Mecanismos para a identificação do tipo de sistema (A13)

Na identificação do tipo de sistema faz-se a selecção entre duas configurações genéricas: a configuração orientada ao produto e a configuração orientada à função. A

ou mais métodos de justificação económica. Tais métodos podem agrupar-se em métodos de único critério e múltiplos critérios (Kolli, 1994).

Métodos de único critério são os métodos económicos tradicionais como, por exe mplo, valor presente líquido (NPV)18, taxa interna de retorno (IRR)19 e payback e retorno do investimento (ROI)20 (Canada, 1989). A utilização destes não são uma boa forma de comparar as alternativas devido principalmente às limitações destes métodos, tais como a avaliação das alternativas apenas em termos financeiros com taxas de interesse inapropriadas e o não reconhecimento de muitos dos benefícios das configurações porque, normalmente, os benefícios são elementos não monetários e difíceis de quantificar (Noori, 1995).

Assim e como a selecção entre as duas configurações implica a avaliação de muitos e conflituosos critérios, a justificação da selecção de uma configuração deve basear-se nestes critérios. Métodos baseados em múltiplos critérios que justificam a selecção de uma configuração são os métodos de Análise de Decisão de Multi-atributos (M1) e esta é razão pela qual se utilizam como mecanismos no desenvolvimento desta actividade. A aplicação dos métodos de justificação económica para a avaliação das alternativas têm bastantes limitações quando usados isoladamente mas a integração e combinação de vários métodos ultrapassam as limitações e podem fornecer boas soluções.

A simulação (M2) é também nesta actividade utilizada como ferramenta de análise e selecção de uma configuração.

A utilização de outras ferramentas de análise podem e devem ser utilizadas. Estimativas do custo e desempenho de cada um dos tipos de sistemas deve ser realizada por quaisquer meios. Não se excluem modelos de filas de espera, de análise de risco, de custos industriais e avaliações iniciais de investimentos entre outros.

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Net Present Value

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Internal Rate of Return

M1. Métodos de Análise de Decisão de Multi-atributos

O objectivo dos métodos de Análise de Decisão de Multi-atributos é ajudar a tomar uma decisão em problemas que envolvem múltiplos objectivos, atributos, critérios ou factores e fornecer técnicas e meios para classificar, ordenar e seleccionar alternativas de acordo com as prioridades daqueles que têm de tomar decisões (Chan, 1996).

Exemplos de métodos de Análise de Decisão de Multi-atributo são os modelos de análise pesada de factores (WFA)21, processo hierárquico analítico (AHP)22, programação por meta (GP)23 e modelos de utilidade (Canada, 1989). Os modelos de utilidade são capazes de lidar com a incerteza e o risco envolvidos num projecto e são por isso denominados de métodos não determinísticos ou estocásticos enquanto que os outros assumem determinados valores como conhecidos e são designados de determinísticos (Nasr, 1992).

O processo hierárquico analítico (AHP) utiliza um procedimento de avaliação e selecção que consiste numa sequência de quatro passos sendo o quarto passo opcional. Resumidamente os passos são:

1. Determinar a importância relativa dos atributos e sub-atributos

2. Determinar o peso relativo de cada alternativa em relação a cada sub-atributo, se aplicável, e depois sucessivamente em relação a cada atributo

3. Determinar o peso global prioritário de cada alternativa

4. Determinar os indicadores de consistência ao fazer combinações pares

Na importância dada aos atributos raramente existe consenso no valor atribuído pois esta atribuição envolve pessoas com diferentes percepções e julgamentos. Assim mudar o valor atribuído a determinado atributo pode afectar significativamente a decisão a tomar, o que pode ser visto como uma limitação importante do método sugerindo que deverá ser complementado com outras formas de avaliação. Desta limitação e na tentativa de a resolver aplica-se o quarto passo do procedimento. Para resolver este quarto passo recorre-se muitas ve zes à análise da sensibilidade que tenta minimizar o efeito dos factores de percepção diferentes e esperados no julgamentos dos atributos (Canada, 1989).

Apesar do método AHP não ser muito formal tem a grande vantagem de recorrer à perícia e experiência das pessoas, incluindo na avaliação factores intangíveis.

Canada e Sullivan (1989) apresentam um exemplo que emprega esta técnica para justificar a implementação de um SPOP face à avaliação de duas configurações possíveis para o sistema de produção: um SPOP e um SPOF. Cantamessa e Turroni (1997) também usam a técnica AHP para estudar um conjunto de configurações de sistemas de produção (inclui o SPOF) e avaliar a adequabilidade de cada uma delas. A programação por meta (GP) é capaz de manusear múltiplos objectivos conflituosos tendo em conta as prioridades atribuídas aos objectivos. Este método teve origem nos modelos de programação matemática. Assim, em GP define-se uma função objectivo que tenta minimizar os desvios entre as metas a atingir e aquilo que pode ser conseguido, atendendo às restrições para o problema. O principal inconveniente deste método é a formulação de um modelo para a sua aplicação em problemas reais (Canada, 1989).

Os modelos de utilidade consideram as preferências dos atributos expressas na forma de funções de utilidade de forma a seleccionar a alternativa mais satisfatória. Estas funções de utilidade podem ser funções aditivas ou multiplicativas. Uma das dificuldades deste método prende-se com os compromissos a assumir durante o processo de formulação dos modelos de utilidade (Kolli, 1994).

Há autores, nomeadamente, Kolli (1994) que integram ainda nos métodos de Análise de Decisão de Multi-atributo os sistemas periciais (SP) e os sistemas de apoio à decisão (SAD). Independentemente de se integrarem ou não nos métodos referidos, a verdade é que os sistemas periciais e os sistemas de apoio à decisão constituem duas ferramentas utilizadas na avaliação e selecção de alternativas que consideram os critérios pretendidos e ajudam na selecção de uma alternativa.

Um sistema pericial consiste numa aplicação informática capaz de resolver problemas complexos, por certas regras e um mecanismo lógico. As regras tentam emular o processo de raciocínio das pessoas num domínio específico. Os sistemas periciais conseguem resolver problemas com dados incompletos e inexactos, isto quer dizer que são capazes de lidar com a incerteza (Canada, 1989).

Um sistema de apoio à decisão inclui um modelo que pode ser um conjunto de técnicas de optimização, financeiras ou de simulação, uma base de dados e um terminal através do qual o utilizador interactua com o modelo para obter soluções ao problema equacionado (Kolli, 1994). Kalta et al. (1998) desenvolveram um sistema de apoio à decisão para apoiar a avaliação de configurações de células de montagem na industria do vestuário.

A determinação do método de Análise de Decisão de Multi-atributo ou métodos a usar depende da situação e do problema em causa e da informação requerida para a sua aplicação (Olson, 1996).

M2. Simulação

A simulação, enquanto mecanismo da actividade de identificação do tipo de sistema de produção (A13), pode ser usada como uma ferramenta para construção de modelos representativos de sistemas de produção. Por exemplo, pode-se construir um modelo que representa um SPOF e outro modelo para representar um SPOP. Depois da implementação destes modelos no computador pode-se comparar medidas de desempenho obtidas por um e por outro modelo e descobrir aquele que melhor se adapta às necessidades e condições impostas.

Burgess et al. (1993) usaram a simulação com o propósito acabado de descrever. Um modelo de um sistema funcional foi comparado com um modelo de um sistema misto, contendo uma parte funcional e outra celular. Estes modelos foram construídos para verificar o comportamento e desempenho dos dois sistemas perante diferentes cenários. Os autores analisaram os resultados obtidos demonstrando que nem sempre os sistemas celulares são melhores que os sistemas funcionais alertando para o cuidado na adopção por estes sistemas.

Seifoddini e Djassemi (1997) também desenvolveram 2 modelos: um para representar um sistema funcional e um outro para representar um sistema celular. O objectivo era estudar o efeito da variabilidade da mistura de produtos no desempenho destes sistemas e determinar qual o efeito da flexibilidade das células perante estas variações. Os resultados da simulação confirmaram o sistema funcional como sendo melhor a enfrentar situações de variações na mistura de produtos e que o crescente aumento

A simulação tem sido bastante aplicada na comparação do desempenho dos sistemas celulares e sistemas funcionais. Este facto é reconhecido por Suresh (1998) que sumariou alguns dos estudos realizados sobre a avaliação e comparação entre sistemas funcionais e sistemas celulares. O autor atribui este facto à complexidade destes sistemas e à impossibilidade de os tratar de uma forma analítica.