Artigo

Analytics: o seu potencial no Planeamento da Produção

Introdução

“Todos os dias, o processo repete-se. O comercial liga, pede datas de produção para uma encomenda com dez produtos diferentes, produzidos em cinco linhas distintas e quantidades variadas. Enquanto tento responder a este primeiro pedido, já caíram mais dois. Como esperam que assegure a gestão deste processo e ao mesmo tempo consiga um plano capaz de garantir a melhor eficiência de todas as linhas? Mas não invisto nem dois minutos nesta tarefa - um supervisor de linha já entrou no meu gabinete a avisar que uma das máquinas está avariada para o resto do mês. Vou passar os próximos dois dias a replanear.”

Este testemunho descreve, em traços gerais, o quotidiano da generalidade das equipas de planeamento, sem visibilidade do impacto global das diferentes combinações de alocação de encomendas e com uma grande parte do seu tempo a gerar novos planos de produção, devido a imprevistos ou alterações de estratégia. Como lidar com esta incerteza?

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 utilizam ferramentas de apoio à tomada de decisão para estabelecer planos que rentabilizem a atividade produtiva, reduzindo setups e otimizando prazos de entrega.

Neste contexto, como podem estas ferramentas baseadas em análise de dados materializar as restrições e complexidade dos sistemas produtivos?

Layers de Planeamento

Nos modelos de planeamento Pull, inseridos na metodologia KAIZEN™, existem três áreas de atuação, com grau de detalhe distinto, tendo como objetivo orientar a cadeia em função da procura:

  • Planeamento Estratégico (Alto Nível): Decisão ao nível comercial, logístico e produtivo, das referências que devem existir em stock (MTS – make to stock), ao contrário das que devem ser produzidas apenas quando surgem encomendas (MTO – make to order);
  • Planeamento de Capacidade (Médio Nível): Gestão da capacidade produtiva, determinando quais os equipamentos e turnos necessários para cumprir os prazos e objetivos propostos, em função da variabilidade da procura;
  • Planeamento de Execução (Baixo Nível): Sequenciamento das ordens de produção, alocando-as a uma máquina e a uma hora de início, respeitando a sequência de operações e maximizando eficiência.

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.

Da mesma forma, a camada de execução não consegue iniciar o seu trabalho de sequenciamento, se a médio nível não se verificar a capacidade necessária e adequada para responder à procura. Neste contexto, torna-se vital coordenar a informação dos três níveis de planeamento de forma consistente e coerente.

Analytics como pilar das ferramentas de apoio à decisão

Para cada uma das 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 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 as suas limitações.

Contudo, o aumento de complexidade e de restrições do processo produtivo, aliado à recolha massiva de dados potenciada pelos modelos de Indústria 4.0, potenciam e despoletam a necessidade de novas ferramentas de planeamento. As folhas de cálculo deixam de conseguir dar resposta a este desafio. A solução passa então por apostar em algoritmos de otimização. Estas novas alternativas permitem modelar de forma holística o processo produtivo. Os objetivos finais a otimizar são claros, mas escondem a complexidade que verdadeiramente limita um planeamento manual: a visão e garantia integrada de que o plano cumpre as restrições produtivas na íntegra.

Uma das abordagens passa por recorrer a motores de otimização robustos que permitem obter a sequência de produção ótima perante um objetivo estabelecido (por exemplo, minimizando o número de setups ou de 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, isto é, um conjunto de regras que permitem construir uma solução aplicada 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. Este facto contribui 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 o impacto dos efeitos de reação. Nesse sentido, é importante destacar algumas das funcionalidades que permitem ao utilizador incorporar este novo conceito de visibilidade:

  • Recálculo online – a habilidade de, caso surja alguma alteração, como a entrada de uma nova encomenda ou avaria de um equipamento, o sistema recalcular automaticamente uma nova solução, de forma a incorporar a nova realidade;
  • Bloqueio de certos equipamentos – a possibilidade de, para certas máquinas prioritárias, o sistema permitir que a produção alocada seja fixa e planear tendo esta dedicação exclusiva;
  • Integração com os sistemas existentes de ERP e MES – uma integração completa com as bases de dados existentes, que dispensa importações e exportações manuais de informação (exemplo: sem utilizar folhas de cálculo);
  • 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 interface – permitem controlar, de forma visual (como diagramas de Gantt), a produção de cada equipamento, bem como os principais indicadores de processo.

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.

Após 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 concerne 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.

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 dos vários equipamentos e restrições, tem vindo a ser substituído por soluções de apoio à tomada de decisão. A implementação de sistemas de planeamento avançados permite, 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. O objetivo é dotar estas soluções da inteligência capaz de incorporar os desafios constantes que espelham a volatilidade na procura. Esta nova realidade posiciona-se como a metodologia essencial na abordagem à temática do planeamento de produção de uma forma mais holística e geradora de eficiência em toda a cadeia.

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