TPM na embalagem: case Master Black Belt de produtividade em linhas de frascos

Uma fábrica de alimentos tinha duas linhas de embalagem que rodavam, em média, a 66,6 frascos por minuto. O indicador oficial dizia que a área cumpria 92,7% do programado. Os dois números conviviam sem que ninguém soubesse dizer se a linha era rápida ou lenta.

Este case conta como um projeto de TPM na embalagem, conduzido na formação Master Black Belt, levou a velocidade a 93,6 frascos por minuto. O caminho passou por um indicador novo, mais de cem causas candidatas, Paretos estratificados, regressão de tamanho de lote e três FMEA.

O projeto não comprou máquina. O escopo proibia ativos novos, e todo o ganho veio de manutenção autônoma, manutenção planejada, padronização e planejamento de lote. O ganho líquido registrado no fechamento foi de R$ 841.864,12.

O relato segue o DMAIC e explica, a cada fase, por que a ferramenta foi escolhida, como ler o resultado e que decisão ele produziu. Termina com o que aconteceu meses depois, quando o volume de uma das linhas caiu quase pela metade.

Sobre a procedência: este é um projeto real de aluno da formação Master Black Belt da Voitto, descaracterizado para proteger o cliente, com empresa, pessoas e equipamentos renomeados. Os números vêm da apresentação original. O que foi acrescentado para explicar, como contexto do processo e exemplos de cálculo, está identificado como ilustrativo.

Frasco, rótulo, lacre, bula e cartucho: o que acontece nas linhas A e D

Na Voitto Alimentos, a embalagem é a última etapa antes da expedição. O frasco já envasado entra num alimentador, passa pela colocadora de tampas e de lacres, recebe rótulo, código impresso e folheto de instruções, que a fábrica chama de bula, e termina dentro de um cartucho.

São várias máquinas ligadas por esteiras, estrelas de transporte e roscas sem fim. Quando uma delas para, a linha inteira para. Por isso a produtividade da embalagem depende menos da velocidade nominal de cada equipamento e mais do tempo que a linha passa rodando sem interrupção.

O projeto foi conduzido pelo líder de embalagem durante a formação Master Black Belt, com patrocínio da gerência de manufatura. O tema era TPM na embalagem: implantar os princípios básicos de três pilares do TPM: melhoria orientada, manutenção autônoma e manutenção planejada.

Uma aderência de 92,7% que não dizia se a linha era rápida ou lenta

O indicador que a gerência acompanhava era a aderência: produção realizada dividida pela programada. Qualquer valor diferente de 100% era tratado como defeito, porque mostrava distância entre o que o planejamento pediu e o que a linha entregou.

Em 768 registros, a aderência teve média de 0,927, mediana de 0,965 e desvio padrão de 0,180. O mínimo foi 0,281 e o máximo 1,412. Passar de 100% também é desvio, porque indica que a programação subestimou a linha.

A equipe percebeu o limite desse número. A aderência diz quanto do programado foi feito, mas não diz se o programa estava certo nem se o volume produzido era bom. Uma linha lenta com programa conservador aparece com aderência alta.

Havia ainda um problema de confiança. Os apontamentos de parada eram incompletos, o OEE não era confiável e a supervisão decidia, nas palavras do charter, com visão míope do processo. O primeiro produto do projeto foi um indicador novo.

Frascos por minuto e a meta de 91 tirada do terceiro quartil

O indicador escolhido foi a quantidade média diária de frascos embalados por minuto. É uma medida de velocidade efetiva, que já embute paradas, setup e falta de material. Tem a vantagem de ser entendida igual pelo operador e pelo diretor.

A base histórica cobriu seis meses. A série diária de frascos por minuto teve 319 observações, média de 66,68, mediana de 68,31 e desvio padrão de 33,58. O primeiro quartil ficou em 39,36 e o terceiro em 90,78.

A meta de 91 frascos por minuto saiu do terceiro quartil arredondado. A lógica é simples: um quarto dos dias já rodava nesse ritmo. A meta pede que o desempenho dos bons dias vire rotina, e não que a linha faça algo que nunca fez.

Há um detalhe de leitura. O teste de Anderson-Darling deu p menor que 0,005 nas duas séries, o que rejeita a normalidade dos dados diários. A equipe apoiou a meta no Teorema do Limite Central, que vale para médias. O quartil, por ser posição, não depende dessa suposição.

Linhas A e D com p de 0,717: a prova de que uma meta servia para as duas

Antes de fixar uma meta única, era preciso saber se as linhas A e D se comportavam igual. Se uma fosse estruturalmente mais rápida, a mesma meta seria fácil para uma e impossível para a outra.

A comparação usou dois testes. O teste de hipótese t para duas amostras comparou as médias e deu p de 0,717. O teste de variâncias deu p de 0,649 pelo método de Bonett e de 0,838 pelo de Levene.

Como ler: a hipótese nula é que as linhas são iguais. Um p alto significa que a diferença observada é do tamanho que o acaso produziria. Com os três valores muito acima de 0,05, não havia evidência de diferença nem na média nem na dispersão.

A decisão foi tratar A e D como um só processo para efeito de meta. Isso simplificou o charter e permitiu juntar os dados das duas linhas nas análises seguintes, o que dobrou o tamanho das amostras.

R$ 6,8 milhões de potencial e o que ficou fora do projeto

O ganho estimado no charter partiu da diferença entre a meta e a velocidade média: 91 menos 66,6, ou 24,4 frascos por minuto. As suposições foram dois turnos somando 12 horas, 20 dias por mês e 12 meses por ano.

1. 24,4 frascos por minuto vezes 60 dão 1.464 frascos por hora;
2. vezes 12 horas dão 17.568 frascos por dia;
3. vezes 240 dias dão 4.216.320 frascos por ano;
4. vezes a taxa de absorção de R$ 1,62 dão R$ 6.830.438,40, os R$ 6,8 milhões do charter.

A taxa de absorção é o custo fixo da fábrica rateado por unidade. Cada frasco a mais no mesmo turno dilui esse custo. O ganho é potencial porque só vira caixa se houver demanda reprimida, e o charter registrou essa condição.

O escopo incluiu as linhas A e D, as corretivas emergenciais e programadas, as preventivas, o setup, o treinamento e um método de controle da rotina. Ficaram fora a compra de equipamento novo, outras áreas e a logística entre linhas. O projeto teria de render com os ativos existentes.

O SIPOC que pôs manutenção, produção e planejamento na mesma folha

A equipe era heterogênea: operadores, mecânicos, planejamento, qualidade e engenharia. Cada um enxergava a embalagem pelo seu pedaço. O SIPOC foi aplicado com todos presentes, depois de uma introdução teórica curta.

A ferramenta lista fornecedores, entradas, etapas, saídas e clientes do processo. Aqui, os fornecedores incluíam o envase, o almoxarifado de materiais e o almoxarifado técnico. As entradas eram frasco, tampa, lacre, rótulo, bula, cartucho, peças e programa de produção.

Duas entregas saíram dessa sessão. A primeira foi uma visão macro comum do processo, desenhada para este projeto. A segunda foi a primeira lista de variáveis de entrada, os X's, com destaque para os que estavam fora do processo produtivo, como material e programação.

O SIPOC é escolhido no início justamente por isso. Ele não analisa nada, mas impede que a equipe discuta causas antes de concordar sobre onde o processo começa e termina.

94% de corretivas: o caminho de uma quebra até a máquina voltar a rodar

Na fase Medir, a equipe mapeou o fluxo de atendimento a uma quebra, do momento em que o equipamento para até a liberação. Cada etapa recebeu tempo mínimo, tempo máximo e classificação entre atividade que agrega valor e atividade que não agrega.

O mapa revelou que 94% das atividades de manutenção na embalagem eram corretivas. A fábrica consertava o que quebrava e quase não prevenia. É o perfil típico de quem ainda não passou pelo primeiro degrau do TPM.

A leitura não está nas médias, que o mapa não traz, mas na amplitude. Etapas sem valor podiam custar horas: a máquina esperava até duas horas pelo mecânico, e a aprovação da ordem chegava a um dia inteiro. Isso apontou para padrões de almoxarifado e ferramentas, ações baratas que entrariam no plano antes de qualquer estatística.

Do quadro branco a mais de cem X's: a matriz de causa e efeito com filtro de dado

A equipe levantou as variáveis de entrada com o grupo todo e chegou a mais de cem X's, numerados de X1 a X107. A lista mistura temas: temperatura da sala de envase, erro no carimbo, lacre fora de posição, bula enroscada, cartucho com cola em excesso, troca de formato, tamanho do lote.

Cada X recebeu nota de correlação com três saídas: produtividade da embalagem, rotina de manutenção e setup. A escala ia de 0 a 10, agrupada em forte, média e baixa correlação.

A matriz ganhou três perguntas de viabilidade. Há dado histórico dessa variável? É possível coletar pelo menos 40 pontos em 10 dias? E, se não houver nem uma coisa nem outra, qual a severidade, quantas ocorrências houve em 12 meses e que controle existe?

Esse filtro é o que torna a matriz útil. Uma causa sem dado nem coleta possível não pode ser testada estatisticamente. Ela vai para outro tratamento, como o FMEA, em vez de ficar esperando uma análise que nunca acontecerá.

Quatro quadrantes de esforço e impacto e os prazos de 30 e 60 dias

Pontuados, os X's foram distribuídos numa matriz de esforço contra impacto. A regra de leitura define o destino de cada variável, e não apenas a ordem de ataque.

A contagem soma 106 X's nos quadrantes. Entre os prioritários estão erro no carimbo, falta de roupa para entrar na produção, falta de ferramentas, bula enroscada e cartucho com cola errada. Entre os complexos estão máquina indisponível, troca de formato e tamanho do lote.

A matriz separou dois tipos de trabalho. O que era óbvio e barato virou ação imediata, e já rendeu ganho antes do fim da análise. O que exigia prova ficou para a estatística. Sem essa separação, a equipe passaria meses analisando o que podia ser corrigido em uma semana.

Correlação de 0,966 entre Y1 e Y3 e o pouco que MTBF e MTTR explicavam

Na fase Analisar, a equipe primeiro olhou os indicadores no tempo. Todos se mostraram estáveis em base semanal, sem períodos anômalos. Depois cruzou os Y's do projeto numa matriz de correlação e dispersão.

Dois achados saíram daí. Frascos por minuto e produção programada contra real andam quase juntos, então o segundo foi retirado da análise por repetir o primeiro. E a aderência quase não se relaciona com velocidade, o que confirmou a suspeita da fase Definir.

Em seguida vieram os indicadores de manutenção. O MTBF e o MTTR e a disponibilidade de cada linha foram cruzados com a produtividade semanal. Os gráficos não mostraram correlação direta. A disponibilidade se relacionava com o MTTR, mas a velocidade não acompanhava nenhum dos três.

A equipe registrou a conclusão com cuidado. Equipamento confiável ajuda o volume do período, mas não garante produtividade. Faltava encontrar o que roubava velocidade com a máquina disponível.

Cartucho e bula, 88,1% do tempo parado, cada um dominante em uma linha

O Pareto de tempo parado por equipamento somou 11.742 minutos. A cartuchadeira respondeu por 5.708 minutos e a dobradora de bula por 4.641. Os dois juntos fizeram 88,1% do total.

O Pareto de segundo nível separou as linhas e mudou a leitura. Na linha A, a bula liderava, com perto de 2.900 minutos contra cerca de 2.000 do cartucho. Na linha D, o cartucho dominava, com perto de 3.700 minutos contra cerca de 1.700 da bula.

Esse é o valor da estratificação. O Pareto geral diria para atacar o cartucho nas duas linhas. Estratificado, mostrou que cada linha precisava de frente própria. Linhas estatisticamente iguais na velocidade média tinham gargalos diferentes.

Lotes pequenos: 56,9% dos lotes para 4,4% do volume

O tamanho do lote estava entre os X's complexos. O histórico de planejamento foi dividido em três grupos de tamanho, e a distribuição mostrou o desequilíbrio.

Mais da metade dos lotes produzia menos de 5% do volume. Cada lote exige troca de formato, ajuste e partida, e esse tempo pesa muito mais num lote curto. Um exemplo ilustrativo, sem dado do projeto: a 100 frascos por minuto, um lote de 4.000 frascos com 30 minutos de setup sai a 57 frascos por minuto. Um de 40.000 sai a 93.

A equipe modelou frascos por minuto contra lote médio e produção planejada por dia, com regressão. Depois de retirar pontos atípicos, os resíduos ficaram próximos da normal e o R² melhorou. Os valores previstos acompanharam bem os reais na série temporal.

O gráfico de efeitos principais deu a regra prática. A produtividade cresce com o lote e com a produção diária, e as médias passam a meta de 91 com lotes acima de 20.000 unidades e produção planejada acima de 50.000 por dia. Essa regra foi levada ao planejamento.

Três FMEA para o que não tinha dado: o alimentador de frascos com RPN 810

Algumas falhas não tinham histórico nem coleta viável. Para elas, a equipe fez três FMEA: frascos rasgados, sistema de visão da rotuladeira da linha A e acondicionamento de bula, cartucho e rótulo.

O RPN é o produto de severidade, ocorrência e detecção, cada uma de 1 a 10. Quanto maior, mais urgente. Ele não mede risco absoluto, só ordena os modos de falha dentro do mesmo estudo.

O topo da lista tinha detecção 9 ou 10, ou seja, quase nenhum controle. No alimentador, a ação foi inserir na preventiva a inspeção de rebarba e desgaste das peças de formato. Para frascos rasgados, a recomendação foi estudar a compra de uma balança de checagem em linha.

Calendário unificado, etiquetas de anomalia e OPLs: os pilares em prática

O plano de ação reuniu as ações de ver e agir, com responsável, recurso, prazo e status. Entre elas: revisar o código de falhas da manutenção, criar pauta fixa para a reunião semanal de planejamento e revisar o plano de lubrificação.

• Manutenção planejada: um calendário unificado por equipamento, com atividades por tempo, mensais e trimestrais, e corretivas programadas sob condição.
• Manutenção autônoma: lubrificação e inspeção feitas pelo operador, com calendário próprio e checklist de preventiva.
• Etiquetas de anomalia de 100 por 150 mm, vermelha quando o reparo cabe à manutenção e azul quando cabe ao operador.
• Quadros de ferramentas nas linhas A e D, para tirar da rotina a busca por chave e torquímetro.

As OPLs, lições de um ponto, completaram o pacote. Cada uma é uma folha com fotografia e passo a passo de uma tarefa: limpeza de guias de transporte, regulagem do magazine de cartucho, ajuste da dobradora de bula. Elas atacam a variação entre turnos.

A lógica do TPM aparece aqui. As etiquetas devolvem ao operador a responsabilidade de enxergar a anomalia antes da quebra. O calendário troca a corretiva emergencial por intervenção programada. A redução de setup, que apareceu nos lotes, conversa com a troca rápida de ferramentas.

De 69,5 para 96,9 frascos por minuto, em duas ondas

O controle comparou três períodos da série diária geral. A linha de base foi de janeiro a agosto. A onda de ver e agir correu de 27 de agosto a 13 de outubro. As melhorias da fase Implementar foram medidas de 14 de outubro a 7 de novembro.

A média subiu 12,71 frascos por minuto só com as ações rápidas, e 27,44 ao final, alta de 39,5% sobre a linha de base. A mediana de 99,85 mostra que mais da metade dos dias já superava a meta.

O desvio padrão também subiu, de 18,62 para 26,20. A série ficou mais rápida, mas não mais previsível. Num gráfico de controle isso aparece como faixa mais larga, e é o ponto a vigiar na fase seguinte.

A linha de base desta tabela, 69,47, difere da usada no charter, 66,6, porque o recorte de dias é outro. A conta financeira usou 66,6, o número aprovado no início.

R$ 1,2 milhão recuperado, R$ 354 mil gastos e o ganho líquido de R$ 841 mil

O cálculo de ganho seguiu a mesma régua do charter, o que dá credibilidade ao número. A velocidade passou de 66,6 para 93,6 frascos por minuto, ganho de 27. Em 12 horas, são 1.620 frascos por hora e 19.440 por dia.

Para o ano fiscal, a projeção foi de 4.665.600 frascos, ou 19.440 por dia em 240 dias. A R$ 1,62, dá R$ 7.558.272. Com a taxa de absorção revista para R$ 1,73, o recuperado passa a R$ 1.277.985,60 e o projetado a R$ 8.071.488.

O método para separar ganho recuperado de ganho projetado está em como calcular o retorno financeiro de um projeto Seis Sigma. O recuperado é o que a controladoria já pode reconhecer. O projetado depende de o resultado se manter.

O painel mensal, a cascata de tempo e o mês em que o volume caiu

O plano de controle trouxe um OEE reformulado e um painel gerencial mensal por linha. O painel mostra OEE, frascos por minuto, as cinco maiores causas de parada e o desempenho da manutenção. Manutenção, setup e falta de insumos lideravam as paradas.

Meses depois, em julho de 2016, a cascata de tempo da linha A decompôs as horas do mês. Das 100% de horas de calendário, sobraram 49% de tempo produtivo total, já com 8 pontos de um terceiro turno. Depois de setup e paradas programadas, restaram 18% disponíveis e 9% de produção efetiva.

O quadro comparativo mostra o risco. Na linha A, o volume caiu 45,6% de um mês para o outro, com mais horas extras. Na linha D, caiu 12,9%. A ineficiência não subiu, então a perda veio de tempo disponível, ou seja, de programação e paradas planejadas.

A matriz de tecnologia contra controle resumiu a trajetória. O processo saiu da pior região e se aproximou da fronteira, mas ainda longe da classe mundial que o TPM completo busca. O nome do projeto, primeira geração, admite isso.

O que o case ensina a quem vai conduzir TPM na embalagem pelo DMAIC

A primeira lição é medir a coisa certa antes de melhorá-la. O projeto só andou quando trocou a aderência por frascos por minuto. Indicador que mistura qualidade do plano com desempenho da linha não aponta causa nenhuma.

A segunda é separar ação rápida de análise. As ações de ver e agir renderam 12,71 dos 27,44 frascos por minuto, 46% do ganho, antes que a melhoria da fase Implementar entrasse. Um Master Black Belt que segura tudo para depois da análise perde a confiança da área.

A terceira é estratificar sempre. O Pareto geral e o segundo nível davam recomendações diferentes. E o FMEA cobriu o que a estatística não alcançava, porque nem toda causa tem dado.

A quarta é que controle não termina no projeto. A série de 2016 mostrou volume caindo com tempo disponível menor. O TPM de primeira geração estabiliza a máquina. Proteger o ganho exige que planejamento, lote e manutenção continuem amarrados no mesmo painel, mês após mês, dentro do DMAIC.