Análise de dados como catalisador da otimização do planeamento da produção

Num ambiente dinâmico e caracterizado pela rápida alteração das necessidades, são múltiplas as empresas que veem o planeamento da produção como uma atividade desnecessária, lenta e pouco eficiente. Na maioria das organizações, e independentemente do seu setor de negócio, as dificuldades sentidas pelas equipas de planeamento são semelhantes. A complexidade da comunicação entre departamentos, a multiplicidade de produtos em cada encomenda – por sua vez produzidos em linhas de fabrico distintas -, e a falta de visibilidade do impacto da alocação de encomendas, são apenas alguns dos fatores que dificultam o processo de planeamento. Por outro lado, quando surgem imprevistos ou alterações na estratégia, o tempo dispensado a criar e implementar um novo plano de produção é visto como desperdício de recursos.

Nas últimas décadas, a evolução tecnológica permitiu o avanço técnico e organizacional da grande maioria das empresas. Os fluxos produtivos contêm cada vez mais automação e restrições, que culminam em aumentos de complexidade da gestão e controlo de toda a cadeia. Neste contexto, as melhores equipas de planeamento são aquelas que são capazes de dominar 2 fatores chave: a utilização de ferramentas robustas de apoio à decisão e um profundo conhecimento dos diferentes modelos de planeamento. Assim, será possível controlar e estabelecer planos que permitem rentabilizar a atividade produtiva, reduzindo setups e melhorando a entrega.

Quais são as principais layers de planeamento da produção?

No modelo de planeamento em Pull, inserido na metodologia KAIZEN™, existem três áreas de atuação. Todas elas demonstram um grau de detalhe distinto e têm como objetivo orientar toda a cadeia em função da procura, reduzindo o desperdício.

• Alto Nível – Planeamento Estratégico: Decisão, a nível comercial e produtivo, das referências que devem existir em stock e que devem ser constantemente repostas (MTS – make to stock), ao contrário das que devem ser produzidas apenas quando surgem encomendas (MTO – make to order).
• Médio Nível – Planeamento de Capacidade: Definição, a nível produtivo, das linhas e turnos necessários para cumprir os prazos e objetivos propostos, em função da procura – por exemplo, se a procura de uma determinada semana foi irregularmente superior, decidir abrir mais turnos ou mais linhas de produção.
• Baixo Nível – Planeamento de Execução: Sequenciamento das operações com base no que foi determinado no planeamento de médio nível, com alocação à máquina e à hora em que cada produção será iniciada, respeitando a sequência de operações e maximizando eficiência.

Como é que as layers do modelo de planeamento em Pull interagem entre si?

Note-se que estas três camadas não são independentes e, na verdade, estão intimamente relacionadas. A camada estratégica, ao definir o nível de serviço para cada uma das referências, permite criar um compromisso, não só para com os clientes externos, mas também internos, isto é, para com as equipas responsáveis pelo cumprimento das camadas abaixo. Da mesma forma, a camada de execução não consegue iniciar o seu trabalho de sequenciamento se, a médio nível, não for comunicada a capacidade necessária para responder à procura.

É vital criar um alinhamento dos diferentes modelos de planeamento para que as 3 áreas se complementem de forma consistente e coerente. Neste contexto, a utilização de ferramentas analíticas facilita o alinhamento entre as diferentes layers de planeamento, já que potencia a visibilidade da produção em tempo real. Mas, de que forma podem os modelos de planeamento e a análise de dados alavancar o conhecimento técnico de cada fluxo?

Data analytics como pilar das ferramentas de apoio à decisão

Para cada uma destas camadas são necessárias ferramentas de trabalho e de apoio à tomada de decisão. As tradicionais folhas de cálculo permitem rapidamente analisar dados e informações simples, no sentido de determinar os primeiros passos de uma estratégia em Pull, categorizando as referências MTS e MTO e realizando alocações semanais ou mensais de acordo com a capacidade instalada. Também as mesmas folhas de cálculo poderão transformar este planeamento semanal numa sequência de produção, não obstante às suas limitações.

O aumento de complexidade e de restrições do processo produtivo, aliado à recolha massiva de dados, potenciada pelos modelos de Indústria 4.0, promovem e despoletam a necessidade de ferramentas de planeamento mais complexas. A resposta passa então por apostar em soluções de alocação e otimização.

Importância da visibilidade transversal e integrada das operações

Estas novas alternativas permitem modelar de forma holística o processo produtivo. Os objetivos finais a otimizar são claros, mas escondem por detrás a complexidade que verdadeiramente limita o planeamento manual: a visão e garantia integrada do cumprimento das restrições produtivas.

Uma das abordagens é recorrer a motores de otimização robustos, que permitem obter a sequência de produção ótima perante um objetivo estabelecido (por exemplo, minimizar o número de setups ou o material em curso – WIP). Em alternativa, e sempre que confrontados com problemas de elevada complexidade, estes motores de otimização são substituídos por um conjunto de heurísticas aplicadas à realidade de cada empresa e às restrições caraterísticas de cada processo.

Com estas ferramentas as equipas de planeamento e supervisão têm acesso a um conjunto de funcionalidades que permitem monitorizar, prever e agir em antecipação, contribuindo verdadeiramente para a alteração de um paradigma sustentado “numa ótica de reação” para uma realidade na qual conseguem planear de forma mais sólida e avaliar claramente os impactos dos efeitos de reação.

Funcionalidades que permitem adotar um novo conceito de visibilidade operacional

• Recálculo online – a habilidade do sistema de, no surgimento de qualquer alteração, como a entrada de uma nova encomenda ou avaria de um equipamento, recalcular automaticamente uma nova solução, de forma a incorporar a nova restrição.
• Bloqueio de certas linhas – uma integração completa com as bases de dados existentes, que dispense importações e exportações manuais de informação.
• Integração com os sistemas existentes de ERP e MES – a criação de dashboards que apoiem a decisão, permitindo verificar o impacto de ações e controlar o processo produtivo;
• Ferramentas de Business Intelligence – a criação de dashboards que apoiem a decisão, permitindo facilmente verificar o impacto e controlar o processo produtivo;
• Soluções de monitorização e visualização – permitem controlar, de forma visual (com ferramentas como o diagramas de Gantt), a produção de cada equipamento, bem como os principais indicadores de processo.

Vantagens da utilização de ferramentas de Data Analytics

O recálculo online e a integração com os diversos sistemas de ERP e MES permitem libertar as equipas para atividades de maior valor acrescentado, focando-se na discussão de diversas alternativas de priorização de encomendas, no sentido de fornecer um melhor nível de serviço aos clientes.

Dadas as especificidades de utilização e complexidade dos problemas, diversas técnicas e metodologias têm sido utilizadas. Com a crescente utilização de inteligência artificial (IA) e dos motores de otimização, é possível aplicar diversas estratégias na resolução destes problemas, como algoritmos genéticos ou redes neuronais. Uma vez criado e validado o modelo, estabelecendo as suas variáveis e restrições principais, os algoritmos têm-se revelado aliados importantes das equipas de planeamento, no que diz respeito ao replaneamento necessário e à determinação do novo cenário de produção provocado pela alteração de um determinado fator.

Estas soluções, aliadas ao acompanhamento de dashboards atualizados em tempo real, permitem que planeadores, supervisores e comerciais sigam a produção das encomendas mais críticas e sejam tomadas decisões e ações com base em dados, nomeadamente, relativamente a urgências: muitas vezes, a antecipação da produção de uma determinada referência implica a redução na eficiência de outras linhas, gerando mais setups e stocks. As ferramentas de BI permitem compreender e monitorizar os indicadores chave de cada decisão, permitindo que a gestão de prioridades seja mais fluída.

Por último, a utilização de sensores e a elevada conectividade entre todos os sistemas de uma fábrica, potenciada pela indústria 4.0, permite, não só detetar problemas mais rapidamente, mas também reagir de forma quase instantânea. Em particular, a avaria detetada por um sensor pode despoletar automaticamente o recálculo de um plano de produção e notificar os comerciais responsáveis pelas encomendas afetadas por esta avaria. Outro exemplo, seria uma falha de qualidade, detetada num equipamento e que obriga ao lançamento de uma reação – uma quantidade suplementar de peças a ser produzida que naturalmente ocupará aquele equipamento por mais tempo e que terá um impacto na entrega do produto final.

A mudança de paradigma e o futuro do planeamento da produção

Em suma, o paradigma das equipas de planeamento da produção está a mudar. A gestão manual dos planos de produção sem visibilidade do impacto de cada decisão, tornando moroso o processo de coordenação das várias linhas e variáveis, tem vindo a ser substituído pela automação, com a implementação de sistemas de planeamento avançados que permitem, não só analisar em detalhe cada opção produtiva disponível, como gerar essas mesmas opções e sequências de produção.

Vivemos numa nova realidade, na qual as soluções analíticas ultrapassam o conceito mais puro de automatização, encarnando uma inteligência capaz de incorporar os desafios constantes que espelham a volatilidade na procura que, por conseguinte, exige abordagens mais holísticas e geradoras de eficiência em toda a cadeia.

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