OTIMIZAÇÃO DAS CARACTERÍSTICAS DA QUALIDADE BRIX … · Determinação de intervalos de valores para os itens de verificação associados aos fatores Controláveis X's, as quais

OTIMIZAÇÃO DAS CARACTERÍSTICAS

DA QUALIDADE BRIX E

CARBONATAÇÃO NO PROCESSO DE

FABRICAÇÃO DE REFRIGERANTES

ATRAVÉS DA UTILIZAÇÃO DE

PROJETO DE EXPERIMENTOS

Mateus Mota Gentilini (UFRGS)

[email protected]

Este artigo aborda a otimização das características da qualidade grau

Brix e carbonatação no processo de fabricação de refrigerantes

através de um projeto de experimentos. Sendo assim, uma abordagem

sobre o refrigerante, sua composição e prrocesso de fabricação é

apresentada no referencial teórico. Caracterizada a metodologia

empregada neste estudo, destacam-se as variáveis de respostas,

parâmetros de processo e fatores controláveis e não controláveis. O

modelo estatístico fatorial fracionado 25-1 foi escolhido para a

realização dos ensaios e análise dos dados obtidos. Através de gráfico

de Pareto e Normal, além do uso do teste ANOVA, detectou-se a

significância dos fatores controláveis, além de suas interações. Para a

variável de resposta grau Brix, os fatores quantidade de água,

quantidade de xarope, tempo de mistura e a interação água_xarope

foram significativos. Para a variável carbonatação, os fatores pressão

e temperatura, além da interação temperatura vs pressão foram

significativos. Como consideração final, verificou-se que um melhor

ponto de produção poderia ser obtido se a quantidade de xarope e

tempo de mistura estivesse no nível baixo, e a quantidade de água

estivesse no nível alto. Para a carbonatação, verificou-se que o melhor

resultado é obtido quando a temperatura e a pressão estão em nível

baixo.

Palavras-chaves: projeto de experimentos, ANOVA, projeto fatorial,

qualidade

XXXI ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO Inovação Tecnológica e Propriedade Intelectual: Desafios da Engenharia de Produção na Consolidação do Brasil no

Cenário Econômico Mundial Belo Horizonte, MG, Brasil, 04 a 07 de outubro de 2011.



2

1. Introdução

No Brasil, a produção de refrigerantes deu-se no início do século XX, com empresas

desenvolvendo e produzindo refrescos, muitas vezes utilizando-se de suco de fruta misturado

com água. O desenvolvimento econômico e o crescimento populacional do Brasil na primeira

metade do século XX proporcionou a instalação, nos anos 40, de grandes produtores no país

(ABIR, 2008).

Segundo dados da Associação Brasileira das Indústrias de Refrigerantes (ABIR), em 2008 o

setor de refrigerantes e bebidas não alcoólicas era composto por 835 fabricantes de

refrigerantes, 512 fabricantes de sucos, 238 fabricantes de outras bebidas não alcoólicas (chá,

isotônicos, energéticos, água de côco, etc) e 505 fabricantes de águas. A maior concentração

ocorre nas regiões Sudoeste e Sul.

O Brasil é o terceiro maior produtor de refrigerantes do mundo, somente após do México e

dos Estados Unidos. Além disso, o Brasil é o terceiro maior mercado mundial de

refrigerantes, possuindo cerca de 750 mil pontos de venda espalhados pelo país. (ROSA et al,

2006). Conforme relatórios da ABIR, o consumo per capita de refrigerantes foi de 79 litros

por habitante no ano de 2008, sendo produzido aproximadamente 15 bilhões de litros,

representando um aumento de 4% em relação ao ano de 2007. No ano de 2009, este mercado

gerou um faturamento de cerca de 22,3 bilhões de reais, demonstrando crescimento de 6,37%

com relação ao ano de 2008.

Na fabricação dos refrigerantes a base de açúcar, uma das formas mais empregadas para o

controle de processo de produção pelo controle de qualidade das indústrias é através do grau

Brix da bebida, o qual garante que todos os componentes da formulação estejam em

conformidade com a legislação e com o padrão previamente estabelecido para cada tipo de

refrigerante, garantindo assim suas características organolépticas e microbiológicas. Outro

parâmetro bastante observado é o nível de dióxido de carbono. Responsável pela sensação de

frescor da bebida, deve possuir nível superior a 2 g/L para ser considerada uma bebida

gaseificada. (PALHA, 2005)

Através das boas práticas de fabricação, juntamente com análise dessas características, pode-

se garantir a qualidade do produto minimizando variações do processo, atingindo

produtividade e reduzindo custos de produção.

O presente artigo tem como objetivo apresentar a utilização de projeto de experimentos para

otimização das características da qualidade Brix e carbonatação na fabricação de

refrigerantes. Dessa forma, na seção dois apresenta-se uma definição sobre experimentos e

uma breve descrição sobre o processo de fabricação de refrigerantes. Na seção três aborda-se

a metodologia utilizada e realizado a identificação das características de qualidade e

parâmetros de processo. Na seção quatro faz-se uma análise sobre os dados obtidos dos

ensaios, apresentando na seção cinco considerações gerais para a otimização do processo e

por fim na seção seis é realizado as considerações finais sobre este estudo e possibilidades

para estudos futuros.

2. Referencial Teórico

2.1 Experimentos

Um experimento é um procedimento no qual alterações propositais são feitas nas variáveis de

entrada de um processo ou sistema, de modo que se possam avaliar as possíveis alterações

sofridas pela variável resposta, como também as razões dessas alterações (WERKEMA,1996).



3

O processo, ou sistema, pode ser representado pelo modelo mostrado na figura 1. Pode-se

visualizar o processo como uma combinação de operações, máquinas, métodos, pessoas ou

outros recursos que transformam algumas entradas (em geral material) em uma saída que tem

uma ou mais variáveis de resposta observadas. Algumas das variáveis de processo são

controláveis, sendo outras não-controláveis (MONTGOMERY, 2005).

Figura 1 - Modelo Geral de um Processo

Os objetivos do experimento para processos podem incluir:

Determinação de quais variáveis x mais influencia a resposta y (MONTGOMERY, 2005);

Determinação de intervalos de valores para os itens de verificação associados aos fatores

controláveis X's, de modo a obter cada item de controle centrado no valor nominal

desejado e com uma variabilidade pequena em torno desse valor (MONTGOMERY,

2005);

Determinação de intervalos de valores para os itens de verificação associados aos fatores

Controláveis X's, as quais minimizam as ações dos fatores não-controláveis Z's sobre os

itens de controle do processo (WERKEMA, 1996).

2.2 Processo de Preparação do Refrigerante

O processo de fabricação de refrigerantes pode ser dividido em seis fases importantes,

conforme demonstrado na figura 2. Os insumos água e xarope são preparados separadamente

em diferentes tanques e disponibilizado para a dosagem das proporções de cada um deles. No

mixer, é realizada a mistura e o resfriamento dos ingredientes. O resfriamento é importante,

pois condicionará a mistura a uma melhor absorção de CO2 na fase seguinte, a carbonatação.

A carbonatação consiste na adição do gás que é absorvido devido a pressão no interior do

tanque. Neste momento a mistura já é considerada como refrigerante e seguirá para as

próximas fases. No envase as latas são enchidas com o refrigerante produzido e cada

recipiente finalizado segue para a codificação do lote na etiquetadora. Em seguida as latas vão

para a paletizadora para a formação de packs de comercialização.



4

Figura 2 - Processo de Fabricação de Refrigerante

O mixer geralmente é composto por seis tanques: um tanque desaerador, um tanque de xarope

composto, dois dosadores, um tanque misturador e um tanque saturador ou simplesmente

carbonatador. O processo de desgaseificação da água (eliminação do oxigênio dissolvido)

ocorre no tanque desaerador. O tanque desaerador possui uma pressão de aproximadamente

0,3 Bar. A diluição do xarope composto através da água previamente desaerada ocorre nos

tanques dosadores. A figura 3 demonstra o processo de mistura e carbonatação do

refrigerante.

Figura 3 - Processo de Mistura e Carbonatação

3. Metodologia

A metodologia utilizada neste trabalho envolve quatro etapas, conforme proposto por Ribeiro

e Caten (2003): (i) identificação do problema, abrangendo a definição e explicação sobre as

variáveis de resposta, levantamento dos parâmetros do processo e identificação de fatores

controláveis e não-controláveis; (ii) definição do modelo estatístico apropriado para o estudo

com base nas possíveis interações entre os fatores controláveis e as restrições experimentais;



5

(iii) execução dos experimentos, coleta e análise dos dados; (iv) consolidação e análise dos

resultados.

4. Estudo Aplicado

4.1 Variáveis de Resposta e Parâmetros de Processo

No presente trabalho, como já afirmado anteriormente, pretende-se aplicar o projeto de

experimentos para a otimização das características da qualidade brix e cabornatação. A

carbonatação representa o processo onde a mistura recebe CO2 de acordo com suas

propriedades químicas, atingindo um nível de absorção padronizado para cada tipo de

refrigerante. Na indústria são utilizadas tabelas que descrevem o comportamento de absorção

do gás, para cada tipo de mistura existe a tabela apropriada que retorna o gás absorvido dado a

temperatura e pressão. Para manter a absorção de gás dentro dos padrões, se a temperatura da

mistura diminuir, a pressão deve ser diminuída, pois a mistura tende a absorver mais gás em

menores temperaturas. Estas duas diminuições têm o comportamento de redução

proporcional.

Grau Brix é a porcentagem em massa de sólidos solúveis contida em uma solução de açúcar,

quimicamente pura, sendo um dos parâmetros mais importantes do controle de qualidade da

produção de refrigerantes. A escala de brix, criada por Adolf F. Brix (1798 - 1870), foi

derivada originalmente da escala de Balling, recalculando a temperatura de referência de 15,5

°C. (PALHA, 2005)

Estas duas variáveis representam as principais características que afetam a análise sensorial

do consumidor sobre a qualidade do refrigerante. A tabela 1 demonstra estas variáveis, suas

especificações e respectivas importâncias relativas (IE) conforme proposto por Ribeiro e

Caten (2003).

Variáveis de Resposta Tipo Unidade Especificações

Min Max

Imp. Rel

(IE)

Y1: Grau Brix Nominal-é-Melhor º Bx 11,1 11,5 9

Y2: Carbonatação Nominal-é-Melhor volumes de CO2 4 4,4 6

Tabela 1: Variáveis de resposta do estudo e suas respectivas IEs.

Para este estudo, listou-se dez parâmetros de processo que estão relacionados as variáveis de

resposta. Estes parâmetros foram levantados após estudo na literatura e experiência de

especialistas sobre o processo. A tabela 2 demonstra estes parâmetros e seus limites.

Parâmetros do processo Intervalo

MIN

de pesquisa

MAX

X1: quantidade de água [L] 320 350

X2: quantidade de xarope [L] 60 70

X3: tempo no misturador [min] 15 20

X4: temperatura de resfriamento [°C ] 2 4

X5: pressão [Bar] 0,2 0,3

X6: vazão da mistura xarope e água [kg/h] - -

X7: área de troca térmica por placas [m2] - -

X8: número de placas no trocador - -

X9: vazão do fluido auxiliar resfriamento (kg/h) - -

X10: vazão do fluido auxiliar resfriamento (kg/h) - -

Tabela 2: Parâmetros importantes do processo no Mixer e Carbonatador

http://pt.wikipedia.org/wiki/1798

http://pt.wikipedia.org/wiki/1870

http://pt.wikipedia.org/wiki/%C2%B0C



6

Além dos fatores citados na tabela 2, existem aqueles onde não é possível exercer um controle

adequado. Dessa forma, estes são considerados como fatores de ruído e que acabam

influenciando as medições, dessa forma, fazendo parte do termo do erro na análise estatística.

Os principais fatores de ruído estão discriminados na tabela 3.

Fatores de ruído

Z1: Variabilidade dos controladores eletrônicos (CLPs)

Z2: Variabilidade dos sensores e válvulas (instrumentação)

Z3: Umidade do ambiente

Tabela 3: Fatores não controláveis

Conforme já relatado anteriormente, com base nas definições das variáveis de resposta e os

parâmetros de processos, foi atribuída uma intensidade para as relações entre estes fatores. A

tabela 4 apresenta esta informação e a tabela 5 apresenta a relação entre estes parâmetros de

resposta e processo.

Intensidade das relações Valor numérico

Inexistente 0

Fraca 1

Moderada 6

Forte 9

Tabela 4: Escala da intensidade das relações

Rij = Relações XiYj

IEi X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10

Y1 9 9 9 6 1 1 1 1 1 1 1

Y2 6 6 6 1 9 9 1 1 1 1 1

Tabela 5: Relação entre as variáveis de resposta e os parâmetros do processo

Para o cálculo das relações de intensidade de interação entre os fatores de resposta e os

parâmetros de processo, foi utilizada a equação 1.

)/()()( i i

iiijj IEIERxPR (1)

onde:

Rij relação entre a variável de resposta i e o parâmetro do processo j

IEi índice de importância relativa para a variável de resposta i

Com o emprego da equação 1, obteve-se os seguintes índices de priorização conforme

demonstrado na tabela 6.

Fatores controláveis PR

X1: quantidade de água [L] 7,8

X2: quantidade de xarope [L] 7,8

X3: tempo no misturador [min] 4

X4: temperatura de resfriamento [°C ] 4,2

X5: pressão [Bar] 4,2

Fatores mantidos constantes PR



7

X6: vazão da mistura xarope e água [kg/h] 1

X7: área de troca térmica por placas [m2] 1

X8: número de placas no trocador 1

X9: vazão do fluido auxiliar resfriamento (kg/h) 1

X10: vazão do fluido auxiliar resfriamento (kg/h) 1

Tabela 6: Resultado dos índices de priorização

Embora todos os parâmetros exerçam influência sobre as características da qualidade,

conforme apontado por Ribeiro e Caten (2003), estudá-los em sua totalidade demandariam um

elevado custo e tempo disponível. Dessa forma, elencou-se os cinco fatores controláveis mais

influentes para as variáveis de resposta. Como os demais fatores estão relacionados

basicamente a capacidade de equipamentos e processos, e, de forma geral, estes valores são

conhecidos e dificilmente modificados; foram mantidos contastes no decorrer dos ensaios

deste estudo. Devido a esta questão e o fato que a omissão desses não impactam o

experimento, seus valores não foram explicitados na tabela 2.

4.2 Modelo Estatístico

Para realizar a definição do modelo estatístico a ser utilizado no experimento, faz-se

necessário conhecer possíveis interações entre os fatores controláveis e também as possíveis

restrições experimentais.

Como visto anteriormente na relação de intensidade das relações e interações, pela análise e

conhecimento sobre o processo, pode-se verificar que possivelmente existe interação entre a

quantidade de água e xarope composto para a variável grau Brix. Da mesma forma,

possivelmente exista interação entre os parâmetros temperatura e pressão para a variável

carbonatação.

Com relação às restrições experimentais, embora o processo seja altamente automatizado e

sem grandes interferências de operadores, seu funcionamento é baseado no sistema de

bateladas. Dessa forma, cada mudança de parâmetro exige uma nova batelada assim como um

processo de limpeza dos tanques envolvidos no processo. Sendo assim, visando a redução de

custos para a realização destes ensaios, desejou-se que uma pequena quantidade de ensaios

fosse realizada e que fossem restringidos a somente um turno de trabalho.

Com estas informações, pôde-se definir o modelo estatístico para a realização deste

experimento. Para a realização dos ensaios, optou-se pela utilização do modelo fatorial

fracionado, dividindo em dois blocos o projeto completo, confundindo uma das interações de

ordem superior e realizando somente os ensaios de um dos blocos, escolhido aleatoriamente.

A justificativa para a escolha deste modelo é baseada nas restrições de tempo e questões

econômicas, além de, em geral, interações de ordem superior não serem significativas.

(RIBEIRO e CATEN, 2003)

Como existem cinco fatores controláveis, o experimento será um 25-1

. Para blocagem e

fracionamento o contraste de definição X1 X2 X3 X4 X5 (ABCDE) foi utilizado. Dos trinta e

dois ensaios do fatorial completo, somente dezesseis ensaios serão realizados de forma

aleatorizada. Dessa forma, têm-se os seguintes efeitos vinculados conforme Tabela 7.

Efeito Contraste Efeitos Vinculados

A ABCDE BCDE

B ABCDE ACDE

AB ABCDE CDE

C ABCDE ABDE

AC ABCDE BDE



8

BC ABCDE ADE

ABC ABCDE DE

D ABCDE ABCE

AD ABCDE BCE

BD ABCDE ACE

ABD ABCDE CE

CD ABCDE ABE

ACD ABCDE BE

BCD ABCDE AE

ABCD ABCDE E

Tabela 7 - Efeitos e Efeitos Vinculados

A figura 4 apresenta a matriz experimental fracionada demarcada sobre a completa. Um dos

blocos está representado pela cor branca e outro pela cor amarela.

Figura 4 - Fatorial 25 – Fonte: Ribeiro e Caten, 2003

4.3 Análises e Resultados

Após definido o modelo estatístico para a realização do experimento, utilizou-se o software

Minitab para o planejamento e análise dos resultados obtidos após a realização dos ensaios. A

tabela 8 apresenta a matriz experimental e a ordem de ensaios de forma codificada.

StdOrder RunOrder CenterPt Blocks X1 X2 X3 X4 X5 Y1 Y2

7 1 1 1 -1 1 1 -1 1 11,48 4,23

1 2 1 1 -1 -1 -1 -1 1 11,22 4,24

8 3 1 1 1 1 1 -1 -1 11,33 4,37

4 4 1 1 1 1 -1 -1 1 11,31 4,23



9

16 5 1 1 1 1 1 1 1 11,32 4,06

2 6 1 1 1 -1 -1 -1 -1 11,13 4,37

11 7 1 1 -1 1 -1 1 1 11,47 4,07

9 8 1 1 -1 -1 -1 1 -1 11,21 4,25

6 9 1 1 1 -1 1 -1 1 11,15 4,24

5 10 1 1 -1 -1 1 -1 -1 11,24 4,39

3 11 1 1 -1 1 -1 -1 -1 11,48 4,38

12 12 1 1 1 1 -1 1 -1 11,3 4,25

14 13 1 1 1 -1 1 1 -1 11,16 4,25

10 14 1 1 1 -1 -1 1 1 11,13 4,07

15 15 1 1 -1 1 1 1 -1 11,47 4,27

13 16 1 1 -1 -1 1 1 1 11,23 4,06

Tabela 8 - Matrix de Experimentos

Após a coleta dos dados, passou-se a realização da análise das medidas. Primeiramente

procurou-se detectar a significância dos fatores, além de suas interações. Assim, foi realizada

uma análise por DOE para determinar o efeito dos cinco fatores controláveis nas respostas de

grau Brix e carbonatação. Utilizou-se gráficos de Pareto e Normal para esta análise. O gráfico

de Pareto mostra se fatores possuem estatisticamente efeitos significativos sobre a resposta. O

gráfico Normal mostra se o efeito do fator é positivo ou negativo na resposta. Fatores que

possuem efeito significativo são mostrados em vermelho e aqueles que não possuem efeito

significativo são mostrados em preto. Desse modo, as figuras 5 a 8 demostram os resultados

obtidos para o grau Brix e carbonatação.

E

BE

CD

AE

AD

BD

CE

DE

D

AC

BC

C

AB

A

B

0,200,150,100,050,00

Te

rm

Effect

0,0145

A X1

B X2

C X3

D X4

E X5

Factor Name

Pareto Chart of the Effects(response is Y1, Alpha = 0,05)

Lenth's PSE = 0,005625

Figura 5 - Gráfico de Pareto - grau Brix



10

0,250,200,150,100,050,00-0,05-0,10

99

95

90

80

70

60

50

40

30

20

10

5

1

Effect

Pe

rce

nt

A X1

B X2

C X3

D X4

E X5

Factor Name

Not Significant

Significant

Effect Type

AB

C

B

A

Normal Plot of the Effects(response is Y1, Alpha = 0,05)


Figura 6 - Gráfico Normal - grau Brix

C

B

AD

AC

BC

CD

BE

AB

BD

AE

A

CE

DE

D

E

0,180,160,140,120,100,080,060,040,020,00

Te

rm

Effect

0,0096

A X1

B X2

C X3

D X4

E X5

Factor Name

Pareto Chart of the Effects(response is Y2, Alpha = 0,05)


Figura 7 - Gráfico de Pareto - Carbonatação



11

0,00-0,02-0,04-0,06-0,08-0,10-0,12-0,14-0,16-0,18

99

95

90

80

70

60

50

40

30

20

10

5

1

Effect

Pe

rce

nt

A X1

B X2

C X3

D X4

E X5

Factor Name

Not Significant

Significant

Effect Type

DE

E

D

Normal Plot of the Effects(response is Y2, Alpha = 0,05)


Figura 8 - Gráfico Normal - Carbonatação

Desses gráficos, verifica-se que na variável de resposta grau Brix, os fatores quantidade de

água, quantidade de xarope, tempo de mistura e a interação água_xarope são significativos. Já

na variável carbonatação, os fatores pressão e temperatura, além da interação

temperatura_pressão são significativos.

De forma complementar aos gráficos, gerou-se uma análise por ANOVA para cada uma das

variáveis de resposta. Para simplificar a exibição, somente foram considerados os fatores

principais e as interações de segunda ordem. Verifica-se primeiro a ANOVA para o grau Brix

e depois para carbonatação. Para ser considerado significativo, o valor de P deve ser menor

que 0,05.

Fonte G.L. Soma dos quadrados Médias dos quadrados F Valor p

X1 1 0,0588806 0,0588806 1688,79 0,000

X2 1 0,178506 0,178506 5126,33 0,000

X3 1 0,001056 0,001056 30,33 0,001

X4 1 0,000156 0,000156 4,49 0,072

X5 1 0,000006 0,000006 0,18 0,685

X1*X2 1 0,006006 0,006006 172,49 0,000

X1*X3 1 0,000156 0,000156 4,49 0,072

X2*X3 1 0,000156 0,000156 4,49 0,072

Erro 7 0,000244 0,000035

Tabela 9 - ANOVA para fator Brix

Fonte G.L. Soma dos quadrados Médias dos quadrados F Valor p

X1 1 0,000156 0,000156 2,46 0,160

X2 1 0,000006 0,000006 0,10 0,763

X3 1 0,000006 0,000006 0,10 0,763

X4 1 0,085556 0,085556 1349,62 0,000

X5 1 0,110556 0,110556 1743,99 0,000

X1*X2 1 0,000006 0,000006 0,10 0,763

X1*X3 1 0,000156 0,000156 2,46 0,160

X2*X3 1 0,002256 0,002256 35,59 0,001

Erro 7 0,000044 0,000063

Tabela 10 - ANOVA para fator carbonatação



12

5. Considerações Gerais

Visando otimizar o processo de fabricação de refrigerantes, principalmente através das

variáveis de resposta grau Brix e carbonatação, verifica-se que, mesmo dentro da faixa de

tolerância para estas características, é possível realizar um ajuste nos parâmetros do processo

para viabilizar uma redução de custo no processo e sem afetar a análise sensorial do produto,

principal característica da qualidade percebida pelo cliente. As figuras 9 e 10 apresentam o

comportamento dos efeitos principais dos parâmetros do processo.

1-1

11,40

11,35

11,30

11,25

11,20

1-1 1-1

1-1

11,40

11,35

11,30

11,25

11,20

1-1

X1

Me

an

X2 X3

X4 X5

Main Effects Plot for Y1Data Means

Figura 9 - Efeitos principais - grau Brix



13

1-1

4,30

4,25

4,20

4,15

1-1 1-1

1-1

4,30

4,25

4,20

4,15

1-1

X1M

ea

nX2 X3

X4 X5

Main Effects Plot for Y2Data Means

Figura 10 - Efeitos principais – Carbonatação

Assim, com este experimento, verifica-se que um melhor ponto de produção poderia ser

obtido se a quantidade de xarope e tempo de mistura estivesse no nível baixo, e a quantidade

de água estivesse no nível alto. Para a carbonatação, verifica-se que o melhor resultado é

obtido quando a temperatura e a pressão estão em nível baixo.

Para exemplificar a importância desta otimização, pode-se analisar um processo que produza

20.000 hectos/litros de refrigerante por mês. Num processo com grau Brix de 10,10, o

consumo de açúcar será de 209,782 toneladas. Para um Brix de 9,90, o consumo será de

205,464 toneladas. Extrapolando esta quantidade para 12 meses, gera-se uma economia de

51,816 toneladas de açúcar (OLIVEIRA, 2007).

6 Considerações Finais

Este artigo teve o objetivo de demostrar o processo de otimização de fabricação de

refrigerantes através do uso de projeto de experimentos. Para isso, uma definição sobre

refrigerantes, assim como uma breve descrição sobre sua composição e processo de

fabricação foi realizada. Iniciando a discussão sobre o experimento, realizou-se um

aprofundamento sobre o processo de mistura e carbonatação dos refrigerantes. Foi apresenta a

metodologia para o experimento, a identificação das características de qualidade e parâmetros

de processo. Após elencando os fatores controláveis, passou-se a definição do modelo

estatístico e por fim a realização dos ensaios e análise dos resultados.

Comprovou-se que os processos podem e devem ser frequentemente otimizados buscando a

redução de custos ou adequação de parâmetros. No estudo deste artigo, demonstrou-se que

uma otimização era possível sem impacto para a análise de sensibilidade para o cliente. A

análise estatística foi realizada através do software Minitab e com a utilização de DOE e teste

ANOVA.

Para trabalhos futuros, sugere-se o levantamento do modelo de regressão para estas

características da qualidade, além de uma abordagem através do método de superfícies.



14

Referências Bibliográficas

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OTIMIZAÇÃO DAS CARACTERÍSTICAS DA QUALIDADE BRIX … · Determinação de intervalos de valores para os itens de verificação associados aos fatores Controláveis X's, as quais