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.
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.
| Item | Conteúdo do projeto |
|---|---|
| Problema | Consumo de diesel da frota móvel acima do previsto para o ano |
| Peso do insumo | 13,35% do custo operacional total |
| Linha de base | Média de 16.664 litros por dia em 44 dias de setembro e outubro |
| Meta | Reduzir 5,62% do consumo, para 15.727 litros por dia |
| Indicador de resultado | Litros por NE, com meta de 207 |
| Escopo final | Cinco causas raiz priorizadas na matriz de esforço e impacto |
| Ganho esperado | R$ 776.597 por ano |
| Período no gráfico de resultado | De 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 base | Valor |
|---|---|
| Número de dias | 44 |
| Média | 16.664 litros |
| Desvio padrão | 1.586 litros |
| Mínimo | 12.071 litros |
| Primeiro quartil | 16.087 litros |
| Mediana | 16.709 litros |
| Terceiro quartil | 17.631 litros |
| Máximo | 20.867 litros |
| Teste de normalidade, valor-p | 0,208 |
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 carta | Valor na apresentação |
|---|---|
| Linha central dos valores | 16.664 litros |
| Limite superior dos valores | 21.285 litros |
| Limite inferior dos valores | 12.044 litros |
| Amplitude móvel média | 1.737 litros |
| Limite superior da amplitude | 5.676 litros |
| Pontos fora na carta de valores | Nenhum |
| Pontos fora na carta de amplitude | Um, 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 capabilidade | Valor |
|---|---|
| Média da amostra | 16.664,3 litros |
| Desvio padrão global | 1.595,11 litros |
| Limite usado | 15.727,1 litros |
| Z do limite | 0,59 |
| Ppk | 0,20 |
| Observado além do limite | 18,18% dos dias |
| Esperado pelo modelo normal | 27,84% dos dias |
| Nível sigma reportado | 2,09 |
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 SIPOC | Conteúdo ilustrativo |
|---|---|
| Fornecedores | Distribuidora de combustível, posto interno, manutenção, planejamento de lavra |
| Entradas | Diesel, equipamento disponível, operador, plano de carga e de rota |
| Processo | Abastecer, deslocar vazio, carregar, transportar, basculhar, retornar |
| Saídas | Material movimentado, litros consumidos, horas de motor |
| Clientes | Usina 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.
| Modelo | Participação | Acumulado |
|---|---|---|
| Modelo A | 16% | 16% |
| Modelo B | 10% | 26% |
| Modelo C | 9% | 36% |
| Modelo D | 9% | 45% |
| Modelo E | 8% | 53% |
| Modelos F a Q | Entre 1% e 6% cada | 95% |
| Outros | 5% | 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.
| Categoria | Causa levantada no Ishikawa |
|---|---|
| Método | Distância de seguimento curta e excesso de velocidade |
| Pessoas | Falta de previsão, uso de celular, uso incorreto do rádio |
| Máquina | Modelo do caminhão |
| Ambiente | Falta de placas indicando marcha e uso do freio motor |
| Materiais | Ineficiência 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 10 | Custo de manutenção, peso 6 | Total |
|---|---|---|---|
| Motor ligado parado | 9 | 3 | 108 |
| Caçamba com excesso de carga | 9 | 9 | 144 |
| Velocidade alta na carregadeira | 3 | 3 | 48 |
| Placa de sinalização ausente | 3 | 1 | 36 |
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 priorizada | Por que ela queima diesel |
|---|---|
| Falta de desligamento automático | Motor em marcha lenta consome sem mover material |
| Excesso de carga nas caçambas | Motor trabalha acima do ponto de eficiência e o desgaste sobe |
| Sem limitador de velocidade nas carregadeiras | Aceleração e freada desnecessárias em ciclos curtos |
| Gestão inadequada das atividades | Filas, deslocamentos vazios e equipamento esperando |
| Falta de manutenção periódica | Filtro, 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 raiz | Ação implantada |
|---|---|
| Falta de desligamento automático | Veículos ligados somente quando necessário |
| Excesso de carga nas caçambas | Estratégia de adequação da carga a cada veículo |
| Sem limitador nas carregadeiras | Instalação de limitadores de velocidade |
| Falta de manutenção periódica | Manutenção preventiva e periódica dos equipamentos móveis |
| Gestão inadequada das atividades | Cartões 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.
| Indicador | Antes | Meta | Depois |
|---|---|---|---|
| Litros por dia | 16.664 | 15.727 | - |
| Litros por NE, linha de base | Pontos entre 200 e 250 | 207 | Maioria dos dias entre 150 e 220 |
| Dias acima da meta | Quase todos | - | Minoria, com dois picos em fechamento de mês |
| Ganho anual | - | R$ 776.597 | Valor 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) | Como | Frequência | Reação |
|---|---|---|---|
| Litros por NE | Carta I-MR | Diária | Investigar ponto fora ou sequência |
| Horas de marcha lenta | Telemetria ou apontamento | Semanal | Conversa com o turno |
| Carga média por viagem | Balança ou estimativa de volume | Semanal | Revisar padrão de carga |
| Preventivas em dia | Cronograma de manutenção | Mensal | Reprogramar 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.
- Ancore a meta num intervalo de confiança: se ela cai fora do intervalo da média, o resultado vai provar mudança real.
- Leia a capabilidade pelo sentido do problema: para consumo, o limite é superior, e os dias abaixo da meta são os bons.
- Aceite um Pareto plano como achado e troque o eixo da análise, em vez de forçar uma causa num modelo de máquina.
- Normalize o indicador de resultado pela produção, ou a melhoria se confunde com variação de volume.
- Separe ações de barreira física das que dependem de disciplina, porque só as segundas precisam de controle intenso.
- 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.
