Confrontadas com um número crescente de desafios, desde a interrupção contínua da cadeia de abastecimento e a inflação galopante, até matérias-primas cada vez mais caras e mais difíceis de obter, a maioria das organizações de produção precisa de ser mais eficiente, ágil e mais enxuta do que nunca.

Uma das formas através das quais os fabricantes podem obter ganhos de eficiência tangíveis é monitorizar de perto as perdas de produção e medir com precisão a qualidade da produção, para melhorar ambos no futuro. 

Mas melhorias só poderão ser feitas quando a situação atual for conhecida. Isto pode acontecer através da digitalização e, em particular, dos dados. É por isso que monitorar efetivamente o OEE é um objetivo tão comum entre os fabricantes.

Os fabricantes podem identificar onde melhorias potenciais podem ser feitas capturando com precisão e analisando minuciosamente os dados de perda e qualidade.

No entanto, na sua pressa em obter benefícios baseados em dados, alguns fabricantes cometem um erro comum: negligenciar a padronização de dados no início da sua jornada de monitorização da produção. Embora possa parecer um descuido incidental, é um problema que é inevitavelmente mais difícil de resolver no futuro.

O que é padronização de dados?

Uma maneira fácil de entender a padronização de dados é trabalhar com uma planilha contendo dados de diferentes fontes. Frequentemente, esses dados são todos iguais, mas sua formatação difere, por exemplo, alguns campos de data podem ser “10 de novembro de 2022”, enquanto outros podem ser “10/11/2022”. Quando você começa a processar esses dados e colocá-los todos no mesmo formato, por exemplo, “DD/MM/AAAA”, então esta é a padronização de dados em ação.

Em resumo, a padronização de dados é o processo de criação de um conjunto de padrões e, em seguida, de transformação de quaisquer dados que você tenha – independentemente de sua fonte – para aderir a esses padrões. 

Do ponto de vista da produção, imagine todos os dados capturados das linhas de produção e máquinas em uma única fábrica. Ou de várias plantas, aliás. Sem dúvida, estará em formatos diferentes, a menos que você o padronize. E se não o fizer, qualquer análise que queira realizar será, na melhor das hipóteses, difícil e, na pior das hipóteses, infrutífera. 

Assim, do ponto de vista do fabricante, a padronização de dados, por exemplo, significa:

• Ter os mesmos motivos de perda (tempo de inatividade, velocidade, qualidade) utilizados por todos os operadores.
• Ser capaz de localizar (traduzir para diferentes idiomas) relatórios de perdas.
• Fornecer diferentes tipos de acesso aos dados, dependendo da função e função dos funcionários.

Em outras palavras, a padronização de dados ajuda sua organização a falar a mesma língua, não importa onde os sites estejam localizados.

Como saber se a padronização de dados é um desafio?

Durante as nossas próprias conversas com fabricantes que possuem múltiplas fábricas, num ou em vários países, existem vários desafios comuns associados à falta de padronização de dados.

Você pode tentar responder às seguintes perguntas para entender se a padronização é um desafio em sua organização.

• Podemos comparar fábricas e linhas de produção e encontrar as melhores práticas?
• Comparamos nosso progresso para ver se nossas iniciativas de melhoria estão funcionando?
• Somos capazes de atualizar nosso pessoal de chão de fábrica sobre seu desempenho?
• Podemos aconselhar as nossas partes interessadas sobre o nosso progresso contínuo?
• Atualizamos nossos clientes com métricas de perda e qualidade?

Toda a sua estratégia de digitalização será provavelmente questionada se você não conseguir aproveitar os dados para responder a essas questões fundamentais.

Por que focar na padronização de dados?

Embora alcançar a padronização de dados em todo o seu parque fabril possa parecer assustador, as recompensas são substanciais.

Maior eficiência na tomada de decisões

Com dados padronizados, você pode fornecer eletronicamente às suas equipes de produtividade centrais e regionais uma representação mais precisa da situação real. E ao ter um sistema consistente implementado, fica mais fácil identificar padrões e tendências nos dados, permitindo que as decisões sejam tomadas de forma rápida e eficiente.

Impulsione a mudança cultural

Com as perdas capturadas com precisão e os dados padronizados partilhados entre os funcionários, muitas organizações descobrem que a sua cultura sofre uma mudança. Os funcionários tendem a se apropriar proativamente de suas áreas e se esforçam para melhorá-las continuamente. Isto é especialmente poderoso quando ocorre uma competição amigável entre sites, cada um tentando superar os outros em termos de desempenho. Um bônus adicional aqui é a transferência de conhecimento que ocorre frequentemente entre fábricas.

Benchmark para ver como você está melhorando

Como já mencionamos, não é possível avaliar suas fábricas distribuídas sem dados padronizados. O benchmarking permite que você veja a linha de base de cada instalação e identifique possíveis áreas onde melhorias podem ser feitas. Avaliações regulares podem então ser usadas para avaliar o progresso em relação aos planos de melhoria que você fez. 

Identifique as melhores práticas e gere economia de custos

As percepções em primeira mão de um de nossos clientes revelaram como o aproveitamento dos dados revelou problemas de qualidade que eram uma causa direta do tempo de inatividade. O cliente descobriu que um de seus produtos às vezes funcionava com alta disponibilidade e às vezes não. Após uma análise mais aprofundada, o cliente descobriu que algumas das sacolas em que seu produto foi colocado estavam sujeitas a falhas, resultando em paralisação da produção. As sacolas de um fornecedor diferente não apresentavam esse problema, por isso a disponibilidade variava.

Com esse conhecimento, o cliente procurou o fornecedor em busca de uma solução. Com sacolas de maior qualidade, o cliente não tem mais o problema de disponibilidade variada. A conclusão é que dados de qualidade podem ajudar a descobrir problemas que, de outra forma, permaneceriam desconhecidos.

Benefícios da padronização de dados em ação

A principal empresa global de fertilizantes, Yara Internacional, já tinha adotado princípios Lean para aumentar a sua competitividade. No entanto, a empresa ainda estava com dificuldades para implementar um monitoramento eficaz de OEE em seus múltiplos terminais de fertilizantes.

Entre outros, um dos desafios da Yara foi padronizar o monitoramento de OEE em toda a sua rede global de locais, que abrange cinco continentes.

Após a implementação do Mify, os operadores da Yara – independentemente da sua localização geográfica – puderam facilmente registrar perdas usando um conjunto de causas predefinidas e padronizadas. 

Tendo padronizado seu processo de monitoramento de perdas e relatórios para mais de 135 linhas de produção globais, a Yara pôde avaliar com precisão as diferenças entre países, regiões e terminais .

Além disso, a padronização mundial permitiu que a Yara e seus operadores falassem a mesma língua em todos os níveis. Como resultado, a consciência e a experiência aumentaram; o mesmo aconteceu com o OEE da Yara, aumentando em média 15% em todas as linhas de produção.

O que procurar ao escolher uma solução

A parceria com o fornecedor de soluções certo para rastreamento de perdas pode ajudá-lo a permanecer imediatamente no caminho certo. As perguntas a seguir ajudam a determinar se o fornecedor que você está considerando oferece suporte à padronização no curto e longo prazo:

• Quão bem o sistema suporta configurações de fábrica local e multifábrica?
• A categorização das perdas pode ser localizada?
• A análise oferece suporte a recursos de localização e benchmarking?
• A integração suporta localização?
• Existe flexibilidade suficiente para suportar o rastreamento de perdas locais?
• Os direitos de usuário podem ser configurados para que as fábricas possam monitorar umas às outras, mas não alterar os dados?
• Existem dados globais na funcionalidade do idioma local, para que cada usuário local possa comparar-se com outras fábricas, bem como aproveitar o conhecimento global?
• Até que ponto a solução oferece suporte à implantação rápida com cronogramas agressivos? Implementações multifábricas longas e com muitos recursos podem comprometer a utilização e a ativação no período pós-implementação. 

Portanto, se sua organização estiver comparando vários provedores de serviços para OEE e rastreamento de perdas, não negligencie as considerações acima. Um sistema que possua recursos integrados que suportem a padronização de dados desempenhará um papel crítico em sua estratégia de digitalização no longo prazo.