Universidade do Estado do Pará
Centro de Ciências Naturais e Tecnológicas
Núcleo Universitário de Castanhal
Curso de Engenharia de Produção
Danilo de Oliveira Costa
Paulo Marcelo Macias Silva
Proposta de Melhorias para Perdas de Processo de
uma Agroindústria de Óleo de Palma: Uma
Aplicação do Método de Análise e Solução de
Problemas (MASP)
Castanhal
2014
Danilo de Oliveira Costa
Paulo Marcelo Macias Silva
Proposta de Melhorias para Perdas de Processo de
uma Agroindústria de Óleo de Palma: Uma
Aplicação do Método de Análise e Solução de
Problemas (MASP)
Trabalho de Conclusão de Curso apresentado
como requisito parcial para a obtenção do título de
Engenheiro de Produção pelo(s) aluno(s) Danilo
de Oliveira Costa e Paulo Marcelo Macias Silva,
em 12 de dezembro de 2014 na Universidade do
Estado do Pará. Orientadora: Prof. M.Sc. Mariana
Pereira Carneiro.
Castanhal
2014
UNIVERSIDADE DO ESTADODO PARÁ
CENTRO DE CIÊNCIAS NATURAIS E TECNOLOGIA
CURSO DE GADRUAÇÃO EM ENGENHARIA DE PRODUÇÃO
“Proposta de Melhorias para Perdas de Processo de uma Agroindústria de
Óleo de Palma: Uma Aplicação do Método de Análise e Solução de Problemas
(MASP)”. Trabalho de Conclusão de Curso apresentado como requisito necessário
para obtenção do título de Engenheiro de Produção pelo(s) aluno(s) Danilo de
Oliveira Costa e Paulo Marcelo Macias Silva em 12 de dezembro de 2014 na
Universidade do Estado do Pará – UEPA.
________________________________________
MARIANA PEREIRA CARNEIRO, M.Sc./UEPA
Orientadora
________________________________________
ANDRÉ CRISTIANO SILVA MELO, Dr./UEPA
Avaliador 1
________________________________________
VERÔNICA DE MENEZES N. NAGATA, M.Sc./UEPA
Avaliador 1
“A vida me ensinou a nunca desistir, nem ganhar e nem perder
mas procurar evoluir.”
Chorão
AGRADECIMENTOS
Agradeço primeiramente a Deus por ter me abençoado com paz, saúde e
força em todos os momentos de minha vida. Aos meus pais, Stênio e Márcia e aos
meus familiares que sempre estiveram ao meu lado.
Aos meus amigos que tanto estimo William, Rafael, Giovane e Márcio.
Aos meus colegas de classe, com os quais aprendi muito nesses 5 anos,
especialmente Denyse, Mayra, Vinícius, Alberto e Paulo Marcelo (parceiro deste
trabalho).
À professora Profª. MSc. Mariana Carneiro pela orientação neste trabalho,
e que do alto de seu elevado conhecimento acadêmico por compartilhou seus
conhecimentos com dedicação e paciência. Aos demais professores que tive ao
longo de minha vida os quais devo muito.
Danilo Oliveira
AGRADECIMENTOS
Agradeço primeiramente a Deus, por guiar meus passos e me
proporcionar momentos como esse.
A minha mãe Tereza pelo seu zelo, amor e carinho, e ao meu Pai Marcelo
por sempre estar ao meu lado.
A minha namorada Suanne, por esta ao meu lado nos momentos mais
difíceis, e por sempre me motivar.
Aos meu professores, que contribuíram para a minha formação, em
especial a minha orientadora Mariana Carneiro por idealizar este trabalho, e pela
sua paciência e compreensão.
Aos meus amigos Rafael, Eder, Harry e Agnaldo que estiveram do meu
lado todo esse tempo e por me proporcionarem incontáveis historias, as quais vou
levar para o resto da vida. Aos meus amigos de curso, Denyse, Vinicius, Mayra,
Maurilio, João, Beto e Mailson onde cada um teve papel fundamental na minha
formação, em especial ao meu companheiro de TCC Danilo Oliveira, pela sua
dedicação na realização deste trabalho.
A equipe do Controle de Qualidade: Richardson, Almir, Jó, Edilton, Bruno,
Elber e Walclyr, por suas dedicações na realização deste trabalho.
Paulo Marcelo
RESUMO
COSTA, D.O.; SILVA, P.M.M. Proposta de Melhorias para Perdas de Processo
de uma Agroindústria de Óleo de Palma: Uma Aplicação do Método de Análise
e Solução de Problemas (MASP). 67p. Trabalho de Conclusão de Curso
(Graduação em Engenharia de Produção). Universidade do Estado do Pará,
Castanhal, 2014.
Este trabalho apresenta um estudo e análise sobre as problemáticas relacionadas a
perdas no setor de debulhamento dentro do processo de beneficiamento de dendê
em uma agroindústria. Para a elaboração de uma proposta de melhorias, foi
realizada uma pesquisa bibliográfica com foco nas quatro etapas do Método de
Análise e Solução de Problemas (MASP) baseadas na etapa “P” do Ciclo PDCA e
ferramentas de qualidade para a organização e análise dos dados. Neste contexto, o
trabalho tem como objetivo propor melhorias para a redução de perdas no setor de
debulhamento de uma agroindústria de óleo de palma, utilizando o MASP. A partir
do levantamento do histórico das perdas de frutos, observação dos dados e com
análises estatísticas, foi possível a realização do trabalho, onde o objetivo foi
alcançado, de forma que conseguiu-se identificar os principais problemas e através
da correlação linear e regressão múltipla obteve-se a confirmação dos resultados
apontados pelas ferramentas de qualidade e a partir disto foi viável elaborar um
plano de ação, propondo melhorias para a redução de perdas no setor do
debulhamento.
Palavras-chave: MASP; Setor de Debulhamento; Dendê.
ABSTRACT
COSTA, D.O.; SILVA, P.M.M. Proposta de Melhorias para Perdas de Processo
de uma Agroindústria de Óleo de Palma: Uma Aplicação do Método de Análise
e Solução de Problemas (MASP). 67p. Trabalho de Conclusão de Curso
(Graduação em Engenharia de Produção). Universidade do Estado do Pará,
Castanhal, 2014.
This paper presents a study and analysis of the problems related to losses in
threshing sector within the oil palm milling process in an agribusiness. For the
preparation of a proposal for improvements, a literature search focused on the four
stages of Analysis Method and Troubleshooting was performed (MASP) based on
the stage "P" of the PDCA Cycle and quality tools for organization and analysis of
data. In this context, the study aims to propose improvements to reduce losses in
threshing sector of a palm oil agribusiness, using the MASP. From the historical
survey of fruit losses, observation data and statistical analysis, it was possible to
carry out the work, where the goal was reached, so that it was possible to identify the
main problems and using linear correlation and multiple regression, it was obtained
the confirmation of the results given by the quality tools and from this was feasible to
develop a plan of action, proposing improvements to reduce losses in threshing the
industry.
Keywords: MASP; Industry Threshing; Oil Palm.
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 - Ciclo PDCA de melhorias
28
Figura 2 - Exemplo de gráfico de controle
31
Figura 3 - Exemplo de gráfico de Pareto
33
Figura 4 - Representação gráfica de um modelo de estratificação
34
Figura 5 - Exemplo de gráfico de histograma do peso
35
Figura 6 - Exemplo de diagrama de causa e efeito
36
Figura 7 - Exemplo de diagrama de dispersão
38
Figura 8 - Exemplo de folha de verificação
41
Figura 9 - Fluxograma do processo de extração do óleo de palma
44
Figura 10 - Diagrama de Ishikawa das possíveis causas do problema
53
LISTA DE QUADROS
Quadro 1 - Visão de Kume e Juran sobre a sequência metodológica do MASP
24
Quadro 2 - Plano de Ação
57
Quadro 3 - Cronograma do Plano de Ação
60
LISTA DE GRÁFICOS
Gráfico 1 - Perdas do processo no setor de debulhamento
49
Gráfico 2 - Percentual de frutos aderidos aos cachos após o debulhamento (Safra
2011/2012)
50
Gráfico 3 - Percentual de frutos aderidos aos cachos após o debulhamento (Safra
2012/2013)
51
Gráfico 4 - Percentual de frutos aderidos aos cachos após o debulhamento (Safra
2011/2012)
51
Gráfico 5 - Proporção da qualidade dos frutos que entram na empresa
54
Gráfico 6 - Correlação entre perdas e qualidade dos frutos
55
Gráfico 7 - Correlação entre perdas e tempo de operação do esterilizador
56
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 - Área plantada, quantidade produzida e produtividade do óleo de palma no
estado do Pará
16
Tabela 2 - Análise de regressão
57
Tabela 3 - Projeção de redução de perdas
59
LISTA DE ABREVIAÇÕES E SIGLAS
CFF - Cacho de Fruto Fresco
CPO - Óleo de Palma Clarificado
IBGE - Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística
MASP - Método de Análise e Solução de Problemas
PDCA - Plan, Do, Check and Act
QC - Quality Control
TQC - Controle da Qualidade Total
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO ..................................................................................................... 15
1.1 TEMA E PROBLEMA ........................................................................................ 15
1.2 JUSTIFICATIVA ................................................................................................ 17
1.3 OBJETIVOS ...................................................................................................... 18
1.3.1 Objetivo Geral ................................................................................................ 18
1.3.2 Objetivos Específicos ..................................................................................... 18
1.4 ORGANIZAÇÃO DO TRABALHO ..................................................................... 19
2. REFERENCIAL TEÓRICO.................................................................................. 21
2.1 CONTROLE DA QUALIDADE TOTAL –TQC .................................................... 21
2.2 METODOLOGIA DE ANÁLISE E SOLUÇÃO DE PROBLEMA (MASP) ........... 22
2.3 PDCA ................................................................................................................ 25
2.4 FERRAMENTAS DA QUALIDADE .................................................................... 29
2.4.1 Gráfico de Controle ........................................................................................ 30
2.4.2 Gráfico de Pareto ........................................................................................... 31
2.4.3 Estratificação .................................................................................................. 33
2.4.4 Histograma ..................................................................................................... 34
2.4.5 Diagrama de Causa e Efeito .......................................................................... 35
2.4.6 Brainstorming ................................................................................................. 37
2.4.7 Diagrama de Dispersão .................................................................................. 37
2.4.8 Correlação Linear ........................................................................................... 38
2.4.9 Regressão Linear ........................................................................................... 39
2.4.10 Folha de Verificação ..................................................................................... 41
2.5 Plano de Ação (5W1H) ...................................................................................... 41
3. APRESENTAÇÃO DA EMPRESA ..................................................................... 43
3.1 LINHA DE PRODUTOS..................................................................................... 43
3.2 DESCRIÇÃO DO PROCESSO PRODUTIVO ................................................... 44
4 PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS............................................................. 46
4.1 TIPO DELINEAMENTO DA PESQUISA............................................................ 46
4.2 EXECUÇÃO DO PROJETO .............................................................................. 46
4.3 PROCEDIMENTO DE COLETAS DE DADOS .................................................. 47
4.4 ORGANIZAÇÃO E ANÁLISE DE DADOS ......................................................... 48
5 RESULTADOS ..................................................................................................... 49
5.1 IDENTIFICAÇÃO DO PROBLEMA ................................................................... 49
5.2 OBSERVAÇÃO ................................................................................................. 50
5.3 ANÁLISE ........................................................................................................... 52
5.4 PLANO DE AÇÃO ............................................................................................. 57
5.4.1 Cronograma do Plano de Ação ...................................................................... 60
6 CONSIDERAÇÕES FINAIS ................................................................................. 61
REFERÊNCIAS ....................................................................................................... 63
15
1. INTRODUÇÃO
Neste capítulo são apresentados o tema e problema, a justificativa, os
objetivos (geral e específicos).
1.1 TEMA E PROBLEMA
Introduzido no Brasil por volta do século XVI, o dendezeiro (elaeis
guineensis) é uma palmeira oleaginosa, pertencente à família das Palmáceas e é
originário da Costa Ocidental da África (Golfo da Guiné). Com o beneficiamento,
obtêm-se dois principais produtos: o óleo de dendê e o de palmiste.
A introdução do dendê na região paraense ocorreu na década de 1940,
com as sementes introduzidas através da Agência de Fomento agrícola do Estado
do Pará. O primeiro cultivo em escala comercial ocorreu no município de Benevides,
no final da década de 1960, tendo o plantio inicial de 1.500 hectares e, nos anos
seguintes, 1.500 em núcleos pilotos de pequenos produtores (SANTOS et. al 2005).
O Estado do Pará, segundo os dados do Instituto Brasileiro de Geografia
e Estatística (IBGE) publicados em 2010, superou a produção de dendê dos demais
estados no ano de 2009 e se tornou o maior produtor do país, com 916.663
toneladas de cacho de coco de dendê (VASCONCELOS, 2010) e chegando em
1.034.361 toneladas em 2012 (IBGE, 2013). Segundo o IBGE (2012) o estado do
Pará responde por 82,87% da produção nacional de cachos de frutos frescos (cff) de
palma de óleo do País. Esse plantio encontra-se distribuído em 18 municípios, com
destaque para o Acará, Bonito, Castanhal, Concórdia do Pará, Moju, Santo Antônio
do Tauá, Tailândia, Tomé-Açu e Igarapé-Açu (onde se encontra a agroindústria a ser
estudada nesse trabalho), esses municípios concentram 96,44% da área plantada e
97,04% da quantidade produzida do estado (Tabela 1).
16
Tabela 1 - Área plantada, quantidade produzida e produtividade do óleo de palma no estado do Pará
UF/Municípios
Área Colhida (ha)
Quantidade (t)
ha.
%
Produtividade
ha.
%
Pará
52.244
100,00
Metropolitana (Belém)
4.578
8,76
73.875
6,98
16,1
Nordeste Paraense
47.666
91,24
984.506
93,02
20,7
Acará
7.200
13,78
185.200
17,50
25,7
Bonito
4.200
8,04
84.000
7,94
20,0
Castanhal
1.000
1,91
18.018
1,70
18,0
Concórdia do Pará
2.000
3,83
20.000
1,89
10,0
Igarapé-Açu
4.200
8,04
42.000
3,97
10,0
Moju
7.093
13,58
141.151
13,34
19,9
Santo Antônio do Tauá
2.700
5,17
38.285
3,71
14,6
Tailândia
19.387
37,11
450.554
42,57
23,2
Tomé-Açu
2.600
4,98
46.800
4,42
18,0
Outros
1.864
3,57
31.373
2,96
16,8
1.058.381 100,00
(t/ha)
20,3
Fonte: IBGE, 2012
Observa-se, ainda, que esta produção está concentrada na mesorregião
do Nordeste Paraense (93,02%) onde situa-se a Agroindústria estudada. A empresa
é uma das principais do setor no Estado do Pará, possuindo 4.500 hectares, sendo
2.978 hectares de plantios adultos e 1.522 hectares de plantios jovens, tendo uma
capacidade de 30 ton/cachos/hora, segundo o site da mesma. Em virtude deste
contexto, é importante manter seu processo funcionando em ordem, para que sejam
atendidas as metas de produção.
Nesse sentido, em uma empresa produtora do óleo de palma, foi
identificado que há não conformidade de um dos outputs do processo, o cacho
vazio, um produto gerado no processo, na fase de debulhamento que é utilizado
para a adubação das lavouras da empresa. A fase do debulhamento é onde ocorre a
separação do fruto do cacho, gerando o cacho vazio, porém, vem se apresentando
quantidades acima do ideal de frutos aderidos, o que prejudica a produtividade da
empresa, uma vez que, frutos aderidos no cacho representam menos óleo
produzido.
17
Esta não conformidade é representada por uma percentagem de frutos
aderidos ao cacho acima da meta da empresa (valor máximo permitido de 0,2% do
cacho de fruto fresco), gerando assim perda de matéria-prima. Ao analisar as perdas
e a meta da empresa de forma unitária, aparentemente, as quantidades são
praticamente irrelevantes, entretanto, deve ser levada em consideração a escala de
produção da empresa (30 tons./cachos/hora), percebe-se que este problema é fonte
de grandes perdas de matéria-prima e desperdício de recursos da empresa, que
estima que, em média, 15% dos cachos verificados estejam fora da meta.
Diante deste cenário, o presente trabalho tem a seguinte questão de
pesquisa: É possível reduzir as perdas no setor de debulhamento em uma
agroindústria de óleo de palma?
1.2 JUSTIFICATIVA
A organização em questão está com um problema de adesão de frutos no
cacho vazio e, com isso, ocasiona o não atendimento da meta. O atendimento de
uma meta é proporcionado por um bom andamento das operações anteriores à
operação de retirada do fruto do cacho, o bom atendimento da meta é sinal de um
andamento correto do processo e significa também menores perdas de matériaprima, e isto não vem ocorrendo frequentemente.
O processo foco do estudo foi o Debulhamento que está tendo uma
variação do indicador de perdas e o trabalho propôs analisar os motivos para que
estes itens não estejam conformes, por meio do Método de Análise e Solução de
Problemas (MASP) como ferramenta de análise, o ciclo PDCA e das ferramentas de
qualidade. Desta forma, pode-se ter uma boa organização para identificar o
problema, observar, analisar e propor um plano de ação para a execução do estudo
e propor melhorias para minimizar os problemas (CAMPOS, 2004).
Por caracterizar-se pela racionalidade, objetividade e otimização, ou seja,
um método com caminhos lógicos e definidos, que prioriza dados e fatos em
detrimento de opiniões e que procura o maior benefício ao menor esforço
(CAMPOS, 2004) o MASP torna-se uma metodologia simples e prática que propicia
a utilização das ferramentas de solução de problemas nas organizações de forma
ordenada e lógica, facilitando a análise de problemas, determinação de sua causaraíz e elaboração de planos de ação para eliminação dessa causa.
18
Portanto, a ferramenta escolhida para o desenvolvimento do trabalho
apresenta fácil aplicação e com bons resultados para a solução de problemas, como
pode ser notado em alguns trabalhos acadêmicos. Berbert (2012) aplicou os quatros
primeiros passos do MASP em uma empresa beneficiadora de caulim (matéria do
papel), a mesma aponta que, o MASP é um método que pode ser aplicado em
qualquer situação e tipo de empresa, em que o objetivo seja desenvolver uma
metodologia para a identificação de um problema e a sua solução.
Ribeiro e Piedade (2009) utilizaram o MASP para identificar e propor
soluções para os problemas no varejo de carne bovina, em Itapetininga, no estado
de São Paulo, e afirmam que o mesmo é uma ferramenta simples e de fácil
aplicação e se adapta a qualquer atividade, devendo ser amplamente utilizada no
agronegócio, auxiliando na identificação das causas e solução para melhoria das
cadeias produtivas.
1.3 OBJETIVOS
1.3.1 Objetivo Geral
O trabalho tem por objetivo geral, propor melhorias para a redução de
perdas no setor de debulhamento de uma agroindústria de óleo de palma utilizando
o método de análise e solução de problemas (MASP).
1.3.2 Objetivos Específicos
Os objetivos específicos e contribuições esperadas deste trabalho são
contribuir para:
 Levantar dados em sistema e planilhas eletrônicas dos principais
indicadores do processo, observando o histórico de produção, o histórico
de entrada de matéria-prima, através de gráficos que expressem os
dados coletados;
19
 Identificar o principal problema, verificar a real causa e analisar os
resultados encontrados com auxílio das ferramentas de qualidade e
estatísticas;
 Elaborar um plano de ação como sugestão para a correção dos
problemas e verificação dos mesmos.
1.4 ORGANIZAÇÃO DO TRABALHO
O trabalho foi dividido em 6 capítulos: Introdução, Referencial Teórico,
Apresentação
da
Empresa,
Procedimentos
Metodológicos,
Resultados
e
Considerações Finais.
Na Introdução, foi contextualizada a situação do estado do Pará em
relação à produção de óleo de palma, a importância da região em que a empresa
foco do trabalho está situada, o problema de seu processo produtivo e a justificativa
de se utilizar o MASP como método para propor melhorias ao processo através de
um plano de ação, além disso, neste capítulo foram apresentados os objetivos (geral
e específicos) do trabalho.
No Referencial Teórico, foram apresentados conceitos e ferramentas
importantes para o entendimento e realização deste trabalho, uma vez que, norteiam
o estudo quanto à execução de cada uma das etapas do trabalho.
Na Apresentação da Empresa, foram mostradas informações quanto a
história da agroindústria, sua linha de produtos e o processo produtivo do óleo de
palma.
Nos Procedimentos Metodológicos, foram abordadas as etapas referentes
a metodologia utilizada para elaboração do trabalho: coleta dos dados, organização
dos mesmos, de que maneira foram coletados e ferramentas da qualidade que
auxiliaram nas etapas do MASP.
Nos Resultados, apresentou-se a realização das etapas do MASP
(Identificação do Problema, Observação, Análise e Plano de Ação), sendo assim, a
partir do que foi analisado, identificou-se a principal causa do problema e elaborouse um plano de ação, com uma proposta de melhorias tendo objetivo de solucionar o
problema.
20
E nas Considerações Finais, é feita uma conclusão quanto ao trabalho
como um todo, apontando a importância da ferramenta utilizada, análise sobre o
resultado, além das dificuldades do trabalho e sugestão para futuros trabalhos.
21
2 REFERENCIAL TEÓRICO
Nesta seção são abordados os principais conceitos e ferramentas que
norteiam o presente trabalho.
2.1 CONTROLE DA QUALIDADE TOTAL - TQC
Idealizado pelo engenheiro estadunidense Armand Feigenbaum por volta
de 1951 em seu livro Total Quality Control, o Controle Total da Qualidade tem por
fundamental princípio de que o controle da qualidade deve identificar antes de tudo,
a visão de qualidade do cliente sobre o produto/serviço.
Para Campos (2004), qualidade é propor-se por meio dos processos
produtivos ou serviços, as necessidades do cliente de forma segura e acessível,
com intuito de satisfazê-los no prazo determinado. Estes processos produtivos
devem ser constantemente planejados, controlados e principalmente melhorados.
Nos processos produtivos é necessário planejar o modo que vai melhor atender os
objetivos, através da organização de recursos físicos e humanos e o controle dos
resultados para a correção de desvios nos resultados (SCHMITT, 2013).
Segundo Correa e Correa (2006), o Controle Total da Qualidade é um
sistema efetivo que integra os empenhos dos vários setores dentro de uma
empresa, no desenvolvimento da qualidade, na manutenção da qualidade e no
melhoramento da qualidade, de forma que atinja-se melhores níveis econômicos
onde permita-se a completa satisfação do cliente.
Ishikawa apud Schmitt (2013) define como um controle de qualidade
eficiente desenvolver, projetar, produzir e comercializar um produto de qualidade
que é mais econômico, mais útil e sempre satisfatório para o consumidor. Ou seja,
uma organização que tem por princípio o controle de sua qualidade estará melhor
preparada para o atendimento das necessidades de seus clientes, por meio de
controle ótimo, e redução de custos de produção.
Normalmente a padronização é associada ao conceito de qualidade total,
Campos (2004), propõe que a padronização em organizações gera melhorias não só
na qualidade, mais também nos Custos, cumprimentos de prazos e segurança. Para
22
Para Slack (2009), a qualidade é uma necessidade chave na maior parte
das organizações. Bens e serviços de boa qualidade podem oferecer uma empresa
considerável vantagem competitiva. Boa qualidade gera menores custos de
retrabalho, refugo, reclamações e devoluções e, mais importante, com um
produtos/serviços de boa qualidade promove a maior satisfação dos clientes.
Para o total estabelecimento da qualidade, se faz necessário a definição
de padrões de qualidade, para Slack (2009) define-se como padrões de qualidade o
valores limites entre o aceitável e o inaceitável. Tais padrões podem ser definidos
por fatores operacionais, como estado da tecnologia na fabrica, e os limites de
custos de fazer o produto.
Observa-se também ainda que tenha-se de estabelecer padrões e metas
a serem cumpridas é necessário que haja cuidado, pois a implantação de um
programa de qualidade total é um processo de aprendizado e, portanto, ter regras
flexíveis, e estar adaptado ás necessidades e ao ambiente organizacional da
empresa. Um programa de qualidade deve ser visto como uma melhoria de
gerenciamento já existente (CAMPOS, 2004).
Portanto, como o processo de implantação é viabilizado através de um
aprendizado constante das pessoas envolvidas, deve-se procurar encontrar a
melhor maneira de adaptar o TQC a realidade das pessoas e da empresa, para o
mesmo possa ser implantado e gerenciado de forma ótima.
2.2 MÉTODO DE ANÁLISE E SOLUÇÃO DE PROBLEMAS - MASP
Em sistemas de gestão modernos o papel dos gestores vêm se
modificando, exigindo deles a participação ativa como líderes e facilitadores de
equipes de trabalho, que deve ter por característica se um bom solucionador de
problemas. Portanto, um dos objetivos fundamentais para as equipes de trabalho é a
analise e solução de problemas. Para estas, o conhecimento e o treinamento
científico como o MASP (Método de Analise e Solução de Problemas) é
fundamental. Um método eficiente na resolução de problemas é o MASP, que é uma
formalização das táticas estabelecidas para as resoluções dos problemas. De
acordo com Campos (2004), problema define-se como o resultado indesejável de
um processo, ou seja, é um item de controle que não atinge o nível desejado.
23
Portanto, diz-se que há um problema quando o resultado de um processo
apresenta uma não conformidade, por exemplo, baixa produtividade ou não
atendimento de um requisito técnico, e é justamente nesse sentido que o MASP
atua, com o objetivo de fazer com que resultado do processo volte para
conformidade ou especificidade desejada. Pode-se dizer também que os problemas
relacionados a qualidade, e por consequência do MASP, geram alterações nos
outputs, fazendo com que estes não fiquem dentro dos padrões estabelecidos.
Para cada não conformidade identificada e priorizada, pode-se definir um
projeto com um conjunto de análise e soluções, visando atingir a causa e
solucionando a mesma num prazo estabelecido. Segundo Hosken (2005), O MASP
é uma metodologia dinâmica na busca de soluções para uma determinada situação
e tem como idéia básica:
• Priorização do problema.
• Divisão do problema em partes que possam ser analisáveis.
• Verificações das situações que necessitam de atenção.
A metodologia é baseada em um conjunto de dados e fatos que a
auxiliam para determinar a solução do problema em foco.
Werkema (2006) denomina Método de Solução de problemas quando o
ciclo do PDCA é utilizado para atingir metas de melhoria. O autor também descreve
que inicialmente são definidas as metas, e o seu desenvolvimento ocorre a partir de
oito passos:
• Identificação do problema.
• Levantamento das características do problema.
• Identificação das principais causas desse problema.
• Elaboração de plano de ação para eliminação das causas raízes.
• Implementação das ações conforme planejado.
• Monitoramento do processo para averiguar a eficiência das ações
tomadas.
• Caso se confirme a eficiência das ações, padronizá-las por meio de
documentação; caso não resulte em eficiência, retorna-se ao segundo passos.
• Rever as atividades e planejar as próximas ações.
24
Para Pujo e Pillet (2002), o MASP é formado por um conjunto lógico e
organizado de princípios, regras ou passos que ajudam a avaliar, controlar ou
melhorar o desempenho de um aspecto do processo sob a visão da qualidade.
Estes métodos norteia ações genéricas a serem definidas em uma sequência préestabelecida com objetivo de resolver o problema (não conformidade) e garantir sua
não reincidência.
O MASP é muito útil na análise e solução de um problema, pois quando
executado de maneira correta, auxilia a evitar sua reincidência, mais do que apenas
detectar ou reagir a um defeito depois de ocorrido. A diferença fundamental entre a
solução estruturada de um problema e outros métodos é a determinação de sua
causa raiz, pois caso esta não seja solucionada, o problema ocorrerá novamente
(ROONEY e HOPEN, 2004).
A seguir, no Quadro 1, será apresentada visão de dois autores
consagrados sobre a sequência metodológica do MASP.
Quadro 1 - Visão de Kume e Juran sobre a sequência metodológica do MASP
HISTOSHI KUME - QC STORY
1- Problema - identificar o problema
JURAN
1- Definir e organizar o projeto
2- Observação - apreciar as
características do problema.
3- Análise - determinar as causas
2- Diagnosticar as causas
principais.
4- Plano de Ação - conceber um plano
para eliminaras causas.
3- Remediar o problema.
5- Ação - agir para eliminar as causas.
6- Verificação - confirmar a eficácia da
ação.
7- Padronização - eliminar
4 -Reter os benefícios
definitivamente as causas.
8- Conclusão - recapitular as atividades
desenvolvidas e planejar para o futuro.
Fonte: MATTOS, 1998
25
O método de solução de problemas é uma peça fundamental para que o
controle da qualidade possa ser exercido. Este método de solução de problemas
deve ser dominado por todos, uma vez que, deve-se ser um exímio solucionador de
problemas (CAMPOS, 2004).
Portanto, o MASP é peça fundamental na implementação do controle da
qualidade, através do viés do ciclo PDCA, e este método deve ser tornado
conhecido para todos os integrantes da empresa, para que todos possam atuar para
melhoria do processo, através de soluções de problemas que possa surgir.
2.3 PDCA
Conforme Campos (2004), planejamento é a função administrativa que
define com antecedência quais objetivos atingir e de que maneira eles devem ser
atingidos.
Uma
vez
definidos
os
objetivos,
o
planejamento
estabelece
prioritariamente o que deve ser feito, quando deve ser feito, quem deve fazer e de
qual maneira. O autor ainda define controle como a função administrativa que
consiste em avaliar e ajustar o desempenho, para assegurar que o planejamento
seja executado corretamente dentro do possível. Sua tarefa é verificar e garantir a
integridade do planejamento a fim de identificar erros ou desvios, assim podendo
corrigi-los. Portanto se bem aplicados, esses conceitos fornecerão informações
confiáveis e de qualidade para o desenvolvimento de um bom PDCA.
Segundo Werkema (2006), o ciclo PDCA é “um método gerencial de
tomada de decisões para garantir o alcance de metas necessárias à sobrevivência
de uma organização”. O Ciclo (ou método) PDCA é também conhecido por Ciclo de
Shewhart (Walter Shewhart), que foi quem o idealizou na década de 1930 e ainda
por Ciclo de Deming (W. Edward Deming), seu principal divulgador na década de
1950, na reconstrução do Japão após a 2ª Guerra Mundial, é uma metodologia que
tem como função básica o auxílio no diagnóstico, análise de problemas
organizacionais,
sendo
extremamente
útil
para
a
solução
de
problemas
(QUINQUIOLO, 2002).
O método PDCA tem como objetivo desempenhar o controle dos
processos, podendo ser usado de forma contínua para seu gerenciamento em uma
organização (CAMPOS, 2004). Sob a ótica de que sob um problema é um resultado
26
indesejável de um processo (WERKEMA, 2006), O gerenciamento de processos
pode ser realizado através de três ações gerenciais: de planejamento, de controle e
de melhoramento, gerando assim o planejamento da qualidade, o controle da
qualidade e o melhoramento da qualidade, também chamados de Trilogia Juran
(JURAN, 2004). A partir desses conceitos, aponta-se que o objetivo principal do
Ciclo PDCA é tornar os processos de gestão de uma empresa mais eficientes, claros
e objetivos, podendo ser utilizado em qualquer tipo de empresa, como maneira de
alcançar um melhor nível de gestão a cada dia (PERIARD, 2011).
A metodologia do ciclo do PDCA consiste em 4 estágios, conforme
apresentado por Ishikawa (1993): PLAN (Planejar); DO (Executar); CHECK
(Verificação) e ACT (Ações Corretivas). O Ciclo PDCA pode ser utilizado para atingir
metas padrão ou manter os resultados num certo nível desejado (controle),
planejamento da qualidade (ou inovação) e para melhoria. Quando utilizado para
controle, o ciclo é designado por SDCA. As fases são: S é o estabelecimento de
Metas Padrão e de Procedimentos Operacionais Padrão; D é o treinamento e
supervisão do trabalho, avaliação para saber se todos os procedimentos estão
sendo cumpridos na execução das tarefas; C é a verificação da efetividade dos
procedimentos, onde ocorre uma avaliação se a meta foi ou não atingida; E A que
corresponde a parte de ação corretiva agindo nas causas, isso caso a meta não
tenha sido atingida (FONSECA; MIYAKE, 2006).
O ciclo PDCA de planejamento da qualidade (inovação). Segundo
Campos (2004), a etapa P (Plan) é onde o ciclo tem início com a definição de um
plano, baseado em diretrizes ou políticas da empresa, sendo subdividida em cinco
etapas: Identificação do problema; Estabelecimento da meta; Análise do fenômeno;
Análise do processo (causas); Plano de ação.
A etapa D (Do) corresponde à execução do plano que consiste no
treinamento dos envolvidos no método a ser empregado, a execução propriamente
dita e a coleta de dados para posterior análise. Esta etapa se subdivide em
treinamento e Execução da Ação (CAMPOS, 2004).
A etapa C (Check) é etapa em que é feita a análise ou verificação dos
resultados alcançados e dados coletados, podendo ocorrer concomitantemente com
a realização do plano quando se verifica se o trabalho está sendo feito da forma
devida, ou após a execução quando são feitas análises estatísticas dos dados e
27
verificação dos itens de controle. Nesta fase podem ser detectados erros ou falhas
(CAMPOS, 2004).
A etapa A (Act) é caracterizada pela realização das ações corretivas, ou
seja, a correção da falhas encontradas nos passos anteriores e pelo processo de
padronização das ações executadas, cuja eficácia foi verificada anteriormente na
etapa C. É nessa fase que se inicia novamente o Ciclo levando ao processo de
Melhoria Contínua (CAMPOS, 2004).
E por fim, o ciclo PDCA para melhorias, ciclo esse que será o modelo de
PDCA trabalhado, onde a fase P consiste nas etapas de identificação do problema,
observação (reconhecimento das características do problema), análise do processo
(descoberta das principais causas que impedem o atingimento das metas) e plano
de ação (contramedidas sobre as causas principais); A fase D é a de ação, ou
atuação a partir do plano de ação para bloquear as causas fundamentais; Na fase C,
é realizada a verificação, ou seja, e feita a confirmação da efetividade do plano de
ação para notar se o bloqueio foi eficaz, e caso não tenha sido pode se retornar as
etapas anteriores; E por fim, na fase A ocorrem duas etapas, a de padronização,
onde é feita a eliminação definitiva das causas para que o problema não reapareça e
a de conclusão onde ocorre a revisão das atividades e planejamento para trabalhos
futuros (FONSECA; MIYAKE, 2006). Para ilustrar as etapas do ciclo PDCA, ver
figura 1.
Werkema (2006) reitera que o ciclo PDCA de melhorias, consiste em uma
sequência de procedimentos racionais, baseada em fatos e dados, que buscam
levantar a causa fundamental dos problemas e combatê-los para eliminá-los. Sob
esta ótica de Werkema, nota-se que uma organização pode ser visualizada e
caracterizada como um processo, e dentro dela pode-se perceber a existência de
conjuntos processuais menores, que compõem o fluxo de produção de bens ou o
fornecimento
de
serviços,
que
exigem
acompanhamento
acompanhamento, ou controle de processo para Campos (2004),
constante.
Tal
28
Figura 1 - Ciclo PDCA de melhorias
Fonte: Campos (2004)
“É a essência do gerenciamento em todos os níveis hierárquicos da
empresa, desde presidente até os operadores. O primeiro passo no
entendimento do controle de processo é a compreensão do relacionamento
causa-efeito. Sempre que algo ocorre (efeito, fim, resultado) existe um
conjunto de causas (meios) que podem ter influenciado. Observando a
importância da separação das causas de seus efeitos no gerenciamento e
como temos a tendência de confundi-los, os japoneses criaram o diagrama
de causa e efeito.” (CAMPOS, 2004, p.19).
Nesse sentido, Lima (2006) reitera que o PDCA é uma ferramenta a ser
aplicada de forma sistemática para se corrigir uma situação insatisfatória ou para se
atingir um objetivo de melhoria, de forma que estas situações sejam identificadas,
eliminadas ou melhoradas, através de etapas pré-determinadas, baseado no ciclo
29
PDCA de melhorias. Filho (2007) ressalta que a aplicação deste ciclo torna-se
importante, pois leva a raiz do sistema de qualidade. Trazendo para a prática um
método simples que pode ser aplicado em qualquer processo da organização,
proporcionando a melhoria contínua.
Schmitt (2013) ressalta que na aplicação do PDCA várias ferramentas
podem ser utilizadas neste processo: Análise ou Gráfico de Pareto, listas de
verificação, 5W2H, diagrama de causa e efeito (ou Diagrama de Ishikawa), gráficos,
diagrama de dispersão, fluxogramas, Brainstorming, diagrama de afinidade, 5
porquês, entre outras. O uso das ferramentas nessas atividades tem o objetivo de
facilitar a execução das funções, além de dar agilidade e evitar desperdiçadores de
tempo, logo nota-se que as mesmas exercem o papel de instrumentos para coleta, a
disposição e o processamento das informações necessárias à melhoria dos
resultados dos processos (WERKEMA, 2006).
2.4 FERRAMENTAS DA QUALIDADE
Lucinda (2010) aponta que a crescente complexidade das atividades
organizacionais trouxe como consequência o aumento do grau de dificuldade em
solucionar os problemas. Atualmente os problemas exigem uma intervenção
multidisciplinar para a sua solução, ou seja, ainda que apenas uma pessoa possua
habilidades e conhecimento, essa mesma não conseguirá resolver problemas
organizacionais complexos, gerando a necessidade do trabalho em equipe. Sob esta
ótica, as ferramentas da qualidade entram em cena para potencializar as habilidades
e competências das equipes de trabalho, disponibilizando metodologias e técnicas
para a identificação de possíveis causas e a descoberta de soluções para os
problemas organizacionais.
Ferramentas da qualidade são todos os processos empregados na
obtenção de melhorias e resultados positivos, permitindo-se com isso uma melhor
exploração de seus produtos no mercado competitivo (GODOY, 2009). Segundo
Vergueiro (2002), muitas das ferramentas constituem-se em instrumentos gráficos
que buscam deixar evidente a questão que se pretende analisar e ou solucionar;
outras representam técnicas para o enfoque do problema. Lins (1993) citado por
Silva e Flores (2011) afirma que existem dois tipos de ferramentas da qualidade,
30
básicas e complementares, sendo as básicas instrumentos para auxiliar o
profissional na análise do problema e as complementares são as que servem como
suporte a utilização das básicas.
Para Miguel (2006), as ferramentas da Qualidade são frequentemente
usadas como suporte ao desenvolvimento da qualidade ou ao apoio à decisão na
análise de determinado problema, Freitas (2012) complementa afirmando que o
grande potencial delas, está quando são combinadas e utilizadas para a
identificação da causa raiz dos problemas e para a solução destas.
As ferramentas da qualidade também podem ser divididas em
estratégicas (administrativas), que são aquelas compostas por instrumentos para
gerar ideias, classificar fenômenos ou dados, estabelecer prioridades, investigar
causas e compreender os diferentes processos envolvidos na produção ou serviço,
e em estatísticas (quantitativas), que seriam as ferramentas utilizadas para medir o
desempenho expondo dados de diferentes maneiras a fim de buscar evidências para
a tomada de decisão direcionada para a melhoria da qualidade e solução de
problemas
Para elucidar essa situação, Lucinda (2010) aponta quatro razões pelas
quais se faz o uso das ferramentas da qualidade: Facilitar o entendimento do
problema; Proporcionar um método eficaz de abordagem; Disciplinar o trabalho e
aumentar a produtividade. E de acordo com Carpinetti (2010) seu objetivo principal é
auxiliar o processo de melhoria contínua, ou seja, identificação de um problema,
identificação das causas fundamentais desse problema, análise da situação visando
a eliminação ou minimização dessa causa fundamental, implementação e verificação
dos resultados.
2.4.1 Gráficos de Controle
Werkema (2006) define gráficos de controle como ferramentas para o
monitoramento e controle das variabilidades de determinado processo, além de
serem capazes de avaliar a estabilidade de um processo. De acordo com Hosken
(2005), o Gráfico de Controle “Sintetiza um amplo conjunto de dados, usando
métodos estatísticos para observar as mudanças dentro do processo, baseado em
dados de amostragem” (Figura 2).
31
Figura 2 - Exemplo de gráfico de controle
Fonte: Hosken (2005)
É importante ressaltar que o gráfico de controle avalia o fluxo do processo
em andamento, e se o mesmo está de acordo com os limites preestabelecidos, para
assim identificar com precisão a causa do problema sem eliminá-la, de modo que os
limites de controle observados não significam, necessariamente, que o bem ou
serviço em elaboração atenda as expectativas planejadas. Significa apenas que o
processo é consistente, mesmo que seja consistentemente ruim (MARSHAL, 2006).
Outro ponto importante do Gráfico de Controle, é que ele pode relacionarse com outras ferramentas: Diagrama de causa e efeito com o levantamento das
possíveis causas e a descrição dos problemas; Brainstorming com o conjunto de
idéias criado pelos funcionários; a lista de verificação com uma planilha para coleta
de dados; e a Histograma que é representa em forma de gráfico a distribuição de
frequência de um processo.
2.4.2 Gráfico de Pareto
O Diagrama (ou gráfico) de Pareto foi desenvolvido no final do século XIX
por Vilfredo Pareto um economista italiano que realizou estudos e desenvolveu
métodos para descrever a distribuição desigual de riquezas. Ficando a sua
descrição conhecida como princípio de Pareto ao subestimar que algumas coisas
32
são mais relevantes que as outras, baseando-se nesse princípio, o Gráfico de
Pareto serve para apontar quantitativamente as causas mais significativas, em sua
ordem decrescente, identificadas a partir da estratificação (SILVA apud PINTO
2009).
Segundo Batalha et al. (2008) tempo depois o diagrama de Pareto foi
observado por Juran, que o adaptou para os problemas de qualidade (reclamações
de clientes, itens defeituosos, falhas nas máquinas, perda de produtividade,
entregas fora do prazo e outros) onde eram divididos em classes conforme a sua
relevância ou “poucos vitais” e "muitos triviais”, buscando provar que grande parte
dos problemas são provenientes de pequenas causas, sendo que se essas causas
fossem identificadas e corrigidas seria possível eliminar defeitos ou falhas. Essa
observação de Juran ficou conhecida também como “regra 80-20”, ou seja, segundo
essa regra, 80% dos defeitos relacionam-se a 20% das causas potenciais.
O gráfico de Pareto é um diagrama que apresenta os itens e a classe na
ordem dos números de ocorrências, apresentando a soma total acumulada (Figura
3). Permitindo a visualização de diversos problemas e auxiliando na determinação
da sua prioridade, dispondo a informação de forma a tornar evidente e visual a
priorização
de
temas,
a
informação
assim
disposta
também
permite
o
estabelecimento de metas numéricas viáveis de serem alcançadas (WERKEMA,
2006). Essa ferramenta é útil para identificar e priorizar os problemas mais graves
nas organizações. Ele é formado por um gráfico de barras que ordena as
frequências das ocorrências da maior para a menor, priorizando os problemas mais
graves (CARPINETTI, 2010).
33
Figura 3 - Exemplo de gráfico de Pareto
Fonte: Adaptação de WERKEMA, 2006.
Pode observar que o gráfico é representado por barras dispostas em
ordem decrescente, onde o lado esquerdo do diagrama mostra a frequência
absoluta, enquanto ao lado direito mostra a frequência acumulada, sendo que cada
barra representa uma causa mostrando o grau de importância da causa com a
contribuição de cada uma em relação à total. Este diagrama é uma das ferramentas
mais eficientes para encontrar problemas, tendo em vista que descreve as causas
que ocorrem na natureza e no comportamento humano, podendo ser uma poderosa
ferramenta para focalizar esforços pessoais em problemas e tendo maior potencial
de retorno (VASCONCELOS, 2009).
2.4.3 Estratificação
Segundo Werkema (2006), a estratificação de gráficos de Pareto
possibilita identificar se a causa do problema considerado é comum ao processo
como um todo ou se existem causas específicas associadas a diferentes fatores que
compõem o processo. Basicamente, a Estratificação consiste na divisão de um
34
grupo em diversos subgrupos com base em fatores apropriados, os quais são
conhecidos como fatores de estratificação. Na Figura 4 é ilustrada a representação
de um modelo de estratificação.
Figura 4 - Representação gráfica de um modelo de estratificação
Fonte: Mariani (2005)
Dessa forma, nota-se que a estratificação é uma técnica utilizada para
subdividir ou estratificar o problema em estudo em partes menores, facilitando sua
investigação e análise para posterior busca de solução, não havendo um único
modelo padrão, tendo por objetivo é especificar ou quebrar em partes o problema
segundo suas origens.
2.4.4 Histograma
Para Cooper e Schindler apud Daniel e Murback (2013), o Histograma é
uma solução convencional para apresentar dados de intervalo e de razão. O
histograma é desenvolvido em forma de gráfico de barras, o qual mostra a variação
sobre uma faixa específica, possibilitando expor e conhecer as características de um
processo envolvendo a medição dos dados além de permitir ter uma visão geral da
variação desse conjunto de dados. Segundo Magri (2009) o histograma também é
um gráfico de barras que mostra a distribuição de dados por categorias,
representando uma distribuição de frequência, onde as frequências são agrupadas
na forma de classes, nas quais é possível observar a tendência central dos valores e
da variabilidade (Figura 5).
35
Figura 5 - Exemplo de gráfico de histograma do peso
Fonte: Unicamp (2012)
Segundo Chamon (2008) a interpretação de um histograma levará em
consideração a forma de distribuição e a relação entre a distribuição e as
especificações, de modo que a relação entre distribuição e especificações permite
dizer se o produto está fora da especificação, se ele atende as especificações e
ainda como a média está centralizada em relação aos limites de especificação. A
partir desta análise será possível dizer se o processo está dentro do padrão
especificado, se há necessidade de melhorias, e se a sua capacidade de atender a
especificação, além de identificar se a causa da não conformidade está relacionada
à média ou a dispersão.
Para Carpinetti (2010), a comparação de dados resultantes de um
processo, feita pelo histograma, é capaz de responder três questões quanto ao
estudo desempenho de um processo: Se o processo é capaz de atender as
especificações; Se a média da distribuição das medidas da característica da
qualidade está próxima do centro da faixa de especificação (valor nominal) e se é
necessário adotar alguma medida para reduzir a variabilidade do processo.
2.4.5 Diagrama de Causa e Efeito
Criado por Ishikawa e conhecido também como espinha-de-peixe, O
Diagrama de Causa e Efeito representa graficamente as possíveis causas que
levam
a
um
efeito,
defeito
ou
falha.
Este
diagrama
permite
estruturar
36
hierarquicamente as causas de um determinado problema e a partir disso relacionar
com o seu efeito. (Slack; Chambers; Johnson, 2006).
Para Werkema (2006) o diagrama causa e efeito, é utilizado para auxiliar
na identificação das causas raízes, através da relação entre o processo (efeito) e os
fatores (causas) do processo através de uma representação gráfica. De forma que
tal representação gráfica facilitará o entendimento e o alcance de uma solução para
o problema, apontando as várias influencias que comprometem o processo,
tornando possível a análise sistêmica do conjunto e não apenas do problema em si,
podendo assim ocorrer uma distribuição nas ações e priorizar os esforços na
solução (MAGRI, 2009).
Colenghi (2007) aponta um roteiro para construção de um Diagrama de
Causa e Efeito, onde é utilizado um desenho em forma de “espinha-de-peixe”, esse
se inicia pela definição do problema, em seguida a apresentação das causas
(normalmente conhecidas como 6 M’s: Material, Mão-de-Obra, Meio Ambiente,
Máquina, Método e Medida) que geraram o mesmo. Em seguida a identificação das
causas, as mesmas são repassadas para o diagrama. A partir daí a construção do
diagrama segue alguns passos, o “efeito” (que deverá ser anotado à direita e
traçando, à esquerda), uma larga seta (apontando para o efeito), e em seguida,
descrevem-se as ramificações, que são os fatores detalhados que podem ser
considerados como causas secundárias. Outros fatores mais particularizados serão,
por sua vez, descritos em ramificações menores e assim por diante (ver Figura 6).
Figura 6 - Exemplo de diagrama de causa e efeito
Fonte: Adaptação de Werkema (2006)
37
Seguindo os passos mencionados, observa- se que essa ferramenta da
qualidade nos proporciona uma representação gráfica organizada de forma lógica, e
em ordem de importância, as causas potenciais que contribuem para um efeito ou
problema determinado.
Basicamente, o resultado do diagrama é fruto de um brainstorming
(tempestade de ideias), ou seja, pensamentos e ideias que cada membro de um
grupo de discussão expõe sem restrições e democraticamente. Sendo o diagrama, o
elemento de registro e representação de dados e informação (MIGUEL, 2006).
2.4.6 Brainstorming
Brainstorming é uma dinâmica de grupo em que as pessoas, de forma
organizada e com oportunidades iguais, fazem um grande esforço para opinar sobre
determinado
assunto
(GODOY,
1998).
Leite
(2013)
define
Brainstorming
(tempestade de ideias) como uma ferramenta para geração de novas idéias,
conceitos e soluções para qualquer assunto ou tópico num ambiente livre de críticas
e de restrições à imaginação.
Segundo Carpinetti (2010), o Brainstorming tem o objetivo de auxiliar um
grupo de pessoas a produzir o máximo possível de ideias em um curto período de
tempo, e Magri (2009) complementa dizendo que o propósito dessa ferramenta é
lançar ideias e detalhá-las sem inibições, onde se busca a diversidade de opiniões,
contribuindo para o desenvolvimento das equipes.
2.4.7 Diagrama de Dispersão
O diagrama de dispersão, normalmente é utilizado para identificar a
correlação e estabelecer associação entre dois fatores ou parâmetros, entretanto
Slack (2006) afirmam que o diagrama de dispersão apenas permite identificar a
relação entre as variações, e não necessariamente a existência de um
relacionamento de causa-efeito, para ilustrar ver o exemplo da Figura 7.
38
Figura 7 - Exemplo de diagrama de dispersão
Fonte: Berbert, 2012
Cooper e Shindler (2003) afirmam que os diagramas de dispersão são
essenciais para compreender as relações entre as variações, pois fornecem um
meio para a inspeção visual dos dados que uma lista de valores para as variáveis
não pode fornecer. Já que em um diagrama são transmitidas as direções e as
formas de relações entre as variáveis.
2.4.8 Correlação Linear
Essa medida expressa o nível ou a força do relacionamento entre duas
variáveis, geralmente expressada com r (Coeficiente de correlação) tendo seu valor
calculado entre -1 e +1 (RENDER, 2010), onde:
r = -1 indica correlação linear negativa perfeita. Os pontos (x, y) estão sobre uma
reta com coeficiente angular negativo;
r = 0 os pontos não estão correlacionados nem apresentam tendência crescente ou
decrescente;
39
r = 1 indica correlação linear positiva perfeita. Os pontos (x, y) estão sobre uma reta
com coeficiente angular positivo.
A elaboração do diagrama de dispersão, com o objetivo de observar de
forma mais eficaz a natureza do relacionamento existente entre as duas variáveis,
comumente há um interesse em conhecer a intensidade da relação linear entre
estas variáveis em termos quantitativos. (WERKEMA, 2006).
2.4.9 Regressão Linear
A Regressão Linear Simples é uma técnica utilizada com o propósito de
determinar modelos a partir de amostras, para deduções de valores futuros. É
denominada linear, devido ao modelo apresentar uma variável dependente com uma
variação, que pode crescer ou decrescer em relação a uma taxa constante e
simples, por estar na dependência de apenas uma variável (ARAUJO, 2009).
O cálculo da Regressão Linear gera o coeficiente de determinação da
amostra (R²), o qual determina o grau de ajustamento da reta de regressão aos
dados em observação através de uma equação (1), demostrando a proporção da
variação total da variável dependente (y) explicada pela variação da variável
independente (x), onde β0 é o intercepto ou termo independente, os βn são os
coeficientes dos preditores e os Xn, as variáveis dependentes ou preditores
(CORRAR; THEÓPHILO, 2004).
Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βnXn (1)
A estatística de teste é estabelecida de forma que, caso a hipótese nula
seja verdadeira, a estatística de teste será uma variável aleatória derivada de uma
distribuição conhecida. Após analisar a estatística de teste, deve-se questionar se é
possível aceitar que este valor da estatística de teste provenha da distribuição. Se
constatarmos que tal valor é inaceitável, responde-se que a hipótese deve ser
rejeitada. A hipótese que desejamos testar é chamada hipótese nula (ou H0), e a
hipótese que afirma que a hipótese nula é falsa é chamada hipótese alternativa.
(DOWNING & CLARK, 2011).
40
Segundo Larson & Farber (2010), o teste de hipótese pode ser usado
para verificar se o coeficiente de correlação da amostra gera evidências suficientes
para determinar se o coeficiente de uma população é relevante.
Se a hipótese nula for rejeitada, pode-se dizer com um elevado grau de
certeza que ela não é verdadeira. Geralmente, costuma-se planejar o teste com a
probabilidade de 5% de rejeitarmos a hipótese quando ela é verdadeira. Entretanto,
caso decida-se aceitar a hipótese, isto não significa que ela seja verdadeira, mas
sim, que não há evidência suficiente para rejeitá-la (LARSON & FARBER, 2010).
Após feito um teste de hipóteses, gera-se o valor p, que representa a
probabilidade de obter-se uma amostra, no mínimo, tão extrema quanto a amostra
dada (supondo-se verdadeira a hipótese nula). Caso o valor p seja muito pequeno
se tornando menor do que o nível de significância (5%), então deve-se rejeitar a
hipótese nula, ou seja, um valor menor de p aumenta sua confiança em favor da
rejeição (DOWNING & CLARK, 2011).
Análise de variância (ANOVA) é uma análise estatística utilizada para
determinar se as amostras de dois ou mais grupos surgem de populações com
médias iguais. A análise de variância aplica uma medida dependente, de modo que
a análise multivariada de variância compara amostras com base em duas ou mais
variáveis dependentes. (HAIR et. al, 1998).
A estatística F na análise de regressão, é uma estatística que testa a
hipótese nula de que não há relacionamento entre as variáveis independentes e a
variável dependente. (DOWNING & CLARK, 2011).
A estatística F da ANOVA F = variação (entre médias amostrais) /
variação (entre indivíduos dentro das amostras).
As medidas de variação no numerador e denominador de F são
chamadas de médias quadráticas, que são uma forma mais geral de uma variância
amostral. Uma variância amostral usual corresponde a uma média dos desvios
quadráticos das observações a partir de suas médias, logo se qualifica de “média
quadrática”. Nesse contexto, A estatística F testa a hipótese nula de que todas as
populações têm a mesma média (LARSON & FARBER, 2010).
Ao iniciar-se a analise de variância com um fator, deve-se determinar uma
hipótese alternativa e uma nula. Em teste de ANOVA com um fator, as hipóteses
nulas e alternativas geralmente são semelhantes as com são apresentadas a seguir:
41
H0=µ1=µ2=µ3.....=µk (todas as médias populacionais são iguais)
H1= Pelo menos uma das médias é diferente das demais.
Ao rejeitar-se a hipótese nula em uma analise de variância, deve-se
concluir que, no mínimo, uma das médias é diferente das demais.
Sem fazer
nenhuma outra analise estatística, não consegue-se determinar qual média é
diferente (LARSON & FARBER, 2010).
2.4.10 Folha de Verificação
Definido o plano de ação (5W e 2H), e implantadas as medidas, o próximo
passo é monitorar o processo, registrando dados (coletando informações) na folha
de verificação (Figura 8). Seu formato é livre, devendo, porém ser simples, de fácil
manuseio e compreensão, sendo capaz de comparar o efetivo e planejado. Esta
ferramenta, além de favorecer o monitoramento, auxilia a avaliar a eficácia das
ações corretivas adotadas (MARIANI, 2005).
Figura 8 - Exemplo de folha de verificação
Fonte: Mariani (2005)
2.5 PLANO DE AÇÃO (5W1H)
É um documento de forma organizada que identifica as ações e as
responsabilidades de quem irá executar, através de um questionamento, capaz de
orientar as diversas ações que deverão ser implementadas, tendo de se
estabelecido sempre que se determina uma possibilidade de melhoria para o futuro
42
com relação ao produto e/ou processo, sendo a metodologia 5W1H uma das
ferramentas indicadas para tal finalidade (WERKEMA, 2006).
A ferramenta 5W1H basicamente consiste em determinar as etapas e os
responsáveis pelo processo de melhoria, segundo definição de Melo (2001) assim:
 5W
What (O Que)? – O que será feito (projeto, fases, etapas, atividades).
Who (Quem)? – Quem fará? (papéis, responsáveis, áreas).
Where (Onde)? – Onde será feito? (logisticamente, fisicamente, setor, área,
processo).
When (Quando)? – Quando será feito? (tempos e prazos, datas, inicio e fim).
Why (Por que)? – Por que será feito? (Justificativas ou necessidades)
 1H
How (Como)? – Como será feito? (meios, procedimentos, técnicas, instruções).
O método não é revolucionário, mas sim uma reorganização concisa de
perguntas que devem ser feitas em qualquer processo, além disso, O método 5W2H
é usado com sucesso no melhoramento da produtividade em um ambiente de
manufatura (Ackerman, 2004).
Segundo Tillmann (2006) o uso dessa ferramenta pode ocorrer em três
fases da solução de problemas: Na ação, onde há uma pesquisa relacionada a um
problema ou processo, onde se busca aumentar o nível de informação e
conhecimento, para encontrar de forma mais veloz onde se encontra a falha; No
plano de ação, ainda na montagem do plano de ação busca-se eliminar um
problema descrevendo o que deve ser realizado e na Padronização, onde os
procedimentos que devem ser seguidos como modelo, e serão padronizados para
impedir que o problema reapareça.
43
3 APRESENTAÇÃO DA EMPRESA
A Agroindústria estudada neste trabalho é uma Agroindústria empresarial
de dendê, localizada no nordeste paraense, que começou sua produção no final dos
anos 80 quando uma colônia japonesa da região optou pelo plantio do dendê ao
invés da pimenta do reino, tendo suas primeiras colheitas entre 1989 e 1991. A
usina da Agroindústria entrou em funcionamento em julho de 1991, tendo sua
capacidade inicial de processamento de 6 tons./cachos/hora, ampliada para 12 tons
em 1994, para 15 tons. em 2001 e atualmente 30 tons./cachos/hora, segundo o site
da própria empresa.
Sua unidade de produção está estrategicamente localizada, uma vez que,
esta produção está concentrada na mesorregião do nordeste paraense, que é
responsável por 93% da quantidade do óleo de palma do Pará (IBGE, 2012), além
disso agroindústria em estudo, possui 4.000 hectares de área plantada, que
correspondem a 50% dos frutos processados, sendo os outros 50% provenientes de
produtores locais.
3.1 LINHA DE PRODUTOS
Com o beneficiamento do dendê, obtêm-se dois principais produtos: o
óleo de dendê e o de palmiste. O óleo é extraído do fruto da palmeira (polpa e
semente), da polpa do mesocarpo retira-se o óleo de palma ou dendê (conhecido no
internacionalmente como palm oil), o produto mais importante comercialmente, pois
possui alta produtividade e bom valor econômico. Sua composição possui
proporções semelhantes de ácidos graxos saturados: palmítico (44%) e esteárico
(5%) e de ácidos graxos não saturados: oléico (40%) e linoléico (10%)
(VASCONCELOS, 2010). Já da semente (amêndoa ou caroço) ,é extraído da
amêndoa (endocarpo) o óleo de palmiste, empregado na fabricação de sabonetes,
detergentes, pomadas, entre outros, e sendo conhecido no mercado internacional
como palm kernel oil ou PKO (SEAGRI, 2014). A partir do processo de extração do
óleo de palmiste, é gerado um resíduo sólido também conhecido como torta de
palmiste, que é amplamente utilizado na alimentação animal.
44
3.2 DESCRIÇÃO DO PROCESSO PRODUTIVO
O processo produtivo da empresa gera três produtos, o óleo de palma, o
óleo de palmiste e torta de palmiste. Nesta descrição, é mostrado apenas o
processo com relação à produção do óleo de palma (Figura 9).
Figura 9 - Fluxograma do processo de extração do óleo de palma
Fonte: Autor (2014)
O processo inicia-se coma entrada do cacho de fruto fresco (CFF) na
rampa de abastecimento, onde é realizada a primeira inspeção do processo,
ocorrendo a classificação dos mesmos, conforme a sua maturação e tamanho,
sendo classificados em fruto maduro amarelo, maduro laranja, duro amarelo, duro
laranja, verde, passado, fruto pequeno ou talo cumprido.
Após a classificação, o CFF é despejado em vagonetes que seguem para
o processo de Esterilização, onde o mesmo será submetido a pressão e temperatura
e tempo controlados. Esse processo tem a função de facilitar a retirada do fruto do
cacho. Após a esterilização o cacho segue,
através de um redley, para o
45
debulhador, onde ocorre o processo de desfrutificação do cacho. No processo de
Debulhamento já é gerado o primeiro subproduto do processo, o cacho vazio, que
volta para o campo, sendo utilizado como adubo para os próximos plantios.
Após a separação do cacho, o fruto segue para o digestor, onde o mesmo
será submetido a uma pressão, com o objetivo de facilitar o processo de prensagem,
rompendo as células do fruto que contém o óleo e soltando o mesocarpo da noz.
Com as células rompidas, o fruto é submetido a um processo de Prensagem, onde
ocorre a retirada do óleo de palma bruto, gerando também outros subprodutos, a
fibra (utilizada para alimentar a caldeira) e a noz (de onde será retirado no óleo de
palmiste).
Posteriormente a prensa, o óleo de palma bruto é direcionado para o
misturador, onde será introduzido vapor e ar comprimido para homogeneizá-lo. Após
essa fase, o óleo de palma bruto segue para o processo de decantação, onde será
separado em três fases: fase óleo, fase água e borra. A fase óleo é o chamado óleo
de palma clarificado (CPO), que segue para o tanque de armazenagem para ser
comercializado.
46
4 PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS
São apresentados neste capítulo, todas etapas referentes a metodologia
utilizada para elaboração do trabalho, tanto do ponto de vista teórico quanto prático.
4.1 TIPO E DELINEAMENTO DA PESQUISA
O trabalho caracteriza-se por ser uma pesquisa aplicada, que de acordo
com Cervo e Bervian (1996) “busca soluções para problemas concretos”. A
“característica fundamental está no interesse pela aplicação, utilização e
consequências práticas dos conhecimentos” (GIL, 1999). A pesquisa pode ser
classificada também como exploratória, uma vez que o objetivo da proposta é a
análise e posterior melhoria de um processo existente, tendo o pesquisador contato
com as áreas envolvidas, de modo a colher dados e elaborar a proposta base para o
trabalho. Gil (2010) esclarece que este tipo de pesquisa envolve na maioria das
vezes um levantamento bibliográfico e análise de exemplos que estimulem a
compreensão acerca do problema.
4.2 EXECUÇÃO DO PROJETO
O trabalho teve duração de 9 meses, no período de março a novembro de
2014, sendo executado em tarefas, que seguem os objetivos específicos do projeto,
sendo definidas como:
 Análise de dados para identificação do problema.
 Observação das variáveis que poderiam ser as causas do problema.
 Observação das variáveis para determinar a possível correlação entre
causa e efeitos.
 Determinar um plano de ação para melhoria do problema.
As tarefas supracitadas estão alinhadas com a etapa “P” (Plan) do ciclo
PDCA de melhorias: Identificação do problema; Observação; Análise do Processo e
Plano de Ação.
47
Na identificação do problema, foi definido com clareza o problema e
reconhecida a sua importância, através da quantificação das perdas no setor de
debulhamento, esses dados foram plotados em um gráfico. Na fase de observação,
as características específicas do problema foram investigadas com uma visão
sistêmica, por meio de gráficos que representavam a variação e quantificação das
perdas.
Depois de levantados os dados e feita observação das características dos
mesmos, iniciou na fase de análise dos dados, para buscar as causas fundamentais
do problema, onde foi utilizado um diagrama de causa e efeito para definir as
principais causas do problemas, que foram: a qualidade dos fruto que são
processados e o tempo de operação do esterilizador.
Esse diagrama foi gerado a partir de um brainstorming com a equipe do
controle de qualidade da empresa, servindo de base para a coleta de dados para
análise estatística, nas quais foram realizadas avaliações como Correlação Linear,
Regressão Múltipla, Teste de hipótese e Analise de Variância (ANOVA).
Como resultado da etapa “P” do Ciclo PDCA, foi gerado um plano de ação
subsidiado pelas etapas anteriores já citadas. Este plano de ação, tem por objetivo
bloquear as causas fundamentais dos problemas que foram determinados na fase
de análise de dados.
4.3 PROCEDIMENTOS DE COLETAS DE DADOS
Para a fase de identificação do problema, foram utilizados instrumentos
de coleta de dados: entrevistas com os responsáveis pela empresa, bem como com
os
funcionários
operacionais
para
conhecimento
de
etapa
produtiva
do
debulhamento dos cachos do dendê, entre outras informações que foram pertinentes
ao objetivo do projeto, além de pesquisa documental sobre o assunto, também foi
levantado o histórico de perdas no setor, gerado através das planilhas de inspeção
do processo.
Para a fase de observação, foram levantados dados sobre os aspectos
produtivos. Além de dados relacionados ao histórico da fase do debulhamento, para
a identificação da quantidade de cachos que não cumpriam a meta especificada pela
empresa, e a frequência em que essa situação ocorre, onde também foram
utilizadas as planilhas de inspeção.
48
Na fase de análise, foram feitas reuniões com a equipe de controle de
qualidade e, como resultados dessas reuniões, foi gerado um digrama de causa e
efeito, que apontou as duas prováveis causas do problema, a Qualidade dos frutos e
o Tempo de operação do esterilizador. Os dados referentes à qualidade dos frutos
foram obtidos por meio de listas verificações, realizadas quando há entrada de
carregamento de frutos na empresa. já os dados de tempo de operação do
esterilizador foram obtidos pormeio dos relatórios diários de operação da fábrica.
Os sujeitos da pesquisa foram a equipe de controle de qualidade da
empresa, que atuam com responsáveis pelos parâmetros de qualidade.
4.4 ORGANIZAÇÃO E ANÁLISE DOS DADOS
O estudo foi desenvolvido por meio da elaboração de uma análise das
não conformidades do cacho vazio (um dos outputs do processo do óleo de palma),
juntamente com suas causas e frequências, a partir das ferramentas da qualidade,
com a finalidade de buscar a raiz dos problemas e elaborar propostas de melhoria
para a solução dos problemas identificados. Dessa forma, os dados foram
organizados em gráficos, quadros e tabelas que permitiram a análise das
deficiências e das oportunidades de melhoria identificadas.
Para a análise de dados históricos, como quantidades de itens fora meta
ao longo dos últimos anos, foi utilizado um gráfico. Para melhor observação do
comportamento das variáveis estudadas usou-se o diagrama de dispersão e como
ferramenta para determinar as possíveis causas do problema, foi aplicado o
diagrama de Ishikawa. A partir dessas e outras ferramentas, foram relacionados os
resultados alcançados com o objetivo geral e com os questionamentos que foram
levantados no desenvolvimento do trabalho.
49
5 RESULTADOS
Neste capítulo são apresentados os resultados do trabalho, que são
distribuídos conforme as etapas do MASP, sendo divididos em Identificação do
Problema, Observação, Análise e Plano de Ação. Fases essas que correspondem a
etapa P do Ciclo PDCA.
5.1 IDENTIFICACÃO DO PROBLEMA
A empresa possui relatórios que apresentam quantidade de frutos que
permanecem no cacho após a fase de debulhamento. Esses relatórios são
disponibilizados diariamente para o conhecimento da Diretoria da empresa e chefia
industrial. Baseado neste histórico, tomou-se a decisão de implementar um plano e
acompanhar o setor de Debulhamento dos cachos, uma vez que em todos os meses
verificados, existiriam itens fora da meta.
Para se ter uma visão ampla do setor, foi necessário fazer um
levantamento das perdas totais, com a intenção de verificar em quais meses a
quantidade de frutos que permaneceu no cacho ultrapassou a meta da empresa
(0,2%). Esse levantamento baseadou-se nos dados do período entre Janeiro de
2011 até Julho de 2014, sendo o equivalente a 43 meses.
.
Gráfico 1- Perdas do processo no setor de debulhamento
Fonte: Autores (2014)
50
Diante do Gráfico 1 ficou evidente que em vários períodos, as perdas
estão acima da meta da empresa. Pode-se observar também que há uma
sazonalidade quanto aos aumentos de frutos aderidos, apresentando períodos de
pico durante a safra da Palma de Óleo (Setembro a Fevereiro). A partir desse
resultado foi definido que o objetivo escolhido foi estudo do setor de debulhamento,
pois neste setor há perdas fora do limite tolerável pela empresa.
5.2 OBSERVAÇÃO
Com a análise dos dados disponibilizados pela empresa, obteve-se que,
em média 31% dos dias do mês, não atendem à expectativa da empresa, com
relação às perdas de frutos no cacho vazio. Estes frutos são coletados após a fase
de Debulhamento, onde são retirados os que permanecem aderidos ao cacho vazio.
Após esta coleta, é feita a relação, em porcentagem, de quanto esses frutos que
permaneceram aderidos representam em relação ao peso médio de um cacho de
dendê (16 Quilogramas). A meta da empresa é que essa porcentagem seja 0,2%, ou
seja, o cacho após o debulhamento deve conter no máximo 32g. Porém, no período
de safra isso dificilmente vinha ocorrendo, como pode ser visto nos Gráficos 2,3 e 4,
que apresentam dados das safras 2011/2012, 2012/2013 e 2013/2014.
Gráfico 2 – Percentual de frutos aderidos aos cachos após o debulhamento (safra 2011/2012)
Fonte: Autores (2014)
51
Gráfico 3 - Percentual de frutos aderidos aos cachos após o debulhamento (safra 2012/2013)
Fonte: Autores (2014)
Gráfico 4 - Percentual de frutos aderidos aos cachos após o debulhamento (safra 2013/2014)
Fonte: Autores (2014)
A partir do levantamento, foi feita a mensuração das perdas efetivas do
processo de debulhamento, ou seja, as porcentagens foram convertidas em valores
absolutos de frutos que não eram retirados do cacho vazio. Esses valores
corresponderam, nas três ultimas safras, a 893,74 toneladas de frutos. Com isso a
empresa deixou de produzir 187,7 toneladas de óleo de palma, o que representou
R$ 375.370,00 a menos no faturamento da empresa. Quanto ao período de
entressafra dos anos de 2012 e 2013, a quantidade da perda de frutos foi de 191,2
52
toneladas, o que equivale a aproximadamente 40 toneladas de óleo de palma, o que
representando cerca de R$ 80.000,00 a menos no faturamento da empresa.
Chama a atenção o período da Safra 2011/2012, onde a média de cachos
fora da meta foi de 54%, sendo que a média mensal entre o mês de janeiro de 2011
e o mês de julho de 2014 foi de 31%. Além disso, essa safra foi responsável por
467,8 toneladas de frutos perdidos, cerca de 52% das perdas em cachos de óleo de
palma, considerando os períodos de safras dos últimos 3 anos, o que representa
aproximadamente R$ 196.000,00. Por motivo de ajustes que foram feitos no
Debulhador, além da troca do mesmo no período, todos os dados do ano de 2011 e
os meses de janeiro e fevereiro do ano de 2012 (período que corresponde ainda a
safra de 2011/2012) foram desconsiderados, uma vez que não representam o
padrão dos outros meses (incluindo safra e entressafra).
O padrão notado nas outras safras e entressafras apontou que as
quantidades de cachos fora da meta têm seus picos entre os meses de setembro e
outubro (período em que se inicia a safra), tendo quedas no mês de novembro e
outro aumento no mês de dezembro.
5.3 ANÁLISE
Após identificado o problema a ser estudado, foi realizado Brainstorming
com a equipe de controle de qualidade da empresa foco do estudo, a fim de definir
as causas prováveis para o problema. A partir destas reuniões, foi elaborado um
digrama de Ishikawa, para melhor organização das possíveis causas, que seguem
na Figura 10.
53
Figura 10 - Diagrama de Ishikawa das possíveis causas do problema
Fonte: Autores (2014)
Depois de feito o diagrama, foram apontadas pela equipe de qualidade,
as duas principais causas prováveis para o problema. A saber : Redução do tempo
de operação do esterilizador e qualidade do fruto. Após de identificadas as possíveis
causas dos problemas, foram levantados dados acerca dos mesmos, sendo no
primeiro momento, quantificadas as entradas de frutos na empresa e segmentados
em frutos maduros, duros, verdes e pequenos. Os frutos maduros são frutos ideais
para o processo, pois rendem maior quantidade de óleo e se desprendem melhor do
cacho, já os demais frutos representam menores quantidades de óleo e maior
dificuldade de debulhação.
Os dados levantados foram plotados em um gráfico onde foram
determinadas as porcentagens de cada tipo de fruto que entrou na empresa, no
período de janeiro de 2014 a abril de 2014, tais informações podem ser observadas
no Gráfico 5.
54
Gráfico 5 - Proporção da qualidade dos frutos que entram na empresa
Fonte: Autores (2014)
No Gráfico 5 acima é mostrada a proporção entre os frutos, onde para
melhor eficiência do processo deveria apresentar diferença maior entre frutos
maduros e o restantes tipos de frutos, essa diferença é de somente 2%, sendo que
51% corresponde aos frutos maduros e 49% ao restante dos frutos, ou seja, dos
frutos que entram na empresa, apenas metade são de frutos ideais para o processo.
No segundo momento, foram coletados dados referentes ao tempo de
operação do esterilizador, que tem como finalidade inativar enzimas que provocam
acidez e facilitar o desprendimento dos frutos dos cachos. No esterilizador, os
cachos passam por tratamento térmico, onde são cozidos sob pressão de 3 kg/cm2,
por aproximadamente 80 minutos, a uma temperatura de, mais ou menos,135ºC. A
presunção é de que quanto mais tempo for reservado para o cozimento dos cachos,
mais fácil será para o desprendimento dos frutos.
A partir de levantadas as principais causas, partiu-se para uma análise
estatística dos dados, esta análise foi feita baseada em dados já coletados na
empresa, referentes ao período de março de 2012 a abril de 2014 (valores
referentes ao período da safra 2011/2012 foram desconsiderados), visando obter-se
um horizonte de tempo confiável para estudo.
55
Para a observação dados foi necessário a utilização de ferramentas
estatísticas ,para validação da análise dos dados que este trabalho se propôs a
fazer. Foi utilizada a correlação linear para medir a relação entre as perdas e
qualidade dos frutos (Gráfico 6) e, perdas e tempo de operação do esterilizador
(Gráfico 7), onde o coeficiente de correlação (r) para perdas e qualidade dos frutos
foi de 0,75 (indicando assim um forte correlação positiva) e para perdas e tempo de
operação do esterilizador foi de -0,07 (indicando uma fraca correlação negativa).
Entretanto, na análise de regressão linear, o fator de explicação (R²) não
apontou um bom resultado, o que é perfeitamente aceitável, pois estão sendo
trabalhado dados reais, onde vários fatores influenciam no problema.
Gráfico 6 - Correlação entre perdas e qualidade dos frutos
Fonte: Autores (2014)
56
Gráfico 7 - Correlação entre perdas e o tempo de operação do debulhador
Fonte: Autores (2014)
Além da já mencionada correlação simples, foi realizada também uma
regressão múltipla com o tempo de operação do esterilizador e a qualidade dos
frutos, em detrimento das perdas no setor de debulhamento.
A Tabela 2 mostra os valores das perdas e das duas causas indicadas:
Tempo de operação do esterilizador e qualidade dos frutos, trabalhados no Excel
para a análise de regressão.
Nesta análise, foram definidas duas hipóteses para teste: Hipótese nula
(H0) - Não há relação, e a Hipótese alternativa (H1) - Há relação.
Observando a Tabela 2, verifica-se que as causas trabalhadas
conjuntamente na ANOVA influenciam o problema, pois o F de significância é inferior
a 0,05, assim rejeita-se com um nível de confiança de 95% a Hipótese nula, ou seja,
a qualidade e o tempo de operação, atuando em conjunto, exercem influência sobre
o problema principal.
Através do valor de P, que representa o nível de significância com a
qual se aceita a hipótese nula do regressor, no modelo, como valor P < 0,05, rejeitase a hipótese nula do regressor ao nível de 5%, ou seja, quando o valor P possui um
número inferior a 0,05 ele é significativo. Portanto, consta-se que, somente a
qualidade dos frutos tem influência sobre as perdas, sendo apenas esta causa
levada em consideração na elaboração do plano de ação.
57
Tabela 2 - Análise de regressão
ANOVA
Interseção
ENTRADA
T.OPERAÇÃO
F de
significação
0,0000397
valor-P
0,346695173
0,00000881
0,265538310
Autores (2014)
5.4 PLANO DE AÇÃO
Com o resultado já finalizado, conclui-se, assim, as três primeiras fases
do MASP (Identificação do problema, Observação e Análise) e chega-se a quarta
etapa, o Plano de Ação, elaborado com objetivo de atingir especificamente as
principais origens do problema da qualidade dos frutos que são processados na
empresa.
Quadro 2 - Plano de ação
Plano de Ação
Meta: Reduzir a entrada de frutos não maduros no processo produtivo.
Item O que?
Quando? Onde?
Por que?
Quem fará? Como?
1
Estabelecer um
padrão de
qualidade para os
fornecedores
quanto ao
recebimento dos
frutos
2
Definir metas de
redução das
entradas de frutos
não maduros
6 meses
C. de Qualidade
3
Promover
capacitação de
fornecedores
6 meses
Setor Rural
4
5
1 mês
Planejamento
Acompanhamento
do fornecedor na Mensalmente
Setor Rural
lavoura
Controlar a
entrada de frutos
Diariamente Rampa de Recebimento
através dos novos
padrões
Para exercer
controle quanto
a entradas dos
frutos
Para que seja
reduzida
gradativamente
a entrada de
frutos não
maduros
Para padronizar
os frutos que
entram na
empresa no que
diz respeito a
maturação
Verificar se o
item 3 está
tendo sucesso.
Para exercer
controle de
qualidade
Gerente
Criando um quadro
com as metas quanto a
qualidade e divulgando
para cada fornecedor
Gerencia
Industrial
Alinhar com o
planejamento da
empresa
Agrônomo da
empresa
Cursos, Manuais e
Apostilas
Agrônomo da
empresa
Visitas técnicas
Colaboradores
da Rampa
Amostragem das cargas
58
Plano de Ação
Meta: Reduzir a entrada de frutos não maduros no processo produtivo.
Item O que?
Quando? Onde?
Por que?
Quem fará? Como?
6
Estudar formas de
penalizar
fornecedores que
ultrapassarem os
índices propostos
1 mês
Gerência
Para
conscientizar
fornecedores
quanto aos
padrões de
qualidade da
empresa
Alta Gerência
Reunião com os
fornecedores
Fonte: Autores (2014)
Como pode ser observado no Quadro 3, o item 1 corresponde a
determinação do padrão de qualidade para entrada dos frutos, tendo em vista o
melhor controle de entrada de frutos não maduros, optou-se por um medida a curto
prazo (um mês), uma vez que este trabalho gera subsídios para o estabelecimento
do padrão, e a implantação foi delegada ao setor de planejamento, pois é neste
setor que são tomadas as decisões a nível operacional.
O item 2 aborda uma medida para redução dos índices de frutos não
maduros que entram no processo e, por se tratar de algo quem ocorre em
consonância com o item 3, optou-se por adotar por um horizonte de tempo de médio
prazo, sendo controle de qualidade será responsável por essa medida, uma vez que,
é neste setor, que é feito o controle de entrada de frutos.
Como as análises feitas apontaram para a qualidade dos frutos, o item 3
propõe a capacitação dos produtores que fornecem para a empresa foco do estudo.
Com isso, a mesma poderá alinhar seus fornecedores, aos seus padrões de
qualidade, e como há um número significativo de fornecedores, optou-se por um
período de 6 meses para que haja a implementação desta medida. O setor
responsável pela mesma será o setor rural, tendo em vista que, a organização está
dividida em dois segmentos, Rural e Industrial, pois é neste que se encontram os
agrônomos e técnicos rurais capacitados para o treinamento.
Após promover a capacitação dos fornecedores, a empresa deve
acompanhar se as medidas que foram propostas estão sendo aplicadas, como
propõe o item 4 do plano de ação. Este acompanhamento deverá ocorrer
mensalmente para que haja melhor controle, e deve ser feito pelo setor rural
empresa, onde há pessoal capacitado para esta medida.
A empresa deverá controlar a entrada dos frutos como propõe o item 5,
baseado no que será definido no item 1 e, como há entrada de frutos em
59
praticamente todos os dias este controle deverá ser diário, e deverá ser feito no local
de recebimento, no caso a rampa de recebimento.
A organização deverá adotar também penalidades, como propõe o item 6,
para produtores que mesmo com a capacitação não atendam os novos padrões da
empresa. Esta punição deverá ocorrer ao final do mês no qual o fornecedor entregou
alguma carga abaixo dos padrões aceitáveis, e como a alta gerencia é responsável
pela gestão dos fornecedores, esta será responsável por enviar o comunicado de
punição.
A partir das análises estatísticas realizadas, foram estipuladas as
reduções das perdas com a implementação do plano de ação, como pode ser
observado na Tabela 3.
Tabela 3 - Projeção de redução de perdas
Porcentagem
%
49
40
30
25
20
10
5
Entrada
(Kg)
10.584.000,00
8.640.000,00
6.480.000,00
5.400.000,00
4.320.000,00
2.160.000,00
1.080.000,00
Perdas/Mês
(kg)
78.999,40
63.253,00
45.757,00
37.009,00
28.261,00
10.765,00
2.017,00
Meta
(kg)
43200
43200
43200
43200
43200
43200
43200
Fonte: Autores (2014)
Com base na regressão linear, estimou-se o quanto a empresa foco do
estudo deixaria de perder com a aplicação dos planos de ação. A Tabela 3 foi
idealizada com base na capacidade atual da empresa, que é de 720 Ton./dia e as
projeções foram feitas baseados nos coeficientes gerados na regressão múltipla, e a
equação utilizada está contida no Gráfico 6.
Sendo assim, observou-se que para que a meta seja atingida, a
porcentagem de frutos não maduros tem que ser de no máximo 25%, ou seja, o
padrão ideal para se atingir a meta é ter 75% dos frutos processados maduros.
60
5.4.1 Cronograma do Plano de Ação
O Cronograma (Quadro 3) é uma ferramenta para se determinar o
período de execução das tarefas, de acordo com a coluna “Quando?” no Plano de
Ação. Nota-se que existem tarefas no quadro que deverão se tornar rotineiras
quanto à sua aplicação, e conforme a execução ou não dessas tarefas, a
atualização do cronograma conforme a legenda, se torna um meio de
acompanhamento da implantação do plano de ação.
Quadro 3 - Cronograma do plano de ação
CRONOGRAMA DO PLANO DE AÇÃO
1
2
3
4
5
6
Estabelecer um padrão de qualidade para os fornecedores quanto ao recebimento dos frutos.
Definir metas de redução das entradas de frutos não maduros.
Estudar formas de punição dos fornecedores que ultrapassarem os índices propostos.
Controlar a entrada de frutos através dos novos padrões.
Acompanhamento do fornecedor na lavoura.
Promover capacitação de fornecedores.
Planejado
Realizado
Pendente
Fonte: Autores (2014)
MESES PARA EXECUÇÃO
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
61
6 CONSIDERAÇÕES FINAIS
Tomando como base o que foi descrito nesse trabalho, observa-se que
o MASP é uma ferramenta eficiente e de simples aplicação, e que produz ótimos
resultados no que tange a análise e solução de problemas, e no que se propôs o
trabalho, o objetivo foi alcançado, uma vez que, a ferramenta contemplou as
expectativas, indicando as melhores alternativas para solucionar o problema em
questão e foi possível propor melhorias. Porém, quando se aplica em um ambiente
real, surgem algumas dificuldades, por exemplo, a influência de mais de uma
variável no problema, como foi apresentado neste trabalho. Isso pode ser agravado,
ou não, dependendo do porte da empresa ou dos números de variáveis associadas
ao problema foco do estudo.
Ao surgir um problema, muitas vezes, pode ser dificultoso a
implementação de ações para extingui-lo ou minimizá-lo. Por isso, metodologias,
como o MASP, devem ser difundidas e utilizadas nas empresas, pois seu caráter
prático e simples, o torna de grande auxílio na solução de problemas. Somente com
a constância do uso MASP ele virará rotina e, com isso, gerará processos eficientes,
e, por consequência, produtos e serviços com qualidade.
A empresa foco do estudo ainda adota um modelo de gestão
centralizada, porém, há um processo de transição para um modelo mais estratégico
e eficiente. Com isso, práticas, como a que foi proposta neste trabalho, são
importantes, pois buscam implementar ações que melhoram cada vez mais seu
processo, tendo em vista que o mercado no qual a empresa se insere está cada vez
mais competitivo, principalmente com programas de incentivo do governo e com
entradas de novos concorrentes.
Vale salientar que a empresa foi muito solícita no fornecimento dos
dados, não oferecendo nenhuma barreira para sua coleta, o que mostra a vontade
de melhorar cada vez mais. A dificuldade encontrada foi na precisão dos dados, pois
a rotina de um trabalho repetitivo e cansativo em um ambiente não muito
ergonomicamente favorável, e também o fato da empresa trabalhar em regime de 24
horas produção, pode levar ao aumento da imprecisão de indicadores do processo.
Outro fator é a imprecisão dos instrumentos usados para medir estes indicadores,
por isso este ponto foi alvo de ações propostas por este trabalho, como a
automatização do controle do tempo esterilização dos CFF.
62
A utilização do método foi satisfatória, pois as suposições que eram
feitas empiricamente na empresa foram embasadas através de ferramentas da
qualidade e por métodos estatísticos, como a regressão linear múltipla. A análise
estatística reforçou ainda mais a inferência feita por este trabalho, e sem ela o
mesmo não teria tanta validade.
A sugestão para trabalhos futuros é verificação das outras perdas no
processo, pois o estudo abrangeu apenas umas delas, além disso, realizar as
etapas subsequentes do MASP. Vale destacar que este setor vem em amplo
crescimento e tendo o estado do Pará como maior produtor. Sendo assim,
necessita-se cada vez mais de trabalhos que visem aumentar produtividade das
fábricas de extração de óleo de palma, analisar indicadores que não foram possíveis
avaliar no trabalho, como tempo de residência do debulhador.
Outro ponto que pode ser abordado por trabalhos futuros é setor de
Óleo de palmiste, tendo vista que este trabalho se propôs a estudar somente o setor
de óleo de palma. Além do estudo dos resíduos gerados pelo processo, já que
possuem potencial de utilização como fertilizantes.
63
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Núcleo Universitário de Castanhal
Curso de Graduação em Engenharia de Produção
Rua Pedro Porpino, nº 1181 – Salgadinho
68745-000 Castanhal – PA
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