ANÁLISE DA CAPACIDADE DE PRODUÇÃO EM UM SETOR DE … · A simulação computacional de sistemas, ou apenas simulação, consiste na utilização de certas técnicas matemáticas,

ANÁLISE DA CAPACIDADE DE

PRODUÇÃO EM UM SETOR DE

BORDADOS POR MEIO DA

SIMULAÇÃO COMPUTACIONAL

Arineia Nogueira de Assis (PUC)

[email protected]

Ricardo Caetano Rezende (PUC/UEG)

[email protected]

Gustavo Suriani de Campos Meireles (PUC)

[email protected]

Tatiany da Rocha Paco (UFSCar/PUC)

[email protected]

O Objetivo deste trabalho foi analisar a capacidade de produção do

setor de bordado de uma confecção localizada na grande Goiânia por

meio da simulação computacional. A análise de capacidade advém da

necessidade de se conhecer a capacidade produtiva, tornando viáveis

alterações no sistema de forma a minimizar os impactos, em caso de

alterações nas quantidades produzidas. A simulação permite imitar o

funcionamento real de um sistema e realizar testes de possíveis

mudanças a serem introduzidas no processo. A fim de realizar a

simulação foi necessária a coleta de dados dos processos envolvidos

do sistema em estudo como: os tempos de processamento E transporte,

que foram analisados, por meio do software Arena. O sistema simulado

apresentou capacidade inferior à demanda, tendo o processo de

bordar, cujos recursos são os operadores de máquina, uma utilização

de 100% e tempo médio de espera na fila de 4653 minutos.

Palavras-chaves: Capacidade, Setor de bordado, Simulação

computacional

XXXII ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO Desenvolvimento Sustentável e Responsabilidade Social: As Contribuições da Engenharia de Produção

Bento Gonçalves, RS, Brasil, 15 a 18 de outubro de 2012.



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1. Introdução

A Associação Brasileira da Indústria Têxtil e de Confecção (ABIT, 2011), afirma que o

desempenho recorde da produção, do emprego e das horas pagas na indústria em 2010 reflete

um comportamento de recuperação da atividade econômica pós-recessão, corroborando com a

ideia de que as indústrias desse setor vêm crescendo mesmo após a crise econômica mundial.

Entretanto, um dos setores com déficit de 2,4% na produtividade em 2010 foi o Têxtil

registrando uma queda de 0,7% em 2009, enquanto o Vestuário, um dos componentes do setor

Têxtil, teve um aumento de 9,6% no mesmo ano, atingindo a quarta maior taxa de

crescimento na produtividade, sendo este um setor relativamente intensivo em mão de obra.

Ainda segundo a ABIT, em termos da indústria no contexto recente, pode-se argumentar que

o desempenho da produtividade industrial deverá passar a depender mais da introdução de

melhorias e inovações no processo de produção no futuro próximo, fruto de uma maior taxa

de investimento na produção.

Algumas ferramentas utilizadas pelas indústrias para acompanharem o desenvolvimento do

mercado são as de gestão da produção, as quais envolvem: qualidade, logística, cadeia de

suprimentos, ergonomia, projetos, planejamento e controle de produção, entre outras.

O planejamento e controle da produção, de acordo com Slack, Chambers e Johnston (2007),

possui o propósito de garantir que os processos da produção ocorram eficaz e eficientemente e

que produzam produtos e serviços conforme requeridos pelo consumidor. Sendo que dentro

deste sistema está o planejamento de capacidade como a tarefa de determinar a capacidade

efetiva da operação produtiva, de forma que ela possa responder a demanda. A capacidade de

uma operação é definida como o máximo de nível de atividade de valor adicionado em

determinado período de tempo que o processo pode realizar sob condições normais de

operação.

A falta de capacidade para produção de determinados produtos pode acarretar inúmeros

transtornos às empresas, como: não cumprimento dos prazos prometidos aos clientes, falta de

qualidade em função da terceirização ou utilização de mão de obra não qualificada, entre

outros. Por isso, é necessário analisar a capacidade de produção para cada produto sempre que

confirmada a demanda dos mesmos.

Atualmente, as empresas tem-se mostrado complexas, e passam por uma dinâmica de

mudanças, que envolvem novas tecnologias, globalização, e a busca para acompanhar as

exigências do mercado, através da redução de custos, garantia da qualidade, investimento em

novas tecnologias, entre outros. A adoção de ferramentas como análise e planejamento da

capacidade auxiliam na busca desses fatores.

A empresa em estudo possui o setor de bordado, no qual 98% do mix passam por este setor, e não

está conseguindo atender a demanda. Daí surge a necessidade de planejar a capacidade em

tempo hábil para realizar os ajustes necessários, como seleção de terceirizados, aquisição de

novos equipamentos e ferramentas, planejamento e controle mais rigoroso.

Assim, este trabalho tem como objetivo estudar o setor de bordado de uma indústria do ramo de

confecções visando analisar a capacidade do mesmo por meio da simulação.

A metodologia de pesquisa, a fim de atingir o objetivo, teve um caráter exploratório, com natureza

aplicada, utilizando uma abordagem quantitativa e como procedimento a simulação.



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2. Revisão bibliografica

2.1. Planejamento e Controle de Produção (PCP)

O Planejamento e Controle de Produção pode ser visto como setor de apoio à produção,

atuando dentro de três níveis de decisões. No nível estratégico, colabora com a formulação de

um Plano de Produção consolidado, Plano Financeiro e de Marketing. No nível tático,

desmembra o Plano de Produção em um Plano-mestre de Produção, detalhando os bens e

serviços que serão executados. E no nível operacional, programa e acompanha cada

implementação do que foi planejado (TUBINO, 2007).

Para Chiavenato (2005) a produção de um bem deve seguir as etapas de planejar, organizar,

dirigir e controlar. Para atender a requisitos de eficiência e eficácia, a produção precisa

repousar em um sistema de planejamento e controle confiável. Há muita atividade a ser

planejada, organizada e coordenada para que a produção ocorra da melhor maneira possível.

A complexidade do sistema produtivo exige necessariamente um esquema de planejamento e

controle.

O PCP é responsável por programar, acompanhar e controlar a produção. O primeiro diz

respeito a estabelecer o quanto e quando comprar, fabricar ou montar os itens necessários à

composição dos produtos finais, sequenciar a produção de forma a otimizar a utilização dos

recursos. Já o controle da produção coleta e analisa os dados (índices de quebra de máquina,

índices de defeitos, horas/máquinas e horas/homens, consumo de materiais, entre outros),

verificando e garantindo que a produção aconteça como foi programada, e prever possíveis

problemas que porventura aconteçam (TUBINO, 2007).

Para Lopes e Lima (2008), o planejamento e controle da produção (PCP) está presente para

responder, de forma mais rápida e precisa, às mudanças, tanto internas como externas à

organização, da mesma forma em que melhora o controle dos recursos envolvidos na

produção e os objetivos de desempenho organizacionais (qualidade, rapidez, confiabilidade,

flexibilidade e custo), ou seja, a abordagem do planejamento e controle de produção é focada

na otimização dos controles de fluxos de informações, de materiais e de pessoas.

2.2. Capacidade

Capacidade é a quantidade máxima de produtos e serviços que podem ser produzidos em uma

unidade produtiva, em um dado intervalo de tempo, podendo ser influenciada por inúmeros

fatores, aumentando ou diminuindo, como colaboradores, máquinas, a composição do mix de

produtos, grau de automatização, entre outros (MOREIRA, 2008).

Capacidade é a máxima produção ou saída de um empreendimento, ou seja, pode ser

explicada como o nível máximo de atividade de valor adicionado que pode ser conseguido,

em condições normais de operação por um determinado período de tempo (MARTINS;

LAUGENI, 2005).

Capacidade produtiva de uma unidade de operação é o volume máximo potencial de

atividades de agregação de valor que pode ser atingido por uma unidade produtiva sob

condições normais de operação (CORRÊA; CORRÊA, 2006, p. 426).

Martins e Laugeni (2005) dividem a capacidade em dois tipos: a capacidade do projeto,

também conhecida como teórica, que é aquela que o fornecedor ou fabricante apresentam para



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o produto; e a capacidade efetiva ou real, capacidade após o desconto dos tempos necessários

para que o sistema funcione adequadamente, como os tempos de setups, manutenção, entre

outros.

Visando atender o mercado consumidor, como afirma Martins Junior (2009), as organizações

empresariais precisam acompanhar as variações de demanda e para isto precisam que a função

produção ajuste a capacidade de produção às necessidades do mercado.

2.2.1. Análise de capacidade

O objetivo da análise de capacidade é não prosseguir com um plano que trará problemas de

operacionalização, ou seja, a função da análise de capacidade é equacionar os recursos

produtivos de forma a garantir uma passagem segura no chão de fábrica (TUBINO, 2007).

As decisões acerca da capacidade merecem atenção pelo caráter essencialmente estratégico,

que se reflete no envolvimento de altos valores financeiros, imobilização forçada de recursos,

nas dificuldades futuras de mudança, nos custos operacionais (MOREIRA, 2008).

Tubino (2007) define cinco passos para análise da capacidade:

1) Identificar os recursos a serem incluídos na análise; se necessário simplificar,

considerar apenas os recursos críticos;

2) Obter a taxa de produção das máquinas, da variável que se pretende analisar; para cada

produto, pode ser incluído, separados, os tempos de manutenção, setups, entre outros;

3) Multiplicar o padrão de consumo de cada produto para cada recurso pela quantidade

de produção (demanda prevista), para o período considerado;

4) Consolidar as necessidades de capacidade para cada recurso em cada período; e

5) Comparar a capacidade disponível com a calculada, em cada período.

Segundo Slack, Chambers e Johnston, (2007) o principal problema de medição de capacidade

é a complexidade dos processos produtivos; apenas quando a produção é altamente

padronizada e repetitiva é fácil de definir capacidade. O volume de produção é uma medida

mais adequada de medição, pois a natureza do produto não varia.

Tubino (2007) afirma que algumas medidas podem ser adotadas para aumentar a capacidade

instalada, como planejar outros turnos, terceirizar, comprar novos equipamentos (esta deve ser

muito bem avaliada antes de ser adotada), enquanto que para redução da capacidade tem-se a

antecipação de férias, redução dos turnos, venda de equipamentos.

2.3. Simulação

Para Prado (2010, p. 24) “simulação é uma técnica de solução de um problema pela análise de

um modelo que descreve o comportamento do sistema usando um computador digital”.

Modelo de simulação é uma representação simplificada das diversas interações entre as partes

deste sistema; é uma abstração da realidade, que se aproxima do verdadeiro comportamento

do sistema, mas sempre mais simples que o sistema real sendo, inclusive, utilizada para

responder perguntas do tipo “o que ocorre se ...” (CHWIF; MEDINA, 2010).

Segundo Prado (2010), simulação é uma técnica que permite imitar o funcionamento de um

sistema real, construir modelos nos quais é possível visualizar na tela o funcionamento do



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sistema em estudo, como um filme. É também uma ferramenta excelente para medir

quantitativamente a confiabilidade de um sistema.

A simulação computacional de sistemas, ou apenas simulação, consiste na utilização de certas

técnicas matemáticas, empregadas em computadores, as quais permitem imitar o

funcionamento de, praticamente qualquer tipo de operação ou processo do mundo real, ou

seja, é o estudo do comportamento de sistemas reais através do exercício de modelos. Desta

maneira, pode-se entender a simulação como um processo amplo que engloba não apenas a

construção do modelo, mas todo o método experimental que se segue, buscando: descrever o

comportamento do sistema; construir teorias e hipóteses considerando as observações

efetuadas; usar o modelo para prever o comportamento futuro, isto é, os efeitos produzidos

por alterações no sistema ou nos métodos empregados em sua operação (PARAGON, 2011).

Chwif e Medina (2010) afirmam que a simulação consegue prever com certa confiança o

comportamento de um sistema baseando-se nas entradas especificas e respeitando as

condições e é uma ferramenta de análise de cenários; faz uso apenas de formulas matemáticas,

porém não substitui o ser humano.

Freitas Filho (2008) apresenta três motivos mais comuns para experimentar-se com modelos

simulados: o sistema real ainda não existe, sendo utilizado para planejar o futuro sistema;

experimentar com o sistema real é dispendioso e o modelo permite fazer testes quanto ao

sistema, com menos custo; experimentar com o sistema real não é apropriado pois alguns

sistemas não podem ser testados na prática, como por exemplo planos de emergência.

Para Chwif e Medina (2010) a simulação é dividida em duas categorias, a computacional e a

não computacional. Simulação computacional é a que necessita utilizar o computador para ser

realizada, enquanto que não computacional não necessita do computador.

Ainda para Chwif e Medina (2010) têm-se as seguintes considerações acerca do uso de

simulação e teoria das filas:

a) Se o problema for estático, ou seja, se os estados do sistema não se alteram com o

tempo, a simulação de eventos discretos não tem qualquer utilidade prática;

b) Se o problema for determinístico, isto é, se não apresenta nenhum comportamento

aleatório, a simulação pode ser utilizada, porém será subutilizada;

c) Se o problema for complexo, dinâmico e apresentar aleatoriedade, a melhor escolha é

a simulação.

3. O sistema

A empresa em estudo é uma confecção localizada na grande Goiânia, a qual possui mais de

250 colaboradores diretos e mais de 1000 indiretos, sendo que o sistema adotado para estudo

é o setor de bordado, o qual trabalha três turnos por dia, durante seis dias por semana, e conta

com 45 colaboradores.

Os lotes para serem bordados chegam ao setor de bordado vindo do setor de separação que

funciona de segunda a sexta das 07h30min às 17h30min. Ao chegar os lotes passam pela

Conferência Inicial (verifica-se a existência de peça piloto, as fichas são assinadas e o lote

colocado na prateleira); o processo seguinte é o Planejamento, no qual é verificada a

necessidade de matérias-primas e a disponibilidade das mesmas; em seguida junta-se o lote e

todos as materiais e matérias-primas necessários: se houver necessidade de cortar aplique ou



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resinar apliques os mesmos são encaminhados ao local adequado (a plotter para cortar os

apliques ou ao silk para resinar – o silk é um setor independente do bordado) e os lotes ficam

aguardando a chegada dos apliques. Ao chegar são juntados ao lote que passa a estar pronto

para ser bordado.

Os lotes aguardam na fila e, quando possível, são então encaminhados às maquinas antes que

estas terminem os lotes anteriores. Existem sete máquinas de bordar e após serem bordadas

são encaminhadas a conferência final, onde é verificado se todas as peças foram bordadas e

separadas de acordo com cor e tamanho (somente em casos raros, as peças são retiradas da

sequencia em que chegam ao bordado). Após são encaminhas ao setor de conferência. A

Figura 1 mostra o fluxograma do sistema.



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Início

Término

Conferência

Inicial

Planejamento

O lote já pode

ser bordado?

Aguardar na

Fila

Necessita de

Resina?Cortar aplique

Resinar

Processamento -

Bordado

Conferência

Final

Setup

Reposição

Lote Concluído?

Sim

Não

Sim

Sim

NãoNão

Figura 1: Fluxograma do sistema



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O processo segue o Mapofluxograma mostrado na Figura 2.

Figura 2: Mapofluxograma do Sistema

4. Modelagem

A modelagem do sistema em estudo ocorreu através do software Arena, versão Full, pois este

sistema possui mais de 150 peças aguardando para serem processadas (estas peças recebem

segundo a simulação o nome genérico de entidades). O software escolhido em função de estar

disponibilizado pela Pontifícia Universidade Católica de Goiás e pela interface amigável.

As variáveis de decisão foram definidas por meio do Fluxograma do sistema, no qual para

cada processo foi definida uma variável para estudo. A relação de dados coletados diz respeito

ao TEC - intervalos entre chegadas dos lotes no setor de bordados, Tempo de deslocamento

(movimentação das prateleiras -planejamento- para ploter e máquina 4; movimentação das

prateleiras –planejamento- às máquinas 1 e 7, e destas para conferência final; movimentação

das prateleiras –planejamento- às máquinas 2 e 6, e destas para conferência final;

movimentação das prateleiras –planejamento- às máquinas 3 e 5, e destas para conferência

final; movimentação de conferência final para o corte; movimentação do planejamento para o

silk), Tempo de processamento (reposição e resinar que ocorrem fora do setor em estudo,

Conferência inicial, Planejamento, Processamento, Setup, Cortar aplique, Conferência final,

Reposição, Resinar, Percentuais para divisão de percurso das entidades (Percentual de número

de bordados, Percentual de peças por lote, Percentual de peças que vão direto à máquina,

Percentual de peças que necessitam resinar, Percentual de peças que apresentam avarias e

necessitam de reposição).

O sistema foi modelado utilizando os blocos:

Create (entrada dos lotes no sistema), Process (para descrição de algum processo), Assign

(para mudar imagem da entidade, criar atributos à entidade), Separate (para conversão do lote

em peças), decide (definir o caminho, baseando-se em porcentagem que a entidade deve

percorrer), Dispose (saída do sistema), Pickstation (escolha da máquina para encaminhar a

entidade), Seize (formação de fila aguardando atendimento), Delay (para processamento da

entidade), Release (para liberação do recurso), Record (para cálculo do tempo de trânsito da



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entidade no sistema), além dos blocos Station e Leave para efeito da animação. A modelagem

pelo diagrama de blocos pode ser vista na Figura 3, na Figura 4 tem-se a animação.

Figura 3: Diagrama de blocos do sistema



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Figura 4: Animação do modelo

Os dados foram coletados, na quantidade de trinta dados e em seguida analisados segundo

Freitas Filho (2008) para verificar a quantidade de coletas ideal, sendo coletado

posteriormente o restante da amostra, quando necessário.

Após a coleta de todos os dados os mesmos foram inseridos no input analyzer do software

Arena, o qual forneceu a distribuição de probabilidade que mais se aproxima da relação de

dados coletados. Em seguida foi realizado o teste de aderência, a fim de verificar se a

distribuição dada realmente é adequada para o sistema em estudo por meio dos testes Square

Erro, Qui-Quadrado ou KS e valor de p.

Os valores obtidos através do input analyzer foram inseridos no diagrama de blocos da etapa

de pré-modelagem, e em seguida foi realizada a animação do modelo, incluindo animação

estatística e da entidade.

A validação foi realizada através da observação da animação do modelo, que foi comparado

ao que ocorre na prática, e quantidade de peças que deixou o setor na semana da coleta de

dados (dados obtidos através do software ERP utilizado na empresa em estudo).

5. Resultados

O sistema em estudo é um sistema não terminal, pois são desconhecidas o início e término do

mesmo, ou seja, foi retirado o período de warm-up do modelo, totalizando 14.400 minutos.

A duração de simulação foi de 22.320 minutos (10 dias de (warm-up) + 5,5 dias médios

trabalhos por semana, sendo que cada dia é composto por 1.440 minutos) que é equivalente a uma

semana de trabalho. Quanto ao número de replicações foram realizadas dez replicações e em

seguida calculado o número ideal de replicações, de acordo com Chwif e Medina (2010),

totalizando 30 replicações.

A avaliação do modelo ocorreu tendo como base a quantidade de peças que deixou o sistema

(NumberOut), já que este é o principal objetivo deste trabalho. Em média, obteve-se 2.058

peças por semana, com variação de 66 peças para mais ou para menos, em função da variação

calculada pelo desvio padrão.



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A Figura 5 mostra as taxas de ocupação dos recursos. Como pode ser observado, os

operadores durante semanas como esta simulada (obtida a partir do pico da Coleção de Alto

Verão 2011, conforme Figura 6) trabalham todo o tempo, restando para eles apenas os

horários das refeições. Se necessário, deixam as máquinas trabalhando e retornam

rapidamente aos seus postos, quando isso não ocorre um dos auxiliares de produção do setor

assume o comando da máquina até o retorno do operador.

A Figura 6 mostra a produção enviada ao setor por semana e a produção que deixa o setor,

durante algumas semanas da Coleção de Alto Verão.

Figura 5– Taxa de utilização dos recursos



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Figura 6 – Gráfico de pico de algumas semanas da coleção

A Tabela 1 mostra ainda as taxas de utilização dos recursos e os respectivos tempos de fila

para o setor em estudo.

Processo Recurso

Tempo média na

fila (minutos)

Scheduled

Utilization (%)

Pro

cess

amen

to

Máquina 1 Operador 1 5567,47 100







Planejamento Planejador

1,60 7,68

Conferência Inicial 2,98

Reposição Operador de corte 0,008 0,18

Resinar Operador de silk 292 3,53

Cortar Aplique Operador de Ploter 7,68 7,46

Conferência Final Revisora 295,08 51,96



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Fonte: Os autores (2012)

Tabela 1 – Resultados: processos, recursos, tempos e taxas de utilizações

Dessa forma, nos momentos de pico, com as taxas de utilização mostradas, o setor não

consegue atender a demanda, o que ocorre em todas as coleções e é intensificado durante a

produção de 50 peças de cada referência (modelo), as chamadas peças-pilotos da coleção

seguinte; estas peças são utilizadas pelos representantes para efetuar a venda das peças aos

clientes e, portanto, não podem ser terceirizadas.

A análise da capacidade deste setor mostrou a incapacidade do setor em atender a demanda.

Assim, deve-se buscar uma solução para tal problema tendo em vista que a Coleção seguinte é

a de Inverno, considerada a Coleção mais dificil em função da produção das jaquetas de

moletom e sarja; a coleção de Alto Verão é considerada a maior coleção. Todas as três

coleções (Inverno, Primavera e Alto Verão) apresentam comportamento similar quanto aos

picos de vendas.

7. Conclusões

A análise de capacidade e o conhecimento da capacidade existente são citadas por vários autores

como necessárias às organizações para que estas possam tomar decisões a longo, médio e curto

prazo, através do Planejamento e Controle de Capacidade.

Assim, este trabalho analisou a capacidade de produção do setor de bordados de uma confecção,

utilizando a simulação computacional.

Diante dos fatos observados pode-se concluir que o recurso com restrição de capacidade de

produção do setor é o processamento, já que a taxa de utilização é máxima e o tempo média

de fila para os recursos deste processo é 4653 minutos.

Assim, a sugestão de melhoria poderá ser realizada como trabalho futuro, podendo ser por

meio da aplicação da TRF (Troca Rápida de Ferramentas) para redução dos tempos de Setup;

ou aumento do número de máquinas; ou ampliação do tempo de funcionamento do setor

(todos os dias da semana). Ainda como sugestão estas alterações devem ser simuladas e

apartir dos resultados encontrados decidir quais ações deve ser tomadas.

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