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Please use this identifier to cite or link to this item: http://acervodigital.unesp.br/handle/11449/21752
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dc.contributor.authorSantos, Adriana Barbosa-
dc.contributor.authorAntonelli, Stella Carrara-
dc.date.accessioned2014-05-20T14:01:38Z-
dc.date.available2014-05-20T14:01:38Z-
dc.date.issued2011-01-01-
dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.1590/S0104-530X2011000300006-
dc.identifier.citationGestão & Produção. Universidade Federal de São Carlos (UFSCar), v. 18, n. 3, p. 509-524, 2011.-
dc.identifier.issn0104-530X-
dc.identifier.issn1806-9649-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11449/21752-
dc.description.abstractNas últimas duas décadas, o crescimento do interesse pela metodologia Seis Sigma intensificou a aplicação da abordagem estatística e de outras abordagens quantitativas com o intuito de melhorar não apenas a qualidade de produtos, serviços e processos, como também aumentar o desempenho organizacional e o processo de tomada de decisão. Este artigo trata da aplicação da abordagem estatística no contexto da gestão da qualidade em indústrias de alimentos de médio e grande porte do Estado de São Paulo com o propósito de: identificar quais ferramentas e técnicas estatísticas são mais amplamente empregadas por indústrias do setor para garantir e controlar a qualidade; avaliar a interdependência entre o sucesso da implementação de programas de qualidade e segurança alimentar como Boas Práticas de Fabricação (BPF) e sistema de Análise de Perigos e Pontos Críticos de Controle (APPCC) e o uso de estatística; e analisar estimativas do grau de relevância do pensamento estatístico e de seus benefícios como ferramenta de melhoria da qualidade. Um survey exploratório-descritivo foi realizado e os resultados revelaram que a abordagem estatística começa a ser mais valorizada nas indústrias de alimentos pela relevância de seus benefícios assim como já ocorre em outros setores. Há evidências de que a implantação bem sucedida dos programas de segurança alimentar seja uma condição primordial para o uso efetivo de estatística e de outras abordagens quantitativas.pt
dc.description.abstractOver the last two decades, the increased interest in the Six Sigma methodology has stimulated the use of statistical methods and other quantitative approaches not only to improve product quality, services, and processes, but also for organizational performance and decision making process. This paper examines the application of the statistical approach in the context of quality management in medium and large food industries from São Paulo. The purpose of this paper are: to identify the statistical tools and techniques that have been more widely utilized in quality management in the food industry; to evaluate the relationship between the use of these statistical tools and the implementation of quality and food safety programs, such as the Good Manufacturing Practices and Hazard Analysis Critical Control Point (HACCP); and to evaluate the relevance degree of the benefits of the statistical thinking application. The findings of an exploratory-descriptive study show that the statistical approach has been more valued and used by the food industry, like in other economic sectors, due to its significant benefits. There are evidences that the successful implementation of food safety programs is of paramount importance to the effective use of statistical and other quantitative approaches in the food industry.en
dc.format.extent509-524-
dc.language.isopor-
dc.publisherUniversidade Federal de São Carlos (UFSCar)-
dc.sourceSciELO-
dc.subjectAbordagem estatísticapt
dc.subjectIndústria de alimentospt
dc.subjectGestão da qualidadept
dc.subjectSeis Sigmapt
dc.subjectStatistical approachen
dc.subjectFood industryen
dc.subjectQuality managementen
dc.subjectSix Sigmaen
dc.titleAplicação da abordagem estatística no contexto da gestão da qualidade: um survey b com indústrias de alimentos de São Paulopt
dc.title.alternativeApplication of statistical approach in the context of quality management: a study in food industries in the state of São Pauloen
dc.typeoutro-
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual Paulista (UNESP)-
dc.description.affiliationUniversidade Estadual Paulista Departamento de Ciências de Computação e Estatística-
dc.description.affiliationUnespUniversidade Estadual Paulista Departamento de Ciências de Computação e Estatística-
dc.identifier.doi10.1590/S0104-530X2011000300006-
dc.identifier.scieloS0104-530X2011000300006-
dc.rights.accessRightsAcesso aberto-
dc.identifier.fileS0104-530X2011000300006.pdf-
dc.relation.ispartofGestão & Produção-
dc.identifier.scopus2-s2.0-80053979673-
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