Em 2017, a Mify começou a trabalhar com um dos maiores fabricantes de carne e produtos alimentares da Escandinávia – HKScan – para ajudar a maximizar a utilização da máquina. A empresa tem mais de 7.200 funcionários em vários países, incluindo Dinamarca, Suécia, Finlândia, Estónia, Letónia e Lituânia, e exportam os seus produtos para mais de 50 países.

Desafios na utilização de máquinas

A motivação deles para começar a monitorar seus equipamentos de produção foi a mesma de muitos fabricantes. Eles queriam compreender e visualizar o estado atual da produção, identificar motivos de desperdício e encontrar maneiras de melhorar seus processos . Eles também compreenderam que a sua forma tradicional de gerir o desempenho no chão de fábrica não atendia aos padrões da era digital.

Falta de transparência no processo de produção

Dentro da HKScan, a equipe de produção estava sempre procurando maneiras de aumentar a velocidade de produção e melhorar a eficiência de suas linhas de produção.

A captura de dados sobre o processo de produção usando papel e Excel deu-lhes uma compreensão geral de sua posição em termos de desempenho. Mas depois que compararam esses dados com as métricas de produção e velocidades de projeto de suas máquinas, ficou claro para a equipe que havia espaço significativo para melhorias .

No entanto, como os seus métodos de recolha de dados eram propensos a erros humanos, as informações de que dispunham não eram completas. Não ficou claro quanto tempo de inatividade eles tiveram ou quais foram os motivos . Nem tiveram acesso a dados de OEE em tempo real .

Na falta da visibilidade necessária do processo de produção, era muito desafiador, às vezes até impossível, compreender claramente as causas profundas dos seus problemas. Isso os impedia de saber exatamente o que fazer para maximizar a utilização da máquina em toda a fábrica.

Além disso, como recolhiam dados em papel, a sua análise era sempre atrasada. Portanto, mesmo que agissem, não tinham uma boa maneira de validar se o que fizeram foi bem-sucedido ou não.

Não saber o uso real do tempo de produção planejado

Além de precisar de mais transparência sobre as perdas subjacentes de desempenho, a equipe queria entender melhor  como estava usando o tempo de produção programado em geral.

Eles tinham métricas coletadas manualmente que refletiam parcialmente seu processo de produção. Por exemplo, eles tinham dados sobre unidades e quilogramas produzidos, material consumido e horas de trabalho utilizadas. Mas o que faltava era a visibilidade das condições e dos factores que os impediam de concretizar o seu verdadeiro potencial.

Qual proporção do tempo planejado as máquinas estavam funcionando? Quanto tempo de inatividade de produção houve? Quanto tempo eles perderam devido às microparadas? Estas foram apenas algumas perguntas entre muitas, que careciam de uma resposta clara.

Monitoramento de produção baseado em papel

Para melhorar o processo de produção, era fundamental registrar os problemas que ocorriam durante o dia. No entanto, a maneira como fizeram isso não estava funcionando muito bem. O pessoal de produção anotava problemas no papel durante o dia e preenchia vários formulários após o horário de trabalho. Houve vários problemas relacionados a isso:

• Demorou horas do seu tempo, o tempo que de outra forma poderiam gastar de forma mais produtiva.
• Os funcionários estavam cansados ​​no final do turno e preenchiam formulários com pressa, cometendo erros no caminho.
• Se os problemas tivessem ocorrido horas antes de o pessoal ter que reportá-los, eles simplesmente não se lembravam de todos os detalhes.
• O olho humano não consegue detectar pequenos problemas na produção, especialmente considerando a velocidade e o ritmo de produção na indústria alimentar.
• O resumo dos problemas registrados só ficou disponível após o término do turno, portanto não foi possível agir prontamente sobre os problemas .

A equipe entendeu que se quisessem mudanças reais, significativas e duradouras, esses problemas teriam que ser resolvidos. Isto significava que eles tinham que remover o fardo que as pessoas tinham com a papelada . E substitua-o por um sistema automatizado e em tempo real.

Por que a HKScan escolheu a Mify?

A equipe de produtividade da HKScan Estonia já havia falado sobre como encontrar uma solução para esses desafios críticos. Eles até tentaram desenvolver internamente uma solução de software que monitorasse sua produção e fornecesse dados sobre a utilização da máquina.

Infelizmente, foi difícil encontrar uma solução única que pudesse resolver satisfatoriamente todos os problemas.

Após pesquisar soluções disponíveis no mercado, a equipe decidiu fazer um teste gratuito do Mify . O teste seria realizado na sua maior fábrica na Estónia, composta por 27 linhas de embalagem. Uma oportunidade de experimentar o monitoramento automatizado da produção sem compromissos financeiros . Eles também gostaram do fato de o sistema poder ser configurado em poucas horas e exigir pouco ou nenhum treinamento.

Foi a forma mais eficaz para a equipe entender se o software OEE oferecido pela Mify atenderia às suas necessidades.

Implementação: sensores, telas sensíveis ao toque e treinamento

O que surpreendeu positivamente a equipe do HKScan foi que a avaliação gratuita do Mify não foi apenas um envio direto de software e equipamentos de autoatendimento. A equipe de engenharia da Mify os ajudou com suporte prático durante toda a implementação na área de produção – desde a escolha dos sensores certos até o fornecimento de ajuda no local.

A implementação do monitoramento da produção consistiu nas seguintes etapas principais:

1. Conectando sinais de produção de sensores já existentes .
2. Montagem de novos sensores onde faltavam sinais de produção.
3. Instalação de monitores touchscreen em áreas limpas para rastreamento em tempo real da utilização da máquina.
4. Treinar o pessoal da fábrica sobre como usar o sistema Mify e ensiná-los sobre OEE.

A HKScan inicialmente estava preocupada com o baixo nível de conhecimento de TI na área de produção. Mas graças à interface simples e fácil de usar do Mify, essa preocupação foi rapidamente eliminada.

Principal desafio de implementação: medo de algo novo

O maior obstáculo a ser superado durante a implementação do Mify foi o medo de “algo novo” por parte das pessoas no chão de fábrica.

É bastante natural que as pessoas pensem que são elas que a administração deseja rastrear, e não as máquinas. É por isso que a HKScan considerou a explicação uma etapa crucial no processo de implementação.

O processo consistiu nas seguintes etapas:

1. Reunindo todos e dando uma visão geral do que é o Mify .
2. Revendo todos os desafios enfrentados pela gestão.
3. Explicar como o monitoramento da produção ajudará a encontrar soluções para os problemas existentes .
4. Como o chão de fábrica desempenharia um papel crítico no processo.
5. Como isso simplifica o trabalho de todos no longo prazo.

A explicação foi um sucesso porque permitiu que todos entendessem porque o Mify era necessário. Mais importante ainda, ajudou os trabalhadores a ver que a monitorização da produção não era um meio de controlo . Em vez disso, é algo que ajudará o negócio como um todo.

Saiba mais : 10 benefícios da Mify para fabricantes

Para simplificar ainda mais o processo de implementação, a equipe localizou os dados que os operadores usariam. Com a ajuda da Mify, garantiram que a interface do sistema e os motivos predefinidos de avaria da máquina estivessem disponíveis em russo e estónio (letão e russo na fábrica de Jelgava).

Como a Mify mudou o dia a dia do HKScan?

Depois de concluir o teste gratuito, a HKScan decidiu implementar a implementação do Mify em todas as suas linhas de embalagem (35+) nas fábricas da Estônia e da Letônia.

Hoje, um tablet ou PC está em cada máquina de embalagem . Esses monitores visualizam a utilização da máquina em tempo real e destacam problemas que precisam de atenção. Para entender o desempenho das máquinas, a Mify segue o princípio do semáforo. Verde significa que a linha está funcionando conforme o esperado. Amarelo indica ciclos lentos e micro paradas. E as áreas vermelhas indicam tempo de inatividade da produção. Quando a fila para, os funcionários usam um monitor touchscreen para escolher o motivo em uma lista predefinida.

Todos os dados coletados são automaticamente analisados, visualizados e enviados de volta à gestão. Isso permite que a HKScan identifique gargalos em seu processo de produção com muito mais eficiência do que antes.

Resultados e Benefícios

“A Mify visualizou todo o nosso processo de produção e agora sabemos exatamente quais são os nossos desafios e gargalos.” 

Rein Remmelg, especialista em desenvolvimento de operações, HK Scan

Melhoria no OEE em 20%

Graças ao rastreamento automatizado da produção, o OEE nas linhas de embalagem da HKScan melhorou em média 20% em seis meses. Além disso, a equipe agora pode analisar rapidamente o desempenho por máquina, equipe, turno ou produto. E com base na análise, determine quando e onde os problemas de desempenho estão ocorrendo.

Uma visão geral clara e em tempo real da utilização da máquina e das causas dos problemas permite que eles entendam melhor como diminuir as flutuações na produção. Ao nível da gestão, isto significa que podem agora tomar medidas com base em dados reais, eliminando as suposições e suposições que anteriormente orientavam a tomada de decisões.

Reuniões semanais de parada de produção

Logo após instalar o Mify em todas as suas linhas de embalagem, a equipe HKScan implementou o que hoje chama de “reuniões semanais de inatividade”. Durante essas reuniões, eles realizam uma análise dos assuntos mais críticos . Bem como identificar causas de quebra de máquinas que afetam o desempenho em diferentes linhas. Ao discutir as descobertas com o chão de fábrica e obter a sua opinião, eles estão agora em condições de implementar medidas corretivas muito mais precisas.

Depois de implementarem as atividades de melhoria acordadas, eles podem voltar e ver em tempo real se o que estão fazendo está certo ou não. Graças a esta maior visibilidade e transparência, têm agora uma compreensão clara de onde estão e qual é o seu verdadeiro potencial.

Entendendo todo o processo de produção

O impacto do monitoramento da produção é muito mais do que apenas obter dados OEE em tempo real de uma linha de embalagem. Ao ter dados de todas as linhas, eles têm uma visão muito melhor de todo o ciclo de produção.

Por exemplo, uma parada em uma linha de embalagem não precisa estar relacionada a um problema no chão de fábrica. Em vez disso, pode ser um problema de o material chegar atrasado ou não ser levado com rapidez suficiente. Isso significa que ao invés de tentar resolver um problema de linha, é melhor focar no processo de logística interna.

Anteriormente, esses tipos de problemas teriam passado despercebidos. E muito provavelmente o chão de fábrica seria o responsável pela queda da linha.

Capacitação do pessoal do chão de fábrica

A implementação do Mify proporcionou ao chão de fábrica uma ferramenta para registrar de forma clara e fácil todos os problemas . Além disso, sentem agora que a gestão os ouve. E os problemas que eles enfrentam diariamente no chão de fábrica tornam-se visíveis para todos.

Ao mesmo tempo, também é evidente se alguém está relaxando ou não fazendo seu trabalho com eficiência. Os funcionários que inicialmente eram céticos em relação ao monitoramento da produção são agora os maiores defensores dele.

Mais importante ainda, a automação de dados eliminou a maior parte da papelada desnecessária e bem-vinda por todos.

Resumo

A Mify tornou-se o protagonista central das operações da área de produção da HKScan. Tanto no apoio ao chão de fábrica com métricas de desempenho claras quanto à gestão sênior com análises diretas de equipamentos e eficiência de mão de obra.

O objetivo futuro do HKScan é claro: analisar, com base nos dados de produção coletados, como maximizar a utilização da máquina, minimizar quebras da máquina e aumentar a produtividade.