UNIVERSIDADE DO SUL DE SANTA CATARINA GEAN ANTONIO FOGAÇA DA SILVA
MONITORAMENTO DO PROCESSO DE ENVASE NA LINHA DE PRODUÇÃO DE SABONETES LÍQUIDOS EM INDÚSTRIA COSMÉTICA UTILIZANDO CARTAS DE
CONTROLE
Tubarão 2020
GEAN ANTONIO FOGAÇA DA SILVA
MONITORAMENTO DO PROCESSO DE ENVASE NA LINHA PRODUÇÃO DE SABONETES LÍQUIDOS EM INDÚSTRIA COSMÉTICA UTILIZANDO CARTAS DE
CONTROLE
Relatório apresentado ao Curso de Engenharia Química da Universidade do Sul de Santa Catarina como requisito parcial à aprovação na disciplina de Estágio Supervisionado Obrigatório em Engenharia Química.
Orientador: Prof. Alessandro de Oliveira Limas, Ms.
Tubarão 2020
GEAN ANTONIO FOGAÇA DA SILVA
MONITORAMENTO DO PROCESSO DE ENVASE NA LINHA DE PRODUÇÃO DE SABONETES LÍQUIDOS EM INDÚSTRIA COSMÉTICA UTILIZANDO CARTAS DE
CONTROLE
Este Trabalho de Conclusão de Curso foi julgado adequado à obtenção do título de Engenheiro Químico e aprovado em sua forma final pelo Curso de Engenharia Química da Universidade do Sul de Santa Catarina.
Tubarão, 17 de dezembro de 2020.
______________________________________________________ Professor e orientador Alessandro de Oliveira Limas, Ms.
Universidade do Sul de Santa Catarina
______________________________________________________ Prof. Domingos Pignatel Marcon, Ms.
Universidade do Sul de Santa Catarina
______________________________________________________ Prof. Richard Faraco Amorim, Ms.
Universidade do Sul de Santa Catarina
______________________________________________________ Prof. João Michels Cardoso, Ms.
AGRADECIMENTOS
Agradeço primeiramente a Deus, por guiar-me em todo trabalho realizado até então, porque para Ele, são todas as coisas e em tudo dou graças.
Aos meus pais, por todo apoio, força, incentivo e amor incondicional.
Aos meus colegas da faculdade, que em todos os momentos difíceis, estiveram me apoiando e me motivando a progredir na busca ao conhecimento.
Aos professores, que contribuíram durante toda a vida acadêmica e tiveram paciência e sensatez em me auxiliar em todas as dificuldades encontradas.
À empresa onde o estágio foi realizado, por ter me dado a oportunidade de contribuir para seus objetivos e disponibilizar de todo conhecimento teórico e prático necessário para realização das atividades.
Sou grato aos orientadores Alessandro e Mazzucco, que contribuíram para minha trajetória acadêmica e para realização deste estágio, sempre esclarecendo minhas dúvidas com atenção e paciência.
Agradeço também a Unisul, a universidade que me proporcionou um ambiente agradável para os estudos, onde tive momentos, lembranças e amizades que levarei para a vida toda.
“E, tudo quanto fizerdes, fazei-o de todo o coração, como ao Senhor e não aos homens, sabendo que recebereis do Senhor o galardão da herança, porque a Cristo, o Senhor, servis.” (Colossenses 3:23-24)
RESUMO
O presente trabalho teve como objetivo monitorar o processo de envase na linha de produção de sabonetes líquidos em indústria cosmética, utilizando cartas de controle. As cartas de controle são ferramentas que permitem acompanhar a variabilidade do volume de produto ao longo do tempo, verificando se o processo está dentro ou fora de controle. O diagrama de Causa e Efeito contribuem para a investigação das causas para um processo fora de controle, em que devem ser tomadas ações corretivas para melhoria da qualidade do processo produtivo. Na primeira etapa foi monitorado o processo de envase através do uso das cartas de controle, de um lote de sabonetes líquidos. Para essa etapa, o processo encontrou-se fora de controle entre os pontos 6 e 10, que levou a equipe a investigar as causas especiais para esta variabilidade utilizando o diagrama de Causa e Efeito. Posteriormente, foram tomadas medidas corretivas. Após estas ações corretivas, o monitoramento foi realizado novamente no lote seguinte. Através das cartas de controle, verificou-se que todos os valores de volume neste processo estavam dentro dos limites de controle calculados. Conclui-se que aplicação do Controle Estatístico de Processo mostrou-se eficaz em monitorar e melhorar a qualidade do processo de envase de sabonetes líquidos através das cartas de controle, indicando os pontos críticos do processo ao longo do tempo, bem como o acompanhamento da melhoria da qualidade desta etapa do processo.
Palavras-chave: Controle Estatístico de Processo. Processo de envase. Causa e Efeito.
ABSTRACT
This report aims to monitor the filling process in the liquid soaps production in a cosmetic industry, using control charts. Control charts are tools that allow us to monitor the variability of product volume over time, checking whether the process is in or out of control. The Cause and Effect diagram help us to investigate the causes for an out of control process, when corrective actions must be taken to improve the quality of the production process. In the first stage, the filling process of batch of liquid soaps was monitored using control charts. For this step, the process was out of control between the points 6 and 10, which led the team to investigate the main causes for this variability using Cause and Effect diagram. Subsequently, corrective measures were taken. After these corrective actions, the monitoring was carried out again in a next batch. Through the control charts, it was notice that all the volume values in this process were within the calculated control limits. It’s possible to get a conclusion that the application of Statistical Process Control proved to be effective in monitoring and improving the quality of the liquid soaps filling process through the control charts, indicating the critical points of the process over time, as well as monitoring the improvement the quality at this stage of the production process.
LISTA DE ILUSTRAÇÕES
Figura 1 – Sistema de envase volumétrico ... 16
Figura 2 - Exemplos de carta de controle ... 19
Figura 3 - Exemplo de cartas de controle para média e amplitude. ... 20
Figura 4 - Diagrama de Causa e Efeito. ... 23
LISTA DE GRÁFICOS
Gráfico 1 - Carta de controle de variáveis para valores de média. ... 29
Gráfico 2 - Carta de controle de variáveis para valores de amplitude. ... 29
Gráfico 3 - Carta de controle para média após alterações. ... 34
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 - Dados obtidos e valores de média e amplitude das amostras ... 27 Tabela 2 - Tolerâncias individuais admissíveis para Massa e Volume ... 28 Tabela 3 - Dados obtidos após ações corretivas. ... 33
SUMÁRIO 1 INTRODUÇÃO ... 13 1.1 JUSTIFICATIVA E PROBLEMA ... 14 1.2 OBJETIVOS ... 15 1.2.1 Objetivo Geral ... 15 1.2.2 Objetivos Específicos ... 15 2 REFERENCIAL TEÓRICO ... 16
2.1 PROCESSO DE ENVASE NA INDÚSTRIA COSMÉTICA ... 16
2.2 CONTROLE DE QUALIDADE ... 17
2.3 CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSO ... 18
2.3.1 Histórico ... 18
2.3.2 Conceito ... 18
2.4 FERRAMENTAS PARA O CEP ... 19
2.4.1 Cartas de controle ... 19
2.4.2 Diagrama de Causa e Efeito (Ishikawa) ... 22
3 METODOLOGIA ... 24
3.1 COLETA DE DADOS ... 24
3.2 DETERMINAÇÃO DO VOLUME ... 25
3.3 CARTAS DE CONTROLE ... 25
4 RESULTADOS E DISCUSSÃO ... 27
4.1 CONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO ... 28
4.1.1 Cartas de controle ... 28
4.2 ANÁLISE DAS CAUSAS PARA OS RESULTADOS OBTIDOS ... 30
4.3 RESULTADOS APÓS AS AÇÕES CORRETIVAS ... 32
4.3.1 Cartas de controle ... 32
5 CONCLUSÃO ... 36
REFERÊNCIAS ... 37
APÊNDICE A – FICHAS DE MONITORAMENTO ... 40
APÊNDICE B – PROCEDIMENTO OPERACIONAL PADRÃO ... 41
APÊNDICE B – PROCEDIMENTO OPERACIONAL PADRÃO (CONTINUAÇÃO) . 42 ANEXOS ... 43
ANEXO A – PLANO DE INSPEÇÃO DA NORMA NBR 5426 ... 44
1 INTRODUÇÃO
O setor de cosméticos é um dos setores menos afetados pela crise econômica vem acontecendo em nosso país, apresentando um crescimento médio de 10,9% em 2019 (MENDES, 2019). O crescimento populacional e econômico brasileiro faz com que homens e mulheres se dediquem com mais tempo e recursos aos hábitos de higiene e cuidados com a aparência pessoal. Sendo assim, os cosméticos estão cada vez mais presentes no dia a dia das pessoas, tal fato a considerar o Brasil, como o quarto maior mercado de beleza e cuidados pessoais do mundo (FORBES, 2020).
Os sabonetes líquidos, lançados na década de 70 ao mercado, alcançando grande sucesso, diferenciando-se dos sabonetes tradicionais em barra, pois apresenta um pH próximo ao da pele e é armazenado em embalagens plásticas onde o produto pode ser usado sem contato com ambiente externo. Estes predominam-se as vendas em farmácias e supermercados, onde é geralmente utilizado para descontaminação. Para que isso ocorra sem agredir a pele, é necessário o acréscimo de agente hidratantes em suas formulações, evitando seu ressecamento (LOPES et al, 2018).
As indústrias encontram desafios mais complexos a cada dia, tais desafios por influência de um mercado cada vez mais competitivo, com avanços tecnológicos e a evolução na demanda por parte dos consumidores. Para se manter inserida neste mercado, as empresas necessitam investir em técnicas e ferramentas que visam garantir a melhoria da qualidade dos processos, identificando e eliminando os problemas recorrentes e reduzindo desperdícios (CAMPOS, 1992).
O controle estatístico de processo é uma ferramenta de qualidade usada nos processos produtivos com intuito de garantir que os processos atendam os parâmetros definidos, e assim, aumentando a produtividade, evitando desperdícios de matéria-prima, produtos e aumentando a eficiência do processo (GRANJEIRO-JÚNIOR et al, 2012).
A utilização de cartas de controle contribui para a validação de um processo produtivo, esta ferramenta permite a análise e compreensão dos dados verificando se está sob controle ou fora de controle, assim possibilitando por parte da gestão da qualidade da empresa em questão, promover melhorias para a qualidade do processo produtivo de sabonetes líquidos.
1.1 JUSTIFICATIVA E PROBLEMA
O processo produtivo de cosméticos inicia-se com planejamento, recebimento de matéria-prima, produção, embalagem, estoque e por fim, a venda aos consumidores, todo esse processo, necessita que haja um controle de qualidade, para garantir que o produto chegue ao consumir conforme previamente planejado.
Neste setor, a procura por uma maior eficiência das operações e dos processos produtivos deve ser constante para manter as empresas inseridas num mercado cada vez mais competitivo. Sendo assim, a melhoria no desempenho dos processos produtivos proporciona uma maior vantagem competitiva sobre a concorrência no mercado de cosméticos.
A utilização do controle estatístico do processo possibilita analisar como o processo se comporta em função do tempo, identificando os pontos críticos e a causa de suas variabilidades. Consequentemente, serve-se de base para medidas corretivas de controle de qualidade, com objetivo de reduzir custos, diminuir os desperdícios e aumentando a eficiência. A metodologia do controle estatístico do processo, utilizando cartas de controle, pode ser aplicada na maioria dos processos, e os resultados podem ser reaplicados em outras etapas do processo produtivo.
No caso do processo de envase de sabonetes líquidos da empresa em que foi realizado o estágio, observa-se grande variabilidade no volume de produto na embalagem, tal variabilidade que gerou reclamações por parte de clientes, resultando inclusive na devolução desses produtos. Isso ocorreu devido ao fato do volume de produto estar aparentemente diferente do especificado no rótulo em cada unidade produzida, havendo casos de sobrepeso e volume abaixo do especificado e caracterizando tal problema como uma perda no processo produtivo.
A empresa em questão necessita do controle estatístico do processo de envase deste produto, para conter essa grande variabilidade, mantendo o volume de produto dentro dos limites estabelecidos. Para conter a variabilidade no processo de envase de sabonetes líquidos, faz-se o seguinte questionamento: Como aplicar cartas de controle para o monitoramento do volume no processo de envase de sabonetes líquidos?
1.2 OBJETIVOS
1.2.1 Objetivo Geral
Monitorar o processo de envase na linha de produção de sabonetes líquidos em indústria cosmética, utilizando cartas de controle
1.2.2 Objetivos Específicos
a) Definir o plano de amostragem para coleta de dados. b) Elaborar cartas de controle.
c) Definir limites de controle.
d) Analisar as cartas de controle e identificar as possíveis causas para os desvios encontrados.
e) Analisar se o processo se enquadra nos limites especificados e propor melhoria.
2 REFERENCIAL TEÓRICO
2.1 PROCESSO DE ENVASE NA INDÚSTRIA COSMÉTICA
O sistema de envase volumétrico em cosméticos líquidos deve-se a três principais formas, consideravelmente tradicionais de serem utilizadas: o sistema por gravidade, sistema volumétrico e o sistema de envase por bombas volumétricas.
O sistema gravimétrico, um dos mais utilizados na indústria, apresenta um ótimo custo x benefício, por ser um sistema de fácil operação, oferecendo um baixo custo de manutenção pelo setup simplificado. Este sistema é indicado para produtos de baixa e média viscosidade (ROBOPAC, 2018).
O sistema de envase por bombas volumétricas possui uma elevada flexibilidade e alta precisão em relação aos demais, podendo ser utilizado desde produtos com baixa e alta viscosidade. Possui alto nível de limpeza e é indicado em processos, em que não utiliza-se conservantes, como na produção de bebidas, produtos lácteos e alguns segmentos do ramo farmacêutico (ROBOPAC, 2018).
O sistema volumétrico ou pistão é o sistema utilizado na empresa em questão, em que o produto armazenado nos tanques é envasado através dos pistões volumétricos, tornando-se necessário ser realizada a regulagem prévia para o volume desejado.
Figura 1 – Sistema de envase volumétrico
Este sistema é indicado para produtos viscosos, principalmente no segmento cosmético, farmacêutico e alimentício. Apresenta boa precisão de envase, alto grau de higiene e limpeza, pelo fato do frasco e válvula de enchimento não entrarem em contato com o produto (ROBOPAC, 2018)
2.2 CONTROLE DE QUALIDADE
O controle de qualidade está presente em todos os segmentos da indústria, sendo assim a definição de qualidade possui uma enorme diversidade de interpretação e conceitos que procuram dar uma definição simples para que seja aplicável em todas as organizações. As definições mais utilizadas, são as conceituadas pelos grandes pensadores da qualidade, que se tornaram populares por influenciar a história do controle de qualidade, entre eles são: Joseph Juran, Philip Crosby, Edward Deming e Kaoru Ishikawa.
A qualidade, segundo Crosby (1992), é a conformidade com requisitos, ou seja, quando há ou não há conformidade. Isto pode ser entendido como um conjunto atributos para atender os objetivos contidos nas especificações de um produto.
A qualidade de um produto pode ser definida também como as especificações exigidas por aqueles usam, proporcionando a satisfação do cliente, portanto, para Deming (1990), a qualidade é tudo aquilo que melhora o produto do ponto de vista do cliente.
Ishikawa (1993) afirma que qualidade é a rápida percepção e satisfação das demandas de mercado, adequação ao uso e a homogeneidade dos resultados de um processo. No entanto, a qualidade pode ser atingida investindo primeiramente na qualidade do processo produtivo de um produto ou de um serviço, desde o desenvolvimento até sua venda.
O objetivo do controle de qualidade, segundo Paladini (1990), é buscar melhorias produto, nos serviços, nas atividades, na produtividade, entre outros. Tais melhorias que estão ligadas a melhorar os níveis de qualidade obtidos, como o aumento de produtividade, redução de custos e perdas, redução nos prazos de entrega, menor número de reclamações, maior interesse nas atividades, aprimoramento de métodos e otimização de processos.
Com objetivo de melhorar a capacidade e qualidade dos processos produtivos, pode-se utilizar de métodos estatísticos e ferramentas de qualidade, que
visam garantir a melhoria de forma efetiva dos processos, tais métodos e ferramentas permitem a interpretação e análise de dados gerados no processo para que se tirem conclusões a servirem de base para ações corretivas (RAMOS, 2000).
2.3 CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSO
2.3.1 Histórico
O Controle Estatístico de Processo foi desenvolvido e aplicado pela primeira vez por Walter A. Shewhart, em 1924, na empresa Bell Telephone Laboratories, onde foi introduzido a aplicação de estatística nos processos produção, com objetivo de obter o controle integral do processo com métodos estatísticos (COSTA et al, 2004).
O CEP tem sido usado nas atividades em que se deseja meios de controle de qualidade no ambiente de trabalho. Os conceitos envolvidos nos métodos estatísticos para controle de qualidade são conhecidos desde a Revolução Industrial, porém, foi a partir da 2ª Guerra Mundial, quando o exército americano adotou o Controle Estatístico da Qualidade para reduzir o número de peças defeituosas fabricadas pela indústria bélica.
Posteriormente, os conceitos de CEP foram impulsionados com sucesso pelos japoneses, pelo trabalho de grandes pensadores da qualidade, como Deming e Juran, e expandida em seus procedimentos para aumentar sua eficiência por Taguchi e Ishikawa (BASTOS FILHO, 1998).
2.3.2 Conceito
O uso de ferramentas estatísticas garante exatidão eliminando palpites em favor da precisão e do conhecimento daquilo que é necessário. Quando as empresas admitem que parte de seus produtos são defeituosos, vem a necessidade de se tomar providências. Muitas vezes não ocorre com sucesso devido ao não envolvimento por parte da gerência nos procedimentos técnicos (TOLEDO, CANAVEZI, SOARES, 2009).
O controle estatístico de processo utiliza ferramentas estatísticas no controle de qualidade de processo. Com o uso destas ferramentas, o processo pode ser corrigido, de maneira imediata, sem a presença constante do supervisor.
O CEP aplica técnicas estatísticas permitindo detectar alterações comportamentais no processo, isto permite a implementação de medidas corretivas adequadas ao processo. Estas ferramentas têm como objetivo a análise do comportamento processo, identificando, através de dados coletados, suas variações (COSTA, 2004).
2.4 FERRAMENTAS PARA O CEP
2.4.1 Cartas de controle
As cartas de controle são uma das ferramentas mais utilizadas para monitoramento de um processo, permitindo a análise das variabilidades presentes.
Estes gráficos podem determinar estatisticamente limites de controle, que é limitado por uma linha superior de controle (LSC), linha inferior de controle (LIC) e uma linha central (LC) (OLIVEIRA, GRANATO, CARUSO, 2013). A figura 1 apresenta dois exemplos de cartas de controle.
Figura 2 - Exemplos de carta de controle
Assim, quando todos os pontos estão dentro dos limites de controle, como demonstrado na figura 1-a, considera-se processo sob controle. No entanto, quando se encontra um ou mais pontos fora das linhas que representam os limites de controle, evidencia-se um processo fora de controle, necessitando de investigação e medidas corretivas para detectar e eliminar as causas especiais no processo (OLIVEIRA, GRANATO, CARUSO, 2013).
Segundo Kume (1993), o gráfico de controle utilizando média e amplitude é o mais conhecido e usado na prática, pois esta ferramenta monitora a média e a amplitude das replicatas, sendo amplamente utilizado nos processos em que se utilizam máquinas, pois garante uma maior visão de um processo a partir dos gráficos.
Figura 3 - Exemplo de cartas de controle para média e amplitude.
Fonte: OLIVEIRA, GRANATO, CARUSO, 2013.
As etapas para construção das cartas de controle para média e amplitude, apresentadas por Kume (1993), são as seguintes:
Após a coleta de dados para cada subgrupo, calcular a média aritmética para cada, conforme equação 1:
𝑥̅ =(𝑥1+𝑥2+𝑥3+⋯+𝑥𝑛)
𝑛 (1)
Onde:
n = tamanho da replicata.
𝑥̅ = média aritmética para o subgrupo.
Para construção das cartas de controle calcula-se a média global dos subgrupos, conforme apresentado na equação 2.
X
̿ =(x̅1+x̅2+⋯+x̅m)
m (2)
Onde: X
̿ = média global dos subgrupos. m = número de subgrupos.
A amplitude (R) calcula-se pela equação 3:
𝑅 = 𝑥𝑚á𝑥.− 𝑥𝑚í𝑛. (3)
A amplitude se resume a subtração do maior valor de um subgrupo pelo menos valor.
A média das amplitudes (𝑅̅) também deve ser calculada, conforme equação 4.
𝑅̅ =(𝑅1+𝑅2+⋯+𝑅𝑚)
𝑚 (4)
Os limites de controle para o gráfico da média devem ser calculados utilizando da constante A2 (ANEXO C), utilizando das equações 5, 6 e 7, a seguir.
LSCx = X̿ + A2× R̅ (5)
LM = X̿ (7)
Onde a equação 5, representa o limite superior de controle (LSC). O limite inferior de controle (LIC), é dado pela equação 6.
A linha média é definida pela média global das amostras, na equação 7.
Os limites de controle para o gráfico da amplitude devem-se utilizar para cálculo as constantes D3 e D4 presentes no ANEXO C, através das equações 8, 9 e
10.
LSCR= D4× R̅ (8)
LICR = D3 × R̅ (9)
LM = R̅ (10)
Onde a equação 8, representa o limite superior de controle (LSC). O limite inferior de controle (LIC), é dado pela equação 9.
A linha média é definida pela média das amplitudes, na equação 10.
Como anteriormente indicado na figura 2, após a elaboração destas cartas de controle deve ser realizado a análise gráficas destes resultados, nos pontos fora dos limites controle onde se caracteriza um processo fora de controle, então medidas corretivas precisam ser levantadas para melhoria do processo.
2.4.2 Diagrama de Causa e Efeito (Ishikawa)
Segundo o próprio Ishikawa (1993), criador desta ferramenta de qualidade, o diagrama de causa e efeito é utilizado para investigar fatores, causas, de um processo mostrando suas relações entre si, que afetam o resultado da variabilidade.
Figura 4 - Diagrama de Causa e Efeito.
Fonte: DAL’CORTIVO, 2005.
Estes diagramas compõem-se de linhas e símbolos, representando a relação entre causas e um efeito (DAL’CORTIVO, 2005).
O diagrama de Ishikawa, foi desenvolvido para identificar todas as possíveis causas para um determinado problema, atuando como um guia para identificas as causas especiais de um problema, direcionando a equipe à adoção de medidas corretivas.
A grande vantagem é a possibilidade de atuar de modo direto e específico no detalhamento das causas. Gonçalves (2011), aponta em linhas gerais, etapas básicas para elaboração do diagrama de causa e efeito:
• Discussão do assunto a ser analisado, observando como ocorre, minuciosamente, as etapas do processo.
• Descrição do efeito, no lado direito do diagrama.
• Levantamento das possíveis causas e agrupamentos por categoria no diagrama.
• Análise do diagrama elaborado e coleta de dados para determina frequência que ocorre estas causas.
3 METODOLOGIA
A metodologia utilizada tem o objetivo de verificar se o volume dos produtos está dentro do que está declarado na embalagem e identificar as possíveis causas fontes de variação que podem ocorrer no processo de envase deste produto.
A aplicação da metodologia para o monitoramento desta etapa do processo produtivo ocorreu através do uso de ferramentas de qualidade como as cartas de controle, visando o controle estatístico de processo.
3.1 COLETA DE DADOS
Inicialmente, foi definido de que maneira será feita a obtenção dos dados, o tamanho da amostra, e a periodicidade da pesagem.
Para o levantamento de dados foi verificado o tamanho do lote produzido, e calculado o tempo médio de envase para ser definidos a quantidade de amostras e o intervalo de tempo.
Os dados coletados pelo operador responsável pela linha de envase que registra em planilhas eletrônicas disponibilizadas pela empresa, que nas quais contém o horário da pesagem, a máquina de envase, o setor de produção em acompanhamento, o volume de produto na embalagem e o responsável pela coleta de dados (ANEXO A).
A quantidade de amostras foi calculada de acordo com o tamanho do lote produzido (ANEXO B), sendo retirada uma amostragem com base no Plano de amostragem e procedimentos na inspeção de atributos tratada pela NBR 5426 (ABNT, 1985) e no Guia para utilização da NBR 5426 tratada pela NBR 5427 (ABNT, 1985). Assim foi definido o nível II de inspeção e o plano simples de amostragem, resultando num total de 125 amostras considerando um lote de 3000 unidades produzidas.
O tempo médio para o envase de um mesmo lote é de 12 horas e 30 minutos, no entanto, o procedimento consiste em pesar as amostras a cada 30 minutos num mesmo lote, uma amostra de 5 unidades, para que no fim de cada lote obtenha-se uma quantia de 125 amostras no total.
3.2 DETERMINAÇÃO DO VOLUME
Para obter os volumes correspondentes, faz-se necessário primeiramente obter a densidade do produto. Este parâmetro foi determinado através do picnômetro.
Após preencher o picnômetro com a amostra, inseriu-se a tampa e pesou-se na balança de precisão. Obtendo a densidade através da seguinte fórmula:
𝑑 = 𝑚2−𝑚1
𝑉 (1)
Onde:
m2 = massa do picnômetro preenchido com amostra (g)
m1 = massa do picnômetro vazio (g)
V = volume (ml)
O volume do produto a ser monitorado foi determinado através da mesma fórmula anterior, porém com a massa de produto envasado e do frasco selecionado para amostra:
𝑉 =𝑚4−𝑚3
𝑑 (2)
Onde:
m3 = massa do frasco (g)
m4 = massa do frasco contendo o produto envasado (g)
3.3 CARTAS DE CONTROLE
O gráfico de controle a ser utilizado para o CEP (Controle Estatístico do Processo) foi o de controle de variáveis, calculando a média, o Limite Superior e Limite Inferior de Controle. Estes limites referenciam o comportamento do processo de determinação do volume de produto, através do cálculo da densidade, ao longo de um determinado período.
A utilização dos gráficos de controle com os limites definidos possibilita observar a variabilidade processo através do controle estatístico do processo de
envase, fornecendo critérios necessários para avaliação do processo, bem como sua aceitação ou rejeição, dando diretrizes para medidas corretivas caso necessário.
Após a análise dos dados obtidos, verificou se o processo está sob controle estatístico. Caso contrário, estudam-se possíveis causas que tornam o processo instável e, portanto, deve-se propor ações corretivas para garantir a estabilidade do processo.
As ações corretivas foram tomadas e aplicadas pelo controle de qualidade, com comprometimento dos funcionários envolvidos e da gerência da empresa.
Após realizadas estas ações, o monitoramento é realizado novamente, analisando-se os dados a partir das cartas de controle é possível concluir se as ações tiveram o devido efeito. Se o processo estiver dentro de limites aceitáveis, devem-se padronizar as ações corretivas para garantir que o processo de envase se mantenha em controle estatístico. Por outro lado, na presença de outra inconformidade a ser estudada, ou, o processo se mostrar incapaz, inicia-se todo o processo novamente.
4 RESULTADOS E DISCUSSÃO
A tabela 1 abaixo apresenta-se os valores dos limites de controle (LSC, LM e LIC) determinados.
Tabela 1 - Dados obtidos e valores de média e amplitude das amostras Volume (ml) Média Amplitude (R) 1 2 3 4 5 1000,7 999,08 1001,3 1001 1000,5 1000,5 2,21 1000,8 1000,5 1000,9 1000,9 1000,9 1000,8 0,43 1000,2 1000,3 999,35 1000,1 1000,1 1000 0,97 1000,2 1000,3 1000,4 1000,3 1000,4 1000,3 0,18 999,73 999,58 1000 999,99 999,22 999,7 0,78 985,67 984,16 986,39 1013,7 1016 997,18 31,83 1000,9 1003,3 999,68 1003,3 1001,7 1001,8 3,61 1001,6 1001,8 1002,5 1001,7 1002 1001,9 0,86 1005,8 1005,4 1005,2 1004,6 1005 1005,2 1,19 1004,8 1007,4 1000,5 1007,3 1003,1 1004,6 6,92 1005,9 1005,6 1005,9 1005,7 1004,6 1005,5 1,35 1004,4 1005,1 1005,1 1005,3 1005 1005 0,91 1003,6 1003,4 1003,3 1003,5 1003,3 1003,4 0,31 1004,1 1004,1 1004 1004 1003,7 1004 0,42 1005,3 1004,9 1004,3 1004 1004 1004,5 1,34 1001,7 1001,6 1001,7 1001,7 1001,7 1001,7 0,12 1003,6 1003,2 1003,2 1003,3 1003,2 1003,3 0,36 1002,3 1002,1 1002,6 1002,2 1002,3 1002,3 0,47 1002,6 1003 1002,7 1002,7 1002,9 1002,8 0,40 1003,5 1003,4 1002,9 1002,9 1003 1003,1 0,56 1003,2 1002,8 1003 1002,5 1003 1002,9 0,73 1002,5 1003,1 1002,6 1002,7 1003,3 1002,8 0,78 1002,5 1002,4 1002,7 1002,9 1002,6 1002,6 0,52 1002,7 1003,4 1002,4 1003,5 1002 1002,8 1,48 1001,7 1001,1 1000,9 1001,9 1001,8 1001,5 0,97 MÉDIA 1002,4 2,38802 Fonte: O autor, 2020.
Os cálculos de LSC e LIC são apresentados através das equações 5 e 6.
𝐋𝐒𝐂𝐱 = 𝟏𝟎𝟎𝟑, 𝟕𝟗 𝐦𝐥
O valor de LM obtido é igual a média apresentada na tabela 1.
As linhas que representam os limites de especificação (LIE e LSE), foram determinadas satisfazendo as exigências de volume ou peso de produto na portaria nº 74 de 25 de maio de 1995 do INMETRO, que estabelece os critérios para verificação de medida para produtos embalados ou medidos sem a presença do consumidor, no qual a quantidade é predeterminada na embalagem durante o processo de fabricação do mesmo. O quadro 3 define a tolerância para medidas de massa e volume para os produtos:
Tabela 2 - Tolerâncias individuais admissíveis para Massa e Volume Tolerância Individual T
Conteúdo Nominal Qn g ou ml Percentual de Qn g ou ml
5 a 50 9 - 50 a 100 - 4,5 100 a 200 4,5 - 200 a 300 - 9 300 a 500 3 - 500 a 1000 - 15 1000 a 10000 1,5 - 10000 a 15000 - 150 15000 a 25000 1 - Fonte: INMETRO, 1995.
4.1 CONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO
4.1.1 Cartas de controle
Com os dados obtidos e os limites determinados, foram construídas cartas de controle para monitoramento da variabilidade do processo.
Gráfico 1 - Carta de controle de variáveis para valores de média.
Fonte: Autor, 2020.
Fonte: Autor, 2020.
No gráfico 1 verifica-se um comportamento fora de controle estatístico em diversos pontos, principalmente nos pontos 6 e 10, onde paralelamente no gráfico 2, apresenta altos valores, ocasionando em algumas medidas fora do limite de
992 994 996 998 1000 1002 1004 1006 1008 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
Carta de Controle para média
Média LSC = 1003,79 LM = 1002,41 LIC = 1001,04 0,00 5,00 10,00 15,00 20,00 25,00 30,00 35,00 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
Carta de Controle para amplitude
Amplitude (R) LSC = 5,05 LM = 2,39 LIC = 0
especificação apresentado pelo INMETRO, que é entre 985 e 1015 ml de produto. Portanto, devem-se identificar as possíveis causas para esta variabilidade e eliminá-las.
Analisando o gráfico 1, podemos observar pelo menos 5 pontos na região abaixo do limite inferior de controle e 5 pontos acima do limite superior de controle. Deve-se, no entanto, intervir no processo pois os maiores desvios (pontos 6 e 10) em relação à linha média pode estar relacionado a causas especiais.
De fato, o processo estando fora de controle está em sua maioria dentro das especificações do INMETRO, porém, no ponto 6, apresenta uma elevada amplitude (R = 31,83), algumas medidas neste ponto como apresentadas no anexo, encontram-se acima do limite superior de especificação de 1015 ml, enquanto outras medições estão abaixo do limite inferior de 985 ml, algo que é considerado perdas financeiras no processo produtivo.
Considerando que o ponto de maior amplitude não seja de tão impacto financeiro ao considerar o tamanho do lote, é necessário melhorar a qualidade do processo, visando mantê-lo sob controle, evitando assim grandes desvios como este, ou maiores variabilidades em mais pontos durante o processo de envase ao monitorar os lotes seguintes.
Entretanto, podemos considerar que, o processo fora de controle em análise, esteve sujeito às causas aleatórias em boa parte dos pontos fora de controle estatístico, contudo, as grandes variações apresentadas, estão sujeitas a causas especiais, que deslocam a distribuição dos dados aumentando a dispersão, denunciando causas importantes que influenciam o comportamento do processo.
4.2 ANÁLISE DAS CAUSAS PARA OS RESULTADOS OBTIDOS
De acordo com os resultados obtidos analisando os gráficos de controle de média do processo de envase de sabonete líquido, podemos observar que o volume se comporta de forma variável durante o processo. Os valores que se enquadram fora de controle estatístico podem ser consequências da falta de manutenção de equipamentos, falta de treinamento dos operadores, principalmente na regulagem das máquinas de envase.
Tais fatores que devem ser levados em consideração para garantir a qualidade do processo produtivo numa indústria de cosméticos, evitando prejuízos
relacionados a perda de produto, multas ou devoluções por inconformidades com estas.
Para compreender detalhadamente as principais causas para estas variações, foi necessária a utilização do diagrama de Ishikawa, conforme a figura 6, onde apresenta a presença de causas especiais, que diferentemente das causas comuns. Aquelas que são normalmente previsíveis, estão relacionadas à falta de treinamento dos operadores nos procedimentos relacionados ao processo de envase, ausência de uma padronização das atividades de regulagem de máquina, juntamente com as frequentes paradas durante a operação das máquinas de envase, estas que ocorrem nas etapas onde apresentam maior variação de volume durante o processo de envase de sabonetes líquidos.
As causas comuns para este efeito se delimitam aos parâmetros físico-químicos do produto e a organização do ambiente de trabalho, onde apesar de serem fatores contribuintes para tal inconformidade, não são causas principais de grande variabilidade no processo.
Figura 5 - Diagrama de Causa e Efeito (Ishikawa)
Fonte: O autor, 2020.
Após serem listadas e discutidas as eventuais causas através do diagrama de Ishikawa, foi planejado e executado um conjunto de medidas corretivas para melhorias da qualidade do processo de envase do sabonete líquido, as medidas foram elaboradas pela equipe de controle de qualidade juntamente com o engenheiro químico responsável pelo processo:
• Programação das manutenções e regulagens a serem realizadas, no entanto, anteriormente à implantação deste controle estatístico de processo, a regulagem da máquina de envase era realizada apenas uma vez ao dia. Após verificar o fato de haver desligamento com frequência devido à diversas pequenas pausas durante as atividades, foi definido a necessidade de regular a máquina com mais frequência, principalmente após cada pausa realizada, visto que no gráfico 1, a partir do ponto 16 o processo manteve-se constante numa situação de operação contínua.
• Difundir entre os operadores a importância do Controle Estatístico de Processo, para prevenção e detecção de não conformidades na qualidade do produto.
• Aplicar o treinamento para utilização do controle estatístico de processo aos operadores, explicando o funcionamento, detalhando o processo e sua importância para melhoria da qualidade do processo de envase.
O treinamento dos operadores foi realizado com a utilização de um procedimento operacional padrão, elaborado pelo setor de controle de qualidade, avaliado pelo engenheiro químico responsável pelo processo (APÊNDICE A), para auxílio e compreensão das demais dúvidas recorrentes em relação a aplicação deste procedimento.
O procedimento operacional padrão para o controle do processo de envase (APÊNDICE B) consta a metodologia passo a passo para coleta de dados, e o ajuste dos bicos dosadores das máquinas de envase.
4.3 RESULTADOS APÓS AS AÇÕES CORRETIVAS
Depois de aplicadas as medidas corretivas foi realizado novamente o monitoramento sob o processo de envase de sabonetes líquidos, no lote seguinte.
4.3.1 Cartas de controle
Os dados da reaplicação do controle estatístico para definição dos limites de controle encontram-se na tabela 3.
Tabela 3 - Dados obtidos após ações corretivas.
Fonte: Autor, 2020.
Os cálculos de LSC e LIC para esta segunda etapa são apresentados através das equações 5 e 6.
𝐋𝐒𝐂𝐱= 𝟏𝟎𝟎𝟏, 𝟑𝟓 𝐦𝐥
𝐋𝐈𝐂𝐱= 𝟗𝟗𝟗, 𝟑𝟖 𝐦𝐥
O valor de LM é igual a média então apresentada no quadro 2.
A partir dos limites de controle obtidos, foi elaborado novamente as cartas de controle (gráficos 3 e 4), para que se possa analisar novamente os pontos, verificando se o processo se encontra dentro ou fora de controle estatístico.
Volume (ml) Média Amplitude (R) 1 2 3 4 5 999,8 999,6 999,6 999,6 1002,5 1000,2 2,94 999,5 1000,4 998,2 1001,1 1000,3 999,9 2,91 999,8 1001,8 1001,4 1001,1 1001,6 1001,1 1,96 999,7 1002,1 1001,5 1000,2 1002,2 1001,1 2,52 1002,0 999,2 1002,3 1000,0 1001,6 1001,0 3,06 1002,4 1002,2 1000,3 1000,0 1001,6 1001,3 2,4 1001,8 999,8 998,5 999,3 999,0 999,7 3,35 999,8 1000,0 1000,1 1000,0 1000,7 1000,1 0,81 1000,8 1000,2 1000,0 1000,7 1000,3 1000,4 0,82 1001,2 1000,7 1001,2 999,3 1001,1 1000,7 1,96 999,1 1001,6 1001,8 1001,6 1001,2 1001,1 2,66 1002,5 1001,5 1001,5 1000,4 1001,6 1001,5 2,13 1001,1 1001,6 999,6 1001,4 1000,7 1000,9 1,97 1001,3 1002,8 1001,5 1000,1 1001,4 1001,4 2,67 1001,9 1001,1 1000,5 1000,5 999,6 1000,7 2,29 1001,0 999,9 1000,4 1000,5 1000,6 1000,5 1,05 1002,6 1000,9 1000,0 1001,3 1001,1 1001,2 2,64 1000,8 1000,8 1002,4 1001,9 1000,7 1001,3 1,71 1000,0 1002,1 999,2 999,8 1000,0 1000,2 2,91 1001,8 999,7 999,6 999,8 998,3 999,8 3,47 1000,3 999,4 1000,6 1000,6 1001,1 1000,4 1,67 998,7 999,8 1000,2 1000,3 1000,5 999,9 1,77 999,6 1000,2 1001,1 999,1 1000,4 1000,1 2,01 1000,4 1001,3 999,9 1000,8 1002,3 1000,9 2,4 1001,2 1000,9 1000,6 1002,2 1001,2 1001,2 1,66 MÉDIA 1000,67 2,23
Gráfico 3 - Carta de controle para média após alterações.
Fonte: Autor, 2020.
Gráfico 4 - Carta de controle para média após alterações.
Fonte: Autor, 2020.
Após as medidas corretivas, foi realizado novamente o CEP num próximo lote, que resultou num processo sob controle.
998,0 998,5 999,0 999,5 1000,0 1000,5 1001,0 1001,5 1002,0 1002,5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 1 1 1 2 1 3 1 4 1 5 1 6 1 7 1 8 1 9 2 0 2 1 2 2 2 3 2 4 2 5
Carta de controle - Média
Média LSC = 1001,35 LIC = 999,38 LM = 1000,7 0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
Carta de controle - Amplitude
O gráfico de média (3) manteve-se dentro do padrão estabelecido, e não ultrapassou os limites de controle. Assim como os gráficos de amplitude (4) mantiveram valores baixos, visivelmente distantes dos limites de controle.
As medidas corretivas, no entanto, mostraram eficazes ao concentrar-se nas causas especiais nos pontos onde se obtiveram maiores variações nos gráficos anteriores.
Portando, em trabalhos futuros é indicado que seja levado em consideração o crescimento linear do processo de envase, como mostrado entre os pontos 7 e 12, pois pode levar a uma variabilidade maior em lotes futuros, ou em um processo fora de controle de estatístico.
A padronização das atividades garantiu uma eficácia nas operações, pois, os operadores envolvidos obtiveram melhor participação nos resultados e maior motivação em contribuir para melhorias no processo produtivo em futuras aplicações.
Uma operação constante das máquinas e a regulagem com maior frequência mostrou que o processo é capaz de se manter dentro de controle, pois desta forma, evitou-se que uma grande variabilidade fosse repetir.
A grande evolução em termos de variabilidade como observado então, mostra que o processo se tornou mais previsível, com maior homogeneidade e, por fim, sob controle estatístico.
5 CONCLUSÃO
O Controle Estatístico de Processo auxiliou a monitorar o processo de envase de sabonetes líquidos, possibilitando identificar as etapas críticas do processo.
As cartas de controle indicaram um processo fora de controle estatístico, onde foi possível observar os pontos onde caracterizaram a sua variabilidade.
Consequentemente, o diagrama de Ishikawa, com participação do controle de qualidade e do técnico responsável na elaboração, trouxe uma ampla visão de todas as causas possíveis que causaram a variabilidade no processo de envase, entre as principais, foram falta de treinamento dos operadores nos procedimentos relacionados ao processo de envase e as frequentes paradas durante a operação.
As medidas corretivas realizadas trouxeram uma melhoria considerável ao processo de envase, contudo, os treinamentos realizados, levando em consideração a importância de ser realizado o CEP na empresa, gerou uma maior motivação e participação por parte dos operadores nos resultados obtidos, mantendo o processo sob controle estatístico.
Espera-se que estas ferramentas de qualidade, continuem a serem aplicadas após este estudo, inclusive em outras linhas de produto, visando a melhoria da qualidade dos processos produtivos.
REFERÊNCIAS
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APÊNDICE A – FICHAS DE MONITORAMENTO
APÊNDICE B – PROCEDIMENTO OPERACIONAL PADRÃO
APÊNDICE B – PROCEDIMENTO OPERACIONAL PADRÃO (CONTINUAÇÃO)
ANEXO A – PLANO DE INSPEÇÃO DA NORMA NBR 5426
Tamanho do lote Níveis especiais de inspeção
Níveis gerais de inspeção S1 S2 S3 S4 I II III 2 a 8 A A A A A A B 9 15 A A A A A B C 16 25 A A B B B C D 26 50 A B B C C D E 51 90 B B C C C E F 91 150 B B C D D F G 151 281 B C D E E G H 281 500 B C D E F H J 501 1200 C C E F G J K 1201 3200 C D E G H K L 3201 10000 C D F G J L M 10001 35000 C D F H K M N 35001 150000 D E G J L N P 150001 500000 D E G J M P Q Acima de 500001 D E H K N Q R Fonte: ABNT,1985.
ANEXO B – PLANO DE AMOSTRAGEM SIMPLES DA NORMA NBR 5426 Código de amostras Tamanho de amostras
Nível de Qualidade Aceitável - NQA
2,5 4 6,5 10 Ac Re Ac Re Ac Re Ac Re A 2 0 1 0 1 0 1 0 1 B 3 0 1 0 1 0 1 0 1 C 5 0 1 0 1 0 1 1 2 D 8 0 1 0 1 1 2 2 3 E 13 0 1 1 2 2 3 3 4 F 20 1 2 2 3 3 4 5 6 G 32 2 3 3 4 5 6 7 8 H 50 3 4 5 6 7 8 10 11 J 80 5 6 7 8 10 11 14 15 K 125 7 8 10 11 14 15 21 22 L 200 10 11 14 15 21 22 21 22 M 315 14 15 21 22 21 22 21 22 N 500 21 22 21 22 21 22 21 22 P 800 21 22 21 22 21 22 21 22 Q 1250 21 22 21 22 21 22 21 22 R 2000 21 22 21 22 21 22 21 22 Fonte: ABNT, 1985.
ANEXO C – CONSTANTES PARA CÁLCULO DOS LIMITES DE CONTROLE
