Gráficos de controle para dominar a produção

O gráfico de controle é uma ferramenta real de controle e gerenciamento, fácil de usar e que permite evitar os efeitos de um mau funcionamento de processo.

1. Para que eles são usados

A produção de queijo está sujeita a muitas flutuações devido à variabilidade do leite, à instabilidade dos processos biológicos (fermentos e risco de fagos) e as características físico-químicas (temperatura, pH, etc.). O uso de gráfico de controle torna possível antecipar certos desvios de um processo de produção, nem sempre imediatamente perceptível, tal como uma modificação do UMD (umidade na massa desengordurada), do G/S (gordura no extrato seco), do pH no momento da retirada da forma.

É uma ferramenta fácil de usar que é muito bem adequada para pequenos e médios produtores, bem como para grandes grupos que produzem sempre o mesmo queijo. Com o tempo, os gráficos de controle são muitas vezes ferramentas mais relevantes do que o cálculo do rendimento bruto para melhorar a regularidade de uma produção e a qualidade dos queijos. 

 Figura 1: as três zonas de um gráfico de controle.

2. Como se apresenta e objetivos

O gráfico de controle (Figura 1) é frequentemente representado por um gráfico no qual é traçado uma linha, geralmente centralizada (mas não necessariamente), representando o valor-alvo desejado. Além disso, há uma ou duas linhas, acima e abaixo. Essas representam os limites inferior e superior de monitoramento (LM) e controle (LC). 

Durante a fabricação, os sucessivos valores dos parâmetros das amostras monitoradas são plotados nesse gráfico para obter uma leitura rápida da padronização da produção. Na produção de queijo, é muito interessante fazer um gráfico de controle do pH no momento da retirada do queijo da forma ou prensa, UMD, G/S, peso da peça quando os queijos são vendidos por unidade, o rendimento do extrato seco corrigido quando se trabalha com leite padronizado em gordura e proteína.

3. Como criá-lo e quais são as regras

É uma ferramenta fácil de estruturar, desde que você siga algumas regras. O mais difícil é coletar dados suficientes do parâmetro que deseja monitorar durante um período representativo da variabilidade do processo de fabricação. O ideal é ter um ano inteiro de dados, mas é possível trabalhar com um número menor (pelo menos 100 dados). 

Estes dados serão utilizados para estabelecer os elementos «de referência». Quanto mais dados disponíveis, mais precisos serão os valores «de referência». A fim de estabelecer um gráfico de controle efetivo, os dados outliers (dados que se diferenciam drasticamente de todos os outros) deverão ser eliminados, assim sendo é necessário um período prévio de coleta de dados, sem influenciar na tomada de decisão.

4. Criação em 6 Passos 

1. Coletar dados para definir os elementos de referência. 

2. Verificar se as regras estatísticas permitem usar os gráficos de controle para medições: se a dispersão dos valores individuais utilizados para o estabelecimento do gráfico de controle está próximo à distribuição normal dos dados.

3. Estimar os elementos de referência. O primeiro passo é definir o mínimo, a média (µ) e o desvio padrão (σ).

4.  Calcular os limites de controle e monitoramento. (Ver «Gráfico de controle na prática» na página 35).

5. Criar o gráfico usando os diferentes valores para construir um gráfico/tabela: valor-alvo, limites monitoramento e controle superior e inferior (Figura 1).

6. Completar o gráfico com os valores das amostras coletadas e interpretá-los à medida que são coletados, seja manualmente ou com uma tabela. 

5. Como interpretar seu gráfico de controle

Uma produção é considerada «sob controle» quando é estatisticamente estável, ou seja, quando as variações observadas estão unicamente relacionadas a causas aleatórias (que não pode ser atribuído a uma causa específica).

 Figura 2: exemplos de gráfico de controle.

Portanto, ao respeitar as regras para o estabelecimento de limites de monitoramento e controle, deve-se considerar que:

A fabricação está sob controle se as amostras analisadas estiverem dentro dos limites de monitoramento.

Se uma amostra estiver entre os limites de monitoramento e controle (zona de controle na Figura 1), a fabricação não está necessariamente fora de controle, porque há uma certa probabilidade de que esta amostra exceda o limite de monitoramento (aproximadamente de 5 chances em cada 100). 

É necessário um período prévio de coleta de dados, sem influenciar na tomada de decisão.

Será então necessário estar vigilante e realizar uma segunda inspeção (Figura 2). Se a segunda amostra confirmar a primeira, devem ser tomadas medidas corretivas sobre o parâmetro ou parâmetros que foram detectados. 

No caso da Figura 2, um segundo controle imediato permite confirmar que a produção está sob controle.Se uma amostra estiver fora dos limites de controle, há uma alta probabilidade de que o processo esteja desregulado (se as regras estatísticas anteriores forem respeitadas, há 2 a 3 chances em 1.000 para que a amostra esteja fora de limites de controle). 

Portanto, devem ser tomadas medidas. Por exemplo, se o valor G/S de um queijo no momento da retirada da forma estiver fora dos limites de controle, provavelmente há necessidade de reajustar a relação gordura/proteína do leite utilizado. Este descontrole também pode vir de perdas anormais de gordura ou proteína no soro (problema no corte da coalhada, agitação, qualidade das proteínas, gordura, etc.).

6. Otimize sua utilização

A fim de melhor antecipar as variações em uma produção, é possível utilizar gráficos de controle usando o princípio de médias móveis em vários pontos (3 a 5 pontos). Neste caso, o valor de n (ver «Gráfico de controle na prática», página 35), utilizado para calcular os limites de monitoramento e controle, é igual ao número de pontos utilizados para determinar o valor utilizado na construção do gráfico. 

Assim, os limites de monitoramento são mais rígidos em função do valor de n.

7. Possíveis causas de problemas

O uso de gráficos de controle garante que uma fabricação permaneça estável ao longo do tempo. Ele destaca graficamente as derivações do processo de fabricação, mas não dá diretamente a origem da derivação. 

A identificação das causas continuará a ser da responsabilidade do queijeiro, possivelmente ajudado pela análise das correlações entre os parâmetros de fabricação e os descritores analisados (UMD, pH na desenformagem, EST, perdas em soro, etc.). 

Entretanto, para utilizar um gráfico de controle corretamente, é necessário saber que existem duas principais origens de um problema de fabricação. 

Causas que podem ser identificadas e geram um plano de ação («causas atribuíveis») tais como pH e temperatura de coagulação, duração da agitação, intensidade do aquecimento no tanque…

As causas aleatórias sobre as quais não é possível ou difícil agir («causas não imputáveis»), tais como variação no fluxo de ar comprimido, o desempenho dos rolamentos de uma máquina…

8. Regras a serem verificadas

Os gráficos de controle são baseados em métodos estatísticos e utilizam a teoria de amostragem. É, portanto, essencial verificar que a dispersão dos valores individuais do parâmetro para o estabelecimento de um gráfico de controle (UMD, pH na desenformagem, etc.) não está muito longe de uma distribuição normal (curva de Gauss ou curva do sino. 

Curva de Gauss ou curva do sino.

Para verificar a natureza da dispersão dos valores, é possível representá-la sob a forma de um histograma, criando por exemplo, 10 classes. Cada classe deve conter pelo menos 4 a 5 valores, exceto para as classes nos extremos (ver «o controle gráfico de controle na prática»). 

Este pré-requisito é essencial para estabelecer um gráfico centrado em torno de um valor-alvo. ◼

Uma abordagem antiga

A ideia dos gráficos de controle, imaginada pelo americano W. Shewhart, remonta à década de 1930, mas chegou à Europa só no final da década de 1950 pela indústria têxtil em particular. Seu crescimento explicao desenvolvimento dos padrões de qualidade ISO 9000 e suas evoluções. 
Eles permitem definir o desvio de um processo usando dois tipos principais de gráficos:
>> Gráficos de controle “Medições”, se referem a um parâmetro medido (pH na desmoldagem, ESD, peso, etc.).
>> Cartas de controle de “atributos”, quando se referem a uma característica qualitativa (quantidade de queijos bons ou ruins, por exemplo). ◼