GATILHOS HÍBRIDOS DE REPROGRAMAÇÃO DE SISTEMAS PRODUTIVOS E LOGÍSTICOS

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1 GATILHOS HÍBRIDOS DE REPROGRAMAÇÃO DE SISTEMAS PRODUTIVOS E LOGÍSTICOS Joarez Pintarelli Junior (UFSC) joarezpj@gmail.com Enzo Morosini Frazzon (UFSC) enzo.frazzon@gmail.com Andre Albrecht Lopes (UFSC) andrealbrechtl@gmail.com O surgimento das ferramentas de simulação possibilitou estimar ganhos com a aplicação de diferentes mecanismos de gerenciamento dos sistemas produtivos e logísticos. As perturbações de natureza estocástica a que esses sistemas estão sujeitoos podem prejudicar o desempenho da empresa e da cadeia de suprimentos. Para lidar com tais situações, o presente trabalho propõe gatilhos híbridos para disparo de processos de re-sequenciamento após a identificação de perturbações críticas. O referido gatilho é denominado híbrido, pois apresenta características que combinam uma verificação periódica do sistema em intervalos pré-estabelecidos e uma baseada em eventos. Através de um cenário de estudo são demonstradas vantagens do uso desses gatilhos. O referido cenário é composto por duas unidades fabris e o respectivo transporte entre elas, onde são processados, transportados e comercializados três produtos que possuem um prazo de entrega pré-definido. Caso o cliente receba um item após a data demandada, é aplicada uma multa específica para o tipo do produto e tempo de atraso. O gatilho monitora a situação do sistema e a programação de produção e transporte envolvidos. Quando é constatada uma diminuição da capacidade de produção para valores abaixo do exigido para o cumprimento dos prazos acordados, é disparado um re-sequenciamento das encomendas, visando reduzir o valor das multas incorridas pela empresa. Após comparar os resultados do modelo com e sem a presença do gatilho constata-se que as multas acumuladas puderam ser significativamente reduzidas com a adoção deste. Palavras-chaves: Gatilhos, Sequenciamento, Cadeias de suprimento, Sistemas Produtivos, Sistemas Logísticos

2 1. Introdução Modelos não determinísticos que tratam de sequenciamento integrado da produção e transportes que foram estudados até então são geralmente extensões simples em tempo real de outros problemas determinísticos (CHEN, 2010). No entanto, a maioria dos problemas reais ocorre em um ambiente dinâmico, no qual eventos imprevisíveis podem causar mudanças nos planos programados. O desafio de lidar com incertezas nos sistemas de produção inseridos em ambientes dinâmicos caracteriza a motivação para a realização do presente trabalho. O objetivo do trabalho é desenvolver um gatilho híbrido para a reprogramação em tempo quase real de um sistema inserido em ambientes dinâmicos. Especificamente será abordada a programação dos sistemas de manufatura e transporte sujeitos a perturbações inesperadas. Sendo a otimização da programação da produção e transportes um problema NP-completo (YUAN AND SOUKHAL, 2007), devem ser minimizados os esforços computacionais para tal programação. Ademais, perturbações de um ambiente dinâmico podem assumir diferentes magnitudes e consequências na execução dessa programação. As abordagens estáticas de programação de produção/distribuição pressupõem que se conhecem previamente todas as características antes de iniciá-la. Quando informações sobre a ocorrência de eventos, níveis de demanda, quantidades de produção, tempos de discrepância de transporte, etc., variam gradualmente durante a operação de um sistema, aproximações dinâmicas tornam-se mais importantes (OUELHADJ e PETROVIC, 2009). A maioria dos casos dinâmicos apresentada na literatura com respeito a problemas de programação leva em conta configurações completamente aleatórias como, por exemplo, eventos que ocorrem a qualquer instante da execução da programação. Entretanto, seria mais apropriado à análise partir de um quadro planejado de cadeia de suprimentos cobrindo um dado intervalo de produção e envolvendo todas as partes (manufatura e transportes) e as submetendo a mudanças em tempo real durante o processo. Por exemplo, eventos dinâmicos típicos que podem ser a causa de atrasos na produção: ocorrência de atrasos na produção, falhas de máquina, condições de tráfego excepcionalmente pesadas, etc. Nas aplicações, eventos relevantes que possam causar alterações no plano programado são introduzidas no modelo, que irá, por sua vez, calcular os resultados. Obviamente, haverá casos nos quais os impactos negativos de certos eventos aleatórios podem ser tratados ou contornados em devido tempo e, consequentemente, não perturbar a sequência planejada de tarefas. Mas em outras situações um plano previamente viável pode se transformar inviável no chão de fábrica, exigindo uma revisão urgente do sequenciamento. Essa abordagem permitirá a análise e comparação de diferentes configurações do mundo real partindo dos mais organizados, para os casos com baixo desempenho operacional, refletindo situações típicas que ocorrem tanto em países desenvolvidos como nos emergentes. Três tipos de situações dinâmicas serão levadas em conta na análise: a) Efeitos dinâmicos de natureza geral dos quais as causas e características não são específicas e podem ser representados por distribuições de probabilidade (por exemplo, atrasos na produção); 2

3 b) Eventos aleatórios inesperados que não ocorrem com frequência, tais como uma quebra de máquina ou veículo, encomendas urgentes, etc.; c) Situações probabilísticas que são detectadas após uma série de medições ao longo do processo operacional (acompanhamento), levando a uma inferência estatística sequencial. Por exemplo, as condições de tráfego excepcionalmente graves devido a fatores externos tais como condições meteorológicas, problemas de rede de estradas, etc, cujos efeitos serão perceptíveis depois de um certo número de coletas seriadas de dados. 2. Fundamentação teórica Três tipos diferentes de gatilhos para reprogramação são normalmente utilizados: os de horizonte de tempo periódico ou rolante, os baseados em eventos e os híbridos (VIEIRA et al, 2003). Quando a reprogramação é feita em um horizonte de tempo rolante, o problema de programação geral é decomposto em problemas de programação estáticos menores, de curto prazo. Obedecendo a regras que serão estabelecidas, as instalações são reagendadas periodicamente e, em cada fase do processo, a programação é implementada a diante, levando em conta todas as informações reunidas até aquele momento. Nas reprogramações baseadas em eventos, a reprogramação só acontece em situações seguindo uma ocorrência estocástica, quando um ou mais dos eventos do sistema mudam de estado. Por fim, regras de reagendamento híbridas reprogramam o sistema de forma periódica ou na ocorrência de eventos especiais, importantes. Eventos importantes são geralmente falhas de equipamento (quebra de máquina ou veículo), encomendas urgentes, cancelamento de pedidos, ou mudanças de prioridade desses. Neste contexto, regras de reprogramação baseadas em eventos parecem mais adequadas devido às suas características estocásticas. Os momentos correspondem aos pontos no tempo em que certo pedido é concluído (a versão de produção de uma ordem, a entrega de um lote de produtos, etc.). A abordagem de horizonte de tempo rolante, embora frequentemente adotado, apresenta algumas limitações. Primeiro, quando o processo é revisado em certo estágio, um determinado número de tarefas pode ainda estar em andamento. Por exemplo, um caminhão pode estar em algum lugar entre um fornecedor e o seu cliente. Por outro lado, se o intervalo de revisão for aumentado, o tempo de processamento do computador é reduzido e a precisão do modelo é afetada Integração de sistemas produtivos e logísticos Uma série de algoritmos baseados tanto em programação matemática bem como em modelos de simulação foram desenvolvidos para resolver modelos de programação integrada de produção e distribuição (DE MATTA e MILLER, 2004; CHEN e VAIRAKTARAKIS, 2005;GEISMAR et al, 2008;. SCHOLZ -REITER et al, 2011a;. YUNG e TANG, 2006). Uma importante revisão dos recentes modelos de programação matemática para a produção da cadeia de suprimentos e planejamento de transporte é devido a Mula et al. (2010). Especificamente, o problema de lidar com processos de produção simultaneamente com a distribuição tem como objetivo encontrar um sequenciamento comum a ambos de tal forma que uma função objetivo otimizada que leve em conta tanto o nível de serviço ao cliente quanto o custo total de distribuição (CHEN EVAIRAKTARAKIS, 2005; SCHOLZ -REITER et al., 2011b). O nível de serviço ao cliente é normalmente medido em função dos tempos em que os pedidos completos ou tarefas são entregues aos clientes. A programação de produção especifica os trabalhos atribuídos a cada máquina e da sequência de processamento das tarefas 3

4 em cada máquina na unidade de processamento. Quando um trabalho é concluído, seu resultado é transportado aos clientes intermediários ou instalações de veículos de uma frota atribuída. Um cronograma de distribuição estabelece o número de transferências, os trabalhos que compõem cada expedição e da hora de partida de cada remessa da instalação de processamento. A melhor viagem do ponto de origem (uma planta de processamento) para um cliente específico é determinada com uma heurística apropriada agindo através da rede de transporte. O custo de cada deslocamento é composto normalmente por uma taxa fixa e um custo variável proporcional à distância do trajeto (CHEN e VAIRAKTARAKIS, 2005) Regras de reprogramação Vieira et al, (2003) propõe que três tipos diferentes de gatilhos para reprogramação são normalmente utilizados: horizonte os de tempo periódico ou rolante, os baseados em eventos e os híbridos Periódico Consiste em dividir o tempo - de natureza contínua e infinita em parcelas finitas e então realizar o sequenciamento. Ao programar a produção em um horizonte de tempo definido, o problema principal de sequenciamento é decomposto em problemas estáticos menores. Essa estratégia de reprogramação utiliza dados coletados no chão de fábrica quando não há aquisição de dados on line e determina um novo sequenciamento a intervalos regulares. O grande impasse dessa abordagem é a definição de um horizonte de tempo ótimo, visto que a ocorrência de uma situação crítica significativamente longe do fim do ciclo do horizonte de tempo (quando é rodada um novo sequenciamento) pode comprometer o desempenho do processo Desencadeado por eventos Reprogramação disparada na ocorrência de um ou combinação de vários eventos. A maior ocorrência de necessidade de reprogramação é geralmente uma quebra de máquina, mas também abrange pedidos urgentes, limitação de transporte, entre outros. Em situações críticas o número de disparos de reprogramação pode ser tal que deixe o sistema em estado permanente de reprogramação, exigindo grande esforço computacional, muitas vezes inviável para a indústria Híbrido Reúne nada mais que as vantagens das duas abordagens supracitadas. A reprogramação é realizada periodicamente, porém o sistema permanece atento a perturbações críticas que possam ocorrer entre os planejamentos periódicos desencadeando reprogramações adicionais. 3. Proposição de um gatilho de reprogramação A fase de criação de um gatilho de re-sequenciamento pode ser dividida em cinco etapas: Monitoramento, Caracterização do distúrbio, Identificação da tarefa a ser alterada, Seleção da ação, aplicação do sequenciamento (NOVAS e HENNING, 2010). 4

5 Figura 2 Sequência de ações a serem tomadas na concepção de um gatilho. Abaixo segue um breve detalhamento da sequência de ações Monitoramento durante o processo: No caso do gatilho hibrido são utilizados dois tipos de monitoramento, o periódico e o baseado em eventos. Periodicamente em um tempo definido pelo usuário uma verificação é feita para constatar se determinada situação é verdadeira e, em caso positivo, o gatilho é ativado. Já no monitoramento baseado em eventos ocorre o disparo após ter sido detectado que um componente do sistema produtivo e logístico possa impactar negativamente no nível de serviço fornecido pelo sistema como um todo. Caracterização da perturbação: A divisão em questão considera que o evento que disparou o gatilho causou uma perturbação significante tornando o sequenciamento necessário. Esse distúrbio é então tipificado para que seja possível caracterizar o seu contexto e impacto. Identificação da tarefa a ser alterada: Dada a perturbação é então identificado a tarefa que deve ser alterada para que o problema seja solucionado. Seleção da ação: De acordo com a tarefa que necessita ser alterada a ação de correção é selecionada. Sequenciamento: É aplicado o sequenciamento-resposta à perturbação. 4. Caso de teste Para mensurar os ganhos obtidos pelo emprego do gatilho foi desenvolvido um cenário de testes utilizando simulação computacional discreta. O cenário consiste em uma cadeia simples com duas empresas: a empresa Fornecedor e a empresa Cliente. A empresa Cliente procura atender à demanda do mercado e compra três tipos de produto da Fornecedor: produto A, produto B e produto C. A empresa Fornecedor motiva-se a honrar os compromissos para/com a Cliente, entretanto, na ocorrência de atrasos, lhe é aplicada uma multa para cada hora de atraso, abatendo esse valor de sua quantia de faturamento. Cada produto comercializado possui preço, multa e prioridade distintos, os quais estão especificados na Tabela 1. Produto Prioridade Preço Multa A B C Tabela 1 Características atribuídas aos produtos na definição do cenário 5

6 As empresas distam o equivalente a 6 horas de transporte terrestre. Para tal, Fornecedor dispõe de 5 caminhões. Esses transportadores possuem capacidade para 5 produtos e não partem com uma carga menor que 3 itens. Na empresa Fornecedor, os produtos passam por três processos de transformação até estarem prontos para a expedição. Cada uma dessas etapas é constituída de três máquinas compartilhando a mesma fila de itens aguardando processamento. A Figura 1 ilustra a disposição do chão de fábrica da empresa, sendo as colunas os níveis ou processos de produção. A Tabela 2 associa os tempos de processamento de cada produto em cada um dos níveis de processamento. Produto Processo 1 [h] Processo 2 [h] Processo 3 [h] A 2:00 2:30 3:00 B 3:00 2:00 2:30 C 2:30 3:00 2:00 Tabela 2 Tempos necessários para a execução de cada processo de transformação a cada tipo de produto. M11 M21 M31 MP M12 M22 M32 Exp M13 M23 M33 Figura 1 Disposição das máquinas e filas da empresa Fornecedor, bem como a entrada de matéria-prima e expedição denotando os limites do cenário simulado. Os pedidos são realizados pela empresa Cliente com antecedência de 72 horas, com um tempo entre pedidos de 3h, igualmente para cada um dos três tipos de pedido. A Fornecedor possui uma estratégia de produção que minimiza os estoques intermediários e finais. Ela mantém uma estimativa do tempo necessário para transporte e monitora o tempo médio gasto com processos de transformação. Ao receber encomendas, ela aguarda até que o tempo disponível para a entrega coincida com o de produção e transporte, e só então libera a ordem de produção. Na entrega dos produtos é conferida a hora do pedido com a hora do momento de entrega para se calcular o atraso. São permitidos apenas atrasos negativos, o que significa que o produto chegou adiantado em relação ao requisitado pela empresa Cliente, entretanto isso não confere vantagem alguma à Fornecedor. Quando um produto chega com atraso positivo é aplicada uma multa referente ao tempo de atraso e tipo de produto através da fórmula (1), onde M é função do tipo de produto, fornecido pela Tabela 1. 6

7 A simulação correrá por 8 semanas de trabalho normal das empresas. Na hora de número 400 uma falha será introduzida na máquina M22, fazendo com que esta fique sem atender à produção por 100 horas. O trabalho referente ao processo 2, que era constituído por três máquinas agora recai sob as máquinas M21 e M Uso de softwares de simulação no teste de um gatilho híbrido Ao utilizar simulação é possível realizar testes e quantificar ganhos com eventuais mudanças no sistema produtivo/logístico. A quantificação do desempenho de um gatilho híbrido acontece com a comparação entre o modelo que está com o gatilho em funcionamento e um que não. O desenvolvimento do modelo iniciou com o planejamento do cenário abrangendo a estrutura anteriormente descrita e com uma programação pré-definida. Na sequência foi adicionado o agente perturbador. Todos os dados foram armazenados e analisados para comparação. Figura 2 Abordagem para o teste do gatilho híbrido utilizando ferramentas de simulação 4.2. Procedimento operacional para o re-sequenciamento Com o objetivo de atender aos prazos, os pedidos são produzidos na ordem da data de entrega. Ao se constatar que a empresa não conseguirá atender a todas as suas obrigações, prioriza-se o produto cuja multa possui o maior valor. Essa prioridade já está definida na Tabela 1. Para o caso proposto é necessário um monitoramento das máquinas, bem como das filas para cada uma dessas. Visto que o re-sequenciamento é de baixa complexidade, pode-se atribuir um horizonte de tempo bastante reduzido. Então, a cada 10 minutos é realizada uma contagem 7

8 das filas. Na ocorrência de complicações diversas na produção ou excesso de demanda as filas podem aumentar, indicando que a capacidade da empresa chegou ao seu limite e inevitavelmente alguns produtos serão concluídos com atraso. Para o presente modelo definiu-se que: constatada uma fila maior que 5 itens, ou para o caso de uma quebra de máquina é necessário uma priorização dos produtos, buscando o menor prejuízo. Para atingir o funcionamento desejado foi desenvolvido o algoritmo representado pela Figura 2. Início Quebra de máquina Filas < 5? Não Sim Aguardar 10 minutos Re-sequenciar Figura 3 A. O Q á representa a parcela dirigida por eventos, ao passo que o caminho cíclico define a parte periódica Resultados A simulação foi rodada em duas situações distintas utilizando-se um computador equipado com processador i7 3.06GHz e 12GB de memória RAM. A primeira situação corresponde à produção convencional, sem o emprego do gatilho ao passo que a segunda emprega o gatilho acima proposto. O tempo necessário para cada execução não excedeu os 5s e os dados foram exportados para o Microsoft Excel para uma melhor visualização. A Figura 3 apresenta a multa acumulada para cada caso tratado. Nas duas situações foram produzidos e entregues 1283 produtos, haja vista que, embora os tempos de produção não sejam iguais, o lead time o é. Em outras palavras, os tempos totais de processamento dos produtos não diferem entre si. 8

9 4.4. Análise Figura 4 Acúmulo de multas ao longo das 8 semanas. Através da observação do gráfico na Figura 3 constata-se nitidamente o período de falha da máquina M22, caracterizado pela inclinação positiva das curvas de multa acumulada de meados da segunda semana até o início da quarta semana. A maior inclinação corresponde ao sistema convencional, sem ações reativas na presença de perturbações críticas, configurando um acúmulo mais intenso de multas. Excetuando-se o espaço de tempo onde persiste a falha de máquina, as curvas seguem horizontalmente denotando pleno atendimento da demanda. A Tabela 3 resume os valores finais dos cenários simulados e a comparação de grandeza entre eles. Variável Convencional Com gatilho Economia Multa acumulada [$] , ,63 35,6% Tabela 3 Resultados finais. 5. Conclusões A incidência de perturbações significativas em ambientes dinâmicos sobre sistemas produtivos e logísticos tem sido fator de grande relevância na motivação de criação de novos gatilhos. No presente modelo foi simulada a quebra de uma máquina, porém, devido à característica híbrida do gatilho este conceito pode ser estendido a diversos outros eventos que venham a acontecer em uma instalação. O monitoramento periódico de eventos ocorre pela observação cíclica das condições produtivas e/ou logísticas, enquanto que o gatilho baseado em eventos é disparado no momento em que o estado de componentes determinantes do processo produtivo possa influenciar negativamente no desempenho da produção. O modelo proposto foi capaz de gerar uma economia de 35,6% quando comparado ao mesmo cenário sem a utilização do gatilho. 9

10 6. Referências CHEN, Z.-L.; VAIRAKTARAKIS, G. L.: Integrated Scheduling of Production and Distribution Operations, Management Science 51 (2005) 4, pp CHEN, Z.L.: Integrated production and outbound distribution scheduling: Review and extensions, Operations Research (2010), 58 (1), pp DE MATTA, R.; MILLER, T.: Production and inter-facility transportation scheduling for a process industry, European Journal of Operational Research 158 (2004) 1, pp GEISMAR, H.N.; LAPORTE, G.; Lei, L. and Sriskandarajah, C.: the integrated production and transportation scheduling problem for a product with a short lifespan, Informs Journal of Computing, 20 (2008) 1, pp NOVAS, J.M.; HENNING, G.P.: Reactive scheduling framework based on domain knowledge and constraint programming, Computers & Chemical Engineering, Volume 34, Issue 12, 9 December 2010, Pages , ISSN , /j.compchemeng OUELHADJ, D. AND PETROVIC, S.: A survey of dynamic scheduling in manufacturing systems, Journal of Scheduling, 12, 2009, pp SCHOLZ-REITER, B.; NOVAES, A.G.N.; Frazzon, E.M.; Makuschewitz, T.: A New Approach for Handling Perturbations in Supply Chains. In: Industrie Management, 27 (2011a) 2, pp SCHOLZ-REITER, B.; MAKUSCHEWITZ, T.; Novaes, A.G.; Frazzon, E.M. and Lima Jr., O.F.: An approach for the sustainable integration of production and transportation scheduling, International Journal of Logistics Systems and Management, 2011b (in press). VIEIRA, G.E.; HERMANN, J.W.; LIN, E.: Rescheduling manufacturing systems: a framework of strategies, policies and methods. Journal of Scheduling, 6 (2003) 1, pp YUAN, J., A. SOUKHAL, et al.: A note on the complexity of flow shop scheduling with transportation constraints, European Journal of Operational Research 178 (2007) 3, pp YUNG, K.-L., J. TANG, ET AL.: Heuristics for Joint Decisions in Production, Transportation, and Order Quantity, Transportation Science 40 (2006) 1, pp