Resumo Executivo

Felipe Quadros Moraes; Thiago Fernando Pires Alves

Resumo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação.

A busca por maior eficiência operacional consolidou-se como uma das principais prioridades estratégicas da indústria automotiva contemporânea, especialmente em ambientes produtivos caracterizados por elevada competitividade, pressão por redução de custos e necessidade de maior confiabilidade nos processos. Nesse contexto, indicadores de desempenho operacional passaram a ocupar papel central na gestão industrial, uma vez que permitem mensurar perdas, orientar decisões e sustentar ganhos de produtividade. Entre esses indicadores, o Overall Equipment Effectiveness (OEE) destaca-se como uma das principais métricas de avaliação da eficiência global dos equipamentos e processos, ao integrar disponibilidade, performance e qualidade em uma única medida de desempenho (Nakajima, 1988). A relevância do OEE transcende a mera quantificação, servindo como um catalisador para a identificação de gargalos e a implementação de melhorias contínuas, essenciais para a sustentabilidade e competitividade das operações fabris.

Do ponto de vista da gestão da produção, a melhoria do desempenho operacional não depende exclusivamente da disponibilidade de equipamentos, mas da integração entre método, recursos, capacitação, controle e disciplina gerencial. Slack, Chambers e Johnston (2019) ressaltam que a eficiência produtiva resulta da coordenação consistente dos recursos de transformação e da padronização das operações. A ausência de padronização, por exemplo, pode levar a uma variabilidade indesejada nos processos, comprometendo a qualidade e a produtividade. De forma complementar, Womack e Jones (2004) destacam que perdas operacionais persistentes tendem a refletir falhas sistêmicas de fluxo, gestão e organização do trabalho, e não apenas problemas técnicos isolados. A perspectiva lean, por eles defendida, enfatiza a eliminação de desperdícios e a otimização do fluxo de valor, conceitos intrinsecamente ligados à maximização do OEE.

No cenário analisado, uma linha de montagem automotiva específica apresentava instabilidade operacional recorrente, dificuldade no cumprimento do plano produtivo e inconsistências na execução padronizada das atividades. A análise preliminar dos dados revelou que o OEE médio se encontrava em patamar significativamente inferior à meta estratégica estabelecida, evidenciando perdas relevantes ao longo do processo produtivo. Tal condição indicava não apenas limitações operacionais pontuais, mas fragilidades estruturais na condução da rotina produtiva, com impactos diretos sobre produtividade, retrabalho, horas extras e estabilidade da operação. Observou-se que as perdas produtivas estavam distribuídas em diferentes dimensões do processo, incluindo falhas de método, lacunas de capacitação, instabilidade de recursos e fragilidades no acompanhamento dos indicadores. Além disso, identificaram-se limitações na atuação da liderança direta junto às equipes operacionais, comprometendo a disciplina de execução, a capacidade de correção de desvios e o engajamento dos colaboradores. Sob essa perspectiva, a liderança assume papel fundamental na sustentação de mudanças operacionais e na consolidação de práticas de melhoria contínua, especialmente em ambientes de elevada exigência produtiva (Kotter, 2013; Chiavenato, 2014). A capacidade de um líder em motivar, treinar e acompanhar sua equipe é decisiva para a adesão a novos métodos e a sustentabilidade dos resultados.

Diante desse contexto, o presente estudo parte do seguinte problema: Como elevar a eficiência produtiva de uma linha de montagem com desempenho crítico de OEE, atuando sobre as causas estruturais que comprometem a estabilidade operacional? Para responder a essa questão, o trabalho teve como objetivo diagnosticar os fatores determinantes do baixo desempenho da linha e implementar ações de melhoria orientadas pelos pilares do 4M (Mão de Obra, Máquina, Método e Material), com foco no fortalecimento do método, da capacitação, da confiabilidade operacional e da gestão por indicadores. A justificativa para esta abordagem reside na necessidade de uma intervenção sistêmica, capaz de endereçar as múltiplas dimensões do problema e promover uma transformação duradoura na cultura e nos processos operacionais.

A análise da situação foi conduzida com o objetivo de diagnosticar as causas estruturais responsáveis pelo baixo desempenho operacional da linha de montagem. Para isso, foi realizada a avaliação histórica dos principais indicadores produtivos no período de janeiro a outubro de 2025, etapa que permitiu caracterizar o comportamento do sistema produtivo antes da implementação das ações de melhoria. A pesquisa adotou uma abordagem de estudo de caso, com caráter exploratório e descritivo, combinando elementos quantitativos para a análise de desempenho e qualitativos para a identificação de causas-raiz. O local do estudo foi uma linha de montagem de veículos automotivos, sem identificação nominal da empresa, focando-se nos processos e equipamentos específicos dessa unidade produtiva. A população do estudo compreendeu os dados de produção gerados pela linha, os equipamentos envolvidos, os métodos de trabalho aplicados e a equipe operacional.

Os instrumentos de coleta de dados incluíram um sistema de gestão de produção (MES – Manufacturing Execution System) para a obtenção de dados de OEE e seus componentes (disponibilidade, performance e qualidade). Este sistema registrava automaticamente paradas de linha, tempos de ciclo, contagem de peças produzidas e identificação de refugos e retrabalhos. Para a análise de causa-raiz, foram empregadas ferramentas como o Diagrama de Causa e Efeito (Ishikawa) e a metodologia dos 5 Porquês. A aplicação dessas ferramentas envolveu sessões de brainstorming e workshops com equipes multifuncionais, incluindo operadores de linha, supervisores de produção, engenheiros de processo e técnicos de manutenção. Além disso, foram realizadas observações diretas no chão de fábrica e entrevistas semiestruturadas com a liderança e operadores-chave para capturar percepções e informações contextuais que não eram evidentes nos dados quantitativos. Documentos internos, como instruções de trabalho, planos de manutenção preventiva e relatórios de treinamento, também foram revisados para complementar o diagnóstico.

Os procedimentos de coleta de dados foram divididos em duas fases principais. A primeira, a fase de diagnóstico, ocorreu entre janeiro e outubro de 2025. Durante este período, foram coletados e consolidados os dados históricos de OEE e seus pilares, permitindo uma visão abrangente do desempenho da linha. Em paralelo, foram realizadas as sessões de Ishikawa, onde as equipes identificaram as causas potenciais do baixo OEE, categorizando-as nos pilares de Mão de Obra, Máquina, Método e Material. Para cada causa principal, a metodologia dos 5 Porquês foi aplicada sequencialmente, aprofundando a investigação até a identificação da causa-raiz. A segunda fase, a de intervenção, consistiu na implementação das ações de melhoria propostas com base no diagnóstico. Estas ações incluíram a revisão e padronização das instruções de trabalho, a implementação de um programa estruturado de treinamento para os operadores, o fortalecimento das rotinas de manutenção preventiva e inspeção de equipamentos, o monitoramento da qualidade dos insumos e a colaboração com fornecedores estratégicos, e a estruturação de rotinas de gestão por indicadores, acompanhada do fortalecimento da atuação da liderança.

Os métodos de análise de dados envolveram estatística descritiva para os indicadores de OEE e seus pilares, calculando médias e desvios para caracterizar o desempenho. A análise qualitativa dos dados coletados via Ishikawa e 5 Porquês permitiu identificar padrões e a causa-raiz da falha na gestão. Por fim, uma análise comparativa foi realizada entre os indicadores de desempenho do período pré-intervenção (janeiro a outubro de 2025) e pós-intervenção (novembro de 2025 a janeiro de 2026) para avaliar a eficácia das ações implementadas e o impacto sobre a eficiência produtiva da linha de montagem.

Os dados operacionais consolidados evidenciaram que o OEE médio da linha de montagem, no período de janeiro a outubro de 2025, encontrava-se em um patamar de 45%. Este valor, significativamente inferior à meta estratégica de 85% estabelecida pela organização, revelava um gap expressivo de desempenho. A evolução mensal do OEE ao longo do período analisado demonstrava um comportamento consistentemente abaixo da meta, com valores que oscilavam, mas raramente superavam 70% (em janeiro), e frequentemente caíam para 45% (em julho e outubro). Este desempenho crítico corrobora a visão de Nakajima (1988) sobre a necessidade de monitoramento contínuo e intervenção quando os indicadores se afastam dos padrões ideais. A implicação prática desse baixo OEE era a incapacidade da linha de montagem de atender à demanda de produção de forma eficiente, resultando em atrasos, necessidade de horas extras e um aumento significativo nos custos operacionais. A instabilidade do indicador também apontava para a falta de previsibilidade nos processos, dificultando o planejamento e a gestão da capacidade produtiva.

A decomposição do OEE em seus pilares de disponibilidade, performance e qualidade revelou insights cruciais. A disponibilidade apresentou um comportamento relativamente estável, com valores próximos a 90% e 95% na maioria dos meses, indicando que as paradas de equipamentos não eram o principal fator de perda. Em contrapartida, os pilares de performance e qualidade apresentaram desempenho significativamente inferior ao esperado, com a performance variando entre 62% e 82% e a qualidade entre 62% e 75%. Essa discrepância sugere que, embora as máquinas estivessem operacionais, a linha não produzia na velocidade ideal ou com a qualidade esperada. Este achado alinha-se à perspectiva de Womack e Jones (2004), que enfatizam que perdas operacionais persistentes frequentemente refletem falhas sistêmicas de fluxo e organização do trabalho, e não apenas problemas técnicos isolados de equipamento. A implicação prática dessa distribuição era que os esforços de melhoria deveriam ser direcionados para otimizar a velocidade de produção e reduzir os defeitos, em vez de focar apenas na manutenção para evitar paradas. A baixa performance resultava em ciclos de produção mais longos do que o padrão, enquanto a baixa qualidade gerava retrabalho e refugos, consumindo recursos e tempo adicionais.

A análise de causa-raiz, utilizando o Diagrama de Ishikawa, evidenciou que as causas mais relevantes estavam concentradas nos pilares Método e Mão de Obra. No pilar Método, identificaram-se instruções de trabalho confusas, ausência de padronização e inconsistências no processo de montagem. No pilar Mão de Obra, foram apontadas a falta de qualificação, absenteísmo elevado, desmotivação e falta de comprometimento da equipe. Adicionalmente, o pilar Máquina revelou falhas de equipamentos, ferramentas inadequadas e manutenção insuficiente, enquanto o pilar Material indicou problemas de qualidade do fornecedor e reincidência de falhas. Para aprofundar a investigação, a metodologia dos 5 Porquês foi aplicada, revelando que a causa-raiz do problema era a “Falha na gestão do negócio”. Essa falha se manifestava na ausência de rotinas estruturadas de gestão da operação, incluindo monitoramento sistemático dos indicadores, padronização dos métodos de trabalho e atuação mais efetiva da liderança. A identificação dessa causa-raiz reforça a importância da gestão e da liderança, conforme discutido por Kotter (2013) e Chiavenato (2014), que destacam o papel crucial dos líderes na condução de mudanças e na sustentação de práticas de melhoria contínua. A implicação social dessa falha na gestão era a desmotivação da equipe, a falta de engajamento e a percepção de que os problemas não eram resolvidos de forma estrutural, impactando o clima organizacional e a retenção de talentos.

Após a implementação das ações de melhoria, a avaliação do projeto demonstrou uma evolução progressiva e consistente do indicador OEE. Enquanto no período anterior à intervenção o OEE médio era de 45%, após a reorganização da gestão operacional, o indicador atingiu 65% em novembro de 2025, 78% em dezembro e alcançou 85% em janeiro de 2026, alinhando-se à meta estratégica estabelecida pela organização. A decomposição do indicador demonstrou que a melhoria esteve concentrada principalmente nos pilares performance e qualidade, que eram os principais responsáveis pelas perdas produtivas iniciais. A performance apresentou evolução significativa após a padronização dos métodos operacionais e a capacitação da equipe produtiva, enquanto a qualidade apresentou melhora consistente em decorrência da redução de retrabalhos e da maior estabilidade do processo produtivo. A disponibilidade manteve-se relativamente estável, confirmando que as intervenções direcionadas à gestão operacional foram determinantes para a recuperação da eficiência. Esses resultados validam a abordagem sistêmica proposta por Slack, Chambers e Johnston (2019), que enfatizam a coordenação consistente entre método, recursos e gestão da rotina produtiva.

As implicações práticas dessa recuperação de desempenho são multifacetadas. A redução das perdas produtivas resultou em uma diminuição significativa de retrabalho e horas extras, otimizando os custos operacionais. A maior estabilidade operacional permitiu um planejamento de produção mais preciso e confiável, melhorando a capacidade de entrega da linha. Do ponto de vista social, a melhoria do clima organizacional e o maior engajamento dos colaboradores foram observados, uma vez que a equipe se sentiu mais capacitada e valorizada pelas ações de treinamento e pelo acompanhamento mais próximo da liderança. A padronização dos métodos de trabalho e o fortalecimento da gestão por indicadores proporcionaram maior clareza sobre as expectativas de desempenho e as ferramentas para alcançá-las.

Apesar dos resultados positivos, o estudo apresenta algumas limitações. A principal delas reside no fato de ter sido um estudo de caso focado em uma única linha de montagem, o que pode limitar a generalização dos resultados para outras unidades ou empresas. Além disso, o período de avaliação pós-intervenção, de três meses, embora tenha demonstrado uma tendência clara de melhoria, é relativamente curto para consolidar completamente os ganhos e observar a sustentabilidade a longo prazo. Sugere-se, para pesquisas futuras, a replicação deste modelo de intervenção em outras linhas de produção da organização para validar sua aplicabilidade e adaptabilidade. Adicionalmente, estudos futuros poderiam quantificar de forma mais detalhada o impacto financeiro de cada ação de melhoria, bem como investigar a relação entre o nível de engajamento da liderança e a resiliência dos resultados obtidos em cenários de mudança ou adversidade.

Conclui-se que o objetivo foi atingido, uma vez que o diagnóstico revelou que o baixo desempenho da linha de montagem era resultado de falhas estruturais na gestão do negócio, abrangendo método, mão de obra, máquina e material, bem como a atuação da liderança. As intervenções implementadas, focadas na padronização de processos, capacitação da equipe, melhoria da confiabilidade dos equipamentos e fortalecimento da gestão por indicadores, resultaram em uma evolução consistente do OEE, que atingiu a meta estratégica de 85%. A recuperação da eficiência produtiva e a estabilização do processo demonstram a importância de uma abordagem sistêmica e integrada para a gestão operacional, reforçando que a melhoria do desempenho não depende apenas de fatores técnicos, mas fundamentalmente da qualidade da gestão e da capacidade de liderança no chão de fábrica para a competitividade organizacional.

Referências Bibliográficas:

CHIAVENATO, I. Gestão de pessoas: o novo papel dos recursos humanos nas organizações. 4. ed. Barueri: Manole, 2014.

KOTTER, J. P. Liderando mudança. Rio de Janeiro: Elsevier, 2013.

NAKAJIMA, S. Introduction to TPM: Total Productive Maintenance. Cambridge: Productivity Press, 1988.

SLACK, N.; CHAMBERS, S.; JOHNSTON, R. Administração da produção. 8. ed. São Paulo: Atlas, 2019.

WOMACK, J. P.; JONES, D. T. A mentalidade enxuta nas empresas. Rio de Janeiro: Campus, 2004.

Resumo executivo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Executivo em Liderança e Gestão do MBA USP/Esalq

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