Case Green Belt: redução do consumo de níquel eletrolítico no aço P310

Na VoittoNox, uma aciaria de aços inoxidáveis, o níquel eletrolítico é o insumo que corrige a composição do aço quando o teor de níquel chega abaixo do especificado. Ele garante a qualidade, mas é caro, e cada quilo adicionado além do orçado vira custo direto.

No aço P310, o de maior teor de níquel da série, o consumo médio estava em 49,61 kg por tonelada. O alvo de um projeto Green Belt foi a redução do consumo de níquel nesse aço, levando o número para 34,88 kg/t no equipamento AOD, o conversor onde o aço é refinado.

O projeto seguiu as cinco fases do DMAIC. Passou por Pareto, linha de base, capabilidade, mapa de processo com 24 variáveis de entrada, matriz de causa e efeito, matriz de esforço e impacto, dispersão, simulação termodinâmica, curva de energia e plano 5W2H.

O resultado é útil justamente por não ser perfeito. O nível sigma subiu de 0,88 para 1,04, o consumo médio caiu para 44,8 kg/t e o ganho dos cinco primeiros meses foi de R$ 55.890,30. A meta, porém, não foi atingida, e o case mostra por quê.

Este é um projeto real de aluno da formação Green Belt da Voitto, descaracterizado para proteger o cliente. Os números vêm da apresentação original. O que foi acrescentado para explicar, como o contexto do processo e os exemplos de cálculo, está identificado no texto como ilustrativo.

O P310, o níquel eletrolítico e o custo de cada quilo por tonelada

Aço inoxidável é, de forma simplificada, ferro com cromo e níquel. O cromo forma a camada que protege contra corrosão. O níquel estabiliza a estrutura austenítica, que dá ductilidade e resistência em alta temperatura.

O P310 é o código interno de um inox refratário, feito para trabalhar quente. Por isso carrega muito níquel, e qualquer desvio no teor obriga a uma correção de composição antes do lingotamento.

A correção é feita no AOD com níquel eletrolítico, um níquel de alta pureza. Funciona sempre, mas custa caro. Quando o metal chega pobre em níquel, a conta fecha adicionando o insumo mais nobre da aciaria.

Para medir a redução do consumo de níquel, o indicador do projeto é o consumo específico, em quilos de níquel eletrolítico por tonelada de aço produzido. Ele é medido por mês, o que dá à equipe uma série histórica longa para trabalhar.

Do pátio de sucata ao conversor AOD: o caminho do pré-metal

O aço nasce no forno elétrico a arco, o FEA. Ali sucata e ligas são fundidas por arco elétrico e formam o pré-metal, um banho ainda rico em carbono. O pré-metal segue em panela para o AOD.

No AOD, o carbono é retirado por sopro de oxigênio e argônio. Antes disso uma amostra mede temperatura e composição, e um modelo matemático calcula quanto de cada liga falta para chegar à especificação.

Se a receita calculada estiver errada, o modelo é processado de novo. O níquel que não veio pela carga do FEA é completado no AOD com o eletrolítico. É nessa conta final que o desperdício aparece.

Um exemplo ilustrativo dá a ordem de grandeza. Em uma corrida de 100 toneladas, a diferença entre 49,61 e 44,8 kg/t equivale a 481 kg de níquel eletrolítico a menos. Repetida em todas as corridas do mês, essa diferença vira o ganho do projeto.

A equipe desenhou esse fluxo em quatro etapas: confecção do cesto no pátio, produção do pré-metal no FEA, recebimento do pré-metal e amostragem preliminar. O mapa cumpre o papel de um SIPOC detalhado, com as entradas de cada etapa listadas.

Um Pareto por tipo de aço e os 73,1% que apontaram o P310

Antes de olhar causas, a equipe precisou decidir onde olhar. A fábrica produz vários aços da série, e o consumo de níquel eletrolítico se espalha entre eles de forma desigual.

O diagrama de Pareto ordenou o consumo por tipo de aço. A leitura é direta: a primeira barra é o maior consumidor, e a linha acumulada mostra quanto do total as primeiras barras somam.

Um único aço respondia por 73,1% do consumo de níquel eletrolítico, de um total de 3.331. A decisão foi restringir o escopo ao P310. Atacar a série inteira diluiria o esforço em aços que juntos somam menos de 27%.

Essa escolha também simplifica a análise. Cada aço tem receita, carga e faixa de composição próprias, e misturá-los na mesma base esconderia o efeito de cada variável.

A linha de base de 48 pontos: média de 49,61 kg/t e desvio de 23,66 kg/t

Com o escopo fechado, a fase Medir levantou o comportamento do indicador no P310. Foram 48 observações de consumo específico, resumidas em um relatório estatístico descritivo.

O valor-p de 0,493 no teste de Anderson-Darling não rejeita a normalidade. Isso autoriza usar a curva normal no cálculo de capabilidade feito em seguida.

O número que mais chama atenção é a dispersão. O desvio padrão equivale a 48% da média, e o consumo foi de 8,69 a 106,32 kg/t no período. O processo não tinha um consumo típico, tinha meses muito bons e meses muito ruins.

Essa amplitude é, por si só, uma pista. Se o P310 já rodou abaixo de 10 kg/t, o problema não é de tecnologia, é de variação de entrada. A análise foi buscar o que muda de uma corrida para outra.

De onde saiu a meta de 34,88 kg/t: o primeiro quartil do próprio processo

A meta não veio de benchmark externo. É o primeiro quartil da linha de base, destacado no relatório estatístico: um quarto dos meses já tinha consumo igual ou menor que 34,88 kg/t.

A lógica é defensável. Se o processo atingiu esse nível em 25% do tempo, as condições para atingi-lo existem. O projeto precisava descobrir quais condições eram essas e torná-las a regra.

A redução pedida era de 14,73 kg/t, 29,7% sobre a média de 49,61 kg/t. É uma meta agressiva para um processo com desvio de 23,66 kg/t, porque exige mexer na média e na dispersão ao mesmo tempo.

No charter, essa meta virou o limite superior de especificação do indicador, arredondado para 34,9 kg/t nos relatórios. Todo mês acima desse valor passou a contar como defeito no cálculo do nível sigma.

Ppk de -0,21 e 73,3% dos meses acima do limite: a capabilidade de partida

Com a meta tratada como limite superior, a equipe rodou a análise de capabilidade do processo. Só existe limite superior, porque consumir menos níquel nunca é defeito.

O Ppk saiu negativo, -0,21. A conta é a distância do limite à média dividida por três desvios: 34,9 menos 49,61, sobre 3 vezes 23,66. O sinal negativo significa que a média já está do lado errado do limite.

O nível sigma de 0,88 vem do Z de -0,62 somado ao deslocamento convencional de 1,5. Um processo com menos de 1 sigma entrega defeito na maior parte do tempo, e era o caso: três em cada quatro meses fora da meta.

Essa foto inicial é o que dá régua ao fechamento. Qualquer resultado posterior seria comparado com Ppk de -0,21 e nível sigma de 0,88, medidos do mesmo jeito.

Os 24 X's levantados entre o cesto de sucata e a amostra preliminar

A equipe voltou ao mapa do fluxo FEA/AOD e listou, em cada etapa, as variáveis de entrada que podem afetar o consumo. Foram 24 X's, contra um Y principal e quatro saídas intermediárias.

As saídas intermediárias foram a composição química do pré-metal, a produção do FEA em toneladas, a temperatura do pré-metal e o tempo de processo no AOD. Elas ligam cada X ao consumo final.

O mapa mostra algo importante: boa parte do níquel eletrolítico do AOD é decidida antes, no pátio e no FEA. O conversor apenas paga a conta do que chegou errado.

A matriz de causa e efeito: pontuar 24 variáveis contra cinco saídas

Vinte e quatro variáveis não cabem em uma análise estatística detalhada. A matriz de causa e efeito serve para ordená-las com o conhecimento do time, antes de gastar coleta de dados.

Cada saída recebe um peso de importância, e o maior peso foi dado ao próprio consumo de níquel eletrolítico. Depois cada X recebe uma nota de correlação com cada saída: 8 a 10 forte, 4 a 7 média, 1 a 3 fraca e 0 nenhuma.

O total de cada X é a soma das notas multiplicadas pelos pesos. Um exemplo ilustrativo, com números redondos: um X com nota 9 em uma saída de peso 10 e nota 5 em uma saída de peso 6 soma 90 mais 30, ou 120 pontos.

A matriz também registrou o esforço para eliminar cada variável, classificado em alto, médio ou baixo. Esse segundo eixo é o que permite a etapa seguinte de priorização.

Esforço contra impacto: descartar, analisar ou ver e agir

O total da matriz virou o eixo de impacto, e o esforço virou o eixo vertical. O gráfico ficou dividido em três quadrantes, cada um com uma decisão própria.

A composição de carga inadequada ficou isolada à direita, com o maior impacto do gráfico, perto de 330 pontos, e esforço baixo. Era a primeira candidata a ação.

O quadrante ver e agir existe porque nem toda causa precisa de prova estatística. Quando a falha é evidente e barata de corrigir, segurar a ação até a fase Melhorar só adia o ganho.

O quadrante analisar é o que justifica as ferramentas da fase seguinte. Ali estão variáveis caras de atacar, e a equipe precisava de evidência antes de investir nelas.

A matriz de dispersão: carga de ligas, carbono, cromo e energia contra o consumo

Na fase Analisar, a equipe cruzou o consumo específico com sete variáveis numéricas de processo em uma matriz de dispersão. É a ferramenta indicada quando há vários X contínuos e se quer ver todos de uma vez.

Cada quadro é um gráfico de correlação e dispersão entre duas variáveis, com uma reta de tendência. A primeira linha da matriz é a que interessa: o consumo contra cada X.

• soma de carga de ligas: tendência de queda, mais liga carregada no FEA, menos correção no AOD;
• média de carbono e média de cromo do pré-metal: também com inclinação negativa contra o consumo;
• energia do FEA: relação negativa, o que apontou a energia como variável a entender melhor;
• peso vazado e consumo de sucata: retas quase planas, sem relação visível.

A leitura correta de uma matriz assim é de triagem. Ela mostra quais pares merecem atenção, não prova causa. A nuvem de pontos larga em todos os quadros lembra que nenhuma variável sozinha explica o consumo.

A decisão que saiu dali foi olhar de perto a energia. Pré-metal fundido com energia errada chega frio ou mal homogeneizado, e a composição medida na amostra deixa de representar o banho.

O erro no cálculo de energia e a temperatura liquidus de 1.232,75 °C

O erro no cálculo de energia era um dos X do mapa. Para tratá-lo, a equipe precisava de um dado que a operação não tinha: a temperatura em que o pré-metal do P310 fica totalmente líquido, a liquidus.

O cálculo foi feito em software de termodinâmica computacional, com a composição típica do pré-metal: cerca de 4,4% de carbono, 27,8% de cromo e 14,0% de níquel, além de elementos menores.

A simulação indicou liquidus de 1.232,75 °C. Abaixo dela o banho começa a solidificar, e parte do metal e das ligas pode ficar retida no forno ou chegar ao AOD sem estar homogênea.

Com esse valor, o plano de ação incluiu inserir no modelo o tempo máximo de permanência da panela no piso, calculado a partir da liquidus. A panela que espera demais perde temperatura e compromete a corrida seguinte.

Este passo mostra por que um Green Belt não trabalha só com estatística. A ferramenta que destravou a causa veio da metalurgia, e a estatística serviu para confirmar e acompanhar.

Uma curva de energia por produção mensal exclusiva para os aços da série

O segundo tratamento da energia foi uma curva de energia específica em função da produção mensal. Quanto mais o forno produz no mês, menos energia gasta por tonelada, porque perde menos calor entre corridas.

A equipe ajustou um modelo de potência aos dados mensais: energia igual a 633,247 vezes a produção elevada a -0,0816203, com energia em kWh/t e produção em mil toneladas por mês. É uma regressão feita sobre os logaritmos das duas variáveis.

A tabela foi calculada a partir da equação da fonte, para mostrar como a curva é lida. Entre 6 e 24 mil toneladas por mês, a energia necessária cai cerca de 58 kWh/t.

Antes, o forno usava uma referência de energia que não considerava o volume produzido. Em meses de baixa produção, o pré-metal recebia menos energia do que precisava. A nova curva virou padrão exclusivo para o P310.

O plano ver e agir em 5W2H: seis impactos e dez ações com prazo

Na fase Melhorar, cada fator priorizado recebeu ações no formato 5W2H: o quê, por quê, quem, onde, quando, como e quanto. O formato obriga a ação a ter dono e data, o que evita lista de intenções.

As ações foram programadas entre outubro e novembro de 2017 e concluídas entre outubro de 2017 e janeiro de 2018. Todas chegaram a 100% no acompanhamento.

Repare que quase todas atacam a entrada do processo. Ligas pesadas certo, metal que não fica no forno e eletrodo em condição de trabalho significam pré-metal mais perto da composição desejada no AOD.

Sucata separada, baia de FeNi e três turmas do forno treinadas

Além do plano detalhado, a apresentação resume as ações de maior peso implementadas pela equipe. Cada uma se liga a um X do mapa de processo.

A separação de sucata é a ação mais ligada ao níquel. Sucata de inox com alto teor de níquel, quando separada, entra no cesto do P310 e traz níquel barato, que deixa de ser comprado como eletrolítico.

A baia exclusiva para o ferro-níquel resolve um problema simples. Liga misturada com outra no estoque é pesada como se fosse a certa, e o erro só aparece na amostra do AOD.

A série de 2014 a 2018 lida em uma carta de controle I-MR

Como o indicador é mensal e cada mês é um valor único, a carta de controle adequada é a I-MR, de valores individuais e amplitude móvel.

O limite superior dos individuais não aparece legível no gráfico e foi calculado aqui: 44,8 mais 2,66 vezes 15,16, o que dá 85,1 kg/t. O inferior, 4,5 kg/t, confere com a mesma conta.

A carta marca quatro pontos acima do limite superior entre o fim de 2016 e o início de 2017, com pico perto de 106 kg/t. São causas especiais, meses em que algo fora do comum aconteceu, e ajudam a explicar por que o projeto começou em 2017.

A série temporal mostra ainda que, depois das ações, os pontos de outubro de 2017 a fevereiro de 2018 ficam visualmente entre 17 e 35 kg/t, abaixo ou perto da linha de 34,9. Esses valores são lidos no gráfico e são aproximados.

Nível sigma de 0,88 para 1,04 e a meta de 34,88 kg/t que ficou de fora

O fechamento usou o mesmo relatório de capabilidade da linha de base. A comparação vale porque o indicador, o limite e o método de cálculo são os mesmos.

A queda de 4,81 kg/t cobre 32,7% da distância até a meta, que era de 14,73 kg/t. O processo melhorou, mas segue com Ppk negativo e com dois terços dos pontos esperados acima do limite.

Há um detalhe de leitura que muda a interpretação. A média de 44,8 kg/t é a mesma linha central da carta I-MR que cobre a série inteira de 2014 a 2018. O relatório de fechamento soma o histórico e os meses pós-ações.

Isso dilui o efeito das ações. Uma comparação mais limpa usaria só os meses depois da implementação contra a linha de base, com as métricas Seis Sigma recalculadas para cada período. O case registra o número oficial e esse ponto fica como aprendizado.

R$ 55.890,30 em cinco meses e o Kanban por corrida que sustenta o ganho

Nos cinco primeiros meses depois das ações, a redução do consumo gerou R$ 55.890,30, cerca de R$ 11.178 por mês. É o custo da má qualidade que deixou de ser pago em níquel eletrolítico.

A apresentação não detalha a abertura do cálculo. Em um fechamento formal, o ganho seria validado com a controladoria, multiplicando a redução em kg/t pela produção e pelo preço do níquel, como mostra o guia de retorno financeiro de um projeto Seis Sigma.

A fase Controlar montou três camadas de acompanhamento. A primeira é um Kanban por corrida no sistema de informação da planta, que mostra para cada elemento químico se o teor final ficou dentro ou fora dos limites.

• Kanban por corrida: quadro verde ou vermelho para níquel, cromo, carbono e demais elementos, com histórico das últimas corridas;
• carta de controle I-MR do consumo específico mensal, com a meta marcada;
• OCAP, o plano de ação para fora de controle, que diz o que fazer quando a carta ou o Kanban acusar desvio.

O Kanban dá reação na escala da corrida, e a carta dá leitura na escala do mês. As duas camadas juntas, amarradas a um plano de controle, impedem que o ganho volte a se perder com o tempo.

O que este case ensina a quem vai conduzir um Green Belt de consumo de insumo

Em um projeto de redução do consumo de níquel, o primeiro aprendizado é o recorte. O Pareto por tipo de aço tirou 27% do consumo do escopo e deixou o time com um problema do tamanho de um projeto Green Belt.

O segundo é que a meta tirada do primeiro quartil é honesta, mas exigente. Ela pede que o processo se comporte sempre como em seus melhores 25% dos meses, e isso raramente se resolve em uma onda de ações.

O terceiro é a priorização em dois passos. A matriz de causa e efeito e a de esforço e impacto separaram o que agir na hora do que provar com dados. Sem isso, 24 variáveis paralisariam o projeto.

O quarto é medir o depois separado do antes. Um relatório que mistura histórico e período pós-ações subestima o ganho e dificulta defender o resultado diante da gestão.

O último é aceitar uma meta não atingida sem esconder. O nível sigma subiu, o custo caiu e o controle ficou montado. A distância restante vira o próximo ciclo do método DMAIC, agora sobre a sucata e a carga, que seguem como as maiores alavancas.

É assim que o Lean Seis Sigma funciona em uma aciaria. Cada ciclo deixa o processo um pouco mais previsível e o próximo projeto começa de uma base medida.