São 2 da manhã e a sua plataforma de monitorização de condições fez exatamente aquilo para que a adquiriu.
Catorze dias antes, o sistema detetou um aumento na assinatura de vibração numa bomba de exportação crítica. A previsão é fiável. O prazo de aviso prévio é generoso.
No entanto, vai acabar por arcar com as consequências, porque a junta de que a bomba necessita é fornecida por um único fornecedor, tem um prazo de entrega de 16 semanas e não há nenhuma em stock no seu armazém nem em qualquer outro local da sua rede.
Se é gestor de fiabilidade ou vice-presidente de operações, já conhece bem este cenário. A falha nunca foi o problema. O problema foi a incapacidade de agir com base na previsão.
Este artigo foi escrito para as pessoas que vivem nessa situação.
O custo de permanecer nessa situação não é algo abstrato. De acordo com Avathon, a manutenção e o funcionamento diários de uma plataforma de perfuração decorrem De $50 000 por dia para uma plataforma em terra a $1 milhão por dia ou mais para plataformas offshore, e uma avaria no sistema de acionamento superior cuja reparação demora uma semana pode representar perdas totais que se aproximam dos $8,5 milhões. A empresa de investigação Kimberlite constatou que uma instalação offshore média absorve cerca de 27 dias de inatividade não planeada por ano, cerca de $38 milhões em prejuízos, sendo que os que apresentaram pior desempenho ultrapassaram $88 milhões.
Antes de prosseguirmos, localize-se neste mapa. A gestão de ativos não tem o mesmo significado num campo de xisto, numa sala de controlo de um oleoduto e numa refinaria.
Como chegámos até aqui: uma breve história da gestão de ativos
A atual base de ativos do setor do petróleo e do gás é fruto da intensidade de capital do período do pós-guerra. À medida que a procura aumentava nas décadas de 1950 e 1960, as operadoras investiram avultadas quantias em instalações cada vez maiores e, na década de 1970, o setor estava já a expandir-se para novas fronteiras offshore, como o Mar do Norte e o Golfo do México.
Cada plataforma era uma cidade industrial autónoma, e o equipamento era robusto, sobredimensionado e dispendioso.
Naquela época, a estratégia de «funcionamento até à avaria» era uma opção padrão justificável. O equipamento era mais simples. As margens por barril eram suficientemente generosas para absorver o custo de uma avaria.
Quando algo se avariava, consertava-se. A perda de produção era um custo aceitável da atividade empresarial. Havia poucos meios para alertar para a iminência de uma avaria e poucas razões para investir na sua previsão.
O que mudou foi a escala e a densidade de valor. À medida que as plataformas se tornaram mais complexas e o valor gerado se concentrou num número menor de ativos, maiores e mais interligados, o custo de uma única falha deixou de ser um erro de arredondamento e passou a ser notícia de primeira página.
Uma bomba que deixou uma cabeça de poço inativa em 1965 representou um inconveniente. A mesma falha, se ocorresse numa plataforma offshore de mil milhões de dólares em 1988, poderia causar a morte de pessoas e anular uma parte significativa da produção de um país.
A gestão de ativos não surgiu da ambição. Foi forçada a existir pelas perdas.
Quatro épocas de desafios que moldaram a prática atual
Era 1: Funcionamento até à avaria (antes da década de 1980)
A manutenção reativa era o modo de funcionamento habitual do setor, e não uma exceção ao mesmo. O problema não residia apenas no custo das reparações, mas sim na ausência de quaisquer dados sobre como e por que razão o equipamento avariava.
Sem um historial de padrões de avarias, cada avaria era uma surpresa e cada surpresa saía cara.
O Programa Federal de Gestão de Energia do Departamento de Energia dos EUA quantifica essa penalização de forma clara. No seu Guia de Melhores Práticas de Operação e Manutenção, o DOE estima que a manutenção puramente reativa se situe em cerca de $18 por cavalo-vapor por ano, em comparação com $13 para a manutenção preventiva, $9 para a manutenção preditiva e $6 para a manutenção integral centrada na fiabilidade.
As reparações não planeadas custam habitualmente várias vezes mais do que o mesmo trabalho realizado de forma planeada, devido às horas extraordinárias, à aquisição urgente de peças e aos danos colaterais causados a equipamentos secundários. O trabalho reativo é a forma mais dispendiosa de manter uma fábrica em funcionamento.
Era 2: A lacuna na manutenção preventiva (décadas de 1980 a 1990)
A resposta do setor foi a manutenção preventiva baseada num calendário. Fazer a revisão geral da bomba a cada 4 000 horas. Substituir a vedação a cada 12 meses. Efetuar inspeções de acordo com o calendário, independentemente de o estado da bomba o justificar ou não.
Foi um passo em frente em relação à reação pura. Mas continha um pressuposto oculto que acabou por se revelar errado.
Partia-se do princípio de que a falha era, em grande parte, uma questão de idade. O estudo marcante que desmontou essa ideia veio de fora do setor do petróleo e do gás.
Em 1978, Stanley Nowlan e Howard Heap, da United Airlines, no seu relatório sobre a Manutenção Centrada na Fiabilidade, patrocinado pelo Departamento de Defesa dos EUA, demonstraram que apenas cerca de 9% das avarias na sua frota de aeronaves estavam relacionadas com a idade. A grande maioria foi aleatória ou, pior ainda, provocada precisamente pela manutenção destinada a evitá-las.
Há uma ressalva importante. Tratava-se de dados da aviação comercial, não de uma lei universal aplicável aos equipamentos rotativos do setor do petróleo e do gás. As seis percentagens originais relativas aos padrões de falha devem ser interpretadas como a população estudada por Nowlan e Heap, e não como uma constante válida para todas as classes de ativos.
Mas a ideia central espalhou-se. As revisões a intervalos fixos não reduzem de forma fiável as taxas de avaria, e a manutenção intrusiva pode provocar avarias precoces que, de outra forma, nunca teriam ocorrido.
Foi então que chegou a noite que uniu de forma definitiva a gestão de ativos à saúde, segurança e ambiente.
A 6 de julho de 1988, o Piper Alpha A plataforma no Mar do Norte foi destruída por uma série de explosões e incêndios. O que desencadeou o incidente foi uma falha na manutenção e na autorização de trabalho, exatamente do tipo que qualquer gestor de fiabilidade teme.
A válvula de alívio de pressão de uma bomba de condensado tinha sido removida para revisão e a conduta aberta tinha sido temporariamente vedada com um flange cego. Esse trabalho não estava concluído. No entanto, a documentação não referia esse facto.
Na troca de turno, a equipa da noite, sem saber que a válvula de alívio estava em falta, reiniciou a bomba. O condensado escapou da flange mal apertada, inflamou-se e a reação em cadeia teve início.
O inquérito público do Lord Cullen durou 13 meses e resultou em 106 recomendações, tendo todas elas sido aceites. A investigação concluiu que o sistema de autorizações de trabalho era inadequado e que era habitualmente ignorado, que a comunicação durante a troca de turnos era deficiente e que a formação era insuficiente.
O o montante total dos prejuízos segurados atingiu cerca de $3,4 mil milhões. A partir do acidente da Piper Alpha surgiu o regime de segurança do Reino Unido e o reconhecimento permanente de que a disciplina de manutenção, a integridade das autorizações e os dados relativos aos ativos não são questões administrativas. Trata-se de sistemas de segurança de vida.
Era 3: Sobrecarga de sensores (anos 2000 a 2010)
A década de 2000 trouxe a Internet das Coisas Industrial, o SCADA em todo o lado e o advento da verdadeira manutenção preditiva. Uma única plataforma offshore moderna pode albergar dezenas de milhares de sensores.
A tecnologia para detetar uma falha em desenvolvimento tornou-se barata, abundante e eficaz.
O retorno é real ali onde se concretiza. O guia do FEMP do DOE afirma que um programa de manutenção preditiva que funcione corretamente pode proporcionar poupanças de De 8% para 12% em comparação com a abordagem exclusivamente preventiva, e de 30% para 40% em comparação com a manutenção reativa.
Birlasoft, citando um caso da McKinsey, descreve uma operadora offshore que reduziu o tempo de inatividade em 20% com uma solução preditiva, o que levou a um aumento da produção superior a 500 000 barris de petróleo por ano.
Mas eis a armadilha em que a indústria caiu. A deteção foi resolvida. A resposta, não.
Os operadores passaram uma década e gastaram uma fortuna a aprender a antecipar as avarias, enquanto a cadeia de abastecimento, os dados relativos às peças sobressalentes e o fluxo de trabalho de aquisição que lhes permitiriam agir com base nos alertas permaneceram, em grande parte, tal como estavam em 1995.
O painel de instrumentos acendeu a luz vermelha. A peça ainda não estava na prateleira.
Era 4: Dados sobre fusões e aquisições (anos 2000 até ao presente)
O quarto desafio é autoinfligido e estrutural. O setor do petróleo e do gás caracteriza-se por fusões, aquisições e parcerias, e cada transação acrescenta mais um sistema ERP antigo ao parque de sistemas, sem que os dados subjacentes sejam alguma vez harmonizados.
A mesma bomba acaba por constar no catálogo com dezanove descrições diferentes, distribuídas por seis sistemas. Ninguém a consolida porque o chão de fábrica tem sempre prioridade sobre um projeto de limpeza de dados.
Os números são preocupantes.
CODA Technology Solutions indica que os materiais duplicados representam, normalmente, entre 15 e 30 por cento do total de registos mestre de materiais nas operações de grandes empresas do setor do petróleo e do gás.
A CODA também documenta uma empresa petrolífera sediada no Golfo, cujos códigos duplicados de peças sobressalentes fizeram aumentar os custos de aquisição em $2,6 milhões por ano.
Em todos os setores, um estudo da Gartner estima que a má qualidade dos dados custa, em média, $12,9 milhões por ano a uma organização. No caso de uma empresa com várias fábricas e um elevado volume de ativos, o valor real é, quase certamente, superior.
As soluções parciais que criaram novos problemas
O setor não ficou parado. A Manutenção Centrada na Fiabilidade proporcionou às equipas uma forma estruturada de decidir quais os ativos que mereciam cada estratégia de manutenção. A FMECA estabeleceu um quadro para classificar os modos de falha de acordo com a gravidade, a probabilidade e a detetabilidade.
A monitorização do estado evoluiu desde as canetas de medição de vibrações portáteis até aos sistemas online contínuos. Os gémeos digitais surgiram para simular o comportamento dos ativos.
Cada uma destas representou um verdadeiro avanço. Cada uma criou um novo problema na sua própria fronteira.
A eficácia do RCM e do FMECA depende da qualidade dos dados e da disciplina subjacentes, e muitos programas degeneraram em meros exercícios burocráticos. A monitorização do estado multiplicou o número de sinais sem que houvesse um investimento correspondente na gestão de dados, pelo que o aumento do número de sensores gerou mais ruído e mais falsos alarmes, o que minou a confiança dos técnicos nos alertas.
Os gémeos digitais exigem dados sobre os ativos, atualizados e precisos, que a maioria dos operadores não possui.
O padrão é consistente. O setor continuou a resolver o problema da deteção, mas continuou a investir de forma insuficiente na infraestrutura de resposta.
O problema por resolver
O problema por resolver do setor não é a deteção. É a infraestrutura de resposta que transforma uma previsão numa ação.
Uma falha prevista com catorze dias de antecedência não tem qualquer utilidade operacional se a peça não puder ser localizada, adquirida ou preparada antes do período previsto para a falha.
A solução está no sequenciamento, e não na instalação de mais sensores.
Os seis desafios que afetam atualmente o setor
Desafio 1: O paradoxo do inventário
As empresas operadoras têm, simultaneamente, excesso de stock e falta de stock. Ambas as afirmações são verdadeiras no mesmo local e no mesmo dia, e não são contraditórias. São dois sintomas da mesma doença.
No que diz respeito à escassez, o estudo da Kimberlite revela a dimensão dos custos decorrentes da falta de stock. No que diz respeito ao excesso, a GEP Worldwide estima, através de Verdantis, que 50 a 60 por cento do stock de MRO numa unidade de produção típica é excedentário, obsoleto ou de baixa rotatividade.
Um Centro de Transportes e Logística do MIT Um estudo revelou que 32% de materiais MRO numa operadora do setor do petróleo e gás foram classificados como stock inativo e que 54% não registaram qualquer movimento.
Não se trata de problemas opostos que exijam soluções opostas. Trata-se da mesma falha de inteligência. A operação não sabe, ao nível das peças, do que realmente precisa, do que realmente tem e onde se encontra.
Se comprar às cegas, acaba por acumular excesso de stock dos artigos errados e ficar sem os artigos certos. A solução está na inteligência, não simplesmente em gastar mais ou menos.
Para uma explicação mais detalhada sobre como determinar as dimensões, classificar e otimizar o armazém, consulte o nosso guia sobre Gestão de inventário de MRO.
Desafio 2: A criticidade ao nível dos ativos que ignora a realidade ao nível das peças
A maioria dos operadores classifica a criticidade ao nível dos ativos. O compressor é crítico. A bomba de transferência não é. A estratégia de peças sobressalentes segue essa classificação.
O problema é que as avarias e as aquisições ocorrem ao nível das peças, e esse nível não tem em conta a classificação ao nível dos ativos.
Consideremos dois cenários.
Uma bomba de água de serviço não crítica, considerada de baixa prioridade e amplamente ignorada, possui uma vedação mecânica fornecida exclusivamente por um único fabricante de equipamento original (OEM), com um prazo de entrega de 16 semanas. Quando avaria, essa bomba «não crítica» paralisa um processo durante quatro meses.
Entretanto, um compressor de exportação verdadeiramente essencial funciona com rolamentos que são fornecidos no dia seguinte por três fornecedores.
A classificação ao nível dos ativos inverte completamente as prioridades no que diz respeito à gestão de stocks. A criticidade deve ser avaliada ali onde o risco realmente reside, ou seja, na peça.
Desafio 3: A lacuna entre a deteção e a resposta
Este é o problema central. Três em cada quatro empresas do setor do petróleo e do gás continuam a recorrer a uma manutenção baseada no tempo ou reativa.
De acordo com a Kimberlite, via hint-global, menos de 24 por cento afirmam que a sua estratégia de manutenção é preditiva e centrada em dados ou análises. Mas mesmo entre aqueles que já adotaram uma abordagem preditiva, a previsão acaba frequentemente por não se traduzir em ação.
A falha divide-se em três nós de falha.
Um alerta no painel de controlo não é uma resposta. É o início de uma resposta. Colmatar esta lacuna é a principal função de MRO360.
Desafio 4: Os dados mestres como sabotadores silenciosos
Os dados mestre duplicados e incompletos comprometem silenciosamente todas as outras iniciativas. Os registos duplicados impedem as transferências entre fábricas, uma vez que o sistema não consegue distinguir que o «GATE VLV 2IN SS316» da Fábrica A corresponde ao «VALVE,GATE,2',STAINLESS» da Fábrica B.
Inflacionam o inventário fictício e geram ordens de compra desnecessárias para peças que já se encontram nas prateleiras.
A «dívida de dados» surge na fase de colocação em serviço, quando os fabricantes de equipamento original (OEM) e os empreiteiros EPCM entregam dados relativos aos ativos e às peças sobressalentes em formatos inconsistentes, que nunca são normalizados nos sistemas da operadora.
A EY aponta que as paragens nas operações dos setores do petróleo, do gás e dos produtos químicos podem custar mais de $500 000 por evento de arranque/paragem, e esses dados de MRO de má qualidade, que obrigam a compras duplicadas, podem paralisar De $37 milhões para $52 milhões em capital de exploração com base nos níveis de despesas com MRO de um grande operador típico (Estudo da EY e da Verdantis).
É por isso que uma base de dados mestre organizada, fornecida pela Verdantis MDM Suite, é a condição prévia para tudo o resto.
Desafio 5: Pressão regulamentar e de conformidade
Após o acidente da Piper Alpha, o «safety case» passou a ser lei no Reino Unido e tornou-se um modelo a nível mundial. As operadoras têm de demonstrar que identificaram os riscos de acidentes graves e que reduziram o risco ao nível mais baixo razoavelmente exequível.
A isso acrescenta-se a segurança funcional, regida pela norma IEC 61511, a norma do setor de processos para sistemas instrumentados de segurança, que define a forma como os sensores, os solucionadores lógicos e os elementos finais atingem um nível de integridade de segurança especificado ao longo de todo o ciclo de vida.
Depois, há a nova vertente ESG. Limites à queima de gás. Monitorização do metano e das emissões. Obrigações de desativação.
Cada um destes aspetos é, no fundo, um requisito de integridade dos dados e dos ativos. Não é possível comprovar a conformidade do que não se consegue rastrear, e não é possível rastrear o que os dados mestre não conseguem descrever.
Desafio 6: Planeamento da rotação (TAR)
Este é o problema característico da fase a jusante. Uma paragem para manutenção é uma paragem total e planeada de uma unidade ou central para inspeção, manutenção e obras de investimento, agendada com meses ou anos de antecedência, que custa dezenas a centenas de milhões e que concentra um ano de trabalho em poucas semanas.
A rigorosa exigência de um TAR é brutal, porque o prazo é fixo e os modos de falha são bem conhecidos.
AP-Networks, que avalia o desempenho das paragens para manutenção, refere que mais de dois terços das paragens para manutenção excedem o custo e o calendário previstos em 10 por cento ou sofrem uma paragem após o arranque, e que 40 por cento das paragens para manutenção registam um excedente de custos.
As peças identificadas tardiamente e a falta de coordenação dos dados dos subcontratantes são causas frequentes. A preparação das peças antes da TAR e a coordenação dos dados dos subcontratantes parecem ser problemas logísticos, mas são, na verdade, problemas relacionados com os dados mestre disfarçados de problemas logísticos.
Veja como o MRO360 transforma alertas preditivos em ações de aquisição, com classificação de criticidade ao nível das peças, pontos de reabastecimento dinâmicos e visibilidade entre fábricas. Solicite uma demonstração personalizada.
A Verdantis orgulha-se de ser o parceiro de confiança de organizações líderes em todo o mundo.
Desde empresas da Fortune 500 até pioneiros do setor, os nossos clientes têm confiado nas nossas soluções de MDM
O Manual: Seis Estratégias para Colmatar a Lacuna
Se o problema por resolver for a infraestrutura de resposta, existem seis estratégias para a construir. Cada uma delas identifica o desafio que resolve.
As estratégias não são todas igualmente opcionais. Existem numa ordem de dependência. Os dados mestre têm de vir em primeiro lugar. Sem eles, todas as melhorias a jusante acabam por assentar em bases instáveis.
Estratégia 1: Pontuação de criticidade ao nível das peças (resolve o Desafio 2)
Deixem de avaliar a criticidade apenas ao nível do ativo e comecem a avaliá-la ao nível da peça. Uma pontuação de criticidade justificável ao nível da peça combina várias variáveis: o modo de falha a que se refere, o prazo de entrega do fornecedor, a substituibilidade, as consequências para a saúde e a segurança, a atividade da fábrica, o tempo médio entre falhas e a situação atual das existências.
O mecanismo consiste numa pontuação ponderada com várias variáveis. Cada variável é classificada e ponderada de acordo com a sua contribuição para o risco; assim, uma peça de baixo custo com um prazo de entrega de 16 semanas a partir de um único fornecedor e com consequências para a segurança passa a ocupar o primeiro lugar na prioridade de abastecimento, mesmo num ativo «não crítico».
A FMECA alimenta este processo diretamente.
Um ciclo de aprendizagem por reforço aperfeiçoa os pesos ao longo do tempo, aprendendo com os eventos reais de falha e consumo em todas as centrais, em vez de fixar as hipóteses formuladas no primeiro dia.
Esta é a função do Módulo de criticidade do MRO360. Um especialista na matéria da Fábrica A pode anular uma pontuação, desde que apresente uma justificação, e essa aprendizagem é partilhada por toda a rede.
Estratégia 2: Processo preditivo-de-aquisição em circuito fechado (resolve o Desafio 3)
O objetivo da previsão é a aquisição, não uma notificação. Um circuito fechado percorre todo o mecanismo sem que seja necessário que um ser humano tenha de acompanhar cada etapa.
Um sinal do sensor ultrapassa um limiar definido. A camada de análise converte o sinal numa previsão de avaria para um ativo específico. O sistema efetua uma pesquisa na lista de materiais (BOM) para identificar a peça exata necessária.
O sistema efetua uma verificação de stock em toda a rede, e não apenas no armazém local. Isso desencadeia uma nova encomenda ou uma transferência entre fábricas, com tempo de preparação suficiente para antecipar-se à data prevista de ruptura de stock.
A diferença que faz a diferença. Um alerta no painel de controlo indica a uma pessoa que algo está errado. Uma ação de aquisição faz com que a peça seja enviada.
A maioria dos operadores possui o primeiro, mas carece do segundo. A tarefa de fazer a ponte entre ambos cabe ao Módulo preditivo do MRO360.
Estratégia 3: Pontos de reabastecimento dinâmicos em vez de valores mínimos e máximos estáticos (resolve o Desafio 1)
Os níveis mínimos e máximos estáticos, definidos uma única vez e raramente revistos, estão na origem do paradoxo do inventário. A alternativa é um ponto de reabastecimento dinâmico.
O aspeto que a maioria das empresas ignora é que o stock de segurança não deve ser um valor fixo. Deve ser calculado de forma diferente consoante o nível de criticidade. Uma peça crítica, de fonte única, justifica uma margem de segurança elevada. Uma peça comum, não crítica, pode ser gerida com um stock reduzido ou segundo o princípio «just-in-time».
A variável mais ignorada em toda a equação é a volatilidade do prazo de entrega, e não o prazo médio de entrega. Uma peça com um prazo médio de 4 semanas, mas cujo prazo de entrega real varia enormemente, necessita de um stock de segurança muito maior do que uma peça com um prazo de entrega estável de 6 semanas.
Os sistemas dinâmicos recalculam continuamente o ROP à medida que a utilização e o desempenho dos fornecedores variam, o que constitui o cerne de MRO360 - Inteligência de Inventário.
| Variável | Mínimo e máximo estáticos | ROP dinâmico |
|---|---|---|
| Taxa de utilização | Média histórica, atualizada anualmente | Atualizado continuamente a partir dos dados de movimentos do ERP |
| Prazo de entrega | Prazo de entrega indicado, um único número | Distribuição real dos prazos de entrega, incluindo o risco de cauda |
| Stock de segurança | Buffer fixo, igual para todas as peças | Classificado por níveis de criticidade, dimensionado de acordo com a meta de nível de serviço |
| Visibilidade entre fábricas | Apenas no armazém local | Todas as localizações das fábricas com sugestões de transferência |
Estratégia 4: Libertação do stock ocioso através da visibilidade entre fábricas (resolve os Desafios 1 e 4)
O stock ocioso e o inventário sem movimentação que se encontram nos armazéns representam capital imobilizado. O primeiro pré-requisito para o libertar é incómodo. É necessário resolver primeiro os registos duplicados.
Sem isso, nem sequer é possível perceber que o stock ocioso da Fábrica A corresponde exatamente à peça que a Fábrica B encomenda em situações de emergência.
Assim que os registos estiverem em ordem, classifique cada item de acordo com a velocidade de movimentação. Rápido. Lento. Inativo, sendo que «inativo» significa mais de 24 meses sem movimentação.
Cada item inativo enfrenta então uma de três decisões.
Para tal, é necessária tanto a base de dados da Verdantis MDM Suite e a visibilidade da rede de MRO360. Nenhuma das duas, por si só, resolve o problema. Dados limpos sem visibilidade entre fábricas tornam o stock invisível. A visibilidade sem dados limpos faz com que a mesma peça seja contabilizada três vezes sob três descrições diferentes.
Estratégia 5: Ligação de peças sobressalentes orientada pela lista de materiais (BOM) dos ativos (resolve os Desafios 3 e 6)
O ciclo fechado da Estratégia 2 depende inteiramente do conhecimento das peças de que um determinado ativo necessita efetivamente. Isso significa que a lista de materiais tem de refletir a realidade.
A distinção fundamental reside entre a lista de materiais (BOM) tal como foi concebida — ou seja, o que o empreiteiro EPCM especificou na fase de colocação em serviço — e a lista de materiais (BOM) tal como se encontra atualmente — ou seja, o que está efetivamente instalado hoje, após anos de modificações, substituições e atualizações.
A maioria dos operadores baseia a sua lógica de peças sobressalentes na lista de materiais (BOM) tal como foi concebida e, sem se aperceberem, estão errados.
Criar uma lista de materiais (BOM) precisa e atualizada implica abordar de frente a transferência de dados entre a EPCM e o OEM, extraindo dados estruturados sobre peças sobressalentes dos manuais e desenhos não estruturados entregues aquando do comissionamento.
O mapeamento da interoperabilidade e da substituibilidade — que peça comercial pode substituir que peça OEM — não é um exercício pontual. Tem de ser atualizado continuamente, à medida que os fornecedores e as peças mudam.
Esta é a obra de MRO360 Parts Intelligence, e é isso que torna fiável a preparação das peças antes do TAR.
Estratégia 6: A base de dados mestre como condição prévia (que permite a implementação de todas as outras)
Todas as estratégias acima falham quando os dados estão incorretos. O mais importante é começar pelas bases.
A base de dados tem cinco componentes. Desduplicação de registos redundantes. Exaustividade dos atributos, para que cada componente seja descrito na íntegra. Normalização da taxonomia, alinhada com as normas UNSPSC, eClass ou ISO 14224. Suporte multilingue para operações globais. Extração de documentos para dados, que retira registos estruturados dos manuais dos fabricantes de equipamento original (OEM).
Esta é também a única solução duradoura para o problema da «dívida de dados» resultante de fusões e aquisições. Permite harmonizar os sistemas ERP herdados numa única visão deduplicada, em vez de permitir que cada aquisição acrescente mais uma camada de caos.
O Verdantis MDM Suite abrange todo este processo, do início ao fim. Harmonize para padronização e deduplicação. Integrity para governação contínua. AutoEnrich para enriquecimento de atributos. AutoSpecs para normalização. AutoDoc para extração de dados a partir de documentos.
De todas as seis estratégias, esta é a única que não tem um limite máximo de retorno do investimento (ROI), porque cada capacidade a jusante contribui para a qualidade dos dados subjacentes.
A Escada da Maturidade: Um Autodiagnóstico
Descobre qual é o teu degrau com honestidade. Para cada nível, a questão é saber quanto te custa ficar onde estás e o que é necessário para dar o salto para o nível seguinte.
Como será a situação daqui a 18 meses
Após dezoito meses num programa rigoroso, a situação das 2 da manhã desenrola-se de forma diferente.
A assinatura de vibração continua a disparar aos 14 dias. Mas agora a previsão identifica automaticamente o número de peça exato da vedação através de uma lista de materiais (BOM) precisa e atualizada, verifica o stock em todas as instalações, localiza uma unidade no armazém de uma fábrica associada a 300 milhas de distância e inicia a transferência antes mesmo de um operador humano ler o alerta.
A peça chega com uma semana de antecedência. A bomba é reparada dentro do prazo previsto. Não há qualquer interrupção de serviço a registar.
Em toda a operação, o stock ocioso foi classificado e uma parte significativa foi libertada através de transferência ou devolução. Os registos duplicados diminuíram drasticamente. As peças críticas de fonte única dispõem de um stock de segurança ponderado pela sua criticidade. As peças comuns são geridas com um nível de stock reduzido.
O âmbito do TAR está definido conforme o previsto, uma vez que os dados relativos às peças e aos contratantes foram coordenados com meses de antecedência.
Na sua maioria, isto não é um problema tecnológico. É um problema de sequência. A tecnologia existe. A disciplina de o fazer na ordem certa — primeiro os dados mestre, depois a ligação à lista de materiais (BOM), depois a criticidade ao nível das peças e, por fim, o ciclo fechado — é o que distingue os operadores que colmatam a lacuna de resposta daqueles que continuam a comprar mais sensores.
A sequência de passos que faz com que funcione
Cada camada depende da anterior. Se se ignorar a base, todos os ganhos a jusante assentam em dados incorretos.
Passo 1. Base de dados mestre
Eliminar duplicados, enriquecer e gerir os registos de materiais, ativos e fornecedores. Sem isto, nada mais funciona de forma fiável.
Passo 2. Criticidade ao nível das peças
Avalie cada peça sobressalente em termos de modo de falha, prazo de entrega, substituibilidade e consequências para a saúde e segurança. Substitua os pressupostos ao nível do ativo pela realidade ao nível da peça.
Passo 3. Lógica de inventário dinâmico
Substituir os limiares estáticos mínimo-máximo pelo recálculo contínuo do ponto de reabastecimento. Determinar o nível do stock de segurança com base no nível de criticidade e na distribuição dos prazos de entrega.
Passo 4. Fechar o ciclo de resposta
Relacione as previsões com as ações de aprovisionamento. Um sinal do sensor deve desencadear, automaticamente, uma consulta à lista de materiais, uma verificação de stock e, consoante o caso, uma transferência ou uma ordem de compra.
Veja quanto capital de exploração as suas peças sobressalentes estão a imobilizar. Obtenha uma análise ao nível de cada peça sobre a sua importância, o risco de ruptura de stock e o stock ocioso em todas as suas instalações.
Pontos-chave
A deteção foi resolvida. A resposta, não. O setor dedicou duas décadas aos sensores e à análise de dados, deixando, entretanto, os dados relativos às peças sobressalentes, a visibilidade entre fábricas e o fluxo de trabalho de aprovisionamento pouco desenvolvidos.
A criticidade reside na peça, não no ativo. Uma bomba não crítica pode funcionar com uma vedação de fornecedor único durante 16 semanas. Um compressor crítico pode funcionar com rolamentos comuns. Nesses casos, a classificação ao nível do ativo inverte as prioridades de abastecimento.
O paradoxo do inventário é uma única doença, não duas. As operadoras têm, simultaneamente, em excesso aquilo de que não precisam e em falta aquilo de que precisam. A solução está na inteligência, não em gastar mais ou menos.
Os dados mestre são a base, não uma atualização opcional. As duplicatas de 15 a 30 por cento das transferências em bloco inflacionam o inventário fantasma e imobilizam dezenas de milhões em capital circulante. Cada ganho a jusante depende da qualidade subjacente.
A sequenciação é mais importante do que os sensores. A tecnologia existe. O que distingue os operadores que colmatam essa lacuna daqueles que continuam a acumular ruído é a disciplina de criar dados de referência, seguida da ligação à lista de materiais (BOM), depois da determinação da criticidade ao nível das peças e, por fim, do ciclo fechado, por esta ordem.
Perguntas frequentes
Respostas práticas às perguntas mais frequentes dos gestores de fiabilidade, vice-presidentes de operações e responsáveis pela gestão de ativos sobre a gestão de ativos no setor do petróleo e do gás.
O que é a gestão de ativos no setor do petróleo e do gás?
Trata-se da prática coordenada de maximizar o valor, a fiabilidade e a segurança dos ativos físicos ao longo do seu ciclo de vida, desde equipamentos rotativos a condutas e unidades de refinação. Na prática, abrange a estratégia de manutenção, a análise de criticidade, o inventário de peças sobressalentes, os dados mestre e os fluxos de trabalho de aquisição que permitem a um operador agir com base nas informações fornecidas pela sua monitorização. Esta disciplina existe porque uma única falha pode custar entre $50 000 e mais de $1 milhão por dia e, como provou o caso da Piper Alpha, pode causar mortes.
O que é a lacuna entre a deteção e a resposta?
É o intervalo entre saber que uma falha está para acontecer e ser capaz de fazer algo a esse respeito. O setor passou duas décadas a aperfeiçoar-se na deteção através da IIoT e da análise preditiva, enquanto os dados relativos às peças sobressalentes, a visibilidade entre fábricas e a disciplina de aprovisionamento necessárias para responder à situação permaneceram subdesenvolvidos. O resultado é um painel de controlo a vermelho e uma prateleira vazia. Para colmatar esta lacuna, é necessário identificar a peça certa, localizá-la no local certo e entregá-la no momento certo.
O que é a criticidade ao nível do componente?
Trata-se de avaliar a criticidade ao nível das peças sobressalentes, em vez de apenas ao nível dos ativos. Uma bomba não crítica pode ter uma junta de fonte única, com um prazo de entrega de 16 semanas, que paralisa um processo durante meses, enquanto um compressor crítico pode funcionar com rolamentos comuns com entrega no dia seguinte. A classificação ao nível dos ativos inverte as prioridades de armazenamento nestes casos. A criticidade ao nível das peças combina o modo de falha, o prazo de entrega, a substituibilidade, as consequências para a segurança, o MTBF e o stock atual numa pontuação ponderada.
Como se calcula um ponto de reabastecimento dinâmico?
A fórmula é: ROP é igual ao consumo médio diário multiplicado pelo prazo de entrega mais o stock de segurança. O que a torna dinâmica é o facto de o stock de segurança ser calculado de forma diferente consoante o nível de criticidade, e os dados de entrada serem recalculados continuamente à medida que o consumo e o desempenho do fornecedor variam. A variável mais ignorada é a volatilidade do prazo de entrega. Uma peça com um prazo de entrega irregular necessita de um stock de segurança muito superior ao de uma peça com um prazo de entrega estável e previsível, com a mesma duração média.
Por que razão a manutenção preditiva, por si só, não resolve o problema do tempo de inatividade?
Porque a previsão é apenas a primeira parte do problema. A deteção indica que uma peça irá avariar. Não coloca a peça na prateleira, não a localiza na sua rede nem a encaminha atempadamente para o processo de aquisição. Com menos de 24 por cento dos operadores a aplicarem estratégias preditivas — e a maioria destes ainda incapaz de converter uma previsão numa ação de aquisição —, a manutenção preditiva sem uma resposta em circuito fechado é um sistema de alerta precoce dispendioso que acaba por resultar em tempo de inatividade.
Que relação existe entre a qualidade dos dados mestre e o inventário?
Tudo. Os registos duplicados fazem com que a mesma peça pareça ser vários artigos diferentes, pelo que uma unidade fica sem stock enquanto outra tem a peça em reserva, e o sistema volta a encomendar peças que já possui. As duplicatas representam normalmente entre 15 % e 30 % dos registos em grandes operações do setor do petróleo e do gás, e as compras duplicadas daí resultantes podem imobilizar entre $37 milhões e $52 milhões em capital de exploração. A limpeza dos dados mestre é a condição prévia para a visibilidade entre fábricas, a libertação de stock ocioso e a ligação precisa das listas de materiais (BOM).
O que é um TAR?
Uma paragem para manutenção (TAR) é uma paragem total e planeada de uma unidade de processo ou de uma fábrica para inspeção, manutenção e obras de investimento que não podem ser realizadas enquanto a unidade está em funcionamento. Comuns na refinação a jusante, as TARs são agendadas com meses ou anos de antecedência, custam dezenas a centenas de milhões e condensam um âmbito enorme em poucas semanas. Uma análise comparativa realizada pela AP-Networks revela que mais de dois terços excedem o orçamento ou o prazo em, pelo menos, 10 por cento, sendo o alargamento do âmbito e a identificação tardia de peças os principais fatores responsáveis.
De que forma as fusões e aquisições geram dívida de dados?
Cada fusão ou aquisição acrescenta mais um sistema ERP legado ao parque de sistemas, cada um com as suas próprias convenções de nomenclatura, taxonomias e registos mestre de materiais. A reconciliação desses dados é sempre menos urgente do que a produção, pelo que nunca chega a ser feita e, ao longo dos anos, a mesma peça física acumula dezenas de descrições não reconciliadas nos diferentes sistemas. Este problema agrava-se com cada transação e compromete silenciosamente a otimização do inventário, as transferências entre fábricas e a elaboração de relatórios de conformidade, até que os dados sejam harmonizados.
O que é a FMECA e qual é a sua relação com a classificação de criticidade?
A FMECA, ou Análise de Modos de Falha, Efeitos e Criticidade, é um método estruturado para identificar como um ativo pode falhar, quais são as consequências de cada falha e qual é o nível de gravidade, probabilidade e detetabilidade de cada modo de falha. A multiplicação da gravidade pela ocorrência e pela detetabilidade resulta num Índice de Prioridade de Risco (RPN). Esse RPN serve de base direta para a pontuação de criticidade ao nível das peças, ligando a análise de engenharia sobre como as coisas falham à decisão de gestão de inventário sobre o que armazenar.
Como é, na prática, um programa de gestão de ativos de Nível 4?
A nível prescritivo, uma previsão desencadeia automaticamente uma ação de aquisição ou transferência. O sistema identifica a peça exata através de uma lista de materiais (BOM) precisa e atualizada, verifica o stock em todas as instalações e transfere a peça antes mesmo de um operador humano ler o alerta. Os pontos de reabastecimento são dinâmicos e classificados por nível de criticidade, os dados mestre estão organizados e controlados, e o stock ocioso é visível e ativamente eliminado em todas as fábricas. A operação realiza a manutenção em janelas de tempo planeadas, em vez de ter de resolver falhas de última hora.
