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Artigos
635
Exacta – EP, São Paulo, v. 14, n. 4, p. 635-64 4, 2016.
DOI: 10.5585/ExactaEP.v14n4.6627
Rafaela Heloisa Carvalho Machado
Mestranda em Engenharia de Produção com linha de pesqu isa
em Engen haria do Proce sso pela Universidade Metodist a de
Piracicaba – Unimep.
Santa B árbara do Oeste , SP [Brasil]
rafaela .h.machado@gmail.com
André Luís Helleno
Doutor em Engenharia de Produção e Professor C oordenador
da Pós- Graduaç ão no departamento de Engenhar ia de
Produção/Universid ade Metodista de Piracicaba – Unimep.
Santa B árbara do Oeste , SP [Brasil]
Carlos Roberto Camello Lima
Doutor em Engenharia Mecânic a pela Universidade Estadual
de Campi nas – Unicamp, Professor na graduação/pós-
graduaç ão no departamento de Engenhar ia de Produção/
Universidade Metodist a de Piracicaba – Un imep.
Santa B árbara do Oeste , SP [Brasil]
Análise da eficiência operacional de uma
linha de produção da indústria de laticínios
por meio do indicador de Eficiência Global de
Equipamentos (Overall Equipment Effectiveness)
Analysis of the operational efciency of a dairy industry production line through
the Overall Equipment Effectiveness indicator
Resumo
As empresas atuam constantemente sob pressão para produzirem mais, com
menos recursos e mais rápido. Gerenciar fábricas, neste cenário, demanda
informações quantitativas da produção para uma tomada de decisão eficaz.
Neste estudo, mensuraram-se os índices do processo gargalo da linha de
produção para embasar as decisões referentes aos principais produtos de
uma empresa de grande porte do ramo de laticínios. Foram mensurados
os valores de Eficiência Global de Equipamentos (Overall Equipment
Effectiveness), para a máquina do processo gargalo e para cada um dos
quatro produtos fabricados, possibilitando a comparação entre eles. Gráficos
de Pareto e análises de variação do peso dos itens também foram elaborados
para avaliação do processo. Coletaram-se dados mediante observações que
possibilitaram um maior conhecimento do processo e o levantamento de
sugestões de melhoria a serem estudadas. Assim, foi possível elaborar um
plano de ação para cada um dos produtos da linha, visando ao aumento da
eficiência do processo.
Palavras-chave: Eficiência global de equipamentos. Indústria de laticínios.
Otimização de processos.
Abstrac t
Companies constantly operate under pressure to produce more and faster
with fewer resources. Managing factories, in this scenario, requires
quantitative information on production to enable effective decision-making.
In this study, we measured indexes concerning the bottleneck process of
the production line of a large dairy company in order to support decisions
regarding its main products. The Overall Equipment Effectiveness values
were measured for the machine in the bottleneck process, as well as for each
of the four products in the production line, enabling comparisons between
them. Pareto charts and analyses of the weight variation of the products
were also elaborated for a complete evaluation of the process. The data were
collected through observations that enabled a better understanding of the
process and raised suggestions for improvements in the production line for
future studies. With the data and information collected, it was possible to
build an action plan for each product in order to increase process efficiency.
Keywords: Dairy industry. Overall equipment effectiveness. Process
optimization.
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Análise da eficiência operacional de uma linha de produção da indústria de laticínios por meio…
1 Introdução
A base para o bom funcionamento de uma
empresa se encontra na eficiente e correta utiliza-
ção dos recursos disponíveis, sejam eles materiais,
humanos ou operacionais. A necessidade de se
manter competitiva pressiona as empresas a pro-
duzirem mais, com menos e de forma mais rápida.
Para atingir estas expectativas, diretores e gerentes
tomam decisões guiadas pelas avaliações de desem-
penho da produção, dos processos e dos sistemas
de manufatura (GARZA-REYES et al., 2010).
Por este motivo, a medição dos indicadores
de desempenho nos sistemas de manufatura vem-
se tornando cada vez mais importante. A medição
do desempenho da capacidade de produção, por
exemplo, é de vital importância para o sucesso
das tomadas de decisão da empresa. Ao utilizar a
capacidade de produção de forma eficaz, o siste-
ma de manufatura se torna mais disponível para
atender a demanda dos clientes, que exigem cada
vez mais flexibilidade de volume e variedade de
produtos.
Neste sentido, o indicador de desempe-
nho Eficiência Global de Equipamentos (Overall
Equipment Effectiveness – OEE) surgiu como uma
das métricas da filosofia Manutenção Produtiva
Total (Total Productive Maintenance – TPM), para
melhorar a eficácia e a longevidade das máquinas
no sistema de manufatura e, com isso, avaliar a
efetividade das melhorias aplicadas (SANTOS;
SANTOS, 2007).
Caso seja conhecida a capacidade teórica de
produção das máquinas, a análise deste indicador
fornece uma estimativa da capacidade do sistema
de manufatura como um todo (MOELLMANN
et al., 2006), representando o tempo de operação
válida como uma porcentagem da capacidade de
projeto (SLACK et al., 2009).
Além de ser utilizado para estimar a capaci-
dade, o indicador pode ser útil para analisar opera-
ções gargalo em um sistema de manufatura e, com
isso, identificar melhorias deste (MOELLMANN
et al., 2006).
No caso de produtos em que a demanda de
mercado é maior que a capacidade de produção,
a maximização da utilização dessa capacidade se
torna uma vantagem competitiva, uma vez que
pode representar um aumento de produção e, con-
sequentemente, um imediato aumento de receita.
Neste cenário, é comum a utilização da análise de
OEE para a otimização do sistema de manufatura.
Este artigo apresenta um estudo de caso reali-
zado em uma empresa de grande porte do ramo de
laticínios. A demanda do estudo surgiu da neces-
sidade de dados quantitativos que possibilitassem
à gerência da fábrica a tomada de decisões efetivas
quanto aos processos de produção críticos.
No estudo, foi analisado o OEE de uma linha
de produção composta por quatro produtos dis-
tintos, a qual apresentava relevância para a empre-
sa e demanda acima da capacidade de produção.
No cálculo do indicador OEE, no fator qua-
lidade, consideraram-se apenas as características
do produto (químicas, biológicas e organolépti-
cas), desprezando-se, assim, o requisito de envase
do produto (peso líquido). Com isso, o cálculo do
OEE foi complementado com a análise do peso
líquido em razão da importância desta caracterís-
tica para o processo.
Durante o estudo, também foram elaborados
gráficos de Pareto, relacionando a frequência das
causas de parada de máquina. Com base nos re-
sultados, foi efetuado um plano de ação para a
otimização de cada um dos produtos da linha ana-
lisada.
2 Referencial teórico
O sistema TPM surgiu com base na filoso-
fia Manufatura Enxuta (Lean Manufacturing)
Artigos
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MACHADO, R. H. C.; HELLENO, A. L.; LIMA, C. R. C.
buscando, entre outras iniciativas, a diminuição
dos desperdícios de produção. Segundo Nakajima
(1988), o TPM classifica seis perdas como as
maiores causas de desperdícios da produção, são
elas: (1) quebra de equipamento, (2) set-ups e re-
gulagens, (3) pequenas paradas e ociosidade, (4)
queda de velocidade, (5) refugo e (6) retrabalho.
A filosofia TPM busca minimizar e eliminar
essas causas que são caracterizadas entre os se-
guintes três fatores no indicador OEE: fator dispo-
nibilidade, desempenho e qualidade (MUCHIRI;
PINTELON, 2008). Para Slack et al. (2009),
estes representam respectivamente, o tempo em
que o equipamento se encontra disponível para
operar, a velocidade ou taxa de atravessamento
do equipamento e a qualidade do produto ou do
serviço que produz. Com isso, o indicador OEE
pode ser considerado um método de mensuração
da eficiência das iniciativas de implementação e
melhoria do TPM. No entanto, o indicador pode
ser aplicado com outros objetivos. Ele pode, por
exemplo, ser usado para determinar as áreas da
empresa em que devem ser desenvolvidas melho-
rias nos equipamentos, células ou linhas de produ-
ção. A análise do indicador
em um grupo de máquinas
possibilita a priorização de
esforços por meio da per-
cepção do recurso de me-
nor eficiência (JONSSON;
LESSHMMAR, 1999).
Neste sentido, o OEE
permite que as reais condi-
ções de utilização dos ati-
vos sejam analisadas por
meio da identificação das
perdas existentes nos equi-
pamentos (CHIARADIA,
2004). Por este motivo, o
indicador é considerado
uma medida de desempe-
nho-chave em ambientes de produção em massa
(SHARMA et al., 2012).
O indicador é formado considerando as per-
das do processo em termos de eficiência a partir
do tempo de programação da produção (tempo de
carregamento). A Figura 1 representa a formula-
ção do OEE considerando seus três índices.
Durante o cálculo do OEE, deve-se conside-
rar como tempo total apenas o período que é de
responsabilidade da equipe de produção. O tempo
em que o equipamento não produziu devido à falta
de pedidos ou por não estar em horário de fun-
cionamento da linha, por exemplo, não entra no
cálculo do OEE. Interrupções de produção plane-
jadas, como manutenção preventiva ou programa-
da, almoço, treinamentos e reuniões, são classifi-
cadas como paradas programadas e não entram
no cálculo do indicador (HANSEN, 2006).
A efetividade da utilização do equipa-
mento também pode ser mensurada pelo in-
dicador Desempenho Total da Eficiência dos
Equipamentos (Total Effectiveness Equipment
Performance – TEEP). No entanto, este índice ava-
lia o uso do equipamento em todo o tempo dispo-
Figura 1: Formulação do indicador OEE
638 Exacta – EP, São Paulo, v. 14, n. 4, p. 635-644, 2016.
Análise da eficiência operacional de uma linha de produção da indústria de laticínios por meio…
nível, considerando 24 horas/dia, em 365 dias/ano
de operação (DUNN, 2011). Desta forma, TEEP é
indicado em casos de aumento de capacidade e ex-
pansão de capital por possibilitar a demonstração
da capacidade disponível existente em uma planta
(HANSEN, 2006).
A identificação das perdas é a atividade
mais importante no processo de cálculo do OEE.
A limitação da empresa em identificar suas per-
das impede que ela atue no estabelecimento das
condições originais dos equipamentos, conforme
estabelecido no momento em que o equipamento
foi adquirido ou reformado (SANTOS; SANTOS,
2007). Os indicadores podem ser calculados por
meio das equações 1, 2, 3, 4, 5 e 6, que represen-
tam os fatores disponibilidade, desempenho, qua-
lidade e o OEE (HANSEN, 2006).
Tempo de Carga TC= Tempo Teórico Disponível
– Paradas Programadas horas
(1)
Tempo Real Disponível TRD=Tempo de Carga−
Paradas Não Programadas horas
(2)
Disponibilidade %=TRDTCx100
(3)
Desempenho %=Peças ProduzidasTempo Padrão
pçshx Tempo Real Disponível x 100
(4)
Qualidade %=Peças Produzidas−Peças
Refugadas−Peças RetrabalhadasPeças
Produzidas x 100
(5)
OEE=Disponibilidade x Desempenho x
Qualidade
(6)
Nos casos em que o equipamento apresen-
ta margem significativa de melhoria do fator de-
sempenho, técnicas como a avaliação dos cinco
porquês, acompanhadas de outras ferramentas de
qualidade, se mostram eficazes (BENJAMIN et
al., 2015). Podem também ser exploradas técnicas
usualmente utilizadas para a diminuição do tem-
po de set-up, como Troca Rápida de Ferramentas
(Single Minute Exchange of Dies – SMED), para
diminuir o número de pequenas paradas de má-
quina (BENJAMIN et al., 2013).
Embora avalie as métricas de disponibilida-
de, desempenho e qualidade, outros fatores que
também impactam na eficiência, como uso de ma-
téria-prima e ambiente produtivo (logística, força
de trabalho, etc.) sob os quais o processo opera,
não são avaliados diretamente. Por este motivo,
pesquisas acadêmicas têm sido realizadas com o
intuito de expandir o escopo do OEE a todo o
processo ou a fábrica (GARZA-REYES, 2015).
Para obter um funcionamento eficaz do equi-
pamento, são necessários altos níveis de desem-
penho em todas as dimensões do indicador OEE
(SLACK et al., 2009). Segundo Hansen (2006), o
valor desejável para a OEE é de 85%, o que re-
presenta um equipamento com 90% para dispo-
nibilidade, 95% para desempenho e 99% para
qualidade. Ainda de acordo com o autor, valores
de OEE abaixo de 65% devem ser considerados
inaceitáveis. Nestes casos, a empresa deve imple-
mentar ações para a melhoria do índice. Valores
entre 65% e 75% são aceitáveis. Índices de OEE
acima de 75% são aceitos como muito bons e os
acima de 85% são considerados excelentes e pró-
ximos aos padrões de classe mundial.
3 Método de pesquisa
Este artigo apresenta o estudo de caso apli-
cado em uma empresa privada de grande porte do
ramo de laticínios. A organização em questão pos-
sui capital nacional e está no mercado a mais de
30 anos, obtendo constante crescimento ao longo
Artigos
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Exacta – EP, São Paulo, v. 14, n. 4, p. 635-64 4, 2016.
MACHADO, R. H. C.; HELLENO, A. L.; LIMA, C. R. C.
dos últimos anos. A escolha dessa empresa para a
aplicação da pesquisa foi realizada com base neste
crescimento, que ressaltou a necessidade de au-
mento de eficiência dos processos para sustentar a
crescente demanda.
A fabricação dos produtos ocorre em cinco
unidades fabris, distribuídas entre os estados de
São Paulo, Minas Gerais e Santa Catarina. Este
estudo foi realizado em uma das unidades da em-
presa, localizada no estado de São Paulo.
Segundo Tripp (2005), o estudo de caso
consiste em uma das muitas diferentes formas de
investigação-ação, sendo caracterizada por toda
tentativa continuada, sistemática e empiricamente
aprofundada de aprimorar a prática.
Um estudo de caso é uma pesquisa empírica
em que se visa a investigar um fenômeno contem-
porâneo dentro de seu contexto real. Esta metodo-
logia deve ser utilizada quando o tipo de pergunta
que norteia o trabalho começa com “por que” ou
“como” e quando o investigador tem pouco con-
trole sobre o fenômeno investigado (YIN, 2001).
Para a definição do método de medição dos
indicadores, foram coletadas informações com o
supervisor de produção e os dois líderes de setor
do processo em estudo por meio de entrevistas
semiestruturadas. A coleta de dados ocorreu me-
diante observações, visto que os dados do processo
contidos no sistema de Planejamento de Recursos
da Empresa (Enterprise Resource Planning –
ERP), utilizado pela empresa, não se mostraram
confiáveis para o cálculo do OEE.
Durante a elaboração dos materiais para a
coleta de dados, foram consultados os exemplos
de fichas apresentados por Hansen (2006). Com
base na literatura e nas informações sobre o pro-
cesso, foi elaborada a ficha-base apresentada na
Figura 2, com as principais causas de parada para
a linha. A cada motivo foi atribuído um código
para facilitar o registro das paradas.
Paradas de máquina programadas, como al-
moço, troca de turnos e testes do setor de Pesquisa
e Desenvolvimento, não foram consideradas de
responsabilidade da produção e, assim, não entra-
ram no cálculo do OEE. Apesar disso, estas in-
terrupções tiveram seus tempos registrados para a
obtenção do tempo total de produção. Seria pos-
sível registrar os períodos de paradas programa-
das para analisar a eficiência da programação de
produção. No entanto, este não era o intuito do
estudo realizado.
Uma ficha de coleta de dados (Figura 3) foi ela-
borada para determinar dados do produto, horário
de início e fim da produção e das paradas, e mo-
tivo das paradas. Na coluna “Motivo PARADA”
deveria ser inserido o código referente à causa da
interrupção da produção, registrados na Figura 2.
As atividades do estudo foram divididas em
seis etapas, sendo elas: definição do gargalo da
linha de produção; coleta de dados; cálculo do
OEE; elaboração de gráficos de Pareto; análise de
peso líquido; e sugestões de melhoria. A descri-
ção destas etapas e seus respectivos resultados são
apresentados na seção 4, mais adiante.
Figura 2: Ficha base com tipos de parada de
máquina
640 Exacta – E P, São Paulo, v. 14, n. 4, p. 635- 644, 2016.
Análise da eficiência operacional de uma linha de produção da indústria de laticínios por meio…
4 Desenvolvimento do estudo
de caso
4.1 Definição do gargalo da linha
de produção
A linha de produção definida como priorida-
de no estudo fabricava quatro dos principais pro-
dutos da empresa, denominados para este traba-
lho como produtos X, Y, Z e R. O fluxograma do
processo é apresentado na Figura 4.
De acordo com a avaliação dos gestores da
empresa, o processo de envase foi definido como
gargalo da linha e obteve o foco das medições.
4.2 Coleta de dados
Para maior confiabilidade dos dados e a fim
de não perturbar o processo, estes não foram cole-
tados pelos operadores da linha de produção. Em
cada turno, um funcionário ficou responsável pelo
acompanhamento do processo e registro das in-
formações durante dez dias.
Os quatro produtos
estudados são fabricados
em turnos diferentes, sen-
do dois no período diurno,
e dois no noturno. Para
cada produto deveria ser
utilizada uma nova ficha.
Desta maneira, seria pos-
sível a análise dos produ-
tos individualmente. No
entanto, para a elaboração
do OEE da máquina os da-
dos referentes aos quatro
produtos foram somados.
4.3 Cálculo do OEE
Para calcular as métricas de cada um dos
produtos, foram desconsiderados os set-ups de
máquina, visto que estes seriam adicionados ape-
nas aos três primeiros produtos devido à ordem
de produção. Desta forma, o último produto da
linha iria apresentar um desempenho superior por
não demandar set-up após a produção, o que pre-
judicaria a comparação do
desempenho entre os pro-
dutos. Os set-ups entre os
produtos consistiam de ta-
refas iguais.
A Tabela 1 mostra os
valores médios em porcen-
tagem para disponibilidade, desempenho, quali-
dade e OEE de cada um dos quatro produtos da
linha analisada.
Analisando os dados, pode-se perceber que
os produtos X e R apresentam menor eficiência e,
portanto, devem receber prioridade nas ações de
melhoria. Pode-se verificar também, que os índi-
ces de desempenho são os que se encontram mais
distantes do resultado almejado (95%).
Com base nos dados de todos os produtos,
incluindo os tempos de set-up, foram calculados
Figura 3: Ficha para coleta de dados das paradas de máquina
Figura 4: Fluxo da linha de produção
Artigos
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Exacta – EP, São Paulo, v. 14, n. 4, p. 635-64 4, 2016.
MACHADO, R. H. C.; HELLENO, A. L.; LIMA, C. R. C.
os valores de OEE para o equipamento, apresenta-
dos na Tabela 2. Nesta tabela, são mostrados tam-
bém os valores estabelecidos por Hansen (2006)
para as empresas de classe mundial com o intuito
de comparação.
Percebe-se que os valores de desempenho
e disponibilidade podem ser melhorados para
que a empresa atinja valores de classe mundial.
Consequentemente, o índice OEE pode ser apri-
morado.
4.4 Elaboração de gráficos de
Pareto
Durante a análise dos dados, foram elabo-
rados gráficos de Pareto para cada um
dos produtos, possibilitando a visuali-
zação das principais causas de parada
dos itens. A Figura 5 apresenta o gráfico
para o produto X.
O eixo horizontal da Figura 5 de-
monstra o código das causas de parada
de máquina apresentadas anteriormen-
te na Figura 2. Percebe-se pela análi-
se que as causas A (falta de caixas de
armazenamento) e B (falta de produtos
para envase) são as interrupções mais
frequentes para o produto em questão e, portan-
to, devem receber o foco das ações de melhoria
de produção.
4.5 Análise de peso líquido
Como complemento da análise do OEE, foi
realizada a coleta do peso líquido dos produtos.
A pesagem dos itens foi feita aleatoriamente ao fi-
nal do processo de envase. Para a determinação
do limite de especificação da variação de peso dos
itens, foi consultada a norma NIE-DIMEL-025
do Instituto Nacional de Metrologia, Qualidade
e Tecnologia – Inmetro (INMETRO, 2011), que
fixa procedimentos para a determinação da con-
formidade do conteúdo efetivo de produtos pré-
medidos (que são medidos sem a presença do con-
sumidor e em condições de comercialização).
A norma estabelece os parâmetros para a
pesagem das embalagens para a definição do va-
lor de tara destas e da tolerância inferior do peso
dos produtos. Este limite inferior varia de acordo
com o conteúdo líquido exposto nas embalagens,
como mostrado na Tabela 3. A faixa em que se
enquadra o conteúdo nominal do produto (primei-
ra coluna) determina a variação de peso (segunda
coluna) que pode ser tolerada nas amostras anali-
sadas. Como o peso dos produtos estudados (220
g) variava entre 200 g e 300 g, a tolerância inferior
definida para os produtos foi a de 9 g.
Tabela 1: Índices de OEE dos produtos estudados
Produto Disponibilidade Desempenho Qualidade OEE
X 84% 88% 100% 74%
Y 92% 89% 100% 81%
Z 89% 89% 99% 78%
R 87% 87% 99% 75%
Classe
mundial 90% 95% 99% 85%
Tabela 2: Índices de OEE do equipamento
Disponibilidade Desempenho Qualidade OEE
Equipamento
de envase 86% 87% 100% 74%
Empresa
de classe
mundial
90% 95% 99% 85%
Figura 5: Gráfico de Pareto para o produto X
642 Exacta – EP, São Paulo, v. 14, n. 4, p. 635-644, 2016.
Análise da eficiência operacional de uma linha de produção da indústria de laticínios por meio…
Para as análises de peso dos produtos, foram
pesadas cerca de 400 unidades de cada produto
ao longo de dez dias. Os dados foram inseridos
em gráficos de frequência para facilitar a análise,
como mostrado na Figura 6.
Os dados apresentados na Figura 6 represen-
tam a variação de peso verificada pelo produto X.
Pode-se observar que nenhum dos produtos das
amostras avaliadas apresentou peso abaixo da
tolerância determinada pelo Inmetro (211 g). A
mesma verificação pôde ser feita para os demais
produtos que não apresentaram itens abaixo dos
valores determinados pelo Inmetro.
4.6 Sugestões de melhoria
Os resultados do estudo foram considerados
satisfatórios pelos gestores. No entanto, percebeu-
se que o indicador OEE poderia ser melhorado refe-
rente aos valores de desempenho e disponibilidade.
Os dois componentes do desempenho são
conhecidos como as perdas mais difíceis de serem
trabalhadas entre as seis grandes perdas do OEE.
Devido a essas dificuldades, existem poucos estu-
dos relacionados à minimização ou completa eli-
minação das perdas de velocidade. Desta maneira,
a disponibilidade é tida como o foco de muitas or-
ganizações que consideram as paradas significati-
vas de máquina, principalmente as quebras, como
prioridade de melhorias (BENJAMIN et al., 2015).
Percebeu-se, durante a coleta de dados, que
as pequenas paradas e a variação de velocidade
da máquina são frequentes durante a produção,
explicando a origem do valor obtido no desem-
penho. Ao permanecer por um maior período de
tempo no funil de envase, a temperatura do pro-
duto a ser envasado diminui e, consequentemente,
a sua consistência é alterada. Com isso, a produ-
ção é interrompida para a diminuição da velocida-
de de envase. O resultado demonstra a necessidade
de equilíbrio entre as etapas de produção e envase
para que o produto não fique por um longo perío-
do aguardando o envase, tampouco falte produto
para ser envasado.
As análises do OEE somadas às informações
coletadas e aos gráficos de Pareto possibilitaram
a criação de um plano de ação focado na me-
lhoria da eficiência para cada produto. As ações
de melhoria abrangeram alterações no processo
de fabricação, anterior ao envase, para diminuir
as oscilações do envio de produto ao envase. As
matérias-primas foram mantidas mais próximas
do maquinário e os funcionários foram treina-
dos para melhorar o ritmo de abastecimento do
processo de envase. Desta forma, os índices de
disponibilidade (falta de produto) e desempenho
(afetada pela consistência do produto) poderiam
ser aprimorados.
Tabela 3: Tolerância de variação de conteúdo
efetivo
Tolerância
Conteúdo nominal Qn
(g ou ml ou cm3)
Percentual
de Qn
g ou ml ou
cm3
0 a 50 9 -
50 a 100 - 4,5
100 a 200 4,5 -
200 a 30 0 - 9
300 a 500 3 -
500 a 1000 - 15
1000 a 10000 1,5 -
10000 a 1500 0 - 150
Maior ou igual a 150 00 1 -
Figura 6: Variação do conteúdo efetivo de um dos
produtos
Artigos
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Exacta – EP, São Paulo, v. 14, n. 4, p. 635-64 4, 2016.
MACHADO, R. H. C.; HELLENO, A. L.; LIMA, C. R. C.
Por meio das análises dos gráficos de Pareto,
verificou-se que os produtos produzidos durante o
dia eram afetados pela falta de caixas de armaze-
namento de produtos acabados, utilizadas em câ-
mara fria. A partir disso, foi solicitado pela gerên-
cia o estudo da viabilidade de aquisição de novas
caixas, devido às restrições de layout da fábrica.
Os dados do indicador de qualidade demons-
tram que o índice em um processo estável apresen-
ta valores próximos a 100%. Por este motivo, al-
gumas empresas não chegam a medir o indicador,
considerando para os cálculos de OEE um valor
de 100% neste quesito.
5 Conclusão
Neste trabalho, demonstrou-se, por meio de
um estudo de caso, como o OEE pode auxiliar na
avaliação e melhoria dos processos. Realizou-se
uma aplicação do indicador em uma linha de pro-
dução e apresentou-se, de forma detalhada, uma
abordagem de mensuração do índice para um
equipamento e para diferentes produtos de uma
mesma linha de produção. Isto permite obter in-
formações que possibilitam a replicação da meto-
dologia de pesquisa em outras pesquisas.
Durante a análise, verificou-se que a coleta
de dados por meio de observações possibilitou
uma percepção do processo que vai além da me-
dição do OEE e, com isso, efetuaram-se ações de
melhoria para o processo.
Além disso, demonstrou-se a análise de OEE
aliada a análises de gráficos de Pareto e de peso
líquido dos produtos. Percebeu-se que, nesta apli-
cação conjunta, os gráficos de Pareto fornecem
dados para a melhoria do índice de disponibilida-
de, determinando as causas de parada de máquina
com maior número de ocorrências no processo, e
as análises de peso líquido de produtos possibili-
tam o detalhamento do índice de qualidade, mos-
trando se o processo pode ser considerado estável
neste quesito.
Todavia, no estudo em questão, não se aplica
nenhuma ferramenta adicional ao OEE para a me-
lhoria do índice de desempenho. A integração do
OEE com ferramentas que possibilitem a melho-
ria deste item podem ser abordadas em trabalhos
posteriores, bem como a comparação dos valores
obtidos antes e depois da implantação das melho-
rias de processo determinadas nesta investigação.
Referências
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MARATHAMUTHU, M. S. The use of 5-WHYs
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manufacturing firm. Journal of Quality in Maintenance
Engineering, v. 21, n. 4, 419-435, 2015.
BENJAMIN, S. J.; MURUGAIAH, U.;
MARATHAMUTHU, M. S. The use of SMED to
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Recebido em 20 jul. 2016 / aprovado em 21 set. 2016
Para referenciar este texto
MACHADO, R. H. C.; HELLENO, A. L.; LIMA,
C. R. C. Análise da eficiência operacional de uma
linha de produção da indústria de laticínios por meio
do indicador de Eficiência Global de Equipamentos
(Overall Equipment Effectiveness). Exacta – EP, São
Paulo, v. 14, n. 4, p. 635-644, 2016.
