Case Master Black Belt em lingotamento contínuo: OEE de três máquinas pelo DMAIC

O lingotamento contínuo é a etapa da aciaria em que o aço líquido vira placa sólida. Quando a máquina para, a usina inteira sente: a panela espera, o refino atrasa e a laminação fica sem material.

Na Voitto Steel, três máquinas de lingotamento contínuo tinham OEE de 33,24%, 39,36% e 54,95% em 2011. A faixa considerada aceitável pela própria usina começava em 60%. O controle de nível de aço no molde oscilava e as falhas de manutenção interrompiam séries.

O projeto seguiu as cinco fases do DMAIC entre setembro de 2011 e dezembro de 2012. Decompôs o OEE, priorizou mais de 60 causas, testou normalidade, mediu capabilidade, usou carta I-MR e simulação de Monte Carlo, e terminou com 17 ações e um plano de manutenção dos termopares do molde.

Na MLC 1, o OEE subiu de 33,24% para 37,61%, acima da meta de 36,56%. A recusa por forma, aspecto e ultrassom caiu para 0,84%, contra meta de 2,12%. A tarefa de injetar silicone nos conectores dos termopares passou de 4 horas para 15 minutos.

Sobre a procedência: este é um projeto real de aluno da formação Master Black 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 como ilustrativo.

O molde de cobre, o nível de aço e o que se perde quando a pele rompe

A aciaria transforma gusa líquido em aço e entrega placas para a laminação. O lingotamento contínuo é a etapa em que o aço líquido vira sólido. A panela despeja o aço num distribuidor, e dali ele desce para um molde de cobre resfriado a água.

No molde se forma a pele, uma casca fina de aço sólido que ainda guarda o miolo líquido. A placa sai por baixo puxada por rolos extratores, recebe jatos de água no resfriamento secundário e é cortada no comprimento pedido. Cada máquina pode ter mais de um veio, ou seja, mais de uma linha de placa saindo ao mesmo tempo.

O nível de aço dentro do molde precisa ficar quase parado. Quem regula é um tampão que abre e fecha a passagem do distribuidor. Se o nível oscila, a escória e o pó fluxante entram na pele, e a placa sai com defeito superficial ou interno.

O pior desfecho é o rompimento de pele: a casca cede, o aço vaza abaixo do molde e a série é interrompida. Para prever esse evento, o molde tem termopares embutidos nas placas de cobre que alimentam um sistema de detecção, chamado na usina de MSD.

Na Voitto Steel, três máquinas de lingotamento contínuo, MLC 1, MLC 2 e MLC 4, conviviam com instabilidade no controle de nível, falhas de manutenção e recusa de placas. O projeto descrito aqui atacou as três ao mesmo tempo.

Três máquinas e um charter medido em OEE

O indicador escolhido para resumir o problema foi o OEE, a eficiência global do equipamento. Ele multiplica três fatores: tempo operacional, desempenho e qualidade do produto aprovado. Uma máquina que para muito, anda devagar ou gera placa recusada perde OEE pelos três lados.

O ponto de partida era 2011. A MLC 1 fechou o ano com OEE de 33,24%, a MLC 2 com 39,36% e a MLC 4 com 54,95%. A faixa considerada aceitável pela própria usina era OEE acima de 60%.

O caso foi conduzido como projeto da formação Master Black Belt.

A meta multiplicada por 1,10 e 1,30 e a conferência que corrige uma linha

A meta foi escrita como aumento relativo, não absoluto. Para as MLC 1 e 2, o OEE de 2011 multiplicado por 1,10. Para a MLC 4, multiplicado por 1,30, porque era a máquina mais nova e com mais espaço de ganho em produtividade.

A conferência das contas vale a pena. Na apresentação, a linha da MLC 2 aparece como 36,36 vezes 1,10 igual a 43,30. O resultado 43,30 só fecha com 39,36, o valor real de 2011. O 36,36 é erro de digitação no slide, e a meta correta continua sendo 43,30%.

O escopo também foi recortado com cuidado. Ficaram de fora a MLC 3 e as falhas de convertedores, fornos panela, estações de refino secundário, desgaseificadores a vácuo e dessulfuração de gusa. Eles afetam as máquinas, mas têm donos próprios.

SIPOC de manutenção e o mapa das doze rotas até o molde

O SIPOC do projeto não descreveu a fabricação do aço. Descreveu o processo de manutenção que mantém as máquinas rodando, porque era ali que estavam as falhas de disponibilidade.

Já na fase Medir, a equipe desenhou o mapa do caminho que uma corrida percorre até a máquina. O pedido sai do planejamento, passa pelos convertedores AC 1 ou AC 2 e segue para refino em forno panela, desgaseificador ou estação de ajuste de composição.

O mapa marcou doze pontos numerados. Cada ponto é um lugar onde a corrida pode atrasar e deixar a máquina esperando panela. Por isso muitos X's falam de aguardar panela por falha em outro equipamento.

As curvas do supervisório: tampão abrindo sem parar para segurar o nível

Antes de qualquer estatística, a equipe mostrou as telas de tendência das máquinas. Cada tela traz o nível do molde, a posição do tampão, a oscilação do molde, a velocidade de lingotamento e o setpoint de nível.

Na MLC 1, o nível aparece estável em torno de 72 mm abaixo do topo, mas a posição do tampão serrilha o tempo todo. Nas MLC 2 e 4, as curvas mostram quedas bruscas de nível e de velocidade, típicas de interrupção ou de troca de modo de controle.

A leitura é direta. Quando o tampão precisa abrir e fechar sem descanso para segurar o nível, ou o fluxo está obstruído, ou a medição de nível mente, ou a malha de controle está mal ajustada. As três hipóteses viraram X's no Ishikawa.

52,87% vezes 67,39% vezes 92,17%: a decomposição do OEE da MLC 1

Um OEE baixo não diz o que atacar. A equipe abriu o indicador da MLC 1 mês a mês de 2011 nos três fatores, cada um com sua meta interna.

A tabela mostra onde está o dinheiro. A qualidade estava a menos de sete pontos da meta. O tempo operacional estava a mais de 37. A maior parte do OEE perdido era máquina parada, não placa recusada.

Há um detalhe de cálculo que confunde muita gente. O produto das três médias dá 32,84%. A média dos doze OEEs mensais dá 33,25%, perto dos 33,24% do charter. As duas contas são legítimas, mas não são iguais, e o projeto precisa declarar qual usa.

Exemplo ilustrativo, para dar escala: uma máquina com 90% de tempo, 95% de desempenho e 99% de qualidade tem OEE de 84,6%. É por isso que a referência de classe mundial no gráfico do projeto é 85%.

Mais de 60 X's no Ishikawa e a matriz que decidiu por onde começar

O Ishikawa da MLC 1 teve como efeito a baixa eficiência da máquina. Nas seis espinhas entraram mais de 60 causas potenciais codificadas, de X2.0 a X12.0 e de X11.0 a X11.60.

Exemplos: pó fluxante de baixa qualidade, falha de projeto dos rolamentos dos rolos de extração, alarmes falsos dos termopares e séries pequenas.

Com tantas causas, alguém precisa ordenar. A matriz de causa e efeito pontuou cada X contra três saídas: tempo operacional, desempenho e produtos aprovados. A correlação forte valia 10, 9 ou 8; a média, 7, 6 ou 5; a fraca, 4, 3, 2 ou 1.

Depois veio a matriz de impacto e esforço, que cruza o efeito do X sobre o Y com o trabalho para atuar nele.

O Pareto das causas de medição e o desnivelamento da base do molde

Um recorte do Ishikawa ganhou tratamento próprio: as causas ligadas a medição. Num projeto que suspeita do controle de nível, saber se o instrumento mede certo vem antes de culpar o processo.

A soma dos pontos é 1.420, e o primeiro X responde por 360 deles. O Pareto aqui é plano: nenhuma causa concentra a maioria. Três delas somam 64,8%.

Vale notar o que o projeto não fez: um estudo formal de MSA no medidor de nível. A priorização apontou problemas de medição, mas a apresentação não traz Gage R&R. Para quem replica o case, essa é uma lacuna a fechar.

Produção de placas de 2009 a 2011 não é normal, e 2011 isolado é

A equipe levantou a produção mensal realizada da MLC 1 de 2009 a 2011, 36 meses, com média de 86.331 e desvio padrão de 13.245. O teste de normalidade de Anderson-Darling deu AD de 1,213 e valor-p abaixo de 0,005.

Valor-p abaixo de 0,05 rejeita a hipótese de normalidade. O histograma mostra o motivo: uma cauda esquerda longa, com mínimo de 51.269, puxada por meses de produção muito baixa. A série misturava três anos com contextos de operação diferentes.

Isolando 2011, com 12 meses, a média sobe para 90.773 e o desvio cai para 11.054. O AD vai a 0,199 e o valor-p a 0,849. Agora não há evidência contra a normalidade, e a análise de capabilidade pode usar o modelo normal.

Antes de escolher um teste de hipótese ou um modelo, é preciso saber se a amostra representa um único processo. Juntar períodos com regras diferentes produz uma distribuição que não existe em nenhum deles.

Cpk de 0,02: a produção mensal da MLC 1 encostada no limite inferior

Com 2011 aceito como normal, a equipe rodou a capabilidade da produção realizada. O limite inferior foi 90.000 por mês e o superior 125.000. A média ficou em 90.772,6, apenas 772,6 acima do limite inferior.

Cpk perto de zero significa que a média está praticamente em cima do limite. Metade da distribuição cai do lado errado. O dado observado confirma: 5 dos 12 meses de 2011 ficaram abaixo de 90.000, o que dá 416.667 partes por milhão.

Esse resultado muda a natureza do problema. Não se trata de reduzir a variação em torno de um alvo bom, mas de deslocar a média para cima. E a média só sobe com mais horas de máquina rodando, o que leva de volta ao tempo operacional de 52,87%.

Ultrassom e TE: a estratificação por veio que concentrou a recusa

Para a qualidade, a equipe comparou primeiro as três máquinas. O box plot da recusa por forma, aspecto e ultrassom de 2009 a 2011 mostra a MLC 1 com a maior média, perto de 3%, a MLC 2 no meio e a MLC 4 com a menor, perto de 1,3%. São leituras aproximadas do gráfico.

Depois, a estratificação separou os defeitos da MLC 1 por veio, com dados de 2009. Veio é cada linha de placa da máquina, e dois veios da mesma máquina podem se comportar de forma diferente.

O ultrassom detecta defeito interno, como inclusão ou trinca no miolo da placa. Ele lidera nos dois veios, e o veio 2 tem recusa total maior. No veio 2, UST e TE somam 73,8% dos defeitos. Por isso a conclusão da fase foi que os defeitos relevantes são UST e TE.

Outubro de 2010 na carta I-MR: o ponto que parecia outlier e não era

Na fase Analisar, o Y foi desdobrado em três por máquina: programado contra realizado em tempo, qualidade em toneladas e eficiência em percentual. Para a MLC 1, a análise começou pelo tempo operacional, de 2010 a novembro de 2011.

O gráfico de produção mostrou uma queda forte em outubro de 2010. A investigação achou 168 horas de máquina parada naquele mês, somando espera de panela, falhas, queda de energia, rompimento de pele, falta de programação e parada programada. A apresentação registra isso como 21% do tempo calendário.

Conferindo: outubro tem 31 dias, ou 744 horas, e 168 horas são 22,6% disso. A diferença indica que a base usada no slide foi outra. O número das horas é o que importa para a análise.

A pergunta era se outubro devia sair da amostra. A equipe usou a carta de controle I-MR como critério. A média do tempo operacional ficou em 53,07%, com limites de 33,37% e 72,78%. A amplitude móvel média foi 7,41%, com limite superior de 24,21%.

Nenhum ponto saiu dos limites. O mês ruim estava dentro da variação que o próprio processo produz, e por isso não foi descartado.

Weibull de três parâmetros e Monte Carlo com 23 meses de dado

Com 23 observações de tempo operacional, a amostra era curta para estimar a cauda da distribuição. A média era 0,5307, o desvio 0,0645 e o teste de Anderson-Darling deu valor-p abaixo de 0,005, ou seja, dado não normal.

A equipe comparou distribuições pelo coeficiente de correlação do gráfico de probabilidade. Quanto mais perto de 1, melhor o ajuste.

A escolha final foi a Weibull de três parâmetros, com forma 3,906, escala 0,251 e limiar 0,305. Ela acomoda a assimetria à esquerda e tem um piso, o que faz sentido para tempo operacional.

Com esse modelo, a simulação de Monte Carlo gerou 1.000 valores. A média simulada foi 0,5324 contra 0,5307 real, 0,3% de diferença. O desvio simulado foi 0,0633 contra 0,0645, menos 1,8%. O modelo reproduziu bem o dado e se manteve estável ao longo da série.

Usando 0,5771 como limite inferior, valor que o time associou ao terceiro quartil, 74,74% dos valores simulados ficaram abaixo. O Z do desempenho global foi menos 0,67. Somando o deslocamento convencional de 1,5, o nível sigma ficou em 0,83.

Dezessete ações em seis meses, do rolamento do rolo extrator ao pedido pequeno

O plano de ação teve 17 linhas, cada uma amarrada a um X, um fator do OEE, um responsável e uma área. Quase todas miravam produtividade, porque era ali que a decomposição tinha mostrado a maior perda.

Três ações atacaram o planejamento, não a máquina. Séries pequenas obrigam a máquina a parar e reiniciar com mais frequência. A resposta foi juntar aciaria, planejamento e vendas para formar séries maiores.

As linhas de espera por panela mostram por que o mapa de processo foi útil. A falha estava no forno panela ou no desgaseificador, mas o tempo perdido aparecia no OEE da máquina de lingotamento. As ações seguiram a lógica da manutenção produtiva total, com inspeção, plano e análise de falha.

Mola, silicone e um injetor que levou a tarefa de 4 horas para 15 minutos

O sistema de detecção de rompimento depende dos termopares no cobre do molde. Se o cabo quebra ou o conector oxida, o sistema dá alarme falso ou deixa de ver o evento real. Os dois erros custam caro: um para a máquina sem motivo, o outro deixa a pele romper.

A primeira melhoria tratou a quebra dos cabos na saída da placa de cobre. Não havia proteção nesse ponto. A equipe instalou uma mola de amortecimento, o que reduziu rompimentos, emendas e custo de manutenção do molde.

A segunda tratou a umidade. O plugue dos termopares era montado sem proteção, e a umidade oxidava os pinos e causava mau contato. A solução foi injetar silicone entre os cabos e a parte traseira do plugue, o que eliminou a oxidação interna e as medições falsas.

A terceira melhorou a própria injeção do silicone. O trabalho era manual, com material improvisado, risco ergonômico e preenchimento ruim dos canais. Um injetor pneumático passou a fazer o serviço.

• tempo da tarefa de 4 horas para 15 minutos, 16 vezes mais rápido;
• redução de 93,75% no tempo de execução;
• fim do desperdício de silicone e do risco ergonômico;
• preenchimento uniforme dos canais da placa.

Plano de manutenção dos termopares e o histórico de corridas por série

No Controle, as melhorias viraram rotina registrada. A troca dos cabos de compensação do detector de rompimento entrou no sistema de gestão de manutenção, com etapas de análise de risco, liberação, troca, simulação de sinal e encerramento.

O procedimento de acompanhamento da vida útil dos termopares ganhou sete itens.

O plano de controle também acompanhou o número de corridas por série, ou seja, quantas panelas a máquina lingota sem parar. Série longa significa menos partidas e menos perda de tempo.

A média anual era 37 em 2007, 33 em 2008, 18 em 2009 e 30 em 2010 e 2011. Em 2012 subiu para 57, com meses chegando a 87, 123 e 149. A meta de longo prazo era 200, o que mostra que o trabalho continuava.

2011 contra 2012 na MLC 1: OEE, recusa e o tamanho da série

O resultado foi medido no primeiro semestre de 2012 contra 2011.

O OEE da MLC 1 subiu 4,37 pontos, um ganho relativo de 13,1%. A meta de mais 10% foi superada. A recusa por forma, aspecto e ultrassom ficou 60,4% abaixo da meta, e a recusa por UST e defeitos associados, 20,4% abaixo.

Nos gráficos de 2012, as MLC 2 e 4 também aparecem acima das curvas de 2011 na maior parte do semestre. A MLC 4 chega perto de 89% em junho, pela leitura aproximada do gráfico. A apresentação não traz o fechamento numérico dessas duas máquinas.

A própria equipe registrou duas ressalvas. Parte do ganho de produção veio do aumento de vendas e da decisão de priorizar a MLC 1 sobre a MLC 3. E o OEE de 37,61% ainda está longe da faixa aceitável de 60%.

O que este case ensina a quem vai conduzir um projeto Master Black Belt parecido

O primeiro aprendizado é escolher um Y que se decompõe. O OEE mostrou, logo na Medição, que a perda era tempo de máquina, não qualidade. Sem essa abertura, o time poderia ter gasto meses em defeito de placa.

O segundo é recortar a amostra antes de testar. A produção de 2009 a 2011 era não normal e a de 2011 era normal. A escolha do período mudou o modelo, a capabilidade e as conclusões.

O terceiro é usar critério escrito para descartar dado. A carta I-MR manteve outubro de 2010 na amostra. O mês feio fazia parte do processo, e tirá-lo teria escondido o problema.

O quarto é aceitar que amostra pequena pede modelo. Com 23 meses, a equipe ajustou uma Weibull, validou a simulação e só então calculou o nível sigma. O caminho está documentado e pode ser auditado.

O quinto é olhar para fora da máquina. Metade das ações tratou planejamento, espera de panela e tamanho de série. O DMAIC ajuda a ver que o gargalo do OEE nem sempre está no equipamento medido.

O sexto são as lacunas. O projeto não fez MSA formal do medidor de nível, não separou o efeito da demanda e não fechou os números das MLC 2 e 4. Quem replicar o case em Lean Seis Sigma deve fechar essas três frentes antes de declarar o ganho.