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ADAPTAÇÃO DO INDICADOR OEE
PARA ANÁLISE DE PERDAS
PRODUTIVAS RELACIONADAS AO USO
DA ENERGIA ELÉTRICA
Fabiano Leal (UNIFEI )
Dagoberto Alves de Almeida (UNIFEI )
Lucas Vilhena Parenti (UNIFEI )
Jose da Silva Ferreira Junior (UNIFEI )
THIAGO BUSELATO MAURICIO (UNIFEI )
O objetivo deste artigo é adaptar o indicador OEE (Overall Equipment
Effectiveness) para o monitoramento da manufatura com enfoque no
efeito de falhas com causas relacionadas ao uso da energia elétrica.
Esta adaptação foi nomeada de OEE-E ((Overall Equipment
Effectiveness for energy efficiency). O acompanhamento destes valores
permite aos gestores um maior conhecimento sobre os efeitos
indesejáveis da energia sobre a produção. Esta informação também
pode ser útil às distribuidoras de energia elétrica, que podem no futuro
oferecer um serviço mais amplo, inclusive de orientação aos clientes
empresariais. Para a implementação do OEE-E em um ambiente
operacional de manufatura, este artigo apresenta algumas ferramentas
utilizadas em etapas definidas, como o mapeamento de falhas através
da técnica FTA (Fault Tree Analysis), a análise da causa raiz e os
cálculos de disponibilidade, desempenho e qualidade para os
equipamentos analisados. Após a construção e validação das árvores
de falha, foi elaborado o instrumento para registro dos dados.
Apresenta-se ainda neste trabalho o equacionamento utilizado no
indicador e o resultado obtido, onde é possível constatar a influência
na energia elétrica nas perdas produtivas do objeto de estudo
analisado.
Palavras-chaves: OEE, energia elétrica, falhas
XXXIII ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO A Gestão dos Processos de Produção e as Parcerias Globais para o Desenvolvimento Sustentável dos Sistemas Produtivos
Salvador, BA, Brasil, 08 a 11 de outubro de 2013.
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Salvador, BA, Brasil, 08 a 11 de outubro de 2013.
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1. Introdução
A utilização eficiente da energia deve estar em sintonia com os processos produtivos das
empresas. A redução ou eliminação de perdas e falhas nos processos bem como o
entendimento da estrutura organizacional auxiliam no emprego racional da energia, bem vital
para o desenvolvimento do país.
A partir desta temática, a ANEEL (Agência Nacional de Energia Elétrica) vem buscando
financiar projetos de pesquisa e desenvolvimento com instituições de ensino e pesquisa, no
intuito de desenvolver e aprimorar diversos aspectos relacionados à energia.
Esta pesquisa irá retratar parte de um projeto de pesquisa e desenvolvimento, elaborado em
uma parceria entre a universidade dos autores deste artigo, a empresa Cemig Geração e
Transmissão e a empresa Efficientia, empresa do grupo Cemig. Neste projeto havia a
necessidade de se utilizar um indicador de desempenho que pudesse interligar informações de
produção com a influência da energia elétrica sobre a produção.
A Cemig Geração e Transmissão é responsável pelo atendimento de cerca de 33 milhões de
pessoas em 805 municípios em Minas Gerais e Rio de Janeiro (incluindo a empresa Light) e
pela gestão da maior rede de distribuição de energia elétrica da América do Sul, com mais de
460 mil quilômetros de extensão. Além disso, a empresa atua fora do País com a LT Charrúa
– Nueva Temuco, no Chile, que entrou em operação em 2010 (CEMIG, 2013).
O objetivo deste artigo é adaptar o indicador OEE (Overall Equipment Effectiveness) para o
monitoramento da manufatura com enfoque no efeito de falhas com causas relacionadas ao
uso da energia elétrica. Neste artigo estas falhas serão chamadas de PRE (problemas
relacionados à energia). Após esta adaptação, o artigo propõe um indicador gerado, nomeado
de OEE-E (Overall Equipment Effectiveness for energy efficiency). Nesta proposta, será
demonstrada uma aplicação do OEE-E em uma empresa do setor de autopeças.
Para a implementação do OEE-E em um ambiente operacional de manufatura, este artigo
apresenta algumas ferramentas utilizadas em etapas definidas, como o mapeamento de falhas
através da técnica FTA (Fault Tree Analysis), a análise da causa raiz e os cálculos de
disponibilidade, desempenho e qualidade para os equipamentos analisados.
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Na empresa do setor de autopeças selecionada para ser objeto de estudo, foi escolhido o
processo de retificação das peças para a implementação do OEE-E. Dados referentes ao setor
de retificação foram coletados no período de novembro de 2012 a janeiro de 2013 em nove
conjuntos de máquinas e apurados de acordo com as diretrizes da pesquisa.
2. Revisão bibliográfica
2.1. OEE
Um dos indicadores de maior utilização em empresas que tem por base maquinários de alta
produção é o Overall Equipment Effectiveness (OEE), traduzido aqui como Eficácia Geral dos
Equipamentos, tomando como referência a literatura utilizada nesta pesquisa.
Este indicador foi desenvolvido por Seiichi Nakajima nos anos 60, para avaliar operações em
manufatura através da combinação das métricas disponibilidade, desempenho e qualidade.
O OEE é caracterizado por refletir, com maior abrangência, a relação entre os resultados dos
equipamentos e a previsão realizada para os mesmos, além de ser internacionalmente
conhecido dentro das ferramentas do Total Productive Maintenance (TPM) (CARVALHO,
2005; WIREMAN, 2004; ZHU, 2011). Tal indicador é visto como medida de desempenho
chave em ambientes de produção em massa aplicada a qualquer produto (SHARMA,
SHUDHANSHU e BHARDWAJ, 2012).
A utilização deste indicador, segundo Chiaradia (2004), permite que as empresas analisem as
reais condições de utilização de seus ativos por meio da identificação das perdas existentes
nos equipamentos. Com ele é possível enxergar as perdas envolvidas nas operações
resultantes das variabilidades existentes nos equipamentos e ao seu redor.
Tais perdas embutidas no OEE são descritas na literatura (CHAKRAVARTHY et al., 2007;
CHIARADIA, 2004; COSTA, LIMA e COSTA, 2006; WIREMAN, 2004) como as seis
grandes perdas dos equipamentos, sendo elas:
a) Quebra ou degradação do equipamento causando perda total ou parcial da capacidade;
b) Setups, ajustes e regulagens no equipamento;
c) Pequenas paradas por uso inadequado ou ociosidade e marcha lenta por mau
funcionamento;
d) Perdas de velocidade por não conhecimento da capacidade real ou por falhas no
processamento;
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e) Perdas de início e reinício, por questões de aquecimento ou regime de trabalho do
maquinário;
f) E peças defeituosas e refugos, por má qualidade no processamento.
O OEE absorve estas seis grandes perdas em seus índices de controle, sendo eles: o índice de
disponibilidade (IA) que reflete as perdas “a” e “b”, relacionando o tempo de trabalho efetivo
(tempo operativo) pelo tempo planejado de trabalho (jornada líquida); o índice de
desempenho (IP) que reflete as perdas “c” e “d”, relacionando o ciclo de processamento real
(tempo operativo líquido) e o teórico (tempo operativo); e o índice de qualidade (IQ) que
reflete as perdas “e” e “f”, relacionando os itens produzidos bons com o total produzido. O
indicador OEE é calculado pelo produto destes três índices, obtido em percentual.
2.2. Mapeamento de falhas
Utilizando-se os conceitos empregados nas pesquisas de Fagundes (2005) e Leal, Pinho e
Almeida (2006), pode-se dizer que falha é o término da capacidade de um equipamento
desempenhar uma função, ou seja, é um evento onde a função requerida é interrompida.
Dentre os tipos de falha, Slack, Chambers e Johnston (2009) os resumem em seis principais,
sendo eles:
Falhas de projeto: quando as características da demanda foram mal observadas ou os
tempos e métodos dos processos tornam-se diferentes dos idealizados;
Falhas de instalações: quando máquinas, equipamentos ou edifícios sofrem avarias que
ocasionam paradas;
Falhas de pessoal: quando há erros ou violações dos métodos ou práticas pelos
funcionários;
Falhas de fornecedores: quando há entregas atrasadas ou produtos entregues fora das
especificações;
Falhas de clientes: quando os mesmos utilizam de forma inadequada os produtos;
Falhas relacionadas a rupturas no ambiente: quando fatores externos à empresa
influenciam na qualidade ou no desempenho de determinada função.
Há falhas que podem vir a gerar prejuízos de grandes proporções, como quedas de aviões ou
falhas na frenagem de veículos, assim como há aquelas que não são tão críticas, como
queimar uma lâmpada em um escritório. Neste contexto, torna-se necessário às empresas se
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preocuparem com as falhas crítica que repercutem em males considerados grandes para o
sistema (OLIVEIRA, PAIVA e ALMEIDA, 2010). Para tanto, deve-se detectar e analisar as
possíveis falhas de um sistema, verificando o processo de fabricação, diagnosticando
máquinas, averiguando saídas, pesquisando com clientes e avaliando defeitos, resultando em
procedimentos que auxiliem na recuperação das falhas quando ocorrerem (FAGUNDES,
2005; SLACK, CHAMBERS e JOHNSTON, 2009).
A FTA (fault tree analysis) é uma técnica analítica de análise de confiabilidade e de
segurança amplamente utilizada. Sua utilização, segundo Scapin (1999), visa a identificação
de pontos para a introdução de melhorias ou de modificações para tornar o produto mais
robusto, através de abordagem sistêmica, traçando a rota entre os sintomas percebidos pelos
clientes e as causas das anomalias dentro da arquitetura do produto.
Segundo Shalev e Tiran (2007), a FTA é uma ferramenta para aumentar a confiabilidade de
um sistema durante o estágio de projeto. Para os autores, a FTA é uma ferramenta de análise
aplicável e útil, sendo utilizada para identificar e classificar situações de risco e calcular a
confiabilidade de sistemas tanto para casos de sistemas com engenharia simples e complexa.
O analista define o evento de topo, que corresponde a uma falha ou acidente, e então constrói
a sequência de eventos que leva a este evento de topo.
Segundo Shalev e Tiran (2007), na base de cada possível caminho representado na árvore (pés
da árvore) existe um evento básico de falha, chamado de causa raiz. É utilizada a lógica
booleana, que pode ser observada nas portas lógicas, como mostra a figura 1.
O evento de saída conectado pela porta lógica “E” ocorre somente se todos os eventos de
entrada ocorrerem simultaneamente. Em sentido oposto, o evento de saída conectado pela
porta lógica “OU” somente ocorre se qualquer um dos eventos de entrada ocorrer. A literatura
apresenta algumas críticas à FTA. Imperfeições na predição da confiabilidade foram
ilustradas no trabalho de Blanks (1992), Shalev e Tiran (2007), confirmando que muitos
analistas são relutantes ao uso quantitativo da FTA.
Figura 1 – Exemplo de aplicação da FTA
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Fonte: Scapin (1999)
Pode-se citar também o uso da gestão do conhecimento associado à construção das árvores de
falhas. Almeida et al. (2006) propõem o uso de informações (documentos, descrições, fotos)
associadas aos nós e conexões da árvore, a fim de possibilitar às organizações reconhecerem a
arquitetura das falhas. A gestão deste conhecimento se aplica a treinamentos e a tomada de
decisões, focando evitar a reincidência destas falhas.
3. Desenvolvimento prático
O objeto de estudo desta pesquisa foi um processo de manufatura de uma empresa do setor de
autopeças. Neste processo é utilizada uma máquina chamada de retífica trapezoidal, que é
responsável por dar acabamento e inclinação necessários às peças produzidas. Operando em
pares ou conjuntos, cada retífica é responsável por trabalhar um lado da peça. Além de
energia elétrica, estes equipamentos têm ainda como insumos ar comprimido, água e óleo.
Como informado anteriormente, foram coletados dados no período de novembro de 2012 a
janeiro de 2013 em nove conjuntos de máquinas.
O cálculo do indicador se baseia no cálculo do já conhecido OEE. Para se chegar ao valor do
OEE-E, deve-se filtrar e analisar apenas os dados referentes à falhas com causas relacionadas
à energia elétrica, aqui chamadas de PRE (problemas relacionados à energia). Ou seja, os
valores de disponibilidade, desempenho e qualidade devem ser filtrados. A seguir será
apresentada a sequencia de passos utilizada para a obtenção de dados e para o cálculo do
indicador OEE-E.
3.1. Construção das árvores de falhas
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Antes do cálculo do indicador, foi necessário analisar as falhas cujas causas podem estar
relacionadas ao uso da energia elétrica. Para isto, as falhas foram divididas em 3 grupos, de
acordo com seus efeitos: falhas que diminuem a disponibilidade da máquina, falhas que
diminuem o desempenho da máquina e falhas que diminuem a qualidade das peças produzidas
pela máquina.
Cada grupo foi representado por uma árvore de falhas. Para a construção destas árvores foi
necessário uma série de entrevistas com especialistas do processo. Durante as entrevistas, as
árvores eram construídas em um quadro branco, até que a equipe chegasse em um consenso.
Para melhorar entendimento de todos sobre o assunto, as reuniões contaram com especialistas
do setor e integrantes do setor de manutenção do objeto de estudo.
A figura 2 exemplifica uma destas árvores. No caso da figura 2, as falhas não provocam a
paralisação da máquina (indisponibilidade), mas sim uma diminuição do ritmo de trabalho da
máquina.
Figura 2 – Árvore representando a falha de queda de desempenho da máquina
Queda de
desempenho da
Retificadora
Trapezoidal
Falhas de
manutenção
Pressão do óleo
hidráulico baixa Problemas
operacionais
Problema na
qualidade do
material
Pressão do ar
baixa Qualidade da
ferramenta
VazamentoFalta de óleo
Abastecimento
Vazamento
Funcionamento
irregular da
bomba interna
Causas
técnicas do
equip.
Funcionamento
irregular do
compressor
Causas
técnicas do
equip.
Oscilação
de energia
Oscilação
de energia
Falta de
energia
(unid. de ar)
Temperatura
do óleo baixa
Fonte: Elaboração do autor
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Como o foco está no uso da energia elétrica, causas com origens diferentes a esta citada não
foram desenvolvidas na árvore. As causas diagramadas com triângulos foram detalhadas em
outras árvores.
Na árvore da figura 2, nota-se, por exemplo, que a “pressão do ar baixa” pode ocorrer devido
a causas relacionadas ao uso da energia (oscilação da energia ou falta de energia na unidade
de ar comprimido). Porém, nem toda ocorrência de baixa pressão do ar tem como causa
eventos relacionados ao uso da energia. A função da árvore é orientar os funcionários de
manutenção a caracterizar corretamente a causa raiz.
Todos os eventos localizados imediatamente abaixo da cabeça da árvore foram codificados e
disponibilizados no instrumento para registro de dados, que será apresentado neste artigo no
item 3.2.
3.2. Elaboração do instrumento para registro dos dados
Após a construção e validação das árvores de falha, foi elaborado o instrumento para registro
dos dados. Esta planilha foi apresentada aos funcionários do processo objeto de estudo em
uma reunião, onde a forma de preenchimento desta foi explicada. A tabela 1 mostra um trecho
desta planilha.
Tabela 1 – Trecho do instrumento utilizado para coleta de dados
Fonte: Elaboração do autor
Na tabela 1, pode-se observar que foram definidos períodos horários de observação. Na
coluna “minutos disponíveis”, o funcionário foi orientado a registrar quantos minutos a
máquina está programada para operar (capacidade produtiva horária). Caso não existam
paradas programadas para este intervalo horário, o valor a ser inserido como capacidade
produtiva horária é 60 minutos.
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Caso o funcionário observe alguma parada não programada, esta deve ser registrada na coluna
“minutos paralisados” e “modo de falha”. Entende-se modo de falha como os eventos listados
imediatamente abaixo da cabeça da árvore, como pode ser visto na figura 2. Embora o
funcionário que opera a máquina tenha condições de identificar corretamente o modo de
falha, a sua rotina de trabalho dificulta a identificação da causa do modo de falha. Esta causa é
preenchida posteriormente pelo responsável pela manutenção da máquina, que dispõe das
árvores de falha para consulta. A coluna “PRE” corresponde à “problemas relacionados a
energia”. Se a causa anotada está relacionada ao uso da energia, ela coluna é marcada com um
X.
No bloco designado para o desempenho, o funcionário inicialmente registra o número de
peças planejadas. Conhecendo o tempo padrão para obtenção de cada peça (valor este
previamente registrado na planilha do funcionário), é possível obter o número de peças
planejadas para o período referente a “minutos disponíveis” menos “minutos paralisados”.
Após o término de cada período horário de produção, é registrado o número de peças
produzidas neste intervalo e a diferença notada entre o número de peças planejadas e
produzidas. Esta diferença, atribuída à queda de desempenho, é associada a um modo de
falha, observado pelo funcionário. Da mesma forma, as colunas “causa” e “PRE” são
posteriormente preenchidas pelo responsável pela manutenção.
Por fim, o funcionário registra o número de peças com problemas, observadas dentro do
grupo de peças produzidas. O modo de falha é então registrado e posteriormente a sua causa.
3.3. Equacionamento para cálculo do OEE-E
Para o cálculo do OEE-E são necessárias três métricas: o IAE (métrica de Disponibilidade,
adaptada ao OEE-E), IPE (métrica de Desempenho, adaptado ao OEE-E) e IQE (métrica de
Qualidade, adaptada ao OEE-E). A figura 3 demonstra a composição destas métricas.
A primeira métrica a ser calculada para posterior obtenção do OEE-E foi definida como IAE.
Esta métrica representa a disponibilidade do equipamento relativa somente a paralisações
resultantes de PRE. Utilizando como apoio a tabela 1, pode-se definir esta métrica como
mostra a equação 1,
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IAE =
–
(Eq. 1)
onde:
CPi corresponde à capacidade de produção (minutos disponíveis) em cada intervalo de
tempo i;
h corresponde ao número total de intervalos considerados de tempo;
INDISPj corresponde aos minutos paralisados decorrentes de cada falha j (PRE);
m corresponde ao número de falhas que geraram indisponibilidade (PRE).
Figura 3 – Composição das métricas do OEE-E.
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Tempo disponível
Tempo paralisado
Tempo paralisado (PRE)
IAE
Parcela de tempo utilizada para o cálculo de peças planejadas
Número de peças planejadas
Peças produzidas Peças nãoproduzidas
Peças nãoproduzidas (PRE)
IPE
Peças produzidas
Peças aprovadas Peças rejeitadas
Peças rejeitadas (PRE)
IQE
Efeito de falhas com causas não relacionadasao uso da energia
Efeito de falhas com causas relacionadasao uso da energia (PRE)
Fonte: Elaboração do autor
A segunda métrica calculada foi o IPE. Esta métrica representa o desempenho do equipamento
relativo somente ao número de peças que deixaram de ser produzidas devido a falhas com
causas relacionadas ao uso da energia elétrica. A equação 2 demonstra esta métrica,
IPE =
–
(Eq. 2)
onde:
PLANEJi corresponde ao número de peças planejadas em cada intervalo de tempo i;
h corresponde ao número total de intervalos considerados de tempo;
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PLANEJj corresponde ao número de peças planejadas para cada intervalo de tempo j.
O intervalo de tempo j representa intervalos de tempo onde ocorreram falhas que
diminuíram o desempenho da máquina, sendo estas falhas do tipo PRE;
m corresponde ao número de falhas que geraram redução de desempenho (PRE);
PRODUZj corresponde ao número de peças de fato produzidas em cada intervalo de
tempo j.
A terceira métrica, chamada de IQE, refere-se à qualidade. Porém, esta métrica considera
somente as peças rejeitadas decorrentes de falhas com causas relacionadas ao uso de energia
elétrica. A equação 3 mostra esta métrica,
IQE =
-
(Eq. 3)
onde:
PRODUZi corresponde ao número de peças de fato produzidas em cada intervalo
de tempo i.
h corresponde ao número total de intervalos considerados de tempo;
PROBLEMj corresponde ao número de peças rejeitadas em cada intervalo de
tempo j. O intervalo de tempo j representa intervalos de tempo onde ocorreram
falhas do tipo PRE;
m corresponde ao número de falhas PRE.
Assim, o indicador OEE-E pode ser calculado como indicado na equação 4.
OEE-E = IAE . IPE . IQE (Eq. 4)
A figura 4 mostra a interpretação do OEE-E, a partir de uma meta estabelecida pela empresa.
Nota-se que o indicador OEE-E pode ser considerado uma filtragem do OEE. Porém, na
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prática, esta filtragem exige um conhecimento prévio das falhas e suas causas, para a correta
associação com a energia elétrica.
Figura 4 – Comparação entre OEE e OEE-E
OEE
Potencial redução de
perdasOEE-
E
Fonte: Elaboração do autor
3.4 Resultados obtidos
Após a construção das árvores de falhas, do instrumento de coleta de dados e do treinamento
aos funcionários envolvidos, iniciou-se a coleta dos dados. Para isto, o instrumento de coleta,
apresentado na tabela 1, foi posicionado em cada posto de trabalho.
Os postos de trabalho correspondem a pares de máquinas retificadoras As máquinas
retificadoras trabalham em pares devido à necessidade de usinar as duas faces de cada peça
que passa pela operação. Por esse motivo foram analisados nesta pesquisa 9 pares (conjuntos)
de máquinas retificadoras, classificados de 1 a 9 na tabela 2.
Na coluna referente a “minutos disponíveis” na tabela 2, encontra-se o somatório da
capacidade produtiva de cada conjunto no período em que realizou-se a coleta de dados.
Na coluna “minutos paralisados (PRE)” apresenta-se, para cada conjunto de máquinas, o total
de tempo de máquina indisponível por motivos relacionados ao uso da energia elétrica (PRE).
Esta informação foi obtida através do uso das árvores de falhas e da participação do
responsável pela manutenção.
Na coluna “peças planejadas”, apresenta-se o total de peças planejadas para cada conjunto de
máquinas. Este planejamento é baseado no tempo padrão de produção da peça.
A coluna “peças não produzidas (PRE)” indica o número de peças que deixaram de ser
produzidas devido a problemas relacionados à energia. Ou seja, durante o período de tempo
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que uma falha com causas relacionadas ao uso da energia elétrica atuou, o desempenho da
máquina diminuiu, impedindo a produção de peças. Vale lembrar que o número total de peças
não produzidas é maior. Entretanto, nesta tabela 2 o enfoque está no filtro denominado PRE.
A coluna “peças com defeito (PRE)” indica o número de peças que foram refugas devido a
problemas relacionados à energia.
Por fim, a partir do total calculado para as colunas citadas, obtiveram-se as métricas e o valor
do OEE-E para os conjuntos de máquinas analisadas.
Tabela 2 – Resumo dos dados obtidos na etapa de coleta
Conjuntos de
máquinas
Minutos
disponíveis
Minutos
paralisados
(PRE)
Peças
planejadas
Peças não
produzidas
(PRE)
Peças com
problemas
(PRE)
1 13032 738 16775 61 0
2 13482 90 15415 8 0
3 12978 607 22472 132 0
4 22620 360 30069 16 0
5 50565 2131 61480 202 12
6 25200 245 39903 46 0
7 14238 120 11338 4 0
8 24000 420 29089 73 0
9 21294 210 30625 9 0
Total 197409 4921 257166 551 12
IAE 97,51%
IPE 99,79% OEE-E= 97,29%
IQE 99,99%
Fonte: Elaboração do autor
Analisando o valor obtido para o OEE-E, observa-se que o efeito das falhas com causas
relacionadas ao uso da energia elétrica teve pouca influência no processo objeto de estudo.
Pode-se, neste caso, considerar um potencial de melhoria de 2,71%.
Os pesquisadores concluiram que a maior dificuldade no uso deste indicador está na distinção
dos PRE, dentro do grupo de falhas ocorridas. Esta correta associação, fundamental para a
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proposta do OEE-E, depende do conhecimento e motivação apresentada pelos funcionários
envolvidos com a coleta de dados.
Como este é um estudo piloto, não descarta-se a possibilidade do não registro de algumas
associações com causas relacionadas à energia. A própria instalação de equipamentos de
medição elétrica pode aumentar a confiabilidade nos dados coletados.
4. Conclusão
Este artigo demonstrou o desenvolvimento e a aplicação prática de um indicador que
considera o efeito de falhas com causas relacionadas ao uso da energia elétrica sobre a
produção. O indicador proposto, chamado nesta pesquisa de OEE-E, utiliza uma lógica
similar ao clássico indicador OEE.
A pesquisa mostrou que o uso do indicador OEE-E requer algumas ações que permitam a
obtenção dos dados de entrada desta análise. Uma destas ações é o mapeamento de falhas.
Nesta pesquisa utilizou-se a técnica FTA, de tal forma a se estabelecer uma relação entre as
causas raízes das falhas e o uso da energia elétrica.
Utilizando-se as árvores construídas juntamente com uma tabela padronizada para o registro
dos dados, os funcionários do processo objeto de estudo desta pesquisa foram capazes de
registrar os dados de produção, os efeitos das falhas e a associação ou não com o uso da
energia.
A maior dificuldade encontrada nesta aplicação está na própria rotina dos funcionários. A
associação da falha ocorrida com o uso da energia elétrica exigiu a participação de um
especialista em manutenção, que foi orientado a consultar as árvores de falha elaboradas para
esta associação. Esta consulta ocorreu posteriormente à eliminação da falha. Muitas vezes o
funcionário que opera a máquina não tem tempo suficiente na sua rotina de trabalho de fazer
esta análise da causa da falha.
No objeto de estudo o indicador demonstrou um pequeno efeito das falhas com causas
relacionadas ao uso da energia sobre o processo. O acompanhamento destes valores permite
aos gestores um maior conhecimento sobre os efeitos indesejáveis da energia sobre a
produção. Esta informação também pode ser útil às distribuidoras de energia elétrica, que
podem no futuro oferecer um serviço mais amplo, inclusive de orientação aos clientes
empresariais.
5. Referências
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