Variação e Monitoramento da Qualidade do Leite Através do Controle Estatístico de Processos

Ci Anim Bras Goiânia v13 n1 p 99107 janmar 2012 DOI 105216cabv13i114870 VARIAÇÃO E MONITORAMENTO DA QUALIDADE DO LEITE ATRAVÉS DO CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSOS FABIO HENRIQUE TAKAHASHI1 LAERTE DAGHER CASSOLI2 ALINE ZAMPAR1 PAULO FERNANDO MACHADO3 1Pósgraduandos da Escola Superior de Agricultura Luzi de Queiroz USP Piracicaba SP Brasil fabtakahotmailcom 2Técnico de Laboratório de Nível Superior da Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz USP Piracicaba SP Brasil 3Professor Doutor da Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz USP Piracicaba SP Brasil RESUMO Objetivouse com este estudo avaliar o controle estatístico de processos CEP como ferramenta de identificação de variações não naturais na qualidade do leite passíveis de serem manipuladas Utilizaramse dados de produção de leite de contagem de células somáticas CCS e de contagem bacteriana total CBT de 384 fazendas Avaliaramse os efeitos naturais época do ano e volume de leite sobre a variação de CCS e CBT adicionalmente foram gerados gráficos de controle para escore de células somáticas ECS e contagem bacteriana transformada tCBT com a finalidade de identificar a presença de fontes de variação não naturais em um grupo de quatro fazendas Verificouse que a época do ano influenciou significativamente o ECS e a tCBT Os gráficos de controle dentro de cada época indicaram a presença de variações não naturais no ECS e na tCBT no grupo das quatro fazendas avaliadas Portanto a aplicação do CEP dentro da fazenda é uma ferramenta adicional para monitorar a qualidade do leite produzido PALAVRASCHAVE contagem bacteriana total contagem de células somáticas gráficos de controle sigma VARIATION AND MONITORING OF MILK QUALITY BY STATISTICAL PROCESS CONTROL ABSTRACT The aim of this study was to evaluate the statistical process control SPC as an identification tool of non natural effects on milk quality which may be manipulated Data of milk production somatic cell count SCC and total bacterial count TBC from 384 farms were used Natural effects season and volume on the variation of SCC and TBC were evaluated furthermore control charts of somatic cell score SCS and total bacterial count transformed TBCt were designed to find nonnatural variation resources on four farms It was observed that the season affected significantly the SCS and TBCt Control charts in each season indicated the nonnatural variation in SCS and TBCt on the four farms evaluated Therefore the application of SPC as a tool at farm level is an additional instrument for monitoring milk quality KEYWORDS control charts somatic cell count sigma total bacterial count INTRODUÇÃO Um dos principais fatores que contribuem com o rendimento industrial e o preço do leite pago ao produtor é a qualidade A qualidade é avaliada segundo aspectos higiênicosanitários como a contagem bacteriana total CBT e a contagem de células somáticas CCS Esses parâmetros são 100 TAKAHASHI FH et al Ci Anim Bras Goiânia v13 n1 p 99107 janmar 2012 utilizados porque influenciam o rendimento e o tempo de prateleira de derivados lácteos BERRY et al 2006 SHUKKEN et al 2003 assim como são utilizados como base para a precificação e aceitação no mercado Por essa razão a CCS e a CBT são constantemente monitoradas em países como os EUA e o Canadá VALEEVA LAM HOGEVEEN 2007 LUKAS et al 2008 SOUTO et al 2009 No Brasil algumas indústrias possuem programas de pagamento do leite pela qualidade e monitoram a CCS e a CBT assim como a gordura a proteína e os sólidos totais do leite de fazendas a fim de classificar e bonificar seus produtores RIBAS et al 2004 ROMA JÚNIOR et al 2009 A qualidade do leite entretanto sofre grande variação entre fazendas pois cada propriedade apresenta características únicas de manejo de ordenha nutricional e sanitário que refletem diretamente na composição e na qualidade do leite CUNHA et al 2008 Entre os diversos fatores que interferem na qualidade do leite produzido destacam se o tamanho do rebanho a época do ano o ambiente o número de dias em lactação a idade e a sanidade dos animais o binômio tempotemperatura de armazenamento do leite e a higiene na ordenha GUERREIRO et al 2005 LUKAS et al 2008 Com relação aos fatores que influenciam na qualidade do leite a época do ano foi avaliada em diversas pesquisas nacionais e internacionais Estudos conduzidos na Alemanha por exemplo verificaram efeito da sazonalidade sobre a média geométrica da CCS de tanques OLDE RIEKERINK BARKEMA STRYHN 2007 PAULA et al 2004 verificaram maiores médias de CCS nos meses de verão nos estados de São Paulo Santa Catarina e Paraná Maiores contagens de microrganismos psicrotrofos e de Pseudomonas spp foram observadas no período chuvoso do ano em amostras de leite provenientes do sudoeste goiano SILVA et al 2010 Além de variações sazonais o tamanho do rebanho também pode influenciar a CCS de tanques BELSITO et al 2004 Em um rebanho grande a CCS do tanque será pouco afetada em função da CCS elevada de um animal quando comparado a um rebanho pequeno Isso torna o desafio de pequenos rebanhos maior para manter o padrão de qualidade exigido pela indústria Esse fato exige dos produtores maior atenção ao monitoramento da CCS individual de seus animais LUKAS et al 2008 Além disso rebanhos grandes apresentam menor variação na CCS do que rebanhos pequenos LUKAS et al 2005 provavelmente em função do nível tecnológico presente na fazenda ZANELA et al 2006 O conhecimento dos fatores que afetam a qualidade do leite produzido na fazenda permite ao produtor de leite agir ou não sobre os mesmos manipulando aqueles fatores passíveis de serem alterados Para realizar tal interferência o produtor ou a indústria precisa monitorar a qualidade do leite produzido periodicamente e os dados precisam ser processados de maneira a trazerem informações precisas da qualidade média do produto e de sua variação Uma ferramenta para tal procedimento é o controle estatístico de processos CEP O controle estatístico de processos é um conjunto de ferramentas de monitoramento controle e melhoria da qualidade de processos através de análises estatísticas De VRIES RENEAU 2010 Um processo pode ser compreendido como um sistema máquina que transforma entradas insumos em produtos com características de qualidade Os rebanhos portanto podem ser considerados como processos de produção com várias entradas alimentação genética infraestrutura e manejo que serão processadas pela máquina animal resultando em leite como produto final NIZARIBEIRO et al 2004 Sob essa perspectiva é possível aplicar métodos de controle da qualidade total nas fazendas Os processos dentro da perspectiva do CEP são influenciados por dois tipos de variação conhecidos como comum natural ou aleatória e especial não natural ou não aleatória A variação comum é representada por variações pequenas inevitáveis e resultantes de fatores naturais ao processo e dificilmente rastreáveis A variação especial por outro lado é caracterizada por alterações identificáveis responsáveis por uma mudança real no processo como nos materiais nas pessoas nas máquinas no meio ambiente ou no método utilizado Essas alterações podem ser planejadas ou não sendo frequentemente representadas por aumento de custos Separar as causas de variação comuns das especiais é o objetivo do CEP O principal método empregado pelo CEP para distinguir as causas de variação é o gráfico de controle o qual monitora uma variável de qualidade como a CCS por meio de seu valor médio e de sua variação O gráfico é aplicado na identificação de mudanças no processo ao longo do tempo De VRIES RENEAU 2010 Se essas mudanças são maiores que a variação normal do processo ou se os dados se distribuírem de forma não aleatória os gráficos sinalizam e indicam que o processo está fora de controle o que representa aumento de custos Os gráficos de controle possuem grande potencial para auxiliar na tomada de decisão em fazendas leiteiras RENEAU LUKAS 2006 Eles permitem o monitoramento de informações 101 Ci Anim Bras Goiânia v13 n1 p 99107 janmar 2012 Variação e monitoramento da qualidade do leite produtivas reprodutivas nutricionais e da saúde dos rebanhos De VRIES RENEAU 2010 Informações como a CCS e a CBT podem ser avaliadas pelo CEP RENEAU LUKAS 2006 já que os dados podem ser coletados frequentemente as análises de leite não são de alto custo e o leite reflete diretamente alterações no sistema de ordenha na alimentação e na reprodução GUO et al 2004 SILVA et al 2010 JENKIS McGUIRE 2006 Estudos utilizando o CEP para monitorar a qualidade do leite são inexistentes no Brasil Portanto neste trabalho objetivouse avaliar o controle estatístico de processos como ferramenta de identificação de variações não naturais na qualidade do leite passíveis de serem manipuladas Os objetivos específicos foram i isolar as causas naturais de variação como a época do ano e o volume de leite produzido e ii avaliar o desempenho dos gráficos de controle como ferramenta de monitoramento da qualidade do leite MATERIAL E MÉTODOS Foram utilizados dados de 384 fazendas obtidos do banco de dados da Clínica do Leite ESALQ USP no período de janeiro a dezembro de 2009 As informações foram obtidas de fazendas participantes em programas de pagamento do leite por qualidade considerandose cinco amostragens mensais por fazenda Todas as fazendas utilizadas no presente estudo são fornecedoras de leite de uma única indústria Como as informações de contagem de células somáticas CCS e contagem bacteriana total CBT não são normalmente distribuídas procedeu se à transformação dos dados Os dados de CCS 103céls mL foram transformados utilizandose a escala logarítmica para Escore de Células Somáticas ECS em que ECS log2 CCS100 3 de acordo com metodologia adotada por ANDRADE et al 2007 Já para os dados de CBT 103 ufc mL a transformação utilizada foi a tCBT log10 CBT05 conforme descrito por BRITO BRITO VERNEQUE 2000 Essas transformações foram realizadas para se utilizar os gráficos de controle pois as informações de interesse devem ser normalmente distribuídas uma vez que a não normalidade afeta os limites dos gráficos MONTGOMERY 2004 Para todas as fazendas foi efetuada a análise descritiva dos dados transformados Foram avaliados os efeitos naturais como a época do ano e o volume de leite produzido sobre a variabilidade de ECS e tCBT O ano foi dividido em quatro épocas verão janeiro a março outono abril a junho inverno julho a setembro e primavera outubro a dezembro para considerar o efeito de época do ano na análise A produção de leite entregue foi classificada em quatro categorias categoria 1 produção até 500 L dia categoria 2 produção de 501 L dia a 1999 L dia categoria 3 produção de 2000 L dia a 4999 L dia e categoria 4 produção acima de 5000 L dia A variabilidade das informações foi avaliada pelo estimador do desvio padrão sigma ˆ ij calculado por meio da amplitude móvel média MR da iésima fazenda na jésima época do ano segundo a expressão ˆ ij MRij d2 em que o fator d2 é tabelado em função do número de amostras Para o presente estudo utilizouse a amplitude móvel MR de duas observações consecutivas sendo d21128 A amplitude móvel foi obtida por MRi xixi1 em que xi é o valor de cada observação MONTGOMERY 2004 LUKAS et al 2008a Utilizouse o software estatístico SAS 92 SAS 2008 para a realização da análise descritiva e de variância dos efeitos de volume de leite produzido época do ano e as interações entre época e volume sobre o σ de ECS e tCBT O delineamento utilizado foi o de blocos casualizados em que as fazendas foram consideradas blocos Utilizouse um nível de 5 de probabilidade Quando constatada diferença significativa aplicouse o teste de Tukey 5 para detecção de diferenças entre as médias Foram desenvolvidos gráficos de controle para todas as fazendas no estudo Entretanto para exemplificar o uso potencial dos gráficos de controle para o monitoramento da qualidade do leite foram utilizados dados de quatro fazendas designadas A B C e D para que fossem exemplificados os vários tipos de cenários possíveis Estas informações foram provenientes do mesmo banco de dados das 384 fazendas Consideraramse para o desenvolvimento de cada gráfico as variáveis do estudo ECS e tCBT e um mínimo de 15 amostras por fazenda Os gráficos de controle para medidas individuais foram escolhidos uma vez que utilizam a amplitude móvel de duas observações consecutivas para estimar a variabilidade do processo LUKAS et al 2005 Foi utilizado o software Minitab 16 para o desenvolvimento dos gráficos O gráfico de controle representa o comportamento da variável de interesse ao longo do tempo No gráfico são traçadas três linhas horizontais definidas como a linha média X os limites superior e inferior de controle LSC e LIC respectivamente ambos distantes a três desvios padrão 3σ da linha média Os limites de controle LC e a linha média são calculados a partir do histórico das informações Portanto qualquer ponto 102 TAKAHASHI FH et al Ci Anim Bras Goiânia v13 n1 p 99107 janmar 2012 que ultrapasse os LC indicará que o processo está fora de controle Foram aplicadas três regras sensibilizantes para detecção de anormalidades nos gráficos de controle As regras foram 1 um ou mais pontos localizados fora dos limites de controle 3σ 2 uma sequência de nove pontos consecutivos localizados em um mesmo lado da linha central 3 seis pontos em uma sequência sempre crescente ou decrescente O atendimento de pelo menos uma das três regras representou um estado de fora de controle nos gráficos avaliados LUKAS et al 2005 RESULTADOS E DISCUSSÃO As médias desvio padrão de ECS e tCBT foram de 537 091 e de 446 058 respectivamente A análise descritiva dos dados de ECS foi obtida de 24337 amostras provenientes dos resultados de CCS As análises relacionadas à tCBT foram obtidas de 24600 amostras do banco de dados de CBT das 384 fazendas do estudo Tabela 1 ROMA JÚNIOR et al 2009 observaram resultados de ECS e tCBT variando de 499 a 581 e de 467 a 552 respectivamente em pesquisa realizada entre os anos de 2005 e 2006 nas amostras provenientes de um laticínio Apesar de ter havido pequena variação nos resultados médios de ECS e tCBT entre o trabalho citado e os do presente estudo observouse grande diferença de qualidade existente entre fazendas de diferentes indústrias principalmente em relação à contagem bacteriana Tabela 1 Análise descritiva de ECS e tCBT Variável Média DP 1ºQ Mediana 3ºQ Mín Max CV ECS 537 091 481 542 598 006 896 1697 tCBT 446 058 404 434 476 300 700 1308 DP Desvio padrão 1ºQ primeiro quartil 3ºQ terceiro quartil Mín valor mínimo Max valor máximo CV coeficiente de variação Não houve efeito significativo do volume de leite produzido sobre a variação de ECS e tCBT ao longo do período analisado Entretanto o efeito de época do ano sobre o sigma de ECS p 0024 e de tCBT p 00001 foi significativo conforme teste Tukey a 5 Figura 1 As maiores variações encontradas para escore de células somáticas no verão estão relacionadas com os valores mais elevados de CCS observados neste período do ano ROMA JÚNIOR et al 2009 FIGURA 1 a Médias e sigmas de ECS em cada época do ano verão outono inverno e primavera b Médias e sigmas de tCBT em cada época do ano verão outono inverno e primavera Barras com mesma letra não diferem Tukey p 005 Os meses de verão relacionamse com o aumento de casos de novas infecções na glândula mamária o que pode indicar a presença de maiores quantidades de agentes infecciosos na superfície dos tetos GUILLOUX CARDOSO CORBELLINI 2008 Nesse período do ano caracterizado pelo a b 103 Ci Anim Bras Goiânia v13 n1 p 99107 janmar 2012 Variação e monitoramento da qualidade do leite aumento do estresse térmico há redução da resposta imune dos animais tornando as vacas mais susceptíveis às infecções na glândula mamária Adicionalmente o efeito da redução do consumo de alimentos favorece a diminuição da imunidade do animal resultando em elevação da CCS SILVA et al 2010 No presente estudo a produção de leite não teve efeito significativo sobre a variação de ECS e tCBT Provavelmente as fazendas avaliadas independente do tamanho não possuíam um programa de controle de mastite e portanto o efeito do volume sobre a variação de ECS foi inconsistente Nos trabalhos de SCHUKKEN et al 2003 LUKAS et al 2005 e LUKAS et al 2008a foi verificado que rebanhos maiores produzem leite com mais qualidade e menor variação quanto à contagem de células somáticas sendo assim mais eficientes em adotar métodos de controle da mastite Uma vez verificado que a época do ano foi a causa de variação natural que afetou os resultados de ECS e tCBT no presente estudo procedeuse ao desenvolvimento dos gráficos de controle de valores individuais e de amplitude móvel MR em função de cada época do ano para as quatro fazendas avaliadas Portanto isolaramse os efeitos de sazonalidade no estudo dos gráficos Observouse que o ECS da fazenda A nos meses de verão apresentou os maiores limites de controle em relação às demais épocas do ano Figura 2a principalmente devido à maior variação existente na contagem de células somáticas observadas nos meses de janeiro a março ROMA JÚNIOR et al 2009 Entretanto a fazenda A mantevese controlada durante todo o período avaliado Figura 2a verificandose portanto que processos que não sofrem alterações devido a fatores especiais de variação são estáveis e previsíveis dentro de limites MONTGOMERY 2004 FIGURA 2 Gráfico de controle de valores individuais de ECS e de amplitude móvel MR dividido em quatro épocas do ano a Fazenda A b Fazenda B Causa especial de variação e Valor pontual da variável Processos controlados como na fazenda A podem ser melhorados uma vez que qualquer alteração intencionalmente empregada para melhorar o processo por exemplo treinamento de ordenhadores seria sinalizada como uma causa especial de variação No entanto essa variação especial que seria indicada pelo gráfico de controle não representaria um problema mas sim que o processo foi melhorado e a meta atingida redução na CCS do tanque O gráfico de amplitude móvel MR utilizado para monitorar a variabilidade do processo usualmente é utilizado em conjunto com os gráficos de controle MONTGOMERY 2004 O gráfico de MR da fazenda A não indicou variação de ECS fora de controle ao longo do ano de 2009 Figura 2a A fazenda B por outro lado apresentou maior variação no ECS do que a fazenda A já que seus LSC limites superiores de controle foram maiores do que 10 primavera e verão nos gráficos de MR Figura 2b indicando portanto a grande variação existente entre fazendas com relação à presença de mastite nos rebanhos Casos de mastite são observados em animais com ECS superior a quatro PAULA et al 2004 Portanto a maior 104 TAKAHASHI FH et al Ci Anim Bras Goiânia v13 n1 p 99107 janmar 2012 variação existente dentro da fazenda B no verão e na primavera levou a mesma ao estado fora de controle como indicado pelos gráficos Processos que apresentam causas especiais de variação são considerados fora de controle estatístico e portanto representam aumento de custos MONTGOMERY 2004 A ausência de controle observada na fazenda B é função de causas especiais de variação atuando sobre a propriedade já que dois efeitos naturais foram isolados sazonalidade e volume Essas fontes de variação especial que levaram à queda na qualidade do leite da fazenda B podem ser representadas pela mastite falta de rotina na ordenha equipamento de ordenha desregulado e falta de higiene Portanto de posse dessas informações o produtor poderia atuar sobre as possíveis causas que levaram à redução na qualidade do leite naquele período As informações geradas através das cartas de controle de CCS indicam a qualidade da rotina e do sistema de ordenha do manejo da cama e da secagem das vacas RENEAU LUKAS 2006 Além disso o monitoramento da CCS de tanques pelos gráficos de controle permite identificar corretamente alterações na prevalência de mastite subclínica LUKAS et al 2005 E outras palavras a aplicação dos gráficos de controle dentro da fazenda permite o monitoramento da CCS do rebanho Os gráficos de controle entretanto devem ser avaliados com cautela uma vez que uma causa natural de variação sazonalidade ou produção de leite pode ser interpretada como uma alteração real no processo Ou seja uma fazenda com reduzida produção pode ser penalizada em função do leite de um animal com CCS elevada sendo esse animal o fator que contribuiu com a elevação da CCS do tanque LUKAS et al 2008 No entanto há uma variação natural naquela fazenda em função da baixa produção isto é para essa fazenda a amplitude de variação seria alta devido à contribuição que uma vaca doente teria na qualidade do leite do tanque Na avaliação da tCBT como variável dos gráficos de controle verificouse que algumas fazendas apresentaram estabilidade em manter um padrão microbiológico ao longo do ano independente da época Figura 3a A fazenda C mantevese controlada durante todo o período sofrendo maiores alterações em seus limites de controle principalmente no verão e na primavera Maiores variações na contagem bacteriana total são verificadas nos meses quentes e úmidos PANTOJA et al 2009 ROMA JÚNIOR et al 2009 como observado nas fazendas C e D Figura 3 FIGURA 3 Gráfico de controle de valores individuais de tCBT e de amplitude móvel MR dividido em quatro épocas do ano a Fazenda C b Fazenda D Causa especial de variação e Valor pontual da variável Os gráficos de controle de tCBT no entanto também podem sinalizar quando variações não naturais estão presentes no sistema de refrigeração e armazenamento do leite como é observado na fazenda D Figura 3b O gráfico de controle de valores individuais e de MR da fazenda D indicaram a presença de fontes de variação especial atuando sobre a qualidade do leite nos meses de verão e 105 Ci Anim Bras Goiânia v13 n1 p 99107 janmar 2012 Variação e monitoramento da qualidade do leite primavera Figura 3b Para que um processo seja considerado sob controle estatístico o mesmo além de não apresentar um ponto fora dos limites de controle regra 1 também deve distribuirse aleatoriamente tanto acima quanto abaixo da linha central MONTGOMERY 2004 Portanto a regra 2 indicada na Figura 3b está relacionada aos dados que apresentaram um padrão de comportamento não aleatório O padrão não aleatório pode não ser necessariamente uma variação especial na contagem bacteriana uma vez que essa regra sensibilizante dos gráficos de controle regra 2 foi inicialmente desenvolvida para processos industriais MONTGOMERY 2004 Portanto é necessária a adaptação dessas regras aos processos biológicos As fontes de variação especial atuantes sobre a contagem bacteriana estão relacionadas principalmente a deficiências na refrigeração e armazenamento do leite a problemas de limpeza de equipamentos método detergentes qualidade e temperatura da água e a falhas na higiene da ordenha GUERREIRO et al 2005 BERRY et al 2006 Sendo assim a presença desses fatores pode ser sinalizada pelos gráficos de controle permitindo consequentemente que ações preventivas sejam realizadas antes que ocorra o decréscimo na qualidade do leite produzido Fatores relacionados à conservação da amostra uso correto do conservante temperatura e tempo de armazenamento por outro lado podem afetar os resultados de CBT CASSOLI et al 2010 e interferir na interpretação dos gráficos de controle MARTINS et al 2009 relataram que amostras armazenadas a 25C apresentaram maiores contagens bacterianas em relação às amostras armazenadas a 5C Esses fatores representam causas especiais de variação no sistema de coleta de amostras representando então um desvio na geração de informações durante o monitoramento da contagem bacteriana ao nível de fazenda Outras ferramentas empregadas pelo controle estatístico de processos complementam as informações transmitidas pelos gráficos de controle Os índices de capacidade por exemplo são índices que podem identificar fazendas aptas a atender um determinado padrão de qualidade NIZARIBEIRO et al 2004 Portanto a aplicação do CEP no monitoramento dos setores da fazenda nutrição cria reprodução e ordenha permite ao produtor ou à indústria identificar fatores responsáveis pela queda na qualidade do leite CONCLUSÃO O conhecimento das causas naturais de variação em rebanhos leiteiros permite que sejam identificadas alterações indesejáveis no processo de ordenha como problemas de refrigeração do leite e sanidade no rebanho A aplicação de gráficos de controle dentro da fazenda é uma ferramenta adicional que permite às indústrias e aos técnicos monitorarem a qualidade do leite produzido Para a aplicação desse tipo de ferramenta as pessoas envolvidas devem seguir a filosofia de melhoria contínua e adotar uma postura próativa uma vez que os gráficos de controle sinalizam quando uma instabilidade está para ocorrer e ou já ocorreu AGRADECIMENTOS À Fundação de Amparo e Pesquisa do Estado de São Paulo FAPESP pelo apoio financeiro por meio do processo nº 2009029776 Mestrado REFERÊNCIAS ANDRADE L M FARO L E CARDOSO V L ALBUQUERQUE L G A CASSOLI L D MACHADO P F Efeitos genéticos e de ambiente sobre a produção de leite e a contagem de células somáticas em vacas holandesas Revista Brasileira de Zootecnia v 32 n 2 p343349 2007 BELSITO J E DE VRIES A NATZKE R P Evaluation of the DHI hot list as a tool to reduce bulk tank somatic cell counts Journal of Dairy Science v 81 p 141 2004 BERRY D P OBRIEN B OCALLAGHAN K O SULLIVAN K O MEANEY W J Temporal trends in bulk tank somatic cell count and total bacterial count in Irish dairy herds during the past decade Journal of Dairy Science v 89 n 10 p 40834093 2006 BRITO J R F BRITO M A V P VERNEQUE R S Contagem bacteriana da superfície de tetas de vacas submetidas a diferentes processos de higienização incluindo a ordenha manual com participação do bezerro para estimular a descida do leite Ciência Rural v 30 n 5 p 847850 2000 106 TAKAHASHI FH et al Ci Anim Bras Goiânia v13 n1 p 99107 janmar 2012 CASSOLI L D MACHADO P F COLDEBELLA A Métodos de conservação de amostras de leite para determinação da contagem bacteriana total por citometria de fluxo Revista Brasileira de Zootecnia v 39 n 2 p 434 439 2010 CUNHA R P L MOLINA L R CARVALHO E J FACURY FILHO E J FERREIRA P M GENTILINI M B Mastite subclínica e relação da contagem de células somáticas com número de lactações produção e composição química do leite em vacas da raça holandesa Arquivo Brasileiro de Medicina Veterinária e Zootecnia v 60 n 1 p 1924 2008 DE VRIES A RENEAU J K Application of statistical process control charts to monitor changes in animal production systems Journal of Animal Science v 88 p 1124 2010 GUERREIRO P K MACHADO M R F BRAGA G C GASPARINO E FRANZENER A S M Qualidade microbiológica de leite em função de técnicas profiláticas no manejo de produção Ciência e Agrotecnologia v 29 n 1 p 216222 2005 GUILLOUX A G A CARDOSO M R I CORBELLINI L G Análise epidemiológica de um surto de mastite bovina em uma propriedade leiteira no estado do Rio Grande do Sul Acta Scietiae Veterinarie v 36 n 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B S OLIVEIRA J P Conservantes bronopol e azidiol influência no binômio tempotemperatura na contagem bacteriana total do leite cru Ciência Animal Brasileira v 10 n 2 p 627633 2009 MINITAB Minitab for Windows Release 16 State College Minitab Inc 2009 MONTGOMERY D C Introdução ao controle estatístico da qualidade 4nd ed Rio de Janeiro RJ Livros técnicos e científicos 2004 NIZARIBEIRO J NOORDHUIZEN J P T M MENEZES J C Capability index A statistical process control tool to aid in udder health control in dairy herds Journal of Dairy Science v87 n 8 p 24592467 2004 OLDE RIEKERINK R G M BARKEMA H W STRYHN H The effect of season on somatic cell count and the incidence of clinical mastitis Journal of Dairy Science v 90 n 4 p 17041715 2007 PANTOJA J C F REINEMANN D J RUEGG P L Associations among milk quality indicators in raw bulk milk Journal of Dairy Science v 92 n 10 p 4978 4987 2009 PAULA M C RIBAS N P MONARDES H G ARCE J E ANDRADE U V C Contagem de células somáticas em amostras de leite 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SILVA J W LEÃO K M OLIVEIRA A N NICOLAU E S Variação da qualidade do leite cru refrigerado em função do período do ano e do tipo de ordenha Revista Instituto Adolfo Lutz v 69 n 1 p 112118 2010 SOUTO L I M SAKATA S T MINAGAWA C Y TELLES E O GARBUGLIO M A BENITES N R Qualidade higiênicosanitária do leite cru produzido em propriedades do estado de São Paulo Brasil Veterinária e Zootecnia v 16 n 3 p 491499 2009 VALEEVA N I LAM T J G M HOGEVEEN H 107 Ci Anim Bras Goiânia v13 n1 p 99107 janmar 2012 Variação e monitoramento da qualidade do leite Motivation of dairy farmers to improve mastitis management Journal of Dairy Science v 90 n 9 p 44664477 2007 ZANELA M B FISCHER V RIBEIRO M E R JUNIOR W S ZANELA C MARQUES L T MARTINS P R G Qualidade do leite em sistemas de produção na região sul do Rio Grande do Sul Pesquisa Agropecuária Brasileira v 41 n 1 p 153159 2006 Protocolado em 30 jun 2011 Aceito em12 jan 2012