é por meio dele que se conhece se os produtos estão dentro dos padrões exigidos

O controle de qualidade nas empresas se faz muito importante, pois é por meio dele que se conhece se os produtos estão dentro dos padrões exigidos pelo mercado ou não, e com a abertura e a globalização dos mercados mundiais as empresas brasileiras defrontam-se com a necessidade de readequação estratégica e produtiva.

Na permanente busca por eficiência, as empresas que permanecem no mercado são justamente aquelas que conseguem extrair resultados efetivos de seus esforços e diferenciar–se de seus concorrentes, por meio da busca de um produto melhor, através do controle de qualidade.

Atualmente, os consumidores estão cada vez mais exigentes, prezando a qualidade dos produtos e serviços. Tal fato, despertou uma competitividade acirrada no mercado. Segundo Palmer (1974), para a empresa ter um produto competitivo, necessariamente deve ter um rígido controle de qualidade.

No mercado de rações para frango de corte não poderia ser diferente. De acordo com Denton (1991), a produção de carne de frango é pressionada a obter maior qualidade com menor custo, para atender aos interesses da globalização da economia e das necessidades dos consumidores terem um produto melhor e mais acessível. Conseqüentemente é importante estudar o controle de qualidade das matérias-primas utilizadas na fabricação de ração para frango de corte, visando ter um produto melhor e com menor custo.

Se um produto deve corresponder às exigências do cliente, ele precisa, em geral, ser produzido por um processo que seja estável; mais precisamente, o processo deve ser capaz de operar com pequena variabilidade em torno dos padrões das características do produto.

A utilização dos gráficos estatísticos de controle é uma importante técnica que é utilizada para detectar se existe falta de controle no processo, e seu uso sistemático é um excelente modo de detectar e reduzir a variabilidade.

Existem gráficos de controle para atributos e para variáveis, mas no caso específico deste trabalho foram utilizados o gráfico de controle para variáveis, mais precisamente o gráfico de controle para medidas individuais X e AM (média e amplitude móvel) propostos por Shewhart (1931), apud Montgomery (1996), o gráfico da média móvel exponencialmente ponderada EWMA, introduzido por Roberts (1959), apud Montgomery (1996), e o gráfico de somas acumuladas CUSUM, proposto por Page (1959), apud Montgomery (1996).

Os gráficos de controle de Shewhart (X e AM) são mais eficientes na detecção de grandes deslocamentos da média do processo. Já os gráficos de controle da Média Móvel Exponencialmente Ponderada (EWMA) e de Somas Acumuladas (CUSUM) são mais eficientes na detecção de pequenas variações no processo.

Para realizar esta investigação foram utilizados os gráficos de controle mencionados acima para verificar se o processo está sob controle estatístico em relação às matérias-primas de uma fábrica de ração para frangos de corte. Finalmente, além disso foram utilizadas as técnicas de TAGUCHI de custo mínimo, para estimar os custos deste controle de qualidade, na fabricação de ração.

1.1 Problema

A crescente demanda por alimentos de origem animal, particularmente frangos foi, e continua sendo um dos fatores básicos do extraordinário desenvolvimento verificado na avicultura mundial, depois de se implantar tecnologias que possibilitam um ciclo rápido de produção.

Por outro lado, o mercado consumidor está cada vez mais exigente quanto à qualidade dos bens e dos serviços consumidos. Conseqüentemente as empresas devem estar preparadas para competirem em condições de igualdade, devendo oferecer a seus clientes produtos de alta qualidade a preços competitivos. Daí a necessidade da empresa prezar pelo contínuo aperfeiçoamento da qualidade de seus produtos e serviços.

Os gráficos de controle Individual X e AM, EWMA, CUSUM Tabular e CUSUM Máscara V, são técnicas estatísticas simples de serem utilizadas, que ajudam no controle estatístico de qualidade. Mas a questão é, na prática, qual desses gráficos é preferível para monitorar o controle de qualidade das matérias-primas que são utilizadas para a fabricação de ração para frangos de corte? Qual deles é mais sensível para sinalizar no processo uma situação fora de controle?

1. 2 Importância e justificativa

A concorrência faz com que as empresas mais competitivas tenham melhores condições de sobrevivência, então a busca para a melhoria da qualidade e produtividade deve se tornar contínua, pois o principal desafio das empresas é

sobreviver mediante o grande aumento da competitividade. A competitividade está associada diretamente à melhoria da qualidade, por meio do melhor controle dos processos, de modo a reduzir desperdícios e utilizar a capacidade total dos recursos.

A garantia da qualidade é uma estratégia que visa confirmar que todas as ações necessárias para o atendimento das necessidades dos clientes são conduzidas de forma completa e melhor que a do concorrente (CAMPOS, 1992).

Na implementação destas melhorias utilizam-se, em caso de ter uma observação por amostra, os gráficos de controle Individual X e AM, que são extremamente úteis para verificar se as variações observadas em um processo são decorrentes de causas comuns de variações e, portanto, de pequena significância, ou decorrentes de causas especiais de variação e, portanto, de grande significância, que necessitam ser identificadas e eliminadas do processo.

Logo, como a redução da variabilidade do processo é uma etapa importante do processo de melhoria contínua da qualidade, os gráficos de controle ajudam a detectar as causas especiais.

As empresas na sua grande maioria utilizam os gráficos de controle Individual X e AM, pois estes sempre tiveram uma maior divulgação na literatura e sua utilização é simples. Por outro lado, os gráficos de controle EWMA e CUSUM ainda são pouco utilizados devido a sua pouca divulgação. Não obstante, os gráficos EWMA e CUSUM são técnicas eficazes para a análise estatística do processo. Para isso, um estudo comparativo dos gráficos tradicionais de Shewhart (X e AM), EWMA, CUSUM Tabular e CUSUM Máscara V são realizados para identificar qual deles é mais sensível para detectar pequenas e persistentes mudanças em um processo.

2 OBJETIVOS

2.1 Objetivo geral

Verificar o controle de qualidade das matérias-primas utilizadas para fabricação de ração para frangos de corte de uma fábrica de ração da região Oeste do Paraná.

2.2 Objetivos específicos

• Investigar o nível de qualidade apresentado na matéria-prima, quando da sua seleção, considerando o milho, farelo de soja, farinha de carne, farinha de vísceras e farinha de penas, utilizados na produção de ração, de acordo com os fatores acidez, umidade, proteína bruta, fibra bruta, proteína solúvel, atividade ureática, fósforo e extrato etéreo;

• investigar os parâmetros de qualidade com relação à matéria-prima supra exigidos pelo Compêndio Brasileiro de Alimentação Animal;

• verificar o nível de qualidade através dos gráficos Individual X e AM de Shewhart;

• verificar o nível de qualidade através dos gráficos CUSUM tabular e CUSUM máscara V;

• comparação das decisões tomadas com cada tipo de gráfico;

• estudar a capacidade do processo através dos índices de potencial do processo (Cp), e a desempenho do processo (C );pk

• investigar os custos do controle de qualidade, através das técnicas de Taguchi de custo mínimo.

3 REVISÃO DE LITERATURA

3.1 Gestão da Qualidade na Agroindústria

De acordo com Zylberstajn (2000), os agentes que atuam na fase de transação de alimento são denominados por agroindústria. Esta pode ser a primeira transformação, que adiciona atributos ao produto, sem transformá-lo, ou de segunda, quando o produto de origem primária sofre transformação física, que é o caso da fábrica de ração.

É de suma importância que as agroindústrias tenham uma gestão de qualidade, para que consigam atingir um nível aceitável de qualidade para seus produtos.

A gestão da qualidade, segundo Toledo (2001), é entendida como a abordagem adotada e o conjunto de práticas utilizadas, nas diversas áreas funcionais da empresa, para obter-se de forma eficiente e eficaz a qualidade pretendida para o produto, no qual envolve seus processos e estende-se à cadeia de fornecedores e aos clientes, sendo operacionalizada através de um sistema de gestão da qualidade.

Existem táticas diferentes que são utilizadas na elaboração de planos para a construção de sistemas de gestão da qualidade.

O enfoque de Feigenbaum, apud Toledo (2001), para a gestão da qualidade é baseado no Controle Total da Qualidade, no qual ele define como um sistema efetivo de integração de esforços para o desenvolvimento, a manutenção e

o aprimoramento da qualidade dos vários em uma organização, para capacitar os departamentos responsáveis pela produção de um bem ou serviço a atender plenamente às necessidades dos clientes da maneira mais econômica.

Feigenbaum, apud Toledo (2001), estabelece a partir dessa conceituação, quatro tarefas básicas associadas ao controle de qualidade:

• controle de novos projetos;

• controle de recebimento de materiais;

• controle do produto;

• estudos especiais do processo de fabricação.

O enfoque para gestão da qualidade para Juran, apud Toledo (2001), é estipulado por três processos básicos que foram denominados “Trilogia da Qualidade”: Planejamento, Controle e Aprimoramento da Qualidade.

Para Crosby, apud Toledo (2001), a qualidade de uma empresa não pode ser medida apenas pela qualidade de seus produtos finais, ela é a soma das qualidades obtidas nas diversas atividades, uma das quais é a produção.

O conceito de qualidade, segundo Montgomery (1996), é que ela é inversamente proporcional à variabilidade, ou seja, se a variabilidade nas características importantes de um produto decresce, a qualidade do produto aumenta.

Segundo Oliveira (2001), a palavra qualidade tem uma importância fundamental na vida. De fato, o conceito de qualidade é intrínseco ao ser humano, porém, só recentemente é que ele surgiu como uma função explícita da gerência formal de empresas e empreendimentos.

Todo mundo busca a qualidade. Isso é verdade para o consumo de bens industrializados, para a prestação de serviços e até mesmo para os relacionamentos pessoais (OLIVEIRA, 2001).

A qualidade é um dos fatores mais importantes para que uma empresa seja competitiva e ganhe mercado, sendo necessária uma qualidade superior à de seus concorrentes, pois conforme Feigenbaum, apud Toledo (1987), os consumidores esperam encontrar em um produto atributos consistentes com as suas demandas, proporcionando assim satisfação durante seu uso.

Conforme Paranthaman (1990), a fim de alcançar uma boa qualidade, é fundamental que todo o processo de fabricação, desde a aquisição de matéria-prima até cada uma das sucessivas etapas em que o produto final alcance os consumidores, seja controlado. De acordo com Giandon (1994) apud Spers (2000), para conseguir o máximo de qualidade na produção de um alimento, as companhias mudaram progressivamente seu foco de atenção que estava centrada na qualidade do produto, com enfoque somente no controle final do mesmo.

Dessa forma, a qualidade passa a ser um pré-requisito, sem o qual as organizações não estarão habilitadas a se manter no mercado atual.

3.2 Controle de qualidade

O controle de qualidade, segundo Toledo (1987), trata-se de um processo de regulação por meio do qual se procura medir o desempenho real obtido na produção, compará-lo com os padrões pré-estabelecidos e tomar ações

corretivas visando restabelecer o processo produtivo, buscando a obtenção do produto a nível, definidos pelas especificações do projeto e ao mínimo custo.

Segundo Paladini (1990), o controle de qualidade é um sistema amplo e complexo, que compreende todos os setores da empresa, direta ou indiretamente, com o objetivo de melhorar a qualidade do produto final.

Em outra definição, Ishikawa (1993) complementa citando que os padrões industriais japoneses definem que o controle de qualidade é um processo que envolve métodos de produção, que têm por finalidade produzir economicamente bens ou serviços de boa qualidade.

Portanto, pode-se considerar o controle de qualidade como um método controlador para aquelas atividades que medem a eficiência de um produto por meio da comparação com o desempenho de padrões pré-estabelecidos, permitindo ações corretivas (BESTERFIELD, apud SALLE et. al., 1999).

Entretanto, para se estabelecer, melhorar e assegurar a qualidade do produto final, devem ser adotados tópicos de um programa de qualidade que, de acordo com Bonansea (1977), são os seguintes:

• dirigir o grupo;

• inspecionar a matéria-prima, o produto;

• fazer contatos técnicos com fornecedores e clientes;

• manter um sistema de informações sobre a qualidade do produto;

• reunir e divulgar relatórios de qualidade;

• reduzir custo de garantia de produto;

• divulgar ao restante da organização a importância da qualidade do produto.

Desta forma, cabe ao controle de qualidade, segundo Pawlowski (1987), a gestão das informações necessárias aos setores da empresa responsáveis pela diminuição das diferenças encontradas entre os resultados das medições e os padrões estabelecidos.

De acordo com Bonansea (1977, p.17), considerando-se o controle de qualidade por meio de uma perspectiva departamentista, este trata-se de “um grupo de pessoas (seção, departamento, divisão, dentre outros), que atua num programa técnico-administrativo, estabelecendo coerentemente com os objetivos da empresa que relacionam com a qualidade do produto”.

Além da coerência com os objetivos da empresa, Paranthaman (1990), complementa, apresentando os objetivos essenciais buscados por meio de um controle de qualidade, sendo:

a) Fazer uma avaliação dos padrões de qualidade em materiais recebidos, em materiais em processo e em produtos finais;

b) avaliar conformidade do processo a padrões estabelecidos e tomar ação apropriada quando são notados desvios;

c) avaliar a qualidade ótima possível de ser obtida sob condições dadas;

d) por meio de controle de processos e da experimentação, melhorar a qualidade e a produtividade;

e) desenvolver procedimentos para se estabelecer boas relações vendedor-comprador;

f) a consciência de qualidade tem que ser desenvolvida, tanto dentro como fora da organização.

Estes objetivos são alcançados por meio de três estágios, que de acordo com o autor, podem ser representados pelos três conceitos da qualidade: o primeiro é a inspeção, usada para estabelecer a adequação ou não dos produtos; o segundo é o controle estatístico de qualidade, com o qual todos os desvios podem ser rastreados, identificados e eliminados de um processo, de modo que ele continue a produzir itens com qualidade aceitável; e o terceiro é a confiabilidade, ou seja, a probabilidade de executar uma função sem falha, sob condições específicas, durante um determinado período de tempo.

O controle de qualidade deve ser aplicado em todas as etapas do processo, incluindo, segundo Paranthaman (1990), o recebimento de matérias-primas, o processo de transformação em si e os produtos acabados destinados ao consumidor.

Assim, o controle de qualidade da matéria-prima inicia-se com o controle de recebimento de materiais, que segundo Paranthaman (1990, p. 10) “é a compra e estocagem de materiais nos níveis econômicos mais adequados para produzir dentro dos padrões de qualidade estabelecidos. Os materiais assim recebidos podem ser definidos como incluindo matéria-prima, peças, conjuntos, dentre outros, sendo movimentados de um departamento para o outro”. Ao se consentir em receber materiais de baixa qualidade, a empresa irá afetar não somente a qualidade, mas também a produção em si, por meio do acréscimo de

rejeições, tempo de máquina parada, tempo ocioso de mão-de-obra e ou maior tempo de fabricação. Assim, o departamento de compras é responsável por procurar materiais e componentes com a qualidade adequada, usando os padrões de qualidade estabelecidos.

O controle de processos aplica-se a procedimentos adotados para avaliar, manter e melhorar padrões de qualidade nas diversas fases de fabricação. Técnicas de controle de processos ajudam a analisar padrões de processos, em termos de tamanhos, restos e retrabalho, estudando o comportamento dos processos, o que auxilia na manutenção dos padrões apropriados e na ação corretiva para os inapropriados, retornando o processo ao padrão desejado (PARANTHAMAN, 1990).

O controle do produto refere-se a atividades para analisar a qualidade do produto final, incluindo produtos acabados estocados em armazéns e distribuidores, a análise de informações e de dados obtidos no campo quando os produtos já estão em uso real, e o retorno das informações para o processo de produção como esforço para melhorar constantemente a qualidade dos produtos (PARANTHAMAN, 1990).

3.3 Controle de qualidade em fábrica de ração para frangos de corte

A alimentação animal é um grande elo da agroindústria brasileira. O setor consome cerca de 65 % da produção nacional de milho e 45 % da oferta de farelo de soja, constituindo assim um dos principais clientes da produção agrícola nacional (BUTOLO, 2002).

No ano de 2002, a produção nacional de rações balanceadas cresceu 7,17 % em relação a 2001, saltando de 38,8 milhões de toneladas para cerca de 41,6 milhões de toneladas (SINDIRAÇÕES, 2004).

Atualmente, o controle de qualidade para indústrias de alimentação animal é muito importante e necessário, tanto sob o aspecto econômico como em relação à saúde do consumidor (CHAVES, 1994).

Bellaver e Lima (1996) asseguram que 2/3 do custo de produção de aves advém do setor de alimentação.

Segundo Andrigueto e Minardi (1972) quando se considera o aspecto econômico da produção, o alimento, que representa a maior parte de gasto na produção de frango de corte, deve merecer atenção especial.

Entretanto, de acordo com Lazzari (1998), dentre os fatores relativos à ração para frangos de corte, que são a qualidade do alimento, técnicas de nutrição, sanidade e manejo, o que menos atenção tem recebido é a qualidade das matérias-primas utilizadas na elaboração das rações, pois as empresas têm sido extremamente lentas na criação e desenvolvimento de sistemas de garantia da qualidade das matérias-primas, desse modo desconhecendo a qualidade do que estão comprando. Butolo (2002) complementa citando que um dos maiores desafios enfrentados pelos profissionais é sem dúvida no campo de Controle de Qualidade das matérias-primas destinadas à alimentação animal, pois as contaminações desses ingredientes são constantes e variáveis.

Com efeito, matérias-primas de baixa qualidade produzem rações de baixa qualidade, e para que isso não ocorra, segundo Suárez (1999), os

produtores de rações devem ter como objetivo, maximizar a qualidade da matéria-prima adquirida devido o impacto da mesma no desempenho das aves.

De acordo com o CBAA (Compêndio Brasileiro de Alimentação Animal, 1998), a falta de uniformidade da maioria das matérias-primas existentes em nosso mercado é um dos principais problemas enfrentados pela indústria de alimentação animal no Brasil. E o controle de qualidade exercido pelas fábricas de rações vai influenciar decisivamente no melhoramento da qualidade das matérias-primas comercializadas no mercado doméstico, mas isso não é suficiente, e existe a necessidade de um padrão para se medir a qualidade dos produtos utilizados.

A definição do que seja qualidade na produção de ração para frangos pode ser complexa, pois depende de vários fatores, nem sempre fáceis de descrever ou medir. Segundo Lazzari (1998), alguns fatores como o teor de umidade, grãos danificados por fungos (grãos embolorados, mofados, grãos com germes escuros, grãos descoloridos, grãos aquecidos, fermentados ou ardidos), grãos quebrados, matérias estranhas, impurezas, micotoxinas e teores de óleo e proteína podem informar com uma certa precisão a qualidade de um dado lote de grãos.

Assim, para Suárez (1999), alguns itens devem ser considerados quando se deseja produzir ração de alta qualidade, como:

a) planejar a compra de matérias-primas de boa qualidade;

b) possuir um laboratório de controle de qualidade na unidade de fabricação de ração;

c) existir método e tempo de armazenamento adequado para manter a matéria-prima;

d) haver a inspeção dos equipamentos de processo da unidade de fabricação de ração;

e) é necessário programa de controle de roedores e insetos na unidade de fabricação de ração;

f) haver facilidade para secamento e limpeza da matéria-prima;

g) existir qualidade de armazenamento e qualidade de técnicas de empacotamento e transporte.

O controle da matéria-prima deve iniciar antes do recebimento desta, porquanto segundo Suárez (1999), antes de receber a matéria-prima, a fábrica deve preparar a limpeza e manutenção dos armazéns, devendo também revisar os equipamentos de limpeza e secamento de grãos, para seu adequado funcionamento e ter um laboratório de controle de qualidade que possibilite fazer as rotinas de inspeção iniciais.

Além de se preparar para o recebimento da matéria-prima, a empresa deve também, de acordo com Lazzari (1998), ter uma política de compra de matérias-primas baseada em fatores de qualidade que auxiliem a obter a qualidade desejada, porque caso contrário, a empresa fica vulnerável à má qualidade e terá que conviver com altos custos de produção. O comprador de matérias-primas precisa adquirir produtos que irão permitir a elaboração de uma excelente ração, conferindo se os produtos estão dentro dos padrões estabelecidos pela empresa.

Em suma, conforme Toledo (2001), as especificidades da qualidade no sistema agroalimentar são:

• a qualidade do produto final depende da qualidade ao longo de toda cadeia alimentar;

• no final da cadeia agroalimentar predomina a avaliação subjetiva da qualidade, ou seja, a qualidade percebida pelo consumidor; • a segurança é um aspecto fundamental da qualidade e ambas estão sujeitas ao controle de órgãos públicos.

3.3.1 Controle de qualidade dos ingredientes da ração

Um dos fatores mais importantes numa fábrica de ração é o controle dos ingredientes, pois se algum ingrediente estiver fora do padrão ou com alguma incerteza na sua qualidade, poderá provocar uma série de problemas em relação às aves que ingerirem esta ração (PINHEIRO, 1994).

Assim, antes do recebimento das matérias-primas na fábrica já tem início o controle de qualidade dos ingredientes, ou seja: no momento da compra deve existir uma seleção antecipada do fornecedor. Isto é possível com a acumulação dos resultados das análises laboratoriais e a realização de médias e desvio-padrão, o que dará a descrição exata da qualidade e constância do fornecedor. Cada categoria de ingredientes tem um padrão de qualidade requerido que deve ser exigido por ocasião de sua compra e fornecimento (PINHEIRO, 1994).

Um bom sistema de qualidade de ingredientes, além de permitir selecionar os fornecedores, significa segurança, confiança e lucro (BUTOLO, 2002).

Não adianta uma ótima fórmula de ração, se os ingredientes utilizados na sua fabricação forem de má qualidade ou especificação inferior àquela utilizada no cálculo da formulação.

Usualmente, de acordo com Butolo (2002), o mais eficiente sistema de controlar os ingredientes que entram na fábrica, consiste em impedir a entrada de matérias-primas de baixa qualidade. Portanto, no recebimento da mercadoria, antes da descarga, deve-se fazer uma amostragem do lote recebido e proceder uma análise física macroscópica, observando-se cor, odor e outras características físicas. O produto não deve ser descarregado se for verificada qualquer anormalidade. Estando o produto dentro das características físicas padrões, após a descarga devem ser realizadas as análises bromatológicas, que mostrarão se o ingrediente está dentro das garantias solicitadas e, quando isso não ocorrer, o produto deverá ser colocado à disposição do fornecedor.

Para a realização destas análises, deve-se fazer a coleta de amostras do material, tomando os seguintes cuidados, de acordo com Pinheiro (1994):

a) deverá ser utilizado na coletada da amostra um instrumental próprio, que é denominado de calador; utiliza-se o modelo apropriado para cada situação, ou seja, se a matéria-prima for ensacada, utilizam-se caladores de aproximadamente 30 a 40 cm de comprimento e 25 mm de diâmetro; no caso de matéria-prima à granel, utiliza-se caladores de 150 a 180 cm de comprimento, com 10 compartimentos e cerca de 25 mm de diâmetro;

b) deve-se amostrar com calador metálico quando se receber matérias-primas ensacadas, devendo retirar as amostras a partir de

um dos cantos da sacaria em sentido diagonal, utilizando-se como critério para amostragem o seguinte: até 20 sacos recebidos à amostragem é feita para todos; de 21 a 100 sacos recebidos o número de amostra deve ser 20; acima de 100 sacos recebidos o número da amostra deve ser 20 % do número de sacos recebido;

c) devem ser coletadas pequenas quantidades de diversos pontos da carga quando o recebimento for à granel;

d) deve ser evitada a prática da coleta diretamente na embalagem, pois a mesma é utilizada para o envio da amostra ao laboratório de controle de qualidade; assim, tanto no caso de coleta de matérias-primas ensacadas quanto à granel, procede-se a coleta da amostra em um saco plástico com capacidade para 8 a 10 kg de amostra; coleta-se ao redor de 5 kg de amostra, na dependência do volume total de matéria-prima; procede-se à homogeneização e transfere-se cerca de 0 à 500 kg de amostra para a embalagem que transfere-será enviada ao laboratório;

e) para se enviar as amostras ao laboratório, utiliza-se embalagem de polietileno, a fim de evitar a perda das características próprias da matéria-prima, e deverão possuir locais próprios para a identificação da amostra, com os seguintes dados: número de ordem da amostra, nome da matéria-prima, nome do fornecedor, procedência, quantidade, data do envio ao laboratório, número da nota fiscal, observações, data da coleta da amostra, data do recebimento, responsável pela coleta, placa do veículo transportador.

O autor ressalta a importância da embalagem da amostra ser de polietileno (transparente), pois este tipo de embalagem possibilita uma melhor análise visual da amostra, a fim de observar textura, uniformidade, cor, odor, temperatura, presença de insetos, contaminações. Após as verificações visuais, é enviada a amostra ao laboratório, onde serão realizadas as análises físicas, químicas e biológicas (PINHEIRO, 1994).

Depois de serem retiradas as amostras e mandadas ao laboratório, as matérias-primas devem ser armazenadas, e os períodos de armazenagem, segundo o autor, são: os grãos como o milho, são armazenáveis por volta de seis meses, desde que a umidade não seja superior a 12,5 % e sejam expurgados de tempos em tempos; o farelo de soja é armazenável por mais de seis meses, desde que a umidade não exceda a 11,5 % e o farelo encontre-se na forma peletizada; a farinha de carne é armazenável até seis meses, com adição de antioxidante durante o processo de fabricação e com teores de umidade e gordura baixos.

Além do controle de qualidade da matéria-prima, é necessário o acompanhamento também do produto final, e, segundo Pinheiro (1994), deve acontecer o acompanhamento de todas as etapas do processo, incluindo a aferição dos equipamentos de pesagem, mistura, formulários, seqüência de adição das matérias-primas, tempo de mistura e coleta de amostra de produto acabado para análise, contribuindo desta forma para que o produto final tenha a qualidade desejada.

Assim, o sucesso de uma boa ração está na segurança e na rapidez de um controle de qualidade bem executado, não esquecendo que o controle de qualidade deve ser sempre encarado de uma forma preventiva, para que não ocorram problemas futuros.

3.3.2 Padronização de matérias-primas para alimentação animal

Segundo Chaves (1994), uma função importante do departamento de controle de qualidade é utilizar métodos apropriados de medidas no estabelecimento de padrões para controlar a qualidade da matéria-prima, operações de processamento e produto acabado. Tem-se desenvolvido ao longo dos anos os padrões de qualidade, por meio de grupos consumidores e agências governamentais, federais e locais. Esses padrões são desenvolvidos na medida da necessidade de cada região e de cada país.

Até poucos anos atrás, de acordo com o CBAA (1998), eram utilizados no país padrões estabelecidos em outras nações, nem sempre adequados às nossas condições. No início da década de 80, o Sindicato Nacional da Indústria de Alimentação Animal (SINDIRAÇÕES) e a Associação Nacional dos Fabricantes de Alimentos para Animais (ANFAR), preocupam-se em estabelecer padrões adequados às nossas condições para as principais matérias-primas utilizadas na alimentação animal, pois de acordo com Farina (2003), o funcionamento eficiente dos mercados depende da padronização dos produtos.

De acordo com Chaves (1994), a fixação de padrões precisa fundamentar-se em estudos apurados sobre a matéria e a aplicação de métodos científicos apropriados. O processo de desenvolvimento de padrões de qualidade consiste em:

a) definir a característica de qualidade a ser medida;

b) estudar sobre os métodos de medida;

d) seleção do melhor ou melhores métodos de medida;

e) aperfeiçoamento na simplificação e precisão do método selecionado;

f) tornar válido ou atestado o método;

g) fixar ou estabelecer uma escala;

h) fazer aplicação do método selecionado.

De acordo com Toledo (2001), é fundamental a garantia da qualidade, a conformidade com padrões e a consistência da qualidade, ou seja, a manutenção do padrão de qualidade ao longo do tempo.

Portanto, são apresentados na seqüência os padrões exigidos pela ANFAR, apud CBAA (1998), para as matérias-primas analisadas neste estudo.

Para se ter um padrão adequado nos produtos de origem vegetal, o CBAA (1998) defende que todos os ingredientes apresentados devem ser livres de sementes de ervas daninhas tóxicas, resíduos de pesticidas, material mofado e qualquer material estranho à sua composição, e nos produtos de origem animal, todos os ingredientes apresentados devem ser livres de materiais estranhos à sua composição e microorganismos capazes de produzir doenças.

Os parâmetros mensurados do milho e seus respectivos padrões são apresentados na Tabela 1. O milho é um importante cereal para alimentação das aves. Seu largo emprego resulta de características desejáveis tais como: alto valor energético, altamente palatável, disponibilidade ampla, facilidade de armazenamento e conservação. O milho amarelo é preferível ao branco, pois contém maior teor de xantofila, determinando maior pigmentação dos frangos e da gema dos ovos (PINHEIRO, 1994).

TABELA 1: Parâmetros mensurados do milho

PARÂMETROS UNIDADE PADRÕES DO CBAA

Umidade (máximo) Proteína Bruta (mínimo) Extrato Etéreo (mínimo) Fibra Bruta (máximo)

% % % % 14,00 7,00 2,00 3,00

Fonte: Compêndio Brasileiro de Alimentação Animal. Catálogo Oficial. São Paulo, 1998, Catálogo de normas.

Os parâmetros mensurados para o farelo de soja e seus respectivos padrões são apresentados na Tabela 2. O farelo de soja é o produto tostado, resultante da moagem de grãos de soja para extração de seu óleo para consumo humano, devendo ser uniformemente processado (CBAA, 1998).

De acordo com Butolo (2002), o farelo de soja é a principal fonte de proteína na alimentação animal.

TABELA 2: Parâmetros mensurados do farelo de soja

PARÂMETROS UNIDADE PADRÕES DO CBAA

Umidade (máximo) Proteína Bruta (mínimo)

Proteína Solúvel (KOH 0,2%) (mínimo) Atividade Ureática (máximo)

% % % pH* 12,50 45,00 80,00 0,20 Fonte: CBAA (1998). *Variação do pH.

Os parâmetros mensurados para a farinha de pena e seus respectivos padrões são apresentados na Tabela 3. A farinha de pena é o produto resultante do cozimento, sob pressão, de penas limpas e não decompostas, obtidas no abate de aves. Permite-se a presença de pequenas quantidades de sangue e de carne, desde que em bom estado de conservação (CBAA, 1998).

TABELA 3: Parâmetros mensurados da farinha de penas

PARÂMETROS UNIDADE PADRÕES DO CBAA

Umidade (máximo) Proteína Bruta (mínimo)

% %

8,00 80,00 Extrato etéreo (mínimo)

Acidez (máximo) % Mg NaOH/g 2,00 6,00 Fonte: CBAA (1998).

De acordo com o CBAA (1998), a farinha de vísceras é o produto resultante do cozimento de vísceras de aves, sendo permitida a inclusão de cabeças e pés. Não deve conter penas, resíduos de incubatórios e outras matérias estranhas à sua composição, não devendo também apresentar contaminação de casca de ovo. Os parâmetros mensurados da farinha de vísceras e seus respectivos padrões são apresentados na Tabela 4.

TABELA 4: Parâmetros mensurados da Farinha de Vísceras

PARÂMETROS UNIDADE PADRÕES DO CBAA

Acidez (máximo) Umidade (máximo) Proteína Bruta (mínimo) Fósforo - P (mínimo) Extrato Etéreo (mínimo)

Mg NaOH/g % % % % 6,00 8,00 58,00 1,50 10,00 Fonte: CBAA (1998).

Finalmente, a farinha de carne é um produto obtido em frigoríficos, a partir de ossos e resíduos de tecidos animais, após a desossa completa da carcaça de bovinos ou suínos, em proporções variáveis, livre de pêlo, casco, chifre, couro, conteúdos do aparelho digestivo e sangue em pequenas proporções (CBAA,

1998). Os parâmetros mensurados da farinha de carne e seus padrões segundo o CBAA (1998) são apresentados na Tabela 5.

A farinha de carne possui um alto valor nutritivo, em proteína, gordura e minerais, como cálcio e fósforo e principalmente como fonte de aminoácidos e de vitamina B12 (BUTOLO, 2002).

TABELA 5: Parâmetros mensurados da farinha de carne

PARÂMETROS UNIDADE CBAA

Acidez (máximo) Umidade (máximo) Proteína Bruta (mínimo) Fósforo (mínimo) Extrato Etéreo (mínimo)

Mg NaOH/g % % % % 4,00 8,00 45,00 5,00 8,00 Fonte: CBAA (1998).

É de suma importância para as indústrias que produzem rações para frangos de corte, destinados ao consumo humano, respeitarem os padrões estabelecidos pelo CBAA (1998), pois de acordo com o mesmo, o não cumprimento destas especificações pode implicar em advertências, multas em até 10 (dez) vezes o maior salário mínimo mensal vigente no País, apreensão de matérias-primas e produtos acabados, suspensão, impedimento ou interdição temporária ou definitiva de funcionamento, cassação ou cancelamento do registro ou licenciamento e, em último caso, intervenção da indústria.

Infere-se que, para se produzir um produto com melhor qualidade, é necessário que se adote um controle de qualidade eficiente, pois este atributo é um pré-requisito para as empresas estarem habilitadas a fazer parte do mercado atual, sendo importante o controle da matéria-prima, primeiro passo para a obtenção de

um produto final de boa qualidade, por meio da comparação das análises da matéria-prima com os padrões pré-estabelecidos, permitindo assim ações corretivas que garantam sua qualidade.

A escolha do fornecedor também é importante, e antes de sua seleção, o comprador precisa realizar uma pesquisa ligada ao perfil da empresa no mercado, para se adquirir então a matéria-prima com segurança. Deve-se sempre lembrar, de acordo com Butolo (2002), que fornecedores que comercializam produtos de má qualidade devem ser desqualificados e posteriormente orientados, através do sistema de desenvolvimento da qualidade, a fim de que possam vir a serem fornecedores de produtos dentro de padrões estabelecidos.

A empresa também deve fixar um padrão e buscar a manutenção desse padrão. Para avaliar se a matéria-prima está dentro desse padrão, é fundamental a inspeção por amostragem, uma das atividades do controle de qualidade, permitindo, assim, separar os lotes bons dos ruins, possibilitando seu aceite ou sua rejeição.

Desta forma, para se produzir ração de boa qualidade é de suma importância ter um controle de qualidade bem executado, seguro e rápido, por meio do qual se possibilitam as ações corretivas, para não ocorrerem problemas futuros.

3. 4 Controle estatístico de qualidade

O controle estatístico de qualidade foi desenvolvido a partir de 1920, cuja aplicação vem se tornando generalizada nos países industrializados (LOURENÇO FILHO, 1974).

Conforme Palmer (1974), no controle estatístico de qualidade existem três etapas básicas: a fixação de um padrão; a medição da característica de qualidade comparando com o padrão; e a introdução de correções para colocá-la dentro do padrão.

Segundo Montgomery (1996), o controle estatístico do processo é uma poderosa coleção de ferramentas de resolução de problemas útil na obtenção da estabilidade do processo e na melhoria da capacidade por meio da redução da variabilidade.

A estatística tornou-se uma das técnicas mais importantes nas tarefas de controle de qualidade, e o sucesso desses métodos representa um compromisso entre estatística pura e realidades práticas das situações industriais. Suas características são intensamente influenciadas por fatores relacionados com seres humanos, condições tecnológicas e também considerações de custo (PARANTHAMAN, 1990).

Segundo Besterfield, apud Salle et al. (1999), o controle estatístico da qualidade é uma parte do controle de qualidade, que envolve a coleta, análise e interpretação dos dados para a solução de um problema.

Assim, primeiramente é necessário fixar um padrão, para quantificar a qualidade e a sua escolha cabe à gerência. Entretanto, o supervisor tem parte da responsabilidade ao garantir que o padrão de qualidade decidido pela gerência possa ser conseguido com os recursos existentes na fábrica. Uma vez fixado um padrão, é necessária a manutenção desse padrão, devendo sempre passar por avaliações com o intuito de verificar se está satisfazendo o que foi determinado e se precisa ou não ser corrigido. Normalmente há um intervalo de variação em relação

aos padrões estabelecidos, e, se os resultados estiverem dentro desse intervalo, não comprometerão a qualidade do produto ou serviço.

O controle estatístico de qualidade baseia-se, de acordo com Toledo (1987), num conjunto de princípios e métodos estatísticos que servem de apoio ao processo de inspeção e controle de qualidade. Duas técnicas são amplamente utilizadas, os Planos de Amostragem, que é uma técnica corretiva cujo objetivo consiste em avaliar, a partir de amostragens, o nível de qualidade de um lote, em termos de sua porcentagem de defeituosos, a fim de se certificar do grau de conformidade do lote às especificações de qualidade; e os gráficos de controle consistem numa técnica de caráter preventivo, cujo objetivo principal é determinar, por meio de dados estatísticos, as variações que estão ocorrendo no processo produtivo tanto de cunho aleatório, quanto de cunho determinável, fornecendo assim evidências para o acompanhamento e a correção do processo. Esses métodos são aplicados tanto para matéria-prima, quanto para produtos em processo e produtos acabados.

Para que o controle estatístico de qualidade seja eficiente, é importante utilizar-se de técnicas como a amostragem e os gráficos de controle.

3.4.1 Controle de qualidade por amostragem

Segundo Bonansea (1977, p.67), “a inspeção por amostragem é uma das atividades próprias do controle de qualidade, consistindo basicamente na determinação das características do material (matéria-prima, produto, etc.), e o seu cotejo com as especificações vigentes”.

A inspeção por amostragem, de acordo com Chaves (1994), tem sido uma operação de controle de qualidade bastante satisfatória em muitas indústrias, desde que sejam estabelecidos critérios bem definidos e claros em relação à representatividade das amostras coletadas e analisadas.

Sabendo-se que pode ser impossível ou impraticável inspecionar todos os itens individualmente, recorre-se então à amostragem. Por meio da amostra é que se faz o aceite ou a rejeição de um lote, dependendo dos níveis de qualidade de uma pequena porção do mesmo (PARANTHAMAN, 1990).

Ainda de acordo com Paranthaman (1990), as amostras devem ser selecionadas de forma aleatória dentro do lote. Tecnicamente diz-se que uma amostra foi selecionada de modo aleatório se o método de seleção adotado der a cada item a mesma chance de ser incluído na amostra.

A execução de inspeções de qualidade não só permite separar os lotes bons dos ruins, aceitando-os ou rejeitando-os, como também possibilita, de acordo com Pawlowski (1987), acumular informações sobre os processos de fabricação de terceiros ou da própria fábrica e incentivar a produção de boa qualidade.

Segundo Chaves (1994), reconhece-se que os resultados obtidos para amostra são idênticos para todo o lote ou população. O que se analisa é a amostra e discute-se sobre os resultados de suas análises. Assim, tudo o que se disser sobre determinado produto está baseado nos resultados das análises da amostra, logo, a validade das conclusões sobre as análises de um alimento depende, sobretudo, dos métodos usados na obtenção e preservação da amostra.

Portanto, o controle estatístico de qualidade é importante, uma vez que tal método possibilita detectar falhas na inspeção, contribuindo assim, com a produção de uma ração com características apropriadas para o consumo.

3.4.2 Gráficos de controle

Segundo Paranthaman (1990), o gráfico de controle é um gráfico simples que permite saber, em determinado instante, se um certo processo está ou não sob controle estatístico.

Werkema (1996) complementa citando que “os gráficos de controle são ferramentas para o monitoramento da variabilidade e para a avaliação da estabilidade de um processo”. É importante verificar a estabilidade dos processos, já que processos instáveis provavelmente irão resultar em produtos com defeitos, perda de produção, baixa qualidade e em perda da confiança do cliente.

O gráfico de controle é constituído, segundo Montgomery (1996), de linha média central (representa o valor médio do característico de qualidade - LMC), linha superior (representa o limite superior de controle - LSC) e linha inferior (representa o limite inferior de controle - LIC).

Os gráficos de controle, de acordo com Montgomery (1996), mostram o desempenho do processo. Entende-se que o processo está sob controle estatístico se:

• a disposição dos pontos dentro do limites de controle é aleatória, não apresentando tendências.

Conforme Riggs (1976), um dos objetivos do gráfico de controle é conseguir, o mais rápido possível, um aviso sobre uma situação de variabilidade. Este objetivo pode se referir à aceitação dos produtos desse processo ou à operação do próprio processo.

Afora os objetivos, existem dois tipos de causas, segundo Montgomery (1996), para a variação na qualidade dos produtos resultantes de um processo:

a) causas comuns ou aleatórias;

b) causas especiais ou assinaláveis.

A variação provocada por causas comuns, também conhecida como variabilidade natural do processo, é intrínseco ao processo considerado e estará presente mesmo que todas as operações sejam executadas empregando métodos padronizados. Quando um processo está sob controle estatístico, apresentando um comportamento estável e previsível, é porque somente as causas comuns estão atuando nesse processo, e a quantidade de variabilidade se mantém em uma faixa estável, conhecida como faixa característica do processo (RIGGS, 1976).

Já as causas especiais de variação, conforme Werkema (1996), aparecem casualmente, podendo resultar em um deslocamento do nível de qualidade, devido a uma situação particular que faz com que o processo se comporte de um modo completamente diferente do usual. Quando um processo está fora de controle estatístico, sua variabilidade geralmente é bem maior do que a variabilidade natural, isso ocorre quando um processo está sendo realizado sob

atuação de causas especiais de variação. As causas especiais de variação devem ser localizadas e eliminadas, e além disso devem ser adotadas medidas para evitar que se torne a incidir, pois de acordo com Dellaretti Filho e Drumond (1994), se as causas especiais passarem desapercebidas, elas, pouco a pouco, vão sendo incorporadas ao processo, tornando-o cada vez mais errático.

Para que a redução da variabilidade de um processo possa ser alcançada, é fundamental diferenciar os dois tipos de causas de variação, já que para cada um deles deverá ser adotada uma forma particular de ação.

Ainda, de acordo com Dellaretti Filho e Drumond (1994), para se indicar falta de controle de um processo são utilizados os seguintes critérios:

a) pontos fora dos limites de controle;

b) periodicidade;

c) seqüência;

d) tendência;

e) aproximação dos limites de controle;

f) aproximação da linha média.

Segundo Oliveira (2001), as causas especiais pertencem ao operário e são evitáveis. O operário pode controlar e melhorar os serviços, com a ajuda da administração.

Segundo Wheeler (2001), a variação sempre gera custos. As atitudes tomadas para lidar com a variação, uma vez presentes no processo, aumentam os custos. Por outro lado, as atitudes tomadas para reduzir as fontes de variabilidade irão diminuir custos e aumentarão a qualidade dos produtos ou

serviços, ou seja, quanto maior o trabalho para reduzir tanto quanto possível essa variabilidade, menores serão os custos devidos à variação.

Assim, o gráfico de controle é de grande importância, pois por meio dele se pode verificar se o processo está sob controle ou não, além de ser de fácil interpretação.

3.4.3 Gráficos de controle de variável para medidas individuais (X e AM)

De acordo com Werkema (1995), os gráficos de controle utilizados quando (n = 1), ou seja, o número de repetições em cada amostra é única, são denominados gráficos para medidas individuais. Isso acontece, conforme Montgomery (1996), quando:

a) tecnologia de inspeção e medição automática é usada e toda unidade fabricada é inspecionada, de modo que não há razão para formar subgrupos;

b) a taxa de produção é muito lenta e é inconveniente acumular tamanhos de amostras n > 1 para análise. O longo intervalo entre observações pode causar problemas na formação dos subgrupos;

c) medidas repetidas do processo diferem apenas por causa de erro de laboratório ou análise (o processo é químico);

Nestas situações, é recomendável fundamentar o controle do processo por meio de observações individuais, ou seja, monitorar o processo a partir de utilização dos gráficos de controle para medidas individuais (X e AM).

Para fazer o gráfico de controle, nesses casos, estima-se a variabilidade por meio da amplitude móvel (AM) de duas observações sucessivas (VIEIRA, 1999).

O cálculo dos limites de controle dos gráficos X e AM de Shewhart, de acordo com Montgomery (1996) são:

Gráfico X: LSC_x = X +3AM /d₂, (1) . /d M A 3 -X LIC , X LMC 2 X X = = Gráfico AM: LSC_AM =D₄AM, (2) LMCAM = AM, LICAM =D3AM.

Em que, segundo Montgomery (1996), d₂,D₃ eD₄, são constantes

tabeladas em função da amplitude móvel utilizada, sendo AM a média das amplitudes AMi = xi −xi−1 e x a média aritmética dos dados.

A principal desvantagem do gráfico de controle individual, de acordo com Montgomery (1996), é usar somente informação sobre o processo contido no último ponto demarcado e ignorar qualquer informação dada pela seqüência inteira de pontos, fazendo com que o gráfico de controle individual seja insensível a pequenos e contínuos desvios no processo da ordem de até 1,5 desvio padrão.

Conforme Ramos (1995), os gráficos para medidas individuais são muito pouco sensíveis à presença de causas especiais. E para aumentar a sensibilidade das medidas individuais, o autor recomenda a utilização de gráficos de soma acumulada CUSUM.

Montgomery (1996) complementa, citando que se a opção é detectar pequenas mudanças do processo, deve-se usar gráficos de controle para pequenos desvios do valor nominal tais como o gráfico de controle de soma acumulada (CUSUM) e/ou gráfico de controle de média móvel exponencialmente ponderada (EWMA). O processo de decisão destes dois gráficos baseia-se nos resultados apresentados por um certo número de amostras, e não por observações isoladas de amostras, ou seja, a coordenada desses gráficos é um valor que é função do resultado atual e dos resultados anteriores. Com isso, é possível detectar pequenos e contínuos desvios do valor nominal com o número médio de amostras menor que qualquer outro tipo de gráfico de controle para variáveis.

3.4.4 O gráfico de controle da média móvel exponencialmente ponderada – EWMA

O gráfico de controle da média móvel exponencialmente ponderada (EWMA), de acordo com Montgomery (1996), é uma boa alternativa ao gráfico de controle Individual X e AM de Shewhart, quando o interesse está em detectar pequenas mudanças.

Conforme Costa et al. (2004), o gráfico de controle EWMA apresenta desempenho bastante similar ao do gráfico de controle de somas cumulativas (CUSUM), e é de certa forma mais fácil de se estabelecer e operar, podendo ser usado com observações unitárias.

O gráfico da média móvel exponencialmente ponderada EWMA é definido a partir da Equação 3:

(

1−

)

−1

+

= i i

i x z

z λ λ (3)

sendo, z valores ponderados da observação i e i x é o i-ésimoi

valor observado, em que o parâmetro λé uma constante (0<λ≤1) e o valor inicial

0

z é o valor alvo da média do processo, de modo que, z₀ =µ₀ (valor nominal).

Algumas vezes, a média de dados preliminares é usada como o valor inicial do EWMA, de modo que z₀ =x, isto é, a média amostral dos valores observados.

Como a média móvel exponencialmente ponderada (EWMA) pode ser considerada como uma média ponderada de todas as observações passadas e correntes, o gráfico EWMA é insensível à hipótese de normalidade. Assim, o gráfico EWMA é um gráfico de controle ideal para ser usado com observações individuais (MONTGOMERY, 1996).

Se as observações x1,x2,...,xm são variáveis aleatórias

independentes com variância σ2, então a variância de z é:i

(

)

[

i

]

zi 2 2 2 1 1 2 λ λ λ σ σ  − −      − = , i=1,2 ,...,m. (4)

Portanto, conforme Montgomery (1996), o gráfico EWMA pode ser construído pela plotagem de z versus o número de amostras i (ou tempo). A linha_i

central e os limites de controle para o gráfico de controle EWMA são apresentados pelas Equações (5) e (6):

(

) (

[

)

i

]

i L LSC ₀ 1 1 2 2 λ λ λ σ µ − − − + = (5) 0 central Linha =µ

(

) (

[

)

i

]

i L LIC ₀ 1 1 2 2 λ λ λ σ µ − − − − = (6) para i=1 ,2,...,m.

Nas Equações 5 e 6, o fator L é a largura ou múltiplos de sigma usado nos limites de controle, sendo utilizado L = 3. De acordo com Montgomery (1996), valores de ,λ no intervalo 0,05≤ λ≤0,25, funcionam bem na prática, sendo recomendado λ =0,2.

Segundo Costa et al. (2004), valores pequenos de λ fazem com que os dados históricos (observações anteriores a última disponível) tenham peso grande no cálculo de z , e inversamente, valores grandes de i λ fazem com que a

última observação tenha peso grande no cálculo de z .i

Caso µ0 e σ sejam valores desconhecidos, estes podem ser

substituídos por seus estimadores x e S (média e desvio-padrão amostral respectivamente).

Page, apud Reynolds et al. (1990), desenvolveu o gráfico de somas acumuladas que possui uma memória curta, ou seja, leva em consideração as informações obtidas no período imediatamente anterior, além de captar mudanças pequenas (≤2σ ), mas persistentes que venham ocorrer no processo.

No controle de processos contínuos ou de serviços repetitivos, segundo Bravo (1995), é fundamental dispor-se de mecanismos simples que indiquem, com rapidez, a ocorrência de eventos que possam acarretar o descontrole de um processo. O gráfico de somas acumuladas CUSUM é um mecanismo adequado para esse fim.

O gráfico de somas acumuladas CUSUM, segundo Simpson e Keats (1994), está sendo crescentemente aplicado em indústrias, pois ele absorve informações passadas por meio dos desvios, detectando com maior rapidez pequenas variações no processo, sendo assim mais eficiente do que a carta de controle individual de Shewhart, que é mais eficiente na detecção de grandes deslocamentos da média do processo.

A técnica de soma acumulada pode ser aplicada tanto na construção do gráfico CUSUM para observações individuais como para observações amostrais das médias de subgrupos. No caso das observações individuais, a estatística utilizada é a soma acumulada dos desvios de cada valor individual com relação à média dada pela hipótese que está sendo testada. No caso das amostras de tamanho (n > 1), esta estatística é a soma acumulada dos desvios da média amostral com relação ao valor nominal (µ₀) (MONTGOMERY, 1996).

De acordo com Montgomery (1996), no caso do gráfico CUSUM é aconselhável trabalhar com valores individuais, ao invés de se trabalhar com

subgrupos racionais, ou seja n > 1, já que os subgrupos contêm menos informações que os valores individuais, tornando a carta menos sensível para detectar pequenas mudanças.

Conforme Bravo (1995), a rapidez com que os gráficos de soma acumuladas revelam pequenos deslocamentos da média do processo e a inclinação bastante precisa dos pontos onde ocorrem os deslocamentos, fazem com que o procedimento seja particularmente atraente para o controle de processos produtivos.

O gráfico CUSUM, de acordo com Montgomery (1996), incorpora diretamente toda a informação na seqüência dos valores da amostra, plotando as somas cumulativas dos desvios dos valores da amostra de um valor alvo

( )

µ0 .

Considera que as observações xj (j= 1, 2, 3,..., m) são estatisticamente

independentes e identicamente distribuídas (i.i.d.) e seguem uma distribuição normal de probabilidade. Assim, o gráfico de controle da soma acumulativa é formado, plotando-se a quantidade C definida na Equação 7 versus a amostra i,_i

. ..., 2, , 1 m i= ) ( ₀ 1 µ − =

∑

= i j j i x C (7) em que: : i

C soma cumulativa até a i-ésima amostra, i = 1, 2,..., m, (número de amostras);

j

x : é a média da j-ésima observação, sendo j = 1, 2, 3,..., n (número de repetições em cada amostra, tamanho da amostra);

0

µ : valor alvo para a média do processo.

Segundo Montgomery (1996), o gráfico CUSUM é particularmente eficaz com amostras de tamanho n = 1.

Caso n = 1, C é definido como:i

(

)

∑

= − = i j j i x C 1 0 µ (8) em que i = 1, 2,..., m.

Se o processo permanece sob controle no valor-alvo µ₀, a soma cumulativa definida na equação (8) é um passeio aleatório com média zero. No entanto se a média se desloca para um valor superior µ >1 µ0, onde µ1 é o valor da

média fora de controle, então uma tendência para cima ou positiva se desenvolverá na soma cumulativa C . Inversamente se a média se desloca para baixo para umi

valor µ <₁ µ₀, então uma tendência para baixo ou negativa se desenvolverá em C ._i Portanto, se uma tendência se desenvolve nos pontos plotados, tanto para cima quanto para baixo, pode-se considerar esse fato como evidência de que a média do processo mudou, e deve ser realizada uma pesquisa para determinar alguma causa atribuível.

De acordo com Montgomery (1996), existem duas maneiras de se representar os gráficos CUSUM, o Gráfico CUSUM Tabular ou Algorítmico e o gráfico CUSUM da forma Máscara V.

3.4.5.1 O gráfico CUSUM Tabular ou Algorítmico

O gráfico CUSUM Tabular ou Algorítmico pode ser construído, de acordo com Montgomery (1996), para monitorar a média de um processo. O gráfico CUSUM tabular pode ser construído tanto para observações individuais (n = 1), quanto para as médias de subgrupos (n > 1).

O procedimento tabular opera com os parâmetros k e h e requer o cálculo de duas somas acumuladas: uma soma para detectar acréscimo na média do processo, e uma soma para detectar decréscimos (BRAVO, 1995).

Seja x a i-ésima observação do processo. Quando o processo estái

sob controle, x tem uma distribuição normal com média _i µ0 e desvio padrão σ . O

gráfico CUSUM Tabular trabalha acumulando desvios de µ0 que estão acima do

alvo, com uma estatística C , e acumulando desvios de + µ0 que estão abaixo do

alvo, com outra estatística C . As estatísticas − C e + C são chamadas CUSUM− unilaterais superior e inferior, respectivamente. Elas são calculadas, conforme Montgomery (1996), da seguinte forma:

(

)

[

+

]

− + _{= − + +} 1 0 , 0 _{i i} i máx x k C C µ , (9)

(

)

[

−

]

− − _{= − − +} 1 0 , 0 i i i máx k x C C µ , (10)

em que os valores iniciais são 0 = 0 =0

− + C C . As estatísticas Ci+ e − i

C acumulam desvios a partir do valor-alvo µ0

que são maiores do que k, com ambas as quantidades recolocadas em zero ao se tornarem negativas.

Ambas as Equações (9) e (10) assinalam uma mudança na média do processo se as somas acumuladas ultrapassarem o intervalo de decisão h na forma crescente C_i+ >h,ou na forma decrescente Ci− < h− , respectivamente, o

processo é considerado fora de controle (BRAVO, 1995). Este conceito é corroborado Chang e Gan (1995) e por Montgomery (1996). Conforme Montgomery (1996), um valor razoável para h = 4 σ, onde σ é o desvio padrão do processo.

De acordo com Montgomery (1996), nas equações (9) e (10), k é usualmente chamado o valor de referência (ou valor de tolerância ou de folga), e é sempre escolhido a meio caminho entre o valor-alvo µ0 e o valor da média fora de

controle µ1 que se estão interessados em detectar rapidamente.

Assim, se a mudança é expressa em unidades de desvio padrão como µ1 =µ0 +δσ

(

ou δ = µ1−µ0 /σ

)

, então k representa a metade da magnitude dessa mudança, ou seja,

2 2 0 1 µ µ σ δ − = = k (11) em que:

δ : representa a amplitude da mudança no valor médio de X quei

pretende-se detectar;

3.4.5.2 Gráfico CUSUM Máscara V

Conforme Montgomery (1996), um procedimento alternativo ao uso do CUSUM tabular é o esquema de controle máscara V. A máscara V se aplica a valores sucessivos da estatística CUSUM.

Seja a estatística C_i,i=1,2,...,m definida da seguinte forma:

∑

= = i j j i Z C 1 ou 1 i i Z C = +Ci₋ (12)

em que Z é a observação padronizada, isto é i Zi =

(

xi −µ0

)

/σ.

Desta forma, o processo de decisão consiste em colocar a máscara V no gráfico de controle de somas cumulativas com o ponto 0 no último valor de C_i e a linha OP paralela ao eixo horizontal. Se todas as somas cumulativas anteriores

m

C C

C1, 2,..., , se localizam dentro dos dois braços da máscara, o processo está sob controle. Porém, se qualquer C ficar fora dos braços da máscara, diz-se que oi

determinado pela distância-guia d e o ângulo θ mostrados na Figura 1 (MONTGOMERY, 1996).

A Figura 1 mostra a forma de um gráfico CUSUM Máscara V típico na qual apresenta a plotagem de C versus _i i=1,2,...,m.

Figura 1: Gráfico CUSUM sob a forma de Máscara V. Fonte: Montgomery (1996)

No gráfico CUSUM Máscara V apresentado na Figura 1 tem-se que:

:

d é o comprimento de segmento OP;

θ: é o ângulo em graus que os braços da máscara formam simetricamente;

OP: linha direcionada paralela ao eixo horizontal com braços simétricos em relação a ela, formando ângulos iguais a θ.

Um desvio do valor nominal do processo é indicado com uma tendência crescente ou decrescente dos pontos plotados no gráfico CUSUM. Estas tendências são observadas no gráfico quando a média da estatística monitorada µ0

desvia-se para um valor µ1. Observa-se uma tendência crescente quando µ >1 µ0,

e uma tendência decrescente quando µ <1 µ0. Para avaliar de maneira visual estas

tendências, precisa-se estabelecer limites. Uma maneira de se estabelecer tais limites é utilizar a máscara V sobre o gráfico CUSUM.

Segundo Montgomery (1996), quanto maior forem os parâmetros θ

e

d , menos freqüentes serão as interrupções do processo.

Os parâmetros podem ser calculados da seguinte maneira:

      = − A 2 tan 1 δ θ (13) e             = α β δ -1 ln 2 2 d (14) em que: :

α é a probabilidade do gráfico emitir um falso alarme;

:

β é a probabilidade do gráfico não detectar uma mudança ocorrida

no valor médio;

A: é o fator de escala que relaciona a unidade na escala vertical usada para representar as somas acumuladas C com a unidade na escalai

horizontal para representar a ordem i das amostras. Segundo Montgomery (1996) é recomendado considerar A = 2.

Se o parâmetroβ é pequeno, o que é, em geral (β ≤ 0,05), então de acordo com Montgomery (1996), o parâmetro d definido na Equação 14 pode ser aproximado por:

2 ) ln( 2 δ α − = d (15) 3.4.6 Capacidade do processo 3.4.6.1 Aspectos gerais

De acordo com Bravo (1995), após se estabelecer o controle de um processo, é preciso efetuar uma análise da sua capacidade, isto é, é preciso verificar se o produto satisfaz às especificações do cliente ou as normas técnicas.

A capacidade de um processo, conforme Werkema (1995), reflete a variação natural do produto, isto é, a variação devida às causas comuns, após removido os efeitos das causas especiais de variação da qualidade.

O estudo da capacidade do processo consiste em avaliar se um processo estável está apto a satisfazer o nível de qualidade estabelecido. Processos estáveis possuem uma identidade, são previsíveis, pois os valores de suas características de qualidade flutuam dentro de uma faixa horizontal, denominada faixa característica ou faixa padrão do processo (DELLARETTI FILHO e DRUMOND, 1994).

3.4.6.2 Índices de capacidade do processo

Segundo Werkema (1995), os índices de capacidade processam as informações de forma que seja possível avaliar se um processo é capaz de gerar produtos que atendam a especificações provenientes dos clientes internos e externos ou as normas técnicas definidas como padrões.

Para se utilizar os índices de capacidade é necessário, de acordo com Werkema (1995), que o processo esteja sob controle estatístico e a variável de interesse tenha distribuição próxima da normal. Esse conceito é corroborado por Vieira (1999) e Dellaretti Filho e Drumond (1994).

Para se medir o quanto o processo é capaz de atender as especificações ou padrões utiliza-se o que se chama de índices de capacidade, que são:

a) Potencial do processo (Cp);

b) Desempenho do processo (Cpk).

a) Potencial do processo (Cp)

Conforme Werkema (1995), o índice C relaciona aquilo que se_p deseja produzir, isto é, limite superior de especificação (LSE) e o limite inferior de especificação (LIE) em que LIE < LSE, que corresponde à variabilidade permitida ao processo, com a variabilidade natural do processo (6σ ).

p C =

σ

6

LIE

LSE

−

(16) Mas como o desvio padrão populacional σ é desconhecido, deve-se substituí-lo por uma estimativa σ . De aordo com Montgomery (1996), para se estimar σˆ de σ, tipicamente se utiliza o desvio padrão amostral S ou R/ d₂ (quando se utiliza gráficos de controle de variáveis em um estudo de capacidade). Isso resulta e uma estimativa de C :p

em que:

σˆ 6

ˆ LSE LIE

C_p = − . (17)

De acordo com Montgomery (1996), a capacidade do processo é classificada da seguinte forma:

• Se o valor de Cp ≥1,33 o processo é capaz ou adequado

segundo as especificações ou padrões (verde);

• Se 1 ≤C_p < 1,33 o processo é aceitável (amarelo);

• Se Cp < 1 o processo é incapaz ou inadequado (vermelho).

A definição de C assume implicitamente que o processo estáp

centrado no valor nominal da especificação. Se o valor não estiver centrado, deve ser utilizado o índiceC .pk

O índice C permite avaliar se o processo está sendo capaz depk

atingir o valor nominal da especificação, já que ele leva em consideração o valor da média do processo, podendo ser interpretado como uma medida da capacidade real do processo (WERKEMA, 1995).

O índice C é definido como:pk

{

pl

}

pk C C =Min Cpu, sendo 3σ µ − = LSE C_pu (18) e σ µ 3 LIE C_pl = − . (19)

Mas devido a média populacional µ e o desvio padrão populacional σ serem parâmetros desconhecidos, os estimadores de C e pu C sãopl

respectivamente: σˆ 3 ˆ LSE X C_pu = − (20) e

σˆ 3

ˆ X LIE

C_pl = − (21)

Conforme Ramos (1995), é recomendado o uso do índice Cpk

quando se estiver trabalhando com especificações unilaterais.

Em situações em que existe apenas um limite de especificação, o índice de capacidade é definido segundo Dellaretti Filho e Drumond (1994), por:

a) há apenas o limite superior de especificação;

σˆ 3

ˆ LSE X

C_pu = − . (22)

b) há apenas o limite inferior de especificação.

σˆ 3

ˆ X LIE

C_pl = − . (23)

3.5 Custos do controle de qualidade

Segundo Juran e Gryna (1991), os custos da qualidade foram introduzidos no cenário empresarial a partir dos anos 50, direcionados à área dos custos da má qualidade.

Conforme Robles Júnior (1994), Crosby afirmou que os custos da qualidade são a única maneira válida da empresa medir os sucessos de um programa de qualidade.

Moura (2000), acrescenta que os custos da qualidade ressaltam a importância do conhecimento de quanto custa melhorar e manter a qualidade prevista a partir da política dos objetivos e metas traçados pela organização.

De acordo com Morse, apud Robles Júnior (1994), os custos da qualidade em muitas empresas situam-se entre 10 % a 20 % das vendas totais, e em algumas dessas empresas, após a implantação de um Sistema de Qualidade, esses números foram reduzidos a 2,5 % das vendas.

3.5.1 Estratégias de controle

Segundo Deo (2003), controlar significa atuar sobre um sistema com base na diferença absoluta ou relativa, entre os valores desejados e obtidos de sua resposta em cada intervalo regular de tempo. O controle compara o valor medido da resposta com seu valor especificado, e então modifica parâmetros de modo a reduzir tal diferença. Na próxima interação, obtém-se nova diferença e o ciclo se repete. Logicamente, não haverá ação de controle se a diferença é aceitável.

Se um sistema é robusto, ou seja, resposta centrada com mínima dispersão, tal condição pode ser desejável, mas insuficiente. Se um controle for implementado em um sistema com índice de capacidade menor que um (C_p 〈1), ficará improdutivo devido a elevados índices de rejeição. Portanto, deve-se primeiro aperfeiçoar o sistema, tornando-o eficiente e eficaz. As estratégias de controle utilizadas são: desvio nominal e custo mínimo (DEO, 2003).

3.5.1.1 Desvio nominal

A estratégia de controle de desvio nominal é a diferença entre os valores medidos e especificados da resposta. Sendo assim, é importante determinar com qual desvio o controle passará a atuar sobre o sistema, modificando os parâmetros adequadamente. A Equação (24) é uma forma do conceito do erro quadrático médio da estatística (TAGUCHI et al. 1989; CREVELING, 1997):

2 2 9 1 k C_p + = φ (24) em que:

φ: é um custo de perda de qualidade relativo a algum valor

especificado;

k: é um desvio nominal relativo a uma tolerância;

p