Metodologia para quantificação e acompanhamento de indicadores-chave de desempenho operacional

• Main Author: Giaquinto, Cláudia Daniela Melo
• Other Authors: Farenzena, Marcelo
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: 2018
• Subjects: Indicadores de desempenho; Ruído; Análise estatística; Key Performance Indicators; Steady state detection; Noise removal; Error propagation; Candlestick chart; Processes assessment
• Online Access: http://hdl.handle.net/10183/172050

Indicadores-chave de desempenho (KPIs) exercem um papel de extrema importância na indústria de processos, auxiliando na tomada de decisão. No entanto, para serem representativos precisam ser calculados de forma confiável. O presente trabalho propôs uma metodologia para o cálculo destes KPIs com base em técnicas de detecção do estado estacionário, remoção de ruído, propagação de erros e análise de sensibilidade. Estes KPIs foram apresentados, de acordo com o que consta na literatura, em uma nova ferramenta gráfica de acompanhamento proposta pelos autores, denominada StatSSCandlePlot. O StatSSCandlePlot apresenta os KPIs no padrão candlestick, que é bastante utilizado no mercado de ações, incluindo informações adicionais. O grande diferencial do StatSSCandlePlot é que os indicadores e suas respectivas propriedades exibidas são calculadas a partir de técnicas que englobam o tratamento de dados e análises estatísticas. A metodologia proposta foi aplicada em um estudo de caso de um chuveiro contendo dois princípios de aquecimento, gás e energia elétrica. Para este estudo, foi criado o Índice de Qualidade do Banho (IQB), que é um indicador dependente da temperatura e da vazão de saída, cujos dados foram avaliados em três cenários distintos, o primeiro quando o sistema é submetido a distúrbios na vazão, no segundo ocorre uma queda na temperatura da água fria e no último, o IQB foi avaliado quando o sistema foi submetido a distúrbios na vazão sob uma nova estratégia de controle da planta. A partir do StatSSCandlePlot, foi possível identificar as tendências do indicador nos diferentes cenários, a parcela de cada janela no estado estacionário, os valores a serem considerados do indicador e, de forma complementar, identificar a variável que mais influenciou na variação do indicador, através da análise de sensibilidade. === Key performance indicators (KPIs) play an extremely important role in the process industry, aiding in decision-making. However, to be representative they need to be calculated reliably. The present work proposed a methodology for the calculation of these KPIs based on steady state detection, noise removal, error propagation and sensitivity analysis techniques. These KPIs were presented, as far as it is known, in a new graphical KPIs monitoring tool proposed by the authors, called StatSSCandlePlot. StatSSCandlePlot introduces KPIs in the candlestick standard, which is widely used in the stock market, including additional information. The major difference of StatSSCandlePlot is that the indicators and their respective displayed properties are calculated from techniques that encompass data processing and statistical analysis. The proposed methodology was applied in a case study of a shower containing two principles of heating, gas and electric energy. For this study the Bath Quality Index (BQI) was created, which is a temperature and output flow dependent indicator, whose data were evaluated in three different scenarios, the first one when the system was submitted to flow disturbances, in the second one, a decrease in the temperature of the cold water and in the last one, the IQB was evaluated when the system was submitted to disturbances in the flow under a new strategy of control of the plant. From the StatSSCandlePlot, it was possible to identify the trends of the indicator in the different scenarios, the portion of each window in the steady state, the values to be considered in the indicator and, in a complementary way, to identify the variable that most influenced the variation of the indicator, through the sensitivity analysis.