PRODUTO & PRODUÇÃO, vol. 22, n.2, p.19-37. 2021*.

Ciclo PDCA Aplicado à Gestão da Manutenção de Equipamentos

Laboratoriais de Uma Indústria de Celulose

The PDCA cycle applied to maintenance of laboratory equipment: case

study in a cellulose industry

Gustavo Názaro de Lopes Faria

Instituto Federal de Minas Gerais
Brasil
e-mail: gustavo-nazaro@hotmail.com

Tatielle Menolli Longhini

Instituto Federal de Minas Gerais
Brasil
e-mail: tatielle.longhini@gmail.com

Resumo

Este estudo foi desenvolvido em uma indústria de celulose em função do aumento dos custos de
manutenção de equipamentos laboratoriais, que não eram monitorados por indicadores de desempenho.
Para isso, foi aplicada a metodologia PDCA, com apoio de ferramentas da qualidade, para melhoria da
gestão de manutenção de equipamentos laboratoriais de uma indústria de celulose. Foram reunidas
informações de funcionamento dos equipamentos através de observações, acesso a atas de reunião,
coleta em banco de dados de sistemas e análise de procedimentos da empresa. Com elas, um relatório
com dashboards dinâmicos, criado em software de business intelligence, possibilitou o
acompanhamento dos indicadores. Esse estudo permitiu uma melhoria no controle das manutenções dos
equipamentos laboratoriais, sendo que alguns registravam índice de disponibilidade inferior a 35% ao
ano. O relatório permitiu para a empresa melhor tomada de decisão na gestão dos equipamentos, bem
como maior assertividade quanto a novos investimentos.

Palavras-Chave: Indicadores e PDCA, Manutenção, Business Intelligence.

*
RECEBIDO EM 10/04/2020. ACEITO EM 02/12/2020.
Abstract

This study was developed in a cellulose industry due to the increase in the maintenance costs of
laboratory equipment, which were not monitored by performance indicators. For this, the PDCA
methodology was applied, with the support of quality tools, to improve the maintenance management
of laboratory equipment in a pulp industry. Information on the operation of the equipment was gathered
through observations, access to meeting minutes, collection in the systems database and analysis of
company procedures. With them, a report with dynamic dashboards, created in business intelligence
software, made it possible to monitor the indicators. This study allowed an improvement in the
maintenance control of laboratory equipment, with some having an availability index below 35% per
year. The report allowed the company better decision-making in the management of equipment, as well
as greater assertiveness regarding new investments.

Keywords: Indicators and PDCA, Maintenance, Business Intelligence.

1. Introdução.

A otimização de processos é um importante passo que as empresas tenham melhor desempenho

e sejam mais competitivas. Isso porque o mercado preza pela qualidade dos serviços oferecidos, desde
a cadeia produtiva até o produto final, de modo a satisfazer os seus clientes (SILVA et al., 2006).

Existem diversas métricas que auxiliam o monitoramento de processos e atividades. Para isso, os
indicadores de desempenho são amplamente utilizados, uma vez que permitem melhorar a tomada de
decisão (MACARTHUR, 1996; CALLADO et al., 2011; ZILBER, FISCHMAN, 2002).

Além das métricas de acompanhamento, existem outras ferramentas que permitem a melhoria da
qualidade nas organizações. O ciclo PDCA, por exemplo, possui como princípio a clareza e a agilidade
dos processos de gestão, visando melhoria e o controle contínuo de processos e produtos ao detectar
problemas, suas causas e propor soluções com ações e metas planejadas (ALVES, 2015). Suas quatro
etapas são: Plan (Planejar), Do (Fazer), Check (Monitorar) e Act (Corrigir ou Padronizar).

A empresa estudada pertence ao setor de papel e celulose. O Brasil é o segundo maior produtor
mundial de celulose em escala mundial, sendo 67% da sua produção destinada ao mercado externo,
gerando 508 mil empregos diretos (ABREU et al., 2015; IBÁ, 2018). Para que estes índices permaneçam
em constante crescimento, e as empresas mais competitivas, deve-se investir não apenas em tecnologia,
mas também em gestão da qualidade (IBÁ, 2018).

Sendo assim, é importante conhecer e controlar os processos de produção para melhoria da gestão
empresarial. No setor de celulose, a matéria-prima deve seguir um padrão de qualidade, sendo submetida
a análises em laboratórios específicos para comprovação das suas especificações, o que garante a
disponibilidade dos equipamentos para as análises (DEMUNER, 2011).

Neste contexto, identificou-se que a empresa estudada não possuía indicadores para acompanhar
o desempenho e gestão de manutenção dos seus equipamentos laboratoriais. Por isso, o objetivo desta
pesquisa é utilizar o ciclo PDCA para gerir os equipamentos laboratoriais de uma indústria de celulose,
respondendo a seguinte pergunta: “Como o ciclo PDCA pode auxiliar na criação de indicadores para
melhoria da gestão da manutenção dos equipamentos laboratoriais de uma empresa de celulose?”.

2. Referencial Teórico.

Esta seção contempla a abordagem de conceitos essenciais, tais como produtividade, indicadores
de desempenho e ciclo PDCA, bem como gestão de equipamentos em indústrias de celulose.
2.1 Produtividade, indicadores de desempenho e ciclo PDCA.

Com o desenvolvimento tecnológico e ao aumento da competitividade, é necessário gerenciar

continuamente os processos produtivos, de modo a garantir maior
produtividade, eliminação de falhas e desperdícios (FOGLIATTO; RIBEIRO, 2009; RANGEL et al.,
2012; SCHETTINI, 2010). Para elevar a produtividade, é necessário produzir cada vez mais e melhor
(CAMPOS, 2004a; IMAI, 1994).

Os indicadores de desempenho auxiliam no monitoramento da produtividade. Eles podem ser

entendidos como dados ou informações numéricas em sua essência, que representam fenômenos e
acontecimentos utilizados para medir um processo ou seus resultados (SILVEIRA, 2018). São
elaborados de maneira minuciosa para gerarem informações úteis para a análise do processo, devendo
possuir adaptabilidade, representatividade, simplicidade, rastreabilidade, disponibilidade, economia e
praticidade (LUSTOSA et. al., 2008; CAMPOS, 2004b).

Ao medir o desempenho, são identificadas oportunidades de atuação. Com dados e informações

são formulados planos de ação, visando a melhoria contínua de produtos, serviços e processos
(KARDEC; SEIXAS, 2008; MARCHWINSKI, SHOOK, 2007). Para isso, é importante identificar os
problemas prioritários, observar e coletar dados, fazer uma análise para buscar as causas raízes, planejar
e implementar as ações, e por fim, verificar os resultados (CARPINETTI, 2012; CAMPOS, 1990). O
método mais difundido nas práticas e programas de melhoria contínua é o ciclo PDCA.

De acordo com Soares e Luz (2004), trata-se de uma ferramenta de solução de problemas e
melhoria contínua, em que as causas do problema são analisadas sob a perspectiva dos fatos, e a relação
da causa e efeito é investigada com detalhe, resultando em contramedidas planejadas para o problema.
Conforme Deming (1990) e Junior et al. (2006), este método de controle é composto por quatro etapas:

● Plan (Planejamento): consiste no estabelecimento da meta ou objetivo a ser alcançado, e do

método (plano) para se atingir este objetivo;

● Do (Execução): é o trabalho de explicação da meta e do plano, de forma que todos os envolvidos

entendam e concordem com o que se está propondo ou foi decidido;

● Check (Verificação): durante e após a execução, deve-se comparar os dados obtidos com a meta
planejada, para se saber se está indo em direção certa ou se a meta foi atingida;

● Act (Ação): transformar o plano que deu certo na nova maneira de fazer as coisas.

Para a aplicação do PDCA, foram usados o diagrama de Ishikawa, o 5W2H e o brainstorming,

dada a característica do estudo de caso desenvolvido e das informações necessárias ao trabalho. O
diagrama de Ishikawa é efetivo na busca das raízes do problema (SLACK, CHAMBERS, JOHNSTON,
2009). Com ele, os processos são simplificados e as causas dos problemas são divididas em categorias
de causas: máquinas, meio ambiente, medidas, materiais, métodos e mão-de-obra (CAMPOS, 2009).

Já o 5W2H consiste em uma técnica de estruturação de ações, sendo feitas algumas perguntas ao
que deve ser feito. O 5W vem do inglês e significa What (O que), Why (Por que), Who (Quem), When
(Quando) e Where (Onde), enquanto que o 2H significa How (Como) e How much (Quanto custa).
Aplicando essa técnica na elaboração de um plano de ação, a chance de sucesso na fase de execução
aumenta consideravelmente, pois a ação fica mais clara (MASSARONI, 2015).

Por outro lado, o brainstorming é uma ferramenta de geração de ideias, usada de maneira
disciplinada a partir de uma discussão em grupo (GODOY, 2001). Carvalho (1999) cita algumas
vantagens em sua utilização, como a possibilidade de espontaneidade de ideias entre os participantes.
2.2 Gestão de equipamentos em indústrias de celulose.

Conforme Kardec e Nascif (2013), a manutenção visa garantir disponibilidade e confiabilidade

dos equipamentos e instalações. Para isso, são combinadas ações técnicas e administrativas para manter
ou recolocar um item em estado de funcionamento (NBR 5462, 1994). Os métodos de manutenção
(Quadro 1) expressam o tipo de intervenção em equipamentos, sistemas e instalações (ZAIONS, 2003).

Tipo Definição
Corretiva Recoloca um item em condições de executar uma função requerida
Efetuada em intervalos predeterminados, ou de acordo com critérios prescritos, como
Preventiva
forma de reduzir a probabilidade de falha ou a degradação de um item
Garante a qualidade de serviço desejada, com base na aplicação sistemática de técnicas
Preditiva
de análise, utilizando-se meios de supervisão centralizados ou de amostragem.

Quadro 1 – Tipos de manutenção.

Fonte: Elaborado com base em NBR 5462 (1994) e Monchy (1989).

Kardec e Nascif (2013) ilustram o caminho da otimização dos resultados na manutenção ao passo
em que melhores técnicas são introduzidas. Percebe-se, então, que a disponibilidade é melhorada à
medida que se caminha da manutenção corretiva para a engenharia/gestão da manutenção.

Figura 1 - Resultados x Tipos de Manutenção.

Fonte: Adaptado de Kardec e Nascif (2013).

Segundo Pinto (2002) e Pereira (2011), para um sistema de controle da manutenção ser eficiente,
são necessárias informações de desempenho sob a forma de índices. Indicadores de manutenção podem
mensurar diferentes performances, desde o tempo de parada até o processo produtivo (SILVEIRA, 2018;
NASCIMENTO, NASCIMENTO, 2015). Megiolaro (2015) e Ozelim (2017) os apresentam como a
tradução do comportamento dos equipamentos e sistemas de produção frente às ações de manutenção,
relacionando tempo de máquina em funcionamento, número de intervenções e tempo para reparo.

Os indicadores devem ser desenvolvidos para monitorar o que é feito, devendo se enquadrar na
estratégia organizacional (BRANCO FILHO, 2006; OTANI, MACHADO, 2008; WIREMAN, 1998).
A Figura 2 apresenta alguns dos indicadores de manutenção mais utilizados pelas empresas.
 Figura 2 - Indicadores de manutenção mais utilizados.
Fonte: Adaptado de Branco Júnior (2006).

Netto (2008) explana sobre alguns destes indicadores:

● Hora parada ou hora indisponível: representa a indisponibilidade do equipamento/máquina para

o processo produtivo.

● Hora de espera: mede o tempo entre a comunicação da indisponibilidade da máquina até o

momento do início do serviço de manutenção, medindo a capacidade de reação e organização da equipe.

● Hora de impedimento: mede o tempo desperdiçado por motivos que bloqueiam a ação da equipe
de manutenção.

● Disponibilidade: representa a probabilidade de o equipamento estar disponível em um dado

momento. Ela pode ser calculada como a fração do tempo em que o equipamento ou sistema esteve
operando em relação ao tempo total existente para operar – Equação 1:

∑ 𝑇𝑒𝑚𝑝𝑜𝑠 𝑑𝑖𝑠𝑝𝑜𝑛í𝑣𝑒𝑖𝑠 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑜𝑝𝑒𝑟𝑎çã𝑜

𝐷𝑖𝑠𝑝𝑜𝑛𝑖𝑏𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒 = ∑ 𝑇𝑒𝑚𝑝𝑜𝑠 𝑑𝑖𝑠𝑝𝑜𝑛í𝑣𝑒𝑖𝑠 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑜𝑝𝑒𝑟𝑎çã𝑜+ ∑ 𝑇𝑒𝑚𝑝𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑚𝑎𝑛𝑢𝑡𝑒𝑛çã𝑜
(1)

● Custo de manutenção: somatória de todos os custos envolvidos na manutenção (em alguns

casos incluem perdas de produção e perdas de demandas existentes);

● MTBF (Mean Time Between Failure) / TMEF (Tempo médio entre falhas): calcula o tempo
médio decorrido entre uma falha e a próxima, sendo uma medida simples de confiabilidade de itens
reparáveis (KARDEC, NASCIF, 2013). É obtido através da soma das horas disponíveis dividida pelo
número intervenções corretivas executadas, no mesmo período – Equação 2 (VIANA, 2002).

∑ 𝑇𝑒𝑚𝑝𝑜𝑠 𝑒𝑚 𝑏𝑜𝑚 𝑓𝑢𝑛𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑚𝑒𝑛𝑡𝑜

𝑀𝑇𝐵𝐹 = 𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑝𝑎𝑟𝑎𝑑𝑎𝑠 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑚𝑎𝑛𝑢𝑡𝑒𝑛çã𝑜 𝑐𝑜𝑟𝑟𝑒𝑡𝑖𝑣𝑎
(2)

● MTTR (Mean Time to Repair) / TMPR (Tempo médio para reparo): tempo médio total para
reparo da falha, envolvendo as equipes necessárias. Viana (2002) esclarece que o MTTR é obtido pelo
somatório do tempo indisponível dividido pelo número de intervenções da manutenção (corretivas e
preventivas) – Equação 3.
∑ 𝑇𝑒𝑚𝑝𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑟𝑒𝑝𝑎𝑟𝑜𝑠
𝑀𝑇𝑇𝑅 = (3)
𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑣𝑒𝑛çõ𝑒𝑠 𝑟𝑒𝑎𝑙𝑖𝑧𝑎𝑑𝑎𝑠

● Confiabilidade: representa a probabilidade de que um equipamento ou máquina funcione sob

condições esperadas durante um determinado período de tempo ou de ainda estar em condições de
trabalho após determinado período de funcionamento;

● Mantenabilidade ou Manutenibilidade: probabilidade de que um item avariado possa ser

colocado em seu estado normal de funcionamento em dado período de tempo, quando a manutenção é
realizada conforme processo normal da organização.
 Desta forma, gerir a qualidade de um processo de produção tem por responsabilidade estabelecer
padrões que atendam necessidades dos clientes. Com isso, assegura-se que as metas planejadas sejam
concluídas, prezando pelo aprimoramento dos produtos e serviços (ABREU, 2015).

Com este intuito, as empresas de papel e celulose necessitam controlar a qualidade tanto de sua
matéria-prima, quanto de sua produção. Ao longo da cadeia produtiva, os laboratórios geram dados de
qualidade que auxiliam diretamente a tomada de decisão e a transação e verificação de ações. Para isso,
não é suficiente apenas um controle interno qualificado, mas também instalações adequadas,
procedimentos normalizados e equipamentos calibrados e disponíveis, sendo necessária até verificação
externa por consultorias ou por Programas Interlaboratoriais (D’ALMEIDA et al., 2010).

3. Metodologia.

O presente estudo de caso é de natureza aplicada, com abordagem qualitativa e quantitativa e

objetivo descritivo (APPOLINÁRIO, 2011, p.146; FLICK, 2013; GIL, 2002). Para a coleta de dados,
procedeu-se pesquisa documental, observação direta e pesquisa-ação, de modo que os dados foram
analisados por estatística básica (LAKATOS, MARCONI, 2017; GERHARDT, SILVEIRA, 2009;
THIOLLENT, 1986); MASCARENHAS, 2012). A Figura 3 apresenta a metodologia do trabalho.

Figura 3 – Etapas de execução do trabalho.

Fonte: Autoria própria (2020).

A pesquisa foi realizada em uma empresa do ramo de celulose e papel, localizada no Leste Minas
Gerais, entre os meses de Junho e Outubro de 2019. Neste estudo, houve a participação de alguns
profissionais da área industrial, que auxiliaram no levantamento de dados e participaram das reuniões
de alinhamento de concepção do trabalho.

Para o desenvolvimento da pesquisa, inicialmente foi realizado um diagnóstico na empresa, sendo

constatado que o setor laboratorial possuía equipamentos parados por falta de reparo, e que os dados de
manutenção eram insuficientes - sendo muitos deles falhos e incompletos -, e os custos extrapolavam o
orçamento. Diante dessa realidade, foi desenvolvido o ciclo PDCA, com o suporte de outras ferramentas
da qualidade, com o objetivo de desdobrar o problema. Com isso, foram identificadas suas causas e
propostas soluções para melhoria do processo atual.

Durante a execução do plano de ação, foram coletados dados quantitativos relacionados às horas
em operação e à avaria de equipamentos, sendo usados softwares e documentos internos da empresa.
Em relação aos dados qualitativos, os mesmos foram obtidos por meio de observações, visitas ao
laboratório da empresa e consultas de procedimentos, o que permitiu melhor entendimento do problema.

Após a coleta dos dados, um banco de dados foi mantido no software Excel, que subsidiou a
construção dos indicadores e do relatório em software de business intelligence. Na padronização, última
fase do trabalho, foi elaborado um documento que apresenta os passos para atualização do banco de
dados que abastecerá o relatório com os indicadores para acompanhamento das manutenções bem como
estipulado como os indicadores devem ser analisados para o desenvolvimento e melhoria de processos.

4. Resultados e Discussões.

O referido estudo foi feito no departamento de meio ambiente e qualidade de uma empresa de
celulose, responsável pelas análises e monitoramento dos processos através de experimentos em
equipamentos laboratoriais que atestam a qualidade da produção. Propôs-se a melhoria da gestão de
manutenção dos equipamentos a partir do uso do ciclo PDCA - Plan, Do, Check, Act.
4.1. Plan.

O PDCA inicia-se com o Planejamento (P). A primeira etapa dessa fase consiste na identificação
do problema. Foi verificado que as manutenções preventivas, calibrações e alguns consertos dos
equipamentos laboratoriais da empresa são realizadas por uma Empresa Prestadora de Serviço (EPS)
contratada. Já as manutenções corretivas, também chamadas de manutenções por demanda, são
realizadas por empresas externas em momento de necessidade.

O aumento dos custos com manutenções externas evidenciou o problema enfrentado pelo
departamento. Em 2018, foi gasto mais de 60% do valor planejado para o ano; já no primeiro semestre
de 2019, momento da proposta de estudo, verificou-se que já havia excedido 12,25% do valor orçado.
Paralelamente, identificou-se que não haviam indicadores de monitoramento de equipamentos, apesar
de haver um programa de manutenção. Tal situação interferiu em importantes decisões, tais como: o
momento ideal de substituição, a necessidade de manutenções, o planejamento financeiro do ano
seguinte, o acompanhamento de manutenções realizadas e a análise de custos com manutenção externa.

A segunda etapa do Planejamento (P) compreende a observação do problema. Verificou-se que,

apesar de não haver um controle eficaz das manutenções dos equipamentos laboratoriais, existem dados
de diferentes softwares e sistemas da empresa. Cabe ressaltar que todo o acervo de ativos do laboratório
está registrado em uma planilha de bens, administrada pelo departamento de finanças.

Constatou-se, portanto, que o cenário atual não favorece uma boa gestão dos equipamentos. Isso
porque dados em diferentes sistemas dificultam consulta, análise e monitoramento das manutenções e
dos desempenhos. Diante deste cenário, foi realizada uma reunião com a equipe de trabalho, sendo
aplicada a ferramenta 5W1H* (Quadro 2).

Tipos de dados O quê? Como? Onde? Por quê?

Ordem de manutenção; Indicadores de:
Software SAP
Identificação de disponibilidade,
Registros de ERP®;
equipamento; Início e fim da Softwares tempo
manutenções Contato com
avaria; Motivo da avaria; (in)disponível, dias
EPS.
Centro de custo. (in)disponíveis.
Identificação do Planilha setor
equipamento; nº de financeiro; Software;
Características Complemento das
patrimônio; TAG (código de Mapeamento Lab. da
equipamentos informações
localização dos ativos); data manual na empresa.
de incorporação; vida útil. área.
Custos com Nº do documento; data de Análise dos custos
Software SAP
manutenção lançamento identificação do Softwares com manutenções
ERP®.
externa equipamento; valor do objeto. externas.

Quadro 2 – Levantamento dos dados

Fonte: Autoria própria.
*A equipe de trabalho é o “Quem?” do 5W1H de todas as atividades.

A terceira etapa da fase de Planejamento (P) refere-se à análise do problema. Para definir as causas
mais prováveis, foi realizado brainstorming em uma das reuniões periódicas da equipe. A partir disso,
foram identificadas as raízes do problema no Diagrama de Ishikawa (Figura 4).
 Figura 4 - Diagrama de Ishikawa para a ausência de indicadores de manutenção.
Fonte: Autoria própria.

Foram avaliadas, em seguida, todas as causas levantadas no Diagrama de Ishikawa a fim de

detectar suas probabilidades de ocorrência. O Quadro 3 apresenta a avaliação das causas consideradas
para o problema de ausência de indicadores de manutenção nos equipamentos.

Causas Causa Análise Avaliação

Ausência de metodologia
Falta de um sistema com indicadores
para acompanhamento das Provável
para auxílio à gestão
Método manutenções
Falta de controle efetivo O controle de gestão de manutenção atual
Provável
das manutenções pode ser melhorado através de métricas
Falta de dados dos Alguns equipamentos estão com dados
Medida equipamentos e faltantes nos controles internos da Provável
manutenções realizadas empresa
Falta de conhecimento
O desconhecimento dos benefícios de
sobre os benefícios da Provável
uma boa gestão gera consequências
gestão de manutenção
Mão de obra Falta de cobrança da É necessário que haja mais atenção para a
Provável
empresa sobre o tema temática
Falta de responsável pela A atividade não foi designada, uma vez
Improvável
execução da atividade que não era realizada
O tempo de avaria dos equipamentos é
Falta de horímetro para
determinado pelo início e fim da
medição de tempo de avaria Improvável
manutenção, registrado pela EPS ou
Material dos equipamentos
empresa de manutenção externa
Dados dispersos em Os dados possuem relação entre si,
Provável
diferentes sistemas porém estão em diferentes sistemas
Meio Rotatividade dos Muitos equipamentos são móveis, o que
Improvável
Ambiente equipamentos na área dificulta o processo de gestão
Grande quantidade de O acervo de equipamentos laboratoriais é
Improvável
equipamentos grande e dificulta a gestão
Máquina Devido ao elevado número de itens,
Acervo de equipamentos
ocorre o problema de Provável
desatualizado
cadastro/atualizações constantes

Quadro 3 - Avaliação das causas pela ausência de indicadores de manutenção.

Fonte: Autoria própria.
 A última etapa da fase de Planejamento (P) é o plano de ação, elaborado a partir das causas
prováveis identificadas no Quadro 3. Desta maneira, o Quadro 4 apresenta a aplicação da ferramenta
5W1H*, utilizada para elaboração do plano de ação.

O quê? Por quê? Como? Onde? Quando?

Elaborar um sistema para o
Utilizando dados
acompanhamento das Sistemas
Para melhorar a obtidos e o software
manutenções, bem como internos/laboratório set/19
gestão atual de business
dos custos das da empresa
intelligence
manutenções externas
Falta de
Definir os indicadores a indicadores a Através de reunião
Laboratório da
serem incorporados no respeito da com a equipe de jun/19
empresa
sistema a ser elaborado gestão de trabalho
manutenção
Dados
Coletar os dados dispersos em Via solicitação Laboratório da
jul/19
disponíveis diferentes interna/visitas na área empresa
locais
Acervo de
Atualizar as informações Por meio de visita à Laboratório da
equipamentos ago/19
com os dados faltantes área empresa
desatualizados
Reforçar com os Falta de
colaboradores da área a conhecimento a
importância da gestão da respeito dos Laboratório da
Reunião semanal nov/19
manutenção para os benefícios da empresa
equipamentos de gestão da
laboratório manutenção
Envolver colaboradores da Falta de
área quanto os cuidados cobrança mais
em relação ao uso de efetiva por Laboratório da
Reunião semanal nov/19
equipamentos e percepção parte da empresa
em caso de necessidade de empresa sobre o
manutenções tema

Quadro 4 - Plano de ação.

Fonte: Autoria própria.
*A equipe de trabalho é o “Quem?” do 5W1H de todas as atividades.

Ressalta-se que a coluna “Quanto custa” foi desconsiderada, uma vez que as ações propostas
não envolveram valor financeiro para sua realização.

4.2.Do.

Dando continuidade ao ciclo PDCA, a segunda etapa do estudo se refere à Execução (D), onde
são efetuadas as ações propostas pelo plano de ação. Sua implementação se iniciou a partir de uma
reunião com a equipe de trabalho, para definir os indicadores a serem criados. Foi consultado o
planejamento do Quadro 2, com as informações dos principais indicadores necessários para
acompanhamento, sendo eles: disponibilidade dos equipamentos, horas disponíveis e indisponíveis,
motivos das manutenções e custos com manutenções externas.
 Para facilitar a coleta de dados e a construção dos indicadores, foram utilizadas etiquetas
circulares (também chamadas de tags) para identificação dos equipamentos mapeados, associando a
situação em área com a planilha de controle da empresa. Utilizou-se adesivos verdes para os
equipamentos encontrados e em conformidade com a lista de bens do laboratório; e vermelhos para os
que se encontram em utilização, porém não listados.

Após o levantamento dos itens, foi criada uma listagem final com os equipamentos críticos –
aqueles que não possuem substitutos em caso de indisponibilidade. Depois, foi criado um banco de
dados por meio de uma planilha via Excel®, com os 170 equipamentos selecionados.

Para monitorá-los, a empresa definiu os indicadores de gestão de manutenção. Para isso, utilizou-
se o software com tecnologia de business intelligence para tratamento e visualização de dados (LIMA,
2017). A ferramenta possibilita a criação de painéis dinâmicos e interativos, denominados dashboards.
Por meio dela, é possível conectar diferentes fontes de dados e gerar relatórios analíticos, de maneira
simples e prática. Estes podem ser atualizados diretamente do banco de dados, permitindo que o próprio
usuário final crie relatórios sem necessitar de um profissional especialista da área.

Em seguida, foi extraído do software SAP ERP® da empresa todas as ordens de manutenção e
custos com manutenções externas dos referidos equipamentos, abrangendo o período de Janeiro de 2015
a Agosto de 2019. A Figura 5 apresenta a extração dos registros de manutenção deste período.

Figura 5 – Criação do banco de dados via Excel ®.

Fonte: Autoria própria.

Partindo para a fase de criação dos indicadores no software de business intelligence, o primeiro
passo consistiu na análise e tratamento dos dados importados do banco de dados, onde foram verificadas
as relações entre as variáveis obtidas (Figura 6). Com isso, iniciou-se a construção do relatório por
dashboards, sendo usada a linguagem DAX (Expressões de Análises de Dados) para cálculo das
medidas necessárias e formatação dos tipos de dados.
 Figura 6 - Relacionamento entre as tabelas do banco de dados via software de business intelligence.
Fonte: Autoria própria.

Durante o processo de criação do relatório, diversos visuais foram utilizados, tais como gráfico
de pizza, gráfico de barras, gráfico de colunas, gráfico de velocímetro, tabela, cartão, filtros,
segmentação de dados e hiperlinks. Os visuais têm uma importância especial pois podem ser filtrados,
realçados, bem como editados, transformando os dados em visualizações ágeis e práticas. Vale ressaltar
que todo o processo de criação do relatório se baseou nos indicadores propostos no Quadro 3, durante a
etapa de observação na fase de Planejamento (P).

4.3. Check.

Após a execução das ações, a terceira fase do ciclo PDCA representa a Checagem (C), que
corresponde às etapas de verificação dos resultados e padronização. Desta forma, o relatório traz
informações de indicadores de manutenção e de custos com manutenção externas (Figura 7).

Figura 7 – Tela principal do relatório.

Fonte: Autoria própria.

O dashboard “Indicadores de manutenção” (Figura 8) permite a pesquisa de um equipamento

tanto por sua tag ou quanto pela seleção manual na listagem de equipamentos, além de delimitar uma
data específica para análise dos indicadores. A partir das filtragens, todos os visuais do painel são
alterados segundo a data e o equipamento selecionado.
 Figura 8 – Dashboard de indicadores de manutenção.
Fonte: Autoria própria.

Pelo relatório, também é possível visualizar: (i) o tempo de avaria que o equipamento possui, em
horas, através do gráfico de colunas; (ii) sua disponibilidade em porcentagem através do gráfico de
velocímetro; (iii) as horas em avaria e horas em funcionamento pelo gráfico de pizza; (iv) as principais
manutenções realizadas no equipamento pela tabela auxiliar; (v) o ranking dos equipamentos por
disponibilidade no gráfico de barras; (vi) o tempo de avaria em dias e em qual regime o equipamento
opera, sendo “Adm” para aqueles que são utilizados 8 horas por dia durante 5 dias por semana e “Turno”
para aqueles que operam 24 horas por dia durante 7 dias por semana.

No gráfico de colunas “Tempo em avaria” também é possível visualizar e hierarquizar os dados

tanto por Ano quanto por Mês. Destaca-se, ainda, outra funcionalidade extremamente dinâmica e
utilizada neste dashboard, que é a Dica de Ferramenta, capaz de inserir pequenos relatórios com
exibição instantânea em visuais e seus respectivos elementos no eixo (Figura 9).

Figura 9 - Funcionalidade Dica de Ferramenta sobre um visual.

Fonte: Autoria própria.
 Já o dashboard “Custos com manutenções externas” (Figura 10) refere-se a listagem dos
equipamentos que sofreram manutenções externas no período analisado e os respectivos custos
envolvidos. É possível verificar que os principais visuais aplicados são: filtro de data (Mês), cartão com
o valor total gasto com manutenções no período, um gráfico de coluna, que apesenta os custos com
manutenções mensais e um gráfico de barras, com os custos por equipamento. Ressalta-se que, por
motivos de confidencialidade, os valores foram apresentados em porcentagem, sendo disponível neste
painel apenas os dados referentes ao ano de 2019.

Figura 10 – Dashboard de custos com manutenções.

Fonte: Autoria própria.

Através do relatório, também é possível gerar as análises automáticas. Ao selecionar algum dos
visuais, é possível verificar a relação entre os dados por diversos parâmetros oferecidos, como é o caso
do gráfico “Tempo de Avaria”, em que o relatório mostra que houve uma diminuição de 4,56% das
horas em avaria entre os anos de 2017 e 2018. Expõe ainda que, o motivo de avaria “Verificado
funcionamento” aumentou neste período, enquanto “Verificado equipamento” sofreu diminuição.

Figura 11 - Funcionalidade análise automática.

Fonte: Autoria própria.
 Com a utilização dessa funcionalidade, é possível que os gestores obtenham respostas mais
rápidas de seus processos, melhorando a velocidade de acesso às informações e a comparação dos dados
reais com o que foi planejado.

4.4. Act.

O PDCA é finalizado com a fase Agir (A). A ferramenta de business intelligence permite
avaliar se os indicadores de manutenção se encontram dentro do esperado. Se sim, é importante
identificar os fatos que favoreceram a conformidade. Em caso contrário, devem ser identificadas as
causas e proceder um novo ciclo PCDA, de modo a se desenvolver a melhoria contínua do processo.

Com vistas ao cumprimento das etapas do PDCA, foi desenvolvido o manual “Orientações de uso
e atualização: relatório de indicadores de manutenção”, onde foram descritos os passos para atualização
do banco de dados e utilização do relatório criado. O padrão criado foi disponibilizado para o setor onde
foi realizado o estudo (Figura 12).

Figura 12 – Manual de uso e atualização.

Fonte: Autoria própria.

Além disso, para atender todas as ações propostas pelo plano de ação, elaborou-se uma ata de
reunião para orientar os colaboradores do setor. Com ela, foi reforçada a importância de se conservar os
equipamentos, dados benefícios da gestão da manutenção.

Observa-se que a aplicação da ferramenta contribuiu de forma positiva para a empresa. Através
do relatório, verificou-se que alguns equipamentos apresentaram índice de disponibilidade inferior a
35% ao ano, fato crítico ao seu processo produtivo. A criação de indicadores, com o suporte de um
software de business intelligence, a empresa favoreceu a tanto a gestão da manutenção de seus
equipamentos laboratoriais, quanto a verificação dos custos de manutenções externas.

5. Conclusões.

Este trabalho teve como objetivo a implementação do ciclo PDCA na gestão de manutenção de
equipamentos laboratoriais de uma indústria de celulose. Para isso, foram utilizadas tanto ferramentas
de qualidade, tais como diagrama de Ishikawa, 5W2H e branstorming, quanto software de business
intelligence. Com eles, foi possível identificar as causas do problema estudado, bem como
desenvolver indicadores para a gestão de manutenção.
 Com isso, o processo atual de monitoramento refletiu em maior confiabilidade, disponibilidade e
controle de custos de manutenção e em decisões assertivas sobre aquisição de equipamentos. O estudo
evidenciou que alguns equipamentos registravam índice de disponibilidade inferior a 35% ao ano, dado
alarmante para a empresa. Com os fatos evidenciados, espera-se que o relatório criado seja publicado a
nível departamental. Assim, os colaboradores da área passam a ter acesso às informações, reagindo
proativamente diante de resultados indesejados.

O desenvolvimento dos indicadores foi dificultado pela etapa de coleta de dados, uma vez que se
trata de uma atividade minuciosa e extensa, sendo um fator limitante ao estudo. Além disso, sugere-se
uma padronização no preenchimento das ordens de manutenção, uma vez que o formato de inserção
de dados atual apresenta erros de escrita e repetições, elevando a complexidade de tratamento, análise
e veracidade dos dados. Adiciona-se também a necessidade da empresa em capacitar os seus
funcionários quanto ao uso do software de business intelligence, recentemente adquirido.

Sugere-se, para estudos futuros, a criação de novos indicadores, como tempo de vida útil e idade
tecnológica, aumentando a variedade de informações para a empresa. Vale ressaltar a importância em
se reiniciar, periodicamente, o ciclo PDCA de modo a se visar a melhoria contínua do processo.

Os dashboards são fundamentais para as organizações medirem a eficiência de processos e

atividades. O que justifica o fato do uso crescente de ferramentas de business intelligence para análise
dos dados de seus processos. A boa relação custo benefício e a fácil implementação e atualização dos
bancos de dados favorecem o acompanhamento de indicadores-chave.

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