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UNIVERSIDADE DO VALE DO ITAJAÍ CENTRO DE CIÊNCIAS TECNOLÓGICAS DA TERRA E DO MAR

CURSO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO

SISTEMA DE ANÁLISE DE PERIGOS E PONTOS CRÍTICOS DE CONTROLE (APPCC) PARA PRODUÇÃO DE PESCADOS

Área de Inteligência Artificial

por

Fábio Bonissoni

Anita Maria da Rocha Fernandes, Dra. Orientadora

Marcos Luiz Pessatti, Dr. Co-orientador

Itajaí (SC), Dezembro de 2005

i

UNIVERSIDADE DO VALE DO ITAJAÍ CENTRO DE CIÊNCIAS TECNOLÓGICAS DA TERRA E DO MAR

CURSO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO


Área de Inteligência Artificial

por

Fábio Bonissoni Relatório apresentado à Banca Examinadora do Trabalho de Conclusão do Curso de Ciência da Computação para análise e aprovação. Orientadora: Anita Maria da Rocha Fernandes, Dra.

Itajaí (SC), Dezembro de 2005

SUMÁRIO

LISTA DE ABREVIATURAS..................................................................v

LISTA DE FIGURAS ..............................................................................vi LISTA DE TABELAS............................................................................viii RESUMO ..................................................................................................ix

ABSTRACT ...............................................................................................x

1. INTRODUÇÃO.....................................................................................1 1.1. OBJETIVOS ........................................................................................................ 4 1.1.1. Objetivo Geral ................................................................................................... 4 1.1.2. Objetivos Específicos ........................................................................................ 4 1.2. METODOLOGIA................................................................................................ 4 1.3. ESTRUTURA DO TRABALHO ....................................................................... 6

2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA .......................................................7 2.1. PRODUÇÃO DE PESCADOS ........................................................................... 7 2.1.1. Aqüicultura no Brasil ....................................................................................... 7 2.1.2. A Pesca Extrativa no Brasil ............................................................................. 8 2.1.3. Sistema Agroindustrial (SAG) do Pescado no Brasil .................................. 10 2.1.4. Panorama da Produção Pesqueira no Estado de Santa Catarina.............. 11 2.2. APPCC................................................................................................................ 13 2.2.1. Histórico........................................................................................................... 13 2.2.2. Conceitos .......................................................................................................... 14 2.2.3. Princípios do APPCC ..................................................................................... 16 2.2.4. Qualidade Higiênico-Sanitária e o Sistema APPCC.................................... 18 2.2.5. Análise de Perigos ........................................................................................... 18 2.2.6. Ponto Crítico de Controle (PCC) .................................................................. 19 2.2.7. Monitoramento................................................................................................ 20 2.2.8. Tecnologia do Pescado.................................................................................... 21 2.3. SISTEMAS SIMILARES ................................................................................. 22 2.3.1. Sistema WinAPPCC ....................................................................................... 23 2.3.2. Sistema eHACCP ............................................................................................ 26 2.3.3. Comparação dos Sistemas Similares com o Sistema Desenvolvido ........... 29 2.3.4. Variáveis não Referenciadas nos Sistemas Similares Analisados .............. 31 2.4. SISTEMAS ESPECIALISTAS ........................................................................ 32 2.4.1. Conceitos .......................................................................................................... 32 2.4.2. Funcionamento de um Sistema Especialista................................................. 32 2.4.3. Características de um Sistema Especialista.................................................. 33 2.4.4. Classificação .................................................................................................... 33 2.4.5. Sistemas Especialistas e Sistemas Convencionais ........................................ 34

iii

2.4.6. Limitações de um Sistema Especialista......................................................... 35 2.4.7. Arquitetura de um Sistema Especialista....................................................... 35 2.5. EXPERT SINTA................................................................................................ 37 2.5.1. Regras de Produção ........................................................................................ 37 2.5.2. Definição de Variáveis .................................................................................... 38 2.5.3. Estrutura das Regras...................................................................................... 39 2.5.4. Tratamento de Incertezas............................................................................... 40 2.5.5. Conceitos do Software Expert SINTA Aplicados no Projeto ..................... 40

3. DESENVOLVIMENTO .....................................................................42 3.1. MODELAGEM.................................................................................................. 44 3.1.1. Modelagem do Sistema ................................................................................... 45 3.1.2. Oracle ............................................................................................................... 57 3.1.3. PL/SQL ............................................................................................................ 58 3.1.4. Oracle Developer............................................................................................. 59 3.2. FUNCIONAMENTO DO SISTEMA .............................................................. 62 3.2.1. Teclas de Atalho .............................................................................................. 62 3.2.2. Login................................................................................................................. 63 3.2.3. Tela Inicial ....................................................................................................... 64 3.2.4. Cadastro de Itens ............................................................................................ 65 3.2.5. Cadastro de Fórmulas de Produtos............................................................... 67 3.2.6. Cadastro de Equipes ....................................................................................... 68 3.2.7. Cadastro de Perigos ........................................................................................ 69 3.2.8. Análise de Perigos e Pontos Críticos de Controle ........................................ 70 3.2.9. Cadastro de Variáveis..................................................................................... 71 3.2.10. Cadastro de Sub-regras ............................................................................... 72 3.2.11. Cadastro de Regras ...................................................................................... 73 3.2.12. Cadastro de Árvores de Decisão ................................................................. 74 3.2.13. Monitoramento da Produção ...................................................................... 75 3.2.14. Barra de Ferramentas.................................................................................. 76 3.2.15. Mensagens Nativas da Ferramenta ............................................................ 76 3.3. TESTES E VALIDAÇÃO................................................................................. 77 3.3.1. Validação do Sistema...................................................................................... 77

4. CONCLUSÕES...................................................................................79 4.1. CONSIDERAÇÕES FUTURAS ...................................................................... 80

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ..................................................81

GLOSSÁRIO ...........................................................................................84

APÊNDICE A – DIAGRAMAS DE ATIVIDADE...............................86

APÊNDICE B – DIAGRAMAS DE SEQÜÊNCIA ..............................91

APÊNDICE C – QUESTIONÁRIO DE AVALIAÇÃO.......................96

iv

ANEXO I – ARTIGO CIENTÍFICO.....................................................99

LISTA DE ABREVIATURAS

APPCC Análise de Perigo e Pontos Críticos de Controle BI Business Inteligence BPF Boas Práticas de Fabricação DML Data Manipulation Language FAO Food and Agriculture Organization FDA Food and Drug Administration HACCP Hazard Analysis and Critical Control Points IA Inteligência Artificial IBAMA Instituto Brasileiro do Meio Ambiente e dos Recursos Naturais Renováveis ICMSF Comissão Internacional de Especificações Microbiológicas para Alimentos LIA Laboratório de Inteligência Artificial MAA Ministério da Agricultura e do Abastecimento MARA Ministério da Agricultura e Reforma Agrária NACMCF National Advisory Committee on Microbiological Criteria for Foods NASA National Aeronautics and Space Administration OMC Organização Mundial do Comércio OMS Organização Mundial da Saúde PC Ponto de Controle PCC Ponto Crítico de Controle PL/SQL Procedural Language extensions to SQL RAD Rapid Application Development RAM Randon Access Memory SAG Sistema Agroindustrial SE Sistema Especialista SEPES Serviço de Inspeção de Pescados e Derivados SINTA Sistemas Inteligentes Aplicados TCC Trabalho de Conclusão de Curso TI Tecnologia da Informação UFC Universidade Federal do Ceará UML Unified Modelling Language UNIVALI Universidade do Vale do Itajaí

LISTA DE FIGURAS

Figura 1. Representação gráfica da produção de pescados no Brasil...................................................9 Figura 2. Representação gráfica das espécies mais capturadas no Brasil. ...........................................9 Figura 3. Representação esquemática do Sistema Agroindustrial (SAG) do Pescado.......................11 Figura 4. Árvore decisória geral para identificação dos pontos críticos de controle .........................20 Figura 5. WinAPPCC - Tela de cadastro de produtos........................................................................24 Figura 6. WinAPPCC - Tela de identificação de perigos biológicos, químicos e físicos. .................25 Figura 7. WinAPPCC - Tela para determinação dos Pontos Críticos de Controle. ...........................25 Figura 8. eHACCP - Tela de cadastro de produtos. ...........................................................................27 Figura 9. eHACCP - Tela de identificação de perigos biológicos, químicos e físicos. .....................28 Figura 10. eHACCP - Tela para determinação dos Pontos Críticos de Controle...............................28 Figura 11. Exemplo de Regras de Produção ......................................................................................38 Figura 12. Exemplo de Árvore de Decisão montada no sistema .......................................................43 Figura 13. Diagrama use-case do sistema desenvolvido....................................................................46 Figura 14. Diagrama de Classes do sistema desenvolvido.................................................................47 Figura 15. Diagrama de atividade do use-case 01.01 - Cadastro de equipe. .....................................48 Figura 16. Diagrama de atividade do use-case 01.09 - Análise de Perigo e Pontos Críticos de

Controle............................................................................................................................49 Figura 17. Diagrama de Seqüência do use-case 01.02 – Cadastro de Itens. ......................................50 Figura 18. Diagrama de seqüência do use-case 01.08 - Cadastro de Árvores de Decisão. ...............51 Figura 19. Teclas de atalho do Oracle Forms.....................................................................................63 Figura 20. Tela de Login. ...................................................................................................................64 Figura 21. Tela Inicial do Sistema. ....................................................................................................64 Figura 22. Módulos de acesso. ...........................................................................................................65 Figura 23. Tela de Cadastro de Itens..................................................................................................66 Figura 24. Copiar Ingrediente. ...........................................................................................................66 Figura 25. Tela de Cadastro de Fórmulas. .........................................................................................67 Figura 26. Tela de Cadastro de Equipes.............................................................................................68 Figura 27. Tela de Cadastro de Perigos..............................................................................................69 Figura 28. Tela de Análise de Perigos e Pontos Críticos de Controle. ..............................................70 Figura 29. Tela de Cadastro de Variáveis. .........................................................................................71 Figura 30. Tela de Cadastro de Sub-regras. .......................................................................................72 Figura 31. Tela de Cadastro de Regras. .............................................................................................73 Figura 32. Tela de Cadastro de Árvore de Decisão............................................................................74 Figura 33. Tela de Monitoramento da Produção................................................................................75 Figura 34. Barra de Ferramentas. .......................................................................................................76 Figura 35. Exemplo de Mensagem Nativa da Ferramenta (Janela). ..................................................76 Figura 36. Exemplo de Mensagem Nativa da Ferramenta (Rodapé). ................................................77 Figura 37. Diagrama de atividade do use-case 01.02 - Cadastro de itens..........................................86 Figura 38. Diagrama de atividade do use-case 01.03 - Cadastro da fórmula do produto. .................87 Figura 39. Diagrama de atividade do use-case 01.04 - Cadastro de perigos. ....................................87 Figura 40. Diagrama de atividade do use-case 01.05 - Cadastro de variáveis...................................87 Figura 41. Diagrama de atividade do use-case 01.06 - Cadastro de sub-regras. ...............................88 Figura 42. Diagrama de atividade do use-case 01.07 - Cadastro de regras. ......................................88 Figura 43. Diagrama de atividade do use-case 01.08 - Cadastro de árvores de decisão....................89 Figura 44. Diagrama de atividade do use-case 01.10 - Monitoramento da produção........................89 Figura 45. Diagrama de atividade do use-case 01.11 – Efetua login.................................................90

vii

Figura 46. Diagrama de seqüência do use-case 01.01 - Cadastro de equipe. ....................................91 Figura 47. Diagrama de seqüência do use-case 01.03 - Cadastro da fórmula do produto.................92 Figura 48. Diagrama de seqüência do use-case 01.04 - Cadastro de perigos. ...................................92 Figura 49. Diagrama de seqüência do use-case 01.05 - Cadastro de variáveis..................................93 Figura 50. Diagrama de seqüência do use-case 01.06 - Cadastro de sub-regras. ..............................93 Figura 51. Diagrama de seqüência do use-case 01.07 - Cadastro de regras. .....................................94 Figura 52. Diagrama de seqüência do use-case 01.09 - Análise de perigo e PCC. ...........................94 Figura 53. Diagrama de seqüência do use-case 01.10 - Monitoramento da produção. .....................95 Figura 54. Diagrama de seqüência do use-case 01.11 - Efetua login. ...............................................95

LISTA DE TABELAS

Tabela 1. Produção de pescado estimada por ano, segundo a região Sul e seus estados. ....................1 Tabela 2. Produção pesqueira desembarcada em Santa Catarina entre 1990 e 2003.........................12 Tabela 3. Comparação entre os Sistemas Similares e o Sistema Desenvolvido ................................29 Tabela 4. Variáveis analisadas sem referência nos sistemas similares ..............................................31 Tabela 5. Tabela Equipe.....................................................................................................................52 Tabela 6. Tabela Participante Equipe.................................................................................................52 Tabela 7. Tabela Item.........................................................................................................................52 Tabela 8. Tabela Fórmula...................................................................................................................53 Tabela 9. Tabela Composição ............................................................................................................53 Tabela 10. Tabela Análise de Perigos ................................................................................................54 Tabela 11. Tabela Monitoramento .....................................................................................................55 Tabela 12. Tabela Variáveis...............................................................................................................55 Tabela 13. Tabela Sub-regras.............................................................................................................55 Tabela 14. Tabela Sub-regra-regra.....................................................................................................56 Tabela 15. Tabela Regras ...................................................................................................................56 Tabela 16. Tabela Árvore de Regras..................................................................................................56 Tabela 17. Tabela Árvore de Decisão ................................................................................................57 Tabela 18. Tabela de Controle ...........................................................................................................57 Tabela 19. Tabela de Respostas .........................................................................................................57

RESUMO

BONISSONI, Fábio. Sistema de análise de perigo e pontos críticos de controle (APPCC) para produção de pescados. Itajaí, 2005. 110 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação)–Centro de Ciências Tecnológicas da Terra e do Mar, Universidade do Vale do Itajaí, Itajaí, 2005. De todos os setores da produção animal, a aqüicultura é a atividade que possui o maior índice anual de crescimento, por volta de 9,2%. Essa estatística favorável é decorrente do grande número de empresas de pescados. Na região de Itajaí são aproximadamente quarenta, criando uma grande oferta de produtos, atraindo a população consumidora. Mas com várias doenças e vírus espalhados pelo mundo, decorrentes da poluição, falta de higiene e saneamento básico, as pessoas estão se preocupando cada vez mais com a qualidade dos alimentos. Para controlar isso, surgiu o APPCC (Sistema de Análise de Perigo e Pontos Críticos de Controle), que é um sistema baseado em conceitos preventivos, ou seja, controle de todas as etapas de preparação do alimento, identificando, na cadeia produtiva, os perigos potenciais à sua segurança, bem como os Pontos Críticos de Controle (PCC), avaliando-os e controlando-os. Com o uso de um sistema de APPCC, é possível monitorar com maior eficiência a maioria dos problemas que envolvem a qualidade do alimento. Este projeto insere-se nesse contexto e visa desenvolver uma solução que permita monitorar a produção de pescados, evitando que o produto final apresente algum tipo de inconformidade, que gere prejuízos para a empresa e para o consumidor. O sistema desenvolvido é baseado em conceitos de Sistema Especialista (SE), e permite o monitoramento dos PCC’s. O sistema permite a criação de árvores de decisão, geradas a partir das regras definidas pelo especialista, o que caracteriza um SE. Foram feitas pesquisa para identificação de algumas soluções similares e para o levantamento dos requisitos que foram necessários para o desenvolvimento do sistema. Espera-se, com essa solução computacional, auxiliar as empresas de pescados da região a produzir alimentos de maior qualidade e satisfazer seus clientes consumidores. Palavras-chave: Sistemas Especialistas. APPCC. Qualidade do Pescado.

ABSTRACT

Among all sectors of animal production, aquaculture is the activity that possesses the largest annual index of growth, about 9,2%..That favorable statistics is due to the great number of companies of fish. In the area of Itajaí they are approximately forty, creating a great offer of products attracting the consuming population.But, with many diseases and virus spread around the world, resulting from pollution, lack of hygiene and basic sanitation, people are been worried about food quality to control this, appears the HACCP (Hazard analysis and critical control points), a system based on preventive concepts, in other words, the control of all steps in food preparation, identifying, in productive chain, potential dangers to its security as well as, critical control points, evaluating and controlling them. With the use of a HACCP system, it is possible to prevent the majority of problems involving food quality. This project is inserted in this context and aims for develop a solution that allows monitoring fish production, preventing that final product presents some kind of agreement absence, which generates damages to the company and to the consumer. This system will be based on Expert System concepts and will allow the monitoring of critical control points. The system will allow the creation of decision trees, generated from rules created by the expert, it characterizes one Expert System. They had been made research for identification of some similar solutions and the survey of the requirements that had been necessary for the development of the system. One expects, with this computational solution, to assist the companies of fished of the region to produce foods of bigger quality and satisfy its customers consuming. Keywords: Expert System. HACCP. Quality of the fish.

1. INTRODUÇÃO

De todos os setores da produção animal, a aqüicultura é a atividade que cresce mais

rapidamente no Brasil. Desde 1970 a aqüicultura cresceu a taxas médias de 9,2 % ao ano, enquanto

a pesca extrativa cresceu a taxas de 1,4 % e a criação de animais para produção de carne, a taxas de

2,8% (NEIVA, 2003).

Segundo o IBAMA (Instituto Brasileiro do Meio Ambiente e dos Recursos Naturais

Renováveis), as espécies mais cultivadas foram as carpas (54.566,5), principalmente no Sudeste e

Sul, tilápias (32.459,5t), tambaqui, pacu e híbridos dessas espécies (23.582,0t), truta (1.447,0t),

camarão marinho (25.387,5t), camarão de água doce (4.531,0t), mexilhão (11.760,5t), ostras

(1.190,5t) e rãs (669,5t). Dessas espécies algumas oferecem grandes perspectivas de crescimento e

têm aumentado as suas produções a taxas expressivas anuais. A exportação é o grande motivo do

crescimento do cultivo de camarões marinhos e tilápias, pois oferece preços compensadores para a

atividade (NEIVA, 2003). A Tabela 1 apresenta o crescimento dos números nos últimos anos, na

produção de pescados.

Tabela 1. Produção de pescado estimada por ano, segundo a região Sul e seus estados. Produção de Pescado por Ano em (t)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 SUL 167.158,5 195.838,5 221.317,0 227.055,0 188.265,5 215.860,0PR 14.379,5 12.685,0 16.560,5 19.847,5 24.664,5 26.331,5SC 92.160,0 118.424,5 146.301,5 156.209,0 107.298,5 108.821,0RS 60.619,0 64.729,0 58.455,0 50.998,5 56.302,5 80.707,5

Fonte: Neiva (2003).

Esses dados estatísticos foram conquistados pelo grande número de empresas instaladas na

região Sul, sendo que somente na região de Itajaí são aproximadamente quarenta empresas, cuja

produção visa atender tanto o mercado interno como mercado externo, exportando parte da

produção. Para que seja possível atender todos os mercados, é necessário produzir mais. Mas

atualmente, produzir sem qualidade não é o caminho indicado para o sucesso. Com o surgimento e

disseminação de novas doenças e vírus, decorrentes da poluição, da falta de higiene e de

saneamento básico, cada vez mais as pessoas estão se preocupando com a qualidade de sua

alimentação e com os tipos de alimentos que estão consumindo. Preferindo alimentos com

qualidade, exigem cada vez mais das empresas produtoras certificações que comprovem a qualidade

do alimento.

2

Devido a essa necessidade da garantia de qualidade dos alimentos, foi desenvolvida a

metodologia HACCP (Hazard Analysis and Critical Control Points), conhecida no Brasil também

como APPCC (Análise de Perigos e Pontos Críticos de Controle). O primeiro acontecimento que

deu origem ao método APPCC está associado a W.E. Deming, cujas teorias de gerenciamento da

qualidade são consideradas a principal causa de mudança na qualidade dos produtos japoneses, nos

anos 50. O segundo acontecimento, e também o principal, foi o desenvolvimento do conceito do

APPCC. Na década de 1960, a Pillsbury Company, o Exército e a NASA (National Aeronautics and

Space Administration) dos Estados Unidos desenvolveram um sistema para a produção de

alimentos inócuos para o programa espacial americano. Considerando as doenças que poderiam

afetar os astronautas e comprometer uma missão espacial, aquelas de origem alimentar foram

consideradas entre as mais importantes. Sendo assim, a Pillsbury Company, encarregada de

fornecer os alimentos para os vôos espaciais tripulados introduziu e adotou o sistema APPCC para

garantir a inocuidade do produto final, enquanto reduzia o número de testes e inspeções finais

(RASZL, 2001).

Segundo BVQI (2005), a implantação do método APPCC tem sido recomendado e, muitas

vezes, exigido em vários países, incluindo o Brasil, mais especificamente no setor de produtos de

origem animal, expandindo-se para a indústria alimentícia como um todo. Tem papel fundamental

no comércio internacional, sendo exigido por diversos países como pré-requisito para compra de

produtos alimentícios. O APPCC é um sistema baseado em conceitos preventivos, ou seja, controle

de todas etapas de preparação do alimento. Identifica na cadeia produtiva os perigos potenciais à

segurança dos alimentos, avaliando-os e controlando-os. Ainda segundo BVQI (2005), o objetivo

do APPCC é assegurar a produção e distribuição de alimentos com qualidade e livre de

contaminações de natureza biológica, física ou química que possam causar dano a saúde ou

integridade do consumidor. Com o uso de um sistema de APPCC, é possível evitar a maioria dos

problemas que envolvem a qualidade do alimento. Alguns dos benefícios desse sistema são: o

controle do processo de fabricação; ação preventiva quanto a possíveis contaminações; fácil

detecção e correção dos desvios de especificação de processo; maior garantia para o consumidor

quanto à segurança do produto; redução de custo de análise de produto acabado.

No sistema desenvolvido, foram utilizadas algumas técnicas da Inteligência Artificial (IA),

mais especificamente de um Sistema Especialista, para incrementar a tomada de decisões no

monitoramento da produção no sistema de APPCC.

3

Um sistema especialista representa o conhecimento de um especialista humano adquirido ao

longo dos anos de trabalho. Ele deve ser construído com o auxílio de um especialista, o qual

fornecerá a base de informações e será capaz de avaliar os resultados obtidos (FERNANDES,

2003).

Observa-se uma carência de soluções que implementam o método APPCC e que abrangem o

monitoramento da produção e uso de técnicas de um sistema especialista. Existem no mercado

sistemas computacionais que implementam o método APPCC, dentre eles destacam-se o

WinAPPCC e o eHACCP. Mas o sistema desenvolvido nesse trabalho vai além das ferramentas

atuais, pois implementa técnicas de um Sistema Especialista, e também permite monitoramento dos

PCC através do sistema.

O método APPCC possui uma árvore de decisão definida para identificar quais perigos são

pontos críticos de controle. Um especialista deve sempre acompanhar o processo e auxiliar na

identificação dos perigos potenciais que podem comprometer a qualidade dos pescados no processo

produtivo; estabelecer medidas preventivas; definir ações corretivas em caso de um Ponto Crítico

de Controle (PCC) estar fora de controle, e auxiliar na criação das árvores de decisão que servem de

base para um módulo específico do sistema, o monitoramento da produção. A criação das árvores

de decisão é feita através das regras definidas pelo especialista, que pode ordená-las de forma que o

sistema represente uma situação real. Para desenvolver o módulo inteligente do sistema, foi

estudado o software Expert Sinta, que utiliza essa metodologia de criação de regras e árvores

decisórias. Essa metodologia serviu de base para o módulo de monitoramento da produção do

sistema. Com as regras definidas e as árvores decisórias montadas, é possível monitorar a produção

de pescados controlando os PCC’s identificados e, conseqüentemente, garantir que o processo

produtivo não está comprometendo a qualidade do produto final.

4

1.1. OBJETIVOS

1.1.1. Objetivo Geral

O objetivo geral deste projeto é o desenvolvimento de um sistema de Análise de Perigo e

Pontos Críticos de Controle (APPCC) baseado em Inteligência Artificial (IA), que poderá ser

utilizado por empresas de pescados para controlar a produção e garantir a qualidade de seus

produtos.

1.1.2. Objetivos Específicos

Os objetivos específicos deste projeto são:

• Analisar soluções similares que implementam o método APPCC;

• Analisar a metodologia de criação de base de regras utilizada pelo software Expert Sinta;

• Analisar junto com o especialista os pescados sardinha e atum, para serem utilizados

como base de amostragem para o desenvolvimento do sistema;

• Realizar a modelagem conceitual do sistema proposto;

• Implementar o sistema proposto;

• Testar e validar a implementação do sistema proposto; e

• Documentar o desenvolvimento e os resultados do sistema proposto.

1.2. METODOLOGIA

Este trabalho propôs o desenvolvimento de um Sistema de Informação, que pode ser

utilizado pelas indústrias de pescados para auxiliar no controle da qualidade de seus produtos. O

sistema desenvolvido auxilia na análise de todos os perigos que de alguma forma podem

comprometer a qualidade dos alimentos, identificando Pontos Críticos de Controle. Permite que um

especialista monte regras e as árvores de decisão para serem utilizadas no monitoramento da

produção, para controle dos PCC’s identificados. O usuário tem a opção de inserir no sistema

amostras de dados coletados na produção, com atributos como data da coleta e quantidade, e

disparar um procedimento inteligente no sistema, responsável por varrer a árvore de decisão e

questionar o usuário sobre o valor de cada variável encontrada nas regras. Isso ocorre de forma

iterativa com uma interface simples, sendo que qualquer usuário sem conhecimento avançado em

5

informática consegue interagir com o sistema com facilidade. A cada resposta dada pelo usuário, o

sistema verifica se a regra é valida ou não, e caso alguma das regras não seja satisfeita, o sistema

emite um alerta sobre a produção e apresenta na tela os resultados obtidos, com as medidas

corretivas necessárias.

Para que o projeto pudesse ser concluído, se fez necessário aplicar conceitos e teorias

relevantes ao curso de Ciência da Computação, como: conhecimento na área de Inteligência

Artificial, mais especificamente em Sistemas Especialistas, conhecimento em Análise e Projeto de

Sistemas para modelagem do sistema, conhecimento em Banco de Dados para definição das

entidades, atributos e relacionamentos, conhecimento em Programação para implementação do

sistema.

O projeto foi limitado às indústrias de pescados, pela necessidade de se ter um especialista

da área disponível para acompanhar o desenvolvimento do trabalho e principalmente testar e validar

o sistema implementado. O especialista que contribuiu para que o projeto pudesse ser concluído foi

o Prof. Marcos Luiz Pessatti.

Durante a execução do trabalho, alguns assuntos relevantes ao tema foram abordados.

Foram realizadas pesquisas e análises de soluções similares que implementam o método APPCC,

tais como eHACCP e WinAPPCC. Também foi pesquisado e analisado o funcionamento do

software Expert SINTA, que serviu como base de idéias para o desenvolvimento da aplicação e do

módulo inteligente do sistema. O conhecimento do tema APPCC foi adquirido através de leitura de

trabalhos científicos e na Internet. Pesquisou-se em livros, na Internet e em trabalhos científicos

sobre outros temas, com destaque para os Sistemas Especialistas, para que fosse possível identificar

os recursos e tecnologias necessárias à implementação do sistema.

Para que o sistema pudesse ser implementado, executou-se um estudo prévio sobre as

principais ferramentas computacionais utilizadas no desenvolvimento do mesmo através de

pesquisa e leitura de apostilas e livros da área em que se situam. Também foram realizados a análise

e o projeto do sistema, elaborando-se os protótipos de telas e os diagramas da UML (Unified

Modelling Language). Os diagramas use-case, diagramas de atividade e diagramas de seqüência

foram construídos na ferramenta computacional Enterprise Architect.

O conteúdo do TCC I serviu de base para o desenvolvimento das etapas realizadas no TCC

II, tais como: utilização da ferramenta computacional Oracle Forms para o desenvolvimento do

6

Sistema de Análise de Perigo e Pontos Críticos de Controle, e o banco de dados Oracle, no qual

foram criadas as tabelas e armazenados os dados utilizados pelo sistema. Execução de testes

simulados de funcionamento do sistema. O sistema foi testado pelo especialista. Sugestões de

melhorias foram apontadas e implementadas.

1.3. ESTRUTURA DO TRABALHO

O trabalho está dividido em quatro capítulos: Introdução, Fundamentação Teórica,

Desenvolvimento e Conclusões. No capítulo Introdução, são descritos de maneira sucinta os temas

que envolvem o sistema desenvolvido, apresentando uma visão geral do problema encontrado,

considerando também a metodologia de desenvolvimento e a estrutura da pesquisa. Em seguida, no

capítulo Fundamentação Teórica é exposto o conteúdo teórico do trabalho fundamentado nas

bibliografias indicadas no próprio texto. Este capítulo foi dividido em cinco Sessões:

• Pescados: descreve brevemente o panorama aqüícola e de produção de pescados em

geral no Brasil e no estado de Santa Catarina com indicativos de produção;

• APPCC: apresenta a descrição desse método, bem como sua história, conceitos,

princípios e funções, como análise de perigos e identificação de pontos críticos de

controle;

• Sistemas Similares: apresenta dois sistemas que implementam o método APPCC, e que

são comercializados por empresas de TI (Tecnologia da Informação), fazendo um

comparativo entre o sistema proposto com as duas soluções existentes;

• Sistemas Especialistas: esta Sessão oferece uma síntese do que é um Sistema

Especialista (SE), seus conceitos, características, arquitetura e funcionamento, bem

como uma comparação desse tipo de sistema com sistemas convencionais; e

• Expert SINTA: apresenta uma síntese da estrutura desse software, seu funcionamento, a

estrutura das regras, definição de variáveis e os conceitos desse aplicativo que serão

utilizados no sistema proposto.

No capítulo Desenvolvimento, está representada a modelagem do sistema, os diagramas de

UML, o dicionário de dados e todos os detalhes da sua implementação. No último capítulo, as

Conclusões, onde são expostas algumas considerações gerais sobre o desenvolvimento do trabalho.

7

2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA

A fundamentação teórica do trabalho proposto está dividida em cinco sessões e aborda os

seguintes assuntos: Pescados (apresenta um breve panorama da produção de pescados no Brasil e no

Estado de Santa Catarina, destacando as duas principais formas de obtenção do pescado, a

aqüicultura e a pesca extrativa); APPCC (apresenta a história desse método que foi criado para

garantir a inocuidade dos alimentos, seus conceitos, princípios, e também suas principais funções,

como a análise de perigos e identificação dos pontos críticos de controle); Sistemas Similares

(aborda a existência e o funcionamento de dois sistemas que implementam o método APPCC para

auxiliar no controle da qualidade dos alimentos); Sistemas Especialistas (esta Sessão apresenta os

conceitos e o funcionamento de um Sistema Especialista, bem como suas características,

classificação, arquitetura, limitações e uma comparação desse tipo de sistema com os sistemas

convencionais) e Expert SINTA (apresenta uma descrição da estrutura desse software desenvolvido

na Universidade Federal do Ceará que tem como objetivo a construção de sistemas especialistas, o

qual serviu como fonte de pesquisa para montar um módulo específico do sistema, o monitoramento

da produção, que permite a criação de regras e árvores de decisão pelo especialista).

2.1. PRODUÇÃO DE PESCADOS

Segundo Neiva (2003), os atuais índices da produção extrativa, aqüícola e de consumo de

pescado na alimentação humana são recordes. O pescado já contribui com 15% do fornecimento de

proteínas animais para a alimentação a nível mundial. Segundo Mercado da Pesca (2005), um dos

responsáveis pelo crescimento da aqüicultura nacional é a valorização dos alimentos pesqueiros

para a melhoria da qualidade da saúde humana por conter uma excelente qualidade nutricional que

auxilia na preservação de nossa saúde. As duas principais formas de obtenção de pescados no Brasil

são: a aqüicultura e a pesca extrativa.

2.1.1. Aqüicultura no Brasil

Com seus 8.400 km de costa marítima, 5.500 hectares de reservatórios de águas doces,

aproximadamente 12% da água doce disponível no planeta, clima favorável para organismos

cultivados, terras disponíveis e baratas, mão-de-obra abundante e crescente demanda por pescado, o

Brasil é um grande potencial para o desenvolvimento da aqüicultura. Comparando com os índices

8

médios anuais de crescimento da pesca extrativa (1,4%) e da produção de animais terrestres (2,8%),

a aqüicultura se destaca com um índice de 9,2% (MERCADO DA PESCA, 2005).

Segundo as estatísticas pesqueiras do IBAMA (2002 apud NEIVA, 2003) a produção de

pescados na aqüicultura nacional foi de 176,530 toneladas em 2000, com um crescimento, em

relação a 1996 (60,700 toneladas), da ordem de 190,8%. A Região Sul foi a mais produtiva nesse

ano com uma produção maior que 86 mil toneladas.

A partir de 1990, a aqüicultura comercial brasileira se firmou como uma atividade

econômica no cenário nacional da produção de alimentos. A partir daí, os diversos segmentos do

setor (piscicultura, carcinicultura, ranicultura, malacocultura e outros) têm se desenvolvido de

forma bastante acelerada (MERCADO DA PESCA, 2005).

Segundo Mercado da Pesca (2005), tanto peixes como moluscos são comercializados,

principalmente no mercado interno. Já os camarões marinhos, por exemplo, cerca de 70% de sua

produção é exportada para os Estados Unidos, França, Espanha, Itália e Holanda.

2.1.2. A Pesca Extrativa no Brasil

Também conhecida como captura, a pesca extrativa é aquela que retira o pescado do

ambiente natural. Essa atividade não vem apresentando bons índices de produção em comparação

com outras atividades. Segundo dados estatísticos do IBAMA (2002 apud NEIVA, 2003), os

índices de produção nacional de pescado evoluíram de 1966 (693,2mt) a 2000 (843,4mt) em 21,6%

(150,2mt). A produção extrativa continental sofreu redução de 5,3%, enquanto a produção marinha

aumentou em 10,7%. Segundo critérios do IBAMA, a pesca artesanal teria sido responsável por

51,0% da produção total de 2000, enquanto a pesca empresarial (industrial) por 28,1% e a

aqüicultura por 20,9%. A tendência futura é a aqüicultura se tornar o setor mais produtivo de

pescado no Brasil. A Figura 1 representa graficamente a produção de pescados no Brasil.

9

Figura 1. Representação gráfica da produção de pescados no Brasil.

Em relação às espécies mais capturadas pela pesca extrativa, cabe destacar ser grande a

variedade, que é uma característica de águas tropicais. Nas águas costeiras, destacam-se as

sardinhas (30,660 toneladas), corvinas (28,385 toneladas), pescadas (47,576 toneladas) e bagres

(29,017 toneladas). A sardinha verdadeira, que chegou a produções de 250,000 toneladas, hoje

registra, apenas, uma produção de 11,153 toneladas. Entre os crustáceos, cabe destacar os camarões

(36,300 toneladas); caranguejo de mangue (11,135 toneladas) e lagosta (6,468 toneladas). Em águas

oceânicas mais afastadas do litoral, sobressaem os atuns (13,116 toneladas) e bonito listrado

(22,537 toneladas) (NEIVA, 2003). A Figura 2 representa graficamente as espécies mais capturadas

no Brasil.

Figura 2. Representação gráfica das espécies mais capturadas no Brasil.

10

2.1.3. Sistema Agroindustrial (SAG) do Pescado no Brasil

Segundo a Secretaria da Agricultura e Abastecimento (1996 apud SONODA, 2002), o

Sistema Agroindustrial do Pescado é constituído pelos segmentos de insumos, produção,

transformação, distribuição e consumo, e pode ser subdivido em dois subgrupos, de acordo com as

duas formas de obtenção do pescado.

Pesca Extrativa: segundo Sonoda (2002), nessa atividade existe toda uma infra-estrutura ou

cadeia para que o pescado chegue até o consumidor final. Essa cadeia pode ser subdividida em:

• Segmento de Insumos: necessários ao desenvolvimento da atividade, como

embarcações, motores, equipamentos, apetrechos de pesca, combustível, gelo, máquinas

e outros;

• Segmento Produtivo: representado pela pesca propriamente dita, atividade que retira o

produto do seu ambiente natural, ao contrário da maioria dos outros tipos de carne, onde

precisa ser produzida pela atividade de criação;

• Segmento de Transformação: é composto pelas indústrias que processam o pescado,

introduzindo alterações na forma de apresentação, na estrutura química e física, visando

atender às necessidades e desejos dos consumidores; e

• Segmento de Distribuição: abrange os entrepostos, feiras livres, supermercados,

peixarias e ambulantes. Esse segmento é o que entra em contato com o consumidor final

do pescado.

Piscicultura: segundo Sonoda (2002), a piscicultura é a atividade de criação de peixes em

confinamento, e atualmente tem uma participação significativa no mercado de peixes destinados à

alimentação humana. A cadeia da piscicultura possui os seguintes segmentos:

• Segmento de Insumos: necessários ao desenvolvimento da atividade, como mão de obra,

máquinas e equipamentos, transporte, eletricidade, ração, tanques e outros;

• Segmento Produtivo: é representado pela aqüicultura, que é a criação de organismos

aquáticos em ambientes naturais e artificiais, como lagoas, rios, açudes, represas,

viveiros e tanques;

11

• Segmento de Distribuição: no caso da venda de peixes vivos, o segmento é ocupado

pelos intermediários ou transportadores de peixes; em contraponto, esse segmento é

semelhante ao descrito na pesca extrativa.

O SAG do pescado encerra-se com o consumidor final (Figura 3).

Figura 3. Representação esquemática do Sistema Agroindustrial (SAG) do Pescado

Fonte: Sonoda, (2002).

2.1.4. Panorama da Produção Pesqueira no Estado de Santa Catarina

Segundo Univali/CTTMar (2003 apud UNIVERSIDADE DO VALE DO ITAJAÍ, 2004), o

volume total de pescados desembarcados no estado de Santa Catarina em 2003 foi de 106.891

toneladas, representando um decréscimo de 3% em relação ao ano anterior, quando foram

desembarcadas 110.044 toneladas (Tabela 2).

12

Os municípios de Itajaí e Navegantes representam cerca de 85% da produção total registrada

no estado, totalizando 63.233 toneladas (59%) e 28.272 toneladas (26%), respectivamente. Laguna

foi o terceiro município, com 11.318 toneladas desembarcadas. Já Porto Belo, com 3.960 toneladas

registradas apresentou um declínio de quase 20% na sua produção em comparação a 2002

(UNIVALI/CTTMar, 2003 apud UNIVERSIDADE DO VALE DO ITAJAÍ, 2004).

Tabela 2. Produção pesqueira desembarcada em Santa Catarina entre 1990 e 2003.

Produção Pesqueira desembarcada em Santa Catarina ANO INDUSTRIAL ARTESANAL TOTAL 1990 64.500.937 9.240.542 73.741.479 1991 80.867.401 6.015.215 86.882.616 1992 77.413.106 6.627.380 84.040.486 1993 97.694.440 5.907.667 103.602.107 1994 115.313.722 8.298.148 123.611.870 1995 75.182.059 6.049.081 81.231.140 1996 95.589.687 7.958.804 103.548.491 1997 118.278.634 9.045.396 127.324.030 1998 123.674.707 9.445.036 133.119.743 1999 - - - 2000 71.041.835 - - 2001 110.618.720 - - 2002 110.044.938 - - 2003 106.891.891 - - Obs - Dados de 1990 a 1998 obtidos em CEPSUL/IBAMA (2000).

Fonte: Universidade do Vale do Itajaí (2004).

Em relação às espécies, em 2003, os peixes ósseos representaram 89,4% da produção

discriminada no estado, sendo seguidos pelos crustáceos (5,6%), peixes cartilaginosos (4,2%) e

moluscos (0,8%). (UNIVALI/CTTMar, 2003 apud UNIVERSIDADE DO VALE DO ITAJAÍ,

2004). Segundo Universidade do Vale do Itajaí (2004), nesse mesmo ano os maiores desembarques

ocorreram entre os meses de maio e setembro, onde foram registradas produções superiores a

10.000 toneladas.

Com o grande volume de pescados gerado pelo crescimento da pesca extrativa e da

aqüicultura, se torna difícil ter um controle total sobre a produção de pescados. Para solucionar esse

tipo de problema, pode-se obter auxílio de práticas e/ou métodos que ajudem no controle da

produção e que atuem preventivamente para evitar perdas por parte da empresa e do cliente. Um

desses métodos, baseado em conceitos preventivos, é o APPCC, que surgiu para ser utilizado pelas

indústrias de alimentos em geral, podendo ser aplicado também na produção de pescados. Juntando

essa necessidade de controle da qualidade de pescados com o método APPCC, desenvolveu-se uma

13

solução computacional que permite as empresas do ramo na região controlar a produção com maior

segurança e qualidade.

2.2. APPCC

2.2.1. Histórico

O Sistema Análise de Perigos e Pontos Críticos de Controle (APPCC), conhecido

internacionalmente por Hazard Analysis and Critical Control Points (HACCP), originou-se na

Indústria Química, particularmente na Grã-Bretanha no início da década de 1960 (SEBRAE/DN,

1999 apud NUNES, 2002). Com o envio do homem a lua na década de 1960, a NASA estabeleceu

como prioridade o estudo da segurança da saúde dos astronautas, para evitar possíveis doenças

durante a permanência deles no espaço. Após alguns estudos, concluiu-se que as doenças possíveis

de afetar os astronautas eram as doenças relacionadas com os alimentos (GARCIA, 2000). Devido a

essa prioridade de estudo da NASA, surgiu a idéia de um Sistema de Análise de Perigo e Pontos

Críticos de Controle, e num esforço conjunto com a U.S. Army Natik Laboratories e com a

indústria Pillsbury Company, com o intuito de obter alimentos isentos de contaminação, criaram o

APPCC (SENAI/CNI/SEBRAE, 1999 apud BORSZCZ, 2002).

Após vários estudos, concluiu-se que para conseguir um alimento isento de contaminação,

deveria ser desenvolvido um sistema baseado em conceitos preventivos, controlando todas as etapas

de preparação do alimento, incluindo matéria-prima, ingredientes, embalagens, processo, ambiente,

estocagem, entre outros (GARCIA, 2000). Esse método foi apresentado pela primeira vez em 1971,

durante a Conferência Nacional sobre Proteção de Alimentos, nos Estados Unidos, e posteriormente

serviu de base para a FDA (Food and Drug Administration) para o desenvolvimento da

regulamentação para a indústria de alimentos de baixa acidez (GARCIA, 2000). Dois anos depois,

em 1973, foi publicado o primeiro documento descrevendo o método APPCC pela Pillsbury

Company, Food Safety through the Hazard and Critical Control Point System, que serviu de base

para treinar os inspetores da FDA (GARCIA, 2000).

Em 1985, a Academia Nacional de Ciências dos Estados Unidos recomendou o treinamento

do método APPCC para o pessoal de indústrias de alimentos e de órgãos governamentais, em todos

programas de proteção de alimentos (GARCIA, 2000). Nesse mesmo ano, o Instituto Americano de

Engenheiros Químicos escreveu o livro Guidelines for Hazard Evaluation Procedures, descrevendo

os métodos para análise dos riscos para os processos de fabricação de alimentos (GARCIA, 2000).

14

“Em 1988, a Comissão Internacional de Especificações Microbiológicas para Alimentos (ICMSF)

editou um livro propondo o sistema HACCP como instrumento fundamental no Controle da

Qualidade. Em 1993, o Codex Alimentarius estabeleceu o Codex Guidelines for the Application of

the HACCP System” (GARCIA, 2000).

No Brasil, na década de 1990, o Serviço de Inspeção de Pescados e Derivados (SEPES) e o

Ministério da Agricultura e Reforma Agrária (MARA) estabeleceram normas e procedimentos para

implantação do Sistema de APPCC nas indústrias de pescados (GARCIA, 2000). Em 1998, o

Ministério da Agricultura e Abastecimento através da Portaria n° 46 definiu um Manual de

Procedimentos para implantação do método APPCC nas indústrias de Produtos de Origem Animal.

A busca pela qualidade, associada com o interesse pelo cumprimento da legislação sanitária, tem

motivado várias empresas a normatizar os processos de produção de alimentos dentro dos critérios

definidos pelo método APPCC (NUNES, 2002). “Mais recentemente, o método APPCC vem sendo

preconizado por organismos como a Organização Mundial da Saúde (OMS) e a International

Comission on Microbiological Specifications for Foods (ICMSF)” (NUNES, 2002).

2.2.2. Conceitos

O método APPCC é baseado em conceitos preventivos, ou seja, controle de todas etapas de

preparação do alimento, identificando na cadeia produtiva os perigos potenciais à segurança dos

alimentos, avaliando-os e controlando-os.

Uma definição prática do APPCC é que esse método cobre todo tipo de fatores de risco ou

perigos potenciais à inocuidade dos alimentos. Esses perigos podem ser biológicos, químicos ou

físicos, seja os que ocorrem de forma natural no alimento, no ambiente, ou sejam decorrentes de

erros no processo de fabricação (ALMEIDA, 1998 apud NUNES, 2002).

Segundo Spexoto (2003), o principal objetivo do APPCC é prevenir a ocorrência de riscos à

saúde humana e evitar alterações nos alimentos, aplicando práticas de controle em determinadas

etapas da produção, onde haja uma maior probabilidade da ocorrência de perigos ao alimento.

O método APPCC é considerado um processo científico que representa o que há de mais

moderno na atualidade em termos de controle da qualidade, e que tem por finalidade garantir a

inocuidade dos alimentos nos processos de produção, manipulação, transporte, distribuição e

consumo (NUNES, 2002).

15

“O método APPCC possui duas etapas bem definidas. Primeiro uma análise de riscos, que

abrange todo o ciclo envolvido; depois, uma identificação dos critérios e limites sobre os pontos

críticos de controle visando minimizar o perigo” (TOLEDO & FERREIRA, 1996 apud GARCIA,

2000). Segundo Garcia (2000), o APPCC é uma poderosa ferramenta de gestão, pois oferece uma

oportunidade para obter um programa efetivo de controle da qualidade. O método pode ser aplicado

em uma fábrica, linha de produção ou mesmo um produto específico. Esse método deve ser

revisado toda vez que surgirem novas patologias ou quando o processo produtivo tenha sofrido

modificações.

“O sistema APPCC é racional, porque se baseia em dados registrados sobre as causas das

toxiinfecções e de deterioração. Enfatiza as operações críticas onde o controle é essencial, diferindo

do conceito de inspeção tradicional” (GARCIA, 2000). As empresas não conseguem analisar todos

os lotes produzidos, e assegurar 100% de qualidade ao produto, devido à demora e custos

atribuídos. Para isso, o APPCC mostra-se um método muito eficaz que visa evitar o surgimento de

surtos de origem alimentar e manter os padrões determinados pela legislação competente

(BORSZCZ, 2002). Esse sistema é recomendado por vários órgãos, como por exemplo, a OMC

(Organização Mundial do Comércio), a FAO (Food and Agriculture Organization) e a OMS

(Organização Mundial da Saúde). Também está sendo exigido por alguns segmentos do setor

alimentício da Comunidade Econômica Européia e dos Estados Unidos (SENAI/CNI/SEBRAE,

1999 apud BORSZCZ, 2002).

Para a implementação do método APPCC é fundamental a implantação das Boas Práticas de

Fabricação (BPF). As BPF consistem em manter instalações, equipamentos e materiais em boas

condições e higienizados. Também fazem parte das BPF cuidados com a higiene pessoal, controle

integrado de pragas e programa de recolhimento (Recall), evitando assim contaminações e

assegurando que o produto atenda às especificações de identidade e qualidade

(SENAI/CNI/SEBRAE, 1999 apud BORSZCZ, 2002).

Existem algumas dificuldades na implantação do sistema APPCC nas indústrias

alimentícias, especialmente indústrias de pescados. Essas dificuldades encontram-se nos processos

de fabricação, incluindo estrutura física, equipamentos e utensílios que impedem a obtenção das

condições higiênico-sanitárias ótimas. A qualidade da matéria-prima, métodos de pesca utilizados e,

principalmente, conscientização dos pescadores para as Boas Práticas de Fabricação (BPFs),

também são algumas das barreiras encontradas (NUNES, 2002). Todos alimentos oferecidos ao

16

consumidor devem estar seguros sob o ponto de vista higiênico-sanitário, de forma que se possa

preservar a saúde do consumidor. O método APPCC contribui para uma maior satisfação do

consumidor, tornando as empresas produtoras mais competitivas, ampliando as possibilidades de

conquista de novos mercados, além de propiciar a redução de perdas de matérias-primas e produto

evitando prejuízos (NUNES, 2002). “O conceito básico destacado pelo APPCC é a prevenção e não

a inspeção do produto acabado” (ALMEIDA, 1998 apud NUNES, 2002).

2.2.3. Princípios do APPCC

Em 1989, o National Advisory Committee on Microbiological Criteria for Foods

(NACMCF) definiu um grupo para desenvolver as linhas mestras de aplicação do APPCC. Com

base no material desenvolvido, foi publicado no mesmo ano, um documento intitulado “Princípios

HACCP para Produção de Alimentos”. Neste documento estavam definidos os sete princípios do

APPCC, estabelecendo uma norma que seria utilizada por todos para o desenvolvimento de planos

de APPCC para qualquer tipo de alimento (ALMEIDA, 2005).

Segundo Almeida (2005), os sete princípios APPCC foram profunda e detalhadamente

estudados pelas indústrias e por agências governamentais, e foram aceitos. Depois disso, o Comitê

de Higiene dos Alimentos do Codex Alimentarius definiu um grupo de trabalho para estudar o

método APPCC, originando relatório no qual se fazia uma abordagem um pouco diferente para cada

aplicação dos princípios. Essa abordagem abrangia uma análise dos perigos, sua identificação e

medidas preventivas, além da recomendação para aplicação de uma série de perguntas denominadas

como “Árvore de Decisão do HACCP”, para definir os PCCs.

Dois anos depois, em 1991, o NACMCF convocou novamente o grupo de trabalho APPCC

para revisar o relatório de novembro de 1989. Na ocasião, o grupo elaborou um novo documento

incluindo modificações nos sete princípios do APPCC, baseando-se nas recomendações do Codex

(ALMEIDA, 2005).

Segundo Almeida (2005), os sete princípios são: efetuar uma análise de perigos e identificar

as medidas preventivas, identificar os pontos críticos de controle (PCCs), estabelecer limites críticos

para as medidas preventivas associadas com cada PCC, estabelecer os requisitos de controle

(monitoramento) dos PCCs, estabelecer ações corretivas para o caso de desvio dos limites críticos,

estabelecer um sistema para registro de todos os controles (documentação) e estabelecer

procedimentos de verificação.

17

A seguir tem-se uma descrição de cada um destes princípios, segundo Nunes (2002).

• Efetuar uma análise de perigos e identificar as medidas preventivas: Este princípio tem

como objetivos identificar os perigos significativos e caracterizar as medidas preventivas

correspondentes; avaliar a necessidade de mudança de um processo ou etapa de processo

e servir de base para a identificação dos pontos críticos de controle;

• Identificar os pontos críticos de controle (PCCs): Os PCCs são os pontos caracterizados

como realmente críticos à segurança. As ações e esforços de controle dos PCCs devem

ser concentrados, e seu número deve ser restrito ao mínimo e indispensável;

• Estabelecer limites críticos para as medidas preventivas associadas com cada PCC: Os

limites críticos são estabelecidos para cada medida preventiva monitorada dos PCCs. Os

valores podem ser obtidos de fontes diversas como: guias e padrões da legislação,

literatura, experiência prática, levantamento prévio de dados, experimentos laboratoriais

que verifiquem a adequação e outros;

• Estabelecer os requisitos de controle (monitoramento) dos PCCs: Os procedimentos de

monitorização devem ser efetuados rapidamente porque se relacionam com o produto em

processo e não existe tempo suficiente para a realização de métodos analíticos

complexos e demorados. Os métodos microbiológicos não podem caracterizar a

monitorização pois não permitem a obtenção de resultado rápido. Os métodos físicos,

químicos, observações visuais e sensoriais são preferidos pois podem ser realizados

rapidamente, de forma contínua ou a intervalos de tempo adequados para controle do

processo;

• Estabelecer ações corretivas para o caso de desvio dos limites críticos: As ações

corretivas deverão ser adotadas no momento ou imediatamente após a identificação dos

desvios;

• Estabelecer um sistema para registro de todos os controles (documentação): Todo

mecanismo utilizado para avaliar se um PCC e/ou perigo está sob controle, por

observações ou medidas, deve ser registrado; e

• Estabelecer procedimentos de verificação: A verificação consiste na utilização de

procedimentos para evidenciar se a etapa monitorizada esta sendo controlada

adequadamente, ou ainda se o sistema APPCC está funcionando corretamente.

18

2.2.4. Qualidade Higiênico-Sanitária e o Sistema APPCC

O conceito de segurança alimentar é bem abrangente e significa que todas as pessoas

poderão ter uma alimentação suficiente e adequada nutricionalmente, livre de contaminações que

possam levar ao desenvolvimento de doenças de origem alimentar. Segurança alimentar, sob o

ponto de vista qualitativo, define-se como o inverso de risco alimentar, ou seja, a probabilidade de

não sofrer nenhum dano pelo consumo de um alimento (ZANARDI; TORRES, 2000 apud

RIEKES, 2004).

Segundo Athaide (1999 apud RIEKES, 2004), os alimentos podem ser considerados um

importante veículo de contaminação durante seu processo produtivo, desde a colheita até o seu

consumo, por diversos motivos que englobam desde a higiene dos alimentos, do ambiente que está

sendo produzido e de seus manipuladores.

É importante destacar um dos pré-requisitos para implantação do APPCC, citado

anteriormente, que são as Boas Práticas de Fabricação, que compreendem procedimentos e normas

necessárias para atingir um padrão elevado de qualidade de um produto, e cujo resultado deve ser

avaliado periodicamente através de inspeções (SILVA JR, 2002 apud RIEKES, 2004).

Dados da Organização Mundial da Saúde (OMS) citados por (ALMEIDA, 1998 apud

RIEKES, 2004), indicam que mais de 70% dos casos de doenças de origem alimentar são

decorrentes de técnicas inapropriadas de manipulação dos alimentos e por alimentos contaminados

servidos em restaurantes. Por esse motivo, buscando melhorar as condições higiênico-sanitárias no

preparo de alimentos, o Ministério da Saúde publicou a portaria 1.428, em 26/11/1993,

recomendando a elaboração do Manual de Boas Práticas de Manipulação de Alimentos.

2.2.5. Análise de Perigos

Segundo Arruda (2000), a análise de perigos é o primeiro princípio do método APPCC, e

seu objetivo é identificar perigos reais e potenciais em toda cadeia produtiva, desde matéria-prima e

ingredientes até o produto final.

Em todas as operações de produção, existem perigos inevitáveis associados à formulação do

produto e ao processo. A natureza dos perigos varia de acordo com: a fonte de ingredientes,

equipamentos utilizados na fabricação, métodos de processamento/preparação, duração dos

19

processos e armazenamento, experiência, conhecimento e atitudes dos funcionários (ARRUDA,

2000).

Arruda (2000) define perigo como “uma contaminação inaceitável de natureza biológica,

química ou física, e/ou sobrevivência ou multiplicação de microrganismos que comprometam a

segurança (ou deterioração do alimento), e/ou produção ou persistência inaceitável de toxinas ou

outros produtos indesejáveis do metabolismo microbiano em alimentos”.

No método APPCC, os perigos estão divididos em Perigos Biológicos, Perigos Químicos e

Perigos Físicos. Segundo Arruda (2000), os perigos biológicos incluem todo tipo de bactérias

infecciosas ou toxigênicas, ricketsias, vírus, mofos, parasitas, fungos e peixes venenosos. Nos

perigos químicos, estão incluídos pesticidas, produtos de limpeza, antibióticos, metais pesados e

aditivos como os sulfitos e o glutamato monossódico. Os perigos físicos incluem fragmentos de

metal, vidro, farpas de madeira, pedras e outros organismos ou parte deles, como insetos.

2.2.6. Ponto Crítico de Controle (PCC)

A identificação de um PCC, em um sistema de APPCC, necessita de capacitação técnica e

avaliação quantitativa. Um PCC pode ser um processo ou produto que permite controle. É

necessário que esses pontos determinados como críticos sejam cuidadosamente selecionados com

base na sua severidade e/ou freqüência aproximada de sua ocorrência, assim como no risco que

representa, caso não for controlado. Devem ser pontos que necessitam de controle (ICMSF, 1997

apud GARCIA, 2000).

Segundo Mortimore & Wallace (1994 apud GARCIA, 2000), PCC é definido como um

ponto ou etapa do processo em que se pode aplicar medidas de controle para que o perigo seja

evitado, eliminando-o ou reduzindo-o a um limite aceitável. Medidas preventivas podem ser

utilizadas para controlar um perigo.

Um estudo de APPCC refere-se exclusivamente ao que é crítico para a segurança do produto

e, portanto, gira em torno dos PCCs. Quando se encontra alguma dificuldade em distinguir um PCC

de outros pontos de controle, deve-se responder a seguinte pergunta: “Se perder o controle sobre o

PCC, é provável que apareça um perigo para a saúde?”. Se a resposta for sim, então deve ser

considerado um ponto crítico de controle, caso contrário será considerado um ponto de controle do

processo (MORTIMORE & WALLACE, 1994 apud GARCIA, 2000).

20

Para identificar um PCC, analisa-se o perigo identificado na formulação do produto ou nos

processos ao que o produto é submetido durante a produção. Para isso, o método APPCC possui

uma árvore decisória definida, que auxilia na identificação dos mesmos.

Segundo Cezari & Nascimento (1995 apud SPEXOTO, 2003), a árvore decisória do APPCC

é uma seqüência lógica para determinar se um perigo identificado em uma matéria-prima,

ingrediente ou etapa do processo, constitui-se em um PCC. Ainda segundo Cezari & Nascimento

(1995 apud SPEXOTO, 2003), a árvore decisória é constituída por cinco questões transcritas na

Figura 4.

Figura 4. Árvore decisória geral para identificação dos pontos críticos de controle

Fonte: Spexoto (2003).

2.2.7. Monitoramento

Segundo Borszcz (2002), o monitoramento serve para comprovar que um processo ou um

PCC está sob controle. Dessa forma, o estabelecimento de métodos de monitoramento efetivos para

os PCCs devem ser feitos por especialistas.

“O monitoramento deve ser capaz de detectar qualquer desvio da especificação (perda do

controle) e fornecer esta informação em tempo para que ações corretivas sejam tomadas e o

21

controle do processo readquirido antes que seja necessário rejeitar o produto” (ICMSF, 1997 apud

BORSZCZ, 2002).

Existem vários procedimentos para fazer o monitoramento da produção. Ele pode ser

realizado através de observação visual, avaliação sensorial, medidas físicas, testes químicos e

análises microbiológicas (utilizando contagem em placas, laminocultivos, ou testes que forneçam

respostas rápidas) (ICMSF, 1997; SENAI/CNI/SEBRAE, 1999 apud BORSZCZ, 2002).

Em um sistema de APPCC, os resultados obtidos das análises devem ser rápidos para que se

tenha total eficácia do monitoramento. A observação visual é a mais utilizada e a mais barata. Pode

envolver a inspeção visual de matérias primas, limpeza de instalações e equipamentos, higiene do

funcionário, métodos de processamento, condições de armazenamento e transporte (ICMSF, 1997;

SENAI/CNI/SEBRAE, 1999 apud BORSZCZ, 2002).

2.2.8. Tecnologia do Pescado

“As regiões Sul e Sudeste do Brasil caracterizam-se por possuírem um grande número de

indústrias, que correspondem a um terço do parque industrial e contam com a maior produção de

pescado industrializado do país. O parque industrial elabora produtos frescos, salgados, congelados,

enlatados, semiconservas, farinha e óleo de pescado, bem como produtos prontos” (NUNES, 2002).

Segundo Riekes (2004), os alimentos de origem animal, como a carne, são considerados

alimentos de alto risco epidemiológico, principalmente por suas características intrínsecas, tais

como alta atividade de água, elevado valor nutricional e pH próximo a neutralidade, constituindo-se

em um ótimo meio para o desenvolvimento de microrganismos. Ainda segundo Riekes (2004), a

carne, mesmo quando obtida de animais sadios, pode ser contaminada no abate, feiras,

supermercados e outros locais, antes do seu preparo, e até mesmo antes da sua captura.

• Contaminação antes da captura: Segundo Nunes (2002), os pescados já apresentam

por natureza algum tipo razoável de contaminação, especialmente por bactérias, em sua

pele e guelras, devido estar em contato com a água. Já músculos, órgãos e líquido

corporal de peixes vivos saudáveis são assépticos. As bactérias mesófilas são o grupo de

microrganismos que se deve ter um controle mais rigoroso, pois se apresentam em maior

quantidade no mar tropical e subtropical;

22

• Contaminação após a captura: Segundo Nunes (2002), quando o pescado é capturado

e recolhido para a embarcação, o número de bactérias do pescado aumenta devido à

contaminação a bordo. Após sua classificação e separação, se for efetuada uma boa

lavagem com água do mar, as bactérias são reduzidas de 1/3 a 1/10 da população

contaminante no momento da lavagem. Posteriormente, muitas outras fontes de

contaminação alteram a microbiota original, aumentando o número de bactérias antes do

pescado chegar à mesa do consumidor. Essas contaminações ocorrem durante a

colocação do pescado em urnas com gelo derretido, o uso de equipamentos sem a

assepsia adequada e a manipulação humana.

Com a contaminação natural do pescado somada com a contaminação adquirida após a

captura, o pescado apresenta um nível elevado de contaminação. Com a sua morte, as defesas

naturais deixam de atuar e as bactérias logo começam a invadir o seu corpo. Terminado o período

“rigor mortis”, as bactérias atacam as substâncias que constituem a carne do pescado com maior

velocidade, principalmente as nitrogenadas não-protéicas (RIEKES, 2004).

Algumas espécies de microrganismos não sobrevivem depois da ação sobre a carne do

pescado, podendo demorar dias no pescado estocado em gelo. Essas espécies morrem após terem

consumido as substâncias nitrogenadas não-proteícas porque não conseguem utilizar o nitrogênio

das proteínas. Mas existem outras bactérias que continuam se desenvolvendo e se reproduzindo,

mesmo após este período, utilizando as proteínas da carne do pescado. Esse ataque às proteínas

resulta na formação de substâncias com odor desagradável, e se o pescado não for consumido, a

ação das bactérias continua formando substâncias com um odor repugnante, muitas das quais são

tóxicas (OGAWA e MAIA,1999 apud NUNES, 2002).

2.3. SISTEMAS SIMILARES

Existem no mercado alguns sistemas que implementam o método APPCC e são similares ao

sistema desenvolvido. Em consulta a sites da Internet, foram encontrados dois sistemas bastante

semelhantes, são eles: o WinAPPCC e o eHACCP. Além desses dois aplicativos, foram

pesquisados outros dois, o DoHACCP (NORBACK, 2005) e o HACCP Now (FLYNN e WARD,

2005), mas por não serem muito similares ao sistema desenvolvido, foram desconsiderados.

Os dois aplicativos analisados são softwares comerciais, e por esse motivo, nem sempre é

possível obter todas as informações desejadas. As empresas mantêm sigilo e não disponibilizam,

23

por exemplo, informações técnicas sobre a implementação de seus produtos, por não ser uma

informação interessante para os clientes e para garantir a sobrevivência de seu produto no mercado.

2.3.1. Sistema WinAPPCC

O WinAPPCC é um software comercial desenvolvido pela empresa VTB Consultoria e

Treinamento, empresa pioneira na implantação de Melhoria Contínua Baseada em Estatística,

constituída formalmente em 1983, registrada no SINMETRO/INMETRO sob número 825/91, como

entidade integrante do Sistema Nacional de Metrologia, Normalização e Qualidade Industrial (VTB

CONSULTORIA E TREINAMENTO, 2005c).

O WinHACCP é uma ferramenta que implementa o método APPCC, tornando o processo de

elaboração, controle e impressão dos formulários ágil e simples, pois seu sistema de

armazenamento de dados simplifica o manuseio das ações de entrada, alteração e operação de saída

de informações nos formulários da APPCC, sendo assim mais eficiente para o controle e a

monitoração da inocuidade dos alimentos (VTB CONSULTORIA E TREINAMENTO, 2005b).

Segundo VTB Consultoria e Treinamento, (2005b), o software foi desenvolvido com base

na portaria 46/98 do Ministério da Agricultura e do Abastecimento (MAA), e suas principais

funcionalidades são:

• Análise de Perigos;

• Criação de diagrama de fluxo;

• Criação de plano esquemático da planta;

• Seqüência de decisões para identificação de Ponto Crítico de Controle - PCC;

• Seqüência de decisões para identificação de Perigos Biológicos, Químicos ou Físicos;

• Backup do Banco de Dados (APPCC e módulo Espinha de Peixe);

• Sistema Multiusuário, acesso de formulários e relatórios por usuário, envio de e-mail em

caso de perda da senha;

• Árvore de Ingredientes e processos;

• Arquivamento eletrônico de arquivos (Cartas de Controle) na monitoração;

• Realiza exportação de todos os relatórios para outros formatos; e

24

• Geração de diversos relatórios.

O software WinAPPCC é compatível com Windows 98SE ou superior, e permite que seja

executado com uma configuração mínima: Pentium III, 128 Mb de RAM, Resolução do Monitor

1024x768, e espaço para instalação de 20 Mb (VTB CONSULTORIA E TREINAMENTO, 2005b).

Para conhecer um pouco mais sobre o WinAPPCC, são apresentadas algumas interfaces

desse software nas figuras de 5 a 7.

Figura 5. WinAPPCC - Tela de cadastro de produtos.

25

Figura 6. WinAPPCC - Tela de identificação de perigos biológicos, químicos e físicos.

Figura 7. WinAPPCC - Tela para determinação dos Pontos Críticos de Controle.

26

2.3.2. Sistema eHACCP

O eHACCP é um software comercial desenvolvido pela empresa Montanari & Martins S/C

Ltda., empresa de assessoria empresarial na prestação de serviços para desenvolvimento de

sistemas, ferramentas de gestão, consultoria e treinamento em qualidade (MONTANARI IT

SOLUTIONS, 2005a). Segundo Montanari IT Solutions (2005b), o eHACCP é uma ferramenta que

implementa o método de Análise de Perigo e Pontos Críticos de Controle (APPCC), permitindo

simplificar todo o processo de elaboração e gerenciamento do APPCC. Suas principais

funcionalidades são:

• Análise de Perigos;

• Elaboração do estudo APPCC completa do início ao fim;

• Organização dos estudos por produto, unidade e linha produtiva;

• Manter informações completas do produto;

• Manter informações dos participantes do estudo com definição de líder e o registro de

reuniões realizadas;

• Edição de Fluxograma;

• Identificação dos perigos para cada etapa desenhada no fluxograma;

• Identificação dos procedimentos existentes;

• Elaboração do fluxo de decisões dos PCC;

• Programação das modificações no produto;

• Planejamento dos PCC identificados no estudo; e

• Estabelecimento de um programa de revisão dos estudos.

Na elaboração do estudo de APPCC, o software exige uma seqüência lógica de operação.

Primeiro é necessário fazer os cadastros de usuários, produtos a serem analisados, perigos,

ingredientes e embalagens, etapas de processo e movimentações. Estas informações poderão ser

utilizadas para qualquer estudo, formando um banco de dados permanente para consulta. Os Perigos

podem ser relacionados com Pré-requisitos. Os Pré-requisitos são programas da qualidade já em

desenvolvimento na empresa. Os Ingredientes e Embalagens devem ser classificados por

27

Categorias. Deve-se autorizar o estudo por uma equipe cadastrada no sistema. Depois de autorizado,

um estudo obedece a uma seqüência lógica de execução, que é chamado de etapas de elaboração do

estudo APPCC. São oito etapas: Perfil do Estudo, Perfil do Produto, Fluxograma, Procedimentos,

Árvore de decisões do PCC, Modificações, PCC’s e Programa de revisão (MONTANARI IT

SOLUTIONS, 2004). Atualmente o software encontra-se na Versão 2.0, e está disponível nos

idiomas Português, Espanhol e Inglês.

Para conhecer um pouco mais sobre o eHACCP, são apresentadas algumas interfaces desse

software nas Figuras de 8 a 10.

Figura 8. eHACCP - Tela de cadastro de produtos.

28

Figura 9. eHACCP - Tela de identificação de perigos biológicos, químicos e físicos.

Figura 10. eHACCP - Tela para determinação dos Pontos Críticos de Controle.

2.3.3. Comparação dos Sistemas Similares com o Sistema Desenvolvido

Para uma melhor compreensão das diferenças do sistema desenvolvido em relação aos sistemas similares eHACCP e WinAPPCC, foi

criada a Tabela 3, referenciada abaixo, que apresenta as vantagens e desvantagens de cada um.

Tabela 3. Comparação entre os Sistemas Similares e o Sistema Desenvolvido

Variável Analisada

Ehaccp * WinAPPCC ** Sistema Desenvolvido

Equipe de APPCC

Permite cadastrar e definir uma equipe APPCC e também definir o líder da equipe. Mantém registro das reuniões realizadas.

Permite cadastrar e definir uma equipe APPCC. Para cada participante é possível cadastrar o Cargo que ocupa na empresa.

O sistema desenvolvido permite cadastrar e definir uma equipe de pessoas que será responsável por uma APPCC. É possível definir o líder da equipe e o cargo de cada participante da equipe.

Composição do Produto

Cadastra o produto, a unidade e a linha de produção para identificar onde o produto está sendo produzido. Também permite cadastrar uma descrição para o produto. O cadastro de ingredientes e embalagens permite associá-los a uma categoria já cadastrada, bem como suas condições de armazenamento.

Cadastra a composição do produto, como ingredientes secos, ingredientes líquidos, matéria-prima e material de envase. Cadastra características importantes, formas de uso, prazo de validade, locais de venda, instruções no rótulo e cuidados especiais na distribuição.

O sistema desenvolvido cadastra a composição do produto, como ingredientes e embalagens. Cadastra a unidade e linha de produção para identificar onde o produto está sendo produzido, características importantes do produto, formas de uso pelo consumidor, prazo de validade, local de venda, instruções contidas no rótulo e cuidados especiais. Também permite inserir uma descrição sobre o produto.

Processos Cadastra os processos envolvidos na produção do alimento.

Cadastra os processos envolvidos na produção do alimento, com índice de severidade e probabilidade de ocorrência.

O sistema desenvolvido cadastra os processos envolvidos na produção do alimento.

Perigos Físicos, Químicos e Biológicos.

Cadastra os perigos físicos, químicos e biológicos que podem comprometer a qualidade do pescado e permite que sejam inseridas as medidas preventivas para cada perigo. Se existirem pré-requisitos, o eHACCP permite que sejam associados ao perigo.

Cadastra os perigos físicos, químicos e biológicos que podem comprometer a qualidade do pescado e permite que sejam inseridas as medidas preventivas para cada perigo. Também permite inserir índice de severidade e probabilidade de ocorrência.

O sistema desenvolvido cadastra os perigos físicos, químicos e biológicos que podem comprometer a qualidade do pescado. Também permite inserir índice de severidade e probabilidade de ocorrência.

30

Variável Analisada


Determinação dos PCC

Identifica dentre os perigos físicos, químicos e biológicos cadastrados e dentre os processos, quais são pontos críticos de controle, utilizando a árvore de decisão definida pelo método APPCC. Para os PCC identificados, cadastra medidas corretivas, freqüência que deve ser monitorado, data da análise e responsável.

Identifica dentre os perigos físicos, químicos e biológicos cadastrados e dentre os processos, quais são pontos críticos de controle, utilizando a árvore de decisão definida pelo método APPCC. Para os PCC identificados, cadastra limite crítico, limite de segurança, monitorização, ação corretiva e registros.

O sistema desenvolvido identifica dentre os perigos físicos, químicos e biológicos cadastrados e dentre os processos, quais são pontos críticos de controle, utilizando a árvore de decisão definida pelo método APPCC. Para cada PCC identificado, permite que sejam inseridas as medidas preventivas e medidas corretivas. Associa uma equipe responsável para cada análise de PCC.

Fonte: * Montanari IT Solutions, (2005c).

** VTB Consultoria e Treinamento, (2005a).

2.3.4. Variáveis não Referenciadas nos Sistemas Similares Analisados

Além das variáveis analisadas na comparação do sistema desenvolvido com os sistemas

similares, outras cinco variáveis foram pesquisadas. Por não existir referência sobre elas nos

sistemas similares, as variáveis foram destacadas na Tabela 4.

Tabela 4. Variáveis analisadas sem referência nos sistemas similares

Variável Analisada Sistema Desenvolvido Sistema Especialista O sistema desenvolvido permite a criação de regras e árvores de decisão,

características de um sistema especialista. Permite que essas regras sejam alteradas ou excluídas, sem ocasionar manutenção no código-fonte do sistema.

Monitoramento da Produção

O sistema desenvolvido permite o monitoramento da produção, comparando os dados coletados durante a produção com as regras das árvores de decisão criadas pelo especialista.

Dados de Produtos Os dados referentes ao pescados produzidos são incluídos pelas pessoas que fazem parte da equipe de APPCC que foi definida como responsável pela determinada análise.

Informações Computacionais

O sistema desenvolvido será desenvolvido com o Oracle Developer (Forms, Reports, Designer), com banco de dados Oracle. A linguagem utilizada por essas ferramentas é o PL/SQL.

32

2.4. SISTEMAS ESPECIALISTAS

2.4.1. Conceitos

Um sistema especialista é uma solução computacional capaz de representar o conhecimento

de um especialista adquirido ao longo dos anos de trabalho, sendo capaz de obter uma resposta real

para um determinado problema, tal qual seria se o problema tivesse sido analisado pelo próprio

especialista. Para desenvolver um sistema especialista, é essencial ter o apoio do especialista para a

definição das regras.

Weiss e Kulikowski (1988 apud GROSSMANN JR, 2002) afirmam que: “Um SE é aquele

que lida com problemas complexos do mundo real, que requeiram a interpretação de um

especialista, e soluciona estes problemas através do uso de um modelo computacional racional de

um especialista humano, chegando às mesmas conclusões que este especialista humano chegaria se

enfrentasse um problema comparável”. Segundo Almeida Jr (2003), “o coração dos Sistemas

Especialistas é o conhecimento, que é a informação que o computador precisa para comportar-se

inteligentemente”.

Segundo Sabbatini (1993 apud FERNANDES, 2003), os sistemas especialistas têm algumas

facilidades que aumentam sua flexibilidade e eficiência em relação aos sistemas tradicionais, pois

permite a construção de regras e tomada lógica de decisões sob imprecisão ou na ausência de

informações. Em sistemas tradicionais, quando surge novo conhecimento, é necessário reescrever o

código, enquanto que em um SE não é necessário. Com a utilização de um SE, temos alguns

benefícios como: velocidade na resolução de problemas; respostas fundamentadas em uma base de

conhecimento; segurança; poucas pessoas para interagir com o sistema; estabilidade; flexibilidade;

evita interpretação humana de regras operacionais (FERNANDES, 2003).

2.4.2. Funcionamento de um Sistema Especialista

Segundo Laudon (2001), um SE deve ter o conhecimento do especialista modelado

corretamente para que seja possível obter respostas corretas. O conhecimento humano precisa ser

representado de tal maneira que possa ser compreendido computacionalmente. O conhecimento

humano é representado em um SE através de regras ou de estruturas de conhecimento.

33

Ainda segundo Laudon (2001), um SE possui uma grande quantidade de condições ou

regras, que geralmente estão interconectadas. Na busca de uma solução, um determinado caminho é

percorrido traçado pelas respostas de cada regra, até chegar em uma resposta final que será a

solução procurada. Quando o SE é baseado em estruturas de conhecimento, características inter-

relacionadas são definidas e armazenadas, para que na solução de um problema sejam comparadas

com o problema em questão, e as características que melhor solucionam o problema são

consideradas como solução final.

Estas regras e estruturas de conhecimento nem sempre são verdadeiras ou falsas. Em alguns

casos existe um certo grau de incerteza sobre a validade de um fato ou sobre a precisão de uma

regra. Além disso, muitas das regras criadas pelos especialistas são heurísticas, porque os problemas

abordados são freqüentemente difíceis ou mal entendidos (ALMEIDA JR, 2003).

No sistema desenvolvido, o conhecimento humano é representado através de regras, que

podem ser inseridas, alteradas ou removidas do sistema pelos usuários, sem a necessidade de alterar

o código-fonte do sistema. Não foi objetivo desse sistema modelar o grau de incerteza das

estruturas.

2.4.3. Características de um Sistema Especialista

Segundo Rezende (2003), um SE possui as seguintes características:

• O SE deve questionar o usuário para adquirir as informações necessárias;

• A partir das informações adquiridas, o SE deverá encontrar soluções satisfatórias;

• Se o usuário solicitar, o SE deve explicar seu raciocínio; e

• O desempenho do SE deve ser satisfatório, no entanto erros poderão existir, mesmo

porque seu raciocínio está baseado no raciocínio de um especialista que também pode se

equivocar.

2.4.4. Classificação

Conforme Pereira (2004), os SEs podem ser classificados de acordo com suas características

de funcionamento, entretanto, um sistema especialista pode ter mais de uma dessas características:

34

• Controle: É um sistema que governa o comportamento geral de outros sistemas, não

apenas computacionais. Deve interpretar os fatos de uma situação atual, verificando os

dados passados e fazendo uma predição do futuro.

• Depuração: Sistema que possui mecanismos para fornecer soluções para o mau

funcionamento provocado por distorções de dados.

• Diagnósticos: Sistemas que detectam falhas oriundas da interpretação de dados.

• Instrução: Tem mecanismos para verificar e corrigir o comportamento do aprendizado.

• Interpretação: Sistemas que inferem descrições de situações a partir da observação de

fatos, isto é, fazem a análise de dados e procuram determinar as relações de seus

significados.

• Monitoramento: Sistemas que devem verificar, de maneira contínua, um determinado

comportamento em limites pré-estabelecidos, sinalizando quando forem requeridas

intervenções para o sucesso da execução.

• Predição: A partir de uma modelagem de dados do passado e do presente, este sistema

permite determinar a tendência do resultado futuro.

• Planejamento: O sistema prepara um programa de iniciativas a serem tomadas para se

atingir um determinado objetivo.

• Projeto: Tem características parecidas com as do planejamento, é um sistema capaz de

justificar a iniciativa tomada para o objetivo final, e fazer uso dessa justificativa para

alternativas futuras.

2.4.5. Sistemas Especialistas e Sistemas Convencionais

Segundo Castillo (2003), algumas das diferenças que os SEs apresentam em relação aos

Sistemas Convencionais de processamento são:

Os sistemas convencionais geralmente utilizam algoritmos bem definidos repetitivamente,

enquanto os SEs utilizam conhecimentos representados simbolicamente e aplicam regras heurísticas

através de processos dedutivos.

35

Com o controle separado do conhecimento, os SEs permitem que conhecimentos sejam

incluídos, alterados ou removidos sem que isto cause qualquer alteração na estrutura do programa, o

que não ocorre em um sistema convencional.

2.4.6. Limitações de um Sistema Especialista

Segundo Castillo (2003), as limitações dos SEs tenderão a desaparecer com o passar do

tempo, devido os progressos obtidos na área de IA. Dentre essas limitações, pode-se citar:

• Os Sistemas Especialistas possuem limites de atuação e falham quando solicitados para

executarem tarefas diferentes daquelas para as quais foram projetados;

• Não possuem senso comum, isto é, o conhecimento que uma pessoa adquire ao longo de

sua existência sobre o universo que a rodeia;

• O conhecimento de um Sistema Especialista é limitado à sua área de atuação;

• Eles têm capacidade muito limitada de criar novos conhecimentos; e

• Não existe generalização na forma de representar o conhecimento em SEs, o que exige a

presença de Engenheiros do Conhecimento para cada sistema.

2.4.7. Arquitetura de um Sistema Especialista

Segundo Fernandes (1996a apud FERNANDES, 2003), um SE é constituído por cinco

componentes principais, os quais estão descritos abaixo:

• Base de Conhecimento: é o local onde ficam armazenados os fatos e as regras que

representam o conhecimento do especialista. Muitos SEs utilizam regras como base para

seu funcionamento, e por isso também são chamados de sistemas baseados em regras. A

base de conhecimento é formada pelas regras e procedimentos que o especialista humano

usa na solução de problemas.

• Máquina de Inferência: é o mecanismo que procura respostas na base de conhecimento.

A máquina de inferência funciona como um supervisor que toma decisões baseado nos

dados simbólicos contidos na base. Quando iniciada, ela procura na base de

conhecimento fatos e regras e compara estes fatos com a informação fornecida pelo

usuário. Basicamente, compara a entrada fornecida pelo usuário com as regras contidas

na base de conhecimento.

36

• Subsistema de Explicações: sua função é explicar ao usuário a linha de raciocínio que o

sistema especialista utilizou para chegar a uma resposta de um determinado problema.

• Aquisição de Conhecimento: um SE deve ser capaz de adquirir conhecimento, e pode

fazer isso permitindo que novos conhecimentos sejam inseridos no sistema, sem que seja

necessário fazer qualquer alteração no código-fonte do sistema. Além de adquirir novos

conhecimentos, os antigos podem ser alterados ou excluídos do sistema.

• Interface com Usuário: é uma parte do sistema necessária para estabelecer um meio de

comunicação entre o usuário e o sistema. Pode ser na forma de menus, perguntas e

representações gráficas que são exibidas na tela do computador. A interface também

exibe todas as perguntas, respostas e resultados de consultas.

37

2.5. EXPERT SINTA

O Expert SINTA é uma ferramenta computacional (shell) implementado na linguagem de

programação orientada a objetos Borland Delphi, que possui uma interface visual de fácil operação

(NOGUEIRA et al., 1998). Foi desenvolvido pelo Grupo SINTA (Sistemas Inteligentes Aplicados)

do Laboratório de Inteligência Artificial (LIA) da Universidade Federal do Ceará (UFC) (LIA,

1998).

Essa ferramenta permite o desenvolvimento modular de bases de conhecimento através de

uma interface gráfica simples de fácil manipulação e de utilitários criados para depuração.

Proporciona economia de tempo para os desenvolvedores da base de conhecimento e um melhor

aproveitamento do usuário final, pois permite a inclusão de hipertextos explicativos sobre as

possíveis soluções encontradas pelo sistema (NOGUEIRA et al., 1998).

“O Expert SINTA possui uma interface com o projetista do conhecimento que é por si só

auto-explicativa. Qualquer pessoa, medianamente familiarizada com ambientes computacionais,

poderá manipulá-lo sem maiores sobressaltos” (SILVA et al., 1998). Isto só é possível através de

um modelo visual, destacando-se sobre outras ferramentas que utilizam pseudo-linguagens para

projeto e adaptação do conhecimento do especialista (NOGUEIRA et al., 1998). Essa ferramenta

representa o conhecimento do especialista utilizando um modelo de representação do conhecimento

baseado em probabilidades e regras de produção. Seu principal objetivo é auxiliar na construção de

sistemas especialistas simplificando o trabalho de implementação. Constrói telas e menus

automaticamente e faz o tratamento probabilístico das regras de produção. Sistemas especialistas de

classificação se adaptam bem a esse modelo. O usuário responde uma série de questões e o sistema

se encarrega de obter a resposta. Cita-se como exemplo, sistemas de diagnósticos médicos e

configuração de redes de computadores (LIA, 2004). “A confiabilidade de uma ferramenta como o

Expert SINTA está intrinsecamente relacionada a sua operacionalização. Um produto perde seu

sentido de existência se não possui utilidade” (SILVA et al., 1998).

2.5.1. Regras de Produção

Conforme descrito na Sessão 2.4, um sistema especialista necessita de uma base de

conhecimento, e a sua criação é um dos pontos críticos na elaboração de um Sistema Especialista.

Existem muitas maneiras de se representar o conhecimento por parte do projetista do conhecimento

- o encarregado da extração do conhecimento de um especialista (NOGUEIRA et al., 1998).

38

A arquitetura mais comum utilizada em sistemas especialistas é a que envolve regras de

produção (production rules). As regras são um conjunto de condições do tipo SE – ENTÃO –

SENÃO, permitindo o uso de conectivos lógicos (E, OU, NÃO, e outros) relacionando os atributos,

conforme mostra o exemplo da Figura 11.

SE carne = vermelha

E cor preferida = tinto

OU temperatura = ambiente

ENTÃO

melhor vinho = exemplo CNF 70;

Figura 11. Exemplo de Regras de Produção

Fonte: LIA, (2004).

Segundo Silva et al., (1998), essa arquitetura que envolve o uso de regras de produção é o

mais adotado, por possuir vantagens significativas:

• Modularidade: cada regra, por si mesma, pode ser considerada como uma peça de

conhecimento independente;

• Facilidade de edição: novas regras podem ser acrescentadas e antigas podem ser

modificadas com relativa independência;

• Transparência do sistema: garante maior legibilidade da base de conhecimentos.

2.5.2. Definição de Variáveis

Segundo Nogueira et al. (1998), antes da criação das regras é necessário que todas as

variáveis que serão utilizadas sejam criadas. Com isso, a base fica organizada tornando mais fácil a

criação de regras visualmente. Na tela de edição de variáveis é possível adicionar novos atributos,

associar novos valores aos atributos existentes, eliminar variáveis e valores entre outros. Também é

possível delimitar um intervalo de valores para variáveis numéricas para restringir as opções do

usuário.

Caso o Expert SINTA necessite efetuar uma pergunta ao usuário para determinar o valor de

um atributo, a lista de valores associada àquela variável transforma-se em um menu gráfico de

múltipla escolha. Para cada resposta assinalada é possível associar graus de confiança (NOGUEIRA

et al., 1998).

39

2.5.3. Estrutura das Regras

Segundo Nogueira et al. (1998), o Expert SINTA possui uma estrutura de formação das

regras, a qual deve ser seguida pelo projetista criador da base de conhecimento. Uma regra é

composta por uma ou mais premissas e uma ou mais conclusões, e para definição das regras, o

critério descrito abaixo deve ser seguido.

A estrutura de cada cauda (premissa) deve obedecer ao seguinte modelo:

<conectivo> <atributo> <operador> <valor>

Onde:

• Conectivo é um dos seguintes elementos utilizados na lógica clássica: NÃO, E, OU. Sua

função é unir a sentença ao conjunto de premissas que formam a seção de antecedentes

de uma regra.

• Atributo é uma variável capaz de assumir uma ou múltiplas instanciações no decorrer da

consulta à base de conhecimentos. Cabe ao desenvolvedor definir o tipo de atributo. Um

atributo é uma entidade totalmente abstrata, capaz de armazenar listas de valores cujo

significado depende do contexto da base. Por exemplo, um atributo pescado, pode ser

instanciado por qualquer um dos elementos da lista de valores pré-definida [peixe,

camarão, siri, caranguejo, molusco]. Números também podem ser atribuídos a variáveis;

• Operador é um elo de ligação entre o atributo e o valor da premissa que define o tipo de

comparação a ser realizada. São operadores relacionais: =, >, <=, <>, entre outros;

• Valor é um item de uma lista a qual foi previamente criada e relacionada a um atributo.

A interface visual do Expert SINTA foi idealizada de modo a minimizar o trabalho de

implementação da base de conhecimentos. Para tanto, o Expert SINTA exige que os

atributos sejam definidos antes de criarmos uma regra que o utilize. No momento da

criação de um atributo, também é possível que seja definida uma lista de valores que

constituirá o universo ao qual suas instanciações devem necessariamente pertencer. As

listas criadas podem ser utilizadas para construção de menus, caso o Sistema Especialista

necessite efetuar uma pergunta ao usuário referente àquele determinado atributo. Um

valor também pode ser um número, caso o atributo o permita.

40

A estrutura de cada cabeça (conclusão) deve obedecer ao seguinte modelo:

<atributo> = <valor> <grau de confiança>

Onde:

• Atributo equivale ao mesmo atributo usado em caudas;

• “=” é um operador de atribuição e não de igualdade. Ou seja, o atributo, nas cabeças de

regra, é sempre instanciado a um valor. Dependendo se a variável pode ou não acumular

múltiplas instanciações, o novo valor substituíra o antigo ou será empilhado com os

demais;

• Valor equivale ao mesmo valor utilizado em caudas;

• Grau de confiança é uma porcentagem indicando a confiabilidade daquela conclusão

específica da regra. O grau de confiança varia de 0% a 100%.

2.5.4. Tratamento de Incertezas

Segundo Nogueira et al. (1998), quanto se resolve uma regra no Expert SINTA, verifica-se a

presença de um grau de confiança. No tratamento de incertezas, esse é um ponto crítico, pois é

muito difícil representar a confiabilidade das informações, pelos seguintes motivos:

• Especialistas humanos não se sentem confortáveis em pensar em termos de

probabilidade. Suas estimativas não precisam corresponder àquelas definidas

matematicamente; e

• Tratamentos rigorosamente matemáticos de probabilidade utilizam informações nem

sempre disponíveis ou simplificações que não são claramente justificáveis em aplicações

práticas.

2.5.5. Conceitos do Software Expert SINTA Aplicados no Projeto

O objetivo do estudo do software Expert SINTA foi entender o funcionamento da criação de

regras de um sistema especialista, para implementar no sistema um modelo semelhante. O sistema

desenvolvido não utiliza a shell do Expert SINTA e não é um sistema com o mesmo propósito de

geração de sistemas especialistas.

41

Com todo o embasamento teórico descrito na Sessão 2.5.3, foi possível definir como

desenvolver o módulo inteligente do sistema, o monitoramento da produção. Esse módulo permite a

criação de regras seguida da montagem das árvores de decisão, caracterizando um sistema

especialista.

Depois de fazer uma análise do software Expert SINTA, definiu-se que o sistema

desenvolvido permitiria o cadastro de variáveis, para representar os Pontos Críticos de Controle

(PCC), e o cadastro dos valores que estas variáveis podem assumir. Uma variável pode ser de dois

tipos: numérica ou univalorada, sendo que a última aceita somente “sim” ou “não” como resultado.

Com as variáveis criadas, é possível montar as sub-regras e as regras, utilizando operadores lógicos,

conforme estrutura de criação de regras descrita anteriormente. Depois de criar as regras, é possível

definir a seqüência com que elas serão executadas quando for solicitado o monitoramento da

produção, montando-se assim uma árvore decisória. Toda regra deverá ser verdadeira, para seguir

adiante na árvore. A conclusão da regra será obtida depois que todas as variáveis dessa regra

obtiverem resposta, através das perguntas que são respondidas pelo usuário durante o

monitoramento, semelhante ao modelo do Expert SINTA. A pergunta apresentada ao usuário é

cadastrada no sistema, e estará associada a uma regra. Ao responder uma pergunta, o usuário não

terá que informar o grau de confiança, pois não foi objetivo do sistema tratar esse tipo de

probabilidade. O sistema considera que toda resposta tem um grau de confiança de 100%.

Com esse sistema, é possível monitorar lotes de produção de pescados, verificando se os

PCC estão fora de controle. Caso um PCC esteja fora de controle, o sistema emitirá um aviso para

que as medidas corretivas associadas a ele sejam tomadas o mais breve possível.

3. DESENVOLVIMENTO

Este trabalho propôs o desenvolvimento de um sistema de informação que auxilie as

empresas de pescados no controle e monitoramento da produção, para fabricar produtos com

garantia de qualidade. Para que o controle da produção de pescados se torne viável e eficaz é

necessário identificar os perigos e Pontos Críticos de Controle (PCC), que estão envolvidos nos

componentes do produto e no seu processo de fabricação.

O sistema desenvolvido permite que um especialista da área crie regras e monte árvores de

decisão com os PCC’s identificados na estrutura do produto. As árvores de decisão são utilizadas no

monitoramento da produção, ou seja, após solicitar o monitoramento de um determinado produto,

fórmula e quantidade, o sistema questiona o usuário de forma interativa, sobre o valor de todas as

variáveis presentes na árvore de decisão pré-definida pelo especialista, e analisa cada regra na

tentativa de identificar se alguma delas não está sendo satisfeita, acusando uma produção fora de

controle e sugerindo medidas corretivas. O sistema só avança na árvore de decisão buscando uma

nova regra caso a regra que estiver avaliando for verdadeira, senão encerra a execução e apresenta

os resultados. Um exemplo de uma árvore de decisão simples montada no sistema está representado

na Figura 12.

43

Figura 12. Exemplo de Árvore de Decisão montada no sistema

Todos os resultados dos monitoramentos feitos no sistema são armazenados em um banco de

dados, de onde se pode extrair consultas ou relatórios utilizando uma ferramenta de BI (Business

Inteligence). Para desenvolver esse sistema, as seguintes etapas foram realizadas:

• Levantamento e estudo de dados referentes à linha de produção dos produtos Sardinha e

Atum, para alimentar o sistema com dados reais;

• Para cada perigo identificado foi respondido o diagrama de decisão padrão do APPCC,

para identificação dos PCC’s;

• Com os PCC’s identificados na etapa anterior, foram montadas regras e árvores de

decisão para serem utilizadas no monitoramento da produção;

• Modelagem do sistema, com a elaboração do diagrama de classes, diagramas use-case,

diagramas de atividade, diagramas de seqüência, e prototipação das telas do sistema.

Além disso, também foi elaborado o dicionário de dados, que baseado no diagrama de

classes, apresenta as entidades necessárias para o desenvolvimento e funcionamento do

sistema, além de informações como o tipo e tamanho de cada atributo;

44

• A construção do banco de dados foi realizada com a utilização da ferramenta Oracle

Designer, de acordo com o diagrama de classes apresentado; e

• A implementação do sistema realizou-se utilizando a ferramenta Forms Builder, com sua

linguagem de programação nativa, o PL/SQL.

O banco de dados escolhido para ser utilizado no sistema foi o Oracle. Algumas das razões

de sua escolha são: desempenho, confiabilidade, segurança, atende qualquer tipo de negócio de

pequenas e grandes empresas, instalação simples, amplo gerenciamento, robustez com acesso

simultâneo de usuários e atende as necessidades desse sistema. Um estudo mais aprofundado sobre

esse banco de dados, é apresentado na Sessão Oracle.

Para a implementação do sistema, foi utilizada a ferramenta de desenvolvimento da Oracle,

o Forms Builder, com a linguagem de programação PL/SQL. Alguns motivos de sua escolha são:

suporte para SQL, suporte para programação orientada a objeto, performance, portabilidade,

produtividade, integração com o Oracle, atende as necessidades do sistema. Um estudo mais

aprofundado dessa ferramenta e linguagem de programação é apresentado nas Sessões 3.1.3 e

3.1.4.1.1.

Durante o desenvolvimento do sistema algumas dificuldades foram encontradas. A principal

ocorreu na implementação da tela Monitoramento da Produção. Nela, o sistema precisa varrer a

árvore de decisão em busca das variáveis que estão dentro das regras, e interagir com o usuário de

forma que ele responda as perguntas geradas pelo sistema satisfazendo uma regra de cada vez, para

evitar que o usuário dê valor a variáveis que não estão sendo utilizadas na regra que está sendo

analisada pelo sistema.

3.1. MODELAGEM

Para desenvolvimento da modelagem do sistema foram escolhidas as ferramentas Enterprise

Architect, versão 4.51.748, e Oracle Designer 6i, versão 6.5.92.1.9, sendo que o Enterprise

Architect foi utilizado para criação dos diagramas de use-case, diagramas de atividade, diagramas

de seqüência e diagrama de classes seguindo as orientações da UML. Já o Oracle Designer foi

utilizado para construção do banco de dados.

45

3.1.1. Modelagem do Sistema

A modelagem do sistema desenvolvido se divide em quatro partes principais: diagrama use-

case, diagrama de classes, diagramas de atividades e diagramas de seqüência. Essas partes estão

mais aprofundadas em Sessões individuais dentro do contexto do trabalho. Além disso, também são

apresentadas nesse trabalho as telas do sistema, que representam o software produzido.

3.1.1.1. UML (Unified Modelling Language)

Segundo Furlan, (1998 apud ALMEIDA e DAROLT, 2001), a UML é uma linguagem

padrão criada para especificar, visualizar, documentar e construir artefatos de um sistema podendo

ser utilizada em todas as etapas ao longo do processo de desenvolvimento de sistemas

independentemente da tecnologia utilizada.

“A UML disponibiliza uma forma padrão de modelagem de projetos de Sistemas, incluindo

seus aspectos conceituais tais como processos de negócios e funções do sistema, além de itens

concretos como as classes escritas em determinada linguagem de programação, processos de banco

de dados e componentes de software reutilizáveis” (ALMEIDA e DAROLT, 2001).

3.1.1.2. Use-case

Segundo Almeida e Darolt (2001), o use-case define a funcionalidade do sistema

desempenhada pelos atores do sistema (usuários). O Use-case apresenta uma visão central do

sistema, já que seu conteúdo serve como base para o desenvolvimento de outros diagramas do

sistema.

Use-case é uma descrição de interações típicas entre os usuários de um sistema e o sistema

propriamente dito. Eles representam a interface externa do sistema e especificam um conjunto de

exigências do que o sistema deve fazer.

Os diagramas desenvolvidos nesse trabalho (Use-case, diagramas de atividade e diagramas

de seqüência) não apresentam o nível de detalhamento mais aprofundado proposto pela UML. Os

diagramas foram detalhados até se tornarem suficientes para o entendimento de cada processo.

46

Diagramas de Use-case

Um diagrama use-case é um ponto que exige bastante comunicação entre a equipe de

desenvolvimento e o usuário, portanto deverá ser simples e de fácil entendimento. Sua definição

deve ser clara deixando bem transparente a idéia do sistema. Deve-se definir o nome do diagrama

use-case sempre o relacionando com seu propósito. Então se relaciona o diagrama use-case com

seus respectivos atores (ALMEIDA e DAROLT, 2001).

A Figura 13 apresenta o diagrama use-case do sistema desenvolvido.

Figura 13. Diagrama use-case do sistema desenvolvido

3.1.1.3. Visão Lógica

A visão lógica descreve a funcionalidade do sistema implementado. Ao contrário da visão

use-case, a visão lógica observa e estuda o sistema internamente. Nessa etapa é definida a estrutura

47

estática do sistema (classes, objetos, e relacionamentos). A estrutura estática é descrita pelos

diagramas de classes e objetos (ALMEIDA e DAROLT, 2001).

3.1.1.3.1. Diagrama de Classes

Para Almeida e Darolt (2001), no diagrama de classes modela-se: a visão estática do

sistema, o conjunto de classes, interfaces, colaboração e seus relacionamentos. Nestes

relacionamentos deve-se ter muita atenção aos quatro principais tipos que são: Generalização,

Agregação, Associação e Dependência.

“Na definição das classes podemos usar para definir os nomes substantivos, para os métodos

usamos verbos e para os atributos usamos propriedades da classe. A atenção em todos os detalhes

desenvolvidos neste diagrama será de grande influência na construção de um bom sistema”

(ALMEIDA e DAROLT, 2001).

O diagrama de classes do sistema desenvolvido é representado pela Figura 14.

Figura 14. Diagrama de Classes do sistema desenvolvido.

48

3.1.1.4. Diagrama de Atividades

Um diagrama de atividade é essencialmente um gráfico de fluxo, mostrando o fluxo de

controle de uma atividade para outra (BOOCH, 2000 apud ALMEIDA e DAROLT, 2001).

Segundo Almeida e Darolt (2001), o principal propósito de um diagrama de atividades é

focar nos fluxos dirigidos pelo processamento interno e descrever o comportamento de

processamentos paralelos. Diagramas de atividades são utilizados para detalhar classes,

implementação de operações e use-case. Eles representam o que acontece, mas não representam

quem faz o que. O significado disso é que o diagrama não diz qual classe é responsável por cada

atividade.

Cada use-case possui um diagrama de atividade associado, e está exposto nas figuras

seguintes. Todos os diagramas do sistema desenvolvido foram construídos com a ferramenta

Enterprise Architect 4.51.748. Na Figura 15, está representado o diagrama de atividade que se

refere ao use-case 01.01-Cadastro de Equipe.

Figura 15. Diagrama de atividade do use-case 01.01 - Cadastro de equipe.

Esse diagrama indica que o usuário poderá entrar na tela tanto em modo de consulta como

em modo de inserção. Se entrar em modo de consulta, vai inserir os parâmetros de sua consulta e o

49

sistema vai mostrar os dados que encontrou, caso contrário, apresenta mensagem de erro. Se entrar

em modo de inserção, o usuário informa os dados da equipe que será responsável por análises, com

seus integrantes e cargo, e também define o líder da equipe. No momento que o usuário solicitar a

gravação dos dados, o sistema valida os dados digitados, e se não ocorrer nenhum problema, os

dados serão gravados na tabela de equipes.

Na Figura 16, está representado o diagrama de atividade que se refere ao use-case 01.09-

Análise de Perigo e Pontos Críticos de Controle.

Figura 16. Diagrama de atividade do use-case 01.09 - Análise de Perigo e Pontos Críticos de Controle.

Esse diagrama indica que o usuário pode consultar um produto, fórmula, componente e

perigo. Se não encontrar o sistema mostra mensagem de erro, caso contrário, o sistema carrega a

árvore decisória do APPCC, para que o usuário responda as perguntas. Durante as respostas do

usuário o sistema verifica se o perigo é um PCC. Caso isso se confirmar, ao salvar as alterações, o

sistema solicita ao usuário as medidas preventivas e medidas corretivas. Os dados são gravados na

tabela de análise de APPCC.

Todos os outros diagramas de atividade estão representados no Apêndice A.

50

3.1.1.5. Diagrama de Seqüência

Os diagramas de seqüência são usados para modelar a interação entre objetos em um

sistema. Geralmente, um diagrama de seqüência captura o comportamento de um único use-case. O

diagrama apresenta os objetos e as mensagens que são passadas entre estes objetos dentro de cada

use-case. Os objetos são representados por linhas tracejadas verticais, e a passagem de mensagens

entre dois objetos é representada por vetores horizontais. As mensagens são desenhadas

cronologicamente do topo à base do diagrama (ALMEIDA e DAROLT, 2001).

Cada use-case possui um diagrama de seqüência associado, que está apresentado nas figuras

seguintes. Todos os diagramas do sistema desenvolvido foram construídos com a ferramenta

Enterprise Architect 4.51.748. Na Figura 17, está representado o diagrama de seqüência que se

refere ao use-case 01.02-Cadastro de Itens.

Figura 17. Diagrama de Seqüência do use-case 01.02 – Cadastro de Itens.

Esse diagrama indica que o usuário pode entrar em modo de consulta ou em modo de

inserção. Se entrar em modo de consulta, informa os parâmetros e o sistema verifica os dados,

mostrando na tela os dados encontrados, ou mostrando mensagem de erro caso não tenha

encontrado. Se entrar em modo de inserção, o usuário informa os dados referentes ao item, que

pode ser um produto final, ingrediente, embalagem ou processo. No momento da gravação o

51

sistema valida os dados digitados, e se estiver tudo correto, os dados são gravados na tabela de

itens.

Na Figura 18, está representado o diagrama de atividade que se refere ao use-case 01.08 -

Cadastro de Árvores de Decisão.

Figura 18. Diagrama de seqüência do use-case 01.08 - Cadastro de Árvores de Decisão.

Esse diagrama indica que o usuário poderá entrar em modo de consulta ou cadastrar uma

nova árvore de decisão. Se entrar em modo de consulta, informa os parâmetros e o sistema verifica

os dados mostrando na tela os dados encontrados, ou mostrando mensagem de erro caso não tenha

encontrado. Se entrar em modo de inserção, o usuário escolhe um produto e fórmula para criar a

árvore, e cadastra as regras que pertencerão a essa árvore, definindo também a ordem pelas quais

serão executadas no monitoramento da produção. No momento da gravação o sistema valida os

dados digitados, e se estiver tudo correto os dados são gravados nas tabelas de árvore de decisão e

árvore de regras.

Todos os outros diagramas de seqüência estão representados no Apêndice B.

3.1.1.6. Dicionário de Dados

O dicionário de dados apresentado nessa Sessão representa as tabelas e seus atributos do

diagrama de classes. Em todas as tabelas foram criados os atributos ID_USUARIO e

52

DT_ATUALIZACAO, que serão atualizados quando os dados da tabela forem inseridos ou

atualizados. Na Tabela 5, estão representados os atributos que armazenam as equipes que serão

responsáveis pelas análises dos pescados.

Tabela 5. Tabela Equipe Nome Descrição Tipo Tamanho CD_EQUIPE Código da Equipe Number 6 DS_EQUIPE Descrição da Equipe Varchar2 40 ID_USUARIO Identificação do Usuário Varchar2 12 DT_ATUALIZACAO Data de Atualização Date -

Na Tabela 6 estão representados os atributos que armazenam os dados referentes aos

participantes de cada equipe, bem como o cargo de cada participante e também o líder da equipe.

Tabela 6. Tabela Participante Equipe Nome Descrição Tipo Tamanho CD_EQUIPE Código da Equipe Number 6 CD_PARTICIPANTE Código do Participante Number 6 DS_NOME_PARTICIPANTE Nome do Participante Varchar2 60 DS_CARGO Descrição do Cargo Varchar2 40 ID_LIDER Identificação do Líder da Equipe Varchar2 1 ID_USUARIO Identificação do Usuário Varchar2 12 DT_ATUALIZACAO Data de Atualização Date -

Na Tabela 7 estão representados os atributos que armazenam todas as informações

referentes aos itens cadastrados no sistema. Os itens podem ser: Produto Final (Tipo 1),

Ingredientes (Tipo 2), Embalagens (Tipo 3), ou Processos (Tipo 4).

Tabela 7. Tabela Item Nome Descrição Tipo Tamanho CD_ITEM Código do Item Number 6 DS_ITEM Descrição do Item Varchar2 200 DS_UNIDADE_PRODUTIVA Descrição da Unidade Produtiva Varchar2 80 DS_LINHA_PRODUCAO Descrição da Linha de Produção Varchar2 80 DS_CARACTERISTICAS_IMPORTANTES Descrição de Características

Importantes Varchar2 400

DS_FORMAS_DE_USO Descrição das Formas de Uso Varchar2 200 DS_LOCAL_VENDA Descrição de Locais de Venda Varchar2 200 DS_INSTRUCOES_ROTULO Descrição das Instruções do Rótulo Varchar2 200 DS_CUIDADOS_ESPECIAIS Descrição de Cuidados Especiais Varchar2 200 ID_TIPO_ITEM Identificador do Tipo de Item Number 1 ID_USUARIO Identificação do Usuário Varchar2 12 DT_ATUALIZACAO Data de Atualização Date - DS_PRAZO_VALIDADE Descrição do Prazo de Validade Varchar2 100

53

Na Tabela 8 estão representados os atributos que armazenarão as informações das fórmulas

dos produtos. Uma fórmula só poderá ser criada para um Item do tipo 01, ou seja, Produto Final. As

fórmulas não poderão ser excluídas, para garantir a integridade dos dados, mas uma fórmula poderá

estar Ativa (Situação = 1) ou Inativa (Situação = 2).

Tabela 8. Tabela Fórmula Nome Descrição Tipo Tamanho CD_ITEM Código do Produto Number 6 CD_FORMULA Código da Fórmula Number 6 DS_FORMULA Descrição da Fórmula Varchar2 40 ID_USUARIO Identificação do Usuário Varchar2 12 DT_ATUALIZACAO Data de Atualização Date - ID_SITUACAO Situação da Fórmula (Ativa/Inativa) Number 1

Na Tabela 9 estão representados os atributos que armazenarão as informações da

composição da fórmula. Uma fórmula pode ser composta de ingredientes, embalagens e processos.

Tabela 9. Tabela Composição Nome Descrição Tipo Tamanho CD_ITEM Código do Item Number 6 CD_FORMULA Código da Fórmula Number 6 CD_ITEM_COMPONENTE Código do Item Componente Number 6 ID_USUARIO Identificação do Usuário Varchar2 12 DT_ATUALIZACAO Data de Atualização Date -

54

Na Tabela 10 estão representados os atributos que armazenarão as informações dos perigos

identificados para cada item componente da fórmula. Um item componente pode ter vários perigos

associados a ele. Para cada perigo cadastrado são armazenados alguns atributos como: Tipo de

Perigo, Índice de Severidade e Probabilidade de Ocorrência. Os dados da análise do perigo, ou seja,

as respostas das questões da árvore decisória padrão do método APPCC também estão armazenados

nessa tabela, inclusive o resultado da análise. Quando um PCC é identificado, o usuário precisa

informar as medidas preventivas e medidas corretivas, que também são gravadas nessa tabela.

Tabela 10. Tabela Análise de Perigos Nome Descrição Tipo Tamanho CD_ITEM Código do Item Number 6 CD_FORMULA Código da Fórmula Number 6 CD_ITEM_COMPONENTE Código do Item Componente Number 6 CD_PERIGO Código do Perigo Number 6 DS_PERIGO Descrição do Perigo Varchar2 200 ID_TIPO_PERIGO Identificador tipo de Perigo Number 1 ID_INDICE_SEVERIDADE Identificador Índice de Severidade Number 1 ID_PROBABILIDADE_OCORRENCIA Identificados Probab. Ocorrência Number 1 CD_EQUIPE Código da Equipe Responsável Number 6 ID_Q1 Resposta da questão 01 Number 1 ID_Q2 Resposta da questão 02 Number 1 ID_Q3 Resposta da questão 03 Number 1 ID_Q4 Resposta da questão 04 Number 1 ID_Q5 Resposta da questão 05 Number 1 ID_PCC Identificador de PCC Number 1 DS_MEDIDA_PREVENTIVA Descrição de Medidas Preventivas Varchar2 200 DS_MEDIDA_CORRETIVA Descrição de Medidas Corretivas Varchar2 200 ID_USUARIO Identificação do Usuário Varchar2 12 DT_ATUALIZACAO Data de Atualização Date -

Na Tabela 11 estão representados os atributos que armazenarão as informações do

monitoramento. Um produto, com uma fórmula e árvore de decisão podem ser monitorados

inúmeras vezes, e para cada monitoração será gravado um registro nessa tabela com um número

seqüencial gerado pelo sistema, e também os resultados obtidos, além dos atributos informados pelo

usuário na interface do sistema.

55

Tabela 11. Tabela Monitoramento Nome Descrição Tipo Tamanho NR_SEQ Número seqüencial Number 9 CD_ITEM Código do Item Number 6 CD_FORMULA Código da Fórmula Number 6 CD_ARVORE Código da Árvore de Decisão Number 6 DT_MONITORAMENTO Data do Monitoramento Date - QT_PRODUZIDA Quantidade Produzida do Produto Number 9,2 DS_RESULTADO Descrição do resultado do

Monitoramento Varchar2 100

DS_MOTIVO Descrição do Motivo Varchar2 100 ID_USUARIO Identificação do Usuário Varchar2 12 DT_ATUALIZACAO Data de Atualização Date -

Na Tabela 12 estão representados os atributos que armazenarão as informações das

variáveis. Uma variável sempre está associada a um perigo que seja um PCC. As variáveis devem

ser identificadas com um tipo, que será numérica ou univalorada. Para cada variável pode ser

cadastrada uma pergunta, que será utilizada no monitoramento da produção.

Tabela 12. Tabela Variáveis Nome Descrição Tipo Tamanho CD_VARIAVEL Código da Variável Number 6 DS_VARIAVEL Descrição da Variável Varchar2 30 ID_TIPO_VARIAVEL Identificador do tipo da Variável Number 1 DS_PERGUNTA Descrição da Pergunta Varchar2 200 CD_ITEM Código do Item Number 6 CD_FORMULA Código da Fórmula Number 6 CD_ITEM_COMPONENTE Código do Item Componente Number 6 CD_PERIGO Código do Perigo Number 6 ID_USUARIO Identificação do Usuário Varchar2 12 DT_ATUALIZACAO Data de Atualização Date -

Na Tabela 13 estão representados os atributos que armazenarão as informações das sub-

regras. Uma sub-regra é composta por uma variável, um operador relacional (=, <>, >=, <=) e um

resultado.

Tabela 13. Tabela Sub-regras Nome Descrição Tipo Tamanho CD_SUBREGRA Código da Sub-regra Number 6 CD_VARIAVEL Código da Variável Number 6 DS_OPERADOR Descrição do operador Varchar2 3 DS_RESULTADO Descrição do Resultado Varchar2 30 ID_USUARIO Identificação do Usuário Varchar2 12 DT_ATUALIZACAO Data de Atualização Date -

56

Na Tabela 14 estão representados os atributos que armazenarão as informações da tabela

sub-regra-regra. Essa tabela é uma tabela associativa, a qual tem o objetivo de fazer o

relacionamento entre a tabela anterior (Sub-regras) e a próxima (Regras), permitindo uma sub-regra

estar presente em várias regras, e uma regra poder ser composta por muitas sub-regras. Com isso,

essa tabela possui um número seqüencial na chave primária, para permitir tal relacionamento. O

conector lógico (E, OU), faz a união entre as duas sub-regras.

Tabela 14. Tabela Sub-regra-regra Nome Descrição Tipo Tamanho CD_REGRA Código da Regra Number 6 NR_SEQ Número seqüencial Number 6 CD_SUBREGRA Código da Sub-regra Number 6 DS_CONECTOR Descrição do conector lógico Varchar2 3 ID_USUARIO Identificação do Usuário Varchar2 12 DT_ATUALIZACAO Data de Atualização Date -

Na Tabela 15 estão representados os atributos que armazenarão as informações das regras. O

código da regra é um número seqüencial gerado automaticamente pelo sistema, mas que pode ser

alterado pelo usuário.

Tabela 15. Tabela Regras Nome Descrição Tipo Tamanho CD_REGRA Código da Regra Number 6 ID_USUARIO Identificação do Usuário Varchar2 12 DT_ATUALIZACAO Data de Atualização Date -

Na Tabela 16 estão representados os atributos que armazenarão as informações das árvores

de regras. Essa é uma tabela associativa a qual permite uma árvore de decisão possuir várias regras,

e uma regra estar presente em várias árvores de decisão. Também armazenará uma informação

muito importante para o sistema, que é a ordem em que as regras são executadas na árvore durante

o monitoramento da produção.

Tabela 16. Tabela Árvore de Regras Nome Descrição Tipo Tamanho CD_ITEM Código do Item Number 6 CD_FORMULA Código da Fórmula Number 6 CD_ARVORE Código da Árvore de Decisão Number 6 CD_REGRA Código da Regra Number 6 ID_ORDEM_REGRAS Identificador da Ordem das Regras Number 3 ID_USUARIO Identificação do Usuário Varchar2 12 DT_ATUALIZACAO Data de Atualização Date -

57

Na Tabela 17 estão representados os atributos que armazenarão as informações das árvores

de decisão. Nessa tabela são gravadas todas as árvores de decisão do sistema. O código da árvore é

gerado automaticamente pelo sistema, mas pode ser alterado pelo usuário.

Tabela 17. Tabela Árvore de Decisão Nome Descrição Tipo Tamanho CD_ITEM Código do Item Number 6 CD_FORMULA Código da Fórmula Number 6 CD_ARVORE Código da Árvore de Decisão Number 6 DS_ARVORE Descrição da Árvore de Decisão Varchar2 50 ID_USUARIO Identificação do Usuário Varchar2 12 DT_ATUALIZACAO Data de Atualização Date

A Tabela 18 foi criada para uso interno do sistema, mais especificamente no módulo de

Monitoramento da Produção.

Tabela 18. Tabela de Controle Nome Descrição Tipo Tamanho ID_CONTROLE Identificador de Controle Varchar2 6

A Tabela 19 foi criada para uso interno do sistema. Serve para armazenar as respostas das

questões feitas ao usuário, durante o Monitoramento da Produção.

Tabela 19. Tabela de Respostas Nome Descrição Tipo Tamanho CD_VARIAVEL Código da Variável Number 6 ID_TIPO_VARIAVEL Identificados do Tipo da Variável Number 1 VL_RESPOSTA Valor da Resposta Varchar2 200

3.1.2. Oracle

Segundo Fanderuff (2003), no ano de 1970 Ted Codd lançou seu modelo de dados relacional

para o mundo. Seus melhores protótipos foram o System R e o Ingress. O System R era um modelo

não-comercial até então de banco de dados, desenvolvido pelo laboratório da IBM; já o Ingress se

baseava em um sistema de pesquisa em banco de dados que foi desenvolvido pela equipe liderada

por Michael Stonebaker, na Universidade de Berkeley, Califórnia. Através do System R foi gerado

o SQL, a linguagem dos bancos de dados relacionais, que é utilizada hoje como um padrão

universal.

Ainda segundo Fanderuff (2003), em meados de 1977, surgiu a empresa chamada Software

Development Laboratories fundada por analistas de sistemas que, ao lerem e estudarem o Ingress e

o System R, resolveram lançar a sua versão comercial de um produto similar. Dois anos depois, a

58

empresa mudou seu nome para RSI (Relational Software Incorporated), e nessa ocasião foi gerada a

primeira versão do Oracle, conhecida como Oracle V2. Em 1983, a RSI teve seu nome alterado para

Oracle, e nesse mesmo ano seu produto, ORACLE V3, já era o sistema mais portável do mundo,

rodando sobre as plataformas PCs e mainframes (equipamentos de grande porte).

Desde então o banco de dados Oracle veio evoluindo e se adaptando a evolução tecnológica,

como o Oracle 8i, que tem como principal característica a integração com a web, devido a

popularização da Internet.

O banco de dados Oracle é muito conceituado e considerado o melhor banco de dados na

atualidade pelos seus diversos recursos e sua variedade de ferramentas. Atualmente o banco de

dados Oracle encontra-se na versão Oracle 10g.

3.1.3. PL/SQL

Segundo Fernandes (2002), a PL/SQL é uma linguagem procedural da Oracle que engloba a

SQL com comandos que permitem a criação de procedimentos de programação. Com ela pode-se

usar comandos SQL DML (Data Manipulation Language) para manipular os dados da base de

dados Oracle e estabelecer fluxos de controle para processar estes dados.

Ainda segundo Fernandes (2002), a linguagem permite a declaração de constantes,

variáveis, subprogramas (procedures e funtions), que favorecem a estruturação de código, e possui

mecanismos para controle de erros de execução, os exceptions. Abrange os novos conceitos de

objeto, encapsulamento e, ainda, permite a interface com rotinas escritas em outras linguagens.

Uma característica importante da PL/SQL é a modularidade, isto é, um conceito que determina a

divisão do programa em módulos com ações bem definidas, que visam facilitar o entendimento e a

manutenção. Um problema complexo poderia ser subdividido em problemas menos complexos que,

por sua vez, poderiam ser novamente subdivididos até que obtivéssemos problemas simples com

soluções de fácil implementação.

Para Fernandes (2002), as principais vantagens da PL/SQL são:

• Suporte para SQL – A PL/SQL permite a utilização, integrada no código, dos comandos

da SQL DML, das funções de SQL, de comandos de controle de cursor e dos comandos

para controle da transação (commit, rollback, etc.);

59

• Suporte para Programação Orientada a Objeto – Quando criamos um tipo objeto,

definimos suas características e métodos. Na criação de um bloco de PL/SQL, pode-se

declarar variáveis com qualquer um dos tipos predefinidos existentes no banco de dados

ou com os tipos criados pelo usuário, inclusive tipos objetos;

• Performance – A utilização da PL/SQL pode reduzir o tráfego na rede pelo envio de um

bloco contendo diversos comandos de SQL agrupados em blocos pelo Oracle. Também

da performance, as ferramentas que possuem o módulo executor local, pois não

necessitam enviar comandos de PL/SQL para serem processados no servidor, sendo

enviados apenas os comandos de SQL;

• Portabilidade – Aplicações escritas em PL/SQL são portáveis para qualquer sistema

operacional e plataforma nos quais o Oracle execute. Não há necessidade de adaptações,

isto significa que é possível escrever programas ou bibliotecas de programas que podem

ser utilizados em ambientes diferentes.

• Produtividade – O aprendizado da PL/SQL pode ser aproveitado no desenvolvimento de

aplicações batch, on-line, relatórios, etc. No desenvolvimento de um programa

utilizando uma ferramenta tal como Forms Builder ou Report Builder, utiliza-se a

mesma PL/SQL usada para desenvolvimento de aplicações em batch;

• Integração com o Oracle – As variáveis usadas pela PL/SQL podem ter os mesmos tipos

existentes no banco de dados, tanto os tipos predefinidos quanto aqueles definidos pelo

usuário. Atributos como %type e %rowtype permitem a integração com o dicionário de

dados Oracle, pois poderemos declarar uma variável com o mesmo tipo de uma coluna

definida em uma tabela no banco de dados. Essa facilidade produz independência do

dado, reduz os custos de manutenção e permite que os programas se adaptem às

mudanças ocorridas no banco de dados.

3.1.4. Oracle Developer

O pacote Oracle Developer é composto de diversas ferramentas para desenvolvimento de

aplicações. Este pacote foi desenvolvido para estabelecer acesso a uma base de dados Oracle

(preferencialmente) (FERNANDES, 2002).

60

3.1.4.1. Forms Developer

Segundo Fernandes (2002), o Forms Developer corresponde a um dos ambientes de

produtividade da Oracle – RAD (Rapid Application Development) capaz de construir, rapidamente,

aplicações que a partir das definições do banco de dados possam manter (inserir, deletar, atualizar)

a base de dados. Estas aplicações tanto podem ser implementadas em ambiente cliente-servidor

quanto em uma arquitetura de três camadas ou na Internet. O Forms Builder é a principal

ferramenta deste ambiente, pois é a ferramenta para desenvolvimento de aplicações on-line para

acesso e atualização de uma base de dados Oracle.

3.1.4.1.1. Forms Builder

Para Fernandes (2002), o Form Builder é uma ferramenta de desenvolvimento de

formulários e menus da Oracle. É através dele que podem ser desenvolvidos os módulos de entrada

e saída para o usuário final. O Form Builder é capaz de construir três tipos de módulos principais

diferentes:

• Módulo Form – Consiste da aplicação on-line, contendo lógicas de atualização, telas,

botões, itens, etc. O fonte de um módulo Form possui a extensão FMB e o executável,

FMX;

• Módulo Menu – Consiste de um conjunto de submenus e lógicas para acionamento dos

diversos módulos Forms ou de outros submenus, execução de aplicações PL/SQL em

batch, acionamento de gráficos, etc. O fonte de um módulo Menu possui a extensão

MMB e o executável, MMX;

• Módulo PL/SQL Library – Consiste de um conjunto de programas PL/SQL que pode ser

compartilhado por diversas aplicações Forms (ou Report) que executam no ambiente. O

fonte de um módulo PL/SQL Library possui a extensão PLL e o executável, PLX.

Um quarto tipo de arquivo pode ser gerado com esse aplicativo:

• Object Library – Consiste de um conjunto de objetos internos do Form que podem ser

definidos uma única vez e utilizados em outras aplicações. Esta biblioteca de objetos

auxilia o desenvolvedor na criação de padrões.

61

3.1.4.2. Reports Developer

Segundo Fernandes (2002), o Reports Developer corresponde a um conjunto de ferramentas

usadas para a construção de relatórios que, dinamicamente, recuperam, formatam e distribuem

informações armazenadas no banco de dados. Com este pacote, tanto se pode publicar relatórios na

Web ou em um ambiente de três camadas quanto gerar relatórios em ambiente cliente-servidor. As

ferramentas agregadas dão uma grande flexibilidade na construção e gerenciamento dos relatórios.

O Report Builder é a principal ferramenta deste ambiente, pois é a ferramenta para desenvolvimento

de relatórios e obtenção das informações de uma base de dados Oracle.

3.1.4.2.1. Reports Builder

Para Fernandes (2002), o Report Builder é uma ferramenta para desenvolvimento de

relatórios. É através dele que serão extraídas as informações do banco de dados, conforme a

preferência do usuário. É possível montar qualquer tipo de layout de relatórios, atendendo a

necessidade do usuário. A ferramenta Report Builder é capaz de construir quatro tipos de módulos

diferentes:

• Report – que consiste do relatório em si, contendo áreas para obtenção dos dados,

definição do layout, parâmetros, etc. O fonte de um módulo Report possui a extensão

RDF e o executável REP. Alternativamente pode-se gerar o fonte de um relatório com

extensão .XML (nesta extensão as especificações de layout não são arquivadas, somente

a estrutura do relatório);

• Consulta SQL Externa – que consiste de um comando SQL Select armazenado

externamente ao relatório e que pode ser utilizado como fonte de obtenção de dados para

mais de um relatório. O arquivo contendo este comando possui a extensão SQL;

• PL/SQL Library – que consiste de um conjunto de programas PL/SQL que podem ser

compartilhados por diversas aplicações Report (ou Form) que executam no ambiente. O

fonte de um módulo PL/SQL Library possui a extensão PLL e o executável PLX;

• Gabarito – que consiste de um conjunto de especificações, principalmente relativas ao

layout, que são incorporadas ao relatório que estivermos preparando. Pode conter

especificação para diferentes tipos de layouts de relatório. Possui a extensão TDF.

62

3.2. FUNCIONAMENTO DO SISTEMA

Para um completo entendimento do Sistema de Análise de Perigos e Pontos Críticos de

Controle, foi elaborado esta Sessão que apresenta todas as telas do sistema e algumas

particularidades. A Sessão é dividida em várias subsessões, sendo uma para cada tela ou

particularidade do sistema, com uma descrição de suas principais funcionalidades.

3.2.1. Teclas de Atalho

A ferramenta de desenvolvimento utilizada nesse trabalho, Oracle Forms, possui algumas

teclas de atalho com funcionalidades definidas, garantindo ao usuário maior usabilidade do sistema.

Após um contato inicial com o sistema, qualquer pessoa sem grandes conhecimentos em

informática terá facilidade em utilizá-lo. Na Figura 19, estão representadas as teclas de atalho do

sistema, sendo que as cinco principais teclas de atalho, muito utilizadas na aplicação, são descritas a

seguir.

F6 – Essa tecla é utilizada para criar um novo registro, e será utilizada sempre que se desejar

inserir novos dados no sistema.

F7 – Essa tecla é utiliza sempre que o usuário necessitar fazer uma consulta no sistema.

Clicando nessa função, o sistema entra em modo “Enter-query”. Quando o sistema está nesse modo,

o usuário poderá digitar os parâmetros de sua consulta, para que o sistema busque uma informação

específica. Caso não informar nenhum parâmetro, ao executar a consulta, todos os dados gravados

no banco de dados serão apresentados na tela, registro a registro, por ordem de gravação.

F8 – Essa tecla é utiliza para executar uma consulta. Se não existir dados no banco de dados,

ou dados não forem encontrados para os parâmetros inseridos, o sistema apresenta mensagem que

não existem dados.

F9 – Essa tecla é utilizada para chamar uma Lista de Valores. Nem todos os campos da tela

possuem uma lista de valores associada. Se existir lista no campo em que ela foi solicitada, o

sistema abre a lista, caso contrário apresenta mensagem dizendo que não existe lista disponível.

F10 – Essa tecla é utilizada para gravar as alterações feitas na tela.

63

Figura 19. Teclas de atalho do Oracle Forms.

3.2.2. Login

Ao abrir o aplicativo, a tela de Login representada na Figura 20 é apresentada ao usuário

para que sejam digitados o código de usuário, senha e banco de dados. Essa tela está em inglês, e é

uma tela padrão da ferramenta Oracle Forms, cuja função é conectar o usuário ao banco de dados.

Por ser uma tela padrão da ferramenta, não é possível fazer alterações em seu layout.

64

Figura 20. Tela de Login.

3.2.3. Tela Inicial

A tela inicial do sistema representa na Figura 21, é o menu principal, que disponibiliza ao

usuário o acesso a todas as funcionalidades do sistema. O usuário pode navegar de maneira

aleatória, ou seja, não existe uma seqüência lógica de acesso a ser seguida.

Figura 21. Tela Inicial do Sistema.

65

3.2.3.1. Módulos

Conforme Figura 22, o menu é dividido em quatro módulos principais: Cadastros, Análise

de Perigos, Tomada de Decisão e Monitoramento. No módulo Cadastros, está disponível o acesso a

quatro telas de cadastros de dados: Manter Itens, Manter Fórmulas, Manter Equipes e Manter

Perigos. No módulo Análise de Perigos, está disponível a tela para Análise de Perigos e Pontos

Críticos de Controle. No módulo Tomada de Decisão, estão as telas responsáveis por manter a parte

inteligente do sistema: Cadastro de Variáveis, Cadastro de Sub-Regras, Cadastro de Regras e

Cadastro de Árvore de Decisão. No último módulo, Monitoramento, encontra-se a tela de

Monitoramento da Produção.

Figura 22. Módulos de acesso.

3.2.4. Cadastro de Itens

Um item pode ser de quatro tipos diferentes: Produto Final, Ingrediente, Embalagem ou

Processo, e para cada um desses tipos, existe uma aba na tela de Cadastro de Itens, conforme

apresentado na Figura 23. Para cadastrar um novo item no sistema, o usuário deverá abrir a tela

escolhendo a opção Manter Itens no módulo de Cadastros. A tela abre por padrão na aba Produtos, e

caso se deseja cadastrar outro tipo de item, o usuário deverá clicar nas outras abas disponíveis.

Todas abas estão em modo de inserção quando abertas, e automaticamente geram um novo código

seqüencial, que será o código do item. Depois disso os dados do novo item podem ser digitados.

Para salvar os dados, clica-se F10, ou utiliza-se a opção Salvar na Barra de Ferramentas.

66

Figura 23. Tela de Cadastro de Itens.

Para facilitar o cadastro, caso se deseje inserir um novo item que seja semelhante a outro já

cadastrado existe a opção Copiar para cada um dos tipos de Item (Produto, Ingrediente e

Embalagem), em cada aba respectiva. Ao clicar no botão copiar, uma tela é exibida para que se

informe o código do Item que se deseja copiar, conforme exemplo na Figura 24.

Figura 24. Copiar Ingrediente.

Para se fazer consultas na tela, deve-se utilizar as teclar de atalho F7 e F8.

67

3.2.5. Cadastro de Fórmulas de Produtos

Uma fórmula sempre está associada a um produto final. Para cadastrar uma nova fórmula no

sistema, o usuário deverá abrir a tela, que está representada na Figura 25, escolhendo a opção

Manter Fórmulas no módulo de Cadastros. O próximo passo é selecionar um produto final já

cadastrado, utilizando-se as teclas de atalho F7 e F8 no bloco Produto. Após escolher o produto

final, deve-se inserir os dados da fórmula no bloco Fórmula, localizado logo abaixo do bloco

Produto. Na inserção, o sistema gera automaticamente um novo código de Fórmula. Uma fórmula

não pode ser excluída, para garantir a integridade dos dados, mas pode ser Inativada. Para cada

fórmula, deve-se cadastrar os seus componentes, na parte inferior da tela. Para inserir um

componente pode-se utilizar a tecla de atalho F9, a qual abre uma Lista de Valores com todos os

itens (Embalagens, Ingredientes e Processos) cadastrados. Para salvar os dados, clica-se F10, ou

utiliza-se a opção Salvar na Barra de Ferramentas. Para se fazer consultas na tela, deve-se utilizar as

teclas de atalho F7 e F8.

Figura 25. Tela de Cadastro de Fórmulas.

68

3.2.6. Cadastro de Equipes

Uma equipe é responsável pela Análise de Perigos e Pontos Críticos de Controle, e sempre

que uma análise for realizada, uma equipe será solicitada. Para cadastrar uma nova equipe no


Manter Equipes no módulo de Cadastros. Na inserção, o sistema gera o código da nova equipe

automaticamente. Após digitar o nome da equipe, os participantes da mesma deverão ser

informados. Para cada equipe, o sistema permite que apenas um líder seja escolhido. Para salvar os

dados, clica-se F10, ou utiliza-se a opção Salvar n Barra de Ferramentas. Para se fazer consultas na

tela, deve-se utilizar as teclas de atalho F7 e F8.

Figura 26. Tela de Cadastro de Equipes.

69

3.2.7. Cadastro de Perigos

Os perigos representam tudo aquilo que pode trazer riscos a qualidade do produto, e sempre

estão associados a algum componente da fórmula, seja ele ingrediente, embalagem ou processo.

Para cadastrar um novo perigo no sistema, o usuário deverá abrir a tela, que está representada na

Figura 27, escolhendo a opção Manter Perigos no módulo de Cadastros. Na inserção, o sistema gera

o código do novo perigo automaticamente. Cada perigo cadastrado tem atributos como: Tipo do

Perigo (1-Biológico, 2-Químico, 3-Físico), Índice de Severidade (1-Alto, 2-Médio, 3-Baixo) e

Probabilidade de Ocorrência (1-Alto, 2-Médio, 3-Baixo). Para salvar os dados, clica-se F10, ou

utiliza-se a opção Salvar n Barra de Ferramentas. Para se fazer consultas na tela, deve-se utilizar as


Figura 27. Tela de Cadastro de Perigos.

70

3.2.8. Análise de Perigos e Pontos Críticos de Controle

A tela de Análise de Perigos e Pontos Críticos de Controle está representada na Figura 28, e

tem o objetivo de identificar quais dos perigos cadastrados são PCC’s. A tela está disponível no

módulo Análise de Perigos. Nessa tela não é possível incluir registros, ou seja, um perigo deve ser

consultado através das teclas de consulta F7 e F8. Após ter escolhido o perigo que será analisado,

deve-se responder as cinco questões do diagrama de decisão do método APPCC, que estão

localizadas na parte direita da tela. Para cada questão respondida, o sistema analisa a combinação de

respostas tentando identificar um PCC. O sistema só avança na árvore buscando a próxima regra

caso a regra que está sendo analisada seja verdadeira, senão encerra a execução. O resultado da

análise é apresentado na tela, em tempo de execução. Ao salvar a análise através da tecla F10, ou da

opção Salvar da Barra de Ferramentas, se a combinação de respostas indicar um PCC, o sistema vai

exigir que sejam digitadas as medidas preventivas e as medidas corretivas para aquele perigo. Além

disso, também vai exigir que seja informada qual a equipe responsável pela análise realizada. Essa

etapa de APPCC é fundamental para as próximas fases do sistema, pois somente com os PCC’s,

será possível criar a parte inteligente do sistema, responsável pelo monitoramento da produção.

Figura 28. Tela de Análise de Perigos e Pontos Críticos de Controle.

71

3.2.9. Cadastro de Variáveis

Uma variável cadastrada no sistema sempre estará representando um PCC que foi

identificado na análise anterior. Para cadastrar uma variável, o usuário deverá abrir a tela

escolhendo a opção Manter Variáveis no módulo Tomada de Decisão, conforme está representada

na Figura 29. Para inserir a variável no sistema é necessário escolher um PCC, e isso pode ser feito

utilizando a lista de valores com a tecla de atalho F9. Após ter escolhido, o sistema gera um código

para a variável automaticamente, e a descrição da variável bem como seu tipo (Numérica ou

Univalorada) já podem ser cadastrados. Para salvar os dados clica-se F10, ou utiliza-se a opção

Salvar na Barra de Ferramentas. Para se fazer consultas na tela deve-se utilizar as teclas de atalho

F7 e F8.

Figura 29. Tela de Cadastro de Variáveis.

72

3.2.10. Cadastro de Sub-regras

Para cadastrar uma Sub-regra, o usuário deverá abrir a tela, que está representada na Figura

30, escolhendo a opção Manter Sub-regras no módulo Tomada de Decisão. Uma Sub-regra é

formada por uma variável, um operador relacional (=, <>, <=, >=) e um resultado. A mesma

variável pode estar presente em quantas sub-regras for necessário. Se a variável for do tipo

univalorada, somente aceita os operadores “=” e “<>”, e somente aceita como resultado “SIM” ou

“NÃO”. Caso a variável seja numérica, aceita todos os operadores e todos os resultados, desde que

sejam números. Para cada sub-regra o sistema gera automaticamente um código seqüencial, o qual é

utilizado para controle interno. Para salvar os dados clica-se F10, ou utiliza-se a opção Salvar na

Barra de Ferramentas. Para se fazer consultas na tela deve-se utilizar as teclas de atalho F7 e F8.

Figura 30. Tela de Cadastro de Sub-regras.

73

3.2.11. Cadastro de Regras

Uma regra é composta por uma ou mais sub-regras. Para cadastrar uma nova regra no


Manter Regras no módulo Tomada de Decisão. Na inserção, o sistema gera automaticamente um

código seqüencial de regra, necessário para controle interno do sistema. Para inserir sub-regras

pode-se utilizar a lista de valores com a tecla de atalho F9. O campo “Seq.”, disponível à esquerda

da tela, representa a seqüência pela qual as sub-regras deverão ser executadas dentro da regra. Para

fazer a ligação entre as diversas sub-regras, deve-se escolher um operador lógico (E, OU). Para

salvar os dados, clica-se F10, ou utiliza-se a opção Salvar na Barra de Ferramentas. Ao salvar, o

sistema valida se a última sub-regra (com a maior seqüência) possui operador lógico, e se existir,

exibe um alerta de erro, pois não é permitido. Para se fazer consultas na tela deve-se utilizar as


Figura 31. Tela de Cadastro de Regras.

74

3.2.12. Cadastro de Árvores de Decisão

Uma árvore de decisão está associada a um produto final e a uma fórmula. Para cadastrar

uma árvore de decisão no sistema, o usuário deverá abrir a tela, que está representada na Figura 32,

escolhendo a opção Manter Regras no módulo Tomada de Decisão. Após consultar um produto e

fórmula, o usuário poderá digitar uma descrição para a árvore a ser criada. Uma árvore de decisão é

formada por inúmeras regras, e estas podem ser inseridas no sistema utilizando a lista de valores

acionada pela tecla de atalho F9. A ordem que estas regras devem ser executadas dentro de uma

regra é definida no campo “Ordem”, localizado à direita da tela. As árvores serão utilizadas no

monitoramento da produção, pois ao monitorar um lote de produção o usuário terá que informar

qual a árvore decisória será utilizada. Um produto e fórmula podem ter uma ou mais árvores

decisórias cadastradas. Para salvar os dados clica-se F10, ou utiliza-se a opção Salvar na Barra de

Ferramentas. Para se fazer consultas na tela deve-se utilizar as teclas de atalho F7 e F8.

Figura 32. Tela de Cadastro de Árvore de Decisão.

75

3.2.13. Monitoramento da Produção

O monitoramento da produção é uma funcionalidade do sistema que tem por objetivo

auxiliar as empresas no controle da qualidade durante a fabricação dos produtos. Para utilizar esse

recurso o usuário deverá abrir a tela, que está representada na Figura 33, escolhendo a opção

Monitoramento da Produção no módulo Monitoramento. O usuário deverá informar o produto,

fórmula a serem monitorados, e qual será a árvore decisória que o sistema deverá utilizar para a

avaliação. Além disso, outros atributos como Data e quantidade deverão ser informados. Após

informados os dados deve-se clicar no botão “Monitorar”. Essa ação vai disparar uma rotina

responsável por ler cada regra e sub-regra da árvore de decisão, identificar as variáveis e apresentar

ao usuário a pergunta cadastrada para aquela variável, cuja resposta será utilizada na validação das

regras e sub-regras. O sistema só questiona o usuário com as variáveis presentes na primeira regra,

para evitar que o usuário responda a variáveis desnecessárias. Se a primeira regra for satisfeita, o

sistema avança na árvore buscando a próxima regra, e assim até chegar ao final da árvore, ou até

que alguma regra não seja satisfeita. Caso uma regra não for satisfeita o sistema emite um alerta de

produção fora de controle. Os resultados do monitoramento sempre são mostrados na tela.

Figura 33. Tela de Monitoramento da Produção.

76

3.2.14. Barra de Ferramentas

A Barra de Ferramentas representada na Figura 34 está presente em todas as telas do

sistema, e tem por objetivo auxiliar o usuário na usabilidade do sistema. Possui as funcionalidades a

seguir, na seqüência: Salvar, Incluir Registro, Imprimir, Consultar dados, Excluir Registro, Limpar

Registro, Primeiro Registro, Registro Anterior, Próximo Registro, Último Registro, Lista de

Valores, Editor de Texto, Bloco Anterior, Bloco Posterior, Ajuda e Sair.

Figura 34. Barra de Ferramentas.

3.2.15. Mensagens Nativas da Ferramenta

A ferramenta utilizada no desenvolvimento do sistema, Oracle Forms, possui algumas

validações próprias, ou seja, que não são implementadas pelos programadores. Essas validações

servem para garantir a integridade dos dados da base de dados Oracle, e apresentam mensagens em

inglês ao usuário. Na Figura 35, está representado um exemplo dessas mensagens, que aparecem em

nova janela. Essa mensagem específica aparece quando a tela está em modo de inserção e alteração,

e queira entrar em modo de consulta (F7) sem antes salvar os dados da tela. A maioria das

mensagens são mostradas no rodapé da tela, conforme exemplo na Figura 36, que aparece quando

uma Lista de Valores é solicitada em um campo mas não está disponível. Essas mensagens não

comprometem o funcionamento do sistema, pelo contrário, auxiliam para que se tenha uma base de

dados confiável. A ferramenta permite que sejam feitos todos os tratamentos necessários para que

esse tipo de mensagem não apareça ao usuário, mas isso consome bastante tempo e não é objetivo

desse trabalho ficar tratando esse tipo de mensagem.

Figura 35. Exemplo de Mensagem Nativa da Ferramenta (Janela).

77

Figura 36. Exemplo de Mensagem Nativa da Ferramenta (Rodapé).

3.3. TESTES E VALIDAÇÃO

O software foi validado pelo especialista Prof. Marcos Luiz Pessatti durante o mês de

Novembro de 2005. Para documentar a funcionalidade e qualidade do sistema, foi aplicado um

questionário ao avaliador. A seguir, a seção 3.3.1 apresenta a validação do sistema.

3.3.1. Validação do Sistema

Para validar o sistema, seria necessário que o mesmo estivesse disponível aos usuários com

acesso remoto, por não se tratar de um sistema web. Por isso três opções se tornaram viáveis: a

primeira seria instalar o software em um servidor, e liberar acesso aos usuários através de algum

aplicativo gerenciador de acesso como Citrix ou Terminal Service, mas essa hipótese não se tornou

viável pelo fato de não existir esse tipo de estrutura disponível no Curso de Ciências da

Computação da Univali; a segunda opção seria instalar o Forms Runtime, da Oracle, nos

computadores que seriam utilizados para testar o sistema, e também criar toda a estrutura de banco

de dados no banco de dados Oracle da Universidade, igual à que foi criada no computador em que

foi desenvolvido, porém, não se achou necessário passar por todo esse trabalho já que o sistema

poderia ser testado no próprio computador de desenvolvimento; a terceira opção, e também a

escolhida, foi testar o sistema no ambiente em que foi desenvolvido, por alguns motivos

significativos como: estrutura de base de dados já criada, ambiente configurado, não haver

necessidade de fazer export de dados de uma base para outra, e até mesmo para facilitar a

apresentação do trabalho para a banca avaliadora.

Dessa forma, todos os dados obtidos sobre a produção dos pescados Sardinha e Atum que

serviram como base de desenvolvimento foram inseridos no sistema, e junto com o especialista da

área foram criadas algumas árvores de decisão para realizar testes de monitoramento do sistema.

78

Além dos testes realizados, foi aplicado um questionário ao avaliador. O questionário

completo com as questões e a opção de respostas está disponível no Apêndice C. As questões são

apresentadas a seguir:

• Como você classifica o software quanto à dificuldade encontrada na utilização do

mesmo?

• O software, de alguma forma, pode motivar as empresas a adquiri-lo, para auxiliar no

controle da qualidade de seus produtos?

• O que você achou da apresentação visual do software (textos, cores e imagens)?

• O software possui identificação que permite o usuário saber qual funcionalidade do

sistema está utilizando?

• O menu de acesso às telas, está organizado de forma adequada?

• O software permite que o usuário visualize de forma clara, todo o fluxo do processo,

desde o cadastramento dos dados até o monitoramento da produção?

• O software possibilita um auxílio na tomada de decisão em relação a controle da

qualidade de produtos?

• Como você classifica o software, em relação à sua utilidade?

• O Software possui erros conceituais, referentes ao tema APPCC?

• O software se apresentou consistente, garantindo a integridade dos dados?

• Faça um comentário geral sobre o software apresentando suas críticas e sugestões.

4. CONCLUSÕES

Dos sistemas de APPCC pesquisados, nenhum apresenta um módulo inteligente que

possibilita o usuário criar suas próprias árvores de decisão. A maioria objetiva mais manter a

documentação dos processos, para que sejam feitas análises pelas pessoas capacitadas. Ambos não

possuem uma interface muito amigável. O sistema proposto e implementado neste trabalho

apresenta facilidade na inserção dos dados no sistema e é de fácil aprendizado.

A análise do software Expert SINTA serviu como fonte de idéias para a implementação de

um módulo específico do sistema, o monitoramento da produção. Com a análise desse software foi

possível desenvolver um modelo de criação de regras e árvores de decisão próprio, sem necessidade

de utilizar a sua shell desenvolvida em outra Universidade, e com outras finalidades.

Uma das dificuldades encontradas durante o desenvolvimento do sistema foi a obtenção de

dados reais para alimentar o sistema, pois são dados que resultam de análises detalhadas de

produtos e de processos de uma indústria de pescados, e são informações confidenciais. Para ser

possível alimentar o sistema com dados reais, contou-se com a colaboração do especialista Prof.

Marcos Luiz Pessatti, que em parceria com a Engenheira de Alimentos MSc. Geraldine Coelho,

conseguiu uma amostra de dados, que foi suficiente para a conclusão do trabalho.

Em relação à modelagem do sistema, não sofreu grandes alterações em relação a modelagem

proposta na primeira fase do trabalho. Durante a segunda etapa do projeto, algumas coisas tiveram

que ser alteradas para tornar possível a implementação. Não é possível desenhar a modelagem

perfeita na primeira etapa, pois os detalhes surgem durante a implementação, e esses detalhes

muitas vezes exigem que algumas alterações sejam feitas no projeto, pois não haviam sido

previstos. Algumas entidades foram criadas para uso interno do sistema, e outra foi criada para

correção do modelo lógico, bem como a junção de duas entidades em uma única. Atributos também

foram incluídos e excluídos de algumas entidades.

O módulo inteligente do sistema, o qual permite a criação de regras e árvores de decisão, foi

a etapa que mais consumiu tempo durante a implementação por se tratar da parte mais complexa.

Depois de concluída essa etapa, verificou-se a grande importância e utilidade das técnicas de

Inteligência Artificial estudadas. Nas demais telas, não houve grandes dificuldades na

implementação.

80

Na última etapa, foram realizadas as validações do sistema, na qual pode-se observar a

grande importância e utilidade do sistema para as empresas de pescado controlarem a qualidade de

seus produtos. Foi comprovado que o Sistema de Análise de Perigos e Pontos Críticos de Controle

atende aos objetivos projetados na fase inicial do trabalho.

Como resultado obteve-se, além do sistema implementado, esse trabalho científico que

poderá ser utilizado em pesquisas futuras, e um artigo, que pode ser consultado na Sessão de

Anexos.

4.1. CONSIDERAÇÕES FUTURAS

Como considerações futuras, é interessante ressaltar que mais funcionalidades podem ser

incorporadas ao sistema. O método APPCC possui outras ramificações que não foram abordadas

nesse trabalho, e que poderiam ser incorporadas ao sistema, como por exemplo, o módulo espinha

de peixe.

O Sistema de Análise de Perigos e Pontos Críticos de Controle para Produção de Pescados,

também pode ser adaptado para auxiliar no controle da produção de outros produtos do ramo

alimentício. Basta para isso alterar a interface do sistema a fazer algumas alterações, pois a estrutura

interna se adapta facilmente a outros tipos de produto.

Outra consideração importante é que o sistema desenvolvido poderá ser convertido para

outra linguagem de programação e outro banco de dados, para se tornar mais acessível a pequenas

empresas, uma vez que as licenças do banco de dados Oracle tem um preço elevado. Também não

se descarta a hipótese de converter esse sistema para web.

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

ALMEIDA JR, Clóvis de. Sistema especialista para diagnóstico de problemas no sistema de geração de energia elétrica de uma refinaria de petróleo. 2003. 81 f. Dissertação (Mestrado)-Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica, Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis, 2003.

ALMEIDA, Alexandre de; DAROLT, Reginaldo. Pesquisa e desenvolvimento em UML. 2001. 132 f. Projeto de Conclusão de Curso – Curso de Ciência da Computação, Universidade do Sul de Santa Catarina, Araranguá, 2001.

ALMEIDA, Cláudio R. O sistema HACCP como instrumento para garantir a inocuidade dos alimentos. 2005. Disponível em: <http://www.cve.saude.sp.gov.br/htm/hidrica/IF_HACCP.htm>. Acesso em: 16 mar. 2005.

ARRUDA, Gillian Alonso. Análise de perigos em pontos críticos de controle no SND: infecção hospitalar e suas interfaces na área da saúde. 2000. Disponível em: <http://www.ccih.med.br/novocapitulo66.html>. Acesso em: 04 abr. 2005.

BORSZCZ, Valeria. Implantação do sistema APPCC para sorvetes: aplicação na empresa Kimyto. 2002. 119 f. Dissertação (Mestrado)–Programa de Pós-graduação em Engenharia de Alimentos, Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis, 2002.

BVQI. APPCC/HACCP. Disponível em: <http://www.bvqi.com.br/bvqi/download/BVQI_Cartilha_HACCP.pdf>. Acesso em: 25 fev. 2005.

CASTILLO, Eduardo Velázquez. Aplicação de Ontologia e Sistemas Especialistas para diagnóstico de falhas em transformadores de potência. 2003. 113 f. Dissertação (Mestrado)-Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica, Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis, 2003.

FANDERUFF, Damaris. Dominando o Oracle 9i: modelagem e desenvolvimento. 1. ed. São Paulo: Makron Books, 2003. 416 p. Bibliografia: cap. 6. ISBN: 85-346-1513-6.

FERNANDES, Anita Maria da Rocha. Inteligência Artificial: noções gerais. 1. ed. Florianópolis: Visual Books, 2003. 159 p. Bibliografia: cap. 2. ISBN: 85-7502-114-1.

FERNANDES, Lúcia. ORACLE 9i para Desenvolvedores: Oracle developer 6i, curso completo. 1. ed. Rio de Janeiro: Axcel Books, 2002. 1614 p. ISBN: 85-7323-170-X.

FLYNN, Jim; WARD, Ray. HACCP Now: HACCP Now food safety software & training solutions. 2005. Disponível em <http://www.haccpnow.co.uk/index.htm>. Acesso em: 02 abr. 2005.

GARCIA, Marlise Dellamora. Uso integrado das técnicas de HACCP, CEP e FMEA. 2000. 128 f. Dissertação (Mestrado)–Escola de Engenharia, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, 2000.

GROSSMANN JR, Helmuth. Um sistema especialista para auxílio ao diagnóstico de problemas em computadores utilizando Raciocínio Baseado em Casos. 2002. 109 f. Dissertação

82

(Mestrado)-Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis, 2002.

LAUDON, Jane Price; LAUDON, Kenneth C. Gerenciamento de sistemas de informação. Rio de Janeiro: LTC, 2001. 433 p.

LIA, Laboratório de Inteligência Artificial. Expert SINTA Shell: uma ferramenta visual para construção de Sistemas Especialistas. 1998. Disponível em: <http://www.lia.ufc.br/~bezerra/exsinta/exsintashell.htm>. Acesso em: 10 abr. 2005.

______. Expert SINTA: manual do usuário. Versão 1.1, 2004. Disponível em: <http://www.lia.ufc.br/~bezerra/exsinta/exsintashell.htm>. Acesso em: 10 abr. 2005.

MERCADO DA PESCA. Aqüicultura no Brasil. [S.l.]: Mercado da Pesca, 2005. Disponível em: <http://www.mercadodapesca.com.br/aquicultura01.php>. Acesso em: 16 apr. 2005.

MONTANARI IT SOLUTIONS. A Empresa. Montanari IT Solutions. São Paulo, 2005. Disponível em: <http://www.montanari-info.com.br/m4001.asp>. Acesso em: 12 mar. 2005a.

______. eHACCP. Disponível em: <http://www.montanari-info.com.br/m1002.asp>. Acesso em: 12 mar. 2005b.

______. Segurança alimentar. Disponível em: <http://www.montanari-info.com.br/>. Acesso em: 12 mar. 2005c.

______. eHACCP: manual do usuário. 2. ed. São Paulo, 2004.

NEIVA, Getúlio de Souza. Sumário sobre a pesca e a aqüicultura mundial e no Brasil (2000/2001). Rio de Janeiro: Pesca-Brasil, 2003. Disponível em: <http://www.pescabrasil.com.br/comercial/artigo9.asp>. Acesso em: 19 apr. 2005.

NOGUEIRA, José Helano Matos; SILVA, Ricardo Bezerra de Andrade e; ALCANTARA, João Fernando Lima; ANDRADE, Rafael Castro de. Expert SINTA: uma ferramenta geradora de Sistemas Especialistas. 1998. 11 p. Departamento de Computação, Laboratório de Inteligência Artificial – LIA/UFC-UECE. Fortaleza, 1998.

NORBACK, Ley & Associates LLC. Create HACCP plans with doHACCP. 2005. Disponível em <http://www.norbackley.com/index_dohaccp_frame.htm>. Acesso em: 02 abr. 2005.

NUNES, Silmar Baptista. Estabelecimento de um plano de análise de perigos e pontos críticos de controle (APPCC) para peixe-sapo (Lophius piscatorius) eviscerado e congelado. 2002. 109 f. Dissertação (Mestrado)–Departamento de Engenharia Química e Engenharia de Alimentos, Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis, 2002.

PEREIRA, Marcos Aurélio. Sistema especialista on-line de auxílio ao diagnóstico de câncer de próstata. 2004. 159 f. Dissertação (Mestrado)–Curso de Pós-graduação em Engenharia Elétrica, Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis, 2004.

RASZL, Simone Moraes. A inocuidade como parâmetro de qualidade: o HACCP na produção de carne suína. II Conferência Internacional Virtual sobre Qualidade de Carne Suína. Buenos Aires –

83

Argentina, 2001. Disponível em: <http://www.conferencia.uncnet.br/pork/seg/pal/anais01p2_raszl_pt.pdf>. Acesso em: 05/02/2005.

REZENDE, S. O. Sistemas Inteligentes: fundamentos e aplicações. Barueri: Manole, 2003. 525p.

RIEKES, Bethania Hering. Qualidade em unidade de alimentação e nutrição: uma proposta metodológica considerando aspectos nutricionais e sensoriais. 2004. 171 f. Dissertação (Mestrado)-Departamento de Nutrição, Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis, 2004.

SILVA, Ricardo Bezerra de Andrade e; ALCANTARA, João Fernando Lima; HOLANDA, Shirlene Correia de; ANDRADE, Rafael Castro de. Aplicações baseadas no Expert SINTA: uma ferramenta para criação de Sistemas Especialistas. 11 p. Departamento de Computação – Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 1998.

SONODA, Daniel Yokoyama. Análise econômica de sistemas alternativos de produção de tilápias em tanques rede para diferentes mercados. 2002. 77 f. Dissertação (Mestrado)–Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2002.

SPEXOTO, Andrezza Alves. Aplicação do sistema de análise de perigos e pontos críticos de controle (APPCC) em propriedades leiteiras. 2003. 157 f. Dissertação (Mestrado)–Faculdade de Medicina Veterinária e Zootecnia, Universidade de São Paulo, Pirassununga, 2003.

UNIVERSIDADE DO VALE DO ITAJAÍ. Centro de Ciências Tecnológicas da Terra e do Mar. Boletim estatístico da pesca industrial de Santa Catarina – ano 2003: ações prioritárias ao desenvolvimento da pesca no Sudeste e Sul do Brasil. Universidade do Vale do Itajaí , Centro de Ciências Tecnológicas da Terra e do Mar. Itajaí, 2004. Disponível em <http://www.gep.cttmar.univali.br/index_est.php?id=23>. Acesso em: 17 apr. 2005.

VTB CONSULTORIA E TREINAMENTO. VTB Consultoria e Treinamento. São Paulo, 2005. Disponível em: <http://www.vtb.com.br>. Acesso em: 09 mar. 2005a.

______. WinAPPCC/HACCP. Disponível em: <http://www.vtb.com.br/portugues/software/winappcc.htm>. Acesso em: 09 mar. 2005b.

______. Histórico. Disponível em: <http://www.vtb.com.br/portugues/quemsomos/historico.htm>. Acesso em: 09 mar. 2005c.

GLOSSÁRIO

Ação Corretiva Procedimento ou ação a ser tomada quando se verificar que uma variável encontra-se fora dos limites estabelecidos.

Alimento Seguro Alimento livre de contaminações que possam causar problemas a saúde do

consumidor. Análise de Perigos Consiste na avaliação de todas as etapas envolvidas na produção de um

alimento específico, desde a obtenção das matérias-primas até o uso pelo consumidor final.

Árvore Decisória para Identificação dos Pontos Críticos de Controle Seqüência lógica de questões para determinar se uma matéria-prima ou

ingrediente ou etapa de processo, para um determinado perigo, é um Ponto Crítico de Controle (PCC).

Avaliação do Programa de APPCC Revisões periódicas documentadas do programa com o objetivo de

modificá-lo para adequá-lo às necessidades do processo. Desvio Não atendimento dos limites estabelecidos. Ingrediente susceptível Ingrediente que ecologicamente foi associado à falhas e para qual há razões

para suspeitas de risco à saúde do consumidor. Limite Crítico Valores ou atributos estabelecidos para cada variável que, quando não

atendido pode colocar em risco a saúde do consumidor. Limite de Segurança Valores ou atributos que são mais estritos que os limites críticos e que são

usados para reduzir os riscos de desvios. Medida Preventiva de Controle Fatores de natureza física ou química que podem ser usados na produção ou

preparação de um alimento, para eliminar, reduzir ou prevenir perigos que possam causar prejuízo a saúde do consumidor.

Monitoração Seqüência planejada de observações ou mensurações, devidamente

registradas, que permite avaliar se um PCC está controlado. Perigo Contaminação inaceitável de natureza biológica, física ou química que leva

o alimento a ser impróprio para consumo. Ponto de Controle (PC) Qualquer ponto, etapa ou procedimento no qual fatores biológicos, físicos

ou químicos podem ser controlados para garantir a qualidade do produto.

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Ponto Crítico de Controle (PCC) É uma operação onde se aplicam medidas preventivas de controle para

mantê-la sob controle com o objetivo de eliminar, prevenir ou reduzir riscos que possam causar algum problema à saúde do consumidor.

Procedimento de Controle Dispositivo ou modo usado para controlar um PC ou PCC. Programa ou Plano APPCC Documentação escrita, baseada nos princípios de APPCC, onde constam

todas as etapas do estudo do APPCC: identificação da equipe, do produto ou processo em estudo, formas de uso, consumidor alvo, cuidados especiais, armazenagem, ingredientes, processos, perigos, PCCs, limites e medidas corretivas para cada PCC.

Risco É a estimativa da probabilidade da ocorrência de um perigo. Variáveis São características de natureza física (tempo, temperatura, atividade de

água), química (concentração de sal, de ácido acético) ou biológica (presença de salmonella).

APÊNDICE A – DIAGRAMAS DE ATIVIDADE

Figura 37. Diagrama de atividade do use-case 01.02 - Cadastro de itens.

Figura 38. Diagrama de atividade do use-case 01.03 - Cadastro da fórmula do produto.

Figura 39. Diagrama de atividade do use-case 01.04 - Cadastro de perigos.

Figura 40. Diagrama de atividade do use-case 01.05 - Cadastro de variáveis.

Figura 41. Diagrama de atividade do use-case 01.06 - Cadastro de sub-regras.

Figura 42. Diagrama de atividade do use-case 01.07 - Cadastro de regras.

Figura 43. Diagrama de atividade do use-case 01.08 - Cadastro de árvores de decisão.

Figura 44. Diagrama de atividade do use-case 01.10 - Monitoramento da produção.

Figura 45. Diagrama de atividade do use-case 01.11 – Efetua login.

APÊNDICE B – DIAGRAMAS DE SEQÜÊNCIA

Figura 46. Diagrama de seqüência do use-case 01.01 - Cadastro de equipe.

Figura 47. Diagrama de seqüência do use-case 01.03 - Cadastro da fórmula do produto.

Figura 48. Diagrama de seqüência do use-case 01.04 - Cadastro de perigos.

Figura 49. Diagrama de seqüência do use-case 01.05 - Cadastro de variáveis.

Figura 50. Diagrama de seqüência do use-case 01.06 - Cadastro de sub-regras.

Figura 51. Diagrama de seqüência do use-case 01.07 - Cadastro de regras.

Figura 52. Diagrama de seqüência do use-case 01.09 - Análise de perigo e PCC.

Figura 53. Diagrama de seqüência do use-case 01.10 - Monitoramento da produção.

Figura 54. Diagrama de seqüência do use-case 01.11 - Efetua login.

APÊNDICE C – QUESTIONÁRIO DE AVALIAÇÃO

Sistema de Análise de Perigo e Pontos Críticos de Controle (APPCC) para Produção de Pescados.

Instrumento de Avaliação Nome Avaliador: Marcos Luiz Pessatti Idade: 38 Sexo: (M) (F) Escolaridade: ( ) 2º Grau Incompleto ( ) 2º Grau Completo ( ) Superior Incompleto ( x ) Superior Completo Titulações: Dr MSc Ocupação: Professor/pesquisador Esclarecimento: O objetivo deste documento é avaliar o funcionamento do sistema desenvolvido, identificando se o mesmo atende os objetivos propostos. As conformidades e não-conformidades aqui relatadas, servirão de base para possíveis melhorias no sistema. Questões. (Assinale com um “X” na segunda linha da tabela de respostas).

1. Como você classifica o software quanto à dificuldade encontrada na utilização do mesmo?

Fácil Médio Difícil

x Se você respondeu que o item acima médio ou difícil, por favor, descreva quais foram às dificuldades encontradas:

Eu é quem não conhecia o Oracle, mas com o treinamento o software se torna muito amigável, embora sempre haja o que melhorar.

2. O software, de alguma forma, pode motivar as empresas a adquiri-lo, para auxiliar no controle da qualidade de seus produtos?

Sim NãoX

Se você respondeu o item acima não, por favor, descreva qual a razão da sua resposta:

3. O que você achou da apresentação visual do software (textos, cores e imagens)?

Bom Médio RuimX

Se você respondeu o item acima Médio ou Ruim, por favor, descreva quais aspectos precisam ser melhorados:

4. O software possui identificação que permite o usuário saber qual funcionalidade do sistema está utilizando?

Sim NãoX

Se você respondeu o item acima Não, por favor, deixe seu comentário a respeito:

5. O menu de acesso às telas, está organizado de forma adequada?

Sim NãoX

Se você respondeu o item acima Não, por favor, descreva de que forma poderia se melhorado:

6. O software permite que o usuário visualize de forma clara, todo o fluxo do processo, desde o cadastramento dos dados até o monitoramento da produção?

Sim NãoX

Se você respondeu o item acima Não, por favor, descreva quais foram às dificuldades encontradas:

7. O software possibilita um auxílio na tomada de decisão em relação a controle da qualidade de produtos?

Sim NãoX

8. Como você classifica o software, em relação à sua utilidade?

Muito útil Pouco útilX

Se você respondeu o item acima Pouco útil, por favor, descreva quais os motivos que o levaram a essa conclusão:

9. O Software possui erros conceituais, referentes ao tema APPCC?

Sim NãoX

Se você respondeu o item acima Sim, por favor, descreva quais são os pontos incorretos: Justamente por deficiência minha é que as bases de dados não foram carregadas de forma a representar a realidade; além disso, esta realidade certamente muda em função do tipo de indústria, de modo que as demandas precisarão ser incorporadas segundo a necessidade de cada usuário.

10. O software se apresentou consistente, garantindo a integridade dos dados?

Sim NãoX

Se você respondeu o item acima Não, por favor, descreva qual o motivo de sua escolha:

11. Faça um comentário geral sobre o software apresentando suas críticas e sugestões.

Ainda precisaremos trabalhar em alguns pontos, destacados a seguir: • Manufatura das janelas/legendas para as variáveis numéricas; • Uma saída para o sistema inteligente não precisar ‘pular’ uma variável numérica

quando o usuário não a tiver (ex.: nível de histamina, apenas quando mandarem amostras para análises laboratoriais) – talvez pensar em gerar um índice;

• Manufatura das janelas/legendas para a funcionalidade do campo com cursor; • Caso a opção seja para o comércio real, a elaboração do HELP e a opção

RELATÓRIOS no menu precisaria ser oferecida. Neste último, ou opções internas de relatórios ou um sistema de relatórios paralelo que permita esse serviço.

ANEXO I – ARTIGO CIENTÍFICO


Fábio Bonissoni, Anita Maria da Rocha Fernandes

[email protected], [email protected] Rua Uruguai, 458 – CEP 88302-202 – Itajaí -SC

RESUMO

De todos os setores da produção animal, a aqüicultura é a atividade que possui o maior índice anual de crescimento,

por volta de 9,2%. Essa estatística favorável é decorrente do grande número de empresas de pescados, na região de

Itajaí são aproximadamente quarenta, criando uma grande oferta de produtos atraindo a população consumidora.

Mas com várias doenças e vírus espalhados pelo mundo, decorrentes da poluição, falta de higiene e saneamento

básico, as pessoas estão se preocupando cada vez mais com a qualidade dos alimentos. Para controlar isso, surgiu o

APPCC (Sistema de Análise de Perigo e Pontos Críticos de Controle), que é um sistema baseado em conceitos

preventivos, ou seja, controle de todas as etapas de preparação do alimento, identificando, na cadeia produtiva, os

perigos potenciais à sua segurança, bem como os Pontos Críticos de Controle (PCC), avaliando-os e controlando-os.

Com o uso de um sistema de APPCC, é possível evitar a maioria dos problemas que envolvem a qualidade do

alimento. Este projeto insere-se nesse contexto e visa desenvolver uma solução que permita monitorar a produção de

pescados, evitando que o produto final apresente algum tipo de inconformidade, que gere prejuízos para a empresa e

para o consumidor. O sistema desenvolvido é baseado em conceitos de Sistema Especialista (SE), e permite o

monitoramento dos PCC’s. O sistema permite a criação de árvores de decisão, geradas a partir das regras definidas

pelo especialista, o que caracteriza um SE. Foram feitas pesquisa para identificação de algumas soluções similares e

para o levantamento dos requisitos que foram necessários para o desenvolvimento do sistema. Espera-se, com essa

solução computacional, auxiliar as empresas de pescados da região a produzir alimentos de maior qualidade e

satisfazer seus clientes consumidores.

Palavras-chave: Inteligência Artificial. Sistemas de Informação. Qualidade do Pescado.

ABSTRACT

Among all sectors of animal production, aquaculture is the activity that possesses the largest annual index of growth,

about 9,2%..That favorable statistics is due to the great number of companies of fish, in the area of Itajaí they are

approximately forty, creating a great offer of products attracting the consuming population.But, with many diseases

and virus spread around the world, resulting from pollution, lack of hygiene and basic sanitation, people are been

worried about food quality to control this, appears the HACCP (Hazard analysis and critical control points), a

system based on preventive concepts, in other words, the control of all steps in food preparation, identifying, in

productive chain, potential dangers to its security as well as, critical control points, evaluating and controlling them.

With the use of a HACCP system, it is possible to prevent the majority of problems involving food quality. This

project is inserted in this context and aims for develop a solution that allows monitoring fish production, preventing

that final product presents some kind of agreement absence, which generates damages to the company and to the

consumer. This system will be based on Expert System concepts and will allow the monitoring of critical control

points. The system will allow the creation of decision trees, generated from rules created by the expert, it

characterizes one Expert System. They had been made research for identification of some similar solutions and the

survey of the requirements that had been necessary for the development of the system. One expects, with this

computational solution, to assist the companies of fished of the region to produce foods of bigger quality and satisfy

its customers consuming.

Keywords: Artificial Intelligence. Information of Systems. Fish Quality.

Introdução

No setor de produção animal, a atividade que mais cresce no Brasil é a aqüicultura, e um

dos fatores responsáveis pelo crescimento é a valorização dos alimentos pesqueiros para a

melhoria da qualidade da saúde humana, por conter uma excelente qualidade nutricional que

auxilia na preservação de nossa saúde (Mercado da Pesca, 2005). Somente na região de Itajaí,

são aproximadamente quarenta empresas, cuja produção visa atender o mercado interno e

externo.

Para que seja possível atender a demanda, é necessário produzir mais. Mas atualmente,

produzir sem qualidade não é o caminho indicado para o sucesso. Com o surgimento e

disseminação de novas doenças e vírus, decorrentes da poluição, da falta de higiene e de

saneamento básico, cada vez mais as pessoas estão se preocupando com a qualidade de sua

alimentação e com os tipos de alimentos que estão consumindo. Preferindo alimentos com

qualidade, exigem cada vez mais das empresas produtoras certificações que comprovem a

qualidade do alimento.

Devido a essa necessidade da garantia de qualidade dos alimentos, foi desenvolvida a

metodologia HACCP (Hazard Analysis and Critical Control Points), conhecida no Brasil

também como APPCC (Análise de Perigos e Pontos Críticos de Controle) (RASZL, 2001). O

APPCC é um sistema baseado em conceitos preventivos, ou seja, controle de todas etapas de

preparação do alimento. Identifica na cadeia produtiva os perigos potenciais à segurança dos

alimentos, avaliando-os e controlando-os (BVQI, 2005 e GARCIA, 2000 e SPEXOTO, 2003).

Juntando a necessidade de controle da qualidade da produção de pescados com o método

APPCC, desenvolveu-se uma solução computacional que permite as empresas do ramo na

região, controlar a produção com maior segurança e qualidade. No sistema desenvolvido, foram

utilizadas algumas técnicas da Inteligência Artificial (IA) (FERNANDES, 2003), mais

especificamente de um Sistema Especialista (WEISS e KULIKOWSKI, 1988 apud

GROSSMANN JR, 2002), para incrementar a tomada de decisões no monitoramento da

produção no sistema de APPCC.

Justificativa

O objetivo geral deste projeto foi o desenvolvimento de um sistema de Análise de Perigo

e Pontos Críticos de Controle (APPCC) baseado em Inteligência Artificial (IA), que poderá ser

utilizado por empresas de pescados para controlar a produção e garantir a qualidade de seus

produtos. Segundo BVQI (2005), a implantação do método APPCC tem sido recomendado e,

muitas vezes, exigido em vários países, incluindo o Brasil, mais especificamente no setor de

produtos de origem animal expandindo-se para a indústria alimentícia como um todo. Tem papel

fundamental no comércio internacional, sendo exigido por diversos países como pré-requisito

para compra de produtos alimentícios.

Ainda segundo BVQI (2005), o objetivo do APPCC é assegurar a produção e distribuição

de alimentos com qualidade e livre de contaminações de natureza biológica, física ou química

que possam causar dano a saúde ou integridade do consumidor. Com o uso de um sistema de

APPCC, é possível evitar a maioria dos problemas que envolvem a qualidade do alimento.

Alguns dos benefícios desse sistema são: o controle do processo de fabricação; ação preventiva

quanto a possíveis contaminações; fácil detecção e correção dos desvios de especificação de

processo; maior garantia para o consumidor quanto à segurança do produto; redução de custo de

análise de produto acabado.

Metodologia

Durante a execução do trabalho, alguns assuntos relevantes ao tema foram abordados.

Foram realizadas pesquisas e análises de soluções similares que implementam o método APPCC,

tais como eHACCP (MONTANARI IT SOLUTIONS, 2004) e WinAPPCC (VTB

CONSULTORIA E TREINAMENTO, 2005a). Para uma melhor compreensão das diferenças do

sistema desenvolvido em relação aos sistemas similares eHACCP e WinAPPCC, foi criada a

Tabela 1, referenciada abaixo, que apresenta as vantagens e desvantagens de cada um.

Tabela 1. Comparação entre os Sistemas Similares e o Sistema Desenvolvido

Variável Analisada


Equipe de APPCC

Permite cadastrar e definir uma equipe APPCC e também definir o líder da equipe. Mantém registro das reuniões realizadas.

Permite cadastrar e definir uma equipe APPCC. Para cada participante é possível cadastrar o Cargo que ocupa na empresa.

O sistema desenvolvido permite cadastrar e definir uma equipe de pessoas que será responsável por uma APPCC. É possível definir o líder da equipe e o cargo de cada participante da equipe.

Composição do Produto

Cadastra o produto, a unidade e a linha de produção para identificar onde o produto está sendo produzido. Também permite cadastrar uma descrição para o produto. O cadastro de ingredientes e embalagens permite associá-los a uma categoria já cadastrada, bem como suas condições de armazenamento.

Cadastra a composição do produto, como ingredientes secos, ingredientes líquidos, matéria-prima e material de envase. Cadastra características importantes, formas de uso, prazo de validade, locais de venda, instruções no rótulo e cuidados especiais na distribuição.

O sistema desenvolvido cadastra a composição do produto, como ingredientes e embalagens. Cadastra a unidade e linha de produção para identificar onde o produto está sendo produzido, características importantes do produto, formas de uso pelo consumidor, prazo de validade, local de venda, instruções contidas no rótulo e cuidados especiais. Também permite inserir uma descrição sobre o produto.

Processos Cadastra os processos envolvidos na produção do alimento.

Cadastra os processos envolvidos na produção do alimento, com índice de severidade e probabilidade de ocorrência.

O sistema desenvolvido cadastra os processos envolvidos na produção do alimento.

Perigos Físicos, Químicos e Biológicos.

Cadastra os perigos físicos, químicos e biológicos que podem comprometer a qualidade do pescado, e permite que sejam inseridas as medidas preventivas para cada perigo. Se existirem pré-requisitos, o eHACCP permite que sejam associados ao perigo.

Cadastra os perigos físicos, químicos e biológicos que podem comprometer a qualidade do pescado, e permite que sejam inseridas as medidas preventivas para cada perigo. Também permite inserir índice de severidade e probabilidade de ocorrência.

O sistema desenvolvido cadastra os perigos físicos, químicos e biológicos que podem comprometer a qualidade do pescado. Também permite inserir índice de severidade e probabilidade de ocorrência.

Determinação dos PCC

Identifica dentre os perigos físicos, químicos e biológicos cadastrados e dentre os processos, quais são pontos críticos de controle, utilizando a árvore de decisão definida pelo método APPCC. Para os PCC identificados, cadastra medidas corretivas, freqüência que deve ser monitorado, data da análise e responsável.

Identifica dentre os perigos físicos, químicos e biológicos cadastrados e dentre os processos, quais são pontos críticos de controle, utilizando a árvore de decisão definida pelo método APPCC. Para os PCC identificados, cadastra limite crítico, limite de segurança, monitorização, ação corretiva e registros.

O sistema desenvolvido identifica dentre os perigos físicos, químicos e biológicos cadastrados e dentre os processos, quais são pontos críticos de controle, utilizando a árvore de decisão definida pelo método APPCC. Para cada PCC identificado, permite que sejam inseridas as medidas preventivas e medidas corretivas. Associa uma equipe responsável para cada análise de PCC.

Fonte: * Montanari IT Solutions, (2005c).

** VTB Consultoria e Treinamento, (2005a).

Além das variáveis analisadas na comparação do sistema desenvolvido com os sistemas

similares, outras cinco variáveis foram pesquisadas. Por não existir referência sobre elas nos

sistemas similares, as variáveis foram destacadas na Tabela 2.

Tabela 2. Variáveis analisadas sem referência nos sistemas similares

Variável Analisada Sistema Desenvolvido Sistema Especialista O sistema desenvolvido permite a criação de regras e árvores de decisão, características

de um sistema especialista. Permite que essas regras sejam alteradas ou excluídas, sem ocasionar manutenção no código-fonte do sistema.

Monitoramento da Produção

O sistema desenvolvido permite o monitoramento da produção, comparando os dados coletados durante a produção com as regras das árvores de decisão criadas pelo especialista.

Dados de Produtos Os dados referentes ao pescados produzidos são incluídos pelas pessoas que fazem parte da equipe de APPCC que foi definida como responsável pela determinada análise.

Informações Computacionais

O sistema desenvolvido será desenvolvido com o Oracle Developer (Forms, Reports, Designer), com banco de dados Oracle. A linguagem utilizada por essas ferramentas é o PL/SQL.

Também foi pesquisado e analisado o funcionamento do software Expert SINTA (LIA,

2005), que serviu como base de idéias para o desenvolvimento da aplicação e do módulo inteligente

do sistema. O objetivo do estudo do software Expert SINTA foi entender o funcionamento da

criação de regras de um sistema especialista, para implementar no sistema, um modelo semelhante.

O sistema desenvolvido não utiliza a shell do Expert SINTA e não é um sistema com o mesmo

propósito, de geração de sistemas especialistas.

O conhecimento do tema APPCC foi adquirido através de leitura de trabalhos científicos, e

na Internet. Pesquisou-se em livros, na Internet e em trabalhos científicos sobre outros temas, com

destaque para os Sistemas Especialistas, para que fosse possível identificar os recursos e tecnologias

necessárias à implementação do sistema.

Para que o sistema pudesse ser implementado, executou-se um estudo prévio sobre as

principais ferramentas computacionais utilizadas no desenvolvimento do mesmo através de

pesquisa e leitura de apostilas e livros da área em que se situam. Também foram realizados a análise

e o projeto do sistema, elaborando-se os protótipos de telas e os diagramas da UML (Unified

Modelling Language) (ALMEIDA e DAROLT, 2001). Os diagramas use-case, diagramas de

atividade e diagramas de seqüência foram construídos na ferramenta computacional Enterprise

Architect.

O banco de dados escolhido para ser utilizado no sistema proposto foi o Oracle. Algumas

das razões de sua escolha são: desempenho, confiabilidade, segurança, atende qualquer tipo de

negócio de pequenas e grandes empresas, instalação simples, amplo gerenciamento, robustez com

acesso simultâneo de usuários e atende as necessidades desse sistema.

Para a implementação do sistema, foi utilizada a ferramenta de desenvolvimento da Oracle,

o Forms Builder, com a linguagem de programação PL/SQL. Alguns motivos de sua escolha são:

suporte para SQL, suporte para programação orientada a objeto, performance, portabilidade,

produtividade, integração com o Oracle, atende as necessidades do sistema.

Durante o desenvolvimento do sistema, algumas dificuldades foram encontradas. A

principal ocorreu na implementação da tela Monitoramento da Produção. Nela, o sistema precisa

varrer a árvore de decisão, em busca das variáveis que estão dentro das regras, e interagir com o

usuário de forma que ele responda as perguntas geradas pelo sistema satisfazendo uma regra de

cada vez, para evitar que o usuário dê valor a variáveis que não estão sendo utilizadas na regra que

está sendo analisada pelo sistema.

Discussão

Este trabalho propôs o desenvolvimento de um Sistema de Informação, que pode ser

utilizado pelas indústrias de pescados para auxiliar no controle da qualidade de seus produtos. O

sistema desenvolvido auxilia na análise de todos os perigos que de alguma forma podem

comprometer a qualidade dos alimentos, identificando Pontos Críticos de Controle. Para

desenvolver esse sistema, as seguintes etapas foram realizadas:

• Levantamento e estudo de dados referentes à linha de produção dos produtos

Sardinha e Atum, para alimentar o sistema com dados reais;

• Para cada perigo identificado, foi respondida a árvore decisória padrão do

APPCC, para identificação dos PCC’s;

• Com os PCC’s identificados na etapa anterior, foram montadas regras e árvores

de decisão, para serem utilizadas no monitoramento da produção;

• Modelagem do sistema, com a elaboração do diagrama de classes, diagramas

use-case, diagramas de atividade, diagramas de seqüência, e prototipação das

telas do sistema. Além disso, também foi elaborado o dicionário de dados, que

baseado no diagrama de classes, apresenta as entidades necessárias para o

desenvolvimento e funcionamento do sistema, além de informações como o tipo

e tamanho de cada atributo;

• A construção do banco de dados foi realizada com a utilização da ferramenta

Oracle Designer, de acordo com o diagrama de classes apresentado; e

• A implementação do sistema realizou-se utilizando a ferramenta Forms Builder,

com sua linguagem de programação nativa, o PL/SQL.

Para utilizar o sistema, todos os produtos, bem como suas fórmulas de ingredientes,

embalagens e processos devem ser cadastrados, e para isso utilizam-se as telas de cadastro

desenvolvidas para cada finalidade. Para cada componente da fórmula, pode-se cadastrar diversos

perigos que estejam relacionados com ele. Outra etapa é identificar se os perigos cadastrados são

Pontos Críticos de Controle (PCC), e inserir as medidas preventivas e medidas corretivas para cada

PCC. Com os PCC’s identificados, o sistema permite que um especialista cadastre variáveis para

representá-los, e monte regras e árvores de decisão para serem utilizadas no monitoramento da

produção, e controlar esses PCC’s.

Para monitoramento da produção, o usuário deve inserir no sistema amostras de dados

coletados na fábrica, com atributos como data da coleta e quantidade, e disparar um procedimento

inteligente no sistema, responsável por varrer a árvore de decisão e questionar o usuário sobre o

valor de cada variável encontrada nas regras. Isso ocorre de forma iterativa com uma interface

simples, sendo que qualquer usuário sem conhecimento avançado em informática consegue

interagir com o sistema com facilidade. A cada resposta dada pelo usuário, o sistema verifica se a

regra é valida ou não, e caso alguma das regras não seja satisfeita, o sistema emite um alerta sobre a

produção e apresenta na tela os resultados obtidos, com as medidas corretivas necessárias. Todos os

resultados dos monitoramentos feitos no sistema são armazenados em um banco de dados, para

permitir consultas e análises.

O projeto foi limitado às indústrias de pescados, pela necessidade de se ter um especialista

da área disponível para acompanhar o desenvolvimento do trabalho e principalmente testar e validar

o sistema implementado. O especialista que contribuiu para que o projeto pudesse ser concluído, foi

o Prof. Marcos Luis Pessatti em parceria com a Engenheira de Alimentos MSc. Geraldine Coelho.

Identificação de Ponto Crítico de Controle

Para identificar um PCC, analisa-se o perigo identificado na formulação do produto ou nos

processos ao que o produto é submetido durante a produção. Para isso, o método APPCC possui

uma árvore decisória definida, que auxilia na identificação dos mesmos. A árvore decisória padrão

que está implementada no sistema está apresentada na Figura 1.

Figura 1. Árvore Decisória Padrão do método APPCC.

Fonte: Spexoto (2003).

Conceitos do Expert SINTA utilizados no sistema

Depois de fazer uma análise do software Expert SINTA, definiu-se que o sistema

desenvolvido permitiria o cadastro de variáveis, para representar os Pontos Críticos de Controle

(PCC), e o cadastro dos valores que estas variáveis podem assumir. Uma variável pode ser de dois

tipos: numérica ou univalorada, sendo que a última aceita somente “sim” ou “não” como resultado.

Com as variáveis criadas, é possível montar as sub-regras e as regras, utilizando operadores lógicos,

conforme estrutura de criação de regras descrita anteriormente. Depois de criar as regras, é possível

definir a seqüência com que elas serão executadas quando for solicitado o monitoramento da

produção, montando-se assim uma árvore decisória. Toda regra deverá ser verdadeira, para seguir

adiante na árvore. A conclusão da regra será obtida depois que todas as variáveis dessa regra

obtiverem resposta, através das perguntas que são respondidas pelo usuário durante o

monitoramento, semelhante ao modelo do Expert SINTA. A pergunta apresentada ao usuário é

cadastrada no sistema, e estará associada a uma regra. Ao responder uma pergunta, o usuário não

terá que informar o grau de confiança, pois não foi objetivo do sistema tratar esse tipo de

probabilidade. O sistema considera que toda resposta tem um grau de confiança de 100%.

Modelagem

Para modelagem do sistema, foram escolhidas as ferramentas Enterprise Architect, versão

4.51.748, e Oracle Designer 6i, versão 6.5.92.1.9, sendo que o Enterprise Architect foi utilizado

para criação dos diagramas de use-case, diagramas de atividade, diagramas de seqüência e diagrama

de classes seguindo as orientações da UML. Já o Oracle Designer, foi utilizado para criação do

banco de dados.

Construção do Banco de Dados

O banco de dados do sistema foi construído utilizando-se a ferramenta Oracle Designer, e

seu Diagrama de Classes está representado na Figura 2.

Figura 2. Diagrama de Classes do Sistema Desenvolvido.

Desenvolvimento do Sistema

O desenvolvimento do sistema realizou-se utilizando a ferramenta Forms Builder, com sua

linguagem de programação nativa, o PL/SQL. O banco de dados escolhido para ser utilizado no

sistema proposto foi o Oracle. A tela inicial do sistema está apresentada na Figura 3. Nesta tela, o

usuário tem acesso a todas as funcionalidades do sistema, através do menu.

Figura 3. Tela Inicial do Sistema.

Para se ter um melhor entendimento do desenvolvimento do sistema, apresenta-se mais duas

telas que tem grande importância na aplicação, que são as telas de Análise de Perigo e Pontos

Críticos de Controle e a tela de Monitoramento da Produção, representadas nas Figuras 4 e 5,

respectivamente.

Figura 4. Tela de Análise de Perigos e Pontos Críticos de Controle.

A tela de Análise de Perigos e Pontos Críticos de Controle está representada na Figura 28, e

tem o objetivo de identificar quais dos perigos cadastrados são PCC’s. A tela está disponível no

módulo Análise de Perigos. Nessa tela não é possível incluir registros, ou seja, um perigo deve ser

consultado através das teclas de consulta F7 e F8. Após ter escolhido o perigo que será analisado,

deve-se responder as cinco questões do diagrama de decisão do método APPCC, que estão

localizadas na parte direita da tela. Para cada questão respondida, o sistema analisa a combinação de

respostas tentando identificar um PCC. O sistema só avança na árvore buscando a próxima regra

caso a regra que está sendo analisada seja verdadeira, senão encerra a execução. O resultado da

análise é apresentado na tela, em tempo de execução. Ao salvar a análise através da tecla F10, ou da

opção Salvar da Barra de Ferramentas, se a combinação de respostas indicar um PCC, o sistema vai

exigir que sejam digitadas as medidas preventivas e as medidas corretivas para aquele perigo. Além

disso, também vai exigir que seja informada qual a equipe responsável pela análise realizada. Essa

etapa de APPCC é fundamental para as próximas fases do sistema, pois somente com os PCC’s,

será possível criar a parte inteligente do sistema, responsável pelo monitoramento da produção.

Figura 5. Tela de Monitoramento da Produção.

O monitoramento da produção é uma funcionalidade do sistema que tem por objetivo

auxiliar as empresas no controle da qualidade durante a fabricação dos produtos. Para utilizar esse

recurso, o usuário deverá abrir a tela, que está representada na Figura 5, escolhendo a opção

Monitoramento da Produção no módulo Monitoramento. O usuário deverá informar o produto,

fórmula a serem monitorados, e qual será a árvore decisória que o sistema deverá utilizar para a

avaliação. Além disso, outros atributos como Data e quantidade deverão ser informados. Após

informados os dados, deve-se clicar no botão “Monitorar”. Essa ação vai disparar uma rotina

responsável por ler cada regra e sub-regra da árvore de decisão, identificar as variáveis e apresentar

ao usuário a pergunta cadastrada para aquela variável, cuja resposta será utilizada na validação das

regras e sub-regras. O sistema só questiona o usuário com as variáveis presentes na primeira regra,

para evitar que o usuário responda a variáveis desnecessárias. Se a primeira regra for satisfeita, o

sistema avança na árvore buscando a próxima regra, e assim até chegar ao final da árvore, ou até

que alguma regra não seja satisfeita. Caso uma regra não for satisfeita, o sistema emite um alerta de

produção fora de controle. Os resultados do monitoramento sempre são mostrados na tela.

Resultados

O software foi validado pelo especialista Prof. Marcos Luiz Pessatti durante o mês de

Novembro de 2005. Para documentar a funcionalidade e qualidade do sistema, foi aplicado um

questionário ao avaliador.

Para validar o sistema, seria necessário que o mesmo estivesse disponível aos usuários com

acesso remoto, por não se tratar de um sistema web. Por isso três opções se tornaram viáveis: a

primeira seria instalar o software em um servidor, e liberar acesso aos usuários através de algum

aplicativo gerenciador de acesso como Citrix ou Terminal Service, mas essa hipótese não se tornou

viável pelo fato de não existir esse tipo de estrutura disponível no Curso de Ciências da

Computação da Univali; a segunda opção seria instalar o Forms Runtime, da Oracle, nos

computadores que seriam utilizados para testar o sistema, e também criar toda a estrutura de banco

de dados no banco de dados Oracle da Universidade, igual à que foi criada no computador em que

foi desenvolvido, porém, não se achou necessário passar por todo esse trabalho já que o sistema

poderia ser testado no próprio computador de desenvolvimento; a terceira opção, e também a

escolhida, foi testar o sistema no ambiente em que foi desenvolvido, por alguns motivos

significativos como: estrutura de base de dados já criada, ambiente configurado, não haver

necessidade de fazer export de dados de uma base para outra, e até mesmo para facilitar a

apresentação do trabalho para a banca avaliadora.

Dessa forma, todos os dados obtidos sobre a produção dos pescados Sardinha e Atum que

serviram como base de desenvolvimento foram inseridos no sistema, e junto com o especialista da

área foram criadas algumas árvores de decisão para realizar testes de monitoramento do sistema.

Além dos testes realizados, foi aplicado um questionário com onze questões ao avaliador,

sendo que as questões são apresentadas a seguir:

• Como você classifica o software quanto à dificuldade encontrada na utilização do

mesmo?

• O software, de alguma forma, pode motivar as empresas a adquiri-lo, para

auxiliar no controle da qualidade de seus produtos?

• O que você achou da apresentação visual do software (textos, cores e imagens)?

• O software possui identificação que permite o usuário saber qual funcionalidade

do sistema está utilizando?

• O menu de acesso às telas, está organizado de forma adequada?

• O software permite que o usuário visualize de forma clara, todo o fluxo do

processo, desde o cadastramento dos dados até o monitoramento da produção?

• O software possibilita um auxílio na tomada de decisão em relação a controle da

qualidade de produtos?

• Como você classifica o software, em relação à sua utilidade?

• O Software possui erros conceituais, referentes ao tema APPCC?

• O software se apresentou consistente, garantindo a integridade dos dados?

• Faça um comentário geral sobre o software apresentando suas críticas e sugestões.

Conclusão

Dos sistemas de APPCC pesquisados, nenhum apresenta um módulo inteligente que

possibilita o usuário criar suas próprias árvores de decisão. A maioria se objetiva mais a manter a

documentação dos processos, para que sejam feitas análises pelas pessoas capacitadas. Muitos

deles, não possuem uma interface muito amigável. O sistema proposto e implementado neste

trabalho apresenta facilidade na inserção dos dados no sistema e é de fácil aprendizado.

A análise do software Expert SINTA serviu como fonte de idéias para a implementação de

um módulo específico do sistema, o monitoramento da produção. Com a análise desse software, foi

possível desenvolver um modelo de criação de regras e árvores de decisão próprio, sem necessidade

de utilizar a sua shell desenvolvida em outra Universidade, e com outras finalidades.

Uma das dificuldades encontradas durante o desenvolvimento do sistema, foi a obtenção de

dados reais para alimentar o sistema, pois são dados que resultam de análises detalhadas de

produtos e de processos de uma indústria de pescados, e são informações confidenciais. Para ser

possível alimentar o sistema com dados reais, contou-se com a colaboração do especialista

biotecnológico Dr. Marcos Luis Pessatti, que em parceria com uma empresa de pescados conseguiu

uma amostra de dados, que foi suficiente para a conclusão do trabalho.

Em relação à modelagem do sistema, não sofreu grandes alterações em relação a modelagem

proposta na primeira fase do trabalho. Durante a segunda etapa do projeto, algumas coisas tiveram

que ser alteradas para tornar possível a implementação. Não é possível desenhar a modelagem

perfeita na primeira etapa, pois os detalhes surgem durante a implementação, e esses detalhes

muitas vezes exigem que algumas alterações sejam feitas no projeto, pois não haviam sido

previstos. Algumas entidades foram criadas para uso interno do sistema, e outra foi criada para

correção do modelo lógico, bem como a junção de duas entidades em uma única entidade. Atributos

também foram incluídos e excluídos de algumas entidades.

O módulo inteligente do sistema, o qual permite a criação de regras e árvores de decisão foi

a etapa que mais consumiu tempo durante a implementação, por se tratar da parte mais complexa.

Depois de concluída essa etapa, verificou-se a grande importância e utilidade das técnicas de

Inteligência Artificial estudadas. Nas demais telas, não houve grandes dificuldades na

implementação.

Na última etapa, foram realizadas as validações do sistema, na qual pode-se observar a

grande importância e utilidade do sistema para as empresas de pescado controlarem a qualidade de

seus produtos. Foi comprovado que o Sistema de Análise de Perigos e Pontos Críticos de Controle

atende aos objetivos projetados na fase inicial do trabalho.

Como resultado, obteve-se além do sistema implementado, esse trabalho científico que

poderá ser utilizado em pesquisas futuras, e um artigo, que pode ser consultado na Sessão de

Anexos.

Como considerações futuras, é interessante ressaltar que mais funcionalidades podem ser

incorporadas ao sistema. O método APPCC possui outras ramificações que não foram abordadas

nesse trabalho, e que poderiam ser incorporadas ao sistema.

O Sistema de Análise de Perigos e Pontos Críticos de Controle para Produção de Pescados,

também pode ser adaptado para auxiliar no controle da produção de outros produtos do ramo

alimentício. Basta para isso alterar a interface do sistema a fazer pequenas customizações, pois a

estrutura interna se adapta facilmente a outros tipos de produto.

Outra consideração importante, é que o sistema desenvolvido poderá ser convertido para

outra linguagem de programação e outro banco de dados, para se tornar mais acessível a pequenas

empresas, uma vez que as licenças do banco de dados Oracle tem um preço elevado. Também não

se descarta a hipótese de converter esse sistema para web.

Referência Bibliográfica

ALMEIDA, Alexandre de; DAROLT, Reginaldo. Pesquisa e desenvolvimento em UML. 2001. 132 f. Projeto de Conclusão de Curso – Curso de Ciência da Computação, Universidade do Sul de Santa Catarina, Araranguá, 2001.

BVQI. APPCC/HACCP. Disponível em: <http://www.bvqi.com.br/bvqi/download/BVQI_Cartilha_HACCP.pdf>. Acesso em: 25 fev. 2005.

FERNANDES, Anita Maria da Rocha. Inteligência Artificial: noções gerais. 1. ed. Florianópolis: Visual Books, 2003. 159 p. Bibliografia: cap. 2. ISBN: 85-7502-114-1.

GARCIA, Marlise Dellamora. Uso integrado das técnicas de HACCP, CEP e FMEA. 2000. 128 f. Dissertação (Mestrado)–Escola de Engenharia, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, 2000.

GROSSMANN JR, Helmuth. Um sistema especialista para auxílio ao diagnóstico de problemas em computadores utilizando Raciocínio Baseado em Casos. 2002. 109 f. Dissertação (Mestrado)-Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis, 2002.

LIA, Laboratório de Inteligência Artificial. Expert SINTA Shell: uma ferramenta visual para construção de Sistemas Especialistas. 1998. Disponível em: <http://www.lia.ufc.br/~bezerra/exsinta/exsintashell.htm>. Acesso em: 10 abr. 2005.

MERCADO DA PESCA. Aqüicultura no Brasil. [S.l.]: Mercado da Pesca, 2005. Disponível em: <http://www.mercadodapesca.com.br/aquicultura01.php>. Acesso em: 16 apr. 2005.

MONTANARI IT SOLUTIONS. A Empresa. Montanari IT Solutions. São Paulo, 2005. Disponível em: <http://www.montanari-info.com.br/m4001.asp>. Acesso em: 12 mar. 2005a.

______. Segurança alimentar. Disponível em: <http://www.montanari-info.com.br/>. Acesso em: 12 mar. 2005c.

RASZL, Simone Moraes. A inocuidade como parâmetro de qualidade: o HACCP na produção de carne suína. II Conferência Internacional Virtual sobre Qualidade de Carne Suína. Buenos Aires – Argentina, 2001. Disponível em: <http://www.conferencia.uncnet.br/pork/seg/pal/anais01p2_raszl_pt.pdf>. Acesso em: 05/02/2005.

SPEXOTO, Andrezza Alves. Aplicação do sistema de análise de perigos e pontos críticos de controle (APPCC) em propriedades leiteiras. 2003. 157 f. Dissertação (Mestrado)–Faculdade de Medicina Veterinária e Zootecnia, Universidade de São Paulo, Pirassununga, 2003.

VTB CONSULTORIA E TREINAMENTO. VTB Consultoria e Treinamento. São Paulo, 2005. Disponível em: <http://www.vtb.com.br>. Acesso em: 09 mar. 2005a.

universidade do vale do itajaÍ centro de ciÊncias ...siaibib01.univali.br/pdf/fabio...

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