STATISTICAL QUALITY CONTROL IN A SUPERMARKET CHAIN OF RIO GRANDE DO NORTE, BRAZIL

Keywords: losses, supermarkets, statistical quality control, nonconforming, ABC curve

Abstract

Purpose: This article aims to analyze the level of losses due to damage in a supermarket chain to understand the reason for these occurrences. Methodology/Approach: From data collected in May 2018, a survey of the most critical departments and items with the highest percentage of losses was performed and statistical control was applied from the p graph. A case study in the capital of Rio Grande do Norte. Findings: It was found that 84.6% of losses were concentrated in the meat, dairy, beverages, eggs and grocery departments. It was also found that the fraction non-conforming of losses is out of statistical control, which led to the interruption of monitoring. Research Limitation/implication: The data provided by the company, as the reason for each breakdown of the items was not informed. Thus, without this information, quality control was interrupted. Originality/Value of paper: This work lies in the gap of the Brazilian literature on the application of statistical quality control in losses by damaged products in a supermarket chain, since there are numerous studies that analyzed losses in supermarkets in Brazil. None of them performed damage monitoring, using the control chart p.

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Author Biography

André Luiz Sena da Rocha, Universidade Federal Rural do Semi-Árido
Graduado em Estatística (UFRN), Logística (UNESA) e em Engenharia de Produção (UNESA), com Mestrado em Engenharia de Produção (UNESA) e cursando o doutorado em Administração (UFRN). Atualmente é professor da UFERSA, Campus Pau dos Ferros, pertencente ao Departamento de Ciências Exatas e Naturais (DECEN), ministrando a disciplima de Estatística para turmas de engenharia.

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Published
2019-12-03
How to Cite
Rocha, A. L. S. da, & Oliveira, M. B. de. (2019). STATISTICAL QUALITY CONTROL IN A SUPERMARKET CHAIN OF RIO GRANDE DO NORTE, BRAZIL. Revista Produção E Desenvolvimento, 5. https://doi.org/10.32358/rpd.2019.v5.381
Section
Productive Systems