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Universidade de Aveiro

Ano 2019

Departamento de Economia, Gestão, Engenharia Industrial e Turismo

Mariana Craveiro Soares

MELHORIA DA GESTÃO OPERACIONAL DE UMA LINHA DE MONTAGEM

Universidade de Aveiro

Ano 2019

Departamento de Economia, Gestão, Engenharia Industrial e Turismo

Mariana Craveiro Soares

MELHORIA DA GESTÃO OPERACIONAL DE UMA LINHA DE MONTAGEM

Relatório de Projeto apresentado à Universidade de Aveiro para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Mestre em Engenharia e Gestão Industrial, realizada sob a orientação científica da Professora Doutora Ana Maria Pinto de Moura, Professora Auxiliar no Departamento de Economia, Gestão, Engenharia Industrial e Turismo da Universidade de Aveiro.

Dedico este projeto aos meus pais e irmã pelo incansável apoio.

o júri

presidente Prof. Doutor João Carlos de Oliveira Matias professor catedrático da Universidade de Aveiro

Prof. Doutor Luís Gonçalo Rodrigues Reis Figueira professor auxiliar da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto

Prof. Doutora Ana Maria Pinto de Moura professora auxiliar da Universidade de Aveiro

agradecimentos

Em primeiro lugar, agradecer à PREH Portugal que me concedeu esta oportunidade de estágio. A toda a sua equipa que me recebeu de forma excecional e apostou em mim e naquilo que eu pude trazer de novo. Um especial agradecimento à Engenheira Sara Cardoso, a minha orientadora da instituição, que sempre esteve disponível para me esclarecer dúvidas, que me deu oportunidade de dar a minha opinião e de crescer como profissional. Ao Engenheiro Paulo Matos, um enorme obrigada, por toda a sua disponibilidade, apoio e conhecimentos transmitidos. Ao Engenheiro Manuel Castro que sempre se mostrou disponível para responder às minhas questões. À professora Ana Moura, minha orientadora da Universidade, pelo interesse demonstrado, disponibilidade e orientação indispensável durante a realização deste Projeto. Procurou sempre ter um papel ativo ao longo de todo o meu estágio através de sugestões e recomendações de melhoria. Aos meus pais, pela educação, pelos valores transmitidos e por todo esforço e dedicação. Por nunca deixarem de acreditar em mim e nas minhas capacidades, uma fonte de inspiração e motivação. À minha irmã que, em momentos de maior angústia, sempre soube a palavra certa a dizer e a melhor forma de me tranquilizar e pela confiança constante que depositou em mim. Ao meu namorado por toda a paciência, apoio incondicional e pelas palavras reconfortantes nos momentos mais difíceis. Aos meus amigos, que sempre estiveram disponíveis para me ajudar e que nunca me falharam quando precisei de alguma coisa. O meu muito obrigado a todos os que me acompanharam ao longo deste percurso académico, de altos e baixos, mas sobretudo de aprendizagens, quer a nível académico, profissional e pessoal.

palavras-chave

lean, indústria automóvel, gestão operacional, modelo de afetação, linha de produção.

resumo

Num setor altamente competitivo como é a indústria automóvel, os desafios com que se confrontam os operadores são constantes e exigem, a cada momento, capacidade de inovação. Melhorar produtos, adaptar processos, aumentar qualidade e reduzir custos são algumas das preocupações que se impõem, implacavelmente. A gestão aplicada a segmentos de ponta, onde os concorrentes se digladiam com argumentos poderosos, numa incessante busca de superação, determina que a decisão se inspire no mais ínfimo detalhe. Destarte, o presente projeto visou alcançar a melhoria da gestão operacional de uma linha de montagem da indústria automóvel. Para tanto, desenvolveu-se uma metodologia com base na análise e observação de práticas e comportamentos. Vários tipos de desperdícios foram detetados, o que ocasionou a implementação de práticas de Lean, permitindo, deste modo, melhorar o desempenho, mormente nos postos identificados como sendo mais críticos. Simultaneamente, recorreu-se a um processo de tentativa-erro com vista a maximizar a eficiência de uma determinada operação. Suscitou-se também a necessidade de promover uma alteração no que à disposição da linha concerne, pelo que, atento o conhecimento genérico do processo e de acordo com as tipologias de layouts existentes, implementou-se o layout em formato de “U”, mais adequado ao processo produtivo em questão. Até ao momento, a organização não apresentava qualquer critério e/ou modelo para realizar a distribuição dos seus colaboradores pelas diferentes operações. Surgiu então a necessidade de desenvolver um modelo de afetação, recorrendo ao software IBM ILOG CPLEX, por forma a promover uma melhor alocação de recursos humanos. Considerando cada caso concreto, o modelo desenvolvido permite que a escolha do trabalhador para ocupar determinado posto resulte da ponderação entre as exigências das funções e as qualificações do trabalhador, potenciando o desempenho individual. De um modo geral, os resultados alcançados demonstraram que a adoção das práticas Lean e o desenvolvimento de um modelo de Programação Linear Inteira Binária contribuem para a melhoria da performance operacional de uma linha de produção.

keywords

lean, automobile industry, operational management, affectation model, line of production.

abstract

In a highly competitive industry such as the automotive industry, the challenges faced by operators are constant and require innovation at all times. Improving products, adapting processes, increasing quality and reducing costs are some of the pressing concerns, relentlessly. The management applied to cutting-edge segments, where competitors fight with powerful arguments, in an incessant search for overcoming, determines that the decision is inspired by the smallest detail. Thus, the present project aimed at achieving the improvement of the operational management of an automotive assembly line. For that, a methodology was developed based on the analysis and observation of practices and behaviours. Various types of wastes were detected, which led to the implementation of Lean practices, thereby improving performance, especially at the locations identified as being more critical. Simultaneously, a trial-error process was used to maximize the efficiency of a given operation. It was also raised the need to promote an alteration in the layout of the line concerned, so that, considering the generic knowledge of the process and according to the typologies of existing layouts, the layout was implemented in a "U" format, more appropriate to the production process in question. At the moment, the organization did not present any criterion and / or model to carry out the distribution of its employees by the different operations. There was a need to develop an affectation model using IBM ILOG CPLEX software to promote a better allocation of human resources. Considering each specific case, the developed model allows the choice of the worker to occupy a given position results from the balance between the requirements of the functions and the qualifications of the worker, enhancing the individual performance. In general, the results showed that the adoption of Lean practices and the development of a Binary Whole Linear Programming model contribute to the improvement of the operational performance of a production line.

Melhoria da Gestão Operacional de uma linha de montagem

I

ÍNDICE

1. INTRODUÇÃO .......................................................................................................................1

1.1. Objetivos ........................................................................................................................1

1.2. Metodologia seguida no projeto ......................................................................................1

1.3. Estrutura do documento ..................................................................................................2

2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA ...................................................................................................5

2.1. Toyota Production System ..............................................................................................5

2.2. Lean Production..............................................................................................................5

2.3. Lean Thinking .................................................................................................................7

2.4. Desperdício e Valor ........................................................................................................9

2.5. Tipos de Layout ............................................................................................................ 12

2.5.1. Layout por Posição Fixa ........................................................................................ 12

2.5.2. Layout por Processo ............................................................................................. 12

2.5.3. Layout por Produto ................................................................................................ 13

2.5.4. Layout Celular ....................................................................................................... 13

2.6. Programação Linear ..................................................................................................... 15

2.6.1. Programação Linear Inteira ................................................................................... 17

2.6.2. Problemas de Afetação ......................................................................................... 17

3. CASO DE ESTUDO ............................................................................................................. 19

3.1. Apresentação da Empresa ............................................................................................ 19

3.1.1. PREH Portugal ...................................................................................................... 19

3.2. Apresentação do projeto ZBE ZBF ................................................................................ 21

3.3. Descrição do Processo Produtivo ................................................................................. 21

4. OPORTUNIDADES DE MELHORIA ..................................................................................... 25

4.1. End Of Line .................................................................................................................. 25

4.2. Operação 200 ............................................................................................................... 28

4.3. Operação Swarovski ..................................................................................................... 31

4.4. Operação Pré-Check .................................................................................................... 33

4.5. Novo Projeto de Layout................................................................................................. 34

5. DISTRIBUIÇÃO DE TAREFAS PELOS COLABORADORES ................................................ 37

II

5.1. Descrição do Problema ................................................................................................. 37

5.2. Metodologia Aplicada.................................................................................................... 37

5.2.1. Levantamento e Tratamento de Dados .................................................................. 37

5.2.2. Balanceamento ..................................................................................................... 38

5.2.3. Matriz de Qualificações ......................................................................................... 41

5.3. Formulação do Problema .............................................................................................. 42

5.4. Testes computacionais ................................................................................................. 43

5.5. Análise dos Resultados ................................................................................................ 43

5.6. Conclusões................................................................................................................... 44

6. CONCLUSÕES E TRABALHO FUTURO .............................................................................. 45

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ............................................................................................. 49

ANEXOS ..................................................................................................................................... 51

A - Fluxograma da versão High ................................................................................................ 51

B - Fluxograma da versão Low ................................................................................................. 52

C - Duração de cada reteste automático................................................................................... 53

D - Atribuição de cada colaborador ao número correspondente do Modelo ............................... 54

E - Qualificações dos colaboradores para os diferentes grupos de máquinas ........................... 55

F - Modelo desenvolvido no CPLEX ......................................................................................... 58

G - Resultados obtidos do CPLEX ............................................................................................ 60

H - Layout da triplicação da linha a ser implementado .............................................................. 63


III

Índice de Figuras

Figura 1 – Objetivos do Toyota Production System ........................................................................5

Figura 2 – Os princípios do Lean Thinking ......................................................................................9

Figura 3 – Tipo de atividades de trabalho ..................................................................................... 10

Figura 4 – Layout por Posição Fixa .............................................................................................. 12

Figura 5 – Layout por Processo .................................................................................................... 12

Figura 6 – Layout em Linha .......................................................................................................... 13

Figura 7 – Layout Celular ............................................................................................................. 13

Figura 8 – Configurações básicas de células de manufatura ........................................................ 15

Figura 9 – Países onde o grupo PREH tem unidades de produção ............................................... 19

Figura 10 – Sede da PREH Portugal ............................................................................................ 20

Figura 11 – Exemplo do produto ZBE ZBF aplicado ao serie 8 ..................................................... 21

Figura 12 – Layout inicial ............................................................................................................. 22

Figura 13 – Botão rotativo: subconjunto obtido da OP40 .............................................................. 22

Figura 14 – Tampa: subconjunto obtido da OP150 ....................................................................... 23

Figura 15 – Placa Base: subconjunto obtido da OP200 ................................................................ 23

Figura 16 – End Of Line da linha ZBE ZBF ................................................................................... 25

Figura 17 – Atividades realizadas na operação 200 ...................................................................... 28

Figura 18 – Sequência de atividades realizadas na operação 200 ................................................ 29

Figura 19 – Placa base e pivot, da esquerda para a direita ........................................................... 29

Figura 20 – Versão anterior do housing com orifícios VS versão atual .......................................... 30

Figura 21 – Sequência do processo de encaixe com o auxílio da prensa ...................................... 30

Figura 22 – Operação Swarovski ................................................................................................. 31

IV

Figura 23 – Estágios do Swarovski: Sem cola, Com cola e excessos, Com cola e sem excessos da

esquerda para a direita ................................................................................................................ 32

Figura 24 – Recorte dos excessos de cola ................................................................................... 33

Figura 25 – Remoção do excesso de cola do jig ........................................................................... 33

Figura 26 – Operação Pré-Check ................................................................................................. 33

Figura 27 – Layout intermédio ...................................................................................................... 35

Figura 28 – Escala de qualificação ............................................................................................... 41

Figura 29 – Metal sheets .............................................................................................................. 46

Figura 30 – Operação 90 ............................................................................................................. 47


V

Índice de Tabelas

Tabela 1....................................................................................................................................... 27

Tabela 2....................................................................................................................................... 28

Tabela 3....................................................................................................................................... 32

Tabela 4....................................................................................................................................... 34

Tabela 5....................................................................................................................................... 38

Tabela 6....................................................................................................................................... 39

Tabela 7....................................................................................................................................... 41

Tabela 8....................................................................................................................................... 55

Tabela 9....................................................................................................................................... 56

Tabela 10. .................................................................................................................................... 57

Tabela 11. .................................................................................................................................... 57

Tabela 12. .................................................................................................................................... 60

Tabela 13. .................................................................................................................................... 61

Tabela 14. .................................................................................................................................... 62

Tabela 15. .................................................................................................................................... 62

VI

Índice de Gráficos

Gráfico 1 – Distribuição do tempo de processamento teórico das máquinas ................................. 40


VII

Índice de Equações

Equação 1 ................................................................................................................................... 16

Equação 2 ................................................................................................................................... 16

Equação 3 ................................................................................................................................... 18

Equação 4 ................................................................................................................................... 18

Equação 5 ................................................................................................................................... 18

Equação 6 ................................................................................................................................... 18

Equação 7 ................................................................................................................................... 26

Equação 8 ................................................................................................................................... 42

Equação 9 ................................................................................................................................... 42

Equação 10.................................................................................................................................. 42

Equação 11.................................................................................................................................. 42

Equação 12.................................................................................................................................. 43

VIII

Lista de Abreviaturas, Siglas e Acrónimos

ZBE – Zentral Bedieneinheit

BMW – Bayerische Motoren Werke

TPS – Toyota Production System

JIC – Just in Case

JIT – Just in Time

LT – Lead Time

WIP – Work in Progress

FMS – Flexible Manufacturing System

CNC – Computer Numeric Control

PCB – Printed Circuit Board

PL – Programação Linear

PLI – Programação Linear Inteira

EOL – End Of Line

Auto – Automatic

HS – Hand Shift

SWK – Swarovski

CLT – Comunidade de Lean Thinking

OP – Operação


1

1. INTRODUÇÃO

Com a crescente competitividade e a constante evolução tecnológica, nos dias de hoje, torna-se

impraticável ignorar a voz dos stakeholders, se o objetivo das organizações consistir em

manterem-se no mercado. Desta forma a necessidade de se conhecer até ao mais ínfimo detalhe

os recursos e processos produtivos existentes numa organização, em particular, na área de

produção, onde é criado e agregado valor ao produto final, torna-se fundamental.

Com este conhecimento e recorrendo a práticas do Lean, é possível diminuir os seus consumos e

direcionar o essencial para as tarefas principais, através da eliminação de desperdícios e

introdução de melhorias constantes nos processos e/ou componentes. Na impossibilidade da

eliminação total dos desperdícios procura-se minimizá-lo, tanto quanto possível, podendo recorrer-

se a correções de layouts, a eficiências ao nível do planeamento da produção e sistemas de

transportes mais flexíveis.

O constante crescimento da PREH Portugal, em conjugação com a sua diversidade de

encomendas, implica uma maior atenção na eficiência dos processos e gestão dos recursos

humanos tornando-se essencial descobrir soluções que garantam a produção necessária e em

simultâneo aumentem a sua eficiência.

1.1. Objetivos

O departamento de Produção, no qual decorreu o estágio, é responsável pelo controlo da entrada

e consumos das matérias-primas, servindo de suporte ao departamento de logística, gestão do

uso e da manutenção das máquinas e equipamento e, ainda, pelo acompanhamento dos níveis de

produtividade e desempenho da organização. Em suma, abrange toda a gestão do processo de

transformação dos inputs no produto final.

O presente relatório teve como principal objetivo a melhoria da performance operacional do projeto

ZBE ZBF da BMW, conseguida através do estudo e aplicação de práticas Lean e recorrendo a

metodologias de Investigação Operacional conducentes à afetação de pessoal a diferentes

tarefas. Um dos principais problemas que o projeto ZBE ZBF enfrenta, prende-se com tempos de

processamento elevados.

1.2. Metodologia seguida no projeto

A metodologia seguida ao longo deste projeto englobou várias etapas que, em conjunto,

permitiram a concretização do objetivo em estudo. Numa primeira fase de integração foram

caracterizadas e mapeadas as operações desenvolvidas no projeto ZBE ZBF, para que assim se

identificasse e descrevesse os pontos críticos sobre os quais atuar. De seguida, adotou-se uma

estratégia de recolha e análise de dados com o propósito de perceber quais as oportunidades de

melhoria.


2

Os principais problemas identificados centraram-se, (1) nos elevados tempos de processamento

de algumas operações; (2) na inadequação do layout inicial face as necessidades e ao processo

produtivo; e, ainda, (3) numa ineficiente utilização dos recursos disponíveis, em especial, do fator

Humano. Expostos os pontos de intervenção, foram desenvolvidas e implementadas as seguintes

medidas:

(1) No caso dos elevados tempos de processamento das operações, através da análise e

observação das operações realizadas e da aplicação de práticas lean, foi possível diminuir todo o

tipo de desperdícios associados a estas operações. Juntamente com esta ação, em alguns casos,

recorreu-se a pequenas alterações de engenharia (processo ou componentes), e/ou pequenos

investimentos destinados à aquisição de novos equipamentos.

Num caso particular, na operação swarovski, para além da metodologia de análise e observação,

ainda com o objetivo de reduzir o tempo de processamento, recorreu-se uma metodologia de

tentativa-erro. Todo este processo resultou na obtenção da melhor combinação de fatores que

mais influenciavam o desempenho do processo de nivelamento associado a esta operação.

(2) A adequação do layout às características da produção foi fundamental para minimizar os

custos e incrementar a produtividade com a máxima eficiência. Deste modo, com base no

conhecimento genérico do processo e de acordo com os tipos de layout existentes, implementou-

se aquele que o tornava mais eficiente. Objetivamente no processo de montagem do produto

obteve-se uma minimização de todo o tipo de desperdício, um fluxo continuo, uma velocidade de

processamento do produto de acordo com a procura do cliente, e uma minimização do impacto do

fator abstinência dos recursos humanos de produção.

(3) Finalmente, para uma melhor gestão dos recursos humanos disponíveis, desenvolveu-se um

modelo de afetação com base nas suas qualificações recorrendo à programação linear.

1.3. Estrutura do documento

No que respeita à organização do presente relatório, o mesmo encontra-se estruturado da

seguinte forma:

• No capítulo 2 é feita uma exposição da revisão de literatura, onde é realizado um

levantamento do estudo bibliográfico, que serviu de suporte à tomada de decisões ao

longo do projeto.

• O capítulo 3 inicia-se com uma breve introdução ao Grupo PREH e uma caracterização

mais detalhada da PREH Portugal, Lda.. Ainda no presente capítulo, realiza-se a

apresentação do caso de estudo e descrição de todo o seu processo produtivo.

• O capítulo 4 tem por base a apresentação e implementação de propostas de melhoria

como resposta às inconformidades que foram sendo identificadas ao longo do processo e


3

respetivos resultados. Neste segmento é, também, apresentada a proposta de um novo

layout com a duplicação da linha inicial.

• No capítulo 5 é descrito todo o processo envolvido para o desenvolvimento do modelo de

afetação sendo apresentada e analisada a solução obtida do software CPLEX.

• Finalmente, no capítulo 6, é concretizada a sintetização das conclusões obtidas ao longo

deste projeto e possíveis ações futuras.


5

QUALIDADE

TPS

CUSTO ENTREGA

Figura 1 – Objetivos do Toyota Production System

2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA

A seguinte revisão bibliográfica pretende servir de base à estruturação de conhecimento ao longo

do projeto desenvolvido, possibilitando o apoio e fundamento das metodologias e processos

utilizados.

2.1. Toyota Production System

O conceito Toyota Production System (TPS), desenvolvido por Taiichi Ohno, consiste num sistema

de produção capaz de acompanhar as constantes mudanças do mercado e, simultaneamente,

satisfazer as necessidades dos seus consumidores através de uma diversificada oferta de

produtos com elevada qualidade ao menor custo possível (Pinto, 2008; Womack & Jones, 2003;

Womack, Jones, & Roos, 1992).

Assim sendo, os objetivos do Toyota Production System (Figura 1), segundo (Pinto, 2014) passam

pelo:

• Aumento da Qualidade através da redução da variabilidade;

• Eliminação ou redução de tudo o que é desperdício com o objetivo de diminuir os Custos

associados à produção;

• Redução do Lead Time, isto é, do tempo de entrega ao cliente final.

Resumidamente, conceber um produto com a melhor qualidade ao menor custo e no menor tempo

de entrega possível.

2.2. Lean Production

A designação de Lean Production também conhecido como Lean Manufacturing, concebido e

aplicado inicialmente no Japão, prioriza a redução e eliminação, quando possível, do muda

(desperdício em Japonês) independentemente do local onde este se encontra.


6

O conceito de Lean Production consiste em usar “menos de tudo” no processo de conceção do

produto, quando comparado com sistema de produção em massa. Este método japonês traduz-se

em menos esforço humano, menos espaço fabril, menos investimento em ferramentas, menos

horas para se desenvolver um novo modelo e/ou produto, menos stocks, menos custos

associados (Womack et al., 1992). A ideia base deste “sistema passa pela manutenção de um

fluxo contínuo de produtos que facilmente se possa adaptar a alterações da procura” (L. F. C.

Ferreira, 2011, p.6), ou seja, um fluxo que permita uma resposta rápida às necessidades do

cliente.

Com a intenção de difundir as melhores práticas desenvolvidas na Toyota, Fujio Cho, desenhou

uma representação simples do TPS - Casa do TPS (Liker, 2004). A filosofia TPS é o fundamento a

partir do qual todo o edifício TPS é desenvolvido pois assenta em princípios e valores imutáveis.

Os dois pilares fundamentais, primeiramente acoplados ao edifício TPS (telhado), desenvolvido

por Taiichi Ohno e Shingeo, com o objetivo de explicar a evolução e a estabilidade do sistema a

todos os colaboradores são o Just in Time e Jidoka.

Just in Time traduz-se em produzir apenas o que é preciso, quando é preciso, na quantidade

necessária (Pinto, 2014).

Esta técnica, que leva à melhoria permanente, recorre à dinâmica do Pull; ao Kanban,

para controlar e disciplinar o fluxo de materiais, pessoas e informação; a sistemas de

armazenamento e abastecimento dinâmicos (supermercados, bordos de linha e comboio

logístico); e ao nivelamento da produção (L. F. C. Ferreira, 2011, p.7).

O termo Jidoka, também conhecido como Autonomação, surge com a finalidade de fazer emergir

os problemas. Jidoka sugere à criação de “mecanismos e automatismos que evitem que o erro

aconteça ou se propague” (Pinto, 2014, p.74) através da transferência de inteligência humana

para máquinas automáticas de modo a serem capazes de detetar e pararem de imediato na

ocorrência de anormalidades como mau funcionamento do equipamento ou problemas com a

qualidade.

Subjacentes a estes pilares, existem outros três aspetos fundamentais: (1) Heijunka, conceito que

surge como resposta à instabilidade da procura dos clientes que converte essa instabilidade num

processo nivelado de produção; (2) Trabalho padronizado, segundo Thomaz (2015), consiste em

identificar a forma mais eficiente de realizar determinada tarefa e/ou processo. Para isto, é

necessário possuir um elevado conhecimento de todo o processo de forma a identificar e definir a

melhor sequência de trabalho a por em prática; (3) Kaizen, termo japonês que significa melhoria

contínua, tem como objetivo eliminar desperdícios contínua e gradualmente de modo a aumentar a

produtividade. O processo de melhoria continua incluí todas as ações que visam a melhorar os

processos e desempenhos da organização e envolvam investimentos de valor pouco significativo

(Thomaz, 2015).


7

Por fim, na base do edifício TPS, encontra-se a Estabilidade imprescindível a qualquer sistema.

Processos estáveis conseguem garantir proximidade à ideia Zero Defeitos uma vez que existe a

possibilidade de padronizar, com maior facilidade, estes processos.

2.3. Lean Thinking

Com a crescente competitividade, nos dias de hoje, torna-se impraticável deixar de parte a voz

dos stakeholders se o objetivo das empresas for manterem-se no mercado. Ou seja, estas

deixaram de ter qualquer controlo no preço praticado. Assim sendo, a única forma de garantir-se

margem de lucro é através do controlo da gestão de custos de suporte, logísticos e operacionais.

O Lean Thinking surge, então, como metodologia de liderança e gestão empresarial capaz de dar

resposta a este problema. Esta filosofia, sustenta-se no aumento da competitividade das

organizações e, por sua vez, na necessidade de diminuição dos seus consumos, direcionando o

essencial para as tarefas principais, a par de um acréscimo de valor ao produto ou serviço. Ou

seja, pretende com isto eliminar desperdícios e criar valor ao cliente final (Monden, 1998).

No livro Lean Thinking, Womack e Jones identificaram os cinco princípios fundamentais do

pensamento Lean: especificação do valor, cadeia de valor, fluxo, sistema Pull e perfeição.

Especificação do Valor

Para a aplicação do pensamento Lean, a primeira coisa a definir é sem dúvida o conceito de Valor.

A dificuldade em definir corretamente Valor decorre de uma certa acomodação de quem produz,

por quererem produzir apenas o que já é produzido; e, dos consumidores, por quererem apenas

variações do que já existe (Womack & Jones, 2003).

“O Valor só pode ser definido pelo consumidor final e só é significativo quando expresso em

termos de um produto específico, que satisfaz as necessidades dos consumidores a um preço

específico num determinado momento” (Womack & Jones, 2003, p.16).

Cadeia de Valor

Entende-se como Cadeia de Valor o conjunto de todas as atividades essenciais para a conceção

de um produto ou serviço que acrescentam valor ao consumidor. Desta forma, independentemente

do tipo de organização é indispensável definir para cada um dos seus stakeholders as respetivas

cadeias de valor.

Nesta fase realiza-se a identificação de todas as atividades de um produto para detetar os

desperdícios em cada processo e implementar ações para eliminá-los, criando assim um novo

fluxo de valor otimizado (Rother & Shook, 1998).


8

Fluxo

No que respeita ao Fluxo, o objetivo é estabelecer um fluxo contínuo de materiais e informação,

sem interrupções, de forma a que não subsistam stocks intermédios e, por sua vez, um lead time

reduzido seja alcançado.

Sistema Pull

Neste tipo de sistema é a procura por parte do cliente pelos serviços ou produtos que deve

despontar o processo produtivo (filosofia Just in Time). Com a aplicação de um sistema Pull

apenas é produzida a quantidade correspondente ao necessário, o que permite a existência de

níveis de stock bastante reduzidos.

Procura pela perfeição

Este princípio assenta na procura ininterrupta de melhoria através da eliminação de todo tipo de

desperdício. Sendo este processo continuo e infinito, incentivar um compromisso no sentido de

alcançar a perfeição torna-se fundamental. Esta perfeição deve refletir as necessidades dos

clientes pois de outra maneira torna-se impossível alcançar este princípio de melhoria continua e o

sucesso da implementação da filosofia Lean.

“Ao interagirem entre si, os princípios atrás referidos criam um círculo de melhoria contínua e um

fluxo de valor que expõe os desperdícios ocultos na cadeia, podendo então ser removidos” (Reis,

2015, p.24) dando, ainda, a possibilidade de se realizar novas melhorias (Silva, 2009).

Anos mais tarde foram sugeridos a adição de outros dois princípios uma vez que os anteriores não

contemplavam toda a abrangência da evolução do Lean Thinking.

Conhecer quem servimos

Para além de concentrar a atenção nas necessidades do cliente, para alcançar-se um futuro

promissor é, efetivamente, inconcebível deixar as demais partes envolvidas, incluindo o ambiente,

fora do cerne principal da organização.

Inovar sempre

Devido à evolução tecnológica, o mercado atual encontra-se em constante mudança e, por isso,

torna-se impossível não haver uma adaptação sistemática às suas alterações. Tendo em

consideração estas condições, para além da eliminação do desperdício é fulcral as organizações

direcionarem parte da sua atenção para o processo de criação de novos produtos, serviços,

processos e tecnologias para uma constante criação de valor.


9

Na Figura 2 é possível visualizar, de uma forma sucinta, a versão mais completa dos princípios

Lean.

2.4. Desperdício e Valor

Segundo Hines e colaboradores (2004), o valor só está presente nas ações ou processos que são

necessários para a transformação dos produtos concebidos em conformidade com as

necessidades dos clientes.

Por outro lado, entende-se por Desperdício (em japonês, Muda) “qualquer atividade humana que

consome recursos, mas não cria valor” (James Peter Womack & Jones, 2003, p.15). Fujio Cho,

antigo presidente da Toyota, define desperdício como “tudo o que está para além da mínima

quantidade de equipamento, materiais, peças, espaço e mão-de-obra estritamente essencial para

acrescentar valor ao produto” (Suzaki, 2010).

No ambiente industrial, segundo Womack e Jones (2003) e Pinto (2014), 95% do tempo

despendido com atividades subjacentes à conceção de um produto são consideradas desperdício.

Habitualmente, as empresas focam-se somente no aumento de produtividade dos 5% de valor, ao

invés de agirem sobre os 95%.

Estes autores classificaram, então, as atividades presentes na conceção de um produto ou serviço

como: as que adicionam valor, cerca de 5%; as que não adicionam valor, contudo necessárias, 30-

35%; e, finalmente, as como puro desperdício que representam entre 60 a 65% das atividades e,

por esta razão, devem ser as primeiras a ser eliminadas (Figura 3).

Conhecer os Stakeholders

Definir Valor

Definir a(s) cadeia(s) de valor

Otimizar fluxos

Implementar o sistema Pull

Perfeição

Inovar sempre

5(+

2)

Prin

cíp

ios L

ea

n T

hin

kin

g

Quem servimos?

O objetivo de todos

Campo de intervenção

Os meios a aplicar

O sistema a usar

Insatisfação

A atitude certa

Figura 2 – Os princípios do Lean Thinking (CLT, 2008)


10

ATIVIDADES DE TRABALHO

VALOR

Atividades que não acrescentam valor

MUDA

Puro desperdício Atividades necessárias

Figura 3 – Tipo de atividades de trabalho

Abaixo encontram-se sistematizadas as sete formas de desperdício que, segundo Taiichi Ohno e

Shigeo Shingo, são responsáveis por 95% dos custos totais nos ambientes non-Lean.

Sobreprodução

Entende-se como produzir em quantidades superiores às requeridas antes de uma necessidade

ser efetivamente solicitada. Esta prática conduz a uma filosofia JIC que contrapõe os princípios

JIT. Desta forma, associado à prática desta filosofia encontram-se a alocação desnecessária de

recursos, um maior consumo de energia, aumento dos tempos de espera, níveis de stock

elevados e, ainda, a eliminação da flexibilidade do planeamento produtivo.

Por acréscimo, este desperdício pode propiciar o aumento dos níveis de stocks intermédios

traduzindo-se num afastamento físico dos postos de trabalho e, consequente, na degradação de

comunicação (Hines & Rich, 2004).

Espera

Em ambiente fabril, este desperdício ocorre quando operadores e/ou equipamentos encontram-se

inativos como consequência da falta de algum recurso imprescindível à realização da sua

atividade. Estes períodos de espera, por norma, advêm de problemas a jusante, atrasos dos

transportadores, layouts problemáticos e avarias.

Transporte

Corresponde a todos os movimentos quer de pessoas, materiais e informação realizados de forma

excessiva e, por isso, desnecessária. Na impossibilidade da eliminação total deste desperdício

procura-se minimizá-lo ao máximo através da correção de layouts, eficiência do planeamento da

produção e sistemas de transportes mais flexíveis.

Processo

Ocorre em situações onde a execução de uma determinada operação é realizada de forma

incorreta ou com uma complexidade excessiva. Traduz-se num incremento da taxa de defeituosos

podendo, desta forma, comprometer a qualidade do produto. Estas situações podem ser resultado

de uma insuficiente formação dos colaboradores ou falta de uniformização dos processos.

60-65% 30-35% 5%


11

O ideal consiste em optar por equipamentos de menores dimensões capazes de cumprir os

requisitos em termos de qualidade e quantidade tendo em atenção à sua disposição. Isto é,

colocá-los o mais próximo da máquina subsequente (Hines & Rich, 2004).

Stock

O inventário desnecessário implica uma maior área de armazenamento de matéria-prima, produto

em vias de fabrico e acabado; promove a degradação da comunicação; incrementa o custo do

produto e, por isso, resulta numa menor competitividade da organização (Hines & Rich, 2004).

Adoção de um sistema Pull ao invés do sistema JIC é uma prática positiva uma vez que minimiza

este tipo de muda.

Defeitos (Qualidade)

Este tipo de desperdício implica custos de qualidade que aumentam à medida que o tempo de

deteção se prolonga. Correspondem a situações onde a qualidade ou a não conformidade dos

produtos é posta em questão exigindo frequentemente o seu reprocessamento.

A redução dos defeitos pode ser alcançada através da implementação de dispositivos à prova de

erros (Poka-yoke), controlo sistemático e um processo de melhoria contínua. Estes defeitos devem

ser detetados antes do produto ser colocado no mercado pois, de outra forma, o defeito será

percecionado pelo cliente. Quando assim o é, além dos custos associados com garantias e

entregas adicionais, a imagem da marca junto do cliente sai prejudicada comprometendo, desta

forma, negócios futuros e impactando negativamente a sua cota de mercado (Hines & Rich, 2004).

Movimento

Traduz-se em movimentações desnecessárias e que não acrescem valor às atividades de um

processo. Se os operadores têm que se esticar, dobrar, pegar, mover ou realizar outra atividade

indevidamente, numa primeira instância, a vítima é o operador. No entanto, estes movimentos

terão impacto na qualidade do produto que, num último momento, refletir-se-á no cliente (Bicheno

& Holweg, 2009 e Hines & Rich, 2004).

Conhecimento

Womack e Jones (2003) identificaram um oitavo desperdício que corresponde à subutilização dos

operadores, ou seja, ao não aproveitamento do potencial das pessoas, mais concretamente da

sua criatividade, conhecimento, experiência e inteligência.

Resumidamente, “All we are doing is looking at the time line from the moment the customer gives

us an order to the point when we collect the cash. And we are reducing that time line by removing

the non-value added wastes.” (Ohno, 1997).


12

2.5. Tipos de Layout

Independentemente do contexto suscetível a análise, que pode variar entre meio empresarial,

académico ou até mesmo doméstico, a gestão eficiente do espaço disponível para determinado

fim constituí uma questão relevante a ser explorada. Os pequenos desperdícios, quando

considerados de forma isolada, tendem a ser, numericamente, irrelevantes. No entanto, o

somatório de todos estes irrisórios desperdícios de tempo traduz-se num avultado tempo sem

valor acrescentado. Desta forma, ter em atenção ao design da área produtiva é uma questão

extremamente importante para se obter o maior lucro e menor desperdiço possível (Askin, Selim,

& Vakharia, 1997).

Entende-se por layout o desenho e disposição de uma linha de produção concebido com o

propósito de maximizar a flexibilidade da mesma sem comprometer o fluxo normal de materiais e

pessoas. Por outras palavras, os movimentos entre postos de trabalho devem-se traduzir no

menor número de movimentações passível de se executar.

Segundo Drira e colaboradores (2007), a escolha do layout depende de certas características da

produção como a variedade do produto e dos volumes de produção. Existem quatro tipos básicos

de layout pelo qual a produção pode ser organizada: posição

fixa, processo, produto e celular.

2.5.1. Layout por Posição Fixa

Este tipo de layout está associado a projetos onde o volume é

baixo e a variedade do produto é elevada (Drira et al., 2007).

Além disso, este é frequente em indústrias de produtos de

grandes dimensões, como edifícios ou aeronaves, onde não

existe possibilidade do produto se mover e, por esta razão, são

os recursos que se deslocam em torno do produto (Figura 4).

2.5.2. Layout por Processo

Também conhecido por Job Shop ou layout funcional, este

sistema de organização tende a ser o mais frequente nas

indústrias. A produção neste tipo de layout caracteriza-se por

grande variedade e volume (Drira et al., 2007).

No layout por processo, os equipamentos e processos são

organizados em secções homogéneas, isto é, em locais

partilhados por equipamentos e pessoas que desempenham

funções similares (Figura 5).

Figura 4 – Layout por Posição Fixa

Figura 5 – Layout por Processo


13

2.5.3. Layout por Produto

Este tipo de sistema de manufatura, também conhecido como layout em linha ou Flow Shop,

identifica-se pelo seu grande volume e baixa variedade de produtos (Figura 6). Com o objetivo de

maximizar a utilização dos recursos a linha é organizada segundo a sequência de fabrico dos

produtos ou serviços, idealmente, num fluxo linear. Este fluxo de produção lógico resulta num

reduzido stock de WIP, tempo de ciclo curto e controlo de produção simplificado. Em

contrapartida, a especificidade das máquinas-ferramentas traduz-se numa inflexibilidade da linha.

Exemplos incluem restaurantes self-service e linhas de montagem (Drira et al., 2007).

Figura 6 – Layout em Linha

2.5.4. Layout Celular

A ideia base da manufatura celular, ou tecnologia de grupo, (Figura

7) é melhorar a eficiência do sistema de produção a partir da

decomposição em subsistemas autónomos agrupados por produto

ou família de produto (Angra, Sehgal, & Samsudeen Noori, 2008;

Balakrishnan & Cheng, 2007). Este tipo de layout caracteriza-se

pela sua flexibilidade para além de conjugar os aspetos positivos do

layout por processo e do layout por produto (Balakrishnan & Cheng,

2007; Xing, Hao, Wang, & Luan, 2014).

Neste sistema de organização da produção o tempo de processamento das operações é idêntico

ao tempo de ciclo da linha. Isto acontece pela proximidade existente entre as máquinas ou

processos que tornam possível a sobreposição de operações (Suresh & Meredith, 1985).

Acrescente-se o facto de existir uma previsão dos tempos de produção, os níveis de WIP

diminuem e os prazos de entrega tornam-se mais previsíveis (Suresh & Meredith, 1985).

Este tipo de sistemas requererem que as máquinas sejam divididas em células especializadas e,

daí limitadas a um conjunto de produtos. Se duas operações exigirem a mesma máquina e não

pertencerem à mesma célula é necessário adquirir-se duas máquinas. Este é o aspeto negativo

associado a este tipo de layout.

As configurações básicas para as células de manufatura dividem-se em: células de uma máquina,

células de máquinas agrupadas e transporte manual (em formato de U), células de máquinas

agrupadas e transporte semi-integrado (em linha ou em loop) e Sistema Flexíveis de Manufatura

(SFM).

Figura 7 – Layout Celular


14

A configuração célula de uma máquina é comum em produções de produtos simples, por norma,

compostos por um componente tido como principal e um acessório.

Layout em U

As células de máquinas agrupadas e transporte manual são organizadas segundo um

determinado conjunto de componentes ou produto completo, onde as máquinas encontram-se de

acordo com uma ordem sequencial, e no qual não existe qualquer tipo de mecanismos

automáticos de manuseamento e transporte das peças entre as estações de trabalho. Células que

apresentam reduzidas dimensões, a adoção de um layout em formato de U consiste na disposição

mais eficiente. Aqui, o fluxo de materiais ocorre sempre no mesmo sentido, isto é, a entrada e

saída dos materiais encontram-se bem definidos e são isolados um do outro.

Layout em linha

Na situação de um layout em linha, a célula de máquinas agrupadas e transporte semi-integrado

apresenta algum sistema de transporte automático retilíneo das peças entre os diferentes postos

de trabalho.

Layout em loop

O layout em loop aplica-se, também, a célula de máquinas agrupadas e transporte semi-integrado,

no entanto, para situações onde a sequência de máquinas das peças processadas é diferente.

Sistema Flexível de Manufatura

Um Sistema Flexivel de Manufatura é composto por um sistema de processamento e transporte

automático, um instrumento de manuseamento do material e, ainda, um sistema microprocessado

com a função de controlo destes instrumentos. Por outras palavras, o FMS investe na

automatização do hardware como robôs, veículos de transporte e máquinas CNC (Luong, He,

Abhary, & Qiu, 2002).

Na Figura 8, encontra-se representado as configurações básicas de células de manufatura

exposta até então.


15

Figura 8 – Configurações básicas de células de manufatura

2.6. Programação Linear

A Programação Linear, abrangida na área da Investigação Operacional, baseia-se em modelos

matemáticos para alcançar uma condição de similaridade com o sistema real objeto de estudo.

Recorrendo à Programação Linear é possível formular problemas onde se pretenda distribuir um

conjunto de recursos limitados da forma mais eficiente possível e de acordo com um objetivo

previamente definido.

O termo programação encontra-se associado à programação computacional, isto é, ao

planeamento de atividades para que de entre os resultados possíveis seja alcançado o melhor,

enquanto que o adjetivo linear se traduz na necessidade de que todas as funções matemáticas do

modelo sejam lineares.

A Programação Linear dedica-se à resolução linear de três tipos de problemas podendo ser

classificados como: transporte, composição e formação-produção.

1. Transporte: resume-se na otimização de sistemas de distribuição tendo o conhecimento

à priori dos custos associados ao transporte, a procura prevista para cada destino e as

capacidades máximas de produção de cada origem (Carvalho, 2014). “Cannery Exemple”

descreve um exemplo concreto de um sistema de distribuição para suprir as necessidades de

cinco armazéns de diferentes cidades a partir de três unidades de produção. Tendo informação

relativa à quantidade máxima produzida por cada unidade produtiva e, as necessidades dos

armazéns e respetivo custo de transporte, é possível otimizar a distribuição da produção entre os

pontos de origem e destino.


16

2. Composição: neste tipo de problemas o objetivo consiste na otimização da composição

de uma dieta com o menor custo possível e satisfazendo os níveis mínimos de calorias e

vitaminas fundamentais numa alimentação. Como exemplo, “Housewife’s Problem” tendo o

conhecimento da composição vitamínica e calórica dos alimentos e os preços associados, de

acordo com as necessidades mínimas de vitaminas e calorias, pretende-se otimizar a dieta com o

menor custo possível.

3. Formação-Produção: aqui, é pretendido otimizar os programas de contração e formação

de pessoal, a produção e armazenamento, de modo a minimizar os custos e a maximizar os

lucros. O caso “On-the-job Training” retrata a situação em que uma organização não apresenta

capacidade de resposta aos seus clientes (procura ˃ oferta) e, é por isso, obrigada a contratar e

formar trabalhadores. Neste caso, o objetivo pretendido consiste em minimizar os custos advindos

do período de formação destes colaboradores e o número de trabalhadores contratados.

Estrutura de um Problema de PL

Um problema de Programação Linear comtempla: as variáveis de decisão (𝑥1,𝑥2,…,𝑥𝑛) em que os

seus valores correspondem ao output do modelo; a função objetivo (Equação 1) que serve como

medida de avaliação da solução obtida (𝐹=𝐴𝑥1+𝐵𝑥2+⋯+𝐶𝑥𝑛 em que 𝐴, 𝐵, 𝐶 pertencem aos

números racionais); as restrições que representam as limitações e/ou especificações do problema

geralmente em forma de inequações (Equação 2); e os parâmetros que correspondem às

constantes presentes na função objetivo (neste caso A, B e C). Com este modelo é possível definir

os valores que as variáveis de decisão irão tomar de maneira a minimizar ou maximizar o valor da

função objetivo considerando as restrições impostas.

Genericamente, segundo Carvalho (2014), um problema de PL equaciona-se do seguinte modo:

Função objetivo (MÁX. ou min.): 𝑍 = ∑ 𝑐𝑗𝑥𝑗

𝑛

𝑗=1

Equação 1

Satisfazendo as restrições: 𝑟𝑗 ≡ ∑ 𝑎𝑖𝑗𝑥𝑗

𝑚

𝑗=1

𝑏𝑗 Equação 2

Sendo x1, …, x2 ≥ 0 a restrição de não negatividade.

xj – nivél de atividade j (para j = 1, 2, …,n), representando as variáveis de decisão;

cj – coeficientes da funçao objetivo;

aij – coeficientes técnicos. Coeficiente da variável xj na restrição de ordem i, representando a

quantidade do recurso i consumido por unidade de atividade j;

≤

=

≥


17

bi – termo independente da i-ésima restrição, sendo a quantidade do recurso i que se encontra

disponível para alocação nas atividades xj (para i = 1, 2, …, m).

Estas restrições podem variar entre “≤”, “≥” ou “=”. Em conjunto com as restrições funcionais é

necessário assegurar a não negatividade das variáveis (xj ≥ 0). Este tipo de modelo assume que o

índice i refere-se ao número da linha e o índice j ao número da coluna.

Existem três tipos de soluções: não admissíveis, isto é, que não cumprem todas as especificações

do problema; admissíveis que se localizam na região admissível no formato de um poliedro

convexo; e ótima, incluída na região admissível que, tal como o nome indica, otimiza a função

objetivo.

2.6.1. Programação Linear Inteira

Os problemas de Programação Linear Inteira correspondem a uma subclasse da Programação

Linear onde a grande maioria dos problemas se enquadram na categoria dos NP-difícil.

Este tipo de problemas, caracterizam-se por uma ordem de complexidade exponencial, isto é, o

esforço computacional necessário para a sua resolução aumenta de acordo com o tamanho do

problema. Na prática, isto traduz-se numa impossibilidade de resolução até à otimalidade. Num

modelo de PLI todas as variáveis do problema pertencem ao conjunto de números inteiros. Um

caso particular, corresponde a um problema de Programação Linear Binária onde as variáveis

apenas assumem os valores de zero e um.

2.6.2. Problemas de Afetação

O problema de afetação é um dos problemas mais frequentemente resolvidos recorrendo à

Programação Linear. De um modo sucinto, um problema de afetação consiste em afetar n

indivíduos a n tarefas com o objetivo de minimizar o custo total destas associações. Estes custos

são conhecidos à priori e representados como cij, resultando das diferentes associações do

individuo i (i=1, 2, …n) à tarefa j (j=1, 2, …n).

O problema de afetação enquadra-se num caso particular de um problema de transportes em que

os valores de oferta e procura são todos iguais a um. Aqui, as variáveis de estudo são binárias,

isto é, assumem apenas o valor de 0 e 1, que se traduz num problema de programação binária.

Abaixo encontra-se representado um pequeno exemplo do exposto.

1 se o indivíduo i desempenhar a tarefa j

0 se o indivíduo i não desempenhar a tarefa j xij =


18

Minimizar z = ∑ ∑ 𝑐𝑖𝑗𝑥𝑖𝑗

𝑗𝑖

Equação 3

Sujeito a,

∑ 𝑥𝑖𝑗

𝑗

= 1 (𝑖 = 1,2, … , 𝑛) Equação 4

∑ 𝑥𝑖𝑗

𝑖

= 1 (𝑗 = 1,2, … , 𝑛) Equação 5

𝑥𝑖𝑗 = 0 ⋁ 𝑥𝑖𝑗 = 1 Equação 6

As equações 4 e 5 representam restrições que asseguram a afetação de apenas uma

tarefa a cada indivíduo e que apenas um indivíduo desempenha uma determinada tarefa,

respetivamente. Finalmente, a Equação 6, traduz os valores que a variável de decisão pode

assumir.

Gestão de Recursos Humanos

Tudo o que envolva capital humano é necessário ter um especial acréscimo de atenção sobre o

mesmo e a forma como este é abordado. Sendo que a maioria dos problemas de afetação

envolvem a gestão de recursos humanos torna-se relevante explorá-lo.

No estudo desenvolvido por Nishii e Wright (2007) é evidenciado o impacto da perceção das

práticas de recursos humanos na organização nomeadamente através da sua satisfação e

consequente aumento do nível de motivação dos mesmos. A par disto, para uma contínua e

crescente motivação, é importante investir, por exemplo, em formações.

Resumidamente, as políticas de gestão de recursos humanos devem ter em consideração esta

variabilidade e diferenciação como tendo um impacto significativo direto nos ganhos da

organização.


19

3. CASO DE ESTUDO

3.1. Apresentação da Empresa

O grupo PREH, fundado em 1919, consiste num consórcio internacional com sede na Alemanha

representado em vários países como os Estados Unidos da América, China e México (Figura 9). O

principal setor deste grupo é a indústria automóvel, tendo como principais clientes a Mercedes, a

BMW e a Audi. Os produtos abrangem sistemas de controlo de condução, unidades de controlo

eletrónicas e sistemas de controlo climático.

Na última década, tem apresentado um crescimento gradual e continuo contando, atualmente,

com mais de 7.000 colaboradores e vendas num valor superior a € 1.283 M.

Figura 9 – Países onde o grupo PREH tem unidades de produção

3.1.1. PREH Portugal

A PREH Portugal, Lda. fundada em 1969, é uma sociedade por quotas com um capital social de €

2.763.000.001, a sua sede social e área industrial situam-se no concelho da Trofa, distrito do Porto

(Figura 10). Atualmente emprega cerca de 1.125 colaboradores e produz, maioritariamente,

componentes plásticos e eletrónicos destinados à indústria automóvel.

Para o desenvolvimento e conceção de produtos e processos inovadores, a PREH segue uma

metodologia de Gestão de Projetos, uma estruturação sistematizada e standardizada de

procedimentos e processos que providenciam um alto grau de flexibilidade.

1 Informações disponibilizadas pelo departamento de Recursos Humanos


20

Figura 10 – Sede da PREH Portugal

A PREH Portugal encontra-se dividida em quatro grandes secções:

Eletrónica

O objetivo desta secção passa pela colocação de componentes eletrónicos em Printed Circuit

Boards. Além disto, são ainda efetuados testes elétricos e funcionais às placas, bem como, é

realizada a programação de microprocessadores.

Injeção Plástica

A injeção plástica corresponde à produção de elementos plásticos que fazem parte da estrutura do

produto final, como por exemplo, blendas, condutores de luz e botões.

Pintura

Tal como o nome indica, incluí todos os processos de pintura de componentes que integrarão o

produto final e que tem como destinatário a montagem final. Todos os componentes plásticos

injetados internamente são, aqui, pintados e gravados a laser.

Montagem Final

Nesta secção todos os componentes, produzidos nas secções anteriores, são agregados

passando a constituir o produto final a ser entregue ao cliente. Além de atividades de montagem,

esta secção é composta por diversos testes de conformidade do produto, que podem variar de

produto para produto. Esses testes estão divididos em dois grupos: testes visuais e testes EOL

(End Of Line) – teste de forças, deslocamento, iluminação, presença de componentes, entre

outros.


21

Nesta secção incluí inúmeros projetos, aproximadamente 23, onde se realiza a montagem final

dos produtos desenvolvidos.

3.2. Apresentação do projeto ZBE ZBF

O projeto ZBE ZBF consiste na produção de um sistema de apoio à condução. O produto

desenvolvido neste projeto será implementado no próximo BMW serie 8 (Figura 11) e, atualmente,

apresenta 10 modelos diferentes agrupados em 2 versões: Low e High.

Figura 11 – Exemplo do produto ZBE ZBF aplicado ao serie 8

A versão Low caracteriza-se por um design mais básico e simples, com menos funcionalidades e

de acionamento mecânico, apresentando-se apenas em acabamento matte. Já a versão High,

existe em dois tipos de acabamento, matte e brilhante (high gloss), mais funcionalidades e é

acionado por sensor touch.

Para além destas pequenas diferenças, os modelos são distinguidos de acordo com o tipo de

caixa de mudanças de velocidade – automática (também designada por Auto derivado de

Automatic) ou manual (HS sigla de Hand Shift).

Outro ponto de diferenciação dos 10 modelos existentes é o tipo de botão. A versão Low está

associada um botão “fake”, isto é, sem qualquer função apenas mera estética. Na versão High

existem dois tipos de botão, o normal e o swarovski.

3.3. Descrição do Processo Produtivo

A linha de produção incorpora 22 postos de trabalho sendo que algumas das máquinas são

alocadas somente a cada uma das versões, Low e High, tendo ciclos de funcionamento distintos.

Através da observação da Figura 12, poder-se-á observar o layout inicial dividido em 8 partes,

estando assinaladas a diferentes cores, com a seguinte correspondência cor-área:

• Azul escuro – Swarovski;

• Cor de laranja – Botão Rotativo;

• Azul claro – Tampa;

• Amarelo – Placa Base;

• Verde – Montagem Final;


22

• Cinzento – End Of Line;

• Roxo – Área da Qualidade;

• Cor de rosa – Recuperação.

Figura 12 – Layout inicial

Para uma melhor compreensão da linha onde o produto em estudo é desenvolvido apresenta-se

uma breve descrição das diversas áreas.

Swarovski

Esta operação caracteriza-se pelo nivelamento da base do cristal swarovski, através da injeção de

cola. Com efeito, a cola aqui utilizada permite, em virtude das suas características de condução, o

acionamento do botão ao toque.

Botão Rotativo

A conceção do botão inicia-se pela montagem do rolamento e da

mola no anel rotativo, conforme se pode observar pelos

fluxogramas em anexo (anexo A e B), obtendo-se a base do

botão. Em paralelo é realizada a pré-montagem do botão, isto é,

o subconjunto onde se inclui a placa eletrónica (PCB), o

condutor de luz, destinado à iluminação das setas do botão, e a

colagem do disco tátil sensível ao toque permitindo o

acionamento do botão.

Para um acabamento esteticamente mais atrativo, numa fase final é acoplado um anel cromado

em seu redor. Por fim, é realizada a montagem destes dois conjuntos, superior e inferior, e a

verificação do seu funcionamento antes de seguir para a montagem completa do ZBE (Figura 13).

Figura 13 – Botão rotativo:

subconjunto obtido da OP40


23

Figura 14 – Tampa: subconjunto

obtido da OP150

Tampa

Este subconjunto, também designado por blenda, é iniciado com

o corte dos elétrodos (metal sheets) para posteriormente serem

incorporados no carrier em conjunto com os condutores de luz.

Em seguida, no guiding frame são acoplados o atuador, que irá

estabelecer o contacto com a PCB, e o subconjunto do carrier

constituindo assim a base da tampa.

Numa segunda fase é colado um filme de sensor (vulgarmente

conhecido por foil) à blenda, sendo de seguida, emparelhada à

base da tampa. Finalmente, realiza-se a montagem da placa eletrónica, que permitirá o

funcionamento das teclas, e o respetivo aparafusamento (Figura 14).

Placa Base

A montagem da placa base ou housing, ocorre apenas num posto

de trabalho onde são agregados o condutor de luz, o pivot e a

placa base. Este subconjunto corresponde à base do produto

ZBE (Figura 15).

Montagem Final

Nesta fase, realizam-se duas operações: a junção dos 3 subconjuntos acima descritos através de

um processo de aparafusamento e acabamentos finais, que incluem a colocação do back over e

do batente. Ainda, na situação de se tratar de uma versão High, é efetuado um pré-check para

verificação do funcionamento da peça em situações onde a estabilidade não é total. Em seguida é

submetida ao EOL e enviada para a área da Qualidade antes de ser enviado para o cliente.

End Of Line

O End of Line consiste num teste de linha final onde são efetuados testes mecânicos e elétricos às

diferentes funcionalidades da peça.

Área da Qualidade

Antes do processo de embalamento, primeiramente, são analisadas características estéticas,

sonoras e de iluminação, isto é, se existem anomalias e/ou defeitos nomeadamente picos, riscos,

ruídos metálicos, etc. Em seguida realiza-se um teste ao funcionamento da peça através da

Figura 15 – Placa Base:

subconjunto obtido da OP200


24

conexão a um sistema VISU, este sistema consiste num simulador da conexão estabelecida no

produto final. Depois de embaladas estas são enviadas para a expedição em paletes.

Recuperação

As peças não conformes encontradas em todo o processo de fabrico, desde o início da linha até à

área da Qualidade, são encaminhadas para a zona de recuperação, designada na Figura 12 como

Rework. Dependendo de cada caso, estas podem ser totalmente desmontadas e libertadas para

percorrerem, novamente, toda linha ou, então, proceder-se à substituição do componente

danificado ou não conforme neste mesmo posto, realizando-se apenas a operação de Pré-check

(no caso de se tratar de uma versão High), End Of Line e, finalmente, área da Qualidade.


25

4. OPORTUNIDADES DE MELHORIA

Numa fase inicial, após uma observação direta dos processos, foi possível identificar e ordenar os

diferentes postos de trabalho nos quais seria necessário intervir. As ações corretivas foram

orientadas atendendo ao maior grau de impacto no output da linha.

Como oportunidade de melhoria surgiu, numa primeira fase, o bottleneck da linha de produção,

isto é, a operação que determina o tempo de ciclo da linha. Posteriormente foram exploradas mais

três operações de linha, igualmente com um impacto significativo no output. Por fim, foi

implementada toda uma reestruturação do layout inicial (secção 4.5.).

4.1. End Of Line

Figura 16 – End Of Line da linha ZBE ZBF

Identificada como a operação com o ciclo mais longo, tornou-se necessário centrar na mesma

particular atenção, tendo em vista que qualquer ação que visasse a sua diminuição tinha, como

consequência direta, a redução do tempo de ciclo da linha.

O End of Line compreende um conjunto de testes a que são submetidas as peças, com uma

duração inicial de 50 segundos, distribuído por 9 estações, onde se processa a simulação do

funcionamento mecânico e elétrico (Figura 16). Com a concretização deste teste, é assegurado

um rigoroso controlo da qualidade do desempenho do produto. De seguida são identificadas as

atividades desenvolvidas em cada uma das estações:

Estação 1 – Conexão da peça ao ninho (cavidade) do EOL;

Estação 2 – Medição da altura e do torque (força de aparafusamento) dos parafusos

agregados na montagem final da peça;

Estação 3 – Calibração da peça;


26

Estação 4 – Medição da força necessária para o acionamento e libertação do botão

(PushForce e PushRelease) e da diferença (Delta) entre as duas posições de todas as

teclas;

Estação 5 – Medição do torque dos parafusos acoplados ao housing (ForceDeflection

Joystick);

Estação 6 – Mensuração do torque do knob, isto é, da força de enroscamento do parafuso

associado ao knob (também conhecido como botão rotativo);

Estação 7 – Teste visual à iluminação da blenda e setas do knob;

Estação 8 – Verificação do software da PCB e da comunicação elétrica da peça;

Estação 10 – Colagem da etiqueta do resultado do teste – NOK ou OK.

Ações implementadas

a) Aquisição de uma nova estação de teste

Com o objetivo de reduzir-se o tempo de processamento desta operação, avaliou-se a duração de

cada estação. Constatou-se que a estação 3 apresentava a duração mais extensa de todo o teste.

Assim sendo, a solução passou pela divisão do teste de calibração em duas estações, a 3 e a 4.

Todas as atividades anteriormente realizadas na estação 4 passaram a ser executadas numa nova

estação.

O investimento com a aquisição da nova estação rondou os 45.000 euros. A avaliação do

investimento inicial teve em linha de conta duas variáveis: o impacto ao nível do tempo de ciclo e o

tempo necessário para que o investimento tivesse retorno (payback do investimento). O payback

trata-se de um critério de avaliação de risco que tem como expressão de cálculo a seguinte

fórmula (Equação 7):

𝑃𝑎𝑦𝑏𝑎𝑐𝑘 = 𝐼𝑛𝑣𝑒𝑠𝑡𝑖𝑚𝑒𝑛𝑡𝑜 (€)

𝑅𝑒𝑡𝑜𝑟𝑛𝑜 𝑚é𝑑𝑖𝑜 𝑚𝑒𝑛𝑠𝑎𝑙 (€/𝑚ê𝑠) Equação 7

Tendo em conta a discrepância de preços de venda e o volume mensal de encomendas das

versões do produto, realizou-se uma análise da procura tendo como base amostral os meses de

janeiro a abril para a estimação da procura média mensal.

Relativamente aos preços dos 10 modelos, foi possível agrupá-los em versão matte, high gloss

com botão normal, high gloss com botão swarovski e low. A percentagem de vendas de cada

versão foi obtida com base no mesmo período de referência para o cálculo da procura. O preço de

venda foi determinado com base no preço de venda médio de cada uma das 4 versões (Tabela 1).


27

Tabela 1.

Proporção de vendas mensais das versões e respetivo custo unitário

VERSÃO % de vendas Custo unitário (€)

Matte 45% 27,00

High Gloss 26% 28,00

Swarovski 26% 59,00

Low 3% 12,00

Considerando uma procura de 43.017 unidades e as percentagens de vendas das diferentes

versões acima mencionadas, o retorno médio (RM) mensal traduziu-se na seguinte expressão:

RM = 43.017 × (0,45 × € 27.00) + (0,26 × € 28,00) + (0,26 × € 59,00) + (0,03 × € 12.00)

= € 𝟏. 𝟓𝟎𝟔. 𝟎𝟏𝟔, 𝟒𝟐/ 𝒎ê𝒔

A partir do cálculo do retorno médio mensal foi possível estimar, com fiabilidade, o payback do

investimento.

𝑃𝑎𝑦𝑏𝑎𝑐𝑘 =

€ 45.000

€ 1.506.016,42= 0,03 𝑚𝑒𝑠𝑒𝑠 ≈ 2 𝑡𝑢𝑟𝑛𝑜𝑠

O resultado do payback, permitiu concluir que o investimento inicial teve um retorno quase

imediato e de reduzido risco atendendo ao facto de o valor do investimento ter sido recuperado

em, aproximadamente, 2 turnos de trabalho – 14,4 horas.

Esta análise assumiu os seguintes pressupostos:

• A linha trabalha em três turnos diários com duração de 8 horas, 5 dias por semana;

• Um mês é composto por 4 semanas.

Este tipo de métrica não incluí taxas de juro, nem a inflação do período ou o custo de

oportunidade, no entanto é particularmente útil como indicador auxiliar no processo de análise de

investimentos. É relevante referir que o payback considera um fluxo sempre constante, que na

prática, poderá não se verificar.

b) Averiguação das atividades realizadas fora do teste

A partir da análise de todas as atividades associadas a esta operação, constatou-se que a

operação de verificação do active haptic ou do haptic, dependendo do modelo high ou low, poderia

ser eliminada tendo em conta que a mesma seria repetida na área da qualidade. Esta atividade

consiste num teste de acionamento das teclas através do contacto manual realizado pelo

operador.


28

Tabela 2.

Tempos de Processamento após a implementação das ações de melhoria

Amostra 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Tempo

(segundos) 34 33 32 33 34 33 33 33 58 30 34 34 68 32 40 39

Amostra 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32

Tempo (segundos)

33 32 33 41 34 33 34 31 34 31 33 31 31 28 30 41

Amostra 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48

Tempo (segundos)

33 32 34 34 31 54 34 63 68 33 34 32 44 33 33 36

Como é possível verificar pela amostra de valores correspondente a tempos de processamento do

end of line (Tabela 2), a média do tempo de processamento foi de 36,6 segundos contabilizando

todos os valores da amostra e de 33,7 segundos quando removidos os valores realçados. Os

valores realçados correspondem a retestes automáticos das estações que, apesar de se tratar de

algo esporádico não devem ser desconsiderados. Efetuando a média dos dois valores acima, 36,6

e 33,7 segundos, o tempo médio de processamento passou a ser de, aproximadamente, 35

segundos.

Em conjunto, estas duas ações, traduziram-se numa redução equivalente a 15 segundos no tempo

de processamento do EOL e, consequentemente, do tempo de ciclo da linha.

4.2. Operação 200

Esta operação consiste na montagem do íman no housing, que corresponde à “base” da peça

(Figura 17). A atividade de aparafusamento realizada nesta operação constitui um processo

moroso, implicando que esta seja uma das operações com o tempo de processamento mais

elevado na linha. Não sendo possível tornar a atividade de aparafusamento mais eficiente, o foco

centrou-se na análise de todas as atividades até então realizadas com a máquina parada.

Figura 17 – Atividades realizadas na operação 200


29

De forma a ser mais esclarecedor e compreensivo, em seguida é apresentado,

esquematicamente, a sequência das atividades inicialmente realizadas no processo de montagem

do íman (Figura 18).

Ações implementadas

a) Eliminação das atividades de limpeza do pivot e da placa base (Figura 19)

Com a execução de uma experiência teste à obrigatoriedade de limpeza do pivot e da placa base,

verificou-se que esta atividade não apresentava qualquer impacto positivo no output da linha.

Concluiu-se tratarem de atividades que não agregavam valor ao produto, consequentemente, ao

cliente e, por isso, sem motivo para a sua execução. Com esta medida foi possível reduzir,

aproximadamente, 7 segundos no tempo da operação.

b) Novo housing com os orifícios tapados

Uma segunda ação direcionada à melhoria do processo, consistiu na aposta no desenvolvimento

de um dos componentes utilizados nesta operação, o housing. O housing inicial apresentava

orifícios destinados a operações de laboratório, designadamente alterações ao nível do software.

Colar etiqueta branca

Colar etiqueta de rastreabilidade

Limpar pivotColocar housing no

ninho

Inserir pivot no housing e rodar no sentido anti-horário

até bloquear

Inserir condutor de luz no housing

Fechar máscaraAparafusar 4 parafusos no

housing

Abrir máscaraLimpar, orientar

e encaixar a placa base

Retirar subconjunto do

ninho

Colocar o subconjunto no transportador

Figura 19 – Placa base e pivot, da esquerda para a direita

1 2 3

5

4

6 7 8

10 9 11 12

Figura 18 – Sequência de atividades realizadas na operação 200


30

No entanto, contrabalançando as vantagens da presença desses orifícios face ao tempo

despendido na atividade de colagem de uma etiqueta branca destinada a ocultar os mesmos para

não serem identificados como não conformes (ver Figura 20), concluiu-se que a frequência com

que se recorria a estes orifícios não justificava a sua existência.

Assim sendo, desenvolveu-se uma atualização do componente consistindo, essencialmente, numa

melhoria visual. Com isto, o tempo de processamento da operação 200 diminuiu, sensivelmente, 4

segundos.

Figura 20 – Versão anterior do housing com orifícios VS versão atual

c) Aquisição de uma prensa para o encaixe da placa base

Para uma melhor centralização dos magnéticos, presentes na placa base e no pivot, realizou-se

um upgrade da placa base. No entanto, associada a esta nova atualização, surgiu uma nova

dificuldade no processo de encaixe.

Por forma a ultrapassar esta limitação, optou-se pela introdução de uma prensa (Figura 21) com o

intuito de tornar o processo mais ergonómico para os trabalhadores. Simultaneamente, garantiu-se

a correta posição dos magnéticos correspondente ao encaixe pré-definido. Como consequência,

obteve-se um acréscimo de 3 segundos ao tempo de processamento.

Figura 21 – Sequência do processo de encaixe com o auxílio da prensa


31

Com a implementação de todas as ações, acima mencionadas, o balanço final no tempo de

processamento da operação 200 traduziu-se numa redução de 8 segundos, correspondendo a um

tempo de processamento atual de 42 segundos.

4.3. Operação Swarovski

Através da análise do processo de cura da cola, necessário para o nivelamento do swarovski,

verificou-se que a sua eficiência se encontrava muito aquém do espectável. Por acréscimo,

constatou-se que um enorme tempo útil estava a ser despendido na limpeza do jig. O jig

corresponde ao local onde é acondicionado o cristal (Figura 22). Encontrando-se o jig pronto para

o processamento na máquina o mesmo é colocado no ninho do equipamento para ser realizado o

processo de injeção da cola.

Figura 22 – Operação Swarovski

Ação implementada

a) Análise do processo de cura da cola

Numa primeira instância, de forma a melhorar este processo, identificou-se os fatores que

influenciavam esta operação como o tempo de cura da cola, o material onde incide a luz da

JIG

NINHO


32

lâmpada, a potência da lâmpada e outros fatores de menor relevância. Após esta análise,

averiguou-se diferentes combinações entre esses fatores de forma a determinar-se quais os que

poderiam representar um maior impacto no tempo e eficiência do processo. Com isto, realizaram-

se um conjunto de alterações apresentadas na seguinte tabela (Tabela 3).

Tabela 3.

Valores dos parâmetros antes e após a análise do processo de cura

Parâmetro Antes Depois

Tempo de cura

(em segundos) 18 14

Material do jig Outro material Teflon (PTFE)

Material da parte superior

do jig Policarbonato PPMA

Localização da agulha

entre o ninho no eixo zz -4000 -4200

NOTA: Os valores acima apresentados foram obtidos tendo como base o valor médio de uma

pequena amostra.

Com base em algumas experiências, foi possível chegar a uma combinação mais eficiente dos

fatores, resultando na redução do tempo de processamento de 153 para 114 segundos,

equivalente a uma redução de 39 segundos.

Figura 23 – Estágios do Swarovski: Sem cola, Com cola e excessos, Com cola e sem excessos da esquerda para a direita

Outros aspetos positivos agregados a esta prática, além da diminuição do tempo de

processamento da operação swarovski, consistiram na redução do desperdício de cola e do tempo

gasto na limpeza do jig (Figura 23, 24 e 25). Apesar desta última atividade apresentar uma

duração inferior ao da cura da cola e, por isso, sem grande influência no tempo de processamento


33

total tornou-se relevante a sua diminuição, tendo em conta ser uma atividade sem valor

acrescentado.

Figura 24 – Recorte dos excessos de cola

Figura 25 – Remoção do excesso de cola do jig

4.4. Operação Pré-Check

Figura 26 – Operação Pré-Check

Esta operação, também conhecida como pré-calibração, consiste na simulação de vibrações e

atribulações semelhantes às que poderão ocorrer em ambiente real, ou seja, às vibrações

associadas à condução, tendo por objetivo garantir o seu funcionamento nestas condições (Figura

26).


34

Ação implementada

a) Análise da relação número de retestes e resultado do teste

Como ação de melhoria, realizou-se o estudo da correlação entre o número de retestes e o

resultado final da peça. Na pré-calibração são realizados entre 1 a 3 retestes automáticos até

obter-se um resultado, de aprovação ou não, do teste ao qual foi sujeito.

Tabela 4.

Estudo dos retestes automáticos

Tipo de

acabamento

1º

Reteste

2º

Reteste

3º

Reteste

Total

de OK

Total

de

NOK

Total de

peças

testadas

Peças OK

1º

Reteste

2º

Reteste

3º

Reteste

High Gloss 671 34 13 718 30 748 93,5% 4,7% 1,8%

Matte 279 23 6 308 23 331 90,6% 7,5% 1,9%

Pelos resultados obtidos na Tabela 4, torna-se percetível que a percentagem de peças aprovadas

quando realizados os 3 retestes é insignificante, cerca de 2%, contribuindo para a tomada de

decisão de eliminação deste terceiro reteste automático.

Esta medida traduziu-se numa diminuição de 16 segundos (ver anexo C). Ao nível da capacidade

de peças calibradas, verificou-se um incremento da quantidade mínima para 97 peças/hora, isto é,

assumindo que na pior das hipóteses todas as peças efetuam dois retestes automáticos, em

contraste com as 67 peças/hora iniciais.

De notar que a única característica relevante a diferenciar nesta operação é o tipo de acabamento

da blenda, high gloss ou matte, daí o estudo debruçar-se apenas sobre este aspeto.

4.5. Novo Projeto de Layout

A adequação do processo produtivo ao melhor tipo de layout tem como consequência direta a

máxima eficiência na diminuição dos custos de produção e no incremento da produtividade.

Assim, verificou-se que a concretização de um layout eficiente permitiu estabelecer um fluxo

contínuo e unitário que viabiliza o Just in Time (Anjos, 2009).

A elaboração de um novo layout teve como objetivo a conjugação da força de trabalho com as

características físicas do tipo de indústria em questão, de modo a alcançar o maior output de

Produto Acabado ou Serviço, acoplado de um nível de qualidade competitivo.

Atendendo que a procura prevista para a versão Low suportava-se na linha inicial, na elaboração

do novo layout, o foco centrou-se sobre as máquinas necessárias para a produção da versão

High. Apesar de o projeto se encontrar ainda numa fase intermédia, a duplicação das máquinas,


35

permitiu dar resposta à procura imediata do produto. Todavia, prevê-se que o pico da procura

venha a ser atingindo a médio prazo (Figura 27).

Figura 27 – Layout intermédio

Relativamente à disposição dos equipamentos, estes foram organizados, estritamente e de acordo

com a sequência de montagem do produto, tendo em vista minimizar qualquer tipo de desperdício

como setups, movimentos e transportes. Desta forma foi possível simplificar e balancear as

operações agregadas, e consequentemente, obter-se um fluxo continuo seguindo um padrão de

montagem one-piece flow em função das necessidades geradas pelo cliente.

Cada equipamento encontra-se provido de bordos de linha com recipientes onde são colocados os

materiais necessários para a realização de cada operação. Tendo em conta que a grande maioria

dos operadores apresentam uma maior facilidade de manuseamento da mão direita, optou-se na

generalidade que todos os bordos de linha se encontrassem à direita do operador de cada

máquina. As exceções à regra encontradas não representaram um grande impacto na ergonomia

dos trabalhadores, uma vez se tratarem de materiais de pequenas dimensões, peso insignificante

e/ou materiais não frágeis. Com esta medida foi possível maximizar as tarefas com valor

acrescentado através de um desenho e dimensionamento que minimizasse o muda tendo,

paralelamente, em atenção o fator ergonómico.

De forma a evitar impacto no output da produção diária, na ausência de algum dos colaboradores,

optou-se por dispor os postos de trabalho em “U”. Esta disposição tem, implicitamente, associada

uma polivalência dos trabalhadores, promovendo o trabalho de equipa. Aqui, todos são treinados

para desenvolver mais do que uma tarefa resultando numa melhor comunicação e motivação.

Este tipo de layout apresenta, aproximadamente, 1/3 do tamanho dos layouts convencionais

sendo por isso mais compacto e flexível. Desta forma, no que respeita ao fluxo de materiais,

houve uma diminuição substancial das distâncias percorridas pelos colaboradores, e

consequentemente, dos tempos e custos.


36

Outros ganhos obtidos de forma implícita com a implementação desta tipologia de layout, foram o

aumento da produção diária, redução do número de colaboradores e diminuição do lead time (LT).

De notar que a concretização deste layout baseou-se no conhecimento genérico do processo e

nas tipologias existentes.


37

5. DISTRIBUIÇÃO DE TAREFAS PELOS COLABORADORES

5.1. Descrição do Problema

Com a crescente competitividade, cada vez mais, as organizações se encontram forçadas a uma

constante readaptação ao mercado o que, muita das vezes, implica dotar os recursos humanos de

uma maior polivalência.

Para além disso, não existe qualquer automatização no processo de afetação de pessoal com

base nas suas qualificações, conduzindo com alguma frequência a uma menor eficiência do

processo produtivo. Assim, foi proposto a criação de um modelo de afetação destinado ao

planeamento de distribuição das tarefas aos colaboradores.

Para a sua concretização foi necessário definir a forma mais eficaz de organizar as informações

referentes aos colaboradores; conceber uma solução eficiente como resposta ao problema da

atribuição de máquinas aos colaboradores; e apresentar estes mesmos resultados em ficheiros

Excel.

5.2. Metodologia Aplicada

Depois de identificado o problema, estabeleceu-se uma metodologia de acordo com os seguintes

passos e pela seguinte ordem:

1. Recolha de todos os dados e informações relevantes para a conceção do modelo de

afetação;

2. Desenvolvimento do balanceamento da linha de montagem;

3. Criação de uma matriz para qualificar os colaboradores quanto à sua aptidão técnica para

cada grupo de máquinas.

5.2.1. Levantamento e Tratamento de Dados

Constatou-se que até então, todo o processo de recolha de dados técnicos dos operadores era

realizado a partir da disponibilização de um formulário em papel, permitindo aferir as respetivas

competências. O preenchimento deste documento fica a cargo dos responsáveis de linha,

comumente designados por Line Leaders. Posteriormente, essas avaliações são entregues ao

secretariado de Produção que tem a responsabilidade de transpor para suporte digital. Apesar de

todo este processo ser realizado, a frequência com que era executado, não seria a mais adequada

tendo em conta a elevada taxa de rotação de colaboradores. Por tal facto, frequentemente, o

ficheiro encontrava-se desatualizado.

Tendo em conta que a informação existente, por ineficácia de tratamento da mesma, não daria

resposta às necessidades, iniciou-se todo um novo processo, definindo uma nova escala de

qualificação e optando-se por atualizar toda a informação acerca de todos os operadores da linha.


38

A partir desta nova recolha de dados, à semelhança de uma base de dados, foi desenvolvido um

ficheiro em formato excel o qual reuniu todas as informações relevantes para a conceção do

modelo. Optou-se por desenvolver este ficheiro em formato xlsx, uma vez que disponibiliza

recursos uteis para apresentação de informação, análise e manipulação, sendo, por isso,

adequado para o armazenamento e tratamento dos dados de cada trabalhador. Para além do

mais, permite o acesso rápido e fácil, dispensando particulares conhecimentos para trabalhar os

dados ali inseridos. Todo este processo deu origem a uma nova matriz de qualificações útil e

atual.

5.2.2. Balanceamento

Para a definição dos grupos de máquinas foi necessário realizar-se o balanceamento de todas as

operações realizadas na linha. Desta forma, estabeleceu-se um conjunto de procedimentos e

práticas por etapas seguidamente descritas.

Numa primeira fase, procedeu-se ao agrupamento das máquinas consoante a distância entre elas

garantindo que o mesmo operador fosse capaz de realizar todas as operações de cada grupo

(Tabela 5).

Tabela 5.

Constituição dos grupos de máquinas com base no critério de proximidade

Grupo de máquinas Operações abrangidas

1 Rework

2 OP Swarovski & OP10

3 OP20, OP30, OP230 & Pré-Check

4 OP40, OP220 e Lubrificação & OP240

5 OP200, OP60 & OP80

6 OP130, OP140 & OP150

7 OP160, OP170 & OP180

8 EOL

9 OP90, OP100 & OP120

10 Área da Qualidade

O passo seguinte, consistiu em ordenar os tempos de processamento de cada máquina, por

ordem decrescente, após a implementação das ações de melhoria exploradas no capítulo 4

(Tabela 6). Optou-se, ainda, por não inserir o tempo de processamento da estação de rework

tendo em conta que consiste numa operação particular e na qual o tempo varia com o tipo de

trabalho desenvolvido e a necessidade do momento.


39

Tabela 6.

Tempos de processamento Teórico e considerando avarias de cada operação

Máquina Tempo teórico (em segundos)

Tempo considerando avarias (+10%) (em segundos)

Swarovski 103 114

30 43 48

80 40 44

40 40 44

200 38 42

220 e Lubrificação 38 42

100 34 38

170 34 38

130 34 38

60 32 35

10 32 35

230 e Pré-Check 32 35

Área da Qualidade 32 35

EOL 32 35

20 30 33

160 30 33

120 30 33

240 27 30

180 24 27

150 24 27

140 21 23

90 8 9

Tratando-se de máquinas semi-automáticas, isto é, que necessitam de intervenção humana,

tornou-se necessário analisar e quantificar o tempo em que as máquinas necessitavam da

intervenção do colaborador. Caso o tempo em que a máquina não necessita de apoio humano

seja suficiente para a execução da outra operação, estas operações poderiam ser agrupadas e

atribuídas a um mesmo operador.

Constata-se pela análise do Gráfico 1 que, em média as máquinas apresentavam uma

necessidade de auxílio do operador de 19 segundos. Em função deste espaço temporal, existia

alguma margem para a conjugação de diferentes dispositivos visto o tempo de ciclo da linha

corresponder a 35 segundos.


40

No Gráfico 1, a designação “Máquina” corresponde ao tempo em que o equipamento não

necessita de qualquer apoio por parte do operador, em oposição à referência “Homem”. Por

exemplo, um processo de aparafusamento realizado de forma automatizada no interior da

máquina versus um aparafusamento com base numa aparafusadora automática externa, que

necessita da intervenção do operador.

Gráfico 1 – Distribuição do tempo de processamento teórico das máquinas

Pela análise do gráfico acima todas as operações, com a exceção da 200, eram passiveis de se

agrupar tendo em conta este critério. No entanto, por se tratar de uma máquina critica e

problemática, a operação swarovski também não foi agrupada.

O próximo passo consistiu em, por tentativa erro e com base na proximidade, criar grupos de

máquinas que, no somatório de tempo “Homem”, o seu valor não ultrapassasse o tempo de ciclo

definido (35 segundos). Na tabela abaixo, é possível observar a constituição dos grupos de

máquinas e respetivos tempos de processamento total teórico (Tabela 7).

0

20

40

60

80

100

120

Tem

po

em

seg

un

do

s

Operação

Distribuição do tempo Homem-Máquina

Homem Máquina TC


41

Tabela 7.

Constituição dos grupos de máquinas e respetivas durações teóricas

Grupo de Máquinas Operações abrangentes Duração (segundos)

1 Rework Variável

2 OP 10 17

3 OP 20 & OP 30 19

4 OP 40 25

5 OP 220 e Lubrificação 28

6 OP 240

OP 230 e Pré-Check 25

7 OP 200 38

8 EOL 32

9 OP 90 & OP 100 24

10 OP 120 22

11 OP 130 22

12 OP 140 & OP 150 34

13 Área da Qualidade 32

14 Swarovski 103

15 OP 60 17

16 OP 80 25

17 OP 160 22

18 OP 170 & OP 180 35

5.2.3. Matriz de Qualificações

Procedeu-se à elaboração de uma matriz de qualificações com o objetivo de agrupar segundo o

grau de competências técnicas dos colaboradores. Este processo, numa primeira fase, passou

pela definição de uma escala numérica, variável entre 1 e 5, tendo como principal objetivo

simplificar o processo de análise dos dados qualitativos (Figura 28).

Figura 28 – Escala de qualificação

Não apresenta qualquer aptidão

Apresenta pouca aptidão

Apresenta uma aptidão intermédia que com a prática pode ser aprimorada

Apresenta aptidão

Apresenta excelente aptidão

1 2 3 4 5


42

Definida a escala, o objetivo seguinte consistiu em atribuir a cada operador um número pelo qual

fosse representado no modelo para ambas as linhas e respetivos turnos (ver anexo D). Este

mesmo procedimento não se realizou para o terceiro turno por impossibilidade de recolha de

informação.

Com o auxílio dos Line Leaders de cada turno, foi possível concretizar a qualificação de todos os

colaboradores que se encontra disponível para consulta no anexo E.

5.3. Formulação do Problema

Tendo em vista a representação matemática do problema da atribuição de equipamentos aos

trabalhadores da linha de produção, formulou-se um modelo de Programação Linear Binária

(PLB).

Linha 1

Esta área fabril integra um conjunto de grupos de máquinas M = {1,…gm} e um conjunto de

operadores O = {1,…co}. Neste caso, #M = 18 e #O = 18. Cada operador apresenta diferentes

competências para cada grupo de máquinas. Estas competências são quantificadas numa escala

numérica de 1 a 5 sendo representada no modelo pela letra Q.

Como em qualquer problema de afetação, temos a seguinte variável de decisão:

xom =

1, se o operador o é atribuído ao grupo de máquinas m

0, caso contrário

O problema pode, então, ser representado através do seguinte modelo:

Função Objetivo: 𝑚𝑎𝑥 𝑓(𝑥) = ∑ ∑ 𝑄 ∗ 𝑥𝑜𝑚

𝑔𝑚

𝑚=1

𝑐𝑜

𝑜=1

Equação 8

Sujeito a: ∑ 𝑥𝑜𝑚

𝑐𝑜

𝑜=1

= 1 ∀ 𝑚 ∈ 𝑀 Equação 9

∑ 𝑥𝑜𝑚

𝑔𝑚

𝑚=1

= 1 ∀ 𝑜 ∈ 𝑂 Equação 10

𝑥𝑜𝑚 ∈ {0; 1} ∀ 𝑜 ∈ 𝑂, 𝑚 ∈ 𝑀

Equação 11


43

A função objetivo (Equação 8) visa maximizar a qualificação do binómio operador-grupo de

máquinas, isto é, atribuir os operadores aos grupos de máquinas em função das suas melhores

aptidões. O conjunto de equações 9, 10 e 11 apresentadas, representam restrições do problema,

que vão condicionar esta afetação da seguinte forma:

• As restrições 9 e 10 dizem respeito à afetação dos operadores aos grupos de máquinas,

isto é, um operador para apenas um único grupo de máquinas (Equação 9) e vice-versa;

• A restrição 11 é referente ao domínio da variável de decisão.

Linha 2

Relativamente à linha 2, as únicas diferenças relevantes verificadas no modelo dizem respeito à

cardinalidade dos conjuntos (grupos de máquinas e operadores) e, consequentemente, a

alteração de uma das restrições.

Nesta linha, #M = 13 e #O = 16. Ao contrário do sucedido na linha 1 que atribuía grupos de

máquinas (m) a todos os operadores (o), nesta o operador (o) poderá ser ou não afeto a um grupo

de máquinas, uma vez que o problema está desequilibrado (Equação 12).

∑ 𝑥𝑜𝑚

𝑐𝑜

𝑜=1

≤ 1 ∀ 𝑚 ∈ 𝑀 Equação 12

Os operadores cuja a atribuição não foi determinada com base no modelo, o responsável de

produção tem como responsabilidade distribui-los pelas atividades e/ou máquinas de acordo com

as necessidades de momento da linha.

5.4. Testes computacionais

A grande maioria das organizações, inseridas no ramo industrial, deparam-se com inúmeros

problemas que, de um modo geral, podem ser resolvidos recorrendo a modelos de otimização.

Inicialmente, o modelo foi testado recorrendo ao Solver, suplemento do MS Excel, o qual se

baseia numa implementação simples do Simplex para determinar a solução ótima de diferentes

problemas. No entanto, devido à sua dimensão, foi necessário recorrer ao IBM ILOG CPLEX (ver

anexo F).

5.5. Análise dos Resultados

Os resultados são apresentados em formato de tabela de dupla entrada. A sua análise é

transversal ao diversos turnos e/ou linhas objeto de estudo, apresentando a mesma estrutura e

raciocino para a interpretação dos resultados.


44

A título de exemplo, no que diz respeito à distribuição dos colaboradores pelos diferentes grupos

de máquinas do primeiro turno na linha 1 é possível analisar a solução obtida recorrendo ao

CPLEX no anexo G. Aqui, o operador 1 ficou responsável por executar as operações referentes ao

grupo de máquinas 14 que incluí as atividades associadas à operação swarovski. O operador 2,

encontra-se afeto ao grupo de máquinas 2, isto é, às atividades associadas à OP 10. Estes são

dois exemplos concretos de resultados obtidos com o modelo.

Este modelo estendeu-se aos dois turnos e ainda, para a nova linha onde o número de operadores

e grupos de máquinas sofre uma pequena alteração (linha 2) como já foi abordado no ponto 5.3.

5.6. Conclusões

Com a oportunidade de um contacto direto com o mundo empresarial numa empresa da industrial

automóvel, foi possível realizar-se um estudo concreto de um Problema de Afetação de recursos

que até então, em ambiente universitário, só tinha sido testado numa dimensão hipotética.

Inicialmente, na organização objeto de estudo, o processo de afetação dos colaboradores não era

sustentado por qualquer modelo e/ou critério, realizando-se de forma totalmente aleatória.

Dispunha exclusivamente de um ficheiro excel com informações referentes às qualificações dos

operadores, no entanto sem grande utilidade para o processo devido à sua desatualização.

A introdução do CPLEX permitiu desenvolver um modelo capaz de dar resposta ao problema que,

devido à sua natureza combinatória, apresenta um maior grau de dificuldade na sua resolução.

Para além das fortes características no processo de afetação, este software apresenta a

possibilidade de trabalhar em conjunto com o excel. Torna-se possível definir como inputs

informação proveniente de um ficheiro excel assim como transpor os resultados obtidos do modelo

para este formato (outputs). Deste modo, este modelo consistiu num enorme apoio informático

para a área da Produção, em especial para os responsáveis pela distribuição dos colaboradores.

Adicionalmente, a implementação deste modelo, conduziu à maximização da eficiência no

processo de afetação de pessoal com um impacto bastante positivo ao nível do volume de produto

acabado que, por sua vez, se traduz num maior valor acrescentado para a organização.

Tendo em consideração o facto de a organização recorrer, em larga escala, ao trabalho

temporário, é importante realizar uma constante monitorização da informação tendo em vista um

documento sistematicamente atualizado.


45

6. CONCLUSÕES E TRABALHO FUTURO

Este trabalho objetivou analisar aspetos relacionados com o desperdício e a ineficiente gestão de

uma linha de montagem. O processo assentou na implementação de diversas medidas de ação

que resultaram em inúmeros contributos que iam de encontro com os objetivos iniciais

pretendidos.

Numa primeira etapa, procedeu-se à análise das operações críticas da linha, entre as quais o seu

bottleneck, tomando-se medidas Lean para maximizar a eficiência dos processos alcançando-se

uma redução dos seus desperdícios.

O desenvolvimento de um novo layout possibilitou dar resposta a questões de ergonomia nos

postos de trabalho; dispor as estações de trabalho de acordo com a sequência de montagem do

produto; e integrar o conceito one-piece flow, isto é, um fluxo determinado pelas necessidades do

cliente. Para além disso, a escolha de um layout em formato de “U” permitiu que a ausência de

algum operador não fosse repercutida no output da produção diária.

De um modo geral, as ações de melhoria implementadas, sem a necessidade de investimentos

significativos, provaram ser uma mais-valia na medida em que se traduziram num impacto positivo

comparativamente ao estado inicial.

Um dos problemas que se vinha a arrastar há algum tempo consistia no processo de afetação dos

colaboradores às diferentes atividades da linha. A criação de um modelo para este fim permitiu

uma simplificação e facilidade do processo para além da sua utilidade adjacente. Ainda, foi notória

a diminuição de desperdícios sob a forma de movimentos, conhecimento, processo e qualidade.

Na atualidade, para as organizações permanecerem no mercado não se podem focar unicamente

no fator quantidade. Em contrapartida, devem conjugá-lo com a dimensão qualidade dos seus

bens e/ou serviços. Neste sentido, torna-se imprescindível o recurso às técnicas e ferramentas do

Lean para aumentar a rentabilidade e eficiência empresarial. A maximização da componente

qualidade é indissociável do fator Humano dado a relevância no processo produtivo. Com isto, a

conceção e desenvolvimento de um modelo de afetação foi igualmente fundamental.

Os resultados obtidos foram bastante satisfatórios e demonstraram o enorme potencial das

práticas Lean e do desenvolvimento do modelo de afetação.


46

6.1. Trabalho futuro

Como ações de futura implementação, e com base no trabalho até então desenvolvido, surgem

três sugestões abrangentes que são descritas nos seguintes pontos.

✓ Alteração do conceito das máquinas

OP Swarovski

Numa ação futura, seria viável considerar uma alteração do conceito, uma vez que o atual é

demasiado limitativo para uma linha de produção em série. Uma opção passível de por em prática

consiste na injeção de plástico ou silicone ao invés do processo de cura da cola.

OP 90

Uma sugestão de melhoria para esta operação consiste na sua automatização. Nesta operação

apenas são cortadas as metal sheets (Figura 29) que chegam à linha em rolos. O operador

apenas tem a função de retirar as metal sheets, já cortadas pela máquina, de forma a que o

sensor detete a ausência de material e seja gerado um novo corte pela máquina (Figura 30).

Figura 29 – Metal sheets


47

Figura 30 – Operação 90

A criação de um sistema que faça cair as chapas do local onde são cortadas para um recipiente

abaixo das mesmas, por efeito da gravidade passa por uma solução viável a por em prática.

Para além desta ação, como medida de controlo do correto funcionamento do equipamento, o

desenvolvimento de uma verificação cíclica, sistemática e obrigatória em intervalos de tempo ou

quantidade pré-definidos (e.g. a cada 2h ou 500 peças) através da criação de um contador seria

uma solução passível de por em prática para um maior controlo da operação. Num exemplo mais

concreto, traduz-se, a cada 500 unidades cortadas é emitido um alerta sonoro para alguém

verificar o funcionamento da máquina dando o “OK” no caso de estar a funcionar corretamente.

Caso contrário, o procedimento passa por reparar antes de dar novo “OK”. Esta implementação

poderá ser desenvolvida numa colaboração futura com a Engenharia de Processo e de Software.

Outra vantagem associada à implementação desta melhoria é, sem dúvida, a redução do número

de colaboradores visto que não será necessário associar um colaborador a esta operação.

✓ Layout futuro

Tendo em conta que o ponto máximo de vendas do produto, ainda não atingido, não é satisfeito

com a produtividade obtida das duas linhas até então implementadas, surge a necessidade de


48

realizar-se uma triplicação do ZBE ZBF (anexo H). A implementação desta terceira linha está

prevista para a próxima estação e de acordo com a mesma tipologia de layout.

✓ Possíveis extensões do Modelo de Afetação

O problema de afetação encontra-se categorizado num problema do tipo dinâmico. Perante a

formulação desenvolvida, é possível realizar-se alterações por forma a flexibilizar e adaptar o

modelo a outras linhas da organização onde a realidade é variável.

Outra extensão do modelo passível de por em prática, passa pela implementação de dias de

descanso obrigatórios aos colaboradores após a realização de determinadas tarefas.


49

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

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51

ANEXOS

A - Fluxograma da versão High

52

B - Fluxograma da versão Low

53

C - Duração de cada reteste automático

Amostra Duração (em segundos)

1º Reteste 2º Reteste 3º Reteste

1 20 17 16

2 20 18 15

3 20 18 15

4 20 18 15

5 21 18 14

6 19 18 16

7 19 18 16

8 20 15 18

9 20 25 17

10 20 14 19

11 20 13 20

12 20 17 16

13 20 18 15

14 20 20 17

15 20 16 15

16 20 15 16

17 20 16 15

18 20 16 14

19 20 16 15

20 20 18 13

21 20 15 15

22 20 15 16

23 20 16 16

24 20 20 15

25 20 15 15

26 20 21 15

27 20 16 16

28 20 16 15

29 20 16 15

30 19 16 16

Média 19,9 17,0 15,7

Variância 0,13 5,52 2,01

54

D - Atribuição de cada colaborador ao número correspondente do Modelo

LINHA 1 NOME

1º TURNO 2º TURNO

1 Bruna Raquel Carneiro Sousa Fátima Alcaide

2 Vera Mónica Reis Ana Sofia Jesus

3 Isaura Fernanda Amorim Rute Alves Oliveira Castro

4 Florbela Pereira Sara Ferreira

5 Zildea Neri Santos Sónia Raquel Silva Monteiro

6 Andreia Sofia Almeida Isabel Maria Carneiro

7 Teresa Maria Pereira Silva Ana Rita Gonçalves Barbosa

8 Juliana Rodrigues Oliveira Sofia Pereira

9 Efigénia Conceição Maia Elsa Ferreira

10 Raquel Conceição Santos Maia Isolina Costa

11 Rita Maia Susana Lurdes Pimenta

12 Carla Brito Rafaela Sofia Paredes Costa

13 Ângela Patrícia Ferreira Silva Liliana Araújo Cruz

14 Cidália Conceição Coelho Paula Francinete Nunes Alves

15 Carla Manuela Ferreira Martins Patrícia Andreia Silva Dias

16 Carlos Bruno Pereira Martins Vítor Oliveira

17 Cristiana Andreia Dias Pereira Jéssica Pinto

18 Elisabete Maria Costa Vilaça Daniela Cristina Faria Bacelo

LINHA 2 NOME

1º TURNO 2º TURNO

1 Filipe Daniel Silva Freitas Ana Breica

2 Carla Alexandra Sousa Ribeiro Célia Couto

3 Sandra Regina Silva Maria Costa

4 Paula Cristina Dias Fernandes Alice Sousa

5 Sónia Renata Martins Ferreira Márcia Sousa

6 Márcia Filipa Oliveira Silva Bárbara Martins

7 Sofia Serra Diana Costa

8 José Diogo Lima Freitas Maria Prazeres Pinheiro

9 Rita Sá Marisa Silva

10 Daniela Filipa Reis Carvalho Sara Almeida

11 Cátia Dias Jéssica Faria

12 Cláudia Araújo Neusa Filipa Silva Marques

13 Marina Filipa Sousa Silva Bruna Costa

14 Tiago Santos Marta Sofia Torrié

15 Sónia Maia Sandra Faria

16 Tatiana Bastos Luciana Marques

55

E - Qualificações dos colaboradores para os diferentes grupos de máquinas

Tabela 8.

Competências dos colaboradores do 1º Turno na linha 1

Grupo de máquinas (m) | Operador (o)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

1 1 3 3 1 1 1 1 1 3 3 1 1 1 5 1 1 1 1

2 1 5 3 4 3 3 1 1 3 3 1 3 1 3 4 3 1 1

3 1 3 4 4 3 3 3 1 4 4 3 4 1 1 3 3 3 3

4 1 1 4 3 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1

5 1 1 2 3 3 2 4 1 4 4 3 4 1 1 1 4 1 1

6 1 1 4 4 3 3 4 1 3 4 1 3 1 1 1 1 3 3

7 1 3 3 1 3 3 3 1 3 4 5 4 1 1 3 3 3 3

8 1 1 3 3 3 3 1 1 4 3 1 3 3 4 5 5 4 4

9 1 3 2 3 3 1 4 1 3 3 1 3 3 1 1 3 3 3

10 1 3 3 3 3 3 2 5 4 2 1 3 5 1 4 4 2 2

11 1 1 1 1 4 3 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

12 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

13 1 3 3 3 4 4 4 1 3 3 1 3 1 4 1 1 3 3

14 1 3 4 4 4 2 4 4 2 1 1 3 1 1 3 1 3 2

15 4 1 3 3 3 3 4 1 2 1 1 2 1 1 3 3 3 2

16 5 1 3 1 3 3 4 5 4 3 1 3 1 1 1 1 1 3

17 1 3 3 3 4 4 4 1 4 4 4 4 5 1 3 3 3 3

18 1 3 1 1 3 3 1 3 4 5 5 5 5 1 1 1 5 3

56

Tabela 9.



1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1

2 1 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4 1 1 1 1 1 1

3 1 1 4 5 5 5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

4 1 1 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

5 1 1 4 4 5 5 5 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1

6 1 1 1 1 1 1 1 1 4 4 1 4 1 1 1 1 4 2

7 3 1 1 1 1 1 1 3 5 5 5 5 1 1 1 1 4 4

8 4 1 3 1 1 1 1 3 5 5 5 5 1 1 1 1 4 4

9 1 1 4 1 1 1 4 1 2 4 1 2 1 1 1 1 1 2

10 1 1 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

11 1 1 5 5 5 5 5 1 2 1 1 1 3 1 1 1 1 1

12 3 4 5 5 5 5 4 1 4 4 4 4 1 1 4 4 3 4

13 1 1 2 5 5 5 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1

14 1 1 4 4 4 4 4 5 2 4 4 4 1 5 1 1 4 2

15 5 1 1 1 1 2 1 4 3 1 1 1 3 1 1 1 1 1

16 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

17 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 5 1 1 1 1 1

18 1 1 1 1 4 1 1 4 4 4 5 4 5 1 1 1 1 1

57

Tabela 10.



1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

1 4 5 2 4 1 2 3 1 3 3 1 2 1

2 1 1 3 3 3 1 1 1 2 3 1 3 1

3 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

4 1 3 3 4 3 3 3 1 2 3 1 3 1

5 1 1 1 1 3 3 1 1 2 3 1 3 1

6 1 1 2 1 3 1 1 1 2 3 4 3 1

7 1 1 1 1 1 1 1 1 2 3 3 4 1

8 4 3 4 3 3 3 1 1 4 3 1 2 1

9 1 1 1 1 3 3 4 1 1 1 1 1 1

10 1 4 4 4 4 4 4 5 2 4 5 5 1

11 1 1 1 1 3 3 3 1 1 1 1 1 1

12 1 1 1 4 3 3 3 1 1 1 1 1 2

13 1 3 3 3 5 5 5 4 3 3 3 3 3

14 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

15 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

16 1 1 2 3 1 1 1 1 1 1 1 1 3

Tabela 11.



1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

1 1 4 1 1 1 1 1 1 2 1 1 3 1

2 1 1 4 1 1 1 1 1 1 1 4 1 1

3 1 1 1 4 4 1 1 1 1 1 4 1 1

4 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1

5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4 4 1 1

6 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4 4 1

7 1 1 1 1 4 1 1 1 1 1 1 3 1

8 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 4 1

9 1 1 1 1 3 1 4 1 1 1 1 1 1

10 1 1 1 1 3 4 1 1 1 1 1 1 1

11 1 1 1 1 4 4 1 3 1 1 1 1 1

12 1 1 1 1 4 4 1 1 1 1 1 1 1

13 1 4 3 4 4 2 4 5 4 4 3 4 1

14 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

15 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4

16 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4

58

F - Modelo desenvolvido no CPLEX

Linha de montagem 1

//Número de Operadores int nOperadores = ...; range Operadores = 1..nOperadores; //Número de Grupos de Máquinas int nGruposMaq = ...; range GruposMaq = 1..nGruposMaq; //Qualificações float Qualificacoes [Operadores][GruposMaq]=...; //VARIÁVEIS DE DECISÃO - Se o Operador o é afeto ao Grupo de Máquina m ou não dvar boolean x [Operadores][GruposMaq]; //FUNÇÃO OBJETIVO - Maximizar o valor das Qualificações ("1" corresponde a sem experiência e "5" a excelente) maximize sum (o in Operadores, m in GruposMaq) Qualificacoes[o][m] * x[o][m]; //RESTRIÇÕES subject to { //cada Operador (o) é atribuído a um único Grupo de máquinas (m) forall (o in Operadores) sum (m in GruposMaq) x[o][m] == 1; //cada Grupo de máquinas (m) é atribuido a um único Operador (o) forall (m in GruposMaq) sum (o in Operadores) x[o][m] == 1; }

59

Linha de montagem 2

//Número de Operadores int nOperadores = ...; range Operadores = 1..nOperadores; //Número de Grupos de Máquinas int nGruposMaq = ...; range GruposMaq = 1..nGruposMaq; //Qualificações float Qualificacoes [Operadores][GruposMaq]=...; //VARIÁVEIS DE DECISÃO - Se o Operador o é afeto ao Grupo de Máquina m ou não dvar boolean x [Operadores][GruposMaq]; //FUNÇÃO OBJETIVO - Maximizar o valor das Qualificações ("1" corresponde a sem experiência e "5" a excelente) maximize sum (o in Operadores, m in GruposMaq) Qualificacoes[o][m] * x[o][m]; //RESTRIÇÕES subject to { //o Operador (o) pode ou não ser atribuído a um Grupo de máquinas (m) forall (o in Operadores) sum (m in GruposMaq) x[o][m] <= 1; //cada Grupo de máquinas (m) é atribuido a um único Operador (o) forall (m in GruposMaq) sum (o in Operadores) x[o][m] == 1; }

60

G - Resultados obtidos do CPLEX

Tabela 12.

Afetação dos colaboradores do 1º Turno na linha 1


1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0

2 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

3 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0

4 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0

6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0

7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0

8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0

9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0

10 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

11 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

12 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

13 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1

14 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

15 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

16 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

17 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0

18 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0

61

Tabela 13.



1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0

2 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

3 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0

4 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0

6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0

7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0

8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0

9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0

10 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

11 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

12 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

13 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1

14 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

15 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

16 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

17 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0

18 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0

62

Tabela 14.



1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0

3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

4 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

5 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0

6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0

7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0

8 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0

9 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0

10 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0

11 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

12 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0

13 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0

14 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

15 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

16 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1

Tabela 15.



1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

2 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

3 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0

4 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0

5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0

6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0

7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0

9 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0

10 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0

11 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0

12 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

13 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0

14 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

15 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

16 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1

63

H - Layout da triplicação da linha a ser implementado

melhoria da gestão operacional de uma linha de montagem da … · 2020. 4. 29. · universidade de...

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