Marian Carneiro
Universidade do Estado do Pará – UEPA, Belém, PA, Brasil.
Tassy Alves
Universidade do Estado do Pará – UEPA, Belém, PA, Brasil.
Mariana da Silva Monteiro
Universidade do Estado do Pará – UEPA, Belém, PA, Brasil.
Nyna Arisa Ueoka
Universidade do Estado do Pará – UEPA, Belém, PA, Brasil.
Giovanna Moreira Silva
Universidade do Estado do Pará – UEPA, Belém, PA, Brasil.
A comercialização do fruto açaí se intensificou bastante a partir de 1990, o que aumentou a demanda e o preço do fruto, além de ter atraído novos investimentos em indústrias de beneficiamento de polpas de açaí para a região do nordeste do estado do Pará. Dessa forma, o objetivo desse trabalho é, por meio dos princípios e métodos do Lean Seis Sigma, propor melhorias no processo de beneficiamento de polpas de açaí. Tais melhorias objetivam reduzir o tempo de paradas de máquinas, a fim de proporcionar à empresa maior rentabilidade, bem como o desenvolvimento do fluxo contínuo. Primeiro foi realizado um estudo acerca da literatura para compreender as metodologias do Lean Manufacturing, Seis Sigma e como elas se complementam, o Lean Seis Sigma. Em seguida, utilizou-se o método do Seis Sigma, o DMAIC, com as fases Definir, Medir e Analisar. Na fase, foram identificados os principais motivos e o percentual de paradas que cada um representa dentro da linha, tais como: falta de produto na área de processo −33,75%, falta de ordem de produção −23,91%, troca de laminados e bobinas − 12,7%, limpeza antes da produção −7,49% e quebra/falha mecânica − 7,35%, que juntos somam 85,2% do total de paradas da linha. Sendo assim, para cada motivo identificado foi proposto um plano de ação para reduzir ou eliminá-lo. As principais limitações da pesquisa se referem à ausência de equipe qualificada, bem como uma cultura organizacional centralizada, que permitisse análises de dados mais rápidas. Dentre as principais implicações práticas, é possível citar o uso de métodos estatísticos para a tomada de decisão na agroindústria de açaí, um setor que tem buscado a profissionalização da gestão e melhoria na oferta de seus produtos.
Palavras-chave: Indústria do açaí; Aplicação Lean Seis Sigma; Redução de Paradas; Fluxo.
Em um cenário cada vez mais competitivo, as organizações de diversos setores vêm constantemente buscando melhorar seus processos, tornando-os mais eficientes. Esta busca contínua pelo aperfeiçoamento tem forçado as empresas a encontrarem métodos capazes de gerenciar e garantir a qualidade dos seus produtos e/ou serviços. Para o setor da indústria de alimentos, este cenário não é diferente. De acordo com Costa et al. (2018), a indústria global de alimentos enfrenta vários desafios que forçam as empresas do setor a melhorar suas estratégias de produtividade e qualidade para se manterem competitivas. Nesse contexto, um dos mais importantes produtos do extrativismo nacional e um dos principais responsáveis por dar visibilidade à biodiversidade da Floresta Amazônica é o fruto do açaí. Em se tratando de mercado nacional, a região Norte do país concentra a maior parte da produção de açaí, com Pará e Amazonas respondendo por 87,5% do total, sendo que o estado do Pará é o maior produtor mundial, tendo dobrado sua produção nos últimos dez anos, e o maior exportador brasileiro, seguido do Amazonas (Conab, 2019). Os pesquisadores e operadores do setor apontam fatores críticos para a competitividade da Amazônia na produção e processamento do açaí, especialmente considerando o surgimento de plantios em outras áreas tropicais. De acordo com Fernandes e Almeida (2022), o equilíbrio na produção somado a um planejamento sustentável é a chave para que o açaí se torne uma das frutas mais comercializadas do país. Portanto, se faz necessário um investimento por parte das empresas do segmento, com estratégias de verticalização e expansão da safra.
O Lean Manufacturing, também conhecido como sistema Toyota de produção, visa reduzir os desperdícios do processo produtivo, melhorando assim a qualidade e reduzindo o tempo e, consequentemente, o custo de produção. O Lean usa diversas ferramentas, tais como: 5S, Análise de Gargalos, Kaizen (Melhoria Contínua), PDCA, Poka-Yoke, Análise de causa raiz, objetivos SMART, Just-in-time, Tempo Takt, dentre outras. As ferramentas podem ser combinadas de acordo com o tipo do negócio, como é o caso do lean startup, lean healthcare e lean Six Sigma (Ferreira, 2018).
Desta forma, o lean fornece uma estrutura relevante para melhorar a eficiência, reduzindo o desperdício, ou seja, as operações que não são necessárias, tempos excessivos de configuração, máquinas não confiáveis que podem ser mais confiáveis, retrabalho que pode ser eliminado, dentre outras (Costa et al., 2018). Já o Seis Sigma é uma abordagem estatística que procura identificar e eliminar defeitos, reduzir a variabilidade dos processos, reduzir custos na produção, melhorar a qualidade do produto e reduzir defeitos (Cruz, 2021) usando a metodologia DMAIC. Esta metodologia pode ser aprimorada e estruturada como um modelo de diagnóstico para a resolução de problemas (Bugor e Lucca Filho, 2021). O Lean Seis Sigma é a combinação da estratégia de velocidade, processo cultural e organizacional do Lean alinhados às ferramentas estatísticas do Seis Sigma. A consequência desta fusão permite que os processos tenham maior qualidade e velocidade, evitando desperdício, resultando numa produção de menor custo (Silva e Gonzalez Junior, 2022). Para Costa et al. (2018), os principais estudos que englobam as duas filosofias, L e SSi, no contexto da indústria de alimentos são impulsionados principalmente por 6 fatores diferentes: redução de variação de processo, redução de desperdício, melhoria de competitividade, redução de custo, redução de estoque e aumento de eficiência de processo.
Assim, o presente estudo tem como objetivo propor melhorias no processo de beneficiamento de polpas de açaí, utilizando princípios e métodos Lean Seis Sigma.
O projeto foi realizado numa empresa de beneficiamento de polpas de açaí localizada no Brasil, município de Castanhal – PA. Durante o trabalho não será mencionado o seu nome, assim como qualquer informação que possa comprometê-la.
Para a sua condução, inicialmente buscou-se informações em fontes primárias por meio de entrevistas não estruturadas com a diretoria e com a gerência da empresa, além de observações in loco. O intuito foi definir o contexto e propósito do estudo com foco nas características deste tipo de indústria. Analisando os processos e identificando as relações com os clientes (pois são o elo chave do negócio), objetivou-se identificar as principais falhas que ocorrem no processo com o intuito de prover soluções.
O trabalho em questão foi conduzido utilizando o ciclo DMAIC, executando as etapas Definir, Medir e Analisar com a construção de todo o plano de ação. Este poderá ser implementado posteriormente, assim como uma breve descrição sobre o que deve ser feito para controlar o processo.
Foi realizado um levantamento bibliográfico com o intuito de identificar o conjunto de atividades que compõem o método DMAIC por meio de referências teóricas. Este resultado deu embasamento ao trabalho, desde como estruturá-lo até a utilização das principais ferramentas para a sua condução.
Assim, para atingir o objetivo proposto no trabalho, seguiu-se as etapas:
Constatou-se que o principal problema está relacionado ao tempo que a mão de obra, peças, equipamentos, produtos e informações ficam parados ao longo do processo, o que resulta em um fluxo ineficiente. Especificamente, o escopo do projeto está centrado nas paradas de máquinas que impedem a fábrica de atingir suas metas diárias de produção. Atualmente, a produção ocorre sem ritmo e de forma empurrada, não existindo um tempo padrão de setup e nem um tempo máximo de parada das máquinas. Dessa forma, durante a produção verifica-se que há muitas paradas, impedindo o seu processo principal − o envase − no horário determinado.
O projeto visa elevar o nível de utilização da capacidade de produção da fábrica, identificar as atividades que não agregam valor ao produto e, com isso, traçar um plano de ação para minimizar o tempo de parada das máquinas, aumentando a produtividade e proporcionando ao chão de fábrica o fluxo contínuo de produção, bem como a redução de custos.
Desta maneira, foi desenvolvido inicialmente o Termo de Abertura do Projeto (TAP), firmando o compromisso da equipe de realização junto à empresa e vice-versa, como mostra o Quadro 1.
Vale ressaltar que o TAP sofreu algumas alterações com o decorrer do projeto: devido às dificuldades de acesso a certas informações, algumas variáveis não puderam ser quantificadas com mais precisão e o contrato foi realinhado à medida que a fase Medir era realizada.
Em seguida, para melhor compreensão do processo, elaborou-se o Diagrama SIPOC (Figura 1), o qual mostra em linhas gerais os elementos básicos do processo.
Como as estimativas da empresa refletem um aumento em seus volumes de produção e vendas ao longo do tempo, faz-se necessário analisar e compreender o fluxo geral do processo para estabelecer posteriormente o fluxo da cadeia de valor e eliminar e/ou reduzir as atividades que não agregam valor ao produto. Foi elaborado um fluxograma do processo (Figura 2) para melhor compreensão das etapas que seguem o processo.
Caso o produto seja para reprocesso no período da entressafra, é retirado das embalagens e triturado no quebrador de gelo, para reiniciar o processo a partir da pasteurização.
Durante este processo verifica-se que há muitos problemas que influenciam na baixa eficiência da operação, principalmente com relação à parada de máquinas. Para quantificar este problema, foram analisados dados referentes ao tempo de parada das máquinas registrado do período de abril de 2018 a outubro de 2019.
Ao perceber que a fábrica não consegue atingir metas diárias devido ao grande número de paradas durante o processo, a empresa tem coletado dados com o intuito de conhecer o motivo. Entretanto, os dados não são transformados em informações para que se visualize e compreenda o que está acontecendo durante o processo de produção. Por meio de estatísticas espera-se entender o comportamento das variáveis que impactam nos altos índices de parada de máquinas.
Para melhor visualizar o comportamento das paradas ao longo do período analisado, foi plotado o gráfico da Figura 3.
Como é possível observar, o gráfico apresenta um pico no mês de agosto de ambos os anos, em comparação aos meses que o antecedem, mostrando uma alta maior em 2019. No período em questão (início da safra), as máquinas deveriam estar trabalhando a todo vapor, pois é quando há maior demanda e o preço da matéria prima cai. Foi verificado o total de 2.582.227 minutos parados.
Esses dados são referentes a máquinas específicas de alguns setores, listados no diagrama direcionador ilustrado pela Figura 4. Um fator importante a ser considerado é que as máquinas que produzem mix e o quebrador de gelo foram consideradas à parte por não terem setor específico.
O levantamento das paradas é apresentado por setor no Diagrama de Pareto da Figura 5, tornando possível identificar onde acontece a maior parada de máquinas.
A Figura 5 apresenta as seguintes linhas principais, dispostas conforme o diagrama da Figura 6.
A partir disso foi elaborado um Diagrama de Pareto (Figura 7) para priorizar a linha que será o foco do trabalho, ou seja, aquela com mais registros de paradas.
A partir do gráfico observa-se que a linha de 100 g simples é a que apresenta maior tempo de parada, com 36,5% do total do setor. Numa análise geral, significa dizer que esta linha apresenta 24,06% do total de paradas registradas no período, conforme a Figura 8.
A linha de 100g simples é composta por 7 máquinas no setor de envase, conforme a Figura 9.
Para a análise, o ideal seria identificar se as máquinas apresentam variações de paradas entre si. Entretanto, como a linha analisada já corresponde ao percentual de melhoria que o estudo visa, foram analisadas todas as máquinas do setor, independentemente do comportamento. O gráfico da Figura 10 ilustra como estão distribuídos o tempo de parada total, em minutos, por máquina.
Neste caso, nota-se que a máquina 3 apresenta maior tempo parado, com as máquinas 1 e 2 com valores próximos. Em média, cada máquina apresenta um total de 88.762,72 minutos parados. Considerando o número de dias de cada máquina parada, chega-se a uma média de 3 horas e 42 minutos por dia.
Para analisar a estabilidade das paradas, os dados coletados no período foram agrupados por mês e plotados numa carta de controle (Figura 11).
Para a construção do gráfico considerou-se os períodos de safra e entressafra em 2018 e 2019.
Analisando as duas safras e as duas entressafras separadamente, verifica-se que a média de tempo parado por mês é de 32.831,63 e 32.607,82 minutos, respectivamente. São valores muito próximos, visto que são períodos totalmente diferentes em termos de quantidade de pedidos e volume de produção. Isso cria a falsa sensação de que no período da safra está ocorrendo uma maior utilização das máquinas quando, na verdade, o tempo médio de ociosidade está próximo ao tempo do período da entressafra.
Primeiro, realizou-se um brainstorming para identificar as possíveis causas, de acordo com material, método, máquina e mão de obra.
Quando ocorre uma parada em qualquer máquina, o colaborador registra o tempo de inatividade e especifica o motivo. Vale ressaltar que uma parada pode não ser relacionada somente a falhas ou defeitos mecânicos e/ou elétricos. Vários fatores podem influenciar para que haja esta interrupção, principalmente aqueles relacionados ao processo. Os vários motivos registrados foram agrupados e/ou consolidados para melhor análise, e estão dispostos no Diagrama de Ishikawa da Figura 12.
As Figuras 13, 15 e 17 representam os Gráficos de Pareto para priorizar os motivos de paradas no geral, na safra e na entressafra, respectivamente.
Para validar os dados foi realizada uma análise de regressão múltipla, a fim de verificar se realmente as variáveis têm impacto sobre o problema. A análise foi realizada, conforme as Figuras 14, 16 e 18, para as cinco causas prioritárias encontradas nas Figuras 13, 15 e 17, e definidas as hipóteses nula − H0 (não há relação) − e alternativa − H1 (há relação).
Para as análises, considera-se que os motivos que exercem influência nos períodos analisados são os destacados em cor cinza, visto que o valor F de significância e o valor de P são menores que 0,05. Por este motivo, deve-se rejeitar a hipótese nula (de que não há relação) com um nível de confiança de 95%.
A mesma análise será feita para os gráficos da safra e da entressafra, nas Figuras 15 a 18.
Quando analisado somente o período da safra (Figura 15), o gráfico mostra que as cinco principais causas de paradas são: falta de produto na área de processo (31,39%), troca de laminados e bobinas (24,11%), quebra por falha mecânica (12,07%), falta de ordem de produção (7,87%) e limpeza antes da produção (7,75%). Juntos somam 83,19% do tempo parado no período.
Pela análise de regressão, verifica-se que apenas a falta de produto na área de processo, a troca de laminados e bobinas e a quebra por falha mecânica têm influência.
Já quando analisado somente o período da entressafra (Figura 17), o gráfico mostra que as cinco principais causas de paradas são: a falta de ordem de produção (52,70%), a falta de produto na área de processo (18,44%), a limpeza antes da produção (7,30), a troca de laminados e bobinas (4,35%) e a quebra por falha mecânica (3,89%). Juntos somam 86,68% do tempo parado no período.
De forma resumida, o diagrama da Figura 19 apresenta a análise discutida anteriormente, na qual a linha de 100 g simples é responsável por 24,06% do tempo total de parada. Desses, 42,27% (262.640 min) correspondem ao período da safra, e 57,73% (358.699 min) correspondem à entressafra.
Para minimizar e/ou eliminar os cinco problemas destacados foram elaborados planos de ação para cada um.
Diante dos dados coletados e a identificação dos problemas destacados, foram desenvolvidos planos de ação para: falta de ordem de produção (Quadro 2), troca de laminados e bobinas (Quadro 3), limpeza antes da produção (Quadro 4), quebra por falha mecânica (Quadro 5) e falta de produto na área de processo (Quadro 6). Também foi feito MFV atual e futuro do referido problema, conforme Figuras 20 e 21.
O presente trabalho teve como objetivo geral propor melhorias no processo de beneficiamento de polpas de açaí, utilizando princípios e métodos Lean Seis Sigma, no qual foram identificados os principais motivos de paradas e elaborado um plano de ação, considerando sua aplicação a curto, médio e longo prazo, já visando a sua implementação para a próxima safra. Logo, pode-se considerar que o objetivo do trabalho foi alcançado. Assim, obteve-se conhecimento não só dos motivos que mais influenciam as paradas da linha analisada – que, possivelmente, são os mesmos que afetam as outras linhas −, mas também do tempo que cada um representa no total de paradas registradas ao longo dos meses analisados.
Este foi o primeiro projeto realizado na empresa com foco em melhoria utilizando ferramentas estatísticas. Cabe ressaltar que a sua realização só foi possível a partir dos registros coletados e após a implantação de um sistema de indicadores que permite o lançamento das informações, em tempo real, tanto de produtividade quanto de ociosidade de máquinas e equipamentos.
No entanto, por mais que registre informações cotidianamente, a empresa não faz uso de métodos de controle e gestão de dados como tratamento estatístico, mas por registro de formulários. Por outro lado, fatores preponderantes limitaram a pesquisa: a falta de incentivo da alta gerência na realização de projetos que visem a melhoria dos processos conforme exigências dos clientes, a falta de uma equipe qualificada para o tratamento das informações, a aplicação de testes que comprovem as melhorias e a cultura organizacional de centralização de decisões.
Logo, cabe destacar a importância da realização de trabalhos que comprovem estatisticamente a real eficácia das ações propostas. Como sugestão para trabalhos futuros, pode-se demonstrar quantitativamente, por meio da utilização de testes de experimentos, o impacto real na redução das paradas. Outra sugestão é um projeto que vise a implantação de um sistema de controle/medição de dados que retorne à empresa resultados plausíveis de seus processos, servindo como base para tomadas de decisões.
A cultura de qualidade e melhoria de processos deve ser incentivada e vista como ponto chave para o sucesso, tornando a empresa mais profissional e competitiva. A partir da utilização do método lean casado com as ferramentas do Seis Sigma, poderá desenvolver projetos que agreguem valor não só a ela, mas aos seus stakeholders, além de identificar os pontos de ineficiência do processo e eliminá-los.
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Recebido: 14 jul. 2023
Aprovado: 20 nov. 2023
DOI: 10.20985/1980-5160.2023.v18n3.1890
Como citar: Carneiro, M., Alves, T., Monteiro, M.S., Ueoka, N.A., Silva, G.M. (2023). Proposta de melhorias no processo de beneficiamento de polpas de açaí: uma aplicação do Lean Seis Sigma. Revista S&G 18, 3. https://revistasg.emnuvens.com.br/sg/article/view/1890