Manutenção corretiva e programada: case Master Black Belt numa fábrica de freios

Numa fábrica de componentes de freio, a manutenção corretiva e programada era feita por uma prestadora contratada. O contrato vendia horas de mantenedor, e a percepção de todos era a mesma: as ordens demoravam e consumiam horas demais.

O projeto escolhido numa matriz de priorização prometia R$ 252.000 no primeiro ano. Começou mirando o MTTR, o tempo médio para reparo, e terminou trocando esse indicador por outro, depois que a análise de integridade dos dados o reprovou.

No caminho, um mapa de 71 atividades mostrou só 7,04% de valor agregado. Uma amostragem de 1.540 observações achou 34% do tempo trabalhando. Um Pareto em minutos revelou 3.402 minutos por dia gastos acompanhando máquina já consertada.

O relato segue as cinco fases do DMAIC e explica, ferramenta por ferramenta, como cada resultado foi lido e que decisão produziu. Termina na meta proposta de 3,0 ordens por colaborador e no que o case ensina.

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 contexto do processo e exemplos de cálculo, está identificado como ilustrativo ou como cálculo deste artigo.

Uma fábrica de freios, uma prestadora de manutenção e a hora do mantenedor como produto

A Voitto Autopeças fabrica componentes de freio em três alas: a Ala 1, a Ala 4 e a forjaria. A manutenção das máquinas não é feita por equipe própria. Ela foi contratada de uma prestadora, que mantém técnicos mecânicos e eletrônicos dentro da fábrica nos três turnos.

Nesse modelo, o que a prestadora vende é hora de mantenedor. Cada pedido da produção vira uma ordem de serviço, a OS. Parte delas é manutenção corretiva, quando a máquina quebrou ou está falhando. Outra parte é manutenção programada, prevista no plano antes da falha. Juntas, a manutenção corretiva e programada formam o escopo do contrato.

Dois indicadores medem o desempenho do contrato. O MTTR, tempo médio para reparo, mostra quanto a máquina fica parada esperando conserto. O HH por OS mostra quantas horas de homem cada ordem consome. O conceito está detalhado em MTBF e MTTR.

Errar custa dos dois lados. Para o cliente, cada minuto de MTTR é linha parada. Para a prestadora, cada hora gasta além do necessário é margem perdida num contrato de preço fechado. A conta só fecha quando a mesma equipe resolve mais ordens.

Quatro candidatos na matriz de priorização e a nota 81 do MTTR do contrato

A prestadora tinha mais de um problema na mesa. Antes de abrir projeto, a equipe montou uma matriz de priorização com quatro oportunidades e três critérios: tempo de implantação, ganho financeiro e replicabilidade em outros contratos.

Cada critério recebia nota 1, 3, 5, 7 ou 9 segundo faixas fixas. Ganho acima de R$ 200 mil valia 9. Mais de sete contratos onde replicar valia 9. A nota final era o produto das três.

Como ler: a multiplicação pune quem vai mal em qualquer critério. O forno tinha bom ganho, mas nota 1 em replicação, e caiu para 15. O projeto do contrato venceu por ter o maior ganho e por poder ser copiado em outros clientes.

A escolha não foi pelo problema mais visível, e sim pelo que cabia melhor nos critérios assinados. Esse é o papel da matriz numa carteira de Master Black Belt: tirar a escolha da opinião de quem fala mais alto.

O charter com R$ 252 mil no primeiro ano e R$ 261 mil de alavancagem

O termo de abertura registrou o problema sem citar causa: baixa produtividade operacional, com MTTR elevado. O objetivo era otimizar a manutenção corretiva e programada do contrato e aumentar a produtividade operacional.

O resumo financeiro previa R$ 252.000 de benefício no EBIT por redução de custo, sem custo de implantação declarado. O valor corresponde à meta de cortar 10% do MTTR e do HH por OS.

O charter também estimou o que o projeto renderia se fosse replicado em outros cinco contratos da prestadora. A soma dessas alavancagens deu R$ 261.534, mais que o ganho do próprio contrato. Esse número sustentou a nota de replicabilidade da matriz.

A equipe tinha oito pessoas: um coordenador de engenharia, um supervisor de manutenção, um estagiário e técnicos mecânicos e eletrônicos. O charter foi assinado pelo patrocinador, pelo responsável pelo processo, pela controladoria e pelo instrutor.

A lição registrada pela equipe é direta: as assinaturas no project charter evitam problemas futuros, principalmente na validação do ganho financeiro.

Quem é cliente de uma equipe terceirizada e o worksampling que achou 33% de trabalho

Numa prestação de serviço, o cliente tem duas faces. O cliente interno é a própria prestadora: o gestor do contrato, o supervisor e o mantenedor. O cliente externo é a fábrica: o supervisor de produção e o operador da máquina.

A equipe registrou a voz de cada um. Internamente, o pedido era serviço sem atropelo, mais produtividade e menos custo. Do lado da fábrica, capacidade de atendimento adequada, máquina disponível por mais tempo e custo menor. O método está em voz do cliente.

A evidência de que havia valor a capturar já existia. Uma amostragem do trabalho feita antes do projeto apontou que só 33% do tempo dos mantenedores era produtivo. O restante era deslocamento, espera e preparação.

O limite do projeto foi traçado pelo fluxograma do processo, com foco na corretiva em todas as áreas. As métricas Y escolhidas foram duas: MTTR e HH por OS. A primeira não sobreviveria à fase Medir.

Setenta e uma atividades no mapa do fluxo e só cinco que agregam valor

A fase Medir abriu com três horas de treinamento da equipe nas ferramentas que cada um usaria. Em seguida veio o mapa detalhado do estado atual, um VSM de uma ordem corretiva, do chamado ao encerramento.

O mapa listou 71 atividades e foi aprovado pelo dono do processo como retrato fiel da rotina. Classificado atividade por atividade, o resultado foi duro: 66 não agregam valor e 5 agregam, 7,04% do total.

Pela natureza da atividade, 14 eram transporte e 10 eram atraso ou espera, 24 de 71, ou 33,8%. Outro achado do mapa: depois do reparo, o mantenedor costumava ficar 40 a 45 minutos acompanhando a máquina funcionar.

Três hipóteses levadas à reunião diária e validadas com o próprio mapa

O projeto correu em formato de evento kaizen, com sala própria e as cinco fases do DMAIC coladas na parede. A cada fim de dia, a equipe apresentava as hipóteses ao dono do processo e ao patrocinador.

1. Hipótese 1: a maior parte do tempo vai para atividades que não agregam valor. Validada: só 7% das atividades agregam.
2. Hipótese 2: há gasto excessivo procurando e preparando material. Validada: 31% das atividades do fluxo são preparação de material.
3. Hipótese 3: há gasto excessivo transitando entre áreas e esperando. Validada: transporte mais atraso e espera somam cerca de 34%.

Uma ressalva de leitura: essas porcentagens contam atividades, não minutos. Uma atividade de espera de 45 minutos pesa o mesmo que um registro de 30 segundos. Por isso o mapa localiza a perda, mas não a mede.

Com as três hipóteses confirmadas, o projeto recebeu autorização para continuar. Faltava medir quanto tempo cada perda consumia.

O MTTR reprovado na análise de integridade e a troca por HH por OS

Num processo administrativo como a manutenção, a análise do sistema de medição não usa paquímetro. Ela pergunta duas coisas: o indicador mede o aspecto certo? E o dado que o alimenta é íntegro?

Na validade, o MTTR parecia bom, porque mede a velocidade de atendimento. Mas a equipe tinha dúvida sobre o que registrar quando a intervenção não parava a máquina, já que o indicador também servia para calcular disponibilidade.

Na integridade, a auditoria cruzou fontes. As variações de MTTR não batiam com as horas apontadas e as tarefas executadas. E o HH por tipo de manutenção não somava o HH diário total.

A decisão mudou o projeto. A métrica passou a ser HH por OS total, calculada com dois dados simples e confiáveis: quantos colaboradores trabalharam no dia e quantas ordens foram fechadas.

Mil quinhentas e quarenta observações para descobrir onde a hora do mantenedor vai

O mapa contou atividades. Para medir tempo, a equipe usou amostragem do trabalho, o worksampling. Em horários aleatórios, um observador passa pela rota e anota o que cada mantenedor está fazendo naquele instante.

Antes da coleta, a equipe definiu 12 categorias com exemplos operacionais, para evitar erro de julgamento entre observadores. Trabalhando e planejando contam como produtivo. Assistindo, aguardando material, aguardando liberação e transitando são suplementares. Pessoal e ocioso são não produtivos.

Foram 1.540 observações, com 97,5% de confiança declarada. A lógica é estatística: a fração de vezes em que alguém foi visto trabalhando estima a fração do tempo gasta trabalhando.

Exemplo de cálculo deste artigo: com 1.540 observações e proporção de 34%, a margem de erro a 97,5% de confiança é de cerca de 2,7 pontos percentuais. A fração real ficaria entre 31% e 37%, o que basta para decidir.

O resultado geral foi 34% do tempo trabalhando e 66% em outras categorias. Confirmou a amostragem anterior, de 33%, com dado novo e categorias padronizadas.

Ala 1, Ala 4 e forjaria: o que a amostragem mostrou em cada área

A amostragem foi separada por área, um uso direto de estratificação. A média de 34% escondia perfis bem diferentes.

Como ler: na Ala 1, o deslocamento dentro da área soma 24,68%. Na Ala 4, o deslocamento para fora do local pesa 17,19%. Na forjaria, quase um quarto do tempo é ocioso, 22,92%.

Somando trabalhando e planejando, o tempo produtivo vai de 49,92% na forjaria a 59,66% na Ala 4. A forjaria ficou fora do escopo de melhoria, como o nível de serviço acordado já previa.

Demanda de 31 e 52 ordens por dia, normal e sob controle estatístico

A melhoria só valia se a capacidade de atendimento fosse mantida. A expectativa de nível de serviço foi escrita assim: atender a mesma demanda, sem aumentar fila, com 10% menos HH. Para isso era preciso conhecer a demanda.

Foram 81 dias úteis de ordens por ala. A Ala 1 teve média de 31,36 OS por dia e desvio de 6,41. A Ala 4 teve média de 52,19 e desvio de 8,03.

O teste de normalidade de Anderson-Darling deu valor-p de 0,365 na Ala 1 e 0,659 na Ala 4. Como os dois passam de 0,05, não há evidência contra a normalidade. A regra de decisão está em teste de hipótese.

A carta de controle de valores individuais da Ala 1 ficou com limites de 12,67 e 50,05 OS, sem ponto fora e sem tendência. A demanda varia, mas por causas comuns.

Isso importa para a decisão. Demanda estável permite dimensionar a equipe pela média e pelo limite superior. Demanda fora de controle exigiria primeiro descobrir por que a fábrica pedia mais em certos dias.

Takt de 41 minutos e oferta de horas estável em cada ala

O takt time diz de quanto em quanto tempo uma ordem precisa ser fechada para acompanhar a demanda. Na demanda média, uma OS a cada 41 minutos. Na demanda alta, que cobre 99,73% dos dias, uma a cada 25 minutos.

A apresentação não informa o tempo disponível usado. Exemplo ilustrativo: 1.290 minutos divididos por 31,36 ordens dão 41,1 minutos. Divididos por 50,05, o limite superior da carta, dão 25,8 minutos.

Do outro lado da balança está a oferta, o HH disponível por dia. As três cartas de controle ficaram estáveis, com variação de um ou dois colaboradores de um dia para outro.

O boxplot confirmou a Ala 4 como a de maior consumo de HH. Com demanda e oferta estáveis, a improdutividade não vinha de picos de chamado nem de falta de gente. Vinha de como a hora era gasta.

HH por OS de 3,64 e 3,31: a linha de base que substituiu o MTTR

A produtividade diária é a razão entre as duas séries: HH disponível dividido por OS fechadas. Quanto menor, melhor, porque cada ordem consome menos horas.

Na Ala 4 o valor-p ficou abaixo de 0,05, então a normalidade a rigor é rejeitada. A equipe tratou a distribuição como aproximadamente normal. Para uma carta de individuais com 81 pontos, a decisão é razoável, mas convém registrá-la.

As duas cartas ficaram em controle estatístico. A equipe concluiu, ao contrário do que se imaginava, que a produtividade da manutenção podia ser medida todo dia e controlada.

A lição registrada vale para qualquer contrato de serviço: o MTTR pode estar errado sem ninguém perceber. Número de colaboradores por dia e número de ordens fechadas são mais rápidos e mais confiáveis.

A busca de desperdício por atividade e as 31 perdas encontradas

Na fase Analisar, a equipe desenhou o estado futuro do mapa. Não houve mudança de fluxo nem eliminação de etapa. O plano era manter as mesmas atividades e reduzir o tempo de espera em cada uma.

Para achar onde cortar, foi usada a busca de desperdício por atividade. Cada etapa do mapa foi confrontada com as sete grandes perdas do Lean: superprodução, espera, transporte, superprocessamento, estoque, movimentação e defeito. O quadro das perdas ficou fixado na sala.

O cruzamento achou 31 perdas. Para cada uma, a equipe estimou quantos minutos por dia ela consumia somando as duas alas. Essa estimativa transformou uma lista qualitativa num número que podia entrar num diagrama de Pareto.

A diferença em relação à fase Medir é de unidade. Lá, a perda foi contada em atividades e em fração de observações. Aqui, passou a ser contada em minutos de mantenedor por dia, a mesma moeda do HH por OS.

3.402 minutos por dia acompanhando máquina já consertada

O Pareto das perdas diárias deixou uma barra muito acima das outras: o acompanhamento depois da execução da manutenção, com 3.402 minutos por dia, 40,8% do total.

A apresentação conclui que 85,3% das perdas estão em seis causas. Pela curva, a sexta barra marca 81,6% e os 85,3% chegam na sétima. A conclusão prática não muda: poucas perdas concentram o problema.

Os 3.402 minutos equivalem a 56,7 horas por dia. Divididos por 40 minutos, dão cerca de 85 ordens, perto das 83,5 ordens diárias das duas alas. A apresentação fala em 42 horas por dia de potencial e não detalha a diferença.

A origem é cultural. O cliente esperava o mantenedor ao lado da máquina até ter certeza de que ela produzia peça boa. Ninguém tinha definido por quanto tempo.

Turnos equilibrados, tábua de ritmo e quadro Kanban antes de qualquer melhoria

Antes de agir sobre as perdas, a equipe verificou se o trabalho estava mal distribuído entre turnos. Foram seis cartas de controle de HH por OS, três turnos em cada ala. Todas ficaram sob controle, sinal de que os turnos estavam equilibrados.

Esse teste descartou uma causa provável. Se um turno tivesse HH por OS muito acima dos outros, a solução seria rebalancear escala, e não mexer no método de trabalho.

O passo seguinte foi padronizar o trabalho, que o roteiro do projeto põe como base de toda melhoria. Foi adotada uma tábua de ritmo, que cruza a demanda de ordens com os recursos e permite ver a perda no mesmo dia.

A equipe também criou um quadro Kanban por turno. Cada ordem fica visível com seu mantenedor, e o supervisor consegue realocar trabalho e avaliar a produtividade de cada um em poucos minutos. A implantação começou pela Ala 4.

Tábua de ritmo e Kanban são gestão visual de rotina, parente direto da TPM: tornam o desvio visível para quem pode corrigir.

Matriz de esforço e impacto e o FMEA dos riscos das próprias ações

As ideias vieram de brainstorming sobre as causas do Pareto. Foram posicionadas numa matriz de esforço e impacto em papel, priorizadas e aprovadas pelo gestor do contrato. A primeira causa, o acompanhamento de máquina, saiu como a mais viável.

Em seguida, a equipe fez algo pouco comum: um FMEA das próprias ações. A pergunta era o que poderia dar errado quando a solução entrasse em operação.

O retrabalho foi definido como ordem que volta à mesma máquina em menos de três dias. Esse indicador protege contra o efeito colateral mais óbvio de cobrar velocidade.

O FMEA concluiu que os maiores riscos eram aumento no tempo de atendimento e queda na disponibilidade da fábrica. As duas contramedidas apontam exatamente para esses efeitos.

O 5W1H com prazo de 30 dias e a meta de 3 OS por colaborador

O plano de ação foi escrito em 5W1H para as causas priorizadas. A regra da equipe era implantar em até 30 dias depois do evento, para não perder confiança no kaizen.

• acompanhamento após a manutenção: novo procedimento com tempo definido, treinamento de toda a equipe e controle diário pelo sistema;
• deslocamento até o terminal: instalar o sistema de manutenção em computadores espalhados pela fábrica;
• encerramento da ordem: identificar quem tem dificuldade de digitação e treinar;
• busca de material em outras áreas: intensificar o 5S nos armários e no almoxarifado;
• verificação do código do material: criar e distribuir lista padrão de códigos;
• aprovação de material: convencer o cliente a ampliar o número de aprovadores.

Para a primeira causa, a apresentação estima ganho de 40 minutos por OS, ou 42 horas por dia. Com a nova realidade, a meta foi atualizada turno a turno.

Hoje são 2,0 OS por colaborador e 3,8 HH por OS. A proposta é 3,0 OS por colaborador e 2,3 HH por OS: 50% mais ordens por pessoa e 39,5% menos horas por ordem.

O que fica para quem vai conduzir um projeto Master Black Belt em manutenção

O plano de controle tem três itens: uso do quadro Kanban, acompanhamento diário da carta de HH por OS e verificação diária do acompanhamento de máquina em funcionamento, limitado a 15 minutos. Ele fecha o ciclo do plano de controle.

Um cuidado de leitura: a tabela de 3,0 OS por colaborador é meta, não resultado medido. A apresentação termina na atualização da meta. Somando os turnos, a proposta leva de 84 para 112,5 ordens por dia com 37 pessoas em vez de 42.

1. Desconfie do indicador antes de usá-lo. O MTTR do contrato não resistiu à análise de integridade, e o projeto só andou depois de trocá-lo por HH por OS.
2. Meça tempo, não só atividade. O mapa apontou onde olhar, mas foi a amostragem e o Pareto em minutos que acharam a perda de 3.402 minutos.
3. Verifique a estabilidade de demanda e oferta antes de culpar o método. Cartas em controle descartaram falta de gente e turno desbalanceado.
4. Faça FMEA da solução. Cobrar velocidade de mantenedor sem medir retrabalho troca uma perda por outra.
5. Confira as contas da própria apresentação. Seis ou sete causas, 42 ou 56,7 horas: diferenças pequenas que um revisor vai perguntar.

Para quem estuda o Lean Seis Sigma, o case mostra que a manutenção corretiva e programada de uma equipe terceirizada também é processo. A hora do mantenedor tem fluxo, desperdício e variação, e pode ser medida como qualquer peça.