Encomenda do Projeto 03: Indicadores de Gestão de Manutenção

20 de junho de 2024 Off Por Marcelo Martins

Grupo

EAS 02 – Ambulatório

Valores:

Conjunto de dados para EAS da equipe 02: AMBULATÓRIO

▪ 𝐵𝑎𝑐𝑘𝑙𝑜𝑔 = 𝐻𝐻 𝑂𝑆 𝑃𝑙𝑎𝑛𝑒𝑗𝑎𝑑𝑎𝑠 = 32 𝐻𝐻 𝑂𝑆 𝑃𝑒𝑛𝑑𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 = 15 𝐻𝐻 𝑂𝑆 𝑃𝑟𝑜𝑔𝑟𝑎𝑚𝑎𝑑𝑎𝑠 = 16 𝐻𝐻 𝑂𝑆 𝐸𝑥𝑒𝑐𝑢𝑡𝑎𝑑𝑎𝑠 = 13

▪ Custo do EMH parado = R$ 1.200,00 por hora

▪ Hora Homem Total = 18 horas ▪ Fator de Produtividade = 0,42

▪ Custo Total de Manutenção = R$ 520.000,00

▪ Faturamento Bruto = R$ 2.300.000,00

▪ Custo Específico de Manutenção EMH = R$ 850,00

▪ Valor de Compra EMH Novo = 35.000,00

▪ 𝐷𝑎𝑑𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑀𝑎𝑛𝑢𝑡𝑒𝑛çã𝑜 = 07 𝑀𝐶 =914 𝑀𝑃 =706 𝑀𝑃𝑑 =234 𝐸𝑛𝑔.𝜀 𝑀𝑒𝑙ℎ𝑜𝑟𝑖𝑎𝑠 = 108

Data:

Início: 03.06.2024 • Fim: 17.06.2024 • Entrega: 24.06.2024 IMPRESSO & pdf

Escopo do Projeto:

Cada equipe (grupo de alunos) deve se colocar como um EAS de determinada atividade de saúde para a qual receberá um conjunto de dados numéricos qualitativos concernentes à atividade específica de cada EAS.

Com esses dados, cada equipe deverá cumprir a tarefa do projeto 02: exercitar o ferramental matemático que envolve os OITO principais indicadores de Gestão de Manutenção.

Cada Equipe deve elaborar um texto introdutório que justifique a relevância do projeto;

A tarefa compreende um documento de encaminhamento impresso para toda a tarefa da encomenda explicitada a seguir.

Justificativa do Trabalho

A gestão eficiente de serviços de saúde, especialmente em ambientes ambulatoriais de segunda linha (EAS2), exige uma abordagem sistemática na monitorização e análise de indicadores de desempenho. Esses indicadores são essenciais para assegurar a qualidade, eficiência e segurança no atendimento aos pacientes. A NBR 5462, que trata de confiabilidade e mantenabilidade, fornece uma estrutura valiosa para a gestão desses indicadores. A seguir, são apresentados os aspectos gerais que justificam a importância da manutenção de indicadores no contexto de EAS2 e em conformidade com a NBR 5462.

Conformidade com a NBR 5462

A NBR 5462 enfatiza a importância de se estabelecer uma abordagem estruturada para monitorar e analisar o desempenho dos sistemas e equipamentos. Isso inclui a implementação de práticas que garantam:

  1. Confiabilidade:
    • Garantir que os equipamentos médicos funcionem corretamente durante o tempo necessário é crucial para o atendimento eficaz aos pacientes. A confiabilidade dos equipamentos é um aspecto central para prevenir falhas inesperadas que possam comprometer os cuidados de saúde.
  2. Mantenabilidade:
    • Facilitar a manutenção dos equipamentos é essencial para minimizar o tempo de inatividade e garantir que eles estejam sempre prontos para uso. A manutenção adequada contribui para a longevidade dos equipamentos e a continuidade dos serviços de saúde.
  3. Planejamento e Controle:
    • O uso de indicadores permite um planejamento e controle mais precisos das atividades de manutenção. Isso ajuda a antecipar problemas, alocar recursos de maneira eficiente e implementar ações corretivas e preventivas com base em dados concretos.

Aplicação no Contexto de EAS2

Em um ambulatório de segunda linha, a manutenção de indicadores é fundamental para atender às necessidades específicas de um ambiente de saúde dinâmico e exigente:

  1. Qualidade do Atendimento ao Paciente:
    • Monitorar indicadores de desempenho garante que os pacientes recebam cuidados de alta qualidade sem interrupções. Indicadores ajudam a identificar rapidamente quaisquer problemas que possam afetar a qualidade do atendimento e permitem a implementação de soluções eficazes.
  2. Segurança do Paciente:
    • A segurança é uma prioridade máxima em qualquer ambiente de saúde. Manter um sistema robusto de indicadores permite a detecção precoce de falhas ou degradações no desempenho dos equipamentos, prevenindo incidentes que possam comprometer a segurança dos pacientes.
  3. Eficiência Operacional:
    • Indicadores bem geridos permitem otimizar o uso dos recursos do ambulatório. Isso inclui a gestão eficaz dos equipamentos médicos, garantindo que estejam disponíveis e operacionais quando necessários, e a redução de tempo de inatividade.
  4. Custo-Benefício:
    • Um sistema eficiente de monitorização de indicadores ajuda a identificar tendências de falhas e necessidades de manutenção antes que se tornem problemas maiores e mais caros. Isso resulta em uma gestão de custos mais eficaz, com menos despesas emergenciais e mais investimentos em manutenção preventiva.

Python

import matplotlib.pyplot as plt
# Dados fornecidos
backlog_hh_os_planejadas = 32
backlog_hh_os_pendentes = 15
backlog_hh_os_programadas = 16
backlog_hh_os_executadas = 13
custo_emh_parado = 1200  # h
hora_homem_total = 18  # horas
fator_produtividade = 0.42
custo_total_manutencao = 520000  # R$
faturamento_bruto = 2300000  # R$
custo_especifico_manutencao_emh = 850  # h
valor_compra_emh_novo = 35000  # h
mc = 914 #Manutenção corretiva
mp = 706 #Manutenção preventiva
mpd = 234 #Manutenção preditiva
eng_melhorias = 108

MTBF: Tempo médio entre falhas;

# Calculando o número de falhas
horas_operacao = mc + mp + mpd + eng_melhorias
print(f"Horas de Operacao Total:{horas_operacao}")

nprodutivo = (1-fator_produtividade) * horas_operacao
print(f"Horas não produtivas:{nprodutivo}")

# Calculando o MTBF
mtbf = horas_operacao / custo_especifico_manutencao_emh 

# Exibindo o valor do MTBF
print(f"O Tempo Médio Entre Falhas (MTBF) é: {mtbf:.2f} horas")

Resultado:

Horas de Operacao Total:1962
Horas não produtivas:1137.96
O Tempo Médio Entre Falhas (MTBF) é: 2.31 horas

MTTR: Tempo médio para reparo;

nrointervencoes = mc + mp+ mpd 
print(f"Nro de intervenções:{nrointervencoes}")

MTTR = backlog_hh_os_executadas / nrointervencoes
print(f"MTTR:{MTTR}")

Resultado:

Nro de intervenções:1854
MTTR:0.007011866235167206

Disponibilidade

disponibilidade = mtbf / (MTTR + mtbf)
print(f"disponibilidade:{disponibilidade}")
disponibilidade:0.9969714394405742

Confiabilidade:


# Calculando a taxa de falhas (lambda)
taxa_falhas = 1 / mtbf

# Definindo o tempo para o qual queremos calcular a confiabilidade (em horas)
t = 100

# Calculando a confiabilidade
confiabilidade = math.exp(-taxa_falhas * t)

# Exibindo os resultados
print(f"O Tempo Médio Entre Falhas (MTBF) é: {mtbf:.2f} horas")
print(f"A Confiabilidade do sistema após {t} horas é: {confiabilidade:.4f}")
O Tempo Médio Entre Falhas (MTBF) é: 2.31 horas
A Confiabilidade do sistema após 100 horas é: 0.0000

Backlog

HHCarteira = backlog_hh_os_planejadas +backlog_hh_os_pendentes + backlog_hh_os_programadas +backlog_hh_os_executadas 
print(f"HHCarteira:{HHCarteira}")
Backlog = (HHCarteira / (hora_homem_total * fator_produtividade)) * 100
print(f"Backlog:{Backlog}")
HHCarteira:76
Backlog:1005.2910052910054

Calculando o CMF (Custo de Manutenção sobre Faturamento)

cmf = custo_total_manutencao / faturamento_bruto
print(f"cmf:{cmf}")
cmf:0.22608695652173913

Calculando o CPMV (Custo de Manutenção sobre Valor de Reposição)

cpmv = custo_total_manutencao / valor_compra_emh_novo
print(f"cpmv:{cpmv}")
cpmv:14.857142857142858

Distribuição por tipos de manutenção


# Calculando a distribuição por tipos de manutenção
total_manutencao = mc + mp + mpd + eng_melhorias
percentual_mc = (mc / total_manutencao) * 100
percentual_mp = (mp / total_manutencao) * 100
percentual_mpd = (mpd / total_manutencao) * 100
percentual_eng_melhorias = (eng_melhorias / total_manutencao) * 100


# Dados para o gráfico de pizza
labels = ['Manutenção Corretiva', 'Manutenção Preventiva', 'Manutenção Preditiva', 'Melhorias de Engenharia']
sizes = [percentual_mc, percentual_mp, percentual_mpd, percentual_eng_melhorias]
colors = ['gold', 'yellowgreen', 'lightcoral', 'lightskyblue']
explode = (0.1, 0, 0, 0)  # Destacar o primeiro segmento

# Plotando o gráfico de pizza
plt.figure(figsize=(8, 8))
plt.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=140)
plt.axis('equal')  # Assegura que o gráfico de pizza seja desenhado como um círculo
plt.title('Distribuição por Tipos de Manutenção')
plt.show()