UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA CENTRO TECNOLÓGICO
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA MECÂNICA
Raphael Odebrecht de Souza
SISTEMÁTICA PARA MELHORIA DE PROCESSOS UTILIZANDO SISTEMA CIBER-FÍSICO E TOYOTA KATA
Florianópolis 2020
Raphael Odebrecht de Souza
SISTEMÁTICA PARA MELHORIA DE PROCESSOS UTILIZANDO SISTEMA CIBER-FÍSICO E TOYOTA KATA
Dissertação/Tese submetida ao Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica da Universidade Federal de Santa Catarina para a obtenção do título de Mestre em Engenharia Mecânica.
Orientador: Prof. Fernando Antônio Forcellini, Dr. Eng.
Florianópolis 2020
Raphael Odebrecht de Souza
SISTEMÁTICA PARA MELHORIA DE PROCESSOS UTILIZANDO SISTEMA CIBER-FÍSICO E TOYOTA KATA
O presente trabalho em nível de mestrado foi avaliado e aprovado por banca examinadora composta pelos seguintes membros:
Prof. Fernando Antônio Forcellini, Dr. Universidade Federal de Santa Catarina
Prof. Fabio Antonio Xavier, Dr. Universidade Federal de Santa Catarina
Prof. Helio Aisenberg Ferenhof, Dr. Universidade Federal de Santa Catarina
Certificamos que esta é a versão original e final do trabalho de conclusão que foi julgado adequado para obtenção do título de Mestre em Engenharia Mecânica.
____________________________ Prof. Jonny Carlos da Silva, Dr. Eng Coordenação do Programa de Pós-Graduação
____________________________ Prof. Fernando Antônio Forcellini, Dr. Eng
Orientador
Florianópolis, 2020.
Documento assinado digitalmente Fernando Antonio Forcellini Data: 05/06/2020 17:51:32-0300 CPF: 398.900.900-15 Documento assinado digitalmente Jonny Carlos da Silva
Data: 08/06/2020 14:50:16-0300 CPF: 514.515.064-49
Este trabalho é dedicado aos meus pais, João Carlos Vogel de Sousa e Daisy Diair Odebrecht de Souza.
AGRADECIMENTOS
Agradeço a todos que de alguma forma contribuíram para a realização deste trabalho. À Universidade Federal de Santa Catarina – UFSC, ao Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica- PosMEC e a Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior – CAPES, por toda a infraestrutura e recursos disponibilizados para a realização desta dissertação.
Ao meu orientador Fernando Antônio Forcellini pelos ensinamentos, paciência e contribuições ao longo destes anos.
Aos colegas do Grupo de Engenharia de Produto, Processo e Serviços- GEPPS, em especial ao colega Steffan M. Werner, pela contribuição ao desenvolvimento do estudo de caso deste trabalho.
À Marina Medeiros da Silva, pelo carinho, compreensão e apoio ao longo desta jornada.
Por fim, agradeço à toda a minha família, em especial aos meus pais, João Carlos Vogel de Souza e Daisy Diair Odebrecht de Souza e à minha avó, Lucia Engel Vogel, por terem proporcionado as condições ideias para a realização deste trabalho.
RESUMO
A quarta revolução industrial está redefinindo a integração entre o mundo digital e o mundo real nas organizações. A sua utilização em conjunto com a abordagem Lean tem sido amplamente discutida tanto pela academia, quanto por corporações. A melhoria contínua, redução dos desperdícios e a maximização do valor entregue aos clientes podem ser potencializados por meio da utilização de sensores e Sistemas Ciber-Físicos. Neste sentido, as organizações que já utilizam a abordagem Lean e já possuem o pensamento de melhoria contínua deveriam incluir no seu fluxo de valor as novas tecnologias da Indústria 4.0. Porém, a literatura aponta que as indústrias ainda não sabem ao certo como implementar e sustentar as melhorias provenientes destas novas tecnologias no seu ambiente produtivo. Neste cenário, esta dissertação tem como objetivo a proposição de uma sistemática para a implementação das tecnologias da Indústria 4.0 a partir da abordagem Toyota Kata. A utilização da abordagem Toyota Kata proporciona o desenvolvimento de soluções de maneira sistemática e científica, de forma a proporcionar a sustentabilidade das melhorias ao longo do tempo. Para desenvolver a sistemática para a implementação das tecnologias da Indústria 4.0 com base na abordagem Toyota Kata, uma pesquisa bibliográfica sistematizada foi realizada com o objetivo de identificar na literatura os modelos ou frameworks que integrem a abordagem Lean com a Indústria 4.0, bem como identificar as lacunas de pesquisa existentes. Os resultados da busca evidenciaram que, apesar da utilização dos dois conceitos em conjunto trazer diversos ganhos aos sistemas produtivos, ainda faltam pesquisas que melhor descrevam a interação entre os colaboradores e a implementação das tecnologias da Indústria 4.0. A avaliação da sistemática proposta nesta dissertação foi realizada utilizando um cenário simulado de uma empresa. A empresa simulada possui diversas características de uma empresa real, com diversas possibilidades de implementação de melhorias no seu sistema produtivo. A utilização da rotina de Kata de Melhoria e Kata de Coaching auxiliou no processo de implementação das tecnologias da Indústria 4.0. Os resultados da simulação indicaram que a sistemática proposta é capaz de atingir os objetivos pretendidos por meio da realização de pequenos ciclos de melhoria utilizando o método científico para a resolução de problemas e, assim, implementar as tecnologias da Indústria 4.0 no ambiente produtivo.
ABSTRACT
The fourth industrial revolution is redefining the integration between the digital and the real world in organizations. Its use in conjunction with the Lean approach has been widely discussed both by academia and corporations. Continuous improvement, waste reduction and maximizing value delivered to customers can be enhanced through the use of sensors and Cyber-Physical systems. In this sense, organizations that already use Lean and already have the thought of continuous improvement should include in their value stream the new technologies of Industry 4.0. However, the literature points out that the organizations still don’t know for sure how to implement and sustain the improvements resulting from these new technologies in their productive environment. In this scenario, this work aims to propose a systematic approach for the implementation of Industry 4.0 technologies based on the Toyota Kata approach. The use of the Toyota Kata approach provides the development of solutions in a systematic and scientific way in order to provide the sustainability of improvements over time. To develop the systematic for the implementation of Industry 4.0 technologies based on the Toyota Kata approach, a bibliographic search was carried out with the objective of identifying the models or frameworks that integrate the two approaches, as well as identifying the existing research gaps. The research results showed that, despite the use of the two concepts together bringing several gains to the production systems, there is still a lack of researches that better describes the interaction between employees and the implementation of the technologies of Industry 4.0. The evaluation of the systematic proposed in this work was carried out using a simulated scenario of a company. The simulated company has several characteristics of a real company, with several possibilities for implementing improvements in its production system. The use of the Improvement Kata and Coaching Kata routine helped in the process of implementing the technologies of Industry 4.0. The results of the simulation indicated that the systematic proposal is capable of reaching the intended objectives through small improvement cycles, using the scientific method for solving problems and, thus, implementing the technologies of Industry 4.0 in the productive environment.
Keywords: Toyota Kata, Lean, Industry 4.0.
LISTA DE FIGURAS
Figura 1.1 - Passos da investigação da pesquisa ... 23
Figura 1.2 - Método SSF (Systematic Search Flow). ... 24
Figura 2.1 - As quatro Revoluções Industriais ... 27
Figura 2.2 - Exemplo de Fábrica Inteligente. ... 29
Figura 2.3 - Blocos básicos da IoT. ... 31
Figura 2.4 - Sistema RFID ... 33
Figura 2.5 - Visão geral de uma Nuvem Computacional. ... 35
Figura 2.6 - Componentes típicos de um MFV do estado atual. ... 40
Figura 2.7 - Obstáculos entre Condição Atual e Condição Alvo. ... 43
Figura 2.8 - Dois Katas fundamentais da Toyota ... 44
Figura 2.9 - Fluxo de valor e Kata de Melhoria no nível de processo. ... 44
Figura 2.10 - Quatro passos da rotina Kata de Melhoria ... 45
Figura 2.11 - Modelo de Storyboard para registro da rotina Kata de Melhoria. ... 46
Figura 2.12 - Cartão com as 5 questões. ... 47
Figura 2.13 - Relações do Kata de Coaching e o Kata de Melhoria. ... 48
Figura 2.14 - Desdobramento da abordagem Kata entre os níveis da organização. ... 48
Figura 2.15 - Direcionamento das equipes ao desafio e visão da organização. ... 49
Figura 2.16 - Bancada para auxiliar no desenvolvimento de Mapas de Fluxo de Valor. ... 50
Figura 2.17 - Detalhamento do funcionamento da bancada desenvolvida pelos autores. ... 50
Figura 2.18 - Digitalização de uma estação de trabalho ... 51
Figura 2.19 - Sistema de Kanban digital iBin ... 52
Figura 2.20 - Estação de trabalho com realidade aumentada ... 53
Figura 3.1 - Definição do desafio. ... 73
Figura 3.2 - Rotina de experimentos PDCA em direção à condição-alvo. ... 74
Figura 3.3 - Realização de ciclos de PDCA entre as condições alvo alinhadas com o desafio da organização. ... 74
Figura 3.4 - Visão geral da sistemática proposta. ... 75
Figura 3.5 - Visão do processo de capacitação teórico sugerido. ... 76
Figura 3.6 - Desdobramento da visão da organização. ... 77
Figura 3.7 - Exemplo do processo de mapeamento de fluxo de valor em conjunto com o desdobramento da visão da organização. ... 79
Figura 3.8 - Desdobramento das atividades em nível de processo. ... 80
Figura 3.9 - Condição Atual e Condição-Alvo dos processos alinhados com a abordagem Toyota Kata. ... 81
Figura 3.10 - Elaboração do Sistema Ciber-Físico da organização. ... 82
Figura 4.1 - Componentes do quadro da bicicleta. ... 90
Figura 4.2 - Fluxo produtivo da Pedala+. ... 93
Figura 4.3 - Layout da Pedala+ ... 94
Figura 4.4 - Mapa do Fluxo de valor dos processos produtivos da Pedala+ ... 102
Figura 4.5 - tempos de ciclo dos processos ... 104
Figura 4.6 - Estoques após o processamento de peças na célula 1 ... 108
Figura 4.7 - Estoques após o processamento de peças na célula 2 ... 109
Figura 4.8 - Estoques após o processamento de peças na célula 3 ... 110
Figura 4.9 - Comportamento dos estoques controlados entre as células 1 e 4 e também entre as células 3 e 4. ... 115
Figura 4.10 - Comportamento do estoque controlado entre a célula 2 e o processo de pintura. ... 116
Figura 4.11 - Sistema pick to light e put to light ... 120
LISTA DE QUADROS
Quadro 1.1 - Framework de pesquisa de March e Smith (1995). ... 25
Quadro 2.1 - Conceitos e definições da IoT ... 31
Quadro 2.2 - Classificação das etiquetas de RFID ... 33
Quadro 2.3 - Características principais da Computação na Nuvem. ... 36
Quadro 2.4 - Princípios da abordagem Lean ... 38
Quadro 2.5 - Tipos de desperdício. ... 38
Quadro 2.6 - Resultados da busca sistematizada. ... 54
Quadro 2.7 - Artigos alinhados ao contexto da pesquisa. ... 55
Quadro 2.8 - Resultados da busca sistematizada e contribuições. ... 57
Quadro 2.9 - Artigos alinhados ao contexto de pesquisa. ... 66
Quadro 2.10 - Resultados da busca exploratória ... 66
Quadro 3.1 - Principais práticas para a implementação das tecnologias da Indústria 4.0 identificadas na literatura. ... 83
Quadro 4.1 - Storyboard para a sessão de Coaching. ... 95
Quadro 4.2 - Storyboard para a primeira sessão de Coaching. ... 96
Quadro 4.3 - Storyboard para a segunda sessão de Coaching. ... 98
Quadro 4.4 - Storyboard para a terceira sessão Coaching. ... 100
Quadro 4.5 - Storyboard para a quarta sessão de Coaching. ... 105
Quadro 4.6 - Storyboard para a quinta sessão de Coaching. ... 111
Quadro 4.7 - Storyboard para a sexta sessão de Coaching. ... 112
Quadro 4.8 - Storyboard para a sétima sessão de Coaching. ... 118
Quadro 4.9 - Storyboard para a oitava sessão de Coaching. ... 119
Quadro 4.10 - Storyboard para a nona sessão de Coaching ... 121
LISTA DE TABELAS
Tabela 4.1 - Lista contendo as matérias primas (MP), uso e quantidade necessária para a
produção de uma bicicleta. ... 91
Tabela 4.2 - Lista do pedido de matéria prima para os fornecedores. ... 92
Tabela 4.3 - Tempo de ciclo total dos processos ... 103
Tabela 4.4 - Estoques ao longo do processo produtivo da Pedala+ ... 104
Tabela 4.5 - Dados de estoque ao longo de uma semana ... 106
Tabela 4.6 - Comportamento dos estoques controlados das células 1 e 4 e, também 3 e 4. .. 113
Tabela 4.7 - Comparativo dos estoques antes e depois das modificações. ... 117
Tabela 4.8 - Comportamento do sistema produtivo da Pedala+ antes e após as modificações. ... 124
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS AAV Atividades que Agregam Valor
ANAV Atividades que Não Agregam Valor Disp Disponibilidade
PDCA Plan, Do, Chech, Atc I4.0 Indústria 4.0
MFV Mapa de Fluxo de Valor MP Matéria Prima
RFID Radio Frequency Indicator SSF Systematic Search Flow Tc. Tempo de ciclo
Tp Tempo de Processamento Ts Tempo de Setup
IoT Internet of Things WIP Work in Process
SUMÁRIO 1 INTRODUÇÃO ... 19 1.1 Contextualização ... 19 1.2 Problemática ... 20 1.3 Objetivos ... 21 1.3.1 Objetivos específicos ... 21 1.4 Estrutura do trabalho ... 22 1.4.1 Pesquisa Bibliográfica ... 24 1.4.2 Proposição da sistemática ... 25 1.4.3 Avaliação da sistemática ... 26 1.5 Limitações da pesquisa ... 26 2 Revisão de literatura ... 27 2.1 Indústria 4.0 ... 27 2.1.1 Fábrica Inteligente ... 28 2.1.2 Sistema Ciber-Físico ... 29
2.1.3 Internet das Coisas (IoT) ... 30
2.1.3.1 Sensores RFID ... 32
2.1.4 Big Data ... 34
2.1.5 Cloud Computing ... 35
2.1.6 Integração entre as organizações e processos ... 37
2.2 Lean ... 37
2.2.1 Mapeamento do Fluxo de Valor ... 39
2.2.2 Kanban ... 40
2.2.3 Melhoria Contínua ... 41
2.2.4 Toyota Kata ... 43
2.2.4.2 Kata de Coaching ... 47
2.2.4.3 Definição do desafio e desdobramento. ... 48
2.3 Indústria 4.0 e Lean ... 49
2.3.1 Tecnologias da Indústria 4.0 e estações de trabalho ... 49
2.3.2 Revisão Bibliográfica Sistematizada ... 53
2.3.3 Descrição dos resultados ... 57
2.3.4 Discussão ... 63 2.3.5 Busca Exploratória ... 65 2.3.6 Discussão ... 69 2.4 Considerações do capítulo ... 70 3 Proposição da sistemática ... 72 3.1 Introdução ... 72
3.2 Visão geral da sistemática ... 73
3.3 Fase 1 – Capacitação da equipe ... 75
3.4 Fase 2 – Desdobramento da visão da empresa ... 77
3.5 Fase 3 - Mapeamento de fluxo de valor ... 77
3.6 Fase 4 – Implementação das tecnologias da indústria 4.0 no nível de processo ... 79
3.7 Fase 5 – Elaboração do Sistema Ciber-Físico ... 81
3.8 Recomendações ... 82
3.9 Considerações do capítulo ... 85
4 Estudo de um caso teórico de aplicação da sistemática ... 86
4.1 Cenário de simulação ... 87
4.1.1 Ambiente de simulação ... 87
4.1.2 Definição do contexto de simulação ... 89
4.1.3 Caracterização do produto e da demanda. ... 90
4.1.4 Processos e fluxo de fabricação ... 92
4.2.1 Capacitação da equipe ... 95
4.2.1.1 Ciclo 1 ... 95
4.2.1.2 Ciclo 2 ... 97
4.2.2 Desdobramento da visão da empresa ... 98
4.2.2.1 Ciclo 3 ... 98
4.2.3 Mapa de Fluxo de Valor ... 100
4.2.3.1 Ciclo 4 ... 100 4.2.3.2 Ciclo 5 ... 106 4.2.3.3 Ciclo 6 ... 111 4.2.3.4 Ciclo 7 ... 112 4.2.3.5 Ciclo 8 ... 118 4.2.3.6 Ciclo 9 ... 120 4.2.4 Implementação ... 124 4.2.4.1 Ciclo 10 ... 124
4.3 Considerações finais deste capítulo ... 125
5 Conclusões e recomendações ... 129
5.1 Conclusões ... 129
5.2 Recomendações para trabalhos futuros ... 131
REFERÊNCIAS ... 133
ANEXO A – Relatório de funcionamento do modelo de simulação de uma fábrica de bicicletas no software SIMIO®. ... 141
1 Introdução ... 141
1.1 O software ... 141
1.2 Objetos ... 142
2 A empresa simulada ... 143
3 Fluxo de processos ... 143
4 Mapa de fluxo de valor ... 146
5 MFV na simulação ... 151 5.1 Testes ... 151
1 INTRODUÇÃO
Este capítulo tem a finalidade de apresentar uma breve contextualização sobre o tema e a problemática desta pesquisa, bem como os objetivos, procedimentos metodológicos e estrutura do trabalho. Por fim, são apresentadas as limitações desta dissertação.
1.1 CONTEXTUALIZAÇÃO
A capacidade de manufaturar produtos individuais e personalizados está se tornado a chave para o sucesso em um mundo globalizado e conectado digitalmente. Os clientes estão acostumados a receber produtos específicos para suas necessidades. Essas altas expectativas levaram a um aumento na diversidade de produtos e intensificaram a complexidade do ambiente de produção (WESTKÄMPER et al. 2013).
Dessa forma, as indústrias estão em constante busca por maneiras de melhorar seus resultados e atender às novas demandas de mercado. Uma das soluções possíveis para melhorar o desempenho do ambiente industrial é por meio da utilização da abordagem Lean. Seus princípios são amplamente aceitos na indústria desde que apareceram em 1990. As características chave para da produção Lean são: integração de pessoas no processo de produção, melhoria contínua e foco na agregação de valor ao eliminar os desperdícios. Sua simplicidade e aumento de eficiência em até 25% são algumas das razões do porquê esse sistema se tornou o status quo dos sistemas de produção (GRÖBNER, 2007).
Segundo Mrugalska e Wyrwicka (2017), outra possibilidade para melhorar o desempenho na manufatura pode ser por meio da Indústria 4.0. O termo foi apresentado ao mundo pela Alemanha durante a Hannover Fair Event 2011 e, apesar de ser de grande interesse no mundo todo, ainda não foi determinada uma definição formal e unificada para o termo. Alguns autores a definem como: “a integração de máquinas e dispositivos complexos com sensores e softwares interconectados utilizados para prever, controlar e planejar melhores negócios” (LIN et al. 2015). Portanto, o conceito da indústria 4.0 pode ser entendido como uma estratégia para a competitividade no futuro, focada na otimização de cadeias de valor com produção dinâmica e controlada de forma autônoma.
Enquanto a abordagem Lean foca na melhoria de resultados por meio da redução de desperdícios e melhoria contínua, as tecnologias da Indústria 4.0 têm como objetivo auxiliar a tomada de decisões a partir de parâmetros adquiridos dos processos produtivos. De acordo com
Dombrowski, Richter e Krenkel (2017) a aplicação de tecnologias da informação e comunicação, como sensores e Sistema Ciber-Físico, pode melhorar o desempenho dos sistemas de produção Lean, alcançando, assim, processos de produção e logística mais eficientes. Mayr et al. (2018), chamam essa nova abordagem de Lean 4.0, na qual a utilização de sistemas interconectados cria novas possibilidades para o ambiente da manufatura Lean, como: Mapa de Fluxo de Valor com dados adquiridos em tempo real, e-Kanban, Poka-Yoke digital, entre outras.
Se for levado em conta as organizações que já trabalham com a abordagem Lean e já têm o pensamento de melhoria contínua, é natural que a busca por processos mais eficientes incorporará a utilização dos conceitos da Indústria 4.0. Diversos autores, Mrugalska e Wyrwicka 2017, Vogel-Heuser, Bauernhansl e Hompel 2017, e Sanders, Elangeswaran e Wulfsberg 2016, têm mostrado que não se trata de um paradigma substituir o outro, mas apoiam a afirmação de que a Indústria 4.0 e Lean podem coexistir e potencializar um ao outro, pois ambos buscam a excelência operacional.
1.2 PROBLEMÁTICA
Segundo D’Aquino et al, (2015), embora já amplamente utilizados e provados os benefícios de diversas variações de Lean em empresas de manufatura e serviços, muitas organizações acabam falhando na parte que exige mudanças no comportamento e rotina das pessoas que executam os processos. Muitas aplicações acabam não obtendo sucesso por não conseguir fazer com que os funcionários estabeleçam rotinas de melhoria contínua sustentáveis das organizações.
Tendo em vista essa situação e observando como a Toyota praticava seus processos de melhoria contínua, Rother (2010) descreveu o que foi chamado de Toyota Kata. De acordo com o autor, a abordagem Toyota Kata é uma forma padrão, ou rotina de melhoria contínua, que pode ser praticada para desenvolver habilidades particulares e uma nova mentalidade por meio da aplicação do método científico para a solução de problemas em um ambiente dinâmico e com situações de incertezas. O Toyota Kata pode ser desdobrado em todos os níveis da organização, de modo que se oriente para a melhoria contínua, objetivando desenvolver soluções de maneira sistemática e científica em situações dinâmicas e de incertezas.
No processo de implementação da Indústria 4.0 em conjunto com a abordagem Lean, as organizações precisam de suporte de ferramentas, técnicas e métodos. Dessa forma, foi realizada uma busca exploratória para identificar quais são os problemas e lacunas xistentes na literatura a respeito da integração das duas abordagens. A partir da busca, foi possível perceber que, apesar da maior parte dos autores reconhecerem que a abordagem Lean e a Indústria 4.0 podem complementar-se de forma mútua, não é evidenciado “como” pode-se implementar as tecnologias da Indústria 4.0 no ambiente produtivo de forma a garantir a sustentabilidade das melhorias ao longo do tempo.
Ao avaliar o cenário da implementação da Indústria 4.0, as empresas que já são Lean e consequentemente buscam a melhoria contínua, têm interesse em caminhar na direção da Indústria 4.0. A inclusão dos sistemas interconectados pode trazer benefícios no ambiente de manufatura, porém, as organizações parecem ainda não sabem como sair do estado atual e caminhar em direção de um estado futuro, que incluirá ao Fluxo de Valor e na rotina dos colaboradores as tecnologias da Indústria 4.0.
1.3 OBJETIVOS
Em resposta à problemática de pesquisa apresentada, o objetivo geral deste trabalho é propor uma sistemática que auxilie na implementação das tecnologias da Indústria 4.0 utilizando a abordagem Toyota Kata.
1.3.1 Objetivos específicos
i) Identificar na literatura as principais práticas da Indústria 4.0;
ii) Identificar junto às principais práticas, os requisitos que para a proposição da sistemática;
1.4 ESTRUTURA DO TRABALHO
Para elencar os objetivos da pesquisa, uma metodologia composta por três passos é proposta, cada etapa é explicada a seguir:
i) Pesquisa bibliográfica: A primeira fase da pesquisa busca fundamentar os conceitos necessários para a discussão do tema, identificando os conhecimentos existentes na literatura por meio de uma revisão bibliográfica sistemática sobre Indústria 4.0 e Lean
ii) Proposição da sistemática: Para uma melhor compreensão, será apresentada uma visão processual da sistemática proposta com base na abordagem Toyota Kata, especificando: a Condição atual, a caracterização da Condição alvo, a identificação dos obstáculos, os passos, suas entradas, ferramentas e técnicas a serem utilizadas e as saídas de cada um dos passos.
iii) Avaliação da sistemática: Avaliar a sistemática proposta por meio de um caso de aplicação do procedimento
O esquema apresentado na Figura 1.1 apresenta em detalhes o escopo da dissertação e mostra como a mesma será desenvolvida, hierarquizando seu passo a passo.
Figura 1.1 - Passos da investigação da pesquisa
Fonte: Autor.
O primeiro passo objetiva o embasamento teórico dos principais assuntos que o trabalho abrange. Assim, será apresentado os principais conceitos sobre Indústria 4.0, Lean e a abordagem Toyota Kata. Em seguida realizou-se a composição do portfólio bibliográfico e bibliometria, referente à temática de pesquisa por meio de uma revisão bibliográfica sistemática, cujos passos estão descritos no item 1.4.1.
O segundo passo trata-se da estruturação da proposição da sistemática, utilizando como base o framework de pesquisa desenvolvido por March e Smith (1995), contrapondo os métodos já existentes na literatura, visto que o mesmo será desenvolvido com base na abordagem Toyota Kata.
O terceiro passo da pesquisa tem como objetivo verificar a aplicabilidade da sistemática proposta em um ambiente de pesquisa e será realizada por meio de um estudo de caso teórico.
Após o resultado de todos os passos anteriores, é realizada a consolidação da dissertação, com a descrição clara dos resultados obtidos a partir da aplicação da sistemática proposta.
0. Identificação do problema, construção dos
objetivos e definição dos métodos de pesquisa.
Embasamento Teórico em: 1.1. Indústria 4.0, 1.2. Lean
e Toyota Kata.
2.1 Composição do portfólio bibliográfico em
Indústria 4.0 e Lean
2.2 Análise dos artigos com foco na integração entre
Indústria 4.0 e Lean. 2.2 Análise dos artigos com foco na implementação das tecnologias da Indústria 4.0 a partir da abordagem Lean
2.3 Proposição da Sistemática para a implementação da Indústria 4.0 utilizando a abordagem Kata 3.1 Definição do ambiente para avaliação da sistemática proposta. 3.2 Realização da
avaliação. resultados obtidos. 3.2 Análise dos
1. F unda m ent aç ão T eór ic a 2. Pr opos iç ão da Si ste m átic a 3. A va lia ção Conclusão
1.4.1 Pesquisa Bibliográfica
De acordo com Lima e Mioto (2007), a pesquisa bibliográfica é um procedimento metodológico importante na produção do conhecimento científico capaz de gerar, especialmente em temas pouco explorados, a postulação de hipóteses ou interpretações que servirão de ponto de partida para outras pesquisas. Assim, é realizada para fundamentar teoricamente o objeto de estudo, contribuindo com elementos que subsidiam a análise futura dos dados obtidos.
Para a revisão de literatura, utilizou-se o método SSF (Systematic Search Flow) de Ferenhof e Fernandes (2016), sendo este composto por 4 fases e 8 atividades, conforme a Figura 1.2.
Figura 1.2 - Método SSF (Systematic Search Flow).
Fonte: Ferenhof e Fernandes (2016)
Estas fases e atividades são descritas a seguir:
I – Definição do protocolo de pesquisa se concentra em definir o Objeto do Estudo. 1) Estratégia de busca - abrange um conjunto de procedimentos que definem os mecanismos de busca, a string e a recuperação de informações online.
2) Consulta em base de dados - o pesquisador pode elaborar a indexação de informações e aumentar o alcance de suas pesquisas em bases nacionais e internacionais.
3) Organizar as Bibliografias - utiliza-se de softwares próprios para gerir bibliografias e referências de artigos, livros e outras obras.
4) Padronizar a seleção dos artigos - criando os grupos temáticos para organizar os assuntos pesquisados, filtrados e selecionados. Nesta fase ocorre a leitura dos títulos, resumos e palavras-chaves de cada artigo, escolhendo aqueles que estejam em consonância com o tema da busca. Revisão Escrever Estratégia de Busca Consulta em Base de dados Gestão de
Documentos Consolidaçãodos dados Elaboração de relatórios Padronização e Seleção dos documentos Composição do Portfólio de documentos
5) Composição do portfólio de artigos - envolve a leitura de todos os artigos, permitindo filtragens para excluir os artigos que não demonstram aderência à temática.
II – Análise - corresponde a consolidação dos dados, permite a combinação e agrupamento dos dados levantados.
III – Síntese, correspondendo a síntese e elaboração de relatórios, quando são construídos relatórios sobre cada uma das análises feitas.
IV – Escrever - se destina a consolidação dos resultados por intermédio da escrita científica.
1.4.2 Proposição da sistemática
Para a proposição da sistemática, este trabalho utiliza como fundamento o framework de pesquisa desenvolvido por March e Smith (1995). O framework desenvolvido pelos autores é caracterizado pela distinção entre duas dimensões, resultados de pesquisa e atividades de pesquisa, conforme apresentado no Quadro 1.1
Quadro 1.1 - Framework de pesquisa de March e Smith (1995).
Fonte: March e Smith (1995)
A dimensão de atividades de pesquisa contempla quatro atividades, que são; construir, avaliar, teorizar e justificar. Essas atividades de pesquisa originam quatro resultados de pesquisa:
i) Constructos, estabelecem uma conceituação utilizada para descrever problemas em um domínio, além de especificar soluções.
ii) Modelo, correspondem um conjunto de proposições que expressam as relações entre os constructos.
Construir Avaliar Teorizar Justificar
Constructos Modelo Metodo Instanciação Atividades de pesquisa Resultados de pesquisa
iv) Método, é um conjunto de atividades utilizadas para realizar uma atividade
v) Instanciação, corresponde à proposição, podendo realizar a operacionalização de um constructo, modelo ou método.
Este trabalho utiliza as etapas de construir e avaliar das atividades de pesquisa para buscar como resultados de pesquisa os constructos, o modelo (neste trabalho, a sistemática), os métodos e a instanciação.
1.4.3 Avaliação da sistemática
A sistemática será avaliada por meio de um estudo de caso. Para Goode e Hatt (1979), o estudo de caso é uma maneira de organizar os dados, mantendo o caráter unitário do objeto estudado. Dessa forma, o que se pretende por meio do estudo de caso é investigar as características importantes para o objeto da pesquisa a partir do estudo de uma unidade. Nesta mesma linha, para Yin (2001), o estudo de caso como estratégia de pesquisa é o estudo de um caso, simples e específico ou complexo e abstrato.
A principal tendência em todos os tipos de estudo de caso, é que estes procuram esclarecer o motivo pelo qual uma decisão ou um conjunto de decisões foram tomadas, como foram implementadas e quais resultados foram alcançados (YIN, 2001).
Para este trabalho, o estudo de um caso teórico foi realizado a partir de um cenário de manufatura.
1.5 LIMITAÇÕES DA PESQUISA
O objetivo deste trabalho é propor uma sistemática que auxilie na implementação das tecnologias da Indústria 4.0 utilizando a abordagem Toyota Kata. Desta forma, as tecnologias não serão detalhadas a ponto de trazer especificações técnicas de sensores, softwares e equipamentos, também não será abordada a questão da viabilidade econômica da implementação, uma vez que o trabalho se concentra em apresentar uma visão gerencial/operacional da rotina e não uma melhoria com suas especificações.
2 REVISÃO DE LITERATURA
Este capítulo destina-se à revisão de literatura dos assuntos abordados ao longo desta dissertação, objetivando fornecer o fundamento técnico dos conceitos de Indústria 4.0 e Lean.
2.1 INDÚSTRIA 4.0
As três primeiras revoluções industriais foram caracterizas pela utilização da força mecânica dependente da água e das máquinas a vapor, uso do trabalho em massa e da eletricidade, e o uso da eletrônica e produção automatizada, respectivamente (LUKAČ et al. 2015). No entanto, a Indústria 4.0 foi introduzida pela Alemanha durante a Hannover Fair
Event em 2011 e simboliza o começo da quarta revolução industrial (LEE, 2013). O termo
originou-se de um projeto estratégico do governo alemão por meio da iniciativa Industrie 4.0, que visa a liderança da inovação tecnológica (HERMANN, PENTEK & OTTO 2015).
De maneira geral, a Indústria 4.0 abrange um conjunto de tecnologias fundamentadas nos conceitos e interações entre os Sistema Ciber-Físico (KHAITAN; MCCALLEY, 2015) e a
Internet of Things (IoT) (ATZORI et al. 2010). A Figura 2.1 sumariza as quatro Revoluções
Industriais e as suas principais características.
Figura 2.1 - As quatro Revoluções Industriais
Fonte: Autor (2020).
A adoção das tecnologias da Indústria 4.0 é considerada uma estratégia para aumentar a qualidade dos produtos e tornar os processos de fabricação mais eficientes (TORTORELLA et al. 2018). Assim, os recursos são convertidos em objetos inteligentes para que eles sejam capazes de sentir, agir e modificar a sua configuração dentro de um ambiente inteligente (ZHONG et al 2017).
De acordo com Neugebauer (2016), o objetivo central da Indústria 4.0 é atender às necessidades individuais dos clientes. O que, por sua vez, afeta diversas áreas da indústria, que
vão desde o gerenciamento de pedidos, pesquisa e desenvolvimento, e experiência do usuário até a reciclagem dos produtos no seu fim de vida. A principal diferença entre a Indústria 4.0 e a Manufatura Integrada por Computador (CIM, em inglês) é a preocupação com fator humano no ambiente de produção. Os conceitos da Indústria 4.0 consideram o papel e a integração dos colaboradores no ambiente industrial, enquanto a CIM está focada na produção sem a necessidade de trabalhadores (SIPSAS et al. 2016).
No Brasil, o debate sobre a Indústria 4.0 ainda é incipiente, restrito a alguns congressos e poucas iniciativas do governo. Nesse estreito espaço de debates, muitas vezes predomina um enfoque no qual a Indústria 4.0 é vista como uma tecnologia disruptiva. No entanto, talvez esse não seja o entendimento mais correto. A Indústria 4.0 é muito mais um elenco de inovações incrementais que decorrem da incorporação e, principalmente, da integração de tecnologias já disponíveis ou emergentes e que, portanto, já fazem parte do estado da arte. Assim, seus desafios estão muito mais no plano de massificação do uso do que no desenvolvimento inovativo propriamente dito (KUPFER, 2016).
Kagermann, Wahlster e Helbig (2013), indicam alguns fatores tecnológicos indispensáveis para a estruturação da Indústria 4.0, tais como: Fábrica Inteligente ou Smart
Factories, Sistema Ciber-Físico, IoT, Big Data e Computação na Nuvem ou Cloud Computing.
Na sequência, serão apresentadas algumas definições dos principais conceitos sobre o tema Indústria 4.0.
2.1.1 Fábrica Inteligente
Com a utilização das tecnologias da Indústria 4.0, as fábricas estão evoluindo para o que é chamado de “Fábrica Inteligente” (LEE, 2015). A Fábrica Inteligente tem uma dupla existência: Em primeiro lugar, no sentido físico, em termos de máquinas e sistemas com os quais as pessoas interagem para fabricar produtos. Em segundo lugar, a fábrica existe como um “Gêmeo Digital” (Digital Twin, em inglês) no mundo virtual, na qual algoritmos inteligentes podem processar os dados gerados por sistemas físicos, produzindo informações sobre o desempenho do sistema físico em tempo real. É no “mundo virtual” onde a fábrica se torna inteligente, permitindo que as máquinas se tornem autoconscientes de sua condição, possibilitando o auto diagnóstico e levando à predição de componentes com defeitos ou possíveis falhas (DAVIES, COOLE, SMITH, 2017).
A fábrica inteligente utiliza uma combinação entre tecnologias físicas e cibernéticas (por exemplo IoT e Computação na Nuvem) para melhorar a gestão de recursos e a qualidade dos serviços. A análise de dados em tempo real permite tornar o seu ambiente de manufatura flexível, realizar reconfigurações dinâmicas e otimizações da produção (WAN, 2018). Assim, a fábrica inteligente pode adaptar o seu sistema fabril de acordo com as mudanças do comportamento de compra dos consumidores ou da alteração do modelo de negócios da empresa de forma rápida e ágil (LYU E ZHANG, 2016).
A Figura 2.2 mostra um exemplo de fábrica inteligente. Todos os equipamentos, movimentos de cargas, documentos, prateleiras de estoques e colaboradores estão conectados com o sistema de computação na nuvem por meio de tecnologias da IoT.
Figura 2.2 - Exemplo de Fábrica Inteligente.
Fonte: Sick (2019).
De forma geral, a fábrica inteligente continua sendo uma fábrica tradicional, mas que passa a utilizar novos conceitos com o objetivo de melhorar o desempenho do sistema. Os diversos componentes físicos e digitais que compõem a fábrica inteligente são chamados de Sistemas Ciber-Físicos.
2.1.2 Sistema Ciber-Físico
De acordo com Boyes et al. (2018) o Sistema Ciber-Físico pode ser definido como um sistema que compreende um conjunto de componentes físicos e digitais integrados, podendo ser centralizados ou distribuídos, que proporcionam uma combinação de funções de
sensoriamento, controle, computação e conectividade com o objetivo de auxiliar os resultados no mundo real a partir der dados coletados e analisados em ambientes digitais. Para Davies, Coole e Smith (2017) os Sistemas Ciber-Físicos são o centro da Indústria 4.0.
Este sistema é composto por tecnologias como: Gerenciamento do Ciclo de Vida do Produto, Modularização, Robótica, Computação Móvel, Identificador por Rádio Frequência, porém, não se restringe apenas a estas tecnologias (OESTERREICH; TEUTEBERG, 2016).
As fronteiras entre o ambiente virtual e o mundo real ficam cada vez mais estreitas. Em termos simples, nos Sistemas Ciber-Físicos os componentes eletrônicos e mecânicos estão conectados por meio de sensores em uma rede, o que fornece uma plataforma inteligente para o fluxo e a análise de dados (BOYES et al, 2018).
Dessa forma, a implementação de Sistemas Ciber-Físicos na produção leva a uma maior interação entre os colaboradores e as máquinas e equipamentos. No entanto, os sistemas de produção não serão projetados para substituir as habilidades e capacidades dos seres humanos, mas sim para ajudar os trabalhadores sem serem mais eficientes e eficazes (RAUCH, LINDER, DELLASEGA 2019).
Os diversos sensores e componentes sensores dos Sistemas Ciber-Físicos são caracterizados pelo termo Internet das Coisas (Internet of Things ou IoT em inglês).
2.1.3 Internet das Coisas (IoT)
O termo Internet das Coisas foi inicialmente utilizado por Kevin Ashton em 1999 no contexto da gestão da cadeia de suprimentos. No entanto, na última década, a definição foi mais abrangente, englobando uma ampla gama de aplicações, como cuidados de saúde, serviços públicos, transporte, etc. (GUBBI et al., 2013).
Para Haller (2010), a Internet das Coisas pode ser definida como um mundo em que objetos físicos estão integrados em uma rede de informação, podendo tornar-se participantes ativos nos processos de agregação de valor. Os serviços estão disponíveis para interagir com esses “objetos inteligentes” por meio da Internet, consultar e alterar seu estado e qualquer informação que lhes estejam associadas
De acordo com Santos, et al (2016), A IoT pode ser vista como a combinação de diversas tecnologias, as quais são complementares no sentido de viabilizar a integração dos objetos no ambiente físico ao mundo virtual. A Figura 2.3 apresenta os blocos básicos de construção da IoT.
Figura 2.3 - Blocos básicos da IoT.
Fonte: Santos et al (2016).
Estes blocos básicos são detalhados por meio do Quadro 2.1.
Quadro 2.1 - Conceitos e definições da IoT
Conceitos Definição
Identificação É um dos blocos principais, pois é essencial identificar os objetos unicamente para conectá-los à internet. Tecnologias como RFID, NFC (Near Field
Communication) e endereçamento de IP podem ser empregados para
identificar os objetos.
Sensores Os sensores coletam informações sobre o contexto onde os objetos se encontram e, em seguida, armazenam ou encaminham esses dados para a nuvem.
Comunicação Diz respeito às diversas técnicas usadas para conectar objetos inteligentes. Algumas das tecnologias usadas são WiFi, Bluetooth e RFID.
Computação Inclui a unidade de processamento como, por exemplo, micro controladores e processadores, responsáveis por executar algoritmos locais nos objetos inteligentes.
Serviços A IoT pode prover diversos serviços, dentre eles pode-se destacar: Serviços de Identificação, responsáveis por converter entidades físicas em entidades virtuais como, por exemplo, a temperatura de um local físico em seu valor, coordenadas geográficas do sensor e instante da coleta. Serviços de Agregação de Dados, que coletam e sumarizam dados obtidos dos objetos inteligentes. Serviços de Colaboração e Inteligência, que agem sobre os
serviços de agregação de dados para tomar decisões e reagir de modo adequado a um determinado cenário. Serviços de Ubiquidade, que visam prover serviços de colaboração e inteligência em qualquer momento e qualquer lugar em que eles sejam necessários.
Semântica Refere-se à habilidade de extração de conhecimento dos objetos da IoT. Fonte: Adaptação de Santos et al (2016)
Segundo Oesterreich e Teuteberg (2016), dentre os benefícios que a tecnologia IoT pode gerar na indústria, encontra-se a capacidade dos equipamentos enviarem dados de desempenho para serem analisados, contribuindo para a estratégia da integração digital da engenharia como a cadeia de valor. Pesquisas estatísticas sugerem que até o final de 2019 cerca de 75% das grandes empresas manufatureiras atualizarão as suas operações com as soluções da IoT (WATSON, 2019).
Dentre os blocos básicos da IoT, os sensores identificadores por Radio Frequência (RFID – Radio Frequency Indicator, em inglês) são uma das tecnologias mais utilizadas devido a sua facilidade de utilização e seu baixo custo.
2.1.3.1 Sensores RFID
A Identificação por Radio Frequência (RFID) é uma tecnologia wireless, utilizada para a identificação automática e transmissão de dados de forma bidirecional entre o leitor RFID e os objetos por ondas de rádio. O sistema RFID é composto por três componentes básicos: etiqueta RFID, leitor e software. A etiqueta RFID é um microprocessador integrado que possui memória e armazena informações sobre os objetos, como o número de série, número do modelo, ou outras características do objeto como cor, tamanho, preço, etc. As etiquetas RFID são classificadas de acordo com o tipo de fonte de energia, capacidade de armazenamento de informações e forma de transmissão dos dados (ILIE-ZUDOR et al, 2006). Quadro 2.2 apresenta as características de cada um desses parâmetros.
Quadro 2.2 - Classificação das etiquetas de RFID
Fonte: Ahmed et al (2014).
Cada etiqueta é essencialmente um dispositivo de computação que atua como um nó em uma rede e pode ser conectado a um palet, conjunto de peças ou itens. O leitor de RFID emite um sinal de onda de rádio que é refletido pelas etiquetas e são transmitidos para o sistema Ciber-Físico da organização, conforme mostrado na Figura 2.4 (AHMED 2014).
Figura 2.4 - Sistema RFID
Fonte: Ahmed et al (2014).
Passiva Obtem a energia do leitor, também chamado de semicondutor reflexivo.
Semi-Passiva
Utiliza uma bateria para manter a memória na etiqueta ou alimentar os componentes eletrônicos que permitem que a etiqueta module o sinal refletido.
Ativa
Alimentado por uma bateria interna, possui maior alcance de leitura e é mais caro do que as etiquetas passivas. As baterias precisam ser substituídas periodicamentes.
Somente leitura
A memória é programada na fábrica e não pode ser modificada após a sua programação. Uma quantidade limitada de dados podem ser armazenados, geralmente 96 bits de informação.
Leitura e gravação
A etiqueta tem a possibilidade de ler e gravar as informações. Armazena uma quantidade maior de dados, entre 32Kb e 128Kb, é mais cara do que as etiquetas de somente leitura.
Indução Acoplamento eletromagnético ou indutivo. Baixo alcance Propagação Propagação através de ondas eletromagnéticas. Grande alcance
Pela fonte de energia
Pelo tipo de memória
2.1.4 Big Data
Sendo reconhecido como uma das áreas mais importantes do futuro da área de Tecnologia da Informação, o Big Data está evoluindo a uma velocidade rápida, impulsionado em parte pelas mídias sociais e pela IoT (LEE, 2017).
O termo Big Data representa o grande volume de dados que é a base para a produção de informações não estruturadas e estruturadas, produzidas de maneira exponencial na contemporaneidade. Mais do que o seu volume, sua articulação em rede, sua velocidade e diversidade possibilitam a produção de mais dados, a partir dos dados já existentes, sobre indivíduos, grupos ou sobre a própria informação, quaisquer que seja ela, disponível. (BOYD; CRAWFORD, 2011).
O grande volume de informações é gerado a partir de dispositivos GPS, carros inteligentes, dispositivos de computação móvel, telefones celulares, equipamentos e sensores industriais, entre outros (YAQOOB et al, 2016). Na indústria 4.0, essas informações incluem dados gerados em toda a cadeia de valor, desde a entrada de material até a entrega do produto final aos clientes.
Entre os benefícios da utilização do Big Data no ambiente industrial, pode-se citar: melhoria na capacidade de mineração de dados, permite a coleta de grandes quantidades de informações de diferentes dispositivos, melhoria no poder de computação e a possibilidade de administrar dados do sistema de informação da empresa, além de alcançar a análise em tempo real dos dados do produto, informações de operação, dados de vendas e dados de clientes (CAO; ZHANG, 2016).
O Big Data é considerado um desafio para a implantação da Indústria 4.0, já que o conjunto de dados são coletados de diferentes fontes (dados provenientes de sensores de máquinas, dados de qualidade, dados de logística, etc.), exigindo uma estrutura que armazena, processe e gerencie estas informações. Além disso, a falta de padronização no gerenciamento dos dados é uma barreira para a operacionalização, visto que o ambiente industrial dispões de informações heterogêneas (KHAN; TUROWSKI, 2016).
As informações do Big Data, por sua vez, podem ser armazenadas em servidores internos da organização ou em serviços de armazenamento de dados na núvem, conhecidos como Cloud Computing, em inglês.
2.1.5 Cloud Computing
Atualmente, os serviços entregues sob demanda e com pagamento baseado em uso estão sendo incorporados a diversas áreas da sociedade. No contexto da informática, esse tipo de serviço é conhecido como Cloud Computing ou Computação Nuvem.
As tendências anteriores à computação em nuvem foram limitadas a uma determinada classe de usuários ou focadas em tornar disponível uma demanda específica de recursos de informática (Buyya et al. 2009). Porém, a computação em nuvem pretende ser global e prover serviços para as massas que vão desde o usuário final, que hospeda seus documentos pessoais na Internet, até empresas que terceirizam toda infraestrutura de informática para outras empresas. Nunca antes uma abordagem para a utilização real foi tão global e completa, na qual recursos de computação e armazenamento são entregues sob demanda (SOUZA, MOREIRA, 2009). A Figura 2.5 ilustra a Computação na Nuvem.
Figura 2.5 - Visão geral de uma Nuvem Computacional.
Fonte: Souza, Moreira, 2009
Marson et al (2011) definem a Computação na Nuvem como um modelo de serviço de tecnologia da informação na qual os serviços de computação (englobando hardware e software) são entregues sob demanda para os clientes por meio de uma rede autônoma, independente do dispositivo e da localização.
De acordo com Ali (2019), existem cinco características essenciais da Computação na Nuvem, sintetizadas no Quadro 2.3.
Quadro 2.3 - Características principais da Computação na Nuvem. Serviço sob
demanda
Um usuário pode fornecer e consumir recursos de computação, como tempo de servidor e armazenamento em rede, conforme necessário sem a necessidade de interação humana com cada provedor de serviço.
Acesso à rede As informações estão disponíveis na rede e podem ser acessadas por meio de mecanismos padronizados por diversos tipos de plataformas, como por exemplo, telefones celulares, tablets, laptops e estações de trabalho. Agrupamento
de recursos
Os recursos de computação do provedor são agrupados para servir múltiplos consumidores, com diferentes recursos virtuais dinamicamente atribuídos de acordo com o a exigência do consumidor. Há um senso de independência de localização em que o cliente geralmente não tem controle ou conhecimento sobre a localização exata dos recursos fornecidos, mas pode ser capaz de especificar a localização em um nível mais alto de abstração (por exemplo: país, estado ou data center). Exemplos de recursos são o armazenamento de dados, capacidade de processamento e memória RAM.
Elasticidade Os recursos podem ser aprovisionados ou liberados de forma elástica, em alguns casos automaticamente, para serem escalados conforme a demanda. Para o cliente, os recursos geralmente aparecem como ilimitados e podem ser utilizados em qualquer quantidade e qualquer tempo.
Serviço medido O uso de recursos pode ser monitorado, controlado e relatado, fornecendo transparência tanto para o provedor quanto para o consumidor do serviço utilizado.
Fonte: Adaptado de Ali, 2019.
Devido às vantagens da Computação na Nuvem, as indústrias estão cada vez mais adotando essa tecnologia o que pode, por sua vez, dar origem a “Claud Manufacturing” – Fabricação na Nuvem. (Ooi et al, 2018).
2.1.6 Integração entre as organizações e processos
De acordo com Crnjac, Veza e Banduka (2017), as tecnologias da Indústria 4.0 permitem a integração vertical e horizontal das organizações.
A integração horizontal refere-se à integração de materiais, energia e informações dentro da própria empresa (ex. logística interna, produção e vendas) ou entre diferentes empresas (ex. fornecedores e prestadores de serviço). Dessa forma, permite o compartilhamento de informações entre as diferentes etapas de agregação de valor do produto, desde os fornecedores até o cliente final.
Já a integração vertical refere-se à integração de informações entre os diferentes níveis hierárquicos da organização, desde o nível de processo até os níveis de gerência. Assim, pode-se garantir a qualidade dos produtos e pode-serviços e a redução dos desperdícios entre os processos. A troca contínua de informações entre os níveis hierárquicos também permite que problemas sejam detectados de forma preventiva, evitando defeitos e retrabalhos.
2.2 LEAN
O termo Lean surgiu no final da década de 1980 em um projeto de pesquisa do Massachusetts Institute of Technology (MIT) sobre a indústria automobilística mundial. A pesquisa revelou que a Toyota havia desenvolvido um novo modelo de gestão de negócio em várias dimensões, entre elas, manufatura, desenvolvimento de produtos e relacionamento com os clientes e fornecedores. Em 2009, a Toyota tornou-se a maior em volume de vendas do setor automobilístico, demonstrando as vantagens e benefícios do sistema que desenvolveu (LEAN INSTITUTE, 2018).
A abordagem Lean surgiu no ambiente de manufatura, mas passou a ser utilizada em diversas outras áreas, principalmente a partir da publicação do livro “Mentalidade Enxuta nas Empresas, de Wolmak e Jones (1998). Os autores definiram os 5 princípios fundamentais da abordagem Lean, apresentados no Quadro 2.4.
Quadro 2.4 - Princípios da abordagem Lean Princípios Conceito
Definição de valor
O primeiro passo para o sucesso da aplicação da abordagem Lean deve ser a definição do que é valor. O valor não é definido pela empresa, mas sim a partir da perspectiva do cliente.
Identificar o fluxo de valor:
Consiste em examinar a cadeia produtiva e classificar os processos em três tipos: atividades que agregam valor, atividades que não agregam valor, mas são necessárias e atividades que não agregam valor
Implementar o fluxo contínuo
Uma vez que o valor tenha sido especificado com exatidão, pode-se implementar o fluxo contínuo por meio da redução ou eliminação das atividades que não agregam valor ao processo.
Puxar A produção deve ser puxada pelo cliente. A empresa produz apenas aquilo que o cliente precisa e quando precisa, evitando assim a criação de estoques de produtos.
Buscar a perfeição
A organização deve estar em constante busca por melhorias, tendo por objetivo maximizar as atividades que agreguem valor e a redução daquelas que não agregam valor.
Fonte: Adaptado de Lean Institute (2016).
A partir da identificação do que é valor pela perspectiva do cliente, procura-se eliminar os desperdícios para que o valor flua de forma enxuta. Segundo Ohno (1988), existem sete desperdícios básicos no ambiente de produção que devem ser eliminados ou reduzidos, apresentados no Quadro 2.5.
Quadro 2.5 - Tipos de desperdício.
Defeito Estes problemas estão relacionados, tipicamente, à falta de procedimentos padrão e sistemas de controle, ou à falha humana, e têm impacto negativo sobre os custos de produção e produtividade.
Superprodução Produção de mais itens do que o requisitado pelo cliente. Como consequência, os recursos são utilizados sem retorno financeiro
Movimentação desnecessária
São movimentos realizados pelos trabalhadores que não agregam valor ao produto.
Espera Acontece quando o fluxo de valor permanece estático, é tempo perdido à espera de pessoas, materiais ou equipamentos.
Processamento inapropriado
É qualquer processo ou operação que não agrega valor para a empresa.
Transporte É todo movimento desnecessário de documentos, informações ou materiais. Inventário: O estoque geralmente é o sintoma da existência de gargalos de produção
como o setup lento ou processos desequilibrados. Fonte: Adaptado de Lacerda et al. (2015).
As vantagens competitivas que as organizações obtêm com a implementação da abordagem Lean incluem um melhor tempo de resposta ao cliente, diminuição de estoques e capital de giro, além dá gestão visual dos processos (HOBBS, 2004). Koenigsaecker (1998) relatou aumentos de 300% a 400% na produtividade, 1000% nos giros de estoque e reduções de 95% nos tempos de espera em comparação aos sistemas de produção em lotes. Estudos de caso individuais mostraram diversas melhorias dos sistemas produtivos, incluindo redução do tempo de desenvolvimento do produto, aumento do lucro operacional, redução do espaço de manufatura, melhor qualidade do fornecedor, aumento da produtividade dos funcionários e redução dos tempos de ciclo (STANDARD, 1999; WOMACK E JONES, 1996).
2.2.1 Mapeamento do Fluxo de Valor
O Mapeamento de Fluxo de Valor - MFV (Value Stream Mapping - VSM) é uma metodologia utilizada para visualizar os fluxos de produtos e informações ao longo do processo de produção, desde a entrada de material prima até os produtos acabados (ROTHER; SHOOK, 2007). É uma das ferramentas essenciais da abordagem Lean e é composta de quatro etapas: preparação; mapa do estado atual; mapa do estado futuro; planejamento e implementação (ROTHER; SHOOK, 2007; LOCHER, 2008).
Na etapa de preparação, é identificado o processo que será mapeado e selecionado uma família de produtos que possuem processos similares e utilizam os mesmos equipamentos (ROTHER; SHOOK, 2003).
A partir da seleção da família de produtos, mapeia-se o estado atual do sistema analisado. Este mapa deve retratar como as coisas realmente funcionam ao longo do fluxo de valor e não como deveriam funcionar (ROTHER; SHOOK, 2007;). O resultado do estado atual
é uma imagem realista do processo, fornecendo as informações para o desenvolvimento de um processo mais eficiente. A Figura 2.6 mostra os componentes típicos de um MFV do estado atual.
Figura 2.6 - Componentes típicos de um MFV do estado atual.
Fonte: Adaptado de Rother e Shook (2007).
Hartmann et al. (2018), Lugert, Völker, Winkler (2018) sugerem a utilização das tecnologias da Indústria 4.0 para que a análise do estado atual do processo possa ocorrer em tempo real, expondo os gargalos atuais para que todos os funcionários possam vê-los e, consequentemente, sugerir melhorias.
Após o estado atual ser mapeado, o mapa do estado futuro pode ser criado. Neste mapa, utilizam-se os conceitos da abordagem Lean com o objetivo de eliminar os desperdícios levantados no mapa do estado atual (LOCHER, 2008).
Para Srinivasan, Prasad (2017), a utilização das tecnologias da Indústria 4.0 permite gerar diversos estados futuros que podem ser validados em um ambiente digital antes da sua implementação. Neste contexto, Peitzker (2017), afirma que a utilização do Mapa de Fluxo de Valor em tempo real deve ser a base de todas as medidas de melhoria, seja na abordagem Lean ou nos métodos da Indústria 4.0. A. Quando combinados, eles servem como uma excelente base para a rotina de melhoria contínua.
O Kanban é uma ferramenta prática da abordagem Lean e representa um sistema logístico de puxar, utilizado para o controle da produção e a movimentação de materiais entre processos. Sua operacionalização é realizada pelos colaboradores da linha de produção, que possuem o conhecimento nas necessidades do chão-de-fábrica. A redução dos inventários em processo resultante da sua aplicação pode elucidar problemas diversos antes mascarados pelos altos níveis de estoque contribuindo, assim, para o contínuo aperfeiçoamento do sistema produtivo (MOURA, 1989).
A quantidade de itens em estoque é determinada pela multiplicação entre o número de cartões e a quantidade de itens em cada embalagem padrão. Para determinar o número total de
Kanbans, Moura (1989) propõe o seguinte cálculo:
N = D.L.(1+ α) (1)
Na qual:
N – Número de Kanbans D – Demanda média diária L – Lead time
α – Fator de segurança (determinado pela equipe de trabalho)
Tradicionalmente, a estimativa do número de Kanbans pressupões sistemas produtivos estáveis, nos quais os efeitos de variabilidade dos sistemas podem ser desprezados. Porém, isso não é a realidade de muitos ambientes produtivos. Dessa forma, as tecnologias da Indústria 4.0 podem ser utilizadas para qualificar as decisões associadas à determinação do número de
Kanbans.
2.2.3 Melhoria Contínua
A implementação da cultura Lean em uma organização, com o envolvimento pleno das pessoas, é complexa e deve ser tomada como uma jornada e não como um simples projeto, com início e fim bem definidos (HOUSHMAND, 2006). De acordo com Forcellini (2018), pode-se dizer que Lean é um método de transformação que utiliza métodos, conceitos e ferramentas que, por meio de uma abordagem sistêmica, busca chegar a uma nova configuração
do sistema. Esta configuração é caracterizada pela maximização do valor entregue aos clientes, principalmente pela eliminação dos desperdícios e melhoria do fluxo dos processos. Além disso, a gestão do sistema transformado é baseada em uma cultura (ou filosofia) de melhoria contínua.
A transformação considerada nesta dissertação implica na mudança de estado do sistema (ou mudança do comportamento do sistema) e para uma situação em que o sistema opere com um comportamento melhor, de acordo com os critérios de desempenho estabelecidos. Esta lógica de transformação deve ser incorporada na rotina da organização, de modo a resultar numa jornada contínua rumo a melhoria e excelência operacional.
Porém, mesmo com as ferramentas Lean bem estruturadas, diversos estudos, como os de Jadhav, Mantha e Rane, 2014 e Paro e Gerolamo (2017), mostram que aproximadamente 70% das iniciativas não se sustentam ao longo do tempo.
Considerando que a implementação de Lean é um sistema inter-relacionado entre pessoas e ferramentas, a grande maioria das organizações foca seus esforços apenas na utilização de ferramentas, sem considerar a mudança na cultura organizacional. Dessa forma, raramente conseguem produzir mudanças ou melhorias duradouras (HALLING; RENSTRÖM, 2014; BORTOLOTTI; BOSCARI; DANESE, 2015; STELSON, et al., 2017).
De acordo com Ingelsson, Bäckström e Snyder (2018), para alcançar a sustentabilidade, a abordagem Lean deve estar sustentada em uma cultura que oriente o comportamento e o pensamento dos funcionários. Assim, a cultura é refletida por dois valores fundamentais: respeito pelas pessoas e melhoria contínua. O primeiro valor considera que os funcionários são os maiores ativos da empresa e é por meio de seus funcionários que ela pode construir uma cultura de melhoria contínua. O segundo valor é pano de fundo da prática dos processos Lean.
No contexto da Indústria 4.0, uma das maneiras de entender os processos e identificar potenciais para otimizações é por meio da análise do sistema produtivo em tempo real por meio de sensores. No entanto, para ser capaz de sugerir e implementar a melhoria contínua, os colaboradores têm que adquirir conhecimento sobre as funções e possibilidades das novas tecnologias (Bauer et al 2018). Assim, de acordo com Hans (2014), já em 2004 a Toyota anunciou que iria substituir robôs por pessoas, uma vez que a falta de entendimento dos processos faz com que o processo de melhoria contínua deixe de existir.
2.2.4 Toyota Kata
Ao investigar como a Toyota mantém os seus padrões de melhoria contínua, Rother (2010) apresentou uma abordagem investigada dentro da empresa a qual chamou de Toyota Kata.
Kata significa rotina ou “modo de fazer” e é descrita como um padrão que é repetido continuamente e, assim, desenvolve habilidades e uma nova mentalidade de melhoria. Este padrão interfere diretamente na forma de raciocínio e no comportamento dos colaboradores, pois trata-se de uma rotina de melhoria contínua que proporciona a capacitação das pessoas a partir da aplicação do método científico para a solução de problemas de forma sustentável (ROTHER, 2010).
De acordo com Reverol (2012), esta abordagem não deve ser confundida com os eventos kaizen, que são eventos discretos, planejados e estruturados para melhorar um aspecto específico do processo. A abordagem Toyota Kata objetiva a incorporação do pensamento de melhoria contínua aos colaboradores.
Segundo Rother (2010), em uma situação de melhoria de processos, existe um caminho desconhecido entre o desempenho desejado (Condição-Alvo) e o estado atual dos processos (Condição-Atual). Para o autor, a melhoria contínua é a capacidade de caminhar para uma condição desejada por meio de um território obscuro, sendo sensível às condições do terreno e respondendo às mesmas (Figura 2.7).
Figura 2.7 - Obstáculos entre Condição Atual e Condição Alvo.
Fonte: Adaptado de Rother (2010).
Para atingir as condições alvo, a abordagem Kata utiliza duas rotinas comportamentais: Kata de Coaching e Kata de Melhoria (Figura 2.8).
Figura 2.8 - Dois Katas fundamentais da Toyota
Fonte: Rother (2010).
Kata de Melhoria é a rotina repetida pela qual a Toyota se aprimora, se adapta e evolui e Kata de Coaching é a rotina repetida pela qual os líderes e administradores da Toyota ensinam o Kata de Melhoria a todas as pessoas na organização (ROTHER, 2010).
2.2.4.1 Kata de Melhoria
A rotina Kata de Melhoria é realizada por um aprendiz e pode ser utilizada em todos os níveis organizacionais, mas o nível de processo é onde ocorre grande parte da melhoria contínua dos processos (Figura 2.9) (ROTHER, 2010).
Figura 2.9 - Fluxo de valor e Kata de Melhoria no nível de processo.
A rotina Kata de Melhoria é dividida em quatro passos (Figura 2.10), descritos na sequência.
Figura 2.10 - Quatro passos da rotina Kata de Melhoria
Fonte: Adaptado de Rother (2010).
1) Compreender a direção: A direção é o que a organização busca no longo prazo. O Desafio a ser buscado pelas equipes normalmente é selecionado pela liderança e está alinhado à Visão da empresa. Deve-se selecionar um único Desafio e concentrar os esforços da organização na melhoria de processos específicos, ao invés de focar em uma seleção aleatória de tudo que parece urgente. O desafio especifica o quê e quando, mas não como. Deve ser apresentado claramente o suficiente para que seja possível afirmar se ele é atingível ou não.
2) Entender a Condição-Atual: A finalidade da análise de processo não é descobrir problemas ou melhorias potenciais, mas analisar e entender a Condição-Atual do processo e obter os fatos e dados necessários para estabelecer uma Condição-Alvo apropriada para o processo seguinte. É importante que esse entendimento seja realizado por meio de observações e medições no sistema. Não se deve realizar uma análise longa e detalhada, mas focar naquilo que já é conhecido e concentrar-se em elementos do sistema que são relevantes para o objetivo futuro.
3) Estabelecer a Próxima Condição-Alvo: Após o entendimento da Condição-Atual, define-se um alvo, ou seja, um melhor estado futuro que pode ser alcançado em um curto espaço de tempo. A Condição-Alvo é mais detalhada e rápida de ser alcançada do que o Desafio. Deve-se escolher um ponto que pode ser abordado imediatamente
e estabelecida uma condição mensurável do sistema. No momento que a Alvo é atingida, ela passa a ser a nova Atual. Assim, uma nova Condição-Alvo deve ser estabelecida sempre em direção ao Desafio proposto.
4) Interagir em direção à Condição-Alvo: É nesta etapa que o Aprendiz e sua equipe executam pequenos experimentos, utilizando o método científico para a resolução de problemas por meio do PDCA (Plan, Do, Check e Act, em inglês), para sair da Condição-Atual e ir em direção à Condução-Alvo. Os obstáculos que impedem de chegar na Condição-Alvo são levantados e é escolhido um obstáculo por vez para ser abordado. Depois de cada etapa, faz-se uma reflexão e, com base nesta, planeja-se a próxima etapa.
Estes quatro passos apresentados são registrados em um quadro chamado de
Storyboard, que deve ficar localizado o mais próximo possível do processo e estar visível para
todos os envolvidos. O quadro também é utilizado durante os ciclos de Kata de Coaching, quando o Aprendiz é questionado pelo Coach sobre o andamento das melhorias. Cada
Storyboard é um “documento vivo” que contém os elementos e o andamento da aplicação do
Kata de Melhoria para um processo particular.
Na Figura 2.11 é apresentado um modelo de storyboard.
Figura 2.11 - Modelo de Storyboard para registro da rotina Kata de Melhoria.
