TN STO 238 378 31947.estudo de caso Dmaic indust. medicamento

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PROPOSTA DE IMPLEMENTAÇÃO DA 
METODOLOGIA DMAIC NA ÁREA DE 
PRODUÇÃO DE SÓLIDOS ORAIS DE 
UMA INDÚSTRIA DE MEDICAMENTOS: 
UM ESTUDO DE CASO 
 
Alice Betim Borges (FAESA) 
alice_betimborges@yahoo.com.br 
VIVIANE LETICIA SANTIAGO FERREIRA (FAESA) 
VIVISANTIAGO@YAHOO.COM.BR 
Rodolfo Cola Santolin (FAESA) 
rcsantolin@yahoo.com.br 
 
 
 
A acirrada concorrência no mercado tem feito com que as indústrias 
farmacêuticas busquem aprimorar seus procedimentos e processos 
para diminuir desperdícios e custos operacionais. Neste contexto, a 
justificativa desta pesquisa fundamenta-se no propósito de manutenção 
da empresa no mercado atual, tendo como parâmetro a tomada de 
decisão baseada em dados e fatos, melhoria dos processos e satisfação 
dos clientes. Para este propósito o objetivo geral deste trabalho foi 
propor a implementação da metodologia DMAIC na área de produção 
de sólidos orais de uma indústria farmacêutica. Utilizou-se como 
metodologia a pesquisa aplicada caracterizada como estudo de caso. 
Neste trabalho, aplicaram-se princípios Seis Sigma e a metodologia 
DMAIC para modelagem de uma linha de fabricação de medicamentos 
sólidos orais. Estas técnicas viabilizaram determinar os gargalos 
XXXVII ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO 
“A Engenharia de Produção e as novas tecnologias produtivas: indústria 4.0, manufatura aditiva e outras abordagens 
avançadas de produção” 
Joinville, SC, Brasil, 10 a 13 de outubro de 2017. 
 
 
 
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produtivos e identificar as linhas com baixa eficiência. A partir destas 
descobertas, estratificaram-se os motivos das paralizações das linhas 
e, através de ferramentas investigativas, as principais causas foram 
determinadas. Em seguida, um novo modelo de trabalho foi proposto, 
focando na redução das falhas que afetavam a produtividade da linha 
de maneira mais relevante. Finalmente, o modelo vigente foi 
comparado com modelo proposto. Os resultados demonstraram a 
melhoria no desempenho dos processos e na utilização dos recursos. 
 
Palavras-chave: Medicamentos, DMAIC, Seis Sigma.
 
XXXVII ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO 
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1. Introdução 
A principal característica do mercado de medicamentos, do ponto de vista da demanda, é a 
sua baixa elasticidade. Isto significa dizer que, se alguém toma um medicamento de uso 
crônico, não irá suspender sua compra devido ao aumento de preços, nem poderá substituir o 
produto por outra classe terapêutica de preço diferente (SANTOS; NAVES; SILVER, 2001). 
Em virtude da acirrada competitividade, as empresas têm buscado melhorar seus 
procedimentos administrativos e estratégicos com o propósito de ampliar sua agilidade na 
tomada de decisões, reduzir de custos e prazos de entrega, conforme Barrilari e Pádua (2008). 
A empresa foco deste estudo está localizada na região sudeste e possui portfólio voltado para 
a produção e comercialização de medicamentos similares de prescrição. As operações da 
unidade em estudo se restringem ao mercado nacional e, recentemente, vem sofrendo 
crescente pressão da diretoria executiva para redução dos custos operacionais e aumento de 
produtividade, devido à situação econômica do país. Atualmente, é possível notar que os 
recursos produtivos são subutilizados e, por isso, há ociosidade nas linhas de produção. Dessa 
forma, o presente estudo buscou responder a seguinte pergunta problema: Como a 
metodologia DMAIC pode auxiliar na identificação das causas da subutilização dos recursos 
produtivos e na proposição de melhorias para incrementar a capacidade realizada da empresa? 
A hipótese a ser considerada é que, com a implementação da metodologia DMAIC, a empresa 
possa reduzir a ociosidade das linhas com base num melhor aproveitamento de seus recursos 
produtivos, uma vez que o referido método possibilita levantar as exigências de 
melhoramento do processo e propor soluções factíveis com a realidade da empresa. 
A justificativa desta pesquisa fundamenta-se no propósito de manutenção da empresa no 
mercado competitivo atual, tendo como parâmetro a tomada de decisão baseada em dados e 
fatos, melhoria dos processos e satisfação dos clientes. 
 
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Assim, o objetivo geral deste trabalho é propor a implementação da metodologia DMAIC na 
área de produção de sólidos orais de uma indústria farmacêutica e, para isso, os seguintes 
objetivos específicos foram definidos: 
 Modelar a situação atual da empresa se baseando na metodologia DMAIC; 
 Propor um novo modelo de trabalho utilizando as oportunidades de melhoria 
levantadas durante o estudo; 
 Comparar a situação atual com o modelo proposto. 
2. Referencial teórico 
2.1 Indústria farmacêutica 
A indústria farmacêutica é responsável pela produção de medicamentos, incluindo as 
atividades de pesquisa, desenvolvimento, comercialização e distribuição. Segundo Correia 
(2006), a produção de medicamentos é constituída pelo conjunto de atividades complexas que 
estão sujeitas a leis e regulamentos rígidos e específicos para assegurar a qualidade dos 
medicamentos segundo sua aplicação. 
De acordo com a PROGENERICOS (2016) o setor farmacêutico movimentou 55,89 bilhões 
de reais no Brasil entre janeiro e setembro de 2015 - um crescimento de 15,01% ante os 
mesmos meses de 2014. No período, foram comercializadas 2,53 bilhões de caixas 
de medicamentos no país – um aumento de 7,99% ante os nove primeiros meses do ano 
passado. 
 
2.2 Seis sigma e DMAIC 
Pizdek (2003) definiu o Seis Sigma como uma aplicação rigorosa, focada e altamente eficaz 
de princípios e técnicas de qualidade com o objetivo de promover a melhoria no desempenho 
dos processos e a eliminação de erros, permitindo que os funcionários entreguem maior valor 
para clientes e proprietários. 
 
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Segundo Werkema (2013) a condução dos projetos Seis Sigma de melhoria de desempenho de 
produtos e processos segue uma abordagem padrão baseada no método DMAIC, de modo que 
podemos considerá-lo como um dos elementos de infraestrutura do Seis Sigma. O uso 
integrado de diversas ferramentas da qualidade às etapas de DMAIC transforma-o em um 
método sistemático pelo qual os resultados estratégicos da empresa podem ser atingidos. 
A metodologia DMAIC inclui cinco etapas: Define (definir), Measure (medir), Analyze 
(analisar), Improve (melhorar) e Control (controlar). Pizdek (2003) definiu estas etapas da 
seguinte forma: 
- O D (Definir) representa a fase na qual o escopo do projeto é definido com precisão. Nesta 
fase ocorre o mapeamento do processo, a elaboração de fluxogramas, a abertura formal do 
projeto e a seleção das ferramentas que serão utilizadas; 
 - O M (Medir) compreendea fase de coleta e de medição de dados contínuos e discretos, a 
definição de escalas de medida e avaliação geral da variabilidade do processo com o propósito 
de determinar a localização ou foco do problema; 
- O A (Analisar) consiste em determinar a causa do problema identificado. Nesta etapa são 
utilizadas ferramentas descritivas e exploratórias de análise e seleção de dados, como o 
Controle Estatístico do Processo (CEP), Cartas de Controle, a análise de Capacidade do 
processo, análise de Correlação e Regressão, Diagrama de causa e Efeito, Árvore de Falhas e 
métodos estatísticos não paramétricos; 
 - O I (Improve, ou seja, Melhorar) abrange a fase em que as soluções para cada problema 
prioritário são propostas, avaliadas, selecionadas e implementadas. Nesta fase ocorre a gestão 
de projeto, avaliação de risco, simulação de processos, planejamento de experimentos (DOE), 
desenho de processos robustos (princípios Taguchi) e otimização de processos; 
- O C (Controle) corresponde ao planejamento de controle de processo, a fim de assegurar o 
alcance das metas propostas em longo prazo. Nesta fase, os resultados encontrados são 
comparados com as metas propostas, as melhorias são padronizadas e indicadores de 
acompanhamento são definidos permitindo a verificação e acompanhamento dos progressos. 
 
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Segundo Bernardi, Santolin e Santos (2015), é possível identificar falhas e propor melhorias 
aplicando-se a metodologia DMAIC obtendo-se, com isso, aumento da produtividade. Aguiar, 
Morales e Oro (2012) afirmam que a utilização da ferramenta Seis Sigma possibilita a 
otimização de processos, reduzindo-se a variabilidade de dados operacionais, mantendo a 
qualidade do produto final e reduzindo os custos da organização. Além disso, também 
mostram que os passos do DMAIC são efetivos na estratégia de melhoria contínua, podendo 
ser utilizada em diversos segmentos de negócios. Com a implementação da metodologia 
DMAIC Marchizelli, Sousa e Taroco (2012) demonstraram redução de 82% de perdas durante 
processo produtivo e Oliveira et al (2015) apresentaram redução em 33% do tempo total de 
setup, além de aumentar a eficiência do processo em 15%. 
 
 
 
3. Metodologia 
Uma pesquisa pode ser classificada quanto aos fins e quanto aos meios (VERGARA, 2014, 
p.42). Quanto aos fins, a presente pesquisa é aplicada, pois tem finalidade prática visando 
resolver um problema concreto. Quanto aos meios, foi realizado um estudo de caso na área de 
sólidos orais de uma fábrica de medicamentos, tendo como base a metodologia DMAIC. 
Com vista a melhorar a eficiência dos processos, na pesquisa foi aplicado o método DMAIC 
dividido em três etapas: 
 Modelar a situação atual da empresa; 
 Propor um novo modelo de trabalho; 
 Comparar a situação atual com o modelo proposto. 
 
 
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3.1 Modelar a situação atual da empresa 
A modelagem da situação atual da empresa foi delineada a partir da elaboração de um 
fluxograma contendo as principais etapas de fabricação, seguida da coleta de dados 
documentados nos livros de registros. A partir dos registros foram levantados os inícios e 
términos de turno, as pausas para alimentação e treinamento, bem como as paradas para 
intervenções de manutenção preventiva, corretiva, calibração de instrumentos, o tempo de 
espera por materiais, entre outros. Os dados foram dispostos em uma tabela, de modo a 
permitir o cálculo das capacidades disponível, efetiva e realizada. Ao final, os cálculos foram 
apresentados graficamente a fim de facilitar a análise. 
Adicionalmente, foi determinado o tempo médio de processamento de cada produto em cada 
centro de trabalho, de modo a permitir a definição dos gargalos produtivos e assim fornecer 
um critério de priorização do trabalho. 
Foram consideradas no estudo as salas responsáveis pela fabricação de sólidos orais, ou seja, 
foram tomados os dados das salas de granulação, compressão, revestimento e blistagem 
referentes ao período de abril a junho de 2015. O período de amostragem foi definido 
considerando o intervalo no qual todas as salas dispusessem de livros encerrados, ou seja, 
livros que pudessem ser retirados da área de produção sem que isso trouxesse prejuízo ao 
registro atual de informação. 
 
3.2 Propor um novo modelo de trabalho 
Após a coleta e tratamento, os dados foram analisados para identificação das linhas menos 
eficientes e dos gargalos. Como o propósito do trabalho é aumentar a produtividade das linhas 
de sólidos orais, optou-se por priorizar as intervenções que permitissem a maior 
disponibilidade do centro de trabalho identificado como gargalo para o processo. 
Para isso, foi construído um gráfico de Pareto com os principais motivos de parada do centro 
de trabalho selecionado e as respectivas causas-raízes foram determinadas a partir da 
utilização do Diagrama de Causa e Efeito. Uma vez determinadas as causas, uma equipe 
 
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multidisciplinar envolvendo as áreas de Produção, Qualidade e Engenharia foi reunida para 
levantar prováveis soluções para as principais causas de paradas e, assim, propor um novo 
modelo de trabalho. 
 
3.3 Comparar a situação atual com o modelo proposto 
Na última fase, o fluxograma do processo inicial e o fluxograma do processo remodelado 
foram comparados para avaliação dos ganhos. 
A comparação foi realizada com base nos parâmetros grau de utilização e índice de eficiência, 
definidos por Peinado e Graeml (2007), conforme abaixo: 
Grau de utilização = (Capacidade efetiva / Capacidade disponível) 
Índice de eficiência = (Capacidade realizada / Capacidade efetiva) 
A partir do processo remodelado, os dados de capacidade foram recalculados e comparados 
com os valores obtidos para a situação atual. 
Após comparação, o novo modelo foi apresentado ao Comitê Gestor para análise da 
viabilidade de sua implementação. 
Importante observar que, em virtude da duração deste trabalho, não serão consideradas a etapa 
de implementação da fase M (melhoria) e da fase C (controle) da metodologia DMAIC. 
4. Resultados e discussão 
4.1 Modelagem da situação atual da empresa baseada na metodologia DMAIC 
O escopo deste trabalho se restringiu às etapas de fabricação de medicamentos sólidos orais 
(comprimidos) denominados para fins de trabalho como Produto A, Produto F e Produto H, 
que correspondem a 90% da produção da planta. 
O acompanhamento e observação das etapas fabris permitiram esquematizar o processo 
produtivo em um fluxograma (Figura 01) que resume como os produtos atualmente são 
obtidos. 
 
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Figura 01 - Fluxograma de processo de fabricação de comprimidos revestidos 
 
Fonte:Elaborado pelos autores (2016) 
 
 
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Toda indústria farmacêutica dispõem de livros de registro nas salas produtivas, nos quais 
todas as intervenções relacionadas ao processo são apontadas. Estes registros permitiram 
calcular o tempo de processamento de cada produto em cada centro de trabalho. O tempo de 
processamento, o turno, os dias trabalhados e a disponibilidade por centro de trabalho foram 
sumarizados na Tabela 01. 
 
Tabela 01 -Tempo de processamento de cada produto em cada centro de trabalho (em horas) 
 
Fonte: Elaborado pelos autores (2016) 
A demanda mínima mensal, em lotes, dos Produtos A, F e H é, respectivamente, 11, 15 e 6 
lotes. A partir desta demanda mínima, dos tempos de processamento de cada produto e da 
disponibilidade de cada centro de trabalho foi calculada a capacidade produtiva máxima por 
centro, considerando o número máximo de lotes que se consegue fabricar, conforme Tabela 
02. 
Tabela 02: Capacidade produtiva mensal máxima por centro de trabalho (em lotes) 
 
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Fonte: Elaborado pelos autores (2016) 
O centro com maior ocupação total é a granulação, com 720h. O gargalo produtivo foi 
atribuído à etapa de blistagem, que produz o menor número de lotes quando comparada as 
demais etapas, ou seja, o gargalo corresponde ao centro de menor produtividade, conforme 
figura 02. Assim, serão priorizadas as medidas que intervenham no processo de blistagem a 
fim de elevar o número de lotes processados neste centro. 
 
Figura 02: Esquematização do gargalo produtivo em número de lotes 
GRANULAÇÃO
39 LOTES
COMPRESSÃO
40 LOTES
REVESTIMENTO
46 LOTES
BLÍSTER
35 LOTES
 
Fonte: Elaborado pelos autores (2016) 
 
Os dados dos livros de registro permitiram tabular todas as paradas planejadas e não 
planejadas dos centros de trabalho e, a partir destas informações, foram calculados os valores 
de capacidade efetiva e realizada. Os resultados por centro de trabalho foram apresentados na 
Figura 03 e na Figura 04, revelando grau de utilização variando de 56% (Blíster 2) a 90% 
(Granulação), bem como índices de eficiência que variam de 55% (Blíster 2) a 96% 
 
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(Granulação). Estes índices evidenciaram elevado número de intervenções planejadas e não 
planejadas na linha de blistagem, ambos afetando significativamente a produtividade da 
empresa. 
 
 
 
 
 
 
 
Figura 03: Representação de capacidade por centro de trabalho 
 
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Fonte: Elaborado pelos autores (2016) 
 
Figura 04: Dados de grau de utilização e índice de eficiência dos equipamentos da fábrica 
 
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Fonte: Elaborado pelos autores (2016) 
4.2 Proposta de um novo modelo de trabalho 
Uma vez identificado na etapa de modelagem que as intervenções na linha de blistagem eram 
as de maior relevância para a produtividade da linha de comprimidos, os motivos de parada 
foram estratificados em diagramas de Pareto considerando as causas de parada de cada 
Blíster. 
Conforme ilustrado na figura 05, a estratificação dos dados através da ferramenta de Pareto 
revela que 66% dos motivos de paralização da linha da Blíster 1 estão relacionados a “ajustes 
de máquina”, “refeição / toalete”, “aguardando material” e “sem programação”. 
 
Figura 05: Diagrama de Pareto com os motivos de parada da Blíster 1 
 
 
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Fonte: Elaborado pelos autores (2016) 
 
Quando se considera a Blíster 2, o gráfico de Pareto demonstra que as paradas “sem 
programação” e “aguardando material” se destacam por serem intervenções não planejadas e 
juntas representarem 63% das paralisações (Figura 06). 
Essas paradas são comuns às descritas para a Blíster 1 e, por isso, serão consideradas na 
mesma análise para identificação das causas. 
 
 
 
 
Figura 06: Diagrama de Pareto com os motivos de parada da Blíster 2 
 
Fonte: Elaborado pelos autores (2016) 
 
A figura 07 demonstra o diagrama de causa e efeito para identificação das paradas por ajuste 
de máquina. 
Figura 07: Diagrama de causa e efeito para identificação das causas de paradas por Ajuste de Máquina 
 
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Fonte: Elaborado pelos autores (2016) 
As paradas por ajuste de máquina (Figura 07) são bastante evidentes na Blíster 1. Isso se 
deve, principalmente, ao fato de se tratar de um equipamento compartilhado (é utilizado para 
embalagem do Produto A e do Produto H). Esse compartilhamento implica em maior tempo 
de setup devido às trocas de ferramental e, por isso, o ajuste de máquina se torna mais 
frequente. Para melhorar o desempenho do equipamento podem ser destacadas as seguintes 
ações: aumentar o número de lotes da campanha na linha, promover treinamento de 
reciclagem para os operadores ou criar equipes especializadas em setup dos produtos em 
linha. 
Os materiais de embalagem e utilidades também têm influência sobre os ajustes de máquina e, 
consequentemente, processo. Materiais de embalagem de má qualidade podem resultar em 
frequentes ajustes por aumentarem a probabilidade de má formação dos blísteres, furos e 
problemas na selagem e vedação. Os mesmos problemas podem ser resultantes de falhas em 
utilidades (água de resfriamento e ar condicionado), pois alteram o desempenho operacional 
do equipamento. Uma ação importante seria desenvolver novos e bons fornecedores de 
materiais e prestadores de serviços para operação e manutenção das utilidades da fábrica. 
O fato de o equipamento ser antigo e a falta de ferramentas adequadas também afetam o 
tempo de ajuste e resultam em processos mais longos. Nesse caso é necessário avaliar a 
possibilidade de adquirir novo equipamento e novas ferramentas que atendam melhor às 
necessidades da fábrica. 
 
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A figura 08 demonstra o diagrama de causa e efeito para identificação das paradas para 
refeição e uso toalete. 
 
Figura 08: Diagrama de causa e efeito para identificação das causas de paradas para refeição e uso do toalete 
 
Fonte: Elaborado pelos autores (2016) 
 
Com relação às paradas para refeição e uso do toalete (Figura 08), pode-se verificar que a 
baixa automação do equipamento torna o processo mais dependente da interferência humana. 
A falta de mão de obra acrescida da característica de baixa automação do equipamento faz 
com que as pausas para atendimento das necessidades fisiológicas dos operadores afetem 
diretamente a operação da linha. Para esse tipo de parada se propõe capacitar diferentes 
operadores para as blísteres a fim de implementar um sistema de rodízio, além de um melhor 
acompanhamento por parte da gestão e da conscientização dos funcionários sobre o impacto 
destas pequenas paradas na produtividade / lucratividade da empresa. 
A figura 09 demonstra o diagrama de causa e efeito para identificação das paradas 
aguardando material. 
 
Figura 09: Diagrama de causa e efeito para identificação das causas de paradas aguardando material 
 
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Fonte: Elaborado pelos autores (2016) 
 
Quando se consideram as paradas de linhas aguardando material (Figura 09), observa-se uma 
falta de comunicação entre as áreas, acarretando em atraso na entrega dos insumos decorrente 
tanto de problemas de emissão de ordem de produção, quanto da separação e envio dos 
materiais a produção. Nesse aspecto é interessante a utilização de um sistema de kanban para 
que sejam diminuídos os ruídos de comunicação entre as áreas de Almoxarifado, Controle de 
Qualidade, Planejamento e Produção. 
A figura 10 demonstra o diagrama de causa e efeito para identificação das paradas por fala de 
programação. 
 
Figura 10: Diagrama de causa e efeito para identificação das causas de paradas sem programação 
 
Fonte: Elaborado pelos autores (2016) 
 
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O tempo aguardando material (Figura 09) e a falta de programação (Figura 10) são problemas 
de paradas comuns tanto à Blíster 1, quanto à Blíster 2. Este tipo de parada está intimamente 
relacionado a problemas de planejamento e automatização, respectivamente, do processo de 
compra e do plano de produção. Dessa forma, a automação do processo e compra e a compra 
de um software para sequenciamento da produção certamente gerariam bons resultados na 
melhoria da produtividade. 
Estas paradas também podem ser decorrentes da falta de produto proveniente de outras linhas 
produtivas, ou seja, devido à falta de pulmão para processamento na etapa de blistagem. Para 
esse item é importante avaliar a necessidade e/ou possibilidade de produção de estoque de 
segurança para que o equipamento seja o mais produtivo possível considerando as restrições 
já mencionadas. 
A análise dos dados apresentados revelou que as linhas de blistagem operam em um turno 
mais curto que as demais linhas, apesar de serem gargalos produtivos. A partir desta 
constatação, uma medida a ser avaliada para aumento de produtividade da linha é a extensão 
do turno de trabalho tanto da Blíster 1 quanto da Blíster 2. 
 
4.3 Comparação entre a situação atual e o modelo proposto 
Nesta fase, o plano de implementação das melhorias foi apresentado, considerando ganhos, 
custos e prazos de execução (Quadro 01). 
Quadro 01: Plano de implementação das melhorias propostas 
 
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Ação Processo inicial Processo remodelado Custo de 
implementação
Prazo para 
implementação
Ganho estimado
Ampliar o turno da 
blistagem .
A bl istagem opera em 
dois turnos perfazendo 
um período diário de 
11h/máquina.
Remanejar horário de 
trabalho dos 
operadores de modo a 
ampliar o segundo 
turno da blistagem e 
obter uma operação 
diária de 14h/máquina.
R$ 0,00 1 mês 132h de aumento 
da disponibilidade 
da bl istagem. 
Aumentar nº de 
lotes em 
campanha.
As campanhas são de 2 
lotes.
Is to significa que a 
cada 2 há uma nova 
l impeza e setup de 
sa la.
Campanhas com 4 
lotes.
R$ 0,00 3 meses 50% de redução 
nas paradas por 
a justes e limpeza 
em todos os 
equipamentos.
 
 
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avançadas de produção” 
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21 
Ação Processo inicial Processo remodelado Custo de 
implementação
Prazo para 
implementação
Ganho estimado
Desenvolver novos 
fornecedores de 
material de 
embalagem.
Materiais de qualidade 
mediana.
Adquirir materiais de 
embalagem de melhor 
qualidade.
R$ 0,00 1 ano 5 % de redução 
nas paradas por 
a juste.
Treinar 
operadores.
Anualmente os 
operadores participam 
de treinamentos de 
reciclagem voltados a 
sua função.
Aumentar a frequência 
dos treinamentos de 
reciclagem para 
semestral. Incluir 
nestes treinamentos 
colaboradores que 
trabalharão como 
backups da l inha.
R$ 0,00 3 meses 5% de redução nas 
paradas por ajuste.
Estabelecer rodízio 
de operadores.
Atualmente há 
operadores dedicados 
a operação de cada 
equipamento
Contratar 2 operadores 
e estabelecer um 
programa de 
treinamento mais 
abrangente, de modo a 
formar colaboradores 
que trabalharão como 
backups da l inha 
favorecendo seu 
funcionamento sem 
interrupção.
R$ 80.000/ ano 3 meses 100% de redução 
nas paradas para 
refeição e uso de 
toa lete em todos 
os equipamentos.
Criar equipe 
dedicada à 
limpeza e setup 
das salas.
A l impeza e os ajustes 
iniciais são realizados 
pelo operador da 
l inha.
Contratar 2 operadores 
para compor uma 
equipe dedicada a 
l impeza e setup das 
sa las.
R$ 80.000/ ano 3 meses 50% de redução 
nas paradas por 
a justes e limpeza 
em todos os 
equipamentos.
Treinar 
operadores e 
manutentores das 
utilidades.
Anualmente os 
operadores e 
matutentores 
participam de 
treinamentos de 
reciclagem voltados à 
sua função.
Aumentar a frequência 
dos treinamentos de 
reciclagem para 
semestral. 
R$ 0,00 3 meses 3% de redução 
nas paradas por 
ajuste.
Aquisição de 
ferramental mais 
adequado aos 
ajustes e operação 
das máquinas de 
blistar.
As máquinas operam 
com ferramentais que 
não são originais.
Adquirir ferramentais 
originais.
R$ 80.000/ ano 1 ano 5% de reduçãonas paradas por 
ajuste.
10% de redução 
nas paradas por 
quebra das 
máquinas de 
Bl ís ter.
 
 
XXXVII ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO 
 “A Engenharia de Produção e as novas tecnologias produtivas: indústria 4.0, manufatura aditiva e outras abordagens 
avançadas de produção” 
Joinville, SC, Brasil, 10 a 13 de outubro de 2017. 
 
 
 
 
 
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Ação Processo inicial Processo remodelado Custo de 
implementação
Prazo para 
implementação
Ganho estimado
Aquisição de 
máquinas de 
blíster mais 
modernas e com 
maior automação.
As máquinas atuais são 
antigas e possuem 
l imitações de 
automação, 
dificuldade de ajuste e 
baixa velocidade de 
operação.
Aquisição de 1 
máquina de blíster
mais moderna, com 
maior automação e 
velocidade de 
operação.
Descomissionar as 
atuais máquinas de 
Bl ís ter.
R$ 2 Mi lhões 2 anos 5% de redução nas 
paradas por ajuste.
95% de redução 
nas paradas por 
quebra das 
máquinas de 
Bl ís ter.
200% de aumento 
na velocidade do 
processo.
Implementar 
sistema de Kanban 
entre as áreas.
Não há sistema formal 
de comunicação entre 
as áreas. Os 
operadores das 
diferentes áreas se 
orientam pelo plano 
de produção para 
rea lizar as atividades. 
A comunicação é via 
email e telefone.
Implementar um 
s istema de 
comunicação via 
Kanbam.
R$ 500,00 3 meses 10% de redução 
nas paradas por 
fa l ta de material 
em todos os 
equipamentos.
Estabelecer um 
estoque de 
segurança 
(pulmão) para as 
etapas críticas de 
processo 
(gargalos).
Não há estoque de 
segurança entre fases. 
Ou seja, um centro de 
trabalho aguarda o 
centro imediatamente 
anterior enviar o 
material que i rá 
processar.
Estabelecer um 
estoque de segurança 
(pulmão) para as 
etapas críticas de 
processo (gargalos).
R$ 0,00 3 meses 50% de redução 
nas paradas por 
fa l ta de material.
Automatizar o 
planejamento da 
produção.
MRP não está ativo no 
ERP da empresa. Não 
há software de 
sequenciamento de 
produção. Todo o 
planejamento de 
aquisição de materiais 
e fabricação de 
produtos é realizado 
em planilhas de Excel.
. Ativar a ferramenta 
de MRPI e MRPII no 
ERP da empresa.
. Adquirir um software 
de sequenciamento.
R$ 0,00 3 meses 30% de redução 
nas paradas por 
fa l ta de material 
em todos os 
equipamentos
100% de redução 
de paradas do 
equipamento 
garga lo e 15% de 
redução de 
paradas dos outros 
equipamentos por 
fa l ta de 
planejamento.
 
 
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 “A Engenharia de Produção e as novas tecnologias produtivas: indústria 4.0, manufatura aditiva e outras abordagens 
avançadas de produção” 
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23 
Fonte: Elaborado pelos autores (2016 
 
Considerando os ganhos e os mais baixos custos de implementação, foram selecionadas as 
seguintes ações: 
 Ampliar o turno da blistagem; 
 Aumentar número de lotes em campanha; 
 Treinar operadores; 
 Estabelecer rodízio de operadores; 
 Criar equipe dedicada à limpeza e setup das salas; 
 Implementar sistema de Kanban entre as áreas; 
 Estabelecer um estoque de segurança (pulmão) para as etapas críticas de processo 
(gargalos); 
 Automatizar o planejamento da produção. 
A ampliação do turno das máquinas de blistar afetou diretamente a capacidade disponível da 
fábrica aumentando o número de lotes fabricados de 35 (processo inicial) para 43 (processo 
remodelado). Através da Tabela 03 é possível observar os efeitos da ampliação do turno. 
 
Tabela 03: Capacidade produtiva máxima por centro de trabalho (em lotes) após ampliação do turno da 
blistagem 
 
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24 
 
Fonte: Elaborado pelos autores (2016) 
Nestas condições, o gargalo passa a ser a granulação com a fabricação de 39 lotes, conforme 
evidenciado na Figura 11: 
 
 
Figura 11: Esquematização do gargalo produtivo remodelado em número de lotes 
GRANULAÇÃO
39 LOTES
COMPRESSÃO
40 LOTES
REVESTIMENTO
46 LOTES
BLÍSTER
43 LOTES
 
Fonte: Elaborado pelos autores (2016) 
Apesar das ações corretivas serem originadas de um plano voltado ao aumento de 
produtividade das linhas de blistagem, foi evidenciado que a implementação do modelo 
proposto proporciona uma forma de trabalho em que há melhor utilização de todos os 
recursos da empresa. O índice de utilização da Blíster 1 teve um acréscimo de 19% e o da 
Blíster 2, de 36%. A eficiência destes equipamentos também sofreu aumentos de 11% e 31%, 
respectivamente, conforme Tabela 4: 
Tabela 04: Representação de capacidade por centro de trabalho, após remodelagem 
 
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25 
 
Fonte: Elaborado pelos autores (2016) 
 
Esses ganhos em produtividade podem ser refletidos em termos de custo, como observado na 
Tabela 05. Considerando um aumento na produção de 08 lotes mensais, estima-se a 
fabricação de cerca de 1,6 milhões de unidades a mais que, a uma margem de lucro de R$8,00 
a unidade, representa um acréscimo de R$13.311.744,00/ano no resultado da empresa. 
 
 
Tabela 05: Representação do custo da margem de lucro dos produtos/lote 
 
Fonte: Elaborado pelos autores (2016) 
 
 
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5. Conclusão 
A aplicação da metodologia DMAIC permitiu a identificar a etapa de Blistagem como o 
gargalo produtivo, bem como todas as causas de perdas produtivas. A estratificação pela 
ferramenta de Pareto evidenciou os “ajustes de máquina”, “refeição / toalete”, “aguardando 
material” e “sem programação” como principais motivos de parada do gargalo. Com esses 
dados, foi possível determinar as causas da perda de eficiência da linha, como o elevado 
número de setups, falta de equipes especializadas para limpeza e setup, falta de um sistema de 
rodízio de operadores e falhas no planejamento dos recursos. 
A partir das causas, um plano de ação foi proposto considerando a melhor relação custo 
benefício de implementação, nos quais foram adotadas medidas para ampliar o turno da 
blistagem, aumentar nº de lotes em campanha, treinar operadores e manutentores, estabelecer 
rodízio de operadores, criar equipe dedicada à limpeza e setup das salas, implementar sistema 
de Kanban entre as áreas, estabelecer um estoque de segurança (pulmão) para as etapas 
críticas de processo (gargalos) e automatizar o planejamento da produção. 
O prazo de implementação das medidas é de 3 meses, a um custo aproximado de 
R$160.500,00/ano. A comparação dos cenários demonstra que o novo modelo proporciona 
uma melhor utilização de todos os recursos da empresa, com ampliação da capacidade 
realizada, dos índices de utilização e eficiência dos equipamentos.O resultado tangível 
estimado é de R$13.311.744,00/ano (96 lotes/ano), mas o ganho intangível vai muito além, 
pois haverá um aumento de 1,5 milhões de unidades disponibilizadas para tratar enfermidades 
e reduzir o sofrimento de seres humanos. 
Com base neste estudo, é possível concluir que é possível ampliar a produtividade e a 
eficiência de uma linha de fabricação de medicamentos, a partir aplicação estruturada da 
metodologia DMAIC. 
Como parte do ciclo de melhoria continua, recomenda-se aplicar a metodologia DMAIC para 
estudar oportunidades de aumento da eficiência da etapa de granulação, que após a 
remodelagem do processo assumiu a posição de gargalo produtivo (39 lotes/mês). 
 
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27 
 
6. Referências 
AGUIAR, D.F.; MORALES, D.; ORO, A.C.P. Aplicação da metodologia lean Seis Sigma em um processo 
industrial de leite de soja. In: SIMPÓSIO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO, XIX, 2012, São Paulo. 
Anais..., Maringá: UEM, 2012. 
 
PROGENERICOS. Associação Brasileira das Indústrias de Medicamentos Genéricos. Disponível em: 
<http://progenericos.org.br/>. Acesso em: 19/09/2016 
 
BARRILARI, T.F.; PÁDUA, F.S.M. Atualização do sistema MRP como fator competitivo na organização. 
Interface Tecnológica. São Paulo, v.5, n.1, p. 105-114, 2008. 
 
BERNARDI, W.M.; SANTOS, F.B.; SANTOLIN, R.C. Modelagem do processo de descarga de navios no 
terminal de praia mole: Um estudo de caso. In: SIMPÓSIO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO, XXII, 2015, 
São Paulo. Anais..., Vitória: FAESA, 2015. 
 
CORREIA, G.M. Estudo sobre não conformidades na produção de medicamentos: uma abordagem da economia 
dos custos de transação. 246 f. Tese (Doutorado em Engenharia) – Escola Politécnica da Universidade de São 
Paulo, São Paulo, 2006. 
 
MARCHIZELLI, C.L.; SOUSA, T.B.; TAROCO, D. Aplicação da metodologia Seis Sigma em uma indústria 
alimentícia: Um estudo de caso. In: SIMPÓSIO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO, XIX, 2012, São Paulo, 
Anais..., Marilia: UNIVEM. 
 
OLIVEIRA, O.J.; SANTOS, J.E.D.; DONATO, I.A.; FIGUEIREDO, F.J.S. Lean Seis Sigma na redução do 
tempo de setup em um departamento de injeção plástica. In: ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE 
PRODUÇÃO, XXXV, 2015, Fortaleza. Anais..., Cariri: URCA. São Paulo: UNESP. 
 
PEINADO, J.; GRAEML, A.R. Administração da Produção. 1ª Ed. Curitiba: Unicenp, 2007. 
 
VERGARA, S.C. Projetos e relatórios de pesquisa em administração. 15ª Ed. São Paulo: Atlas, 2014. 90 p. 
 
SANTOS, S.C.M.; NAVES, J.O.S.; SILVER, L.D. Estudo comparativo de preços internacionais e análise de 
dominância do mercado farmacêutico no Brasil. Brasília: UnB, 2001. 
 
WERKEMA, M. C. C. Métodos PDCA e DMAIC e suas ferramentas analíticas. 1ª Ed. Belo Horizonte: 
Elsevier, 2013. 208 p.