Cost Deployment
Vários cases foram desenvolvidos em anos de parceria com a Nidec, mas esse tem um gosto especial: Inteligência Artificial e Análise de Dados se combinaram para otimizar milhões de reais em investimentos
11%
Redução nas perdas do processo
R$5 milhões
Economia anual por processos
4 cases
Brasil, China, Eslováquia e México
Cenário
A Embraco, que posteriormente seria comprada pela japonesa Nidec e passaria a adotar este nome, é uma empresa brasileira que produz compressores para aparelhos de refrigeração. Foi fundada em 1971 e se localiza em Joinville (SC).
Como com qualquer indústria, as linhas de produção podem enfrentar gargalos cujas paradas consequentes resultam em grandes perdas. No caso dessa empresa, dados são coletados pela sensorização das linhas e uso extensivo do sistema de execução da Manufatura (MES). As estações indicam se estão ‘up’ ou ‘down’. Se estiverem ‘down’, possuem indicadores de causas de paradas.
No entanto, a identificação do gargalo de linha e os impactos reais causados por paradas nas estações anteriores e posteriores era realizada por operadores e supervisores de forma empírica.
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Esse processo de identificação é chave para um melhor controle das linhas de produção. Para evitar um excesso de manutenções, a Nidec sabia que a solução estava em transformar os dados em informação e nos procurou para desenvolver essa aplicação.
O necessário para a situação era agregar os dados de forma visual e intuitiva, para identificar e apontar a localização (estação de trabalho) e a causa (defeito, erro) das interrupções que geravam impacto real no gargalo de produção.
Nessa solução, foi usado um algoritmo que correlaciona os dados entre as linhas de produção para identificar com precisão ocorrências críticas, apresentando-as em uma interface de Business Intelligence.
Resultados
Segundo os gestores da época na Nidec, foi possível chegar a uma redução de 11% nas perdas do processo, o que leva a uma economia de 5 milhões de reais ao ano por processo. São número impressionantes e que representam muito bem como a Análise de Dados é uma parceira de negócios indispensável.
Além disso, a novidade também colaborou para a padronização dos dados das diferentes plantas, permitindo a troca de informações pelas equipes.
O projeto colaborou para o avanço na jornada em busca da certificação World Class Manufacturing (WCM), no pilar de gestão de custos, que recebeu excelente avaliação suportado pelo uso do algoritmo.
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