APLICAÇÃO DA SIMULAÇÃO A EVENTOS DISCRETOS PARA...

APLICAÇÃO DA SIMULAÇÃO A

EVENTOS DISCRETOS PARA AVALIAR

A INFLUÊNCIA DO SETUP EM UMA

EMPRESA DO SETOR AUTOMOTIVO

THIAGO BUSELATO MAURICIO (cesmac )

[email protected]

Juliana Ramos Abs (cesmac )

[email protected]

francisco gustavo torres (cesmac )

[email protected]

ISIS BARROS SANTOS (cesmac )

[email protected]

Este trabalho apresenta a utilização da simulação a eventos discretos

como ferramenta necessária para a tomada de decisão nas empresas.

Pois ela permitirá a avaliar o comportamento de um sistema ao retirar

duas máquinas e movimentar a mão de obra para auxiliar no setup

realizado no mesmo layout. Além disso, o trabalho apresentará

propostas de cenários para a empresa adotar como meta, e assim,

reduzir seu custo operacional.

Palavras-chave: simulação a eventos discretos, lead time, setup e

produtividade.

XXXVI ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCÃO Contribuições da Engenharia de Produção para Melhores Práticas de Gestão e Modernização do Brasil

João Pessoa/PB, Brasil, de 03 a 06 de outubro de 2016.


João_Pessoa/PB, Brasil, de 03 a 06 de outubro de 2016. .

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1. Introdução

O desenvolvimento mundial decorrente da globalização, contribuiu para uma maior exigência

dos consumidores, assim, cobrando das empresas o melhor atendimento possível.

Para uma organização se manter competitiva no mercado, tornou-se necessário a capacidade

de agregar valor aos produtos com custos baixos, e aliado a isso, a preocupação com a

redução do lead time e do tamanho dos estoques. Saber gerenciar processos produtivos de

forma eficiente é fundamental para evitar a falência das organizações.

Para isso, o setor de Planejamento e Controle da Produção teve que evoluir estudando os

processos produtivos para torná-los mais eficientes. Nessa evolução foram desenvolvidas

algumas ferramentas de gestão da produção e qualidade como: o 5S, a filosofia Just-in-time e

o Lean Manufacturing. Essas ferramentas surgiram na tentativa de diminuir o lead time e

suprir a demanda da população que vem aumentando.

Planejamento e Controle da Produção é o setor responsável por: planejar qual produto será

fabricado, programar os materiais e recursos a serem utilizados, programar o início e término

de sua produção, e controlar o estoque e a execução da produção, sendo assim um processo de

fluxo contínuo (RENTES, 2008).

Portanto, o lead time se torna relevante nesse processo, pois segundo Christopher (1998):

"Lead time ou tempo de throughput é o tempo necessário para que um

produto evolua da concepção ao lançamento, do pedido à entrega ou da matéria-

prima ao cliente e inclui o tempo de processamento e o tempo de fila".

Ou seja, trata-se do tempo entre a concepção do pedido até sua entrega, e é um dos fatores que

influenciam o setor de Planejamento e Controle da Produção e a confiabilidade da empresa

perante o cliente.

Outro elemento de grande relevância para os processos produtivos é o tempo de setup.

Segundo Slack et al. (2008), trata-se do tempo decorrido entre o final da produção de uma

peça e o início da produção da próxima peça boa diferente. É envolvido nessa parcela de

tempo toda a preparação para reiniciar o ciclo, ou seja, o tempo dispensado na preparação do

equipamento para habilitá-lo ao reinício da atividade (SHINGO, 2000).



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Além de influenciar na competitividade das organizações, a redução do tempo de setup

diminui o tempo ocioso e os desperdícios na produção, aumentando a produtividade e

reduzindo os custos de operações.

Portanto, uma boa gestão de custos também faz-se necessário, para que seja possível agregar

valor aos produtos com menores custos de produção. Afinal, de acordo com Batalha (2008)

“O conhecimento adequado dos custos é de suma importância para um

gerenciamento eficaz. No ambiente competitivo atual, tais informações tornam-se,

mais importantes, pois as consequências de uma decisão incorreta são mais graves e

imediatas do que era há algum tempo”.

Sabendo-se desses fatores, o cenário a ser avaliado é de uma empresa que precisa aumentar

sua produtividade. Ela atua no setor automotivo, e está instalada no Sul do estado de Minas

Gerais. Ela faz parte de uma multinacional de origem alemã com aproximadamente 100

plantas em 4 continentes, 8 centros de pesquisa e desenvolvimento e cerca de 47 mil

colaboradores. Somente essa planta produz cerca de 351 milhões de peças/ano, empregando

algo em torno de 3.000 colaboradores, movimentando centenas de milhões de reais.

Nessa empresa, existe um setor com 16 máquinas do mesmo processo operadas por 8

colaboradores. O objetivo do estudo é avaliar a influência do setup na produtividade desse

local, criando para isso, alguns cenários virtuais com a Simulação a Eventos Discretos.

A Simulação a Eventos Discretos (SED) é a experimentação de um sistema real por meio de

modelos. A possibilidade de criar e simular fenômenos desejados permite conferir quão

representativas seriam as mudanças, colaborando, dessa forma, com tomada de decisões

(BATEMAN et al., 2013). A SED é conhecida por seu comportamento dinâmico (que sofre

influência do tempo), é um ato que ocorre de forma discreta em um determinado momento e

que predominam mudanças.

Assim, a situação do setup na empresa será estudada e analisada por meio da técnica de

simulação a eventos discretos, iremos observar se é possível com a retirada de algumas

máquinas e a utilização de uma mão de obra direta (MOD) para o setup, aumentar a

produtividade, reduzir o custo do produto e o lead time.

Com a ajuda de um programa de simulação a eventos discretos, iremos criar algumas

situações para avaliar a interferência do tempo de setup na produtividade do processo, com o

objetivo de identificar suas falhas e corrigi-las, contribuindo para a melhoria do processo de



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produção da empresa, atendo como objetivo de avaliar e mensuraro ganho de produtividade,

a realocação da MOD, a redução no custo de produção e a redução do Lead Time.

2. Revisão da literatura

2.1 Lead Time e Set up

O lead time é o intervalo de tempo entre a liberação da ordem de produção até o momento

que a peça ou produto esteja pronto para ser utilizado (Erdmann, 1998). “Lead Time é uma

medida do tempo gasto pelo sistema produtivo para transformar matérias-primas em produtos

acabados” (TUBINO, 1999).

Erdmann afirma que o sistema Just in time procura organizar a produção em pequenos lotes,

tornando necessário o trabalho com lead time curtos para aumentar a flexibilidade de resposta.

Para Pelegrino (2007) um dos benefícios da redução do lead time é o aumento da capacidade

de produção e a maior rapidez na entrega do produto ao cliente.

Em sistemas de produção por lotes, paradas para ajustes são constantes devido à necessidade

de se produzir uma grande variedade de produtos. Portanto, é necessário que ocorra um

controle deste período ocioso para garantir uma boa produtividade para a empresa e para que

não ocorra uma aumento desnecessário do lead time.

Essas paradas são conhecidas como Setup ou Tempo de Setup. Segundo Sousa et al. (2009) o

Setup é um exemplo típico de resíduos, sem qualquer valor agregado e portanto, deve ser

reduzida para o valor mais baixo possível. Conforme Cakmakci (2009), quanto menor for o

tempo de preparação da máquina, menor poderá ser o tamanho do lote produzido, logo maior

será a eficiência.

2.2 Simulação a Eventos Discretos

A SED é uma ferramenta que pode ser utilizada para estudar o lead time e o tempo de setup,

pois segundo (HARREL et al., 2000) “A SED é uma imitação de um sistema real para

avaliação e melhorias no desempenho deste sistema, modelado computacionalmente”. Para a

construção da simulação, deve passar por várias etapas evitando que ocorra erros com o

estudo em questão.



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Montevechi et al. (2007) afirma que a simulação é a importação da realidade para um

ambiente controlado, onde seu comportamento pode ser estudado sob diversas condições, sem

riscos físicos e/ou altos custos envolvidos.

Para Nethe e Stahlmann (1999) o desenvolvimento de modelos de processos antes do

desenvolvimento dos modelos de simulação apresenta vantagens tais como grande auxílio na

coleta de informações relevantes e redução de esforços e tempo consumido no

desenvolvimento de um modelo de simulação.

Lin et al.(2015) utilizou a SED para solucionar um problema de superlotação em um

departamento de emergência no National Hospital Ambulatory Medical Care Survey, teve

uma eficácia estratégia para aliviar essa aglomeração de pacientes baseado nos dados

coletados, podendo representar recursos médicos e permitindo demonstrar que o desvio de

ambulância (AD) com varias vezes em intervalo de tempo menor mostra um efeito melhor do

que apenas um único AD com duração maior.

3.Material e métodos

A técnica IDEF-SIM (Figura 1) é uma ferramenta que tem elementos que são importantes

para modelagem computacional facilitando o mesmo, e sendo necessária para a construção de

qualquer modelo conceitual, independente do tipo de software utilizado, e assim orientando

na construção de modelos bem estruturados aos alunos que estão em fase de aprendizado e

facilitando a construção do modelo (Leal et al. 2010).

Figura 1 - Simbologia utilizada na técnica proposta IDEF-SIM

Elementos Simbologia Técnica de origem

Entidade

IDEF3 (Transição do modo

descritivo)

Função

IDEF0

Fluxo da entidade

IDEF0 e IDEF3

Recurso

IDEF0



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Controle

IDEF0

Regras para fluxo paralelo

e/ou alternativo

Regra E

Regra OU

Regra E/OU

IDEF3

Movimento

Fluxograma

Explicação

IDEF0 e IDEF3

Entrada de fluxo no sistema

Fim do sistema

Conexão com outra figura

A metodologia definida para este trabalho foi a mesma proposta por Montevechi et al.

(2010) representada na Figura 2.

Figura 2- Fluxograma utilizado no trabalho de Montevechi.

&

X

O



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Fonte: Montevechi et al (2010).

Dessa forma, a primeira etapa do trabalho foi definir seu objetivo e posterior a definição do

sistema junto com a definição do sistema e suas ferramentas de simulação a serem utilizados.

A Construção do modelo conceitual é feita através de uma técnica denominado IDEF-SIM

onde que o próprio software tem uma técnica de modelagem conceitual, que inclui uma

simbologia que representa os componentes existentes em muitos pacotes de simulação, tais

como lógica do processo, recursos, regras e transporte (LEAL, 2008).

A Validação do modelo conceitual é feita após a construção do modelo conceitual, que terá a

sua validação feita por especialistas e interessados pela área simulação assim buscando um

resultado mais concreto para a sua solução.



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Tudo que foi obtido como dados estatísticos (como quantidade de produtos feitos e sua

variedade, quantos operários, quantas maquinas, o horário que os operadores trabalham), ou a

construção do modelo conceitual deve ser guardado, pois esses dados poderão ser necessários

novamente nas fases a seguir.

A Modelagem dos dados de entrada é o princípio da construção do modelo computacional.

Esse modelo geralmente é composto através da coleta de dados, tratamento de dados e

inferência (aplicação dos conhecimentos de dados probabilísticos).

Na implementação, a construção do modelo computacional é realizada através da modelagem

do cenário que poderá representar o sistema real, logo após essa modelagem ser concluída,

deverá ser feito uma verificação e validação do modelo atual.

A Verificação do modelo computacional é uma verificação que deverá ser feita, pois o

modelo poderá conter erros, assim ajudando a identificá-los.

Se o modelo estiver de acordo com o proposto vai para a Validação do modelo operacional,

pois é uma passo importante, nele pode-se verificar se os dados obtidos são confiáveis e se o

comportamento dele está de acordo com a situação real.

Na etapa da análise, será estudado as possíveis soluções e seus dados. A definição do projeto

experimental é a fase de mudanças de cenário, ou seja, vai decidir o que se deve mudar ou

retirar dentro da simulação que foi feita.

Após essa tomada de decisão, deve executar os experimentos propostos na fase anterior e

analisar as estatísticas que essas experiências apresentou e estudá-las para ver se é

recomendada ou não para determinado caso.

4. Resultados e discussão

O objetivo da definição do sistema conta uma breve síntese de onde houve a coleta de dados

para a confecção de tal modelo de simulação, uma empresa de Minas Gerais foi a escolhida

para a extração de dados e o estudo para a melhoria do setup.

Por sua vez essa empresa é responsável por a produção de sete tipos produtos, sendo assim o

foco desse trabalho que é desenvolver e executar melhorias, mas para isso necessário a

utilização do software Promodel, desenvolvido para todos os fins de simulação onde seu

intuito e verificar se é possível a redução do lead time e a redução do MOD.



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A técnica IDEF-SIM serviu para a construção do modelo conceitual, um dos requisitos para a

construção do modelo computacional e servirá como um verdadeiro suporte para a construção

do mesmo, na Figura 3 mostra o modelo em questão já validado.

Figura 3- Modelo conceitual validado.

A validação do modelo conceitual foi realizada após a sua construção, realizamos essa

validação após entrarmos em contato com o responsável do setor e com pessoas capazes de

entender o modelo.

A modelagem dos dados de entrada, essa etapa que se deu o início a construção do modelo

computacional, com a realização da coleta de dados como: o volume de produção para cada

tipo de produto, tempo do operador e da lapidadora junto com suas distâncias reais. A

empresa em questão disponibilizou uma lista com todos os tipos de lapidação e o lay out

desse setor. Após receber a lista foi feia uma separação para cada tipo de lapidação em relação

ao tipo de produto, a quantidade de produto que entra na lapidadora, tempo de lapidação e

diferença entre a data de entrada do produto na máquina (Figura 4).



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Figura 4 – Banco de dados.

O modelo conceitual que foi feito anteriormente é tomado como base na hora da construção

do modelo computacional. Após montar o cenário, deve-se colocar os dados necessários,

como o tempo de set up das máquinas e o horário de funcionamento do mesmo e dos

operadores, o tempo de lapidação para cada nível de produto quantidade de estoque dos níveis

e as distâncias reais entre cada máquina e estoque que foi coletada através do lay out.

O programa stat::fit foi utilizado para estudar a distribuição, de acordo com os níveis dos

produtos utilizando os dados de entrada, para identificar a melhor distribuição com ajuste aos

dados (Figura 5).



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Figura 5 – Distribuição do nivel 3.

A construção do modelo conceitual é tomada como base dando início ao estudo, assim como

já foi mencionado e feito à construção do modelo computacional seguindo as mesmas regras e

parâmetros do modelo conceitual. A Figura 6 apresenta a construção do modelo

computacional.

Figura 6 - Modelo computacional.



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Após ter sido verificado o modelo computacional, passou pelo processo de validação do

modelo computacional, realizada pelos especialistas do sistema.

Após a validação do modelo computacional avaliou-se algumas situações para serem testadas.

Todos os cenários envolviam o desligamento de um conjunto de máquinas, e a utilização de

uma mão de obra para auxiliar no setup das outras máquinas.

No primeiro cenário, sem alteração do tempo de setup, houve redução em 30% da quantidade

de peças produzidas e aumento no tempo de entrega do produto para o cliente.

Optou o desligamento do estoque quatro juntos com as lapidadores sete e oito, através do

gráfico apresentados pelo programa Promodel percebeu que o rendimento desse conjunto era

o menor entres os sete (Figura 7).

Figura 7 – Utilização das máquinas.

Posteriormente, foram testados cenários onde o tempo de setup era menor que o praticado

pela empresa atualmente. Uma delas foi alterar o setup que era de 30 min para 15 min e em

outra situação o setup para 20 min.

O único resultado satisfatório foi com o tempo de setup em 15min, pois esse cenário

apresentou redução na produção em 2% e aumento no lead time de apenas 3h, o que seria

tolerado pelos clientes.



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5. Conclusões

Com o presente trabalho pode-se nota a influência a importância da simulação a eventos

discretos na tomada de decisão das empresas. Além disso, pode-se avaliar o comportamento

da produtividade e do lead time com a movimentação de uma mão de obra e com a variação

do tempo de setup.

Os resultados foram disponibilizados para a empresa. O modelo que apresenta o set up de 15

min será adotado como meta. Isso porque, cada máquina tem um custo horário de R$ 53 reais.

Isso leva a um custo anual de aproximadamente R$ 600 mil por ano para as duas máquinas,

ou seja, ao desligá-las, a empresa poderia ter essa economia. Valor esse muito relevante no

período de crise que o país está passando.

No entanto, para que a empresa possa desligar essas duas maquinas, deve primeiro fazer um

projeto para reduzir o tempo do setup de 30 min para 15 min, só depois que conseguir essa

redução no tempo que pode fazer essa retirada das máquinas.

7. Referências

CAKMAKCI, M. Process improvement: performance analysis of the setup time reduction-

SMED in the automobile industry. International Journal of Advanced Manufacturing

Technology, v. 41, n. 1-2, p. 168-179, 2009.

LIN, Chih-Hao; KAO, Chung-Yao; HUANG, Chong-Ye. Managing emergency department

overcrowding via ambulance diversion: A discrete event simulation model. Journal of the

Formosan Medical Association (2015) 114, p. 64e71

SOUSA, R. M.; LIMA, R. M.; CARVALHO, D.; ALVES, A. An Industrial Application of

Resource Constrained Scheduling for Quick Changeover. Proceedings… IEEE International

Conference on Industrial Engineering and Engineering Management, Hong Kong, China,

2009.

TUBINO, Dalvio Ferrari. Planejamento e controle da produção: teoria e prática. – 2. Ed. –

São Paulo: Altas, 2009.

ERDMANN, Rolf Hermann. Administração da produção: Planejamento, Programação e

Controle. Florianópolis: Papa livro, 2007.



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PELEGRINO, Paula Luci. Redução de lead time e aumento da capacidade na produção

de rolos guias para máquina de papel. Trabalho de conclusão de curso (TCC).

Universidade de São Paulo. Curso de Engenharia de Produção – POLI – USP: São Paulo,

2007.

MONTEVECHI, J.A.B.; PINHO, A.F. de; LEAL, F. & MARINS, F.A.S. Application of

design of experiments on the simulation of a process in an automotive industry. In:

Proceedings of the 2007 Winter Simulation Conference, Washington, DC, USA.

HARRELL, C.; GHOSH, B. K. & BOWDEN, R. Simulation Using Promodel. 3.ed. Boston:

McGraw-Hill, 603 p, 2000.

NETHE, A. & STAHLMANN, H.D. Survey of a general theory of process modeling. In:

Proceedings of the 1999 International Conference on Process Modelling, Cottbus, Germany,

p. 2–16.

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