PROPOSTA DE OTIMIZAÇÃO DE PROCESSOS EM UMA INDÚSTRIA DE PRODUÇÃO DE FIOS ATRAVÉS DA IDENTIFICAÇÃO DO GARGALO E SIMULAÇÃO DINÂMICA

Transcrição

1 PROPOSTA DE OTIMIZAÇÃO DE PROCESSOS EM UMA INDÚSTRIA DE PRODUÇÃO DE FIOS ATRAVÉS DA IDENTIFICAÇÃO DO GARGALO E SIMULAÇÃO DINÂMICA Maria C. Pariz 1, Thais Onofre de Oliveira 2, Fernanda Cavicchioli Zola³, Evelyn de Morais Galvão 4, Ageu de Araújo Machado 5 1 Universidade Estadual de Maringá (UEM) 2 Universidade Estadual de Maringá (UEM) ³ Universidade Estadual de Maringá (UEM) 4 Universidade Estadual de Maringá (UEM) 5 Universidade Estadual de Maringá (UEM) mariac_pariz@hotmail.com; thays_onofre@hotmail.com; fczola2@uem.br; evelyn.mgalvao@gmail.com; ageu.mga@gmail.com Resumo: O presente trabalho teve como objetivo simular o processo produtivo de uma indústria de produção de fios a fim de determinar quais são os gargalos produtivos e propor melhorias para o processo. A simulação dinâmica de processos produtivos é uma solução cada vez mais utilizada pelas empresas, uma vez que a relação custo-benefício é muito alta por não envolver mudanças antes que a eficácia e eficiência da proposta sejam analisadas previamente. Dessa forma, foi utilizado o Software Flexsim para modelar e simular o processo produtivo e a partir da simulação, identificar o gargalo. Definido o gargalo foram simulados alguns cenários a fim de identificar qual é a melhor solução para otimização do processo. Palavras-Chave: Indústria de Fios; Gargalo; Simulação 3D. 1. Introdução Devido as constantes mudanças na economia mundial, as empresas estão se tornando cada vez mais competitivas e globalizadas e, por isso, a gestão vem passando por diversas mudanças significativas. A competitividade há poucos anos, era apenas um fator de diferenciação, hoje é fator de sobrevivência (CARVALHO apud WASTOWSKI, 2001).

2 Segundo Junior e Scandelari (2009), um processo é uma sequência de atividades, funções ou tarefas que possuem o intuito de realizar um trabalho que agregue valor a um produto ou serviço. A atividade que agrega valor é aquela que modifica o produto/serviço, é realizada certa da primeira vez, e que o cliente tem interesse. Para Volpato et al (2011) um processo recebe uma ou mais entradas (input), agrega valor ao produto ou serviço que resulta em saídas para os clientes internos ou externos. Para a tomada de decisões eficazes é muito importante que a gerência conheça todos os seus processos, não podendo assim, tomar decisões sem saber como acontecem as atividades e quem são os responsáveis diretos. A Simulação de Sistemas sendo uma técnica da Pesquisa Operacional é muito utilizada para análises de projetos e operações de sistemas quando não é recomendável e possível a aplicação experimental em um sistema real, pela demanda de tempo, custo alto ou até mesmo dificuldades com a prática. Outra utilização também importante é quando não há possibilidades para o desenvolvimento de um modelo de otimização de solução. Banks (1998) afirma que simulação é uma representação de um processo ou de um sistema, pré-definido do mundo real, por um tempo determinado. Law e Kelton (2000) confirmar que a simulação foca na modelagem de um sistema por meio de representações que possuem variáveis que tem seu estado alterado instantaneamente em diferentes pontos no tempo, onde é identificada a ocorrência de eventos. E Mellor et al (2005), define que modelos são grupos de elementos que representam uma realidade física em questão, podendo ser abstrata ou hipotética. Segundo Ávila (2006), pode-se utilizar a reengenharia de processos em sistemas produtivos, que se fundamenta em realizar análise crítica do sistema, desenvolver medidas de otimização e a criar novos planos. No entanto, existem riscos de não se atingir os objetivos esperados na realidade, gerando uma resistência na tomada de decisões frente às mudanças de cenários e tempos de resposta. De acordo com Aragão et al (2010), a simulação de processos é uma ferramenta que pode ser usada para analisar sistemas por meio da modelagem computacional. Neste caso, o modelo necessita representar o sistema real

3 observado, para realizar o estudo do comportamento do sistema e traçar métodos estratégicos de melhoria. ` Dessa forma, através da simulação pode-se imitar o fluxo e o funcionamento do sistema real, tornando viável a análise do comportamento da produção através de dados obtidos, como por exemplo recursos necessários para a produção e tempos da produção (DAVENPORT, 2000). Segundo Chwif e Medina (2010), os sistemas reais normalmente são mais complexos por conta da sua natureza dinâmica e aleatória. Os modelos simulados tem o potencial de reter com mais exatidão tais características, através da repetição do mesmo comportamento que o sistema manifestaria se fosse submetido às mesmas condições de contorno, em um computador. Ainda ressalta que o modelo de simulação é usado, especialmente, como um instrumento para obtenção de respostas de indagações como o que aconteceria se..., tornando-se, assim, uma poderosa ferramenta para tomada de decisão. A simulação de processos tem como objetivo mensurar, gerir sistematicamente e melhorar os processos de uma empresa a partir da documentação, da visão sobre o fluxo, da atribuição de responsabilidades, do aperfeiçoamento das métricas para garantir qualidade ao produto e ao seu desempenho. Dessa forma, o presente trabalho tem como objetivo simular o processo produtivo de uma indústria de produção de fios a fim de determinar quais são os gargalos produtivos e propor melhorias para o processo. O Software escolhido para a realização das simulações foi o Flexsim, que auxilia na concepção e implementação do modelo a ser analisado e otimizado a partir do mapeamento dos processos e capacidades da indústria. 2. Metodologia Para a realização do estudo primeiramente foram realizadas visitas in loco para compreender melhor o processo e para levantamento de dados. Posteriormente, foi construído um fluxograma produtivo no software Bizagi e este foi validado com os responsáveis pelo setor. A partir do fluxograma foram coletados os tempos de ciclo de cada processo para poder iniciar a construção da simulação.

4 Com o fluxograma e os dados coletados foi possível iniciar a modelagem do processo no software escolhido, o FlexSim, por se tratar de um software, segundo Queiroz et al (2015), poderoso, com fácil manuseio e aprendizado, apresentando uma interface gráfica 3D e que possui disponível gratuitamente um bom material didático em português. Depois de modelado, o processo foi simulado por 24hs e então foi validado o processo. O próximo passo foi a análise e identificação do gargalo do processo através da teoria das filas que segundo Fogliatti e Mattos (2007), um sistema com filas é qualquer processo em que os usuários de uma determinada população aguardam para receber um serviço ou produto e deixam o sistema após a conclusão do serviço. Com o gargalo definido foi utilizada a ferramenta Expermenter do Flexsim para simular três cenários diferentes para solucionar o problema do gargalo, tendo como parâmetro de analise o conteúdo médio da fila anterior ao processo. A partir da análise foi possível identificar qual seria a melhor solução para o gargalo produtivo. 3. Estudo de Caso A Indústria de Fios estudada é uma indústria de grande porte situada na região noroeste do estado do Paraná tendo seu horário de funcionamento de 24 horas por dia. Na indústria, as paradas para manutenção preventiva são planejadas e ocorrem no início do ano, quando o fluxo de pedidos diminui e a capacidade do estoque é suficiente para supri-los. A fábrica trabalha com quatro equipes diferentes, as quais trabalham por 12 horas e descansam 36 horas, visto que ao término da jornada de trabalho de uma, inicia-se a jornada de trabalho da outra. Foi definido para o estudo, o processo produtivo do fio convencional cardado, entretanto a empresa produz outros tipos de fios, porém que não possuem o mesmo processo produtivo. No entanto, a empresa roda apenas um tipo de fio por ordem de produção.

5 O processo apresentado se caracteriza pelas etapas relacionadas no fluxograma apresentado na figura 1. Figura 1: Fluxograma do Processo Produtivo

6 O recebimento dos fardos de algodão se dá em um armazém fora da fábrica, e o mesmo é transportado através de caminhões de circulação interna conforme a demanda projetada para a fábrica. O primeiro processo ao qual é submetido é a abertura que acontece na Sala de Abertura, composta por um conjunto de máquinas com a finalidade de abrir, limpar, misturar e uniformizar as fibras têxteis. A abertura consiste na transformação das camadas retiradas dos fardos (plumas) em flocos. Em sequência, os flocos seguem para as cardas que são máquinas com finalidade de abrir, limpar, paralelizar e estirar o material em processo. É na carda que começa o primeiro processo de paralelização e separação das fibras quase que individualmente, transformando os flocos de fibras em fita através da estiragem. Após este processo, a fita segue para as passadeiras que são máquinas que tem como finalidade realizar a dublagem das fitas (uniformizar o peso/unidade de comprimento), paralelizar as fibras, efetuar a estiragem do produto, uniformizar as fitas retirando os ganchos oriundos do processo de cardagem e corrigir o título da fita. Depois disso, segue para as maçaroqueiras que são máquinas que tem a finalidade de estirar a fita (afinar o produto, paralelizando as fibras) proveniente das passadeiras e aplicar uma pré-torção transformando-a em pavio. Seu produto de saída é o pavio. No filatório convencional ocorre a estiragem, a paralelização e a torção (aplicação de torção final ao final singelo, conferindo resistência ao fio) do pavio proveniente das maçaroqueiras. Segue então para as conicaleiras, que são máquinas com finalidade de purgar o fio, ou seja, retirar os defeitos existentes e transferir o fio das espulas para as bobinas ou cones de papelão. Seguindo para a vaporização dos fios, que tem como finalidade estabilizar os fios e aliviar as tensões internas dos mesmos. Com isso, segue para a inspeção dos fios que é realizada na sala de luz negra e é necessária para verificar se há problemas nas bobinas, tais como barramentos, contaminações ou misturas de materiais. A embalagem tem a finalidade de proteger as bobinas, sendo colocadas em sacos plásticos e depois em caixas de papelão. A pesagem de fios é feita na

7 balança e tem por objetivo mensurar a produção de fios, identificar as caixas de embalagem de acordo com o título/partida e destinar para a pilha de armazenamento no Armazém de Fios. Na Figura 2 é possível visualizar o esquema utilizado para a elaboração do modelo de simulação disponibilizado pela indústria. Neste contém informações de fluxo, quantidade de funcionários, máquinas e suas respectivas capacidades. Fluxo Ilustrado da Indústria de Fios Industria de Fios -Produção diária: kg/dia -Nº de Funcionarios : 318 -Nº de fusos convencional : Nº de fusos Open-End : Algodão -Produtor Legenda Fio Convencional Cardado Preparação Armazém Abertura Cardas Maçaroqueiras Filatórios Expedição Embarque -Capacidade: 3 cargas/dia Armazém de Fibras - Processo: Receber, pesar os fardos, empilha r (estoque), preparar a mistura e embarcar para Industria de Fios. - Capacidade Instalada : 3 mil toneladas - Descarga: 3 caminhões/dia - Nº Funcionários: 3 BDT GBR, BOW, CS047 e KNZ Limpador Grosso Misturador Misturador Fino Abertura da Indústria de Fios - 6 abridores (1 BDT, 2 GBR, 1 BOW, 1 CS047 e 1 KNZ) - Processo: Abrir, limpar e misturar o algodão e fibras sintéticas. - Produção BDT: Kg/h - Produção GBR: 336 Kg/h - Produção BOW: 100 Kg/h - Produção CS047 : 100 Kg/h - Produção KNZ: 54 Kg/h - Nº Funcionários: 4 Cardas - 42 cardas - Cotônia (Resíduo) - Processo: Transformar algodão em flocos em cabo, paralelizando as fibras. - Produção Kg/h - Nº Funcionários: 4 Maçaroqueiras - 8 maçaroqueiras - 4 Maçaroqueiras Fasa e 4 Maçaroqueiras Toyota - Processo: Transformar fita em pavio através da estiragem. -Produção: 738 Kg/h - Nº Funcionários: 3 Passadores(2ª Passagem) Filatórios Convencionais/ Anel - 31 Filatórios - 14 Toyota e 17 Fasa Processo: Transformar pavio em fio através da estiragem e torção. -Produção Toyota: 382 Kg/h (Ne 30/1) - Produção Fasa: 214 Kg/h (Ne 24/1) - Nº Funcionários: 21 Passadores(1ª Passagem) Passadores 2º Passagem Conicaleira - 8 passadores Passadores 1º Passagem - Processo: Regularizar a - 8 passadores fita através da duplicação - Processo: Misturar o e estiragem. algodão e tirar ganchos. - 6 Trutzschler e 2 Toyota - Produção Kg/h - Produção Toyota: Nº Funcionários: 3 Kg/h Conicaleiras - Produção Trutzschler: - 17 Coninaleiras 1.106,25 Kg/h - Sendo 14 Conicaleiras - Nº Funcionários: 3 linkadas com os filatórios Toyota. - Processo: Transportar o fio das espulas para a bobina, eliminando pontos grossos e pontos. finos (Purgagem). -Parafina (Malharia) - Produção Murata 21C: 510 Kg/h (Ne 30/1) - Produção Murata 72: 255 Kg/h (Ne 24/1) - Nº Funcionários: 9 Expedição -Nº Funcionarios: 3 - Processo: Estocar e enviar o produto até o cliente. -Capacidade Instalada: toneladas Embalagem e Pesagem Embalagem e Pesagem do Fio - Processo: Dispor o produto em embalagens adequadas, anexando as informações da pesagem na etiqueta. - Capacidade: Kg/h - Nº Funcionários: 2 Vaporização Vaporização de Fios - 1 Vaporizador - Processo: Fixar torção e recuperar umidade dos fios. - Produção: Kg/h - Nº Funcionários: 1 Figura 2: Fluxo da Industria de fios Ao modelar o processo produtivo na ferramenta Flexsim através de informações reais coletadas na Indústria, obteve-se o modelo apresentado nas Figuras 3 e 4, que é composto pela quantidade real de máquinas e colaboradores, assim como a respectiva capacidade de cada setor. Figura 3: Modelo do processo com as ligações

8 Figura 4: Modelo do processo sem ligações Com isso, foi realizada a simulação de um funcionamento de segundos, ou seja, 24 horas, sendo possível identificar que o gargalo do processo produtivo era o setor de cardas, visto que possuía a maior fila anterior ao processo, demonstrando a ineficiência do respectivo setor. A pesagem também poderia ser observada como um segundo gargalo, conforme mostra a Figura 5. No entanto, este processo não agrega valor ao produto, sendo apenas um controle, e que pretende-se eliminar ou, pelo menos, selecionar amostras nos lotes para a realização. Logo, este não se encaixaria como um gargalo efetivo no setor. Figura 5: Modelo simulado durante 24hs A partir desta identificação, realizou-se a simulação por mais segundos, considerando três cenários para o setor de cardas, conforme a Figura 6. O primeiro cenário seria de acrescentar mais uma carda, o segundo seria

9 acrescentar mais 10 cardas e o terceiro seria de acrescentar mais 18 cardas, visando reduzir a fila de estoque entre os processos. Figura 6: Cenários analisados na ferramenta Experimenter Para a simulação, foi analisada a fila Queue77 e seu conteúdo médio ( Avarage Content ), para então ser comprovada a redução de estoque entre processo, como pode ser observado na tela de configuração na Figura 7. Figura 7: Performance analisada nos cenários Os resultados obtidos estão ilustrados na Figura 8.

10 Figura 8: Resultado gerado pela ferramenta Experimenter A partir dos resultados obtidos na simulação dos cenários, que pode ser observado na figura 8, foi montada uma tabela de comparação do Average Content, relacionando a capacidade produtiva para todos os cenários, para o atual e os que foram simulados, como pode ser observado na Quadro 1. Quadro 1: Capacidade Produtiva Com isso, pode-se observar que adicionando apenas uma carda, haveria um aumento significativo de 22% da produção/dia, diminuindo o estoque desta etapa do processo, a qual foi identificada como o gargalo da produção. No entanto, isto impactaria na necessidade de contratação de um novo colaborador, o que acarretaria em novos custos para a empresa. Acrescentando-se 10 cardas, que pode ser visto no cenário 2, haveria um aumento de 29%, 9% a mais que a adição de apenas uma carda. Além de representar um investimento auto para a empresa, também necessitaria da contratação de um novo colaborador para controlar as novas máquinas. Logo, o último cenário é muito mais inviável, o qual necessitaria da contratação de dois novos colaboradores e compra de 18 novas cardas, sendo um investimento muito mais alto que o primeiro e o segundo cenário.

11 5. Considerações Finais Com o estudo de caso foi possível identificar que a carda é o gargalo produtivo e então analisar e propor melhorias para o problema. A partir dos dados obtidos, a melhor solução para o gargalo seria a compra de uma nova carda e a procura de um colaborador que pudesse se tornar responsável por essa nova carda, em paralelo com suas atividades já exercidas, buscando evitar a necessidade de uma nova contração e a otimização de seus recursos. Referências ARAGÃO, A.P.; CHÁVEZ, J. R. A.; SALES, M. V. S. Simulação do Processo Produtivo de Cerâmica Vermelha em Campos dos Goytacazes. XXX Encontro Nacional de Engenharia de Produção ENEGEP, ÁVILA, D.R. Modelagem de processos organizacionais utilizando a matriz de estrutura baseada em atividades. In: XXVI Encontro Nacional de Engenharia de Produção ENEGEP, BANKS, J. Handbook of simulation: Principles, Methodology, Advances, Applications, and Practice. New York: John Wiley & Sons, Inc., CHWIF, L.; MEDINA, A. C. Modelagem e Simulação de Eventos Discretos: Teoria e Aplicações. 2ed. São Paulo: Editora dos Autores, DAVENPORT, T.H. Mission critical: realizing the promise of enterprise systems. 1. ed. Boston: Harvard Business School Press, FOGLIATTI, M.C; MATTOS, N.M.C. Teoria de Filas. Ed. Interciência. Rio de Janeiro, JUNIOR, E. H. P.; SCANDELARI, L. Pessoas e Mapeamento de Processos como fatores críticos de sucesso para a implantação de Gestão por Processos. In EPEGE, 6, f. Curitiba LAW, A. M.; KELTON, W. D. Simulation modeling and analysis. New York: McGraw-Hill, Queiroz, J. A.; Miranda, R. C.; Leal, F.; Montevechi, J. A. B. Utilização do Software Flexsim na Simulação do Value Stream Mapping (VSM): O Caso da Estamparia ABC do manual Aprendendo a Enxergar, XLVII SBPO - Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2015 MELLOR, S.J.; SCOTT, K.; UHL, A. & WEISE, D. MDA Destilada: Princípios de Arquitetura Orientada por Modelos. Ed. Ciência Moderna. Rio de Janeiro, VOLPATO, F.; LEAL, G. Mapeamento de Processos: Um estudo de caso em uma Industria de Produção de fios singelos. XXXI Encontro Nacional de Engenharia de Produção: ENEGEP, WASTOWSKI, R. A utilização conjugada do Mapeamento da Cadeia de Valor e do Mecanismo da função Produção para Avaliação de Sistemas de Produção f. Tese (Mestrado) - Curso de Engenharia, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, 2001.