utilizada para planejar a coleta de dados a partir de

necessidades de análise de dados futuros. Diante disso, a coleta de dados é realizada

de forma simples, fácil e concisa, eliminando-se a necessidade de futuros rearranjo dos

dados. (CARPINETTI, 2012).

c) Importante ferramenta na listagem ilustrativa de todas as fases do processo produtivo,

“o fluxograma é um meio gráfico para a representação das etapas de um processo”

(JURAN, 2009, p.47), permitindo uma rápida visualização e interpretação das

informações, por meio da utilização de símbolos padronizados.

d) O Diagrama de Causa e Efeito é onde se ajuda a explicar e identificar as verdadeiras

causas potenciais de um problema chave, apresentando um roteiro simples e prático de

todas as possíveis causas deste problema. É também conhecido como Diagrama de

Espinha de Peixe dada a sua aparência. “Pode servir como um eficiente auxiliar para

localizar e reparar defeitos” (MONTGOMERY, 2013, p.111).

Dentro da realidade dos dados decorrentes do processo produtivo encontrados na organização,

será utilizado o modelo de avaliação por variáveis, pois “trata-se de uma análise quantitativa

de possíveis desvios que determinadas medidas apresentam (até para verificar se esses desvio

são, na verdade, defeitos” (PALADINI, 2002, p.69). Diante disso, utilizaremos o gráfico (X

barra) e R para fins do estudo estatístico. De acordo com Paladini (2002, p.72) “O gráfico

geral para a tendência central do processo mais utilizado é o gráfico da Média, identificado

por Gráfico X(barra) (essa identificação é devida aos pontos do gráfico, que vêm a ser as

médias de determinadas amostras)”.

3. Caracterização da empresa, do setor e do processo

A empresa objeto de nosso estudo, é uma indústria classificada como de médio porte, do ramo

alimentício, especificamente do segmento de refrescos, a qual possui unidade localizada no



6

município de Mossoró-RN. Compreende aproximadamente 215 funcionários e tem uma

produção mensal de 1.200 toneladas de refresco, com uma gama de 16 diferentes sabores

distribuídos em 2 especificações, atendendo a todo o mercado nacional. Sua planta de

produção contém cinco linhas de envase, com capacidade de produção média de 590 saches

por minuto, com todas as linhas atuando em seus 3 turnos.

A fabricação de refrescos possui basicamente quatro etapas, a pesagem e separação dos

insumos (chamado de pré mix) onde são elaborados os lotes, o momento de mistura, o

processo de envase e o processo de encaixotamento; o fluxograma do processo com todas as

etapas, apresenta-se logo abaixo na Figura 1. A fabricação do produto dá-se em lotes de 400

quilos, onde inicialmente seus ingredientes são adicionados e misturados em um tanque

chamado misturador, respeitando as instruções e parâmetros de uma folha de processo. Uma

vez pronta, o produto é transferido para um silo e nele armazenado, que posteriormente é

transportado por meio de tubulações para a linha de envase. Após essa etapa, os saches são

enfileirados em uma esteira automatizada, onde seguem para a encartuchadeira (maquinário

responsável por acomodar os saches) que na sequencia os distribui em displays (magazine

montante ao encaixotamento) que comportam 15 saches. Ao longo de 2 guias dosadores são

tampados, agrupados e conduzidos por uma esteira para encaixotamento final armazenando 8

displays por caixa, em seguida datados e armazenado sobre pallets. Uma vez completos, os

pallets de refresco são identificados através de uma impressão de código de barras e

transportados pra um centro de distribuição localizado ao lado da fábrica, de onde são

distribuídos para todo o Brasil.

Para fins de controle da qualidade e do processo, é realizado na empresa à cada período de 10

minutos, por um auxiliar de produção, a coleta de uma amostra que contém 10 saches de

refresco escolhidos aleatoriamente do lote em processamento, aferindo seus pesos e

registrando-os manualmente em uma folha de verificação. Caso haja alguma irregularidade, o

operador é acionado imediatamente e os produtos são analisados e se necessário

retrabalhados. Se preciso retrabalhar o produto, o processo consiste em esvaziar todos os

displays não validados pela balança, realizando uma nova contagem unitária dos saches e

pesando-os na sequência e ainda caso o produto esteja fora das especificações, o mesmo é

cortado em um ambiente especifico para essa atividade e colocado em embalagens

alternativas que posteriormente serão aproveitados em lotes futuros.



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Figura 1 – Fluxograma dos processos

Fonte: Autores (2014)

4. Metodologia

O presente trabalho caracteriza-se por ser um estudo de caso, que de acordo com Gil (2010) é

caracterizado pelo estudo exaustivo e em profundidade de poucos objetos, de forma a permitir

conhecimento amplo e específico do mesmo, tarefa praticamente impossível mediante os

outros delineamentos considerados. Os dados coletados serão tratados de forma quantitativa,

exploratória e documental.

A pesquisa de forma documental foi constituída coletando dados já elaborados pela empresa e

outros produzidos pela equipe para serem inseridos nesse trabalho. Exploratório, de acordo

com Cervo e Bervian (2002, p.69), “realiza descrições precisas da situação que quer descobrir

as relações existentes entre os elementos componentes da mesma”. Neste segmento, nosso

estudo representa-se por este método, visto que temos por objetivo promover a familiaridade

com o tema, adequando ferramentas e teorias levantando hipóteses.

Para a coleta de dados, foram realizadas visitas in loco em diferentes turnos de trabalho,

percorrendo todos os processos de produção, passando pelos departamentos de recebimento

de matéria-prima/insumos, pesagem (separação e pesagem dos componentes), mistura e

envase; sempre acompanhadas do supervisor de produção.

Após a coleta e análise dos dados, pôde-se identificar o número de não conformidades

encontradas, os quais, para fins didáticos, foram divididos em blocos e trabalhados utilizando

os métodos de Controle Estatístico de Qualidade (CEQ), por meio de ferramentas da

qualidade e análise estatística. Para Dias (2010), este tipo de análise presume a utilização de

técnicas estatística, auxiliando na caracterização e concatenação dos dados, bem como

verificação das relações existentes entre as variáveis relacionadas ao problema de pesquisa.



8

5. Análises e discussões dos resultados

Para se obter uma análise mais detalhada da variação do peso dos saches de refresco originada

do processo de envase, definimos uma máquina piloto denominada “Maquina I” dentre as 5

existentes, para fins de investigação; utilizando como parâmetro de escolha o maior índice de

falhas entre os equipamentos, efetuando comparações decorrentes dos dados previamente

coletados e analisados por meio de folhas de verificação, tabelas e gráficos eletrônicos;

caracterizando-a como gargalo do processo de envase e assim tornando-se o alvo primário na

resolução dos problemas.

Fizemos uso de dados recolhidos de 153 amostras, compostas de 10 unidades cada; coletadas

à cada 10 minutos de 3 turnos distintos da produção, denominados de A, B e C; em um dia

onde a produção ocorreu normalmente, ou seja, sem interferências na continuidade do

processo, como por exemplo, intervenções de: setup, manutenções preventivas e corretivas,

startup, entre outros. Com a finalidade de realizar um estudo onde simulasse um dia típico de

trabalho, aproximando-se da realidade funcional do processo.

5.1. Análise do processo através do CEP

Para estabelecimento das planilhas eletrônicas e posteriormente dos cálculos precedentes aos

gráficos de controle, utilizamos dados que estavam incialmente registrados em folhas de

controle elaboradas por funcionários da empresa e que em seguida para serem inseridos neste

trabalho foram tabelados, interpretados e transformados, com o propósito de garantir uma

melhor visualização e tratamento dos elementos do CEP.

5.1.1. Formulação das equações utilizadas

Os cálculos utilizados nas tabelas posteriores e futuramente nos gráficos de controle, foram

originados conforme os passos das equações a baixo:

1º passo – Cálculo do : Consiste em calcular os valores médios dos itens de cada amostra,

por meio de média aritmética = X1+X2+..Xn / n (total de itens amostrados).

2º passo – Cálculo do : Calcula à média global dos valores médios amostrais encontrados

do , através da seguinte equação: 1+ 2+... n / m (total de amostras).



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3º passo – Calcular R: Consiste no cálculo da amplitude de cada amostra, subtraindo o valor

máximo do mínimo daquela unidade amostrada.

4º passo – Cálculo do Realização da média das amplitudes encontradas em cada amostra,

por intermédio do seguinte cálculo: R1+R2+...Rn / m (total de amostras).

5º passo – Cálculo dos limites de controle, que consiste em determina os valores mínimos e

máximos de variação aceitável no processo, tanto para o gráfico quanto para o R.

Para o gráfico

LSC (Limite Superior de Controle) = + A2

LIC (Limite Inferior de Controle) = - A2

LC (Limite Central) =

Para o gráfico R:

LSC = D4

LIC = D3

LC =

De forma que os valores de A2, D3 e D4 são valores pré-estabelecidos e padrões, variando em

decorrência do número de itens amostrados.

5.1.2. Aplicação das planilhas eletrônicas, dos cálculos e gráficos de controle

As tabelas e os gráficos de controle a seguir, referem-se às amostras coletadas nos turnos A, B

e C da produção, com seus respectivos controles de pesagem e cálculos, considerando a

máquina e o dia modelo mencionados anteriormente.

Tabela 1: Tabela de controle do turno A



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Pontos fora do LSC (Limite Superior de Controle)

HORARIO AMOSTA 01 AMOSTA 02 AMOSTA 03 AMOSTA 04 AMOSTA 05 AMOSTA 06 AMOSTA 07 AMOSTA 08 AMOSTA 09 AMOSTA 10 MEDIA AMPLITUDE LSC LC LIC LSC LC LIC

07:20 30,8 30,74 30,59 31,99 31,79 30,03 30,26 29,48 29,81 31,49 30,67 2,51 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

07:30 30,86 29,87 30,39 31,36 30,99 30,49 31,18 30,82 31,1 30,51 30,84 1,49 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

07:40 32,43 31,3 31,66 31,39 30,47 30,62 32,05 30,27 32,08 30,88 31,35 2,16 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

07:50 31,47 31,44 32,03 32 32,19 31,9 32,81 32,79 32,08 30,94 32,02 1,87 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

08:00 32,13 32,42 31,57 31,3 32,41 33,16 31,55 31,57 31,77 31,9 31,84 1,86 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

08:10 31,74 31,57 31,29 31,55 30,3 30,75 32,48 31,97 32,51 31,08 31,56 2,21 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

08:20 30,65 31,02 31,07 31,44 29,88 32,07 30,38 29,98 30,61 30,42 30,63 2,19 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

08:30 32,06 30,86 31,57 31,73 32,51 32,24 32,42 31,55 31,65 32,37 31,90 1,65 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

08:40 31,1 31,26 31,38 30,95 31,26 32,4 32,78 31 31,25 31,37 31,26 1,83 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

08:50 31,76 31,97 31,68 31,38 31,47 32 32,2 31,82 31,45 32,,06 31,76 0,82 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

09:00 30,99 30,54 30,4 30,58 31,1 31,54 31,82 31,49 31,73 30,96 31,05 1,42 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

09:10 30,82 30,68 31,31 31,08 31,63 31,1 31,57 32,54 31,11 31,06 31,11 1,86 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

09:20 31,32 31,46 31,87 31,75 32,37 31,75 31,97 31,47 31,35 30,82 31,61 1,55 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

09:30 31,99 31,26 30,24 30,61 31,25 30,74 31,08 31,49 30,63 30,26 30,91 1,75 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

09:40 30,57 30,5 30,62 31,08 30,97 30,16 30,81 29,91 30,51 31,78 30,60 1,87 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

09:50 30,72 30,66 31,47 31,6 30,69 30,41 30,59 30,83 30,49 30,92 30,71 1,19 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

10:00 31,73 30,79 30,32 30,93 31,39 31,16 31,15 31,96 30,61 31,43 31,16 1,64 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

10:10 31,11 31,76 31,23 31,74 31,62 31,35 31,35 31,66 31,47 31,54 31,51 0,65 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

10:20 30,24 30,41 30,59 30,26 31,22 31,35 30,67 30,87 30,9 30,88 30,77 1,11 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

10:30 31,64 31,24 31,72 31,39 31,23 30,29 30,38 30,68 30,76 31,53 31,24 1,43 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

10:40 30,57 30,4 31,05 30,83 30,36 30,36 30,48 30,4 30,99 30,7 30,53 0,69 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

10:50 31,1 31,86 31,52 30,4 32,23 30,23 32,04 31,06 30,24 31,44 31,27 2,00 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

11:00 31,76 31,8 32,14 30,82 31,71 30,81 31,29 32,18 32,37 31,54 31,74 1,56 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

11:10 31,7 30,27 30,98 31,23 31,45 31,14 31,36 31,71 31,43 30,94 31,30 1,44 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

11:20 31,08 31,44 31,07 30,96 31,14 30,78 30,8 30,58 30,84 31,11 31,02 0,86 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

11:30 30,4 31,13 31,17 31,26 31,1 30,55 31,11 30,87 31,37 31,29 31,12 0,97 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

11:40 31,05 31,57 31,26 31,02 31,11 31,18 31,2 30,71 31,54 30,7 31,15 0,87 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

11:50 30,81 31,26 31,49 31,33 30,12 32 30,7 31,25 30,28 31,46 31,26 1,88 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

12:00 31,16 31,8 30,59 31,55 31,09 31,56 31,75 31,21 31,77 31,44 31,50 1,21 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

12:10 30,82 31,52 30,54 30,27 31,33 30,46 30,96 30,8 30,48 31,04 30,81 1,25 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

12:20 32,08 32,1 31,4 31,91 30,18 30,84 32,32 31,73 31,14 31,18 31,57 2,14 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

12:30 30,97 31,97 31,3 31,38 31,74 31,21 30,81 29,81 30,85 31,23 31,22 2,16 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

12:40 31,9 30,98 31,87 31,87 31,47 31,9 31,68 31,26 31,09 31,28 31,58 0,92 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

12:50 32,34 30,45 32,05 31,89 31,7 31,83 31,02 32,09 31,84 31,81 31,84 1,89 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

13:00 31 32,12 31,1 31,14 31,4 31,27 30,73 31,86 31,43 31,05 31,21 1,39 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

13:10 32,25 31,37 31,32 31,47 31,29 30,29 31,42 31,69 32,22 31,07 31,40 1,96 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

13:20 31,62 30,48 30,34 31,97 32,02 31,03 31,19 31,93 31,33 31,42 31,38 1,68 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

13:30 30,42 30,55 30,05 30,54 30,21 30,52 30,62 30,08 30,21 29,88 30,32 0,74 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

13:40 30,88 30,88 30,86 30,7 31,24 30,82 31,78 30,94 30,34 30,63 30,87 1,44 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

13:50 30,74 29,72 30,1 30,34 31,1 30,46 30,11 30,55 30,8 30,6 30,51 1,38 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

14:00 30,66 31,16 30,38 30,72 31,47 31,84 30,52 31,14 31,49 31,3 31,15 1,46 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

14:10 31,33 31,7 31,41 31,34 31,81 31,46 31,38 31,13 31,4 31,94 31,41 0,81 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

14:20 30,17 30,94 30,91 31,3 30,07 30,44 30,55 31,24 30,9 30,22 30,73 1,23 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

14:30 29,82 30,41 31,17 31,37 30,69 29,94 31,66 29,72 31,05 30,75 30,72 1,94 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

14:40 30,24 30,26 31,49 30,73 30,97 30,78 31,06 31,07 30,6 31,02 30,88 1,25 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

14:50 30,95 31,74 31,04 30,45 31,84 31,5 32,06 31,08 31,5 31,54 31,50 1,61 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

15:00 31,41 31,71 31,52 31,02 31,57 31,04 30,92 32,06 31,47 30,61 31,44 1,45 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

15:10 30,64 31,25 31,17 31,23 31,76 30,92 31,01 30,5 30,15 30,91 30,97 1,61 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

15:20 31,2 30,82 30,59 31,22 31,03 30,02 30,84 29,62 31,83 30,82 30,83 2,21 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

15:30 30,6 31,15 32,07 32,01 32,02 29,3 31,22 30,71 30,27 30,9 31,03 2,77 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

15:40 30,34 31,68 29,9 30,52 30,89 31,66 31,82 31,36 30,23 30,15 30,71 1,92 31,64 31,16 30,67 2,77 1,56 0,35

31,16 1,56

Pontos fora do LIC (Limite Inferior de Controle)

MEDIA AMPLITUDEMAQUINA I - TURNO A


Cálculos dos limites de controle para às médias e amplitudes:

Com A2, D3 e D4 sendo valores tabelas e fixos, que para o caso em questão onde a amostra é

composta de 10 subgrupos, os valores apresentam-se a seguir:

A2 = 0,308 D3 = 0,223 D4 = 1,777 = 31,16 = 1,56



11

35,056,1223,0

56,1

77,256,1777,1

67,3056,1308,016,31

16,31

64,3156,1308,016,31

R

R

R

x

x

x

LIC

LC

LSC

LIC

LC

LSC

Abaixo, seguem os gráficos gerados a partir da Tabela 1 e dos limites calculados.

Gráfico 1: Gráfico de controle R para o turno A


Gráfico 2: Gráfico de controle para o turno A


Com base nas informações apresentadas anteriormente, foi constatado que os pontos

referentes às amostras 4, 5, 7, 8, 10, 15, 21, 23, 31, 34, 38 e 40 estão fora dos limites de

controle, indicando presença de causas especiais.



12

Tabela 1: Tabela de controle do turno B


15:40 32,33 31,6 30,7 32,06 31,73 31,21 31,51 32,3 31,56 30,62 31,58 1,71 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

15:50 30,87 31,47 30,56 31,78 31,32 31,6 30,13 30,13 31,8 30,77 31,10 1,67 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

16:00 31,6 30,65 30,01 32,41 31,19 31,31 30,27 32,24 31,5 30,77 31,25 2,40 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

16:10 30 31,95 30,48 31,5 32,23 30,2 30,72 31,03 30,98 30,06 30,85 2,23 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

16:20 30,05 32,19 30,87 30,35 30,63 30,58 30,77 30,56 29,93 30,45 30,57 2,26 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

16:30 31,53 30,46 30,77 31,79 31,37 31,52 31,39 31,65 31,18 30,66 31,38 1,33 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

16:40 30,75 31,8 30,72 30,58 30,73 30,36 30,93 30,61 31,74 30,3 30,73 1,50 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

16:50 30,65 30,48 31,33 30,76 30,91 30,83 31,23 31,53 30,56 31,08 30,87 1,05 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

17:00 32,66 32,24 31,38 31,58 31,98 31,46 32,21 31,36 30,93 30,8 31,52 1,86 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

17:10 31,87 30,45 32,57 31,22 31,61 32,01 32,24 30,82 32,05 32,87 31,94 2,42 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

17:20 32,01 31,54 31,92 31,54 31,57 31,93 31,5 31,02 31,81 31,54 31,56 0,99 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

17:30 32,97 30,44 31,81 32,02 31,66 31,5 31,35 31,76 32,12 32,33 31,79 2,53 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

17:40 30,62 31,04 31,57 30,83 32,12 31,03 30,93 31,09 32,42 30,81 31,04 1,80 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

17:50 31,49 31,58 32,75 30,84 31,36 32,56 32,02 31,71 32,09 32,04 31,87 1,91 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

18:00 31,55 31,75 31,12 30,6 31,51 31,46 31,92 32,16 31,38 31,9 31,53 1,56 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

18:10 31,09 31,64 30,22 30,73 30,93 31,09 31,96 32,51 31,21 31,17 31,13 2,29 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

18:20 31,91 33,17 31,54 30,53 31,77 31,29 32,08 30,34 30,44 31,2 31,42 2,83 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

18:30 31,81 31,9 31,41 30,39 31,6 32,15 30,46 31,58 32,15 31,78 31,69 1,76 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

18:40 31,29 30,73 30,72 30,6 31,3 32,18 31,25 31,59 30,44 32,03 31,27 1,74 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

18:50 31,92 31,11 31,86 30,58 32,12 31,62 30,64 30,47 30,37 31,45 31,28 1,75 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

19:00 32,23 31,23 31,47 30,44 32,3 31,19 30,94 30,31 30,74 31,3 31,21 1,99 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

19:10 31,98 31,78 30,97 31,19 31,94 31,86 31,21 31,25 30,49 32,3 31,52 1,81 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

19:20 31,97 32,16 31,03 30,88 31,58 32,52 31,2 31,45 30,9 32,49 31,52 1,64 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

19:30 31,82 31,59 30,97 31,02 31,83 31,87 31,07 31,32 30,63 32,4 31,46 1,77 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

19:40 31,37 31,1 30,94 30,98 31,79 31,7 30,8 31,12 30,59 32,27 31,11 1,68 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

19:50 31,56 30,66 31,07 30,71 32,09 31,86 31,26 30,76 30,86 31,69 31,17 1,43 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

20:00 31,87 31,62 30,98 30,85 31,87 32,28 31,43 31,5 30,56 32,47 31,56 1,91 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

20:10 32,6 31,64 31,33 30,73 32,46 32 31,76 30,77 31,06 31,59 31,62 1,87 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

20:20 32,17 31,52 31,02 30,84 31,55 32,16 31,22 31,55 30,64 32,19 31,54 1,55 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

20:30 31,32 31,1 31,48 30,86 32,2 32,17 31,68 30,84 31,35 31,52 31,42 1,36 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

20:40 32,17 31,39 32,09 31,06 31,14 31,72 31,54 30,83 31,34 30,92 31,37 1,34 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

20:50 31,54 30,96 30,98 31,68 32,03 33,08 31,12 31,7 32,4 31,09 31,61 2,12 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

21:00 32,66 31,38 31,18 31,02 32,71 32,3 32,16 31,33 31,75 31,58 31,67 1,69 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

21:10 32,23 31,86 31,24 31,62 31,65 32,1 31,24 31,3 30,93 32,61 31,64 1,68 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

21:20 31,97 31,87 31,27 31,7 31,53 32,16 31,18 31,57 30,96 32,4 31,64 1,44 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

21:30 31,98 31,79 31,43 31,55 31,7 32,17 31,08 31,14 30,83 32,2 31,63 1,37 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

21:40 32,1 31,41 31,48 31,21 32,3 32,2 31,21 31,35 31,79 31,92 31,64 1,09 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

21:50 32,02 31,79 31,13 31,39 31,72 32,51 31,2 31,08 30,88 32,51 31,56 1,63 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

22:00 32,57 31,49 31,35 30,92 32,34 31,98 31,86 31,06 31,39 31,71 31,60 1,65 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

22:10 32,3 31,18 31,4 31,01 32,56 32,18 31,92 31,4 31,6 31,8 31,70 1,55 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

22:20 30,58 31,52 31,31 30,94 30,86 31,52 29,7 30,22 31,53 31,03 30,99 1,83 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

22:30 31,64 29,9 30,58 31,67 31,01 30,82 31,79 31,61 31,25 31,29 31,27 1,89 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

22:40 31,64 30,02 30,47 31,73 31,12 30,78 31,6 31,51 31,09 31,21 31,17 1,71 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

22:50 30,92 31,84 31,67 31,25 31,28 31,69 29,77 30,46 31,59 30,94 31,27 2,07 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

23:00 31,43 29,64 30,35 31,36 30,7 30,7 31,59 31,36 30,94 30,96 30,95 1,95 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

23:10 31,75 29,93 30,46 31,72 31,13 30,88 31,55 31,24 31,11 31,02 31,12 1,82 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

23:20 30,76 31,86 31,64 31,11 31,25 31,38 29,88 30,33 31,51 30,9 31,18 1,98 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

23:30 30,71 31,69 31,34 31,02 31,08 31,45 29,69 30,19 31,5 30,79 31,05 2,00 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

23:40 31,41 29,72 30,31 31,51 30,64 30,57 31,56 31,38 30,92 31,01 30,97 1,84 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

23:50 30,55 31,56 31,34 30,91 30,82 31,42 29,67 30,34 31,45 30,53 30,87 1,89 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

00:00 32,02 30,11 30,54 31,82 31,16 31,2 31,82 31,89 31,33 31,47 31,40 1,91 31,95 31,40 30,85 3,15 1,77 0,39

31,40 1,77

MEDIA AMPLITUDEMAQUINA I - TURNO B


Cálculos dos limites de controle para às médias e amplitudes:

A2 = 0,308 D3 = 0,223 D4 = 1,777 = 31,40 = 1,77

39,077,1223,0

77,1

15,377,1777,1

85,3077,1308,040,31

40,31

95,3177,1308,040,31

R

R

R

x

x

x

LIC

LC

LSC

LIC

LC

LSC



13


Gráfico 3: Gráfico de controle R para o turno B


Gráfico 4: Gráfico de controle para o turno B



referentes às amostras 5 e 7 apresentam-se fora dos limites de controle estabelecidos,

indicando presença de causas especiais.

Tabela 3: Tabela de controle do turno C



14


00:00 31,4 31,8 31,11 30,6 31,12 30,92 31,77 32,27 32,47 31,96 31,59 1,87 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

00:10 33,21 32,35 32,38 32,08 33,33 32,33 32,16 31,96 32,32 31,94 32,33 1,39 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

00:20 30,99 31,13 30,43 30,42 30,78 31,1 31,43 31,88 30,15 31,47 31,05 1,73 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

00:30 31,24 29,93 30,25 31,15 31,85 31,48 29,58 30,3 31,28 30,89 31,02 2,27 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

00:40 30,52 30,22 30 30,29 32,1 29,13 31,05 30,07 30,94 31,64 30,41 2,97 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

00:50 30,97 31,38 31,49 30,41 31,15 31,36 30,95 31,24 31,3 30,6 31,20 1,08 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

01:00 32,38 31,14 32,53 31,67 32,16 31,19 31,9 30,95 33,3 32,91 32,03 2,35 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

01:10 33,01 31,77 32,03 33,07 32,25 31,8 32,94 32,54 31,55 32,43 32,34 1,52 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

01:20 31,03 30,01 31,51 30 30,95 30,76 30,3 30,86 31,39 31,49 30,91 1,51 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

01:30 30,83 31,1 30,77 30 31,71 32,67 31,43 31,27 31,12 30,18 31,11 2,67 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

01:40 30,93 30,62 29,61 30,78 31,29 30,68 30,12 29,34 30,94 31,16 30,73 1,95 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

01:50 31,08 31,56 31,03 31,4 31,45 31,48 31,4 31,36 31,79 31,86 31,43 0,83 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

02:00 30,57 30,75 32,19 32,46 31,63 30,46 31,82 31,31 32,56 32,51 31,73 2,10 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

02:10 32,13 32,42 31,13 31,56 31,25 31,92 31,55 32,04 31,94 31,15 31,74 1,29 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

02:20 30,86 30,9 31,16 30,49 30,97 30,31 31,45 30,53 30,97 30,34 30,88 1,14 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

02:30 30,43 31,17 31,19 30,66 31,23 30,39 31,08 31 31,05 31,67 31,07 1,28 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

02:40 30,96 31,7 31,49 31,25 31,52 31,08 31,34 31,6 30,9 30,6 31,30 1,10 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

MEDIA AMPLITUDEMAQUINA I - TURNO C

02:50 30,34 30,8 30,37 31,37 31,11 30,77 30,79 31,6 31,6 31,3 30,96 1,26 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

03:00 31,18 30 31,4 30,93 31,3 31,8 30,9 31,14 32,1 31,53 31,24 2,10 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

03:10 31,44 31,34 31,59 31,52 30,23 31,63 31,21 31,24 31 30,4 31,29 1,40 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

03:20 30,8 31,12 31,03 30,93 30,31 30,84 31 30,77 31,03 30,71 30,89 0,81 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

03:30 31,17 31,52 31,04 32 31,29 31,68 31,15 31,86 31,8 31,93 31,60 0,96 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

03:40 31,73 31,93 31,95 31,86 31,31 31,69 32 32,44 31,88 31,95 31,91 1,13 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

03:50 31,06 30,69 30,51 30,98 31,15 30,48 30,78 29,82 31,24 30,76 30,77 1,42 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

04:00 31,02 31,13 30,82 30,85 31,42 30,35 31,05 31,02 31,09 31,58 31,04 1,23 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

04:10 30,86 31,17 31,68 31,11 31,02 30,86 31,16 31,05 31,18 31,05 31,08 0,82 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

04:20 30,16 30,4 30,87 30,24 30,46 30,5 29,74 30,62 29,11 30,18 30,32 1,76 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

04:30 30,51 30,95 30,06 30,43 30,77 30,39 30,45 30,27 31,13 29,91 30,44 1,22 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

04:40 31,17 31,15 30 30,31 31,42 31,1 31,59 30,82 31,52 31,31 31,16 1,59 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

04:50 30,7 30,17 29,88 30,2 30,21 30,27 30,42 30,58 30,64 31,04 30,35 1,16 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

05:00 30,29 30,39 30,12 30,5 30,68 30,9 29,9 29,64 30,59 30,11 30,34 1,26 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

05:10 30,97 31,29 30,96 30,26 31,12 31,33 29,98 30,15 30,68 30,21 30,82 1,35 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

05:20 31,18 30,6 30,77 31,56 31 31,13 30,53 30,8 31,42 30,5 30,90 1,06 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

05:30 30,04 30,79 29,88 30,34 29,45 30,73 30,45 31,27 29,63 31,03 30,40 1,82 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

05:40 31,56 30,64 31,08 31,71 30,75 30,42 30,39 31,37 31,42 31,19 31,14 1,32 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

05:50 31,96 32,4 32,31 31,69 29,73 31,57 32,8 32,32 31,17 30,92 31,83 3,07 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

06:00 31,48 31,06 31,33 30,9 31,86 31,26 31,42 31,06 30,71 31,73 31,30 1,15 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

06:10 31,6 32,24 31,06 31,34 31,06 31,46 30,77 32,23 31,32 31,54 31,40 1,47 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

06:20 31,06 30,7 30,68 30,6 32,31 30,1 31,44 31,5 30,8 31,72 30,93 2,21 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

06:30 31,91 32,18 32,02 31,23 31,59 31,41 31,64 32,07 31,34 31,28 31,62 0,95 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

06:40 31,28 31,92 31,36 31,26 30,85 31,15 32,91 32,48 32,01 31,87 31,62 2,06 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

06:50 31,31 31,34 29,87 29,87 31,43 31,71 30,89 32,39 29,59 30,34 31,10 2,80 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

07:00 30,11 32,52 31,73 32,14 32,5 32,07 31,62 31,41 32,64 32,68 32,11 2,57 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

07:10 31,19 30,82 31,05 31,67 30,41 30,98 30,68 32,1 32,03 29,94 31,02 2,16 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

07:20 31,66 32,12 31,05 30,88 31,74 32,39 31,96 30,68 31,11 29,24 31,39 3,15 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

07:30 29,72 31,62 31,85 29,7 31,56 30,98 29,78 30,29 29,22 30,64 30,47 2,63 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

07:40 30,47 30,66 30,63 32,06 31,37 29,83 32,59 31,19 29,4 30,68 30,67 3,19 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

07:50 29,94 30,56 31,58 31,4 30,3 30,65 28,7 31,36 31,55 31,38 31,01 2,88 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

08:00 30,86 31,17 31,68 31,11 31,02 30,86 31,16 31,05 31,18 31,05 31,08 0,82 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

08:10 30,16 30,4 30,87 30,24 30,46 30,5 29,74 30,62 29,11 30,18 30,32 1,76 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

08:20 30,51 30,95 30,06 30,43 30,77 30,39 30,45 30,27 31,13 29,91 30,44 1,22 31,46 31,03 30,59 2,51 1,41 0,31

31,03 1,41 Fonte: Autores (2014)

Cálculos dos limites para media e amplitude:

A2 = 0,308 D3 = 0,223 D4 = 1,777 = 31,03 = 1,41

31,041,1223,0

41,1

51,241,1777,1

59,3041,1308,003,31

03,31

46,3141,1308,003,31

R

R

R

x

x

x

LIC

LC

LSC

LIC

LC

LSC




15

Gráfico 5: Gráfico de controle para o turno C


Gráfico 6: Gráfico de controle para o turno C



referentes às amostras 1, 2, 5, 7, 8, 13, 14, 22, 23, 27, 28, 30, 31, 34, 36, 40, 41, 43, 46, 50,51

estão fora do limite de controle, indicando presença de causas especiais.

5.1.3. Análise dos gráficos de controle

A análise dos gráficos de controle para as médias mostraram alguns pontos que ultrapassam

os limites LSC e LIC, não há uma alternância com tendência nos dados, tornando-o do tipo

aleatório. Ao interpretar os gráficos, constatamos que as maiores incidências de pontos fora de

controle, estão nos turnos A e C, observando que a maior incidência de pontos fora dos

limites está no início e no final de cada turno de trabalho. O gráfico B é o que possui o menor

número de não conformidades, sendo o que necessita de uma menor atenção. A análise do



16

gráfico C mostra o maior número de não conformidades entre os três turnos, necessitando de

uma atenção imediata em suas atribuições de trabalho. O processo encontra-se fora do

controle estatístico, ou seja, está sob influência de causas especiais, além das causas aleatórias

(normais) já existentes. Estas causas especiais devem ser estudas e identificadas para que

possam ser corrigidas com medidas eliminatórias e/ou compensatórias.

5.1.4. Diagrama de causa e efeito

Com o objetivo de identificar as causas especiais que estão influenciando negativamente no

controle do processo, elaboramos um diagrama de Causa e Efeito com base nas informações

adquiridas e da realidade presenciada na organização. A ausência de um mapeamento e

controle das causas potenciais negativas do sistema, evidencia a necessidade da aplicação

desta atividade. Em face disso, foi desenvolvido o diagrama abaixo ilustrado na Figura 2.

Figura 2 – Diagrama de causa e efeito


Após estimar as possíveis causas especiais conjuntamente com seu efeito sobre o processo de

produção, foi possível evidenciar a sensibilidade do sistema à diversos fatores passíveis de

alteração no peso final dos saches de refresco. Primando por sequenciar os elementos de

maior impacto na problemática. Os elementos de: meio ambiente, maquinário, mão de obra e

método de execução das tarefas; foram determinados por possuírem forte ligação intrínseca na

etapa de envase do processo e consequentemente interferindo na concepção final do peso dos

produtos em questão.



17

As alterações climáticas e mudanças na umidade relativa do ar que estão presentes nas

interferências do meio ambiente, fazem com que aumente o encrostamento de sujeira nas

bordas internas das válvulas onde é medida a taxa de envase, alterando a vasão de deposito do

produto nos saches, dificultando a regulagem.

As condições do maquinário também influenciam diretamente nas não conformidades dos

pesos dos saches, tendo como causas: desregulagem, limpeza mal executada, baixa frequência

das manutenções preventivas, manutenções corretivas falhas ou não ideais.

A mão de obra e os métodos de trabalho possuem fortes relações nas falhas do processo,

tendo como possíveis agentes causadores: o descumprimento de instruções de trabalho, a falta

de treinamento, a ausência de supervisão, fadiga dos operários, métodos obsoletos.

5.2. Sugestões de melhoria

Analisando o diagrama anterior, foram ordenadas as causas potenciais para o acontecimento

do problema. Com base nas causas identificadas e analisadas, foram propostas as seguintes

sugestões de ações corretivas:

Supervisão continua em todos os turnos do processo, agilizando a tomada de decisão

na resolução dos problemas.

Treinamento periódico dos colaboradores para que os mesmos melhorem seu

desempenho na realização de suas funções.

Fiscalização e manutenção contínua da condição das máquinas do processo,

procurando proporcionar um melhor rendimento.

Estabelecimento e acompanhamento de metas e padrões a serem cumpridos.

Atualização dos métodos de regulagem do maquinário responsável pelo processo de

envase.

Adequação de diagramas de causa e efeitos periódicos para que ocorra o ciclo de

melhoria contínua dos processos.

6. CONSIDERAÇÕES FINAIS

Compreende-se que o levantamento do estudo e a aplicação do CEP na empresa para avaliar

um determinado processo e detectar alterações, são de suma importância, visto que provoca a



18

diminuição de custos, evita desperdícios e, por conseguinte eleva a satisfação do cliente bem

como da organização.

A partir dos resultados obtidos com a síntese dos dados, foram avaliados graficamente por

meio das medidas de média e amplitude, o controle da variação dos saches de refresco;

verificando que o processo se apresenta fora do controle estatístico. À vista disso, foi

construído o diagrama de Ishikawa (Causa e Efeito) para identificar as causas mais prováveis

que afetam o processo, além de promover propostas de melhoria.

Por fim, os estudos foram repassados ao setor administrativo e operacional da empresa para

análise e, se houver interesse e disponibilidade de recursos, realiza-se a implantação das

sugestões que sejam capazes de adicionar valor à empresa e aperfeiçoar seu processo de

produção. Contudo, essa pesquisa não se dá por encerrada, visto que há a possibilidade de

simular outras tomadas de decisões por meio dessas ferramentas, além de um posterior estudo

com as implantações.

7. Referencial

CAMPOS, Vicente Falconi. TQC – Controle da Qualidade Total: no estilo japonês. 8. ed.

Nova Lima: INDG Tecnologia e Serviços Ltda, 2004.

CARPINETTI, L. C. R., Gestão da Qualidade: conceitos e técnicas. 2. ed. São Paulo: Atlas,

2012.

CERVO, Amado L.; BERVIAN, Pedro A. Metodologia Científica. 5. ed. São Paulo: Prentice

Hall, 2002.

CHIAVENATO, Idalberto. Administração: teoria, processo e prática. 3. ed. São Paulo:

Makron Books, 2000.

DIAS, Marlise There. Construção do Conhecimento e Metodologia da Pesquisa. Natal:

[s.n.], 2010.

GIL, Antonio Carlos. Como Elaborar Projetos de Pesquisa. 5. ed. São Paulo: Atlas, 2010.

JURAN, J. M. A Qualidade Desde o Projeto: novos passos para o planejamento da

qualidade em produtos e serviços. 1. ed. São Paulo: Cengage Learning, 2009.

MONTGOMERY, Douglas C. Introdução ao Controle Estatístico da Qualidade. 4. ed. Rio

de Janeiro: LTC, 2013.

PALADINI, Edson Pacheco. Avaliação Estratégica da Qualidade. São Paulo: Atlas, 2002.

SAMOHYL, Robert Wayne. Controle Estatístico de Qualidade. Rio de Janeiro: Elsevier,

2009.

aplicaÇÃo das ferramentas de controle estatÍstico …€¦ · segundo montgomery (2013, p.95)...

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