Utilização da simulação em ARENA 7.0 no auxílio ao balanceamento da célula de montagem de uma fábrica de calçados

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1 XXVI ENEGEP - Fortaleza, CE, Brasil, 9 a 11 de Outubro de 26 Utilização da simulação em ARENA 7. no auxílio ao balanceamento da célula de montagem de uma fábrica de calçados Marina Soares Almeida (UFRN) marinasoaresalmeida@yahoo.com.br Ygor di Paula J. S. da Costa (UFRN) ygorsc@yahoo.com.br Cláudia Aparecida Cavalheiro Francisco (UFRN) claudia@ct.ufrn.br Joade Cortez Gomes (UFRN) joadecortez@yahoo.com.br Resumo Este artigo apresenta o balanceamento da célula de montagem numa fábrica de calçados. Com o auxílio do ARENA 7., software para simulação, foram identificadas as variáveis de maior impacto no processo. A idéia é mostrar uma ferramenta que permita aos gestores o ganho de tempo e a redução de custos nas etapas que compõem o balanceamento. A simulação permite maior precisão e rapidez nos resultados, apresentado inúmeras vantagens. Palavras-chave: Balanceamento de linhas, simulação, ARENA Introdução O objetivo deste artigo é apresentar um exemplo de utilização da simulação como ferramenta para o balanceamento da célula de montagem de uma fábrica de calçados. Baseando-se em dados da Engenharia Industrial, buscou-se a simulação como forma de proporcionar uma tomada de decisão mais rápida e precisa. É vital para uma empresa que sua produção esteja sincronizada com sua demanda e que isto aconteça garantindo sempre a melhor utilização dos seus recursos. A simulação transmite informações precisas e efetua diversos testes e análises rapidamente, permitindo boas decisões. Através da simulação, é realizada uma imitação do modelo real do fluxo de produção (diagrama de precedência), com informações sobre recursos e tempos da produção. Com uma modelagem adequada do sistema, obtêm-se resultados rápidos e relativamente precisos sobre número de unidades produzidas, tamanho das filas de espera, taxa de utilização dos recursos, tempo de fluxo e custos. A empresa abordada neste artigo atua na fabricação de calçados e têxteis. O foco deste estudo é o setor de Montagem, etapa final da produção de uma das plantas de calçados e que se caracteriza por ser organizado em células de produção com arranjo físico por produto. 2. Revisão bibliográfica Segundo Itys-Fides (24), Balancear Linhas significa nivelar com relação a tempos, uma linha de produção ou montagem, dando a mesma carga de trabalho às pessoas ou máquinas em um fluxo de fabricação. O balanceamento busca a eliminação de gargalos e esperas, para proporcionar o máximo de produtividade e eficiência. O que busca toda empresa hoje em dia é poder nivelar sua produção de acordo com sua demanda, aproveitando todos os seus recursos sob menor custo e com a melhor qualidade possíveis. O Balanceamento é, pois, o parâmetro mais importante para a racionalização industrial. Para Duílio Reis da Rocha (23), de uma forma geral, a tarefa de balancear uma linha de produção pode ser dividida em etapas. São elas: ENEGEP 26 1

2 XXVI ENEGEP - Fortaleza, CE, Brasil, 9 a 11 de Outubro de Especificar a relação seqüencial entre as tarefas (diagrama de precedência); 2. Determinar o tempo de ciclo; 3. Determinar o número mínimo teórico de estações de trabalho; 4. Selecionar uma regra a ser seguida para a alocação das tarefas às estações; 5. Delegar as tarefas às estações até que a soma dos seus tempos seja igual ao tempo de ciclo; 6. Avaliar a eficiência da linha. Através da enumeração das etapas propostas, pode-se perceber que o balanceamento de uma linha de produção é algo que demanda tempo. Os profissionais devem dedicar-se de forma quase exclusiva por dias para fazê-lo. Por isso, para que não seja inviável a prática do balanceamento, é importante que haja meios de torná-la mais rápida. Darci Prado (1999) apresenta como o conceito de simulação mais aceito atualmente, o que diz que a simulação é uma técnica de solução de um problema pela análise de um modelo que descreve o comportamento do sistema usando um computador digital. Ela é responsável pelos chamados estudos de modelagem de sistemas, que dizem respeito, principalmente, a modificações de layout, ampliações de fábricas, troca de equipamentos, reengenharia, automatização etc. Há hoje em dia no mercado inúmeros softwares de simulação. Dentre eles há o ARENA, lançado pela Systems Modeling em 1993, que é um dos mais utilizados no mundo, tanto por empresas como por universidades. O ARENA é formado por um conjunto de módulos utilizados para descrever uma situação real e possui uma interface gráfica que facilita a construção de modelos. São muitas as vantagens da utilização da simulação para o balanceamento de linhas. É a área que tem apresentado a maior quantidade de aplicações, principalmente para modificações em sistemas existentes e planejamento de um novo setor de produção. Além da economia de tempo e recursos, a simulação permite que sejam feitos testes e análises dos mais variados num curto espaço de tempo. A visualização rápida através da animação permite também que se faça uma avaliação mais detalhada do sistema, onde é possível identificar a variável de maior impacto sobre o mesmo. 3. Metodologia Os principais dados utilizados na simulação são os tempos de ciclo das operações da célula de montagem, coletados através de cronometragem durante os meses de outubro e novembro de 25 de todas as operações que constam no roteiro de produção do artigo selecionado. Na cronometragem foram considerados os tempos de espera, retrabalho e tempos perdidos por necessidades fisiológicas e fadiga do operador e quebra do equipamento. Para que estes tempos representassem com maior precisão o comportamento real da célula a cronometragem foi realizada em períodos diferenciados. A célula funciona em dois turnos de oito horas cada, sendo meia hora para almoço e por isso, para a simulação, foram consideradas 15 horas de trabalho diárias. Definiu-se como intervalo de chegada o tempo necessário para a produção de um par de calçado pela primeira operação da célula. Para a representação do sistema no software ARENA, a célula de montagem foi dividida em oito operações, aqui denominadas de operação 1, operação 2, operação 3, operação 4, operação 5, operação 6, operação 7 e ENEGEP 26 2

3 XXVI ENEGEP - Fortaleza, CE, Brasil, 9 a 11 de Outubro de 26 operação 8. Os tempos de ciclo das operações foram ajustados em funções de distribuições teóricas de probabilidade através da ferramenta Input Analyzer, que determina o tipo de distribuição mais adequado em relação ao menor erro. Foram considerados ainda os tempos necessários para deslocamento de operadores dentro da célula durante a realização das operações e do produto nas esteiras. 3. Aplicação da pesquisa O foco deste estudo, como já dito anteriormente, é o setor de Montagem, etapa final da produção e que se caracteriza por ser organizada em células de produção com arranjo físico por produto. O layout da célula em análise pode ser visto na figura a seguir. Q N V X OP 11 U OP 1 T OP 9 S b R P O M L OP 7 OP 8 OP 6 J K OP 1 OP 2 D OP 3 F F OP 4 J A B B C E G b I b OP 5 a c c c H Fonte: Engenharia Industrial Figura 1 Célula da Montagem O balanceamento de mão-de-obra das linhas de montagem é realizado pela Engenharia Industrial da empresa, que utiliza principalmente planilhas do Excel. A seguir será feito um resumo dos procedimentos seguidos para a obtenção de um balanceamento padrão. A base de dados do balanceamento é composta pelos volumes de produção, os dias de produção, os tempos-padrão dos artigos em suas diversas operações e as seqüências operacionais dos artigos. Com base nesses dados o analista é capaz de determinar quais são as operações necessárias para a fabricação de um determinado produto bem como quais são os seus tempos-padrão. Os volumes de produção e dias de produção são dados fornecidos pelo setor de PCP próximo do final do mês anterior ao do balanceamento em questão. As seqüências operacionais são definidas pelo núcleo de desenvolvimento e revistas pelo setor de Engenharia Industrial e os tempos-padrão são obtidos pela própria Engenharia Industrial através da utilização da cronoanálise, A determinação de mão-de-obra necessária para a célula ao produzir determinado artigo é obtida através da fórmula: Mão de Obra Necessária = (Volume diário x Tempo-padrão)/Horas trabalhadas Com base no resultado obtido, o analista da Engenharia Industrial determina uma quantidade de operadores, chamada de quantidade de mão-de-obra dada, a partir da qual é obtida a seguinte relação que irá fornecer a eficiência: ENEGEP 26 3

4 XXVI ENEGEP - Fortaleza, CE, Brasil, 9 a 11 de Outubro de 26 Eficiência = MO Necessária / MO Dada Desta forma o analista determina ao final da análise a quantidade total de mão-de-obra necessária, a quantidade total de mão de obra dada e a eficiência da célula. O balanceamento de máquinas por sua vez é feito de modo similar ao de mão-de-obra, utilizando-se apenas os tempos de máquina na análise. Porém, devido às características da empresa e do processo produtivo, o balanceamento de mão-de-obra é em geral mais importante e prioritário do que o de máquinas. Apesar de apresentar resultados satisfatórios, foi detectado que esta técnica de balanceamento consome elevado tempo do analista para a realização do balanceamento. Apresenta também deficiências em relação à necessidade de análises mais complexas e/ou simulações de diversos cenários que exijam reformulações na composição e seqüenciamento das operações. Os dados utilizados na simulação são basicamente os tempos de ciclo das operações da célula de montagem. Neste estudo foi selecionado um único artigo que é produzido na célula de montagem especificada. Durante os meses de outubro e novembro de 25 foram coletados os tempos de todas as operações que constam no roteiro de produção do artigo selecionado. A célula funciona em dois turnos de oito horas cada, sendo meia hora para almoço. A simulação foi feita então para 15 horas de trabalho diárias Para a representação no ARENA, a Célula da Montagem foi dividida em oito operações, após algumas serem agrupadas para superar a limitação de capacidade de módulos da versão do sistema utilizado. Chegada 1 Operação 1 Operação 1 2 Operação 2 Operação 2 3 Operação 3 Operação 3 4 Operação 4 Operação 4 5 Operação 5 Operação 5 6 Operação 6 Operação 6 7 Operação 7 Operação 7 8 Operação 8 Operação 8 Fim Figura 2 Modelo de simulação em ARENA ENEGEP 26 4

5 XXVI ENEGEP - Fortaleza, CE, Brasil, 9 a 11 de Outubro de 26 Vale salientar a baixa complexidade do modelo de simulação construído, como pode ser visto na figura acima, o que possibilita um fácil entendimento e operacionalização. Os principais módulos utilizados são Enter que introduzem os blocos de Station e os blocos. A representação com oito operações foi feita sob três condições distintas: 1. Entrada de um par de tênis por vez 2. Entrada do lote, ou seja, doze pares por vez 3. Operações com função constante, utilizando-se do tempo padrão A primeira situação, onde a entrada se dá em um par por vez, as funções para representação das operações foram feitas com base nos tempos coletados pela Engenharia Industrial da Empresa. Devido aos agrupamentos feitos para que o programa comportasse a representação, ocorre uma perda da exatidão na simulação. Porém, ao compararmos a capacidade de produção da célula com o número de pares produzidos na simulação, constatamos que esta está bastante próxima do real. Na segunda situação foi utilizada a informação de que os tênis chegam a Célula de Montagem em lotes de doze pares. Tentou-se com isso superar as restrições de versão do programa e observar se esta simulação se comportaria com maior exatidão em relação à realidade. Para isso os tempos foram multiplicados por doze, já que a unidade para a Engenharia Industrial é o par e não o lote. Porém, em comparação com a primeira simulação, observou-se que a chegada em doze pares não representou melhorias na simulação da produção, razão pela qual será analisada apenas a simulação considerando a entrada por par. Na terceira situação, ao invés de escrever uma expressão que representasse cada função em particular, colocou-se sendo todas as funções constantes com o valor igual ao tempo padrão de cada operação, que também foi informado pela Engenharia Industrial. O intuito foi comparar a simulação com tempos-padrão com a simulação utilizando a amostragem de tempos reais de produção, bem como validar o modelo construído no ARENA. Durante o processo, os tênis têm que passar por algumas etapas de aquecimento. Por o programa não comportar mais módulos, ao invés de ter as correias onde os tênis são aquecidos, tem-se tempos de movimentação nos módulos que antecedem as etapas de aquecimento. 4. Descrição da Simulação Para melhor esclarecimento das modificações e dos resultados encontrados nas três situações nas quais foram representadas a célula de montagem, é interessante se apresentar os tempos e funções de cada operação. Primeiramente, para a primeira situação, foi colocado um intervalo de chegada determinado, correspondente ao tempo da primeira operação dividido por dois, já que há dois operadores. Isso se deve ao fato de que o operador sempre pega outro par assim que termina um ciclo da operação. Para cada operação foram definidas, utilizando o Input Analyzer, as funções correspondentes, de acordo com os tempos coletados: ENEGEP 26 5

6 XXVI ENEGEP - Fortaleza, CE, Brasil, 9 a 11 de Outubro de 26 TABELA FUNÇÕES PARA A PRIMEIRA SITUAÇÃO Operação Função Operação * BETA(1.35, 1.3) Operação 2 TRIA(26, 31.7, 45) Operação ERLA(2.63, 2) Operação ERLA(2.1, 2) Operação 5 TRIA(31, 37, 43) Operação 6 TRIA(41, 46, 48) Operação 7 TRIA(24, 31.9, 61) Operação ERLA(5.63, 2) Fonte: ARENA Tabela 1: Funções para a primeira situação Para a segunda situação, quando eram considerados doze pares de tênis (um lote) chegando de uma vez, os tempos foram multiplicados por doze. No intervalo de chegada, o tempo não só foi multiplicado como teve um acréscimo para deslocamento do operador da troca de lote. Do mesmo modo, para cada operação foram definidas suas respectivas funções, baseadas desta vez nos tempos após a multiplicação. TABELA FUNÇÕES PARA A SEGUNDA SITUAÇÃO Operação Função Operação 1 NORM(892, 74.7) Operação WEIB(95.6, 1.37) Operação 3 NORM(57, 48.4) Operação EXPO(41.8) Operação 5 NORM(443, 33.9) Operação 6 NORM(54, 19.8) Operação * BETA(.763, 1.15) Operação 8 1.2e * BETA(.68,.761) Fonte: ARENA Tabela 2: Funções para a segunda situação Na última situação, como dito anteriormente, foi feita uma experiência com os tempos- ENEGEP 26 6

7 XXVI ENEGEP - Fortaleza, CE, Brasil, 9 a 11 de Outubro de 26 padrão. Assim, tem-se os valores: TABELA TEMPOS-PADRÃO DE CADA OPERAÇÃO PARA SITUAÇÃO 3 Operação Função Constante (tempo-padrão em segundos) Operação Operação Operação Operação Operação Operação Operação Operação Fonte: Engenharia Industrial Tabela 3: Tempos-padrão de cada operação 5. Resultados Como mencionado anteriormente, serão focadas as simulações com a entrada realizada por par e a simulação após a melhoria desta situação Simulação 1: Entrada por par Tempo de simulação: 15 horas, correspondente a um dia de produção. Pôde-se observar que as operações Operação 4 e Operação 6 são as que apresentam maiores tamanhos de fila, sendo por isso consideradas as operações gargalo na simulação e sobre as quais devem ser realizadas melhorias para elevar a produtividade da célula de montagem. Com base nas taxas de ocupação dos recursos em Operação 6, Operação 4 e Operação 3, fazse necessário estudar a possibilidade de aumentar o número de operadores para estas operações ou realizar uma redistribuição e melhoria das tarefas destes operadores Simulação 2: Melhoria Uma nova simulação foi feita como forma de mostrar o potencial de rebalanceamento através do uso da simulação. Como uma primeira solução para o problema de balanceamento da célula foram inseridos mais um operador na Operação 6 e na Operação 4, tendo em vista que estas operações possuíam maior tamanho de fila e maior taxa de ocupação dos recursos. Vale salientar que apesar dos resultados obtidos terem sido considerados satisfatórios, a versão avançada do programa possibilitará maior número de alternativas e soluções para o balanceamento da produção. Para esta melhoria observou-se um aumento da capacidade de produção de aproximadamente 19% em relação à simulação 1. Uma análise de custos poderia fornecer dados concretos do trade-off entre as variações de custos diretos de produção e a variação de capacidade de ENEGEP 26 7

8 XXVI ENEGEP - Fortaleza, CE, Brasil, 9 a 11 de Outubro de 26 produção. Entretanto, é mais prudente buscar eliminar as restrições do sistema e buscar uma maior aproximação da simulação com a realidade para então comparar os ganhos em relação à capacidade real de produção. Com isso pode-se também analisar outras alternativas para o rebalanceamento da célula, possibilitando a solução ótima para o problema. 6. Conclusão De acordo com os resultados expostos, observou-se que a simulação computacional pode se tornar um grande aliado para o trabalho de gerenciamento da produção, principalmente no que diz respeito ao balanceamento de produção, pois quando corretamente elaborada, a simulação possibilita a visualização do funcionamento de uma linha ou célula de produção a um baixo custo. O modelo desenvolvido para a Célula de Montagem da empresa em questão mostrou resultados satisfatórios e alternativas de melhorias que puderam ser simuladas. A alternativa mostrada neste artigo ficou bastante próxima da realidade, permitindo, inclusive, que pudesse auxiliar a tomada de decisões importantes. Após a validação do uso da simulação para o balanceamento da produção, como forma de ampliar e dar continuidade ao estudo realizado, será utilizada a versão avançada do ARENA 7.. O objetivo desta segunda fase será a obtenção de um maior número de alternativas aos problemas de balancemanto e a possibilidade de uma aplicação efetiva da ferramenta para soluncioná-los. Referências TOLEDO, ITYS-FIDES BUENO DE. (24) Racionalização Industrial, Balanceamento de Linhas. ROCHA, DUÍLIO REIS DA (23) Balanceamento de Linha - Um Enfoque Simplificado. PRADO, DARCI SANTOS DO (1999) Usando o Arena em Simulação. MONTEVECHI, JOSÉ ARNALDO BARRA (23) O uso da simulação para a análise no layout de uma célula de manufatura, artigo da revista Pesquisa e Desenvolvimento Engenharia de Produção. ENEGEP 26 8