AJUSTE DINÂMICO DO NÚMERO DE KANBANS DE UM SISTEMA PRODUTIVO JIT ATRAVÉS DA SIMULAÇÃO

Transcrição

1 AJUSTE DINÂMICO DO NÚMERO DE KANBANS DE UM SISTEMA PRODUTIVO JIT ATRAVÉS DA SIMULAÇÃO Tulio dos Santos Danni, Mestrando Universidade Federal de Santa Catarina Pós-Graduação em Engenharia de Produção Centro Tecnológico - Cx. Postal 476 CEP: Florianópolis - SC Dalvio Ferrari Tubino, Dr. Universidade Federal de Santa Catarina Pós-Graduação em Engenharia de Produção Centro Tecnológico - Cx. Postal 476 CEP: Florianópolis - SC In the nowadays society with a global economy, and consumers willing for cheaper and better products, the Just-in-Time (JIT) philosophy has been adopted by a large number of companies as way to regain the lost competitivity. Kanban system is a simple and effective way to control material flow through a JIT shop. But it is essential to adjust the number of kanbans to take all benefits of employing the kanban system. In this paper, a methodology for dynamically adjusting the number of kanbans is presented and analyzed, to be used by firms thinking in using kanban system or that don t have stable demand. Keywords: Kanban, Just-in-Time, Simulation 1. Introdução Em uma sociedade onde os consumidores estão cada vez mais exigindo por qualidade nos produtos e nos serviços, e com os mercados globalizados, dinâmicos e altamente competitivos, há uma crescente preocupação nas empresas não só em manter, mas em incrementar seu desempenho no que diz respeito a qualidade e produtividade. Isto faz com que os empresários se preocupem com maior intensidade no modo de atender a essas exigências oriundas dos clientes, fazendo com que as empresas se tornem rápidas, leves, simples e flexíveis através da busca pela excelência na manufatura. Devido a estes fatos, as filosofias japonesas de manufatura e administração, especialmente a Filosofia Just-in-Time (JIT), têm-se mostrado tão atrativas aos países industrializados e em vias de desenvolvimento. A motivação para a implementação do JIT resulta da simplicidade dos conceitos envolvidos e dos excelentes resultados passíveis de serem obtidos. Dentro da Filosofia Just-in-Time, uma das técnicas que mais tem sido abordada e implementada nas empresas é o sistema kanban. Confundido muitas vezes com o Sistema de Produção Toyota, o sucesso prático da utilização do kanban precedeu a maioria dos estudos teóricos publicados na literatura, como reportado por Monden [Monden 83]. O kanban é reconhecido como um sistema simples, que quando aplicado em condições adequadas, substituí com sucesso as tradicionais tarefas de controle do chão de fábrica. Agindo como o nervo deste sistema de produção, sendo a sua função direcionar a matéria prima somente quando necessário, e transmitir informações do que e quanto deve ser produzido.

2 Uma das metas do JIT é a redução ao máximo dos estoques, que pode ser obtida pela redução do número (quantidades) de kanbans através da retirada sistemática destes. A medida que se reduz o número de kanbans, o sistema fica mais acoplado, tornando-o mais ágil, mas ao mesmo tempo, mais vulnerável a variações na demanda e problemas de escassez de material. Além disto, variações na demanda alteram as condições de operação do sistema produtivo e conseqüentemente modificam o ajuste do sistema kanban. Empresas operando no JIT como a Toyota não precisam deste reajuste rotineiramente, pois possuem uma grande fatia do mercado e assim a variação da previsão da demanda, em percentagem, é pequena. Também possuem funcionários multifuncionais, que podem ser realocados entre centros de trabalho resolvendo problemas de gargalos temporários. Entretanto muitas empresas utilizando ou pensando em utilizar o kanban não apresentam estas características. Para estas empresas, o ajuste do sistema kanban é essencial, pois com a alteração da demanda mensal é de se esperar que o sistema kanban seja reajustado para esta nova condição. Considerando os aspectos mencionados, tem-se como objetivo deste trabalho, pesquisar como o ajuste das quantidades de kanbans alocados têm sido abordada e desenvolver uma metodologia para o ajuste deste parâmetro, através de um modelo computacional para simulação do sistema kanban. A seguir são descritas as características de operação do sistema kanban e os principais trabalhos da bibliografia que tratam deste assunto. 2. Revisão Bibliográfica O kanban serve como uma ordem de produção, que administra o processo para que haja a produção no tempo exato. Existem vários tipos de sinais como cartões, painéis de visualização, luzes e sistemas eletrônicos, que podem ser usados como sinais kanban. O único fato que separa o verdadeiro sistema kanban de outros sistemas de cartão, como as ordens de produção usadas na maioria das empresas, é a incorporação do sistema de produção puxado, já que somente após o consumo das peças na linha de montagem é gerada a autorização de fabricação de novas peças. O kanban de produção tem a função de dar inicio à produção de um lote de peças de determinado tipo, circulando entre os postos de armazenagem de dois centros de produção contíguos. Se os processos forem próximos, não há a necessidade de um sistema de transporte para realizar o fluxo de material. Neste caso, o estoque de produtos acabados de um processo funciona como estoque de materia prima para o processo subsequente, sendo este o sistema kanban formado por um cartão. Quando os processos são distantes, necessita-se do emprego de um sistema transportador para realizar o fluxo de material pela planta fabril. O controle das peças a serem transportadas é realizado pelo kanban de movimentação. A sua função é autorizar a movimentação de material pela fábrica, circulando entre o centro de produção e o seu posto de armazenagem junto ao consumidor. Como resultado, um reação em cadeia de trocas de kanban de movimentação e produção desenvolve-se no sentido inverso da seqüência de processamento (produção puxada). Através deste sistema, uma mudança nos planos de produção em função da variação da demanda só precisa ser indicada no final da linha de montagem que através do sistema kanban conduz a informação para o resto do sistema produtivo. Na figura 1 é apresentada a lógica de empurrar (sistema convencional) e puxar a produção.

3 Programação da Produção OC OF OF OM MP Processo Processo Processo PA Empurrar a produção Programação da Produção OM MP Processo Processo Processo PA Puxar a produção Figura 1 - Lógica de empurrar e puxar a produção. O dimensionamento adequado do sistema kanban é necessário para o atendimento da meta JIT de redução de estoques, pois o estoque máximo, e consequentemente o estoque em processo, é determinado pela quantidade de peças por kanban e pelo número de kanbans alocados no sistema produtivo. Assim, o dimensionamento do número de kanbans alocados é um fator crucial para operação eficiente JIT, sendo um tópico de grande interesse dos pesquisadores, principalmente a partir da década de 70, com a divulgação da Filosofia JIT pela Toyota. Golhar [Golhar 91] reporta, através de uma extensa revisão bibliográfica, vários estudos realizados analisando a Filosofia JIT. Dentre os aspectos de maior interesse, o sistema kanban tem sido um dos mais estudados pelos pesquisadores. Monden [Monden 83] foi o primeiro pesquisador a desenvolver uma equação (equação 1) para a determinação do número de kanbans, utilizada pela Toyota. Nesta equação, o número de kanbans é função da demanda diária prevista, do lead time, do nível de segurança do estoque e da capacidade do contenedor. [ ] n = D LT C Equação 1 kanban max s onde: n kanban = número de kanbans C s = coeficiente de segurança D = demanda média diária expressa em kanbans LT max = é o lead time máximo do kanban de cada item. Para o dimensionamento do kanban de produção utiliza-se o lead time de produção e para do kanban de transporte emprega-se o lead time de transporte. Esta equação dimensiona o número de kanbans estaticamente, sem levar em conta que o lead time é dependente do número de kanbans e da capacidade do contenedor, ou seja, da quantidade de peças por kanban. Nem considera que um grande número de fatores influenciam o patamar ótimo de operação do sistema kanban, como por exemplo a variabilidade dos tempos de processamento e demanda, tempo de setup, a freqüência de quebras de maquinário, existência de problemas de qualidade com os produtos, etc. Entretanto, a partir desta equação desenvolvida por Monden, vários estudos foram realizados na determinação do número ótimo de kanbans em um sistema produtivo Nestes estudos, são empregadas diferentes abordagens, sendo as principais ferramentas a modelagem matemática e a simulação, que recentemente tem sido uma das mais utilizadas. Bard [Bard 91] e também Wang [Wang 90] aplicaram a modelagem matemática para a determinação do número de kanbans para um sistema de produção com múltiplos estágios, através da minimização dos custos de armazenagem, de escassez de material e de setup. Li

4 [Li 91] reporta o problema da determinação do número de kanbans em cada estágio da produção. Para tanto desenvolveu uma formulação matemática que descreve o funcionamento do sistema kanban, tendo como solução do problema a determinação do número ótimo de kanbans. Já Fukukawa [Furukawa 93] desenvolveu um modelo para a determinação do número de kanbans necessários levando em conta os seguintes fatores: flutuação da demanda durante o horizonte de planejamento, estoque em processo, carga máquina, capacidade de cada processo, capacidade de subcontratados, tamanho do contenedor, e tempo ocioso não agendado e horas extras. Entretanto, Madu e Kuei apud in Aytug [Aytug 96] reportam que muitas das formulações matemáticas complexas só são praticáveis para pequenas aplicações. Além disto, a utilização de parâmetros determinísticos, para os tempos de processamento e demanda, por exemplo, podem levar a resultados não realísticos gerando soluções não aplicáveis. Em contrapartida, a simulação supera estas limitações, permitindo a inclusão de condições do chão de fábrica mais realistas. Rees [Rees 87] desenvolveu uma metodologia para ajuste dinâmico do número de kanbans. O princípio básico utilizado está no emprego da equação 1, sendo o número de kanbans ajustado periodicamente em cada centro de trabalho baseado na previsão da demanda para o próximo mês e o lead time do mês anterior que são os dados de entrada para calcular o número de kanbans. Para o teste e desenvolvimento desta metodologia, foi simulado o sistema de produção hipotético utilizando-se da linguagem Q-GERT. Resultados interessantes relativos ao sistema kanban nesta mesma linha de pesquisa são apresentados por Changchit [Changchit 90] e Philipoom [Philipoom 90], os quais concluem que simplesmente aumentando o número de kanbans não se pode resolver os problemas de gargalo. Gupta [Gupta 89] e Philipoom [Philipoom 90] confirmaram que altas taxas de produção são obtidas quando o ajuste do sistema kanban é ótimo, mas que entretanto, aumentando meramente o número de kanbans não implica no aumento da taxa de produção. Gupta [Gupta 89] e Philipoom [Philipoom 90] também mostram que o aumento na variação do tempo de processo leva a redução da taxa de produção e ao aumento da escassez de matéria prima, com a manutenção dos níveis de kanban. Philipoom [Philipoom 90] e Yanagawa [Yanagawa 94] demonstraram que em sistemas de puxar com variabilidade no estágio final de montagem, o efeito da variabilidade é transmitido e amplificado para o sistema inteiro. A seguir é apresentada, a metodologia de ajuste das quantidades de kanban, na mesma linha de pesquisa do trabalho do Rees [Rees 87] bem como o resultado da sua aplicação ao modelo de simulação da fábrica JIT proposto. 3. Metodologia de Ajuste do Número de Kanban O princípio básico de utilização da metodologia consiste na aplicação da equação 1, de forma interativa, para o cálculo das quantidades de kanbans alocados. Para tanto, os valores dos leadtime máximos de produção e transporte das peças foram estimados a partir da simulação do modelo da fábrica JIT. Por estar sendo aplicado a um modelo computacional de simulação, pode-se implementar as características de operação da planta fabril, como por exemplo, demanda variável, setup, tempos de processo estatísticos, regras de prioridade, entre outros, que as quantidades de kanbans serão ajustadas levando em conta estes fatores. Para a estimativa das quantidades iniciais de kanbans, quadro 1 da figura 2, empregou-se valores altos, através dos quais o sistema produtivo operasse com folga em relação a quantidade de kanbans circulando. Esta seria a condição de operação inicial de uma fábrica, na qual não se conhece como operacionalizar o sistema kanban. O sistema kanban assim ajustado, representou uma condição não otimizada de operação do sistema produtivo analisado, em relação as metas da Filosofia JIT. Porém, apesar de não estar otimizado,

5 assegurou-se que o sistema de produção operaria sem que houvessem problemas de falta de itens nos supermercados, para a primeira estimativa dos valores dos leadtime. A seguir, visando o ajuste inicial do número de kanbans alocados, realiza-se uma primeira simulação do modelo da fábrica JIT, com as condições de estoques superdimensionadas, buscando-se obter uma estimativa dos valores do lead time de produção e movimentação de cada peça. Justifica-se o ajuste inicial do número de kanbans alocados pela interação existente entre o número de kanbans e o leadtimes obtidos. Como este é um primeiro cálculo para ajuste das quantidades de kanbans, somente uma replicação (execução da simulação) foi realizada. Com os valores dos leadtimes estimados, calculou-se as quantidades de kanbans, empregando-se a equação 1, sendo a demanda de kanbans dos itens estimada a partir do Plano Mestre de Produção. Neste cálculo, o valor do coeficiente de segurança utilizado foi de 1,5, pois verificou-se que com a alteração da quantidade de kanbans circulando os leadtimes tendem a aumentar. Como o processo é interativo, nos passos seguintes pôde-se refinar os valores calculados para as quantidades de kanban partindo-se de um valor próximo do procurado. Calculados estes valores iniciais das quantidades de kanbans, estes foram implementados para que fosse feito um cálculo mais acurado dos valores do leadtime de produção das peças. Este passo foi denominado de simulação secundária, no qual três replicações do modelo da fábrica JIT foram realizados, pois pretendeu-se inferir sobre a variabilidade das medidas obtidas. O valor do leadtime máximo de cada item foi obtido para cada uma das três replicações. A seguir, a média dos valores máximos obtidos para cada item foi utilizada para o ajuste fino das quantidades de kanbans, através da equação 1. O coeficiente de segurança empregado neste cálculo foi de 1,2 pois as incertezas eram menores que as da simulação inicial. A seguir, as quantidades de kanbans calculadas no passo anterior foram implementadas no modelo computacional da fábrica JIT. Esta foi a condição de operação otimizada do sistema kanban, para uma dada capacidade do contenedor, verificando-se o ajuste das quantidades de kanbans ajustadas em função da variabilidade do sistema produtivo.

6 1 DECISOR INICIALIZAÇÃO Estimativa inicial da quantidade de kanban NKi SIMULAÇÃO INICIAL LTmax Cálculo inicial do número de kanbans NK 1 replicação SIMULAÇÃO Modelo da fábrica JIT PARÂMETROS FIXOS - Demanda - Tempos de produção - Tempo de transporte - Tempo de setup - Capacidade produtiva dos recursos - Tempo de setup - Número de peças por kanban PARÂMETRO VARIÁVEL - Quantidade de kanbans SIMULAÇÃO SECUNDÁRIA LTmax Cálculo secundário do número de kanbans 3 replicações PASSOS INICIALIZAÇÃO ESTABILIZAÇÃO NK RESULTADOS SIMULAÇÃO P/ VERIFICAÇÃO 8-10 replicações LEADTIME DE PRODUÇÃO E TRANSPORTE LEGENDA Passo que envolveu avaliação do decisor Simulação computacional do sistema produtivo Cálculo envolvendo equação 3-1 Resultado obtido no passo anterior Figura 2: Passos da metodologia de ajuste do sistema kanban Na simulação para verificação, testou-se o ajuste do sistema kanban recalculando-se as quantidades de kanbans. Para tanto, empregou-se o procedimento do passo do cálculo das quantidades de kanbans descrito anteriormente. Caso fosse verificado que a média das quantidades de kanban calculadas estivessem 10% abaixo das quantidades de kanban empregadas pelo modelo da fábrica JIT, estas quantidades seriam reduzidas para o este valor médio calculado. Por outro lado, caso ocorresse falta de itens em algum dos supermercados do sistema produtivo, as quantidades seriam aumentadas de forma a sanar este problema. Em ambos os casos de alteração das quantidades de kanbans, o passo de simulação para verificação foi reiniciado após terem sido implementadas as alterações para o teste desta nova condição de operação.

7 No gráfico da figura 3 exemplifica-se a aplicação dos passos de ajuste e correção das quantidades de kanbans a um modelo de uma fábrica JIT hipotético constituído de três centros de trabalho e uma linha de montagem que processavam 20 tipos de peças diferentes. A linha contínua representa a soma das quantidades de kanban utilizadas no sistema produtivo e a linha tracejada a soma da quantidade de kanbans mínima necessárias que operacionalizam o sistema kanban. É interessante observar que na primeira replicação na qual se utiliza a maior quantidade de kanbans, a quantidade mínima necessária foi menor que para as outras replicações. Isto se deve ao fato de que com a utilização de uma grande quantidade de kanbans são realizados menos vezes o setup, reduzindo o tempo total gasto com setup, e conseqüentemente o leadtime de produção das peças. Quantidade calculada Quantidade utilizada Qto kanbans simulação inicial simulação secundária simulação para verificação Replicação Figura 3: Aplicação da metodologia de ajuste das quantidades de kanban. 4. Considerações Finais Neste trabalho foi desenvolvida uma metodologia para ajuste dinâmico do número de kanbans (quantidade de kanbans alocados), que utiliza a demanda prevista pelo Plano Mestre de Produção e estima o leadtime através da simulação do sistema produtivo. Empresas recém operando ou pensando em operar através da lógica da produção puxada, normalmente não conhecem suficientemente o sistema kanban para realizarem o ajuste correto dos parâmetros deste. Por outro lado não podem se dar ao luxo do processo de tentativa e erro neste ajuste. Para estas empresas pode-se, através da metodologia desenvolvida, não só ajustar mas também monitorar o sistema kanban para obter melhores benefícios do emprego deste. Além disto, com a utilização da metodologia de ajuste da quantidade de kanbans, mesmo sistemas produtivos que não possuem todas as condições de operação da Filosofia JIT como por exemplo demanda estável, operários multifuncionais, podem implementar o sistema kanban, desde que este seja reajustado freqüentemente. Assim, para empresas que ainda estão aprendendo sobre o JIT, ou que não possuem todas as técnicas e cultura da Toyota, a aplicação da metodologia pode vir a trazer resultados significativos. 5. Bibliografia [Aytug 96] Aytug, H., Dogan, C. A., Bezmez, G. - Determining the Number of Kanbans: a Simulation Metamodeling Approach ; Simulation, Vol 67 No. 1, pp 23-32, [Bard 91] Bard, J. F., Golany, B. - Determining the Number of Kanbans in a Multiproduct, Multistage Production System ; International Journal of Operation Research, Vol. 29, No. 5, pp , 1991.

8 [Fukukawa 93] Fukukawa, T., Hong, S. - The Determination of the Optimal Number of Kanbans in a Just-in-Time Production System ; Computers Ind. Engineering, Vol 24, pp , 1993 [Golhar 91] Golhar, D. Y., Stamm, C. L. - The Just-in-Time Philosophy: A Literature Review ; International Journal of Operationa Research, Vol. 29, No. 4, pp , [Gupta 89] Gupta, Y. P., Gupta, M. C. - A System Dynamics Model for a Multi-Stage Multi-Line Dual-Card JIT-Kanban System ; International Journal of Operation Research, Vol 27, No 2 pp , [Li 91] Li, A., Co, H. C. - A Dynamic Programming Model for the Kanban Assignment Problem in a Multistage multiperiod Production System ; International Journal of Operationa Research, Vol. 29, No. 1, pp 1-16, [Monden 83] Monden, Y. - Toyota Production System ; Industrial Engeenering and Managemente Press, Norcross, Ga., [Philipoom 90] Philipoom, P. R., Rees, L. P., Taylor, B. W., Huang, P. Y. - A Mathematical Programming Approach for Determining Workcentre Lotsize in a Justin-Time System With Signal Kanban ; International Jouranl of Operation Research, Vol 28, No 1, pp [Rees 87] Rees, L. P., Philipoom, P. R., Taylor, B. W., Huang, P. Y. - Dynamically Adjusting the Number of Kanbans in a Just-in-Time Production System Using Estimated Values of Lead Time ; IEE Transactions, Vol. 19, pp , [Yanagawa 94] Yanagawa, Y., Miyazaki, S. - An Optimal Operation Planning for the Fixed Quantity Withdrawal Kanban System with Variable Leadtimes ; International Journal of Production Economics, Vol. 33, pp , [Wang 90] Wang, H., Wang, H. B. - Determining the number of kanbans: a step toward non-stock-production ; International Journal of Operation Research, Vol. 28, No. 11, pp , 1990.