MELHORANDO O DESEMPENHO DE UMA LINHA DE PRODUÇÃO ATRAVÉS DA MODELAGEM E SIMULAÇÃO A EVENTOS DISCRETOS
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- Vitória Quintão Vieira
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1 MELHORANDO O DESEMPENHO DE UMA LINHA DE PRODUÇÃO ATRAVÉS DA MODELAGEM E SIMULAÇÃO A EVENTOS DISCRETOS Camila Rafaela Gorte (UTFPR) CAMILAGORTE@HOTMAIL.COM Rebecca Santana Bueno (UTFPR) rebecca_santana@yahoo.com.br Ruan Cesar Lima Saruva (UTFPR) rsaruva@gmail.com Shih Yung Chin (UTFPR) chin@utfpr.edu.br O objetivo deste trabalho de pesquisa é modelar uma linha de produção. Serão propostas três sugestões de melhoria, as quais são a reordenação do processo produtivo, pré-aquecimento e aumento do número de prensagens simultâneas. Ao implementar e executar o modelo de simulação, para a primeira sugestão de melhoria os resultados mostram que foram obtidas 30% de redução do tempo de espera. Para a segunda melhoria foram alcançados 43% de redução do tempo de espera. E a última melhoria 47% de redução do tempo de espera. Palavras-chave: Arranjo Físico. Simulação. Modelagem.
2 1. Introdução O ambiente organizacional possui atualmente um cenário competitivo, no qual, as organizações demandam maior capacidade de suportar e se adaptar as constantes mudanças. Todavia quando tais mudanças ocorrem, as atividades e a forma de resolver os problemas devem ser revistas, pois estas mudanças refletem diretamente no serviço ou produto, oferecido pelas organizações a seus clientes, conduzindo-as a buscarem meios inovadores para reduzir os custos e satisfazer as demandas dos clientes. Assim, para tomar decisões os gestores buscam o auxílio de ferramentas e métodos para assumir um processo mais decisório e assertivo. Diversas opções podem ser utilizadas para a simulação a eventos discretos, os quais permitem que os problemas sejam visualizados e analisados virtualmente, desta forma, não interferindo no sistema real, encontrando soluções rapidamente e economicamente quando comparadas em situações em que o sistema real é alterado. Quando se trata de arranjo físico, os benefícios da modelagem podem ser ainda maiores, pois os mesmos possuem um grande impacto na melhoria industrial além disso quando estudados podem trazer melhorias no processo, pois proporcionam o conhecimento, avaliação e conseguem prever como o processo funcionará com possíveis alterações. O estudo do layout pode englobar desde o dimensionamento entre salas, departamentos até a implantação de uma nova máquina em um processo produtivo. Os tipos de arranjos físicos existentes são: celular, funcional ou por processo, posicional ou posição fixa, o linear ou por produto e o misto. Tendo em vista a importância das ferramentas de modelagem e simulação na avaliação de desempenho para cada possível cenário sem alterar o funcionamento do sistema real em estudo, este estudo propõe modelar e avaliar o sistema real de uma empresa, o qual apresenta arranjo físico linear. A partir disso será identificado gargalos, filas e paradas de máquina e proposto possíveis melhorias a fim de melhorar a performance do sistema 2
3 2. Referencial teórico Esse referencial ter como finalidade identificar trabalhos onde os autores utilizaram modelagem e simulação para obter resultados satisfatórios e convincentes. O termo arranjo físico ou layout dentro da gestão organizacional, possui algumas definições. SLACK et al (2002) define, que é o destaque que se tem com a posição material dos recursos de transformação, ou seja, a decisão de onde será alocado todas as instalações, como: máquinas, equipamentos e pessoal da produção. Para STEVENSON ( 2001) é a organização de setores, de departamentos de trabalho e de instalações e equipamentos, com foco direcionado na movimentação otimizada, por meio do sistema, dos fatores no qual são aplicado o trabalho. Para Moreira (2004), planejar o arranjo físico de uma certa instalação possui o significado de tomar decisões sobre a forma de como serão disponíveis, nessa instalação, os centros de trabalho no espaço que devem permanecer. O estudo de layout é de imensa importância para as organizações. Segundo Ritzman et all (2005), o planejamento de arranjo físico reflete as decisões mais amplas sobre as prioridades competitivas, o processo e a capacidade de uma empresa em arranjos físicos reais de pessoas, os equipamentos e os espaço. Isso é consequência de tão quão importante o arranjo físico é na definição da capacidade produtiva da empresa. O modelo do arranjo físico e do processo irá definir a flexibilidade em se adaptar a alteração de produção e também o volume da mesma. Moreira (2004) divide os tipos de arranjo físico em três grupos: arranjo físico por produto (ou linha), processo e posição fixa. Slack et all, (2002) e Ritzman et all (2005) incluem o tipo de arranjo físico celular e a alternativa do ajuste dos quatro tipos de arranjo físico de acordo com a conveniência da organização como um todo. A simulação computacional é uma ação em que um modelo de um sistema qualquer é analisado por meio de um software e tem como objetivo entender o seu comportamento, e arquitetar as estratégias para a sua melhoria (CHWIF E MEDINA, 2006). Por tanto, testando diversos e variados cenários, pode-se prever os tempos dos processos, custos e a forma do fluxo de maneira mais harmoniosa e obter a criação de um layout flexível e otimizado. Na simulação computacional, o modelo representa o objetivo de estudo (sistema real) enquanto que a simulação, um método de análise (BARRÔNIO, 2000). 3
4 Junior e Oliveira (2012) utilizaram de simulações visando a otimização de um processo produtivo no setor moveleiro, e obtiveram resultados satisfatórios conseguiram diminuir os tempos para a realização dos fluxos executados pelos funcionários, a redução dos espaços percorridos, e um aumento da produtividade semanal da indústria. E por fim, conseguiram constatar que a simulação com auxílio de um software proporciona grandes vantagens á medida que permite-se analisar o processo sem precisar interferir no mesmo. Ceron, Camargo e Castanheiras (2014) utilizaram o software ARENA para efetuar uma análise de fila em uma casa lotérica a fim de obter dados como: tempos, Processos e sugestões de melhoria. E perceberam que o sistema observado foi projetado de modo a otimizar seus processos e tempos, com uma taxa ociosa dentro da faixa aceitável e concluíram que apenas 3 atendentes seria o suficiente para suprir as necessidades existentes dentro da lotérica. Filho e Schafranski (1998) utilizaram o ARENA 4.0 para desenvolver jogos de empresas a fim de identificar habilidades e impor treinamentos para a gestão estratégica de um negócio e identificaram o quão importante são os jogos de empresas simulados computacionalmente, pois, os foi revelado a oportunidade de repensar sobre os modelos educacionais, introduzindo técnicas que são capazes de proporcionar um maior envolvimento por parte do aprendiz. Alberti, Kruger, Junior e Furtado (2014) simularam por meio do ARENA 10.0 os processos de uma produção de moveis seriados observando todos os pontos de acúmulo de trabalho a fim de propor melhorias e agilidade na produção. Por fim, o objetivo principal deste trabalho é a partir de uma simulação discreta, obter um desempenho mais efetivo e satisfatório, minimizando o tempo total percorrido pelas peças através da linha de produção. 3. Modelagem da linha de produção O estudo para simulação será realizado em uma empresa real cuja opera 8 horas diárias em dois turnos e fabrica um component e elétrico. Cada turno produz 200 componentes. Pode-se afirmar que a operação é caracterizada como sendo semiautomática. Por exemplo, caso acabe alguma matéria prima durante o processo, comumente no final de cada turno, ocorre a intervenção do operador para alimentar a máquina com uma nova bobina. Atualmente, o processo de fabricação do componente elétrico é realizado em 11 etapas, incluindo a expedição, como descrito na figura 1. 4
5 Inicialmente, ocorrem as etapas de aquecimento e lavagem em paralelo. Nesse momento já ocorre uma geração de filas, devido ao tempo de aquecimento ser maior que o de lavagem. Em seguida, ocorre a montagem na qual acontece a junção da peça que estava na lavagem com a peça que estava no aquecimento. A nova peça segue para o molde. Em seguida, a peça vai para o teste elétrico com o intuito de verificar o funcionamento adequado da mesma. Essa etapa tem uma duração de 1 segundo, e logo, não caracteriza um gargalo. Indo assim para o depatibilizador e após para a inserção de papel. Em seguida, a prensagem é feita peça por peça e por último ocorre o enrolamento do fio de cobre na peça. Figura 1 - Etapas da produção Uma etapa que apresenta fila é a montagem, devido ao aquecimento demorar mais do que a lavagem, justificando assim a necessidade de uma melhoria. Outras etapas que causam filas são o molde acumulando aproximadamente 90 peças, a inserção de papel e a prensagem. Em virtude dos problemas levantados ao final do tópico 4, este tópico apresenta incialmente a modelagem da linha de produção e, após a etapa de verificação e validação, as sugestões de melhoria serão implementadas e então simuladas. 5
6 A partir das etapas de produção do componente elétrico, foi criado um modelo no Software Arena 5.0, apresentado na figura 2. A descrição das partes do modelo segue a descrição do fluxo do produto na linha. A figura 2 apresenta a parte do modelo que representa todas as etapas. Figura 2 - Modelo de produção Para a criação do modelo no software foram usados os blocos básicos: create, process, match, assign e dispose. O create representa a entrada de recursos no sistema e o dispose representa o fim do projeto de simulação. Esses processos são obrigatórios. O process indica que o recurso está sofrendo alguma transformação e demanda um tempo para realizar essa atividade. O bloco assign foi utilizado para possibilitar a contagem final das peças produzidas. Por fim, o match é usado para unir as peças A e B. Os critérios usados para validar o modelo foram dois: quantidade de peças e eficiência das máquinas. A validação é uma etapa necessária, pois é preciso verificar se a estrutura lógica está de acordo o sistema real e se os resultados obtidos são similares. 6
7 Quadro 1 - Quantidade de peças produzidas Modelo Real 8 horas Para o cálculo da eficiência, considerou-se que cada máquina está disponível durante 8 horas, totalizando um total de segundos. Para esse cálculo, foram desconsiderados os tempos de setup e manutenção. Assim, foram obtidos os resultados apresentados no quadro 2. Quadro 2 - Eficiência das máquinas Máquinas Tempo de Eficiência das Eficiência utilização máquinas (modelo) (segundos) Enrolamento % 7% Moldagem % 16% Montadora 600 2% 2% Papel % 17% Prensa % 18% Depatilizador % 16% Teste 200 1% 1% Com o modelo já validado, é possível identificar os gargalos, formação de filas e o tempo ocioso e assim propor melhorias para otimizar o processo. 4. Sugestões de melhorias 7
8 O propósito deste tópico é analisar os pontos críticos do processo e propor sugestões de modo a otimizar e minimizar as filas e os gargalos já apresentados no presente trabalho. A primeira melhoria proposta foi a realização de um pré-aquecimento. O aquecimento leva 24 segundos, enquanto a lavagem 2,2 segundos. Isso gera uma fila no início do processo, comprometendo o desempenho do todo. Portanto, como essa etapa se caracteriza como um gargalo foi sugerido o pré-aquecimento, o qual teria um baixo custo. Isso resultou na diminuição do tempo de aquecimento resultando no aumento do número de peças sendo fabricadas, gerando um aumento de 100%. Ainda, com esta melhoria a fila que estava sendo gerada na etapa de moldagem foi sanada. Por ser um componente utilizado em muitas ferramentas, a demanda por essa peça é grande. A etapa de pré-aquecimento começa primeiro, por isso a utilização do bloco separate. Após isso, ocorre a etapa de lavagem e aquecimento, esta com tempo reduzido devido ao préaquecimento. Em seguida, o processo segue o fluxo já citado anteriormente. Figura 3 - Pré-aquecimento no processo de produção Durante a simulação, percebeu-se que a inserção de papel é outra etapa que gera atrasos. Uma ideia para diminuir esses atrasos é colocar 2 máquinas de inserir papel. Porém, após a simulação foi verificado que essa não é uma solução viável, pois diminuiu a quantidade de peças produzidas. Além disso, observou-se geração de filas em outras etapas do processo que 8
9 antes não apresentavam filas. Logo, 8 horas de trabalho não forem suficientes para produzir 200 peças, ficando 6 peças em processo. Assim pudemos verificar a importância da modelagem e simulação. Figura 4 - Inserção de uma nova máquina de papel no processo de produção Ainda como citado no outro tópico, outra etapa crítica é a de prensagem, a qual ocorre individualmente e demanda uma grande quantidade de tempo, aproximadamente 26 segundos. Logo, para aproveitar melhor este tempo é sugerido uma adaptação da máquina para que ao invés de uma peça por vez seja feita a prensagem de quatro peças. A simulação permitiu concluir que o número de peças produzidas ao longo do turno foram as mesmas, porém a quantidade de fila gerada foi menor e consequentemente diminui o estoque de produtos semiacabado. Isso melhora a movimentação dentro da célula. 9
10 Figura 5 - Melhoria da prensagem no processo de produção O bloco batch é utilizado para possibilitar o agrupamento de 4 peças vindas da etapa anterior. Assim, elas seguem juntas para a prensagem. Após esse processo, o agrupamento é desfeito pelo bloco separate. Por fim, é proposto uma melhoria em relação a reordenação dos processos, colocando as atividades que demandam mais tempo no início do processo. A reordenação do processo é possível, pois as atividades são independentes entre si. Com a redução do tempo de espera, diminuiu o tempo total de atravessamento. A diferença de tempo entre o modelo real e a melhoria é apresentado no quadro 3. 10
11 Quadro 3 - Tempo de espera Tempo de Tempo Processos espera espera (Modelo Real) (Melhoria) Depatibilizador 0, ,00047 Fio 0 0 Inserir Papel 0,0545 0,0004 Molde 0,3054 0,3332 Montagem 0, Prensagem 0, ,00025 Teste 0 0 de Figura 6 - Reordenação do processo de produção 11
12 Assim, os dados obtidos em relação ao tempo de espera das máquinas podem ser analisados no quadro 3 e conclui-se que algumas etapas do processo apresentam um tempo de espera maior que outros, e as melhorias propostas diminuíram o tempo de espera de um modo geral, representando que quando avaliadas por peças são eficazes. Quadro 4- Tempo de espera de máquinas Tempo de espera (horas) Real Pré-aquecimento Processo Prensa Enrolamento 0,0746 0,0003 0,0000 0,0044 Moldagem 0,1598 0,0003 0,3332 0,3052 Montadora 0,0208 0,0004 0,0000 0,0004 Papel 0,1736 0,0004 0,0004 0,0546 Prensa 0,1806 0,0004 0,0003 0,0000 Depatilizador 0,1597 0,0006 0,0004 0,0006 Teste 0,0069 0,0000 0,0000 0,
13 4. Conclusão O arranjo físico linear é o mais indicado quando se possui pouca variedade e um grande volume de produção, onde as máquinas ficam paradas e as peças se deslocam. Fazendo uma análise dos resultados obtidos na simulação, primeiramente, com a inserção de mais uma máquina de papel pudemos comprovar a importância da modelagem e simulação para as indústrias. Se fosse realizada essa alteração sem um estudo prévio, como a simulação, a empresa não teria o retorno esperado. Ainda, através das simulações realizadas, pode-se observar que o processo apresenta gargalos e filas. Então, as propostas de melhorias referentes ao pré-aquecimento, prensagem e reordenação são eficientes e viáveis para serem aplicadas na prática. REFERÊNCIAS MONKS, J. G. Administração da Produção. São Paulo: Mgraw-Hill, MOREIRA, D.A. Administração da produção e operações. São Paulo: Pioneira, SLACK, N.; CHAMBERS, S.; JOHNSTON, R. Administração da produção. São Paulo:Atlas, STEVENSON, W. J. Administração das operações de produção. Rio de Janeiro: LTC,2001. RITZMAN, L.P.& KRAJEWSKI, L.J. Administração da produção e operações. São Paulo: Prentice Hall, CHWIF, Leonardo; MEDINA, Afonso C. Modelagem e simulação de eventos discretos: teoria & aplicações. São Paulo: Ed. Dos autores, BARRÔNIO, Sidnei. Desenvolvimento de modelos de simulação computacional para a análise e melhorias de sistemas produtivos. Dissertação de Mestrado, Porto Alegre: Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção/ Universidade Federal do Rio Grande do Sul, JUNIOR. G; OLIVEIRA. G. Proposta de um Layout utilizando simulação: Estudo de caso em uma Indústria do Setor Moveleiro.Santos,2012. CERON. H. C; CAMARGO. R; CASTANHEIRAS. M. V. Simulador de fila uma casa lotérica.pelotas,2014. FILHO. P. C; SCHAFRANSKI. L. E; L.E. Uso do Software ARENA para desenvolvimento de jogos de empresas o protótipo GPCP-1.Florianópolis,
14 Alberti. R. A; Kruger. J. M; Junior. E. G. M; J. C. Furtado. Utilizando a simulação de processos em uma produção de móveis seriados. Combrepo. Ponta Grossa,
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