Implantação de CEP em Refusora de Alumínio

PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO PARANÁ
ESCOLA POLITÉCNICA
CURSO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO
CAMILA APARECIDA SOARES DE OLIVEIRA
CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSO (CEP): IMPLANTAÇÃO EM UMA
REFUSORA DE ALUMÍNIO SECUNDÁRIO NO NORTE DO PARANÁ
LONDRINA
2016

Trabalho de Conclusão de Curso
apresentado ao Curso de Graduação em
Engenharia de Produção da Pontifícia
Universidade Católica do Paraná, como
requisito parcial à obtenção do título de
Engenheira de Produção.
Orientador: Prof. Esp. Adriano Kulpa
LONDRINA
2016

Trabalho de Conclusão de Curso
apresentado ao Curso de Graduação em
Engenharia de Produção da Pontifícia
Universidade Católica do Paraná, como
requisito parcial à obtenção do título de
Engenheira de Produção.
COMISSÃO EXAMINADORA
Londrina, 09 de novembro de 2016.

Dedico este trabalho aos meus pais,
Salanir e Maria Olidia, e aos meus irmãos,
Adenon (in memoriam) e Genipo.

AGRADECIMENTOS
Agradeço e louvo a Deus por me fortificar diariamente, abençoar minha vida com
abundância e colocar em meu caminho pessoas admiráveis, o que possibilita que
meus sonhos sejam conquistados.
À Maria Olidia, mãe carinhosa e amiga, que sempre me incentivou, sendo minha
fonte de inspiração nos momentos mais difíceis. E à Salanir, pai presente e
compreensivo, exemplo de honestidade e dedicação incondicional à família. Nunca
serei capaz de expressar o tamanho da importância que representam em minha
formação, dedico aos senhores meu mais puro amor.
À Genipo, irmão que tanto admiro. Obrigada pelo constante apoio e conselhos. E por
ser em muitos momentos a minha referência de caráter. Agradeço também à
Daniela, querida cunhada, por todo apoio e solicitude.
Meu agradecimento especial a Willians, por ser um namorado compreensivo ao
longo dos últimos anos e por além de tudo, sentar-se ao meu lado e buscar o
conhecimento. Juntos venceremos amor.
Agradeço ao meu orientador, Adriano Kulpa, por toda paciência e por ter me
concedido a honra de em cada orientação absorver um pouco de seu conhecimento
e experiência.
Sou grata à PUCPR e ao programa PROUNI, pela excelente oportunidade
concedida. Agradeço também a todos os professores que passaram em minha vida
e que com seu belo oficio me transmitiram importantes ensinamentos.
Aos colegas de curso, Ana Victória, Anderson e Viviane que se tornaram grandes
amigos nessa caminhada, vocês fizeram a diferença e embelezaram minha
trajetória. Nunca os esquecerei.
À todos os funcionários da empresa estudada, por serem sempre engajados e
prestativos. E por fim, agradeço a todos os amigos e familiares que torceram e que
de alguma forma contribuíram para a conquista de minha graduação.

“Talvez não tenhamos conseguido fazer
o melhor, mas lutamos para que o melhor
fosse feito. Não somos o que deveríamos
ser, não somos o que iremos ser, mas
graças a Deus, não somos o que éramos
antes”.
(MARTIN LUTHER KING)

OLIVEIRA, Camila A. S de. Controle estatístico de processo (CEP): Implantação
em uma refusora de alumínio secundário no norte do Paraná. 2016. 108p. Trabalho
de conclusão do curso de Engenharia de Produção - Pontifícia Universidade Católica
Do Paraná, Londrina, 2016.
RESUMO
O Controle Estatístico de Processo (CEP) é uma ferramenta de importância
relevante para a competitividade empresarial. O CEP pode contribuir em processos
que atuam com muitas variáveis e que necessitam de rigor na qualidade dos
produtos, caso da empresa estudada no presente trabalho, que é classificada como
uma refusora de alumínio secundário, ou ainda, denominada transformadora de
sucata em tarugos para extrusão. O projeto objetivou implantar o controle estatístico
em um processo da indústria, com o intuito de identificar os principais desvios e
implementar uma sistemática de ações corretivas e preventivas para os desvios
encontrados. Para que os objetivos fossem alcançados, utilizou-se a metodologia de
pesquisa-ação compreendendo as etapas da implantação de CEP. Com efeito,
foram priorizadas as não conformidades relacionadas ao produto, selecionado o
processo de refusão como prioritário e empregada a carta de controle para
bateladas, com foco no característico de qualidade: cobre fora da especificação na
liga 6063. Utilizou-se o software Minitab17, para plotagem dos gráficos e constatou-
se com amostras preliminares um processo estável e incapaz de atender as
especificações. Assim, implementou-se o CEP no chão de fábrica e sistemática de
ações de monitoramento e tratamento dos desvios, além da indicação de ações para
melhoria do processo pelo método de resolução de problemas A3.
Palavras-chave: CEP. Carta para bateladas. Refusora de alumínio.

OLIVEIRA, Camila A. S de. Statistical Process Control (SPC): Implantation in a
company of remelt of secondary aluminium on the north of Parana. 2016. 108p.
Coursework presented in Production Engineering Course. Pontifical Catholic
University of Parana, Londrina, 2016.
ABSTRACT
The Statistical Process Control (SPC) is a relevant importance tool for business
competitiveness. The SPC can contribute in processes that work with many variables
and that require accuracy in the quality of products, case of the company studied in
this paper, which is classified as a company of remelt of secondary aluminium, or yet,
denominate transforming of scrap in billets for extrusion. The project objectified to
implant statistical control in an industry process, aimed to identify the main deviations
and to implement a system of corrective and preventive actions for the deviations
found. So that the objectives were achieved, it was used the action research
methodology comprising the stages of SPC implantation. Indeed, priority was given
to the non-conformities related to the product, selected the remelt process as a
priority and used the control chart to batch, focusing on quality characteristic: copper
out of specification in the alloy 6063. It was used the Minitab17 software, for plotting
the charts and it was verified to preliminary samples a stable and unable process to
attend the specifications. Thus, it was implemented the SPC on the factory floor and
systematic monitoring of actions and treatment of deviations, as well as indication of
actions to improve the process by A3 problem-solving method.
Key-words: SPC. Chart to batch. Remelting of aluminium.

LISTA DE FIGURAS
Figura 1 – Indústria brasileira do alumínio: localização das produtoras ..................24
Figura 2 – Tarugos de alumínio...............................................................................28
Figura 3 – Visão geral do processo de fabricação de tarugos ................................29
Figura 4 – Não conformidades na superfície de tarugos.........................................31
Figura 5 – Exemplo de fluxograma..........................................................................36
Figura 6 – Exemplo de folha de verificação.............................................................37
Figura 7 – Estrutura básica de um diagrama de causa e efeito ..............................39
Figura 8 – Processo estável versus processo instável............................................43
Figura 9 – Conjugação dos ciclos de melhoria PDCA e SDCA...............................58
Figura 10 – Fluxo de um modelo A3 .......................................................................62
Figura 11 – Detalhamento das fases da pesquisa-ação .........................................64
Figura 12 – Associação das fases da pesquisa-ação e abordagem de implantação
de CEP....................................................................................................................65
Figura 13 – Espectrômetro, coletor e corpo de prova .............................................67
Figura 14 – Setor de refusão de sucatas ................................................................72
Figura 15 – Entradas e saídas do processo de refusão ..........................................73
Figura 16 – Reunião com operadores.....................................................................79
Figura 17 – Operador plotando gráfico de controle.................................................80
Figura 18 – Carta de controle afixada ao lado do painel do forno fusório ...............81
Figura 19 – Fluxograma para direcionamento de ações perante causas especiais 82
Figura 20 – Sucata sinalizada .................................................................................83
Figura 21 – Campo histórico do relatório A3 ...........................................................84
Figura 22 – Campo condição atual do relatório A3 .................................................85
Figura 23 – Campo declaração do objetivo do relatório A3.....................................85
Figura 24 – Campo análise da causa fundamental do relatório A3.........................86
Figura 25 – Campo contramedidas do relatório A3.................................................87

LISTA DE GRÁFICOS
Gráfico 1 – Exemplo de gráfico de Pareto de itens defeituosos..............................38
Gráfico 2 – Exemplo de histograma ........................................................................40
Gráfico 3 – Exemplo de diagrama de dispersão......................................................41
Gráfico 4 – Gráfico de Pareto para priorização de não conformidades...................69
Gráfico 5 – Gráfico de Pareto para priorização de ligas fora das especificações....70
Gráfico 6 – Gráfico de Pareto para priorização de componentes fora das
especificações na liga 6063 ....................................................................................71
Gráfico 7 – Teste de normalidade dos dados..........................................................76
Gráfico 8 – Carta de controle para bateladas com limites preliminares ..................76
Gráfico 9 – Carta de amplitude amostral.................................................................77
Gráfico 10 – Histograma de capacidade de processo.............................................78
Gráfico 11 – Liga 6063: fora de especificação antes e após o CEP........................88

LISTA DE QUADROS
Quadro 1 – Características dos principais elementos de liga..................................26
Quadro 2 – Ligas e os principais elementos de liga................................................27
Quadro 3 – Definições de qualidade .......................................................................34
Quadro 4 – Aplicação das ferramentas da qualidade conforme a finalidade ..........35
Quadro 5 – Critérios sensibilizantes........................................................................44
Quadro 6 – Sistemas de produção e tipos de CEP.................................................54
Quadro 7 – Abordagens de implantação de CEP....................................................56
Quadro 8 – Método de solução de problemas.........................................................59
Quadro 9 – Limites de controle a partir de amostras preliminares ..........................75

LISTA DE EQUAÇÕES
Equação 1 – Limites de controle de um gráfico de controle....................................45
Equação 2 – Desvio padrão para amostra maior que dez ou variável ....................46
Equação 3 – Limites de controle para média (gráfico média e desvio padrão) .......46
Equação 4 – Limites de controle para desvio padrão (gráfico média e desvio padrão)
................................................................................................................................46
Equação 5 – Limites de controle para média (gráfico da média e amplitude) .........47
Equação 6 – Limites de controle para amplitude (gráfico média e amplitude) ........47
Equação 7 – Amplitude da medida..........................................................................47
Equação 8 – Limites de controle para unidade (gráfico para medidas individuais).47
Equação 9 – Limites de controle para amplitude móvel (gráfico para medidas
individuais) ..............................................................................................................47
Equação 10 – Limites de controle para médias (gráfico por bateladas)..................48
Equação 11 – Limites de controle para amplitude móvel (gráfico por bateladas) ...48
Equação 12 – Fração amostral não conforme.........................................................49
Equação 13 – Limites de controle da fração não conforme ....................................50
Equação 14 – Fração amostral não conforme na ausência de padrão ...................50
Equação 15 – Limites de controle da fração não conforme na ausência de padrão50
Equação 16 – Média do número de não conformes................................................50
Equação 17 – Desvio padrão do número de não conformes ..................................50
Equação 18 – Limites de controle do gráfico para número de não conformes........51
Equação 19 – Limites de controle do número total de defeitos...............................51
Equação 20 – Limites de controle do número total de defeitos na ausência de padrão
................................................................................................................................51
Equação 21 – Número de defeitos por unidade de inspeção..................................52
Equação 22 – Média do número de defeitos por unidade de inspeção...................52
Equação 23 – Limites de controle do gráfico da taxa de defeitos por unidade .......52
Equação 24 – Desvio padrão estimado...................................................................53
Equação 25 – Índice de capacidade Cp..................................................................53
Equação 26 – Índice de capacidade Cpk ................................................................53
Equação 27 – Índice de performance Pp ................................................................53
Equação 28 – Índice de performance Ppk ..............................................................53

LISTA DE ABREVIATURAS
5W2H What, Why, Where, Who, When, How, How Much (O que, Porquê,
Onde, Quem, Quando, Como, Quanto custa)
6M Máquina, Material, Mão de obra, Medição, Meio ambiente e Método
ABAL Associação Brasileira do Alumínio
ABNT Associação Brasileira de Normas Técnicas
ampl. Ampliado
CEP Controle Estatístico de Processo
CNI Confederação Nacional da Indústria
Conc. Concentração
Cum. Acumulado
DC Direct Chill Casting (Fundição Direta a Frio)
DesvPad Desvio Padrão
ed. Edição
Eq. Equação
Esp. Especialista
F Falso
H Hipótese
IACS International Annealed Copper Standard (Padrão Internacional de
Cobre Recozido)
ICPs Índices de Capacidade de Processos
Id Identificação
Int Interno
ISO International Organization for Standardization (Organização
Internacional para Padronização)
ISRI Institute of Scrap Recycling Industries (Instituto das Indústrias de
Reciclagem de Sucata)
L Distância entre os limites de controle e a linha central
LC Linha Central
LIC Limite Inferior de Controle
LIE Limite Inferior de Especificação
Lim Limite
LSC Limite Superior de Controle

LSE Limite Superior de Especificação
M Média
máx Máximo
Me. Mestre
mín Mínimo
NBR Norma Brasileira Regulamentar
NCs Não Conformidades
NIT Núcleo de Informação Tecnológica
Obs. Observação
p. Página
PDCA Plan, Do, Check, Act (Planejar, Executar, Verificar, Agir)
PUCPR Pontifícia Universidade Católica do Paraná
R&R Repetitividade e Reprodutibilidade
rev. Revisado
SDCA Standardize, Do, Check, Act (Padronizar, Executar, Verificar, Agir)
SPC Statistical Process Control (Controle Estatístico de Processo)
ton Tonelada
Utiliz. Utilizado
V Verdadeiro

LISTA DE SÍMBOLOS
% - Porcentagem
A2 - Constante dependente do tamanho da amostra
A3 - Constante dependente do tamanho da amostra
D3 - Constante dependente do tamanho da amostra
D4 - Constante dependente do tamanho da amostra
𝐵3 - Constante dependente do tamanho da amostra
𝐵4 - Constante dependente do tamanho da amostra
𝐸2 - Constante dependente do tamanho da amostra
𝑅𝑀̅̅̅̅̅ - Média de amplitude móvel
𝑆̅ - Média do desvio padrão
𝑋̅- Média de X
𝑋̿ - Média das médias de X
𝑐̅ - Média do número total de defeitos
𝑐4 - Constante dependente do tamanho da amostra
𝑑2 - Constante dependente do tamanho da amostra
𝑛𝑝̅̅̅̅ - Média do número de não conformes
𝑝̅ - Média da fração não conforme
𝑝̂ - Fração amostral não conforme
< - Menor
∑ - Somatório
°C - Graus Celsius
µ - Média
1xxx - Série de ligas mil
2xxx - Série de ligas dois mil
3xxx - Série de ligas três mil
4xxx - Série de ligas quatro mil
5xxx - Série de ligas cinco mil
6xxx - Série de ligas seis mil
7xxx - Série de ligas sete mil
8xxx - Série de ligas oito mil
9xxx - Série de ligas nove mil

Ag - Prata
Al - Alumínio
B - Boro
Be - Berílio
Bi - Bismuto
Br - Bromo
c - Número total de defeitos
Ca - Cálcio
Cd - Cádmio
Co - Cobalto
Cp - Índice de capacidade do processo
Cpk - Índice de capacidade do processo descentralizado ou de
especificação unilateral
Cr - Cromo
Cu - Cobre
D - Amostra
Fe - Ferro
g/cm³ - Gramas por centímetros cúbicos
Ga - Gálio
Hg - Mercúrio
kg/m³ - Quilogramas por metros cúbicos
L/°C Dilatação linear por graus Celsius
Li - Lítio
m - Metros
m - Número de amostras
Mg - Magnésio
mm - Milímetros
mm² - Milímetros ao quadrado
Mn - Mânganes
Mpa - Mega Pascal
n - Tamanho da amostra
Na - Sódio
Ni - Níquel

np - Número de não conformes
p - Fração não conforme
Pb - Chumbo
Pp - Índice de performance do processo
Ppk - Índice de performance do processo descentralizado
R - Amplitude
RM - Amplitude móvel
S - Desvio padrão amostral
Si - Silício
Sn - Estanho
Sr - Estrôncio
Ti - Titânio
u - Número de não conformidades por unidade de inspeção
ū - Média do número de não conformidades por unidade de inspeção
V - Vanádio
Zn - Zinco
Zr - Zircônio
σ - Desvio padrão estimado, sigma
- Média da amplitude

SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO .............................................................................................20
1.1 PROBLEMATIZAÇÃO ..................................................................................21
1.2 OBJETIVOS .................................................................................................22
1.2.1 Objetivo geral..............................................................................................22
1.2.2 Objetivos específicos.................................................................................22
2 REFERENCIAL TEÓRICO...........................................................................23
2.1 O ALUMÍNIO ................................................................................................23
2.1.1 Origem do alumínio e a indústria brasileira .............................................23
2.1.2 Características do alumínio e aplicações.................................................25
2.1.2.1 Ligas de alumínio..........................................................................................26
2.1.3 Fabricação de tarugos de alumínio secundário.......................................28
2.1.3.1 Não conformidades em tarugos de alumínio ................................................30
2.2 QUALIDADE.................................................................................................33
2.2.1 Conceito de qualidade ...............................................................................33
2.2.2 Ferramentas da qualidade .........................................................................35
2.2.2.1 Fluxograma...................................................................................................36
2.2.2.2 Folha de verificação......................................................................................37
2.2.2.3 Gráfico de Pareto..........................................................................................37
2.2.2.4 Diagrama de causa e efeito..........................................................................39
2.2.2.5 Histograma ...................................................................................................40
2.2.2.6 Diagrama de dispersão.................................................................................41
2.2.2.7 Cartas de controle ........................................................................................41
2.3 CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSO (CEP) ...................................42
2.3.1 Gráficos de controle...................................................................................42
2.3.1.1 Gráficos de controle para variáveis ..............................................................45
2.3.1.1.1 Gráfico da média e desvio padrão ( e S).............................................46
2.3.1.1.2 Gráfico da média e amplitude ( e R)...................................................46
2.3.1.1.3 Gráfico para medidas individuais...........................................................47
2.3.1.1.4 Gráfico para bateladas ( e RM)...........................................................48
2.3.1.2 Gráficos de controle para atributos...............................................................49
2.3.1.2.1 Gráfico da proporção ou fração não conforme (p).................................49
2.3.1.2.2 Gráfico para número de não conformes (np).........................................50

2.3.1.2.3 Gráfico do número total de defeitos (c)..................................................51
2.3.1.2.4 Gráfico da taxa de defeitos por unidade (u)...........................................51
2.3.2 Índices de capacidade e desempenho de processos..............................52
2.3.3 Tipos de CEP e sistemas de produção.....................................................54
2.3.4 Implantação do CEP em indústrias...........................................................54
2.4 MELHORIA CONTÍNUA ...............................................................................57
2.4.1 Resolução de problemas pelo método A3 ...............................................60
3 METODOLOGIA...........................................................................................63
3.1 CLASSIFICAÇÃO E TIPOLOGIA DA PESQUISA ........................................63
3.2 PROCEDIMENTOS E TÉCNICAS METODOLÓGICAS...............................64
4 FASES DA PESQUISA-AÇÃO ....................................................................66
4.1 PLANEJAMENTO.........................................................................................66
4.1.1 Definição do contexto e propósito............................................................66
4.1.2 Definição da estrutura conceitual-teórica ................................................66
4.1.3 Seleção da unidade de análise e técnicas de coleta de dados ..............66
4.1.3.1 Coleta de dados para seleção do processo prioritário..................................67
4.1.3.2 Análise de dados para seleção do processo prioritário ................................68
4.1.3.3 A unidade de análise: o processo de refusão...............................................71
4.1.3.4 Limitações na unidade de análise ................................................................74
4.1.3.5 Seleção da carta de controle ........................................................................74
4.2 EXECUÇÃO .................................................................................................75
4.2.1 Coleta e análise de dados..........................................................................75
4.2.2 Implementação e proposta de ações: O CEP no chão de fábrica ..........78
4.2.2.1 Ações para tratamento de causas especiais: monitoramento do processo..81
4.2.2.2 Ações para tratamento de causas comuns: melhoria do processo ..............84
4.2.3 Avaliação dos resultados ..........................................................................88
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS .........................................................................90
REFERÊNCIAS............................................................................................92
GLOSSÁRIO ................................................................................................97
ANEXO A – TABELA DE CLASSIFICAÇÃO DE SUCATAS ......................98
ANEXO B – FATORES PARA CONSTRUÇÃO DE GRÁFICOS DE
CONTROLE PARA VARIÁVEIS ..................................................................99
ANEXO C – LIMITES DE ESPECIFICAÇÃO DAS LIGAS ........................100

ANEXO D – EXEMPLO DE LAUDO DA ANÁLISE ESPECTROMÉTRICA
....................................................................................................................101
APÊNDICE A – FOLHA DE VERIFICAÇÃO: NÃO CONFORMIDADES...102
APÊNDICE B – FLUXOGRAMA DO PROCESSO DE REFUSÃO............103
APÊNDICE C – DADOS DA RASTREABILIDADE NOS FORNOS ..........104
APÊNDICE D – FOLHA DE VERIFICAÇÃO: % COBRE NA LIGA 6063 –
FORNO FUSÓRIO .....................................................................................105
APÊNDICE E – FORMULÁRIO DA CARTA DE CONTROLE PARA
BATELADAS .............................................................................................106
APÊNDICE F – RELATÓRIO A3 ...............................................................107

20
1 INTRODUÇÃO
O Controle Estatístico de Processo (CEP) é uma ferramenta de importância
relevante para a competitividade empresarial. No mercado contemporâneo, uma das
formas de percepção de qualidade é produzir produtos conformes, isto é, sem
defeitos ou vícios na sua utilização.
O CEP nasceu na segunda década do século XX nos laboratórios da Bell
Telephone e Western Eletric, com os estudos de Walter Andrew Shewhart sobre
cartas de controle (LOUZADA et al., 2013, p.20). E por apresentar bons resultados,
até os dias atuais é utilizado em empresas de diferentes portes e segmentos.
Sua proposta é aperfeiçoar os processos das empresas, por meio do controle
estatístico. Subsidia-se de “um conjunto de métodos utilizados para planejar,
monitorar e aprimorar um processo produtivo” (ROTONDARO et al., 2002, p.1). E ao
mensurar as variáveis, eleva a qualidade do produto, fator imprescindível para a
sobrevivência das indústrias.
O CEP antecede os erros de fabricação, prevenindo não conformidades e
pode contribuir em processos de fabricação que atuam com muitas variáveis e
necessitam de rigor na qualidade dos produtos. Caso da empresa estudada no
presente trabalho, que é classificada como uma refusora de alumínio secundário, ou
ainda, denominada transformadora de sucata em tarugos para extrusão.
A reciclagem de alumínio tem adquirido espaço no quadro industrial brasileiro,
devido as suas vantagens em relação à redução de custos de energia elétrica e ao
reaproveitamento sustentável de itens pós-consumo e retornos industriais. Mas, no
que se relaciona aos tarugos de alumínio secundário há desafios a serem
ultrapassados. Conforme afirmam Szilágyi e Gonçalves (2007), “há uma carência de
tarugos de boa qualidade e de baixo custo de produção no mercado brasileiro de
extrusão”.
Desse modo, nesse estudo objetiva-se implantar o CEP em um refusora de
alumínio secundário da série de ligas 6xxx, localizada no norte do Paraná. Tendo
como intuito analisar os processos, e realizar o levantamento de não conformidades
do produto, para a priorização dos processos críticos. A fim de que com o CEP os
desvios e suas causas sejam identificadas, as ações de melhoria diagnosticadas e
as ações de monitoramento implementadas.

21
O método utilizado é a pesquisa-ação, por meio da pesquisa aplicada quali
quantitativa. Ao concluir o estudo, deseja-se identificar oportunidades de melhoria na
organização e quais os obstáculos existentes.
1.1 PROBLEMATIZAÇÃO
Na empresa estudada, o controle de qualidade dos tarugos é realizado em
linha pelos auxiliares de produção e operadores. Realizam-se análises químicas no
banho metálico, durante a fusão de sucatas, e após a solidificação, também são
efetuadas análises visuais na superfície dos tarugos.
As não conformidades (NCs) na superfície do tarugo são analisadas
diariamente e quantificadas mensalmente. Sabe-se que esporadicamente as
especificações dos elementos químicos não são atendidas, todavia, não é realizado
o levantamento percentual desse problema específico. Desse modo, não há efetivo
controle da quantia de todas NCs relacionadas aos tarugos.
As NCs nos produtos causam prejuízos à empresa, na forma de perda de
material, queda de produtividade e excesso de tempo despendido em retrabalho. Há
diversidade nos tipos de NCs de tarugos, bem como muitas variáveis, no processo
de fabricação que merecem ser estudadas. Deseja-se, assim, saber: quais os
benefícios e dificuldades a serem superados com a implantação do CEP em
transformadoras de sucata de alumínio secundário?
Almeja-se, ainda, conhecer quais as NCs dos produtos de maior
representatividade e que geram maiores desperdícios na organização, a fim de
elevar a excelência do produto com ações embasadas no CEP.
Ademais, por meio de observações em campo, vislumbra-se que em
discordância à demanda de crescimento, muitos profissionais de transformadoras de
alumínio secundário atuam empiricamente. Logo, a abordagem do presente trabalho
é também proposta mediante a escassa publicação de estudos sobre a variabilidade
de processos em transformadoras de sucata de alumínio secundário em tarugos.
Desse modo, propõe-se a verificação das etapas de todo o processo de
transformação de sucata em tarugo, o levantamento das principais NCs e do
processo prioritário com o propósito de aplicar o CEP.

22
1.2 OBJETIVOS
1.2.1 Objetivo geral
Implantar o controle estatístico em um processo de uma indústria
transformadora de alumínio secundário, com o intuito de identificar os principais
desvios e implementar uma sistemática de ações corretivas/preventivas para os
desvios encontrados.
1.2.2 Objetivos específicos
Para se alcançar o objetivo geral, são estabelecidos os seguintes objetivos
específicos:
a) identificar as principais não conformidades de qualidade do produto;
b) definir o processo relacionado a(s) não conformidade(s) prioritária(s) e os
seus parâmetros;
c) implantar o CEP no processo selecionado;
d) verificar sistemática de ações corretivas/preventivas para os desvios
encontrados.

23
2 REFERENCIAL TEÓRICO
O referencial teórico fornece o embasamento necessário para conhecimento
do tema por meio da pesquisa e do levantamento da literatura existente. Por
conseguinte, esse capítulo contém assuntos importantes para a implantação do
controle estatístico de processo (CEP) em uma refusora de alumínio.
Em um primeiro momento será explanada a origem, obtenção, aplicações e
caraterísticas do alumínio, que é a matéria prima do processo de fabricação de
tarugos. Também são elencados o processo e as principais NCs de qualidade
encontradas no produto. Em seguida, será abordada a conceituação de qualidade e
as suas ferramentas. Logo após, elucida-se o CEP, gráficos de controle, tipos de
CEP, abordagens de implantação em indústrias, capacidade do processo e por fim a
importância da melhoria continua.
2.1 O ALUMÍNIO
O processo de produção estudado nesse trabalho é o de refusão de alumínio
secundário da série de ligas 6xxx. A principal matéria prima desse processo é o
alumínio e os produtos finais são tarugos. Desse modo, nessa seção serão
abordadas as características, aplicações, mercado e especificadamente as
particularidades sobre tarugos de alumínio.
2.1.1 Origem do alumínio e a indústria brasileira
No cotidiano é possível identificar diversos objetos de alumínio. A facilidade
de acesso a esse metal, atualmente, advém dos avanços no ramo desde a sua
descoberta no ano de 1809 por Humphrey Davy. Em 1886 se iniciou a produção de
alumínio em escala industrial com Charles Martin Hall e Louis Toussaint Héroult, que
obtiveram o metal puro a partir da dissolução eletrolítica de óxido de alumínio
(alumina), em banho de criolita (ABAL, 2016).
A cadeia produtiva do alumínio pode ser decomposta em: bauxita, alumina
(óxido de alumínio), alumínio primário, manufatura de produtos intermediários ou
semiacabados, fabricação de produtos finais e reciclagem.
Comumente o alumínio em sua forma primária é obtido por meio da eletrólise
da alumina (processo Hall-Héroult), que se origina do refino e beneficiamento da

24
bauxita pelo processo Bayer (CARDOSO et al., 2011, p.44). Os produtos
intermediários ou semiacabados são as chapas, folhas, extrudados, vergalhões,
fundidos, pós e destrutivos, e os produtos finais são exemplificados pelas
embalagens e esquadrias.
De acordo com a Confederação Nacional da Indústria – CNI (2012, p.16), “o
Brasil é o 4º maior produtor mundial de bauxita e detentor da 3ª reserva mineral; é o
3º maior produtor mundial de alumina, mas só o 7º de alumínio primário”. Na Figura
1 é possível visualizar os estados brasileiros em que estão presentes as indústrias
do ramo do alumínio.
Figura 1 – Indústria brasileira do alumínio: localização das produtoras
Fonte: ABAL, 2014.
Nota: No Acre, Roraima, Rondônia, Amapá, Distrito Federal, Tocantins, Rio Grande do Norte, Alagoas
e Sergipe não foram identificadas indústrias do ramo.
A produção de alumínio primário no país tem diminuído, desde 2009. Pois,
devido aos altos custos de energia elétrica, grandes empresas encerraram a

25
produção (REGO, 2014, p.50). Sendo assim presume-se um estímulo no consumo
de alumínio reciclado e a exigência de melhor qualidade do mesmo.
2.1.2 Características do alumínio e aplicações
O alumínio somente era utilizado por pessoas com alto poder aquisitivo, no
século XIX, pois sua obtenção era difícil. Em contrapartida, atualmente o acesso ao
metal não ferroso é facilitado, possibilitando o uso em diversas aplicações. Cardoso
et al. (2011, p. 44) explana que:
O alumínio é o terceiro elemento mais encontrado na crosta terrestre e o
mais abundante entre os elementos metálicos. Suas propriedades, como
leveza, alta condutividade elétrica, grande resistência à corrosão e baixo
ponto de fusão, permitem que seja utilizado de forma extensiva para a
produção de diversos itens, tais como ligas metálicas, laminados e
extrudados.
O alumínio possui flexibilidade, é bom condutor de calor e de eletricidade, não
oxida e possui infinita reciclabilidade. Conforme a ABAL (2008, p.15), “a densidade
do alumínio comercialmente puro (99,7% de alumínio) é 2,7 g/cm³, bastante inferior
aos outros metais massivamente utilizados pela sociedade contemporânea”.
Mediante sua leveza característica, o alumínio tem sido usufruído intensivamente
pela indústria aeronáutica e automobilística. É possível observar a comparação das
propriedades do alumínio com as propriedades do aço e do cobre, metais fortemente
utilizados pela sociedade, na Tabela 1.
Tabela 1 – Comparação entre propriedades do alumínio, aço e cobre
Propriedades Físicas Típicas Alumínio Aço Cobre
Densidade (g/cm³) 2,70 7,86 8,96
Temperatura de Fusão (°C) 660 1500 1083
Modulo de Elasticidade (Mpa) 70.000 205.000 110.000
Coeficiente de Dilatação Térmica (L/°C) 23 x 10–6 11,7 x 10–6 16,5 x 106
Condutibilidade Elétrica (% IACS) 61 14,5 100
Fonte: adaptado de ABAL, 2016.
O alumínio é também bem empregado, no ramo de embalagens, uma vez que
apresenta “impermeabilidade, opacidade e facilidade para a fabricação de moldes e
lâminas [...] propriedades importantes que permitem a utilização [...], em substituição
a materiais como vidro e plástico” (CARDOSO et al., 2011, p.59).

26
No processo de extrusão, a utilização de tarugos de alumínio, oferece
grandes vantagens aos perfis que podem ter ilimitadas formas, podendo eliminar
operações, com a possível redução de custos. Os materiais extrudados podem ser
aplicados na construção civil, bens de consumo, indústria elétrica e transportes
(ABAL, 2016).
O alumínio reciclado é frequentemente denominado alumínio secundário
(SUSTER, 2010, p.28). Mas, é preciso salientar que essa denominação não é
utilizada para classificar de forma pejorativa. O alumínio reciclado pode ser tão bom
quanto o alumínio primário. Assim, abaixo serão explicadas as ligas de alumínio.
2.1.2.1 Ligas de alumínio
As ligas de alumínio são um dos principais requisitos de qualidade dos
usuários. Defronte as necessidades do consumidor, são realizadas modificações na
composição química do alumínio, adicionando componentes que estrategicamente
trarão benefícios ao material em relação à sua aplicação final, originando diferentes
ligas. Os principais elementos de liga, ou também denominados anteligas, e suas
características, são visualizados no Quadro 1.
Quadro 1 – Características dos principais elementos de liga
Elemento Características
Silício
(Si)
É o principal elemento empregado nas ligas de fundição por auxiliar na capacidade de
preenchimento de detalhes. Tende a se combinar com Fe, Mg e Mn.
Cobre
(Cu)
Aumenta a resistência mecânica das ligas, quando representa aproximadamente 5% e
em solução sólida, beneficia o refino de precipitados endurecedores como o Mg2Si.
Magnésio
(Mg)
É responsável pelo endurecimento das ligas, tanto na solução sólida quanto quando
combinado com outros elementos (Mg2Si, MgZn2).
Manganês
(Mn)
Atuam como controladores de microestrutura na transformação a quente, quando
adicionado em teores de 0,1%-0,3%. Aumenta as propriedades mecânicas
longitudinais. Todavia, podem dificultar a solubilização das ligas tratáveis.
Cromo
(Cr)
Zircônio
(Zr)
Ferro
(Fe)
É a impureza mais recorrente nas ligas de alumínio, tende a se combinar com o Si,
formando compostos da família Al-Fe-Si, que se não controlados prejudicam na
transformação mecânica a quente.
Zinco
(Zn) É endurecedor, usado nas ligas 7XXX, confiando altas resistências mecânicas.
Titânio
(Ti)
É adicionado em poucas quantidades na forma de TiAl3, sendo um refinador de grãos
do produto lingotado. Ao se unir com o Boro (B) é mais eficiente ao refinar os grãos.

27
Segundo a Associação Brasileira de Normas e Técnicas (ABNT) por meio da
Norma Brasileira (NBR) e Organização Internacional para Padronização (ISO) 209
(2010), a composição química do alumínio e suas ligas devem obedecer ao
especificado no registro internacional Teal Sheets criado pela The Aluminum
Association (2015). No Quadro 2, são elencadas as famílias/séries de ligas e seus
principais componentes.
Em relação à nomenclatura da liga, o primeiro número indica sua
família/série, o segundo dígito quando não é zero indica que deriva da liga mais
próxima que possui o zero, já o terceiro e o quarto dígitos representam a
porcentagem de alumínio que excede 99%.
Quadro 2 – Ligas e os principais elementos de liga
Ligas para Trabalho Mecânico
(Extrusão, laminação, forjamento, estiramento,
etc.)
Ligas de Fundição
Séries
de Liga
Principal Elemento
Séries de
Liga
Principal Elemento
1xxx Alumínio puro 1xxx Alumínio puro
2xxx
São ligas que contém Cu como elemento
principal e adições de outros elementos
(normalmente Mg)
2xxx Cobre
3xxx Manganês 3xxx Ligas que contém Si com
adição de Cu ou Mg
4xxx Silício 4xxx Silício
5xxx Magnésio 5xxx Magnésio
6xxx O Mg e o Si são os principais elementos -
7xxx
O Zn é o elemento principal com adições
de Cu, Mg, Cr e Zr
7xxx Zinco
8xxx
Há diferentes elementos como Estanho
(Sn) ou Lítio (Li)
8xxx Estanho
9xxx Outros elementos para trabalho futuros 9xxx Outros
Quando a composição química da liga não se encontra conforme o
especificado, o produto final pode não apresentar o desempenho esperado e diz-se
que está contaminado com impurezas. No item 2.1.3 será explanada a fabricação de
tarugos e as NCs que tipicamente ocorrem nos produtos.

28
2.1.3Fabricação de tarugos de alumínio secundário
Antes da apresentação do processo de fabricação é preciso esclarecer que os
tarugos aqui mencionados são os de alumínio. Esses tarugos têm forma cilíndrica e
são sólidos, geralmente com diâmetros de quatro a dez polegadas e são utilizados
pelas indústrias de extrusão. Os tarugos podem resultar do lingotamento
semicontínuo Direct Chill Casting (DC) vertical ou do lingotamento contínuo
horizontal (CASARIN, 2012).
Figura 2 – Tarugos de alumínio
Fonte: a autora, 2016.
O grande desafio de atuar no mercado como fabricante de tarugos, a partir da
refusão de sucatas, é fornecer produtos com desempenho semelhante aos de
alumínio primário. Diniz (2007, p.63) ressalta que:
O setor de fundição de alumínio secundário coloca-se entre duas realidades
comerciais. De um lado as vendas, onde seus produtos concorrem
diretamente com materiais primários oriundos de grandes grupos
empresariais determinantes da lógica do mercado. E de outro, o
fornecimento de matérias-primas, que está centralizado em um grande
número de empresas com baixo nível gerencial.
Está representado, na Figura 3, um processo genérico de produção de
tarugos de alumínio secundário. O processo de fabricação se inicia com o
carregamento dos fornos de refusão. ABAL (2008, p.21) destaca que os refusores
de sucata trabalham “utilizando sucata nova ou de obsolescência [...], limpas e de
composição química semelhante à liga que se deseja produzir”. Normalmente

29
pequenas quantidades de alumínio primário são adicionadas para correção, bem
como as anteligas.
Figura 3 – Visão geral do processo de fabricação de tarugos
INICIO
REFUSÃO
LINGOTAMENTO
CORTE /
ACABAMENTO
HOMOGENEIZAÇÃO
CÂMARA DE
RESFRIAMENTO
EXPEDIÇÃO
FIM
CORREÇÃO COM
ANTELIGAS/
PRIMÁRIO
ANÁLISE
COMPOSIÇÃO
QUIMICA
LIGA CORRETA
LIGA
INCORRETA
PREPARO DE
VOLUMES
LAUDO
PREPARO DE
SUCATAS
Fonte: adaptado de Gomes (2013).
As sucatas contaminadas com ferro e outros metais têm seu valor comercial
reduzido, pois seu rendimento é menor. Por esse motivo a ABAL estabelece uma
tabela de classificação de sucatas para facilitar a comunicação entre os profissionais
do ramo (anexo “A”).
Depois do carregamento dos fornos com sucata ou alumínio primário e
demais detalhes desse processo específico, como a adição de sais de escorificação
e desgaseificação do banho, são coletadas amostras e realizadas análises químicas
da composição da liga. Se a liga está adequada, o metal líquido segue para
solidificação/lingotamento no DC, caso contrário são adicionadas anteligas e refeitas
as análises.
Após o lingotamento, são cortadas as pontas e os pés dos tarugos, para
alinhamento. Gomes (2013, p.46) cita que essa operação é realizada, pois são
“regiões com grande concentração de inclusões comparadas ao restante do tarugo,

30
pois foram formados em condições de maior turbulência (início e final do
vazamento)”.
Em seguida os tarugos são encaminhados para o processo de
homogeneização que é “um tratamento térmico realizado em temperaturas por volta
de 500ºC, dependendo da liga do material, que tem por objetivo remover ou reduzir
as segregações, produzir estruturas estáveis e controlar certas características”.
(POLASTRO e ROCHA, 2011, p.10). Na sequência os tarugos vão para resfriamento
em câmaras e logo após, são embalados em volumes para entrega aos clientes.
A transformação de sucata em tarugos é um processo que depende em
grande parte da matéria prima remetida aos fornos, bem como a extrusão necessita
de bons tarugos para obter resultados satisfatórios. Conforme Szilágyi e Gonçalves
(2007):
A qualidade e produtividade do processo de extrusão de ligas de alumínio
dependem fortemente da matéria-prima utilizada, ou seja, dos tarugos
obtidos pelo processo de lingotamento DC. Dados os elevados custos de
produção desses tarugos, as produtoras de extrudados, em sua grande
maioria de pequeno porte, acabam recorrendo a pequenos fornecedores ou
à produção interna de lingotes (não tarugos DC), o que incorre em baixa
qualidade dos tarugos e em baixa produtividade e qualidade ruim dos
extrudados. Portanto, há uma carência de tarugos de boa qualidade e de
baixo custo de produção no mercado brasileiro de extrusão.
O processo de fabricação de tarugos possui muitas variáveis, como
temperatura de fusão, taxa de resfriamento, temperatura de lingotamento, tempo de
homogeneização e outros. Logo, se não houver cautela, NCs surgem no produto.
Sendo assim, é conveniente apresentar as principais NCs relacionadas aos tarugos
de alumínio.
2.1.3.1 Não conformidades em tarugos de alumínio
Quando um produto não atende a determinados requisitos o mesmo é
classificado como não conforme. As não conformidades são conceituadas por
Carpinetti (2012 p.12) como um atributo que sugere o nível com que o produto está
atendendo as especificações do projeto.
E conforme afirma Montgomery (2016, p.7), “Um produto não conforme não
é, necessariamente, impróprio para o uso [...]. Um produto não conforme é
considerado defeituoso se tem um ou mais defeitos”. As não conformidades no

31
acabamento e na aparência de tarugos, mais recorrentes são as apresentadas na
Figura 4.
Figura 4 – Não conformidades na superfície de tarugos
Fonte: a autora, 2016.
Gomes (2013, p.79) esclarece que:
a) exudações – são sulcos e estrias na superfície dos tarugos;
b) juntas frias – são fissuras transversais, descontinuidades ou dobras;
c) rugosidades – são pequenos relevos ou imperfeições na superfície do
tarugo;
d) zíper – risco profundo na vertical;
e) bolhas – são cavidades arredondadas ou alongadas que ocorrem pelo
aprisionamento do ar durante o lingotamento;

32
f) porosidades – são poros na superfície, e não devem ser iguais ou
superiores a 30 poros/mm²;
g) trincas – geralmente ocorrem no início do lingotamento, devido ao seu
formato são também chamadas de “pé de galinha”;
h) empenamento – desalinhamento acima de 10 mm em tarugos de 5 a 6,5
m de comprimento;
i) ondulação – ocorre devido à intensa segregação inversa;
j) sangria – acontece quando há uma mudança térmica no molde no
momento do lingotamento, o metal escapa pela superfície;
k) marca do espaçador – no momento da homogeneização os tarugos são
colocados em cima de espaçadores que podem causar marcas, devido ao
peso.
A ABNT NBR 16266 (2014) estabelece que idealmente as superfícies dos
tarugos devem ser isentas de graxas e defeitos, todavia fornecedor e comprador
podem negociar. Algumas das NCs superficiais mencionados acima prejudicarão a
funcionalidade do produto quando forem excessivas, por isso, podem existir limites
de aceitação estabelecidos pelo cliente.
Macro-estruturalmente os tarugos também podem ser avaliados quanto à
camada de refusão (área ao redor diâmetro do tarugo que concentra de elementos
de liga e apresenta mudança na estrutura cristalina), tamanho de grãos (os grãos
nos tarugos devem ser finos e uniformes para que o tarugo possua boas
propriedades mecânicas) e pré-solidificação (aglomerados que cristalizam e são
mais puros que o restante do metal). Tais NCs são identificadas mediante análise
laboratorial macrográfica e quando existentes prejudicam o processo de extrusão.
Os tarugos ainda podem apresentar NCs micro-estruturais que são
diagnosticadas quando submetidas a análises metalográficas e espectrométricas.
Essas NCs, segundo Gomes (2013) são: segregação inversa, inclusão, distribuição
de precipitados, transformação de fases.
Uma vez que as NCs nem sempre são visíveis sem uma análise laboratorial,
muitas são percebidas somente perante o mau desempenho do tarugo durante a
extrusão. Portanto, afetam diretamente a qualidade do produto, do processo e da
empresa. E para compreender a importância da qualidade, sua conceituação será
discutida na sequência.

33
2.2 QUALIDADE
Ao adquirir um produto ou contratar uma prestação de serviço, o cliente
possui exigências acerca do desempenho do item. Dentre as exigências do
consumidor, geralmente a qualidade é um quesito de grande importância. Todavia, o
conceito de qualidade muda de indivíduo para indivíduo e engloba diversas
características. Assim, necessário se faz estabelecer a definição que melhor se
enquadre a problemática do presente trabalho.
2.2.1 Conceito de qualidade
A percepção do usuário sobre a qualidade do produto/serviço é determinante
para o sucesso das empresas, pois assim é estabelecida a confiabilidade e a
fidelidade dos clientes. Desse modo, organizações de todos os portes buscam a
qualidade em seus negócios e produtos, mas muitos não refletem sobre o que é
qualidade para seus clientes e para os seus processos, e por vezes percorrem
rumos desnecessários às suas reais necessidades.
Adotar conceitos equivocados da qualidade conduz o processo gerencial
associado à sua produção para situações que podem comprometer ações e
resultados, com prejuízos cruciais em termos de competitividade (PALADINI, 2009,
p.13),
Para Marshal Junior et al. (2006, p.19) o conceito de qualidade pode ser
compreendido como “espontâneo e intrínseco a qualquer situação de uso de algo
tangível, a relacionamentos envolvidos na prestação de um serviço ou as
percepções associadas a produtos”. Consoante, a ABNT NBR ISO 9000 (2015)
define que:
a qualidade dos produtos e serviços de uma organização é determinada
pela capacidade de satisfazer os clientes e pelo impacto pretendido e não
intencional nas partes interessadas pertinentes. A qualidade dos produtos e
serviços inclui não apenas sua função e desempenho pretendidos, mas
também seu valor percebido e o benefício para o cliente.
Não obstante, ao elencar diversos conceitos de qualidade advindos de
grandes autores ao longo dos anos, conforme demonstrado no Quadro 3, Paladini
(2009, p.31) afirma que em relação aos critérios operacionais, a qualidade pode ser
resumida e definida como: o controle da variabilidade a um custo razoável, com o
processo produtivo atendendo as normas e o produto adequado ao custo.

34
Quadro 3 – Definições de qualidade
Ano Autor Definição de Qualidade
1955 Abbott “Diferenças na qualidade equivalem a diferenças na qualidade de alguns elementos
ou atributos desejados.”
1961 Feigenbaum “Qualidade é o melhor possível, sob certas condições do consumidor. Estas
condições são referentes ao uso real e ao preço de venda do produto.”
1971 Jenkins “Qualidade é o grau de ajuste de um produto à demanda que se pretende
satisfazer.”
1974 Gilmore
“Qualidade é o grau específico em que um produto específico se conforma a um
projeto ou a uma especificação.”
“A qualidade é o grau com o qual um produto específico atende às necessidades de
consumidores específicos.”
1974 Pirsig
“A qualidade não é um pensamento, nem matéria, mas uma terceira entidade,
independente das duas. Ainda que a qualidade não possa ser definida, percebe-se
que ela existe.”
1979 Crosby “Qualidade é a conformidade do produto às suas especificações.”
1980 Tuchmann “A qualidade é uma condição de excelência, significando que o usuário distingue a
boa da má qualidade.”
1982 Leffler “Qualidade refere-se às quantidades de atributos inestimáveis contidos em cada
unidade de atributos estimados.”
1984 Crosby “Qualidade é simplesmente fazer o que o que havíamos dito que iriamos fazer; dar
ao cliente (tanto interno como externo) exatamente o que ele pediu.”
1988 Juran “Qualidade é adequação ao uso.”
1991 Teboul
“Qualidade é aquilo, que às vezes, manifesta-se no momento do uso, mas também
dá satisfação do ponto de vista estético, até mesmo ético, quando temos a
sensação de que o produto corresponde ao que se esperava e que não fomos
enganados em relação à mercadoria.”
1992 Hutchins
“A qualidade não diz respeito a apenas um produto ou serviço específico, mas a
tudo o que uma organização faz, poderia ou deveria fazer para determinar não só a
opinião dos seus clientes imediatos ou usuários finais, mas também a sua
reputação na comunidade, em todos os seus aspectos.”
1992 Garvin
“Qualidade é uma ‘excelência inata’ que só pode ser reconhecida pelo Cliente
através de sua própria experiência o produto.”
1993 Rothery “Qualidade é a característica que faz que um produto seja projetado e fabricado
para executar apropriadamente a função designada.”
1999 Taguchi
“A produção, o uso e o descarte de um produto sempre acarretam prejuízos
(‘perdas’) para a sociedade; quanto menor for o prejuízo melhor será a qualidade do
produto.”
2000 Deming “Qualidade significa atender e, se possível, exceder as expectativas do
consumidor.”
2002
Campbell
e
Rozsnyai
“Qualidade enquanto ajuste aos fins à que se destinam os produtos é um dos
possíveis critérios mensuráveis para estabelecer se uma unidade do produto atende
ao objetivo à que opõe.”
2004
Vlãsceanu
et al.
“A qualidade é um conceito no qual se concretiza o esforço para se obter padrões
usualmente aceitos, como aqueles definidos por organismos de normalizações ou
credenciamento, tendo como foco o processo em andamento na organização ou o
programa que foi estabelecido, considerando-se, sempre, o objetivos e missão da
própria organização.”
Fonte: adaptado de Paladini (2009).

35
Tal linha de pensamento, vai de encontro com o proposto por Montgomery
(2016, p.5) que afirma que é preferível um conceito moderno, em que se admite que
a qualidade é inversamente proporcional a variabilidade.
Nessa vertente, pode-se deduzir que se um produto/serviço é concebido de
forma que as variabilidades sejam controladas e exista a preocupação em atender
os requisitos dos clientes, a qualidade estará associada. Os benefícios serão a
redução de custos de produção, diminuição de perdas por retrabalho, maiores lucros
e maior satisfação dos clientes. Obviamente, não é simples alcançar a qualidade nas
condições mencionadas. Contudo, existem excelentes ferramentas que podem
ajudar e serão abordadas a seguir.
2.2.2 Ferramentas da qualidade
Para auxiliar o processo de melhoria da qualidade, foram criadas ferramentas
que devem ser aplicadas conforme a finalidade desejada. Segundo Toledo (2006),
as principais ferramentas são: fluxograma, folha de verificação, gráfico de Pareto,
diagrama de causa e efeito, histograma, diagrama de dispersão e cartas de controle.
No Quadro 4, visualiza-se um resumo sobre a finalidade de aplicação de cada uma
dessas ferramentas.
Quadro 4 – Aplicação das ferramentas da qualidade conforme a finalidade
FINALIDADES
FERRAMENTAS
Definir o
Problema
Definir a
Situação
Atual
Analisar as
Causas
Planejar as
Melhorias
Verificar os
Resultados
Fluxograma ✓ ✓
Folha de
Verificação ✓
Gráfico de Pareto ✓ ✓ ✓ ✓
Diagrama de
Causa e Efeito ✓
Histograma ✓ ✓ ✓ ✓
Diagrama de
Dispersão ✓ ✓
Cartas de Controle ✓ ✓ ✓
Fonte: adaptado de NIT (2002, p.52).

36
Tais ferramentas são técnicas que auxiliam os profissionais a mensurar,
analisar e solucionar problemas de qualidade e gerenciamento. Nessa seção, as
características básicas de cada uma dessas ferramentas serão abordadas.
2.2.2.1 Fluxograma
O fluxograma é uma ferramenta muito difundida no âmbito da qualidade,
administração e engenharia de produção, devido a sua lógica de sequenciamento
que permite uma compreensão do processo ou procedimento representado
(BARROS e BONAFINI, 2014, p.56).
Por meio de ícones as atividades e tarefas podem ser representadas
graficamente. Para o leitor compreender, basta uma legenda com a designação das
formas utilizadas, conforme é exemplificado na Figura 5.
Figura 5 – Exemplo de fluxograma
Legenda Exemplo de Fluxograma
Ícones
Básicos
Significado
INICIO O TELEFONE TOCA
O SECRETÁRIO
ATENDE
ATENDER LIGAÇÃO
OU TRANSFERIR
PARA O SETOR
CORRETO
O GESTOR VAI
ATENDER A
LIGAÇÃO?
PASSAR A
LIGAÇÃO PARA O
GESTOR
AVISAR O GESTOR
DA LIGAÇÃO
FIM
SIM
SIM
ANOTAR RECADO
LIGAÇÃO PARA
O GESTOR?
NÃO
NÃO
Início/Fim
Atividade
Decisão
Fluxo
Fonte: adaptado de Bond, Busse e Pustilnick, 2012, p.63.
A grande vantagem dessa ferramenta é a visualização de todas as etapas do
processo em uma linguagem padrão, que facilita a identificação de desvios (NIT,
2002, p.24). O fluxograma também é muito útil na apresentação de procedimentos
para colaboradores ou clientes.

37
2.2.2.2 Folha de verificação
Para a coleta de dados, a folha de verificação é uma boa ferramenta a ser
empregada, pois é personalizada e possibilita organização dos dados, a fim de que
logo de início já seja coletado o necessário e a compilação seja facilitada.
Para utilizar a folha de verificação, é necessário que primeiramente se
estabeleça o problema a ser estudado e por quanto tempo serão coletados os
dados. Depois, deve-se estabelecer o tamanho das amostras, tabelar a lista de itens
analisados e por fim coletar os dados (NIT, 2002, p.31).
Figura 6 – Exemplo de folha de verificação
Fonte: Cesar, 2011, p.30.
Com a folha de verificação, garante-se um planejamento para a coleta de
dados, evitando que dados importantes faltem no momento de análise, bem como
evita que sejam coletados dados irrelevantes.
2.2.2.3 Gráfico de Pareto
O Princípio de Pareto, foi desenvolvido em 1897 pelo economista Vilfredo
Pareto, consiste no raciocínio de que a maior parte dos problemas advém de uma
pequena fonte, geralmente na proporção 80/20 (SELEME e STADLER, 2012, p.88).

38
No âmbito da qualidade, se disseminou devido às influencias de Juran. Essa
ferramenta possibilita elencar as prioridades e causas entre as poucas e vitais e as
muitas e triviais.
Para Rotondaro et al. (2002, p.135), o diagrama de Pareto “é uma distribuição
gráfica de dados que apresenta a informação de forma que se possam concentrar os
esforços de melhoria nos pontos onde os maiores ganhos podem ser obtidos”. Os
autores estabelecem que para a construção do gráfico de Pareto é necessário:
a) definir o tipo de problema a ser estudado;
b) listar os possíveis fatores de estratificação;
c) realizar a coleta de dados;
d) compilar os dados em uma planilha;
e) traçar o diagrama e a linha de percentagem acumulada.
Gráfico 1 – Exemplo de gráfico de Pareto de itens defeituosos
Fonte: Seleme e Stadler, 2012, p.61.
A conveniência em se empregar essa ferramenta é a facilidade em se
visualizar a priorização e análise. É possível que colaboradores, de diferentes níveis
de escolaridade, interpretem os resultados, mediante uma breve explicação.

39
2.2.2.4 Diagrama de causa e efeito
Espinha de peixe, diagrama de Ishikawa ou diagrama de causa e efeito, é a
ferramenta utilizada para estudar as relações entre problemas e as possíveis causas
(GOZZI, 2015, p.83). Essa ferramenta foi desenvolvida por Karou Ishikawa em 1943.
Para a construção de um diagrama de causa e efeito é necessário
primeiramente determinar o problema a ser analisado, em seguida realizar o
levantamento das hipóteses das causas e identificar a causas primárias dentre os
6Ms (método, mão de obra, matéria prima, meio ambiente, medições e método).
As causas secundárias e terciárias, também podem ser estabelecidas com
maior grau de detalhamento possível, para então se julgar as causas mais
coerentes. Na Figura 7, visualiza-se uma estrutura básica do diagrama.
Figura 7 – Estrutura básica de um diagrama de causa e efeito
Fonte: Bond, Busse e Pustilnick, 2012, p.73.
Pode-se considerar essa ferramenta como de simples e fácil utilização, mas
como Louzada et al (2013, p.19) salientam, “o diagrama de causa e efeito quando
bem detalhado, torna-se uma ferramenta poderosa para se analisar e resolver
problemas”.

40
O diagrama de Ishikawa é muito empregado em indústrias para investigação
de não conformidades. A ferramenta brainstorming (tempestade de ideias) pode ser
associada a ele, possibilitando maior interação com os colaboradores da área
operacional, que podem contribuir com suas experiências.
2.2.2.5 Histograma
Segundo Ossachuk e Valle (2008, p.14), “o histograma mostra como o
processo está se comportando”. Utiliza-se o histograma para demonstrar a
distribuição de frequências de dados de determinado acontecimento. Caracteriza-se
basicamente como um gráfico de barras verticais.
Gráfico 2 – Exemplo de histograma
Fonte: Mello, 2011, p.91.
O histograma objetiva a identificação do tipo de distribuição de dados e as
anormalidades do processo, a comparação com as especificações do processo e a
segregação dos itens que colaborará com as variações do processo.

41
2.2.2.6 Diagrama de dispersão
Carpinetti (2012, p.89), explica que “os gráficos de dispersão são usados para
relacionar causa e efeito”. As relações entre as variáveis podem ser positivas
(ascendem juntas), negativas (quando uma variável aumenta a outra diminui) ou
inexistentes (uma variável não afeta a outra).
Gráfico 3 – Exemplo de diagrama de dispersão
Fonte: Seleme e Stadler, 2012, p.95.
Em um diagrama de dispersão ou também denominado de diagrama de
correlação podem ser relacionadas variáveis como: pressão e temperatura,
velocidade e distância, rugosidade e taxa de resfriamento, etc.
2.2.2.7 Cartas de controle
As cartas de controle são também denominadas de gráficos de controle. Essa
ferramenta foi desenvolvida em 1920, pelo físico Dr. Walter Shewhart. Seu objetivo
principal é controlar a variabilidade de processos (GOZZI, 2015, p.86). É importante
o seu emprego no controle estatístico de processo (CEP), tema principal do presente
estudo, sendo assim, para melhor entendimento seu conceito será detalhado na
seção 2.3.1.

42
2.3 CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSO (CEP)
Para se produzir um produto de acordo com as exigências do cliente é
necessário que o processo de fabricação do produto seja estável ou não possua
grandes variações. Convenientemente, o controle estatístico de processo (CEP) tem
como principal objetivo reduzir as variações em busca da estabilidade.
Montgomery (2016, p.129) afirma que o CEP é uma coleção de ferramentas
de resolução de problemas, muito útil para se alcançar a estabilidade do processo e
a melhoria da capacidade, reduzindo a variabilidade. Em consonância, Louzada et al
(2013, p.1) definem que o CEP é:
um conjunto de métodos utilizados para planejar, monitorar, e aprimorar um
processo produtivo, por meio da coleta de amostras e, em seguida, da
mensuração de uma série de variáveis que refletem a qualidade do
processo produtivo.
Ao ser empregado em indústrias e em processos produtivos, o CEP aumenta
a economia, evitando desperdícios de matéria prima, insumos e outros produtos de
industrialização (OSSACHUK e VALLE, 2008, p.26).
Samohyl (2009, p.11) justifica o CEP ao mencionar que “uma fábrica
realmente eficiente não exige inspeções grandes a toda hora porque existe muita
confiança [...] que o produto está saindo dentro das especificações”.
Assim, é possível afirmar que o CEP sendo um conjunto de métodos ou uma
coleção de ferramentas, ao elevar a qualidade, pode ser utilizado por organizações
como estratégia para suplantar seus concorrentes competitivamente. O controle
estatístico de qualidade teve seus alicerces na década de 20, quando o Dr.
Shewhart no Bell Telephone Laboratories, definiu a teoria da variabilidade e criou os
gráficos de controle. Destarte, os gráficos de controle serão abordados a seguir.
2.3.1 Gráficos de controle
Os gráficos ou cartas de controles servem para distinguir se as causas das
variabilidades em processos são comuns ou especiais. Os processos são
denominados estáveis quando as variabilidades são oriundas somente de causas
aleatórias (comuns), e por consequência, o processo é considerado fora de controle
quando as causas são atribuíveis (especiais). Marshall Junior et al. (2006, p.99)
elucidam que:

43
Para a construção das cartas de controle deve-se calcular estatisticamente
o limite superior de controle (LSC), o limite inferior de controle (LIC) e a
média (M) de um processo. Os dados do processo, dentro desses limites,
caracterizarão, na maior parte das vezes, que o mesmo esta
estatisticamente sob controle (estável) e que as flutuações são consistentes
e inerentes ao processo.
A distinção entre causas especiais e comuns é importante, pois “as especiais
não fazem parte de um processo e são passiveis de investigação ou ações
corretivas sem modificar o sistema, enquanto as causas comuns de variação apenas
podem ser reduzidas por meio de alterações no sistema” (LOUZADA et al., 2013,
p.20). Logo, nas indústrias, o tratamento de causas comuns é direcionado aos
gestores e a eliminação de causas especiais é atribuída aos operadores, uma vez
que são de simples e prática resolução.
Para Montgomery (2016, p.130) as causas atribuíveis (especiais) podem
advir de três tipos de fontes: “máquinas ajustadas ou controladas de maneira
inadequada, erros do operador, ou matéria prima defeituosa”. Há a representação,
na Figura 8, de um processo sobre controle estatístico (produção entre os limites de
controle inferior e superior – LIC e LSC) e um processo fora de controle.
Figura 8 – Processo estável versus processo instável
Fonte: Ribeiro e Caten (2012, p.13).

44
Vieira (1999, p.37) define o gráfico de controle como aquele que tipicamente
“exibe três linhas paralelas: a central, que representa o valor médio característico da
qualidade; a superior, que representa o limite superior de controle (LSC); e a inferior,
que representa o limite inferior de controle (LIC)”.
O critério básico para classificar um processo como estável, como já
mencionado anteriormente, é quando os pontos estão dentro dos limites de controle.
Todavia, Montgomery (2016, p.140) nos relembra que há critérios suplementares
sensibilizantes (Quadro 5), que podem classificar um processo instável,
estabelecidos por Shewhart.
Quadro 5 – Critérios sensibilizantes
Critérios Sensibilizantes
1. Um ou mais pontos
fora dos limites de
controle três-sigmas;
6. Quinze pontos em
sequência na zona C
(tanto acima quanto
abaixo da linha
central);
2. Dois de três pontos
consecutivos
estiverem fora dos
limites de alertas dois-
sigmas;
7. Quatorze pontos em
sequência alternada
para cima e para
baixo;
3. Quatro ou cinco
pontos consecutivos
além dos limites um-
sigma;
8. Oito pontos em
sequência de ambos
os lados da linha
central com nenhum
na zona C;
4. Uma sequência de
oito pontos
consecutivos de um
mesmo lado da linha
central;
9. Um padrão não
usual ou não aleatório
nos dados;
-
5. Seis pontos em uma
sequência sempre
crescente ou
decrescente;
10. Um ou mais
pontos perto de um
limite de alerta ou de
controle.
Fonte: adaptado de Montgomery, 2016 e Citisystems, 2016.
Entretanto, o autor também alerta sobre a necessidade de cautela no uso dos
critérios suplementares e desencoraja o seu emprego na rotina de processos
estáveis, pois o número de alarmes falsos pode ser danoso ao programa de CEP e
descaracterizar a simplicidade da ferramenta.
Quanto à implantação dos gráficos de controle, Samohyl (2009, p.107) indica
que há duas fases. A primeira fase é a de montagem do gráfico, com o cálculo

45
estatístico de desvio-padrão (σ 𝑤) e média (µ 𝑤). E a segunda fase, a de
monitoramento do processo, com a frequente alimentação de dados.
Os parâmetros do gráfico, geralmente, são recalculados mensalmente, mas
isso pode variar de indústria para indústria. As equações para o cálculo de limites
são:
Equação 1 – Limites de controle de um gráfico de controle
LSC=µ 𝑤
+𝐿𝜎 𝑤
LC=µ 𝑤
LIC=µ 𝑤
−𝐿𝜎 𝑤 (1)
No qual:
L é a distância entre os limites de controle e a linha central;
σ 𝑤 é o desvio padrão;
µ 𝑤 é a média.
A variável L é expressa em unidades de desvio padrão (LOUZADA et al.,
2013, p.21). Também é necessário, previamente, diagnosticar e eliminar as causas
especiais. O diagnóstico das causas de desvios pode ser realizado com emprego
das demais técnicas de apoio ao CEP e a eliminação com a aplicação de ações
corretivas/preventivas.
No planejamento, também é importante estabelecer o tamanho das amostras,
frequência em que serão amostrados os dados e se os mesmos possuem uma
distribuição normal e não são correlacionados.
Há diferentes tipos de gráficos de controle. Assim, Ossachuk e Valle (2008,
p.13) indicam que “a escolha do tipo de gráfico que será empregado vai depender
das características do processo que se pretende controlar”. Desse modo, veremos
na sequência, alguns tipos de gráfico de controle.
2.3.1.1 Gráficos de controle para variáveis
Os gráficos de controle para variáveis, como sugere o próprio título, estudam
as variáveis (temperatura, pressão, peso, etc.). Em relação a variáveis é necessário
avaliar tanto o valor médio quanto a variabilidade (GOZZI, 2015, p.87). Sendo assim,
os gráficos de controle para variáveis mais empregados são descritos abaixo.

46
2.3.1.1.1 Gráfico da média e desvio padrão ( e S)
O gráfico da média controla o nível médio da qualidade. E o gráfico de
amplitude monitora a variabilidade através do desvio padrão (ROSA, 2009, p.92).
São indicados quando a amostra é maior que dez ou doze, ou ainda quando o
tamanho de amostra é variável. Temos, o desvio padrão 𝑆 calculado como:
Equação 2 – Desvio padrão para amostra maior que dez ou variável
𝑆 = √
Σ(𝑋𝑖- )²
𝑛 − 1 (2)
Onde:
Σ expressa somatório;
𝑋𝑖 é o valor observado;
é a média das observações;
n é o tamanho da amostra.
Assim, os limites de controle para o gráfico da média estão expressos na
Eq.3 e o gráfico de desvio padrão 𝑆 na Eq.4.
Equação 3 – Limites de controle para média (gráfico média e desvio padrão)
LSC= 𝑋̿ + 𝐴3 ∙ 𝑆̅
LC=𝑋̿
LIC= 𝑋̿ − 𝐴3 ∙ 𝑆̅ (3)
Equação 4 – Limites de controle para desvio padrão (gráfico média e desvio padrão)
LSC= S̅∙B4
LC=S̅
LIC= S̅∙B3 (4)
Posto que 𝐴3, B3, B4 e c4 são constantes dependentes do tamanho da
amostra empregada (anexo “B”).
2.3.1.1.2 Gráfico da média e amplitude ( e R)
O gráfico da média monitora a centralidade do processo e o gráfico de
amplitude por sua vez monitora a dispersão da variável (COSTA, EPPRECHT e
CARPINETTI, 2005, p.44). A associação dos gráficos objetiva controlar a

47
variabilidade do processo. Os limites de controle do gráfico da média (Eq. 5) e dos
gráficos de amplitude (Eq.6) são:
Equação 5 – Limites de controle para média (gráfico da média e amplitude)
LSC= 𝑋̿ + 𝐴2∙
LC=𝑋̿
LIC= 𝑋̿ − 𝐴2∙ (5)
Equação 6 – Limites de controle para amplitude (gráfico média e amplitude)
LSC= ∙D4
LC=
LIC= ∙D3 (6)
Temos que A2, D3 e D4 são constantes dependentes do tamanho da amostra
empregada (anexo “B”).
2.3.1.1.3 Gráfico para medidas individuais
O gráfico para medidas individuais é o gráfico aplicado quando a amostra (n)
é igual a um, ou seja, única. Em muitas aplicações dos gráficos de controle para
unidades individuais, usamos a amplitude móvel de duas observações consecutivas
como base para estimar a variabilidade do processo (MONTGOMERY, 2016, p.184).
A amplitude da medida é definida como:
Equação 7 – Amplitude da medida
𝑅𝑀𝑖= |𝑥𝑖 − 𝑥𝑖−1| (7)
E os limites de controle:
Equação 8 – Limites de controle para unidade (gráfico para medidas individuais)
LSC= 𝑋̅ + 3
𝑅𝑀̅̅̅̅̅
𝑑2
LC=𝑋̅
LIC= 𝑋̅ − 3
𝑅𝑀̅̅̅̅̅
𝑑2 (8)
Equação 9 – Limites de controle para amplitude móvel (gráfico para medidas individuais)
LSC=𝐷4∙𝑅𝑀̅̅̅̅̅
LC=𝑅𝑀̅̅̅̅̅
LIC= 𝐷3∙𝑅𝑀̅̅̅̅̅ (9)

48
Sendo 𝑋̅ a média de x, 𝑅𝑀̅̅̅̅̅ a média das amplitudes e 𝑑2, D3 e D4 constantes
dependentes da amostra (anexo “B”).
2.3.1.1.4 Gráfico para bateladas ( e RM)
Quando o processo de fabricação não possui unidades discretas de produto
durante a fabricação, denomina-se processo em batelada (FRANCHI, 2011, p.20).
Em indústrias químicas e petroquímicas é comum a utilização desse tipo de
processo.
Ramos (2000, p.42) explana que cada batelada costuma ser homogênea,
mas que há diferenças significativas entre as bateladas. Ou seja, diferentes
amostragens em uma batelada não terão grandes diferenças entre si, mas se
comparadas às médias das bateladas, notar-se-á certa distinção.
Logo, se empregarem-se os gráficos para amplitudes e médias,
demonstrados na seção 2.3.1.1.2, o gráfico da amplitude estará estável e o gráfico
da média não. Isso se deve ao fato de que A2 depende somente de n e é quem
define as distâncias entre os limites de controle.
Desse modo, Ramos (2000, p.42), afirma que “diferenças entre bateladas
devem ser entendidas como parte do comportamento do processo e, portanto,
devem ser incorporadas no gráfico de controle empregado”. Assim, o autor propõe
uma combinação entre os gráficos 𝑋̅ e R com X e RM. Logo, os limites de controle
serão para gráficos 𝑋̅ e RM, conforme Eq. 10 e Eq.11.
Equação 10 – Limites de controle para médias (gráfico por bateladas)
LSC= 𝑋̿ + 𝐸2∙𝑅𝑀̅̅̅̅̅
LC=𝑋̿
LSC= 𝑋̿ − 𝐸2∙𝑅𝑀̅̅̅̅̅
(10)
Equação 11 – Limites de controle para amplitude móvel (gráfico por bateladas)
LSC=𝐷4∙𝑅𝑀̅̅̅̅̅
LC=𝑅𝑀̅̅̅̅̅
LIC= 𝐷3∙𝑅𝑀̅̅̅̅̅ (11)
Sabendo que E2, D3 e D4 são constantes dependentes do tamanho da
amostra empregada (anexo “B”). E tendo como base para a amplitude móvel, a
média de cada subgrupo utilizado.

49
2.3.1.2 Gráficos de controle para atributos
Os atributos são características de qualidade que não são expressos em
números (GOZZI, 2015, p.87). Os itens podem ser não conformes (não
correspondem à especificação) ou defeituosos (há não conformidades não muito
significativas e o produto pode ser usado). Presença de riscos em uma peça,
número de reclamações/cliente, existência de trincas, são alguns exemplos de
atributos.
As amostras em gráficos de controle para atributos tendem a serem maiores
que as dos gráficos de controle para variáveis (usualmente n=50 e amostras de 20 a
25). E a distribuição dos dados é binomial por se basear em duas opções ou
alternativas de uma única caraterística. (SAMOHYL, 2009, p.54). Assim, os
principais gráficos de controle para atributos são explicitados na sequência.
2.3.1.2.1 Gráfico da proporção ou fração não conforme (p)
Para Carvalho et al. (2005, p.285), “esse gráfico é muito comum em fábricas
em que a utilização do CEP é ainda muito embrionária. A peça é inspecionada
julgada conforme ou não”.
A fração não conforme é definida como a razão entre o número de itens não
conformes em uma população e o total de itens naquela população
(MONTGOMERY, 2016 p.211). A fração amostral não conforme (𝑝̂) pode ser
calculada como a razão entre o número de unidades não conformes na amostra D e
o tamanho da amostra n.
Equação 12 – Fração amostral não conforme
𝑝̂=
𝐷
𝑛 (12)
Os limites de controle da fração não conforme, quando há um padrão pré-
estabelecido são dados na Eq.13 em que n é o tamanho da amostra e p a média dos
atributos.

50
Equação 13 – Limites de controle da fração não conforme
LSC=p + 3√
𝑝(1 − 𝑝)
𝑛
LC=p
LIC=p - 3√
𝑝(1 − 𝑝)
𝑛 (13)
E quando não há um padrão, os limites de controle devem ser calculados de
acordo com a Eq.15, em que 𝑝̅ é dado na Eq.14, n é o tamanho da amostra, m o
número de amostras preliminares e D a quantidade defeituosa.
Equação 14 – Fração amostral não conforme na ausência de padrão
𝑝̅ =
∑ 𝐷𝑖
𝑚
𝑖=1
𝑚𝑛 (14)
Equação 15 – Limites de controle da fração não conforme na ausência de padrão
LSC= 𝑝̅ + 3√
𝑝̅ (1 − 𝑝̅)
𝑛
LC= 𝑝̅
LIC= 𝑝̅ - 3√
𝑝̅ (1 − 𝑝̅)
𝑛 (15)
2.3.1.2.2 Gráfico para número de não conformes (np)
O gráfico np muito se assemelha ao gráfico p, a diferença é que monitora o
número de não conformes, o número da amostra deve ser constante (ROSA, 2009,
p.118). O desvio padrão é calculado conforme a Eq.17, e os limites de controle são
representados na Eq.18.
Equação 16 – Média do número de não conformes
𝑛𝑝̅̅̅̅ =
∑ 𝐷𝑖
𝑚
𝑖=1
𝑚 (16)
Equação 17 – Desvio padrão do número de não conformes
𝜎 𝑛𝑝 = √𝑛𝑝(1 − 𝑝̅) (17)

51
Equação 18 – Limites de controle do gráfico para número de não conformes
LSC= 𝑛𝑝̅̅̅̅ + 3∙𝜎 𝑛𝑝
LC= 𝑛𝑝̅̅̅̅
LIC= 𝑛𝑝̅̅̅̅- 3∙𝜎 𝑛𝑝 (18)
Sendo D a quantidade amostrada defeituosa e m o número de amostras.
2.3.1.2.3 Gráfico do número total de defeitos (c)
O gráfico do número total de defeitos (c) é empregado em processos de
produtos complexos, grandes ou de alto valor. Quando é estabelecido um padrão,
temos os limites de controle conforme Eq.19, e quando não é dado um padrão
aplica-se o exposto na Eq.20.
Equação 19 – Limites de controle do número total de defeitos
LSC=c + 3√ 𝑐
LC=c
LIC=c - 3√ 𝑐 (19)
Equação 20 – Limites de controle do número total de defeitos na ausência de padrão
LSC=𝑐̅ + 3√ 𝑐̅
LC=𝑐̅
LIC=𝑐̅ - 3√ 𝑐̅ (20)
Montgomery (2016. p.225) explica que na Eq.20 os limites de controle são
“tentativos, e as amostras preliminares examinadas em relação à falha de controle”.
Deve-se considerar que 𝑐̅ é estimado como a razão entre o número total de defeitos
em todas as amostras e o número de amostras.
2.3.1.2.4 Gráfico da taxa de defeitos por unidade (u)
Uma quantidade de itens compõe uma unidade de inspeção, como
temperatura, pressão, volume, etc. E quando se deseja controlar a taxa de defeitos
por unidade se emprega o gráfico u.

52
O número de defeitos por unidade de inspeção (u) é definido como sendo a
razão entre o número de defeitos na amostra (c) e o tamanho da unidade de
inspeção (n) (RAMOS, 2000, p.63). Desse modo, temos que:
Equação 21 – Número de defeitos por unidade de inspeção
u=
c
𝑛𝑖 (21)
Equação 22 – Média do número de defeitos por unidade de inspeção
ū=
(𝑐1 + 𝑐2 +. . . +𝑐 𝑘)
(𝑛1 + 𝑛2 +. . . +𝑛 𝑘) (22)
Os limites de controle são:
Equação 23 – Limites de controle do gráfico da taxa de defeitos por unidade
LSC= ū + 3∙√
ū
𝑛𝑖
LC= ū
LIC= ū - 3∙√
ū
𝑛𝑖 (23)
2.3.2 Índices de capacidade e desempenho de processos
Os índices de capacidade e desempenho de processos (ICPs) são
parâmetros adimensionais, usados para avaliar se o processo consegue atender às
especificações (ROSA, 2009, p.80). A capacidade do processo diz respeito à
competência do processo em produzir itens conformes, de acordo com os limites de
especificação determinado no projeto. Podem ocorrer situações em que um
processo esteja sobre controle estatístico e não seja capaz de atender as
especificações exigidas.
Para estudar a capacidade do processo, é preciso conhecer as
especificações. Geralmente, quando se trata de uma empresa de
manufatura, boa parte das especificações é fornecida pelo pessoal da
engenharia, para as áreas de produção e alterado somente quando houver
um novo projeto. (ROTONDARO et al., 2002, p.166).
Sabe-se que a diferença entre os limites inferiores de especificação e os
limites superiores de especificação é chamada de tolerância do projeto. Segundo
Vieira (1999, p.151) a capacidade do processo pode ser estudada por meio de

53
histogramas ou por meio das cartas de controle. Todavia, para estimar a capacidade
o processo deve estar estável, ou seja, somente com variações por causas
aleatórias.
Os índices de capacidade de processo mais difundidos são o Cp (Eq.25) e
Cpk (Eq.26), para avalição de curtos espaços de tempo, e para avaliar o
desempenho do processo em longos prazos o Pp (Eq.27) e o Ppk (Eq.28), que são
índices de performance.
Equação 24 – Desvio padrão estimado
𝜎=
𝑅̅
𝑑2 (24)
Equação 25 – Índice de capacidade Cp
Cp=
𝐿𝑆𝐸 − 𝐿𝐼𝐸
6𝜎 (25)
Equação 26 – Índice de capacidade Cpk
Cpk=mín |
𝐿𝑆𝐸 − 𝜇
3𝜎
,
𝜇 − 𝐿𝐼𝐸
3𝜎
|
(26)
Equação 27 – Índice de performance Pp
Pp=
𝐿𝑆𝐸 − 𝐿𝐼𝐸
6𝑆 (27)
Equação 28 – Índice de performance Ppk
Ppk=mín |
𝐿𝑆𝐸 − 𝜇
3𝑆
,
𝜇 − 𝐿𝐼𝐸
3𝑆
|
(28)
Sendo 𝜎 o desvio padrão estimado, 𝑅̅ a média da amplitude, 𝑑2 uma
constante depende da amostra (anexo “B”), 𝜇 a média do processo estável e S o
desvio padrão amostral (Eq.24).
Rosa (2009, p.81), indica que o Cp considera que o processo está sempre
centrado na média, coincidindo com o valor nominal das especificações, mas isso
nem sempre ocorre. Quando não ocorrer deve-se aplicar o Cpk, que também deve
ser usado quando houver somente um limite de especificação (inferior ou superior).
O processo será considerado incapaz se o índice for menor que 1, capaz se for
maior ou igual a 1,33 e razoável se estiver entre o intervalo de 1 a 1,33.

54
2.3.3 Tipos de CEP e sistemas de produção
Existem diversos sistemas de produção – sistemas de produção em massa,
de produção intermitente, de produção enxuta, de processo contínuo/batelada – e
cada sistema de produção possui suas peculiaridades. Logo, somente um método
de controle estatístico não engloba todas as necessidades dos diversos sistemas
existentes.
Assim, há tipos diferentes de CEP e é importante se atentar ao modelo
correto para as organizações que desejam ter seus processos controlados
estatisticamente. Pois, conforme Ramos (2000, p.11) “a seleção incorreta do tipo de
CEP traz consequências desastrosas às empresas, já que os resultados obtidos
são, no mínimo, desapontadores, instalando-se um clima de grande frustação”. São
elencados, no Quadro 6, os sistemas de produção, suas características e o modelo
de CEP ideal para cada um.
Quadro 6 – Sistemas de produção e tipos de CEP
Sistema de
Produção
Características
CEP
Adequado
Produção
em Massa
Produz poucos ou único tipo de produto, em grandes quantidades. O
arranjo físico é linear a não tem muito flexibilidades.
Convencional
Produção
Intermitente
Há diversificação no mix de produtos ou pode até trabalhar somente
por encomenda do cliente. Há flexibilidade.
Convencional
e
Pequenos
Lotes
Produção
Enxuta
São empresas que não possuem grandes estoques, seus
equipamentos são versáteis e é possível a mudança de volumes e
tipos de produtos.
Pequenos
Lotes
Processos
Contínuos
ou em
Bateladas
Indústrias químicas, petroquímicas, ou de produtos em que somente
se distinguem em unidades após embalados, pois no processo são
concebidos sem distinção.
Convencional
e
Processos
Contínuos/
Bateladas
Fonte: adaptado de Ramos (2000, p.12).
Portanto, é necessário que se avalie e enquadre o sistema de produção,
estude o CEP apropriado e somente após isso se implemente. Ainda, existem
diferentes abordagens de implantação, que são descritas a seguir.
2.3.4 Implantação do CEP em indústrias
No setor industrial, a competitividade acirrada dos tempos atuais não permite
que programas sejam implantados de forma equivocada ou sem planejamento.
Desta maneira, é necessário que a implantação do CEP seja estudada e planejada.

55
Os elementos essenciais para a conquista de sucesso no CEP em empresas são
estabelecidos por Montgomery (2016, p.147):
1. Liderança gerencial;
2. Abordagem de equipe;
3. Educação dos empregados em todos os níveis;
4. Ênfase na redução da variabilidade;
5. Avaliação do sucesso em termos quantitativos (econômicos);
6. Um mecanismo para comunicar os resultados de sucesso por toda a
empresa.
A partir desses elementos deduz-se que o fator humano é crucial, para que a
implantação ocorra de forma correta e traga os benefícios e vantagens desejados. A
comunicação entre indivíduos de diferentes hierarquias é imprescindível, pois o CEP
acontece de fato no chão de fábrica.
Indezeichak e Leite (2005) examinaram a implantação de CEP em empresas
de pequeno porte de nichos diversificados e concluíram que as mudanças
organizacionais e comportamentais podem ser as maiores dificuldades encontradas,
bem como a resistência às mudanças, por parte de pessoas envolvidas com o CEP.
Ainda, ao implantar o CEP é preciso tomar cautela para que não se apliquem
demasiadas cartas de controle, que poderão se tornar atividades de gargalo na
produção. Ribeiro e Caten (2012, p.18) afirmam que se deve aplicar o CEP em
processos prioritários e tomar ações sob a coleta de dados, para que não seja
apenas um desperdício de tempo de esforços. E Hradesky (1989, p.167) orienta que
os gráficos “devem ser afixados perto do processo que estão controlando e devem
estar claramente visíveis. O acesso aos mesmos deve ser fácil”.
O controle estatístico de processo já foi implantado em diversas empresas
com grande êxito. Desse modo, surgiram diversas abordagens quanto às etapas
necessárias para a implantação, pois, conforme menciona Mattjie et al. (2013, p.9):
A ferramenta CEP tem a possibilidade de ser adaptada de acordo com as
necessidades de cada empresa e, assim, ser utilizada de forma singular,
levando-se em consideração as características e o ramo de atuação de
cada organização.
Schissatti (1998) elencou as abordagens de implantação: Motorola, Breyflogle
III, Owen e Montgomery. Por sua vez, Alves, Neumann e Ribeiro (2003) compilaram
em forma de quadro essas abordagens, que é no presente estudo complementado e
atualizado com as abordagens de Hradesky (1989) e Mattjie et al (2013), conforme
Quadro 7.

56
(Continua)
Quadro 7 – Abordagens de implantação de CEP
Etapas
Abordagens
Owen
(1989)
Hradesky
(1989)
Motorola
(1992)
Breyfogle III
(1992)
Mattjie et al
(2013)
Montgomery
(2016)
1
Obter
compromisso
Identificação
do projeto
Priorizar
oportunidades
de melhoria
Fornecer educação
em metodologias
estatísticas
Elaboração do
projeto
identificando e
definindo o
processo/item a
ser implantado
o CEP
Escolher a carta
de controle
apropriada
2
Formular uma
política
Planejar e
reportar
Selecionar o
time de trabalho
Identificar e otimizar
processos chaves e
parâmetros de
produto
Definir sistema
de medição dos
dados
Determinar quais
característicos
devem ser
controlados e
onde as cartas
de controle
devem ser
implantadas.
3
Indicar um
facilitador
Medir o
desempenho
Descrever o
processo total
Definir tolerâncias dos
parâmetros chaves
Análise e
correção dos
problemas
Executar ações
para promover a
melhoria dos
processos
4
Definir uma
estratégia de
treinamento
Análise e
solução de
problemas
Analisar a
performance do
(s) sistema (s)
de medição
Planejar a construção
de cartas de controle,
estabelecer limites de
controle e planejar a
avaliação dos índices
de estabilidade.
Análise da
estabilidade do
processo
Selecionar
sistemas de
coleta de dados
e softwares
computacionais
5
Treinar gerentes
e supervisores
Capacidade
da inspeção
Identificar e
descrever as
etapas críticas
do processo
/produtos
críticos
Implementar controle
estatístico de
processos e um
sistema gerencial que
garanta a melhoria
- -
6
Informar aos
sindicatos
Capacidade
do processo
Isolar e verificar
os processos
críticos
Avaliar a capacidade
de processos
- -
7
Obter
compromisso
dos sindicatos
Matriz de
ações
corretivas e
preventivas
Estudar a
capacidade dos
processos
Transferir a
responsabilidade pela
melhoria contínua
para a manufatura
- -
8
Informar os
operadores
Procedimento
para controle
de processos
Implementar
condições ótimas
de operação e
métodos de
controle
- - -
9
Envolver
fornecedores
Implementa-
ção de
controle de
processos
Monitorar
processo
- - -

57
(Conclusão)
Quadro 7 – Abordagens de implantação de CEP
Etapas
Abordagens
Owen
(1989)
Hradesky
(1989)
Motorola
(1992)
Breyfogle III
(1992)
Mattjie et al
(2013)
Montgomery
(2016)
10
Coletar dados Prevenção de
problemas
Reduzir causas
comuns de
variação
- - -
11
Planejar um
plano de ação
para os sinais
de falta de
controle
Responsabili-
dade por não
conformidade
- - - -
12
Rever os
processos de
avaliação da
qualidade
Medir eficácia - - - -
13
Estruturar a
administração
do CEP
- - - - -
14
Treinar os
operadores
- - - - -
15
Implementar as
cartas de
controle
- - - - -
16
Melhorar os
processos
- - - - -
Fonte: adaptado de Alves, Neumann e Ribeiro, 2003; Hradeski, 1989; Montgomery, 2016 e Mattjie et
al., 2013.
O CEP pode gerar grandes melhorias às empresas que se dispõem a
implantá-lo. Entretanto, não basta somente solucionar o problema e em seguida
abandoná-lo, pois o CEP deve ser mantido, em uso, e sempre ser atrelado à
melhoria contínua. Sendo assim, o assunto será discutido a seguir.
2.4 MELHORIA CONTÍNUA
O ciclo de melhoria contínua Plan, Do, Check, Act (PDCA) – expresso no
português como planejar, executar, verificar e agir – é uma ferramenta da melhoria
continua que propõe intervenções no processo de modo que aconteça sintonia entre
os responsáveis por planejar e os incumbidos por executar, há retroalimentação de
informações (SHIH LU, 2015, p.130).
Não é aconselhável que um processo não evolua perante os desafios
impostos. As melhorias são como molas propulsoras para o sucesso que a maioria

58
dos empresários deseja conquistar. De acordo com Shiba, Graham e Walden (1997,
p.47), o PDCA “simboliza o princípio de iteração na resolução de problemas –
efetuar melhorias por etapas e repetir o ciclo de melhoria várias vezes”.
Por sua vez, Campos (2004, p.34) explica que no planejamento é
estabelecida a meta sobre os itens de controle, na etapa de executar são realizadas
as ações conforme o planejado, por conseguinte na verificação se compara os
resultados com as metas e são adotadas medidas sob os desvios que devem ser
corrigidos definitivamente.
Ainda, no controle de processos, é possível encontrar o SDCA, em que S
significa padrão (standard). Sendo assim funciona de modo que há um padrão (S)
especificado e estabelecido, em consonância no processo são executadas as
tarefas (D), na sequencia os resultados são verificados (C) e as ações de correção
que forem necessárias são realizadas (A).
Assim, quando se pratica o SDCA em algum processo e porventura os limites
de especificação necessitam de reajustes, aplica-se o PDCA, com o intuito de
aperfeiçoar e reduzir a variação. Na Figura 9, esse raciocínio é expresso.
Figura 9 – Conjugação dos ciclos de melhoria PDCA e SDCA
Fonte: adaptado de Campos, 2013, p.179.

59
Com efeito, Campos (2013, p.110) explica que as quatro etapas do PDCA,
podem ser subdivididas em oito passos (Quadro 8). A etapa de planejamento (P)
abrange quatro passos, e pode ser a etapa mais longa, pois é preferível que se
planeje com afinco e consequentemente se execute de maneira assertiva.
Nessa etapa, se deve identificar o problema de forma clara, analisar o
fenômeno sobre diferentes enfoques e detalhadamente. Também se deve analisar o
processo para encontrar as principais causas dos problemas pequenos. Ao fim
dessa etapa se elabora o plano de ação que necessita ter como objetivo bloquear os
problemas encontrados.
Na execução (D) o passo é único, mas muito importante, pois consiste em
cumprir o plano de ação. Na etapa verificar (C), há o passo de verificação, em que
se analisará se o bloqueio foi bem-sucedido. Os últimos dois passos, são da etapa
agir (A), que consiste em padronizar, como forma de prevenção, e concluir
recapitulando todo o processo de solução do problema para que na recorrência dos
problemas haja um embasamento concreto.
Quadro 8 – Método de solução de problemas
PDCA FLUXOGRAMA FASE OBJETIVO
P
IDENTIFICAÇÃO DO
PROBLEMA
Definir claramente o problema e
reconhecer sua importância.
OBSERVAÇÃO DO
PROBLEMA
Investigar as características especificas
do problema com uma visão ampla e sob
vários pontos de vista. Desdobrar o
problema em problemas menores que
podem ser mais facilmente resolvidos.
ANÁLISE DO PROBLEMA
Descobrir as causas fundamentais de
cada problema menor.
PLANO DE AÇÃO
Conceber um plano de ação para
bloquear as causas fundamentais de cada
problema menor.
D EXECUÇÃO Bloquear as causas fundamentais.
C
VERIFICAÇÃO Verificar se o bloqueio foi efetivo.
(BLOQUEIO FOI EFETIVO?)
A
PADRONIZAÇÃO
Prevenir contra o reaparecimento do
problema.
CONCLUSÃO
Recapitular todo o processo de solução
do problema para trabalhos futuros.
Fonte: Campos, 2013, p.110.

60
Em suma, se concebe que os ciclos de melhoria contínua PDCA/SDCA são
imprescindíveis para sucesso em implantações de CEP e em demais procedimentos
de organizações. Devem ser cultivados como uma dinâmica, em que a sua
repetitividade conduz a evolução. Ademais, outra importante ferramenta da melhoria
continua é o método A3, explicitado a seguir.
2.4.1 Resolução de problemas pelo método A3
O método A3 é uma ferramenta de apoio à gestão PDCA, desenvolvido pela
indústria montadora Toyota Motor Corporation para a solução de problemas.
Consiste, tradicionalmente, em um relatório no tamanho de um papel A3 (297 mm x
420 mm), é básico e simples, mas muito eficaz em sua função. Conforme afirma
Sobek e Smalley (2010, p.33):
O relatório A3 é uma ferramenta poderosa que estabelece uma estrutura
concreta para implementar a gestão PDCA e ajuda a levar os autores dos
relatórios a uma compreensão mais profunda do problema ou da
oportunidade, além de dar novas ideias sobre como atacar um problema.
O relatório A3 tem se tornado muito popular entre as áreas de engenharia,
devido à facilidade de uso e a eficiência no método que exige a sinergia entre
envolvidos. Segundo Shook (2008, p.1), “o A3 é uma manifestação visual de um
processo conceitual de resolução de problemas que envolvem diálogo contínuo
entre o responsável por um problema e outras pessoas em uma organização”.
O relatório busca identificar a situação atual, a natureza do problema, a gama
de contramedidas possíveis, a melhor contramedida, as maneiras de colocá-la em
prática e a evidencia de que o problema foi efetivamente solucionado (RIBEIRO,
2012, p.34).
Sobek e Smalley (2010, p.34) afirmam que a mentalidade por trás do sistema
A3 envolve importantes elementos como processo de raciocínio lógico, objetividade,
resultados e processo, síntese, destilação e visualização, alinhamento, coerência
interna e externa e ponto de vista sistêmico.
Os passos para implementar o relatório A3, estão inseridos nas etapas do
PDCA, os quatro primeiros passos são da etapa de planejamento (P), o quinto passo
é da etapa executar (D), o sexto da verificar (C) e o sétimo da etapa agir (A). Sobek
e Smalley (2010, p.43) os explanam da seguinte maneira:

61
a) entender a situação atual – deve-se entender o problema conforme o
contexto. Ir ao local em que a problemática está inserida e entrar em
contato com os envolvidos para obter informações precisas. Criar uma
documentação que registre a situação, esta pode ser em forma de
diagrama ou figura;
b) identificar a causa fundamental – buscar com empenho a causa
fundamental. Dificilmente a causa raiz será óbvia, por isso é necessário
atenção e raciocínio. O descuido na identificação da causa fundamental
pode ocasionar a implantação de uma contramedida ineficiente em relação
ao problema. Nessa etapa pode-se utilizar o diagrama de causa e efeito
e/ou a técnica de “cinco porquês” (sistemática de questionamentos em
busca da razão principal de um problema);
c) criar contramedidas e visualizar o estado futuro – as contramedidas são
as formas de se resolver as causas fundamentais, devem prevenir a
recorrência. E com as contramedidas determinadas deve-se representar
graficamente o estado futuro esperado, os envolvidos devem dar suas
opiniões sobre as mudanças propostas a fim de que ajustes sejam
realizados. É usual o emprego da ferramenta 5W2H composta por colunas
que indagam o que (what), o porquê (why), onde (where), quem (who),
quando (when), como (how) e quanto custa (how much);
d) criar o plano de implementação e de acompanhamento – o plano de
implementação se refere à maneira pela qual serão realizadas as
contramedidas com prazos estipulados e acordados com os envolvidos. O
plano de acompanhamento abrange a definição de como serão
acompanhadas as ações e seus efeitos. Os planos devem ser aprovados
pela equipe;
e) executar os planos de implementação – a execução da implementação
deve ser realizada de maneira fidedigna ao planejado com o intuito de
segregar as consequências das contramedidas das de implementação,
melhorando assim a capacidade de planejamento;
f) verificar conforme o plano de acompanhamento – a verificação deve
acontecer de acordo com o plano de acompanhamento e pode ser
realizada em paralelo com a execução do plano de implementação.
Quando necessário se estabelecem as ações corretivas;

62
g) estabelecer o padrão de processo - padronizar o processo mediante o
sucesso na eliminação da causa fundamental.
O relatório A3, usualmente, é representado semelhante ao demonstrado na
Figura 10, sendo de grande importância o seu fluxo lógico.
Figura 10 – Fluxo de um modelo A3
Fonte: adaptado de Sobek e Smalley, 2010, p.54.
Logo, vislumbra-se que o relatório é de fácil compreensão e execução, mas
salienta-se que sem o comprometimento da força de trabalho que atuará, como em
demais ferramentas, os benefícios em sua totalidade não são obtidos.

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