Maximizando a utilização de equipamentos na fabricação
A utilização do equipamento mede
a proporção de tempo em que o maquinário de produção está realmente funcionando
em comparação com o tempo disponível. Na prática, muitas vezes está diretamente
ligado à Eficácia Geral do Equipamento (OEE), que combina
disponibilidade, desempenho e qualidade em uma única medida de quão totalmente
o potencial do equipamento é realizado. Alta utilização significa que as
máquinas são produtivas (fabricando boas peças) na maioria das vezes.
Isso é crucial porque equipamentos ociosos ou subutilizados representam
capital e mão de obra desperdiçados, aumentando o custo por peça. A
utilização eficaz ajuda a minimizar os custos de manutenção, prolongar a
vida útil do equipamento e evitar paradas inesperadas de produção.
Por exemplo, os fabricantes que rastreiam rigorosamente a utilização e o
tempo de atividade podem identificar gargalos e programar apenas a manutenção
mais necessária, reduzindo paradas não planejadas e melhorando o ROI (Retorno
sobre Investimento).
Entendendo o tempo de
inatividade: planejado versus não planejado
O tempo de inatividade se
enquadra em duas categorias principais. O tempo de inatividade planejado é
qualquer interrupção programada (manutenção de rotina, trocas, paradas para
feriados ou estoque) intencionalmente incorporada ao cronograma. Por outro
lado, o tempo de inatividade não
planejado são paradas não programadas causadas por falhas, erros ou
emergências. Ocorre "devido a falhas de equipamentos, mau
funcionamento ou emergências, levando a paradas repentinas e muitas vezes
prolongadas na produção".
As causas típicas de tempo de
inatividade incluem:
- Falhas mecânicas ou de equipamentos: Máquinas
envelhecidas, peças desgastadas ou falta de manutenção preventiva podem
causar avarias ou operação lenta.
- Erros humanos: uso inadequado, configuração
incorreta ou falha de comunicação na linha podem desencadear paralisações.
(Por exemplo, ajustes incorretos de equipamento ou configurações
apressadas são comuns nas perdas relacionadas ao operador.)
- Problemas de qualidade: Defeitos em
materiais ou processos forçam retrabalho ou refugo. Quando ocorrem
defeitos, a produção geralmente é interrompida enquanto os engenheiros
solucionam as causas raiz.
- Configuração e preparação (setups): Preparar/configurar
uma máquina para um novo produto leva inerentemente tempo. Preparações/ajustes
(setup) longos e não padronizados reduzem diretamente o tempo de
execução.
- Interrupções de fornecimento e logística:
Ficar sem matéria-prima ou esperar por ferramentas/peças causa paradas.
Fatores externos, como atrasos no envio, escassez de fornecedores ou
até mesmo condições climáticas extremas, podem atrapalhar a produção.
- Problemas ambientais ou de instalações:
Quedas de energia, danos às instalações ou incidentes de segurança são
gatilhos de desligamento não planejados.
- Planejamento/programação inadequados: previsão
de demanda inadequada ou agendamentos de recursos conflitantes podem
deixar máquinas críticas ociosas ou aguardar entradas.
Ao registrar e categorizar cada
evento de tempo de inatividade, as equipes podem identificar as causas mais
frequentes e direcioná-las para eliminação. Por exemplo, análises de alto
nível (como gráficos de Pareto) geralmente revelam que um pequeno número de
modos de falha (como uma única caixa de engrenagens ou alimentação de energia)
é responsável pela maioria das horas perdidas. Reduzir essas falhas
importantes gera os maiores ganhos de utilização.
Estratégias para melhorar o
tempo de atividade e a utilização
Os fabricantes implantam várias
estratégias complementares para aumentar o tempo de atividade do equipamento e
reduzir o tempo de inatividade. As principais abordagens incluem:
- Manutenção preditiva e monitoramento de
condições
Essa estratégia baseada em dados
usa sensores e análises para prever falhas antes que elas ocorram.
Em uma configuração preditiva, os sensores IoT (vibração, temperatura,
corrente, etc.) monitoram continuamente a integridade da máquina. Modelos
avançados de análise ou aprendizado de máquina detectam padrões de anomalias e
preveem quando um componente falhará, para que a manutenção possa ser
programada no momento ideal. Com efeito, avarias inesperadas são
substituídas por janelas de serviço breves e programadas – reduzindo
drasticamente o tempo de inatividade
não planejado. Estudos relatam que a manutenção preditiva pode reduzir
o tempo de inatividade não planejado em até 50% e os custos de manutenção
em 10 a 40%. Os fabricantes obtêm esses ganhos integrando fluxos de dados
em tempo real em painéis e alertas, permitindo que os técnicos ajam sobre os
problemas bem antes que uma falha cause uma parada na linha.
- Lean Manufacturing e Manutenção Produtiva Total
(TPM)
Os princípios Lean (5S, fluxo
contínuo, trocas SMED, etc.) reduzem o desperdício de tempo e padronizam os
processos, o que aumenta inerentemente a utilização. Por exemplo, as
técnicas SMED ("Preparação/ajuste (setup) em um dígito de minutos")
reduzem a duração da troca, transformando o tempo de inatividade planejado em
eventos mais curtos e previsíveis. A integração dos pilares do TPM
garante que os operadores estejam envolvidos na manutenção de suas máquinas, a
qualidade seja incorporada e os eventos de melhoria (kaizen) eliminem
continuamente as causas raiz do tempo de inatividade. As organizações com
TPM maduro geralmente veem quedas drásticas nas avarias e no retrabalho
à medida que a confiabilidade do equipamento melhora.
- Automação e digitalização
A automação robótica e os
controles inteligentes podem reduzir os tempos de ciclo e eliminar paradas
induzidas por erros. A coleta automatizada de dados (via PLCs, SCADA ou
MES) substitui a coleta manual, dando visibilidade em tempo real do desempenho. Por
exemplo, alarmes automatizados podem notificar imediatamente os técnicos sobre
anomalias, permitindo uma intervenção rápida. Da mesma forma, sistemas
avançados (gêmeos digitais, plataformas de análise) podem simular mudanças
off-line, permitindo que os engenheiros otimizem processos sem arriscar o tempo
de inatividade real.
- Treinamento e engajamento do operador
Operadores capacitados e bem
treinados são cruciais para a alta utilização. O treinamento completo na
configuração adequada da máquina, verificações de manutenção e solução de
problemas evita muitas paradas causadas pelo operador. Ao investir no
desenvolvimento de habilidades técnicas (por exemplo, por meio de instrução no
trabalho, cursos de atualização ou matrizes de competências), as plantas
permitem que os operadores detectem sinais de alerta precoces e realizem
pequenas correções. Programas focados no operador, como a Manutenção
Autônoma (operadores que realizam inspeções e cuidados de rotina), também
aumentam a utilização, evitando falhas simples.
- Análise de Causa Raiz (RCA) e Melhoria Contínua
Sempre que ocorre um tempo de
inatividade, um rigoroso processo de RCA pode ajudar a prevenir sua
recorrência. As equipes usam ferramentas como gráficos de Pareto, análise de
"5 porquês" ou diagramas de espinha de peixe para detalhar de uma paralisação
até sua causa fundamental. Por exemplo, uma investigação dos 5 Porquês
pode revelar que um motor falhou devido ao superaquecimento, que por sua vez
foi devido a um ventilador de resfriamento entupido – em última análise,
atribuído a um procedimento de limpeza perdido. Essa análise informa
ações corretivas (por exemplo, revisão de POPs de manutenção, agendamento de
inspeções adicionais) que eliminam o problema raiz. A incorporação da RCA
na prática diária promove uma cultura de solução de problemas: "os
fabricantes que usam a RCA para reduzir o tempo de inatividade da máquina podem
obter benefícios operacionais significativos", incluindo muito menos
falhas repetidas.
- Sistemas de Monitoramento e Análise Digital
Além das táticas preventivas, a
implantação de sistemas de monitoramento em tempo real é essencial. Uma
infraestrutura conectada (dispositivos IoT edge, plataformas de nuvem,
integração CMMS) coleta dados sobre tempo de atividade, taxas de ciclo, saída
de qualidade e falhas. Os sensores de monitoramento de condição podem
alimentar dados de áudio, vibração ou temperatura para mecanismos analíticos
para detecção de anomalias. Machine Metrics e soluções semelhantes
fornecem painéis de OEE e utilização em tempo real, para que os problemas se
tornem visíveis imediatamente. A análise também permite um melhor agendamento:
por exemplo, o tempo de inatividade pode ser categorizado (planejado versus não
planejado) e quantificado, permitindo melhorias direcionadas. Em suma, os
sistemas digitais criam o ciclo de feedback necessário para aumentar o tempo de
atividade.
Conclusão
Maximizar a utilização do
equipamento requer uma abordagem multifacetada: medir o desempenho rigorosamente, eliminar todos
os tempos de inatividade evitáveis e aproveitar a tecnologia para manter
as máquinas saudáveis. Os gerentes de fábrica e líderes de manutenção
devem integrar manutenção preditiva, práticas enxutas e ferramentas digitais em
uma única estratégia de confiabilidade. Ao rastrear KPIs (Indicadores Chaves
de Desempenho) como OEE (Eficiência Geral do Equipamento) e MTBF (Tempo Médio entre
Falhas), usando RCA (Análise de Causa(s) Raiz(es)) para eliminar a raiz dos problemas
e treinando continuamente a força de trabalho, os fabricantes podem fechar
sistematicamente a lacuna para a utilização de "classe mundial".
Exemplos do mundo real mostram que esses esforços valem a pena – muitas
vezes melhorando a capacidade e a produtividade em dezenas de porcento. Na
fábrica conectada moderna, maximizar o tempo de atividade não é apenas
possível, mas essencial para se manter competitivo.
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