melhoria de qualidade nos processos da indústria dos pneusde dois equipamentos de medição...

Melhoria de qualidade

nos processos da indústria dos pneus

Hermano Emanuel Rodrigues Maia

Dissertação de Mestrado

Orientador: Prof.ª Maria Henriqueta Sampaio da Nóvoa

Mestrado Integrado em Engenharia e Gestão Industrial

2017-07-13

Melhoria de qualidade nos processos da indústria dos pneus

i

À minha Mãe.

Ao meu Pai.

Aos meus Avós.

“What I want to do has no end,

since I am on the endless frontier of a branch of knowledge.”

Joseph M. Juran in John Butman, “Juran: A Lifetime of Influence”, 1997


ii

Resumo

Numa economia que se tornou definitivamente global, caracterizada por uma crescente

competitividade de mercado e por clientes cada vez mais exigentes e com necessidades mais

específicas, a gestão da qualidade evoluiu para um paradigma em que, através do envolvimento

de todas as partes interessadas das empresas e das respetivas cadeias de abastecimento, se visa

prevenir a ocorrência de defeitos desde o momento da conceção dos produtos e ao longo de

todas as etapas dos processos produtivos. Para assegurar resultados financeiros sólidos, as

empresas procuram, no seu quotidiano, reduzir o desperdício, diminuir os custos de não

qualidade e aumentar a sua produtividade, através da melhoria contínua dos seus processos.

O Grupo Continental, sediado na Alemanha, é um dos maiores fornecedores mundiais da

indústria automóvel, sendo em Portugal que se localiza a sua fábrica mais eficiente. A

Continental Mabor - Indústria de Pneus, S.A. dedica-se à produção de pneus para veículos de

passageiros e comerciais ligeiros e encontra-se em fase de expansão, sendo crítico garantir que

o crescimento da produção não comprometa a qualidade do produto final.

Foi neste contexto que se desenvolveu o projeto de dissertação de mestrado em ambiente

empresarial que o presente documento encerra. O projeto contemplou três áreas de atuação: (i)

os controlos do processo de misturação; (ii) a análise dos sistemas de medição das

características críticas para a qualidade – o peso e a espessura – da camada calandrada; e (iii) o

desperdício gerado no processo de calandragem. A metodologia adotada para resolução dos

problemas existentes em cada área envolveu a definição concreta dos objetivos e prioridades, a

obtenção de dados através da medição, a análise da informação recolhida com recurso a técnicas

analíticas e estatísticas e, finalmente, a proposta de soluções e de ferramentas de controlo.

O Grupo Continental impôs à fábrica portuguesa a implementação de um novo conjunto de

controlos no processo de misturação. Neste projeto, foram analisados dois controlos: o controlo

da exatidão das balanças dos misturadores, com vista à definição do procedimento e do seu

impacto em termos de quebra de produção, para o que se realizou um teste piloto; e o controlo

da temperatura de paletização, que implicou a definição do método de controlo e a comparação

de dois equipamentos de medição através de modelos de regressão.

No âmbito dos sistemas de medição da camada calandrada, pretendeu-se quantificar a

variabilidade associada ao processo de medição, a fim de perceber a adequabilidade dos

sistemas existentes. Estudou-se o enviesamento e aplicaram-se testes de repetibilidade e

reprodutibilidade (R&R), os quais sugeriram que o medidor de espessura apresentava uma

precisão questionável, motivando a pesquisa de equipamentos alternativos mais robustos.

No que concerne ao desperdício do processo de calandragem, identificou-se a emenda das telas

têxteis como a principal causa de scrap. O tratamento e a análise de dados históricos, bem como

o acompanhamento in loco da produção, sugeriram a relevância do fator “máquina” e do

método de trabalho do operador do enrolamento na quantidade de desperdício produzida.

Findo o projeto, considera-se que os seus objetivos foram globalmente cumpridos: foi delineado

o procedimento de autocontrolo das balanças dos misturadores e estimado o seu impacto na

produção; o método de controlo de paletização está definido e a ferramenta construída para o

seu registo e análise está finalizada; foi elaborada uma proposta concreta de um sistema

alternativo para a medição da espessura que deverá reduzir a variabilidade associada e permitirá

uma efetiva monitorização desta característica; relativamente ao processo de calandragem, foi

formulado um conjunto de recomendações, cuja implementação permitirá reduzir o respetivo

desperdício.

Considera-se, então, que o projeto permitiu criar uma base sólida para a melhoria contínua da

qualidade, podendo as abordagens adotadas ser replicáveis nos demais processos da Continental

Mabor, de modo a reforçar a excelência e competitividade da empresa.


iii

Quality Improvement in Tire Industry Processes

Abstract

In a globalized economy, characterized by increasing market competitiveness and increasingly

demanding customers with more specific needs, quality management evolved to a paradigm

that aims to prevent the occurrence of defects, from the moment of design of the products

throughout all stages of the production process, through the involvement of all corporate

departments and supply chain. To ensure sound financial results, in their daily operations,

companies seek to reduce waste, reduce costs of poor quality and increase their productivity

through continuous improvement of their processes.

Continental Group, based in Germany, is one of the world’s largest suppliers of the automotive

industry. Its most efficient plant is located in Portugal. Continental Mabor - Indústria de Pneus,

S.A. produces passenger and light truck tires (PLT) and is facing a process of expansion. This

expansion is a major challenge, since it is necessary to ensure that growth does not compromise

final product quality.

The dissertation project in a business environment presented in this document was developed

in this context. The project covered three areas: (i) the controls of the mixing process; (ii)

analysis of the measurement systems of critical-to-quality characteristics – weight and thickness

– of the calendered sheet; and (iii) the waste generated in the calendering process. The

methodology used to address the problems in each area involved the definition of the objectives

and priorities, obtaining data through measurement, analyzing the information collected using

analytical and statistical techniques and, finally, proposing solutions and control tools.

The Continental Group imposed a new set of controls of the mixing process on the Portuguese

factory. In this project, two controls were analyzed: the control of the accuracy of the mixers’

scales to define the procedure and determine its impact on production losses, for which a pilot

test was carried out; the control of the palletizing temperature, which implied the definition of

the control method and the comparison of two measurement devices through regression studies.

In what concerns the measurement systems of the calendered sheet, the goal was to quantify

the variability associated with the measurement process, to determine the suitability of the

existing systems. The bias was analyzed and repeatability and reproducibility (R&R) studies

were applied, which suggested that the thickness gauge had a questionable precision, motivating

search for alternative devices that allow the implementation of a more robust system.

Regarding the waste of the calendering process, the textile ply seam was identified as the main

cause of scrap. The analysis of historical data, as well as the on-site monitoring of production,

exposed the relevance of both the “machine” factor and the work method of the winding

operator in the amount of waste produced.

At the end of the project, it is considered that its objectives have been globally fulfilled: the

procedure of self-control of the mixers’ scales was outlined and their impact on the production

estimated; the palletizing control method was defined and documented and the tool developed

for its registration and analysis is completed; a concrete proposal was made for an alternative

thickness measurement system that should reduce the associated variability and allow an

effective monitoring of this characteristic; the scrap analysis of the calendering process allowed

to define a set of recommendations that, when implemented, will result in a reduction of waste.

It is thought that the present project has created a solid basis for continuous improvement of

quality. The adopted approaches can be applied to the other processes of Continental Mabor, in

order to reinforce its excellence and competitiveness.


iv

Agradecimentos

Em primeiro lugar, agradeço à Professora Henriqueta Nóvoa, cujo apoio e constante

disponibilidade contribuíram de forma ímpar para o desenvolvimento da dissertação que o

presente documento encerra. A serenidade com que sempre me recebeu e a sua permanente

vontade de acrescentar valor científico a esta dissertação permitiram-me enfrentar mais

facilmente os desafios do projeto e alguns momentos de insegurança naturais a um trabalho

académico tão relevante quanto este. Por tudo isto, pelo que me ensinou enquanto Professora e

Orientadora, estou-lhe profundamente grato, acalentando a esperança de que este não seja o

único projeto em que tenhamos cooperado.

Seguidamente, agradeço ao Engenheiro Rui Barbosa, o meu orientador na empresa, porque me

conferiu uma elevada autonomia de ação, sem prejuízo de ter estado sempre disponível para me

auxiliar na realização do projeto de dissertação, permitindo a adaptação dos seus objetivos ao

rigor académico que se lhe impõe.

Um sincero obrigado à Continental Mabor, que, no âmbito do programa ContiBest, tornou

possível este projeto de dissertação, tendo-me potenciado uma experiência única de

crescimento pessoal e profissional.

À Clara Costa, agradeço por me ter acolhido no Departamento de Qualidade da melhor

maneira, por se preocupar e fazer tudo ao seu alcance para melhorar a minha experiência

na empresa. Na minha memória, guardarei os momentos de maior descontração que

partilhamos com o Frederico, a quem estou também grato, por me desafiar

constantemente a conhecer melhor a fábrica e o processo produtivo.

Deixo ainda um agradecimento especial à Rosário, ao Sr. Campos, ao Daniel, ao

Gilberto, ao Luís, ao Ângelo, ao Jorge, ao Nuno, à Ana, ao Pedro, ao Sr. Martins e ao

Sr. Rui.

Mas, sendo a dissertação o culminar de um percurso universitário de cinco anos – que,

naturalmente, foi antecedido de outros doze anos de ensino – é obrigatório referir a instituição

que o tornou possível.

Agradeço à FEUP pela valiosa formação que me disponibilizou e por me ter permitido,

no último ano, transmitir aos novos estudantes, enquanto monitor do Projeto FEUP, uma

ínfima parte dos conhecimentos adquiridos, sob a supervisão da Professora Dulce Lopes

– a quem estou também muito grato.

Acrescento uma palavra de grande apreço pelos docentes do MIEGI, e em particular

pela sua Diretora, Professora Ana Camanho, que, como um todo, garantem a excelência

crescentemente reconhecida deste nosso curso.

Aos meus colegas e amigos Ana, Rita, Andreia e Nuno, que a FEUP me permitiu conhecer e

que pontuaram de forma determinante estes últimos anos, à Márcia e ao Ricardo, que estão

presentes sempre que é preciso, um fraterno obrigado.

E termino agradecendo ao meu porto seguro: a minha família.

Obrigado Mãe, por seres a minha matriz basilar de valores, por me dares liberdade para

traçar o meu próprio percurso e estares sempre ao meu lado.

Obrigado Pai, pela forma sui generis com que manifestas o teu orgulho nas minhas

conquistas.

Obrigado avô José, avó Lurdes e avó Fernanda por terdes sempre acreditado nas minhas

capacidades – infelizmente, já não conto com a vossa presença, mas procuro que tudo o

que faço vos honre e orgulhe.

Agradeço-vos, porque cada um de vós me acrescentou algo especial, que não esquecerei.


v

Índice de Conteúdos

1 Introdução .............................................................................................................................. 1 1.1 Enquadramento do projeto e motivação ................................................................................. 1 1.2 O projeto na Continental Mabor ............................................................................................. 2 1.3 Objetivos do projeto ............................................................................................................... 4 1.4 Metodologia ........................................................................................................................... 5 1.5 Estrutura da dissertação .......................................................................................................... 5

2 Enquadramento Teórico ......................................................................................................... 6 2.1 A Qualidade ........................................................................................................................... 6

2.1.1 Paradigmas da gestão da qualidade ........................................................................... 7

2.1.2 Requisitos específicos da indústria automóvel .......................................................... 8 2.2 Projetos de melhoria de qualidade.......................................................................................... 9

2.2.1 Six Sigma ................................................................................................................ 10

2.2.2 Lean Six Sigma ....................................................................................................... 12 2.3 Análise de sistemas de medição (MSA) ............................................................................... 13

2.3.1 Enviesamento e repetibilidade ................................................................................. 15

2.3.2 Repetibilidade e reprodutibilidade (R&R) .............................................................. 16 2.4 Síntese .................................................................................................................................. 19

3 Caracterização da situação atual .......................................................................................... 20 3.1 O pneu .................................................................................................................................. 20 3.2 Processo de produção de um pneu ....................................................................................... 22

3.2.1 Matérias-primas ....................................................................................................... 23

3.2.2 Misturação ............................................................................................................... 23

3.2.3 Preparação: calandragem e demais processos ......................................................... 24

3.2.4 Construção, Vulcanização e Inspeção final ............................................................. 26

3.2.5 Outras considerações sobre o processo produtivo ................................................... 27 3.3 Descrição dos problemas ...................................................................................................... 27

3.3.1 Controlos no processo de misturação ...................................................................... 27

3.3.2 Sistemas de medição da camada calandrada ........................................................... 29

3.3.3 Scrap produzido no processo de calandragem ........................................................ 31

4 Controlos no processo de misturação .................................................................................. 33 4.1 Controlo dos equipamentos de pesagem dos misturadores .................................................. 33

4.1.1 Resultados ............................................................................................................... 34

4.1.2 Conclusões .............................................................................................................. 35 4.2 Controlo da temperatura de paletização ............................................................................... 35

4.2.1 Resultados ............................................................................................................... 36

4.2.2 Conclusões .............................................................................................................. 39 4.3 Comentário ........................................................................................................................... 39

5 Sistemas de medição da camada calandrada ........................................................................ 40 5.1 Testes de enviesamento e repetibilidade .............................................................................. 40 5.2 Testes de repetibilidade e reprodutibilidade (R&R) ............................................................. 42 5.3 Conclusões e propostas de melhoria .................................................................................... 45

6 Scrap produzido no processo de calandragem ..................................................................... 47 6.1 Resultados do acompanhamento in loco da produção .......................................................... 49 6.2 Conclusões e propostas de melhoria .................................................................................... 52

7 Conclusões e perspetivas de trabalho futuro ........................................................................ 53

Referências ............................................................................................................................... 55

ANEXO A: Controlo de temperaturas nas câmaras de misturação ...................................... 59

ANEXO B: Processo de calandragem .................................................................................. 61


vi

ANEXO C: Controlo dos equipamentos de pesagem dos misturadores ............................... 65

ANEXO D: Controlo da temperatura de paletização ............................................................ 72

ANEXO E: Sistemas de medição da camada calandrada ..................................................... 77

ANEXO F: Scrap produzido no processo de calandragem .................................................. 79


vii

Siglas

AIAG Automotive Industry Action Group

ANOVA Analysis of Variance

AV Appraiser Variation

Cg, Cgk Índices de capacidade dos sistemas de medição

CoP Cost of Production (Custo de Produção)

CTQ Critical to Quality

DMADV Define, Measure, Analyze, Design and Verify (Definir, Medir, Analisar,

Desenhar e Verificar)

DMAIC Define, Measure, Analyze, Improve and Control (Definir, Medir, Analisar,

Melhorar e Controlar)

DOE Design of Experiments (Desenho de Experiências)

EV Equipment Variation

FMEA Failure Mode and Effects Analysis

IATF International Automotive Task Force

ISO International Organization for Standardization

KPIV Key Process Input Variables

KPOV Key Process Output Variables

LSS Lean Six Sigma

MS Mercado de Substituição

MSA Measurement System Analysis (Análise de Sistemas de Medição)

NDC Number of Distinct Categories

OE Original Equipment market (mercado de Equipamento Original)

PLT Passenger and Light Truck Tires (pneus para veículos de passageiros e

comerciais ligeiros)

PTR ou P/T Precision-to-tolerance Ratio

PV Part Variation

R&R Repeatability and Reproducibility (Repetibilidade e Reprodutibilidade)

SIPOC Supplier, Input, Process, Output and Customer

SPC Statistical Process Control

TQM Total Quality Management (Gestão da Qualidade Total)

TV Total Variation

VAB Valor Acrescentado Bruto


viii

Índice de Figuras

Figura 1 - Indicadores económico-financeiros da Continental Mabor .................................... 3

Figura 2 - Diferença entre os conceitos de exatidão e precisão ............................................ 14

Figura 3 - Elementos que constituem um pneu ..................................................................... 21

Figura 4 - Fases principais do processo de produção de um pneu ........................................ 23

Figura 5 - Esquema ilustrativo do processo de misturação ................................................... 24

Figura 6 - Linha de calandragem têxtil .................................................................................. 25

Figura 7 - Esquema ilustrativo da calandragem de material metálico ................................... 25

Figura 8 - Excerto do plano de controlo do processo de misturação ..................................... 28

Figura 9 - Procedimento de recolha de amostras da camada calandrada .............................. 30

Figura 10 - Medidor de espessura montado numa bancada de base granítica ......................... 30

Figura 11 - Exemplos de scrap produzido no processo de calandragem ................................ 31

Figura 12 - Diagrama de Pareto dos custos associados ao scrap da calandragem têxtil ......... 32

Figura 13 - Aspeto da camada calandrada na zona de emenda de telas têxteis ....................... 32

Figura 14 - Ações necessárias previamente à implementação do autocontrolo das balanças

dos misturadores ................................................................................................... 33

Figura 15 - Pontos de medição da temperatura do composto paletizado ................................ 36

Figura 16 - Cartas de controlo de valores individuais e amplitudes móveis para a

temperatura de paletização ................................................................................... 36

Figura 17 - Modelo de regressão entre as variáveis temperatura ambiente e temperatura de

paletização ............................................................................................................ 37

Figura 18 - Modelo de regressão entre as temperaturas obtidas com o termómetro de agulha

e com o pirómetro ótico ........................................................................................ 38

Figura 19 - Teste de medição do tipo 1 à balança ................................................................... 40

Figura 20 - Teste de medição do tipo 1 ao medidor de espessura ........................................... 41

Figura 21 - Procedimento adotado para aplicação do teste R&R ao medidor de espessura ... 43

Figura 22 - Teste R&R ao medidor de espessura .................................................................... 45

Figura 23 - Scrap da calandragem têxtil com origem em setup, por calandra e por equipa ... 48

Figura 24 - Scrap da calandragem têxtil com origem em setup, por estilo ............................. 48

Figura 25 - Comprimento médio da emenda, por máquina e equipa, com base na folha de

cálculo construída ................................................................................................. 49

Figura 26 - Boxplot do comprimento da emenda para cada equipa ........................................ 50


ix

Índice de Tabelas

Tabela 1 - Semelhanças e diferenças entre Six Sigma e Lean ............................................... 12

Tabela 2 - Regras de aceitação de um sistema de medição com base no PTR ...................... 18

Tabela 3 - Fatores que influenciam as características da camada calandrada ....................... 29

Tabela 4 - Tempo de execução das tarefas do autocontrolo dos equipamentos de pesagem

dos misturadores ................................................................................................... 34

Tabela 5 - Resultados do teste de repetibilidade à balança .................................................... 43

Tabela 6 - Resultados do teste R&R segundo a abordagem clássica ..................................... 44

Tabela 7 - Teste ANOVA para o estudo R&R ...................................................................... 44

Tabela 8 - Testes t e ANOVA para comparação das calandras e das respetivas equipas ...... 51


1

1 Introdução

No âmbito do ciclo de estudos integrado conducente ao grau de Mestre em Engenharia e Gestão

Industrial da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto, a presente dissertação

descreve um projeto desenvolvido em ambiente empresarial – in casu, na Continental Mabor -

Indústria de Pneus, S.A. – que visou, por um lado, a avaliação e implementação de controlos

no processo de misturação e, por outro lado, uma análise do processo de calandragem focada

nos sistemas de medição das características consideradas críticas para a sua qualidade e também

no desperdício gerado.

Neste capítulo introdutório, divido em cinco subcapítulos, principia-se pela identificação do

tema do projeto, referindo-se a sua relevância para a Continental Mabor e o contexto que

motivou a sua realização. Segue-se uma apresentação mais detalhada da empresa,

caracterizando-se a sua atividade, estrutura e dimensão, como forma de retratar o ambiente em

que o projeto foi desenvolvido. Ulteriormente, são definidos os objetivos do projeto e é

formulada a metodologia adotada para alcançar os mesmos. Finalmente, é descrita, de forma

breve, a estrutura da dissertação.

1.1 Enquadramento do projeto e motivação

A indústria automóvel revela-se um palco privilegiado no que concerne à evolução da forma

como o conceito de qualidade é percecionado, o que é reconhecido por Juran e Godfrey (1999)

que afirmam que a “a palavra qualidade adquiriu um novo significado no setor automóvel”.

A crescente competitividade desta indústria, reforçada pelo fenómeno da globalização, exige,

portanto, um esforço contínuo no sentido do aumento da eficiência e da eficácia dos processos,

pelo que a aplicação de filosofias e metodologias de melhoria de qualidade pode desempenhar

um papel relevante.

É nesta conjuntura que a Continental Mabor – que está inserida no Grupo Continental, um dos

maiores fornecedores da indústria automóvel mundial – desenvolve a sua atividade de produção

de pneus. A fábrica de Lousado1 tem sido sucessivamente eleita como a melhor unidade de

produção do grupo, tanto em termos de eficiência como em termos de qualidade (Continental

2016, 15). Para tal, muito contribui o esforço persistente do Departamento de Qualidade, que

procura ativamente identificar imperfeições, descobrir e agir sobre as respetivas causas,

reduzindo o nível de scrap e os custos de não qualidade, de forma a assegurar a melhoria

contínua dos processos.

Além de existirem programas transversais e contínuos, como o ScrapAttack, que visam a

redução do nível de scrap de forma continuada, é frequente a criação de equipas

multidisciplinares (isto é, que integram colaboradores de vários departamentos) às quais são

atribuídos projetos de melhoria com objetivos específicos e um horizonte temporal predefinido.

1 “Fábrica de Lousado” é uma expressão frequentemente utilizada para referir a Continental Mabor no contexto

do Grupo Continental.


2

A empresa encontra-se em fase de expansão, estando em curso diversos investimentos que

visam, nomeadamente, o alargamento da fábrica original e das instalações do ContiSeal2, a

construção de uma nova área de inspeção final e de uma unidade de produção de pneus agrícolas

(projeto LousAgro). Este aumento de dimensão da Continental Mabor constitui um importante

desafio, na medida em que é necessário garantir que o crescimento da produção não

comprometa a qualidade do produto final, ou seja, que o nível de scrap não aumente.

Surge, assim, neste contexto, o presente projeto de dissertação. Por um lado, pretende-se

realizar um estudo crítico dos requisitos mínimos definidos pela Central (sede da Continental

AG, em Hannover) em termos do controlo de determinadas variáveis do processo de

misturação, tendo em conta a frequência de controlo e o impacto do respetivo tempo de

execução. Por outro lado, pretende-se analisar o processo de calandragem em duas vertentes: a

primeira respeita à adequabilidade dos sistemas existentes para a medição do peso e da

espessura do output do processo (a camada calandrada), e a segunda corresponde ao desperdício

gerado no contexto da calandragem, visando-se a determinação das causas de scrap mais

relevantes e o entendimento dos fatores que as influenciam.

1.2 O projeto na Continental Mabor

A Continental Mabor – Indústria de Pneus, S.A., sediada na freguesia de Lousado do concelho

de Vila Nova de Famalicão, surgiu em 1989 como uma joint-venture entre a empresa

portuguesa Mabor – Manufatura Nacional de Borracha, S.A., com uma participação de 40% do

capital social, e a empresa alemã Continental AG, titular dos 60% remanescentes. Cerca de três

anos após a constituição da joint-venture, a investidora alemã passou a deter 100% do seu

capital, tornando-se, desde então, acionista única.

A fábrica da Mabor – Manufatura Nacional de Borracha, S.A., foi inaugurada em 1946, sendo

pioneira em Portugal em termos de produção de pneumáticos e contando com o suporte técnico

da General Tire and Rubber Company (empresa americana de manufatura de pneus)

(Continental 2017a).

A Continenal AG3 foi fundada em 1871, em Hannover, dedicando-se originalmente ao fabrico

de artefactos de borracha flexível e de pneus maciços para carruagens e bicicletas. Em 1898,

iniciou a produção de pneus lisos para automóveis, tendo, desde então, contribuído

decisivamente para o progresso técnico deste componente. Com a aquisição da Siemens VDO

Automotive AG, em 2007, passou a integrar o grupo dos cinco maiores fornecedores da

indústria automóvel (Continental 2017b). Em 2016, a empresa registou um volume de negócios

superior a 40 mil milhões de euros, estando presente em 56 países e contando com cerca de 220

mil trabalhadores (Cardoso 2017). Em Portugal, além da Continental Mabor, o Grupo

Continental controla a Continental Pneus (comercialização de pneus), a Continental - Indústria

Têxtil do Ave (produtora de telas têxteis), a Continental Lemmerz (montagem de rodas) e a

Continental Teves (fabricante de sistemas de travagem) (Larguesa 2016).

Atualmente, a Continental Mabor, que se dedica à produção de pneus para veículos de

passageiros e comerciais ligeiros (Passenger and Light Truck Tires, PLT) é a quarta maior

exportadora portuguesa (Neves 2017a), tendo encerrado o ano de 2016 com um volume de

negócios de 831 milhões de euros, um valor acrescentado bruto (VAB) de 416 milhões de euros

e um resultado líquido de 226 milhões de euros (Neves 2017b). Na Figura 1, apresenta-se um

2 Nas instalações do ContiSeal, anexas à fábrica principal, é aplicado sealant no interior de pneus vulcanizados.

Os pneus com sealant constituem uma das linhas de produtos da Continental. O sealant é uma substância viscosa

e aderente (espécie de goma), que atua como vedante, impedindo a fuga de ar aquando da ocorrência de furos.

3 Ao longo do texto da presente dissertação, a expressão “Grupo Continental” deve entender-se como sendo uma

referência à Continental AG e às suas subsidiárias (nas quais se inclui a Continental Mabor).


3

gráfico que retrata a evolução destes três indicadores económico-financeiros entre 2012 e 2016,

observando-se que no ano de 2016 se atingiu o valor máximo em termos de volume de negócios,

existindo uma tendência de crescimento do VAB.

Figura 1 - Indicadores económico-financeiros da Continental Mabor

No final de 2016, 1902 trabalhadores integravam o quadro permanente da Continental Mabor,

mais 108 do que no ano anterior, quando a empresa contava com 1794 colaboradores com uma

idade média de 38 anos (Continental 2016), esperando-se que os investimentos em curso

permitam a contratação de mais duas centenas de pessoas até 2018.

A fábrica labora de forma contínua, em três turnos, sendo a produção interrompida para

manutenção durante duas semanas, no verão, e quatro dias, aquando da Páscoa. Entre 1990 e

1996, a produção diária da Continental Mabor mais do que quadruplicou, passando de 5 mil

para 21 mil pneus. Em 2016, a produção anual superou os 18 milhões de pneus, sendo,

atualmente, produzidos cerca de 60 mil pneus por dia.

Os pneus produzidos destinam-se a dois mercados distintos4: o mercado do equipamento de

origem (OE), composto pelos fabricantes de automóveis, e o mercado de substituição (MS),

constituído por oficinas e lojas de venda de pneus. Em 2015, 98% da produção foi exportada,

tendo o mercado de substituição absorvido cerca de 60% dos pneus produzidos, e os custos de

não qualidade, em percentagem dos custos de produção (% CoP), foram de 1,53% (Continental

2016).

A estrutura organizacional da Continental Mabor é do tipo funcional, assentando em onze

departamentos/direções. Embora o presente projeto tenha sido formulado pelo Departamento

de Qualidade, a sua consecução implicou a colaboração com o Departamento de Engenharia, o

Departamento de Engenharia Industrial, o Departamento de Produção e o Departamento de

Apoio Técnico à Produção.

O Departamento de Qualidade, recentemente reestruturado, está organizado em quatro áreas –

Laboratórios, Clientes e Sistemas; Processos PLT; Produto e Uniformidade; Continental

4 Aquando da inspeção final, cada pneu é classificado como OE, MS ou scrap. Os fabricantes de automóveis são

os clientes mais exigentes, sendo necessário cumprir um conjunto mais vasto de requisitos, pelo que se pode

considerar que os pneus para OE são de primeira qualidade e os pneus para MS são de segunda qualidade: um

pneu pode cumprir todas as exigências legais e ser considerado apto e seguro à função a que se destina, mas, se

não verificar todos os requisitos dos fabricantes automóveis, não poderá destinar-se ao mercado OE.

796

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Volume de Negócios Valor Acrescentado Bruto Resultado Líquido

mil

hõ

es d

e eu

ros

Indicadores económico-financeiros da Continental Mabor

2012 2013 2014 2015 2016


4

Commercial Specialty Tires (projeto LousAgro), ContiSeal e Armazém de Produtos Acabados

Externo –, cujas principais funções se indicam de seguida:

• Monitorizar os processos nas várias áreas, tomando ações, quando necessário, de modo

a garantir o cumprimento das especificações dos processos e produtos;

• Participar e dinamizar os diferentes grupos de análise de problemas, assegurando a

melhoria contínua dos produtos e processos de fabrico, utilizando diversas ferramentas

da qualidade;

• Planear e gerir o plano de calibrações dos dispositivos de medição;

• Realizar os ensaios de aprovação e controlo nos laboratórios;

• Desenvolver os programas de controlo estatístico do processo;

• Participar na elaboração dos planos de controlo da empresa e garantir a sua execução;

• Programar, planear e gerir o sistema de auditorias internas;

• Garantir a aplicação dos requisitos dos clientes e a sua divulgação pela organização,

gerindo as auditorias externas;

• Analisar as reclamações de clientes e promover a implementação de ações corretivas e

preventivas necessárias e adequadas.

O projeto sobre o qual incide a presente dissertação, cujos objetivos e metodologia se

descrevem nas secções seguintes, está circunscrito aos processos de misturação e calandragem,

os quais são da responsabilidade da área de Processos PLT do Departamento de Qualidade.

1.3 Objetivos do projeto

No que concerne ao processo de misturação, os objetivos do projeto são os que se resumem de

seguida:

• Identificar os requisitos impostos pela Central que não estão contemplados nos planos

de controlo da Continental Mabor;

• Definir os equipamentos de medição mais apropriados e os métodos de controlo mais

adequados, suportando a avaliação em técnicas estatísticas;

• Avaliar os recursos necessários à realização dos controlos e o impacto da sua frequência

em termos de quebra de produção.

Relativamente ao processo de calandragem, pretende-se:

• Avaliar os sistemas de medição das variáveis de qualidade (peso e espessura);

• Propor sistemas alternativos que permitam minimizar a variabilidade associada à

medição e que possibilitem reduzir o tempo associado ao registo, tratamento e análise

dos dados;

• Medir o nível de scrap produzido;

• Identificar a principal causa de scrap, em termos de quantidade e de custo, e os fatores

que a influenciam de forma mais determinante;

• Apurar se os métodos de trabalho definidos são cumpridos e estudar o impacto da sua

eventual incorreta execução no nível de scrap gerado;

• Propor ferramentas para monitorizar o scrap do processo de calandragem.

O presente projeto de dissertação contempla, então, três áreas de atuação: (i) controlos do

processo de misturação, (ii) análise dos sistemas de medição da camada calandrada e (iii)

análise do scrap da calandragem. Só a conceção ponderada e adequada dos controlos do

processo de misturação, a determinação concreta da origem da variabilidade dos sistemas de

medição das características críticas para a qualidade da camada calandrada e ainda a análise

estruturada e metódica do scrap gerado no processo de calandragem permitirão contribuir de

forma efetiva para a melhoria de qualidade destes processos.


5

1.4 Metodologia

A fim de concretizar os objetivos elencados em 1.3, procurou-se adotar, em cada uma das três

áreas de atuação do projeto, uma abordagem inspirada na metodologia de resolução de

problemas DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve and Control), tendo em conta as

filosofias e técnicas revistas no capítulo 2. Assim, depois de enquadrar a atividade da empresa,

o seu produto e o respetivo processo produtivo, procedeu-se da seguinte forma:

(1) Definir concretamente os problemas existentes em cada uma das três áreas de atuação,

especificar os objetivos e estabelecer prioridades de ação (por exemplo, entre os quatro

controlos em falta no processo de misturação priorizou-se o controlo dos equipamentos

de pesagem e da temperatura de paletização, enquanto que na análise dos sistemas de

medição da camada calandrada, foram estudados apenas os sistemas de medição das

características críticas para a qualidade);

(2) Obter informação, sobretudo sobre a forma de dados quantitativos, para posterior

análise. Neste âmbito, realizou-se um teste piloto para quantificar os tempos associados

à execução das tarefas de controlo dos equipamentos de pesagem; durante um período

experimental, foram medidas as temperaturas de paletização; realizaram-se testes R&R

aos sistemas de medição da camada calandrada; e compilaram-se dados existentes nos

sistemas informáticos sobre o scrap da calandragem. Os dados foram representados,

nomeadamente, através de gráficos de dispersão e de diagramas de Pareto;

(3) Analisar os dados recolhidos, com recurso a ferramentas analíticas e estatísticas.

Recorreu-se a modelos de regressão na análise da temperatura de paletização, de modo

a definir o método de controlo mais fiável; foram identificadas as origens da

variabilidade presente nos sistemas de medição; e determinou-se a principal causa de

scrap do processo de calandragem;

(4) Com base na análise realizada, propor soluções de melhoria e conceber métodos e

ferramentas de controlo. Foi apresentada uma proposta de sistema alternativo de

medição da espessura da camada calandrada e foram construídas folhas de cálculo que

permitem registar e analisar (graficamente e através de indicadores de capacidade de

processo) a temperatura de paletização e o scrap proveniente das emendas.

1.5 Estrutura da dissertação

A presente dissertação compõe-se de sete capítulos, com as epígrafes a seguir enunciadas:

Introdução; Enquadramento Teórico; Caracterização da situação atual; Controlos no processo

de misturação; Sistemas de medição da camada calandrada; Scrap produzido no processo de

calandragem; Conclusões e perspetivas de trabalho futuro.

No capítulo 2, partindo da definição da palavra qualidade, apresenta-se uma análise breve da

literatura publicada sobre os conceitos, as metodologias e as ferramentas que se considera

estarem enquadrados no âmbito do projeto e aos quais se recorreu na consecução dos objetivos

deste.

No capítulo 3, principia-se pela apresentação da estrutura de um pneu, seguindo-se uma

explicação sucinta do respetivo processo produtivo. Posteriormente, são descritos, de forma

detalhada, os problemas conexos ao projeto de dissertação.

Nos capítulos 4, 5 e 6, que incidem sobre cada uma das áreas de atuação do projeto, são

analisados os problemas e são apresentados os resultados dos diversos testes aplicados, com

base nos quais se propõe soluções e ferramentas de controlo apropriadas.

No capítulo 7, que encerra a dissertação, são elencadas as principais conclusões do projeto

empreendido, bem como as possíveis perspetivas de trabalhos futuros.


6

2 Enquadramento Teórico

Neste capítulo, procede-se a uma breve revisão da literatura que se entende estar enquadrada

nas áreas de atuação do presente projeto, considerando os objetivos que o norteiam. Principia-

-se pela definição do conceito de qualidade nas suas diversas vertentes, sendo apresentado um

resumo da evolução histórica dos paradigmas da gestão da qualidade e ainda identificados os

requisitos específicos aplicáveis aos fornecedores da indústria automóvel. Segue-se uma

revisão das abordagens e metodologias que atualmente são mais utilizadas em projetos de

melhoria de qualidade. Finalmente, aborda-se a análise de sistemas de medição.

2.1 A Qualidade

O conceito de qualidade, de acordo com Dale (2003), pode ser interpretado de várias formas e

utilizado em diferentes contextos, o que implica que tenha múltiplas definições. A norma NP

EN ISO 9000:2015 define qualidade como o “grau de satisfação de requisitos dado por um

conjunto de características intrínsecas de um objeto” (IPQ 2015), todavia, Dale (2003)

considera que não existe apenas uma definição válida de qualidade e, no mesmo sentido,

Montgomery (2009) aponta a qualidade como uma “entidade multifacetada”.

Garvin (1987) propôs um desdobramento do conceito de qualidade num conjunto de oito

dimensões críticas, às quais, posteriormente, Montgomery (2009) associou oito questões que

encerram o âmbito de cada uma daquelas dimensões: (1) desempenho – “o produto faz o

trabalho pretendido?”; (2) funcionalidades extra – “o que faz o produto?”; (3) fiabilidade –

“com que frequência o produto falha?”; (4) conformidade – “o produto foi feito exatamente

como desenhado?”; (5) durabilidade – “quanto dura o produto?”; (6) assistência – “quão fácil

é reparar o produto?”; (7) estética – “qual a aparência do produto?”; (8) qualidade percecionada

– “qual é a reputação da empresa ou do seu produto?”.

Juran e Godfrey (1999) referem que, entre os vários significados da palavra qualidade, existem

dois que se apresentam como críticos para a gestão da qualidade: a qualidade enquanto

satisfação das necessidades dos clientes e a qualidade enquanto ausência de defeitos. No

primeiro caso, o significado é orientado para a receita, visando-se a maximização da satisfação

dos clientes, o que, geralmente, implica que os produtos apresentem mais ou melhores

funcionalidades, acarretando um custo de produção mais elevado. No segundo caso, está em

causa a conformidade do produto com as respetivas especificações, existindo uma orientação

para o custo, na medida em que a ausência de erros evitará o retrabalho ou a reparação do

produto, bem como a insatisfação e as reclamações dos clientes.

Montgomery (2009) prefere uma “definição moderna” da qualidade: “a qualidade é

inversamente proporcional à variabilidade”. Consequentemente, Montgomery (2009) define a

melhoria de qualidade como a “redução da variabilidade presente nos processos e nos

produtos”, a par da “redução do desperdício”.

No contexto da indústria automóvel, Juran e Godfrey (1999) distinguem três dimensões da

qualidade: (i) a “qualidade no produto”, que corresponde à capacidade global do produto em


7

desempenhar as funções exigidas; (ii) a “qualidade na produção”, que se avalia pela capacidade

de garantir uma produção consistente com o projetado (ausência de defeitos) sem comprometer

os objetivos definidos em termos de volume e custo; e (iii) a “qualidade na ownership” que é,

simultaneamente, a dimensão mais crítica e aquela cuja compreensão é mais difícil,

correspondendo à capacidade de satisfazer os clientes ao longo do ciclo de vida do produto, o

que tem em conta a experiência de quem o compra (quer do dono inicial, quer dos

subsequentes), os custos de propriedade (custos de operação, de manutenção e de reparação,

bem como a depreciação do valor do produto que influencia o valor de revenda) e ainda o valor

psicológico inerente à propriedade (implicações na autoconfiança e na imagem social

decorrentes da posse de um determinado produto).

2.1.1 Paradigmas da gestão da qualidade

Face à crescente competitividade de uma economia que se tornou global e para responder às

necessidades de clientes cada vez mais exigentes, as empresas tiveram que repensar a maneira

como perspetivavam a qualidade, assistindo-se, particularmente desde o surgimento da

produção em massa no início do século XX, a um contínuo desenvolvimento da gestão da

qualidade. Com base em Dale (2003), é possível identificar pelo menos quatro fases ou

paradigmas da gestão da qualidade: a inspeção da qualidade, o controlo da qualidade, a garantia

da qualidade e a gestão da qualidade total (TQM).

Desde a Revolução Industrial e particularmente durante o período da produção em massa, a

gestão da qualidade em contexto industrial era sinónimo de inspeção, a qual tinha como objetivo

que os produtos entregues aos clientes não apresentassem falhas, garantindo uma qualidade

suficiente para evitar reclamações. A inspeção incidia unicamente sobre o produto final, muitas

vezes a 100%, o que resultava em custos elevados – incorridos quer na deteção, quer na

reparação ou substituição dos produtos defeituosos – e em elevadas quantidades de desperdício.

A correção das falhas tardiamente detetadas (no final do processo de fabrico) motivava um

importante consumo de recursos (operários e tempo), resultando numa “fábrica escondida”

(Weckenmann et al. 2015).

Na fase da inspeção da qualidade, os problemas eram analisados segundo o triângulo

“qualidade, custo e tempo”. No entanto, a intensificação da pressão económica conduziu a uma

mudança de paradigma, tendo o foco da qualidade sido transferido do produto para os processos

na origem do seu fabrico; já não se pretendia inspecionar e reagir, mas sim acompanhar e

controlar a qualidade ao longo dos processos de produção. O controlo da qualidade motivou o

surgimento de ferramentas de qualidade como o ciclo Plan, Do, Check, Act (PDCA) e os “cinco

porquês”, tendo também promovido o uso generalizado do controlo estatístico de processo

(SPC), a fim de identificar e reagir a alterações ao longo do tempo para evitar o desperdício

(Weckenmann et al. 2015).

De facto, na época do controlo da qualidade, intensificou-se o recurso a técnicas estatísticas e

a métodos de inferência, cujo desenvolvimento decorreu ainda na fase de inspeção da qualidade,

sobretudo em empresas de produção em série dos EUA, tendo as cartas de controlo formuladas

por Walter A. Shewhart na década de 1920 assumido um papel relevante (Cabral 2015).

Ainda assim, na fase de controlo da qualidade, perdurava a lógica de reação, sendo os inputs

dos processos corrigidos quando se verificava um desvio da qualidade desejada. A partir da

década de 1960, a perspetiva do controlo da qualidade dos produtos e processos e da reação a

posteriori, começou a ser substituída pela perspetiva de garantir a qualidade a priori,

identificando possíveis riscos e problemas a fim de prevenir a sua ocorrência, atuando-se não

só nos processos de fabrico, mas também na fase de conceção dos produtos. Neste contexto,

surgiram métodos como a análise de modos de falha e seus efeitos (FMEA) (Weckenmann et

al. 2015).


8

O aumento da complexidade dos produtos e dos mercados implicou também uma crescente

complexidade das organizações e das relações entre estas. A necessidade de considerar as

interdependências entre organizações, particularmente entre fornecedores e compradores, e as

interdependências internas (e.g. entre departamentos) na gestão da qualidade, motivou a

estandardização dos requisitos de qualidade através da publicação do grupo de normas ISO

9000, que permitiu harmonizar internacionalmente documentos, atividades e a certificação da

qualidade, promovendo a confiança mútua entre empresas parceiras (Weckenmann et al. 2015).

Neste contexto, surgiu a perspetiva da gestão da qualidade total (TQM) que “envolve a

aplicação dos princípios da gestão da qualidade a todos os aspetos da organização, incluindo

clientes e fornecedores, e a sua integração com os processos-chave de negócio” (Dale 2003). A

TQM pode ser vista como “uma cultura corporativa caracterizada pelo aumento da satisfação

dos clientes através da melhoria contínua, na qual todos os trabalhadores da empresa participam

ativamente” (Dahlgaard et al. 1998 in Andersson et al. 2006) ou como “um sistema de gestão

em contínua evolução baseado em valores, metodologias e ferramentas que visam o aumento

da satisfação dos clientes internos e externos empregando poucos recursos” (Hellsten e Klefsjö

2000 in Andersson et al. 2006).

A TQM, que é a base do paradigma atual da gestão da qualidade, reconhece, portanto, as

relações entre a liderança, os trabalhadores, os processos, a satisfação dos clientes e os

resultados do negócio, assentando no envolvimento e comprometimento de todos os níveis das

organizações e das suas partes interessadas como forma de garantir a otimização do

desempenho geral (Arunachalam e Palanichamy 2017).

2.1.2 Requisitos específicos da indústria automóvel

Uma parte cada vez mais significativa das organizações exige aos seus fornecedores um sistema

de gestão da qualidade certificado de acordo com o grupo de normas internacionais ISO 9000,

o qual compreende (i) a norma ISO 9000, que define os fundamentos e conceitos do sistema de

gestão da qualidade, (ii) a norma ISO 9001, que define os requisitos, e (iii) a norma ISO 9004,

que estabelece linhas de orientação para melhoria de desempenho.

Em certas indústrias, contudo, é exigido o cumprimento de mais requisitos, de acordo com as

respetivas especificidades. Trata-se do caso da indústria automóvel, em que a generalidade dos

fabricantes exige aos seus fornecedores uma certificação de acordo com a norma ISO/TS

169495 (renomeada como IATF 16949), a qual se baseia na norma ISO 9001, adaptando-a à

realidade daquela indústria.

Além da norma IATF 16949 e ainda relativamente à estandardização de requisitos de qualidade

na indústria automóvel, foram publicados pelo Automotive Industry Action Group (AIAG)

diversos manuais de referência, nomeadamente sobre controlo estatístico de processo (AIAG

2005) e análise de sistemas de medição (AIAG 2010). Este grupo foi constituído em 1982,

reunindo, originalmente, representantes dos três maiores fabricantes de automóveis (Ford,

General Motors e Chrysler), com o objetivo de padronizar os requisitos exigidos aos seus

fornecedores e aos da indústria automóvel em geral (AIAG 2017).

5 A primeira edição da norma ISO/TS 16949 ocorreu em 1999 (ISO/TS 16949:1999), como resultado do trabalho

conjunto da International Automotive Task Force (IATF) e do comité técnico para a gestão da qualidade da

International Organization for Standardization (ISO) (AIAG 2016). A IATF é um grupo ad hoc que integra

fabricantes de automóveis e respetivas associações comerciais, visando a melhoria da qualidade dos produtos

entregues aos clientes (IATF 2017). A versão mais recente da ISO/TS 16949 data de 2009, tendo sido, em 2016,

substituída e renomeada como IATF 16949.


9

2.2 Projetos de melhoria de qualidade

A melhoria da qualidade consubstancia-se na eliminação do desperdício, podendo ser associada

à redução da variabilidade presente nos processos e nos produtos (Montgomery 2009). O

objetivo de um projeto de melhoria é identificar as causas-raiz dos problemas do processo em

estudo, removendo ou mitigando os seus efeitos de forma permanente, de modo a reduzir os

custos de não qualidade decorrentes das deficiências existentes (Juran e Godfrey 1999).

Partindo da premissa de que “o diagnóstico deve anteceder o remédio”, Juran e Godfrey (1999)

estabeleceram uma sequência universal com duas fases para a melhoria de qualidade, que

permanece atual e está patente na metodologia DMAIC dos projetos de Six Sigma:

(1) A fase de diagnóstico estrutura-se em três etapas: o entendimento dos problemas

(sintomas); a formulação de teorias sobre as suas causas, recorrendo, nomeadamente, a

sessões de brainstorming e a diagramas de causa e efeito; e a comprovação dessas

teorias, através da análise do fluxo e da capacidade do processo e de técnicas como o

desenho de experiências (DOE);

(2) Na fase do remédio, são implementadas as soluções com maior potencial de entre as

várias identificadas na fase de diagnóstico, iniciando-se com um teste piloto pouco

abrangente (circunscrito, por exemplo, a um determinado produto ou linha de

produção); se deste resultar uma efetiva melhoria de qualidade, as soluções concebidas

podem ser aplicadas de forma generalizada, devendo, contudo, realizar-se uma análise

de custo-benefício, de modo a aferir se as melhorias, que podem ser avaliadas pelo seu

impacto na redução dos custos de não qualidade, compensam os custos inerentes à sua

implementação. As alterações devem ser documentadas e os planos de controlo devem

ser atualizados de modo a contemplarem verificações regulares, que permitam garantir

que as melhorias são permanentes, e a promoverem a identificação de novas

oportunidades de melhoria.

As abordagens sistemáticas para a melhoria de qualidade podem ser contínuas, por vezes

denominadas de Kaizen (que significa melhoria contínua), ou descontínuas, sendo que ambas

dependem de um esforço de equipa e visam a melhoria do desempenho dos processos. As

abordagens descontínuas são disruptivas, envolvendo a reengenharia dos processos e

implicando alterações radicais, cuja implementação e aceitação pelos trabalhadores pode

constituir um grande desafio. Já as abordagens de melhoria contínua assentam em mudanças

incrementais e menos abrangentes (focadas em problemas específicos e bem delimitados),

visando de igual modo melhorias relevantes, mas menos ambiciosas do que as melhorias

descontínuas (Juran e Godfrey 1999).

As primeiras abordagens estruturadas para a melhoria da qualidade surgiram no Japão, sendo o

Toyota Production System (TPS), criado na viragem para a segunda metade do século XX,

precursor na aplicação da filosofia Kaizen e na criação das bases do “pensamento Lean”,

conceito introduzido por James Womack e Daniel Jones em 1996 (Al-Zu'bi 2015; Castro 2012;

Womack e Jones 1996).

Lean é uma abordagem sistemática para identificar e eliminar o desperdício através da melhoria

contínua, em que o fluxo dos materiais e produtos é determinado pelos pedidos dos clientes

(sistema pull), visando-se a perfeição (NIST 2000 in Andersson et al. 2006). Com a evolução

da qualidade na indústria japonesa, o desperdício (muda) passou a ser entendido como qualquer

atividade que não acrescenta valor, do ponto de vista do cliente (Castro 2012), sendo com base

nesta perspetiva que são definidos os cinco princípios da abordagem Lean:

(1) Entender o que é valor do ponto de vista do cliente: só aquilo a que o cliente atribui

valor é importante;


10

(2) Analisar a cadeia de valor: determinar as atividades dos processos de negócio que

acrescentam valor, sendo que as atividades que não acrescentam valor devem ser

modificadas ou eliminadas;

(3) Criar um fluxo contínuo: organizar um fluxo contínuo de materiais e informação ao

longo da produção e da cadeia de abastecimento, evitando movimentações em lotes

desnecessárias;

(4) Implementar um sistema puxado (pull): a produção deve ser determinada pela procura

dos clientes, evitando-se a produção para stock; nenhum trabalho deve ser realizado, a

menos que seja requerido a jusante da produção;

(5) Trabalhar no sentido da perfeição: a eliminação das atividades que não acrescentam

valor (desperdício) é um processo de melhoria contínua, permanentemente inacabado

(Andersson et al. 2006).

O sucesso da abordagem nipónica da qualidade conduziu a um amplo acolhimento da filosofia

Lean nas indústrias europeia e americana (Al-Zu'bi 2015), tendo igualmente motivado a procura

de abordagens alternativas que promovessem a competitividade. Uma das novas metodologias

que assumiu maior destaque a partir da década de 1980 foi a abordagem Six Sigma, com origem

na empresa norte-americana Motorola, que se detalha na secção seguinte.

2.2.1 Six Sigma

Sigma corresponde a uma letra do alfabeto grego, σ, à qual se recorre, no âmbito da Estatística,

para representar o desvio padrão, que é uma medida de variação. Um nível de qualidade “Six

Sigma” implica que por cada milhão de unidades produzidas, apenas 3,4 sejam defeituosas

(Jirasukprasert et al. 2014). A Motorola foi pioneira na conceção e aplicação de um programa

Six Sigma, tendo como objetivo reduzir a variabilidade para um nível em que a ocorrência de

falhas ou defeitos fosse altamente improvável (Montgomery 2009).

Antony (2004) caracteriza a metodologia Six Sigma como uma “poderosa estratégia de negócio

que recorre a uma abordagem disciplinada para atacar a variabilidade presente nos processos,

aplicando ferramentas e técnicas estatísticas e não-estatísticas, de forma rigorosa”. A dimensão

estratégica da abordagem Six Sigma é também percetível na definição presente em Andersson

et al. (2006): “um processo de negócio que permite à empresa melhorar drasticamente os seus

resultados, projetando e monitorizando as atividades diárias do negócio de uma maneira que

minimize o desperdício e os recursos”.

A operacionalização da metodologia Six Sigma assenta num conjunto de passos pré-definidos,

a saber, Define, Measure, Analyze, Improve and Control (DMAIC), ou Define, Measure,

Analyze, Design and Verify (DMADV), consoante o projeto incida sobre processos existentes

ou envolva o desenho de novos processos. DMAIC é um procedimento estruturado de resolução

de problemas, que permite implementar soluções para as causas-raiz de problemas de qualidade

e estabelecer as melhores práticas para assegurar que as melhorias são permanentes e

replicáveis noutras áreas relevantes da empresa (Montgomery 2009). De seguida, são

apresentadas as cinco fases do procedimento DMAIC:

• Fase de Definição (D)

Nesta fase, define-se a equipa de trabalho e o papel de cada participante; o âmbito do

projeto e os seus limites; as expectativas e requisitos dos clientes (“ouvir a voz dos

clientes”); os objetivos e os benefícios – tanto para a empresa (desempenho operacional

e financeiro), como para os clientes (satisfação das expectativas) – que se espera atingir

com a implementação do projeto de melhoria (Jirasukprasert et al. 2014).

Também nesta fase é crucial a identificação das características críticas para a qualidade

(Critical to Quality, CTQ), na perspetiva do cliente, que o projeto deve influenciar, bem

como o entendimento do fluxo do processo que se pretende melhorar, através de mapas


11

de processo de alto nível como os diagramas SIPOC (identificação dos fornecedores,

entradas, fases do processo, saídas e clientes) (Montgomery 2009).

• Fase de Medição (M)

Na fase de medição, pretende-se avaliar e entender o estado atual do processo, o que

implica recolher dados sobre medidas de qualidade, custos e tempos de ciclo, devendo

identificar-se um conjunto de variáveis chave de entrada e de saída do processo (Key

Process Input Variables, KPIV, e Key Process Output Variables, KPOV), tendo em

conta as características CTQ estabelecidas na fase D (Montgomery 2009). Estas

variáveis chave, além de permitirem caracterizar o estado inicial do processo, permitirão

avaliar o impacto das melhorias a implementar (Jirasukprasert et al. 2014).

A recolha de dados deve ser precedida de uma análise dos sistemas de medição (vide

subcapítulo 2.3), a fim de apurar se os dados recolhidos são fiáveis, ou seja, se são exatos

e precisos. Os dados recolhidos podem ser representados graficamente, nomeadamente

através de histogramas, gráficos de dispersão e diagramas de Pareto, para análise na fase

posterior. As atividades do processo alvo de melhoria devem ser classificadas de acordo

com a sua relevância para a criação de valor, recomendando-se o registo do tempo de

execução das mesmas (Montgomery 2009).

• Fase de Análise (A)

A fase de análise suporta-se nos dados recolhidos na fase M e centra-se na determinação

da causa-raiz dos problemas – a qual pode ser apoiada em diagramas de causa e efeito

–, visando o entendimento do motivo pelo qual ocorrem os defeitos e a identificação

das oportunidades de melhoria (Jirasukprasert et al. 2014). A análise dos dados suporta-

-se em técnicas estatísticas, nomeadamente testes de hipóteses, intervalos de confiança,

análise de variância (ANOVA), modelos de regressão e cartas de controlo (Montgomery

2009).

Os modelos de regressão permitem avaliar a relação entre as variáveis de entrada e as

variáveis de saída, a fim de serem identificadas potenciais ações de melhoria. O recurso

a cartas de controlo permite separar a variabilidade com origem em causas comuns (cuja

remoção implica alterar o processo) e em causas assinaláveis (cuja remoção implica a

eliminação de um problema específico). Para um processo estável, isto é, em que a

variabilidade presente seja atribuível apenas a causas comuns, será possível estimar a

capacidade do processo (Montgomery 2009).

Deve ser estabelecida uma ordem de prioridade relativamente às oportunidades de

melhoria, sendo selecionadas, para investigação na fase posterior, aquelas que se

considere terem maior potencial. Neste sentido, a análise de modos de falha e seus

efeitos (FMEA) poderá desempenhar um papel relevante, na medida em que permite

ordenar as diferentes causas potenciais de variação em termos da sua criticidade ou risco

(Montgomery 2009).

• Fase de Melhoria (I)

Na fase de melhoria, o foco está na experimentação e no recurso a técnicas estatísticas

que permitam definir concretamente ações que desencadeiem melhorias das

características CTQ (Jirasukprasert et al. 2014). Pode proceder-se a uma alteração do

fluxo do processo, o que exigirá a representação do processo através de mapas mais

detalhados do que os SIPOC, como, por exemplo, os fluxogramas. Por outro lado, o

recurso a desenho de experiências (DOE) permite aferir a contribuição dos diversos

fatores na variação das características CTQ, o que possibilita a determinação dos

respetivos níveis ótimos. Esta fase terminará idealmente com um teste piloto, que tem


12

como objetivo validar a efetiva melhoria inerente às alterações introduzidas

(Montgomery 2009).

• Fase de Controlo (C)

A última fase da abordagem DMAIC visa monitorizar a solução implementada, por

exemplo através de cartas de controlo, e garantir que existe uma melhoria sustentada do

processo. As alterações introduzidas devem ser documentadas e o plano de controlo do

processo deve ser atualizado mediante a inclusão dos novos parâmetros que passarão a

ser verificados periodicamente e dos métodos definidos para a sua monitorização.

A literatura publicada regista diversas aplicações da abordagem Six Sigma e do procedimento

DMAIC no contexto da indústria automóvel. Por exemplo, Gijo et al. (2014) desenvolveram

um projeto numa pequena fábrica de fundição a fim de reduzir a percentagem de rejeição de

um componente para a indústria automóvel por incumprimento das especificações. Antes da

implementação do projeto, 48,33% das unidades produzidas deste componente eram rejeitadas,

tendo a abordagem adotada permitido a redução daquela percentagem para 0,79%, o que

possibilitou uma poupança de 8000 USD por ano (valor que compara com o custo de 1100 USD

do projeto). O projeto incluiu um estudo R&R e um DOE, nas fases M e I, respetivamente, do

procedimento DMAIC.

Gijo et al. (2011), por sua vez, implementaram numa fábrica de injetores de combustível

destinados à indústria automóvel um projeto de Six Sigma no âmbito do processo de polimento

de um componente, tendo conseguido uma poupança anual de 2,4 milhões de USD decorrente

da diminuição do nível de rejeição de 16,6% para 1,19%.

Numa empresa de produção de motores para a indústria automóvel, Kumar et al. (2007),

pretendendo elevar a satisfação dos clientes e reduzir os custos de não qualidade inerentes ao

processo de fundição, aplicaram a metodologia Six Sigma e o procedimento DMAIC,

conseguindo uma redução dos defeitos por unidade de 0,194 para 0,029, uma melhoria do índice

de capacidade de processo Cpk de 0,49 para 1,28 e, consequentemente, uma poupança de 110

mil USD no primeiro ano e 250 mil USD no ano subsequente.

2.2.2 Lean Six Sigma

Embora ambas as abordagens Lean e Six Sigma visem a melhoria contínua, registam-se

diferenças na maneira como perspetivam os processos, nas metodologias e ferramentas a que

recorrem e nos efeitos que potenciam. Na Tabela 1, apresenta-se um resumo das características

dos dois conceitos em várias dimensões de análise.

Tabela 1 - Semelhanças e diferenças entre Six Sigma e Lean, adaptado de Andersson et al. (2006)

A abordagem Lean visa a remoção do desperdício, sendo que, ao defini-lo como tudo aquilo

que não acrescenta valor para o cliente, foca-se de forma mais pronunciada na satisfação dos

clientes do que a abordagem Six Sigma, que se centra na redução da variabilidade, a fim de

Conceitos Six Sigma Lean

Origem Evolução da qualidade no Japão e Motorola Evolução da qualidade no Japão e Toyota

Teoria Zero defeitos Remover desperdício

Visão dos processos Reduzir a variabilidade e melhorar os processos Melhorar o fluxo dos processos

Metodologias DMAIC ou DMADV Entender a perceção do valor pelo cliente, cadeia de

valor, fluxo, pull , perfeição

Ferramentas Ferramentas analíticas e estatísticas avançadas Ferramentas analíticas

Efeitos pretendidos Poupar dinheiro Reduzir o lead time

Outros efeitos Atingir os objetivos do negócio e melhorar o

desempenho financeiro

Reduzir o inventário, aumentar a produtividade e a

satisfação dos clientes

Críticas Não envolve todos, não melhora a satisfação dos

clientes, não tem uma visão de sistema

Reduz a flexibilidade, causa o congestionamento da

cadeia de abastecimento, não é aplicável em todas

as indústrias


13

eliminar os defeitos e, consequentemente, através da redução dos custos de não qualidade,

melhorar os resultados financeiros. Por outro lado, as metodologias e o tipo de ferramentas

utilizadas (analíticas na Lean e sobretudo estatísticas na Six Sigma) implicam que a abordagem

Six Sigma envolva um menor número de elementos da organização.

O sucesso das metodologias de melhoria contínua Six Sigma e Lean e a perceção de que a

conjugação destas filosofias permite ultrapassar as respetivas limitações através do

aproveitamento das sinergias que decorrem das diferenças acima enunciadas, motivaram a

integração destas filosofias numa outra, mais abrangente, designada de Lean Six Sigma (LSS).

Salah et al. (2010) exploram as relações existentes entre os cinco princípios Lean e as cinco

fases do procedimento DMAIC, descrevendo a LSS como uma metodologia focada na

eliminação do desperdício e da variabilidade, que, através da estrutura DMAIC, procura

garantir a satisfação dos clientes em termos de qualidade, tempo de entrega e custo.

O reconhecimento de que a abordagem Lean Six Sigma “ajuda as empresas a prosperarem num

mundo novo em que os clientes esperam que os produtos não apresentem defeitos e sejam

entregues com rapidez, ao custo mínimo” (George et al. 2004 in Andersson et al. 2006), tem

despertado o interesse da indústria e também da comunidade científica, tendo sido publicados,

entre 2003 e 2015, 235 artigos sobre esta filosofia, como apuraram Sreedharan e Raju (2016)

numa recente revisão da literatura.

2.3 Análise de sistemas de medição (MSA)

O sucesso da atividade das organizações está consideravelmente dependente da sua capacidade

de recolher e tratar a informação relativa aos respetivos processos, sob a forma de dados –

quantitativos ou qualitativos –, e de, ulteriormente, agir sobre essa informação. Na origem

desses dados estará sobretudo a medição.

Eisenhart (1962) define a medição como “a atribuição de números a coisas materiais para

representar as relações existentes entre elas relativamente a características particulares”, sendo

a Metrologia, de acordo com o Bureau International des Poids et Mesures (2017) “a ciência da

medição, que engloba os aspetos práticos e teóricos, qualquer que seja o nível de incerteza, o

campo de aplicação ou a tecnologia”. Por sua vez, o AIAG (2010) define um sistema de

medição como o processo para obter medições, o qual se estrutura num conjunto formado por

equipamentos de medição, normas, métodos, operadores e ambiente.

A importância dos sistemas de medição – e, consequentemente, da sua análise –, é salientada

por Montgomery (2009), que considera ser “muito difícil monitorar, controlar, melhorar, ou

gerir eficazmente um processo com um sistema de medição desadequado”, comparando a

situação com uma embarcação sem radar que navega com nevoeiro: “eventualmente vai

embater contra um iceberg”. Pop e Elod (2015) referem também que a análise de sistemas de

medição (MSA) tem um papel importante na metodologia Six Sigma.

A relevância da MSA é ainda reconhecida pela Norma ISO/TS 16949, que impõe como

requisito a realização de estudos estatísticos para analisar a variação dos sistemas de medição

contemplados nos planos de controlo, remetendo os métodos analíticos e os critérios de

aceitação para manuais de referência como o formulado pelo AIAG (2010).

De forma simples, e adotando a formulação de Montgomery (2009), pode considerar-se que o

valor apurado numa medição (y) integra, além do valor verdadeiro (x) da característica do

produto em estudo, uma componente que se pode designar como erro de medição (ε), assumindo-se que x e ε são variáveis aleatórias independentes e normalmente distribuídas com

μ = 0 e variâncias σP2 e σgauge

2 , respetivamente.

y = x + ε (2.1)


14

Na variabilidade total do processo (σTotal2 ) estão, portanto, incluídas a variabilidade do produto

(σP2) e a variabilidade inerente ao sistema de medição (σgauge

2 ), como se observa na equação

2.2. É, então, fundamental, por um lado, desenvolver estudos que permitam determinar essa

variabilidade e, por outro lado, que o equipamento e o método de medição consubstanciem um

sistema de medição com reduzida variabilidade; só assim será possível tomar decisões

fundamentadas no que concerne à capacidade do processo.

σTotal2 = σP

2 + σgauge2 (2.2)

Um sistema de medição desadequado, isto é, que comporte elevada variabilidade, afeta as

atividades desenvolvidas para melhorar os processos, implicando, por exemplo, uma maior

dimensão das amostras ou mais repetições no desenho de experiências (DOE), o que conduz a

testes mais demorados e dispendiosos. Além disso, se o sistema de medição é desadequado, o

estudo da variabilidade e da capacidade do processo pode sugerir problemas que afinal não

existem, uma vez que essa variabilidade pode, eventualmente, resultar em grande parte do

sistema de medição (Montgomery 2009).

Previamente à clarificação das condições que se entendem como necessárias para que um

sistema de medição seja considerado adequado, importa discernir os conceitos “exatidão” e

“precisão”. Um sistema de medição será tanto mais exato quanto mais próximas do valor

verdadeiro forem as leituras geradas para a característica do produto em estudo. A precisão, por

sua vez, aumenta com a maior proximidade entre as várias leituras da mesma característica do

mesmo produto, sendo uma medida da variabilidade intrínseca ao sistema de medição

(Montgomery 2009). A Figura 2 ilustra estes dois conceitos, através de uma analogia com um

alvo em que os pontos pretos correspondem às leituras do sistema de medição e o círculo

vermelho central corresponde ao valor verdadeiro.

Figura 2 - Diferença entre os conceitos de exatidão e precisão, adaptado de Davies (2013)

Knowles et al. (2003) propõem um conjunto de seis critérios para que um processo de medição

seja considerado “bom”:

(1) ser linear: resposta proporcional ao longo da amplitude de medição definida para o

equipamento;

(2) ser estável: inexistência de causas assinaláveis de variação;

(3) ser exato: gerar leituras próximas do valor de referência (valor conhecido ou valor

verdadeiro);

(4) ser consistente: gerar para o mesmo produto leituras com reduzida dispersão;

(5) ser robusto: não ser afetado por mudanças de operador, das condições ambientais ou

pela presença de fatores que causem ruído;

(6) ser capaz de suportar a análise: gerar dados quantitativos em vez de dados qualitativos

(atributos).

elevada exatidão

baixa precisão

elevada exatidão

elevada precisão

baixa exatidão

baixa precisão

baixa exatidão

elevada precisão

(a)

(c) (d)

(b)


15

Estes critérios têm correspondência direta com os tipos de estudos ou testes definidos pelo

AIAG (2010), de acordo com o qual, na análise dos sistemas de medição, o erro de medição

pode ser estruturado e estudado em cinco categorias ou vertentes: linearidade, estabilidade,

enviesamento, repetibilidade e reprodutibilidade, que, respetivamente, permitem aferir o

cumprimento dos primeiros cinco critérios anteriormente enunciados.

A linearidade corresponde à variação da exatidão e/ou precisão observada ao longo do intervalo

de medição do sistema e o seu estudo é possível através de um modelo simples de regressão

linear, sendo que eventuais problemas em termos desta categoria de erro terão origem em

calibração ou manutenção desadequadas (Montgomery 2009).

A estabilidade relaciona-se com a capacidade de o sistema de medição manter as suas

propriedades ao longo do tempo e é avaliada através da comparação de medições obtidas em

momentos temporais distintos, com o mesmo instrumento e o mesmo método de medição, em

relação à mesma característica do mesmo produto, correspondendo à alteração do enviesamento

ao longo do tempo (AIAG 2010). A estabilidade pode ser afetada pelo desgaste do instrumento

de medição, por fatores ambientais (temperatura, humidade, entre outros), pelo desempenho

inconsistente do operador ou pela falta de adequação do método estabelecido (Montgomery

2009).

O enviesamento está relacionado com a noção de exatidão do sistema de medição, apurando-se

através da utilização de um padrão, em relação ao qual se conhece o valor verdadeiro ou de

referência em termos da característica em análise. O enviesamento corresponde à diferença

entre a média dos valores medidos para a mesma característica da mesma amostra e o valor

verdadeiro da característica dessa amostra, podendo ser entendido como o erro sistemático do

sistema de medição (AIAG 2010). Um sistema de medição será tanto mais enviesado, quanto

maior for aquela diferença.

A repetibilidade pode ser definida como uma medida da variabilidade das medições que um

mesmo operador obtém, em várias repetições, com o mesmo equipamento da mesma

característica de um certo produto; enquanto a reprodutibilidade é uma medida da variabilidade

das medições obtidas quando vários operadores utilizam o mesmo equipamento para medir a

mesma característica do mesmo produto (Antony et al. 1999).

Note-se que o estudo da repetibilidade e da reprodutibilidade não visa aferir a exatidão das

medições (como acontece nos estudos de linearidade, estabilidade e enviesamento); o objetivo

não é determinar se os valores medidos estão próximos do valor verdadeiro ou de referência,

pretendendo-se apenas que as várias leituras dos diferentes operadores para o mesmo produto

sejam próximas (avaliação da precisão).

Pelo seu particular interesse para o projeto de dissertação, os testes de avaliação dos efeitos de

enviesamento, repetibilidade e reprodutibilidade são apresentados, de seguida, em secções

próprias (2.3.1 e 2.3.2).

2.3.1 Enviesamento e repetibilidade

O estudo do enviesamento e da repetibilidade de um sistema de medição pode materializar-se

na realização de um teste de medição do tipo 1, em que um operador mede uma amostra de

referência ou padrão relativamente à qual se conhece, a priori, o seu valor verdadeiro (Minitab

Inc. 2016).

Para analisar o enviesamento, o AIAG (2010) propõe a aplicação de um teste t bilateral em que

a hipótese nula supõe a inexistência de enviesamento – equivalente a supor que o valor esperado

das leituras do sistema de medição é igual ao valor verdadeiro –, sendo que a eventual rejeição

desta hipótese sugerirá que as medições são consistentemente diferentes, por excesso ou por

defeito, do valor de referência.


16

Relativamente ao efeito de repetibilidade, este pode ser aferido através da comparação do

desvio padrão amostral (𝑠) das leituras recolhidas, que corresponde à variabilidade atribuída ao

efeito de repetibilidade (ou seja, intrínseca ao equipamento de medição), com a variabilidade

total do processo esperada, a qual, quando desconhecida, pode ser substituída por um sexto da

amplitude do intervalo de especificação (tolerância) do processo (AIAG 2010).

A análise dos efeitos de enviesamento e repetibilidade também pode assentar no cálculo e

interpretação dos índices de capacidade de sistema de medição Cg e Cgk (Andrejiová e

Kimáková 2014), cujas fórmulas de cálculo se indicam abaixo, nas equações 2.3 e 2.4,

respetivamente.

Cg =K × T

L × s (2.3)

Cgk =K/2 × T − |xg − xref|

L × s (2.4)

Onde:

K é, habitualmente, 0,2 (20%);

T é a tolerância especificada para o produto (amplitude do intervalo de especificação);

xg é a média das medições;

xref é o valor de referência;

L é o número de desvios padrões que se pretende considerar no cálculo dos índices (habitualmente,

6 para Cg e 3 para Cgk);

s é o desvio padrão amostral das medições.

O índice Cg, ao estabelecer uma comparação da variabilidade das medições com uma

percentagem (geralmente, 20%) da tolerância especificada, permite estudar o efeito de

repetibilidade. O índice Cgk, além de estabelecer a comparação atribuída ao índice Cg, tem em

conta se as medições estão próximas do valor verdadeiro, diminuindo à medida que aumenta a

diferença entre este valor e a média das medições realizadas, pelo que permite avaliar

simultaneamente os efeitos de enviesamento e repetibilidade (Minitab Inc. 2016). Os sistemas

de medição serão considerados capazes se Cg e Cgk forem superiores a 1,33 (AIAG 2010).

2.3.2 Repetibilidade e reprodutibilidade (R&R)

A variância inerente ao sistema de medição, que, como visto na equação 2.2, é parte da variância

total do processo, pode ser desdobrada noutras duas variâncias, conforme demonstrado infra na

equação 2.5, as quais permitem avaliar os efeitos de repetibilidade e reprodutibilidade (Li e Al-

-Refaie 2008).

σgauge2 = σrepetibilidade

2 + σreprodutibilidade2 (2.5)

A formulação clássica dos testes de repetibilidade e reprodutibilidade baseia-se nas cartas de

controlo de amplitudes e médias, as quais permitem separar os dois efeitos e individualizar as

respetivas variâncias (Antony et al. 1999). A carta das médias permite avaliar o poder do

sistema de medição em distinguir as amostras, enquanto a carta das amplitudes apresenta

diretamente a magnitude dos erros de medição (Wang e Li 2003; Yeh et al. 2015).

A existência de pontos fora dos limites de controlo na carta das amplitudes sugere que o

operador tem dificuldade em utilizar o instrumento de medição (Wang e Li 2003).

Contrariamente ao que se deve verificar quando as cartas de controlo são construídas para

avaliar se um processo se encontra em controlo estatístico, no contexto dos testes R&R é

desejável que os pontos da carta das médias se apresentem fora dos limites de controlo (Borror

2009), pois tal significará que o equipamento de medição é capaz de distinguir as diferentes

amostras (Western Electric 1958, 87). Admitindo que as amostras são representativas da


17

variação existente no processo, para o equipamento ser considerado capaz, então pelo menos

metade dos pontos da carta das médias deverá apresentar-se fora dos limites de controlo (AIAG

2010, 106).

As equações 2.6 a 2.10 detalham o cálculo da variabilidade intrínseca ao equipamento de

medição (equipment variation, EV), que capta o efeito de repetibilidade, da variabilidade

atribuível ao efeito do operador (appraiser variation, AV), que capta o efeito de

reprodutibilidade, da variabilidade atribuível aos efeitos conjuntos de repetibilidade e

reprodutibilidade (σgauge), da variabilidade do produto (part variation, PV) e da variabilidade

total (total variation, TV).

EV = σrepetibilidade = R × K1 (2.6)

AV = σreprodutibilidade = √(Rx × K2)2 − (EV2 / (n × r)) (2.7)

σgauge = √EV2 + AV2 (2.8)

PV = RP × K3 (2.9)

TV = √σgauge2 + PV2 (2.10)

Onde:

R é a média das amplitudes apuradas para cada conjunto de medições do mesmo operador à mesma

amostra;

Rx é a amplitude das médias das medições efetuadas por cada operador;

RP é a amplitude das médias das medições obtidas para cada amostra;

n é o número de amostras;

r é o número de repetições (número de vezes que cada operador mede a mesma amostra);

K1, K2 e K3 correspondem ao inverso da constante d2∗ , utilizada no âmbito das cartas de controlo

para converter amplitudes em desvios padrões. K1 depende do número de repetições (r) e do

produto do número de amostras (n) pelo número de operadores (o), sendo igual a 0,8862 para

r = 2 e a 0,5908 para r = 3, assumindo que n x o > 15; K2 depende do número de operadores, sendo

igual a 0,7071 para o = 2 e a 0,5231 para o = 3; e K3 depende do número de amostras, sendo igual

a 0,3146 para n = 10 e a 0,2814 para n = 15 (AIAG 2010).

A partir das variabilidades detalhadas nas equações 2.6 a 2.10, é possível construir indicadores

de avaliação dos sistemas de medição em termos de repetibilidade e reprodutibilidade.

Montgomery (2009) refere que o indicador mais comum é o precision-to-tolerance ratio (PTR

ou P/T), o qual, como indica a equação 2.11, estabelece uma comparação entre a capacidade do

sistema de medição estimada e a amplitude dos limites de especificação, isto é, do intervalo de

tolerância. As regras seguidas pelo AIAG (2010) quanto à decisão sobre a adequabilidade dos

sistemas de medição com base no PTR são apresentadas na Tabela 2.

PTR =k ∙ σgauge

USL − LSL (2.11)

Onde:

USL e LSL são, respetivamente, os limites superior e inferior de especificação;

Comummente, k = 6 (número de desvios padrões compreendidos entre os limites naturais de

tolerância de uma população normal).

Montgomery e Runger (1993a) alertam sobre os perigos da análise se focar apenas no PTR,

referindo, como exemplo, que o valor do rácio pode tornar-se arbitrariamente pequeno quando

o intervalo de tolerância aumenta. Também nesse sentido se pronunciam Burdick et al. (2003),

que referem que “um processo com elevada capacidade pode tolerar mais facilmente um

sistema de medição com um elevado PTR do que um processo não capaz”, o que constitui uma

limitação daquele rácio.


18

Tabela 2 - Regras de aceitação de um sistema de medição com base no PTR, adaptado de AIAG (2010)

PTR Decisão Observações

Inferior a 10% O sistema de medição é

aceitável para a generalidade

de aplicações e processos.

Recomendado e especialmente útil quando se

pretende ordenar e classificar peças ou quando é

exigido um controlo de processo mais apertado.

Entre 10% e 30% O sistema de medição pode ser

aceitável para certas aplicações

ou processos.

A decisão de aceitar o sistema de medição deve

ser baseada na importância da aplicação ou

processo, custo do equipamento de medição e

custo de retrabalho ou reparação.

O sistema de medição deve ser aprovado pelo

cliente.

Superior a 30% O sistema de medição não é

aceitável.

Devem ser desenvolvidas ações para melhorar o

sistema de medição.

Esta situação pode ser resolvida através de uma

estratégia de medição apropriada, como, por

exemplo, utilizar a média de várias leituras da

característica da mesma peça, para reduzir a

variabilidade final da medição.

Outro indicador utilizado no âmbito dos testes R&R é o número de categorias distintas (Number

of Distinct Categories, NDC), cujo cálculo se explicita na equação 2.12 e que permite

identificar o número de grupos ou níveis que o sistema de medição consegue discernir. É

recomendado que o valor de NDC seja igual ou superior a 5, sendo que um NDC de 1

apenas indicará se o processo está a produzir unidades com ou sem defeitos (AIAG 2010).

NDC = 1,41 × PV σgauge⁄ (2.12)

Burdick et al. (2003) procederam a uma revisão da literatura sobre os métodos de análise da

capacidade de um sistema de medição e, assim como Montgomery (2009), indicam, como

alternativa ao PTR, vários indicadores para avaliar se um sistema de medição é adequado em

termos de repetibilidade e reprodutibilidade, designadamente o signal-to-noise ratio (SNR) e o

discrimination ratio (DR), definidos, respetivamente, pelo AIAG (2010) e por Mader et al.

(1999). Montgomery (2009) considera ainda pertinente a análise dos rácios entre a variabilidade

do produto e a variabilidade total e entre a variabilidade do sistema de medição e a variabilidade

total.

Montgomery e Runger (1993a) referem que uma das maiores limitações da abordagem clássica

dos testes R&R reside no facto de esta ignorar a eventual interação entre operadores e amostras,

que, por vezes, pode ser significativa, centrando-se na contribuição do equipamento e do

operador para a variabilidade total, o que tem como consequência a subestimação da

reprodutibilidade quando se verifica a presença de uma interação estatisticamente significativa

entre operadores e amostras.

A versão ANOVA dos testes R&R, geralmente assente num modelo a dois fatores, amostra e

operador, é uma alternativa à abordagem clássica e permite ultrapassar a limitação referida, o

que leva Antony et al. (1999) a considerá-la mais fiável. Vardeman e VanValkenburg (1999),

assim como o AIAG (2010, 195-197), consideram um modelo de efeitos variáveis, enquanto

Daniels e Burdick (2005) apresentam um modelo misto, em que consideram o operador como

um fator fixo.

Outra limitação da abordagem clássica dos testes R&R – e que a versão ANOVA permite

ultrapassar – é a impossibilidade de serem diretamente obtidos intervalos de confiança para as

variabilidades e para os indicadores (Burdick et al. 2003), possibilitando apenas estimativas

pontuais. Alguns métodos de estimação de intervalos de confiança, baseados na versão

ANOVA, são propostos e analisados por Montgomery e Runger (1993b), Burdick e Larsen

(1997), Burdick et al. (2003) e Daniels e Burdick (2005). Wang e Li (2003) recorreram ao


19

método bootstrap para formular intervalos de confiança para os testes R&R baseados na

abordagem clássica.

Note-se ainda que, quando a análise incide sobre sistemas de medição de atributos, isto é,

sistemas cujas medições estão limitadas a um número finito de categorias (AIAG 2010), a

formulação acima apresentada não é válida. Um possível procedimento para avaliar a

repetibilidade e reprodutibilidade de sistemas de medição de atributos foi proposto por Lyu e

Chen (2008), baseando-se num modelo linear generalizado.

A melhoria das técnicas de MSA continua a merecer atenção por parte da comunidade

científica. Por exemplo, Kazemi et al. (2010) propuseram uma abordagem difusa para a

avaliação de sistemas de medição, recorrendo a funções de pertença triangulares para

representar com maior precisão e exatidão os diversos índices (EV, AV, entre outros) dos testes

R&R. Também Yeh et al. (2015) testaram a teoria difusa para calcular aqueles índices e o NDC.

Por outro lado, Burr e Hamada (2015), motivados pelo facto do desvio padrão das medições de

características químicas aumentar com a magnitude do valor verdadeiro, apresentaram um

modelo multiplicativo para os estudos R&R.

Ainda que se verifiquem limitações nas técnicas de MSA existentes, Li e Al-Refaie (2008)

recorreram a testes R&R para avaliar o desempenho do sistema de medição do diâmetro de

perfuração de peças de madeira, tendo adotado um procedimento DMAIC que permitiu a

redução das variabilidades associadas aos efeitos de repetibilidade e reprodutibilidade em

33,58% e 19,86%, diminuindo o PTR de 12,67% para 9,86%. A melhoria de qualidade do

sistema de medição resultou, nomeadamente, de um treino adequado dos operadores, da seleção

de instrumentos com uma precisão mais adequada e da implementação de procedimentos

efetivos de calibração e manutenção dos equipamentos de medição.

Também Pop e Elod (2015) aplicaram testes R&R para comparar o desempenho de sistemas

alternativos de medição do desvio de turbocompressores destinados à indústria automóvel e

avaliar a conformidade desses sistemas com a Norma ISO/TS 16949.

2.4 Síntese

Principiar o enquadramento teórico da presente dissertação pelo entendimento da abrangência

do conceito de qualidade revelou-se fulcral para, posteriormente, analisar o progresso na gestão

da qualidade e compreender a génese e o propósito das abordagens de melhoria de qualidade.

A gestão da qualidade assente na inspeção do produto final, com o objetivo de garantir a sua

conformidade com as especificações, evoluiu progressivamente para um paradigma em que o

foco está na satisfação dos clientes e no qual se garante a qualidade aquando da conceção do

produto e ao longo de todo o processo produtivo, de modo a prevenir a ocorrência de defeitos.

A gestão da qualidade total reconhece a relevância do envolvimento de todas as partes

interessadas, sendo o comprometimento dos trabalhadores, independentemente da sua posição

hierárquica, fundamental para o sucesso dos projetos de melhoria, que, em maior ou menor

escala, implicarão sempre mudanças. As filosofias Lean e Six Sigma destacam-se enquanto

abordagens sistemáticas de melhoria contínua, e a sua conjugação, designada de Lean Six

Sigma, permite ultrapassar as respetivas limitações individuais, resultando numa filosofia mais

poderosa com diversas oportunidades de sinergia entre as abordagens que estão na sua origem.

Na gestão quotidiana da qualidade e em qualquer projeto de melhoria, designadamente na fase

M do procedimento DMAIC, existe a necessidade de recolher dados com recurso a sistemas de

medição. É, então, imprescindível garantir a fiabilidade das medições, de forma a que a tomada

de decisões tenha por base dados exatos e precisos, sendo crítica, neste contexto, a análise de

sistemas de medição.


20

3 Caracterização da situação atual

A resolução dos problemas que motivaram a presente dissertação, com vista à concretização

dos seus objetivos, exige um conhecimento efetivo do produto e do processo produtivo da

Continental Mabor. Assim, este capítulo inicia-se com a apresentação do produto, o pneu,

referindo-se as suas funções, as características valorizadas pelos clientes e os elementos

estruturais que permitem assegurá-las. Seguidamente, são indicadas as principais fases do

processo produtivo, detalhando-se os processos de misturação e de calandragem, atendendo à

sua relação direta com os objetivos do projeto. Finalmente, são definidos concretamente os

problemas que serão analisados nos capítulos subsequentes, com base nas técnicas e abordagens

revistas no capítulo 2.

3.1 O pneu

De acordo com a European Tyre and Rim Technical Organization (2003), “o pneu é um

componente flexível (…) constituído por borracha e reforçado através de outros materiais” que,

quando cheio de ar comprimido, adquire a capacidade de “suportar a carga aplicada na roda” e

de “transmitir forças longitudinais e transversais”.

A Continental (2010), por sua vez, refere-se ao pneu como “um componente técnico complexo

dos carros a motor de hoje [que] tem que executar uma variedade de funções”. De facto, a

estrutura atual do pneu representa uma evolução considerável face à génese deste elemento, que

começou no século XIX como um simples tubo interno de lona revestido em couro, dando,

posteriormente, origem ao conceito de câmara de ar (a qual, atualmente, também já se considera

ultrapassada).

Independentemente da sua composição, o pneu é o único elemento do carro que está

diretamente em contacto com o solo, pelo que influencia sobremaneira o desempenho do

veículo e a experiência de condução, assumindo um papel preponderante em termos de

estabilidade, segurança e conforto. Do ponto de vista do condutor, a qualidade do pneu traduz-

-se, precisamente, na capacidade de maximizar estas três características, na sua durabilidade e

no seu impacto em termos de consumo de combustível.

Os vários modelos de pneus radiais modernos para veículos de passageiros apresentam uma

composição química6 e uma estrutura distintas, consoante a dimensão, o tipo (verão ou inverno)

e o fabricante do pneu (Continental 2010). Na Figura 3, apresenta-se uma representação

esquemática de um pneu produzido na Continental Mabor e dos respetivos elementos que o

estruturam.

6 Refira-se, como exemplo, a composição química do pneu ContiPremium Contact 2 205/55 R 16 91W: 41% de

borracha natural e sintética, 30% de materiais de enchimento (negro de fumo, sílica, carbono, giz), 15% de

materiais de reforço (aço, poliéster, rayon, fibra sintética), 6% de plastificantes (óleos e resinas), 6% de

substâncias químicas que promovem a vulcanização (enxofre, óxido de zinco, entre outras), 2% de outras

substâncias, nomeadamente aditivos ou agentes de antienvelhecimento (Continental 2010).


21

Figura 3 - Elementos que constituem um pneu, adaptado de Continental (2015)

Para cada elemento representado na Figura 3, são indicadas, abaixo, de forma não exaustiva, as

respetivas funções e constituição.

• Piso

O composto misturado é submetido a uma operação de extrusão e posteriormente

cortado de acordo com o comprimento especificado, resultando num perfil de borracha

(natural e sintética) designado de piso. Este elemento do pneu está estruturado em três

partes: a cobertura ou capa, que constitui a camada externa do piso e da qual dependem

o nível de aderência às superfícies de estrada, a estabilidade direcional e a resistência

ao desgaste; a base, que, enquanto parte interna do piso, adere ao cap ply ou à cinta

metálica e reduz o atrito e os danos provocados no revestimento; e o ombro, que faz a

transição entre o piso e a parede lateral.

O piso é a última camada do pneu, pelo que envolve a carcaça (estrutura que resulta da

montagem da camada interna, da cinta têxtil, do talão e das paredes laterais) e estabelece

o contacto com o solo. A sua composição influencia o desgaste, a aderência, a

resistência à tração e a condutividade elétrica. Por seu turno, o padrão do piso, cujo

aspeto final é conferido pelos moldes utilizados aquando da vulcanização, influencia a

experiência de condução e minimiza o risco de aquaplanagem e o ruído.

• Parede lateral

As paredes laterais são constituídas por borracha natural e têm como principal função a

proteção da carcaça contra a aplicação de cargas mecânicas diretas e as condições

ambientais, influenciando a transmissão de forças e, consequentemente, a experiência

de condução. Nas paredes laterais, são inscritas, segundo as normas e exigências legais,

as informações e indicações técnicas que caracterizam o pneu.

• Cap ply

Após uma operação de calandragem, através da qual cordas de nylon ou poliéster são

embutidas em borracha, procede-se ao corte da camada calandrada entre as cordas e de

1

3

4

5

6

2

7

9

1 – piso

2 – parede lateral

3 – cap ply

4 – cintas metálicas

5 – cinta têxtil

6 – camada interna

7 – núcleo do talão

8 – cunha do talão

9 – reforço do talão

8


22

acordo com as dimensões especificadas, resultando uma tira estreita (esta tira pode

também ser obtida por extrusão independente em máquinas próprias, as capstrips). Na

fase de construção, a tira é enrolada sobre as cintas metálicas, com o objetivo de

diminuir a respetiva flexão, formando uma cinta têxtil designada por cap ply. Este

componente permite combater o desgaste prematuro do pneu, uma vez que contribui

para a redução da resistência ao rolamento.

• Cinta metálica (breaker)

A cinta metálica é composta por cordas de aço calandradas de elevada resistência. Cada

pneu tem um par de cintas metálicas cruzadas entre si, as quais garantem a estabilidade

direcional, reduzem a resistência ao rolamento, preservam a forma e aumentam a

durabilidade do pneu.

• Cinta têxtil

A cinta têxtil é constituída por fibras de poliéster ou rayon impregnadas em borracha

por ação da calandra. Trata-se do elemento que controla a pressão interna e preserva a

forma do pneu, promovendo a consistência deste.

• Camada interna ou estanque (innerliner)

A camada interna, composta por borracha butílica, substitui a antiga câmara de ar,

sendo, por isso, o elemento que promove a retenção de ar dentro do pneu. Como tal,

este elemento influencia o ruído e a durabilidade do pneu.

• Talão

O talão é composto pelo núcleo (arames impregnados em borracha), a cunha (borracha

sintética) e, frequentemente, pelo reforço (cordas têxteis embutidas em borracha). Este

conjunto é responsável por assegurar a fixação do pneu à jante, pretendendo-se um

ajuste perfeito entre estes, a fim de promover uma experiência de condução confortável,

segura, precisa e estável.

3.2 Processo de produção de um pneu

O processo adotado pela Continental Mabor para a produção de um pneu está estruturado em

cinco fases, cujas designações, entradas (inputs) e saídas (outputs) se ilustram no esquema da

Figura 4 e explicam sucintamente abaixo:

(1) a Misturação, que visa a obtenção de uma camada homogénea e paletizada, designada

por “composto final”, através da combinação de matérias-primas como a borracha, o

negro de fumo e o enxofre;

(2) a Preparação, que, partindo do composto final e recorrendo a operações de extrusão ou

calandragem, permite, respetivamente, a produção de pisos, de paredes e dos elementos

do talão, e a produção de camadas internas, de cintas metálicas, de cap ply e de cintas

têxteis;

(3) a Construção do “pneu em verde” (ou “pneu em cru”), o qual resulta da ação sequencial

de dois tipos de máquinas que combinam os diversos elementos do pneu;

(4) a Vulcanização, que permite a transformação do “pneu em verde” no produto final, com

recurso a prensas e a moldes, que conferem ao pneu uma forma consistente e definem o

seu padrão característico;

(5) a Inspeção Final, que é a fase em que os pneus, através da realização de testes visuais,

testes à uniformidade e testes ao balanceamento, são classificados como pneus para

equipamento original (OE) ou pneus para mercado de substituição (MS) ou, ainda,

scrap, com base nas imperfeições detetadas.


23

Figura 4 - Fases principais do processo de produção de um pneu

3.2.1 Matérias-primas

Previamente ao início do processo produtivo, é fundamental garantir a existência, no armazém

de matérias-primas, das substâncias químicas e dos materiais necessários, sobretudo, às fases

de misturação e de preparação. A seleção das matérias-primas deve observar uma análise prévia

rigorosa, tendo em atenção critérios como as características físico-químicas, facilidade de

manuseamento ou processamento e impacto em termos de saúde, segurança e ambiente.

Os compostos produzidos na fase de misturação exigem a combinação de diversas matérias-

-primas, nomeadamente:

(1) a borracha, que é o componente base dos compostos, pode ser natural ou sintética. A

borracha natural é obtida através da extração de látex (líquido de aparência leitosa) do

caule das árvores de Seringueira, que é ulteriormente coagulado através da adição de

ácido e, finalmente, moldado em blocos. A borracha sintética é proveniente de derivados

de petróleo, existindo vários tipos, nomeadamente a borracha de estireno-butadieno

(SBR), a borracha de polibutadieno (BR), a borracha butílica (IIR), cada um com

características próprias e dependentes dos copolímeros que os constituem;

(2) o negro de fumo, a sílica e o carbonato de cálcio, que são classificados como

“enchedores”, têm como função o reforço das propriedades desejadas (dureza,

resistência ao desgaste, entre outras) para o composto final, a fim de cumprir os

parâmetros e especificações estabelecidos;

(3) os óleos e outros aditivos que se constituem como ajudantes de processamento visam

promover uma misturação mais eficaz (maior adesão) e mais eficiente (menor consumo

de energia) das matérias-primas, bem como reduzir a fricção durante as operações de

extrusão e calandragem, diminuindo, assim, o risco de pré-vulcanização do composto;

(4) o agente de vulcanização (in casu, o enxofre) promove o estabelecimento de ligações

permanentes entre as cadeias de borracha, conferindo a esta uma estrutura

tridimensional definitiva;

(5) os ativadores, como o estearato de zinco (que resulta da reação química entre o óxido

de zinco e o ácido esteárico), combinados com os aceleradores (substâncias formadas

por aminas, guanidinas, sulfenamidas, entre outras), favorecem a reação de

vulcanização, cuja taxa é influenciada pela quantidade destes elementos no composto.

3.2.2 Misturação

O processo de misturação contempla duas fases, resultando da primeira os compostos

designados de “masters” e da segunda os compostos “finais”. A diferença existente na

classificação dos compostos reside no facto dos primeiros ainda não terem incorporados na sua

composição os elementos que promovem a vulcanização (enxofre, ativadores e aceleradores).

Apresenta-se, infra, a descrição, suportada no esquema ilustrativo da Figura 5, da sequência de

operações de uma instância típica da fase de produção de masters, sendo a segunda fase em

Misturação Preparação Construção VulcanizaçãoInspeção

Final

Pneus

vulcanizados

Pneus em cru(resultantes da

montagem dos

vários elementos)

Elementos dos

pneus(pisos, paredes,

componentes do

talão, camadas

internas, cintas

metálicas, cap ply,

cintas têxteis)

Composto final extraído em camada

(Masters e Finais)

Matérias-primas(borracha, negro de

fumo, sílica, óleos,

enxofre, entre

outros)

Pneus

classificados como OE, MS ou

scrap


24

tudo semelhante, com exceção das matérias-primas, uma vez que os compostos finais são

produzidos a partir dos masters.

Figura 5 - Esquema ilustrativo do processo de misturação, adaptado de Continental (2015)

Algumas matérias-primas, como o negro de fumo, a sílica e os óleos, são armazenadas em silos,

que alimentam diretamente (D) a câmara de misturação, enquanto outras (B), como a borracha

e os pigmentos (substâncias químicas no estado sólido e com forma granular, como, por

exemplo, antioxidantes), são colocadas pelo operador sobre o tapete rolante (A), que as

transporta para a câmara de misturação. Na câmara de misturação (E), a ação do martelo –

acionado por um sistema hidráulico –, conjugada com a ação de dois rotores que se

interpenetram, assegura a combinação das matérias-primas, originando um composto que é

recolhido, através de uma conduta, pela extrusora (F) acoplada ao misturador.

A extrusora, constituída por dois parafusos que funcionam em direções opostas, permite a

homogeneização do composto, o qual é posteriormente enviado para a calandra, que o perfila

numa camada contínua de espessura regulável e largura pré-definida. Esta camada passa, de

seguida, num tanque que contém um soluto antiaderente (G) e é temporariamente acumulada

(batch-off) a fim de permitir o seu arrefecimento e a secagem do soluto (H). Finalmente, a

camada é colocada sobre uma palete, isto é, ocorre a paletização (I).

3.2.3 Preparação: calandragem e demais processos

A fase de preparação constitui-se como a mais abrangente, englobando todos os processos que

asseguram a transformação do composto final produzido na misturação nos elementos que, na

fase de construção, são combinados para formar o pneu em verde. Nesta secção, explica-se mais

detalhadamente o processo de calandragem, por constituir um dos focos principais do projeto

de dissertação, fazendo-se, no final, uma breve referência aos demais processos da fase de

preparação.

De forma genérica, na calandragem, um determinado material é impregnado noutro. No âmbito

da produção de pneus, verifica-se a impregnação de uma tela têxtil ou metálica em borracha,

por intermédio de um conjunto de rolos que são dispostos de maneira a formar simultaneamente

duas camadas de borracha – uma superior e outra inferior – no interior das quais é impregnada

Passadeira de

alimentação (balança)

Matérias-primas

(borracha, pigmentos, etc.)

Paletização

Parafuso

(extrusão)

Passadeira de

alimentação

Câmara de

misturação (CM)

Acumulação para

arrefecimento

Banho em

soluto antiaderente

Alimentação

da CM


25

uma tela. A análise conjunta da Figura 6 e da Figura 7 – que correspondem, respetivamente, à

representação de uma linha de calandragem têxtil e a um esquema simplificado da calandragem

de material metálico – permite perceber o encadeamento de equipamentos e operações inerentes

ao processo de calandragem.

Figura 6 - Linha de calandragem têxtil, adaptado de Continental (2015)

Uma linha de calandragem, independentemente do tipo de material impregnado, contempla,

como representado na parte superior da Figura 6, uma extrusora (A) e dois moinhos (B), um de

homogeneização e outro de aquecimento ou alimentação, que aquecem o composto final

produzido na misturação. A tela têxtil, que é fornecida em rolos (C), podendo ser constituída

por poliéster, rayon ou nylon, também é aquecida previamente à impregnação (F). Após a

operação de impregnação (G), a camada calandrada é arrefecida (H) e, finalmente, enrolada (J)

em torno de um material têxtil de forma a não colar. Ao longo da linha de calandragem existem

zonas de acumulação (E e I), em que a tela ou a camada calandrada são dispostas em loop, a

fim de evitar a paragem da máquina aquando da mudança de rolo, a qual exige a emenda das

telas (D).

Figura 7 - Esquema ilustrativo da calandragem de material metálico, adaptado de Krautz (2010)

Alimentação por paletes de composto

Pré aquecimento do composto na extrusoraA

Moinhos de homogeneização dos

compostosB

Rolos de tecido em verde (tela)C

Prensa para criar a emenda aquando da

troca de rolos em verdeD

Acumulador de tela para prevenir a paragem

da máquina na troca dos rolosE

Câmara de aquecimento do tecido em verdeF

Calandra de 4 rolos

O composto pré aquecido é forçado a

passar entre os rolos de cima e de baixo.

O têxtil é impregnado no centro.

G Enrolamento da camada calandradaJ

Estação de arrefecimentoH

Acumulador de camada calandradaI

Bobinas

Cooling

Accumulate

Rolo de camada

calandradaEstação de enrolamento

Liner

Moinho de aquecimento

Acumulação

Composto

Arrefecimento

Impregnação

Corda

metálica

Rolos da

calandra

Sala “Creel”


26

Relativamente ao processo de calandragem de material metálico, esquematizado na Figura 7, a

principal diferença consiste na forma como esta matéria-prima é fornecida. Ao contrário da tela

têxtil que surge em rolos, o material metálico é fornecido em bobinas de cordas metálicas, que

são armazenadas numa sala com temperatura e humidade controladas (creel room). A tela

metálica resulta da passagem das cordas das bobinas por fieiras que as alinham e permitem a

formação de uma camada relativamente contínua de material metálico. O enfiamento das fieiras

é um processo manual e, consequentemente, moroso, uma vez que cada tela metálica é formada

por mais de mil cordas.

A camada calandrada é posteriormente cortada em máquinas próprias. Dependendo do material

impregnado ser metálico, nylon ou rayon, o corte da camada dará origem, respetivamente, a

cintas metálicas, cap ply e cintas têxteis. Se o material impregnado for poliéster, o seu corte

poderá resultar em cap ply ou cintas têxteis.

Na fase de preparação, estão ainda compreendidos os processos que permitem a produção (1)

de pisos e paredes, (2) de camadas internas e (3) dos elementos dos talões, que se descrevem

brevemente:

(1) A produção de pisos e paredes é realizada através do processo de extrusão. O composto

final da misturação é sujeito à ação mecânica dos parafusos das extrusoras, que elevam

a sua temperatura e promovem a sua movimentação, por pressão, através de uma fieira

(placa de metal que define a secção transversal dos pisos e das paredes). O perfil de

borracha resultante é posteriormente arrefecido por um banho de água, cortado de

acordo com o comprimento especificado e colocado em carros de placas metálicas;

(2) A camada interna é produzida em roller head extruders. A borracha é submetida a uma

operação de extrusão, sendo diretamente libertada para o centro de um conjunto de dois

rolos que definem a espessura da camada, sendo posteriormente cortada de acordo com

o comprimento especificado;

(3) O fabrico do talão estrutura-se em duas fases: a extrusão da cunha e o batimento desta

no núcleo.

3.2.4 Construção, Vulcanização e Inspeção final

Na fase de construção, os elementos estruturais do pneu, cujos processos de fabrico individuais

foram descritos na secção anterior, são combinados para formar o “pneu em verde”, isto é, o

pneu não vulcanizado. Nesta fase, intervêm sequencialmente dois tipos de máquinas, que

constituem os módulos de construção: as Karkasse Maschine (KM), que, por montagem da

camada interna, da tela têxtil, do talão e das paredes laterais, constroem a carcaça, e as Process

Unit (PU)7, que produzem o “pneu em verde”, combinando, por esta ordem, a carcaça, a cinta

metálica, o cap ply e o piso.

Através de transportadores automáticos, os pneus em verde deixam os módulos de construção

e seguem para as cabines de pintura, onde são lubrificados interiormente, com o objetivo de

prolongar o ciclo de vida do diafragma, que é um dos componentes das prensas responsáveis

pelo processo subsequente, a vulcanização, e que permite contornar o facto do pneu em verde

não poder suportar diretamente o vapor de vulcanização, servindo, assim, de condutor de calor.

Como referem Kumar e Nijasure (1997), a vulcanização permite transformar a borracha num

material duro e firme através da ligação cruzada das suas cadeias poliméricas. Este processo

consiste na combinação, a temperaturas entre os 140 ºC e os 180 ºC, de borracha com enxofre

(agente de vulcanização) e outras substâncias (ativadores e aceleradores que promovem a

7 As máquinas são designadas em idiomas distintos (KM em alemão e PU em inglês) em razão da origem diversa

dos fornecedores das mesmas.


27

reação e, simultaneamente, permitem controlá-la, conferindo ao processo maior previsibilidade

em termos das características finais).

Depois dos pneus em verde estarem lubrificados, estes são encaminhados para as prensas de

vulcanização. Os pneus são, então, moldados e vulcanizados, nas prensas, que expõem o “pneu

em verde” a elevadas temperaturas e pressões, durante um período de tempo definido. Os

moldes utilizados conferem a forma e a consistência finais do pneu, incluindo o padrão do piso.

Finalmente, os pneus vulcanizados são inspecionados a 100%, a fim de lhes ser atribuída a

classificação de OE (pneus para equipamento original), MS (pneus para mercado de

substituição) ou, ainda, scrap. A inspeção final consubstancia-se na realização de testes visuais,

testes à uniformidade e testes ao balanceamento, os quais permitem avaliar características como

o aspeto, a geometria e a qualidade dos elementos individuais que constituem o pneu.

3.2.5 Outras considerações sobre o processo produtivo

Na Continental Mabor, existe um acompanhamento transversal da qualidade ao longo de todo

o processo produtivo, quer por intermédio do autocontrolo dos operadores, quer por ação de

inspetores de processo, com vista a identificar precocemente não conformidades. Estas podem

ser classificadas em três tipos, que se elencam infra por ordem crescente de gravidade:

(1) rework, quando o material ou produto intermédio ou final não cumpre os requisitos ou

especificações, mas pode ser retrabalhado;

(2) workoff, quando o material não cumpre os requisitos ou especificações, não pode ser

retrabalhado, mas pode ser reintroduzido no processo produtivo como matéria-prima do

composto produzido na misturação;

(3) scrap ou desperdício, quando o produto intermédio ou final não cumpre os requisitos

ou especificações, não pode ser retrabalhado nem reintroduzido no processo produtivo.

3.3 Descrição dos problemas

No capítulo 1, foram apresentados, sucintamente, os problemas que motivaram a realização do

projeto de dissertação e foram estabelecidos os respetivos objetivos, tendo-se delimitado três

áreas de atuação: a implementação de controlos no processo de misturação, a análise dos

sistemas de medição da espessura e do peso da camada calandrada e a análise do scrap

produzido no processo de calandragem. Nas secções deste subcapítulo, são apresentados com

um maior nível de detalhe e rigor os problemas e os objetivos para cada uma dessas áreas.

3.3.1 Controlos no processo de misturação

Os planos de controlo têm como propósito assegurar o fabrico de produtos com qualidade, de

acordo com os requisitos dos clientes, consistindo num documento escrito com a descrição

sumária dos sistemas implementados para minimizar a variabilidade dos processos e dos

produtos. Estes documentos devem ser revistos com regularidade e atualizados sempre que se

verifiquem alterações nos processos ou melhorias nos métodos de inspeção (Smith 2011).

Na Figura 8, apresenta-se um excerto do plano de controlo do processo de misturação da

Continental Mabor. Cada controlo incide sobre uma característica ou parâmetro do processo,

tem geralmente associado um procedimento detalhado num documento autónomo, é da

responsabilidade de um departamento específico e realiza-se com uma frequência pré-

-determinada. Os planos de controlo preveem ainda as ações a tomar aquando da verificação de

condições anómalas, sendo construídos em função dos modos de falha previstos nos

documentos de FMEA e das instruções emanadas da Central. O Departamento de Qualidade é

responsável pela elaboração e atualização dos planos de controlo.


28

Figura 8 - Excerto do plano de controlo do processo de misturação

A comparação dos planos de controlo definidos pela Central com os planos de controlo

implementados na Continental Mabor permitiu identificar um conjunto de controlos que a

fábrica de Lousado não contempla, designadamente:

(1) o controlo da temperatura dos reservatórios: as matérias-primas adicionadas à câmara

de misturação no estado líquido são armazenadas em reservatórios, sendo relevante que

a sua temperatura se mantenha dentro de um determinado intervalo, a fim de que as

propriedades dessas substâncias não sofram alterações indesejadas. É, portanto,

necessário controlar regularmente as temperaturas das substâncias durante o seu

armazenamento nos reservatórios;

(2) o controlo da exatidão dos equipamentos de pesagem dos misturadores: a qualidade do

composto que resulta do processo de misturação depende do rigoroso cumprimento das

receitas, que especificam as matérias-primas que devem ser misturadas e as respetivas

quantidades. Os misturadores estão, por isso, equipados com diversas balanças (e.g. as

balanças presentes nas passadeiras de alimentação, que se localizam no ponto A da

Figura 5), que permitem controlar as quantidades de matérias-primas que são

efetivamente introduzidas na câmara de misturação, sendo importante garantir que esses

equipamentos de medição são exatos;

(3) o controlo das temperaturas nas câmaras de misturação: às câmaras de misturação estão

associadas unidades de controlo de temperatura (temperature control units, TCU) que

permitem medir a temperatura de zonas específicas das câmaras, designadamente no

martelo e nos rotores, sendo necessário proceder à monitorização periódica dessas

temperaturas;

(4) o controlo da temperatura do composto produzido na misturação depois de paletizado:

relativamente ao composto produzido na misturação, que é dobrado sobre uma palete à

medida que é extraído do misturador, é necessário controlar a temperatura aquando da

paletização (simplificadamente, temperatura de paletização), tendo em conta que, se

essa temperatura for excessiva, existe risco de vulcanização precoce.

A transposição dos controlos para os planos da Continental Mabor não pode ser realizada de

forma imediata, exigindo-se uma análise cuidada das diferentes implicações da sua

implementação. A fim de incluir os controlos em falta no plano de controlo da Continental

Mabor, foi constituída uma equipa que integra elementos do Departamento de Qualidade, do

Departamento de Engenharia, do Departamento de Engenharia Industrial, do Departamento de

Produção e do Departamento de Apoio Técnico à Produção.

Nas reuniões iniciais da equipa de trabalho, percebeu-se que o acesso físico às sondas de

temperatura presentes nos reservatórios de líquidos era extremamente difícil, complicando a

sua substituição em caso de avaria ou a remoção temporária para tarefas de calibração e


29

manutenção, pelo que o Departamento de Engenharia concebeu uma solução de

reposicionamento das sondas e submeteu-a à aprovação da Central. Por outro lado, a

monitorização inicial das temperaturas nas câmaras de misturação – cujos dados estão

documentados no Anexo A – revelou valores fora das especificações e com oscilações

pronunciadas em curtos períodos de tempo, tendo a equipa de trabalho decidido que a

prossecução da análise do controlo destas variáveis só seria possível após intervenção técnica

(para recolher as sondas, avaliar o estado do seu funcionamento e proceder à sua calibração).

Face à expectável morosidade quer do processo de aprovação pela Central da solução de

reposicionamento das sondas de temperatura dos reservatórios de líquidos, quer da intervenção

técnica necessária nas câmaras de misturação, e de forma a compatibilizar os horizontes

temporais do projeto de dissertação (até junho de 2017) e do projeto de transposição dos

controlos da Continental Mabor (até ao final de 2017), estabeleceu-se que a implementação dos

controlos principiaria pelos equipamentos de pesagem dos misturadores e pela temperatura de

paletização.

O controlo dos equipamentos de pesagem implica a interrupção do funcionamento dos

misturadores e, de acordo com as instruções da Central, deverá ser realizado diariamente,

quando às balanças estejam associados sistemas automáticos de padrões (isto é, quando os

misturadores dispõem internamente de padrões e de sistemas automáticos que possibilitam a

sua descida e subida, com base nas ordens transmitidas através de um computador), e

mensalmente nos restantes casos, pelo que a análise das quebras de produção é crucial.

A Continental Mabor dispõe de 11 misturadores, produzindo diariamente 1200 toneladas de

composto misturado (o que equivale a 1200 paletes). Antes da implementação generalizada do

controlo das balanças, impõe-se a definição da respetiva sequência de tarefas e a realização de

um teste piloto, a fim de quantificar o tempo de controlo e, consequentemente, determinar as

quebras de produção inerentes. Por outro lado, para o controlo da temperatura de paletização,

que deve ser realizado mensalmente em cada misturador, é necessário definir o método de

controlo, a forma de registo e as ferramentas de análise dos dados recolhidos. O capítulo 4 inclui

a análise, os testes, os resultados e as conclusões referentes aos estudos de implementação

destes dois controlos.

3.3.2 Sistemas de medição da camada calandrada

A qualidade da camada calandrada, cujo processo de produção foi descrito em 3.2.3 e

representado, através de um diagrama SIPOC, na Figura B.1 do Anexo B, é avaliada com base

em quatro características: a largura, o número de cordas por decímetro, a espessura e o peso8

por metro quadrado. Na Tabela 3, apresenta-se uma lista não exaustiva dos fatores que

influenciam estas características.

Tabela 3 - Fatores que influenciam as características da camada calandrada

8 Em rigor, a propriedade avaliada é a massa, no entanto, por simplificação da linguagem e de modo a

compatibilizá-la com os termos utilizados no quotidiano da Continental Mabor, recorre-se ao termo “peso”.

Característica FatorFator controlável pelos

operadores da calandra?

Largura Posição das lâminas presentes junto aos rolos da calandra Sim

Tela têxtil utilizada Não

Enfiamento das cordas metálicas Sim

Espessura Espaçamento entre os rolos da calandra Sim

Espessura da camada Não

Características do composto (produzido na misturação) Não

Temperatura de extrusão Sim

Temperatura dos rolos da calandra Sim

Número de cordas por decímetro

Peso por metro quadrado


30

A largura é relevante apenas em termos de scrap, pois, sendo a camada calandrada submetida

a um subsequente processo de corte, é deste que dependem as dimensões finais (largura e

comprimento) das cintas metálicas, das cintas têxteis e do cap ply, de modo que no âmbito da

calandragem se pretende apenas que a largura da camada minimize o desperdício gerado

aquando do corte. Por outro lado, a monitorização do peso e da espessura deverá permitir

identificar situações anómalas em termos do número de cordas. Assim, das quatro

características referidas, apenas o peso e a espessura são consideradas CTQ.

O plano de controlo do processo de calandragem contempla o autocontrolo das quatro

características anteriormente elencadas. Um rolo de tela têxtil, vulgo rolo em verde, permite,

em regra, produzir quatro rolos de camada calandrada, pelo que o autocontrolo se deve realizar

através da recolha de amostras de quatro em quatro rolos de camada calandrada. Assim, é

possível caracterizar a produção resultante de todos os rolos em verde.

O procedimento de recolha de amostras para medição do peso e da espessura encontra-se

descrito na Tabela B.1 do Anexo B. Sucintamente, como documenta a Figura 9, é necessário

(1) cortar uma tira de camada calandrada, (2) obter três amostras circulares, cada uma com 1

dm2, por corte em três locais da tira (junto aos dois extremos e no centro), e (3) assegurar a

correta identificação das amostras.

Figura 9 - Procedimento de recolha de amostras da camada calandrada

O peso das amostras é obtido com recurso a uma balança digital comum e a espessura é medida

através de um medidor de espessura (também designado de comparador de espessura)

semelhante ao que se representa na Figura 10. O operador movimenta, com o dedo, a alavanca

do medidor, desencadeando o movimento do fuso. No entanto, de acordo com as afirmações de

um responsável do Departamento de Apoio Técnico à Produção (e corroboradas por alguns

operadores), a alavanca apresenta uma duração curta, implicando que os operadores passem a

movimentar o fuso diretamente através do seu punho/capa.

Figura 10 - Medidor de espessura montado numa bancada de base granítica, adaptado de Logismarket (2017)

Os valores das características monitorizadas no autocontrolo são registados em papel. Por mês,

podem ser controlados mais de 400 rolos, o que implica a medição de mais de 1200 valores de

espessura e de 1200 valores de peso. Embora este autocontrolo não tenha implicações relevantes

1 2 3

Ponto de

contacto

Punho ou

capa do fuso

Leitura

Fuso

Alavanca


31

na produção, uma vez que é realizado pelo chefe de máquina (o qual pode interromper o

controlo sempre que se verifiquem problemas que exijam a respetiva intervenção) e que cada

calandra dispõe de dois módulos de enrolamento (pelo que aquando do corte da tira de camada

calandrada já está a decorrer o enrolamento de camada noutro rolo), o registo daquelas

medições no sistema informático, que é realizado pelos inspetores de processo no final de cada

mês, pode demorar mais de 2 horas. Apesar de ser uma tarefa necessária à posterior avaliação

da capacidade do processo, não é uma atividade que acrescente valor, sendo que o consumo de

recursos associado conduziu à decisão de registar apenas os valores do peso no sistema

informático.

Os problemas concernentes ao manuseamento do medidor de espessura, as condições

ambientais (e.g. temperatura) em que se realizam as medições e o facto de os equipamentos

atuais não permitirem o armazenamento informático dos registos motivaram uma análise dos

sistemas de medição do peso e da espessura da camada calandrada, cujos resultados e

conclusões são apresentados no capítulo 5.

3.3.3 Scrap produzido no processo de calandragem

Em 2015, os custos de não qualidade, em percentagem dos custos de produção (% CoP), foram

de 1,53% (Continental 2016). O Departamento de Qualidade procura ativamente identificar

imperfeições, descobrir e agir sobre as respetivas causas, reduzindo o nível de scrap e os custos

de não qualidade, de forma a assegurar a melhoria contínua dos processos. Nesse sentido e

tendo-se apurado um desvio no scrap produzido no processo de calandragem de camada têxtil

face ao objetivo de 2017, torna-se necessário identificar oportunidades de melhoria que

permitam reduzir o nível de desperdício atual.

No primeiro trimestre de 2017, o scrap produzido nas duas calandras da Continental Mabor

representou, em termos de custos, 14,7% do scrap total produzido na empresa: 2,8%

identificados na calandra 1; 1,8% identificados na calandra 2; e 10,1% identificados aquando

do corte. Do scrap identificado nas calandras, 58,5% resultou da calandragem de tela têxtil de

poliéster ou rayon. Na Figura 11, apresenta-se uma fotografia de alguns tipos de scrap

produzidos nas calandras, encontrando-se na Tabela B.2, na Tabela B.3 e na Tabela B.4 do

Anexo B os dados considerados nos cálculos das percentagens apresentadas.

Figura 11 - Exemplos de scrap produzido no processo de calandragem

A fim de identificar a principal causa do scrap da calandragem têxtil, construiu-se, com base

na informação diariamente introduzida pelos operadores no sistema informático, o diagrama de

Pareto representado na Figura 12. A causa mais frequente deste scrap é atribuída ao setup

(67,7%), ou seja, ao desperdício que resulta da troca de rolo em verde, seja este do mesmo estilo

(tipo de tela têxtil, também referido como medida) ou de um estilo diferente do anterior.

21

3

4

3

1 – início de creel (metálico)

2 – setup (metálico para têxtil)

3 – setup têxtil (mudança de rolo ou estilo)

4 – extremos


32

Figura 12 - Diagrama de Pareto dos custos associados ao scrap da calandragem têxtil

Um setup implica que se proceda à emenda (segundo o procedimento detalhado na Figura B.2

do Anexo B) das telas têxteis de dois rolos em verde, de forma a permitir um fluxo contínuo de

material. O aumento da espessura que se verifica na zona da emenda implica, como se pode

observar na Figura 13, que uma parte da camada produzida não seja totalmente revestida de

borracha, originando desperdício.

Figura 13 - Aspeto da camada calandrada na zona de emenda de telas têxteis

Sendo a emenda um procedimento considerado inevitável, pretende-se perceber quais os fatores

que influenciam a quantidade de desperdício associada a esta causa de scrap. Para tal, é crucial

o acompanhamento in loco da produção, no sentido de verificar se o procedimento definido

para a execução da emenda é cumprido pelos operadores e para registar a quantidade de scrap,

em kg, associada a cada emenda. Com base nesta informação deverá ser possível definir um

nível “aceitável” de scrap por emenda e passar a monitorizar com regularidade o desperdício

imputado a esta causa.

A informação disponível nos sistemas informáticos não permite obter diretamente o número de

setups realizados nem, consequentemente, a quantidade de scrap por cada emenda. Assim, é

necessário construir uma folha de cálculo que permita estimar, a partir do cruzamento da

informação disponível nos sistemas informáticos sobre a produção e o scrap, a quantidade de

desperdício gerada em cada emenda. As estimativas obtidas terão que ser validadas por

comparação com os registos obtidos aquando do acompanhamento da produção.

No capítulo 6, são apresentados os resultados e as conclusões relativos às diversas solicitações

no âmbito do scrap da calandragem têxtil.

0%

20%

40%

60%

80%

100%

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

9000

10000

Setup Avaria de

máquina

Arranque de

máquina

MP não

conforme

Extremos -

Borracha

Testes Extremos -

Outros

Outros

cust

o d

e sc

rap

, em

euro

s

Scrap das calandras - Têxtil

Diagrama de Pareto


33

4 Controlos no processo de misturação

Neste capítulo, são apresentadas as análises desenvolvidas no âmbito do estudo (prévio à

implementação) do controlo dos equipamentos de pesagem dos misturadores e do controlo da

temperatura de paletização. No primeiro caso, atribui-se particular relevância à quantificação

do impacto na produção da realização do controlo com a frequência definida pela Central. No

segundo caso, estuda-se a capacidade do processo em termos da temperatura de paletização e

define-se o sistema de medição, com base numa análise comparativa de dois equipamentos.

4.1 Controlo dos equipamentos de pesagem dos misturadores

O controlo dos equipamentos de pesagem dos misturadores visa a avaliação regular da respetiva

exatidão, de modo a aferir se as leituras geradas pelas balanças correspondem ao valor

verdadeiro das cargas. Considerando a frequência de controlo exigida pela Central (diária para

balanças equipadas com sistemas automáticos e mensal para as restantes), a equipa de trabalho

definiu que a verificação da exatidão das balanças terá que ser realizada pelos operadores dos

misturadores, consubstanciando-se, assim, num autocontrolo. Para estudar as implicações da

implementação do autocontrolo, particularmente em termos de quebra de produção, procedeu-

-se à definição de uma sequência de ações, a qual se apresenta na Figura 14.

Figura 14 - Ações necessárias previamente à implementação do autocontrolo das balanças dos misturadores

Os misturadores apresentam diferentes características, o que implica que não estejam equipados

com um número uniforme de balanças. Procedeu-se, então, à identificação das balanças

presentes em todos os misturadores, como consta da Tabela C.1 do Anexo C, recolhendo-se

informação, a partir das receitas dos diversos compostos, sobre as substâncias pesadas em cada

balança e sobre o peso, mínimo e máximo, das cargas habitualmente introduzidas nos

misturadores. Seguiu-se uma verificação técnica do funcionamento das balanças, especialmente

dos sistemas automáticos associados a alguns equipamentos, que permitem controlar a descida

e a subida de padrões internos. Foi ainda delineado o método de controlo, através da

identificação das tarefas previsivelmente necessárias.

Na Figura C.1 do Anexo C, encontra-se representada a folha construída para o registo das

medições obtidas no âmbito deste controlo: os operadores apontam os valores do enviesamento

sob a forma de pontos de um gráfico, com escalas previamente definidas; se os valores

excederem as linhas de referência do gráfico, devem ser desencadeadas ações corretivas.

A fim de comprovar a adequabilidade do método de controlo e para recolher informação sobre

os tempos exigidos para a execução das respetivas tarefas, realizou-se um teste piloto no

misturador 6, o qual foi escolhido por apresentar o número mais elevado de balanças. Os

resultados do teste piloto são apresentados na secção seguinte.

Reunir informação

sobre todas as

balanças dos

misturadores

Verificar estado de

funcionamento das

balanças

Definir o método de

controlo

Teste piloto no

misturador 6


34

4.1.1 Resultados

No teste piloto ao misturador 6, estiveram presentes elementos de todos os departamentos

representados na equipa de trabalho constituída para o estudo de implementação dos controlos

no processo de misturação. O controlo das balanças exige a interrupção do funcionamento do

misturador, pelo que se definiu, in loco, que o autocontrolo das balanças deveria ser sempre

realizado aquando de um setup, evitando-se, assim, despender tempo na descontinuação de uma

série em curso. Antes de iniciar o teste, o operador recebeu indicações sobre o método a adotar.

As tarefas realizadas durante o teste são elencadas na Tabela 4, juntamente com os respetivos

tempos de execução, os quais totalizam 23 minutos.

Tabela 4 - Tempo de execução das tarefas do autocontrolo dos equipamentos de pesagem dos misturadores

Com base nos resultados obtidos no teste piloto realizado no misturador 6 e atendendo ao tipo

e ao número de balanças dos restantes misturadores, extrapolou-se o tempo de autocontrolo

necessário para o conjunto destas máquinas, como se detalha na Tabela C.2 do Anexo C.

Estima-se que o controlo das balanças equipadas com sistemas automáticos exigirá 122 minutos

por dia e o controlo das restantes balanças exigirá 69 minutos por mês. Assim, o tempo apurado

para a execução do controlo diário das balanças representa 0,84% do tempo diário disponível

(tempo de trabalho deduzido do tempo associado às paragens programadas) e implica uma

quebra diária de produção de 10 paletes de composto.

Note-se que, embora os tempos apresentados na Tabela 4 tenham em conta fatores de

rendimento e de correção determinados pelo Departamento de Engenharia Industrial da

Continental Mabor – como, aliás, é recomendado por Costa e Arezes (2003) –, existiu um

elevado nível de entropia durante o teste piloto que não foi quantificado no tempo acima

indicado: ocorreu uma avaria no sistema automático de uma das balanças, cuja reparação

demorou cerca de 20 minutos; o operador não tinha credenciais de acesso ao menu informático

que permite controlar os sistemas automáticos, tendo sido necessária a intervenção de um

terceiro; procedeu-se, no decurso do teste, ao esclarecimento de dúvidas suscitadas pelo

operador.

# Tarefas Tempo (s)

1 Preparar o início do autocontrolo (assegurar condições de segurança e material de registo) 15

2 Login (Inclui sair do menu da produção e entrar no menu da engenharia) 64

3 Iniciar verificação da balança de negro de fumo e aguardar que as massas desçam 94

4 Verificar e anotar leitura 17

5 Repetir o processo (passos 3 e 4) para as restantes balanças (6) com sistema automático 666

6 Transportar o carrinho com os padrões e a folha de registo 20

7 Colocar padrões na balança manual de químicos (1 padrão de 5 kg) 24

8 Iniciar verificação da balança, verificar e anotar leitura 11

9 Retirar padrões da balança 18

10 Transportar o carrinho com os padrões e a folha de registo 15

11 Colocar padrões na balança manual de borracha (5 padrões de 20 kg) 33

12 Iniciar verificação da balança, verificar e anotar leitura 17

13 Retirar padrões da balança 37

14 Retornar carrinho com os padrões ao local de origem e transportar folha de registo 37

15 Reiniciar a série (chamar receita) 45

16 Reposição a zero das balanças 250

1363 s

23 min

Autocontrolo da exatidão dos equipamentos de pesagem - Teste piloto no misturador 6

Balanças c/

sistema

automático

Balanças s/

sistema

automático


35

4.1.2 Conclusões

Salvaguardando a significativa entropia verificada no teste piloto, é possível formular as

seguintes conclusões e recomendações:

(1) Atendendo ao contínuo crescimento das metas de produção da Continental Mabor e

dado que o composto misturado é imprescindível à produção dos elementos estruturais

dos pneus, uma quebra de 0,84% no tempo disponível neste processo pode comprometer

a satisfação das encomendas. Dever-se-á, portanto, ponderar a eventual apresentação à

Central de uma proposta de redução da frequência do autocontrolo;

(2) A eventual proposta de redução da frequência do autocontrolo deve apoiar-se numa

análise dos equipamentos de medição, especificamente da sua estabilidade, pois, no

caso de equipamentos estáveis, uma periodicidade diária de controlo da sua exatidão

poderá revelar-se excessiva. Uma análise preliminar de alguns certificados de calibração

das balanças do misturador 6 (vide Figura C.3, Figura C.4 e Figura C.5 do Anexo C)

demonstra comportamentos distintos em termos de estabilidade, pelo que nos

equipamentos mais estáveis será adequada uma menor frequência de controlo;

(3) Para entender de forma mais rigorosa o impacto da implementação deste autocontrolo,

sugere-se a realização de um novo teste piloto no misturador 6, mais abrangente: durante

três semanas (de modo a que todas as equipas sejam avaliadas), os operadores do

primeiro turno (das 08h00 às 16h00) devem proceder ao autocontrolo de todas as

balanças no primeiro setup desse turno. Durante as várias instâncias do autocontrolo,

um elemento do Departamento de Engenharia Industrial deverá registar os tempos de

execução das tarefas e das ocorrências imprevistas, como, por exemplo, avarias;

(4) O autocontrolo das balanças sem sistemas automáticos implica que os operadores

carreguem padrões de 20 kg, sendo recomendável que os carrinhos de transporte dos

padrões sejam equipados com plataformas elevatórias, de modo a reduzir o esforço

físico necessário e a aumentar o grau de ergonomia. No teste piloto, o carrinho não

dispunha de plataforma elevatória, sendo visível nas fotografias da Figura C.2 do Anexo

C o esforço do operador aquando do carregamento das balanças sem sistema automático.

4.2 Controlo da temperatura de paletização

Como referido em 3.2.2 e 3.3.1, o composto que resulta do processo de misturação é dobrado

sobre uma palete à medida que é extraído, sendo necessário implementar o controlo da

temperatura aquando da paletização, uma vez que, se o seu valor for excessivo, existe risco de

vulcanização precoce. O controlo da temperatura de paletização, por imposição da Central, deve

ser realizado uma vez por mês em cada misturador, exigindo-se a definição apropriada do

método de controlo e do equipamento de medição.

O composto dobrado e paletizado atinge uma altura superior a um metro e o comprimento e a

largura são de valores da mesma ordem de grandeza (cada palete é carregada com 1 tonelada

de composto), pelo que é previsível que a temperatura não seja uniforme: por exemplo, a

temperatura à superfície será mais baixa, por existir uma influência mais significativa da

temperatura ambiente (que é inferior à temperatura de extração do composto).

Por outro lado, estão disponíveis dois equipamentos de medição: (i) um pirómetro ótico, que

permite medir a temperatura sem necessidade de contacto com o composto, o que é vantajoso

por possibilitar que o controlo seja realizado de forma célere (bastará apontar o sensor do

pirómetro para o ponto cuja temperatura se pretende obter e registar a sua leitura), mas comporta

a desvantagem de a temperatura medida estar limitada aos valores superficiais; (ii) um termo-

-higrómetro, vulgo termómetro de agulha, que, embora permita ultrapassar a limitação

mencionada, implicará que o controlo seja mais moroso, por ser necessário perfurar o composto,


36

o que, por sua vez, pode danificar o equipamento. Na Figura D.1 do Anexo D, é possível

observar imagens exemplificativas dos equipamentos de medição disponíveis.

Considerando que no controlo da temperatura de paletização está em causa assegurar que esta

variável não exceda 40 ºC e como se desconhece o local da temperatura máxima do composto

paletizado, estabeleceu-se que, de cada controlo da temperatura de paletização, deverá resultar

um conjunto de três valores que correspondem à medição da temperatura do composto em três

pontos, como ilustra a Figura 15, e a partir dos quais se determina a temperatura máxima da

palete. Por outro lado, face aos equipamentos de medição disponíveis e às respetivas vantagens

e desvantagens já enunciadas, definiu-se que, durante um período experimental, deverão ser

realizados 30 controlos da temperatura de paletização utilizando ambos os equipamentos.

Figura 15 - Pontos de medição da temperatura do composto paletizado

Após a recolha das amostras, deverá dar-se resposta às seguintes questões problemas: (i) a

temperatura de paletização está sob controlo e dentro dos limites de especificação?; (ii) a

temperatura de paletização está relacionada com a temperatura ambiente?; (iii) existe alguma

relação lógica entre os valores recolhidos através dos dois equipamentos utilizados?.

4.2.1 Resultados

A resposta à primeira questão teve por base os dados recolhidos com a utilização do termómetro

de agulha, uma vez que, como explicado anteriormente, permite caracterizar melhor a variável

em estudo, analisando-se, para cada palete, o máximo dos valores registados nos três pontos de

referência. Para responder à primeira parte da questão, procedeu-se à construção de cartas de

controlo para valores individuais e amplitudes móveis, as quais se apresentam na Figura 16.

Figura 16 - Cartas de controlo de valores individuais e amplitudes móveis para a temperatura de paletização

28252219161310741

35,0

32,5

30,0

27,5

25,0

Observation

Ind

ivid

ua

l Va

lue

_X=30,69

UCL=36,20

LCL=25,17

28252219161310741

6,0

4,5

3,0

1,5

0,0

Observation

Mo

vin

g R

an

ge

__MR=2,072

UCL=6,771

LCL=0

I-MR Chart of temperature (maximum)


37

A análise conjunta das cartas da Figura 16 (geradas pelo software Minitab) permite concluir

acerca da estabilidade do processo. Principiando pela carta das amplitudes móveis, conclui-se

que a variabilidade do processo está controlada, dado inexistirem pontos fora dos limites de

controlo. A carta de valores individuais sugere também que a temperatura de paletização

máxima está sob controlo.

No âmbito da segunda parte da primeira questão, apenas o limite superior de especificação está

definido (40 ºC) e, como todas as observações registam valores inferiores a este limite, conclui-

-se que a temperatura de paletização máxima está dentro do intervalo de especificação. Para

caracterizar a capacidade real do processo9 e face à existência de apenas um limite de

especificação, recorre-se ao índice Ppk, o qual toma o valor de 2,03 (vide Figura D.3 do Anexo

D). Sendo este valor superior ao valor de referência, 1,33, é possível concluir que o processo é

capaz de extrair o composto a temperaturas dentro dos limites de especificação.

A fim de responder à segunda questão, isto é, averiguar se a temperatura de paletização está

relacionada com a temperatura ambiente, procedeu-se à construção de um gráfico de dispersão

– representado na Figura 17, gerada pelo software Minitab – e ao cálculo do coeficiente de

determinação amostral, r2. Embora o gráfico sugira que a valores extremos da temperatura de

paletização correspondem valores extremos da temperatura ambiente, não se afigura possível

estabelecer uma relação entre estas duas variáveis. Por seu turno, o valor de r2 é de 15,54%

para o modelo linear representado (22,47% para um modelo quadrático), o que significa que a

variação da temperatura de paletização é explicada apenas numa pequena parte pela variação

da temperatura ambiente.

Figura 17 - Modelo de regressão entre as variáveis temperatura ambiente e temperatura de paletização

9 Previamente ao cálculo e análise dos índices de capacidade, realizou-se um teste à normalidade da característica

em estudo, na formulação de Anderson-Darling (vide Figura D.2 do Anexo D), com um valor de prova de 15,9%,

sugerindo a normalidade da distribuição e validando a posterior análise de capacidade.

R-squared (adjusted) 15,54% 22,47%

P-value, model 0,018* 0,012*

P-value, linear term 0,018* 0,085

P-value, quadratic term — 0,072

Residual standard deviation 1,363 1,306

Statistics Linear

Selected Model

Quadratic

Alternative Model

3231302928272625

34

32

30

28

temperatura_ambiente

tem

pera

tura

_pale

tização

Unusual X

Y: temperatura_paletização

X: temperatura_ambiente

Fitted Line Plot for Linear ModelY = 18,98 + 0,4051 X

* Statistically significant (p < 0,05)

Regression for temperatura_paletização vs temperatura_ambienteModel Selection Report


38

Finalmente, analisa-se a terceira questão, ou seja, procura-se encontrar alguma relação entre a

temperatura lida com o termómetro de agulha e a temperatura registada pelo pirómetro ótico.

Note-se que a pertinência desta questão reside na possibilidade de uma eventual relação

consistente entre estas temperaturas poder sustentar a preferência pelo pirómetro ótico, já que

passaria a ser possível ultrapassar a sua principal limitação aplicando um modelo que, com base

nas suas leituras, permitisse calcular a leitura corresponde no termómetro de agulha (que é mais

exato por não estar limitado à temperatura superficial).

Recorrendo a uma abordagem semelhante à adotada na análise da segunda questão, construiu-

-se um gráfico de dispersão, que consta da Figura 18 (gerada pelo software Minitab), e calculou-

-se r2 para um modelo de regressão linear. O gráfico sugere que quanto maior é a temperatura

registada pelo termómetro de agulha, maior é a temperatura medida com o pirómetro ótico; no

entanto, o melhor modelo de regressão linear simples não é sequer capaz de explicar metade da

variação da variável.

Figura 18 - Modelo de regressão entre as temperaturas obtidas com o termómetro de agulha e com o pirómetro

ótico

Analisou-se, adicionalmente, a relação da temperatura de paletização registada pelo pirómetro

ótico e a temperatura ambiente (vide Figura D.4 do Anexo D), tendo-se registado um coeficiente

de determinação amostral de 93,42% para um modelo de regressão quadrática e de 89,24% para

um modelo de regressão linear, o que confirma que as leituras do pirómetro ótico, estando

limitadas à superfície do composto paletizado, são consideravelmente influenciadas pela

temperatura ambiente.

Note-se ainda que, durante as medições da temperatura, foram registados, por diversas vezes,

os tempos de controlo para cada um dos equipamentos de medição em estudo, tendo-se apurado

que o controlo com recurso ao pirómetro ótico não excede 30 segundos, enquanto o controlo

através do termómetro de agulha exige, em média, 2 minutos.


P-value, model 0,001* 0,001*

P-value, linear term 0,001* 0,140

P-value, quadratic term — 0,115


Statistics Linear

Selected Model

Quadratic

Alternative Model

32313029282726

34

32

30

28

temp_pirometro_otico

tem

p_t

erm

om

etr

o_a

gu

lha

Unusual X

Y: temp_termometro_agulha

X: temp_pirometro_otico

Fitted Line Plot for Linear ModelY = 5,369 + 0,8720 X


Regression for temp_termometro_agulha vs temp_pirometro_oticoModel Selection Report


39

4.2.2 Conclusões

Após responder às três questões, importa elencar as principais conclusões, para, a posteriori,

formular o método mais apropriado para o controlo da temperatura de paletização:

(1) O processo de misturação é capaz no que respeita à temperatura de paletização máxima

e esta encontra-se sob controlo estatístico;

(2) As medições realizadas com o termómetro de agulha, por oposição ao que acontece com

as leituras geradas pelo pirómetro ótico, não são significativamente influenciadas pela

temperatura ambiente;

(3) Não é possível estabelecer um modelo fiável que relacione a temperatura medida com

o termómetro de agulha e a temperatura obtida com o pirómetro ótico.

Assim, propõe-se que o controlo seja realizado com o termómetro de agulha, uma vez que este,

embora implique um dispêndio de tempo de controlo superior, permite caracterizar melhor a

variável em estudo (é menos influenciado pela temperatura ambiente). Por outro lado, os dados

recolhidos não se mostraram conclusivos relativamente à localização da temperatura máxima,

podendo esta verificar-se em qualquer um dos três pontos de referência, pelo que o controlo

desta variável não poderá incidir apenas na medição da temperatura num ponto específico. Na

Tabela D.1 do Anexo D, encontra-se detalhado o método a adotar para o controlo da

temperatura de paletização.

Como documenta a Figura D.5 do Anexo D, para armazenamento e análise dos registos das

temperaturas de paletização, foi preparada uma folha de cálculo, na qual os inspetores de

processo, após as medições, introduzem as seguintes informações: máquina, composto, data da

medição, turno e equipa, identificação do inspetor, temperatura ambiente e temperaturas

medidas em cada um dos locais ilustrados na Figura 15. De forma automática, a folha de cálculo

apresenta o máximo das medições dos três pontos e identifica o local em que este se verificou.

A folha de cálculo inclui também uma área, ilustrada na Figura D.6 do Anexo D, que permite

filtrar os registos com base num período temporal, no tipo de temperatura (máxima, média, ou

em cada um dos três locais de referência), na máquina e no turno/equipa. Com base nos dados

resultantes da aplicação dos diversos filtros disponíveis, a folha de cálculo realiza testes à

normalidade dos dados, constrói cartas de controlo de valores individuais e amplitudes móveis

e determina os índices de capacidade de processo.

4.3 Comentário

Como se salientou aquando do Enquadramento Teórico da presente dissertação, a gestão da

qualidade não se deve focar na exclusiva monitorização das características CTQ dos processos,

podendo consubstanciar-se na realização de controlos regulares de aspetos desses processos

que influenciam essas características. No entanto, a multiplicação de controlos não significa

uma melhoria direta da qualidade, podendo até ser prejudicial para as diversas vertentes da

empresa quando os controlos não são adequadamente concebidos. De facto, se o controlo dos

equipamentos de pesagem dos misturadores tivesse sido implementado sem uma análise prévia,

ter-se-ia assistido a uma quebra significativa na produção, atendendo ao tempo de execução das

tarefas de controlo. Por outro lado, o estudo desenvolvido no âmbito da temperatura de

paletização permitiu concluir que o equipamento a que está associado um maior tempo de

controlo é a única alternativa viável para caracterizar e controlar adequadamente a variável.


40

5 Sistemas de medição da camada calandrada

A análise dos sistemas de medição da camada calandrada (balança e medidor de espessura)

baseou-se, numa primeira fase, na realização de testes do tipo 1 e, posteriormente, em testes

R&R, sendo os resultados apresentados nos subcapítulos 5.1 e 5.2, respetivamente. Com base

nos resultados dos testes, foram formuladas conclusões e foi proposto um sistema de medição

alternativo, como se detalha no subcapítulo 5.3.

5.1 Testes de enviesamento e repetibilidade

Para avaliar o efeito do enviesamento e da repetibilidade foi aplicado um teste de medição do

tipo 1 a cada sistema de medição.

Balança

O peso das amostras de camada calandrada depende do material impregnado, podendo ser

inferior a 6 g no caso do nylon ou, tratando-se de material metálico, superior a 20 g.

Considerando a gama de valores especificados para os diferentes tipos de material calandrado

e atendendo às massas de referência disponíveis, definiu-se que, para o teste do tipo 1 à balança

digital, seriam efetuadas 50 medições a uma massa padrão de 10 g. A Figura 19 foi gerada pelo

software Minitab e reúne os resultados deste teste.

Figura 19 - Teste de medição do tipo 1 à balança

464136312621161161

10,10

10,05

10,00

9,95

9,90

Observation

peso Ref

Ref + 0,10 × Tol

Ref - 0,10 × Tol

Reference 10

Mean 10,00

StDev 0,016

6 × StDev (SV) 0,094

Tolerance (Tol) 1

Resolution 0,01 < 5% of Tol

Basic Statistics

Bias -0,00

T 0,539

PValue 0,592

(Test Bias = 0)

Bias

Cg 2,12

Cgk 2,09

Capability

%Var(Repeatability) 9,44%

%Var(Repeatability and Bias) 9,55%

Gage name: Balança

Date of study: 03/2017

Reported by: Hermano Maia

Tolerance: 1

Misc: g

Run Chart of peso

Teste de medição do tipo 1 - Balança


41

A média das medições realizadas situou-se em 10,00 g e o desvio padrão foi de 0,016 g, tendo

as observações individuais variado entre 9,97 g e 10,03 g, como documenta o gráfico da Figura

19. A proximidade entre o valor médio das medições e o valor verdadeiro da massa de referência

sugere, desde logo, que a balança não gera leituras enviesadas, o que é corroborado pelo

resultado do teste t, que apresentou um valor de prova de 59,2%, ou seja, superior ao nível de

significância adotado (5%), concluindo-se, assim, que a balança é exata.

A variabilidade das medições atribuível ao efeito de repetibilidade corresponde a 9,44% da

variabilidade total, que o software Minitab calcula como sendo um sexto da tolerância

especificada para o processo. Considerando as recomendações formuladas pelo AIAG (2010),

e como aquele valor é inferior a 10%, conclui-se que a balança é aceitável em termos de

repetibilidade. Tal conclusão é reforçada através da análise do índice de capacidade Cg, cujo

valor (2,12) é superior ao valor de referência (1,33).

Finalmente, analisa-se o índice Cgk, que combina os efeitos de repetibilidade e de enviesamento.

O valor deste índice, 2,09, é superior à referência de 1,33 e apenas ligeiramente inferior ao valor

do índice Cg, pelo que o enviesamento não é relevante. Assim, conclui-se que a balança digital

é capaz, gerando leituras exatas (sem enviesamento) e precisas (repetíveis).

Medidor de espessura

A espessura da camada calandrada, embora de forma menos pronunciada do que se verifica

com o peso, depende do material impregnado. Como, em termos médios, a especificação é de

1,00 ± 0,10 mm, o teste de tipo 1 ao medidor de espessura consubstanciou-se na realização de

50 medições de um padrão de 1 mm, tendo estas sido recolhidas com o medidor de espessura

colocado sobre um plano granítico (isto é, um bloco granítico com condições de planeza

devidamente asseguradas), a fim de evitar que fossem influenciadas por oscilações de nível. Na

Figura 20, com origem no software Minitab, são apresentados os resultados do teste.

Figura 20 - Teste de medição do tipo 1 ao medidor de espessura

Como se observa no gráfico da Figura 20, as medições realizadas variaram entre 0,99 mm e

1,01 mm, registando-se uma média de, aproximadamente, 1,00 mm e um desvio padrão de

0,0035 mm. O valor médio das medições está, portanto, próximo do valor verdadeiro do padrão,

464136312621161161

1,02

1,01

1,00

0,99

0,98

Observation

esp

ess

ura

Ref

Ref + 0,10 × Tol

Ref - 0,10 × Tol

Gage name: Medidor de espessura

Date of study: 03/2017

Reported by: Hermano Maia

Tolerance: 0,2

Misc: mm

Reference 1

Mean 1,000

StDev 0,0035

6 × StDev (SV) 0,0209

Tolerance (Tol) 0,2

Resolution 0,01 = 5% of Tol

Basic Statistics

Bias 0,000

T 0,8137

PValue 0,420

(Test Bias = 0)

Bias

Cg 1,92

Cgk 1,88

Capability

%Var(Repeatability) 10,43%

%Var(Repeatability and Bias) 10,64%

Run Chart of espessura

Teste de medição do tipo 1 - Medidor de espessura


42

o que sugere que o medidor de espessura não gera leituras enviesadas. Por sua vez, o resultado

do teste t, que apresentou um valor de prova de 42,0%, ou seja, superior ao nível de significância

adotado (5%), em nada obsta à conclusão de que o medidor de espessura é exato.

A variabilidade das medições atribuível ao efeito de repetibilidade corresponde a 10,43% da

variabilidade total. Considerando as recomendações formuladas pelo AIAG (2010), como

aquele valor é superior a 10% e inferior a 30%, o medidor de espessura pode ser aceitável, mas

deve ser analisado consoante a importância do processo e da monitorização da característica

em estudo. Note-se, contudo, que se a decisão assentar na análise do índice de capacidade Cg,

cujo valor é 1,92, ou seja, superior à referência de 1,33, conclui-se que o medidor de espessura

é capaz em termos do efeito de repetibilidade.

Finalmente, compara-se o índice Cgk com o índice Cg, a fim de reforçar a anterior conclusão da

inexistência de enviesamento. Como o valor do índice Cgk, 1,88, é muito próximo do valor do

índice Cg, continuando acima do valor 1,33 tomado como referência, conclui-se que o

enviesamento é muito reduzido. O teste do tipo 1 aplicado ao medidor de espessura sugere, em

suma, que este equipamento é capaz e que gera leituras exatas, devendo ser realizada uma

análise adicional quanto à sua precisão.

5.2 Testes de repetibilidade e reprodutibilidade (R&R)

Na secção 5.1, foram apresentados os resultados dos testes de medição do tipo 1, tendo-se

concluído, por um lado, que a balança analisada é exata e precisa e, por outro, que o medidor

de espessura é exato, surgindo, contudo, algumas dúvidas sobre a sua precisão.

A avaliação da precisão, ou seja, do efeito de repetibilidade, no contexto de um teste do tipo 1

está limitada pelo facto de a análise incidir sobre uma única amostra (padrão). Importa, então,

analisar a repetibilidade no contexto real do processo, ou seja, medindo várias amostras de

camada calandrada. Para tal, pode recorrer-se a testes R&R, que, como referido em 2.3, captam

a variabilidade intrínseca ao equipamento de medição (repetibilidade) e a variabilidade inerente

ao operador (reprodutibilidade).

Note-se, contudo, que caso os testes do tipo 1 tivessem sugerido que algum dos sistemas de

medição não era capaz de gerar leituras próximas do valor verdadeiro da amostra – o que não

se verificou –, não faria sentido analisar o desempenho desse sistema no contexto real do

processo através de um teste R&R. Nessas circunstâncias, seria necessário calibrar o

equipamento de medição, seguindo-se uma repetição do teste do tipo 1 e, só depois de analisar

os novos resultados em termos de enviesamento, seria adequada a aplicação de um teste R&R.

Balança

Como a balança em análise é digital e sendo que o operador apenas necessita de colocar a

amostra sobre a base da mesma e aguardar que a leitura do monitor estabilize, definiu-se, a

priori, que, relativamente a este instrumento de medição, só seria analisado o efeito de

repetibilidade, o que permitiu reduzir o número de medições e amostras a recolher

comparativamente a um teste R&R típico. O teste assentou na recolha de 10 amostras de camada

calandrada e na realização, por um único operador, de 5 medições a cada uma delas.

Após aplicação do teste, cujos resultados se apresentam na Tabela 5, apurou-se que a

variabilidade atribuível ao efeito de repetibilidade corresponde a 8,77% da variabilidade total

(a variabilidade total considerada corresponde a um sexto da tolerância do processo), sendo este

valor próximo do que havia sido obtido aquando da aplicação do teste de medição do tipo 1

(9,44%). Assim, pode-se concluir, novamente, que a balança é precisa e apta à medição da

característica em estudo.


43

Tabela 5 - Resultados do teste de repetibilidade à balança


A realização do teste R&R ao medidor de espessura implicou a recolha de 10 amostras, as quais

foram posteriormente medidas por 3 operadores, sendo que cada operador mediu cada amostra

3 vezes, tendo-se, portanto, recolhido um conjunto de 90 medições. Os operadores foram

escolhidos aleatoriamente de entre aqueles que habitualmente procedem ao autocontrolo da

largura, peso e espessura da camada calandrada, não lhes tendo sido transmitidas instruções

específicas, de maneira a não condicionar a forma como cada um atuava. As fases e etapas do

procedimento adotado para aplicação do teste R&R ao medidor de espessura encontram-se

detalhadas na Figura 21 e basearam-se no método seguido por Li e Al-Refaie (2008).

Figura 21 - Procedimento adotado para aplicação do teste R&R ao medidor de espessura

1 2 3 4 5 Média Amplitude

1 11,64 11,63 11,65 11,64 11,65 11,64 0,02

2 11,45 11,42 11,45 11,44 11,44 11,44 0,03

3 11,64 11,62 11,60 11,59 11,59 11,61 0,05

4 15,56 15,55 15,57 15,59 15,56 15,57 0,04

5 12,64 12,62 12,65 12,62 12,66 12,64 0,04

6 19,61 19,63 19,65 19,66 19,65 19,64 0,05

7 12,94 12,96 12,95 12,95 12,95 12,95 0,02

8 11,65 11,66 11,65 11,65 11,64 11,65 0,02

9 8,69 8,65 8,66 8,67 8,69 8,67 0,04

10 11,65 11,64 11,65 11,64 11,62 11,64 0,03

= 0,034

EV = 0,0146

Tol = 1,0

%EV = 8,77%

Medições (gramas)N.º da

amostra

Analisar dados

Cada operador mede a espessura de cada amostra

e regista o valor

Reordenar as amostras de forma aleatória

A espessura de cada amostra foi medida 3 vezes

por cada operador?

Recolher os registos das medições

Selecionar 3 operadores

Selecionar aleatoriamente 10 amostras e atribuir

um número identificativo a cada amostra

Verificar o instrumento de medição

Calandrar

Fase I

Fase II

Fase III

Fase IV

Não

Sim


44

Os resultados do teste R&R, de acordo com a abordagem clássica, estão resumidos na Tabela

6. Verifica-se que o PTR para os efeitos individuais de repetibilidade e reprodutibilidade é de

13,00% e 8,03%, respetivamente, o que sugere que a variação observada nas medições

recolhidas é influenciada de forma mais significativa pela variabilidade intrínseca ao próprio

equipamento do que pelo operador.

O efeito conjunto da repetibilidade e reprodutibilidade apresenta um PTR de 15,28%, que, face

às recomendações do AIAG (2010), não permite a aceitação imediata do equipamento de

medição, devendo conduzir-se uma análise adicional. Por outro lado, o valor de NDC, sendo

superior a 1 e inferior a 5, indicia que os dados fornecidos pelo medidor de espessura apenas

permitem uma estimativa grosseira de parâmetros e índices, produzindo, nomeadamente, cartas

de controlo pouco reativas (AIAG 2010).

Tabela 6 - Resultados do teste R&R segundo a abordagem clássica

Quando se verifica a presença de uma interação estatisticamente significativa entre amostra e

operador, a versão ANOVA do teste R&R permite estimar de forma mais fiável a

reprodutibilidade (Antony et al. 1999). Assim, para aferir se essa interação existe e se é

significativa, realizou-se um teste ANOVA a dois fatores, cujos resultados se apresentam na

Tabela 7.

Tabela 7 - Teste ANOVA para o estudo R&R

O teste ANOVA sugere que a interação entre amostra e operador não é significativa (valor de

prova de 11,5%), pelo que não se prosseguiu com a análise de repetibilidade e reprodutibilidade

de acordo com a formulação ANOVA. Note-se que a análise da Figura 22 (gerada pelo software

Minitab), especialmente do gráfico do canto inferior direito, não permite identificar visualmente

uma interação entre amostra e operador, concluindo-se, novamente, no sentido da inexistência

de interação.

Registe-se ainda que as cartas de controlo apresentadas na Figura 22 – baseadas em subgrupos

de dimensão 3, uma vez que foi este o número de vezes que cada amostra foi medida pelo

mesmo operador –, sobretudo a carta das médias, apresentam diversos pontos fora dos limites

de controlo. Como referido em 2.3.2, no contexto dos testes R&R é desejável que os pontos da

carta das médias estejam fora dos limites de controlo, pois isso significa que o equipamento de

medição é capaz de discernir as diferentes amostras. O AIAG (2010) recomenda que pelo

menos 50% dos pontos se apresentem fora dos limites de controlo. Na carta das médias em

análise, 17 dos 30 pontos representados (57%) estão fora dos limites de controlo.

Source VarComp%Contribution

(of VarComp)

StdDev

(SD)

Study Var

(6 x SD)

%Study Var

(%SV)

PTR

(%)NDC

Total Gage R&R 2,59E-05 10,30 0,00509 0,03055 32,09 15,28 4

Repeatability 1,88E-05 7,46 0,00433 0,02600 27,30 13,00

Reproducibility 7,16E-06 2,84 0,00268 0,01605 16,86 8,03

Part-To-Part 2,26E-04 89,70 0,01503 0,09017 94,71 45,09

Total Gage R&R 2,52E-04 100,00 0,01587 0,09521 100,00 47,60

Source DF SS MS F p-value

Part 9 1,64E-02 1,82E-03 43,22 0,000

Operator 2 4,62E-04 2,31E-04 5,47 0,014

Part * Operator 18 7,60E-04 4,22E-05 1,52 0,115

Repeatability 60 1,67E-03 2,78E-05

Total 89 1,93E-02


45

Figura 22 - Teste R&R ao medidor de espessura

5.3 Conclusões e propostas de melhoria

Como referido em 3.3.2, a análise dos sistemas de medição das características CTQ da camada

calandrada (peso e espessura) foi motivada pelos problemas concernentes ao manuseamento do

medidor de espessura, pelas condições ambientais em que se realizam as medições e pelo facto

de os equipamentos atuais não permitirem o armazenamento informático dos registos.

A análise realizada consubstanciou-se no estudo do enviesamento, da repetibilidade e da

reprodutibilidade dos sistemas de medição. Se de um sistema resultam medições sem

enviesamento, então o sistema é considerado exato; por outro lado, um sistema cujas medições

para a mesma amostra sejam próximas entre si (repetíveis), mesmo quando são obtidas por

operadores diferentes (reprodutíveis), é um sistema preciso.

Os resultados dos estudos de enviesamento e repetibilidade e de R&R, apresentados nas secções

anteriores, permitem concluir (i) que o sistema de medição do peso é exato e preciso e (ii) que

o sistema de medição da espessura é exato, mas a sua precisão, com base nas recomendações

do AIAG (2010), é questionável. De facto, o teste R&R apresentou um PTR superior a 10% e

um NDC inferior a 5. O teste R&R sugere também que a variabilidade associada ao efeito de

repetibilidade é superior à variabilidade relativa ao efeito de reprodutibilidade, o que indicia

que os fatores que motivam essa variabilidade são intrínsecos ao equipamento de medição e/ou

transversais aos operadores.

O medidor de espessura estudado no teste R&R já não dispunha de alavanca, sendo que os três

operadores movimentaram o fuso puxando o respetivo punho, tendo, inclusivamente, sido

referido por um operador que, mesmo que existisse alavanca, preferia atuar diretamente no

punho do fuso. Durante o teste, foi também comum aos três operadores o facto de, por diversas

vezes, darem ligeiras pancadas no punho antes de registarem as medições. Apesar do método


46

definido prever que cada amostra seja medida em três pontos, correspondendo a respetiva

espessura à média dos três valores obtidos, os operadores, por vezes, não realizaram as três

medições. Além disso, para cada amostra, os operadores apenas apontaram a média das

medições, a qual calcularam de forma mental, com duas casas decimais (o que corresponde ao

número de casas decimais exibidas no leitor do medidor de espessura).

Atendendo ao objetivo de reduzir a variabilidade do processo de medição e de forma a

solucionar os problemas identificados ou confirmados no decurso do teste R&R, importa definir

um sistema em que as medições da espessura sejam menos influenciadas por comportamentos

erróneos dos operadores, o que se pode traduzir num equipamento de medição mais robusto.

Procedeu-se, então, a uma pesquisa de soluções existentes no mercado, de forma a identificar

equipamentos que possibilitem ultrapassar os problemas detetados e que sejam capazes de

registar e armazenar as medições num suporte que permita exportar diretamente os dados para

folhas de cálculo.

Esta pesquisa envolveu a consulta dos catálogos da Mitutoyo (2016), da Qualitest (2017) e da

EGITRON (2017) e embora existam equipamentos com tecnologias de funcionamento mais

avançadas (e.g. soluções pneumáticas para o movimento do fuso), privilegiou-se a identificação

de equipamentos simples, semelhantes aos atuais, mas com funcionalidades que permitam

suprimir os problemas existentes. Com base na pesquisa realizada10, propõe-se a aquisição de:

• um novo medidor de espessura digital, com grande semelhança visual e dimensional

com o atual, preparado para o armazenamento e exportação dos dados das medições;

• um cabo de controlo da movimentação do fuso (spindle lifting cable) compatível com o

novo medidor: este cabo é uma alternativa à alavanca, permitindo controlar a posição

do fuso, sem contactar fisicamente com o medidor de espessura;

• uma caixa em acrílico para proteção do medidor de espessura e da respetiva bancada de

suporte11, com uma abertura para introdução das amostras na base da bancada e orifícios

para os cabos: esta caixa isola o medidor de espessura, impedindo que os operadores

atuem diretamente sobre o fuso do equipamento;

• equipamentos necessários ao registo, armazenamento e exportação dos dados das

medições: estes equipamentos permitem substituir o registo manuscrito das medições

da espessura, evitando o dispêndio de tempo associado à posterior transcrição para o

sistema informático, possibilitam o armazenamento individual das três medições que

devem ser efetuadas a cada amostra e garantem que a média destas medições é calculada

sem erros.

Às aquisições propostas está associado um custo estimado de 1638 €. As rubricas que serviram

de base ao cálculo deste custo, bem como imagens ilustrativas dos equipamentos e acessórios

contemplados na proposta apresentada, encontram-se descritas na Tabela E.1 do Anexo E.

10 Foi atribuída prioridade aos equipamentos da Mitutoyo, uma vez que se pretendia evitar o custo de aquisição de

uma nova bancada.

11 O novo medidor de espessura pode ser montado na bancada atualmente existente, pelo que não será necessário

adquirir uma bancada nova.


47

6 Scrap produzido no processo de calandragem

A causa principal do desperdício gerado no processo de calandragem, como explicado em 3.3.3,

é o setup, ou seja, a troca de rolos de tela têxtil, que implica que seja feita uma emenda entre o

final da tela do rolo que está a ser utilizado e o início da tela do rolo subsequente, a fim de

garantir um fluxo contínuo de material. O procedimento da emenda está detalhado na Figura

B.2 do Anexo B, envolvendo a sobreposição das telas de dois rolos e de tiras de borracha

posteriormente submetidas à ação de uma prensa.

A informação do scrap é introduzida pelos operadores, no final de cada turno, numa base de

dados autónoma à base de dados da produção: os operadores registam a quantidade de scrap

em kg e a respetiva causa; no caso do scrap ter origem no setup, os operadores indicam a

quantidade de scrap por cada estilo, sem discriminarem a quantidade que respeita

individualmente a cada emenda (ou seja, a cada setup). A produção é registada automaticamente

em metros de comprimento de camada calandrada, sendo possível determinar quanto produziu

cada equipa, de cada estilo, num determinado dia.

Embora a largura especificada seja comum a todos os estilos (1,5 metros), o peso por m2

especificado varia com o estilo (em consequência das diferentes densidades e espessuras dos

materiais das telas têxteis). Além disso, como a quantidade produzida de cada estilo não é igual

entre as equipas, para estabelecer uma comparação adequada entre equipas, entre máquinas e

entre estilos, foi necessário converter a quantidade de scrap de kg para comprimento, em

metros, de camada calandrada desperdiçada, dividindo os kg de scrap pelo peso por m2 e pela

largura especificados para cada estilo; este procedimento permitiu obter, de forma aproximada,

o comprimento das tiras de camada calandrada cortadas pelos operadores na zona das emendas.

Com base nos dados de scrap e produção do primeiro trimestre de 2017 – o mesmo período

temporal a que se recorreu para determinar a principal causa de desperdício –, foram

construídos gráficos que permitem comparar as equipas de cada calandra e os diversos estilos

de camada calandrada em termos de metros de scrap por cada mil metros de produção (o que

equivale a uma permilagem). Neste período, por cada mil metros de camada calandrada, foram

gerados 0,86 metros de scrap (corresponde ao valor representado na linha de traço interrompido

da Figura 23 e da Figura 24).

O gráfico da Figura 23 estabelece a comparação entre as calandras e entre as respetivas equipas.

Note-se que a Continental Mabor tem duas linhas de calandragem, a calandra 1 (C1) e a calandra

2 (C2). Na C1 trabalham 5 equipas (C1-A, C1-B, C1-C, C1-D e C1-E), sendo calandrado

material metálico e material têxtil, e na C2 trabalham 2 equipas (C2-A e C2-B), sendo

calandrado apenas material têxtil; todas as equipas laboram em regime de turnos rotativos.

Antes mesmo de analisar os dados do gráfico, importa referir que, sendo a C2 a calandra mais

recente, logo dotada de tecnologia mais moderna, e como a C1 além de material têxtil, também

calandra material metálico (mais espesso), estando, por isso, sujeita a maiores e mais frequentes

ajustes do espaçamento dos rolos da máquina, é expectável que seja gerado mais scrap na C1.


48

De facto, como se observa na Figura 23, o nível de scrap associado à calandra 1, 1,18‰, é

superior ao que se verificou para a calandra 2, 0,76‰. Constata-se ainda a existência de

diferenças relevantes entre o scrap gerado pelas diversas equipas da calandra 1: à equipa C1-A

está associado o maior nível de scrap (1,58‰) e à equipa C1-C está associado o menor nível

de scrap (0,88‰).

Figura 23 - Scrap da calandragem têxtil com origem em setup, por calandra e por equipa

O gráfico da Figura 24 permite comparar o nível de scrap associado aos vários estilos de

camada calandrada: P1319, P1365, P1370, P1377, P1457, R1564 e R3002, em que P e R

respeitam a poliéster e rayon, respetivamente. O gráfico sugere que o nível de scrap se distribui

de forma homogénea entre os diversos estilos, com exceção de P1377 e de R1564.

Figura 24 - Scrap da calandragem têxtil com origem em setup, por estilo

Analisando a origem da produção dos estilos representados na Figura 24, em termos de máquina

(calandra 1 ou calandra 2), percebe-se que, em geral, 76% dos metros produzidos advêm da

calandra 2. No entanto, para o estilo P1377 essa percentagem é superior (93%), justificando o

menor nível de scrap associado, e para o estilo R1564 essa percentagem é inferior (66%),

justificando o maior nível de scrap observado. O estilo P1457 foi totalmente produzido na

calandra 2, todavia representa apenas 0,3% da produção do período em análise.

1,58

1,21

0,88

1,37

1,06

0,65

0,78

1,18

0,76

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

1,4

1,6

1,8

C1-A C1-B C1-C C1-D C1-E C2-A C2-B

met

ros

de

scra

p

po

r ca

da

10

00

met

ros

de

pro

duçã

o

Scrap da calandragem têxtil com origem em setup, por calandra e por equipa

C1 C2 C1+C2

0,82 0,82 0,850,78

0,89

1,01

0,85

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

P1319 P1365 P1370 P1377 P1457 R1564 R3002

met

ros

de

scra

p

po

r ca

da

10

00

met

ros

de

pro

duçã

o

Scrap da calandragem têxtil com origem em setup, por estilo

todos os estilos


49

A análise da Figura 23 e da Figura 24 sugere, então, que os fatores “máquina” e “equipa” podem

ser significativos relativamente à quantidade de scrap, contrariamente ao fator “estilo”.

Para estimar a quantidade de scrap gerada por emenda, construiu-se uma folha de cálculo que

permite calcular de forma aproximada o número de setups: analisando os registos da produção,

a folha contabiliza um setup sempre que se verifique uma mudança de estilo (por exemplo, do

estilo P1370 para o estilo P1319) e, com base no número de metros produzidos, a folha estima

o número de trocas de rolo em verde durante a calandragem de um mesmo estilo (por exemplo,

se tiverem sido calandrados 5449 metros de P1319, tendo em conta que cada rolo em verde da

tela têxtil respetiva tem, em média,1860 metros, então terão sido utilizados 3 rolos em verde de

P1319, logo terão ocorrido 2 setups do mesmo estilo). O gráfico da Figura 25, que apresenta o

comprimento médio da emenda por calandra e por equipa, foi gerado pela folha de cálculo

construída.

Figura 25 - Comprimento médio da emenda, por máquina e equipa, com base na folha de cálculo construída

Assim como observado na Figura 23, o gráfico da Figura 25 sugere que a calandra 1 gera mais

scrap por setup do que a calandra 2, sendo que, na calandra 1, a equipa A é a que produz mais

scrap e a equipa C é a que produz menos scrap. Para confirmar a relevância dos fatores

“máquina” e “equipa” e validar a folha de cálculo construída, procedeu-se ao acompanhamento

in loco da produção, registando-se: a quantidade de scrap gerada em cada emenda, se durante

cada emenda o procedimento foi corretamente executado e se existiram ocorrências anómalas.

O acompanhamento incidiu sobre as equipas C1-A, C1-B, C1-C, C2-A e C2-B, apresentando-

-se nas secções seguintes os respetivos resultados e conclusões.

6.1 Resultados do acompanhamento in loco da produção

Além da recolha de amostras que permitissem analisar o comprimento da emenda12, o

acompanhamento in loco da produção envolveu a observação do procedimento de execução das

emendas, do trabalho do operador do enrolamento (a quem cabe transmitir à máquina a ordem

de corte da camada calandrada na zona da emenda e retirar a respetiva tira de desperdício), da

pesagem do scrap e do posterior registo no sistema informático.

12 A referência ao comprimento da emenda deve ser entendida como comprimento, em metros, da tira de camada

calandrada classificada como desperdício.

3,02 2,88

1,97

2,84

2,68

1,18

1,41

0

0,4

0,8

1,2

1,6

2

2,4

2,8

3,2

C1-A C1-B C1-C C1-D C1-E C2-A C2-B

met

ros

Comprimento médio da emenda, por calandra e por equipa

C1 C2 C1+C2


50

Durante o acompanhamento realizado, (i) não se verificou nenhuma situação assinalável em

termos da execução das emendas, ou seja, o procedimento foi respeitado por todos os

operadores; (ii) percebeu-se que a ação do operador do enrolamento é muito relevante em

termos da quantidade de scrap associada às emendas, na medida em que, se o operador

transmitir tardiamente a ordem de corte, a tira de desperdício terá um maior comprimento e

abrangerá uma parte de camada calandrada que estaria em condições aceitáveis; (iii) constatou-

-se, por duas vezes, que a equipa C1-B não pesou separadamente as emendas de estilos

diferentes, registando, posteriormente, no sistema informático, valores com base num “cálculo

aproximado” questionável; e (iv) percebeu-se que alguns operadores tinham dúvidas na maneira

como devem registar no sistema informático a emenda associada ao arranque de máquina, isto

é, não sabiam se essa emenda deveria ser imputada como scrap de arranque de máquina ou

scrap de setup.

Foram recolhidas amostras de scrap relativas a 16 emendas da calandra 1 (o tempo de

calandragem de material metálico na calandra 1 inviabilizou a recolha de um número de

amostras superior) e a 24 emendas da calandra 2, sendo que o número de amostras se distribui

de forma equilibrada pelas equipas de cada máquina. Na Figura 26, com origem no software

Minitab, as observações recolhidas são representadas através de gráficos boxplot.

Figura 26 - Boxplot do comprimento da emenda para cada equipa

Com base nos dados recolhidos e fixando-se um nível de significância de 5%, foram realizados,

através do software Minitab, dois testes t e um teste ANOVA, detalhados na Tabela 8 e cujos

resultados se elencam de seguida:

• Para comparar o valor esperado do comprimento das emendas das duas calandras,

realizou-se um teste t para duas amostras, bilateral. Obteve-se um valor de prova de

0,0%, pelo que o teste sugere que a diferença entre as calandras é significativa;

• Para comparar o valor esperado do comprimento das emendas das duas equipas da

calandra 2, realizou-se um teste t para duas amostras, bilateral. Obteve-se um valor de

prova de 48,9%, pelo que o teste sugere que a diferença entre as equipas analisadas não

é significativa;

• Para comparar o valor esperado do comprimento das emendas das três equipas da

calandra 1, realizou-se um teste ANOVA, a 1 fator. Obteve-se um valor de prova de

4,9%, ligeiramente inferior ao nível de significância adotado, sendo que a construção

de intervalos de confiança de Tukey sugere que apenas o valor esperado das emendas

das equipas C1-A e C1-C é significativamente diferente.

C2-BC2-AC1-CC1-BC1-A

3,5

3,0

2,5

2,0

1,5

1,0

Equipa

com

pri

men

to d

a e

men

da (

metr

os)

Boxplot of comprimento da emenda (metros)


51

Tabela 8 - Testes t e ANOVA para comparação das calandras e das respetivas equipas

Note-se que, nos dois testes t realizados, não foi assumida a igualdade de variâncias, uma vez

que foram previamente realizados testes à razão das variâncias e, em ambos, foi rejeitada a

hipótese nula (valor de prova inferior a 5%). A formulação e os resultados detalhados dos testes

à razão das variâncias constam na Figura F.3 e na Figura F.4 do Anexo F.

Teste Gráfico

Teste t e intervalos de confiança para as calandras Calandra N Mean StDev SE Mean

C1 16 2,425 0,475 0,12

C2 24 1,189 0,271 0,055

Difference = μ (C1) - μ (C2)

Estimate for difference: 1,236

95% CI for difference: (0,964; 1,509)

T-Test of difference = 0 (vs ≠): T-Value = 9,43

P-Value = 0,000 DF = 21

Teste t e intervalos de confiança para as equipas da calandra 2 Equipa N Mean StDev SE Mean

C2-A 15 1,151 0,167 0,043

C2-B 9 1,251 0,394 0,13

Difference = μ (C2-A) - μ (C2-B)

Estimate for difference: -0,100

95% CI for difference: (-0,413; 0,213)

T-Test of difference = 0 (vs ≠): T-Value = -0,72

P-Value = 0,489 DF = 9

Teste ANOVA para as equipas da calandra 1 Null hypothesis All means are equal

Alternative hypothesis At least one mean is different

Significance level α = 0,05

Equal variances were assumed for the analysis.

Factor Levels Values

Equipa 3 C1-A; C1-B; C1-C

Source DF Adj SS Adj MS F-Value P-Value

Equipa 2 1,258 0,6288 3,83 0,049

Error 13 2,132 0,1640

Total 15 3,390

Model Summary

S R-sq R-sq(adj) R-sq(pred)

0,405001 37,10% 27,42% 3,84%

Pooled StDev = 0,405001

Intervalos de confiança de Tukey, a 95%

Equipa N Mean Grouping

C1-A 5 2,740 A

C1-B 6 2,483 A B

C1-C 5 2,040 B

Means that do not share a letter are significantly

different.

Tukey Simultaneous Tests for Differences of Means

Difference Difference SE of

of Levels of Means Difference 95% CI

C1-B - C1-A -0,257 0,245 (-0,903; 0,390)

C1-C - C1-A -0,700 0,256 (-1,376; -0,024)

C1-C - C1-B -0,443 0,245 (-1,090; 0,203)

Individual confidence level = 97,95%

C2C1

3,5

3,0

2,5

2,0

1,5

1,0

Calandra


C2-BC2-A

2,0

1,8

1,6

1,4

1,2

1,0

0,8

0,6

Equipa



52

6.2 Conclusões e propostas de melhoria

O acompanhamento in loco confirmou, em termos do scrap produzido em consequência da

troca de rolos em verde, a relevância do fator “máquina” e sugeriu a existência de diferenças

entre duas das três equipas da calandra 1. De facto, a calandra 2 ajusta-se mais rapidamente à

variação de espessura localizada na zona da emenda, gerando menos scrap. Nesse sentido e

atendendo ao facto da calandra 2 não estar a ser utilizada na sua capacidade máxima (trabalha

apenas 16 horas por dia, por oposição à calandra 1, que trabalha em contínuo) recomenda-se

que o Departamento de Qualidade e o Departamento de Produção estudem a possibilidade de

implementar um terceiro turno na calandra 2 (uma nova equipa ou uma das equipas da calandra

1), colocando-a a laborar em regime contínuo, permitindo, assim, que a calandragem de tela

têxtil ocorra quase em exclusivo na calandra 2, com vista à diminuição do scrap.

Por outro lado, no que concerne à equipa C1-A, que os testes sugerem que produz mais scrap

do que a equipa C1-C, observou-se, durante o acompanhamento realizado, que o operador

apresentou um critério mais exigente relativamente à quantidade de camada calandrada que, no

seu entendimento, devia ser classificada como desperdício. Sugere-se, então, que o

Departamento de Qualidade e o Departamento de Apoio Técnico à Produção definam um

critério para o corte da emenda (por exemplo, cortar até inexistirem zonas sem borracha ou

cortar até inexistirem rugas na camada), uniformizando o procedimento. Note-se que o objetivo

não é que os setups deixem de gerar scrap, pois se os operadores da calandragem não

removerem as tiras de camada na zona da emenda, essa camada será enviada para as máquinas

de corte, afetando negativamente esse processo; o objetivo é que seja removida a camada que

efetivamente esteja em más condições.

Além disso, considera-se importante reforçar a formação dos operadores do enrolamento,

especificamente quanto à relevância de transmitirem no momento apropriado a ordem de corte

da camada calandrada. No acompanhamento às equipas da calandra 2, verificou-se, por duas

vezes (em vinte e quatro), que a ordem de corte da camada foi transmitida tardiamente, sendo

que as emendas respetivas apresentaram um comprimento 57% e 68% superior à média dos

comprimentos das restantes emendas da calandra 2 – por isso, se os operadores forem formados

no sentido de reagirem de forma adequada à passagem da emenda pela lâmina de corte, será

possível reduzir a quantidade de desperdício associada a esta causa.

Adicionalmente, sugere-se a criação, no sistema informático, da causa “emenda no arranque de

máquina”, para mitigar as dúvidas suscitadas pelos operadores e separar o efeito de arranque

de máquina do efeito de setup nos registos informatizados.

Refira-se ainda que os dados recolhidos permitiram validar a folha de cálculo construída para

estimar o comprimento das tiras de scrap cortadas por cada equipa em cada calandra, estando

esta apta para ser utilizada para a monitorização regular desta causa. Na Figura F.5 do Anexo

F, são apresentadas imagens ilustrativas da folha de cálculo.


53

7 Conclusões e perspetivas de trabalho futuro

A Continental Mabor é uma das mais relevantes empresas portuguesas, sendo subsidiária de

um dos maiores fornecedores mundiais da indústria automóvel, o Grupo Continental. Como

fábrica mais eficiente do grupo, a Continental Mabor procura diariamente eliminar o

desperdício e diminuir os custos de não qualidade, objetivos que não podem ser prejudicados

pelo momento de expansão que a empresa enfrenta.

Nesse sentido, estando a Continental Mabor consciente de que a qualidade do produto final

implica garantir a qualidade desde a conceção dos produtos e ao longo de todas as atividades

das diversas fases do processo produtivo, o projeto de dissertação proposto incidiu sobre três

áreas de atuação: (i) controlos do processo de misturação; (ii) sistemas de medição da camada

calandrada; e (iii) scrap gerado no processo de calandragem.

A misturação, enquanto fase inicial do processo produtivo da Continental Mabor, fornece às

fases subsequentes o composto a partir do qual são produzidos os elementos estruturais dos

pneus, nomeadamente as cintas têxteis e as cintas metálicas, que têm origem no corte da camada

calandrada resultante da impregnação de materiais no composto misturado. Reconhecendo

como crítica a qualidade deste composto, existem diversos controlos ao longo do processo de

misturação. No entanto, comparando os controlos existentes com aqueles que são impostos pela

sede do grupo, foi identificado um pequeno conjunto de controlos que não estão contemplados

na fábrica portuguesa. No âmbito deste projeto, estudou-se a implementação de um controlo da

exatidão dos equipamentos de pesagem (balanças) dos misturadores e de um controlo da

temperatura do composto aquando da sua paletização.

Após ter sido definido o procedimento de autocontrolo das balanças dos misturadores, a fim de

estudar o seu tempo de execução, foi realizado um teste piloto. Com base na frequência imposta

pelo grupo (diária para balanças equipadas com sistemas automáticos de padrões e mensal para

as restantes), o teste permitiu estimar um tempo de autocontrolo das balanças de 122 minutos

por dia, traduzindo-se numa diminuição de 0,84% do tempo diário disponível para produção e

numa quebra diária de 10 paletes de composto – uma quebra relevante para uma empresa cujas

ordens de produção estão em crescimento.

Embora se tenha verificado algum nível de entropia durante o teste piloto, considera-se que o

autocontrolo, com a frequência exigida, dificilmente demorará menos tempo do que a

estimativa apresentada, pois não foi, por exemplo, contabilizado o tempo associado à resolução

de avarias dos sistemas automáticos de algumas balanças. Sugeriu-se, por isso, que durante um

período experimental de autocontrolo, num determinado misturador, sejam registados os

respetivos tempos de execução (para obter uma estimativa mais exata) e que a partir do estudo

da estabilidade das diversas balanças (uma análise preliminar revelou comportamentos distintos

dos equipamentos) se proponha à sede do grupo um plano de autocontrolo adaptado à realidade

da fábrica da Continental Mabor, com frequências adequadas à estabilidade das suas balanças.

O período experimental decorrerá nas primeiras três semanas do próximo mês e a análise de

estabilidade deverá estar concluída no final do mês corrente (junho de 2017).


54

No que concerne ao controlo da temperatura de paletização, a análise comparativa de dois

equipamentos de medição, designadamente através de modelos de regressão, possibilitou a

definição do método de controlo desta característica. O estudo realizado permitiu concluir que

o processo de misturação é capaz (Ppk = 2,03) relativamente à temperatura de paletização

máxima, encontrando-se sob controlo estatístico. O controlo da temperatura de paletização será

integrado, no próximo mês, no plano de controlo do processo de misturação e a folha de cálculo

construída durante o projeto será utilizada para o registo das observações e posterior análise.

O estudo dos sistemas de medição das características consideradas críticas para a qualidade da

camada calandrada – o peso e a espessura –, assente em testes ao enviesamento e em testes

R&R, permitiu concluir que a balança digital utilizada é exata e precisa e que o medidor de

espessura é exato, mas a sua precisão é questionável (o teste R&R apresentou um PTR de

15,28% e um NDC de 4). Assim, com base nos problemas identificados ou confirmados

aquando da recolha das amostras necessárias ao teste R&R, nomeadamente o manuseamento

do fuso e o registo das medições, foi elaborada uma proposta concreta de um sistema alternativo

que implica a aquisição de um novo medidor de espessura e de um software que permitirá o

registo automático e em suporte informático das medições, possibilitando a monitorização

efetiva da espessura (atualmente, apesar da espessura ser considerada crítica e dos operadores

procederem ao seu autocontrolo, o tempo exigido à informatização dos registos implica que só

as medições do peso sejam transcritas para folhas de cálculo e analisadas). O Departamento de

Qualidade e o Departamento de Apoio Técnico à Produção consideram o novo sistema

adequado e útil, pelo que a sua aquisição e implementação deverá ocorrer nos próximos meses.

A análise do desperdício gerado no processo de calandragem, com base nos dados da produção

e do scrap do primeiro trimestre de 2017, permitiu identificar o setup têxtil (troca de rolos em

verde) – que implica a realização de uma emenda das telas têxteis dos rolos – como a principal

causa de desperdício. O acompanhamento in loco da produção e a folha de cálculo construída

para a análise dos dados históricos permitiram identificar o fator “máquina” como crítico,

sugerindo que a calandra 2 – mais recente, com uma tecnologia mais moderna e que calandra

apenas material têxtil – produz menos scrap do que a calandra 1. As propostas formuladas no

âmbito da redução do scrap associado a esta causa envolvem a definição de critérios de

qualidade da camada calandrada (para definir quando é que a camada calandrada deve ser

considerada desperdício), a formação dos operadores e uma redistribuição da produção entre as

calandras. A folha de cálculo construída será utilizada para monitorização regular do scrap com

origem nos setups e permitirá estimar de forma mais clara o potencial de cada proposta de

melhoria apresentada.

Findo o projeto, considera-se que os seus objetivos foram globalmente atingidos, sendo que

várias das propostas formuladas serão implementadas pela Continental Mabor nos próximos

meses. Para tal, revelou-se fundamental a revisão de literatura realizada, uma vez que permitiu

a identificação de técnicas, abordagens e metodologias apropriadas à resolução dos problemas

em estudo no projeto. Conclui-se que só a conceção ponderada e adequada dos controlos do

processo de misturação (previamente à respetiva implementação), a determinação concreta da

origem da variabilidade dos sistemas de medição das características críticas para a qualidade

da camada calandrada e ainda a análise estruturada e metódica do scrap gerado no processo de

calandragem permitiram desenhar propostas com potencial concreto para contribuir de forma

efetiva para a melhoria de qualidade destes processos.


55

Referências

AIAG, Automotive Industry Action Group. 2005. Statistical Process Control - Reference Manual. 2.ª

ed.

AIAG, Automotive Industry Action Group. 2010. Measurement System Analysis - Reference Manual.

4.ª ed.

AIAG, Automotive Industry Action Group. 2016. "Transitioning from ISO/TS 16949:2009 to IATF

16949:2016". Acedido a 16 de março de 2017.

https://www.aiag.org/docs/default-source/default-document-library/transitioning-to-iatf-16949

-whitepaper_aiag-(3).pdf?sfvrsn=0.

AIAG, Automotive Industry Action Group. 2017. "About AIAG". Acedido a 15 de março de 2017.

http://www.aiag.org/about.

Al-Zu'bi, Zu'bi M. F. 2015. "Examining the Impact of Lean Practices on Flexibility Performance: The

Moderating Effect of Environmental Dynamism". Engineering Management Research n.º 4

(2):54-69.

Andersson, Roy, Henrik Eriksson e Håkan Torstensson. 2006. "Similarities and differences between

TQM, six sigma and lean". The TQM Magazine n.º 18 (3):282-296.

Andrejiová, Miriam e Zuzana Kimáková. 2014. "Indices Cg and Cgk in the Assessment of the Measuring

Device Capability". Annals of the Faculty of Engineering Hunedoara - International Journal of

Engineering n.º 12 (4):113-116.

Antony, Jiju. 2004. "Some pros and cons of six sigma: an academic perspective". The TQM Magazine

n.º 16 (4):303-306.

Antony, Jiju, Graeme Knowles e Paul Roberts. 1999. "Gauge Capability Analysis: Classical Versus

ANOVA". Quality Assurance n.º 6 (3):173-181.

Arunachalam, Thiruchelvi e Yogesh Palanichamy. 2017. "Does the soft aspects of TQM influence job

satisfaction and commitment? An empirical analysis". The TQM Journal n.º 29 (2):385-402.

Borror, C. M. 2009. The Certified Quality Engineer Handbook. 3.ª ed.: ASQ Quality Press.

Burdick, R. K., C. M. Borror e Douglas C. Montgomery. 2003. "A Review of Methods for Measurement

Systems Capability Analysis". Journal of Quality Technology n.º 35 (4):342-354.

Burdick, R. K. e Greg A. Larsen. 1997. "Confidence Intervals on Measures of Variability in R&R

Studies". Journal of Quality Technology n.º 29 (3):261-273.

Bureau International des Poids et Mesures. 2017. "What is metrology?". Acedido a 16 de março de 2017.

http://www.bipm.org/en/worldwide-metrology/.

Burr, T. e M. S. Hamada. 2015. "A Multiplicative Model for Gauge R & R Studies". Quality and

Reliability Engineering International n.º 31 (5):801-809.

Cabral, J. A. 2015. Cartas de Controlo Shewhart. Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto.

Cardoso, Margarida. 2017. "Continental investe 150 milhões em Portugal". Expresso. Acedido a 8 de

abril de 2017.

http://expresso.sapo.pt/economia/2017-04-07-Continental-investe-150-milhoes-em-Portugal.

https://www.aiag.org/docs/default-source/default-document-library/transitioning-to-iatf-16949-whitepaper_aiag-(3).pdf?sfvrsn=0

https://www.aiag.org/docs/default-source/default-document-library/transitioning-to-iatf-16949-whitepaper_aiag-(3).pdf?sfvrsn=0

http://www.aiag.org/about

http://www.bipm.org/en/worldwide-metrology/

http://expresso.sapo.pt/economia/2017-04-07-Continental-investe-150-milhoes-em-Portugal


56

Castro, R. A. 2012. Lean Six Sigma - Para Qualquer Negócio. 1.ª ed.: IST Press.

Continental. 2010. Elementos básicos do pneu - Pneus de veículos ligeiros. Documento interno.

Continental. 2015. Inspeção de Processo na Continental Mabor. Documento interno.

Continental. 2016. Relatório e Contas 2015 - Continental Mabor. Acedido a 27 de março de 2017.

http://www.continental-corporation.com/www/download/pressportal_pt_pt/themes/press_relea

ses/4_rubber_group/truck_tires/download/gb2015_pt.pdf.

Continental. 2017a. A Continental Mabor. Documento interno.

Continental. 2017b. O Grupo Continental. Documento interno.

Costa, L. e P. Arezes. 2003. Introdução ao estudo do trabalho - Sebenta de apoio à disciplina de

Ergonomia e Estudo do Trabalho I. Universidade do Minho.

Dale, B. G. 2003. Managing Quality. 4.ª ed.: Blackwell Publishers.

Daniels, Lorraine e R. K. Burdick. 2005. "Confidence Intervals in a Gauge R&R Study with Fixed

Operators". Journal of Quality Technology n.º 37 (3):179-185.

Davies, Bethan. 2013. "Precision and accuracy in glacial geology". Acedido a 5 de abril de 2017.

http://www.antarcticglaciers.org/glacial-geology/dating-glacial-sediments-2/precision-and-

accuracy-glacial-geology/.

EGITRON. 2017. "Equipamentos e Software para Controlo de Qualidade e Inspeção". Acedido a 20 de

abril de 2017. http://www.egitron.pt/client/skins/portuguese/home.asp.

Eisenhart, C. 1962. "Realistic Evaluation of the Precision and Accuracy of Instrument Calibration

Systems". Journal of Research of the National Bureau of Standards n.º 67C (2):161-187.

European Tyre and Rim Technical Organization. 2003. Standards Manual.

Garvin, D. A. 1987. "Competing on the Eight Dimensions of Quality". Harvard Business Review n.º 65

(6):101-109.

Gijo, E. V., Shreeranga Bhat e N. A. Jnanesh. 2014. "Application of Six Sigma methodology in a small-

scale foundry industry". International Journal of Lean Six Sigma n.º 5 (2):193-211.

Gijo, E. V., Johny Scaria e Jiju Antony. 2011. "Application of six sigma methodology to reduce defects

of a grinding process". Quality and Reliability Engineering International n.º 27 (8):1221-1234.

IATF. 2017. "About IATF". Acedido a 16 de março de 2017. http://www.iatfglobaloversight.org/about-

iatf/.

IPQ, Instituto Português da Qualidade. 2015. Sistemas de gestão da qualidade - Fundamentos e

vocabulário: NP EN ISO 9000:2015. IPQ.

Jirasukprasert, P., J. A. Garza-Reyes, V. Kumar e M. K. Lim. 2014. "A Six Sigma and DMAIC

application for the reduction of defects in a rubber gloves manufacturing process". International

Journal of Lean Six Sigma n.º 5 (1):2-21.

Juran, J. M. e A. B. Godfrey. 1999. Juran's Quality Handbook. McGraw Hill.

Kazemi, Abolfazl, Hassan Haleh, Vahid Hajipour e Seyed Habib A. Rahmati. 2010. "Developing a

Method for Increasing Accuracy and Precision in Measurement System Analysis: A Fuzzy

Approach". Journal of Optimization in Industrial Engineering n.º 3 (6):25-32.

Knowles, Graeme, Gordon Vickers e Jiju Antony. 2003. "Implementing Evaluation of the Measurement

Process in an Automotive Manufacturer: a Case Study". Quality and Reliability Engineering

International n.º 19 (5):397-410.

Krautz, M. 2010. Continental's Manufacturing Process. Documento interno.

Kumar, Challa S. S. R. e Avinash M. Nijasure. 1997. "Vulcanization of rubber". Resonance n.º 2 (4):55-

59.

http://www.continental-corporation.com/www/download/pressportal_pt_pt/themes/press_releases/4_rubber_group/truck_tires/download/gb2015_pt.pdf

http://www.continental-corporation.com/www/download/pressportal_pt_pt/themes/press_releases/4_rubber_group/truck_tires/download/gb2015_pt.pdf

http://www.antarcticglaciers.org/glacial-geology/dating-glacial-sediments-2/precision-and-accuracy-glacial-geology/

http://www.antarcticglaciers.org/glacial-geology/dating-glacial-sediments-2/precision-and-accuracy-glacial-geology/

http://www.egitron.pt/client/skins/portuguese/home.asp

http://www.iatfglobaloversight.org/about-iatf/

http://www.iatfglobaloversight.org/about-iatf/


57

Kumar, Maneesh, Jiju Antony, Frenie Jiju Antony e Christian N. Madu. 2007. "Winning customer

loyalty in an automotive company through Six Sigma: a case study". Quality and Reliability

Engineering International n.º 23 (7):849-866.

Larguesa, António. 2016. "Continental Mabor amplia fábrica em Famalicão". Jornal de Negócios.

Acedido a 8 de abril de 2017.

http://www.jornaldenegocios.pt/empresas/industria/detalhe/continental_mabor_amplia_fabrica

_em_famalicao.

Li, Ming-Hsien Caleb e Abbas Al-Refaie. 2008. "Improving wooden parts' quality by adopting DMAIC

procedure". Quality and Reliability Engineering International n.º 24 (3):351-360.

Logismarket. 2017. "Mesa de medição digital de leitura milesimal para bancada e laboratório (Mainard

M-73000)". Mecalux do Brasil Sistemas de Armazenagem Ltda. Acedido a 20 de abril de 2017.

https://www.logismarket.ind.br/mainard/mesa-de-medicao-digital-de-leitura-milesimal-para-

bancada-e-laboratorio/1892075488-1763595119-p.html

Lyu, JrJung e Ming-Nan Chen. 2008. "Gauge capability studies for attribute data". Quality and

Reliability Engineering International n.º 24 (1):71-82.

Mader, Douglas P., Jack Prins e Rod E. Lampe. 1999. "The Economic Impact of Measurement Error".

Quality Engineering n.º 11 (4):563-574.

Minitab Inc. 2016. "A type 1 gage study assesses the capability of a measurement process". Acedido a

15 de março de 2017. http://support.minitab.com/en-us/minitab/17/topic-library/quality-

tools/measurement-system-analysis/other-gage-studies-and-measures/type-1-gage-study/.

Mitutoyo. 2016. Measuring Instruments Catalog - Catalog No. US-1004. Mitutoyo America

Corporation. http://www.mitutoyo.com/Images/CatalogUS-1004/flipviewerxpress.html.

Montgomery, Douglas C. 2009. Introduction to statistical quality control. 6.ª ed.: Wiley.

Montgomery, Douglas C. e George C. Runger. 1993a. "Gauge Capability and Designed Experiments.

Part I: Basic Methods". Quality Engineering n.º 6 (1):115-135.

Montgomery, Douglas C. e George C. Runger. 1993b. "Gauge Capability Analysis and Designed

Experiments. Part II: Experimental Design Models and Variance Component Estimation".

Quality Engineering n.º 6 (2):289-305.

Neves, Rui. 2017a. "Continental Mabor vai investir 150 milhões e criar mais 200 empregos". Jornal de

Negócios. Acedido a 7 de abril de 2017.

http://www.jornaldenegocios.pt/empresas/detalhe/continental-mabor-vai-investir-150-milhoes

-e-criar-mais-200-empregos.

Neves, Rui. 2017b. "Continental Mabor com lucros de 226 milhões em 2016". Jornal de Negócios.

Acedido a 8 de abril de 2017. http://www.jornaldenegocios.pt/empresas/detalhe/continental-

mabor-com-lucros-de-226-milhoes-em-2016.

Pop, Liviu Dorin e Nagy Elod. 2015. "Improving a Measuring System According to ISO / TS 16949".

Procedia Technology n.º 19:1023-1030.

Qualitest. 2017. "Advanced Testing Technologies". Acedido a 20 de abril de 2017.

http://www.worldoftest.com/.

Salah, Souraj, Abdur Rahim e Juan A. Carretero. 2010. "The integration of Six Sigma and lean

management". International Journal of Lean Six Sigma n.º 1 (3):249-274.

Smith, Alan D. 2011. "Component part quality assurance concerns and standards: Comparison of world‐

class manufacturers". Benchmarking: An International Journal n.º 18 (1):128-148.

Sreedharan, V. R. e R. Raju. 2016. "A systematic literature review of Lean Six Sigma in different

industries". International Journal of Lean Six Sigma n.º 7 (4):430-466.

Vardeman, Stephen B. e Enid S. VanValkenburg. 1999. "Two-Way Random-Effects Analyses and

Gauge R&R Studies". Technometrics n.º 41 (3):202-211.

http://www.jornaldenegocios.pt/empresas/industria/detalhe/continental_mabor_amplia_fabrica_em_famalicao

http://www.jornaldenegocios.pt/empresas/industria/detalhe/continental_mabor_amplia_fabrica_em_famalicao

http://support.minitab.com/en-us/minitab/17/topic-library/quality-tools/measurement-system-analysis/other-gage-studies-and-measures/type-1-gage-study/

http://support.minitab.com/en-us/minitab/17/topic-library/quality-tools/measurement-system-analysis/other-gage-studies-and-measures/type-1-gage-study/

http://www.mitutoyo.com/Images/CatalogUS-1004/flipviewerxpress.html

http://www.jornaldenegocios.pt/empresas/detalhe/continental-mabor-vai-investir-150-milhoes-e-criar-mais-200-empregos

http://www.jornaldenegocios.pt/empresas/detalhe/continental-mabor-vai-investir-150-milhoes-e-criar-mais-200-empregos

http://www.jornaldenegocios.pt/empresas/detalhe/continental-mabor-com-lucros-de-226-milhoes-em-2016

http://www.jornaldenegocios.pt/empresas/detalhe/continental-mabor-com-lucros-de-226-milhoes-em-2016

http://www.worldoftest.com/


58

Wang, Fu-Kwun e Eldon Y. Li. 2003. "Confidence intervals in repeatability and reproducibility using

the Bootstrap method". Total Quality Management & Business Excellence n.º 14 (3):341-354.

Weckenmann, A., G. Akkasoglu e T. Werner. 2015. "Quality management – history and trends". The

TQM Journal n.º 27 (3):281-293.

Western Electric. 1958. Statistical quality control handbook. 2.ª ed.: Western Electric Company, Inc.

Womack, James P. e Daniel T. Jones. 1996. Lean thinking: banish waste and create wealth in your

corporation. Simon & Schuster.

Yeh, T., F. Pai e C. Huang. 2015. "Using Fuzzy Theory in %GR&R and NDC of Measurement System

Analysis". Engineering n.º 7 (4):161-176.


ANEXO A

59

ANEXO A: Controlo de temperaturas nas câmaras de misturação

Neste Anexo, são apresentadas representações gráficas das observações relativas à temperatura

das TCU dos misturadores 5 (Figura A.1, página 59), 6 (Figura A.2, página 60) e 7 (Figura A.3,

página 60).

Os dados foram recolhidos durante três semanas, existindo várias observações fora dos limites

das especificações.

Aquando da recolha dos dados, a temperatura indicada pelos vários sensores oscilava

bruscamente em curtos períodos de tempo (mais de 5 ºC em 20 segundos).

Determinou-se, então, que os sensores de todos os misturadores deveriam ser recolhidos para

análise técnica do seu funcionamento pelo Departamento de Engenharia e para posterior

calibração pela área de Metrologia do Departamento de Qualidade.

Figura A.1 - Monitorização das TCU do misturador 5

-10

-5

0

5

10

15

20

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19

Tem

pera

tura

(ºC

)

TCU - Misturador 5 - Diferença relativamente à especificação

Zona 1 Zona 2 Zona 3 LIE LSE


ANEXO A

60



-20

-10

0

10

20

30

40

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19

Tem

pera

tura

(ºC

)



-30

-25

-20

-15

-10

-5

0

5

10

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19

Tem

pera

tura

(ºC

)



Intervenção técnica


ANEXO B

61

ANEXO B: Processo de calandragem

Neste Anexo, referente ao processo de calandragem, apresenta-se:

• um diagrama SIPOC do processo de calandragem (Figura B.1, página 61);

• o procedimento definido para a recolha de amostras de camada calandrada e a execução

do autocontrolo da espessura e do peso (Tabela B.1, página 62);

• informação sobre o scrap produzido no primeiro trimestre de 2017: quantidade, em kg,

e custos, em €, do scrap produzido em cada processo (Tabela B.2, página 63), do scrap

produzido em cada linha de calandragem (Tabela B.3, página 63) e do scrap relativo a

cada tipo de camada calandrada – material metálico, nylon e têxtil (poliéster e rayon) –

por cada causa de imperfeição (Tabela B.4, página 63);

• procedimento de trabalho para realização da emenda de telas têxteis, aquando de um

setup, isto é, da troca de rolos em verde (Figura B.2, página 64).

Figura B.1 - Diagrama SIPOC do processo de calandragem

Ssupplier

• Misturação

• Indústria têxtil (sobretudo Continental Indústria Têxtil do Ave)

• Indústria de corda metálica

Iinput

• Composto “final”

• Tecido

• Corda metálica

Pprocess

• Extrusão

• Homogeneização

• Aquecimento

• Impregnação (calandragem)

• Enrolamento

Ooutput

• Camada calandrada (metálico ou têxtil)

Ccustomer

• Processo de corte


ANEXO B

62

Tabela B.1 - Método de autocontrolo da espessura e do peso da camada calandrada

Procedimentos a adotar no autocontrolo da espessura e do peso da camada calandrada

a) Recolha de amostras

A recolha de amostras efetua-se no final de um rolo calandrado. São retiradas três amostras:

duas a aproximadamente 10 cm dos extremos, uma de cada lado (operador e motor); a terceira

é retirada do centro. Cada amostra é constituída por um quadrado de tecido com,

aproximadamente, 15 cm de lado. As amostras devem ser cortadas e manuseadas com os

cuidados indispensáveis para não serem deformadas ou contaminadas (recomenda-se que sejam

protegidas com plástico dos dois lados).

b) Identificação das amostras

Após a recolha das amostras, procede-se à identificação destas; da identificação deve constar o

n.º do rolo, a combinação de calandragem e a identificação da amostra (L1, C, ou L2, conforme

se trate da fração recolhida na extremidade do lado do operador, no centro do tecido ou no lado

do motor, respetivamente).

c) Corte das amostras

O corte da amostra é feito com uma fieira no cortador disponível da área, em círculos de 1 dm2

de superfície.

d) Determinação das variáveis

Espessura da camada calandrada: com o medidor de espessura, medir a espessura em 3 pontos

de cada uma das amostras. A espessura de cada amostra será a média dos resultados assim

obtidos.

Peso da camada calandrada: É registado em g/m2 e determina-se pesando cada um dos círculos

e multiplicando por 100 o resultado obtido (por estar em g/dm2).

e) Registos e representações gráficas dos valores obtidos

Registar e representar graficamente os valores obtidos, usando os símbolos indicados na folha de

registo de identificação da amostra (L1, C ou L2).

Excerto da folha de registos:

1244 a ...

1231 a 1243

Tecido 1224 a 1230

Calandrado 1197 a 1223

1210 ± 20

mm

Escala 1190 a 1196

Resolução 1177 a 1189

1 mm ... a 1176

Valor verificado

Limite Superior Tolerância

Limite Inf. Desempenho

Limite Ajuste Inferior

Limite Ajuste Superior

Limite Sup. Desempenho

Limite Inferior Tolerância

2ªs Linhas

3ªs Linhas

1ªs Linhas


ANEXO B

63

Tabela B.2 - Scrap do 1.º trimestre de 2017, por processo

Scrap produzido de janeiro a março de 2017

Quantidade (kg) Custo (€)

Origem do scrap Valor Peso Valor Peso

Calandragem/Impregnação* 42065 14,8% 98241 18,3%

Colocação de Cunha e Flipper 10869 3,8% (1) (1)

Construção 64590 22,7% (1) (1)

Construção de Talões 20861 7,3% (1) (1)

Corte 111139 39,1% (1) (1)

Let-Off** 27996 9,8% 54203 10,1%

Testes DIP 7013 2,5% (1) (1)

Total 284533 100,0% 536505 100,0%

(1) dados omitidos por motivo de confidencialidade

*inclui máquinas innerliners e capstrips

**scrap das calandras retirado no corte

Tabela B.3 - Scrap do 1.º trimestre de 2017 do processo de calandragem, por máquina

Detalhe do scrap "Calandragem/impregnação"

Quantidade (kg) Custo (€)

Origem do scrap Valor Peso Valor Peso

Cal4 7782 2,7% 14815 2,8%

Cal4-nº2 4484 1,6% 9598 1,8%

Outras máquinas 29799 10,5% 73828 13,8%

Subtotal 42065 14,8% 98241 18,3%

Tabela B.4 - Scrap do 1.º trimestre de 2017 das calandras, por tipo de produto e por imperfeição

Imperfeição Metálico Nylon Têxtil Total Metálico Nylon Têxtil Total

Arranque de máquina 664 664 1217 1217

Avaria de máquina 415 129 723 1266 661 268 1741 2670

Borracha vulcanizada 2 2 3 3

Cordas partidas/rebentadas/nós. 58 20 78 92 42 134

Dimensão incorreta 89 89 187 187

Extremos - Borracha 25 143 169 52 312 364

Extremos - Falha de borracha 2 2 4 4

Extremos - Outros 16 61 78 35 143 177

Extremos - Tensão 3 3 6 6

Falha de borracha 56 96 152 89 197 286

Falta de cordas ou cordas mal distribuídas 2 2 4 4

Fim de creel 1158 1158 1836 1836

Início de creel 1655 9 1664 2622 19 2641

Liner danificado 13 13 24 24

Matéria-prima não conforme 294 389 683 603 939 1543

Material estranho 4 4 6 6

Problemas de adesividade 7 7 14 14

Problemas de armazenamento 37 19 56 78 54 133

Rugas ou dobras do rolo calandrado 21 4 25 44 7 51

Setup (mudança de rolo ou dimensão) 66 1458 4512 6036 105 3124 9674 12903

Testes 16 8 92 116 25 17 169 211

Total 3430 2212 6624 12266 5437 4688 14288 24413

Quantidade (kg) por produto Custo (€) por produto


ANEXO B

64

Figura B.2 - Procedimento para emenda de telas têxteis, aquando de um setup

Operação Auxílio Visual

1.1. Cortar tiras de borracha para fazer emenda

(operador do let-off).

• Com tesoura, cortar as tiras de borracha do rolo.

OBS: RISCO DE CORTE

• Reciclagem do plástico que separa as tiras de

borracha.

1.2. Preparar a prensa para a emenda do tecido em

verde com o liner de enfiamento (operador do let-off).

• Puxar a extremidade do tecido em verde para a

plataforma de trabalho.

• Fazer o enfiamento da vara que segura o liner de

enfiamento com o tecido em verde.

• Com as mãos, forrar a zona da emenda que contem

tecido em verde com tiras de borracha, em seguida

colocar a extremidade do tecido em verde sobre a

tira de borracha, ambos na zona da emenda.

• Garantir que as laterais do tecido em verde ficam

alinhadas com as laterais do liner de enfiamento.

SUPERFÍCIE AQUECIDA

1.3. Prensar tecido (operador do let-off).

• Fechar a prensa e programar a temperatura e o

tempo de operação conforme especificado.

• Fechar a prensa somente quando as etapas

anteriores estiverem totalmente concluídas, sendo

que o operador deve estar fora da área de risco.

RISCO DE ESMAGAMENTO

• Aguardar abertura da prensa.

• Descolar emenda da prensa.

RISCO DE QUEIMADURA

1.4. Eliminar o excesso de material prensado

(operador do let-off).

• Sempre que necessário utilizando uma tesoura para

cortar o excesso de borracha e tecidos utilizados na

emenda.

RISCO DE CORTE


ANEXO C

65

ANEXO C: Controlo dos equipamentos de pesagem dos misturadores

Neste Anexo, relativo ao controlo dos equipamentos de pesagem dos misturadores, apresenta-

-se:

• a identificação das balanças dos misturadores, através da sua designação, cargas

mínimas e máximas previstas nas receitas dos compostos, quantidade e massa dos

padrões a utilizar no autocontrolo dos misturadores, conforme definido pelo responsável

da área de Metrologia do Departamento de Qualidade (Tabela C.1, página 66);

• a folha de registos que deverá ser utilizada pelos operadores para apontar os dados do

autocontrolo das balanças (Figura C.1, página 67);

• os tempos estimados para a execução do autocontrolo de todos os misturadores (Tabela

C.2, página 68), obtidos por extrapolação dos tempos observados no teste piloto

realizado ao misturador 6;

• fotografias recolhidas durante o teste piloto ao misturador 6 no momento de colocação

dos padrões na balança de borracha (Figura C.2, página 68). É visível o esforço físico

do operador, o qual se considera poder ser minimizado se o carrinho utilizado possuir

uma plataforma elevatória;

• certificados de calibração de algumas das balanças do misturador 6 (Figura C.3, página

69; Figura C.4, página 70; Figura C.5, página 71). Cada um dos certificados contém um

gráfico com o enviesamento das balanças registado aquando das últimas cinco

observações. Estes gráficos permitem analisar a estabilidade dos equipamentos,

sugerindo que a balança de resina E2 é estável, contrariamente às balanças de borracha

e de óleo.


ANEXO C

66

Tabela C.1 - Identificação das balanças dos misturadores

Bal.

#0

1B

al.

#0

2B

al.

#0

3B

al.

#0

4B

al.

#0

5B

al.

#0

6B

al.

#0

7B

al.

#0

8B

al.

#0

9B

al.

#1

0B

al.

#1

1

Au

to

Ma

nu

al

xx

Mín

. [k

g]

1,6

69

2,5

Má

x. [

kg

]1

2,6

52

45

Pa

drã

o [

kg

]5

10

0A

uto

Ma

nu

al

xM

ín. [

kg

]2

,5M

áx.

[k

g]

24

5P

ad

rão

[k

g]

10

0A

uto

xx

xM

an

ua

lx

Mín

. [k

g]

2,7

32

,12

,78

Má

x. [

kg

]4

,57

1,9

8,6

20

3,5

Pa

drã

o [

kg

]4

50

51

00

Au

to

Ma

nu

al

xM

ín. [

kg

]2

,5M

áx.

[k

g]

24

5P

ad

rão

[k

g]

10

0A

uto

xx

xx

Ma

nu

al

xx

Mín

. [k

g]

1,7

93

7,5

2,6

1,7

86

6,3

Má

x. [

kg

]1

7,4

39

0,1

39

,49

,54

62

52

,5P

ad

rão

[k

g]

4 X

54

X 5

3 X

15

4 X

15

51

00

Au

tox

xx

xM

an

ua

lx

xx

Mín

. [k

g]

1,7

52

,01

2,2

2,6

3,9

38

0,6

9M

áx.

[k

g]

9,1

74

,56

91

,23

9,9

9,6

12

53

8,2

5P

ad

rão

[k

g]

4 X

54

X 5

4 X

30

4 X

15

51

00

Au

tox

xx

xx

xx

Ma

nu

al

xx

Mín

. [k

g]

0,4

1,9

42

,50

,85

,32

3,1

58

,76

1,9

9M

áx.

[k

g]

3,6

84

,19

86

38

,89

,46

25

32

1,1

8,4

5P

ad

rão

[k

g]

4 X

54

X 5

4 X

30

4 X

15

71

00

4 X

7,5

4 X

7,5

4 X

5A

uto

xx

xx

xx

Ma

nu

al

xx

Mín

. [k

g]

0,4

1,9

42

,50

,85

,32

3,1

58

,76

1,9

9M

áx.

[k

g]

3,6

84

,19

86

38

,89

,46

25

32

1,1

8,4

5P

ad

rão

[k

g]

4 X

54

X 5

4 X

30

4 X

15

71

00

4 X

7,5

4 X

5A

uto

xx

xx

Ma

nu

al

xx

xx

Mín

. [k

g]

3,4

22

,39

,93

,85

1,8

79

12

37

Má

x. [

kg

]2

8,4

37

42

3,1

10

,52

6,1

29

22

07

1,5

Pa

drã

o [

kg

]4

X 5

4 X

54

X 3

04

X 1

05

51

00

Au

tox

xx

Ma

nu

al

xx

xx

Mín

. [k

g]

1,5

1,5

12

,51

,78

61

,87

93

,15

3,2

Má

x. [

kg

]2

8,4

34

,53

60

,31

0,5

26

,68

62

53

79

,5P

ad

rão

[k

g]

4 X

54

X 5

4 X

30

55

10

05

0A

uto

xx

xM

an

ua

lx

xx

xM

ín. [

kg

]2

,48

12

5,2

4,0

42

,99

81

9,2

58

,72

Má

x. [

kg

]4

9,7

51

45

,81

0,2

57

8,0

35

43

21

33

,5P

ad

rão

[k

g]

55

10

01

00

11M

ist.

#11

(C

C0

32

6)

9M

ist.

#9

10M

ist.

#10

(C

C0

33

9)

7M

ist.

#6

(C

C0

33

9)

8M

ist.

#7

(C

C0

33

9)

5M

ist.

#4

6M

ist.

#5

(C

C0

33

9)

3M

ist.

#2

4M

ist.

#3

1M

ist.

#0

2M

ist.

#1

Resi

na

E1

(CR

11

26

)

Ati

va

do

r

líq

uid

o A

L2

(CA

55

10

)

Qu

ímic

os

Qu

ímic

os

Infe

rio

rB

orr

ach

aB

orr

ach

a

Infe

rior

Resi

na

E2

(CR

11

12

)

Óx

ido

de

Zin

coA

tiva

do

r

Neg

ro d

e

Fu

mo

(CC

06

60

)

Óle

os

(CS

41

05

)

#M

istu

ra

do

r

Tip

o /

ga

ma

s /

pa

drã

o


ANEXO C

67

Figura C.1 - Folha de registos para o autocontrolo das balanças dos misturadores

Dia

Dia

Dia

DP

Au

toc

on

tro

lo d

as

ba

lan

ça

s d

os

mis

tura

do

res

Fre

qu

ên

cia

: 1/d

ia

(no

1.º

se

tup

do

1.º

tu

rno

)

17

18

78

910

11

12

12

34

56

31

27

28

29

30

BA

LA

NÇ

A: __________

RUBRICA

16 14 12

Co

ntr

olo

Pe

so

10 8 6

25

26

19

20

21

22

23

24

13

14

15

16

-6

Re

so

luçã

o

-8 -10

-12

-14

-164

Pa

drã

o2

__

__

__

±10

0 -2(g

ram

as

)-4

34

56

78

Ações

Corretivas

12

14 12

Co

ntr

olo

Pe

so

10 -4 -6

Re

so

luçã

o

-8 -10

-12

-14

-168 6 4

27

28

29

30

31

16

21

22

23

24

25

26

15

16

17

18

19

20

910

11

12

13

14

Pa

drã

o2

__

__

__

±10

0 -2(g

ram

as

)

31

16

20

21

10

11

12

13

14

15

45

6

6 4P

ad

rão

2

28

29

30

78

91

23

14

22

23

24

25

26

27

16

17

18

19

Mê

s/A

no

: __________

Mis

tura

do

r n

.º:

_____

1 g

BA

LA

NÇ

A: __________

BA

LA

NÇ

A: __________

1 g

1 g

-6

Re

so

luçã

o

-8 -10

-12

-14

-16

__

__

__

±10

0 -2(g

ram

as

)-412

Co

ntr

olo

Pe

so

10 8


ANEXO C

68

Tabela C.2 - Tempos estimados para o autocontrolo dos misturadores

Estima-se um tempo de 175 minutos para o autocontrolo de todas as balanças de todos os

misturadores. O controlo diário das balanças automáticas de todos os misturadores exigirá 122

minutos por dia; e o controlo mensal das balanças manuais exigirá 69 minutos por mês (este

valor não inclui o tempo referente ao início de controlo e reinício da série para os misturadores

4, 5, 6, 7, 9, 10 e 11, porque se admite que o autocontrolo mensal das balanças manuais é

realizado em conjunto com o autocontrolo das balanças automáticas no dia em apreço).

Figura C.2 - Fotografias do teste piloto ao misturador 6

Auto Manual Iniciar Auto Manual Reiniciar

Mist.#0 0 2 15 0 212 295 522 9

Mist.#1 0 1 15 0 127 295 437 8

Mist.#2 0 4 15 0 382 295 692 12

Mist.#3 0 1 15 0 127 295 437 8

Mist.#4 4 2 15 508 212 295 1030 18

Mist.#5 4 2 15 508 212 295 1030 18

Mist.#6 7 2 15 841 212 295 1363 23

Mist.#7 6 2 15 730 212 295 1252 21

Mist.#9 4 4 15 508 382 295 1200 20

Mist.#10 3 4 15 397 382 295 1089 19

Mist.#11 3 4 15 397 382 295 1089 19

totais 31 28 165 3889 2842 3245 10141 175

TOTAL (s) TOTAL (min)MisturadorN.º de balanças Tempos (s)


ANEXO C

69

Figura C.3 - Certificado de calibração da balança de resina E2 do misturador 6


ANEXO C

70

Figura C.4 - Certificado de calibração da balança de borracha do misturador 6


ANEXO C

71

Figura C.5 - Certificado de calibração da balança de óleo do misturador 6


ANEXO D

72

ANEXO D: Controlo da temperatura de paletização

Neste Anexo, referente ao controlo da temperatura de paletização, apresenta-se:

• imagens exemplificativas dos instrumentos de medição comparados (Figura D.1, página

72);

• gráficos e indicadores, gerados pelo software Minitab, concernentes ao teste de

normalidade (Figura D.2, página 73) e ao estudo de capacidade (Figura D.3, página 73)

das temperaturas recolhidas com o termo-higrómetro, vulgo termómetro de agulha. Os

pontos representados resultam do máximo da temperatura medida nos três pontos de

referência de cada palete monitorizada;

• estudo de regressão, efetuado no software Minitab, entre as variáveis temperatura

ambiente e temperatura de paletização medida pelo pirómetro ótico (Figura D.4, página

74);

• procedimento definido para o controlo da temperatura de paletização (Tabela D.1,

página 74);

• imagens exemplificativas da área de registos (Figura D.5, página 75) e da área de análise

(Figura D.6, página 76) da folha de cálculo construída para a monitorização da

temperatura de paletização.

Figura D.1 - Termómetro de agulha13 e pirómetro ótico14 utilizados na medição da temperatura de paletização

13 Imagem obtida de http://www.shinko-technos.co.jp/e/jpeg_gif/hand_dft1.jpg (consultado em 17 de março de

2017)

14 Imagem obtida de https://www.instrumart.com/assets/ST2030.jpg (consultado em 17 de março de 2017).

Termo-higrómetro Shinko Technos Pirómetro ótico Raytek

http://www.shinko-technos.co.jp/e/jpeg_gif/hand_dft1.jpg

https://www.instrumart.com/assets/ST2030.jpg


ANEXO D

73

Figura D.2 - Probability Plot e resultados do teste à normalidade para a temperatura de paletização

Figura D.3 - Análise de capacidade do processo de misturação em termos da temperatura de paletização


ANEXO D

74

Figura D.4 - Estudo de regressão entre as variáveis temperatura ambiente e temperatura de paletização medida

pelo pirómetro ótico

Tabela D.1 - Procedimento para o controlo da temperatura de paletização


P-value, model 0,000* 0,000*

P-value, linear term 0,006* 0,000*

P-value, quadratic term 0,002* —


Statistics Quadratic

Selected Model

Linear

Alternative Model

3231302928272625

32

31

30

29

28

27

ambiente

tem

p_p

iro

metr

o_o

tico

Large residual

Unusual X

Y: temp_pirometro_otico

X: ambiente

Fitted Line Plot for Quadratic ModelY = 70,49 - 3,773 X + 0,08098 X^2


Regression for temp_pirometro_otico vs ambienteModel Selection Report

A.

(1) Antes de iniciar o controlo, garantir que (i) estão reunidas condições de segurança para a sua

realização (assegurar que o processo de carregamento da palete a controlar está terminado e que

esta se encontra num local adequado que não dificulte a circulação dos operadores) e (ii) se

dispõe do termómetro de agulha e de materiais necessários ao registo das medições (papel e

caneta);

(2) Registar a designação do composto presente na palete, do turno e da equipa de operadores;

(3) Medir a temperatura ambiente: (i) retirar a cápsula de proteção da agulha do equipamento de

medição, (ii) ligar o termómetro, (iii) aguardar que a leitura estabilize, (iv) registar o valor medido;

(4) Repetir a seguinte sequência de ações, para cada um dos três pontos de referência: (i) introduzir,

gradual e totalmente, a agulha no interior do composto, perfurando-o; (ii) aguardar que a leitura

estabilize; (iii) retirar a agulha do termómetro do interior do composto; (iv) verificar que a agulha

não está danificada; (v) registar o valor medido;

(5) Desligar o termómetro e repor a cápsula de proteção na agulha.

B.

(1) Registar as informações recolhidas na folha de cálculo;

(2) Se algum dos valores medidos exceder a especificação, pedir intervenção do Departamento de

Apoio Técnico à Produção e repetir o teste no misturador em apreço, em data próxima.

Nas instalações do departamento:

Junto do misturador (chão de fábrica):

Procedimento a adotar no controlo da temperatura de paletização


ANEXO D

75

…

…

Figura D.5 - Folha de cálculo para registo das medições da temperatura de paletização15

15 Os valores apresentados na figura correspondem a dados de teste.

Sub

grupo LIE LSE Material Caract. Máquina Receita Data

Turno/

Equipa Inspetor Ambiente Baixo Meio Cima Máximo

Local do

máximo Média Ações corretivas / Observações

12 0 40 Composto Temp. de Paletização Mist-01 FMF-R00037 18/03/2017 1ºB L.Carvalho 26,50 34,60 35,10 34,70 35,10 Meio 34,80

13 0 40 Composto Temp. de Paletização Mist-03 FMF-T04053 18/03/2017 1ºB L.Carvalho 28,00 36,90 36,40 35,80 36,90 Baixo 36,37

14 0 40 Composto Temp. de Paletização Mist-04 R1 - R00218 18/03/2017 1ºC L.Carvalho 26,50 38,30 41,00 31,60 41,00 Meio 36,97

15 0 40 Composto Temp. de Paletização Mist-06 M1 - T08846 21/03/2017 1ºC L.Carvalho 27,50 31,10 30,80 30,80 31,10 Baixo 30,90

16 0 40 Composto Temp. de Paletização Mist-07 R1 - R00218 21/03/2017 1ºC L.Carvalho 27,40 36,40 40,80 39,50 40,80 Meio 38,90

17 0 40 Composto Temp. de Paletização Mist-09 FMO-S00211 21/03/2017 1ºB L.Carvalho 27,10 34,10 36,00 35,70 36,00 Meio 35,27

18 0 40 Composto Temp. de Paletização Mist-10 M1 - T01139 18/03/2017 1ºC L.Carvalho 26,20 26,80 26,50 27,80 27,80 Cima 27,03

19 0 40 Composto Temp. de Paletização Mist-11 M1 - B00458 21/03/2017 1ºC L.Carvalho 25,70 26,80 27,40 27,80 27,80 Cima 27,33

20 0 40 Composto Temp. de Paletização Mist-00 FMF-T08846 21/03/2017 7ºD L, Carvalho 25,20 34,30 34,90 32,80 34,90 Meio 34,00

Verificação Temperatura de Paletização1xmês / misturador

Dados

Ambiente Baixo Meio Cima Máximo

Local do

máximo Média Ações corretivas / Observações

26,50 34,60 35,10 34,70 35,10 Meio 34,80

28,00 36,90 36,40 35,80 36,90 Baixo 36,37

26,50 38,30 41,00 31,60 41,00 Meio 36,97

27,50 31,10 30,80 30,80 31,10 Baixo 30,90

27,40 36,40 40,80 39,50 40,80 Meio 38,90

27,10 34,10 36,00 35,70 36,00 Meio 35,27

26,20 26,80 26,50 27,80 27,80 Cima 27,03

25,70 26,80 27,40 27,80 27,80 Cima 27,33

25,20 34,30 34,90 32,80 34,90 Meio 34,00


ANEXO D

76

Figura D.6 - Folha de cálculo para análise das medições da temperatura de paletização16

16 Os valores apresentados na figura correspondem a dados de teste.

INÍCIO 01/jan/16

FIM 01/jun/17

Temp. Baixo

Filtro Sim

Caract. Temperatura de Paletização

Máquina Mist-06Turno (All)

Subg. Ambiente Baixo Meio Cima Máximo Média Data Est

6 30,10 29,60 29,50 30,10 29,73 42667

15 27,50 31,10 30,80 30,80 31,10 30,90 42695

27 23,40 28,40 28,60 28,50 28,60 28,50 42743

38 28,50 28,10 28,10 29,60 29,60 28,60 42771

Filtros ATUALIZARDADOS EM ANÁLISE

LSCX = 40 Outliers <> Range 20 Range Móvel = 2

LSCX =

Especif ic. AMOSTRAGEM INSTR. MEDIÇÃO

Controlo Temperaturas na Preparação Subgr. Frequ. Tipo Resol.

Data inicio:

Capacidade do processo

Que nível de confiança?

a = 0,05 n = 35 30,42

1 TRUE95 Espec. LIE LSE Tam. sub.= 2 2,83

0 0 40 si = 2,51 sp = 1,60

Pp = * 2,7911711

c2 (Obser vado) = 12,88 P o pulação Ppk = 1,99

Valor prova = 0,0752 % > LSE = 0,0000% 0 0,00% ppm =

C o nclusão : % < LIE = 0,0000% 0 0,00% b = 0

% Total = 0,0000% 0 0,00% LCSx = 35,73 LCISx = 25,11 LCSR = 9,23

d2 = 1,128 D4 = 3,268 A2 = 1,88

T EST E A D ER ÊN C IA : P R OB A B ILID A D ES:

A mo stras fo ra

0

Aderente à função Normal.

2 x MêsTermómetro

(agulha) 0,1

ºC01/jan/16

2

ESPECIFICAÇÃO:

Folha de recolha de dadosMist-06 Temp. Paletização -

Limites pré-

definidos

Máquina/Componente: Caract./Parâmetro: Medida/material

LCSx

LCIx

0,00

5,00

10,00

15,00

20,00

25,00

30,00

35,00

40,00

45,00

30,1 31,1 28,4 28,1 29,6 30,1 31,1 28,4 28,1 29,6 31,5 28,4 31 28,9 33,7 30,4 32 29,2 30,9 34,5 30,1 31,1 34 30,3 29,6 30,4 29,1 31,4 28,2 31 31,7 30,9 29,4 30,8 31,6

24/out 21/nov 8/ jan 5/fev 16/mar 1/mai 2/mai 3/mai 4/mai 5/mai 6/mai 7/mai 8/mai 9/mai 10/mai 11/mai 12/mai 13/mai 14/mai 15/mai 16/mai 17/mai 18/mai 19/mai 20/mai 21/mai 22/mai 23/mai 24/mai 25/mai 26/mai 28/mai 29/mai 30/mai 31/mai

D

e

s

v

i

o

s

Medido

LCSR

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

R

A

N

G

E

S

Continental Mabor

R =

X =

Cp/Cpk (Weibull)

Pp/Ppk (3sigma)

Cp/Cpk Mét. XR

Pp/Ppk (3,64sigma)

0

2

4

6

8

10

12

14

< m

-3s

m-

3s

a m

-2s

m-

2s

a m

-s

m-

s a

m

m a

m+

s

m+

s a

m+2

s

m+

2s

a m

+3s

> m

+3s


ANEXO E

77

ANEXO E: Sistemas de medição da camada calandrada

Neste Anexo, são apresentados, detalhadamente, os equipamentos e acessórios necessários à

implementação do novo sistema de medição da espessura da camada calandrada.

Tabela E.1 - Equipamento necessário para o novo sistema de medição da espessura

Rubrica Imagem Quantidade Preço (€)


Mitutoyo com resolução de

0,01 mm

Referências 543-783 ou 543-

783B17

1 por calandra 158

Cabo de elevação do fuso

Mitutoyo

Referência 54077418

1 por calandra 27

Cabo para ligação SPC

Mitutoyo

Referência 90540919

1 por calandra 42

17 Imagem obtida de http://ecatalog.mitutoyo.com/cmimages/003/320/543-783.jpg e preço obtido com base em

http://www.midwestflex.com/543-783.html (fontes consultadas em 3 de junho de 2017).

18 Imagem e preço obtidos em http://www.mitutoyo.co.uk/540774 (fonte consultada em 3 de junho de 2017).

19 Imagem e preço obtidos em http://www.mitutoyo.co.uk/905409 (fonte consultada em 3 de junho de 2017).

http://ecatalog.mitutoyo.com/cmimages/003/320/543-783.jpg

http://www.midwestflex.com/543-783.html

http://www.mitutoyo.co.uk/540774

http://www.mitutoyo.co.uk/905409


ANEXO E

78

Rubrica Imagem Quantidade Preço (€)

Caixa de acrílico e outros

materiais necessários à

montagem20

-

1 por calandra 200

Interruptor para transmissão

das medições para o software

do computador Mitutoyo

Referência 264-01621

1 por calandra 252

Software de registo das

medições Mitutoyo

Referência 06AEN84622

-

1 280

Nota: os preços apresentados resultaram de conversão para euros, com base nas taxas de

câmbio em vigor no final do dia 17 de junho de 2017; quando possível, os valores basearam-

-se no preço antes de impostos de valor acrescentado.

Considerando a existência de duas calandras, a proposta de novo sistema de medição da

espessura da camada calandrada tem inerente um custo de, aproximadamente, 1638 €. Este

custo poderá variar aquando da negociação de eventuais descontos comerciais com o

fornecedor.

O interruptor apresentado permite o registo automático das medições em folhas de cálculo, sem

a necessidade de aquisição de um software específico. No entanto, contemplou-se na proposta

a aquisição de um software específico, já que este permite o registo automático de outras

informações relevantes, como a hora e o local de medição.

20 Preço estimado.

21 Imagem e preço obtidos em http://www.mitutoyo.co.uk/264-016 (fonte consultada em 3 de junho de 2017).

22 Preço obtido com base em http://www.msi-viking.com/Mitutoyo-06AEN846-USB-ITPAK-V10-

Cable_p_24764.html (fonte consultada em 3 de junho de 2017).

http://www.msi-viking.com/Mitutoyo-06AEN846-USB-ITPAK-V10-Cable_p_24764.html

http://www.msi-viking.com/Mitutoyo-06AEN846-USB-ITPAK-V10-Cable_p_24764.html


ANEXO F

79

ANEXO F: Scrap produzido no processo de calandragem

Neste Anexo, relativo à análise do scrap produzido no processo de calandragem que tem como

causa a emenda das telas têxteis, apresenta-se:

• a produção, em metros, por máquina, por equipa e por estilo, durante o 1.º trimestre de

2017 (Tabela F.1, página 80);

• a quantidade, em kg, de scrap causado pela emenda das telas têxteis no 1.º trimestre de

2017, por máquina, por equipa e por estilo (Tabela F.2, página 80);

• boxplots para representar, por calandra (Figura F.1, página 81) e por equipa (Figura F.2,

página 81), o comprimento das emendas, com base na análise dos dados históricos

através da folha de cálculo construída (boxplots gerados pelo software Minitab);

• testes à razão de variâncias do comprimento das emendas por calandra (Figura F.3,

página 82) e por equipa da calandra 2 (Figura F.4, página 83), com base nos dados

recolhidos durante o acompanhamento in loco da produção e realizados com recurso ao

software Minitab;

• explicação sucinta do funcionamento da folha de cálculo construída para monitorizar o

comprimento das emendas (Figura F.5, página 84).


ANEXO F

80

Tabela F.1 - Produção de camada calandrada no 1.º trimestre de 2017, por máquina, por equipa e por estilo

Tabela F.2 - Quantidade de scrap, com origem no setup, de camada calandrada no 1.º trimestre de 2017, por

máquina, por equipa e por estilo

Máquinas

e Equipas P1319 P1365 P1370 P1377 P1457 R1564 R3002 Total

C1

A 27835 30335 20350 1900 27654 7450 115524

B 30223 34432 12518 3839 36058 12731 129801

C 44081 53128 14254 7659 31847 21810 172779

D 12487 29908 12449 3832 25880 7631 92187

E 36527 29067 15622 1937 44595 15848 143596

C1 Total 151153 176870 75193 19167 166034 65470 653887

C2

A 95631 97986 53180 49471 70648 37501 404417

B 386449 447307 191936 200529 7300 250663 154632 1638816

C2 Total 482080 545293 245116 250000 7300 321311 192133 2043233

Total 633233 722163 320309 269167 7300 487345 257603 2697120

Estilos

Produção no 1.º trimestre de 2017 em metros

Máquinas

e Equipas P1319 P1365 P1370 P1377 P1457 R1564 R3002 Total

C1

A 87 87 79 26 59 18 356

B 78 87 53 0 50 44 311

C 76 80 25 5 55 55 296

D 35 64 61 7 53 31 251

E 82 60 55 3 56 47 304

C1 Total 358 378 272 41 273 195 1517

C2

A 128 107 77 58 93 51 513

B 528 557 289 260 16 591 242 2482

C2 Total 656 663 365 318 16 684 293 2995

Total 1014 1041 638 359 16 957 488 4512

Scrap com origem no setup no 1.º trimestre de 2017 em kg

Estilos


ANEXO F

81

Figura F.1 - Comprimento da emenda da camada calandrada, por calandra, estimado com base na folha de

cálculo construída

Figura F.2 - Comprimento da emenda da camada calandrada, por equipa, estimado com base na folha de cálculo

construída

C2C1

9

8

7

6

5

4

3

2

1

0

co

mp

rim

en

to d

a e

men

da, em

metr

os

Boxplot por calandra

C2-BC2-AC1-EC1-DC1-CC1-BC1-A

9

8

7

6

5

4

3

2

1

0

co

mp

rim

en

to d

a e

men

da, em

metr

os

Boxplot por equipa


ANEXO F

82

Test and CI for Two Variances: comprimento da emenda (metros) vs Calandra

Method

Null hypothesis σ(C1) / σ(C2) = 1

Alternative hypothesis σ(C1) / σ(C2) ≠ 1


Statistics

95% CI for

Calandra N StDev Variance StDevs

C1 16 0,475 0,226 (0,357; 0,722)

C2 24 0,271 0,073 (0,187; 0,427)

Ratio of standard deviations = 1,754

Ratio of variances = 3,076

95% Confidence Intervals

CI for

CI for StDev Variance

Method Ratio Ratio

Bonett (1,080; 3,623) (1,166; 13,125)

Levene (1,060; 3,843) (1,123; 14,765)

Tests

Test

Method DF1 DF2 Statistic P-Value

Bonett — — — 0,026

Levene 1 38 4,95 0,032

Figura F.3 - Teste à razão de variâncias do comprimento da emenda das calandras


ANEXO F

83

Test and CI for Two Variances: comprimento da emenda (metros) vs Equipa

Method

Null hypothesis σ(C2-A) / σ(C2-B) = 1

Alternative hypothesis σ(C2-A) / σ(C2-B) ≠ 1


Statistics

95% CI for

Equipa N StDev Variance StDevs

C2-A 15 0,167 0,028 (0,117; 0,274)

C2-B 9 0,394 0,155 (0,246; 0,809)

Ratio of standard deviations = 0,423

Ratio of variances = 0,179

95% Confidence Intervals

CI for

CI for StDev Variance

Method Ratio Ratio

Bonett (0,190; 0,838) (0,036; 0,702)

Levene (0,181; 0,868) (0,033; 0,753)

Tests

Test

Method DF1 DF2 Statistic P-Value

Bonett — — — 0,023

Levene 1 22 5,90 0,024

Figura F.4 - Teste à razão de variâncias do comprimento da emenda das equipas da calandra 2


ANEXO F

84

Figura F.5 - Folha de cálculo construída para analisar o comprimento das emendas no âmbito do estudo do scrap

da calandragem

Os valores apresentados nas imagens correspondem a dados de teste.

O utilizador deve definir um período de análise.

O utilizador deve fixar os níveis mínimo e máximo aceitáveis de scrap (comprimento em metros

da tira de camada calandrada removida), para cada calandra (como a máquina é um fator

significativo, os limites devem ser diferentes para cada calandra).

O utilizador pode expurgar a análise de valores considerados outliers (definindo a eliminação de

valores inferiores ou superiores às referências fixadas).

A folha estima, para cada dia e para cada máquina, o comprimento médio das tiras removidas.

A folha apresenta um gráfico dinâmico para cada calandra, apenas com os valores do período de

análise definido. Quando os valores estiverem fora dos limites fixados, então a parte superior da

coluna respetiva é automaticamente rodeada com uma circunferência de contorno vermelho.

Se o utilizador pretender, pode também consultar o scrap gerado por uma determinada equipa num

certo dia.

Início 01/03/2017

Fim 31/03/2017

CL1-LIE 1

CL1-LSE 3

CL2-LIE 0,8

CL2-LSE 1,8

Omitir

Valores superiores a 5,9

Valores inferiores a 0,7

C1 C1 C1 C2 C2 C2

Data n.º setups m scrap m/emenda n.º setups m scrap m/emenda

01/03/2017 3,0 3,7 1,2 7 24,1 3,44

02/03/2017 6,0 21,4 3,6 16 19,7 1,23

03/03/2017 3,0 8,9 3,0 9 61,8 #N/A

04/03/2017 3,0 5,1 1,7 12 15,2 1,27

05/03/2017 5,0 9,3 1,9 19 22,4 1,18

0,0

1,0

2,0

3,0

4,0

5,0

6,0

Calandra 1

Calandra 1 LIE LSE fora dos limites

melhoria de qualidade nos processos da indústria dos pneusde dois equipamentos de medição...

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