APLICAÇÃO DE FERRAMENTAS DE CONTROLE...

APLICAÇÃO DE FERRAMENTAS DE

CONTROLE ESTATÍSTICO DA

QUALIDADE AO MONITORAMENTO

DA PRODUÇÃO DE ETANOL

Juliana Keiko Sagawa (UFSCAR )

[email protected]

Ricardo Inoue Yamada (UFSCAR )

[email protected]

O presente trabalho tem como objetivo apresentar a aplicação de

ferramentas de Controle Estatístico da Qualidade ao processo de

produção de etanol a partir da cana-de-açúcar. As ferramentas foram

aplicadas às etapas de Fermentação e Tratameento do Fermento em

uma usina localizada na região de Guariba, interior do estado de São

Paulo. Tais etapas apresentam alto grau de complexidade, englobando

tanto reações físicas como bioquímicas, e impactam diretamente na

eficiência da produção de Etanol. As variáveis do processo de

fermentação e de tratamento do fermento foram previamente

relacionadas e a partir de uma análise crítica e estruturada, foi

possível identificar quais etapas e variáveis necessariamente deveriam

ser monitoradas. As análises dos dados amostrais permitiram a

identificação dos índices de capabilidade do processo (Cpk). Como

contribuição, o estudo permitiu a identificação das variáveis com

maior instabilidade, o que, aliado às análises dos resultados

(Produção Total de Etanol), foi determinante para estimar os impactos

do controle para o processo, justificando assim sua aplicabilidade.

Palavras-chaves: CEP - Controle Estatístico do Processo, gráficos de

controle, gestão da qualidade, cana-de-açúcar, etanol.

XXXIII ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO A Gestão dos Processos de Produção e as Parcerias Globais para o Desenvolvimento Sustentável dos Sistemas Produtivos

Salvador, BA, Brasil, 08 a 11 de outubro de 2013.



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1.3.

1. Introdução

Ainda que, na maior parte dos países, os censos tenham apontado o declínio na taxa de

natalidade, análises recentes publicadas pelo Fundo de População das Nações Unidas,

(UNFPA) do inglês United Nations Population Fund, projetam um crescimento populacional

superior a 25% até 2.050. As estimativas apontam que a população mundial ultrapassará os

8,9 bilhões até o período.

De acordo com o Painel Intergovernamental de Mudanças Climáticas (IPCC), do inglês

Intergovernmental Panel on Climate Change, a equação utilizada para mensurar a crescente

evolução na emissão de CO2 e seus impactos nas mudanças climáticas, como o aquecimento

global, sofre influência direta tanto das perspectivas de crescimento populacional, quanto do

incremento do produto interno bruto per capita mundial.

Em fevereiro de 2010, o bioetanol produzido no Brasil, utilizando cana-de-açúcar como

matéria prima, foi reconhecido pela Agência de Proteção Ambiental dos Estados Unidos

(EPA), do inglês United States Environmental Protection Agency, como biocombustível

avançado. Após testes, comprovaram a redução na emissão de gases de efeito estufa em 61%,

em comparação com as emissões produzidas por gasolina. Este reconhecimento é concedido

aos que produzem reduções de pelo menos 50% nas emissões de gases de efeito estufa.

Segundo COSTA; A.F.B. et al. (2005), podem ser observadas grandes mudanças na gestão e

organização da produção ao longo dos últimos 60 anos, porém dois pontos merecem destaque

dentre os demais. O primeiro foi o avanço em tecnologia e o desenvolvimento tecnológico

aplicado ao gerenciamento das informações através de sistemas, que contribuiu para um

controle mais eficiente das operações. O segundo, porém não menos importante, e que

caminha paralelamente, está relacionado aos novos conceitos e métodos de gestão da

produção, que a partir da década de 80 ganharam destaque, mais especificamente com a

difusão dos conceitos de gestão da qualidade nos Estados Unidos e Japão.

Embora seu desenvolvimento tenha surgido nos anos 20, o CEP passou a ser efetivamente

aplicado em empresas ocidentais somente em meados da década de 80, quando se viram

obrigadas a melhorar o seu nível de qualidade, atendendo melhor as exigências de seus

consumidores.



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Segundo MARTINS (2010), muitas empresas brasileiras ainda não identificaram as vantagens

na utilização do CEP para o controle das variações em seus processos e consequentemente

maior uniformidade de seus produtos e serviços.

O trabalho a seguir sugere um modelo de aplicação de ferramentas de Controle Estatístico da

Qualidade em etapas críticas do processo de produção do Etanol de cana-de-açúcar, mais

especificamente nos processos de Fermentação e de Tratamento das leveduras utilizadas para

a fermentação alcoólica.

2. Metodologia de Pesquisa

A presente pesquisa foi desenvolvida de acordo com as seguintes etapas:

Estudo teórico e revisão bibliográfica sobre Controle Estatístico da Qualidade;

Caracterização do processo de produção de Etanol;

Seleção das variáveis mais relevantes do processo de produção de etanol;

Implantação dos Gráficos de Controle e Análise de Capacidade.

As seguintes palavras foram usadas para a pesquisa em literatura: CEP - Controle Estatístico

de Processo, Cana-de-açúcar, Etanol, Gráficos de Controle, Controle Estatístico da Qualidade.

Como sites de busca foram usados os seguintes: Scielo, Bibliotecas Virtuais (USP, Unicamp,

UFSCar) e Google Acadêmico.

Neste estudo, o pesquisador era um observador e um participante. Assim, o processo de coleta

de dados baseou-se na observação direta, reuniões com a equipe técnica responsável pelo

projeto, os documentos oficiais, cartas e conversas informais. A análise e selecção das

variáveis críticas do processo de produção foram realizadas pela equipe técnica por meio de

debate.

3. Revisão bibliográfica

Nas subseções seguintes, uma breve revisão da literatura sobre controle estatístico de

processos, gráficos de controle, análise de capacidade é apresentada, bem como a

caracterização dos processos de fermentação alcoólica.

3.1. Controle Estatístico de Processo



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Segundo Oliveira (2010), o monitoramento permanente dos processos se faz necessário,

sobretudo, para a detecção da presença de causas especiais, que levam perturbação ao

processo, servindo também como balizador para a tomada de decisão.

Ainda segundo Oliveira (2010), as perturbações menores, provocadas por variações naturais

do processo, comumente provenientes de causas comuns ou aleatórias, representam

pequenos desvios que não comprometem ou são desprezíveis para o resultado.

As causas especiais, por outro lado, são perturbações maiores que podem deslocar a média de

seu alvo, como também aumentar sua dispersão. Corrigíveis, as perturbações são

normalmente oriundas de problemas ou operação anormal, ligadas em sua maioria às

condições físicas ou de projeto e deficiências em padrão de trabalho, respectivamente.

Segundo Montgomery (2004), o CEP possui uma poderosa coleção de ferramentas de

resolução de problemas que podem ser aplicadas a qualquer processo, e suas sete principais

ferramentas são: Histogramas ou ramo-e-folhas, Folha de controle, Gráfico de Pareto,

Diagrama de causa e efeito, Diagrama de concentração de defeito, Diagrama de dispersão e

Gráfico de controle.

3.2. Gráfico de controle.

Segundo Montgomery (2004), os gráficos de controle por variáveis são utilizados quando a

variável monitorada pode assumir valores numéricos, em uma escala contínua de medidas e

possibilita a identificação da existência de Causas Especiais em um processo fora de controle

estatístico. Entretanto, um ponto importante e que não pode deixar de ser mencionado é que

tais gráficos não excluem a necessidade de uma análise das Causas Especiais de variação que

estão atuando em um processo, ao contrário, eles possibilitam a realização de um diagnóstico

do processo, o qual indicará essa necessidade.

Como se sabe, os gráficos possuem três linhas horizontais que representam limites

previamente medidos ou calculados através de amostragem de uma variável aleatória. O

Limite Central (LC), ou limite médio, representa o valor médio da variável e que corresponde

também ao estado de controle. As duas outras linhas, posicionadas às extremidades do Limite

Central (LC), são: Limite Superior de Controle (LSC) e Limite Inferior de Controle (LIC),

que por sua vez representam os limites de controle entre as quais os pontos amostrais deverão

estar enquanto o processo é considerado sob controle.



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Segundo Montgomery (2004), nos processos onde é possível estabelecer valores pré-definidos

como referência para a média e desvio padrão, podemos utilizá-los para a construção de

gráficos e R sem a necessidade de análise de base de dados histórica para estabelecer os

valores de Média, Limite Superior de Controle e Limite Inferior de Controle. Geralmente não

conhecemos os valores da Média (µ) e do Desvio Padrão (σ), devendo estes ser estimados a

partir de amostras retiradas do processo e assim iniciar a construção dos cálculos dos limites

de controle.

Ainda segundo MONTGOMERY (2004), é necessário ter cautela quando os valores de Média

(µ) e do Desvio Padrão (σ) já são conhecidos e referenciados, pois é possível que estes

padrões não sejam realmente aplicáveis ao processo, logo, podem produzir muitos alertas de

fora de controle.

3.3. Analise da capacidade do processo

Segundo Montgomery (2004), compreendem a atividade geral de quantificar a variabilidade

de um processo, para análisar a variação em relação ao desenvolvimento das atividades

anteriores a fabricação ou mesmo as especificações do produto ao longo de seu ciclo de

produção, e assim, auxiliar na redução ou eliminação da variabilidade de seu desenvolvimento

e fabricação.

Segundo Montgomery, as análises da capacidade de um processo através de tecnicas

estatísticas são a base fundamental de um programa global de melhoria da qualidade, estando

elas relacionadas aos seguintes fatores:

Predizer se o processo é capaz de manter as tolerancias

Auxiliar elaboradores/planejadores de um produto na modificação de um processo

Auxiliar na identificação de um intervalo entre amostras para o monitoramento de um

processo

Especificar exigencias de desempenho para um equipamento novo

Selecionar entre vendedores concorrentes

Planejar o sequenciamento dos processos quando há um efeito interativo de processos

sobre as tolerâncias

Reduzir a variabilidade de um processo



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Ainda segundo Montgomery (2004), a razão da capacidade de um processo (RCP),

representada pelos índices Cp e Cpk, são uma forma simples, quantitativa, de expressar a

capacidade de um processo. A magnitude de Cpk em relação a Cp é uma medida direta para

avaliar o quão fora de centro o processo está operando, levando-se em conta que, de modo

geral, se Cp = Cpk o processo está centrado no ponto médio das especificações.

O indice Cp não compreende que um processo com média µ não esteja centrada entre os

limites de especificação, assim a razão da capacidade de um processo Cpk foi criada. Por sí

só, o indice Cpk não figurou como medida adequada de centralização de um processo, sendo

assim, uma das formas utilizadas para caracterizar satisfatoriamente a centralização de um

processo consiste em, Cpk ser comparada com Cp.

Para análise e interpretação dos resultados do indice CpK foram usadas as escalas

referenciadas na Tabela 1.

Tabela 1 – Classificação dos processos de acordo com o indice Cpk.

Fonte: Soares (2001)

3.4. Caracterização dos processos de fermentação alcoólica

O etanol extraído da cana-de-açúcar é obtido por via fermentativa, que consiste nos processos

bioquímicos, comuns para qualquer substrato açucarado, de transformação dos açúcares

fermentescíveis presentes na matéria-prima em álcool etílico, dióxido de carbono e glicerol,

por via metabólica.

Segundo Basso et al. (2001), a levedura Saccharomyces cerevisae, também conhecida

popularmente como; levedura de padeiro ou da cerveja é a espécie mais usualmente utilizada



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para a produção de Etanol. É um aeróbio facultativo e os produtos obtidos através da

metabolização do açúcar variam de acordo com as condições de ambiente em que são levados.

Em reações anaeróbicas o açúcar metabolizado é transformado em ATP, material necessário

sua sobrevivência e crescimento, além de Álcool e Gás Carbônico, que são produtos de

excreção.

Para seu melhor desempenho na conversão de açúcar em Etanol devemos avaliar as variações

nas condições da fermentação, como: Pressão, Temperatura, pH, Oxigenação, Substrato,

Espécie, Linhagem, Contaminação e outros (BASSO et al., 2001)

Segundo Lopes (2008), o processo da fermentação alcoólica pode ser dividida em cinco

etapas:

Lag-Fase: etapa característica da adaptação, reconstituição enzimática e multiplicação

celular, nela observa-se aumento da quantidade de células presentes no meio.

Fase de aceleração: nesta etapa observa-se o aumento da velocidade da multiplicação

celular, onde ocorre a metabolização dos açúcares presentes no meio e consequentemente a

obtenção de Etanol e liberação de CO2.

Fase exponencial: como o próprio nome diz, é a fase onde se observa um aumento

exponencial do número de células, caracterizado pela grande quantidade de produtos de

excreção, como o CO2 e o Etanol.

Fase estacionária: esta etapa é marcada pelo esgotamento de açúcares e nutrientes do

meio que garantiam energia necessária para o surgimento de novas células, como

consequência observa-se constância no número de células.

Fase de declínio: nesta etapa observa-se queda na viabilidade do fermento, ou seja, o

número de células que morrem é maior que o número de células novas. Isso ocorre devido ao

acúmulo de produtos finais como o Etanol ou de deficiências no controle das condições

físico-químicas para manter a viabilidade celular como Temperatura e pH.

Segundo Lopes (2008), o Creme ou leite de levedura apresenta baixa viabilidade celular

devido a sua exposição a teores alcoólicos elevados. Enviado para cubas de tratamento, será

diluído em água, baixando sua concentração, que normalmente está em torno de 60% para

25%. Durante o tratamento também ocorre a dosagem de Ácido Sulfúrico, que regula o pH da

mistura, auxilia na desfloculação e age como bactericida.



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O vinho fermentado resultante é enviado para o processo de destilação, onde o etanol

hidratado é separado dos outros componentes com pontos de ebulição diferentes. Os

tratamentos químicos de desidratação podem ser utilizados para atingir as especificações de

99,7 ° GL, resultando no etanol anidro utilizado para misturar com gasolina pura.

4. Estudo de caso - Modelagem do CEP na produção de Etanol

Nos itens seguintes apresentam-se as etapas e resultados do estudo de caso apresentado

realizado nas etapas de Fermentação e Tratamento do fermento na produção de etanol.

4.1. Levantamento das etapas de transformação

Inicialmente, propôs-se a análise do processo de produção do Etanol Hidratado em macro

etapas, diferenciando-as com base na natureza de transformação dos produtos em processo.

Pode-se então observar a divisão do processo produtivo em três macro etapas, conforme

proposto na Figura 1, sendo estas caracterizadas por transformações de natureza física ou

bioquímica.

Figura 1 – Macro etapas da produção do Etanol Hidratado.

Fonte: Próprio autor

Primeira etapa: os materiais de partida sofrem uma série de tratamentos físicos,

colocando-os em condições favoráveis para reagirem quimicamente.

Segunda etapa: reator (leveduras) e reagentes (matérias primas ajustadas) serão

transformados nos produtos da reação.

Terceira etapa: o produto da reação será levado a novos tratamentos físicos, onde será

obtido o produto desejado em sua forma final.



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Embora abrangente a representação não apresentou condições favoráveis para a análise

proposta, em relação à profundidade necessária para o estudo. Considerou-se então a

elaboração de outra forma de representação, esta com maior riqueza de detalhes, identificando

todas as etapas detalhadas do processo de produção do Etanol.

Figura 2 – Fluxo das etapas de produção do Etanol.

Fonte: Próprio autor

Como pode ser visto na Figura 2, o caldo de cana clarificado, o mel e a água são misturados

conjuntamente para formar o mosto, o qual é fervido e depois arrefecido a uma temperatura

específica. Depois disso, a levedura é adicionada e a fermentação ocorre em condições

controladas. A mistura resultante é filtrada e centrifugada, permitindo separar o vinho do

creme de levedura, que finalmente será destilado para produzir etanol, enquanto o creme de

levedura é tratado para ser reutilizado no próximo processo de fermentação, como

mencionado.

4.2. Identificação das etapas críticas

Depois de mapear o processo de produção, o grupo decidiu concentrar os estudos

especificamente sobre o os processos de Tratamento do fermento e Fermentação. Estas etapas

foram consideradas críticas por entender que o rendimento da produção de etanol depende

diretamente do sucesso das reações da fermentação alcoólica, que por sua vez, requer o

controle correto de diversas variáveis. Estas variáveis serão discutidas a seguir.



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4.3. Identificação das variáveis críticas

Por meio de um brainstorming, o grupo técnico responsável identificou as variáveis de

influência no processo de fermentação. Dado o grande número de variáveis identificadas, um

critério foi estabelecido para priorizá-las de acordo com seu grau de relevância para os

indicadores de desempenho do processo. Foram considerados os seguintes indicadores de

desempenho: capacidade de moagem, perda na destilaria, perda em efluentes, perda final

indeterminado, riscos de acidentes e custos da não qualidade.

Em primeiro lugar, o grupo de especialistas atribuiu uma pontuação para cada indicador de

desempenho para refletir seu impacto no processo de resultados de acordo com a seguinte

escala: 1 – Baixo impacto / 2 – Médio impacto / 3 – Alto impacto.

Figura 3 – Metodologia de cálculo

Fonte: Próprio autor.

Da mesma forma, os especialistas avaliaram a correlação entre as variáveis de processo e os

indicadores de desempenho, isto é, eles avaliaram a extensão com que uma dada variável

processo poderia afetar o desempenho de um determinado indicador. Notas foram atribuidas

de acordo com a seguinte escala: 0 – Correlação Inexistente / 1 – Correlação fraca / 3 –

Correlação média / 9 – Correlação forte.

Desta forma, o resultado da variável i na matriz de priorização será representado através da

seguinte equação:

Zi = (Y1 . Xi1) + (Y2 . Xi2) + (Y3 . Xi3) + (Y4 . Xi4) + (Y5 . Xi5) + (Y6 . Xi6) + (Y7 . Xi7)

Como resultado da análise obteve-se a classificação de 7 variáveis, consideradas críticas:

Temperatura nas dornas, Teor alcoólico nas dornas, Brix do mosto nas dornas, Temperatura

do mosto nas dornas, Teor alcoólico nas cubas, Viabilidade nas dornas e Infecção nas dornas.

Para o monitoramento das variáveis críticas utilizando os gráficos de controle, sendo



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previamente identificadas as frequências de amostragem e os impactos da variável para o

processo.

Aliado a isso, um banco de ações para correção de desvios foi criado, para cada variável,

possibilitando além da detecção dos problemas, a descentralização do poder para a tomada de

decisão.

5. Análise da Capacidade das variáveis críticas

Havendo conhecimento de faixas ótimas de trabalho optou-se por utilizar os valores já

conhecidos e especificados para o processo, ao invés de se realizar uma análise amostral de

dados históricos para estabelecer valores de Média, Limite Superior de Controle e Limite

Inferior de Controle, passando a utilizar os valores de Média (µ) e do Desvio Padrão (σ) já

conhecidos e referenciados na Tabela 2.

Tabela 2 – Análise do índice Cpk para períodos distintos.

Fonte: Próprio autor.

Duzentas amostras diárias de cada variável foram fornecidas pelo laboratório industrial a fim

de plotar os gráficos de controle. Os dados foram divididos em quatro períodos, cada um deles

com 50 amostras diárias em ordem cronológica.

A análise das variáveis foi realizada em apenas dois períodos, com o pior e o melhor

desempenho na produção de etanol, respectivamente representados por Período 1 e Período 2

na Tabela 2. A amostragem sofreu algumas interrupções devido a paradas de equipamentos

durante os períodos de chuva, que é uma particularidade do processo de produção de etanol.

Uma avaliação importante sobre a importância do monitoramento e seus efeitos nos

resultados da produção total de etanol é que no Período 2 foi observado um aumento na

produção total de etanol 26% maior, se comparado ao Período de 1.

A verificação de causas especiais atuando no processo pode ser constatada usando gráficos de

controle e análises da capacidade do processo.



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Os impactos de cada variável crítica no processo de produção de etanol, bem como, os

resultados da análise da capacidade para estas variáveis são fornecidos abaixo:

Temperatura da dorna

Quando abaixo do LIC: Influencia na

velocidade do processo fermentativo e na

produtividade.

Quando acima do LSC: Impacta diretamente

na redução da viabilidade celular do fermento,

devido a maior probabilidade de infecção e

floculação.

Análise do Cpk Observação do histograma

Período 1: Processo incapaz (0,77)

Período 2: Processo capaz (1,59)

Distribuição com variabilidade baixa,

entretanto, média muito deslocada em

relação ao centro do intervalo

Teor alcoólico na dorna (ºGl)

Quando abaixo do LIC: Provoca perda de

ART (Açúcar Redutores Totais), residual ao

processo de fermentação.

Quando acima do LSC: Reduz a viabilidade

celular devido a exposição à teores alcoólicos

elevados.




Distribuição com variabilidade mediana, além

da média muito deslocada em relação ao centro

do intervalo.

Brix do Mosto (º Brix)

Quando abaixo do LIC: Reduz o tempo de

fermentação, reduzindo também a eficiência

do processo.

Quando acima do LSC: Aumenta a

concentração de álcool na dorna,



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influenciando também na redução viabilidade celular.



Período 2: Processo relativamente incapaz

(1,11)

Distribuição com variabilidade mediana,

além da média um pouco deslocada em

relação ao centro do intervalo.

Temperatura do Mosto (ºC)

Quando abaixo do LIC: Reduz a

velocidade do processo fermentativo e

consequentemente menor produtividade

Quando acima do LSC: Favorece a

contaminação bacteriana, impactando na

viabilidade celular do fermento.






do intervalo.

Teor alcoólico nas cubas de Tratamento do fermento (ºGl)

Quando abaixo do LIC: Favorece o excesso

de fermento, podendo até esgotar os

nutrientes dosados para seu tratamento.

Quando acima do LSC: Inibi o crescimento

celular da levedura inibindo também sua

recuperação.






do intervalo.

Viabilidade nas dornas (%)

Quando abaixo do LIC: Provoca redução

da eficiência das reações metabólicas, que

resultará em um pior desempenho do

processo fermentativo.



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Quando acima do LSC: LSC igual a 100, melhor resultado alcançável.


Período 1: Processo totalmente

incapaz (-0,87)


incapaz (-0,52)

Distribuição com variabilidade alta, além da

média muito deslocada em relação ao centro do

intervalo.

Infecção nas dornas (x107)

Quando abaixo do LIC: LIC igual a Zero,

melhor resultado alcançável.

Quando acima do LSC: Reduz a viabilidade

celular do fermento, como consequência do

aumento da presença de bactérias.



incapaz (-0,15)


incapaz (-0,10)

Distribuição com variabilidade alta, além da

média muito deslocada em relação ao centro do

intervalo.

6. Considerações Finais / Conclusão

O trabalho teve como objetivo a aplicação de um modelo utilizando as ferramentas do CEP na

produção de Etanol. Para tanto, foram realizadas entrevistas e treinamentos com os

colaboradores envolvidos nos processos de fermentação e tratamento do fermento, observação

direta do fenômeno e análise dos apontamentos nos gráficos de controle. Buscou-se investigar

as causas dos problemas através da utilização de metodologia para análise e solução de

problemas, incluindo ferramentas estatísticas e da qualidade.

A partir do estudo, e de maneira geral, pode-se avaliar que os princípios do Controle

Estatístico da Qualidade podem ser aplicados amplamente em seus processos produtivos,

permitindo inclusive, constatar o alto índice de variabilidade nas principais etapas de

produção de Etanol. As ferramentas estatísticas da qualidade possibilitaram a obtenção de um

diagnóstico sobre quais variáveis devem ser controladas para melhorar a eficiência da

fermentação alcoólica e consequentemente do processo de produção do etanol, segundo uma

escala de prioridade. Além disso, este diagnóstico também indicou em que aspecto deve-se

buscar a melhoria: em termos de redução na variabilidade ou correção de um erro sistemático.



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Com base nos resultados apresentados, pode-se observar que algumas variáveis apresentam

variabilidade baixa ou mediana, como: Temperatura na dorna, Brix do mosto, Teor alcoólico

na dorna, Temperatura do mosto e Teor alcoólico nas cubas de tratamento do fermento,

porém, seus valores médios estão significativamente deslocados em relação ao centro do

intervalo das especificações. Tais variáveis exigem a adoção de medidas capazes de

compensar esse erro sistemático da média. Outras variáveis, além de apresentarem esse

deslocamento da média em relação ao valor central, também apresentam alta variabilidade,

como é o caso de: Viabilidade nas dornas e Infecção nas dornas. Para tais variáveis, é

necessário aplicar não só medidas de compensação do erro sistemático, mas também medidas

de redução da variabilidade.

Para a melhoria dos processos, sugere-se a análise permanente e constante das variáveis; o

compartilhamento e disponibilidade das análises de forma estruturada e organizada para medir

ou comparar o progresso em direção ao alvo, convertendo-as em ações para a correção das

causas e adequação dos processos; a utilização de ferramentas para a análise e solução de

problemas, identificando sua causa raiz; a melhoria nos padrões de trabalho, assim como a

manutenção das condições físicas e dos equipamentos.

REFERÊNCIA

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Qualidade. 2º Ed. São Paulo: Atlas, 2005.

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LOPES, M. M. Estudo comparativo da destilação em batelada operando com refluxo constante e com

composição do destilado constante. Dissertação (Mestrado). Escola Politécnica da Universidade de São Paulo.

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MARTINS, R. A. Conceitos básicos de controle estatístico da qualidade. EDUFSCar. São Carlos, 2010.



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SOARES, G. M. V. P. Aplicação e implantação do controle estatístico de processo em pintura industrial.

Florianópolis. Dissertação de Mestrado. Universidade Federal de Santa Catarina, 2001.

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