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IMPACTO DA MANUTENÇÃO DE MOLDES SOBRE O RESULTADO DOS NEGÓCIOS

Por:  BISMARK PEREIRA DAS NEVES — 

Fonte: Revista Ferramental–

A manutenção é uma área indispensável em vários segmentos e, cada vez mais, se faz presente e necessário na indústria de moldes e matrizes, seja ela de plásticos, chumbo, alumínio, entre outros, pois é entendida como parte fundamental, não somente na indústria de transformação.

Ultimamente temos visto, como mote de propaganda das grandes fabricantes, utilizarem selos ISO e seus derivados. O que a maioria não sabe é que por trás de selo tem a exigência de uma boa prática de manutenção. Hoje, também é comum vermos as montadoras de automóveis, em suas propagandas, divulgando a garantia dos veículos com 3, 4, 5 e até 6 anos, e esta garantia só vêm e é possível, com a exigência da manutenção.

Atualmente encontramos muitos modelos de manutenção. Não há como afirmar qual é o melhor ou o pior, tudo vai depender da configuração e necessidade de cada setor ou até mesmo da relação custo/benefício, mas para citarmos apenas os mais conhecidos, temos, a manutenção corretiva (sob demanda), manutenção corretiva planejada, manutenção preventiva, manutenção preditiva, manutenção por melhoria, manutenção centrada na confiabilidade, sem contar os programas que acompanham um pacote como é o caso do TPM e WCM .

Abordaremos dois tipos de manutenção: a preventiva e outra, não muito conhecida, porém avançada, mas que requer alguns recursos adicionais que julgo, de um modo bem generalista, a mais eficiente. Ela baseia-se em dados estatísticos e probabilísticos.

Vamos começar a falar um pouco sobre a manutenção preventiva, ou 2ª geração da manutenção. Começou a ser aplicada após a segunda guerra mundial, lá pela década de 50. Porém alguns historiadores da área afirmam que ela começou mesmo a ser desenvolvida durante a grande guerra (figura 1).

Figura 1 – Evolução da manutenção preventiva

Especificamente para os moldes, vamos utilizar conceitos e exemplos dos mais simples, para que você leitor entenda e possa pôr em prática, caso queira, alguns destes exemplos e dicas que vamos apresentar aqui.

Uma boa manutenção preventiva começa pelo mapeamento da vida útil de cada componente. Feito isso, podemos agrupar os mais próximos e classificar como A, B, C e D e conforme a necessidade, ou até mesmo exigência, devemos dividir as manutenções em números de batidas ou tiros.

Realizar a manutenção preventiva baseada na vida dos componentes é, sem dúvida alguma, a chave para o sucesso de uma manutenção de qualidade. Geralmente, para moldes de injeção de polipropileno (PP) dividimos em múltiplos de 50 mil para realizarmos essas manutenções, assim como fazemos nos carros em que dividimos em múltiplos de 10.000 km. Logicamente, para moldes de outra matéria prima, esse número muda.

Por exemplo, no caso do alumínio devemos diminuir em cerca de 10 vezes esses números. Um detalhe a se observar é que mesmo sendo múltiplo de um número fechado, não significa que as manutenções são as mesmas, ou seja, as Ordens de Serviços (OS’s) são diferentes, conforme ilustramos na tabela 1.

Tabela 1 – Exemplo de planilha de manutenção preventiva

Veja que para cada número de batidas, temos componentes a serem verificados ou trocados. Um exemplo que podemos utilizar da tabela 1 é que toda vez que vamos fazer manutenção no molde, seja ela de qual intervalo for, temos que limpar refrigeração. O mesmo não acontece para a troca de resistências.

Um ponto a atentar-se é o tempo e o custo necessário para a manutenção. Ainda na tabela 1, podemos ver que para 500.000 batidas temos mais itens a serem trocados/inspecionados do que nas primeiras 50.000 em função do acúmulo de serviços, da idade do molde, e da complexidade de cada operação. Essa ação deve ser muito bem planejada. Uma vez internamente no setor da manutenção e outra no setor de PCP – Planejamento e Controle da Produção, visando a minimização de paradas e custos. Essa atividade é prioritária.

Evidentemente que pode ser negociado com o PCP a disponibilidade do molde para manutenção em intervalos máximos e mínimos, pois pode ser complicado para o PCP liberar o equipamento exatamente com o número de batidas estabelecido pela manutenção. Sugestão: aplicar um intervalo de 5% para mais e para menos, ou seja, no caso de 50.000 ciclos, deve ser considerada uma faixa de 47.500 a 52.500 ciclos para realização da manutenção.

Para gerenciar tudo isso, pode ser utilizado o bom e funcional cronograma, tendo como base a perspectiva de produção, ou pode ser feito um Kanban , simples e eficaz, diretamente em programas computacionais como Excel® ou brOffice®, que dá a funcionalidade e as informações necessárias para construir a sistemática de intervalos de manutenção, com alguns detalhes como separar os cartões verdes para “operação em dia”, amarelos para “período de manutenção” e vermelhos para “atraso”.

Nesse Kanban, classificamos os moldes através de um Número de Prioridade de Manutenção (NPM), algo parecido com o FMEA , onde existe o NPR , aqui logicamente voltado a características de manutenção. Nesse NPM, levamos em conta o número de batidas do molde (idade), a sua demanda, e o inutilizado.

Bom destacar que para cada item pode ser dado o seu devido peso, de acordo com as características e necessidades de cada fabricante e cada molde.

Obviamente, esses são dois modelos bem simples de gerenciar e executar uma manutenção preventiva, com baixo custo, utilizando uma ferramenta fácil e acessível que são planilhas eletrônicas.

 

CONFIABILIDADE DE UM SISTEMA

Hoje em dia, um dos mais eficientes métodos para obtenção de manutenção de excelência é buscarmos a confiabilidade dos equipamentos. E isso acontece por métodos estatísticos e probabilísticos.

Segundo a ABNT , confiabilidade é a característica que um item eventualmente expressa pela probabilidade de que ela preencherá uma função dada sob condições definidas e por um período de tempo definido.

Para fazermos uso desse tipo de análise é necessário entendermos várias distribuições estatísticas, conhecidas como FDP (função densidade de probabilidade).

Entre elas, podemos citar a distribuição de Weibull (a mais abrangente e utilizada), a distribuição exponencial, a distribuição log normal, distribuição normal, distribuição mista, distribuição gama, dentre outras.

Vamos utilizar a distribuição de Weibull como estudo de um caso para melhor entendermos esse processo, pois a mesma apresenta uma boa aderência aos dados, é muito flexível e, por conseguinte, aproxima-se das outras distribuições.

Weibull, também denominada análise de dados de vida, é uma ferramenta de análise que a partir de uma amostra representativa, possui a funcionalidade de fazer previsões de um produto dentro de uma população. Isto é feito por “encaixe” em uma distribuição estatística de dados de vida e esta distribuição pode então ser utilizada para estimar características importantes da vida deste produto, tais como confiabilidade ou probabilidade de falha em um período específico. Weibull pode ser representada pela equação 1:

Equação 1

 

onde:
F(t) é a probabilidade de falha para uma determinada amostra;
t é o tempo até a falha;
h é a característica de vida ou parâmetro de escala;
b é o parâmetro de inclinação ou forma.

 

O parâmetro de forma β ou fator de forma indica a curva característica e também indica se a taxa de falha está crescente, constante ou decrescente. Se β < 1, é indicativo de que o produto está com a taxa de falha decrescente.

Este cenário é típico da chamada “mortalidade infantil”, indicando que o produto falha logo no seu período de “nascimento”, geralmente por equívocos nos projetos ou erros operacionais. Se β = 1, é indicativo de falha constante.

São componentes que após sobreviverem ao “nascimento” possuem uma taxa de falha constante. Se β > 1, temos então a situação de uma taxa de falha crescente. Melhor se visualiza esse exemplo olhando para a característica curva da banheira (figura 2). O η por sua vez indica a vida característica, intervalo de tempo entre t0 e t no qual ocorrem 63,2%.

 

Figura 2 – Representação da curva da banheira

Nos dias atuais, com os softwares tipo Flow , essa primeira parte, que chamamos de infância, ou mortalidade infantil, se aproxima do eixo Y (redução de tempo de existência), pois os projetos estão cada vez mais otimizados e os materiais mais apropriados para cada tipo de injeção, sem deixar de fazer justiça e citar a evolução exponencial da câmara quente.

Inicialmente, para utilizarmos Weibull, é necessário que encontremos β e η. Para obter estes números de forma manual (artesanal) perde-se muito tempo. O ideal é a utilização de programas computacionais especializados no tema, voltados especificamente para manutenção. Contudo, a título experimental, podemos agilizar esse cálculo no Excel. Ele nos fornece todos os dados necessários para obtermos uma relação custo benefício em uma manutenção onde a confiabilidade é a base da estrutura.

Podemos perfeitamente, de forma clara e simples, usar um exemplo que dará ao leitor um panorama para que consiga tomar a melhor decisão levando em consideração os riscos que deve correr e o custo de uma manutenção.

Como estamos tratando de confiabilidade, pressupomos que o custo com a não produção é grande, pois, além de perda de vendas e clientes, pode estar em jogo o nome da empresa e a marca, que pode sofrer ferimentos e danos incalculáveis. Por isso, cada vez mais, é necessário confiarmos em equipamentos e manutenções de qualidade que nos tragam confiança. Para tanto, nada melhor que uma forma robusta de calcular e gerir através de estudos que nos garantam que estamos trabalhando com equipamentos dentro de sua vida útil, ou seja, com o β = 1.

Em um estudo de caso simples, mas verídico, utilizamos Weibull para o cálculo do ponto ideal para realizarmos uma manutenção, sem causar danos ao equipamento e nem aos cofres do setor.

 

EXEMPLO PRÁTICO PARA UM MOLDE DE INJEÇÃO DE TERMOPLÁSTICO

Neste exemplo iremos levantar um caso real, mas com números hipotéticos. Porém, isso não alterará o resultado nem tampouco a tomada de decisão pelos resultados obtidos.

Custos de Manutenção Corretiva

No nosso estudo de confiabilidade, para o cálculo dos custos de manutenção corretiva, devem ser considerados, além do material e da mão-de-obra envolvida na atividade de reparo do componente, o custo das perdas causadas pelo lucro cessante.

Na prática, o lucro cessante pode ser calculado levando-se em consideração o tempo em que determinado equipamento ou máquina deveria estar produzindo e não produziu. É exatamente o que ocorre quando há a quebra ou falha de um componente da máquina ou molde que faz com que fique inoperante. Sendo assim, o lucro cessante é determinado quando é computado o lucro que a empresa deixou de ter durante o tempo em que a máquina/molde ficou parada.

• Custo de mão-de-obra = (quantidade de colaboradores) x (tempo de reparo) x (custo da hora do colaborador)
• Custo de material = (custo do kit de reparo)
• Custo de perda por lucro cessante = (quantidade de produto deixado de produzir no período) x (lucro unitário do produto)
• Custo da mão de obra do operador da injetora que fica sem trabalhar quando o molde falha = (quantidade de colaboradores) x (tempo de reparo) x (custo da hora do colaborador)

 

Custos de Manutenção Preventiva

A manutenção preventiva é uma manutenção que pode ser programada antes de ser realizada. Como isto nos moldes pode ser feito com ele fora da injetora, quando não estiver produzindo, a empresa não considera este tempo para o planejamento da produção e por este motivo não ocorre a perda por lucro cessante. Sendo assim, no cálculo do custo deverá ter somente o custo de mão-de-obra e o custo de material.

Portanto o custo de manutenção preventiva será:

• Custo de mão-de-obra
• Custo de material

Ainda temos que considerar que como o molde estará todo aberto para a preventiva, o tempo gasto para a troca de algum componente será um pouco menor.

Com uma boa amostragem de dados (falhas), chegamos a um desfecho confiante diante dos resultados. Metodologicamente, 15 já é considerado um bom número para colhermos respostas confiáveis. Detalhe, que devemos lembrar, é que não utilizaremos horas, e sim ciclo, ou número de batidas, pois o molde poderá ficar fora de produção na injetora dependendo do modelo que está sendo vendido.

Na tabela 2 é possível verificar como ficaram as falhas. Estas por sua vez estão com o número e ordem conforme aconteceram.

 

Tabela 2 – Registro de falhas do ensaio

 

Agora vamos calcular os custos médios da manutenção corretiva e preventiva (para uma quebra de mola), tomando por base os salários dos funcionários, preço das molas e valor do produto para calcularmos o lucro cessante. Lembrando que todos os valores são apenas a título de aprendizado. São números criados para estudo e não retirados da folha salarial de qualquer empresa (tabela 3).

 

Tabela 3 – Cálculo de custos

Como já sabemos os custos de manutenção preventiva e corretiva, vamos calcular o β e o η na sequência, utilizando a equação de Weibull (equação 2) que é a probabilidade de falha e t é o tempo até a falha. Logo após aplicamos a equação de número 3 e finalmente calculamos o custo total de manutenção.

Equação 2

De posse desses dados também podemos encontrar a função lambda, que representa a taxa de falha que obtemos resolvendo a equação 3.

Equação 3

 

Utilizamos o Excel para calcular os parâmetros de escala e de forma. As tabelas 4 e 5 demonstram os valores e logo em seguida são apresentados os gráficos representativos.

 

Tabela 4 – Parâmetros de escala e de forma

 

Após a análise dos dados nos programas, encontramos um β de 3,6, ou seja, o equipamento está na fase de envelhecimento, e um η de 66.213.

A figura 3 mostra o gráfico da linha de plotagem, com um R múltiplo de 0,98. Isso demonstra uma boa aderência para a nossa problemática.

Figura 3 – Linha de plotagem

 

A figura 4 apresenta o gráfico da probabilidade de falha, que demonstra o comportamento da curva, para cada instante e sua probabilidade de avaria no equipamento.

Figura 4 – Probabilidade de falha

 

A figura 5 mostra o gráfico da confiabilidade, é a curva que representa a probabilidade de não avaria do equipamento.

Figura 5 – Confiabilidade

 

A figura 6 mostra o gráfico do ponto de ótimo, relação custo benefício para cada tipo de manutenção empregada.

Figura 6 – Ponto de ótimo

 

A figura 7 mostra a taxa de falha, o lambda, nela percebe-se claramente que o equipamento encontra-se na fase de envelhecimento.

Figura 7 – Taxa de falha

 

Na tabela 5 podemos ter melhor precisão do que nos gráficos. Perceba que o ponto de ótimo para manutenção é com 20.100 ciclos.

Tabela 5 – Ponto de ótimo

 

CONCLUSÃO

De posse dessas análises sob as hipóteses já citadas, tendo por base o modelo Weibull, vamos optar por uma manutenção preventiva, que é aquela que fazemos antecipadamente a avaria do equipamento, ou seja, ela previne a parada brusca e repentina. Julga-se que essa é a manutenção mais adequada para esse sistema de molas, já que o equipamento tem um beta maior que 1, encontrando-se na curva da banheira na fase de envelhecimento.

O estudo também nos mostra que, em optarmos por esse tipo de manutenção, dentro desse ciclo (20.100), obtemos uma confiabilidade acima de 98%.

Através de análise da tabela 5 podemos também observar que, se realizarmos antes esse manutenção preventiva, teremos uma maior confiabilidade do equipamento, entretendo, estaríamos não sendo eficientes financeiramente, pois fugiria do ponto de ótimo estabelecido. O contrário, se demorarmos a realizar a manutenção, cairá a confiabilidade, podendo acontecer a avaria com maior probabilidade, gerando custos ainda maiores com corretiva.

Podemos e devemos frisar que, a depender da politica de manutenção da empresa e do setor, estrategicamente a alta direção da empresa em consonância com o setor de manutenção, poderá optar por uma probabilidade diferente do que está apresentando nesse trabalho. Contudo, não é o recomendado nesse estudo de caso.

Apresentamos assim uma alternativa de decisão para a manutenção das molas de um molde de injeção de plásticos. Foram levadas em consideração, para essa decisão, algumas hipóteses citadas no início, mas principalmente o histórico de falhas que o mesmo apresentou.

Identificamos que a manutenção preventiva é a mais adequada, pois nos diz, com exatidão, o número de batidas com que devemos executá-la, exatamente em seu ponto de ótimo, uma espécie de relação custo benefício dentro da manutenção desse próprio equipamento, trazendo consigo a economia.

Esse é um aspecto altamente desejável nas indústrias que buscam uma economia cada vez mais globalizada e com concorrência feroz, onde não há espaços para desperdícios.

 

Por: BISMARK PEREIRA DAS NEVES

Fonte: Revista Ferramental

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