A simulação de sistemas como ferramenta de análise da influência da variabilidade da matéria-prima na produtividade da agroindústria do setor cítrico

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1 A simulação de sistemas como ferramenta de análise da influência da variabilidade da matéria-prima na produtividade da agroindústria do setor cítrico Rafael Calil Bueno da Costa (DEP/UFSCar) Isaías Torres (SimuCAD/DEP/UFSCar) João Alberto Camarotto (Ergo&Ação/DEP/UFSCar) Miguel A. Bueno da Costa (MIAN/DEP/UFSCar) Nilton Luis Menegon (DEP/UFSCar) Resumo Um dos graves problemas enfrentados pela agroindústria está relacionado à questão da variabilidade da matéria-prima. Este trabalho comenta o impacto causado pela variação da matéria-prima laranja nas indústrias fabricantes de suco concentrado e congelado. É apresentado, também, um modelo de simulação desenvolvido para auxiliar na tomada de decisão nos níveis tático e estratégico das indústrias desse setor. Palavras-chave: Simulação, Agroindústria, Laranja. 1. Introdução A agroindústria do setor cítrico tem importância reconhecida na economia brasileira, principalmente devido à sua grande participação na produção e exportação mundial de suco de laranja concentrado e congelado (FCOJ Frozen Concentrated Orange Juice). Outros produtos, desse mesmo setor, também representam uma fatia considerável do mercado agroindustrial como os pellets de polpa cítrica, as frutas in natura, o suco natural pronto para beber e os óleos essenciais. A cultura de frutas cítricas (principalmente laranjas) representa a maior produção agrícola de frutas do mundo, com 22,5% de todas as frutas produzidas em 2000 (fonte: FAO in NEVES et al., 2001). O Brasil é o maior produtor mundial de laranja, representando 34,4% da produção total em 2000 (22,7 milhões de toneladas), seguido pelos EUA, com 18,0% (11,9 milhões de toneladas). Esta produção representa 8% de toda a produção agrícola brasileira, sendo ainda mais representativa no estado de São Paulo (25%), que concentra 84% da produção nacional. Trata-se de um setor da agroindústria em que o Brasil é bastante competitivo por diversos motivos: condições favoráveis de solo e temperatura; abundância de água (pouca necessidade de irrigação); frutas com qualidade e consistência superiores às de outras áreas produtoras; custos de produção mais baixos, custos de mão-de-obra e outros. A maior parte desta fruta é processada pelas indústrias produtoras de suco. O Brasil é o maior produtor e exportador mundial de FCOJ, com 47% da produção mundial e 83% do total exportado. Este volume coloca o suco de laranja concentrado como um dos principais produtos de exportação do país (em 2000 estava posicionado no 13 o. lugar). No estado de São Paulo (responsável por 95% das exportações nacionais de FCOJ) o suco de laranja concentrado se apresentava como o maior produto de exportação até 1998, caindo para a segunda posição em 1999 e O valor total das exportações brasileiras de produtos cítricos chegou a US$ 1,33 bilhões em 1999, sendo 93% proveniente do FCOJ. Em 2000, este valor caiu para US$ 1,033 bilhões, principalmente devido à queda de preços no mercado externo, uma vez que o volume de

2 exportações aumentou neste período. O maior cliente das exportações brasileiras de produtos cítricos é a União Européia, seguido do NAFTA e de Japão e Coréia. Apesar das exportações apresentarem extrema importância para o setor industrial cítrico, um estudo realizado por pesquisadores do PENSA (Programa de Estudos dos Negócios do Sistema Agroindustrial) a pedido do Fundecitrus (Fundo de Defesa da Citricultura) apontou o mercado doméstico como uma das principais possibilidades de crescimento para o setor nos dias atuais (NEVES et al., 2001). Há uma boa perspectiva neste mercado pois, enquanto os consumidores alemães tomam cerca de 45 litros/pessoa/ano de sucos industrializados, e os americanos chegam a 22 litros/pessoa/ano, no Brasil este número não passa de 9 litros/pessoa/ano, representando apenas 4% do mercado brasileiro de bebidas. Diante desse contexto econômico, é visível a importância estratégica das agroindústrias do setor cítrico. Trata-se de uma indústria de processo químico que agrega funções de processo contínuo com funções de processo por batelada. Como todo sistema produtivo, essa agroindústria possui suas múltiplas variáveis de processo, mas uma delas, a matéria-prima, tem particular influência na produtividade da fábrica, pois impacta diretamente no rendimento do sistema. Esse trabalho tem como objetivo comentar a importância do agronegócio cítrico, em particular o de suco de laranja, comentar como a matéria-prima (laranja) interfere na produtividade das empresas desse setor e mostrar um modelo de simulação criado para atuar como uma ferramenta de auxílio à tomada de decisão nos níveis tático e estratégico de uma empresa produtora de suco de laranja. 2. A variabilidade da matéria-prima A matéria-prima processada, no caso a laranja, apresenta grande influência na indústria de processamento de suco. Como se trata de uma matéria-prima agrícola, dependente de inúmeros fatores naturais, torna-se impossível estabelecer uma homogeneização da fruta que entra no processo. É papel da indústria de suco, portanto, estar constantemente alterando seu processo de produção para conseguir um melhor aproveitamento desta matéria-prima, viabilizando a produção de um mix de diferentes tipos de suco, que atende um mercado cada vez mais exigente. A variabilidade da matéria-prima se apresenta de formas diversas e pode influir (direta ou indiretamente) na produtividade dos fatores de produção e na eficácia do sistema como um todo. Dentre os componentes da variabilidade da matéria-prima, um destaque é o tamanho da fruta a ser processada. A medida de variação utilizada, neste caso, é a quantidade de frutas por caixa de 40,8 quilogramas. Portanto, quanto maior a quantidade de frutas por caixa, mais leves e menores serão as frutas. A quantidade de suco por caixa (medida pela porcentagem de suco na fruta ou em kg de suco por caixa) não apresenta grande variação (ficando em torno de 50 a 55% do peso da fruta). Portanto, para produzir a mesma quantidade de suco é necessário moer um número maior de frutas, exigindo maior capacidade das extratoras de suco. Além disso, a variação do tamanho das frutas dificulta a classificação das mesmas na entrada das máquinas extratoras. As máquinas são preparadas para moer ranges de tamanhos específicos e possuem tempos altos de setup, inviabilizando constantes trocas de copos nas extratoras. Dessa forma, é comum essas máquinas baterem vazias, trabalhando com poucas ou nenhuma fruta em alguns momentos da jornada de trabalho, aumentando custos e diminuindo o rendimento de fábrica. A Tabela 1 relaciona a produção de suco com a variação do tamanho das frutas, considerando um conjunto de 10 máquinas extratoras (2 com setup para frutas pequenas, 6 para frutas

3 médias e 2 para frutas maiores), com 5 copos e trabalhando a 100 rotações por minuto. A ociosidade foi estimada com base em observações e mostra a dificuldade de classificação das frutas. Quantidade de frutas/caixa Total de caixas processadas por dia (22h) % ociosidade das extratoras Total de caixas realmente processadas (22h) kg de suco produzidos (65 Brix) % % % % % % Fonte: elaborada pelos autores Tabela 1 Variação da produção de suco concentrado de acordo com o tamanho da laranja O tamanho da fruta, muitas vezes, tem relação direta com a quantidade de bagaço extraído por caixa de laranja processada. A grande maioria das indústrias processadoras de suco de laranja aproveita este bagaço para a produção de Pellets de Polpa Cítrica (CPP), utilizando-se de secadores para a redução da umidade do farelo. Portanto, um aumento na quantidade de bagaço, por caixa de laranja, irá criar uma sobrecarga na utilização desses secadores, causando impacto sobre o restante do processo. Uma vez que todo o bagaço de laranja tem como destino a fabricação de CPP, este processo, tornando-se gargalo, irá interferir também na produção de suco. Podemos verificar na Tabela 2 que o aumento na quantidade de bagaço por caixa de laranja resulta em uma redução do número de caixas processadas no secador e impacta também o setor de extração de suco, reduzindo o número de máquinas extratoras que podem estar em operação, enviando o bagaço para a fábrica de CPP (considerando-se a capacidade de secagem do secador limitada em lbs/h). Quantidade de frutas/caixa kg de bagaço/caixa Caixas processadas no secador/hora No. de extratoras que podem estar em operação 270 4, , , , , Fonte: elaborada pelos autores Tabela 2 Influência da quantidade de bagaço por caixa de laranja sobre a moagem A influência da variabilidade da fruta sobre a qualidade e sobre a possibilidade de diferenciação do produto final (suco) também é bastante significativa. Algumas vezes, seja para aproveitar frete ou mão-de-obra de colheita, seja para não perder a fruta, os produtores de laranja entregam a fruta fora do período de maturação adequado. No caso das frutas passadas, haverá uma influência direta no sabor do suco, além de elevar o risco de contaminação microbiológica. Já as frutas verdes, quando processadas, elevam o nível de limonin no suco, deixando o produto fora de suas especificações. Outro impacto decorrente da qualidade da fruta é a sobrecarga de trabalho na operação de seleção de frutas para o processo. Na Tabela 3 é possível observar que, para uma mesa de seleção com capacidade para 8400

4 frutas/minuto e 4 funcionários na seleção, se a quantidade de frutas não-conformes subir para próximo de 5%, cada funcionário deverá estar selecionando uma fruta a cada 0,5 segundos. % de frutas nãoconformes Frutas a serem selecionadas por mesa/minuto Frutas a serem selecionadas por funcionário/min Tempo para seleção de cada fruta/funcionário (s) 1,5% ,5 1,90 2,0% ,0 1,43 2,5% ,5 1,14 3,0% ,0 0,95 4,0% ,0 0,71 5,0% ,0 0,57 Fonte: elaborada pelos autores. Tabela 3: Impacto da quantidade de laranjas não-conformes sobre a operação de seleção de frutas Uma variável da fruta a ser citada é o brix do suco extraído, ou seja, a quantidade de sólidos solúveis contidos no mesmo. Como estamos tratando da produção de suco de laranja concentrado, é necessária a utilização de equipamentos que concentrem este suco, elevando o brix através da retirada de água. Em quase todas as indústrias do setor são utilizados evaporadores para esta função. Esses equipamentos possuem capacidade de evaporação limitada e, portanto, variações no brix de entrada influenciam diretamente a produtividade desse centro de produção. Outra variável da matéria-prima que impacta diretamente a fabricação de produtos variados é o ratio (relação entre o brix e acidez) do suco extraído. O ratio varia de acordo com a região produtora, variedade da fruta e período da safra (início/fim). Para garantir a produção de diferentes tipos de suco, é preciso colocar a programação da produção em sintonia com o departamento responsável pela compra e entrega de frutas, para que possam ser casados os diferentes tipos de frutas (e conseqüentes ratios) com os diversos tipos de produtos demandados. 3. A metodologia utilizada na modelagem do sistema produtivo O grupo SimuCAD: simulação e computação gráfica aplicadas ao estudo de sistemas produtivos e de negócios, do Departamento de Engenharia de da Universidade Federal de São Carlos, possui uma metodologia de trabalho que utiliza-se de referenciais conceituais oriundos de três campos distintos do conhecimento: pesquisa-ação ou pesquisa participativa, engineering design e simulação. Os módulos que compõem a metodologia SimuCAD são mostrados na Figura 1. Consideradas as condicionantes do ambiente, o primeiro módulo do processo que orienta o projeto de sistemas produtivos busca identificar o mix de produtos e a tecnologia de produção adotada na unidade. Após consolidar a primeira etapa, busca-se quantificar os fatores diretos e indiretos de produção agrupados em: homens, materiais, áreas físicas e equipamentos. No módulo seguinte são representadas as demandas espaciais dos centros de produção, através de templates desenhados em duas ou três dimensões, de acordo com a necessidade. As fases de definição da estratégia de produção, construção do modelo e de simulação, são representadas de forma paralela pois constituem um processo cíclico de construção de modelos, verificação e validação desses modelos e geração de cenários estratégicos alternativos. Da análise do conjunto de possibilidades, através de um processo altamente interativo, surgirá a melhor solução.

5 AMBIENTE Simulação Mix de Fatores de Centros de Modelo Modelo Final Estratégia de Figura 1 Macro visão da metodologia SimuCAD (Fonte: adaptada de COSTA et al. (1996)) Segundo J.A. Camarotto e outros (1999), para atender essas fases identificadas na metodologia SimuCAD, são articulados os seguintes métodos de modelagem: (i) modelagem física, envolvendo conceitos de decomposição e recomposição sistêmica de processos e operações (PHAL & BEITZ, 1995), articulados em torno do conceito de centro de produção (OLIVÉRIO, 1985); (ii) modelagem de fluxos de materiais e de informações (MUTHER, 1978; SULE 1988; e MARTIN & LEBEN, 1989); (iii) modelagem dinâmica, fundamentada em pesquisa operacional e simulação (COSTA, 1996; COSTA, 2001); e (iv) modelagens subjetivas, derivadas de entrevistas, questionários, seminários e observações participantes (THIOLLENT, 1997). 4. O modelo de simulação O estudo de caso aqui comentado foi desenvolvido na divisão de engenharia de uma das maiores empresas produtoras de suco de laranja do mundo. O objetivo do projeto foi estudar o balanço de massa e energia da sua planta principal, modelando-a (planta completa) utilizando um software moderno de simulação (KELTON et al, 1998). Para efeito de desenvolvimento do modelo de simulação, foi realizado um trabalho de análise da planta, onde a mesma foi considerada segundo seus macro-processos: extração (esmagadoras, filtros, centrífugas), evaporação, blenders e conservação (câmaras e tank farm). Para facilitar a compreensão do sistema produtivo e para auxiliar na comunicação entre os diversos membros da equipe responsável pelo projeto (da universidade e da empresa), foi desenhado um modelo físico da planta, utilizando uma ferramenta computacional (AutoCAD), onde todos os fatores de produção foram representados, através de ícones, em uma estrutura matricial. Os produtos foram representados em linha, onde a parte superior da matriz simbolizava o processo de suco fresco (tetrapak), a linha seguinte o de suco concentrado congelado, a linha de baixo o processo de fabricação de óleos essenciais e a última D limonene. Os equipamentos foram agrupados for função e representados nas colunas da matriz. A primeira coluna correspondeu às extratoras, a coluna seguinte aos filtros,

6 seguidas das centrífugas, evaporadores, blenders e setores de armazenagem de produto acabado (tamboramento e granel). A Figura 2 mostra uma tela do ARENA com o modelo rodando. Figura 2 Tela do modelo de simulação representando iconicamente a planta da fábrica de suco de laranja. O modelo de simulação foi utilizado para emular várias alternativas de processamento da planta. Os parâmetros de entrada eram os seguintes: demanda em milhares de caixas/dia, dados da fruta através de curvas probabilísticas, especificação dos dados de processo, por exemplo, capacidade dos surge bins, tipo de coador das extratoras, quantidade de extratoras com copos grandes, médios e pequenos, quantidade, tipo e capacidade dos filtros e centrífugas, capacidades dos evaporadores, tanques de blending, transportadores e armazenagem. Esse modelo gerou informações importantes para tomadas de decisão nos vários níveis. Por exemplo, no nível tático permitiu estabelecer qual a capacidade máxima de processamento da unidade (um valor em milhares de caixas/dia), sem alterar o conjunto de recursos existentes, considerando toda a variabilidade intrínseca da matéria-prima laranja. Permitiu localizar os gargalos que limitavam a capacidade da planta. No nível estratégico foi possível estudar alternativas de mudanças nos recursos existentes, por exemplo, incorporando novos equipamentos como evaporadores, filtros, centrífugas, tanques de blending, e qualquer outro conjunto de parâmetros de processo. A troca de um evaporador no sistema real custa caro, é demorado e os resultados dessa mudança nesse recurso só serão visíveis quando o evaporador estiver funcionando em regime. No simulador, o acréscimo de um evaporador corresponde à troca de um número na interface amigável onde o usuário dá entrada nos dados (trocar 1 por 2). Pronto, já existe um novo evaporador na planta virtual. Simular a nova planta, para um período de alguns anos, levará apenas alguns segundos. Essa é a grande vantagem da

7 simulação, criar formas de fazer experimentações em ambientes complexos de produção, considerando a dinâmica temporal do sistema, as variações estocásticas dos materiais e do ambiente produtivo, permitindo rodar muitas alternativas de programação, a baixo custo e em um intervalo pequeno de tempo. 5. Conclusões Uma característica que marca a agroindústria é a variabilidade da matéria-prima utilizada. Isso acarreta variações no processo que precisam ser tratadas de forma estocástica. Modelar esse tipo de sistema produtivo utilizando técnicas analíticas ou ferramentas estáticas e determinísticas não gera uma representação fiel do sistema real. Nesse contexto, a simulação de sistemas surge como uma poderosa ferramenta de análise e síntese de sistemas de produção, auxiliando nas tomadas de decisão nos diferentes níveis gerenciais. Neste trabalho, foi comentada a importância do setor citrícola brasileiro, as dificuldades existentes no setor produtivo de suco de laranja, foram apresentados uma metodologia de apoio ao desenvolvimento de projetos e um modelo de simulação desenvolvido para fornecer informações de apoio a questões táticas e estratégicas em uma empresa produtora de suco de laranja. Neste modelo, a variabilidade da materia-prima foi considerada através de distribuições de probabilidade que representaram, de forma consistente, as características intrínsecas da fruta. As variações de processo também foram consideradas de forma análoga ao tratamento dado à matéria-prima. O resultado foi um modelo robusto, representativo da planta produtiva real, que permitiu experimentações variadas das diversas alternativas de interesse da média e alta gerência da empresa. A simulação se mostrou, mais uma vez, útil no tratamento de situações complexas envolvendo variações probabilísticas de processo e, no caso agroindustrial, também da matéria-prima. Referências CAMAROTTO, J.A., COSTA, M.A.B., MENEGON, N.L., OLIVI, A.C.K., TORRES, I. & ZANONI, L.C. (1999) - Simulação e computação gráfica aplicadas ao projeto de instalações industriais, ENEGEP, CD Rom. COSTA, M. A. B., MENEGON, N.L. & CAMAROTTO, J.A. (1996) - Simucad: Simulação & CAD Um sistema de apoio à decisão no planejamento e implantação de sistemas de produção. XVI ENEGEP, CD Rom, Piracicaba. COSTA, M. A. B. (2001) - Pesquisa Operacional Aplicada à Agroindústria. Cap. 1, V. 2, do livro Gestão Agroindustrial, Coord. M.O. Batalha, Atlas, São Paulo. KELTON, W.D., SADOWSKI,R.P. & SADOWSKI, D.A. (1998) - Simulation with ARENA. McGraw-Hill, Boston. MARTIN, J. & LEBEN, J. (1989) - Strategic Information Planning Methodologies. Prentice Hall, Englewood. MUTHER, R. (1978) - Planejamento do Layout: Sistema SLP. Editora Edigard Blucher Ltda. São Paulo. NEVES, M.F., VAL, A.M., MARINO, M.K. (2001) The orange network in Brazil. Site da Abecitrus. OLIVÉRIO, J. L. (1985) - Projeto da Fábrica. Instituto Brasileiro do Livro Científico Ltda. São Paulo. PAHL, G. & BEITZ W. (1995) - Engeneering Design: a systematic approach. Springer, Glasgow. SULE, D. R. (1988) - Manufacturing Facilities. PWS-KENT Publishing Co, Boston. THIOLLENT, M (1997) - Pesquisa-ação nas Organizações. Atlas, Rio de Janeiro.