MÉTODO PARA IMPLEMENTAÇÃO DO INDICADOR DE EFICIÊNCIA GLOBAL DE EQUIPAMENTOS (OEE)

Transcrição

1 Anais do II SIGEPRO - Simpósio Gaúcho de Engenharia de Produção ISBN: MÉTODO PARA IMPLEMENTAÇÃO DO INDICADOR DE EFICIÊNCIA GLOBAL DE EQUIPAMENTOS (OEE) Léo Vander Chaves Lima leochaveslima@gmail.com Lucas Janssen Luft lucas.luft@hotmail.com Ricardo Augusto Cassel cassel@producao.ufrgs.br Resumo Este trabalho pretende explicar, por meio de um estudo de caso em uma empresa do ramo de elevadores, a aplicação de um método (com passo-apasso) para a implementação de um sistema integrado para coleta de dados que serão utilizados para o cálculo do índice de eficiência global dos equipamentos da fábrica. Este índice é conhecido como Overall Equipment Effectiveness (OEE), baseando-se nos parâmetros da disponibilidade, performance e qualidade. Este trabalho revisará a bibliografia de Nakajima (1989) sobre a metodologia TPM (Total Productive Maintenance), além de outros estudos de caso relacionados ao tema do OEE. O projeto durou um ano e passou por oito etapas até a sua conclusão. Com a implementação deste indicador, a empresa conseguiu identificar as principais perdas por produtividade em seus processos, criando oportunidade para melhorias. Palavras Chave: OEE (Overall Equipment Effectiveness), Eficiência Global, TPM (Total Productive Maintenance), MES (Manufacturing Execution System)

2 1. Introdução A união da alta competição da indústria manufatureira com o posicionamento do Brasil como um dos países com maior potencial de desenvolvimento traz como resultado um cenário que obriga as empresas nacionais a estarem sempre atentas a tendências mercadológicas, produzindo com cada vez mais eficiência e menos recursos. Chiaradia (2004) afirma que o parque industrial brasileiro necessita de alta flexibilidade de recursos para maximizar sua utilização, diferentemente de como ocorre em países desenvolvidos. Para que as empresas consigam sobreviver em um mercado cada vez mais competitivo, torna-se importante conhecer o desempenho de seus processos. Uma das metodologias utilizadas pelas empresas para aprimorar seu desempenho é o TPM (Total Productive Management), que propõe o uso de um indicador conhecido como OEE (Overall Equipment Efectiveness) que quantificará, em porcentagem, as perdas existentes nos processos analisados, auxiliando assim a tomada de decisões. O OEE é também conhecido como a Eficiência Global de Equipamentos que é calculada através do produto dos índices de disponibilidade, performance e qualidade (NAKAJIMA, 1989). No entanto, a obtenção do OEE necessita de uma grande carga de dados que exige tempo e dinheiro para ser disponibilizada. Com isso, acentua-se a oportunidade existente no mercado de se criar alternativas que facilitem e reduzam o custo do processo de coleta de dados. Além disso, é posto como problema o fato de que não existe ainda, em muitas empresas, um padrão para a obtenção da real capacidade de seus equipamentos, impedindo assim que a gerência descubra onde estão ocorrendo as perdas do sistema. A solução a ser apresentada por este trabalho será a de um método automático para coleta de dados em tempo real e integrado através de um sistema M.E.S (Manufacturing Execution System) que, segundo Neves e Santos (2007), garante um gerenciamento mais eficiente, possibilitando uma tomada de decisões com base em informações úteis, atuais e confiáveis. Portanto, este trabalho pretende explicar, através de um estudo de caso, o processo de aplicação de um método (com passo-a-passo) para a implementação de um sistema integrado para coleta de dados que serão utilizados para o cálculo do índice de eficiência global dos equipamentos da fábrica. Este índice é conhecido como Overall Equipment Efectiveness (OEE), baseando-se nos parâmetros da disponibilidade, performance e qualidade. 2. Revisão bibliográfica

3 2.1 Total Productive Maintenance (TPM) Conhecido como Manutenção Produtiva Total, o TPM é um método para gerir atividades industriais para melhorar a eficácia e o tempo de vida útil dos equipamentos, eliminando desperdícios no processo de produção (KOCH, 2007). Tem como base a participação do quadro da empresa desde a alta gerência até os colaboradores (SUZUKI, 1994). O TPM é baseado em três conceitos: maximização da eficiência do equipamento, manutenção autônoma realizada pelos operadores e organização de pequenos grupos de melhoria (LJUNGBERG, 1998). De acordo com Nakazato (1999), para maximizar a eficiência da planta devem ser eliminadas as seis principais perdas nas máquinas: quebras (avarias), trocas de ferramentas e regulagem (setup), tempos de espera, redução de velocidade, defeitos na produção (refugos e retrabalhos) e queda no rendimento no início de turno. Dessa maneira, o objetivo do TPM é a eliminação destas perdas para um melhor rendimento operacional. No entanto, atingir zero perdas é uma meta dita surreal, de modo que a literatura estabelece um valor próximo a 85% como aceitável e alcançável para a maior parte das empresas industriais (NAKAJIMA, 1989). As seis grandes perdas do TPM a serem combatidas foram sintetizadas por Toncato (2004), que tomou como base para tal as obras de Suzuki (1993) e Ireland (2001): a) Perda por quebra: perdas de tempo e material devido à parada do equipamento por quebra ou falha, podendo ser classificadas como avarias crônicas ou esporádicas; b) Perda por troca de ferramentas e regulagem: causada por paradas devido a trocas de configuração, que serve para preparar a produção subsequente. Um termo comum utilizado para tal ação é o de setup; c) Perda por espera: relacionada a problemas temporais que causam pequenas paradas ou operação ociosa. É causada pelo baixo fornecimento de matériaprima ou por produtos defeituosos. A linha volta a operar normalmente quando estes obstáculos são retirados; d) Perda por redução de velocidade: causada pela diferença entre a velocidade nominal do equipamento e a velocidade de trabalho, ocorrendo devido a fatores inicialmente não considerados, como inconveniências quanto à qualidade, problemas mecânicos ou fenômenos obrigam a redução da velocidade do equipamento; e) Perda por defeitos na produção: causada por produtos com defeito que deverão sofrer retrabalho ou então serem eliminados. Tal perda costuma levar a desperdício, uma vez que cada produto necessitará de horas de trabalho de um

4 funcionário para que seja consertado. Além disso, a matéria-prima investida no produto também será uma perda a ser considerada; f) Perda por queda de rendimento no início do turno: ocorre durante o arranque e aquecimento até que as condições do equipamento estejam estabilizadas. Pode ser medida pela quantidade de produtos rejeitados produzidos até que a máquina esteja em regime normal. Nakajima (1989) aponta como fatores decisivos a instabilidade da operação, a falta de matéria-prima, ferramentas inadequadas, falta de manutenção e falta de aptidão técnica dos operários. Para medir resultados obtidos pela metodologia TPM e como os equipamentos estão sendo aproveitados, Nakajima introduziu o OEE (Overall Equipment Effectiveness), segundo Santos e Santos (2007), que será discutido na seção 2.2 deste trabalho. Muitas empresas utilizam o OEE de forma isolada para equipamentos e linhas, onde é possível identificar pontos que necessitam maior dedicação de recursos para melhorias. 2.2 Overall Equipment Effectiveness (OEE) É utilizado como indicador do desempenho global dos equipamentos na manufatura que, ao estruturar a análise das perdas de aproveitamento de sua capacidade, ajuda a direcionar os esforços de melhoria contínua (JONSSON; LESHAMMAR, 1999). O cálculo do OEE é feito através da multiplicação dos índices de disponibilidade, performance e qualidade. Este indicador é conhecido também como Índice de Rendimento Operacional Global (IROG) e está relacionado às seis grandes perdas de tempo listadas por Nakajima (1989). No entanto, não é obrigatório conceituar as seis perdas para determinar o valor do OEE de um equipamento. Cada organização precisa desenvolver sua classificação, com base nos conceitos apresentados pela literatura, a fim de obter a real capacidade de seus equipamentos Disponibilidade, performance e qualidade O índice de disponibilidade (eq. 1) representa o tempo real em que a máquina esteve disponível para operação, através da relação entre o tempo de total disponível em um determinado período (diário, semanal, mensal) com o tempo em que o equipamento efetivamente ficou em operação (CHIARADIA, 2004)

5 Disponibilidade = Tempo de Carga¹ - Tempo de Paradas Não Programada (1) Tempo de Carga ¹Tempo de Carga = Tempo Total Disponível - Tempo de Paradas Programada O índice de performance (eq. 2) avalia o ritmo de produção do equipamento e é composto pelas perdas por queda de velocidade. Demonstra o quanto o tempo de ciclo real está próximo ao tempo teórico ou tempo de engenharia. Performance = Quantidade de Peças Produzidas * Tempo Teórico (2) Tempo de Operação O índice de qualidade (eq. 3) compara a quantidade de peças produzidas com a quantidade de peças que resultam em refugo e retrabalhos. Qualidade = Produção Total - Refugo e Retrabalhos (3) Produção Total O resultado da multiplicação dos três índices apresentados representa a Eficiência Global do equipamento (eq. 4), através de um número em percentual: OEE = Disponibilidade x Performance x Qualidade (4) Figura 1 - Estrutura das 6 perdas de tempo observadas no indicador OEE

6 Fonte: Adaptado de NACHIAPPA; ANANTHARAMAN (2006); BRAGLIA; FROSOLINI; ZAMMORI (2009) 2.3 Manufacturing Execution System (MES) Segundo Blackstone Jr e Cox III (2004) o MES caracteriza-se por ser um sistema de informação e comunicação para o ambiente de produção, fazendo a tradução entre os processos de informação no chão de fábrica e a gestão da empresa. O MES tem ainda como propósito controlar e melhorar aspectos que influenciam no processo de produção, alcançando alta flexibilidade e baixos custos de produção. Dispõe de importantes funcionalidades, como registros da produção, relatórios de produção, histórico da trajetória do processo e detalhes de planejamento e agendamento. Neves e Santos (2007) afirmam que os Sistemas MES ligam o sistema de controle e supervisão do chão de fábrica e o sistema de gestão empresarial (ERP Enterprise Resource Planning), de maneira a transferir dados entre os dois níveis. Souza e Zwicker (2000) explicam que sistemas ERP (Enterprise Resource Planning) são sistemas de informação integrados, adquiridos na forma de pacotes de software, com a finalidade de dar suporte às operações da empresa, desde seus suprimentos até a manufatura e manutenção. 2.4 Métodos para coleta de dados Uma boa coleta de dados é chave para o sucesso da estratégia do OEE (HANSEN, 2002), porém na literatura não há uma maneira clara de como os dados devem ser coletados. Conforme Ljungberg (1998) essa coleta dos dados é de acuracidade duvidosa, quando coletados e registrados manualmente em formulários pelos operadores, sendo necessário um cuidado maior durante a implementação do cálculo, até que se estabeleça a acuracidade desejada e que se construa uma relação de confiança entre a chefia e os operadores, uma vez que o monitoramento das paradas pode ser visto como forma de encontrar um culpado para os problemas existentes, e não para identificar pontos que precisam ser melhorados. A maneira mais adequada, segundo Jeong & Phillips (2001), seria a aplicação de um sistema de coleta automática, evitando a manipulação dos tempos de parada. Existem no mercado diversos softwares que gerem o sistema de aquisição de dados e permitem que o operador insira o motivo da parada do equipamento detectada pelo software, gerando um banco de dados que possibilita a geração de relatórios do índice de disponibilidade do equipamento, detalhando as perdas mais impactantes da máquina

7 A aplicação de sistemas de coleta automática de dados deve ser direcionada aos equipamentos gargalo, cuja acuracidade dos dados deve ser alta (CHIARADIA, 2004) visto que um sistema de coleta automática pode apresentar um custo de implementação elevado. 3. Metodologia O método escolhido para este trabalho foi o estudo de caso, visto que de acordo com Yin (2001, p.32) é uma investigação empírica de um fenômeno contemporâneo dentro de um contexto da vida real, sendo que os limites entre o fenômeno e o contexto não estão claramente definido. Desta forma podemos descrever o ambiente da empresa e analisar os dados coletados através de entrevistas com o gestor e os analistas responsáveis, sobre a implementação do OEE. Quanto aos objetivos do trabalho a pesquisa caracteriza-se como descritiva, pois este tipo de estudo pretende descrever os fatos e fenômenos de determinada realidade (TRIVIÑOS, 1987). 4. Implementação do OEE Em 2014 a empresa estudada iniciou a implementação da metodologia Lean Manufacturing na planta industrial localizada em Guaíba, Rio Grande do Sul. A fábrica passou por diversas mudanças na gestão e novos indicadores foram implementados. Neste novo cenário que instalou-se, surgiu a necessidade de conhecer a real capacidade dos processos. Para medir a eficiência dos equipamentos foi escolhido o OEE, indicador que permite que as empresas analisem as condições verdadeiras de seus ativos (CHIARADIA, 2004). O projeto teve aproximadamente um ano de duração e pode ser dividido em oito etapas, listadas abaixo: Tabela 1: Etapas do processo de implementação do OEE na empresa estudada Etapa Descrição 1ª Etapa Definição da equipe responsável pela implementação do indicador 2ª Etapa Escolha da empresa terceirizada responsável pelo sistema MES 3ª Etapa Aquisição e instalação dos equipamentos para coleta dos dados nas máquinas 4ª Etapa Validação da medição dos dados e do cálculo do índice de disponibilidade

8 5ª Etapa Definição da lista de justificativas de paradas de máquina 6ª Etapa Capacitação dos operadores e dos líderes de produção 7º Etapa Integração do sistema MES com o ERP da empresa e o software de PCP 8ª Etapa Validação da integração e do cálculo dos índices de performance e qualidade O projeto era de responsabilidade da divisão de engenharia industrial, sob responsabilidade do gerente industrial que definiu a equipe na 1ª Etapa. A equipe foi formada por um analista de processos e um estagiário de processos que contavam com o suporte de técnicos da manutenção. A empresa escolhida na 2ª Etapa foi uma empresa da indústria eletrônica especializada em prover informações relativas ao controle de processos industriais. Os serviços prestados pela empresa envolviam desde a coleta de dados até o monitoramento online de todos os equipamentos. As informações coletadas ficam armazenadas em um banco de dados que pode ser acessado em um servidor. Nesta página, todos os dados coletados ao são apresentadas em gráficos e relatórios. Diariamente um diário de bordo é gerado com os principais eventos e tempos de todas as paradas de máquina, facilitando a visualização imediata da ocorrência e medindo o tempo do acontecimento. Na 3ª Etapa, o projeto segue para a aquisição dos itens necessários para a coleta de dados. Os equipamentos comprados foram desenvolvidos e comercializados pela empresa responsável pelo sistema MES, sendo também responsável pela realização do serviço de instalação dos equipamentos e de todo o sistema na fábrica. Entre os itens adquiridos, estão coletores eletrônicos de dados que foram instalados diretamente nas máquinas. Estes coletores identificam quando a máquina está em operação, através de uma ligação com o sinal elétrico do equipamento. Quando a máquina está parada, o coletor altera automaticamente seu status para máquina parada. Neste momento, o operador da máquina deve justificar o motivo da parada da máquina através do coletor eletrônico. Hansen (2002) afirma que uma das informações a serem coletadas para a análise de OEE é a informação sobre os tempos de parada de cada equipamento, de modo que com o coletor eletrônico este requisito é satisfeito. Os dados são enviados do coletor para uma das quatro antenas receptoras distribuídas na fábrica, que captam as informações e as enviam para um servidor que hospeda o sistema MES, como descrito na Figura 2. Figura 2: Fluxo dos dados no processo de sinalização e justificativa do status da máquina

9 Instalado o sistema, a 4ª Etapa foi a de validação dos dados, onde uma máquina piloto foi selecionada para iniciar os apontamentos das informações com os coletores eletrônicos. Neste primeiro momento apenas o índice de disponibilidade foi considerado, visto que para calcular performance e qualidade seria necessário integrar o MES com o ERP da empresa, tema que será abordado em uma etapa posterior. O operador da máquina recebeu um treinamentos sobre o OEE e seus benefícios e sobre a utilização do equipamento de coleta dos dados. Durante uma semana, o operador justificava cada parada da máquina através do coletor eletrônico, onde havia uma lista pré-definida com todas as possíveis paradas da máquina. Por exemplo, se o operador levasse trinta minutos fazendo um setup na máquina, ele selecionava na lista a opção setup e enviava a informação para o banco de dados. Os dados lançados pelo operador eram acompanhados em tempo real pela engenharia industrial que conferia se o que estava sendo reportado no sistema era realmente o que estava acontecendo no chão de fábrica. No final do dia a disponibilidade era calculada levando em consideração as horas de trabalho disponíveis e o tempo em que a máquina estava parada, conforme eq. 1 da seção A 5ª Etapa do processo de implementação baseia-se na criação de três listas de parada de máquinas diferentes, a fim de atender as necessidades dos grupos de máquinas: (i) para a linha de pintura; (ii) para máquinas de solda; (iii) para máquinas em geral, como de corte, dobra, estampo e usinagem. A lista foi gerada a partir das necessidades trazidas pelos próprios operadores das máquinas em diálogos com a equipe de projeto. Além disso, as paradas de máquina são classificadas como paradas programadas, que são as permissões concedidas pela empresa, ou como paradas não programadas, que são as que afetam diretamente a eficiência do equipamento, devendo ser minimizadas

10 Tabela 2: Lista de paradas de máquina do OEE para (iii) máquinas em geral Paradas Não Programadas Setup Verificar Desenho Manutenção Corretiva Paradas Programadas Limpeza Posto/Checklist Espera Problemas Mat Falta De Gás/Ar/Luz Refeição Empilhadeira Prima Inspeção De Peça Quebra De Ferramenta Falta De Programa Parada Pessoal Identificação De Espera Falta De Operador Manutenção Peça Peças/Material Preventiva Carga De Material Espera De Plataforma Falta De OF Treinamento/Reuniã o Descarga De Buscar Teste Engenharia Ginástica Laboral Material Carrinho/Retalho Alteração Remover Operando Outra Programação Cavaco/Sucata Máquina Com o sistema implementado parcialmente (apenas calculando disponibilidade), seguiu-se para a 6ª Etapa, onde os operadores receberam um treinamento específico sobre o OEE. O treinamento serviu para alinhar as informações sobre o indicador, para discutir o significado de cada justificativa de máquina parada e para motivar operadores a realizarem o registro correto das informações nos coletores eletrônicos. Além dos operadores, os líderes de produção também receberam um treinamento onde foram introduzidos os conceitos do cálculo do OEE, e como aproveitar o sistema da melhor maneira para que as oportunidades de melhorias pudessem ser identificadas. Foi estabelecido um cronograma de treinamentos para que todos os operadores do primeiro e do segundo turno pudessem receber o treinamento. Na 7ª Etapa novamente foi escolhida uma máquina piloto para iniciar o cálculo dos índices de performance e qualidade. Para calcular estes índices era necessário buscar informações sobre o tempo de ciclo dos itens cadastrados no ERP. A empresa responsável

11 pelo sistema MES juntamente com o departamento de TI da empresa estudada desenvolveram uma integração entre o ERP, o sistema MES e o sistema de controle de produção (CoP). As ordens de fabricação eram registradas no coletor eletrônico com um leitor de código de barras, onde primeiro o operador registrava o código do plano de produção e depois o código do item que consta na ordem de fabricação como indicado na Figura 3. Figura 3: Registro das ordens de fabricação no coletor eletrônico Automaticamente o sistema MES busca o tempo de ciclo do item no ERP e a quantidade de peças planejadas naquele plano para aquele item no CoP. Estes dados retornam para o MES e vão para os registros no banco de dados, onde o sistema compara o tempo de ciclo (tempo teórico) do item com o tempo de operação e através da eq. 2 é calculada a performance do equipamento. No final da fabricação de todas as peças solicitadas o operador registra no coletor eletrônico a quantidade de peças que foram fabricadas e a quantidade de peças que foram refugadas. O sistema então utiliza a eq. 3 e calcula o índice de qualidade. Com estes dois índices, mais o índice de disponibilidade, temos finalmente o valor do OEE, mostrado na Figura 4 abaixo da maneira que é exposto aos trabalhadores da empresa, por meio de um painel oferecido pelo sistema já integrado. Figura 4: Página com as informações sobre o item fabricado e os valores dos índices do OEE

12 Na última etapa de validação do sistema, 8ª Etapa, uma amostra dos apontamentos foi utilizada para calcular manualmente os três índices do OEE, a fim de identificar alguma anomalia no cálculo dos índices e de confirmar a validade dos dados obtidos. Após verificada a acurácia dos dados e de realizadas as devidas customizações na página de visualização das informações do OEE, a oitava etapa estava concluída. 5. Resultados A implementação do OEE obteve sucesso ao aplicar o sistema em cinquenta e seis máquinas que têm suas paradas registradas e a disponibilidade calculada via sistema. Dentre estas máquinas, há seis dobradeiras que estão também habilitadas a terem a performance e a qualidade calculadas. Há diversos ganhos com a execução do projeto do OEE, e muitos deles estão na percepção e medição de perdas e oportunidades de melhoria. Com a integração do sistema MES com o ERP da empresa e o software de PCP, é possível rastrear itens fabricados ao longo de todo o processo. Houve também evolução no monitoramento dos tempos de ciclos, com estes sempre atualizados. Dessa forma, o monitoramento de perdas também pôde ser intensificado, graças à integração dos sistemas e dos índices obtidos. Outro ganho importante foi a possibilidade de identificação de peças não conformes com maior agilidade, uma vez que há dispositivos como os coletores eletrônicos que fazem com que o operador explique por que houve parada na linha de produção. Um exemplo de output de dados fornecidos após a implementação do OEE na empresa pode ser conferido na figura abaixo, onde são mostrados os três índices necessários para o cálculo da eficiência global do equipamento, bem como o OEE. A Figura 5 está relacionada a uma máquina de dobra utilizada no Turno 1 em 06/09/2016. Também é possível obter dados sobre as diversas paradas de máquina, possibilitando monitorar a duração de cada uma destas paradas em um turno ou dia de trabalho (Figura 6). Figura 5: Gráfico de barras com índices do OEE

13 Figura 6: Gráfico de Pareto com o tempo de paradas de máquina Foi possível identificar dificuldades ao longo do processo, com três delas possuindo destaque: a cultura dos operadores sobre a implementação do OEE, a integração do sistema de ERP com o MES e a dificuldade em demonstrar aos operadores que o OEE seria benéfico a eles também. Em relação à cultura dos operadores no chão de fábrica, foi necessário fazer com que os operadores deixassem de lado o pensamento de que o sistema seria uma forma de monitorá-los e controlá-los por deverem constantemente justificar as paradas da máquina, fornecendo estes dados à gerência. O processo de mudança dessa cultura passa por explicar aos operadores que a intenção do OEE é de medir a eficiência do equipamento e não do operador individualmente, de modo que este não se sinta intimidado a alimentar os sistemas que vão calcular o índice de eficiência global do equipamento

14 Quanto ao problema de convencimento dos operadores de que a aplicação do projeto seria benéfica a eles, houve resistência às novas práticas que deveriam ser tomadas com a implementação do projeto, pelo fato de que estes não terem imediatamente a visão de que o sistema traria melhorias no dia-a-dia das operações conforme tais medidas identificassem possibilidades de melhoria. Esta dificuldade, como a anterior, leva tempo para ser superada, sendo necessário que as primeiras mudanças positivas apareçam no chão de fábrica para que haja o convencimento da equipe de trabalho. A terceira grande dificuldade encontrada no projeto foi relacionada à área de Tecnologia da Informação, na etapa de integração dos sistemas de ERP e MES para a obtenção do OEE. Além de se tratarem de dois sistemas vindos de empresas diferentes, a falta de experiência no assunto por parte da equipe de TI da companhia e também da empresa contratada para aplicação do MES foram fatores que atrasaram a conclusão da etapa e consequentemente do projeto. 6. Conclusão O processo de implementação do OEE em uma empresa requer meses de planejamento e execução para atingir o estágio desejado. No entanto, é também um projeto que, depois de aplicado, dá grande suporte à empresa no desenvolvimento de práticas que diminuam perdas do processo. Destaca-se a importância da integração de todos os sistemas da empresa para o cálculo da eficiência global. No estudo de caso realizado, foi necessário contar com os fornecedores e uma equipe de TI que integrasse três sistemas: MES, ERP e CoP (relacionado à programação e controle da produção). A fase de integração foi posta como grande obstáculo, principalmente nos sistemas MES e ERP. No entanto, apenas um sistema integrado e funcionando não é o suficiente para trazer confiabilidade aos dados, uma vez que ainda há pessoas operando as máquinas e sistemas. Para isso, foi necessário criar uma etapa para treinamento da equipe que interagiria com o sistema e as máquinas, tendo operários e líderes de produção envolvidos no processo. É uma etapa crucial, uma vez que é necessário o engajamento de toda a equipe para que os dados de alimentação para o cálculo do OEE sejam precisos. Desse modo, é esperado que este estudo sirva como ferramenta de auxílio para outras empresas que desejem implementar o OEE em suas máquinas e não saibam como aplicá-lo de maneira a tornar este índice compreensível para ser utilizado na tomada de decisão. 7. Bibliografia

15 BLACKSTONE JR, J. H; COX III, J. F., APICS Dictionary, 11 ed. Alexandria, 2004 CHIARADIA, A. J. P. Utilização do Indicador de eficiência global de equipamentos na gestão e melhoria contínua dos equipamentos: um estudo de caso na indústria automobilística. Dissertação (Mestrado Profissional) Engenharia de Produção, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, 2004 HANSEN, R.C. Overall Equipment Effectiveness: A Powerful Production / Maintenance Tool for Increased Profits. New York: Industrial Press, JONSSON, P.; LESSHAMMAR, M. Evaluation and improvement of manufacturing performance measurement systems - the role of OEE. International Journal of Operations and Prodution Management, v. 19, n. 1, p , KOCH, A. Discover the hidden machine: OEE for production team. Amsterdam: FullFact BV, LJUNGBERG, O. Measurement of overall equipment effectiveness as a basis for TPM activities. International Journal of Operations and Prodution Management, v. 18, n. 5, p , NAKAJIMA, S. Introdução ao TPM. São Paulo: IMC Internacional Sistemas Educativos, p. NAKAJIMA,S. TPM Development Program: Implementing Total Productive Maintenance. Cambridge: Productivity Press NEVES, J. M. S.; SANTOS, F. C. A., Implantação de tecnologias de Informação utilizadas na integração entre o chão-de-fábrica e os sistemas ERP, 27. Foz do Iguaçu, Anais, Foz do Iguaçu, ENEGEP, SANTOS, A., & SANTOS, M. Utilização do indicador de eficácia global de equipamentos (OEE) na gestão de melhoria contínua do sistema de manufatura - um estudo de caso. XXVII ENEGEP. Paraná, SOUZA, C.A.; ZWICKER, R. Ciclo de vida de sistemas ERP. Caderno de pesquisa em administração, v. 1,n. 11,

16 SUZUKI, Tokurato. TPM in Process Industries. USA, Portland: Productivity Press, TRIVIÑOS, A. N. S. Introdução à pesquisa em ciências sociais: a pesquisa qualitativa em educação. São Paulo: Atlas, TONDATO, R. Manutenção produtiva total: estudo de caso na indústria gráfica. Dissertação de Mestrado em Engenharia de Produção. Porto Alegre: Universidade Federal do Rio Grande do Sul, YIN, Robert K. Estudo de caso: planejamento e métodos. 3. ed. Porto Alegre: Bookman,