Confiabilidade e disponibilidade de máquinas: um exemplo

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Cristiano Bertulucci Silveira

O maior desafio para as pessoas que estão envolvidas com a manutenção nas indústrias hoje em dia não é apenas saber das técnicas utilizadas na manutenção, mas decidir quais delas realmente são ou não são importantes para determinado ativo. Se forem realizadas escolhas certas, é possível melhorar o desempenho do ativo e ao mesmo tempo reduzir o custo de manutenção, aumentando sua confiabilidade operacional. Por outro lado, se houverem más escolhas, novos problemas são criados, enquanto, que aqueles que já existentes tendem a piorar.

De acordo com a teoria da confiabilidade e da mantenabilidade, a manutenção periódica ou preventiva tem a função de reduzir a incidência de falha no equipamento. No entanto, se o período de manutenção for muito curto, tanto o custo quanto a indisponibilidade aumentam, sem citar o fato de que a alta frequência de determinadas atividades podem reduzir a confiabilidade do sistema. Por outro lado, se o período de manutenção é muito longo, o alto potencial de falha do equipamento irá resultar em perdas indevidas agravadas pela perda do lucro cessante. Portanto, uma vez a adotada a estratégia de realizar a manutenção periódica, estabelecer um período de manutenção razoável é a chave para a redução de custos mantendo a confiabilidade operacional. Porém, qual a maneira correta de fazer isto? Se realizarmos uma pesquisa na literatura, vários métodos são propostos para realizar cálculos de forma a encontrar um ponto ótimo de manutenção. Aqui será abordado um destes métodos, o que utiliza a análise de Weibull. Vamos abordar apenas uma parte da Engenharia de Confiabilidade, pois este assunto é muito vasto e haverá outras oportunidades para aprofudarmos mais na teoria da confiabilidade demonstrando outros métodos.

1 – Confiabilidade e análise de Weibull

Para os que não conhecem, a análise de Weibull, também denominada análise de dados de vida, é uma ferramenta de análise que a partir de uma amostra representativa, possui a funcionalidade de fazer previsões de um produto dentro de uma população. Isto é feito por “encaixe” em uma distribuição estatística de dados de vida e esta distribuição pode então ser utilizada para estimar características importantes da vida deste produto tais como confiabilidade ou probabilidade de falha em um período específico. A fórmula de Weibull pode ser representada pela fórmula:

formula weibull

Formula da função de  Weibull

Onde:

  • F(t) é a probabilidade de falha para uma determinada amostra;
  • t é o tempo até a falha;
  • η é a característica de vida ou parâmetro de escala;
  • β é o parâmetro de inclinação ou forma

A análise de Weibull é um método de modelagem de dados conjuntos contendo valores maiores que zero (como exemplo, podem ser dados de tempo até a falha conhecido como time-to-fail (TTF)). Uma característica importante desta análise, é que se houver a possibilidade de fazer uma coleta de 3 amostras, já é viável realizar o estudo de confiabilidade. Através da utilização de Weibull, é possível responder alguns problemas de engenharia tais como:

  • Um operador reporta três falhas de um mesmo componente funcionando pelo período de três meses. O gerente da área questiona: “quantas falhas teremos no próximo trimeste, semestre ou ano? Quanto vai custar? Qual é a melhor ação corretiva para reduzir os riscos e as perdas?
  • Para adquirir peças de reposição e agendar o trabalho da equipe de manutenção, quantos componentes serão enviados para revisão mês a mês no próximo ano, sabendo-se que o gerente de manutenção quer ter 95% de certeza de que as peças em estoque e a mão-de-obra serão o suficientes?
  • O custo de uma falha não prevista de um componente (manutenção corretiva) é em torno de 20 vezes o custo de uma manutenção planejada. Qual é o intervalo ideal (melhor custo-benefício) que deve ser estabelecido para a substituição deste componente?

2 – Exemplo prático do cálculo de confiabilidade envolvendo disponibilidade

O efeito de testes e atividades de manutenção realizados em um componente baseia-se em duas situações extremas. A primeira delas supõe que o estado do componente após a manutenção é “tão bom como novo”, o que significa que sua idade é restaurada para zero depois que uma atividade de manutenção é executada. A segunta opção assume que a manutenção deixa o componente em uma condição “tão ruim quanto velho”, significando que sua idade é a mesma depois de realizada a manutenção se comparada com a situação imediatamente antes da manutenção. No nosso exemplo de confiabilidade nos basearemos na primeira opção, ou seja, a de que após a manutenção o componente terá sua idade restaurada. Para realizar os cálculos dos parâmetros, será utilizado o Excel 2010 e o módulo de ferramenta de análise deste software.

Para o exemplo, vamos considerar um cilindro hidráulico que de tempos em tempos, devido ao desgaste das gaxetas e anéis de vedação, falha com relação à sua função principal, exigindo manutenção corretiva. Será então calculado o melhor momento para realizar a manutenção periódica a partir da análise dos custos e da confiabilidade.

Com relação ao cálculo da confiabilidade, primeiramente é necessário que tenhamos em mãos a amostragem de tempo até a falha do cilindro. Sendo assim, foi coletado em campo o tempo em minutos que o cilindro operou antes de cada falha, conforme a Figura 1 abaixo:

tabela amostragem

Figura 1- Valores de tempo até a falha do cilindro hidráulico

Pelos valores podemos perceber que em média a cada 4 meses e 26 dias (210379 minutos), ocorre a falha do cilindro, exigindo manutenção corretiva. Aqui foi coletado um total de 10 amostras, porém, a partir de 3 amostragens já é possível realizar o estudo de confiabilidade.

Com os dados de amostragem de tempo até a falha, vamos agora calcular as variáveis necessárias para obter os parâmetros da fórmula de Weibull (beta e alfa). Não é o intuito deste artigo ir a fundo na estatística e mostrar o porquê das fórmulas e sim como utilizar a ferramenta. Sendo assim, voltemos ao exemplo:

A partir dos dados de tempo até a falha, deve-se preencher outra tabela conforme indicado na Figura 2 abaixo. Os passos são o seguinte:

  1. Na coluna A, deve-se preencher os dados até a falha e logo após ordenar eles por ordem do menor para o maior. Feito isto, deve-se proceder ao passo2;
  2. Na coluna B, deve-se numerar em sequência de acordo com a quantidade de amostras;
  3. Para preencher a coluna C, é necessário calcular o Median Rank. É um conceito da estatística que pode ser calculado da seguinte forma: Na célula C15 digite a fórmula “=(B15-0,3)/(10+0,4)”. Os valores 0,3 e 0,4 são padrões na obtenção do median rank. Já o valor “10″ foi utilizado porque representa a quantidade de amostras. Feito isto extenda a fórmula para as outras células, conforme indicado na tabela2.
  4. A coluna D deve conter os valores obtidos através da fórmula “1/(1-Median Rank)”.
  5. Da mesma forma a coluna E deve conter valores obtidos através da fórmula “Ln(Ln(1/(1-Median Rank)))”, onde Ln é o logaritmo do valor.
  6. Finalmente na coluna F deve ser calculado o logaritmo do ttf (coluna A), utilizando a fórmula “Ln(TTF do Cilindro)”.

A tabela completa com os valores calculados pode ser visualizada abaixo (Tabela 2).

tabela valores analise confiabilidade-1

Figura 2 – Valores calculados para análise confiabilidade

Com a tabela completa, agora é necessário utilizar o recurso de regressão do Excel, que faz parte da ferramenta Análise de dados. Deve-se proceder da seguinte forma:

  1. Clicar na opção Análise de Dados, localizada no menu Dados. Caso o seu Excel não possua esta opção visível, é necessário habilitá-la.
  2. Clicar em Regressão.
  3. Clicar Ok.

regressao linear excel

Figura 3 – Regressao linear no Excel

Agora, é necessário informar ao Excel quais serão as colunas utilizadas para a regressão. Assim, proceda da seguinte forma:

  1. O intervalo Y de Entrada deve ser os dados da coluna E, incluindo o cabeçalho. Portanto é o intervalo compreendido entre o E14 e E24;
  2. O intervalo X de Entrada deve ser os dados da coluna F, incluindo o cabeçalho. Portanto é o intervalo compreendido entre o F14 e F24;
  3. Checar a opção Rótulos.
  4. Checar a opção nova planilha e dar o seguinte nome: “Regressão Linear” ou qualquer outro nome que desejar.
  5. Checar a opção “Plotar ajuste de Linha”.
  6. Clicar no botão “Ok”.

Todos estes passos podem ser visualizados na Figura 4 abaixo:

configurar analise regressao linear excel

Figura 4 – Configurar análise de regressao linear no Excel

O Excel automaticamente irá gerar uma planilha com os dados estatísticos calculados, bem como o gráfico de regressão. Porém, não temos ainda todos os dados necessários. É preciso ainda calcular os parâmetros beta e alfa através do seguinte procedimento:

1 – Na célula A19, digite: “beta (ou parâmetro de forma)”. Na célula B19, digite a fórmula: “=B18. Na célula A20, digite: “alfa (ou característica de vida)”. Na célula B20, digite a fórmula: “=EXP(-B17/B18). O resultado pode ser visualizado na Figura 5. Para este exemplo, temos então o  beta=4,2524 e o alfa=231126,77.

planilha analise regressao linear excel-1

Figura 5 – Análise de regressão linear no Excel

O que representam os parâmetros β e α?

O parâmetro de forma β indica se a taxa de falha está crescente, constante ou decrescente. Se β<1, é um indicativo de que o produto está com a taxa de falha decrescente. Este cenário é típico da chamada “mortalidade infantil”, indicando que o produto falha logo no seu período de “nascimento”. Se β=1, é um indicativo de falha constante. São componentes que após sobreviverem ao “nascimento” possuem uma taxa de falha constante. Se β>1, temos então a situação de uma taxa de falha crescente. Este cenário é típico de produtos que falham por desgaste como é o nosso caso (β=4,25) em que o beta é muito maior do que 1, indicando que o cilindro falha por fadiga após um determinado tempo.

A característica de vida, ou parâmetro α é uma medida de escala ou propagação com relação à distribuição dos dados. Ele representa o número na escala do eixo X em que 63,2% dos cilindros falharam. Fazendo a análise de confiabilidade para nosso exemplo em que α=231.126, significa dizermos que 37% dos cilindros sobrevivem após um período de  231.126 minutos, ou melhor dizendo, após 5 meses e 11 dias.

3 – Como calcular os custos de manutenção Preventiva e manutenção Corretiva?

Custos de Manutenção Corretiva

No nosso estudo de confiabilidade, para o cálculo dos custos de manutenção corretiva, devem ser considerados, além do material e da mão-de-obra envolvida na atividade de reparo do componente, o custo das perdas causadas pelo lucro cessante.

Na prática, o lucro cessante pode ser calculado levando-se em consideração o tempo em que determinado equipamento ou máquina deveria estar produzindo e não produziu. É exatamente o que ocorre quando há a quebra ou falha de um componente da máquina que faz com que ela fique inoperante. Sendo assim, o lucro cessante é determinado quando é computado o lucro que a empresa deixou de ganhar durante o tempo em que a máquina ficou parada. Utilizando este conceito, vamos calcular os custos de manutenção corretiva para o exemplo do cilindro hidráulico.

No caso do cilindro hidráulico, ao analisar as falhas, foi cosntatado que quando ocorre a mesma, a máquina fica inoperante e sem produzir por um período em média de 4 horas. Isto ocorre devido à localização do cilindro na máquina e dificuldade de acesso. Este tempo de reparo abrange desde a parada da máquina, retirada do cilindro, troca do kit de vedação e gaxetas, recolocação na máquina e início de operação. Verificou-se também que para a manutenção corretiva, são utilizados 2 colaboradores com o custo da hora de R$13,00 cada um. Além disto, o kit de reparo de vedação e gaxetas custa R$ 300,00. A máquina do nosso exemplo produz perfilados e durante estas 4 horas em que a máquina ficou parada, ela deixou de produzir  480 perfilados. Sabe-se que cada perfilado tem o peso de 1 quilo e que o lucro por quilo produzido é de R$4,00. Vamos então calcular o custo de manutenção corretiva para este caso:

  • Custo de mão-de-obra = qtd de colaboradores x tempo de reparo x custo da hora do colaborador = 2 x 4 x 13 = R$ 104,00;
  • Custo de material = custo do kit de reparo = R$ 300,00;
  • Custo de perda por lucro cessante = qtd de produto deixado de produzir no período x lucro unitário do produto = 480 x 4 = R$ 1.920,00.

Com estas três variáveis temos então o custo de manutenção corretiva (Cmc), que é calculado da seguinte forma:

Cmc = Custo de mão-de-obra + Custo de material + Custo de perda por lucro cessante

Cmc = 104 + 300 + 1920 = R$ 2.324,00

Custos de Manutenção Preventiva

A manutenção preventiva é uma manutenção que pode ser programada antes de ser realizada. Como isto geralmente é realizado em conjunto com a operação, a empresa não considera este tempo para o planejamento da produção e por este motivo não ocorre a perda por lucro cessante. Sendo assim, no cálculo do custo deverá ter somente o custo de mão-de-obra e o custo de material. Portanto o custo de manutenção preventiva (Cmp) será:

  • Custo de mão-de-obra = qtd de colaboradores x tempo de reparo x custo da hora do colaborador = 2 x 4 x 13 = R$ 104,00;
  • Custo de material = custo do kit de reparo = R$ 300,00.

Cmp = 104 + 300 = R$ 404,00

Neste exemplo, consideramos o tempo de reparo da manutenção preventiva sendo exatamente o mesmo tempo gasto quando ocorre a manutenção corretiva, mas na prática este tempo tende a ser bem menor, justamente pelo fato da manutenção ser programada. Com o planejamento da atividade, o manutentor terá a disponibilidade imediata do material correto no momento da substituição (não haverá o tempo perdido de atender ao chamado da operação, deslocar até a máquina, verificar o que ocorreu, buscar o material no almoxarifado ou o risco de requisitar o material errado).

4 – Como calcular o ponto ótimo de manutenção baseando-se na confiabilidade e nos custos?

Custo total de manutenção e confiabilidade

Até agora, calculamos os custos de manutenção levando em consideração o momento em que elas ocorrem, não analisando o custo com o passar do tempo. No entanto, para definir a melhor estratégia de manutenção, é necessário que seja levado em consideração a probabilidade de falha do componente e sua confiabilidade ao longo do tempo. Somente desta forma, o custo poderá ser analisado fielmente como ocorre na realidade. Por exemplo, se após 3 meses, a probabilidade de um item sofrer manutenção corretiva for de 50% e o custo envolvido nesta manutenção for R$ 2000,00, é correto prever nos custos da empresa que em três meses irá incorrer uma despesa de manutenção corretiva com este item no valor de R$1.000. Este resultado é o valor de manutenção multiplicado pela probabilidade de falha, ou seja:

  • Cmc (3 meses) = Cmc x probabilidade de falha nos 3 meses
  • Cmc = 2000 x 0,5 = R$ 1.000,00

Devido aos motivos explicados acima, começa a ficar claro o porque de utilizar a análise de Weibull atrelada aos custos para fechar o estudo da confiabilidade. Isto porquea análise de Weibull representa exatamente a probabilidade de falha do componente ao longo do tempo.

Voltando ao exemplo do cilindro hidráulico, quando foram feitas as análises de regressão sobre a amostragem de tempo até a falha, obtivemos os parâmetros beta=4,2524 e alfa=231126,77 necessários para calcular as funções de confiabilidade e probabilidade de falha. Vamos agora desenhar estas curvas com a ajuda do Excel:

Na mesma pasta de trabalho anterior, crie uma nova planilha e insira os parâmetros alfa e beta conforme o procedimento:

  1. Inserir os valores alfa e beta nas células B3 e B2 respectivamente;
  2. Inserir um intervalo de tempo até a falha na coluna D que corresponda a amostragem. Neste exemplo, foi inserido 10 intervalos de tempo com espaçamento de tempo de 40.000 até atingir 400.000, pois o máximo de tempo até a falha atingido na amostragem que está sendo analisada foi de 300.000.
  3. Calcular a função F(t), utilizando a seguinte fórmula: Na célula E2, digitar: “=WEIBULL(D2;$B$2;$B$3;VERDADEIRO)”. Feito isto, estender a fórmula para as outras células.
  4. Calcular a função confiabilidade R(t) utilizando a seguinte fórmula: Na célula F2, digitar: “=(1-E2)”. Isto porque a função confiabilidade é o complemento da função probabilidade. Finalizando a fórmula, estender a fórmula para as outros células.
  5. Inserir os custos de manutenção corretiva e manutenção preventiva do cilindro nas células B5 e B6, conforme Figura 6 abaixo:

funcoes confiabilidade falha

Figura 6 – Funções de confiabilidade e probabilidade de falha.

Agora que temos as funções calculadas é possível obter os gráficos de probabilidade de falha e confiabilidade, bastando para isto plotar as colunas E e F em um gráfico tipo linha. Os gráficos podem ser visualizados na Figura 7 abaixo:

grafico-confiabilidade-probabilidade-falha

Figura 7 – Gráficos de probabilidade de falha e confiabilidade.

Com as funções e curvas obtidas, é possível associar os custos de manutenção preventiva e manutenção corretiva para obter o custo total de manutenção. Para isto, o primeiro passo é equalizar os custos, calculando-os por unidade de tempo. Assim, é necessário utilizar a seguinte fórmula:

formula-custo-total-manutencao-preventiva-corretiva

Fórmula para o cálculo do custo total de manutenção considerando as manutenções preventiva e corretiva.

É importante notar que o custo de manutenção preventiva por unidade de tempo é o equivalente ao custo de manutenção preventiva multiplicado pela função confiabilidade R(t) e dividido pela integral da função R(t). Já o custo de manutenção corretiva é calculado de forma similar, bastando substituir a função confiabilidade R(t) pela função F(t) pertinente à probabilidade de falha.

Utilizando a fórmula acima, agora é possível calcular os custos totais de intervenção e determinar o tempo ótimo de manutenção. Para isto, vamos preencher mais uma tabela, conforme o procedimento abaixo:

  1. Na mesma planilha utilizada para traçar as curvas de confiabilidade, preencha a partir da célua A15 até A95  os valores de 0 a 400.000 espaçados de 5.000;
  2. Na célula B15, insira a fórmula: “=WEIBULL(A15;$B$2;$B$3;VERDADEIRO)” para calcular a função F(t);
  3. Na célula C15, insira a fórmula: “=(1-B15)” para calcular a função confiabilidade R(t);
  4. A coluna D será utilizada para auxiliar no cálculo da integral de R(t). Para calcular a integral, utilizaremos a regra do trapézio, um algoritmo comum para cálculo de integrais. Para aplicar esta regra, insira na célula D16 a fórmula: “=((A16-A15)*C15+(A16-A15)*(C16-C15)/2).
  5. Com a regra do trapézio aplicada, basta calcular a integral de R(t) que é a somatório das pequenas áreas calculadas no passo anterior. Para realizar o somatório, insira na célula E17 a fórmula: “=SOMA($D$16:D17)”.
  6. Como temos em mãos os valores das funções e o valor da integral , agora é possível calcular o custo de manutenção preventiva. Basta inserir na célula F17 a seguinte fórmula: “=($B$5*C17)/E17″.
  7. Da mesma forma, procedemos com o cálculo de manutenção corretiva, porém agora utilizando a função F(t). Sendo assim, deve ser inserido na célula G17 a seguinte fórmula: “=($B$6*B17)/E17″.
  8. Finalmente com ambos os custos de manutenção calculados, basta somar o custo de manutenção preventiva com o de manutenção corretiva para obtermos o custo total. Sendo assim, na célula H17, deverá ser inserido a fórmula: “=(F17+G17)”.

Se o procedimento acima foi realizado corretamente, basta extender estas fórmulas para o restante das linhas, até a linha 95 da planilha. Os valores devem coincidir com os valores da Figura 8 abaixo.

tabela-custo-manutencao

Figura 8 – Tabela com todos os custos de manutenção

Agora que temos todos os valores calculados, basta  plotar em um único gráfico os custos de manutenção preventiva, manutenção corretiva e custo total. O gráfico obtido pode ser visualizado na Figura 9 abaixo.

custos-manutencao

Figura 9 – Custos de manutenção ao londo do tempo

custos-manutencao-zoom

Figura 10 – Detalhe do gráfico da Figura 9

Observe que a curva de custo total possui um ponto mínimo que poderia ser obtido com o cálculo da derivada de sua função. Caso não queira calcular esta derivada, basta achar na coluna H da planilha qual é o menor valor. Isto pode ser feito selecionando o intervalo de custo total e aplicando a fórmula de Mínimo do Excel.

No nosso exemplo, o valor total de custo mínimo por unidade de tempo é R$ 0,00437. Agora basta achar qual é o valor de tempo associado a este custo para determinar o ponto ótimo de manutenção. Para o exemplo, o TTF é 120.000.

Pronto, finalmente encontramos o ponto ótimo de manutenção: exatos 120.000 minutos, ou  2.000 horas, ou 83 dias ou então aproximadamente 2 meses e 23 dias. Pelo nosso cálculo, o ponto ótimo para que seja realizada a manutenção preventiva no cilindro hidráulico é a cada 2 meses e 23 dias. Procedendo desta forma, estaremos adotando a melhor relação custo-benefício de manutenção em um componente que possui os 2 tipos de manutenção, ou seja, manutenção preventiva e corretiva.

Vale destacar que este período encontrado  não garante que o cilindro possuirá manutenções corretivas, pois ainda haverá uma probabilidade de 6% do cilindro hidráulico falhar, o que já é bom. Podemos simular outros custos de manutenção e ver como a determinação do ponto ótimo varia. Se por acaso o custo de manutenção preventiva não fosse R$404,00 e sim R$800,00, o tempo ótimo passaria de 120.000 para 150.000, aumentando o intervalo de manutenção juntamente com a probabilidade de falha que vai para 15%, mas ainda sim obtemos a melhor estratégia. Você poderá simular isto na planilha.

Caso queira baixar a planilha utilizada neste exemplo basta clicar aqui.

5 – Benefícios da Engenharia de confiabilidade.

Um programa de confiabilidade quando implementado com sucesso é visto como um método para obter vantagem competitiva sobre a concorrência. Pesquisas mundiais indicam que em indústrias de processo diversos, tais como refino e petroquímica, a confiabilidade tem sido utilizada para reduzir os orçamentos de manutenção em até 50%. Uma grande ferramenta utilizada para esta finalidade é o RCM (reliability centered maintenance) que tem o objetivo de analisar as falhas potenciais e definir as melhores estratégias de manutenção (preventiva, inspeção, preditiva, corretiva). Esta ferramenta será objeto de um próximo artigo.

Analisar melhor os ativos industriais e buscar sempre o aumento da confiabilidade nos equipamentos e consequentemente na produção é uma excelente forma de minimizar os desperdícios e os custos operacionais maximizando a produção. Alguns ganhos que podemos citar são:

  • Redução de perdas de produção com maior operabilidade dos equipamentos;
  • Redução do custo unitário de produção devido ao melhor aproveitamento dos ativos;
  • Redução dos custos de manutenção;
  • Aumento da segurança dos funcionários com a tendência de menor quebra dos equipamentos;
  • Melhor estabilidade de processo;
  • Melhor aproveitamento da vida útil de componentes e equipamentos;
  • Redução do inventário de peças sobressalentes;
  • Redução de horas extras;
  • Melhoria contínua

6 – Desafios e dificuldades na implantação da confiabilidade

Como relatado no início, este post aborda apenas uma parte da Engenharia de Confiabilidade. Especificamente, com relação à análise matemática, é fácil observar que para obter resultados através de cálculos complexos, é fundamental que haja uma base de dados histórica confiável. A falta desta e alguns outros problemas podem atrapalhar e até mesmo impedir que haja um bom trabalho de confiabilidade na organização. Dentre os diversos desafios a vencer, podemos citar:

  • Não apontamento de falhas e motivos de falhas: A falta de apontamento de falhas, motivo e causa das mesmas é um dos principais problemas que atrapalham na análise dos equipamentos. Se não é possível medir, será difícial definir prioridades. É muito importante estruturar uma base de dados confiável e duradoura. Utilizando nosso exemplo, é fácil perceber que para determinar o ponto ótimo do mesmo, partindo-se do princípio que deve haver pelo menos 3 apontamentos, precisamos de uma base sólida de aproximadamente 1 ano. Para estruturar uma boa base de dados, é muito produtivo lançar mão de ferramentas focadas em automação de dados, utlizando sistema de apontamento.
  • Erros de diagnóstico da operação e de manutentores: Tão ruim quanto não ter base histórica é ter uma apontamento de falhas que não reflete a realidade. Se utilizarmos nosso exemplo do cilindro hidráulico, suponha que ele esteja localizado no braço esquerdo da prensa hidráulica de uma máquina perfiladeira. Se por um acaso a prensa parar por motivo de falha do cilindro, diferentes operadores ou manutentores podem apontar: falha na prensa da perfiladeira, falha no braço da prensa da perfiladeira ou falha no braço esquerdo da prensa da perfiladeira. É fácil perceber que dentre as opções, somente se for apontado a falha no braço esquerdo da prensa da perfiladeira, a informação poderá ser utilizada para a análise da confiabilidade do cilindro. Na maioria das vezes o apontamento não é realizado de forma correta e atrapalha toda a análise futura. Um outro exemplo poderia ser uma contaminação no óleo hidráulico que provoca a falha do cilindro hidráulico. Ao realizar o reparo, o manutentor pode deixar de verificar a qualidade do óleo e constatar erroneamente que a falha foi do cilindro quando na verdade a causa raiz que deveria ser apontada seria a contaminação do óleo.
  • Falta de informações e documentação histórica de manutenção: Geralmente, após realizar a manutenção, o equipamento que sofre manutenção, as horas gastas, a quantidade de recursos humanos e os materiais utilizados, bem como a descrição das atividades devem ser registradas em um documento, normalmente denominado ordem de manutenção. Um problema que ocorre frequentemente é a falta de apontamento destas infomações. Isto dificulta bastante uma análise profunda do histórico de custos e recursos necessários para o cálculos dos custos de manutenção corretiva e preventiva. Além disto, fica difícil estimar o tempo de atendimento para determinada falha.

Os estudos de Confiabilidade são muito importantes, porém mais importante ainda é trabalhar na confiabilidade da base do sistema. Deve-se ter uma rotina muito bem estabelecida com uma programação de manutenção adequada, utilização correta de documentos e equipe qualificada para realizar diagnósticos. Somente desta forma será possível aplicar cálculos complexos buscando a melhoria contínua. Com uma base bem fundamentada e informações sólidas, os estudos de confiabilidade proporcionam ganhos enormes para a organização e consequentemente aumentam sua competividade perante o mercado.

7 – Anexo: Como configurar o Excel para utilizar a ferramenta de análise

  1. Clique no menu Arquivo – Opções;
  2. Clique em Suplementos;
  3. Na parte de Suplementos do Excel, clique em ir…

configurar excel ferramentas analise

configurar excel ferramentas analise

A janela de de suplementos será aberta. Então proceda da seguinte forma:

  1. Habilite a caixa Ferramentas de Análise
  2. Clique no botão Ok
  3. Após seguir estes procedimentos a opção Análise de Dados será habilitada. Para checar, basta clicar no menu Dados e verificar no canto direito da tela, como indica o passo 3 da figura abaixo.

configurar excel ferramentas analise2

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Pronto, agora o excel está configurado para utilizar as ferramentas de análise.

Cristiano Bertulucci Silveira é engenheiro eletricista pela Unesp com MBA em Gestão de Projetos pela FVG e certificado pelo PMI. Atuou em gestão de ativos e gestão de projetos em grandes empresas como CBA-Votorantim Metais, Siemens e Votorantim Cimentos. Atualmente é diretor de projetos da Citisystems – cristiano@citisystems.com.br – Skype: cristianociti

Recuperação judicial depende da gestão de pessoas

Susana Falchi

O pedido de recuperação judicial do grupo OGX, realizado recentemente, leva a reflexões sobre como ficam os colaboradores de uma empresa em um processo tão complicado. Notícias na mídia dão conta de que cerca de 60 pessoas foram demitidas durante o mês de outubro, incluindo pessoas da alta diretoria. Grandes companhias já passaram por situações semelhantes e conseguiram se recuperar, em grande parte devido ao engajamento de seus funcionários, justamente quem mais sofre durante todo o processo, que envolve demissões e muito stress.

Mas como fazer isso, sem que a empresa perca seu ativo mais valioso: as pessoas? A recuperação judicial foi criada para substituir a antiga concordata e evitar a falência das empresas. As companhias que recorrerem à lei ficam blindadas de cobranças de credores por 180 dias e deverão elaborar um plano para recuperar a empresa. Esse plano precisa ser aprovado pelos credores e executado com sucesso pela companhia para o processo chegar ao fim. A decisão de encerrar a ação é da Justiça.

A tarefa de reerguer uma empresa envolve, no mínimo, dois grandes desafios: ganhar a confiança dos credores e conseguir manter a empresa operante. Muitas empresas em crise interrompem as atividades por falta de caixa e crédito para honrar compromissos básicos, como pagar funcionários e comprar matéria prima. Mas, para manter a empresa operante, é preciso que as pessoas continuem atuando e produzindo, possivelmente mais do que antes e com maior produtividade, para que se mantenham os serviços prestados com qualidade e retorno financeiro. A grande pergunta é como fazer em meio a atrasos de salários, demissões e ondas de boatos que percorrem os corredores da empresa?

O executivo que conduz o processo precisa mostrar a “luz no fim do túnel” para seus funcionários, ou seja, deixar claro o plano estratégico por detrás de cada decisão. Torna-se necessário, portanto, ter uma boa comunicação interna com seus funcionários. Para que isso seja feito, sem deixar dúvidas dentre as pessoas, a Gestão Interina é a solução ideal. A escolha de um profissional altamente qualificado com a missão clara de recuperar a empresa por um período de dois anos é a forma de manter a parte operacional atuando de forma satisfatória. Encerrado o ciclo, opta-se por um novo Gestor, que comandará a empresa já com novo fôlego.

Sem dúvida, podemos afirmar que há grandes desafios na Gestão de Pessoas. O processo de recuperação judicial envolve demissões em vários níveis o que, além da apreensão geral, pode passar pela troca de comando de equipes. É preciso trabalhar com a estrutura mínima para compatibilizar os custos com o momento da reorganização. Não é nem um pouco fácil selecionar quem fica e quem vai ser demitido.

O gestor precisa fazer um mapeamento de perfis, faixa salarial e estabelecer uma política que fique clara para seus colaboradores. A manutenção da estrutura mínima impõe uma revisão qualitativa das pessoas que permanecem na operação. Além disso, é preciso redefinir a estrutura organizacional e as melhores pessoas para superar esse ciclo.

Outra questão crucial durante o processo de recuperação judicial é que as dificuldades de caixa levam ao parcelamento dos débitos trabalhistas rescisórios. Ainda que se dê em prazos menores do que com os demais credores, isso impacta severamente a vida dos funcionários demitidos. Dentro de todo o processo, a empresa em dificuldade prejudica o clima organizacional e impacta na autoestima individual e das equipes de trabalho.

Dessa forma, quem liderar e comandar o processo de recuperação terá que ter a capacidade e as competências para unir e turbinar uma equipe fragilizada, desmotivada e desconfiada. Para isso, a presença de um “líder” novo, isento e externo é a solução, uma vez que o atual gestor perderá a credibilidade perante o pessoal.

Nesse sentido, contratar um novo gestor não elimina automaticamente a insegurança. Perguntas tornam-se recorrentes como: “qual será o critério que ele adotará? Irá contratar? Irá demitir? Como eu fico?”. Portanto, não existe receita pronta em um processo de recuperação judicial, mas com um foco claro, canais abertos com os funcionários e stakeholders e um plano de ação bem elaborado, o caminho é facilitado.

Susana Falchi é CEO da HSD Consultoria em Recursos Humanos.