Aplicação da metodologia Kaizen para uma manutenção mais eficiente: estudo de caso em indústria cervejeira
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Data
2022-12-13
Tipo de documento
Artigo Científico
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Área do conhecimento
Engenharias
Modalidade de acesso
Acesso aberto
Editora
Autores
Moreira, Marcos
Vieira, Ricardo
Menezes, Rodrigo
Gonçalves, Valdir
Orientador
Silva, Sérgio
Coorientador
Resumo
Com o avanço da produção na indústria, novos métodos para planejar e controlar a manutenção foram surgindo. Entre eles, o Kaizen destaca-se no processo de melhoria contínua, buscando evitar o retrabalho e reduzir custos. Seu objetivo é melhorar processos de forma rápida e consistente, empregando senso comum e criatividade de forma estruturada. Essa ferramenta obtém benefícios importantes para diversos setores, inclusive para manutenção, como a eliminação do retrabalho e o aumento da produtividade, proporcionando assim a implantação de uma manutenção mais enxuta e eficiente. Este trabalho traz como objetivo analisar uma problemática encontrada em indústrias cervejeiras, que se refere à substituição periódica de válvulas de enchimento presentes em grande escala nesse tipo de seguimento. Será verificado a eficiência da aplicação da metodologia Kaizen para solucionar o problema de substituições desnecessárias de componentes na indústria, grande desafio para se obter uma manutenção mais eficiente. Quanto à metodologia utilizada, destaca-se que foi optado pelo estudo de caso, em que métodos foram aplicados para atingir o objetivo esperado. No entanto, foram delimitadas as seguintes etapas: identificação do problema, plano de ações, viabilidade de execução e implementação do projeto de melhoria. O Kaizen se mostrou eficiente para resolução de problemáticas ligadas a manutenção, e as ferramentas presentes na metodologia otimizaram os resultados alcançados. Também sendo importante destacar que ao final do projeto a melhoria se tornou um procedimento padrão para a empresa.
Palavras-chave
Kaizen, Manutenção eficiente, Válvulas, Indústria cervejeira, Análise de dados