Navegando por Autor "Cristiane de Oliveira Pereira"

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    Controle estatístico de processo na secagem artificial de soja: estudo de caso na indústria
    (2025) Cristiane de Oliveira Pereira; Armando Dias Duarte.
    O trabalho apresenta um estudo de caso sobre a aplicação do Controle Estatístico de Processo (CEP) no processo de secagem artificial de soja em uma indústria do oeste da Bahia. A pesquisa justifica-se pela importância da secagem como etapa crítica na preservação da qualidade dos grãos e na competitividade da cadeia produtiva da soja. Foram analisados dois secadores (A e B) durante a safra de 2025, com 90 medições para cada variável: temperatura de secagem, temperatura do grão pós-secagem e umidade do grão pós-secagem. Utilizando cartas de controle X-MR, o estudo identificou instabilidades em algumas variáveis, principalmente relacionadas à temperatura de secagem que necessita de estabilização do processo nos secadores A e B para aplicação do CEP, enquanto a umidade pós-secagem apresentou comportamento estatisticamente mais estável no secador B sendo favorável a aplicação da ferramenta. As causas especiais de variação foram associadas a ajustes operacionais e falhas pontuais de padronização. Além disso, verificou-se que os ajustes no processo de secagem podem ser influenciados por fatores externos, como as estratégias de armazenagem adotadas durante a safra, o que demanda atualização dos limites de controle em intervalos mais frequentes para evitar perdas de estabilidade. Como resultado, o trabalho recomenda manutenção preventiva do sistema de secagem, melhorias na automação, monitoramento contínuo, padronização de procedimentos e capacitação da equipe, contribuindo para maior previsibilidade, confiabilidade do processo e qualidade do produto final. Sugere-se, ainda, ampliar o estudo para outros tipos de secadores, integrar tecnologias de monitoramento em tempo real, essa abordagem viabilizará a implementação de outras cartas de controle, como 𝑥̅e S, e fomentará o desenvolvimento de modelos matemáticos que apoiem a tomada de decisão com foco na otimização da eficiência do processo de secagem.