avançadas de produção” Joinville , SC, Brasil, 10 a 13 de ...necessitando apenas de um software...

APLICAÇÃO DO CONTROLE

ESTATÍSTICO DE PROCESSO: ESTUDO

DE CASO EM UMA EMPRESA DE

CALÇADOS

Servulo Teixeira de Barros Junior (UFPE)

[email protected]

RAISSA CORREA DE CARVALHO (UFPE)

[email protected]

Fagner Jose Coutinho de Melo (UFPE)

[email protected]

Larissa de Arruda Xavier (UFPE)

[email protected]

Denise Dumke de Medeiros (UFPE)

[email protected]

Este trabalho tem como objetivo apresentar o estudo do Controle

Estatístico de Processo (CEP) aplicado em um determinado setor de

uma indústria de calçados, situada na região Nordeste. O estudo de

caso foi feito nesta empresa para verificar a variabilidade da variável

peso em um determinado processo de fabricação de calçados de

borracha, sendo escolhida uma nova linha, diferente das demais, por

se tratar de um produto novo, moderno e revolucionário. Os dados

foram coletados e analisados, resultando em planos de ação que

culminaram, em alguns casos, com o controle estatístico do processo.

Para a fase final de interpretação dos dados, foram aplicados os

Gráficos de Controle X e R. O estudo procurou estabelecer os limites

XXXVII ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO

“A Engenharia de Produção e as novas tecnologias produtivas: indústria 4.0, manufatura aditiva e outras abordagens

avançadas de produção”

Joinville, SC, Brasil, 10 a 13 de outubro de 2017.





2

de controle, que permitiram analisar o comportamento do processo e

monitora-lo, bem como propor e adotar uma série de ações para

controlar a variável em questão.

Palavras-chave: Gráficos de Controle, Controle Estatístico de

Processo, Capabilidade do Processo.





3

1. Introdução

O mercado competitivo proporciona às empresas um ambiente desafiador de sobrevivência,

onde o escopo de melhorias que identificam a presença da qualidade no desempenho

estratégico, tático e operacional tende a garantir aos clientes o produto no nível padrão

desejado (DOS SANTOS et al., 2017).

O planejamento estratégico de uma empresa associado à utilização de ferramentas, como as

da qualidade, é imprescindível às empresas que desejam o sucesso perante as frequentes

mudanças ambientais (ALBUQUERQUE et al., 2016). Além disso, são ferramentas como

estas que contribuem com o direcionamento dos esforços das empresas para a resolução mais

assertiva dos seus problemas mais importantes ou críticos (MIRANDA et al., 2015).

Desta forma, os gráficos de controle, introduzidos em 1924 por Walter A. Shewhart, têm

como objetivo controlar a variabilidade dos processos, possibilitando ajudar aqueles que

buscam melhorar seus meios de produção. Estes gráficos são extremamente úteis para

verificar se as variações observadas em um processo são decorrentes de causas comuns ou de

causas especiais (WOODALL & MONTGOMERY, 1999).

Assim, a redução da variabilidade do processo é uma etapa importante do processo de

melhoria contínua da qualidade. O Controle Estatístico do Processo (CEP) constitui-se como

uma eficiente ferramenta na redução de tal variabilidade, pois, com o auxílio de seus cálculos

estatísticos, é possível detectar as causas da variação. Quando essas causas são corrigidas, a

variabilidade do processo é reduzida, e o desempenho do processo é melhorado (COSTA,

EPPRECHT & CARPINETTI, 2004).

O objetivo deste trabalho é demonstrar como o CEP pode auxiliar na manutenção de uma

variável a ser controlada, proporcionando economia nos custos da produção e garantindo a

qualidade na produção de determinado item de uma empresa de fabricação de calçados de

borracha, localizada na região Nordeste. As empresas localizadas nesta região são,

predominantemente, voltadas à produção de calçados de plástico/borracha (ABICALÇADOS,

2016).





4

Em 2014, o volume de produção de calçados no Brasil teve uma queda, e essa tendência de

queda passou por um aprofundamento da retração em 2015 devido às dificuldades inerentes

da crise econômica enfrentada pelo país (ABICALÇADOS, 2016). Apesar de a produção

industrial brasileira ter fechado com queda de 6,6% no final de 2016, a categoria de produtos

de borracha e de material plástico teve uma contribuição positiva, com alta de 8,3% (IBGE,

2017).

Diante do exposto, esta pesquisa será conduzida com um estudo de caso realizado em uma

indústria de calçados, a fim de verificar a variabilidade do peso em um determinado processo

de fabricação de calçados de borracha através da utilização do CEP. Após o levantamento e a

análise dos dados, ações foram propostas e implementadas, visando controlar a variável em

questão e melhorar o processo.

Este trabalho está organizado em cinco capítulos. O presente capítulo contém a introdução do

trabalho, destacando a contextualização do problema e o objetivo da pesquisa. O segundo

capítulo apresenta a metodologia, com as características técnicas para elaboração da pesquisa

e, no terceiro capítulo, o referencial teórico traz os conceitos de CEP e Capabilidade de

Processos. No quarto capítulo, apresenta-se o Estudo de Caso, caracterizando a empresa e a

descrição do problema. O quinto capítulo relata a conclusão do trabalho.

2. Metodologia

O presente trabalho possui finalidade aplicada, pois possui interesse prático imediato, e

caracteriza-se como uma pesquisa descritiva, com objetivo de trabalhar com dados ou fatos

coletados da realidade (CERVO et al., 2007). Quanto à natureza, a pesquisa combina

características quantitativas, sendo possível a mensuração dos dados, e qualitativas, dada a sua

necessidade de explicar os resultados da pesquisa quantitativa (MIGUEL et al., 2012).

A pesquisa será conduzida como um estudo de caso, caracterizado por investigar um

fenômeno contemporâneo inserido em algum contexto da vida real (YIN, 2005), que, neste

caso, será realizado em uma indústria de calçados, localizada na região Nordeste.

A técnica de pesquisa utilizada para coleta de dados foi a documentação indireta, através da

fundamentação teórica e revisão bibliográfica sobre CEP e Capabilidade de Processo, a fim de





5

obter um embasamento teórico para o desenvolvimento do trabalho e recolher informações

prévias sobre o campo de interesse (MARCONI & LAKATOS, 2003).

3. Referencial teórico

Nesta seção, serão abordados os principais conceitos referentes ao Controle Estatístico de

Processo (CEP) e Capabilidade de Processo, utilizados para o embasamento teórico da

pesquisa.

3.1. Controle Estatístico de Processo (CEP)

O Controle Estatístico de Processo, quando corretamente implementado, promove melhorias

na qualidade, produtividade e confiabilidade de produtos e processos, além da redução de

custos decorrentes da má qualidade e, por conseguinte, do custo total do produto

manufaturado, tendo ainda como finalidade promover a prevenção de defeitos, melhoramento

da qualidade dos produtos e serviços, e redução de seus custos de fabricação através da

aplicação de métodos estatísticos de controle da qualidade (MONTGOMERY, 2001).

Os Gráficos de Controle são formas de explicitar o CEP, e buscam acompanhar um

determinado processo, com o objetivo de identificar se ele está sob controle, ou seja, isento de

causas especiais. Essa ferramenta é de fácil utilização e possui baixo custo de aplicação,

necessitando apenas de um software para facilitar a tabulação dos dados (SILVA, SOUSA &

CAMPOS, 2016) e ter uma boa base de dados sobre operações passadas do processo a ser

estudado (MACGREGOR & KOURTL, 1995). Diversas são as aplicações do CEP, tanto para

bens físicos (SILVA, SOUSA & CAMPOS, 2016), como para serviços (OLIVEIRA et al.,

2016).

É necessário atentar que os Gráficos de Controle funcionam como indicadores, ou seja,

apenas mostram o estado do processo, sendo assim, eles não resolvem o problema. É preciso

diagnosticar e propor ações sistemáticas sobre o processo.

O gráfico da média (ou X ) e o gráfico da amplitude (ou R) são os mais usados entre todos os

tipos de Gráficos de Controle, e monitoram, respectivamente, a variação da média e da

amplitude. A Figura 1 apresenta as fórmulas utilizadas nos dois tipos de gráficos citados

anteriormente.





6

Figura 1 - Tipo de gráfico de controle e suas fórmulas

Limites de controle

Tipo de

gráfico Fórmulas

X

LSC = n

σ̂3μ̂ 0

0

LM = 0μ̂ ou X

LIC = n

σ̂3μ̂ 0

0

R

LSC = RR σ3μ = 032 σ̂.d3d

LM = Rμ ou R

LIC = RR σ3μ = 032 σ̂.3dd

ou “0” (para LIC < 0) Fonte: Adaptado de Costa, Epprecht & Carpinetti (2004)

As Tabelas 1 e 2 apresentam os índices d2 e d3 mais utilizados.

Tabela 1 - Constantes mais utilizadas d2 e d3 (parte I)

N 2 3 4 5 6 7 8

d2 1,128 1,693 2,059 2,326 2,534 2,704 2,847

d3 0,853 0,888 0,880 0,864 0,848 0,833 0,820

Fonte: Costa, Epprecht & Carpinetti (2004, p. 288)

Tabela 2 - Constantes mais utilizadas d2 e d3 (parte II)

N 9 10 11 12 13 14 15

d2 2,970 3,078 3,173 3,258 3,336 3,407 3,472

d3 0,808 0,797 0,787 0,778 0,770 0,763 0,756

Fonte: Costa, Epprecht & Carpinetti (2004, p. 288)

Deming (1990) destaca como sendo metas do CEP: melhoria da qualidade, melhor

conhecimento do processo e identificação de onde introduzir melhorias; aumento da

quantidade de produtos produzidos sob condições ótimas de produção; redução do custo por

unidade; economia na redução do nível de produtos defeituosos, refugos e retrabalhos;





7

redução dos gargalos de produção e atrasos na entrega; redução no número de reclamações

dos consumidores.

O mesmo autor aponta algumas causas de insucesso ligadas basicamente à execução de forma

ineficiente ou incompleta de etapas: não envolvimento da diretoria e de todos os

departamentos, ficando apenas ao chamado departamento de controle de qualidade esta

responsabilidade; não dedicação ao programa de maneira consistente e contínua, não sendo

executado através de um cronograma preestabelecido; seleção de característicos ou processos

não merecedores do CEP e desconhecimento por parte da equipe de conceitos básicos de

estatística ou de sua aplicação; não investigação das causas, e ainda confusão com relação a

causas comuns e especiais; programas de treinamento ineficientes, não padronização das

tarefas operacionais e se imaginar que grandes resultados serão alcançados em curto espaço

de tempo.

3.2. Capabilidade de processos

Após verificar se um processo está sob controle estatístico ou não, é possível executar a

análise de capabilidade do processo. A capabilidade de um processo demonstra, por meio de

índices numéricos, quanto um processo é capaz de produzir um produto atendendo a dada

especificação. Através do índice de capabilidade de um processo é possível avaliar o grau de

satisfação das especificações de uma característica da qualidade (VIEIRA, 1999).

Uma forma de analisar a capabilidade de um processo é por meio de seu índice de

capabilidade (Cp ou Cpk). O índice potencial do processo Cp, que relaciona a faixa de

variação permitida do processo com a faixa de variação real do processo, é determinado pela

seguinte relação (COSTA, EPPRECHT & CARPINETTI, 2004):

σ̂6

LIELSECp

(Equação 1)

Existem varias fórmulas para determinação do Cpk, uma delas é a seguinte (COSTA,

EPPRECHT & CARPINETTI, 2004):

σ̂3

XLIE;

σ̂3

XLSEmínCpk

(Equação 2)





8

Estes índices deverão ser classificados de acordo com os seguintes critérios, conforme a

Tabela 3.

Tabela 3 - Interpretação do índice Cp ou Cpk

Fonte: Adaptado de Costa, Epprecht & Carpinetti (2004)

Desta forma, é possível por meio de um índice rapidamente saber se um processo está apto a

produzir ou prestar um serviço. É importante ressaltar que esses índices somente terão valor

se o processo estiver sob controle estatístico. Por isso, deve-se ter cuidado com os cálculos do

Cp ou Cpk antes da determinação, construção e verificação dos gráficos de controle para

emissão do parecer de estabilidade estatística do processo.

4. Estudo de caso: aplicação do CEP em uma empresa

A empresa do estudo de caso em questão será denominada Empresa X, para manter sua

confidencialidade. Ela é caracterizada como uma empresa de médio porte, localizada na

região Nordeste, especializada na produção de calçados de borracha, possui cerca de 700

funcionários e tem uma produção média diária de 100 mil pares de calçados, atendendo tanto

ao mercado nacional como internacional.

Para uma melhor compreensão do processo do estudo de caso, faz-se necessário compreender

como um calçado de borracha é produzido. A matéria-prima dos calçados tradicionais é a

borracha, material este que é muito difícil de estabilizar na produção, pois se faz necessário

aplicar correções químicas na preparação do mesmo para atingir o grau desejado de

qualidade.





9

A fabricação de calçados não é um processo simples de ser controlado, pois, em geral, a

fabricação usa uma quantidade de borracha pura misturada aos resíduos de borracha (refugo

da produção reciclado), com a finalidade de controlar os custos de produção. Essa mistura

dependerá do tipo de calçado que estará sendo produzido.

A produção de calçado de borracha consiste basicamente em três etapas distintas: 1)

fabricação e laminação do composto de borracha, a partir de uma receita elaborada com

diversos produtos químicos entre os quais a própria borracha; 2) vulcanização da borracha em

moldes, com o formato e desenho dos calçados; 3) montagem do calçado, com a colocação

das tiras, acabamento e embalagem final.

4.1. A descrição do processo

Uma nova tecnologia na fabricação de calçados está sendo desenvolvida na Empresa X e, por

isso, tornou-se necessário analisar o processo e verificar se as condições de fabricação

estavam estáveis e adequadas.

O processo de fabricação deste calçado é diferente dos demais por, em sua vulcanização, ele

já se moldar de forma semiacabada para a montagem, o que nos outros modelos não acontece.

Isso acarreta uma grande diminuição nos resíduos da produção e também a diminuição de

algumas etapas de produção.

No inicio de sua elaboração, eram preparados cartuchos de borracha para serem postos nos

moldes e então serem prensados. Porém foi verificada uma grande variabilidade nos seus

pesos, e, mesmo com diversos ajustes, a máquina que os preparava não conseguia estabilizar

uma margem de pesos apropriada, gerando alta variabilidade.

Era necessário, para garantir um processo economicamente capaz e de qualidade aceitável,

que esta variação de peso fosse controlada. Inicialmente foram feitos alguns brainstormings e

construídos gráficos de Ishikawa para encontrar os problemas de variação dos cartuchos, onde

concluiu-se que a máquina responsável pela sua modelagem não conseguia estabilizar uma

margem segura para o peso dos materiais. A Figura 2 mostra a variação de cerca de 35 gramas

no peso dos cartuchos.





10

Figura 2 - Variação em gramas dos pesos dos cartuchos na fábrica de calçados de borracha

8

12

2221

1918

12

0

5

10

15

20

25

145g — 150g 150g — 155g 155g — 160g 160g — 165g 165g — 170g 170g — 175g 175g — 180g

Faixa de pesos

Quantidade

Fonte: Os Autores (2017)

Um dos maiores problemas, era a grande variação do peso. O Laboratório da fábrica, que

controla a qualidade do material, estabelece uma variação de cerca de 4 gramas (±2 gramas)

como ideal para que a produção se baseie na preparação dos cartuchos. Já a Engenharia

considera, para as especificações dos cartuchos, uma variação de até 15 gramas (±7,5

gramas), pois, segundo ela, essa margem é suficiente para garantir o produto e não aumentar

demasiadamente a dificuldade da operação. Sendo eles muito leves, ocorre a falta de material,

enquanto que cartuchos muito pesados acarretam numa enorme quantidade de rebarba, ou

seja, de material excedente.

4.2. Resultados e conclusões

A busca pela estabilidade do peso dos cartuchos e a impossibilidade da máquina responsável

pela fabricação em padronizar os pesos fizeram com que a empresa buscasse outro método de

fabricação. O método inicialmente proposto foi a preparação dos cartuchos mecanicamente,

com o auxilio de uma guilhotina. Para a surpresa da alta administração e dos próprios

colaboradores do setor, este processo mostrou-se mais estável, mas somente após uma análise





11

mensurada das dimensões dos cartuchos, ou seja, a adequação das dimensões dos cartuchos

para cada número de pé.

O trabalho posterior foi de treinamento dos colaboradores sobre o CEP e métodos de trabalho

para que fossem seguidas as dimensões preestabelecidas, a fim de minimizar as possíveis

variabilidades na preparação dos cartuchos, pois houve uma grande resistência na adoção do

novo método.

Após a preparação e a mensuração desta análise inicial, estudos estatísticos foram propostos

com a finalidade de monitorar o peso dos cartuchos neste novo processo produtivo, reduzir os

índices de refugo e retrabalho e reduzir na variabilidade das características de qualidade do

produto produzido.

Foram feitos diversos histogramas para mostrar a diminuição significativa da variabilidade do

processo, onde resultados expressivos de variações de até 10 gramas (±5 gramas) foram

obtidos. No entanto, ainda não se conseguira as metas propostas pelo Laboratório da empresa

(apesar das metas já se encontrarem dentro da proposta da Engenharia), mas já se encontrava

bem próximo.

As amostras baseavam-se em retirar certa quantidade de cartuchos dentro de certo intervalo de

tempo. A Figura 3 apresenta a retirada de 32 grupos, de tamanho 4 cada, para um devido

turno de trabalho.





12

Figura 3 - Amostras (pesos em gramas) retiradas num turno de trabalho


Os limites de controle, calculados a partir dos dados coletados na empresa e apresentados na

Figura 3 para a construção das cartas de controle X e R, são apresentados na Figura 4.

Figura 4 - Cálculo dos limites de controle

LSCR = 032 σ̂.d3d

LSCR = 31989,20,880)3+(2,059

LSCR = 10,90

LICR = 032 σ̂.d3d

LICR = 31989,20,880)3-(2,059

LICR = -1,34786 = 0

LSC X = n

σ̂3μ̂ 0

0

LSC X = 4

31989,2338,132

LSC X = 135,85

LSC X = n

σ̂3μ̂ 0

0

LSC X = 4

31989,2338,132

LSC X = 128,90


Os gráficos X e R iniciais da amostra estão apresentados nas Figuras 5 e 6 respectivamente.





13

Figura 5 - Gráfico X inicial da amostra

124

126

128

130

132

134

136

138

1 5 9 13 17 21 25 29

Número da amostra

X b

arr

barr


Figura 6 - Gráfico R inicial da amostra

0

2

4

6

8

10

12

1 5 9 13 17 21 25 29

Número da amostra

Am

plitu

de

R






14

Com o auxílio dos gráficos das Figuras 5 e 6, foi possível analisar que o material apresentava

uma série de comportamentos não aleatórios, o que inferia ainda em um descontrole do

processo, mesmo ele estando dentro dos limites de controle.

Assim, uma série de ações foi adotada para tentar controlar a variável peso: 1) realizar ajustes

nas máquinas, que visou aumentar a precisão no corte dos cartuchos de borracha (precisão

esta pretendida para melhorar as réguas usadas na medição); 2) melhorar as lâminas para

promover um corte melhor; 3) trocar algumas peças por novas, como o acrílico que envolve

as lâminas (o envolvimento é feito por questões de segurança) com a finalidade de promover

uma melhor visualização do operador no posicionamento das tiras de borracha; 4) promover

intensificados debates com os operadores envolvidos sobre como melhorar a maneira de se

fazer o serviço. Propôs-se a disponibilização do material adequado para eles; conscientização

da importância do trabalho deles no corte do cartucho, pois diminuiria a variação do peso e

perda do material, e intensificação das inspeções, para verificar se o peso e as dimensões dos

cartuchos estavam sendo mantidas e estabilizadas, visando prover melhorias no processo.

Após algumas semanas de testes, obteve-se variações de 7 gramas (±3,5 gramas), sendo os

resultados apresentados na Figura 7.

Figura 7 - Amostras (pesos em gramas) retiradas num turno de trabalho após as ações de melhorias






15

Os limites de controle, calculados a partir da Figura 7 para a construção das cartas de controle

X e R, estão dispostos na Figura 8.

Figura 8 - Cálculo dos limites de controle após as ações de melhorias

LSCR = 887911,10,880)3+(2,059

LSCR = 8,87

LICR = 887911,10,880)3-(2,059

LICR = -1,09688 = 0

LSC X = 4

887911,1338,132

LSC X = 135,30

LSC X = 4

887911,1338,132

LSC X = 129,64


Os gráficos X e R da amostra após as ações de melhorias estão apresentados nas Figuras 9 e

10 respectivamente.

Figura 9 - Gráfico R da amostra após as ações de melhorias

126

127

128

129

130

131

132

133

134

135

136

1 5 9 13 17 21 25 29

Número da amostra

X b

arr

ba

rr






16

Figura 10 - Gráfico X da amostra após as ações de melhorias

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

1 5 9 13 17 21 25 29

Número da amostra

Am

plitu

de

R


Os gráficos das Figuras 09 e 10 mostram um controle do processo bem mais apurado. Devido

à matéria-prima (borracha) já ser bastante difícil de estabilizar, os resultados obtidos já se

tornam bastante satisfatórios tanto para a produção quando para o laboratório.

Após o estudo das variações do processo, a Capabilidade do Processo pôde ser mensurada. Os

índices de especificações definidos pela Engenharia, para o tipo de cartucho analisado, são de

140g (LSE) e 125g (LIE), visto que a Engenharia considera essa faixa bastante satisfatória

para a produção neste tipo de cartucho. Assim, tem-se para o cálculo do Cpk:

Figura 11 - Cálculo do Cpk

σ̂3

XLIE;

σ̂3

XLSEmínCpk ;

887911,13

47,132125;

887911,13

47,132140mínCpk ;

*1,319391,329043;-mínCpk ;

* = considera-se o módulo. 1,33;1,32mínCpk ;





17

1,32 Cpk .


Este resultado indica um processo relativamente confiável, onde os operadores do processo

exercem controle sobre as operações, mas o controle da qualidade monitora e fornece

informações para evitar a deterioração do processo.

Para o cálculo do Cp, tem-se:

Figura 12 - Cálculo do Cp

σ̂6

LIELSECp

;

1,8879116

125140Cp

; 324215,1Cp

1,32.Cp


Este resultado, da comparação entre Cpk e Cp serem praticamente iguais, indica que o

processo está centrado no valor nominal, o que mostra ser bastante satisfatório para os

resultados, pois levando em conta que o índice Cp mede a dispersão do processo com relação

aos limites de especificação sem levar em conta a localização da média do processo, é

possível que se tenha uma porcentagem de itens fora das especificações, mesmo com um Cp

alto, devido a uma localização da média do processo suficientemente próxima ao limite de

especificação. Já o índice Cpk, determina a distância entre a média do processo e o limite de

especificação mais próximo. Então, se o processo possui um baixo Cpk,, o índice Cp deve ser

verificado para determinar se a variabilidade é demasiadamente alta. Se Cp é próximo ao

valor de Cpk, então a locação do processo não representa um problema.

Com relação à economia obtida, o nível de material prensado com os novos cartuchos que

apresentaram problemas diminuiu de 35% para cerca de 12% (calçados com problemas após a

prensagem), sendo este dado fornecido após estudos do Laboratório comparando os resultados

antes e após o desenvolvimento do trabalho.





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Com relação aos operadores, os treinamentos oferecidos partiram desde conceitos mais

simples, como os conceitos de processo, controle, qualidade, etc., até o próprio estudo do

CEP, que foram apresentados a eles pelos colaboradores dos setores de Engenharia Industrial,

Laboratório, PCP e Produção. Os treinamentos partiram do aval da alta gerência com o intuito

de promover a instrução e capacitação adequada dos funcionários do setor que participavam

da fabricação das calçados de borracha. Estes treinamentos duraram cerca de 8 semanas, com

aulas de uma a duas vezes por semana. Essas aulas mostraram tanto na teoria quanto na

prática como os assuntos abordados podiam ser aplicados no contexto da Empresa X, sendo

fundamentais ao desenvolvimento dos operadores. Foi notória a percepção deles de como era

importante a sua dedicação para que o trabalho fosse realizado com sucesso.

5. Conclusão

Neste trabalho, buscou-se apresentar uma visão geral da qualidade e da utilização do Controle

Estatístico do Processo (CEP) como ferramenta de análise do comportamento de processo e

sua melhoria. Foram apresentadas as características principais dos Gráficos de Controle mais

utilizados, os índices de capacidade de um processo, cuidados que devem ser tomados na sua

aplicação e um estudo de caso demonstrando a aplicação do CEP.

Selecionou-se para o estudo uma empresa na área de calçados, fabricante de calçados de

borracha. Sendo a linha de produção escolhida, uma linha nova, diferente das demais, por se

tratar de um produto novo, moderno e revolucionário. Para que houvesse sucesso na produção

deste novo material, foi necessário o empenho de todos envolvidos, pois, inicialmente, a

produção acarretava em grandes custos relacionados a materiais retrabalhados e desperdícios.

A introdução do CEP na linha de produção promoveu um grau de controle e análise bastante

satisfatório para a empresa, como pode ser observado através dos resultados do estudo. Os

resultados apresentaram significância para a empresa em questão, pois se mostraram

economicamente, quando se relaciona a economia obtida durante a aplicação do CEP, e

culturalmente, quando se relaciona aos cooperadores e a própria empresa, importantes para o

desenvolvimento do trabalho.





19

REFERÊNCIAS

ABICALÇADOS (Associação Brasileira das Indústrias de Calçados). Relatório Setorial Indústria de Calçados

Brasil 2016. Disponível em < http://www.abicalcados.com.br/relatoriosetorial/ >. Acessado em: 07 de abril de

2017.

ALBUQUERQUE, M. C. B.; XAVIER, L. A.; DE MELO, F. J. C.; JERONIMO, T. B.; DE MEDEIROS, D. D.

Mapeamento de processos e uso da cadeia de valor como ferramenta para melhoria dos serviços em uma pró-

reitoria da Universidade Federal de Pernambuco. XXXVI ENEGEP. Proceedings. João Pessoa, PB, Brasil,

2016.

CERVO, A.; BERVIAN, P.; DA SILVA, R. Metodologia científica. 6. ed. São Paulo: Pearson Pretince Hall,

2007.

COSTA, A. F. B.; EPPRECHT, E. K..; CARPINETTI, L. C. R. Controle Estatístico de Qualidade. São Paulo:

Atlas, 2004.

DEMING W. E. Qualidade: a revolução da administração. Rio de Janeiro: Saraiva, 1990.

DOS SANTOS, R. R.; DE MELO, F. J. C.; CLAUDINO, C. N. Q.; DE MEDEIROS, D. D. Model for

formulating competitive strategy: the supplementary health sector case. Benchmarking: An International

Journal, Vol. 24 No. 1, pp. 219-243, 2017.

IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística). Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística.

Disponível em: <http://www.ibge.gov.br>. Acessado em: 07 de abril de 2017.

MACGREGOR, J. F.; KOURTL, T. Statistical process control of multivariate processes. Control Fag. Practice.

VoL 3, No. 3, pp. 403-414, 1995.

MARCONI, M.A.; LAKATOS, E. M. Fundamentos de metodologia científica. 5. ed. São Paulo: Atlas, 2003.

MIGUEL, P. A. C.; FLEURY, A.; MELLO, C. H. P. Metodologia de pesquisa em engenharia de produção e

gestão de operações. 2. Ed. Rio de Janeiro: Elsevier: ABEPRO, 2012.

MIRANDA, M. H. U.; CLAUDINO, C. N. Q.; DE MELO, F. J. C.; JERONIMO, T. B.; DE MEDEIROS, D. D.

Uso das ferramentas da qualidade em uma indústria de alimentos para a redução das reclamações dos

consumidores. XXXV ENEGEP. Proceedings. Fortaleza, CE, Brasil, 2015.

MONTGOMERY, D. C. Introdução ao Controle Estatístico da Qualidade. 4ª. ed. Rio de Janeiro: LTC, 2001.

OLIVEIRA, R. P.; MENEZES, G. E.; SANTOS, R. P.; SOARES, J. C. V.; MIRANDA, M. R. S. Aplicação do

controle estatístico de processo no tempo gasto nas filas de atendimento numa agência de correios. XXXVI

ENEGEP. Proceedings. João Pessoa, PB, Brasil, 2016.

SILVA, J. P.; SOUSA, A. A.; CAMPOS, B. N. Análise da aplicação de ferramentas básicas da qualidade para o

monitoramento do processo em uma indústria do setor cerâmico. XXXVI ENEGEP. Proceedings. João Pessoa,

PB, Brasil, 2016.

VIEIRA, S. Estatística para a qualidade. Rio de Janeiro: Ed. Campus, 1999.

WOODALL, W. H.; MONTGOMERY, D. C. Research issues and ideas in statistical process control. Journal of

Quality Technology. Technology Collection – Vol. 31. No. 4. Pg. 376, 1999.

YIN, R. K. Estudo de caso: planejamento e métodos. 3. Ed. Porto Alegre: Bookman, 2005.

http://www.abicalcados.com.br/relatoriosetorial/

http://www.ibge.gov.br/

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