Sistemas de controle e gerenciamento de produção para o aumento da eficiência e produtividade nas indústrias

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1 Sistemas de controle e gerenciamento de produção para o aumento da eficiência e produtividade nas indústrias Roberto Campos MAXMES

2 Agenda Introdução Definição de Métricas M de Operações e KPIs Sistemas de Execução da Manufatura (MES) Norma ISA-95 Visualizando os KPIs com softwares de MES Conclusões

3 O que é um Key Performance Indicator (KPI)? Indicadores Chave de Desempenho, em inglês Key Performance Indicator (KPI), medem o nível de desempenho do processo, focando no como e indicando quão bem os processos de tecnologia da informação permitem que o objetivo seja alcançado. KPIs são veículos de comunicação. Permitem que os executivos do alto escalão comuniquem a missão e visão da empresa aos mais baixos níveis hierárquicos, envolvendo diretamente todos os colaboradores na realização dos objetivos estratégicos da empresa. Fonte: Wikipédia, a enciclopédia livre.

4 Exemplos de KPIs Produtividade Homem-Hora 1 Número de unidades produzidas por mão-de-obra escalada na produção. Ociosidade 2 % de tempo que uma máquina, equipe, ou planta ficam parados. Stock-Out 3 Numero de vezes que um determinado item controlado no estoque chega a saldo zero. Consumo de Água 4 Numero de litros de água consumidos por uma determinada quantidade de produção.

5 Os KPIs são divididos por área funcional KPI 1 KPI 2 KPI n KPI 1 KPI 2 KPI n KPI 1 KPI 2 KPI n KPI 1 KPI 2 KPI n Empresa Área 1 Área n Sub-área 1 Sub-área n Sub-área 1 Sub-área n

6 Entidades envolvidas na definição e uso de KPIs Supply Chain Council SCOR (Supply Chain Operations Reference) Model Project Management Institute PMI Balance Scoreboard Kaplan e Norton Fornecedores de Business Intelligence OLAP (On-line Analytical Processing)

7 Soluções para a obtenção dos KPIs Arquivos texto ERP Sistemas de Execução da Manufatura (MES) (Também chamados Sistemas de Gestão da Produção) Fontes de dados Processo de ETL Extratores de dados Definições de KPIs Cubos de Informações Portais Front-ends OLAP Sistemas de Automação

9 Definindo os requisitos das métricas Métodos de análise funcional são utilizados para obtenção das necessidades e expectativas dos stakeholders. Melhor Aumentar satisfação do cliente Mais valor agregado Redução peso, aumento bem-estar Meta Rápido Reduzir o lead time para 24 horas Reduzir ciclo de produção Rearranjar fluxo de processo 7% de Produtividade 12% de Crescimento Barato Reduzir custo produção em $5 M Reduzir perdas Reduzir nível inventário em 25% Reduzir retrabalho Reduzir variação etapa moagem Reduzir sucata Aumentar qualidade matéria-prima

10 Identificação e priorização dos fatores críticos de sucesso Depois de completada a análise funcional, as funções consideradas como fatores ou processos críticos ao sucesso devem ser identificadas e priorizadas. Exemplo: Fatores críticos ao sucesso: A. Genealogia de Produto B. Minimização de Paradas C. Redução de Perdas D. Minimização de Retrabalho E. Peças sobressalentes F. Controle Estatístico de Processo 1: Menor 2: Significante A B C D E F 7 A2 A1/C1 A2 A2 F1 2 C1 B1/D1 B1/D1 F1 5 C1 C1 C1 2 E1 F1 1 F1 4

11 Definindo e desenvolvendo os KPIs Depois de definidas e priorizadas as métricas, os KPIs são definidos com objetivos específicos e fórmulas de obtenção dos valores, provenientes das fontes de dados da companhia onde residem as suas entradas. Exemplos de KPIs de Produção: Fontes de dados Utilização de Ativos Taxa média de utilização de máquina Percentagem de ferramentas com certificado vencido Número médio de paradas por máquina Produtividade Eficiência da linha de produção Percentagem de redução do tempo do ciclo de manufatura Qualidade Percentagem de redução de retrabalho Número de trocas de processos devido a erros por operador Taxa de retorno de produtos acabados

12 Overall equipment effectiveness Overall equipment effectiveness (OEE) é uma hierarquia de métricas que informam como efetivamente uma operação de manufatura é utilizada. Os resultados são apresentados em uma forma genérica que permite comparações entre unidades industriais de diferentes indústrias. Fonte: Wikipédia, a enciclopédia livre. É o lapso de tempo que a fábrica está disponível para produzir Tempo Total Operacional (-) o tempo que a fábrica não produz mas também não gera perdas, como manutenções preventivas, horários de refeições, reuniões, etc. Tempo de Produção Planejada Tempo Operacional Tempo Operacional Efetivo Perdas por Performance (-) tempo de produção dos produtos que não atingiram os padrões de qualidade requeridos. Perdas por Disponibilidade Paradas Planejadas (-) o tempo de todos os eventos que param a linha de produção, como quebra de máquinas, materias, setup, etc, também chamados de downtime (paradas). (-) as perdas que impedem que a linha opere da capacidade máxima de produção, como ineficiência de operação, falta de treinamento, desgaste de equipamentos e materiais fora da especificação. Tempo Efetivo de Produção Perdas por Qualidade

13 KPIs do OEE O OEE é essencialmente a relação entre o tempo efetivo de produção e o tempo de produção planejada, através da multiplicação de três fatores: Disponibilidade (%) = Tempo Operacional Tempo de Produção Planejada X 100 Performance (%) = Unidades Produzidas Capacidade de Produção X Tempo Operacional X 100 Qualidade (%) = Unidades Produzidas Unidades Refugadas Unidades Retrabalhadas Unidades Produzidas O padrão mundial dos fatores que constituem o índice OEE é de: Fator Disponibilidade Performance Qualidade OEE Padrão 90% 95% 99,9% 85% Segundo estudos mundiais o índice de OEE médio é de 60% Os índices OEE fazem parte da árvore de KPIs.

15 Conceito de MES O conceito do MES (Manufacturing Execution System) em 1990 era uma classe de sistemas de informações que residia entre os sistemas de automação no chão de fábrica e os ERPs. Vinte anos depois, evoluiu para um conceito de Manufatura Colaborativa. ERP Sistema MES Sistemas de Automação

16 Integração com a Automação Banco de Dados SQL, em geral pertencente a um Sistema MES, que recebe dados elaborados a partir do Historiador. Banco de Dados SQL Software de Coleta de Dados Historiador, software cliente do OPC Server que lê os dados de chão de fábrica e os armazena temporalmente em arquivos compactados. Historiador Servidor utilizando o padrão OPC que disponibiliza os dados do chão de fábrica para aplicações clientes. SCADA OPC Server SDCD Camada de Automação contendo os Sistemas Supervisórios (SCADAs), SDCDs e PLCs. PLCs

17 Mercado mundial de Produtos para MES A Lógica, uma companhia de serviços de tecnologia e de negócios que oferece ao mercado um benchmark de produtos para sistemas MES, comparou na sua publicação de 2008, cinquenta e seis diferentes softwares.

19 A Norma ISA-95 A Norma ISA-95 é uma norma elaborada pela ISA, denominada de Enterprise- Control System Integration. Recomenda padrões de modelos de dados e de funções que em geral são seguidos pelos melhores produtos de mercado. Parte 1 ISA Models and Terminology ISA Business-to- Manufacturing Transaction Parte 5 Norm a ISA- 95 Parte 2 ISA Object Model Attributes Em elaboração Object Models and Attributes of MOM Parte 4 Parte 3 ISA Models of Manufacturing Operations Management

20 Categorias de funcionalidades da Norma ISA-95 Produção Funções que usam matérias-primas, energia, equipamentos, pessoal e informações para produzir produtos Manutenção Funções que mantém os equipamentos, ferramentas e ativos e asseguram programação de manutenção reativa, períódica, preventiva ou proativa Funções relacionadas a contagens de inventário e transferências de materiais entre centros de trabalho Inventário Funções que medem e reportam a qualidade dos produtos intermediários e finais Qualidade

21 O Modelo Hierárquico de Equipamentos Um importante modelo da Parte-1 da Norma ISA-95 é o Modelo Hierárquico de Equipamentos, definindo como os ativos físicos de uma indústria devem ser organizados. Empresa Site 1 muitos Área Célula de Processo Unidade de Produção de Produção Unidade Célula de Trabalho

22 Modelos de dados por categoria Cada categoria tem um modelo de objetos que a define, usando a notação UML (Unified Modeling Language). Capacidade de produção É definido como um conjunto de 0..n 0..n 0..n 0..n Capacidade de pessoal Capacidade de equipamento Capacidade de material Capacidade de Segmento de processo Tem propriedades Tem propriedades Tem propriedades 0..n 0..n 0..n Propriedade da capacidade de pessoal Propriedade da capacidade de equipamento Propriedade da capacidade de material Diagrama parcial do Modelo de Capacidade de Produção

23 O Modelo de Atividades da Parte 3 É um modelo genérico de 8 atividades que é aplicado às quatro categorias de funcionalidades. Definições de operações Capacidade de operações Requisitos de operações Respostas das operações Programação Detalhada Gerenciamento de Recursos Rastreabilidade Distribuição Análise de Performance Gerenciamento de Definição Coleta de Dados Gerenciamento de Execução

24 Uso do Modelo de Dados da ISA-95 para a definição dos KPIs O modelo ISA-95 facilita o mapeamento dos dados fontes dos KPIs Fontes de dados Utilização de Ativos Taxa média de utilização de máquina Percentagem de ferramentas com certificado vencido Número médio de paradas por máquina Produtividade Eficiência da linha de produção Percentagem de redução do tempo do ciclo de manufatura Qualidade Percentagem de redução de retrabalho Número de trocas de processos devido a erros por operador Taxa de retorno de produtos acabados

26 Fluxo de um processo de produção ILUSTRATIVO ETA Área de Preparação Tanques de Blendagem Homogeneização Água Desaeração Água Desae. Açúcar Líquido Dosagem Pasteurização Utilidades Polpa Área de Envasamento Laboratório de Latas

27 Inclusão de Estações MES ETA Área de Preparação Tanques de Blendagem Homogeneização Água Desaeração Água Desae. Açúcar Líquido Dosagem Pasteurização Utilidades Polpa Área de Envasamento Laboratório de Latas

28 Substituição das planilhas de papel ETA Área de Preparação Tanques de Blendagem Homogeneização Água Desaeração Água Desae. Açúcar Líquido Dosagem Pasteurização Utilidades Polpa Área de Envasamento Laboratório de Latas

29 Coleta Automática de Dados Industriais ETA Área de Preparação Tanques de Blendagem Homogeneização Água Desaeração Água Desae. Açúcar Líquido Dosagem Pasteurização Utilidades Polpa Área de Envasamento Laboratório de Latas 1 2 Banco de Dados do MES 18:56: :56: :56: :56: :56:

30 Envio de apontamentos ao ERP ETA Área de Preparação Tanques de Blendagem Homogeneização Água Desaeração Água Desae. Envia Açúcar Líquido Dosagem Pasteurização Utilidades Polpa Área de Envasamento Laboratório de Latas

31 Controle de Qualidade ETA Área de Preparação Tanques de Blendagem Homogeneização Água Desaeração Água Desae. Açúcar Líquido Dosagem Pasteurização Utilidades Polpa Controle Estatístico do Processo Área de Envasamento Laboratório de Latas

32 Rastreabilidade do processo ETA Área de Preparação Tanques de Blendagem Homogeneização Água Desaeração Água Desae. Utilidades Açúcar Líquido Rastreabilidade Backtrack e Forward Polpa Dosagem Pasteurização Área de Envasamento Laboratório de Latas

33 Eficiência da planta com indicadores OEE ETA Área de Preparação Tanques de Blendagem Homogeneização Água Desaeração Água Desae. Utilidades Açúcar Líquido Polpa Dosagem Overall Equipment Efectiveness - OEE Pasteurização Área de Envasamento Laboratório de Latas 1 Coleta de paradas de equipamentos e produção 2 3 Banco de Dados do MES 4

34 Portais real-time de apoio a decisão Nivel Operação Nivel Gerência Nivel Supervisão

36 Conclusões O uso de modelos e softwares de MES pode ser uma solução ágil, flexível e em tempo real para contribuir no aumento de produtividade de uma indústria. 1 2 Definição de Métricas de Operações e KPIs Conceito de Sistemas de Execução da Manufatura 3 Norma ISA-95 e seus modelos de manufatura 4 Uso da Norma ISA-95 na definição dos KPIs 5 Visualização em tempo real dos KPIs Contato: roberto.campos@maxmes.com.br Site: