Análise de Causa Raiz para Fabricantes: Guia Definitivo e Acionável

Encontrando a Fonte dos Problemas no Chão de Fábrica

A manufatura pode ser um empreendimento caótico, acelerado e complexo, forçando fabricantes a não apenas identificar, mas também resolver desafios únicos. Esses problemas podem retardar a produção, criando gargalos ou paradas quando menos esperados. Quando tais problemas surgem, muitos recorrem à análise de causa raiz (ACR) para ajudar a implementar uma solução.

Aqui está o que abordaremos neste guia aprofundado sobre identificação de causas raiz. Sinta-se à vontade para pular para uma seção específica:

• O que é Análise de Causa Raiz?
• Benefícios da ACR
• Como Realizar Análise de Causa Raiz
• Métodos e Ferramentas Disponíveis
• Explorando Exemplos de Análise de Causa Raiz

O que é Análise de Causa Raiz?

Análise de causa raiz, ou ACR, é um processo específico que reconhece que interrupções e problemas podem ser rastreados a uma causa particular e que uma solução para retificar essa causa ecoará pela cadeia e resultará em um estado melhorado. A ACR tenta identificar a causa de defeitos e problemas em vez de simplesmente tratar sintomas ou "apagar incêndios".

Benefícios da Análise de Causa Raiz

A análise de causa raiz é reconhecida como um componente crítico tanto na metodologia de manufatura enxuta quanto no Six Sigma. Otimiza o tempo necessário para chegar à causa de um problema e fornece uma estrutura para resolução de problemas dentro da manufatura.

Benefícios da análise de causa raiz incluem:

• Economia de Custos
  • Como a análise de causa raiz trata a "doença" e não os sintomas, pode reduzir custos diminuindo tempo de inatividade, reduzindo defeitos e melhorando processos.
• Processos Realistas
  • Muitas empresas de manufatura operam com processos parcialmente quebrados. A análise de causa raiz ajuda a otimizar processos para fornecer soluções práticas e estabelecer POPs que podem ser seguidos sem atalhos ou desvios do processo.
• Automação
  • Hoje, fábricas têm acesso e insight a dados mais do que nunca. Esses dados podem ser analisados, contextualizados e tornados consumíveis para outros departamentos e fábricas dentro da mesma empresa. Isso atua como um multiplicador de força para melhoria.
• Proatividade
  • Como a automação através de análise de dados é idealmente adequada para os resultados da análise de causa raiz, preocupações de segurança, manutenção e qualidade podem ser previstas com mais precisão e agidas rapidamente para reduzir tempo de inatividade.

Como Realizar uma Análise de Causa Raiz

A abordagem de análise de causa raiz diferirá de empresa para empresa, bem como de problema para problema. Pode focar em questões específicas de máquina em um tipo de máquina de um OEM específico. Também pode ser usada para análise de gargalos entre departamentos. Ou pode ser usada para abordar defeitos em toda a fábrica dentro de uma empresa.

Geralmente, existem seis etapas envolvidas na análise de causa raiz:

1. Definindo o Problema

A primeira etapa é a mais crítica. Todos os membros da equipe devem entender o problema. Deve ser declarado objetivamente. E requer perguntas de esclarecimento para determinar que é de fato um problema urgente ou gargalo. Esta é a etapa mais ampla e é uma declaração geral do problema, como taxa de defeitos, gargalo ou remessa perdida.

2. Coletando os Dados

A coleta de dados é crucial na análise de causa raiz. Aqui, membros da equipe tentam listar o maior número possível de elementos causais. Tudo está na mesa, e a lista pode ser ampla e detalhada. Hoje, é mais fácil localizar e aproveitar dados na análise de causa raiz porque muitos fabricantes OEM incorporam coleta de dados em suas máquinas. Também pode ser o caso de uma fábrica ter implantado dispositivos de coleta de dados para máquinas que não o contêm nativamente.

3. Separando Causas de Sintomas

É comum confundir sintomas como causas. Algumas ferramentas e métodos podem ajudar a perfurar para separar os sintomas das causas. A suposição é que, se as causas puderem ser determinadas e corrigidas, os sintomas deixarão de existir. Aqui, a coleta de dados também pode ser crítica, pois muitos sistemas de coleta de dados têm análises capazes de determinar categorias de problemas.

4. Determinando Ação Corretiva

Uma vez determinada a causa raiz, uma solução eficaz pode ser elaborada. Isso pode incluir treinamento, modificação mecânica, layout do piso, ou recursos mais robustos de coleta e análise de dados. Frequentemente, dados podem ajudar a elaborar a ação corretiva. Ao ter dados e insights em tempo real em mãos quando a causa raiz é determinada, gerentes podem criar uma solução relevante, baseada no mundo real, com base em dados reais.

5. Implementando a Solução

Uma vez estabelecida a causa raiz e identificada a ação corretiva, a equipe deve implementar a solução. Isso significa revisar ou substituir POPs antigos, criar novos fluxos de trabalho e auditar os resultados. Quanto mais profunda a capacidade de coleta de dados, maior o impacto da análise na solução escolhida. Pode até ser possível programar ação autônoma ou semi-autônoma pelas máquinas para ajudar a implementar ou monitorar o progresso da solução ou afetar seu crescimento.

6. Validando e Estendendo os Resultados

Nenhuma solução dura muito sem um processo de auditoria. Esta parte de auditoria deve validar a eficácia da solução. Isso é tornado mais acessível quando a coleta de dados é robusta e submetida a análise em tempo real. Ao fazer isso, a validade da solução pode ser monitorada ou ajustada para melhorar a eficácia. E se a resposta for um sucesso, a causa raiz pode ser transferível para outros processos e departamentos dentro da empresa.

A análise de causa raiz pode ser realizada por uma equipe manualmente. Mas quando combinada com coleta e análise avançada de dados, ela acelera e aumenta o impacto. Soluções podem ser implementadas em outras fábricas e departamentos com problemas semelhantes, e pode melhorar a eficiência da produção e reduzir defeitos na produção.

Métodos e Ferramentas de Análise de Causa Raiz

Para empresas que realizam análise de causa raiz, existem muitas ferramentas e metodologias disponíveis. Fornecemos uma breve visão geral de muitas dessas estratégias abaixo:

Os Cinco Porquês

Uma das ferramentas de análise de causa raiz mais simples também é uma das mais eficazes. Simplesmente perguntar "por quê" cinco vezes pode ajudar a chegar à causa. Força um pensamento mais profundo e crítico até que todas as desculpas tenham sido esgotadas. Realisticamente, pode levar um pouco mais ou menos que cinco, mas a metodologia é que a resposta final pode ser revelada perguntando por quê até que todas as soluções sejam adotadas.

Diagramas de Espinha de Peixe

Diagramas de espinha de peixe, também conhecidos como diagramas de Ishikawa, são gráficos visuais de causa e efeito que ajudam a construir as causas a partir de todos os fatores contribuintes. O problema é considerado a "cabeça" do peixe. As causas são categorizadas como ossos menores sob uma lista de categorias de causas. O aspecto visual ajuda as equipes a avaliar opções que podem não ter ocorrido apenas no pensamento abstrato.

Fonte da imagem

Análise de Modo de Falha e Efeitos

Para produtos com alta complexidade cujo desempenho contínuo é crítico, a análise de modo de falha e efeitos (AMFE) é uma opção para determinar a causa raiz. Este método olha para áreas onde falhas de design podem ocorrer. De muitas maneiras, está procurando a causa raiz de defeitos e falhas antes que aconteçam. Pode ajudar a determinar falhas de processo para montagem ou manufatura.

Análise de Árvore de Falhas

Para análise de causa raiz em sistemas críticos de segurança onde defeitos de engenharia podem causar efeitos desastrosos, a análise de árvore de falhas (AAF) é uma ferramenta eficaz de análise de causa raiz. Ajuda a entender como falhas de sistema podem acontecer e quais falhas são possíveis. Este "estado indesejado" é então atribuído a eventos de falha de nível inferior em uma árvore, o que ajuda a identificar falhas possíveis e permite que engenheiros projetem para compensar ou eliminar o risco de falha.

Gráficos de Pareto

Um gráfico de Pareto é outro método de visualização comprovado que ajuda as equipes a entender a frequência de problemas na análise de causa raiz. Ele "classifica" problemas visualmente para ajudar as equipes a saber o que precisam abordar primeiro. Gráficos de Pareto também são valiosos quando há muitas causas diferentes.

Ao listá-los em ordem de importância, soluções podem ser elaboradas primeiro para eliminar os defeitos mais significativos. A análise de causa raiz, frequentemente parte de metodologias lean ou six sigma, pode então ser repetida para abordar os próximos níveis no gráfico para continuar melhorias além da fase inicial.

Gráficos de Pareto facilitam identificar os 20% dos problemas que causam 80% do problema.

Análise É/Não É

Diz-se que metade da vida é saber o que não fazer. Como os cinco porquês, a Análise É/Não É é simples, mas poderosa. Ao dividir visualmente o problema em categorias "é" e "não é", equipes de análise de causa raiz podem criar uma lista para focar que as ajuda a entender quais condições afetam a situação e quais não afetam. Mantém as equipes no caminho certo e as impede de listar ou perseguir causas falsas.

Explorando Exemplos de Análise de Causa Raiz com MachineMetrics

Encontrar a causa raiz de qualquer problema requer uma equipe dedicada e trabalho duro. E quanto mais manual o esforço, mais tempo levará para modificação de processo. Mas equipes de otimização de processo hoje têm um aliado na luta para determinar causas raiz.

A coleta de dados está se tornando rapidamente o padrão nos ambientes de manufatura atuais. Dispositivos sofisticados de coleta de dados, software e programas analíticos substituem planilhas, gráficos criados manualmente e sistemas de entrada baseados em humanos usados para análise de causa raiz.

Com plataformas como a MachineMetrics, empresas agora podem utilizar coleta de dados automatizada em tempo real, bem como análises avançadas para renderizar dados utilizáveis, padronizados e contextualizados para aqueles que buscam causas raiz para problemas. Esses dados coletados diretamente do controle de máquinas significam que causas raiz precisas e imparciais podem ser determinadas mais rápido e eficazmente do que processos manuais.

Vamos explorar alguns exemplos de como a MachineMetrics pode ser usada para identificar a causa de problemas no seu chão de fábrica:

ACR em Tempo Real: Painel do Turno Atual

O painel do turno atual é uma ótima solução para monitorar o progresso da produção em tempo real. Fornece visibilidade de desempenho em relação à meta para que operadores possam comparar desempenho esperado e real. Dessa forma, você pode capacitar operadores e gerentes a identificar problemas rapidamente.

Esta é uma ótima estratégia de curto prazo e em tempo real para abordar questões no dia a dia, antes que uma análise mais aprofundada possa ser concluída.

Existem várias visualizações que podem ser usadas para o painel do turno atual, incluindo meta de peças, OEE, utilização e inatividade.

Nossos clientes normalmente montam monitores pelo chão de fábrica para que todos os stakeholders tenham visibilidade completa em todas as máquinas aplicáveis.

Identifique as Principais Causas de Inatividade com Relatórios de Pareto

Um dos relatórios mais úteis para entender motivos de inatividade é o Pareto de Inatividade, que agregará todos os motivos de inatividade registrados.

Com este relatório, você pode identificar facilmente os motivos de inatividade mais graves. Além disso, você pode segmentar os dados entre diferentes turnos, células de máquinas ou até máquinas individuais para uma visão mais detalhada de onde os problemas podem estar. Além disso, você pode ver onde a inatividade não planejada está ocorrendo versus inatividade planejada.

Categorias comuns de inatividade incluem troca excessiva de ferramentas, troca excessiva de trabalho, falta de operador e manutenção não planejada da máquina. Com a MachineMetrics, não apenas você terá uma visão precisa de inatividade, mas poderá determinar onde está seu problema.

O Pareto de Inatividade da MachineMetrics visualiza os principais motivos de inatividade no chão de fábrica.

Analisando o Relatório de Produção para Identificar Ineficiências de Produção

Existem muitas métricas disponíveis no Relatório de Produção da MachineMetrics. Gerentes de melhoria contínua, supervisores de chão de fábrica e engenheiros podem analisar o relatório de produção para entender melhor como uma planta está performando. Quando se trata de otimizar sua eficiência, existem várias métricas de eficiência de produção e tempo de execução de trabalho que você vai querer garantir que estejam no relatório:

Eficiência de Produção

As métricas disponíveis no Relatório de Produção relacionadas à eficiência de produção da máquina para um Trabalho concluído incluem:

• Eficiência de Produção
• Tempo Total de Peça
• Tempo Real de Peça
• PPM Médio
• PPM Ideal
• PPM Esperado
• Tempo de Peça Esperado
• Tempo de Peça Ideal
• Setup Total
• Setup Esperado

Tempos de Execução do Trabalho

As métricas disponíveis no Relatório de Produção relacionadas aos tempos de execução da máquina para um Trabalho concluído incluem:

• Primeiro Horário de Início
• Último Horário de Término

O Relatório de Produção está cheio de informações sobre quão eficientemente peças e trabalhos estão sendo concluídos.

Comece a Identificar Ineficiências Hoje

Com a MachineMetrics, dados do chão de fábrica são coletados automaticamente em tempo real e padronizados para propagar relatórios e visualizações prontos para uso (e personalizados). Devolva o poder às mãos dos tomadores de decisão com dados precisos que explicam exatamente o que está acontecendo no chão de fábrica, proporcionando a visibilidade para tomar melhores decisões.

Comece a identificar ineficiências e corrigindo problemas hoje. Agende uma demonstração com nossa equipe hoje para discutir como a MachineMetrics pode reduzir tempo de inatividade, aumentar capacidade e gerar impacto no resultado final para sua organização.

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