As empresas muitas vezes subestimam o custo e a quantidade de tempo de inatividade que enfrentam, mesmo que isso tenha um grande impacto na capacidade de todo o chão de fábrica. A precisão desta estimativa, é claro, depende da precisão do monitoramento da produção, mas há mais do que isso, como mostra nossa pesquisa: é muito importante aquilo em que nos concentramos.

O foco geralmente está no tempo de inatividade devido a quebras e outras paradas não planejadas. Mas os nossos dados mostram que as avarias constituem apenas uma pequena parte de todo o tempo de inatividade. O resto é esquecido.

Neste artigo explicaremos porque temos razões para pensar que atualmente há demasiado foco nas avarias. Em seguida, mergulharemos em nossos dados para mostrar quais tipos de tempo de inatividade são maiores em termos de duração geral. Para esta pesquisa, utilizaremos nossos próprios dados, insights de inteligência artificial (ChatGPT) e a experiência de nossos especialistas do setor.

Os suspeitos do costume: avarias e outras paradas não planejadas de máquinas

Hoje uma das maneiras mais eficazes de começar a pesquisar assuntos, principalmente se for necessário um resumo rápido, é usar o ChatGPT. Perguntamos sobre o custo do tempo de inatividade (observação: tempo de inatividade, não avarias) para incorporá-lo em nossos próprios insights.

As respostas do Chat GPT giram principalmente em torno de tipos de custos como ter que pagar por mão de obra ociosa ou horas extras, custo de reparos e manutenção extra, desperdício ou sucata de material devido a paradas inesperadas, interrupção da cadeia de suprimentos e custos de remessa acelerada, também oportunidades de negócios perdidas, danos à reputação, diversas penalidades, bem como preocupações com a segurança, diminuição do moral e da produtividade dos funcionários.

Todos estes tipos de custos ocorrem devido a paragens não planeadas , muitas vezes – devido a razões técnicas (avarias). As avarias normalmente causam problemas como desperdício de materiais ou produtos de qualidade inferior, problemas de segurança e moral e, claro, custam ciclos extras de manutenção, reparos ou até mesmo substituição de equipamentos.

Outros tipos de custos podem estar relacionados não apenas com avarias, mas também com outros tipos de paragens não planeadas. Por exemplo, a escassez inesperada de trabalhadores ou materiais pode causar atrasos, problemas na cadeia de abastecimento, aumento dos custos de envio, desafios de reputação e assim por diante.

Aqui está o que o especialista do setor Spiros Vamvakas, que prestou consultoria em mais de 100 fábricas nos últimos 4 anos sobre OEE e monitoramento de tempo de inatividade, diz sobre isso:

“Ao consultar empresas, uma coisa importante que noto com frequência é que a maioria das pessoas equipara o tempo de inatividade a avarias . Vemos a mesma tendência nas respostas dadas pelo ChatGPT. Isso ocorre porque o ChatGPT é treinado no conteúdo da internet, e a maior parte desse conteúdo é sobre avarias.

Mas o que acontece nas empresas quando começam a medir o tempo de inatividade e a categorizá-lo por motivos de tempo de inatividade, é que as avarias ocorrem apenas em terceiro, quarto ou quinto lugar, mas não em primeiro lugar. Existem outras causas de paralisação, por exemplo, trocas, recargas de materiais, etc. O custo desse tipo de paralisação já está calculado no custo do produto. Mas, mesmo assim, é um custo.

Seria interessante, no entanto, ver quais são os outros principais motivos de indisponibilidade entre os clientes da Mify, além das avarias.”

Falando em custeio, temos um artigo sobre OEE como KPI Financeiro e sua utilização no custeio de produtos .

Quais são os PRINCIPAIS motivos de tempo de inatividade (em termos de duração)?

Para ter uma visão geral dos maiores contribuintes para o tempo de inatividade entre os clientes da Mify, faremos uma pesquisa rápida que consiste em duas partes:

1. Primeiro, examinaremos cinco clientes escolhidos aleatoriamente de forma anônima, para ver alguns exemplos específicos.
2. Em seguida, agregaremos dados de todos os nossos clientes para ter uma visão geral.

Devido à grande quantidade de dados, limitaremos nosso prazo a um mês: o mês de março de 2023.

Antes de se aprofundar em nossa análise, recomendamos a leitura de nosso artigo sobre como definir categorias de tempo de inatividade .

Primeiro cliente escolhido aleatoriamente e resumo do tempo de inatividade da produção

O gráfico abaixo mostra a duração do tempo de inatividade, resumida no mês de março e discriminada por motivo, para um cliente Mify, escolhido aleatoriamente. Cada coluna representa um único motivo de inatividade , sua altura corresponde à duração total do mês inteiro. As cores ficam a escolha do cliente.

Para este cliente específico (indústria alimentar e nutricional), o maior contribuinte para o tempo de inatividade é “preparação e lavagem” , que aconteceu 92 vezes em março e demorou 105 horas no total, ou um pouco acima de 1 hora em média cada vez que aconteceu. O cliente marcou isso como “tempo de inatividade planejado”, o que significa que não diminui seu OEE quando isso acontece.

O segundo maior contribuinte é a “lavagem à mão na máquina” – 115 vezes e 78 horas no total. Este tempo de inatividade também é marcado como “planejado”.

Os próximos sete motivos de inatividade (seis azuis e um cinza) estão relacionados principalmente a trocas e pausas, mas também são todos períodos de inatividade planejados.

Somente no local 10 começamos a observar paradas não planejadas, denominadas “outros motivos tecnológicos” e que chegam a 6 horas em março.

Para concluir, a maior parte do tempo de inatividade deste cliente é planejada e não afeta seu número de OEE , portanto, o impacto disso não é evidenciado por meio da análise de OEE. No entanto, a quantidade é muito grande, e pode-se argumentar que, embora atividades como preparações, lavagens e trocas sejam necessárias para a produção, procurar formas de reduzir esses tipos de paralisações pode ter o maior potencial para aumentar a eficiência .

Leia mais sobre como nossos clientes analisam seu tempo de inatividade e quais métodos eles aplicam para aumentar a eficiência .

Segundo cliente escolhido aleatoriamente

A primeira coluna deste gráfico mostra que esse tempo de inatividade específico causou 655 paradas e sua duração total foi de 418 horas em março de 2023. Esta coluna vermelha brilhante é a soma do tempo de inatividade “não comentado” , o que significa que foi registrado, mas nenhum motivo específico de inatividade foi designado para isso. Às vezes, o motivo do tempo de inatividade pode ser atribuído automaticamente, mas na maioria das vezes tem que ser feito manualmente por pessoas na fábrica e, neste caso, não foi atribuído nem automaticamente nem manualmente.

Infelizmente, isso ainda acontece com bastante frequência. Entre todos os tempos de inatividade registrados em todos os clientes, uma grande parte deles não é comentada (motivo do tempo de inatividade não atribuído). Com as razões do tempo de inatividade desconhecidas, é muito difícil melhorar a eficácia da produção.

Os outros três maiores motivos de inatividade, mostrados em cinza, roxo e verde, referem-se a “nenhuma ordem ou nenhuma demanda” – outra situação muito típica. Este tempo de inatividade é marcado como “planejado”, o que significa que não diminui o OEE, mas ainda significa que as máquinas ficam sem uso, portanto afetaria o TEEP – Total Effective Equipment Performance, que fornece informações sobre a verdadeira capacidade de operação da produção por levando em consideração as perdas planejadas e também as não planejadas.

Terceiro, quarto e quinto clientes escolhidos aleatoriamente

Para agilizar nossa análise, traremos apenas mais alguns pontos interessantes sobre mais três clientes (indústrias: brinquedos e jogos, eletroeletrônicos, produtos e soluções de ventilação).

O terceiro cliente tem “falha de motor” como terceiro maior motivo de inatividade e está diretamente relacionado à quebra. Aconteceu 8 vezes em março e totalizou 20 horas perdidas. É incomum que uma avaria esteja no topo da lista dos PRINCIPAIS motivos de inatividade e também parece ser incomum para este cliente porque a falha do motor não foi um problema nos meses anteriores.

O quarto cliente tem a quebra como 7º maior motivo de indisponibilidade, e no caso dele é mais persistente, ocorrendo regularmente.

O quinto cliente não parece sofrer quebras, mas alguns de seus motivos de inatividade (especificamente, a partir da sexta posição) são marcados como “não planejados” e são descritos como problemas genéricos na linha de transporte, limpeza, configuração da linha .

Tipos de motivos de inatividade mais populares

Também nos livraremos de todas as cores diferentes que eram individuais para cada cliente, e atribuiremos nossas próprias cores ao tempo de inatividade de acordo com seu tipo. Aqui está o que esses tipos significam:

• Vermelho brilhante é o tempo de inatividade cujo motivo é desconhecido e, como seria de esperar, ele domina a lista dos PRINCIPAIS motivos de tempo de inatividade.
• Cinza claro indica tempo de inatividade planejado que não afeta o número OEE quando ocorre. Como vimos acima, isso muitas vezes está relacionado à falta de demanda, turnos vazios, vários outros tempos ociosos, mas também relacionado a atividades como limpeza, preparação, trocas (embora alguns clientes considerem as trocas como tempo de inatividade não planejado).
• O vermelho escuro representa um tempo de inatividade inesperado e as razões para isso são muito diferentes.
• Azul também é tempo de inatividade inesperado, mas possui um tipo adicional especial “técnico”, usado para indicar falha mecânica ou elétrica.
• A cor preta é uma “categoria intermediária”: é um tempo de inatividade marcado como “planejado”, mas ainda tem como objetivo reduzir o número OEE quando isso acontece. O objetivo disso é resolver esse tipo de tempo de inatividade durante o processo de melhoria do OEE.

A partir deste gráfico, podemos ver que o especialista do setor, Spiros Vamvakas, estava certo sobre as avarias que aparecem mais abaixo na lista dos PRINCIPAIS motivos de tempo de inatividade . Estas estatísticas mostram-nos que muito potencial está “escondido” em tempos de inatividade desconhecidos ou planeados .

Conclusão

Portanto, o tempo de inatividade é de fato um tópico muito maior do que apenas quebras ou outros problemas inesperados. Há mais do que o ChatGPT pode nos dizer e também mais do que muitas empresas imaginam.

O que significa que também há mais potencial para melhorias – e para alcançá-lo, você pode usar todas as mesmas ferramentas e recursos que usamos para escrever este artigo:

• software de rastreamento de tempo de inatividade em tempo real ,
• análise visual de tempo de inatividade,
• inteligência artificial (não apenas para aconselhamento, mas também para análise),
• e seria ótimo ter um especialista humano disponível.