Giovana Bissoli-TCC2-Proposta de redu o de um res duo s ...sistemas.eel.usp.br/bibliotecas/monografias/2018/MEA18011.pdf · In the Define stage, tools such as flowchart, SIPOC, Project

UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO ESCOLA DE ENGENHARIA DE LORENA

PROPOSTA DE REDUÇÃO DE RESÍDUO SÓLIDO INDUSTRIAL DE UM PRODUTO MÉDICO HOSPITALAR DEVIDO A UM DEFEITO DE

QUALIDADE

Giovana dos Santos Bissoli

Orientador: Prof. Dr. Marco Antonio Carvalho Pereira

LORENA

2018

AUTORIZO A REPRODUÇÃO E DIVULGAÇÃO TOTAL OU PARCIAL DESTE TRABALHO, POR QUALQUER MEIOCONVENCIONAL OU ELETRÔNICO, PARA FINS DE ESTUDO E PESQUISA, DESDE QUE CITADA A FONTE

Ficha catalográfica elaborada pelo Sistema Automatizadoda Escola de Engenharia de Lorena,

com os dados fornecidos pelo(a) autor(a)

Bissoli, Giovana dos Santos Proposta de redução de resíduo sólido industrial deum produto médico hospitalar devido a um defeito dequalidade / Giovana dos Santos Bissoli; orientadorMarco Antonio Carvalho Pereira. - Lorena, 2018. 49 p.

Monografia apresentada como requisito parcialpara a conclusão de Graduação do Curso de EngenhariaAmbiental - Escola de Engenharia de Lorena daUniversidade de São Paulo. 2018

1. Resíduos sólidos. 2. Melhoria de processo. 3.Estudo de caso. I. Título. II. Pereira, Marco AntonioCarvalho , orient.

GIOVANA DOS SANTOS BISSOLI

PROPOSTA DE REDUÇÃO DE RESÍDUO SÓLIDO INDUSTRIAL DE UM PRODUTO MÉDICO HOSPITALAR DEVIDO A UM DEFEITO DE

QUALIDADE

Monografia apresentada a Escola de Engenharia de Lorena – Universidade de São Paulo como requisito parcial para a obtenção de título de Engenheira Ambiental.

Orientador: Prof. Dr. Marco Antônio Carvalho Pereira

LORENA

2018

RESUMO

Atualmente, as empresas estão enfrentando um grande desafio para atingir grandes

resultados de maneiras simples e práticas para prevenir a geração de resíduos e diminuir

os seus impactos na natureza. O presente trabalho busca propor, para a empresa estudada,

estratégias que ajudem a reduzir um defeito de qualidade de um produto médico-

hospitalar com um intuito de diminuir o resíduo sólido industrial gerado. Para que esse

objetivo fosse alcançado foi feita uma revisão bibliográfica contendo uma explicação da

metodologia DMAIC e de ferramentas de qualidade. Um estudo de caso foi realizado em

uma empresa do ramo médico-hospitalar utilizando as três primeiras etapas (Definir,

Medir e Analisar) da metodologia DMAIC. Na etapa Definir, foram usadas ferramentas

como fluxograma, SIPOC, Project Charter e Ishikawa para a obtenção de conhecimento

sobre o processo e do defeito estudado. A partir dessas informações, dados relevantes

foram coletados, na etapa Medir, através de planilhas. Em seguida, na etapa Analisar, os

dados coletados permitiram que a análise fosse feita de forma qualitativa (observação in

loco da operação e dos operadores) e quantitativa. As principais estratégias propostas para

redução do defeito foram: (i) manter o operador fixo em sua atividade; (ii) gênero do

operador; (iii) mudança da definição do padrão do defeito; e (iv) alteração em

procedimentos operacionais. Por fim, o trabalho aponta que caso a empresa opte em

adotar as estratégias sugeridas, deverá obter uma diminuição de aproximadamente 30%

na quantidade de resíduo sólido do produto estudado.

Palavras chave: Resíduo sólido – melhoria de processo – estudo de caso

ABSTRACT

In current scenarios, companies are facing a major challenge to achieve great results to

prevent waste generation and reduce their impacts on nature in simple and practical ways.

The present work propose strategies for the company studied that help reduce a quality

defect of a medical-hospital product in order to reduce the generated solid industrial

waste. In order to achieve this objective, a bibliographic review was carried out containing

an explanation of the DMAIC methodology and quality tools. A case study was carried

out in a medical-hospital company using the first three steps (Define, Measure and

Analyze) of the DMAIC methodology. In the Define stage, tools such as flowchart,

SIPOC, Project Charter and Ishikawa were used to obtain knowledge about the process

and the defect studied. From this information, relevant data were collected, in the Measure

stage, through spreadsheets. Then, in the Analyze stage, the collected data allowed the

analysis to be done in a qualitative way (on-site observation of the operation and

operators) and quantitative. The main strategies proposed to reduce the defect were: (i) to

keep the operator fixed in his activity; (ii) gender of the operator; (iii) changing the default

setting; and (iv) change in operating procedures. Finally, the study points out that if the

company chooses to adopt the suggested strategies, it should achieve around 30%

reduction in the amount of solid residue of the product studied.

LISTA DE FIGURA

Figura 1 – Exemplo de símbolos de um fluxograma ...................................................... 16

Figura 2 – Fluxograma do processo ............................................................................... 20

Figura 3 - SIPOC ............................................................................................................ 24

Figura 4 – Project Charter ............................................................................................. 25

Figura 5 - Ishikawa ......................................................................................................... 25

Figura 6 - Planilha de coleta de dados dos tabletes com o defeito X. ............................ 27

Figura 7 - Planilha de coleta de dados relacionados ao peso dos tabletes com o defeito X

........................................................................................................................................ 28

Figura 8 – Exemplo da utilização da Figura 7 ................................................................ 29

Figura 9 – Exemplo da utilização da Figura 8 ................................................................ 30

Figura 10 – Proposta de fluxograma das atividades do operador para o novo processo 44

Figura 11 – Fluxograma do ponta para o novo processo ................................................ 45

LISTA DE GRÁFICO

Gráfico 1 – Frequência de peso na amostra .................................................................... 32

Gráfico 2 – Gráfico de Distribuição Normal .................................................................. 33

Gráfico 3 - Quantidade de defeito X encontrados por molde ........................................ 35

Gráfico 4 - Quantidade do defeito por operador............................................................. 36

Gráfico 5 – Taxa de defeito X por operador ................................................................... 38

Gráfico 6 – Correlação taxa de defeito x tempo de casa ................................................ 39

LISTA DE TABELAS

Tabela 1 – Significado da escala sigma .......................................................................... 13

SUMÁRIO

1. INTRODUÇÃO ...................................................................................................... 10

1.1. Contextualização ................................................................................................. 10

1.2. Objetivo geral ...................................................................................................... 11

1.3. Objetivos específicos ........................................................................................... 11

2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA .......................................................................... 12

2.1. Six Sigma ou Seis Sigma ..................................................................................... 12

2.1.1. Histórico ................................................................................................... 12

2.1.2. Conceito .................................................................................................... 13

2.2. A Metodologia Seis Sigma e o DMAIC .............................................................. 14

2.3. Ferramentas para implementação do DMAIC ..................................................... 15

2.3.1. SIPOC ....................................................................................................... 15

2.3.2. Fluxograma ............................................................................................... 15

2.3.3. Project Charter ......................................................................................... 16

2.3.4. Diagrama Ishikawa ................................................................................... 16

3. METODOLOGIA ................................................................................................... 18

3.1. O Objeto de Pesquisa ........................................................................................... 18

3.1.2. O processo de produção ........................................................................................ 18

3.2. O Problema existente ........................................................................................... 20

3.3. A proposta de Solução ......................................................................................... 21

3.4. Método de Pesquisa ............................................................................................. 21

4. RESULTADOS E DISCUSSÕES .......................................................................... 23

4.1. Estrutura conceitual teórica ................................................................................. 23

4.2. Planejamento dos casos ....................................................................................... 23

4.3. Coleta de dados .................................................................................................... 28

4.4. Análise de Dados ................................................................................................. 30

4.4.1. Cálculo do tamanho amostral ................................................................... 31

4.4.2. Tratamento dos dados e análise estatística ............................................... 32

4.4.3. Dados relacionados aos moldes ................................................................ 34

4.4.4. Dados relacionados ao operador. .................................................................. 36

4.4.5. Dados relacionados ao turno ......................................................................... 41

4.4.6. Dados relacionados ao gênero do operador................................................... 41

4.5. Propostas de melhorias ........................................................................................ 41

4.5.1 – Proposta 1: Tempo do operador em sua função .......................................... 42

4.5.2 – Proposta 2: Gênero ...................................................................................... 42

4.5.3 – Proposta 3: Mudança da definição do defeito ............................................. 42

4.5.4 – Proposta 4: Alterações em procedimentos da área ...................................... 43

5. CONCLUSÕES ....................................................................................................... 46

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ........................................................................... 47

10

1. INTRODUÇÃO

Este capítulo aborda os princípios introdutórios desta monografia. Subdivide-se em:

Contextualização, Justificativa, Objetivo geral e Objetivos específicos.

1.1. Contextualização

Durante muito tempo, as questões ambientais foram ignoradas devido a grande

necessidade do crescimento econômico. A Revolução Industrial conduziu grandes

mudanças na agricultura, na mineração, nas indústrias de manufatura, de transporte, entre

outras, melhorando a qualidade de vida dos seres humanos. Mas, ao mesmo tempo,

indiretamente transcorreram mudanças que prejudicam a natureza.

Estas mudanças vêm elevando a poluição do ar, da água e do solo, provocando chuvas

ácidas, esgotando as riquezas do planeta, causando extinções de espécies, destruindo a

camada de ozônio, causando o efeito estufa e gerando grandes quantidades de resíduos

sólidos.

Ao longo dos últimos 50 anos, as questões relacionadas ao meio ambiente não

poderiam ser mais negligenciadas, sendo assim, inúmeras conferências foram realizadas

na tentativa de encontrar os melhores mecanismos para um desenvolvimento industrial

sustentável. Para Gerent (2016), Berchin e Carvalho (2015) as conferências mais

importantes são: Conferência de Estocolmo em 1972 na Suécia, a Rio Eco 92 em 1992

no Brasil, o Protocolo de Kyoto no Japão em 1997, o Rio+10 em 2002 no Brasil, a

Conferência das Nações Unidas sobre as Mudanças Climáticas e a Rio+20 em 2012 no

Brasil.

Um dos tópicos de grande preocupação que a Revolução Industrial trouxe foi o

desenvolvimento de uma sociedade consumista, no qual ao longo do tempo, ocorreu uma

massificação da sociedade de consumo com o barateamento dos bens duráveis e não

duráveis produzidos em grande escala e diretamente relacionado a esta sociedade

consumista, e a massificação da sociedade de consumo, surge uma grande geração de

resíduos sólidos industriais.

Diante de tantos dados e fatos de que a industrialização vem causando mudanças na

natureza, atualmente, existe um grande desafio no qual as indústrias buscam atingir

grandes resultados de maneiras simples e práticas para prevenir a geração de resíduos e

diminuir os seus impactos na natureza. Mas para isso, é necessário o estudo detalhado do

11

processo a fim de identificar possibilidades de melhorias, que não precisam ser

necessariamente estruturais, mas, também apresentando foco na eficiência de uso de

matérias-primas, energia, água, minimização ou reciclagem dos resíduos, gerando

benefícios ambientais, econômicos e de saúde ocupacional.

Neste contexto, esta monografia analisa a necessidade real de uma indústria de

produtos para o segmento hospitalar de diminuir a geração de resíduos sólidos industriais

provenientes de um produto. Para isso será realizada uma proposta de diminuição dos

resíduos sólidos industriais tendo em vista questões financeiras e de sustentabilidade que

devem ser perseguidas por todos os setores da sociedade.

1.2. Objetivo geral

Propor estratégias para a redução de um defeito de qualidade de um produto médico

hospitalar, bem como do passivo ambiental gerado.

1.3.Objetivos específicos

• Propor melhorias no processo de produção de um produto médico hospitalar a fim

de reduzir um determinado defeito específico;

• Analisar os padrões de qualidade que levam a determinação deste determinado

defeito a fim de verificar a possível existência de um rigor excessivo nos padrões atuais;

• Propor modificações em procedimentos de análise de Laboratórios feitas para a

determinação do defeito; e

• Mensurar o impacto financeiro da redução do passivo ambiental.

12

2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA

Este capítulo compreende uma revisão bibliográfica dos assuntos que serão

relevantes no ponto de vista da elaboração e execução desta monografia.

2.1. Six Sigma ou Seis Sigma

2.1.1. Histórico

Seis Sigma surgiu no início de 1987, quando os conceitos de Deming sobre a

variabilidade de processos influenciaram a indústria Motorola a iniciar uma série de

estudos sobre os conceitos de variabilidade dos processos de produção (ECKES, 2001).

Para Senapati (2004), tais estudos apresentavam como desafio produzir produtos sem

defeitos para conseguir aumentar a confiabilidade na marca e a redução de perdas devido

ao crescente aumento de reclamações sobre os produtos manufaturados dentro do período

de garantia. Para atingir este objetivo, a Motorola criou um programa interno que foi

denominado Seis Sigma, cuja meta era reduzir a ocorrência de defeitos para a ordem de

3,4 partes por milhão de oportunidades (0,00034%).

Para Thevnin (2004) a partir dos resultados obtidos pela Motorola, o programa Seis

Sigma passou a ser reconhecido e adotado por grandes indústrias como a IBM em 1990

e a General Eletric em 1996.

Mas, segundo Bañuelas (2002) a popularização do Seis Sigma deve-se a General

Eletric, que a partir da aplicação do Seis Sigma conquistou a posição de uma das

corporações mais bem-sucedidas dos Estados Unidos, registrando depois de três anos de

sua aplicação uma economia de mais de US$ 1,5 bilhões.

E no Brasil, segundo Werkema (2002), o Seis Sigma foi introduzido, a partir de 1997,

quando o Grupo Brasmotor introduziu o programa em suas atividades e apurou, em 1999,

ganhos de R$ 20 milhões.

13

2.1.2. Conceito

Segundo Werkema (2012), o sigma é uma estatística calculada para o mapeamento

do desempenho das características críticas para a qualidade em relação às especificações.

A tabela 1 apresenta para cada um dos níveis sigma de 1 a 6 o Nível de Qualidade e

a Taxa de Erro, ambos em porcentagem, bem como o número Defeitos por Milhão de

Oportunidade (DPMO).

Tabela 1 – Significado da escala sigma

Nível Sigma Nível da qualidade (%)

Taxa de erro (%)

Defeitos por milhão de oportunidade (DPMO)

1,0 30,9 69,1 691.462

2,0 69,1 30,9 308.538

3,0 93,3 6,7 66.807

4,0 99,38 0,62 6.210

3,0 99,977 0,023 233

6,0 99,99966 0,00034 3,4

Fonte: Harry e Schroeder (2000)

Pande, Neuman e Cavanagh (2001, p13) assim definem Seis Sigma:

[...] um sistema abrangente e flexível para alcançar, sustentar e maximizar o sucesso industrial. Seis Sigma é singularmente impulsionado por uma estreita compreensão das necessidades dos clientes, pelo uso disciplinado de fatos, dados e análise estatística e pela atenção diligente à gestão, melhoria e reinvenção dos processos de negócios.

Para Werkema (2002), trata-se de uma estratégia gerencial disciplinada e

altamente quantitativa, como foco de aumentar drasticamente a lucratividade das

indústrias, por meio da melhoria da qualidade de produtos e processos e o aumento da

satisfação de clientes e consumidores.

14

2.2. A Metodologia Seis Sigma e o DMAIC

Segundo Pande, Neuman, Cavanagh (2001) a maioria dos processos de qualidade se

baseia no método de gestão do PDCA (Plan, Do, Check, Act) que descreve a lógica básica

da melhoria baseada em dados. Baseado no ciclo do PDCA, uma ferramenta denominada

DMAIC ajuda a obter o desempenho Seis Sigma em um processo, divisão ou indústria.

Essas cinco fases são: Define (Definir), Measure (Medir), Analyse (Analisar), Improve

(Melhorar) e Control (Controlar).

Segundo Holanda, Souza e Francisco (2013) a fase definir busca a identificação do

problema, bem como o seu escopo, metas e definição da equipe. Algumas perguntas

podem ajudar a construir esta etapa, como: qual o problema a ser resolvido no projeto,

quem são os clientes e fornecedores, qual a meta pretendida, qual o ganho correspondente

e qual processo que está relacionado com o problema.

Já a fase medir, segundo Holanda, Souza e Francisco (2013), conta com ações

relacionadas as características que deverão ser monitoradas, à mensuração do

desempenho dos processos e à quantificação da variabilidade dos mesmos. É o momento

no qual ocorre a validação do problema ou problemas do processo e a medição dos passos-

chave/entradas. Para ajudar a construir esta etapa algumas perguntas podem nortear o

caminho, como: qual o estado atual do projeto e os dados são confiáveis.

Holanda, Souza e Francisco (2013) dizem que a fase analisar é a fase na qual ocorre

à análise dos dados obtidos na fase anterior (medir) com o objetivo de desenvolver

hipóteses causais e identificar as causas raiz. Para ajudar no desenvolvimento desta etapa,

algumas perguntas podem ser feitas, como: quais são as causas raiz que devemos atacar

para melhorar o resultado de interesse, quais são as causas raiz que podemos comprovar

com gráficos e com análise estatística. Nessa etapa, uma relevante ferramenta utilizada é

FMEA, mas também são usadas análise de gráficos, estatística e ferramentas qualitativas.

Segundo Holanda, Souza e Francisco (2013) a fase melhorar consiste,

principalmente, na identificação de ideias para remover causas-raiz, testa-las e executa-

las a fim de verificar sua eficiência. Para simplificar esta fase algumas perguntas podem

ser usadas como guia, por exemplo: quais são as possíveis ações de melhoria, todas as

melhorias propostas podem ser transformadas em soluções com possibilidade de

implementação, como testar as soluções escolhidas com a finalidade de garantir o alcance

da meta.

15

E na fase controlar, Holanda, Souza e Francisco (2013) dizem que é a fase na qual

são desenvolvidas medidas que monitorem os resultados e que garantam a

sustentabilidade do desempenho desejado. Nesta etapa algumas perguntas podem facilitar

a sua realização, como: a meta e os resultados foram alcançados, quais controles foram

estabelecidos para garantir a sustentabilidade das melhorias feitas, como será feito este

acompanhamento.

2.3. Ferramentas para implementação do DMAIC

2.3.1. SIPOC

Segundo Pande, Neuman, Cavanagh (2001) o diagrama SIPOC é uma das técnicas

mais úteis e utilizadas de gestão de melhoria de processo com o objetivo de apresentar

uma rápida ideia dos fluxos de trabalho e ajudar a fazer com que as pessoas vejam os

negócios através de uma perspectiva de processo. SIPOC é estruturado em cinco partes:

Suppliers (Fornecedores), Input (Entradas), Process (Processo), Output (Saída) e

Customer (Cliente).

E segundo Fernandes, Fonseca e Senna (2018), a etapa Suppliers informa os

fornecedores do processo, já o Input informa as entradas, o Process mostra a descrição

do processo, a etapa referente ao Output informa as saídas e produtos do processo e o

Customer mostra os clientes e consumidores do processo.

2.3.2. Fluxograma

Segundo Elisandro (2009) o fluxograma é uma técnica de representação gráfica que

se utiliza de símbolos previamente convencionados, permitindo a descrição do fluxo, ou

sequência, de um processo, bem como sua análise e redesenho.

O fluxograma torna mais fácil o entendimento do processo auxiliando a entender e

identificar oportunidades de melhoria, desenhar um novo processo com as novas

melhorias, facilita a comunicação entre os envolvidos e ajuda na disseminação das

informações sobre o projeto.

A Figura 1 apresenta alguns exemplos de símbolos que são utilizados na

representação de um processo em um fluxograma.

16

Figura 1 – Exemplo de símbolos de um fluxograma

Fonte: Autor

2.3.3. Project Charter

Segundo o Project Management Institute (2008), o Project Charter (traduzido como

Termo de Abertura do Projeto) é o documento que autoriza formalmente um projeto. A

elaboração deste documento deve ocorrer no início do projeto, mas pode sofrer alterações

ao decorrer do projeto.

O desenvolvimento do Project Charter tem como objetivo a documentação das

necessidades do projeto, sua justificativa, seu objetivo, as pessoas responsáveis por

desenvolver o projeto, milestones1 (etapas decisivas e importantes), restrições

organizacionais, ambientais e externas, riscos e ações a serem tomadas, entre outros.

2.3.4. Diagrama Ishikawa

Para Ishikawa (1993, p79):

“A análise de processo é a análise que esclarece a relação entre os fatores de causa no processo e os efeitos como qualidade, custo, produtividade, etc., quando se está engajado no controle de processo. O controle de processo tenta descobrir os fatores de causa que impedem o funcionamento suave dos processos. Ele procura assim a tecnologia que possa efetuar o controle preventivo. Qualidade, custo e produtividade são efeitos ou resultados deste controle de processo”.

1 Milestones: Etapas decisivas e importantes do projeto

17

Segundo Eckes (2001) o objetivo do Diagrama Ishikawa, também conhecido como

Diagrama Causa-Efeito, é garantir uma lista com o máximo de causas-raiz para o

problema seguido de um brainstorming que ajudará a analisar mais profundamente as

causas de origem e compreendê-las.

Para Ishikawa (1993) existem seis fatores que ajudam a explicar a causa: Método,

Matéria Prima, Mão de obra, Máquinas, Medida e Meio Ambiente. No fator Método as

caudas dos desvios estão relacionadas ao método pelo qual o trabalho é executado, em

Matéria Prima a causa está relacionada com os materiais utilizados no processo. Já em

Mão de Obra, os desvios são ocasionados pelo colaborador e em Máquinas o maquinário

é o causador do desvio. No fator Medida, a falta ou a utilização errada dos indicadores é

o causador do desvio. E por último, o Meio Ambiente no qual o ambiente é o causador

do desvio.

18

3. METODOLOGIA

3.1. O Objeto de Pesquisa

O objeto de pesquisa é um produto fabricado por uma indústria multinacional

americana, fundada em 1886, que atua no Brasil desde 1933, em três segmentos: produtos

para o consumidor final, produtos farmacêuticos e produtos médico-hospitalar. A

indústria apresenta mais de 5 mil colaboradores, quatro escritórios regionais de vendas,

três centros de distribuição, 910 mil m² de parque industrial, sendo 700 mil m² de área

verde e 11 fábricas localizadas em São José dos Campos (SP), seu maior complexo

industrial no mundo.

O produto, objeto de pesquisa, é do ramo médico-hospitalar. Consiste em um tablete

com aparência cerosa e que apresenta como função controlar mecanicamente o

sangramento das superfícies ósseas durante procedimentos cirúrgicos. Este tablete é

composto praticamente pela matéria prima Y e quando em contato com o paciente causa

hemostasia mecânica óssea2 imediata.

A empresa na qual o trabalho foi realizado só autorizou a sua utilização nessa

monografia mediante acordo de confidencialidade com essa autora, que definiu que o

produto e o seu processo produtivo não podem ser apresentados com seus nomes reais,

devido a questões de propriedade intelectual do produto e do know-how da empresa no

processo. Em função disso, o produto será denominado de W, muitas das matérias primas

e equipamentos serão representados por letras do alfabeto e a fábrica na qual o trabalho

foi realizado será chamada de fábrica GAMA.

3.1.2. O processo de produção

Esta etapa da metodologia tem como objetivo descrever o processo de fabricação do

produto W na Fábrica GAMA da indústria estudada.

Antes de iniciar o processo de produção existem algumas etapas que garantem a

qualidade do produto como: identificação de bancada, limpeza da área, sanitização,

2 Hemostasia mecânica óssea - conjunto de mecanismos que faz cessar uma hemorragia, mantendo o sangue dentro do osso, sem coagular, nem extravasar, e em que se previnem processos hemorrágicos espontâneos e se contêm sangramentos traumáticos.

19

conferência de materiais, verificação da máquina Z utilizada e sua temperatura, entre

outros.

Como primeiro passo do processo, tem-se a realização da pesagem de duas matérias-

primas, seguido do processo de mistura desses componentes, visando sua total mistura e

homogeneização. Quando a solução se encontra homogênea, ela é despejada no molde

para a etapa de moldagem, porém, antes de realizar este processo, é necessário a aplicação

de uma solução específica no molde com o intuito de facilitar a retirada do produto.

O despejo da solução nos moldes deve ser realizado de uma maneira única

especificada no procedimento do produto fazendo com que a solução seja derramada

naturalmente nas cavidades do molde. Após o despejo, é necessário aguardar até a total

solidificação da solução, visivelmente, até que ela apresente uma aparência

completamente branca.

Após a solidificação, retira-se o excesso da solução que se transformou em cera com

o auxílio de uma espátula. A cera que resulta deste processo é descartada em uma caixa

separada. Para a retirada dos tabletes, é necessário retirar as avalancas dos moldes e retirar

as placas. Depois de retirada as placas, uma terceira matéria prima, T, utilizada para

auxiliar na retirada dos tabletes do molde é utilizada. Esta matéria prima não deverá conter

rasgos, riscos, rebarbas, impurezas, borrões ou manchas e seus cortes nas laterais deverão

estar paralelos e alinhados.

Nesta etapa de retirada dos tabletes é realizada uma inspeção dos produtos,

inspecionando primeiramente um dos lados dos tabletes e verificando se este está isento

de rebarbas, bolhas ou qualquer tipo de impureza. Após esta primeira inspeção é retirada

o tablete do molde utilizando a matéria prima T. No momento no qual os tabletes são

retirados, é realizada a segunda inspeção que é a inspeção realizada no outro lado.

Depois da inspeção, caso o tablete apresente o defeito X, ele deve ser descartado e

caso não apresente ele deve ser embalado ambos os lados pela matéria prima T.

Na etapa final, os tabletes são embalados na matéria prima U. Vale lembrar que não

é necessário embalar na matéria prima U toda a vez que é realizada a inspeção 100% de

um produto. Pode-se realizar a retirada do tablete do molde inteiro e só depois realizar a

etapa final de embalagem.

A figura 2 apresenta o fluxograma do processo.

20

Figura 2 – Fluxograma do processo

Fonte: Autora

3.2.O Problema existente

Um levantamento mensal da produção do produto estudado, realizado pela qualidade,

visa uma análise de sua qualidade, leva em consideração os seguintes fatores: peso entre

21

2,5g e 2,8g, impureza na selagem, defeitos nas embalagens como má impressão e falta de

informações e o defeito X

Em relação ao defeito X, a partir deste levantamento mensal, apurou-se que no ano

de 2017 foram detectados 28.771 produtos com o defeito X totalizando cerca de 72

toneladas de produtos descartados. O defeito X é um defeito que não apresenta alterações

na qualidade do produto e sua detecção é feita por inspeção visual e sua causa raiz é

incerta.

3.3.A proposta de Solução

Para diminuir os produtos que apresentam o defeito X, uma linha de investigação foi

realizada para verificar se o defeito X realmente precisa ser qualificado como um defeito,

uma vez que não apresenta nenhuma alteração na qualidade do produto e nenhum risco

para o paciente. Caso essa linha de investigação faça sentido, será necessário modificar o

Procedimento de Fabricação e Especificações de Qualidade, além de outros

procedimentos do Laboratório Químico e do Laboratório de Produtos Terminados.

Além do que, foi estudado uma maneira de melhor padronização do processo para

diminuir o defeito X.

3.4.Método de Pesquisa

Neste estudo, o método de pesquisa utilizado foi o estudo de caso, no qual uma

pesquisa analisa um objeto através do qual seja possível o conhecimento acerca de um

problema não suficientemente definido, visando estimular a compreensão, sugerir teorias

e ações para diminuir este problema.

Para Voss et al. (2002), estudo de caso tem sido consistentemente um dos métodos

de pesquisa mais poderosos na gestão de operações, particularmente no desenvolvimento

de novas teorias. E segundo Yin (2005), a principal tendência em todos os tipos de estudo

de caso, é que estes tentam esclarecer o motivo pelo qual uma decisão ou um conjunto de

decisões foram tomadas.

Segundo Patton (2002), o estudo de caso tem o propósito de reunir informações

detalhadas e sistemáticas sobre um fenômeno. Já segundo Gil (2007) é um método de

pesquisa que trabalha por meio de um estudo profundo e detalhado de um ou poucos

objetos, de modo que permita um conhecimento detalhado sobre ele.

22

Para Zanelli (2002), a credibilidade de uma pesquisa consiste no fato de apresentar

uma boa base conceitual e critérios rigorosos no uso da metodologia, além de transmitir

confiança às pessoas e à organização estudada, de modo que seja possível certificar e

garantir que não existirá nenhum transtorno na condução do estudo. Para trazer essa

credibilidade a pesquisa, Martins (2008) fala da existência de um protocolo que se

constitui em um conjunto de códigos, menções e procedimentos suficientes para se

replicar o estudo, ou aplicá-lo em outro caso que mantém características semelhantes ao

estudo de caso original e segundo Yin (2005) ainda serve de orientação ao pesquisador

na coleta de dados.

Voss et al. (2002) explicam que as pesquisas definidas como estudo de caso podem

ser classificadas também quanto ao número de casos estudados, podendo ser múltiplos ou

únicos. Para Yin (2005), pesquisa de múltiplos casos oferecem forte base para a

construção de teoria possibilitando comparações que esclarecem que o resultado

emergente é uma simples característica peculiar daquele caso ou uma replicação

consistente de vários casos. Já os casos únicos, segundo Voss et al., (2002), possuem

maior profundidade, porém possuem limites da generalização das conclusões. Esta

monografia trata de um estudo de caso único.

Esse estudo de caso foi realizado seguindo as três primeiras etapas da metodologia

DMAIC: definir, medir e analisar e a partir destas etapas propostas concretas de melhorias

foram apresentadas a empresa estudada.

23

4. RESULTADOS E DISCUSSÕES

4.1. Estrutura conceitual teórica

O objetivo deste estudo é apresentar uma proposta para diminuir a quantidade de

resíduo sólido industrial gerado devido a um defeito X de um produto médico hospitalar.

Para alcançar este objetivo, uma linha de investigação foi realizada para verificar os

possíveis fatores que pudessem fazer com que o defeito fosse gerado. Essa investigação

contou com a ajuda de ferramentas de qualidade como SIPOC, diagrama causa-efeito

(Ishikawa) e fluxograma, além da criação de um Project Charter e da medição dos dados

que essas ferramentas ajudaram a encontrar.

Como proposta, a partir de dados e fatos será possível ver que a melhor solução está

em ser menos crítico com o que hoje é especificado como defeito e a criação de

treinamentos e procedimentos mais robusto.

Para atingir o objetivo principal existem algumas limitações, como o fato do

departamento P&D ser receoso em relação a mudanças pelo fato do impacto que isso

poderia gerar no cliente, além do fato de que para que essa proposta consiga ser efetivada

possa ser necessário algum tipo de investimento financeiro e como esta proposta será

apresentada no final do ano teremos dificuldade em conseguir a verba neste momento.

4.2. Planejamento dos casos

Como o primeiro passo desta etapa, foi realizada em junho de 2018, uma reunião com

o Supervisor de Engenharia de Processos juntamente com um Engenheiro de Processo

Pleno para o melhor entendimento dos principais pontos a melhorar dentro da produção

do produto a ser analisado. Nesta reunião foi abordado o defeito X pelo fato de estar

sempre presente e em abundância em um relatório de qualidade da fábrica. O problema

caso melhorado traria benefícios como a redução de resíduos sólidos industriais, o

aumento da produtividade e dos lucros para a companhia. Sendo assim, ficou acordado

que a autora desta monografia seria a responsável pelo desenvolvimento de um projeto

que visava à diminuição de 15% deste defeito.

Para um melhor entendimento do escopo do projeto, durante os meses de junho e

julho de 2018, foram realizadas visitas na planta para aprendizado sobre o processo

24

produtivo, bem como elaborados, por esta autora, o SIPOC (Figura 4), Project Charter

(Figura 5) e o Ishikawa (Figura 6).

Figura 3 - SIPOC

Fonte: Autora

25

Figura 4 – Project Charter

Fonte: Autora

Figura 5 - Ishikawa

Fonte: Autora

Para realmente entender como funciona a produção, primeiramente, foi realizado um

estudo minucioso da validação do produto, entendendo com os responsáveis o porquê de

cada etapa e a maneira que os operadores deveriam realizar cada parte do processo.

26

Em seguida, com o objetivo de entender como realmente funciona cada processo na

prática, em agosto de 2018, foi realizado o acompanhamento do processo durante oito

dias. Essa atividade fez com que fosse possível entender as atividades de cada operador,

nos dois turnos, para enxergar possíveis atividades diferentes das descritas no

procedimento previamente estudado.

Cada turno apresenta 6 operadores divididos em 2 atividades: 5 deles focados na

produção e 1 deles é denominado ponta. Os operadores focados na produção apresentam

um trabalho que envolve estar praticamente 100% do seu tempo realizando etapas que

agregam valor no produto. Por exemplo: retirar os tabletes do molde com o auxílio da

matéria prima T e embalar os tabletes na matéria prima U. Já o operador denominado

ponta é responsável por fazer as tarefas necessárias para o processo nas quais, em sua

maioria, não agregam valor. Por exemplo: auxiliar na preparação da ordem de processo,

coletar e informar dos dados no sistema, organizar a área, realizar testes de qualidade e

garantir a fluidez do processo.

Depois do melhor entendimento da área, ainda em agosto de 2018, foi realizada uma

reunião com um dos Engenheiros Plenos da área para a escolha dos fatores que seriam

necessários para entender possíveis mudanças no processo que poderiam criar o defeito a

ser estudado. Nesta reunião, foi decidido que o fator principal, e o mais crítico para a

qualidade, é o peso que consiste em um fator decisivo no processo. Ou seja, caso fosse

possível mostrar que os tabletes que se encontram com esse defeito estão dentro do peso,

uma maior chance de aceitação de que este defeito não deveria ser visto como um defeito

tão crítico poderá ser aceito. Além deste fator, deveriam ser também considerar: (i) - o

turno para poder relaciona-los com a eficiência do operador; (ii) - o operador que realizou

o despejo pois será possível observar se existe alguma relação com a maneira na qual ele

realiza o despejo; (iii) - o molde que estava sendo utilizado para moldar o tablete para ver

se existe alguma deformidade que possa causar o defeito; e (iv) - o operador responsável

pelo desmolde que nos ajudará a ver se existe alguma relação entre operadores mais novos

e operadores mais antigos.

Para uma medição ser realizada, segundo os procedimentos da fábrica GAMA, são

necessários documentos explicando a razão essa medição, como ela será desenvolvida,

por quanto tempo, com base em quais normas e procedimentos, como será o meio de

cadastro dessa medição, validação de áreas como Qualidade, Engenharia de Processos e

Engenharia de Desenvolvimento, entre outros. Sendo assim, os documentos necessários,

protocolos, foram criados por esta autora e os meios de cadastro da medição foram

27

colocados em anexos do protocolo criado. A Figura 7 apresenta a planilha para coleta de

dados dos tabletes com o defeito X. A figura 8 apresenta a planilha para coleta de dados

relacionados ao peso dos tabletes com o defeito X.

Figura 6 - Planilha de coleta de dados dos tabletes com o defeito X.

Fonte: Autora

28

Figura 7 - Planilha de coleta de dados relacionados ao peso dos tabletes com o defeito X

Fonte: Autora

4.3. Coleta de dados

A coleta de dados foi realizada através das planilhas mostradas nas Figuras 7 e 8. A

planilha apresentada na figura 7 tinha como objetivo mostrar a relação de produtos com

defeito e operador, com campos para registro do turno, dia da semana, molde utilizado e

o responsável pelo despejo. Essas informações seriam analisadas para encontrar alguma

relação sobre a quantidade de produtos defeituosos.

Esta planilha, preenchida a mão, era usada pelos operadores toda a vez que eles

realizavam a etapa de desmoldagem. Ao final da etapa era anotado quantos tabletes foram

descartados devido ao defeito X, caso não tivesse ocorrido o defeito era necessário

colocar zero para que se conhecesse a quantidade produzida por cada um dos operadores.

No final do dia, os tabletes que apresentavam o defeito eram segregados em um plástico

contendo a folha preenchida e uma etiqueta com o número do molde utilizado e o nome

do operador. Na Figura 9 é possível ver um exemplo dos dados coletados na planilha da

Figura 7.

29

Figura 8 – Exemplo da utilização da Figura 7

Fonte: Autora

A autora desta monografia realizava a atualização dos dados dos tabletes com defeito,

utilizando para tal a planilha mostrada na figura 8, na qual anotava o peso, dado por uma

balança validade, de cada tablete que havia sido segregado pelos operadores além de

conter a data que o tablete foi feito e a ordem de processo correspondente. Na Figura 10

é possível ver uma aplicação da Figura 8 a partir dos dados obtidos pela Figura 9.

30

Figura 9 – Exemplo da utilização da Figura 8

Fonte: Autora

Esta medição ocorreu durante 8 dias, tendo sido obtidas 647 amostras segregadas e

pesadas.

4.4.Análise de Dados

Com o intuito de desenvolver hipóteses causais e identificar as causas raiz com os

dados obtidos na etapa anterior, esta etapa foi uma das mais importantes neste processo.

Em setembro de 2018, depois de coletado todos os dados e colocados em uma planilha

no Excel, foi realizada a análise do estado atual do processo. Inicialmente, o foco esteve

no peso dos tabletes, pois independentemente de apresentar ou não o defeito, o tablete

precisa estar entre o peso necessário, fazendo com que esse fator seja de extrema

importância para o estudo.

Ao ter contato com os valores do peso do tablete e identificado os que se encontrava

fora do padrão, a quantidade de tabetes com e sem defeito foi usados como dados, e em

seguida, foram verificados o molde, operador, dia e turno.

31

4.4.1. Cálculo do tamanho amostral

Em relação ao tamanho da amostra, segundo Montgomery e Runger (2012), em

situações nas quais os dados são percentuais e se deseja o maior tamanho possível, temos

a fórmula:

� =(�� ⁄ )�∗∗�

�� (1)

Na qual:

n: Representa o número da população;

�� ⁄ : Representa o número de desvios padrão em relação à média;

p: Representa a proporção do sim (produtos com defeito);

q: Representa a proporção do não (produtos sem defeito);

E: Porcentagem de erro.

Uma estimativa do valor de p e q é necessária para a equação (1) pelo fato de não

utilizar um valor já existente e assim obter o maior valor possível para uma amostra.

Sendo assim, para este fim foi usado o valor máximo de p e q no qual ambos valem 0,5,

além de um valor de E de 1% conforme mostra a equação (2).

Sendo assim:

� = (�,��)�∗�,�∗�,�

(�,��)� (2)

Da qual se obtém: � = 16.577

Com o valor de n sendo 16.577 foi realizada a coleta de 9 ordens de processo,

totalizando 94.500 tabletes como a população. Esse número foi coletado com o intuito de

se ter um erro máximo de 1%. Depois da realização das 9 ordens de processo foram

obtidos 647 tabletes com o defeito X.

32

4.4.2. Tratamento dos dados e análise estatística

Em relação as 647 amostras pesadas, tratadas como atributo, foi possível observar que

apenas 6 tabletes se encontravam fora o peso. Construiu-se um histograma para a melhor

visualização da frequência dos pesos encontrados na amostra, conforme mostra o gráfico

1.

Gráfico 1 – Frequência de peso na amostra

Fonte: Autora

33

Para uma melhor análise dos dados realizou-se a aproximação da distribuição

binomial para uma distribuição normal para a sua confirmação. Essa aproximação pode

ser realizada pois, segundo os autores Montgomery e Runger (2012) para a criação do

gráfico da normal, é necessário a média dos pesos das amostras que é de µ=2,633 e do

desvio padrão σ=0,0618, a ser apurado conforme mostra a equação (3):

�( ) =�

√�"#$

%(&%')�

�(� (3)

Na qual x representa o ponto de 2,5, o peso mínimo necessário para o tablete.

Os cálculos realizados pela equação (3) permitiram a elaboração do gráfico 2 a

fim de avaliar se a distribuição da amostra era normal.

Gráfico 2 – Gráfico de Distribuição Normal

Fonte: Autora

34

A partir do gráfico 2 é necessário calcular a área do gráfico em relação aos pesos que

não se encontram entre 2,5 e 2,8g. Não existem amostras com peso superior a 2,8g, mas

existem com peso inferior a 2,5g o que faz necessário calcular essa área para mostrar a

porcentagem que esses valores representam em relação a área total do gráfico é igual a 1.

Sendo assim, para calcular a área primeiramente é necessário calcular a variável

aleatória normal padrão Z, que segundo Montgomery e Runger (2012) apresenta a

equação (4):

� = )*+

# (4)

Com esses dados Z = -2,15 e usando a tabela de escore Z é possível transformar esse

valor em porcentagem, temos que este representa 1,58%. Sendo assim que o nível de

confiança dos dados é de 98,42%.

Como o peso é um fator extremamente crítico para o setor de qualidade, mesmo tendo

98,42% de nível de confiança nas amostras, os tabletes que se encontram fora do limite

fazem com que os tabletes não sejam aprovados para o mercado e criem possíveis

reclamações dos clientes. Sendo assim, na proposta de melhoria foi necessário garantir

que nenhum tablete se encontre fora do peso especificado.

Analisando os tabletes que se encontraram fora do especificado, identificou-se que

isso ocorreu com quatro operadores, cinco datas, dois turnos, diferentes OPs e três

moldes. Devido a esses dados, não foi possível concluir se algum desses fatores foi o fator

que ocasionou os defeitos.

4.4.3. Dados relacionados aos moldes

Durante a medição foi necessário escrever qual molde foi utilizado no desmolde dos

tabletes. O gráfico 3 mostra à quantidade de tabletes com o defeito X produzido por cada

molde.

35

Gráfico 3 - Quantidade de defeito X encontrados por molde

Fonte: Autora

Na fábrica GAMA, os moldes existentes são denominados pelos números 7, 8 9, 10 e

11. Pelo Gráfico 4 é possível concluir que os moldes 7, 8 e 9 apresentam uma média

satisfatória, já o molde 10 apresenta uma quantidade baixa de defeitos enquanto o molde

11 apresenta uma quantidade alta. Sendo assim, esses dois moldes foram analisados com

um pouco mais de atenção.

O molde 10 gerou um total de 86 tabletes com defeito, sendo 38 com o Operador 5,

turno B, e 48 com o Operador 8, turno A. O Operador 5 utilizou apenas o molde 10, assim

como o Operador 8.

O molde 11 gerou um total de 180 tabletes com defeito, sendo 61 com o Operador 2,

turno B, e 119 com o Operador 7, turno A. Os operadores utilizaram apenas estes moldes

durante a medição. A medida de 119 produtos para o Operador 7 foi chamativa por estar

bem diferente da quantidade apresentada pelos outros operadores e foi analisada no

próximo tópico.

Analisando apenas os moldes, não foi possível tirar conclusões, pois foi necessário

analisá-las com relação aos operadores.

86

124 126 131

180

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

10 7 9 8 11

Qua

ntid

ade

de d

efei

to

Molde

36

4.4.4. Dados relacionados ao operador.

Durante a medição também foi necessário ter o nome do operador relacionado à

quantidade de tabletes com o defeito X ele produzia. O gráfico 4 mostra à quantidade de

defeito por operador.

Gráfico 4 - Quantidade do defeito por operador

Fonte: Autora

Devido à grande diversidade de números apresentados, foi feita uma análise de cada

operador.

O Operador 4 apresentou 10 tabletes com defeito, nenhum deles fora do peso, 2

ordens de processo com produtos defeituosos, em dias consecutivos, no mesmo turno e

mesmo molde. O Operador 4 realizou durante a medição 26 moldes, totalizando 2.600

produtos, ou seja, o operador em questão apresentou uma taxa de defeito de 0,38%.


ordens de processo com produtos defeituosos, em 3 dias, no mesmo turno e mesmo molde.

O Operador 9 realizou durante a medição 51 moldes, totalizando 5.100 produtos, ou seja,

o operador em questão apresentou uma taxa de defeito de 0,37%.

O Operador 3 apresentou 28 tabletes com defeito, dois deles fora do peso, 7 ordens

de processo com produtos defeituosos, em 7 dias, no mesmo turno e mesmo molde. O

Operador 3 realizou durante a medição 78 moldes, totalizando 7.800 produtos, ou seja, o

operador em questão apresentou uma taxa de defeito de 0,35%.

1019

2838

4861

98112 114 119

0

20

40

60

80

100

120

140

Qua

ntid

ade

37









O Operador 2 apresentou 61 tabletes com defeito, 1 deles fora do peso, 6 ordens de

processo com produtos defeituosos, em 5 dias, no mesmo turno e mesmo molde. O

Operador 2 realizou durante a medição 66 moldes, totalizando 6.600 produtos, ou seja, o




O Operador 10 realizou durante a medição 29 moldes, totalizando 2.900 produtos, ou

seja, o operador em questão apresentou uma taxa de defeito de 3,38%.

O Operador 1 apresentou 112 tabletes com defeito, dois deles fora do peso, 7 ordens


Operador 1 realizou durante a medição 87 moldes totalizando 8.700 produtos, ou seja, o






O Operador 7 apresentou 119 tabletes com defeito, um deles fora do peso, 7 ordens


Operador 7 realizou durante a medição a produção de 90 moldes, totalizando 9.000

produtos, ou seja, o operador em questão apresentou uma taxa de defeito de 1,32%.

O gráfico 5 apresenta a taxa de defeitos por operador no período analisado.

38

Gráfico 5 – Taxa de defeito X por operador

Fonte: Autora

Através de uma análise conjunta dos Gráficos 3 e 5 decidiu-se realizar dois testes

envolvendo os extremos obtidos:

Teste 1: Operador 3 (melhor desempenho devido a obtenção da menor taxa de

defeitos) utilizando o molde 11 (o de pior desempenho)

Teste 2: Operador 10 (pior desempenho devido a obtenção da maior taxa de defeitos)

utilizando o molde 10 (o de melhor desempenho).

O resultado obtido nos testes 1 e 2 foram uma taxa de defeitos de 1,36% e 3,06%,

respectivamente.

No teste 1, constatou-se que a taxa de defeito do Operador 3 aumentou de 0,35% para

1,36%. Questionado sobre tal fato, ele relatou que o molde 11 apresentou muita perda em

relação aos outros moldes nos quais ele já havia utilizado. Sendo assim, foi realizada uma

análise visual do molde pela Engenharia de Processos e não foi possível encontrar

nenhuma característica que pudesse explicar o motivo desse molde ter um alto índice do

defeito X, segundo o Operador e a análise dos dados realizada. Além de realizada uma

análise no molde 11, foi realizada também a análise em todos os outros moldes e nenhum

apresentou qualquer irregularidade.

No teste 2, constatou-se que a taxa de defeito do Operador 3 reduziu de 3,38% para

3,06%. Questionado sobre tal fato, o operador relatou não ter percebido nenhuma

diferença trabalhando com os dois moldes.

0,35 0,37 0,38 0,530,92 0,96

1,29 1,32

1,78

3,38

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

Tax

a

39

Com essas informações, foi possível concluir que para o Operador 3, o molde 11 faz

com que o seu rendimento diminua significativamente colocando-o entre os 3 operadores

com menor desempenho. Já o Operador 10, quando utiliza o melhor molde apresenta um

rendimento melhor, porém não muito significativo se comparado com o aumento dos

defeitos produzidos pelo Operador 3 além de continuar sendo o operador com menor

desempenho. Sendo assim, conclui-se que os Operadores continuem com os moldes que

utilizaram no momento de medição e conclui-se também que visualmente não existe

nenhuma forma de diferenciação entre todos os moldes usados na produção.

Uma análise foi feita correlacionando o tempo (em meses) no qual cada um dos

operadores trabalha nessa função e a sua taxa de defeito que se encontra no Gráfico 6.

Gráfico 6 – Correlação taxa de defeito x tempo de casa

Fonte: Autora

O Gráfico 6 mostra que os três operadores com maior desempenho são os

Operadores 3, 4 e 9 e é possível observar que os operadores 3 e 4 são dois dos quatro

operadores que se encontram desde o início da produção deste produto no Brasil e que o

operador 9 também atua praticamente desde o início da produção. Por outro lado, os

operadores 7 e 8 também atuam nesse processo desde o início da produção deste produto

no Brasil, mas o Operador 7 apresenta um dos três piores rendimentos, enquanto o

Operador 8 apresenta um rendimento mediano. Esses dados sugerem que o tempo

45

42

45

25

11

45

18

45

6

4

0,35

0,37

0,38

0,53

0,92

0,96

1,29

1,32

1,78

3,38

0 10 20 30 40 50

Operador 3

Operador 9

Operador 4

Operador 5

Operador 2

Operador 8

Operador 1

Operador 7

Operador 6

Operador 10

Taxa de defeitos Tempo de casa

40

trabalhando nesse processo parece ser um fator relevante na produção de produtos que

apresentam o defeito estudado.

Em relação ao tempo de casa, foi avaliado mais um ponto. Os operadores que

apresentam o menor tempo na produção são os Operadores 2, 6 e 10 e quando comparado

com o Gráfico 5 é possível observar que o Operador 2 apresenta um desempenho dentro

da média e que os Operadores 6 e 10 são os operadores com o menor desempenho

apresentado.

Uma vez que os resultados sugerem que o tempo trabalhando neste processo parece

ser um fator que possa ajudar na hora de produzir uma quantidade menor de produtos

com o defeito estudado, estudou-se mais detalhadamente a atividade do Operador 3, que

apresenta o maior tempo de trabalho e desempenho, e do Operador 10, que apresenta o

menor tempo de trabalho e desempenho. Uma observação in loco foi feita de ambos os

operadores.

Ao observar atentamente o Operador 3, foi possível ver uma grande tranquilidade e

habilidade ao manusear o produto, pois ele conseguia conversar e trabalhar ao mesmo

tempo sem influenciar na qualidade de seu trabalho, apresentando rapidez nos

movimentos e uma maior organização de sua mesa de trabalho. Já o Operador 10,

apresentava tranquilidade, mas durante sua atividade necessitava parar para conversar

e/ou entreter com os colegas fazendo com que fosse possível acreditar em uma certa falta

de habilidade, o que é normal e aceitável para alguém que apresenta apenas 4 meses nesta

posição.

Durante as conversas com os operadores, foi possível perceber e também dito que

quando os operadores são mais novos, eles apresentam um nível de criticidade bem maior

do que o necessário, fazendo com que eles sejam bastante rigorosos e classifiquem

produtos que não apresentam defeito como produtos com defeito. Esse fator faz com que

o número de produtos com defeito produzidos por eles seja maior e isso faz com que a

sua taxa de defeito seja alta.

Sendo assim, é possível analisar que o tempo de trabalho do operador na produção

faz diferença, fazendo com que ele apresente uma habilidade maior com o produto, uma

fluidez mais robusta no processo e melhor organização de suas atividades.

41

4.4.5. Dados relacionados ao turno

Em relação ao turno, o turno A realizou a produção de 222 moldes, totalizando

22.200 produtos no qual 236 produtos apresentavam o defeito estudado, e o turno B

realizou a produção de 319 moldes, totalizando 31.900 produtos no qual 411 produtos

apresentavam o defeito estudado. Sendo assim, é possível falar de uma taxa de eficiência

de 1,06% no turno A e 1,05% no turno B e não existem evidências de que ocorra grandes

variações na ocorrência do defeito se analisado os turnos.

4.4.6. Dados relacionados ao gênero do operador

Esta etapa do processo conta com 10 operadores, sendo 5 mulheres e 5 homens.

As 5 mulheres produziram um total de 30.800 produtos sem o defeito e 230 produtos

com o defeito X, apresentando assim uma porcentagem de 0,74% produtos com o defeito

X. Já os 5 homens produziram um total de 30.500 produtos sem o defeito X e 417

produtos com o defeito, apresentando assim uma porcentagem de 1,35% produtos com o

defeito X.

As porcentagens revelam que o gênero masculino apresenta uma taxa de defeito que é

quase o dobro do que o gênero feminino, portanto apontando que este é um fator que

parece ser relevante na produção dos produtos com o defeito estudado.

Uma análise mais detalhada dos dados revela que que os operadores 3, 4 e 9 que

apresentam os melhores rendimentos e mais tempo neste posto de trabalho, são do sexo

feminino. Por outro lado, os operadores 6, 7 e 10 que se caracterizam como os com o pior

rendimento e menos tempo neste posto de trabalho, são do sexo masculino.

Em suma, os dados coletados a partir dessa amostra pesquisada sugerem que o gênero

feminino seja mais adequado para esse tipo de atividade do que o gênero masculino.

4.5. Propostas de melhorias

Esta monografia estudou vários fatores que poderiam ser os responsáveis pelo defeito

X. Porém, com base dos dados obtidos e nas análises feitas, não foi possível encontrar

uma causa específica para este defeito, e sim, algumas informações que possam ajudar a

diminuir sua ocorrência.

42

4.5.1 – Proposta 1: Tempo do operador em sua função

Os resultados obtidos apontam que um dos fatores que pode ajudar na diminuição do

defeito X é o tempo no qual o operador se encontra nesta função. Sendo assim, sugere-se

que os operadores não sofram rotação, ficando nesta atividade para melhorar seu

desempenho além de passarem por constante treinamento visando que aprimorem as suas

habilidades no processo a fim de diminuir a quantidade de defeitos produzidos, bem como

de classificar os produtos como defeituosos.

4.5.2 – Proposta 2: Gênero

Foi possível observar que funcionários do gênero masculino apresentam uma

porcentagem maior de defeitos X do que aqueles de gênero feminino. Recomenda-se que

a empresa aprofunde essa análise, e caso isso seja confirmado, a partir de outras coletas

de doas, que sejam colocadas nessa atividade, cada vez mais funcionários do gênero

feminino.

4.5.3 – Proposta 3: Mudança da definição do defeito

O ponto mais crítico do produto é o seu peso, devido a este fator foi necessário

encontrar uma estratégia que pudesse garantir com que de todos os produtos, que fossem

para o mercado e que apresentassem o defeito X estivessem dentro do peso necessário.

Sendo assim, sugere-se a seguinte estratégia: o defeito X continuará existindo, porém

apresentará um critério menos rigoroso que permita que o produto seja aceito, caso não

haja prejuízo na qualidade e no desempenho do produto. Durante muitos anos este

produto foi produzido pela matriz nos Estados Unidos sendo que o produto

comercializado não apresentava o defeito X como um possível defeito e nunca existiu

nenhum tipo de reclamações de clientes devido a este fator. Dados foram levantados e foi

possível entender que o defeito X não é um defeito que afete a vida do cliente ou a

qualidade do trabalho do profissional que o utilizará.

43

4.5.4 – Proposta 4: Alterações em procedimentos da área

Esta mudança na criticidade do produto seria incluída nos procedimentos de produção

da área, do Laboratório Químico e do Laboratório de Produtos Terminados para melhor

especificação do que será e não será aceito de uma maneira clara utilizando fotos como

exemplos para a criação de um modelo “passa/não passa” além de explicar o processo de

retrabalho que irá existir. Além disso, existirá um trabalho da área responsável pelas

vendas e contato com o cliente final para explicar aos compradores a possibilidade de

existirem pequenas mudanças no produto que não irão de maneira alguma gerar

problemas de qualidade e/ou rendimento do produto.

O processo de retrabalho está relacionado ao fato de poder garantir que o tablete se

encontra no peso necessário. Para este retrabalho, quando o operador encontrar um tablete

que se enquadre no defeito X ele terá duas opções: descartar ou colocar na caixa de

produtos a serem pesados.

Quando logo se descarta significa que o produto não se encaixou no novo padrão

visual de “passa/não-passa” e quando ele é acondicionado na caixa de produtos a serem

pesados significa que ele se enquadrou no novo padrão, porém é preciso realizar a

pesagem para garantir o peso. Uma proposta para esse novo fluxo é apresentada na figura

11.

44

Figura 10 – Proposta de fluxograma das atividades do operador para o novo processo

Fonte: Autora

O Operador ponta realizará a pesagem dos produtos que se encontram na caixa para

serem pesados. Durante o seu turno uma de suas atividades será realizar a pesagem dos

tabletes que se encontram na caixa de produtos a serem pesados de todos os operadores

no final de cada ordem de processo. Caso o produto se enquadre no peso, ele deverá

recolocá-lo no fluxo do produto, e caso ele não se enquadre o produto deverá ser

descartado. O fluxo proposto para esta nova atividade encontra-se descrito na figura 12.

45

Figura 11 – Fluxograma do ponta para o novo processo

Fonte: Autora

Em relação aos produtos 647 tabletes analisados, foi observado que 196 tabletes,

aproximadamente 30%, passariam se essa proposta já estivesse sido aprovada. Com esses

dados e utilizando os dados de 2017, dos 28.771 produtos descartados pelo defeito X,

aproximadamente 8.631 produtos poderiam ter ido ao mercado, reduzindo um passivo

ambiental de mais de 21 toneladas de resíduo sólido industrial. Este produto é vendido

por um valor aproximado de R$ 4,50 sendo assim, o ganho potencial seria de cerca de R$

38.800,00.

46

5. CONCLUSÕES

Após a análise de dados realizada, não foi possível encontrar uma causa específica

para a ocorrência do defeito de qualidade estudado, mas sim propor algumas estratégias

que possam ajudar a diminuir sua ocorrência.

As estratégias propostas são as seguintes:

• Manter o operador o maior tempo possível na função;

• Realizar a contratação de mais operadores do gênero feminino;

• Realizar uma mudança da definição do defeito; e

• Realizar alterações em procedimentos operacionais da área.

A proposta dessas estratégias atinge o objetivo desse trabalho, pois visam a redução

de um defeito de qualidade de um produto médico hospitalar, bem como do passivo

ambiental gerado.

Em relação a melhoria do processo não foi possível encontrar uma causa específica

para a geração do defeito de qualidade estudado, porém existem dois fatores que podem

ajudar na diminuição da ocorrência do defeito: (i) treinar o operador da linha para reduzir

dúvidas em relação a rotina operacional e fazer com que ele seja mentido nessa função o

maior tempo possível para o aumento do seu desempenho; e (ii) contratar a maior

quantidade de mão de obra do gênero feminino.

Analisando o padrão de qualidade foi identificado a existência de um alto rigor nos

padrões atuais do tablete, sendo assim foi levantada uma ação, olhando principalmente o

peso do produto, se ele poderia apresentar uma criticidade menor no defeito de qualidade

estudado devido ao fato de não apresentar nenhum problema de qualidade e/ou

rendimento do produto. Como consequência da menor criticidade do defeito estudado

existe a necessidade de se alterar os procedimentos de análise de Laboratórios feitas para

a determinação do defeito no novo padrão de “passa/não passa”.

Por fim, conclui-se que caso essas propostas venham a ser implantadas prevê-se um

ganho potencial através da redução do passivo ambiental de cerca de 30% de diminuição

da quantidade de resíduo sólido industrial gerado.

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