Com o objetivo de reduzir as principais perdas provocadas por quebras e manutenções desnecessárias de equipamentos de uma de suas áreas, a montadora desenvolveu uma solução que, além de monitorar a saúde das 7.000 máquinas do parque industrial, passou a gerar dados sobre o tempo-ciclo dos robôs que, ao serem analisados, levaram a ajustes que elevaram a produção diária de veículos em 7,53%

Por Gisele Ribeiro

A indústria automotiva corresponde a 12% do PIB industrial do planeta, a 3% do PIB nacional e a 18% do PIB da indústria de transformação do país. Só no Brasil, o setor responde por 1,3 milhão de empregos diretos e indiretos e por R$ 65,6 bilhões em tributos, segundo a Associação Nacional dos Fabricantes de Veículos Automotivos (Anfavea).

Com capacidade de produção instalada de 5 milhões de veículos automotores (leves, pesados e agrícolas) por ano e faturamento de US$ 61,9 bilhões, o país é o 8º produtor mundial de automóveis e o 6º maior mercado doméstico. Aqui estão presentes todas as principais fabricantes do mundo. São 27 indústrias, 446 empresas de autopeças e 5.249 concessionárias.

Pela abrangência mundial e por ser um catalizador para outras indústrias correlatas, o segmento é representativo para medir a competitividade de um país. Quanto melhor é o seu desempenho, mais bem posicionado fica o país no ranking mundial criado pela globalização, que transformou o planeta em um mercado único.

A competitividade da indústria automotiva está apoiada na tecnologia de ponta que é utilizada na fabricação dos automóveis. Antes mesmo dos termos transformação digital e Indústria 4.0 terem sido cunhados, a indústria automotiva já aplicava esses conceitos em suas linhas de montagem. Dos robôs na automação de processos repetitivos no chão de fábrica à inteligência artificial na detecção de defeitos na carroceria de veículos, a inovação tecnológica é usada não apenas para tornar o processo produtivo mais ágil, mais seguro e mais eficiente, mas também como diferencial para a concorrência.

Prestes a completar cinco anos em operação, o Polo Automotivo Jeep (PAJ), localizado em Goiana, na Zona da Mata Norte pernambucana, opera em três turnos para suprir a demanda do mercado sul-americano pelas SUVs Jeep Renegade e Jeep Compass e picape média Fiat Toro. Considerado a unidade fabril do grupo FCA (Fiat Chrysler Automóveis) mais moderna mundo, o PAJ tem uma linha de montagem não linear, que consegue fabricar os três modelos de carros alternados a um ritmo de 1.000 veículos por dia.

Para atingir essa produção diária, a empresa investiu em tecnologia de ponta para que os robôs fossem capazes de diferenciar os modelos que estão sendo montados no momento e assim executar as tarefas programadas de modo correto. Nesse processo complexo, qualquer problema com as máquinas da planta pode levar a falhas na montagem dos veículos e paradas na produção.

DESAFIO

Na Jeep, a Funilaria é um ponto sensível nesse processo. O setor abriga 5.000 das 7.000 máquinas do PAJ, que realizam um sem-número de processos repetitivos. Para evitar paradas e consequentes perdas financeiras, a equipe de manutenção precisa fazer o acompanhamento sistemático da saúde dos equipamentos: como as máquinas estão trabalhando, quais são os alarmes que estão acontecendo, quais são as frequências de falhas e qual o momento certo para fazer a manutenção preventiva, entre outros pontos de observação. Para isso, ela conta com os dados que os supervisórios coletam e enviam para a interface homem-máquina (PLC/EHM) que fica em cada uma das 53 linhas de montagem do setor.

Supervisórios são sistemas baseados em sensores que capturam as variáveis de processo de uma planta industrial. No caso da Funilaria, os supervisórios capturam os dados de tempo-ciclo (tempo que leva para uma operação ser feita em uma das estações) dos robôs nas 15 estações de cada linha de montagem. Para saber o que está acontecendo com determinado robô, o operador da linha vai até o PLC para olhar a informação e ver qual estação está apresentando a diferença.

O problema é que o PLC funciona como uma ilha de informação que só exibe as informações do momento de um determinado setor e não há como saber se o problema apresentado pelo equipamento naquela estação está relacionado com a máquina vizinha, com a máquina da frente ou com o robô do final do processo. Para descobrir onde está o erro, o controlador da linha de montagem vai até a estação, cronometra o tempo-ciclo de cada máquina e compara com o que é exibido na tela do PLC e com o número-base, para só então acionar a manutenção e promover os ajustes necessários.

Esse processo funciona bem em plantas com linhas de montagem lineares, que produzem um único modelo, mas não atende às necessidades da Jeep, onde uma linha de montagem produz vários modelos alternados em qualquer configuração, tornando mais complexa a programação e o controle do tempo-ciclo da operação.

SOLUÇÃO

Em 2016, Aldonso Martins, especialista de automação da manutenção da Funilaria, buscou uma maneira de automatizar o processo de monitoramento do tempo-ciclo para obter dados que pudessem ser analisados de forma estatística e dispensassem a cronometragem manual. O objetivo era usar as informações para reduzir as duas principais perdas da manutenção na área: a falta de manutenção que gera a quebra e o gasto com manutenções desnecessárias. Ele acreditava que, se pudesse cruzar informações das estações e ter dados históricos do tempo-ciclo, conseguiria fazer a manutenção dos equipamentos de modo mais assertivo. Nascia ali o projeto de coletor de dados que, mais tarde, seria batizado de eMille.

A primeira fase do projeto durou quatro meses e consistiu na criação de uma planilha em Excel para armazenar os dados coletados a qualquer tempo pelos supervisórios, de modo a criar um histórico de medição do tempo-ciclo de todas as máquinas. Esse Excel usava a macro VBA (Visual Basic Application) para gerar um relatório em PDF com dados gráficos mostrando as variações da operação para cada uma das 15 estações das 53 linhas de montagem da área. O relatório oferecia uma visão macro do desempenho dos equipamentos nas estações, possibilitando ao controlador da linha determinar a necessidade ou não de fazer uma manutenção preventiva. Porém, a solução tinha um problema. Cada relatório tinha 15 páginas de informações, e o controlador da linha de montagem levava muito tempo para analisar as informações nas mais de 200 páginas de dados da sua operação. Era necessário facilitar essa análise.

Exemplo dos gráficos do PDF com variações do tempo ciclo nas estações das linhas de montagem da funilaria

Exemplo dos gráficos do PDF com variações do tempo ciclo nas estações das linhas de montagem da funilaria

A segunda fase do projeto foi resultado de um desafio lançado pelo gerente da montagem do Polo Automotivo Jeep, Mateus Marchioro. Ele perguntou ao especialista em automação da manutenção se ele conseguiria transformar os relatórios gerados pelo Excel em um software, de modo a otimizar a análise dos dados. Durante um mês e meio Aldonso analisou os relatórios para determinar o que funcionaria ou não no software. Quando consegui montar o core do programa, ele apresentou os relatórios à área de tecnologia (ICT ou Information Communication Technology) e sugeriu o desenvolvimento de um software que permitisse ao operador escolher a informação que queria ver, entendendo rapidamente o que acontece na linha. A ferramenta deveria responder perguntas como “Na minha operação 30, por que o modelo 5 do Compass está indo mais devagar do que no Renegade?” ou “Por que o robô Y está demorando mais tempo no modelo X?”.

Para saber se existiam soluções prontas com as características pedidas pela manutenção da Funilaria, a equipe de TI fez uma análise de benchmarking dos coletores existentes no mercado. Como nenhuma das soluções analisadas atendia aos requisitos, a empresa decidiu desenvolver o software em casa, partindo do zero, usando a ideia central do projeto e a tecnologia de computação em nuvem do Google.

Nos seis meses seguintes, Aldonso e um desenvolvedor da área de TI fizeram um curso intensivo pela plataforma de treinamento online Coursera, usada pela área de tecnologia da FCA na América Latina, para aprender como funciona o Google Cloud. Esse período de treinamento foi essencial para a escolha das ferramentas que seriam usadas no projeto, atendendo à necessidade de escalabilidade de armazenamento, disponibilidade dos dados e capacidade de processamento. Trabalhando no projeto todas as manhãs, a equipe desenvolveu o software em seis meses, já integrado à nuvem do Google.

A interface do software (Power BI) facilitou o acesso aos dados capturados pelos supervisórios nas linhas de montagem. Agora, quando o controlador ou operador da linha precisa ver a informação, ele vai até o Power BI, seleciona a linha, a estação e o equipamento, puxando os dados que precisam ser analisados, com um nível de detalhe que antes, com apenas a cronometragem do tempo-ciclo em um determinado momento, não era possível obter.

Tela do eMille mostrando as informação de uma das estações da linha de montagem da Funilaria

Tela do eMille mostrando as informação de uma das estações da linha de montagem da Funilaria

TREINAMENTO

Quando o MVP (Minimum Viable Product) ficou pronto, entrou em teste em uma linha de montagem pequena para que fossem feitos os ajustes necessários. Mas antes de a solução ser expandida para 100% da Funilaria, foi necessário treinar os cerca de 200 colaboradores da área. Eles tinham que saber como consumir os dados fornecidos pelo eMille e se familiarizar com os dashboards.

Todas as empresas do Grupo FCA utilizam o sistema World Class Manufacturing (WCM), metodologia criada pela Fiat, em parceria com várias universidades, para melhorar processos e auxiliar na otimização da produção. Essa metodologia, amplamente usada na Indústria 4.0, se baseia em 10 pilares técnicos e de gestão e se apoia em três elementos essenciais:

  1. No combate sistemático a cada desperdício e perda existente em toda a cadeia produtiva;
  2. No envolvimento das pessoas e respectivos desenvolvimentos de suas competências e;
  3. Na utilização rigorosa de métodos e ferramentas apropriados para as ineficiências do processo.

Um dos pilares da WCM é o PD (People Development, ou Desenvolvimento de Pessoas), que mapeia continuamente as necessidades e habilidades de cada colaborador, oferecendo treinamento teórico e prático para melhorar essas capacidades quando necessário ou qualificá-lo no uso de novas ferramentas ou tecnologias.

A capacitação para o eMille foi feita dentro dos princípios da WCM, no centro de treinamento da Funilaria, que reproduz exatamente uma linha de montagem. Primeiro foram treinados os 12 colaboradores que atuariam como multiplicadores. Depois, a equipe montou pequenas turmas, de 20 pessoas, para fazer a capacitação para o uso do Power BI, a interface homem-máquina do eMille. Cada treinamento teve duração de uma hora e meia, e os colaboradores só puderam dar o curso como concluído quando atingiram uma nota ou qualificação específica.

Essa qualificação se baseia nos cinco níveis de conhecimento previstos pela WCM, que são: não conhecer; saber o que se fala; saber usar com auxílio; saber usar sem auxílio e; poder ensinar. No caso do eMille, o treinamento deu aos colaboradores que interagem com a ferramenta, a capacidade de entrar no Power BI, analisar os dados, identificar o problema e buscar uma solução.

Como a metodologia prevê a capacitação contínua, os colaboradores podem passar de um nível para outro à medida que forem ganhando autonomia no uso da ferramenta. É o caso de um controlador de nível 3, que conseguiu, a partir da análise de dados do coletor, perceber que os robôs gêmeos da sua linha de montagem estavam realizando tarefas que deveriam ser simultâneas com dois segundos de diferença. Ele notou que um dos robôs parava por dois segundos para que, ao realizar a tarefa, não se chocasse com o seu gêmeo. O colaborador propôs como solução uma correção na trajetória do braço robótico, pareando, assim, os movimentos das duas máquinas. Ao fazer isso sem ajuda, ele passou para o nível quatro de qualificação de treinamento.

Depois que o treinamento foi concluído, a ferramenta foi implementada em todas as linhas da Funilaria, e, à medida que os resultados positivos foram sendo obtidos, foi expandida para as demais linhas da Jeep e para outras unidades da FCA na América Latina. O projeto é contínuo e vai sendo melhorado de acordo com as necessidades de cada área. Como é escalável, customizável e goza de capacidade de processamento praticamente ilimitada, o software abriu a oportunidade para todo um leque de novos projetos de coletas de dados. Problemas são transformados em dados, e esses dados são analisados buscando a melhoria do processo produtivo.

RESULTADOS

Há três anos a Jeep lidera o segmento de SUVs no Brasil, com 4,9% de participação no mercado nacional.  O eMille foi essencial para que a montadora atingisse, no ano passado, a produção diária de 1.000 veículos, um incremento de 7,53% e um marco na indústria automobilística. Com o controle maior sobre o tempo-ciclo de cada equipamento, a unidade fabril conseguiu diminuir o tempo de produção dos veículos, aumentando a eficiência de suas linhas de montagem.

Mas os ganhos principais foram qualitativos. Houve um salto da tabela em Excel para o eMille. Enquanto a primeira dava uma visão macro do comportamento dos equipamentos a partir do tempo-ciclo, o segundo traz informações de parâmetros únicos, com um nível de detalhe capaz de mostrar tendências de comportamento das máquinas e de seus componentes e de indicar os fatores que podem levar uma máquina a apresentar problemas em um determinado espaço de tempo. Hoje, o trabalho da Manutenção está muito mais orientado a dados e, portanto, mais assertivo, diminuindo as paradas para manutenções gerais desnecessárias.

A FCA já entrou com pedido de registro de patente para o eMille e criou uma task force na IBM para aumentar a segurança da solução e melhorar a escalabilidade. Agora, a prioridade da empresa para o projeto é a automatização da análise dos dados, de modo que o controlador não tenha que clicar em um determinado dado da operação fornecido pelo coletor para verificar onde está o problema ou onde o problema pode acontecer. A empresa estuda a integração de tecnologias como Inteligência Artificial, Machine Learning e Manutenção Preditiva no eMille para possibilitar essa automatização. O próximo desafio do projeto é entender a quantidade enorme de dados trazidos pela solução e tirar deles insights para melhorias no negócio e no processo produtivo.

A JEEP

Uma das marcas do Grupo FCA (Fiat Chrysler Automóveis), a Jeep está instalada no município de Goiana, em Pernambuco, uma região tradicionalmente ocupada pela monocultura de cana-de-açúcar. Inaugurado em 28 de abril de 2015, o Polo Automotivo Jeep (PAJ) ocupa uma área total de 11 milhões de m2, com 260 mil m2 de área construída, e emprega 13.600 pessoas – em sua grande maioria, moradores da região que foram capacitados para o trabalho ainda quando o Polo estava sendo construído.

A área também abriga o Polo de Fornecedores, com 16 empresas, responsáveis por 17 linhas de produtos, suprindo a maior parte das necessidades de peças para os três modelos produzidos no local: o Jeep Renegade, o Jeep Compass e a Fiat Toro. Por fabricar três modelos de automóveis de modo alternado em uma linha de montagem não linear e seguir princípios de sustentabilidade, como gestão hídrica e de efluentes, reaproveitando e recírculo de resíduos produzidos no processo industrial, o Polo Automotivo Jeep é considerado a fábrica do FCA mais moderna do mundo. Dada a complexidade de sua operação, o PAJ tornou-se modelo de industrialização para o Brasil e referência em tecnologias da Indústria 4.0.

Líder no segmento de SUV desde 2016, a Jeep é uma das marcas que mais cresce em vendas no Brasil. A capacidade total de produção é de 280 mil unidades/ano.