Aplicação de gráficos de desvio do nominal (DNOM) no controle de qualidade assegurada do malte em uma empresa de bebidas

Abstract

A gestão eficiente da qualidade é um dos desafios críticos das organizações, buscando garantir que os produtos atendam às especificações e expectativas da empresa. No controle de qualidade industrial, os gráficos de controle de Shewhart são comumente utilizados para monitorar a estabilidade dos processos, detectar desvios do comportamento normal e visam o aprimoramento contínuo da qualidade. Esses gráficos de controle fornecem uma representação visual dos dados do processo e ajudam a identificar as causas atribuíveis de variação. No entanto, ao considerar os requisitos e pressupostos fundamentais de sua aplicação prática, os ambientes de manufatura apresentam desafios específicos. Nesse contexto foi desenvolvido o gráfico de controle do desvio do nominal, o gráfico de controle DNOM. Esta pesquisa inicialmente realiza uma revisão da literatura existente sobre Controle Estatístico de Processos e da análise da aplicação dos Gráficos de Controle DNOM. Em seguida, foi explorada a aplicação dos gráficos DNOM na garantia da qualidade do malte em uma multinacional do setor de bebidas, com foco no controle do Precursor do Sulfeto de Dimetila, PDMS. A pesquisa utilizou dados reais dos fornecedores e aplicou gráficos DNOM para analisar a variabilidade no processo de produção do malte. O estudo revelou que a aplicação destes gráficos simplifica significativamente a gestão de qualidade, permitindo uma visão clara das variações e facilitando o monitoramento da conformidade dos maltes com os padrões de qualidade.

Efficient quality management is a critical challenge for organizations, aiming to ensure that products meet the specifications and expectations set by the company. In industrial quality control, Shewhart control charts are commonly used to monitor process stability, detect deviations from standard behavior, and aim for continuous quality improvement. These control charts provide a visual representation of process data and help identify assignable causes of variation. However, when considering the fundamental requirements and assumptions for their practical application, manufacturing environments present specific challenges. In this context, the Deviation from Nominal control chart, or DNOM control chart, was developed. This research begins with a review of the existing literature on Statistical Process Control and an analysis of the application of DNOM Control Charts. It is explored the effectiveness of DNOM charts in ensuring malt quality at a multinational beverage company, focusing on polydimethylsiloxane (PDMS) control. The research used real supplier data and applied DNOM charts to analyze variability in the malt production process. The study revealed that the application of these charts significantly simplifies quality management, providing a clear view of variations and facilitating the monitoring of malts’ compliance with quality standards.