NEWALK LOG - Logiística Flexivel e Integrada da Planta Fabril

FACULDADE DE ENGENHARIA DA UNIVERSIDADE DO PORTO NEWALK LOG - Logística Flexível e Integrada da Planta Fabril Pedro Miguel Sousa Nunes Godinho Teixeira Mestrado Integrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores Orientador: Jorge Pinho de Sousa (Professor) Orientador: Rui Diogo Rebelo (Engenheiro) 15 de Abril de 2013 c Pedro Miguel Sousa Nunes Godinho Teixeira, 2013 c Pedro Miguel Sousa Nunes Godinho Teixeira, 2013 Resumo Um dos principais problemas que a indústria de calçado tem vindo a sentir é que os mercados cada vez mais procuram lotes de menores dimensões e com prazos de entrega mais curtos. As empresas neste sector encontravam-se mais ajustadas para dar resposta a lotes de grandes dimensões e por isso, as metodologias que funcionavam eficientemente nesse cenário deixaram de dar a resposta desejada. Existe por isso a necessidade de preparar estas empresas com a capacidade de responder às novas necessidades do mercado. A preparação passa entre várias coisas por uma melhor organização interna, por exemplo, dotar as empresas de ‘layouts’ fabris mais racionais e um melhor armazenamento e movimentação de materiais. A distribuição física dos equipamentos ao longo do processo produtivo pode não estar adequada às quantidades e à diversidade de produtos produzidos. Também o modo como se deve armazenar os materiais varia com as quantidades e diversidades, devendo o processo de armazenamento estar adequado a realidade cada empresa. Adequando as empresas à realidade atual do mercado, pode levar a redução de custos, minimização, de movimentação de materiais e pessoas. Orientar a produção ao produto, quer com linhas quer com células é a solução frequente. Implantações mais racionais por parte das empresas levam normalmente aos mesmos ganhos significativos de produtividade. Considerando o problema da indústria do calçado, o modelo a ser desenvolvido e estudado procura levar a modernização a esta indústria desenvolvendo um sistema de armazenamento automático. O objetivo passa por estudar estes sistemas percebendo qual o sistema que melhor se adapta a esta indústria, percebendo qual pode ser o ganho que estas podem tirar deste tipo de sistemas. O sistema desenvolvido é composto por um sistema automático de movimentação de materiais num armazém de matéria-prima, e um sistema externo ao armazém que consiste num sistema de movimentação de tapetes. O tema central abordado nesta dissertação é o desenvolvimento de um modelo de simulação, recorrendo a ferramenta ARENA, que possibilite testar o desempenho de um armazém com os requisitos definidos. São testados dois cenários de modo a verificar o comportamento do sistema em ambos, permitindo verificar diferenças de performance. O modelo de simulação desenvolvido é apresentado através de uma pequena animação que foi desenvolvida, permitindo ilustrar o modo de funcionamento do sistema. i ii Abstract One of the main problems that the shoe industry has been feeling is that markets increasingly seek lots of smaller dimensions and shorter delivery times. Companies in this sector were more adjusted to meet lots of great dimensions and therefore the methodologies that worked efficiently in this scenario failed to give the desired response.There is the need to prepare these companies with the ability to respond to changing market. The preparation consist in several things, like, going for better internal organization, for example, provide companies with ’layouts’ manufacturing more rational and better storage and materials handling. Physical distribution of equipment throughout the production process may not be adequate o the quantities and diversity of products produced. Also how they should store the materials varies with the quantity and diversity, and the storage process be suitable for every business reality. Suiting companies to the current reality of the market can lead to cost reduction, minimization, material handling and people. Bringing production to the product, with cell or lines is often the solution. More rational deployments by enterprises usually take the same significant productivity gains. Considering the problem of the shoe industry, the model to be developed and studied demand lead to the modernization of this industry by developing a system for automatic storage. The aim is to study these systems realizing what system best fits this industry, which may be realizing that they can gain out of this type of systems. The system developed is composed of an automatic material handling in a warehouse feedstock, and the external storage system consisting of a drive system carpet. The central issue addressed in this dissertation is the development of a simulation model, using ARENA tool, enabling to test the performance of a warehouse with the requirements set. Two scenarios are tested in order to verify the behavior of the system in both, checking performance differences. The simulation model developed is presented through a short animation that was developed, illustrating the operation of the system. iii iv Lista de Figuras 2.1 Fluxo Físico de Materiais e Informacional da Logística . . . . . . . . . . . . . . 6 2.2 CadeiadeValordePorter.............................. 6 2.3 DimensõesdaLogística............................... 6 2.4 Modelos usados no Estudo de Sistemas [10] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 2.5 Os sete passos de abordagem a um problema de simulação [19] . . . . . . . . . . 20 2.6 Simulação por Computador, Flexibilidade vs Facilidade de utilização [21] . . . . 25 4.1 Transelevador para caixas da Mecalux . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 4.2 AutoStoredaSwissLog............................... 36 4.3 Robô utilizado na solução AutoStore da SwissLog . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 4.4 Shuttle da Gebhardt, StoreBiter 300 MLS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 4.5 Shuttle da Gebhardt, StoreBiter 300 MLS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 4.6 Shuttle da Gebhardt, StoreBiter 300 MLS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 4.7 Shuttle da TGW, Stingray Shuttle Solution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 4.8 Shuttle da TGW, Stingray Shuttle Solution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 4.9 Shuttle e Sistema Auxiliar para Movimentação entre as várias Prateleiras em Altura ......................................... 39 4.10 Distribuição das referências pelos andares do Armazém . . . . . . . . . . . . . . 41 5.1 Lógica de Controlo - Processar Pedidos de Carregamento de Material . . . . . . 44 5.2 Lógica de Controlo - Processar Pedidos de Carregamento de Material - Parcial . . 45 5.3 Lógica de Controlo - Processar Pedidos de Ordens de Produção . . . . . . . . . . 46 5.4 Lógica de Controlo - Processar Pedidos de Ordens de Produção - Parcial . . . . . 47 5.5 LógicadeControlo1 ................................ 49 5.6 LógicadeControlo2 ................................ 50 5.7 LógicadeControlo3 ................................ 50 5.8 LógicadeControlo4 ................................ 51 5.9 LógicadeControlo5 ................................ 52 5.10LógicadoSistema1................................. 52 5.11LógicadoSistema2................................. 53 5.12LógicadoSistema3................................. 54 5.13LógicadoSistema4................................. 54 5.14LógicadoSistema5................................. 55 5.15LógicadoSistema6................................. 55 5.16LógicadoSistema7................................. 56 5.17LógicadoSistema8................................. 56 5.18LógicadoSistema9................................. 57 5.19 Lógica para Carregamento de Material 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 xi xii LISTA DE FIGURAS 5.20 Lógica para Carregamento de Material 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 5.21 Lógica para Carregamento de Material 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 5.22 Lógica para Ordens de Produção . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 5.23 Representação da Animação do Armazém . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 5.24 Representação da Animação do AGV e Elevador . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 6.1 CenáriosdeProdução................................ 65 6.2 Tempos de Simulação Obtidos para os Cenários com um AGV . . . . . . . . . . 66 6.3 Taxas de Ocupação para a Simulação dos Cenários com um AGV . . . . . . . . 66 6.4 Tempos de Simulação Obtidos para os Cenários com dois AGV . . . . . . . . . . 66 6.5 Taxas de Ocupação para a Simulação dos Cenários com dois AGV . . . . . . . . 67 A.1 Lógica de Controlo - Processar Pedidos de Carregamento de Material . . . . . . 72 A.2 Lógica de Controlo - Processar Pedidos de Ordens de Produção . . . . . . . . . . 73 Lista de Tabelas 2.1 Vantagens e Desvantagens de Sistemas de Armazenagem Automática . . . . . . 11 xiii xiv LISTA DE TABELAS Abreviaturas e Símbolos WWW World Wide Web Dep. Departamento Eng.oEngenheiro JIT Just-in-Time OF Ordens de Fabrico RFID Radio-Frequency Identification AGV Automated Guided Vehicle OP Ordem de Produção FIFO First In - First Out LIFO Last InFirst Out INESC Porto Porto Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores do Porto CSCMP Council of Supply Chain Management Professionals CTCP Centro Tecnológico do Calçado de Portugal DEEC Departamento de Engenharia Eletrotécnica e de Computadores xv Capítulo 1 Contexto e Problema Este capítulo contextualiza o trabalho que foi desenvolvido nesta dissertação. Este inicia-se com o enquadramento e motivação, definição dos objetivos e problemas, bem como a referência à metodologia seguida ao longo da dissertação. 1.1 Enquadramento e Motivação O projeto a ser desenvolvido enquadra-se na restruturação da indústria do calçado nacional, uma das maiores do mundo mas não das mais competitivas. O objetivo é reinventar esta indústria tornando-a menos tradicional, mais competitiva e inovadora de modo a ser capaz de dar respostas as necessidades do mercado mundial. Este projeto a ser desenvolvido pelo Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores do Porto (INESC Porto) conta com o apoio de várias empresas do setor do calçado, bem como o apoio do Centro Tecnológico do Calçado de Portugal (CTCP), que procuram levar a inovação e tecnologia a indústria do calçado português. Nos dias correntes, e com o aumento da concorrência e a perda do poder de compra dos mercados, as empresas vêem-se forçadas a procurar novas formas de se adaptar ao mercado e reduzir custos de produção. Neste ponto a inovação e a tecnologia surgem de modo natural para procurar dar resposta aos problemas que afetam o mundo empresarial, neste caso em específico da indústria do calçado nacional. Num mundo cada vez mais competitivo, e onde o interesse dos clientes varia rapidamente como na indústria da moda, é necessário ter a capacidade de dar respostas rápidas e imediatas à vontade dos clientes para ser possível alcançar o sucesso. Para alcançar esse sucesso é necessário restruturar a indústria que se encontra desatualizada da realidade, sendo necessário recorrer à inovação e tecnologia para colocar novamente a indústria do calçado na rota do sucesso. 1 2Contexto e Problema 1.2 Objetivos O objetivo principal da dissertação é conceber um conceito de logística inovador que terá como objetivo garantir o armazenamento e a distribuição dos materiais à produção, na indústria do calçado, numa lógica de uma nova filosofia de organização de fluxos produtivos e de gestão e produção par-a-par. Será especificado uma nova forma de armazenamento e movimentação de contentores com dimensões e capacidades variáveis adequado ao mix de artigos com propriedades distintas quer de peso, de volume, e de requisitos de agrupamento. Será necessário especificar um sistema de distribuição flexível prevendo a integração aos principais pontos de abastecimento integrado às linhas de produção e subcontratados. Este sistema será responsável pela distribuição e recolha dos materiais com diferentes formatos, pesos e dimensões aos pontos de ligação (entrada/saída) em produção ao longo de diversas fases produtivas. Este projeto tem por base o desenvolvimento de uma solução de armazenamento e movimentação de materiais, que estuda a implementação de um sistema de movimentação de caixas com o objetivo de serem armazenadas de forma eficiente de modo a ser possível abastecer a produção sem atrasos e de modo preciso. Os objetivos definidos para esta dissertação passam pelo desenvolvimento de uma metodologia para a conceção e validação de um sistema de armazenamento, culminando numa simulação que permita perceber qual a viabilidade da solução desenvolvida para um sistema de movimentação e armazenamento de materiais. Sendo necessário perceber qual a sua capacidade máxima de movimentação de caixas num determinado período de tempo, foi desenvolvido um modelo de simulação. O modelo de simulação foi desenvolvido recorrendo ao software ARENA. 1.3 Caso de Estudo Um dos principais problemas que a indústria de calçado tem vindo a sentir é que os mercados cada vez mais procuram lotes de menores dimensões e com prazos de entrega mais curtos. As empresas neste sector encontravam-se mais ajustadas para dar resposta a lotes de grandes dimensões e por isso, as metodologias que funcionavam eficientemente nesse cenário deixaram de dar a resposta desejada. Existe por isso a necessidade de preparar estas empresas com a capacidade de responder às novas necessidades do mercado. A preparação passa entre várias coisas por uma melhor organização interna, por exemplo, dotar as empresas de ‘layouts’ fabris mais racionais e um melhor armazenamento e movimentação de materiais. A distribuição física dos equipamentos ao longo do processo produtivo pode não estar adequada às quantidades e à diversidade de produtos produzidos. Também o modo como se deve armazenar os materiais varia com as quantidades e diversidades, devendo o processo de armazenamento estar adequado à realidade de cada empresa. Adequando as empresas à realidade atual do mercado, pode levar a redução de custos, minimização, de movimentação de materiais e pessoas. Orientar a produção ao produto, quer com linhas quer com células é a solução frequente. Implantações mais racionais por parte das empresas levam 1.4 Metodologia Utilizada 3 normalmente às mesmas ganhos significativos de produtividade. Observando o dia-a-dia da planta fabril de uma empresa, verifica-se a existência de uma permanente movimentação muitas vezes “desorientada” e desorganizada de pessoas, materiais e produtos. Analisando as causas dessas movimentações, constata-se que tal se deve sobretudo à cada vez maior dificuldade na implementação de processos organizacionais e procedimentos mais consistentes, que podem permitir aos operadores organizar criteriosamente os planos de produção, dado o acentuado aumento do volume de encomendas de pequenas quantidades de modelos distintos que atualmente caracterizam o sector do calçado. Considerando o problema da indústria do calçado, o modelo a ser desenvolvido e estudado procura levar a modernização à indústria do calçado desenvolvendo um sistema de armazenamento automático. O objetivo passa por estudar estes sistemas percebendo qual o sistema que melhor se adapta a esta indústria, percebendo qual pode ser o ganho que estas podem tirar deste tipo de sistemas. 1.4 Metodologia Utilizada A metodologia seguida nesta dissertação consistiu em realizar um levantamento da fundamentação teórica relativo aos sistemas de movimentação de materiais e ao modo como este problema deve ser abordado, tendo sido realizada uma revisão bibliográfica recorrendo a dissertações, artigos e livros que constam da literatura da especialidade. Foi estudado qual o melhor modo para abordar um problema de conceção e desenvolvimento de uma solução de armazenamento, recorrendo a livros e artigos científicos. O projeto foi desenvolvido no INESC Porto, que possui uma parceria com a indústria do calçado portuguesa. Para proceder à validação do sistema desenvolvido, foram estudadas várias ferramentas, tendose chegado a conclusão que a melhor ferramenta para validar o sistema era o software Arena. 1.5 Organização do Documento O presente documento, tal como mencionado, refere-se a uma dissertação sobre o tema Newalk Log, logística flexível e integrada da planta fabril, encontrando-se dividido em seis capítulos. No primeiro capítulo do documento encontra-se o contexto e problema, que serve como apresentação à dissertação a desenvolver e onde se encontra descrito o enquadramento e motivação para a realização da mesma, os objetivos que se propõe atingir, e a metodologia utilizada para atingir os objetivos propostos. É neste capítulo que também é possível encontrar uma breve descrição do caso de estudo. Por sua vez, no segundo capítulo encontra-se descrito o levantamento efetuado em termos do estado da arte, sendo inicialmente abordado o tema da logística de modo a ser possível perceber o que é, e qual a sua utilidade. Posteriormente foram identificadas algumas ferramentas e filosofias úteis, sendo por fim identificados modelos existentes de soluções ao nível da logística interna. Foi 4Contexto e Problema dada importância e relevância à definição de simulação que é importante para esta dissertação, assim como os vários tipos de simulação que existem e as ferramentas mais apropriadas para a realizar de forma mais eficaz e eficiente. O terceiro capítulo é dedicado ao desenvolvimento de uma metodologia que permite abordar de um modo geral todo e qualquer problema que seja colocado, e que se encontre de alguma forma relacionado com o problema deste caso de estudo. É ainda efetuado um primeiro levantamento de vários sistemas de armazenagem existentes, sendo escolhido um desses sistemas. É descrito o princípio de funcionamento do sistema, assim como todos os elementos que o constituem. No quarto capítulo foi desenvolvido um modelo de simulação com base nos requisitos e soluções encontradas, sendo este capítulo importante para validar a solução. A simulação foi realizada recorrendo ao software ARENA. O quinto capítulo é dedicado á análise dos resultados obtidos do desenvolvimento do modelo de simulação do capítulo anterior, sendo apresentados os resultados e explicados os mesmos. Neste capítulo é discutido se os resultados obtidos vão de encontro ao que era expectável. Por fim, no sexto capítulo é realizada uma conclusão do trabalho desenvolvido e são feitas algumas sugestões de trabalhos futuros. No final do documento são apresentadas todas as referências bibliográficas utilizadas na realização desta dissertação e que serviram de suporte à concretização da mesma. 2.3 Stocks 11 2.2.8 Armazéns Automáticos e Armazéns Manuais Os armazéns podem ser manuais, semiautomáticos ou automáticos, cada um destes tipos de armazém tem as suas vantagens e inconvenientes sendo que é necessário estudar o funcionamento de uma organização para melhor decidir qual a solução mais adequada. Na tabela seguinte é realizado um pequeno resumo das vantagens e desvantagens de um sistema de armazenagem automática [5]. Tabela 2.1: Vantagens e Desvantagens de Sistemas de Armazenagem Automática Vantagens Desvantagens - Redução de custos com mão-de-obra; - Custo do capital inicial; - Capacidade de aumentar a taxa de saída; - Problemas relativos a software (incompatibilidades, falhas, ...); - Redução da manipulação de materiais; - - Custos de manutenção; - Maior nível de precisão; - Pouca flexibilidade para responder a ambientes em mudança. - Aumento da velocidade do serviço. Em organizações onde a quantidade e diversidade de materiais seja grande pode ser útil a utilização de armazéns automáticos ou semiautomáticos. Sendo um dos pontos a ser estudado ao longo desta dissertação. 2.3 Stocks O termo stocks é um termo proveniente de origem anglo-saxónica e é utilizado para designar de um modo geral a existência de produtos acabados ou matérias-primas. Os stocks apesar de serem vistos pelas organizações como algo que não cria valor, podem representar uma vantagem na regulação do processo de produção. Os stocks permitem dessincronizar a procura de um produto da sua produção. Por outro lado, a existência de stocks representa várias desvantagens para as organizações, como por exemplo a ocupação de espaço e a imobilização de meios financeiros. Nas organizações podem existir três tipos diferentes de stock [5]: •stocks de matérias-primas e componentes, ou seja, material que se encontra em espera até ser necessário nas linhas de produção; •stocks de produto em curso, ou seja, produto incompleto, que ainda se encontra em fase de produção; •stocks de produto acabado, ou seja, produto que já se encontra finalizado à espera de ser expedido para o cliente. Existe nas organizações uma tendência generalizada de reduzir os stocks ao máximo, no entanto, por diversos fatores é necessário mantê-los com determinadas quantidades de modo a ser possível cumprir o plano delineado pelas organizações, e de modo a ser possível prevenir imprevistos. Alguns dos motivos para manter stocks prendem-se com [5]: 12 Estado da Arte •reduzir custos de transporte; •reduzir custos de produção; •obtenção de descontos sobre determinadas quantidades compradas; •garantir a continuidade de um fornecedor; •assegurar políticas de serviço a clientes; •responder a mudanças do mercado (sazonalidade e flutuações da procura); •servir de amortecimento entre a procura e o fornecimento; •reserva estratégica. Realizar uma gestão eficiente dos stocks tem como objetivo permitir manter um nível de serviço aceitável para o qual o stock existe. Este tipo de gestão implica diferentes tipos de operações [5]: •armazenagem de artigos e respetivas movimentações; •realização de inventários cuidados; •existência de um sistema que permita a gestão de stocks; •imputação contabilística de entradas/saídas; •classificação dos stocks em várias categorias. Os stocks normalmente representam um investimento significativo nos sistemas logísticos. Os custos associados podem dividir-se em três componentes distintas: custos de aprovisionamentos, custos associados à existência de stock e custos associados à rotura de stocks. Implementando um sistema de controlo de stocks eficiente vai permitir um maior controlo do inventário e melhorar o serviço prestado. 2.3.1 Análise ABC e Gestão de Stocks Controlar o inventário recorrendo a contagem, colocando ordens, recebendo stock e outras tarefas relacionadas custa tempo e dinheiro às organizações. Estes recursos são limitados em qualquer organização, e como tal é necessário aproveita-los da melhor maneira para gerir o inventário, sendo para tal necessário focar/distinguir os artigos mais importantes do inventário. No século XIX, Vilfredo Pareto, estudou a distribuição de riqueza em Milão, tendo concluído que 20% das pessoas controlavam 80% da riqueza existente. Considerando esta lógica de um grupo pequeno ter maior importância e da importância de muitos terem pouca importância foi ampliado para incluir muitas situações, e é designado de princípio de Pareto. Isto é verdade no dia-a-dia, e é certamente verdadeiro em sistemas de inventário. Um sistema de inventário deve ser capaz de especificar quando uma ordem deve ser processada e quantas unidades por encomenda de um determinado produto. A maioria das situações de controlo de stock envolve um número elevado de produtos, não sendo prático modelar de forma individual cada produto. De modo a tentar resolver este problema, a lógica ABC divide os artigos em três classes, A, B e C. 2.4 Simulação 13 Os artigos de classe A, são artigos de maior importância de valor ou quantidade. Os artigos de classe B, são artigos de importância, quantidade ou valor intermédio. Os artigos de classe C, são artigos de menor importância, valor ou quantidade. Estes parâmetros não representam uma regra matemática fixa, pois variam de organização para organização. O interesse da análise de Pareto para a cadeia logística consiste no facto de esta permitir diferenciar os artigos, classificando-os consoante certos critérios de valor ou quantidade. A classificação ABC divide os artigos em três grupos de valor, que podem ser definidos: •os artigos de classe A, 20% dos artigos representam 80% dos artigos de maior valor; •os artigos de classe B, 30% dos artigos representam 15% dos artigos de um certo valor; •os artigos de classe C, 50% dos artigos representam 5% dos artigos de um certo valor. O objetivo de classificar cada grupo de artigos é estabelecer o grau de controlo de cada item, permitindo separar os artigos muito importantes, dos de menor importância. 2.4 Simulação 2.4.1 Introdução à Simulação O número de definições que é possível de encontrar na literatura para descrever simulação é muito elevado, sendo que por esse motivo foram selecionadas apenas aquelas que foram consideradas mais relevantes. As definições serão apresentadas de seguida, e são importantes para sintetizar as principais ideias do que realmente é a simulação. Simulação refere-se a uma vasta coleção de métodos e aplicação que copiam o comportamento de sistemas reais [6]. É considerada uma técnica de Investigação Operacional e ferramenta utilizada para projetos e operação de sistemas complexos. A simulação pode ser considerada como o processo de construção de um modelo representativo de um sistema real, com a realização de experiências com esse modelo com o intuito de conhecer melhor o seu comportamento e avaliar o impacto de estratégias alternativas e operações [7]. Simulação não é mais do que a imitação do comportamento, ao longo do tempo, de uma operação ou de um sistema do mundo real: Consiste em construir uma história artificial do sistema, bem como a observação do modo como essa história decorre, em consonância com as características de operações do sistema representado [8]. A construção de modelos de simulação pode ser vista como uma metodologia experimental e com a aplicabilidade que procura descrever o comportamento de um sistema, assim como prever o seu comportamento futuro [9]. O estudo do comportamento de um sistema, é entendido como a coleção de entidades (por exemplo pessoas e máquinas), que agem e interagem para a concretização de um determinado objetivo lógico, existindo diversos modelos. Os modelos mais importantes encontram-se na figura seguinte. 14 Estado da Arte Figura 2.4: Modelos usados no Estudo de Sistemas [10] É possível verificar, que em geral, a definição de simulação está intrinsecamente ligada aos conceitos de sistema e modelo. Foi possível encontrar bastante documentação relativamente a estes. Sistema pode ser entendido como um conjunto de entidades que interagem tendo em vista a concretização de um determinado fim. Estas entidades podem ser pessoas, matérias-primas, objetos, entre outros [6]. Sistema é todo e qualquer objeto relativamente ao qual se deseja realizar um determinado estudo, enquanto um modelo é uma representação do sistema sobre o qual se irá realizar o estudo [11]. Pode dizer-se que se trata de uma aproximação do mundo real, onde o analista prescinde de alguns detalhes no desenvolvimento do sistema, de forma a simplificar o seu estudo. Em muitas situações o modelo apenas precisa de replicar o comportamento entre Entradas e Saídas. A qualidade do modelo deve ser avaliado pela maneira como as suas saídas confirmam as observações na realidade ou sistema real [12]. O que é um bom modelo? Um bom modelo é um compromisso equilibrado entre realismo e simplicidade. Este conceito é referido como abstração: o modelo será uma abstração ou aproximação do sistema real [13]. 2.4.2 Conceitos de Simulação Para ser possível compreender melhor o trabalho desenvolvido é necessário ter a noção de alguns conceitos que são importantes, e que se encontram inerentes a estudos envolvendo tecnologias de simulação. Estes conceitos são muitas vezes desprezados levando a uma incorreta interpretação dos sistemas e modelos de simulação. 2.4.2.1 Tipos de Modelos Os modelos de simulação podem ser classificados como Estáticos versus Dinâmicos, Contínuos versus Discretos ou Determinístico versus Estocástico. Estes modelos têm características 2.4 Simulação 15 bastante diferentes, que serão apresentadas de seguida com uma breve descrição. Estáticos versus Dinâmicos: Nos modelos estáticos o tempo não é um fator relevante, como o próprio nome indica o tempo é estático, ou seja, as mudanças de estado não envolvem o tempo uma vez que se trata de uma representação do sistema num momento particular. Por seu lado, nos modelos dinâmicos o tempo influência o comportamento do sistema: um modelo dinâmico de simulação representa um sistema que evolui com o passar do tempo, durante um determinado período de tempo a ser estudado [14] [6]. Contínuos versus Discretos: Nos modelos contínuos, as variáveis dependentes variam ao longo do tempo simulado, ou seja, o estado do sistema pode mudar continuamente; como exemplo, pode citar-se o nível de um reservatório de água no qual entra e saí incessantemente. Por seu lado, nos modelos discretos as alterações ocorrem em momentos separados no tempo, ou seja, as variáveis dependentes variam em espaços temporais específicos do tempo de simulação. Podem existir modelos híbridos, onde temos ambos os casos ao mesmo tempo [14]. Determinístico versus Estocástico: Nos modelos determinísticos, os valores dos parâmetros de entrada não são aleatórios, mas sim constantes. Por seu lado, nos modelos de simulação estocásticos, os valores de funcionamento do sistema são puramente aleatórios. Sempre que num modelo se entra em conta com os valores de flutuação de certas variáveis, o processo deixa de ser determinístico. Os modelos determinísticos são menos exigentes em termos computacionais que os estocásticos [14] [6]. Um modelo pode ter entradas determinísticas, quer aleatórias, nos seus diferentes componentes, visando, deste modo, criar com a veracidade possível um sistema real [6]. 2.4.2.2 Abordagens de simulação Na modelação de sistemas discretos, os simuladores podem ter três classificações, orientados ao processo, à atividade e ao evento. Existe ainda a abordagem das três fases que foi introduzida por Tocher na década de 60, e que será falada mais a frente no documento. A abordagem das três fases, introduzida por Tocher na década de 60, pretende combinar a simplicidade da abordagem orientada às atividades com a eficiência da abordagem por eventos [11]. O nome desta abordagem deve-se ao algoritmo usado na sua implementação: •Fase A - Incrementa o relógio de simulação para o tempo associada ao próximo evento; •Fase B - Executa todas as atividades do tipo ‘B’ (ou não condicionadas) cuja hora de ocorrência coincida com a hora atual de simulação. Estas são atividades cujo instante de ocorrência pode ser pré-determinado; •Fase C - Executa as atividades do tipo ‘C’ (ou condicionadas) e que satisfaçam as suas condições. Os instantes de ocorrência destas atividades não podem ser pré-determinados pois dependem de condições associadas á execução de outras atividades. É possível encontrar com maior detalhe a descrição das três fases em cima referidas, sendo que foi apenas realizada uma breve descrição e adaptação do livro de Brito e Teixeira, “Simulação por Computador Fundamentos e Implementação de Código em C e C++, 2001” [11]. 16 Estado da Arte Um simulador diz-se orientado às atividades (activity approach) quando nele estão especificadas, com o máximo pormenor, a sequência de ações a realizar em cada uma dessas atividades. O funcionamento do sistema é visto como um encadeamento de atividades realizadas pelas diversas entidades. Todas as atividades são analisadas em todos os incrementos da simulação, mesmo que não sejam executadas nesse intervalo de espaço temporal. Na simulação orientada ao processo (process approach), a dinâmica do sistema é representada através da descrição do fluxo das suas entidades. É realizada a descrição do seu percurso desde a sua entrada no sistema até à sua saída do mesmo. A cada um destes percursos dá-se o nome de processo [11]. Numa simulação orientada a eventos (event approach), a dinâmica do sistema é representada segundo um encadeamento de eventos, e a atenção centra-se nos instantes de simulação onde ocorrem transições de estado previstas no sistema [11]. Sempre que ocorre um evento, são assim estudados os conjuntos de ações associadas a esse evento, e verifica-se as ações que são executadas sempre que esse evento surge na simulação. Cada rotina de evento é executada de forma completamente independente das outras, o que permite saber o estado de qualquer entidade do sistema em qualquer instante de tempo. O ARENA, ferramenta de simulação, utiliza a técnica do próximo evento, para representar os estados do sistema, ao longo do período durante o qual ocorre a simulação [6]. 2.4.2.3 Terminologia Comum Quando se fala de simulação discreta é inevitável não associar esta a determinados termos, que se encontram inevitavelmente associados a este tipo de simulação. De seguida serão apresentados alguns termos que serão utilizados ao longo deste projeto. •Entidades: Entidades são objetos dinâmicos de simulação, isto é, elementos que movem, mudam de estado, afetam e são afetados por outras entidades e pelo estado do sistema, influenciando o seu desempenho e resultado [6] [11]. Elas podem ser individualmente identificadas e processadas. Sem entidades nada ocorreria na simulação, pois estas é que permitem que o sistema opere. Cada entidade tem um ciclo de vida onde estados ativos e passivos se alternam. Consoante a sua permanência no sistema, as entidades podem ser classificadas como permanentes, se permanecerem sempre dentro do sistema, ou temporárias se o abandonarem ao fim de um determinado período de tempo de simulação. As entidades são caracterizadas pelos seus atributos [6] [11]. •Atributos: Atributos são características associadas a entidades que individualizam as mesmas. Um atributo é uma característica comum a todas as entidades, cujo valor específico pode ou não diferir de entidade para entidade [15]. 2.4 Simulação 17 •Recursos: As entidades de um sistema, normalmente, competem entre si para reservar um recurso. Um recurso pode ser descrito como um elemento do sistema que fornece um ou vários serviços. Uma entidade apodera-se de um recurso, quando este lhe é necessário mas só se este se encontrar disponível, libertando-o quando não necessitar mais dele [1][12]. Um recurso pode ter a capacidade de servir uma ou mais entidades ao mesmo tempo, e por seu lado uma entidade pode necessitar de múltiplos recursos simultaneamente. Um recurso pode ter vários estados, com por exemplo, ocupado, bloqueado, escondido ou disponível [6] [8]. •Eventos: Os eventos ou acontecimento, são uma ocorrência instantânea, isto é, de duração nula mas que produz uma mudança no estado do sistema. O sistema mantém o seu estado até a ocorrência do próximo evento. Representa uma transição no sistema, que pode alterar atributos e variáveis, e não uma ação do mesmo [15]. •Atividades: Uma atividade é uma operação ou conjunto de operações (procedimentos) que alteram o estado de uma ou mais entidades. As entidades realizam atividades que fazem o sistema evoluir através dos seus vários estados [6] [11]. Os acontecimentos e/ou atividades são os elementos fundamentais para a modelação dos aspetos dinâmicos de um sistema que permitem representar a sua evolução ao longo do tempo [16]. •Filas: As filas são locais de espera no fluxo do modelo onde as entidades ficam retidas. Estas filas estão associadas a lógicas ou regras que gerem acessos ou saídas de entidades em processos ou sistemas [6]. Por exemplo, a fila pode estar ordenada segundo a disciplina FIFO ou LIFO. •Sistema e Modelo: Um sistema pode ser genericamente entendido e descrito como um conjunto de entidades que interagem tendo em vista a concretização de determinado(s) fim (fins) [16]. Na prática, todavia, esta definição de sistema tende a ser, genericamente, mais flexível. Com efeito, a exata descrição de um sistema depende, normalmente, dos objetivos a alcançar com o estudo de simulação [17]. Um sistema é todo e qualquer objeto relativamente ao qual se deseja realizar um determinado estudo, enquanto um seu modelo é uma qualquer representação desse objeto sobre a qual, se irá, efetivamente, realizar tal estudo [11]. Um modelo não é mais que uma aproximação do mundo real, sendo um dado adquirido que o projetista ou analista prescindira de alguns detalhes no seu desenvolvimento [8]. Um aspeto importante que é necessário ter em atenção está relacionado com o nível dos 18 Estado da Arte detalhes a omitir, sendo que é necessário ter o cuidado ao dispensar os detalhes, de modo a dispensar apenas aqueles cuja omissão não prejudique os resultados e o sucesso do estudo da simulação. •Estado do Sistema: O estado é como fotografia do sistema, num dado instante de tempo. É definido em função do estado das entidades que o constituem e dos valores dos atributos das mesmas [6]. •Relógio de Simulação: O relógio de simulação é um elemento que contém o valor atual do tempo de simulação. Na linguagem de simulação ARENA, o tempo pode não fluir continuamente, podendo o tempo saltar de evento para evento. Assim, nesta forma de representar a dinâmica do sistema, torna-se irrelevante conhecer o seu estado para alem dos instantes em que ocorrem eventos [6] [11]. 2.4.3 Simulação Realizar um estudo com simulação é um processo e exercício exigente em termos de tempo e recursos, desde a construção dos modelos até à análise dos resultados obtidos. É importante antes de mais compreender e entender, ter uma noção, das vantagens e desvantagens associadas a este tipo de estudos, assim como noções de como desenvolver e implementar um projeto deste tipo e estar atento às típicas causas de insucesso dos mesmos. Antes de mais é importante perceber que as vantagens da simulação são muitas, mas também existem desvantagens, sendo algumas muito problemáticas. 2.4.3.1 Vantagens e Desvantagens da Simulação Algumas das vantagens da simulação encontram-se descritas de seguida, sendo que as frases que se seguem permitem compreender melhor as suas vantagens: •testar novas configurações do processo produtivo sem compromisso nos recursos, evitando custos e evitando o risco financeiro e físico de alterar os sistemas [8]; •explorar novas políticas de escalonamento dos recursos, procedimentos operativos, regras de decisão, estruturas organizacionais, fluxos de informação, sem interromper o funcionamento do sistema [9]; •permitir identificar os pontos de estrangulamento da linha de produção testar diversas opções, com o intuito de conseguir otimizar o seu funcionamento, identificando as causas dos atrasos no fluxo de materiais, de informação e de outros processos [8] [9]; •permitir conhecer melhor o sistema e identificar quais as variáveis que realmente influenciam o seu desempenho, servindo de suporte para uma melhor compreensão da realidade para explicar e descrever ou para apoio a decisão [10] [14]; •permitir à gestão analisar a disponibilidade de todos os recursos e a sua alocação; •estudar um sistema com largo horizonte temporal [8]; 2.4 Simulação 19 •simular vários cenários que podem ser testados e comparados rapidamente, ou seja, a replicação precisa de experiências, podendo-se assim testar alternativas diferentes do sistema [6]; •especificar requisitos para um sistema [6]; •separar parâmetros controláveis de não controláveis e estudar o seu impacto no sistema [6]; •resolver e testar (formalmente) problemas normalmente resolvidos através de regras intuitivas; •um sistema pode ser tão complexo que a sua formulação em termos de simples equações matemáticas seja impossível. Por exemplo, é muitas vezes, virtualmente impossível descrever o comportamento global de um sistema industrial, económico ou financeiro. A simulação tem sido uma ferramenta de apoio à decisão extremamente eficaz na solução de situações e problemas deste teor. Mesmo que um modelo matemático possa ser formulado, reproduzindo o comportamento do sistema em estudo, pode não ser possível obter uma solução para o modelo utilizando diretamente técnicas analíticas [14]; •o exercício formal da produção, em computador, de um modelo de simulação, pode ter mais valor que a simulação em si mesma – a realização desse exercício permite sedimentar os conhecimentos por parte do analista de simulação, proporcionando mesmo, sugestões de alterações a introduzir no sistema que está sendo alvo de um processo de simulação para otimizar o seu desempenho. Os efeitos dessas alterações podem, então, ser testados através de simulações antes de serem implementados no sistema em estudo [14]. Analisando as frases compiladas em cima, é possível perceber que diversos autores, da especialidade, concordam que a simulação foi capaz de trazer uma importante melhoria na tomada de decisões, permitindo consequentemente aumentos ao nível da eficácia e reduções de custos dos sistemas. Apesar de todas estas vantagens, a simulação apresenta alguns inconvenientes relevantes, de entre os quais se destacam: •No arranque do desenvolvimento da simulação não ter os objetivos bem definidos [18]; •A simulação não gera resultados fiáveis se as entradas não estiverem adequadamente simuladas [18]; •O desenvolvimento de modelos de simulação exige um nível elevado de conhecimentos, ao nível da linguagem de simulação que está a ser utilizada [9]; •A simulação não fornece soluções ótimas para os problemas em estudo – permite, todavia, avaliar o comportamento do sistema mediante determinados cenários, para esse efeito criados pelo analista [7] [9]; •Exige um conhecimento profundo do sistema a modelar [9]; •Se o modelo não for uma representação válida do sistema, pouca informação útil se pode retirar do resultado [18]. 20 Estado da Arte As desvantagens ou limitações, apresentadas chama a atenção para a necessidade de realizar um trabalho prévio antes de se iniciar um trabalho de simulação. Uma construção prévia e cuidada do sistema deve ser realizada em primeiro lugar, para não invalidar resultados que se venham a obter. 2.4.3.2 Fases de um Projeto de Simulação Para o desenvolvimento de um modelo de simulação existem várias fazes todas elas relacionadas entre si, cada uma com as suas características e problemas, que devem ser consideradas no desenvolvimento de um projeto de simulação. Para Averill M. Law os passos que devem ser seguidos pelos criadores de modelos encontram-se representados na figura 2.5 [19]. Figura 2.5: Os sete passos de abordagem a um problema de simulação [19] Capítulo 3 Metodologia Adotada Neste capítulo será abordada uma metodologia que permita o desenvolvimento e desenho, projeto e conceção de uma solução de armazenamento. Consiste inicialmente em perceber quais são os dados necessários conhecer, o modo como estes devem dados ser tratados de forma a ser possível extrair o máximo de informação dos mesmos, permitindo um dimensionamento do sistema de armazenagem que esteja o mais próximo possível das necessidades dos clientes. Foi também desenvolvido um procedimento/metodologia composto por várias fases, que explica de forma simples e sucinta como se deve abordar a fase de projeto de uma solução de armazenamento. 3.1 Introdução Percebido o problema foram desenvolvidos um conjunto de passos para abordar o problema da conceção e desenvolvimento de sistemas de armazenamento. Foi necessário realizar um estudo para se perceber qual o melhor modo para abordar o problema. O material encontrado e descrito em vários documentos de autores com experiência na área, sugerem alguns métodos para abordar um problema como o proposto. A metodologia desenvolvida que tem como objetivo ser capaz de abordar problemas como o proposto nesta dissertação. Esta é composta por várias fases, e o objetivo do seu desenvolvimento passa por explicar de forma simples e sucinta como se deve abordar a fase de projeto de uma solução de armazenamento. 3.2 Metodologia A metodologia desenvolvida encontra-se dividida em duas partes, a primeira relacionada com a recolha de informações e dados necessários que permitem perceber melhor o problema que é necessário resolver, e a segunda parte consiste na aplicação de várias etapas que culminam em um ou vários planos para resolver o problema proposto. 27 28 Metodologia Adotada 3.2.1 Informações e Dados Necessários Num projeto de conceção de uma solução de armazenagem, para este ser executado de forma correta e exata, é necessário possuir todos os dados relativos às várias/múltiplas variáveis que são utilizadas ao longo de toda a cadeia da organização. Para além de alguns dados, será necessário conhecer algumas restrições que possam existir e que possam ser determinantes para o dimensionamento. As informações que são necessárias conhecer estão relacionadas com as características dos produtos a armazenar, como a quantidade, peso e dimensões. Será necessário conhecer também o perfil das encomendas das compras, bem como das ordens de fabrico. Na lista seguinte encontram-se as informações necessárias num projeto de conceção de armazéns, sendo depois explicado o que se pretende com cada parâmetro e qual a sua pertinência: •quantidades em stock de cada produto; •stock total; •características da unidade de armazenamento; •níveis de atividade; •número de linhas de produção; •perfil típico das encomendas de material a receber: •perfil típico das encomendas das ordens de produção. As quantidades em stock e de stock total de cada produto é fundamental saber, devido ao facto de se referir ao número de produtos diferentes (referências), a quantidades máximas, mínimas e médias existentes ao longo de um certo período de tempo. Estes dados estudados com atenção e com cuidado permitem perceber o comportamento do stock que é necessário armazenar, permitindo perceber a sua oscilação ao longo do período a que os dados se referem. As características da unidade de armazenamento são várias e é necessário conhecê-las, estas podem ser o peso, dimensões, se é frágil ou não, e o número de artigos que contêm, por exemplo uma caixa com várias peças lá dentro. A informação relativa aos níveis de atividade tem a ver com a necessidade de perceber os movimentos, de entradas e saídas dos vários materiais. Na mesma sequência e para perceber também qual a cadência necessária ao nível do armazém a informação do número de linhas de produção também é importante conhecer. O perfil típico das encomendas está relacionado com a necessidade de perceber o modo como são realizadas as encomendas de material, bem como a sua receção e armazenamento, por exemplo se vai ocorrer receções constantes de material ou se existe sazonalidade, os artigos são rececionados tipicamente em grandes paletes ou em pequenas caixas. Estas são algumas das questões que os dados devem responder. Quando o objetivo passa por reutilizar equipamentos existentes nas organizações é necessário conhecer os equipamentos de armazenamento e de movimentação existentes. É necessário considerar também algumas restrições, principalmente as que estão relacionadas com as dimensões 3.2 Metodologia 29 existentes para o desenvolvimento de uma solução como é o caso da área (comprimento e largura), e também a altura. O conjunto de todas estas informações é que torna possível desenhar, projetar e conceber uma solução que vá de encontro as necessidades da organização. 3.2.2 Projeto Para a realização de um projeto de conceção e dimensionamento de um armazém foram identificadas várias etapas, todas igualmente importantes, que permitem abordar o problema de conceção e dimensionamento de um armazém de forma direta e mais eficaz. Este modelo foi desenvolvido no âmbito desta dissertação, procurando ser um modelo genérico capaz de se adaptar a qualquer situação. Para o seu desenvolvimento foram analisados alguns artigos, casos de estudo e foi analisada a indústria do setor têxtil (principalmente mas não só) para perceber o seu funcionamento. 3.2.2.1 Fases Foi desenvolvida uma metodologia inovadora que permite abordar o tema desta dissertação, com as várias fases que foram identificadas e enunciadas de seguida: 1. Identificação do Problema 2. Análise de Stock 3. Análise dos Níveis de Atividade 4. Análise das Ordens de Produção 5. Sistema de Armazenagem 6. Expedição e Receção 7. Layout 8. Custos 9. Apresentar Soluções e Conclusões É importante seguir a ordem pela qual são apresentadas as várias fases/etapas de modo a cumprir a sua sequência lógica, para ser possível obter a melhor solução. Nos próximos pontos serão descritas as várias fases/etapas de forma simples e sucinta, realçando tudo o que é importante em cada uma delas. 1oIdentificação do Problema Nesta primeira etapa é fundamental identificar e compreender o problema, de modo a perceber de forma concreta e correta qual é verdadeiramente o problema que existe e que necessita de ser resolvido. Depois de compreendido o problema é necessário decidir quais os dados e informações que são necessários e que permitam uma melhor identificação do problema. 30 Metodologia Adotada Uma boa solução para ter uma perspetiva tanto do problema como do modo como a empresa está organizada e opera, é desenhar os processos da mesma. Estes permitem ter uma perspetiva integrada de toda a empresa. Depois de desenhados os processos é mais fácil e percetível perceber e decidir quais os dados e informações necessárias para abordar o problema que se encontra pela frente, procedendo-se ao pedido e recolha dos dados junto da empresa. Resumo: - Identificar e assimilar o problema, através do desenho dos processos; - Decidir os dados e informações necessários; - Proceder a recolha dos dados. 2oAnálise de Stock Nesta etapa é importante compreender o stock, analisando os vários dados fornecidos nomeadamente nos três primeiros pontos do subcapítulo anterior (quantidades em stock de cada produto, stock total e características da unidade de armazenamento). A análise dos dados permite perceber as várias características dos produtos tanto ao nível do peso e dimensões, frágil ou não, como é armazenado, se em caixas, paletes ou gavetas, quantidades e rotatividade. Resumo: - Analisar stock de alta e baixa rotação; - Analisar como armazenar o stock; - Calcular a capacidade necessária; - Definir índices de utilização. 3oAnálise dos Níveis de Atividade Nesta etapa é necessário analisar os dados fornecidos referentes aos níveis de atividade para perceber os movimentos de entradas e saídas do armazém. O modo como são realizadas as receções de materiais, a sua frequência e quantidades são variáveis, e são importantes de estudar. Na análise de movimentos é fundamental perceber como estes são efetuados, se é necessário recorrer a algum tipo de equipamento e como é efetuado o seu manuseamento no transporte entre as várias zonas. Resumo: - Analisar os níveis de atividade requeridos; - Analisar os movimentos exigidos. 3.2 Metodologia 31 4oAnálise das Ordens de Produção Este é o último ponto de análise de dados, sendo que por fim é necessário analisar e perceber as características das ordens de produção. As ordens de produção têm vários pontos que são importantes de estudar como a quantidade de materiais diferentes e iguais envolvidos, esses materiais podem encontrar-se em posições diferentes e distantes no armazém razão pela qual é necessário estudar o número de movimentos necessários. Saber a duração de uma ordem de produção permite perceber a sua periocidade. Resumo: - Analisar as características de uma ordem de produção; - Calcular os movimentos necessários. É importante notar que os pontos de análise anteriormente mencionados podiam encontrar-se em apenas um único ponto de abordagem, sendo que tal não foi feito com o objetivo de facilitar a sua compreensão. Os pontos acabam por estar um pouco relacionados entre si ao nível da informação que tratam, e da informação que é possível extrair deles. 5oSistemas de Armazenagem Depois de analisada toda a informação, existem condições para proceder ao desenvolvimento de uma solução. Com base na informação analisada e extraída anteriormente é necessário agora decidir qual o melhor sistema para o problema. Neste ponto o objetivo é arranjar um conceito de um sistema de armazenamento como solução, sendo o seu dimensionamento abordado nos próximos pontos. É no entanto importante perceber o seu funcionamento e os seus requisitos de funcionamento ao nível dos equipamentos e mão-deobra. Resumo: - Considerar vários sistemas de armazenagem; - Analisar o funcionamento dos vários sistemas e os seus requisitos de funcionamento. 6oExpedição e Receção Nesta etapa, e depois de os dados já terem sido analisados, o objetivo é agora decidir qual a área e o número de entradas e saídas necessárias para os níveis de atividade, de expedição e receção do armazém. A solução deve ser capaz de abastecer a produção de modo a não prejudicar a velocidade de produção. O sistema deve ser capaz de cumprir com todos os requisitos da preparação das encomendas ou ordens de produção, assim como de receção de materiais e o seu armazenamento. 32 Metodologia Adotada Depois de calculadas e definidas as áreas necessárias, bem como as entradas e saídas, na etapa anterior, e ter sido definido o sistema de armazenamento a implementar, é agora possível calcular o número de equipamentos bem como a mão-de-obra necessária para o seu funcionamento. Resumo: - Calcular áreas, número de entradas e saídas necessárias para os níveis de atividade de expedição e receção do armazém; - Calcular o equipamento necessário; - Calcular a mão-de-obra necessária. 7oLayout Nesta etapa e depois de conhecidos todos os dados que influenciam a definição do layout, é agora necessário definir o layout mais conveniente. É necessário ter em conta que existem alguns fatores que condicionam o layout como a área e as dimensões disponíveis, o posicionamento de alguns departamentos que possam existir na própria empresa e o manuseamento de equipamentos que sejam necessários. O armazém deve localizar-se num ponto em que permita a fácil e rápida receção dos materiais, assim como a fácil expedição e preparação das ordens de produção. Muitas vezes associado ao armazém existe uma zona exterior onde é realizado um armazenamento intermédio temporário, local que pode ser apenas um ponto onde os materiais aguardam até serem armazenados ou um ponto de controlo de quantidades e qualidade. Resumo: - Determinar fatores que possam limitar o layout do armazém; - Definir o layout mais conveniente. 8oCustos Depois de encontrada uma ou várias soluções é necessário verificar os custos de implementação de cada solução. É fundamental determinar também os custos anuais de funcionamento de cada uma das soluções e analisar a sua rentabilidade financeira. Resumo: - Calcular os custos totais anuais referentes à opção ou opções consideradas; - Analisar a rentabilidade financeira. 9oApresentar Soluções e Conclusões Depois de todo o estudo efetuado é necessário apresentar as várias soluções encontradas com uma descrição detalhada tanto ao nível da conceção como ao nível das operações de modo a ser possível perceber o modo de funcionamento de cada solução bem como as suas vantagens e limitações. Deverá ser apresentado também o relatório com os custos de implementação de cada 3.2 Metodologia 33 uma das soluções e os custos anuais esperados de funcionamento de cada solução para ser possível determinar qual a melhor opção. Esta etapa consiste na compilação e interpretação de toda a informação gerada nas etapas anteriores. Resumo: - Apresentar os vários planos; - Detalhar todas as operações e informações; - Decidir e documentar todas as soluções. 34 Metodologia Adotada Capítulo 4 Caso de Estudo 4.1 Requisitos do Sistema Os requisitos e limitações definidos prende-se com a necessidade do problema do caso de estudo permitir ir de encontro à realidade da industria que está a ser alvo de estudo. Foi definida a necessidade de armazenar 720 (setecentas e vinte) caixas num espaço máximo de 6 (seis) metros de altura por 16 (dezasseis) metros de comprido. As caixas a utilizar apresentam dimensões de 600x400 (seiscentos por quatrocentos) milímetros, respetivamente profundidade e largura. O armazém tem de ter a capacidade de armazenar 4 (quatro) referências de materiais diferentes, sendo que todas as caixas têm a mesma quantidade de material e o número de caixas por referência também é igual. Colocados estes requisitos, iniciou-se um estudo para encontrar soluções de armazenamento no mercado que sejam capazes de cumprir os requisitos especificados. 4.2 Soluções de Armazenamento Nesta secção serão estudadas e apresentadas algumas soluções de armazenamento existentes no mercado, bem como o seu modo de operação. As vantagens e desvantagens das várias soluções encontradas serão observadas para a situação do caso de estudo, sendo que no final vai ser escolhida apenas uma das soluções, sendo essa a solução que posteriormente será a base do desenvolvimento da solução final que irá ser simulada. 4.2.1 Soluções Analisadas Tendo em consideração os requisitos colocados no caso de estudo, foram analisadas várias soluções de armazenamento principalmente automático. Depois de realizada uma pequena filtragem das soluções encontradas, vão ser apresentadas de seguida apenas aquelas que foram consideradas as mais interessantes. 35 36 Caso de Estudo Mecalux A primeira solução encontrada foi um transelevador para caixas da Mecalux, que consiste num sistema standard de armazenamento automático para caixas. Este sistema permite a utilização de vários tipos de caixa e de vários tamanhos. Esta solução é composta por um corredor central onde circula um transelevador, nas prateleiras em seu redor encontram-se as caixas, sendo que esta solução só suporta uma caixa de profundidade. Num dos extremos encontra-se a zona onde o transelevador deposita a caixa que recolheu da estante. Figura 4.1: Transelevador para caixas da Mecalux Esta solução é utilizada quando o nível de exigência de picking não é muito elevado. Tem como grande vantagem o facto de não ocupar muito espaço e permitir vários tipos de caixas. Por outro lado apenas permite uma caixa de profundidade por prateleira e só possui uma zona de picking, sendo duas grandes desvantagens. SwissLog A solução encontrada da SwissLog foi o AutoStore, que é definido pela própria marca como flexível, eficiente e económico no espaço. É uma solução bastante diferente de todas as outras e é inovadora no conceito. Esta solução possui robôs com capacidade de elevação e transporte de caixas. Os robôs circulam na parte superior do armazém realizando a recolha das caixas desejadas nessa zona, posteriormente colocam as caixas numa das zonas onde existe um elevador que coloca as caixas nas picking stations onde se encontram os operadores. Os operadores apenas introduzem no sistemas qual o produto que procuram, sendo que o sistema automaticamente encarrega-se de controlar de forma automática os vários robôs e os seus percursos. Figura 4.2: AutoStore da SwissLog Capítulo 5 Modelo de Simulação 5.1 Introdução No capítulo anterior apresentou-se um sistema de armazenamento e movimentação materiais, que foi escolhido e especificado para o caso de estudo. Neste capítulo apresenta-se o processo de conceção e desenvolvimento do modelo de simulação. Para a implementação dos modelos em simulação, utilizou-se a ferramenta de simulação Arena Simulation, onde foi desenhado o modelo característico do sistema de armazenamento de materiais. Este modelo, procura representar um sistema que possa ser implementado numa empresa. Neste estudo, a simulação foi realizada recorrendo ao ‘software’ de simulação Arena, versão 14.0, com uma cópia disponibilizada para este estudo pela FEUP. 5.2 Desenvolvimento Para o caso de estudo apresentado nesta dissertação foi especificado e descrito o seu modo de funcionamento no capítulo anterior. Neste capítulo vai ser descrita a lógica de controlo e de funcionamento do armazém a simular, assim como os vários módulos desenvolvidos que permitem o seu correto funcionamento. 5.2.1 Lógica de Controlo do Sistema Para o desenvolvimento do modelo em Arena foi inicialmente definido o modo como o armazém deverá operar desde o primeiro instante até ao momento em que é concluída a simulação. O sistema de controlo desenvolvido encontra-se dividido em 3 (três) partes, carregamento do armazém com caixas vazias, processamento de pedidos para carregamento de caixas e processamento de pedidos para ordens de produção, order picking. A lógica de controlo desenvolvida prevê estas situações tendo sido atribuída a prioridade sempre que possível ao picking da caixa do armazém, em detrimento do movimento de a colocar. A única exceção é verificada quando o sistema arranca e se encontra sem caixas, nesse primeiro 43 44 Modelo de Simulação instante a prioridade é o carregamento do armazém com caixas vazias. A importância do sistema encontra-se essencialmente na lógica de processamento de pedidos para carregamento de caixas e no processamento de pedidos para ordens de produção, sendo apenas estas duas situações que se encontram descritas nos diagramas a apresentar. Num cenário onde o armazém se encontra com todas as caixas nas suas posições mas com estas vazias, o sistema de controlo trata em primeiro do carregamento das caixas, e só depois vai processar os pedidos para a produção. Na figura A.1 encontra-se o diagrama de funcionamento do sistema para a situação onde é necessário carregar as caixas com material. Figura 5.1: Lógica de Controlo - Processar Pedidos de Carregamento de Material Inicialmente, e existindo pedidos na lista, é necessário retirar as caixas do armazém recorrendo aos AGVs, como é possível observar no gráfico os AGVs colocam as caixas no recurso 5.2 Desenvolvimento 45 partilhado que é o elevador, este por sua vez coloca a caixa na saída do armazém, tapete de saída. As caixas vão percorrer um sistema de tapetes até aparecerem num outro tapete, tapete entrada, onde será necessário voltar a coloca-las novamente no armazém. O percurso que é necessário as caixas realizarem é o mesmo que anteriormente mas agora em sentido contrário. É necessário ter em atenção a divisão que foi realizada do armazém, figura 4.10, a colocação das caixas tem de respeitar a ordem de distribuição que foi considerada. O bloco do gráfico responsável por garantir esse cenário de armazenamento é o que se encontra na figura 5.2. Figura 5.2: Lógica de Controlo - Processar Pedidos de Carregamento de Material - Parcial Em primeiro lugar é verificada a referência da caixa a colocar no armazém, procedendo-se à verificação da disponibilidade dos recursos. Quando o elevador e um dos AGVs se encontrar disponível, o sistema vai verificar se nas posições a que esse AGV pode aceder se encontra alguma posição livre na “zona” da referência em questão. Encontrando uma posição disponível que cumpra o requisito, o sistema vai reservar os recursos necessários e proceder a ação de colocar a caixa na posição do armazém. Para o caso de não encontrar uma posição livre na “zona” da referência do AGV em causa, o sistema vai aguardar que o outro AGV se encontre disponível e proceder à mesma verificação mas agora para as posições a que este tem acesso. Verificando a existência de uma posição livre e cumprindo o requisito, vai proceder à reserva necessária dos recursos. Caso volte a não encontrar uma posição livre que cumpra o requisito, o sistema vai deitar a caixa fora, para o sistema poder continuar. Depois de processado o carregamento do armazém com material, o sistema vai agora dar prioridade ao processamento de pedidos de ordens de produção. Na figura A.2 encontra-se o diagrama de funcionamento do sistema para a situação onde é necessário realizar o picking para satisfazer as ordens de produção. 46 Modelo de Simulação Figura 5.3: Lógica de Controlo - Processar Pedidos de Ordens de Produção Para o processamento de pedidos para ordens de produção o caminho que as caixas têm de realizar é o mesmo que no cenário de processamento de pedidos para o carregamento de caixas. O sistema começa por verificar se existem pedidos na lista, existindo o sistema verifica se o número de caixas de pedidos no tapete é inferior a 11 (onze). O número de caixas de pedido é o número de pedidos que já foram processados, sendo que cada pedido é composto por 4 (referências) o que implica que é necessário retirar uma caixa de cada referência. Quando se realiza a verificação se o número de caixas de pedido é menor que 11 (onze), o que se quer garantir é existe pelo menos 4 (quatro) posições livres no tapete para ser possível processar pelo menos um pedido inteiro de cada vez. 5.2 Desenvolvimento 47 Como o armazém se encontra dividido em 4 (quatro) “zonas”, por referência, e cada AGV é responsável por um determinado número de andares, é necessário que a referência que procuramos se encontre nas posições do AGV que vamos reservar. O bloco do gráfico responsável por garantir que essa condição se verifica é o que se encontra na figura A.2. Figura 5.4: Lógica de Controlo - Processar Pedidos de Ordens de Produção - Parcial Como é possível observar no diagrama da figura 5.4 primeiro verifica-se qual a referência do pedido a processar, seguindo-se a verificação da disponibilidade dos recursos. Antes de alocar os recursos é necessário realizar uma verificação para garantir que para o AGV se encontra livre e há uma caixa com a referência necessária. Caso seja encontrada posição os recursos necessários são reservados. Caso não seja verificada a existência de caixa disponível nas posições do AGV considerado, o sistema aguarda que o outro AGV fique disponível para verificar se nas posições referentes a este segundo é possível tratar o pedido. Caso seja verificado os recursos necessários são reservados, caso volte a não encontrar o pedido é descartado, para o sistema poder continuar. 48 Modelo de Simulação 5.2.2 Ferramenta de Simulação Arena A modelação do sistema foi realizado recorrendo ao software ARENA. Este software permite a construção de um fluxograma através da utilização dos módulos existentes. A configuração de cada um dos módulos com os dados existentes do processo define o processo a ser simulado. A informação necessária à simulação do processo fica armazenada nos módulos. As áreas de trabalho no ARENA estão organizadas numa barra lateral de projetos que contém as ferramentas necessárias à construção e simulação do modelo. Nessa barra lateral as áreas que foram utilizadas ao desenvolvimento deste projeto foram: •Basic Process Panel: Contem os módulos essenciais à elaboração de um projeto de simulação; •Advance Transfer Panel: Inclui módulos específicos para a configuração do transporte das entidades no modelo; •Advance Process Panel: Inclui módulos específicos para a configuração dos processos no modelo; •Report Panel: Contem os relatórios com os resultados da simulação; •Navigate Panel: Permite criar teclas de atalho para uma navegação mais eficiente e rápida nas diferentes partes do modelo; •Elements Panel: Permite definir variáveis e atributos, estações e interseções, entre outros, e as relações que existem entre eles. A utilização dos diferentes módulos disponíveis em Arena depende do modelo a desenvolver. No desenvolvimento deste projeto os módulos mais utilizados foram os seguintes: •Create: Permite criar entidades, sem as quais o sistema não funciona; •Dispose: Permite remover as entidades do modelo; •Decide: Este módulo efetua as tomadas de decisão. Com base na decisão definida, as entidades seguem pelo caminho correspondente; •Assign: Este módulo permite alterar valores e atribuir novos às entidades. Também permite alterar valores de variáveis do sistema; •Entity: Este módulo permite definir os vários tipos de entidades e a imagem inicial na simulação; •Queue: Este módulo de dados permite definir o número de filas a utilizar no sistema; •Variable: Módulo de dados que é utilizado para definir as dimensões e valores iniciais das várias variáveis; •Station: Este módulo é utilizado na definição de uma estação ou um conjunto de estações (Set) que corresponde à posição física ou lógica de um local onde as entidades são processadas; •Transport: Módulo responsável pelo transporte da entidade a ser processada até a sua estação de destino definida. Transportadores que sejam guiados, por exemplo AGVs, podem ser movidos para uma posição diferente da posição de destino da entidade; 5.2 Desenvolvimento 49 •Transporter: neste módulo é possível configurar o trajeto da entidade a transportar com o AGV entre as várias estações. As trajetórias são definidas com recurso aos módulos Network e Network Link; •Request: Este módulo permite atribuir uma unidade de transporte a uma entidade, movendo a unidade para a posição onde se encontra a entidade. Uma unidade específica de transporte pode ser selecionada para efetuar o transporte dependendo da regra que se definir; •Network Link: Neste módulo são definidas as interseções entre os vários pontos da rede; •Network: Permite configurar a rede do sistema e as trajetórias que os transportadores podem realizar no modelo, as interseções foram definidas no Network Link. 5.2.3 Modelo Desenvolvido Para o desenvolvimento do controlo do sistema foi necessário inicialmente definir as prioridades que o sistema deve cumprir, estas prioridades encontram-se nas figuras A.1 e A.2. Na figura 5.5, é possível observar o arranque do sistema de controlo desenvolvido. O sistema inicialmente carrega o armazém com caixas vazias, tendo sido colocado um contador que permite saber quantas caixas foram permitidas entrar no armazém. São também realizadas duas verificações, a primeira verifica se existem caixas no tapete de entrada do armazém, Station Armazém Entrada, e a segunda verifica se a referência das caixas nessa estação é igual a zero. Figura 5.5: Lógica de Controlo 1 Quando o sistema de controlo verifica que ainda não foram colocadas todas as caixas vazias no armazém e os recursos necessários para proceder a essa operação se encontram disponíveis o sistema imite um sinal que vai libertar a entidade caixa que se encontra na Station Armazém Entrada. Esta parte da lógica apenas permite o carregamento em armazém de caixas vazias. Quando é realizada a primeira verificação, figura5.5, o primeiro módulo Decide realiza uma verificação para obter a informação de qual o momento em que o armazém se encontra todo carregado com caixas vazias. Depois de preenchido inicialmente o armazém com as caixas vazias a parte da lógica da figura 5.5 nunca mais volta a executar, sendo apenas utilizado o primeiro módulo de verificação. O primeiro módulo passa sempre a verificar que o armazém já foi carregado com as caixas vazias e vai agora conceder a prioridade ao carregamento das caixas com material. O carregamento de material, vai ser efetuado segundo a distribuição da figura 4.10. O módulo de verificação, como anteriormente foi dito, verifica se o armazém já foi todo carregado com todas 50 Modelo de Simulação as caixas vazias, se verificar vai entrar numa outra parte da lógica desenvolvida. Nesta parte em primeiro lugar é verificado qual o número de posições livres no armazém, ou seja, o número de posições no armazém que não possuem caixas. Esta lógica é utilizada para garantir que o número de caixas nos tapetes da zona exterior ao armazenamento nunca ficam com mais caixas do que aquelas que realmente tem capacidade. Este módulo da lógica garante o bom funcionamento do sistema, neste caso mais especificamente o bom funcionamento dos tapetes, e encontra-se representada na figura 5.6. Figura 5.6: Lógica de Controlo 2 Depois de estar garantido que existe espaço nos tapetes para colocar lá pelo menos mais uma caixa, o sistema vai verificar se há pedidos. Estes pedidos consistem no carregamento das caixas que se encontram armazenadas nas posições do armazém. Existindo pedidos o sistema verifica a disponibilidade dos recursos envolvidos na tarefa de ir buscar a caixa à sua posição no armazém, tarefa do AGV, e na disponibilidade de colocar no tapete ou estação de saída do armazém. Os recursos encontrando-se disponíveis o sistema de imediato realiza a reserva do AGV, imitindo de seguida um sinal para o sistema avisando que o pedido pode ser tratado. A entidade responsável pelo sistema de controlo fica posteriormente no módulo Hold até a caixa ser colocada no sítio devido, neste caso na estação de saída do armazém. Quando o pedido estiver tratado a entidade é libertada e vai diretamente para o módulo de verificação inicial. Este processo é realizado até não existir mais pedidos de carregamento de material para as caixas. A lógica descrita é possível de se observada na figura 5.7. Figura 5.7: Lógica de Controlo 3 5.2 Desenvolvimento 51 O sistema verificando que não há mais pedidos de carregamento de material, vai agora atribuir a prioridade à colocação de todas as caixas que se encontrem nos tapetes exteriores ao armazém, e coloca-las dentro do mesmo. As caixas devem ser colocadas mediante a distribuição da figura 4.10. Verificando que não há mais pedidos de carregamento, módulo Decide, e que não existem caixas fora do armazém, o sistema vai agora atribuir a prioridade à satisfação da lista de pedidos de material, ou seja, serão realizados pedidos para ir ao armazém encontrar caixas carregadas com uma determinada referência e quantidade e colocar essas caixas na estação de saída do armazém para serem descarregadas. Depois de descarregadas, estas seguem ao longo do sistema de tapetes até a posição de entrada do armazém. Neste momento o sistema de controlo dá prioridade à colocação das caixas na estação de saída, mas com a limitação em 44 (quarenta e quatro), devido ao número máximo de posições existentes nos tapetes, o sistema vai ser capaz de detetar essa situação e antes de voltar a colocar uma caixa no tapete vai em primeiro lugar retirar uma caixa de lá. Um dos requisitos no caso de estudo é que o sistema retire uma caixa de cada referência, ou seja, em primeiro lugar o sistema retira uma caixa com a referência 1, seguida da referência 2, da referência 3 e por fim da referência 4, voltando a retirar do armazém novamente por esta ordem. O sistema sempre que realiza a verificação da disponibilidade de recursos que são necessários utilizar, verifica se estes se encontram livres procedendo logo à sua reserva ou alocação. As figuras 5.8 e 5.9, ilustram o sistema desenvolvido e descrito anteriormente. Figura 5.8: Lógica de Controlo 4 O sistema conclui quando verifica que que todos os pedidos foram satisfeitos. Caso existam pedidos que não possam ser satisfeito o sistema guarda-os numa fila, módulo Hold. 5.2.3.1 Lógica do Sistema A zona exterior ao armazém é composta por um sistema de tapetes, já mencionados anteriormente, que permitem às caixas ir da estação de saída do armazém até a estação de entrada. Neste caso não foi considerado nenhum posto de trabalho ao longo ou entre os tapetes, pelo que estes permitem a livre circulação das caixas sem perdas de tempo. A figura 5.10 ilustra a criação das 720 (setecentas e vinte) caixas, o primeiro módulo da figura é módulo Create que cria as entidades 52 Modelo de Simulação Figura 5.9: Lógica de Controlo 5 caixas, que fazem parte da simulação. No segundo módulo, Assign, que é possível identificar na mesma figura, este realiza a atribuição das características das caixas. A Station criada, Home Station, liga o módulo Assign que cria as características das caixas a um outro módulo Assign que vai ler o tempo atual do sistema. Este é um dos blocos Assign utilizados para efetuar a leitura de tempo. O módulo com a forma de losango é o módulo Decide, que é utilizado para ler a referência das caixas quando elas passam neste ponto, encaminhando a caixa pelo caminho mediante a condição definida. O sistema para ter a capacidade de transportar as entidades, neste caso as entidades são as caixas, necessita de um módulo Access para aceder ao tapete. Figura 5.10: Lógica do Sistema 1 O último módulo presente na figura 5.10 é o módulo Convey, que é o responsável por mover a 5.2 Desenvolvimento 59 que o AGV é movido para a posição onde se encontra a caixa a ser recolhida e após atingir essa posição o módulo pickup substitui as entidades. Como é possível observar quando a entidade inicial é duplicada, a segunda entidade é enviada para um módulo Decide que verifica a disponibilidade do Elevador. Quando a disponibilidade do elevador é verificada, vai de seguida verificar para que andar é que o elevador vai ter de se movimentar para efetuar a recolha. Sabendo qual é essa posição o elevador é alocado e movido para esse andar, ficando à espera que o AGV chegue ao mesmo ponto para efetuar a transferência da entidade, do AGV para o elevador. Este vai depois colocar a entidade que possui no tapete de saída do armazém, sendo que a entidade vai andar pelo sistema de tapetes até chegar a estação de entrada do armazém onde será recolhida e colocada novamente no armazém. A diferença é que a caixa quando foi retirada do armazém tinha uma quantidade de material igual a zero e neste momento quando volta para o armazém tem uma quantidade definida. A figura 5.21 é representativa do modo de funcionamento para o AGV no1, mas para o AGV no2 existe um sistema igual. 5.2.3.3 Lógica Pedidos Ordem Produção Para efetuar o descarregamento das caixas que anteriormente foram carregadas com material, foi desenvolvido um sistema que cria quatro listas de pedidos, o sistema encontra-se presente na figura 5.22. Figura 5.22: Lógica para Ordens de Produção Na figura 5.22 é possível perceber que o sistema criado é muito semelhante ao sistema de carregamento de material, a grande diferença é que neste caso são criadas quatro listas de pedidos distintas. Sempre que o sistema de controlo verifica que é necessário satisfazer um pedido de produção, o sistema sabe que necessita de uma caixa de cada referência, ou seja, o sistema vai proceder à 60 Modelo de Simulação satisfação do pedido retirando um pedido de cada uma das listas a apresentadas na figura, Lista1A, Lista1B, Lista1C e Lista1D. Quando o sistema de controlo imitir o sinal que vai libertar cada um dos pedidos, estes vão utilizar o sistema de verificação de caixas no armazém e de quantidades que estão explicados na secção da lógica de carregamento de pedidos, secção anterior. 5.2.3.4 Animação Para ilustrar o funcionamento do sistema foi realizada uma pequena animação. Esta é simples mas bastante fácil para ser possível rapidamente perceber o modo de funcionamento do armazém. Na figura 5.23 está representada a animação utilizada, as posições de armazenagem de caixas não se encontram todas representadas, estando apenas representadas as posições iniciais de cada andar. Figura 5.23: Representação da Animação do Armazém A zona que se encontra mais a esquerda representa o sistema de tapetes, os quais são considerados apenas como um ponto de passagem. A zona que se encontra ao centro representa o ponto de transferência das caixas entre o elevador horizontal e os AGVs. 5.2 Desenvolvimento 61 A zona que se encontra selecionada a verde representa as posições iniciais do armazém e o caminho que os AGVs têm que realizar para alcançar essas posições. Para representar o(s) AGV(s) e o Elevador foi definida a seguinte figura 5.24. Figura 5.24: Representação da Animação do AGV e Elevador 62 Modelo de Simulação Capítulo 6 Resultados 6.1 Introdução No capítulo anterior apresentou-se o processo de conceção e desenvolvimento do modelo de simulação efetuado, para a movimentação de materiais num armazém, recorrendo a ferramenta Arena Neste capítulo descreve-se o modo como o sistema foi validado, e apresentam-se os resultados obtidos. 6.2 Verificação e Validação do Modelo Todo o processo de desenvolvimento e estudo de um modelo de simulação deve passar por um conjunto de fases bem definidas, permitindo verificar se o modelo de simulação foi desenvolvido e implementado corretamente. Estas fases encontram-se descritas na figura2.5. Durante as primeiras 4 (quatro) etapas, apresentadas na figura2.5, sempre que se acrescentava uma nova funcionalidade ao modelo de simulação eram realizados de seguida testes, etapa 5 (cinco), de forma a verificar qual a evolução e comportamento da simulação devido ao acréscimo de detalhe ou restrições colocadas. A simulação desenvolvida consistiu no desenvolvimento de um modelo evolutivo, inicialmente desenhou-se o modelo genérico e foi-se acrescentando as funcionalidades necessárias para o modelo ir de encontro ao que era pretendido. A utilização individual da técnica apresentada na figura2.5, não garante por si só a correta implementação do modelo de simulação desenvolvido, nem a sua adequação aos objetivos pretendidos. Nesse sentido foram criadas algumas variáveis no modelo de simulação que permitissem efetuar algumas leituras instantâneas em pontos críticos do sistema, colocando esses valores lado a lado com a simulação permitindo ter uma maior perceção da sua evolução com o modelo e com o tempo de simulação. O controlador de execução possibilitou também uma monitorização do estado das variáveis e o controlo da execução do modelo de um modo interativo, ou seja, permitiu executar o modelo passo a passo, suspender a simulação em alturas estratégicas e pontos críticos, sendo possível desta maneira analisar os dados e resultados obtidos até aquele instante. Foram também alteradas durante a simulação algumas variáveis de modo a introduzir erros, permitindo 63 64 Resultados perceber qual a resposta do sistema a determinada situação incorreta. Os parâmetros de entrada foram alterados ao longo da execução da simulação, o que permitiu avaliar o comportamento do modelo e verificar como variavam e se comportavam os parâmetros de saída. A observação do modelo de animação também permitiu a deteção de pequenos erros que de outro modo não seriam detetados. Quando um modelo de simulação é muito complexo, ou se o sistema a modelar não existir, a dificuldade em validar o modelo de simulação aumenta. Neste caso de estudo o sistema a modelar não existe, sendo por isso difícil de confirmar a sua validade. No entanto, é possível verificar que o sistema se encontra a operar de forma correta, ou seja, o modelo conceptual foi transcrito de forma adequada para o modelo de simulação. É no entanto fácil perceber que algumas das abstrações que foram consideradas no modelo de simulação têm um impacto nos resultados obtidos, não sendo possível no entanto saber exatamente qual o seu verdadeiro impacto. No modelo de simulação alguns dos pontos mais importantes que foram alvo de maior monitorização passaram pela entrada de caixas no sistema, elaboração da lista de pedidos, ocupação do armazém, ocupação de recursos, e em especial o algoritmo que controlava as prioridades do sistema. É possível afirmar que o conjunto de técnicas utilizadas permitiu confirmar o correto desenvolvimento do modelo de simulação, sendo possível prosseguir o estudo e passar às fases de experimentação e análise de resultados. 6.3 Cenários de Simulação O caso de estudo presente nesta dissertação tinha por objetivo simular e estudar vários cenários de ordens de produção, de forma a ser possível entender qual o momento em que para um determinado cenário de produção um armazém deixa de ter capacidade de satisfazer a cadência necessária. Com esse objetivo foram criados 4 (quatro) cenários, que se encontram representados na tabela 6.1. Analisando os cenários criados, verifica-se que o primeiro cenário a ser simulado necessita de 100 (cem) caixas para satisfazer as encomendas, como cada ordem de produção tem 4 (quatro) referências diferentes para este primeiro cenário vai ser necessário retirar 400 (quatrocentas) caixas do armazém e voltar a coloca-las de volta perfazendo um total de 800 (oitocentos) movimentos necessários. No segundo cenário criado são necessárias retirar 500 (quinhentas) caixas do armazém, perfazendo um total de 1000 (mil) movimentos necessários. No terceiro cenário a produção diária aumenta e a média de pares por encomenda baixa, significando um aumento do número de caixas que são necessárias processar. Neste caso são necessárias 600 (seiscentas) caixas para cumprir os requisitos de produção, o que implica um total de 1200 (mil e duzentas) caixas que necessitam de ser movimentadas. 6.4 Resultados Obtidos 65 Figura 6.1: Cenários de Produção No quarto e último cenário optou-se pelo caso mais extremo, onde é necessário processar todas as caixas existentes no armazém de modo a cumprir os requisitos de produção. O armazém tem uma capacidade para um total de 720 (setecentas e vinte) caixas que necessitam de ser todas processadas, ou seja, são necessários 1440 (mil quatrocentos e quarenta) movimentos para satisfazer este cenário. Todos estes cenários foram simulados, e os resultados obtidos encontram-se na secção seguinte. 6.4 Resultados Obtidos O modelo de simulação foi executado para os cenários que se encontram descritos na secção anterior, tabela 6.1. De seguida serão apresentadas algumas tabelas resumo dos cenários simulados. A análise comparativa dos vários cenários não pretende ser exaustiva, apenas vão ser aprestados os dados mais importantes. Inicialmente para a simulação dos quatro cenários referidos, apenas se considerou a existência de um único AGV que percorre todos os 12 (doze) andares do armazém. Os primeiros resultados obtidos para estes cenários recorrendo apenas a 1 (um) AGV encontram-se na tabela 6.2. Analisando estes primeiros resultados é possível observar que para o cenário um e dois é possível num dia de trabalho, 8Horas que é igual a 480Minutos, processar as ordens de produção necessárias recorrendo a um único AGV. Por outro lado verifica-se que para o cenário três e quatro não é possível processar os pedidos de produção num período de 480Minutos. Na tabela é ainda possível observar que com o aumento do número de caixas a processar o tempo médio que demora a processar cada caixa vai aumentando progressivamente. Na figura 6.3 estão representados os valores das taxas de utilização dos recursos do armazém, neste caso do elevador e do AGV. Observando a tabela é possível verificar que ao longo dos cenários as taxas de utilização se mantém relativamente constantes. A taxa de utilização do elevador é mais elevada do que aquela 66 Resultados Figura 6.2: Tempos de Simulação Obtidos para os Cenários com um AGV Figura 6.3: Taxas de Ocupação para a Simulação dos Cenários com um AGV que se poderia pensar de inicio, o motivo para ser tão alta prende-se com o facto de o elevador ter de aguardar a maior parte das vezes pelo AGV para efetuar a carga e descarga das caixas, enquanto aguarda pelo AGV o elevador encontra-se ocupado. Depois de observados e analisados os dados para os cenários de simulação recorrendo a um AGV, realizou-se a simulação recorrendo a dois AGV’s simulando para os cenários três e quatro, que foram aqueles que não conseguiram cumprir os requisitos de produção diária para um período de 480Minutos. Os valores obtidos para estas simulações encontram-se na tabela seguinte. Figura 6.4: Tempos de Simulação Obtidos para os Cenários com dois AGV 6.4 Resultados Obtidos 67 Analisando os valores obtidos na simulação recorrendo a dois AGVs é possível observar que neste caso é possível satisfazer os dois cenários de produção mais exigentes num tempo inferior a 480Minutos. É possível verificar que comparando os valores do tempo médio de movimentação de uma caixa do cenário onde se recorre a um AGV, 6.2, e do cenário onde se recorre a dois AGVs, 6.4, este tempo é substancialmente inferior quando se recorre a dois AGVs. Na figura 6.5 estão representados os valores das taxas de utilização dos recursos do armazém, neste caso do elevador, do AGV no1 e do AGV no2. Figura 6.5: Taxas de Ocupação para a Simulação dos Cenários com dois AGV Observando a figura 6.5, é possível verificar que o elevador apresenta uma taxa de utilização muito superior a qualquer um dos AGVs. Por seu lado os AGVs apresentam taxas de utilização que variam entre os 55% e os 66%. Pode-se concluir que para estes dois cenários o elevador está a limitar o funcionamento do sistema, apresentando-se como o bottleneck. Numa situação como esta é irrealista pensar em aumentar o número de AGVs. Caso exista a necessidade de aumentar a cadência do armazém é necessário arranjar uma alternativa ao elevador, podendo a solução passar por um elevador mais rápido ou pela elaboração de uma nova solução que contemple dois elevadores, por exemplo, um em cada extremidade do armazém. 68 Resultados Referências [1] Ronald H. Ballou. 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