Centerlining: a chave para estabilidade dos processos

Centerlining: a chave para estabilidade dos processos

A metodologia centerlining é utilizada nas indústrias para reduzir a variabilidade de produtos e processos e, consequentemente, aumentar a eficiência do maquinário. De acordo com a revista Planet Lean (2020), ela foi criada na década de 90, e vem sendo ativamente usada na manufatura desde então. Atualmente, cerca de 75% dos grandes setores da indústria, como automotivo, alimentos e bebidas e químico utilizam esse método para monitorar e ajustar parâmetros produtivos. Seu alto uso se justifica, pois, as indústrias precisam garantir que seu produto final está em conformidade com as constantes mudanças de mercado. Para além da inovação, também é preciso focar na qualidade da produção, que deve cumprir com certos padrões já pré-estabelecidos, e o centerlining auxilia nesse processo.

Na indústria, ela tem uma ampla relação com o ciclo PDCA (Plan-Do-Act-Check), que foca na implementação de melhoria contínua. Isso porque suas 4 etapas cumprem com os principais objetivos do centerling. A etapa de Plan define as configurações ideais dos parâmetros de produção, o que estabelece a linha central usada como referência. Na fase seguinte, Do, é feita a aplicação dos parâmetros definidos na operação. A verificação (Check) é essencial, pois aqui é feito o monitoramento da consistência dos parâmetros de produção e identificação de desvios da linha central. Por fim, o Act aplicado à metodologia se resume a ajustes de inconsistências para garantir que a linha rode dentro dos limites estabelecidos.

Apesar de complementares, o centerlining é mais focado na estabilização e controle das variáveis, enquanto o PDCA possui uma abordagem geral, usado inclusive na gestão. A meta dessa metodologia é Eliminar, Simplificar, Padronizar e Automatizar (ESSA). Esses conceitos são aplicados diretamente nas configurações do maquinário, melhorando, por exemplo, o cálculo de OEE. A imagem a seguir é um exemplo desse tipo de gráfico:

4 passos para a aplicação do centerlining na indústria

Para conseguir tirar total proveito dos benefícios da aplicação dessa metodologia, a indústria deve seguir 4 passos:

• Identifique as variáveis mais relevantes do processo: em primeiro lugar, é preciso estudar o processo para definir quais variáveis devem ser monitoradas. É somente através da identificação das variáveis-chave corretas que é possível obter melhorias no processo e na qualidade do produto;
• Definição de parâmetros: após identificar as variáveis importantes, o próximo passo é determinar os limites máximos e mínimos aceitáveis da linha de produção, que não prejudiquem a qualidade do produto. É importante que esses parâmetros sejam pensados com uma certa flexibilidade, para englobar influências externas como condições ambientais, desgaste das máquinas e qualidade dos insumos. Isso é feito através de testes e análises do histórico do processo;
• Implementação e monitoramento: com os parâmetros definidos, é preciso monitorar o comportamento da linha baseado na metodologia centerlining. É nessa etapa que a coleta de dados em tempo real se mostra indispensável, pois é isso que possibilita uma avaliação precisa das condições da linha. A automatização desse processo é um diferencial, pois, mesmo que seja possível fazer o registro de dados manualmente, esse é demorado e propenso a erros.
• Ajustes devido a aplicação na produção: Por fim, é importante revisar regularmente os parâmetros definidos e fazer eventuais refinos. Para isso, o ideal é informar os operadores e supervisores de linha sobre as mudanças, os preparando para agir se necessário. Nessa etapa, a coleta e o registro histórico de dados servirão como base para avaliar a qualidade do produto de acordo com os valores de setpoint definidos.

Participação da ciência de dados na metodologia centerlining

Como visto anteriormente, a coleta automatizada de dados contribui positivamente para a aplicação da metodologia centerlining na indústria. A partir dela, é possível reduzir erros causados por humanos, o que garante dados mais precisos e consistentes. Além disso, seu caráter simultâneo permite a resposta imediata a desvios, melhorando a eficiência operacional. A melhoria também reflete nos operadores, que podem dedicar o tempo que seria gasto para preencher planilhas em tarefas de maior valor agregado. Por fim, utilizar tecnologias como a ciência de dados facilita a integração com outros sistemas e funcionalidades, pela sua capacidade de comunicação com diversos protocolos.

A possibilidade da criação de um histórico de dados robusto também é extremamente benéfica para a aplicação dessa tecnologia. Isso é feito primeiramente pela nítida compreensão de padrões, o que é essencial para entender o comportamento dos processos e estabelecer parâmetros. Além disso, esse registro é usado para estabelecer referências de desempenho ideal dos processos, facilitando a aplicação da metodologia centerlining. Por fim, um histórico detalhado ajuda a identificar as possíveis causas de variabilidade, o que tem como efeito medidas corretivas eficazes.

O uso da ciência de dados provê, para além de uma coleta simultânea, a visualização de informações de forma dinâmica. Isso é de suma importância dentro do centerlining, pois permite a tradução de dados complexos em gráficos intuitivos, de fácil entendimento. Essa visibilidade também aumenta o engajamento, pois as informações ficam mais acessíveis aos colaboradores, incentivando o compartilhamento de insights. Em suma, mais do que a coleta precisa dos dados, é necessário um recurso que os deixa a mostra, permitindo explorar e descobrir resultados.

Aplicação da metodologia centerlining em diferentes processos da indústria

A metodologia centerlining pode ser usada para o monitoramento de diversas variáveis na indústria. Os parâmetros de comparação podem ser estabelecidos a partir da aderência à linha central, como visto no início do texto, ou por Thresholds (“limites”). Esse último é um valor predefinido, que engloba limite máximo e mínimo, que serve como ponto de referência para controlar as variáveis críticas do processo.

Para a produção de produtos líquidos viscosos, por exemplo, o maquinário engloba o uso de misturadores de alta intensidade, tanques, bombas para injeção, pasteurizadores, etc. Assim, esses recursos podem ser utilizados para controlar a dosagem e a temperatura dos componentes da receita, velocidade do misturador e comportamento das bombas.

• Exemplo de gráfico centerlining de temperatura:

• Exemplo de gráfico centerlining para comportamento de bombas:

Em outros setores, esse mesmo conceito também é visto em diversos processos, como:

• Indústria Química

Processos de destilação: manter parâmetros de temperatura e pressão garantem a pureza dos produtos destilados;

• Indústria automotiva

Montagem de motores: o monitoramento de aspectos como posicionamento de máquina garante que todas as peças sejam montadas dentro das especificações para evitar falhas;

• Indústria Farmacêutica

Envase: manter a precisão no envase para garantir a dosagem correta e evitar contaminações;

• Indústria de bebidas

Fabricação de bebidas: Controlar a fermentação, temperatura de pasteurização e envase para garantir a qualidade das bebidas;

• Papel e celulose

Tratamento da celulose: Manter parâmetros de temperatura e pressão para garantir a eficiência do processo de branqueamento;

• Indústria têxtil

Tingimento de tecidos: Controlar a temperatura, tempo e concentração de corantes para garantir a uniformidade das cores;

Por que aplicar a metodologia centerlining na indústria

Em conclusão, a metodologia centerlining utilizada em todos os setores da indústria manufatureira para garantir a qualidade e a consistência dos produtos. Ela pode ser aplicada no monitoramento de variáveis como temperatura, pressão, velocidade, dosagem, umidade, posicionamento de máquina, peso, entre outros. Levando isso em conta, o cenário de tecnologia atual provê diversas possibilidades para a indústria tornar esse processo ainda mais eficiente.

Uma dessas ações é investir em treinamento tático para os engenheiros responsáveis da linha, garantindo a compreensão da importância do centerlining e a habilidade para aplicar a metodologia corretamente. Isso pode ser feito através de workshops e simulações para praticar a aplicação do centerlining para resolver problemas.

Também é preciso focar em melhoria contínua, coletando feedbacks regulares e realizando ajustes baseados nos dados coletados para otimizar continuamente os processos. Dessa maneira, é possível tirar o maior proveito da aplicação dessa metodologia.

Por fim, utilizar sensores automatizados para realizar a coleta de dados em tempo real auxilia positivamente na eficiência desse processo. Assim, é possível realizar uma rápida detecção de desvios, bem como sua correção imediata, ao identificar a causa raiz do problema.

Soluções voltadas parae, usando algoritmos de classificação, as traduz para gráficos de visualização dinâmicos. No contexto do centerlining, esses auxiliam para o processo de tomada de decisão informada, que visam manter a produção dentro dos parâmetros estabelecidos. Sua flexibilidade é ideal para processos com alta escalabilidade e é o ponto-chave para ajustes visando o aumento de produtividade. Saiba mais sobre nós. .