Utilização do controle estatístico de processo na unidade de produção e desenvolvimento de derivados de soja - UNISOJA - F.C.F. - UNESP

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Pós-graduação em Alimentos e Nutrição - FCFAR

O objetivo deste trabalho foi avaliar as características químicas das amostras recolhidas nas etapas do processamento do “leite” de soja e utilizar o Controle Estatístico de Processo - CEP (gráficos de média e desvio-padrão) para determinar os limites de variabilidade para controle de processo da produção do mesmo. Os materiais utilizados foram: soja em grão descascado cozido, água de cozimento do grão da soja descascada, calda para preparo do “leite” de soja, resíduo da soja (okara) e “leite” de soja pasteurizada processado pela Unidade de Produção e Desenvolvimento de Derivados da Soja – UNISOJA. Foram analisadas 329 amostras, coletadas em 15 dias, em pontos da linha de processamento de “leite” de soja. Destas 329 amostras, 75 amostras foram retiradas do grão de soja cozido descascado para análise de proteína e umidade; 75 da água de cozimento do grão descascado para análise de proteína; 29 de calda para análise de sólidos solúveis; 75 de resíduo (okara) para análise de proteína, lipídeos e cinzas e, finalmente, 75 amostras de “leite” de soja pasteurizado para análise de cinza, cor, lipídeos, proteína e sólidos solúveis. Essas análises foram feitas em duplicatas. Esse estudo mostrou que os gráficos da ferramenta da qualidade “Controle Estatístico de Processo” são eficientes para detectar possíveis falhas durante as diferentes etapas do processamento do “leite” de soja. Entretanto, ainda há necessidade de treinamento dos funcionários e padronização no processo de fabricação do “leite”, em todas as etapas. Além disso, foi possível construir, para as etapas críticas do processamento, os limites de processo em gráficos de desvio padrão e média para a produção de “leite” de soja.

The purpose of this study was to evaluate the chemical characteristics of the samples collected from soybeans milk processing stages as well as using statistical process control (mean and standard deviation graphs) to determine the variability limits to control its production process. The used materials were: decorticated cooked soybeans water in grain, cooking the grain of peeled soybean, syrup preparation for soybeans milk, the soybean residue (okara) and pasteurized soybean milk processed by the Unidade de Produção e Desenvolvimento de Derivados da Soja - UNISOJA. Three hundred and twenty nine (329) samples were analyzed, collected in 15 days from several points of the soybeans milk processing line. Among these 329 samples, 75 samples were taken from cooked grain strip for protein analysis and moisture; other 75 samples were taken from the cooking water of grain strip for protein analysis; 29 samples were taken from syrup for analysis of soluble solids; 75 samples were taken from residue (okara) for protein, lipids and ash analysis; and, finally, 75 samples were taken from soybean pasteurized milk for gray, color, lipids, protein and soluble solids analysis. All these analyses were performed in duplicate. The study showed that the graphics of the Statistical Process Control are efficient to detect possible failures during different stages of soy milk processing but there is still a need for training of officials and for standardization in the milk production process at the different stages. Moreover, it was possible to build the limits of the process in graphics of standard deviation and means for the critical processing stages in the soybeans milk production.