Metodologias & Qualidade

Case Black Belt: redução do consumo de diesel numa frota de mineração

Um projeto real da formação Black Belt da Voitto, descaracterizado, contado pelas cinco fases do DMAIC: a meta tirada do intervalo de confiança, a capabilidade lida no sentido certo, o Pareto que não apontou culpado e as cinco causas que atravessavam toda a frota.

Thiago Coutinho
Publicado em 1 de out de 2026  ·  Atualizado em 1 de out de 2026  ·  17 min de leitura
Thiago Coutinho com o livro Guia Lean Seis Sigma diante do letreiro Voitto, com o texto Case Black Belt: redução do consumo de diesel numa frota de mineração sobre fundo escuro à esquerda

A redução do consumo de diesel numa mineradora não começa pelo caminhão que mais gasta. Neste case, começou por 44 dias de dados, uma meta derivada da média e dois gráficos de Pareto que não apontaram culpado nenhum.

A Voitto Mining, nome descaracterizado de uma mineradora de grande porte, tinha o diesel da frota móvel como 13,35% do custo operacional. A média de 16.664 litros por dia estava acima do previsto para o ano, sem causa conhecida.

O projeto fixou a meta em 5,62% de redução, 15.727 litros por dia, com ganho esperado de R$ 776.597 por ano. Pelo caminho passou por resumo estatístico, carta I-MR, capabilidade com Ppk de 0,20, Pareto, Ishikawa, matriz de esforço e impacto e 5W2H.

O relato segue as cinco fases do DMAIC e explica, em cada uma, por que a ferramenta foi escolhida, como ler o resultado e que decisão ele produziu. No fim, o gráfico de litros por NE mostra a operação abaixo da meta de 207.

A procedência precisa ficar clara. Trata-se de um projeto real de aluno da formação Black Belt da Voitto, descaracterizado para proteger o cliente. Os números vêm da apresentação original. O que foi acrescentado para explicar, como contexto do processo e exemplos de cálculo, está identificado como ilustrativo ou como derivação.

A frota que queima 13,35% do custo operacional da Voitto Mining

A Voitto Mining é uma mineradora de grande porte. Na mina, quem move minério e estéril são os equipamentos móveis: caminhões fora de estrada, carregadeiras, escavadeiras e tratores. Todos rodam a diesel, quase sempre em turnos que não param.

Esse diesel não é um custo lateral. Na apresentação do projeto ele aparece como o principal insumo da operação móvel e como 13,35% de todo o custo operacional da empresa. Uma variação pequena no litro consumido por dia vira milhões no ano.

O gatilho foi uma análise de gastos que mostrou o consumo acima do esperado para o ano. A diretoria não tinha uma causa. Tinha um número que crescia e uma frota grande demais para ser auditada caminhão por caminhão.

Foi esse o problema entregue a um aluno da formação Black Belt da Voitto, conduzido pelo roteiro do método DMAIC. A tabela resume o projeto antes de entrar nas fases.

ItemConteúdo do projeto
ProblemaConsumo de diesel da frota móvel acima do previsto para o ano
Peso do insumo13,35% do custo operacional total
Linha de baseMédia de 16.664 litros por dia em 44 dias de setembro e outubro
MetaReduzir 5,62% do consumo, para 15.727 litros por dia
Indicador de resultadoLitros por NE, com meta de 207
Escopo finalCinco causas raiz priorizadas na matriz de esforço e impacto
Ganho esperadoR$ 776.597 por ano
Período no gráfico de resultadoDe setembro a abril

De 16.664 para 15.727 litros por dia: de onde saiu a meta de 5,62%

A meta do charter não foi escolhida por intuição. A equipe partiu da média diária de 16.664 litros e fixou o alvo em 15.727,1 litros por dia. A diferença é de 937 litros diários, e 937 sobre 16.664 dá 5,62%.

O ganho anual declarado é de R$ 776.597. Dividido por 5,62%, ele indica uma base anual de gasto com diesel na ordem de R$ 13,8 milhões. E se esse valor é 13,35% do custo operacional, o custo operacional total gira em torno de R$ 103,5 milhões.

Essas duas contas são derivações feitas para este artigo a partir dos números da apresentação, e não valores que a equipe publicou. Elas servem para mostrar a escala do problema em que o projeto estava mexendo.

Há uma terceira conta ilustrativa que ajuda a ler o charter. Com 16.664 litros por dia em 365 dias, a frota consome cerca de 6,08 milhões de litros no ano. A redução de 5,62% equivale a uns 341.800 litros.

Dividindo R$ 776.597 por esses 341.800 litros, o preço implícito fica perto de R$ 2,27 por litro. É uma checagem de coerência, não um dado do projeto.

Um charter bem escrito amarra problema, meta e dinheiro na mesma linha, como mostra o guia de project charter. Aqui o problema estava em litros, a meta em percentual e o ganho em reais, e as três medidas fecham.

Quarenta e quatro dias de consumo e o que o resumo estatístico contou

A linha de base foi montada com 44 dias de consumo, de 3 de setembro ao fim de outubro. Antes de comparar qualquer coisa, a equipe rodou um resumo estatístico da variável litros por dia.

Estatística da linha de baseValor
Número de dias44
Média16.664 litros
Desvio padrão1.586 litros
Mínimo12.071 litros
Primeiro quartil16.087 litros
Mediana16.709 litros
Terceiro quartil17.631 litros
Máximo20.867 litros
Teste de normalidade, valor-p0,208

O valor-p de 0,208 no teste de normalidade de Anderson-Darling é maior que 0,05. A leitura é que não há evidência para rejeitar a normalidade. Isso libera as ferramentas que supõem distribuição normal, como intervalo de confiança da média e capabilidade.

Média e mediana quase coincidem, 16.664 contra 16.709 litros. A assimetria de menos 0,33 é pequena. O consumo diário se comporta como uma variável estável em torno de um centro, com dias bons e ruins espalhados dos dois lados.

O boxplot do mesmo resumo mostra dois pontos isolados, um perto de 12.000 e outro perto de 21.000 litros. A caixa central vai de 16.087 a 17.631, uma faixa de 1.544 litros onde caem metade dos dias.

O intervalo de confiança que separou a meta do ruído diário

O mesmo resumo traz o intervalo de 95% de confiança para a média: de 16.182 a 17.146 litros por dia. Esse intervalo diz onde a média verdadeira do período provavelmente está, dado que só 44 dias foram observados.

A equipe colocou esses dois limites ao lado da meta na apresentação, e a escolha tem lógica. A meta de 15.727 litros fica 455 litros abaixo do limite inferior do intervalo. Atingi-la exige mudar o processo, não esperar uma semana boa.

Essa comparação é a forma mais simples de raciocínio de teste de hipótese. Se a meta caísse dentro do intervalo, uma queda até ela poderia ser só a variação de sempre. Fora dele, qualquer resultado na meta é sinal de mudança real.

O intervalo do desvio padrão, de 1.310 a 2.009 litros, também importa. Ele avisa que a variação dia a dia é maior que a própria redução pretendida de 937 litros. Por isso o resultado teria de ser lido em tendência, nunca em um dia isolado.

A carta I-MR e o salto de 25 de outubro

Para ver o consumo no tempo, a equipe usou a carta de controle de valores individuais e amplitude móvel, a I-MR. Ela é a escolha natural quando cada dia gera um único número e não há subgrupo.

Elemento da cartaValor na apresentação
Linha central dos valores16.664 litros
Limite superior dos valores21.285 litros
Limite inferior dos valores12.044 litros
Amplitude móvel média1.737 litros
Limite superior da amplitude5.676 litros
Pontos fora na carta de valoresNenhum
Pontos fora na carta de amplitudeUm, perto de 25 de outubro

Os limites batem com a fórmula padrão. A linha central mais 2,66 vezes a amplitude móvel média dá 21.284 litros, e menos 2,66 vezes dá 12.044. O limite da amplitude é 3,267 vezes 1.737, cerca de 5.675 litros.

Na carta de valores, nenhum dia saiu dos limites. Na de amplitude, um ponto estourou: perto de 25 de outubro o consumo despencou do pico de 20.867 para 12.071 litros de um dia para o outro.

A leitura correta é que o processo estava estável na maior parte do período, e que houve um evento especial no fim de outubro. Um salto desse tamanho costuma ter causa atribuível, como parada de frota, mudança de turno ou erro de lançamento.

Ppk de 0,20 e nível sigma de 2,09: lendo uma capabilidade de limite único

A análise de capabilidade do processo foi feita com um único limite, igual à meta de 15.727,1 litros. Consumo de diesel não tem especificação de desenho, então a equipe transformou a meta em fronteira.

Saída da capabilidadeValor
Média da amostra16.664,3 litros
Desvio padrão global1.595,11 litros
Limite usado15.727,1 litros
Z do limite0,59
Ppk0,20
Observado além do limite18,18% dos dias
Esperado pelo modelo normal27,84% dos dias
Nível sigma reportado2,09

A conta do Z é direta: 16.664,3 menos 15.727,1, dividido por 1.595,11, dá 0,59. O Ppk é esse Z dividido por três, 0,20. O nível sigma soma ao Z o deslocamento convencional de 1,5, e 0,59 mais 1,5 dá 2,09.

Aqui cabe um cuidado de leitura. O software tratou a meta como limite inferior, então os 27,84% são a fração de dias com consumo abaixo da meta. Para diesel, menos é melhor, e esses são os dias bons.

A leitura útil é a inversa: cerca de 72% dos dias ficavam acima da meta. O Ppk de 0,20 mede o quão perto do alvo a média estava, não a qualidade do processo. Num projeto de redução do consumo de diesel, ler a capabilidade ao contrário inverte a conclusão.

O SIPOC do diesel: do tanque do posto à tonelada movimentada

A apresentação lista o SIPOC entre as ferramentas da fase de medição, mas não traz o quadro preenchido. Ele foi usado para delimitar o processo antes de procurar causa. O quadro abaixo é ilustrativo e mostra como esse SIPOC costuma ficar numa frota de mina.

Bloco do SIPOCConteúdo ilustrativo
FornecedoresDistribuidora de combustível, posto interno, manutenção, planejamento de lavra
EntradasDiesel, equipamento disponível, operador, plano de carga e de rota
ProcessoAbastecer, deslocar vazio, carregar, transportar, basculhar, retornar
SaídasMaterial movimentado, litros consumidos, horas de motor
ClientesUsina de beneficiamento, pilha de estéril, controladoria

O valor do SIPOC num projeto assim está no recorte. Ele mostra que o consumo depende de quatro áreas que não respondem ao mesmo gestor: operação, manutenção, planejamento e abastecimento. O guia de como fazer um SIPOC detalha o preenchimento.

A consequência prática é que nenhuma ação isolada de uma área iria fechar os 5,62%. O plano de ação teria de cruzar setores, e foi o que acabou acontecendo na fase de melhoria.

Dezessete modelos de equipamento no Pareto e nenhum grupo dominante

A primeira pergunta da medição foi onde o diesel se concentra, porque a redução do consumo de diesel começa por saber onde ele é gasto. A equipe montou um diagrama de Pareto do consumo por modelo de equipamento. Os nomes dos modelos foram trocados por letras para proteger o cliente.

ModeloParticipaçãoAcumulado
Modelo A16%16%
Modelo B10%26%
Modelo C9%36%
Modelo D9%45%
Modelo E8%53%
Modelos F a QEntre 1% e 6% cada95%
Outros5%100%

O gráfico tem 17 barras, e as cinco maiores somam 53% do volume registrado. Um Pareto clássico concentra perto de 80% em 20% das categorias. Aqui, chegar a 80% exige 11 modelos, quase dois terços da lista.

Esse é um Pareto plano, e plano também é resultado. Ele diz que o consumo excessivo não mora num modelo específico. Trocar ou reformar um tipo de caminhão não resolveria o problema, porque o desperdício está espalhado pela frota.

O Pareto refeito com outro agrupamento e a troca do eixo da análise

A equipe refez o Pareto com outro agrupamento da frota, rotulado na apresentação como posterior aos articulados. A forma mudou pouco. O maior grupo passou a ter 14%, e os cinco primeiros somaram 52%.

Dois Paretos planos seguidos encerram uma linha de investigação. Se o consumo não se concentra em modelo, a causa precisa estar em algo comum a todos os modelos: a forma de operar, a carga, a manutenção e a gestão das atividades.

É a mesma lógica da estratificação: cortar o dado por um fator e ver se o problema se concentra. Quando não se concentra, o fator é descartado como explicação principal, e o próximo corte entra na fila.

Nesse ponto o projeto mudou de pergunta. Deixou de perguntar qual equipamento gasta mais e passou a perguntar que comportamento da operação gasta mais em qualquer equipamento. Essa troca orientou todo o resto da análise.

Freadas como efeito: o Ishikawa do diesel que vira calor no freio

Um dos diagramas de Ishikawa da apresentação tem como efeito as freadas. Para quem não é da área, a escolha parece estranha, mas tem física por trás.

Todo litro de diesel queimado para acelerar um caminhão carregado vira energia de movimento. Cada freada forte transforma essa energia em calor nas lonas e discos. Freou, perdeu o diesel que tinha gastado para chegar àquela velocidade.

CategoriaCausa levantada no Ishikawa
MétodoDistância de seguimento curta e excesso de velocidade
PessoasFalta de previsão, uso de celular, uso incorreto do rádio
MáquinaModelo do caminhão
AmbienteFalta de placas indicando marcha e uso do freio motor
MateriaisIneficiência dos freios auxiliares
Medição-

A espinha mostra que a maior parte das causas de freada é comportamental ou de sinalização, e não de equipamento. Isso conversa com o Pareto plano: o desperdício segue o jeito de dirigir, que é igual em todos os modelos.

Do Ishikawa à matriz de causa e efeito: como as causas ganharam peso

O Ishikawa gera lista, não prioridade. A apresentação registra que a equipe usou uma matriz de causa e efeito para dar peso às causas. O formato abaixo é ilustrativo, com notas inventadas para mostrar a mecânica.

Na matriz, cada saída do processo recebe um peso de importância. Cada causa recebe nota de 0 a 9 pela força da relação com cada saída. O total da causa é a soma das notas multiplicadas pelos pesos.

Causa (exemplo ilustrativo)Litros por hora, peso 10Custo de manutenção, peso 6Total
Motor ligado parado93108
Caçamba com excesso de carga99144
Velocidade alta na carregadeira3348
Placa de sinalização ausente3136

O exemplo mostra o efeito do método: causas que afetam duas saídas sobem na lista, mesmo que pareçam menores. A matriz não decide sozinha, mas força o time a justificar cada nota, e as discussões mais úteis do projeto costumam sair dali.

O boxplot, também citado na fase de medição, entra para comparar a distribuição do consumo entre grupos, como turnos ou frentes de lavra. A apresentação não traz esses gráficos, então não há resultado a reportar aqui.

A matriz de esforço e impacto que deixou cinco causas na mesa

A fase de análise começou com um problema de excesso. O Ishikawa trouxe causas potenciais de vários setores da empresa, e atacar todas seria abrir um projeto por setor. A equipe reduziu o escopo com uma matriz de esforço e impacto.

Nessa matriz cada causa é posicionada por dois critérios: quanto ela pesa no consumo e quanto custa atacá-la. O quadrante de alto impacto e baixo esforço é atacado primeiro, e o de baixo impacto e alto esforço é descartado.

Causa raiz priorizadaPor que ela queima diesel
Falta de desligamento automáticoMotor em marcha lenta consome sem mover material
Excesso de carga nas caçambasMotor trabalha acima do ponto de eficiência e o desgaste sobe
Sem limitador de velocidade nas carregadeirasAceleração e freada desnecessárias em ciclos curtos
Gestão inadequada das atividadesFilas, deslocamentos vazios e equipamento esperando
Falta de manutenção periódicaFiltro, bico e pneu fora de condição elevam o consumo

A lista final é curta e tem uma propriedade importante: as cinco causas atravessam todos os modelos de equipamento. Isso fecha com o que os dois Paretos já tinham mostrado.

Motor ligado parado e caçamba acima da capacidade

Duas das cinco causas têm explicação física simples.

A primeira é a marcha lenta. Um caminhão de mina parado na fila da carregadeira, com motor ligado, continua queimando diesel sem mover um quilo de material. Em turnos de 24 horas, com dezenas de equipamentos, essas horas somam muito.

Um exemplo ilustrativo mostra a ordem de grandeza. Se 30 equipamentos ficassem 1 hora por dia em marcha lenta a 15 litros por hora, seriam 450 litros diários. Isso é quase metade dos 937 litros da meta, sem tocar em nenhum outro fator.

A segunda é o excesso de carga. Caçamba acima da capacidade parece produtividade, porque leva mais material por viagem. Na prática o motor trabalha fora da faixa de melhor rendimento, a subida fica mais lenta e pneus, suspensão e freios desgastam antes.

O ponto comum é que nenhuma das duas aparece no relatório de produção. Por isso só foram visíveis quando o projeto parou de olhar para o modelo do equipamento e passou a olhar para a operação.

Velocidade, gestão das atividades e manutenção: as causas que dependem de rotina

As outras três causas não se resolvem com um ajuste técnico. Elas dependem de rotina de gestão, e é aí que muitos projetos perdem o ganho depois de alguns meses.

A falta de limitador de velocidade nas carregadeiras gera ciclos com aceleração forte e freada logo em seguida. É o mesmo mecanismo do Ishikawa das freadas, agora num equipamento que faz centenas de ciclos curtos por turno.

A gestão inadequada das atividades aparece como fila na frente da carregadeira, caminhão rodando vazio por rota longa e equipamento alocado onde não havia frente pronta. Cada uma dessas situações consome diesel sem gerar tonelada.

A falta de manutenção periódica fecha a lista. Filtro de ar saturado, bico injetor gasto e pneu com pressão errada elevam o consumo por hora. Uma rotina de manutenção produtiva total ataca essa causa na origem.

Para acompanhar se a manutenção está funcionando, indicadores como MTBF e MTTR mostram se as quebras diminuem. O consumo por hora de motor, por equipamento, é o indicador que liga manutenção e diesel.

O 5W2H que deu a cada causa uma ação, um dono e um prazo

Na fase de melhoria, a equipe usou o 5W2H para cada causa raiz. O método responde o quê, por quê, onde, quando, quem, como e quanto custa, e transforma uma causa em tarefa executável.

Causa raizAção implantada
Falta de desligamento automáticoVeículos ligados somente quando necessário
Excesso de carga nas caçambasEstratégia de adequação da carga a cada veículo
Sem limitador nas carregadeirasInstalação de limitadores de velocidade
Falta de manutenção periódicaManutenção preventiva e periódica dos equipamentos móveis
Gestão inadequada das atividadesCartões de abastecimento por veículo para controlar o gasto

A apresentação lista as ações, mas não traz as planilhas do 5W2H. Uma linha ilustrativa mostra o nível de detalhe esperado. O quê: instalar limitador nas carregadeiras. Por quê: reduzir ciclos com aceleração e freada. Onde: frentes de lavra.

Continuando o exemplo ilustrativo. Quando: na parada programada seguinte de cada equipamento. Quem: supervisor de manutenção. Como: parametrização eletrônica ou dispositivo mecânico. Quanto: custo por unidade aprovado no orçamento do projeto.

Duas ações são barreira física e funcionam como poka-yoke: o limitador e o desligamento. As outras três dependem de disciplina e precisam de controle contínuo para não regredir.

Litros por NE de setembro a abril: o gráfico que mostra a meta de 207 sendo cruzada

O resultado foi apresentado num gráfico de série temporal do consumo em litros por NE, colorido por fase do DMAIC. O indicador normalizado é importante, porque o consumo absoluto sobe e desce com a produção da mina.

A meta nesse indicador é 207. Se ela representa a mesma redução de 5,62%, a linha de base estaria perto de 219 litros por NE, já que 207 dividido por 0,9438 dá 219,3. Essa é uma derivação deste artigo, coerente com os pontos vermelhos do gráfico.

IndicadorAntesMetaDepois
Litros por dia16.66415.727-
Litros por NE, linha de basePontos entre 200 e 250207Maioria dos dias entre 150 e 220
Dias acima da metaQuase todos-Minoria, com dois picos em fechamento de mês
Ganho anual-R$ 776.597Valor apurado não informado

Na linha de base, em vermelho, quase todos os pontos estão acima de 207. Na fase de melhoria, em azul, de janeiro a abril, a maior parte fica abaixo, com vários dias entre 150 e 200 litros por NE.

Dois picos perto de 285 têm anotação de fechamento de mês. São efeito contábil de lançamento, não consumo real, e a equipe os marcou em vez de apagá-los. Na fase de medição há um ponto perto de 27, que sugere falha de registro.

A conclusão da equipe foi que o consumo ficou abaixo da meta de 207. A leitura do gráfico confirma a tendência, mas a apresentação não traz a média da fase final nem o ganho financeiro apurado.

Cartão de abastecimento e carta de controle: o que segura o consumo depois do projeto

Das cinco ações, a que mais tem papel de controle é o cartão de abastecimento por veículo. Sem ele, o diesel entra no tanque de forma agregada e ninguém sabe qual equipamento ou operador consome acima do normal.

Com o cartão, cada abastecimento fica ligado a um veículo, uma data e um horímetro. Isso permite calcular litros por hora e litros por tonelada por equipamento, e transforma o consumo num dado gerenciável.

O passo seguinte natural é levar o indicador de litros por NE para uma carta I-MR com limites recalculados na fase de melhoria. A carta antiga, centrada em 16.664 litros por dia, deixa de servir depois que o processo muda.

Um plano de controle fecha a fase. A apresentação não traz esse plano, e as linhas abaixo são ilustrativas do que costuma entrar num projeto com estas cinco causas.

O que controlar (ilustrativo)ComoFrequênciaReação
Litros por NECarta I-MRDiáriaInvestigar ponto fora ou sequência
Horas de marcha lentaTelemetria ou apontamentoSemanalConversa com o turno
Carga média por viagemBalança ou estimativa de volumeSemanalRevisar padrão de carga
Preventivas em diaCronograma de manutençãoMensalReprogramar e escalar

O que o case ensina a quem vai conduzir um Black Belt de consumo de insumo

Projetos de redução do consumo de diesel, energia ou água têm um traço comum. O desperdício raramente está num equipamento. Ele costuma estar espalhado no jeito de operar, e o Pareto plano é o primeiro aviso disso.

  1. Ancore a meta num intervalo de confiança: se ela cai fora do intervalo da média, o resultado vai provar mudança real.
  2. Leia a capabilidade pelo sentido do problema: para consumo, o limite é superior, e os dias abaixo da meta são os bons.
  3. Aceite um Pareto plano como achado e troque o eixo da análise, em vez de forçar uma causa num modelo de máquina.
  4. Normalize o indicador de resultado pela produção, ou a melhoria se confunde com variação de volume.
  5. Separe ações de barreira física das que dependem de disciplina, porque só as segundas precisam de controle intenso.
  6. Registre o ganho apurado no fechamento, além da meta, para o resultado sobreviver à validação financeira.

Esse último ponto é o que mais falta em cases de formação. O cálculo detalhado está em como calcular o retorno financeiro de um projeto Seis Sigma.

O case também mostra o tamanho de um projeto Seis Sigma executável: um indicador, uma meta derivada da linha de base e cinco causas com dono. Escopo amplo não teria fechado em oito meses.

Perguntas frequentes

Como a meta de 5,62% de redução do consumo de diesel foi calculada?
A equipe partiu da média diária de 16.664 litros na linha de base e fixou o alvo em 15.727,1 litros por dia. A diferença de 937 litros dividida por 16.664 dá 5,62%. A meta ficou 455 litros abaixo do limite inferior do intervalo de confiança da média, o que garante que atingi-la exige mudança real no processo.
Por que o teste de normalidade foi feito antes das outras análises?
Porque intervalo de confiança da média, carta I-MR e capabilidade supõem dados próximos da distribuição normal. O teste deu valor-p de 0,208, acima de 0,05, então não houve evidência para rejeitar a normalidade. Isso permitiu usar essas ferramentas com segurança na linha de base de 44 dias.
O que a carta I-MR mostrou sobre o consumo antes do projeto?
Mostrou um processo estável na maior parte do período, com linha central de 16.664 litros e limites de 12.044 e 21.285 litros. Nenhum dia saiu dos limites na carta de valores. Na carta de amplitude móvel, um ponto perto de 25 de outubro estourou o limite de 5.676 litros, indicando um evento especial.
Como interpretar o Ppk de 0,20 e o nível sigma de 2,09 deste case?
A capabilidade foi feita com a meta como limite único. O Z de 0,59 é a distância da média até a meta em desvios padrão, e o Ppk é esse Z dividido por três. O nível sigma soma 1,5 ao Z. Como a meta entrou como limite inferior, os 27,84% esperados são dias abaixo da meta, ou seja, os dias bons.
Por que o Pareto por modelo de equipamento não resolveu o problema?
Porque saiu plano. Os cinco maiores modelos somaram 53% do volume, e chegar a 80% exigia 11 de 17 categorias. Um segundo Pareto, com outro agrupamento, deu 52% nos cinco primeiros. A leitura foi que o desperdício estava espalhado pela frota, e a análise passou a olhar para a operação.
Qual a relação entre freadas e consumo de diesel?
O diesel queimado para acelerar um caminhão carregado vira energia de movimento. Cada freada forte transforma essa energia em calor nos freios, e o combustível gasto para chegar àquela velocidade se perde. Por isso o Ishikawa do projeto tratou freadas como efeito, com causas como excesso de velocidade, distância curta de seguimento e falta de sinalização.
Quais foram as cinco causas raiz priorizadas no projeto?
Falta de desligamento automático nos veículos, excesso de carga nas caçambas, ausência de limitador de velocidade nas carregadeiras, gestão inadequada das atividades dos veículos e falta de manutenção periódica. Elas foram escolhidas numa matriz de esforço e impacto depois que o Ishikawa trouxe causas de muitos setores da empresa.
Que ações a equipe implantou na fase de melhoria?
Instalação de limitadores de velocidade, estratégia de adequação de carga a cada veículo, veículos ligados só quando necessário, manutenção preventiva e periódica dos equipamentos móveis e cartões de abastecimento por veículo. Cada ação foi planejada com 5W2H, que define o quê, por quê, onde, quando, quem, como e quanto custa.
Por que o resultado foi medido em litros por NE e não em litros por dia?
Porque o consumo absoluto acompanha o volume de produção da mina. Um indicador normalizado separa a melhoria de eficiência da simples variação de produção. A meta nesse indicador foi 207, e o gráfico de setembro a abril mostra a fase de melhoria com a maioria dos dias abaixo dela.
O que falta na apresentação deste case para o resultado ficar completo?
A média do indicador na fase final e o ganho financeiro apurado. A apresentação mostra a tendência no gráfico e afirma que o consumo ficou abaixo da meta de 207, mas não fecha o valor em reais. Num projeto Black Belt, registrar o ganho apurado junto com a controladoria é o que sustenta o resultado.
Thiago Coutinho
Escrito por
Thiago é engenheiro de produção, pós-graduado em estatística e mestre em administração pela UFJF. Especialista Black Belt em Lean Six Sigma, trabalhou na Votorantim Metais e MRS Lo…