Conclusão

Este capítulo teve como objetivo explorar o efeito da redução do tamanho do lote de transferência no lead time de uma forma quantitativa, visando gerar recomedações que possam colaborar para a gerência da produção. Para esse fim, foi utilizada uma abordagem quantitativa que utilizou a modelagem e a simulação. Foram considerados no modelo proposto, as variáveis conhecidas por impactar no lead time, a saber : i) tempo médio de

setup; ii) taxa média de defeitos; iii) tempo médio entre falhas; iv) tempo médio de reparo da

máquina; v) variabilidade do tempo de processamento; vi) variabilidade do tempo entre as chegadas de ordens e vii) lote de transferência. A questão do efeito do lote de transferência no

lead time foi explorada de forma determinística e também estocástica, considerando três

diferentes cenários, a saber: i) incerteza na demanda (modelada com uma distribuição de Poisson); ii) incerteza no tempo de reparo (modelada com uma distribuição LogNormal) e iii) incerteza no tempo entre falhas (modelada com uma distribuição de Weibull).

Os resultados apresentados e discutidos anteriormente pemitem que sejam destacados os seguintes pontos:

 Para se reduzir o lead time de um sistema flow shop deve-se primeiramente conhecer a curva LT-TL e operar com um lote de produção próximo ao ponto mínimo dessa curva (ponto ótimo). A partir disso, é possível obter menores

lead times e um sistema produtivo mais estável (com menor variabilidade).

Após atingido esse patamar, a política de lote de transferência pode colaborar para se obter um melhor desempenho.

 Uma vez operando com o lote de produção ótimo, é possível escolher qual a política de lote de transferência aplicar de acordo com as demais particularidades da empresa (recursos financeiros, manuseio de materiais, fluxo e controle de informações). A única restrição a ser atendida aqui é que o tamanho do lote de transferência não deve ser superior ao tamanho do lote de

produção. As demais políticas analisadas neste trabalho, com lotes de transferência igual ou inferior ao lote de produção, são equivalentes;

 A política k=TL é uma decisão ruim quando se trabalha fora da faixa do lote de produção ótimo. Este resultado está parcialmente de acordo com o que defende a TOC, quando afirma que o lote de transferência pode não ser e, muitas vezes, não deve ser igual ao lote de processamento. No entanto, se o lote de produção for próximo ao ótimo (ponto de mínimo da curva LT-TL), os reultados aqui apresentados permitem concluir que essa política pode ser trazer um bom desempenho em relação ao lead time, uma vez que os esforços empreendidos para reduzir tamanho do lote de transferência além desse ponto podem não justificar a melhoria que será obtida no lead time;

 A política de lote de transferência unitário (k=1) proporcionou um menor lead

time para todos os tamanhos de lotes de produção testados apenas em um

cenário determinístico. Este resultado está de acordo com o que defende o

Lean Manufaturing e também os resultados obtidos por Arbós et al. (2015).

Para os cenários estocásticos, a política k=1 se mostrou equivalente à política k=10, para todas as incertezas analisadas.

 A menor variabilidade encontrada para os lead times obtidos se limita aos cenários em que a demanda ou o tempo de reparo foram considerados estocáticos e seguiam a uma distribuição de Poisson e LogNormal, respectivamente. Esse comportamento não foi observado quando o tempo dentre falhas de todas as máquinas seguia uma distribuição de Weibull com parâmetro de forma 1,5 (que modela uma taxa crescente de falhas nas máquinas). Nesse cenário, onde todas as máquinas da linha têm taxas crescentes de falhas, os lead times obtidos apresentaram grandes desvios- padrão. Tal comportamento ressalta a necessidade de programas de acompanhamento da manutenção das máquinas (manutenção preditiva e manutenção preventiva), pois aponta que a variabilidade causada por falhas frequentes (pequenos tempos entre falhas) geram altos lead times e alta variabilidade, o que por si só constitui um fator que dificulta o controle da produção.

Por fim, pode-se concluir que o presente trabalho cumpre com o objetivo inicial proposto. Porém, com algumas limitações, que poderão ser exploradas em pesquisas futuras. Primeiramente, é necessário destacar que os resultados obtidos e as conclusões acima destacadas são válidos para os cenários testados, não sendo possível a sua generalização para cenários cujos parâmetros sejam de outra ordem de grandeza.

Devido ao fato de ser um trabalho exploratório e inicial no tema, a variabilidade foi modelada de uma forma isolada, em poucas variáveis. Sabe-se que em um cenário real, um sistema produtivo está sujeito a variabilidade na demanda ao mesmo tempo em que está sujeito às variabilidades no tempo de reparo, no tempo entre falhas, no tempo de processamento, de setup, etc. Esta lista se extende devido à imensa complexidade que um sistema produtivo representa. Porém, o recorte feito neste trabalho pode ser explorado em trabalhos futuros que contemplem a variabilidade, de forma conjunta, em mais variáveis do modelo.

Outro ponto que tem potencial para ser explorado em tabalhos futuros são os parâmetros utilizados para modelar as distribuições de probabilidade. A própria escolha das distribuições de probabilidade constitui também um ponto a ser explorado futuramente.

Também foi analisado o efeito do tamanho do lote de transferência no lead

time em um ambiente flow shop. Embora o tamanho da linha de produção tenha sido

explorado (foram feitas simulações para ambientes flow shop de 3 a 10 máquinas), outros cenários como job shop ou um ambiente de manufatura celular pode vir a ser estudado.

Por fim, destaca-se o fato de que o ambiente aqui estudado consistiu em um

flow shop balanceado, ou seja, onde todas as máquinas são idênticas. Este cenário pode não

ser a realidade de muitas empresas, o que justifica a necessidade de se explorar as questões aqui analisadas quando o ambiente não for balanceado, ou seja, quando houver um gargalo preponderante. Esta análise será realizada no próximo capítulo desta tese.