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

Diagrama de Pareto

NORMAS COMENTADAS

NBR 14039 – COMENTADA
de 05/2005

Instalações elétricas de média tensão de 1,0 kV a 36,2 kV. Possui 140 páginas de comentários…

Nr. de Páginas: 87

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NBR 5410 – COMENTADA
de 09/2004

Instalações elétricas de baixa tensão – Versão comentada.

Nr. de Páginas: 209

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NBR ISO 9001 – COMENTADA
de 11/2008

Sistemas de gestão da qualidade – Requisitos. Versão comentada.

Nr. de Páginas: 28

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Cristiano Bertulucci Silveira

Uma das primeiras lições que os novos engenheiros são convidados a aprender é a de priorizar tarefas. É importante aprender desde cedo a distinguir entre os “poucos pontos vitais” dos “muitos pontos triviais”. Isto significa que é importante concentrar-se nas poucas coisas que realmente importam e não gastar recursos em muitos outras que têm pouco ou nenhum impacto no negócio.

Para priorizar o que realmente é importante, existe uma regra conhecida como a regra de 80/20, que indica que 80% de todas as ocorrências de problemas são devidos a apenas 20% dos tipos de problemas encontrados. Outra variante desta regra estabelece que para qualquer problema, 80% das suas ocorrências são devido a apenas 20% de todas as causas.

O diagrama de Pareto é, basicamente, um gráfico de barras descendente que apresenta as freqüências de ocorrências ou os tamanhos relativos abrangendo:

1) as várias categorias de todos os problemas encontrados, a fim de determinar quais os problemas existentes ocorrem com mais frequência, ou:

2) as várias causas de um problema particular, a fim de determinar qual das causas de um problema particular surge mais frequentemente.

Após identificar as categorias de problemas ou causas, é necessário dispor elas no eixo x do gráfico de barras. Basicamente, para entender o que é o diagrama de Pareto, primeiramente é preciso entender o princípio de Pareto, originário da regra 80/20. Este princípio afirma que 80% dos fenômenos advém de 20% das causas. Veja alguns exemplos:

Exemplo

  • Uma banca de jornal não pode expor 100% a capa de todas as revistas e por isso ela escolhe 20% das mais vendidas que geram 80% do faturamento;
  • Alguns estudos mostram que 80% do faturamento de uma empresa advém de 20% dos clientes;
  • 20% dos estoques respondem por 80% dos custos;
  • 20% dos defeitos geram 80% das reclamações;
  • 20% das causas de paradas de máquinas industriais são responsáveis por 80% do tempo em que a máquina fica parada.

Ou seja, o princípio de Pareto mostra a relação desigual entre causas e efeitos.

O que é o Diagrama de Pareto?

Como explicado, o diagrama de Pareto é um recurso gráfico utilizado para estabelecer uma ordenação nos problemas que devem ser sanados e sua maior utilidade é a de permitir uma fácil visualização e identificação das causas ou problemas mais importantes. Através de sua utilização, é possível compreender a relação entre as causas e efeitos de um processo, permitindo a localização dos problemas vitais. De maneira prática, ao serem listadas diversas causas raiz, ou causas profundas, é necessário identificar aquelas de maior impacto sobre a eficiência e eficácia do todo. Vamos analisar um exemplo prático de constuir um diagrama:

O primeiro passo é construir uma tabela com os dados de interesse:

Descrição da Falha       Total % por       falha %    Acum
Rebarbas       445 44% 44%
Diagrama menor       234 23% 67%
Diagrama maior       178 17% 84%
Sem usinagem       156 15% 99%
outros        8 1% 100%

Como aplicar o Diagrama de Pareto?

Siga três passos básicos:

  1. Primeiramente determine o objetivo do diagrama, qual tipo de perda você quer investigar? (na tabela, descrição da falha);
  2. Defina o aspecto do tipo de perda, deixe claro como os dados serão classificados (na tabela está representado pelo total de falhas por ítem;
  3. Faça os cálculos de freqüência e agrupe as categorias que ocorrem com baixa freqüência sob a denominação outros. Calcule também o total e a porcentagem de cada item sobre o total e o acumulado. Determine as frequências relativas e acumuladas. (respectivamente na tabela, “% por falha” e % acum).

Após criar a tabela, utilize ela para gerar o gráfico através de qualquer ferramenta gráfica como o Excel:

diagrama-de-paretoRepare que o gráfico é uma composição de barra e linha, que são dispostos em dois eixos verticais (y). O eixo à esquerda representando a quantidade de falhas e o eixo à direita representando a porcentagem acumulada.

Visualizando o gráfico acima, fica fácil identificarmos onde estão os 80% dos problemas vitais. Neste caso, eles se concentram em: rebarbas, diagrama menor e diagrama maior. Portanto, para o envolvimento da equipe nas ações de resolução dos problemas, os esforços devem ser concentrados nestes 3 itens.

Benefícios da utilização do Diagrama de Pareto na indústria

Através da utilização do diagrama de Pareto é possível atingir os seguintes objetivos:

  • Separar os poucos problemas principais de muitos problemas possíveis para que você possa concentrar seus esforços de melhoria no que realmente importa;
  • Organizar os dados de acordo com a prioridade ou importância;
  • Determinar os problemas são mais importantes através da utilização de dados e não percepções.

Benefícios da utilização dos diagramas de Pareto:

  • Resolve um problema de forma eficiente por meio da identificação e hierarquização, de acordo com a sua importância das causas principais de falhas;
  • Define as prioridades para muitas aplicações práticas. Alguns exemplos são: os esforços da equipe de melhoria de processos, as necessidades dos clientes, fornecedores, oportunidades de investimento;
  • Mostra onde concentrar os esforços;
  • Permite a melhor utilização dos recursos, que geralmente são limitados.

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

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Milk Run

COLETÂNEAS DE NORMAS TÉCNICAS

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Coletânea Série Trabalhos Acadêmicos

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Cristiano Bertulucci Silveira

O Milk Run é um conceito de logística com ampla abrangência na indústria automobilística que se baseia no planejamento de entregas e coletas. O termo “Milk Run” teve a sua origem na cultura americana, a partir da análise dos entregadores que realizavam a coleta e entrega de garrafas de leite. Na sua rotina diária, o leiteiro distribuia as garrafas cheias de leite e simultaneamente coletava as garrafas vazias. Após realizar a entrega para todos os clientes, ele retornava com as garrafas vazias para recomeçar no próximo dia. Veja que para isto ele necessitava de apenas um trajeto. Este é o conceito do Milk Run. O Milk Run nasceu da necessidade de movimentar pequenas quantidades de itens com maior frequência até a fábrica sem que para isto os custos de transporte fossem multiplicados. Assim, nas fábricas que aplicam este conceito, operadores logísticos realizam um planejamento para que os caminhões possam partir de um depósito, coletando mercadorias de diferentes fornecedores e entregando elas a um único consumidor. Isto torna possível a entrega de pequenos lotes de forma eficiente, mantendo os níveis de estoque de matéria-prima baixos e economizando espaço interno de armazenagem. O planejamento também pode ser feito para que produtos sejam coletados de um fornecedor e distribuídos para vários consumidores ou clientes. Veja na Figura abaixo um esquemático do Milk Run.Milk Run

Benefícios obtidos ao aplicar o Milk Run

Com a aplicação do Milk Run, evita-se que vários fornecedores enviem caminhões em demasia ao fabricante, gerando assim uma economia no valor do frete, melhora na agilidade de recebimento dos materiais e aceleração na movimentação do material dentro da planta. Outro ponto é que ao entregar na quantidade adequada, há uma redução nos estoques e nos custos relacionados a sua manutenção, otimização do uso do espaço interno da fábrica e redução do fluxo de materiais. O Milk Run cria um ambiente que favorece a implementação do sistema just in time nas empresas e fornecedores parceiros. No sistema Lean, esta ferramenta faz com que haja um processo planejado nos mínimos detalhes, de forma a ser pontual como em um relógio suíço. Para operacionalizar um sistema Milk Run bem sucedido, é preciso que os operadores logísticos e os fornecedores se comuniquem constantemente e estejam sincronizados, para que cada um cumpra sua responsabilidade no tempo definido. Os fornecedores precisam deixar o material organizado, embalado e na quantidade correta enquanto que o operador logístico precisa estar com os cronogramas em dia e os fabricantes precisam programar e entregar a produção em suas fábricas nos prazos estabelecidos.

Vantagens do Milk Run

  • Redução nos lotes;
  • Aumento na frequência de entrega;
  • Fluxo de matéria-prima nivelado;
  • Rápido giro de estoque;
  • Redução de estoque e redução de espaço necessário para o estoque;
  • Maior facilidade de registro e controle de estoque;
  • Agilidade e flexibilidade;

Desvantagens do Milk Run

  • Nem todos os fornecedores são capazes de implementar o Milk Run;
  • Na falta de planejamento, o número de viagens extras pode aumentar e por consequência elevar os custos.

Como ser bem sucedido com o sistema Milk Run?

O procedimento para o desenvolvimento e a concepção do Milk Run deve obedecer alguns passos. São eles:

  1. Definir o peso e volume de produtos para diferentes fornecedores em uma região;
  2. Identificar e selecionar os potenciais fornecedores Milk Runs fundamentando a seleção em quantidade máxima de carga e freqüência de entrega.
  3. Identificar e definir  os parâmetros Milk Run tais como limite de peso e volume, os horários de coleta e entrega, frequência de entrega e o número máximo de potenciais fornecedores;
  4. Desenvolver e avaliar diferentes alternativas de Milk Run;
  5. Comparar alternativas e criar planos de contingência;
  6. Implementar um cronograma, treinar fornecedores, testar e controlar.

Para um sistema Milk Run eficiente, também é necessário que a empresa e seus fornecedores tenham disciplina e alto grau de atenção na preparação do PFEP (Plan For Every Part). Um PFEP simples é um documento que deve constar  alguns dados importantes do produto como:

  • Dimensão do item;
  • Peso do item;
  • Dimensão da Embalagem;
  • Peso da embalagem;
  • Peças por embalagem;
  • Containers por palete;
  • Restrições;
  • Informações adicionais.

A elaboração detalhada e precisa do PFEP é importante, pois é através dele que é possível compreender o espaço necessário para o armazenamento e o transporte de materiais. As informações contidas na PFEP também serão utilizadas para tomar decisões durante a operação, como acordar mudanças com os fornecedores tais como trajeto e embarque de mercadoria. Outro ponto que favorece a implantação do Milk Run é o acompanhamento em tempo real das rotas de entrega. Assim é possível acompanhar se as entregas estão seguindo o planejado. Caso houver algum atraso por exemplo, é possível notificar todos os fornecedores e assim colocar em andamento um plano de contingência. O Milk Run exige uma equipe e fornecedores dedicados, mas o ganho gerado em economia de estoques faz valer a pena os custos adicionais. Por este motivo é preciso analisar bem os ganhos, vantagens e desvantagens quando for implementá-lo.

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

Aprendizagem Baseada em Problemas

SOLUÇÕES PARA A GESTÃO DE ACERVOS

Controlar e manter o seu acervo de normas técnicas e de documentos internos e externos sempre atualizados e disponíveis para compartilhamento entre todos os usuários é hoje um grande desafio em diversas organizações por envolver a dedicação e o esforço de vários profissionais.

As Normas de Sistemas da Qualidade – série ISO 9000, são rigorosas quanto aos critérios de controle, atualização e disponibilização de documentos corporativos aos seus usuários. Tanto os documentos de origem interna como externa, devem ser controlados para evitar a utilização de informações não-válidas e/ou obsoletas, cujo uso pode trazer sérios problemas aos sistemas, produtos e negócios da empresa.

É por isso que a Target Engenharia e Consultoria desenvolveu Sistemas que gerenciam e controlam estes documentos de forma rápida, ágil e segura, facilitando o acesso à informação e ajudando os seus clientes a garantirem suas certificações.

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O Target GEDWeb – Gerenciador Eletrônico de Documentos via Web da Target – é o único Portal Corporativo no mercado que possibilita o gerenciamento de grandes acervos…

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Mariana Brizotto

Nos dias atuais, as organizações são desafiadas a lidar com as necessidades e ânsias das pessoas, sejam elas clientes, parceiros ou mesmo a sua própria equipe. Para atingir o sucesso, as organizações buscam profissionais engajados e capazes de colocar em prática as competências essenciais para o negócio. Por isso, independente de que porte sejam, as organizações investem fortemente em iniciativas de formação e desenvolvimento, que têm como objetivo incentivar e estimular cada um de seus profissionais a atuarem como equipe na busca das soluções para problemas.

Uma das estratégias utilizadas atualmente para garantir bons resultados em equipes corporativas é a Aprendizagem Baseada em Problemas (ABP). Essa metodologia surgiu entre o final da década de 60 e início da década de 70, na Faculdade de Medicina da Universidade de McMaster, no Canadá, e Universidade de Maastricht, na Holanda. Com o tempo, difundiu-se para outras áreas do saber, como arquitetura, engenharia, direito, administração e negócios.

A ABP apresenta algumas características que representam vantagens consideráveis para a educação corporativa, tais como impulsionar o pensamento crítico, estimular a criatividade, gerar motivação, fomentar a capacidade de análise e decisão e, desenvolver as capacidades e competências de trabalhar em grupo e sob pressão (gestão de estresse).

Evidências indicam que a participação ativa é mais efetiva do que a transferência de informações para os profissionais por meio dos métodos convencionais. Utilizando a metodologia ABP, o profissional é desafiado a pesquisar, refletir, dar significado e desenvolver a abordagem para a solução de problemas específicos, reais e/ou fictícios, que necessariamente fazem parte do seu dia a dia de trabalho e irão trazer resultados e atingir os objetivos propostos. A discussão de um problema, em pequenos grupos, promove a conexão de ideias e favorece a cooperação, ao invés da competição.

Além disso, outro ponto importante refere-se ao público-alvo da capacitação e do desenvolvimento de profissionais por meio da ABP na educação corporativa. Ao falarmos de profissionais, estamos tratando da aprendizagem de adultos e, nesse processo, podemos salientar alguns fatores que devem ser considerados:

– Necessidade de aprender: antes mesmo de começar a aprender, os adultos precisam entender qual é a necessidade de conhecer aquele determinado conteúdo. Por isso, a primeira tarefa é mostrar e ajudá-lo a se conscientizar da necessidade do saber.

– Autonomia: os adultos têm autonomia para tomar suas próprias decisões. Dessa forma, desenvolvem uma profunda necessidade psicológica de serem vistos e tratados pelos outros como capazes de se autodirigir.

– Experiência: os adultos acumulam experiências e o seu aprendizado acontece com base no que já foi vivido.

– Predisposição para aprender: para se capacitarem para enfrentar as situações da vida real, os profissionais têm predisposição para aprender aquilo que devem e precisam.

– Orientação para aprendizagem: os adultos são motivados a aprender conforme percebem que a aprendizagem ajudará a executar tarefas ou lidar com problemas que vivenciam em sua vida.

– Motivação: Os adultos são sensíveis a fatores motivacionais externos (melhores empregos, promoções, salários mais altos), porém, os fatores motivacionais mais poderosos são as pressões internas (o desejo de ter maior satisfação no trabalho, autoestima, qualidade de vida).

A ABP vem ao encontro do momento em que vivemos hoje: a era da inovação. Podemos citar como exemplo um case de curso on-line feito para uma indústria do segmento de pneus, que apresenta um exemplo de atendimento no ponto de vendas e propõe que o profissional analise a situação e tome as melhores decisões. O final da história depende totalmente das decisões que ele tomou, ou seja, das respostas escolhidas nos momentos de interação. Com isso, instigamos o aluno a fazer uma autorreflexão sobre as suas escolhas.

Podemos citar também, cases de cursos desenvolvidos para uma empresa de produtos farmacêuticos, os quais têm a missão de capacitar os profissionais para a utilização de produtos que desobstruem artérias do coração. Esses cursos são fundamentais para que tanto os representantes quanto os profissionais de medicina compreendam a importância da implantação correta desses produtos, afinal, em situações reais, um simples erro pode gerar consequências indesejadas.

Destaco que existem várias outras abordagens que também são muito importantes para objetivos de ensino e aprendizagem em educação corporativa. O essencial é que as organizações compreendam a importância de cada uma das metodologias e dos recursos para incentivarem e capacitarem os seus profissionais a desenvolverem suas principais aptidões. Afinal, profissionais bem capacitados e engajados, conquistam resultados positivos em menor tempo.

Mariana Brizotto é graduada em publicidade e propaganda e é designer educacional da SOU Educação Corporativa.

elefante

Andon

SOLUÇÃO PARA A GESTÃO DE ACERVOS

Controlar e manter o seu acervo de normas técnicas e de documentos internos e externos sempre atualizados e disponíveis para compartilhamento entre todos os usuários é hoje um grande desafio em diversas organizações por envolver a dedicação e o esforço de vários profissionais. As Normas de Sistemas da Qualidade – série ISO 9000, são rigorosas quanto aos critérios de controle, atualização e disponibilização de documentos corporativos aos seus usuários. Tanto os documentos de origem interna como externa, devem ser controlados para evitar a utilização de informações não-válidas e/ou obsoletas, cujo uso pode trazer sérios problemas aos sistemas, produtos e negócios da empresa. É por isso que a Target Engenharia e Consultoria desenvolveu Sistemas que gerenciam e controlam estes documentos de forma rápida, ágil e segura, facilitando o acesso à informação e ajudando os seus clientes a garantirem suas certificações.

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Cristiano Bertulucci Silveira

andon

O Andon é uma forma de gestão à vista de ocorrências na linha de produção que podem ser apresentadas em forma de alerta sonoro ou representações visuais (quadros, sinalizadores). Na prática, o Andon é utilizado pelos operadores da linha de produção ou mesmo pelo próprio equipamento para sinalizar a produtividade ou alguma falha no processo, solicitando assim a ajuda de técnicos de manutenção, engenheiros e outros responsáveis pela resolução do problema.

As falhas podem ser variadas, como:

  • material ruim;
  • falta de material;
  • problema com o dispositivo ou com a máquina;
  • ausência de funcionário;
  • demora no setup;

Além de alertar sobre a produtividade e os problemas da linha de produção, o Andon é utilizado para minimizar a movimentação do operador e ainda tem como premissa a resolução imediata de problemas, contribuindo para a melhora na gestão da produtividade com o aumento da eficiência e agilidade.

O Andon é um principais elementos do Jidoka, um dos pilares do Lean Manufacturing, sendo que a sua função é a de oferecer ao operador a condição para agir na linha de produção assim que um defeito é encontrado.

exemplos andon

Figura 2 – Exemplos de Andon utilizados na indústria

Os alertas gerados podem ser registrados em softwares (saiba mais sobre softwares para apontamentos de produção) de forma a gerar uma base histórica de informações. Com uma base sólida de informações, elas podem ser estudadas, analisadas e rankeadas para programas de melhoria continua. Os sistemas modernos de Andon podem incluir gráficos, textos ou mesmo áudio, visto que todos estes recursos podem ser implementados se o “quadro” for um televisor de LED por exemplo. O áudio pode conter melodias ou mesmo sons diferentes, cada qual correspondente a um defeito ou área a ser acionada. É muito fácil encontrar o conceito do Andon aplicado no nosso cotidiano, como no painel dos veículos. Lá tem indicadores que apontam o aquecimento do motor, a falta de óleo ou de gasolina.

infografico andon

Quais os benefícios do Andon?

O Andon permite a empresa obter os seguintes benefícios:

  • Os problemas de produção são relatados imediatamente quando ocorrem reduzindo o tempo perdido e o risco de atraso na entrega;
  • Regula e padroniza o trabalho dos trabalhadores;
  • Aumento efetivo de produção, permitindo que os operadores visualizem em tempo real o objetivo de produção com relação ao produzido, fornecendo o feedback instantâneo a toda a equpe. Assim, eleva a motivação e moral dos funcionários;
  • Permite uma revisão automática do planejamento e das metas com base no acompanhamento em tempo real da produção;
  • Permite a criação e o acionamento de toda uma “cadeia de ajuda” para atingir os objetivos de produção;
  • Reduz custos associados à coleta e entrada de dados manualmente;
  • Reduz erros associados à coleta e entrada de dados manualmente;
  • Minimiza as perdas de produção, permitindo a análise em tempo real do problema e providências para sua correção;
  • Permite a geração de dados históricos de problemas e produção que podem ser utilizados para ajudar a identificar problemas subjacentes, aumentando a capacidade de identificar rapidamente correções para problemas específicos;

São nítidos os objetivos proporcionados pela aplicação do Andon, pois ele permite monitorar os problemas visualmente e no momento em que ocorrem. Todavia, sua aplicação não resolve o problema sozinho devendo sempre contar com o comprometimento das pessoas nas resoluções dos problemas. É fundamental que a empresa incentive a criação e manutenção de equipes de melhoria contínua que possam analisar os problemas e dar soluções para tal. É interessante também que os ganhos e benefícios conquistados sejam compartilhados com todos os participantes de forma a manter a motivação da equipe e incentivar ganhos contantes no futuro.

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

Seu organograma ajuda ou atrapalha a inovação?

NORMAS TÉCNICAS COMENTADAS

NBR 14039 – COMENTADA
de 05/2005

Instalações elétricas de média tensão de 1,0 kV a 36,2 kV. Possui 140 páginas de comentários…

Nr. de Páginas: 87

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NBR 5410 – COMENTADA
de 09/2004

Instalações elétricas de baixa tensão – Versão comentada.

Nr. de Páginas: 209

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NBR ISO 9001 – COMENTADA (EM VÍDEO)
de 11/2008

Sistemas de gestão da qualidade – Requisitos. Versão comentada.

Nr. de Páginas: 28

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Marcelo Lombardo

Inovação, ao contrário do que se pensa, é bem mais do que criatividade. A inspiração ajuda muito, mas inovação não ocorre por acaso. Percebo que muito desse papo de “inovar, fazer diferente, modernizar”, na maioria das empresas brasileiras, e até no mundo, não passa de retórica ou no máximo boa intenção. Em sua grande maioria não se faz nada ou quase nada na estrutura de gestão para criar um ambiente propício. Na verdade, as empresas ainda adotam organogramas que relembram a revolução industrial do século XVIII.

Uma verdade incontestável é que boa parte da inovação nasce de uma necessidade. Quem vivencia o momento dessa necessidade na pele normalmente imagina as mudanças necessárias para sair dessa situação. É possível, porém muito raro, que a inovação venha de cima para baixo. Para entender como criar um ambiente propício à inovação, vamos ver como é um organograma tradicional. Ele cria departamentos que agrupam funções semelhantes. Aparentemente isso é muito lógico, como se pode ver no exemplo abaixo:

organograma

Nesse modelo, se a empresa produz quatro produtos diferentes, Produção fabrica todos eles, Suprimentos compra matérias primas para todos, Vendas vende todos e Assistência Técnica faz o pós-venda dos quatro.

Isso é o que estamos acostumados hoje em dia. O pensamento é: já que temos que produzir quatro produtos, vamos criar uma grande área de produção que faça tudo isso tudo, otimizando os processos e os custos, e assim por diante para os outros departamentos. Coloca-se então um gestor para cuidar de cada galinheiro e cobra-se eficiência na execução das suas missões departamentais ou no nosso exemplo, produzir, comprar, vender e atender.

Os problemas gerados pela dificuldade de comunicação e principalmente de baixa velocidade de reação começam a ficar claros quando entrevistamos funcionários medianos de cada uma dessas áreas. Algumas respostas muito comuns são: “Se o pessoal da produção mudasse essa pequena coisinha, teríamos muito menos problemas aqui na assistência técnica…”; “Se eles lá em suprimentos escolhessem uma outra matéria prima que custa 1% a mais, venderíamos 20% a mais determinado produto…”; “Se a produção mudasse sua escala poderíamos comprar as matérias primas 10% mais em conta…” E por aí vai.

O problema é que qualquer uma dessas evoluções ou inovações tem um grande percurso a percorrer antes de ser adotada na prática, passando por estruturas, hierarquias, corporativismos, aprovações e egos de gerentes e diretores. Isso acontece porque cada departamento só se preocupa consigo mesmo. Isso acontece por culpa dos próprios diretores, que normalmente criam indicadores financeiros ou operacionais para controlar essas áreas, como “Margem de contribuição”, “SLA de atendimento”, “Metas de Vendas” e coisas assim. Nada de errado com os indicadores em si, mas sim com o contexto no qual eles são aplicados.

Então, como seria uma ideia de estrutura onde a inovação percorresse um caminho mais curto e mais provável de virar realidade? Uma das formas é a organização por células. Neste modelo, promovemos um realinhamento da gestão que antes era focada na performance do departamento para um novo objetivo: o cliente. A chave é a autonomia – dar poder e responsabilidade a quem tem o problema e sabe resolver. O mesmo organograma do nosso exemplo, agora por células, ficaria assim:

organograma1

Dentro de cada célula de produto temos uma miniatura de cada área do organograma inicial. Isso quer dizer que a equipe do Produto 1 tem tudo ao seu alcance, ali dentro de sua célula: Produção, Suprimentos, Vendas e Assistência Técnica. A organização física das pessoas deve seguir esse conceito também. Em outras palavras, quem presta assistência técnica do Produto 1 senta ao lado de quem gerencia a produção do mesmo. Isso faz com que as melhorias percebidas pelo pós-vendas sejam avaliadas e aplicadas quase que imediatamente na próxima leva de produção. Isso melhora a percepção do consumidor, aumenta vendas, cria um contexto favorável para os indicadores citados anteriormente e desincha a estrutura! O papel da direção da empresa passa a ser sustentar o branding e atuar através de políticas para que as células, ainda que autônomas, possuam uma cara semelhante perante o mercado, reforçando a definição de processos.

organograma3

Em alguns segmentos de mercado isso não é nenhuma novidade. Há décadas, em grandes agências de publicidade, quando se ganha uma conta nova, cria-se uma pequena agência dentro da agência com áreas de atendimento, criação, mídia e o que mais for necessário, porém todos focados em atender um cliente apenas. Da mesma forma, é mais comum que a inovação surja em empresas pequenas do que em grandes. Richard Branson, um dos maiores empresários do planeta e dono de centenas de negócios, disse certa vez: “eu não sei trabalhar em empresas com mais de 20 pessoas”. Na verdade ele gosta de grupos onde a velocidade e a inovação aconteçam.

Uma mudança dessas pode parecer muito radical em uma empresa estabelecida – e é. Mas isso não pode ser um impeditivo. Existem formas de viabilizar uma mudança gradual, e principalmente, o modelo deve ser avaliado da ótica do seu cliente – cada caso é um caso. Que tal tentar uma fórmula diferente em seu próximo produto ou projeto? Possivelmente o resultado vai lhe surpreender.

Marcelo Lombardo é sócio fundador da NWG Tech e criador do Omiexperience.

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DMAIC: definir, mensurar, analisar, melhorar e controlar

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Cristiano Bertulucci Silveira

O DMAIC (sigla para os termos Define, Measure, Analyse, Improve e Control) é um método que  faz parte do conjunto de práticas do Seis Sigma e tem como meta melhorar um processo existente na empresa. Um projeto DMAIC é efetivo também para o aumento da produtividade, redução de custos, melhoria em processos administrativos e outras. Confira neste artigo como ele funciona.

Definição

O “D” (Definir) no processo DMAIC foca na seleção de projetos de alto impacto e na compreensão de quais métricas irão refletir o sucesso do projeto. Nesta etapa do DMAIC são definidos os problemas (ou oportunidades de melhoria como alguns preferem denominar) vinculados a processos. Aqui são definidas as metas e o escopo do projeto com clareza. É muito importante levantar os problemas de forma quantitativa. A utilização de KPIs será utilizada em todo processo do DMAIC. Sendo assim, na definição é preciso definir quais são os problemas do processo a ser estudado, entender seu propósito e o que é esperado dele informando também qual a melhoria de KPI é esperada .

As metas quantitativas devem estar relacionadas com a solução do problema e geralmente recebe uma atribuição em porcentagem (Ex.: 3 % no aumento da produção ) e um tempo determinado (Ex.: 3 meses). A fase de Definição é baseada em cinco etapas

  • 1 – Formação da equipe do projeto;
  • 2- Documentação dos processos de negócio do cliente;
  • 3- Briefing do projeto;
  • 4- Desenho de um mapa SIPOC;
  • 5 – Finalização da fase de definição;
Formação da equipe do projeto

É interessante formar equipes multidisciplinares composta por pessoas que pertencem a áreas diferentes ou mesmo fazem parte de diferentes partes do processo. Desta forma, o grupo pode oferecer diferentes perspectivas diante de um mesmo problema. É válido também a contratação de consultorias especializadas, uma vez que estas poderão ter maior imparcialidade no levantamento de problemas e ainda terão o olhar menos “viciado” sobre o processo.

Documentação dos processos de negócio do cliente

O “cliente” é o objeto envolvido no projeto, pode ser um cliente interno (departamento da empresa) ou um cliente externo (fornecedores ou o cliente final). É importante na documentação especificar qual o tipo de cliente está sendo tratado e quais são suas necessidades.

Briefing do Projeto

O Briefing é o documento que identifica o projeto. Nele será apresentado quais são as problemáticas, justificativas, orçamento, prazos e objetivos do projeto. Também estará especificado neste documento a equipe que estará envolvida no projeto. O briefing norteará as ações e decisões que serão tomadas no projeto.

Desenhar um mapa SIPOC

“SIPOC” ( ou Supplier, Input, Process, Output, Customer”) é um mapa de alto nível do processo relacionado ao problema em análise. Esta ferramenta permitirá ver todas as inter-relações dentro do processo e será utilizada posteriormente no projeto para mostrar os processos que estão sendo alterados e melhorados.

Fechamento da fase de definição

Ao final, a equipe do projeto terá documentado os clientes envolvidos, o que eles precisam, quais as restrições do projeto e os desafios que serão enfrentados. Deve-se então elaborar uma carta do projeto, contendo todas as informações resumidamente para que esta ser revista e atualizada com a equipe de liderança.

Seja cauteloso no levamento das informações

É importante frisar que é preciso ser meticuloso no levantamento das informações que abrange desde o desenvolvimento do Briefing do Projeto até o desenho do SIPOC. Isto é importante para evitar surpresas no final e consequentemente atrasos e problemas no projeto.

Medição

A medição trata da documentação do processo atual, validando como ele é medido e estabelecendo uma linha base com relação a performance. Algumas ferramentas importantes neste processo são os gráficos de tendência,  pareto, fluxogramas e ferramentas de medição de capabilidade do processo. Enquanto que na definição foram estabelecidos os KPIs do projeto, nesta fase do DMAIC serão analisadas as metas e as variáveis que implicam nos resultados esperados. Você pode separar esta fase em 4 etapas:

  • Plano para coletar de dados;
  • Coleta de dados;
  • Análise dos dados;
  • Análise de modos de falhas e efeitos.
Plano para coleta de dados

Devido a grande quantidade de dados que podem ser coletados durante os processos, torna-se necessário fazer um plano para a coleta de dados. No plano é preciso identificar as fontes de entrada, o processo e as saídas. Basicamente, tem-se que as saídas são influenciadas pelas entradas e portanto, como é desejado que a saída seja modificada, deve-se atuar nas entradas. Neste sentido, é fundamental medir as entradas. Lembre-se que para controlar, primeiramente é preciso medir.

Veja abaixo algumas medidas de eficiência comumente utilizadas:

  • tempo do processo;
  • taxa de defeito;
  • taxa de rejeição;
  • custo de produção.

O plano visa também a coleta de dados em diferentes períodos do dia. Isto pode ser necessário para que haja uma boa medição.

Coleta de dados

Na coleta dos dados há uma maior aproximação do processo. Este é um momento em que a equipe envolvida no projeto pode entender com maior profundidade o processo. É muito importante que a coleta de dados seja confiável e que os informações reflitam o que de fato ocorre, pois é utilizando esta base de dados que os próximos passos serão desenvolvidos.

Análise dos dados

Todas as entradas devem ser levantadas com base em uma análise do processo. Uma vez definidas as entradas que impactam diretamente nas saídas, é preciso priorizar.

Análise de modos de falhas e efeitos

A análise FMEA (Failure Modes, Effects Analysis) tem como objetivo identificar potenciais modos de falha de um produto ou processo de forma a avaliar o risco associado a estes modos de falhas, para que sejam classificados em termos de importância e então receber ações corretivas com o intuito de diminuir a incidência de falhas.

Analisar

Na fase de medição, foram levantadas as principais entradas do processo e as causas e efeitos. Nesta fase são realizados cruzamentos estatísticos para determinar se há relações de causas e efeitos. Ela está dividida em 5 etapas de análise:

  • Análise de Causa raiz
  • Análise de Processo
  • Análise de Dados
  • Análise de Recurso
  • Análise de Comunicação
  • Conclusão
Análise de Causa Raiz

Esta análise visa identificar as origens dos defeitos. Para isso, geralmente é realizado um Brainstorm sobre as possíveis causas e posteriormente é efetuada uma redução de hipóteses através de rodadas de discussão. Para encerrar esta fase, é efetuado testes para apurar se as causas levantadas são verdadeiras.

Análise dos Processos

Nesta fase os processos são analisados procurando estabelecer e até comparar a eficiência de diferentes processos. Para isso, um mapa detalhado do processo é criado e a análise neste mapa deve ser feita de forma a visualizar onde é possível aplicar melhorias. Há uma sobreposição de função na análise de causa raiz e nas análise de processo. Todavia, geralmente a análise de causa raiz é focada nas origens dos problemas e a análise dos processos está focada em encontrar problemas no fluxo de produção.

Análise de Dados

Esta é uma fase de análise, validação e verificação de padrões dos dados. A validação dos dados é necessária para verificar se ocorreu algum erro na coleta dos dados e horários, locais e métodos de coletas são repassados. A verificação de padrões nos dados é realizada para levantar a existência de correlações estatísticas entres os processos.

Análise de Recursos

Para um fluxo produtivo consistente é necessário recursos, desde a matéria-prima do fornecedor até o número de racks e empilhadeiras existentes na infraestrutura. A análise de recursos tem como objetivo levantar quais componentes faltam no processo para viabilizá-lo.

Análise de comunicação

A análise da comunicação tem como objetivo levantar falhas e problemas no processo causados por falha na comunicação, seja naquela apresentada ao cliente ou a cadeia de informações geradas dentro do processo.

Conclusão

É necessário documentar todas as análises efetuadas. Os defeitos levantados devem ser apresentados e uma análise sobre suas consequências relatadas.

Melhoria

Nesta fase será aplicada as melhorias nas causas dos problemas. Para isso, é importante trabalhar próximo das pessoas que estão no desenvolvimento do produto e processos.

Na fase de Melhoria o documento mais importante a ser elaborado pela equipe é o Plano de Ação. Nele devem constar, no mínimo :
a) Ação a ser tomada (com base nas fontes de variação identificadas durante a fase de
Análise);
b) Responsável por cada ação;
c) Data prevista de implementação;
d) Data de emissão do documento e data de revisão;
e) Se possível, um indicador de acompanhamento da ação.

Uma boa recomendação é o uso da ferramenta conhecida como 5W2H. Possivelmente muitas soluções serão apresentadas e algumas serão testadas. As etapas deste processo são:

  • Levantamento de possíveis soluções;
  • Implantação das soluções;
  • Avaliação de eficiência;
Levantamento de possíveis soluções

Nesta etapa convoca-se a equipe e faz-se com ela uma sessão de brainstorm para listar as possíveis soluções. Depois é realizado uma triagem nas soluções mais pertinentes e por final documenta-se o plano de ação.

Implantação das soluções

Considere envolver e treinar todas as pessoas envolvidas na resolução do problema. Toda a implantação deve ser monitorada para não impactar no cronograma do projeto.

Analisar a Eficiência da Solução

Utilizar as KPIs levantadas no começo do processo para analisar se o processo está eficiente.

Controlar

Na fase final do DMAIC as melhorias no processo serão avaliadas e deverá ser verificado se as melhorias estão ocorrendo como previstas e se os resultados são contínuos. Esta fase tem vários objetivos e a equipe do projeto deverá:

Documentar as mudanças

É preciso documentar a mudanças ocorridas. Neste momento é reavaliado todo o mapa de melhorias definido anteriormente e o que antes era proposta, agora é a implantação real. Devem ser documentados desde novos procedimentos no uso de máquinas até mesmo novas programações de manutenção.

Monitoramento Contínuo

Uma rotina de monitoramento deve ser estabelecida para que o projeto seja acompanhado, para assim garantir que o alcance da meta seja mantido ao longo do tempo. Uma ferramenta que pode ser usada neste momento é o Controle Estatístico de Processo. Com esta ferramenta é possível analisar e acompanhar variações na produção.

É importante mostrar como fazer o monitoramento para todos os envolvidos na operação e posteriormente documentar todo o procedimento e os responsáveis pelo acompanhamento no dia-a-dia.

Conclusão do projeto

Ao final é necessário apresentar o projeto desenvolvido para o gerente de produção ou para o responsável pelo processo. Este relatório final deve incluir uma análise do próprio processo, identificar se o problema foi corrigido, o custo do projeto e se o cronograma será cumprido.

Controle de um projeto DMAIC por meio de softwares

São vários os softwares que podem ser utilizados aplicando o DMAIC. Podemos utilizar desde softwares de documentação, quanto softwares para análise estatísticas, controle de cronograma e coleta de dados. Segue abaixo alguns deles:

Análise Estatística

Para realizar correlações e análises estatísticas, o Minitab é sem dúvida uma das melhores ferramentas. Com ele é possível obter todos os cálculos estatísticos com utilização de funções básica e avançadas.

Controle de cronogramas. ações e recursos

Para o acompanhamento do cronograma, o MS-Project da Microsoft é uma excelente ferramenta. Com ele é possível planejar as atividades pertinentes do projeto e controlar as fases do projeto, monitorando desde os prazos e responsáveis quanto os custos envolvidos na execução das ações.

Coleta de Dados

A automatização de coleta de dados é um desafio e uma necessidade cada vez mais frequente. Sabemos que a coleta de informações realizada de forma manual pode implicar em erros humanos. Para evitar este tipo de problema, a coleta automática pode ser uma boa alternativa. Um exemplo de automatização de coleta de dados na indústria é a utilização de sensores e equipamentos para coleta de informações de máquina parada, tempo de parada, refugo de produtos, etc. Com isto, softwares de coleta de informações, registro e geração de relatórios tornam-se uma excelente ferramente e são cada dia mais utilizados.

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