Imagine que você está lidando com a seguinte situação: Você é estagiário de engenharia em uma indústria de produção de baterias industriais, por exemplo, e seu líder imediato te informa que a linha de produção A está com uma alta taxa de scrap e fortes variabilidades em termos de produtividade e qualidade de produto. Ele então te pede um escopo de um possível projeto para resolução do problema. O que você faz?
Bem, para lidar melhor com esse tipo de problema vamos analisá-lo sob duas perspectivas: A primeira é que a produção “NUNCA” pode parar, então as soluções têm que ser imediatas. A segunda é que se precisa traçar planos de ações e estratégias de gerenciamento para evitar que esse tipo de problema volte acontecer, certo? Pois bem, vamos ver então quais são as melhores práticas para resolver esse tipo de desafio.
De acordo com Engeteles, empresa de manutenção e treinamento, a primeira coisa que se deve fazer quando surgir inconformidades no processo ou no produto ocasionadas por falhas potenciais ou funcionais é realizar de imediato uma manutenção corretiva e para isso, você precisará parar a operação por um certo intervalo de tempo. Agora eu te pergunto: Você sabe quanto uma manutenção dessa custa para a empresa? Para entender mais sobre essa temática, clique aqui.
Mas, o foco do artigo é entender quais estratégias de gerenciamento devem ser usadas para evitar que seja necessário a manutenção corretiva. E para isso, você precisa conhecer saber como funciona os Six Sigmas.
De acordo com a pesquisa de conclusão de curso em Engenharia da Qualidade do Alef Rodrigo, uma excelente forma de diminuir a taxa de scrap na linha de produção é por meio do ciclo DMAIC - método estruturado para alcance de metas utilizado no Six Sigma. Assim como a utilização de softwares que consigam tratar dados estatísticos para validar os planos de ações. Mas não se engane, o ciclo DMAIC pode ser utilizado para resolver qualquer problema que apresente variabilidades indesejadas em qualquer que seja o processo. Abaixo segue uma imagem que representa bem a utilização do ciclo DMAIC.
É de suma importância utilizar o ciclo DMAIC juntamente com outras ferramentas da qualidade ou metodologias para viabilizar ainda mais a sua solução, como, por exemplo: Diagrama de Ishikawa, Issue tree, Pareto, TPM – Total Productive Maintance, FMEA - Failure Mode and Effect Analysis - ou para o caso específico de minimizar a taxa de Scrap, a DDZ.
No dia 14 de agosto de 2020, eu e mais 6 estudantes de engenharia (Elétrica, Química e Mecânica) apresentamos 3 soluções para o case do processo seletivo de estágio do Grupo Moura o qual tinha por finalidade determinar 3 soluções práticas para tratar os problemas advindos da variabilidade de qualidade e produtividade em duas das três linhas de produção apresentadas. Você pode encontrar a nossa apresentação com todas as soluções mapeadas neste link. Tivemos excelentes feedbacks do avaliador do Grupo Moura em relações as soluções propostas e organização do trabalho.
Utilizamos inicialmente 4 ferramentas fundamentais para determinar as melhores soluções: Dados, brainstorm, Diagrama de Ishikawa e Issue tree. Dessa forma, seguimos dois caminhos para estruturar a proposta de solução. Foram eles:
1. Entendendo o problema: Nessa etapa, os 7 integrantes do grupo se utilizaram incialmente do Brainstorm para mapear todas as ideias e insights do case e logo em seguida utilizaram o diagrama de Ishikawa para categorizar todas as possíveis falhas e atribuir critérios de prioridade para elas:
2. Utilização da Issue tree para mapear as soluções gerais (Hypothesis-driven): Aqui mapeamos todas as possíveis soluções baseadas em pesquisas e dados relevantes – algumas dessas distribuídas nesse artigo.
Ao aplicar essas ferramentas e metodologias, executar todos os planos de melhoria e mais importante, padronizar os processos dentro das especificações esperadas, você conseguirá reduzir drasticamente a taxa de scrap e as variabilidades presentes no seu processo. Se você quiser se aprofundar nas ferramentas abordadas nesse artigo, recomendo as seguintes leituras:
1. Manutenção Corretiva e seus custos;
2. Análise de Perdas Através do Controle Estatístico de Processo;
3. Redução de Scrap no Processo de Fabricação de Bateria.
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