21 DE ABR DE 2023

Maximizando resultados no processo produtivo com ajuda dos "dados"

Para que uma empresa possa se destacar em um mercado cada vez mais competitivo, é fundamental que ela busque maximizar a performance de seus ativos. Nesse sentido, o consenso é de que é necessário controlar os processos de forma eficiente,

Como sua indústria mede a eficiência operacional do seu processo produtivo?

Sua indústria possui indicadores confiáveis sobre tais processos de forma online?

Ou sua indústria faz parte dos 93% que ainda coletam dados de forma analógica e convencional?

Os mecanismos de maximização de desempenho podem assumir diversas formas, como a adoção de tecnologias mais avançadas, a otimização de processos produtivos e a capacitação dos colaboradores. Independentemente da estratégia escolhida, é importante que a empresa esteja sempre atenta às mudanças do mercado e às demandas dos consumidores.

Vale ressaltar que o sucesso na maximização de desempenho não se resume apenas a alcançar a eficiência operacional, mas também a oferecer produtos e serviços de qualidade superior aos concorrentes. Nesse sentido, a empresa deve investir em inovação e em diferenciação, buscando se destacar em relação aos demais players do mercado.

Por fim, é importante lembrar que a maximização de desempenho não é um processo estático, mas sim dinâmico e contínuo. É fundamental que a empresa esteja sempre buscando aprimorar seus processos e aperfeiçoar seus produtos e serviços, de forma a manter-se relevante e competitiva no mercado em que atua.

Podemos afirmar que há um consenso em dizer que é necessário controlar processos de forma a tentar maximizar a performance de seus ativos. Estes mecanismos de maximização de desempenho, na prática, funcionam como diferencial competitivo para as empresas no mercado.

No final do século passado, por exemplo, eis que surge para a manufatura o conceito de OEE (Overall Equipment Effectiveness), atribuído ao japonês Seiichi Nakajima, fundador do TPM (Total Productive Maintenence). O OEE é um instrumento utilizado para indicar subutilização de um sistema de produção, para que indústrias tracem ações de redução/eliminação das perdas envolvidas no processo produtivo, reduzindo, então, seus custos unitários. A redução de perdas pode também ser considerada como (ineficiências) durante o processo de producao, provocado por diversos fatores, dos quais vamos ver a seguir.

O conceito de OEE é bem simples e pode ser entendido como ilustrado na figura 1 - fatores que impactam a produtividade. Trata-se de mapear e categorizar os acontecimentos que reduzem o output produtivo em três grupos: Disponibilidade, Desempenho e Qualidade, para depois poder haver planos de ação sobre eles.

Não foi fornecido texto alternativo para esta imagem — Figura 1 - Fatores que impactam a produtividade

Para calcular a Disponibilidade é necessário avaliar quanto tempo o equipamento esteve efetivamente operando em relação a um tempo padrão que este, teoricamente, deveria estar operando. Supondo que a disponibilidade diária seja de 24 horas, dividas em 3 turnos, poderíamos ter por exemplo uma configuração de disponibilidade distribuída em 3 tempos distintos. Turno 1: 9 horas; Turno 2: 9 horas e Turno 3: 6 horas. Apesar de alguns indicadores de produção utilizarem o tempo do calendário como um tempo teórico, 24 horas por dia e 7 dias por semana, este pode não ser o caso do OEE para o seu processo processo produtivo. Para o OEE, este tempo teórico pode ser construído por decomposição: pensemos o tempo total disponível (ou tempo calendário), deste tempo, há uma parcela de tempo que não há carga, que não há programação, seja por não haver turmas contratadas para operação, seja porque não há demanda, ou até mesmo por restrições legais como horários de almoço ou inspeções. Todo este tempo sem carga deve ser desconsiderado do tempo teórico. Feitos estes descontos, podemos chamar o tempo restante com carga de “Tempo Programado”. Reparemos no seguinte, que o foco do indicador é avaliar a execução (tempo produzindo) e não questões de dimensionamento do parque produtivo (tempo total de disponibilidade).

Um exemplo de aplicação que monitora esse tipo de indicador é a plataforma que desenvolvemos na Gholias G-Produz, onde a coleta de dados é realizada pelo dispositivo IoT desenvolvido pela gholias, que captam os tempos de produção e são então transformamos em informação por meio de algoritmos processados pela computação em nuvem.

Na figura 2, é possível ver um dos indicadores de desempenho de uma máquina operatriz no Turno 1 como exemplo, onde o tempo em verde foi o tempo total produzido pela máquina (disponibilidadeexecutada) e o tempo em vermelho foi o tempo total não produzido (ineficiências combinadas).

Portanto, é importante monitorar o tempo de disponibilidade de todo parque fabril, e isso só será possibilitado por plataformas como a qual desenvolvemos na gholias pois ela permite conectar diversos tipos de máquinas e equipamentos e poder visualizar as informações consolidadas em um único ambiente. Em quanto que na imagem da figura 2, podemos visualizar a informação de produtividade executada de apenas 1 máquina individual no turno 1, a plataforma consolidada da gholias possibilita unir todas as máquinas e poder gerar insigths da inúmeras máquinas em uma única tela, como podemos ver na figura 3 a seguir.

Porém, como mais importante que monitorar de forma online o tempo de máquinas produzindo, é monitorar os tempos e quais os motivos de não produção, fatores que geram as ineficiências. Então, o que pode gerar as ineficiências? São diversos os fatores como por exemplo, setups, micro paradas, quebras, reuniões, falta de material, erros de programas, falhas e paradas não programadas de todos os tipos.

Podemos definir, portanto os indicadores de disponibilidade (Figura 2) como o tempo que a máquina efetivamente ficou operando versus o tempo que ela teve carga de programação de produção (Tempo Produzindo/Tempo Programado).

Mas você deve estar se perguntando, como posso medir e ter indicadores das Ineficiências?

Em quanto que o tempo total produzindo é coletado por meio de sensoriamento conectado na máquina ao qual desenvolvemos na Gholias G-Colect como parte da solução, é esse mesmo sensoriamento que gera o tempo de ineficiência para que o operador por meio da interface da plataforma Gholias G-Aponta, que pode ser acessada por meio de interface web ou dispositivo móvel, onde a informação é gerada sem intervenção humana, é ela quem também irá gerar os indicadores de tempo total não produzindo (ineficiências combinadas), como podemos visualizar na figura 4.

Já para avaliarmos o Desempenho é preciso comparar o que foi efetivamente produzido em relação ao que deveria ter sido produzido no Tempo Programado. Sabemos que no dia-a-dia das operações, muitas vezes as máquinas operam abaixo da capacidade nominal, devido a pequenas paradas, ou uma redução de velocidade. Assim, o chamado Tempo de Produção Real seria aquele tempo (teórico) necessário para produzir o que efetivamente foi produzido, caso a máquina estivesse rodando na sua capacidade nominal (Volume Produzido/Capacidade Nominal). Desta forma, o indicador de desempenho é calculado através do quociente do quanto deveria levar para produzir-se o que foi produzido, versus o tempo que esteve disponível para produção (Tempo de Produção Real/Tempo Produzindo).

Do ponto de vista de Qualidade, a definição é mais intuitiva, dizendo respeito ao percentual de produtos conformes em relação ao total produzido, ou seja, do total produzido são abatidos os refugos quando estivermos falando de peças seriadas. Já para centros de usinagem em que estamos falando de tempos de usinagem (horas), o indicador de qualidade é ou poderia ser cálculos como tempos de retrabalhos que forem sendo apontados pelo operador, onde pega-se o tempo total produzido (em horas) e desconta-se o tempo total de retrabalho (em horas) para se ter o tempo total real efetivo.

Já para calculamos o indicador de qualidade de produção seriada, portanto, como a divisão da produção aprovada pela qualidade sobre o volume total produzido (Tempo de Produção Conforme/Tempo de Produção Real). Uma visão simples pode ser entendida pela figura 5 a seguir.

Refletindo e fazendo um paralelo deste conceito de Produção para a Logística, pensemos no caso de um veículo, por exemplo. O que seria a disponibilidade? Bem, poderíamos considerar dos dias que o veículo teoricamente deveria estar em operação contra quantos ele efetivamente rodou, um indicador de utilização do veículo, por exemplo. O que seria o desempenho? Bom, sabe-se que o veículo tem uma capacidade nominal de transporte, a performance dele pode ser medida do volume que ele transportou versus o quanto deveria ter transportado nas mesmas viagens caso operasse na capacidade nominal, um indicador de ocupação do veículo. E a qualidade? Se a missão do veículo é entregar adequadamente toda a sua carga, a quantidade de carga rejeitada ou não conforme pode estar associada à qualidade da entrega em si. Seria descontado, portanto, o indicador de devoluções ou perdas no transporte. No fim, o resultado do OEE seria a combinação de utilização, ocupação e não atendimentos.

Concluindo

Tenho me deparado com alguns pontos em comum ao longo dos últimos 2 anos, e isso tem a ver com o modelo de negócio no sentido de: se estou vendendo horas de usinagem por exemplo, teoricamente a empresa orçou uma quantidade XX de horas, supomos que seja 1.000 horas para fazer um molde qualquer em um tempo YY para entregar. Bem, nesse ponto, supomos que o custo da hora média seja R$ 50,00/h. Digamos que a margem comercial aplicada para esse projeto foi de 100%, ou seja, o valor da hora vendida foi de R$ 100,00, com o prazo de entrega de 100 dias. Portanto, nessa lógica o projeto vendido foi de 1.000 horas ao preço de R$ 100,00 a hora, logo temos o valor de R$ 100.000,00 para ser entregue em até 100 dias. Se observamos o custo da hora sendo de R$ 50,00, o lucro bruto dessa operação seria/deveria ser de R$ 50.000,00. Mas o fato aqui não é o valor, mas sim a quantidade de horas vendidas e o prazo a ser entregue.

Nesse racional, tenho percebido em inúmeras empresas a imensa dificuldade em monitorar se, as horas gastas para produzir o que se foi vendido, realmente foi executada conforme o planejado em ser gasto (1.000 horas), e ainda dentro do prazo de 100 dias. A resposta para esse dilema é começa antes da execução, ou seja - o tempo estimado e orçado para fazer o molde realmente foi baseado em dados (KPIs) de um modelo virtual (digital twin) ou foi baseado em feeling? Se a resposta foi "feeling", esse projeto tem grandes probabilidades de fracassar, pois as chances de muita coisa dar errado durante o processo é enorme.

Mas como fazer de forma mais inteligente?

Hoje existem tecnologias que permitem virtualizar os processos, desde o projeto, ao orçamento utilizando tecnologias modernas para simular o processo produtivo e obter da tecnologia informações (indicadores/dados) precisos sobre quantas horas serão necessárias para realmente fazer a produção do molde baseada nos recursos que se tem (máquinas operatrizes e as ferramentas necessárias) para produzir um molde/peça.

Porém essa visão, requer desapegar-se do mindset da revolução industrial do século XX, e desenvolvermos um Mindset do século XXI, baseado em modernas praticas de produzir, que requer um pensar e agir diferente, atuar de forma inteligente apoiada por (dados), e posso afirmar, "quem não estiver em sintonia com essa filosofia de trabalhar "Smart Work" buscando aperfeiçoamento contínuo com uso de novas tecnologias, terá cada vez mais dificuldades em produzir com eficiência e rentabilidade, correndo sérios riscos de ficar obsoleto e ineficiente a ponto de não mais ser possível continuar tocando o negócio (fechar as portas)".

Mas o ponto é que, as industrias sem a menor sombra de dúvidas precisam buscar parceiros tecnológicos que lhes forneçam essas novas tecnologias de alta performance e que estejam alinhadas com o mindset da fabricação moderno, e esse mindset você encontrará no Grupo Alltech.

Fica o convite para vir conhecer as soluções que já fazem parte de indústrias que estão obtendo resultados superiores ao seus competidores, elevando a produtividade, a eficiência, a rentabilidade e a sustentabilidade de seus negócios.

Fonte: LinkedIn