MODELAGEM DO TRABALHO HUMANO EM SISTEMAS DE … · Os dados de entrada também devem ser coletados...

MODELAGEM DO TRABALHO

HUMANO EM SISTEMAS DE

MANUFATURA ATRAVÉS DA

SIMULAÇÃO A EVENTOS DISCRETOS

Tiago César Leal (UNIFEI)

[email protected]

Fabiano Leal (UNIFEI)

[email protected]

Dagoberto Alves de Almeida (UNIFEI)

[email protected]

A simulação a eventos discretos representa máquinas em um amplo

nível de detalhes, enquanto representa a mão-de-obra como um

simples recurso. Este problema se agrava quando se intensifica o uso

de funcionários, como em uma linha de montagemm. A omissão de

algumas relações pode afetar os resultados do modelo. Dentre estas

relações destaca-se o comportamento e o desempenho das pessoas.

Este artigo tem como objetivo principal desenvolver uma modelagem

do trabalho humano em sistemas de manufatura através da simulação

a eventos discretos. Pode-se ainda definir os seguintes objetivos

específicos: modelar o trabalho humano através de técnicas de

mapeamento de processo; comparar os resultados de produção do

trabalho no decorrer dos turnos, através de modelagem no software de

simulação Promodel®. Três cenários foram desenvolvidos nesta

análise. Para a realização das propostas, foi utilizada uma célula de

montagem de uma empresa do setor de transmissão e distribuição de

energia. Os resultados gerados com a simulação demonstram o efeito

do biorritmo na rotina de trabalho do funcionário.

Palavras-chaves: Simulação a eventos discretos, modelagem de

processos, tempo padrão

XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO A Engenharia de Produção e o Desenvolvimento Sustentável: Integrando Tecnologia e Gestão.

Salvador, BA, Brasil, 06 a 09 de outubro de 2009

XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO A Engenharia de Produção e o Desenvolvimento Sustentável: Integrando Tecnologia e Gestão


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1. Introdução

A simulação a eventos discretos é um assunto de interesse crescente no meio empresarial e

acadêmico, com aplicabilidade em diversas áreas dos setores de serviços, de manufatura ou

mesmo militar. Tal ferramenta possui um grande potencial para promover o entendimento de

sistemas, gerando conclusões e recomendações fundamentais para sua otimização.

De acordo com Chwif e Medina (2006), o modelo de simulação consegue capturar com

grande fidelidade as características de natureza dinâmica e aleatória de um sistema real,

procurando repetir em um computador o mesmo comportamento que o sistema apresentaria

quando submetido às mesmas condições de contorno. O modelo de simulação é utilizado,

particularmente, como uma ferramenta para se obter respostas a sentenças do tipo: “o que

ocorre se...”.

O foco deste artigo está no depoimento dos autores Baines et al. (2004), que afirmam que a

simulação a eventos discretos representa máquinas em um amplo nível de detalhes, enquanto

representa a mão-de-obra como um simples recurso.

Nas ferramentas convencionais de simulação as pessoas são tratadas como um elemento

pseudo-tecnológico e é esperado que se comportem da mesma maneira que um item de

equipamento. Na prática, o comportamento de pessoas está longe disto, e isto poderia ajudar a

explicar por que os modelos de simulação não modelam a realidade tão bem como esperado

(BAINES et al., 2004).

Este problema é especialmente agudo na modelagem de um sistema com uma proporção alta

de trabalho manual, como uma linha de montagem. As pessoas que administram tais tarefas

não se comportam na simulação da mesma maneira como as máquinas; elas são inerentemente

instáveis, imprevisíveis, e capazes de ação independente (FURNHAM et al., 1999).

O objetivo deste artigo é analisar a influência do trabalho humano (operadores em um

processo de manufatura) nos resultados de um modelo de simulação. Para isso, será realizada

a modelagem de um processo industrial com elevada proporção de trabalho manual e serão

comparados os resultados de produção no decorrer dos turnos, através do uso do software de

simulação Promodel®.

2. Simulação a eventos discretos

A Simulação a Eventos Discretos é utilizada para modelar sistemas que mudam o seu estado

em momentos discretos no tempo, a partir da ocorrência de eventos (CHWIF e MEDINA,

2006).

Dado um sistema, podemos construir uma representação simplificada das diversas interações

entre as partes desse sistema. Um modelo é uma abstração da realidade, aproximando-se do

verdadeiro comportamento do sistema, mas sempre mais simples do que o sistema real. Os

sistemas reais, geralmente, apresentam uma maior complexidade devida, principalmente, a

sua natureza dinâmica (que muda seu estado ao longo do tempo) e a sua natureza aleatória

(que é regida por variáveis aleatórias). O modelo de simulação consegue capturar com mais

fidelidade essas características, procurando repetir em um computador o mesmo

comportamento que o sistema apresentaria quando submetido às mesmas condições de

contorno (CHWIF e MEDINA, 2006).

No passado, a simulação era considerada uma técnica de último recurso, que deveria ser



3

utilizada quando “todas as técnicas possíveis falhassem”. Com o passar do tempo, no entanto,

a simulação vem se tornando uma das técnicas mais utilizadas, como podem comprovar as

pesquisas de campo (LAW e KELTON, 2000).

Alguns autores propõem uma seqüência de etapas para a simulação de sistemas. Em seu

trabalho, Chwif (1999) propõe um ciclo, envolvendo a concepção, implementação e análise,

como mostra a figura 1.

OBJETIVOS

DEFINIÇÃO

DO SISTEMA

MODELO

ABSTRATO

MODELO

CONCEITUAL

MODELO

COMPUTACIONAL

MODELO

OPERACIONAL

RESULTADOS

EXPERIMENTAIS

FORMULAÇÃO DO

MODELO

REPRESENTAÇÃO

DO MODELO

IMPLEMENTAÇÃO

DO MODELO

VERIFICAÇÃO

E VALIDAÇÃO

EXPERIMENTAÇÃO

DO MODELO

ANÁLISE E

REDEFINIÇÃO

DADOSDE ENTRADA

Figura 1 – Seqüência de passos para a simulação, segundo Chwif

Fonte: Chwif (1999).

Na etapa de concepção, o analista de simulação deve entender claramente o sistema a ser

simulado e os seus objetivos, através da discussão do problema com especialistas. Questões

como o nível de detalhe pretendido no modelo são discutidas.

Ainda nesta etapa, o modelo que está na mente do analista (modelo abstrato) deve ser

representado de acordo com alguma técnica de representação de modelo de simulação, a fim

de torná-lo um modelo conceitual, de modo que outras pessoas possam entendê-lo. Os dados

de entrada também devem ser coletados nesta fase.

Na segunda etapa, o modelo conceitual é convertido em um modelo computacional através da

implementação no computador, com a utilização de uma linguagem de simulação ou de um

simulador comercial.

Na terceira etapa, após a verificação e validação do modelo computacional, este está pronto

para a realização dos experimentos, dando origem ao modelo experimental, ou como é

chamado, modelo operacional.

3. Análise de tempos nas relações de trabalho

O uso do tempo padrão como forma de analisar a capacidade produtiva de um sistema está

inserido nos princípios e conceitos da Administração Científica, conhecida como Teoria X,

que visa aumentar os níveis de produtividade a partir da racionalização do trabalho.

De acordo com Toledo Junior (1989), tempo padrão é o tempo necessário para executar uma

operação de acordo com um método estabelecido, em condições determinadas, por um

operador apto e treinado, possuindo uma habilidade média, trabalhando com esforço médio,



4

durante todas as horas do serviço.

Para o cálculo do tempo padrão, deve-se realizar o nivelamento dos tempos, pois alguns

podem estar fora da rotina, indicando acontecimentos esporádicos, como queda de algum

instrumento, interferência externa, etc. Estes tempos só passam a ser considerados caso estes

acontecimentos sejam freqüentes, passando a ser uma característica do processo. Com os

tempos nivelados, é calculada a média aritmética dos tempos para cada tarefa.

Na próxima etapa, chamada de normalização dos tempos, os tempos médios de cada tarefa

são corrigidos. De acordo com a observação de pessoas mais experientes no processo em

análise, o operador pode ser classificado segundo a habilidade e o esforço demonstrado

durante a fase de coleta de tempos. Esta classificação recebe o nome de avaliação de ritmo

(SILVA e COIMBRA, 1980).

Caso o ritmo do funcionário que desempenha a tarefa em análise esteja acima ou abaixo do

normal, os tempos médios devem ser corrigidos através de coeficientes. O sistema

Westinghouse (Silva e Coimbra, 1980) fornece uma tabela com valores numéricos para cada

fator (Habilidade e Esforço). Estes valores numéricos são coeficientes que, multiplicados ao

tempo médio cronometrado, normalizam o tempo.

Não existe tarefa que não requeira certa dose de energia por parte do operador. Esta dose de

energia liberada ocasiona o cansaço, que se caracteriza por um sentimento de fadiga. Os

fatores considerados na compensação da fadiga são: esforço físico, esforço mental e

monotonia. O esforço físico é o desgaste fisiológico devido a uma atividade muscular. O

esforço mental é o desgaste fisiológico devido a uma atividade mental, na qual o trabalho que

o operador executa requer atenção concentrada.

A monotonia é o desgaste fisiológico devido ao uso constante do mesmo feixe muscular, com

movimentos similares, em operações altamente repetitivas (SILVA e COIMBRA, 1980).

4. A influência do comportamento humano na modelagem de sistemas

Segundo Baines et al. (2004), as simulações computacionais têm se focado tradicionalmente

nos aspectos tecnológicos de sistemas (por exemplo máquinas, transportadores), e

representado estes com dados determinísticos e estocásticos (EHRHARDT et al., 1994).

Porém, tais simulações freqüentemente superestimam a capacidade produtiva de sistemas de

manufatura. Isto pode causar problemas sérios quando o sistema proposto é implementado, e

então não satisfaz as expectativas. Acredita-se que a diferença entre as predições e o

desempenho atual está em grande parte devido a estes modelos que não incorporam

adequadamente algumas relações fundamentais. Uma destas omissões é a relação entre o

desempenho de uma pessoa e os fatores que incidem neste desempenho. Isto é

particularmente aparente na modelagem de sistemas industriais que têm uma alta proporção

de operações manuais (BERNHARDT e SCHILLING, 1997). Conseqüentemente, para

melhorar a precisão da simulação é necessário representar as pessoas realisticamente, seu

comportamento e seu subseqüente desempenho.

O desempenho de um indivíduo variará dependendo de fatores como sua habilidade,

treinamento e educação, junto com seus estados e características fisiológicos e psicológicos

(FURNHAM et al., 1999). Além disso, o ambiente físico e organizacional criado pelo

projetista também afetará seu desempenho.

Segundo Baines et al. (2004), geralmente os engenheiros são insensíveis aos aspectos sociais,

psicológicos e fisiológicos da força de trabalho. Em contrapartida, as ciências sociais possuem



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uma quantidade desordenada de informações sobre trabalhadores e seus comportamentos. A

inclusão de modelos de desempenho humano na simulação de eventos discretos proporciona

esta oportunidade de melhoria.

Para investigar a viabilidade e impacto de incorporar modelos existentes de desempenho

humano em um modelo de simulação típico, é necessário identificar um modelo de simulação

que contém uma variedade de componentes humanos e tecnológicos. Isto pode ser alcançado

selecionando um modelo de linha de montagem que tem um número relativamente grande de

operações manuais, contudo não deve ser complicado demais com regras de controle e

interdependências.

Para efeito de estudo neste artigo, a análise da influência do trabalho humano nos resultados

da simulação será baseada somente na variação do desempenho ao longo do período do dia.

Deste modo será possível perceber como a produtividade pode variar ao longo dos turnos

devido ao biorritmo dos trabalhadores.

5. Metodologia e Resultados obtidos

5.1 Escolha do ambiente industrial

Os objetivos desta pesquisa requisitavam o estudo de um sistema industrial com alta

proporção de operações manuais, que oferecesse condições de trabalho ao pesquisador e,

preferencialmente, que apresentasse interesse nos resultados obtidos pela pesquisa.

Aproveitando-se de um convênio existente entre a Universidade Federal de Itajubá e a

empresa AREVA Transmissão & Distribuição de Energia Ltda., também localizada em

Itajubá, estudou-se a possibilidade de utilizar um dos ambientes de tal empresa.

Realizou-se, então, uma visita à AREVA T&D Brasil de Itajubá, Minas Gerais, sob orientação

de um engenheiro responsável pela apresentação do ambiente industrial em questão. Após a

avaliação de alguns processos, identificou-se o “Processo de Bobinagem Secundária AT”

como o mais adequado aos fins propostos, pois apresenta elevada proporção de trabalho

manual além de prover boas condições para a coleta de dados.

Tal processo tem o objetivo de fabricar bobinas secundárias de Transformadores de Corrente

de alta tensão, contando com um total de oito bobinadeiras e dezesseis operadores divididos

em dois turnos.

5.2 Mapeamento do processo

Escolhido o processo, iniciou-se o mapeamento do mesmo, tornando possível um estudo mais

aprofundado de suas características.

A primeira etapa para o mapeamento do processo foi a interação com os operários e uma

observação superficial das diversas etapas realizadas. Após essa familiarização com o sistema,

foi possível acompanhar de perto cada etapa da fabricação de uma bobina e questionar aos

operários sobre as variáveis do processo, possibilitando o mapeamento através de um

fluxograma.

Para confirmar se o mapeamento retratava fielmente o processo, realizou-se o

acompanhamento de todas as etapas de fabricação da bobina por mais algumas vezes,

testando a lógica do fluxograma. O fluxograma referente ao Processo de Bobinagem

Secundária AT encontra-se na figura 2.

Após o mapeamento do sistema notou-se que a atividade de bobinagem secundária estudada

apresentou muitas variáveis, com tempos de processo muito discrepantes para diferentes tipos



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de bobinas. Como a coleta de tempos para o processo todo se mostrou inviável, realizou-se

um estudo mais aprofundado de cada uma das etapas, em busca de uma parte do sistema

razoavelmente constante independentemente do tipo de bobina.

Com isso, foram escolhidas as etapas de soldagem do cabo inicial e final para a coleta de

dados, pois as soldagens inicial e final são relativamente similares, apresentando pequena

variabilidade para diferentes tipos de bobinas.

Para a realização de uma coleta de dados mais detalhada e precisa, optou-se por subdividir a

etapa de soldagem em quatro grupos de atividades, conforme a figura 3.



7

1.Fabricação do

núcleo

3.Análise da Carta

de Fabricação

4.É Proteção?5.Preparo da

matéria-prima

6.Fabricação do

Colchão

N

S

8.Observação da

carta de

fabricação

9.A peça 1 já foi

testada e liberada?

10.Escolhe outra

ordem de serviço

2.Estoque

N

11.O colchão serve

na bobinadeira?

S

N

12.Os fios da carta

podem ser utilizados

nessa bobinadeira?

S

N

1

S

7.Armazenamento

1

13.Tem fio no

suporte?14.Busca o fio

15.Coloca fio no

suporte

16.Carregamento

de fio na máquina

S

N

17.Bobinagem de

¼ da camada

18.Soldagem do

cabo inicial

20.Tem Mylar

suficiente?

19.Observação do

tipo de isolante na

carta de

fabricação

21.Busca no

estoque

22.Bobinagem e

isolamento do

restante da

camada

23.Inicia soldagem

do cabo ao

extremo do fio

S

N

2

3

Figura 2 – Trecho do fluxograma do processo selecionado



8

Soldagem do cabo inicial ou final

1Remoção do

isolamento do

fio

Consulta o tipo

de cabo (ordem

de fabricação)

Medição do

comprimento

do cabo

Corte do caboEmenda do fio

com o cabo

2Soldagem do

cabo ao fio

com estanho

3

Proteção da

solda com

espaguete

termo retrátil

Reforço com

papel e

poliéster

4Amarração do

cabo à bobina

Isolamento do

conjunto com

mylar

Identificação

do cabo

Arranjo do

cabo no

formato de rolo

Figura 3 – Grupos de atividades referentes a soldagem do cabo inicial ou final

O primeiro grupo de atividades pode ser considerado como uma preparação para a soldagem;

o segundo grupo é a soldagem em si; o terceiro grupo trata-se da proteção da solda; e o quarto

grupo está relacionado com o acabamento do conjunto.

Deste modo foram estabelecidos os grupos de atividades para a cronometragem que

estruturaram o modelo de simulação.

5.3 Coleta de dados

Após a definição dos grupos de atividades já era possível dar início à coleta de dados no

ambiente industrial. Para a construção de um banco de dados com informações suficientes

foram necessários cinco dias de cronometragem, variando entre o turno diurno e o noturno.

A cronometragem baseou-se na tomada de tempo de cada um dos grupos de atividades

descritos no item anterior. Mas para que fosse possível estudar a variação do desempenho ao

longo do período de um dia (devido ao biorritmo), tomou-se nota do horário do dia no

formato HH:MM:SS em que se iniciava cada um dos grupos de atividades. Deste modo

registrou-se a duração de cada grupo de atividades.

Foram coletados 70 tempos de cada grupo de atividades, totalizando 280 registros. Estes

tempos também foram divididos de acordo com o período em que foram coletados pra que,

em etapas futuras, seja possível comparar os resultados de diferentes períodos. Portanto, os

tempos serão divididos de acordo com o turno em que foram coletados:

Turno diurno: das 8 às 17 horas (horário de almoço das 12 às 13 horas);

Turno noturno: das 17 às 2 horas (horário de jantar das 21 às 22 horas).

Os tempos foram também divididos de acordo com o período em que foram coletados:



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Manhã: das 8 às 12 horas;

Tarde: das 13 às 17 horas;

Noite: das 17 às 21 horas;

Madrugada: das 22 às 2 horas.

5.4 Estudo de tempos

De acordo com os objetivos deste trabalho, os tempos foram estudados em diferentes

cenários, variando sua forma de entrada no software de simulação. Cada um destes cenários

será descrito a seguir.

5.4.1 Cenário 1 – Média nivelada

No primeiro cenário considerou-se apenas a média dos tempos de cada grupo de atividades.

Porém, na cronometragem destes tempos podem ter ocorrido situações adversas como erro do

cronometrista, erro do operador (deixar uma peça cair, por exemplo) ou necessidades do

operador (parar para enxugar o suor, por exemplo). Nestes casos o tempo registrado estará

afastado dos demais tempos do mesmo elemento, e não interessa para os fins propostos.

As médias niveladas obtidas encontram-se na tabela 1.

Grupo de atividades 1 2 3 4

Média nivelada (min) 2,91 0,73 1,24 2,84

Tabela 1 – Média nivelada de cada grupo de atividades

5.4.2 Cenário 2 – Tempo padrão

O primeiro passo para o cálculo do tempo padrão é a normalização da média nivelada.

Consultando o funcionário encarregado pela área em estudo, foram consideradas as seguintes

classificações, conforme tabela 2.

Habilidade Esforço

Turno do dia Boa Bom

Turno da noite Excelente Excelente

Tabela 2 – Condições de habilidade e esforço

Segundo a tabela de fatores de normalização, utilizada do trabalho de Toledo Junior (1989), a

classificação de habilidade e esforço atribuída para o processo confere um fator de 1,11 para o

turno do dia e de 1,21 para o turno da noite.

O próximo passo para o cálculo do tempo padrão é atribuir abonos relativos à fadiga

associada ao processo. Consultando novamente o funcionário encarregado pela área em

estudo, tanto a fadiga mental quanto a fadiga física associadas à atividade foram consideradas

leves. Conforme a tabela de abonos de fadiga, o abono referente à tal classificação é de 4,2%

(TOLEDO JUNIOR, 1989).

Para o cálculo do tempo padrão também deve ser considerado um abono devido à monotonia

atrelada ao processo. Porém, no caso em estudo o tempo de ciclo é extremamente grande,

dispensando o abono por monotonia. Por fim, levou-se em conta um abono de 5% referente à

tolerância pessoal.

Portanto, o tempo padrão de cada grupo de atividades já pode ser calculado. Como foram



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apresentadas classificações diferentes para o turno do dia e da noite, optou-se por manter tal

divisão calculando tempos diferentes para cada turno. Deste modo, foi necessário calcular a

média nivelada novamente, mas desta vez separando os grupos de atividades nos dois turnos.

Os resultados obtidos encontram-se na tabela 3.

Turno do dia Turno da noite

Grupo de atividades 1 2 3 4 1 2 3 4

Média nivelada 3,31 0,74 1,36 3,38 2,31 0,70 1,05 2,07

Fator de normalização 1,11 1,11 1,11 1,11 1,21 1,21 1,21 1,21

Média normalizada 3,68 0,82 1,51 3,75 2,79 0,85 1,28 2,51

Abono de fadiga (%) 4,2 4,2 4,2 4,2 4,2 4,2 4,2 4,2

Abono de monotonia (%) 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0

Tolerância pessoal (%) 5,0 5,0 5,0 5,0 5,0 5,0 5,0 5,0

Total de abonos (%) 9,2 9,2 9,2 9,2 9,2 9,2 9,2 9,2

Tempo padrão (min) 4,02 0,89 1,65 4,09 3,05 0,92 1,39 2,74

Tabela 3 – Dados utilizados para o cálculo do tempo padrão

5.4.3 Cenário 3 – Tempos estocásticos

O terceiro cenário forneceu os tempos ao software de maneira estocástica, ou seja, através dos

dados coletados para cada grupo de atividades foram determinadas distribuições estatísticas

que mais se aproximam em descrever o comportamento da ocorrência dos tempos.

Geralmente são utilizadas distribuições normais para descrever processos manuais devido à

sua forma de sino, onde a probabilidade de ocorrência de um valor próximo à média é maior

do que de valores extremos.

De acordo com os objetivos propostos por esta pesquisa, os tempos de cada grupo de

atividades foram divididos em manhã, tarde, noite e madrugada para que fosse possível a

análise da variação do desempenho do trabalho humano de acordo com o horário do dia.

Portanto, os parâmetros da distribuição normal (média e desvio padrão) foram calculados para

cada grupo de atividades em cada um dos quatro períodos considerados, conforme a tabela 4.

Grupo de atividades 1

Manhã Tarde Noite Madrugada

Média 3,20 3,56 2,32 3,72

Desvio padrão 1,41 0,99 0,98 2,80



Média 0,73 0,77 0,66 0,77

Desvio padrão 0,22 0,21 0,18 0,32



Média 1,30 1,47 0,99 1,11

Desvio padrão 0,44 0,67 0,29 0,55



Média 3,35 3,55 2,14 2,02

Desvio padrão 1,42 0,80 0,48 0,45



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Tabela 4 – Média e desvio padrão dos tempos de cada período (em min)

5.5 Modelo de simulação

Obtidos os dados de entrada a serem inseridos no modelo de simulação, reproduziu-se o

ambiente industrial em estudo no software Promodel®, de modo que para cada cenário

considerado anteriormente fosse possível simular quantas peças poderiam ser produzidas em

um turno de oito horas.

Vale a pena lembrar que os valores obtidos no simulador não podem ser comparados com a

produção real da empresa, pois foram considerados somente os tempos da atividade de

soldagem e tal atividade está inserida em um ciclo de produção muito maior, ou seja, a

atividade de soldagem não se repete uma após a outra na realidade. O objetivo deste trabalho

é estudar os efeitos do trabalho manual na simulação, não sendo necessário recriar o sistema

em sua totalidade.

O modelo de simulação foi construído de forma a representar os quatro grupos de atividades

descritos anteriormente, sendo possível alterar os dados de entrada para representar cada um

dos três cenários propostos. Como saída do modelo de simulação, foram coletadas as

quantidades de peças produzidas no período de tempo considerado. A figura 4 ilustra o

modelo criado.

Figura 4 – Modelo de simulação criado no software Promodel

5.6 Análise dos resultados obtidos

Conforme descrito nos itens anteriores, cada um dos cenários considerados foi montado em

modelos de simulação e foram coletados os dados de saída do software. De posse desses

dados foi possível analisar a variação da quantidade de peças produzidas de acordo com

diversos critérios.

5.6.1 Cenário 1

No cenário 1, utilizou-se a média nivelada dos tempos para cada grupo de atividades no

software e simulou-se a quantidade de peças produzidas em um turno de oito horas. O

resultado obtido foi de 61 peças. Neste caso não foi necessário o uso de replicações, uma vez



12

que o tempo inserido é determinístico.

Este resultado indica somente que, segundo o tempo médio das atividades cronometradas,

seria possível produzir 61 peças em um turno de oito horas. Não são levadas em conta

possíveis diferenças devido a funcionários com experiências diversas, ou devido à fadiga

proporcionada pela atividade. Também não é considerada a variação no ritmo de produção de

acordo com o período do dia.

Por não levar em conta tais critérios um tanto quanto subjetivos, o resultado do cenário 1 tem

a vantagem de representar um valor experimental que não está sujeito a erros causados por má

interpretação do sistema.

Porém, deve-se tomar cuidado ao utilizar este resultado para a realização de previsões de

produção, pois além de não considerar os critérios adotados no cálculo do tempo padrão, este

resultado não leva em conta a diferença de produção em períodos distintos ao longo do turno.

Portanto, percebe-se que o cenário 1 não é totalmente adequado para a representação da

quantidade de unidades produzidas, embora seja muito utilizado por diversas empresas e

represente uma boa base de comparação para os cenários seguintes.

5.6.2 Cenário 2

No cenário 2, utilizou-se o tempo padrão de cada grupo de atividades no software, tanto para

o turno do dia quanto para o turno da noite, e simulou-se a quantidade de peças produzidas em

cada um dos turnos (ambos de oito horas).

Para o turno do dia obteve-se o resultado de 44 peças produzidas, e para o turno da noite

obteve-se 59 peças.

Este resultado demonstra logo de início que pode haver uma diferença significativa entre o

ritmo de produção do turno diurno e o do noturno, apresentando indícios de que o biorritmo

realmente apresenta influências no desempenho do operário.

Além do biorritmo, outros fatores podem ter contribuído para esta diferença, como o fato de

que durante o turno do dia, os operários estão trabalhando sob a supervisão de todo o setor

administrativo, gerando certa pressão que nem sempre contribui para o desempenho do

funcionário. Além disso, durante a noite a poluição sonora e visual é consideravelmente

menor, com menor movimentação de pessoas e estoque, facilitando a concentração do

funcionário no seu trabalho.

Acredita-se que estes fatores, combinados com a influência do biorritmo, contribuíram para

que a quantidade de peças produzidas no turno da noite fosse maior do que no turno do dia.

O resultado obtido neste cenário também demonstra que os abonos atribuídos no cálculo do

tempo padrão proporcionaram a redução da quantidade de peças produzidas se comparado ao

cenário 1. Deste modo, é mais seguro realizar a previsão da produção com base nos tempos

padrão, pois neste caso estão sendo considerados valores compatíveis com as variações que

podem ocorrer de operário para operário e também variações devido à fadiga gerada pela

atividade. No próximo cenário serão considerados valores estocásticos.

5.6.3 Cenário 3

No cenário 3, utilizou-se os parâmetros referentes às distribuições estatísticas dos tempos de

cada grupo de atividades no software, para cada um dos quatro períodos considerados neste

cenário, e simulou-se a quantidade de peças produzidas em cada um dos períodos (quatro

horas cada).



13

Por se tratar de tempos estocásticos, desta vez programou-se o simulador para rodar 10

replicações do modelo, gerando aleatoriamente as quantidades de peças produzidas, mas

seguindo as distribuições que alimentaram o simulador.

Os resultados obtidos encontram-se na tabela 5.

Replicações Manhã Tarde Noite Madrugada

1 28 26 38 29

2 27 25 38 30

3 26 24 39 30

4 27 25 40 32

5 27 25 37 34

6 28 27 37 30

7 26 24 38 29

8 27 25 38 29

9 26 24 39 29

10 28 25 38 28

Média 27 25 38,2 30

Desvio Padrão 0,82 0,94 0,92 1,76

Tabela 5 – Número de peças produzidas no cenário 3

Observando estes resultados, nota-se novamente que o turno da noite (noite e madrugada)

produziu uma maior quantidade de peças que o turno do dia (manhã e tarde), pelos motivos já

citados anteriormente.

Pode-se observar também que ao longo de um mesmo turno, há diminuição da quantidade de

peças produzidas com o passar do tempo. Acúmulo de fadiga, monotonia e as variações

relacionadas com o biorritmo são as possíveis causas para este fenômeno.

No turno da noite, a variação da quantidade de peças produzidas foi maior do que no turno do

dia. Isto pode estar relacionado com o fato de que as últimas horas do turno da noite são mais

desgastantes pois os funcionários começam a ser afetados pelo sono.

Os resultados do cenário 3 demonstram que a produção do turno diurno foi inferior ao

resultado obtido pelo cenário 1, enquanto que no turno da noite esse fato se inverte. Esta

constatação só vem a confirmar que as variações devidas ao biorritmo são consideráveis e

podem provocar grandes erros quando desconsideradas.

6. Conclusões

O objetivo principal desta pesquisa foi desenvolver uma modelagem do trabalho humano em

sistemas de manufatura através da simulação a eventos discretos. Desta forma, foi

desenvolvido um modelo de simulação, utilizando-se o software Promodel®, onde o trabalho

realizado em uma célula de produção foi modelado, levando-se em conta o trabalho humano.

Além disto, foi realizada uma modelagem conceitual do sistema, através do uso de

fluxograma.

O efeito do biorritmo foi avaliado neste trabalho através da comparação do total produzido



14

pela célula de acordo com o turno de trabalho. Três cenários foram elaborados, comparando a

análise via média nivelada, tempo padrão e dados estocásticos.

Nesta comparação, concluiu-se que existem diferenças significativas nestas abordagens que

podem comprometer a decisão do gestor do processo. Observou-se que o turno da noite foi

mais produtivo do que o turno do dia, e que o final de cada turno é menos produtivo

comparado ao início de cada turno. Estas constatações reforçam a idéia da importância da

modelagem do trabalho humano de acordo com seu biorritmo.

Consultando especialistas do processo simulado, chegou-se a conclusão de que os

funcionários do turno da noite apresentaram um nível de habilidade e esforço superior ao

nível dos funcionários do dia. Mesmo realizando esta correção no método do tempo padrão, a

produção noturna ainda se manteve em níveis superiores ao turno diurno, demonstrando que

esta diferença não pode ser atribuída simplesmente à diferença de perfil de funcionário, mas

sim às condições do ambiente de trabalho, noturno e diurno.

Conclui-se, assim, que em modelos de simulação, o recurso humano não deve ser tratado

estatisticamente da mesma forma que os recursos automatizados. Influências no biorritmo

podem apresentar diferenças significativas nas variáveis de saída do modelo, como no caso do

total produzido.

7. Agradecimentos

Este trabalho faz parte de um projeto de pesquisa do grupo de pesquisa NEAAD (Núcleo de

Estudos Avançados para Auxílio à Decisão). É importante também destacar o apoio

financeiro da FAPEMIG nesta pesquisa.

Referências

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