Qual é o custo da variabilidade do processo? E como a IA pode reduzir desperdícios

“A qualidade nunca é um acidente, é sempre o resultado de um esforço inteligente” — John Ruskin

Na correria e no mercado desafiador da indústria, quem nunca se viu apagando incêndio? Máquina quebrando, produto que não sai como esperado… Essa instabilidade, a variabilidade do processo, parece pequena, mas come uma fatia enorme do seu lucro.

Para se ter uma ideia, estudos globais sobre OEE (Overall Equipment Effectiveness) revelam que, em média, as indústrias perdem 22% da capacidade de produção por variabilidade não controlada. Isso significa que, se sua fábrica fatura R$ 10 milhões por ano, R$ 2,2 milhões podem estar indo para o lixo devido a falhas nos processos.

E como esse prejuízo acontece?

• Falhas nas máquinas → Paradas inesperadas → Perda de tempo e matéria-prima.

• Calibrações erradas → Produtos defeituosos → Custos com retrabalho e devoluções.

• Tempo de setup excessivo → Menos produção → Menos receita.

Ou seja, produtos que precisam ser refeitos, materiais jogados fora, prazos não cumpridos. É dinheiro sendo perdido dia a dia.

O problema é que essa bagunça operacional afeta tudo, desde a qualidade do que você entrega até o quanto você gasta para produzir. E o pior: muita gente na indústria ainda trata isso como algo “normal”, sem perceber o tamanho do prejuízo.

Mas essa visão está pronta para ser transformada. A Inteligência Artificial (IA) chegou para botar ordem na casa (ou melhor, nos processos).

Com IA, dá para reduzir a variabilidade, evitar desperdícios e, no final das contas, melhorar os resultados da indústria, atuando diretamente no controle avançado industrial.

Quem usa IA para controlar essa instabilidade sai na frente: processos mais eficientes, produtos melhores e clientes mais satisfeitos.

Então, vamos entender melhor como minimizar os erros gerados pela variabilidade?

O que é e o que causa a variabilidade do processo na indústria?

Variabilidade é quando o seu processo produtivo sai do controle. Um lote de produtos não sai igual ao outro, os parâmetros da máquina oscilam mais do que deveriam e, no fim das contas, a qualidade, a produtividade e os custos são impactados.

Entender isso é o primeiro passo para reduzir desperdícios e aumentar a eficiência.

Na indústria, a variabilidade está ligada a desvios indesejados nos processos de produção. Esses desvios podem afetar não só os produtos finais, mas também o próprio desempenho das máquinas e equipamentos, o que leva a perdas de eficiência e aumento de custos.

De onde vem a variabilidade?

A variabilidade não aparece do nada. Ela tem duas origens principais:

• Causas comuns: São variações esperadas dentro de um limite aceitável. Podem ser oscilações normais na temperatura, pequenas flutuações na pressão ou ajustes naturais nos equipamentos ao longo do tempo.

• Causas especiais: São variações anormais, inesperadas e que exigem atenção imediata. Por exemplo, um aumento repentino na temperatura da máquina pode indicar um superaquecimento, uma queda brusca na pressão pode sinalizar um vazamento ou uma oscilação na vazão pode gerar falhas na produção.

Distinguir esses tipos de variabilidade ajuda a tomar decisões mais rápidas e precisas. Enquanto as causas comuns podem ser reduzidas com ajustes e manutenções regulares, as causas especiais exigem uma investigação mais profunda para evitar falhas graves.

Tipos de variabilidade e como corrigir

A variabilidade na indústria pode surgir de diferentes fontes, e cada uma exige um tipo específico de controle. Quanto mais você entende essas variações, mais fácil fica implementar estratégias para reduzi-las e evitar perdas.

Abaixo, vamos ver alguns dos principais tipos de variabilidade e como agir para minimizar os impactos diretos delas:

1. Variabilidade da matéria-prima

Mesmo que o fornecedor siga especificações técnicas, nenhum lote de matéria-prima é exatamente igual ao outro. Diferenças na composição química, densidade, umidade ou granulometria podem afetar o desempenho do processo produtivo.

Como corrigir?

• Estabelecer padrões mais rígidos de controle de qualidade na entrada de materiais.

• Usar sensores e análises laboratoriais para monitorar variações antes da produção.

• Trabalhar com fornecedores confiáveis e testar amostras periodicamente.

2. Variabilidade dos equipamentos

Máquinas sofrem desgaste natural ao longo do tempo, o que pode resultar em perda de precisão nos ajustes, variação nos parâmetros operacionais (temperatura, pressão, vazão) e falhas inesperadas.

Como corrigir?

• Implementar um programa de manutenção preditiva para antecipar falhas.

• Monitorar dados em tempo real para evitar oscilações nos parâmetros críticos.

• Aplicar Inteligência Artificial para detectar padrões de desgaste e otimizar o desempenho dos equipamentos.

3. Variabilidade humana

Cada operador tem um jeito diferente de executar as tarefas, o que pode causar diferenças na regulagem das máquinas, na montagem dos produtos ou no manuseio dos materiais.

Como corrigir?

• Padronizar processos e documentar procedimentos detalhados.

• Usar treinamentos frequentes para reduzir erros operacionais.

• Adotar automação e controle digital sempre que possível, reduzindo a dependência da execução manual.

4. Variabilidade ambiental

Mudanças na temperatura, umidade e pressão atmosférica podem afetar os processos produtivos, principalmente em setores como alimentos, fármacos e química.

Como corrigir?

• Monitorar o ambiente constantemente e ajustar as condições conforme necessário.

• Usar sistemas de climatização para manter temperatura e umidade controladas.
• Criar protocolos de ajuste de parâmetros para diferentes condições ambientais.

Exemplos do impacto da variabilidade em diferentes setores

A variabilidade nos processos industriais afeta diretamente a qualidade, a eficiência e os custos operacionais. Dependendo do setor, os impactos podem ir desde desperdícios e retrabalho até riscos à saúde e falhas na conformidade regulatória.

A seguir, exploramos como a variabilidade pode afetar diferentes indústrias e quais são seus principais desafios.

Setor cimenteiro: variação na composição e temperatura do forno

No setor de cimento, a composição das matérias-primas (como calcário e argila) pode apresentar variações químicas que afetam a resistência e durabilidade do produto final. Além disso, oscilações na temperatura do forno impactam a formação do clínquer, prejudicando a qualidade do cimento.

• Impacto: Lotes fora do padrão, maior consumo energético e aumento de emissões de CO₂.
• Correção: Controle químico rigoroso da matéria-prima e monitoramento da temperatura do forno com sensores inteligentes.

Setor de açúcar e álcool: instabilidade na fermentação e moagem

Na produção de açúcar e etanol, fatores como a variação no teor de sacarose da cana-de-açúcar e oscilações na temperatura dos tanques de fermentação afetam o rendimento industrial. Além disso, mudanças na pressão da moenda podem reduzir a extração eficiente do caldo.

• Impacto: Perda de eficiência na produção, desperdício de matéria-prima e menor produtividade.
• Correção: Monitoramento contínuo das condições da fermentação e ajustes automatizados nos parâmetros da moenda.

Setor de mineração: flutuações na granulometria e teor do minério

A variabilidade no setor mineral ocorre principalmente na granulometria e no teor metálico dos minérios extraídos. Se a variação for alta, os processos de beneficiamento, como britagem e flotação, ficam menos eficientes, aumentando os custos operacionais.

• Impacto: Maior consumo de energia, desgaste excessivo dos equipamentos e menor recuperação do metal.
• Correção: Uso de sensores para análise em tempo real do minério e ajustes automáticos nos processos de beneficiamento.

Setor farmacêutico: risco à saúde e falhas na conformidade

Na indústria farmacêutica, qualquer variação na dosagem dos princípios ativos, na pressão e temperatura durante a produção pode comprometer a eficácia dos medicamentos. Além disso, mudanças no armazenamento (como oscilações de umidade e temperatura) podem deteriorar os produtos.

• Impacto: Risco à saúde do paciente, perda de lotes inteiros e penalizações por não conformidade com normas regulatórias.
• Correção: Sistemas de controle rigoroso de qualidade, sensores para monitoramento ambiental e automação de processos produtivos.

Quanto a variabilidade custa para sua indústria?

Desperdício e retrabalho

A variabilidade do processo não só estraga produto, ela também pesa no bolso. Um dos custos mais óbvios é o retrabalho. Quando um produto não atende aos padrões, muitas vezes precisa ser refeito, gastando mais tempo, mão de obra e materiais.

Esse tempo e dinheiro poderiam ser usados para produzir mais itens novos. Outro problema sério é o desperdício de materiais, afinal, processos instáveis podem gerar produtos que não servem para nada, o famoso refugo.

Estima-se que 20% de cada dólar gasto na manufatura é desperdiçado devido a ineficiências, totalizando perdas anuais de US$ 861 bilhões com má qualidade de produtos, segundo a Quality Digest.

Além disso, entre 20% e 33% dos caminhões de entrega circulam vazios devido a falhas no planejamento, acumulando ainda mais desperdício. E o excesso de estoque? Pilhas de produtos parados representam capital imobilizado que poderia estar gerando receita.

Em alguns casos, ainda rola o refurbishment, que é tentar consertar o que deu errado, adicionando mais custos. Quanto mais variabilidade, mais retrabalho e refugo, e mais dinheiro você perde.

Atrasos, ineficiência e oportunidades perdidas

Além dos custos diretos, a variabilidade industrial traz outros prejuízos que nem sempre são tão fáceis de calcular, mas que fazem uma grande diferença no final do mês.

A instabilidade nos processos torna a produção menos eficiente, aumentando os custos operacionais. Uma máquina mal regulada, por exemplo, pode consumir mais energia ou demorar mais para produzir a mesma quantidade de itens.

Os atrasos na produção também são um grande problema. Processos imprevisíveis podem causar paradas não planejadas, gargalos e dificuldade em cumprir os prazos de entrega. Isso pode gerar multas, manchar a imagem da empresa e, pior, fazer você perder negócios.

A famosa “confusão de fábrica” que levou à perda de 15 milhões de doses da vacina Johnson & Johnson contra a COVID-19 é um exemplo real de como a variabilidade pode causar danos irreversíveis, até mesmo em setores onde a precisão é crucial.

O custo de atraso é o dinheiro que você deixa de ganhar por não entregar o produto no tempo certo. Além disso, a variabilidade leva ao desperdício de recursos como energia e tempo, por causa de processos que não estão funcionando da melhor forma.

Para você ter uma ideia clara, veja alguns exemplos de como a variabilidade do processo afeta seus custos:

• Má qualidade = desperdício: produtos defeituosos, estoques excessivos e caminhões vazios representam dinheiro jogado fora.

• Ineficiência energética: máquinas operando fora dos padrões aumentam o consumo desnecessário de eletricidade.

• Oportunidades perdidas: clientes insatisfeitos não voltam, e atrasos podem custar contratos inteiros.

Por isso, controlar a variabilidade é indispensável para evitar esses impactos negativos e ter uma produção mais eficiente e uniforme.

Como calcular o impacto financeiro da variabilidade nos seus processos?

A variabilidade nos processos industriais não afeta apenas a qualidade dos produtos, mas também tem um impacto direto nos custos operacionais e financeiros da empresa. Para entender o peso dessas flutuações no orçamento, é essencial medir o impacto em diferentes áreas, como desperdícios, retrabalho, consumo energético e perda de receita.

1. Custos diretos da variabilidade

Os custos diretos são aqueles que podem ser facilmente identificados e quantificados, como:

• Retrabalho e refugos: Quando um lote de produção sai fora do padrão, pode ser necessário refazer parte do processo ou descartar produtos, gerando perdas financeiras.

• Desperdício de matéria-prima: Se a variabilidade afeta a eficiência produtiva, mais insumos podem ser consumidos para produzir a mesma quantidade de produto final.

• Aumento do consumo de energia: Processos com variabilidade tendem a exigir ajustes constantes e maior tempo de operação dos equipamentos, elevando os custos energéticos.

• Manutenção corretiva: Falhas inesperadas geradas por variações nos parâmetros operacionais podem aumentar os custos de manutenção corretiva e reduzir a vida útil dos equipamentos.

2. Custos indiretos da variabilidade

Além dos custos diretos, há impactos financeiros que nem sempre são percebidos de imediato, como:

• Perda de produtividade: A variabilidade pode desacelerar a produção, reduzindo a quantidade de itens produzidos por hora.

• Insatisfação do cliente e perda de contratos: Produtos inconsistentes podem comprometer a confiança do mercado, impactando as vendas e contratos futuros.

• Penalizações regulatórias: Em setores como o farmacêutico e o alimentício, falhas na conformidade podem resultar em multas e recall de produtos.

3. Fórmula para estimar o impacto financeiro da variabilidade

Uma forma prática de calcular o impacto financeiro é somar os custos gerados pelos principais fatores de perda. Uma equação simplificada pode ser:

Custo da variabilidade = (Retrabalho + Desperdício + Energia extra + Manutenção corretiva + Perdas comerciais)

Exemplo prático de custos com erros no processo na indústria de açúcar e álcool

Uma usina de açúcar e álcool enfrenta variações na pressão e temperatura dos evaporadores, o que impacta diretamente a eficiência da evaporação do caldo e a qualidade do açúcar cristalizado.

Como consequência, há perda de rendimento, aumento do consumo de vapor e necessidade de retrabalho. Vamos supor os seguintes custos ao longo de um ano:

• Retrabalho: R$ 500.000 (ajustes adicionais na purga do mel e reprocessamento de açúcar fora do padrão).

• Desperdício de matéria-prima: R$ 300.000 (perda de sacarose devido à cristalização inadequada).

• Energia extra: R$ 400.000 (uso maior de vapor para compensar oscilações nos evaporadores).

• Manutenção corretiva: R$ 350.000 (substituição prematura de tubos de troca térmica desgastados pela operação instável).

• Perdas comerciais: R$ 800.000 (contratos reduzidos devido à qualidade irregular do açúcar).

Custo total da variabilidade = (500.000 + 300.000 + 400.000 + 350.000 + 800.000) = R$ 2.350.000

Ou seja, essa usina está perdendo R$ 2,35 milhões por ano devido à falta de controle sobre a variabilidade nos processos produtivos.

Antes da IA: O Controle estatístico de processos (CEP)

Antigamente, para lidar com a variabilidade do processo na indústria, profissionais da planta utilizam o Controle Estatístico de Processos (CEP). Essa ferramenta, criada lá nos anos 20, ajuda a coletar e analisar dados da produção para ver se tudo está dentro do esperado.

O CEP basicamente entende que todo processo tem pequenas variações normais e outras que são “culpa” de algum problema específico. O objetivo é separar o joio do trigo e agir para manter tudo sob controle.

Uma das ferramentas do CEP são os gráficos de controle, que mostram como o processo muda ao longo do tempo, ajudando a identificar se algo está saindo do padrão.

O CEP traz vários benefícios, como garantir a qualidade dos alimentos, diminuir o número de produtos defeituosos, identificar problemas cedo, melhorar os processos e aumentar a produção.

Mesmo sendo útil, com a complexidade da indústria hoje em dia, a IA se tornou uma ferramenta ainda mais poderosa para controlar a qualidade e estabilizar a produção. O CEP foi um grande avanço, mas a IA leva essa gestão para um outro nível.

A chegada da IA: Estabilidade e menos desperdício na planta

A Inteligência Artificial é a evolução do controle de processos. Ela não só identifica problemas, como o CEP, mas também prevê o que pode dar errado, ajusta as máquinas automaticamente e age para corrigir as falhas.

Monitoramento em tempo real com IA

A IA consegue coletar e analisar uma quantidade enorme de dados de tudo que acontece na sua fábrica: sensores, máquinas, sistemas de controle… E tudo isso em tempo real!

Essa análise constante permite que a IA encontre pequenos problemas que passariam despercebidos por humanos ou por métodos mais antigos.

Com esse monitoramento instantâneo, dá para agir rapidinho em qualquer desvio, evitando que um probleminha vire um problemão e cause muita variabilidade.

É como ter um profissional 24 horas por dia, 7 dias por semana, cuidando da sua produção, com o olhar voltado para a eficiência da planta.

O aprendizado de máquina contra a variabilidade

Os algoritmos de aprendizado de máquina (Machine Learning – ML) são grandes aliados contra os problemas da variabilidade. Eles analisam dados antigos da sua produção e encontram padrões que mostram as causas das variações.

Ao processar um grande volume de informações, o ML consegue descobrir “segredos” da variabilidade que a gente não conseguiria ver com uma análise normal.

E o melhor é que esses modelos de ML aprendem com o tempo, ficando cada vez melhores em identificar e prever problemas.

Ao revelar esses padrões ocultos, o aprendizado de máquina ajuda a encontrar as causas da variabilidade e a tomar as melhores decisões para acabar com ela.

O LEAF, por exemplo, utiliza o aprendizado de máquina para identificar esses padrões e fornecer insights valiosos para a sua equipe.

IA detectando anomalias com antecedência

A IA é expert em encontrar o que está fora do normal. Os sistemas de IA monitoram o tempo todo os parâmetros da produção e identificam qualquer coisa que fuja do padrão como uma anomalia.

Essa capacidade de encontrar comportamentos estranhos permite que você aja antes que um pequeno problema se transforme em uma grande dor de cabeça e cause muita variabilidade.

Ao sinalizar esses potenciais problemas logo no início, a IA permite que as equipes de manutenção e operação tomem medidas corretivas antes que ocorram interrupções significativas na produção.

Essa ação preventiva não só diminui a variabilidade, mas também reduz o tempo de máquina parada, otimiza o uso de recursos e melhora a eficiência geral da fábrica.

IA na prática: Estabilizando processos e cortando desperdícios

Manutenção inteligente: Prever é melhor que remediar

Uma das maiores vantagens da IA é na manutenção preditiva. Utilizando algoritmos de aprendizado de máquina, a IA pode analisar dados de sensores instalados em equipamentos industriais, como vibração, temperatura e pressão, para prever quando uma máquina ou componente tem maior probabilidade de falhar.

Essa capacidade de previsão permite que as empresas agendem a manutenção de forma proativa, antes que a falha efetivamente ocorra, reduzindo significativamente o tempo de inatividade não planejado e a variabilidade causada por mau funcionamento de equipamentos.

Ao otimizar os cronogramas de manutenção e evitar reparos emergenciais, a manutenção preditiva não apenas estabiliza os processos, mas também otimiza os custos de manutenção e prolonga a vida útil dos equipamentos.

Ajuste inteligente de parâmetros

Os algoritmos de IA podem analisar dados do processo e ajustar automaticamente os parâmetros das máquinas, como temperatura, velocidade e pressão, em tempo real, para manter condições ótimas de operação.

Essa capacidade de ajuste dinâmico reduz a variabilidade causada por configurações estáticas ou ajustes manuais, levando a uma produção mais consistente e a uma utilização mais eficiente dos recursos.

Por exemplo, na indústria cimenteira, sistemas especialistas baseados em lógica fuzzy e raciocínio baseado em casos (CBR) têm sido utilizados para controlar variáveis como temperatura da zona de queima e teor de oxigênio, resultando em ganhos potenciais de produtividade e eficiência energética.

O LEAF oferece funcionalidades de controle avançado que permitem esse ajuste inteligente de parâmetros, otimizando a sua produção. Essa otimização contínua e adaptativa dos parâmetros do processo garante que a produção seja mantida dentro de limites ideais, minimizando as flutuações e a variabilidade.

IA para reduzir a variabilidade e aumentar a eficiência operacional

Como vimos, a variabilidade dos processos industriais pode gerar altos custos e prejudicar a competitividade do seu negócio.

Mas, com a tecnologia certa, é possível mitigar essas flutuações, reduzir desperdícios e otimizar o desempenho produtivo.

O LEAF, plataforma avançada de Controle de Processos por Lógica Fuzzy, foi desenvolvido para ajudar indústrias a minimizar a variabilidade e melhorar a eficiência operacional.

Diferente dos métodos tradicionais, que reagem às oscilações apenas quando elas já afetaram a produção, o LEAF antecipa ajustes, garantindo processos mais estáveis e controlados.

O que o LEAF faz na prática?

• Reduz oscilações em parâmetros críticos como temperatura, pressão e vazão.

• Aumenta a eficiência produtiva ao manter as condições ideais de operação.

• Diminui custos com energia, matéria-prima e manutenção corretiva.

• Garante mais qualidade e consistência no produto final.

Indústrias do setor cimenteiro, de açúcar e álcool, mineração e manufatura no geral já utilizam o LEAF para melhorar a estabilidade dos seus processos e aumentar a previsibilidade da produção.

Se a variabilidade tem impactado sua operação e comprometido seus resultados financeiros, o LEAF pode ser a solução para transformar esse cenário.