A velocidade com que os produtos e componentes têm sido gerados e demandados vem crescendo constantemente. Isso gerou um cenário em que seus ciclos de desenvolvimento tenham que ser reduzidos para poderem acompanhar essa nova dinâmica.

Como forma de acompanhar tais mudanças, muitas empresas que possuem algum tipo de desenvolvimento de produto acabaram adaptando suas cadeias de suprimentos de modo que cada integrante se especialize em uma etapa do processo (planejamento, manufatura, etc.). As informações relativas ao produto devem passar pelos integrantes da cadeia de modo rápido, correto e automático para que possa haver uma competição efetiva em com os padrões dos mercados internacionais (Saaksvuor & Immonen, 2004).

FIGURA 1 – sopa de letrinhas do gerenciamento de produto
FONTE: Saaksvuor & Immonen (2004)

Dentro da sopa de letrinhas presente no processo de gerenciamento do produto (Figura 1), um deles merece atenção especial: o PDM. Inicialmente chamado de EDM (engineering data management / gerenciamento de dados de engenharia), o Product Data Management (gerenciamento de dados do produto) é um dos elementos mais importantes do ambiente de PLM (Product Lifecycle Management / Gerenciamento do ciclo de vida do produto). O PDM é quem tem o poder de gerenciar todos os dados do produto criado e usá-los através do seu ciclo de vida. Ele deve ser capaz de prover a informação correta, na hora certa, no contexto correto e certo da primeira vez! Uma vez que ao longo do ciclo de vida do produto, a informação é algo vital (Saaksvuor & Immonen, 2004; Stark, 2015).

FIGURA 2 – principais pontos de ação do PDM

 

 

Essa gestão a que o PDM se propõe auxiliar e agilizar o desenvolvimento de produtos em cinco aspectos (FIGURA 2):

1) Proteção da propriedade intelectual: toda a documentação desenvolvida nos projetos faz parte da produção intelectual em que a empresa investiu tempo de pessoal. Assim, mantém toda essa massa de informações centralizada em um só lugar.

2) Reutilização de projetos: permite a reutilização de partes similares de projetos anteriores para evitar o retrabalho que não agrega valor ao projeto.

3) Eficiência: o acesso aos documentos é feito de uma forma muito mais ágil e correta, padronizando nomenclaturas e estruturas automaticamente.

4) Qualidade: a comunicação entre os responsáveis pelas revisões de versão e o envio da última versão para a manufatura com seus respectivos requisitos torna-se mais assertiva.

5) Tempo de go-to-market: considerando o ciclo de desenvolvimento do produto como um todo, há uma redução global de tempo. Isso permite que o produto tenha um tempo de projeto menor com a mesma qualidade, bem como um maior tempo de mercado por poder aproveitar melhor o timing de lançamento.

Buscando proporcionar aos seus clientes os benefícios listados pelo PDM, a APS3 associa o seu perfil de excelência com técnicos capacitados na solução de PDM mais avançada do mercado: o Teamcenter. Além dos benefícios já listados, há a possibilidade de integração com as principais ferramentas de CAD no mercado, não havendo a necessidade de migração da ferramenta já utilizada. Outro benefício do Teamcenter  é a facilidade na expansão para a ferramenta completa de PLM (Teamcenter), uma vez que um PDM adequado é o primeiro passo para um software de PLM efetivo e integrado.

No hall de soluções do Teamcenter (FIGURA 3), a primeira linha (Start) representa o PDM, onde as características básicas do produto serão listadas: design, documentos, lista de materiais (BOM) e processo (BOP).

 

Com essas especificações, dentro de um software com tempo de implantação de cerca de um mês e acessível a empresas de pequeno/médio/grande porte, já é possível dar um passo a mais na caminhada rumo à digitalização.

Sobre o autor: Gustavo Bernardi Pereira é consultor de PLM (Teamcenter) e de APS (Opcenter) na APS3, Engenheiro de Produção pela UFPR e Mestre em Mineração de Processos pela UFPR.

REFERÊNCIAS

Saaksvuori, A., & Immonen, A. (2004). Product lifecycle management

Stark J. (2015) Product Lifecycle Management. In: Product Lifecycle Management (Volume 1). Decision Engineering. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-17440-2_1

 

 

 

 

Em período de pandemia do vírus Coronavírus, a indústria brasileira encontra-se no dilema de se reinventar de forma rápida. Ganhar eficiência e produtividade será o diferencial para o período de turbulência que se vive atualmente, assim como no futuro, quando for alcançado o controle da saúde pública e o aumento/retomada da produção.

Neste contexto, a jornada digital rumo à indústria 4.0 será mais vital do que nunca, tanto para identificar, como para predizer ajustes na operação, tornando a área de Planejamento e Controle de Produção efetivamente em real time.

Entre exemplos de prioridades estarão: a revisão dos processos como design dos produtos, com o compartilhamento dos dados e colaboração entre as equipes, parceiros e clientes. Como benefícios práticos, já é possível perceber uma redução nos custos, no desperdício e no prazo de entrega dos seus ciclos de desenvolvimento.

Um outro desafio que a indústria vem enfrentando é com a força de trabalho. Hoje, é o empregado do chão de fábrica quem detém o conhecimento técnico da resolução dos problemas. Esse conhecimento não está estruturado, e está arraigado em um “modo de fazer” inerente à própria indústria no Brasil. Conectividade significa deter a informação estratégica também e antecipar-se às necessidades de infraestrutura, reduzindo recursos no que tange à manutenção e tempo de parada –além de ter um processo estruturado de gestão do parque fabril.

Sobretudo em um mercado global extremamente competitivo, assim como também de adaptações, as indústrias precisam desenvolver e oferecer produtos de alto nível. Com a gestão de ciclo de vida de produto (PLM), isto é possível. Um sistema de PLM empresarial impulsiona a inovação de produtos e processos, permitindo que a empresa produza o produto certo. O software Siemens Teamcenter potencializa a inovação e aprimora a produtividade conectando pessoas ao conhecimento de produto e processo necessário para atuar efetivamente em um ciclo de vida de produto mundial. As soluções de gerenciamento de ciclo de vida digital comprovadas do Teamcenter ajudam os fabricantes a gerenciar o conhecimento de produtos e processos em um único ambiente, por meio de diversas ferramentas analíticas e de colaboração para ajudar as empresas a realizar o planejamento de produção digital e assim evitar paradas de produção geradas por falha de projeto.

Com o Teamcenter Manufacturing, as empresas poderão, por exemplo:

-Encurtar o tempo de lançamento do produto, executando o projeto do produto e engenharia de fabricação ao mesmo tempo;

-Garantir a comunicação precisa das informações de fábrica até o chão de fábrica;

-Planejar e otimizar digitalmente o layout de seus instalações de produção, bem antes de iniciar a produção

-Evitar problemas de qualidade do produto por meio da integração de parâmetros de qualidade como parte do processo de planejamento de produção.

 

Portanto, de forma resumida, o Teamcenter é um software integrador, que conecta pessoas e processos dentro das funções do negócio com uma orientação digital para a inovação, integrando todas as etapas do ciclo de vida do produto (PLM).

Para encerrar, fica aqui uma pergunta: quais serão os caminhos que a sua empresa pretende trilhar neste novo momento global?

Sobre a autora: Gisele Lasserre atua na área de marketing da APS3, formada em Gestão de Tecnologia da Informação (Centro Universitário SENAC-SP) e Comunicação ( PUC-PR). Pós Graduada em Administração (FGV-SP) e Marketing ( FAE Business School).

 

O termo Mapeamento do Fluxo de Valor (MFV) vem do inglês “Value Stream Mapping” (VSM) e foi criado por Rother e Shook (2003) com o intuito de desenvolver uma metodologia para identificar todas as atividades de um processo produtivo. Alinhado com os conceitos de Manufatura Enxuta (“Lean Manufacturing”) o VSM tem como objetivos os seguintes aspectos:

1. Identificar o desperdícios existentes no fluxo de processos produtivos
2. Identificar as restrições ou gargalos no fluxo dos processos produtivos
3. Propor ações para minimizar ou eliminar os despercícios, as restrições ou os gargalos de um processo produtivo
4. Calcular o Tempo de Atravessamento do Processo Produtivo (“Lead Time”)

Conceitualmente a palavra despedício está relacionada com algo que não agrega valor, ou seja, com uma atividade que não deveria ser realizada. Segundo Ohno (1997) para a eliminação total do desperdício é necessário ter em mente que:

1. Só há coerência no desenvolvimento de atividades que busquem o aumento na eficiência quando elas estiverem associadas a redução de custos. Sendo assim, se faz necessário preocupar-se com o início da produção apenas do que é estritamente necessário e do uso do mínimo de mão-de-obra
2. Deve-se observar a eficiência de cada operador e de cada processo produtivo. Em seguida o foco deve ser direcionado para proposição de ações que busque o ganho de eficiência por meio da redução dos desperdícios.

Tradicionalmente o VSM é elaborado a mão livre com auxílio de papel, lápis e utilização de símbolos que procuram demonstrar todo o fluxo de valor do processo produtivo. Todas as atividades e informações necessárias para o  fabricação são registradas em um mapeamento que busca mostrar o fluxo da produção de “porta-a-porta”, ou seja, do recebimento do pedido de venda, do planejamento e programação da fábrica, da chegada dos materiais comprados passando pela processo produtivo até a entrega do produto acabado para a planta do cliente.

As figuras 1 e 2 ilustram exemplos de VSM. No qual inicialmente foi mapeado o processo atual e em seguida o futuro (com a proposição de melhorias).

Figura 1 – Exemplo de VSM para o estado atual (antes das intervenções para minimizar desperdícios)

Figura 2 –Exemplo de VSM para o estado futuro (com proposição de ações para minimizar desperdícios)

 

Marcelino e Weiss (2009) demostraram que o VSM é uma ferramenta eficaz para desenvolver ações de melhoria em processos produtivos. Pois propicia de maneira decisiva a organizada a utilização das técnicas de “Lean Manufacturing”. Principalmente quando se deseja converter linhas de produção setoriais em células de manufatura com fluxo contínuo baseados no valor do “Takt Time”.

Levando-se em conta um contexto mais moderno e voltado para era da digitalização vale a pena ressaltar os sistemas Avançados de Planejamento e Programação que tem origem da sigla APS cujo significado em inglês é “Advanced Planning and Scheduling”.

Os sistemas APS são baseados em algorítmos matemáticos avançados e lógica para dar suporte as tarefas de planejamento e programação (IVERT e JONSSON, 2014).

Por meio de sistemas APS o usuário pode facilmente e rapidamente desenvolver cenários e compará-los para em seguida escolher a melhor opção de programação de um processo produtivo com múltiplos recursos primários e diversas restrições (matéria-prima, ferramentais, mão de obra, cores, etc). (KANG e BHATTI, 2019).

Um dos mais renomados sistemas APS do mundo o Siemens Opcenter APS (anteriormente conhecido como Preactor APS) tem a capacidade de atender as necessidades da indústria em termos de apresentar respostas rápidas e inteligentes às mudanças inesperadas (como quebra de máquinas, atraso de fornecimentos, etc). E também auxiliar a Engenharia de Produção na simulação de cenários derivados de proposições de melhoria de processos.

Nesse contexto e em comparação com a tradicional metodologia de mapeamento de fluxo de valor (VSM) a visualização gráfica e ágil do Siemens Opcenter APS apresenta inúmeras vantagens com sua utilização. Dentre as quais podemos destacar a instantânea capacidade de calcular o “Lead Time” (Tempo de Atravessamento) do processo produtivo (Vide Figura 3). Realizado por um simples “click” com o mouse.

Figura 3 –Exemplo de visualização do fluxo de valor via sistema APS para cálculo do “Lead Time”

 

Por fim, nas figuras 4 e 5 é possível demonstrar a forma gráfica com a qual o Siemens Opcenter APS ilustra a utilização de mão de obra e o percentual de utilização dos recursos em relação ao tempo disponível nos turnos.

 

Figura 4 –Representação gráfica da utilização dos recursos

 

Obs.: é possível configurar o sistema para mostra em vermelho situações nas quais a utilização de recursos será maior que a disponibilidade máxima (Recurso Metalwork Operator tem máximo 2, mas em alguns períodos dos dias 12 e 13 apresenta a utilização de 3).

Figura 5 –Representação Gráfica do Carga Máquinas (% de utilização em relação a disponibilidade de tempo nos turnos)

 

Obs.: quando um recurso não apresentar disponibilidade de tempo em função de estar 100% ocupado, o período será mostrado com fundo vermelho e com símbolo de atenção em amarelo.

Isso posto, de maneira análoga ao VSM entretanto com muito mais agilidade, abrangência e flexibilidade o Siemens Opcenter APS é capaz de auxiliar as organizações na busca de reduzir os desperdícios, na identificação de gargalos, na avaliação da capacidade e no cálculo dos “Lead Times”. Sendo uma ferramenta essencial quando o objetivo é a melhoria constante de processos produtivos.

Sobre o autor: Henrique Marcelino é consultor Siemens Opcenter APS / Preactor na APS3, Tecnólogo Mecânico: Processos de Produção (Fatec-SP),  Engenheiro Mecânico (Universidade de Mogi das Cruzes), Pós Graduado em Gerenciamento de Projetos (Universidade de Mogi das Cruzes) e Mestrado em Processos Industriais (IPT/USP).

 

 

 

REFERÊNCIAS

IVERT, L. K.; JONSSON, P. When should advanced planning and scheduling systems be used in sales and operations planning?, International Journal of Operations & Production Management Vol. 34 No. 10, 2014 pp. 1338-1362

KANG, P. S.; BAHTTI, R. S. Continuous process improvement implementation framework using multi-objective genetic algorithms and discrete event simulation. Business Process Management Journal Vol. 25 No. 5, 2019 pp. 1020-1039

MARCELINO, H. P.; WEISS, J. M. G. Melhoria de Processos por meio do Mapeamento do Fluxo de Valor: Estudo de Caso. In Encontro Nacional de Engenharia de Produção (ENEGEP), 2009, Salvador.

PIENGANG, F. C. N.; BEAUREGARD, Y; KENNÉ, J. P. An APS software selection methodology integrating experts and decisions-maker’s opinions on selection criteria: A case study, Cogent Engineering, 6:1, 1594509, 2019. link to this article: https://doi.org/10.1080/23311916.2019.1594509

OHNO, T. O Sistema Toyota de Produção: além da produção de larga escala. Porto Alegre: Bookman, 1997.

ROTHER, M.; SHOOK, J. Aprendendo a Enxergar: mapeando o fluxo de valor para agregar valor e eliminar o desperdício. São Paulo: Lean Institute Brasil, 2003.

SIEMENS. Preactor 17.0.1 User Guide, 2018

O mercado está cada vez mais dinâmico e competitivo, a habilidade de administrar adequadamente os recursos empresariais com o objetivo de elevar ao máximo os resultados é de extrema importância, visto que, conforme expande a utilização de novas tecnologias e modelos de gestão, destacar-se em relação aos concorrentes se torna mais complexo.

Atualmente, os gestores estão buscando novas abordagens de produção, como a filosofia Lean Manufacturing, tecnologias da indústria 4.0 (internet das coisas, realidade aumentada, inteligência artificial, big data, softwares de gestão/produção), entre outras. Essas mudanças acabam organizando, agilizando, reduzindo custos e ampliando a capacidade das fábricas, a fim de torná-las mais competitivas.

É importante ressaltar que um bom relacionamento com o cliente pode fazer com que sua empresa se diferencie das concorrentes. Estabelecer uma proximidade é a melhor maneira de fidelizar seu cliente. Nesse contexto, informações como data de entrega, preço, qualidade, durabilidade e garantia do produto são de grande relevância para interação com os clientes. Essas informações podem ser facilmente encontradas em ordens de produção armazenadas e organizadas em softwares ERPs (Enterprise Resource Planning).

De maneira geral, a demanda ocorre a partir das necessidades do cliente. Assim, é possível iniciar um tipo de ordem de pedido, contendo informações do produto acabado, quantidade requerida, data início do pedido, nome do cliente, local de entrega, data prevista para entrega etc. Mas como é possível estimar o tempo para entrega dos produtos nas quantidades solicitadas, considerando todos os pedidos preexistentes e recorrentes na fábrica, todos os materiais requisitados para fabricação desses produtos, estoque, capacidade das máquinas e restrições?

Na sequência, é realizada a explosão de materiais (BOM), com todas as operações necessárias para atender determinado produto acabado. Considerando que todo o desenvolvimento do produto já foi realizado, assim como os roteiros, tempos e métodos, de modo que não seja necessária nenhuma complementação, o Departamento de Planejamento, Programação e Controle de Produção (PPCP) apenas necessita estabelecer as informações variáveis com n° de ordem de produção, produto e quantidades. A partir dessa etapa, é possível considerar uma ordem de fabricação com todas suas operações bem definidas. As informações das ordens de fabricação como tempos de início e fim da operação, descrição da operação, tempo de processo, entre outras, são necessárias para o cumprimento do programado.

Dentro do universo de programação, encontramos alguns tipos de status das ordens de produção:

1 – Firme: Ordem enviada para o chão de fábrica com prazo definido para ser concluída.

2 – Planejada: Ordem prevista pelo MRP (Master Requirement Planning) com possível alteração. Considerada na programação, mas não enviada para o chão de fábrica.

3 – Concluída: Ordem 100% produzida e aguardando o transporte.

De acordo com Corrêa, Gianesi e Caon (2001):

Dificilmente algum gerente de produção tem a felicidade de estar confortavelmente sentado a sua mesa, na semana 10, e receber um pedido firme de entrega para a semana 21, dando-lhe antecedência suficiente para, sem qualquer incerteza, disparar todos seus pedidos de compra e ordens de produção. Em geral os mercados reais são tais que a concorrência oferece prazos de entrega cada vez menores, forçando as empresas a oferecerem também prazos menores para permanecerem competitivas.

Para os materiais que não constam no estoque, é necessário considerar o disparo das ordens de compra que devem atender políticas de fornecimento. As ordens de compra devem conter dados de rastreabilidade importantes para manter a qualidade dos produtos, como informações do fornecedor, lote das matérias-primas, lead time de entrega, entre outros.

Considerando o grande volume de ordens que necessitam de gerenciamento de acordo com a programação, é possível utilizar uma ferramenta APS (Advanced Planning and Scheduling) para organizá-las. A utilização do software Siemens Opcenter Scheduling/ Preactor  trata a distribuição das ordens de maneira assertiva, considerando a fila de entrega, capacidades finitas e materiais requeridos definidos na estrutura BOM, além de reduzir a média de tempo de produção. No entanto, para isso ocorrer efetivamente, o conceito de programação deve estar baseado em alguns dos modelos determinísticos em uma fábrica caracterizada como Job Shop ou Flow Shop. Os modelos são baseados em regras heurísticas, que podem atender a programação tanto no ótimo local quanto no ótimo global. Algumas regras são conhecidas sistemicamente como EDD (Earliest Due Date) e FCFS (First Come, First Served). Essas e outras regras são utilizadas no Siemens Opcenter Scheduling/ Preactor como programação por data de entrega, programação por minimização de setup global e programação por pesos.

O software Siemens Opcenter Scheduling/ Preactor apresenta uma ordem denominada “ordem de consulta”, que fornece com exatidão o prazo de entrega dos produtos a serem fabricados. Desta forma, torna-se possível estimar prazos de entrega tendo em vista os pedidos preexistentes e recorrentes na fábrica, os materiais requisitados para fabricação desses produtos, estoque, capacidade e restrições.

A Figura 1 apresenta um exemplo de ordem de consulta “OP1000” do produto “B2” na quantidade de 100 peças.

Figura 1 – Exemplo de Ordem de consulta

Ao confirmar a consulta, toda explosão de material a partir do produto B2 será realizada, assim como serão simuladas todas as operações para fabricação dos produtos intermediários (Figura 2). Também serão simuladas as regras de alocação representadas pelas ligações das setas contínuas e setas tracejadas. As relações entre materiais de fornecimento e ordens, estoque/ordens de compra representados por losangos na parte superior do gráfico de Gantt, e entre ordens diferentes serão representadas pelas setas tracejadas. As relações entre operações de uma mesma ordem serão representadas pelas setas contínuas. Após realizar todas as consultas e relação entre ordens, o software apresenta uma data de entrega. No caso do produto B2, para 100 peças, a data da conclusão da produção será no dia 07/02/2000 (Figura 2).

Figura 2 – Data de Entrega da Ordem de Consulta

No passado, o gráfico de Gantt desenhado em papel foi muito oneroso pela dificuldade frequente de atualização e replanejamento da programação. No entanto, atualmente, com os avanços tecnológicos e processamento computacional, essa ferramenta tornou-se essencial para o PPCP, sendo capaz de prever gargalos, atrasos na produção, dificuldades como quebra de equipamento e falta de mão de obra de maneira visual.

Com o uso do software Siemens Opcenter Scheduling/ Preactor, as companhias podem acelerar os seus ciclos de produção e diminuir os tempos de entrega, ao mesmo tempo em que reduzem seus custos operacionais. Além disso, as organizações podem ter uma visão completa e em tempo real sobre o que acontece nas suas fábricas, de forma a antecipar diferentes situações, identificar eventuais desperdícios e tomar decisões com mais rapidez e inteligência.

 

Sobre o autor: Felipe Coelho Simas é consultor Siemens Opcenter APS / Preactor na APS3, Engenheiro de Produção pela PUCPR.

REFERÊNCIAS

CORRÊA, Henrique L; GIANESI, Irineu G. N; CAON, Mauro. Planejamento, programação e controle da produção: MRP II/ERP: conceitos, uso e implantação: base para SAP, Oracle Applications e outros softwares integrados de gestão. 4ª. ed. São Paulo: Atlas, 2001.

CHASE, Richard B; JACOBS, F. Roberts; AQUILANO, Nicholas J. Administração da produção e operações para vantagens competitivas. 11ª. ed. São Paulo, SP: Bookman, 2006.

ASKIN, Ronald G; STANDRIDGE, Charles R. Modeling and Analysis of Manufacturing Systems. 1ª. ed. Nova Jersey, EUA: John Wiley & Sons, 1993.

RUSSOMANO, Victor Henrique. Planejamento e Acompanhamento da Produção. 2ª. ed. São Paulo, SP: Pioneira, 1976.

ZACCARELLI, Sérgio Baptista. Programação E Controle Da Produção. 4ª. ed. São Paulo, SP: Pioneira, 1987.

MASKELL, Brian H. Software and the Agile Manufacturer: Computer Systems and World Class Manufacturing. 1ª. ed. Nova York, EUA: Productivity Press, 1994.

O atual momento econômico que vivenciamos exige respostas rápidas, seguras e assertivas quanto as decisões a serem tomadas. O PPCP ( que é a sigla de planejamento, programação e controle da produção) possui papel importante na manutenção da receita (R$) e no atendimento dos pedidos nos prazos solicitados. Os cenários são dinâmicos e as variáveis infinitas. Como minimizar os riscos e passar segurança com relação ao que se planeja? A resposta é simulando cenários.

Porém, estas simulações devem ser rápidas, ou seja, de preferência feitas em um intervalo de 30min a 2 horas. Não há tempo para esperar. Temos de aproveitar as oportunidades. O objetivo é entregar um sequenciamento que passe credibilidade para a fábrica e ao cliente.

A meta é, e sempre foi, utilizar o mínimo possível o Excel. Por quê? O Excel sempre é utilizado para “confirmar” informações. Muitas vezes é utilizado como forma de sequenciamento paralelo, o que faz com que o PPCP perca credibilidade.

Os processos estão cada vez mais amarrados e atrelados às ISOS, Normas e etc., porém os cenários precisam ser simulados com “n” variáveis e há uma consideração a ser feita: hoje, os cenários são simulados para períodos curtos, vivemos de momentos. Precisamos simular produção com um, dois, três turnos, restrição de número de operadores, preparadores, auxiliares, máquinas, manutenções corretivas, preventivas, realocações etc., os layouts não são mais fixos, são flutuantes, se adequam as demandas.

Essas variáveis requerem um sistema baseado na teoria das restrições. A Teoria das Restrições (TOC – Theory of Constraints) é um paradigma de gestão que considera qualquer sistema gerenciável como sendo limitado em alcançar mais do que suas metas por um número muito pequeno de restrições. Introduzida por Eliyahu M. Goldratt em seu livro A Meta de 1984, a publicidade e liderança por trás dessas ideias foram exercidas principalmente pelo Dr. Goldratt através de uma série de outros livros, seminários e workshops.

A ferramenta que desponta no mercado a mais de duas décadas é o Preactor, hoje Siemens Opcenter APS/Preactor. Trata-se de uma ferramenta APS (Advanced Planning& Scheduling – refere-se a um sistema de planejamento avançado de produção. Esses sistemas são complementares aos tradicionais sistemas de gestão empresarial – ERP’s – e se caracterizam por um melhor controle dos recursos) é uma ferramenta global, instalada em empresas dos mais diversos segmentos e portes. Está presente no mercado a mais de vinte anos e reconhecida como a “melhor prática de mercado” da atualidade, sendo líder em sua categoria. Seus cases são amplamente divulgados e seus resultados são comprovados, pois são atrelados ao contrato de prestação de serviço. Ao adquirir o software a empresa estipula uma série de metas a serem atingidas com a implementação da ferramenta.

Adaptabilidade/flexibilidade – estas duas palavras resumem o que o mercado demanda na atualidade e deverá demandar nos próximos anos. Podemos sequenciar na mesma máquina/equipamento, produtos que atendam a MTO (Make to Order – designada a fabricação conforme pedido) e produtos que atendam a MTS (Make to Stock – designada a fabricação em previsão de vendas e enviados ao estoque). Pode ser sequenciado para frente, para trás, bidirecional, utilizando regras APS, as possibilidades são infinitas. Permite priorizar um item/produto, um cliente, uma sequência preferida, minimizar setups.

Esta Ferramenta APS pode ser instalada em empresas com o mais variado número de colaboradores, cobrindo da viabilidade, até a necessidade. Todos os upgrades são replicados aos usuários a cada atualização de versão. O mesmo pode ser adquirido a licença através de compra ou assinatura (conhecida também como subscription).

As coletas de dados são rápidas. Ou seja, no caso de uma empresa que já possua processos definidos de apontamentos fabris, roteiros de fabricação, tempos, lead time, células de trabalho etc., os dados podem ser carregados em tempo real em questão de minuto(s). No Preactor, você apenas sequencia e “brinca” com as variáveis. Um exemplo,  se uma empresa sequencia cerca de 2.000 OP’s, com total de cerca de 15.000 operações em menos de 1 minuto. Para reprogramar, dependendo as regras vigentes, o tempo vai de 5 segundos a 5 minutos. Se a empresa não tiver dados confiáveis ou processo definido, o sistema não é descartado, cabe análise – cada caso é um caso.

A Ferramenta APS possui uma licença de uso e um de teste, ou seja, você pode fazer “loucuras” em um ambiente de testes sem causar maiores problemas para a produção. Esta licença permite que a Liderança possua uma Opção para Consulta (Preactor Viewer) dos dados. Podemos cadastrar calendários, máquinas, ferramentas, custos, ou seja, qualquer coisa que você planejador imaginar, é possível de ser customizada.

Atendimento PERSONALIZADO, é isso que faz a diferença para o Cliente. O Cliente chega para visitar sua Empresa e pede para ver o sequenciamento de suas OPS, e a interligação entre elas, e com um CLICK, eis que surge algo até então por ele não visto. Esta visualização se dá através do Gráfico de Gantt.

O foco do PPCP é na particularidade, sendo sua obrigação tratar apenas as ordens que estão fora de data. O que segue dentro do planejado não necessita de maiores atenções, sendo sua manutenção feita pelo C (controle), do PPCP.

Com uma ferramenta potente de sequenciamento de produção e customizada para atender as necessidades de cada empresa, o PPCP passa a fazer a gestão de uma série de indicadores:

• Sequencia a produção com base nas OPS, e não mais na demanda prevista apenas.
• Determina a necessidade de mão de obra.
• Equaliza o WIP (Work in Process – estoque/material em processo).
• Simula cenários e fornece OPÇÕES para o Cliente, tomando a decisão em conjunto.
• O atendimento ao Cliente passa a ser feito pelo PPCP, e não mais pela área Comercial, ficando a cargo do PPCP:

1. Recebimento dos pedidos;
2. Devolutiva dos prazos e quantidades;
3. Pesquisa de demanda.

Passou-se o tempo em que uma fábrica possuía seu planejamento dividido por tecnologia, ou por similaridade de produtos ou por setores. Repito, o atendimento é com foco no Cliente – PERSONALIZADO. Juntos somos mais fortes? Então temos de estar juntos.

Buscamos uma evolução da “classe”, o PPCP passa a ser um GESTOR. Passamos da TRANSPIRAÇÃO para a INSPIRAÇÃO.

Deixo aqui uma frase para sua reflexão do consagrado pai da administração moderna, chamado  Peter Drucker:  “Os resultados provêm do aproveitamento das oportunidades e não da solução dos problemas. A solução de problemas só restaura a normalidade. As oportunidades significam explorar novos caminhos “.

Sobre o autor: Rodrigo Tripes é Consultor de APS na APS3 com formação na área de Administração da Produção e grande experiência prática em PPCP de grandes empresas usuárias do Siemens Opcenter APS / Preactor.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

O APS líder de mercado está mudando de nome, mas se mantém firme na sua missão de ajudar os analistas de PCP a predizer o futuro. Aliás, para quem não sabe, o nome Preactor vem de Prediction Actor, ou Ator de Predição. No portfólio da Indústria 4.0, o Preactor está sendo rebatizado como Siemens Opcenter Planning e Siemens Opcenter Scheduling, mas continua sendo a mesma Bola de Cristal do PCP e dificilmente o mercado vai esquecer seu nome original.

Uma vez perguntei a um amigo, analista de planejamento em uma grande indústria usuária do Preactor, como era sua vida de analista de PCP antes do Preactor. Ele me respondeu contando-me a história do cidadão norte americano de nome Jeron Criswell King. (1)

Criswell nascido em 1907 no Estado de Indiana, quando jovem era o Garoto da Previsão do Tempo, entre outras atividades no broadcasting da época. Tudo ia bem na vida de Criswell até que um dia, ao vivo e no ar, ele se esqueceu completamente do script da previsão do tempo. Não teve dúvidas, na hora inventou uma previsão do tempo para os próximos dias em diferentes regiões do país. O incrível mesmo é que ele acertou a previsão, como se pode comprovar alguns dias depois. Então, ele decidiu mudar de profissão e se transformou em um vidente que alcançou grande popularidade e reconhecimento nos Estados Unidos, chegando mesmo a prever a morte do Presidente Kennedy.

Arrematou então meu amigo analista de PCP, antes do Preactor eu fazia como Criswell, eu era uma espécie de vidente sem ter bola de cristal. O vidente na maioria dos casos diz o que as pessoas querem ouvir e usa sua grande experiência de vida e de psicologia para “predizer” o futuro. Um analista de PCP sem bola de cristal faz mais ou menos a mesma coisa. Diz para os clientes internos e externos que vamos dar conta da produção se não tivermos contratempos. Quando os imprevistos acontecem ele usa de sua experiência e conhecimento do piso de fábrica para predizer os atrasos que provavelmente irão ocorrer. Entretanto, o analista de PCP que tem a Bola de Cristal chamada Preactor não precisa mais usar de suas prerrogativas de vidente. Ele usa o Preactor para ter assertividade na programação, agilidade na reprogramação, visibilidade baseada no sequenciamento finito de vários dias na frente e produtividade ao otimizar a programação da produção reduzindo o pior dos desperdícios, o desperdício de tempo.

Tire você mesmo suas conclusões, clicando no link (https://www.aps3.com.br/demonstracao/) e assista a um vídeo de 17 minutos de demonstração do Siemens Opcenter Scheduling / Preactor, a verdadeira Bola de Cristal do PCP, que poderá vir a ser o seu diferencial competitivo.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Sobre o autor: Aparecido do Carmo Martins é Diretor de Serviços e Tecnologia na APS3, Tecnólogo de Processamento de Dados pela FURB, Técnico de Eletrônica pela ETFPR e Especialista em APS certificado pela Siemens.

 

REFERÊNCIAS

(1):   https://en.wikipedia.org/wiki/The_Amazing_Criswell

Como nos blogs anteriores, o Aparecido, Gustavo e Tharçus abordaram temas importantes para que as empresas aumentem sua competitividade no mercado, com ganhos de produtividade, estoques reduzidos e maximização deindicadores de produção, onde a tecnologia vem corroborar com estes resultados, vou falar um pouco do papel das pessoas neste processo.

Cada implantação de uma nova tecnologia nas empresas envolve muitas pessoas, algumas dúvidas aparecem e sentimentos se afloram. A tecnologia traz benefícios para a empresa, mas será que as pessoas percebem que pode trazer benefícios para elas também?

É comum a resistência das pessoas, porque em muitos casos se entende que o avanço tecnológico está mais relacionado à redução de equipe do que a outros ganhos nos resultados. É verdade que algumas pessoas acabam saindo da empresa após uma mudança expressiva, mas pode ser que o motivo não tenha sido a tecnologia em si, mas uma falta de adaptação à nova realidade, falta de entendimento do processo ou participação negativa no projeto. Sempre será necessário pessoas que deem continuidade após a implantação, e as escolhidas serão as que melhor entenderem a nova realidade.

Quando implantamos ferramentas APS, procuramos envolver pessoas chaves de diversas áreas, mesmo que sendo afetadas indiretamente, como vendas, compras, logística, qualidade, entre outras, para que todos os setores possam entender os ganhos que a empresa terá, contribuindo cada vez mais e tornando-se aliadas ao projeto. As áreas afetadas diretamente, como PCP, Produção, Engenharia e TI devem estar presentes sempre, e principalmente trabalharem em conjunto com nossos consultores no alinhamento e disseminação da importância da tecnologia para outras equipes.

Outros fatores que podem levar as pessoas a não se engajarem e se sentirem excluídas, é não acreditar que a decisão da empresa está correta. Neste momento, o líder identificando estes profissionais, deve trazê-los para perto do projeto solicitando sua contribuição, ampliando seu aprendizado e dando oportunidades para uma maior participação.

Este é um tema muito abrangente, e vou ficando por aqui, mas acreditem, se envolvermos as pessoas adequadas e darmos voz para que participem, teremos grandes entusiastas no projeto e que defenderão sempre a nova forma de trabalhar.

Para aqueles que não acreditam, não querem mudar, não querem sair da zona de conforto, deixo um pensamento de que isto pode atrapalhar seu desenvolvimento profissional, pois se você estiver “antenado” com as novas tecnologias, e participado de projetos de implantação de ferramentas, pode ter certeza que será um profissional com maior diferencial no mercado.

Sobre o autor: Rodrigo Matos é Gerente de Projetos na APS3, Administrador de Empresas pela FAE e Pós Graduado em Gerência de Projetos e Logística Empresarial pela FAE Business School.

A necessidade de um planejamento para disponibilizar os insumos e materiais para a produção é muito importante para evitar problemas de não atendimento a demanda. Adotar uma política de aumento de estoques buscando a redução de custos do não atendimento da demanda, pode elevar os custos de manutenção de estoques. Por isso, o planejamento de materiais é essencial para buscar o equilíbrio entre os custos e atendimento da demanda.

O MRP (Material Requeriments Planning) é uma ferramenta de programação aplicada, onde os insumos que serão produzidos para gerar um produto acabado são determinados individualmente; quantidade e momento em que devem estar disponíveis para a operação. Esta ferramenta de planejamento e controle da produção é destinada a programas de necessidades de materiais, a partir de uma demanda original proveniente do plano mestre de produção.

Na montagem de produtos em processos de produção em lote, por exemplo, o MRP é responsável pelos planos detalhados das necessidades dos insumos. Nas empresas com esse perfil, é comum que o PCP inicie sua atuação a partir do que é fornecido pelo MRP. O MRP opera com informações computadorizadas, que ajudam as organizações com o estoque e a demanda dependente, bem como faz a programação de pedidos de reposição.

O MRP converte o plano mestre de produção em demanda independente para peças de reposições e para insumos de manutenção de todos os subconjuntos, componentes e matérias primas necessárias para produzir os produtos acabados. Normalmente essa operação é chamada de explosão de MRP, pois converte a demanda de componentes dos itens finais em um plano de necessidade de materiais que entendemos como uma reposição de todos os subconjuntos, componentes e matérias-primas.

A chamada “demanda independente” é a demanda futura por um produto que, por não ter como ser calculada, tem obrigatoriamente de ser prevista para que se possa gerir o item. Dessa forma, a demanda dependente é a que, a partir de algum sinal (MPS, por exemplo) sobre o controle do programador, pode ser calculada. 

A partir da década de 80 o MRP se expandiu e passou a ser conhecido como MRP II (Manufacturing Resources Planning). A Figura 1 ilustra o posicionamento do MRPII dentro de uma estrutura de planejamento de produção.

O sistema de MRPII utiliza o CRP (Capacity Requeriments Planning) para analisar a capacidade após a explosão do MRP. Porém, está limitado com relação às capacidades dos recursos tomados de forma finita. Assim, é necessário refazer o cálculo da necessidade após a detecção da restrição de capacidade. Além disso, o MRPII também tem outros problemas nas lógicas de prioridades, pois ignora as opções como tempo de setup e/ou prioridade do cliente. Contudo, o sistema opera com conceito de capacidade infinita e, devido a isso, não reconhece os postos críticos do processo como os gargalos ou outras interferências do processo que mantém o MRPII com lead time fixo. O Quadro1 apresenta um comparativo entre os conceitos de MRP e APS.

Tradicionalmente o MRPII não consegue resolver problemas com variação de demanda tratada com excessos de estoque ou trabalho em horas extras, pois considera lead time fixo e não detecta restrições de capacidade. Esses problemas são discutidos continuamente pelas áreas de planejamento e, para resolvê-los, as empresas estão caminhando para os sistemas de capacidade finita, que são chamados de APS (Advanced Planning and Scheduling).

Sobre o autor: Tharçus José Couto é consultor Siemens Opcenter APS / Preactor na APS3, Engenheiro de Produção pela PUCPR e  Pós Graduando em Lean Six Sigma pela PUCPR.

REFERÊNCIAS

CORREA, H.; GIANESI, I. G. N.; CAON, M.: Planejamento, Programação e Controle da Produção. 4nd Ed. São Paulo: Atlas 2001.

ENTRUP, M. L. Advanced planning and scheduling in fresh food industries. Alemanha: Physica-Verlag Heidelberg, 2005.

LUSTOSA, L. ; et al. Planejamento e Controle da Produção. Rio de Janeiro: Elsevier, 2008.

TAAL, M.; WORTMANN, J.C. Integrating MRP and finite capacity planning. Production Planning & Control, v.8, n.3, 1997.

A inovação na indústria da manufatura anda a passos largos, e traz constantes quebras de paradigmas. Esse processo vem evoluindo e se desenvolvendo, especialmente nos últimos 250 anos.

Tudo começou entre 1780 e 1840, quando ocorreu a primeira revolução industrial, provocada pela construção de rodovias e o advento da máquina a vapor, resultando no início da produção mecânica. Mais à frente, entre o final do século XIX e início do século XX, com a invenção da eletricidade e a criação da linha de montagem, configurou-se a segunda revolução industrial, possibilitando a produção em massa¹. A terceira revolução industrial, por sua vez, ocorreu por volta dos anos 70 e representa a utilização de eletrônicos e da tecnologia da informação para a obtenção de maior automação nos processos de manufatura².

AS REVOLUÇÕES INDUSTRIAIS³

 

Esse processo evolutivo permitiu que o mundo da manufatura chegasse até onde nos encontrávamos há pouco tempo. Porém, com a evolução da capacidade de processamento dos computadores, sistemas embarcados e diversos outros elementos que contribuem para o aumento da automatização das fábricas, novos rumos vêm sendo tomados de modo a modificar o formato industrial como conhecemos. O que podemos esperar então desse novo formato?

O princípio do uso de tais tecnologias é permitir que o trabalho mecânico que fazemos hoje possa ser feito majoritariamente pela própria estrutura fabril. Com isso, a adoção de tais tecnologias traz ganhos como:

        – períodos menores de desenvolvimento de produto;

        – individualização na demanda;

       – flexibilização da produção;

       – descentralização na tomada de decisões;

        – eficiência econômica e ecológica de recursos;

       –  sistemas modulares e eficientes de produção, caracterizados por cenários onde os produtos controlam seus próprios processos de manufatura.

Dessa forma, governos e indústrias ao redor do mundo têm desenvolvido ações para que esses benefícios possam se tornar tangíveis.

Em 2010 a Alemanha lançou o plano de desenvolvimento tecnológico chamado “High-Tech Strategy 2020”, que busca fortalecer a parceria entre indústria e ciência, bem como melhorar as condições para a inovação tecnológica do país. Seguindo o exemplo alemão, outros países lançaram programas de desenvolvimento tecnológico para poder formalizar e direcionar melhor esse processo:

INICIATIVAS POR PAÍS (ADAPTADO DE [5])

Uma vez que cada país apresenta uma interpretação distinta desse processo evolutivo, há um maior uso dos diversos termos associados à indústria 4.0: sistemas embarcados, sistemas ciber-físicos, internet das coisas, big data, cloud computing, gêmeo digital, etc. A associação dessa miríade de termos na área da manufatura ainda promete muitas novidades nos próximos anos. Até lá, nos resta trabalhar duro para que haja cada vez mais afinidade entre a indústria e o conhecimento científico para melhorar a qualidade de vida de forma sustentável.

Sobre o autor: Gustavo Bernardi Pereira é consultor Siemens Opcenter APS / Preactor na APS3, Engenheiro de Produção pela UFPR e Concluindo Mestrado em Engenharia de Produção na UFPR em 2019.

 

REFERÊNCIAS

¹SCHWAB, Klaus. A Quarta Revolução Industrial. São Paulo: EDIPRO, 2016.

²ACATECH, National Academy of Science and Engineering. Recommendations for implementing the strategic initiative INDUSTRIE 4.0. 2013. Disponível em: <http://bit.ly/2JuEHFQ> Acesso em: 04 maio 2017.

³BRASIL, Ministério da Indústria, Comércio e Serviços. ABDI (Agenda Brasileira para a Indústria 4.0). 2017. Disponível em: <http://www.industria40.gov.br/>. Acesso em 16/05/2019

⁴GTAI, German Trade & Invest, INDUSTRIE 4.0: Smart manufacturing for the future. 2014. Disponível em: <http://bit.ly/2XfWHau>. Acesso em: 04 maio 2017.

⁵Liao, Y. et al. (2017), “Past Present and future of Industry 4.0 – a systematic literature review and research agenda proposal”, International Journal of Production Research, Vol. 55, No. 12, pp. 3609–29.

O DESAFIO DO JOBSHOP

No ambiente JOBSHOP o gestor da manufatura sente-se perdido por falta de visibilidade, pois não existe uma “linha” de produção física, os recursos produtivos primários costumam apresentar grande ociosidade, os materiais se acumulam formando incômodos WIP (Work-in-Process) e normalmente as entregas atrasam. Com o uso do Preactor APS para fazer a programação (scheduling), com o conceito de capacidade finita, o gestor ganha a necessária visibilidade, podendo antever os possíveis atrasos, gerenciando as ociosidades e entendendo que elas são inevitáveis na maioria das vezes no ambiente JOBSHOP e conseguindo tomar providências para evitar que imprevistos gerem atrasos nas entregas.

 

É muito comum que a indústria que trabalha com produção a partir de projeto de produtos  (ETO – Engineer-to-Order), ou que produz sob encomenda de itens repetitivos (MTO – Make-to-Order) apresentem seu piso de fábrica com as características JOBSHOP. Naturalmente, o maior desafio destes dois tipo de produção é exatamente cumprir o prazo de entrega prometido ao cliente. Desnecessário dizer que os atrasos são comuns nestes casos. Logo, o desafio da gestão desta produção, sem dúvida, é cumprir os prazos, e, para isto é fundamental a visibilidade. Só com a visibilidade o gestor poderá antever possíveis atrasos e tomar providências em tempo hábil para evitá-los. Somente com visibilidade o gestor poderá antever os impactos que os imprevistos irão provocar nos prazos de entrega. Imprevistos como pedidos urgentes, quebras de máquina, falta de fornecimento e atrasos na produção são apenas alguns exemplos de imprevistos que precisam ser administrados.

MELHORANDO A QUALIDADE DOS ESTOQUES

Falar em níveis dos estoques com os empresários da indústria brasileira é realmente tocar num ponto nevrálgico. O nível de estoque da nossa empresa muitas vezes faz parte do nosso DNA empresarial, desde os tempos da mão de obra escrava. Quanto mais se trabalhava e produzia, maior era estoque e melhor portanto para o patrão. Até hoje muitas empresas aumentam os estoques porque isto muitas vezes significa produzir com menor custo e/ou melhorar a produtividade. Porém em um ambiente competitivo e sem inflação, estoque é dinheiro parado. Se a abordagem produtiva do nosso negócio é a abordagem MTS (Make-to-Stock), não há como fugir de termos o estoque disponível para pronta entrega aos clientes. Porém, devemos ter o estoque correto para cada item, conforme o giro de cada um. A Previsão de Vendas e o DOC (Days of Cover) de cada item deverão resultar no nível adequado de estoque de cada SKU, o que se pode chamar de “Qualidade do Estoque”. Em contrapartida, quando temos estoque elevado para um item de baixa demanda e estoque baixo para um item de alta demanda, podemos dizer que não temos qualidade de estoque.

Logo, um software APS (Advanced Planning & Scheduling) que realmente ajude o empresário a ter qualidade estoque, forçosamente, terá que ser um APS cujo módulo de planejamento (AP – Advanced Planning), distribua a capacidade de produção da fábrica (figura abaixo) para atender os vários itens a serem produzidos, mantendo o estoque o mais próximo possível do DOC de cada item determinado pela área comercial (figura acima). Acreditamos que o Preactor é o único APS do mercado que realmente faça um MPS com Capacidade Finita, o que é um pre-requisito para planejar a produção distribuindo a capacidade entre os vários itens a serem produzidos e tendo como alvo o DOC de cada item. Fica aí o desafio. Existe outro APS no mercado que tenha o módulo de Planejamento (Planning) com capacidade finita? Lembramos que não vale se utilizar do módulo de sequenciamento (AS – Advanced Scheduling) para dizer que se faz o MPS finito.