AULA 5 FILOSOFIAS DE SUPERVISAO

Prévia do material em texto

AULA 5 
FILOSOFIAS DE 
SUPERVISÃO 
CONVERSA INICIAL 
O papel da automação vai muito além do controle de processos. 
Conforme já foi visto em aulas anteriores, a automação tem a 
função primordial de prover dados do processo ao restante da 
fábrica. A forma como esses dados são tratados é o grande 
diferencial para otimizar processos e ganhar competitividade no 
mercado. Dessa forma, os objetivos desta aula são: 
• �  Compreender o papel da integração na gestão da 
automação e produção; 
• �  Conhecer os principais indicadores de performance 
operacional; 
• �  Entender o conceito do índice OEE e como ele auxilia 
a automação; 
• �  Conhecer as funcionalidades de um sistema do tipo 
MES; 
• �  Conhecer o sistema do tipo PIMS e como ele agrega 
valor ao processo. CONTEXTUALIZANDO 
Atualmente, as indústrias enfrentam grandes desafios: 
aumento da concorrência, crises econômicas e grande 
competitividade. Se, por um lado, há a necessidade de buscar 
eficiência operacional, por outro lado, há a necessidade de 
redução de custos. Neste contexto, a integração entre os 
sistemas de automação e de gestão se torna fundamental na 
busca da excelência operacional. 
A gestão da manutenção e dos ativos de automação 
maximizam a produtividade. Gerir paradas de máquinas, 
analisar os principais índices de produtividade, possibilita ao 
gestor de automação, identificar áreas ou equipamentos com 
problemas recorrentes. Com isto, é possível atuar e corrigir 
problemas de forma rápida e efetiva. 
TEMA 1 – GESTÃO DA PRODUÇÃO E 
AUTOMAÇÃO 
A gestão da produção industrial está intrinsicamente ligada à 
automação. Os dados de processo são disponibilizados pelo 
sistema supervisório em tempo real para que sejam 
armazenados em banco de dados e também disponibilizados 
a sistemas de gestão. Esses sistemas têm como objetivo 
converter as informações de processo em informações que 
darão suporte às tomadas de decisões gerenciais. 
O ideal é que o processo opere de forma automática, com 
pouca intervenção humana e com poucas paradas. Para que 
isto ocorra da melhor forma possível, é preciso gerenciar os 
chamados ativos de automação: instrumentação, 
2 
malhas de controle, redes e dispositivos de comunicação e também 
a performance dos equipamentos do processo (Filho; Torres, 2009). 
Desta forma, além de supervisionar o processo, é possível 
gerenciar e otimizar equipamentos, máquinas, para que operem 
com sua eficiência máxima, sem paradas não programadas. 
Uma forma de mensurar a operação dos equipamentos é o uso de 
indicadores, os chamados Key Performance Indicator – KPIs. 
Esses indicadores devem ser monitorados em tempo real e devem 
possibilitar a detecção de anomalias, o gerenciamento da 
performance e o diagnóstico de situações anormais. 
Os KPIs podem mensurar diferentes tipos de performance, desde o 
tempo de parada de uma máquina até a performance global da 
planta. Como existem diversos tipos de KPIs, para diversos tipos 
de processos produtivos, é preciso cautela para selecionar aqueles 
que são realmente úteis. Um método utilizado para a definição de 
metas e KPIs é o “SMART”: 
• �  Specific – Específico (adotar KPIs simples e 
específicos); 
• �  Measurable – Mensurável (os KPIs devem ser 
comparáveis e quantificáveis 
com os objetivos específicos); 
• �  Attainable – Atingível (estabelecer metas atingíveis); 
• �  Realistic – Realista (a meta deve ser realista, de 
acordo com a situação 
existente); 
• �  Timely – Tempo (é preciso estabelecer um prazo para 
que as metas sejam 
atingidas). 
TEMA 2 – PRINCIPAIS INDICADORES DE 
PERFORMANCE OPERACIONAL 
Existem diversos indicadores que podem auxiliar no 
gerenciamento dos ativos de automação, bem como máquinas 
e equipamentos. O gerenciamento destes índices auxilia o 
gestor de automação a buscar a excelência operacional e 
também a redução dos custos com a manutenção. A seguir, 
serão descritos os índices mais utilizados. 
1. MTBF (Mean Time Between Failures) 
Índice relativo ao tempo médio entre a ocorrência de uma 
falha e a 
próxima. Este índice auxilia no planejamento da manutenção 
preventiva. 
3 
Fórmula 1 – MTBF 
Um exemplo: uma máquina deveria operar por 9 horas. Neste 
período, ocorreram 4 falhas. O tempo total decorrido de todas as 
falhas foi de 1 hora. Neste caso, o MTBF foi de 2 horas, ou seja, é 
esperado que a cada 2 horas a máquina tenha uma parada, 
acarretando em prejuízo. 
Fórmula 2 – Exemplo de MTBF 
MTBF =(9−1)h𝑜𝑟𝑎𝑠𝑑𝑒𝑓𝑢𝑛𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑚𝑒𝑛𝑡𝑜𝑑𝑎𝑚á𝑞𝑢𝑖𝑛𝑎 
4 𝑓𝑎𝑙h𝑎𝑠 
2. MTTR (Mean Time to Repair) 
Este índice calcula a média de tempo gasto para executar um 
reparo após 
a ocorrência de uma falha. Fórmula 3 – MTTR 
Utilizando o exemplo anterior, no qual o tempo da máquina parada 
foi de 1 hora. Neste caso, o MTTR será de 15 minutos, ou seja, 
estima-se que a cada 2 horas a máquina pare e que o tempo médio 
para reparo esteja em torno de 15 minutos. 
Fórmula 4 – Exemplo de MTTR 
MTTR = 60 𝑚𝑖𝑛𝑢𝑡𝑜𝑠 04 𝑓𝑎𝑙h𝑎𝑠 
3. Fator de Disponibilidade 
Este índice indica o tempo que uma máquina pode operar 
satisfatoriamente. Pode ser calculado por meio dos índices MTTR e 
MTBF. Fórmula 5 – Fator de Disponibilidade 
Utilizando o exemplo citado anteriormente, a disponibilidade seria 
de 88,8%. 
 
 
 
 
4 
Fórmula 6 – Exemplo de fator de Disponibilidade 
Disponibilidade = 120 𝑚𝑖𝑛𝑢𝑡𝑜𝑠 𝑋 100% 
(120+15)𝑚𝑖𝑛𝑢𝑡𝑜𝑠 
TEMA 3 – INDICADOR DE EFICIÊNCIA: OEE 
O índice OEE (Overall Equipment Effectiveness) ou “Eficiência 
Global do Equipamento ou Máquina” foi concebido pela Toyota, 
dentro de seu sistema de gestão da manutenção (Total Productive 
Maintenance – TPM), com o objetivo de mensurar a eficiência 
global da máquina ou equipamento. 
Com o passar do tempo, o conceito de OEE foi sendo ampliado e, 
atualmente, ele pode ser aplicado para medir até mesmo a 
eficiência de uma planta industrial. O cálculo do OEE é feito com 
base em três variáveis: disponibilidade, desempenho e qualidade 
(Cardoso, 2013). 
Fórmula 7 – OEE 
� Disponibilidade: relacionada à quantidade de tempo que uma 
máquina pode ser utilizada na produção. Por exemplo, se uma 
máquina tem que operar por 6 horas e se neste período, há uma 
parada, sua disponibilidade não será 100%. 
Disponibilidade (%) = (Tempo produzido / Tempo Programado) 
*100% 
� Desempenho: relação entre quanto uma máquina consegue 
produzir e sua capacidade de produção. Por exemplo, se uma 
máquina consegue produzir 
50 peças por minuto e produz 40, seu desempenho será inferior a 
100%. Desempenho (%) = (Produção real / Produção teórica) * 
100% 
� Qualidade: não adianta produzir com alta disponibilidade e alto 
desempenho se os produtos não atingem um padrão de qualidade. 
Para mensurar a qualidade, é feito um processo de coleta de 
amostras em um lote produzido para averiguação. 
Qualidade (%) = (Produtos bons / Total produtos produzidos) 
*100% 
 
5 
Figura 1 – Índice OEE 
Um dos fatores que mais influenciam o índice OEE são as paradas 
de máquinas. Qualquer parada não programada impacta 
diretamente na lucratividade de uma indústria. Por meio da análise 
do OEE, é possível identificar e corrigir problemas. Alguns 
exemplos das vantagens do uso do índice OEE: 
• �  Diminuição do tempo de máquina parada; 
• �  Aumento da qualidade final dos produtos; 
• �  Aumento da produtividade da indústria; 
• �  Fornece informações precisas das paradas de 
máquinas (tempo de parada, 
tempo de manutenção, tempo de setup). 
O “Japan Institute of Plant Maintenance” – JIPM – criou o 
conceito de “World Class OEE”, no qual uma planta é 
considerada eficiente e produtiva se seu OEE for igual ou 
superior à 85% (Silveira, 2016). 
6 
Figura 2 – World Class OEE 
É muito importante disponibilizar as informações de produção, em 
tempo real, aos operadores da fábrica. Esses dados são 
disponibilizados pelos supervisórios em um ANDON ou nas telas 
das IHMs. 
Figura 3 – Exemplo de Andon 
Fonte: <http://www.seqent.com/products/marquee-manager/>.Acesso em: 22 
jan. 2018. 
TEMA 4 – MANUFACTURING EXECUTION SYSTEM: 
MES 
Os sistemas do tipo Manufacturing Execution System – MES – 
possuem como objetivo principal a gestão das operações de 
manufatura com o intuito de melhorar a produtividade, diminuir o 
tempo de produção e melhorar a qualidade dos produtos. 
O termo MES foi introduzido pela primeira vez em 1990, pela 
empresa AMR Research. Em 1992, foi criada uma entidade 
conhecida como MESA 
7 
(Manufacturing Entrerprise Solutions Association), formada por 
desenvolvedores e empresas de integração de sistemas. O objetivo 
da entidade era definir conceitos e funções relacionados aos 
sistemas MES. 
Foi criado, então, um modelo conhecido como “Modelo MESA”, que 
representa as funcionalidades e interfaces com outros sistemas de 
controle. Um dos objetivos deste modelo é estabelecer normas e 
padrões para as trocas de informações entre sistemas de diversos 
fornecedores. Em 2000, a ISA cria a primeira parte da norma ANSI-
ISA-95 (já vista em aulas anteriores). 
Figura 4 – Modelo Funcional de MES (Funcionalidades) 
Fonte: <http://www.mesa.org/en/modelstrategicinitiatives/MESAModel.asp>. 
Acesso em: 22 jan. 2018. 
O primeiro modelo MESA é composto por 11 funcionalidades, 
conforme Figura 4 (Mello; Botinhão, 2012): 
1. Alocação e Estado de Recursos (Resource Allocation and 
Status) 
Trata do gerenciamento dos recursos que devem estar 
disponíveis para a operação de fabricação: máquinas, 
ferramentas, recursos humanos, materiais e equipamentos. O 
objetivo é garantir que os recursos estejam disponíveis, em 
condições adequadas e nos locais adequados. 
2. Programação das Operações (Operations / Details 
Schedulling) 
 
8 
Relacionado ao sequenciamento de atividades e operações com 
base em prioridades, atributos, características associadas à 
produção, dentre outros, visando reduzir o tempo gasto na 
preparação e ajustes necessários às tarefas. 
3. Distribuição de Unidades de Produção (Dispatching 
Production Units) Gerencia o fluxo de unidades de produção: 
tarefas, pedidos, lotes e ordens de serviço. Trata da sequência 
que o trabalho deve seguir, conforme as operações que 
ocorrem no chão de fábrica em tempo real. 
4. Controle de Documentação (Document Control) 
Trata de toda a documentação necessária para as operações: 
registros, formulários, instruções de trabalho, receitas, 
desenhos e procedimentos de operação. 
5. Aquisição de Dados (Data Collection/Acquisition) 
Relacionado aos dados de operação e de parametrização da 
produção. Os dados podem ser coletados de forma 
automática e/ ou manual. 
6. Gerenciamento da Mão de Obra (Labor Management) 
Fornece informações dos integrantes da equipe de trabalho, 
tais como frequência e certificados. Pode interagir com a 
função de “alocação de recursos” para determinar a melhor 
distribuição de tarefas. 
7. Gerenciamento da Qualidade (Quality Management) 
Trata das análises em tempo real, dos dados coletados do 
chão de fábrica com o objetivo de assegurar a qualidade dos 
produtos e identificar problemas (pode recomendar ações 
corretivas). 
8. Gerenciamento do Processo (Process Management) 
Gerencia os processos de produção e, se necessário, faz a 
correção automaticamente ou fornece suporte aos operadores 
para as correções necessárias. 
9. Gerenciamento de Manutenção (Maintenance Management) 
Gerencia as atividades e operações com o intuito de permitir a 
manutenção dos equipamentos e ferramentas, garantindo a 
disponibilidade para a produção e atendendo a programação 
de manutenção. Também assegura o histórico de falhas para 
que seja feito um diagnóstico de problemas. 
10. Rastreamento e Genealogia da Produção (Product Tracking 
and Genealogy) 
Visualização do fluxo do produto por meio do rastreamento da 
produção, incluindo profissionais envolvidos na produção, 
componentes, materiais, 
9 
lote, número de série etc. A função de rastreamento cria um 
registro histórico que permite a rastreabilidade de todas as 
informações atreladas a cada produto final. 
11. Análise de Desempenho (Performance Analysis) 
Oferece relatórios dos resultados das operações de manufatura, 
juntamente com a comparação de dados históricos. 
Além das 11 funcionalidades, o primeiro modelo funcional proposto, 
incorpora as funções de integração: 
12. Gerenciamento da cadeia de fornecimento (Supply Chain 
Management) 
13. Gerenciamento de recursos da empresa (Enterprise Resource 
Management) 
14. Gerenciamento de vendas e serviços (Sales / Service 
Management) 
15. Engenharia de produtos e processos (Product / Process 
Engineering) 
16. Controles (Controls) 
A segunda versão do modelo foi publicada em 2002 e chamada de 
MES Colaborativo (c-MES). O objetivo do novo modelo era 
incorporar modelos e normas (ANSI/ISA-95) que haviam se 
desenvolvido ao longo do tempo (Mello; Botinhão, 2012). 
10 
Figura 5 – Modelo Funcional C-MES 
Fonte: <http://www.mesa.org/en/modelstrategicinitiatives/MESAModel.asp>. 
Acesso em: 22 jan. 2018. 
1. Rastreamento e genealogia da produção; 2. Distribuição de 
unidades de produção; 
3. Alocação e estado dos recursos; 
4. Mão de obra; 
5. Análise de desempenho; 
6. Gerenciamento da qualidade; 7. Gerenciamento do processo; 8. 
Aquisição de dados; 
9. Foco no cliente (CRM); 
10. Foco no Fornecimento (Contratos); 
11. Foco em finanças e desempenho (ERP, BI); 
12. Foco em conformidade; 
13. Foco nos produtos (CAD/CAM, PLM); 
14. Controles (CLP, SDCD); 
15. Foco em logística (TMS, WMS). 
Uma terceira versão do modelo funcional foi lançada em 2006, com 
o intuito de integrar as informações oriundas do chão de fábrica a 
todos os níveis de aplicações da fábrica, por exemplo, ERP 
(Entreprise Resource Planning) ou PLM (Product Lifecycle 
Management). 
11 
Figura 6 – Terceiro Modelo Funcional Mesa 
Fonte: <http://www.mesa.org/en/modelstrategicinitiatives/MESAModel.asp>. 
Acesso em: 20 abr. 2018. 
O modelo está dividido em quatro níveis hierárquicos e propõe que 
o conjunto de soluções adotadas seja escolhido em função das 
necessidades de cada tipo de processo. Os relacionamentos ou 
trocas de dados entre as funções são tratados pela norma ANSI/
ISA-95. As funções do terceiro modelo funcional são (Mello; 
Botinhão, 2012): 
1. Manufatura enxuta; 
2. Conformidade com qualidade e regulamentação; 3. Gestão da 
qualidade dos produtos; 
4. Empresa em tempo real; 
5. Gerenciamento do desempenho dos ativos; 
6. Iniciativas adicionais; 
7. Inciativas estratégicas; 
8. Foco no cliente (CRM); 
9. Foco nas finanças e desempenho (ERP, BI); 
10. Foco nos produtos (CAD/CAM, PLM); 
12 
11. Foco em conformidade; 
12. Foco no fornecimento; 
13. Foco na confiabilidade dos ativos; 
14. Operações de negócios; 
15. Rastreamento e genealogia da produção; 
16. Alocação e estado dos recursos; 
17. Análise de desempenho; 
18. Gerenciamento do processo; 
19. Aquisição de dados; 
20. Gerenciamento da qualidade; 
21. Gerenciamento da mão de obra; 
22. Distribuição de unidades de produção; 
23. Foco em logística; 
24. Controles (CLP, SDCD); 
25. Operações de manufatura e produção; 
26. Manufatura e produção. 
TEMA 5 – PLANT INFORMATION MANAGEMENT 
SYSTEM – PIMS 
Os sistemas PIMS coletam dados do processo por meio de 
diversas fontes (CLPs e Supervisórios), armazenam em banco de 
dados históricos e os disponibilizam para os colaboradores da 
empresa. O principal objetivo do sistema PIMS é centralizar os 
dados de processo, independente da fonte de informação e prover 
aos gestores e operadores dados para implementar inteligência 
sobre o processo. 
Esse sistema teve origem na indústria de processo contínuo, em 
especial indústrias química e petroquímica para resolver o 
problema de fragmentação de dados (“ilhas de informação”) e 
proporcionar uma visão unificada do processo (Campos et al., 
2009). 
13 
Figura 7 – Arquitetura Sistema PIMS 
Fonte: <https://www.researchgate.net/figure/275953581_fig1_Figura-1-
Arquitetura-de-um-PIMS-FONTE-URBANO-2009>. Acesso em: 20 abr. 2018. 
Além de prover dados em tempo real e histórico, ele atua como 
reconciliador de dados, sistema especialista, Supply Chain 
Manager e facilita a integração de sistemas ERP com o restante da 
fábrica. Outra grande vantagem deste tipo de sistema é que ele 
permite gerar dados por meio de cálculos e índices, gerando 
relatórios e dashboards. É um sistema utilizado para análise, não 
para atuar sobre o processo. 
Como armazenam diversos tipos de dados: analógicos, digitais, 
textos, imagens e sons, por longos períodos de tempo, os 
fornecedores deste tipo de sistema implementam técnicas para que 
a consulta dos dados seja feita rapidamente. 
Para reproduzir com precisão os dados originais, bem como 
proporcionar uma boa velocidade de descompressão de dados, os 
sistemas PIMS usam o conceito de banco de dados temporal. No 
banco de dados temporal, para cada variável coletada, devem ser 
processados seu valor, timestamp (instante da coleta) e qualidade, 
que indica a confiabilidade do dado (Kohlmann; Salvador, 2015). 
Além do banco de dados temporal, estes sistemas também usam 
algoritmos de compressão de dados, ou seja, só há a gravação do 
dado no banco, quando há mudança na variável, evitando a 
repetição dos dados. Em alguns 
14 
casos, a adoção do banco de dados temporal combinado com 
algoritmos de compressão, há a redução de cerca de 90% do 
tamanho do banco de dados. 
FINALIZANDO 
A performance operacional de uma indústria deve ser analisada em 
tempo real e contar com uma infraestrutura composta por sistemas 
que centralizem dados e forneçam inteligência ao processo. 
Conhecer e implementar os principais índices, bem como as 
funcionalidades dos principais sistemas, garante a melhoria da 
qualidade do processo, o aumento da eficiência e tomadas de 
decisões mais rápidas. 
15 
REFERÊNCIAS 
CAMPOS, M.; BASCUR, O.; HERTLER, C. Gerenciamento de 
Performance Operacional em Tempo Real. Revista InTech, 2009. 
CARDOSO, C. OEE na Prática – Gestão da produção com o 
índice OEE. 2013. 
FILHO, C. S.; TORRES, B. S. Gerenciamento de Desempenho em 
Tempo Real e Depuração de Processos (Process Troubleshooting) 
– Novos Horizontes para a Automação. Revista InTech, 2009. 
KOHLMANN, C.; SALVADOR, M. Algoritmos de compressão de 
dados em historiadores de processos com banco de dados 
comerciais. Disponível em: <http://kb.elipse.com.br/pt- br/
questions/56/
Algoritmos+de+compressão+de+dados+em+historiadores+de+pr 
ocessos+com+banco+de+dados+comerciais>. Acesso em: 20 abr. 
2018. 
MELLO, A. C. S.; BOTINHÃO, C. V. MES (Manufacturing Execution 
System) – Uma Abordagem Histórica, Conceitual e Funcional. 
Revista InTech, 2012. 
OEE – O que é? Disponível em: <http://www.oee.com.br/oee/>. 
Acesso em: 20 abr. 2018. 
SILVEIRA, C. B. OEE, cálculo de eficiência da planta e 
integração de sistemas. Disponível em: <https://
www.citisystems.com.br/oee-calculo-eficiencia- equipamentos-
integracao-sistemas/>. Acesso em: 20 abr. 2018. 
16