Mariana Raposo Ferreira Mota
Relatório de Estágio da Licenciatura em
Matemática Aplicada à Tecnologia e à Empresa
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Resumo
O presente Relatório de Estágio deriva de um estágio proporcionado pela LMATE (Licenciatura em Matemática Aplicada à Tecnologia e à Empresa) e pela fábrica de baterias Exide Technologies, L.da.
O objetivo deste Relatório consiste na otimização da capacidade das mesas de carga. Para tal, o primeiro passo foi a criação de um cheiro que visa obter uma visualização de todo o processo de Carga ao longo dum mês.
No passo seguinte procedeu-se ao cálculo dos valores percentuais do Uptime (tempo de processo de carga de cada mesa) que traduzam a visualização obtida. O grande objetivo, neste passo, era de facto ter algo que medisse o estado das mesas semanalmente. Depois deste objetivo conseguido, analisaram-se grá cos de algumas semanas e foram propostas algumas ações que visam melhorar o Uptime de cada mesa e o global.
Por último, foram feitas algumas propostas para o sequenciamento na entrada no processo da Carga, bem como, no enchimento das mesas.
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Agradecimentos
Estou imensamente grata pela oportunidade de ter realizado o estágio curricular na Exide Technologies, L.da que contribuiu para o meu desenvolvimento pessoal e pro ssional.
Quero expressar o meu profundo reconhecimento ao meu orientador de estágio do ISEL, Professor José Madeira. Depois de três cadeiras a receber os seus ensinamentos, agradeço a sua disponibilidade, objectividade e grande ajuda ao longo do estágio.
Ao meu orientador de estágio da Exide Technologies, L.da, Eng.◦ Tomé Vaz, quero agradecer
por todos os conhecimentos que me transmitiu, pela orientação, pelo apoio e auxílio durante o estágio e na realização do relatório.
Ao Eng.◦ Cláudio Pedroso, agradeço toda a ajuda, nomeadamente no Excel (mais uma vez,
Obrigada!!!), tempo despendido, preocupação e integração na fábrica.
Não posso deixar de agradecer à malta da zona de Carga e Acabamento por, nas primeiras semanas, me terem recebido tão bem e a todas as pessoas do OpenSpace, sem exceção, pela forma como o zeram no restante tempo de estágio.
Às pessoas mais especiais e aos amigos de sempre, que "deixei" em Vouzela, que tão importantes foram, e aos meus colegas de curso pelos maravilhosos 3 anos no nosso nobre instituto.
Por último agradeço à minha família, sobretudo à minha mãe, ao meu pai e à minha irmã, sem a ajuda deles nada teria sido possível.
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Índice
1 Enquadramento e objetivos 1
2 Exide Technologies, L.da 2
2.1 História da empresa: Exide Technologies, L.da . . . . 2
2.2 Ideais da Exide Technologies, L.da . . . . 3
3 Baterias de chumbo-ácido 4 3.1 Tipos de baterias chumbo-ácido e aplicações . . . 4
4 Processo de fabrico de baterias AGM 6 5 Processo de Carga de baterias AGM 8 6 Uptime do processo da carga 10 6.1 Diagrama mensal . . . 10
6.1.1 Manualmente . . . 10
6.1.2 Computacionalmente . . . 12
6.2 Uptime . . . 16
6.2.1 OEE e a relação OEE/Uptime . . . 16
6.2.2 Uptime no processo da Carga . . . 16
7 Sequenciamento no processo da Carga 21
8 Conclusões e perspetivas futuras 23
Referências bibliográ cas 24
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Índice de Figuras
2.1 Entrada da EXIDE de Castanheira do Ribatejo . . . 2
2.2 Diversas marcas de baterias produzidas pela EXIDE . . . 3
4.1 Diagrama de blocos do processo de produção das baterias AGM . . . 6
5.1 Mapa da zona das mesas de carga . . . 8
5.2 Bateria com os retentores de eletrólito . . . 9
6.1 Pequeno excerto da grelha . . . 11
6.2 Diagrama do Uptime da carga das semanas 6 e 7 nalizado e elaboração do das semanas 8 e 9 de 2019 . . . 11
6.3 Exemplo dos tempos de carga de vários níveis da mesa 1 no mês de Março de 2019 12 6.4 Amostra do diagrama do mês de Março de 2019 . . . 13
6.5 Exemplos de diagramas no Microsoft O ce Excel. À esquerda, parte do diagrama, antes da alteração da ordenação das mesas e à direita, parte do diagrama após a alteração da ordenação das mesas. . . 15
6.6 Grá co do Uptime da semana 6 de 2019 . . . 17
6.7 Grá co do Uptime da semana 7 de 2019 . . . 18
6.8 Grá co do Uptime da semana 20 de 2019 . . . 18
6.9 Grá co do Uptime da semana 21 de 2019 . . . 18
7.1 Prioridade das mesas consoante o tipo de bateria . . . 22
8.1 Excerto dos tempos de carga dos vários níveis da mesa 1 e de vários da mesa 2 duma forma binária referente ao mês de Março de 2019. . . 26
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Índice de Tabelas
3.1 Variadas aplicações de baterias de chumbo-ácido . . . 5 6.1 Uptime da semana 21: (a) Uptime real; (b) Uptime sem circuitos avariados . . . 20 8.1 Excerto da informação, atualizada de cheiros já existentes, do cheiro Microsoft
O ce Excel referente ao mês de Março de 2019. . . 25 8.2 Excerto da ordenação das mesas por níveis, do cheiro Microsoft O ce Excel
Capítulo 1
Enquadramento e objetivos
Na fábrica de baterias AGM da Exide Technologies, L.da da CH, neste momento, o único
processo onde não se calcula a percentagem de Uptime é no processo da Carga. É neste aspeto que incide o tema principal deste relatório de estágio.
Este relatório tem como principal objetivo otimizar a capacidade das mesas de carga(número de baterias carregadas por semana), com este m, pretende-se a otimização da sequência de entrada na carga por tipo de bateria, a de nição de sequência de enchimento das mesas em relação a restrições de processo e o desenvolvimento de simulador para programação semanal de produção e ajuda à decisão.
A restante parte deste relatório de estágio encontra-se estruturada do seguinte modo: • No Capítulo 2, apresenta-se a empresa Exide Technologies, L.da, bem como os ideais da
mesma.
• No Capítulo 3, anunciam-se as baterias de chumbo-ácido, referindo os tipos destas baterias e as suas aplicações.
• No Capítulo 4, explica-se o processo de fabrico das baterias AGM.
• No Capítulo 5, descreve-se, mais detalhadamente, o processo de carga de baterias.
• No Capítulo 6, capítulo de relevância neste relatório, descreve-se o Uptime, bem como todo o trabalho elaborado durante o estágio curricular e apresentam-se algumas conclusões relevantes para o processo da Carga.
• No Capítulo 7, enunciam-se restrições do sequenciamento no processo da Carga.
Nota: No docorrer deste relatório, serão utilizadas denominações fabris que, apesar de não serem as mais corretas, foram mantidas. O exemplo disso é o uso de "estanquicidade" em vez de "estanquidade" e de "sazonamento" em vez de "cura".
Capítulo 2
Exide Technologies, L.
da
2.1 História da empresa: Exide Technologies, L.
daA empresa Exide Technologies foi criada por William Warren Gibbs, em 1888, intitulada "The Electric Storage Battery", com o objetivo de aproveitar o potencial da electricidade face aos combustíveis fósseis, criando um mecanismo ável de armazenamento de energia eléctrica. Neste seguimento, a empresa foi crescendo e inovando, tornando-se num dos líderes a nível mundial de baterias chumbo-ácido.
Em 1920, a "Tudor", cuja designação completa é Sociedade Portuguesa do Acumulador Tudor, inicia a comercialização de baterias em Portugal, tendo inaugurado a primeira fábrica no ano de 1935 no Dafundo, concelho de Oeiras.
A Tudor, em 1950, inaugura em Castanheira do Ribetejo, concelho de Vila Franca de Xira, uma fábrica dirigida à produção de baterias de automóvel, submarinos e tração.
Anos mais tarde, em 1994, a Tudor integra o grupo EXIDE, e em 1996, a fábrica de Castanheira do Ribatejo deixa de produzir baterias de arranque passando a para baterias industriais.
Figura 2.1: Entrada da EXIDE de Castanheira do Ribatejo
Neste momento, a Exide Technologies está presente em mais de 80 países, com unidades de produção na América do Norte, Austrália, Europa e Índia.
O grupo EXIDE, em Portugal, detém a fábrica de produção de baterias da CH (abreviatura usada internamente para a fábrica de Castanheira do Ribatejo) e a unidade de reciclagem de baterias Sonalur, na Azambuja. A fábrica de produção de baterias funciona como centro logístico
do mercado nacional e internacional, recebendo baterias de fábricas do grupo espalhadas pela Europa. A produção na CH é feita através de três tipos de tecnologia:
• Baterias seladas de bra de vidro absorvente (AGM); • Baterias com o electrólito geli cado (Gel);
• Baterias de ácido livre (GroE).
As aplicações mais protuberantes nestas gamas são, por exemplo: centrais elétricas e nucleares, militar, sistemas de segurança, submarinos, telecomunicações e vias ferroviárias. As principais marcas de baterias produzidas no grupo EXIDE estão apresentadas na Figura 2.2.
Figura 2.2: Diversas marcas de baterias produzidas pela EXIDE
2.2 Ideais da Exide Technologies, L.
daA Exide rege-se pela seguinte premissa:
"Na Exide, a Qualidade, em todas as suas dimensões é fundamental e não será comprometida".
Assim, a empresa assenta sobre os seguintes ideais:
• Atinge uma qualidade de nível mundial do ponto de vista dos seus clientes. • Esforça-se continuamente para melhorar e inovar.
• Compromete-se em cumprir com todos os requisitos legais e regulamentares aplicáveis. • Fomenta a criação de parcerias com os seus clientes e fornecedores.
Capítulo 3
Baterias de chumbo-ácido
Conhecida a empresa onde foram efetuados os trabalhos para este relatório, é fundamental conhecer as baterias de chumbo-ácido, e é, igualmente útil, conhecer os seus tipos e respetivas aplicações.
Uma bateria é um dispositivo que converte energia química em energia elétrica. As baterias são classi cadas como baterias primárias, se não forem recarregáveis, ou secundárias, caso sejam recarregáveis. Como as baterias primárias não podem ser recarregadas, após a descarga, elas são descartadas. Estas baterias são baratas, leves e normalmente são fonte de energia para equipamentos portáteis. A grande maioria destas baterias corresponde às comuns "pilhas" do dia-a-dia. Por outro lado, as baterias secundárias podem ser recarregadas, após descarga. Como são dispositivos que permitem o (re)armazenamento de energia, também são conhecidos por acumuladores.
Raymond Gaston Planté foi o cientista francês que, em 1859, desenvolveu as baterias de chumbo-ácido. Estas são baterias secundárias, isto é, são recarregáveis.
A tecnologia duma bateria chumbo-ácido apresenta um baixo custo, grande abilidade e elevado tempo de vida útil, sendo que estas características fazem com que este tipo de bateria seja o mais usado entre todos os existentes no mercado. A desvantagem deste tipo de bateria é apresentar uma relação peso/volume elevada, devido à densidade das matérias-primas, nomeadamente o chumbo que representa aproximadamente 73% do peso do produto nal.
3.1 Tipos de baterias chumbo-ácido e aplicações
As baterias chumbo-ácido dividem-se em dois tipos: Ácido livre e VRLA. Dentro das VRLA existem dois tipos de baterias, a Gel e a AGM. Alguns exemplos das aplicações destes tipos de baterias são dados na Tabela 3.1.
Tabela 3.1: Variadas aplicações de baterias de chumbo-ácido
Bateria Chumbo-Ácido
VRLA Ácido livre
AGM Gel
Arranque Dispositivos médicos Centrais elétricas
Industriais Energias Centrais nucleares
Militar Telecomunicações Sistemas de sinalização Sistemas de segurança Vias ferroviárias Submarinos
O Capítulo seguinte é dedicado ao processo de produção de baterias AGM. As baterias da tecnologia AGM são produzidas, na CH, com diferentes gamas e designs, com capacidades entre 15 e 600 Ah e tensões de 2, 6 ou 12 V.
Capítulo 4
Processo de fabrico de baterias AGM
Na fábrica da Castanheira são produzidas as baterias AGM, cujo processo envolve as seguintes etapas:•Produção de armaduras;
•Produção de pasta de óxido de chumbo; •Empastamento; •Sazonamento; •Formação; •Corte de placas; •Montagem e Enchimento; •Carga; •Acabamento.
Figura 4.1: Diagrama de blocos do processo de produção das baterias AGM
O processo de fabrico de baterias AGM encontra-se descrito no diagrama de blocos da Figura 4.1. Este processo inicia-se na etapa de fundição, no qual são produzidas as armaduras. Depois destas serem produzidas, são armazenadas durante, pelo menos, 24h ou 48h dependendo do tipo
de armaduras (negativas ou positivas, respetivamente). Permite assim que as armaduras atinjam as propriedades físicas necessárias para suportarem a etapa posterior.
Através da moagem de lingotes de chumbo puro e da sua oxidação é produzido o pó de óxido de chumbo. Na amassadora é adicionado, ao óxido de chumbo, ácido sulfúrico, água destilada e bra de poliéster, produzindo assim uma pasta que, no empastamento, será incorporada nas armaduras de chumbo. São, assim, obtidas as tiradas. Estas como contêm uma humidade elevada (aproximadamente 10%), são submetidas à cura e secagem.
No nal do processo de empastamento, as tiradas são colocadas em câmaras de sazonamento com controlo de temperatura e humidade, sendo o objetivo conferir às tiradas, boas propriedades de adesão, coesão e porosidade. Todo este processo de sazonamento dura cerca de 40 horas.
Após o sazonamento, as tiradas seguem ou para a formação ou para o corte. As tiradas que vão para a formação denominam-se de tiradas pré-carregadas e as que vão para o corte denominam-se de tiradas não formadas. Dependendo do tipo de tecnologia, algumas placas não necessitam de passar pela zona do corte, pois são cortadas logo na linha de empastamento, seguem então directamente do sazonamento para a montagem.
Na formação em tanque, as tiradas são colocadas num banho de ácido sulfúrico, ocorrendo a conversão do óxido de chumbo em dióxido de chumbo e chumbo esponjoso. Após a formação, as tiradas são lavadas com água, passando de seguida por um forno para serem secas.
As tiradas são enviadas para o corte, onde são cortadas e as patilhas são ajustadas. A partir desta etapa, as tiradas passam a chamar-se placas. No nal do processo de corte, tem-se as placas com as dimensões desejadas para a secção da montagem.
Existe, na fábrica, um total de seis linhas de montagem, cinco de baterias AGM e uma de baterias Gel (baterias para Motas). No processo de montagem é feita a ligação dos principais constituintes de uma bateria. De seguida, a bateria é enviada para o enchimento, no qual é preenchida com electrólito (ácido sulfúrico) através dum sistema a vácuo.
São colocados retentores de electrólito às baterias antes de serem enviadas para a carga. Após a montagem e enchimento as baterias estão prontas para serem carregadas, assim as baterias são transportadas para as mesas de carga, onde lhes é fornecida corrente elétrica. O processo da carga será descrito detalhadamente no Capítulo 5.
No nal do processo da carga, são retirados os retentores de electrólito das baterias e procede-se à colocação das válvulas cando aptas para a última etapa de produção de baterias AGM, que é o acabamento.
Através de termo soldadura ou através de ultrassons, são colocadas placas de selo nas baterias que tapam as válvulas. Nas baterias que exijam ser seladas por termo soldadura, é necessário veri car novamente a sua estanquicidade. Seguidamente, as baterias seguem para quarentena, durante 5 dias, onde permanecem em repouso. Também na quarentena são realizados, no laboratório, testes de qualidade e as baterias estabilizam.
Posteriormente, as baterias são lavadas, removendo sujidades e possíveis restos de ácido. São depois submetidas a testes eléctricos e, em linha, caso sejam aprovadas, são realizados os trabalhos nais, onde lhes são colocadas etiquetas de identi cação e protetores de terminais para posterior paletização, é feita uma última veri cação da tensão, cando prontas para serem expedidas.
Capítulo 5
Processo de Carga de baterias AGM
A zona da carga é constituída por uma única entrada por onde entram todas as baterias vindas das linhas de montagem, 113 mesas onde ocorre o processo de carga propriamente dito e 3 saídas. Através da Figura 5.1, observa-se o mapa da zona das mesas de carga.
Figura 5.1: Mapa da zona das mesas de carga
Consoante os tipos de baterias AGM, pré-carregadas ou não-formadas, as baterias são carregadas através dum programa de ativação, se já tiverem sido formadas (PC) ou de formação, se ainda não foram formadas (NF). Os programas de carga são caracterizados por apresentarem passos de carga, pausa e descarga, tendo como parâmetros a duração e a intensidade da corrente. Como é expectável, a activação demora menos tempo que a formação, sendo que as baterias a ativar já foram anteriormente formadas em tanque.
O tempo médio de enchimento da mesa de carga é aproximadamente 2h. Dependendo do tipo de bateria, os processos de activação ou formação demoram entre 18,05h e 79,8h. O tempo médio de descarga da mesa é cerca de 1h. Assim, todo o processo da carga possui um
tempo mínimo de processo = 2h + 18, 05h + 1h = 21, 05h
e um,
tempo máximo de processo = 2h + 79, 8h + 1h = 82, 8h.
Deste modo, as baterias possuem, em horas:
tempo de processo de carga = 2 + tempo de ativação ou formação + 1.
Já nas mesas de carga, as baterias são banhadas com água (que é refrigerada em torres de refrigeração), de maneira a controlar a temperatura, dado que este processo de carga liberta calor, mantendo-a entre os 45 e os 55oC.
Para a carga, as baterias são equipadas com tampões de carga em cada elemento (Figura 5.2) para reter o electrólito prevenindo eventual transbordo causado pelos processos de gasei cação que ocorrem. Através dos retentores garante-se que a bateria continua com o electrólito necessário.
Figura 5.2: Bateria com os retentores de eletrólito
Na activação e na formação, as baterias são agrupadas em circuitos e ligadas em série. Para evitar a formação de arcos eléctricos, as baterias cumprem uma distância de segurança mínima de 2-3 cm entre si. De seguida e após o fecho da mesa, os cabos (de cada circuito) são ligados e o programa de carga é iniciado.
No nal do processo de carga as baterias são retiradas das mesas e encaminhadas para as respetivas saídas (Firgura 5.1).
Capítulo 6
Uptime do processo da carga
No processo da carga, designa-se por Uptime o tempo de processo de carga (a de nição, do tempo de processo de carga, foi vista no Capítulo anterior), em cada mesa. A percentagem do Uptime é um excelente indicador para medir o estado atual das mesas e como se pode, eventualmente, melhorar.
Atualmente, na fábrica das baterias AGM, o único processo onde não se calcula o Uptime é no processo da Carga. Com a nalidade de tornar isto possível, procedeu-se à realização deste cálculo que passou por duas fases:
1. Criação de um diagrama mensal; 2. Cálculo do Uptime percentual.
6.1 Diagrama mensal
Antes da elaboração dum diagrama mensal, em cheiro Microsoft O ce Excel, cuja nalidade é observar o estado de cada mesa, procedeu-se à realização manual de dois diagramas (o primeiro referente às semanas 6 e 7 e o segundo referente às semanas 8 e 9 do ano de 2019). Assim, através deste método tornou-se mais fácil a compreensão do código a ser implementado computacionalmente.
6.1.1 Manualmente
Para a execução manual dos diagramas foi usada, como recurso, uma folha, com uma grelha para preencher. Na grelha, segundo a orientação horizontal, cada linha representa uma mesa de carga e segundo a orientação vertical, cada coluna representa uma hora (Figura 6.1).
Figura 6.1: Pequeno excerto da grelha
No preenchimento da grelha e com o intuito de tornar mais fácil a visualização, estabeleceu-se cores diferentes para quando as mesas estão livres ou ocupadas nas horas correspondentes. Preenche-se uma determinada célula averde quando uma mesa está livre e a vermelho quando uma mesa está ocupada (Figura 6.2).
Figura 6.2: Diagrama do Uptime da carga das semanas 6 e 7 nalizado e elaboração do das semanas 8 e 9 de 2019
6.1.2 Computacionalmente
Finalizada a etapa manual, procedeu-se à execução computacional de uma ferramenta em Microsoft O ce Excel capaz de obter um diagrama que exprima, mensalmente, o estado de cada mesa.
Com este m, recorreu-se a vários cálculos auxiliares, que se podem dividir através de diferentes passos:
a) Inicialmente, e com recurso a quatro cheiros Microsoft O ce Excel já existentes, é possível obter a informação atualizada sobre a carga: o tipo de bateria, o início de carga, o m de carga e para que mesa foi direccionada a bateria (Tabela 8.1 no anexo A). Como é impossível organizar a informação das mesas cronologicamente estando como se obtém dos 4 cheiros, a solução foi organizar as mesas por níveis. Isto quer dizer que, como para uma mesa se tem vários momentos de carga ao longo dum mês, "atribui-se um nível a cada momento de carga".
No passo seguinte, procedeu-se à ordenação de toda a informação, por mesa, através de uma macro1 . Um exemplo desta ordenação encontra-se na Tabela 8.2 (no anexo A).
b) O segundo passo é exprimir, duma forma binária, os tempos de carga de cada nível cronologicamente (Figura 8.1 no anexo B). Nesta fase, deu-se um valor máximo aos níveis de cada mesa, sendo esse valor 21 (considerou-se 21 simplesmente por ser um valor razoável). Ou seja, para qualquer nível, quando a mesa está a carregar baterias numa dada hora, coloca-se o número "1", e quando está livre coloca-se o número "0".
Figura 6.3: Exemplo dos tempos de carga de vários níveis da mesa 1 no mês de Março de 2019
Para dar um exemplo do código utilizado neste passo, apresenta-se o código, da célula assinalada na Figura 6.3,
= SE.ERRO(SE(D$2 6 P ROCV ($A6; HorasCarga; 2; F ALSO); SE(D$2 6 P ROCV ($A6; HorasCarga; 3; F ALSO); 1; 0); 0); 0)
1Ferramenta, do Microsoft O ce Excel, que possui uma série de comandos cuja nalidade é automatizar tarefas.
Atendendo a que, no nível 1,001, o P ROCV ($A6; HorasCarga; 2; F ALSO) vai procurar a hora de início de carga e que o P ROCV ($A6; HorasCarga; 3; F ALSO) vai procurar a hora de m de carga, o código quer dizer que se a hora da célula D2 estiver entre a hora de início de carga e a hora de m de carga então a célula é preenchida com o número 1, senão é preenchida com o número 0.
c) O último passo consiste na implementação de código para obter o diagrama de um dado mês.
De forma idêntica ao processo manual, foi estabelecido para cada célula, a cor verdequando uma mesa está livre e vermelho quando uma mesa está ocupada. Para além disso, foram designadas mais duas cores, oamarelopara quando se está a encher a mesa e oazulpara quando se está a descarregar a mesa.
Figura 6.4: Amostra do diagrama do mês de Março de 2019
Fica mais fácil de compreender o código implementado, dando um exemplo. Assim, a célula assinalada na Figura 6.4 (célula F6) tem implementado o seguinte código,
= SE(OU (E(SOM A(F olha1!F 20 : F 34) = 0; SOM A(F olha1!G20 : G34) = 0; SOM A(F olha1!H20 : H34) > 0; SOM A(F olha1!H20 : H34) < 20); E(F 6 = 600; SOM A(F olha1!F 20 : F 34) = 0;
SOM A(F olha1!G20 : G34) > 0; SOM A(F olha1!G20 : G34) < 20)); 600;
SE(E(SOM A(F olha1!F 20 : F 34) = 0; F 6 > 0; F 6 < 20); 500;
SOM A(F olha1!F 20 : F 34)))
Neste excerto de código, a SOMA(F olha1!F 20 : F 34) representa a soma dos valores dos níveis da mesa 2 referentes à mesma hora que a célula F6 - valores estes que se obtiveram no passo anterior - que estão numa outra folha no mesmo cheiro Microsoft O ce Excel. O signi cado das diversas somas é análogo a esta soma. Se for verdade a condição
ou a condição
E(F 6 = 600; SOM A(F olha1!F 20 : F 34) = 0;
SOM A(F olha1!G20 : G34) > 0; SOM A(F olha1!G20 : G34) < 20), então imprime-se "600", ou seja, a célula ca amarela, se não, se a condição
E(SOM A(F olha1!F 20 : F 34) = 0; F 6 > 0; F 6 < 20)
for verdade, imprime-se "500" e a célula ca a azul, caso contrário imprime-se a soma SOM A(F olha1!F 20 : F 34), se for zero a célula ca a verde, se for entre um e dezanove ca a vermelho.
Assim, e tendo o código análogo para as restantes células, obtém-se o diagrama mensal que se pretendia.
Toda esta construção passou por várias tentativas e melhorias. Para uma visualização mais clara, uma das melhorias teve como objetivo ordenar as mesas de carga. Isto é, inicialmente as mesas estavam ordenadas por ordem crescente, e pretendia-se que estivessem organizadas por saídas e pela ordem das mesas como é na realidade. Isto foi possível ao observar a Figura 5.1 e proceder às devidas alterações, tornando o diagrama mais realista. Esta mudança é notória na Figura 6.5. Outra melhoria nesta ferramenta consistiu em apresentar nas células a azul o nome do tipo de bateria que acabou de ser carregada. Na Figura 8.2 (no Anexo C) esá apresentado, com estas melhorias, parte do diagrama do mês de Maio do ano de 2019.
Com esta ferramenta construída, já é possível ver o estado de todas as mesas de carga ao longo dum mês.
A etapa posterior é o cálculo do Uptime percentual que tem por base o diagrama.
Figura 6.5: Exemplos de diagramas no Microsoft O ce Excel. À esquerda, parte do diagrama, antes da alteração da ordenação das mesas e à direita, parte do diagrama após a alteração da ordenação das mesas.
6.2 Uptime
6.2.1 OEE e a relação OEE/Uptime
Na CH, ao nível da produção, utilizam-se dois indicadores, a OEE (e cácia geral do equipamento) e o Uptime (noção dada no início deste Capítulo).
Designa-se por OEE a quantidade efetivamente produzida de um produto. A sua percentagem é um ótimo indicador para medir a quantidade produzida e, por sua vez, a que poderia ter sido produzida.
A OEE associa três medidas de desempenho: a Disponibilidade, o Desempenho e a Qualidade. Portanto, a fórmula da OEE é dada por,
OEE = Disponibilidade × Desempenho × Qualidade.
É possível relacionar-se a OEE e o Uptime. Essa relação é dada da seguinte maneira, U ptime = OEE × 1 −Scheduled Downtime 4800 ,
sendo, o Scheduled Downtime as paragens em cada turno (por exemplo: as pausas do almoço, do lanche, etc.) e o 480' a duração de cada turno, ou seja, 480 minutos.
6.2.2 Uptime no processo da Carga
Em relação ao processo da Carga, sabe-se que este processo é um processo contínuo. Ou seja, não existem paragens, então o Scheduled Downtime é igual a zero. Assim, a equção que relaciona a OEE com o Uptime ca,
U ptime = OEE. Logo,
U ptime = Disponibilidade × Desempenho × Qualidade.
Uma vez que, a medida de desempenho Qualidade se considera, para a Carga, 100%, obtém-se, U ptime = Disponibilidade × Desempenho,
sendo,
Diponibilidade = N umero total de circuitos − N umero de circuitos avariados N umero total de circuitos
Desempenho = 168 − N umero de horas livres 168 .
Assim, a percentagem de Uptime semanal, para cada mesa é calculada através da seguinte fórmula,
U ptime =N umero total de circuitos − N umero de circuitos avariados N umero total de circuitos ×
168 − N umero de horas livres 168 ,
sendo 168 o número de horas de uma semana.
Depois de concluída a fase da criação dum diagrama mensal e tendo já a fórmula para calcular a percentagem Uptime, torna-se trivial este cálculo.
Na fórmula do Uptime, a informação referente ao número total de circuitos (número total de circuitos existentes numa mesa) e ao número de circuitos avariados (número de circuitos avariados existentes numa mesa) é fornecida num cheiro que já existe. O número de horas livres (número de horas que uma mesa está livre) é obtido através do diagrama, fazendo a contagem do número de células iguais a "0". Assim, e com estes dados, obtemos a percentagem de Uptime de cada mesa, semanalmente.
O Uptime global é calculado através da divisão do somatório de ((N umero total de circuitos − N umero de circuitos avariados) × (168 − N umero de horas livres)) pelo somatório de (Numero total de circuitos × 168), e não através da média dos Uptimes de cada mesa. Assim, a percentagem de Uptime semanal, global, é calculada através da seguinte fórmula,
U ptime = P
i((N umero total de circuitos − N umero de circuitos avariados) × (168 − N umero de horas livres))i P
i(N umero total de circuitos × 168)i
,
sendo i todas as mesas de carga.
Após obtidas as percentagens de Uptime de algumas semanas, são notórias as oscilações dos valores percentuais das mesas de carga. Através da visualização grá ca destas percentagens (dando como exemplo, as Figuras 6.6 a 6.9), são claramente percetíveis estas oscilações.
Figura 6.7: Grá co do Uptime da semana 7 de 2019
Figura 6.8: Grá co do Uptime da semana 20 de 2019
Figura 6.9: Grá co do Uptime da semana 21 de 2019
Analisando os grá cos das Figuras 6.6 a 6.9, conseguem-se tirar algumas ilações. Por exemplo: • As mesas duplas (mesas 37A a 52B) têm sempre um Uptime mais baixo que as restantes mesas;
• As mesas 87 a 108 possuem grande parte das vezes um Uptime mais elevado que as restantes mesas (quase sempre acima do Uptime semanal).
Na tentativa de melhorar os valores atuais do Uptime, propõem-se as seguintes ações: 1. Corrigir os circuitos avariados das mesas de carga. Este é o primeiro passo, e para tirar
o melhor proveito das mesas, tem de haver, primeiro, uma manutenção corretiva. Após a manutenção corretiva das mesas, já se têm todas as condições reunidas para fazer uma boa gestão das baterias que seguem para as mesas de carga.
Um exemplo concreto desta ação, e de como ela apresenta realmente uma melhoria no Uptime, constata-se nas Tabelas 6.1, onde se analisa a diferença de Uptime na semana 21, com e sem os circuitos avariados.
Na Tabela 6.1 a), apresenta-se, nomeadamente, os valores do Uptime de cada mesa e o valor global. Tendo cada mesa uma célula com o número de circuitos avariados existentes. O que foi feito para provar que esta tem de facto uma elevada importância, foi criar uma nova tabela (Tabela 6.1 b)) para a mesma semana e alterar todos valores dos circuitos avariados para "0", assim cada mesa ca com uma percentagem de circuitos operacionais de 100%.
Ao analisar as tabelas, conclui-se que a semana 21 apresenta um Uptime de 71% e se os circuitos tivessem todos operacionais, apresentaria um Uptime de 76%. Destacando a diferença do valor do Uptime semanal entre as duas tabelas, observa-se um aumento de 5%. Este exemplo vai de encontro ao que foi dito inicialmente neste ponto, que de facto para se tirar o melhor proveito das mesas, tem de haver, primeiro, uma manutenção corretiva das mesas que têm circuitos avariados.
2. Com as mesas a funcionar a 100% (ou seja, não existem circuitos avariados), têm de ser tomadas algumas medidas. Uma importante medida é forçar as mesas duplas a receberem carga pelo menos uma vez por semana. Por exemplo, car decidido que às segundas-feiras, todas as mesas duplas recebem baterias. E assim, evitar-se-iam percentagens de Uptime iguais a 0%, nessas mesmas mesas, como já se vieram a veri car. Tendo um exemplo de mesas com 0% de Uptime na Tabela 6.1.
Tabela 6.1: Uptime da semana 21: (a) Uptime real; (b) Uptime sem circuitos avariados
(a) (b)
Capítulo 7
Sequenciamento no processo da Carga
Num problema de sequenciamento, o objetivo é determinar a ordem, ou seja, a sequência, dum número nito de tarefas a serem executadas num número nito de máquinas, de modo a que o tempo total seja minimizado. Sendo que neste tipo de problemas se tem de ter em conta quais as variáveis de decisão, os parâmetros, a função objetivo (por exemplo: lucro, qualidade que se tem de maximizar, custos, tempo a ser minimizado) e eventuais restrições. Este tipo de problema ocorre frequentemente em grandes indústrias.Na zona da Carga em CH, devido ao elevado número de mesas e à considerável quantidade de baterias que chegam todos os dias a este processo, torna-se impossível, por enumeração, resolver este problema, pois o número de possíveis sequências é elevado. Torna-se então necessário um método mais automático.
A informação dos planos de montagem semanais, onde se observa o que será produzido e a quantidade a ser produzida ao longo de cada semana, é muito importante para a sequência de entrada na carga por tipo de bateria bem como a de nição da sequência de enchimento das mesas.
Mas não é só através dos valores do que se tem para produzir semanalmente, dados nos planos de montagem, que se tem informação su ciente para elaborar o sequenciamento da Carga, existem algumas restrições que se devem ter em conta. Restrições essas, que dizem respeito às baterias que podem ou não seguir para determinadas mesas de carga. Algumas restrições são as seguintes: • Existem prioridades entre os tipos de baterias. Nem todas as mesas de carga suportam todo o tipo de baterias. Então, na selecção para a entrada na Carga, deve-se dar prioridade aos tipos de baterias que têm o maior número de mesas para onde não podem ir. Isto assegura a entrada de todos os tipos de bateria na carga.
• Consoante um tipo de bateria, existem características das mesas que devem ser consideradas. Após escolhido o tipo de bateria a entrar na Carga, deve-se seleccionar primeiro as mesas que recebem um menor número de tipos de bateria. Isto faz com que as mesas que recebem todo o tipo de baterias sejam as últimas a serem escolhidas.
Tendo por base um cheiro já existente, na fábrica, sobre a capacidade das mesas de carga dependendo do tipo de bateria, foi possível através de vários cálculos auxiliares, em Microsoft O ce Excel, a criação de uma tabela de auxílio à sequência na entrada no processo da Carga e ao enchimento das mesas, ordenando os tipos de baterias (conforme a prioridade entre os tipos
Figura 7.1: Prioridade das mesas consoante o tipo de bateria
Capítulo 8
Conclusões e perspetivas futuras
O trabalho tinha duas vertentes: criação dum diagrama que mostra mais facilmente o estado de cada mesa de carga e, posteriormente, o cálculo de Uptime que é um excelente indicador para medir o estado das mesas ao longo dum mês, e como se pode eventualmente melhorar; otimização da sequência de entrada na carga por tipo de bateria e de nir a sequência de enchimento das mesas em relação a restrições de processo. O trabalho realizado permitirá servir de base a projetos futuros.
Veri cou-se desde logo, com a elaboração manual dos diagramas, que existe uma mancha verde a qual traduz uma elevada percentagem de mesas livres. Obviamente que uma solução manual não seria de todo uma alternativa, mas serviu como exercício para facilitar a compreensão do que teria de se fazer para uma elaboração computacional dos diagramas.
Depois de todo o trabalho feito a nível de implementação do código no Microsoft O ce Excel na elaboração dos diagramas mensais e posteriores melhorias, é possível criar cheiros para todos os meses que se queira. Mais uma vez, é notório o elevado número de horas livres das mesas de carga. Assim, chega-se facilmente à conclusão que se tem de tomar medidas para que o elevado número de horas livres das mesas de carga não seja uma realidade.
Para passar de resultados visuais para resultados concretos, calculou-se o Uptime semanal de todas as mesas de carga existentes e o Uptime global, um cálculo que até à data não existia. Através do Uptime de cada mesa, percebe-se que se têm de tomar medidas a nível da manutenção corrigindo os circuitos avariados de forma a tornar a rentabilidade das mesas a quase 100%, reforçando que a melhoria em termos de Uptime só com a correcção dos circuitos seria de 5%. Uma outra medida a ser tomada em conta, seria a imposição para as mesas duplas receberem baterias pelo menos uma vez por semana (por exemplo, xava-se um dia da semana para isto acontecer), e assim, as percentagens de Uptime de 0% nestas mesas deixariam de existir. Espera-se que através das ações (e respectivos exemplos concretos) propostas na secção 6.2.2, sejam realmente aplicadas, de forma a aumentar a produtividade das mesas de carga.
Por último, no Capítulo 7, foram expostas algumas restrições no sequenciamento no processo da Carga, de modo a que se assegure a entrada de todos os tipos de bateria na carga e de modo a que a mesas que recebem todos os tipos de bateria sejam as últimas a serem escolhidas. Espera-se que se tenha em consideração o que foi mencionado, para a eventual criação computacional dum sistema de apoio à decisão (do sequenciamento).
Referências bibliográ cas
Câmara Municipal de Vila Franca de Xira. https://www.cm-vfxira.pt/cmvfxira/ uploads/document/file/1327/BM19.pdf (acedido em Junho de 2019)
Exide Technologies. https://www.exide.com/en (acedido em Maio de 2019) Exide Technologies. Infotec. 2019.
Kasana, H. S., e Kumar, K. D., Introductory Operations Research: Theory and Applications. Springer-Verlag, Berlin Heidelberg, 2004.
Microsoft O ce Excel. https://support.office.com/pt-br/excel (acedido em Março de 2019)
Pavlov, Detchko, Lead-Acid Batteries Science and Technology. 1a Ed. Elsevier Science, 2011.
Anexos
Anexo A
Tabela 8.1: Excerto da informação, atualizada de cheiros já existentes, do cheiro Microsoft O ce Excel referente ao mês de Março de 2019.
Tabela 8.2: Excerto da ordenação das mesas por níveis, do cheiro Microsoft O ce Excel referente ao mês de Março de 2019.
Anexo B
Figura 8.1: Excerto dos tempos de carga dos vários níveis da mesa 1 e de vários da mesa 2 duma forma binária referente ao mês de Março de 2019.
