Maximizando a Eficiência na Manufatura: Técnicas Comprovadas de Otimização de Produção e Processo

Técnicas de melhoria de processo são essenciais para otimizar tarefas de manufatura. E quando feitas corretamente, esses processos otimizados levam a maior eficiência. Mas qual é a conexão? E por que a otimização de processo é tão crucial para alcançar maior eficiência?

A resposta está na eficácia de uma atividade. Não basta ter muitas coisas sendo produzidas. As tarefas, verificações, ajustes e movimentos necessários para produzir bens acabados devem ser orquestrados para encontrar o caminho de menor resistência com a menor quantidade de entrada.

Muitas empresas descrevem isso como "um caminho para melhoria contínua". E no caso da maioria das operações de manufatura, esse caminho gira em torno da máquina. Pessoas, como operadores, mecânicos e técnicos, interagem com suas máquinas por hábito e treinamento. A maioria de seus esforços visa garantir a máxima quantidade de tempo de atividade. Mas seja os dados manuais ou eletrônicos, a eficácia de suas ações é o que conta. E o ato de fazer ajustes que tornam essa interação mais eficaz é chamado de otimização de processo.

O que é Otimização de Produção?

A otimização de produção é um conjunto de atividades projetadas para aumentar a produtividade no sistema de produção. É separada da otimização de processo, onde o esforço de otimização foca em tornar o produto final mais eficiente em suas etapas.

A otimização de produção usa modelos, análise, priorização e medições para aumentar a produtividade. Essa otimização inclui equipamentos, áreas de estocagem, protocolos de inventário, layout da instalação, transporte e mais.

Otimizar produção é uma tática usada em indústrias de grande pegada, como produção de petróleo e construção de gás. Mas a otimização pode ser usada na maioria das operações de manufatura para quase qualquer processo de produção para entregar maior valor.

À medida que a tecnologia IoT amadureceu, empresas descobriram que informações entregues de análise de dados em tempo real permitem entender as condições mutáveis e o fluxo do sistema e como podem ser usadas para aumentar a produtividade. Empresas devem usar esses insights para otimizar taxas de produção em todo o processo de produção.

Exemplos de áreas onde insights podem levar a otimização de produção e maior valor incluem:

1. Trabalho em Processo (WIP) — Muitas empresas focadas em tecnologia de "melhoria de processo" centram seus esforços inteiramente no produto em si. Mas o trabalho em processo pode impactar a produtividade significativamente. Muito estoque amarrado por muito tempo prejudica o fluxo de caixa e pode criar problemas tributários potenciais. Devido a múltiplas movimentações, também pode aumentar o custo de mão de obra para mover produtos de estação a estação desnecessariamente.
2. Auditoria de Postos de Trabalho — À medida que a tecnologia tornou dashboards interativos e quadros de fábrica digitais, a colocação desses HMIs pode precisar ser reconsiderada. O que fazia sentido em um ambiente de rastreamento manual pode aumentar cargas de trabalho ou reduzir eficácia em um ambiente digital. HMIs, telas, monitores e outros dispositivos são de baixo perfil e podem ser colocados de forma que aumente a produtividade.
3. Espaço Desnecessário — Na manufatura, espaço morto frequentemente acaba virando casa para WIP sem lugar para ir. Isso significa mais manuseio e aumento de custos operacionais.
4. Gargalos — Gargalos podem disparar parada de trabalho em processos de produção upstream. Se plataformas de monitoramento de fábrica começaram a maximizar a saída de alguns postos de trabalho, gerentes podem precisar abordar um gargalo que resulta desse aumento upstream.
5. Comunicação de Estoque Melhorada — À medida que dados em tempo real destacam problemas e prescrevem soluções, a tecnologia permitirá novos protocolos para armazenagem e estoque que levam a aumento de produção. Comunicação é chave para o fluxo de materiais no novo ambiente.

A jornada para digitalização e produção orientada por dados inclui os requisitos para fazer mudanças para otimizar o desempenho de produção e reduzir custos. Para aproveitar a tecnologia disponível, algumas empresas podem perceber a necessidade de mover máquinas ou mudar o layout inteiro da fábrica à medida que o poder de uma plataforma de monitoramento de produção impulsionada por IoT começa a entregar valor.

As principais razões de tempo de inatividade são analisadas no gráfico de Pareto de tempo de inatividade do MachineMetrics.

A Diferença Entre Otimização de Processo e Produção

A diferença mais significativa entre otimização de processo e produção é que a otimização de processo elimina etapas desnecessárias em uma etapa específica do processo dentro do sistema de produção. É uma otimização de produto projetada para maximizar a otimização de produção através de maior eficiência para aquela etapa ou sub-processo. Por outro lado, a otimização de produção busca otimizar o sistema em si. Pode usar modelos baseados em dados em tempo real para analisar taxas de fluxo, layout de máquinas, utilização de mão de obra e outros fatores para melhorar o desempenho físico e layout de todo o sistema de produção.

A otimização de processo incluirá etapas como:

• Identificar problemas específicos do processo
• Analisar o estado atual para criar o estado desejado
• Auditar a mudança para ver resultados
• Monitorar a mudança para mantê-la no caminho

A otimização de produção incluirá etapas como:

• Mudar layout da fábrica
• Mudar ou rearranjar máquinas e ferramentas no ponto de uso
• Implementar novos procedimentos de WIP
• Treinar operadores e técnicos sobre como responder a alarmes automatizados e insights no sistema de monitoramento para eliminar velhos hábitos
• Desenvolver novos procedimentos internos de entrega de estoque
• Avaliar layout de monitores e HMIs

Metas e Benefícios da Otimização de Produção e Processo

A otimização de produção e processo consiste em fazer melhorias em várias áreas críticas. Cada uma dessas áreas se soma cumulativamente a processos mais eficientes e saídas mais significativas com menos recursos gastos. Ao se engajar em otimização de processo, fabricantes podem alcançar:

Melhoria do Tempo de Atividade da Máquina

Tempo de inatividade é o pesadelo de todo gerente de manufatura. E muitos passam grande parte do tempo gerenciando suas causas, bem como lidando com suas consequências. Ao adotar uma abordagem baseada em dados, uma empresa pode reduzir tempo de inatividade e aumentar o tempo de atividade geral de seus equipamentos.

Uma forma de conseguir isso é analisando e classificando as principais razões para tempo de inatividade não planejado no processo de produção. Essa informação pode então ser usada para adaptar ou ajustar processos para reduzir ou eliminar muitos eventos de tempo de inatividade. Como a lista está em ordem de classificação do pior para o menos grave, os culpados mais flagrantes podem ser abordados primeiro.

Uma vez que o tempo de atividade aumentou e estabilizou, gerentes podem proceder metodologicamente pela lista, alterando parâmetros de processo conforme necessário para trazer cada item em linha com os requisitos. No entanto, a chave para essa lista e classificação são dados limpos e claros que ajudam a priorizar o que precisa de atenção primeiro.

Resposta Mais Rápida a Problemas no Nível da Máquina

Às vezes, o problema não é a máquina; é o processo upstream alimentando a máquina. Ao capturar dados para visualizar isso, mudanças no fluxo de WIP ou outra matéria-prima podem ser implementadas para melhorar o tempo de atividade. Outro exemplo é treinamento, ou falta dele, com operadores potencialmente na posição errada no momento errado para limpar alarmes e reiniciar a máquina conforme necessário.

Novamente, dados se tornam críticos para ajudar líderes a desenvolver melhor treinamento para garantir que operadores nunca estejam fora de posição. O ponto é que otimizar processos melhora o tempo de resposta no nível da máquina quando problemas ocorrem. Usando dados para identificar essas áreas, várias áreas podem ser otimizadas de uma vez para um efeito multiplicador no tempo de atividade. Treinamento, fluxo de trabalho, layout de equipamento, qualidade de material e muitos mais problemas podem ser otimizados com dados claramente visualizados.

Leitura adicional: Como Responder a Tempos de Inatividade Mais Rápido com MachineMetrics

Manutenção Melhorada

Programas de manutenção tradicionais dependem de medidas reativas. Ou o equipamento era permitido rodar até a falha, ou manutenção preventiva era usada para manter a máquina rodando bem.

Mas a manutenção preventiva é construída em suposições baseadas em tempo. Assume que correias e polias vão quebrar em um tempo específico baseado em médias amplas atribuídas pelo fabricante original do equipamento (OEM). Mas isso não leva em conta equipamentos industriais onde o produto produzido é leve, permitindo vidas úteis mais longas para peças. E não leva em conta produção pesada como construção, produção de petróleo, ou óleo e gás em geral e outras instalações de superfície onde peças podem desgastar mais rápido que o planejado. No caso do primeiro, dinheiro é gasto quando poderia ser adiado. No último caso como óleo e gás, tempo de inatividade pode ocorrer quando menos esperado.

Tecnologia avançada como coleta automatizada de dados pode melhorar a função de manutenção e aumentar o tempo de atividade do equipamento. Ao habilitar monitoramento baseado em condição, a manutenção pode ser prescritiva ou preditiva baseada em condições reais. Ao implantar sistemas avançados de sensoriamento, dados podem ajudar uma empresa a entender o estado atual em tempo real do equipamento. Ao longo do tempo, análises profundas podem ajudar desenvolver novas oportunidades, prever falhas com precisão, e agendar substituições em um momento que faça mais sentido, como trocas ou períodos de desligamento.

Leitura adicional: Os Diferentes Tipos de Manutenção na Manufatura

As metas para otimização de processo devem incluir várias áreas:

• A primeira é melhorar o processo inicial. Usando dados, tendências e padrões podem ser identificados para ajudar a ajustar ou sintonizar melhor o processo existente. Pode envolver um problema de layout, fluxo de material, ou comunicação.
• Em segundo lugar, parâmetros e condições de operação devem ser abordados. Novamente, dados tornam isso mais fácil de identificar e mais fácil de enfrentar em ordem de severidade. Isso pode significar configurações de máquina, velocidade ótima, etc.
• A terceira consideração é que o equipamento deve ser auditado para determinar a melhor abordagem de manutenção para melhorar o processo e tempo de atividade do equipamento. Peças podem ser estocadas e preparadas antecipadamente para aumentar ainda mais o tempo de execução.
• Finalmente, dados precisos e visualização de condições de máquina podem ajudar gerentes a desenvolver instruções de trabalho práticas, ergonômicas e melhor treinamento para operadores, técnicos e mecânicos.

Métodos e Técnicas de Otimização de Produção e Processo na Manufatura

Para fabricantes buscando melhorar sua eficiência de processo, há muitas soluções disponíveis:

Dashboards do MachineMetrics exibem dados de produção em tempo real que foram coletados automaticamente de equipamentos de manufatura pelo chão de fábrica.

Coletando Dados de Máquina em Tempo Real

Rastreamento tradicional para otimização de processo geralmente significava folhas manuais em papel e entrada de dados no Excel. Isso era demorado, propenso a erros e difícil de manter. Além disso, a análise era tipicamente baseada em insight humano, que poderia ser tendencioso ou errado. É por isso que empresas estão começando a ir paperless.

Coletar dados em tempo real e contextualizá-los para visibilidade por gerentes e operadores permite insights para otimizar produção não possíveis no passado; insights que podem permitir um entendimento adequado do progresso da produção e desempenho do equipamento no chão de fábrica. Com dashboards e análises e relatórios de produção relevantes, POPs podem ser alteradas mais rápido e resultar em maior qualidade eficiência e produção aumentada.

Leitura adicional: Coleta de Dados de Manufatura: A Chave para Otimizar o Chão de Fábrica

Análise de Gargalos

Todo gerente sabe o que é um gargalo e seu perigo para processos de produção. E a maioria pode identificar algumas áreas críticas em sua operação onde esses bloqueios ocorrem. Mas assim como dados em tempo real fornecem insights e soluções para otimizar o processo no nível da máquina, também podem dar insight em gargalos que podem ou não ser óbvios. Operadores humanos podem atribuir um backup a uma causa quando dados podem ter determinado que é outro.

Com dados em tempo real e análises, dados de máquina e processo podem identificar gargalos e restrições dentro de todo o ecossistema. Esses dados permitem que operadores rastreiem processos para focar naqueles gargalos que causam mais tempo de inatividade. Seja o bloqueio uma restrição física ou uma restrição operacional como agendamento ou oportunidades perdidas para melhorar tempo de setup e reduzir trocas, dados baseados na nuvem empoderados com análises e software de OEE podem liberar a disrupção.

Análise de Tempo de Inatividade

Uma análise de tempo de inatividade de máquina é uma abordagem útil para destacar áreas que precisam ser abordadas imediatamente. Ao utilizar dados de tempo de inatividade capturados por razão, gerentes e operadores podem começar com o pior infrator. Mas a chave para essa análise é a capacidade de acessar e consultar os dados, assim entendendo a causa.

O uso de gráficos de Pareto, porcentagem de tempo de inatividade não planejado, turnos de alto e baixo desempenho, e operadores, Tempo Médio Entre Falhas, Tempo Médio para Reparo, e outros KPIs podem ser obtidos dos dados. Através desses dashboards, ferramentas e soluções mais desenvolvidas são criadas para construir uma abordagem comum para reduzir ou eliminar a causa e otimizar o processo a longo prazo.

Análise Preditiva

Talvez uma das ferramentas mais valiosas ao usar software orientado por dados, a análise preditiva pode supercarregar seus processos. Este software usa dados de máquina para diagnosticar e prever falhas. E como pode conectar todos os equipamentos dentro de um chão de fábrica, previsões em todo o ecossistema podem ser feitas, e soluções implantadas mais rapidamente, se não imediatamente para áreas problemáticas que interessam à empresa. Também pode fazer o mesmo para indústrias de grande pegada como produção de petróleo e gás.

Algoritmos de máquina detectam padrões que humanos simplesmente não conseguem. Isso permite intervenção proativa antes que problemas ocorram ou soluções de manutenção e troca bem planejadas quando ocorrem. Essas análises preditivas podem até ser usadas para estender a vida útil da ferramenta monitorando desgaste da ferramenta e prevendo quando uma ferramenta vai falhar. Aplicações customizadas podem até permitir soluções automatizadas e semi-autônomas no nível da máquina para liberar operadores para outras tarefas para melhorar ainda mais a qualidade e maximizar a produção.

Analisando razões de tempo de inatividade no nível da máquina fornece insight granular sobre por que equipamentos específicos podem estar causando problemas. Na imagem, um relatório "Tempo de Inatividade por Máquina" do MachineMetrics.

Otimizando os Processos da Sua Oficina com MachineMetrics

Usando a Plataforma de Dados Industriais do MachineMetrics, fabricantes podem otimizar seus processos como nunca antes. Essa otimização é alcançada de várias formas:

Rastreando Tempo de Inatividade de Máquina com Precisão e em Tempo Real

Rastreamento manual de dados é inerentemente falho. Embora bem-intencionado, rastreamento em papel pode ser propenso a erros e aumentar risco. Também é desafiador manter, e lacunas e dados ausentes são comuns. Além disso, é provável que os dados sejam arredondados e, portanto, muito menos precisos.

Rastreamento manual frequentemente requer entrada de dados no Excel ou outra planilha para dar algum sentido aos dados, significando que os dados já estão desatualizados quando chegam nas mãos de quem precisa deles. Mas a profundidade dessa análise é limitada. E a interpretação humana pode ser tendenciosa.

Com o MachineMetrics, operadores, gerentes e outras partes interessadas-chave têm visibilidade imediata com dados de máquina precisos em tempo real. Como os dados são em tempo real, eles têm acesso na ponta dos dedos via tablets remotamente ou dashboards na máquina e acima do chão de fábrica para entender a causa real da falha.

Os dashboards e relatórios são intuitivos, fornecendo insight rápido sobre a causa do tempo de inatividade e fornecendo soluções rápidas para ação e redução de custos operacionais.

Habilitando Fluxos de Trabalho e Notificações Baseados em Eventos de Máquina

Com o software MachineMetrics, dados de máquina podem ser usados para acionar fluxos de trabalho. Essas poderosas ferramentas garantem que a informação correta seja enviada para a pessoa certa ou sistema automatizado para implementar ações. Essas ações tomam a forma de incidentes, notificações, links úteis ou webhooks, e cada um pode otimizar processos permitindo ação rápida quando problemas surgem.

Leitura adicional: Top 10 Fluxos de Trabalho para Fabricantes

Um incidente pode acionar uma notificação por email ou texto para a pessoa certa. No passado, operadores precisavam confiar em pistas visuais, telefones, sistemas de PA ou outros métodos de comunicação para notificar outros de um problema. Frequentemente, o risco era que a pessoa informada era a pessoa errada para a tarefa. Em muitos casos, o operador pode não saber qual é o problema. Com incidentes, o problema correto é reportado economizando tempo para reiniciar ou reparar.

Notificações permitem comunicação imediata, economizando tempo e reduzindo o número de etapas para identificar e resolver o problema. Se um supervisor sabe que a mensagem indica falta de matéria-prima, eles podem pular a ida à máquina e ir direto ao processo upstream gargalo.

Webhooks levam o nível de ação ainda mais longe. Esses pequenos pacotes de dados podem ser usados para acionar uma ação corretiva pela própria máquina. Ou podem ser usados em conjunto com um sistema informatizado de gestão de manutenção (CMMS) para notificar equipes de manutenção automaticamente, verificar estoque para a peça de reposição e ordenar sua emissão ao técnico, aumentando a integridade do sistema e acelerando tempos de reparo e reinício.

Melhorando Manutenção com Condições de Máquina

O MachineMetrics pode capacitar um fabricante a utilizar condições precisas de máquina para desenvolver programas de manutenção baseados em condição, preditivos ou prescritivos. A saúde do equipamento pode ser avaliada a qualquer momento, e operadores e gerentes podem economizar tempo e custos de manutenção deixando para trás programas de manutenção reativos.

O resultado é uma Eficiência Global do Equipamento (OEE) vastamente melhorada que reduz tempo de inatividade e ajuda a melhorar processos adicionando estratégias de manutenção estrategicamente desenhadas no fluxo de valor. Esses dados são então adicionados às análises para permitir uma otimização ainda mais precisa de todas as áreas de manufatura e construir confiança na integridade do sistema.

O MachineMetrics permite que fabricantes aproveitem o poder dos dados nos níveis de máquina e fábrica. Com uma poderosa gama de dispositivos Edge combinados com uma plataforma de dados habilitada para IA, o MachineMetrics pode fornecer apps ou ajudar você a construir seus próprios apps e modelos para impulsionar insights eficientes e acionáveis baseados em dados e condições em tempo real para otimizar processos em qualquer ambiente. Entre em contato conosco hoje para que nós possamos mostrar como obter o máximo dos seus dados.

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