Dashboard em Power BI: Consolidação e análise de indicadores de performance de usinas de beneficiamento

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ARTIGO ORIGINAL

CASTRO, Lucas Araújo [1]

CASTRO, Lucas Araújo. Dashboard em Power BI: Consolidação e análise de indicadores de performance de usinas de beneficiamento. Revista Científica Multidisciplinar Núcleo do Conhecimento. Ano 05, Ed. 10, Vol. 18, pp. 21-30. Outubro de 2020. ISSN: 2448-0959, Link de acesso: https://www.nucleodoconhecimento.com.br/engenharia-mecanica/dashboard-em-power

RESUMO

No atual modelo de negócios, o acréscimo da produtividade, a garantia dos prazos de entrega, a redução dos custos de produção junto com a diminuição dos desperdícios, são alguns dos fatores que andam alinhados com a qualidade presente nos produtos de empresas que querem se manter competitivas no mercado. Os Indicadores de desempenho são algumas das ferramentas de qualidade de gestão usados para a medição e o consequente nível de desempenho e sucesso de uma organização ou de um determinado processo. Este trabalho tem como objetivo a estruturação e aplicação de um dashboard, para o desenvolvimento de relatório de indicadores de equipamentos de usinas de beneficiamento de minério de ferro, por meio de banco de dados obtidos de um diretório de uma empresa de mineração. Este relatório é desenvolvido por um software de informação conhecido como Microsoft Power BI, de modo a dinamizar sua geração e padronizar a exibição dos indicadores de performance para a Complexos e Plantas analisados, logo, tendo os principais objetivos alcançados a criação de uma ferramenta prática e dinâmica no que diz respeito a consolidação e visualização de indicadores de desempenho.

Palavras-Chave: Indicadores de Performance, Power BI, usinas de beneficiamento, KPI.

1. INTRODUÇÃO

Com a necessidade de aplicação de técnicas melhoria nos processos voltados para a qualidade e análise de dados indicativos, empresas que buscam competitividade no mercado carecem de um diagnóstico dinâmico e eficaz no que diz respeito aos resultados de produção, bem como na capacidade de realização de uma manutenção eficiente e na excelência de performance de seus processos e equipamentos.  Logo, estas, investem em ciência e tecnologia, e com isso ferramentas de qualidade e gerenciamento são constantemente aplicadas, pois maximizam os ganhos operacionais por meio da erradicação dos gaps e extinção de gastos desnecessários.

Uma das formas eficientes de consolidação e criação de indicadores de performance de equipamentos é através do software Microsoft Power BI, pois este auxilia na interpretação de extensas bases de dados, para, de fato, entender o contexto e o andamento das operações. O objetivo deste artigo é a criação de um dashboard em Power BI para a interpretação de dados relacionados a usinas de beneficiamento de minério de ferro de diferentes complexos e plantas, afim de se atribuir também uma comparativo no contexto de chave de indicadores de performance (KPI’s)

Quanto a abordagem é classificada como qualitativa pois irá tratar da contribuição dos indicadores de performance no setor de mineração. Em relação aos objetivos, é denotada uma pesquisa exploratória pois têm como principal finalidade desenvolver, elucidar e transformar conceitos e ideias, a partir da formulação de problemas mais precisos. Em vista dos procedimentos técnicos, a pesquisa é classificada como pesquisa bibliográfica, pois é feita a partir do levantamento de referências teóricas já analisadas, e estudo de caso, visto que o pesquisador explora em profundidade uma atividade e processo.

2. REFERENCIAL TEÓRICO

2.1 INDICADORES DE PERFORMANCE

Segundo Pinto (2002) para um sistema de controle da manutenção ser hábil e eficaz, tornam-se necessários elementos de desempenho do mesmo sob a desenho de relações ou índices. O autor cita que esses índices devem ser empregados para indicar os pontos inermes e também para apontar as possíveis dificuldades que estão acarretando em resultados negativos.

Logo, Megiolaro (2015) afirma que os indicadores de manutenção servem como tradução do comportamento dos maquinário e sistemas de manufatura em vista das ações de manutenção. O autor complementa que estes, relacionam os tempos de funcionando de equipamentos entre paradas, a quantidade de paradas e também o período para conserto. Alguns desses indicadores podem ser vistos a seguir.

  • Disponibilidade Física

A disponibilidade física é um dos indicadores mais cruciais para a manutenção, visto que as perdas ocasionadas por defeitos e falhas em maquinários são relevantes, e o princípio da manutenção deve ser propiciar a máxima assiduidade operacional por meio de um alto grau de disponibilidade (VERRI, 2012).

Segundo Martins (2012), o indicador da disponibilidade física é definido como a probabilidade de um determinado equipamento estar disponível para atuar quando solicitado. Sua representação pode ser vista na Equação 1.

 

Onde:  HC = Horas calendário

HM = Horas de manutenção

  • Tempo Médio entre Falhas

O Tempo Médio Entre Falhas (Mean Time Between Failures – MTBF) relata a periodicidade intervenções nos equipamentos durante determinado tempo (MARTINS, 2012). Conceitua-se tempo total operado como o total do tempo em que se deve estar produzindo, ou seja, sinaliza o tempo em que realmente houve produção mais o tempo de parada corretiva do ativo. (MEGIOLARO, 2015). A Equação 2 apresenta o cálculo do MTBF.

 

Onde:  HT = Horas Trabalhadas

NIC = Número de intervenções corretivas

Magzen (2003) afirma ainda que além do indicador demonstrar o tempo médio entre o evento de uma falha e a posterior, concebe também o tempo efetivo de operação da máquina ou equipamento sobre as indigências de produção até a próxima avaria.

  • Tempo Médio para Reparo

De acordo com Megiolaro (2015), o Tempo Médio Para Reparo (Mean Time To Repair – MTTR) denota o tempo médio em que o maquinário deixa de operar devido à uma ocorrência relacionada à manutenção. Peres e Limas (2008) citam que O MTTR afeta o programa de outras demandas, ou seja, quanto mais tempo se gasta com reparos, menos tempo sobrará para atividades de manutenção centrada em prevenção. Os autores completam que para o mesmo, quanto menor for esse indicador ao decorrer do tempo, mais efetivo é andamento da manutenção.

Onde: HMC = Horas de manutenção corretiva

NIC = Número de intervenções corretivas

2.2 POWER BI

Santos (2019) relata que, desenvolvido pela Microsoft, o Power BI é um recurso de análise que concebe o indivíduo ter insights a partir dos dados, podendo assim tomar decisões mais rápidas e concretas. O autor salienta que as longas bases de dados de uma companhia sozinhas não demostram informações claras para quem as interpreta, sendo fundamental ter dispositivos que ajudem a administrá-los para, de fato, entender as operações.

Santos (2019) cita que o Power BI é uma ferramenta precisa no processo de qualidade e gestão, pois a partir de uma série de empregos de softwares, conectores e aplicativos que atuam de forma conjunta, tem-se a transformação das fontes de dados de diversas partes que não são conectadas entre si só em informações concretas, isto é, que sejam interpretativas para quem as analise e mostrem questões complacentes O autor menciona ainda que as elementos gerados pelo Power BI são visualmente agradáveis e dinâmicos além de ter gráficos variados a partir de necessidade do usuário e otimizando assim a experiência destes.

Além disso, Eugênio (2017) relata que os painéis de gestão do Power BI podem ser visualizados de qualquer localidade e em qualquer momento por meio de dispositivos móveis como celulares e tablets, sendo admissível figurar, avaliar e tomar decisões com base nos seus visores indicativos.

3. RESULTADOS

O estudo em questão foi realizado em uma empresa brasileira do ramo de mineração e de operação de logística. Dentre seus produtos destacam-se o minério de ferro, de pelotas e de níquel, além de outros metais. Além disso tem atuação também na produção de energia através de hidrelétricas, gás natural e biodiesel, e possui uma subsidiária neste segmento.

As usinas de beneficiamento de minério de ferro têm a função de tratar todo o minério extraído das cavas de forma a eliminar resíduos indesejáveis e outras impurezas. O Beneficiamento de minério de ferro é composto por vários processos que visam, a partir do material resultante da extração, separar e concentrar os materiais desejado. Tais processos podem ser físicos ou químicos de modo que processamento vai depender dos fins e da característica que se pretende obter. Alguns deles são: Britagem, moagem, deslamagem, peineiramento, separação magnética e flotação.

No processo de manutenção de equipamentos usina, um dos principais objetivos é garantir o funcionamento dos equipamentos para que haja a maior movimentação/beneficiamento de minério de ferro possível. Os principais indicadores da empresa em questão são a Disponibilidade Física (DF), a Utilização Física (UF, usada para medir a movimentação), a Produtividade, a Quantidade de equipamentos em operação, o Tempo médio entre falhas (MTBF), o Tempo médio para reparo (MTTR), dentre diversos outros que indicam a qualidade da manutenção e sua eficácia e/ou eficiência.

Para a consolidação e apresentação dos dados usa-se o Power BI que se caracteriza por ser um pacote de ferramentas de análise que oferece recursos para toda uma organização e que pode se conectar em diversas de fontes de dados, tornando todo o processo e a preparação dos dados mais simples.

A forma de construção e operação do painel de usina se dá basicamente pela extração de uma base de dados conjunta a partir de uma plataforma de gestão de dados. A partir da extração destes dados há um tratamento dos mesmo em planilhas de Excel e então estes são imputados no software em questão.  Para que os dados deste relatório sempre estivessem o mais confiável possível, podem ser feitas validações mensais junto aos steakholders que ficam alocados em cada complexo. Essas análises proporcionam além da maior confiabilidade, uma segurança quanto a possíveis desvios nos valores consolidados. A representação do painel pode ser vista na figura 1.7

Figura 1: Painel de indicadores de Usinas de Beneficiamento

Fonte: O autor (2020)

Pode ser visto na figura 1 o painel de indicadores de usinas de beneficiamento de minério de ferro. Cada usina por convecção é denominada uma planta, logo o conjunto de plantas compõe um complexo. Além disso, cada planta possui sistemas produtivos distintos no processo de beneficiamento. Os dados em questão formam analisados durante o período de treze semanas.

Pode ser visto ainda na figura 1 que o painel é dividido em três partes distintas. A primeira, localizada na porção extrema esquerda, diz respeito ao filtro de busca, onde por meio deste, o usuário terá maior facilidade de localização dos dados necessitados além de promover maior dinamismo de apresentação.  O segundo grupo, localizado na porção superior, é o farol comparativo de resultados, onde, a partir de metas (orçamentos) previamente atribuídos tem-se um crivo de comparação dos resultados das plantas e complexos

Já a terceira parte, localizada na porção inferior, é composta por gráficos de linhas de tendências. Dependendo da seleção dos filtros, estes, podem sinalizar as tendências dos complexos, plantas ou sistemas produtivos. É representado pelos indicadores de DF e MTBF visto sua maior relevância na análise.

Outro detalhe importante na parte de consolidação de dados de dados se dá por uma convecção da empresa de realizar ponderações em determinados sistemas produtivos mais impactantes no processo de beneficiamento a fim de se ter uma análise mais equilibrada de vários sistemas que compõe cada planta. Desta forma, no cálculo da DF é multiplicado porcentagens em sistemas produtivos mais relevantes dos complexos para que se obtenha o valor real.

A partir do Painel de Indicadores é possível analisar o andamento da manutenção e aferir com os responsáveis de cada site se estão sendo encontradas soluções para os problemas levantado a partir dos indicadores.

4. CONSIDERAÇÕES FINAIS

Este trabalho contemplou aspectos relacionados a consolidação e aplicação de indicadores de performance de manutenção e produção para usinas de beneficiamento de minério de ferro. A parti de conceitos ligados a qualidade e aplicação de parâmetros de business intellegence foi criado um painel de análise de tendências gráficos e informações numéricas a fim de se aferir o desempenho de plantas de usinas de beneficiamento bem o conjunto destas em um complexo.

Conclui-se que a praticidade e dinâmica no momento de consulta de performance de grupo de ativos tem relevância considerável na estratégia de atuação de uma companhia de grande porte. O painel de indicadores de performance serve de auxílio frequente para as decisões gerencias bem como a aderência a estratégia de manutenção.

Considera-se então que os objetivos de se conseguir uma ferramenta prática, dinâmica, eficaz e moderna para consolidação e análise de indicadores foram alcançados neste trabalho, sendo ainda necessário um acompanhamento das demandas de cada área a fim de incrementar, caso seja necessário, outros tipos de indicadores ou gráficos para análise estratégica.

5. REFERÊNCIAS

EUGÊNIO, Marcelo Almeida. Descubra as vantagens e benefícios do Microsoft Power BI. 2017. Disponível em: https://blog.bi9.com.br/descubra-as-vantagens-e-beneficios-do-microsoft-power-bi/. Acesso em: 12 out. 2020.

GODOY, A. L. de. Ferramentas da Qualidade. 2009. Disponível em: http://www.cedet.com.br/index.php?/Tutoriais/Gestap-da-Qualidade/ferramentas-da-qualidade.html. Acesso em: 12 de out. 2020.

MARTINS, Ana Patrícia Riberio de Almeida Pires A Influência da Manutenção Industrial no Índice Global de Eficiência (OEE). 2012. 102f.  Dissertação (Mestrado de Engenharia e Gestão Industrial) — Universidade Nova de Lisboa, 2012.

MEGIOLARO, Marcello Rodrigo de Oliveira. Indicadores de manutenção industrial relacionados à eficiência global de equipamentos. 2015. 87 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2015.

PINTO, Alan Kardec; RIBEIRO, Haroldo. Gestão Estratégica e Manutenção Autônoma. Rio de Janeiro: ABRAMAN. 2002

PERES, Carlos Roberto Coelho e  LIMA, Gilson Brito Alves. Proposta de modelo para controle de custos de manutenção com enfoque na aplicação de indicadores balanceados. Gest. Prod. [online]. 2008, vol.15, n.1, pp.149-158.

SANTOS, Raphael. O que é Power BI e quais as vantagens de usar essa ferramenta. 2009. Disponível em: https://blog.deskmanager.com.br/o-que-e-power-bi. Acesso em 13 de out. 2020.

SINK, D. S.; TUTTLE, T. C. Planejamento e medição para a performance. Rio de Janeiro: Qualitymark, 1993.

VERRI, Luiz Alberto. Gerenciamento pela Qualidade Total na Manutenção Industrial Aplicação e Prática. Rio de Janeiro: Qualitymark. 2012.

ZEN, Milton AG. Indicadores de Manutenção. Artigo publicado pela Info Magzen, Consultoria, Desenvolvimento e Educação, 2003.

[1] Graduando em Engenharia Mecânica.

Enviado: Outubro, 2020.

Aprovado: Outubro, 2020.

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