PROPOSTA DE MELHORIAS PARA PERDAS DE PROCESSO DE UMA...

PROPOSTA DE MELHORIAS PARA PERDAS DE

PROCESSO DE UMA AGROINDÚSTRIA DE ÓLEO DE PALMA: UMA APLICAÇÃO DO

MÉTODO DE ANÁLISE E SOLUÇÃO DE PROBLEMAS (MASP)

Danilo de Oliveira Costa (UEPA)

[email protected] paulo marcelo macias silva (UEPA)

[email protected] Brenda de Farias Oliveira Cardoso (UEPA)

[email protected] Mariana Pereira Carneiro (UEPA) [email protected]

Este trabalho apresenta um estudo e análise sobre as problemáticas relacionadas a perdas no setor de debulhamento dentro do processo de beneficiamento de dendê em uma agroindústria. Para a elaboração de uma proposta de melhorias, foi realizada uma pesquisa bibliográfica com foco nas quatro etapas do Método de Análise e Solução de Problemas (MASP) baseadas na etapa “P” do Ciclo PDCA e ferramentas de qualidade para a organização e análise dos dados. Neste contexto, o trabalho tem como objetivo propor melhorias para a redução de perdas no setor de debulhamento de uma agroindústria de óleo de palma, utilizando o MASP. A partir do levantamento do histórico das perdas de frutos, observação dos dados e com análises estatísticas, foi possível a realização do trabalho, onde o objetivo foi alcançado, de forma que conseguiu-se identificar os principais problemas e por meio da correlação, obteve-se a confirmação dos resultados apontados pelas ferramentas de qualidade e a partir disto foi viável elaborar um plano de ação, propondo melhorias para a redução de perdas no setor do debulhamento.

Palavras-chave: MASP; Setor de Debulhamento; Dendê, Gestão da Qualidade

XXXV ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO Perspectivas Globais para a Engenharia de Produção Fortaleza, CE, Brasil, 13 a 16 de outubro de 2015.

XXXV ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO Perspectivas Globais para a Engenharia de Produção

Fortaleza, CE, Brasil, 13 a 16 de outubro de 2015.

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1. Introdução

Introduzido no Brasil por volta do século XVI, o dendezeiro (elaeis guineensis) é uma

palmeira oleaginosa, pertencente à família das Palmáceas e é originário da Costa Ocidental da

África (Golfo da Guiné). Com o beneficiamento, obtêm-se dois principais produtos: o óleo de

dendê e o de palmiste. No Estado do Pará, segundo os dados do Instituto Brasileiro de

Geografia e Estatística (IBGE) publicados em 2010, a produção de dendê superou a dos

demais estados. Ainda segundo o IBGE (2012) o estado do Pará responde por 82,87% da

produção nacional de cachos de frutos frescos (CFF) de palma de óleo do País.

Para continuar com a estabilidade no mercado, as empresas devem se preocupar em manter

seu processo de produção extinto de problemas para suprir as necessidades de sua demanda de

forma eficaz. Nesse contexto está inserido o MASP (Metodologia de Análise e Solução de

Problemas), que torna-se uma metodologia simples e prática que propicia a utilização das

ferramentas de solução de problemas nas organizações de forma ordenada e lógica, facilitando

a análise de problemas, determinação de sua causa-raiz e elaboração de planos de ação para

eliminação dessa causa (CAMPOS, 2004).

Nesse sentido, em uma empresa produtora do óleo de palma, localizada no interior do estado

do Pará, foi identificado que há não conformidade de um dos outputs do processo, o cacho

vazio, um produto gerado no processo, na fase de debulhamento que é utilizado para a

adubação das lavouras da empresa. Desse modo, o objetivo do trabalho foi analisar os

motivos para que estes itens não estejam conformes no setor de debulhamento, por meio do

Método de Análise e Solução de Problemas (MASP) como ferramenta de análise, o ciclo

PDCA e das ferramentas de qualidade. Desta forma, pode-se ter uma boa organização para

identificar o problema, observar, analisar e propor um plano de ação para a execução do

estudo e propor melhorias para minimizar os problemas.

A partir daqui, o trabalho foi dividido em 5 capítulos. No capítulo 2, O Referencial Teórico,

apresenta conceitos e ferramentas importantes para o entendimento e realização deste

trabalho. No capítulo 3, a Metodologia aborda as etapas referentes aos procedimentos

utilizados para elaboração do trabalho. No capítulo 4, a Apresentação da Empresa, mostra

informações quanto a história da agroindústria, sua linha de produção e o processo produtivo

do óleo de palma. No capítulo 5, nos Resultados, apresentou-se a realização do MASP,

identificou-se a principal causa do problema e elaborou-se um plano de ação, com uma

proposta de melhorias. E finalmente no capítulo 6, é feito a Conclusão quanto ao trabalho,



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apontando a importância da ferramenta utilizada, análise sobre o resultado, além das

dificuldades do trabalho e sugestão para futuros trabalhos.

2. Referencial teórico

2.1 PDCA

O objetivo principal do Ciclo PDCA é tornar os processos de gestão de uma empresa mais

eficientes, claros e objetivos, podendo ser utilizado em qualquer tipo de empresa, como

maneira de alcançar um melhor nível de gestão a cada dia (PERIARD, 2011). O autor

Campos (2004) define cada uma das etapas:

P - Plan (Planejar): inicia-se com a definição de um plano, sendo subdividida em

cinco etapas: Identificação do problema; Estabelecimento da meta; Análise do

fenômeno; Análise do processo (causas); Plano de ação.

D - Do (Executar): corresponde à execução do plano que consiste no treinamento dos

envolvidos no método a ser empregado, a execução propriamente dita e a coleta de

dados para posterior análise. Esta etapa se subdivide em Treinamento e Execução da

Ação.

C – Check (Verificação): é etapa em que é feita a análise ou verificação dos resultados

alcançados e dados coletados, podendo ocorrer paralelamente com a realização do

plano.

A – Act (Ações Corretivas): é caracterizada pela realização das ações corretivas e pelo

processo de padronização das ações executadas. É nessa fase que se inicia novamente

o ciclo levando ao processo de Melhoria Contínua.

Schmitt (2013) ressalta que na aplicação do PDCA várias ferramentas podem ser

utilizadas neste processo: Análise ou Gráfico de Pareto, listas de verificação, 5W2H,

diagrama de causa e efeito (ou Diagrama de Ishikawa), gráficos, diagrama de dispersão,

fluxogramas, Brainstorming, diagrama de afinidade, 5 porquês, entre outras.

2.2 Método de Análise e Solução de Problemas - MASP

Werkema (2006) denomina Método de Solução de Problemas quando o ciclo do PDCA é

utilizado para atingir metas de melhoria. Toledo et al. (2013), descreve os oito passos para o

desenvolvimento do MASP no quadro a seguir:



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Quadro 1 – Etapas do MASP e seus objetivos

ETAPAS OBJETIVO

Identificação do problemaDefinir claramente o problema e reconhecer sua

importância.

ObservaçãoInvestigar as características específicas do problema

com uma visão ampla e sob vários pontos de vista.

Análise Identificar as causas fundamentais.

Plano de AçãoElaboração de um plano para eliminar ou controlar as

causas fundamentais.

Ação Eliminar ou controlar as causas fundamentais.

VerificaçãoAcompanhar os resultados do processo e verificar se

a ação foi efetivada.

PadronizaçãoPadronizar ou adequar os padrões existentes para

prevenção do reaparecimento do problema.

ConclusãoRevisar todo o processo de solução do problema

para gerar aprendizagens para trabalhos futuros

Fonte: Adaptado de Toledo et al., (2013)

2.4 Ferramentas da qualidade

Ferramentas da qualidade são todos os processos empregados na obtenção de melhorias e

resultados positivos, permitindo-se com isso uma melhor exploração de seus produtos no

mercado competitivo (GODOY, 2009). Para Miguel (2006), as ferramentas da Qualidade são

frequentemente usadas como suporte ao desenvolvimento da qualidade ou ao apoio à decisão

na análise de determinado problema.

2.4.1 Gráficos de Controle

Werkema (2006) define gráficos de controle como ferramentas para o monitoramento e

controle das variabilidades de determinado processo, além de serem capazes de avaliar a

estabilidade de um processo. De acordo com Hosken (2005), o Gráfico de Controle “Sintetiza

um amplo conjunto de dados, usando métodos estatísticos para observar as mudanças dentro

do processo, baseado em dados de amostragem”.

2.4.2 Gráfico de Pareto

Segundo Batalha et al. (2008) o diagrama de Pareto foi observado por Juran, que o adaptou

para os problemas de qualidade (reclamações de clientes, itens defeituosos, falhas nas

máquinas e outros) onde eram divididos em classes conforme a sua relevância ou “poucos

vitais” e "muitos triviais”, buscando provar que grande parte dos problemas são provenientes



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de pequenas causas. Essa observação de Juran ficou conhecida também como “regra 80-20”,

ou seja, segundo essa regra, 80% dos defeitos relacionam-se a 20% das causas potenciais.

2.4.5 Diagrama de Causa e Efeito

Criado por Ishikawa e conhecido também como espinha-de-peixe, o diagrama causa e efeito é

utilizado para auxiliar na identificação das causas raízes, através da relação entre o processo

(efeito) e os fatores (causas) do processo através de uma representação gráfica (WERKEMA,

2006). Também pode ser chamado diagrama 6M, visto que em sua estrutura, os problemas

podem ser classificados em seis tipos diferentes: método; matéria-prima; mão de obra;

máquina; meio ambiente e medida (TOLEDO, et al., 2013).

2.4.6 Brainstorming

O Brainstorming é uma dinâmica de grupo em que as pessoas, de forma organizada e com

oportunidades iguais, fazem um grande esforço para opinar sobre determinado assunto

(GODOY, 1998). Leite (2013) define Brainstorming (tempestade de ideias) como uma

ferramenta para geração de novas ideias, conceitos e soluções para qualquer assunto ou tópico

num ambiente livre de críticas e de restrições à imaginação.

2.4.7 Diagrama de Dispersão

O diagrama de dispersão, normalmente é utilizado para identificar a correlação e estabelecer

associação entre dois fatores ou parâmetros, entretanto Slack (2006) afirmam que o diagrama

de dispersão apenas permite identificar a relação entre as variações, e não necessariamente a

existência de um relacionamento de causa-efeito.

2.4.8 Correlação Linear

Essa medida expressa o nível ou a força do relacionamento entre duas variáveis, geralmente

expressada com r (Coeficiente de correlação) tendo seu valor calculado entre -1 e +1

(RENDER, 2010), onde:

r = -1 indica correlação linear negativa perfeita. Os pontos (x, y) estão sobre uma reta com

coeficiente angular negativo;

r = 0 os pontos não estão correlacionados nem apresentam tendência crescente ou

decrescente;

r = 1 indica correlação linear positiva perfeita. Os pontos (x, y) estão sobre uma reta com

coeficiente angular positivo.

2.4.9 Regressão Linear Múltipla



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A Regressão Linear é uma técnica utilizada com o propósito de determinar modelos a partir

de amostras, para deduções de valores futuros.

O cálculo da Regressão Linear gera o coeficiente de determinação da amostra (R²), o qual

determina o grau de ajustamento da reta de regressão aos dados em observação através de

uma equação (1), demostrando a proporção da variação total da variável dependente (y)

explicada pela variação da variável independente (x), onde β0 é o intercepto ou termo

independente, os βn são os coeficientes dos preditores e os Xn, as variáveis dependentes ou

preditores (CORRAR; THEÓPHILO, 2004), o que caracteriza a regressão linear múltipla

Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βnXn (1)

Para completar a análise de regressão, esta pesquisa utilizou a Análise de variância (ANOVA)

é uma análise estatística utilizada para determinar se as amostras de dois ou mais grupos

surgem de populações com médias iguais. A análise de variância aplica uma medida

dependente, de modo que a análise multivariada de variância compara amostras com base em

duas ou mais variáveis dependentes. (HAIR et. al, 1998).

A estatística F na análise de regressão, é uma estatística que testa a hipótese nula de que não

há relacionamento entre as variáveis independentes e a variável dependente. (DOWNING &

CLARK, 2011).

A estatística F da ANOVA F = variação (entre médias amostrais) / variação (entre indivíduos

dentro das amostras).

As medidas de variação no numerador e denominador de F são chamadas de médias

quadráticas, que são uma forma mais geral de uma variância amostral. Uma variância

amostral usual corresponde a uma média dos desvios quadráticos das observações a partir de

suas médias, logo se qualifica de “média quadrática”. Nesse contexto, A estatística F testa a

hipótese nula de que todas as populações têm a mesma média (LARSON & FARBER, 2010).

2.5 Plano de ação (5W1H)

É um documento de forma organizada que identifica as ações e as responsabilidades de quem

irá executar, através de um questionamento, capaz de orientar as diversas ações que deverão

ser implementadas com relação ao produto ou processo. (WERKEMA, 2006).

O autor Melo (2001) define: 5W (What (O Que)? – O que será feito (projeto, fases, etapas,

atividades); Who (Quem)? – Quem fará? (papéis, responsáveis, áreas); Where (Onde)? – Onde

será feito? (logisticamente, fisicamente, setor, área, processo); When (Quando)? – Quando



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será feito? (prazos, datas, início e fim); Why (Por que)? – Por que será feito? (Justificativas ou

necessidades); 1H (How (Como)? – Como será feito? (meios, procedimentos, instruções)).

3. Metodologia

O trabalho pode ser caracterizado como pesquisa aplicada, que de acordo com Cervo e

Bervian (1996) busca soluções para problemas concretos. E também pode ser classificada

como exploratória, uma vez que o objetivo da proposta é a análise e posterior melhoria de um

processo existente, tendo o pesquisador contato com as áreas envolvidas, de modo a colher

dados e elaborar a proposta base para o trabalho. Gil (2010) esclarece que este tipo de

pesquisa envolve na maioria das vezes um levantamento bibliográfico e análise de exemplos

que estimulem a compreensão acerca do problema.

Todos os métodos efetivados para realização do trabalho estão descritos a seguir:

a) Revisão bibliográfica: foi estudado o referencial teórico que aborda os assuntos

relacionados ao MASP para ter o fundamento geral do trabalho;

b) Identificação do problema: foram utilizados instrumentos de coleta de dados, como:

entrevistas com os responsáveis e funcionários operacionais da empresa, além de

pesquisa documental sobre o assunto, também foi levantado o histórico de perdas no

setor, gerado através das planilhas de inspeção do processo.

c) Observação dos dados: na fase de observação, foram levantados dados sobre os

aspectos produtivos. Além de dados relacionados ao histórico da fase do

debulhamento, para a identificação da quantidade de cachos que não cumpriam a

meta especificada pela empresa, e a frequência em que essa situação ocorria.

d) Análise dos dados: após feita observação iniciou-se a fase de análise dos dados,

para buscar as causas fundamentais do problema, onde foram utilizadas algumas

ferramentas da qualidade: i) brainstorming com a equipe do controle de qualidade

da empresa, servindo de base para a coleta de dados para análise estatística, nas

quais foram realizadas avaliações como Correlação Linear, Regressão Múltipla,

Teste de hipótese e Analise de Variância (ANOVA); ii) diagrama de causa e efeito:

feito, a partir do brainstorming para definir as principais causas do problemas; iii)

etapa “P” do Ciclo PDCA: foi gerado um plano de ação, subsidiado pelas etapas



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anteriores já citadas, que tem por objetivo bloquear as causas fundamentais dos

problemas que foram determinados.

e) Análise dos resultados: após a aquisição de todos os resultados obtidos por meio das

ferramentas, foram feitas análises e avaliações para melhoria do processo.

4. Apresentação da empresa

A empresa estudada é uma Agroindústria empresarial de dendê. Localizada no nordeste

paraense, a organização começou sua produção no final dos anos 80 e entrou em

funcionamento em 1991, tendo sua capacidade inicial de processamento de 6

tons./cachos/hora e atualmente 30 tons./cachos/hora, segundo o site da própria empresa.

Sua unidade de produção está estrategicamente localizada, uma vez que, esta produção está

concentrada na mesorregião do nordeste paraense, que é responsável por 93% da quantidade

do óleo de palma do Pará (IBGE, 2012), além disso, possui 4.000 hectares de área plantada,

que correspondem a 50% dos frutos processados, sendo os outros 50% provenientes de

produtores locais.

O processo produtivo da empresa gera três produtos, o óleo de palma, o óleo de palmiste e

torta de palmiste. Nesta descrição, é mostrado apenas o processo com relação à produção do

óleo de palma (Figura 1).



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Figura 1 - Fluxograma do processo de extração do óleo de palma

Fonte: Autores (2014)

O processo inicia-se com a entrada do cacho de fruto fresco (CFF) na rampa de

abastecimento, onde ocorre a classificação dos mesmos, conforme a sua maturação e

tamanho, sendo classificados em fruto maduro amarelo, maduro laranja, duro amarelo, duro

laranja, verde, passado, fruto pequeno ou talo cumprido.

Após a classificação, o CFF é despejado em vagonetes que seguem para o processo de

Esterilização, onde será submetido a pressão, temperatura e tempo controlados. Após a

esterilização o cacho segue para o debulhador, onde ocorre o processo de desfrutificação do

cacho. No processo de Debulhamento é gerado o primeiro subproduto do processo, o cacho

vazio, que é utilizado como adubo para os plantios.

Após a separação do cacho, o fruto segue para o digestor, onde será submetido a uma pressão,

com objetivo de facilitar o processo de prensagem, rompendo as células do fruto que contém

o óleo e soltando o mesocarpo da noz. Com as células rompidas, o fruto é submetido a

Prensagem, e é retirado o óleo de palma bruto.

Posteriormente, o óleo de palma bruto é direcionado para o misturador, onde será introduzido

vapor e ar comprimido para homogeneizá-lo. Após isso, o óleo de palma bruto segue para o

processo de decantação, onde será separado em três fases: fase óleo, fase água e borra. A fase



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óleo é o chamado óleo de palma clarificado (CPO), que segue para o tanque de armazenagem

para ser comercializado.

5. Resultados e Discussões

Baseando-se no histórico da empresa de frutos que permanecem no cacho após o

debulhamento, tomou-se a decisão de implementar um plano e acompanhar o setor de

debulhamento dos cachos, uma vez que em todos os meses verificados, existiriam itens fora

da meta.

Para se ter uma visão ampla do setor, foi necessário fazer um levantamento das perdas totais,

com a intenção de verificar em quais meses a quantidade de frutos que permaneceu no cacho

ultrapassou a meta da empresa (0,2%).

Gráfico 1- Perdas do processo no setor de debulhamento


Diante do Gráfico 1 ficou evidente que em vários períodos, as perdas estão acima da meta da

empresa. A partir desse resultado foi definido que o objetivo escolhido foi estudo do setor de

debulhamento, pois neste setor há perdas fora do limite tolerável pela empresa.

Após identificado o problema a ser estudado, foi realizado brainstorming com a equipe de

controle de qualidade da empresa foco do estudo, a fim de definir as causas prováveis para o

problema. A partir destas reuniões, foi elaborado um digrama de Ishikawa, para melhor

organização das possíveis causas, que seguem na Figura 2.



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Figura 2 - Diagrama de Ishikawa das possíveis causas do problema


Após feito o diagrama, foram apontadas pela equipe de qualidade, as duas principais causas

prováveis para o problema: redução do tempo de operação do esterilizador e qualidade do

fruto. Após identificadas as possíveis causas dos problemas, foram levantados dados acerca

dos mesmos, sendo no primeiro momento, quantificadas as entradas de frutos na empresa e

segmentados em frutos maduros, duros, verdes e pequenos. Os frutos maduros são frutos

ideais para o processo, pois rendem maior quantidade de óleo e se desprendem melhor do

cacho, já os demais frutos representam menores quantidades de óleo e maior dificuldade de

debulhação. Os dados foram plotados em um gráfico ilustrado abaixo:

Gráfico 2 - Proporção da qualidade dos frutos que entram na empresa


No gráfico acima é mostrada a proporção entre os frutos, onde para melhor eficiência do

processo deveria apresentar diferença maior entre frutos maduros e o restantes tipos de frutos,



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essa diferença é de somente 2%, sendo que 51% corresponde aos frutos maduros e 49% ao

restante dos frutos, ou seja, dos frutos que entram na empresa, apenas metade são de frutos

ideais para o processo.

A partir de levantadas as principais causas, partiu-se para uma análise estatística dos dados.

Foi utilizada a correlação linear para medir a relação entre as perdas e qualidade dos frutos

(Gráfico 3 e, perdas e tempo de operação do esterilizador (Gráfico 4), onde o coeficiente de

correlação (r) para perdas e qualidade dos frutos foi de 0,75 (indicando assim um forte

correlação positiva) e para perdas e tempo de operação do esterilizador foi de -0,07 (indicando

uma fraca correlação negativa).

Entretanto, na análise de regressão linear, o fator de explicação (R²) não apontou um bom

resultado, o que é perfeitamente aceitável, pois estão sendo trabalhado dados reais, onde

vários fatores influenciam no problema.

Gráfico 3 - Correlação entre perdas e qualidade dos frutos




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Gráfico 4 - Correlação entre perdas e o tempo de operação do debulhador


Além da correlação simples, foi realizada a regressão múltipla com o tempo de operação do

esterilizador e a qualidade dos frutos, em detrimento das perdas no setor de debulhamento.

A Figura 3 mostra os valores das perdas e das duas causas indicadas: tempo de operação do

esterilizador e qualidade dos frutos, trabalhados no Excel para a análise de regressão. Nesta

análise, foram definidas duas hipóteses para teste: Hipótese nula (H0) - Não há relação, e a

Hipótese alternativa (H1) - Há relação.

Figura 3 - Análise de regressão

ANOVA

F de significação

0,0000397

valor-P

Interseção 0,346695173

ENTRADA 0,00000881

T.OPERAÇÃO 0,26553831

Autores (2014)

Observando a Figura 3, verifica-se que as causas trabalhadas conjuntamente na ANOVA

influenciam o problema, pois o F de significância é inferior a 0,05, assim rejeita-se com um

nível de confiança de 95% a Hipótese nula, ou seja, a qualidade e o tempo de operação,

atuando em conjunto, exercem influência sobre o problema principal.

Através do valor de P, que representa o nível de significância com a qual se aceita a hipótese

nula do regressor, no modelo, como valor P < 0,05, rejeita-se a hipótese nula do regressor ao



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nível de 5%, ou seja, quando o valor P possui um número inferior a 0,05 ele é significativo.

Portanto, consta-se que, somente a qualidade dos frutos tem influência sobre as perdas, sendo

apenas esta causa levada em consideração na elaboração do plano de ação.

4.1 Plano de ação

Com o resultado já finalizado, conclui-se, assim, as três primeiras fases do MASP

(Identificação do problema, Observação e Análise) e chega-se a quarta etapa, o Plano de

Ação, elaborado com objetivo de atingir especificamente as principais origens do problema da

qualidade dos frutos que são processados na empresa.

Figura 4 - Plano de ação

Item O que? Quando? Onde? Por que? Quem fará? Como?

1

Estabelecer um padrão

de qualidade para os

fornecedores quanto ao

recebimento dos frutos

1 mês Planejamento

Para exercer controle

quanto a entradas dos

frutos

Gerente

Criando um quadro com

as metas quanto a

qualidade e divulgando

para cada fornecedor

2

Definir metas de redução

das entradas de frutos

não maduros

6 mesesC. de

Qualidade

Para que seja reduzida

gradativamente a

entrada de frutos não

maduros

Gerencia

Industrial

Alinhar com o

planejamento da

empresa

3Promover capacitação

de fornecedores6 meses Setor Rural

Para padronizar os

frutos que entram na

empresa no que diz

respeito a maturação

Agrônomo

da empresa

Cursos, Manuais e

Apostilas

4Acompanhamento do

fornecedor na lavouraMensalmente Setor Rural

Verificar se o item 3

está tendo sucesso.

Agrônomo

da empresaVisitas técnicas

5

Controlar a entrada de

frutos através dos novos

padrões

DiariamenteRampa de

Recebimento

Para exercer controle

de qualidade

Colaborador

es da RampaAmostragem das cargas

6

Estudar formas de

penalizar fornecedores

que ultrapassarem os

índices propostos

1 mês Gerência

Para conscientizar

fornecedores quanto

aos padrões de

qualidade da empresa

Alta

Gerência

Reunião com os

fornecedores

Plano de Ação

Meta: Reduzir a entrada de frutos não maduros no processo produtivo.


A partir das análises estatísticas realizadas, foram estipuladas as reduções das perdas com a

implementação do plano de ação, como pode ser observado na Tabela 1.



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Tabela 1 - Projeção de redução de perdas

Porcentagem Entrada

% (Kg)

49 10.584.000,00 78.999,40 43200

40 8.640.000,00 63.253,00 43200

30 6.480.000,00 45.757,00 43200

25 5.400.000,00 37.009,00 43200

20 4.320.000,00 28.261,00 43200

10 2.160.000,00 10.765,00 43200

5 1.080.000,00 2.017,00 43200

Perdas/Mês (kg) Meta (kg)


Com base na regressão linear, estimou-se o quanto a empresa foco do estudo deixaria de

perder com a aplicação dos planos de ação. A Tabela 1 foi idealizada com base na capacidade

atual da empresa, que é de 720 Ton./dia e as projeções foram feitas baseados nos coeficientes

gerados na regressão múltipla, e a equação utilizada está contida no Gráfico 3.

Sendo assim, observou-se que para que a meta seja atingida, a porcentagem de frutos não

maduros tem que ser de no máximo 25%, ou seja, o padrão ideal para se atingir a meta é ter

75% dos frutos processados maduros.

5. Conclusão

Tomando como base o que foi descrito nesse trabalho, observa-se que o MASP é uma

ferramenta eficiente e de simples aplicação, e que produz ótimos resultados no que tange a

análise e solução de problemas, e no que se propôs o trabalho, o objetivo foi alcançado, uma

vez que, a ferramenta contemplou as expectativas, indicando as melhores alternativas para

solucionar o problema em questão e foi possível propor melhorias. Porém, quando se aplica

em um ambiente real, surgem algumas dificuldades, por exemplo, a influência de mais de uma

variável no problema, como foi apresentado neste trabalho. Isso pode ser agravado, ou não,

dependendo do porte da empresa ou dos números de variáveis associadas ao problema foco do

estudo.

A empresa foco do estudo ainda adota um modelo de gestão centralizada, porém, há um

processo de transição para um modelo mais estratégico e eficiente. Com isso, práticas, como a

que foi proposta neste trabalho, são importantes, pois buscam implementar ações que

melhoram cada vez mais seu processo, tendo em vista que o mercado no qual a empresa se



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insere está cada vez mais competitivo, principalmente com programas de incentivo do

governo e com entradas de novos concorrentes.

A sugestão para trabalhos futuros é verificação das outras perdas no processo, pois o estudo

abrangeu apenas umas delas, além disso, realizar as etapas subsequentes do MASP. Vale

destacar que este setor vem em amplo crescimento e tendo o estado do Pará como maior

produtor. Sendo assim, necessita-se cada vez mais de trabalhos que visem aumentar

produtividade das fábricas de extração de óleo de palma, analisar indicadores que não foram

possíveis avaliar no trabalho, como tempo de residência do debulhador.

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PROPOSTA DE MELHORIAS PARA PERDAS DE PROCESSO DE UMA...

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