Aplicação do controle estatístico de processo no monitoramento do peso de maionese em uma indústria alimentícia
Aplicação do controle estatístico de processo no monitoramento do peso de maionese em uma indústria alimentícia
<dayanemgb13@gmail.com>
A busca pela excelência na qualidade nas empresas, motivada pela intensa competição e pela instabilidade do mercado, evidencia a importância de esforços voltados não apenas para a otimização de recursos e redução de custos, mas também para atender às exigências do mercado e conquistar vantagem competitiva. Nesse cenário, o Controle Estatístico de Processo (CEP) emerge como uma ferramenta indispensável para as organizações. O presente estudo teve como objetivo analisar a aplicação do CEP no controle da variável peso em uma linha de produção de maionese em uma indústria alimentícia localizada no município de Arapiraca–AL. A pesquisa caracteriza-se como aplicada, com abordagem quantitativa, objetivos descritivos e delineamento de estudo de caso. Os dados foram coletados por meio da pesagem de 175 unidades de maionese, organizadas em 35 subgrupos racionais, no período de julho de 2023. Para análise, foram utilizadas cartas de controle X ̄-R, teste de normalidade de Shapiro-Wilk e índices de capacidade do processo (Cp e Cpk), com auxílio do software Microsoft Excel e suplemento Action. Os resultados indicaram que o processo se encontra sob controle estatístico, não apresentando causas especiais de variação. No entanto, os índices de capacidade evidenciaram que o processo não é plenamente capaz de atender ao valor nominal de 200 g, evidenciando deslocamento da média e tendência de superenchimento do produto. Dessa forma, identificou-se que o principal problema do processo está relacionado à falta de centralização do sistema de envase, e não à sua variabilidade. Conclui-se que a aplicação do CEP permitiu avaliar a estabilidade e a capacidade do processo, além de identificar oportunidades de melhoria relacionadas à calibração do equipamento e à padronização do controle de qualidade. O estudo reforça a importância do uso de ferramentas estatísticas na tomada de decisão e na melhoria da eficiência produtiva em indústrias do setor alimentício.
The pursuit of excellence in quality
within companies, driven by intense competition and market instability,
highlights the importance of efforts aimed not only at optimizing resources and
reducing costs, but also at meeting market demands and achieving competitive
advantage. In this context, Statistical Process Control (SPC) emerges as an
indispensable tool for organizations. This study aimed to analyze the
application of SPC in controlling the weight variable on a mayonnaise
production line in a food industry located in the municipality of Arapiraca,
Alagoas, Brazil. The research is characterized as applied, with a quantitative
approach, descriptive objectives, and a case study design. Data were collected
by weighing 175 mayonnaise units, organized into 35 rational subgroups, during
July 2023. For the analysis, X ̄R control charts, the Shapiro-Wilk normality
test, and process capability indices (Cp and Cpk) were used, with the support
of Microsoft Excel and the Action add-in. The results indicated that the process
is under statistical control, showing no special causes of variation. However,
the capability indices showed that the process is not fully capable of meeting
the nominal value of 200 g, indicating a shift in the mean and a tendency
toward product overfilling. Thus, it was identified that the main problem of
the process is related to the lack of centralization of the filling system,
rather than to its variability. It is concluded that the application of SPC
made it possible to assess the stability and capability of the process, as well
as to identify improvement opportunities related to equipment calibration and
the standardization of quality control. The study reinforces the importance of
using statistical tools in decision-making and in improving productive
efficiency in food industry companies.
Ma. Souza, Emanuelle de Sales Oliveira.
Controle de qualidade.
Eficiência produtiva.
Custos - Redução.