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Proceedings of the 1st Iberic Conference on Theoretical and Experimental Mechanics and Materials /

11th National Congress on Experimental Mechanics. Porto/Portugal 4-7 November 2018.

Ed. J.F. Silva Gomes. INEGI/FEUP (2018); ISBN: 978-989-20-8771-9; pp. 983-1000.

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PAPER REF: 7354

ANÁLISE CRÍTICA DA UTILIZAÇÃO DO OEE NO GERENCIAMENTO DA PRODUÇÃO EM UMA USINA DE BENEFICIAMENTO DE SEMENTES - UM ESTUDO DE CASO Diego Guimarães Bitencourt Santos, Lucas Benini(*)

Universidade Federal de Viçosa (UFV), Departamento de Engenharia de Procução e Mecânica, Viçosa, Brasil (*)

Email: [email protected] RESUMO

Diversas tecnologias de gestão têm sido utilizadas como fator de sobrevivência das organizações em um mercado competitivo. Destaca-se nesse cenário a Manufatura Enxuta, que busca a eliminação de desperdícios e a otimização de processos que agregam valor ao produto. Tida como uma das ferramentas do Lean Manufacturing, a Manutenção Produtiva Total (TPM) visa a garantia contínua da disponibilidade e funcionalidade dos equipamentos em um processo produtivo. Com o intuito de promover o gerenciamento da eficácia do TPM, uma das métricas mais utilizadas é a Eficácia Global do Equipamento (OEE). O objetivo deste trabalho é implementar uma metodologia otimizada para o cálculo do OEE em uma usina de beneficiamento de sementes de milho. Para tal realizou-se o estudo do método que vinha sendo utilizado, o estudo bibliográfico do tema e a proposição de ações de melhoria a partir do comparativo. Os resultados apresentados reforçam a importância do alinhamento à cultura enxuta e da relevância de um cálculo de OEE realizado a partir de uma base conceitual sólida.

Palavras-chave: Lean manufacturing, manutenção produtiva total, eficácia global do equipamento (OEE).

INTRODUÇÃO

Em um mercado cada vez mais globalizado e concorrido as empresas necessitam empregar esforços para o aumento da eficiência e da produtividade dos seus sistemas de produção para se manterem competitivas. Dessa forma, a fim de aumentar a produtividade, deve-se atacar alguns fatores de desempenho, como: custo, processos, qualidade, inovação, logística, desenvolvimento de novos produtos e flexibilidade [1].

Direcionando o foco para custos, processo e qualidade, uma atenção especial deve ser dada às atividades que agregam valor ao produto garantindo a contenção de desperdícios e um gerenciamento mais efetivo. Nesse contexto, a abordagem da Lean Manufacturing figura como uma excelente base para a simplificação e otimização dos processos, eliminação de desperdícios inerentes a eles e aumento da produtividade da organização [2].

O Lean Manufacturing engloba diversos conceitos e ferramentas capazes de promover o pensamento enxuto dentro das organizações. Uma dessas abordagens é a Manutenção Produtiva Total (TPM), cujo principal propósito é garantir o bom funcionamento dos equipamentos de forma a promover um processo produtivo saudável [3]. A lei a ser seguida

Track-G: Industrial Engineering and Management

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dentro das diretrizes do TPM é falha zero e quebra zero de equipamentos [5]. Isso ganha um papel ainda mais importante na produção em massa e em processo contínuo, onde o equipamento se torna um fator importantíssimo, bem como sua disponibilidade e performance, para a garantia de um processo ininterrupto e produtivo. Sendo assim, se torna necessário utilizar uma medida que mensure a saúde da manufatura [6].

A Eficácia Global do Equipamento (OEE - do inglês Overall Equipment Effectiveness) é um indicador de desempenho atrelado ao TPM capaz de mensurar a saúde da operação industrial em três dimensões distintas: a disponibilidade, que diz respeito ao tempo em que o equipamento esteve disponível para operar; a performance, que aponta o rendimento da máquina relativamente à sua capacidade nominal; e a qualidade, relativa ao nível de atendimento às especificações dos produtos gerados pelo equipamento [3].

Esse indicador, que se relaciona tanto com a produção quanto com a manutenção, tem sido largamente utilizado como um termômetro do desempenho de equipamentos e processos de produção. A sua importância se dá pelo fato deles dar visibilidade de produtividade abaixo do esperado e de possibilitar uma investigação mais direcionada às causas das perdas de disponibilidade, performance e qualidade do equipamento que impactam o processo [5]. O correto é que a partir do monitoramento do índice ações de melhoria sejam estabelecidas para coibir a reincidência, após a investigação das causas, que pode ser respaldada pelo uso das ferramentas da qualidade por exemplo [4].

Além da promoção da melhoria contínua que o monitoramento do OEE é capaz de promover, sabe-se que cada variação de 1% no valor calculado do indicador é pode representar um retorno financeiro de 3,5% a 7% de lucro [6]. Portanto, a garantia de um valor saudável de OEE garante não só a confiabilidade do processo, mas a lucratividade e a competitividade da organização.

O objetivo deste trabalho é propor novas métricas na metodologia atualmente empregada para o cálculo do índice OEE em uma usina de beneficiamento de sementes de milho, bem como promover a otimização do processo de coleta de dados e de sua consolidação, tornando o valor calculado do índice OEE mais fiel à realidade da usina estudada.

METODOLOGIA

A empresa é uma multinacional do ramo de agronegócio e biotecnologia com operações em mais de 60 países. Fundada há mais de 100 anos, no Brasil se encontra espalhada em unidades em mais de uma dezena de estados. O estudo foi realizado em uma usina de beneficiamento de sementes de milho na região do Triângulo Mineiro/Alto Paranaíba, no estado de Minas Gerais, Brasil.

O processo produtivo em si não apresenta grandes complexidades técnicas no que diz respeito ao maquinário e às atividades. Entretanto, ao trabalhar com uma matéria-prima tão sensível ao ambiente e ao manejo quanto o milho, considerando ainda os altos volumes industriais, a usina passa a enfrentar desafios quanto ao escoamento do produto através das linhas de produção.

O macroprocesso, indicado na Figura 1, mostra o caminho da matéria-prima, que é colhida no campo em sua forma bruta (planta de milho inteira). Nesta figura nota-se a segregação da unidade em dois setores principais: o Recebimento e a Torre de Classificação.

Proceedings TEMM2018 / CNME2018

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Descarga(Sistema de Descarga

por Correias)

Despalha(Despalhadeiras)

Seleção de espigas(Mesa de seleção)

Secagem(Câmaras de secagem)

Debulha(Debulhadora)

Classificação(Peneiras)

Tratamento(Tratadeira)

Ensaque(Ensacadeira)

Armazenagem(Armazém climatizado)

RECEBIMENTO TORRE DE CLASSIFICAÇÂO

Planta de milho bruta com espigas

Milho em grão, classificado, tratado e

ensacado

Fig. 1 - Macroprocesso de beneficiamento de sementes de milho.

Na primeira etapa do setor de Recebimento a matéria-prima contida em carretas é descarregada através de um Sistema de Descarga por Correias (SDC), acoplado ao veículo. Em seguida, a carga bruta passa pelas linhas das despalhadeiras, equipamentos que removem a palha do milho através de atrito com rolos de borracha. Na Mesa de Seleção, as espigas cuja palha não tenha sido inteiramente removida ou aquelas que não atendam à padrões de qualidade visíveis, são removidas da linha manualmente para reprocesso ou descarte, respectivamente. As espigas completamente despalhadas e livres de restos vegetais são direcionadas para o processo de secagem, que ocorre em câmaras de circulação de ar quente e seco. Finalizando o Recebimento, as espigas contendo sementes com umidade já reduzida têm os seus grãos debulhados através de atrito com placas vibratórias.

Na sequência do processo o material em grão, debulhado e seco, prossegue para o setor da Torre de Classificação, através de correias transportadoras. A etapa seguinte é a classificação, processo onde os grãos passam por uma sequência de peneiras que os separam por diferenças em suas dimensões. O milho classificado segue para a etapa de tratamento, onde bateladas são banhadas em produtos fungicidas, inseticidas e corantes específicos capazes de prover proteção contra infestações. O produto então está finalizado e prossegue para o ensaque, onde são postos em sacos de aproximadamente 20 kg e contendo aproximadamente 60.000 sementes, que são dispostos em pallets que serão armazenados logo em seguida nos armazéns com temperatura e umidade controladas.

Mais precisamente optou-se pelo processo de Classificação na Linha Principal como objeto de estudo. Com isso tornou-se necessário delimitar bem o seu escopo para que as atividades descritas anteriormente na metodologia pudessem ser executadas da melhor forma, como mostra a Figura 2.

Buscando a otimização do gerenciamento da produção através uma correta aplicação do indicador OEE à realidade da empresa, uma sequência de etapas foi delimitada e seguida. O primeiro passo, após o entendimento do processo produtivo descrito anteriormente, foi a aferição de como o índice vinha sendo calculado e utilizado. Isso se deu utilizando-se a entrevista semiestruturada e a pesquisa documental.


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Fig. 2 - Diagrama SIPOC do processo resumido de Classificação na Linha Principal.

Neste estudo, foram entrevistadas colaboradores inseridos dentro do processo de consolidação do OEE: engenheiro diretamente envolvido no processo de consolidação que vinha sendo conduzido; operadores diretamente encarregados pelas atividades mensuradas pelo índice no chão de fábrica; funcionários encarregados pela captura dos dados utilizados no cálculo; engenheiros de otimização e de processos além de estagiários que dão suporte à projetos semelhantes em outras localidades da empresa; dentre outros. A princípio, as conversas começavam com o entrevistado explicando a sua função e o envolvimento que ela tinha com o OEE. Em seguida, questionamentos previamente elaborados eram levantados, seguidos de dúvidas que surgissem ao longo da entrevista. Dessa forma foi possível constatar as pessoas envolvidas no processo e como o cálculo era realizado.

Além disso, também foi realizada uma pesquisa documental de forma a investigar todos os procedimentos, formulários e documentos físicos e digitais que vinham sido utilizados. A pesquisa documental tem o objetivo de recolher informações prévias sobre o assunto de interesse a partir de fontes primárias, ou seja, documentos já existentes [7]. Essa foi uma etapa importante, pois a pesquisa documental também possibilitou o levantamento dos dados que já se encontravam em formulários e base de dados, o que gerou uma linha de base para comparativo após a aferição dos resultados.

O diagnóstico teve o intuito de analisar mais profundamente o cálculo de cada uma das três métricas associadas ao OEE e o quão a metodologia que vinha sendo utilizada se alinha ao descrito no referencial teórico do assunto. Além disso, à essa altura também buscou-se conhecer os principais problemas que eram enfrentados para a garantia do cálculo diário do OEE, por meio das informações levantadas anteriormente na pesquisa documental

Por fim, analisando o referencial teórico e o processo atual, foram definidas ações para atacar cada ponto de melhoria observado e os resultados da execução dessas ações são apresentados na próxima seção. O resumo do procedimento metodológico pode ser observado no fluxograma representado na Figura 3.


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Fig. 3 - Resumo do processo metodológico.

RESULTADOS

O cálculo da primeira dimensão foi baseado no funcionamento da usina. Em um período normal de operação, tem-se 3 turnos diário de trabalho, o que propicia o funcionamento por 24 horas diárias, como é explicitado na Tabela 1. Desta forma, as operações são conduzidas ao longo de 6 dias por semana, de segunda a sábado, e cada turno é contabilizado como pertencente à data correspondente ao horário do seu início. Como também indicado pela Tabela 1, apesar dos turnos possuírem duração de 8 horas cada, ao final de cada um são empregados 20 minutos para os procedimentos de repasse de atividades entre turnos.

Tabela 1 - Cronograma de turnos de trabalho na UBS.

Turno Horário de início Horário de término Duração

1º 07:30 15:50 08:20 2º 15:30 23:50 08:20 3º 23:30 07:50 08:20

As atividades no chão de fábrica são conduzidas por operadores com contrato não-temporário, ou seja, que trabalham ao longo de todo ano e que possuem suporte de colaboradores temporários, que são contratados por aproximadamente 5 meses. Isso ocorre devido à natureza sazonal da matéria-prima, o milho. Assim os operadores temporários são chamados safristas, ou seja, trabalham por safra e não podem trabalhar por duas safras consecutivas.

Cálculo da Disponibilidade

Os operadores efetivos do processo de Classificação eram os próprios responsáveis por anotarem todos os tempos de processo, paradas programadas e não programadas. Ao longo do seu turno, o operador fazia notas à sua maneira sobre a duração de cada atividade dentro da


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classificação. Ao final, os tempos eram apontados em uma base de dados em formato digital juntamente com a causa raiz, em casos de parada. Nesse ponto já foi possível notar situações problemáticas:

- Alguns operadores possuíam limitado conhecimento sobre o software Microsoft Excel®,

o que propicia o aparecimento de dados submetidos com erros; - Não havia um formulário ou forma padronizada de manter os apontamentos de tempos

de processo e paradas ao longo do turno até o momento de fazer o lançamento no computador;

- Havia ainda a possibilidade de lançar tempos de atividades que aconteciam paralelamente umas às outras dentro da Classificação, o que no fim das contas gerava um tempo apontado somado maior do que a duração do turno;

- O formulário em formato digital para lançamento dos dados era padronizado dentro do Sistema de Gestão da Qualidade e apresentava uma lista pré-definida de possíveis causas raiz de parada de processo, que deveria ser utilizada de forma homogênea pelos colaboradores dos três turnos. Entretanto havia itens pouco utilizados, ambíguos ou até mesmo faltantes nesta lista, o que já era suficiente para que pessoas distintas selecionassem opções diferentes para um mesmo motivo ou o contrário. Essa lista é apresentada na Tabela 2, juntamente com a frequência com a qual cada item foi lançado.

Tabela 2 - Lista de causas raíz de parada de proceso.

Causa raiz de parada Frequência

A - Material em processo 264 B - Reclassificação de material reprovado 23 C - Set-up troca de material - Limpeza Troca de Material (Classificadores, Elevadores, Coluna de Ar e Transportadores)

71

D - Set-up troca de material - Limpeza dos Trieurs 58 E - Set-up troca de material - Aguardando Esvaziar Silos para Limpeza 188 F - Set-up troca de material - Limpeza dos Silos Classificados 60 G- Aguardando mecânico 6 H - Parada por falta de material para classificar 2 I - Parada porque silo de classificação está cheio 60 J - Parada para refeição 242 L - Parada por manutenção de equipamento 19 M- Parada para passagem de turno/DDS 283 N - Trieurando Materiais 215 O - Reuniões em Geral (Descrever -->) 21 P - Parada por falta de funcionário 1 Q - Outras Atividades (Descrever -->) 119 R - Queda de Energia 5

Com relação à forma como a Disponibilidade era determinada, levava-se em consideração o cálculo mostrado na Eq. 1:

�� =�(��)

�() (1)

onde,

�(��) = �� () = ��çã ��


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Porém, havia inconsistências na aplicação da base teórica, além de um processo trabalhoso para o manejo da ferramenta utilizada, uma planilha digital no software Microsoft Excel

® onde manualmente os dados eram compilados:

- Considerava-se para o cálculo que cada turno tinha duração de 8 horas e 20 minutos, o que implicava em um tempo total programado de 25 horas por dia, o que não é razoável. Isso porque esses 20 minutos sobressalentes em cada turno era um tempo sobreposto ao turno seguinte, onde poderiam estar acontecendo atividades simultâneas;

- As paradas programadas, como reuniões e pausa para refeição, não eram expurgadas do cálculo do tempo total disponível para operar, o que incorria em impacto no resultado final da Disponibilidade;

- A planilha utilizada não era capaz de distinguir automaticamente o que era considerado downtime e o que não era. O engenheiro encarregado tinha a tarefa de definir, linha a linha, se cada lançamento de tempo seria considerado parada ou não;

- Imprecisão na obtenção da Disponibilidade incorria em imprecisão no cálculo das demais dimensões do OEE, que dependem diretamente deste primeiro cálculo.

Cálculo da Performance

A informação coletada para o cálculo da Performance é a vazão média do processo de Classificação, desde a entrada no primeiro equipamento envolvido, a Coluna de ar, até a saída no último, as Peneiras. Para aferição da vazão era designado um colaborador safrista que realizava a coleta, em intervalos de 2 horas, em tubos amostradores anexados aos equipamentos. A partir do volume amostrado e do tempo cronometrado, tinha-se a vazão média em toneladas por hora. Como na Coluna de ar apenas há amostradores de saída (semente boa e descarte), a soma dessas duas grandezas nos dá a vazão total que está entrando no processo de Classificação propriamente dito. O cálculo é resumido pela Equação 2:

�� =� �(�) + � �(�)

� �(� �) (2)

onde,

� �(�) = ��ã �� (�) = ��ã �� (� �) = ��ã � ��

A coleta dessas amostras apresentava também alguns pontos passíveis de melhoria, dentre os quais pode-se destacar:

− Os safristas responsáveis pelas coletas por vezes não entendiam o motivo de estarem fazendo a coleta e qual o impacto que o fornecimento dessa informação tinha nas operações;

− Por vezes dados eram coletados ou inseridos de forma equivocada na planilha de base de dados, o que gerava retrabalho para ajuste.

Com relação ao cálculo da Performance, da forma como vinha sendo executado, se mostrou suficientemente alinhado com o descrito na literatura.


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Cálculo da Qualidade

Por fim, para o cálculo da Qualidade, além dos dados de vazão já coletados para a obtenção da Performance, também se levava em conta as informações de vazão dos descartes do processo. Ou seja, a partir do mesmo método de obtenção de vazão mencionado anteriormente era obtida a vazão através da amostragem do fluxo de descarte da Coluna de ar e do fundo da Peneira de dimensão nominal 16C. Os pontos de melhoria observados quanto a amostragem são os mesmos aplicáveis para a Performance, mencionados anteriormente. Já com relação à forma como o índice de Qualidade era calculado, esta pode ser resumida através da Eq. 3:

�� =� �(�) − "�(�)

� �(�) + � �(�) (3)

onde,

� �(�) = ��ã �� (�) = ��ã �� "�(�) = ��ã �� ú��(16�)

Em resumo, a Qualidade levava em conta o volume total processado (denominador) e todo o volume aproveitado para o processo seguinte, ou seja, o milho que entrou no processo menos as perdas (numerador). Entretanto, dentro do cálculo deste fator, notou-se alguns desvios com relação ao proposto em literatura [4,6].

− O cálculo até então considerava como sendo a qualidade o volume de sementes aproveitadas em comparação ao total que entrou no equipamento. Porém, essas perdas são inerentes ao processo e mesmo que o equipamento funcione em perfeitas condições é natural que em um processo de classificação as sementes com dimensões divergentes do diâmetro das peneiras não sejam aproveitadas;

− O volume de milho não entregue dentro das especificações do equipamento é reprocessado, e esse reprocesso não era contabilizado no cálculo da Qualidade.

Os equívocos conceituais no caso da Qualidade eram graves, tendo em vista que o índice costumava apresentar sempre valores muito altos que não condiziam com a realidade.

Cálculo do OEE

O valor da Eficácia Global do Equipamento para o processo de Classificação era calculado diariamente, explicitando os valores por turno, sempre reportando o dia anterior. Uma planilha em software Microsoft Excel

® continha uma base de consolidação que deveria ser alimentada diariamente pelo então engenheiro encarregado. O cálculo do indicador era feito da forma tradicional, como indica a mesma Eq. 3 mencionada anteriormente.

As dificuldades e pontos de melhoria observados na obtenção das três grandezas citadas anteriormente, além de limitações de recursos humanos, técnicos e tecnológicos contribuíram para a observação de alguns percalços nesse processo:

- A planilha utilizada possuía muitas abas e ocupava um enorme espaço em disco, de aproximadamente 200 megabytes. Assim, cada acesso implicava em espera de carregamento, o que é um fator ruim considerando o custo da mão de obra necessária para operá-la;


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- O processo de consolidação deveria ser manual, trazendo informações de fontes diferentes e tomando um tempo maior do que o utilizado para a mesma tarefa em outras unidades da organização;

- A informação deveria ter visibilidade sempre no início da manhã, o que por vezes não acontecia devido aos problemas enfrentados na utilização da planilha. Isso incorre em perda da eficácia da utilização de um índice como o OEE, que geralmente gera ações imediatas aos problemas.

Ações Propostas

Tendo em vista o diagnóstico explicitado na seção anterior, para cada ponto enumerado foi delimitada uma ação específica. Para os tópicos inerentes à Disponibilidades foram definidas as ações indicadas na Tabela 3.

Tabela 3 - Definição de ações para otimização do cálculo da Disponibilidade.

Problemas observados Pontos passíveis de melhoria Ações corretivas

Desconhecimento do processo e registro de dados de forma não conforme

Limitação de operadores quanto ao uso do software MS Excel® para apontamento de tempos de processo e downtimes.

Oferecer treinamento em fundamentos básicos do software

MS Excel® para os operadores.

Lista de causas raiz de downtimes ineficiente e sendo utilizada de forma não homogênea por operadores distintos

Revisar a árvore de root causes de paradas para a Classificação e treinar os operadores para o seu uso de forma correta.

Falta de padronização e controle na forma como os operadores faziam as notas dos tempos de processo e downtimes ao longo do turno para posterior registro em planilha digital.

Elaborar formulário capaz de auxiliar os operadores a anotar os tempos de processo e de parada de forma a coibir ao máximo a ocorrência de erros de apontamento.

Havia a possibilidade de lançar tempo de atividades que aconteciam paralelamente, gerando um somatório de tempo maior que o da duração do turno.

Revisar a árvore de root cause de parada de forma a eliminar ambiguidades, ou seja, impossibilitar o lançamento de atividades simultâneas.

Cálculo diverge do apresentado em literatura

Consideração de que o turno tem 8 horas e 20 minutos de duração, o que incorre em 25 horas diárias disponíveis.

Adequar o cálculo que vinha sendo feito para que o turno compreendesse apenas 8 horas de duração e alinhar com os operadores que eles não precisariam mais lançar os 20 minutos finais sobressalentes do turno.

As paradas programadas não eram expurgadas do cálculo do tempo total disponível para operação.

Retirar as paradas programadas do tempo contabilizado como disponível para a Classificação ser executada e dar visibilidade a essas paradas de forma segregada.

Complexidade de manipulação dos dados para

o cálculo

A planilha utilizada não era capaz de distinguir automaticamente o que era tempo de parada ou não.

Automatizar o cálculo de tempos de processo e downtime na planilha de consolidação.


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Já com relação ao cálculo da Performance, menos atividades foram delimitadas. Isso ocorreu pelo fato de não ter havido tantos pontos de oportunidade como o apresentado pela Disponibilidade. As ações estão descritas na Tabela 4.

Tabela 4 - Definição de ações para otimização do cálculo da Performance.


Desconhecimento do processo e registro de dados de forma

não conforme

Os responsáveis pela coleta de amostras por vezes não compreendiam o motivo do seu trabalho e o impacto dessa informação nas operações.

Oferecer treinamento aos colaboradores responsáveis pelas amostragens, introduzindo o conteúdo conceitual do que é o OEE e sua contribuição para o bem da organização.

Dados por vezes inseridos de forma equivocada na planilha de base de dados.

Treinar colaboradores um a um no processo de submissão dos dados coletados na amostragem.

Partindo para a análise dos aspectos observados com relação ao cálculo da Qualidade tem-se a seguinte lista de atividades exibida na Tabela 5, além das ações descritas na Tabela 4, que se aplicam de forma igual.

Tabela 5 - Definição de ações para otimização do cálculo da Qualidade.


Cálculo diverge do apresentado em literatura

O cálculo da Qualidade não levava em conta produto reprocessado, ou seja, não conforme.

Adequar o cálculo da Qualidade para que o material reprocessado impacte no índice.

Por fim, ainda há ações corretivas relativas à consolidação das três grandezas e ao cálculo final do OEE. A Tabela 6 é capaz de englobar todas as preocupações inerentes ao cálculo do OEE em uma única ação.

Tabela 6 - Definição de ações para otimização do cálculo da OEE.


Complexidade de manipulação dos dados para o

cálculo

Planilha de consolidação das informações e cálculo do indicador é lenta e ocupa muito espaço em disco. Além disso, o processo de consolidação é manual e lento, nem sempre garantindo os resultados dentro do prazo previsto.

Atualizar a base de dados eletrônica e elaboração de uma nova ferramenta eletrônica de cálculo do OEE de forma a garantir a informação da forma mais automatizada o possível e dentro do prazo esperado, sem a necessidade de um conhecimento técnico acima do mediano para sua utilização.

Disponibilidade após ações corretivas

A primeira ação diz respeito à capacitação dos operadores responsável pela garantia dos dados quanto ao uso do software Microsoft Excel

®. Foi realizado um treinamento com carga horária de 4 horas contemplando tópicos diretamente relacionados às funcionalidades por eles


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utilizadas. A próxima ação realizada foi a revisão da árvore de causas raiz de downtimes

(paradas). O resultado inicial é mostrado na Tabela7.

Tabela 7 - Itens removidos da árvore de causas de paradas.

Denominação antiga Nova denominação

A - Material em processo A - Material em processo

B - Reclassificação de material reprovado B - Reprocesso de material reprovado

B - Set-up troca de material - Limpeza Cimbria D1 - Set-up - Limpeza de linha

C - Set-up troca de material - Limpeza Troca de Material (Classificadores, Elevadores, Coluna de Ar e Transportadores)

D1 - Set-up - Limpeza de linha

D - Set-up troca de material - Limpeza dos Trieurs Não mais se aplica

E - Set-up troca de material - Aguardando Esvaziar Silos para Limpeza

D3 - Set-up - Aguardando esvaziar Silos de Classificado para limpeza

F - Set-up troca de material - Limpeza dos Silos Classificados

D2 - Set-up - Limpeza de Silos de Classificado

G - Aguardando mecânico I - Manutenção de equipamento/automação

H - Parada por falta de material para classificar C - Aguardando chegada de material para processar

I - Parada porque silo de classificação está cheio E - Silo de Classificado não comporta mais material

J - Parada para refeição P2 - Refeição

L - Parada por manutenção de equipamento I - Manutenção de equipamento/automação

M - Parada para passagem de turno/DDS P1 - Passagem de turno/DMS/DDS/Pausa de segurança

N - Trieurando Materiais Q - Material em processo - Trieur

O - Reuniões em Geral (Descrever -->) Não mais se aplica

P - Parada por falta de funcionário H - Funcionário em falta/Operador em outro setor

Q - Outras Atividades (Descrever -->) Não mais se aplica

R - Queda de Energia N - Queda de energia/água/ar comprimido

Vale notar que os itens que possibilitavam a entrada de dados qualitativos também foram removidos. Um desses itens é o “Q - Outras Atividades (Descrever -->)”, que apesar de ter sido removido representava uma grande porção de lançamentos, com 119 ocorrências. Sendo assim, após investigação na base de dados, foram levantados os principais motivos do lançamento desse conceito e estes foram mapeados, como mostra a Tabela 8, os cinco itens que mais foram inseridos textualmente após selecionar a opção de outras atividades.

Tabela 8 - Itens que que eram lançados com maior frequência em “Outras atividades”.

Causa raiz Frequência

Retirando material em Big Bag 31

Funcionário em falta/Operador em outro setor 31

Set-up - Limpeza de Silos de DS 8

Aguardando autorização - PCP 7

Manutenção de equipamento/automação 6

Essas cinco alternativas foram incluídas na lista final, que passou a conter apenas alternativas realmente úteis e descrevendo ações que não podem se sobrepor umas às outras. A antiga


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alternativa N foi mantida como “Q - Material em processo - Trier”, representando o apontamento de tempo de processo de um equipamento que não interfere na Classificação, ou seja, atividade paralela. Complementando a lista com alternativas sugeridas pelos operadores o resultado final é mostrado na Tabela 9. As opções A e B não representam paradas, mas contabilizam tempo de equipamento em processo.

Tabela 9 - Lista final de causas raiz de parada.

Categoria Causa raiz

Tempos de processo A - Material em processo B - Reprocesso de material reprovado

Paradas não programadas (downtimes)

C - Aguardando chegada de material para processar D1 - Set-up - Limpeza de linha D2 - Set-up - Limpeza de Silos de Classificado D3 - Set-up - Aguardando esvaziar Silos de Classificado para limpeza D4 - Set-up - Limpeza de Silos de DS E - Silo de Classificado não comporta mais material F - Aguardando autorização - PCP H - Funcionário em falta/Operador em outro setor I - Manutenção de equipamento/automação J - Retirando material em Big Bag K - Aguardando empilhadeira L - Verificação de balanças M - Enviando material para Trieur N - Queda de energia/água/ar comprimido

Paradas programadas

P1 - Passagem de turno/DMS/DDS/Pausa de segurança P2 - Refeição P3 - Reuniões/Treinamentos/Eventos P4 - Interdição de área/Manutenção programada/Projetos P5 - Entressafra/Preventiva P6 - Feriado/Recesso

Atividades paralelas Q - Material em processo - Trieur

A última ação de melhoria relativa à Disponibilidade diz respeito à fórmula que descreve o seu cálculo que, após estudo e adequação à literatura, passou a ser escrita como indicado na Eq. 4:

�� =�(��)

�() − �(��) (4)

onde,

�(��) = �� () = ��çã �� (��) = ��

Dentro do âmbito de apontamento de tempos de processo, o turno passou a ter como duração 8 horas, como descrito na Tabela 10.

Tabela 10 - Cronograma de turnos de trabalho para apontamento de tempos de proceso.

Turno Horário de início Horário de término Duração

1º 07:30 h 15:30 h 08:00 h 2º 15:30 h 23:30 h 08:00 h 3º 23:30 h 07:30 h 08:00 h


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Performance após as ações corretivas

Relativo à Performance, os cálculos foram mantidos como o original pelo alinhamento com o descrito em referencial. Seguindo as ações sugeridas, foi oferecido um treinamento com carga horária de 4 horas aos safristas responsáveis pela coleta de amostras utilizadas para o cálculo da Performance. Neste treinamento, eles puderam conhecer um pouco mais do negócio onde estavam inseridos, sobre o conceito por trás do OEE e a importância do trabalho que era executado por eles para o gerenciamento da usina. Também foi realizado um treinamento sobre o preenchimento da base de dados digital onde as informações das amostragens eram lançadas.

Qualidade após as ações corretivas

Por fim, quanto à Qualidade, a principal modificação era a conceitual, envolvida no cálculo do índice. Após profunda análise da literatura, a forma como vinha sendo calculada a Qualidade foi deixada de lado e passou a ser utilizada como indicado pela Eq. 5.

�� =�(�)

�() (5)

onde,

�(�) = � �� () = � �� (�� )

OEE após as ações corretivas

Quanto ao cálculo final do OEE a fórmula condiz com a bibliografia da área e permanece como vinha sendo feito anteriormente [4]. Entretanto, as modificações nos índices que compõem o OEE incorreram também em modificações no resultado final da Eficácia Global do Equipamento. Para ilustrar o impacto dessas mudanças, foram levados em consideração dados reais compilados ao longo do período de uma semana, entre os dias 11 e 16 de setembro de 2017, por ter sido uma semana onde a operação operou na maior parte dos dias e, portanto, houve mais dados disponíveis. A Figura 4 exibe as informações de Disponibilidade, Performance e Qualidade estratificadas por dia e por turno, bem como o valor final do OEE obtido. Essa primeira figura exprime resultados obtidos a partir da metodologia antiga que vinha sendo utilizada. Vale notar que os valores em amarelo substituem valores nulos para dias e turnos em que sabidamente houve processamento, mas que não houve coleta de amostragem de fluxo de sementes. Nesses casos foi utilizado o valor média mensal para o mês de setembro. Deve-se notar ainda que a meta definida para o processo de Classificação na usina correspondia a um valor de OEE igual a 40%.

Como mostra a Figura 4, a meta de OEE por turno só foi atingida em 7 de 18 possíveis na semana. A meta diária somente foi alcançada em 2 dias, de 6 contabilizados. Nota-se também que, normalmente, a dimensão que mais contribui para os baixos valores de OEE é a Disponibilidade, como mostra a Tabela 11.


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Fig. 4 - Consolidação de dados do OEE antes da implementação das melhorias propostas. Fonte: O autor.

Tabela 11 - Análise semanal de turnos dentro da meta de OEE antes da

implementação das melhorias propostas.

Métrica Total de turnos com

operação Total de turno dento da

meta Disponibilidade 18 7 Performance 18 13 Qualidade 18 13 OEE (turno) 18 5

A Figura 5, por sua vez, explicita os valores calculados após a implementação das ações corretivas propostas. Nota-se que novas variáveis passaram a integrar os cálculos, como descrito nas sessões anteriores. Os valores percentuais de Disponibilidade sofreram alterações, excluindo-se as paradas programadas do tempo disponível para produção e aumentando a precisão no cálculo dos downtimes após a atualização da árvore de causas raiz e exclusão da alternativa “Outras atividades”. Dessa forma, houve por exemplo variação de 88,0% para 30,8% de Disponibilidade no primeiro turno do dia 11/09/2017, o que é uma discrepância que não pode ser desprezada.

A performance não sofreu alterações pois as metodologias de coleta de amostras e de cálculo do índice não mudaram. Ainda assim, a mudança no apontamento de tempos de processo que foi capaz de alterar a Disponibilidade também é foi determinante para alterar a estimativa de volume em toneladas, que é obtida a partir do tempo em processo e do fluxo de milho amostrado.

A Qualidade reagiu à nova forma de cálculo apresentando 100% em todos os turnos e dias onde houve produção. Apesar de isso parecer ruim por dar a impressão de que o índice agora passará a apresentar somente um valor fixo, na verdade coincidentemente na semana analisada não houve reprocesso de semente. Considerando as demais semanas do mesmo mês houve sete ocasiões onde houve reprocesso. A ideia é que no momento em que o equipamento não entregar o produto conforme, ou seja, quando houver reprocesso, isso seja visível de forma clara no valor da Qualidade, o que não se via na forma de cálculo antigo, quando os

Tempo total do turno (min)

Tempo líquido de operação (min)

Taxa de Disp.

Capacidade Nominal (ton/h)

Volume Teórico

Nominal (ton)

Fluxo Real (ton/h)

Volume Processado Real (ton)

Taxa de Perf.

Volume Processado Total (ton)

Volume Total Aproveitado

(ton)

Taxa de Qual.

OEE (Turno)

OEE (Diário)

Meta OEE

1 500 440 88,0% 3 22,0 2,268 16,6 75,6% 16,6 15,8 95,3% 63,4%2 500 30 6,0% 3 1,5 2,358 1,2 78,6% 1,2 1,1 93,5% 4,4%3 500 0 0,0% 3 0,0 0 0,0 0,0% 0,0 0,0 0,0% 0,0%1 500 0 0,0% 3 0,0 0 0,0 0,0% 0,0 0,0 0,0% 0,0%2 500 0 0,0% 3 0,0 0 0,0 0,0% 0,0 0,0 0,0% 0,0%3 500 0 0,0% 3 0,0 0 0,0 0,0% 0,0 0,0 0,0% 0,0%1 500 295 59,0% 3 14,8 3,644 17,9 121,5% 17,9 17,2 96,1% 68,8%2 500 215 43,0% 3 10,8 2,358 8,4 78,6% 8,4 7,9 93,5% 31,6%3 500 0 0,0% 3 0,0 0 0,0 0,0% 0,0 0,0 0,0% 0,0%1 500 300 60,0% 3 15,0 2,906 14,5 96,9% 14,5 14,2 97,5% 56,6%2 500 130 26,0% 3 6,5 2,388 5,2 79,6% 5,2 4,9 95,4% 19,7%3 500 450 90,0% 3 22,5 2,715 20,4 90,5% 20,4 17,7 86,8% 70,7%1 500 500 100,0% 3 25,0 3,067 25,6 102,2% 25,6 24,6 96,4% 98,6%2 500 105 21,0% 3 5,3 3,642 6,4 121,4% 6,4 6,1 96,2% 24,5%3 500 180 36,0% 3 9,0 1,518 4,6 50,6% 4,6 4,4 95,9% 17,5%1 500 150 30,0% 3 7,5 1,965 4,9 65,5% 4,9 4,7 95,8% 18,8%2 500 140 28,0% 3 7,0 2,358 5,5 78,6% 5,5 5,1 93,5% 20,6%3 500 280 56,0% 3 14,0 1,827 8,5 60,9% 8,5 8,2 96,4% 32,9%

Dentro da meta Fora da meta Média mensal para o turno

11/09/2017

12/09/2017

13/09/2017

14/09/2017

15/09/2017

16/09/2017

DISPONIBILIDADE PERFORMANCE QUALIDADE

Qua

Qui

Sex

Sáb

Seg

Ter

Data Dia Turno

OEE

24,1%

22,6%

0,0%

33,5%

49,0%

46,9%

40%

40%

40%

40%

40%

LEGENDA

40%


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valores geralmente não chegavam a 100%, mas sempre eram próximos disso. A Tabela 12 resume a frequência com a qual as metas foram batidas por cada métrica, considerando os turnos observados.

Fig. 5 - Consolidação de dados do OEE após a implementação das melhorias propostas.

Tabela 12 - Análise semanal de turnos dentro da meta de OEE após a

implementação das melhorias propostas.

Métrica Total de turnos com

operação Total de turno dento da

meta

Disponibilidade 18 7

Performance 18 13

Qualidade 18 13

OEE (turno) 18 6

A comparando as Tabelas 12 e 13 a divergência observável é o aumento de um turno com OEE acima da meta. Já é uma mudança relevante, tendo em vista o investimento que quando indicadores são corretamente calculadas e metas são batidas não há a necessidade de investir em investigações de baixo desempenho e ações corretivas. E ainda que os valores dessas duas tabelas não destoem tanto, os valores percentuais individuais de OEE por turno e por dia variaram enormemente, como mostra a Tabela 13.

Fica então evidente que cálculos distintos de OEE levam a conclusões divergentes quanto à saúde da produção. A diferença entre estar ou não na meta é o que determina se o valor do indicador terá suas causas raiz investigadas e tratadas. E no caso do cálculo antigo, por vezes valores abaixo da meta foram investigados sem que houvesse real necessidade. Com relação aos itens em vermelho obtidos após a implementação das ações de melhoria, propõe-se que seja realizada uma investigação na base de dados, já atualizada com a nova árvore de root

causes de downtimes. Dessa forma o intuito é encontrar as causas e ataca-las de forma proativa para coibir o impacto no OEE e na produção. Ou outra ação de melhoria proposta é a revisão da meta de OEE da usina de forma a promover um nivelamento com o desempenho histórico, considerando a nova metodologia de cálculo.


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Por fim, quanto à planilha utilizada para a consolidação do OEE, foi possível realizar um tratamento de dados que reduziu o seu tamanho em disco de 200 megabytes para aproximadamente 5 megabytes. Isso resultou também em ganho de tempo pois a planilha passou a demandar menos tempo para processar. A sugestão de ação pendente é a reformulação da planilha para que uma pessoa com baixa instrução em softwares de base de dados seja capaz de, em poucos minutos, consolidar o OEE para que esse valor possa ser levado para discussão diária em reunião de gerenciamento da usina.

Tabela 13 - Comparativo entre valores de OEE por turno e diário antes e depois da

implementação das melhorias.

CONCLUSÕES

Neste trabalho foi relatado o estudo efetuado em uma usina de beneficiamento de sementes de milho de Minas Gerais. Tal estudo teve o intuito de averiguar a metodologia que vinha sendo empregada para a determinação do índice OEE, analisar o quão essa metodologia se mostrava correta, com base no referencial teórico, e implementar a sua revisão. Esta revisão visou a implementação de uma nova metodologia de consolidação do indicador de forma a tornar o seu cálculo mais confiável. A premissa principal é de que um indicador obtido de forma equivocada leva ao gerenciamento igualmente equivocado.

A partir das melhorias implementadas e dos resultados observados, pôde-se notar que a falta de alinhamento com a bibliografia da área é capa de trazer desvios realmente altos no valor final do OEE. Tais flutuações não deveriam ser menosprezadas, tendo em vista o impacto de um baixo rendimento de OEE nas operações e no resultado financeiro da organização. Uma base conceitual sólida é capaz de evitar preocupações advindas da utilização de indicadores equivocados, que impacta diretamente no gerenciamento do dia-a-dia da produção.


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Outro ponto observado capaz de impactar de forma direta no resultado da Eficácia Global do Equipamento é a precisão na obtenção dos dados. Seja por falta de padronização das razões de downtime ou pela limitação técnica dos operadores quanto ao software utilizado, erros na base de dados se propagam para o resultado final. Não somente isso, mas a falta de padronização no lançamento dos dados torna mais árdua a tarefa de realizar a sua consolidação na base de dados.

A utilização do OEE como indicador gerencial, prática que integra a Manutenção Produtiva Total, é capaz de trazer benefícios à organização. Entretanto, o TPM, como uma das ferramentas do Lean Manufacturing, compartilha com esta filosofia de pensamento enxuto as mesmas dificuldades no que diz respeito à implementação e utilização. A implementação do OEE, assim como a adoção do TPM e da Manufatura Enxuta é um processo de mudança cultural de todos os envolvidos no processo, o que não é considerada uma tarefa simples.

Cabe à liderança da organização se manter mobilizada constantemente de forma a fornecer todos os recursos e incentivos necessários para que a utilização de um índice como o OEE seja realmente efetiva. E isso engloba desde o treinamento da operação nos conceitos do Lean

Manufacturing e na conscientização da importância dos dados por ela coletados, até a garantia do processo de melhoria contínua da manutenção do OEE.

De forma a fomentar a geração de conhecimento bem como a obtenção de benefícios por parte do setor industrial, são sugeridos dois tópicos de trabalhos futuros. Primeiramente o estudo e desenvolvimento de um processo de gestão da melhoria contínua da metodologia de coleta de dados e cálculo do índice OEE. A segunda sugestão diz respeito ao estudo das perdas relacionadas aos equipamentos observadas nas indústrias modernas, para que possa ser feito um comparativo com as seis grandes perdas descritas em bibliografia. Assim, as dimensões do OEE poderiam ser revisadas e atualizadas de forma a acompanhar o avanço da Indústria 4.0.

AGRADECIMENTOS

Este trabalho recebeu apoio financeiro do Departamento de Engenharia de Produção e Mecânica DEP/UFV aos quais os autores agradecem o incentivo.

REFERÊNCIAS

[1]-J. Antunes, Sistemas de Produção: Conceitos e práticas para o projeto e gestão da produção enxuta. Porto Alegre: Bookman, 2008.

[2]-N. Slack, S. Chambers, R. Johnston, Administração da Produção. 3ª. ed. São Paulo: Atlas, 2009.

[3]-C.Werkema, Lean Seis Sigma: Introdução às ferramentas do Lean Manufacturing. 1ª. ed. Belo Horizonte: Werkema Editora, vol. 4, 2006.


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[4]-S. Nakajima, Introdução ao TPM - Total Productive Maintenance. São Paulo: IMC Internacional Sistemas Educativos Ltda., 1989.

[5]-P. Jonsson, M. Lesshammar, Evaluation and improvement of manufacturing performance measurement systems - the role of OEE. International Journal of Operations and Production Management, vol. 19, n. 1, 1999, p. 55-78.

[6]-HANSEN, R. C. Overall Equipment Effectiveness: a powerful production/maintenance tool for increased profits. New York: Industrial Press Inc., 2002.

[7]-M. D. A. Marconi, E. M Lakatos, Fundamentos de metodologia científica. 5ª. ed. São Paulo: Atlas, 2003.

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