IMPACTO DO NÚMERO DE SETUPS NOS INDICADORES DA … · Essas trocas acarretam em desmontar e montar...
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IMPACTO DO NÚMERO DE SETUPS
NOS INDICADORES DA MANUFATURA
LEAN, ESTUDO EM SETOR DE
USINAGEM
Eduardo Henrique Frey (UCS)
Paulo Henrique da Cruz Braz (UCS)
Marcia Rohr da Cruz (UCS)
Julio Cesar Ferro Guimaraes (UCS)
Maria Emilia Camargo (UCS)
O estudo tem objetivo de avaliar o impacto do volume de setups, em
relação ao comportamento dos indicadores no departamento de
usinagem de manufatura Lean. Para tanto se utilizou pesquisa
quantitativa em quatro fábricas deste departamento ppara conhecer o
comportamento dos indicadores frente ao volume mensal de setups
realizados. Os dados obtidos foram tratados por Correlação de
Spearman que revelaram forte correlação do índice de scrap (rejeito)
com o número de setups. Após foi realizada um pesquisa qualitativa
com os gerentes das fábricas estudadas, como forma de validar os
resultados encontrados na pesquisa quantitativa. Diante dos resultados
pode-se concluir que apesar da importância do setup no departamento
(são gastas em média 1042 horas de setup por mês) o número de setups
nas fábricas não é o principal responsável pelo resultado dos
indicadores da manufatura.
Palavras-chaves: Indicadores; Manufatura Lean; Setup; Usinagem.
XXXI ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO Inovação Tecnológica e Propriedade Intelectual: Desafios da Engenharia de Produção na Consolidação do Brasil no
Cenário Econômico Mundial Belo Horizonte, MG, Brasil, 04 a 07 de outubro de 2011.
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1 Introdução
Um desafio enfrentado pelas manufaturas é a produção diversificada em baixo
volume. Neste novo paradigma de produção (produção puxada), são necessárias constantes
trocas do mix de produção para atender as necessidades dos clientes sem gerar inventário.
Essas trocas acarretam em desmontar e montar novamente a máquina, ou célula, para o
novo produto. Alguns destes precisam de várias máquinas para ser produzido, o que nos leva
a imaginar a quantidade de ajustes, troca de ferramentas, troca de dispositivos de fixação,
regulagem fina no programa CNC, aprovação da nova peça, etc. O somatório dos tempos
dessas atividades, que compreende deste a última peça produzida do lote anterior até a
próxima peça boa do novo lote, nos dá o tempo de setup (SHINGO, 2000).
Muitas vezes o número de setups não pode ser reduzido, mas o tempo de setup sim.
Este deve ser o menor possível, pois o cliente não paga o tempo de preparação da máquina.
Portanto quanto maior o número de setups realizados, maior deve ser a expertise da
manufatura em executá-los a fim de minimizar o impacto nos indicadores de eficácia
(SLACK; CHAMBERS; HARLAND; HARRISON; JOHNSTON, 1997).
A eficácia da manufatura no processo produzir é avaliada através de métricas, as quais
variam de acordo com a empresa. As mais usadas são a produtividade, OEE (Overall
Effectiveness Equipament), índice de scrap (rejeito), horas standard geradas versus horas
homem disponíveis, ZMPD (Zero Mileage Product Defect), entre outros.
O objetivo do estudo é descobrir se há relação entre o número de setups realizados em
um departamento de usinagem, e os indicadores de eficácia da manufatura. Bem como sugerir
ações que diminuam o impacto da quantidade de setups nestes indicadores.
2. Referencial teórico
2.1 Indicadores - OEE
Diretamente associado à eficiência da produção esta à eficácia dos equipamentos.
Definida por um método conhecido por OEE (Overall Effectiveness Equipament), eficácia
global de equipamento. Este é aplicado para medir a disponibilidade dos equipamentos,
através da representação em horas de funcionamento das máquinas de um sistema produtivo.
Além da disponibilidade é considerado também a qualidade e desempenho.
O produto destes três índices, disponibilidade, desempenho e qualidade, definem o
valor OEE alcançado por uma produção. A disponibilidade do equipamento é definida pelo
tempo em horas que a máquina esteve trabalhando por determinado período, exceto paradas
de máquina por motivo de obsolescência ou manutenção.O Desempenho mede a performance
da máquina, identifica a perda de ritmo, causadas por atrasos de material ou recurso. A
Qualidade é o índice de todas as peças produzidas dentro do especificado, desconsiderando
peças retrabalhadas ou rejeitadas.
Para o equipamento operar de forma eficaz, é necessário alcançar altos níveis de
desempenho nas três dimensões apresentadas. Vistas de forma isolada, estas métricas são
indicadores importantes do desempenho da operação, mas não fornecem uma visão completa
da eficácia geral da máquina (SLACK, 2002).
2.2 Produtividade
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A eficiência da produção é medida por sua produtividade, relacionado aos recursos de
entrada e a transformação em produtos finais. A produtividade mede o quão bem ocorre esta
transformação num sistema produtivo. O cerne da produtividade é uma medida da eficiência
onde os insumos, recursos de entrada, são transformados em produtos. No decorrer de todo
processo de produção são agregados valores ao item em transformação tais como material,
horas de recursos, ferramental, energia entre outros. Múltiplas entradas compõem o
denominador no cálculo da produtividade e definem o custo dos insumos da manufatura do
produto. Do outro lado, ou acima o numerador desta regra, definido pelo valor das saídas.
A resultante deste quociente é a fração que representa uma relação de produtividade.
Para saber se a empresa está desenvolvendo com eficiência ou ineficiência é estabelecidas
métricas de produtividade e tomadas decisões para minimizar desperdícios e maximizar a
lucratividade. Através deste indicador é possível identificar qual área não esta
desempenhando dentro da métrica de produtividade e assim estabelecer plano de ação com
prioridades e prazos para melhorar os resultados de eficiência. De modo geral a visão do
cálculo da produtividade é vista como sendo o resultado do quociente das saídas pelas
entradas. Produtividade =
2.3 Scrap
Para garantir que um sistema está produzindo dentro do nível esperado de qualidade,
uma métrica para o controle do scrap é muito importante. Índices elevados de scrap no
processo produtivo é motivo que alguma coisa não esta bem e precisa de ação para resolver os
focos de rejeição. Importante medir e saber qual o tamanho do problema relacionado a esta
não conformidade e definir plano de ação para cada motivo scrap.
A inspeção em todas as etapas do processo é uma forma de prevenir problemas, e
trabalhar dentro do padrão esperado. Essa inspeção pode envolver medições, provas, toques,
pesagem, teste de ruído e do produto, até em alguns casos a destruição do produto para
análise. A inspeção como prevenção, deve ser encarada como auditoria do processo de
fabricação. O scrap tem relação forte com o índice de setup, cada nova configuração da
máquina novo início de produção de lote relacionado a peças não-conformes.
2.4 Manufatura lean - ferramentas
5S’s- tem metodologia simples, que visa aperfeiçoar o comportamento das pessoas.
Envolve uma mudança de hábitos e atitudes, melhorando o ambiente de trabalho e a qualidade
de vida dos funcionários. É auto-definido pelos cinco sensos abaixo descritos: 1ºS: Senso de
Utilização: “sem bagunça se faz mais com menos.” 2ºS: senso de organização: “um lugar para
cada coisa, cada coisa em seu lugar.” 3ºS: senso de limpeza: “mais importante do que limpar é
aprender a não sujar.” 4ºS: senso de saúde: “bons hábitos contribuindo para nossa saúde.” 5ºS:
senso de autodisciplina: “melhoria contínua: respeito, persistência e comprometimento.”
TPM- Manutenção produtiva total. É uma metodologia de manufatura que busca
melhorar a produtividade através de atividades baseadas no trabalho em equipe, para a
completa eliminação de perdas (quebra de equipamentos, perdas de velocidade e perdas por
defeitos) e prevenção de acidentes. No TPM ocorre a integração das equipes de manutenção
preventiva, preditiva, corretiva e principalmente dos operadores da máquina. Todos com um
só objetivo: o menor tempo possível de máquina parada. A utilização do 5S’s é o primeiro
passo para implantação do TPM.
Redução de Setup- O setup é um conjunto de atividades para preparar a máquina para
a próxima peça a ser produzida. Tempo de setup é o tempo total decorrido desde o fim da
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produção da última peça boa do lote anterior até a produção da primeira peça boa do novo
lote, medido na última máquina da célula.
Fluxo Contínuo- É definido como o movimento de material de um processo que
agrega valor para outro, sem desperdício de tempo com transporte e sem formação de
estoques entre máquinas. Fluxo contínuo baseia-se em quatro interações: Homem: cada
operador é capaz de executar diversos processos. Máquina: o layout (disposição) de máquinas
corresponde à seqüência de processamento do produto. Material: uma peça por vez. O produto
move-se de um processo ao próximo de acordo com o tempo takt seguindo o conceito faça
uma peça, mova uma peça. Layout: o trabalho baseia-se no sistema de células, que são grupos
de equipamentos instalados lado a lado. No layout tradicional (trabalho em lote) entre as
operações existe um acúmulo de peças em processo, que é necessário para formar o lote de
transferência. Os funcionários estão separados e não se ajudam para realização do trabalho.
No layout celular o acúmulo de peças entre as operações é mínimo, as operações estão na
seqüência determinada pelo processo, há uma interação entre os operadores que se ajudam na
execução das atividades e a peças sai pronta para o próximo processo. Portanto o lead time cai
em relação ao fluxo tradicional.
Kanban- Palavra japonesa relacionada a cartão. No sistema puxado de produção o uso
do kanban é eficiente na minimização dos estoques, ou seja, produzir somente o que precisa
para completar o limite máximo do estoque. O kanban está baseado nas premissas: fazer o
que cliente precisa, quando ele precisa e na quantidade que ele precisa, disparar a produção,
controle visual da produção e do supermercado, evitar a superprodução, disciplinar o processo
de produção, o cliente vai ao supermercado e retira àquilo que é necessário, quando
necessário, o fornecedor produz para repor aquilo que foi retirado do supermercado.
Trabalho Padrão - É a melhor combinação de recursos (operadores, máquinas e
materiais) para assegurar que uma tarefa seja executada sempre da mesma forma e com o
mínimo de desperdícios, inclusive entre turnos. Sem planejamento, pessoas diferentes
realizam o mesmo trabalho de maneiras diferentes.
Poka Yoke - o dispositivo ou sistema à prova de erros que garante a produção de peças
boas em todo o processo, como objetivo de evitar que produtos com defeitos sejam recebidos
pelos clientes. Segundo Heizer, 2001 esses dispositivos especiais evitam erros e proporcionam
rápido feedback de problemas.
2.5 Usinagem
Um subgrupo da norma DIN 8580 sob o termo "separar", compreende os processos de
fabricação com remoção de cavaco com ferramenta de geometria definida, que se caracteriza
pela aplicação de ferramentas com características geometricamente definidas.
Mesmo há 50 mil anos o homem já produzia ferramentas de pedras com bordas
cortantes e as utilizava para auxiliá-lo nas mais diversas tarefas do dia, bem como para
fabricar utensílios e armas, como nos mostram achados arqueológicos da idade da pedra.
Porém o grande salto tecnológico se deu com a descoberta dos metais como: cobre
zinco e ferro. Já a partir de 700 anos Antes de Cristo, praticamente todas as ferramentas eram
executadas em ferro, e a partir do século XVII foram descobertas constantes melhoras no
processo de fabricação do ferro e na siderurgia do aço, que colocaram o aço em posição
vantajosa em relação aos metais até então conhecidos. Estudos sistemáticos sobre a tecnologia
de usinagem, no entanto, só iniciaram no início do século XIX e levaram entre outros a
descoberta de novos materiais de corte. No início de 1900, o americano F. W. Taylor com a
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descoberta do aço rápido determinou um passo marcante no desenvolvimento tecnológico das
ferramentas de usinagem.
O mais importante no processo de usinagem é o corte propriamente dito, que está
relacionado a inúmeras variáveis, como por exemplo, os movimentos. Os movimentos entre a
ferramenta e a peça durante a usinagem são aqueles que permitem a ocorrência da usinagem
(DINIZ; MARCONDES; COPPINI, 2001). Os movimentos podem ser classificados em
movimento principal (corte) e movimento ocioso (avanço). O conhecimento desses processos
de movimentos é decisão fundamental para toda consideração, ou seja, para toda
determinação de forças e potência na usinagem ou para construção integral de uma máquina-
ferramenta (WITTE, 1998).
No estudo das operações dos metais, distinguem se duas grandes classes de trabalho a
usinagem e a conformação. Como operação de conformação e usinagem. Como operação de
usinagem entende-se aquelas que, ao conferir à peça a forma, ou as dimensões ou o
acabamento, ou ainda uma combinação qualquer destes três bens, produzem cavaco.
Definimos cavaco, a porção de material da peça, retirada pela ferramenta, caracterizando-se
por apresentar forma geométrica irregular.
O departamento de usinagem estudado tem no processo de geração de dentes sua
principal atividade manufatureira. Está dividido em setores que funcionam como mini-
fábricas independentes que produzem basicamente engrenagens e eixos para transmissões. A
usinagem é feita em células de produção com características Lean, isto é, possuem fluxo
contínuo com o mínimo de inventário entre as operações. As células recebem a matéria prima
bruta (aço forjado ou serrado) e inicia seu processo através do torneamento em tornos CNC.
Após, o torneado é usinado em fresas geradora de dentes, mecânicas ou CNC.
Os processos de furação, abertura de canais, rasgos, chavetas etc., são feitos em
centros de usinagem. A última operação é o acabamento no dentado que é conhecido como
operação de shaver. Este processo também pode ser feito em máquinas convencionais ou
CNC dedicadas exclusivamente para esta operação conhecidas como shaver.
No término da usinagem as peças seguem para o próximo departamento onde será
feito tratamento térmico conferindo dureza e em seguida a retífica, onde medidas de
montagem são retificadas para maior precisão durante a montagem do conjunto (transmissão).
2.6 Setup
Um desafio enfrentado na empresa é a produção diversificada e em baixo volume. Isto
se deve a dificuldade de executar as operações de tempo de preparação necessárias (setup)
como: regulagem de parâmetros, troca de matrizes, ferramentas e dispositivos de fixação,
ajustes de programas e preset de ferramentas. Preparações freqüentes são necessárias para
produzir uma variedade de produtos em pequenos lotes (SHINGO, 2000).
O tempo de setup é definido como o tempo decorrido na troca do processo da
produção de um lote até a produção da primeira peça boa do próximo lote. Os tempos de
setup podem ser divididos em tempos internos e externos. Os externos estão relacionados com
todas as atividades que podem ser executadas enquanto a máquina ainda está produzindo. Já
os tempos internos são os tempos das atividades que só podem ser realizadas após a parada da
máquina. Transformar tempos internos em externos é um dos métodos utilizados para reduzir
o tempo de setup. Há três maneiras de transformar setup interno em setup externo.
Ferramentas pré-montadas de tal forma que uma unidade completa seja fixada à máquina, em
vez de ter que montar vários componentes enquanto a máquina está parada. Montar diferentes
ferramentas ou matrizes em dispositivo também permite que o setup interno consista em uma
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operação de montagem simples e padronizada. Por fim, faça com que a carga e descarga de
novas ferramentas e matrizes seja fácil. A utilização de dispositivos inteligentes de
movimentação de materiais como esteiras de roletes e mesas com superfície de esfera pode
facilitar o setup (SLACK; CHAMBERS; HARLAND; HARRISON; JOHNSTON, 1997).
O tempo de setup em uma célula de produção inicia quando a última máquina da
célula produziu a última peça do lote atual até a primeira peça boa de um próximo lote sair
nessa máquina. Deve-se dar foco na máquina gargalo, pois todo o tempo perdido nesta
máquina não é mais recuperado durante o processo de fabricação.
3 Metodologia de pesquisa
Este estudo de caso teve corte transversal e natureza analítica aplicada indutiva, com
os dados sendo coletados de janeiro a agosto de 2010 e ainda extraídos de registros internos
da empresa. A natureza analítica indutiva pretende entender e mensurar relações entre
fenômenos, aplicar os conhecimentos gerados a um problema específico existente e a partir da
observação da realidade de setores, inferir padrões ou leis gerais para todo o departamento
(COLLIS e HUSSEY,2005).
O objetivo é entender como o volume de setups realizados em um departamento de
usinagem, inserido em uma manufatura Lean, relaciona-se com os indicadores deste
departamento. E a partir da análise dos resultados encontrados, sugerir ações alinhadas com o
comportamento dos indicadores frente ao volume de setups realizados.
O departamento de usinagem analisado é formado por quatro setores considerados
aqui mini fábricas: fábrica de engrenagem furo liso, fábrica de engrenagem furo brochado,
fábrica de eixos e fábrica Caxias. Na coleta de dados foram realizados dois tipos de pesquisa.
Uma pesquisa quantitativa analítica e uma pesquisa qualitativa exploratória.
A pesquisa quantitativa é objetiva por natureza e foca na mensuração de fenômenos.
Esta inserida no paradigma positivista. Os paradigmas são realizações científicas
universalmente reconhecidas que, por certo tempo, fornecem problemas e soluções-modelos
para uma comunidade de profissionais (KUHN,1962).
Os fenômenos (variáveis) estudados foram treze, sendo quatro variáveis quantitativas
discretas: número de setups, número de peças sucateadas, meta de peças transferidas e peças
transferidas; mais nove variáveis quantitativas contínuas: tempo médio de setup, horas
standard produzidas, horas homem disponível, produtividade, OEE, meta de horas
transferidas, sucata em PPM, rejeição de ferramentas em HPM (valor da rejeição em relação
às horas standard geradas) e rejeição de ferramentas em reais.
Para o tratamento dos dados se utilizou a Correlação de Spearman como técnica para
medir a associação linear entre dois fenômenos. A escolha deve-se aos dados serem não-
paramétricos e bivariados. A correlação foi aplicada para cada fenômeno, relacionando
sempre com número de setups realizados. O nível de significância considerado no estudo é
10%, sendo que a hipótese nula (H₀) afirma que o número de setups realizados não influência
a variável correlacionada e a hipótese alternativa (H₁) diz que o número de setups realizados
possui relação com o desempenho do indicador observado.
A parte qualitativa foi realizada de forma exploratória. Utilizando a fenomenologia
através da entrevista com perguntas semi-estruturadas. Um fenômeno “é uma fato ou uma
ocorrência que aparece ou é percebida, especialmente um cuja causa está em questão”
(SMITH, 1983, p.7; SMITH,1993, p. 10; COLLIS e HUSSEY, 2005).
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Os pesquisadores qualitativos preferem uma entrevista não-estruturada como um
modo de sondar profundamente uma questão. A falta de estrutura permite a identificação de
questões que não seriam reveladas por um questionário estruturado (MONEY, BABIN e
SAMOEL, 2003). No entanto é sempre bom ter uma lista de tópicos para conduzir a entrevista
(ROESCH, 2005).
4 Análise e resultado dos dados
4.1 Análise da pesquisa quantitativa analítica
Durante sete meses (janeiro a julho de 2010) foram coletados dados referentes aos
indicadores analisados nos quatro setores de usinagem estudados, sendo: fábrica de
engrenagem furo liso, fábrica de engrenagens furo brochado, fábrica de eixos e fábrica de
peças Caxias. Os indicadores coletados durante os sete meses são: tempo médio de setup em
horas, horas standard geradas, horas homem disponíveis, produtividade, OEE, meta de horas
standard, peças transferidas, meta de peças transferidas, rejeição de ferramenta em HPM,
rejeição de ferramenta em reais, scrap em peças, scrap em PPM.
Os dados encontrados foram tratados pelo Coeficiente de Correlação de Spearman
considerando um nível de significância de 10%, onde se buscou a correlação entre o número
de setups realizados e cada um dos indicadores levantados. Como hipótese nula (H₀)
afirmamos que o número de setups realizados não influencia a variável correlacionada; a
hipótese alternativa (H₁) nos mostra que, ao contrário da hipótese nula, o número de setups
pode ser correlacionado com a variável em estudo.
A Tabela 1 mostra o resultado da fábrica de engrenagens de furo liso. Onde rejeita H₀ em quatro situações, comparando o número de setups com: hora homem disponível, meta de
horas standard, meta de peças transferidas e scrap em PPM. Observa-se fraca influência do
número de setups nos indicadores visto que apenas quatro das doze variáveis analisadas
(33,33%) possuem correlação com o número de setups realizados. Variáveis importantes
como a produtividade e a OEE não apresentam esta correlação. Nota-se correlação positiva
em relação às metas. Quanto maiores às metas da fábrica em relação às horas standard
geradas e a peças transferidas para o próximo departamento, mais setups são realizados na
fábrica de engrenagem de furo liso. As horas homem disponível também acompanham esta
tendência assim como o scrap em PPM (partes por milhão).
Variável Dependente Variável Independente rs p Aceita H₀ ; α=10%
Número de setup t(h) médio de setup -0.2342 0.6131 Sim
Número de setup h standard geradas 0.6071 0.1482 Sim
Número de setup h homem disponível 0.7500 0.0521 Não
Número de setup Produtividade -0.1429 0.7599 Sim
Número de setup OEE 0.4546 0.3054 Sim
Número de setup meta de h standard 0.7500 0.0521 Não
Número de setup peças transferidas 0.5357 0.2151 Sim
Número de setup meta peças transf. 0.0000 ns Não
Número de setup rej. de ferram.(HPM) 0.3214 0.4820 Sim
Número de setup rej. de ferram.(R$) 0.3214 0.4820 Sim
Número de setup scrap em peças 0.5714 0.1801 Sim
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Número de setup scrap em PPM 0.7143 0.0713 Não
Fonte: Dados da pesquisa
Tabela 1: Fábrica de engrenagem furo liso
Na fábrica de engrenagem de furo brochado (diferencia-se da primeira por ter estrias
no seu diâmetro interno feitas por operação de brochamento) observa-se uma influência ainda
menor do número de setups nos indicadores, conforme a Tabela 2. Apenas três variáveis
(25%) apresentaram correlação com o número de setups realizados na área. O scrap tanto em
PPM como em número de peças, apresenta correlação diretamente proporcional ao número de
setups. Isto é, quanto maior o número de setups, maior o scrap. A correlação com a variável,
peças transferidas para o próximo departamento (peças produzidas) também rejeita H₀. Novamente variáveis importantes como a produtividade e OEE aceitam H₀. Uma variável que
apresenta correlação com o número de setups (scrap em PPM), também têm este
comportamento na fábrica de engrenagens de furo liso.
Variável Dependente Variável Independente rs p Aceita H₀ ; α=10%
Número de setup t(h) médio de setup 0.3637 0.4225 Sim
Número de setup h standard geradas 0.2500 0.5887 Sim
Número de setup h homem disponível 0.6429 0.1193 Sim
Número de setup Produtividade -0.1802 0.6990 Sim
Número de setup OEE 0.1786 0.7017 Sim
Número de setup meta de h standard 0.6429 0.1193 Sim
Número de setup peças transferidas 0.0000 ns Não
Número de setup meta peças transf. 0.3571 0.4316 Sim
Número de setup rej. de ferram.(HPM) 0.2728 0.5593 Sim
Número de setup rej. de ferram.(R$) -0.1071 0.8191 Sim
Número de setup scrap em peças 0.7143 0.0713 Não
Número de setup scrap em PPM 0.7857 0.0362 Não
Fonte: Dados da pesquisa
Tabela 2: Fábrica de engrenagem furo brochado
Na Tabela 3 observa-se o comportamento das variáveis na fábrica de eixos, onde as
hipóteses aceitam H₀, para nível de significância de 10%, com exceção do scrap. O scrap,
em partes por milhão, mostra forte correlação (p=ns) com o número de setups realizados na
área. Das doze variáveis analisadas apenas o scrap (8,33%) rejeitou H₀ na fábrica de eixos.
Isso demonstra que as variáveis estudadas (indicadores da manufatura) não têm relação com o
número de setups realizados na fábrica de eixos, com exceção do scrap.
Variável Dependente Variável Independente rs p Aceita H₀ ; α=10%
Número de setup t(h) médio de setup 0.2500 0.5887 Sim
Número de setup h standard geradas 0.5000 0.2531 Sim
Número de setup h homem disponível 0.5714 0.1801 Sim
Número de setup Produtividade 0.1429 0.7599 Sim
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Número de setup OEE 0.2143 0.6445 Sim
Número de setup meta de h standard 0.5714 0.1801 Sim
Número de setup peças transferidas 0.2143 0.6445 Sim
Número de setup meta peças transf. 0.1786 0.7017 Sim
Número de setup rej. de ferram.(HPM) 0.2857 0.5345 Sim
Número de setup rej. de ferram.(R$) 0.3214 0.4820 Sim
Número de setup scrap em peças 0.5000 0.2531 Sim
Número de setup scrap em PPM 0.0000 ns Não
Fonte: Dados da pesquisa
Tabela 3: Fábrica de eixos
A Tabela 4 mostra o comportamento das variáveis estudadas na fábrica de peças
Caxias onde seis variáveis (50%) rejeitam a hipótese nula (H₀). São elas: tempo médio de
setup, hora homem disponível, OEE, peças transferidas para o próximo departamento (peças
produzidas), rejeição de ferramentas em HPM (horas standard geradas por reais gastos com
rejeição de ferramentas) e rejeição de ferramentas em reais.
O valor de 50% das variáveis tendo correlação com o número de setups da área
demonstra que os indicadores da fábrica Caxias são fortemente influenciados pelo setup.
Variável Dependente Variável Independente rs p Aceita H₀ ; α=10%
Número de setup t(h) médio de setup 0.8214 0.0234 Não
Número de setup h standard geradas 0.5714 0.1801 Sim
Número de setup h homem disponível 0.7500 0.0521 Não
Número de setup Produtividade -0.2143 0.6445 Sim
Número de setup OEE 0.8571 0.0137 Não
Número de setup meta de h standard -0.4286 0.3373 Sim
Número de setup peças transferidas 0.7857 0.0362 Não
Número de setup meta peças transf. 0.5357 0.2151 Sim
Número de setup rej. de ferram.(HPM) 0.0000 ns Não
Número de setup rej. de ferram.(R$) 0.8571 0.0137 Não
Número de setup scrap em peças -0.6429 0.1193 Sim
Número de setup scrap em PPM -0.6071 0.1482 Sim
Fonte: Dados da pesquisa
Tabela 4: Fábrica de peças Caxias
A análise dos dados das quatro fábricas nos mostra que as mesmas respondem de
maneira diferente em relação ao número de setups realizados. Temos uma forte correlação nos
indicadores da fábrica de peças Caxias onde, 50% das variáveis possuem correlação com o
setup. Na fábrica de engrenagens, tanto no furo liso quanto no furo brochado, a correlação dos
indicadores com o número de setups é fraca, 33,33% para o furo liso e 25% para o furo
brochado. Já na fábrica de eixos a correlação do setup com os indicadores é praticamente
desprezível, visto que apenas o scrap rejeita a hipótese nula (H₀).
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Outras observações são possíveis quando analisamos, na Tabela 5, as médias
geométricas das doze variáveis, ao longo dos sete meses estudados: a) O setor menos eficaz
no setup é o Furo Liso com um tempo médio de 3 horas por setup, e o mais eficaz é a fábrica
de peças Caxias com 1,52 horas por setup; b) A fábrica de peças Caxias teve a pior
produtividade dos quatro setores, apesar de ter o melhor desempenho no setup; c) O setor de
Eixos teve o pior desempenho em relação à OEE, isto é ficou mais tempo com as máquinas
sem produzir. Também foi o setor que gerou mais scrap em PPM e número de peças
sucateadas, portanto foi o pior desempenho em relação à qualidade; d) O setor que realizou o
maior número de setup no período, Furo Brochado teve o segundo melhor tempo médio de
setup, 2,23 horas; e) Os setores mais eficientes foram o Furo Liso, 93,11% e Furo Brochado
84,01% (eficiência = meta de peças transf./peças transf.). Também foram os setores que
atingiram as maiores produtividades, 111,5% e 86,0%, respectivamente; f) O Furo Brochado,
apesar de ter transferido mais peças que todos os outros setores, gerou menos horas que Eixos
e Furo Liso, portanto suas peças são menos complexas e de menor valor; g) A relevância do
setup fica identificada no tempo gasto pelo departamento com a realização de setup, em média
1042 horas de setup por mês; h) O tempo médio de setup (2,41 horas) está 17 % acima da
meta estabelecida pela empresa de duas horas por setup.
Setor
Nº
setup
Tempo
médio
Hora
produzida
Horas
homem Produtiv. OEE
Meta
horas
Peças
transferidas
Meta
peças
Rejeição
ferram.
HPM
Rejeição
ferram.
R$
Scrap
(peça)
Scrap
ppm
Furo L. 118 3.00 10976 9895 111.5 65.0 11324 40761 43777 12166 16054 611 17678
Furo B. 129 2.23 8193 9477 86.0 64.8 7643 45125 53715 8541 12650 604 13369
Eixos 127 2.88 12466 20458 60.9 54.2 14259 26310 36760 13296 14250 688 20141
Caxias 58 1.52 5210 10323 50.5 66.4 5570 15598 25071 5570 7270 121 5657
Média 108.1 2.41 9211 12538 77.2 62.6 9699 31948 39831 9893 12556 506 14211
Fonte: Dados da pesquisa
Tabela 5: Médias Geométricas de Janeiro a Julho de 2010
4.2 Análise da pesquisa qualitativa exploratória
As entrevistas qualitativas de caráter exploratório foram realizadas com os Gerentes de
Manufatura responsáveis pelas fábricas estudadas. Todos possuem conhecimento profundo
em relação ao setup e aos indicadores da manufatura. Dentro do escopo de sua função está a
gestão dos indicadores mencionados no estudo, bem como a programação e gerenciamento
dos setups realizados na sua área. Também participam dos eventos de melhoramentos
contínuos (Kaizen) de setup e são responsáveis por coordenar ações no dia-a-dia, sempre que
um setup demorar além do tempo máximo estipulado pela empresa.
As entrevistas foram conduzidas de forma aberta apenas seguindo um roteiro de
referência. Duraram em torno de 30 minutos e foram gravadas para facilitar a análise. O nome
da empresa e do gestor foram trocados durante a entrevista como forma de encorajá-los a dar
respostas mais abertas e honestas. Todos os participantes possuíam a exata noção do objetivo
da pesquisa e participaram de forma espontânea. Dois gerentes pertencem a linha de frente da
empresa (frontline lidership) e o outro ao staff.
5 Considerações do estudo
XXXI ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO Inovação Tecnológica e Propriedade Intelectual: Desafios da Engenharia de Produção na Consolidação do Brasil no
Cenário Econômico Mundial Belo Horizonte, MG, Brasil, 04 a 07 de outubro de 2011.
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Quando observamos os dados quantitativos vemos que o scrap, em três das quatro
fábricas estudadas relaciona-se diretamente com o número de setups, isto é quanto maior é o
número de setups realizados maior é a geração de peças não conformes (scrap). O que vem de
encontro à opinião dos gestores “A” e “B”. Para ambos o setup é uma atividade da manufatura
onde há potencial para geração de scrap. O Gestor “B” comenta que um setup mal feito pode
gerar um lote inteiro de scrap. Neste caso ele não está falando apenas do scrap gerado no
acerto da máquina, e sim de um setup com falha na liberação (a célula é liberada para
produzir, porém o produto encontra-se fora do especificado). Este tipo de erro pode gerar o
lote inteiro do scrap até que o erro seja descoberto, muitas vezes no processo seguinte ou na
linha de montagem. Os três gestores concordam que a qualidade do setup influencia na
geração de scrap e que a expertise da mão-de-obra tem relação direta com o setup de
qualidade. Nas mesmas três fábricas analisadas acima, o tempo médio de setup não tem
correlação com o número de setups realizados. Os dados quantitativos corroboram a opinião
dos gestores “A” e “B” e contraria a opinião do Gestor “C”. Para os dois primeiros, o que leva
a diminuição do tempo médio de setup são a padronização das atividades de setup e o
treinamento da mão de obra. Já para o Gestor “C”, a repetição do setup, por si só, geraria
conhecimento e qualificaria a mão-de-obra para realizar um setup de qualidade e dentro das
metas. Opinião que não balizada pelos dados quantitativos, já que a fábrica de menor número
de setups obteve o melhor tempo médio.
Em relação aos demais indicadores importantes para a manufatura como OEE, produtividade,
peças produzidas e horas geradas não se observam correlação com o número de setups (com
exceção da OEE na fábrica Caxias), contrariando a visão dos três gestores que afirmam a
relação direta do número de setups com estes indicadores. Porém, todos os gestores
concordam que as áreas suporte como: centro de ferramentas, engenharia, manutenção e
logística, impactam nos indicadores. O que nos leva a concluir que existem outros fatores que
estão influenciando com maior significância nestes indicadores que o número de setups.
Segundo os gestores, estes fatores podem estar associados às áreas de apoio a manufatura.
Os gestores concordam que o setup na fábrica de eixos é o mais complexo e na fábrica
de engrenagens o mais fácil. Os dados quantitativos mostram esta realidade, pois o eixo é a
área com maior scrap, menor OEE, e a segunda pior produtividade, ficando a frente apenas da
fábrica Caxias. Enquanto as duas fábricas de engrenagens (furo liso e furo brochado) possuem
as melhores produtividades do departamento e a OEE é superior a da fábrica de eixos.
A fábrica de peças Caxias é considerada como diferente das demais, por ter um layout
fora de fluxo (segundo o Gestor “C”, é onde as ferramentas Lean estão mais atrasadas quanto
à implantação). Fica claro, quando observamos os dados quantitativos, o quanto o layout em
fluxo contínuo contribui com a produtividade. A fábrica de peças Caxias é a pior
produtividade entre as quatro fábricas estudadas. Conforme explanado na revisão teórica, o
layout em fluxo permite que os operadores se ajudem nas tarefas produtivas necessitando uma
menor mão-de-obra para realizar a produção. Mesmo com toda dificuldade técnica em relação
ao setup, os problemas de qualidade (scrap) e qualificação da mão-de-obra, o eixo consegue
uma melhor produtividade que a fábrica Caxias devido ao layout em fluxo que permite um
melhor aproveitamento da mão-de-obra.
A maior experiência da mão-de-obra da fábrica Caxias, segundo o Gestor “B”, é onde
estão os operadores mais antigos e experientes, é demonstrada nos dados quantitativos. É a
fábrica onde temos a melhor OEE do departamento. Isto é, as máquinas ficam paradas por
menor tempo. Os operadores têm conhecimento para resolver os problemas do dia-a-dia, sem
ficarem dependentes das áreas de apoio, o setup é realizado em menor tempo e com menor
XXXI ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO Inovação Tecnológica e Propriedade Intelectual: Desafios da Engenharia de Produção na Consolidação do Brasil no
Cenário Econômico Mundial Belo Horizonte, MG, Brasil, 04 a 07 de outubro de 2011.
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geração de scrap. Estas afirmações são facilmente visualizadas nos dados quantitativos, que
mostram a fábrica de peças Caxias com a melhor OEE, menor tempo médio de setup e menor
índice de scrap do departamento.
Como oportunidades de melhoria nesse processo, podemos destacar a ferramenta de
programação de setup utilizada pela fábrica de engrenagens (furo liso e furo brochado) que
permite “enxergar” com precisão quando ocorrerá o próximo setup. Possibilitando assim a
manufatura antecipar possíveis problemas com ferramenta, dispositivos, programas, falta de
matéria-prima, etc. A sugestão do Gestor “B” de colocar um aviso sonoro/luminoso, nas
células que estão em dificuldade com o setup, auxiliaria no sentido de alertar e trazer auxílio
técnico para estas células. Fica claro que todos os gestores encaram o setup como uma
atividade vital para suas áreas. Porém, conforme seus próprios depoimentos, não estão dando
atenção necessária para uma atividade que consome em média 1042 horas por mês do
departamento. Nesse sentido deveria haver uma ação do staff para disponibilizar mais
recursos para o setup, cobrar dos gestores o sentido de prioridade em relação a esta atividade e
ter nas suas metas estratégicas a excelência no setup. Como demonstra os dados quantitativos,
a entrevista com o Gestor “C” (componente do staff) e a revisão da literatura, o foco nas
ferramentas Lean é fundamental nos resultados da manufatura. O departamento como um todo
gasta em média 1042 horas/mês, com tempo médio de setup 17 % acima das duas horas
estabelecidas como meta pela empresa.
5 Referências
COLLIS, J.; HUSSEY R. Business research: a practical guide for undergraduate and
postgraduate students. Porto Alegre: Bookman, 2005.
CORRÊA, H. L.; CORRÊA, C. A. Administração da produção e operações: manufatura e
serviços: uma abordagem estratégica. São Paulo: Atlas, 2005.
DINIZ, A. E.; MARCONDES, F. C.; NIVALDO L. C. Tecnologia da usinagem dos
materiais. São Paulo: Artliber, 2001.
HAIR, J. F. Jr.; BADIN B.; MONEY A. H.; SAMOUEL, P. Fundamentos de métodos de
pesquisa em administração. Porto Alegre: Bookman, 2003.
HEIZER, J. H.; RENDER, B. Administração de operações: bens e serviços. Rio de Janeiro:
LTC, 2001.
ROESCH, S. M. A.; BECKER, G. V.; MELLO, M. I. Projetos de estágio e de pesquisa em
administração: guia para estágios, trabalhos de conclusão, dissertações e estudos de caso.
3.ed. São Paulo: Atlas, 2005.
SHINGO, S. Sistema de troca rápida de ferramenta: uma revolução nos sistemas produtivos.
Porto Alegre: Bookman, 2000.
SLACK, N. Administração da produção. São Paulo: Atlas, 1997.
WITTE, H. Máquinas ferramenta: elementos básicos de máquinas e técnicas de construção;
funções, princípios e técnicas de acionamento em máquinas-ferramenta. São Paulo: Hemus,
1998.