Planejamento e Controle da Produção



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Transcrição:

Planejamento e Controle da Produção Introdução - Sistema de PCP - Previsão da demanda - Planejamento da produção Gerência de Estoques - Lote Econômico - Plano de Produção Gerência de Projetos - CPM - PERT - PERT-CPM, PERT-Custos, etc. Produção Puxada - MRP - JiT & OPT Prof. Valério Salomon (DPD/FEG/UNESP) http://www.feg.unesp.br/~salomon

O Sistema de PCP PCP = (Sistema de) PLANEJAMENTO e CONTROLE da PRODUÇÃO CONTADOR, J. C.; CONTADOR, J. L. (1997), Programação e controle da produção para a indústria intermitente, In: CONTADOR, J. C. (coordenador), Gestão de Operações, 2 a edição, São Paulo: Fundação C. A. Vanzolini; Edgard Blücher, p. 235

Situando o PCP Alta Administração Finanças Operações Comercial Compras Engenharia PCP PCP Fabricação Vendas Controle Controle Liberação Liberação Custos Custos Material Material Planejamento Planejamento Programação Programação Previsão Previsão

Detalhando o PCP Engenharia Alta Admin. Vendas Planejam to Previsões Programaç. Materiais Controle Liberação Custos Fabricação Compras

O Processo de Decisão no PCP Longo Prazo Médio Prazo Curto Prazo Curtíssimo Prazo O QUÊ? COMO? QUANDO? QUEM? mix de produtos processos distribuição atendimento materiais mão-de-obra estoque entrega lotes prazos horas-extra reservas seqüenciamento requisição designação controle

Previsão da Demanda Aplicações: PCP Vendas (Marketing) Finanças

Modelagem da Previsão Objetivo da da previsão produto precisão características da demanda erro Coleta de de dados Seleção da da técnica recursos viabilidade parâmetros ajustes Monitoramento da da previsão características dos dados TUBINO, D. F. (1997), Manual de Programação e controle da Produção, São Paulo: Ed. Atlas

Modelagem da Previsão 1 --Definição do do Problema 2 --Coleta de de Informações 3 --Seleção do do Pacote Computacional 4 --Análise Preliminar 5 --Escolha e Validação dos Modelos 6 --Verificação do do Sistema PELLEGRINI, F. R.; FOGLIATTO, F. S. (2001), Passos para a implantação de um sistema de previsão da demanda técnicas e estudo de caso, Revista Produção, v. 11, n. 1, p. 43-64

Modelos de Previsão Quantitativos 578,50 578,50 unid/mês unid/mês Ponto de nivelamento Séries temporais Correlação 61,4 mil em 1998 61,4 mil em 1998 Qualitativos Redes neurais Lógica fuzzy Método AHP Método DELPHI Muito Muito Boa Boa Excelente Estável Estável

Ponto de nivelamento $ R C Q Q MÁX Q [unid] R = Q p C = C F + F Q c V V Q = c F F p --c v v

Demanda Séries temporais Sazonalidade Tendência 60 50 40 30 20 10 Variação aleatória Variação irregular 0 Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez Conceitos: Média (Level) Sazonalidade (Season) Tendência (Trend) Variações (Aleatória e Irregular)

Séries Temporais semana venda real prev α=0,2 prev α=0,3 mm 4sem 20 63,3 60,0 60,0 21 62,5 60,7 61,0 22 67,8 61,0 61,4 23 66,0 62,4 63,4 24 67,2 63,1 64,1 64,9 25 69,9 63,9 65,1 65,9 26 65,6 65,1 66,5 67,7 27 71,1 65,2 66,2 67,2 28 68,8 66,4 67,7 68,5 29 68,4 66,9 68,0 68,9 30 70,3 67,2 68,1 68,5 31 72,5 67,8 68,8 69,7 32 66,7 68,7 69,9 70,0 33 68,3 68,3 68,9 69,5 34 67,0 68,3 68,7 69,5 35 68,1 68,2 68,6 74,0 72,0 70,0 68,0 66,0 64,0 62,0 60,0 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 venda real prev a=0,2 prev a=0,3 mm 4sem Média móvel: F t = t (S (S t-1 + t-1 S t-2 + t-2 S t-3 + t-3...... + S t-n )/n t-n )/n Suavização: F t = t α S t-1 + t-1 (1 (1--α) α) F t-1 t-1

Séries Temporais demanda real prev α=0,66 mm 3 mês sazonalidade jan/01 43 36 37 42 fev/01 32 40 38 34 mar/01 44 35 37 47 abr/01 39 41 40 36 mai/01 50 40 38 49 jun/01 33 46 44 44 jul/01 21 38 41 28 ago/01 19 27 35 31 set/01 26 22 24 18 out/01 19 25 22 21 nov/01 19 21 21 14 dez/01 30 20 21 16 Cumulative forecast error 23,5 21,0 28,4 Mean absolute deviation 6,40 6,84 7,78 Tracking signal 3,67 3,07 3,65 55 50 45 40 35 30 25 20 15 10 jan/01 fev /01 mar/01 abr/01 mai/01 jun/01 jul/01 ago/01 set/01 out/01 nov /01 dez /01 dem anda real prev a= 0,66 m m 3 mês s az onalidade COSTA, M. Y. P. (2001), Determinação da capacidade da produção a partir da previsão da demanda, Trabalho de Graduação (Eng. Produção Mecânica), Guaratinguetá: UNESP

Correlação Y Y= a+ bx β β 2 0 Previsão da da demanda de de um determinado produto a partir de de outra variável relacionada com o produto. X

Planejamento da Produção Objetivos Programação linear Modelo de Manne Modelo de Lasdon e Terjung Planejamento hierárquico

Objetivos do Planejamento da Produção Minimizar atrasos e não atendimento de de ordens de de produção Minimizar estoques Minimizar a ociosidade dos recursos produtivos pela alocação eficiente do do trabalho Minimizar os os lead-times da da produção Distribuir o trabalho, de de modo equilibrado (entre os os recursos e ao ao longo do do tempo) SANTORO, M. C. (1999), Planejamento, Programação e Controle da Produção (introdução e informações básicas), apostila, São Paulo/SP: PRO/Poli/USP

Programação Linear Minimizar Z Z Custo total = Σ Σ [[ c it it X it it + h it it II it it + S it it ]] Restrições: X it it --II it it + II i it-1 t-1 = D it it Σ [[ w i i X it it ]] W tt CONTADOR, J. L. (s/d), Planejamento e Controle da Produção, apostila, Guaratinguetá: DPD/FEG/UNESP

Modelo de Manne Minimizar Σ O tt Restrições: Σ (a (a t t + w tt X t ) t )--O t t W tt O t t W W t t,, X t t 0,, O t t 0,, Σ [[ X i i --D t t ]] 0 Teorema da da dominância J = 2 T-1 T-1 MANNE, A. S.(1958), Programming of economic lot sizes, Management Science, v. 4, n. 2, p. 115-135

Modelo de Lasdon e Terjung Minimizar Z Z = Σ Σ [[ A(m it it --m i, i, t-1 t-1 )) + + H it it I I it it ]] Restrições: II it it = II i, i, t-1 t-1 + ρ i m i it it --D it it m it it N i, i, Σ m it it b tt LASDON, L. S.; TERJUNG, R. C. (1971), An efficient algorithm for multi-item scheduling, Operations Research. 19, (4), 946-969

Planejamento Hierárquico Tipos: grupos de de famílias custos similares de de produção mesmo padrão de desazonalidade Famílias: grupos de de itens custos de de preparação Itens: produtos finais diferenças de de cor, tamanho, etc.

Planejamento e Controle 1 0,8 0,6 0,4 0,2 0 tempo horas dias semanas meses anos importância relativa planejamento controle Programação Programação Seqüenciamento Seqüenciamento Carregamentos Controle Planejamento Planejamento

Conceitos e Definições Planejamento: determinação do do que deve ser realizado Controle (acompanhamento): processo de de lidar com as as variáveis que afetam um sistema Carregamento: determinação do do volume de de produção para cada sistema (centro) Seqüenciamento: determinação da da prioridade das tarefas Programação: determinação do do início e do do final de de cada tarefa

Tipos de Planejamento e Controle Planejamento e Controle são atividades que buscam conciliar fornecimento e demanda Compras Produção Entrega D D D Fazer p/estoque Fazer contra pedido Comprar contra pedido SLACK, N.; CHAMBERS, S. ; JOHNSTON, R. (2002), Administração da Produção, 2 a edição, São Paulo: Ed. Atlas

Carregamento Finito Abordagem de de alocação de de trabalho até um limite estabelecido. é possível limitar carga; é necessário limitar carga; baixo custo de de limitação de de carga. Cargas para Abril/1999 horas/mês 200 150 100 50 0 1 2 3 4 5 6 7 8

Programação para trás (puxada) Linha de de Balanço (Exército dos EUA, anos 50) Linha de Balanço para 3a. semana % concluída 100 75 50 25 0 10 20 25 30 50 70 80 Operação

Seqüenciamento Regras exigência contratual; importância do do cliente; ordem de de chegada (FIFO ou ou LIFO); duração da da tarefa (mais longa primeiro ou ou mais curta primeiro); duração da da seqüência.

Seqüenciamento (Scheduling) Entrad Flow-shop Mq 1 Mq 2 Mq 3 Mq 4 Saída X Mq 1 - X Mq 2 - X Mq 3 - X Mq 4 - X Job-shop Mq 1 Mq 2 Mq 3 Mq 4 Saída Entrad X X X Mq 1 - X X X X Mq 2 - X X X Mq 3 X - X X Mq 4 - X n! seqüências (n!) m seqüências

Flow-shop Scheduling Duração da da seqüência Máquina Peça 1 2 3 4 1 9 4 5 8 2 9 3 10 1 3 5 9 8 10 Matriz peça x máquina

Flow-shop Scheduling Algoritmo de de JOHNSON (1956) Máquina Peça 1 2 1 15 12 2 18 16 3 24 18 4 10 13 5 17 22 Seqüência ótima: 4, 4, 5, 5, 3, 3, 2, 2, 1

Flow-shop Scheduling Algoritmo de de NAWAS, ENSCORE e HAM (1983) Máquina Peça 1 2 3 4 1 9 4 5 8 2 9 3 10 1 3 5 9 8 10 Seqüência muito boa : 3, 3, 1, 1, 2 n(n + 1) 2 1 seqüências