Já falei em outros artigos sobre a importância da coleta de dados automática. Por exemplo, você pode ler mais aqui, aqui, aqui e aqui. É claro que sempre que falo nesse assunto fica parecendo que estou legislando em causa própria, e, é claro, estou mesmo.
Mas é claro também que eu não estaria defendendo esse ponto de vista se não estivesse convencido de que sem a coleta automática é praticamente impossível obter informações consistentes e em tempo real. E sem dados confiáveis qualquer relatório não terá importância, por mais bonito que seja.
Para mostrar que não estou sozinho resolvi comentar um artigo do Jim Chrzan para a revista Automation World cujo título é “Automate Data Collection to Boost Packaging Line OEE“, ou em tradução livre, Autoamtize a Coleta de Dados para impulsionar o OEE em uma linha de embalagem”. O texto fala em um tipo de linha de produção especifico (embalagem), mas é claro que podemos utilizar a análise para outros tipos de linha ou máquinas.
Caso você queira ler o artigo original em inglês clique aqui.
No artigo Jim Chrzan comenta a apresentação do tema apresentado por Barry Lynch (Diretor de Marketing da GE Intelligent Platforms) e Christopher Carlins (Engenheiro de Aplicações Sênior) da Innovation Stage na PACK EXPO East (feira de tecnologias para embalagem).
Segundo Lynch o OEE para linhas de embalagem está entre 40-50%, valor baixo se considerarmos que uma empresa de classe mundial deve ter OEE, no mínimo, de 80%. Essas linhas de embalagem tem, em grande parte, a coleta de dados sendo feita de forma manual, além da possibilidade de introdução de erros pelo operador, isso gera informação fragmentada o que impede que se tenha uma visão geral de “uma imagem clara da causa raiz dos problemas”.
Uma colocação feita por Carlins, e que tenho defendido nos artigos sobre uso de ferramentas para gestão da produção, é “que só através da automação na coleta de dados é possível se ter a visibilidade necessária para aumentar a eficiência da produção, mas
você tem que começar pequeno.” E acrescenta ainda que “o grande desafio é coletar o máximo de dados de forma automática… Em alguns casos será necessária uma interface para os operadores selecionarem opções de códigos de motivo de parada, atrasos ou refugo, capturando eventos em tempo real.”
Tendo feito a coleta de dados em algumas máquinas e tendo gráficos e relatórios que podem ser analisados fica muito mais fácil expandir para outras partes da planta.
Em 2002 Lynch foi responsável pelas primeiras instalações de medição de OEE no Reino Unido, com coleta de dados automática.
Ele apresenta alguns dados de melhoria da planta quando se gerencia o OEE com coleta automática:
• Redução de 39% no tempo de inatividade
• Melhoria geral da planta de 35%
• Aumento de 5% no rendimento da produção
• Lançamento mais rápido em 30% para novos produtos
“O objetivo final é um sistema onde você tem relatórios e dashboards disponíveis para tomar decisões em tempo real é levar a máxima eficiência na sua operação.”
Durante a apresentação uma pessoa na platéia disse não querer apresentar o índice de OEE da sua produção (em torno de 40%) considerando que empresas já atingiram OEE de 80%. Lynch respondeu que é muito mais difícil aumentar o OEE de 86% para 87% do que de 40% para 60%, os esforços são muito maiores. O fato de estar com 40% significa que o crescimento será mais rápido e mais barato.
Esse artigo é de 18 de fevereiro desse ano (2015), bastante recente, e mostra que as indústrias, mesmo em países desenvolvidos, estão buscar ferramentas para melhorar a produtividade.
Isso significa que ainda temos tempo para competir de igual para igual, mas é preciso começar a ser mais produtivo. Isso é pra ontem.
