Resumen de Implementação do controlo estatístico do processo numa linha de engarrafamento na indústria vinícola

António Abreu, José Gomes Requeijo, João Calado

• español

  Introducción: La gran exigencia de los mercados ha conducido a situaciones en que los sistemas productivos se caracterizan por la producción de diversos lotes de reducida dimensión. Este nuevo paradigma exige que se desarrollen técnicas adecuadas tanto en términos de planificación como de control estadístico del proceso (SPC), ya que pueden existir situaciones en las que no es posible proceder a la recogida de datos suficientes para estimar convenientemente los parámetros del proceso (media y varianza).

  Objetivos: Aplicación del control estadístico del proceso en la industria vitivinícola para mejorar la calidad del producto final.

  Métodos: Cuando nos enfrentamos con situaciones en que no es posible proceder a la recogida suficiente de datos, el enfoque sugerido consiste en adoptar los desarrollos propuestos por Charles Quesenberry. En estos casos, la estadística de la muestra en el instante i se transforma a través de las estimaciones de los parámetros del proceso recurriendo a la información obtenida (datos) hasta el instante (i-1). El estudio univariado de la capacidad del proceso se realiza a través de los índices de capacidad QL y QU. Se abordan dos situaciones de control estadístico, una en que se realiza un estudio univariado, basado en cartas Q, y otra en que se realiza el estudio multivariado, sobre la base de las cartas MQ.

  Resultados: Este estudio se refiere a la implementación del SPC, de una marca de vino que tiene bajos volúmenes de producción, en su proceso de embotellado, que se considera que se considera una etapa crítica, ya que es necesario tener algunos cuidados como por ejemplo evitar que se produzcan contaminaciones microbiológicas o la oxidación del vino.

  Conclusiones: Siempre que no sea posible aplicar cartas de control tradicionales, la utilización de las cartas de control Q (análisis univariado) y las cartas de control MQ (análisis multivariado) se revela la elección más adecuada, no sólo para el control de uno o más producto como para varios conjuntos de características de calidad.

• English

  Introduction: The great demand of the markets has led to situations in which the production systems are characterized by the production of several batches but of small size. This new paradigm requires that adequate techniques be developed, both in terms of planning and in terms of Statistical Process Control (SPC), since there may be situations where it is not possible to collect enough data to properly estimate the parameters of the process (mean and variance).

  Objectives: Implementation of Statistical Process Control techniques in a wine industry in order to improve its final product.

  Methods: Whenever there is not enough data to properly estimate the parameters of the process, the suggested approach, is to adopt the developments proposed by Charles Quesenberry. In this case, the statistic of the sample at time i is transformed through the estimations of the process parameters using the information obtained (data) until the instant (i-1). The univariate study of process capability is performed through the capability indices QL and QU. Thus, in this paper, two situations of statistical control are addressed, one in which a univariate study is done, based on Q charts, and another in which the multivariate study is made, based on the MQ charts.

  Results: This study comprised the implementation of the SPC) of a wine brand that has low production volumes, in the process of bottling wine, which is considered a critical step since some care is needed, such as avoiding the occurrence of microbiological contaminations or oxidation of the wine.

  Conclusions: Whenever it is not possible to apply traditional control charts the use of the control Q charts (univariate analysis) and the control MQ charts (multivariate analysis) are the most appropriate choice not only for the control of one or more products but also for several sets of quality characteristics.

• português

  Introdução: A grande exigência dos mercados tem conduzido a situações em que os sistemas produtivos são caracterizados pela produção de diversos lotes mas de reduzida dimensão. Este novo paradigma exige que sejam desenvolvidas técnicas adequadas, tanto em termos de planeamento como em termos de Controlo Estatístico do Processo (SPC), uma vez que podem existir situações em que não é possível proceder à recolha de dados suficientes para se estimar convenientemente os parâmetros do processo (média e variância).

  Objectivos: Implementação do Controlo Estatístico do Processo na indústria vitivinícola para melhorar a qualidade do produto final.

  Métodos: Quando nos confrontamos com situações em que não é possível proceder à recolha suficiente de dados, a abordagem sugerida consiste em adotar os desenvolvimentos propostos por Charles Quesenberry. Nestes casos, a estatística da amostra no instante i é transformada através das estimativas dos parâmetros do processo recorrendo à informação obtida (dados) até ao instante (i-1). O estudo univariado da capacidade do processo é realizada através dos índices de capacidade QL e QU. São abordadas duas situações de controlo estatístico, uma em que é feito um estudo univariado, com base em cartas Q, e outra em que é feito o estudo multivariado, com base nas cartas MQ.

  Resultados: Este estudo refere-se à implementação do SPC , de uma marca de vinho que possui baixos volumes de produção, no seu processo de engarrafamento, que é considerado que é considerado uma etapa critica uma vez que é necessário ter alguns cuidados como por exemplo o evitar a ocorrência de contaminações microbiológicas ou a oxidação do vinho.

  Conclusões: Sempre que não seja possível aplicar cartas de controle tradicionais, a utilização das cartas de controlo Q (análise univariada) e as cartas de controlo MQ (análise multivariada) revela-se a escolha mais adequada, não só para o controlo de um ou mais produto como para vários conjuntos de características da qualidade.