O OEE (Overall Equipment Effectiveness, ou Eficiência Global do Equipamento) é o indicador central do Total Productive Maintenance (TPM) consolidado pelo JIPM. Ele traduz, em um único número percentual, quanto da capacidade produtiva de um ativo está sendo efetivamente aproveitada. Seu valor está diretamente atrelado à qualidade da gestão de manutenção — e é aí que a integração ao SIGMA EAM transforma o OEE de um número isolado em um vetor de ação sobre a confiabilidade dos ativos.
OEE = Disponibilidade × Desempenho × Qualidade
O OEE é o produto de três fatores:
- Disponibilidade = tempo operando ÷ tempo planejado. Captura as perdas por paradas — quebras não planejadas e tempos de setup/ajuste.
- Desempenho = produção real ÷ produção ideal no tempo operado. Captura as perdas de ritmo — pequenas paradas e queda de velocidade.
- Qualidade = peças boas ÷ peças totais. Captura as perdas de produto — refugos, retrabalho e perdas no startup.
Por serem multiplicativos, os três fatores se penalizam mutuamente: um ativo com 90% em cada dimensão entrega OEE de apenas ~73%. Um indicador complementar é o TEEP (OEE × Utilização do calendário), que expõe a "capacidade oculta".
As Seis Grandes Perdas do TPM
O OEE existe para atacar as Seis Grandes Perdas que o JIPM organizou nas três categorias:
- Quebras e 2. Setups e ajustes — perdas de Disponibilidade.
- Pequenas paradas e 4. Queda de velocidade — perdas de Desempenho.
- Refugos e retrabalho e 6. Perdas no startup — perdas de Qualidade.
O elo com a manutenção é direto: quebras, microparadas e refugos por desregulagem nascem, em boa parte, de falhas de ativo. Reduzir essas perdas é, na prática, elevar o MTBF e reduzir o MTTR — os dois KPIs que o SIGMA já calcula automaticamente a partir das Ordens de Serviço.
Classe mundial versus a média Brasil
Os referenciais deixam clara a distância a percorrer. O OEE médio brasileiro situa-se entre 55% e 65%, com potencial de ganho de 20 a 30 pontos percentuais. A meta de classe mundial é OEE ≥ 85% (JIPM; ISO 22400-2). Esse gap conversa com o custo de manutenção (4–5% do faturamento no Brasil vs. < 3% em classe mundial) e com a cultura reativa (corretiva em 50–65% ante o alvo de ≤ 20%): OEE baixo, custo alto e cultura reativa são faces do mesmo problema.
Como o SIGMA EAM coleta os dados do OEE
Um OEE confiável depende de dado confiável na origem. O SIGMA reúne três fontes:
- IoT / telemetria: sensores acompanham o ativo (temperatura, vibração, pressão) e horímetros WiFi registram as horas reais de operação, que alimentam a Disponibilidade, o MTBF e o disparo de preventivas por uso.
- Apontamentos: o registro no campo, no SIGMA Mobile 3.0 (online/offline) com QR Code, evidências e checklists, captura tempos de parada, causa/ação e materiais diretamente na OS.
- BI integrado: consolida ordens, planos, custos, tempos e disponibilidade em dashboards em tempo real, com drill-down por TAG, equipamento, setor, turno e período.
Calcular, monitorar e conectar à manutenção
Com os dados centralizados, o SIGMA fecha o laço entre a perda de produção e a ação de manutenção. A detecção automática de anomalias combina regras, estatística e IA para vigiar sinais fracos — aumento de frequência de falhas, crescimento do MTTR, eventos de IoT — usando baseline por ativo/classe/turno. Um desvio que derrube a Disponibilidade gera alerta priorizado por criticidade, que chega ao responsável via Notify e vira pendência rastreável via Follow-up.
A partir daí, o PDCA nativo transforma a queda de OEE em melhoria estruturada: o "Check" usa os indicadores reais como evidência; o plano de ação segue o 5W2H; e o "Act" atualiza plano preventivo, checklist e treinamento. Quebras crônicas entram em RCA (5 Porquês + Ishikawa 6M); modos priorizados por FMEA podem gerar OS preventivas automáticas. O OEE deixa de ser um placar passivo e passa a ser o gatilho de um fluxo governado.