O centerlining configura-se como uma abordagem industrial crucial para a redução da variabilidade em produtos e processos, elevando a eficiência do maquinário. Criado nos anos 90 e amplamente adotado (cerca de 75% dos grandes setores, incluindo automotivo, alimentos e químico), este método visa monitorar e ajustar parâmetros produtivos, atendendo à demanda por conformidade com as oscilações do mercado e padrões de qualidade estabelecidos.
Sua diretriz principal é a estratégia ESSA (Eliminar, Simplificar, Padronizar e Automatizar), aplicada diretamente às configurações do maquinário, otimizando indicadores-chave como o OEE (Overall Equipment Effectiveness). A imagem a seguir é um exemplo desse tipo de gráfico:
Para maximizar os benefícios do centerlining, a indústria deve seguir quatro passos essenciais:
- Identificação de Variáveis Críticas: Mapear as variáveis processuais de maior impacto para direcionar melhorias na operação e qualidade.
- Definição de Parâmetros Operacionais: Determinar limites aceitáveis (máximo e mínimo) da linha, considerando influências externas (ambiente, desgaste, insumos) com base em testes e histórico.
- Implementação e Monitoramento Contínuo: Monitorar em tempo real o comportamento da linha (centerlining). A automação da coleta de dados garante avaliação precisa e eficiente.
- Ajustes e Refinamentos Dinâmicos: Revisar e refinar parâmetros periodicamente, comunicando alterações aos operadores. O histórico de dados avalia a qualidade do produto versus os setpoints.
Essas etapas otimizam a aplicação do centerlining, visando a estabilidade e a melhoria contínua dos processos industriais.
Ciência de dados que impulsiona a metodologia centerlining
A coleta automatizada de dados impulsiona a metodologia centerlining na indústria, reduzindo erros humanos e garantindo dados precisos para análise. A resposta imediata a desvios aumenta a eficiência, e operadores focam em tarefas de maior valor.
A ciência de dados facilita a integração de sistemas e a criação de um histórico robusto, essencial para identificar padrões, definir referências de desempenho e causas de variabilidade. Além da coleta, a ciência de dados oferece visualização dinâmica, transformando dados complexos em gráficos intuitivos, o que aumenta o engajamento e facilita a descoberta de insights para otimizar processos.
A metodologia centerlining permite monitorar diversas variáveis industriais, utilizando como referência tanto a aderência à linha central quanto thresholds (limites máximo e mínimo predefinidos). Em processos de produção de líquidos viscosos, equipamentos como misturadores, tanques e bombas podem ser controlados para ajustar variáveis críticas como dosagem, temperatura, e velocidade, garantindo a qualidade do produto.
Exemplo de gráfico centerlining para comportamento de bombasO conceito de monitoramento de variáveis via metodologia centerlining é aplicável em diversos setores industriais:
- Indústria química: garante a pureza de produtos destilados controlando temperatura e pressão.
- Indústria automotiva: assegura a montagem precisa de motores.
- Indústria farmacêutica, mantém a exatidão no envase para evitar contaminações e garantir a dosagem correta.
- Indústria de bebidas: controla fermentação, pasteurização e envase para qualidade.
- Indústria de papel e celulose: otimiza o branqueamento da celulose com controle de temperatura e pressão.
- Indústria têxtil: uniformiza cores no tingimento através do controle de temperatura, tempo e concentração de corantes.
Centerlining e Melhoria Contínua na indústria
A metodologia centerlining, intrinsecamente ligada à busca pela excelência operacional, estabelece uma sinergia notável com o ciclo PDCA (Plan-Do-Act-Check), o motor da melhoria contínua na manufatura. Suas quatro fases espelham os objetivos primordiais do centerlining:
- O Planejamento define as configurações ótimas dos parâmetros produtivos, erigindo a linha central de referência.
- A etapa de Execução (Do) materializa esses parâmetros na operação fabril.
- A Verificação (Check) assume papel crucial ao monitorar a consistência dos parâmetros, identificando desvios da linha central em tempo real.
- A Ação (Act) no centerlining traduz-se em ajustes precisos para mitigar inconsistências, assegurando a estabilidade do processo dentro dos limites estabelecidos.
Embora complementares, o centerlining direciona seu foco para a estabilização e o controle rigoroso de variáveis críticas do processo produtivo, enquanto o PDCA ostenta uma abrangência mais ampla, permeando inclusive a gestão organizacional.
A efetividade do centerlining é exponencialmente amplificada pela implementação de soluções tecnológicas robustas, capazes de coletar dados históricos e em tempo real com elevada precisão. A aplicação de algoritmos inteligentes sobre esse vasto volume de dados garante a integridade e a qualidade da informação, permitindo análises preditivas e a otimização proativa dos parâmetros de produção, consolidando o centerlining como um pilar fundamental na jornada contínua de melhoria das indústrias de manufatura.
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