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CURSO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO 
 
DEZEMBRO/2017 
 
APLICAÇÃO DO CONTROLE ESTATÍSTICO DE 
PROCESSO NO SETOR DE TRATAMENTO DE CALDO 
DE UMA INDÚSTRIA SUCROENERGÉTICA 
 
André Luis dos Santos 
João Paulo dos Santos 
 
 
 
 
 
 
 
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André Luis dos Santos 
João Paulo dos Santos 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
APLICAÇÃO DO CONTROLE ESTATÍSTICO DE 
PROCESSO NO SETOR DE TRATAMENTO DE CALDO 
DE UMA INDÚSTRIA SUCROENERGÉTICA 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
UNIFEV – CENTRO UNIVERSITÁRIO DE VOTUPORANGA 
DEZEMBRO/2017 
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André Luis dos Santos 
João Paulo dos Santos 
 
 
 
 
 
 
 
APLICAÇÃO DO CONTROLE ESTATÍSTICO DE 
PROCESSO NO SETOR DE TRATAMENTO DE CALDO 
DE UMA INDÚSTRIA SUCROENERGÉTICA 
 
 
 
Trabalho de conclusão de curso apresentado à Unifev – 
Centro Universitário de Votuporanga – como parte das 
obrigações para a obtenção do título de Engenheiro de 
Produção, sob a orientação do Professor Me. Sileno 
Marcos Araújo Ortin. 
 
Aprovado em _____/_____/______ 
 
 
Neli Regina da Silveira 
Centro Universitário de Votuporanga 
 
 
João Victor Marques Zoccal 
Centro Universitário de Votuporanga 
 
 
Sileno Marcos Araújo Ortin. 
Centro Universitário de Votuporanga 
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AGRADECIMENTOS 
 
 O simples ato de agradecer se torna algo tão simplório quando derivado de alguma 
coisa cotidiana, porém, o ato de nosso agradecimento nessa conclusão de trabalho não pode ser 
apenas uma atividade simplista, mas sim, algo que possa transparecer um agradecimento por 
um trabalho que transcorreu por 5 anos de nossas vidas. 
 Se faz desnecessário a explicação de um primordial agradecimento a Deus, pois, se 
estamos a concluir tudo consequentemente e devido ao acompanhamento Dele em todos os 
momentos dessa nossa trajetória, agradecemos a Ele pelo simples fato de podermos estar aqui 
hoje nessa conclusão desta mais recente etapa. 
Agradecemos de uma forma mais que especial as nossas esposas, que sempre 
estiveram ao nosso lado nesse decorrer, elas que viram de perto nossas angustias, nossa correria, 
nosso desespero e vibraram juntas por mais esse momento único, pois, ser esposa de um 
universitário não e algo tão simples quanto muitos pensam, significa estar de prontidão para 
levantar o companheiro no momento em que tropeçar pelo caminho. 
 Como não agradecer as nossas famílias que mesmo distantes, nós podemos sempre 
contar com elas, sejam em suas orações, suas promessas que faziam para nossa conclusão 
universitária, ou mesmo em pequenos gestos que se faziam transparecer o carinho por mais esta 
etapa concluída. 
 Ao nosso coordenador Me. Carlos Roberto Cottas do curso que sempre esteve ao 
nosso lado, ao nosso orientador professor Me. Sileno Marcos Araújo Ortin que teve sua 
disponibilidade em nos ajudar na elaboração deste trabalho, que dispôs de toda sua amizade em 
nos ajudar e em nos colocar no caminho correto do nosso intelectual para elaborarmos um 
trabalho de um aprendizado, agradecemos a todos os professores que caminharam junto 
conosco durante todo este tempo e deixaram de qualquer forma sua mensagem positiva e seu 
intelecto a nosso dispor. 
 E finalmente agradecemos a nós mesmos, que nos dispusemos a enfrentar esta batalha, 
pois, “concluímos a corrida, vencemos a batalha e guardamos a fé”, (2ª carta de Timóteo, 
capitulo 4, versículos 7), e aqui chegamos. 
 
 
 
 
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RESUMO 
 
Este trabalho tem como objetivo a utilização de ferramentas do controle estatístico de 
processo (CEP) no setor de tratamento de caldo de uma usina sucroenergética, proporcionando 
um melhor conhecimento do processo produtivo, bem como das etapas que influenciam na 
qualidade do produto final. A utilização do CEP tem sua relevância, para que o processo 
transcorra com maior estabilidade possível, mediante a utilização de melhorias continuas no 
processo produtivo. O Brasil conta hoje com cerca de 411 unidades sucroenergéticas, onde 
destas, 225 estão instaladas na região sudeste do Brasil, sendo que uma parcela significativa, 
representada por 172 unidades, correspondente a 41,8% das unidades fabris, se encontram em 
funcionamento no estado de São Paulo, fazendo com que o controle mais efetivo dos processos 
produtivos seja altamente relevante neste setor que está em pleno desenvolvimento. Assim, com 
uma alta competitividade e uma alta busca de permanência no mercado, a utilização de 
ferramentas gerenciais, como CEP – Controle Estatístico de Processos, se faz de suma 
importância, podendo cooperar com o controle processual e com a qualidade do produto final. 
Objetiva-se então com a concepção deste trabalho a obtenção de números estatísticos que 
possam auxiliar em uma antecipação da tomada de decisão. Foram desenvolvidos gráficos de 
controle para análise das variáveis de processo, através do Aplicativo Microsoft Excel 2016, do 
software estatístico Action, e também do software Minitab, com a finalidade de identificar 
possíveis causas especiais ou altas variabilidades que aconteçam dentro do processo produtivo, 
onde essas anomalias processuais possam ser detectadas antecipadamente e tratadas, resultando 
na obtenção de um produto de melhor qualidade com baixa variabilidade do processo. 
 
 
Palavras-chaves: CEP- Controle Estatístico de Processos, Estatística industrial, Sucro-
energético, Usina. 
 
 
 
 
 
 
6 
 
 
 
 
ABSTRACT 
 
This work aims at the use of statistical process control (SPC) tools in the juice 
treatment sector of the sugarcane plant, providing a better knowledge of the production process, 
as well as the stages that influence the quality of the final product. The use of the SPC has its 
relevance, so that the process runs with greater stability, through the use of continuous 
improvements in the productive process. Today, Brazil has about 411 sugar-energy units, of 
which 225 are located in the southeastern region of Brazil, and a significant portion, represented 
by 172 units, correspond to 41.8% of the state of São Paulo, which makes the most effective 
control of the productive processes be highly relevant in this sector that is in full development. 
Thus, with a high competitiveness and a high search for permanence in the market, the use of 
management tools, such as SPC - Statistical Process Control, is extremely important and can 
cooperate with process control and the quality of the final product. The objective of this study 
and the concept of this work is to obtain statistical numbers that may help in the anticipation of 
decision-making. Control graphs were developed for analyzing process variables through the 
Microsoft Excel 2016 Application, as well as the statistical software Action, as well as Minitab 
software, in order to identify possible special causes or high variabilities that occur within the 
production process, where these procedural anomalies can be identified in advance and treated 
leading to the obtain a product of better quality and low process variability. 
 
 
Key words: SPC - Statistical Process Control, Industrial Statistics, Sugar-energy, Plant. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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LISTA DE ILUSTRAÇÕES 
 
Figura 1. Distribuição das unidades sucroenergeticas por estado. ........................................... 12 
Figura 2. Extração por moenda. ............................................................................................... 19 
Figura 3. Extração por difusor. .................................................................................................19 
Figura 4. Fluxograma simplificado do tratamento de caldo e evaporação. .............................. 20 
Figura 5. Decantador ................................................................................................................ 22 
Figura 6. Defeitos de acabamento na superfície de um refrigerador ........................................ 29 
Figura 7. Diagrama de dispersão de um processo de fundição magnatérmica. ........................ 30 
Figura 8. Gráfico de controle .................................................................................................... 31 
Figura 9. Fluxograma de melhoria de processo com utilização do gráfico de controle. .......... 33 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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LISTA DE GRÁFICOS 
 
Gráfico 1. Gráfico de controle de pH caldo sulfitado coletado no mês julho. ......................... 35 
Gráfico 2. Gráfico de controle de pH caldo caleado coletado no mês julho. ........................... 36 
Gráfico 3. Gráfico de controle temperatura dos aquecedores coletado no mês julho. ............. 37 
Gráfico 4. Gráfico de controle de pH caldo decantado coletado no mês julho. ....................... 38 
Gráfico 5. Gráfico de controle brix caldo pré evaporado coletado em julho. .......................... 39 
Gráfico 6. Gráfico de controle de brix do xarope coletado em julho. ...................................... 40 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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LISTA DE ABREVIATURA E SIGLAS 
 
µ𝑤: Média (média de um valor estatístico para elaboração gráfico de controle) 
𝜎𝑤: Desvio padrão (desvio padrão de um valor estatístico para elaboração gráfico de controle) 
Brix: Porcentagem em massa de sólidos solúveis contidas em uma solução de sacarose 
CEP: Controle Estatístico de Processo 
ESALQ: Escola Superior de Agricultura Luiz Queiroz 
IAA: Instituto do Açúcar e Álcool 
L: Linha central (gráfico de controle) 
LIC: Limite Inferior de Controle 
LSC: Limite Superior de Controle 
PAFC: Plano de Ação para Fora de Controle 
pH: Potencial hidrogeniônico ou potencial hidrogênio iônico 
phmetro: Equipamento utilizado para leitura de pH 
UDOP: União dos Produtores de Bioenergia 
USP: Universidade do Estado de São Paulo 
VHP: Very High Polarization (polarização muito alta) 
W: Valor estatístico 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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SUMÁRIO 
 
1 INTRODUÇÃO ................................................................................................................... 11 
1.1 Justificativa ........................................................................................................................ 12 
2 OBJETIVO .......................................................................................................................... 14 
2.1 Objetivo geral .................................................................................................................... 14 
2.2 Objetivo especifico ............................................................................................................ 14 
3 Historia da cana de açúcar ................................................................................................... 15 
4 A CANA DE AÇÚCAR ...................................................................................................... 16 
5 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA ....................................................................................... 18 
5.1 Extração ............................................................................................................................. 18 
5.1.1 Moenda ............................................................................................................................ 18 
5.1.2 Difusor ............................................................................................................................ 19 
5.2 Tratamento de caldo .......................................................................................................... 20 
5.2.1 Sulfitação......................................................................................................................... 21 
5.2.2 Calagem........................................................................................................................... 21 
5.2.3 Aquecimento ................................................................................................................... 21 
5.2.4 Flasheamento................................................................................................................... 21 
5.2.5 Decantação ...................................................................................................................... 21 
5.2.6 Peneiramento ................................................................................................................... 23 
5.2.7 Evaporação ...................................................................................................................... 23 
5.3 Qualidade........................................................................................................................... 23 
5.4 Controle estatístico de processo (CEP) ............................................................................. 24 
5.5 Qualidade total .................................................................................................................. 25 
5.6 FERRAMENTAS CEP ..................................................................................................... 26 
5.6.1 Histograma ...................................................................................................................... 26 
5.6.2 Folha de controle ............................................................................................................. 27 
11 
 
 
 
5.6.3 Gráfico de Pareto............................................................................................................. 27 
5.6.4 Diagrama de causa-e-efeito ............................................................................................. 27 
5.6.5 Diagrama de concentração de defeito ............................................................................. 28 
5.6.6 Diagrama de dispersão .................................................................................................... 29 
5.6.7 Gráfico de controle .......................................................................................................... 30 
5.6.8 Modelo geral gráfico de controle .................................................................................... 32 
5.6.9 Plano de ação para fora de controle ................................................................................ 32 
6 METODOLOGIA ................................................................................................................ 34 
7 RESULTADOS E DISCUSSÕES ....................................................................................... 35 
8 CONSIDERAÇÕES FINAIS .............................................................................................. 41 
REFERÊNCIA ......................................................................................................................... 42 
APÊNDICE .............................................................................................................................. 46 
11 
 
 
 
 
1 INTRODUÇÃO 
A defesa de um tema por intermédio de uma apresentação é de certa forma vista como 
algo medieval, pois religiosos que pretendiam entra em uma ordem religiosa tinham que 
defenderum ponto de doutrina a qual pretendiam ingressar, assim sendo, a defesa de um tema 
se torna indispensável para a comunidade acadêmica, pois, assim pode-se destacar algo que 
ainda não havia sido estudado, ou simplesmente estudar um caso, de modo a demonstrar se a 
aplicação de alguma técnica se faz eficaz ou não.(Campomar, 1991) 
O intuito deste trabalho é demonstrar a utilização do Controle Estatístico de Processo 
(CEP), dentro do setor de Tratamento de Caldo de uma usina para fabricação de açúcar VHP1 
(Very High Polarization), onde cada etapa do processo de fabricação tem sua relevância para 
que a produção transcorra de forma correta e com estabilidade, de forma que se possa realizar 
melhorias continuamente afim de melhorar o desempenho e reduzir a variabilidade. 
O Brasil conta com 411 unidades sucroenergeticas em plena operação, onde 225 desta 
unidade estão instaladas na região sudeste, e desta parcela 172 se encontram no estado de São 
Paulo, conforme ilustrado na figura 1. (Nova cana, 2017) 
 
 
 
1 VHP do inglês Very High Polarization que significa polarização muito alta, é um açúcar utilizado 
para como matéria prima para produção de outros açúcares. (Usina Ester, 2017) 
12 
 
 
 
 
A figura 1 apresenta a distribuição das unidades de usinas sucroenergéticas 
distribuídas pelo Brasil. 
 Fonte: Nova Cana 
1.1 Justificativa 
De acordo com Montgomery (2009), a soberana qualidade é a colocação dessa 
qualidade como componente participador da técnica no âmbito geral da organização de produzir 
uma rentabilidade ao investimento aplicado. 
Segundo Machado (2012), fatores internos e mercadológicos demandam dos 
profissionais constantes interferências no processo, o que não tendo uma ligeira percepção de 
seu impacto no produto final poderá resultar em subaproveitamento de equipamentos e perda 
de eficiência. 
Devido à alta competitividade a necessidade de permanecerem no mercado e 
ampliarem sua margem de participação, as indústrias sucroenergéticas, utilizam ferramentas 
gerenciais que possam ajudar no controle de seus processos e na qualidade de seus produtos. 
O CEP, auxiliado por modelos estatísticos, busca o refino dos processos de produção 
e o controle da qualidade. 
Figura 1. Distribuição das unidades sucroenergeticas por estado. 
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O CEP, auxilia nesta nova compreensão das indústrias, pois por comprovação ele faz 
com que em especial engenheiros de produção possam tomar decisões baseadas em fatos 
tangíveis, levando assim a uma tomada de decisão correta e com baixo nível de ocorrências 
posteriores ao processo. 
Assim o CEP se tornou uma ferramenta de baixo investimento e alta obtenção de tais 
objetivos, tornando-se um estudo qualitativo e quantitativo de resolução para engenheiros de 
produção. 
O CEP vem para contribuir em uma tomada de decisão com maior ênfase no acerto do 
processo e com menor oscilação no processo, pois se utiliza de dados estatísticos tomados ao 
longo do processo, assim podendo identificar causas especiais que possam acontecer, mas 
previstos com antecedência podem ter efeitos quase que imperceptíveis. (Carvalho, 2012) 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
14 
 
 
 
 
2 OBJETIVO 
Este trabalho tem como objetivo o estudo do Controle Estatístico de Processo (CEP) 
aplicado no setor de tratamento de caldo para fabricação de açúcar VHP1 de uma indústria 
sucroenergética localizada região de Votuporanga/SP, afim de compreender quais os resultados 
que a utilização dessa ferramenta oferecera ao processo de produção. 
Segundo Corrêa e Corrêa (2012), o fundamento essencial do Controle Estatístico de 
Processo é o acompanhamento dos processos por meio do comportamento estatístico de suas 
saídas, separando o que é causa natural das especiais de variação, tomando ações corretivas 
quando se é percebida uma causa especial. 
Em um processo controlado existe um grande número de variações de causas naturais 
de saída, porém, essas variações são consequências de um grande número de causas naturais. 
Sendo assim o que nos leva a este estudo é a obtenção de números estatísticos que 
permitam a interpretação, e, por conseguinte a correção das causas das variações indesejadas 
que possam ser encontradas durante o processo. 
2.1 Objetivo geral 
Desenvolver um estudo de caso que possibilite a aplicação do Controle Estatístico de 
Processo (CEP), buscando analisar quais são as variáveis fundamentais que mais impactam na 
qualidade da clarificação do caldo para obtenção do xarope para fabricação do açúcar. 
2.2 Objetivo especifico 
• Descrever o processo atual da empresa 
• Levantar dados do processo 
• Aplicar o CEP e suas ferramentas 
• Adquirir o entendimento do processo e propor melhorias 
• Utilização de softwares como EXCEL® e MINITAB® para confecção de tabelas, 
cartas de controle e gráficos. 
 
15 
 
 
 
 
3 HISTORIA DA CANA DE AÇÚCAR 
A cana de açúcar possivelmente é o único produto que ao longo dos anos foi alvo de 
disputas acirradas, as quais mobilizavam homens e nações pelo mundo. Em nosso país essa 
cultura encontrou todo um sistema agradável para sua produção. 
Essa cultura se deu início na Nova Guiné, onde o homem teve seu primeiro contato 
com a cana de açúcar, posteriormente levada até a Índia, onde até mesmo alguns generais de 
Alexandre o Grande, descobriu a existência da cana de açúcar, a qual se deu início a sua 
clarificação do caldo, já feita pelos egípcios, dando a eles o crédito de maiores detentores desse 
desenvolvimento. 
Após 50 anos e com algumas dificuldades o Brasil ocupava uma grande parcela do 
mercado produtor de açúcar, abastecendo principalmente a Europa. 
Com a revolução industrial o uso de novas máquinas, técnicas e equipamentos, 
destinaram a indústria tanto de beterraba quanto á de cana de açúcar a um patamar alto de 
industrialização, a qual os antigos engenhos já não caberiam nesse âmbito. 
Com tal expansão foram criados alguns departamentos para a regularização dessas 
usinas, um deles foi o Instituto do Açúcar e Álcool - IAA , criado por Getúlio Vargas em 1953. 
Com a 2ª Guerra Mundial, o estado de São Paulo reivindicou junto ao IAA um aumento de 
produção, onde se expandiu sua produção seis vezes mais que a do Nordeste. 
No ano de 1959 com as constantes alterações das cotas de açúcar no mercado 
internacional, a busca por novas tecnologias se intensifica, buscando o modelo africano e 
australiano que eram referência para a época, a modernidade veio não somente para a indústria, 
mas também para o cultivo da cana de açúcar nas lavouras. 
Assim a procura por diferenciação, desenvolvimento de novas técnicas e alta 
produtividade se fez e se faz necessário nesse mercado, pois a busca por otimização de 
processos, baixas perdas e regularidade de padrão e um fator culminante nesse âmbito. (UDOP, 
2017) 
16 
 
 
 
 
4 A CANA DE AÇÚCAR 
Segundo Lima (2012), a cana de açúcar é originaria da Oceania e Ásia. Pertencente à 
família Poaceae2 do gênero Saccharum3. 
Lima (2012), diz que a cana de açúcar é constituída por colmos contendo 2 a 3 gemas 
onde o colmo é cilíndrico, ereto, fibroso e dependendo da sua variabilidade rico em sacarose. 
Castro (2007), descreve que a sacarose é formada na haste da cana é resultado de uma 
reação fotossintética, onde a cana é um acumulador de carbono, hidrogênio, oxigênio, energia 
solar, clorofila e forças radioativas, por via de suas folhas e da riqueza orgânica e mineral do 
solo através de suas raízes, sendo assim ela é uma eficiente fábrica de carboidratos, assim sendo, 
o açúcar se torna o alimento mais puro e energéticoda natureza, pois é puramente a “luz solar 
cristalizada”. 
Sua composição tecnológica é simplesmente vista como fibra e caldo, porém o caldo 
extraído desta mera composição, tem a sua seguinte composição: 
• Água .....................................................................75,0 – 82,0% 
• Sólidos totais dissolvidos......................................18,0 – 25,0% 
• Açúcares................................................................15,4 – 24,0% 
• Sacarose.................................................................14,5 – 23,5% 
• Glicose.......................................................................0,2 – 1,0% 
• Levulose.....................................................................0,0 – 0,5% 
• Não açúcares..............................................................1,0 – 2,5% 
• Substâncias orgânicas.................................................0,8 – 1,5% 
• Substâncias inorgânicas..............................................0,2 – 0,7% 
A variabilidade da composição da cana de açúcar pode depender do país, regiões e nos 
distintos anos em uma mesma zona, onde o percentual de sacarose oscila de 10 a 16% segundo 
sua origem. Para bom percentual de sacarose deve-se considerar a composição do solo, clima, 
pluviosidade, tipo de cultivo, idade, adubação e variedade. 
 
 
 
2 Termo botânico que se refere a família das angiospermas. (Embrapa, 2017) 
3 Nome cientifico da cana de açúcar. (Nova Cana, 2017) 
17 
 
 
 
 
Se faz necessário a atenção dos produtores no cultivo das variedades na lavoura, pois 
tudo o que sair da lavoura vai desencadear algo dentro da indústria, então a obtenção de canas 
sadias é de suma importância, já que o efeito deteriorador de canas doentes sobre o caldo 
extraído é de grande significado no tratamento de caldo. (Castro, 2007) 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
18 
 
 
 
 
5 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA 
Embora exista diferença nos padrões de qualidade, métodos de controle e 
equipamentos a tecnologia empregada na fabricação de açúcar e etanol são similares nas 
indústrias brasileiras produtoras de açúcar. (Nova Cana, 2017) 
Machado (2012), conceitua a usina de açúcar como indústria de extração, onde o 
processo de fabricação do açúcar é uma função biológica da cana de açúcar, que a indústria 
através de seus processos o concentra em suas várias modalidades. 
Segundo Lima (2012), nas unidades produtoras de açúcar a qualidade do produto final 
está atrelada e eficiência da clarificação do caldo, na qual não havendo uma eficácia nesta etapa 
consequentemente o açúcar produzido será de baixa qualidade. 
A clarificação tem por finalidade a remoção da máxima quantidade de impurezas 
contida no caldo através de tratamento químico, aquecimento, decantação e filtração. (Lima, 
2012) 
5.1 Extração 
A cana ao chegar na usina é descarregada em uma mesa alimentadora, é submetida a 
um sistema de lavagem logo após é encaminhada por esteira transportadora ao preparo da cana 
onde passa pelo picador e desfibrador. (Machado, 2012) 
Ainda sobre Machado (2012) após o preparo da cana é realizado extração do caldo por 
moendas que exercem uma pressão sobre a fibra realizando a extração, o autor ainda descreve 
que novas usinas veem implantando o processo de extração por difusão, que utiliza o processo 
de osmose para extração da sacarose. 
5.1.1 Moenda 
19 
 
 
 
 
É um conjunto de unidades de extração, que por pressão que os seus cilindros ou rolos 
exercem sobre a fibra da cana realiza a extração do caldo. (ESALQ/USP, 2017) 
 
Fonte: ESALQ/USP 
5.1.2 Difusor 
No processo de extração por difusão o caldo é extraido por um processo de lavagem 
continua ou lixiviação em contra corrente, onde é realizado com o retorno do caldo extraido da 
região com menor para maior concentração de sacarose. (ESALQ/USP, 2017) 
 
Fonte: Adaptado ESALQ/USP 
Figura 2. Extração por moenda. 
 
Figura 3. Extração por difusor. 
20 
 
 
 
 
5.2 Tratamento de caldo 
O tratamento de caldo pode ser compreendido como processo que possui duas etapas, 
onde a primeira tem como objetivo a remoção de sólidos insolúveis (areia, argila, bagacilho e 
outros.) e a segunda etapa é o tratamento químico do caldo, no que lhe diz respeito esta etapa 
realiza a remoção dos sólidos solúveis que não foram eliminados na primeira fase juntamente 
com sólidos solúveis e impurezas coloidais que são removidos do caldo através de processos 
contínuos que realizam a coagulação, floculação e decantação e correções de pH4. (Nova Cana, 
2017) 
No processo de tratamento o caldo da empresa em estudo o caldo misto proveniente 
da extração por difusor é tratado em vários estágios como apresentado na figura 2. 
Fonte: Próprio autor 
 
 
 
4 pH sigla que representa o potencial hidrogeniônico ou potencial de hidrogênio iônico. 
Figura 4. Fluxograma simplificado do tratamento de caldo e evaporação. 
21 
 
 
 
 
5.2.1 Sulfitação 
A sulfitação tem como objetivo coibir a formação de cor, contribuir para coagulação 
de coloides solúveis, diminuir a viscosidade do caldo e formação do precipitado CaSO3 (sulfito 
de cálcio). (Alles, 2013) 
Hugot (1969, apud Alles, 2013) a sulfitação ainda consiste na absorção do SO2 (anidro 
sulfuroso) em fluxo de contracorrente abaixando o pH4 do caldo misto que em média é de 5,5 
para 4,0 a 4,4. 
5.2.2 Calagem 
Hamerski (2009), descreve adição de cal hidratada (leite de cal) como processo de 
neutralização de ácidos orgânicos contidos no caldo. 
O autor cita que em geral são utilizados de 500 a 800 gramas por tonelada de cana com 
finalidade manter pH4 entre 7,0 a 7,5. 
5.2.3 Aquecimento 
O aquecimento possibilita a redução da viscosidade e densidade do caldo e apressa a 
velocidade das reações químicas para formação de um aglomerado de impurezas, que 
juntamente com os sais que são solúveis em altas temperaturas decantem no processo de 
decantação. (Enegep, 2008) 
O aquecimento, no processo de clarificação, permite que o amido presente no caldo 
seja solubilizado, gelatinizado e incorporado aos flocos formados a partir da 
desestabilização coloidal e desnaturação das proteínas, também sob efeito das altas 
temperaturas. (Hamerski, 2009) 
Matinez (2016), a temperatura para que as reações aconteçam e para que os sais não 
se solubilizem estar em torno de 103 a 110ºC e deve circular nos aquecedores a uma velocidade 
de 1,5 a 2,0 m/s. 
5.2.4 Flasheamento 
O Flasheamento é a etapa que que tem como objetivo a remoção das bolhas de ar que 
seguem no caldo junto aos bagacilhos eliminando antes que cheguem ao decantador o que 
tornaria a decantação ineficiente. (Enegep, 2008) 
5.2.5 Decantação 
22 
 
 
 
 
É nesta etapa da clarificação que ocorre a sedimentação dos flocos resultante dos 
processos de sulfitação, calagem e aquecimento. 
Para Martinez (2016) a decantação é responsável por remover as impurezas e 
promover limpeza do caldo. 
Alles (2013), destaca que uma boa decantação ocorre com o pH4 neutro 7,0 e que para 
isso ocorra é necessário que se faça um bom controle dos insumos utilizados anteriormente. 
Matinez (2016), enfatiza a importância do pH4 como Alles (2013), mas com a variação 
dentro de uma faixa de 6,8 e 7,0 e ainda acrescenta a queda de pH4 e temperatura de saída do 
caldo como fator importante a ser observado, onde a queda não deve ser maior que 0,5 e a 
temperatura maior que 95ºC. 
Figura 5. Decantador 
Fonte: Slide Player(2017) 
 
 
 
23 
 
 
 
 
5.2.6 Peneiramento 
Nas peneiras são retirados bagacilhos que não foram removidos na decantação. 
(Enegep, 2008). 
5.2.7 Evaporação 
É o primeiro estágio de concentração do caldo clarificado para fabricação do açúcar. 
O caldo clarificado chega a evaporação com cerca de 85% de água e é concentrado até que se 
chegue a aproximadamente 40% de água onde o caldo ganha consistência de xarope. (Machado, 
2012) 
No processo de concentração do caldo clarificado para produção do xarope conforme 
descrito acima (Machado, 2012). Alles (2013) diz que é necessário controlar a evaporação até 
que obtenha xarope na faixa de 65 a 70º Brix. 
5.3 Qualidade 
A qualidade é vista de várias facetas, onde a maior parte das pessoas tem uma 
compreensão teórica de que qualidade, onde são feitas associações a características que se 
deseja encontrar em um produto ou serviço. 
A qualidade tornou – se um dos mais importantes fatores de decisão dos consumidores 
na seleção de produtos e serviços que competem entre si. O fenômeno é geral, 
independente do fato de o consumidor ser um indivíduo, uma organização industrial, 
uma loja de varejo ou um programa militar de defesa. Consequentemente, 
compreender e melhorar a qualidade é um fator-chave que conduz ao crescimento e a 
melhor posição de competitividade de um negócio. (Montgomery, 2009, p.1) 
Ruth (2011), conceitua inicialmente qualidade como definição de conformidade do 
produto com suas especificações, onde posteriormente evoluído para visão de satisfação do 
cliente. O conceito de qualidade cresceu em paralelo com a sua significância tornando fator 
fundamental para o posicionamento estratégico perante mercado, atingindo todas as atividades 
da empresa. 
 
 
24 
 
 
 
 
5.4 Controle estatístico de processo (CEP) 
Para Montgomery (2009), CEP é uma ferramenta de identificação de problemas, que 
auxilia na estabilidade de processos e melhoria da qualidade pela redução da variabilidade. 
O CEP é estruturado por sete ferramentas que são: 
• Histograma; 
• Folhas de controle; 
• Gráfico de Pareto; 
• Diagrama de causa-e-efeito; 
• Diagrama de concentração de defeito; 
• Diagrama de dispersão; 
• Gráfico de controle. 
Mesmo sendo uma parte fundamental as sete ferramentas contemplam apenas a face 
técnica. 
O CEP constrói um ambiente no qual todos os indivíduos em uma organização 
desejam a melhora continua da qualidade e na produtividade. Uma vez estabelecido 
este ambiente, a aplicação rotineira das setes ferramentas se torna parte usual da 
maneira de fazer negócios, e a organização se direcionara para obtenção de seus 
objetivos de melhoria da qualidade. (Montgomery, 2009, p.95) 
Ribeiro, Caten (2012), conceituam CEP como sistema de inspeção por amostragem, 
que tem como objetivo encontrar causas especiais que podem prejudicar o processo. O CEP 
possibilita o tratamento das causas especiais por meio de coletas continuas de dados, 
possibilitando analise e bloqueio de causas especiais que estejam perturbando a estabilidade do 
processo. 
O CEP em um ambiente competitivo de uma organização proporciona uma 
possibilidade de melhoria continua e estabilidade de processo, uma vez que se é possível prever 
e identificar através de suas ferramentas uma causa especial que possa prejudicar o processo. 
Causas especiais não são consideradas causas pequenas não são comuns e não 
obedecem um padrão aleatório. O autor cita em seu texto as seguintes causas: 
• Erros de setup5; 
 
 
 
5 Setup do inglês que refere – se a mudança de configuração ou ajuste de uma máquina ou 
equipamento. 
25 
 
 
 
 
• Problemas nos equipamentos ou ferramentas; 
• Lote de matéria prima com características diferentes; 
• Etc. 
Ribeiro, Caten (2012), consideram as causas como assinaláveis. Elas fazem que o 
sistema saia da normalidade, alterando a variabilidade e qualidade. 
O CEP possibilita o monitoramento das características de interesse, assegurando que 
elas irão se manter dentro de limites preestabelecidos e indicando quando devem ser 
tomadas ações de correção e melhoria. É importante ressaltar a importância de se 
detectar os defeitos o mais cedo possível, para evitar a adição de matéria-prima e mão-
de-obra a um produto defeituoso. O CEP objetiva aumentar a capacidade dos 
processos, reduzindo refugo e retrabalho, e, por consequência, o custo da má 
qualidade. Assim, ele proporciona às empresas a base para melhorar a qualidade de 
produtos e serviços e, simultaneamente, reduzir substancialmente o custo da má 
qualidade. (Ribeiro, Caten, 2012, p.6) 
5.5 Qualidade total 
Segundo Falconi (2004), o Controle da Qualidade Total e um sistema de administração 
que se aperfeiçoou no Japão com ideias introduzidas posteriormente a segunda guerra mundial, 
onde e conhecido pela sigla TQC6 (Total Quality Control). 
 O TQC6 praticado no Japão se baseia na participação de todos os setores da 
organização juntamente com seus colaboradores na condução do controle de qualidade. 
O TQC6 deriva-se de várias fontes, como o aproveitamento do trabalho de Taylor, o 
controle estatístico de processos, desenvolvido por Shewhart, a indagação de Maslow no 
comportamento humano e finalmente se sustenta de todo conhecimento ocidental sobre 
qualidade, principalmente do trabalho de Juran. (Falconi, 2004) 
Falconi (2004), ainda diz que o objetivo, o fim e o resultado que as organizações 
buscam com tanta ênfase, e a tão procurada Qualidade Total, sendo que neste conceito, todas 
as dimensões que afetam de alguma forma a satisfação do cliente, por conseguinte afetam 
também a sobrevivência da organização. Estas dimensões podem ser. 
Qualidade, essa dimensão está de forma direta ligada a total satisfação do cliente, seja 
ele, interno ou externo, assim sendo, essa dimensão e medida através das características da 
qualidade do produto ou do serviço final ou intermediário da organização, inclui nesse formato 
 
 
 
6 TQC Total Quality Control do inglês que significa controle total da qualidade. 
26 
 
 
 
 
a qualidade do produto ou serviço, a qualidade da rotina da empresa, do treinamento de seus 
colaboradores, da qualidade das informações, da administração, dos objetivos que se quer 
alcançar, etc. 
O fator custo não pode ser visto somente como o custo final do produto ou serviço, 
mas se inclui também os custos intermediários, como o custo médio de compra, custo de venda, 
assim o custo deve revelar a qualidade também, cobrando o valor agregado. 
Entrega, nesta dimensão se mensura as condições de entrega, os índices de atraso de 
entrega, a entrega em locais errados e índices de entrega de quantidades erradas. 
Moral mensura o nível médio de satisfação de um grupo de pessoas, podendo ser ele 
todos os colaboradores da empresa, de uma seção ou departamento, podendo ser avaliado como 
o índice de turn-over, absenteísmo, reclamações trabalhistas, etc. 
Segurança, essa dimensão avalia a segurança dos colaboradores, através do número de 
acidentes, a gravidade de tais, assim como também a avaliação da segurança do usuário, 
respondida civilmente. 
Falconi (2004), afirma que devemos mensurar todos os resultados para sabermos se o 
objetivo foi alcançado ou não, pois, através destes resultados se pode controlar, buscando as 
causas e atuando sobre elas. 
5.6 FERRAMENTAS CEP 
5.6.1 Histograma 
Segundo Kurokawa (2001), o histograma é que um gráfico de colunas utilizado na 
estatística, sendo composto de vários retângulos adjacentes, mostrando tabela de frequências 
com extinção de informações(bens agrupados por classes), em um composto de valores. Em 
uma escala horizontal traça-se os intervalos de classe, sendo que cada intervalo e o pilar de cada 
retângulo ou barra, já na escala vertical as alturas dos respectivos retângulos, são suas referidas 
frequências cabais de classes. 
De acordo com Kurokawa (2001, p. 33): “O histograma é uma ferramenta de 
visualização de uma grande quantidade de dados de uma amostra de uma população. É um 
método rápido para exame, que por meio de uma organização de muitos dados, permite 
conhecer a população de maneira objetiva.” (apoud Kume, 1993, p. 44) 
27 
 
 
 
 
Ainda Kurokawa (2001), utilização do histograma menciona o uso dos limites de 
especificação, sendo que através do limite superior (LS) e limite do limite inferior (LI), 
consegue-se analisar como está a performance do sistema produtivo e sua disposição. 
 
5.6.2 Folha de controle 
Em formação inaugural de elaboração de um CEP, será constantemente uma recolha 
de dados históricos ou atuais operacionais do processo sob averiguação, assim uma folha de 
controle se faz muito adequado. Ao arquitetar uma folha de controle e preciso que se esclareça 
o tipo de dados a serem coletados, o apontamento da parte ou operação, o período, o pesquisador 
e como também qualquer outra referência que seja útil ao reconhecimento da causa de um inábil 
desempenho. (Montgomery, 2009) 
De acordo com Coelho (2016), a utilização da folha de controle auxilia na rapidez, 
eliminando a ilustração de figuras e a repetitividade de números, assim, com a observância de 
ocorrências permite a concepção da aparição de vários fatos envolvidos e seus módulos de 
comportamento. 
5.6.3 Gráfico de Pareto 
O gráfico de Pareto, por sua simplicidade se trata de uma seriação de regularidade de 
dados projetados por categoria. Tal ferramenta não caracteriza mecanicamente as incorreções 
mais relevantes, mas, sim as que sucedem com maior intensidade. (Montgomery, 2009) 
Segundo Leite (2013), o gráfico de Pareto e um instrumento que parte do princípio que 
20% das causas são incumbidas da grande maioria dos problemas, cerca de 80%, assim, 
algumas poucas causas podem evidenciar um efeito, tão pouco as causas podem ser tratadas 
pelas empresas. 
5.6.4 Diagrama de causa-e-efeito 
Segundo Montgomery (2009) o diagrama de causa-e-efeito é uma ferramenta útil na 
eliminação de causas potenciais. A ferramenta auxilia na detecção de um defeito, problema ou 
erro, quando detectado um efeito indesejável deve – se iniciar um estudo afim de identificar as 
possíveis causas potenciais destes efeitos. 
28 
 
 
 
 
Ainda Montgomery (2009), um diagrama de causa-e-efeito muito bem desenvolvido 
pode levar os envolvidos a resolução dos efeitos indesejáveis e não a conferir culpa. 
Gonçalves (2012) descreve o diagrama de causa-e-efeito como uma ferramenta de 
verificação de fatores técnicos que por cruzamento de informações identifica falhas que podem 
influenciar no resultado desejado. 
5.6.5 Diagrama de concentração de defeito 
Montgomery (2009) diz que: “Um diagrama de concentração de defeito é uma figura 
da unidade, mostrando todas as vistas relevantes”. O diagrama é analisado através dos tipos de 
defeitos que nele for apresentado. 
A figura 6 exemplifica a utilização do diagrama de concentração de defeito no estágio 
final do processo de fabricação de um refrigerador descrito por Montgomery (2009). 
Segundo Montgomery (2009), a identificação dos defeitos na figura 6 é realizado 
devido pela leitura das faixas sombreadas, onde o autor por meio da análise do diagrama confere 
os defeitos apresentados na superfície do refrigerador a movimentação de materiais como um 
dos principais causadores de defeito na finalização do processo de montagem do refrigerador. 
29 
 
 
 
 
Fonte: Montgomery (2009) 
5.6.6 Diagrama de dispersão 
Para Montgomery (2009) o diagrama de dispersão é empregado na identificação de 
possíveis relações entre duas variáveis. Os dados são coletados e dispostos em pares atribuídos 
a duas variáveis yi, xi com i = 1, 2, 3, ..., n. 
As variáveis yi versus xi são plotadas em um gráfico de forma a apresentar a dispersão 
dos pontos e indica se pode haver relação entre eles. 
Figura 6. Defeitos de acabamento na superfície de um refrigerador 
30 
 
 
 
 
Na figura 8 representa um diagrama de dispersão citado por Montgomery (2009) onde 
o autor descreve dados um processo de fundição magnatérmica para magnésio versus valores 
correspondentes do fluxo de regeneração adicionado ao cadinho. 
Fonte: Montgomery (2009) 
 
5.6.7 Gráfico de controle 
Gonçalves (2012) diz que o gráfico de controle é uma ferramenta gráfica que 
possibilita entendimento das variações adquiridas pelo processo através de padrões aleatórios e 
dentro de limites de especificação. 
Montgomery (2009) conceitua o gráfico de controle como artificio para retratar com 
exatidão o que se compreende por controle estatístico. 
Figura 7. Diagrama de dispersão de um processo de fundição magnatérmica. 
31 
 
 
 
 
Montgomery (2009), ainda descreve os elementos do gráfico de controle como linha 
central, que representa o valor médio do processo que está sob análise, o autor descreve duas 
outras linhas que são chamadas de Limite Superior de Controle (LSC) e Limite Inferior de 
Controle (LIC) que são as delimitações que definirão se o processo está ou não sob controle. 
A figura 9 apresenta gráfico de controle onde são representados os LSC, LIC e linha 
central (Média). 
 
Fonte: Montgomery (2009) 
Montgomery (2009) também menciona sobre os pontos que estejam entre os limites 
de controle o processo, que são considerados sob controle. No entanto se o gráfico apresentar 
um ponto fora dos limites de controle o caso deve ser estudado e o processo é considerado fora 
de controle. 
Montgomery (2009) ainda ressalta outro ponto a ser observado na leitura do gráfico 
de controle onde autor relata, mesmo que os pontos estejam dentro dos limites de controle, mas 
Figura 8. Gráfico de controle 
32 
 
 
 
 
apresentem um comportamento sistemático ou não aleatório caracteriza um processo fora de 
controle. 
 
5.6.8 Modelo geral gráfico de controle 
Para se definir um modelo geral de gráfico de controle Montgomery (2009) cita que é 
necessário adotar uma estatística amostral capaz de mensurar a característica de qualidade que 
se deseja (w). Posteriormente, o autor sugere que se adote a média de w como sendo µw e o 
desvio padrão de w como sendo σw e L é definido como intervalo da linha central em desvio 
padrão, conforme equação 1. 
 
𝐿𝑆𝐶 = µ𝑤 + 𝐿𝜎𝑤 
 𝐿𝑖𝑛ℎ𝑎 𝑐𝑒𝑛𝑡𝑟𝑎𝑙 = µ𝑤 
 𝐿𝐼𝐶 = µ𝑤 − 𝐿𝜎𝑤 [1] 
 
Onde: 
LSC = Limite superior de controle; 
LIC = Limite inferior de controle; 
L = Linha central com distância de três desvios padrões do limite superior e limite 
inferior; 
µ𝑤= Média; 
𝜎𝑤= Desvio padrão. 
 
Montgomery (2009) diz que toda teoria geral do gráfico de controle foi originalmente 
proposta pelo Dr. Walter S. Shewhart, desde então os gráficos de controle elaborados a partir 
desta teoria são chamados de gráfico de controle de Shewhart. 
5.6.9 Plano de ação para fora de controle 
Montgomery (2009) afirma que é de extrema importância ter um plano de ação 
corretiva vinculada ao gráfico de controle, o Plano de Ação para Fora de Controle ou PAFC. O 
autor descreve o PAFC como sendo um fluxograma que tem como objetivo indicar as 
sequências de atividade a ser executadas para elucidação do evento ativador. 
33Na figura 10 está exemplificado o fluxograma citado por Montgomery (2009) para ser 
aplicado junto ao gráfico de controle. 
 
Fonte: Montgomery (2009) 
Montgomery (2009) descreve o PAFC como um “documento vivo” que pode sofre 
constantes modificações ao longo que se adquire mais conhecimento e compreensão do 
processo. Quando se inicia uma verificação com gráfico de controle Montgomery (2009) sugere 
que se inicie o PAFC juntamente. O autor descreve que sem o PAFC o gráfico de controle não 
será uma ferramenta muito aproveitável para melhoria do processo. 
 
 
Figura 9. Fluxograma de melhoria de processo com utilização do gráfico de controle. 
34 
 
 
 
 
6 METODOLOGIA 
Segundo Miguel (2007) o estudo de caso é um método de pesquisa extremamente 
utilizado não somente no Brasil, mas também em países desenvolvidos. 
Godoy (1995) diz que o estudo de caso tem como finalidade o entendimento de um 
cenário real, proporcionando a vivencia da realidade e possibilitando analise e resolução de um 
problema extraído da vida real. 
De acordo com Silva (2016), o estudo quantitativo tem a finalidade de efetuar a 
interpretação de dados apurados, levando a classificação e analise, manuseando recursos e 
métodos estatísticos. 
A unidade sucroenergética a qual foi atribuída para a elaboração desse trabalho tem 
como finalidade em seu processo produtivo a obtenção de açúcar e álcool. Pertence a um grupo 
que desde de 2006 opera com comercialização de açúcar, etanol e cogeração de energia, sendo 
no total oito unidades produtoras distribuídas no estado de São Paulo, Minas Gerais, Mato 
Grosso do Sul e Tocantins, são mais de 200 mil hectares plantados e investimentos na ordem 
de 2,5 bilhões de dólares entre 2012 a 2016. 
A metodologia utilizada para elaboração deste estudo ocorreu da seguinte forma: 
• Coleta de dados através do relatório gerencial da empresa, compreendido no 
período de 01/07/2017 a 31/07/2017; 
• Os dados foram classificados com auxílio do Excel® 2016; 
• Realizou – se teste de normalidade e verificado que os valores se aproximam da 
distribuição normal; 
• Utilizando o Minitab 16® foram gerados os gráficos de controle. 
Gonçalves (2011), relata que por entre amostragens probabilísticas e peculiaridades de 
subjugação de dados a um controle estatístico, com a análise e aplicação da metodologia de 
trabalho, não se obriga a utilização de apenas uma destreza de análise, mas sim a todas as 
admissíveis ou substanciais para circunstância em questão. 
Assim sendo, através dos resultados obtidos pela coleta de dados, será utilizado as 
ferramentas do CEP, para auxílio na interpretação desses dados e contribuirão para a detecção 
de anomalias durante o processo, cooperando assim para uma antecipação de tomada de 
decisão. (Gonçalves, 2011) 
 
35 
 
 
 
 
7 RESULTADOS E DISCUSSÕES 
Os dados classificados bem como os testes de normalidade encontram – se no apêndice 
deste trabalho. 
Neste capitulo será apresentado os resultados obtidos através da elaboração dos 
gráficos de controle, dispostos de maneira exata no qual são identificados dentro do processo 
produtivo. 
Fonte: Minitab 16® 
Em analise ao gráfico de controle gerado no software Minitab 16® do caldo sulfitado 
referente ao mês de julho o gráfico de valores individuais apresenta dois pontos (06/07, 31/07); 
que o processo está fora de controle. Montgomery (2009) considera como fora de controle. 
Os pontos encontrados fora dos limites de controle consequentemente são erros 
operacionais. 
Como não há uma ligação da vazão de caldo misto para sulfitação alterações de vazão 
podem influenciar no pH4 do caldo sulfitado uma vez que a dosagem do enxofre no forno é 
realizada manualmente não sendo possível precisar corretamente a quantidade do insumo a ser 
31/0728/0725/0722/0719/0716/0713/0710/0707/0704/0701/07
5,40
5,25
5,10
4,95
4,80
Data
In
di
vi
du
al
 V
al
ue
_
X=5,0361
UC L=5,2746
LC L=4,7977
31/0728/0725/0722/0719/0716/0713/0710/0707/0704/0701/07
0,3
0,2
0,1
0,0
Data
M
ov
in
g 
R
an
ge
__
MR=0,0897
UC L=0,2930
LC L=0
1
1
I-MR Chart of pH Sulfitado
Gráfico 1. Gráfico de controle de pH caldo sulfitado coletado no mês julho. 
36 
 
 
 
 
utilizado. Ainda sobre o controle pH4 leitura dos valores é realizada através de coleta do caldo 
sulfitado onde o caldo é resfriado e encaminhado ao laboratório para leitura. 
Para valores acima ou abaixo dos limites nesta etapa do processo não há atualmente 
medida de controle em tempo real. 
Fonte: Minitab 16® 
A análise do gráfico de controle dos valores individuais apresenta dois pontos fora do 
limite inferior (05/07, 06/07), mostrando uma variabilidade do processo, como também no 
gráfico da amplitude apresenta uma variabilidade do controle estatístico denota dois pontos fora 
do limite superior (07/07, 20/07) 
Diferentemente do processo de sulfitação o pH4 do caldo caleado é dosado mediante a 
inserção de um valor definido pelo operador. Também é realizado uma leitura em tempo real 
do pH4 que por sua vez é comparada a uma leitura realizada no laboratório, onde a diferença da 
leitura será um indicador que o operador utilizará para inserção valores a dosagem do leite de 
cal no processo. 
Para os pontos fora de controle observados no gráfico 2, pode – se atribuir a 
instabilidade do processo e do controle estatístico a três fatores. 
31/0728/0725/0722/0719/0716/0713/0710/0707/0704/0701/07
7,50
7,25
7,00
6,75
6,50
Data
In
di
vi
du
al
 V
al
ue
_
X=7,144
UC L=7,651
LC L=6,636
31/0728/0725/0722/0719/0716/0713/0710/0707/0704/0701/07
0,8
0,6
0,4
0,2
0,0
Data
M
ov
in
g 
R
an
ge
__
MR=0,1907
UC L=0,6230
LC L=0
1
1
1
1
I-MR Chart of pH Caleado
Gráfico 2. Gráfico de controle de pH caldo caleado coletado no mês julho. 
37 
 
 
 
 
O primeiro fator é resultante da etapa anterior, sulfitação que por não haver um 
controle impacta diretamente no processo seguinte que é caleação. 
Em segundo o tempo de retirada da leitura do pH4 no laboratório, o operador coleta o 
caldo caleado, resfria e conduz o material para laboratório para leitura do valor, levando em 
torno de 15 a 20 minutos. 
Como terceiro fator a calibração do eletrodo instrumento responsável pela indicação 
do pH em tempo real para o operador. 
Fonte: Minitab 16® 
Analiticamente o gráfico de valores individuais dos de aquecedores mostra que o 
processo teve uma variabilidade em um ponto (08/07), já no gráfico da média móvel que trata 
do controle estatístico não houve nenhuma causa especial a ser tratada. 
A alta variação nos valores de temperatura abaixo da linha central é referente a 
campanha de limpeza dos aquecedores, já os valores acima bem como o valor referente ao ponto 
fora de controle são indicações de temperatura acima da média o que caracteriza falha de 
operação. 
 
 
29/0726/0722/0719/0716/0713/0710/0707/0704/0701/07
106,8
105,6
104,4
103,2
102,0
Data
In
di
vi
du
al
 V
al
ue
_
X=104,021
UC L=106,254
LC L=101,789
29/0726/0722/0719/0716/0713/0710/0707/0704/0701/07
3
2
1
0
Data
M
ov
in
g 
R
an
ge
__
MR=0,839
UC L=2,742
LC L=0
1
I-MR Chart of Tempreratura Aquecedores
Gráfico 3. Gráfico de controle temperatura dos aquecedores coletado no mês julho. 
38 
 
 
 
 
 Fonte: Minitab 16® 
O gráfico de valores individuais exibe que houve um ponto (22/07), fora do limite 
inferior das médias diárias do processo, contudo, no gráfico de amplitude há dois pontos (22/07, 
23/07),fora do limite superior, caracterizando uma variação estatística. 
A variabilidade do processo de aquecimento e as demais etapas anteriores são 
responsáveis pela variabilidade do pH4 dificultando decantação e contribuindo para operação 
do decantador com nível alto o que favorece a ação de microrganismos que degradam a sacarose 
e alteram o pH4 do caldo. 
 
31/0728/0725/0722/0719/0716/0713/0710/0707/0704/0701/07
7,2
7,0
6,8
6,6
6,4
Data
In
di
vi
du
al
 V
al
ue
_
X=6,9226
UC L=7,2657
LC L=6,5795
31/0728/0725/0722/0719/0716/0713/0710/0707/0704/0701/07
0,48
0,36
0,24
0,12
0,00
Data
M
ov
in
g 
R
an
ge
__
MR=0,129
UC L=0,4215
LC L=0
1
1
1
I-MR Chart of pH Decantado
Gráfico 4. Gráfico de controle de pH caldo decantado coletado no mês julho. 
39 
 
 
 
 
Fonte: Minitab 16® 
Em análise dos gráficos de controle de processo quanto de controle estatístico se 
encontram dentro dos seus devidos limites superiores e inferiores de controle. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Gráfico 5. Gráfico de controle brix caldo pré evaporado coletado em julho. 
40 
 
 
 
 
Fonte: Minitab 16® 
Analiticamente ambos os gráficos se apresentam dentro da conformidade de seus 
devidos limites superiores e inferiores, porém, apresentando em ambos uma variabilidade a 
partir de um ponto (13/07). 
O setor de tratamento de caldo é um setor com um processo continuo, ou seja, uma 
etapa do tratamento terá influência direta em uma ou mais etapa no decorrer do processo. 
 No decorrer das análises dos gráficos de controle pode – se observar uma alta 
variabilidade dos valores em relação a linha central em todas as etapas do processo de 
tratamento de caldo o que demonstra um processo com elevada possibilidade de permanecer 
fora de controle. 
 
 
 
 
 
 
 
31/0728/0725/0722/0719/0716/0713/0710/0707/0704/0701/07
70
60
50
40
Data
In
di
vi
du
al
 V
al
ue
_
X=55,58
UC L=70,09
LC L=41,07
31/0728/0725/0722/0719/0716/0713/0710/0707/0704/0701/07
20
15
10
5
0
Data
M
ov
in
g 
R
an
ge
__
MR=5,46
UC L=17,83
LC L=0
I-MR Chart of Brix Xarope
Gráfico 6. Gráfico de controle de brix do xarope coletado em julho. 
41 
 
 
 
 
8 CONSIDERAÇÕES FINAIS 
Diante do observado nas análises, por intermédio dos gráficos de controle foi possível 
constatar as possibilidades e necessidades de aplicação do controle estatístico de processo 
continuamente no setor de tratamento de caldo, observando que todos os subprocessos que se 
derivam deste setor, implicam direta e indiretamente em todo o processo produtivo de açúcar. 
Com o CEP, pode-se identificar quais são as operações críticas que impactam na 
clarificação e por consequência influenciam na qualidade do produto final. 
A análise estatística se torna coerente em sua utilização, pois, se identifica 
antecipadamente as causas especiais de alteração do processo, assim, o emprego dessa 
ferramenta em um setor de tanta transformação ao produto final, a tomada de decisão por 
previsibilidade é de suma importância. 
Através da identificação das operações críticas, foi possível identificar que algumas 
das atividades são realizadas manualmente como a sulfitação e a calagem o que torna o controle 
ineficiente. 
Neste sentido, as melhorias que poderão ser realizadas são, a instalação de rosca 
dosadora com inversor de frequência; inversor de frequência no motor do forno rotativo, pois, 
a rotação do forno está diretamente ligada a rosca dosadora e eficiência do sistema, diluição da 
cal automática, seguindo o mesmo parâmetro de automação da sulfitação, uma calibração 
continua e eficiente dos phmetros7 que estão ligados ao processo e existentes no laboratório de 
análises. 
Como proposta de estudos futuros se recomenda, uma análise de viabilidade financeira 
do uso do CEP, no processo produtivo de açúcar. 
 
 
 
 
7 Instrumento para medição de pH. 
42 
 
 
 
 
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46 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
APÊNDICE 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
47 
 
 
 
 
Fonte: Minitab 16® 
 Fonte: Próprio autor 
 
5,45,35,25,15,04,94,84,7
99
95
90
80
70
60
50
40
30
20
10
5
1
Valor
Pe
rc
en
t
Mean 5,036
StDev 0,1155
N 31
AD 0,416
P-Value 0,313
Probability Plot of pH Sulfitado
Normal 
Apêndice B. Distribuição normal dos valores de pH caldo sulfitado. 
Descrição Data Valor
pH 01/07 4,97
pH 02/07 5,09
pH 03/07 5,17
pH 04/07 5,18
pH 05/07 5,36
pH 06/07 5,14
pH 07/07 5,05
pH 08/07 5,00
pH 09/07 5,05
pH 10/07 4,87
pH 11/07 5,02
pH 12/07 4,98
pH 13/07 4,85
pH 14/07 4,95
pH 15/07 5,05
pH 16/07 5,04
pH 17/07 5,00
pH 18/07 5,12
pH 19/07 5,11
pH 20/07 5,04
pH 21/07 5,01
pH 22/07 4,98
pH 23/07 5,12
pH 24/07 5,01
pH 25/07 5,04
pH 26/07 5,04
pH 27/07 5,11
pH 28/07 5,18
pH 29/07 4,92
pH 30/07 4,93
pH 31/07 4,74
Apêndice A. Tabela valores pH do 
caldo sulfitado. 
48 
 
 
 
 
Fonte: Minitab 16® 
 
 Fonte: Próprio autor 
 
7,757,507,257,006,756,50
99
95
90
80
70
60
50
40
30
20
10
5
1
pH
Pe
rc
en
t
Mean 7,144
StDev 0,2550
N 31
AD 1,833
P-Value <0,005
Probability Plot of pH Caleado
Normal 
Apêndice C. Distribuição normal dos valores de pH caldo caleado 
Descrição Data Valor
pH 01/07 7,21
pH 02/07 7,14
pH 03/07 7,29
pH 04/07 7,15
pH 05/07 6,53
pH 06/07 6,42
pH 07/07 7,18
pH 08/07 7,42
pH 09/07 7,39
pH 10/07 7,34
pH 11/07 6,85
pH 12/07 6,74
pH 13/07 7,19
pH 14/07 6,97
pH 15/07 7,13
pH 16/07 7,24
pH 17/07 7,35
pH 18/07 7,30
pH 19/07 7,30
pH 20/07 6,67
pH 21/07 7,21
pH 22/07 7,21
pH 23/07 7,19
pH 24/07 7,06
pH 25/07 7,08
pH 26/07 7,25
pH 27/07 7,29
pH 28/07 7,22
pH 29/07 7,27
pH 30/07 7,41
pH 31/07 7,45
Apêndice D. Tabela valores de pH 
do caldo caleado 
49 
 
 
 
 
Fonte: Minitab 16® 
 Fonte: Próprio autor 
107106105104103102101
99
95
90
80
70
60
50
40
30
20
10
5
1
Tempreratura
Pe
rc
en
t
Mean 104,0
StDev 1,086
N 30
AD 0,603
P-Value 0,107
Probability Plot of Tempreratura dos Aquecedores
Normal 
Apêndice E. Distribuição normal da temperatura dos aquecedores. 
Descrição Data Valor
TEMP. AQUECEDOR 01/07 104,66
TEMP. AQUECEDOR 02/07 105,00
TEMP. AQUECEDOR 03/07 105,00
TEMP. AQUECEDOR 04/07 103,88
TEMP. AQUECEDOR 05/07 105,75
TEMP. AQUECEDOR 06/07 105,00
TEMP. AQUECEDOR 07/07 104,50
TEMP. AQUECEDOR 08/07 107,16
TEMP. AQUECEDOR 09/07 105,00
TEMP. AQUECEDOR 10/07 104,20
TEMP. AQUECEDOR 11/07 105,20
TEMP. AQUECEDOR 12/07 104,00
TEMP. AQUECEDOR 13/07 102,50
TEMP. AQUECEDOR 14/07 102,33
TEMP. AQUECEDOR 15/07 104,00
TEMP. AQUECEDOR 16/07 103,50
TEMP. AQUECEDOR 17/07 103,00
TEMP. AQUECEDOR 18/07 104,00
TEMP. AQUECEDOR 19/07 104,80
TEMP. AQUECEDOR 20/07 104,00
TEMP. AQUECEDOR 21/07 103,00
TEMP. AQUECEDOR 22/07 104,00
TEMP. AQUECEDOR 24/07 104,00
TEMP. AQUECEDOR 25/07 104,00
TEMP. AQUECEDOR 26/07 103,00
TEMP. AQUECEDOR 27/07 103,00
TEMP. AQUECEDOR 28/07 103,00
TEMP. AQUECEDOR 29/07 102,50
TEMP. AQUECEDOR 30/07 102,66
TEMP. AQUECEDOR 31/07 104,00
Apêndice F. Tabela valores da temperatura dos 
aquecedores. 
50 
 
 
 
 
Fonte: Minitab 16® 
 Fonte: Próprio autor 
 
7,37,27,17,06,96,86,76,66,56,4
99
95
90
80
70
60
50
40
30
20
10
5
1
pH
Pe
rc
en
t
Mean 6,923
StDev 0,1405
N 31
AD 0,738
P-Value 0,049
Probability Plot of pH Decantado
Normal 
Apêndice G. Distribuição normal dos valores de pH do caldo decantado. 
Descrição Data Valor
pH 01/07 6,75
pH 02/07 6,75
pH 03/07 7,07
pH 04/07 6,96
pH 05/07 7,07
pH 06/07 6,87
pH 07/07 6,85
pH 08/07 7,05
pH 09/07 6,97
pH 10/07 6,84
pH 11/07 7,07
pH 12/07 6,87
pH 13/07 6,86
pH 14/07 6,74
pH 15/07 6,91
pH 16/07 6,92
pH 17/07 6,95
pH 18/07 6,97
pH 19/07 7,02
pH 20/07 6,90
pH 21/07 6,89
pH 22/07 6,45
pH 23/07 6,97
pH 24/07 6,87
pH 25/07 6,72
pH 26/07 7,08
pH 27/07 7,09
pH 28/07 7,08
pH 29/07 7,06
pH 30/07 6,98
pH 31/07 7,02
Apêndice H. Tabela de valores de 
pH do caldo decantado 
51 
 
 
 
 
Fonte: Minitab 16® 
 Fonte: Próprio autor 
28272625242322212019
99
95
90
80
70
60
50
40
30
20
10
5
1
Valor
Pe
rc
en
t
Mean 23,62
StDev 1,592
N 31
AD 0,442
P-Value 0,271
Probability Plot of Brix Pre Evaporado
Normal 
Apêndice J. Distribuição normal dos valores de brix do caldo pré evaporado. 
Descrição Data Valor
Brix 01/07 22,15
Brix 02/07 21,83
Brix 03/07 20,05
Brix 04/07 23,57
Brix 05/07 26,62
Brix 06/07 23,36
Brix 07/07 20,67
Brix 08/07 24,61
Brix 09/07 25,35
Brix 10/07 27,12
Brix 11/07 23,61
Brix 12/07 24,59
Brix 13/07 24,01
Brix 14/07 20,54
Brix 15/07 22,86
Brix 16/07 24,27
Brix 17/07 23,34
Brix 18/07 24,60
Brix 19/07 24,13
Brix 20/07 24,16
Brix 21/07 24,57
Brix 22/07 25,68
Brix 23/07 23,80
Brix 24/07 22,91
Brix 25/07 23,23
Brix 26/07 23,51Brix 27/07 22,74
Brix 28/07 23,85
Brix 29/07 23,72
Brix 30/07 22,00
Brix 31/07 24,84
Apêndice I. Tabela de valores de brix 
do caldo pré evaporado. 
52 
 
 
 
 
Fonte: Minitab 16® 
 Fonte: Próprio autor 
706560555045
99
95
90
80
70
60
50
40
30
20
10
5
1
Brix
Pe
rc
en
t
Mean 55,58
StDev 4,768
N 31
AD 0,458
P-Value 0,247
Probability Plot of Brix Xarope
Normal 
Apêndice L. Distribuição normal dos valores de brix do xarope. 
Descrição Data Valor
Brix 01/07 56,83
Brix 02/07 59,09
Brix 03/07 55,63
Brix 04/07 52,32
Brix 05/07 58,75
Brix 06/07 52,87
Brix 07/07 51,95
Brix 08/07 49,53
Brix 09/07 55,45
Brix 10/07 52,45
Brix 11/07 49,19
Brix 12/07 54,31
Brix 13/07 50,22
Brix 14/07 59,44
Brix 15/07 57,89
Brix 16/07 54,67
Brix 17/07 64,1
Brix 18/07 51,06
Brix 19/07 55,85
Brix 20/07 51,54
Brix 21/07 53,99
Brix 22/07 68,02
Brix 23/07 51,65
Brix 24/07 47,8
Brix 25/07 56,09
Brix 26/07 64,25
Brix 27/07 62,69
Brix 28/07 55,29
Brix 29/07 55,81
Brix 30/07 59,85
Brix 31/07 54,44
Apêndice K. Tabela dos valores de 
brix do xarope.