Análise de Controle Estatístico em um Processo
Petroquímico Autores do Artigo:
Danilo Soares Bittencourt Karina Rossini
Rogério Miorando
Grupo 10: Diego Melfi, Melodie Lapetite e Viviane Scalcon
Cenário
• Unidade Industrial de estudo é produtora de
polietileno de baixa densidade.
• Processo petroquímico exotérmico: “Alta Pressão”.
• Produção de cerca de 15 ton/h em lotes de 95
toneladas.
• Atualmente lotes têm tido tempos de produção não
uniformes.
Grupo 10: Diego Melfi, Melodie Lapetite e Viviane Scalcon
Diagrama de blocos :
Cenário
Grupo 10: Diego Melfi, Melodie Lapetite e Viviane Scalcon
Objetivos
• Identificar singularidades de PROCESSOS
CONTÍNUOS, ≠ processos discretos;
• Utilização de ferramentas estatísticas :
- CEP: Controle Estatístico de Processos
- ANOVA : Análise de Variância, Analysis of
Variance
Grupo 10: Diego Melfi, Melodie Lapetite e Viviane Scalcon
CEP – Controle Estatístico de Processos
• Um processo deve ser estável e replicável ↓variabilidade
• CEP : ferramentas que buscam a estabilidade e melhorar a capacidade de
um processo, ↓variabilidade.
• Principal ferramenta : carta de controle
• Principal objetivo : permitir o controle do que se está produzindo, em
tempo real.
Grupo 10: Diego Melfi, Melodie Lapetite e Viviane Scalcon
Metodologia
1. Coleta de dados de produtividade horária do processo.
2. Estratificação da produção horária entre grupos de trabalho.
3. Análise da variância das taxas de produtividade média dos grupos de operadores.
4. Análise dos efeitos da pressão e da vazão de catalisador.
5. Análise dos resultados obtidos com vistas a posterior otimização do processo.
Grupo 10: Diego Melfi, Melodie Lapetite e Viviane Scalcon
Metodologia
1. Coleta de dados de produtividade Aspen
• Tempo integral, monitorado pelo operador
• Com base nisso, atua ou não nos controladores;
• Montagem dos gráficos de controle na produção
• Informações registradas, dados de até uma década
• Entendimento da variabilidade da taxa de produção horária da planta
Grupo 10: Diego Melfi, Melodie Lapetite e Viviane Scalcon
Metodologia
2. Estratificação da produção horária entre grupos de trabalho
• Foram coletadas amostras de médias de produtividade de cada grupo
• Foi vinculado Aspen + datas em que cada grupo estava operando
Grupo 10: Diego Melfi, Melodie Lapetite e Viviane Scalcon
Metodologia
3. Análise da variância das taxas de produtividade média dos grupos de operadores
• ANOVA
• Verificar se existe uma ≠ significativa na taxa de produção entre os grupos
• Se sim, buscar atuar em grupos que apresentem as médias mais baixas
Grupo 10: Diego Melfi, Melodie Lapetite e Viviane Scalcon
Metodologia
4. Análise dos efeitos da pressão e da vazão de catalisador
• Experimento fatorial com níveis diferentes de pressão e catalisador
• Interação entre esses fatores
Grupo 10: Diego Melfi, Melodie Lapetite e Viviane Scalcon
Metodologia
5. Análise dos resultados obtidos com vistas a posterior otimização do processo
Grupo 10: Diego Melfi, Melodie Lapetite e Viviane Scalcon
• Premissas:
• Normalidade
• Ausência de auto-correlação
Grupo 10: Diego Melfi, Melodie Lapetite e Viviane Scalcon
Carta de Controle
Teste de Normalidade P-Valor
Anderson-Darling 0,993
Ryan-Joiner >0,1
Kolmogorov-Smirnov >0,15
Grupo 10: Diego Melfi, Melodie Lapetite e Viviane Scalcon
Carta de Controle
Carta de Controle
Grupo 10: Diego Melfi, Melodie Lapetite e Viviane Scalcon
Carta de Controle
Grupo 10: Diego Melfi, Melodie Lapetite e Viviane Scalcon
Carta de Controle
Análise da variância entre os grupos de operadores- Resultados
• Necessário coletar amostras de lotes que foram formados por um único grupo
• Início das jornadas : 00:00, 08:00 e 16:00
• Completa produção de um lote 6 horas
• Lotes utilizados para coleta de amostra : 02h às 08h, 10h às 16h e 18h às 24h.
Grupo 10: Diego Melfi, Melodie Lapetite e Viviane Scalcon
Análise da variância entre os grupos de operadores- Resultados
• Minitab tamanho de amostra necessário 30 amostras de cada grupo
• Com esse tamanho de amostra, seria possível obter um poder de 90% nas
informações
• 5 grupos total de 150 amostras coletadas
• Fator para os cálculos ANOVA : produção média horária nos 5 níveis (cada grupo é
um nível)
Grupo 10: Diego Melfi, Melodie Lapetite e Viviane Scalcon
Análise da variância entre os grupos de operadores- Resultados
Grupo 10: Diego Melfi, Melodie Lapetite e Viviane Scalcon
Análise da variância entre os grupos de operadores- Resultados
• Consideração : igualdade de variâncias entre os níveis estudados
Grupo 10: Diego Melfi, Melodie Lapetite e Viviane Scalcon
Análise da variância entre os grupos de operadores- Resultados
• Rodando a ANOVA no Minitab :
Grupo 10: Diego Melfi, Melodie Lapetite e Viviane Scalcon
Análise da variância entre os grupos de operadores- Resultados
• Rodando a ANOVA no Minitab :
Grupo 10: Diego Melfi, Melodie Lapetite e Viviane Scalcon
Análise da variância entre os grupos de operadores- Resultados
• Comparações múltiplas entre as médias :
Grupo 10: Diego Melfi, Melodie Lapetite e Viviane Scalcon
Planejamento de experimentos - Resultados
• Ensaios com níveis diferentes de injeção de catalisador e pressão no reator
• Verificação da produção apresentada em cada uma das situações
Grupo: Diego Melfi, Melodie Lapetite e Viviane Scalcon
Planejamento de experimentos - Resultados
• Três níveis de pressão: 2675, 2690 e 2710 kgf/cm²
• Três níveis de vazão de catalisador: 4,5 4,6 e 4,7 kg/h
• Três réplicas dos ensaios
Grupo: Diego Melfi, Melodie Lapetite e Viviane Scalcon
Planejamento de experimentos - Resultados
Grupo: Diego Melfi, Melodie Lapetite e Viviane Scalcon
Planejamento de experimentos - Resultados
Grupo: Diego Melfi, Melodie Lapetite e Viviane Scalcon
Planejamento de experimentos - Resultados • Presença de outlier – nº 20: 14408 kg/h
Grupo: Diego Melfi, Melodie Lapetite e Viviane Scalcon
Planejamento de experimentos - Resultados
Grupo: Diego Melfi, Melodie Lapetite e Viviane Scalcon
Considerações Finais
• As ineficiências da carga horária da planta não são controladas pelos
operadores;
• Não existem diferenças significativas entre as médias de produtividade das
equipes atuantes no processo;
• Não existe preferência dos operadores pelo incremento de uma variável em
detrimento da outra.
Grupo: Diego Melfi, Melodie Lapetite e Viviane Scalcon
Considerações Finais
• As cartas de controle deverão ser implementadas na rotina das leituras a fim
de se conhecer a variabilidade da produção e possibilitar ajustes;
• É preciso estudar mais a fundo a variância entre operadores de forma a
entender o motivo do surgimento das causas especiais;
• Deve haver padronização dos operadores. Para elevação da temperatura
primeiro deve-se optar pelo incremento da injeção de catalisador para obter
a maior produtividade possível.
Grupo: Diego Melfi, Melodie Lapetite e Viviane Scalcon
Considerações Finais
• Trabalhos futuros: estudo de análise com quantidade maior de variáveis
simultâneas, como pureza das matérias primas e temperatura.
Grupo: Diego Melfi, Melodie Lapetite e Viviane Scalcon