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UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO

ESCOLA DE ENGENHARIA DE LORENA

EVANDRO LUIS DAS NEVES

Aplicação da metodologia DMAIC para redução de perdas no processo de

secagem de cereais matinais

Declaro que esta monografia foi revisada e encontra-se apta para avaliação e apresentação perante a banca avaliadora.

DATA:___/___/2014

_____________________________

ASSINATURA DO ORIENTADOR

Lorena, 2014

EVANDRO LUIS DAS NEVES

Aplicação da metodologia DMAIC para redução de perdas no processo de

secagem de cereais matinais

Monografia apresentada como

requisito parcial para a

conclusão de graduação de

Engenharia Química.

Orientador: Gerônimo Virgínio

Tagliaferro

Lorena, 2014

Autorizo a reprodução e divulgação total ou parcial deste trabalho, por

qualquer meio convencional ou eletrônico para fins de estudo e pesquisa, desde

que citada a fonte.

CATALOGAÇÃO NA PUBLICAÇÃO Serviço de Biblioteca Escola de Engenharia de Lorena

AGRADECIMENTOS

Primeiramente, agradeço a Deus, por ter me dado perseverança para

alcançar meus objetivos.

Aos meus pais, Tereza e Benedito, por sempre me oferecer caminhos de

busca do conhecimento.

Agradeço também minha noiva Francine Berti que está sempre ao meu

lado, apoiando para meu crescimento intelectual e profissional, em que foi

fundamental para a conclusão desse trabalho.

Ao meu orientador, Prof. Dr. Gerônimo Virgínio Tagliaferro, por sua

paciência e ensinamentos fundamentais para alcançar os resultados obtidos.

A todas as pessoas que de alguma forma contribuíram para que eu

chegasse a essa etapa da minha vida com solidez e energia.

EPÍGRAFE

“Os humilhados serão exaltados e os exaltados serão humilhados”.

(Lucas 14,11)

RESUMO Neves, E. L. Aplicação da metodologia DMAIC para redução de perdas no processo de secagem de cereais matinais, 2014. 50 f. Trabalho de conclusão de curso (Graduação) – Escola de Engenharia de Lorena, Universidade de São Paulo, Lorena, 2014. As empresas, em busca de processos cada vez mais voltados à perda zero, aplicam diferentes ferramentas. Assim como o ciclo PDCA (Planejar-Fazer-Checar-Agir), o DMAIC (Definir-Medir-Analisar-Melhorar-Controlar) vem sendo muito utilizado para resolução de problemas nas organizações. Este trabalho de conclusão de curso busca a visualização do emprego da ferramenta DMAIC em um processo de secagem de cereais matinais, visando à diminuição de perdas de processo. A pesquisa foi realizada pelo método Estudo de Caso, contando com a contribuição de uma empresa multinacional no ramo alimentício. Os resultados alcançados permitiram uma visão geral da aplicabilidade de algumas ferramentas de estatística e de qualidade do método DMAIC, empregadas para solução da causa raiz de um determinado problema. Como meta, foi estabelecida uma redução significativa de 29,3% no indicador final de perda, em kg por tonelada produzida de cereais matinais. Com a formação e atuação de um time de melhoria específica com o auxilio das ferramentas da metodologia DMAIC a meta foi superada atingindo um percentual de redução de 33,18 %. Palavras Chave: DMAIC, Perda, Secagem.

ABSTRACT

Neves, E. N. Application of the DMAIC methodology to reduce the losses in a process of drying in a breakfast cereals. 2014. 50 f. Final paper (Undergraduate) - School of Engineering of Lorena, University of São Paulo, Lorena, 2014. The companies, in search of processes that achieve each time more zero loss, applying different tools. As the PDCA (Plan-Do-Check-Action) cycle the DMAIC (Define-Measure-Analyze-Improve-Control) is being very useful to solve problem in the organization as well. This course work completion looking for to show the apply the DMAIC tool in the processes of drying of breakfast cereal with focus to reduce of losses process. The search will be done through of the Case method, with the participation of a multinational company of food segment. The results achieved will release to have a general point of applicability of some statistic and quality tools of DMAIC methodology for solutions of root cause of a problem. As a goal it was seted a huge reduction of 29,3% in the indicator of loses in Kg per ton produced of cereal breakfast. Through of the building and action of the a focus improved team the goal it was overcome with the tools of DMAIC methodology, achieving a 33,18 % of reduction in terms of percentage. . Keywords: DMAIC, loss and drying.

LISTA DE FIGURAS

Figura 1 – Exemplificação entre o ciclo PDCA e a ferramenta DMAIC ................. 16

Figura 2 – Exemplo de um gráfico sequencial para obtenção da meta do projeto 17

Figura 3 – Exemplo de um gráfico de Pareto de perdas em quilos de acordo com

diferentes equipamentos ....................................................................................... 18

Figura 4 – Exemplo de uma matriz impacto esforço ............................................. 20

Figura 5 – Exemplificação de um processo de cereais matinais ........................... 22

Figura 6 – Descrição do problema prioritário ........................................................ 25

Figura 7 – Carta de controle utilizado para coleta de dados de perda por parada

por flakes durante a fase Medir ............................................................................. 25

Figura 8 – Carta de controle utilizada para coleta de dados de perda por arranque

por flakes durante a fase Medir ............................................................................. 26

Figura 9 – Gráfico da meta estabelecida .............................................................. 28

Figura 10 – Cálculo de retorno financeiro e contrato do projeto............................ 29

Figura 11 – Gráfico perdas de flakes: retrabalho e varredura ............................... 30

Figura 12 – Gráfico estratificação perdas reprocesso ........................................... 30

Figura 13 – Gráfico perda de arranque por produto .............................................. 31

Figura 14 – Gráfico perda de parada por produto ................................................. 31

Figura 15 – Brainstorming e Whitestorming sobre perda por arranque ................. 33

Figura 16 – Brainstorming e Whitestorming sobre perda por parada .................... 34

Figura 17 – Brainstorming e Whitestorming sobre perda por produto dentro do

secador ................................................................................................................. 34

Figura 18 – Ações de ver e agir de restauração de condições básicas ................ 35

Figura 19 – Diagrama de árvore para arranque .................................................... 36

Figura 20 – Diagrama de árvore para parada ....................................................... 37

Figura 21 – Diagrama de árvore para interior do secador ..................................... 37

Figura 22 – Lista de prováveis soluções ............................................................... 40

Figura 23 – Matriz de impacto e esforço para a priorização das soluções ............ 40

Figura 24 – Plano de ação para eliminação das causas potenciais das perdas de

processo de secagem final.................................................................................... 41

Figura 25 – Gráfico perda por flakes no secador final ........................................... 42

Figura 26 – Média de perda por arranque antes do projeto .................................. 43

Figura 27 – Média de perda por arranque depois do projeto ................................ 43

Figura 28 – Média de perda por parada antes do projeto ..................................... 44

Figura 29 – Média de perda por parada depois do projeto ................................... 44

Figura 30 – Gráfico da Matriz de Habilidades do líder .......................................... 46

Figura 31 – Fluxo OCAP para eliminação das causas especiais de variação ...... 47

LISTA DE TABELAS

Tabela 1 – Descrição do problema prioritário ....................................................... 32

Tabela 2 – Fatores da etapa de cobrimento que afetam diretamente a perda por

arranque e parada ................................................................................................. 38

Tabela 3 – Resultados obtidos pelo DoE realizado para arranque e parada do

processo ............................................................................................................... 38

Tabela 4 – Resultado dos efeitos de cada fator A, B e C exerce sobre as perdas

por arranque e parada do secador final. ............................................................... 39

Tabela 5 – Valores de Saving de retorno do projeto baseados na perda efetiva do

mês e também no volume produzido de acordo com o programa de produção. .. 45

Tabela 6 – Evolução do conhecimento do conhecimento do líder do projeto ....... 45

LISTA DE EQUAÇÕES

Equação 1- Cálculo do efeito que os fatores exercem na perda por arranque do


Equação 2 - Cálculo do efeito que os fatores exercem na perda por parada do


LISTA DE SIGLAS E ABREVIATURAS

DMAIC – Definir, Medir, Analisar, Implementar, Controlar

OCAP – Out of control action plan

LPP – Lição ponto a ponto

PDCA – Plan, Do, Check, Action

5W1H - What, Why, Who, Where, When, How

5W2H – What, Why, Who, Where, When, How e How much

7W2H - What, What, Why, Who, Where, When, When, How e How much

MHC – Matriz de Habilidade e Conhecimento

IO – Instrução Operacional

IPA – Identify, Priorityze, Assing

ME – Melhoria Específica

YB – Yellow Belt

SHO – Shift Handover

SAP – Systems, Applications and Products in Data Processing

6M`s – Material, método, medida, mão de obra, meio ambiente e máquina

DoE – Design of Experiment

RPM – Rotação por minuto

SUMÁRIO

1. INTRODUÇÃO ............................................................................................. 14

1.1 OBJETIVOS ................................................................................................. 14

1.2 JUSTIFICATIVA ........................................................................................... 15

2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA ....................................................................... 16

2.1 DMAIC ......................................................................................................... 16

2.2 Definir ........................................................................................................... 16

2.3 Medir ............................................................................................................ 17

2.4 Analisar ........................................................................................................ 19

2.5 Melhorar (Implementar) ................................................................................ 19

2.6 Controlar ...................................................................................................... 21

3. METODOLOGIA .......................................................................................... 22

3.1 Escopo do Projeto ........................................................................................ 22

3.2 Definição da Meta ........................................................................................ 23

3.3 Formação da equipe .................................................................................... 24

3.4 Cronograma ................................................................................................. 24

3.5 Estratificação e definição do problema ........................................................ 24

3.6 Levantamento das possíveis causas ........................................................... 26

3.7 Análises das causas .................................................................................... 26

4. RESULTADOS ............................................................................................ 28

4.1 Dados históricos .......................................................................................... 28

4.2 Estratificação das perdas ............................................................................. 29

4.3 Levantamento das possíveis causas ........................................................... 32

4.4 Causas raízes .............................................................................................. 36

4.5 Implementação das ações ........................................................................... 39

4.6 As três entregas: Resultado, Padrão e Conhecimento ................................ 41

5. CONCLUSÃO .............................................................................................. 48

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ..................................................................... 49

14

1. INTRODUÇÃO

Devido a grande competitividade entre as empresas e a crescente exigência dos

consumidores por produtos de qualidade, que atendam a um custo menor, vem

desencadeando nas organizações uma busca incessante da melhoria dos

processos produtivos. Essas melhorias em sua maioria estão ligadas a perdas de

processo que consequentemente influencia no custo final de produto.

Neste contexto, as companhias que aperfeiçoam suas tecnologias, visando à

redução de perdas de processo, garantem a excelência de seus produtos e

diminuição do Custo da Não Qualidade (CNQ).

Diversos métodos são empregados para o ciclo de melhoria, e a ferramenta

DMAIC é uma ferramenta muito utilizada para uma correta aplicação de

ferramentas na implementação e desenvolvimentos de projetos

(ANDRIETTA;MIGUEL,2007). Para Werkema (2012), é a base para o

desenvolvimento de projetos que contribuam para o alcance das metas

estratégicas da empresa. Segundo Carvalho e Paladini (2012), DMAIC é um

método de aperfeiçoamento, por meio da escolha correta dos processos que

possam ser melhorados e dos envolvidos a serem qualificados para obter os

resultados, passando por cinco etapas: Definir, Medir, Analisar, Melhorar e

Controlar.

1.1 OBJETIVOS

Este trabalho tem como objetivo geral o estudo e a aplicação da metodologia

DMAIC para redução de perdas no processo de secagem de cereais matinais.

Para o atingimento do objetivo geral, objetivos específicos deverão ser

alcançados etapa por etapa, tais como:

Definir o problema a ser solucionado pelos dados históricos;

Medir as variáveis para focalização do problema;

Analisar as prováveis causas raízes do problema;

Implementar as ações propostas para resolução das prováveis

causas raízes do problema;

15

Controlar os indicadores finais do estudo para checar o atendimento

do objetivo.

Os resultados finais obtidos devem ser capazes de demonstrar que a metodologia

aplicada para o processo de secagem de cereais matinais é capaz de reduzir a

perdas de processo.

1.2 JUSTIFICATIVA

Cada vez mais os processos buscam a perda zero, pois diversas organizações

medem seus objetivos baseado nas perdas de processo, pois essas perdas

impactam diretamente no Custo da Não Qualidade.

A ferramenta DMAIC para resolução de problemas vem sendo largamente

empregada nas organizações devido sua eficácia na busca da causa raiz do

problema.

Além da busca da causa raiz do problema, pode-se evidenciar três principais

entregas do DMAIC (padrão, resultado e conhecimento). Padrões dos processos

a serem seguidos, os resultados finais e também o aumento do conhecimento

entre os envolvidos direta e indiretamente com o projeto.

16

2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA

2.1 DMAIC

A ferramenta DMAIC é uma abreviação dos termos em inglês Define-Measure-

Analyse-Improve-Control que em português significam Definir-Medir-Analisar-

Melhorar-Controlar. Alguns autores também dirigem o significado da palavra

Improve como Implementar, ou seja, colocar em prática as ações desenvolvidas

para eliminar as causas do efeito do problema. Essa ferramenta também está

baseada no já conhecido e difundido ciclo PDCA (ROTONDARO, 2002; AGUIAR,

2001). A Figura 1 mostra o paralelo entre o DMAIC e o PDCA, exemplificando as

interações entre eles. O DMAIC é usado para melhorar um processo existente

(RATH e SHUKLA, 2004).

Figura 1 – Exemplificação entre o ciclo PDCA e a ferramenta DMAIC

Fonte: Adaptado de Werkema (2012 )

2.2 Definir

Essa etapa consiste em definir o escopo do problema, a meta e a equipe para o

projeto.

17

Usa-se o gráfico seqüencial para visualizar os valores da variável dos valores

obtidos dentro de um determinado período. É de fundamental importância a

interpretação desses dados para o cálculo da meta proposta pelo projeto, pois os

dados podem apresentar tendência crescente, decrescente ou sazonalidade.

Com o uso do gráfico sequencial torna-se possível visualizar o melhor e pior

resultado. Com base nesses valores e estabelecimento da média, pode se traçar

a meta do projeto. A Figura 2 exemplifica o uso do gráfico sequencial para traçar

a meta do projeto.

Figura 2 – Exemplo de um gráfico sequencial para obtenção da meta do projeto

Fonte: O autor

Com base na Figura 2, tem-se a meta definida com a recuperação de 36% da

lacuna (diferença entre o menor valor Benchmarking e a média).

A definição de uma meta diferencia de um objetivo, porque a meta está

relacionada com o tempo de execução do projeto. De acordo com Cleto e

Quinteto (2011) a duração de um projeto DMAIC pode variar entre 6 a 12 meses,

seguindo a distribuição de tempo para cada fase: Etapa D – 2%, Etapa M – 25%,

Etapa A – 45%, Etapa I – 25% e Etapa C – 3%.

2.3 Medir

18

De acordo com Werkema (2004), a avaliação de um sistema de medição é uma

atividade obrigatória durante as etapas do DMAIC, sempre que for necessário

garantir a confiabilidade dos dados empregados.

A etapa Medir tem como objetivo principal focar o problema dentre as diversas

vertentes do problema. Essa etapa é fundamental para que a próxima etapa

(Analisar) não se gaste energia desnecessária.

O gráfico de Pareto é utilizado para que o problema seja cascateado em forma de

indicador, assim focalizando o problema. Warren et al. (2003) descreve a

ferramenta como sendo um gráfico de barras que apresenta o total de um atributo

por inúmeras categorias que são dispostas e classificadas da esquerda para a

direita: o maior à esquerda e o menor à direita. A Figura 3 exemplifica o gráfico de

Pareto.

Figura 3 – Exemplo de um gráfico de Pareto de perdas em quilos de acordo com diferentes equipamentos

Fonte: O autor

Caso os dados encontrados para elaboração do projeto não sejam suficientes

e/ou confiáveis, deve-se programar uma nova coleta para que se tenha um

resultado mais próximo da realidade.

19

2.4 Analisar

Após focalizar o problema, na etapa anterior (Medir), inicia-se a etapa Analisar.

Essa etapa consiste em encontrar as prováveis causas raízes do problema.

Durante essa etapa, inúmeras ferramentas de qualidade podem ser usadas. A

escolha das ferramentas dependerá do nível e complexidade do problema e/ou

projeto. Werkema (2004) sugere que ferramentas como: Análise dos Modos de

Falha e seus Efeitos (FMEA), Árvore de Falhas (FTA), Análise de Sistemas de

Medição (ASM), Planejamento de Experimentos (DOE).

Outra ferramenta explorada por Werkema (2006), é o diagrama Causa-Efeito,

esse também conhecido por Espinha de Peixe ou 6M’s (por se relacionar com

mão de obra, máquina, método, material, meio e medida) e até mesmo de

Ishikawa, tem a finalidade de correlacionar as relações entre os resultados de um

processo com os fatores que alimentam esses resultados.

Werkema (2006), também ressalta que sempre que for construir um diagrama de

causa-efeito deve-se incluir a maior quantidade de envolvidos com o efeito para

que todas as causas possam ser levantadas. Uma sessão de “Brainstorming” é

uma técnica usada para que os indivíduos dispostos em grupos possam

correlacionar inúmeras causas com os efeitos.

2.5 Melhorar (Implementar)

Nesta etapa dá-se inicio a implementação das ações propostas de acordo com as

causas raízes levantadas na etapa Analisar. A estrutura de tabela 5W2H

proporciona uma visualização geral de todo o plano de implementação das ações

propostas para eliminação do efeito do problema. Porém, alguns problemas

podem gerar diversas ações e o emprego de uma matriz de impacto e esforço

tende a auxiliar na decisão de quais ações serão priorizadas no decorrer dessa

etapa.

A matriz de impacto e esforço deixa mais clara a contribuição de cada ação para

solucionar a causa do efeito e quais ações trazem maior benefício para a

20

organização (HOLANDA et al., 2013). Essa matriz consiste em classificar as

ações em quatro quadrantes:

Quadrante 1: Baixo esforço e baixo impacto;

Quadrante 2: Baixo esforço e alto impacto;

Quadrante 3: Alto esforço e baixo impacto;

Quadrante 4: Alto esforço e alto impacto.

Com base nos quadrantes, deve-se atacar primeiramente as ações de baixo

esforço e grande impacto no problema, posteriormente as ações de baixo esforço

e baixo impacto e as ações de alto esforço e alto impacto. As ações de alto

esforço e baixo impacto devem ser deixadas por ultimo e serem reavaliadas sua

relação com a causa raiz do efeito. A Figura 4 apresenta uma forma de matriz

impacto esforço.

Figura 4 – Exemplo de uma matriz impacto esforço

Fonte: O autor

21

2.6 Controlar

Nesta etapa do projeto, as variações de processo devem ser avaliadas e caso a

meta não esteja sendo atingida deve-se retomar a etapa Medir. Demais

ferramentas como carta de controle, análise de Cp e Cpk, podem ser empregados

para retomada dessa etapa (WERKEMA, 2004).

A padronização dos novos procedimentos bem como os treinamentos necessários

aos envolvidos com o processo deve ser assegurada. Dispositivos como Poka

Yoke (do termo japonês a “prova de falhas”) podem ser utilizados visando não

gerar mais um determinado defeito (SHINGO, 1996). Porém, Liker e Meier (2007)

advertem que o excesso do uso de Poka Yoke pode ser prejudicial ao processo,

pois normalmente são elaborados por engenheiros que não atuam diretamente

com o processo em questão, com isso adicionando complexidade a uma

determinada atividade.

O gráfico sequencial deverá ser empregado novamente nessa etapa para

monitoramento do processo e atingimento das metas estabelecidas na etapa

Definir.

22

3. METODOLOGIA

A metodologia utilizada foi uma pesquisa e ação abordando os conceitos teóricos

apresentado na revisão bibliográfica, para compreensão dos diferentes conceitos

do tema proposto da metodologia DMAIC na resolução de problemas.

3.1 Escopo do Projeto

O projeto foi definido pela metodologia IPA, pelo grupo de ME, pois a perda no

secador final se tratava da segunda maior perda da fábrica. Dessa forma foi

designado o inicio de um projeto DMAIC de nível Yellow Belt. A Figura 5

demonstra toda a linha de produção e onde está a etapa de secagem final.

Figura 5 – Exemplificação de um processo de cereais matinais

Fonte: O autor

A etapa de secagem final do cereal é subdividida em: preparação do Slurry

(cobertura líquida), dosagem de base, cobrimento, secagem e resfriamento.

Preparação do Slurry – preparação da cobertura líquida que será

adicionada na base do cereal na etapa de cobrimento. A preparação

é feita pela adição de menores adições (carbonatos, sal, açúcar e

água) com posterior aquecimento e agitação. Após a preparação a

cobertura é enviada para a etapa de cobrimento passando antes por

um trocador de calor;

23

Dosagem de base – A dosagem de base (produto sem cobertura

proveniente da etapa de tostagem) é realizada com o auxilio de uma

balança dinâmica por esteira. Com a dosagem de base que se tem o

controle do fluxo de vazão do cereal, aumentando ou diminuindo o

fluxo de linha de acordo com a demanda necessária;

Cobrimento – Composta de um equipamento chamado Enrober que

é um cilindro na posição horizontal. No interior do cilindro encontra-

se um sistema de adição de cobertura por pulverização que realiza a

adição da cobertura do cereal com a base do cereal. Dois fatores

são muito importantes nesse processo que são: ângulo de inclinação

e número de rotações por minuto, pois por desses fatores faz-se o

controle de tempo de residência do cereal recebendo cobertura,

consequentemente afetando suas propriedades organolépticas e

físico-químicas;

Secagem e resfriamento – Após o cobrimento o cereal é

direcionado para as esteiras de secagem. O cereal recebe um fluxo

de ar quente gerado por ventiladores internos, onde o ar captado

passa por filtros para retirada de impurezas e posteriormente entra

em contatos com serpentinas aquecidas a vapor. Na úhltima esteira

o cereal recebe um fluxo de ar gelado, esse ar também é captado e

passa por filtros para retirada de impurezas. Após o resfriamento o

cereal é enviado para a etapa de envase.

3.2 Definição da Meta

A definição da meta foi estabelecida com dos dados fornecidos pela empresa. Os

dados eram coletados diariamente e dispostos em planilha Excel.

Para que o indicador não fosse impactado pelo aumento ou diminuição do volume

da demanda produtiva, foi criado um indicar relativo (Perdas de Processo em kg/

Produção Total em kg). Dessa forma, caso houvesse aumento e/ou diminuição da

demanda, não haveria impacto que pudesse ocultar os valores alcançados do

projeto.

24

A meta final do projeto foi estabelecida baseada em 70% de recuperação da

lacuna (diferença entre a média histórica e o melhor resultado já obtido pela

empresa). Essa porcentagem foi estabelecida com base em um cálculo reverso

para atingimento dos resultados de 2013 da fábrica.

3.3 Formação da equipe

Para o andamento das atividades, foi definida uma equipe com habilidade

multidisciplinar envolvendo as áreas de qualidade, técnica e produção.

O conhecimento da área de qualidade foi utilizado, pois o projeto poderia

influenciar as características organolépticas do cereal (cor, sabor, brilho). A área

técnica teve papel fundamental para os levantamentos das possíveis causas e

também implementação de algumas ações técnicas. Os operadores foram

escolhidos entre os diferentes turnos para que se tornassem elos de comunicação

entre os membros da equipe, pois a empresa em questão tem seu processo

produtivo 24 horas por dia e 7 dias por semana. A equipe também contava com

um orientador do projeto e um Sponsor (pessoa responsável por remover

barreiras que o projeto pudesse ter na sua implementação).

3.4 Cronograma

O cronograma do projeto foi elaborado em planilha Excel com disposição em

semanas, para facilitar a visualização de todas as etapas. Cada etapa do projeto

foi dividida em subgrupos a fim de determinar os recursos necessários para cada

tarefa.

3.5 Estratificação e definição do problema

Para a estratificação do problema, utilizou-se um cascateamento por gráficos de

pareto de acordo com os apontamentos de perdas da linha até o subnível de

produto. Por razões de proteção da marca, os nomes dos produtos foram

25

trocados por nomenclaturas a, b e c e agrupados em seus seguimentos como

açucarado, açucarado/aroma de leite e semi açucarado, respectivamente.

Após o cascateamento dos indicadores, utilizou-se a ferramenta 5W1H para

focalização do problema conforme o modelo da Figura 6.

Figura 6 – Descrição do problema prioritário

Fonte: O autor

Para os problemas prioritários, parada e arranque do secador final, foram

atribuídos cartas de controle do processo, Figura 7 e 8, na quantificação das

perdas, para que se pudesse deixar mais claro possíveis interferências de

processo, máquina e/ou diferença entre os turnos de operadores.

Figura 7 – Carta de controle utilizado para coleta de dados de perda por parada por flakes durante a fase Medir

Fonte: O autor

26

Figura 8 – Carta de controle utilizada para coleta de dados de perda por arranque por flakes durante a fase Medir

Fonte: O autor

3.6 Levantamento das possíveis causas

Após a focalização dos problemas prioritários do projeto, a equipe realizou

reuniões e iniciou o levantamento das possíveis causas. O levantamento foi

realizado utilizando as ferramentas Writestorming e Brainstorming.

Com o auxilio do Diagrama de Afinidades, as causas influentes similares de cada

problema prioritário foram agrupadas.

Durante o levantamento nenhuma ideia foi descartada inicialmente a fim de ser

analisada sua interação na análise de causa.

3.7 Análises das causas

Para o aprofundamento da análise, a ferramenta Diagrama de Árvore foi usada

para encontrar a causa raiz dos 4 problemas prioritários. A análise se iniciou a

partir do problema prioritário após a estratificação.

O problema prioritário foi registrado no topo do diagrama e no primeiro nível foram

alocadas as variáveis agrupadas pelo diagrama de afinidades. No segundo nível

foram colocadas as possíveis causas levantadas no Writestorming e a partir do

27

terceiro nível foi se perguntado o porquê de cada causa potencial até identificar

cada causa raiz.

Um DoE de fatorial completo entre as variáveis fluxo da Accurate, RPM (rotação

por minuto) do Enrober e Inclinação do Enrober, foi realizado para certificação da

identificação das causas raízes dos problemas. Após descobrir as causas de cada

problema foram propostas soluções para que o problema prioritário fosse contido.

28

4. RESULTADOS

4.1 Dados históricos

Foi construído o gráfico sequencial conforme Figura 9, com os valores de perdas

entre os meses de janeiro e julho de 2013, que demostra uma crescente perda no

último mês, sendo significativa comparada com os meses anteriores, porém não

se observou nenhum tipo de sazonalidade que poderia ser intrínseca do processo

de secagem de cereais matinais. O mês de janeiro foi o melhor valor obtido

durante esse período e sendo este usado como benchmarking interno.

Com base nos valores mensais de perdas foi estipulada a média das perdas com

o resultado de 1,35 %.

O cálculo do percentual de redução do projeto foi de 23,9 %, bem como a meta

final de 1,03 %. Esses percentuais foram baseados em uma recuperação de 70 %

da lacuna (diferença entre a média dos resultados obtidos 1,35 e o melhor

resultado 0,89) que foi de 0,46 %

Figura 9 – Gráfico da meta estabelecida

Fonte: O autor

Com o estabelecimento da proposta da meta para o projeto, os dados foram

enviados para o setor administrativo da empresa para o cálculo de retorno

financeiro do projeto. Com base nesse cálculo, foi possível estabelecer os

0,89

1,73

1,03

1,38 1,25 1,25

1,91

-

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

jan/13 fev/13 mar/13 abr/13 mai/13 jun/13 jul/13

%

Efetivo(%) Média(%) Meta(%) Melhor Resultado (%)

Média: 1,35

29

resultados esperados de ganho, que por sua vez justificava a execução do

projeto. A Figura 10 mostra a carta de contrato final do projeto.

Figura 10 – Cálculo de retorno financeiro e contrato do projeto.

Fonte: O autor

4.2 Estratificação das perdas

As perdas foram estratificadas a fim de focalizar o problema. Os gráficos de

Pareto foram feitos com o eixo das porcentagens os valores acumulativos de cada

fator de perda apontada. Conforme Figura 11, a perda por retrabalho representou

78 % de todo o material perdido, durante o processo de secagem de cerais

matinais, enquanto o restante 22 % teve como contribuinte a varredura.

30

Figura 11 – Gráfico perdas de flakes: retrabalho e varredura

Fonte: O autor

Após obter um resultado de 78% de perdas em retrabalho, decidiu-se aplicar a

ferramenta somente nesse seguimento. Dessa forma, realizou-se uma nova

estratificação para o aprofundamento, a Figura 12 demonstra os dados obtidos

por categorização. Pode-se visualizar que 80% dos problemas das perdas estão

concentradas entre arranque, parada, interior do secador e mesa vibratória, que

são as somas das porcentagens dos 4 maiores contribuintes para as perdas.

Figura 12 – Gráfico estratificação perdas reprocesso

Fonte: O autor

31068

8568

78

100

0

20

40

60

80

100

120

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

Retrabalho Varredura

% kg

9322

6672

4382 3435

2144 1841

649 425 395 228 155 55 33

31,3

53,8

68,5

80,1 87,3

93,5 95,7 97,1 98,4 99,2 99,7 99,9 100,0

0,0

20,0

40,0

60,0

80,0

100,0

120,0

0100020003000400050006000700080009000

10000

% kg

31

Com base nestes dados, iniciou-se outra estratificação para correlacionar os

diferentes produtos que sofrem o processo de secagem, devido suas

características organolépticas. As Figuras 13 e 14 representam, respectivamente,

as perdas por produto em processo de arranque e de parada, considerada as

duas maiores perdas de produção.

Figura 13 – Gráfico perda de arranque por produto

Fonte: O autor

Figura 14 – Gráfico perda de parada por produto

Fonte: O autor

6763

2265

294

72,5

96,8 100,0

0,0

20,0

40,0

60,0

80,0

100,0

120,0

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

A - Açucarado B - Açucarado/ Aroma de leite C - Semi Açucarado

% kg

5063

1563

46

75,9

99,3 100,0

0,0

20,0

40,0

60,0

80,0

100,0

120,0

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

A - Açucarado B - Açucarado/ Aroma de leite C - Semi Açucarado

% kg

32

O produto A demonstrou ser o maior contribuinte para as perdas de arranque e

parada do secador final comparado aos produtos B e C. Essa perda mais elevada

foi explicada pelo motivo de ser o produto com maior demanda de produção,

dessa forma, tendo um maior número de arranques e paradas de processo.

Após todas as estratificações feitas, utilizou-se a ferramenta 5W1H para a

descrição de cada fenômeno de perda, sendo: arranque, parada, interior do

secador, mesa vibratória.

Como resultados obtiveram as descrições de fenômenos, conforme Tabela 1. A

grande diferença encontrada foi na resposta da pergunta “quando?”, pois foi

especificado de que maneira o problema ocorria.

Tabela 1 – Descrição do problema prioritário

Descrição do problema prioritário

Problema O quê? Como? Qual? Quando? Onde? Quem?

Arranque

Elevada perda

de Flakes

Através da geração

de reprocesso

Acontecendo aleatoriamente

Durante o processo de

arranque

No secador

final

Depende da

habilidade do

operador

Parada Durante o

processo de parada

Interior do secador

Durante o processo de limpeza do

secador final

Mesa Vibratória Quebra da mesa do

secador final

4.3 Levantamento das possíveis causas

Abaixo são demonstrados os resultados do Brainstorming e Whitestorming

realizados, bem como a classificação pelo método 6M’s, realizadas pela equipe

do projeto. Foram realizados Brainstorming e Whitestorming, para 3 problemas

prioritários: arranque, parada e produto dentro do secador.

Arranque: a Figura 15 demonstrou que a categoria de operação ruim

foi a que mais obteve pontos que pudesse acarretar influencia na perda por

33

arranque. Outras categorias também foram levantadas pela equipe como máquina

e processo ruim.

Figura 15 – Brainstorming e Whitestorming sobre perda por arranque

Fonte: O autor

34

Parada: a Figura 16 demonstrou que, somente a categoria de

operação ruim foi a que obteve pontos que pudesse acarretar influencia na perda

por parada. Foi importante também destacar que a questão de controle de fluxo

também apareceu com um ponto de relevância para a parada de processo, assim

como havia sido levantada para arranque de processo.

Figura 16 – Brainstorming e Whitestorming sobre perda por parada

Fonte: O autor

Produto dentro do secador: a Figura 17 demonstrou que, somente a

categoria de operação ruim foi a que obteve pontos que pudesse acarretar

influencia na perda por produto dentro do secador.

Figura 17 – Brainstorming e Whitestorming sobre perda por produto dentro do secador

Fonte: O autor

35

Mesa vibratória: não foi necessário realizar um Brainstorming e/ou

Whitestorming e posterior classificação 6M’s para esse problema, pois se tratava

de uma restauração de condições básicas do equipamento. A mesa vibratória já

havia sido considerada no Budget do ano anterior, por se tratar de um

equipamento obsoleto e com necessidade de troca para um modelo mais

adequado a operação, devido ao desgaste acelerado e falta de peças de

reposição no mercado nacional.

Após o levantamento das possíveis causas, foi estabelecido um plano de

recuperação de condições básicas, este foi de extrema importância, pois se

tratava de ações de curto prazo e sem necessidade de análise mais detalhada, ou

seja, já era de conhecimento da equipe a causa do efeito indesejado. A Figura 18

mostra as ações que foram implementadas em ações de ver e agir.

Figura 18 – Ações de ver e agir de restauração de condições básicas

Fonte: O autor

A ação número 1, a troca da mesa de saída do secador final, apesar de tratar-se

de uma ação de ver e agir, foi de grande importância para o alcance dos

resultados, pois era a quarta maior perda dentro da estratificação feita na etapa

Medir.

36

Perda por arranque

Geração de produto brilhante

Quebra das esteiras de secagem

Muito vapor no enrober

Por quê?Por quê? Falha no ajuste da válvula de

vapor

Válvula sem definição de

posição correta

Problema prioritário


Por quê?Por quê? Por quê?Por quê?

Mancais das esteiras

desgastados

Lubrificação incorreta

Uso de graxa inadequada

para o especificado

do equipamento

Por quê?Por quê? Por quê?Por quê? Por quê?Por quê?

Teor de sólidos baixo

Erro na preparação

de Slurry

Tempo longo de residência

dentro do tanque

Falta de correção do

teor de sólidos

Falta de padronização

de como corrigir

NãoNãoPor quê?Por quê?


Arranque com fluxo

alto

Falta de padronização de fluxo para

arranque

Inclinação do Enrober com alto grau de angulação

RPM do Enrober alto

Por quê?Por quê?

4.4 Causas raízes

Para cada causa potencial foi realizado um questionamento pela técnica dos “5

Por Quês” para encontrar a causa raiz do efeito.

A Figura 19 mostra cada causa raiz encontrada dispostas em um diagrama de

árvore de causa para as perdas por arranque. Pode-se verificar que o erro na

preparação de slurry não foi considerado pela equipe como uma causa potencial

para o teor de sólidos baixo. Também se observou um agrupamento da causa

potencial a falta de padronização de fluxo para arranque, para as três causas:

arranque com fluxo alto, inclinação do Enrober e RPM do Enrober alto. A causa

potencial, uso de graxa inadequada para o especificado no equipamento, foi

encontrada na quebra das esteiras de secagem, em que trouxe conhecimento

para o setor técnico, pois acreditava-se que as quebras estavam relacionadas à

qualidade do material.

Figura 19 – Diagrama de árvore para arranque

Fonte: O autor

37

Perda por parada

Fluxo alto

Produto fora de

especificação no Enrober

Seguindo o fluxo de processo

Por quê?Por quê? Não existe um fluxo ideal para

paradaProblema prioritário


Por quê?Por quê?

Menor quantidade

de slurry versus base do produto

Desligou a bomba de

slurry muito cedo


Por quê?Por quê? Por quê?Por quê? Por quê?Por quê?

Perda por produto

dentro do secador

Portas internas abertas

Ajuste do espalhador

rotativo ruim

Folga no sistema de

fechamento

Por quê?Por quê?Buchas de

pressão desgastadasProblema

prioritário


Por quê?Por quê?

Trabalhando muito

próximo a esteira de secagem


da altura

Desalinhamento do eixo do espalhador


Por quê?Por quê?

Tempo de vida útil da

bucha

Por quê?Por quê?

Montagem errada após manutenção

Falta de marcação do

eixo para alinhamento

Por quê?Por quê?

A Figura 20 mostra cada causa raiz encontrada dispostas em um diagrama de

árvore de causa para as perdas por parada. Novamente observou-se que a falta

de padronização foi uma causa relacionada ao efeito de perdas.

Figura 20 – Diagrama de árvore para parada

Fonte: O autor

A Figura 21 mostra cada causa raiz encontrada e disposta em um diagrama de

árvore de causa para as perdas no interior do secador. Como causas potenciais

encontradas obtiveram-se: tempo de vida útil da bucha, falta de padronização de

altura e falta de demarcação do eixo para alimento. Nenhuma causa foi

descartada durante a análise dos “5 por quês” para a perda de produto dentro do

secador.

Figura 21 – Diagrama de árvore para interior do secador

Fonte: O autor

38

A Tabela 2 exemplifica os parâmetros utilizados no experimento executado,

usando um DoE de fatorial completo dos seguintes fatores do processo: RPM do

Enrober, inclinação do Enrober e fluxo da Accurate. `

Tabela 2 – Fatores da etapa de cobrimento que afetam diretamente a perda por arranque e parada

Fatores Nível Baixo ( - ) Nível Alto ( + )

A - RPM Enrober 13 RPM 18 RPM

B - Inclinação Enrober 4° 7°

C - Fluxo da Accurate 17 kg 28 kg

Pela Tabela 3 pode-se ver os resultados encontrados para cada um dos 16

experimentos realizado, sendo 8 para arranques e 8 para paradas de processo.

Tabela 3 – Resultados obtidos pelo DoE realizado para arranque e parada do processo

Experimentos Fatores

Perdas de arranque ( kg ) Perdas de parada ( kg ) A B C

1 - - - 33 39

2 + - - 35 42

3 - + - 37 43

4 + + - 37 42

5 - - + 55 57

6 + - + 58 61

7 - + + 61 65

8 + + + 66 68

Com os dados dos 16 experimentos das perdas de arranque e parada do

processo, foi calculado o efeito dos fatores pelas Equações 1 e 2 para perda por

arranque e perda por parada, respectivamente.

Cálculo de efeito dos fatores por perda de arranque:

Equação 1- Cálculo do efeito que os fatores exercem na perda por arranque do processo de secagem final

39

Calculo de efeito dos fatores por perda de parada:

Equação 2 - Cálculo do efeito que os fatores exercem na perda por parada do processo de secagem final

Após os cálculos do efeito de cada fator, construiu-se a Tabela 4 que mostra na

coluna efeito o quanto cada fator contribui para aumento ou diminuição da perda

por arranque e por parada do processo. Na coluna ( - ) para arranque de processo

teve-se os menores valores de perda por processo e isso também se repetiu para

a coluna ( - ) nas perdas por parada do secador final. Dessa forma foi evidente

que quando se trabalha os fatores A, B e C, em nível baixo, conforme tabela 1,

têm-se os menores resultados de perda. A Tabela 4 também indica que o fator C

exerce um efeito muito maior nas perdas comparado com os fatores A e B, pois a

diferença encontrada entre os fatores de alta e baixa foram de 24,5 e 21,25 para

arranque e parada, respectivamente.

Tabela 4 – Resultado dos efeitos de cada fator A, B e C exerce sobre as perdas por

arranque e parada do secador final.

Efeito dos Fatores

Perdas por Arranque Perdas por Parada

Fatores ( + ) ( - ) Efeito Fatores ( + ) ( - ) Efeito

EA 49 46,5 2,5 EA 53,25 51 2,25

EB 50,25 45,25 5 EB 54,5 49,75 4,75

EC 60 35,5 24,5 EC 62,75 41,5 21,25

4.5 Implementação das ações

Primeiramente, foi elaborada junto à equipe uma lista de soluções para cada

causa raiz encontrada. A Figura 22 demonstra essa lista de soluções.

40

Figura 22 – Lista de prováveis soluções

Fonte: O autor

Um grande impacto neste projeto foi que a maioria das ações não era de elevado

custo, pois eram ações de padronização de trabalho e mudança de mentalidade,

pois o time operacional acreditava que os problemas estavam diretamente ligados

a maquinabilidade.

Cada implementação de solução foi priorizada de acordo com a matriz de impacto

e esforço, demonstrada na Figura 23. As ações 1, 2, 4, 5 e 8 foram as priorizadas,

pois eram as que traziam maiores resultados na redução das perdas e tinham

uma baixa complexidade para implementação.

Figura 23 – Matriz de impacto e esforço para a priorização das soluções

Fonte: O Autor

41

Após a priorização das ações de maior impacto e menor esforço, todas as ações

foram dispostas numa planilha no modelo 7W2H, conforme Figura 24, para

acompanhamento das ações. Desta forma, facilitou o andamento das reuniões de

rotina do time e também escalonamentos em caso de possíveis atrasos nas

implementações das ações propostas.

A ação número 4 teve um atraso em sua conclusão, devido à necessidade de se

obter o correto tempo, para determinação da correta graxa. Porém como a

mudança da graxa ocorreu dentro do programado, não houve influencia negativa

nas perdas de processo.

Figura 24 – Plano de ação para eliminação das causas potenciais das perdas de processo de secagem final

Fonte: O autor

4.6 As três entregas: Resultado, Padrão e Conhecimento Com as três principais entregas do DMAIC, teve-se a criação de padrões e

resultados após as implementações das ações e, também, o conhecimento

gerado aos envolvidos pelo uso da metodologia.

42

Durante a fase medir, foi possível observar uma melhora no indicador, pois alguns

controles operacionais de medição foram implementados a fim de verificar se os

dados obtidos inicialmente eram reais, assim, deixando o processo mais visível

aos operadores e também a equipe de suporte da produção.

Após a execução do plano de ação, observou-se uma queda gradual no indicador

e também a sustentabilidade do processo ao longo dos meses. De acordo com a

Figura 25, pode-se identificar uma superação da meta estabelecida, pois as ações

implementadas também exerceram efeito nas perdas de varredura o qual não foi

escopo do projeto como mencionado na etapa Medir.

Figura 25 – Gráfico perda por flakes no secador final

Fonte: O autor

Durante a execução do projeto foi estabelecido indicadores de meio para

arranque e parada do processo de secagem final. Esses indicadores mediam as

perdas de arranque e parada do processo de secagem, com isso era possível ter

uma visão antecipada do fechamento do indicador final. Ocorreu uma redução de

30,21% nas perdas geradas pelo arranque, conforme Figuras 26 e 27.

Na Figura 26, observaram-se alguns comportamentos de perdas que estavam

bem além da perda normal já fornecida pelo processo. Essas perdas dos pontos

19, 20 e 21 estavam ligadas ao desalinhamento do espalhador rotativo que

ocasionou uma posterior quebra.

0,89

1,73

1,03

1,38 1,25 1,25

1,91

1,47

0,99 0,91

0,58

0,21

0,66 0,57 0,61

0,43

Média 1,35

-

1,00

2,00

jan/13 abr/13 jul/13 out/13 jan/14 abr/14

%

Efetivo Antes Média Antes

D M A I C

Meta 1,03

43

Figura 26 – Média de perda por arranque antes do projeto

Fonte: O autor

Após as ações implementadas para os desvios relacionados a arranque,

observou-se que o número de pontos acima do limite superior estipulado também

diminuiu. Os menores valores de perda após a coleta número 19, foram

alcançados após o estudo de DoE, pois foi possível identificar os melhores fatores

de parada de arranque.

Figura 27 – Média de perda por arranque depois do projeto

Fonte: O autor

A queda na perda foi mais significativa durante a parada do secador final, pois

durante o processo de arranque, além das análises físico-químicas (umidade e

densidade), existem as análises qualitativas (características organolépticas do

cereal como cor, odor, sabor e brilho) que devem ser respeitadas, porém essa

subjetividade pode variar de pessoa para pessoa e dessa forma tem uma

44

variação aceitável no processo. A redução representou 43,56% pela parada do

secador final, conforme Figuras 28 e 29.

Figura 28 – Média de perda por parada antes do projeto

Fonte: O autor

Figura 29 – Média de perda por parada depois do projeto

Fonte: O autor

O projeto era valorizado mês a mês junto à equipe de controle financeiro da

empresa. A tabela 5 mostra o valores de recuperação do capital investido (saving)

obtido ao longo dos meses. Os melhores valores obtidos foram nos meses de

novembro e dezembro de 2013, representando um saving de R$ 11.345,67 e R$

18.647,39, respectivamente. Esses bons resultados, também, tiveram influência

direta da sequencia e do volume de produção desse mês, pois como as ações já

haviam sido implementadas e com o aumento da demanda produtiva nestes

meses, foi possível diluir ainda mais o índice de perdas por tonelada produzida.

45

Tabela 5 – Valores de Saving de retorno do projeto baseados na perda efetiva do mês e também no volume produzido de acordo com o programa de produção.

set/13 out/13 nov/13 dez/13 jan/14 fev/14 mar/14 abr/14

Total Perda por tonelada % 0,99 0,91 0,58 0,21 0,66 0,57 0,61 0,43

Meta (%) 1,03 1,03 1,03 1,03 1,03 1,03 1,03 1,03

Saving em R$ 5.843,21 6.323,45 11.345,67 18.647,39 13.154,76 11.987,50 10.854,39 16.542,83 94699,20

A Tabela 6 demonstra a evolução do conhecimento do líder do projeto nas

ferramentas aplicadas no decorrer do projeto. A Tabela foi classificada de acordo

com uma escala interna da empresa onde os valores 2 e 4 significam está

treinado e pratica sem auxilio, respectivamente e 3 pratica com auxilio. No início

do projeto algumas ferramentas estão apenas treinadas, porém é possível que se

tenha já no inicio do projeto se tenha ferramentas que se pratica sem auxilio, pois

o líder já pode ter tido conhecimentos anteriores adquiridos.

Tabela 6 – Evolução do conhecimento do conhecimento do líder do projeto

Ferramentas Inicial Desejado Atual GAP

Obter visão Geral YB 2 4 4 0

Elaborar gráfico seqüencial 4 4 4 0

Elaborar Contrato 4 4 4 0

Elaborar Cronograma 4 4 4 0

Elaborar Gráfico de Pareto 4 4 4 0

Elaborar Cartas de Controle 2 3 3 0

Determinar a Capabilidade de Processo 2 3 3 0

Estabelecer Metas Específicas 2 4 4 0

Elaborar Writestorming 2 4 4 0

Aplicar Diagrama de Afinidades 2 4 4 0

Elaborar Diagrama de Árvores 2 4 4 0

Elaborar o Plano de Ação 2 4 4 0

Aplicar Poka Yoke 2 3 3 0

Implementar o Plano de Monitoramento 2 4 4 0

Aplicar OCAP 2 3 3 0

Padronizar as soluções 2 4 4 0

A Figura 30 representa de forma gráfica, como um radar, as ferramentas de maior

evolução do líder durante a elaboração do projeto. Pôde observar que o líder já

tinha bons conhecimentos em: elaborar gráfico sequencial, elaborar contrato,

elaborar cronograma e gráficos de Pareto.

46

Figura 30 – Gráfico da Matriz de Habilidades do líder

Fonte: O autor

Com o intuito de garantir que o novo patamar de perda seja mantido, após todas

as ações de melhorias implantadas, foi desenvolvido um OCAP conforme Figura

31. Com essa ferramenta foi possível indicar os procedimentos para a descoberta

e eliminação de causas especiais de variação que possam acontecer ao longo do

tempo, para as duas principais causas de perda do processo, arranque e parada.

Com o auxílio do OCAP mesmo que a perda não seja identificada pela equipe,

uma ação seria gerada para que a equipe de suporte possa atuar juntamente com

os operadores, para eliminar essa causa especial.

47

Figura 31 – Fluxo OCAP para eliminação das causas especiais de variação

A perda de arranque ou parada foi maior que 35 kg?

Houve perda maior que 35 kg nos últimos 3 dias?

Qual o motivo da perda?

Perda por guias internas danificadas

Perda por posição errada da válvula de

vapor

Perda por alto valor de TC do Slurry

Abrir nota para troca das guias

internas

Voltar posição da válvula conforme

LPP

Realizar diálogo com os operadores sobre verificação do

TC antes do arranque

SIMSIMSIMSIM SIMSIM

Houve diminuição das perdas abaixo de 35 kg?

Continuar monitoramento

Abrir uma ação na SHO junto com a

equipe de suporte

SIMSIM

NÃONÃO

Fonte: Adaptado de Werkema (2004).

48

5. CONCLUSÃO

Conclui-se que a aplicação da metodologia DMAIC, mostrou-se eficaz para o

propósito de redução de perdas no processo de secagem de cereais matinais. O

fenômeno do estudo, redução de perdas do processo de secagem de cereais

matinais, obteve um resultado melhor que o esperado em termos de perda de

processo com relação ao objetivo estipulado inicialmente na etapa Definir. As

perdas do processo de secagem foram reduzidas em 33,18% ultrapassando a

meta inicial de 23,9%.

O estudo realizado de DoE junto á equipe do projeto foi de grande suporte para

transpor a subjetividade dos fatores de impacto das perdas de arranque e parada

para a quantificação da relação no efeito de cada fator, em que o fluxo da

Accurate foi o fator de maior impacto com 24,5 e 21,25 para arranque e parada,

respectivamente. Puderam-se obter resultados expressivos sem grandes

investimentos, dessa forma quebrando um paradigma entre os operadores que

acreditam ser necessário um investimento financeiro para a melhoria de um

processo.

A iniciativa desse projeto trouxe um ganho significativo para a empresa, dessa

forma, contribuindo para os indicadores prioritários da unidade de estudo ao

reduzir as perdas do processo de secagem e também o desenvolvimento de

pessoas para resolução de problemas e trabalho em equipe.

A realização de um DoE incluindo outros fatores como temperatura e tempo de

residência das esteiras de secagem deve ser levado em consideração para

trabalhos futuros, pois o processo de melhoria continua é uma jornada, e o

processo de secagem de cereais matinais pode ser explorado com novos ciclos

de projetos DMAIC a fim de reduzir ainda mais a perdas de processo.

49

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

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programa Seis Sigma. Belo Horizonte: Editora de Desenvolvimento Gerencial, 1

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WERKEMA, M. Criando a cultura Seis Sigma. Nova Lima: Werkema Editora

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WERKEMA, M. Ferramentas e Estatística Básicas para o Gerenciamento de

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WERKEMA, M. Criando a cultura Seis Sigma. Rio de Janeiro: Elsevier, 2012.

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