Horas de operação no Power BI: guia completo para calcular operação, parada e disponibilidade de manutenção industrialIntrodução
A palavra-chave “horas de operação no Power BI” já diz muito sobre a dor de milhares de analistas de manutenção: transformar dados brutos vindos de ordens de serviço em indicadores acionáveis. Se você precisa entregar relatórios precisos de disponibilidade, planejar paradas programadas ou simplesmente provar — com números — que determinado equipamento é gargalo na sua planta, este artigo foi feito para você. Com base no vídeo “Como calcular as horas de operação, horas paradas e horas disponíveis da manutenção no Power BI”, do canal Miguel Rodrigues – Adm e Excel, vamos percorrer o passo a passo desde a modelagem de dados até a criação de KPIs dinâmicos, com exemplos práticos de DAX, tabelas comparativas, FAQs e boas práticas. Ao final, você será capaz de replicar o cálculo de forma confiável e ainda turbinar seus dashboards para qualquer área de manutenção.
Por que monitorar horas de operação, parada e disponibilidade?
Impacto financeiro direto
Horas de operação equivalem a receita potencial que um ativo pode gerar. Em linhas de produção contínuas, como uma refinaria ou fábrica de cimento, cada minuto parado representa dezenas de milhares de reais perdidos. Segundo a consultoria ARC Advisory Group, paradas não planejadas podem custar entre 5% e 20% da capacidade produtiva anual de uma planta. Portanto, ao medir precisamente quando o equipamento está efetivamente rodando versus indisponível, o gestor consegue:
- Dimensionar melhor contratos de manutenção preventiva.
- Calcular o retorno sobre investimento (ROI) de upgrades ou retrofits.
- Aumentar a taxa de utilização (OEE) sem necessariamente comprar novas máquinas.
- Priorizar recursos de engenharia em pontos críticos.
- Negociar melhor com fornecedores de peças e serviços.
- Reduzir estoques de sobressalentes com base em dados, não suposições.
- Demonstrar ganhos tangíveis em relatórios de sustentabilidade (menos consumo de energia por tonelada produzida).
Confiabilidade e segurança operacional
Além do aspecto financeiro, paradas não planejadas também representam riscos à segurança. Um equipamento que falha subitamente pode causar acidentes ou contaminação do processo. Ao monitorar Horas Paradas e classificá-las por causa raiz, a equipe de PCM (Planejamento e Controle de Manutenção) consegue implementar planos de ação alinhados à ISO 55000, aumentando a confiabilidade sistêmica e atendendo auditorias normativas.
Estruturando a base de dados para DAX de disponibilidade
Tabelas fato e dimensão
O primeiro passo, muitas vezes negligenciado, é modelar corretamente as tabelas. No caso de manutenção, normalmente teremos:
- Fato_Paradas – cada linha representa um evento de parada com data/hora início e fim.
- Fato_Operação – horas realmente operadas, quando disponíveis (opcional se a planta fornece registros SCADA).
- Dim_Equipamento – cadastro completo do ativo (TAG, centro de trabalho, criticidade).
- Dim_Disponibilidade – tabela calendário com colunas de dia, semana ISO, mês e turno.
Com isso, criamos um modelo em estrela, facilitando a escrita das medidas DAX e evitando ambiguidade em joins. Uma relação 1:N entre a Dim_Equipamento e as tabelas fato garante filtros corretos em visuais.
Modelagem estrela no Power BI
No Power BI Desktop, configure as relações da seguinte forma:
- Dim_Equipamento[ID] 1—N Fato_Paradas[ID_Equipamento].
- Dim_Calendario[Data] 1—N Fato_Paradas[Data_inicio].
- Defina a direção do filtro como “Ambas” para permitir segmentação simultânea por equipamento e data.
O resultado é um modelo enxuto, onde cada fato contém apenas chaves numéricas e as dimensões guardam atributos textuais. Esse design garante performance mesmo com milhões de linhas de eventos.
Medidas DAX essenciais: Operação, Parada e Disponibilidade
Horas de Operação
Com o modelo pronto, criamos a medida Horas Operação:
Horas Operação =
VAR Horas =
SUMX(
Fato_Operação,
DATEDIFF(Fato_Operação[Data_Inicio],
Fato_Operação[Data_Fim],
HOUR)
)
RETURN Horas / 1.0A função DATEDIFF mede o intervalo em horas. Em plantas com dados de operação minuto a minuto, você pode trocar HOUR por MINUTE e dividir por 60 para maior precisão.
Horas Paradas
Já a medida Horas Paradas usa o mesmo conceito, mas adiciona o filtro de classe de parada:
Horas Paradas =
CALCULATE(
SUMX(
Fato_Paradas,
DATEDIFF(Fato_Paradas[Data_Inicio],
Fato_Paradas[Data_Fim],
HOUR)
),
Fato_Paradas[Tipo_Parada] <> "Setup"
)Observe o CALCULATE restringindo as linhas a paradas reais, excluindo setups ou trocas rápidas se a política de contagem assim determinar.
Horas Disponíveis
A disponibilidade potencial é simplesmente:
Horas Disponíveis =
DATEDIFF(
MIN(Dim_Calendario[Data]),
MAX(Dim_Calendario[Data]) + 1,
HOUR) * COUNTROWS(Dim_EquipamentoSelecionado)O multiplicador COUNTROWS adapta a medida ao número de equipamentos filtrados. Caso trabalhe em turnos de 8h, altere para 24/turno.
Link: Como calcular as horas de operação, horas paradas e horas disponiveis da manutenção no Power BI
Visualizando indicadores: KPIs, cartões e gráficos
KPI cards: visão executiva em um clique
Arraste a medida % Disponibilidade para um cartão. Use o campo Tooltip para exibir Horas Operação e Horas Paradas quando o usuário passar o mouse. Se preferir, adicione um indicador de tendência usando o campo Sparkline introduzido no Power BI de 2022.
Gráficos de barras empilhadas e linha
A combinação mais didática é empilhar Horas Operação e Parada numa coluna, sobrepondo uma linha com Horas Disponíveis. Assim, a diferença entre a linha de topo e o topo da coluna empilhada forma um “gap” visual instantâneo. Configure cores padronizadas (verde, vermelho) para manter coerência com o layout corporativo.
| Visual | Quando usar | Benefício |
|---|---|---|
| Cartão KPI | Resumo executivo diário | Foco em um único número |
| Gráfico barras empilhadas | Comparar operação × parada | Identificar meses críticos |
| Gauge | Checar meta de disponibilidade | Communicação clara para operadores |
| Sparklines | Exibir tendência semanal | Ocupa pouco espaço |
| Matriz | Detalhar equipamentos linha a linha | Possibilita drill-down |
“Todo KPI precisa contar uma história em menos de 5 segundos. Se o usuário demora para entender o que vê, o dashboard falhou.” — Miguel Rodrigues, especialista em BI para manutenção industrial
Exemplo prático: indústria de bebidas que reduziu 18% de paradas
Resultados obtidos
Uma planta de envasamento com 12 linhas implementou o conjunto de medidas descritas. Após três meses, observou:
- Drop de 18% em paradas não planejadas.
- Redução de 11 horas/mês em setups, graças à identificação de linhas com maior rotatividade de SKU.
- Aumento de 5 pontos percentuais na disponibilidade média, refletindo em +1,2 milhões de litros produzidos por mês.
- Payback do projeto de BI em apenas 6 semanas.
- Integração direta com Power Apps para aprovar ordens de trabalho via celular.
Lições aprendidas
A análise detalhou que 70% das paradas tinham origem em dois modelos específicos de válvulas. A empresa renegociou contrato de fornecimento e adotou manutenção preditiva, gerando economia de R$ 450 mil/ano em peças e horas adicionais de produção.
Boas práticas e erros comuns no cálculo de tempo de máquina
Evite duplicidade de logs
Muitos sistemas MES gravam automaticamente parada e operação; se você importar ambos sem tratar sobreposição, pode dobrar o número de horas. Use uma coluna Tipo_Evento para distinguir.
Consistência de calendários e turnos
Crie uma tabela calendário com colunas de turno (A, B, C). Se a máquina ficou parada em troca de turno, você decide se conta ou não. O importante é manter o critério consistente ao longo do tempo.
Veja uma checklist rápida:
- Defina políticas claras de contagem (setup conta? troca de ferramenta conta?).
- Saneie dados duplicados ou com horários invertidos.
- Adote Time Intelligence do DAX para períodos YTD, MTD.
- Utilize funções de What-If para simular paradas futuras.
- Documente medidas e publicações no Power BI Service.
- Automatize refresh com gateway local a cada 1h.
- Treine usuários finais para explorar filtros e bookmarks.
FAQ – Perguntas frequentes sobre horas de operação no Power BI
- 1. É possível calcular horas de operação sem log de operação, apenas com paradas?
- Sim. Se você conhece o total de horas disponíveis, basta subtrair o somatório de horas paradas.
- 2. Como tratar equipamentos que operam 24/7 versus turnos de 8h?
- Crie uma coluna “Horas_Teoricas_Dia” na Dim_Equipamento. A medida Horas Disponíveis usa essa coluna para multiplicar a diferença de datas.
- 3. Paradas de qualidade (linha rodando sem produzir) entram no cálculo?
- Depende da sua política de PCM. Caso entre, categorize como parada e aplique a mesma medida de Horas Paradas.
- 4. Qual a melhor forma de preencher lacunas de dados?
- Use Power Query para criar linhas de tempo contínuas e faça left join com eventos. Isso evita falhas em visuais de linha.
- 5. DAX ou SQL: onde devo fazer o cálculo?
- Se o volume de dados for superior a 50 milhões de linhas, calcule no banco de origem (SQL) e traga resultados agregados. Para até 10 milhões, DAX atende bem.
- 6. Consigo alertas em tempo real de disponibilidade?
- Sim. Publique o relatório no Power BI Service, configure alertas de dados no cartão KPI e use Power Automate para enviar e-mails ou Teams.
- 7. Como lidar com fuso horário em plantas diferentes?
- Armazene tudo em UTC. Crie uma coluna “Fuso” na Dim_Equipamento e converta dinamicamente no relatório conforme seleção.
Conclusão
Agora você tem em mãos um roteiro completo para calcular e visualizar horas de operação, horas paradas e horas disponíveis no Power BI. Recapitulando:
- Modelagem em estrela garante performance.
- DAX simplifica Horas Operação, Parada e Disponíveis.
- KPIs bem construídos contam uma história em segundos.
- Estudo de caso real comprova ganhos de 18% em disponibilidade.
- FAQ e checklist ajudam a evitar erros comuns.
Coloque essas práticas em ação no seu próximo dashboard e compartilhe os resultados com sua equipe. Se quiser mergulhar ainda mais fundo, confira o curso completo “Do Zero ao Dashboard” do canal Miguel Rodrigues – Adm e Excel. Bons insights e até o próximo projeto!
- top 10 seguranca do trabalhos - 8 de junho de 2025
- top-10-Seguranca-do-trabalho - 8 de junho de 2025
- Hide Ads for Premium Members - 4 de março de 2025