Impacto da implementação de um robô colaborativo nos fatores humanos e no desempenho da produção: estudo de um caso
Abstract
Esta dissertação intitulada Impacto da Implementação de um Robô Colaborativo nos Fatores Humanos e no Desempenho na Produção: Estudo de um Caso, acompanha a implementação de um sistema robótico numa unidade de produção e analisa o seu impacto na organização e nos fatores humanos numa área produtiva. Ao longo do trabalho é apresentada uma nova ferramenta de mapeamento de processos, Waste Identification Diagram with Ergonomic Assessment (WIDEA), que surge do interesse na integração da produção lean com Ergonomia. Concluiu-se que o WIDEA auxilia a identificação da cadeia de valor e identificação dos principais desperdícios. Tudo isto, aliado à preocupação com o bem-estar e saúde dos colaboradores, figuras centrais nos processos produtivos. É também realizada uma avaliação ergonómica ao posto de trabalho onde o sistema robótico será implementado, com recurso à tecnologia XSens e ao método RULA. Para o mesmo posto de trabalho é também realizado um estudo de tempos. Depois desta fase de diagnóstico, é aplicado um questionário, com o objetivo de recolher as principais dúvidas e preocupações dos colabores do chão-de-fábrica em relação a esta implementação e é dinamizada uma sessão de esclarecimento, de modo a atenuar o impacto nos recursos humanos da chegada do cobot. Por fim, é estudado o impacto da introdução do robô na organização, com destaque para o impacto na redução do risco de lesões musculoesqueléticas relacionadas com o trabalho, no controlo de qualidade e na redução de tempos. Em relação à redução do risco de LMERT, verifica-se que o sistema robótico poderá não atenuar por completo a sua existência, consoante o cenário em que for utilizado. Em relação ao controlo de qualidade, a deteção de defeitos é mais detalhada quando realizado por um colaborador humano. Quanto à duração das tarefas, verifica-se que existe uma redução das mesmas com a utilização do robô colaborativo.
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UMinho | 2022 Ana Carolina Ferreira Peixoto Impacto da Implementação de um Robô Colaborativo nos Fatores Humanos e no Desempenho da Produção: Estudo de um Caso Universidade do Minho Escola de Engenharia Ana Carolina Ferreira Peixoto Impacto da Implementação de um Robô Colaborativo nos Fatores Humanos e no Desempenho da Produção: Estudo de um Caso fevereiro de 2022
Universidade do Minho Escola de Engenharia Ana Carolina Ferreira Peixoto Impacto da Implementação de um Robô Colaborativo nos Fatores Humanos e no Desempenho da Produção: Estudo de um Caso Dissertação de Mestrado Mestrado Integrado em Engenharia e Gestão Industrial Trabalho efetuado sob a orientação de Professora Doutora Ana Sofia de Pinho Colim Professor Doutor José Dinis de Araújo Carvalho fevereiro de 2022
ii DIREITOS DE AUTOR E CONDIÇÕES DE UTILIZAÇÃO DO TRABALHO POR TERCEIROS Este é um trabalho académico que pode ser utilizado por terceiros desde que respeitadas as regras e boas práticas internacionalmente aceites, no que concerne aos direitos de autor e direitos conexos. Assim, o presente trabalho pode ser utilizado nos termos previstos na licença abaixo indicada. Caso o utilizador necessite de permissão para poder fazer um uso do trabalho em condições não previstas no licenciamento indicado, deverá contactar o autor, através do RepositóriUM da Universidade do Minho. Licença concedida aos utilizadores deste trabalho Atribuição CC BY https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
iii AGRADECIMENTOS “ I'm sure we're taller in another dimension. You say we're small and not worth the mention ”, diz Frank Ocean na White Ferrari . Porque não conjugar estas duas perspetivas e tentar ser o melhor possível nesta dimensão? E assim, passados cinco anos, posso dizer que trabalhei para isso. Foram anos repletos de novas aprendizagens, novas amizades e novas experiências. Tudo isto contribuiu e continuará a contribuir para o meu desenvolvimento como pessoa e procurarei sempre, com as ferramentas que adquiri, ser melhor a cada dia que vier. Agradeço aos meus colegas de curso, pelo companheirismo e pelos trabalhos de grupo repletos de alegria. Agradeço aos meus amigos de curso, que espero levar por esta vida fora, pela força e companhia. Agradeço aos meus amigos já de outras vidas pela presença e interesse constante. Como esta, haverão outras. Ainda no campo da amizade, agradeço aos meus amigos de Erasmus, espalhados pelo mundo, por terem entrado na minha vida e terem feito da experiência, proporcionada por estes anos, algo inesquecível e insubstituível. Onde quer que estejam, obrigada. Ao Vasco, um especial agradecimento. Agradeço agora aos Professores. Aos dos ciclos anteriores, por terem pavimentado o caminho que me permitiu chegar aqui com tanta facilidade. Aos da Universidade, pela partilha de conhecimento, pelo esforço e pela exigência. E deixo um agradecimento especial ao Professor Dinis Carvalho e à Professora Ana Colim, pela disponibilidade, dedicação e orientação neste trabalho. De seguida, agradeço às pessoas e estruturas que suportaram esta dissertação. Primeiramente, agradeço ao Nuno Sousa, responsável da empresa, pela disposição que teve sempre em ajudar e por me receber. Em segundo lugar, às colaboradoras e colaboradores da empresa, pelo tempo e informação despendidos. E, por fim, à equipa do laboratório de investigação DTx, por me terem aceitado no projeto e por toda a ajuda prestada. Por fim, um agradecimento profundo à minha família, em especial aos meus pais, por estarem sempre presentes em tudo, por me apoiarem em todos os momentos e por me guiarem, pelo que hoje sei, serem os melhores caminhos. O que sou, devo-lhe a eles. “Todo o destino é partir.”
iv DECLARAÇÃO DE INTEGRIDADE Declaro ter atuado com integridade na elaboração do presente trabalho académico e confirmo que não recorri à prática de plágio nem a qualquer forma de utilização indevida ou falsificação de informações ou resultados em nenhuma das etapas conducente à sua elaboração. Mais declaro que conheço e que respeitei o Código de Conduta Ética da Universidade do Minho.
v RESUMO Robô Colaborativo nos Fatores Humanos e no Desempenho na Produção: Estudo de um Caso Esta dissertação intitulada Impacto da Implementação de um Robô Colaborativo nos Fatores Humanos e no Desempenho na Produção: Estudo de um Caso, acompanha a implementação de um sistema robótico numa unidade de produção e analisa o seu impacto na organização e nos fatores humanos numa área produtiva. Ao longo do trabalho é apresentada uma nova ferramenta de mapeamento de processos, Waste Identification Diagram with Ergonomic Assessment (WIDEA) , que surge do interesse na integração da produção lean com Ergonomia. Concluiu-se que o WIDEA auxilia a identificação da cadeia de valor e identificação dos principais desperdícios. Tudo isto, aliado à preocupação com o bem-estar e saúde dos colaboradores, figuras centrais nos processos produtivos. É também realizada uma avaliação ergonómica ao posto de trabalho onde o sistema robótico será implementado, com recurso à tecnologia XSens e ao método RULA. Para o mesmo posto de trabalho é também realizado um estudo de tempos. Depois desta fase de diagnóstico, é aplicado um questionário, com o objetivo de recolher as principais dúvidas e preocupações dos colabores do chão-de-fábrica em relação a esta implementação e é dinamizada uma sessão de esclarecimento, de modo a atenuar o impacto nos recursos humanos da chegada do cobot. Por fim, é estudado o impacto da introdução do robô na organização, com destaque para o impacto na redução do risco de lesões musculoesqueléticas relacionadas com o trabalho, no controlo de qualidade e na redução de tempos. Em relação à redução do risco de LMERT, verifica-se que o sistema robótico poderá não atenuar por completo a sua existência, consoante o cenário em que for utilizado. Em relação ao controlo de qualidade, a deteção de defeitos é mais detalhada quando realizado por um colaborador humano. Quanto à duração das tarefas, verifica-se que existe uma redução das mesmas com a utilização do robô colaborativo. PALAVRAS-CHAVE Avaliação ergonómica, Desperdício, Produção lean , Lesões musculoesqueléticas, Robótica Colaborativa
vi ABSTRACT Impact of the Implementation of a Collaborative Robot on Human Factors and Performance in Production: Study of a Case This dissertation, entitled Impact of the Implementation of a Collaborative Robot on Human Factors and Performance in Production: Study of a Case, follows the implementation of a robotic system in a production unit and analyses its impact on the organization and human factors. Throughout the work, a new process mapping tool Waste Identification Diagram with Ergonomic Assessment (WIDEA) is presented, which arises from the interest in the integration of Lean production and Ergonomics. It was concluded that WIDEA helps to identify the value chain and the main wasted associated in the production system. This, linked to the concern with the well-being and health of employees, central figures in production processes. An ergonomic evaluation is also carried out at the workstation where the robotic system will be implemented, using the XSens technology and the RULA method. A time study is also carried out for the same workstation. After the diagnostic phase, a questionnaire is applied, with the intent of identify the main issues and concerns of the workforce with this implementation, in order to mitigate its impact on human resources. Finally, the introduction of the cobot in the organization is studied, with emphasis on the impact on reducing physical overload, on quality control and on reducing operational times. Regarding the reduction of physical overload, it appears that the robotic system may not mitigated its existence, depending on the complete environment in which it is used. Regarding quality control, defect detection is more detailed when performed by a human employee. As for the duration of the tasks, it appears that there is a reduction of times with the use of the cobot. KEYWORDS Collaborative robotics, Ergonomic assessment, Lean production, Musculoskeletal injuries, Waste
vii ÍNDICE Agradecimentos .................................................................................................................................. iii Resumo............................................................................................................................................... v Abstract.............................................................................................................................................. vi Índice ................................................................................................................................................ vii Índice de Figuras ................................................................................................................................ xi Índice de Tabelas .............................................................................................................................. xv Lista de Abreviaturas, Siglas e Acrónimos ............................................................................................ ii 1. Introdução .................................................................................................................................. 3 1.1 Enquadramento .................................................................................................................. 3 1.2 Objetivos ............................................................................................................................. 5 1.3 Caraterização da Metodologia de Investigação ..................................................................... 5 1.4 Estrutura da Dissertação ..................................................................................................... 7 2. Enquadramento Teórico .............................................................................................................. 8 2.1 Produção Lean .................................................................................................................... 8 2.1.1 Origem ........................................................................................................................ 8 2.1.2 Desperdício e Fluxo de Valor ........................................................................................ 9 2.1.3 Ferramentas de Mapeamento do Fluxo de Valor ......................................................... 11 2.2 Ergonomia: Estudo Ergonómico do Posto de Trabalho e Estudo de Tempos ....................... 13 2.2.1 Sinergia entre Ergonomia e Lean ............................................................................... 13 2.2.2 A Problemática das LMERT ........................................................................................ 14 2.2.3 Métodos de Avaliação de Risco de LMERT .................................................................. 14 2.2.4 Método Observacional RULA ...................................................................................... 16 2.2.5 Método Observacional KIM ........................................................................................ 17 2.2.6 Método de Medição Direta XSens MVN ...................................................................... 18 2.2.7 A Cronometragem como Técnica de Medida do Trabalho ........................................... 18 2.3 Robótica Industrial ............................................................................................................ 19 2.3.1 História ..................................................................................................................... 20 2.3.2 Principais Aplicações de Robôs Industriais ................................................................. 21
xiv Figura 77 - Ficha de avaliação KIM-MHO página 1. .......................................................................... 148 Figura 78 - Ficha de avaliação KIM-MHO página 2. .......................................................................... 149 Figura 79 - Ficha de avaliação KIM-MHO página 3. .......................................................................... 150 Figura 80 - Ficha de avaliação KIM-BM, página 1. ........................................................................... 151 Figura 81 - Ficha de avaliação KIM-BM, página 2. ........................................................................... 152 Figura 82 - Ficha de avaliação KIM-MB, página 3. ........................................................................... 153 Figura 83 - Arquitetura do sistema robótico. .................................................................................... 154
xv ÍNDICE DE TABELAS Tabela 1 - Nível de ação requerido (adaptado). .................................................................................. 16 Tabela 2 - Nível de risco KIM. ........................................................................................................... 17 Tabela 3 - Componentes das frames, para cada referência. ............................................................... 31 Tabela 4 – Tabela resumo dos elementos da recolha de ripas simples, respetiva pontuação RULA e níveis de ação. ........................................................................................................................................... 40 Tabela 5 – Tabela resumo dos elementos da recolha de ripas duplas, respetiva pontuação RULA e níveis de ação. ........................................................................................................................................... 41 Tabela 6 - Tabela resumo dos elementos do abastecimento do carrinho de transporte, respetiva pontuação RULA e níveis de ação. .................................................................................................... 42 Tabela 7 - Divisão das atividades por elementos. ............................................................................... 43 Tabela 8 - Tabela-resumo da folha de observação para a atividade da linha 1. ................................... 44 Tabela 9 - Tabela-resumo da folha de observação para a atividade da linha 2. ................................... 44 Tabela 10 - Tabela-resumo da folha de observação para a atividade da linha 3. ................................. 44 Tabela 11 - FA ajustados e TN para as três atividades e respetivos elementos. .................................. 45 Tabela 12 - Tempos totais das tarefas com base nos elementos em comum. .................................... 46 Tabela 13 - Tempos padrão para a recolha de ripas em cada linha. .................................................. 46 Tabela 14 - Tempos padrão das tarefas com base nos elementos em comum. .................................. 47 Tabela 15 - Pesos de cada referência nos cálculos auxiliares para o desenvolvimento da ferramenta WIDEA. ............................................................................................................................................. 49 Tabela 16 - TT das estações de trabalho. .......................................................................................... 50 Tabela 17 - TC das estações de trabalho. .......................................................................................... 51 Tabela 18 - TS das estações de trabalho. .......................................................................................... 52 Tabela 19 - WIP associado a cada estação de trabalho. ..................................................................... 53 Tabela 20 - Distâncias entre as estações de trabalho. ....................................................................... 54 Tabela 21 - Quantidade de frames a transportar entre estações. ....................................................... 55 Tabela 22 - Escala utilizada no desenho 3D dos blocos e setas. ........................................................ 56 Tabela 23 - Tabelo-resumo do KIM-MHO para a Shelling. .................................................................. 58 Tabela 24 - Tabela-resumo do KIM-BM para a Shelling. ..................................................................... 59 Tabela 25 - Tabela-síntese com níveis de risco e medidas associadas a cada PT. .............................. 59 Tabela 26 - Tabela-síntese com níveis de risco e medidas associadas a cada tipo de transporte. ........ 60
xvi Tabela 27 - Tabela inserida na apresentação com as principais diferenças entre robótica industrial e colaborativa. ..................................................................................................................................... 73 Tabela 28 - Tempos médios de execução da tarefa de paletização pelo manipulador robótico para as três linhas. .............................................................................................................................................. 80 Tabela 29 - Tempos observados, fator de atividade e observações necessárias para a atividade de recolha de ripas na linha 1. ........................................................................................................................ 103 Tabela 30 - Tempos observados, fator de atividade e observações necessárias para a atividade de recolha de ripas na linha 2. ........................................................................................................................ 104 Tabela 31 - Tempos observados, fator de atividade e observações necessárias para a atividade de recolha de ripas na linha 3. ........................................................................................................................ 105 Tabela 32 - Ajustamentos de dificuldade para a recolha de ripas na linha 1. .................................... 107 Tabela 33 - Ajustamentos de dificuldade para a recolha de ripas na linha 2. .................................... 107 Tabela 34 - Ajustamentos de dificuldade para a recolha de ripas na linha 3. .................................... 107 Tabela 35 - Tabela relativa à procura das três referências para 3 semanas. ..................................... 109 Tabela 36 - Tabela-resumo do KIM-WBF para a Multi-Serra. ............................................................. 115 Tabela 37 - Tabela-resumo do KIM-LHC para o abastecimento das OMGAS. .................................... 116 Tabela 38 - Tabela-resumo do KIM-WBF para o abastecimento das OMGAS. .................................... 117 Tabela 39 - Tabela-resumo do KIM - LHC para a recolha de material das OMGAS. ........................... 118 Tabela 40 – Tabela-resumo do KIM-MHO para a Pré-Master Frame. ................................................ 119 Tabela 41 – Tabela-resumo do KIM-LHC para a Pré-Master Frame. ................................................. 120 Tabela 42 – Tabela-resumo do KIM-LHC para a Master Frame. ....................................................... 121 Tabela 43 – Tabela-resumo do KIM-MHO para os Tabuleiros. .......................................................... 122 Tabela 44 – Tabela-resumo do KIM-LHC para os Tabuleiros. ........................................................... 123 Tabela 45 - Tabela-resumo do KIM-PP para os o transporte com recurso a um carrinho. ................. 124 Tabela 46 - Tabela-resumo do KIM-ABP para os transportes com recurso a empilhadoras. .............. 125
ii LISTA DE ABREVIATURAS, SIGLAS E ACRÓNIMOS DTx: Digital Transformation Colab ErgoVSM: Ergonomic Value Stream Mapping FA: Fator de Atividade HDF: High density fiberboard HRC: Human-robot colaboration ISO: International Organization for Standardization JIT: Just-in-time KIM: Key Indicator Method LME: Lesões musculoesqueléticas LMERT: Lesões musculoesqueléticas relacionadas com o trabalho PT: Posto de trabalho RULA: Rappid Upper Limb Assessment TC: Tempo de ciclo TN: Tempo normalizado TO: Tempo observado TP: Tempo padrão TPS: Toyota Production System TS: Tempo de setup TT: Tempo takt VSM: Value Stream Mapping WID: Waste Identification Diagram WIDEA: Waste Identification Diagram with Ergonomic Assessment WIP: Work in progress
3 1. INTRODUÇÃO Neste primeiro capítulo será apresentado o enquadramento desta dissertação, com destaque para o projeto desenvolvido em contexto de Estágio Curricular. De seguida serão apresentados os objetivos da mesma, a metodologia de investigação utilizada ao longo do trabalho e, finalmente, a organização do documento. 1.1 Enquadramento Esta dissertação enquadra-se num projeto desenvolvido pelo Laboratório Colaborativo em Transformação Digital – DTx, uma associação privada sem fins lucrativos, que desenvolve a sua atividade efetuando investigação aplicada em diferentes áreas associadas à transformação digital ( DTx-Digital Transformation Colab , 2021). O projeto consiste em instalar um robô colaborativo na secção de Montagem duma empresa de fabrico e venda de mobiliário. Esta transição tecnológica necessita de inputs de diversas áreas de conhecimento, como a Eletrónica, a Mecânica, a Ergonomia e, por sua vez, a Engenharia e Gestão Industrial. Assim, é esperado que o trabalho realizado ao longo desta dissertação possa contribuir para atingir alguns dos objetivos deste projeto, sempre com foco na integração de princípios da produção Lean e da Ergonomia. Após as três grandes revoluções industriais que alteraram significativamente os meios de produção, o mercado de trabalho e o sistema educacional (Benešová e Tupa, 2017), surge agora a 4ª Revolução Industrial, ou Indústria 4.0, fruto da evolução e do surgimento de novas soluções tecnológicas, nomeadamente robóticas e digitais. As empresas procuram implementar na sua produção estas novas tecnologias e processos de automatização (Colim et al., 2020), de modo a manterem-se competitivas nos seus mercados, através da crescente integração de tecnologias de comunicação e informação no seu chão-de-fábrica (Kolberg e Zühlke, 2015). A produção Lean , inspirada no Sistema Toyota de Produção que começou a ser desenvolvido em 1950 por Taiichi Ono (Ohno, 1988), visa auxiliar uma organização a obter o mínimo desperdício possível, baixos custos e altos níveis de qualidade, sempre na procura de uma melhoria contínua. Existem pontos de convergência entre a filosofia Lean e a Indústria 4.0 (Quenehen et al., 2019). Ambos os conceitos estão relacionados com altos níveis de eficiência e consideram o ser humano um elemento-chave para os atingir. Contudo, a 4ª Revolução Industrial tem o seu foco na tecnologia, enquanto a produção Lean olha para o sistema como um todo, procurando tornar os processos mais normalizados, transparentes e reduzidos ao estritamente essencial. A aplicação da
4 filosofia Lean na produção torna os processos menos complexos, o que suporta e facilita a implementação de novas soluções tecnológicas (Kolberg e Zühlke, 2015), abrindo caminho para a Indústria 4.0. Sendo a robótica uma das principais tecnologias associadas à Quarta Revolução Industrial, a colaboração entre pessoas e estas máquinas é vista também como uma das principais características da implementação da Indústria 4.0 (Quenehen et al., 2019). A Quinta Revolução Industrial surgirá quando dispositivos inteligentes, sistemas inteligentes e automação inteligente se fundirem totalmente com o mundo físico, em cooperação com a inteligência humana. A confiabilidade entre as duas partes alcançará uma eficiência promissora e desperdício mínimo. Além disso, a Indústria 5.0 será centrada nos fatores humanos e na sustentabilidade (Nahavandi, 2019). A colaboração homem-máquina é possível através da robótica colaborativa. Ao contrário dos robôs industriais tradicionais, que operam em espaços próprios e vedados, os robôs colaborativos, ou cobots , permitem o trabalho em proximidade ou com contacto direto com os funcionários das organizações (Kildal et al., 2018). A robótica colaborativa vem quebrar a barreira humano-robô, oferecendo maior flexibilidade (El Makrini et al., 2018), sendo estes cobots desenhados especificamente para o trabalho em simultâneo com seres humanos (Quenehen et al., 2019). Segundo Aaltonen e Salmi (2019), os robôs colaborativos possuem melhor usabilidade e são mais seguros que os robôs tradicionais. Além disso, são soluções economicamente mais acessíveis para as empresas (El Makrini et al., 2018). A nível ergonómico, é possível criar estratégias de partilha de tarefas (Kildal et al., 2018) entre o robô e o colaborador, de modo a atenuar a carga de trabalho do segundo, diminuindo a incidência de lesões musculoesqueléticas relacionadas com o trabalho (LMERT) (El Makrini et al., 2018), atribuindo ao robô as tarefas com maior risco de lesões associado (Colim et al., 2020). Estas tarefas, de maior risco, geralmente envolvem movimentos repetitivos, a manipulação manual de cargas e a adoção de posturas consideradas incorretas e prejudiciais ao corpo humano. Outra das grandes vantagens associadas à utilização destes robôs, é a possibilidade de combinar, graças à existência de trabalho colaborativo, as características do robô e do ser humano. A força e precisão do robô, associadas à destreza e capacidade de resolver problemas do operador, levam a um aumento dos níveis de qualidade da produção e a uma melhoria das condições de trabalho (El Makrini et al., 2018). Contudo, existem ainda bastantes desafios impostos à adoção destes cobots por parte das organizações. Segundo Kildal et al (2018), as principais preocupações dos potenciais utilizadores dos robôs colaborativos são a segurança e a falta de conhecimento técnico dos funcionários da empresa no controlo e operação dos mesmos. Os custos e a aceitação por parte dos trabalhadores são também fatores relevantes na decisão de adquirir ou não um cobot (Aaltonen e Salmi, 2019). Já existem, contudo, normas de segurança, como a ISO/TS 15066:2016, que compreende os
5 tipos básicos da interação humano-máquina e atende os vários tipos de colaboração entre eles (Moura e Moura, 2019). É possível também atenuar a sensação de falta de segurança associada a estas máquinas, procurando incorporar no seu design, características que transmitam conforto ao utilizador (Kildal et al., 2018). Relativamente ao impacto social e ao impacto nas organizações da introdução destes robôs, ainda não está disponível informação suficiente para ser possível tirar conclusões concretas (Sauppé e Mutlu, 2015). Apesar da crescente utilização de cobots , é necessário dedicar mais tempo a perceber as necessidades e impactos que estes têm nos seus utilizadores (Elprama et al., 2017), uma vez que os robôs muitas vezes desempenham o papel de um “colega” de trabalho, quando na verdade não o são, privando o colaborador de comportamentos sociais a que estava habituado. Assim, a implementação destas novas tecnologias, como a robótica colaborativa, deve ter sempre o foco principal nos fatores humanos. Para tal, é importante que estas máquinas sejam projetadas a pensar nos utilizadores e no meio envolvente. A componente humana continuará a ser de extrema importância e como tal, o objetivo não deverá ser a exclusividade da robótica e da tecnologia nos processos de produção (Colim et al., 2020), mas sim uma colaboração que retire o melhor dos dois mundos. 1.2 Objetivos O principal objetivo desta dissertação é analisar o impacto do sistema robótico na organização e nos fatores humanos e acompanhar a sua implementação. Para atingir este objetivo principal foram estabelecidos objetivos secundários: • Avaliação ergonómica do posto de trabalho onde o robô colaborativo será instalado e estudo de tempos; • Desenvolvimento de uma ferramenta de mapeamento, que integre aspetos importantes dos fluxos produtivos com indicadores ergonómicos; • Recolha da perceção dos trabalhadores em relação à robótica industrial e preparação dos mesmos para a implementação da célula robótica; • Estudo do impacto do robô na organização da produção, procurando perceber o que mudará no posto de trabalho em questão. 1.3 Caraterização da Metodologia de Investigação A metodologia de investigação a ser utilizada ao longo desta dissertação será a de Investigação-Ação (Saunders et al., 2019), uma vez que implicará recolha de dados e posterior análise dos mesmos, de forma a mapear o sistema, com o objetivo final de introduzir mudança na organização, com a instalação
6 de um robô colaborativo na secção de Montagem da empresa e consequente alteração da dinâmica da produção. Além disso, para o sucesso do projeto, será necessário envolver os trabalhadores, cruciais para a recolha de informação, com a criação de um ambiente colaborativo entre estes e os investigadores. Esta dissertação foi desenvolvida no âmbito de um Estágio Curricular, realizado no DTx. A equipa destacada para este projeto incluiu pessoas de diversas áreas de conhecimento, tais como a Robótica, a Ergonomia e Fatores Humanos e o Design . Devido às restrições impostas pela pandemia de Covid-19, o teletrabalho vigorou durante grande parte do projeto. Com o alívio das restrições, a equipa reuniu-se duas vezes por semana nas instalações do DTx, na Universidade do Minho. Relativamente às visitas à empresa, estas foram planeadas conforme a necessidade de recolha de dados no chão-de-fábrica. Ao longo do projeto, e devido às restrições pandémicas, várias reuniões online foram realizadas através da plataforma Microsoft Teams com os responsáveis pelo projeto na empresa parceira. Relativamente à avaliação ergonómica do PT, onde o sistema robótico será inserido, foi realizada uma visita à empresa, com o objetivo de utilizar a tecnologia XSens . Os dados recolhidos foram depois tratados e analisados permitindo determinar o risco associado a cada tarefa visualizada. Para o estudo de tempos, foram realizadas visitas, registadas as observações e recolhidas filmagens das atividades observadas, para posterior julgamento da atividade. Para o mapeamento do processo e a avaliação ergonómica, foram realizadas visitas ao chão-de-fábrica da empresa, de modo a recolher os dados necessários à construção da ferramenta WIDEA, desenhada com recurso ao SkecthUp e ao Photoshop . Em relação à avaliação da perceção dos colaboradores em relação à robótica colaborativa, foi desenvolvido um questionário, que antes de ser aplicado foi validado pela empresa e por professores de Robótica da Universidade do Minho. Para aplicar o questionário aos colaboradores foram realizadas duas visitas à fábrica e foram entrevistados todos os colaboradores que terão proximidade com o sistema robótico. Os dados recolhidos através do questionário foram analisados, recorrendo à ferramenta Excel. Com esta análise, foi possível planear e desenvolver uma sessão de esclarecimento. Relativamente ao robô colaborativo, este está a ser estudado e programado nas instalações do DTx. A recolha de informação relativamente ao sistema robótico foi feita no laboratório, ou através de reuniões com os membros da equipa responsáveis pela programação do robô e design do novo posto de trabalho.
7 1.4 Estrutura da Dissertação Este documento está dividido em oito capítulos. No primeiro capítulo é apresentado o enquadramento, os objetivos da dissertação e a metodologia de investigação utilizada. No segundo capítulo, encontra-se a revisão bibliográfica sobre os temas relacionados com o projeto apresentado ao longo do documento, com destaque para a produção Lean , o estudo ergonómico do PT, o estudo de tempos e a robótica industrial e colaborativa. No terceiro capítulo é feita uma descrição do projeto, do DTx e da empresa parceira e é apresentado o produto e sistema produtivo, focos deste estudo. No capítulo 4 é apresentada a avaliação ergonómica realizada ao PT onde o robô será implementado e o estudo de tempos. O quinto capítulo trata o desenvolvimento e a aplicação da ferramenta de mapeamento, descrevendo a motivação para a mesma, os indicadores estudados e a sua validação. No sexto capítulo é estudado o impacto do sistema colaborativo nos recursos humanos e é apresentado o questionário aplicado, os seus resultados e a sessão de esclarecimento dinamizada. No capítulo 7 é estudado o impacto do sistema colaborativo na organização, com descrição do sistema robótico que será implementado e o seu efeito no risco de LMERT, controlo de qualidade e tempos de execução. Finalmente, no capítulo 8 são apresentadas as principais conclusões retiradas deste estudo. Segue-se a referenciação bibliográfica, utilizada ao longo da dissertação, e os apêndices e anexos da mesma.
8 2. ENQUADRAMENTO TEÓRICO Neste capítulo será feita uma revisão de bibliografia dos conceitos e ferramentas utilizadas ao longo da dissertação. Irá ser explorada a origem da produção Lean , os tipos de desperdício e serão mencionadas algumas ferramentas de mapeamento de valor. Seguidamente, será explorada a sinergia entre a produção Lean e a Ergonomia, o conceito de LMERT e serão abordados alguns métodos de avaliação de risco do aparecimento destas mesmas lesões. De seguida, o foco passa pela robótica industrial, com uma curta viagem pela sua origem e história, para de seguida serem destacadas as suas principais aplicações e potencialidades, bem como os principais desafios que lhe são inerentes. Por fim, é explorada a robótica colaborativa, com destaque para as suas características e benefícios. 2.1 Produção Lean 2.1.1 Origem Com o fim da Segunda Guerra Mundial, em 1945, o Japão passava por problemas financeiros derivados da falta de recursos para a sua produção. Assim, a necessidade fez com que se inovasse a forma como se olhava para os sistemas de produção. Taiichi Ohno, funcionário da Toyota Motor Company , face às dificuldades com que o Japão se deparava, desenvolveu o Toyota Production System (TPS) (Ohno, 1988). Este tornou-se a base de um movimento mundial empenhado em ter um “pensamento Lean ” (Liker e Morgan, 2006). O TPS foi reconhecido como um meio para alcançar vantagem competitiva na indústria (Hedelind e Jackson, 2011). Figura 1 - Casa do TPS (adaptado). (Liker e Morgan, 2006)
15 Estes métodos de avaliação de risco de LMERT dividem-se em três categorias principais: métodos de autoavaliação, métodos observacionais e métodos diretos (David, 2005). Dentro dos métodos observacionais ainda é possível referir os métodos observacionais avançados. A complexidade dos métodos difere, sendo os primeiros referidos os de menor complexidade e os últimos de maior complexidade. Da mesma forma, a especificidade dos resultados segue a mesma ordem, sendo menor nos métodos de autoavaliação e maior nos métodos de medição direta (Colim, 2009). Métodos de Autoavaliação A avaliação da exposição aos fatores de risco de LMERT pode ser efetuada através de questionários preenchidos pelos trabalhadores, normalmente através de registos escritos. Os questionários são apelativos devido à sua relativa facilidade de utilização e baixo custo (Santos, 2009). Entre outras, podem ser referidas algumas técnicas de autoavaliação, como a avaliação do desconforto postural (Corlett e Bishop, 1976) e o Questionário Nórdico (Kuorinka et al., 1987), que se foca na sintomatologia musculoesquelética ao longo das diferentes zonas corporais. As desvantagens deste tipo de avaliação é que a informação resultante pode ser influenciada por fatores ambientais e pessoais (Marras, 2006) e a perceção de exposição, por parte dos trabalhadores, tende a ser menos precisa (David, 2005). Métodos Observacionais Entre os métodos observacionais utilizados em estudos ergonómicos, destacam-se a observação direta, as fotografias e a gravação de vídeo (Campos e Garcia, 2008). Estas técnicas de avaliação têm a vantagem de serem pouco dispendiosas, podendo mais facilmente realizar a avaliação em contextos reais de trabalho (David, 2005). Dos métodos observacionais referidos, o mais exato e preciso é o de observação direta (Campos e Garcia, 2008). No caso da fotografia ou da captação e vídeo, as posições estratégicas a serem adotadas devem aproximar-se o máximo possível da observação direta (Genaidy et al., 1994). Ao longo dos anos foram desenvolvidos vários métodos observacionais, tais como o Rapid Upper Limb Assessment (RULA) (McAtamney e Nigel Corlett, 1993), o Ovako Working Posture Analysing System (OWAS) (Karhu et al., 1977) e o Key Indicator Method (KIM) (Röddecke e Schultz, 2013). Para além dos métodos observacionais já referidos, outras técnicas de análise, com recurso a gravação de vídeo e computador, têm sido desenvolvidas. Alguns exemplos são o método ARBAN (Holzmann, 1982) e o método Armstrong (Armstrong, 1982), designados como métodos observacionais avançados (David, 2005). As principais vantagens destes métodos passam pela possibilidade de se poder registar movimentos de várias articulações simultaneamente e pela análise dos dados, com o auxílio de software s sofisticado. A principal desvantagem está relacionada com os custos de aquisição destes softwares (Santos, 2009) .
16 Métodos Diretos Os métodos diretos de avaliação recorrem a sensores aplicados diretamente nos trabalhadores, para medir diversas variáveis relacionadas com os movimentos destes, durante as tarefas que realizam. Estes métodos proporcionam grandes quantidades de dados precisos, mas a aplicação de sensores no corpo do operador pode provocar desconforto e alterar o seu comportamento durante as tarefas (Santos, 2009). Além disso, acarretam custos elevados na aquisição do equipamento, geram grandes quantidades de dados e requerem técnicos qualificados para a sua utilização (David, 2005). 2.2.4 Método Observacional RULA O método RULA foi proposto por McAtamney e Nigel Corlett (1993) para avaliação musculoesquelética dos membros superiores, em função da postura adotada, avaliando também a postura do pescoço, tronco e membros superiores. É um método que pode ser utilizado para um único trabalhador, bem como para um grande número de trabalhadores, é de aplicação rápida e não requer a utilização de equipamentos especiais (Cunha, 2018). Na aplicação deste método devem ser observados vários ciclos de trabalho e depois selecionada a postura que ocorre com mais frequência, ou a que representa uma maior sobrecarga física, por exemplo: maior força exercida (Colim, 2009). O RULA preconiza a avaliação do corpo humano em dois grandes segmentos: Grupo A e Grupo B (Anexo 1). No Grupo A, avalia-se o braço, antebraço e pulso. No grupo B avalia-se a postura do pescoço, tronco e pernas. Após a obtenção dos valores para os dois grupos, avalia-se o uso dos músculos e a carga suportada. No final, a junção das pontuações do grupo A e B resultam na pontuação final. Analisando esta pontuação final é possível descobrir o nível de ação a ser tomado, representados na Tabela 1. Tabela 1 - Nível de ação requerido (adaptado). (McAtamney e Nigel Corlett, 1993) Nível de Ação Descrição 1 Pontuação entre 1 e 2. Postura aceitável, se não mantida ou repetida por longos períodos de tempo. 2 Pontuação entre 3 e 4. Necessidade de investigação e podem ser necessárias mudanças no posto de trabalho. 3 Pontuação entre 5 e 6. Investigação e mudança do posto de trabalho devem ocorrer brevemente. 4 Pontuação de 7. Investigação e mudança do posto de trabalho necessárias imediatamente. Na avaliação do grupo A, são consideradas diversas variáveis, tais como a extensão e flexão do braço, a flexão do antebraço, a flexão, extensão ou torção do pulso e a flexão do pescoço. No caso do grupo B é avaliada a flexão do tronco, o apoio das pernas e a posição dos pés, entre outros (Cardoso Junior, 2006).
17 2.2.5 Método Observacional KIM O método KIM, desenvolvido pelo Federal Institute for Occupational Safety and Health (BAuA ) e pelo Committee of the German States for Occupational Safety and Health (LASI) , permite avaliar seis tipos de atividades, sendo que novas versões do original foram desenvolvidas ao longo dos anos. Cada versão do KIM corresponde a um tipo de atividade, que pode envolver empurrar e puxar materiais, ou posturas corporais inadequadas. Através de uma ficha de avaliação, são avaliadas algumas características da atividade a ser estudada, como a sua frequência, carga e postura. No fim, essa avaliação resulta numa única pontuação que representa o nível de risco de exposição a sobrecarga física, que pode levar ao aparecimento de LMERT. O nível de risco obtido utilizando este método tem uma correlação estatisticamente significativa com a prevalência de LMERT (Andre Klussmann, Liebers, Gebhardt, et al., 2017). Conforme mencionado, existem seis tipos de atividades que o método KIM pode avaliar: KIM - Awkward Body Postures (ABP); KIM - Whole Body Forces (WBF); KIM - Body Movement (BM); KIM - Lifting, Holding and Carrying (LHC); KIM - Manual Handling Operations (MHO) and KIM - Pushing and Pulling (PP) (Andre Klussmann, Liebers, Brandstädt, et al., 2017). Cada ficha de avaliação para esses seis tipos de atividades começa com uma visão geral e descrição do KIM específico, seguida por uma distinção de outras versões do KIM, de forma a garantir que o avaliador escolhe a folha certa para a atividade que pretende analisar. Por vezes, para determinadas atividades, pode ser necessário usar mais do que um KIM. Nesta seção da folha verifica-se se há essa necessidade. Para iniciar a avaliação, atribui-se uma pontuação ao tempo da atividade, relacionada com a sua frequência ou ao tempo despendido nessa atividade, num dia de trabalho. Em segundo lugar, determina-se a pontuação para os outros indicadores, que variam conforme o KIM que é utilizado, por exemplo: tipo de força, carga, postura, organização do trabalho, posição de mão braço, entre outros. Por fim, obtém-se a pontuação final, multiplicando a pontuação do tempo pela soma da pontuação dos outros indicadores. Esta pontuação indica o nível de risco de exposição a sobrecarga física, durante a atividade específica. O nível risco varia de 1 a 4 e seu significado está resumidamente representado na Tabela 2. Tabela 2 - Nível de risco KIM. Risco Nível de Risco Medidas 1 <20 pontos Nenhuma. 2 20 - <50 pontos Redesenho do local de trabalho; outras medidas de prevenção podem ser úteis. 3 50 - <100 pontos Redesenho do local de trabalho; outras medidas de prevenção devem ser consideradas. 4 ≥100 pontos Redesenho do local de trabalho; outras medidas de prevenção têm de ser consideradas.
18 2.2.6 Método de Medição Direta XSens MVN Nos últimos anos, o uso de sensores inerciais ou unidades de medição inercial tornou-se uma prática comum na avaliação do movimento humano (Silva et al., 2017).O XSens MVN é um sistema portátil de captura de movimento inercial, equipado com dezassete sensores inerciais sem fio. Cada sensor integra um acelerómetro 3D, um giroscópio 3D e um magnetómetro 3D e pode ser colocado ao nível dos pés, coxas, pernas, pélvis, ombros, esterno, cabeça, braços, antebraços e mãos, por meio de um fato de licra ou um sistema de fitas de velcro (Roetenberg et al., 2009). O sistema fornece informações de posição e ângulo, bem como parâmetros de aceleração e velocidade do corpo humano. Além disso, permite ajustar o modelo biomecânico às medidas do colaborado, de modo a calcular uma localização mais precisa entre os sensores e as referências ósseas. O XSens fornece também uma interface gráfica que permite processar os dados cinemáticos 3D recolhidos pelos sensores e construir um modelo biomecânico composto por 23 segmentos (pélvis, L5, L3, T12, T8, pescoço, cabeça, ombro esquerdo e direito, braços, antebraços, mãos, quadris, pernas, pés e dedos) (Roetenberg et al., 2009). Na última década, a captura de movimento inercial foi usada em várias aplicações (Schepers et al., 2018). Blair et al. (2020) usou esta tecnologia para examinar a técnica de pontapear a bola no futebol australiano e determinar fatores técnicos associados à precisão. Wang (2020) usou o sistema para explorar as semelhanças e diferenças entre duas artes marciais chinesas. Em estudos recentes, essa tecnologia tem sido usada para percecionar a carga física de algumas tarefas de trabalho. José (2015) utilizou o sistema para identificar os fatores de risco nas atividades de cultivo da mandioca e MaurerGrubinger et al. (2020) examinou o movimento do copo humano ao realizar tarefas de aspiração. Este sistema possui grande flexibilidade, garantindo a análise do movimento humano em tempo real e o fato de licra não interfere nos movimentos do corpo, sendo totalmente não invasivo (Wang, 2020; Cigrovski et al., 2020). É imune à oclusão e bloqueio de sinal (Silva et al., 2017; Wang, 2020). É adequado para qualquer ambiente, interno e externo (Wang, 2020; Schepers et al., 2018); mostra-se um sistema confiável, viável e de baixo custo (Silva et al., 2017; Zhang et al., 2013); é fácil de usar e economiza o tempo gasto na colheita de dados (Zhang et al., 2013; Wang, 2020). Dados quantitativos podem ser obtidos na forma de ângulos articulares, posições de segmento, velocidades e acelerações, o que permite que outros dados relevantes de interesse sejam obtidos (Schepers et al., 2018). 2.2.7 A Cronometragem como Técnica de Medida do Trabalho Em Ergonomia importa realizar-se um correto estudo dos métodos e quantificação do trabalho. Neste âmbito, o estudo de tempos, ou cronometragem, é uma técnica de medida do trabalho por observação
19 direta e intensiva e consiste em registar os tempos e as restantes condições de execução de uma dada tarefa, manual ou semiautomática; analisar os dados recolhidos e obter o tempo de execução a um nível de rendimento bem definido (Costa e Arezes, 2003). O estudo de tempos deve ser visto como um instrumento para auxiliar a deteção de problemas, e no aperfeiçoamento e acompanhamento do desempenho dos trabalhadores no sistema de produção (Ferreira et al., 2018). Existem sete passos fundamentais no estudo de tempos (Dos Santos Vieira et al., 2016): 1. Obter e registar as informações reativas à operação e ao operador em estudo; 2. Dividir a operação em elementos; 3. Observar e registrar o tempo gasto pelo operador; 4. Determinar o número de ciclos a serem cronometrados; 5. Avaliar o ritmo do operador; 6. Determinar as tolerâncias; 7. Determinar o tempo padrão para a operação. O método de estudo de tempos a utilizar deve ser cuidadosamente escolhido, explicado e consentido pela gestão e pelos trabalhadores da empresa. Para fins de pesquisa, a utilização de cronómetro para análise dos elementos é a maneira mais comum para realização do estudo (Ferreira et al., 2018). A precisão pretendida para o estudo deverá ser previamente definida e os trabalhadores a analisar devem ser selecionados entre os colaboradores a tempo inteiro da empresa e deverão estar motivados para o sucesso do estudo. As tolerâncias e correções atribuídas deverão estar corretamente definidas e os supervisores deverão ter conhecimento detalhado do estudo, antes deste ser explicado a todos os trabalhadores envolvidos (Costa e Arezes, 2003). 2.3 Robótica Industrial No competitivo mercado de hoje, as empresas procuram meios para aumentar as vantagens competitivas para permanecerem no negócio (Hedelind e Jackson, 2011). O investimento em robôs industriais no processo produtivo observado nas últimas décadas, deve-se principalmente às crescentes necessidades impostas pelo mercado de se obter sistemas de produção cada vez mais automatizados e dinâmicos. Devido às características de flexibilidade de programação e adaptação a sistemas integrados de produção, o robô industrial tornou-se um elemento importante neste contexto (Campos e Garcia, 2008). A automação é uma tecnologia que se ocupa de sistemas mecânicos, eletrónicos e à base de computadores na operação de controlo de produção. Consequentemente, a robótica é uma forma de automação industrial (Lisboa, 2010). Os robôs industriais têm sido muito utilizados nos processos de
20 automação, pois são capazes de realizar diversos movimentos programados, adaptando-se às necessidades operacionais de determinadas tarefas (Garcia e Schincariol, 2019). Os robôs industriais são, de todos os equipamentos usados na automação industrial, aqueles que apresentam melhor índice de custo de produção por unidade de produto, em função do volume de produção, para pequenos e médios volumes de produção (Pires, 2015). Segundo a Association for Advancing Automation (A3) , robô industrial é definido como um " manipulador multifuncional reprogramável projetado para movimentar materiais, partes, ferramentas ou peças especiais, através de diversos movimentos programados, para o desempenho de uma variedade de tarefas ” (A3, 2021) Uma definição mais completa é apresentada pela norma ISO ( International Organization for Standardization ) 10218: 2011, que define o robô industrial como sendo: " uma máquina manipuladora com vários graus de liberdade controlada automaticamente, reprogramável, multifuncional, que pode ter base fixa ou móvel para utilização em aplicações de automação industrial ". Estas características tornam os robôs equipamentos flexíveis por excelência, que se podem adaptar às mais diferentes tarefas. Esta flexibilidade aumenta a disponibilidade dos equipamentos robotizados para alterações significativas de tarefas e operações, o que é fundamental para responder de forma ágil a alterações de mercado ou à introdução de novos produtos (Pires, 2015). 2.3.1 História Desde a sua origem, o ser humano procurou criar ferramentas e utensílios que o ajudasse nas suas tarefas do dia a dia, na altura relacionadas com a sua própria sobrevivência. (Galin et al., 2020; Garcia e Schincariol, 2019) A primeira referência explícita ao conceito de um dispositivo que auxiliasse o ser humano foi escrita por Aristóteles: “ se os instrumentos pudessem realizar as suas próprias tarefas, obedecendo ou antecipando o desejo das pessoas… ” (Garcia e Schincariol, 2019). O termo “ robota ” existe em várias línguas eslavas e o seu significado original é trabalho forçado, monótono, pesado ou escravo. (Wallén, 2008; Garcia e Schincariol, 2019). Mas o termo “robô” só surgiu em 1921, quando originalmente usado pelo dramaturgo checo Karen Capek, na peça teatral “Os Robôs Universais de Russum (R.U.R)”, com estreia em Praga (Garcia e Schincariol, 2019; Wallén, 2008). Na década de 40, o escritor Isaac Asimov tornou popular o conceito de robô como uma máquina de aparência humana, isenta de sentimentos e com comportamento definido a partir de programação feita por seres humanos (Garcia e Schincariol, 2019). O termo “robótica” foi introduzido por Asimov, como a ciência dedicada ao estudo de robôs, baseada em três leis fundamentais (Wallén, 2008; Garcia e Schincariol, 2019):
21 1. “ Um robô não pode ferir um ser humano ou, por inação, permitir que um ser humano seja ferido”; 2. “Um robô deve obedecer às ordens dadas por seres humanos, exceto quando tais ordens entram em conflito com a Primeira Lei”; 3. “Um robô deve proteger sua própria existência, desde que tal proteção não entre em conflito com a Primeira ou Segunda Lei” (Asimov, 1942). Numa festa em Connecticut, em 1965, George Devol e Joseph Engelberger, admirador de Asimov, cruzam-se. Desta união nasce a Unimation, que em 1961 instala, na linha de produção da General Motors (GM) em Trenton, o seu primeiro robô industrial, denominado Unimate, que ordenava e empilhava peças de metal forjado (Valério e Garcia, 2014; Garcia e Schincariol, 2019; Wallén, 2008). O computador digital na década de 50 e o circuito integrado na década de 70 foram duas invenções que revolucionaram a tecnologia utilizada na indústria. Com o desenvolvimento dos primeiros computadores, foi possível desenvolver “os cérebros” dos robôs industriais. O desenvolvimento de computadores mais potentes com circuitos integrados facilitou ainda mais o desenvolvimento da robótica (Wallén, 2008). A base tecnológica para os atuais robôs industriais foi desenvolvida a partir de pesquisas iniciadas logo após a Segunda Guerra Mundial (Garcia e Schincariol, 2019). Os primeiros robôs industriais eram pneumáticos e hidráulicos. Em 1968 veio o robô elétrico Vicarm . Os robôs pneumáticos e hidráulicos foram projetados para cargas pesadas e, portanto, não eram adequados para trabalhos de montagem. No final da década de 70 e início da década de 80, o desenvolvimento concentrou-se então principalmente na montagem. Assim, robôs com maior repetibilidade, aceleração e velocidade foram desenvolvidos para diminuir tempos de ciclo nos processos produtivos (Wallén, 2008). A utilização de robôs na indústria trouxe diversos avanços produtivos, permitindo a manufatura de produtos mais variados e complexos (Marques et al., 2020) e essa utilização continua a evoluir para atender às necessidades de automação atuais (Friis et al., 2016). Entre as mais importantes empresas que fabricam robôs industriais encontram-se: ABB Robotics AB , Adept Technologies Inc ., Brown & Shape , COMAU SPA , FANUC LTD , Kawasaki Robotics Inc ., KUKA Roboter GmbH , Motoman Inc ., Stäubli AG e Sony Co (Garcia e Schincariol, 2019). 2.3.2 Principais Aplicações de Robôs Industriais Nos dias que correm, as aplicações de robôs industriais são focadas em tarefas repetitivas, de alta precisão, monótonas ou que exijam elevado esforço físico. (Barosz et al., 2020) A maioria das atividades relacionadas a robôs industriais em processos de produção envolvem operações de movimentação, processamento e controlo de qualidade (Garcia e Schincariol, 2019). As tarefas de movimentação, transporte e manipulação de materiais incluem a movimentação de peças entre posições definidas, o
22 transporte de peças entre diferentes localizações, o abastecimento e recolha de peças e a paletização. O transporte de componentes, ou materiais, é uma aplicação ideal para um robô industrial. É normalmente uma tarefa repetitiva e que requer pouca complexidade. Para poder transportar os materiais ou componentes, o robô é equipado com uma garra na sua parte terminal. A garra deve ser projetada para os componentes atendendo à forma, peso e material dos mesmos. Uma aplicação básica deste tipo de aplicações é um simples sistema de “ pick and place ”, onde um robô pega num componente e o deposita numa nova posição (Abreu, 2001; Garcia e Schincariol, 2019). Tarefas de processamento realizadas por robôs industriais incluem a soldagem por resistência elétrica ou a arco, a fixação de circuitos integrados em placas, a pintura e envernizamento de superfícies, a montagem de peças, o acabamento superficial, a limpeza através de jato de água e abrasivos, o corte através de laser ou jato de água, a fixação de partes com parafusos, deposição de cola, rebites e o empacotamento (Garcia e Schincariol, 2019). Relativamente ao controlo de qualidade, estas tarefas envolvem a verificação de componentes, subprodutos ou produtos, através da análise da sua conformidade com determinados critérios previamente definidos. Na utilização de robôs em operações de inspeção com sistemas de visão, o robô, ou manipula a câmara relativamente aos componentes ou produtos a inspecionar, ou manipula os componentes. Exemplos de aplicações que utilizam sistemas de visão incluem a análise dimensional, a verificação de acabamentos superficiais e a comprovação de operações de montagem (Abreu, 2001; Garcia e Schincariol, 2019). 2.3.3 Potencialidades e Desafios Os robôs industriais modernos têm mobilidade semelhante à do ser humano e podem realizar várias atividades complexas, com a principal vantagem de que não se cansam, ao contrário dos colaboradores humanos (Barosz et al., 2020). Barosz et al (2020) resumem nos seus estudos que, graças à robotização, muitas empresas obtiveram um aumento de produtividade em 30%, uma redução do custo de produção em 50% e um aumento de utilização em mais de 85%. Lisboa (2010) destaca que a robótica tem possibilitado às empresas a redução de custos com os colaboradores e um significativo aumento na produção. Garcia e Schincariol (2019) referem que a robótica industrial permite reduzir custos de produção, aumentar a produtividade, e melhorar a utilização da matéria-prima, com um aumento da qualidade. Referem ainda que este tipo de automação permite melhorar as condições de trabalho do ser humano, melhorar a qualidade do produto, através do controlo mais racional dos parâmetros de produção e realizar atividades impossíveis de serem controladas manualmente ou intelectualmente. Şahin (2020) resume que os robôs industriais aumentam a produtividade em aproximadamente 50%
23 ( MHI , 2021), e que os custos de investimento inicial são recuperados dentro de um ano, em média, com uma diminuição do custo de produção de aproximadamente 60%. A produção robótica reduz a taxa de erro ao mínimo, enquanto aumenta a qualidade, a taxa de produção e a procura por trabalhadores qualificados (International Federation of Robotics, 2017). Valério e Garcia (2014) afirmam que a robótica permite criar novos postos de trabalho, aumentar a produtividade e a segurança do trabalhador. Em geral, os robôs industriais são usados para reduzir custos, aumentar a produtividade, melhorar a qualidade do produto e eliminar tarefas prejudiciais (Wallén, 2008). Contudo um dos assuntos que gera bastante polémica em torno da robótica industrial é o seu efeito na empregabilidade. Şahin (2020), após a análise de diversos textos, conclui que o emprego é afetado de forma diferente em diferentes estágios. A curto prazo, é criado emprego em pequena escala e apenas para mão-de-obra qualificada, enquanto a procura por trabalhadores não qualificados diminui (International Federation of Robotics, 2017). A longo prazo, o emprego aumenta devido à expansão da produção. Atualmente, a população dos países desenvolvidos está a diminuir e a envelhecer ao mesmo tempo. Os robôs apresentam uma solução para a escassez de mão-de-obra jovem e qualificada. No entanto, a relação entre o desemprego e robôs ainda não é clara. Para o trabalhador do chão-de-fábrica, o aumento do uso de robôs na produção pode levar ao desemprego. Mas no geral, os robôs podem trazer novas tecnologias e desenvolver as indústrias noutras áreas que podem criar novos postos de trabalho. Muitos dos robôs instalados assumem trabalhos difíceis, monótonos ou perigosos. Se os novos empregos criados pela robótica forem melhores, a qualidade de vida no trabalho será melhorada. Quando os robôs realizam tarefas simples e monótonas, o colaborador pode ter um trabalho mais variado e fazer melhor uso das suas habilidades (Wallén, 2008). Relativamente à produtividade, esta é a base para a competitividade e, portanto, o foco nos desenvolvimentos ao redor dos sistemas de produção (Bjorkelund et al., 2011). A robótica é apenas uma das diversas tecnologias disponíveis para automatizar e melhorar a produção. O conceito de “produtividade” é complexo, depende de muitos fatores que interagem entre si e, portanto, os robôs sozinhos não podem melhorar a produtividade (Wallén, 2008). Para se atingir níveis de produtividade elevados, é necessário ter informação detalhada, e em tempo-real, do que está a acontecer. Quem desenvolve equipamentos necessita de ter noção clara da maneira como se organizam as empresas modernas, de forma a adaptar os seus equipamentos para trabalharem neste tipo de ambientes, permitindo uma exploração exaustiva das suas capacidades (Pires, 2015). Relativamente á conciliação entre robótica industrial e os princípios e práticas da produção Lean , é necessário o desenvolvimento de células de trabalho robotizadas com soluções que proporcionem maior
24 disponibilidade, redução dos tempos de setup , melhoria da capacidade de reconfiguração e apresentação clara de informações visuais aos operadores. À medida que os sistemas de produção se tornam cada vez mais complexos, com a introdução de sistemas controlados por computador, torna-se cada vez mais importante fornecer aos colaboradores os meios para obter informações sobre o estado atual do sistema. Se uma empresa insiste em ter uma estratégia de automação tradicional, em que robôs industriais são comprados e integrados sem uma estratégia bem pensada, será mais difícil trabalhar para a produção JIT, lotes pequenos e melhoria contínua (Hedelind e Jackson, 2011). É fundamental, em todas as fases de implementação de sistemas robóticos, que os operadores estejam envolvidos. Tal envolvimento irá permitir-lhes obter uma maior compreensão e conhecimento do robô, tornando o sistema mais transparente e compreensível. Os principais facilitadores deste envolvimento são a participação do operador na implementação, a comunicação da mudança, o compromisso e apoio visíveis da alta administração ao projeto e o fornecimento de formação aos colaboradores. Em suma, um programa de treino e formação inicial, antes da implementação do sistema robótico, pode ser usado como uma estratégia para aumentar a consciência dos operadores sobre a capacidade e limitações do robô e ajudar a comparar as perceções dos operadores com as capacidades reais do sistema (Charalambous et al., 2016). 2.3.4 Robótica Colaborativa Apesar da rápida integração dos sistemas automatizados nos processos de produção, uma quantidade significativa de trabalho de montagem ainda requer a flexibilidade de um operador humano, tornando o elemento humano uma parte vital da cadeia de produção. Em tais processos, não é viável nem económico introduzir a automação completa (Charalambous et al., 2016). Os fabricantes de hoje enfrentam crescentes pressões de custo, crescente diversidade de produtos e procuras flutuantes. Para estarem preparados para esta era, os sistemas de produção devem ser flexíveis e automatizados (Veloso et al., 2015). Os robôs modernos vão para além de uma zona de trabalho separada e começam a trabalhar em conjunto com os humanos (Galin et al., 2020) (Figura 2). Apesar dos robôs industriais tradicionais serem valiosos na indústria de hoje, existem tarefas que não são facilmente robotizadas, devido à sua complexidade ou variabilidade. Para superar essa limitação, foi explorada a ideia de diminuir a distância entre o robô e o operador, a fim de criar um espaço colaborativo, onde a consistência e precisão do robô são complementadas pela flexibilidade e rápida tomada de decisão do operador (Faria et al., 2020). Combinar as vantagens de trabalhadores humanos e robôs industriais leva ao desenvolvimento da colaboração humano-robô ( human-robot colaboration , em inglês - HRC). A
31 Na tabela seguinte, estão descriminados os diferentes componentes que compõe as referências mencionadas, que são pré-montados sobre a forma de ripas simples (com cubos só de um lado), duplas (com cubos dos dois lados) ou sem cubos, antes de chegarem à estação da Master Frame . Tabela 3 - Componentes das frames, para cada referência. Na Figura 6, estão representadas as ripas simples, duplas e sem cubos, ripas estas que sofrem prémontagem e abastecem a Master Frame . Figura 6 - Representação dos diferentes tipos de ripa que compõe uma frame. Referências Componentes KT 2 ripas de 792x32x13,5 mm 2 ripas de 742x32x13,5 mm 1 ripa de 742x32x28 mm 12 cubos de 40x32x22 mm KS 2 ripas de 786x32x13,5 mm 2 ripas de 667x32x13,5 mm 1 ripa de 667x32x28 mm 4 cubos de 40x32x18 mm 8 cubos de 55x32x18 mm LT 2 ripas de 1204x29x25 mm 2 ripas de 554x29x25 mm 4 cubos de 220x120x29,3 mm
32 Verifica-se que tanto as referências KT e KS são constituídas por duas ripas sem cubos, duas ripas simples e uma ripa dupla. Já a referência LT é composta por duas ripas sem cubos e duas ripas simples. 3.2.2 O Processo Produtivo e a Master Frame Antes das ripas chegarem à Master Frame , onde são transformadas em frames , estas passam por outros processos ao longo da fábrica. Estes processos, adjacentes às referências mencionadas, foram alvo de estudo ao longo desta dissertação. A matéria-prima, placas de HDF de diferentes espessuras, começam por ser seccionadas em placas de menor dimensão na máquina Shelling . De seguida, caso as placas sejam utilizadas para produzir a referência LT, passam por uma Calibradora, caso contrário, seguem diretamente para a Multi-Serra. Nesta máquina, as placas já seccionadas uma vez, sofrem cortes adicionais, que as dividem em placas ainda mais pequenas. As máquinas seguintes são as OMGAS , que transformam estas placas de menor dimensão em ripas e cubos. Estas ripas e cubos abastecem a PréMaster Frame onde sofrem uma pré-montagem e são transformadas em ripas simples e ripas duplas. Posteriormente, estas peças pré-montadas, bem como as ripas sem cubos abastecem a Master Frame, ou seguem para os tabuleiros de montagem manual. Como já referido, as frames são produzidas de duas formas distintas nesta fábrica, manualmente, ou de forma automática. Acontece que, a produção manual, que recorre a tabuleiros de montagem, além da elevada carga física que lhe está associada, não conseguia dar resposta à procura, daí a necessidade de instalar a Master Frame no chão-de-fábrica. A zona de pré-montagem da Master Frame , a PréMaster Frame possui atualmente três linhas (Figura 7). Uma das linhas produz ripas simples para a referência KT e KS. Outra linha produz as riplas duplas também para as referências KT e KS. A última linha, produz as ripas simples, exclusivamente para a referência LT. Um braço robótico, instalado na zona de saída da PréMaster Frame , recolhe as ripas simples e/ou duplas e alimenta a Master Frame , que procede em agregar as ripas recolhidas com ripas sem cubos, alimentadas lateralmente. Na imagem imediatamente a baixo, podemos ver, assinalado a verde, a linha 1, a vermelho a linha 2 e assinalado a azul a linha 3. Os locais destacados com as estrelas representam as zonas onde há recolha manual de peças pré-montadas, que seguem para os tabuleiros de montagem manual, zonas essas que serão a área de atuação da célula robótica a ser instalada.
33 Figura 7 - Esquema da Pré-Master Frame e da Master Frame , com destaque para as três linhas e para os locais de recolha de peças prémontadas. Assim, quando as linhas 1 e 2 estão a produzir a referência KT ou KS e a alimentar a Master Frame , está um colaborador a retirar ripas simples da linha 3 para produzir referência LT manualmente nos tabuleiros de montagem. Na Master Frame estão sempre dois colaboradores a acompanhar o processo, que fazem pausas e almoçam alternadamente para não interromper o funcionamento da máquina. O gráfico da Figura 8 representa esta primeira situação descrita, durante meio turno (4 horas). Figura 8 - Produção das referências KS e KT na Master Frame e recolha de ripas pré-montadas para a referência LT na linha 3.
34 Da mesma forma, quando a linha 3 está a produzir referências do tipo LT, é possível retirar ripas simples e duplas para produzir manualmente referências do tipo KT ou KS, ou seja, está um colaborador a retirar ripas simples da linha 1 e outro colaborador a retirar ripas duplas da linha 2 (Figura 9). Figura 9 - Operadora a retirar manualmente as ripas duplas da linha 2 da préMaster Frame . Estes colaboradores fazem pausas alternadas. Novamente, temos dois colaboradores alocados à Master Frame . No gráfico da Figura 10 é possível visualizar esta situação, para meio turno (4 horas). Figura 10 - Produção da referência LT na Master Frame e recolha de ripas pré-montadas para as referências KT e KS nas linhas 1 e 2. Estas peças pré-montadas seguem para os tabuleiros de montagem manual, onde as operadoras só necessitam agora de finalizar a montagem. No procedimento normal, a colagem dos cubos às ripas é feita manualmente, com recurso a pistolas de cola quente.
35 Como referido, estas peças pré-montadas são retiradas da PréMaster Frame e colocadas em paletes por colaboradores da empresa. Esta tarefa é bastante repetitiva e a postura adotada durante a mesma pode resultar em LMERT. Assim, a instalação do robô nesta secção de pré-montagem visa auxiliar os colaboradores na recolha de peças da máquina, bem como na sua colocação nas paletes. Desta forma, pretende-se atenuar o risco de LMERT associado a este PT, bem como libertá-los para tarefas menos exigentes do ponto de vista físico e mais estimulantes do ponto de vista cognitivo.
36 4. AVALIAÇÃO ERGONÓMICA DO POSTO DE TRABALHO INICIAL E ESTUDO DE TEMPOS Numa fase de diagnóstico da situação inicial, foi realizada na estação PréMaster Frame uma avaliação ergonómica e um estudo de tempos, que serão apresentados ao longo deste capítulo. 4.1 Avaliação Ergonómica O principal objetivo desta avaliação reside na verificação da existência de risco de LMERT associado às atividades manuais realizadas neste posto. Para realizar esta avaliação, o método utilizado foi um método direto (David, 2005), com aplicação de sensores nos trabalhadores, para medir e registar os ângulos associados aos seus movimentos. Este método foi escolhido devido à precisão que fornece (Roetenberg et al., 2009). A tecnologia escolhida foi o XSens MVN , um sistema de captura de movimento, equipado com dezassete sensores inerciais que podem ser colocados ao nível dos pés, coxas, pernas, pélvis, ombros, esterno, cabeça, braços, antebraços e mãos, por meio um sistema de fitas de velcro, como representado na Figura 11. Figura 11 - Colaborador equipado com os sensores, com o sistema XSens. O sistema fornece informações de posição e ângulo, bem como parâmetros de aceleração e velocidade do corpo humano (Figura 12). Durante a visita agendada para este propósito, juntamente com o responsável de Segurança e Ergonomia da empresa, foi explicado ao colaborador alvo do estudo, o propósito da visita e o funcionamento da tecnologia. O sistema além de calcular ângulos, velocidades e acelerações, guarda também um vídeo representativo dos movimentos recolhidos, com recurso a avatares.
37 Figura 12 - Exemplo do tipo de dados que a ferramenta permite recolher, neste caso a velocidade angular em cada frame. Após a visita, foi necessário exportar os dados brutos e reprocessá-los. Com os ficheiros tratados e recorrendo à interface gráfica do XSens , foi possível calcular as pontuações RULA associadas a cada tarefa. Após o upload dos ficheiros na plataforma disponibilizada pela ferramenta, foram analisados os vídeos recolhidos na empresa, em comparação aos vídeos elaborados pelo software com utilização de um avatar (Figura 13). Este passo permitiu seccionar os vídeos relativos às diferentes tarefas em elementos e analisá-los individualmente. Para cada elemento foi identificada a posição crítica, recorrendo a uma digrama contínuo de risco, obtido através da leitura dos movimentos do avatar. Obtidas as posições críticas para cada elemento, foram definidos alguns parâmetros como duração da tarefa, peso da carga e apoio das pernas. Finalmente, a pontuação RULA foi obtida para cada elemento. Figura 13 - Avatar produzido pela ferramenta XSens. Como referido anteriormente, este posto possui zonas de recolha de ripas (Figura 14), que seguem para os tabuleiros de montagem manual, ao invés de alimentarem a Master Frame , para a montagem automática das frames .
38 Figura 14 - Zonas de recolha de ripas da PréMaster Frame. Esta recolha de peças é realizada manualmente e é uma atividade repetitiva e que obriga a adoção de posturas inadequadas e prejudiciais à saúde dos colaboradores. Nesta análise foram avaliadas duas atividades, a recolha de ripas simples e a recolha de ripas duplas. Uma análise adicional foi feita ao abastecimento dos carrinhos de transporte com as ripas retiradas. 4.1.1 Recolha de Ripas Simples Esta tarefa corresponde à recolha de ripas simples da PréMaster Frame , e pode ser dividida em três elementos fundamentais, descritos em baixo: 1. Alcançar Peças: desde que o colaborador estica o braço para alcançar a peça fornecida pela máquina, até ao momento em que a tem próxima de si; 2. Marcar Peças com Giz: desde o momento que o colaborador alcança o giz, até ao momento que o pousa. Esta marcação serve para assinalar o turno que fabricou a peça, através de um sistema de três cores; 3. Colocar Peças na Palete: desde o momento em que o colaborador pega na peça, até ao momento em que a pousa na palete. Recorrendo ao programa integrado no XSens, é possível fazer upload dos ficheiros a analisar e obter o cálculo automático do RULA, paras as tarefas observadas. Desta forma, a título de exemplo, serão mostrados os outputs do programa para o primeiro elemento, bem como a análise detalhada dos
39 mesmos. As análises dos restantes elementos encontram-se no Apêndice 1. Um dos primeiros outputs que o programa fornece é um gráfico circular com a visão geral do risco durante toda a tarefa (Figura 15). Figura 15 - Gráfico circular com a percentagem de risco associado à recolha de ripas simples. Verifica-se então que durante a recolha de peças de ripas simples há sempre risco associado, quer de baixo, médio ou alto nível, sendo o primeiro nível o mais frequente. Quando nos focamos na posição mais crítica (Figura 16) associada ao elemento de alcançar as peças, obtemos uma pontuação RULA de 7 (Figura 17), correspondente a um nível elevado de risco de aparecimento de LMERT, o que implica a necessidade de introdução imediata de alterações no PT. A posição crítica neste elemento corresponde ao momento em que o colaborador estica o braço e ergue uma das pernas para alcançar a peça. Figura 16 - Avatar obtido com recurso à ferramenta XSens, representativo da posição crítica no alcance de peças. Nesta posição há flexão do braço entre os 0° e os 60° e adicionalmente abdução do mesmo, o antebraço encontra-se acima dos 90º. O pulso apresenta elevada inclinação e apresenta rotação. Nesta posição o colaborador tem o pescoço em extensão e a inclinação do tronco encontra-se entre os 0° e os 20°. Adicionalmente, o colaborador não tem ambas as pernas apoiadas, uma vez que necessita de erguer uma das pernas para alcançar as peças.
40 Figura 17 Pontuação RULA para posição crítica no alcance de peças. O mesmo procedimento foi realizado para as posições críticas dos restantes elementos. É importante salientar que as posições escolhidas não são esporádicas, repetindo-se sempre que o elemento é executado. A pontuação RULA obtida para cada elemento encontra-se representada na Tabela 4: Tabela 4 – Tabela resumo dos elementos da recolha de ripas simples, respetiva pontuação RULA e níveis de ação. Elemento Pontuação RULA Nível de Ação Alcançar Peças 7 4 Marcar Peças com Giz 5 3 Colocar Peças na Palete 6 3 Pontuação Final 7 4 Observando as pontuações RULA obtidas, conclui-se que o elemento “Alcançar Peças” é o que apresenta maior risco de aparecimento de LMERT para o trabalhador, com uma pontuação de 7. Desta forma, e de modo a proteger o colaborador, este será o nível de risco geral atribuído à tarefa. As medidas a tomar são a imediata investigação e alteração do PT. 4.1.2 Recolha de Ripas Duplas Esta tarefa corresponde à recolha de ripas duplas (cubos colados dos dois lados) da PréMaster Frame , e pode ser dividida em quatro elementos fundamentais, descritos em baixo: 1. Alcançar Peças: desde que o colaborador estica o braço para alcançar a peça fornecida pela máquina até ao momento em que a tem próximo de si; 2. Marcar Peças com Giz: desde o momento que o colaborador alcança o giz até ao momento que o pousa;
47 3, além de não serem realizados ajustes das ripas na palete, não há também marcação com giz das peças, o que contribui para a redução significativa do TP da atividade, em comparação às restantes. De modo a facilitar a posterior comparação entre os tempos de execução das atividades dos colaboradores com os do robô colaborativo, foram também calculados os TP tendo em conta os TN totais calculados, apenas a partir dos elementos comuns, representados na Tabela 14. Tabela 14 - Tempos padrão das tarefas com base nos elementos em comum. TN Correções TP Linha 1 7,00 s 23% 8,61 s Linha 2 7,23 s 23% 8,89 s Linha 3 9,81 s 23% 12,01 s
48 5. DESENVOLVIMENTO E APLICAÇÃO DA FERRAMENTA DE MAPEAMENTO Um dos objetivos desta dissertação é o diagnóstico da situação inicial, anterior à implementação do sistema colaborativo no chão-de-fábrica. Inicialmente, a ferramenta de mapeamento pensada para a realização deste diagnóstico foi o VSM. Contudo, pelas limitações desta ferramenta gráfica, já mencionadas neste documento, o WID foi o escolhido (Sá et al., 2011), devido à sua capacidade de evidenciar o desperdício. Esta ferramenta, desenvolvida no Departamento de Produção e Sistemas da Universidade do Minho, veio procurar colmatar algumas das limitações do VSM, tais como a incapacidade de representar layouts , a incapacidade de representar mais do uma família de produtos, a necessidade de leitura da informação escrita, a fim de compreender dados importantes e a falta de representação de desperdícios de transporte. O trabalho apresentado neste capítulo procura aliar o WID a um indicador ergonómico, de forma a introduzir informações relacionadas ao bem-estar dos trabalhadores na sua representação, uma vez que eles são um ponto central em qualquer sistema produtivo. Como os trabalhadores estão envolvidos no processo produtivo, é importante diagnosticar se o seu bem-estar está assegurado, ou se é necessário atuar nesse sentido. Considerando o método WID e suas vantagens em relação ao VSM, além das informações relacionadas ao TC, TT, WIP e outros, nesta versão proposta também é possível visualizar a avaliação ergonómica no diagrama. Assim, é possível perceber o risco de sobrecarga física associada a cada estação de trabalho. O método KIM (André Klussmann et al., 2010) foi o escolhido por já ser o utilizado na empresa e para desta forma, ser mais fácil a comparação dos resultados obtidos com os de outras secções da fábrica, já avaliadas pela própria empresa. 5.1 Desenvolvimento da Ferramenta WIDEA O nome dado a esta nova ferramenta, foi Waste Identification Diagram with Ergonomic Assessment (WIDEA) e a solução escolhida para incluir o indicador ergonómico na ferramenta de mapeamento, foi atribuir a cor relativa ao nível de risco KIM aos ícones que indicam o número de colaboradores por PT. Desta forma, estações com nível de risco 1, têm atribuídas figuras coloridas a verde escuro; estações com um nível de risco 2, têm atribuídas figuras com cor verde clara; estações com nível de risco 3, têm ícones amarelos associados e, finalmente, estações com nível de risco 4, têm ícones vermelhos a indicar o número de colaboradores. Relativamente ao transporte entre postos, próximo das setas ficam inseridos os mesmos ícones, indicando quantas pessoas estão associadas às tarefas de transporte e o risco de LMERT associado a essas mesmas tarefas. Desta forma, usando cores, a identificação das estações, ou atividades de transporte com maior risco de sobrecarga física é imediata.
49 Para recolher as informações necessárias, a fábrica foi visitada durante duas semanas. As informações sobre TC, TT, TS e rotas de produção foram fornecidas por colaboradores do departamento de produção e trabalhadores do chão-de-fábrica. As informações sobre o WIP foram fornecidas também por colaboradores do departamento de produção e, quando necessário, recolhidas autonomamente. As distâncias entre estações foram calculadas no local e as quantidades de material a serem transportadas, fornecidas pelos trabalhadores do chão-de-fábrica. 5.1.1 Indicadores de Produção Para o desenho da ferramenta WIDEA são necessárias informações relativas a indicadores de produção do sistema produtivo. Como já referido anteriormente, os ícones utilizados no diagrama, os blocos e as setas, têm nas suas dimensões informações relacionadas com os TT, TC, TS, WIP e esforços de transporte. Assim, antes de se iniciar o desenho da ferramenta é necessário identificar os valores associados a estes conceitos. Procura A procura corresponde à quantidade de produto que o mercado está disposto a comprar. A obtenção destes dados, foi conseguida através dos valores da procura para as três referências produzidas na Master Frame , para a semana em que o estudo se iniciou e para as duas semanas anteriores. A partir destes valores foi calculada a procura por turno, bem como os pesos de cada referência (Tabela 15), para posteriores cálculos, tais como a área e volume médios. A procura por turno calculada foi de 3590,19 frames. Os cálculos detalhados da procura e do peso de cada referência estão disponíveis no Apêndice 7. Tabela 15 - Pesos de cada referência nos cálculos auxiliares para o desenvolvimento da ferramenta WIDEA. Referência Peso KT 65% KS 18% LT 21% Tempo Takt Este indicador dita a altura total dos blocos que representam as estações de trabalho (Figura 18) e indica de quanto em quanto tempo o mercado pede, em média, uma unidade de produto, durante o período de produção (Dinis-Carvalho, 2008) e a fórmula para o seu cálculo é a seguinte:
50 𝑇𝑇=𝑡 𝑄 Onde o Q representa a procura, ou seja, a quantidade que é necessário produzir, e o t representa o tempo disponível para essa produção. Figura 18 - Altura dos blocos obtida através dos TTOs cálculos de TT estão disponíveis no Apêndice 8 e os valores obtidos representados na Tabela 16. Tabela 16 - TT das estações de trabalho. Estação de Trabalho Tempo Takt Shelling 1 segundo Multi-Serra 3,01 segundos Calibradora 4,85 segundos OMGAS 4,01 segundos PréMaster Frame 8,02 segundos Master Frame 9,63 segundos Tabuleiros 13,04 segundos Concluindo, os valores apresentados indicam de quanto em quando tempo deveria sair uma peça de cada estação, de modo a satisfazer a procura e, com eles, é possível determinar a altura total de cada bloco. Tempo de Ciclo O TC é o intervalo de tempo entre duas peças sucessivas, processadas por um sistema produtivo (DinisCarvalho, 2006), e na ferramenta WIDEA correspondem à altura da parte colorida dos blocos (Figura 19). Estes valores foram obtidos com auxílio dos valores de taxa de produção fornecidos pela empresa. A taxa de produção, ou cadência de produção, diz respeito à velocidade de processamento com que uma máquina, PT ou um qualquer sistema, processa os artigos (Dinis-Carvalho, 2008). Neste caso a unidade
51 utilizada na empresa é a de peças por minuto. Olhando para as definições dos dois conceitos, facilmente se deduz que um é o inverso do outro. Figura 19 - Altura a parte colorida dos blocos obtida através dos TC. Os cálculos efetuados para a obtenção dos TC estão disponíveis no Apêndice 9 e os resultados obtidos resumidos na Tabela 17. Tabela 17 - TC das estações de trabalho. Estação de Trabalho Tempo de Ciclo Shelling 0,36 segundos Multi-Serra 2,64 segundos Calibradora 2,27 segundos OMGAS 3,10 segundos PréMaster Frame 6,86 segundos Master Frame 8,57 segundos Tabuleiros 7,17 segundos De modo a se satisfazer a procura estes valores devem ser inferiores aos valores de TT, o que se verifica para todas as estações. Tempo de Setup TS é o período de tempo em que a produção é interrompida para que os equipamentos sejam reconfigurados, para entrada de novos produtos na linha de produção, ou para preparo e troca de ferramentas usadas na produção. Na ferramenta WIDEA estes tempos correspondem à profundidade do bloco (Figura 20). Blocos com maior profundidade indicam TS mais elevados, permitindo direcionar os esforços quando o objetivo é reduzir estes tempos.
52 Figura 20 - Profundidade dos blocos obtida através dos TS. As informações relativas aos TS foram recolhidas no chão-de-fábrica, com ajuda dos colaboradores responsáveis pelas máquinas e dos funcionários responsáveis pela produção. Os tempos recolhidos para cada máquina encontram-se representados na Tabela 18. Tabela 18 - TS das estações de trabalho. Estação de Trabalho Tempo de Setup Shelling 5 minutos Multi-Serra 45 minutos Calibradora 15 minutos OMGAS 30 minutos PréMaster Frame 15 minutos Master Frame 15 minutos Tabuleiros 5 minutos Os elevados TS associados às estações Multi-Serra e OMGAS estão relacionados com a programação da máquina para as diferentes dimensões que tem de cortar. WIP O WIP representa a quantidade de artigos que se encontram em curso de fabrico. Diz respeito ao número de produtos que já deram entrada no sistema produtivo, mas sobre os quais ainda não estão concluídas todas as operações (Dinis-Carvalho, 2006). No diagrama WIDEA, este indicador corresponde à largura dos blocos (Figura 21). Ou seja, olhando para os blocos é possível identificar imediatamente qual a estação com maior nível de WIP associado e, dessa forma, priorizar qual estação deve ser o foco quando o objetivo é a redução desse nível. Grandes níveis de WIP geram enormes encargos, não apenas nos
53 custos de capital empatado, mas também nos custos mais difíceis de reconhecer, tais como a desordem e a ineficiência que esses produtos em curso geram na produção (Dinis-Carvalho, 2008). Figura 21 - Largura dos blocos obtida através dos níveis de WIP. As informações relativas a este indicador foram recolhidas no chão-de-fábrica e, para algumas estações, fornecidas pela empresa. Com o objetivo de representar o WIP em número de frame s, para facilitar a compreensão do diagrama e manter a mesma unidade em todas as estações, foi utilizado o valor médio de área e de volume das frames, para a conversão. Os cálculos efetuados encontram-se no Apêndice 10 e os resultados obtidos representados na seguinte tabela: Tabela 19 - WIP associado a cada estação de trabalho. Estação de Trabalho WIP Shelling 45228 frames Multi-Serra 5020 frames Calibradora 400 frames OMGAS 3900 frames PréMaster Frame 997 frames Master Frame 401 frames Tabuleiros 1216 frames Distância entre Estações Com o objetivo de representar o esforço de transporte associado ao sistema produtivo analisado, o WIDEA permite utilizar as setas entre as estações para o destacar. Associadas a estas setas estão as informações de distância entre estações e quantidade de material a transportar entre as mesmas, durante um turno de trabalho. A multiplicação destes dois valores resulta na largura das setas, ou seja, setas mais largas indicam maiores esforços de transporte, o que permite focar a atenção em locai mais críticos, quando o
54 objetivo é atenuar ou eliminar estes desperdícios. O comprimento das setas é sempre o mesmo, para facilitar a leitura do gráfico (Figura 22). Figura 22 - Largura das setas obtida através dos valores de distância entre estações e quantidade a transportar entre as mesmas. Em relação à distância entre estações não existiam registos da mesma na empresa. Dessa forma, para a obtenção destes valores foram feitas medições no local. O procedimento foi a medição do percurso em passos. Para isso, um colaborador com conhecimento destas rotas demonstrou o caminho efetuado e a medição com passos foi realizada. Por fim, recorreu-se a um conversor de passos para metros, através da indicação da altura da pessoa autora dos passos. As distâncias calculadas foram sempre arredondadas à unidade. Os resultados obtidos encontram-se apresentados na Tabela 20. Tabela 20 - Distâncias entre as estações de trabalho. Estação de Trabalho Distância INÍCIO → Shelling 90 m Shelling → Multi-Serra 30 m Shelling → Calibradora 12 m Calibradora → Multi-Serra 18 m Multi-Serra → OMGAS 12 m OMGAS → PréMaster Frame 80 m PréMaster Frame → Master Frame 2 m PréMaster Frame → Tabuleiros 9 m Master Frame → FIM 3 m Tabuleiros → FIM 12 m Quantidade a Transportar Os dados relativos à quantidade de material a transportar entre estações, durante um turno de 8 horas, foram fornecidos pela empresa. Assim como para a obtenção dos valores do WIP, como o objetivo é a representação desta quantidade em número de frames , foram efetuados cálculos para converter as quantidades obtidas em número de frames , recorrendo ao valor de volume e área média das frames. Os dados finais estão representados na seguinte tabela:
55 Tabela 21 - Quantidade de frames a transportar entre estações. Estação de Trabalho Quantidade INÍCIO → Shelling 27507 frames Shelling → Multi-Serra 13440 frames Shelling → Calibradora 3840 frames Calibradora → Multi-Serra 3000 frames Multi-Serra → OMGAS 3840 frames OMGAS → PréMaster Frame 3840 frames PréMaster Frame → Master Frame 2343 frames PréMaster Frame → Tabuleiros 1497 frames Master Frame → FIM 2343 frames Tabuleiros → FIM 1497 frames Com estes dados é possível efetuar os cálculos necessários para a obtenção dos valores da largura das setas indicativas de transporte entre estações. 5.1.2 Escalas Uma, senão a principal, característica da ferramenta WIDEA é permitir a imediata interpretação da informação, sem necessidade da leitura dos valores dos indicadores apresentados, graças às dimensões dos blocos. Estas dimensões são proporcionais aos valores de TT, TC, TS, WIP e esforço de transporte. Mas para tal ser possível, é necessário que a escala utilizada seja a mesma para todas os blocos que representam as estações de trabalho, e para todas as setas que representam o esforço de transporte. Por isso, na fase de desenho 3D dos ícones da ferramenta, deve ser definida uma escala para cada indicador (Tabela 22) de modo a manter a congruência do desenho. Para o TC e TT a escala utilizada foi a de 1 segundo para 1 unidade de medida, no caso concreto, com recurso ao software de desenho 3D SketchUp , 1 segundo corresponde a 1 centímetro. Ou seja, um TC de 2,64 segundos corresponde a uma altura de 2,64 centímetros da parte colorida. Um TT de 3,01 segundos, corresponde a uma altura total de 3,01 centímetros. Relativamente ao TS , a escala utilizada foi de 1 minuto para 0,1 centímetros. Ou seja, um TS de 30 minutos, corresponde a 3 centímetros. Em relação ao WIP, 100 frames correspondem a 1 centímetro. Por exemplo, um nível de WIP de 1216 frames corresponde a uma largura do bloco de 12,16 centímetros. No caso da Shelling , 45228 frames corresponderia a 424,28 centímetros, o que se torna difícil de representar, por ser um valor muito superior ao das outras estações. De modo a resolver este conflito na representação, foi adicionado um corte à Shelling, semelhante ao
56 utilizado em Desenho Técnico. O valor de WIP está indicado ao lado da estação e através do corte é possível perceber que a largura do bloco se prolonga. Relativamente ao esforço de transporte, a escala utilizada foi a de 10000 unidades de esforço (resultado da multiplicação) para 1 centímetro. Por exemplo, da multiplicação de 80 metros por 3840 frames , resulta um esforço de 307200 unidades, o que corresponde a 30,72 centímetros de largura da seta. Alerta-se que estas escalas foram utilizadas para manter as dimensões entre setas e blocos congruentes entre si, no desenho 3D feito no software SketchUp. Na passagem dos ícones para o Photoshop , a escala “perde” significado, uma vez que o tamanho dos ícones é ajustado ao espaço disponível para o desenho do diagrama. Salienta-se ainda, que quando o tamanho de um ícone foi alterado, o mesmo aconteceu para todos os da mesma família (blocos ou setas), de modo a manter a congruência nas dimensões. Tabela 22 - Escala utilizada no desenho 3D dos blocos e setas. Indicador Escala TT 1 segundo → 1 centímetro TC 1 segundo → 1 centímetro TS 1 min →0,1 centímetros WIP 100 frames → 1 centímetro Transporte 10000 unidades →1 centímetro 5.1.3 Indicadores Ergonómicos O método utilizado para realizar esta avaliação ergonómica foi o KIM (Klussmann et al., 2010) , por ser o método já utilizado pela empresa. Assim, os resultados obtidos podem ser comparados com os resultados de outras secções, avaliadas anteriormente pela empresa. Adicionalmente, é um método validado, já aplicado em estudos similares e que permite a avaliação da enorme variabilidade de tarefas encontradas em ambientes ocupacionais. É de fácil aplicação em contextos industriais, sem necessidade de equipamentos de avaliação, fornecendo dados relevantes para a intervenção ergonómica (Colim et al., 2021) Para recolher a informação necessária a este estudo, foram efetuadas visitas ao chão-de-fábrica. Imagens de vídeo foram recolhidas para cada posto e informações relativas à duração das tarefas, peso da carga e organização do trabalho foram recolhidas junto dos colaboradores de cada posto. Posteriormente, foi selecionada a worksheet do método KIM a utilizar para cada estação de trabalho. Quando a necessidade levou ao uso de dois KIM’s diferentes, de forma a proteger o colaborador, o nível de risco atribuído a
63 disponibilizadas questões relativas à interpretação de resultados. As questões apresentadas foram as seguintes: 1. Qual o posto com maior nível de WIP? 2. Qual o posto com menor nível de WIP? 3. Entre que postos há maior esforço de transporte? 4. Que posto tem o maior tempo de atravessamento? 5. Que posto tem maior tempo de setup? 6. Qual o posto com menor ocupação? 7. Qual o posto com maior ocupação? 8. Qual o posto com maior risco de aparecimento de LMERT? 9. Qual o posto com menor risco de aparecimento de LMERT? Todas as questões foram respondidas com facilidade, dando-se destaque aos colaboradores mais familiarizados com os conceitos representados na ferramenta de mapeamento. Finalmente, foram colocadas novas questões, de modo a detetar a existência de pontos negativos da ferramenta, a perceber se existia interesse em acrescentar (ou retirar) informação da mesma e a recolher sugestões de melhoria. As questões apresentadas nesta fase foram as seguintes: 1. Existe a necessidade de representar outro indicador na ferramenta? 2. A informação apresentada é útil? 3. A ferramenta é de fácil interpretação? 4. Alguma sugestão a nível de design? 5. Existe alguma maneira de melhorar a ferramenta? 6. A representação é confusa? 7. Conhecem ferramentas que possam servir o mesmo propósito? Com as respostas dadas a estas questões foi possível concluir que os intervenientes consideraram a ferramenta útil, percetível e de fácil leitura, relativamente à identificação dos maiores desperdícios, através das dimensões dos ícones. A inserção do indicador ergonómico foi bem acolhida e os resultados da avaliação ergonómica foram de encontro ao esperado. Uma crítica feita à ferramenta foi o facto de a representação do layout dificultar a leitura e que seria visualmente mais agradável a manutenção de uma representação sequencial, dando menos relevância à disposição real das estações de trabalho na fábrica. Por fim, um outro comentário foi que a ferramenta Prezi pode ser útil em representações do género, devido às funcionalidades de apresentação que disponibiliza, que permitem o foco em determinado assunto ou secção de cada vez, mas sempre com uma visão geral do todo.
64 Neste processo de validação da ferramenta, foi submetido um artigo intitulado WIDEA: Waste Identification Diagram with Ergonomic Assessment - Towards the Integration of Lean and Ergonomics (Peixoto et al., 2022) no impósio internacional de segurança e higiene ocupacional, o SHO2021. Após revisão por pares, o artigo foi selecionado para capítulo de um livro, editado pela Springer e intitulado Occupational and Environmental Safety and Health III. O artigo foi também apresentado no decorrer do simpósio virtual.
65 6. IMPACTO DO SISTEMA COLABORATIVO NOS RECURSOS HUMANOS De modo a conhecer a perceção dos operadores do chão-de-fábrica, nomeadamente da secção de Montagem, em relação à robótica colaborativa, foi desenvolvido e aplicado um questionário (Apêndice 15). Ao longo deste capítulo será apresentada a sua estrutura, bem como as principais conclusões retiradas a partir dos seus resultados. O principal objetivo deste questionário foi identificar as principais dúvidas e incertezas dos colaboradores da empresa, para posterior dinamização de uma sessão de esclarecimento, para esclarecer estas questões. O questionário procura perceber o nível de conhecimento dos colaboradores, no que diz respeito à robótica industrial, verificar a existência da capacidade de distinção entre os conceitos de robótica industrial e robótica colaborativa e, por fim, recolher os principais requisitos à implementação, na opinião dos questionados. O questionário foi aplicado na empresa, a grupos de 3 colaboradores de cada vez, e uma cópia foi dada aos entrevistados, na qual registaram as suas respostas. Todas as perguntas foram lidas em conjunto e foram esclarecidas dúvidas, sempre que colocadas. Com os resultados do questionário foi desenvolvida a sessão de esclarecimento, para esclarecer as principais dúvidas dos colaboradores, bem como muni-los de conhecimento relativamente à robótica colaborativa. Só assim, o impacto da implementação do sistema robótico é atenuado e os colaboradores sentem-se mais integrados no processo. 6.1 Estrutura do Questionário O questionário está dividido em cinco secções: (A) Dados Pessoais, (B) Conhecimentos Gerais sobre a Robótica Industrial e o seu Potencial, (C) Robótica Colaborativa vs Robótica Industrial, (D) Principais Requisitos à Implementação de um Robô Colaborativo e (E) Comentários ou Dúvidas. Na secção A, para caracterização da amostra, os colaboradores são questionados sobre a sua idade, a ocorrência (ou não) de LMERT e, se sim, em que parte do corpo, sobre o seu género, antiguidade na secção de Montagem e habilitações literárias. Na secção B – Conhecimentos Gerais sobre a Robótica Industrial e o seu Potencial, estão presentes catorze afirmações relativas à robótica: 1Sinto que os robôs colocam em risco o emprego das pessoas; 2Os robôs conseguem trabalhar em conjunto com os colaboradores da empresa, numa mesma tarefa; 3A introdução dos robôs na fábrica pode melhorar as minhas condições de trabalho; 4A introdução dos robôs vai aumentar a monotonia dos trabalhos;
66 5Sinto-me inseguro/a na presença de um robô; 6Sinto-me ansioso/a na presença de um robô; 7Os robôs são uma mais-valia para a empresa e auxiliam no seu desenvolvimento; 8A introdução dos robôs na fábrica vai tornar as minhas tarefas mais difíceis/exigentes; 9A introdução dos robôs na fábrica é algo positivo; 10Os robôs podem aumentar a qualidade dos produtos, diminuindo/detetando defeitos; 11Os robôs contribuem para o aumento da produtividade da empresa; 12Os robôs podem causar ferimentos aos colaboradores da empresa; 13Os robôs podem atenuar o risco de lesões musculoesqueléticas relacionadas com o trabalho; 14Sinto-me mais seguro se o robô estiver rodeado por uma vedação. Destas catorze afirmações, foram apresentadas aleatoriamente sete de teor positivo e sete de teor negativo, de modo a proporcionar ao questionário o cariz neutro necessário (Oppenheim,1992). Os questionados, nesta secção, avaliam as catorze afirmações, recorrendo a uma escala de Likert , podendo optar por não ter opinião, discordar totalmente, discordar, ser neutro, concordar ou concordar totalmente com a afirmação. Com esta secção pretende-se compreender os principais receios dos colaboradores em relação à robótica, se consideram a sua presença na fábrica algo positivo e se têm presentes noções gerais sobre o tema. Na secção C - Robótica Colaborativa VS Robótica Industrial, pretende-se perceber se os colaboradores da empresa conseguem distinguir os robôs tradicionais, já presentes no chão-de-fábrica, dos robôs colaborativos. Para tal, são apresentados sete pontos e o colaborador tem de escolher entre um robô industrial tradicional e um robô colaborativo, consoante a sua opinião em relação ao qual é mais forte na característica em questão. As categorias são: Flexibilidade, Velocidade, Produtividade, Segurança, Aceitação, Menor Custo de Aquisição e Capacidade de Colaboração. Em todos os pontos o colaborador pode optar por não dar a sua opinião. Na secção D - Principais Requisitos à Implementação de um Robô Colaborativo, pretende-se recolher as opiniões dos colaboradores relativamente a requisitos que estes considerem importantes, aquando da implementação de novos robôs no chão-de-fábrica. Novamente, os questionados respondem, recorrendo a uma escala de Likert , consoante achem o requisito muito pouco importante, pouco importante, indiferente, importante ou muito importante. Novamente, a opção “sem opinião” está disponível. Nesta secção os requisitos apresentados são: 1Garantir a Segurança dos Colaboradores; 2Flexibilidade do Sistema Robótica ao Nível das Tarefas/Referências;
67 3Eficiência do Sistema Robótico; 4Receber Formação sobre Robótica Colaborativa; 5Conhecimento Técnico dos Colaboradores; 6Comunicação Sistema Robótico/Colaborador; 7Autonomia do Sistema Robótico; 8Alocação de Tarefas Exigentes/Repetitivas ao Sistema Robótico. Os pontos apresentados na secação C e D foram inspirados no trabalho de Colim et al. (2021). Finalmente, na secção E - Comentários, os questionados são convidados a acrescentar algo que tenha ficado por dizer ao longo do questionário. 6.2 Apresentação e Análise dos Resultados 6.2.1 Caracterização da Amostra A amostra recolhida é constituída por vinte e três trabalhadores da empresa. Destes, dezassete são do sexo feminino e seis são do sexo masculino. A média de idades encontra-se nos 41,4 anos, tendo o participante mais velho 59 anos e o mais novo 20 anos. A média de antiguidade na secção de Montagem da empresa é de 9,3 anos, sendo o máximo atingido 15 anos e o mínimo menos de um ano. Nove participantes afirmam já ter tido algum tipo de LMERT, sendo a maioria ao nível dos ombros, braços e pulsos. Dos vinte e três participantes, oito completaram o 2º ciclo, seis o secundário, cinco o 3º ciclo e quatro o 1º ciclo. 6.2.2 Secção B - Conhecimentos Gerais sobre a Robótica Industrial e o seu Potencial Em relação à secção B, foram avaliadas as afirmações de cariz negativo e de cariz positivo separadamente. Em relação às afirmações de cariz negativo, ou seja, afirmações 1, 4, 5, 6, 12 e 14 existe um elevado grau de não concordância (Figura 24), o que parece indicar que os pontos negativos referidos não parecem ser motivo de preocupação para os colaboradores da empresa. A afirmação 5 “ Sinto-me inseguro/a na presença de um robô ” e a afirmação 8 “ A introdução dos robôs na fábrica vai tornar as minhas tarefas mais difíceis/exigentes ” apresentam o maior nível de não concordância. Já a afirmação 14 “ Sinto-me mais seguro se o robô estiver rodeado por uma vedação ” tem o maior número de respostas em concordância e apenas uma em não concordância.
68 Figura 24 - Resultados das afirmações de cariz negativo. Relativamente às afirmações de cariz positivo, podemos observar na Figura 25 que existe um elevado grau de concordância com as afirmações. Novamente, este elevado grau de respostas em concordância, pode indicar que os colaboradores da fábrica têm uma opinião geral positiva em relação à robótica industrial. A afirmação 13 “ Os robôs podem atenuar o risco de lesões musculoesqueléticas relacionadas com o trabalho ” é a afirmação com maior grau de concordância, o que pode indicar que os colaboradores estão familiarizados com os benefícios da robótica ao nível da Ergonomia. Já a afirmação 10 “ Os robôs podem aumentar a qualidade dos produtos, diminuindo/detetando defeitos ” tem o maior número de respostas em não concordância, o que pode indicar que os colaboradores não confiam na capacidade de deteção de defeitos por parte dos robôs. Figura 25 - Resultado das afirmações de cariz positivo. 1 1 3 6 8 14 6 14 5 3 1 3 3 4 5 98 14 916 10 1 32 43 41 1341 0 5 10 15 20 25 Afirmação 1 Afirmação 4 Afirmação 5 Afirmação 6 Afirmação 8 Afirmação 12 Afirmação 14 Afirmações de Cariz Negativo Sem Opinião Discordo Totalmente Discordo Neutro Concordo Concordo Totalmente 565424 4 14 12 13 15 10 15 16 14 4 3 3 31 1 1 6 1 211 3 1 0 5 10 15 20 25 Afirmação 2 Afirmação 3 Afirmação 7 Afirmação 9 Afirmação 10 Afirmação 11 Afirmação 13 Afirmações de Cariz Positivo Sem Opinião Discordo Totalmente Discordo Neutro Concordo Concordo Totalmente
69 6.2.3 Secção C - Robótica Colaborativa VS Robótica Industrial Esta secção revela o maior número de respostas “Sem Opinião” (Figura 26), o que indica a existência de dúvidas em relação à distinção entre robótica industrial tradicional e robótica colaborativa, por parte dos colaboradores da empresa. Na “Capacidade de Colaboração” e “Menor Custo de Aquisição”, é possível destacar a robótica colaborativa como principal escolha de resposta. Ao nível da “Segurança” e da “Produtividade”, destaca-se a robótica industrial tradicional. Relativamente à “Aceitação”, “Velocidade” e “Flexibilidade” as duas robóticas ficaram muito próximas ao nível de respostas. Figura 26Resultados da secção C do questionário: "Robótica Colaborativa VS Robótica Industrial". 6.2.4 Secção D - Principais Requisitos à Implementação de um Robô Colaborativo Nesta secção do questionário, onde foram avaliados os requisitos à implementação de um robô colaborativo, verificou-se que existe um elevado grau de importância para todos os requisitos (Figura 27). Apenas a “Autonomia do Sistema”, a “Comunicação Sistema Robótico/Trabalhador e “Garantir Segurança” receberam uma ou duas classificações de baixa importância, sendo o primeiro requisito o único a ter recebido uma resposta de “Muito Pouco Importante”. O maior grau de importância é atribuído à “Eficiência do Sistema” 7 10 15 16 7 1 5 10 7 5 5 9 13 11 6 6 3 2 7 9 7 0 5 10 15 20 25 Flexibilidade Velocidade Produtividade Segurança Aceitação Menor Custo de Aquisição Capacidade de Colaboração Robótica Colaborativa VS Robótica Industrial Róbotica Industrial Robótica Colaborativa Sem Opinião
70 Figura 27 - Resultados da secção D do questionário: "Requisitos à Implementação de um Robô Colaborativo". 6.2.5 Discussão Através dos resultados apresentados anteriormente, é possível destacar algumas conclusões. Em primeiro lugar, verificou-se que os trabalhadores dizem sentir-se mais seguros quando os robôs estão rodeados por uma vedação, ou seja, sentem-se mais confortáveis na presença de uma barreira protetora. Como o robô colaborativo, que será instalado na fábrica, não vai estar rodeado por qualquer vedação e, além disso, irá circular autonomamente na zona da Master Frame é necessário demonstrar aos colaboradores que também se podem sentir seguros na presença do cobot . Para isso, é necessário explicar aos colaboradores da empresa os diferentes mecanismos de segurança adjacentes à robótica colaborativa. Em segundo lugar, destaca-se também o facto de os operadores não estarem confiantes com a capacidade do robô para a deteção de defeitos. Na tarefa atual, realizada manualmente pelos colaboradores, aquando da retirada de peças pré-montadas da máquina, existe um controlo de qualidade. Os colaboradores verificam se os cubos estão colados, se a peça está partida e se as cotas estão corretas, entre outras cosias. Uma vez mais, a solução passa por demonstrar aos colaboradores que a deteção de defeitos é possível e demonstrar os mecanismos utilizados pelo robô colaborativo para realização dessa mesma deteção. Outro ponto de destaque é que, analisando as respostas dadas à secção C do questionário, é possível verificar que os colaboradores têm dificuldades em distinguir a robótica industrial tradicional da robótica colaborativa. Isto pode estar relacionado com a falta de 18 12 11 18 16 14 8 13 4 7 12 4 6 6 11 5 3 1 1 3 1 2 1 1 1 1 1 1 2 0 5 10 15 20 25 Garantir a Segurança Flexibilidade do Sistema Eficiência do Sistema Receber Formação Conhecimento Técnico Comunicação Sist. Robótico/Trabalhador Autonomia do Sistema Alocação de Tarefas Exigentes/Repetitivas Requisitos à Implementação de um Robô Colaborativo Muito Importante Importante Indiferente Pouco Importante Muito Pouco Importante Sem Opinião
71 conhecimento relativo à robótica colaborativa, uma vez que os colabores estão mais familiarizados com a robótica industrial tradicional, com a qual lidam diariamente na fábrica. É então importante, introduzir os colaborares ao conceito de robótica colaborativa, antes da implementação do robô na fábrica. Uma estratégia para o fazer é procurar utilizar os seus conhecimentos em relação à robótica tradicional, para introduzir as principais diferenças entre essa e a robótica colaborativa. Assim, é esperado que a aceitação dos trabalhadores em relação à instalação da nova célula robótica seja mais fácil. Além disso, é fornecido conhecimento aos colaboradores em relação a máquinas com as quais se vão cruzar ou até mesmo colaborar. 6.3 Sessão de Esclarecimento Através da análise dos resultados do questionário, foi possível verificar que os colaboradores da empresa não estavam familiarizados com o conceito de robótica colaborativa. Esta falta de conhecimento faz com que não se sentissem confortáveis com questões como a segurança da robótica colaborativa, afirmando preferirem os robôs rodeados por uma vedação, e com questões de qualidade, como a deteção de defeitos. A solução encontrada para deixar os colaboradores mais confortáveis e familiarizados com os cobots , a tempo da instalação da nova célula robótica, foi a realização de uma sessão de esclarecimento, com os operadores na secção de Montagem, ou seja, os colaboradores que se possam vir a cruzar ou a trabalhar próximo do robô. Assim o público-alvo para a sessão foram os colaborares que possam vir a ter proximidade com a célula colaborativa, ou seja, os mesmos já selecionados para responder ao questionário. O principal objetivo desta sessão de esclarecimento foi fornecer aos colaboradores conhecimentos básicos de robótica colaborativa e procurar esclarecer as suas principais dúvidas, recolhidas a partir do questionário aplicado, de modo a melhor prepara-los para a implementação do sistema robótico (Charalambous et al., 2016). A sessão foi presencial, de modo a facilitar a troca de impressões entre colaboradores e a colocação de questões. 6.3.1 Estrutura A apresentação foi dividida em dez slides . Procurou-se utilizar uma linguagem simples e direta e recorrer, sempre que possível a imagens ou esquemas, ao invés de texto, para manter os colaboradores interessados na sessão. O primeiro slide contem o título da apresentação “Sessão de EsclarecimentoRobótica Colaborativa”, bem como o logótipo de todos os envolvidos. De seguida, no segundo slide, foram apresentados aos colaboradores os resultados do questionário em que estiveram envolvidos, as principais conclusões tiradas das suas respostas e o motivo da sessão. O terceiro slide contém duas
72 definições, a de robô industrial e a de robô colaborativo. A primeira retirada da ISO e a segunda retirada de um artigo publicado pelo DTx. Foram anexadas imagens a cada uma das definições, de modo a facilitar a compreensão dos dois conceitos. Foi também adicionado um gráfico para demonstrar a relação entre um conceito e o outro (Figura 28). Figura 28 - Gráfico inserido na apresentação para demonstrar a relação entre robótica industrial e robótica colaborativa. O slide número quatro contém uma tabela que resume as principais diferenças entre robótica industrial e robótica colaborativa. As diferenças são demonstradas através da comparação de determinadas características face a cada robótica (Tabela 27). As características presentes na tabela são: segurança, proximidade com o operador, programação, utilização do espaço de trabalho, produtividade, controlos, volume de produto, complexidade e movimentos. A tabela foi retirada de um artigo e adaptada às necessidades da sessão, tendo sido traduzida e a linguagem alterada, para simplificar a sua compreensão.
79 para a situação 1 e 2, onde o risco de sobrecarga física não é totalmente eliminado com a introdução do robô, são necessárias mudanças no PT, de modo a assegurar o bem-estar e a saúde dos colaboradores. A situação 3, não requer um colaborador humano a retirar ripas da PréMaster Frame, o que significa que nos momentos em que o robô se encontra neste posto, não há qualquer risco de LMERT associado à estação de trabalho, o que vai de encontro ao apresentado por Galin et al. (2020) e Vido et al. (2021). 7.2.3 Impacto na Deteção de Defeitos Como referido, o sistema de visão do robô permitirá a deteção de defeitos na recolha de ripas da máquina. Será capaz de verificar a ausência de cubos, se a colagem dos mesmos foi feita na orientação correta e a cotagem dessas mesmas colagens. Contudo, o controlo efetuado pelo colaborador humano revela maior detalhe, sendo este capaz de detetar não só os defeitos mencionados, mas também a saliência dos cubos, a aplicação de pouca cola, existência de ripas ou cubos danificados e material mal cortado nos processos anteriores. Na recolha de ripas efetuada pelo sistema colaborativo, alguns destes defeitos poderão ser ignorados, e as ripas paletizadas mesmo sendo defeituosas. Estas considerações vão ao encontro do trabalho apresentado por Barosz et al. (2020). Como tal, é necessário, após implementação do cobot , analisar o efeito desta deteção de defeitos nos processos seguintes. 7.2.4 Impacto nos Tempos Recorrendo a simulações, foi possível determinar o tempo que o manipulador robótico demora a pegar nas peças e a paletiza-las (Figura 36). Figura 36 - Simulações recorrendo ao software Coppelia.
80 Olhando para o estudo de tempos realizado para a estação de trabalho na PréMaster Frame é possível comparar os tempos dos colaboradores com os tempos do robô. Para a obtenção dos tempos do robô, com o auxílio de um temporizador do software de simulação Coppelia , foram recolhidos três tempos para cada linha, e calculado o tempo médio de execução da tarefa de paletização, conforme representado na Tabela 28: Tabela 28 - Tempos médios de execução da tarefa de paletização pelo manipulador robótico para as três linhas. Tempos Tempo Médio Linha 1 5,80 s 5,80 s 5,85 s 5,75 s Linha 2 6,00 s 5,87 s 6,00 s 5,60 s Linha 3 6,30 s 5,98 s 5,95 s 5,70 s Olhando para aos valores da tabela é possível afirmar que o desempenho do robô é semelhante para os três tipos de recolha, sendo que os tempos de execução nas três linhas estão muito próximos uns dos outros. Ao comparar os tempos obtidos para o sistema robótico com os TP calculados no estudo de tempos, verifica-se que existe uma redução acentuada na duração das tarefas, com a introdução do robô colaborativo no posto (Figura 37). Isto vai de encontro ao trabalho apresentado por Fast-Berglund et al. (2016) e Barosz et al. (2020). Figura 37 - Comparação dos tempos de execução do robô com os tempos padrão obtidos com o estudo de tempos. 5,8 5,87 5,98 21,03 16,52 12,01 0 5 10 15 20 25 Linha 1 Linha 2 Linha 3 segundos Comparação de Tempos entre Sistema Robótico e Colaborador Humano Sistema Robótico Colaborador Humano
81 Contudo, é preciso salientar que o robô não realiza exatamente as mesmas ações que os colaboradores, com exceção da linha 3. Em relação aos elementos da linha 1, o robô colaborativo não realiza a marcação com giz das peças, nem endireita as mesmas na palete. Da mesma forma, enquanto que na linha 2 existe novamente marcação das peças com giz e mudança da orientação das peças, para otimização do espaço de paletização, o robô apenas alcança as peças e coloca-as na palete. Se a atividade realizada pelo sistema robótico fosse dividida em elementos, estes seriam apenas dois: alcançar peças e colocar peças na palete. No gráfico representado na da Figura 38 é possível verificar a comparação entre os tempos de execução do sistema robótico, com os tempos de execução do colaborador humano, tendo apenas em conta estes últimos os elementos: “Alcançar Peças” e “Colocar Peças na Palete”. Figura 38 - Comparação dos tempos de execução do robô com os tempos análogos dos colaboradores. Olhando para o gráfico, e comparando os tempos de execução do sistema colaborativo com os tempos análogos para os colaboradores, verifica-se que mesmo isolando os elementos em comum, existe redução na duração da tarefa, apesar de menos acentuada. O impacto da redução dos tempos de execução no sistema produtivo deve ser objeto mais estudos. 7.2.5 Outras Considerações A recolha de ripas realizada pelo sistema colaborativo, introduz alterações no método de trabalho, com a eliminação de algumas tarefas, tais como a marcação com giz das peças, para distinguir os turnos, a mudança de orientação das ripas duplas, para otimização do espaço de paletização e o ajuste da posição das ripas simples na palete, abastecidas pela linha 1. Uma vez que o robô não muda a orientação das ripas duplas, poderá ser necessário mudar com maior frequência a palete que está a ser utilizada. No caso dos ajustes das peças na palete, sem esta atividade, que não é realizada pelo robô, poderão cair 5,8 5,87 5,98 8,81 8,89 12,01 0 2 4 6 8 10 12 14 Linha 1 Linha 2 Linha 3 segundos Comparação de Tempos entre Sistemas Robóticos e Colaborador Humano Sistema Robótico Colaborador Humano
82 algumas peças durante o transporte das paletes. Estas considerações devem ser objeto de estudo, após a implementação do robô.
83 8. CONCLUSÕES O principal objetivo desta dissertação foi o acompanhamento da implementação de um sistema robótico numa unidade de produção e a análise do seu impacto na organização e nos fatores humanos. Em primeiro lugar, procedeu-se à avaliação ergonómica do PT onde será implementado o sistema colaborativo, com o objetivo da avaliação detalhada do risco de LMERT que lhe está associado. Com o auxílio da ferramenta de diagnóstico XSens, foram calculadas as pontuações RULA e respetivos níveis de ação, para cada elemento das atividades de recolha de ripas simples e recolha de ripas duplas, na estação de trabalho PréMaster Frame . De modo a proteger o colaborador, a pontuação RULA associada a cada atividade foi a maior pontuação obtida nos seus elementos, uma vez que os elementos são constantes em todos os ciclos, ciclos estes curtos e repetitivos. A pontuação para a recolha de ripas simples foi de 7, o que corresponde a um nível de ação 4, que indica que o PT deve ser redesenhado e medidas de prevenção de risco implementadas o quanto antes. O mesmo acontece para a recolha de ripas duplas, que também recebeu uma pontuação RULA de 7, correspondente a um nível de ação 4. A introdução do robô colaborativo nesta estação de trabalho visa atenuar a sobrecarga física das tarefas e libertar os colaboradores para operações menos exigentes fisicamente. Associado a este posto está também o abastecimento de um carrinho de transporte, por parte de colaboradores, com ripas destinadas aos Tabuleiros. Esta atividade foi também avaliada e também obteve uma pontuação RULA de 7. Sugere-se que no futuro este abastecimento seja feito diretamente pelo robô colaborativo, com as ripas que recolhe da PréMaster Frame , de forma a reduzir também o risco de LMERT associada a esta atividade. Ainda relacionado com o estudo do PT onde o cobot será implementado, foi realizado um estudo de tempo, com o objetivo de obter os TP associados às recolhas de ripas pelos colaboradores nas três linhas da PréMaster Frame, para posterior comparação com os tempos de execução do robô. O TP da linha 1 é de 21,03 segundo, da linha 2 é 16,52 segundos e da linha 3 é de 12, 01 segundos. Estes valores têm adjacentes um número diferente de elementos, e de modo a comparar de forma mais direta os tempos das três linhas, foram também calculados os tempos apenas para os elementos em comum. Estes tempos foram de 8,81 segundos para a linha 1, 8,89 segundos para a linha 2 e novamente, 12,01 segundos para a linha 3. Verificou-se então que as ações isoladas de alcance de peças e a sua colocação nas paletes, têm tempos semelhantes na linha 1 e 2 e um tempo superior na linha3, provavelmente relacionado com o facto desta linha ser mais recente que as duas primeiras e a destreza nesse posto inferior. Em segundo lugar, procedeu-se ao desenvolvimento de uma nova ferramenta de mapeamento, o WIDEA, a partir de uma ferramenta já existente e desenvolvida no Departamento de Produção e Sistemas da
84 Universidade do Minho, o WID. O principal motivo para a criação desta ferramenta foi a procura pela sinergia entre produção Lean e Ergonomia. Para tal, introduziu-se no diagrama um indicador ergonómico, representativo do risco de LMERT, associado aos PT. Este nível de risco foi calculado utilizando o método KIM, já em utilização na empresa. Esta integração entre produção Lean e Ergonomia com uma ferramenta de mapeamento, já tinha sido conseguida com o ErgoVSM. No entanto, o VSM tradicional apresenta algumas limitações, apresentadas nesta dissertação, e o WID, e, por conseguinte, também o WIDEA, vêm colmatar essas mesmas limitações e vêm facilitar a identificação da cadeia de valor e os seus respetivos desperdícios. Após a recolha de toda a informação necessária à construção do gráfico, foi possível chegar a algumas conclusões em relação ao sistema produtivo da empresa. Esforços para a redução de WIP devem ser aplicados e focados na estação da Shelling . Também associado à Shelling podemos encontrar o maior esforço de transporte, no abastecimento da estação. A estação da MultiSerra possui o maior TS, que poderá estar relacionado com o elevado nível de WIP associado à mesma. O risco de LMERT é maior na Calibradora, Multi-Serra, PréMaster Frame e Tabuleiros, o que significa é que necessário redesenhar estes PT e que medidas de prevenção devem ser tidas em consideração. O transporte com maior risco de LMERT associado é o realizado com carrinhos de transporte, ou seja, entre a PréMaster Frame e os Tabuleiros. A partir deste estudo e da aplicação da ferramenta na empresa, foi possível testar e validar a ferramenta. Concluiu-se que o WIDEA permite auxiliar na identificação da cadeia de valor, na identificação dos principais desperdícios e na melhoria dos processos. Tudo isto, aliado à preocupação com o bem-estar e saúde dos colaboradores, figuras centrais nos processos produtivos. De seguida, foi aplicado um questionário aos colaboradores do chão-de-fábrica. O questionário, contendo perguntas relacionadas com robótica e dirigidas aos colaboradores foi validade por Professores da área de Robótica da Universidade do Minho e por responsáveis na empresa. Com os resultados obtidos foi possível dinamizar uma sessão de esclarecimento, com o objetivo de facultar conhecimento aos colaboradores do chão-de-fábrica e esclarecer as suas principais dúvidas, com especial atenção para o conceito de robótica industrial e principais diferenças em relação à robótica industrial tradicional, a segurança destes sistemas colaborativos e a deteção de defeitos por parte dos cobots . A última etapa desta dissertação foi o estudo do impacto da implementação do robô colaborativo na organização. Começou-se por descrever as futuras funções robô e os diferentes cenários em que será utilizado. Seguidamente, foi avaliado o impacto desta implementação no risco de LMERT associado ao posto e nos tempos das tarefas realizadas no mesmo. Verificou-se que dos três cenários em que o robô trabalhará, apenas um elimina por completo o risco de sobrecarga física, não havendo nenhum
85 colaborador humano a retirar ripas da PréMaster Frame . Os outros dois cenários requerem sempre a presença de um colaborador a retirar ripas ou na linha 1, ou na linha 2, o que reflete na permanência do risco nesta estação de trabalho e implica a necessidade de se efetuar alterações na mesma. Em relação à deteção de defeitos, este controlo é mais detalhado quando realizado por um colaborador humano. O efeito da diminuição do nível de detalhe do controlo de qualidade, nos processos seguintes do sistema produtivo deve ser estudado. Relativamente ao impacto nos tempos de paletização, quando comparados os tempos de execução do robô, com os TP obtidos através do estudo de tempos, verificase que existe uma redução acentuada na duração da tarefa, para todas as linhas. Contudo, alguns elementos presentes na recolha manual de ripas não estão presentes na recolha efetuada pelo robô. Por isso mesmo, foram comparados os tempos de execução da tarefa pelo robô com os tempos manuais apenas de alcance e colocação das peças na palete, na procura de um procedimento análogo para a comparação direta dos dois tempos. Desta análise, concluiu-se que existe redução dos tempos com a utilização do robô, apesar desta redução não ser tão acentuada como na primeira análise. A redução destes tempos deve ser objeto de estudos futuros, bem como o seu impacto no sistema produtivo. Por fim, foram tidos em conta outros aspetos, tais como a eliminação de algumas atividades, executadas apenas na recolha manual de ripa, tais como a mudança de orientação das ripas duplas quando colocadas nas paletes, a marcação com giz e os ajustes das ripas simples na palete. O efeito da eliminação destas ações deve ser tido em consideração após a implementação do robô. As principais limitações ao longo deste trabalho derivam da pandemia de Covid-19, que introduziu elevada incerteza ao longo de todo o projeto, atrasou a implementação do robô, não permitindo acompanhar e estudar em detalhe o impacto real da sua implementação e limitou as visitas ao chão-defábrica. Além disso, as constantes alterações na zona de Montagem da empresa, devido aos testes realizados na máquina Master Frame dificultaram a recolha e análise de informação. Desta forma, propõe-se, após a implementação do robô e normalização da sua utilização, bem como definição dos cenários em que iá ser utilizado, o estudo do seu impacto real na organização, nomeadamente nos fatores de produção e humanos e nova aplicação da ferramenta WIDEA, de modo a identificar novamente os desperdícios após esta alteração do sistema. Propõe-se também novos estudos debruçados sobre a introdução de um indicador ergonómico na ferramenta, de modo a otimizar a sua utilização, por exemplos em sistemas onde um PT tem mais do que uma atividade associada, com diferentes riscos de LMERT.
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96 APÊNDICE 1 - AVALIAÇÃO ERGONÓMICA – RECOLHA RIPAS SIMPLES Marcação das Peças com Giz Ao selecionarmos a posição crítica para este elemento, correspondente a passar o giz nas peças num movimento descendente, obtemos uma pontuação RULA de 5 – Figura 39. Este valor representa um nível de risco médio, que implica que, num futuro próximo, deverão ser introduzidas alterações ao PT. Esta pontuação deve-se ao facto de a posição do antebraço estar entre os 20° e os 45°, a posição do braço estar entre os 0° e os 60° e ao facto deste último trabalhar na parte lateral do corpo. O pulso tem elevada inclinação e adicionalmente a isso apresenta rotação. Relativamente à análise do pescoço, troco e pernas, nesta posição o colaborador revela uma inclinação do pescoço superior a 20°e inclinação do tronco entre os 0° e os 20°. As pernas estão apoiadas. Figura 39 - Pontuação RULA para posição crítica na marcação das peças. Colocação das Peças no Carrinho Neste elemento, a posição mais crítica corresponde ao momento em que o colaborador, com as peças na mão, se movimenta para as colocar no carrinho. Esta posição tem uma pontuação RULA de 6 – Figura 40. Este valor representa um nível de risco médio, o que implica que, num futuro próximo, deverão ser introduzidas alterações ao posto de trabalho. A posição do antebraço encontra-se entre os 20° e os 45°, a posição do braço estar entre os 0° e os 60° e este último trabalha na parte lateral do corpo. O pulso tem elevada inclinação e apresenta rotação. Relativamente à análise do pescoço, troco e pernas, nesta posição o operário tem o pescoço em extensão e a inclinação do tronco entre os 0° e os 20°. As pernas encontram-se apoiadas.
97 Figura 40 - Pontuação RULA para posição crítica na colocação das peças no carrinho.
98 APÊNDICE 2 – AVALIAÇÃO ERGONÓMICA – RECOLHA RIPA DUPLA Alcançar as Peças A posição escolhida para esta análise corresponde ao momento em que o colaborador se debruça sobre a máquina para alcançar as peças. Esta posição tem associada uma pontuação RULA de 7 – Figura 41. correspondente a um nível de risco alto que implica a introdução imediata de alterações no posto de trabalho. Neste caso, a posição do antebraço encontra-se a entre os 45° e os 90°, a posição do braço entre os 0° e os 60° e este último trabalha na parte lateral do corpo. O pulso tem elevada inclinação e apresenta rotação. Nesta posição o colaborador tem o pescoço em extensão e a inclinação do tronco encontra-se entre os 0° e os 20°. O colaborador não tem as pernas apoiadas, visto ter que erguer uma das pernas para alcançar as peças. Figura 41 - Pontuação RULA para posição crítica no alcance de peças. Mudar Orientação das Peças Esta posição tem associada uma pontuação RULA de 4 – Figura 42. Este valor representa um nível de risco baixo, que implica a necessidade de mais observações e que poderá ser necessário introduzir modificações no futuro. O antebraço encontra-se entre os 45° e os 90° e a posição do braço entre os 0° e os 60 e este último trabalha na parte lateral do corpo. O pulso apresenta uma ligeira inclinação e adicionalmente a isso apresenta rotação. Relativamente à análise do pescoço, troco e pernas, nesta posição o colaborador tem o pescoço com inclinação entre os 0° e os 10° e inclinação do tronco entre os 0° e os 20°. As pernas, estão apoiadas. Associado a este movimento, temos também pontuação associada à utilização dos músculos, pelo facto desta atividade ser exercida mais do que 4 vezes por minuto.
99 Figura 42 - Pontuação RULA para posição crítica ao endireitar as peças. Marcação das Peças com Giz Ao selecionarmos a posição mais crítica, correspondente ao início da marcação com giz das peças num movimento descendente, obtemos uma pontuação RULA de 5 – Figura 43. Este valor representa um nível de risco médio, que implica que, num futuro próximo, deverão ser introduzidas alterações ao posto de trabalho. Esta pontuação deve-se ao facto de a posição do antebraço estar entre os 20° e os 45°, a posição do braço estar entre os 0° e os 60° e ao facto deste último trabalhar na parte lateral do corpo. O pulso tem elevada inclinação e adicionalmente a isso apresenta rotação. Relativamente à análise do pescoço, troco e pernas, nesta posição o colaborador revela uma inclinação do pescoço superior a 20°e inclinação do tronco entre os 0° e os 20°. As pernas estão apoiadas. Figura 43 - Pontuação RULA para posição crítica na marcação das peças. Colocação das Peças no Carrinho Neste caso, a posição mais crítica corresponde ao momento em que o colaborador, com as peças na mão, se movimenta para as colocar no carrinho. Esta posição tem então uma pontuação RULA de 6 –
100 Figura 44. Este valor representa um nível de risco médio, o que implica que, num futuro próximo, deverão ser introduzidas alterações ao posto de trabalho. A posição do antebraço encontra-se entre os 45° e os 90°, a posição do braço estar entre os 0° e os 60° e este último trabalha na parte lateral do corpo. O pulso tem elevada inclinação e apresenta rotação. Relativamente à análise do pescoço, troco e pernas, nesta posição o colaborador tem o pescoço em extensão e a inclinação do tronco entre os 0° e os 20°. As pernas estão apoiadas. Figura 44 - Pontuação RULA para posição crítica na colocação das peças no carrinho.
101 APÊNDICE 3 – AVALIAÇÃO ERGONÓMICA – ABASTECIMENTO DO CARRINHO DE TRANSPORTE Abastecer com Ripas Sem Cubos A posição crítica selecionada é quando o operador endireita as ripas antes de pegar nelas, que corresponde a uma pontuação RULA de 7Figura 45. Este valor representa um nível de risco alto, que implica que deverão ser introduzidas mudanças no posto imediatamente. Esta pontuação deve-se à posição do antebraço estar acima dos 90°, a posição do braço estar entre os 0° e os 60° e ao facto deste último trabalhar na parte lateral do corpo. O pulso tem elevada inclinação e adicionalmente apresenta rotação. Relativamente à análise do pescoço, tronco e pernas, nesta posição o colaborador revela extensão do pescoço e inclinação do tronco entre os 0° e os 20°. As pernas estão apoiadas. O carácter repetitivo da tarefa acrescenta pontuação no que diz respeito à utilização dos músculos, visto a tarefa repetir-se mais do que 4 vezes por minuto. Figura 45 - Pontuação RULA para posição crítica no abastecimento do carrinho com ripas sem cubos. Abastecer com Ripas Simples A posição com maior risco corresponde a encostar as ripas no carrinho. A pontuação RULA é de 7Figura 46. Este valor representa um nível de risco alto, que implica que deverão ser introduzidas imediatamente mudanças no posto. Esta pontuação deve-se à posição do antebraço estar entre os 45° e os 90°, a posição do braço estar entre os 0° e os 60° e ao facto deste último trabalhar na parte lateral do corpo. O pulso tem elevada inclinação e adicionalmente apresenta rotação. Relativamente à análise do pescoço, tronco e pernas, nesta posição o colaborador revela extensão do pescoço e inclinação do tronco entre os 20° e os 60°. As pernas estão apoiadas. O carácter repetitivo da tarefa acrescenta pontuação no que diz respeito à utilização dos músculos, visto a tarefa repetir-se mais que do que 4 vezes por minuto.
102 Figura 46 - Pontuação RULA para posição crítica no abastecimento do carrinho com ripas simples. Elemento Abastecer Ripas Duplas A posição crítica, correspondente a encostar as ripas no carrinho, obtemos uma pontuação RULA de 7Figura 47. Este valor representa um nível de risco alto, o que implica que deverão ser introduzidas imediatamente mudanças no posto de trabalho. Esta pontuação deve-se à posição do antebraço estar entre os 20° e os 45°, a posição do braço estar entre os 0° e os 60° e ao facto deste último trabalhar na parte lateral do corpo. O pulso tem elevada inclinação e adicionalmente a isso apresenta rotação. Relativamente à análise do pescoço, tronco e pernas, nesta posição o colaborador revela extensão do pescoço e inclinação do tronco entre os 20° e os 60°. As pernas estão apoiadas. O carácter repetitivo da tarefa acrescenta pontuação no que diz respeito à utilização dos músculos, visto a tarefa repetir-se mais do que 4 vezes por minuto. Figura 47 - Pontuação RULA para posição crítica no abastecimento do carrinho com ripas duplas.
103 APÊNDICE 4 –REGISTO DE TO E FA Tabela 29 - Tempos observados, fator de atividade e observações necessárias para a atividade de recolha de ripas na linha 1. Alcançar Peças Marcar Peças Colocar na Palete Endireitar na Palete Ciclo TO FA TO FA TO FA TO FA 1 2,98 95 2,11 125 4,21 75 7,09 85 2 3,42 80 3,42 75 3,58 90 6,72 90 3 3,28 85 2,23 115 3,13 105 6,42 95 4 3,66 75 2,71 95 2,76 120 5,45 110 5 3,35 85 2,45 105 3,95 85 7,1 85 6 3 95 2,04 130 4,24 75 7,01 85 7 3,16 90 1,89 140 5,16 65 7,15 85 8 3,55 80 2,31 115 4,1 80 6,16 100 9 2,62 105 1,67 160 3,48 95 6,47 95 10 3,32 85 2,17 120 4,08 80 6,98 85 11 3,38 80 2,71 95 3,26 100 6,97 85 12 2,78 100 3,08 85 3,76 85 7,48 80 13 2,72 100 1,21 215 2,95 110 4 150 14 3,89 70 3,2 80 3,56 90 6,06 100 15 3,41 80 1,76 150 3,66 90 8,58 70 16 2,33 120 2,43 110 3,91 85 5,92 100 17 3,21 85 4,11 65 2,92 110 7,1 85 18 2,5 110 2,43 110 2,83 115 4,93 125 19 2,15 130 2,84 90 3,59 90 7,07 85 20 3,17 90 3,16 85 2,96 110 3,99 150 21 2,99 95 2,62 100 3,19 100 6,49 95 22 3,15 90 2,18 120 4,06 80 9,43 65 23 2,73 100 2,8 95 3,78 85 7,44 80 24 2,38 115 2,13 120 2,55 130 7,93 75 25 2,31 120 2,87 90 3,2 100 6,15 199 26 2,03 135 3,36 80 2,86 115 7,61 80 27 2,75 100 4,24 60 3,65 90 6,53 95 28 2,8 100 3,1 85 3,69 90 5,54 110 29 1,87 150 2,94 90 2,95 110 9,53 65 30 3,36 85 2,36 110 2,66 125 6,84 90 31 3,33 85 3,42 75 2,44 135 9,12 65 32 3,39 80 3,37 80 2,61 125 8,48 70
104 33 2,56 110 2,16 120 3,06 105 7,45 80 34 3,41 80 2,46 105 3,57 90 6,23 95 35 3,16 90 2,54 105 3,46 15 7,75 80 36 2,32 120 3,5 75 3,15 105 6,04 100 37 1,76 160 3,24 80 3,36 95 6,82 90 38 2,89 95 2,31 115 3,57 90 6,94 85 39 1,98 140 3,1 85 3,88 85 6,06 100 40 2,78 100 2,12 120 2,04 160 7,04 85 Média 2,896 100 2,669 104 3,396 97 6,852 94 Desvio Padrão 0,520 - 0,638 - 0,595 - 1,195 - N' 22 - 38 - 20 - 20 - Tabela 30 - Tempos observados, fator de atividade e observações necessárias para a atividade de recolha de ripas na linha 2. Alcançar Peças Marcar Peças Mudar Orientação Colocar na Palete Ciclo TO FA TO FA TO FA TO FA 1 2,57 120 3,26 100 2,67 80 3,27 100 2 2,47 125 3,1 105 1,95 115 3,56 95 3 3,1 110 2,3 140 2,56 85 2,23 150 4 2,78 110 3,08 105 2 110 4 85 5 3,45 90 2,45 135 1,33 165 2,72 120 6 2,56 120 3,26 100 3,23 70 2,5 135 7 3,08 100 3,53 90 3,63 60 4,09 80 8 2,63 120 4,02 80 2,2 100 2,78 120 9 1,94 160 3,77 85 1,91 115 2,92 115 10 3,34 95 3,11 105 2,11 105 2,52 130 11 4,12 75 2,89 115 3,13 70 3,56 95 12 2,76 110 3,55 90 2,43 90 3,24 100 13 3,34 95 2,99 110 2 110 4,1 80 14 3,26 95 3,45 95 1,78 125 3,67 90 15 3,12 100 3 110 2,45 90 3,56 95 16 3,56 85 3,19 100 2,1 105 2,86 115 17 2,34 130 3,67 90 1,76 125 3,66 90 18 4,43 70 4,05 80 1,91 115 3,64 90 19 2,3 135 2,78 115 1,88 115 2,58 130 20 2,45 125 2,68 120 2,27 95 3,88 84 21 2,76 110 2,87 115 2,32 95 2,87 115
111 TT: (480 2992,17)×60 =9,63 𝑠𝑒𝑔𝑢𝑛𝑑𝑜𝑠 Tabuleiros t: 180 minutos (trabalha 3 h, com material que vem da Master Frame ) Q: 598,0149 peças TT: (180 598,0149) ×60 =13,04 𝑠𝑒𝑔𝑢𝑛𝑑𝑜𝑠
112 APÊNDICE 9 – CÁLCULO DE TEMPOS DE CICLO Volume KT: 2×0,792 × 0,032×0,0135+2×0,742×0,032×0,028+0,742×0,032× 0,028+12×0,04×0,032×0,021=0,002 𝑚3 Volume KS: 2×0,786×0,032×0,0135+2×0,667×0,032×0,0135+0,667×0,032× 0,0135+4×0,04×0,032×0,018+8×0,055×0𝑚032×0,018=0,002 𝑚 3 Volume LT : 2×1,204×0,029×0,025+2×0,554×0,029×0,025+4×0,0220× 0,120×0,0293 =0,006 𝑚3 𝑉𝑚é𝑑𝑖𝑜= 0,002∗0,6085+0,002∗0,1847+0,006∗0,2068 0,6085+0,2068+0,1847 =0,003 𝑚3 Área KT : 2×0,792×0,032+2×0,742×0,032+0,742×0,032+12×0,04×0,032 = 0,137𝑚2 Área KS : 2×0,768×0,032+2×0,667×0,032+0,667×0,032+4×0,04×0,032+ 8×0,055×0,032=0,132 𝑚2 Área LT : 2×1,204×0,029+2×0,554×0,029+4×0,0220×0,120=0,208 𝑚2 𝐴 𝑚é𝑑𝑖𝑎 =0,137∗0,6085+0,132∗0,1847+0,208∗0,2068 0,6085+0,2068+0,1847 =0,151 𝑚2 Shelling Taxa de produção: 0,5 m3/min 𝑇𝐶 =0,003 0,5 ×60=0,36 𝑠𝑒𝑔𝑢𝑛𝑑𝑜𝑠 Multi-Serra Taxa de produção: 4 m2/ min 𝑇𝐶 =0,151 4×60= 2,27 𝑠𝑒𝑔𝑢𝑛𝑑𝑜𝑠 Calibradora Taxa de produção: 20 m/min
113 comprimento cubos: 0,22 m 4 cubos: 0,88 m 𝑇𝐶 = 0,88 20 𝑥 60=2,64 𝑠𝑒𝑔𝑢𝑛𝑑𝑜𝑠 OMGAS fornecido pela empresa Pré-Master Frame Taxa de produção: 7 peças/min Eficiência: 80 % 𝑇𝐶 =1 7× 0,8 × 60 =6,86 𝑠𝑒𝑔𝑢𝑛𝑑𝑜𝑠 Master Frame Taxa de produção = 7 peças /min 𝑇𝐶 =1 7×60=8,57 𝑠𝑒𝑔𝑢𝑛𝑑𝑜𝑠 Tabuleiros Fornecido pela empresa
114 APÊNDICE 10 – CÁLCULO DOS NÍVEIS DE WIP Shelling V=135,685 m3 𝑊𝐼𝑃 =135,685 0,003 =45228 𝑝𝑒ç𝑎𝑠 Multi-Serra V=15,061 m3 𝑊𝐼𝑃 =15,061 0,003 =5020 𝑝𝑒ç𝑎𝑠 Calibradora não tem WIP, mas por motivos de representação, usa-me o mínimo visível, correspondente a 400 peças. OMGAS V=589 m2 𝑊𝐼𝑃 = 589 0,151=3900 𝑝𝑒ç𝑎𝑠 Pré-Master Frame V=2,991 m3 𝑊𝐼𝑃 =2,991 0,003 =997 𝑝𝑒ç𝑎𝑠 Master Frame V=1,203 m3 𝑊𝐼𝑃 =1,203 0,003=401 𝑝𝑒ç𝑎𝑠 Tabuleiros: 8 carrinhos (32 paletes) Cada palete tem 38 peças WIP=1216 peças
115 APÊNDICE 11 – AVALIAÇÃO ERGONÓMICA DO PROCESSO COM RECURSO AO KIM Multi-Serra e Calibradora Na Multi-Serra e na Calibradora o trabalho é semelhante e consiste em abastecer e retirar grandes quantidades de material da máquina, com o auxílio de um tapete com rolamentos. Desta forma, o KIM mais indicado é o KIM-BF. Relativamente à pontuação de tempo, a tarefa de abastecimento e recolha de material ocorre enquanto esta está a trabalhar, o que pode corresponder a um turno de 8 horas. Assim a pontuação é de 10. Relativamente à força exercida, esta corresponde à movimentação de carga superior a 100 kg sobre um tapete de rolamentos, com elevada frequência, o que corresponde a uma pontuação de 50. A multiplicação deste valor pela pontuação de tempo já garante uma pontuação superior a 100, o que indica um elevado nível de risco (Tabela 36). Tabela 36 - Tabela-resumo do KIMWBF para a Multi-Serra. WBF Multi-Serra Comentários Time rating 10 All shift Force exertion 50 Moving loads on rollertarcks <100 kg Simmetry - - Body posture - - Unvafourable working conditions - - Work organization - - Avaliação 50 500 Risco 4 > ou igual a 100 OMGAS Abastecimento Nas máquinas OMGAS os operadores procedem ao seu abastecimento, carregando a máquina com aproximadamente 20 kg de material, aproximadamente 200 vezes por turno. Após colocação do material na zona de abastecimento da máquina, os também alinham o material, empurrando-o já com este pousado na máquina. Dessa forma, foram escolhidos dois KIM’s para avaliar o risco ergonómico neste posto, o KIM -LHC e o KIM-WBF, sendo o segundo para avaliar as tarefas de ajuste do material Relativamente ao KIM-LHC, começou-se por determinar a pontuação de tempo, correspondente a 3,5, pois o operador abastece a máquina aproximadamente 200 vezes por turno. Relativamente aos outros indicadores e começando pela carga, esta pesa aproximadamente 20 kg e, como os operadores são
116 todos do sexo masculino, neste indicador a pontuação é de 11. Quanto à manipulação da carga, esta é assimétrica, não havendo assimetria na distribuição da carga pelos dois braços, o que resulta numa pontuação de 2. A postura corporal obtém uma pontuação de 4, pois aliados aos 3 pontos da inclinação do tronco ao longo da tarefe acresce-lhe 1 ponto, pelo facto de os braços estarem distantes do corpo. Relativamente às condições de trabalho desfavoráveis, esta categoria obtém 3 pontos, somatório dos 2 pontos relacionados com a posição da mão ao longo da tarefa, com 1 ponto associado à dificuldade em agarrar a carga. A organização do trabalho recebe 2 pontos, devido à rara variação da carga de trabalho. O somatório da pontuação destes indicadores resulta em 22 pontos, que multiplicados pela pontuação de tempo culminam em 77 pontos (Tabela 37), o que corresponde um nível 3 de risco. Tabela 37 - Tabela-resumo do KIM-LHC para o abastecimento das OMGAS. LHC OMGAS Abastecimento Comentários Time rating 3,5 Up to 220 Load weight 11 15-20 kg (men) Load handling 2 Assimetrically Body posture 4 3 +1 (hands distant from body) Unvafourable working conditions 3 Work organization 2 Restricted Avaliação 22 77 Risco 3 50 - <100 Para o KIM-BF, a pontuação de tempo é de 6 pontos, sendo que o operador só ajusta as peças uma em cada duas vezes que abastece a máquina. Em relação aos outros indicadores, e começando pelo indicador de tipo de força, estas são consideradas moderadas, correspondente a uma pontuação de 6. A assimetria na tarefa é deficiente, correspondente a uma pontuação de 2. A postura corporal recebe uma pontuação de 3 e as condições de trabalho obtêm uma pontuação de 3, correspondente ao somatório dos 2 pontos da posição da mão/braço ao longo da tarefa com 1 ponto relacionado com a dificuldade em agarrar o material. Finalmente, a organização do trabalho recebe 2 pontos, pelo mesmo motivo referido no KIM anterior. O somatório destas pontuações resulta em 16 pontos, que multiplicados pela pontuação de tempo correspondem a um nível 3 de risco (96 pontos) (Tabela 38). Conclui-se então que o nível de risco associado ao abastecimento das OMGAS, tendo em conta os dois KIM’s utilizados, corresponde ao nível 3.
117 Tabela 38 - Tabela-resumo do KIM-WBF para o abastecimento das OMGAS. WBF OMGAS Abastecimento Comentários Time rating 6 6 - 100 aprox. 107 min Force exertion 6 Moderate forces (moving) Simmetry 2 Assimetrically Body posture 3 Standing, trunk twisting Unvafourable working conditions 3 2 (hand position) +1(grip) Work organization 2 Restricted Avaliação 16 96 Risco 3 50 - <100 Recolha Na retirada de material das OMGAS, o KIM escolhido, assim como no abastecimento foi o LHC. O operador, assim que a máquina dispensa o material, pega no mesmo e coloca-o numa palete. A carga continua a ser de aproximadamente 20 kg e a tarefa ocorre aproximadamente 200 vezes durante as 8 horas de trabalho. Assim, começou-se por determinar a pontuação de tempo que corresponde a 3,5. Relativamente aos outros indicadores e começando pela carga, esta continua a pesar aproximadamente 20 kg, correspondente a uma pontuação de 11 (operadores do sexo masculino). Quanto à manipulação da carga, esta é simétrica, sendo a carga manipulada e distribuída pelos dois braços, o que resulta numa pontuação de 0. A postura corporal obtém uma pontuação de 0, não havendo inclinação ou rotação do tronco. Relativamente às condições de trabalho desfavoráveis, esta categoria obtém 2 pontos, somatório do ponto relacionado com a posição da mão ao longo da tarefa, com o ponto associado à dificuldade em agarrar a carga. A organização do trabalho recebe 2 pontos, pelas mesmas razões do abastecimento. O somatório da pontuação destes indicadores resulta em 15 pontos, que multiplicados pela pontuação de tempo culminam em 52,5 pontos, o que corresponde a um nível 3 de risco (Tabela 39). Desta forma, e olhando para os resultados do abastecimento e da recolha de material das OMGAS, conclui-se que neste posto de trabalho, o risco geral é de nível 3.
118 Tabela 39 - Tabela-resumo do KIM - LHC para a recolha de material das OMGAS. LHC OMGAS Recolha Comentários Time rating 3,5 Up to 220 Load weight 11 15-20 kg (men) Load handling 0 Body posture 0 Unvafourable 118orking conditions 2 Work organization 2 Restricted Avaliação 15 52,5 Risco 3 50 - <100 Pré-Master Frame A tarefa realizada nesta estação consiste na recolha de peças pré-montadas da máquina, antes que sigam para montagem automática. O operador tem de alcançar as peças, transporta-las e coloca-las num carrinho. A carga pesa aproximadamente 3 kg e a tarefa é realizada ao longo de todo o turno. Assim foi escolhido o KIM-MHO para o alcance das peças e marcação com giz das mesmas e o KIM-LHC para o seu transporte e colocação no carrinho. Começando pelo KIM-MHO, a pontuação de tempo é de 7, correspondendo a 7 horas. Relativamente aos outros indicadores e ao tipo de força exercida, esta é considerada moderada, correspondendo a 4,5 pontos. A qualidade da pega recebe uma pontuação de 2 e a posição do braço/mão recebe 1 ponto. As condições de trabalham são confortáveis e recebem 0 pontos. Já a postura corporal, sendo exclusivamente de pé. recebe 4 pontos. A organização do trabalho recebe 2 pontos, já que a variação do trabalho ocorre apenas quando há interrupções para corrigir problemas na máquina ou para abastecer a mesma. O somatório destas pontuações resulta em 13,5 pontos, que multiplicados pela pontuação de tempo representam um nível de risco 3 (94, 5 pontos) (Tabela 40).
119 Tabela 40 – Tabela-resumo do KIM-MHO para a PréMaster Frame . MHO Pré-Montagem Comentários Time rating 7 430 min aprox. 7 horas Type of force 4,5 Moderate forces (holding 2,5 + moving) Force tranfer 2 Restricted Hand/arm position 1 Restricted Unvafourable 119orking conditions 0 Good Body posture/movement 4 Exclusively standing Work organization 2 Restricted Avaliação 13,5 94,5 Risco 3 50 - <100 Utilizando o KIM-LHC e com a tarefa a repetir-se aproximadamente 1000 vezes ao turno, a pontuação de tempo é de 7 pontos. Nos outros indicadores, a carga recebe 6 pontos. Isto acontece porque as operadoras são do sexo feminino e o peso varia entre os 3 e os 5 kg. O manuseamento da carga recebe 0 pontos, uma vez que as duas mãos são utilizadas de forma simétrica. relativamente à postura corporal, esta recebe 6 pontos, uma vez que o operador tem de se inclinar para a frente no início da tarefa e a posição onde pousa a carga varia ao longo da mesma (5 pontos). Aliado a isso, há rotação do tronco na colocação das peças no carrinho (1 ponto). As condições de trabalho recebem 2 pontos, um para a posição da mão/braço e outro para a dificuldade em agarrar as ripas. A organização do trabalho recebe 2 pontos, pelos mesmos motivos referidos no KIM anterior. O somatório das pontuações destes indicadores resulta em 16 pontos, que multiplicados pela pontuação de tempo culmina em 112 pontos. O risco do posto é então de nível 4, quando o KIM-LHC é utilizado (Tabela 41). De forma a proteger o operador, existindo risco de nível 4, é este que fica atribuído ao posto, apesar do nível ser inferior quando o outro KIM (MHO) é utilizado.
120 Tabela 41 – Tabela-resumo do KIM-LHC para a PréMaster Frame . LHC Pré-Montagem Comentários Time rating 7 Aprox. 1000 x /shift Load weight 6 3-5 kg; women Load handling 0 Both hands Body posture 6 5 +1 Twisting trunk Unvafourable 120orking conditions 2 1+1 Work organization 2 Restricted Avaliação 16 112 Risco 4 > ou igual a 100 Master Frame Na Master Frame a tarefa consiste em abastecer a máquina com ripas e cubos. Isto acontece, no máximo, 50 vezes por turno com cargas entre os 10 e os 15 kg. A tarefa é realizada por operadoras do sexo feminino. Estas pegam no material, pousado em paletes ao lado da máquina, e procedem ao abastecimento da mesma. Assim, o KIM mais indicado para esta tarefa é o KIM-LHC.A pontuação de tempo obtida é de 2 pontos, correspondente a aproximadamente 30 vezes que a tarefa é realizada por turno. Relativamente aos outros indicadores, a pontuação para a carga é de 12 pontos, correspondente a uma carga entre os 10 e os 15 kg e ao facto de as operadoras serem do sexo feminino. A manipulação da carga recebe 0 pontos, uma vez que as operadoras utilizam as duas mãos e o peso está igualmente distribuído pelos dois braços. Quanto à postura corporal, esta recebe 4 pontos, uma vez que há inclinação e rotação do trono ao longo da tarefa. Relativamente às condições de trabalho, estas recebem 3 pontos, 2 pela posição das mãos e 1 pela dificuldade em agarrar o material. Finalmente, a organização do trabalho é boa, havendo variação das tarefas a realizar pelas operadoras. Assim, o somatório destes indicadores (19 pontos) multiplicado pela pontuação de tempo resulta em 38 pontos, que corresponde ao nível 2 de risco (Tabela 42).
127 APÊNDICE 14– SESSÃO DE FOCO PARA VALIDAÇÃO DA FERRAMENTA Figura 49 - Slide 1 da apresentação da sessão de foco. Figura 50 - Slide 2 da apresentação da sessão de foco.
128 Figura 51 - Slide 3 da apresentação da sessão de foco. Figura 52 - Slide 4 da apresentação da sessão de foco.
129 Figura 53 - Slide 5 da apresentação da sessão de foco. Figura 54 - Slide 6 da apresentação da sessão de foco.
130 Figura 55 - Slide 7 da apresentação da sessão de foco .
131 APÊNDICE 15– QUESTIONÁRIO APLICADO AOS COLABORADORES Figura 56 - Primeira página do questionário.
132 Figura 57 - Segunda página do questionário.
133 Figura 58 - Terceira página do questionário.
134 APÊNDICE 16– APRESENTAÇÃO UTILIZADA NA SESSÃO DE ESCLARECIMENTO Figura 59 - Slide número 2 com as principais conclusões da análise dos resultados do questionário. Figura 60 - Slide número 3 com a apresentação dos conceitos de robô industrial e robô colaborativo.
135 Figura 61 - Slide número 4 com a tabela com as principais diferenças entre robótica industrial e a robótica colaborativa. Figura 62 - Slide número 5 com conteúdo relativo ao mecanismo de segurança SRMS.
136 Figura 63 - Slide número 6 com conteúdo relativo ao mecanismo de segurança HG. Figura 64 - Slide número 7 com conteúdo relativo ao mecanismo de segurança SSM.