OTIMIZAÇÃO DO ARRANJO FÍSICO DE UMA FUNDIÇÃO ATRAVÉS DA SIMULAÇÃO PELO MÉTODO DE MONTE CARLO

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1 XXX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO Maturidade e desafios da Engenharia de Produção: competitividade das empresas, condições de trabalho, meio ambiente. São Carlos, SP, Brasil, 12 a15 de outubro de OTIMIZAÇÃO DO ARRANJO FÍSICO DE UMA FUNDIÇÃO ATRAVÉS DA SIMULAÇÃO PELO MÉTODO DE MONTE CARLO Fabrício Henriques Tavares (FIC) fabricioht@hotmail.com Douglas Barbosa (FIC) dodi_barbosa@hotmail.com Vinicius de Andrade Silva (FIC) s.vinicius@gmail.com paulo andre marques lobo (FIC) prlobo@uai.com.br O presente artigo trata da aplicação da simulação de eventos discretos pelo métodode Monte Carlo aplicado à reorganização do arranjo físico de uma empresa de fundição. O estudo dos tempos de processamento e movimentação internos desde a reecepção da matériaprima no chão de fábrica até a finalização do produto, serviram de base para a simulação dos fluxos de produção, permitindo comparar o arranjo original com outras alternativas viáveis. Destarte, de acordo com os tempos obtidos foi possível adotar um arranjo que, segundo a as simulações, reduziria o tempo total de processamento a um terço do tempo original para a família de produtos estudada, ou seja, capacetes de ferro fundido para cilindros de oxigênio e acetileno. Palavras-chaves: Fundição; Arena; Monte Carlo; Simulação; Layout

2 1. Introdução Este estudo foi em uma empresa de fundição na cidade de Cataguases/MG que trabalha principalmente com ferro fundido. O objetivo do estudo foi aumentar o ganho da uma empresa através do aumento de vendas, visto haver demanda reprimida por falta de capacidade produtiva que pudesse atendê-la. O aumento de capacidade seria obtido por intermédio do rearranjo físico da planta produtiva, que apresentava problemas de fluxos cruzados, longa extensão entre outros. Para alcançar tal objetivo os tempos de processamento de determinada família de produtos (capacetes de aço para cilindros de oxigênio e acetileno) foram registrados, o fluxo de processamento foi simulado para verificar a coerência com os tempos reais e enfim arranjos alternativos foram simulados, testados e analisados para verificar possíveis aumentos na produção bruta, sem a necessidade de introduzir novos equipamentos. O redesenho foi embasado por estudos teóricos e levantamento de dados do setor de fundição através da verificação e análise de tempos e movimentos, em busca da identificação de tempos mortos e movimentos em percursos desnecessários dentro da fábrica. 2. Referencial teórico 2.1. Fundição Segundo Silva (1996) fundição consiste em aquecer o metal ou liga metálica até que este se funda e se transforme em líquido homogêneo. Este líquido é vazado através de um sistema de enchimento em cavidades de moldes metálicos ou de areia. Estas cavidades são negativos das peças que se deseja produzir. O metal depois de vazado dentro da cavidade solidifica adquirindo formatos definitivos ou quase definitivos da peça desejada. Já Lima (2007) afirma que apesar do processo de fundição ser antigo, a aquisição contínua de conhecimento, de desenvolvimento e de tecnologia contribui na reformulação e elaboração de novos elementos para os processos de produção, assim como para o aperfeiçoamento da qualidade de metais e peças. Nesta busca de novas tecnologias e de acordo com as necessidades existentes, uma série de processos foram adaptados ou criados. Os processos de fundição podem ser divididos como processos em que se utiliza moldes permanentes ou moldes não permanentes. Através destas duas moldações classificam-se uma de grande variedade de processos Arranjo físico ou leiaute. Para Gaither & Frazier (2002) o leiaute ou arranjo físico busca configurar ou reconfigurar instalações para manufatura e/ou serviços, ou seja, pode-se entender como leiaute a disposição racional de diversos serviços de uma empresa. Nesta configuração, desenvolve-se dentro de um espaço físico a forma lógica, econômica, produtiva e agradável a disposição de máquinas, de equipamentos, das operações, dos estoques, das áreas de trabalho, dos funcionários e dos fluxos/movimentações (recursos transformados, pessoas e informações). A análise de leiaute pode ser aplicada em setores que possuam movimentação como por exemplo: fazendas, escritórios, indústrias, hotéis, lanchonetes, sala cirúrgica e outros. Para Slack (2002) existem quatro tipos de leiautes que se enquadram aos tipos de processo. Estes leiautes são denominados: leiaute por posição fixa ou posicional, leiaute por processo ou funcional, leiaute celular e leiaute por produto. Estes tipos de leiautes podem apresentar de 2

3 forma combinada (leiaute misto) ou isoladamente em algumas operações de uma empresa. A tabela 1 demonstra a relação entre os tipos de processos e de tipos básicos de leiaute. TIPOS DE PROCESSO DE MANUFATURA Produção por Projeto Produção sob Encomenda Produção por Lotes Produção em Massa Produção Contínua 2.3. Estudo de tempos TIPO DE LEIAUTE Posicional Funcional Celular Por Produto Fonte: (SLACK, 2002) TIPO DE PROCESSO DE SERVIÇO Serviços Profissionais Lojas de Serviços Serviços de Massa Tabela 1: Relação entre os tipos de processos e os tipos básicos de leiaute Barnes (1977) afirma que o estudo de tempo determina o intervalo temporal necessário para uma pessoa realizar dada operação. As finalidades do estudo de tempos são: estabelecer programações e planejar o trabalho; determinar os custos-padrão e como um auxílio ao preparo de orçamentos; estimar o custo de um produto antes do início da fabricação; determinar a eficiência de máquinas, o número de máquinas que uma pessoa pode operar, o número de colaboradores necessários para o funcionamento de um grupo e determinar tempos-padrão a serem usados como base para o pagamento de incentivo à mão-de-obra Execução do estudo tempo De acordo com Barnes (1977), os passos a serem seguidos na execução de um estudo de tempos estão descritos abaixo: a) Discuta a operação a ser cronometrada com o mestre do departamento; b) Certifique-se que o operador foi informado sobre a execução do estudo de tempos; c) Obtenha a cooperação do operador. Explique a ele o que vai ser feito; d) Certifique-se que a operação está preparada para o estudo de tempos; e) Obtenha todas as informações necessárias e registre-as na folha de observações; f) Faça um esquema da peça e do local de trabalho; g) Divida a operação em seus elementos e registre-os na folha de observações. Se necessário, descreva o método de forma mais completa em folhas separadas, indicando o início e o término de cada elemento; h) Estime o número de ciclos a ser cronometrado; i) Registre a hora no início do estudo de tempos; j) Acione o cronômetro no início do primeiro elemento do ciclo. Leia e registre o tempo para cada elemento da operação; k) Ao se completar o estudo de tempos, quando for lido o cronômetro ao fim do último elemento, registre a hora na folha de observações; l) Avalie o ritmo do operador e registre as avaliações na folha de observações; 3

4 m) Coloque a data do estudo e assine a folha de observações; n) Verifique se um número suficiente de ciclos foi cronometrado; o) Coloque os dados em um gráfico de controle. Francischini (2003) afirma que o cálculo para determinar o tamanho de uma amostra com erro relativo de 5% e confiança de 95% e dá através da fórmula: Onde: 40 N' N = número de elementos necessários N = número de elementos cronometrados X = tempos cronometrados 2.4. Simulação N x 2 x x Equação 1-Francischini (2003) Segundo Silva (2002) a simulação é uma ferramenta de planejamento, disponibilizada pela pesquisa operacional que permite a geração de cenários, a partir dos quais pode-se: orientar o processo de tomada de decisão, proceder a análises, avaliações de sistemas e propor soluções para a melhoria de performance. Com os avanços na área da informatização, a partir da década de 70, os computadores e novas linguagens de programação e de simulação tornaram-se elementos chave, possibilitando o uso das técnicas de simulação nas diversas áreas do conhecimento humano, isto permitiu: projetar e analisar sistemas industriais; avaliar desempenho de hardware e software em sistemas de computação; analisar desempenho de armas e estratégias militares; determinar freqüência de pedidos de compra para recomposição de estoques; projetar e administrar sistemas de transportes como: portos e aeroportos; e configurar sistemas de atendimento em supermercados, hospitais e bancos. Para Silva (1998), no caso específico das engenharias, a escolha da técnica de simulação tem sido positiva para os seguintes casos: previsão de resultados na execução de uma determinada ação; redução de riscos na tomada decisão; identificação de problemas antes mesmo de suas ocorrências; eliminação de procedimentos em arranjos industriais que não agregam valor a produção; realização de análises de sensibilidade; redução de custos com o emprego de recursos (mão-de-obra, energia, água e estrutura física) e revelação da integridade e viabilidade de um determinado projeto em termos técnicos e econômicos. Fernandes (2005) diz que a essência do método de Monte Carlos está em gerar aleatoriamente N sucessivas amostras em termos de custo ou tempo (variável aleatória) que serão testadas contra um modelo estatístico. Já para Donatelli & Konrath (2005) trata-se de um modelo que envolve amostragem aleatória de uma distribuição probabilística, utiliza-se este método como uma técnica para avaliar incertezas de medições. Junqueira & Pamplona (2002) dizem que o método é uma expressão muito geral, em que as formas de investigação estão baseadas no uso de números fortuitos e estatísticas de probabilidade. A simulação de Monte Carlo é uma técnica bastante utilizada por apresentar vantagens como: as variáveis não necessitam ser aproximadas, o computador gera os valores aleatórios, os 2 4

5 resultados obtidos através da simulação são amplamente aceitos, boa flexibilidade para alterações gerando novos resultados rapidamente possibilitando comparação com o modelo anterior, precisão considerável (GIULIANO, 2006). Ao executar um modelo Através do Arena, este baseia se na lógica da programação fornecida.o programa manuseia todos os dados surgidos, como tempo de espera na fila, taxa de utilização de atendentes,etc. Também realiza animação que demonstra características próximas da realidade. Após a realização de simulação o programa elabora relatórios que demonstra os resultados principais. Como a duração de atendimento a clientes varia, devido ser um processo randômico e descrito por uma distribuição de probabilidade, necessita se descobrir a duração de atendimentos de clientes com tempos diferentes. O Arena utiliza o método de Monte Carlo para descobrir este tempo. Através deste método efetua-se um sorteio para localizar a duração do atendimento. O mesmo ocorre para o processo de chegada, para o deslocamento entre as estações de trabalho etc. 3. Desenvolvimento Os dados para este estudo foram obtidos através de informações coletadas no banco de dados da empresa, definições e determinações das gerências e pesquisas realizadas durante o processo de fabricação. Os dados relativos aos tempos de processamento e movimentação foram coletados diretamente no chão de fábrica, o que contribuiu significativamente para obter resultados reais ou bem próximos da realidade. Primeiramente foi elaborada uma planta em duas dimensões do arranjo produtivo original, em uso na época do estudo. Para a confecção desta planta criou-se um croqui, sem cotas, descrevendo todo o perfil da empresa. Posteriormente iniciaram-se medições em toda a empresa determinando as cotas necessárias para a elaboração completa da planta. Em paralelo a este processo de medição, todos os departamentos, os equipamentos e máquinas foram descritos e inseridos a planta, assim como suas respectivas dimensões. Informações como possíveis fluxos de materiais transformados, qual setor e equipamento são fixos ou móveis também foram inseridos neste croqui. Foram descritas todas as fases atravessadas pelo produto durante sua transformação, assim como os respectivos elementos de cada fase. Para esta coleta de dados utilizou-se uma folha de observações para cada fase, registrando todos os tempos das fases de transformação. As fases de transformação listada foram: macharia, moldação, calçamento, fusão, vazamento, jateamento, rebarbação, inspeção, pintura e embalagem. A leitura ocorreu de forma contínua, ou seja, o ciclo de um produto dentro de uma fase foi cronometrado sem interrupções. Como a fundição estudada apresenta vários tipos de processos, optou-se por estudar inicialmente apenas um deles, que apresentava demanda reprimida por capacidade inferior a demanda. A opção foi pelo processo Shell molding( moldagem em casca), devido à alta demanda existente em carteira e aos atrasos ocorridos no prazo de entrega. Os instrumentos utilizados para este estudo foram: cronômetro digital, trena de 5m, folha de observações, planta baixa existente, banco de dados da empresa (quantidade fabricada do item, quantidade de pedido, número de funcionários do setor), micro computador, AutoCAD ( para desenhar o arranjo modificado) e simulador Arena. Os resultados foram apresentados em forma de gráficos, tabelas e descrição com o objetivo facilitar a vizualização dos resultados do estudo. 5

6 Constatou-se que o tipo básico de leiaute existente na fundição é por processo, sendo que em determinados departamentos foi verificado leiaute misto. Para início deste estudo o croqui original foi redesenhado através do programa AutoCAD, este novo desenho contem informações fundamentais, quais sejam: dimensão de toda indústria, localização dos equipamentos e departamentos, fluxo dos processos, equipamentos móveis e/ou fixos dimensões de equipamentos e sentidos de fluxos. As etapas para a realização da simulação foram ; 1ª Etapa: Descrição do ciclo de produção completa, descrevendo o setor e o respectivo deslocamento: Início Macharia Moldação Calçamento, Vazamento e Desmoldagem Inspeção Jateamento Rebarbação Pintura e Embalagem FIM Fonte: O autor Figura 1 Ciclo de produção. 2ª Etapa: Divisão dos processos em elementos e coleta dos tempos de cada elemento. 3ª Etapa: O somatório dos tempos coletados para o tempo entre os processos na situação sugerida. Através dos valores levantados de tempo de cada processo assim como o deslocamento realizou-se o cálculo para verificar se o número de amostra seria o suficiente. Para realização deste cálculo utilizou-se a fórmula (1). Das informações adquiridas no estudo de tempo, aplicou-se estas ao Arena para verificar qual seria a melhor distribuição para cada departamento ou deslocamento. Com todas as informações necessárias adquirida, foi elaborado através do simulador Arena a 6

7 modelagem da situação atual da fabrica. Ao analisar os resultados apresentados no cenário atual foram realizadas as seguintes alterações: Os processos macharia, moldação e rebarbação mudaram de posições com foco de reduzir o deslocamento entre processos. A capacidade de recurso da macharia, do calçamento, vazamento e desmoldagem e rebarbação foram aumentadas para eliminar as filas. 4. Resultados Após realizar as modificações sugeridas, chegamos aos seguintes resultados adquiridos na simulação de ambos os leiautes. ITENS GERAIS ATUAL NOVO Total de peça produzida 212 peças 828 peças Tempo de transferência 20 segundos 2 segundos Tempo de espera 3 min. e 21 seg. 3 segundos Tempo total 3 min e 36 seg. 18 segundos CAPACIDADE DE RECURSOS (Funcionários) ATUAL NOVO Macharia 2 3 Moldação 4 4 Calçamento, vazamento e desmoldagem Rebarbação 4 16 Jateamento 2 2 Inspeção 2 2 Pintura 2 2 TEMPO DE FILA ATUAL NOVO Macharia 22 segundos 1 segundo Moldação 0 2 segundos Calçamento, vazamento e desmoldagem 5 segundos 0 Rebarbação 2 min e 55 seg 0 Jateamento 0 0 Inspeção 0 0 Pintura 0 0 Fonte: O autor Tabela 2: Comparativo dos resultados da modelagem atual e do novo cenário 7

8 5. Conclusão Comparando-se o leiaute atual com o novo cenário sugerido, percebeu-se uma melhora na produtividade de 291 %. Diante da necessidade de produzir uma quantidade maior de peças no setor shell, conseguiu-se demonstrar através de ações nos problemas existentes a obtenção de um aumento considerável. Após a modelagem do leiaute da situação atual e posterior análise, verificou-se a existência de gargalos em alguns departamentos: calçamento, vazamento e desmoldagem; macharia; rebarbação; distância excessiva de deslocamento. O Arena permitiu verificar os pontos os quais há formação de filas excessivas, possibilitando realizar experimentação como modelo antes da implantação, diminuindo a possibilidade de transtornos maiores como ações sugeridas que apresentaram resultados diversos do esperado. Verificou-se que o leiaute com novo cenário tende a atender a fabricação das peças fundidas através do processo shell, obtendo equilíbrio da capacidade produtiva visando o equilíbrio entre as entradas e saídas, o aumento de produtividade e a possibilidade de ampliações futuras. Enfim o uso da simulação na tomada de decisão para alteração de arranjos físicos tem grande utilidade por proporcionar um método a baixo custo, portanto, eficiente para estudar a realocação de equipamentos, fluxos de materiais, de pessoas e de produção, medição do trabalho (estudo de tempos e métodos), melhor utilização de meios e equipamentos de transportes, redução de filas e estoques, armazenamento de materiais, melhor aproveitamento de máquinas, de equipamentos e de construções existentes. A análise de viabilidade econômica deste projeto será realizada futuramente pela empresa. Referências DONATELLI, G.D., KONRATH, A.C. Artigo Simulação de Monte Carlo na Avaliação de Incertezas de Medição, Universidade Federal de Santa Catarina, FERNANDES, C.A.B.A. Gerenciamento de Riscos em Projeto: Como usar o MicroSoftExcel para Realizar a Simulação de Monte Carlo, Centro Federal de Educação Tecnológica do Paraná, GAITHER, N., FREIZIER, B. Administração da Produção e Operações, 8 ed, São Paulo, Pioneira, GIULIANO. Simulação de Monte Carlo, Rio de Janeito, PUC, JUNQUEIRA, K.C., PAMPLONA, E.O. Utilização da Simulação de Monte Carlo em Estudo de Viabilidade Econômica, XXII Encontro Nacional de Engenharia de Produção, Curitiba, LIMA, V.T. Fundição Processos Mecânicos e Metalúrgicos de Fabricação, Rio Verde, FESURV Universidade de Rio Verde, SILVA, L.C. Processos de Simulação, Universidade do Oeste do Paraná, SILVA, L.C. Verificação, Validação e Experimentação com modelos de Simulação, Universidade Federal do Espírito Santo, SILVA, L.R. Fundição Ferros Fundidos, 1 ed, São Paulo, SENAI, SILVA, E.M. Pesquisa Operacional, 3 ed, São Paulo, Atlas, SLACK, N. Administração da Produção, São Paulo, Atlas,