AVALIAÇÃO E PROPOSTA DE MELHORIAS PARA A PRODUÇÃO DE PISCINAS

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1 AVALIAÇÃO E PROPOSTA DE MELHORIAS PARA A PRODUÇÃO DE PISCINAS DAIANE ELIZA BORRÉ - dada_eb@hotmail.com UNIVERSIDADE DE SANTA CRUZ DO SUL - UNISC GRACIELE REDISKE - gra_rediske@hotmail.com UNIVERSIDADE DE SANTA CRUZ DO SUL - UNISC JOSIMARA SANTOS CARDOSO - josimara_cardoso@yahoo.com.br UNIVERSIDADE DE SANTA CRUZ DO SUL - UNISC JOÃO CARLOS FURTADO - jcarlosf@unisc.br UNIVERSIDADE DE SANTA CRUZ DO SUL - UNISC RAFAEL ALVISE ALBERTI - alberti_rafael@yahoo.com.br UNIVERSIDADE DE SANTA CRUZ DO SUL - UNISC Resumo: GRANDE PARTE DAS MELHORIAS DENTRO DO AMBIENTE PRODUTIVO DEMANDAM ALTOS INVESTIMENTOS. DESTE MODO, SIMULADORES COMO O SOFTWARE ARENA SÃO FERRAMENTAS DE GRANDE IMPORTÂNCIA, POIS POSSIBILITAM A VISUALIZAÇÃO E A IDENTIFICAÇÃO E DAS OPORTUNIDADEES DE MELHORIA, QUE DEMANDARIAM TAIS INVESTIMENTOS. PORTANTO, COMO OBJETIVO ESTE ESTUDO PRETENDE ANALISAR E OTIMIZAR A PRODUÇÃO DE PISCINAS DE FIBRA DE VIDRO COM O AUXÍLIO DE UM SOFTWARE DE SIMULAÇÃO COMPUTACIONAL. INICIALMENTE É REALIZADO UM REFERENCIAL TEÓRICO, SEGUIDO DA COLETA IN LOCO DOS DADOS DE PRODUÇÃO, CONSTRUÇÃO E VALIDAÇÃO DO MODELO COMPUTACIONAL E POR FIM A SUGESTÃO DE MELHORIAS. COMO RESULTADO, FOI POSSÍVEL ELABORAR UM MODELO DETALHADO DO PROCESSO PRODUTIVO ATRAVÉS DA SIMULAÇÃO BEM COMO UMA PROPOSTA DE MELHORIA, QUE POSSIBILITA UM AUMENTO DE 33% NA PRODUÇÃO. Palavras-chaves: ARENA; SIMULAÇÃO; MELHORIAS NO PROCESSO; OTIMIZAÇÃO Área: 1 - GESTÃO DA PRODUÇÃO Sub-Área: SIMULAÇÃO DA PRODUÇÃO

2 EVALUATION AND PROPOSAL OF IMPROVEMENTS FOR THE PRODUCTION OF SWIMMING POOLS Abstract: MOST OF THE IMPROVEMENTS IN THE PRODUCTIVE ENVIRONMENT REQUIRE HIGH INVESTMENTS. THUS, SIMULATORS AS THE SOFTWARE ARENA ARE OF GREAT IMPORTANCE, BECAUSE TOOLS ENABLE VISUALIZATION AND IDENTIFICATION AND THE OPPORTUNITIES FOR IMPROVEMENT, WHHICH WOULD DEMAND SUCH INVESTMENTS. THEREFORE, THE OBJECTIVE THIS STUDY INTENDS TO ANALYZE AND OPTIMIZE THE PRODUCTION OF FIBERGLASS POOLS WITH THE AID OF A COMPUTER SIMULATION SOFTWARE. INITIALLY THERE IS A THEORETICAL REFERENCE, FOLLOWED BY THE ON-SITE COLLECTION OF PRODUCTION DATA, CONSTRUCTION AND VALIDATION OF THE COMPUTATIONAL MODEL AND FINALLY THE SUGGESTION OF IMPROVEMENTS. AS A RESULT, IT WAS POSSIBLE TO DRAW UP A COMPREHENSIVE MODEL OF THE PRODUCTION PROCESS THROUGH SIMULATION AS WELL AS A PROPOSAL FOR IMPROVEMENT, ALLOWING AN INCREASE OF 33% IN THE PRODUCTION. Keyword: ARENA; SIMULATION; PROCESS IMPROVEMENTS; OPTIMIZATION 2

3 1 INTRODUÇÃO Os avanços tecnológicos fazem com que as organizações implementem sistemas que ofereçam novas soluções aos problemas por meio de diversas alternativas, desencadeando um processo de tomada de decisão. As organizações estão enfrentando cada vez mais ambientes complexos que possuem um grande número de variáveis que podem afetar seu desempenho e o cumprimento de metas. Logo, é crescente a exigência pela qualidade e produtividade dentro do ambiente produtivo. Sendo assim os softwares de simulação computacionais ganham cada vez mais espaço tanto para controle e monitoramento como para a simulação de futuras mudanças e projetos. Este último, ganha espaço devido sua possibilidade de projetar, visualizar e extrair informações antes que qualquer alteração seja feita. O contrário era comum anos atrás quando ainda não era possível de ter uma visualização clara, deixando muitas vezes as empresas na dúvida quanto ao investimento versus resultado. Para Zucateli (2013) é crescente o número de empresas que usam a simulação para minimizar problemas de manufatura e administração de materiais. As organizações estão percebendo os benefícios que o uso dessa técnica possibilita. Neste contexto, a proposta de um estudo de tempos dos processos com o auxílio de um software de simulação de processos mostra-se relevante frente ao cenário empresarial cada vez mais competitivo e do fato da empresa não ter um acompanhamento real dos seus tempos de processos, atualmente visto como um processo fundamental nas empresas, pois ele permite mensurar o tempo despendido em cada atividade e, por conseguinte se pretende aperfeiçoar o fluxo produtivo na linha de produção, diminuir filas, analisar gargalos e taxas de utilização através de técnicas de simulação com o software ARENA. Portanto, este artigo busca descrever o processo de fabricação de piscinas, através da extração dos dados durante visitas a campo, modelagem e finalmente, a partir da análise dos resultados extrair sugestões de melhorias, levando em consideração as dificuldades da empresa, com a ajuda de um simulador computacional. A organização deste arquivo é dada da seguinte forma: Na seção 2, uma revisão bibliográfica, seguindo da descrição dos materiais e métodos utilizados na seção 3. Resultados e discussões são apresentados na seção 4. 3

4 2 REFERENCIAL TEÓRICO Com finalidade de dar suporte ao artigo, o referencial teórico aborda assuntos relacionados a importância do estudo de tempos em processos produtivos a partir de softwares de simulação. 2.1 Estudo de tempos Idealizado e introduzido por Frederick Taylor na usina da Midvale Steel Company, no início do século XX, o método dos tempos cronometrados é utilizado para se obter o tempo padrão (BARNES, 1977). Ou seja, é uma importante ferramenta para que objetiva uma relação harmoniosa entre a empresa e os trabalhadores, ocasionando ganhos para ambas as partes. Segundo Furlani (2011) este estudo pode ser definido como um estudo de sistema que possui pontos identificáveis de entrada transformação saída, estabelecendo padrões que facilitam as tomadas de decisões. Desta forma, a obtenção dessas informações concretas modifica a forma com que analisamos da forma com que as tarefas são executadas. A competitividade imposta pelo mercado exige das organizações melhoria contínua de seus processos, produtos e serviços oferecidos, com menores custos de produção, assim fazendo com que elas necessitem de maior flexibilidade e capacidade de adaptação em seus processos produtivos, envolvendo a busca pelo tempo mínimo na realização de suas operações, e aproveitamento máximo do tempo produtivo dos colaboradores. Conforme Novoa e Mendez (2008) uma boa forma das empresas alcançarem uma maior produtividade e diminuição de custos se dirige à economia de tempo na realização do produto/serviço. Baseando-se neste conceito notou-se a importância de determinar e analisar o tempo gasto por uma pessoa qualificada e devidamente treinada, trabalhando em ritmo normal, para executar uma tarefa ou operação específica, utilizando-se do método de cronoanálise para realização desta análise. Para Toledo (1995), o estudo de tempos através de cronometragens é bastante recomendado para medir a capacidade produtiva, pois esse leva em consideração fatores relacionado com o trabalhador, que acabam influenciando na produção. Conforme o mesmo autor o tempo padrão sozinho não agrega em nada, por ser um ato mecânico, onde o cronometrista, seguindo uma norma de ação determina um tempo de produção em uma folha de papel que, sendo arquivada não trará nenhum benefício. Novoa e Mendez (2008) também destacam a 4

5 importância de um estudo de tempo dentro da empresa para determinar os seus níveis atuais de produtividade. Mesmo que o estudo de tempos tenha como seu maior objetivo a determinação dos tempospadrão a serem usados em conexão com um plano de incentivos, o estudo de tempos utilizado na Fibratec (empresa em estudo) consiste em definir o fluxo operacional mais adequado ao trabalho e com o auxilio de um software de simulação identificar gargalos produtivos. 2.2 Simulação Considerada como o processo de projetar um novo modelo de um atual sistema, objetiva avaliar dados que possam colaborar durante a tomada de decisão. Também prevê a sequência de passos, responsáveis pela condução à análise do comportamento de processos dos quais se deseja conhecer mais detalhes (COSTA, 2011). Considera-se que uma vez analisado o sistema de forma computacional, este terá grande peso para se decidir algo que pode ser mais complexo quando em formatos reais, como por exemplo, adquirir ou não um novo equipamento, contratar ou não um novo funcionário ou até mesmo investir ou não em algum novo layout. Muitas empresas apresentam falhas nos seus processos produtivos por não considerar dentro de seu cronograma, as fases de simulação e implantação do processo e por achar que simulação é algo complicado, e que todo processo se implanta por si mesmo (CRUZ, 2003). Com essas crenças as empresas estão se prejudicando, pois a simulação é normalmente um sistema mais barato do que o real, e menos destrutiva para os objetos envolvidos. O uso da simulação para gerenciamento de projetos nas organizações já é utilizado à várias décadas, mas por empresas maiores. No entanto para Leal e Oliveira (2011), com o avanço e popularização da computação nos últimos vinte anos ela vem sendo percebida como uma das mais confiáveis ferramentas de gestão de projetos. A simulação de processos é direcionada principalmente ao entendimento de como será o comportamento do processo depois de sua implantação para que seja operacionalizado de maneira adequada. Permitindo a emulação do funcionamento de sistemas reais com o propósito de avaliar o desempenho destes sistemas e propor melhorias para os mesmos (BARROS et al., 2011). 5

6 Nas empresas modernas, processos estão cada vez mais reconhecidos como a chave para a sobrevivência competitiva (LIU et al., 2012). Assim, a simulação é usada como uma importante ferramenta para propostas de melhorias no desempenho dos processos. As vantagens do uso da simulação são o menor custo, maior segurança e rapidez em comparação com a realização de experimentações na realidade, ainda que requeiram adequado tempo e recursos, necessários para a correta coleta de dados, compreensão da dinâmica do sistema, e modelagem das informações relevantes. Após terminado toda a análise, documentação e organização de elementos existentes no processo, criado o modelo do processo a ser executado, o mesmo é avaliado em um teste de simulação antes de implantados. Facilitando assim, a compreensão de todos os usuários que irão executar a simulação, para que possa-se tomar a decisão correta. No entanto, Trkman (2010) ressalta que é muito perigoso assumir que simplesmente copiando tanto os processos de negócio ou as abordagens para a sua melhoria de um caso de sucesso para outro, trará os mesmos benefícios. Assim, cada organização deve estudar cuidadosamente as suas contingências e adequadamente alinhar seus programas. 2.3 Arena Atualmente existem inúmeros softwares de simulação, os quais possibilitam um melhor conhecimento dos processos nas organizações, conforme Sakurada (2009) os softwares de simulação podem ser basicamente agrupados em duas grandes categorias, quais sejam, linguagens de simulação e simuladores. Linguagens de simulação possuem características especiais para determinados tipos de aplicação da simulação, já os simuladores possuem maior facilidade ao uso auxiliados por gráficos e menus. O Arena é uma ferramenta para a simulação de processo onde teve origem em 1982, quando se iniciou uma linguagem computacional capaz de simular processos e sendo de fato introduzido ao mercado apenas em 1993 (CABREARA, 2010). Este é um ambiente gráfico que contem recursos possíveis de modular o processo para que seja possível fazer análises estatísticas e análises de resultados de produção, ou seja, permitindo que o engenheiro de produção tire algumas conclusões sobre testes realizados no ambiente produtivo, melhorar a percepção de um processo através de uma animação computacional, identificar gargalos de produção, dimensionar espaço e equipamentos entre outros. 6

7 Outro fator importante, uma vez que selecionado o tipo de simulador, é realizar a coleta de dados para que seja possível alimentar o programa, nesta etapa os dados precisam ser claros e reais, pois caso contrário podem mascarar os resultados (SAKURADA, 2009). 3 MATERIAIS E MÉTODOS Com caráter de estudo de caso, buscou-se aprofundar o conhecimento acerca de um problema não suficientemente definido, visando estimular a compreensão, sugerir hipóteses e questões ou desenvolver a teoria (MATTAR, 1996). Para a efetivação do estudo, foram realizadas visitas técnicas à indústria. Inicialmente, objetivou-se conhecer o processo produtivo como um todo e, posteriormente identificando as atividades que o compõem. Para então, elaborar o modelo de simulação. 3.1 Sistemática Proposta O presente trabalho propôs a sistemática baseado nas etapas de desenvolvimento e implementação de um modelo de simulação computacional propostas por Banks et al. (2005), e apresentada na figura 1. 7

8 FIGURA 1- Sistemática proposta para modelagem e simulação. Fonte: Banks et al. (2005). Com a escolha da sistemática, foi realizada uma adaptação (Figura 2) de forma a poder ser utilizada e fornecer o norte para a continuidade do estudo. 8

9 FIGURA 2 - Sistemática adaptada a partir da metodologia proposta por Banks et al. (2005). A seguir são explanados sucintamente os procedimentos metodológicos, norteadores do estudo de caso. 3.2 Formulação do Problema A formulação do problema envolve a expressão clara do que se pretende resolver/entender. Etapa de suma importância para o sucesso do estudo, pois garante adequação ao problema e as soluções (FILHO, 2006). O presente estudo foi realizado em uma empresa do Rio Grande do Sul a qual tem como principais produtos, piscinas em fibra de vidro, casas de máquinas e coadeiras. A empresa dispõe de 26 colaboradores, produzindo 12 modelos de piscinas de diferentes tamanhos, mantendo sua produção ativa durante todo o ano, com o período de novembro a março como o de maior demanda. A empresa vem diagnosticando desde os seus primeiros meses de instalação uma demora excessiva na produção de suas piscinas, não conseguindo atender todos os pedidos em época de grande demanda. Portanto, será possível a simulação confirmar e tornar mais eficiente o processo, reduzindo este problema sem enormes investimentos e inovações? 3.3 Análise do processo produtivo Uma linha de produção é formada por uma sequência de postos de trabalho, compondo estações dependentes entre si, cada qual com função bem definida e voltada à fabricação ou montagem de um produto. Os postos são as etapas que vão permitir a construção do item a ser fabricado (MARODIN e SAURIN, 2013). Partindo desta definição, é possível narrar o processo produtivo da empresa em questão, que se inicia com a limpeza do molde, passando pelo processo de pintura do gel e secagem. Em seguida o molde se desloca à passagem de barreira química e novamente pela secagem. Ambos os processos são realizados pelos mesmos operadores com o uso de uma pistola. Com o molde já pintado ocorre o processo de laminação, secagem, colocação de reforços e posterior carregamento. Durante a etapa de coleta e análise dos dados foram obtidas informações a respeito da composição dos locais, da quantidade de funcionários atualmente disponíveis (recursos), das atividades e respectivos tempos e da sequência de operações das peças. A partir destes dados foi 9

10 elaborada a rede Pert/cpm (Figura 3) como auxílio para a programação. Nesta etapa também foram coletadas informações diretamente do chão de fábrica para a construção do modelo computacional. FIGURA 3 - Rede Pert/Cpm Conforme a Rede Pert demonstrada na Figura 3, o processo se compõe de dezenove atividades em três ramos executados simultaneamente. 3.4 Definição dos objetivos e plano geral do projeto Construção de modelo de simulação para o processo de fabricação de uma piscina e identificar os gargalos visando permitir propostas de melhorias e aumento da produtividade, de forma a demonstrar a atuação da ferramenta computacional como apoio ao dimensionamento da capacidade produtiva da empresa. 3.5 Coleta de dados A coleta de dados é de grande importância para a análise de um processo, pois a partir dela se podem ter respostas, as quais revelaram o grau de eficiência da produção. São as análises de dados que nos revelam de forma clara e objetiva se um processo é confiável ou não. Para Hong (2001), a confiabilidade mede a capacidade de um processo produzir consistentemente conforme requerido pelo cliente, na quantidade, qualidade e no tempo previsto. Presumindo que os colaboradores são qualificados e que se utilizam do melhor método para executar suas atividades, foram obtidas as informações referentes aos tempos das atividades. Outras informações também levantadas foram a respeito da composição dos locais, da quantidade de funcionários atualmente disponíveis (recursos), das atividades e da sequência de operações. 3.6 Tradução do modelo 10

11 Esta etapa consiste na implementação do modelo real em linguagem computacional (simulador), com o cuidado de no exceder os requisitos necessários para alcançar os propósitos do modelo (HARREL et al., 2000; BANKS et al., 2005; PRADO, 2009). A tradução do modelo para ambiente Arena é apresentada na Figura 4, demonstrada a seguir. FIGURA 4 - Modelo em ambiente Arena 3.7 Verificação e Validação Uma característica das ferramentas de simulação é a capacidade de verificação e validação dos modelos criados, demonstrando discrepâncias e representando também os problemas reais. Ou seja, as etapas de verificação e validação aferem a correta representação do sistema pelo modelo. Assim, o modelo criado foi validado pois apresentou uma produção diária de 6 piscinas, resultado semelhante ao real. Além disto, a ferramenta identificou como gargalo do sistema a capacidade de produção do setor de laminação, informação esta, já conhecida e percebida in loco durante a coleta de dados. 3.8 Execução e análise dos experimentos Novas simulações então foram realizadas, mas agora com propostas de melhorias. Primeiramente foi dobrada a capacidade do setor de laminação (cenário 1), que resultou em uma pequena melhora, não alterando o processo crítico da modelagem. Então foi realizado nova simulação (cenário 2) mantendo as alterações já realizadas e deslocando uma equipe do setor dos reforços para o setor de desmoldagem. A tabela 1 apresenta os cenários e os resultados alcançados. 11

12 TABELA 1 - Análise dos experimentos Cenário Média Alcançada Aumento de produtividade obtido Atual 6 Unidades - Cenário 1 6,5 Unidades 8,33% Cenário 2 8 Unidades 33% Com as alterações realizadas/propostas houve uma melhora significativa em termos de equilíbrios entre os setores e, conforme a Tabela 1 observamos a possibilidade de uma melhoria de até 33% na produção. Cabe ressaltar que para a obtenção dos resultados, todas as simulações foram replicadas 10 vezes com um tempo de simulação equivalente a uma semana de trabalho (44 horas), tendo os resultados divididos pelo número de dias úteis da semana. 3.9 Documentação e relatórios A documentação gerada com a simulação auxilia a compreensão da forma como o processo funciona, gerando dados de confiança, facilitando a visualização de alterações futuras, além de identificar os parâmetros de entrada do modelo e indicadores de desempenho. Desta forma, toda a documentação pertinente a simulação/otimização do processo foi repassada para a empresa, que ficou a cargo de avaliar a viabilidade das alteração diante de visualização dos resultados obtidos. 4 CONSIDERAÇÕES FINAIS De acordo com os resultados obtidos, podem-se constatar pontos passíveis de melhorias, também a verificação da viabilização de aperfeiçoamentos e necessidade de ações imediatas para melhorias do processo. Assim, as observações levantadas para melhoria do processo indicaram propostas de alterações em processo de trabalho que podem ser aplicadas na indústria em questão. Que consistem em atribuir aos funcionários do setor de desmoldagem da piscina também realizarem os processos de desmoldagem das caixas e tampas, e a instalação de mais uma laminadora e equipe de laminação, visto que com estas melhorias a empresa tem um aumento de 33% na sua produção diária, pois ela produzia 6 piscinas por dia e com as propostas pode produzir 8 piscinas por dia. 12

13 Desta maneira a modelagem do processo produtivo em ambiente computacional possibilitou a sugestão de melhorias, levando em considerações a mão de obra disponível e os dados coletados diretamente do setor de produção. A ajuda do simulador corrobora para a visualização dos resultados de possíveis alterações na produção, de modo econômico, ágil e em tempo reduzido. Possibilitando desta forma com que a empresa tenha uma segurança maximizada frente a qualquer alteração proposta ou imposta pelos períodos de alta demanda de seus produtos. REFERÊNCIAS BANKS, J.; CARSON II, J. S.; NELSON, B. L. & NICOL, D. M. Discrete event system simulation. 4rd Ed. New Jersey: Pearson Prentice Hall, BARNES, R. M. Estudo de Movimentos e de Tempos: projeto e medida do trabalho. 6. ed. São Paulo: Edgard Blüchen, BARROS, J. P. S. et al. Simulação baseada em agentes. In: XXXI Encontro Nacional de Engenharia de Produção - ENEGEP. Belo Horizonte. Anais. Belo Horizonte, CABRERA, A. Gomez: Simulação de processos construtivos. Revista de engenharia de Construção, vol. 25, n.1, abril de COSTA, F. M. Construção de modelo de simulação de sistema puxado de produção para melhorias de eficiência. Tese de Mestrado. Universidade do Minho, Escola de Engenharia. Guimarães, CRUZ, Tadeu. Sistemas, Métodos & Processos: administrando organizações por meio de processos de negócio. São Paulo: Editora Atlas, FILHO, R. G. A. Planejamentos fatoriais fracionados para análise de sensibilidade de modelos de simulação de eventos discretos. Dissertação de Mestrado. Universidade Federal de Itajubá. Itajubá, MG, FURLANI, Kleber. Estudos de Tempos e Métodos. Disponível em: < Acesso em: 26 ago HARRELL, C.; GHOSH, B. K.; BOWDEN, R. Simulation using Promodel, 3rd ed. Boston: McGraw-Hill. 603 p. ISBN , HONG, Yuh Ching. Gestão de Estoques na Cadeia de Logística Integrada; São Paulo:2 ed. Atlas, LEAL, L. R. e OLIVEIRA, M. J. F. de. Simulação aplicada ao gerenciamento de projetos: uma revisão. Revista Produção Online. Florianópolis, SC, v.11, n. 2, p , abr./jun., LIU, Y. et al. Workflow simulation for operational decision support using event graph through process mining. Decision Support Systems (2012). MARODIN, G. e SAURIN, T. A. A Influência das práticas de produção enxuta nos atributos qualificadores das células de manufatura. Revista Produção Online, Florianópolis, SC, v.13, n. 4, p , out./dez MATTAR, F. N. Pesquisa de Marketing: Metodologia e Planejamento. São Paulo: Atlas, NOVOA, M. C. e MENDEZ, F. Bootstrap methods for analyzing time studies and input data for simulations. International Journal of Productivity and Performance Management. v. 58, n. 5, p ,

14 PRADO, D. S. Teoria das filas e da simulação. 4. ed. Nova Lima, MG: INDG-Tecnologia e serviços, p. 127, SAKURADA, Nelson; MIYAKE, D. I.: Aplicação de simuladores de eventos discretos no processo de modelagem de sistemas de operações de serviços. Gestão de produção, v.16, n.1, março de TOLEDO JR, I. F. B. Cronoanálise: Base de racionalização da produtividade da redução de custos. 13. ed Mogi das Cruzes: O&M Itys-Fides, p. TRKMAN, Peter. The critical sucess factors of business process management. International Journal of Information Management (2010). ZUCATELI, F.A.B. et al. Propostas de Melhorias em uma Indústria do setor de Metalmecânica utilizando o Planejamento Simplificado de Layout e Software de Simulação. In: XXXIII Encontro Nacional de Engenharia de Producao - ENEGEP. Salvador. Anais. Salvador