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UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO
ESCOLA DE ENGENHARIA DE LORENA
DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA QUÍMICA
MARÍLIA BRITO OLIVEIRA
IDENTIFICAÇÃO DE OPORTUNIDADES DE MELHORIA NO PROCESSO DE
FABRICAÇÃO DE BASES LÍQUIDAS DE MAQUIAGEM EM UMA INDÚSTRIA DE
COSMÉTICOS
LORENA
2015
MARÍLIA BRITO OLIVEIRA
IDENTIFICAÇÃO DE OPORTUNIDADES DE MELHORIA NO PROCESSO DE
FABRICAÇÃO DE BASES LÍQUIDAS DE MAQUIAGEM EM UMA INDÚSTRIA DE
COSMÉTICOS
Monografia apresentada à Escola de Engenharia de Lorena – Universidade de São Paulo como requisito parcial para obtenção de título de Engenheiro Químico.
Orientador: Prof. Dr. Marco Antonio Carvalho Pereira
LORENA
2015
DEDICATÓRIA
Aos meus pais, José Francisco e Izileida
Aparecida, por me ensinaram desde cedo o
valor da educação e do esforço.
AGRADECIMENTOS
Aos meus pais, JOSÉ FRANCISCO e IZILEIDA APARECIDA, pelo apoio durante
todos esses anos, apesar da distância e das dificuldades.
À minha irmã, MARINA BRITO, por sempre acreditar em mim e por me incentivar
a buscar novos desafios.
Ao meu irmão, NATAN BRITO, pelos momentos de alegria e desprendimentos
dos problemas e dos obstáculos.
Ao meu orientador, Prof. Dr. MARCO ANTONIO CARVALHO PEREIRA; pela
ajuda, tempo desprendido e atenção dedicada ao meu trabalho.
A todos os meus amigos, que se tornaram minha segunda família, pelos
momentos de diversão e pelos momentos de estudo e dedicação em conjunto.
Aos meus colegas de trabalho, integrantes ou não do projeto aqui apresentado,
pelos ensinamentos e total apoio durante as atividades.
Enfim, agradeço a todos que fizeram parte da minha jornada e contribuíram para
concretizar meu objetivo.
“A única forma de fazer um grande trabalho
é amar o que se faz. Não deixe o ruído das
opiniões alheias esgotar sua voz interior.”
(Steve Jobs)
RESUMO
OLIVEIRA, M. B. Identificação de oportunidades de melhoria no proce sso de
fabricação de bases líquidas de maquiagem em uma in dústria de
cosméticos. 2015. 57 f. Monografia (Trabalho de conclusão de curso) – Escola
de Engenharia de Lorena, Universidade São Paulo, Lorena, 2015.
As empresas estão, cada vez mais, buscando alternativas inteligentes para
atender às necessidades e às exigências do consumidor, melhorando processos
e produtos ao menor custo possível. O presente trabalho visou aplicar os
conceitos de Melhoria Contínua no processo de fabricação de bases líquidas de
maquiagem em uma indústria de cosméticos, focando na etapa de correção de
cor. Uma Pesquisa Ação foi realizada a fim de identificar oportunidades de
melhoria no processo de fabricação, diminuir o tempo gasto nas correções de
cores e tornar mais confiável a liberação do produto final. O ciclo PDCA,
conhecido como ciclo de Deming, foi utilizado para direcionar as atividades na
sequência lógica de planejar, fazer, verificar e agir, de maneira a perpetuar
mudanças no processo e replicar os sucessos obtidos. Os principais resultados
alcançados foram o atingimento da meta de redução de 30% no tempo médio
gasto na etapa de correção de cor e a viabilização de método analítico para
quantificar a cor do produto final.
Palavras-chaves: Melhoria Contínua, Ciclo PDCA, Indústria de Cosméticos,
Pesquisa Ação.
ABSTRACT
OLIVEIRA, M. B. Identification of improvement opportunities in the
manufacturing process of liquid foundations makeup in a cosmetic industry.
2015. 57 f. Monograph (Final Paper) – Engineering School of Lorena, University of
São Paulo, Lorena, 2015.
Companies are increasingly looking for smart alternatives to meet the needs and
the requirements of their customers, improving processes and products at the
lowest cost. This paper aimed to apply the concepts of Continuous Improvement in
the manufacturing process of liquid foundations makeup in a cosmetic industry,
focusing on color correction step. An Action Research was conducted in order to
identify opportunities for improvement in the manufacturing process, to reduce the
time spent in color corrections and to release more reliable final product. The
PDCA cycle, also known as Deming cycle, was used to guide the activities in the
logical sequence of plan, do, check and act in order to perpetuate changes in the
process and replicate the successes. The main results were the achievement of
the 30% reduction target on the average time spent in the color correction step
and making feasible the analytical method to quantify the color of the final product.
Keywords: Continuous Improvement, PDCA Cycle, Cosmetics Industry, Action
Research..
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 - Representação SIPOC adaptado ......................................................... 21
Figura 2 - Estrutura do Diagrama de Ishikawa ...................................................... 21
Figura 3 - Estrutura da Matriz Esforço versus Impacto ......................................... 22
Figura 4 - Estrutura das emulsões adaptado ........................................................ 25
Figura 5 - Cores no Sistema L, a, b ...................................................................... 28
Figura 6 - Representação em quatro fases do ciclo básico da pesquisa-ação ..... 31
Figura 7 – Fluxograma processo direto Base B .................................................... 37
Figura 8 – Fluxograma Processo de Mistura de Emulsões Primárias ................... 38
Figura 9 – Distribuição das causas potenciais no Diagrama de Ishikawa ............. 41
Figura 10 – Tela inicial do software On Color e espectrofotômetro UltraScan PRO
....................................................................................................................... 44
Figura 11 – Cortes das emulsões primárias da Base B, amarelo no branco,
vermelho no branco e preto no branco, respectivamente. ............................. 45
Figura 12 – Exemplo da interpretação do Software On Color em tons para os
cortes da base B ............................................................................................ 46
Figura 13 – Leituras em escala CIE Lab emulsão primária amarela na branca
(cortes Base B) .............................................................................................. 46
Figura 14 – Exemplo da correção solicitada em um processo da Base A. ........... 47
Figura 15 – ∆E CMC Padrão versus Amostra (Base B) ........................................ 48
Figura 16 – Passo a Passo lâmina ........................................................................ 51
Figura 17 – Passo a Passo Grindômetro .............................................................. 52
LISTA DE QUADROS
Quadro 1 – Relação entre as atividades da Pesquisa Ação e do ciclo PDCA ...... 32
Quadro 2 - Tipos de base líquida de maquiagem ................................................. 37
Quadro 3 – Dados da análise Matriz é, não é ....................................................... 39
Quadro 4 – Dados da análise SIPOC ................................................................... 40
Quadro 5 – Análise dos 5 Porquês ....................................................................... 42
Quadro 6 – Plano de Ação resumido .................................................................... 43
LISTA DE GRÁFICOS
Gráfico 1 - Monitoramento do tempo médio de correção de cor ........................... 53
Gráfico 2 - Monitoramento das reclamações ........................................................ 53
LISTA DE SIGLAS
A Base líquida de maquiagem A
ASTM American Society for Testing and Materials
B Base líquida de maquiagem B
C Base líquida de maquiagem C
CIE Comissão Internacional de Iluminação
CMC Comitê de Medição de Cor
D Base líquida de maquiagem D
ISO International Organization for Standardization
IT Instrução de Trabalho
MA Método Analítico
PDCA Plan, Do, Check and Act
PI Prescrição Industrial
PR Procedimento
SAP Sistemas, Aplicativos e Produtos para processamento
SIPOC Supplier, Input, process, Output and Customer
LISTA DE SÍMBOLOS
µ 10-6
a* Coordenada cartesiana que quantifica a variação das cores do
verde para o vermelho
A/O Emulsão água em óleo
b* Coordenada cartesiana que quantifica a variação das cores do azul
para o amarelo
C* Quantifica a saturação da cor
h° Ãngulo total dentro do espaço L*C*h°
L* Coordenada cartesiana que quantifica luminosidade
O/A Emulsão óleo em água
∆ Delta
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO ............................................................................................... 15
2 QUALIDADE ......................................... ......................................................... 17
2.1 Gestão para Qualidade Total ........................................................................ 17
2.2 Melhoria Contínua ........................................................................................ 18
2.3 O ciclo PDCA ................................................................................................ 19
2.4 Ferramentas da qualidade utilizadas junto ao ciclo PDCA ........................... 20
2.4.1 Fase de Planejamento (Plan) ................................................................. 20
2.4.2 Fase da Execução (Do) .......................................................................... 22
2.4.3 Fase da Verificação (Check) ................................................................... 23
2.4.4 Fase da Avaliação (Act) .......................................................................... 23
3 COSMÉTICOS E SUAS ESPECIFICIDADES ................. .............................. 24
3.1 Bases Líquidas de Maquiagem .................................................................... 25
3.2 Pigmentos ..................................................................................................... 26
3.3 Colorimetria e Aparência .............................................................................. 27
4 METODOLOGIA ....................................... ..................................................... 30
4.1 A empresa .................................................................................................... 30
4.2 Método de Pesquisa ..................................................................................... 30
4.3 Sinergia entre o Método de Pesquisa e o Ciclo PDCA ................................. 31
4.4 Coleta de Dados ........................................................................................... 32
4.5 Análise de Dados .......................................................................................... 33
4.6 Realização da Pesquisa Ação ...................................................................... 33
4.6.1 Fase de Planejamento: determinação das causas raízes e
contramedidas ....................................................................................................... 33
4.6.2 Fase de Execução .................................................................................. 34
4.6.3 Fase de Monitoramento .......................................................................... 34
4.6.4 Fase de Avaliação .................................................................................. 34
5 RESULTADOS ........................................ ...................................................... 36
5.1 Fase de Planejamento .................................................................................. 36
5.1.1 Bases líquidas de maquiagem abordadas no projeto ............................. 36
5.1.2 Análise da extensão do problema: Matriz é, não é ................................. 38
5.1.3 Mapeamento do processo: SIPOC ......................................................... 39
5.1.4 Análise de causa raiz: Diagrama de Ishikawa ........................................ 40
5.2 Fase de Execução ........................................................................................ 41
5.2.1 Alteração da Prescrição Industrial (PI) .................................................... 43
5.2.2 Implantação do Software de correção de cor On Color .......................... 44
5.2.3 Reciclagem dos Treinamentos ............................................................... 49
5.2.4 Capacidade de Homogeneização dos misturadores .............................. 49
5.2.5 Análise de pigmentos no recebimento .................................................... 50
5.2.6 Análise de dispersão do pigmento .......................................................... 50
5.3 Fase de Monitoramento ................................................................................ 52
5.4 Fase de Avaliação ........................................................................................ 54
6 CONCLUSÕES .............................................................................................. 55
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ...................................................................... 56
15
1 INTRODUÇÃO
Diversos setores da indústria vivenciam uma fase de alta competitividade pelo
mercado consumidor. Na tentativa de sobreviver e vencer num ambiente tão
desafiador, as organizações tentam se aprimorar e atender às expectativas do
cliente.
As empresas precisam entender melhor o mercado consumidor e, também,
os concorrentes, para então, adquirir recursos e tecnologia necessários para
obtenção de produtos mais competitivos. De acordo com Marino (2006), faz-se
necessário buscar a Gestão da Qualidade, que consiste “num modo de
organização das empresas para garantir produtos e serviços com qualidade”,
atendendo as especificações técnicas e ao menor custo possível (MARINO,
2006).
A atual situação de competividade força as empresas a rever suas
estratégias de ação para atender padrões cada vez melhores de qualidade. A
pressão e as exigências do mercado consumidor estão direcionando as empresas
a serem mais flexíveis e inovadoras (MARINO, 2006).
Dentro desse contexto de mudanças em prol de melhorias, as organizações
vêm implantando técnicas e ferramentas necessárias para a Melhoria Contínua,
promovendo o aperfeiçoamento repetitivo e replicável dos processos. Mesquita e
Alliprandini (2003) definem a Melhoria Contínua como um “processo de resolução
de problemas”, através do qual as empresas tem liberdade para determinar os
melhores métodos de aplicação.
O objetivo deste trabalho foi identificar oportunidades de melhoria no
processo de fabricação de bases líquidas de maquiagem em uma indústria de
cosméticos. O foco foi à etapa de correção de cor e o uso de técnicas de Melhoria
Contínua e do ciclo de Deming (PDCA).
Os Objetivos específicos foram:
• Utilizar a metodologia PDCA como ferramenta para direcionar as atividades
necessárias de forma lógica e replicável;
• Apurar e analisar os problemas que implicam no alto tempo de correção de
cor em bases líquidas de maquiagem;
16
• Implantar melhorias no processo de fabricação e correção de cor de bases
líquidas de maquiagens, visando ganho de produtividade e maior
confiabilidade nas liberações de cores;
• Analisar os resultados e confrontá-los com os objetivos e metas propostas.
Este trabalho foi realizado na fábrica de maquiagens de uma empresa de
cosméticos, e alguns dos obstáculos encontrados foram limitações para alocação
de recursos financeiros e de pessoas.
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2 QUALIDADE
2.1 Gestão para Qualidade Total
Segundo a American Society for Quality Control “a Qualidade é a totalidade
dos atributos e características de um produto ou serviço que podem satisfazer as
necessidades explícitas ou implícitas dos clientes”. A Gestão da qualidade busca
identificar a necessidade do cliente e transformar essa necessidade em produtos
ou serviços, fortalecendo cada vez mais a interface entre as empresas e clientes
(SILVA; SARAIVA, 2012).
A Gestão da Qualidade total está atrelada a três áreas de ação: Sistema da
Qualidade; Mobilização, comunicação e capacitação dos recursos humanos e
Melhoria Contínua. O Sistema da Qualidade é responsável por revisar e
padronizar os procedimentos a fim de atender às necessidades da empresa e
estar em conformidade com as normas da série ISO 9000:2008. Tornando
possível melhorar um processo já existente, e também, garantir que a melhoria
seja implantada e corretamente seguida (MARTINS; TOLEDO, 1998).
De acordo com Carvalho (2011), “a norma ISO 9000:2008, reconhecida
internacionalmente, é genérica, não é uma norma de produto, mas se aplica a
qualquer ramo da manufatura ou prestação de serviços”. (CARVALHO, 2011).
Carvalho (2011) afirma que “quem não for eficaz e oferecer
produtos/serviços de qualidade, dificilmente se sustentará no mercado”
(CARVALHO, 2011). Apenas manter os padrões de desempenho da empresa não
garante a sua sobrevivência no atual mercado competitivo. É necessário revisar a
conduta e procedimentos utilizados, sempre em busca de melhorias. As ações de
Melhoria Contínua trazem incrementos a nível macro e pontual, dependendo da
necessidade da empresa e alocação de recursos (MARTINS; TOLEDO, 1998).
18
2.2 Melhoria Contínua
O termo Melhoria Contínua é bastante utilizado, principalmente como
consequência da implantação da Qualidade Total, mas também está relacionado
a outros temas, como por exemplo, a Lean Production. Attadia (2003) conceitua
Melhoria Contínua como um processo focado na inovação incremental e que
envolve toda a organização, sendo que “para ser efetiva, a melhoria contínua
precisa ser administrada como um processo estratégico com foco no longo prazo”
(ATTADIA, 2003).
As atividades que promovem mudanças ou rupturas nos padrões,
associadas ao controle e implantação de melhorias, constituem a base do
processo de melhoria contínua, de maneira a contribuir com o desempenho da
empresa. A busca por melhorias é um processo sistemático que deve utilizar uma
metodologia científica estruturada, capaz de planejar, identificar as causas do
problema, analisar os resultados e padronizar os sucessos. O processo de
Melhoria Continua é repetitivo, a ação é realizada várias vezes com o propósito
de buscar soluções ou melhorias em processos já existentes. “O ciclo PDCA é um
método que permite que esforços sistemáticos e iterativos de melhoria” tragam os
resultados ou metas esperados (ATTADIA, 2003).
Através do ciclo PDCA, pode-se atuar em diferentes frentes de Melhoria
Contínua: “manutenção da performance atual, melhoramento incremental dos
processos existentes e transformação ou mudança dos processos” (ATTADIA,
2003).
Dentro deste contexto, pode-se dizer que a Melhoria Contínua funciona
como um método de renovação empresarial que depende de todos os envolvidos.
Uma empresa, mesmo pequena ou automatizada, é construída pelas pessoas
que realizam cada atividade. Dessa maneira, a Melhoria Contínua faz sentido e
traz resultados quando alinhada ao objetivo de todos os colaboradores e demais
interessados no sucesso do negócio. Portanto, é importante motivar e capacitar
os funcionários, a fim de gerar conhecimento e ações (MARTINS; TOLEDO,
1998).
19
2.3 O ciclo PDCA
O ciclo PDCA é uma técnica utilizada, principalmente, para otimização de
processos, pode ser facilmente aplicada para resolver problemas do dia a dia,
ajudar no processo de tomada de decisão e conduzir iniciativas de melhoria. O
PCDA visa pensar em atividades que saem da gestão da rotina focando em
melhorar e perpetuar mudanças no processo.
O Ciclo PDCA (do inglês, Plan – Do – Check - Act), também conhecido
como ciclo de Deming, é um modelo de melhoria contínua da qualidade que
consiste de uma sequência lógica de quatro etapas repetitivas para a melhoria
contínua e aprendizagem: Plan (planejar), Do (fazer), Check or Study (verificar) e
Act (agir). Sua origem pode ser rastreada até o especialista em estatística, Walter
A. Shewhart, que na década de 1920, introduziu o conceito de Plan (planejar), do
(fazer) e See (ver). Mais tarde, o guru da qualidade e renomado estatístico,
Edward W. Deming modificou o ciclo de Shewhart para: planejar, fazer, estudar e
agir, ciclo PDCA. JM Juran e Deming, ambos chamados gurus da qualidade,
foram para o Japão, como parte das forças de ocupação dos aliados após a
Segunda Guerra Mundial, onde Deming ensinou vários métodos de melhoria da
qualidade para os japoneses, incluindo o uso de estatística e do Ciclo PDCA
(ISIXSIGMA, 2014).
No ciclo PDCA, Plan significa planejar. Essa é a etapa que visa definir um
novo padrão para atingir metas de qualidade, custo, entrega, entre outros
(WERKEMA, 1996). Planejar significa esclarecer o problema e dividi-lo,
estabelecer metas e objetivos, analisar as causas raízes e desenvolver as contra
medidas.
Do significa fazer, essa é a etapa de execução do PDCA, que consiste na
implantação das contramedidas, acompanhamento do progresso a partir de
relatórios para coleta de dados, os quais serão utilizados na etapa seguinte
(WERKEMA, 1996).
Check quer dizer verificar. Corresponde à etapa de monitoramento dos
resultados, ou seja, será feita a análise da efetividade das ações de mudança que
foram implantadas. Caso o resultado seja negativo, e a meta não foi atingida,
deve-se fazer uma nova análise, girar novamente o ciclo PDCA para analisar o
20
que foi planejado, executado e os resultados obtidos, bem como apurar a razão
pela qual a meta não foi atingida e planejar uma nova proposta (WERKEMA,
1996).
Act significa agir, ou seja, diante da eliminação definitiva das causas, as
mudanças de sucesso devem ser padronizadas e devem-se procurar
oportunidades de replicação para trabalhos futuros (WERKEMA, 1996).
2.4 Ferramentas da qualidade utilizadas junto ao ci clo PDCA
Essa seção irá identificar as ferramentas que podem ser utilizadas para
auxiliar o andamento e cumprimento das atividades ao longo das quatro etapas
do ciclo PDCA.
2.4.1 Fase de Planejamento ( Plan)
• Matriz É, Não É: ajuda a definir um rumo para investigação do problema, o
escopo de ação do projeto e a extensão do problema; foca o time em questões
que devem ser levantadas primeiro e documenta toda informação conhecida
sobre o problema.
• SIPOC (do inglês, “Supplier, Input, Process, Output, Customer”): ferramenta que
auxilia no desenvolvimento e elaboração de uma sequência lógica de ações com
foco no cliente; o conceito do SIPOC é utilizado para ajudar no desenvolvimento
de cada etapa do processo e do mapa de processo de alto nível.
O SIPOC é uma ferramenta que proporciona o mapeamento do processo,
identificando quais são os fornecedores (Suppliers), os componentes que entram
no processo (Input). Além disso, é levado em conta o detalhamento do processo
como foco do estudo (Process), as saídas do processo (Output) e os clientes
21
envolvidos (Costumers) (TORRES; EIRO, 2013). A Figura 1 representa o conceito
exposto:
Figura 1 - Representação SIPOC adaptado
Fonte: Tracy (2011)
• Diagrama de Ishikawa: tem como objetivo providenciar a visualização de todas as
possíveis causas ou fontes de um problema específico, através das principais
entradas do processo. Também é conhecido por Espinha de Peixe e Diagrama de
Causa e Efeito, conforme ilustrado na Figura 2:
Figura 2 - Estrutura do Diagrama de Ishikawa
Fonte: Bastiani e Martins (2012)
22
2.4.2 Fase da Execução ( Do)
• 5 Porquês: ferramenta simples de resolução de problemas, consiste em formular
a pergunta “Por quê” até cinco vezes em cima das causas potencias priorizadas
no Diagrama de Ishikawa, afim de reverter a fonte de um problema em causa raiz
real. Nem sempre é necessário formular cinco perguntas, o objetivo é reverter o
problema em uma causa.
• 5W2H: ferramenta simples e bastante útil na montagem de planos de ação para
combater as causas dos problemas, com a finalidade de melhoria do processo;
método que consiste em fazer questionamentos sobre o processo a fim de
esgotar todos os assuntos relacionados a ele; refere-se a uma sigla em inglês, na
qual 5 questões iniciam-se com a letra “w” e 2 iniciam-se com a letra “h”.
O 5W2H pretende responder essas 7 questões: Why? What? Who? When?
Where? How? E How much? (Por que? O que? Quem? Quando? Onde? Como?
E quanto?). Ferramenta utilizada para identificar os relacionamentos entre as
causas e a hierarquia (NADAE, et al., 2009).
• Matriz Esforço versus Impacto: ferramenta utilizada para avaliar cada causa que
for priorizada em um projeto, quais são aquelas em que é válido tomar ações para
reduzir os defeitos no processo, coletar os dados para as análises e empreender
recursos (tempo, dinheiro, pessoas). A Figura 3 representa o conceito exposto:
Figura 3 - Estrutura da Matriz Esforço versus Impacto
Fonte: Autora
23
2.4.3 Fase da Verificação ( Check)
• Cartas de Controle de Processo: ferramenta estatística, Gráficos de Controle, que
distribui “dados de modo a permitir a visualização do estado de controle de um
processo e o monitoramento, quanto à locação e disposição, de itens de controle
do processo” (WERKEMA, 1996). O Gráfico de Controle representa um conjunto
de pontos (amostras), que estão ordenados no tempo, delimitados por linhas
horizontais, chamadas: LSC (Limite Superior de Controle) e LIC (Limite Inferior de
Controle). Estas linhas determinam o Padrão Natural de Variação de um
processo, ou seja, a faixa de variação devido à influência das causas comuns,
previsíveis.
2.4.4 Fase da Avaliação ( Act)
Nessa etapa deve ser feita a estruturação dos processos de sucesso e
compartilhamento do que foi procedente. É necessário prever se a incorporação
contínua das mudanças será eficaz e se haverá replicação dos treinamentos e
conhecimento para novas pessoas atuando no processo. Depois de consolidadas
as mudanças, deve-se redigir o procedimento que estabelece as novas
responsabilidades e detalhes referentes à execução.
Caso o objetivo do ciclo PDCA não seja alcançado é necessário retomar as
atividades, tentando identificar os problemas que persistem e suas causas
potenciais.
24
3 COSMÉTICOS E SUAS ESPECIFICIDADES
Em paralelo ao desenvolvimento das áreas de necessidades básicas, como
saúde, educação, alimentação e vestuário, o aumento do poder aquisitivo de
parte da população faz com que, cada vez mais, homens e mulheres se
preocupem com a higiene pessoal e aparência (GALEMBECK, 2011).
Atualmente, a indústria de cosméticos assume papel de importância na
economia de vários países, incluindo o Brasil. Pesquisa, desenvolvimento,
produção e comercialização de cosméticos oferecem perspectivas promissoras,
uma vez que a exigência e a necessidade do mercado são cada vez maiores
(GALEMBECK, 2011).
De acordo com Galembeck (2011), “cosméticos são substâncias, misturas ou
formulações usadas para melhorar ou para proteger a aparência ou o odor do
corpo humano”.
A definição e tipos de produtos classificados como cosméticos varia de
acordo com a legislação de cada país.
“Cosméticos no Brasil são controlados pela Câmara Técnica de Cosméticos da ANVISA (CATEC/ANVISA) e pela Resolução RDC nº. 211, de 14 de julho de 2005. A definição oficial de cosméticos adotada por essa Câmara compreende todos os produtos de uso pessoal e perfumes que sejam constituídos por substâncias naturais ou sintéticas para uso externo nas diversas partes do corpo humano – pele, sistema capilar, unhas, lábios, órgãos genitais externos, dentes e membranas mucosas da cavidade oral – com o objetivo exclusivo ou principal de limpá-los, perfumá-los, alterar sua aparência, corrigir odores corporais, protegê-los e/ou mantê-los em bom estado. Os produtos do setor são divididos em 4 categorias e 2 grupos de risco, de acordo as Resoluções 79/2000 e 335/1999” (GALEMBECK, 2011).
As formulações de cosméticos são complexas e utilizam uma ampla
variedade de matérias-primas. O produto acabado deve atender a uma série de
propriedades além de apresentar performance coerente com a especificação e
com o valor do produto (GALEMBECK, 2011). As bases líquidas de maquiagem e
os pigmentos utilizados em suas formulações são objeto de estudo do presente
trabalho. As chamadas Bases líquidas de maquiagem são um cosmético para
embelezamento por cobertura das imperfeições da pele e também podem possuir
fator de proteção solar, hidratação, dentre outras funções.
25
3.1 Bases Líquidas de Maquiagem
As bases líquidas de maquiagem, foco de estudo deste trabalho, se referem
ao produto acabado utilizado para cobrir ou disfarçar as imperfeições da pele.
Essas bases são emulsões, geralmente os óleos são utilizados como matriz das
formulações, já que muitas substâncias utilizadas em cosméticos são insolúveis
em água. Outros ingredientes são aquosos ou pré-dissolvidos em água, portanto
haverá formação de emulsões. As emulsões podem ser dos ingredientes na
matriz (água/óleo) ou da matriz nos ingredientes (óleo/água), a estrutura dessas
emulsões está ilustrada na Figura 4 (GALEMBECK, 2011).
Figura 4 - Estrutura das emulsões adaptado
Fonte: Gomes et al. (2004, p.132)
Bases Líquidas na forma de emulsão água em silicone ou em óleo
(água/óleo) possuem excelente deslizamento na pele; melhor cobertura que
emulsões óleo/água; textura sedosa pós-aplicação; boa durabilidade; e a
funcionalidade do produto pode variar de hidratante a absorvente de óleo (do
inglês, oil free) (informação verbal)1.
Bases Líquidas na forma de emulsão óleo em água são facilmente
removidas depois da aplicação; espalham na pele com facilidade; apresentam
uma sensação mais refrescante que emulsões água/óleo, porém a performance
do produto é inferior (informação verbal)2.
1 Informação fornecida pela empresa de Cosméticos, em 2014. 2 Informação fornecida pela empresa de Cosméticos, em 2014.
26
A base líquida é uma complexa emulsão constituída por três fases: aquosa,
oleosa e sólida. A fase sólida é constituída basicamente por pós, como por
exemplo, os pigmentos, responsáveis pela cor do produto final. Os pigmentos
representam cerca de 8% da formulação de bases líquidas, geralmente se
tratando de substâncias naturais e suscetíveis à variação de tonalidade. Essas
variações, não só de tonalidade, mas também de espessura, dentre outras
características, devem ser bem administradas no processo de fabricação, a fim de
evitar problemas com o produto final (informação verbal)3.
3.2 Pigmentos
Antes de definir pigmentos, é preciso entender o que é cor. De acordo com
Farkas (2012), “cor é uma palavra que descreve uma distribuição irregular da
energia radiante, visível, que impressiona os olhos, partindo de uma fonte de luz e
refletindo nos objetos”.
Os pigmentos têm função de coloração em cosméticos e estão presentes
em todos aqueles que necessitam de cor. Exemplos de pigmentos naturais são:
Dióxido de Titânio e Óxido de Zinco (branco), Negro de Fumo (preto), Índigo
(azul), Clorofila (verde), Carmim (vermelho), Euxantina (amarelo) e Açafrão
(laranja) (GALEMBECK, 2011).
Essencialmente, o pigmento é um material corante sólido e finamente
dividido, o qual deve ser insolúvel no meio de interesse, sendo incorporado a esse
meio na forma de uma dispersão sólida. É importante ressaltar que o papel ótico
dos pigmentos é bem mais amplo que simplesmente fornecer cor ao produto, ele
também desempenha papel decisivo na transparência, opacidade e brilho. Em
adição, o pigmento também pode assumir uma variedade de outras propriedades
dentro da formulação, como por exemplo, fator de proteção solar (CHRISTIE, et
al., 2000)
Galembeck (2011) define pigmento da seguinte maneira:
“...substância química que absorve seletivamente a luz natural, refletindo-a em um determinado comprimento de onda, ou seja, em uma cor específica. Pigmentos e corantes podem ser
3 Informação fornecida pela empresa de Cosméticos, em 2014.
27
inorgânicos, como o dióxido de titânio ou o óxido de ferro, ou orgânicos, como o azul de metileno. Podem ser obtidos de fontes naturais (rochas, minérios, flores, folhas, cascas de árvores, sementes) ou sintetizados por diferentes mecanismos de reações orgânicas. Corantes e pigmentos determinam diretamente as características de cor e, portanto, a sensação de beleza. São componentes caros e bastante controlados, dentro de uma formulação”.
3.3 Colorimetria e Aparência
“ Colorimetria é a ciência da medida de cores que estuda e quantifica como o
sistema visual humano percebe a cor”. A cor é importante para diferentes setores
industriais, como por exemplo, tintas, automotivos, materiais têxteis, plástico,
cosméticos, vidro, dentre outros. Dessa forma, a Colorimetria é a técnica que
permite mensurar as diferenças entre padrão e amostra, bem como dar diretrizes
para correções de cores, permitindo um bom andamento do processo e
confiabilidade na liberação de cores (FARKAS, 2012).
Dentro deste contexto, atualmente, é imprescindível ter conhecimento sobre
cor para atuar no mercado de forma competitiva, atender a normas internacionais
de qualidade e ser capaz de produzir cores variadas. De acordo com Farkas
(2012), “com a sofisticação dos mercados e as exigências crescentes dos
consumidores não é mais possível controlar a qualidade da cor e da aparência
dos produtos apenas visualmente, a olho nu”. As empresas estão em constante
busca de um processo produtivo capaz de inspecionar bem seus produtos,
eliminando chances de devoluções e demais insatisfações do cliente. Para atingir
esses objetivos, as técnicas devem ser aprimoradas, o olho humano está sujeito a
falhas e interferências do meio onde a avaliação é realizada. Portanto, é
importante adquirir equipamentos capazes de realizar análises mais robustas da
cor, como por exemplo, espectrofotômetros, goniofotômetros, densiômetros,
dentre outros (FARKAS, 2012).
As análises técnicas são importantes, mas o olho humano é imprescindível.
O Teste de Acuidade Visual, em acordo com a norma internacional ASTM-D1729,
é um teste de distinção cromática e possui validade de um ano, também
conhecido como Farnsworth-Munsell – Hue Test. O teste é aplicado para avaliar a
28
capacidade do indivíduo para diferenciar cores. A aplicação do teste é uma ótima
forma de criar grupos capazes de perceber, visualmente, pequenas alterações de
cor e atuar em atividades de correção durante o processo e/ou liberações do
produto acabado (FARKAS, 2012).
Direcionando o estudo para necessidade do trabalho, será apresentada uma
breve explicação sobre o Sistema Hunter LAB, que se trata de uma escala de
medida de cor, futuramente empregada no processo de correção de cor de Bases
Líquidas de Maquiagem.
A linguagem CIE LAB mede a diferença de cor através de escalas de cores
oponentes L*, a*, b*, baseada na aplicação de uma transformação de origem
cúbica, referentes às coordenadas X, Y e Z (FARKAS, 2012, apud CIE 1976),
conforme ilustrado na Figura 5:
Figura 5 - Cores no Sistema L, a, b
Fonte: Globalspec (2014)
“A coordenada de L determina e quantifica a luminosidade, “a” quantifica a
variação das cores do verde para o vermelho e a coordenada “b” a variação de
azul para amarelo” (FARKAS, 2012). Através dessas três coordenadas, pode-se
posicionar uma cor no Espaço LAB e realizar comparações com o valor de uma
amostra e de um padrão. Dessa maneira, é possível mensurar as diferenças entre
padrão e amostra nas coordenadas e também os deltas de variação. Por meio
dos valores de delta, identifica-se a tendência da amostra em relação ao padrão,
29
por exemplo, se a amostra está mais escura, mais esverdeada ou mais
amarelada que o padrão, dente outras comparações (FARKAS, 2012).
A análise L*a*b* pode ser utilizada como parâmetro para especificação e
liberação de cores, entretanto, existem parâmetros ainda mais avançados e
confiáveis e a análise deve ser sempre acompanhada da avaliação realizado pelo
olho humano (FARKAS, 2012).
Os instrumentos mais utilizados para avaliação de cor são os
Espectrofotômetros e os Colorímetros. “O espectrofotômetro fornece o
comprimento de onda de cada unidade da energia radiante de todo os espectro
visível enquanto o colorímetro só informa um valor médio da energia radiante de
cada cor primária. Os dados da energia espectral fornecida podem ser utilizados
para calcular a cromaticidade CIE de uma cor, entretanto o espectrofotômetro é
mais preciso e fornece resultados mais completos” (FARKAS, 2012).
30
4 METODOLOGIA
4.1 A empresa
O projeto foi realizado em uma empresa brasileira voltada para o mercado
de higiene pessoal, cosméticos e fragrâncias, líder no mercado nacional e que
está presente na Argentina, Chile, México, Peru, Colômbia, Bolívia e França.
Entre o Brasil e as operações internacionais, a empresa conta com
aproximadamente sete mil colaboradores, trabalha em parceria com mais de
cinco mil fornecedores e terceiros (empresas que fabricam produtos em seu
nome), além de 32 comunidades fornecedoras e 3.100 famílias, que extraem os
insumos da sociobiodiversidade utilizados em seu portfólio.
A sede administrativa, o Centro Global de Inovação e as três fábricas,
estão localizadas na região sudeste do Brasil.
4.2 Método de Pesquisa
O objetivo desta sessão é definir a metodologia de pesquisa que foi utilizada
e entender sua funcionalidade, uma vez que a escolha do método de pesquisa é
importante para se atingir o embasamento científico adequado. O projeto em
estudo trata-se de uma Pesquisa Ação, conforme Tripp (2005), o objetivo desta
metodologia é compreender o rotineiro, a fim de identificar as oportunidades,
melhorar o processo e aprender com a mudança.
A Pesquisa Ação é um método de pesquisa que sempre se inicia com a
identificação de um problema. Este método visa trazer soluções para questões
rotineiras, a partir da análise sistemática, continuada e fundamentada na pesquisa
científica (TRIPP, 2005). A Figura 6 representa um diagrama das quatro fases
básicas de uma pesquisa ação.
31
Figura 6 - Representação em quatro fases do ciclo básico da pesquisa-ação
Fonte: Tripp (2005, p 446)
Este ciclo da Pesquisa Ação (Figura 6) revela que se deve planejar,
implantar, descrever e avaliar as mudanças que visam melhorar alguma atividade
do dia a dia. De acordo com Tripp (2005), a pesquisa ação é uma iniciativa pró-
ativa em relação às mudanças, buscando ações estratégicas baseadas na
pesquisa e na avaliação do problema para identificar oportunidades e
compreender o processo. Dessa maneira, o uso da metodologia exige ação tanto
na rotina quanto na pesquisa científica (TRIPP, 2005).
Portanto, nesse trabalho, uma revisão bibliográfica foi feita com o intuito de
contextualizar o problema e as metodologias que podem ser utilizadas para
esclarecê-lo e para desenvolver contramedidas. A metodologia de pesquisa ação,
associada ao ciclo PDCA foram diretrizes para identificar oportunidades no
processo de fabricação de bases líquidas de maquiagem, sendo a fase final do
projeto, analisar os resultados obtidos confrontando com as expectativas que
foram predeterminadas.
4.3 Sinergia entre o Método de Pesquisa e o Ciclo P DCA
Assim como o Ciclo PDCA, a Pesquisa Ação acontece de maneira cíclica e
possui fases definidas. De acordo com Mello (2012), a Pesquisa ação pode ser
dividida em cinco fases: “coletar dados, analisar dados e planejar ações,
32
implementar ações; avaliar resultados e gerar relatório” (MELLO et al., 2012).
Esta proposta de Mello et al (2012) contem uma fase a mais que Tripp (2005),
isso porque o primeiro autor destaca claramente a fase de coleta de dados. As
cinco fases da proposta de Mello et al (2013) podem ser relacionadas com a
lógica do ciclo PDCA, a ferramenta da qualidade que direcionou o projeto em
questão. O Quadro 1 apresenta o alinhamento do método de Pesquisa Ação com
o PDCA.
Quadro 1 – Relação entre as atividades da Pesquisa Ação e do ciclo PDCA
Fonte: Autora
4.4 Coleta de Dados
A coleta de dados foi realizada a partir da documentação existente,
revisando os procedimentos de fabricação das bases líquidas, a fim de descobrir
possíveis gaps ou falta de padronização dos processos.
Foi realizado um levantamento no sistema SAP4, sistema que armazena
dados sobre todos os lotes de bases líquidas produzidas e demais produtos. A
partir desses dados foi possível estudar o tempo gasto no processo de correção
de cor e os resultados das análises do espectrofotômetro para liberação do
produto.
4 SAP (Sistemas, Aplicativos e Produtos para processamento): software para armazenamento de dados.
33
Grupos multidisciplinares (fabricação, manutenção, engenharia, qualidade,
desenvolvimento de fórmula, dentre outros), liderados pela Qualidade, foram
responsáveis por gerar discussões para formação do “brainstorm”, com o objetivo
de definir as possíveis causas dos problemas no processo.
O acompanhamento do processo de fabricação das bases líquidas de
maquiagem, da correção de cor e das análises realizadas durante processo e
liberação do produto também foi realizado com o objetivo de aumentar a
compreensão do processo.
4.5 Análise de Dados
Todos os dados coletados foram analisados para dimensionar e
compreender o problema, possibilitando a definição da meta do projeto e as
causas potenciais que geram o problema.
Em grupo, as causas potenciais foram analisadas para determinar os pontos
críticos, visando definir as causas raízes que resultam no alto tempo de correção
e liberação incorreta da cor final do produto. Para cada causa raiz foi criada uma
ação de contramedida.
Nessa etapa, os procedimentos de fabricação e metodologias de análise do
produto final foram revisados, a fim de identificar divergências e oportunidades de
melhoria nos mesmos.
4.6 Realização da Pesquisa Ação
4.6.1 Fase de Planejamento: determinação das causas raízes e
contramedidas
A fase de planejamento do PDCA usou às ferramentas Matriz é/não é,
SIPOC e Diagrama de Ishikawa. Estas ferramentas da Qualidade auxiliaram na
determinação do escopo do projeto, no mapeamento do processo e na definição
34
das causas e/ou problemas potenciais, respectivamente. Dentre as possíveis
causas identificadas, o projeto focou em cinco causas principais priorizadas em
consenso com equipe.
4.6.2 Fase de Execução
A fase de execução compreende a segunda etapa do ciclo PDCA, “do” ou
fazer. A ferramenta 5 Porquês foi utilizada na análise das causas raízes e
determinação das contramedidas, que são as ações que a equipe do projeto
implementou para reverter o problema.
As contramedidas foram organizadas de acordo com as perguntas da
ferramenta 5W2H, surgindo assim o plano de ação estruturado. O foco principal
foi diminuir o tempo da correção de cor das bases, de maneira que ocorresse um
ganho de produtividade e confiabilidade na liberação do produto final.
4.6.3 Fase de Monitoramento
O monitoramento foi iniciado assim que as primeiras ações de melhoria
foram implantadas. O intuito foi acompanhar a evolução do projeto a partir dos
dados gerados. Os principais pontos de atenção foram: o tempo gasto nas
correções de cores das bases líquidas e os resultados obtidos a partir de análise
no espectrofotômetro para liberação da cor final.
4.6.4 Fase de Avaliação
A partir da primeira ação do projeto foi iniciado o monitoramento da meta,
considerando um tempo mínimo de seis meses. Constatado sucesso das ações e
consequente atingimento da meta estabelecida, o próximo passo foi garantir
efetividade das mudanças e identificar oportunidades de replicação das ações
para outras áreas da fabricação.
35
Caso a meta do projeto não fosse alcançada, seria necessário identificar as
anomalias que persistem no processo, analisar as causas potenciais novamente e
verificar se algum ponto crítico não foi levado em consideração, caracterizando
assim, a última fase do ciclo PDCA, agir em cima daquilo que não deu certo ou
não teve o resultado esperado.
36
5 RESULTADOS
O projeto foi iniciado com base nos dados de produção do ano de 2013,
quando foram produzidos 525 lotes dos quatro diferentes tipos de base líquida de
maquiagem abordada no projeto. O tempo médio de correção de cor desses lotes
foi de 07h17min, sendo que, o tempo de fabricação para o processo de mistura é
de duas horas e, para o processo direto, é de quatro horas.
O tempo de processo e utilização da mão-de-obra estava muito acima do
esperado e planejado. Eliminar a correção de cor não era uma opção viável diante
da forma de produção e variação inevitável entre lotes de pigmentos. Dentro
desse contexto a meta estipulada para o projeto foi redução de 30% (05h06min)
do tempo gasto nas correções de cores e redução de 30% das reclamações de
consumidor em relação à cor do produto final.
As metas foram estipuladas diante da necessidade de liberar os
equipamentos para produção de outros produtos ou mais lotes, e também,
melhorar os indicadores de qualidade do produto final.
Os resultados obtidos após implantação das contramedidas foram listados
conforme lógica da metodologia PDCA, ou seja, obedecendo as suas etapas para
organização dos dados.
5.1 Fase de Planejamento
5.1.1 Bases líquidas de maquiagem abordadas no proj eto
O objetivo do projeto foi estudar a produção apenas da categoria Base
Líquida de maquiagem. A empresa produz quatro diferentes tipos de bases
líquidas, que doravante são identificadas por base A, B, C e D (Quadro 2). O que
diferencia uma base da outra são a tecnologia da fórmula, o tipo de emulsão, o
tipo de processo e os pigmentos utilizados. Todas as bases utilizam quatro cores
37
de pigmento (branco, amarelo, vermelho e preto), entretanto os pigmentos variam
em qualidade e composição da fórmula.
Quadro 2 - Tipos de base líquida de maquiagem Base A B C D
Tipo da emulsão A/O A/O O/A O/A
Processo Mistura Direto Mistura Mistura
Quantidade de tons oito quatro oito três Fonte: Autora
Conforme ilustrado na Figura 4, página 25, existem dois tipos de emulsão
em bases líquidas de maquiagem. A água em óleo (A/O), correspondente às
bases A e B, na qual a maior parcela é oleosa e caracteriza um produto de melhor
performance e maior custo. O segundo tipo de emulsão é a óleo em água (O/A),
bases C e D, na qual a maior parcela é aquosa.
Os diferentes tons de uma base são misturas em diferentes proporções dos
pigmentos em pó ou das emulsões primárias, que são aquelas que contêm todos
os ingredientes da formulação de base A, B, C ou D, porém com apenas uma cor
de pigmento.
Na base B, que o processo é direto, a fabricação ocorre através da mistura
de todos os ingredientes da fórmula, incluindo os quatro pigmentos em pó,
conforme Figura 7.
Figura 7 – Fluxograma processo direto Base B
Fonte: Autora
38
No caso das bases A, C e D, o processo é uma mistura, ou seja, são
produzidas emulsões primárias que contenham apenas uma cor de pigmento de
maneira que a produção de um tom ocorra através da mistura das quatro
emulsões primárias, fluxograma da Figura 8. Apenas como exemplo, um tom da
base A, pode conter 60% da emulsão primária branca, 10% da vermelha, 15% da
amarela e 5% da preta.
Figura 8 – Fluxograma Processo de Mistura de Emulsões Primárias
Fonte: Autora
A base B contém uma tecnologia diferenciada que não permite a produção a
partir das emulsões primárias. Porém, a base B também passa por correção, por
isso quantidades pequenas de emulsões primárias da base B são produzidas
apenas para viabilizar a etapa de correção de cor. No caso das Bases A, C e D as
emulsões primárias utilizadas na fabricação dos tons, também são utilizadas na
etapa de correção de cor.
5.1.2 Análise da extensão do problema: Matriz é, nã o é
O Quadro 3 apresenta informações sobre a análise da extensão do
problema a ser corrigido, a partir da ferramenta “Matriz é, não é”. Os dados
39
obtidos foram utilizados para definir o escopo de atuação do projeto. Dessa forma,
definiu-se: 1) o foco do projeto: o processo de Fabricação das Bases A, B, C e D;
2) os limites de atuação: e neste caso, tudo que foi classificado como “NÃO É”, na
Matriz, não foi abordado e 3) a abrangência: fábrica de maquiagens, etapa de
correção de cor e liberação do produto final, classificados como “É”, na Matriz.
Quadro 3 – Dados da análise Matriz é, não é
NÃO É Diferenças
Nos demais produtos e pigmentos do recebimento
N/A
Demais desvios/defeitos N/A
Produtos realizados em terceiros e Full service
N/A
Nas demais etapas do processo
N/A
Antes de Janeiro de 2013 e após janeiro de 2014
N/A
Durante as demais fases do processo de fabricação
N/A
N/A N/A
N/A N/A
N/A N/A
N/A N/A
MATRIZ É, NÃO É
MATRIZ É, NÃO É É
Qual? Qual objeto?
Processo de fabricação: Bases A, B, C e D
Qual defeito? Alto tempo de correção de Cor em Bases e produto liberado
Quando?
Quando em horas ou dia?
No ano de 2013 (janeiro a dezembro)
Quando dentro do processo?
No momento da correção da cor
Onde?
Onde geograficamente?
Fábrica de maquiagens
Onde no objeto? No tempo de correção de Cor e liberação do produto
N/A: Não se aplica
Resultado final: O defeito é o alto tempo de correção de cor das bases citadas acima, na fabrica de maquiagens, para 70% dos lotes fabricados no ano de 2013.
Quanto?
Quantos objetos? 525 lotes
Quantos defeitos por objeto?
356 lotes
Como?
Algum padrão de ocorrência?
70% dos casos segundo levantamento do sistema SAP
Qual o tamanho do defeito?
2340 horas de tempo total de correção que correspondem à 70% do tempo total de fabricação
Fonte: Autora
5.1.3 Mapeamento do processo: SIPOC
A ferramenta SIPOC, ao contrário da Matriz é/não é, permite uma visão
ampla do processo, pois traz todas as etapas relevantes e vai além do escopo do
projeto, como por exemplo, leva em consideração a especificação de matérias
primas e o envase, como podem ser observados no Quadro 4. Entretanto, essa
análise também foi importante, já que cada uma das entradas relacionadas no
SIPOC foi discutida pela equipe do projeto. Essa discussão deu origem às causas
40
potenciais do problema/defeito, que foram, posteriormente, organizadas no
Diagrama de Ishikawa.
Quadro 4 – Dados da análise SIPOC S
FornecedoresI
EntradasP
ProcessoO
SaídasC
Clientes
1 Gestão de IngredientesEspecificação de matérias primas
Matéria prima pesada Fabricação
2 Físico Químico Matéria prima
3 EngenhariaPI - Prescrição Industrial
4 Pesagem Matéria prima Produto fabricado Envase5 Infra- estrutura Utilidades Análises Qualidade6 Engenharia Equipamentos Documentação Qualidade7 Manufatura Mão de obra
8Desenvolvimento de Fórmula
Especificação
9 Tecnologia da Informação Sistema
10 Fábrica/EngenhariaEquipamentos auxiliares
11 Engenharia Prescrição
12 FabricaçãoProduto final (antes do envase)
Produto acabado (envasado)
Consumidores
13 Armazém Vertical (AV) EmbalagemCheck List (CEP) resultados
Qualidade
14 Manufatura Mão de obra Ordem de Processo Qualidade
15 Engenharia EquipamentosAmostras Shelf e Microbiologia
Qualidade
Fabricar
Pesar
Envasar
Fonte: Autora
5.1.4 Análise de causa raiz: Diagrama de Ishikawa
O Diagrama de Ishikawa ou Espinha de Peixe foi utilizado para organizar o
brainstorm de toda a equipe do projeto e para dividir as possíveis causas segundo
a sua origem: materiais, máquina, método ou mão de obra, conforme mostrado na
Figura 9.
As causas destacadas em vermelho na Figura 9 foram priorizadas e
consideradas como principais causas raízes do problema. A priorização obedeceu
à abrangência do projeto, ao consenso obtido entre os integrantes da equipe e
aos custos de implementação da ação.
41
Figura 9 – Distribuição das causas potenciais no Diagrama de Ishikawa Análise das Causas
MATERIAIS MÁQUINAS
MÃO DE OBRAMÉTODOS
Alto tempo de correção em Bases
- Impossibilidade da utilização do sistema de recirculação de um dos misturadores.- Falha de amostragem, retirada pela parte superior da boca de visita (pode não estar homogêneo).- Falha na especificação de volume/capacidade do reator.- Infraestrutura inadequada (vapor e água gelada).- Falha na performance dos equipamentosde mistura.
- Variação de cor entre diferentes lotes de pigmentos.
-Metodologia de análise não robusta para identificação da abertura dos pigmentos (processo).-Falta de robustez na especificação das análises de cor no processo e no produto final.-Metodologia de análise visual não é robusta para liberação final.-Tempo de secagem (estufa) da amostra para análise visual da cor.- Variação no tempo de agitação do processo para abertura dos pigmentos - Falha no controle do teste de Acuidade Visual e outros.
- Falta de conhecimento de colaboradores.- Desvio de conduta.- Erro na pesagem de matérias primas.- Não acompanhamento integral do processo .- Cada manipulador adiciona as primárias de acordo com seu conhecimento durante o processo.
Fonte: Autora
5.2 Fase de Execução
A partir das causas raízes identificadas no diagrama de Ishikawa, a
ferramenta 5 Porquês ajudou a esclarecê-las melhor e a definir uma ação
específica (contramedida), conforme Quadro 5. Em seguida, a ferramenta 5W2H
auxiliou na construção do plano de ação com prazos e líderes definidos.
42
Quadro 5 – Análise dos 5 Porquês O que? Por quê? 1 Por quê? 2 Por quê? 3 Por quê? 4 Causa Raiz Contramedida
Variação de cor entre diferentes lotes de pigmentos.
Porque atualmente as análises dos pigmentos são realizadas visualmente no Controle de Qualidade
Porque a análise de forma robusta exige desenvolvimento de metodologia, investimentos em equipamentos e consultoria.
Não existe metodologia de análise eficaz para liberação de pigmentos.
Alertar para necessidade de criação de metodologia para liberação de pigmentos.
Metodologia de análise não robusta para identificação da abertura dos pigmentos (processo).
Porque existe falha na identificação da abertura do pigmento (Primárias) durante o processo de fabricação.
Não existe uma metodologia robusta para identificar a dispersão do pigmento.
Desenvolver metodologia objetiva para avaliar a dispersão do pigmento.
Falta de robustez na especificação das análises de cor no processo e no produto final.Metodologia de análise visual não é robusta para liberação final
Porque a análise de liberação final do produto é realizada visualmente.
Porque é o único método de avaliar cor disponível no momento.
Porque o range dos resultados fornecidos pelo equipamento espectrofotomêtro não proporcionam acertividade na liberação de cor.
Porque mesmo o resultado estando dentro da variação indicada, visualmente verifica-se que a cor está diferente do padrão.
Não existe especificação de range mínimo e máximo acertivo para liberação das cores de bulks através do espectrofotometro.
Implantação do software de correção de cor, desenvolver metodologia de análise e criar banco de dados. Criação de IT ou MA para instruir o uso do software durante a correção de cor.
Porque cada manipulador adiciona as primárias de acordo com seu conhecimento durante o processo.
Não existe informação na folha PI sobre o corte inicial de primárias de cores escuras (preta e vermelha) durante a fabricação para misturas de cor.
Incluir na PI informações sobre corte de 30% das primárias preta e vermelha no início do processo de mistura de cor.
Alguns manipuladores não possuem experiência no processo de correção de cor
Garantir que o manipulador em aprendizado passe um tempo maior com um tutor para adquirir experiência.
Falta um processo estruturado de disponibilização e reciclagem dos treinamentos para realizar as análises durante o processo e liberação.
Reciclar os treinamentos dentro do período de um ano.
Falha na especificação de volume/capacidade do reator. Falha na performance dos equipamentos.
Porque não existe um limite máximo de tamanho de lote em correção
Não existe um estudo de homogeinização do processo para volumes maiores
Após realização da contra medida "corte das primarias": definir os volumes e capacidade dos reatores.
Falta de conhecimento de colaboradores.
Fonte: Autora
43
O Quadro 6 apresenta o Plano de Ação obtido através da ferramenta 5W2H.
As perguntas “Quanto?” (How much?) e “Quando?” (When?) foram omitidas
porque as ações já foram finalizadas e os custos não serão discriminados.
Quadro 6 – Plano de Ação resumido How? Como? What? O que? Who? Quem? Where? Onde? Why? Porque?
Ação / Contramedida Objeto da ação Responsável Local d a ação Porque será feito / Causa Raiz
Colaboradores (Fabricação)
Porque falta um processo estruturado de disponibilização e reciclagem dos treinamentos para realizar as análises durante fabricação e liberação do produto.
Garantir que o manipulador em aprendizado passe um tempo maior com um tutor para adquirir experiência.
Aprendizado ManufaturaColaboradores (Fabricação)
Porque alguns manipuladores não possuem experiência no processo de correção de cor.
Reciclar os treinamentos dentro do período de um ano.
Reciclagem dos treinamentos
Qualidade/ Engenharia
Desenvolver metodologia objetiva para avaliar a dispersão do pigmento.
Dispersão de pigmentos
QualidadeFabricação Bases
Líquidas
Porque não existe uma metodologia robusta para identificar a dispersão do pigmento.
EngenhariaApós realização da contra medida "corte das primarias": definir os volumes e capacidade dos reatores.
Na especificação de volume/capacidade (homogeinização)
ReatoresPorque não existe um estudo de homogeinização do processo para volumes muito grandes.
Porque não existe metodologia de análise eficaz para liberação de pigmentos.
1º Implantar software de correção de cor2º Desenvolver metodologia de análise e criar banco de dados3º Criação de IT ou MA para instruir o uso do software durante a correção de cor
Instalação do software On Color
Qualidade/ Manufatura
Laboratório de Maquiagens
Não existe especificação de range mínimo e máximo acertivo para liberação de cor através do espctrofotometro.
Alertar para necessidade de criação de metodologia para liberação de pigmentos.
MetodologiaQualidade/ Engenharia
Recebimento
Incluir na PI informações sobre corte de 30% das primárias preta e vermelha no início do processo de mistura de cor.
PI'sQualidade/ Engenharia
Porque não existe informação na folha PI sobre o corte inicial de primárias de cores fortes (preta e vermelha) durante a fabricação (para misturas de cor).
Adição parcial de primárias de cores
fortes
Fonte: Autora
A seguir, cada uma das ações previstas no Plano de ação será
detalhadamente explicada.
5.2.1 Alteração da Prescrição Industrial (PI)
A prescrição industrial traz todas as informações referentes ao processo de
fabricação das bases líquidas de maquiagem, constando as matérias primas,
análises, equipamentos e demais parâmetros do processo.
Todos os quatro tipos de bases líquidas de maquiagem, mesmo no seus
tons mais escuros, a batelada apresenta maior quantidade das emulsões
primárias branca e amarela. Dentro deste contexto, é mais fácil corrigir quando a
batelada apresenta um tom mais claro e limpo que o padrão. Clarear ou limpar um
44
tom significa adicionar grandes quantidades das emulsões primárias branca e
amarela. Quando a quantidade de emulsões primárias utilizadas na etapa de
correção de cor é muito grande, surge o problema de aumento da batelada, a
fábrica produz mais que o necessário.
Para amenizar esse problema, todas as PI’s foram alteradas, exceto para os
tons da Base B, na qual o processo é direto. A ação foi incluir na folha PI a
instrução de cortar 30% da quantidade padrão de emulsões primárias preta e
vermelha (cores mais fortes). Dessa forma, a correção inicia-se com um tom mais
claro e limpo que o padrão, e as quantidades de correção a ser adicionadas serão
menores.
5.2.2 Implantação do Software de correção de cor On Color
Uma das dificuldades encontradas no processo de correção de cor era a
inexistência de método robusto de análise de cor comparando a amostra e o
padrão. Antes do projeto, a correção estava totalmente na mão do manipulador,
que era responsável por determinar as quantidades de emulsões primárias que
entrariam na correção e por comparar visualmente a amostra e o padrão.
O Software On Color, ilustrado na Figura 10, foi instalado no laboratório de
análises da fábrica de maquiagens, e um treinamento sobre Colorimetria foi
disponibilizado para todos os membros da equipe e manipuladores da fábrica de
Maquiagens. Os treinamentos abordaram a parte teórica do funcionamento do
software e uso do espectrofotômetro.
Figura 10 – Tela inicial do software On Color e espectrofotômetro UltraScan PRO
Fonte: Autora
45
O próximo passo foi alimentar o software com banco de dados de
formulação de cor para as bases A, B, C e D. O software é capaz de interpretar o
poder tintorial das emulsões primárias e seu comportamento quando em conjunto,
ou seja, as quatro cores das emulsões primárias (preto, vermelho, amarelo e
branco). Os bancos de dados foram construídos a partir da leitura de amostras
das emulsões primárias vermelha, amarela ou preta misturadas em diferentes
proporções com a emulsão primária branca.
A partir das diferentes proporções dessas misturas foram preparadas
amostras em vários tons, conforme Figura 11, cada um desses tons é chamado
corte. A Figura 12 mostra como o software interpreta, em cores, esses cortes,
após a leitura das amostras. Já a Figura 13 representa a interpretação numérica e
gráfica do software para as leituras dos cortes da emulsão primária amarela na
branca.
Figura 11 – Cortes das emulsões primárias da Base B, amarelo no branco, vermelho no branco e preto no branco, respectivamente.
Fonte: Autora
46
Figura 12 – Exemplo da interpretação do Software On Color em tons para os cortes da base B
Fonte: Autora
Figura 13 – Leituras em escala CIE Lab emulsão primária amarela na branca (cortes Base B)
Fonte: Autora
Como mencionado no Quadro 2, cada tipo de base possui diferentes tons,
que são as cores do produto acabado que saem para venda. No total, para as
bases A, B, C e D, tem-se 23 tons.
Para cada tom foi realizada a leitura no espectrofotômetro de um padrão
físico validado. O resultado da leitura foi salvo no software e, para cada novo lote
a ser produzido, esse padrão será utilizado como diretriz para as correções de
cores.
47
O manipulador5 é capaz de selecionar o padrão de interesse e o respectivo
banco de dados (A, B, C ou D) e de solicitar a correção. Cada base possui um
banco de dados específico, já que as formulações e emulsões primárias são
diferentes. No software, existe um campo para inserir o tamanho de batelada do
processo, assim o software permite identificar a quantidade de cada cor de
emulsão primária que deve ser adicionada na correção.
Na Figura 14, tem-se a tela de correção de um tom da Base A. O software
tenta aproximar a curva da amostra à curva do padrão. No campo “Add”, o
software indica as quantidades a serem adicionadas no processo. Assim como na
PI, a quantidade a ser adicionada é fracionada, 85% do solicitado pelo software é
adicionado ao processo. Uma vez que existe variação entre diferentes lotes de
pigmentos, a quantidade a ser adicionada é fracionada por segurança.
Figura 14 – Exemplo da correção solicitada em um processo da Base A.
Fonte: Autora
O software usa os parâmetros da escala CIE Lab para avaliar a diferença
entre a amostra e o padrão, bem como para dar diretrizes para a correção. Na
Figura 15, o valor do ∆E CMC6 é alto, ou seja, é necessário corrigir a amostra. A
especificação de valor máximo do ∆E CMC surge a partir de análises do
5 Funcionário que trabalha na fabricação de bases líquidas de maquiagem. 6Valor numérico que determina a diferença total de cor entre o padrão e a amostra, utilizado como parâmetro de aprovação ou reprovação de cores.
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comportamento do tom em diferentes lotes liberados e também pode ser
estipulado no lançamento do produto.
Para os produtos no mercado, usou-se como padrão o valor máximo ∆E
CMC = 1, e até finalização do estudo de comportamento de todos os tons a
liberação será para o valor ∆E CMC ≤ 1 e também por análise visual. Os novos
produtos serão lançados com um valor ∆E CMC pré-determinado e a liberação do
produto será através do software. Caso a cor liberada por análise do equipamento
esteja, visualmente, diferente do padrão, o responsável pelo processo deve
alertar a equipe da Qualidade. Todos os envolvidos na fabricação de bases
líquidas de maquiagem passam por teste de Acuidade Visual e, portanto, estão
aptos a realizar análise crítica da cor.
Figura 15 – ∆E CMC Padrão versus Amostra (Base B)
Fonte: Autora
Depois de finalizados a construção dos bancos de dados e o
armazenamento da leitura dos padrões, foi possível testar o software dentro do
ambiente de fabricação. Um dos manipuladores ficou responsável por
acompanhar todo projeto a fim de replicar o aprendizado para os demais
manipuladores e de acompanhar a construção da Instrução de Trabalho (IT) que
os auxilia durante o uso do software.
49
5.2.3 Reciclagem dos Treinamentos
A reciclagem dos treinamentos ocorria à medida que os documentos
pertinentes à fabricação venciam ou passavam por uma revisão. Os métodos
analíticos (MA’s), procedimentos (PR’s), instruções de trabalho (IT’s) e
prescrições industriais (PI’s) vencem a cada dois anos. Caso não haja revisões
nesse período, o treinamento deve ocorrer de dois em dois anos.
A partir de consenso com a equipe do projeto e de discussões com alguns
manipuladores, concluiu-se que o período de dois anos é um tempo longo,
portanto, algumas medidas foram tomadas para tornar anual a frequência de
treinamentos.
A Gestão dos Documentos continua dentro do período de dois anos,
porém, os MA’s, PR’s e IT’s considerados críticos foram incluídos no fluxo da
Educação Corporativa, que será responsável por disparar a necessidade de
treinamentos, também em um período de dois anos, mas, intercalado ao fluxo da
Gestão de Documentos, de maneira que os treinamentos sejam assegurados no
prazo máximo de um ano.
No caso de novos colaboradores, o fluxo é bem definido, existem tutores
responsáveis por disseminar todo conhecimento necessário. Os tutores são
manipuladores seniores e com excelente domínio dos MA’s, PR’s e IT’s. Com
intuito de aperfeiçoar o aprendizado, a manufatura aumentou o tempo de
aprendizado dos novos colaboradores para adquirirem maior experiência.
5.2.4 Capacidade de Homogeneização dos misturadores
Um ponto de atenção na fabricação das bases líquidas de maquiagem é a
homogeneização das misturas, tanto na etapa de produção das emulsões
primárias quanto dos tons. O planejamento da produção da fábrica é baseado na
capacidade total do equipamento. Entretanto, nem sempre essa capacidade
reflete a realidade, já que a etapa de correção de cor pode aumentar o tamanho
da batelada. O planejamento não prevê esse aumento, por isso, algumas vezes, a
correção pode não ser finalizada por falta de espaço dentro do misturador.
50
O estudo de parâmetros dos equipamentos é de responsabilidade da área
de Engenharia. Para esta ação, a decisão foi garantir a utilização do software nas
correções e o corte de 30% das emulsões primárias preta e vermelha para, então,
o estudo de capacidade ser baseado na quantidade média de correção que entra
nos processos, evitando que o tamanho da batelada exceda a capacidade do
equipamento.
5.2.5 Análise de pigmentos no recebimento
Durante a etapa de planejamento, especificamente na montagem do
Diagrama de Ishikawa, apurou-se uma das causas raíz do problema de correção
de cor era o recebimento de pigmentos. O pigmento é recebido na forma sólida,
podendo variar em tamanho de partícula e/ou poder tintorial, uma vez que são
matérias primas inorgânicas ou orgânicas.
O controle de pigmentos no recebimento da indústria ocorre mediante
laudo do fornecedor, as análises não são refeitas, deixando o processo suscetível
a desvios. Esses desvios refletem no processo de fabricação das bases, como
por exemplo, a partícula muito grande pode dispersar em outras etapas do
processo causando alteração de cor.
A falta de análise no recebimento foi considerada uma causa raiz crítica.
Entretanto, o escopo do projeto é apenas atuação no ambiente de fábrica, não
existindo recursos financeiros para melhorias no controle de qualidade de matéria
prima. Portanto, a decisão foi divulgar o problema encontrado e solicitar um novo
projeto de melhoria no recebimento.
5.2.6 Análise de dispersão do pigmento
Medir a dispersão do pigmento é de particular importância durante a
produção de produtos pigmentados. O pigmento mal disperso, ou seja, quando
parte ou todas as partículas de pigmentos estão com espessura acima do
especificado, pode riscar a pele durante a aplicação da base de maquiagem.
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A análise de dispersão do pigmento era realizada na lâmina, conforme
ilustrado na Figura 16. A lâmina não mede a espessura do pigmento, e a análise
está sujeita a variações. A dispersão do pigmento está boa quando não houver
formação de riscos durante a fricção das laminas, porém, o resultado varia
dependendo da pressão exercida durante a análise.
Figura 16 – Passo a Passo lâmina
Fonte: Autora
A análise nas lâminas foi substituída pelo grindômetro7, conforme ilustrado
na Figura 17. Esse instrumento já era utilizado em outras categorias da
fabricação, como por exemplo, os batons. O grindômetro é mais eficiente, já que
elimina a influência da pressão exercida e também mede o tamanho da partícula.
Durante o processo de fabricação das emulsões primárias, exceto para base B
que o processo é direto, o tempo de dispersão do pigmento foi estressado, com
objetivo de identificar o menor tamanho de partícula capaz de ser atingido. A partir
dessas análises surgem as especificações de espessura para cada tipo de base e
de equipamento.
No grindômetro, se o pigmento riscar depois de algum valor de espessura,
na escala em µm (10-6 m), significa que esta é a espessura da partícula. Dessa
7Grindômetro é um instrumento de precisão utilizado para determinar o tamanho de partícula e a fineza de materiais de revestimento.
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maneira, é possível determinar parâmetros eficientes para liberação da dispersão
do pigmento.
Figura 17 – Passo a Passo Grindômetro
Fonte: Autora
5.3 Fase de Monitoramento
O projeto foi monitorado a partir da primeira contramedida implantada, que
foi a indicação de corte de 30% das emulsões primárias preta e vermelha no início
da produção. Os dois indicadores do projeto foram o tempo médio gasto na etapa
de correção de cor e as reclamações de cliente referentes à cor do produto
acabado.
A diminuição do tempo de correção de cor foi satisfatória, conforme Gráfico
1. Tendo em vista que a utilização do software foi iniciada em março de 2015,
espera-se reduzir ainda mais o tempo gasto nas correções.
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Gráfico 1 - Monitoramento do tempo médio de correção de cor
Fonte: Autora
O Gráfico 2 revela que o indicador de reclamações mantém-se acima da
meta, o que já era esperado, pois o reflexo nas reclamações demora mais tempo
devido à venda de produtos no estoque. Outro ponto importante em relação ao
indicador de reclamações é a opinião do consumidor, fator bastante variável e que
pode afetar os resultados.
Gráfico 2 - Monitoramento das reclamações
Fonte: Autora
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5.4 Fase de Avaliação
A partir do monitoramento de resultados, as ações de sucesso começaram a
ser replicadas. O uso do software de correção de cor será replicado para outras
categorias de fabricação. A construção do banco de dados de formulação já foi
iniciada para os corretivos cremosos, que são semelhantes às bases líquidas de
maquiagem, porém mais viscosos. Depois de implantado nas linhas de corretivos,
o Software On Color também será utilizado para avaliação e correção de cor de
batons.
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6 Conclusões
Este trabalho apurou algumas oportunidades de melhoria no processo de
fabricação de bases líquidas de maquiagem em uma indústria de cosméticos com
auxilio de técnicas de Melhoria Contínua e do ciclo de Deming (PDCA). As
principais oportunidades de melhoria foram: 1) Implementar o software On Color;
2) Alterar a prescrição industrial (PI); 3) Modificar o método analítico de dispersão
de pigmentos e 4) Tornar a frequência de treinamentos no período de um ano.
A metodologia PDCA foi usada como ferramenta para direcionar as
atividades necessárias de forma lógica e replicável. As ferramentas da Qualidade,
“Matriz é, não é”, SIPOC e Diagrama de Ishikawa, permitiram apurar e analisar o
problema e suas causas raiz.
As contramedidas implementadas trouxeram resultados satisfatórios. O
tempo médio de correção de cor ficou abaixo da meta a partir de fevereiro de
2015. Devido à diminuição do tempo gasto para produzir as bases líquidas, a
produtividade da fábrica de maquiagens foi potencializada, já que num mesmo
tempo e custo de fabricação, passou a ser possível produzir um maior número de
lotes.
A implantação do software On Color permitiu medir a cor do produto final
através da comparação da amostra com o padrão. Dessa forma, desenvolveu-se
método analítico para quantificação de cor o que proporcionou maior
confiabilidade na liberação de cores.
Os sucessos obtidos nesse projeto, como por exemplo, a implantação do
software On Color, serão replicados para outras categorias da fabricação. Para
tanto foi aberto um novo projeto de replicação para corretivos cremosos e batons.
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