Arquiteturas de Sistemas de Produção

FACULDADE DE ENGENHARIA DA UNIVERSIDADE DO PORTO Arquiteturas de Sistemas de Produção Filipe Abreu Bouça Mestrado Integrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores Orientador: Jorge Pinho de Sousa (Professor) Coorientador: António Correia Alves (Engenheiro) 19 de Abril de 2013 c Filipe Abreu Bouça, 2013 Resumo O presente relatório de Dissertação tem como objetivo demonstrar o estudo realizado sobre a temática de conceção de um layout industrial e o trabalho realizado para resolução do problema proposto que consiste na formação de clusters constituídos pelos recursos existentes numa instalação industrial. A base para o desenvolvimento do mesmo foi a consulta de dissertações e artigos que se encontram publicados em bases de dados científicas certificadas. Depois de realizado o estudo prévio foi desenvolvido um modelo relacional dos recursos, tendo-se desenvolvido posteriormente um método para agrupamento desses recursos. A ferramenta desenvolvida tem como propósito ser um sistema de apoio à decisão para a conceção de um layout industrial. Na primeira fase, o trabalho desenvolvido centrou-se na classificação numérica da relação existente entre os recursos que compõem uma instalação industrial, mediante vários atributos e restrições. A aplicação deste modelo serve como input ao algoritmo de agrupamento posteriormente desenvolvido. Na segunda fase, desenvolveu-se um algoritmo de agrupamento dos recursos existentes. Este, considerando os dados fornecidos pelo modelo relacional previamente desenvolvido, distribui os recursos existentes pelo número de clusters pretendido pelo utilizador. Este algoritmo revelouse uma ferramenta útil e eficaz, uma vez que respeitou todas as restrições impostas pelo cliente e conjugou de forma eficiente os resultados obtidos no modelo relacional criado previamente, originando assim os vários clusters. i ii Abstract This dissertation report has as a goal to demonstrate a study based on thematic of industrial layout design and the work developed in order to solve the problem suggested, i.e., the formation of clusters from existing resources in an industrial installation. The basis for its development was the research of dissertations and articles published in scientific databases certified. After performing the referred study, a relational model of resources was developed, being subsequently developed a method for grouping resources. The developed tool aims to be a decision support system for the design of an industrial layout. In the first phase, the work focused on the numerical rating of the relationship between the resources that make up an industrial facility, taking into account several attributes and constraints. The application of this model serves as an input to the clustering algorithm developed later. In the second phase, was developed a clustering algorithm of the existing resources. Considering the data provided by the relational model previously developed, this algorithm distributes the existing resources by the number of clusters desired by the user. It has proven to be useful and effective since it respected all the restrictions imposed by the client and conjugated efficiently the results obtained in the relational model created previously, thus yielding the various clusters desired. iii iv "A alegria está na luta, no sofrimento envolvido e não na vitória propriamente dita." Mahatma Gandhi v vi Conteúdo 1 Introdução 1 1.1 Motivação...................................... 1 1.2 OpóloProdutech.................................. 2 1.3 Metodologia..................................... 2 1.4 Estruturadadissertação............................... 4 2 Revisão Bibliográfica 5 2.1 Lean Manufacturing ................................ 5 2.2 Value Stream Mapping ............................... 6 2.3 Processosetecnologias............................... 8 2.3.1 Fatores de decisão na escolha de processos e tecnologias . . . . . . . . . 8 2.3.2 Ambientes de produção . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.4 Layouts ....................................... 9 2.4.1 Configurações básicas de um layout .................... 11 2.5 Systematic layout planning (SLP).......................... 15 2.5.1 Análise produto-quantidade . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 2.5.2 Fluxodosmateriais............................. 17 2.5.3 Relação entre atividades . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.5.4 Diagrama relacional de recursos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.5.5 Determinação dos espaços . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.5.6 Avaliação de alternativas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.5.7 Célulasdeprodução ............................ 19 2.5.8 Otimização da movimentação dos materiais . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.5.9 Metodologias para formação de clusters .................. 20 2.5.10 Medidas de similaridade . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 2.5.11 Técnicas de formação de clusters ..................... 24 3 Modelação 27 3.1 Modelo relacional de recursos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 3.1.1 Parâmetros do modelo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 3.1.2 Importância dos processos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 3.1.3 Restrições.................................. 29 3.1.4 Redimensionamento da escala . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 3.1.5 Análise do fluxo de materiais . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 3.1.6 Atribuição de importância aos operadores . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 3.1.7 Transporte entre recursos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 3.1.8 Operações realizadas em pares de recursos pelo mesmo operador . . . . . 35 3.1.9 Relação dos vários fatores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 vii Capítulo 1 Introdução As técnicas de construção de layouts industriais e consequente análise das soluções obtidas são cada vez mais utilizadas na indústria a nível mundial com o intuito de otimizar processos produtivos, minimizar os investimentos e os desperdícios e aproveitar de forma eficaz, eficiente e segura os recursos que a compõem. Uma abordagem para este tipo de problemas passa pela formação de células de produção que consiste num problema de clusterização com um grau de complexidade elevado, onde é necessário agrupar recursos em células, produtos em famílias e unir as células de recursos e famílias de produtos em clusters. Pretende-se que os recursos que constituem um cluster tenham mais características em comuns entre si do que com outros recursos pertencentes a outro cluster. Os recursos que compõem um cluster devem operar na mesma família de peças. Idealmente uma família de produtos deve ser processada exclusivamente num cluster de produção. Mas esta situação nem sempre se verifica, uma vez que, é complicado restringir o acesso de uma célula de produção a apenas uma família de produtos. Posto isto, a ideia, é conseguir arranjar um equilíbrio entre estas situações. Neste contexto, o objetivo do trabalho realizado, que se encontra apresentado no presente relatório de dissertação, é conceber um modelo que relacione os recursos existentes numa instalação industrial tendo em consideração vários atributos e, mediante os resultados obtidos nesse modelo, desenvolver um algoritmo que permita agrupar os recursos existentes em clusters. Pretende-se que o trabalho desenvolvido sirva como ferramenta de apoio à conceçao de layouts industriais, uma vez que, permite ao utilizador do mesmo ter noção de quais os recursos que se devem encontrar mais próximos uns dos outros, de modo a desenvolver uma unidade de produção otimizada em termos de desempenho e fiabilidade. 1.1 Motivação O processo de formulação de layouts industriais é demasiado complexo exigindo por isso abordagens sofisticadas. Normalmente os empresários não têm a noção das melhorias associadas ao planeamento da produção e do próprio espaço físico onde esta se vai desenvolver, contudo 1 2Introdução estes são aspetos tanto ou mais importantes que todos os outros para obter sucesso no negócio que se propõem a criar. A otimização do espaço físico onde a produção se vai desenvolver vai ter um impacto muito grande em vários parâmetros relacionados com o funcionamento da empresa. Esta abordagem, quando bem efetuada, permite reduzir o tempo de processo, a movimentação da matéria-prima, produtos inacabados e funcionários, entre outros. Uma abordagem possível e que serve de apoio à tomada de decisão para este tipo de problemas é a criação de grupos ou clusters constituídos por vários dos recursos existentes na unidade de produção. Os processos de clusterização podem ser realizados utilizando uma variedade de algoritmos muito extensa, contudo muitos deles apresentam debilidades em determinados aspetos. Desta forma, existe uma lacuna neste tipo de abordagens que deve ser preenchida explorando novas técnicas capazes de amenizar ou até eliminar as dificuldades encontradas na aplicação destes algoritmos. Esta é a principal temática a ser abordada nesta dissertação. 1.2 O pólo Produtech O trabalho desenvolvido insere-se no âmbito Produtech (Pólo das Tecnologias de Produção), constituindo uma "iniciativa dinamizada pela fileira das tecnologias de produção, que integra empresas que desenvolvem e comercializam produtos e serviços capazes de responder aos desafios e aos requisitos de competitividade e sustentabilidade da indústria transformadora nacional e internacional, com soluções inovadoras, flexíveis, integradas e competitivas. Surgindo no contexto da implementação de estratégias de eficiência coletiva que visam a inovação, a qualificação e a modernização das empresas produtoras e utilizadoras de tecnologias de produção, o Pólo PRODUTECH dinamiza, de forma estruturada, a cooperação entre as empresas da fileira e entre estas e outros atores relevantes, assumindo-se como um parceiro chave no reforço da competitividade internacional da economia portuguesa."[1] 1.3 Metodologia Estudo teórico Numa primeira fase foi efetuado um estudo teórico abrangente das técnicas que se pretendem utilizar no desenvolvimento do trabalho associado a esta dissertação, considerando os conceitos associados à filosofia de gestão "Lean Manufacturing"com origem no TPS (Toyota Production System) criado por Taiichi Ohno,Shigeo Shingo eEiji Toyoda no Japão e às técnicas que se pretende utilizar no desenvolvimento desta dissertação. Este estudo teórico teve como base os livros, dissertações e artigos científicos mencionados na secção "Referências bibliográficas", os quais se encontram analisados e debatidos no capítulo "Revisão bibliográfica". O objetivo deste estudo preliminar foi compreender o contexto em que se inserem as organizações industriais, a evolução 1.3 Metodologia 3 dos diferentes sistemas produtivos e a evolução do comportamento do ser humano perante a necessidade de se adaptar a um contexto cada vez mais exigente de concorrência e procura pela melhor qualidade nos produtos/serviços fornecidos ao cliente. Identificação do problema O problema proposto consiste no desenvolvimento de uma ferramenta de apoio para à conceção de layouts industriais. Numa primeira fase foram definidos os fatores a ter em conta na análise e resolução do problema proposto. Foram identificados três fatores críticos, nomeadamente, o fluxo de materiais, que consiste no movimento do produto em desenvolvimento pelos vários recursos existentes, os transportes realizados entre os vários recursos conjugados com o responsável pelos mesmos e as tarefas realizadas nos vários estágios de produção. A forma como estes são transportados entre os vários recursos, ou seja, se o transporte é efetuado manualmente ou com auxílio de um recurso adicional, fatores a ter em conta na construção do modelo relacional de recursos. Foram também definidas algumas restrições associadas à impossibilidade de determinados recursos se encontrarem próximos de outros devido a questões de higiene ou à presença de substancias prejudiciais ao normal funcionamento dos restantes,... Para além destas restrições que provocam o afastamento entre recursos também foram impostas pelo cliente restrições associadas à necessidade de determinados recursos se encontrarem próximos uns dos outros, seja por conveniência para o operador que efetua tarefas nos vários recursos em causa, ou seja porque sendo duas operações sequenciais realizadas rapidamente, a sua proximidade surge como fator preponderante para o bom funcionamento da linha de produção. Para testar o potencial da ferramenta desenvolvida foi efetuado o levantamento, mapeamento e análise dos processos produtivos associados a uma empresa que se encontra apresentada no capítulo 4 à empresa em questão, assim como, todos os dados, fatores e existências que se encontram associadas à organização. Abordagem do problema e análise de resultados Depois de o problema se encontrar identificado e bem documentado foram avaliadas diferentes formas de o abordar. Para tal foi desenvolvido um algoritmo capaz de relacionar os diferentes fatores a ter em conta nas tomadas de decisão e, desta forma, foi criada uma base para proceder à construção do layout da(s) linha(s) de produção. Esta base consiste numa matriz relacional que classifica a importância de cada recurso estar próximo dos restantes, mediante uma escala quantitativa. Para tal foram atribuídos pesos diferentes aos vários processos de produção, baseados no conhecimento dos elementos familiarizados com esses processos. Os operadores que efetuam transportes e/ou operações nos vários recursos, também foram objeto de diferente ponderação na tomada de decisão, tendo em conta: o número de transportes que estes efetuam; a tipologia dos dos transportes utilizados; o número de operações que realizam e o número de recursos em que 4Introdução estes operam. Desta forma foi facilitada a tomada de decisão referente à estrutura de produção a ser implementada. Perante os resultados obtidos, foi efetuada a análise dos mesmos avaliando cada um dos fatores a ter em conta em separado e de forma conjugada com os restantes. Esta análise revelou-se extremamente importante, uma vez que, desta forma foram identificadas as necessidades de proximidade sob diferentes pontos de vista, isto é, tendo em consideração apenas um ou alguns dos fatores a ter em conta assim como de um ponto de vista global, desta feita contabilizando todos os fatores mencionados anteriormente. Para obter uma solução capaz de integrar os fatores mencionados como preponderantes, através das relações encontradas anteriormente foi desenvolvido um algoritmo, que agrupa os vários recursos em clusters, capaz de originar uma solução final com elevado grau de qualidade. 1.4 Estrutura da dissertação Para além da introdução, esta dissertação contém mais quatro capítulos. No capítulo 2, é descrito o estado da arte e são apresentados trabalhos relacionados com o desenvolvimento desta dissertação. No capítulo 3, é apresentado o modelo desenvolvido. No capítulo 4 encontra-se a aplicação do modelo desenvolvido no capítulo anterior que será utilizado no caso de estudo e será efetuada, também, a análise dos resultados obtidos. No capítulo 5 são apresentadas as conclusões retiradas da realização desta dissertação. Capítulo 2 Revisão Bibliográfica A revisão bibliográfica ou estado da arte consiste numa pesquisa e levantamento de informações sobre o trabalho a desenvolver. Este foi feito baseado em artigos científicos, dissertações e livros de modo a conhecer e compreender o que é feito na área, as técnicas que se encontram desenvolvidas e que são utilizadas. 2.1 Lean Manufacturing A filosofia Lean Manufacturing surgiu no Japão, criada por Taiichi Ohno, pouco depois do final da Segunda Guerra Mundial. Esta foi apresentada como uma alternativa à forma tradicional de produção em massa, denominada Taylorismo [2], que consiste no modelo de gestão científica desenvolvido por Frederick Winslow Taylor. A filosofia Lean Manufacturing teve origem no TPS, considerado como o sistema que serve de base à produção Lean. O TPS apresenta como principal caraterística a flexibilidade das linhas produtivas, tendo por base a produção de pequenos lotes de produtos controlado por métodos que auxiliam a troca de ferramenta e a eficácia na comunicação entre os funcionários para responder às constantes variações dos mercados atuais, [3]. Esta filosofia foi criada com o objetivo de otimizar os processos e procedimentos de um sistema de produção industrial através da eliminação de desperdícios e de orientar a sua atenção para a flexibilidade do sistema de produção, satisfação do cliente, através da garantia da qualidade do processo e do produto final e da produtividade. Ohno acrescentou ainda o conceito Kaizen, que consiste na melhoria contínua de tudo o que está associado ao sistema de produção, incutindo nos trabalhadores uma procura constante pelo melhoramento dos seus postos de trabalho, e consequentemente pela melhoria de toda a linha de produção. Esta metodologia tem também como objetivo a eliminação ou redução dos desperdícios, que envolve mudanças nas práticas de gestão da qualidade e gestão de operações utilizadas de forma a melhorar os processos produtivos. Tem uma série de princípios nos quais se baseia, tais como, definir valor, que consiste na opinião que o cliente tem do seu produto. Isto é, quem define o valor do produto é o cliente e não 5 6Revisão Bibliográfica a empresa que o desenvolve e/ou comercializa. O valor é gerado pela necessidade que o cliente tem para utilizar esse produto. Sendo assim, o papel da empresa é identificar qual a necessidade do cliente e procurar satisfazê-la a um preço específico, de forma a manter a empresa e aumentar o lucro, através da melhoria contínua de processos, reduzindo, assim, os custos e melhorando a qualidade. Outro princípio relevante é baseado na definição da cadeia de valor: numa primeira fase dividem-se os processos em três tipos, aqueles que geram valor para o cliente, aqueles que não geram valor mas são importantes para a manutenção dos processos e da qualidade do produto e aqueles que não agregam valor devendo ser imediatamente eliminados. De seguida procede-se à otimização do fluxo de produção, nomeadamente os fluxos de materiais, pessoas, capital e informação, aumentando assim a capacidade de resposta face aos pedidos do cliente, reduzindo custos e tornando a empresa mais competitiva. Importa ainda implementar o sistema pull, que consiste na produção apenas quando o cliente solicita o produto final. Neste passo é aplicado o conceito JIT, que consiste em produzir apenas quando é necessário. Por último o objetivo é atingir a perfeição, a concretizar tendo sempre subjacentes a importância da qualidade e a inexistência de repetições no trabalho. A base para o sucesso de uma empresa é concentrar-se na melhoria contínua desde o desempenho dos seus funcionários até à eliminação dos desperdícios. De forma resumida pode-se caraterizar a filosofia lean como: •uma filosofia que rejeita qualquer ação que não acrescente valor para o cliente, procurando sempre a perfeição; •um novo estilo de gestão: “ask why; think and act quickly”, envolver e motivar a força de trabalho/chão de fábrica; •uma abordagem que incentiva o redesenho de processos e promove a mudança, orientando a gestão operacional para a melhoria contínua; •uma ferramenta que permite e promove a visibilidade da performance discutida diariamente com os operadores da fábrica, identifica causas e age rapidamente. 2.2 Value Stream Mapping OValue Steam Mapping (VSM) [4] é uma ferramenta direcionada para a visualização dos processos de produção. Consiste num método que permite identificar todas as ações de uma organização, que criam, ou não, valor do ponto de vista do cliente. Por outras palavras, permite visualizar o percurso ou mapa, de um produto ou serviço, ao longo da cadeia de valor, desde a obtenção da matéria-prima até à entrega ao cliente final. Este método consiste na adaptação de uma técnica originária na empresa "Toyota", denominada "diagrama de fluxo de materiais e informação", pelas mãos de Taiichi Ohno e a sua equipa. Na altura, o objetivo era alinhar a visão dos fornecedores com os interesses da Toyota, tentado obter uma ou mais melhorias. 2.2 Value Stream Mapping 7 Sendo um dos métodos mais utilizados em organizações Lean, este ajuda a gestão e engenharia a reconhecer desperdício e a descobrir causas de problemas, de uma forma simples e eficaz. Este processo divide-se em duas fases, uma primeira que inclui o mapeamento físico do "estado atual"(AS-IS), e uma segunda fase em que se focam atenções no estado futuro pretendido (TO-BE). Frequentemente, este método concentra-se nas questões relativas à redução do tempo de entrega do produto ao cliente (lead time), porém, poderá também agrupar questões associadas a custos. Para que seja eficaz, o mapeamento deverá abranger os seguintes aspetos: •fluxo de materiais e informação; •fornecedores e clientes; •transporte de materiais; •sistemas de informação; •stocks de matéria-prima, materiais em processamento e produto acabado. Esta ferramenta é uma importante arma no combate ao desperdício. Em [5], Juran e Gryna afirmam que: "Gerir é controlar e agir corretamente. Sem controlo não há gestão. Sem medição não há controlo", e o VSM permite esta identificação e quantificação. Os símbolos VSM fornecem uma linguagem simples e intuitiva, que facilita o estudo e compreensão do estado atual e futuro do sistema. Através de uma visualização clara dos processos, internos e externos, a eliminação de desperdício torna-se mais eficaz, promovendo a melhoria contínua e satisfação do cliente. [6] Apesar da simbologia VSM não estar normalizada, é comum os símbolos ou variações semelhantes dos mesmos serem adotados e utilizados em várias organizações. Porém é boa prática as organizações adaptarem o mapeamento e os símbolos à sua realidade, para que possam tirar o máximo partido desta ferramenta. O VSM é um bom ponto de partida para iniciar a abordagem Lean uma vez que: •permite uma visão global da cadeia de valor, e não apenas de um processo; •além de permitir identificar desperdício, ajuda a identificar as suas causas; •fornece uma linguagem simples e intuitiva; •favorece a abordagem e implementação de conceitos Lean; •faculta bases para um plano de ação; •evidencia a utilização entre fluxos (materiais, capital e informação). No entanto a utilização da ferramenta VSM apresenta algumas limitações, nomeadamente: •não permite representar produtos com fluxos produtivos diferentes; •apresenta dificuldades em transmitir a utilização do VSM a pessoas que não estão familiarizadas com a ferramenta; •ausência de indicadores gráficos para os problemas de transporte, filas de espera e de distâncias devido ao layout; •não possui indicadores económicos; •não permite visualizar o layout; •não reflete a lista de materiais de um produto. 8Revisão Bibliográfica 2.3 Processos e tecnologias 2.3.1 Fatores de decisão na escolha de processos e tecnologias Na implementação de um layout industrial é necessário analisar os produtos que vão ser produzidos e, consequentemente, as tecnologias e equipamentos a utilizar, assim como a própria forma como são utilizados. Seja qual for o processo de produção escolhido estão implícitas tecnologias, equipamentos e operações, que deverão ser o mais ajustado possível às características e quantidades dos produtos a fabricar, tendo sempre presente a obtenção de níveis de qualidade e produtividade adequados. Em função das caraterísticas dos produtos e dos volumes de produção, diferentes processos tecnológicos poderão apresentar diferentes rentabilidades. Do ponto de vista da qualidade do produto, o uso de equipamentos e processos tecnológicos mais ajustados tecnicamente ao tipo de produção permite a redução de deficiências e, como consequência, a obtenção de menores custos com desperdícios e correções. Consideram-se como fatores determinantes na decisão da escolha de um processo de produção as caraterísticas técnicas do produto, as dimensões do mercado-alvo, a quantificação da mão-deobra necessária, a natureza das matérias-primas, as tecnologias existentes e o capital necessário para pôr em prática a produção. 2.3.2 Ambientes de produção Relação com o cliente A ligação ao cliente pode afetar a escolha de um processo produtivo. Desta forma, são consideradas as seguintes configurações de ligação ao cliente: •Engenharia por encomenda – o cliente fornece especificações do produto que pretende, e a empresa concebe, aprovisiona, fabrica, monta e entrega o produto final ao cliente; •Fabrico por encomenda - a empresa, no seguimento da encomenda feita pelo cliente de um determinado produto que ela fabrica, aprovisiona, monta e entrega esse produto ao cliente; •Montagem por encomenda – a empresa produz um número básico de modelos e fornece um catálogo com uma variedade grande de opções a partir daí, a montagem só é realizada quando chega a encomenda; •Fabrico para stock – os produtos são produzidos para stock e fornecidos ao cliente quando solicitado. Fluxo de produção Segundo [7], a forma como o material se movimenta durante o processo de produção pode ser classificado em quatro tipos diferentes: 2.4 Layouts 9 •Flow shop - é o tipo de produção que serve linhas de montagem e indústrias de processo (podendo ser produzido um único produto ou um conjunto de produtos). O layout associado a este tipo de produção é, normalmente, disposto em linha. Considera-se neste tipo de produção a produção em massa (produzem-se continuamente grandes quantidades do mesmo produto) e a produção é contínua. Este tipo de produção tende a ser altamente automatizado. •Job shop - é caraterizado pela produção de pequenos lotes de um número elevado de produtos diferentes, tendo cada um deles uma sequência de processamento distinta. Neste tipo de ambiente, de uma forma, são utilizados equipamentos universais e é necessário um maior número de mão-de-obra especializada. Como consequência, normalmente, existe uma grande flexibilidade de produção e de capacidade produtiva. •Batch shop - caraterizada por ter uma produção normalizada e uma linha de produção estável, em que, a quantidade produzida consiste em pequenos lotes produzidos periodicamente, obtendo assim, uma sequência constante. •Assembly line - produção de produtos, que se deslocam entre os postos de trabalho, possuindo uma taxa controlada e uma sequência necessária para o seu fabrico. Também pode ser designada como linha de produção, principalmente quando os equipamentos da fábrica estão dispostos em consonância com a série do processamento. Conceção do fluxo do processo Na sequência do estudo do produto e após a seleção de tecnologias e equipamentos a utilizar, para a conceção de um fluxo de processo começa-se por definir todas as operações. Para o realizar, são geralmente desenhados os mapas dos processos, elaborados a partir do estudo realizado sobre os produtos que se pretende fabricar e/ou montar, considerando as respetivas instruções de fabrico e folhas operatórias adjacentes. 2.4 Layouts Olayout é a distribuição dos recursos pelo espaço físico disponível. Trata-se portanto de uma configuração espacial que foca particular atenção ao fluxo de pessoas, materiais e informação através do sistema de operações. As decisões associadas ao layout são críticas para as empresas pelos porque implicam investimentos monetários, esforço por parte de quem o implementa e tempo para obter uma boa solução. A implementação de um novo layout envolve um compromisso a longo prazo, logo convém prevenir que não existam erros na sua implementação, uma vez que não é boa prática reformulá-lo regularmente. A construção de um layout adequado tem um impacto significativo no desempenho do sistema de produção. A conceção de um layout e as decisões que lhe estão associadas revestem-se de grande importância para as empresas. Erros cometidos nas fases iniciais de design e implementação dos layouts 16 Revisão Bibliográfica O SLP [9] consiste numa forma de abordar a reorganização ou conceção de raiz do espaço físico de trabalho, sendo neste caso, o espaço considerado uma instalação industrial de produção, destinado ao fabrico de vários produtos. Neste contexto de produção, considera-se como objetivo criar um layout mais eficiente. A reorganização é elaborada tendo por base um conjunto de procedimentos, apresentando uma cadeia operacional faseada, procedimentos e convenções, através das quais se poderão identificar, avaliar e visualizar todos os elementos implicados na preparação do layout. A metodologia SLP tem como elementos base para a preparação de um layout: •o produto (ou materiais) – os produtos a fabricar, as matérias-primas, os componentes adquiridos, os produtos semiacabados e finais; •a quantidade (ou volume) – a quantidade de produtos a fabricar ou de materiais a utilizar. As quantidades podem ser avaliadas em número de peças, peso, dimensão, valor produzido ou de venda; •o processo operativo – o mapeamento do processo de produção propriamente dito que, para além da sequência das operações realizadas, indica os equipamentos e ferramentas a utilizar, assim como os funcionários que as realizam; •os serviços anexos – serviços, atividades e funções que são necessárias para além das operações de transformação propriamente ditas, designadamente, manutenção, inspeção, armazenagem, aprovisionamento,... •os tempos – o tempo que permite definir de forma precisa quando os produtos devem ser fabricados, os tempos das variadas operações,... O SLP pode também ser utilizado para aumentar e facilitar o fluxo de materiais e melhorar a comunicação entre os colaboradores numa empresa, nomeadamente, na implementação de células de trabalho e na implementação da filosofia de lean manufacturing. Atualmente, esta abordagem é utilizada por inúmeras empresas do ramo industrial.. 2.5.1 Análise produto-quantidade O processo inicia-se pela análise dos produtos a fabricar e respetivas quantidades que são previstas produzir. Tal análise serve como base fundamental para a seleção do tipo de produção e da disposição dos recursos e secções produtivas na instalação industrial onde se vai proceder ao fabrico, bem como à sua combinação ou repartição. Tendo como referência a produção prevista ou o plano de produção dos vários produtos, podem ordenar-se, por quantidades ou volumes, definidos para diferentes tipos de produtos a fabricar, podendo utilizar-se, para o efeito, um gráfico Produtos-Quantidade 2.4. Numa extremidade da curva P-Q são inseridos os produtos que se pretende fabricar em maior quantidade e na outra ponta da curva são inscritos os produtos fabricados em pequena quantidade. Os produtos poderão ser divididos com base: •nas dimensões, pesos, formatos ou natureza; 2.5 Systematic layout planning (SLP)17 Figura 2.4: Curva Produto-Quantidade •nos tipos de materiais e componentes para a sua fabricação; •nos processos, fluxo ou sequência de operações; •no equipamento utilizado ou no tipo de construção necessária para abrigar o equipamento; •na qualidade do trabalho exigido; •na natureza da energia, dos serviços auxiliares ou dos anexos requeridos. Este gráfico só deve ser utilizado para produtos cujo processo de fabrico seja semelhante. Caso contrário devem-se conceber unidades de produção separadas para cada conjunto de produtos. A análise P-Q permite selecionar os produtos mais significativos que irão determinar o essencial do processo de produção. 2.5.2 Fluxo dos materiais A disposição dos equipamentos está fortemente relacionada com os fluxos de materiais, cuja perceção é obtida com o auxílio de mapas dos processos de produção, desde a receção da matériaprima até à criação do produto acabado. O mapeamento dos processos indica-nos como os produtos são fabricados, ou seja, quais as etapas consideradas para obter o produto acabado. Através de mapas dos processos dos vários produtos e das quantidades previstas fabricar, é possível proceder a uma análise da circulação dos produtos, ou seja, da intensidade de movimentação dos materiais entre os vários recursos e postos de trabalho ao longo do processo de produção. A intensidade de movimentação dos materiais pode ser obtida através de uma tabela matricial, na qual é registado o número de movimentos entre os vários equipamentos e postos de trabalho correspondentes à totalidade dos produtos a fabricar. 18 Revisão Bibliográfica 2.5.3 Relação entre atividades A análise da circulação dos materiais descrita em 2.5.2, não considera a totalidade das tarefas realizadas que, todavia, são importantes num processo produtivo e devem estar integradas no fluxo de materiais de uma forma organizada. Por outro lado, mesmo no que se refere às atividades ou funções produtivas poderão ocorrer situações de relações preferenciais de proximidade ou afastamento. Através de uma tabela relacional poderá ser visualizada a intensidade da relação entre cada recurso ou setor, com utilização de uma codificação dos graus de importância da proximidade e, eventualmente, o motivo dessa relação. Quanto aos motivos de proximidade ou afastamento entre os recursos, poderão ser provenientes da: •importância de contactos diretos; •importância de contactos administrativos ou de informação; •utilização comum de equipamentos ou meios auxiliares; •utilização comum de operadores; •utilização de serviços comuns; •questões ambientais; •questões de segurança; •circulação de produtos. 2.5.4 Diagrama relacional de recursos Determinados os percursos dos produtos e a relação entre as atividades, é possível obter-se uma "imagem"dos dados recolhidos através da elaboração de diagramas relacionais. A partir da tabela matricial de movimentação, pode construir-se um diagrama de movimentação, representando os equipamentos, postos de trabalho ou secções envolvidas, inserindo os respetivos valores associados à necessidade dos recursos funcionarem com maior ou menor proximidade. 2.5.5 Determinação dos espaços Identificadas as atividades, setores e serviços é necessário determinar os espaços respetivos, de forma a assegurar um adequado funcionamento dos processos e de movimentação dos materiais. A determinação dos espaços da instalação industrial deve ser iniciada pela realização do inventário e caraterização de equipamentos, dispositivos e postos de trabalho correspondentes a cada setor e serviços associados como resultado da opção da configuração básica do espaço. Com base nas características dimensionais dos equipamentos pode elaborar-se uma listagem das áreas necessárias, onde se inclui a área para movimentação e serviços de apoio. Posteriormente, poderão ser exploradas soluções alternativas de implementação, as quais, deverão ter em conta as limitações práticas do espaço físico. 2.5 Systematic layout planning (SLP)19 2.5.6 Avaliação de alternativas Para avaliar as alternativas de conceção do layout deve-se ter em conta aspetos de caráter quantitativo (custos, áreas,...) e fatores qualitativos (facilidade de uma futura expansão, eficácia do circuito de produtos e da relação entre atividades, segurança,...). Uma forma de avaliar as alternativas consiste na aplicação do modelo multiatributo, indexando diferentes pesos aos diferentes critérios. Para complementar a avaliação das alternativas é conveniente, também, efetuar uma análise comparativa dos respetivos custos. 2.5.7 Células de produção Uma célula de produção tem as seguintes caraterísticas: •dimensão reduzida no âmbito da totalidade do processo, mas, no entanto, tratada como uma instalação completa; •ser constituída por duas ou mais estações de trabalho independentes dos restantes processos produtivos, mas integrada ou complementar numa sequência de operações; •proceder de forma integrada à transformação de apenas um ou de uma família de produtos. Podem ser implementados diferentes tipos de células de produção, uma vez que o desenho de uma célula pode também ser otimizado através de uma sequência de processo com menores quantidades de componentes, menor movimentação de materiais e, consequentemente, com menores stocks intermédios. Quando as células são concebidas para produzir componentes similares mas não produtos completos, são vulgarmente designadas por grupos tecnológicos (GT). Estes grupos são constituídos com o objetivo de produzirem componentes ou famílias de diferentes produtos, tendo por base os processos ou equipamentos, se bem que eventualmente diferentes, mas comuns para a fabricação das partes que lhe são atribuídas, podendo ter-se em conta aspetos dimensionais dos componentes, uma vez que tal é uma condicionante dos equipamentos a utilizar. 2.5.8 Otimização da movimentação dos materiais A movimentação de materiais constitui um subsistema que deve estar integrado no conjunto do sistema produtivo e que deverá ser objeto de uma procura sistemática de otimização, ou seja, de minimização de custos e, também, de minimização de riscos de acidentes e de esforço requerido ao trabalhador. Tal otimização poderá passar por: •eliminar todos os movimentos que não sejam estritamente necessários; •tornar a movimentação dos materiais o mais curta possível; •reduzir os custos de movimentação através de uma boa localização dos equipamentos produtivos e das secções de produção e com a utilização de equipamentos ou dispositivos de movimentação entre operações. 20 Revisão Bibliográfica 2.5.9 Metodologias para formação de clusters Clusterização consiste na divisão de dados. Considerando o âmbito desta dissertação os dados a agrupar são recursos que integram os processos de produção realizados na instalação industrial. Com base na similaridade entre eles, o objetivo é formar clusters. Isto pressupõe que os recursos contidos num cluster são mais similares entre eles do que com os recursos que pertencem a clusters diferentes. Neste caso, como não existe uma organização de recursos inicial, este processo de clusterização tem como objetivo encontrar uma organização válida e conveniente para os vários recursos. Cada recurso que integra o sistema onde se pretende criar os ditos GT é caraterizado por n atributos que são mais ou menos importantes na tomada de decisão A formação de grupos tecnológicos (clusters) é cada vez mais utilizada como ferramenta para a construção de layouts industriais devido à forma eficiente com que estas técnicas auxiliam o utilizador a agrupar os diferentes recursos de forma organizada. Por outro lado, a sua utilização exige o domínio de uma ou várias técnicas de clusterização que nem sempre são fáceis de concretizar. Neste contexto, nesta secção, serão apresentadas várias técnicas e algoritmos que já se encontram desenvolvidos e publicados em dissertações, artigos científicos e livros relacionados com a otimização, não só, de linhas de produção industrial, mas também na conjunção de outros tipos de dados. A base da formação de clusters consiste em agrupar os vários recursos existentes de forma coerente com os propósitos previamente definidos pelo responsável pela sua utilização, tendo em conta restrições que sejam impostas por qualquer fator existente. É importante referir que nem sempre a melhor solução obtida considerando todos os parâmetros ou critérios para a sua formação representa a melhor solução considerando apenas um ou mais desses critérios. O propósito desta abordagem é criar um sistema de produção em que os materiais a serem produzidos, de forma ideal, sejam operados apenas num cluster. Na realidade nem sempre é possível agrupar os recursos de modo a atingir esse objetivo, uma vez que diferentes produtos podem utilizar máquinas que pertençam a mais do que um cluster. De qualquer forma a intenção é sempre criar clusters que assegurem a maior independência possível. O processo de clusterização pode ser partido em várias fases, conforme as enunciadas na figura 2.5 Figura 2.5: Fases do processo de clusterização Assim sendo é conveniente caraterizar as diferentes fases do processo de clusterização: •Seleção dos atributos que caraterizam os recursos 2.5 Systematic layout planning (SLP)21 Nesta etapa são identificados os fatores a ter em consideração na tomada de decisão, isto é, o utilizador tem de decidir quais os atributos que são importantes para a tomada de decisão associada à formação dos clusters. Esta etapa é, talvez, a mais importante de todo o processo, uma vez que, é nela que se definem os fundamentos em que se vai basear a tomada de decisão de formação dos GT. •Representação dos recursos, atributos e dados associados Neste ponto o responsável pelo processo de clusterização deve decidir a forma como vai alocar os dados que caraterizam os vários recursos, mediante os atributos definidos na etapa anterior. Esta forma de coletar os dados vai ser essencial na fase em que estes dados serão utilizados. •Similaridade/diagrama relacional de recursos Para que a proximidade ou afastamento de dois recursos, um em relação ao outro, seja quantificada é necessário aplicar algum tipo de coeficiente de similaridade ou um modelo que permita utilizar os dados recolhidos e, através deles, obter um relação lógica entre os vários recursos. •Clusterização Aclusterização propriamente dita tem como base um modo de agrupamento dos dados, que pode ser realizado utilizando diversas técnicas. Os algoritmos de clusterização são classificados de acordo com as diferentes técnicas que empregam no agrupamento dos recursos. À saída desta fase do processo pretende-se obter a divisão do conjunto de recursos inicialmente analisado em clusters, com base nos critérios definidos inicialmente. •Validação e análise de resultados Nesta etapa procede-se à avaliação da ou das soluções obtidas. Esta avaliação e posterior validação dos resultados obtidos pode ser feita utilizando índices estatísticos ou através da comparação com outros algoritmos que sejam utilizados na resolução de problemas do mesmo tipo. Caso os resultados obtidos não sejam satisfatórios, esta etapa pode levar à redefinição dos atributos escolhidos para caraterizar os vários recursos ou à utilização de outro ou outros coeficientes de similaridade ou modelos de criação de diagramas relacionais. 2.5.10 Medidas de similaridade As medidas de similaridade são frequentemente utilizadas em problemas de formação de células de produção industrial, com o objetivo de alocar máquinas em clusters. O sistema ideal consiste em formar clusters tais, que todas as peças que sejam maquinadas num determinado cluster sejam apenas maquinadas dentro desse cluster e todas os recursos que o constituem sejam utilizados na manufatura dessas peças. 22 Revisão Bibliográfica As células devem conter os recursos mais similares entre si, isto é, os recursos que compõem um determinado cluster devem ser utilizados na produção das peças que são maquinadas nesse cluster. Nesta secção são apresentadas as medidas de similaridade, que foram consideradas mais pertinentes para obter uma solução final aceitável. Numa primeira fase são apresentadas medidas de similaridade baseadas em dados binários. Medidas de similaridade baseadas em dados binários Estes algoritmos utilizam técnicas hierarquizadas baseadas em coeficientes de similaridade. Uma vez que existe um número infinito de medidas de similaridade, existe também um elevado número de algoritmos que as utilizam. As caraterísticas que os distinguem dos restantes são: •a sua simples aplicação, quando comparados a outros algoritmos de agrupamento, uma vez que não exigem muitas manipulações das matrizes de incidência; •permitem a identificação de diferentes soluções, para a mesma configuração original da matriz de incidência; •as medidas de similaridade usadas por estes algoritmos apresentam um método de cálculo simples, facilitando a sua utilização; •a possibilidade de variar os limites de similaridade e consequentemente obter soluções em que o número de máquinas e peças presentes em cada célula seja também variável, aumentando a flexibilidade de escolha por uma solução de layout mais pertinente. Existem, diversos coeficientes de similaridade baseados em atributos binários, sendo que foram selecionadas sete dessas medidas, que se encontram caraterizadas na tabela apresentada de seguida, devido à sua frequente utilização neste tipo de problemas. Tabela 2.1: Medidas de Similaridade baseadas em dados binários Coeficiente de Similaridade Representação Matemática Jaccard a (a+b+c) Simple Matching (a+d) a+b+c+d Sorensen Dice 2a 2a+b+c Sokal Sneeth (a) a+2(b+c) Bray Curtis Distance (b+c) (2a+b+c) Rogers-Tanimoto (a+d) (a+2(b+c)+d Gower-Legendre (a+d) (a+0,5(b+c)+d) Estas medidas de similaridade são utilizadas para calcular a similaridade entre duas entidades. Supondo que existem duas entidades xey. Neste caso aé o número de dados que se encontram associados em ambas as entidades xey,becrepresenta o número de dados que se encontram associadas à entidade xeyrespetivamente e do número de dados que não se encontram associados 2.5 Systematic layout planning (SLP)23 nem à entidade xnem à entidade y. Para finalizar né o número total de dados que se encontram associados a todas as entidades existentes. Na tabela seguinte é representadas as relações de contingência entre dois objetos que definem as condições de similaridade entre estes. No caso da formulação matricial, podem assumir valores binários (0 ou 1). Tabela 2.2: Relações de contingência entre dois objetos que definem as condições de similaridade entre estes j 1 0 Soma i1 a b a+b 0 c d c+d Em [10], o autor conclui que existem vários coeficientes de similaridade que podem ser aplicados na formação de grupos. Eles são utilizados em associação com várias técnicas de clusterização para identificar as famílias de produtos e as células de recursos. Os autores concluíram que, embora tenham realizado muitos estudos sobre o desempenho dos diferentes coeficientes de similaridade não conseguiram demonstrar que existe um coeficiente de similaridade que seja especialmente eficaz em todas as situações. Por outro lado, em [11], Yong Yin e Kazuhiko Yasuda, analisaram 214 problemas, 94 dos quais presentes na literatura abordada por eles e 120 inventados deliberadamente para proceder à sua análise através de nove medidas de performance. Os autores tiveram em consideração vinte medidas de similaridade diferentes e concluíram, através dos resultados obtidos, que três delas (Jaccard,Sorenson, Sokal and Sneath 2) são soluções eficientes para o agrupamento de recursos. Por outro lado, concluíram também que quatro delas (Hamann,Simple Matching,Rogers and Tanimoto,Sokal and Sneath) não são eficientes para este tipo de problemas. Outra conclusão tirada pelos autores revela que o coeficiente de similaridade de Jaccard é o mais estável. Otimização segundo múltiplos critérios Na Engenharia Industrial a comparação de soluções para a formação de layouts e células de manufatura, normalmente, tem em consideração mais do que um atributo. Esta natureza multiatributo resulta do facto de estes problemas terem muitas variáveis que podem afetar o funcionamento da linha de produção, desde variáveis que incidem diretamente no desempenho profissional dos funcionários, a fatores intrínsecos de natureza ética dependentes da sociedade em que são implementadas, fatores relacionados com a higiene e segurança no trabalho dos próprios operários e fatores económicos. Sendo o objetivo a maximização de lucros e minimização de despesas e fatores técnicos, como dependente das soluções que vão sendo encontradas no mercado e que podem ou não ser viáveis no projeto da linha de produção a analisar [12]. Posto isto, é normal encontrar fatores que sejam contraditórios, como por exemplo, é necessário é necessário criar melhores condições de segurança para os funcionários mas por outro lado, a implementação destas medidas pode criar um aumento do investimento financeiro. 24 Revisão Bibliográfica Este tipo de situações colocam os responsáveis pela implementação da linha de produção perante fatores adversativos, isto é, a solução apode ser melhor que a solução b, mediante o atributo xe pior mediante o atributo y. Desta forma torna-se necessário atribuir pesos diferentes aos diferentes atributos, criando assim relações de importância relativa entre estes [13]. Em determinadas situações, pode existir uma relação de subordinação entre fatores. Sendo assim, o problema pode ser abordado tendo em consideração apenas o fator com o peso mais elevado, e no caso de se obterem soluções com o mesmo resultado final importa analisar o problema mediante o segundo fator mais importante para obter uma situação de desempate e assim sucessivamente, até conseguir duas soluções diferentes. No entanto, esta abordagem à questão de formação da linha de produção, geralmente não produz a "melhor solução", porque só tem em consideração um ou alguns dos fatores que se considerou inicialmente. Desta forma concluise, que é conveniente atribuir pesos diferentes aos diferentes atributos, criando assim relações de importância relativa entre estes [13]. Imaginemos que dois atributos são medidos em unidades diferentes. Para normalizar estes valores podemos efetuar vários procedimentos, tais como, pesquisar a relação entre unidades diferentes ou padronizar cada escala. Neste tipo de padronização existe o inconveniente de serem sensíveis ao conjunto das alternativas em comparação, ou seja, se se incluir uma alternativa adicional corre-se o risco de haver uma alteração global dos resultados padronizados. Este inconveniente pode ser ultrapassado utilizando máximo e mínimo absolutos em vez de relativos que se obtêm ao longo de cada atributo para cada conjunto de alternativas. 2.5.11 Técnicas de formação de clusters A conceção de layouts industriais baseada em clusters é cada vez mais utilizada no mundo industrial. Nesta secção será apresentado um resumo de vários algoritmos de clusterização mais utilizados na formação de conjuntos, denominados clusters. Estes algoritmos são utilizados em várias áreas onde se pretende agrupar, mediante determinados critérios, dados de uma forma lógica. O objetivo deste tipo de técnicas é atingir a melhor solução viável, isto é, a solução que cumpra com todas as restrições do problema e que mais se aproxima da solução ideal. No caso da formação de GT a melhor solução é atingida quando os materiais que percorrem um determinado percurso até à obtenção do produto final não precisam de ser deslocadas entre GT e todos os recursos que compõem os clusters onde determinado produto é concebido são utilizados na produção do dito produto. Resumidamente, o objetivo é criar clusters que sejam independentes uns dos outros. Contudo, este objetivo nem sempre é possível de atingir. Neste caso o ideal é criar grupos caraterizados por serem independentes, dentro das possibilidades, uns dos outros. Os algoritmos de clusterização mais utilizados na literatura estudada podem ser classificados da seguinte forma: 2.5 Systematic layout planning (SLP)25 •agrupamento baseado em grafos; •agrupamento baseado em redes neuronais artificiais; •agrupamento hierárquico. Agrupamento por particionamento em grafos Neste tipo de agrupamento o problema a ser abordado é representado por um grafo onde os vértices Vsão os dados a agrupar e as arestas Eo fator que os liga aos restantes vértices. Posto isto um grafo é um conjunto dado por G= (V,E). Quanto maior o número de arestas que se encontram conetadas a um vértice, maior o grau ou a conectividade desse vértice. As arestas de um grafo podem ser unidirecionais ou bi-direcionais, isto é, no primeiro caso a ligação só se efetua num determinado sentido, ou seja do vértice Vapara o vértice Vbe no segundo caso a relação é recíproca. Em [14] os autores apresentam algoritmos para o problema de particionamento em grafos e propõem uma nova heurística GRASP para a resolução do problema proposto. Eles comparam a solução obtida com outras soluções utilizando outros algoritmos e, concluem que, com a heurística criada conseguiram uma melhoria significativa na qualidade da solução obtida. Agrupamento baseado em redes neuronais artificiais As redes neuronais são caraterizadas por possuírem uma tecnologia de suporte e apoio à decisão bastante evoluída. São baseadas em simulações matemáticas semelhantes à lógica de raciocínio humano. As redes neuronais são obtidas pela interligação de vários atributos relevantes para efetuar uma determinada análise. Segundo [15], as redes neuronais simulam artificialmente um sistema de comunicação semelhante ao dos neurónios do ser humano. Desta forma, as informações interligam-se por uma rede na qual cada unidade recebe e combina uma série de dados de entrada numa única saída, que por sua vez dá entrada numa nova unidade até se obter uma solução (saída) final. Desta forma, o funcionamneto das redes neuronais é dinâmico, sendo possível que se ajustem para determinadas funções. Por esta razão, devido às suas caraterísticas, as redes neuronais artificiais são utilizadas em situações de análise ou casos em que, devido a diversos fatores, não é possível implementar um modelo exato ou em ambientes em que os dados de entrada se encontram em constante mutação. Em [16], o autor apresenta um modelo com múltiplos dados de entrada que se interligam e compara os resultados obtidos por esse modelo com outros resultantes de quatro modelos baseados em redes neuronais. Agrupamento hierárquico Os algoritmos hierárquicos constroem uma hierarquia de relações entre os elementos que compõem os dados a agrupar. Os métodos de formação de clusters hierárquicos não permitem criar 32 Modelação 3.1.5 Análise do fluxo de materiais A intensidade do fluxo de materiais consiste na quantidade de materiais transportados por determinado período de tempo entre os pares de recursos que compõem a instalação industrial. A matriz relacional fluxo de materiais contém os dados referentes às passagens de material pelos vários recursos. Estes dados são colocados pelo utilizador nesta matriz, e resultam da análise dos caminhos que os produtos percorrem durante esses processos. De modo a permitir ao utilizador atribuir pesos diferentes a cada um dos processos, os dados devem ser colocados em n matrizes, em que ncorresponde ao número de processos existentes ou à quantidade de processos que se pretende analisar. Os dados contidos na matriz referente a cada processo são processados, de acordo com o fluxograma apresentado na figura 3.1, de modo a não serem considerados os fluxos de materiais entre recursos que sejam obrigatoriamente colocados no mesmo cluster ou em clusters diferentes. Depois de efetuado esse procedimento, os dados referentes a cada processo são compilados numa só matriz, mediante a importância atribuída a cada processo. Esse processamento de dados é realizado através da aplicação da equação 3.1. FluxoMateriaisk= n ∑ j=1 (ImpProcessoj×FluxoMateriaisjk)(3.1) Depois de compilados os dados referentes ao fluxo de materiais em todos os processos é efetuada a mudança de escala através do algoritmo representado na figura 3.2. 3.1.6 Atribuição de importância aos operadores De modo a atribuir importâncias diferentes a cada operador na construção do diagrama relacional dos recursos e, posteriormente, na definição dos clusters da instalação industrial onde o modelo for aplicado, foi tido em consideração, os transportes realizados por cada operador e as tarefas que cada um realiza. Atribuição de importância aos operadores nos transportes realizados Foi considerado que a importância atribuída a um operador que realiza vários transportes em vários pares de recursos é maior do que a de um operador que realiza o mesmo número de transportes, mas num número de pares de recursos menor. Esta abordagem deveu-se ao facto de se considerar que, quando um operador realiza transportes em mais pares de recursos, tem de realizar maior número de movimentos, uma vez que, tem de efetuar o transporte entre um par de recursos e, também, deslocar-se para outro ponto da instalação de produção para efetuar outro ou outros transportes noutro par de recursos. Para tal, foi atribuído um fator α=0,67 ao número de recursos em que o operador iefetua transportes e um fator β=0,33 ao número de transportes que o operador irealiza, sendo que α+β=1. 3.1 Modelo relacional de recursos 33 Foram, também, atribuídas importâncias diferentes aos transportes que são realizados por um determinado operador manualmente ou com a participação de um recurso auxiliar, como por exemplo uma empilhadora que permita ao operador efetuar transportes de materiais com peso ou dimensões elevadas. Com o propósito de atribuir maior importância atribuída aos transportes realizados com auxilio de algum tipo de recurso encontra-se representada pela letra grega σ=0,67. A importância atribuída aos transportes realizados pelo operador manualmente é definida pela letra grega τ= 0,33, em que σ+τ=1 . A atribuição de importância a cada operador relativamente aos transportes realizados encontrase representada pela equação 3.2. ImpTransportesOpi= n ∑ j=1 (ImpProcessoj×(τ×(α×Ai j +β×Bi j)+σ×(α×Ci j +β×Di j))) (3.2) Com o objetivo de atribuir importância diferente a cada operador relativamente aos restantes, na equação 3.3 calcula-se o somatório dos valores obtidos na resolução da equação 3.2. ImpTransportesOperadores = m ∑ i=1 (ImpTransporteOperadori)(3.3) Fazendo a relação entre o valor total e o valor de importância de cada operador nos transportes, obtemos o peso relativo de cada um destes na tomada de decisão das relações entre os vários recursos, conforme se verifica na equação 3.4. ImpTranspOpReli=ImpTransportesOperadori ImpTransportesOperadores (3.4) Atribuição de importância aos operadores nas tarefas realizadas Aplicando a mesma lógica utilizada na atribuição de importância aos operadores que realizam transportes entre determinados recursos foi considerado que a importância atribuída a um operador que realiza várias tarefas em vários recursos é maior do que a de um operador que realiza o mesmo número de tarefas, mas num número de recursos menor. Uma vez mais, esta abordagem deveu-se ao facto a realização de tarefas num maior número de recursos, implica maior movimentação. De forma semelhante no processo de atribuição de importância aos operadores, no que se refere aos transportes realizados entre recursos, também foram atribuídos os mesmos fatores α, ao número de recursos em que o operador efetua operações e βao número de recursos em que o operador realiza tarefas. A atribuição de importância a cada operador relativamente às tarefas realizadas encontra-se representada pela equação 3.5. ImpTare f asOpi= n ∑ j=1 (ImpProcessoj×(α×Gi j +β×Hi j)(3.5) 34 Modelação Posteriormente, para atribuir importância diferente a cada operador relativamente aos restantes, foi calculado o somatório dos valores obtidos na relação representada pela equação 3.5. ImpTare f asOp = m ∑ i=1 (ImpTare f asOpi)(3.6) Fazendo a relação entre o valor total e o valor de importância de cada operador no que diz respeito às operações realizadas nos vários recursos, obtemos o peso relativo de cada um destes na tomada de decisão das relações entre os vários recursos. ImpTarOpReli=ImpTare f asOpi ImpTare f asOp (3.7) Através da resolução das equações enunciadas em cima, o modelo implementado permite ao seu utilizador quantificar a importância de cada operador na realização de tarefas na unidade de produção. Atribuição de importância aos operadores, considerando as tarefas e os transportes realizados Depois de quantificada a importância de cada operador relativamente à realização de transportes e tarefas no sistema de produção separadamente, atribui-se agora importância conjunta destes dois fatores que carateriza a importância relativa do operador de forma combinada entre os dois critérios definidos previamente. Importância dos Operadores relativamente aos restantes: ImpOperadori=ImpTransportes ×ImpTranspOpReli+ImpTare f as ×ImpTarOpReli ImpTransportes +ImpTare f as (3.8) Para atribuiçãp de pesos diferentes a cada um dos dois atributos em questão ou até só ter em consideração um deles, existem os parâmetros representados pelas variáveis definidas em 3.1.1 ImpTransportes eImpTare f as. Desta forma é possível ter em conta apenas um dos fatores na tomada de decisão ou os dois de forma combinada atribuindo igual ou diferente importância a cada um dos fatores consoante o utilizador considerar mais importante. 3.1.7 Transporte entre recursos Depois de definida a importância dos vários operadores que constituem os recursos humanos presentes no sistema de produção a implementar é necessário classificar os transportes realizados pelos vários operários entre os recursos existentes. À semelhança do fluxo de materiais, o transporte entre recursos também é contabilizado de forma independente para cada processo. Os transportes realizados manualmente e os transportes realizados com um recurso auxiliar são contabilizados separadamente. 3.1 Modelo relacional de recursos 35 De forma idêntica ao procedimento no tratamento dos dados referentes ao fluxo de materiais, como se pode observar no fluxograma apresentado na figura 3.1, se existir a restrição dos recursos serem colocados no mesmo cluster ou em clusters diferentes o número de transportes efetuados entre o par de recursos em questão não é contabilizado. Pelo contrário os transportes realizados com e sem a utilização de um equipamento auxiliar serão contabilizados e inseridos na matriz relacional Transportes através da resolução da seguinte equação: Transportesik = n ∑ j=1 (ImpProcessoj×(τ×Transportesi jk +σ×TransportesRecAuxi jk)) (3.9) Depois de agrupados os transportes realizados nos vários processos por cada operador com ou sem auxílio de um recurso, os transportes realizados por todos os operadores serão compilados numa só matriz, tendo em conta o peso atribuído a cada um deles na tomada de decisão final através da aplicação da equação 3.10. Transportesk= m ∑ i=1 ImpOperadori×Transportesik (3.10) De forma semelhante ao que sucede na atribuição de importância ao fluxo de materiais, como representado no fluxograma 3.2 é efetuada uma mudança de escala, para que os dados utilizados no cálculo da importância da relação entre os vários recursos seja realizada com valores com a mesma escala. 3.1.8 Operações realizadas em pares de recursos pelo mesmo operador De forma semelhante ao sucedido com os atributos fluxo de materiais etransportes, conforme demonstrado no fluxograma apresentado na figura 3.1, só serão contabilizadas as tarefas realizadas entre pares de recursos que não sejam obrigados a pertencer ao mesmo cluster ou a clusters diferentes. Caso não existam restrições de proximidade ou afastamento entre o par de recursos considerado, aplicando o algoritmo apresentado no fluxograma apresentado na figura 3.3 sejam realizadas tarefas num par de recursos pelo mesmo operador é necessário contabilizar o somatório das tarefas realizadas em ambos os recursos. De acordo com a equação 3.11, os dados são compilados tendo em consideração o peso relativo de cada processo. Tare f asik = n ∑ j=1 (ImpProcessoj×Tare f asi jk)(3.11) 36 Modelação Figura 3.3: Relação de recursos mediante as tarefas realizadas em cada um deles Por fim é efetuado o somatório, mediante a importância de cada operador relativamente às tarefas que cada um realiza. Tare f ask= m ∑ i=1 (ImpOperadori×Tare f asik)(3.12) De forma semelhante aos restantes atributos, conforme apresentado no fluxograma da figura 3.2 é efetuada a conversão de escala, de modo a que as relações referentes a cada um dos atributos se encontrem na mesma ordem de grandez. 3.1.9 Relação dos vários fatores Depois de caraterizados todos os atributos e de explicada a forma como estes são abordados é necessário aglomerar os vários itens numa só matriz que indica o grau de ligação existente entre os recursos, mediante os critérios utilizados. A formulação da solução final de relações pode ter em conta apenas um ou vários dos atributos pré-definidos, bastando para isso eliminar ou atribuir importância aos diversos atributos que afetam a tomada de decisão. Se não houver restrições de dois recursos serem alocados no mesmo cluster ou em clusters diferentes, aplica-se a equação 3.13 e, a partir daí obtém-se a junção dos dados atribuidos pelos 3.1 Modelo relacional de recursos 37 vários atributos a cada par de recursos. Relk=ImpFluxoMateriais ×FluxoMateriaisk+ImpTransportes ×Transportesk+ImpTare f as ×Tare f ask (3.13) Conforme se pode verificar no fluxograma apresentado na figura 3.4, os dados obtidos no modelo são compilados numa única matriz, mediante os dados fornecidos ao sistema. Os valores apresentados encontram-se compreendidos entre 0 e 5, em que: •0 representa a necessidade de os recursos que compõem esse par se encontrarem em clusters diferentes; •1 representa as relações entre recursos que a sua presença no mesmo cluster ou em grupos diferentes é indiferente, uma vez que não existe qualquer tipo de interação entre os recursos que compõem a relação; •2, 3 e 4 representam as relações em que os recursos interagem uns com os outros de alguma forma, não sendo obrigatório que sejam alocados no mesmo ou em clusters diferentes, em que conforme o algarismo que representa a associação terá um valor numérico maior consoante a necessidade de estes pertencerem ao mesmo grupo fôr maior; •para finalizar o 5 representa as relações entre recursos em que a sua junção é obrigatória, têm necessariamente de pertencer ao mesmo cluster. O tratamento de dados encontra-se representada no fluxograma apresentado na figura 3.4. 38 Modelação Figura 3.4: Fluxograma do algoritmo de atribuição de valor à junção de recursos 3.2 Algoritmo de agrupamento de recursos O objetivo deste algoritmo consiste em, através dos dados obtidos no modelo relacional apresentado em 3.1, encontrar uma forma de alocar os vários recursos em células, partindo do princípio que, quanto maior o valor da relação existente entre os vários recursos maior a sua importância de serem alocados ao mesmo cluster. Existem imposições que obrigam a colocar no mesmo cluster os recursos que tenham uma relação de valor 5 e a colocar em clusters diferentes os recursos que têm uma relação de valor 0, sendo estas respeitadas pelo algoritmo. 3.2 Algoritmo de agrupamento de recursos 39 O algoritmo proposto é construtivo. Eles realiza várias iterações, sendo que o número de iterações é definido pelo utilizador e guarda a melhor solução obtida, descartando as restantes. Na construção dos clusters o algoritmo começa por agrupar os recursos que estão relacionados pelo valor 5. Para agrupar os restantes recursos aos grupos existentes, conforme se pode observar na equação 3.14, calcula o valor da relação do recurso a ser colocado com os que já se encontram dentro do mesmo e coloca no cluster em que o valor dessa relação for maior. Na equação representada ncorresponde ao número de elementos que compõem o cluster no momento em que é necessário alocar um novo recurso e iidentifica o recurso que se pretende colocar num determinado cluster. RelaoRecursoCluster =∑n i=1RelRecursoin n(3.14) A forma de calcular a melhor solução encontra-se apresentada nas equações 3.15 e 3.16. RelaointerCluster =∑n−1 i=1(∑n j=2Xi j) ∑n−1 i=1i(3.15) RelaointraClusters =∑n i=1RelinterCluster n(3.16) Sendo a função objetivo: F=Max.RelintraClusters (3.17) No fluxograma apresentado na figura 3.5 é apresentado o modo de funcionamento do algoritmo de formação de clusters. Conforme demonstrado no fluxograma apresentado figura 3.6 o algoritmo é percorrido nvezes e assume como melhor solução a que maximizar a função objetivo. 40 Modelação Figura 3.5: Fluxograma do algoritmo de formação de clusters balanceados 3.2 Algoritmo de agrupamento de recursos 41 Figura 3.6: Fluxograma demonstrativo da formação da melhor solução 48 Caso de estudo O fluxo de materiais é apenas um dos fatores a ter em conta para a classificação da importância de proximidade dos vários recursos. O responsável pelo transporte de materiais entre recursos e a presença ou não do recurso auxiliar "MPP"no dito transporte também foram considerados no apoio à decisão de proximidade entre os vários recursos. Foram, também, impostas algumas restrições de proximidade e distanciamento entre os vários recursos. No caso do distanciamento entre recursos este foi imposto devido ao facto de algumas operações originarem poeiras e sujidade que não são compatíveis com outras áreas de trabalho ou operações realizadas noutros recursos. Por exemplo numa linha de produção em que existe uma zona onde são efetuados cortes num determinado material que origine resíduos não deve estar próxima de uma zona onde é efetuada a pintura dum determinado material, uma vez que, a presença de poeiras numa peça que será pintada muito provavelmente irá afetar a qualidade da pintura. A escala definida para atribuir importância aos fatores a ter em conta para calcular a relação de proximidade entre recursos foi definida como um intervalo de 0 a 5, em que o 0 corresponde à restrição criada pela imposição de determinados recursos terem de se encontrar afastados um do outro, 1 aparece quando não existe qualquer tipo de relação direta entre dois recursos, 2 quando dois recursos têm algum tipo de relação, mas essa relação não é muito importante, 3 quando a relação entre dois recursos é considerada importante para a definição da sua posição relativa, 4 corresponde a uma relação de muita importância relativamente à proximidade de um par de recursos e, finalmente, 5 corresponde a uma relação de extrema importância de proximidade (restrição) imposta pelo cliente. Numa primeira fase foram estudados os processos produtivos da instalação industrial em que foi aplicado o modelo criado. A partir da análise do sistema e dos requisitos do cliente, foram considerados como atributos a ter em conta na definição da importância de os vários recursos se encontrarem mais ou menos próximos uns dos outros o fluxo de materiais que se verifica nos processos produtivos realizados na instalação. A intensidade do fluxo de materiais determina a quantidade dos vários materiais transportados pelo período de tempo definido, que neste caso, foi de uma semana, entre os pares de recursos que compõem a instalação industrial. O fluxo de materiais é considerado como um fator essencial para a ter em conta na tomada de decisão. Este fator dá ao utilizador um termo de comparação quantitativo sobre o fluxo de materiais existente entre os vários recursos. A análise e qualificação deste atributo teve como ponto de partida o mapeamento dos processos de produção realizado anteriormente. A classificação deste fator foi realizada efetuando uma mudança de escala, sendo a escala adotada compreendida entre os valores numéricos um e quatro, em que quatro corresponde ao maior fluxo existente entre os vários pares de recursos, três carateriza os pares de recursos em que o fluxo é intermédio, dois quando se verifica um fluxo de materiais reduzido entre os vários pares e um quando não existe qualquer tipo de passagem de materiais entre dois recursos. No diagrama relacional apresentado em baixo, sob a forma de tabela encontram-se as relações existentes entre os vários recursos no que diz respeito ao fluxo de materiais. 4.2 Aplicação do modelo relacional de recursos ao caso de estudo 49 4.2.1 Restrições Recursos que têm de pertencer ao mesmo cluster A imposição de determinados recursos se encontrarem no mesmo cluster foi imposta pelo cliente. Esta situação verifica-se quando nos mapas dos vários processos produtivos A não é considerado transporte entre os recursos presentes nessa transição (a transição entre dois recursos em que não é considerado transporte representa-se por uma linha tracejada), ou por algum motivo o cliente considera essencial que estes pertençam ao mesmo cluster. Essa imposição encontra-se representada pelo valor um associado ao par de recursos que considerado. Figura 4.1: Recursos que têm de pertencer ao mesmo cluster Recursos que têm de pertencer a clusters diferentes O afastamento entre recursos também foi imposto pelo cliente. Este, como bom conhecedor do processo produtivo, identificou as zonas onde a produção de poeiras e resíduos prejudiciais ao bom funcionamento de outro local de trabalho devem se encontrar afastadas da zona onde é imperativo não existir esse tipo de resíduos e poeiras. Os pares de recursos que têm de se encontrar em clusters diferentes têm na sua relação um valor de um. 50 Caso de estudo Figura 4.2: Recursos que têm de pertencer a clusters diferentes 4.2.2 Fluxo de materiais O fluxo de materiais entre os vários recursos foi analisado separadamente para cada processo. Esta abordagem foi utilizada para que o utilizador do sistema implementado tenha a possibilidade de analisar e obter os resultados finais atribuindo pesos diferentes a cada processo ou tendo em conta apenas um ou dois processo. No anexo A encontram-se as matrizes que apresentam o fluxo de materiais em cada um dos processos. Na tabela 4.3 são apresentados os dados referentes à relação entre os vários recursos no que diz respeito ao fluxo de materiais realizado em todos os processos. 4.2 Aplicação do modelo relacional de recursos ao caso de estudo 51 Figura 4.3: Matriz relacional do fluxo de materiais conjugando os vários processos 4.2.3 Atribuição de importância aos operadores: De modo a atribuir importâncias diferentes a cada classe de operadores na aplicação do modelo apresentado em 3.1, mais precisamente na secção 3.1.6 foram contabilizados os transportes e as tarefas realizadas por cada operador. Atribuição de importância aos operadores nos transportes Relativamente à classificação atribuída a cada classe de operadores, tendo em consideração os transportes realizados, conforme se pode visualizar na tabela 4.3 foi quantificado, de forma independente, o número de transportes que estes realizam em cada um dos processos produtivos. Foram, também, contabilizados de forma independente os transportes realizados manualmente e os transportes realizados com a utilização do recurso auxiliar MPP. 52 Caso de estudo Tabela 4.3: Transportes realizados Conforme se pode observar analisando a tabela 4.3, as classes de operadores "SerraMecO", "SerraMecP"e "TornMecPO"não realizam transportes. Através da resolução das equações enunciadas em 3.1.6, obtiveram-se os valores apresentados na tabela 4.4 que consistem na importância atribuída a cada classe de operadores considerando apenas os transportes realizados por cada um. Tabela 4.4: Importância dos Operadores considerando os transportes realizados Operador Importância Relativa Ajuda 7% FielArmPO 17% PrepObra 76% Atribuição de de importância aos operadores nas tarefas realizadas A tabela 4.5 contabiliza as tarefas realizadas por cada classe de operadores em cada recurso nos vários processos e, também, o número de recursos em que esta realiza tarefas e quantas tarefas realiza por processo e na totalidade, isto é, tendo em consideração todos os processos. 4.2 Aplicação do modelo relacional de recursos ao caso de estudo 53 Tabela 4.5: Tarefas realizadas pelos operadores nos processos de produção Observando a tabela 4.5 concluí-se que a classe de operadores "PrepObra" não realiza tarefas nos processos considerados. Através da aplicação do método apresentado na secção 3.1.8, obtiveram-se os valores apresentados na tabela 4.6 Tabela 4.6: Importância dos Operadores considerando as tarefas realizadas Operador Importância Relativa Ajuda 35% FielArmPO 32% SerraMecO 10% SerraMecP 17% TornMecPO 6% 54 Caso de estudo Atribuição de importância aos operadores tendo em conta os transportes e tarefas realizadas Considerando o modelo desenvolvido no capítulo anterior 3.1.6 e atribuíndo igual importância aos transportes realizados entre recursos e às tarefas realizadas em cada par de recursos, atribuiuse a cada classe de operadores a importância apresentada na tabela 4.7 para obter relações entre os recursos existentes para a formação dos clusters de produção. Tabela 4.7: Importância dos Operadores Operador Importância Relativa Ajuda 21% FielArmPO 25% PrepObra 38% SerraMecO 5% SerraMecP 9% TornMecPO 3% 4.2 Aplicação do modelo relacional de recursos ao caso de estudo 55 4.2.4 Transporte entre recursos Observando a tabela 4.4, que relaciona os recursos existentes na instalação industrial considerada, tendo em conta os transportes realizados entre recursos em todos os processos, o utilizador obtém uma visão de quais os recursos que devem pertencer ao mesmo cluster. Conforme referido em 3.1.3, a relação dos recursos que sejam obrigados a ser colocados no mesmo cluster 4.1 e em clusters diferentes 4.2 têm valor 0. Figura 4.4: Matriz relacional segundo os transportes realizados em todos os processos 56 Caso de estudo 4.2.5 Tarefas realizadas em pares de recursos Na tabela 4.8 pode ser visualizado o grau da relação dos recursos considerados na construção do layout, mediante as tarefas realizadas em todos os processos, considerando todos os operadores. Tabela 4.8: Matriz relacional das tarefas realizadas por todos os operadores nos vários processos 4.2 Aplicação do modelo relacional de recursos ao caso de estudo 57 4.2.6 Relação dos vários fatores Depois de caraterizados todos os atributos é necessário aglomerar os vários itens numa só matriz que indica os graus de ligação existentes entre todos os recursos, mediante os critérios utilizados. A formulação da solução final de relações pode ter em conta apenas um ou vários dos atributos pré-definidos, bastando para isso eliminar ou atribuir importância aos diversos atributos que afetam a tomada de decisão. Figura 4.5: Matriz relacional considerando todos os atributos e restrições 64 Conclusões e trabalho futuro O modelo desenvolvido e o algoritmo de agrupamento demonstraram-se eficiente e eficazes, uma vez que fornecem resultados válidos e têm em consideração os atributos e restrições previamente definidos. 5.2 Trabalho futuro Como trabalho futuro que pode ser realizado na sequência desta dissertação, julgo ser interessante a construção de um algoritmo de melhoramento que, a partir do algoritmo criado, obtenha novas soluções de agrupamento e, eventualmente, obtenha melhores soluções que as obtidas com a utilização do algoritmo proposto. Anexo A 65 66 Figura A.1: Processo de produção do "Acionamento" parte 1/3 67 Figura A.2: Processo de produção do "Acionamento" parte 2/3 68 Figura A.3: Processo de produção do "Acionamento" parte 3/3 69 Figura A.4: Processo de produção da "Curva" parte 1/4 70 Figura A.5: Processo de produção da "Curva" parte 2/4 71 Figura A.6: Processo de produção da "Curva"parte 3/4 72 Figura A.7: Processo de produção da "Curva" parte 4/4 73 Figura A.8: Processo de produção do "Troço" parte 1/2 80 Figura A.18: Transportes realizados pelo operário "PrepObra" no processo de produção da "Curva" Figura A.19: Transportes realizados pelo operário "PrepObra"com o recurso auxiliar "MPP"no processo de produção da "Curva" 81 Figura A.20: Transportes realizados pelo operário "FielArmPO" no processo de produção do "Troço" Figura A.21: Transportes realizados pelo operário "FielArmPO" com o recurso auxiliar "MPP" no processo de produção do "Troço" 82 Figura A.22: Transportes realizados pelo operário "PrepObra" no processo de produção do "Troço" Figura A.23: Transportes realizados pelo operário "PrepObra" com o recurso auxiliar "MPP" no processo de produção do "Troço" Referências [1] http://www.produtech.org/o-que-e. acedido em 01-03-2013. 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