grficos de controle para monitoramento .e estat­sticos envolvidos nos grficos de controle, a

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GRFICOS DE CONTROLE PARA

MONITORAMENTO ESTATISTICO DO

PROCESSO DE ACONDICIONAMENTO

DE EMBUTIDOS

Matheus Fernando Moro (UFSM )

morosmi@hotmail.com

Camila Candida Compagnoni dos Reis (UFSM )

camilacompagnoni@gmail.com

Sandrine de Almeida Flores (UFSM )

sandrinetuty@gmail.com

Andreas Dittmar Weise (UFSM )

mail@adweise.de

Os grficos de controle estatsticos de processo so importantes para

verificao de falhas, pois os processos precisam estar ocorrendo

dentro dos limites de controle especificados. Os grficos de controle

tradicionais tipo Shewhart no soo eficazes se o tamanho da mudana

pequena, assim os grficos CUSUM e EWMA surgem com

alternativa. Diante disso, o objetivo desse trabalho aplicar os

grficos de Shewhart (X-S), Soma Acumulada (CUSUM) e o de Mdia

Mvel Exponencialmente Ponderada (EWMA) na anlise do peso do

pacote de salsicha do tipo hot dog de uma indstria frigorifica. Os

dados so fornecidos pela empresa e os grficos so elaborados no

software Statistica 10. Os resultados de cada grfico so

comparados, com objetivo de encontrar o melhor mtodo para

monitorar o processo, ainda desenvolvido um diagrama de causa e

efeito para organizar as causas do problema. Conclui-se que tanto os

grficos CUSUM como EWMA tem como pontos positivos detectar

mais rapidamente pequenos desvios e do informaes sobre a

tendncia do processo, sendo indicados para o monitoramento deste

processo, porm, o grfico de controle EWMA tem a vantagem, de

antecipao do alarme quando h variabilidade no processo devido a

causas especiais.

Palavras-chave: Controle Estatstico do Processo; Grficos de

Controle; Desempenho de processo.

XXXVI ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCO Contribuies da Engenharia de Produo para Melhores Prticas de Gesto e Modernizao do Brasil

Joo Pessoa/PB, Brasil, de 03 a 06 de outubro de 2016.

XXXVI ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCO Contribuies da Engenharia de Produo para Melhores Prticas de Gesto e Modernizao do Brasil

Joo_Pessoa/PB, Brasil, de 03 a 06 de outubro de 2016. .

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1. Introduo A revoluo industrial considerada o marco da administrao da produo, trouxe novos

sistemas e processos industriais, exigindo novas tcnicas gerenciais especificadas para a

indstria. Com o aprimoramento da tecnologia novos conhecimentos e tcnicas precisaram ser

aprendidos, pois a qualidade dos produtos cada vez mais exigida, alm de primordial para

que a organizaes se mantenham competitivas no mercado, aqum disso, as regulamentaes

existentes so cada vez mais cautelosas, exigidas e fiscalizadas (PEINADO; GRAEMI, 2007).

Na percepo de Campos (1992, p. 2) [...] um produto ou servio de qualidade aquele que

atende perfeitamente, de forma confivel, de forma acessvel, de forma segura e no tempo

certo s necessidades do cliente [...]. Para o autor, a qualidade resultante de uma srie de

fatores que vo desde um perfeito projeto do produto at a entrega dele para o cliente, que

deve ser feita no prazo certo, no local certo e na quantidade certa. Assim, ferramentas e

tcnicas so utilizadas nos mais diversos ramos industriais e at mesmo de servios, buscando

melhores ndices de qualidade dos produtos e/ou servios oferecidos, considerando o controle

dos processos envolvidos.

O Controle Estatstico do Processo (CEP) uma tcnica poderosa para monitorizar, gerir,

analisar e melhorar o desempenho do processo por mtodos estatsticos. Os grficos de

controle estatsticos de processo so importantes para verificao de falhas, pois os processos

precisam estar ocorrendo como planejado, isto , dentro dos limites de controle especificados.

Estes grficos so utilizados nas operaes produtivas, podendo destacar problemas que esto

afetando o sucesso da produo (BITTENCOURT, 2014).

Os grficos de controle tradicionais tipo Shewhart no so eficazes se o tamanho da mudana

pequena, 2 a 1,5, ou menos. Os grficos CUSUM e EWMA so uma alternativa para

pequenas mudanas. Esses dois grficos auxiliam na tomada de deciso, pois se fundamenta

nos resultados apresentados por certo nmero de amostras, e no em observaes isoladas de

amostras, ou seja, a anlise deste grfico em funo do resultado atual e dos resultados

anteriores (Cruz et al., 2009).

Diante disso, o objetivo desse trabalho aplicar conceitos de controle estatstico de processos

(CEP) na anlise do peso do pacote de salsicha do tipo hot dog de uma indstria frigorifica

catarinense. Os grficos de Shewhart (X-S), Soma Acumulada (CUSUM) e o de Mdia Mvel

Exponencialmente Ponderada (EWMA) so aplicados, analisados e os resultados comparados,

com objetivo de estabelecer o controle estatstico no processo, ainda desenvolvido um

diagrama de causa e efeito para organizar as causas do problema.

O presente artigo est estruturado da seguinte forma: imediatamente aps a introduo, consta

o referencial terico que embasou esse estudo, contemplando os tipos de grficos de controle

utilizados para variveis. Na sequncia, visualizam-se os materiais e mtodos adotados na

pesquisa e os resultados e discusses onde se pode visualizar os grficos desenvolvidos. Por

fim encontra-se exposto a concluso a partir do estudo realizado.

2. Grficos de controle para variveis Os grficos de controle so utilizados para verificar, visualmente, as conformidades e no

conformidades de processos e produtos. Por meio deles, possibilita-se identificar pontos

estratgicos na linha de produo, que se destacam por alteraes fora do normal, sendo que

quando detectado possibilita a compreenso das causas especiais que envolvem o processo

industrial (SAMOHYL, 2009). Dividem-se em grficos de controle para variveis e grficos

de controle para atributos, onde neste segundo o valor da varivel em estudo determinado

atravs de uma classificao ou contagem.

XXXVI ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCO Contribuies da Engenharia de Produo para Melhores Prticas de Gesto e Modernizao do Brasil

Joo_Pessoa/PB, Brasil, de 03 a 06 de outubro de 2016. .

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De forma corroborativa, utiliza-se de grficos de controle para variveis no monitoramento de

processos quando a caracterstica estudada uma varivel que pode ser mensurada e

expressa em um valor na escala contnua (WALTER et al., 2013, p. 272), ou seja, o valor

determinado atravs de algum tipo de medio. Nos grficos de controle para variveis,

adequado que se descreva a caracterstica estudada por meio de sua medida de tendncia

central e de sua variabilidade, representando os resultados em grficos de controle

apropriados.

Em sua maioria, os grficos de controle compem-se por linhas horizontais sendo elas uma

Linha Central (LC) que representa o alvo da caracterstica (ou a mdia da vaivel) e as linhas

de Limite Inferior de Controle (LIC) e Limite Superior de Controle (LSC), e dos pontos que

representam as amostras (ou mdias das amostras dos subgrupos) (SAMOHYL, 2009).

Assim, medidas obtidas no processo so plotadas no grfico, de modo que, quando fora dos

limites de controle, considera-se que h existncias de causas especiais que afetam o processo,

de modo que o mesmo no pode ser considerado sob controle estatstico.

2.1 Grfico de Controle de Shewart Dentre os diferentes grficos de controle estatsticos o mais utilizado o tradicional grfico de

Shewhart, fato que pode ser justificado devido simplicidade de uso e interpretao e por

detectar com eficcia grandes mudanas (WALTER et al., 2013; HENNING et al., 2014). Os

grficos de controle para variveis podem ser expressos por trs tipos: para controlar a mdia

do processo usualmente utiliza-se o grfico de controle para as mdias grfico

(MONTGOMERY, 2004), j para o controle da variabilidade do processo, utiliza-se o grfico

de controle para o desvio padro grfico S, e o grfico para amplitude grfico R

(WALTER et al., 2013).

Os grficos de controle de Shewart so demonstraes grficas de ordem de amostras, que

esto passando pelo controle estatstico de processos, baseando-se em uma Linha Central

(LC) como valor mdio do processo analisado, observa-se a localizao do Limite Superior de

Controle (LSC) e o Limite Inferior de Controle (LIC), pois essa situao equivale a um teste

de hiptese se os pontos encontram-se entre os limites estabelecidos, assim no se rejeita a

hiptese de estar sob controle (MONTGOMERY, 2004; MINGOTI; YASSUKAWA, 2008).

Nas Equaes 1, 2 e 3 CARPINETTI (2012) define os limites.

; (1)

LC = ; (2)

(3)

Contudo, sabe-se que para construir o grfico s preciso calcular o desvio padro para todos

os subgrupos amostrais, pois o monitoramento da variabilidade realizado dentro de cada

subgrupo. Portanto, os grficos S apresentam limites de controle que variam de acordo

com o tamanho da amostra de cada subgrupo, quanto menor o tamanho da amostra, mais

extensos sero os limites de controle (MONTGOMERY, 2004; BITTENCOURT, 2014).

De acordo com Montgomery (2004) e Samohyl (2009), utiliza-se os grficos X e S quando:

a) O tamanho da amostra n maior que 10 ou 12, j que nesses casos o grfico R tende a superesti

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