Para analisar se o processo se encontra em controlo estatístico e como passo preliminar na determinação da sua capacidade, procedeu-se ao estudo do peso obtido pelo controlo de qualidade, utilizando cartas de controlo.
Foram analisados os dados referentes aos pesos líquidos (em gramas), observados em amostras de 5 pacotes retirados aleatoriamente de 25 lotes (o subgrupo tem uma dimensão 𝑁= 5), perfazendo um total de 125 observações. Os dados são referentes ao mês de março e à primeira semana de abril, tendo-se utilizado esta análise como referência para o processo de melhoria. Tal decisão decorre do facto de o indicador ter aumentado consecutivamente desde fevereiro, pelo que se considerou mais realista a utilização de dados mais recentes, em detrimento dos recolhidos entre setembro e fevereiro. Durante o fabrico de cada lote, procurou-se a não utilização de matérias-primas com proveniências diferentes, nem a variação dos parâmetros das máquinas. Isto é, de lote para lote pode variar a proveniência das matérias primas utilizadas e os valores parametrizados em cada equipamento, mas tal não acontece nos pacotes pertencentes ao mesmo lote.
As cartas de controlo usadas dizem respeito às cartas 𝑥̅ para as médias dos subgrupos e às cartas R para as amplitudes dos subgrupos. Esta escolha prendeu-se com o objetivo de avaliar a estabilidade do valor esperado do processo e a sua variabilidade ao longo do período de análise. A Figura 35 representa a carta de controlo 𝑥̅-R e a análise de capacidade gerada a partir dos dados recolhidos, respeitante à variável peso.
Os limites que se definiram foram estabelecidos juntamente com a empresa, tendo em consideração para o limite inferior a conjugação do limite legal admissível com uma margem de segurança e para o limite superior o custo a partir do qual compensa fazer a recuperação de produto. Por motivos de segurança e dever para com o cliente, a empresa definiu um objetivo de peso médio de 206 g. Não obstante, se este valor estiver compreendido no intervalo [200; 206] g, atinge-se a situação considerada como sendo a ideal.
Turno
Mês Set Out Nov Dez Jan Fev Set Out Nov Dez Jan Fev Set Out Nov Dez Jan Fev
Média 212,31 214,61 216,54 212,98 211,72 211,37 211,25 215,83 213,89 214,47 216,62 213,51 212,25 209,94 213,02 213,14 214,49 209,74
Classificação B AB A AB B B A B AB B B AB ABC BC ABC AB A C
Anova (p-value) Conclusões
Turno 1 Turno 2 Turno 3
Jan diferente de out e de fev; Dez diferente de fev
0 0 0
Nov diferente de set, jan e fev Set diferente de out, dez e jan
Mês
Turno T1 T2 T3 T1 T2 T3 T1 T2 T3 T1 T2 T3 T1 T2 T3 T1 T2 T3
Média 212,31 211,25 212,25 214,61 215,83 209,94 216,54 213,89 213,02 212,98 214,47 213,14 211,72 216,62 214,49 211,372 213,514 209,74
Classificação A A A B B A A AB B AB A B A B C A B C
Anova (p-value)
Conclusões Diferenças entre todos os turnos
Set Out Nov Dez Jan Fev
0,629 0
Diferenças entre todos os turnos
0 0,06
T1 diferente do T3
0,405 T2 diferente do T3 Não existem diferenças T3 diferente do T1 e T2
Figura 35 - Carta de controlo 𝑥̅-R e análise de capacidade para o peso dos pacotes
Analisando a carta de controlo 𝑥̅-R, verifica-se que o processo se encontra estável, do ponto de vista da variabilidade, já que todos os pontos da carta R se encontram dentro dos limites de controlo e não se verifica a existência de nenhuma tendência ou padrão no gráfico das amplitudes. Apurado o processo como sendo estável em relação à variabilidade, é possível proceder-se à análise da carta 𝑥̅ para avaliar se o processo está em controlo estatístico. Denota- se que o processo não se apresenta em controlo estatístico, existindo vários pontos fora dos limites de controlo. Deste modo, a análise de capacidade pouco significado tem, apesar de ter sido alvo de análise para se obter uma perspetiva da capacidade do processo. Como o índice de desempenho do processo, 𝑃𝑝, é menor do que o valor de referência de 1,33, o processo aparenta não ser capaz, devido à variação entre subgrupos, e, para além disso, está distante de atingir o objetivo, dado o baixo valor do 𝑃𝑝𝑘(0,06). Caso se resolvam as causas especiais de variação, é
possível atingir um valor de 𝐶𝑝 de 0,98. Este valor é o melhor indicador do índice de capacidade potencial, pelo que devem ser desenvolvidos esforços para elevar o seu valor.
O histograma ilustra a dispersão dos dados na amostra em relação aos limites de especificação, encontrando-se os valores fora dos limites de especificação. Em relação ao valor objetivo, os dados encontram-se concentrados no limite superior de especificação, com média das observações de 218,45 g, o que também é traduzido pela diferença entre o valor de 𝑃𝑝 e 𝑃𝑝𝑘.
4.5 Síntese
A análise de variabilidade recaiu no estudo dos seus fatores potenciais, tendo sido analisado o sistema de medição e o processo produtivo. Através deste estudo, foi possível efetuar o levantamento de alguns problemas técnicos, cuja resolução encontra-se documentada no Capítulo 5. Exploradas as variáveis do problema, não foi possível medir com elevada fiabilidade a capacidade do processo, uma vez que o mesmo não se encontrava sob controlo estatístico. Revelou-se, assim, crítica a necessidade de reduzir a instabilidade provocada por causas comuns (aleatórias e sistemáticas) e eliminar as causas especiais de variação que ocorre entre as amostragens, como forma de estabilizar o resultado do processo ao longo do tempo. A fase seguinte incidirá num estudo profundo das variáveis, de forma a normalizar o processo e obter as melhores combinações que permitam obter o output esperado para este processo.
5 Proposta de solução
Existem duas maneiras de obter respostas científicas precisas: conhecimentos teóricos - raramente disponíveis para o nível de detalhe necessário e para a particularidade do caso em questão – ou experimentação. Poder-se-ia argumentar que uma terceira via é através da experiência, mas a experiência é apenas a acumulação de conhecimento baseado na experimentação - mesmo se conduzida de forma desorganizada e inconsciente - durante um longo período de tempo.
Por constituir um processo moroso estudar todas as variáveis e as suas interações, além da inerente circunspeção na sua aplicação em contexto prático, definiu-se uma metodologia de atuação, baseada nas ferramentas Improve e Control do DMAIC. Esta tem como objetivo atenuar as dificuldades características da aplicação do desenho de experiências na indústria alimentar. Como primeira medida e como forma de se estabelecerem ações preventivas, evitando uma atuação meramente corretiva, foi desenvolvido um F-VMEA20 em dinâmica de
grupo. A utilização desta ferramenta impacta diretamente na solução, decorrente da minimização e eliminação das falhas e da variabilidade no processo produtivo. O objetivo passa por sistematizar prioridades, percorrendo cada etapa do processo produtivo e atuando no sentido de minimizar os seus efeitos. Após a sua utilização e normalização do processo, aplicou-se o desenho de experiências (DOE) a um número mais restrito de variáveis, como forma de obter desenho robusto de forma eficiente e científica.