Sistemas de Produção: Estudos de Casos. Planejamento e Controle da Produção JIT Nivelamento do Plano-mestre à Demanda

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1 Sistemas de Produção: Estudos de Casos CAPÍTULO 6 Estudo de Caso 3 Planejamento e Controle da Produção JIT Nivelamento do Plano-mestre à Demanda 6.1 Conceitos Abordados O estudo de caso 3 foi desenvolvido visando permitir uma análise, via simulação, das características do nivelamento do plano-mestre à demanda dentro das funções do planejamento e controle da produção JIT. A princípio, quanto mais nivelado à demanda for ao plano-mestre, menores serão os estoques no sistema e mais rapidamente os clientes serão atendidos em suas solicitações específicas. Inicialmente, cabe colocar os objetivos e funções do planejamento e controle da produção em um sistema produtivo genérico, para depois particulariza-los em um sistema JIT. A Figura 6.1 apresenta uma visão geral das funções do PCP em sistemas de produção (Tubino, 1997, p. 25). Planejamento Estratégico da Produção Departamento de Marketing Previsão de Vendas Pedidos em Carteira Departamento de Compras Pedido de Compras Plano de Produção Planejamento-mestre da Produção Plano-mestre de Produção Programação da Produção Administração dos Estoques Seqüenciamento Emissão e Liberação de Ordens Ordens de Compras Ordens de Fabricação Ordens de Montagem Avaliação de Desempenho Acompanhamento e Controle da Produção Fornecedores Estoques Fabricação e Montagem Clientes Figura 6.1 Visão geral das atividades do PCP. No nível estratégico, onde são definidas as políticas estratégicas de longo prazo da empresa, o PCP participa da formulação do planejamento estratégico da produção, gerando um plano de produção para determinado período (longo prazo) segundo as estimativas de vendas e a disponibilidade de recursos financeiros e produtivos. No nível tático, onde são estabelecidos os planos de médio prazo para a produção, o PCP desenvolve o planejamento-mestre da produção, obtendo o plano-mestre de produção (PMP) de produtos finais, detalhado no médio prazo, período a período, a partir do plano de produção, com base nas previsões de vendas de médio prazo ou nos pedidos em carteira já confirmados. Onde o plano de produção considera famílias de produtos, o PMP especifica itens finais que fazem parte dessas famílias. No nível operacional são preparados os programas de curto

2 Capítulo 6 Sistemas de Produção: Estudos de Casos 61 prazo de produção e realizados os acompanhamentos dos mesmos. O PCP desenvolve a programação da produção administrando estoques, seqüenciando, emitindo e liberando as ordens de compras, fabricação e montagem, bem como executa o acompanhamento e controle da produção. As funções do PCP estão detalhadas no livro Manual de Planejamento e Controle da Produção do autor. Essa visão geral das atividades desenvolvidas no âmbito do PCP está contida dentro de qualquer sistema produtivo. Contudo, a forma como essas funções são implementadas e os resultados efetivos alcançados estão intimamente relacionados com a filosofia de produção. Nos sistemas convencionais, apesar do PCP desenvolver suas funções de planejamento, acompanhamento e controle da produção, os resultados alcançados pelos setores produtivos ficam muito aquém dos planejados, gerando um ciclo de replanejamentos intensos e metas não atendidas. O reflexo disso pode ser medido pelo volume de estoques em processo e os elevados lead times produtivos. Já os sistemas de produção JIT apresentam soluções particulares para resolver os problemas de coordenação entre os vários pontos do processo produtivo e os planos e programas de produção. Essas soluções inovadoras abrangem desde a forma de como planejar o uso dos recursos produtivos (homens, máquinas e materiais) dentro de um determinado tempo de ciclo (TC) atrelado à demanda, até a dinâmica de acionar esse sistema para efetivar a produção. Uma questão importante no desenvolvimento das atividades do PCP diz respeito aos horizontes de planejamento e programação da produção. Qual o período de abrangência do longo, médio e curto prazo? Não existe um padrão, porém pode-se afirmar que os horizontes dependerão da flexibilidade do sistema produtivo, ou seja, do tempo de resposta (lead time) aos pedidos de compra, fabricação e montagem. Para aquelas empresas que conseguirem resolver melhor seus problemas de coordenação entre demanda e produção, os períodos serão menores, já para as empresas com baixa flexibilidade de resposta às variações da demanda, os horizontes de planejamento serão mais longos e as decisões serão tomadas com maior antecedência, aumentando a probabilidade de ocorrerem problemas entre os quantitativos planejados e os realmente executados e entregues aos clientes. O que se observa é que quanto maiores forem os horizontes dos planos e programações de produção, maiores serão as chances de que a produção real não se nivele com a demanda efetiva dos produtos. Quando se fala em flexibilidade de um sistema de produção JIT, ela deve ser entendida dentro de uma estrutura hierárquica de planejamento. Ou seja, como qualquer sistema produtivo, a medida em que o momento de se efetivar a produção for chegando, o nível de flexibilização do programa de produção vai se reduzindo. A Figura 6.2 procura apresentar esse escalonamento da flexibilidade dentro do sistema de produção JIT, relacionando-o com os diversos planos de planejamento e controle da produção (Tubino, 1999, p.73). No longo prazo, quando se elaboram os planos estratégicos de produção pode-se dizer que a flexibilidade é total, pois se tem tempo suficiente para alterar a forma e a capacidade produtiva do sistema de maneira a atender à demanda agregada prevista. No médio prazo os sistemas de produção partem para a montagem de um plano-mestre de produção de produtos acabados baseado nas previsões de médio prazo da demanda. Nos sistemas de produção JIT as informações do PMP não são empregadas para gerar um programa de produção, mas sim, para organizar as variáveis estruturais do sistema produtivo JIT, quais sejam, os tempos de ciclo e os níveis de estoques necessários para atender essa previsão de demanda. Dessa forma, preserva-se no médio prazo a flexibilidade de se alterar o volume e o mix do programa de produção, pois as ordens que autorizariam a montagem, fabricação e compras ainda não foram expedidas.

3 62 Sistemas de Produção: Estudos de Casos Capítulo 6 Plano de Produção Longo Prazo Flexibilidade Total Balanceamento entre Capacidade e Demanda Plano Mestre de Produção Médio Prazo Flexibilidade de Volume e Mix Definição do Tempo de Ciclo e Kanbans Sistema de Puxar Curto Prazo Flexibilidade de Mix Produção via Kanban Figura 6.2 Flexibilidade e PCP no sistema de produção JIT. No curto prazo o sistema produtivo irá efetivar a produção a partir das ordens emitidas. Nesse ponto existe uma grande diferença entre como isso é feito nos sistemas convencionais (empurrando) e nos sistemas JIT (puxando), influenciando de forma direta a flexibilidade do sistema. Essa forma de puxar a produção é operacionalizada pelo sistema de programação kanban que será trabalhado no próximo estudo de caso. A partir da montagem do PMP a empresa passa a assumir compromissos de montagem dos seus produtos acabados, fabricação das partes manufaturadas internamente, e da compra dos itens e matérias primas produzidas pelos fornecedores externos. Como forma de escalonar seus compromissos, o PMP é dividido em dois níveis de horizontes de tempo com objetivos diferentes: um nível firme de curto prazo e um nível sujeito a alterações com horizonte mais longo. No nível firme, o PMP serve de base para a programação da produção (puxada ou empurrada) e a ocupação dos recursos produtivos, direcionando as prioridades. No nível sujeito a alterações, o PMP serve para o planejamento da capacidade de produção e as negociações com os diversos setores envolvidos na elaboração do plano. O princípio geral do sistema de produção JIT é por um lado trabalhar junto aos clientes externos no sentido de reduzir as incertezas da demanda e, por outro, aumentar a flexibilidade de seu sistema produtivo, reduzindo os lead times, de forma que o período usado para compor o PMP fixo seja o menor possível e sempre possa ser sobreposto à área firme da demanda. Agindo dessa maneira, o sistema de produção JIT só autoriza a montagem de produtos que realmente estejam sendo consumidos pelos clientes, evitando a formação de estoques excessivos de produtos acabados. Nos sistemas de produção convencionais a baixa flexibilidade dos recursos produtivos faz com que o nivelamento da produção à demanda seja visto dentro de um horizonte de planejamento de médio prazo, geralmente mensal. Dessa forma, ao elaborar o PMP de seus produtos acabados, o PCP dimensiona lotes mensais de montagem desses produtos. Essa decisão está baseada em duas das premissas básicas dos sistemas convencionais: custa caro a mudança de modelos nas linhas de montagem convencionais, e os clientes são atendidos basicamente pelos estoques de produtos acabados. Por exemplo, admitindo-se um sistema de produção que trabalha 20 dias por mês, oito horas por dia, com uma linha de montagem que produz três modelos de tamanhos diferentes (pequeno, médio e grande), cujas demandas esperadas são de 1000 unidades do modelo pequeno, 800 unidades do

4 Capítulo 6 Sistemas de Produção: Estudos de Casos 63 modelo médio e 200 unidades do modelo grande. Para atender a demanda, a linha necessita montar 100 produtos por dia (2000 unidades 20 dias) com um tempo de ciclo médio de 4,8 minutos por unidade (480 minutos 100 unidades). As ordens de montagem do PMP emitidas pelo PCP muito provavelmente seriam de 1000 unidades do modelo pequeno, 800 do médio e 200 do grande. Dessa forma a linha de montagem passaria os primeiros dez dias montando o modelo pequeno, os próximos oito dias montando o modelo médio e os últimos dois dias do mês montando o modelo grande. Essa programação nivelada pela demanda mensal trás, pelo menos, dois grandes problemas à eficiência do sistema. O primeiro deles está relacionado com o efeito multiplicador que um PMP possui em um sistema de empurrar a programação, visto ser ele o acionador dos demais processos internos e externos ao sistema. O segundo problema está na impossibilidade de atender as necessidades dos clientes com a produção programada quando a demanda prevista não se confirmar. Para evitar a ocorrência desses problemas, os sistemas de produção JIT buscam nivelar a produção com a demanda média diária, elaborando um PMP com lotes diários mistos. Como pré-requisito é indispensável que a troca de modelos na linha de montagem e de ferramentas nas máquinas seja feita de forma rápida e econômica. Logo, o PMP diário para o exemplo anterior seria de 50 unidades do modelo pequeno ( ), 40 unidades do modelo médio (800 20), e 10 unidades do modelo grande (200 20). A produção diária seria mantida em 100 unidades ( ) como no caso anterior. Quanto maior a flexibilidade da linha de montagem, menor poderá ser os lotes do PMP. Por exemplo, poderia ser planejado um ritmo de meio dia com lotes de 25/20/5 repetidos duas vezes, ou ainda, ritmos de 48 minutos com lotes de 5/4/1 repetidos dez vezes ao dia. Dessa forma, todos os dias estariam saindo da linha de montagem modelos pequenos, médios e grandes que poderiam compor um pedido a ser entregue diretamente aos clientes (just-in-time) sem a necessidade de recorrer aos estoques. Caso em determinada situação o cliente resolvesse alterar seu mix de demanda mensal para, por exemplo, 500 unidades do modelo pequeno, 500 unidades do modelo médio, e 1000 unidades do modelo grande, o PCP nivelaria o PMP para um ritmo diário de 25 unidades do modelo pequeno (500 20), 25 unidades do modelo médio (500 20), e 50 unidades do modelo grande ( ) de forma a acompanhar as necessidades atuais do cliente. Caso os modelos tenham tempos de montagem muito distintos, uma mudança no mix do PMP acarretará falta, ou excesso, de tempo para os montadores poderem manter um tempo de ciclo de 4,8 minutos por unidade. Nesse caso deve-se proceder a um novo balanceamento da linha com a inclusão, ou exclusão, de montadores polivalentes. Com a elaboração de um PMP com pequenos lotes diários mistos, todas as demais etapas do sistema produtivo (submontagens, fabricação de componentes e fornecedores externos) seriam acionadas, de acordo com a lógica de puxar a produção, segundo esse programa misto. Dessa forma as etapas internas do sistema de produção e os fornecedores da cadeia produtiva também estarão nivelados com as necessidades reais do cliente, evitando a formação de estoques. O estudo de caso 3 busca desenvolver esses conceitos, permitindo analisar as características do nivelamento do plano-mestre à demanda. Para tanto, foi criado um modelo no software de simulação Arena que permite fazer alterações na freqüência de emissão (diária, semanal, mensal ou bimestral) do plano-mestre de produção e analisar o desempenho de um sistema produtivo frente a variações no volume, mix e lotes de vendas. Após a simulação de cada alternativa um relatório físico para análise será gerado.

5 64 Sistemas de Produção: Estudos de Casos Capítulo O Sistema Produtivo O sistema produtivo do estudo de caso 3 é bastante simples, seu foco está centrado na dinâmica da freqüência de emissão e atualização de ordens de produção para quatro produtos diferentes constantes do PMP e seu reflexo nos pedidos dos clientes que estão dando entrada na expedição. Logo, nessa simulação irão ocorrer duas ações independentes e simultâneas. Uma é a elaboração e emissão do PMP, com base em uma previsão de vendas semanal, com diferentes freqüências de atualização (bimestral, mensal, semanal ou diária). A medida em que os lotes das ordens de produção vão ficando prontos, eles vão dando entrada na expedição e estarão disponíveis para atender aos pedidos dos clientes. Como o sistema produtivo será simulado para um período de dois meses, ou minutos (480 minutos/dia vezes 5 dias/semana vezes 8 semanas), dependendo da freqüência escolhida o PMP poderá ser redirecionado no sentido de melhor atender aos pedidos dos clientes que efetivamente estão dando entrada no sistema. Por exemplo, um PMP com freqüência bimestral é único e será montado no início da simulação e suas ordens de produção deverão atender a todas as ordens de vendas que chegarem no período simulado. Já um PMP com freqüência semanal será refeito a cada 2400 minutos (480 minutos/dia vezes 5 dias/semana), dando oportunidade para o tomador de decisões redirecionar as ordens de produção constantes do novo PMP que será emitido para a semana que se inicia. O sistema produtivo pode produzir em suas três máquinas (máquina 1, máquina 2 e máquina 3) quatro produtos diferentes (produto 1, produto 2, produto 3 e produto 4) para atender ao PMP. Os produtos 1 e 2 possuem roteiros de fabricação passando pelas máquinas 1 e 3, nessa ordem, enquanto os produtos 3 e 4 possuem roteiros de fabricação passando pelas máquinas 2 e 3, nessa ordem. Todos os quatro produtos são produzidos e movimentados em lotes e possuem os mesmos tempos padrões de produção: nas máquinas 1 e 2 demandam um tempo baseado em uma normal de média 2 minutos e desvio padrão de 0,2 minutos por unidade, e na máquina 3 consomem um tempo baseado em uma normal de média 1,4 minutos e desvio padrão de 0,14 minutos por unidade. Não são levados em consideração tempos de setups para troca de lotes nas máquinas. Caso o lote de produção encontre a máquina ocupada, ele aguardará numa fila até que a máquina fique disponível. Note que, com esses tempos produtivos, lotes muito grandes não terão tempo suficiente para serem completados no período de dois meses (19200 minutos). Por exemplo, um lote de 5600 unidades demandará, em média, minutos (5600 unidades vezes 2 minutos na primeira operação mais 1,4 minutos na segunda operação). Caso ele encontre fila de espera de 161 minutos, não será completado a tempo.uma vez produzidos, os lotes dos produtos vão para o estoque de produtos acabados (expedição) e ficam aguardando a entrada de um pedido de vendas para serem entregues aos clientes. A Figura 6.3 apresenta a tela que é mostrada durante a animação da simulação desse sistema produtivo. A outra ação no modelo simulado, paralela a lógica de programação do PMP e independente do tomador de decisões, ocorre com a definição dos pedidos dos clientes. Os pedidos dos clientes podem variar quanto ao seu volume total no bimestre, quanto ao tamanho dos lotes, quanto ao mix de produção, e quanto à variabilidade pequena ou grande no tempo entre as chegadas dos pedidos. A definição do tamanho dos lotes de vendas irá estabelecer o número de pedidos dos clientes que entrarão durante o bimestre. Por exemplo, para uma previsão de vendas semanal de 1200 unidades e lotes de 10 unidades, o sistema irá dar entrada em 120 lotes de vendas por semana (1200 unidades/semana divididas por 10 unidades). Esses 120 lotes serão distribuídos pelos quatro produtos de acordo com o mix de vendas selecionado. Por exemplo, para um mix de 10% do produto 1, 40% do produto 2, 10% do produto 3, e 40% do produto 4, tem-se uma entrada semanal

6 Capítulo 6 Sistemas de Produção: Estudos de Casos 65 de 12 lotes de vendas do produto 1, 48 lotes de vendas do produto 2, 12 lotes de vendas do produto 3, e 48 lotes de vendas do produto 4. Além do volume, tamanho dos lotes e mix dos pedidos dos clientes, haverá ainda uma certa variabilidade (pequena ou grande) no tempo entre a chegada dos pedidos. Essa variabilidade busca dar uma dinâmica mais real as vendas, e utiliza uma distribuição triangular para sortear o tempo até a próxima chegada de um pedido dos clientes. A variabilidade pequena utiliza uma distribuição triangular com valor médio igual ao tempo médio entre pedidos, e os valores mínimo e máximo iguais a 5% a menos ou a mais, respectivamente, do tempo médio. De forma semelhante, a variabilidade grande emprega uma distribuição triangular com valor médio igual ao tempo médio entre pedidos, e os valores mínimo e máximo iguais a 50% a menos ou a mais, respectivamente, do tempo médio. Figura 6.3 Tela do sistema produtivo simulado. Por exemplo, admitindo-se 120 lotes de vendas por semana com um mix de 12 lotes para o produto 1, e escolhendo-se uma variabilidade pequena, o tempo entre a entrada desses pedidos seguirá uma distribuição triangular com média de 20 minutos (2400 minutos/semana dividido por 12 lotes), valor mínimo de 19 minutos (20 minutos vezes 0,95), e valor máximo de 21 minutos (20 minutos vezes 1,05). Já ao se escolher uma variabilidade grande, mantém-se a média de 20 minutos, mas com valor mínimo de 10 minutos (20 minutos vezes 0,50) e valor máximo de 30 minutos (20 minutos vezes 1,50). Como se pode ver, a variabilidade grande faz com que os pedidos de vendas entrem no sistema de forma bastante irregular, pois o período entre entradas pode variar, segundo uma distribuição triangular, de 10 até 30 minutos, enquanto que com variabilidade pequena eles variam na faixa de 19 a 21 minutos.

7 66 Sistemas de Produção: Estudos de Casos Capítulo 6 A partir de uma previsão inicial de vendas semanais com a definição do volume total, tamanho dos lotes, do mix de produtos e da variabilidade no tempo entre as chegadas dos pedidos, os pedidos de vendas passarão a chegar na expedição segundo a dinâmica aleatória da simulação e, caso tenhamse produtos em estoque, eles serão entregues em lotes de vendas. Caso contrário, os pedidos ficam aguardando a entrada de novos lotes de produção para serem atendidos. A tela de animação do sistema produtivo apresenta em paralelo a simulação, informações em tempo real sobre o lead time do cliente e o lead time de produção, além dos níveis de estoques e pedidos pendentes dos clientes por tipo de produto na expedição, e os lotes de venda e de produção para cada um dos quatro tipos de produtos. 6.3 Simulando o Modelo A tela de entrada inicial do estudo de caso 3 é apresentada na Figura 6.4. Nessa tela podem-se ver três botões de comando: Rodar Estudo de Caso, Descrição do Estudo de Caso, e Sair. Ao acionar o botão Sair, o estudo de caso 3 é fechado. Nesse momento aparece a caixa padrão de diálogo salvar como do Excel para que se proceda ao salvamento da planilha de respostas, chamada Caso3_Respostas.xls. Mais adiante as informações constantes nessa planilha de resposta serão detalhadas. Na tela de entrada inicial ao acionar o botão Descrição do Estudo de Caso, uma tela secundária aparecerá. A Figura 6.5 apresenta essa tela. Nela pode-se ver seis botões de comando: O objetivo, O modelo, Os resultados, Alternativas a serem analisadas, Responda as perguntas, e Retorna. Ao acionar um dos cinco primeiros botões tem-se, respectivamente, um resumo do objetivo do estudo de caso 3, do modelo simulado, dos resultados gerados, de sugestões de alternativas a serem simuladas e de algumas perguntas a serem respondidas. O sexto botão permite que se retorne a tela inicial do estudo de caso 3 (Figura 6.4). Na tela de entrada inicial ao acionar o botão Rodar Estudo de Caso, a tela de entrada de dados aparecerá. A Figura 6.6 apresenta essa tela. Nela pode-se ver dois botões de comando: Simular e Retornar, e cinco quadros de decisões: Freqüência, Previsão\Lote, Mix (%) da Previsão de Vendas, Lote de Produção, e Animação. Ao acionar o botão Simular os parâmetros escolhidos para as variáveis do estudo de caso 3 serão lidos e a simulação iniciada. No caso da caixa de seleção Rodar sem animação estar acionada, o modelo roda sem sua animação e, após o tempo previsto pela escolha da freqüência de atualização do PMP, a tela de replanejamento do PMP (Figura 6.7) ou a tela de saída (Figura 6.8) com os resultados será apresentada. Por outro lado, se a caixa de seleção Rodar sem animação não estiver acionada, o modelo roda com a tela de animação (Figura 6.3), e, após o tempo previsto pela escolha da freqüência de atualização do PMP, a tela de replanejamento do PMP (Figura 6.7) ou a tela de saída (Figura 6.8) com os resultados será apresentada. Recomenda-se que, uma vez visualizado e entendido o modelo, a simulação das alternativas para se gerar o relatório de saída seja feita sem animação, pois o processo de animação do modelo consome muito tempo de processamento. Ao acionar o botão Retornar, volta-se a tela inicial do estudo de caso 3 (Figura 6.4). Com relação à demanda, ou plano de vendas, para os quatro produtos que serão simulados, nesse estudo de caso existem quatro decisões a serem tomadas: a previsão de vendas semanal, o tamanho do lote de venda, o mix da previsão de vendas, e a variabilidade nos tempos entre chegadas dos pedidos de vendas. As decisões quanto à previsão de vendas semanal e o tamanho do lote de venda são tomadas no quadro de decisões Previsão\Lote. A escolha da previsão de vendas semanal para os quatro produtos a ser simulada pelo sistema é feita através da caixa de listagem chamada Previsão

8 Capítulo 6 Sistemas de Produção: Estudos de Casos 67 de Vendas Semanal, onde se pode digitar o valor pretendido. Ao se acionar a seta da caixa de listagem, alguns valores pré-formatados (1000, 1200, 1400 e 1600) poderão ser escolhidos mais facilmente. Cabe lembrar que valores muitos altos de previsão de vendas levarão a plano-mestres inviáveis devido às limitações de capacidade de produção. Figura 6.4 Tela inicial do estudo de caso 3. A definição do tamanho do lote de venda é realizada através da caixa de listagem chamada Lote de Venda, onde se pode digitar qualquer tamanho de lote para ser simulado. Uma vez definido, o tamanho do lote de venda será o mesmo para os quatro produtos. Ao se acionar a seta da caixa de listagem, alguns valores pré-formatados (1, 10, 20, 50 e 100) poderão ser escolhidos mais facilmente. As decisões quanto ao mix da previsão de vendas e quanto ao grau de variabilidade nos tempos de chegada dos pedidos de vendas são tomadas no quadro de decisões Mix (%) da Previsão de Vendas. O grau de variabilidade nos tempos de chegada dos pedidos de vendas é escolhido pelo acionamento de um dos dois botões de opção disponíveis dentro desse quadro de decisões: variabilidade pequena ou variabilidade grande. Para definir o mix da previsão de vendas existe dentro do quadro de decisões Mix (%) da Previsão de Vendas quatro caixas de listagem, uma para cada produto, onde se deve escrever qual o percentual das vendas que se deseja para cada um dos produtos. Uma caixa de texto chamada Total confere automaticamente se o valor total dos quatro produtos escolhido para o mix fecha em 100%. Caso ele seja diferente de 100%, ao se tentar simular os dados uma caixa de aviso com a informação % Total da Previsão de Vendas Inconsistente aparecerá. Clique OK e corrija o erro. Ao

9 68 Sistemas de Produção: Estudos de Casos Capítulo 6 se acionar as setas das caixas de listagem, alguns valores pré-formatados (0, 10, 25, 40, 50, 75 e 100) poderão ser escolhidos mais facilmente. Figura 6.5 Tela de descrição do estudo de caso 3. Com relação às decisões que serão tomadas no âmbito do plano-mestre de produção, existe a necessidade de se definir a freqüência de realização do PMP e os lotes das ordens de produção, para cada produto, que serão emitidos no plano-mestre inicial. A escolha da freqüência com que será realizado o PMP é feita no quadro de decisões Freqüência. Nele existem quatro botões de opção: Bimestral, Mensal, Semanal e Diário. Ao se acionar o botão de opção Bimestral, apenas um PMP será emitido para todo o período de simulação. Ao se acionar o botão de opção Mensal, dois PMPs serão realizados, um no início da simulação e outro ao final do primeiro mês. Ao se acionar o botão de opção Semanal, oito PMPs serão emitidos, um no início da simulação e os demais no início de cada semana. E, finalmente, ao se acionar o botão de opção Diário, 40 PMPs serão emitidos, um no início da simulação e os demais no início de cada dia do bimestre simulado. A decisão quanto ao tamanho dos lotes das ordens de produção para cada produto constante do PMP é tomada no quadro de decisões Lote de Produção. Nesse quadro existem quatro caixas de listagem, uma para cada produto, onde se deve escrever qual o percentual da produção total, esperada para o período do PMP escolhido, se deseja para cada um dos produtos. Uma caixa de texto chamada Total confere automaticamente se o valor total dos percentuais dos quatro produtos escolhido para o mix fecha em 100%. Caso ele seja diferente de 100%, ao se tentar simular os dados uma caixa de aviso com a informação % Total do PMP Inconsistente aparecerá. Clique OK e corrija o erro. Ao se acionar as setas das caixas de listagem, alguns valores pré-formatados (0, 10, 25, 40, 50, 75 e 100) poderão ser escolhidos mais facilmente.

10 Capítulo 6 Sistemas de Produção: Estudos de Casos 69 Figura 6.6 Tela de entrada de dados do estudo de caso 3. Nesse estudo de caso, o volume total de produtos programados nos PMPs está atrelado a previsão de vendas semanal escolhida para a simulação, de forma que ao se optar no início da simulação por uma determinada previsão de vendas semanal, automaticamente o total de unidades a ser programada nos PMPs, dentro do quadro de decisões Lote de Produção, é atualizada. Por exemplo, ao se optar por uma previsão de vendas semanal de 1200 unidades, tem-se para um PMP com freqüência bimestral um volume total de programação de 9600 unidades (1200 unidades/semana vezes 8 semanas/bimestre), e para um PMP com freqüência diária um volume total de 240 unidades (1200 unidades/semana dividida por 5 dias/semana). Dependendo da freqüência escolhida para o PMP, uma tela de replanejamento aparecerá durante a simulação (Figura 6.7). Nessa tela é possível redirecionar os lotes de produção do próximo PMP para adapta-los às necessidades dos pedidos de vendas pendentes ou dos estoques excessivos em mãos. Como se pode ver na Figura 6.7, a tela de replanejamento reapresenta os valores inicialmente escolhidos para o plano de vendas (previsão de vendas semanal, lote de venda, mix e variabilidade), além da posição do sistema produtivo, em termos de estoques em mãos e pedidos de venda pendentes, no momento do replanejamento do PMP. O período em que se está fazendo o replanejamento também é informado. De forma semelhante à tela inicial de entrada de dados, a decisão quanto ao tamanho dos lotes das ordens de produção para cada produto constante do replanejamento do PMP é tomada no quadro de decisões Lote de Produção. Nesse quadro existem quatro caixas de listagem, uma para cada produto, onde se deve escrever qual o percentual da produção total, esperada para o período do

11 70 Sistemas de Produção: Estudos de Casos Capítulo 6 PMP escolhido, se deseja para cada um dos produtos. Uma caixa de texto chamada Total confere automaticamente se o valor total dos percentuais dos quatro produtos escolhido para o mix fecha em 100%. Caso ele seja diferente de 100%, ao se tentar simular os dados uma caixa de aviso com a informação % Total do PMP Inconsistente aparecerá. Clique OK e corrija o erro. Ao se acionar as setas das caixas de listagem, alguns valores pré-formatados (0, 10, 25, 40, 50, 75 e 100) poderão ser escolhidos mais facilmente. Figura 6.7 Tela de replanejamento do PMP do estudo de caso3. Uma vez escolhido os lotes do replanejamento do PMP, acionar o botão Simular para que os parâmetros escolhidos sejam lidos e a simulação reiniciada. Caso se queira interromper a simulação atual e se reinicializar o sistema, retornando a tela inicial de entradas de dados (Figura 6.6), acionar o botão Retornar. Terminada a simulação, com os vários períodos de replanejamento, é gerado um relatório de saída com dados de desempenho físicos, que será detalhado a seguir. 6.4 Relatório de Saída Ao final dos dois meses (19200 minutos) de simulação do sistema produtivo com os parâmetros escolhidos é apresentada uma tela com o relatório físico dos dados de entrada e dos dados de saída referentes ao desempenho da alternativa simulada. A Figura 6.8 apresenta a tela do relatório de saída da simulação do estudo de caso 3. Nesse relatório de saída podem-se ver dois botões de comando: Salvar na Planilha e Retornar, e seis quadros de respostas: Posição da Fábrica: Unidades Médias e Máximas no Bimestre, Posição da Produção no Bimestre, Mix (%) da Previsão de Vendas, Previsão de Vendas Semanal, Lote de Venda, e Lead Times.

12 Capítulo 6 Sistemas de Produção: Estudos de Casos 71 Figura 6.8 Tela do relatório de saída da simulação do estudo de caso 3. Entrando nessa tela se têm duas opções de ação: ou aceitam-se os resultados, armazenando-os na planilha do Excel para análise comparativa com as demais alternativas simuladas, ou descartam-se esses valores, retornando-se a tela inicial do estudo de caso 3. Ao acionar o botão Retornar, os valores serão perdidos, retornando-se a tela inicial de entrada de dados do estudo de caso 3 para nova simulação. Ao acionar o botão Salvar na Planilha, uma tela secundária de confirmação será apresentada. A Figura 6.9 mostra essa tela. Nela pode-se ver um botão de comando OK e dois botões de opção: Sim e Não. Marcando-se a opção Não e acionando-se o botão OK, os dados serão descartados, retornando-se a tela inicial de entrada de dados do estudo de caso 3. Marcando-se a opção Sim e acionando-se o botão OK, os dados serão salvos na planilha Caso3_Respostas.xls. Como já foi exposto anteriormente, ao se terminar as rodadas de simulação das alternativas pesquisadas e se encerrar o estudo de caso, uma caixa de diálogo padrão salvar como do Excel permitirá que essa planilha possa ser salva, com qualquer nome, para posterior leitura ou impressão via Excel. Alguns dos valores apresentados no relatório de saída do estudo de caso 3 são apenas transcrições dos dados de entrada escolhidos para uma determinada alternativa a ser simulada. Eles servem para identificar e relacionar os resultados com a alternativa simulada. O quadro de resposta Previsão de Vendas Semanal mostra o valor selecionado, em número de produtos, para a previsão de vendas semanal que foi simulada. O quadro de resposta Lote de Venda informa o tamanho dos lotes de vendas que foram simulados para os quatro produtos. O quadro de resposta Mix (%) da Previsão de Vendas informa para o relatório de saída o mix da previsão de vendas, em percentual, escolhido para cada tipo de produto e o grau de variabilidade nos tempos de chegada dos pedidos de vendas.

13 72 Sistemas de Produção: Estudos de Casos Capítulo 6 E, finalmente, dentro do quadro de resposta Posição da Produção no Bimestre tem-se o total, em unidades, liberado no bimestre para a produção, via PMP, de cada um dos quatro produtos. Figura 6.9 Tela de confirmação para salvar os resultados. No quadro de resposta Posição da Produção no Bimestre aparece ainda a informação de quanto foi possível, em unidades, produzir do plano mestre programado para cada um dos quatro produtos. Por exemplo, no relatório da Figura 6.8 pode-se ver que todas as 2400 unidades programadas para os quatro produtos foram completadas. Eventualmente, para lotes muito grandes, a programação do PMP não será plenamente atendida. O quadro de resposta Posição da Fábrica: Unidades Médias e Máximas no Bimestre do relatório de saída informa quais foram os valores máximos e médios no bimestre simulado, em unidades, dos produtos acabados em mãos (no estoque) e das vendas pendentes dos clientes. Um resumo com os totais desses valores também é apresentado. Por exemplo, no relatório da Figura 6.8 tem-se que o estoque médio do produto 1 durante o período simulado foi de 121 unidades, chegando a atingir, em determinado momento, um valor máximo de 720 unidades. Por outro lado, em virtude da falta de sincronismo entre produção e vendas, o valor médio das vendas pendentes do produto 1 durante o período simulado foi de 246 unidades, chegando a atingir um pico de 980 unidades em determinado momento. O quadro de resposta Lead Times do relatório de saída informa os tempos médio e máximo em minutos que tanto os lotes de produção (produção) como os lotes de vendas (cliente) incorreram durante o período simulado. Nesse estudo de caso o lead time de produção compreende o intervalo de tempo entre a emissão do PMP até a entrada dos produtos acabados na expedição, sendo composto pelo somatório dos tempos de espera nas filas das máquinas, dos tempos produtivos e dos tempos de movimentação entre as máquinas. Já o lead time do cliente é o intervalo de tempo decorrido desde a entrada de um lote de venda no sistema até seu atendimento pelo estoque de produtos acabados. Por exemplo, no relatório de saída da Figura 6.8 os clientes esperaram, em média, 2469 minutos para verem seus pedidos atendidos. Em algum momento da simulação algum cliente chegou a esperar 9146 minutos pelo atendimento de seu pedido. Por outro lado, os produtos

14 Capítulo 6 Sistemas de Produção: Estudos de Casos 73 gastaram em média 6564 minutos para ficarem prontos desde a entrada no sistema via PMP, e, em algum momento da simulação, chegaram a consumir 9142 minutos para ficarem prontos. Uma vez entendidos os dados físicos fornecidos pelo relatório de saída da Figura 6.8, pode-se passar para a apresentação das questões para a discussão do assunto proposto no estudo de caso 3, ou seja, permitir à análise das características do nivelamento do plano-mestre à demanda dentro das funções do planejamento e controle da produção JIT. 6.5 Questões para Discussão O estudo de caso 3 foi montado para trabalhar com quatro alternativas de freqüência (bimestral, mensal, semanal e diária) na elaboração do PMP. Associada a essas freqüências está à questão da definição do tamanho dos lotes produtivos, que, como foi colocado inicialmente, dentro da filosofia de produção JIT/TQC precisa ser pequeno e estar nivelado com as necessidades dos clientes. É claro que produzir no mesmo ritmo em que a demanda se manifesta traz melhores resultados em termos de atendimento aos clientes e estoques em mãos. Esse estudo de caso foi desenvolvido para comprovar esses fatos. Dentro do princípio de estabelecer uma situação básica inicial e depois ir mexendo nas variáveis, uma a uma, para verificar seus efeitos sobre o sistema produtivo, propõem-se como padrão à simulação de uma alternativa inicial com uma previsão de demanda semanal de 1200 unidades, lotes de venda de 20 unidades, mix de 25% para cada um dos quatro produtos, e variabilidade pequena nos tempos entre chegadas dos pedidos de vendas. A partir da simulação dessa proposta inicial, pode-se sugerir as seguintes questões para discussão das principais características relacionadas ao nivelamento do PMP a demanda. 1. Simule diferentes freqüências na elaboração do PMP para a situação básica inicial. Qual a freqüência que oferece melhores resultados? Justifique com os dados simulados. 2. A partir da situação básica inicial, simule as diferentes freqüências na elaboração do PMP com uma maior variabilidade nos tempos entre as entradas dos pedidos de vendas. Compare com os valores obtidos na questão um e justifique as diferenças encontradas com os dados simulados. 3. A partir da situação básica inicial, simule as diferentes freqüências na elaboração do PMP com lotes de venda maiores do que 20 unidades. Compare com os valores obtidos na questão um e justifique as diferenças encontradas com os dados simulados. 4. A partir da situação básica inicial, simule as diferentes freqüências na elaboração do PMP com lotes de venda menores do que 20 unidades. Compare com os valores obtidos na questão um e justifique as diferenças encontradas com os dados simulados. 5. A partir da situação básica inicial, simule as diferentes freqüências na elaboração do PMP com previsões de demanda abaixo de 1200 unidades por semana. Compare com os valores obtidos na questão um e justifique as diferenças encontradas com os dados simulados. 6. A partir da situação básica inicial, simule as diferentes freqüências na elaboração do PMP com previsões de demanda acima de 1200 unidades por semana. Compare com os valores obtidos na questão um e justifique as diferenças encontradas com os dados simulados. 7. A partir da situação básica inicial, simule as diferentes freqüências na elaboração do PMP com um mix de venda concentrado em um produto, por exemplo, 70% para o produto 1 e 10 % para os demais produtos. Compare com os valores obtidos na questão um e justifique as diferenças encontradas com os dados simulados. 8. A partir da situação básica inicial, simule as diferentes freqüências na elaboração do PMP com um outro mix de venda concentrado no produto 4, por exemplo, 70% para o produto 4 e 10 %

15 74 Sistemas de Produção: Estudos de Casos Capítulo 6 para os demais produtos. Compare com os valores obtidos na questão sete e justifique as diferenças encontradas com os dados simulados. 9. O que os sistemas produtivos convencionais com PMPs com freqüências bimestrais ou mensais fazem para tentar reduzir os lead times dos seus clientes e cumprir a programação do PMP? 10. Quais as possíveis dificuldades que os sistemas produtivos encontram na prática para trabalharem com PMPs com lotes diários?