Determinação da dimensão ideal da frota

• 1º passo - inputs

- características do carro para cada teste

- matriz de combinações (BCM)

É formado um problema clássico de cobertura, para determinar o número mínimo de configurações

dos carros para realizar os testes.

Determinação da dimensão ideal da frota

• 2º e 3º passos: otimizar teste de alocação

- 2º passo: testes para grupos de veículos idênticos, considerando a capacidade total do grupo

- 3º passo: o modelo programa testes para cada carro, assegurando que nenhum teste é feito entre dois carros idênticos

Desenvolvimento do modelo e design de pressupostos

• 1º pressuposto: “os usuários são espertos” (usuários do POM: engenheiros → por isso, foi desenvolvida apenas uma interface inicial

que foi implementada no Excel)

• 2º pressuposto: “o modelo de otimização era apenas uma orientação” (o usuário poderia

adaptar os resultados) 1) o modelo não considerou todas as questões;

2) os engenheiros de design nunca tinham usado esse tipo de modelo e não acreditavam muito que os resultados funcionariam;

3) os engenheiros deveriam ter modificado a programação real para alocar resultados não previstos do programa de testes.

Secunda fase: execução do modelo

• Objetivo: Atingir o ótimo (nº mínimo de veículos)

• “problemas” da frota encontrada pelo modelo:

1) alguns protótipos são sub-utilizados,

2) a frota proposta pode exceder o orçamento

aplicar o POM novamente!!!!!!!

Primeira fase: planejamento estratégico e orçamento

• POM-Predictor: sistema de planejamento estratégico e orçamento baseado nas técnicas utilizadas no POM, para prever os custos associados aos protótipos.

1º) definição de expectativas de mudanças rápidas, preocupado com a futura linha de produção (mercado de veículos alvo, número de tipos de estilos de lataria, motores e outros componentes principais).

Cada conteúdo esperado gera um preço para design e para teste. O POM-Predictor usa o nível de mudança

dos componentes principais para estimar quantos protótipos serão necessários para a linha de produto.

Primeira fase: planejamento estratégico e orçamento

• POM-Predictor: conjunto de oito módulos de sistemas especializados, cada um visando a criação de um DVP genérico em uma das maiores atividades de testes

Prevendo quais testes serão necessários para verificar o novo componente do carro, o sistema pode estimar o

número de protótipos requeridos.

Os sistemas especialistas contêm regras que especificam condições que indicam que os testes são

necessários → níveis de mudança

Primeira fase: planejamento estratégico e orçamento

Teste: determinar quais configurações do veículo

testar, considerando o pior caso para o veículo analisado

- POM: determina quais regras e combinações melhor se aplicam para cada teste → forma planejadores de modelo compactos

- testes simples e em pequeno nº: teste inicial a partir da comparação dos veículos com os modelos

- testes complexos e em grande nº: utilização do POM em sua forma original para otimizar o nº de veículos.

Cronograma do desenvolvimento do modelo e barreiras

1994: um grupo de gestores engenheiros

participou de um curso sobre modelagem determinística em um programa mestre desenvolvido pela Wayne State University para a Ford Motor Company

1995: 1ª turma - criação de um time de projetos para atacar o problema do planejamento de frota (‘what-if questions’)

set covering → desenvolver uma frota de protótipo

Cronograma do desenvolvimento do modelo e barreiras

2ª turma – continuação do trabalho da primeira; mais

experiência em planejamento de protótipos;

construíram uma ampla base suporte; acompanharam os modelos de desenvolvimento de veículos da Ford para que implementassem sua ferramenta.

- período de transição e pressão na Ford: o novo conceito ainda deveria ser comprovado com um teste real em condições de trabalho atuais.

Implantação do Modelo Inicial

• Início em Junho de 1996 com veículos de trânsito

• Precisou-se de 2 meses para o completo funcionamento e a correção de 3 problemas– Desenvolvimento de um Software em Excel– Codificação em GAMS– Obtenção de um Feedback dos planejadores

Implantação do Modelo Inicial

• 1ª utilização do modelo– Número de protótipos era o dobro do

alcançado com o sistema antigo

• 2ª utilização, com correção dos dados– Resultado 25% menor do que o modelo

antigo– Uma economia de $12 milhões– Redução do tempo do plano de testes de 6

meses para semanas

Implantação do Modelo Inicial

• Extensão do modelo

– Utilização do modelo para o setor de caminhões da Ford

– Desenvolvimento de um POM-Predictor para o planejamento estratégico

Implantação do Modelo Inicial

• Atualizações e Prevenções do Modelo– Imagem negativa do projeto de estudantes– Adequação do modelo aos planejadores

europeus– Ferramentas computacionais para satisfazer

os planejadores europeus– Utilização de ferramentas mais caras– Utilização de SIs

Impactos do Modelo

• Abrangência do POM-Prediztor– Ford, Lincoln, Mercury, Jaguar e Volvo

• Abrabgência do POM– Taurus, Windstar, Explorer e Ranger– Utilizado para estimular o número de veículos

requeridos

Impactos do Modelo

• Redução de Custos– 1995 $1 bilhão– 2000 %250 milhões

• Número de pedidos– Aumento de 20% de 1995 para 2000– Utilizado para estimular o número de veículos

requeridos

Impactos do Modelo

• Outros Impactos

– Motivação e Facilitação ao lançamento de protótipos

– Diminuição do tempo de planejamento– Determinação de metas consistentes

KISSm – Keep It Simple and Smart

• Estratégia de Modelagem para novos modelos

– Assumi-se que os usuários finais são experientes e possuem habilidades analíticas

– O aprendizado é mais fácil– Não há necessidade de simplificar os formatos de

entrada e de saída– Não há necessidade de investir na prevenção de

erros

MAUT e Mustang

• Utilização do Teoria dos Multi-Atributos

• Avaliação de Alternativas para a linha Mustang

• Foi possível que diferentes organizações dentro da Ford contribuíssem na tomada de decisão

Otimização + Simulação e Plantas Flexíveis Agrupadas

• Utilização do Modelo como parte de dois casos– 1º a flexibilidade é justificada– 2º a flexibilidade não é justificada

• Com o final dos projetos– Investimento de milhões de dólares na

flexibilização e priorização das linhas

Árvore de decisões para decisões de Design atrasadas

• Construção de um modelo de árvore de decisão para auxiliar engenheiros– Identificação das ferramentas chaves

• Ford declarou o modelo como “Ótima Prática”– Oferecimento de treinamentos para

engenheiros de outras plantas e outros países

Conclusão

• Ford e Wayne State University– Auxílio no desenvolvimento dos estudantes– Nas habilidades analíticas e organizacionais

• POM– O modelo inicial superou muitas críticas– Tornou-se parte do Planejamento Estratégico da Ford– Incentivou a realização de projetos com estudantes