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ALAVANCANDO RESULTADOS NA

FÁBRICA OCULTA: UM ESTUDO DE

CASO SOBRE OEE NO SETOR

ALIMENTÍCIO

Rafael Rodrigues Guimarães Wollmann

(PUCPR)

Resumo Um sistema de medição de desempenho é fundamental para os

equipamentos de produção, pois algumas decisões para alavancar

resultados e faturamento estão diretamente ligadas a tal desempenho.

Sendo assim, este trabalho tem como objetivo apressentar a maneira

como foi aplicado o indicador OEE (Overall Equipment Effectiveness)

e os resultados obtidos em uma indústria do setor alimentício

localizada na região Sul do Brasil. O trabalho é sustentado por um

estudo de caso em diferentes linhas de produção com diferentes

processos. Além da implantação do indicador, procurou-se identificar

e agir sobre os fatores que estavam acarretando perdas e desperdícios.

Os resultados são apresentados ao longo de dois anos de estudo dando

robustez para a avaliação do indicador e análises acerca das

melhorias realizadas.

Palavras-chaves: indicador, OEE, produtividade, eficiência

12 e 13 de agosto de 2011

ISSN 1984-9354

VII CONGRESSO NACIONAL DE EXCELÊNCIA EM GESTÃO 12 e 13 de agosto de 2011

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1. Introdução

A indústria brasileira de alimentos é uma das indústrias de transformação que tem

mais crescido e um dos setores econômicos que apresenta maior potencial de crescimento.

Com crise ou sem crise, trata-se de um segmento que está sempre crescendo, porque atende a

uma das necessidades básicas da população (GAVA, 2007).

Tendo em vista tal crescimento, as indústrias alimentícias, devem buscar novas

técnicas de pesquisa, desenvolvimento e inovação para baixar custos de produção dos

produtos existentes e lançar novos produtos a fim de aumentar sua lucratividade. Para isso, é

necessário que os processos de produção tenham um acompanhamento eficaz, com uma

ferramenta capaz de medir sua eficiência a fim de garantir um resultado confiável para

tomada de decisões. Segundo Campos (2004), o que não é medido, não pode ser gerenciado.

Identificada esta questão, foi decidido realizar um estudo de caso de implantação do

indicador OEE (Overall Equipment Effectiveness), em português, Eficiência Global do

Equipamento, em uma indústria alimentícia de grande porte na região Sul do Brasil, para

verificar o comportamento do indicador em diferentes tipos de processo. Nakajima (1988)

afirma que a utilização deste indicador como ferramenta de análise de produção permite

descobrir os custos escondidos da empresa, chamados por Hansen (2006) de “fábrica oculta”.

O presente trabalho consiste em verificar o comportamento do indicador OEE em

diferentes processos, a fim de avaliar o resultado gerado em cada um deles com suas

respectivas particularidades, de maneira a propor soluções de melhoria e alavancar a “fábrica

oculta”.

Este trabalho está divido como segue. A seção 2 apresenta a metodologia utilizada, a

seção 3 apresenta a estrutura conceitual teórica, a seção 4 apresenta o estudo de caso, a seção

5 apresenta os resultados e discussão e a seção 6 apresenta as considerações finais.

2. Metodologia

A metodologia utilizada neste trabalho é o estudo de caso que, segundo Miguel (2010),

é uma abordagem metodológica de pesquisa muito utilizada na engenharia de produção.

As etapas para a condução deste trabalho seguirão a proposta de conteúdo e sequência

para a condução de um estudo de caso estabelecida com base nos trabalhos de Forza (2002),


3

Croom (2005) e Souza (2005), apresentada no livro de Miguel et alli (2010) conforme figura

1.

Figura 1 – Condução do estudo de caso

Fonte: Miguel et alli (2010)

3. Estrutura conceitual teórica

O referencial teórico apresentado não abrange os temas em sua totalidade. Serve

apenas para delimitar as fronteiras do que será investigado e proporcionar suporte teórico para

a pesquisa.

3.1 TPS (Toyota Production System)

O TPS, em português, Sistema Toyota de Produção, também conhecido como Lean

Manufacturing (Manufatura Enxuta), surgiu no Japão logo após a segunda guerra mundial,

em uma fábrica de automóveis, a Toyota. Womack et alli (1992), relata que nesta época,

devido às condições pós-guerra, a indústria tinha baixa produtividade e escassez de material,

tendo que realizar muito, com pouco. A partir desta dificuldade, Sakichi, Kiichiro e Ohno,

criaram o TPS que, segundo Ohno (1997), evoluiu a partir das exigências do mercado, com

produção em pequenas quantidades e muitas variedades sob condições de baixa demanda.

Sánchez & Pérez (2001) afirmam que a manufatura enxuta é uma estrutura conceitual

com base nos seguintes princípios e técnicas: times multifuncionais, eliminação de atividades


4

que não agregam valor, melhoria contínua, produção e entrega no momento exato (JIT – Just

In Time) e integração com fornecedores.

Segundo Slack et alli (2002), identificar desperdícios é o primeiro passo para eliminá-los.

O autor ainda afirma que, a Toyota identificou sete tipos de desperdício, os quais acredita-se

serem aplicáveis em vários tipos de operações diferentes e que formam a base da filosofia JIT:

a) Superprodução. Produzir mais do que o necessário para a próxima etapa de produção;

b) Tempo de espera. Recursos e/ou insumos ociosos;

c) Transporte. Movimentação de materiais que não agregam valor;

d) Processo. Processos desnecessários dentro do processo produtivo;

e) Estoque. Dentro da filosofia JIT, todo estoque torna-se alvo para a eliminação;

f) Movimentação. Atividades do operador que não agregam valor;

g) Produtos defeituosos. Desperdício de qualidade com produtos não-conforme.

3.1. OPT (Optimized Production Technology)

Segundo Corrêa & Gianesi (2007), OPT é uma técnica de gestão de produção

desenvolvida por um grupo de israelenses, do qual fazia parte o físico Eliyahu Goldratt, que

acabou por ser o principal divulgador de seus princípios. Corrêa ainda salienta que embora o

nome pelo qual a técnica tenha ficado conhecida, não é um método otimizante no sentido

científico do termo, pois nada garante que, por meio de sua aplicação, sejam atingidos

resultados ótimos, já que a técnica é baseada em uma série de procedimentos heurísticos.

A abordagem OPT advoga que o objetivo básico das empresas é “ganhar dinheiro”

(Corrêa & Gianesi, 2007).

Segundo o OPT, para a empresa ganhar mais dinheiro, é necessário que, no nível da

fábrica, se aumente o fluxo e ao mesmo tempo se reduzam os estoques e as despesas

operacionais (Corrêa & Gianesi, 2007). Estes fatos, para Nakajima (1988) são custos

escondidos da empresa e são tratados por Hansen (2006) como “fábrica oculta”, responsável

pelos baixos índices de eficiência normalmente encontrados, oriundos de perdas existentes

nos processos de produção.

Corrêa & Gianesi (2007) afirmam que para programar as atividades no sentido de permitir

o atingimento dos objetivos é necessário compreender o inter-relacionamento entre dois tipos

de recursos: recursos-gargalo e recursos não-gargalos e ainda anunciam nove princípios com

relação aos recursos:

a) Balanceie o fluxo e não a capacidade;


5

b) A utilização de um recurso não-gargalo não é determinada por sua disponibilidade,

mas por alguma outra restrição do sistema (por exemplo, um gargalo);

c) Utilização e ativação de um recurso não são sinônimos;

d) Uma hora ganha num recurso-gargalo é uma hora ganha para o sistema global;

e) Uma hora ganha num recurso não-gargalo não é nada, é só uma miragem;

f) O lote de transferência pode não ser e, frequentemente, não deveria ser, igual ao lote

de processamento;

g) O lote de processamento deve ser variável e não fixo;

h) Os gargalos não só determinam o fluxo do sistema, mas também definem seus

estoques;

i) A programação de atividades e a capacidade produtiva devem ser consideradas

simultaneamente e não sequencialmente. Os lead-times são um resultado da

programação e não podem ser assumidos a priori.

3.2. OEE (Overall Equipment Effectiveness)

Inicialmente, a OEE era relacionada com a TPM e frequentemente foi vista como uma

forma simples de medição para a obtenção do Prêmio TPM. À medida que um maior número

de profissionais apresentou a OEE em seminários e artigos relacionados à TPM, ela começou

a ser vista como uma ferramenta autônoma para medir o real desempenho de um

equipamento, por meio do inter-relacionamento de indicadores de disponibilidade, eficiência

e qualidade (HANSEN, 2006).

O indicador de disponibilidade é calculado por meio da divisão do tempo real de

operação pelo tempo programado, conforme (1).

(1)

O indicador de eficiência, também conhecido como produtividade, é calculado por

meio da divisão da produção real pela produção teórica (nominal), conforme (2).

(2)


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O indicador de qualidade é calculado por meio da divisão da quantidade de produtos

bons, em conformidade com o especificado pela quantidade total de produtos produzidos,

conforme (3).

(3)

Os três indicadores supracitados definem o indicador OEE, por meio da multiplicação

entre eles, conforme (4).

(4)

Nakajima (1989) definiu seis grandes perdas que influenciam diretamente na

disponibilidade, produtividade, qualidade e, consequentemente no índice do OEE, conforme

figura 2.

Figura 2 – Índices do OEE e respectivas perdas

Fonte: Adaptado de Chiaradia, 2004

4. Estudo de Caso

Este estudo de caso não é apenas teórico, tem caráter de aplicação onde são

apresentados resultados reais ao longo das seções.

4.1 Limitações do autor

Embora os dados da pesquisa sejam reais, não foi possível divulgar o nome da

empresa e nome dos produtos, por motivo de confidencialidade, exposto pela alta direção.


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Sendo assim, a empresa será tratada como uma indústria do setor alimentício da região Sul do

Brasil.

Pelo mesmo motivo, os processos serão descritos de maneira macro, sem

detalhamento.

4.2 Descrição dos Processos

Após a avaliação dos dez processos da empresa, in modus operandis, foram escolhidos

quatro processos produtivos com diferentes produtos para avaliar o comportamento do

indicador OEE em múltiplos casos. Entre os produtos avaliados estão: barras de cereal,

refrescos em pó, envase de farinhas e doces com chocolate, apresentados pelas figuras 3, 4, 5

e 6, respectivamente.

Figura 3 – Processo de fabricação das barras de cereal

Figura 4 – Processo de fabricação dos refrescos em pó

Figura 5 – Processo de fabricação de envase de farinhas

Figura 6 – Processo de fabricação de doces com chocolate

Os quatro processos são fabricados utilizando o conceito de produção contínua, e não

por bateladas. Além disso, embora os quatro processos sejam distintos nas etapas de

produção, é possível observar a semelhança entre eles no recurso-gargalo que, para todos os

processos é a embaladora, destacada nos fluxogramas que representam os processos nas

figuras 3, 4, 5 e 6.

4.3 Definição dos Equipamentos


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A aplicação do OEE foi dada nos recursos-gargalo de cada linha de produção, pois

conforme Corrêa & Gianesi (2007), uma hora ganha no recurso-gargalo é uma hora ganha no

sistema. Além disso, é reforçado por Hansen (2006) que o indicador OEE deve primeiramente

ser aplicado nos gargalos que afetam o ganho ou em qualquer outra área crucial e dispendiosa

da linha de manufatura.

Os recursos-gargalo de cada linha são apresentados nas figuras 3, 4, 5 e 6 em cor

diferente dos outros.

4.4 Implantação do Indicador

Após a escolha dos processos para aplicar o OEE e os respectivos equipamentos, foi

escolhido apenas um processo com seu respectivo equipamento para realizar um piloto. Para

este piloto, dentre os quatro equipamentos previamente selecionados, foi escolhido o recurso-

gargalo do processo mais complexo em termos de tecnologia e processo, pois seria necessária

a replicação e, a partir do correto funcionamento no equipamento mais complexo, as chances

de funcionar nos outros menos complexos seria maior.

Além da questão dificuldade, os esforços são voltados para apenas um processo, de

modo a garantir a qualidade e confiabilidade dos dados obtidos e realizar ajustes quando

necessário.

Após a implantação do indicador OEE no piloto e verificada sua assertividade com

relação aos cálculos e resultados operacionais, a replicação aos outros equipamentos dos

outros processos foi dada de maneira simultânea, por se tratar de equipamentos menos

complexos, conforme supracitado.

Tanto para o piloto, quanto para as replicações, a implantação do indicador se deu da

seguinte maneira:

a) Levantamento dos dados da máquina para cálculo do indicador: velocidade nominal de

produção;

b) Tipos de dados a coletar em cada máquina para controle (rastreabilidade) e cálculo do

indicador: ordem de fabricação, data de fabricação, turno, quantidade produzida no

turno, perdas de processo, tipos de paradas e duração das paradas;

c) Elaboração de planilha para monitoramento do indicador OEE com base em a) e b);

d) Definição de tipologia de paradas: previstas (refeição, ginástica laboral e manutenção

preventiva programada), setup (troca de produto e higienização de máquina),

manutenção (corretiva mecânica e elétrica) e outros (sem programação, falha na


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ordem de produção, problemas com embalagem, falta de matéria-prima, entre outras

paradas pertinentes aos processos). Cada tipo de parada recebe um código individual

para facilitar e dar agilidade às anotações nos apontamentos de produção;

e) Modificação dos apontamentos de produção: além dos campos existentes como

quantidade produzida, data e hora da produção, etc., foram inseridos campos

referentes à tipologia de paradas e observações para computar os tempos de máquina

parada com o respectivo motivo;

f) Definição da equipe para participar de reuniões em cada setor: coordenador de área,

analista de produção, operador de máquina e mecânico do setor;

g) Treinamento da equipe e da operação: orientação na maneira de coletar os dados do

chão-de-fábrica e inseri-los na planilha;

Após as etapas de implantação, foram definidas as etapas para operacionalização:

a) Alimentação diária da planilha de controle com dados coletados no chão-de-fábrica;

b) Análise dos resultados;

c) Reuniões diárias e semanais para discussão sobre resultados e proposição de

melhorias;

d) Reuniões mensais para apresentação de resultados.

4.2 Operacionalização do indicador

Conforme Campos (2004), para se atingirem metas de melhoria, é necessário

estabelecer novos padrões ou modificar padrões existentes. Por este motivo, foi criado um

protocolo a ser seguido a fim de orientar o fluxo de informações e atividades a ser

desenvolvidas, conforme figura 7.

SITUAÇÃO NORMAL OCORRÊNCIA DE ANOMALIAS

FU

NÇ

ÕE

S

GE

RE

NC

IAIS

D

IRE

ÇÃ

O

* Estabelece METAS para corrigir a “Situação

Atual”.

* Compreende o “Relatório da Situação Atual”

* Estabelece METAS que

garantem a sobrevivência

da empresa a partir do

plano estratégico.


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GE

RE

NC

IAM

EN

TO

* Atinge METAS (PDCA).

* Treina a função supervisão.

* Faz, diariamente, o “Relatório da Situação

Atual” para a chefia.

* Elimina as anomalias crônicas, atuando nas

causas fundamentais (PDCA).

* Revê periodicamente as anomalias detectando as

anomalias crônicas (Análise de Pareto).

* Verifica diariamente as anomalias no local de

ocorrência, atuando complementarmente à função

supervisão.

FU

NÇ

ÕE

S O

PE

RA

CIO

NA

IS

SU

PE

RV

ISÃ

O

* Verifica se a função operação

está cumprindo os procedimentos

operacionais padrão.

* Treina a função operação.

* Registra as anomalias e relata para a função

gerencial.

* Conduz Análise das Anomalias, atancado as

causas imediatas (p. ex.: o padrão foi cumprido?)

OP

ER

AÇ

ÃO

* Cumpre os Procedimentos

Operacionais Padrão.

Figura 7 – Protocolo para coleta e análise de dados

Fonte: Adaptado de Campos (2004)

5. Resultados e Discussão

Os resultados aqui apresentados são frutos de dois anos de acompanhamento, com

algumas proposições de melhoria ao longo do tempo que, em alguns momentos foram aceitas

e outros momentos, por decisão estratégica e/ou outros fatores, não foram acatados. O tempo

de acompanhamento é relativamente extenso justamente para que, além da avaliação do

indicador no setor, sejam avaliadas as melhorias realizadas.

O input dos dados coletados, nas planilhas elaboradas, são transformados por meio de

cálculos pertinentes (1), (2), (3) e (4), em outputs que são valores numéricos dados em

porcentagem para cada indicador, a disponibilidade, a produtividade, a qualidade e o OEE.

Para melhor visualização e facilidade de gerenciamento, esses dados foram organizados em

gráficos com as respectivas tabelas mostrando o grau de evolução, como segue:

* Relata as anomalias, nos apontamentos

de produção, por meio do código da

tipologia de paradas.


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Produtividade Qualidade Disponibilidade OEE

Gráfico 1 – Evolução mensal do setor de barras de cereal

Período de análise Grau de evolução dos indicadores

Ano Mês Produtividade Disponibilidade Qualidade OEE

2009 Janeiro 84,14% 77,59% 95,13% 62,84%

2009 Dezembro 84,57% 89,57% 97,38% 73,76%

2010 Janeiro 87,81% 90,49% 96,57% 76,73%

2010 Dezembro 92,59% 88,85% 96,28% 79,21%

Tabela 1 – Evolução anual dos indicadores do setor de barras de cereal

O processo de barras de cereal é um processo que não sofreu, ao longo dos dois anos,

modificação em maquinário. Nestes dois anos, o aumento de 16,37% no OEE foi dado apenas

por mudanças na forma de gestão, tanto de fábrica quanto de manutenção, que a partir dos

valores observados foram tomadas ações.

As primeiras ações tomadas, em 2009, no setor de barras de cereal foram com relação

à disponibilidade, de maneira a garantir o funcionamento do equipamento para a produção,

fato que pode ser observado, na tabela 1, pelo indicador Disponibilidade. As ações foram

tomadas junto à engenharia de manutenção por meio de planos de inspeção de ronda no

equipamento, planejamento de manutenções programadas e levantamento de peças críticas

para deixar como material sobresalente no almoxarifado.

Mesmo após observada a evolução do indicador Disponibilidade em 2009, as ações

para melhorar este indicador foram mantidas, mas em 2010 o foco foi para melhorar a

produtividade, ou seja, a taxa de produção barras de cereais, fato que pode ser observado na


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tabela 1, pelo indicador Produtividade. As ações tomadas para melhorar a produtividade do

equipamento foram relacionadas ao setor de PCP (Planejamento e Controle de Produção) de

maneira a garantir os lotes econômicos de produção e a melhor sequência de produção, do

produto claro para o escuro, por exemplo.

Como o foco no ano de 2010 foi para alavancar a produtividade, a disponibilidade

acabou ficando um pouco aquém do fechamento do ano de 2009, mas fazendo um balanço

geral e tratando do indicador OEE, que é o foco deste estudo, o aumento foi progressivo ao

longo desses dois anos.

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Gráfico 2 – Evolução mensal do setor de refrescos em pó



2009 Janeiro 63,47% 53,03% 99,66% 33,54%

2009 Dezembro 83,82% 68,32% 99,55% 57,01%

2010 Janeiro 87,22% 68,39% 99,51% 59,36%

2010 Dezembro 90,42% 75,75% 99,42% 68,10%

Tabela 2 – Evolução anual dos indicadores do setor de refrescos em pó

No final do ano de 2008, foi instalada no setor de refrescos em pó uma nova

embaladora que, mesmo sendo nova estava atuando como um gargalo, fato que foi detectado

no início das análises, devido às propriedades do produto e a falta de conhecimento dos

analistas de PCP para sequenciar com a embaladora nova.


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No início de 2009, foram realizados treinamentos com a operação e definições com o

PCP para acerto de novos lotes de produção e matriz de setup. Logo de imediato, os

resultados foram alavancados, conforme apresenta o gráfico 2 de jan/09 até mai/09. Este

período é compreendido como uma curva de aprendizagem.

Tal curva de aprendizagem também englobou o departamento de manutenção, que

desconhecia o equipamento e com a ajuda dos técnicos autorizados e os manuais de instrução

se familiarizaram com a máquina e o trabalho foi facilitado. A curva de Disponibilidade do

gráfico 2, de mar/09 até jun/09 representa isso.

No início de 2010, o departamento de P&D (Pesquisa e Desenvolvimento) liberou a

produção dos refrescos com nova formulação, que foi desenvolvida ao longo de 2009 em

laboratório, facilitando a embalagem. Esse desenvolvimento foi realizado pois ao longo da

produção o produto estava caindo nas barras de solda e era necessário parar a máquina para

limpeza. Com a nova formulação tal fato parou de ocorrer. Tal fenômeno pode ser observado

no gráfico 2 a partir de fev/10 na curva de Disponibilidade

Com a aquisição da nova embaladora, treinamento da operação, acertos de PCP e nova

formulação de produto, em 2 anos o setor elevou o OEE em 34,56%. Além disso, a

embaladora deixou de ser gargalo.

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Gráfico 3 – Evolução mensal do setor de envase de farinhas



2009 Janeiro 73,27% 76,50% 99,52% 55,78%

2009 Dezembro 86,60% 85,00% 99,55% 73,65%


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2010 Janeiro 86,52% 85,87% 99,12% 73,64%

2010 Dezembro 97,06% 83,45% 99,21% 80,35%

Tabela 3 – Evolução anual dos indicadores do setor de envase de farinhas

Em 2009, no setor de envase da farinhas, o plano de manutenção foi todo revisado e

refeito a fim de garantir a confiabilidade dos equipamentos. Além disso foi dado um

treinamento para a operação para realizar a troca rápida de ferramentas durante o setup, tendo

que realizar apenas alguns ajustes finos durante a operação.

O novo plano de manutenção foi implantado em mai/09, mas tanto neste mês, quanto

em jun/09 os resultados não apareceram. Em jul/09, com uma maior interação da engenharia

de manutenção com os mantenedores, o resultado veio à tona, melhorando o indicador

Disponibilidade, conforme mostra o gráfico 3.

Ainda em jul/09, houve um aumento grande no indicador Produtividade que foi dado

simplesmente pelo fato das máquinas não apresentarem pequenas paradas e quebras durante o

processo de produção.

Para alavancar ainda mais a produtividade, no início do ano de 2010, assim como feito

para as barras de cereal, foram tomadas ações junto ao PCP, afim de melhorar os lotes

econômicos de produção e o sequenciamento, que refletiu logo em Janeiro, conforme mostra a

curva de Produtividade no gráfico 3.

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Gráfico 4 – Evolução anual do setor de doces com chocolate




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2009 Janeiro 75,76% 68,52% 95,69% 49,67%

2009 Dezembro 87,18% 75,69% 97,34% 64,23%

2010 Janeiro 101,39% 94,21% 95,87% 90,31%

2010 Dezembro 99,99% 89,24% 97,12% 86,66%

Tabela 4 – Evolução anual dos indicadores do setor de doces com chocolate

Em 2009, o setor não possuia climatização, fator que influenciava diretamente na

produtividade, tendo em vista que no processo de produção é utilizado chocolate e a

velocidade do equipamento era reduzida para não danificar o produto. A qualidade era

aceitável (produtos conformes), mas com uma produtividade de máquina baixa.

Em jan/10, o setor foi climatizado, dando um grande incremento no indicador de

produtividade e melhorando o processo. O gráfico 4 apresenta a evolução do indicador

Produtividade, que foi dada a partir de jan/10.

A grande ocilação apresentada no gráfico 4 é dada principalmente pelo indicador

Disponibilidade. Ao longo do tempo foi observado que um mês apresentava um resultado

satisfatório para o indicador e outro mês não. Esse fenômeno é explicado pelo efeito chicote,

pois as demandas para esse setor são muito instáveis, ora com um volume de produção muito

alto, ora muito baixo, fato que afeta os fornecedores que deixam de entregar algumas

matérias-primas em tempo hábil. Essa falta de entrega de matéria-prima, neste caso,

embalagem, em alguns momentos deixava a máquina parada pois a fábrica estava aguardando

a embalagem chegar.

De qualquer maneira, mesmo com o efeito chicote ao longo dos dois anos, o OEE do

setor aumentou 36,99% principalmente pelo aumento do indicador Produtividade, pois a

questão do efeito chicote ainda não foi corrigida, por decisão da alta direção.

6. Considerações Finais

Este trabalho abordou sobre a implantação do indicador OEE em uma indústria

alimentícia da região Sul do Brasil e mostrou os principais resultados obtidos por meio da

avaliação do indicador ao longo de dois anos. A partir dos valores encontrados, muitas

oportunidades para alavancar a “fábrica oculta” se tornaram evidentes, o que permitiu, por

meio de uma gestão focada na excelência em execução, criar planos de ação e traçar metas de

melhoria. O cumprimento dessas metas pôde ser observado na seção anterior com os


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resultados apresentados nos gráficos e tabelas, onde é retratada a evolução crescente dos

indicadores nos diferentes processos.

Embora as curvas dos gráficos apresentados mostrem uma oscilação, cada uma com

sua particularidade, são notórias as melhorias em todos os setores e provam que, por meio de

um monitoramento adequado do sistema de produção e a correta gestão do indicador OEE, os

ganhos ao longo do tempo se tornam evidentes, alavancando a fábrica oculta e o faturamento

da empresa.

Além disso, como foi referido, o efeito chicote em um dos processos não foi

solucionado, fato que demonstra a necessidade do comprometimento da alta direção para a

melhoria dos processos. Apenas o monitoramento por meio do indicador não garante o

sucesso e as melhorias, faz-se necessário tal apoio.

O resultado obtido com esse estudo serve de referência para as empresas que almejam

a implantação do indicador, mas não garante o sucesso da aplicação, pois esse trabalho tratou

de uma empresa em particular. Além disso, é sugerida para trabalhos futuros a correlação do

OEE com o efeito chicote e a utilização do indicador de maneira automatizada, em tempo

real, por meio da coleta automática de dados no chão-de-fábrica para garantir a confiabilidade

dos dados.

Referências

CAMPOS, V.F. Gerenciamento da rotina do trabalho do dia-a-dia. 8ª edição. INDG - 2004.

CORRÊA, H.L & GIANESI, I.G.N. Just in Time, MRP II e OPT. Atlas: São Paulo, 2007.

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