Barrett Steel é uma empresa de aço com 28 locais no Reino Unido, gerando um faturamento de GBP 500.000.000,00 por ano. A Barrett Steel tem um diferencial no mercado ao vender “kits de aço” para a indústria da construção.
- O diretor de operações reconheceu problemas com disponibilidade, disponibilidade e manutenção, mas precisava de uma solução robusta e comprovada para coletar, analisar e distribuir grandes quantidades de dados operacionais e também gerenciar a manutenção de forma mais inteligente.
- Foi instalada uma solução da Rockwell Automation, que incluiu:
- ThingWorx® pacote SCP (produtos inteligentes conectados) baseado em SaaS da PTC
- Fiix sistema de gestão de manutenção computadorizada (CMMS)
Com base em projetos-piloto, as melhorias na utilização de ativos resultarão em receita adicional significativa (GBP milhões)
- O site-piloto demonstra aumento da produtividade, logística mais eficiente e redução dos custos operacionais.
- 90 % do trabalho de manutenção da equipe de guindaste é agora proativo
- O transporte é muito mais eficiente, com cargas compatíveis com as capacidades dos veículos
- O consumo de energia elétrica (incluindo escritórios) está sendo monitorado muito mais de perto, com economias baseadas em padrões de turno já identificadas e ação corretiva em vigor
- A coleta e análise de dados já está sendo ampliada para outras disciplinas operacionais
“Todos os dados já estavam lá, só não estávamos coletando... ou usando”, explica Paul Burke, Head of Engineering da Barrett Steel, o maior estoque independente de aço do Reino Unido.
Uma premissa relativamente simples que evoluiu para a força motriz por trás de uma notável transformação digital – sustentada pelo pacote SCP (produtos inteligentes conectados) baseado em SaaS ThingWorx® da PTC e pelo sistema de gestão de manutenção computadorizada (CMMS) Fiix da Rockwell Automation.
Essa evolução resultou em economias abrangentes no orçamento, tempo de máquina improdutivo, horas de funcionários, transporte e consumo de energia, sem mencionar um regime de manutenção proativa completamente revisado; e há muito mais a alcançar.
Desafio
Quando assumiu o cargo de chefe de engenharia em todos os locais da Barrett Steel, Burke aplicou uma mentalidade que ele havia desenvolvido com sua experiência em manufatura e começou a identificar eficiências operacionais significativas em todas as facetas da empresa.
Mas essas eficiências só se tornariam aparentes se ele tivesse percepções muito mais claras e profundas sobre as várias operações, que incluíam escritórios, guindastes, carregamento, corte, logística e manutenção.
“Eu queria o máximo de dados operacionais possível, incluindo uso de energia, tempo de execução, tempo de parada, reparos, localização de veículos e produtividade, para citar apenas alguns”, explica Burke. “Eu precisava de dados operacionais contextualizados nos quais pudesse basear minhas decisões e ajudar os gerentes de operações a tomarem as suas decisões – não apenas relacionadas a uma máquina e um local, mas em toda a empresa.”
Solução
Inicialmente concentrando-se na capacidade da máquina e no tempo de resposta do pedido, o primeiro sistema baseado em papel da Burke passou por uma rápida evolução. Com a ajuda da CHG Electrical – um fornecedor confiável da Barrett Steel e membro da PartnerNetwork da Rockwell Automation como um integrador de sistemas reconhecido – a abordagem atualizada assumiu a forma de uma solução eletrônica de coleta de dados, com CLPs e software da Rockwell Automation fornecendo a interface essencial para as métricas de nível de máquina.
Peter Clarke, CEO da CHG Electrical, explica: “Paul estava procurando identificar as razões para o tempo de parada, como manutenção, falta de estoque ou disponibilidade de pessoal. Assim, realizamos um teste em uma máquina em um local e depois extrapolamos esses dados para todos os locais com máquinas semelhantes. Rapidamente percebemos que havia um caso de negócios muito forte para um grande projeto de integração abrangendo 52 máquinas em 10 locais.”
Nesta fase, a CHG e a Barrett Steel concordaram que um software dedicado seria uma abordagem melhor para atender a todas as fontes de dados díspares, à implantação mais ampla prevista e à eventual expansibilidade para vários locais. Essa decisão levou à implantação da plataforma ThingWorx e do Fiix CMMS.
Com essas ferramentas e uma capacidade mais simplificada de coletar e analisar dados, a Barrett Steel e a CHG começaram a identificar outras operações potencialmente ricas em dados que poderiam ser analisadas e aprimoradas.
Resultado
Até o momento, os resultados foram extremamente impressionantes. “Fizemos um teste em uma máquina em um local, que destacou que uma melhoria de 1% na utilização resultaria em GBP 250.000,00 de receita adicional”, entusiasma-se Burke. “Mesmo uma melhoria conservadora de 5% equivale a mais de GBP 1000000,00 de receita adicional. Em seguida, extrapolamos os resultados para todos os locais com máquinas semelhantes.
“Também analisamos o tempo de parada não programada e descobrimos que, ao utilizarmos dados padrão do setor – que ainda são muito conservadores – GBP 5000000,00 de tempo de parada poderiam ser reduzidos simplesmente gerenciando melhor os 40 engenheiros de cuidados com ativos. Mesmo uma melhoria de 10% equivale a GBP 500.000,00. Foi essa percepção que levou à implantação do Fiix.
“90% do trabalho de manutenção da nossa equipe de guindastes agora é proativo”, explica ele. “Na verdade, usando a abordagem rudimentar original, o retorno em um local com oito máquinas teria sido de apenas seis meses; com o Fiix implementado em todos os locais, o retorno será igualmente impressionante.
“Usando o ThingWorx para capturar e reunir os dados, também identificamos capacidade excedente de máquinas em outros locais no valor de GBP 300.000,00. Se equipararmos isso ao investimento em novas gruas, carregadores e empilhadeiras, justificamos o investimento no ThingWorx por quatro anos, em apenas um ano de economia.”
E não é apenas o trabalho pesado que se beneficiou desse novo paradigma orientado por dados; Burke também identificou e mediu outras disciplinas dentro das operações da empresa.
“Graças ao ThingWorx ser baseado em nuvem e oferecer APIs abertas”, continua Clarke, “podemos reunir outras fontes de dados distintas que anteriormente não eram consideradas pela Barrett Steel e colocá-las em contexto com outros dados operacionais. Logística e uso de energia são partes importantes disso.
“Do lado do transporte, estamos analisando os veículos em termos de uso de combustível, milhas percorridas e o peso do aço transportado. Com isso, podemos implantar os veículos mais adequados para o trabalho. Também usamos o ThingWorx para analisar o uso de eletricidade, medindo o consumo com base nos padrões de turno. Descobrimos que mais de GBP 1200000,00 ou 40% do consumo de eletricidade estava ocorrendo durante turnos fora de operação, devido a luzes deixadas acesas ou equipamentos deixados funcionando. Assim, imediatamente implementamos um plano de redução de emissões de CO₂ que aborda vazamentos de ar, desliga máquinas desnecessárias, corrige o ‘uso indevido’ de iluminação com sensores de lux e presença, e aprimora a infraestrutura de geração solar existente. Todas essas economias vão para o resultado final.”
“Não estamos usando a Eficiência Geral do Equipamento verdadeira no momento”, continua Burke. “Estamos apenas analisando a utilização e a disponibilidade, mas eventualmente introduziremos o desempenho. A qualidade também não é um problema, pois é um benefício muito nominal para nós, já que as taxas de sucata são muito baixas. Certamente veremos aumentos na produtividade, mas essa não é uma métrica fundamental no momento; estamos atualmente na fase de identificação de problemas.
“Dito isso, em um local em Bradford, quando conseguimos que suas máquinas atingissem mais de 80% de Eficiência Geral do Equipamento/utilização, certamente vimos um aumento de produtos nos veículos e saindo da fábrica, um aumento no número de motoristas saindo no horário e uma redução significativa nas horas extras dos motoristas e nos fins de semana, devido ao planejamento em torno do tráfego e dos horários de pico.
“Também não perdemos de vista o quão importantes as pessoas são na equação geral. As pessoas devem trabalhar com os dados. Você pode coletá-los e monitorá-los, mas se não agir com base neles e tomar boas decisões operacionais, que produzam resultados tangíveis, a motivação para usá-los diminui. É vital que você os utilize e esteja motivado para isso.
“Inicialmente, alguns operadores pensaram que estávamos observando-os, mas, quando mostramos a eles que eram as máquinas sob os holofotes e depois mostramos o que aprendemos, houve uma mudança perceptível de atitude, ainda mais evidente em comparação com as linhas que não estão sendo monitoradas atualmente. Não só a atitude é diferente, mas os níveis de produtividade nas linhas monitoradas melhoraram significativamente. Olhando para o projeto como um todo, ainda não chegamos lá, mas já conseguimos ver a luz muito brilhante no fim do túnel.”
Burke guarda a expressão mais convincente para o final; e é a que ele usou diante de sua equipe de gestão após apresentar o caso de negócios para a transformação digital. Ele simplesmente disse: “Depende de vocês decidirem se podemos pagar ou não, mas eu acho que não podemos nos dar ao luxo de NÃO fazer isso!”
Publicado 27 de junho de 2024