HTML

ePub

PDF

Introdução

As metodologias voltadas à melhoria de processos como o Seis Sigma, tem motivado substanciais mudanças no sistema de produção. As empresas buscam elevar os índices de desempenho no que diz respeito à qualidade e a produtividade, devido às exigências do consumidor e do mercado. A velocidade das informações e as novas tecnologias estabeleceram um ambiente globalizado de alta concorrência, em que preço e prazo devem ser atendidos (Vilaça & Oliveira, 2011).

As metodologias voltadas à melhoria de processos como o Seis Sigma, tem motivado substanciais mudanças no sistema de produção. As empresas buscam elevar os índices de desempenho no que diz respeito à qualidade e a produtividade, devido às exigências do consumidor e do mercado. A velocidade das informações e as novas tecnologias estabeleceram um ambiente globalizado de alta concorrência, em que preço e prazo devem ser atendidos (Vilaça & Oliveira, 2011).

A técnica Seis Sigma tem se destacado nas grandes empresas nos ambientes produtivos. Redução da variação, medição, coleta de dados, foco em processos e satisfação de cliente são valiosas premissas do Seis Sigma (Santos & Martins, 2008).

Para Gomes et al. (2017) a técnica Seis Sigma tem como objetivo principal a redução da variabilidade de um processo, resultando na redução de custos e melhoria da qualidade. O controle das variáveis envolvidas no processo de produção é fundamental para atender os requisitos dos clientes e aumentar a eficiência operacional. Muitas vezes os desperdícios nos sistemas produtivos não são identificados facilmente, necessitando de acompanhamento e controle de produção para aumentar a estabilidade.

Segundo Juran & Gryna (1992), todos os processos exibem variabilidade, ou seja, quanto maior for à variabilidade, maior será o descontrole em relação aos resultados produzidos e os resultados desejados.

Em um ambiente competitivo, a melhoria contínua do processo possibilita monitorar, controlar e melhorar os processos produtivos, sempre que for detectado algum problema. Se houver um caráter preventivo, estas ações contribuem para minimizar as perdas e aumentar a produtividade (Bortolotti, et al. 2009).

A técnica Seis Sigma possibilita analisar o comportamento do processo ao longo do tempo através da abordagem estatística, identificando as causas de variabilidade dos processos, servindo de base para decisões e ações corretivas de controle e estabilidade da qualidade, reduzindo os custos de produção, evitando desperdícios e elevando a eficiência (Santos & Martins, 2008).

No caso do processo industrial de produção de conserva, observa-se uma grande variabilidade no processo de pesagem, ocorrendo mesmo com cuidadosa seleção dos produtos que visa garantir a uniformização quanto ao formato, tamanho e peso, durante todas as etapas de produção (Maldonade, 2009).

Portanto, este trabalho busca apresentar como a utilização da técnica Seis Sigma pode contribuir para redução de variabilidade dos processos produtivos e consequentemente na redução do desperdício de matéria prima.

1 Revisão bibliográfica

Esta seção apresentará fundamentos do Seis Sigma, controle estatístico de processo, capacidade de processo e diagrama de causa para a avaliação da qualidade do processo produtivo de produtos em conserva.

1.1 Abordagem estatística e Seis Sigma

A aplicação da abordagem estatística no contexto da gestão da qualidade em indústrias de alimentos de médio e grande porte começa a ser mais valorizada pela relevância de seus benefícios assim como já ocorre em outros setores da indústria (Santos & Antonelli, 2011).

O uso de estatística, suas ferramentas e técnicas, são utilizadas nos ambientes de manufatura com a abordagem da técnica Seis Sigma. Em linhas gerais, o Seis Sigma vale-se de uma sistematização na qual as decisões se baseiam em dados, fatos concretos, e na aplicação de uma visão mais holística de solução de problemas e tomada de decisão decorrente do pensamento estatístico (SenapatI, 2004; Tjahjono et al. 2010; Santos & Martins, 2008).

Segundo Ariete et al. (2016) o Seis Sigma representa uma iniciativa que visa a melhorar os processos e produtos existentes, criar novos processos e produtos robustos buscando a satisfação de clientes e acionistas. Esta metodologia requer mudança cultural na organização.

A metodologia Seis Sigma é composta de um conjunto amplo de ferramentas e técnicas para melhoria da qualidade. Nos quais o ciclo DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control) é utilizado como um guia para profissionais especialistas atenderem às metas pré-estabelecidas pela empresa (Pande et al. 2000).

Segundo Antony et al. (2005), as ferramentas e técnicas estatísticas mais usadas pelas empresas pequenas e Médias são os, gráficos de controle, gráfico de Pareto, histograma, análise de capacidade do processo, ANOVA, entre outras.

Uma estratégia de uma melhoria do processo de negócio que possibilita a obtenção de resultados relevantes em custo, qualidade e tempo, através da redução de falhas, taxas de não conformidades, retrabalho e desperdício, dando impulso a uma ideia mais unificada de melhoria contínua (Arnheiter & Maleyeff, 2005; Kumar et al. 2006; Bendell, 2006).

1.2 Controle Estatístico do Processo

A qualidade é avaliada pelo consumidor final. Os desempenhos dos produtos dependem das propriedades dos materiais, dimensões e aspectos estéticos. Do ponto de vista do fabricante, o controle das especificações técnicas do produto deve garantir as tolerâncias fixadas e as normas de inspeção sobre as quais incide um controle efetivo (Montgomery, 2004).

As Cartas de Controle são um tipo de gráfico, comumente utilizado para o acompanhamento durante um processo, determinam uma faixa chamada de tolerância limitada pela linha superior (limite superior de controle) e uma linha inferior (limite inferior de controle) e uma linha média do processo (limite central), que foram estatisticamente determinadas. A amostras são extraídas durante o processo, supõe-se distribuição normal das características da qualidade. O objetivo é verificar se o processo está sob controle. Este controle é feito através do gráfico de dois tipos de cartas, controle por variáveis e controle e controle por atributos.

Os gráficos tradicionais usados para controle por variáveis são, X (média aritmética), R (amplitude) e S (desvio-padrão), além dos gráficos para valores individuais. Os gráficos usados para controle de atributos são, gráficos p (proporção de unidades defeituosas), np (quantidade de unidades defeituosas em amostras de tamanho n), c (quantidade de defeitos por unidade de amostras de tamanho n) e u (quantidade de defeitos por unidade de amostras de tamanho variável).

Se algum ponto estiver fora dos limites de controle, causas especiais de variação podem estar presentes. Sabe-se que pontos além dos limites de controle são raros, então, presume-se que uma causa especial ocorreu devido à existência destes valores extremos. Estas causas deverão ser identificadas e corrigidas. Depois de corrigidas, novos limites devem ser calculados. Este processo deverá ser repetido até que nenhum padrão de não aleatoriedade seja encontrado. Neste momento, considera-se que o processo atingiu o estado de controle (Montgomery, 2004).

De acordo com Pedrini e Caten (2008, p.12) para verificar se o processo está sob controle estatístico existem 8 regras para a detecção de pontos fora de controle:

· Regra 1 – Um qualquer ponto fora dos limites de controlo (limites).

· Regra 2 – Nove pontos consecutivos de um mesmo lado da linha central.

· Regra 3 – Seis pontos consecutivos em sentido ascendente ou descendente.

· Regra 4– Catorze pontos crescendo e decrescendo alternadamente.

· Regra 5 – Dois de três pontos consecutivos na zona A, do mesmo lado da linha central.

· Regra 6 – Quatro de cinco pontos consecutivos na zona B ou A, do mesmo lado da linha central.

· Regra 7 – Quinze pontos consecutivos na zona C.

· Regra 8 – Oito pontos de ambos os lados da linha central, sem nenhum na zona C.

A técnica de controle estatístico de processo é uma ferramenta que permite a visualização de anomalias no processo nas empresas, quando utilizada a técnica do Seis Sigma apresenta grande potencial na otimização de processo de tratamento de resíduos da agroindústria (Silva et al. 2014).

Em estudo realizado por Saldanha et al. (2015) apresenta o uso do controle estatístico do processo em uma indústria química. Com início na medição do processo realizada com a coleta dos dados, feita através da pesagem dos produtos em uma balança eletrônica de precisão durante 3 dias, e formação de subgrupos de 10 unidades a cada 60 minutos, totalizando 240 amostras. Para análise dos dados, foram usados o histograma e a carta de controle das médias e amplitudes, além da análise de capacidade do processo através dos índices de Cp e Cpk. A operação inadequada do sistema de alimentação da máquina é apontada como sendo principal causa de variabilidade do processo, o que por consequência gera unidades fora do peso especificado.

1.3 Avaliação da Capacidade do Processo

Segundo Montgomery (2004), a capacidade do processo permite verificar se o processo atende às especificações de projeto, ou seja, tem o objetivo de diagnosticar se os processos são capazes de satisfazer os requisitos dos clientes. Os índices de capacidade Cp (índice de capacidade potencial) e o CpK (índice de capacidade efetiva), predizem o processamento e quantificação de informações para avaliar se o processo é capaz de gerar produtos possam atender as especificações provenientes dos clientes externos e internos. O Cp leva em consideração a dispersão das especificações em relação à dispersão seis sigmas do processo. Já o Cpk, é a razão da capacidade do processo para o limite de especificação mais próximo da média. De maneira geral, se o Cp=Cpk o processo está centrado na média das especificações, porém se o Cpk

De acordo com Oliveira et al. (2011), para utilizar a capacidade do processo é necessário que o processo esteja sob o controle estatístico e que a variável em estudo possua distribuição próxima da normal.

1.4 Diagrama de Causa e Efeito

O diagrama de causa e efeito, tem com finalidade de apresentação visual das possíveis causas, e a relação das mesmas com o problema. É uma ferramenta que apresenta a relação existente entre o efeito e as causas do processo que podem prejudicar o resultado considerado.

O diagrama é representado por “6 M”, onde cada item é especificado em uma espinha e o problema na primeira extremidade. Cabe ao grupo de estudo a melhor maneira para averiguar cada (Werkema, 1995). O “6 M” pode ser descrito da seguinte maneira:

· Método: procedimentos, instruções e manuais de trabalho;

· Mão de obra: treinamentos, motivações e habilidade;

· Máquina: manutenções, condições inseguras e manuseio;

· Meio ambiente: poluição, clima, layout industrial, relação interpessoais;

· Materiais: fornecedores, especificações;

· Medidas: instrumentos, calibração, verificação.

O diagrama tem por função expandir o leque de informações sobre o problema e aumentar a probabilidade de uma correta identificação das principais causas para que estas possam ser atacadas através da geração de um plano de ações. Essa abertura deve ser a mais ampla possível e ser desenvolvida com a participação de uma equipe multifuncional tenham grande envolvimento e pleno conhecimento sobre o processo e o problema ocorrente.

2 Método de pesquisa

Este artigo apresenta o estudo de caso aplicado em uma empresa privada de pequeno porte do ramo alimentício. Essa seção encontra-se dividida nos tópicos Materiais e Métodos, critérios considerados para descrição do processo de produção de produtos em conserva.

2.1 Materiais

O desenvolvimento do trabalho realizado em uma empresa que produz legumes em conserva. Para melhor entendimento do fluxo produtivo foi desenvolvido o fluxograma esquemático do processo, iniciando no recebimento matéria prima até a armazenagem produto acabado.

A

A seguir são descritas as principais etapas da produção dos produtos em conserva para as análises do comportamento do processo:

· Seleção: neste processo é recebido a matéria-prima, é realizada para garantir a qualidade do legume que será envasado, principalmente quanto à cor, defeitos, tamanhos, impurezas como grãos que não estejam de acordo com o padrão estabelecido;

· Esterilização das embalagens: esta etapa serve para eliminar bactérias e outros patógenos que existentes nas embalagens, por meio de aquecimento a uma temperatura em uma atmosfera saturada de vapor;

· Envaze: neste processo os produtos são colocados nas embalagens de vidro. Uma das principais atividades é a pesagem dos produtos com uso de balança para aferir os pesos dos produtos;

· Salmoura: os espaços vazios entre os legumes e a embalagem de vidro são adicionados a salmoura, com 1 a 2 % de sal, é aquecida a uma temperatura em torno de 75°C, para evitar a deformação dos legumes;

· Pasteurização: etapa destinada a remover o ar que fica preso no interior dos legumes e da embalagem, além de promover a descontaminação dos legumes;

· Rotulagem: são etiquetados nos vidros o tipo de produto, fabricante e peso e destinado à estocagem do produto final.

Para este estudo, a aplicação da técnica Seis Sigma e das ferramentas CEP e capacidade de processo serão direcionadas na etapa de envase, a qual é responsável por aferir a pesagem dos produtos para acondicionamento nas embalagens. Essa etapa prioriza inicialmente a seleção, padronização e pesagem dos produtos.

2.2 Métodos

Este trabalho utilizou a técnica Seis Sigma, no qual o ciclo DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control) é utilizado como um guia para desenvolvimento do trabalho, o uso da carta de controle de processo foi utilizado para estabelecer se o processo de pesagem é estável, e os índice de capacidade para quantificar a forma de como um processo pode produzir produtos aceitáveis, e se atendam às especificações do cliente. O estudo da capacidade apresenta se o processo é capaz ou não capaz, auxiliando no processo de análise e tomada de decisão das ações de melhorias.

Aplicação da técnica Seis Sigma no desenvolvimento de projetos, com forte utilização de ferramentas estatísticas, para a eliminação de defeitos e desperdícios, pode ser utilizada em todos os processos, produtos ou serviços da empresa. O número de Sigmas é uma medida da performance do processo, de acordo com sua variabilidade, objetivo desta técnica é reduzir a variabilidade dos processos, retrabalhos, refugos, inconsistências.

O ciclo DMAIC foi utilizado como roteiro, com objetivo em “D” definir o problema, “M” medir a situação atual, “A” analisar o problema, “I” melhorar a situação e “C” controlar a situação.

Na etapa “D”definir, foram buscadas com responsáveis da empresa as entradas do projeto, as oportunidades do negócio, definir e detalhar o processo chave a ser melhorado e os eventuais processos relacionados. Identificar os fornecedores e conhecer os requisitos dos clientes. Nesta etapa foi estabelecido o escopo e realizado a definição preliminares do problema, definindo as metas preliminares de melhoria e o saving, o ganho com projeto e a equipe de projeto.

A definição de uma equipe de projeto multifuncional requer o desenvolvimento das capacidades de trabalho em equipe, criatividade, inovação para que a empresa possa se adaptar às constantes mudanças no ambiente de negócios. Mais especificamente, profissionais que possuam liderança e motivação para efetivamente mudar a cultura da empresa.

Na etapa “M” medir, foi identificada as medições e indicadores necessários para realização do trabalho, indicadores de processo, de resultado e de não qualidade. As ferramentas estatísticas de controle estatístico de processo (CEP) e o cálculo de capacidade (Cp e Cpk) foram selecionados apropriados para avaliar o peso dos produtos em conserva quanto a estabilidade e capacidade do processo, alvo do problema. Os gráficos de controle de média e desvio-padrão foram escolhidos para o controle da estabilidade do peso médio dos produtos a serem envazados em 300 gramas com tolerância de 5% e índice Cpk ≥ 1,33 para capacidade. De acordo com a Portaria do INMETRO n° 74 de 1995, estabelece critérios para verificação quantitativa em produtos comercializados em unidades de massa e volume com conteúdo nominais iguais, verificados em fábricas, depósitos e pontos de vendas. De acordo com essa portaria, os valores admissíveis para a Tolerância Individual (T) da característica da quantidade peso são de 15 gramas, ou seja, o Limite Inferior de Especificação é de 15 gramas. O líder de produção ficou responsável por realizar os cálculos e plotagem dos gráficos na produção.

Os dados coletados da pesagem dos produtos foram obtidos continuamente no processo de envase, para o estudo foram totalizadas 50 amostras de tamanho 5 coletados sequencialmente a cada 30 minutos, um total de 250 amostras.

Para análise e cálculos dos limites inferior e superior da Média e Desvio Padrão bem como a geração dos gráficos foi utilizado o programa Minitab 17.

A Tabela 2 apresenta as 50 amostras e os resultados da Média, e Desvio Padrão dos pesos dos produtos coletados no processo de envase e pesagem. Os números 1, 2, 3, 4 e 5 (primeira linha da tabela) identificam os 5 subgrupos (tamanho da amostra) no intervalo de 30 minuto.

Para analisar os dados, utilizou-se os gráficos de controle de Média e Desvio Padrão, tal análise através de representações gráficas estatísticas, consideradas suficientes em termos de operacionalização do sistema de controle de pesagem.

Considerando que a tolerância do peso é de +/- de 15 gramas, o peso mínimo dos produtos a ser envazado em cada unidade do produto deve ser de 285g e máxima de 315g. A seguir, foram plotados os gráficos de controle para verificar se o processo se encontra sobre o controle estatístico.

3 Resultados e discussões

Após o levantamento dos dados, teve início a etapa “A” analisar, que tem a missão de identificar a causas da má performance, de identificar as variáveis de entrada que mais afetam as variáveis de saída. Estabelecer as especificações dessas variáveis que melhoram a performance dos indicadores e estabelecer possíveis mudanças no processo, necessárias para atingir as metas.

Foram desenvolvidos gráficos para análise dos resultados, determinado a faixa de tolerância composto Limite Superior de Controle (UCL), Média Média do Desvio Padrão e Limite Inferior de Controle (LCL). A Figura 3 apresenta o gráfico de controle referente à Média e Desvio Padrão da pesagem do produto dos 5 subgrupos e 50 amostras.

Observa-se que houve estabilidade no processo das Médias dos produtos, ou seja, a variação permaneceu dentro da faixa de tolerância e das regras da Norma ISO 8258 (1991). Na sequência é apresenta a gráfico de Desvio Padrão a estabilidade no processo da pesagem dos produtos. Na análise da figura 2 da pesagem dos produtos, pode-se verificar que todos os pontos estão dentro dos limites de controle, o que indicaria a condição de que o processo é estável. Um processo estável não indica que é capaz, por isso é importante verificar a Capacidade do Processo. Este estudo é fundamental para verificar se o processo consegue atender às especificações. A Figura 4 apresenta o histograma referente à pesagem dos produtos.

O histograma representa visualmente o quanto os valores da pesagem dos produtos em conserva estão acima da Média, gerando assim prejuízo para empresa através de perda de matéria prima.

O processo não é capaz de atender às especificações. Neste caso, somente a centralização do processo não é suficiente para torná-lo capaz. É necessário reduzir a variabilidade sobre o processo de pesagem dos produtos. A empresa necessita realizar analise do processo de pesagem urgentemente.

A Média obtida de 327,358 gramas dos produtos por embalagem está deslocada para cima do valor nominal que é de 300 gramas. Portanto, é necessário agir para trazer a Média mais próxima do centro das especificações com ações para reduzir as variações.

Outro ponto importante é a interpretação dos índices de capacidade calculados, o Cpk considera a localização do processo e indica a diferença do centro da distribuição e a especificação. Se Cp = Cpk o processo está centrado no ponto médio das especificações, o que não se verificou devido ao afastamento entre Cp e Cpk. Quando o Cpk for negativo, indica que a média dos produtos pesados está fora dos limites de especificação, o que classifica o processo como incapaz.

O índice de PPM calculado foi de 826.743,21 ou seja, para cada produto pesado a chance do mesmo estar fora do especificado é de 82,6%. Para este trabalho a equipe buscou readequar a média e os limites de controle do processo, pois envazam um volume de produtos com peso médio muito superior as necessárias. Isso implica em maior custo para a empresa, porque o cliente estará recebendo um maior peso pelo mesmo preço.

Considerando que a empresa em estudo tem uma produção diária de 7.540 unidades vidros de conversa, e que com o excesso de 27,36 gramas em Média por vidro, acarretaria um total de perda de aproximadamente 206 kg de matéria prima por dia. Se o custo médio da matéria prima é R$ 2,50 por Kg, a empresa pode ter uma potencial redução de 4125 kg/mês com compra de matéria prima, por conseguinte uma redução de custo de proximamente de R$ 123.750,00 / ano.

Com este diagnóstico, a empresa elaborou ações de melhoria após a apresentação dos estudos, detectando problemas como balanças mal aferidas, treinamento inadequado dos funcionários, falta de padronização das atividades, melhorias no ambiente de trabalho, alteração da sequência de atividades no processo de envaze e a implantação da carta de controle no processo de pesagem. Este trabalho de melhoria foi impulsionado pelo resultado potencial anual demostrado, a empresa, que não mediu esforços para dar sequência ao projeto Seis Sigma. Abaixo é apresentado o diagrama de causa e efeito realizada pela equipe multifuncional da empresa. Esta equipe foi formada por pessoas do setor de envaze, produto e processo, qualidade e custo. Onde após analisa das causas do problema, foi desenvolvido o plano de ação.

A etapa “I” melhorar, tem a missão identificar, priorizar e implementar soluções para redução da variabilidade do processo e verificar a eficácia das soluções geradas no plano de ação. Após as ações de melhorias implementadas, foram retomadas as análises de estabilidade e capacidade do processo, como realizado no estudo preliminar. Abaixo segue dados coletados com média e desvio padrão calculados.

Na última etapa “C” controlar, estabelece métodos de controle para garantir a eficácia das ações implementadas. Após o levantamento dos dados, foram desenvolvidos gráficos para análise dos resultados, determinado a faixa de tolerância composto Limite Superior de Controle (UCL), Média Média do Desvio Padrão e Limite Inferior de Controle (LCL). A Figura 2 apresenta o gráfico de controle referente à Média e Desvio Padrão da pesagem do produto dos 5 subgrupos e 50 amostras.

Na análise da figura 6 da pesagem dos produtos, pode-se verificar que todos os pontos estão dentro dos limites de controle, e que estão satisfazendo as regras da Norma ISO 8258 (1991) o que indicaria a condição de que o processo é estável. Um processo estável não indica que é capaz, por isso é importante verificar a Capacidade do Processo. Este estudo é fundamental para verificar se o processo consegue atender às especificações. A Figura 7 apresenta o histograma referente à pesagem dos produtos.

O histograma representa visualmente a distribuição dos valores da pesagem dos produtos em conserva, quanto a especificação inferior e superior é possível identificar o resultado positivo das ações geradas,

O processo após a melhorias realizadas ainda não é capaz de atender às especificações, apresentou Cpk de 0,91 e Cp 1,20. No entanto houve melhoria significativas do desempenho. A Média obtida dos produtos foi de 303,592 gramas. Porem devido a variabilidade do processo, reduzir este valor poderia aumentar muito a probabilidade de gerar produtos abaixo do especificado, e assim gerar ações punitivas para empresa e insatisfação do cliente.

Esta incapacidade demonstra que o processo não atende às especificações determinadas pela empresa. O índice de PPM calculado foi de 5153,72 uma melhoria significava, ou seja, para cada produto pesado a chance do mesmo estar fora do especificado é de 0,52%.

Para este trabalho entendesse que os objetivos estão atendidos, mesmos sem atender um Cpk de 1,33 a empresa reduziu muito seus desperdícios com matéria prima. A Média e dos produtos passaram para 303,60 gramas em vez de 300 gramas, conforme o padrão desejado. Isso implica em maior custo para a empresa, mais considerando que a empresa em estudo tem uma produção diária de 7.540 unidades vidros de conversa, e que com o excesso de 3,60 gramas em Média por vidro, uma perda de aproximadamente 27 kg de matéria prima por dia. Com o custo médio da matéria prima é R$ 2,50 por Kg, a empresa teve um desperdício de 543 kg/mês de matéria prima, por conseguinte um custo de proximamente de R$ 16.290,00 / ano.

A empresa terá uma redução significativa do desperdício com excesso de matéria prima e consequentemente de custo, uma redução de R$ 107.460,00 / ano. A empresa deve dar continuidade na manutenção e geração de novas das ações de melhoria alinhadas a metodologia Seis Sigma.

Considerações finais e recomendações

A utilização da técnica Seis Sigma apresenta resultados expressivos, o trabalho desenvolvido apresenta como a utilização da técnica Seis Sigma pode contribuir para redução da variabilidade de processo e consequentemente no desperdício de matéria prima no processo de envaze de conservas. Mesmo com um processo não capaz, devido ao não atendimento do CpK ≥ 1,33 a empresa teve uma redução de custo de R$ 107.460,00/ano com as melhorias implantadas, atingiu o índice de CpK de 0,91 uma redução de sobrepeso de 176 kg/dia, aproximadamente 7,6 vezes menor. A utilização da técnica Seis Sigma vai além dos resultados financeiros e estatísticos, tem contribuição para o aprendizado organizacional, crescimento profissional e de trabalho em equipe.

Portanto, as iniciativas de melhorias geradas através da identificação e análises da técnica Seis Sigma devem ser continuadas para a busca do CpK ≥ 1,33. A empresa deve aplicar ações corretivas e preventivas, para evitar falhas e problemas futuros na empresa. A equipe desenvolvedora deste estudo sugere a implantação da técnica Seis Sigma nos demais processos de produção, servindo como mecanismo principal na busca por maior eficiência e otimização de seus processos

Referências

Antony, J., Kumar, M., & Madu, C. N. (2005). Six sigma in small-and medium-sized UK manufacturing enterprises: Some empirical observations. International Journal of Quality & Reliability Management, 22(8), 860-874.

Ariente, M., Casadei, M. A., Giuliani, A. C., Spers, E. E., & Pizzinatto, N. K. (2016). Processo de mudança organizacional: estudo de caso do Seis Sigma. Revista da FAE, 8(1).

Arnheiter, E. D., & Maleyeff, J. (2005). The integration of lean management and Six Sigma. The TQM magazine, 17(1), 5-18.

Bortolotti, S. L. V., Souza, R. A., & Sousa Junior, A. F. (2009). Análise da qualidade do produto final no processo de envase de azeitonas verdes. In Anais do Congresso Nacional de Excelência em Gestão, São Paulo, SP, Brasil, 5.

Campos, V. F. (1992). TQC: controle da qualidade total. Belo Horizonte: Fundação Christiano Ottoni, 11.

Gomes, L. P. C., Marques, D. M. N., & Guerrini, F. M. (2017). Self-organizing Six Sigma Program: as-is model and need for changes. Gestão & Produção, (AHEAD), 0-0.

Gonçalez, P. U., & Werner, L. (2009). Comparação dos índices de capacidade do processo para distribuições não-normais. Gestão da Produção, 16(1), 121-132.

Juran, J. M.; Gryna, F. M. (1992). Controle da qualidade: métodos estatísticos clássicos aplicados à qualidade. São Paulo: Ed. Makron.

Kumar, S., Wolfe, A. D., & Wolfe, K. A. (2008). Using Six Sigma DMAIC to improve credit initiation process in a financial services operation. International Journal of Productivity and Performance Management, 57(8), 659-676.

Maldonade, I. (2009). Pepinos em Conserva. Revista Eletrônica Embrapa: Circulares Técnicas, 4(72).

Montgomery, D. C. 2004. Introdução ao Controle Estatístico da Qualidade. São Paulo, Ed. 4; Editora LTC.

Oliveira, J. D. (2011). Análise da capacidade de um processo: Um estudo de caso baseado nos indicadores CP e CPK. Anais do XXI ENEGEP–Encontro Nacional de Engenharia de Produção, Belo Horizonte, UFMG, Brasil.

Pande, P. S., Neuman, R. P., & Cavanagh, R. R. (2000). The six sigma way. McGraw-Hill.

Pedrini, D. C., & Caten, C. (2008). Gráficos de Controle− X e S com Tamanho de Amostra Variável e Análise de Capacidade para Dados Não-normais: Um Estudo Aplicativo. Revista Produto & Produção, 4, 72-85.

Saldanha, P., Rothe, C. K., de Jesus Pacheco, D. A., Jung, C. F., & Caten, C. S. (2015).

Santos, A. B., & Antonelli, S. C. (2011). Aplicação da abordagem estatística no contexto da gestão da qualidade: um survey b com indústrias de alimentos de São Paulo. Gestão & Produção, 509-524.

Santos, A. B., & Martins, M. F. (2008). Modelo de referência para estruturar o Seis Sigma nas organizações. Rev Gestão e Produção, 15(1), 43-56.

Silva, T. A., da Silva, H. A., Santos, D. Q., & Rodrigues, E. C. (2014). Utilização do Controle Estatístico de Processo (CEP) na Avaliação de uma Estação de Tratamento de Efluente Agroindustrial. Revista Virtual de Química, 6(2), 310-322.

Tjahjono, B., Ball, P., Vitanov, V. I., Scorzafave, C., Nogueira, J., Calleja, J., ... & Srivastava, S. (2010). Six Sigma: a literature review. International Journal of Lean Six Sigma, 1(3), 216-233.

Vilaça, A.C.; Oliveira, R. C. B. (2011). Utilização do Controle Estatístico de Processo para Avaliação de Peso de Massas para Pastel. FAZU em Revista, Uberaba, 8, 137-146.

Werkema, M. C. C. (1995). Ferramentas estatísticas básicas para o gerenciamento de processos (Vol. 2). Universidade Federal de Minas Gerais. Escola de Engenharia. Fundação Christiano Ottoni.

Ligação alternative

https://periodicos.uninove.br/index.php?journal=exacta&page=article&op=view&path%5B%5D=7165&path%5B%5D=3703 (pdf)

IR