FACULDADE DE ENGENHARIA DA UNIVERSIDADE DO PORTO

Simulação de um sistema logístico deprodução

Mafalda Rocha

PARA APRECIAÇÃO POR JÚRI

Mestrado Integrado em Engenharia Eletrotécnica e de Computadores

Orientador: Professor Doutor José Soeiro Ferreira

Co-orientador: Eng.o Rui Diogo Rebelo

1 de Outubro de 2013

c© Mafalda Rocha, 2013

Resumo

Num mercado cada vez mais global e competitivo, as empresas industriais precisam de maxi-mizar a eficiência com que utilizam os seus recursos pois só assim conseguem minimizar os seuscustos de produção e alcançar uma posição competitiva face aos seus concorrentes.

Na indústria, em geral, se dantes a procura era baseada em produção em massa (make-to-stock) nos dias de hoje a produção é feita em pequenas quantidades de modo a responder, deforma pontual, à procura atual de mercado e às encomendas realizadas (make-to-order). Assimsendo, as linhas de produção devem ser flexíveis e balanceadas e os funcionários versáteis de modoa poderem “compensar” algum imprevisto que possa surgir durante a produção.

É crucial que, numa empresa com produção por encomenda, haja um planeamento bem de-lineado e estrategicamente elaborado de modo a poder responder a todas as ordens de fabrico deuma forma rápida com uma linha de produção altamente eficiente que consiga gerir e produzirtodas as encomendas sem gerar atrasos ou espaços de tempo vazios entre as produções.

Em suma, esta dissertação descreve uma aplicação informática baseada na arquitetura de umsistema de Apoio à Decisão para planear e gerir as ordens de fabrico de uma empresa do sectorindustrial do calçado.

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Abstract

In an increasingly global and competitive market, industrial companies need to maximize theefficiency with which they use their resources so that they can minimize their production costs andachieve a competitive position compared to its competitors.

In general, in industry, before was based in mass demand (make-to-stock), nowadays the pro-duction is made in small amounts in order to reply, punctually, to market expectations and ordersplaced (make-to-order). Thus, assembly lines must be flexible and balanced and employees mustbe versatile in order to compensate some unexpected events during the production.

It is crucial that a company with production to order, there is a well-designed and strategicallyplanning developed in order to answer all production orders in a quick manner with a highlyefficient assembly line that can manage and produce all orders without causing delays or emptyspaces of time between productions.

In summary, this dissertation describes a software application based on the architecture of aDecision Support System to plan and manage production orders from a company in the footwearindustry.

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Agradecimentos

Quero agradecer a todas as pessoas que estiveram a meu lado nos últimos meses.Ao meu orientador, Professor Doutor José Soeiro Ferreira, que acreditou e confiou em mim,

dando-me oportunidade de fazer parte de um projeto que me apaixonou desde o primeiro mo-mento.

Ao Engenheiro Rui Diogo Rebelo por me ter acolhido no projeto, por ter sido claro nas orien-tações dadas e por crer nas minhas capacidades.

Às pessoas envolvidas no mesmo que também não hesitaram em ajudar-me quando as coisasnão pareciam ser claras: Parisa Sadeghi e Nicolau.

Às minhas queridas Electras Elisabete, Graça, Helena e Margarida que estiveram sempre co-migo nos bons e maus momentos.

E, claro, à minha mãe por ser sido o meu rochedo atravessando comigo alturas complicadasdurante todo este percurso e sem ela não estaria a finalizar o desejado curso.

Um sincero Obrigada a todos.

Mafalda Rocha

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“All my life I’ve had one dream: to achieve my many goals.”

Homer J. Simpson

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Conteúdo

1 Introdução 11.1 Descrição do Problema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11.2 Motivação . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21.3 Metodologia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21.4 Objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21.5 Estrutura do Documento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

2 Estado da Arte 52.1 Introdução . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52.2 Análise SWOT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52.3 Funcionamento de uma Empresa destinada à produção de calçado . . . . . . . . 72.4 Funcionamento de uma linha de produção de calçado . . . . . . . . . . . . . . . 82.5 Caracterização das linhas de produção . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82.6 Precedências . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92.7 Regras de Prioridade . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10

3 Caso de Estudo 133.1 Enquadramento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133.2 Planeamento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

3.2.1 Método de Sequenciamento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163.3 Simulação . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

3.3.1 Leitura de Dados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173.3.2 Pesquisa e Relação de Dados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173.3.3 Decisão de Dados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173.3.4 Impressão de Dados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

4 Abordagem e Resultados 214.1 Identificação dos ficheiros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 214.2 Processamento dos dados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22

4.2.1 Array Orders . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 224.2.2 Array Routes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23

4.3 Escolha e execução da Regra de Prioridade . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 234.3.1 Quantidade . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 234.3.2 Long Processing Time . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 244.3.3 Minimum Time to Due Date . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24

4.4 Lista de Sequências . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 254.5 Diagrama Temporal da disponibilidade dos recursos . . . . . . . . . . . . . . . . 254.6 Resultados obtidos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26

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x CONTEÚDO

4.6.1 Máquinas inicialmente vazias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 264.6.2 Máquinas previamente ocupadas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 284.6.3 Adição de máquinas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

5 Conclusões e Trabalho Futuro 335.1 Satisfação dos Objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 335.2 Trabalho Futuro . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33

A Detalhes dos resultados para Quantidades e LPT com 2 máquinas 35A.1 Resultados para Quantidades . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35A.2 Resultados para LPT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37

B Diagrama temporal da regra MTDD para duas máquinas 39

C Detalhes dos resultados para Quantidades e LPT com 4 máquinas 41

Referências 43

Lista de Figuras

2.1 Análise SWOT da industria do calçado em Portugal . . . . . . . . . . . . . . . . 62.2 Exemplo do Processo Produtivo da Kyaia High Speed Shoe Factory . . . . . . . 72.3 Tipos de linha de montagem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92.4 Diagrama de Precedências . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10

3.1 Estrutura da divisão do projeto em três partes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133.2 Exemplo figurativo de uma lista detalhada de ordens de fabrico . . . . . . . . . . 143.3 Diagrama temporal da ocupação das máquinas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143.4 Protótipo de um posto de trabalho . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153.5 Exemplo ilustrativo da capacidade máxima de produção . . . . . . . . . . . . . . 153.6 Mapa do Processo das entradas e saídas de variáveis. . . . . . . . . . . . . . . . 163.7 Fluxograma que exemplifica o modelo de simulação . . . . . . . . . . . . . . . . 19

4.1 Orders.csv . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 214.2 Routes.csv . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 224.3 Station_Config.csv . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 224.4 Array associado às ordens de fabrico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 234.5 Array associado às rotas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 234.6 Algoritmo associado às quantidades . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 244.7 Algoritmo associado ao LPT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 244.8 Algoritmo associado ao MTDD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 244.9 Output das ordens de fabrico das várias regras de prioridade. . . . . . . . . . . . 264.10 Diagrama temporal da disponibilidade de duas máquinas vazias (primeiros 66 mi-

nutos) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 264.11 Exemplo de output das ordens de fabrico seguindo a regra MTDD com máquinas

inicial e totalmente disponíveis. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 274.12 Detalhes das capacidades das máquinas e das ordens de fabrico seguindo a regra

MTDD com máquinas inicial e totalmente disponíveis. . . . . . . . . . . . . . . 274.13 log.csv . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 284.14 Diagrama Temporal com a alocação possível das ordens de fabrico (primeiros 50

minutos). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 294.15 Detalhes das capacidades das máquinas e das ordens de fabrico de acordo com a

“adição forçada”. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 294.16 Entras e saídas das ordens de fabrico nas máquinas, ordenadas por instante de tempo. 294.17 Lista das ordens de Fabrico com 4 máquinas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 304.18 Lista das novas rotas com 4 máquinas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 304.19 Operações associadas às novas máquinas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 304.20 Detalhes da alocação com a regra MTDD e 4 máquinas . . . . . . . . . . . . . . 31

xi

xii LISTA DE FIGURAS

4.21 Output das Ordens de Fabrico e respetivos tempos com a regra MTDD e 4 máquinas 32

A.1 Diagrama temporal com a alocação das ordens de fabrico para duas máquinas paraa regra Quantidades . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35

A.2 Output das entradas e saídas das ordens de fabrico para duas máquinas na regraQuantidades . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36

A.3 Detalhes das OFs e das taxas de ocupação dos recursos para duas máquinas naregra Quantidade . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36

A.4 log.csv para a regra Quantidades . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36A.5 Diagrama temporal com a alocação das ordens de fabrico para duas máquinas para

a regra LPT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37A.6 Output das entradas e saídas das ordens de fabrico para duas máquinas na regra LPT 37A.7 Detalhes das OFs e das taxas de ocupação dos recursos para duas máquinas na

regra LPT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37A.8 log.csv para a regra LPT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

B.1 Diagrama Temporal da regra MTDD ( primeiros 200 minutos) . . . . . . . . . . 39

C.1 Detalhes das ordens alocadas e das taxas de ocupação dos recursos com a regraQuantidades com 4 máquinas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41

C.2 Detalhes das ordens alocadas e das taxas de ocupação dos recursos com a regraLPT com 4 máquinas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42

Abreviaturas e Símbolos

CSV Comma-Separated ValueLPT Long Processing TimeMTDD Minimum Time to Due DateOF(s) Ordem(ns) de fabrico

xiii

Capítulo 1

Introdução

Nos dias de hoje, e cada vez mais, há uma necessidade das empresas industriais de otimizar os

seus recursos pois a concorrência, principalmente dos mercados orientais, é cada vez mais forte

e têm sido forçadas a iniciar um processo de alteração da sua organização que passa por uma

postura melhorada perante o mercado, através de uma política de marketing mais cuidada tanto na

divulgação dos produtos como no cuidado do serviço aos clientes.

Para que os clientes possam estar satisfeitos e conseguir novos clientes é preciso:

• responder às necessidades do mercado;

• alargar a variedade dos produtos;

• aumentar a qualidade e a evidência física dos produtos (embalagem, serviço prestado, pro-

fissionalismo, etc.);

• reduzir ou escalar os preços (devido à forte concorrência dos mercados do Leste Europeu e

Ásia);

• melhorar a proposta de valor;

• responder de forma rápida a encomendas de quantidades pequenas;

• entregar a tempo.

1.1 Descrição do Problema

O problema em questão consiste no desenvolvimento de um sistema de simulação que possa

contribuir para o funcionamento e validação de requisitos e configurações de linhas de produção

de modelos mistos na indústria do calçado.

O trabalho enquadrar-se-á em projetos aplicados em curso, envolvendo o INESC TEC, empre-

sas de calçado e outras empresas ligadas a essa fileira industrial. Tratando-se de novas linhas de

produção (pré-costura, costura e montagem) é fundamental a conceção de desenhos e de layouts

1

2 Introdução

que facilitem um bom desempenho produtivo. Por limitações temporais, o trabalho será natural-

mente focado num tipo de linha.

Dificuldades adicionais destes problemas advêm do aumento da diversidade de modelos em

curso de fabrico e, consequentemente, do volume excecional de informação a gerir, nomeada-

mente, gamas operatórias em grafo distintas modelo a modelo, lotes de produção muito pequenos,

no limite par a par, tempos de operação muito curtos, prioridades das encomendas, por cores, por

loja, por prazo de entrega, etc. Acresce a estas ainda as polivalências dos operadores, as disponi-

bilidades de equipamentos, de materiais, entre muitas outras condicionantes.

A conceção do sistema deverá passar pelo desenvolvimento de um modelo de otimização que

ache a melhor solução através de métodos de decisão, lecionados durante o percurso académico,

por forma a garantir flexibilidade e versatilidade no projeto concebido.

1.2 Motivação

A motivação para a execução desta Dissertação resulta do facto de este tema refletir um pro-

blema que afeta não só uma empresa em especifico mas também empresas que se encontram em

modificações no seu sistema produtivo de modo a poder responder às suas necessidades e melho-

rar o serviço para com os clientes. Como se trata de um problema atual, praticamente funcional e

necessário, a motivação para a conceção deste projeto é ainda maior.

1.3 Metodologia

Para esta Dissertação foi considerada a seguinte metodologia:

1. Integração no ambiente de projetos em curso.

2. Análise do estado da arte no domínio de métodos de simulação e aplicações em linhas de

produção.

3. Complemento do estudo de simulação.

4. Desenvolvimento de modelos de simulação para linhas de costura em produção

5. Programação, teste e validação.

6. Realização de relatório final.

1.4 Objetivos

Os principais objetivos e contribuições desta Dissertação são:

• Desenvolvimento de uma aplicação para um sistema de simulação.

• Elaboração de algoritmos que achem a melhor solução possível.

1.5 Estrutura do Documento 3

• Simulação de várias situações possíveis.

1.5 Estrutura do Documento

Para além da Introdução, esta Dissertação contem mais cinco capítulos.

O capítulo 2 trata-se do Estado da Arte e nele é descrito o funcionamento de uma linha de

produção de calçado e apresentadas diferentes regras de despacho de forma a definir as sequências

das Ordens de Fabrico diárias, descritas mais à frente.

O capítulo 3 descreve o caso de estudo desta dissertação, do trabalho que fora desenvolvido

anteriormente e da agregação deste tema no projeto em geral.

No capítulo 4 aborda-se algumas regras de prioridade que foram escolhidas para definir a

sequência para a produção diária e como são tratados os dados fornecidos para a obtenção do

resultado desejado. São, também, apresentados os resultados obtidos e feita uma análise a estes

de acordo com as diferentes sequências de Ordens de Fabrico utilizadas.

Por fim, no capítulo 5 são apresentadas as conclusões desta Dissertação e são dadas algumas

indicações sobre a possível evolução do trabalho desenvolvido.

4 Introdução

Capítulo 2

Estado da Arte

2.1 Introdução

O sapato está com toda a certeza entre as melhores invenções e desde muito cedo foi conside-

rado um objeto demonstrando o estado social de quem o usava.

“O seu sapato não é para o pé da minha filha” é uma das famosas frases que imortalizam este

objeto referindo-se às fracas posses do pretendente a casar com alguém de uma família abastada.

Ao longo dos séculos a importância do sapato permaneceu e a sua forma de execução também,

embora a tecnologia dê atualmente um grande impulso.

Tudo começa no processo criativo onde são apresentadas as tendências mundiais e propostas

de modelos e cores para a estação seguinte. Depois do desenho, segue-se a Materialização onde o

futuro sapato será colocado nas proporções reais. De seguida, e consoante o tipo de material, na

zona de corte é utilizada a faca, o jato de água ou o laser dando “corpo” ao sapato. O material está

pronto para ser cosido e dar origem à gáspea. Por cima desta vem a palmilha e a sola.

É criado apenas um protótipo de cada modelo que servirá para ser visto através de variados

meios de comunicação. A partir do momento em que as amostras são lançadas, os agentes come-

çam a fazer as suas encomendas. Os pedidos destas são arquivadas por data, quantidade e valor da

encomenda.

Os pedidos são encaminhados para a produção onde se inicia as várias fases da industrializa-

ção em tudo igual ao que fora feito no protótipo mas a uma escala superior: corte, preparação,

entretelar caso seja necessário, contagem de detalhes, costura e montagem.

Depois de pronto o sapato é inspecionado e embalado para o armazém seguindo-se para as

lojas onde irá embelezar mais pés em todo o mundo.

2.2 Análise SWOT

A análise SWOT é um método usado para avaliar as Strengths (forças), Weaknesses (fraque-

zas), Opportunities (oportunidades) e Threats (ameaças) envolvidas num ambiente empresarial de

5

6 Estado da Arte

negócio. Este processo envolve a especificação do objetivo de negócio assim como a identificação

dos fatores internos e externos que são favoráveis ou não para o objetivo.

Portugal sempre teve uma enorme industria de calçado e, por tal, é reconhecida internacio-

nalmente o que leva as grandes marcas internacionais, com excelência de qualidade, a utilizar as

fábricas portuguesas fazendo com que haja por parte das empresas um grande investimento quer

na qualidade dos materiais, quer na qualidade das máquinas, quer na qualidade dos operadores.

Dada à crescente concorrência, por parte dos países do Leste Europeu e da Ásia, é crucial que

se desenvolva melhorias no controlo de Qualidade, Gestão da Decisão e Produção, Balanceamento

de modo a que se possa ter qualidade no produto a baixo custo.

Apesar da crise económica e social que se vive nos dias de hoje a exportação de calçado

português é um dos maiores contributos para o PIB português o que leva a apostar fortemente

nesta industria.

No quadro seguinte é sumarizada uma análise SWOT relativa à Industria de Calçado em Por-

tugal.

Figura 2.1: Análise SWOT da industria do calçado em Portugal

2.3 Funcionamento de uma Empresa destinada à produção de calçado 7

2.3 Funcionamento de uma Empresa destinada à produção de cal-çado

Para que seja possível dar resposta a tempos de produção mínimos, considera-se necessário

abandonar a orientação ao processo e tentar caminhar no sentido de uma maior orientação ao

produto. Assim a sua tipologia deixa de ser make-to-stock, que apesar de ter tempos de entrega

mais rápidos não é orientado à costumização do produto, e passa a ser make-to-order onde a

produção do produto apenas se inicia após a entrada do pedido de encomenda, realizada pelo

cliente, e onde a aposta da costumização é um ponto forte.

Tudo começa quando são emitidas as notas de encomenda dos clientes e é feito um levanta-

mento sobre os materiais a utilizar e consequente compra do que se encontra em falta. Depois de

concluído este processo, é elaborado um planeamento das ordens de fabrico a produzir e é dado

inicio à produção, começando pelo agrupamento dos materiais a utilizar, personalização, corte,

costura, montagem, acabamento e embalamento. Por fim, é feita a sua expedição.

Porém, antes de dar inicio à produção, é feito uma simulação final de todos os dados dispo-

nibilizados, com a realização de um teste. Confirmam-se, então, os tempos das várias operações

bem como os consumos previstos dos vários materiais.

A figura seguinte ilustra o exemplo do processo produtivo da Kyaia orientado para a produção

unitária, par a par, capaz de responder sem stocks, às vendas online, às pequenas encomendas e

reposições, e ao fabrico de amostras com uma resposta ágil em 24 horas. Este exemplo ilustra

bem o funcionamento de uma empresa, neste caso em específico, de calçado que aposta na mo-

dernização das linhas de montagem, tornando-as mais flexíveis e preparadas para vários tipos de

construção de calçado em simultâneo.

Figura 2.2: Exemplo do Processo Produtivo da Kyaia High Speed Shoe Factory

8 Estado da Arte

2.4 Funcionamento de uma linha de produção de calçado

As linhas de produção (assembly lines) são tradicionais desde os tempos de Henry Ford e

largamente utilizadas para a produção em massa e em grande escala de produção.

Consistem num conjunto de estações de trabalho (workstations) com tarefas especificas, co-

locadas de uma forma sequencial e interligada através de meios de transporte, usualmente por

tapetes rolantes. Em cada estação de trabalho certas tarefas são realizadas, de forma repetitiva,

com um determinado tempo médio de ciclo.

As gamas operatórias são uma parte da cadeia de produção, definindo-se como a agregação

de todas as operações necessárias pelas quais diversos componentes e montagens são reunidos e

montados para formar um produto final. A montagem de produtos é, normalmente, efetuada em

linhas de montagem, as quais consistem num conjunto de postos de trabalho dispostos sequen-

cialmente e interligados por um sistema de transporte de materiais. Em cada posto de trabalho

executa-se um conjunto de tarefas pré-especificadas para cada modelo a produzir

Numa linha de produção de calçado, foco desta Dissertação, o processo de fabrico divide-se,

geralmente, por três secções:

Corte e Pré-CosturaNa secção de corte são cortadas peles e tecidos usados num sapato havendo particular interesse

em minimizar os desperdícios dos materiais gerados pelo processo pois influencia no impacto

económico devido ao elevado custo dos materiais em causa.

Depois de cortadas, as componentes são encaminhadas para a zona de pré-costura, onde são

realizadas operações de inspeção e agregação de componentes, por forma a facilitar o trabalho na

secção seguinte: a costura.

CosturaNa secção de costura são cosidos os vários constituintes dos sapatos, são colocados os ilhós,

reforços e outros componentes e são vergadas as gáspeas (parte dianteira do rosto não inteiriço do

calçado). É nesta secção que se verificam as maiores dificuldades em conferir fluxo à produção

(diversidade de modelos, pequenas quantidades).

MontagemNuma outra linha está concebida a secção de montagem. Com vários tapetes rolantes, com

os sapatos já costurados e a movimentarem-se de posto em posto, cada operador elabora uma ou

mais operações de acordo com a sua habilidade.

2.5 Caracterização das linhas de produção

Os estudos sobre as linhas de montagens remontam desde os anos 50 e a maioria de toda a

pesquisa tem sido centrada na linha de produção de modelo único (Single Model Assembly Line)

visto que, apesar de não refletir a complexidade existente no mundo real, é nela que as maiores

questões e causas provêm devido à produção em massa e simples comodidade.

2.6 Precedências 9

Nas ultimas décadas com o aumento da procura de produtos costumizados e a proliferação de

recursos as empresas viram-se obrigadas a corresponder às necessidades do mercado melhorando,

assim, as linhas de montagem de forma a que estas fossem do mais flexível possível e capazes de

produzir simultaneamente vários modelos de produtos similares.

Foi então criada a linha de produção mista (Mixed Model Assembly Line) onde se produz

unidades de diferentes modelos na mesma linha de montagem, de sequência arbitrária. Apesar de

ser um sistema mais versátil, requer que os processos sejam homogéneos, isto é, todos os modelos

produzidos são variantes do mesmo produto-base que apenas diferem de pequenos atributos [12].

Por fim tem-se a linha de produção múltipla (Multi Model Assembly Line) capaz de produzir

de vários lotes do mesmo tipo de modelo ou grupo de modelos similares com operações interme-

diárias de produção [6].

Os diferentes tipos de linha de montagem estão ilustradas na Figura 2.3, onde diferentes mo-

delos estão representados por diferentes formas geométricas.

Figura 2.3: Tipos de linha de montagem

2.6 Precedências

Uma linha de produção contém um conjunto de estações de trabalho k = 1, . . . , m ao longo de

um tapete rolante, por exemplo. Em cada estação, são atribuídas certas tarefas que são executadas

de forma repetitiva cumprindo um tempo de ciclo da tarefa (espaço de tempo entre o inicio e o fim

da mesma).

A fabricação de um produto consiste em pequenas partições de operações V = 1, . . . , n deno-

minadas por tarefas. Uma tarefa j demora t j unidades de tempo a ser executada, dependendo das

habilidades dos trabalhadores e dos equipamentos, sendo que no final o tempo de produção desse

produto é medido pela soma de todas as tarefas associadas à sua conceção.

Todas essas tarefas podem ser sumarizadas e visualizadas através de diagrama de precedências.

É atribuído um nó a cada tarefa, com um determinado valor correspondendo ao tempo que demora

a ser executada e respetivas tarefas antecedentes à mesma, como se verifica na figura seguinte

como jeito de exemplo (retirado de [12]).

10 Estado da Arte

Figura 2.4: Diagrama de Precedências

2.7 Regras de Prioridade

Como todas as linhas de produção não possuem os mesmos objetivos e os mesmos problemas

há a necessidade de otimizar cada uma delas de modo a que possam satisfazer a solução pretendida.

Como tal, podem usar-se regras de prioridade (ou regra de despacho) que estabelecem a prioridade

com que serão produzidas as ordens de fabrico que esperam para ser processadas numa máquina.

O esquema de prioridade pode estar relacionado com atributos das ordens, atributos das máquinas

ou também relacionado com o tempo atual. Quando uma máquina completa o processamento de

uma ordem, é a regra de prioridade que seleciona, da lista de espera, a entidade com a prioridade

mais alta.

Existindo muitas regras de prioridade, será interessante falar dos diferentes modos como elas

podem ser classificadas e focar as regras mais tipicamente usadas.

Uma possível classificação tem como base o facto que umas regras são estáticas e outras são

dinâmicas: As regras de prioridade estáticas são aquelas cujo valor da prioridade é independente

do instante de tempo atual. A regra SPT (Shortest Processing Time) em que a entidade com

menor tempo de processamento é a que tem maior prioridade é uma regra estática pois o tempo

de processamento não varia com o tempo. As regras dinâmicas são regras cujo valor de prioridade

varia com o tempo. A regra MTDD (Minimum Time do Due Date) traduz o tempo que falta desde

o tempo presente até à data de entrega. O valor desta regra varia continuamente com o tempo, por

isso é uma regra dinâmica.

Outra forma de classificação tem a ver com o tipo de informação em que se baseia a regra em

questão. Por um lado temos as regras locais que apenas levam em conta a informação relativa à

fila de espera onde se encontra a ordem de fabrico respetiva. SPT é um exemplo de uma regra

local. Por outro lado temos as regras globais. Estas regras levam em conta informação de todo

o sistema produtivo. Exemplos desta classe e regras é “Most Work Remaining ” onde tem maior

prioridade a entidade cujo somatório dos tempos de processamento das operações que ainda falta

realizar até ficar completamente pronta.

Como fora dito atrás para cada linha de produção existe regras de prioridade agregadas. Para

tal existem algoritmos com soluções, mais ou menos eficazes, que podem resolver os problemas

a ela relacionados. Depois de feitas análises a vários algoritmos serão apresentados alguns que

estarão mais próximos com o tema desta Dissertação.

• EDD (Earliest Due Date): Quando uma máquina fica livre, de todas as ordens na fila de

2.7 Regras de Prioridade 11

espera respetiva, é seleccionada para processamento a entidade com a data de entrega mais

cedo. Esta regra tende em minimizar o atraso máximo entre as entidades da fila de espera.

Nos casos de máquina única, esta regra garante encontrar o menor atraso máximo.

• SPT (Shortest Processing Time): Quando uma máquina fica livre, de todas as ordens na

fila de espera respetiva, é seleccionada para processamento a entidade com menor tempo de

processamento nessa máquina. Em problemas de máquina única esta regra garante o menor

tempo de percurso médio.

• LPT (Longest Processing Time): Quando uma máquina fica livre, de todas as ordens na

fila de espera respetiva„ é seleccionada para processamento a entidade com maior tempo de

processamento nessa máquina.

• MS ou MSF (Minimum Slack First): Esta regra é uma variação da regra EDD. Quando

uma máquina fica livre, de todas as ordens na fila de espera respetiva, é seleccionada para

processamento a entidade cujo tempo de folga até à data de entrega é menor. O tempo

de folga até à data de entrega é obtido subtraindo, ao tempo que ainda falta até à data de

entrega, os tempos que serão ainda necessários para processamento.

• SST (Shortest Setup Time): Quando uma máquina fica livre, de todas as ordens na fila

de espera respetiva, é seleccionada para processamento a entidade com o menor tempo de

preparação da máquina.

• MTTD (Minimum Time to Due Date): Quando uma máquina fica livre, de todas as ordens

na fila de espera respetiva,é seleccionada para processamento aquela que tiver, a partir do

instante de tempo atual, o menor tempo até à entrega, ou seja, com o atraso mínimo.

12 Estado da Arte

Capítulo 3

Caso de Estudo

3.1 Enquadramento

De uma forma resumida o projeto, em geral, pretende responder aos pedidos das encomendas

de uma forma rápida com uma linha de produção altamente eficiente que consiga gerir e produzir

todas as encomendas sem gerar atrasos ou espaços de tempo vazios. Para tal, é necessário um bom

planeamento, sendo esta a palavra-chave desta Dissertação.

De um modo geral o planeamento deste projeto foi dividido em 3 partes: as Ordens de Fabrico,

a Definição de Caixas e o Balanceamento. Resumidamente, são decididas quais as ordens da

fabrico que irão ser escolhidas para iniciar a produção, como irão ser distribuídas as caixas com

o material para costura pela linha de produção e onde irão ser alocadas as mesmas. Na prática, e

como é visível na Figura 3.1, tem-se como entrada uma lista com as diferentes ordens de fabrico

na qual, segundo um algoritmo com requisitos e regras de prioridade, irá ter como output uma

outra lista, já sequenciada, com as ordens que irão entrar em produção. De seguida, e com esta

nova lista, irá ser definido o número de caixas com o material a produzir e, finalmente, quais os

postos de trabalho que irão produzir o calçado. Em tempo real é emitido o estado atual da linha e

atualiza a lista das ordens de fabrico consoante as disponibilidades das máquinas.

Figura 3.1: Estrutura da divisão do projeto em três partes

Contudo, as três partes deste projeto foram realizadas de forma independente umas das outras

e cabe a esta Dissertação trabalhar na primeira parte apresentada, na figura 3.1, que consiste em

definir uma sequência das ordens de fabrico que poderão ser alocadas consoante a disponibilidade

dos recursos. Depois das três partes concluídas proceder-se-à à simulação que integrará o projeto

como um todo.

13

14 Caso de Estudo

3.2 Planeamento

Os clientes, através de diferentes meios, farão as suas encomendas e após a validação de cada

uma delas será emitido um pedido de encomenda. Cada pedido corresponde a uma encomenda

que terá como dados modelos, quantidade bem como uma data de entrega.

Reunidos todos os pedidos procede-se às ordens de fabrico. O exemplo seguinte retrata uma

pequena reunião das várias encomendas dos diversos artigos e é atribuído uma ordem de fabrico

para cada uma delas.

Figura 3.2: Exemplo figurativo de uma lista detalhada de ordens de fabrico

São precisos dados sobre máquinas que efetuam as operações e os tempos que cada operação

demora. Feito isto é elaborado o planeamento.

Usando um exemplo ilustrativo de cores é apresentado um diagrama temporal que representa,

visualmente, a ocupação das máquinas e como vão estar distribuídas as ordens. O objetivo aqui é

minimizar os espaços vazios, tentando alocar ao máximo o número de ordens de fabrico até com-

pletar 480 minutos diários. Cada cor representa uma ordem de fabrico distribuída pelas máquinas

que irão operar, com uma certa duração.

Figura 3.3: Diagrama temporal da ocupação das máquinas

A capacidade de produção de cada secção de costura é de 300 pares/dia ou, então, 480 minu-

tos/dia. Aqui pretende-se maximizar o tempo útil de produção no qual as máquinas não devem

estar paradas, se possível sempre em funcionamento, havendo secções de costura a funcionar em

paralelo, isto é, as mesmas máquinas a trabalhar ao mesmo tempo de modo a haver um maior fluxo

na produção. Como a linha de produção não possui armazém não é possível manter uma caixa na

linha durante muito tempo descartando assim a possibilidade de emitir uma ordem de fabrico de

uma encomenda que, apesar de conseguir encaixar-se num espaço vazio entre operações, precise

3.2 Planeamento 15

de ficar em espera para a operação seguinte. Porém há possibilidade de o operador, no seu posto,

poder armazenar a caixa com o produto já realizado e mais tarde adiciona-lo novamente na linha.

Esse pequeno armazém apenas tem espaço para duas caixas (ver figura 3.4).

Figura 3.4: Protótipo de um posto de trabalho

Como foi referido acima a capacidade máxima de produção diária é de 300 pares/dia (ou 480

minutos/dia) e pretende-se gerir as ordens de fabrico de modo a maximizar essa mesma produção

diária como mostra a imagem seguinte.

Figura 3.5: Exemplo ilustrativo da capacidade máxima de produção

Para que tal aconteça é necessário definir quais as entradas e as saídas deste trabalho.

Para que seja possível fazer uma sequência verídica é necessário, primeiro, agrupar os dados

que serão denominados por "Entradas". É preciso arranjar dados sobre as ordens de fabrico, tais

como o nome de identificação atribuído, as quantidades, os tempos de entrega e as rotas. Para

as máquinas é necessário saber quais operações é que estão preparadas para fazer e o seu tempo

de atuação. Para criar uma junção entre todos estes dados é preciso saber que operações estão

incluídas em cada uma das rotas.

Após o agrupamento é iniciada a simulação, ao mesmo tempo que verifica os recursos disponí-

veis no momento. Depois de concluída com sucesso a simulação é efetuada uma lista sequenciada

com as ordens de fabrico juntamente com tempos de entrada e saída nas máquinas e quais as

máquinas. De uma forma visual é descrito este processo na figura 3.6.

16 Caso de Estudo

Figura 3.6: Mapa do Processo das entradas e saídas de variáveis.

3.2.1 Método de Sequenciamento

A figura 3.7, na página 19 mostra uma arquitetura simplificada da solução proposta para este

caso. Assim sendo, é lido uma Base de Dados contenha os dados relativos às ordens de fabrico

a produzir e estes são processados de forma a que se consiga emitir uma sequência de acordo

com uma Regra de Prioridade a definir. Antes de se proceder à alocação das ordens é feita uma

verificação aos recursos disponíveis e de acordo com um algoritmo é decidido se a atual ordem de

fabrico pode ser alocada nos tempos vazios das máquinas. Aqui existem duas hipóteses:

• É possível alocar a atual ordem de fabrico - É feita então a adição da ordem, de forma

ordenada, nas máquinas associadas à sua rota durante o tempo total respetivo, isto é, o

tempo que a operação demora na máquina multiplicando a quantidade a produzir. Adiciona-

se também à lista final sequenciada.

• Não é possível alocar a atual ordem de fabrico - Caso não seja realmente possível adicionar

essa ordem, devido à indisponibilidade da máquina (por já estar praticamente cheia e não

ter o espaço necessário disponível), é de imediato descartada e passa-se à ordem de fabrico

seguinte.

Após a decisão e execução de uma destas hipóteses é feito um levantamento das ordens que já

foram analisadas e as que ainda faltam. Caso não haja mais ordens para analisar é encerrado o ciclo

e emitida a lista sequenciada com as ordens de fabrico. Caso contrário, procede-se à avaliação da

ordem seguinte.

3.3 Simulação

Neste sub-capítulo serão descritos os métodos de leitura, pesquisa, relação, decisão e impres-

são dos dados que serão usados na simulação utilizada para este trabalho.

3.3 Simulação 17

3.3.1 Leitura de Dados

Todos os dados exteriores a este trabalho serão fornecidos por uma entidade responsável pelo

projeto geral podendo estes ser fictícios apenas para testes em ambiente de simulação.

Assim, esses dados serão submetidos a funções específicas da linguagem de programação

escolhida e posteriormente adicionados a vectores ou arrays de modo a ter toda a informação

guardada, podendo esta ser modelada e utilizada quantas vezes forem necessárias.

À parte, são criadas estruturas de dados com tamanho igual à capacidade de produção que

cada máquina suporta, ou seja, 480 espaços, inicialmente vazios (análogos aos minutos).

3.3.2 Pesquisa e Relação de Dados

Para que a pesquisa seja mais direta é impreterível que os dados sejam adicionados em me-

canismos de memória (vectores, pilhas, listas, arrays, etc) de forma organizada, isto é, dados

relativos a tempos, operações e rotas deverão estar armazenados na mesma estrutura de dados

assim como dados sobre datas de entrega, quantidades, ordens de fabrico e rotas deverão estar

guardados numa outra estrutura.

Todas as estruturas de dados deverão ser bi-dimensionais pois albergam uma grande quan-

tidade de dados que deverão estar relacionados entre si, isto é, uma rota tem várias operações

que terão a sua duração cada uma delas associadas a uma máquina. Uma ordem de fabrico terá

associado uma quantidade com uma data de entrega e uma rota associada.

Por sua vez, é necessário relacionar todos estes dados de modo a que se consiga obter dados

mais precisos para dar inicio à simulação. Será preciso saber que rota irá seguir cada uma das

ordens de fabrico e, com a quantidade a produzir, relacionar os tempos das operações dessa mesma

rota e achar o tempo total de processamento (sendo este resultado da multiplicação da quantidade

com as durações nas operações). Como cada operação está ligada a uma máquina então cada

ordem de fabrico terá uma sequência a seguir nas máquinas, com as durações estipuladas pelas

operações.

3.3.3 Decisão de Dados

Depois de relacionados os dados entre si é preciso avaliar os recursos disponíveis na linha e

decidir qual a sequência de ordens de fabrico a entrar na linha.

Para definir uma ordem para posterior avaliação sobre a disponibilidade na linha de produção

é preciso criar regras que possam priorizar, da mais à menos prioritária, as ordens de fabrico. Para

tal, existem regras de prioridade que, de acordo com um atributo considerado "valor prioritário",

conseguem sequenciar as várias entidades de forma crescente ou decrescente.

Feito isto dá-se inicio ao processo de alocar as ditas ordens nos recursos disponíveis.

Começa-se então pela ordem de fabrico que se encontra em primeiro lugar, denominada por "a

mais prioritária". De acordo com os dados relacionados entre si, armazenados nas várias estruturas

de dados, percorre-se as estruturas associadas às maquinas, que por sua vez estão associadas às

operações da rota, e verifica-se se existem espaços vazios com número igual ou superior ao tempo

18 Caso de Estudo

necessário que essa ordem precisa nessa máquina para realizar a operação. O tempo, aqui, será

a duração da operação vezes a quantidade a produzir. Caso o resultado da disponibilidade seja

positivo avança-se, no instante de tempo a seguir, para a máquina seguinte e volta novamente a

pesquisar se existe disponibilidade de acordo com o tempo necessário, a partir do instante de tempo

seguinte ao fim da alocação da ordem na máquina anterior. Todo este processo irá repetir-se até

que não haja mais operações nessa rota.

Caso, em qualquer momento, se encontre um obstáculo durante o processo de pesquisa da dis-

ponibilidade é iniciado, apenas na máquina atual, a partir do momento em que se volte a encontrar

disponibilidade. Novamente, todo este processo irá repetir-se até chegar ao final da capacidade de

produção. Se, ainda assim, não for possível alocar a ordem nessa máquina então tudo o que está

relacionado com a dita ordem é apagado em todas as máquinas anteriores e passa-se para a ordem

seguinte, adicionando a ordem de fabrico atual para a lista das ordens rejeitadas.

3.3.4 Impressão de Dados

Finda a pesquisa de disponibilidade nos recursos presentes na linha é altura de imprimir os

dados. É feito um levantamento das ordens que foram adicionadas às máquinas, os tempos de

entrada e saída das mesmas, a quantidade total produzida, as taxas de ocupação nas máquinas e as

ordens rejeitadas.

Como este trabalho antecede a outro trabalho, tal como ilustrado na figura 3.1 na página 13, é

necessário fazer a impressão correta dos dados de modo a que o trabalho seguinte consiga ler os

seus dados de entrada (que serão, não só mas também, os dados de saída deste trabalho). Para tal,

são usadas funções de impressão de ficheiros da linguagem de programação escolhida.

3.3 Simulação 19

Figura 3.7: Fluxograma que exemplifica o modelo de simulação

20 Caso de Estudo

Capítulo 4

Abordagem e Resultados

No capítulo anterior foi apresentado um modelo de simulação que serviu de base para a reali-

zação deste trabalho consistindo no desenvolvimento de uma aplicação informática com ambiente

simulatório, com dados fictícios, que seja capaz de priorizar e organizar ordens de fabrico de modo

a que sejam devidamente distribuídas pelas máquinas de acordo com as tarefas e durações a elas

associadas.

Assim, para esta simulação foram utilizados ficheiros de formato CSV (Comma-Separated

Value), fornecidos pelo orientador do projeto do INESC-TEC com variados dados sobre as má-

quinas, ordens de fabrico, rotas, caixas, tempos de movimentação, entre outros, de modo a que se

pudesse criar uma aplicação que desenvolvesse uma ferramenta de seleção sequenciada de ordens

de fabrico prontas para dar entrada na linha de produção.

Essa aplicação foi desenvolvida em linguagem Java no programa "Eclipse IDE for Java Deve-

lopers".

4.1 Identificação dos ficheiros

Foram utilizados três desses ficheiros: orders.csv, routes.csv e stations_config.csv.

Estes ficheiros, ilustrados nas figuras seguintes, podem ser manipulados de modo a se poder

ter mais dados para análise dos algoritmos.

Figura 4.1: Orders.csv

Na figura 4.1 visualiza-se o ficheiro das ordens de fabrico associados aos pedidos das enco-

mendas realizados pelos clientes, no qual possui um nome de identificação da ordem, a sequência

21

22 Abordagem e Resultados

de entrada no sistema, a rota a seguir, quantidades e datas de entrega. Aqui não são apresentados

dados dos modelos a produzir pois, nesta simulação, tal não faz sentido. Numa implementação

real já seria possível acrescentar essa informação.

Cada rota tem uma sequência de operações a realizar com um tempo previamente determi-

nado (figura 4.2) e as operações têm máquinas associadas (figura 4.3), sendo que neste ambiente

de simulação não haverá o paralelismo de máquinas iguais a trabalhar ao mesmo tempo pois o

objetivo da Dissertação será elaborar um algoritmo que saiba determinar a melhor sequência de

ordens para produção.

Figura 4.2: Routes.csv

Figura 4.3: Station_Config.csv

4.2 Processamento dos dados

Com os dados fornecidos nos ficheiros é feito o processamento destes.

É feita, então, uma leitura dos dados e toda a informação necessária é armazenada em arrays.

4.2.1 Array Orders

Neste array são armazenados todos os dados importantes sobre as ordens de fabrico para

produção desde o nome de identificação, quantidade, tempo total em processamento e data de

entrega, como está explicito na figura 4.4

Para a criação do tempo total foi preciso somar todos os tempos das operações a que um artigo

dessa ordem é sujeito multiplicando pela quantidade a produzir.

4.3 Escolha e execução da Regra de Prioridade 23

Figura 4.4: Array associado às ordens de fabrico

4.2.2 Array Routes

Neste array são armazenadas as rotas com as operações respetivas e ordenadas por ordem de

seguimento, nas máquinas atribuídas às operações e com tempo de produção.

Durante a leitura deste array, quando uma rota tiver uma operação 0 (zero) e máquina null é

dada como terminada.

Figura 4.5: Array associado às rotas

4.3 Escolha e execução da Regra de Prioridade

Após a armazenagem dos dados em array procede-se à Regra da Prioridade.

Dentre imensas regras existentes e as que foram apresentadas no capítulo 2 foram escolhidas

três regras, para avaliar posteriormente o desempenho de cada uma. Escolheu-de duas regra cujo

valor de prioridade fosse independente do tempo atual (regra estática) e uma que variasse continu-

amente com o tempo instantâneo (regra dinâmica). Assim sendo as regras são: Quantidade, LPT

e MTDD.

4.3.1 Quantidade

O objetivo desta regra é ordenar as ordens de fabrico de acordo com as suas quantidades de

forma decrescente, isto é, a ordem com mais quantidades a produzir é a mais prioritária. Para isso

entra num ciclo em que analisa a primeira posição do array que contém os dados das ordens de

fabrico e compara a quantidade da posição seguinte, i+1, com a mesma da posição atual, i. Caso

a quantidade da posição seguinte seja maior então faz-se um swap, ou seja, todos os dados da

24 Abordagem e Resultados

posição j trocam com todos os dados da posição i e continua o ciclo j até chegar ao fim do array.

Quando isto acontecer é incrementada uma unidade no ciclo i.

Figura 4.6: Algoritmo associado às quantidades

4.3.2 Long Processing Time

Com o mesmo raciocínio que a regra das Quantidades aqui, e de igual forma, são analisados

os tempos totais de cada ordem de fabrico. Como fora dito antes, no sub-capítulo 4.2.1, o tempo

total é o tempo que a ordem de fabrico demorará na linha de produção, de acordo com os tempos

nas máquinas e das quantidades a produzir.

Figura 4.7: Algoritmo associado ao LPT

4.3.3 Minimum Time to Due Date

Para este algoritmo de regra dinâmica foi necessário estabelecer uma data que simbolizasse o

Presente. Para esse efeito, no código desta regra, foi dado um tempo atual fictício (2013-08-20)

de modo a que as datas das entregas das ordens pudessem ser depois desse dia.

Figura 4.8: Algoritmo associado ao MTDD

4.4 Lista de Sequências 25

Porém, é possível que haja datas de entrega atrasadas pois o algoritmo tratará essas ordens

como prioritárias visto que terão um ’tempo_restante’ negativo.

De seguida tem-se uma pequena descrição, ainda que pouco detalhada, do algoritmo que ana-

lisa a disponibilidade dos recursos.

Algoritmo 1 Verificação de disponibilidade nas máquinas

Require: o f ,route,mquina, tempo_processamento1: while arrayroutes[k] = route do2: time = tempo_presente3: contador = 04: if mquina[i]_time = disponvel then5: incrementa contador6: incrementa time7: else8: incrementa time9: end if

10: if contador = tempo_processamento then11: Aloca o f na mquina[i] durante tempo_processamento12: atualiza presente13: analisa a próxima route14: else15: próxima o f e não faz adição nenhuma16: end if17: end while

4.4 Lista de Sequências

Após definidas as regras, e como se pode ver na figura 4.9 na página 26, são apresentadas as

várias disposições das ordens de acordo com o seu valor prioritário que se encontra em frente à

respetiva ordem. Na Quantidade tem-se em ordem decrescente das quantidades, no LPT tem-se

em ordem decrescente o tempo total de processamento e no MTDD a ordem crescente do tempo

restante para a data de entrega.

4.5 Diagrama Temporal da disponibilidade dos recursos

Ainda que não seja importante para a obtenção dos resultados e, consequentemente, para o

output final o diagrama temporal da disponibilidade dos recursos será da seguinte forma, ilustrada

na figura 4.10. É composto por um array com comprimento de 480, pois, cada máquina poderá

trabalhar até 480 minutos diariamente. Sempre que uma máquina tiver uma ou mais unidades de

tempo vazias será atribuído um null simbolizando a sua disponibilidade nesse preciso instante. Na

figura é ilustrado um excerto das capacidades das duas máquinas, M1 e M2, até ao minuto 66.

26 Abordagem e Resultados

Figura 4.9: Output das ordens de fabrico das várias regras de prioridade.

Figura 4.10: Diagrama temporal da disponibilidade de duas máquinas vazias (primeiros 66 minu-tos)

4.6 Resultados obtidos

4.6.1 Máquinas inicialmente vazias

Após a análise e alocação das possíveis ordens de fabrico nas máquinas é exibido, então, o

output com os resultados.

O caso que se segue será em regimento da regra MTDD. Os resultados de acordo com as outras

regras de prioridade estão anexados no Apêndice A, não dispensado de todo a sua consulta.

Na figura seguinte as ordens estão sequenciadas de acordo com a sua ordem de alocação nas

máquinas. E neste exemplo, não foram permitidas todas as ordens mas respeitou-se a ordem de

alocação de acordo com a sequência MTDD, exibida na figura 4.9 na página 26.

O diagrama temporal respetivo encontra-se anexado no Apêndice B.

Na figura acima, é feito um histórico dos tempos de inicio e fim das OFs nas máquinas, as quais

estão associadas às operações das suas rotas. Aqui as OFs estão disponibilizadas de acordo com

a sua ordem de sequência. Como se pode ver, uma OF só avança para a máquina seguinte (<start

process>) quando a operação antecedente a essa estiver terminada primeiro (<end process>) e se

essa máquina se encontrar livre a partir desse instante de tempo durante o tempo de processamento

4.6 Resultados obtidos 27

Figura 4.11: Exemplo de output das ordens de fabrico seguindo a regra MTDD com máquinasinicial e totalmente disponíveis.

necessário. Por exemplo, a OF5 encontra-se em 1a posição na sequência da regra MTDD logo

neste histórico aparece em primeiro lugar. Depois vem a OF4, pois trata-se da segunda ordem de

fabrico mais prioritária e assim sucessivamente.

Figura 4.12: Detalhes das capacidades das máquinas e das ordens de fabrico seguindo a regraMTDD com máquinas inicial e totalmente disponíveis.

Na figura 4.12 são exibidos de uma forma detalhada os dados relativos às máquinas e às ordens.

São calculados os tempos e as taxas de ocupação das máquinas e é dada a previsão do número de

pares que serão produzidos. Como cada máquina tem uma capacidade de produção de 480 minutos

por dia, a taxa de ocupação será a percentagem do número de minutos em que a máquina estará

ocupada tendo em conta que 100% equivale a 480, sendo que o objetivo será 100% ou perto.

Para que o output final possa seguir como input do bloco ”Definição de caixas“, como ilus-

trado na figura 3.1 na página 13, os dados relativos às entradas e saídas nas máquinas é escrito

num ficheiro CSV para que possa ser lido, posteriormente, noutro programa de simulação desde

que consiga reconhecer os dados apresentados no ficheiro. Aqui as ordens já estão ordenadas

crescentemente de acordo com o tempo de processamento.

28 Abordagem e Resultados

Assim, o formato será como representado na figura 4.13

Figura 4.13: log.csv

4.6.2 Máquinas previamente ocupadas

Para verificar a funcionalidade do código da verificação da disponibilidade dos recursos e da

alocação das ordens de fabrico foi feita uma ”adição forçada“ no qual foram introduzidos caracte-

res nos arrays das máquinas de modo a que nesses instantes de tempo as máquinas permanecessem

ocupadas (ainda que de uma forma fictícia).

Introduziu-se ” XXX “ na máquina M1 a partir do instante de tempo 10 durante 10 minutos e

na máquina M2 ” MMM “ a partir do instante de tempo 30 até ao fim da capacidade de produção,

480. Visto isto, a máquina M2 possui apenas os 30 minutos iniciais livres (ver a zona vermelha na

figura 4.14).

Com isto, é possível prever que maioria das ordens de fabrico irão ser rejeitadas pois ne-

cessitam da máquina M2 para dar continuação à sua produção ainda que a máquina M1 esteja

praticamente livre. Contudo, será possível alocar ordens de fabrico que, de acordo com a sequên-

cia das operações da respetiva rota, consigam arranjar disponibilidade suficiente dentro dos 30

minutos livres.

Usando, ainda, o mesmo exemplo da regra MTDD não foi possível alocar a ordem de fabrico

OF5, que se encontra na 1a posição na sequência MTDD na figura 4.9 na página 26 pois, segundo

a sua rota e quantidade, iria ficar 20 minutos na máquina M1 e depois 20 minutos na máquina

M2 (do minuto 20o ao 40o) e de acordo com estas novas restrições não iria conseguir qualquer

4.6 Resultados obtidos 29

alocação, dando assim ”lugar“ à ordem de fabrico seguinte, OF4, que por sua vez também não

conseguiu alocação visto que, como a sua rota é a 2 com quantidade 7, precisaria de 35 minutos

somente na máquina M2 (pois a rota 2 consiste apenas numa operação na máquina M2 durante 5

minutos cada quantidade).

É feita a mesma verificação em todas as ordens até que esteja por dada como terminada a lista

das ordens para produção.

Figura 4.14: Diagrama Temporal com a alocação possível das ordens de fabrico (primeiros 50minutos).

Figura 4.15: Detalhes das capacidades das máquinas e das ordens de fabrico de acordo com a“adição forçada”.

Figura 4.16: Entras e saídas das ordens de fabrico nas máquinas, ordenadas por instante de tempo.

Em suma, ao fazer correr uma das regras, as ordens serão confrontadas com uma ocupação

no local pretendido sendo obrigadas a procurar um espaço vazio que aloque as ordens de fabrico.

Visto isto, as ordens terão alocações diferentes em relação a uma linha inicialmente vazia.

As ordens de fabrico aceites foram, como se pôde ver na figura 4.15, apenas duas. São im-

pressos, também, os seguintes dados (já ordenados temporalmente) na figura 4.16.

4.6.3 Adição de máquinas

Para tornar o caso mais realista são adicionadas mais máquinas, mais operações, mais tempos e

mais ordens de fabrico. Como tal, o código reconhece os dados todos e processa-os de igual forma

30 Abordagem e Resultados

obtendo um resultado conforme com o esperado, isto é, consegue alocar as ordens de fabrico nos

tempos devidos, nas máquinas corretas e prioriza de acordo com a regra de decisão escolhida, que

aqui será a regra MTDD. Os restantes resultados poderão ser consultados no Apêndice C.

Como mostra na figura, 4.17, seguinte foram adicionadas mais ordens e com mais variedade

nos dados. Nas figuras 4.18 e 4.19 foram adicionadas mais duas máquinas e mais operações de

modo a haver mais dispersão nas alocações das ordens de fabrico. Por fim, tem-se os detalhes

associados a este exemplo na figura 4.20 bem como a ordenação temporal da entrada e saída das

ordens na linha de produção, na figura 4.21.

Figura 4.17: Lista das ordens de Fabrico com 4 máquinas

Figura 4.18: Lista das novas rotas com 4 máquinas

Figura 4.19: Operações associadas às novas máquinas

4.6 Resultados obtidos 31

Figura 4.20: Detalhes da alocação com a regra MTDD e 4 máquinas

Houve um aumento nas taxas de ocupação das máquinas mas ainda um pouco distante do

objetivo de conseguir alocar todas as ordens de fabrico de modo a não haver tempos de não-

trabalho durante as produções.

Uma forma de alternar esta situação seria adicionar mais ordens de fabrico de quantidades

pequenas de modo a que maioria das ordens fossem alocadas.

Um dos grandes problemas que as empresas industriais ainda se deparam, nos dias de hoje, é

a decisão da quantidade de caixas com os produtos que deverão circular pelas linhas de produção

de modo a que mais encomendas possam ser finalizadas atempadamente.

Outro problema é a decisão do número de máquinas que deverão atuar em paralelo, isto é, se

há máquinas que geram mais atrasos devido às operações, nela associada, serem de maior tempo

de processamento então deverão existir máquinas paralelas que façam as mesmas operações, como

meio alternativo, de modo a que não haja bottlenecks.

Com tudo isto é necessário um balanceamento estratégico e delineado de modo a que estes

problemas possam ser minimamente resolvidos. Tal é o objetivo final do projeto envolvido pelo

INESC TEC para a industria do calçado.

32 Abordagem e Resultados

Figura 4.21: Output das Ordens de Fabrico e respetivos tempos com a regra MTDD e 4 máquinas

Capítulo 5

Conclusões e Trabalho Futuro

5.1 Satisfação dos Objetivos

Apesar de encontradas várias dificuldades e obstáculos durante a realização desta Dissertação

foram cumpridos os objetivos expostos no sub-capítulo 1.4.

Inicialmente começou-se com linguagem de programação C++ mas devido a vários proble-

mas de manipulação de código resolveu-se adotar para linguagem Java, ainda que carecesse de

conhecimentos vastos sobre a mesma.

Contudo, a estrutura do código foi desenvolvida de forma a receber diversas ordens de fabrico

podendo os dados destas ser alterados entre as execuções do programa. Também é possível alterar

as rotas, operações e número de máquinas desde que estas alterações sejam feitas nos ficheiros de

entrada.

Todos os resultados, consoante os dados apresentados e os recursos disponíveis, apresentam

a melhor solução possível ainda que não se descarta a possibilidade de haver mais do que uma

solução ótima.

5.2 Trabalho Futuro

Ainda que o código esteja funcional é imprescindível enumerar as seguintes sugestões para

torná-lo ainda mais eficaz:

• Adaptar os arrays utilizados no código para vectores para que, assim, o tamanho dos mes-

mos não esteja sempre em causa.

• Adicionar os tempos de movimentação nos tapetes visto que, por limitações de tempo, foi

sugerido que não fosse feito para não haver uma desatenção no que toca ao objetivo final

deste trabalho.

• Adicionar uma funcionalidade que permite que as máquinas possam realizar mais do que

uma operação diferente e vice-versa de modo a poder haver um paralelismo caso essa má-

quina se encontre ocupada arranjar outra máquina que realize a mesma operação. Neste

33

34 Conclusões e Trabalho Futuro

caso, uma máquina apenas realiza uma certa operação e uma operação apenas é realizada

numa máquina.

• Arranjar um Graphical User Interface de modo a que o diagrama temporal seja mais ex-

plicito ainda que o resultado final não dependa da visualização do mesmo. Caso não se

consiga, poder-se-à arranjar cores diferentes para as diversas ordens de fabrico de modo a

ser mais fácil de ser interpretado para um utilizador.

Anexo A

Detalhes dos resultados paraQuantidades e LPT com 2 máquinas

Aqui poderão ser analisados, mais em detalhe, os resultados obtidos em várias situações pos-

síveis de modo a confirmar a usabilidade do trabalho.

Como os exemplos que foram mostrados no capítulo 4 apenas se tratavam da regra de decisão

MTDD ficam aqui ilustrados os resultados das outras duas regras: Quantidades e LPT.

A.1 Resultados para Quantidades

Com os dados fornecidos das figuras 4.1, figura 4.2 e figura 4.3, nas páginas 21 e 22, tem-se

os seguintes resultados para uma máquina inicialmente vazia.

Figura A.1: Diagrama temporal com a alocação das ordens de fabrico para duas máquinas para aregra Quantidades

35

36 Detalhes dos resultados para Quantidades e LPT com 2 máquinas

Figura A.2: Output das entradas e saídas das ordens de fabrico para duas máquinas na regraQuantidades

Figura A.3: Detalhes das OFs e das taxas de ocupação dos recursos para duas máquinas na regraQuantidade

Figura A.4: log.csv para a regra Quantidades

A.2 Resultados para LPT 37

A.2 Resultados para LPT

Figura A.5: Diagrama temporal com a alocação das ordens de fabrico para duas máquinas para aregra LPT

Figura A.6: Output das entradas e saídas das ordens de fabrico para duas máquinas na regra LPT

Figura A.7: Detalhes das OFs e das taxas de ocupação dos recursos para duas máquinas na regraLPT

38 Detalhes dos resultados para Quantidades e LPT com 2 máquinas

Figura A.8: log.csv para a regra LPT

Anexo B

Diagrama temporal da regra MTDDpara duas máquinas

Figura B.1: Diagrama Temporal da regra MTDD ( primeiros 200 minutos)

39

40 Diagrama temporal da regra MTDD para duas máquinas

Anexo C

Detalhes dos resultados paraQuantidades e LPT com 4 máquinas

Figura C.1: Detalhes das ordens alocadas e das taxas de ocupação dos recursos com a regra Quan-tidades com 4 máquinas

41

42 Detalhes dos resultados para Quantidades e LPT com 4 máquinas

Figura C.2: Detalhes das ordens alocadas e das taxas de ocupação dos recursos com a regra LPTcom 4 máquinas

Referências

[1] Jannet I van Zante-de Fokkert e Ton G de Kok. The mixed and multi model line balancingproblem: A comparison. European Journal of Operational Research, 100(3):399–412, 1997.

[2] VLV Jonnalagedda e BM Dabade. Heuristic procedure for mixed model assembly line ba-lancing problem. Em Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM), 2010IEEE International Conference on, páginas 552–556. IEEE, 2010.

[3] Arno Sprecher. Dynamic search tree decomposition for balancing assembly lines by parallelsearch. International Journal of Production Research, 41(7):1413–1430, 2003.

[4] Mohd Fadzil Faisae Rashid, Windo Hutabarat, e Ashutosh Tiwari. A review on assembly se-quence planning and assembly line balancing optimisation using soft computing approaches.The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 59(1-4):335–349, 2012.

[5] RG Askin e M Zhou. A parallel station heuristic for the mixed-model production line balan-cing problem. International Journal of Production Research, 35(11):3095–3106, 1997.

[6] Christian Becker e Armin Scholl. A survey on problems and methods in generalized assem-bly line balancing. European journal of operational research, 168(3):694–715, 2006.

[7] James C Chen, Chun-Chieh Chen, Ling-Huey Su, Han-Bin Wu, e Cheng-Ju Sun. Assemblyline balancing in garment industry. Expert Systems with Applications, 39(11):10073–10081,2012.

[8] Erdal Erel e Subhash C Sarin. A survey of the assembly line balancing procedures. Produc-tion Planning & Control, 9(5):414–434, 1998.

[9] Gabriel Haeser e Márcia A Gomes-Ruggiero. Aspectos teóricos de simulated annealing eum algoritmo duas fases em otimização global. Tendências em Matemática Aplicada, 9:3,2008.

[10] Melissa Petry Gerhardt, Flávio Sanson Fogliatto, e Marcelo Nogueira Cortimiglia. Metodo-logia para o balanceamento de linhas de montagem multi-modelo em ambientes de customi-zação em massa. Gestão & Produção, 14(2):267–279, 2007.

[11] Pravin Y Tambe. Balancing Mixed-Model Assembly Line to Reduce Work Overload in aMulti-Level Production System. Tese de doutoramento, Louisiana State University, 2006.

[12] Nils Boysen, Malte Fliedner, e Armin Scholl. Assembly line balancing: which model to usewhen? International Journal of Production Economics, 111(2):509–528, 2008.

[13] Shwetank Avikal, PK Mishra, Rajeev Jain, e HC Yadav. A heuristic approach for u-shapedassembly line balancing to improve labor productivity. Computers & Industrial Engineering,2013.

43

44 REFERÊNCIAS

[14] Dung-Ying Lin e Yi-Ming Chu. The mixed-product assembly line sequencing problem of adoor-lock company in taiwan. Computers & Industrial Engineering, 2012.

[15] Yossi Bukchin e Ithai Rabinowitch. A branch-and-bound based solution approach for themixed-model assembly line-balancing problem for minimizing stations and task duplicationcosts. European Journal of Operational Research, 174(1):492–508, 2006.

[16] Sener Akpinar, G Mirac Bayhan, e Adil Baykasoglu. Hybridizing ant colony optimizationvia genetic algorithm for mixed-model assembly line balancing problem with sequence de-pendent setup times between tasks. Applied Soft Computing, 2012.

[17] Juan Manuel Aires Marques. Balaceamento, escalonamento de linhas de produção: O casoduma indústria de calçado. 2001.

[18] António Marcelo da Costa Gonçalves. Um sistema de apoio à decisão para o planeamentode produção na indústria de calçado. 1994.

[19] Marta Nilza de Carvalho Pereira da Fonseca. Sistema integrado de balanceamento de linhasde produção na indústria de calçado. 2011.