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APLICAÇÃO DA SIMULAÇÃO

COMPUTACIONAL PARA AVALIAÇÃO

DE CAPACIDADE PRODUTIVA:

ESTUDO DE CASO EM UMA EMPRESA

DO SETOR METAL-MECÂNICO

Carolina Gandolfi de Araujo (PUCRS)

[email protected]

Fernando de Oliveira Lemos (PUCRS)

[email protected]

A busca pelo aumento da capacidade produtiva é um objetivo comum

na maior parte das empresas. Antes de investir em maquinários novos

e na contratação de funcionários a empresa deve fazer uma análise das

possíveis mudanças operacionais que ppodem aumentar a capacidade

do sistema sem o investimento em recursos extras. Dessa forma,

técnicas da produção enxuta, como a eliminação de perdas e

mapeamento do fluxo de valor podem servir como ferramentas de

apoio nessa busca. Este artigo tem como objetivo apresentar

alternativas para o aumento da capacidade produtiva em uma empresa

do ramo de equipamentos rodoviários, por meio da simulação

computacional. Com o uso da simulação computacional, do

mapeamento do fluxo de valor e da realocação dos recursos

disponíveis na empresa foi proposta uma sistemática de trabalho

dividida em três fases que resultaram na identificação de quatro

diferentes cenários, os quais atingiram um aumento na capacidade

produtiva da empresa de até 75%.

Palavras-chaves: Produção Enxuta; Mapeamento do Fluxo de Valor;

Simulação Computacional; Capacidade Produtiva

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

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



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1. Introdução

No atual cenário competitivo, muitas empresas estão alterando seus métodos de produção com

o objetivo de aumentar a eficiência dos processos. Neste caso, uma das bases estratégicas

mais importantes para a tomada de decisões é o conhecimento da capacidade produtiva. A

estimativa da capacidade depende de muitos fatores, e a busca pelo aumento da capacidade

exige o conhecimento de todos os fatores que afetam o processo produtivo (MOREIRA, 1998;

YANG et al., 2008).

Um dos métodos mais adotados para melhorar o rendimento de uma empresa é o Sistema de

Produção Enxuta (PAY, 2008), que segue a premissa de produzir somente a quantidade

necessária, no momento necessário, com baixo custo e a eliminação de desperdícios e de

elementos desnecessários na produção (OHNO, 1997).

Para uma organização adotar conceitos de Produção Enxuta, é necessário que a mesma

conheça os seus processos detalhadamente, saiba em qual estágio da produção seu

desempenho operacional está sendo prejudicado e quais as perdas afetam a produção

(ARGOUND et al., 2004).

Para a identificação das perdas e melhor entendimento do processo produtivo, pode-se

fazer uso da técnica de Mapeamento do Fluxo de Valor (MFV), que se baseia na modelagem

de processos para auxiliar na localização das fontes de desperdícios e na elaboração de planos

de melhorias (FERRO, 2003). Em conjunto com a técnica de MFV, algumas empresas vêm

usando ferramentas computacionais de simulação para auxiliar nas análises e melhorias

definidas a partir do MFV (PAÇO, 2006).

Estas ferramentas são usadas para complementar o MFV, pois permitem a validação dos

fluxos atuais de materiais e informações e a avaliação de diferentes alternativas para

otimização destes fluxos (SOLDING; GULLANDER, 2009). Além disso, a simulação

permite avaliar a variabilidade do sistema, possibilitando análise dos impactos que irão

ocorrer em um processo dinâmico (LIAN; VAN LANDEGHEM, 2002).

O objetivo deste trabalho é apresentar uma sistemática de simulação computacional para

avaliação de mudanças operacionais que proporcionam aumento da capacidade produtiva. A

sistemática proposta foi aplicada em uma empresa de médio porte do setor metal-mecânico,

com o objetivo específico de analisar a capacidade de produção de uma linha de montagem.

Encontrar maneiras de aumentar a capacidade sem o investimento em recursos extras é uma

das vantagens da simulação computacional de processos produtivos, o que possibilitou neste

trabalho a análise de diferentes cenários com aplicação de melhorias.

2. Referencial teórico

Nesta seção é apresentada a revisão bibliográfica dos principais temas abordados no trabalho:

Capacidade Produtiva, Mapeamento do Fluxo de Valor e Simulação Computacional.

2.1. Capacidade produtiva

A capacidade produtiva é definida como a quantidade máxima de produtos e serviços que

podem ser produzidos em um determinado intervalo de tempo (MOREIRA, 1998). No cálculo

da capacidade de um processo devem ser consideradas as paradas programadas, o mix de

produtos, padrões de qualidade e métodos de programação. A capacidade realmente utilizada

considera também os imprevistos que acontecem durante a produção, ou seja, paradas não

programadas (HEIZER; RENDER, 2001; KLIPPEL et al., 2003).



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O dimensionamento da capacidade de qualquer sistema produtivo é feito a partir da previsão

de demanda dos produtos, que direciona a quantidade de recursos necessários para atender a

demanda futura (PERONI, 2000).

Para o estudo da viabilidade do aumento da capacidade é necessário conhecer a capacidade

atual e prever as necessidades de capacidade futura. Uma das soluções para o aumento da

capacidade produtiva, sem investimento na aquisição de novos recursos, consiste na

identificação e eliminação das perdas que atuam no sistema de manufatura, conceito aplicado

em sistemas com base na Produção Enxuta (ANZANELLO et al., 2009).

Para a eliminação dos desperdícios e, consequentemente, aumento da eficiência da produção,

é necessária a identificação das perdas da produção, classificadas em perdas por (SHINGO,

1996): (i) superprodução; (ii) espera; (iii) transporte excessivo; (iv) processos inadequados;

(v) inventário desnecessário; (vi) movimentação desnecessária; e (vii) produtos defeituosos.

Além das sete perdas citadas acima, vem sendo introduzido o conceito da oitava perda

referente a não utilização da criatividade dos funcionários (LIKER, 2004).

Devido à complexidade de um sistema produtivo, a identificação de perdas deve ser realizada

de forma estruturada como, por exemplo, utilizando o Mapeamento do Fluxo de Valor (MFV)

(NAZARENO, 2003).

2.2. Mapeamento do fluxo de valor

O MFV tem como objetivo a representação gráfica de todas as etapas envolvidas nos fluxos

de materiais e de informação dentro de um processo produtivo, buscando o atendimento das

necessidades dos clientes, desde o pedido até a entrega (ROTHER; SHOOK, 2003; WEE;

WU, 2009). Este mapeamento detalhado permite a identificação das perdas e

compartilhamento de informação entre as áreas produtivas (PRADO, 2006).

A primeira etapa do MFV é a definição do produto ou família de produtos que será mapeada

(ROTHER; SHOOK, 2003). A segunda etapa é o desenho do estado atual do processo

produtivo analisado, a partir da coleta de informações do fluxo de produção (NAZARENO,

2003). A terceira etapa é o desenho do mapa futuro, que deve representar o que é esperado

dos fluxos de materiais e informações sem as perdas atuais identificadas no mapa atual. A

última etapa aborda a elaboração do plano de implantação do mapa futuro, detalhando como

se pretende chegar ao estado futuro (ROTHER; SHOOK, 2003).

O MFV tem limitações como, por exemplo, a não incorporação da variabilidade dos

parâmetros de produção na análise. Para minimizar este tipo de limitação utiliza-se a

Simulação Computacional como ferramenta de apoio ao MFV (LIAN; VAN LANDEGHEM,

2002; OLIVEIRA, 2008).

2.3. Simulação computacional

A simulação computacional vem ganhando espaço no cenário industrial para a análise de

sistemas complexos (SOLDING; GULLANDER, 2009). A representação de um sistema real

por meio de modelos lógicos e matemáticos, que tentam representar o comportamento do

mesmo, de forma lógica, acurada e através do tempo, permite prever o desempenho de uma

operação e explorar diferentes cenários (PADGEN; SHANON; SADOWSKI, 1995; LAW;

KELTON, 2000; ROBINSON, 2004).

Diversos autores como McHaney (1991), Strack (1984), Harrel et al. (2007), sugerem

métodos para a desenvolvimento de um modelo computacional. Neste estudo será utilizada a

sistemática sugerida por Law e Kelton (2000): (i) Formular o problema e planejar o estudo;



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(ii) Coletar dados e definir o modelo; (iii) Validar o modelo conceitual; (iv) Construir o

modelo computacional e verificá-lo; (v) Executar o modelo; (vi) Validar o modelo; (vii)

Especificar parâmetros da simulação; (viii) Executar diferentes simulações; (ix) Analisar os

resultados; e (x) Documentar os resultados obtidos.

Os principais objetivos na simulação de um processo produtivo são o estudo dos tempos de

operação, do layout utilizado, da movimentação dos materiais, de avaliação de investimento

em equipamentos e processos e da capacidade produtiva (HARREL et al., 2007). Paço (2006),

por exemplo, avaliou o uso da simulação como ferramenta de apoio na construção de mapas

futuros que aplicassem conceitos de Produção Enxuta. Soares et al. (2011) buscaram a

reestruturação do layout produtivo, via simulação, para aumento da produtividade e redução

do lead time. Gujarathi, Ogale e Gupta (2004) avaliaram, através da simulação, mudanças

para aumento da capacidade produtiva.

Na busca do aumento da capacidade produtiva, a simulação computacional pode auxiliar tanto

na análise do processo de MFV quanto na avaliação da implantação de conceitos da Produção

Enxuta (ABDULMALEK; RAJGOPAL, 2007).

3. Sistemática proposta

O presente trabalho propõe uma sistemática de avaliação de mudanças operacionais em um

processo produtivo, utilizando técnicas de mapeamento do fluxo de valor para identificação

dos desperdícios na linha de produção, e de simulação computacional para validação do MFV

e análise de diferentes cenários (Figura 1).

O método apresentado é segmentado em três etapas: (i) Planejamento e Formulação do

Problema; (ii) Modelagem Computacional; e (iii) Experimentação e Conclusão. A sistemática

é detalhada na seção de aplicação prática.

Figura 1 – Fluxograma do método de trabalho proposto

Fonte: Adaptado de Law e Kelton (2000), Rother e Shook(2003), e Freitas (2001)

4. Aplicação prática



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Neste estudo a sistemática proposta foi aplicada em uma linha de produção e a definição dos

cenários simulados considerou apenas o fluxo de materiais dentro do processo, não sendo

considerado o fluxo de informações.

4.1. Planejamento e formulação do problema

Esta etapa aborda o planejamento do estudo e formulação do problema, coleta de dados,

criação do modelo conceitual, desenho do mapa do estado atual, identificação das perdas da

produção e validação do modelo conceitual.

4.1.1 Formulação do problema e planejamento do estudo

O primeiro passo é definir a problemática a ser estudada, onde vai ser aplicado o estudo e

quais são os objetivos do trabalho. Pelo fato da empresa não saber qual é a capacidade

máxima da linha de montagem, a análise da capacidade produtiva foi definida como a

problemática a ser abordada. Desta forma, objetivo do trabalho é avaliar mudanças

operacionais, focadas em eliminação de perdas, buscando o aumento da capacidade produtiva.

Após a definição do produto que será analisado na linha de montagem e do objetivo, foi

realizado o planejamento da etapa de coleta de dados necessários para a criação do modelo

conceitual e para o MFV da linha de montagem. Nesta etapa foram levantadas informações no

chão de fábrica bem como em entrevistas com os colaboradores de diversos setores da

empresa.

4.1.2 Coleta de dados e desenvolvimento do modelo conceitual

A montagem do produto inicia com uma ordem de produção de uma configuração básica do

produto para estoque (configuração com possibilidade de customização segundo demanda do

cliente). Quando ocorre a entrada de um pedido de cliente, os itens voltam ao processo para as

customizações requisitadas. Esta estratégia de produção é utilizada devido ao longo lead time

de produção, disponibilidade de peças do fornecedor e demanda variável do produto

analisado.

O fluxo de materiais que representa o modelo conceitual é representado pelo MFV

apresentado no APÊNDICE A. Para a execução deste trabalho foram coletados os tempos de

operação em cada centro de trabalho da linha em estudo e os recursos alocados a ela. A coleta

de dados foi realizada através de visitas ao local em que o estudo foi executado, entrevistas

com funcionários e pesquisa nas bases de dados fornecidas pela empresa.

Na coleta dos tempos de operação foram feitas 10 medições, com o intuito de retratar

variações de tempos no modelo computacional e desenvolver um modelo preciso. Também

foram coletados os tempos de movimentação entre as estações de trabalho.

4.1.3 Mapeamento do estado atual e identificação de perdas

O desenho do mapa do estado atual discrimina informações como, por exemplo, número de

operadores em cada centro de trabalho, existência de estoques intermediários, tempo

disponível, tempo de atravessamento e tempo de ciclo.

Com a coleta dos dados da empresa, foi possível a elaboração do mapa do fluxo de valor atual

da linha de produção (APÊNDICE A). A partir do mapa foi possível identificar quatro tipos

de perdas: (i) Perda por espera; (ii) Perda por processamento; (iii) Perda pelo não uso da

criatividade dos colaboradores; e (iii) Perda por superprodução antecipada.

A perda por espera pode ser verificada devido ao elevado tempo de processamento na pré-

montagem (1.759,4 min), bloqueando a entrada do produto na montagem. A perda por

processamento foi identificada na estação E5 e de finalização; foi constatada uma perda de



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118 minutos em atividades desnecessárias na estação E5 e na estação de finalização foi

identificada uma perda de 40 minutos em processamentos desnecessários. A perda por

superprodução antecipada ocorre devido à estratégia de produção para estoque de

equipamento na configuração básica.

4.1.4 Validação do modelo conceitual

Antes do desenvolvimento do modelo computacional é fundamental a validação do modelo

conceitual. Esta validação é realizada através da comparação entre as informações descritas

no mapa conceitual e o processo real.

A validação visa assegurar que o modelo retrate o verdadeiro cenário de produção e evitar a

ajustes futuros no modelo após a execução da simulação. No caso deste estudo, uma equipe da

empresa avaliou o modelo conceitual, discriminado no APÊNDICE A, e consideraram que o

modelo representa de forma satisfatória o processo atual da empresa. Nesta etapa também

foram validadas algumas simplificações para o modelo: (i) o modelo representou a simulação

de 4 semanas de funcionamento da linha de montagem; (ii) o modelo considerou somente o

fluxo da célula de pré-montagem até a inspeção final; (iii) foi considerado que as peças estão

sempre disponíveis para a montagem; e (iv) os operadores estão sempre disponíveis.

4.2. Modelagem computacional

O software utilizado para a modelagem computacional foi o ProModel, este software foi

escolhido devido a disponibilidade do mesmo para o desenvolvimento do estudo.

4.2.1 Construção e verificação modelo computacional

Uma vantagem da simulação computacional é a possibilidade de retratar a variação dos

tempos no sistema, diferentemente do MFV em que é usado um tempo médio em cada

operação. Dessa forma, foi utilizada a ferramenta StatFit, disponível no ProModel, para

definição das distribuições de probabilidade dos tempos de operação de cada estação de

trabalho.

A Figura 2 apresenta a representação gráfica do modelo computacional. A verificação do

modelo computacional foi feita após várias rodadas de simulação e não ser constatado

qualquer erro no modelo.

Figura 2 – Modelo Computacional

Fonte: Elaborado pelos autores

4.2.2 Simulação da capacidade de produção e validação do modelo

As rodadas de simulação do modelo computacional permitiram a obtenção da capacidade

máxima do sistema. Segundo o resultado da simulação, dentro de 4 semanas de

funcionamento da linha de montagem foram montados 12 equipamentos. Apesar de a empresa



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não saber sua capacidade operacional, o número encontrado na simulação (12 equipamentos

montados em 4 semanas) foi considerado coerente pela equipe da empresa.

A validação do modelo foi feita analisando o lead time apresentado no mapa do estado atual

(APÊNDICE A), que foi de 81,35h, o qual representa a soma dos tempos em operação e os

tempos de espera no sistema. O lead time obtido na simulação foi de 74,38 horas. A diferença

entre os lead times é por causa das restrições da ferramenta de mapeamento do fluxo de valor;

o qual não considera variações de tempos no sistema, nem os tempos em que os recursos estão

indisponíveis. Desta forma a equipe da empresa validou o modelo computacional,

considerando que a diferença foi resultado do MFV não levar em conta as variações de tempo

das operações.

4.3. Experimentação e análise de resultados

Nesta etapa foi simulado somente um cenário para o aumento da capacidade, considerando

propostas para eliminação das perdas identificadas no mapeamento do fluxo de valor. O

cenário simulado representa uma mapa futuro que visa a eliminação da perda por

processamento e da perda pelo não uso da criatividade dos colaboradores.

A perda de processamento foi identificada pelo gestor da Engenharia de Processos. Na

estação E5 foi identificada uma atividade executada de forma indevida, que durava 219,7

minutos e que exigia o manuseio de um equipamento. Caso o equipamento fosse utilizado de

forma correta, o tempo de ciclo da atividade seria de 101,7 minutos.

Além disto, percebeu-se que 40 minutos na estação de finalização não agregavam valor ao

produto final, esses 40 minutos eliminados eram de pintura de componentes e que não eram

importantes para o consumidor final. Na simulação desse cenário foram realizados ajustes nos

tempos de operação nas estações E5 e de finalização (redução de 158 minutos).

De acordo com os montadores da linha de produção, muitos dos processos efetuados na pré-

montagem são dedicados ao abastecimento de apenas uma estação; dessa forma foi sugerida a

criação de 4 pré-montagens adjacentes a cada estação de montagem (E1, E2, E3, e E4). Com a

criação das estações de pré-montagem os tempos de operação da estação única de pré-

montagem foram distribuídos e o tempo de espera das estações clientes da estação de pré-

montagem diminuiu, acarretando na diminuição do tempo ocioso e aumento da produtividade

nas estações de montagem.

Para essa simulação a equipe da empresa indicou quais tempos de operações dentro da pré-

montagem eram referentes a cada estação. O resultado obtido neste cenário foi de um

acréscimo de 9 unidades na produção de 4 semanas se comparado com o cenário atual,

totalizando a saída de 21 equipamentos finalizados.

O tempo de lead time apresentado é baseado na saída do sistema de um produto. No cenário

atual o lead time de produção de um item ficou em média em 74,93h. No cenário que testou

as melhorias, o lead time obtido foi de 34,03h, uma redução de 55% neste indicador.

Na Figura 3 percebe-se, que apesar de ocorrer o aumento da capacidade produtiva do sistema

e o aumento do tempo de operação dos locais no Cenário 3, as estações 3, 4, 5 e inspeção 1

passaram a ter parte dos seus tempos disponíveis bloqueados (cor rosa no gráfico). Isto

ocorreu devido à criação das estações de pré-montagens adjacentes às estações, as quais

possibilitaram o aumento do tempo em montagem nos centros de trabalho E1, E2, E3 e E4. O

setor de teste é o gargalo neste cenário, acarretando em espera nas estações 4 e 5.



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Complementar à comparação do lead time e da capacidade produtiva, houve um significativo

ganho na redução do tempo de espera dos locais dos cenários sugeridos, conforme pode ser

analisado no APÊNDICE B. Além do aumento da capacidade produtiva, este modelo

aumentou consideravelmente a porcentagem do tempo de operação dos locais conforme

Figura 3.

Figura 3 – - Estados dos locais no cenário atual e no cenário com melhorias

Fonte: Elaborado pelos autores

5. Considerações finais

Este trabalho teve como objetivo apresentar uma sistemática de aumento da capacidade

produtiva por meio de mudanças operacionais. Com o auxilio da simulação computacional

chegou-se a conclusão de que é possível avaliar mudanças que podem aumentar a capacidade

de um sistema, mudanças estas definidas a partir do mapeamento do processo produtivo e pela

identificação dos desperdícios.

Na simulação realizada notou-se que a busca pela eliminação da oitava perda é de extrema

importância, pois sem ouvir os funcionários e incentivar o uso de suas criatividades, as

empresas correm o risco de perder sugestões de melhorias muito importantes para a

otimização dos processos produtivos. A perda pela não utilização da criatividade dos

colaboradores é de suma importância para as empresas, pois além de ser uma forma de

reconhecimento dos funcionários, é uma forma das empresas obterem vantagens competitivas

e torná-las mais competitivas no mercado.

Apesar da eliminação da perda por processamento ter resultado na produção de apenas um

produto a mais, ela é fundamental em um processo, pois além de permitir o aumento de

capacidade, esta mudança reduz custos da empresa em função da redução de materiais

utilizados da execução de trabalhos dispensáveis.



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Por fim, concluiu-se que o uso da simulação computacional é uma ótima ferramenta para o

auxilio no processo de tomada de decisões nas empresas. O uso da ferramenta de MFV foi de

extrema importância para o trabalho, pois é uma maneira de organizar os fluxos envolvidos na

produção e de identificar as etapas críticas no processo. Etapas estas que foram o foco de

melhoria na simulação computacional.

Apesar da ferramenta de MFV ter auxiliado na sistemática proposta para o aumento da

capacidade produtiva do sistema. Foi possível constatar ao longo do trabalho as limitações

desta ferramenta e que podem ser aprimoradas pelo uso da simulação. O mapeamento do

fluxo de valor não representa um comportamento estocástico do sistema e a simulação

permite a representação da variabilidade dos tempos no sistema, e por isso permite identificar

comportamentos e situações que não são percebidas no MFV.

Do ponto de vista acadêmico, este trabalho foi muito importante para o entendimento da

possibilidade de integrar as diferentes técnicas abordadas buscando atingir o mesmo objetivo

final. Sendo possível comparar as ferramentas de MFV e de simulação computacional, bem

como avaliar os benefícios na utilização de ambas as ferramentas.

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APÊNDICE A - Mapa do Estado Atual

APÊNDICE B - Comparativo dos Tempos de Espera dos Locais

Cenário Atual

Cenário 1 Cenário 2

Cenário 3 Cenário 4

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