SIMULAÇÃO COMPUTACIONAL DO SISTEMA
DE EMISSÃO DE ORDENS TWO-BOUNDARY
CONTROL APLICADA A UMA EMPRESA
AUTOMOBILÍSTICA
AMANDA CRISTIE NOBRE (UFG-RC)
Stella Jacyszyn Bachega (UFG-RC)
As atividades desenvolvidas pelo Planejamento e Controle da Produção (PCP)
ganham cada vez mais importância no ambiente empresarial, uma vez que
estas podem garantir vantagens competitivas para a empresa. Dentre as
atividades de controle da produção estão os ordering systems ou Sistemas de
Emissão de Ordens (SEO’s). A simulação computacional pode ser utilizada
para auxiliar a análise do desempenho de SEO’s. Com base neste contexto, o
objetivo do presente trabalho é simular o sistema de emissão de ordens Two-
boundary Control (TBC) no ambiente real de uma empresa automobilística.
Para isso, foram utilizadas as abordagens de pesquisa quantitativa e
qualitativa, e os procedimentos de pesquisa experimental e estudo de caso.
Os resultados obtidos mostraram que o TBC permitiu conduzir a ordem de
produção com a geração de estoques intermediários praticamente
inexistente. Dentre as contribuições deste trabalho, tem-se o incentivo do uso
de simulação para análise de desempenho de sistemas de emissão de ordens
antes de sua efetiva implantação.
Palavras-chave: Sistemas de emissão de ordens, TBC, simulação, empresa
automobilística.
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Perspectivas Globais para a Engenharia de Produção
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1. Introdução
As atividades de Planejamento e Controle da Produção (PCP) tornam-se cada vez mais
importantes no ambiente empresarial, pois as vantagens competitivas são adquiridas e/ou
reforçadas quando as necessidades e os desejos de seus clientes são atendidos. Assim, tarefas
como saber o que produzir, quanto e quando adquirem importância no processo decisório das
organizações, para certificar que o produto requerido estará no local e no momento desejados
e em quantidade correta para atender os desejos e necessidades dos clientes.
Uma das atividades do PCP é controlar as necessidades no que se trata de componentes e
materiais e avaliar a capacidade no nível de Sistemas de Emissão de Ordens (SEO‟s).
Conforme Chiavenato (2008), o controle de produção caracteriza a última etapa do PCP.
Trata-se de acompanhar, avaliar e regular as atividades produtivas, visando assegurar que o
planejado seja executado e os objetivos pretendidos sejam atingidos.
Dentre as atividades de controle da produção estão os ordering systems. Essa nomenclatura
foi dada por Burbidge (1990), mas também são conhecidas como Sistemas de Emissão de
Ordens (SEO‟s). Esses sistemas auxiliam no controle de liberação de ordens de produção no
chão de fábrica. Burbidge (1983) classifica os sistemas em três grupos: sistemas de fluxo
controlado, sistemas de estoque controlado, e sistemas para fazer de acordo com o pedido. A
existência de sistemas híbridos foi exposta por Corrêa, Gianesi e Caon (2007). Estes sistemas
possuem características de dois ou mais sistemas, visando melhores resultados.
A literatura da área apresenta vários SEO‟s, dentre eles estão os sistemas Kanban, OPT
(Optimized Production Technology), CONWIP (Constant Work in Process), MRP (Material
Requirements Planning), PBC (Period Batch Control) e o TBC (Two-boundary Control), que
é o foco deste trabalho.
Dentre as técnicas que podem auxiliar as empresas no processo decisório de qual sistema de
emissão de ordens utilizar, está a simulação computacional. A simulação é advogada por
diversos autores como Buffa e Sarin (1987), Law e Kelton (2000), Berends e Romme (1999),
Chwif e Medina (2007) e Freitas Filho (2008). Autores como Iucksch (2005), Jodlbauer e
Huber (2008), MacDonald e Gunn (2008), Ghrayeb, Phojanamongkolkji e Tan (2009),
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Khojasteh-Ghamari (2009), Wang, Cao e Kong (2009), Bachega e Tavares (2013) aplicam a
simulação computacional para estudo do desempenho de diversos SEO‟s.
Baseado neste contexto, o objetivo do presente trabalho é simular o sistema de emissão de
ordens TBC no ambiente real de uma empresa automobilística. Com a finalidade de alcançar
este objetivo, a estrutura deste trabalho é a que segue: na segunda seção será apresentada a
revisão bibliográfica; na terceira seção, a metodologia de pesquisa utilizada; na quarta seção
tem-se a simulação realizada; e na quinta seção estão as considerações finais.
2. Revisão bibliográfica
Nesta seção há uma breve revisão bibliográfica sobre os sistemas de emissão de ordens que
compõem o sistema híbrido TBC simulado nesta pesquisa (híbrido Kanban-CONWIP) e, logo
após, o sistema TBC é explicado.
2.1. Os sistemas Kanban e CONWIP
Conforme Kim, Chhajed e Palekar (2002), o Kanban pode ser utilizado como uma ferramenta
de produção na qual deve-se considerar o nível de influência direta do cliente. Se este exerce
alta influência no sistema produtivo, o Kanban pode ser utilizado como um sistema de puxar a
produção. Na situação contrária, é mais adequado o uso do sistema empurrado de produção.
O Kanban, assim como demais sistemas de produção existentes que se baseiam em cartão de
controle, são principalmente dedicados a ambientes de produção repetitiva (LAND, 2008).
Forno, Tubino e Valle (2007) afirmam que existem três tipos de cartão Kanban: (a) Kanban
de produção; (b) Kanban de fornecedor; (c) Kanban de transporte/movimentação/requisição.
De forma que o Kanban de produção é usado para dar início à produção. O Kanban de
fornecedor tem a função de avisar ao fornecedor que é necessário o envio de materiais para
uma área específica do processo produtivo. Já o Kanban de transporte é o responsável por
interligar os setores produtivos no chão de fábrica.
Quanto ao CONWIP, este pode ser entendido como um sistema híbrido, pois limita o WIP
(work in process) dentro da linha, mas não o faz entre os postos de trabalho como o Kanban
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(HOPP; SPEARMAN, 2000). Conforme Spearman et al. (1990), o CONWIP caracteriza uma
forma generalizada de Kanban. No Kanban, os cartões são utilizados para sinalização da
produção de uma determinada peça. Já no CONWIP, os cartões de produção são alocados a
uma linha de produção (e não a um número específico de peças).
Assim, o número de peças é alocado nos cartões no início da linha de produção, baseando-se
na lista de pedidos em carteira (backlog list). O cartão é removido da fila e assinalado com o
primeiro número de peças da lista de pedidos para cada matéria prima (ou componentes)
presente. Os tempos e números de peças são ajustados e também anotados no cartão, como o
tempo de entrada no sistema (SPEARMAN et al., 1990).
2.2. Two-boundary control (TBC)
Conforme Bonvik, Couch e Gershwin (1997), o TBC utiliza uma combinação de algumas
características do Kanban, do CONWIP, ou do Estoque-base. Para este sistema, o tamanho do
buffer de produtos acabados precisa ser pelo menos tão grande quanto a capacidade de
Estoque-Base da última máquina para permitir que este atinja a meta de produção. Como se
trata do sistema híbrido ocorre o envio dos cartões Kanbans para o primeiro estágio para
permitir o carregamento de outra peça, ao invés de emitir cartões Kanbans do estoque de
produtos acabados para o último estágio de produção quando as peças são usadas.
Este cartão Kanban acompanhará a peça por todo o caminho, enquanto outros cartões
Kanbans recirculam para restringir (limitar) o local de acumulação de estoque. Além disso,
nenhum Kanban separado é necessário para a sincronização do último estágio produtivo com
a linha de montagem, visto que a quantidade de material na linha inteira nunca pode exceder o
estoque permitido neste buffer (BONVIK; COUCH; GERSHWIN, 1997).
O TBC pode também ter origem do CONWIP, de acordo com Bonvik, Couch e Gershwin
(1997), em que haverá a restrição de níveis de estoque intermediários. Este sistema está
representado na Figura 1, onde „Ni‟ é o número de cartões Kanbans circulando na célula „i‟ e
“Z” é o número de cartões CONWIP.
Figura 1- Funcionamento do TBC
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Fonte: Adaptado de Bonvik, Couch e Gershwin (1997)
Tendo o TBC esta configuração (Kanban-CONWIP), no que se trata do controle de WIP
local, usa-se cartões Kanbans, e quanto ao controle global, são usados cartões CONWIP. As
informações são enviadas para a primeira estação de trabalho pelo sistema CONWIP, mas
segundo Boonlertvanich (2005), este fluxo de informação pode ser parado caso não haja
estoque de produtos acabados no instante da chegada de demanda.
O sistema Kanban-CONWIP ou TBC detecta problemas na linha e bloqueia o lançamento de
peças para produção, se essas não puderem ser processadas no futuro. Boonlertvanich (2005)
afirma que o sistema híbrido é caracterizado pelo objetivo de solucionar esta questão da
seguinte maneira: a informação de demanda de produto acabado é disseminada diretamente
do início da cadeia para autorizar o primeiro estágio de produção por meio do método
CONWIP, e para minimizar ou evitar o acúmulo de estoque na entrada do estágio
caracterizado como gargalo, este é limitado em cada estágio pelo Kanban.
Geraghty e Haevey (2005) compararam os SEO‟s puxados e híbridos por meio de simulação.
Os autores concluíram que o sistema híbrido Kanban-CONWIP ou TBC foi de forma
consistente o melhor de todos os outros SEO‟s.
Bonvik, Couch e Gershwin (1997) também realizaram simulações para comparar alguns
sistemas como o Kanban, minimal blocking, estoque-base, CONWIP e TBC. Após o estudo,
explicitou-se que o TBC possui vantagens em relação aos outros sistemas, dentre elas: o TBC
permite melhoria contínua da produtividade e do nível de serviço; e faz o sistema de produção
ser mais responsivo a ajustes nas taxas de produção, que é atingível somente com o controle
Kanban.
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3. Metodologia
A classificação de uma pesquisa, quanto a sua abordagem, pode ser quantitativa ou qualitativa
(BRYMAN, 1989). Creswell (2013) defende o uso combinado da abordagem quantitativa
com a qualitativa como estratégia de pesquisa. Na presente pesquisa foram utilizadas estas
abordagens de forma combinada.
Quanto aos procedimentos de pesquisa, foram aplicados o método de pesquisa experimental
(BRYMAN, 1989; CRESWELL, 2013) e estudo de caso (YIN, 2013). O estudo de caso foi
empregado na etapa da pesquisa em que foram coletados alguns dados sob essa perspectiva
qualitativa, com a finalidade de compreender o ambiente real da empresa estudada.
O método de pesquisa experimental, que possui preocupações da abordagem quantitativa,
pode ser aplicado em modelagens matemáticas e simulações computacionais (BRYMAN,
1989). Este procedimento foi utilizado nesta pesquisa devido ao uso de simulação
computacional (LAW; KELTON, 2000). Nesta pesquisa, foram seguidos os passos para um
estudo de simulação propostos por Law e Kelton (2000) e usou-se o software ProModel®
Student 2010.
Os dados utilizados na pesquisa foram coletados em uma empresa do ramo automobilístico.
Dentre os dados coletados para a representação do sistema estão: i) quantidade de estações de
trabalho; ii) quantidade de operadores por estação de trabalho; iii) tempos de operação em
cada estação de trabalho; iv) jornada de trabalho; e v) ordem de produção. Alguns dados
coletados não são expostos neste trabalho por questão de sigilo.
O sistema foi modelado e analisado conforme as preocupações de sistemas terminais
(FREITAS FILHO, 2008). Para a identificação do intervalo de confiança para cada variável
analisada no modelo, utilizou-se o nível de confiança 95%. O valor do semi-intervalo de
confiança (half-width) foi interpretado como a confiança de que em 95% das replicações
obtém-se uma média que estará no intervalo da média obtida ± o semi-intervalo (KELTON;
SADOWSKI; SADOWSKI, 2002).
4. Simulação do sistema de emissão de ordens TBC
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Nesta seção, as principais características do modelo desenvolvido para elaboração do presente
trabalho são apresentadas. Ainda, há a apresentação dos resultados obtidos por meio do
modelo simulado no software ProModel®.
4.1. Principais características do modelo desenvolvido
O modelo do TBC, híbrido Kanban-CONWIP, foi desenvolvido com base nas instruções de
Bonvik, Couch e Gershwin (1997). Salienta-se que o TBC não estava em uso na empresa no
momento da coleta de dados e o ambiente real é caracterizado como flow shop.
Os dados coletados, de uma parte da linha de produção de uma empresa do setor
automobilístico, foram adequados para a representação do funcionamento da parte estudada
segundo o TBC. A parte da linha estudada refere-se à produção de eixos, sendo que no
modelo houve a representação de parte de uma ordem de produção constando somente três
tipos de eixos, que neste trabalho são chamados de eixo 1, eixo 2 e eixo 3.
A parte estudada da linha de produção possui cinco estações de trabalho, em que cada uma é
responsável pela realização de um conjunto de atividades para montagem dos eixos. Para a
representação do TBC com base na realidade da empresa, foram dispostos um posto de
cartões CONWIP no início da linha e quatro postos de cartões Kanban. Ainda, houve a
representação de um estoque inicial, onde a matéria-prima para o início do processo na
estação de trabalho 1 chega em tempos constantes, que seguem o tempo estabelecido pela
empresa e a ordem de produção. Também foi representado um estoque final, para onde são
direcionados os eixos acabados, e quatro estoques intermediários, que são utilizados somente
quando a próxima estação de trabalho estiver ocupada.
A jornada de trabalho representada no modelo é de 8,63 horas. Este é apenas o tempo útil para
a produção. Sendo assim, este tempo foi considerado como a duração da simulação, uma vez
que o objetivo do modelo é analisar o comportamento do sistema estudado em um dia normal
de trabalho, segundo o funcionamento com base no TBC.
Os tempos de operação para cada estação de trabalho foram representados de acordo com a
distribuição triangular. Esta distribuição foi selecionada devido ao fato de não se conhecer a
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forma exata da distribuição, mas se conhecia estimativas para o menor valor, o valor mais
provável de ocorrer e o maior valor (CHWIF; MEDINA, 2007).
As Figuras 2 e 3 mostram a simulação em andamento para o cenário TBC. Os cartões cinza
são CONWIP e os demais cartões são Kanban (vermelho, azul, verde e amarelo). As
quantidades de entradas, de cada eixo produzido até o momento, assim como do total
produzido, também são indicadas nas figuras.
Figura 2 – Simulação em andamento
Fonte: dados da pesquisa
Figura 3 – Outra vista da simulação em andamento
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Fonte: dados da pesquisa
Observa-se, ainda, que todos os tipos de eixos (representados pelas cores amarela, vermelha e
cinza) passam por todas as estações de trabalho. Na primeira estação de trabalho, o cartão
CONWIP é anexado ao eixo, juntamente com o cartão Kanban. No decorrer da linha, o cartão
CONWIP continua anexado ao eixo e trocam-se os cartões Kanban conforme a estação de
trabalho. Os cartões Kanban utilizados voltam para o final da fila do seu posto
correspondente.
Portanto, enquanto o cartão CONWIP acompanha a peça durante a produção, os cartões
Kanban estão em constante circulação. Assim, os cartões Kanban fazem o controle local da
produção e o cartão CONWIP coordena a produção de forma global, devido a isso, são
necessários mais cartões Kanban em relação ao CONWIP.
Na última estação de trabalho permanece somente o cartão CONWIP, que após o
processamento terminado, retorna para o início da linha (ao final da fila do posto de cartões
CONWIP). No estoque final, o eixo pronto é representado pela cor preta.
4.2. Resultados obtidos
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Para análise dos dados médios obtidos nos relatórios, foram feitas 30 replicações. Como os
semi-intervalos de confiança (half-width) foram menores que 10% das médias amostrais, esse
número de replicações foi considerado satisfatório para maior precisão dos dados.
A Tabela 1 apresenta os dados referentes às quantidades médias de produção de cada tipo de
eixo e do total médio de eixos produzidos. Ainda, há os resultados dos mínimos, máximos,
desvio padrão e semi-intervalo de confiança (half-width). Em relação aos eixos dos tipos 1 e
3, não houve variação entre os valores de média, máximo e mínimo. Quanto ao eixo do tipo 2,
o valor médio obtido foi de aproximadamente 69 eixos, com um desvio padrão de 0,41
unidades para mais ou para menos. O total de eixos produzidos foi de aproximadamente 127
eixos, sendo a maior produção de eixos do tipo 2 (conforme a parte da ordem de produção
utilizada no modelo).
Tabela 1 – Resultados da produção de eixos
Tipo de Eixo Média Máximo Mínimo Desvio padrão Half-width
Eixo 1 9 9 9 0 0
Eixo 2 68,97 70 68 0,41 0,15
Eixo 3 49 49 49 0 0
Total de eixos produzidos 126,97 128 126 0,41 0,15
A Tabela 2 é referente ao percentual de utilização das estações de trabalho. Estão
apresentados os valores médios, máximos, mínimos, desvio padrão e half-width. É possível
observar que a primeira estação de trabalho teve uma utilização média de 99,67% do tempo
útil para produção. A quarta estação de trabalho obteve a menor utilização média,
contabilizando 75,07% do tempo útil. Observa-se que, mediante a representação do sistema
TBC na parte da linha estudada, há uma possível tendência de queda de utilização das
estações de trabalho ao longo da linha. Tal fato pode ser explicado pelo fato dos tempos de
operação serem menores ao longo da linha, comparados a primeira estação.
Tabela 2 – Utilização das estações de trabalho
Local Média (%) Máximo (%) Mínimo (%) Desvio padrão Half-width
Estação de trabalho 1 99,67 99,97 99,43 0,14 0,05
Estação de trabalho 2 88,28 88,99 87,34 0,41 0,16
Estação de trabalho 3 85,83 86,69 84,85 0,44 0,17
Estação de trabalho 4 75,07 76,06 73,91 0,53 0,19
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Estação de trabalho 5 76,94 77,33 76,42 0,25 0,09
Os dados sobre o percentual de utilização dos estoques intermediários são apresentados na
Tabela 3. Nesta também há os valores percentuais médios, máximos, mínimos, desvio padrão
e half-width. Nota-se que os estoques intermediários foram pouco utilizados, o que indica uma
característica positiva do sistema TBC quanto à redução desses estoques. As peças
praticamente não passam por um período de espera para serem processadas na próxima
estação de trabalho.
Tabela 3 – Utilização dos estoques intermediários
Local Média (%) Máximo (%) Mínimo (%) Desvio
padrão Half-width
Estoque intermediário 1 0,18 0,27 0,11 0,03 0,02
Estoque intermediário 2 0,54 0,62 0,45 0,05 0,02
Estoque intermediário 3 0,06 0,09 0,03 0,01 0,01
Estoque intermediário 4 0,02 0,03 0,01 0,01 0
5. Considerações finais
O objetivo inicialmente proposto foi alcançado. Foi realizada a simulação do TBC aplicada no
ambiente produtivo de uma empresa automobilística. Notou-se que a simulação
computacional do TBC auxilia na assimilação do SEO e na percepção dos detalhes de seu
funcionamento. Ainda, os resultados obtidos na simulação indicam que a parte da linha
estudada, mediante o funcionamento do TBC, consegue atender a ordem de produção com
estoques intermediários praticamente inexistentes.
O presente trabalho contribui para maior discussão sobre o tema simulação de sistemas de
emissão de ordens. Ainda, gera informações para a literatura de engenharia de produção sobre
o desempenho do sistema TBC, sistema este pouco estudado na literatura da área. Também, a
pesquisa contribui para o ramo empresarial, ao incentivar o uso de simulação para análise de
desempenho de sistemas de emissão de ordens antes de sua efetiva implantação. Assim, uma
determinada empresa pode simular alterações na produção e analisar se os resultados obtidos
serão vantajosos para alcançar seu objetivo.
Sugere-se, como pesquisa futura, simular, analisar e comparar o desempenho de outros
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sistemas de emissão de ordens para identificação de qual sistema se aplica melhor a realidade
do sistema produtivo de determinada empresa.
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