Framework computacional para programação de produção de capacidade finita.

Texto

(1)UNIVERSIDADE NOVE DE JULHO PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE PRODUÇÃO. VALDECIR DE OLIVEIRA PEREIRA. FRAMEWORK COMPUTACIONAL PARA PROGRAMAÇÃO DE PRODUÇÃO DE CAPACIDADE FINITA. São Paulo 2013.

(2) VALDECIR DE OLIVEIRA PEREIRA. FRAMEWORK COMPUTACIONAL PARA PROGRAMAÇÃO DE PRODUÇÃO DE CAPACIDADE FINITA. Dissertação apresentada ao programa de pós-graduação da Universidade Nove de Julho, como requisito parcial para obtenção do título de Mestre em Engenharia da Produção.. Orientador: Prof. Dr. André F. H. Librantz. São Paulo 2013.

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(5) Agradecimentos. Agradeço primeiramente à Deus por me dar saúde, força e dedicação. Aos meus pais pelo exemplo de garra, carácter e ética. À Rafaela minha esposa, pelo carinho, dedicação e compreensão. Ao meu orientador Dr. André Felipe Librantz pelo apoio, orientação e amizade, além de nossas conversas regadas a muito café. Ao Professor Dr. Rafael Agnelli Mesquita, por ter me convidado e apresentado a este programa de mestrado. Aos demais professores do programa de mestrado, pela dedicação e desejo de contribuir com o desenvolvimento dos mestrandos. Aos meus sócios e amigos Rodrigo e Gabriel, pelo apoio e compreensão. À UNINOVE pela concessão da bolsa de estudos. E finalmente a todos os colegas de turma e a todas as demais pessoas que contribuíram para a realização deste trabalho..

(6) vi. RESUMO O ambiente competitivo atual leva as empresas a produzir melhor, mais rápido e com menor custo. Para se manter à frente de seus concorrentes, é necessário o uso de ferramentas que podem ajudar na tomada de decisão. Neste contexto, um software de programação de produção, pode contribuir para o sucesso. Neste cenário, o framework proposto pode fornecer uma infraestrutura básica para o desenvolvimento de software que pode atender às demandas dos sistemas de produção atuais e pode ser estendido para satisfazer outros requisitos. Um software protótipo foi desenvolvido para ser utilizado como referência para a estrutura proposta. Nesta aplicação foram desenvolvidas algumas regras de despacho e algoritmos genéticos visando melhores resultados. O sistema foi implantado em uma indústria de moldes e os resultados indicam que é uma boa alternativa para melhorar o desempenho da produção.. Palavras-chave: Programação da Produção, Planejamento Avançado e Programação, Programação por Capacidade Finita, Regras de Despacho, Algoritmos Genéticos..

(7) vii. ABSTRACT The current competitive environment leads companies to produce better, faster and at lower cost. To keep ahead of your competition, it is necessary to use tools that can help in decision making. In this context, a production planning software can contribute to success. In this scenario, the proposed framework can provide a basic infrastructure for software development that can meet the demands of the current production systems and it can be extended to satisfy other requirements. A prototype software was developed as reference to the proposed framework. In this application, some dispatching rules and genetic algorithms were developed aiming better results. The system was deployed in a mold industry and the results indicate that it could be a good alternative to improve production performance.. Keywords: Production Scheduling, Advanced Planning and Scheduling, Finite Capacity Dispatching Rules, Genetic Algorithms..

(8) viii. Constraint programming represents one of the closest approaches computer science has yet made to the Holy Grail of programming: the user states the problem, the computer solves it. (FREUDER, Eugene C., 1997).. Programação por restrições representa uma das abordagens mais próximas do Santo Graal da programação oferecidas pela ciência da computação até hoje: o usuário declara o problema, o computador o soluciona (FREUDER, Eugene C., 1997)..

(9) ix. LISTA DE FIGURAS Figura 1 – Metodologia de pesquisa .......................................................................................... 4 Figura 2 - Sistema Produtivo. ..................................................................................................... 9 Figura 3 - Os três níveis hierárquicos do sistema produtivo. ................................................... 17 Figura 4 - Representação gráfica de uma classe. ..................................................................... 31 Figura 5 - Agregação e composição de classes. ....................................................................... 32 Figura 6 - Herança de Classes .................................................................................................. 32 Figura 7 - Exemplo das 4 rainhas com propagação das restrições. .......................................... 36 Figura 8 - Exemplo da segunda tentativa do algoritmo. .......................................................... 37 Figura 9 - Exemplo de programação para frente. ..................................................................... 41 Figura 10 - Exemplo do ajuste com programação para trás. .................................................... 41 Figura 11 - Sequenciamento por ordem. .................................................................................. 42 Figura 12 - Sequenciamento por Operação. ............................................................................. 43 Figura 13 - Representação de um indivíduo............................................................................. 44 Figura 14 - Esquema de funcionamento do Algoritmo Genético. ............................................ 45 Figura 15 - Esquema de cruzamento com um corte aleatório. ................................................. 46 Figura 16 - Funcionamento da mutação de um gene em um indivíduo. .................................. 46 Figura 17 - Exemplo de variação de eficiência em recursos discretos..................................... 48 Figura 18 - Exemplo da variação de máximos e mínimos em recursos contínuos. ................. 48 Figura 19- Horizonte de programação. .................................................................................... 52 Figura 20 - Esquema de representação gráfica de uma operação. ........................................... 53 Figura 21 - Representação gráfica da alocação de um recurso discreto. .................................. 54 Figura 22 - Representação gráfica do uso de um recurso contínuo. ........................................ 54 Figura 23- Exemplo de Alocação -Estágio atual da programação. .......................................... 55 Figura 24 - Fluxo de validação das restrições. ......................................................................... 56 Figura 25 - Exemplo da alocação de uma operação. ................................................................ 57 Figura 26 - Diagrama de Classes do Framework proposto. ..................................................... 58 Figura 27 - Fluxo da regra de liberação MDT. ........................................................................ 59 Figura 28 - Fluxo da regra de carregamento paralelo. ............................................................. 60 Figura 29 - Representação de indivíduo. .................................................................................. 61 Figura 30 - Exemplo de cruzamento. ...................................................................................... 62 Figura 31 - Exemplo de mutação. ............................................................................................ 62.

(10) x. Figura 32 - Cadastro de recursos. ............................................................................................. 67 Figura 33 - Cadastro de grupo de recursos. .............................................................................. 68 Figura 34 - Turnos para dias da semana e dias específicos. ..................................................... 68 Figura 35 - Cadastro de turnos. ................................................................................................ 69 Figura 36 - Cadastro de roteiros. .............................................................................................. 69 Figura 37 - Detalhe de configuração de uma operação. ........................................................... 70 Figura 38 - Cadastro de ordens de produção. ........................................................................... 70 Figura 39 - Cadastro de estados de calendário. ........................................................................ 71 Figura 40 - Tela de programação do software protótipo. ......................................................... 72 Figura 41 - Gráfico de representação do recurso contínuo. ..................................................... 72 Figura 42 - Utilização dos recursos discretos. .......................................................................... 73 Figura 43 - Gráfico de tempo de espera acumulado................................................................. 74 Figura 44 - Tempo acumulado de operações em espera .......................................................... 74 Figura 45 - Gráfico de normalização por data de entrega. ....................................................... 75 Figura 46 - Informações sobre a programação. ........................................................................ 76 Figura 47 - Tela do software com diversos cenários gerados. ................................................. 77 Figura 48 - Gráfico de Gantt com todas as ordens programadas. ............................................ 78 Figura 49 - Quadro de parâmetros do Algoritmo Genético do software protótipo. ................. 80 Figura 50 - Gráfico de variação de Leadtime total nas soluções geradas pelo AG. ................. 82 Figura 51 - Gráfico de variação de espera total nas soluções geradas pelo AG. ..................... 82 Figura 52 - Tela para o desenvolvimento de regras de liberação. ............................................ 84 Figura 53 - Exemplo da regra de liberação WIP para frente em linguagem Pascal. ................ 84 Figura 54 - Janela de manutenção no banco de dados do software. ......................................... 85 Figura 55 - Ambiente de desenvolvimento do software protótipo. .......................................... 86 Figura 56 - Exemplo de código fonte no software protótipo. .................................................. 86 Figura 57 - Integração do software protótipo ao sistema de gestão. ........................................ 89.

(11) xi. LISTA DE TABELAS Tabela 1 - Diferenças básicas entre os termos planejamento e programação. ......................... 22 Tabela 2 - Diferença entre os períodos de planejamento e programação. ................................ 22 Tabela 3 - Regras de liberação. ................................................................................................ 40 Tabela 4 - Formas de utilização dos recursos contínuos. ......................................................... 49 Tabela 5 - Resultados comparativos entre regras de liberação. ............................................... 79 Tabela 6 - Soluções geradas pelo Algoritmo Genético. ........................................................... 81 Tabela 7 - Indicadores da empresa A antes e após a implantação do software protótipo. ....... 90.

(12) xii. LISTA DE QUADROS Quadro 1 - Comparativo entre os diversos sistemas produtivos. ............................................. 10 Quadro 2 - Comparativo entre sistemas produtivos contínuos e de massa .............................. 12 Quadro 3 - Diferenças básicas entre os sistemas jobshop e flowshop. ..................................... 15 Quadro 4 - Etapas para normalização e obtenção do índice ponderado. .................................. 63 Quadro 5 - Lista de recursos da ferramentaria exemplo. ......................................................... 64 Quadro 6 - Disponibilidade dos recursos. ................................................................................ 65 Quadro 7 - Roteiro de fabricação da peça A. ........................................................................... 65 Quadro 8 - Roteiro de fabricação da peça B. ........................................................................... 66 Quadro 9 - Ordens de produção do exemplo............................................................................ 66 Quadro 10 - Recursos e pessoal ocupado na ferramentaria. ................................................... 88.

(13) xiii. LISTA DE SIGLAS. APS - Advanced Planning and Scheduling ATO - Assemble to Order BoM - Bill of Material COM - Critical Path Method CR - Critical Ratio CRP - Capacity Requirements Planning CSP - Constraint Satisfaction Problem EDD - Earliest Due Date ERP - Enterprise Resource Planning ETO - Engineer to Order FCFS - First Come, First Served FCS - Fine Capacity Scheduling FIFO - Fist in fist out ICR - Índice Crítico (Razão Crítica) IFA - Índice de Falta IFO - Índice de Folga IPI - Índice de Prioridade MDE - Menor Data de Entrega MRP I - Material Requirements Planning MRP II - Manufacturing Resource Planning MTO - Make to Order MTP - Menor Tempo de Processamento MTS - Make to Stock OC - Ordem de Compra OP - Ordem de Produção PA - Produto Acabados PERT - Program Evaluation and Review Technique PCP - Planejamento e Controle da Produção PESP - Primeira que Entra Primeira que Sai PMP - Plano Mestre de Produção PPCP - Planejamento, Programação e Controle da Produção.

(14) xiv. RDP - Restrição Dependência entre Operações RF - Razão do Faturamento RFMT - Restrição Fim Mais Tarde RIMC - Restrição Início Mais Cedo RMC - Razão da Margem de Contribuição ROA - Restrição Operação Alocada RPC - Restrição Propriedade de Conferência RRC - Restrição Recurso Contínuo RRD - Restrição Recurso Discreto SPT - Shortest Processing Time UML - Unified Modeling Language WIP - Work in Process.

(15) 15. Sumário. RESUMO .............................................................................................................................. vi ABSTRACT ......................................................................................................................... vii LISTA DE FIGURAS ........................................................................................................... ix LISTA DE TABELAS .......................................................................................................... xi LISTA DE QUADROS ........................................................................................................ xii LISTA DE SIGLAS ............................................................................................................ xiii 1. CONSIDERAÇÕES INICIAIS ....................................................................................... 1 1.1. Objetivo geral ............................................................................................... 2 1.2. Objetivos específicos .................................................................................... 2 1.3. Justificativa ................................................................................................... 3 1.4. Metodologia de pesquisa .............................................................................. 3 1.5. Revisão da literatura ..................................................................................... 4 1.6. Organização do trabalho ............................................................................... 8 2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA .................................................................................. 9 2.1. Introdução aos sistemas produtivos .............................................................. 9 2.1.1. Classificação dos sistemas produtivos ..................................................... 10 2.1.2. Fluxo de operações .................................................................................. 14 2.1.3. Estratégia de atendimento da demanda .................................................... 16 2.1.4. Atividades do PCP ................................................................................... 16 2.1.5. Sistema coordenador de ordens ............................................................... 18 2.1.6. Material Requirements Planning (MRP) ................................................. 19 2.1.7. Criticas à adoção do MRP ....................................................................... 21 2.1.8. Diferença entre os termos planejamento e programação ......................... 21 2.1.9. Programação da produção ........................................................................ 23.

(16) 16. 2.2. Fundamentação teórica das técnicas utilizadas ........................................... 29 2.2.1. Conceitos utilizados para construção do framework ............................... 29 2.2.1.1. Orientação a objetos.............................................................................. 29 2.2.1.2. UML (Unified Modeling Language) .................................................... 30 2.2.1.3. Framework ............................................................................................ 32 2.2.2. Algoritmos de busca e otimização ........................................................... 34 2.2.2.1. CSP (Constraint Satisfaction Problem)................................................. 34 2.2.2.2. Regras de liberação ............................................................................... 38 2.2.2.3. Algoritmo Genético .............................................................................. 43 3. MATERIAIS E MÉTODOS ......................................................................................... 47 3.1. Horizonte de programação .......................................................................... 47 3.2. Entidades ..................................................................................................... 47 3.3. Restrições .................................................................................................... 50 3.4. Métodos de escolha do recurso ................................................................... 51 3.5. Resolução das restrições ............................................................................. 51 3.6. Exemplo de funcionamento ........................................................................ 55 3.7. Diagrama de classes .................................................................................... 57 3.8. Sequenciamento das ordens e operações .................................................... 58 3.9. Exemplo de modelagem de um sistema produtivo ..................................... 63 4. RESULTADOS E DISCUSSÃO .................................................................................. 67 4.1. Software protótipo ...................................................................................... 67 4.2. Estudo de caso ............................................................................................ 87 5. CONCLUSÃO .............................................................................................................. 92 5.1. Sugestões de trabalhos futuros .................................................................... 92 6. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS .......................................................................... 94 7. ANEXO–Publicação XXXI Encontro Nacional de Engenharia de Produção (2011) . 100.

(17) 1. 1. CONSIDERAÇÕES INICIAIS A concorrência mundial tem pressionado as empresas a cada dia produzirem mais, em menor tempo, com menor custo, com melhor qualidade, respeitando o meio ambiente e com grande variedade de produtos, tendendo a produtos personalizados. A cada dia a pressão por sistemas produtivos que sejam mais eficientes e controláveis estimula a pesquisa por alternativas inteligentes e viáveis. Dentro deste cenário, a programação da produção de capacidade finita é objeto de pesquisa no mundo nas últimas décadas, sempre buscando soluções ótimas, ou boas, do ponto de vista de redução de tempo e custo de setup, makespan, tempo de fluxo, atraso das tarefas e no atendimento das ordens de produção dentro de prazos de entrega e com a melhor utilização dos recursos da fábrica (MORAIS, 2009). Dentre os diversos tipos de indústria existem sempre novos desafios que partem das características do processo de fabricação, da forma de atendimento das ordens às restrições técnicas e tecnológicas. Gerar uma programação das ordens de produção considerando todas estas características e garantir bons resultados em tempo computacional aceitável é um grande desafio e gera espaço para novas pesquisas. Turatti (2009) sugere que o sistema de programação de produção deve reproduzir as decisões estratégicas da empresa, com regras de programação que respeitem estas decisões, tornando-o assim um sistema que busca os melhores resultados em uso da capacidade fabril, direcionando os esforços da fábrica em busca dos objetivos estratégicos da empresa. Framinan e Ruiz (2010) realizaram um levantamento em 184 artigos sobre programação de produção. Dentre todos artigos, menos de 3% consideravam condições realistas de produção. Outro fato que reforça a pesquisa em soluções de programação da produção, foi a pesquisa realizada por (GIACON,2011), apoiada pela FIESP (Federação das Indústrias do Estado de São Paulo), que destacou que apenas 11% dos respondentes utilizam sistemas de programação da produção e 40% dos respondentes MTO (Make to order) disseram que pretendem investir neste tipo de solução. Esta mesma pesquisa demonstra que a adoção de soluções ERP (Enterprise Resource Planning) já é bastante difundida no mercado brasileiro e com instalações sendo utilizadas há mais de 10 anos. A adoção de soluções de ERP, que normalmente utilizam algoritmos MRP I (Material Requirements Planning) ou MRP II (Manufacturing Resource Planning), não são capazes de gerar uma programação detalhada para a fábrica com eficiência. A deficiência na geração de uma programação detalhada ocorre em função de diversas características como: lead times superestimados, programação infinita, mesmo com a adoção do módulo CRP(Capacity.

(18) 2. Requirements Planning) que faz uma verificação aproximada da capacidade e não detalhada como nas soluções de programação da produção (GIROTTI,2011). Outros trabalhos descrevem as vantagens das soluções de programação da produção também conhecidas pelo nome comercial APS (Advanced Planning and Scheduling) em relação às técnicas MRP I e II, como a flexibilidade para a geração de cenários sendo uma ferramenta de apoio à tomada de decisão, que não é possível em soluções ERP (GIROTTI,2011). Dentre as diversas técnicas possíveis para o desenvolvimento de soluções APS, este trabalho apresenta um framework ou arcabouço, utilizando um diagrama de classes em UML(Unified Modeling Language) e a aplicação do método de busca CSP (Constraint Satisfaction Problem), como método de busca local, associado a regras de liberação e Algoritmos Genéticos, concluindo com o desenvolvimento de software protótipo, seguido de um exemplo de modelagem e um estudo de caso.. 1.1. Objetivo geral. Desenvolver um framework conceitual que possa ser utilizado para o desenvolvimento de software de programação de produção que respeite as reais características dos diversos sistemas produtivos.. 1.2. Objetivos específicos. - Desenvolver um diagrama de classes para servir de modelo para o desenvolvimento de software de programação de produção que possa ser extensível às necessidades de cada indústria, além de permitir a adoção de regras de liberação e algoritmos metaheurísticos. - Desenvolver um software protótipo para validação do framework, com exemplos da adoção de regras de liberação e Algoritmos Genéticos. - Fazer a implantação do software protótipo em uma empresa e verificar os resultados de sua adoção..

(19) 3. 1.3. Justificativa. A crescente pressão por melhores produtos, com menor custo e sendo produzidos com mais eficiência, tem exposto as falhas das soluções de ERP (Enterprise Resource Planning) atualmente utilizadas pelas empresas. Esta pressão pode ser atenuada com adoção das ferramentas computacionais adequadas, no caso da programação de produção, o uso de soluções APS (Advanced Planning and Scheduling) (LIDDELL, 2009). Essas soluções devem considerar o posicionamento estratégico da empresa e aderir as características reais dos sistemas produtivos, fazendo-se necessário muitas vezes o desenvolvimento de regras ou algoritmos específicos para atender as reais necessidades das empresas (TURATTI;MARCANTONIO, 2009). O mercado de soluções APS comerciais no Brasil é dominado por soluções desenvolvidas em outros países, o que reforça a importância da pesquisa e desenvolvimento no país fazendo com que se desenvolva este tipo de tecnologia (PACHECO;SANTORO, 2001), desta forma, esse trabalho pode servir de contribuição para as empresas brasileiras desenvolverem sistemas produtivos mais eficientes.. 1.4. Metodologia de pesquisa. Este trabalho caracteriza-se como uma pesquisa de natureza aplicada para gerar conhecimento, a partir da aplicação da solução em problemas específicos. De acordo com Gil (2002), este trabalho pode ser classificado como exploratório-descritivo. Classifica-se como exploratório, pois visa proporcionar maior familiaridade com o objeto em estudo, tornando-o explícito através da apresentação do framework e algoritmos correlatos, descritiva, pois detalha as atividades de modelagem de sistemas produtivos através de um exemplo de modelagem e um estudo de caso. O projeto teve início com uma pesquisa bibliográfica realizada principalmente por meio de sistemas de busca no portal de periódicos da CAPES, Science Direct, Scielo, EBSCOhost além de livros de administração de produção (Figura 1). As buscas se concentraram nos temas production scheduling, APS (Advanced Planning and Scheduling), framework, constraint satisfaction problem e suas combinações. O diagrama de classes foi desenvolvido utilizando a notação UML (Unified Modeling Language) e as premissas de abstração em modelagem de sistemas foram baseados em orientação a objetos.

(20) 4 Figura 1 – Metodologia de pesquisa Fonte: o autor. . A empresa selecionada para servir o de caso foi uma empresa de fabricação sob encomenda, com grande variedade de roteiros de fabricação e disposta a disponibilizar as informações necessárias bem como utilizar-o software protótipo.. 1.5. Revisão da literatura. Nesta seção estão organizados em ordem cronológica crescente os trabalhos que mais influenciaram o desenvolvimento do framework de programação de produção. Reis (1996) fez um resumo das ferramentas de sequenciamento de produção desenvolvidas até 1996 e as tecnologias empregadas em cada solução com os benefícios e problemas de cada ferramenta. Brailsford, Potts e Smith (1999) fizeram uma revisão das principais técnicas utilizadas para resolução de restrições como arco consistência e propagação de restrições, concluindo que não é o método mais eficiente em grandes espaços de busca em comparação com métodos como Algoritmos Genéticos ou Simulated Anneling, mas que pode ser bastante eficiente principalmente em problemas de busca local. Pacheco e Santoro (2001) realizaram um estudo de caso em seis empresas brasileiras consideradas líderes em seus setores, identificando a falta de conhecimento sobre a tecnologia APS(Advanced Planning and Scheduling) empregada bem como definição clara dos objetivos e critérios formais de escolha..

(21) 5. Brucker (2002) demonstrou uma generalização do problema RCPSP(ResourceConstrained project scheduling problem), com o uso de propagação de restrições. Ichihara (2002) tratou o problema da alocação de recursos em projetos, com objetivo de minimizar o tempo de execução do projeto bem como o custo e valor presente do projeto, utilizando de métodos heurísticos. Branco Coelho e Mayerle (2007) utilizaram Algoritmos Genéticos para realizar programação em job shop. Os autores utilizaram como população inicial o resultado de duas regras de liberação SPT(Shortest Processing Time) e aleatória, reduzindo o tempo computacional para o Algoritmo Genético alcançar os melhores resultados. Rodrigues e Gômez (2008) realizaram um trabalho com o uso de Busca Tabu para o problema job shop em um sistema de manufatura flexível, levando em consideração datas de entrega, turnos de produção e trocas de ferramentas. Com o uso do método de Busca Tabu, o número de iterações necessárias para encontrar a solução foi reduzido. Fernandes, Azeka e Godinho-filho (2008) desenvolveram um trabalho de identificação da lacuna entre as tecnologias de programação e controle e suas aplicações na indústria. O trabalho atuou em três áreas distintas: revisão da literatura, pesquisas com gerentes de grandes empresas e com reconhecidos acadêmicos da região de São Carlos. Os autores concluíram que existe a necessidade de uma aproximação entre as empresas e a universidade para a troca de tecnologias e capacitação dos colaboradores das empresas. Turatti e Marcantonio (2009) descreveram os benefícios da adoção de scheduling e a relação com os três níveis decisórios da empresa. Os autores sugerem novas regras de priorização que contemplem a direção estratégica da empresa. Discorreram sobre a vantagem de gerar cenários que possam ser analisados antes da tomada de decisão e ressaltaram a importância do controle para garantir a aplicação da programação na fábrica. Xing, Chen e Yang (2009) estudaram o problema de programação job shop flexível, com a adoção de objetivos multicritério. Eles consideraram conjuntamente a minimização de makespan, tempo total de carregamento por máquina e pela máquina gargalo, utilizando Algoritmos Genéticos e Busca Tabu para a solução do problema estudado. Morais, Menegarde e Cantiere (2009) fizeram um estudo das principais regras de despacho e o impacto no resultado da programação. Analisaram também os diversos critérios de desempenho. Concluíram que cada regra tem objetivo específico e seu trabalho pode ser utilizado como um guia para orientar a aplicação mais adequada das regras de despacho aos objetivos específicos..

(22) 6. Vianna, Franco e Vianna (2010) compararam o uso de Algoritmos Genéticos com cruzamento com um corte aleatório em relação a duas estratégias distintas utilizando a reconexão por caminhos em problemas job shop. Os autores observaram que as duas abordagens de reconexão por caminhos alcançaram os melhores resultados em menos tempo computacional. Browning e Yassine (2010) fizeram um estudo no qual analisaram o desempenho de vinte regras de despacho com 12.320 testes para validar o desempenho de cada regra em diversos ambientes. Os autores sugerem o uso deste trabalho como guia para a aplicação das regras mais adequadas aos objetivos desejados, com destaque para as regras conhecidas como MINSLK(Minimum Slack) e SASP(Shortest Activity from Shortest Project). Cantiere, Morais e Boiko (2010) realizaram um levantamento bibliográfico sobre o problema de programação de produção em sistemas flow shop com tempos de setup dependentes de sequência. Poucos trabalhos que consideram esta característica foram encontrados. Os autores propuseram uma nova regra de despacho tendo como base a regra MMFlowTime1 que foi nomeada de MMC-FlowTime. Com esta nova regra obteve-se um bom desempenho de minimização makespan quando comparado a outras regras de despacho. Novas e Henning (2010) apresentaram um framework com técnicas para realização da realocação das operações, identificando somente as alterações necessárias, diminuindo o custo computacional ante o sequenciamento de todas as operações, reagindo instantaneamente ou não com informações em tempo real da fábrica, alterando somente as operações afetadas por mudanças e as que sofrerão impacto destas mudanças. Diversas estratégias foram abordadas e analisadas. A proposta de um framework para corrigir a programação utilizou orientação a objetos e CP(Constraint Programming). Framinan e Ruiz (2010) propuseram uma arquitetura básica para o desenvolvimento de soluções APS (Advanced Planning and Scheduling). A arquitetura por eles proposta apresenta os principais módulos e as diversas técnicas que podem ser empregadas para solução do sequenciamento de operações. Os autores ressaltam a grande quantidade de artigos que não consideram as características reais da fábrica. Zeballos (2010) apresentou uma metodologia que utiliza conceitos de programação de restrição aplicada em sistemas de manufatura flexível. Para a resolução das restrições o autor. 1. As siglas MM são utilizadas para representar a minimização de média do tempo de fluxo..

(23) 7. utilizou o solver comercial da IBM, ILOG e conseguiu bons resultados em menos de 2000 segundos de processamento. Hvolby e Steger-Jensen (2010) fizeram um levantamento dos principais trabalhos sobre sequenciamento de produção baseado em restrições, demostrando através do uso da solução Oracle APS os benefícios em relação aos algoritmos MRP. Mainieri e Ronconi (2010) propuseram uma nova regra de despacho denominada PRTTa2 para o problema flowshop flexível. Os autores encontraram resultados satisfatórios com a redução de makespan. Weglaz et al.(2010) fizeram uma vasta pesquisa bibliográfica sobre as mais importantes publicações dos últimos anos, sobre sequenciamento de atividades de projetos, analisando as diversas técnicas empregadas até hoje. Os autores analisaram diferentes pontos de vista sobre sequenciamento com as diferentes estratégias. Com o objetivo de facilitar o desenvolvimento de novos trabalhos sobre o tema padronizaram a nomenclatura sobre recursos, tipos de recursos, restrições de precedência, de tempo de duração, entre outros. Bicalho, Santos e Arroyo (2011) propuseram uma metaheurística híbrida GRASP e Busca TABU para o problema clássico job shop. Obtiveram resultados melhores do que os já publicados para o problema. Girotti, Nishimura e Mesquita (2011) desenvolveram um sistema de programação da produção para job shop implementando três regras de despacho FIFO (First In First Out), SPT (Shortest Processing Time) e EDD (Earliest Due Date) utilizando o software VBA/Excel®. Apesar das limitações impostas pelo Excel®, obtiveram bons resultados. A solução proposta permite oferecer uma visão geral do problema de programação de produção. Silva, Leite e Junior (2011) utilizaram a Lógica Fuzzy com a data de entrega, tempo de ciclo do processo de produção e margem de contribuição para gerar um índice que foi utilizado como ordem no sequenciamento das operações. Balin (2011) estudou o problema de máquinas paralelas com duas abordagens distintas. Algoritmo Genético e Fuzzy e comparou os resultados com base na regra LPT(longest processing time). Xu, Xu e Xie (2011) fizeram um levantamento das últimas pesquisas relacionadas ao problema de dupla restrição entre máquinas e operadores, conhecido na literatura como DRC (Dual Resource Constrained). Os autores fazem uma crítica à adoção de regras de liberação. 2. A sigla PRTTa é uma variação da sigla PRTT (Priority Rule for Total Tardiness) é uma regra para. redução do atraso total..

(24) 8. estáticas e sugerem uso de outras técnicas como Rede Neural Artificial e Algoritmos Genéticos defendendo o uso de regras dinâmicas de programação. Silva, Morabito e Yanasse (2011) propuseram uma solução utilizando programação inteira mista, para indústria aeronáutica com uso de gabaritos de montagem que sofrem restrição adicional com a limitação de uso de recursos adjacentes. Esta revisão da literatura destaca diversos esforços da comunidade cientifica em buscar melhores soluções para programação de produção. No entanto não foi encontrada durante as buscas uma proposta de framework que pudesse ser usada como base para o projeto de um software de programação avançada de produção. Entretanto, serviram como contribuição as diversas estratégias utilizadas pelos seus respectivos autores ao propósito de desenvolver um framework computacional, tendo como principal referência o trabalho de Weglaz et al.(2010).. 1.6. Organização do trabalho. Este trabalho está dividido em cinco capítulos, como segue: Capítulo 1: traz a definição objetivos, justificativa, metodologia de pesquisa e a revisão da literatura. Capítulo 2: inclui a fundamentação teórica dos sistemas produtivos com as principais formas de classificação e características além das atividades exercidas pelo PCP, destacando a atividade de programação da produção e também faz uma introdução ao desenvolvimento orientado a objetos, seguido das técnicas de busca e otimização utilizadas neste trabalho: CSP(Constraint Satisfaction Problem), regras de liberação e Algoritmos Genéticos. Capítulo 3: apresenta os componentes do framework, diagrama de classes, restrições, formas de aplicação concluindo com um exemplo de uso através de uma modelagem. Capítulo 4: demonstra o software protótipo desenvolvido utilizando o modelo proposto pelo framework e relata também a implantação do software em uma indústria de moldes para injeção plástica. Capítulo 5: traz a conclusão do trabalho e sugestões de trabalhos futuros. Além dos capítulos citados, também faz parte do trabalho as referências bibliográficas e um anexo com o artigo publicado..

(25) 9. 2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA. Neste capítulo será feita a revisão da literatura dos principais temas abortados neste trabalho.. 2.1. Introdução aos sistemas produtivos. O sistema de produção é um conjunto de elementos inter-relacionados com o objetivo de produzir bens e serviços. Pode ser descrito como um conjunto de insumos (input) que são processados através de recursos (máquinas, equipamentos, mão de obra, energia, etc.) e serão transformados em produtos ou serviços (output) de maior valor agregado. Transformar input em output, com valor adicionado, é eficaz se os recursos são utilizados da melhor forma possível, sem desperdício agregando maior valor ao final do processo (FERNANDES; GODINHO-FILHO, 2010; TUBINO, 2007). A tarefa de transformar insumos em produtos e serviços, tem a cada dia novos desafios em função da pressão de concorrentes, compradores, produtos substitutos, fornecedores e entrantes potenciais (PORTER, 2004). São considerados como input do sistema, mão-de-obra, capital energia e outros insumos, cujos resultados do processamento são produtos e serviços, conforme observado na Figura 2.. Figura 2 - Sistema Produtivo. Fonte (MARTINS e LAUGENI, 2005).. Os sistemas produtivos podem ser classificados com o objetivo de facilitar o entendimento das características inerentes a cada sistema e a relação com a complexidade de planejamento e controle desses sistemas. Na literatura estão descritas várias classificações que permitem aplicar técnicas distintas de controle e planejamento a grupos de sistemas produtivos que possuam as mesmas características..

(26) 10. Diversos autores (BOIKO;TSUJIGUCHI;VAROLO, 2009 ; PERALES, 2001) desenvolveram trabalhos específicos de pesquisa na literatura sobre os diversos tipos de classificação do sistema produtivo com o objetivo de organizá-los e facilitar a compreensão. A classificação do sistema produtivo não está associada ao tipo de produto que está sendo processado, mas ao comportamento da demanda, ao arranjo funcional, ao nível de contato com o cliente, às características do processo de fabricação, à tecnologia aplicada, entre outros (TUBINO, 2007). Em uma empresa podem haver diversos tipos de sistemas produtivos em sua estrutura, atendendo diretamente aos clientes externos ou a outras áreas da empresa (clientes internos) (CHASE;JACOBS;AQUILANO, 2006).. 2.1.1. Classificação dos sistemas produtivos. Uma classificação amplamente utilizada para os sistemas produtivos é a classificação pelo grau de repetitividade dos produtos. Analisando o Quadro 1 pode-se citar dois extremos, estando de um lado os sistemas de produção contínuos ou em massa e outro lado os sistemas de fabricação sob encomenda, dependendo do tamanho do lote os sistemas repetitivos em lotes, podem tender aos sistemas de produção contínuos/massa ou para o sistema produtivo sob encomenda (TUBINO, 2007).. Quadro 1 - Comparativo entre os diversos sistemas produtivos. Fonte (TUBINO, 2007)..

(27) 11. Na primeira linha pode-se observar que o volume de produção tende a ser maior nos sistemas contínuos ou de massa se comparados aos sistemas de lote ou sob encomenda. É possível verificar também que quando a flexibilidade e a variedade de itens aumentam quando estamos tratando de sistemas produtivos sob encomenda, aumentando o lead time e os custos envolvidos. O detalhamento da programação e o sequenciamento das operações por recursos tendem a ser mais importantes aos sistemas de fabricação sob encomenda (TUBINO, 2007). Outros autores propuseram outras formas de classificação de sistemas produtivos, sendo uma das mais relevantes foi a classificação proposta por MACCARTHY e FERNANDES (2000) que a classificação é baseada em um modelo multidimensional identificados por quatro grupos principais (caracterização geral, caracterização do produto, caracterização do processo e caracterização do processo de montagem) os quais englobam doze variáveis que segundo o autor tem impacto direto na complexidade do sistema produtivo. Nas próximas seções serão detalhadas as características de cada sistema produtivo: contínuo e de massa, repetitivos em lotes e sob encomenda.. 2.1.1.1.. Sistemas contínuos e de massa. Os sistemas contínuos são empregados quando existe alta uniformidade dos produtos e com produção em grande escala, permitindo que os processos produtivos altamente especializados façam uso extensivo de automatização. Já os sistemas em massa, exigem uma adoção maior de mão-de-obra tendo reduzida possibilidade de automatização (TUBINO, 2007). No Quadro 2 foram citados alguns exemplos de empresas de cada sistema e as principais características dos sistemas de massa e contínuos, com destaque principalmente para especialização dos recursos, tempo de setup e layout, nas quais foram encontradas as principais diferenças..

(28) 12. Quadro 2 - Comparativo entre sistemas produtivos contínuos e de massa Adaptado de (TUBINO, 2007). Característica. Contínuo. Produtos. Energia elétrica. Montadora de automóveis. Petróleo. Montadora de eletrodomésticos. Produtos químicos. Abate e beneficiamento de aves.. Monitoramento Radar Serviços. Fornecimento de Gás e Água Busca de Páginas internet. Comportamento. da. Massa. Editoração de Jornais e Revistas Transporte Aéreo. Estável. Estável. Baixa. Baixa. Muito Alta. Alta. Nível de Automação. Rígido. Rígido. Tempo de Setup. Alto. Médio. Layout. Por produto. Por produto ou grupo de produtos. Lead time. Curto. Curto. Demanda Variedade de Produto Especialização. dos. Recursos. Fernandes e Godinho-filho (2010) classificam o sistema de produção contínuo e de massa em três níveis distintos: contínuo puro, semicontínuo e produção em massa. Desancando como principais pontos de diferenciação o nível customização dos produto e os sistemas de controle e planejamento de produção.. 2.1.1.2.. Sistemas repetitivos em lotes. São sistemas orientados a lotes padronizados de produtos, sendo necessária uma série de operações para a fabricação do lote. São utilizados quando não existe volume suficiente para a organização do sistema produtivo em massa ou em processos contínuos e existe uma variabilidade maior de produtos (TUBINO, 2007). Pode-se adotar como medida auxiliar a criação de lotes econômicos como forma de reduzir os custos de preparação (setup) e estoques de segurança para diminuir o tempo de.

(29) 13. resposta ao cliente. Em relação aos sistemas produtivos contínuos ou de massa existe uma dependência maior da variação da demanda (MARTINS;LAUGENI, 2005). A programação da produção dos sistemas repetitivos em lote poderá ser puxada ou empurrada. Na programação empurrada, os lotes de produção são obtidos a partir da demanda de diferentes produtos acabados através do PMP (Plano Mestre de Produção), que gera a necessidade de PA (Produto Acabados). Estas necessidades são transferidas para um sistema coordenador de ordens, geralmente um sistema MRP3.De acordo com a estrutura de produtos e estoques disponíveis calcula-se as quantidades de matéria-prima ou produtos intermediários que serão compradas via OC (Ordem de compra) ou que serão fabricados via OP(Ordem de Produção) e que posteriormente serão passadas a um sistema de sequenciamento o qual definirá a sequência das operações (CHASE;JACOBS;AQUILANO, 2006). A programação é chamada empurrada, pois o centro de trabalho recebe um conjunto de ordens que uma vez concluída é empurrada para o centro de trabalho seguinte (TUBINO, 2007). Na programação puxada o MRP é utilizado para fazer a previsão de demanda para o dimensionamento de estoques (TUBINO, 2007). Quando os clientes entram em contato solicitando itens, é gerada uma ordem de produção ao posto de trabalho anterior, para início do processo de fabricação. É chamada de programação puxada, pois quem autoriza a produção é o cliente interno que puxa, solicita, e autoriza ao centro de trabalho anterior o início da produção. Fernandes e Godinho-filho (2010) classificam o sistema repetitivo em lotes em dois sistemas distintos: repetitivos e semirepetitivos. A principal diferença destacada pelo autor é o sistema de controle e planejamento de produção.. 2.1.1.3.. Sistemas sob encomenda. É um sistema dedicado às necessidades específicas dos clientes, no qual o produto tem uma data específica negociada com o cliente e utiliza equipamentos de uso geral que permitem alta flexibilidade, produzindo pequenos lotes tendendo a unidade. Muitas vezes o cliente participa ativamente no desenvolvimento do produto em diversas etapas com acompanhamento mais próximo de cada operação. A demanda é variável em função dos clientes o que impossibilita a geração de estoques de segurança. Existe uma grande preocupação com a data. 3. A sigla MRP pode ser utilizada para Material Requirement Planning ou Manufacturing Resource. Planning, que são sistemas coordenadores de ordens tratados em mais detalhe nas próximas seções..

(30) 14. de entrega e a disponibilidade de recursos capazes de cumprir os prazos. Esta preocupação se inicia a partir da negociação do produto com o cliente, portanto é necessária uma aproximação maior do departamento de PCP(Planejamento e Controle de Produção) com área de vendas para que sejam combinadas datas que possam efetivamente ser cumpridas (MARTINS;LAUGENI, 2005). Pode existir ociosidade de alguns recursos enquanto outros estão com fila, pois a variedade de produtos e as datas de entrega podem fazer com que o gargalo mude de recurso para recurso em função dos estágios de fabricação de cada produto. O atraso na entrega do produto não só compromete a reputação do fornecedor, mas também é comum a adição de multas contratuais (TUBINO, 2007) A organização é por centros de trabalho ou departamento com foco por tipo de trabalho. Quando o projeto pode se estender por semana/meses são aplicadas técnicas de PERT/CPM4 para acompanhamento em detalhes para evitar atrasos. Pode se citar exemplos de empresas que trabalham com produção sob encomenda como a fabricação de navios, aviões, usinas hidroelétricas, máquinas e ferramentas. Como exemplo de empresas de prestação de serviços pode se citar as agências de propaganda, escritório de advocacia e arquitetura (TUBINO, 2007). Fernandes e Godinho-filho (2010) classifica o sistema de fabricação sob encomenda em sistemas não repetitivos ou grandes projetos, sendo que o principal motivador da diferenciação está no nível de customização dos produtos e no sistema de controle e planejamento de produção.. 2.1.2. Fluxo de operações. A classificação dos sistemas produtivos em função do fluxo de operações nos recursos, também é bastante utilizada. Podem ser observadas no Quadro 3 as principais diferenças entre os sistemas job shop e flow shop, ressaltando como principais diferenças além do fluxo de operações e do tempo do setup, temos o tipo de equipamento utilizado e as filas nos centros de trabalhos ou recursos.. 4. PERT/CPM são duas ferramentas para o gerenciamento de projetos.

(31) 15. Quadro 3 - Diferenças básicas entre os sistemas jobshop e flowshop. Fonte: (PUTNAM, 1983). JOB SHOP Opera em lotes. FLOW SHOP Opera em fluxo de materiais e peças. Varia a produção variando o tamanho dos Varia a produção alterando a taxa de lotes ou a frequência dos lotes. produção. Tende a ter custos maiores de setup. Tende a ter custos menores de setup. Materiais são trazidos para os departamentos As operações de tipos diferentes são ou centros de trabalho onde cada operação é sequenciadas de modo que o fluxo seja realizada. Filas nos centros de trabalho são mantido. Filas são pequenas e as variações maiores Utilização de equipamentos de uso geral. tem que ser acompanhadas Utilização. de. equipamento. de. uso. especializado (dedicado). Em complementariedade, podem ser encontradas na literatura outras formas de classificação em função do fluxo de trabalho (MACCARTHY;LIU, 1993).. Flow shop: todas as tarefas possuem o mesmo fluxo de processamento em todas as máquinas Job Shop: todas as tarefas possuem um roteiro específico de processamento, determinado para cada operação. Flow shop permutacional: as ordens de processamento das tarefas são exatamente as mesmas para todas as máquinas. Máquina única: existe apenas uma única máquina disponível para a execução das tarefas Máquinas paralelas: são disponíveis duas ou mais máquinas, normalmente máquinas idênticas, que podem executar qualquer tarefa, onde a tarefa só é executada em uma máquina. Job Shop com máquinas múltiplas: é um job shop no qual existem k(i) máquinas idênticas em cada estágio i(i=1,2,...m), sendo que em cada estágio cada tarefa é processada por somente uma máquina. Flow shop com máquinas múltiplas: é um flow shop onde as tarefas são processadas em múltiplos estágios seguindo a mesma ordem em cada um deles, sendo possível a variação da quantidade por estágio e as tarefas são processadas apenas por uma máquina em cada estágio..

(32) 16. 2.1.3. Estratégia de atendimento da demanda. Para atendimento da demanda por produtos e serviços pode-se adotar diversas estratégias, iniciando pela produção para estoque MTS (make to stock). O objetivo é manter o estoque em níveis para atender a demanda dos clientes, possibilitando uma resposta rápida, pois os itens já estão fabricados e disponíveis em uma determinada quantidade. A produção é baseada nas previsões de demanda de itens padronizados, mas incorre em custos extras com a geração de estoques de produtos acabados (FERNANDES;GODINHO-FILHO, 2010). Outra forma de atender a demanda é quando a mesma inicia o processo de fabricação, conhecido como MTO (make to order), onde o processo somente se tem início a partir da solicitação do cliente que tem que aguardar o processo de fabricação para receber o produto, o que faz com que seja negociada a data de entrega. Em alguns casos pode-se até mesmo ser projetado em paralelo com a fabricação, o qual poderia ser considerado já uma variação de MTO (make to order) para ETO (engineer to order) que será citada a seguir. Essa estratégia de atendimento de demanda também pode ser adotada quando os produtos são perecíveis ou de alto custo. - ETO (engineer to order)-Engenharia sob encomenda, o projeto, a produção de componentes e a montagem final são feitos com base nas decisões do cliente. É uma estratégia utilizada principalmente em grandes projetos, ou projetos de alta complexidade, específico para o cliente e tem que atender a um grande número de requisitos (MARTINS;LAUGENI, 2005). - ATO (assemble to order) A empresa faz estoque de subconjuntos e monta conforme a solicitação dos clientes. Os principais componentes do produto final são produzidos conforme a previsão de demanda. A chegada do pedido do cliente dispara a ordem de montagem final mediante a utilização dos componentes previamente produzidos é particularmente útil quando a variedade de produtos finais é grande, mas são produzidos através de poucos componentes. (TUBINO, 2007). 2.1.4. Atividades do PCP As decisões sobre o sistema produtivo normalmente são tomadas pelo departamento de PCP (Planejamento e Controle da Produção), também é possível encontrar na literatura por PPCP (Planejamento, Programação e Controle da Produção). Independente da nomenclatura utilizada seu papel é definir o que, quanto e quando produzir, comprar e entregar, além de quem.

(33) 17. e/ou onde se produzir além do controle e acompanhamento do que está sendo produzido ou não produzido (TUBINO, 2007; CHASE;JACOBS;AQUILANO, 2006). Para facilitar, este conjunto de ações foi dividido em três níveis hierárquicos de longo médio e curto prazo (Figura 3). Figura 3 - Os três níveis hierárquicos do sistema produtivo. Fonte (TUBINO, 2007). Para o horizonte de longo prazo é identificado o planejamento de processo e estratégico de capacidade. São decisões que utilizam previsão de demanda de longo prazo, determinando com que capacidade do sistema produtivo deverá trabalhar para atender aos clientes e deve estar de acordo com o planejamento estratégico da corporação. O horizonte de médio prazo leva em consideração os pedidos firmes, previsões de demanda de médio prazo se adaptando as flutuações do mercado de forma mais rápida. Inclui neste momento o planejamento por um sistema coordenador de ordens, tradicionalmente em sistemas ERP(Enterprise resource planning). O principal objetivo é coordenar a demanda do mercado com os recursos internos da empresa de forma a programar as taxas adequadas de produção de produtos finais gerando como resultado final o PMP (Plano mestre de produção), que desmembra o planejamento estratégico em planos específicos de produtos acabados. O horizonte de curto prazo refere-se a decisões de onde serão executadas as ordens planejadas ou firmadas no médio prazo. Neste instante está procurando determinar uma.

(34) 18. programação para a fábrica, considerando efetivamente data para início e duração de cada ordem ou operação, com quais recursos estarão efetivamente disponíveis. São considerados também, turnos de trabalho, disponibilidade de materiais, quebras e manutenções preventivas (CHASE;JACOBS;AQUILANO, 2006). O controle pode ser definido como atividade gerencial por regular, no curto prazo, o fluxo de materiais em um sistema de produção por meio de informações e decisões para a sua execução. Pode se definir como quatro principais atividades do PCP (Planejamento e controle de produção): - Programar a produção em termos de itens finais PMP (Plano Mestre de Produção); - Controlar por meio de regras a necessidade de componentes e insumos; - Controlar a emissão e liberação de ordens de produção e compras; - Sequenciar as tarefas nas máquinas; Diversos sistemas foram propostos para o controle de necessidade de componentes e insumos, a emissão e liberação de ordens de compra e a programação das tarefas nas máquinas, que foram classificados por Fernandes e Filho (2007) como sistemas coordenadores de ordens e que serão discutidos na próxima seção. 2.1.5. Sistema coordenador de ordens. O sistema coordenador de ordem mais utilizado é o sistema MRP. No entanto, existem outros sistemas que possuem objetivos similares e bons resultados em alguns sistemas produtivos. Como visto na seção 2.3, em uma única fábrica podem existir diversas estratégias de maneira que pode-se adotar sistemas mais específicos a cada necessidade. Seguem abaixo os quatro grupos de sistemas coordenadores de ordens classificados por Fernandes e Filho (2007). 1) Grupo I: Sistema de pedido controlado: é impossível manter estoque de produtos finais, possivelmente sistemas de produção sob encomenda ou repetitivo em lotes tendendo a unidade. a). Sistema de programação por contrato;. b). Sistema de alocação de carga por encomenda.. 2) Grupo II: Sistemas controlados pelo nível de estoque: as decisões são baseadas pelo nível de estoque e influenciam diretamente a geração e emissão de ordens de produção e compra..

(35) 19. a). Sistemas de revisão contínua, também encontrado na literatura como. sistemas de duas gavetas, sistema de ponto de reposição e sistema de estoque mínimo; b). Kanban CNE (Controlado pelo Nível de Estoque),. c). CONWIP (Constant Work in Process) CNE;. d). Sistema de revisão periódica.. 3) Grupo III: Sistemas de fluxo programado; as decisões são baseadas no estoque somadas as previsões de necessidade. a) Sistema de estoque base; b) MRP (Material Requirements Planning); c) PBC (Period Batch Control); d) OPT (Optimized Production Technology); e) Sistemas de lote padrão, etc.. 4) Grupo IV: Sistemas híbridos possuem características dos sistemas dos grupos I e II a). Maxmin;. b). CONWIP H ;. c). Kanban H ;. d). DBR (Drum, Buffer, Rope) tambor, pulmão e corda ;. e). DEWIP (Decentralized Wok in Process) ;. f). LOOR (Load Oriented Order in Process) ;. g). POLCA (Paired-cell Overlapping Loops of Cards with Authorization). Os diversos sistemas coordenadores de ordem não serão tratados neste trabalho e podem ser encontrados com mais detalhes em Fernandes e Filho (2007). No entanto será realizada uma breve descrição do funcionamento do MRP e as críticas do seu uso na programação de operações.. 2.1.6. Material Requirements Planning (MRP). O MRP (Material Requirements Planning) foi desenvolvido no século passado por volta dos anos 60 e surgiu com a introdução da computação nas empresas com o objetivo de fazer a programação na indústria. O MRP evoluiu e foram adicionadas novas capacidades até que por volta dos anos 80, surgiu o desdobramento do conceito de MRP (Manufacturing Resource Planning), quando foram criadas as siglas MRP I para Material Requirements Planning e MRP II para.

(36) 20. Manufacturing Resource Planning. Foram também adicionados novos recursos para atender novas áreas da empresa sendo denominado como ERP (Enterprise Resource Planning). Atualmente podem ser adotados tanto MRP I quanto MRP II ou outro sistema coordenador de ordens (GIROTTI;MESQUITA, 2011). O MRP necessita para o cálculo das necessidades, inicialmente da divisão do horizonte de planejamento em unidades de tempo, normalmente semanas ou dias que são denominadas como time buckets. O horizonte de planejamento deve contemplar o período de pedidos firmes e não exceder a capacidade de previsão. O MRP tem como entrada para o cálculo o que segue: PMP (Plano mestre de produção): possui a quantidade e data de entrega dos produtos; Lista de materiais (BoM - Bill of Material): Lista de componentes necessários para elaboração dos produtos. A lista é definida em níveis para quando for realizada a explosão a mesma seja realizada nível a nível, até a conclusão. Estoques: quantidade atual de cada item, incluindo reservas para ordens em produção e ordens de compra programadas. A lógica de funcionamento do MRP inicia pelos itens de demanda independente (produtos acabados) seguindo os passos: Netting (Balanço de estoque): determina as necessidades líquidas em cada período, subtraindo das necessidades brutas os estoques projetados e os recebimentos programados; Lot Sizing (Formação de Lote): agrupa as necessidades líquidas em tamanhos apropriados de lotes para ordens de produção ou de compra. Time Phasing (Programação para trás): obtem as datas de início e vencimento das ordens, baseando-se nos lead times padrão. BoM Explosion (Explosão de materiais): utiliza as datas de início e a lista de materiais para gerar as necessidades brutas de cada componente do próximo nível. Iteração: determina que nível da lista de materiais esta sendo explodido. Como resultado o MRP gera uma lista de ordens de compra e produção com as respectivas datas. Com o passar dos anos foram adicionado novas funções ao módulo de MRP, tendo destaque ao RCCP (Rough-cut Capacity Planning), que faz uma verificação preliminar da capacidade de produção de alguns poucos recursos críticos com o objetivo de assegurar a viabilidade dos planos de produção estipulados..

(37) 21. No sistema MRP II pode se adotar um módulo o CRP (capacity requirements planning) que recebe as informações do MRP e faz uma análise detalhada dos recursos críticos para determinar as datas em função da capacidade de produção. Mesmo utilizando o módulo CRP, o MRP sofre diversas críticas em sua adoção, que são tratadas na próxima seção.. 2.1.7. Criticas à adoção do MRP. A adoção do MRP traz inúmeros benefícios, mas sua adoção para a programação da produção traz críticas que serão descritas abaixo: Programação infinita: Não considera a disponibilidade efetiva dos recursos; Lead time superestimado: Leadtime constante que não utiliza informações do chão de fábrica em seu algoritmo. Como utiliza leadtime fixo, o mesmo é superestimado para garantir que possa ser cumprido e são somados aos tempos leadtime os tempo de fila. Além disso, o MRP discretiza o tempo em dias ou semanas (LIDDELL, 2009); Nervosismo do sistema: pequenas mudanças no PMP(Plano Mestre de Produção) geram grandes mudanças no plano gerado pelo MRP; Cultura de formação de lotes: talvez não seja o mais eficiente para alguns sistemas de produção, gerando excesso de WIP (Work in Process); Além das características citadas acima o MRP faz a programação pra trás com capacidade infinita. Mesmo com a adoção do módulo CRP , o MRP não consegue gerar uma programação detalhada, pois utilizam lead time médios que somam ao tempo de processo os tempos de fila, sendo que os tempos de fila deveriam ser resposta do sistema e não parâmetro. Outras críticas podem ser encontradas no trabalho de (GIROTTI;MESQUITA, 2011).. 2.1.8. Diferença entre os termos planejamento e programação. A diferença entre os termos de planejamento e programação pode ser observada na Tabela 1. Pode-se destacar que, diferente do planejamento, na programação existe uma preocupação mais fina com a utilização dos recursos e com os detalhes do processo de fabricação (ZATTAR, 2004)..

(38) 22. Tabela 1 - Diferenças básicas entre os termos planejamento e programação. Fonte: (ZATTAR, 2004). Planejamento. Programação Encontrar data de início e fim para cada. O que, quando e onde fazer.. operação. Trabalha com família de produtos ou outras formas de agrupamento. Detalhes de cada produto. Capacidades, taxas, restrições de inventário, Sincronizar. atividades/operações. plantas e mão-de-obra. recursos. Planejamento sazonal. Minimizar setup. Balanceamento de recursos. Prioridades, restrições e conflitos.. Planejamento orçamentário. Gerenciar mudanças. com. A diferença entre planejamento e programação também depende do nível de detalhamento em que será realizado, quanto mais detalhes são definidos, utiliza-se o termo programação e quanto menos o termo planejamento (Tabela 2). Tabela 2 - Diferença entre os períodos de planejamento e programação. Fonte: (FERNANDES;GODINHO-FILHO, 2010). Nível. Item considerado. Planejamento. Famílias. Agregado de Produção. produtos. Planejamento. de. Produto final. Desagregado. Mês. Mês. Programação Mestre de Produto final ou Produção. Período Considerado. módulo. Semana. Programação em nível Módulo. ou. de. ou Semana ou dia. componentes. e componente. materiais Programação operações. matéria prima de. Operações. Dia, turno ou hora.. Horizonte usual 12 meses (vários meses) 12 meses (vários meses) Várias semanas. Algumas semanas ou dias Alguns dias ou várias horas.