Capítulo 6. Tecnologia de Grupo

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1 116 Capítulo 6 Tecnologia de Grupo 6.1. Introdução Desde o início da cultura humana, as pessoas procurar aplicar a razão às suas ações. Um modo importante de agir racionalmente consiste na associação de objetos similares. Biólogos classificam ítens da natureza em gêneros e espécies. Nós relacionamos animais a por exemplo mamíferos, anfíbios, peixes, crustáceos, répteis, etc. Um tigre, um jaguar e um gato são membros de uma mesma família. Uma galinha é uma ave com asas degeneradas. Este mesmo conceito pode ser aplicado a outros problemas. Quando uma vasta quantidade de informações precisa ser guardada e ordenada, aplica-se uma taxonomia 1. Bibliotecários aplicam uma taxonomia para classificar livros em bibliotecas. Semelhantemente, na manufatura, milhares de ítens são produzidos anualmente. Quando se observa as peças que constituem um produto, o número é execpcionalmente elevado. Cada peça possui forma tamanho e função diferentes. Entretanto pode-se identificar similaridades entre estas peças (ver figura 6.1) Por exemplo, engrenagens de dentes retos de tamanhos diferentes sofrem os mesmos processos de fabricação. Portanto, percebe-se que peças podem ser classificadas em famílias da mesma forma que animais e livros. Peças classificadas e agrupadas em famílias produzem uma base de dados conveniente para ser gerenciada. Figura 6.1. Uma família de projeto Pode-se dizer que a Tecnologia de Grupo (GT) é a percepção de que muitos problemas são similares, e que agrupando problemas similares, uma solução única pode ser encontrada para um conjunto de problemas, poupando-se assim tempo e esforço. GT pode ser aplicada em áreas diferentes, tais como: projeto, planejamento da produção, planejamento do processo, escalonamento, inspeção, armazenamento, etc. No projeto de peças, inúmeras peças podem possuir uma forma similar (figura 6.1), e estas peças podem ser agrupadas numa família de projeto. Usando este conceito, pode-se identificar peças compostas, que englobam 1 Taxonomia é um processo científico de classificação de seres viventes ou objetos.

2 117 todas as features de projeto de uma família de projeto. Exemplos de peças compostas são dados na figura 6.. Figura 6.. Exemplos de peças compostas Com relação à fabricação, peças que não são similares na forma podem entretanto ser fabricadas por processos de fabricação semelhantes. Um exemplo é dado na figura 6.3. Esta família é chamada de família de produção, e dela o planejamento do processo pode ser facilitado. Como processos de fabricação similares são necessários para todos os membros da família, uma célula pode ser agrupada para fabricar uma família de peças. Isto torna o planejamento e controle da produção bem mais simples, pois somente peças similares são fabricadas em cada célula. Este layout é chamado de layout celular. Cada célula consiste de alguns equipamentos, p.ex. máquinas CNC, máquinas de medição por coordenadas, robôs, esteiras. Estas máquinas são agrupadas fisicamente para formar uma célula, e escalonadas como uma entidade. Uma célula pode ser considerada como uma fábrica, na qual entra a matéria-prima, e sai a peça (ou produto) acabado. A tabela 6.1 ilustra os principais benefícios resultantes da implantação da manufatura celular, em empresas norte-americanas, segundo Wemmerlov e Hyer (1989).

3 118 Figura 6.3. Uma família de produção Tabela 6.1. Maiores benefícios resultantes da manufatura celular em empresas norte-americanas Benefícios Melhoria Média (%) Redução no tempo de setup 41,4 Redução no tempo de produção 4,3 Redução na quantidade de estoque intermediário 19,4 Melhoria na qualidade das peças 15,0 Redução no tempo manuseio de material 1,0 Redução no custo de mão-de-obra direta 7, Redução no número de dispositivos de fixação 34,0 Aumento no tempo de utilização das máquinas 3,4 Redução na área ocupada 16, Aumento na satisfação no trabalho 6,7 Redução na quantidade de equipamentos 5,0 Um exemplo ilustrando a economia que GT pode trazer na fabricação é dado na figura 6.4. Neste exemplo, seis peças semelhantes são agrupadas numa família, e para a execução dos furos nestas peças, é necessário apenas o dispositivo de fixação com adaptadores mostrados na figura 6.4(b). Estes adaptadores, que são de baixo custo, são necessários devido a algumas diferenças em tamanhos e posições dos furos, e também devido ao tamanho e forma das peças. Portanto, ao invés de projetar, fabricar e utilizar seis dispositivos individuais para cada peça, utiliza-se somente um dispositivo, reduzindo-se portanto, o custo de fabricação da família de peças Métodos de Formação de Famílias de Peças A manufatura celular baseia-se na formação de famílias de peças e agrupamentos de máquinas. O sucesso da manufatura celular é determinado principalmente pela forma em que as peças e máquinas são agrupadas. Alguns métodos para isto são citados abaixo: (a) método visual (b) métodos heurísticos (c) classificação e codificação (d) análise do fluxo da produção ( Production Flow Analysis - PFA )

4 119 Figura 6.4. Uma família de peças cujos furos são usinados utilizando-se o mesmo dispositivo de fixação Dentre as empresas estudadas por Wemmerlov e Hyer, 19 de 46 (isto é, 41%) empregam o método visual. 11 delas (4%) usam o método heurístico, no qual uma máquina chave é identificada primeiramente, e várias outras máquinas são adicionadas para formar a célula. 9 empresas (0%) utilizam o método PFA, que consiste de uma matriz que registra relações entre máquinas e peças, sobre as quais as células são formadas. 7 empresas (15%) examinam planos de processo existentes como parte do processo de formação de famílias. 6.. Classificação e Codificação A maioria das aplicações de GT são baseadas no método de classificação e codificação (C&C), que descreve as características básicas de uma dada peça com respeito à sua forma geométrica e/ou rota de processo. Agrupando-se peças como o mesmo código ou similar numa só célula, o projeto, o

5 10 planejamento do processo, a manufatura, a estimativa de custos e o MRP são efetuados em geral de forma mais eficiente. Como numa empresa que adota a manufatura celular as peças são agrupadas em famílias, o processamento de cada peça deve ser similar, e isto resulta na redução de custos de fabricação. A C&C quando aplicado corretamente resulta num retorno de investimento de 75% a 400% por ano, segundo Hyde (1981). Devido a isto, existem atualmente dezenas de sistemas de C&C Princípios de Classificação e Codificação O termo classificação significa o agrupamento de peças, baseado nas suas similaridade e/ou dissimilaridades. Alguns parâmetros podem ser considerados para esta tomada de decisão (ver figura 6.5). Um código pode ser uma combinação de números e/ou letras, que são atribuídos às peças para o armazenamento e processamento desta informação. Existe um número considerável de questões que devem ser consideradas ao construir-se tal sistema. Entretanto, os quatro princípios seguintes podem ser usados em geral como guia: deve englobar todas as possibilidades; deve ser mutuamente exclusivo; deve ser baseado em características permanentes; deve ser baseado no ponto-de-vista do usuário. Seguir estes princípios não é tão simples como parece à primeira vista. Conflitos entre recomendações ocorrem frequentemente e certas transigências deverão acontecer. Alguns atributos de projeto e manufatura tipicamente incluídos em sistemas de classificação de GT são ilustrados na tabela 6.. Tabela 6.. Atributos de projeto e fabricação tipicamente incluídos em sistemas de classificação de GT Projeto forma externa básica forma interna básica quociente comprimento/diâmetro tipo de material função da peça dimensões maiores dimensões menores tolerâncias acabamentos superficiais Fabricação processo principal dimensão maior quociente comprimento/diâmetro acabamentos superficiais máquina-ferramenta sequência de operações tempo de produção tamanho do lote produção anual dispositivos de fixação ferramentas

6 11 Figura 6.5. Presença de features em peças como meio de classificação 6... Estruturas de Sistemas de Codificação Existem três tipos básicoos de estruturas de C&C para aplicações atuais de GT: Hierárquica (monocódigo); Em cadeia (policódigo); Híbrida (combinada). Uma estrutura hierárquica é construída como uma árvore onde cada dígito amplifica a informação do dígito anterior, portanto tornando a estrutura dependente do dígito anterior àquele dígito (ver figura 6.6). Um sistema de codificação hierárquico fornece uma análise detalhada dos ítens classificados, pois sua estrutura é compacta. Ele pode conter uma quantidade enorme de informações num número limitado de dígitos. Este tipo de sistema é efetivo para a extração de dados baseados na forma, no tamanho, nas dimensões da peça. Para um sistema de codificação hierárquico contendo N dígitos e M atributos para cada dígito, o número possível de combinações de códigos é dado por:

7 1 R hierarquico = N n= 1 M n Figura 6.6. Um exemplo de estrutura hierárquica Um código em cadeia possui uma estrutura na qual cada posição de um dígito representa uma informação inependente, e não relaciona-se diretamente com a informação de outros dígitos. Este sistema é mais adaptável a aplicações orientadas à produção, como a classificação de máquinas, ferramentas, operações (ver figura 6.7). Como há a necessidade de especificar-se todos os ítens neste sistema de codificação, este é menos compacto do que o sistema hierárquico. O número de possíveis códigos que o sistema pode gerar é ilustrado abaixo: R = em cadeia M N Número do dígito 1 3 Classe da Forma externa Forma interna Furo... feature Atributo = 1 Forma 1 Forma 1 Radial... Atributo = Forma Forma Axial... Atributo = 3 Forma 3 Forma 3 Ambas Figura 6.7. Exemplo de estrutura em cadeia Como um sistema de codificação é usado por vários departamentos diferentes numa empresa (alguns orientados à produção, enquanto outros são orientados ao projeto), é difícil, e algumas vezes inconveniente, adaptar-se um sistema puramente hierárquico ou em cadeia. Uma combinação de ambas as estruturas pode fornecer a melhor solução para o problema da implementação de um

8 13 sistema C&C (ver figura 6.8). Em tal sistema vários dígitos são monocódigo, enquanto outros são policódigo. Esta estrutura não é compacta como a hierárquica, porém ela é aplicável em quaisquer departamentos. Suponha que o número de dígitos dos monocódigos seja N m, e dos policódigos N p. O número de combinações possíveis do código será: n R = M + M N hibrido Nm n= 1 p Figura 6.8. Exemplo de estrutura híbrida Sistemas C&C Computadorizados Qualquer sistema C&C pode ser programado em computador através de qualquer linguagem (p.ex. C, Pascal) ou gerenciador de bancos de dados (p.ex. Dbase, Oracle). A utilização do computador oferece as seguintes vantagens: Ele reduz significativamente os erros que frequentemente ocorrem na procura manual em tabelas. Ele diminui o tempo de codificação das peças. Tutoriais e perguntas aparecem na tela, eliminando a necessidade de procura em livros de código. Ele reduz a quantidade de tempo de processamento manual do código. O computador gera o código e o retém permanentemente na base de dados sem intervenção humana. Ele permite um interfaceamento rápido a outros sistemas de bancos de dados para o projeto, planejamento do processo, controle numérico, estoque, escalonamento, etc Alguns Códigos Existentes Existem muitos sistemas de codificação atualmente, e a maioria destes códigos são bem conhecidos. Abaixo é feita uma breve apresentação de cada um destes códigos. Sistema Opitz Este sistema foi desenvolvido por H. Opitz, na Universidade de Aachen, Alemanha, tendo servido de base para inúmeros outros sistemas criados posteriormente. Ele representa um dos

9 14 esforços pioneiros na área de GT, sendo de fácil compreensão e adequado a diversas aplicações. Este sistema foi um dos primeiros métodos de classificação utilizados para peças usinadas, depois extendido para outras aplicações, como para peças fundidas, ferramentas, máquinas e materiais. A concepção básica do sistema está definida em dois campos de código. Um código de forma, composto de cinco dígitos e uma parte suplementar, com outros quatro dígitos. Pode ainda ser acrescido de um campo de código secundário, conforme for necessário a determinada aplicação. O esquema básico daestrutura do código está representado na figura 6.9, indicando o conteúdo dos campos, na sua forma básica e suplementar. Na figura 6.10 é mostrada a descrição dos dígitos para a definição do código de forma. Um exemplo de codificação da geometria básica é mostrado nas peças da figura Figura 6.9. Esquema geral do código Opitz Enquanto a parte suplementar descreve características gerais de interesse da área de manufatura, como tipo de material, sua forma original e precisão, o código secundário é sempre uma extensão criada para aplicação específica, melhor detalhamento, ou para atender a perticularidades de determinada empresa (figura 6.1).

10 15 Figura Definição dos dígitos do código de forma Figura Exemplo de codificação da geometria básica

11 16 Figura 6.1. Código secundário para operações Sistema KK-3 Este sistema é de propósito geral para classificação de peças usinadas. Foi desenvolvido no Japão pela JSPMI (Sociedade Japonesa para a Promoção de Máquinas Industriais). Em sua primeira versão, em 1970, foi apresentado como KK-1, baseando-se num código de 10 dígitos, mesmo tamanho mantido na segunda versão, em Na versão atual, apresentada em 1976, o código passa a ter um tamanho de 1 dígitos, sendo bem mais completo que as versões anteriores, mantendo compatibilidade com aquelas versões apenas nos oito primeiros dígitos. O primeiro dígito faz uma distinção geral relativa à função principal das peças, como eixos, engrenagens, etc. No segundo dígito são desritos maiores detalhes funcionais, como o tipo da engrenagem e do eixo. Com apenas dois dígitos o sistema possibilita a classificação de mais de cem especificações funcionais para peças rotacionais e não-rotacionais. Nos demais dígitos obtém-se uma completa descrição das peças. Uma descrição dos dígitos do código KK-3 é feita na figura Um exemplo de uma peça codificada segundo o código KK-3 é dado na figura Análise do Fluxo da Produção (PFA) A codificação de uma peça baseia-se inteiramente na presença de features numa peça. O código é então usado para determinar famílias de peças. Uma desvantagem desta abordagem é que ela não contém informações a respeito da manufatura (roteamento) na tomada de decisões. A Análise do Fluxo da Produção (PFA) representa uma abordagem diferente para esta classe de problemas. Ao invés de utilizar o código GT, a PFA envolve o exame do roteamento, e o agrupamento simultâneo das máquinas em células, e peças em famílias, baseado nas informações de fabricação.

12 17 Figura Esquema geral do código KK-3 Dígito Ítem Condição da peça Código 1 Nome Válvula de controle 0 (outras informações) 9 3 Material Barra de cobre Comprimento 80mm 6 Diâmetro 60mm 7 Forma primária e quociente da dimensão principal L/D = 1,3 8 Superfície externa Com cone funcional 3 9 Rosca concêntrica Sem 0 10 Rasgo funcional Sem 0 11 Forma incomum Sem 0 1 Feature estampada Sem 0 13 Superfície cilíndrica 3 Sem 0 14 Superfície primária interna Furo escalonado, sem rasgo 15 Superfície curva interna Sem 0 16 Superfície plana interna Sem 0 17 Supeerfície na extremidade Plano 0 18 Furos com posições regulares Furos localizados na circunferência 3 19 Furo inclinado Sem 0 0 Processo não é de usinagem Sem 0 1 Precisão Processo de retificação na superfície externa 4

13 18 Figura Código KK-3 para uma dada peça No método PFA, todas as peças envolvidas são examinadas e as máquinas usadas são listadas junto com as peças numa matriz. Como a matriz contém informações sobre máquinas e peças, ela é denominada matriz máquina-peça. A matriz é composta por 1 s e 0 s (ver figura 6.15). O tamanho da matriz é MxN, sendo M o número de máquinas e N o número de peças. Se o número de peças e máquinas for pequeno, pode-se identificar as células através do método visual. Entretanto, se mais peças e máquinas estiverem envolvidas, deve-se aplicar um método mais efetivo. Três destes métodos são ilustrados abaixo. Peça M á 1 1 q 3 1 u i 5 1 n 6 1 a Figura Uma matriz máquina-peça Algoritmo de Agrupamento Direto (DCA) Este algoritmo rearranja continuamente a ordem das colunas e linhas da matriz máquina-peça, até que um critério de parada seja atingido. Este algoritmo é apresentado abaixo: 1. Contar o número de células positivas (entradas 1 ) em cada coluna e linha. Rearranjar a matriz com as colunas em ordem decrescente, e as linhas em ordem crescente de células 1.. Iniciar com a primeira coluna, mover as linhas que possuem entradas positivas nesta coluna para o topo da matriz. Repetir o procedimento com cada coluna até que todas as colunas sejam rearranjadas. 3. Se a matriz resultante é a mesma que a predecessora, pare. Senão, vá para o passo Iniciando com a primeira coluna da matriz, mover as colunas que possuem entradas 1 para a parte mais à esquerda da matriz. Repetir este procedimento com cada coluna até que todas as colunas sejam rearranjadas. 5. Se a matriz resultante é a mesma que a predecessora, pare. Senão, vá para o passo. A figura 6.16 mostra as matrizes inicial, intermediárias e final, resultantes da aplicação do algoritmo DCA. A matriz resultante indica que as máquinas A, B e D devem estar numa célula produzindo peças 3, 5 e, enquanto as máquinas C e D devem fazer parte de outra célula, a qual fabrica peças 1, 4 e 6.

14 A 1 1 B 1 1 C 1 1 D E A 1 1 B 1 1 C 1 1 D E A 1 1 B 1 1 D C 1 1 E A B 1 1 D 1 1 C 1 1 E Figura Exemplo de aplicação do algoritmo DCA a uma matriz máquina-peça Algoritmo Baseado no Coeficiente de Similaridade Este algoritmo utiliza os coeficientes de similaridade, S ij, onde i e j são identificadores de máquinas. O coeficiente de similaridade é calculado através da equação abaixo: S ij = N ij N ij + M ij onde: N ij = número de peças que visitam ambas as máquinas i e j; M ij = número de peças que visitam ou a máquina i ou a máquina j, mas não ambas. Para a mesma matriz máquina-peça utilizada na seção anterior, na qual há a presença de cinco máquinas (A, B, C, D e E) e seis peças (1,,3,4,5 e 6), os coeficientes de similaridade de todos os pares de máquinas são calculados da equação acima e são listados na tabela 6.3. O agrupamento de máquinas pode ser então efetuado baseado nestes coeficientes, considerando que aqueles pares com valores acima de um número real chamado de filtro ( threshold ) λ (0<λ<1) sejam agrupados. Por exemplo, considerando λ = 0,60, as máquinas A, D e B estão num grupo, enquanto máquinas C e E estão noutro grupo.

15 130 Tabela 6.3. Coeficientes de similaridade para a matriz máquina-peça inicial da figura 6.15 Par de Máquinas N ij M ij S ij AB 1 0,33 AC 0 0 AD 1 0,67 AE 0 0 BC 0 0 BD 1 0,67 BE 0 0 CD 0 0 CE 1 0,67 DE Algoritmo de Ordem de Ranqueamento (ROC) Este algoritmo é ilustrado abaixo: i 1. Para todos os j, calcular o peso total binário da columa ω j ω i = M. Se ω j está em ordem crescente, vá para o passo 3. Senão, rearranje as colunas para tornar os ω j em ordem crescente. j 3. Para todos os i, calcular o peso total binário da linha ω i ω j = M 4. Se ω i está na ordem crescente, pare. Senão, rearranje as linhas para tornar ω i em ordem crescente. Repita o procedimento até que nenhum outro arranjo seja necessário. A figura 6.17 mostra a aplicação do algoritmo ROC para a mesma matris máquina-peça utilizada nos métodos anteriores. Pode notar que as máquinas A, B e D estão num grupo (fabricando as peças 5, e 3), enquanto as máquinas C e D estão noutro (fabricando as peças 6, 1 e 4). j i ij ij A 1 1 B 1 1 C 1 1 D E A 1 1 B 1 1 C 1 1 D E A B D C E Figura Exemplo de aplicação do algoritmo ROC a uma matriz máquina-peça