85
MB 755 GESTÃO DE OPERAÇÕES Professor: Rodrigo A. Scarpel [email protected] www.mec.ita.br/~rodrigo

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MB – 755

GESTÃO DE OPERAÇÕES

Professor: Rodrigo A. Scarpel

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Aula Conteúdo

Módulo 1

Projeto e

Planejamento de

Longo Prazo

Apresentação da disciplina. Competitividade, Estratégia e a Gestão de Operações Aula 1

Métodos de Previsão

Projeto de Produtos e de Processos de Produção Aula 1 (Seleção do Processo de Produção)

Planejamento do arranjo físico (layout) das instalações Aula 1

Planejamento da capacidade Aula 1

Módulo 2

Planejamento

Tático e Operação

Planejamento da Produção (planejamento agregado, plano mestre da produção, sequenciamento e programação da produção) Aula 2

Planejamento e controle dos estoques Aula 2

MRP e ERP Aula 3

Módulo 3

Melhoria

Melhoria em Operações: Variedade. Aula 3

Melhoria em Operações: Agilidade. Aula 3

Melhoria em Operações: Qualidade. Aula 4

Melhoria em Operações: Produtividade. Aula 4

Manufatura enxuta e Just-in-time. Aula 4

Programa do Curso:

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• Planejamento e gestão ao longo da cadeia de suprimentos:

Fornecimento Produção Logística Demanda

Estratégico

Tático

Execução

Gestão de Operações:

Produtos, Processos, Capacidade e Instalações

Processos de alta gerência (estratégicos)

ERP

Gestão dos

Fornecedores

Planejamento

da Produção &

Programação

Planejamento dos

Transportes

Planejamento

da

Demanda

Gestão dos

Estoques

Processos operacionais (estratégicos, táticos e de execução)

Processos de controle (táticos e de execução)

Gestão da

Qualidade

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MB – 755

MRP e ERP

Professor: Rodrigo A. Scarpel

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• O MRP é um sistema de planejamento da necessidade de materiais criado na década de 70.

• Hierarquia de planejamento e posicionamento do MRP:

Introdução:

MÊS 1 MÊS 2 MÊS 3 MÊS 18 Grupos e

famílias de

produtos

LONGO

PRAZO

Produtos MÉDIO

PRAZO

SEM 1 SEM 2 SEM 3 SEM 12 SEM 4

Componentes CURTO

PRAZO

SEMANA 4 SEMANA 3 SEMANA 2 SEMANA 1

Operações CURTÍSSIMO

PRAZO

QUINTA QUARTA TERÇA SEGUNDA SEXTA

Planejamento

Agregado da

Produção

Plano mestre da

Produção

MRP

Programação /

Sequenciamento

da Produção

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• Entradas e saídas do MRP:

Planejamento da necessidade de materiais:

Plano mestre da

Produção

Planejamento da

necessidade de

materiais (MRP)

Carteira de

pedidos

Previsão de

vendas

Lista de

materiais

Registros de

estoque

Planos de

materiais

Ordens de

compra

Ordens de

produção

Restrições de

capacidade

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• Lista de materiais / árvore do produto: traz todas as relações pai-filho entre todos os itens de um produto.

• Exemplo:

Entradas do MRP:

Pedido: 1.000 lapiseiras (P207)

Necessidades brutas:

10 g de Corante Azul

17 kg de Plástico ABS

2 m de Fio de borracha

4 kg de Tira 0,1 mm

1.000 Molas

50 g de Corante preto

1.000 Suportes de garra

1.000 Capas de garra

3.000 Garras

...

1.000 Guias de ponteira

Demanda independente

Demanda dependente

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• Necessidades brutas de materiais e lead-time (estimados a partir da lista de pedidos).

• Exemplo:

• Considerações sobre lead-time:

Entradas do MRP:

Itens comprados:

Itens produzidos:

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• Escalonamento no tempo para obtenção dos itens (necessidades brutas).

• Exemplo: Pedido: 1.000 lapiseiras (P207)

Entrega: semana 21

Processamentos do MRP:

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• Cálculo das necessidades líquidas (necessidades brutas – estoque projetado).

• Exemplo:

Processamentos do MRP:

Planejamento da

necessidade de

materiais (MRP)

Lista de

materiais Registros de

estoque

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• Registro básico e processo do MRP (relações pai-filhos).

• Exemplo:

Processamentos do MRP:

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• Relações Pai-Filho (múltiplos pedidos):

Processamentos do MRP:

Pedidos:

i. Semana 2: 300 lapiseiras

ii. Semana 4: 200 lapiseiras

iii. Semana 7: 500 lapiseiras

iv. Semana 8: 500 lapiseiras

v. Semana 10: 1.000 lapiseiras

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Do MRP para o ERP:

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Fechamento:

• Leitura:

Stevenson (Operations Management): Capítulo 14

Slack, Chambers e Johnston (Administração da Produção): Capítulo 14

Corrêa e Corrêa (Administração de Produção e de Operações): Capítulo 17

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MOG – 45

MELHORIA EM OPERAÇÕES

Professor: Rodrigo A. Scarpel

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Introdução:

• Para identificar quais melhorias são necessárias, é preciso medir o desempenho.

• Alternativas: i. Diagramas polares e ii. Matriz importância-desempenho

(em

rela

ção

a c

on

co

rrên

cia

)

Desempenho da operação

Requisito do mercado

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Medidas parciais de desempenho:

• Deve-se medir o desempenho por objetivo de desempenho.

• Algumas medidas utilizadas...

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Prioridades de melhoramento:

• Para estabelecer prioridades de melhoramento deve-se considerar:

PREFERÊNCIAS DOS CLIENTES DESEMPENHO FRENTE AOS CONCORRENTES X

Para cada um dos objetivos de desempenho...

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Prioridades de melhoramento:

• Criação da matriz importância-desempenho : (e

m r

ela

ção

a c

on

co

rrên

cia

)

Conformidade

Limpeza

Simpatia

Conforto

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MOG – 45

MELHORIA EM OPERAÇÕES

- VARIEDADE -

Professor: Rodrigo A. Scarpel

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Processos de Produção e os “4 Vs” :

Volume Alto Baixo

Vari

ed

ad

e

Alt

a

Baix

a

Processo

de Projeto

Processo

em Jobbing

Processo

em Massa

Processo

Contínuo

Tare

fas

R

ep

etid

as

/

Div

idid

as

D

ive

rsa

s/

Co

mp

lex

as

Processo

em Lotes

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Customização em massa:

• Estratégia de produzir produtos padronizados mas incorporando algum grau de customização.

• Princípios:

1. Projeto é concebido a partir de plataformas (famílias de produtos).

2. Componentes são agrupados em módulos que são facilmente montados (arquitetura modular)

3. Diferenciação atrasada ou tática de postergar itens que serão customizados.

• Exemplos: DELL, hp

Tendências em tipos de processo:

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Demanda e capacidade de operação:

• Avaliação da capacidade existente (e dos gaps de capacidade):

• Estimação da capacidade para produção em lotes:

Capacidade = tamanho do lote / (tempo de preparação + tamanho do lote * tempo de processamento)

Exemplo: cortador de tecidos para produção de camisas

• Tempo de preparação: 20 minutos

• Tempo de processamento: 4 minutos/camisa

• Tamanho do lote: 15 ou 10 unidades

Capacidade = 15 / (20+15*4) = 15/80 = 0,188 camisas/min

Matéria-prima CORTE

cliente

Fila Estação 2 Estação 3

Fila ACABAMENTO

Fila

Preparação: 20 min

Processamento: 4 min/un 40 min/un 30 min/un 3 min/un

Recursos: m=1 m=8 m=5 m=1

Capacidade: 0,188 un/min (8/40) = 0,2 un/min (5/30) = 0,167 un/min (1/3) = 0,333 un/min

0,167 un/min

Capacidade = 10 / (20+10*4) = 10/60 = 0,167 camisas/min

ou

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Demanda e capacidade de operação:

• Avaliação da capacidade existente (e dos gaps de capacidade):

• Estimação da capacidade para produção em lotes:

Capacidade = tamanho do lote / (tempo de preparação + tamanho do lote * tempo de processamento)

Exemplo: cortador de tecidos para produção de camisas

• Tempo de preparação: 20 minutos

• Tempo de processamento: 4 minutos/camisa

• Tamanho do lote: x unidades

1/p

• Lotes grandes: Vantangem Economia de escala

Desvantagem Resultam em maiores estoques em processo

• Tamanho ideal de lote: balanceado com a necessidade de capacidade (o suficiente para que não seja o

recurso gargalo, ou seja, para que a linha esteja balanceada)

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Demanda e capacidade de operação:

• Avaliação da capacidade existente (e dos gaps de capacidade):

• Estimação da capacidade para produção em lotes (com múltiplos produtos):

Capacidade = tamanho do lote / (tempo de preparação + tamanho do lote * tempo de processamento)

Ex: capacidade da linha de produção: 300 unidades/h (tempo de preparação: 30 minutos para qualquer troca)

Situação 1: 2 produtos

Produto A: demanda = 100 un/h

Produto B: demanda = 75 un/h

175 = tam. lote / (0,5*2 + tam. lote * (1/300))

Tamanho do lote = 420 unidades

Produto A = 420 * (100/175) = 240 unidades

Produto B = 420 * (75/175) = 180 unidades

AAAAA...AA BBB...BB AAAA...

240 un 180 un

30 m

in

30 m

in

Situação 2: 3 produtos

Produto A: demanda = 50 un/h

Produto B: demanda = 50 un/h

Produto C: demanda = 75 un/h

175 = tam. lote / (0,5*3 + tam. lote * (1/300))

Tamanho do lote = 630 unidades

Produtos A e B = 630 * (50/175) = 180 unidades

Produto C = 630 * (75/175) = 270 unidades

175 un/h 175 un/h

Aumentou significativamente

Qto. maior a variabilidade na demanda, maior

a quantidade necessárias de estoques

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Demanda e capacidade de operação:

• Avaliação da capacidade existente (e dos gaps de capacidade):

• Estimação da capacidade para produção em lotes:

Capacidade = tamanho do lote / (tempo de preparação + tamanho do lote * tempo de processamento)

Ex: Montagem de bases de vidro:

Produto: uma base (parte A) e duas peças de vidro (parte B)

Processo: 2 etapas (estamparia e montagem)

Matéria-prima ESTAMPARIA

Fila MONTAGEM

Estamparia (1 máquina):

Preparação: 120 min de A para B e 100 min de B para A

Processamento: 1 min (parte A) e 0,5 min (parte B)

Montagem (manual com 12 funcionários):

Processamento: 27 minutos

Capacidade = m/p = 12/27 = 0,444 un/min

)5,021(T100120

TCapacidade

Para não ser o recurso gargalo (> 0,444): T > 880

Se T = 900: AAAAAA...AAA BBBBB...BBBBBB

300 un 600 un

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Demanda e capacidade de operação:

• Determinação do momento de alteração da capacidade:

• Integrando planejamento da expansão e balanceamento da linha de montagem:

Exemplo 2: 3 produtos (customização em massa)

Alternativas: i. Capacidade acompanhando a demanda

ii. Nivelamento da produção

3,93

min 9,82

min

12,25

min

8,18

min

Etapas da operação e tempo de processamento: Previsão de vendas (anual):

t + 1: A: 4.800 un, B: 6.000 un e C: 2.650 un

t + 2: A: 5.200 un, B: 6.700 un e C: 3.100 un

t + 3: A: 5.000 un, B: 6.500 un e C: 2.880 un

Acabamento:

Preparação: A B: 30 min

A C: 40 min

B C: 25 min

B A: 20 min

C A: 35 min

C B: 40 min

Tempo de

processamento:

A: 0,95 min

B: 0,87 min

C: 0,77 min

(Considere 250 dias úteis do ano, 8 h por dia e 52 minutos/h)

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MOG – 45

MELHORIA EM OPERAÇÕES

- AGILIDADE -

Professor: Rodrigo A. Scarpel

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Processos de Produção e os “4 Vs” :

Volume Alto Baixo

Vari

ed

ad

e

Alt

a

Baix

a

Processo

de Projeto

Processo

em Jobbing

Processo

em Massa

Processo

Contínuo

Tare

fas

R

ep

etid

as

/

Div

idid

as

D

ive

rsa

s/

Co

mp

lex

as

Processo

em Lotes

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• Se relaciona a quão rápido uma organização é capaz de responder ao cliente.

• Porque precisamos esperar?

→ Descasamento entre oferta e demanda (quando esperamos nós somos o estoque)

• Exemplo: consultório médico (1)

Agilidade (responsiveness):

- Pacientes chegam, em média, a cada 5 minutos: 12 / h

- A consulta, em média, demora 10 minutos: 6 / h

→ Utilização = demanda / capacidade = 12 / 6 = 200%

→ Quanto os pacientes terão que esperar?

Espera Atendimento

8h 10h 12h

Clie

nte

s n

a f

ila

12: 120 min

24: 240 min

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• Exemplo: consultório médico (2)

Agilidade (responsiveness):

- Pacientes chegam, em média, a cada 5 minutos: 12 / h

- A consulta, em média, demora 4 minutos: 15 / h

→ Utilização = demanda / capacidade = 12 / 15 = 80%

→ Quanto os pacientes terão que esperar?

Espera Atendimento

8:00 8:05 8:10 8:15 8:20 8:25 8:30 8:35

Sit

ua

çã

o id

ea

l

(se

m f

ila

)

Paciente Tempo de chegada Tempo de atendimento

1 8:00 4 minutos

2 8:05 4 minutos

3 8:10 4 minutos

4 8:15 4 minutos

5 8:20 4 minutos

6 8:25 4 minutos

7 8:30 4 minutos

8:00 8:05 8:10 8:15 8:20 8:25 8:30 8:35

Sit

ua

çã

o m

ais

rea

lis

ta

Paciente Tempo de chegada Tempo de atendimento

1 8:00 5 minutos

2 8:07 6 minutos

3 8:09 7 minutos

4 8:12 4 minutos

5 8:18 3 minutos

6 8:22 2 minutos

7 8:30 2 minutos

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• Exemplo: consultório médico (2)

Agilidade (responsiveness):

- Pacientes chegam, em média, a cada 5 minutos: 12 / h

- A consulta, em média, demora 4 minutos: 15 / h

→ Utilização = demanda / capacidade = 12 / 15 = 80%

→ Quanto os pacientes terão que esperar?

Espera Atendimento

8:00 8:05 8:10 8:15 8:20 8:25 8:30 8:35

Sit

ua

çã

o m

ais

rea

lis

ta

Paciente Tempo de chegada Tempo de atendimento

1 8:00 5 minutos

2 8:07 6 minutos

3 8:09 7 minutos

4 8:12 4 minutos

5 8:18 3 minutos

6 8:22 2 minutos

7 8:30 2 minutos

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

08

:00

08

:02

08

:04

08

:06

08

:08

08

:10

08

:12

08

:14

08

:16

08

:18

08

:20

08

:22

08

:24

08

:26

08

:28

08

:30

08

:32

Pac

ien

tes

no

co

nsu

ltó

rio

Portanto, haverá fila mesmo quando a utilização

da capacidade é menor que 100%.

Motivo: variabilidade (quando utilização < 100%)

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• Seja o processo:

Modelando a variabilidade no fluxo:

Espera

Processamento

Tempo médio = p

Chegadas (aleatórias)

Tempo médio entre = a Saída Taxa de fluxo = mínimo {demanda, capacidade} = demanda = 1/a

Exemplo: Tempo médio entre chegadas de clientes: 6 segundo

Taxa de fluxo = demanda = 1/6 * 60 = 10 clientes/minuto

Chegadas: CVa = st.dev (tempo entre chegadas) / tempo médio entre chegadas

Processamento: CVp = st.dev (tempo médio de processamento) / tempo médio de processamento Variabilidade:

Tempo de espera (se utilização < 100% Demanda < Capacidade):

2

CVpCVa 22

Utilização-1

UtilizaçãontoProcessamedeTempofilanaTempoE

Fator de utilização Fator de

variabilidade

Fator de tempo em

serviço (= p) 0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

0,25 0,35 0,45 0,55 0,65 0,75 0,85 0,95

Fato

r de

Uti

liza

ção

Utilização

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• Exemplo:

Modelando a variabilidade no fluxo:

- Pacientes chegam, em média, a cada 30 minutos (com desvio padrão de 30 minutos Poisson)

- O tempo padrão de uma consulta é de 15 minutos (com desvio padrão de 15 minutos)

Se um cliente chega às 10:00, quando é esperado que ele saia do consultório?

minutos 30 oatendiment de Tempo fila na Tempo sistemano Tempo

minutos150,5-1

0,5filanaTempoE

11

cidadefluxo/capadetaxaUtilização

2

1115

5,015

30

Ele deve sair às 10:30

E qual o número esperado de clientes esperando atendimento?

cliente13030

1 clientesdeEstoque

sistemano Tempo fluxo de Tempo

inutoclientes/m30

1fluxo deTaxa

fluxodeTempofluxodeTaxaEstoque:Little deLei Pela

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• Generalização da função de estimação do tempo em fila:

Modelando a variabilidade no fluxo:

...

Espera

Chegadas (aleatórias)

Tempo médio entre = a

m recursos

paralelos

Saída

En

trad

a n

o s

iste

ma

Sa

ída

do

sis

tem

a

Iníc

io d

o s

erv

iço

Tempo

em fila

(Tq)

Tempo

em

serviço

(p)

IpqI(I) totalEstoque

mu(Ip) serviçoemEstoque

Tqa

1(Iq)fila emEstoque

:Estoques

(p)serviçoemTempo(Tq)filaemTemposistemanoTempo

2

CVpCVa

u-1

u

m

serviçoemTempoTqE

ma

p

pm

a1

Capacidade

fluxo deTaxa (u)Utilização

:100% UtilizaçãoPara

2211m2

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• Exemplo:

(varejo on-line)

Modelando a variabilidade no fluxo:

pedidos

pedidos

595,22595,0(I) totalEstoque

pedidos230,667(Ip) serviçoemEstoque

595,019,12

1(Iq) filaemEstoque

:Estoques

minutos19,5419,1sistemanoTempo

minutos19,1625,043,133,12

)4/2((2/2)

0,667-1

0,667

3

4TqE

667,032

4

43

21

Capacidade

fluxo de Taxa(u)Utilização

221132

- Pedidos chegam, em média, a cada 2 minutos (com desvio padrão de 2 minutos Poisson)

- O tempo padrão de atendimento é de 4 minutos (com desvio padrão de 2 minutos)

- Há 3 funcionários respondendo os emails

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• Formas de gerenciamento da agilidade:

• Reduzindo a variabilidade (do

processamento) → CVp (variabilidade

na chegada – CVa – não é controlável

• Reduzindo a utilização do sistema

(aumentando m)

• Fazendo compartilhamento (pooling)

das atividades (recursos em paralelo,

não independentes)

• Criando regras de priorização

(sequenciamento)

Agilidade (responsiveness):

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9

Fato

r d

e U

tili

zaçã

o

Utilização

m=1

m=2

m=3

m=4

m=5

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• Resposta gerencial a variabilidade: compartilhamento (pooling)

Agilidade (responsiveness):

Sistema 1 (recursos independentes)

2 x (m=1)

Tempo de processamento (p) = 4 min

Tempo entre chegadas = 5 min (em cada)

m = 1, CVa = CVp = 1

u = 4 / 5 = 80%

Tq = 4 x (0,8/0,2) x 1 = 16 min

Sistema 2 (compartilhamento)

(m = 2)

Tempo de processamento (p) = 4 min

Tempo entre chegadas = 2,5 min

m = 2, CVa = CVp = 1

u = 4 / (2 x 2,5) = 80%

Tq = (4/2) x (0,8raiz(6)-1/0,2) x 1 = 7,24 min

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• Resposta gerencial a variabilidade: criando regras de priorização (sequenciamento)

− Neste caso cria-se uma etapa de triagem para sequenciar as unidades que serão processadas

− Alternativas:

o FIFO – First-in-first-out (FCFS – first-come-first-served): simples de implementar e percebida como justa

o Sequênciamento baseado na importância: casos de emergência, mais lucrativos antes (embarque)

o Regra SPT (menor tempo de processamento): minimiza o tempo médio de espera

Agilidade (responsiveness):

Exemplo: A (9 minutos), B (10 minutos), C (4 minutos) e D (8 minutos)

A

B

C

D

9 min

19 min

23 min

Tempo total de espera = 51 min

A

B

C

D

21 min

4 min

12 min

Tempo total de espera = 38 min

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• E se os clientes não puderem esperar ?

− Clientes deixarão o processo antes de serem atendidos

− Situações possíveis:

Agilidade (responsiveness):

Todos clientes entram no

processo e alguns saem por

causa da sua impaciência

Alguns clientes não entram no

processo pois a fila já chegou

em uma certo limite

Clientes são perdidos pois

todos os servidores estão

ocupados (não há pulmão)

• Analisando o sistema de perda:

...

m: número de servidores

a: tempo entre chegadas com CVa =1 (dist. exponencial)

p: tempo de processamento

Probabilidade dos m servidores estarem sendo utilizados:

(Erlang Loss)

a

pr

m

rrr

m

r

rPm

m

m

,

!...

!2!11

!21

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• Exemplo: Emergência (hospital)

Agilidade (responsiveness):

...

m = 3 vagas para casos de trauma

a = 3 h (tempo entre chegadas, CVa =1)

p = 2h (tempo de processamento)

0255,0

!3

67,0

!2

67,0

!1

67,01

!3

67,0

67,0

)utilizaçãode(taxa67,03

2

321

3

3

P

a

pr

Ambulância /

helicóptero

Probabilidade das 3 vagas estarem sendo utilizadas:

Tempo por dia que o sistema terá que negar novos pacientes = 24h * 2,55%

Pacientes por dia que serão perdidos = (24/a) * Pm(r) = 8* 2,55%

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• Efeito de compartilhamento: Taxa de utilização x Pm(r)

Agilidade (responsiveness):

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

Pro

bab

ilid

ade

de

to

do

s se

rvid

ore

s e

star

em

ocu

pad

os

Utilização do sistema (r)

m=1

m=2

m=3

m=4

m=5

• Exemplo: Emergência (hospital)

Se 2 hospitais fizerem compartilhamento

(m=3, a=3, p=2)

00012,0

!6

75,0...

!1

75,01

!6

75,0

75,0

75,05,1

2

61

6

6

P

a

pr

(cerca de 200

vezes menor)

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MOG – 45

MELHORIA EM OPERAÇÕES

- QUALIDADE -

Professor: Rodrigo A. Scarpel

[email protected]

www.mec.ita.br/~rodrigo

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• Há 2 dimensões de qualidade:

• Qualidade de performance: mede em quanto os produtos e serviços atendem as

expectativas dos clientes

• Qualidade de conformidade: mede se um processo está executando conforme o esperado

• Neste módulo o foco é em qualidade de conformidade (variabilidade é a fonte dos problemas)

• Defeitos em uma linha de produção:

Introdução:

Montagem de um Laptop:

(9 etapas, cada uma com

1% de chance de falha)

Chance da etapa não ter falha = 1-p = 0,99

Chance do processo não ter falha = (1-p)9 = 0,999=0,9135

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• Forma tradicional de lidar um falhas em processo: redundância (inspeção redundante)

Modelo do Queijo Suíço:

Ex: 3 etapas redundantes (cada uma com 1%

de chance de falha)

Chance de defeito = 0,013

Chance do processo não ter falha = 1- 0,013

Barreiras

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• Linha de montagem: UMA coisa sai errada e o produto será defeituoso

• Queijo suíço: TODAS coisas precisar dar errado para o produto ser defeituoso

• Como lidar com defeitos no fluxo produtivo: opção 1 - buffer or suffer

A natureza dos defeitos:

A B C

5 min/un 4 min/un 6 min/un

Demanda: D

50% defeito

Capacidade:

1/5 1/4 1/6

12un/h 15un/h 10un/h

2D 2D D

Utilização implícita: 2D/12 2D/15 D/10

Gargalo

Exemplo 1:

Produtos defeituosos

são eliminados

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• Como lidar com defeitos no fluxo produtivo: opção 2 - retrabalho

A natureza dos defeitos:

A

B

C

5 min/un 4 min/un 6 min/un

Demanda: D

30% defeito

Retrabalho

(4 min/un)

Capacidade:

Tempo de processamento real:

Capacidade real:

1/5 1/4 1/6

5 min 5,2 min 6 min

1/5 1/5,2 1/6

Exemplo 2:

Produtos defeituosos

são retrabalhados

Opção 1

Demanda:

Capacidade necessária implícita:

D 1,3D D

D/(1/5) 1,3D/(1/4) D/(1/6)

5D 5,2D 6D

Opção 2

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• O custo direto do defeito depende de onde foi detectado

(OBS: não é onde ocorreu e sim onde foi detectado → importante detectar o mais rápido possível)

• Outros custos:

• Se a opção foi pelo “buffer or suffer”: aumento no estoque em processo (WIP)

• Se a opção foi pelo retrabalho: possivelmente há necessidade de mais capacidade

Custo de um defeito:

Preparação Cozinhar Servir

Produto é vendido a $20/un

Gargalo

Exemplo:

Custo da MP $2/un

Custo de um defeito: $2 se o defeito foi detectado antes do gargalo (custo)

$20 se o defeito foi detectado após o gargalo (valor)

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• É composto por 4 etapas executadas continuamente:

Controle Estatístico de Processo:

ANÁLISE DA

CAPABILIDADE

(SIX SIGMA)

ANÁLISE DE

CONFORMIDADE

(GRÁFICOS DE

CONTROLE)

INVESTIGAÇÃO DAS

CAUSAS CHAVE

(ANÁLISE DE PARETO)

ELIMINAÇÃO DA

CAUSA ATRIBUÍDA

(AÇÕES CORRETIVAS)

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• Tipos de variação:

• Variações comuns (pode ser baixa ou alta)

• Variações anormais (devido a mudanças

no processo)

• Controle estatístico de processo (mais

especificamente os gráficos de controle)

auxilia:

• Mensuração e redução das variações

comuns

• Rápida identificação das variações

anormais

Controle Estatístico de Processo:

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• É utilizado para responder:

• Qual a capabilidade corrente do processo?

• Quando o processo está sob controle?

• Def: Capabilidade (Cp) é a quantificação das causas comuns de variação de um processo

Análise da Capabilidade do Processo:

limit ionspecificatlower:LSL

limitionspecificatupper:USLqueem

σ̂6

LSLUSLCp

Ex: Pacotes de M&M (especificação: 47g, LSL = 48g e USL = 52g)

Amostra (n=50): média = 50,01 g desvio-padrão = 1,10 g

6087,06(1,10)

4852Cp

... mas o que se pode concluir?

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• Relação entre Cp, chance de defeito e ppm (partes por milhão):

Análise da Capabilidade do Processo:

Ex: Pacotes de M&M (especificação: 47g, LSL = 48g e USL = 52g), amostra (n=50): Ῡ = 50,01 s = 1,10

67.818,73ppm e 0,06782p(defeito) 0,609,Cp

67.818,73p(defeito)*1.000.000ppm0,06782p(defeito)

0322,01,827zp1,10

50,01-48

s

Y-Yp48)p(Y :leve Muito

0346,01,807zp1,10

50,01-52

s

Y-Yp52)p(Y :pesado Muito

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• Relação entre Cp, chance de defeito e ppm (partes por milhão):

Análise da Capabilidade do Processo:

1,10)s amostra (na1/3s00,26s

42,00Cp:sigmasix o ter Para

Ex: Pacotes de M&M (especificação: 47g, LSL = 48g e USL = 52g), amostra (n=50): Ῡ = 50,01 s = 1,10

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• Utilização de gráficos de controle de processos para:

• Identificar quando o processo saiu do controle

• Identificar que variações anormais ocorreram

Análise de Conformidade:

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• Ex: Pacotes de M&M

Análise de Conformidade:

Na amostra (n=50):

7 estão fora do intervalo (48,52)

20 estão no intervalo (-1s,+1s)

29 estão no intervalo (-2s,+2s)

Para o six sigma (n=50):

0 fora do intervalo (48,52)

34 no intervalo (-1s,+1s)

48 no intervalo (-2s,+2s)

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• O próximo passo é a identificação das causas chave da perda de controle do processo

• Ferramentas comumente utilizadas:

• Diagrama de Ishikawa:

Investigação das causas chave:

• Gráfico de Pareto:

Considerando as causas apontadas no diagrama de

Ishikawa

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Investigação das causas chave:

• Ex: Pacotes de M&M (pacotes muito pesados)

Pacotes

muito

pesados

Muitas

unidades

(máquinas)

Problema de calibração

Erro na

mensuração

(pessoas)

Unidades

muito pesadas

(materiais)

Ações corretivas

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Controle Estatístico de Processo:

ANÁLISE DA

CAPABILIDADE

(SIX SIGMA)

ANÁLISE DE

CONFORMIDADE

(GRÁFICOS DE

CONTROLE)

INVESTIGAÇÃO DAS

CAUSAS CHAVE

(ANÁLISE DE PARETO)

ELIMINAÇÃO DA

CAUSA ATRIBUÍDA

(AÇÕES CORRETIVAS)

...

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Fechamento:

• Leitura:

Stevenson (Operations Management): Capítulos 9 e 10

Slack, Chambers e Johnston (Administração da Produção): Capítulo 17

Gaither Frazier (Administração da Produção e Operações): Capítulo 17

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MOG – 45

MELHORIA EM OPERAÇÕES

- PRODUTIVIDADE -

Professor: Rodrigo A. Scarpel

[email protected]

www.mec.ita.br/~rodrigo

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• As 7 fontes de perda:

1. Superprodução (oferta > demanda): produzir mais rápido ou em maior quantidade que o demandado.

Resultado: gera estoques (prejudica o giro dos estoques) e perdas (furtos, obsolescência).

Giro dos estoques (IT) = custo dos bens vendidos / estoques (qto maior IT, mais eficiente é a empresa)

Ex: DELL: COGS = $20.000 milhões/ano, Estoques=$391 milhões → IT= 51,15 (giram 50x no ano)

COMPAQ: COGS = $25.000 milhões/ano, Estoques=$2.003 milhões → IT= 12,5 (ou 29 dias)

» “Casar” oferta e demanda

2. Transporte: movimentos desnecessários de partes ou pessoas entre os processos.

Resultado de um projeto do sistema e/ou de um layout problemáticos.

Resultado: perdas por manuseio ou causar atraso na produção

» Deve-se fazer as mudanças necessárias e incluir sequências padrão para o transporte.

Produtividade:

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• As 7 fontes de perda:

3. Retrabalho: repetição ou correção de um processo (falha em “fazer certo na primeira vez”).

Resultado: demanda recursos adicionais para que a taxa de produção necessária não seja alterada.

» Identifique e corrija a causa raiz do problema.

4. Processamento em excesso (além do requerido pelos clientes).

Resultam de padrões internos que não refletem os requisitos reais dos clientes.

» Execute apenas os processos com padrões alinhados aos requisitos dos clientes.

5. Movimentação: movimentação desnecessária de partes ou pessoas dentro dos processos.

Resultado de um projeto problemático da estação de trabalho (foco na ergonomia).

» Disponha pessoas e partes entrono das estações de trabalho que tenham sido padronizadas para

minimizar a movimentação.

Produtividade:

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• As 7 fontes de perda:

6. Estoques: a maior das perdas (quanto contabilizado o estoque em processo).

Devem ser categorizados em matéria-prima, WIP (estoques em processo) e produtos acabados.

Resultados: Em excesso prejudicam o custo com estoques, o giro dos estoques (IT) e demandam mais

ativos (locais para armazenagem). Em falta aumenta o tempo de espera e o tempo de serviço (entre

chagada e saída dos clientes).

» Melhore o sistema de controle da produção e reduza os “estoques de conforto” desnecessários.

7. Espera: pessoas ou peças subutilizadas enquanto um processo completa seu ciclo de trabalho.

Pode ocorrer espera dos recursos (tempo ocioso) e/ou dos clientes (longo tempo de fluxo).

Ex: Emergências: tempo na sala de espera >>>tempo de atendimento

» Entenda os direcionadores de espera.

OBS: Estoques e espera não são independentes

Produtividade:

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• As 7 fontes de perda:

Exemplo: GM x Toyota (dispendiosa x enxuta)

GM Toyota

Horas brutas de montagem / carro (h/un) 40,7 18,0

Defeitos de montagem/100 carros 130 45

Área de montagem/carro (ft2/un/ano) 8,1 4,8

Estoque de peças (média) 2 semanas 2 horas

Produtividade:

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• Como a melhoria nas operações impactam os ganhos:

Exemplo: Fast-food

Produtividade:

Gargalo (estação 2): tempo de atividade = 47 s/cliente

Taxa de demanda = 100 clientes / h

Receita média por cliente = $6,00 / cliente

Custo médio por cliente = $1,50 / cliente

Funcionários = 4 ; Salário = $15,00 / h

Custos fixos (aluguel, propaganda, ...) = $250,00/h (alto CF)

Capacidade do processo = 3600 s/h / 47 s/cliente = 76,59 clientes/h

Taxa de fluxo = mínimo {76,59;100} = 76,59 clientes / h

Faturamento = $76,59 clientes/h * $6/cliente = $459,57 / h

COGS (custo variável) = Taxa de fluxo * $1,5/cliente = $114,89 / h

Custo dos funcionários = $15,00/h * 4 = $60,00/h

Custos fixos (aluguel, propaganda, ...) = $250,00/h

Custos = $425,89/h

Lucro = $34,68/h

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• Como a melhoria nas operações impactam os ganhos:

Exemplo: Fast-food

Produtividade:

Gargalo (estação 2): tempo de atividade = 47 s/cliente

Taxa de demanda = 100 clientes / h

Receita média por cliente = $6,00 / cliente

Custo médio por cliente = $1,50 / cliente - 10% ($1,35 /cliente)

Funcionários = 4 ; Salário = $15,00 / h

Custos fixos (aluguel, propaganda, ...) = $250,00/h

Capacidade do processo = 3600 s/h / 47 s/cliente = 76,59 clientes/h

Taxa de fluxo = mínimo {76,59;100} = 76,59 clientes / h

Faturamento = $76,59 clientes/h * $6/cliente = $459,57 / h

COGS (custo variável) = Taxa de fluxo * $1,35/cliente = $103,40 / h

Custo dos funcionários = $15,00/h * 4 = $60,00/h

Custos fixos (aluguel, propaganda, ...) = $250,00/h

Custos = $413,40/h

Lucro = $34,68 46,17/h

(+33%)

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• Como a melhoria nas operações impactam os ganhos:

Exemplo: Fast-food

Produtividade:

Gargalo (estação 2): tempo de atividade = 47 s/cl - 10% (42,3 s/cliente)

Taxa de demanda = 100 clientes / h

Receita média por cliente = $6,00 / cliente

Custo médio por cliente = $1,50 / cliente

Funcionários = 4 ; Salário = $15,00 / h

Custos fixos (aluguel, propaganda, ...) = $250,00/h

Capacidade do processo = 3600 s/h / 42,3 s/cliente = 85,11 clientes/h

Taxa de fluxo = mínimo {85,11;100} = 85,11 clientes / h

Faturamento = $85,11 clientes/h * $6/cliente = $510,63 / h

COGS (custo variável) = Taxa de fluxo * $1,5/cliente = $127,66 / h

Custo dos funcionários = $15,00/h * 4 = $60,00/h

Custos fixos (aluguel, propaganda, ...) = $250,00/h

Custos = $437,66/h

Lucro = $34,68 72,97/h

(+110%)

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• Ferramenta utilizada para entender a relação entre operações e lucratividade

• Aplicada para realizar análise de sensibilidade ( Lucro/ variáveis de operação)

• Exemplo:

KPI trees:

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• Procedimento:

i. Mapeamento de todo o processo

ii. Desenho do diagrama de fluxo

iii. Análise do processo: cálculo das variáveis de processo (taxa de fluxo, ...)

iv. KPI tree: como as variáveis de operação impactam na performance

• Alternativas para melhoria do processo:

• OEE (overall equipment effectiveness framework): fração do tempo que o equipamento agrega valor

• Balanceamento da linha de montagem (já estudamos em planejamento de capacidade)

• Racionalização das razões de produtividade

Melhoria de processos:

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• OEE (overall equipment effectiveness framework):

• Fração do tempo que um equipamento agrega valor

• É estimado pelo produto: Disponibilidade x Performance x Qualidade

• Disponibilidade = tempo em operação / tempo disponível

• Performance = (produção total / tempo de operação) / tempo de fluxo ideal

• Qualidade = produção sem defeito / produção total

• Exemplo:

Melhoria de processos:

Tempo planejado de trabalho = 480 – 60 = 420 min

Tempo em operação = 420 – 47 = 373 min

Produção sem defeito = 19.271 – 423 = 18.848 um

Disponibilidade = 373 / 420 = 88,81%

Performance = (19.271/373) / 60 = 86,11%

Qualidade = 18.848 / 19.271 = 97,8%

OEE = 74,79%

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• OEE (overall equipment effectiveness framework):

Melhoria de processos:

Disponibilidade

Performance

Qualidade

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• Exemplo: OEE médio de uma aeronave

Melhoria de processos:

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

Tempo total (h/ano):

No Gate ou em manutenção (h/ano):

Tempo em operação (h/ano):

Taxi and landing (~10%):

Tempo voando (h/ano):

Assentos vagos (~20%):

Voando com passageiro (h/ano):

Disponibilidade ~ 58%

Performance ~ 90%

Qualidade ~ 80%

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Razões de produtividade:

• Produtividade do trabalho = Receita / Custo do trabalho (forma mais simples)

• Alternativa:

trabalhodoCusto

Empregados

Empregados

Capacidade

Capacidade

Clientes

Clientes

Receita

trabalhodoCusto

Receita

Produtividade

do trabalho

Ticket

médio

Utilização da

capacidade

Eficiência do

trabalho 1/Salário médio

Eficiência operacional

trabalhodoCusto

Empregados

Empregados

ASK

ASK

RPK

RPK

Receita

trabalhodoCusto

Receita

Yield Load

factor

Wages

• Exemplo: Airlines

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Estratégias em Operações:

• Trade-offs e a Fronteira de Eficiência (não é possível atender as quatro dimensões com excelência):

Produtividade do trabalho

Ra

pid

ez n

o a

ten

dim

en

to

Call Center A: muitos funcionários

(baixa produtividade), pouca fila

(alta rapidez)

Call Center B: poucos

funcionários (alta

produtividade), muita fila

(pouca rapidez)

Call Center C Call Center D

(ineficiente)

NO

VO

MO

DE

LO

DE

NE

CIO

S

Call Center E

Call Center B

(ineficiente)

Call Center C

(ineficiente)

Call Center A

(ineficiente)

Fronteira de eficiência inicial

Fronteira de eficiência final

Ganho de eficiência

(novo modelo de

negócios, redesenho

de processos,

redução das

perdas)

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Estratégias em Operações:

• Fronteira de Eficiência: Exemplo - The US Airline Industry

Fonte: Operations management - Prof. Christian Terwiesch (Wharton Business School, University of Pennsylvania)

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MB – 755

MANUFATURA OPERAÇÃO ENXUTA e

JUST-IN-TIME

Professor: Rodrigo A. Scarpel

[email protected]

www.mec.ita.br/~rodrigo

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• Princípio chave de uma operação enxuta: ELIMINAR TODOS OS DESPERDÍCIOS

Superprodução (“match” oferta e demanda)

Tempo de espera (devido ao não balanceamento da linha)

Transporte (devido a um layout problemático)

Processamento (por causa de atividades que não agregam valor)

Movimentação (devido a estações de trabalho mal projetadas)

Produtos defeituosos (devido a problema de qualidade)

Introdução:

Estoque de matéria-prima, WIP e produtos acabados

(devido aos altos tempos de

atravessamento, problemas de

qualidade, quebra de

máquinas, alto tempo de setup,

entre outros)

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Os pilares da operação enxuta:

ESTABILIDADE:

Trabalho padronizado Kaisen Heijunka

Just-in-time Jidoka

• Fluxo contínuo

• Tempo takt

• Sistema puxado

• Pequenos lotes

• Parar e notificar

anormalidades

• Autonomação

(self working)

Objetivo: A melhor qualidade, o menor custo e lead time mais curto

CLIENTE

Foco no cliente: mapeamento da

cadeia de valor

Sem anormalidades (pokayoke)

Com qualidade (TQM)

Muito organizado (5s)

Melhoria contínua

(PDCA)

Nivelamento da

produção

Andon

MPT

Manufatura celular

SMED (set up reduzido)

Controle kanban

Separe, organize, limpe,

padronize e sustente

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• É o primeiro passo na aplicação da abordagem

enxuta

• Objetiva entender o fluxo de materiais e

informação a medida que se agrega valor a um

produto ou serviço

• É similar ao mapeamento do processo, mas

difere em quatro aspectos:

1. Utiliza uma gama maior de informações do

que o mapeamento do processo

2. Alcança geralmente um nível mais alto (5 a

10 atividades)

3. Possui um escopo mais amplo (pode

abranger toda cadeia de suprimentos)

4. Pode ser utilizado para identificar onde

focalizar o aprimoramento de atividades

futuras.

Mapeamento da corrente de valor:

Exemplo:

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Abordagem tradicional x JIT:

“Sistema empurrado”

“Sistema puxado”

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• É o método de operacionalizar o sistema de planejamento e controle puxado.

• Há diferentes tipos de kanban:

• Kanban de movimentação ou transporte: usado para avisar o estágio anterior que o material pode ser

retirado do estoque e transferido para uma destinação específica.

• Kanban de produção: é um sinal para um processo produtivo de que ele pode começar a produzir um

item para que seja colocado em estoque

• Kanban do fornecedor: usado para avisar ao fornecedor que é necessário enviar material

• Exemplo (sistema de cartão único):

Controle kanban:

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• Cálculo do número de kanbans (contêineres padrão) entre centros de trabalho:

• Exemplo:

Há 2 centros de trabalho adjacentes (um usuário e o outro produtor). A taxa de produção do centro de

trabalho usuário é de 175 peças por hora. Cada contêiner padrão contém 100 peças. É necessária uma

média de 1,10 hora para um contêiner concluir o ciclo inteiro. Considere P = 0,25.

Controle kanban:

N: Número total de kanbans entre dois centros de trabalho

U: Índice de utilização do centro de trabalho (ex: peças/h)

T: Tempo médio transcorrido necessário para que um contêiner conclua o ciclo inteiro

P: Variável indica a eficiência do sistema (0: eficiência perfeita, ..., 1: ineficiência total)

C: Capacidade do contêiner padrão (em número de peças)

3,0 contêineres

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• Heijunka é a palavra japonesa para o nivelamento do planejamento da produção.

• Com o nivelamento da produção, objetiva-se equalizar o mix de produtos fabricados em longo do dia.

• Exemplo:

Programação nivelada:

Se possível com sincronização:

Takt time (A) = 8*52 / 150 = 2,74 min

Takt time (B e C)= 8*52 / 50 = 8,32 min

Alternativa: ABACAABACAABACA...

(repetida a cada 8,32 min)

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Fechamento:

• Leitura:

Stevenson (Operations Management): Capítulo 15

Slack, Chambers e Johnston (Administração da Produção): Capítulo 15

Corrêa e Corrêa (Administração de Produção e de Operações): Capítulo 19

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OBSERVAÇÃO

Este material refere-se às notas de aula do curso MB-755 (Gestão de

Operações) do Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA). Não

substitui o livro texto, as referências recomendadas e nem as aulas

expositivas. Este material não pode ser reproduzido sem autorização

prévia do autor. Quando autorizado, seu uso é exclusivo para

atividades de ensino e pesquisa em instituições sem fins lucrativos.