© Copyright 201415 OSIsoft, LLC.- · claramente variáveis que precisam de atuação. 13 ... (y’s) Abertura de RAC’s. ... Cpk 0,34 Z.Bench 0,40 Z.LSL * Z.USL 0,40 Ppk 0,13

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Gestão e Análise das Variáveis de Processo

Denis Nobre – KinrossGuilherme Ferreira – TSALorena Gomes – KinrossIgor Marques – KinrossAmauri Andrade - Kinross


Agenda

• Parceria Kinross/TSA• Implantação Sistema PI• Motivação• Desenvolvimento• Ganhos• Questionamentos

3


Grupo Kinross

4


Kinross Paracatu Pesquisa e desenvolvimento mineral;Mineração, beneficiamento e comercializaçãode ouro.

Mina Morro do Ouro; Noroeste de Minas Gerais.

O controle acionário da Kinross-Paracatu pertence ao grupo Canadense Kinross Gold Corporation.

1349 empregados diretos;1234 contratados permanentes;86% dos empregados são da cidade de Paracatu.

5


Por que Implantar o Sistema PI?

• Disponibilizar informações em tempo real;

• Padronizar as aplicações;

• Reduzir custo de desenvolvimento;

• Centralizar os dados;

6


Visão Geral ArquiteturaPI System

• PI Data Archive 2012• 12600 pontos

PI AF Server• PI AF Server 2012

Banco de Dados

• Microsoft SQL Server 2008 R2

Interface 01

• PI Interface for RDBMS 3.19.1.27 - Mina

• PI Interface for RDBMS 3.19.1.27 - LIMS

Interface 02

• PI Interface for OPC DA 2.3.20.9 – Gerenciamento de Energia

Rede Corporativa

Rede de Controle

Interface 02

• PI Interface for OPC DA 2.3.20.9 – Sistema de Controle ABB

Interface 01

• Factory Talk Live Data – Sistema de Controle Rockwell

• 2100 pontos

Firewall

Factory Talk Historian

• PI to PI Interface

Portal

• Microsoft Sharepoint 2010

7


Gestão das Variáveis de Processo -Histórico do Problema

A Kinross Paracatu possuía sistemas deautomação porém com limitações para controle online de processo.Diante de tal fato, percebeu-se a necessidade deum sistema de automação robusto para suacapacidade operacional.

8


Objetivo do Projeto

• Redução na variabilidade das variáveis de processo;

• Dispor de dados para a rastreabilidade do Processo;

• Padronização da operação;

9


Gestão e Análise das Variáveis de Processo

Quanto maior a complexidade da coordenação de trabalho através do sistemaprodutivo, maior a necessidade de se desenvolver a capacidade de gerirprocessos. Essa capacidade tem sido vista atualmente como um forma eficazde promover integração, dinâmica, flexibilidade e inovação nas organizaçõesdesta forma proporcionando vantagens competitivas.

Rafael Paim, 2009

GPP

Rapidez na tomada de Decisão

Rastreabilidade do Processo

Disseminação do Conhecimento

Padronização do Trabalho

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Define Measure Analyse Improve Control

Etapas do Projeto

Mapeamento Processo

Priorização das Variáveis

Padrão de Processo

Controle Estatístico

Manutenção do Sistema

Metodologia Seis Sigma

Metodologia Gestão Por Processo

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I Etapa do Projeto – Gestão Por Processo

TODAS AS ENTRADAS DO PROCESSO(X´s potenciais)

ENTRADAS MAIS RELEVANTES PARA A SAÍDA DO CLIENTE

(X´s Vitais)

50403020100

203.5202.5201.5200.5199.5198.5197.5

Subgroup

Mean

s

10

5

0

Rang

es

MU=200.5

UCL=203.1

LCL=197.9

R=4.552

UCL=9.625

LCL=0.000

Xbar and R Chart for : C1ESTABILIDADE DE PROCESSO CAPABILIDADE DE PROCESSO

12


Telas de semáforos

• Tags de alarmes SQC monitoram as variáveis críticas.• Performance Equations fazem contagem de desvios e

anomalias apontados pelo SQC.• Semáforos (símbolos multi-state) indicam rápida e

claramente variáveis que precisam de atuação.

13


II Etapa do Projeto – Gestão do Conhecimento

14


III Etapa do Projeto – Gestão da Rotina

Acompanhamento das Saídas (y’s)

Abertura de RAC’s

Abertura de RAP’s

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Cartas de Controle

• Ferramentas SQC (histograma e x-bar), gráfico de tendência e dados estatísticos auxiliam na análise e controle da variável mapeada.

• Estrutura no AF permite o monitoramento de todas as variáveis com a mesma tela.

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Diário de Bordo• Os desvios gerados pelo SQC preenchem um grid com

data e hora do ocorrido e o operador pode completar com informações de justificativa e ações tomadas.

17


Análise de Estabilidade e Capacidade

29/12/201320/12/201312/12/201303/12/201324/11/201315/11/201306/11/201328/10/201319/10/201310/10/201301/10/2013

0,11

0,10

0,09

0,08

0,07

0,06

0,05

0,04

(g/t

)

_X=0,08167

Antes (Outubro a 03/dezembro) Depois (a partir dia 04/12)

_X=0,06310

1

1

1

1

1

I Chart of Teor Rejeito (g/t) by Periodo

Redução Variabilidade

Atendimento às especificações

45037530022515075

USL

LSL *Target *USL 250Sample Mean 219,779Sample N 175StDev (Within) 29,9059StDev (O v erall) 75,3577

Process Data

Z.Bench 1,01Z.LSL *Z.USL 1,01C pk 0,34

Z.Bench 0,40Z.LSL *Z.USL 0,40Ppk 0,13C pm *

O v erall C apability

Potential (Within) C apability

PPM < LSL *PPM > USL 331428,57PPM Total 331428,57

O bserv ed PerformancePPM < LSL *PPM > USL 156122,68PPM Total 156122,68

Exp. Within PerformancePPM < LSL *PPM > USL 344199,87PPM Total 344199,87

Exp. O v erall Performance

WithinOverall

Process Capability of Sulfeto de Sódio

• Avaliação Periódica dos processos;

• Reuniões Diárias e Semanais

• Analise Critica dos Processos;

• Tratamento de Problemas Crônicos;

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Ganhos tangíveis

• Redução Variabilidade

• Redução de desperdícios

• Menor tempo de reação dos operadores

• Aumento da produtividade

• Melhoria da qualidade

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Ganhos intangíveis

Padronização dos processos

Aumento da satisfação do clienteFoco e

direcionamento

Satisfação pessoal da equipe do Projeto

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Denis [email protected]écnico de AutomaçãoKinross Paracatu

Guilherme [email protected] de AutomaçãoTSA

Lorena [email protected] de ProcessoKinross Paracatu

Amauri [email protected] de ProcessoKinross Paracatu

Igor [email protected] de AutomaçãoKinross Paracatu

Membros do projeto

Haline [email protected] de ProcessoKinross Paracatu

Jakscelle [email protected] de QualidadeKinross Paracatu

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mailto:[email protected]








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