artigo controle estatístico do processo

FATEC – Zona Leste, SP, Brasil, 13 a 21 de Maio de 2015

IMPLANTAÇÃO DO CONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO EM UMA EMPRESA DE EMBALAGENS PLÁSTICAS.

ESTUDO DE CASO: EMPRESA MULTI SOPRO

Claudinei dos Santos (FATEC-ZL) [email protected]

Fernando Otávio (FATEC-ZL) [email protected]

Giovanna Lima (FATEC-ZL) [email protected]

Ingryd Lima de Oliveira (FATEC-ZL) [email protected]

Kelly Francisca (FATEC-ZL) [email protected]

RESUMO: A qualidade está presente na realidade das indústrias atualmente mais do que nunca. Com o cenário competitivo atual, as indústrias estão cada vez mais em busca de melhorias, seja na qualidade de seus produtos ou até mesmo em seus serviços oferecidos aos clientes. Pensando nesta necessidade, a Implantação do Controle Estatístico de Processo (CEP) tem se tornado uma ferramenta indispensável. O CEP é uma técnica estatística aplicada à produção que permite a redução sistemática de variabilidades presentes em uma determinada área de interesse. Contribuindo para melhoria na área de produção e redução de custos. Este artigo apresenta uma abordagem de Implantação de CEP em uma empresa na área de Polímeros. A Análise será baseada em um estudo de caso, envolvendo uma empresa de ramo de matéria prima plástica.

Palavras-Chaves: Qualidade, CEP, Controle Estatístico de processos.

1.Introdução

De acordo com Montgomery (1985), a qualidade pode ser definida como o conjunto de atributos que tornam um bem ou serviço plenamente adequado ao uso o qual foi concebido.

Segundo SLACK (2009), a qualidade é uma preocupação chave na maior parte das organizações. Bens e serviços de alta qualidade podem dar a uma organização considerável vantagem competitiva. Boa qualidade reduz custos de trabalho, refugo, reclamações e devoluções e, mais importante, boa qualidade gera consumidores satisfeitos.

Alguns gerentes de produção acreditam que, em longo prazo, a qualidade é o fato singular mais importante que afeta o desempenho de uma organização em relação a seus concorrentes.

Para DINIZ (2001), durante anos a qualidade em uma empresa era assunto para o Departamento de Qualidade. Entretanto foi observada que a qualidade do produto final está intimamente ligada a qualidade dos diversos setores da empresa como produção,vendas, assistência técnica.

Na verdade, a qualidade final é a interligação da qualidade e dos diversos setores da empresa. Como numa corrente, o elo fraco limita e prejudica o conjunto todo.

mailto:[email protected]


Com o cenário atual, a busca constante por qualidade tem gerado grande competividade no ramo industrial. E instiga as empresas a reformular novos métodos de melhoria, aumentando a produtividade sem reduzir a qualidade do processo.

O controle de processo é o método preferido para controlar a qualidade.

De acordo com SLACK (2009) o Controle Estatístico de processo preocupa-se em checar um produto ou serviço durante sua criação. Se há razões para acreditar que há um problema com o processo, ele pode ser interrompido e os problemas podem ser identificados e retificados.

Este trabalho visa à abordagem de implantação de CEP desenvolvida para aplicar em uma empresa de extrusão por sopro da área de Polímeros. Após esta breve introdução, a seção 2 apresentará uma revisão de literatura sobre a ferramenta CEP. A seção 3 explana o Estudo de caso, finalizando as análises na seção 4.

2. Controle Estatístico de Processo (CEP)

O Controle Estatístico do Processo surgiu em meados da década de 1920 como gráficos de controle realizados por Walter Shewhart. Após 1944, a Europa e o Japão começaram a utilizar o CEP devido à produção em grande escala, sendo uma ferramenta eficiente, segura e prática para detectar os problemas ocorridos no processo produtivo.

O Controle Estatístico do Processo possibilita padronizar o processo produtivo para que não ocorram desperdícios, por haver muita variabilidade em cada processo de fabricação dos produtos. Mostra as diretrizes para resolução de problemas ocorridos durante a fabricação e também como se deve agir, assim possibilitando tomar atitudes econômicas e eficazes.

2.1 Cartas de controle

Carta de Controle ou Gráfico de controle são dispositivos práticos de informação sobre o comportamento de um processo produtivo ao longo de um determinado tempo. VIEIRA (1999).

Conforme Diniz (2006) para se garantir a conformidade de um produto é necessário que se faça o seu controle durante o processo de fabricação. Uma das formas em é o Controle Estatístico de processo (CEP), que é feito com o exame de amostras extraídas periodicamente ao longo do processo e com os resultados registrados periodicamente em gráficos de controle.

As cartas de controle são divididas em três etapas: Coleta de dados, esta é a fase de maior cautela, pois os dados devem ser verificados, procurando uniformizá-los com o processo. A segunda etapa é o controle, utilizando os dados obtidos são efetuados cálculos para definição dos limites de controle e por fim a capacidade que quantifica as causas das variações do processo e propõe ações de melhoria. MACHADO (2010).

Um gráfico de controle é formado pelas especificações da média, e dos limites inferior e superior (LIC e LSC) do processo de plotagem dos valores colhidos pelas amostras. DINIZ (2006).

Segundo Vieira (1999), as cartas de controle trazem benefícios para o processo: permite que o mesmo atinja melhor qualidade, menor custo unitário, maior capacidade de produzir, fornece uma linguagem comum na análise do desempenho do processo, como também proporciona a integração no trabalho conjunto entre as pessoas e auxilia na solução de vários problemas associados a qualquer processo repetitivo.


3.Análise da viabilidade

A empresa MULTI SOPRO, visando à redução de consumo de matéria-prima e aumento de produtividade resolveu aplicar o CEP. Para isso foi necessário a contratação de uma empresa de consultoria e a aquisição de um aplicativo para implantação da ferramenta na linha de produção da empresa.

3.1 Definição do Gestor do CEP

A Empresa contratada externamente ficou encarregada de implantar a ferramenta. Mas para acompanhar os resultados desta aplicação o encarregado de produção ficou responsável por avaliar o processo, e enviar relatórios periodicamente a gerência informando os resultados da implantação.

3.2 Treinamentos dos envolvidos

A Empresa contratada desenvolveu o CEP e determinou os passos necessários para a utilização da ferramenta. Após isso todos os funcionários da empresa envolvidos na linha de produção receberam treinamento para que a ferramenta trouxesse resultados consideráveis.

3.3 Divulgação da ferramenta

Após os funcionários terem recebido o devido treinamento. Para divulgação da ferramenta, foi marcada uma reunião entre os principais setores da empresa sendo: gerência, diretoria e analistas da qualidade para apresentar os resultados obtidos.

3.4 Avaliações dos processos

Com a análise do banco de dados da empresa, foi constatado irregularidades no processo de Sopro. E para classificar qual era o problema mais evidente foram utilizadas algumas ferramentas estatísticas como: Diagrama de Pareto, Diagrama de Shikawa e Matriz Gut para definição do maior fator de evidência. Após a análise

dos resultados foi observado que o processo de Sopro de garrafas para armazenamento de suco era o que mais apresentava erros.

3.5 Definições dos pontos críticos

O processo de sopro é um processo que requer controle constante dos parâmetros de processo. A Produção de garrafas com alto peso em massa acarreta a empresa um grande desperdício de matéria-prima.

Nesse processo, a variação do peso das garrafas sopradas é o ponto crítico a ser corrigido.

3.6 Definições dos parâmetros que serão controlados

Definiu-se que seria controlada o peso das garrafas. É possível corrigir através das regulagens dos parâmetros como: velocidade da extrusão e temperatura do Parison.

4.Aplicação do CEP

A Empresa citada no início trata-se de uma empresa fictícia com dados supostos para exemplificação da aplicação do CEP.

Na linha de produção de garrafas de armazenamento de bebidas feitas de Polipropileno (PP) de 400 ml da empresa Multi Sopro, foi constatado um problema de variação de peso. As Garrafas estavam apresentando um peso muito alto. Ocasionando um gasto alto de matéria-prima. Sendo que a mesma deveria pesar cerca de 20g.

Para a coleta de dados, realiza-se um lote piloto, ou seja, produz-se o lote em condições ideais para padronizar a produção.

Decidiu-se coletar amostras periódicas de hora em hora, cada hora com seis amostras (n=6). Os dados coletados foram 48 amostras sendo uma a cada 10 minutos, trabalhados 8 horas por dia em um período


de um dia. A Tabela 1 apresenta, em gramas, estes dados.

n 8h 9h10h

11h

12h

14h

15h

16h

1 18 20 22 22 20 19 21 18

2 20 21 20 20 19 20 21 18

3 21 18 19 21 18 20 19 20

4 21 18 19 22 20 21 20 21

5 17 20 20 18 20 22 20 20

6 18 21 22 19 18 19 19 21

Tabela 1 – Amostras do lote piloto.

Para a construção da carta de controle, aplicam-se as fórmulas abaixo:

x=∑i=0

n

xi

n

, onde x é a média e n é o

numero de amostras.

R=Rmax−Rmin , onde R é a amplitude, Rmax é a amplitude máxima e Rmin é amplitude mínima.

x́=∑i=0

N

xi

N

, onde x́ é a média das médias e

N é a quantidade de vezes medidas.

R=∑i=0

N

Ri

N

, onde R é a amplitude média.

E a partir dos resultados obtidos, os limites são definidos por:

LSC x́= x́+¿ . D2 (n)), onde LSC é o limite superior

LIC x́ = x́−¿ . D2 (n)), onde LIC é o limite inferior

LSC R=R. D4(n)

LIC R=R. D3(n)

Sendo D2, D3, D4 fatores de conversão da carta controle, já definidos e apresentados na tabela 2.

N 2 3 4 5 6 7 8 9 10

D4

3,267

2,574

2,282

2,114

2,004

1,924

1,864

1,816

1,777

D3

** * * *

0,076

0,136

0,184

0,223

A2

1,880

1,023

0,729

0,577

0,483

0,419

0,373

0,337

0,308

D2

1,128

1,693

2,059

2,326

2,534

2,704

2,847

2,970

3,078

Tabela2-Tabela de valores de conversão.

* Para valores n<7, LICR é tecnicamente negativo. Nestes casos o LICR = 0.

A partir destes dados e com auxílio da tabela de fatores de conversão, a carta de controle foi elaborada através dos seguintes cálculos:

Cálculo da média (g):

x=∑i=0

n

xi

n

8h 9h 10h 11h 12h 14h 15h 16h

x 19,1 19,6

20,3 20,3 19,1

20,1 20 19,6

Cálculo da amplitude:

R=Rmax−Rmin

8h 9h 10h 11h 12h 14h 15h 16hR 4 3 3 4 2 3 2 3

Cálculo da média das médias:

x́=∑i=0

N

xi

N

x́=¿158,1/8

x́=¿19,76

Cálculo da amplitude média


R=∑i=0

N

Ri

N

R=¿24/8

R=¿3

Cálculo do limite superior da média das médias:

LSC x́= x́+R . A2 (6)

LSC x́=19,76+(3.0,483)

LSC x́=21,21

Cálculo do limite inferior da média das médias:

LIC x́ = x́−R·. A2 (6)

LIC x́ = 19,76−(3.0,483 )

LIC x́ =18,31

Cálculo do limite superior da amplitude média:

LSC R=R. D4(6)

LSC R=3 .2,004

LSC R=¿6,012

Cálculo do limite inferior da amplitude média:

LSC R=R. D3(6)

LSC R=3 .0

LSC R=0

Através dos cálculos acima, confere-se que o peso das garrafas deve estar entre 18,31 e 21,21gramas.

4.1 Adequação do processo

Para acompanhamento dos resultados o setor de produção teve que ser

informatizado e, periodicamente era necessário que o encarregado de produção analisasse as coletas obtidas e emitisse um relatório para a gerência.

4.2 Treinamento dos envolvidos no processo

Após a demonstração da eficácia do Controle Estatístico de processo, todos os operadores de máquinas e seus auxiliares foram devidamente treinados.

Sendo ressaltado a importância do CEP para a melhoria dos serviços e produtos oferecidos pela empresa.

4.3 Implantação provisória

Após a determinação dos padrões, foram coletadas algumas amostras em um dia comum de produção. A Tabela 3 mostra os dados obtidos em gramas.

N 8h 9h 10h

11h 12h

14h 15h

16h

1 16 21 13 15 20 12 14 12

2 16 16 13 20 17 13 16 15

3 13 16 16 14 16 16 20 14

4 12 15 14 14 14 18 19 19

5 18 18 20 18 12 19 19 18

6 12 17 19 18 12 20 15 15

Tabela 3-dados obtidos em gramas

Aplicando os cálculos, temos:

Cálculo da média (mm):

8h 9h 10h 11h 12h 14h 15h 16h

x 14,5 17,1

15,8 16,5 15,1

16,3 17,1 15,5

Cálculo da amplitude:

8h 9h 10h 11h 12h 14h 15h 16hR 6 5 7 6 8 8 6 7

Cálculo da média das médias:

x́=¿127,9/8


x́=15,98

Cálculo da amplitude média

R=¿6,6

Confrontando os resultados obtidos das amostras obtidas, com os limites estabelecidos, nota-se que o lote produzido está abaixo do limite inferior. Portanto está reprovado.

Para correção do problema foram levantadas as causas que estavam ocasionando o transtorno. São elas:

Temperatura da Parison muito alta; Velocidade de extrusão baixa; Índice de Fluidez da resina muito

alto; Densidade do material muito alto.

Os procedimentos foram revistos. Para melhoria na qualidade do produto final foi reduzido à temperatura do Parison, e a linha de produção da empresa passou a se atentar, e utilizar uma matéria-prima de acordo com a fluidez e a densidade prevista pelo processo de sopro.

Com a implantação do CEP, foi descoberto que boa parte dos funcionários não utilizava a resina com o índice de fluidez correto. E isto acabava ocasionando a variação nos pesos das garrafas. Os funcionários foram devidamente treinados e orientados, e a implantação final executada.

4.4 Implantação definitiva

A implantação da ferramenta no processo de Sopro proporcionou à empresa grande redução de peso nos produtos e consequentemente economia de matéria-prima.

Conclusões

Neste estudo de caso foram apresentadas as etapas necessárias para Implantação do Controle Estatística de Processo em uma empresa de extrusão de Sopro.

Na Empresa Multi Sopro foi apontado como objeto de análise, a produção de garrafas para armazenamento de suco. Por isso foi necessário implantar o CEP e a aplicar as cartas de controle para estabelecer os padrões corretos.

Uma vez detectada as causas do problema, foi possível montar um plano de ação. O plano de melhoria implantado aumentou o desempenho do processo e trouxe vantagens para a empresa, refletiu-se no aumento da produtividade e na qualidade do produto final.

6. Referências

DINIZ, Marcelo G. Desmistificando o controle estatístico de processo. São Paulo. Artliber Editora, 2001.

MACHADO, José Fernando; Método Estatístico: Gestão de Qualidade para Melhoria Continua. São Paulo: Saraiva 2010.

MONTGOMERY, D. C. (1985) – Introduction to Statistical Quality Control.John Wiley& Sons. New York

SLACK, Nigel e outros. Administração da produção. São Paulo. Editora Atlas, 1997.

VIEIRA, Sonia. Estatística para a qualidade: como avaliar com precisão a qualidade em produtos e serviços. Rio de Janeiro. Campus 1999.

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