Assim, o intuito de utilizar essas ferramentas é obter material para tomadas de decisões. Principalmente aquelas que são difíceis e importantes dentro dos processos.

Você deve estar pensando que fazer esse tipo de análise parece ser simples.

Porém, efetuar o gerenciamento de riscos exige muito conhecimento de métodos e processos, bem como grande atenção na hora de utilizar elas.

Por isso, é preciso cautela na hora de executar uma análise de riscos. Um descuido pode gerar consequências indesejáveis para sua empresa.

É importante ter em mente que em alguns casos será necessário mais do que uma ferramenta de análise.

Isso porque existem processos mais complexos e que precisam de uma maior atenção e cuidado.

Portanto, nesse blog, nós trouxemos quatro métodos que podem te ajudar! Fique atento na hora de realizar a análise de riscos.

Lembre-se que existem outros métodos. Mas listamos aqui os mais comuns para que você possa sentir como essas ferramentas podem impactar seu negócio.

FMEA – Análise dos modos de falhas e efeitos

Essa ferramenta tem o objetivo de identificar e analisar as possíveis falhas em um processo. Além do mais, A FMEA atua na priorização das correções. Dessa maneira elencando por ondem de prioridade cada falha. Otimizando a tomada de decisões.

Além disso, as possíveis consequências de cada falha também são levadas em consideração.

Permitindo assim que a gestão tenha uma análise mais detalhada dos impactos que podem ser provocados pela falta de medidas preventivas.

Portanto, a FEMA é um banco de informações da empresa. Visto que permite o acesso a todas as falhas que já foram consideradas e as suas respectivas ações tomadas.

APR- Análise preliminar de risco

Essa é uma ferramenta fundamentada em um estudo realizado de modo detalhado e prévio à aplicação do processo.

Assim, sua finalidade é identificar os riscos que se corre durante a realização de um dado trabalho.

Por meio da APR é possível identificar e reparar problemas previamente. Deixando assim o ambiente mais seguro para os colaboradores.

Dessa maneira, para fazer uma APR, é preciso seguir os seguintes passos:

• Reconhecer os riscos do trabalho;
• Listar os fatores de cada um dos riscos;
• Fazer a identificação do que está sujeito a esses riscos;
• Presumir as possíveis consequências geradas pelos riscos;
• Realizar uma análise quantitativa;
• Realizar medidas de controle e prevenção aos riscos.

Por isso, é relevante que aos colaboradores envolvidos em cada atividade participem da análise preliminar de riscos. Pois, isso irá ajudar na coleta de informações importantes a respeito do trabalho.

Checklist

O checklist foi usado inicialmente na indústria para a checagem das especificações de um produto.

Por ser simples de usar, hoje essa ferramenta também é utilizada em diversas áreas. Entre elas a análise de gerenciamento de riscos.

Dessa forma, para executar um checklist basta listar os pontos que se deseja conferir ou aplicar.

Os tópicos a serem checados ainda podem estar ligados de acordo com algum critério pré-definido, como duração da atividade, ordem de acontecimento e grau de importância.

Também é aconselhável que os tópicos estejam escritos em frases curtas, objetivas e de fácil entendimento.

What If

Traduzindo para o português, What if significa “e se”. E a ferramenta consiste exatamente em aplicar o “e se...” como pergunta à diversas situações do processo.

É preciso reunir uma equipe que conheça bem o processo que será avaliado. Bem como, que tenham em mãos documentos que ajudem a entender o mesmo.

Depois de reunida a equipe deve levantar várias situações usando o “e se...?”. E as respostas devem constatar causas e consequências daquele cenário, além de uma solução.

Após a aplicação dessas perguntas, é elaborado um relatório mostrando todos os riscos que foram explanados e sua possíveis soluções.

Isso ajuda a manter os processos mais claros e mais seguros.

Prevenir riscos salva vidas!

As ferramentas de análise de riscos são meios preventivos. Elas te ajudam a sempre estar um passo a frente dos problemas que possam vir a surgir.

Lembre-se que elas precisam ser utilizadas com cuidado e de forma correta para trazer os resultados almejados.

Busque sempre deixar sua equipe capacitada e sempre a par de com manusear cada ferramenta.

Aqui nesse blog trouxemos dicas de algumas que possam ser úteis. Busque estudar mais a fundo cada uma, para descobrir qual a melhor para suas demandas.

Prevenir riscos pode salvar vidas, além de trazer diversos benefícios a longo prazo.

Espero que tenha gostado do conteúdo.

E caso tenha alguma dúvida entre em contato conosco, ficaremos felizes em ajudar.

A Petrobras

A Petrobras é a estatal brasileira classificada como uma sociedade anônima de capital aberto, que atua de forma integrada e especializada na indústria de óleo, gás natural e energia.

Está presente nos segmentos de exploração e produção, refino, comercialização, transporte, petroquímica e distribuição de derivados. Além disso, atua da mesma maneira com gás natural, energia elétrica, gás-química e biocombustíveis.

O Desafio

A Petrobras precisava aumentar a eficiência do monitoramento de alarmes através de um acompanhamento simples, intuitivo e automatizado. Para contextualizar melhor, vamos entender qual era o cenário antes da implementação do painel de indicadores.

Existia uma dificuldade entre os gestores da Petrobras para saber como estavam os principais indicadores de gerenciamento de alarmes das áreas industriais das suas unidades operacionais.

O principal problema eram os relatórios de gestão de alarmes das unidades saírem apenas ao final do mês, em um período de 30 dias. Dessa forma, era impossível ter um acompanhamento diário, o que atrasa qualquer tipo de ação corretiva.

Outro fator era a dificuldade dos gestores em acompanhar uma área industrial em específico. Esse problema ocorria porque muitos só tinham acesso aos dados gerais da unidade e não conseguiam ter acesso a saúde do sistema de alarmes.

Além disso, cada gestor de unidade era responsável por fazer o seu próprio relatório. Essa prática acabava sendo muito ineficiente, pois os relatórios eram realizados manualmente e alguns erros de análise passavam despercebidos. Existia também uma dificuldade em realizar comparações entre os indicadores das unidades.

Portanto, antes do painel de indicadores era possível observar as seguintes características sobre o monitoramento de alarmes:

• Lento: O relatório de gestão era entregue em períodos de 30 dias.
• Superficial: Existia uma dificuldade de acompanhar a saúde de áreas específicas.
• Manual: Cada gestor era responsável por fazer seu próprio relatório do zero.
• Baixa eficiência: Em virtude de ser realizado manualmente, alguns erros de análise passavam despercebidos.

Como foi o processo de implementação do painel de indicadores?

Tendo em vista o contexto apresentado, a Petrobras queria uma solução que pudesse dar conta dos problemas vistos anteriormente. Portanto, a intenção era de possuir um painel que apresentasse de forma simples e rápida os dados de cada unidade operacional.

Logo, foi criado um painel de indicadores no sistema do BR-AlarmExpert. Através do painel, uma tabela apresentava uma visão geral da Petrobras e todas as suas unidades operacionais.

Além disso, o painel foi criado possibilitando a navegação entre cada uma das unidades, para que fosse possível acompanhar os dados apenas daquela área industrial em específico. As imagens a seguir apresentam como funciona o painel e sua navegação interna.

Nesta imagem ilustrativa, é possível ter uma visão geral da Petrobras e suas unidades operacionais, apresentando como elas estão performando diante dos indicadores estabelecidos. Dessa forma, é possível fazer uma comparação global.

Ao clicar em qualquer uma das opções na primeira coluna, é possível ter acesso aos dados específicos tanto da unidade toda, quanto das suas áreas. A figura abaixo representa a saúde de uma hipotética unidade industrial (A).

Nesta imagem, você tem uma visão mais analítica da unidade A, facilitando a identificação de possíveis problemas que poderiam estar mascarados na visão geral.

Na visão geral da unidade operacional, uma boa performance das outras áreas poderiam mascarar os resultados abaixo do esperado na área A. Ou seja, nesta sessão você consegue identificar exatamente o que não está conforme na unidade A.

Por fim, ao clicar em algum dos dados de qualquer indicador, você tem acesso ao histórico do respectivo indicador. Logo, você tem acesso ao comportamento ao longo do tempo, também facilitando a identificação de possíveis problemas e o acompanhamento da evolução do trabalho.

Quais foram os resultados alcançados a partir do painel de indicadores?

Antigamente a Petrobras não acompanhava com eficiência os dados de monitoramento de alarmes. Dessa forma, isso gerava um aumento do risco de más interpretações dos dados daquela unidade por parte dos gestores, implicando em tomadas de decisões imprecisas.

Com o painel, foi possível acompanhar com mais eficiência a saúde das plantas e com maior senso de urgência quanto aos níveis de segurança. Agora se tornou possível também a análise individual das áreas operacionais, não se limitando apenas a visão geral da unidade.

Além disso, a utilização do painel possibilitou a criação de um padrão Petrobras de acompanhamento diário. Agora, todo dia o gestor responsável da unidade tem que monitorar o painel de indicadores às 7h da manhã e tomar os devidos planos de ação.

Por fim, quando comparado à situação anterior, o novo painel de indicadores tornou o monitoramento de alarmes:

• Ágil: Acompanhamento diário dos dados
• Analítico: Possível navegar entre visão geral da unidade operacional e uma área industrial específica.
• Eficiente: Tornou-se possível a verificação dos dados diretamente no painel, deixando de lado os relatórios realizados pelos gestores.
• Automatizado: Os relatórios dos indicadores agora são fornecidos automaticamente pelo próprio painel e podem ser monitorados a qualquer momento.

Situação atual da Petrobras

Depois de falarmos sobre como o painel de indicadores beneficiou a Petrobras, como está a situação atual? Vamos falar agora como o painel está sendo utilizado.

Primeiramente, a utilização do painel de indicadores se tornou um processo intrínseco da Petrobras. No processo de acompanhamento de alarmes, ele é a ferramenta utilizada atualmente e indispensável para o trabalho.

A Petrobras solicita com frequência ajuda ao nosso suporte para resolver qualquer chamado ou apoio ao uso da ferramenta. Além disso, o painel está em constante melhoria, pois sempre são realizadas demandas de novas funções para serem incorporadas.

Por fim, o painel de indicadores possibilitou seguir a risca as normas internacionais que regem a prática de gerenciamento de alarmes, como EEMUA 191 e ISA 18.2.

Agora, a Petrobras passou a realizar um acompanhamento corporativo, permitindo alcançar de forma mais ágil a excelência em gerenciamento de alarmes, conforme as normas que regulamentam o setor estabelecem.

Consequentemente, a otimização do processo de monitoramento dos indicadores de gerenciamento de alarmes permitiu o aumento da segurança operacional das unidades operacionais e plantas industriais.

O cliente

A Potigás - Companhia Potiguar de Gás, é uma empresa estatal responsável pela distribuição de gás natural encanado no estado do Rio Grande do Norte.

A empresa foi criada pela Lei n° 6.502 de 26 de novembro de 1993 como uma sociedade de economia mista sujeita ao controle majoritário do Estado.

O que até aquele momento era papel exercido inicialmente pelo governo estadual e pela Petrobras, através da Gaspetro, passou para a Potigás. A partir disto, a empresa iniciou as operações efetivamente em 8 de março de 1995.

O desafio

A Potigás chegou até à Logique com o desafio de ampliar sua base de clientes residenciais.

Para isso, percebeu-se que era necessário a modernização do processo de medição de consumo de gás destes clientes.

Até aquele momento, as medições eram realizadas através de planilhas manuais. Era (e continua sendo) feito por leituristas que se deslocam periodicamente até as instalações dos clientes para realizar a medição do consumo.

Assim sendo, esse caráter manual, além de mais suscetível a erros, tornava o processo ineficiente. Por causa disso, trazia restrições ao crescimento da base de clientes residenciais da Potigás.

Assim, era bastante trabalhoso inserir os dados para a cobrança do gás fornecido. Era também impossível acompanhar a medição durante o trajeto do leiturista. Ou seja, se o mesmo fizesse a anotação dos dados incorretamente, poderia (e provavelmente iria) gerar uma cobrança incorreta.

Dessa forma, o cenário anterior a solução era de considerável falta de precisão e segurança no processo.

O que foi feito?

Com esse desafio imposto, a Logique Sistemas, em conjunto com a Potigás, resolveu por implantar o sistema SGM. Isso ocorreu em 2012 e o sistema vêm realizando medições desde então.

O SGM (Sistema de Gerenciamento de Medição) é um sistema desenvolvido pela Logique Sistemas que tem como principal função gerenciar todo processo de medição de consumo de gás.

A partir disso, com algumas adaptações, em especial com a adição de novos relatórios, o sistema foi implantado na Potigás.

Com o SGM em operação, passou a ser possível unificar todas as necessidades da coleta de medições de gás dos clientes da Potigás.

Foram instalados dois módulos do sistema, um deles é o módulo de coleta (aplicação mobile), instalado em um equipamento coletor de dados disponibilizado pela Potigás a cada leiturista. Nessa aplicação é possível colocar o volume da medição, temperatura do medidor vazão de gás. Além disso, verificar inconsistências no fornecimento, rota do leiturista cadastrada pela gerência, dentre outros.

O sistema, dentre outras funções, consegue centralizar os dados da coleta e encaminha-los para a operação em tempo real, integração com plataforma de cobrança, além de gerar diversos relatórios de medição e controle.

Os dados cadastrados durante a leitura são enviados para o sistema central de controle da gerência, onde se tem acesso aos dados do leiturista em tempo real.

A partir disso, já é possível obter relatórios por cada rota. Além disso, esse sistema da gerência consegue armazenar todas as informações dos clientes e seus cadastros.

Hoje o sistema já analisa instantaneamente se a medição está dentro do padrão daquele cliente, e já mostra ao leiturista se algo está fora desse padrão.  

Feedbacks e resultados alcançados

Dentre os feedbacks recebidos pelo suporte da Logique, destacam-se os elogios recebidos pelo caráter completo do sistema. Especialmente em função da possibilidade da união do cadastro de clientes, armazenamento das medições, relatórios personalizados e a aplicação mobile voltada para os leituristas.

Além disso, a Potigás têm elogiado o próprio suporte em decorrência da agilidade e eficiência na resolução de questões solicitadas.

Atualmente, foram registradas pelo SGM um total de 295.173 medições na Potigás.

Assim, todos os resultados alcançados após o início das atividades do sistema vêm permitindo significativo crescimento na base de clientes residenciais da empresa, e consequentemente em seu faturamento.

É possível concluir assim que as funcionalidades do SGM proporcionaram à Potigás um aumento considerável na confiabilidade, precisão, agilidade e eficiência de seus seus processos e no fornecimento do gás.

Gostou de conhecer nosso cliente e a trajetória dele conosco? Quer saber mais sobre o SGM ou gostaria de alguma outra informação? Não hesite em entrar em contato comigo pelo debora.silva@logiquesistemas.com.br, terei o mais prazer em atendê-lo!

A Indústria 4.0 já é considerada uma buzzword e tem provocado grande curiosidade e interesse nas pessoas. Todos buscam saber mais a respeito dos aspectos que rodeiam o conceito. Este que está quase sempre associado a outros conceitos como o de “big data”, “internet das coisas (IoT)”, “cloud computing”, dentre outros.

Nesse contexto, 72% das indústrias vêem no uso de Big Data e análise de dados enorme potencial para melhorar as relações com os clientes. E assim, consequentemente, trazer melhorias para todo o ciclo de vida de seus produtos.

E mais! 35% das empresas que já adotam o modelo de indústria 4.0 já esperam ganhos. Estes valores esperados estão estimados acima dos 20% para os próximos cinco anos.

Ficou curioso para entender o papel do big data na indústria 4.0?

Então fique tranquilo! Neste texto iremos dar enfoque à relação fundamental do big data na Indústria 4.0. Destacando assim, como melhor utilizar a enorme quantidade de dados existentes na atualidade, de forma a melhorar a tomada de decisões das indústrias.

Continue lendo e aprenda tudo a respeito desse tema tão atual e relevante!

Para entender big data na indústria 4.0 vamos separar um pouco os conceitos

Vamos entender os termos separadamente, para que possamos em seguida aprender mais sobre como a indústria 4.0 se relaciona com o conceito de big data.

Big Data

O termo “big data” pode ser definido como:

Conjuntos de dados extremamente amplos e que, por este motivo, necessitam de ferramentas específicas para lidar com grandes volumes, de forma que toda informação nestes meios possa ser encontrada, analisada e transformada em valor, em tempo hábil.

Podemos dizer em poucas palavras que, todo o imenso volume de dados (estruturados ou não) que impactam a nossa sociedade todos os dias na atualidade, fazem parte do conceito de big data.

O importante aqui não é necessariamente a quantidade de dados que você gera, mas sim o que é feito com todos estes. Deve-se ter em vista que quanto mais dados, mais possibilidades podem ser encontradas.

Uma análise eficiente de big data (big data analytics) é essencial para a obtenção de insights preciosos para melhorar as direções estratégicas em vários aspectos. Otimização de tempo e de recursos são apenas alguns dos benefícios que uma empresa pode usufruir ao melhor analisar os dados, e estes já representam grandes vantagens, não é mesmo?

Apesar de todo a atenção dada ao termo nos últimos tempos, o conceito de big data já existia anteriormente. Porém, oficialmente apenas em 2001, com a publicação do analista e pesquisador Doug Laney, o mundo entendeu um pouco mais sobre Big Data a partir dos 3 Vs, que posteriormente se transformaram nos 5Vs do big data.

Os Vs do Big Data

Os Vs são as condições para que se considere estar lidando com um problema de big data. Por exemplo, se uma organização possui dados em extremo volume, gerados a partir de fontes diversas, em formatos variados e em alta velocidade, tais dados podem vir a gerar valor para a empresa. Se isso ocorre, então se estaria diante de um problema de big data.

Assim, podemos explorar cada um dos aspectos chamados de 5 Vs do big data, e compreendê-los separadamente:

• Volume:  O ponto inicial a ser observado quando se tem um problema de big data é se o volume de dados gerados é grande o suficiente para que tecnologias clássicas não estejam sendo satisfatórias no processamento adequado. Estamos falando aqui em terabytes de dados. As possibilidades trazidas pelo big data permitem que volume signifique uma maior gama de possibilidades, e não um problema.

• Velocidade: Refere-se à velocidade com que os dados são gerados e armazenados. A partir disso, as informações devem ser processadas e analisadas com uma velocidade correspondente, tendo em vista que vários dados só tem utilidade se analisados.

• Variedade: Diz respeito aos diversos formatos em que os dados se apresentam. As informações podem vir de fontes como transações comerciais, mídias sociais, sensores, além de informações transmitidas entre máquinas. Em virtude disso, esses dados se apresentam em formatos que vão desde bancos de dados padronizados até documentos não estruturados. Estes documentos podem ser caracterizados como e-mails, áudios, vídeos e textos. 

• Veracidade: Refere à obtenção de informações verídicas condizentes com a realidade daquele instante. Um dos grandes aspectos quando se lida com dados é que estes sejam verdadeiros no momento em que forem analisados. Alinhado com o aspecto ‘velocidade’, que destaca a necessidade de análise dos dados em tempo real.

• Valor: Algumas pessoas dizem que este aspecto é que torna o big data analytics relevante. Refere-se principalmente à importância de se estabelecer objetivos ao se adotar o big data analytics. Empresas armazenam e analisam uma grande quantidade de dados constantemente. Porém, isso não terá relevância se não for possível gerar valor com esse processo. O valor também diz respeito à observância que as organizações devem ter do custo x benefício envolvido em toda a operação.

Indústria 4.0

Também conhecida como a 4ª Revolução Industrial, o termo Indústria 4.0 define essencialmente um conjunto de mudanças singulares nos processos e na forma como serão fabricados os produtos que consumimos, com enorme potencial de promover grande aumento no valor da cadeia organizacional e em todo o ciclo de vida dos produtos.

No contexto da Indústria 4.0, o mundo físico e o virtual estarão unidos através da conexão com a Internet. Isto permite o aprimoramento nos avanços conquistados na 3ª Revolução Industrial. Tal revolução foi marcada pela automatização dos processos com a implantação de produtos eletrônicos e TI em processos industriais.

A indústria 4.0 abrange importantes inovações nos campos de automação, controle e tecnologia da informação aplicadas aos processos industriais. A partir dos seus principais aspectos, a indústria 4.0 busca tornar os processos de produção cada vez mais autônomos e eficientes, trazendo o conceito de “smart factories” (fábricas inteligentes).

Desta forma, alguns dos aspectos fundamentais na indústria 4.0 são:

• Sistemas Cyber-Físicos:  São mecanismos de controle e/ou monitoramento baseados em algoritmos computacionais. São fortemente integrados à internet e aos seus usuários. No contexto dos sistemas cyber-físicos, os componentes físicos e de software estão profundamente entrelaçados. Dessa forma, cada um opera em suas diferentes escalas temporais e espaciais, exibindo múltiplas e distintas modalidades de comportamentos e interagindo entre si de inúmeras maneiras. Estas variam com o contexto em que estão inseridos.

• Big Data Analytics: É o processo de análise de grandes e diversas quantidades de dados. Com base na análise, este processo consegue descobrir padrões ocultos e correlações antes desconhecidas. Além disso, consegue também ser a ferramenta chave para prever tendências de mercado, preferências dos consumidores, dentre muitas outras informações úteis para as organizações.

• Internet das Coisas (Internet of Things – IoT): É um conceito tecnológico que representa a conexão de diversos objetos, não apenas os que estamos acostumados (smartphones, computadores, tablets, etc), com a Internet. É uma verdadeira expansão da conectividade. Então, combinando estes objetos com o conceito de sistemas automatizados, surge um grande potencial para auxiliar na coleta de informações em tempo real. Além de sua análise, há possibilidades de estratégias para ações em resposta, conforme a necessidade presente em cada contexto. Leia mais sobre como a Internet Industrial das coisas (IIoT) pode impactar o segmento industrial clicando aqui.

• Internet dos Serviços (Internet of Services - IoS): Indo além da Internet das coisas, esse conceito não apenas “monitora os objetos”. Representa basicamente uma solução que pode ser usada para extrair dados de determinado processo. E assim, fornece informações essenciais sobre a maneira que os dispositivos estão funcionando. Dessa forma, proporciona um maior controle e maior inteligência nas ações necessárias.

Big data na indústria 4.0? Como uma pode colaborar com a outra?

Como já foi dito. nos dias atuais as indústrias vêm gerando um volume bastante expressivo de dados. E essa quantidade só cresce em volume e velocidade. Tal crescimento torna cada vez mais necessário o uso de técnicas especializadas para lidar com a situação.

Como complicador, as indústrias não têm conseguido dar vazão às análises dos dados gerados pelos seus diversos sensores, atuadores e sistemas. Isso vem tornando o problema ainda mais evidente.

Apenas como exemplo podemos citar os milhões de eventos registrados durante a operação de uma planta industrial qualquer, que são estocados aos milhões.

Apesar do ideal trazido pelo big data parecer promissor, pouco se usa desses dados de maneira proativa. Muitas vezes só são lembrados em momentos de incidentes, quando precisam ser analisados manualmente.

Daí a relevância de um tratamento de dados eficiente, visando excelência no uso dos dados coletados. É aí que o big data na indústria 4.0 se torna fundamental para resolver problemas dessa natureza.

Nesse ponto, podemos falar sobre as principais técnicas e ferramentas para se obter os resultados esperados na análise de dados. Atualmente, são citados diversos termos variando com a fonte da informação, mas todos relacionados à análise otimizada de informações.

Alguns destes são:

• Data preparation (preparação de dados): é definido como um processo fundamental de coleta, limpeza, normalização, combinação, estruturação e organização dos dados para análise. Esse processo representa o passo inicial para que o trabalho com Big Data seja bem-sucedido. Isso se deve ao fato de que o processo busca aumentar a qualidade dos dados. Como consequência, ele auxilia no data mining (mineração de dados), servindo como uma peneira inicial no processo de análise.

• Data mining (mineração de dados): é o processo de exploração de grandes quantidades de dados visando encontrar anomalias, padrões e correlações para melhorar a tomada de decisões, proporcionando assim, vantagens estratégicas frente à concorrência. Abrange uma variedade de técnicas e métodos em capacidades analíticas diversas, de acordo com a necessidade específica.

• Big Data Analytics:  O foco da análise de big data está na estratégia que será utilizada para gerenciar o grande volume de dados. Utiliza-se geralmente de computação distribuída através da divisão do grande problema em problemas menores. Assim, visando alcançar o objetivo de processar a grande massa de dados. Para melhor explorar o potencial do big data analytics existem diversas soluções data-driven. Uma das ferramentas mais populares para processar grandes volumes de dados é o Apache Hadoop.

• Machine Learning (aprendizado de máquina): representa um método de análise bem mais profunda que se utiliza de algoritmos capazes de armazenar e estruturar conhecimento. Nesse sentido, estes algoritmos têm a capacidade de aprender sobre um determinado problema de forma interativa. Esse processo toma como base os dados que são apresentados às máquinas e as condicionam ao aprendizado. Permitindo assim, que computadores encontrem possibilidades ocultas, insights, mesmo quando não estão programados necessariamente para buscar algo específico.

Big Data na Indústria 4.0: já vimos que formam uma super dupla!

Reunindo tudo que já aprendemos até aqui é possível concluir que, quando se fala em big data na indústria 4.0, estes não são apenas aliados, mas sim fundamentais um para o outro.

Dessa forma, localizar erros com maior facilidade, realizar ajustes e correções em processos com mais agilidade também são alguns dos inúmeros benefícios que essa dupla pode proporcionar. Coletar, analisar e utilizar os dados com o máximo de eficiência representa ganhos em várias esferas da indústria.

Com isso, ao se considerar o big data como modelo de tomada de decisões na indústria 4.0, alguns aspectos de melhoria são esperados, tais como:

• Redução de paradas na produção: De acordo com uma pesquisa da HoneyWell, a análise e cruzamento de dados, possível através do big data analytics, tem o potencial de diminuir tempos de parada de equipamentos em 26%. Além disso, a redução do tempo de paradas não programadas chega a 23%.

• Manutenção Preventiva: O sistema virtualizado será capaz de prever com mais precisão a necessidade de manutenção nos equipamentos. Isso implica em evitar que problemas mais graves possam acontecer.

• Acesso à informações reais e precisas: As análises de dados são feitas em grandes velocidades. Assim, é possível que as indústrias tenham insights mais ágeis e precisos. Estes levam a decisões em tempo real e melhor informadas.

• Redução do número de operadores: O sistema tomará decisões e realizará operações de maneira independente. Isso trará para a indústria um melhor desempenho, segurança de planta e economia de energia;

• Otimização de custos operacionais: O uso de big data analytics permite uma grande redução de desperdício de recursos, tendo em vista a possibilidade de previsão de riscos de avaria em equipamentos (análise preditiva).

Mas que dupla e tanto!

O big data na indústria 4.0 são realmente o casamento perfeito!

Graças à essa aliança, indústrias de diversos segmentos poderão diminuir possibilidade de falhas, reduzir o tempo e custos de produção (até mesmo na elaboração de projetos), além aumentar sua produtividade.

Aprendemos muito sobre como um pode auxiliar o outro. E além disso, como juntos eles podem trazer benefícios para o segmento industrial.

Por isso não deixe de conferir nossos próximos conteúdos, tem muito mais conteúdo relevante para você.

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Esse avanço permitiu que alarmes fossem configurados com muita facilidade. Como resultado, configuraram uma quantidade tão grande de alarmes que os operadores não conseguem mais suportar.

Tendo isso em vista, seria questão de tempo até um grande incidente ocorrer. Pois muitos alarmes sinalizando ao mesmo tempo e sem acompanhamento acabou gerando uma descredibilidade dos sistemas de alarmes.

Desde o grande incidente de Milford Haven, o mundo industrial passou a se preocupar cada vez mais com o estudo sobre gerenciamento de alarmes, já que um dos pontos críticos do acidente foi justamente a sobrecarga de alarmes.

Por isso, além do estudo sobre gerenciamento de alarmes que resultou em normas e práticas, documentadas na ISA 18.2 e EEMUA 191, também surgiram sistemas de gerenciamento de alarmes que auxiliam no acompanhamento desse processo.

Sendo assim, o objetivo do estudo é evitar a sobrecarga de alarmes, alarmes incômodos e reduzir o excesso de informações que o operador recebe.

Ao final, os benefícios do gerenciamento de alarmes são de melhoria na segurança da planta, aumento da eficiência operacional e redução de custos no processo. Porém, é muito comum as indústrias possuírem grande dificuldade em quantificar esses benefícios.

Desse modo, o objetivo deste artigo é auxiliar a suprir essa dificuldade. Aqui nós vamos apresentar uma metodologia de como você pode quantificar os benefícios do gerenciamento de alarmes na sua indústria.

Essa metodologia é utilizada depois que você já possui o processo de gerenciamento de alarmes implementado. Pode ser utilizada tanto para quem está implementando agora ou já possui há algum tempo.

Ao final, apresentaremos um exemplo para que vocês tenham uma noção do quanto os benefícios do gerenciamento de alarmes em escala industrial é de grande valor.

Sendo assim, abordaremos neste artigo:

• O que é uma otimização através do processo de GA?
• Benefícios da otimização por gerenciamento de alarmes
• Metodologia para calcular os benefícios do gerenciamento de alarmes
• Quantificando os benefícios do gerenciamento de alarmes

O que é uma otimização através do processo de gerenciamento de alarmes?

A otimização através da implementação de um processo de gerenciamento de alarmes é uma combinação de processos de trabalho e tecnologias de software. O gerenciamento de alarmes não é um projeto único, mas um processo contínuo.

A figura abaixo representa o processo completo de gerenciamento de alarmes, conforme a norma ISA 18.2.

Assim sendo, a realização de todas essas etapas em conjunto com ferramentas/softwares permite a otimização do processo. Por exemplo, existem sistemas de gerenciamento de alarmes que auxiliam a mensurar e acompanhar o desempenho do sistema de alarmes.

Isso ocorre através de softwares para análise de dados de alarmes. Eles geram automaticamente relatórios dos KPIs, fornecendo informações precisas da situação do desempenho do sistema de alarmes em tempo real.

Se você quiser entender mais sobre KPIs e alta performance de sistema de alarmes, acesse o nosso Guia completo sobre desempenho de sistemas de alarmes  CLICANDO AQUI.

Benefícios da otimização por gerenciamento de alarmes

Agora que entendemos como funciona o processo de otimização, vamos estudar os benefícios do gerenciamento de alarmes. Neste tópico vamos tomar como referência um estudo realizado pela Honeywell.

A Honeywell comparou a quantidade de alarmes e a sua distribuição por prioridade antes e depois da implementação do processo de gerenciamento de alarmes. A imagem abaixo apresenta a comparação entre o antes e depois da implementação.

Fonte: Honeywell

Os gráficos são exatamente contrários, não são? A diferença é muito grande. Antes não existiam alertas e a maioria era de prioridade alta ou crítica. Após a implementação as prioridades se invertem, sendo a maioria dos alarmes caracterizados como alertas.

Portanto, fica claro que a maioria dos alarmes sendo de categoria alta ou crítica, o operador fica incapaz de tomar ações precisas. Pois, tratando-se da maioria de mesma prioridade, pode acontecer de um alarme crítico passar despercebido e causar grandes impactos negativos.

Este artigo sobre priorização de alarmes pode ajudá-lo a identificar melhor os gaps da sua indústria e como definir as prioridades corretamente!

Outro fator importante é que, após a implementação, a maioria dos alarmes passaram a ser alertas. Ou seja, a maioria dos alarmes não eram alarmes industriais. Por isso, tenha certeza que seus alarmes são realmente alarmes industriais.

Este gráfico é a consequência principal da implementação do processo de gerenciamento de alarmes. Esta mudança é a base dos benefícios do gerenciamento de alarmes.

Metodologia para calcular os benefícios do gerenciamento de alarmes

A maioria das indústrias possui dificuldades neste tópico. Como quantificar os benefícios do gerenciamento de alarmes? Com isso, a Honeywell apresenta um passo a passo para determinar os benefícios do gerenciamento de alarmes após implementação.

As etapas são:

1- Estimar o custo de vários eventos/tipos de alarmes e níveis.

Por exemplo: Se a vedação de um compressor excede um limite alto de temperatura cinco vezes, a vedação irá falhar e resultar no desligamento do compressor. Qual o custo da ocorrência desse evento?

2- Estimar a frequência dos eventos.

3- Calcular o custo anual associado com alarmes perdidos que foram excedidos, multiplicando o custo de cada evento pela frequência dos eventos.

4- Estimar quanto a produção da planta pode aumentar se os alarmes forem melhor gerenciados e a planta funcionar mais próxima da sua real capacidade, ao invés de funcionar com vários fatores de segurança criados pela limitação dos alarmes.

5- Implementar um processo de gerenciamento de alarmes e rodar por seis meses.

6- Documentar a redução atual na frequência dos eventos durante seis meses com um processo de gerenciamento de alarmes.

7- Documentar o aumento atual na produção da planta e comparar com a produção antes de implementar o processo de gerenciamento de alarmes.

8- Estimar o aumento nos lucros associados com as etapas 6 e 7.

Além dessa metodologia, existe outra opção para determinar os benefícios do gerenciamento de alarmes. Revise os relatórios de incidentes nos últimos anos, identifique aqueles relacionados à alarmes e calcule o total perdido dos eventos.

Como a implementação do processo reduz os incidentes com alarmes, esse valor total das perdas de anos anteriores deixará de ser gasto em situações futuras. Dessa forma, a indústria reduz os seus custos com incidentes e passa a ter um lucro maior.

Entre as indústrias que realizaram esse processo, todas concordaram que os benefícios gerados compensaram o retorno sobre o investimento. Os principais resultados documentados foram:

• Redução na quantidade de paradas não programadas.
• Aumento na produção da planta.
• Redução na frequência de alarmes de emergência.

Estudo de caso: Quantificando os benefícios do gerenciamento de alarmes

Deu para entender bem como funciona a metodologia para quantificar os benefícios do gerenciamento de alarmes? Vamos apresentar um estudo de caso da Honeywell que representa o benefício anual de uma refinaria que produz 100.000 barris/dia.

Os principais benefícios econômicos são divididos em quatro categorias:

• Diminuição de situações anormais.
• Aumento na produção da planta.
• Redução de incidentes anormais
• Economia de material para reparo de equipamentos

1- Diminuição de situações de anormalidade

O estudo da Honeywell apresenta que após a implementação do gerenciamento de alarmes, foi observado uma redução média de 30% no número de paradas não programadas em unidades industriais.

Essa redução ocorre em virtude da maior facilidade dos operadores em identificar as anormalidades de maneira mais rápida e precisa. Isso evita que sistemas automáticos de segurança intervenham na planta, causando sua parada por segurança.

Levando em consideração que o barril do petróleo na época (16/08/2017) estava cerca de U$ 46,80, então uma produção de 100.000 barris/dia resultava em um faturamento de U$ 4,68 milhões/dia.

Com uma base de cálculo de que em 365 dias, 4 dias são de paradas não programadas, uma redução de 30% no tempo total de paradas não programadas resultaria em um lucro anual de U$ 5,62 milhões.

Ou seja, em 4 dias de paradas não programadas, existiria uma perda financeira de 4 x U$ 4,68 milhões = U$ 18,78 milhões/ano. Então uma redução de 30%, geraria um lucro anual de 0,30 x U$ 18,78 milhões = U$ 5,62 milhões/ano.

Com a cotação do dólar em 1 U$ = R$ 3,15 (2017), tem-se um lucro anual total de R$ 17,7 milhões/ano.

2- Aumento do rendimento da planta

A Honeywell realizou uma pesquisa nas indústrias em que o gerenciamento de alarmes estava em atividade. Os operadores relataram se sentirem mais confiantes para fazer com que a refinaria operasse mais próximo do limite de restrição. Pois, passaram a ter um sistema de alarme de alta credibilidade.

Utilizando o mesmo faturamento (já transformado para real) de R$ 14,74 milhões/dia e considerando que o rendimento da planta aumenta apenas 0,2%, isso resulta em um lucro anual de R$ 10,76 milhões/ano.

O valor de 0,2% representa o número médio observado pelo estudo da Honeywell que a produção aumentou.

3- Diminuição de incidentes anormais

Quando erros humanos causam incidentes anormais, manutenção não planejada é requerida e toda manutenção gera custos. Dessa forma, é possível reduzir esses custos em virtude da diminuição de incidentes.

Portanto, levando em consideração uma planta que tem orçamento anual de manutenção de R$ 138,6 milhões/ano, uma redução de 1% no orçamento em virtude da menor quantidade de incidentes gera uma economia de R$ 1,386 milhões/ano.

4- Economia de material para reparo de equipamentos

Quando esses incidentes ocorrem, também são necessários equipamentos para realização da manutenção. Por sua vez, eles possuem um certo custo para serem adquiridos. Portanto, com a evidente diminuição de incidentes também é possível economizar em cima destes custos.

Levando em consideração que o orçamento anual de custos com materiais é de R$ 69,3 milhões/ano, a redução em 1% desse orçamento gera um lucro de R$ 693.000,00 em virtude da menor quantidade de materiais por ter menos incidentes.

Vale lembrar que todos esses números foram obtidos por observação em uma refinaria de petróleo com produção de 100.000 barris/dia. A tabela abaixo apresenta um resumo da economia do estudo de caso.

Isto posto, observamos que dependendo do tamanho da indústria a economia pode chegar até a R$ 30, 539 milhões/ano.

Conclusão

Depois desse estudo de caso fica claro que a economia gerada pela implementação do gerenciamento de alarmes tem grande potencial de ter um retorno sobre o investimento.  

O objetivo deste artigo é apresentar os benefícios do gerenciamento de alarmes e uma metodologia para que você possa aplicar na sua indústria. Esperamos que você consiga ter resultados mais palpáveis para apresentar à sua equipe.

Para quem tiver o interesse de ver o estudo de caso na íntegra realizado pela Honeywell, pode acessá-lo através deste link.

Quer ter a certeza e o conhecimento suficiente para ter um grande retorno financeiro na sua indústria? Conheça O Guia Completo do Gerenciamento de alarmes, o nosso ebook gratuito para auxiliar você a transformar a sua empresa.

Se ficou alguma dúvida em como mensurar os benefícios do gerenciamento de alarmes na sua indústria ou como implementar a metodologia para o seu cenário específico, podem falar comigo através do matheus.romano@logiquesistemas.com.br.

Sempre fico muito grato por ajudar nossos leitores. Caso tenha algum colega que adoraria ler esse conteúdo, compartilhe com ele!

A lógica é simples: como você pode maximizar os resultados de algum processo se você não sabe a situação atual?

Imagine você com um filho matriculado em uma escola. Você iria acompanhar os resultados dele mensalmente ou deixaria para descobrir tudo no final do ano? Claramente, se não acompanhar, no final pode aparecer a bomba que ele reprovou.

Portanto, todo o investimento anual seria desperdiçado, mas que poderia ser evitado se houvesse um acompanhamento. Da mesma maneira isso ocorre se não houver um monitoramento do sistema de alarmes.

A diferença entre as situações é que com seu filho eventualmente você descobrirá que ele reprovou. Já na segunda situação, você pode continuar tendo perdas financeiras e nem descobrir o motivo, pois não existe algo que te alerte sobre isso.

Logo, para que você tenha total controle sob o seu sistema de alarmes e descubra onde estão os pontos críticos de alarmes da sua indústria, é necessário começar a monitorar. Para isso, a melhor forma de monitorar o sistema de alarmes é através de um sistema de gerenciamento de alarmes.

O assunto trabalhado aqui tem como finalidade oferecer os insumos necessários para que você otimize o seu processo. Caso ainda não tenha um processo definido, também será útil para que você realize um diagnóstico da sua situação atual.

Apresentaremos então os padrões internacionais de normas como ISA 18.2 e EEMUA 191 para que você faça um benchmarking e compare com os resultados obtidos no seu diagnóstico.

1. Quanto um operador consegue suportar?

Se um operador conseguisse lidar com milhares de alarmes por dia, não teria necessidade de um gerenciamento de alarmes. Como eles não conseguem, a pergunta é: até quanto eles conseguem suportar?

Por isso, foram realizadas pesquisas para entender os problemas de fatores humanos envolvidos na resposta de alarmes. A resposta de alarmes não é um processo automatizado, é um processo que envolve pensar e analisar. As etapas envolvidas são:

1- Detectar o alarme;

2- Silenciar/Reconhecer o alarme;

3- Navegar para a tela apropriada para entender o contexto do processo no qual o alarme faz parte;

4- Verificar que o alarme está válido e não com mal funcionamento;

5- Analisar a situação do processo para determinar a causa do alarme e decidir a ação corretiva apropriada. Dependendo da situação pode ser necessário consultar alguém;

6- Implementar a ação escolhida, que pode ser de diversas maneiras, como implementar por si só ou pedir para que outros realizem a ação corretiva;

7- Continuar a monitorar o sistema e garantir que a ação tomada corrija a situação.

Dessa forma, claramente percebemos que essas etapas não podem ser realizadas instantaneamente. Por isso, todos os KPI’s e métricas do desempenho do sistema de alarmes levaram em consideração a capacidade humana do operador.

Além disso, também foram realizadas pesquisas nas grandes indústrias para entender melhor qual era o comportamento padrão deste processo. 

Por fim, a melhor maneira de calcular esses KPIs a fim de maximizar o desempenho do sistema de alarmes é através de um sistema de gerenciamento de alarmes. Pois o operador terá acesso a dados mais precisos que irão facilitar o seu trabalho.

2. Key Performance Indicators (KPIs)

Falamos da capacidade humana do operador para que vocês entendessem o que foi levado em consideração na hora de formular esses indicadores. Agora vamos falar realmente sobre o que vocês devem mensurar para maximizar o desempenho.

Key Performance Indicator significa indicador chave de desempenho. Os indicadores chaves impactam diretamente no desempenho do sistema de alarmes e mostram se a sua estratégia para determinado processo está seguindo conforme o planejado.

A seguir, a tabela sintetiza os principais KPIs que devem ser monitorados no sistema de alarmes. Essa tabela foi extraída da norma ISA 18.2.

Talvez, quando você diagnosticar a situação da sua indústria, tome um susto por encontrar um número bem mais elevado que o determinado. Tome cuidado, será que todos esses alarmes são realmente alarmes?

Entender o que de fato é um alarme industrial pode ser o começo de tudo para um saneamento do sistema de alarmes.

Agora vamos explicar o que consiste cada um desses indicadores. Vale lembrar que esses valores são com base em 30 dias e por cada operador. Imagine você ter que acompanhar todos esses dados manualmente?

É um trabalho exaustivo que seria facilitado para o operador através de um sistema de gerenciamento de alarmes.

Alarmes anunciados por dia

A análise mais importante também é a mais simples da performance do sistema de alarmes. Basta saber a quantidade de alarmes que são anunciados por dia por cada operador. É um ótimo indicador para saber o quão confiável é o seu sistema de alarmes.

Muitas indústrias costumam ter mais de mil alarmes por dia. Levando em conta que o máximo gerenciável são de 288, então com certeza o operador não conseguirá operar adequadamente o processo com as informações fornecidas.

Por isso, ele irá buscar informações de outras maneiras bem menos eficientes que não foram projetadas para tal. Consequentemente, isso acaba levando a uma atuação mais frequente do sistema de segurança (trip) causando perdas financeiras.

É nessa situação que um sistema de gerenciamento de alarmes pode auxiliar fornecendo as informações precisas através de cálculos eficientes dos KPIs.

Alarmes anunciados por hora/período de 10 minutos seguem o mesmo raciocínio, são apenas bases de cálculo diferentes. Porém, a base por período de 10 minutos é a mais importante e mais utilizada, por isso os outros KPI’s seguem ela.

Se você mensurar apenas a quantidade de alarmes por dia, você pode mascarar seu real resultado. Podem existir intervalos de 10 minutos dentro de um dia que a quantidade de alarmes foi excessiva, enquanto outros intervalos praticamente não teve alarmes.

A média final do dia pode estar dentro do limite gerenciável. Porém, pode existir pelo menos um período de 10 minutos dentro desse dia que ultrapassou o limite gerenciável. Dessa forma, esse alarme perdido pode causar grandes impactos negativos na indústria.

Percentual de períodos de 10 minutos com incidência superior a 10 alarmes

Esse indicador apresenta que do total de períodos de 10 minutos em uma base de 30 dias, apenas 1% pode ter uma incidência superior a 10 alarmes.

Ou seja, como 30 dias possui 4.320 intervalos de 10 minutos, no máximo aproximadamente 43 intervalos (1%) podem ter incidência superior a 10 alarmes.

O percentual de horas com incidência superior a 30 alarmes também segue o mesmo raciocínio.

Número máximo de alarmes em um período de 10 minutos

Para ter um bom sistema de alarmes, o número máximo de alarmes em um período de 10 minutos deve ser de no máximo 10. Pelas pesquisas realizadas, esse é o máximo que um operador consegue gerenciar nas suas limitações humanas.

Este indicador procura dimensionar a carga de alarmes aos operadores em situação de distúrbio na planta. Em distúrbio o número de alarmes costuma aumentar bastante.

Por isso, esse indicador complementa a taxa média de alarmes pois, de nada adianta que a média apresente um sistema de alarmes consistente se quando a planta entra em estado de distúrbio ela se torna ingerenciável.

Percentual de tempo que o sistema de gerenciamento de alarmes permanece em condição de avalanche

É considerado que o sistema está em condição de avalanche quando, em um período de 10 minutos, mais de 10 alarmes são sinalizados e só termina quando a taxa cai para menos de 5 alarmes por 10 minutos.

O recomendado é que apenas em 1% do tempo de funcionamento o sistema de alarmes esteja em condição de avalanche.

Uma condição de avalanche pode durar por horas e pode tornar situações de processos difíceis muito piores. Você pode ler mais sobre como evitar este tipo de problema na sua indústria aqui.

Contribuição percentual dos 10 alarmes mais frequentes em relação ao total de alarmes

Esse indicador apresenta que o total de alarmes dos 10 alarmes mais frequentes tem que ser no máximo 5% em relação ao total de alarmes de todo o sistema. O ideal é que se mantenha esse percentual com planos de ação para corrigir as deficiências.

Comparando a sua situação atual com esse indicador, permite que você identifique na hora quem são os principais bad-actors (vilões). Pois, comumente eles são responsáveis por uma parcela bem expressiva do total de alarmes.

Identificando os mais frequentes e ajustando-os, permite que você otimize em grande escala seu sistema.

Quantidade de alarmes intermitentes (chattering ou fleeting alarms)

Alarme intermitente é o tipo de alarme que transita entre o estado de anunciação e o estado normal em um período curto de tempo. Um bom parâmetro para classificá-lo como chattering é de sinalizar três vezes em apenas um minuto.

O ideal é que esse indicador seja zero, pois é um dos piores contribuidores para a carga de alarmes. Qualquer ocorrência desse tipo de alarme devem ser criados planos de ação para corrigir.

Quantidade de alarmes obsoletos (stale ou long standing alarms)

Alarmes obsoletos são alarmes que permanecem ativos continuamente por longos períodos de tempo, geralmente 24h. Na maioria das vezes esse tipo de alarme nem representa uma situação anormal de fato.

O ideal nesse indicador é que se tenha menos de cinco em qualquer dia, com planos de ação para corrigir qualquer ocorrência.

Distribuição da prioridade de alarmes

É muito comum nas indústrias que não gerenciam alarmes que a maioria dos alarmes se encaixem como prioridade alta, crítica ou até mesmo nem tenha o conceito de prioridade implementado.

Isso reflete em um péssimo desempenho do sistema de alarmes. Para rever esse problema, indicamos o nosso artigo sobre priorização de alarmes para que você entenda a melhor forma de priorizar seus alarmes.

As normas indicam que se deve trabalhar com três prioridades, apenas. O ideal é que aproximadamente 80% seja prioridade baixa, 15% média e 5% alta. É exatamente o contrário do que se observa normalmente.

Supressão não autorizada de alarmes

A supressão de alarmes é o ato de desligar temporariamente um alarme. Muitas vezes é realizada pela própria operação, quando por exemplo, um equipamento precisa ser desligado para manutenção.

No entanto, é importante que essas supressões sejam gerenciadas para evitar que os alarmes sejam suprimidos sem um plano e de forma descontrolada.

Alarmes suprimidos (shelving alarms) possuem ação iniciada pelo operador para suprimir temporariamente um alarme, com mecanismos de controle para remoção desta supressão.

É preciso tomar muito cuidado com essa supressão, pois ela deve ser temporária. Pode acontecer do equipamento ou sistema monitorado pelo alarme suprimido voltar a operar e o alarme ainda continuar suprimido para o operador.

Se isso acontecer, ele não identificará qualquer situação de anormalidade, podendo causar incidentes ou perdas financeiras, perda de especificação do produto e até perdas por paradas não programadas.

O ideal é que nenhum alarme seja suprimido sem um mecanismo de autorização e controle. Um procedimento/metodologia de supressão deve ser definido e documentado na filosofia de alarmes.

Mudança não autorizada de atributos de alarmes

Segue a mesma linha de raciocínio da supressão de alarmes. O recomendado é que nenhum atributo de alarme seja modificado sem ter um procedimento padrão de autorização ou gestão de mudança. Esse procedimento também deve constar na filosofia de alarmes.

Essa mudança deve ocorrer no processo de racionalização de alarmes que deve ser aplicado periodicamente, junto da auditoria, como forma de otimizar o processo de gerenciamento de alarmes.

3. Níveis de performance do sistema de gerenciamento de alarmes

Depois de entender mais sobre os KPIs para mensurar a performance do sistema de alarmes, você pode se perguntar: “Com todos esses dados, em qual contexto minha indústria se encaixa atualmente?”.

É com base nessa pergunta que a EEMUA 191 apresenta os níveis de performance de um sistema de alarmes. A figura abaixo, da EEMUA, leva em consideração 3 KPIs para você identificar o nível de performance da sua indústria de forma qualitativa.

Os cinco níveis são descritos de acordo com o que foi mensurado nos KPIs. No topo do gráfico avalia a % de tempo que a taxa de alarmes está fora da margem aceitável. Na lateral esquerda mede-se a taxa média de alarmes. Embaixo expressa a taxa máxima de alarmes.

Através do cruzamento desses KPIs primários a EEMUA 191 propõe uma avaliação do nível de performance da sua planta.

Para entender um pouco mais do que cada nível representa vamos apresentar as principais características de cada um. Os cinco níveis do menos estável para o mais estável, são: sobrecarregado, reativo, estável, robusto e preditivo.

4.1- Sobrecarregado (Overloaded)

Esse nível é o de pior desempenho do sistema de alarmes dentre os demais. Quando o sistema de alarme está sobrecarregado, ele se torna mais um obstáculo para o operador do que uma ferramenta de ajuda.

Esse nível de performance é caracterizado pelos seguintes fatores:

• Uma contínua alta taxa de alarmes, com rápido decaimento do desempenho durante perturbações no processo;
• O sistema de alarme é difícil de utilizar durante operação normal e na prática é ignorado quando a planta está em estado de distúrbio;
• Baixa confiabilidade do operador no sistema de alarme, o qual é frequentemente ignorado por longos períodos de tempo;
• Dificuldade/impossibilidade em distinguir alarmes importantes dos menos importantes. O sistema de alarme dá pouco ou nenhum aviso avançado de perturbações na planta;
• Muitos alarmes não tem sentido ou são pouco relevantes (bad-actors);
• Alarmes são frequentemente suprimidos pelo operador por serem incômodos e frequentemente esquecidos;
• A documentação e o controle de supressão de alarmes não é confiável.

4.2- Reativo

Um sistema de alarmes reativo apresenta uma melhora comparado ao sobrecarregado, porém a taxa de pico durante situações de distúrbio ainda é ingerenciável. O sistema de alarme ainda é uma distração para o operador na maior parte do tempo.

O nível reativo é caracterizado pelos seguintes fatores:

• É mais estável e utilizável durante operação normal, porém é praticamente inútil quando a planta está em estado perturbado;
• O operador reage mais para a taxa de novos alarmes ao invés dos detalhes de cada alarme;
• A priorização de alarmes é conhecida por não ser confiável, mas tem algum uso;
• O sistema de alarmes fornece algum aviso prévio de perturbação na planta;
• Alguns alarmes ainda são sem sentido ou pouco relevante, contribuindo para o nível geral de ruído;
• A supressão de alarmes é melhorada mas ainda não está sob controle sistemático.

4.3- Estável

O estável é um sistema de alarmes bem definido para operação normal, mas ainda possui problemas quando a planta está em estado de distúrbio. Os bad-actors são resolvidos e estão sob controle sistemático. O problema continua sendo picos de alta taxa de alarme.

O nível estável é caracterizado pelos seguintes fatores:

• O sistema de alarme é confiável em operação normal, fornecendo aviso prévio de distúrbio na planta iminente, mas é menos útil quando em estado de distúrbio;
• Os operadores estão confiantes na melhoria da priorização de alarmes, reagindo rápido e consistentemente à eles;
• Todos os alarmes são relevantes e possuem resposta definida;
• Supressão de alarmes e o gerenciamento de mudanças (etapa do gerenciamento de alarmes) são completamente controlados.

4.4- Robusto

Neste nível as taxas máxima e média de alarmes estão sob controle para cenários operacionais previsíveis da planta.

São utilizadas tecnologias para acompanhamento e melhora do desempenho do sistema de alarmes em tempo real, como um sistema de gerenciamento de alarmes.

O nível robusto é caracterizado pelos seguintes fatores:

• O sistema de alarmes é confiável em qualquer estado da planta, tanto normal quanto em perturbação;
• Os operadores possuem um alto grau de confiança no sistema de alarmes e possui tempo para detectar e entender todos os alarmes;
• A configuração do sistema de alarmes não está sujeita a mudanças sem aviso prévio. Qualquer mudança deve passar por um procedimento padrão previamente definido.

4.5- Preditivo

É o nível de performance ideal do sistema de alarmes, seguindo todas as considerações explícitas na ISA 18.2 e EEMUA 191. Aqui o sistema de alarmes consegue prever o futuro estado de planta e adaptar as configurações para a necessidade do momento.

Seria ótimo para qualquer indústria, porém precisaria de tecnologias que vão além de um sistema de gerenciamento de alarmes. O nível preditivo seria caracterizado pelos seguintes fatores:

• O sistema de alarmes seria estável em todos os momentos e forneceria ao operador a informação certa no tempo certo para evitar distúrbios na planta ou minimizar qualquer impacto;
• Alarmes avisariam potenciais situações adversas muito antes delas ocorrerem utilizando análises sofisticadas e algoritmos.
• Mecanismos automáticos garantiriam que alarmes importantes não seriam perdidos pelo operador.

5. Análise do sistema de alarmes a partir de um sistema de gerenciamento de alarmes

Como já discutimos anteriormente, é humanamente impossível conseguir gerenciar todos os alarmes de uma indústria manualmente. Por isso, é altamente recomendado o uso de ferramentas que otimizem o processo de gerenciamento de alarmes.

Uma dessas ferramentas é um sistema de gerenciamento de alarmes que permite que você consiga sair de um nível sobrecarregado para um de maior estabilidade.

Além disso, fornece ao operador maior segurança nas suas tomadas de decisões, pois ele terá acesso à informações mais precisas do seu sistema.

É possível também fazer uma consulta histórica da sua indústria com um sistema de gerenciamento de alarmes. Um software de gerenciamento de alarmes permite que você tenha acesso a dados de semanas, meses e até anos atrás.

Com todos os KPIs disponibilizados em uma única ferramenta, fica mais fácil para identificar os problemas da planta e tomar as medidas corretivas necessárias.

Um dos softwares no mercado que atua como sistema de gerenciamento de alarmes é o da Logique Sistemas, compatível com todos os indicadores apresentados neste artigo, como sugerem as normas ISA 18.2 e EEMUA 191, além de uma série de outras análises.

Você pode conhecer mais sobre o BR-AlarmExpert aqui.

Conclusão

Se você leu até aqui, com certeza está mais preparado para otimizar a performance do seu sistema de alarmes. O nosso objetivo é que você tenha mais conhecimento sobre o que mensurar e possa fazer um diagnóstico atual da situação da sua indústria.

Podemos concluir que o trabalho de um operador pode ser facilmente otimizado com um sistema de gerenciamento de alarmes. Claramente, softwares realizam cálculos exaustivos com maior eficiência que a capacidade humana.

Quer se aprofundar ainda mais na prática de gerenciamento de alarmes? Não deixe de acessar o nosso ebook gratuito sobre o Guia Completo de Gerenciamento de Alarmes.

Enfim, se ficou qualquer dúvida sobre o desempenho de um sistema de alarmes pode falar comigo através do matheus.romano@logiquesistemas.com.br. Ficarei muito feliz em ajudar! Caso queiram conhecer como um sistema de gerenciamento de alarmes funciona na prática, também posso ajudá-los! 

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