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FACULDADE DE ENGENHARIA DA UNIVERSIDADE DO PORTO

Multimetodologia para a excelênciaoperacional de sistemas logísticos

Nuno Miguel Ferreira Pires

Mestrado Integrado em Engenharia Eletrotécnica e de Computadores

Orientador: Professor Doutor José António Soeiro Ferreira

Co-orientador: Professor Doutor Samuel Oliveira Moniz

17 de Julho de 2017

c© Nuno Miguel Ferreira Pires, 2017

Resumo

A multimetodologia é um conceito que tem como princípio o recurso à utilização e interligaçãode várias metodologias e métodos, com o objetivo de exprimir novos paradigmas sobre as questõesno qual está envolvida.

Contudo, esta prática ainda não ilustra o reconhecimento desejável para a resolução de proble-mas de dimensões mais complexas.

Assim, esta dissertação propõe a utilização de multimetodologia através do desenvolvimentode diferentes métodos, qualitativos e quantitativos, de uma forma articulada e complementar, sobreum desafio real.

O documento inicia-se uma apresentação dos conceitos fundamentais relacionados com mul-timetodologia, nomeadamente no respeitante à relevância da articulação de métodos de naturezadiferente, para lidar com situações complexas, de incerteza e ambiguidade. Também está docu-mentada uma breve introdução sobre as metodologias Soft Operational Research, em particulara Soft Systems Methodology relevando a sua evolução nos tempos, e referência a alguns métodosHard Operational Research. Posteriormente é descrito o caso de estudo, onde é aplicado o con-ceito de multimetodologia, privilegiando o Soft Systems Methodology como o elemento envolventede todo o projeto, com o intuito de estruturar todo o trabalho realizado.

Como primeira etapa são descritas as caraterísticas do caso de estudo, identificando os pro-blemas e oportunidades de melhoria, categorizados por diversos sectores de ação. Numa segundafase, ilustra-se as análises desenvolvidas, especificando as análises preliminares, seguindo-se deuma validação sobre os dados apresentados pela equipa da empresa. Depois, implementou-se umnovo conjunto de análises, denominadas por análises finais e formalizou-se um roadmap, um planode ações de guia.

Finalmente procedeu-se ao desenvolvimento de uma ferramenta de otimização, proposta noplano de ação, com vista a antecipar e preparar possíveis tarefas, em novo projeto de continuidadecom a empresa em questão.

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Abstract

Multimethodology is a concept which its fundamental principle is the usage of multiple metho-dologies or methods seeking their integration while aiming to result in the expression of new viewsabout the problems or situations in which this notion is applied. Although, its perceiving benefitsand recognition as a tool to solve complex problems is still a bit precarious.

Thus, with this work it is proposed the usage of this concept with the integration of qualitativeand quantitative methods to solve a real-world problem.

This thesis begins with the description of the characteristics related to multimethodologyshowing several combinations between qualitative and quantitative methods. Also in this do-cument, it is presented a short description about the history and evolution of the Soft OR with theparticularization of Soft Systems Methodology finishing with the illustration of several Hard ORmethods. Afterwards, it is presented the study case in which is intended the application of thisconcept hoping to perceive a more holistic view of its complexity while maintaining a structuralprocedure of the whole project.

The first step of the case study starts with the its own description complemented with theidentification of the problems and improvement opportunities divided by its own action fields.Further it is presented an initial group of preliminary analysis followed by its admission by thestakeholders’. With the consideration of the stakeholders’ opinions it was developed another setof analysis proceeded with the formalization of an action plan titled as roadmap.

With the closure of this project it was developed and optimization tool referenced on one ofthe solutions in the roadmap with the purpose to anticipate and prepare possible works on a newcontinuing project with the company in question.

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Agradecimentos

Em primeiro lugar, queria deixar um cumprimento especial aos meus Orientadores da FEUP,Professor Doutor José Soeiro e Professor Doutor Samuel Moniz, pela oportunidade de partici-par num projeto desta dimensão, também, pela ajuda, empenho e motivação na realização destetrabalho.

Um especial apreço à restante equipa do INESC TEC, pela ajuda e apoio prestado durante odesenvolvimento desta dissertação.

Agradeço à Silos de Leixões e à sua equipa pelo o compromisso e disponibilidade demosntradana realização deste projeto, bem como a amabilidade de proporcionar visitas às suas instalações.

Um agradecimento especial aos meus amigos da faculdade que me acompanharam ao longodeste percurso académico.

Por fim, à minha família, especialmente aos meus pais e ao meu irmão, por tudo, o meu sinceroobrigado.

Nuno Pires

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“You can never cross the ocean until you have the courage to lose sight of the shore”

Christopher Columbus

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Conteúdo

1 Introdução 11.1 Contexto e Enquadramento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11.2 Motivação . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21.3 Objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21.4 Estrutura da Dissertação . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21.5 Informação e Software Utilizados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

2 Enquadramento Teórico 52.1 Multimetodologia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5

2.1.1 Combinações de metodologias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72.2 Soft Operational Research . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9

2.2.1 Desenvolvimento das metodologias Soft OR . . . . . . . . . . . . . . . . 92.2.2 Strategic Choice Approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102.2.3 Mapas Cognitivos & Strategic Options Development and Analysis . . . . 122.2.4 Soft Systems Methodology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

2.2.4.1 Definição de Raiz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152.2.4.2 Modelos Concetuais . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162.2.4.3 Evolução do Soft Systems Methodology . . . . . . . . . . . . . 162.2.4.4 Modo 1 e 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

2.2.5 Eficácia dos métodos Soft OR . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182.2.5.1 Benefícios do uso do SSM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

2.3 Hard Operational Research . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192.4 Lean . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20

2.4.1 Value Stream Mapping . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

3 Apresentação, Enquadramento e Análise da Situação 233.1 Descrição da Empresa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

3.1.1 Processo de receção de produtos agroalimentares . . . . . . . . . . . . . 253.1.2 Departamentos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 263.1.3 Logística das infraestruturas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26

3.2 Parametrização das operações da SdL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 293.2.1 Buffers de camiões . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 303.2.2 Tempos de operação e setup . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

3.3 Panorâmica Global da SdL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 313.4 Problemas e Oportunidade de Melhoria - CATWOES’s e Modelos Conceptuais . 32

3.4.1 Logística Operacional . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 323.4.2 Operações e Planeamento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 333.4.3 Manutenção . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34

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x CONTEÚDO

3.4.4 Incertezas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 343.4.5 Definição de Raiz, CATWOE e Modelo Conceptual . . . . . . . . . . . . 353.4.6 Exploração das áreas da situação problemática da SdL . . . . . . . . . . 36

4 Análises e Resultados 414.1 Análises Preliminares . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41

4.1.1 Avaliação do funcionamento anual dos silos . . . . . . . . . . . . . . . . 414.1.2 Planeamento das Operações . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 434.1.3 Sistema Logístico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 464.1.4 Análise aos Sistemas de Informação . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48

4.2 Validação das análises preliminares . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 494.3 Análises Finais . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

4.3.1 Novas análises ao planeamento das operações . . . . . . . . . . . . . . . 514.3.2 Sistema Logístico - Consumo Energético . . . . . . . . . . . . . . . . . 574.3.3 Nova conjuntora dos Sistemas de Informação . . . . . . . . . . . . . . . 584.3.4 Manutenção - Oportunidades de Melhoria . . . . . . . . . . . . . . . . . 60

4.4 Roadmap . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61

5 Otimização da alocação das operações nos silos 655.1 Caraterização do problema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65

5.1.1 Restrições do sistema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 675.2 Modelo de otimização . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67

5.2.1 Formulação Modelo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 675.3 Resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69

6 Conclusões e Trabalhos Futuros 716.1 Conclusões . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 716.2 Trabalhos Futuros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72

Referências 75

A Produtos agroalimentares 79

B Dados de entrada para o modelo matemático em CPLEX 83

Lista de Figuras

2.1 Realidade dimensional das situações problemáticas . . . . . . . . . . . . . . . . 62.2 Estrutura das várias dimensões repartidas por quarto fases. . . . . . . . . . . . . 72.3 Representação da estrutura num formato de toblerone. . . . . . . . . . . . . . . . 72.4 Campos de incertezas presentes na metodologia SCA . . . . . . . . . . . . . . . 112.5 Etapas de desenvolvimento da metodologia SCA . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122.6 Mapa cognitivo com feedback loops que ilustra as dificuldades de publicar uma

obra de Soft OR nos EUA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132.7 As sete etapas da metodologia SSM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142.8 Mnemónica CATWOE e as suas definições . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152.9 Conceito do processo de transformação do CATWOE . . . . . . . . . . . . . . . 152.10 Modelo de dois fluxos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172.11 Métodos de otimização . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192.12 Exemplo de um Value Stream Mapping . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

3.1 Vista da entrada nas instalações da Silos de Leixões . . . . . . . . . . . . . . . . 243.2 Geometria da infraestrutura Silos de Armazém . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 273.3 Vista da zona de descarga dos camiões nos tegões . . . . . . . . . . . . . . . . . 273.4 Planta da Silos de Leixões . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 283.5 Value Stream Mapping da SdL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 293.6 Rich Picture da empresa Silos de Leixões . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 313.7 Situção de duas bocas de expedição disponíveis ao mesmo tempo na Galeria . . . 323.8 Modelo conceptual seguindo a definição de raiz e o CATWOE . . . . . . . . . . 363.9 Modelo Conceptual das etapas 8, 9, 10 e 11 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39

4.1 Taxa de utilização dos silos com o número de referências e as suas quantidades . 414.2 Quantidade armazenada aliada com o número de saídas de camiões . . . . . . . . 424.3 Análise ABC dos produtos da SdL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 434.4 Análise ABC num gráfico de Pareto em percentagens . . . . . . . . . . . . . . . 444.5 Análise ABC num perfil anual de procura por categoria . . . . . . . . . . . . . . 444.6 Procura do Trigo Mole Francês ao longo do ano de 2016 e início de 2017 . . . . 444.7 Procura do Milho Ucraniano ao longo do ano de 2016 e início de 2017 . . . . . . 454.8 Matriz categórica dos produtos da SdL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 454.9 Visão ilustrativa das ligações entre as células e as balanças de precisão . . . . . . 474.10 Estrutura dos Silos de Expedição . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 474.11 Capacidade dos silos de expedição por cada saída . . . . . . . . . . . . . . . . . 484.12 Estrutura atual dos Sistemas de Informação . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 484.13 Tempos de permanênca dos produtos na SdL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 514.14 Análise ABC por tipo de produtos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52

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xii LISTA DE FIGURAS

4.15 Distribuição de Pareto por tipo de produtos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 524.16 Volume de saída por local . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 524.17 Volume de saída por produto e local . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 524.18 Saída por défice, excesso e totall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 534.19 Saídas por défice, excesso e total por local de expedição . . . . . . . . . . . . . . 534.20 Acertos por tipo de produto por local de expedição . . . . . . . . . . . . . . . . 544.21 Tempo de carga por local . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 554.22 Processo de planeamento das operações atual . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 564.23 Novo paradigma do processo de planeamento das operações . . . . . . . . . . . 574.24 Comparação de custos de Vazio e Super Vasio com Custos de Cheia e Ponta . . . 584.25 Idealização dos Sistemas de Informação . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 594.26 Contraste de melhoria de dusa politicas de manutenção . . . . . . . . . . . . . . 604.27 Ciclo de melhoria continua com a metodologia PDCA e standard procedures . . 61

5.1 Mapa do sistemas de armazenamento e distribuição da Silos de Leixões . . . . . 66

Lista de Tabelas

2.1 Pares de métodos e metodologias mais populares. . . . . . . . . . . . . . . . . . 82.2 Trios de métodos e metodologias mais populares . . . . . . . . . . . . . . . . . 82.3 Número de ocorrências de várias metodologias Soft OR no Web of Science, Scopus

e Google Scholar (Outubro 2009). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182.4 Área de trabalho dos participantes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

3.1 DR do projeto e Análise CATWOE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 353.2 Medidas de desempenho associadas ao modelo conceptual da figura 3.8 . . . . . 363.3 Definições de Raiz e CATWOE das etapas 8, 9, 10 e 11 . . . . . . . . . . . . . . 38

4.1 Estratégias perante as diferentes categorias de produtos . . . . . . . . . . . . . . 464.2 Restrições e limitações na estrutura dos Sistemas de Informação . . . . . . . . . 494.3 Propostas de análises pelos diretores dos diversos departamentos da SdL . . . . . 504.4 Oportunidades de melhoria com o novo paradigma dos Sistemas de Informação . 594.5 Roadmap para o Planeamento das Operações . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 624.6 Roadmap para o Sistema Logístico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 624.7 Roadmap para os Sistemas de Informação . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 634.8 Roadmap para a Gestão da Manutenção . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63

5.1 Capacidades dos silos presentes na SdL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 655.2 Equipamentos do sistema de distribuição com as respetivas capacidades . . . . . 665.3 Índices/Sets, Parâmetros e Variáveis utilizadas na formulação do modelo . . . . . 685.4 Resultados dos diversos ensaios do modelo matemático no CPLEX . . . . . . . . 70

A.1 Produtos, tipos de produtos e família de produtos nos registos da SdL . . . . . . 79

B.1 Dados de configuração . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83B.2 Informações sobre os Silos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83B.3 Informações sobre o Manifesto de Carga . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84B.4 Informações sobre a Procura . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84B.5 Dados de configuração - experiência 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85B.6 Informações sobre os Silos - experiência 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85B.7 Informações sobre o Manifesto de Carga - experiência 4 . . . . . . . . . . . . . 86B.8 Informações sobre a Procura - experiência 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87

xiii

xiv LISTA DE TABELAS

Abreviaturas e Símbolos

APDL Administração dos Portos do Douro, Leixões e Viana do CasteloCESE Centro de Engenharia de Sistemas EmpresariaisCOI Controlo de Ocupação das InstalaçõesDR Definição de RaizERP Enterprise Resource PlanningFIFO First In First OutF.O. Função ObjetivoIO Investigação OperacionalKPI Key Performance IndicatorMILP Mixed Integer Linear ProgrammingOEE Overall Equipment EffectivenessOPL Optimization Programming LanguageOR Operational ResearchPLIM Programação Linear Inteira MistaSCA Strategic Choice ApproachSCADA Sistemas de Supervisão e Aquisição de DadosSdL Silos de LeixõesSI Sistemas de InformaçãoSODA Strategic Options Development and AnalysisSSM Soft Systems MethodologyTCGL Terminal de Carga Geral e de Granéis de LeixõesTM Technology ManagementVSM Value Stream Mapping

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Capítulo 1

Introdução

1.1 Contexto e Enquadramento

A essência de multimetodologia não é mais que o recurso a várias metodologias, ou partes de

cada uma, com o intuito de apresentar vários paradigmas sobre uma mesma situação/intervenção.

Cada metodologia é um conjunto de regras/atividades estruturadas com o objetivo de auxiliar os

seus utilizadores no desenvolvimento de projetos de pesquisa ou investigação, conceção de novas

ferramentas/softwares, análises de carácter social ou económicos e industriais.

As metodologias podem nascer de um desenvolvimento estruturado cujo o resultado seja a

conceção de uma ferramenta de estruturação, como por exemplo as metodologias apresentadas no

Capítulo 2, ou então podem ser apenas um conjunto de boas práticas na resolução de problemas,

não apresentando nenhuma evolução na sua caracterização e formalização como uma metodologia

de Soft OR.

Constatando o facto que a complexidade dos vários sistemas, desde sistemas logísticos, sis-

temas de informação, sistemas de saúde, etc., está a crescer, é necessário recorrer a meios mais

sofisticados e complementares para as suas abordagens. Tal passará necessariamente por uma ca-

racterização detalhada dos subproblemas interligados e pela definição e priorização das ações a

implementar.

O presente trabalho surge de um projeto entre as empresas INESC TEC e Silos de Leixões

(SDL), onde foi lançado um desafio para a criação de um plano de ação que vise aumentar o

desempenho do sistema logístico e melhorar a eficiência global das operações. Este desafio de

diagnóstico passa, apenas, por identificar oportunidades de melhoria nos processos de receção,

movimentação, armazenamento e expedição de granéis agroalimentares. Numa fase final passará

por apresentar um plano de ação que incluirá a caracterização da situação atual e futura do sistema

logístico, um conjunto de soluções e um roadmap de tecnologias a implementar, dos objetivos

e expetativas dos resultados específicos das ações e de estratégias operacionais que promovam

o alinhamento dos recursos, processos e competências da SDL. Na realização deste projeto foi

necessário recorrer a várias sessões de trabalho com os stakeholders, visitas à infraestrutura logís-

tica de planeamento e controlo das operações, sistematização da informação recolhida, análise e

1

2 Introdução

definição de cenários operatórios e quantificação de elementos chave.

1.2 Motivação

No decorrer do meu percurso académico revelei uma certa curiosidade e afinidade pelas unida-

des curriculares Investigação Operacional, Gestão de Operações e Sistemas de Apoio à Decisão.

Com o desafio pessoal de realizar uma dissertação com um caráter de maior exigência e aliado a

estas unidades, que se equacionaram como fatores preponderantes na escolha da minha disserta-

ção, decidi-me pelo tema proposto pelo professor José Soeiro Ferreira e professor Samuel Moniz.

Este tema apresentou-se como um desafio inovador na promoção da resolução de problemas

complexos, nomeadamente problemas logísticos e operacionais, através da exploração de dife-

rentes interpretações e perspetivas. Um ponto determinante foi o facto desta dissertação estar

enquadrada com um projeto, o caso de estudo real apresentado no capítulo 3, elevando a responsa-

bilidade de todo o trabalho desenvolvido e consequentemente a motivação. No desenvolvimento

do projeto foram realizadas inúmeras análises aos sistemas logísticos e operacionais, apelando à

introdução de várias perspetivas e criatividade nas suas realizações o que reforçou o gosto pela

área do trabalho desenvolvido

1.3 Objetivos

Os principais objetivos da dissertação – Multimetodologia para a excelência operacional de

sistemas logísticos são a investigação e desenvolvimento de diferentes métodos, qualitativos e

quantitativos, de uma forma articulada e complementar sob o paradigma de multimetodologia

aplicados a um caso de estudo real.

No caso de estudo, através do apoio e orientação das metodologias usadas, é pretendido de-

senvolver um plano de ação que visa aumentar o desempenho do sistema logístico e melhorar a

eficiência global das operações.

1.4 Estrutura da Dissertação

Esta dissertação encontra-se dividida em seis capítulos.

A introdução que é feita no presente capítulo, apresenta o contexto e enquadramento para o

projeto, os objetivos a atingir, a motivação e as fontes de informação e software utilizados.

O Capítulo 2 destina-se para o enquadramento teórico. Inicialmente é apresentado o conceito

de multimetodologia, acompanhado com exemplos de combinações de métodos. Posterior é reali-

zado breves descrições sobre as metodologias de estruturação de problemas/situações, pertencen-

tes ao Soft OR, com maior peso e utilizadas em projetos de elevada complexidade, referenciando

os respetivos autores. Também é feita uma breve introdução aos métodos Hard e métodos Lean

recorridos para a realização desta dissertação.

1.5 Informação e Software Utilizados 3

No Capítulo 3 é dado a conhecer o caso de estudo, realizando-se em primeiro lugar uma apre-

sentação da situação atual da empresa e posteriormente o inicio do desenvolvimento das análises

concebidas, sempre com o apoio e orientação da metodologia selecionada.

No Capítulo 4 são realizadas inúmeras análises à empresa, confrontadas com os membros da

empresa numa fase inicial, evoluindo para um conjunto de medidas identificadas num roadmap,

plano de ação, que visa melhorar o desempenho global da empresa.

No Capítulo 5, é desenvolvido um modelo matemático que visa resolver um dos problemas

revelados nas análises concluídas, sobre a gestão de cereais agroalimentares em silos, criado com

base em programação linear inteira mista (PLIM).

Por último, no Capítulo 6 são apresentadas as conclusões, contribuições e trabalhos que pode-

rão surgir no futuro que tenham por base as análises promovidas neste projeto.

1.5 Informação e Software Utilizados

Na realização desta dissertação foram utilizados dados numéricos fornecidos pela empresa

Silos de Leixões.

Designadamente, foram disponibilizados os dados relativos aos layouts das infraestruturas,

dos consumos energéticos, das capacidades de armazenamento e movimentação, das dinâmicas

das operações diárias desde 1 de janeiro de 2016 até 31 de janeiro de 2017 e das saídas de produtos

agroalimentares desde 1 de janeiro de 2016 até 31 de janeiro de 2017. Foram ainda consultados

materiais bibliográficos provenientes de outras fontes sobre o tema em estudo, referenciados ao

longo do texto.

Em relação ao software, para o tratamento e análise de dados recorreu-se às funcionalidades

do Microsoft Excel e no desenvolvimento da ferramenta de otimização foi utilizado a linguagem

Optimization Programming Language (OPL) do programa IBM ILOG CPLEX Optimization Stu-

dio.

4 Introdução

Capítulo 2

Enquadramento Teórico

No presente capítulo é apresentada o conceito de multimetodologia constatando os aspetos

positivos desta prática, objetivando para a necessidade da sua utilização em projetos de maior

complexidade, com referência a bibliografias.

É feito um breve enquadramento teórico às metodologias pertencentes ao campo Soft OR e

Hard OR, passando primeiro por uma breve descrição sobre os principais aspetos e desenvolvi-

mento do sector Soft OR. Posteriormente é feita uma caracterização sucinta sobre três metodolo-

gias, Strategic Choice Approach (SCA), Strategic Options Developement and Analisys (SODA)

e Soft Systems Methodology (SSM), a ilustração de um método Hard, programação linear inteira

mista, e de uma ferramenta lean, o Value Stream Mapping, sempre com a revisão bibliográfica

respetiva.

Este conteúdo teórico pretende exibir um conjunto de ferramentas e conceitos que potenciarão

a realização do projeto, constatando o facto que, até ao presente mais recente, na pesquisa efetu-

ada, não foi encontrada literatura específica sobre a utilização de multimetodologias em processos

operacionais e logísticos num ambiente industrial.

2.1 Multimetodologia

A combinação entre metodologias e métodos Soft com Hard tem sido um desafio permanente

na comunidade de investigação operacional [1, 2]. A crescente evolução dos investigadores em

ambas as áreas levantou várias questões, como combinar metodologias de carácter mais quali-

tativo, soft, com métodos mais tecnológicos ou quantitativos, hard, e em que circunstâncias se

devem usar. Segundo [3] a resposta passou por adotar por uma estratégia de investigação ativa, de

onde resultou o conceito multimetodologia.

Mingers em [4] define multimetodologia como a aplicação de mais do que um método ou

metodologia sobre uma situação problemática, onde exemplifica com a combinação do SSM com

um método Hard OR, e.g. simulação. Em [5], Mingers identifica 3 argumentos que potenciam

a abordagem multimetodologia. O primeiro argumento refere-se à realidade dos problemas que

são problemas multidimensionais. Habermas [6] desenvolveu uma estrutura sobre esta premissa

5

6 Enquadramento Teórico

e Searle [7] recriou esta estrutura numa imagem, figura 2.1. Nesta figura é possível distinguir

três dimensões ou mundos, o mundo material (material world), o mundo social (social world) e o

mundo pessoal (personal world).

A segunda argumentação indica que uma intervenção nunca é um evento discreto, mas sim

um processo de etapas que apresentam diferentes desafios aos intervenientes. E por último, a

combinação de métodos cria novas perspetivas abrindo novas possibilidades de resolução.

Figura 2.1: Realidade dimensional das situações problemáticas [8].

O desenvolvimento de multimetodologias, especialmente as que incorporam metodologias de

estruturação de problemas, é um campo em crescimento do Soft OR [2]. A escolha das me-

todologias OR mais apropriadas na resolução de situações problemáticas tem sido uma área de

investigação fulcral para os praticantes destas abordagens [9].

Pollack [10] analisou como as metodologias Hard e Soft poderiam ser combinadas, em série

ou paralelo, onde concluiu que o critério mais popular é a aplicação em série de multimetodologia,

embora em paralelo os resultados sejam melhores na resolução de problemas complexos do tipo

“wicked”.

Em [3] foi desenvolvida uma abordagem de multimetodologia através da combinação do SSM

com Technology Management (TM), documentada em [11, 12, 13, 14]. Este paradigma pretende

estabelecer um tradeoff entre as fases de análise e estruturação do problema com as etapas de ação

e intervenção, resolução de problemas através de métodos Hard.

2.1 Multimetodologia 7

2.1.1 Combinações de metodologias

Na escolha das metodologias a utilizar é necessário ter em conta as três dimensões referidas

do capítulo 2.1 repartidas por quatro fases (as figuras 2.2 e 2.3 ilustram esta sensibilidade).

Figura 2.2: Estrutura das várias dimensões repartidas por quarto fases [8].

Figura 2.3: Representação da estrutura num formato de toblerone [8].

O facto de se estar a representar a mesma informação em ambas as figuras significa que em

cada fase é preciso ter em conta os parâmetros dos três mundos, e não os isolar.

A essência da multimetodologia é a junção de várias metodologias ou partes de metodologias,

preferencialmente de diferentes paradigmas. Por exemplo, um modelo de programação matemá-

tica é composto normalmente por modelos analíticos empíricos, sendo pressupostos como modelos

de uma realidade externa. Contudo estes modelos podem ser vistos como uma visão particular de

uma parte de uma metodologia [15], e.g. SSM.

Assim a informação presente na tabela 2.1 e 2.2 tenta refletir esta ideia de combinação de

métodos e metodologias que foram usadas pela comunidade de investigação operacional.


Tabela 2.1: Pares de métodos e metodologias mais populares [5].

Método 1 Método 2 FrequênciaSimulação Estatísticas 13

Métodos de Previsão Estatísticas 9SWOT/PEST SSM 9

Simulação SSM 8Influence Diagrams SSM 8

SCA SSM 8Critical Systems Heuristics SSM 7

SSM Interactive Planning 7SSM Mapas Cognitivos 7

Estatísticas SSM 7VSM SSM 7

Modelos Matemáticos Estatísticas 7Modelos Matemáticos Simulação 7

Análise & Design de Estruturas SSM 6Modelos Matemáticos Heurísticas 5Análises de Decisão SCA 5Análises de Decisão Mapas Cognitivos 5

Estatísticas Mapas Cognitivos 5Influence Diagrams VSM 5

SCA Mapas Cognitivos 5Interactive Planning CSH 5

SCA Interactive Planning 5

Tabela 2.2: Trios de métodos e metodologias mais populares [5].

Método 1 Método 2 Método 3 FrequênciaSCA SSM Interactive Planning 4

Modelos Matemáticos Simulação Estatísticas 3Modelos Matemáticos Simulação Heurísiticas 2

Estatísticas Influence Diagrams Mapas Cognitivos 2Estatísticas SWOT SSM 2Estatísticas SSM Mapas Cognitivos 2Estatísticas Project Networks Métodos de Previsão 2Estatísticas Métodos de Previsão Métodos de Inventário 2

SSM VSM SCA 2SSM VSM TSI 2SSM VSM CSH 2SSM Interactive Planning CSH 2SSM Cenários CSH 2

Mapas Cognitivos Método de Delphi Análise de cenários 2Hypergames Método de Delphi Análise de cenários 2

Mapas Cognitivos Método de Delphi Dinâmicas de Sistemas 2Mapas Congitivos Análises de Decisão SCA 2Mapas Cognitivos Influence Diagrams Dinâmicas de Sistemas 2

2.2 Soft Operational Research 9

Através dos dados das tabelas anteriores é possível aferir que a metodologia SSM é mais co-

mum no paradigma das multimetodologias, o que também é afirmado em [16]. E em [17] foi

realizado um inquérito a 250 investigadores de investigação operacional, sobre quais as combi-

nações de metodologias que mais usaram e surpreendentemente o SSM em junção com métodos

tradicionais de análises de estatísticas, de previsão e simulação, obteve o maior resultado.

2.2 Soft Operational Research

No início do desenvolvimento do campo de investigação operacional ou operational reasearch

(OR) em 1940 isto era apresentado como uma atividade multidisciplinar e prática, onde as suas

bases de resolução de problemas se regiam na utilização de qualquer método e dados numéricos

que fossem apropriados e estivessem disponíveis [18]. Contudo, as limitações da utilização de

métodos puramente matemáticos foram comprovadas nos anos 60 e 70.

Churchman [19] alertou para o conceito de “wicked problems”, onde a representação destes

problemas, muitas vezes, está mal formulada ou a informação existente é confusa. A presença

de vários intervenientes que, nas tomadas de decisões, apresentam valores conflituosos e as ra-

mificações de um sistema poderão ser extremamente confusas, ou seja, os seus limites não estão

bem delineados e por vezes as comunicações ou as implicações entre estes podem não estar bem

definidas.

Só no inicio do ano 1979 é que, oficialmente, as principais metodologias pertencentes ao

campo Soft OR surgiram com o objetivo de estruturarem problemas denominados por wicked ou

messes [1]. Os principais exemplos são o Soft Systems Methodology [20, 21], os mapas cognitivos,

que mais tarde evoluíram para Strategic Options Development and Analysis [22], e Strategic

Choice Approach [23].

As metodologias Soft OR partem do princípio que a complexidade do mundo não pode ser

modelada num simples sistema, muito menos otimizá-lo [5]. Com isto, este campo de investigação

operacional pretende ser um auxiliar na estruturação do pensamento e aprendizagem sobre as

situações problemáticas, ondo o foco principal é a perceção da natureza do problema em vez da

solução. Por outro lado, as metodologias Hard OR assumem que o mundo pode ser modelado em

sistemas com objetivos bem definidos, cuja função principal é tentar atingir esses objetivos o mais

eficazmente e eficientemente possível [24, 25].

2.2.1 Desenvolvimento das metodologias Soft OR

O campo Soft OR foi desenvolvido para dar resposta aos problemas que não são passíveis de

serem resolvidos recorrendo a métodos/modelos matemáticos tradicionais; estas situações proble-

máticas podem estar relacionadas com inúmeros sectores, por exemplo, o ambiente ou a saúde.

Existe um grau de incerteza nos processos principais e nas suas relações dentro de um sistema,

devido à escassez e fiabilidade da informação.

Assim é possível delinear as principais caraterísticas destas situações problemáticas:


• O problema não é bem definido; o recurso a meta-heurísticas ou heurísticas, a métodos de

critical path analysis, decision analysis e simulação não são possíveis de implementar.

• As situações problemáticas envolvem vários grupos de intervenientes que apresentam dife-

rentes perspetivas sobre o problema em questão.

• Existem demasiadas incertezas e uma taxa elevada de falta de fiabilidade de dados ou infor-

mação.

Segundo [1], este tipo de problemas à muito que foram reconhecidos por entidades creden-

ciadas na área da investigação operacional, Ackoff [26], Rittel [27], Schon [28], Ravetz [29],

Checkland [24].

Também, em [1], podemos identificar as principais caraterísticas dos métodos e metodologias

Soft OR:

• Estes métodos e metodologias não são modelos matemáticos, mas ferramentas de estrutu-

ração de situações problemáticas. São baseados, maioritariamente, em modelos qualitativos

que podem recorrer a alguns processos matemáticos, mas não muito complexos.

• Aceitam diversas perspetivas, por vezes conflituosas, mas nunca colapsam todas essas ideias

numa única.

• Promovem uma participação ativa dos stakeholders na modelação dos processos das situ-

ações problemáticas com o intuito de tornarem os modelos o mais transparentes possíveis

para todos os intervenientes.

• São aceites incertezas e falta de fiabilidade dos dados quantitativos.

• Os seus principais objetivos são a exploração de novas soluções, de uma aprendizagem

continua dos intervenientes e não a otimização do problema.

Na literatura existe uma confusão entre as definições de métodos e metodologias. Nesta dis-

sertação e segundo [1] foi feita uma distinção entre estes dois. O método é um processo com

etapas bem definidas e com um output, também, bem definido, enquanto uma metodologia é mais

abrangente. Esta estabelece um conjunto de princípios que se devem adaptar consoante a par-

ticularidade das situações, podendo envolver vários métodos resultando num output final menos

claro.

2.2.2 Strategic Choice Approach

Desenvolvida por John Friend e seus colegas [30] nos anos 60 no instituto de Investigação

Operacional no Reino Unido, esta metodologia é uma versão soft de análise de decisões onde são

respeitadas as várias perspetivas dos stakeholders¸ contabilização das incertezas e a fiabilidade da

informação disponível, nas tomadas de decisão.


O seu maior contributo é a promoção de um trabalho em grupo com o objetivo de construir

uma base de confiança, sólida, nas tomadas de decisão, com o foco na gestão das incertezas sobre

as próximas etapas a seguir. Pode ser, por vezes, descrita como uma metodologia de planeamento

sobre pressão.

Em [5] são denominadas três grandes áreas de incertezas que estão ilustradas na figura 2.4.

Figura 2.4: Campos de incertezas presentes na metodologia SCA

Também em [5] é possível observar a dinâmica desta metodologia, apresentada na figura 2.5 e

descrita muito sucintamente neste capítulo:

1. Modelação: inicialmente é feita uma amostragem de várias áreas de decisão com as suas

respetivas importâncias e urgências. De seguida é realizada uma triagem até o resultado ser

um conjunto reduzido de áreas de decisão que refletem melhor o projeto.

2. Desenho: nesta fase são apresentadas e consideradas várias alternativas/soluções para cada

área de decisão. Estas alternativas são avaliadas, qualitativamente, aos pares para a averi-

guação de situações de incompatibilidade.

3. Comparação: em terceiro são definidas algumas áreas/critérios de comparação propostos

pelos participantes. Após a definição destas novas áreas é realizado uma análise quantitativa

na comparação entre as alternativas.

4. Escolha: nesta última etapa os stakeholders negoceiam entre si na escolha das alternativas

que mais benefícios trarão para o projeto.


Figura 2.5: Etapas de desenvolvimento da metodologia SCA

2.2.3 Mapas Cognitivos & Strategic Options Development and Analysis

Um dos principais contribuidores para o desenvolvimento desta metodologia foi Colin Eden.

Ele e os seus colegas começaram pelo método de mapas cognitivos [1], que mais tarde foi incorpo-

rado numa metodologia mais abrangente, SODA, tornando-se num elemento chave. Este método

é uma ferramenta de estruturação do pensamento construtivo humano perante qualquer situação,

ou seja, é uma representação da perspetiva de uma pessoa perante uma situação problemática.

Os mapas cognitivos são muito semelhantes aos mapas causais e como está descrito em [31].

Um mapa causal é um diagrama de textos, que reflete as ideias e ações, e setas que permitem a

interligação entre estas ideias e ações. A orientação das setas permite demonstrar a causalidade

entre várias ideias/ações.

Em suma, podemos admitir que é uma técnica utilizada para a interligação de ideias estraté-

gicas com ações, com o objetivo de se perceber e visualizar a complexidade dos problemas e em

simultâneo tornar transparente essa informação para outras entidades.

Como exemplo a figura 2.6 ilustra uma situação problemática sobre a dificuldade da publicação

de obras de Soft OR nos Estados Unidos da América.


Figura 2.6: Mapa cognitivo com feedback loops que ilustra as dificuldades de publicar uma obrade Soft OR nos EUA

2.2.4 Soft Systems Methodology

Todo começou em 1969, nesse ano Peter Checkland foi nomeado como professor de sistemas

na universidade de Lancaster e durantes os dez anos seguintes, e uma longa série de projetos de

carácter industrial, desenvolveu a Soft Systems Methodology [17].

SSM é uma metodologia de elevada flexibilidade na estruturação de situações problemáticas

que recorre ao pensamento sistémico e intervenção crítica dos intervenientes. Na caraterização da

complexidade e dinâmica comportamental exibida pelos sistemas ou a interação destes sistemas

nas situações problemáticas, Checkland utilizou o termo “systemicity” [5]. Outro ponto forte desta

metodologia é a sua usabilidade prática em inúmeras situações por pessoas sem conhecimento ou

experiência técnica nestas ferramentas [32].

SSM é um processo de interrogações, onde considera questões “o que fazer?” e “como fazer?”

como partes do problema, promovendo ações sobre a situação problemática que poderão originar

resultados mais complexos que os modelos sistémicos. Na aplicação destas ações o problema

inicial evolui alterando os seus parâmetros, iniciando-se novamente o processo SSM.

A metodologia SSM pode ser representada como um conjunto de sete etapas, figura 2.7, mas os

intervenientes ao familiarizarem-se com esta metodologia não têm, necessariamente, que percorrer

todas as etapas, mas caso o façam, também, não têm que a fazer pela ordem pré-estabelecida.


Figura 2.7: As sete etapas da metodologia SSM

Estas sete etapas, documentadas em [33], refletem o principio de funcionamento da metodo-

logia. As etapas 1 e 2 funcionam como etapas introdutórias à situação problemática. Na etapa

1, pretende-se recolher o máximo de informação sobre a história, a natureza, os elementos en-

volvidos, refletindo as suas perspetivas e valores, e explorar o sistema ou sistemas envolventes

da situação problemática. Na etapa 2 é feita a ilustração de toda a informação recolhida numa

imagem, à qual vamos designar por"rich picture" [33]. Estas figuras enriquecidas, devem ser in-

teressantes, claras e compreensivas na cobertura dos assuntos, podendo conter informações Hard

(estatísticas, . . . ) e Soft (atitudes, impressões, . . . ) [34].

As etapas 3 e 4 tentam "explodir"a metodologia. Aqui é pretendido capturar as várias pers-

petivas do rich picture e desenvolvê-las em modelos de atividades. Estes modelos, documentados

nos subcapítulos 2.2.4.1 e 2.2.4.2 respetivamente, são as definições de raiz, com a mnemónica

CATWOE, e os modelos concetuais.

Na etapa 5 é feita a comparação dos modelos construídos em etapas anteriores com a realidade.

Nesta fase é pretendido gerar o debate entre os stakeholders da qual poderão resultar mudanças

que possam melhorar a situação problemática.

A partir da etapa 6 a metodologia deixa de ser sequencial, podendo voltar novamente às etapas

anteriores e percorrê-las outra vez. É nesta fase que se pretende definir quais as alterações que

deverão ser implementadas por forma a melhorar a situação problemática.

Por fim vem a etapa 7. Esta última pretende terminar o ciclo do SSM com as implementações

das soluções encontradas na etapa 6, ou então começar um novo ciclo da metodologia. Assim

podemos aferir que o SSM não apresenta um fim de metodologia bem definido.

Em resumo, o processo construtivo de um modelo em SSM corresponde a um número de sis-

temas de atividades, cada um com uma visão particular sobre o mundo real, que está declarado no

W do CATWOE [33]. Os modelos podem ser usados para explorarem as situações problemáticas


numa maneira estruturada com o propósito de encontrar soluções passíveis de implementar, por

forma a melhorar a situação problemática.

2.2.4.1 Definição de Raiz

As definições de raiz são nomes dos sistemas relevantes para explorações mais profundas das

situações, que exprimem os objetivos principais das atividades dos sistemas. Estes devem ser

descritos com o intuito de se poderem construir modelos do sistema.

Smyth e Checkland (1976) analisaram várias definições de raiz e concluíram que para uma

definição de raiz ser eficaz deverá considerar os elementos da mnemónica CATWOE. Esta, fi-

gura 2.8, tenta capturar todos os objetivos, entidades e processos do sistema numa frase, mas a sua

chave é o par “processo de transformação” T e o “Weltanschauung” W, que traduzindo do alemão

significa interpretação da realidade.

O elemento chave T, o processo de transformação, que transforma as entradas em saídas,

representado na figura 2.9, apesar de deter um conceito simples, é muitas vezes mal interpretado

na literatura corrente. O erro mais frequente é confundir as entradas do sistema (as entidades que

são transformadas em saídas) com os recursos necessários para levarem a cabo essa transformação.

Figura 2.8: Mnemónica CATWOE e as suas definições

Figura 2.9: Conceito do processo de transformação do CATWOE


2.2.4.2 Modelos Concetuais

Os modelos concetuais podem ser representados como grafos dirigidos, que pretendem trans-

mitir as ideais contidas nas definições de raiz e a mnemónica CATWOE. O processo de construção

consiste em reunir os verbos que descrevem as atividades que estão no sistema, nomeadas nas de-

finições de raiz e estruturá-las de acordo com dependências lógicas. Estas considerações apoiam

o desenho da parte operacional do sistema, que desempenhará os processos de transformação no-

meados nas definições de raiz.

Na monitorização do sistema são necessárias três medidas:

1. Definição de três critérios de desempenho, podendo chegar a cinco [35], que normalmente

são referenciados como os ‘3 Es’ [33]. Os critérios são os seguintes:

• Eficácia: o sistema faz aquilo a que está destinado?

• Eficiência: como estão a ser usados os recursos?

• Efetividade: estão cumpridas as metas?

2. Uma atividade cuja o seu propósito é a monitorização do desenvolvimento das atividades do

sistema.

3. Uma atividade para tomar ações de controlo.

2.2.4.3 Evolução do Soft Systems Methodology

Após o seu desenvolvimento na década de 70 a metodologia sofreu uma nova transformação,

na década de 80 [17]. Esta evolução ficou refletida em três aspetos críticos. Primeiro, o modelo

de sete etapas passou a ser substituído por um modelo de dois fluxos, ilustrado na figura 2.10.

Este novo modelo apresenta um fluxo de uma análise cultural da organização, enquanto o outro

corresponde a um processo lógico de inquisição usando a metodologia SSM anterior. Com a

junção destes dois fluxos é feito todo um processo de comparação e reflexão sobre as ações a

implementar. Em seguida, houve a distinção do uso do SSM em dois modos, modo 1 e modo 2. E

por fim o desenvolvimento de “regras construtivas” para o SSM [33].


Figura 2.10: Modelo de dois fluxos

2.2.4.4 Modo 1 e 2

Os autores desta metodologia começaram a reconhecer uma diferença existencial entre o modo

de usar o SSM para a realização de estudos, académicos ou não, e desenvolvimento de projetos.

A diferença da usabilidade desta metodologia pode ser entendida da seguinte forma, a primeira

abordagem pretende estruturar o que está feito, enquanto que a outra tem o objetivo de pensar

no que falta realizar e modelar. Estas distinções levaram ao reconhecimento de dois modos de

utilização da metodologia, a aplicação clássica das sete etapas do SSM, modo 1, que pretende

realizar uma investigação partindo de uma visão exterior à situação problemática. Ou utilizar

o modo de pensamento do SSM numa reflexão mais interna, modo 2. Este segundo modo não

utiliza as diversas etapas do SSM de forma coerente, aqui os seus intervenientes fazem parte da

situação problemática e com as suas experiências técnicas podem utilizar o SSM como recurso

para modelar e descrever possíveis soluções aos problemas. Ou seja, a construção da metodologia

é feita a partir de uma visão interna ao problema.

Sumarizando, o modo 1 pode ser considerado como uma espécie de intervenção e o modo 2

como uma interação [33].


2.2.5 Eficácia dos métodos Soft OR

No artigo [1] foram analisados vários estudos sobre projetos publicados onde se utilizaram

métodos e metodologias Soft OR, conforme ilustrado na tabela 2.3.

Tabela 2.3: Número de ocorrências de várias metodologias Soft OR no Web of Science, Scopus e Google Scholar(Outubro 2009).

Motores depesquisa

SSMProblem

structuringmethods

SODA Soft OR SCACriticalsystemsthinking

Drama theory,hypergames,metagames

Web of Science 271 231 204 112 25 127 30Scopus 358 249 296 251 23 143 28

Google Scholar 7200 1270 1310 1070 521 602 207

Analisando os números da tabela 2.3, é possível concluir que existe um conjunto razoável de

estudos sobre as metodologias Soft OR, sendo o grande contribuidor a metodologia SSM.

Em [32] Mingers e Taylor realizaram um estudo sobre a praticidade do SSM. Neste estudo

foi realizado um inquérito que obteve 137 repostas (47%), dos quais 90 eram praticantes e 47

não praticantes. Destes 47%, 66% já utilizaram o SSM mais do que 1 vez e 63% classificaram o

sucesso desta metodologia como “bom” e “muito bom”. A tabela 2.4 mostra as áreas de trabalho

dos participantes que responderam ao inquérito.

Tabela 2.4: Área de trabalho dos participantes

OcupaçãoTotal Total Total

% % %n = 137 n = 90 n = 47

Gestores 20 24 11OR/Gestores de serviços 20 11 36

Consultores/Diretores 19 20 17Académicos1 16 17 15Informática 9 8 13Engenharia 5 6 4Educação2 2 3 0

Sem Informação 8 12 41 Académicos que não estão diretamente envolvidos no desenvolvimento desta metodologia

2 Não académicos que trabalham na educação, e.g. psicólogo

2.2.5.1 Benefícios do uso do SSM

Em [32] é feito um questionário sobre quais as razões pela utilização da metodologia SSM,

onde destacamos duas respostas:

• Permite relaxar a complexidade da situação problemática.

• Aumenta a compreensão da situação problemática.

2.3 Hard Operational Research 19

Um dado interessante de [32] é o facto dos intervenientes que responderam ao questionário

nunca tinham usado o SSM, o que permitiu concluir que a maioria deles tinha estado a utilizar

o modo 2 desta metodologia. Aliado a este inquérito também estão mencionados 13 benefícios

distintos no uso desta metodologia que foram classificados em 3 categorias [32].

Concluindo, o SSM é uma metodologia sofisticada, versátil e subtil, que permite obter uma

visão holística e completa da situação problemática, muitas vezes difícil de se conseguir e por isso

foi a metodologia escolhida para a realização deste projeto.

2.3 Hard Operational Research

A investigação operacional (IO) hard, apresenta uma naturaza claramente mais quantitativa.

Trata-se da IO ’mais corrente’, bastante baseada em matemática e em procedimentos algorítmicos.

Métodos bem conhecidos são, por exemplo, programação matemática, meta-heurísticas, grafos e

redes, simulação e filas de espera.

Nesta secção, apenas se fará uma breve descrição da programação linear inteira mista (PLIM)

pelo facto de vir ser usada nesta dissertação

Programação Linear Inteira Mista

Trata-se dum método de programação matemática de estrutura linear que integra variáveis

continuas e inteiras. Tem aplicações óbvias em otimização combinatória [36]. Outros méto-

dos também utilizados para resolver problemas de otimização, de natureza inteira ou mista estão

ilustrado na figura 2.11.

Figura 2.11: Método de otimização [37]


O modelo tenta combinar restrições e variáveis, que apenas podem assumir valores inteiros,

com variáveis continuas. Também, a função objetivo e as restrições do modelo deverão ser line-

ares. O modelo genérico de PLIM pode ser representado pela função objetivo 2.1, contemplando

as restrições 2.2 e 2.3.

F.O. : minx

c× x (2.1)

A× x 6 b (2.2)

x ∈ Zn×Rp (2.3)

Contudo, estes modelos podem apresentar variáveis binárias nas suas formulações, que apenas

podem assumir dois valores distintos, 1 ou 0. Estas variáveis são particularmente úteis na seleção

ou rejeição de algumas condições nos modelos matemáticos.

Os modelos PLIM são usados nas mais diversas aplicações de investigação operacional, como

por exemplo na resolução de problemas de transporte, escalonamento, gestão de inventários [38,

39, 40, 41, 42].

2.4 Lean

Este conceito tem como pilar central a redução de desperdício ou custo. Este fundamento

teve como base a noção de just-in-time desenvolvida pela Toyota no Japão. Esta noção identifica

que um sistema apenas deverá produzir quando houver uma necessidade para que tal aconteça,

reduzindo o nível de inventários de matérias-primas, de produtos semiacabados e produtos finais.

Lean define o desperdício como tudo o que não acrescenta valor na perspetiva do cliente, ou

seja, tudo que integra no desenvolvimento de um produto ou serviço que não acrescenta valor ao

consumidor. Em [43] o desperdício é classificado em sete tipos distintos:

• Superprodução.

• Tempos de espera.

• Transportes.

• Inventários.

• Processamento.

• Movimentos.

• Produtos defeituosos.

Assim, existem ferramentas específicas, que põe em prática os conceitos de lean, capazes de

visualizar a cadeia de abastecimento ou o sistema de funcionamento de uma empresa, nomeada-

mente o value stream mapping.

2.4 Lean 21

2.4.1 Value Stream Mapping

É um método, onde seu princípio assenta nos conceitos Lean, cujo o propósito é mapear to-

dos os processos do sistema, contemplado os fluxos de materiais e de informação, averiguando

possíveis ineficiências que previnem o funcionamento correto destes processos. Juntamente com

a construção de um VSM podem ser utilizados outros métodos de características Hard, nomeada-

mente, análises de estatísticas.

Outro grande benefício da utilização do VSM é o crescimento de novas perspetivas e mudanças

de paradigmas e conceitos, nos próprios utilizadores desta ferramenta [44].

Como exemplo a figura 2.12 mostra um simples VSM, onde um transporte, semanal, de ma-

teriais é armazenado num buffer durante 5 dias. Após estes 5 dias o material entra num processo

de assemblagem caraterizado pela caixa de dados. Com o fim deste processo o novo produto é

armazenado num novo armazém durante 30 dias, antes de ser expedido.

Figura 2.12: Exemplo de um Value Stream Mapping [45]

Capítulo 3

Apresentação, Enquadramento eAnálise da Situação

O presente projeto surge da iniciativa da empresa Silos de Leixões (SdL), pertencente ao grupo

Gestmin, que lançou um convite à empresa INESC TEC de uma proposta de prestação de serviços,

com o objetivo de melhorar o desempenho global do sistema logístico e a eficiência operacional,

através da identificação de oportunidades de melhoria.

A SdL é uma empresa dedicada à logística agroalimentar, estando a sua infraestrutura loca-

lizada no interior do perímetro do Porto de Leixões. Os principais serviços fornecidos pela SdL

incluem o transporte e a armazenagem de granéis agroalimentares, de traders nacionais, interna-

cionais e das indústrias da alimentação humana e animal.

A abordagem adotada para a realização deste projeto englobou várias sessões de trabalho

com os stakeholders nas instalações da SdL, integrando visitas às infraestruturas da empresa. Os

objetivos das primeiras reuniões passaram por conhecer a infraestrutura logística, o planeamento

e controlo das operações, os tipos de produtos armazenados, de os processos e quantificação dos

elementos chave para a caraterização da situação atual da SdL.

23

24 Apresentação, Enquadramento e Análise da Situação

Figura 3.1: Vista da entrada nas instalações da Silos de Leixões

Na fase inicial do projeto, o principal objetivo foi a averiguação do funcionamento corrente

da empresa, com a identificação de problemas e oportunidades de melhoria. Assim, repartiu-se

a evolução do projeto pelas sete etapas do SSM, iniciando-se com a identificação da situação

problemática. Esta fase integra as duas primeiras etapas da metodologia, que engloba toda a

informação ilustrada até à secção 3.3, onde, também, se pode observar uma rich picture sobre a

realidade da SdL.

Com a realização destas duas primeiras etapas, prosseguiu-se com o reconhecimento dos pro-

blemas e oportunidades de melhoria, secção 3.4, afetos aos diversos sectores. Estes estão menci-

onados nas mnemónicas CATWOE’s, definições de raiz, que depois possibilitaram à elaboração

dos respetivos modelos conceptuais.

As restantes etapas da metodologia SSM encontram-se espelhadas no capítulo 4, com a etapa

5, a fase de comparação dos modelos com a realidade, representada na secção 4.2 e as etapas 6 e

7 conformadas na secção 4.4, dando por terminado a aplicação desta metodologia.

Na etapa um, realizou-se uma exaustiva pesquisa e compilação de informação sobre a empresa

dando a conhecer a sua realidade industrial, identificando, antes, a situação problemática da Silos

de Leixões.

• Situação problemática – Identificação de oportunidades de melhoria nos processos de re-

ceção, movimentação, armazenamento e expedição de granéis alimentares, executados na

infraestrutura logística da SdL.

Concebido o ponto de partida, iniciou-se a investigação da natureza da indústria, praticada

pela SdL, contemplando os seus elementos chave.

3.1 Descrição da Empresa 25

3.1 Descrição da Empresa

A empresa SdL rege-se pelas designações de um serviço público, ou seja, não podem negar

nenhum serviço aos clientes, salvo seja em situações adversas, que impossibilite o funcionamento

normal da empresa.

O horário de trabalho está compreendido por dois turnos, o primeiro das 08h00 até às 17h00

e o segundo das 17h00 até às 00h00. Contudo a empresa apenas possibilita a entrada de camiões

nas suas instalações até às 18h30m.

A SdL apresenta 81 silos e um armazém, albergando uma capacidade máxima de 120 mil

toneladas, contudo cada silo apenas pode conter uma operação. A operação é uma referência

interna da empresa que agrupa o produto, o navio que a transportou e o cliente, o que indicia que

um cliente ou navio poderá ter mais do que uma operação. Ou seja, se um cliente apresentar duas

operações do mesmo produto, mas as operações são transportadas em navios diferentes, então

estas operações não podem ser armazenadas no mesmo silo durante o mesmo período de tempo.

Cada operação está associada a um produto e a SdL apresenta um registo de 81 produtos

(anexo A), que estão categorizados em 8 tipos:

• Biomassa.

• Farinha de Soja.

• Milho.

• Outras Farinhas.

• Outros Grãos.

• Trigo Duro.

• Trigo Forrageiro.

• Trigo Mole.

Os clientes que pretendem armazenar os seus produtos na SdL podem-no fazer escolhendo o

número de dias de armazenagem de um conjunto estabelecido pela empresa. O mínimo de dias

de armazenagem é 8, podendo esse período ser alargado até 30, 60, 120 dias, não havendo um

período máximo. Contudo caso o cliente opte por armazenar apenas dois dias, terá de pagar como

se o produto se encontrasse no período mínimo acordado pela SdL.

3.1.1 Processo de receção de produtos agroalimentares

A entrada do fluxo de materiais agroalimentares é feita maioritariamente por via marítima,

correspondendo a 99% do fluxo de receção total da SdL. O processo inicia-se com o envio ele-

trónico do manifesto de carga uma semana anterior à chegada do navio. Este manifesto contém o

nome do navio, o produto, a sua quantidade e os agentes responsáveis pela sua supervisão.

Após a receção, o manifesto é carregado para o ERP da empresa (SIGSIL) de onde são geradas

ordens de entrega. Este ERP tem como principais funções a gestão das operações, a organização

e controlo de compras e vendas dos clientes.

Antes da descarga do produto do navio para o cais é feita uma preparação/avaliação, por te-

lefone, com a entidade reguladora (TCGL), sobre os recursos necessários para a realização deste

processo. Estes recursos correspondem às gruas ou guindastes e funis de descarga que a TCGL


dispõe, sendo que o transporte entre o porto e os silos está assegurado por um fornecedor de

transportes, contratado pela SdL.

No porto podem estar a descarregar, ao mesmo tempo, até quatro navios, sendo que a quanti-

dade máxima transportada é 39 mil toneladas.

3.1.2 Departamentos

A SdL encontra-se dividida em vários departamentos dos quais destacamos três como os mais

influentes para o funcionamento diário:

• Sala de Comando, que está encarregue do planeamento e da definição de quais as bocas

de expedição que estão abertas. Existem quatro zonas de expedição, 13 bocas de expedição

na Galeria de Silos, 3 nos Silos de Expedição, 1 na Torre e 1 no Armazém. Também está

responsável pela regularização das entradas e saídas de veículos, pelas movimentações dos

materiais no interior do sistema e pela escolha dos silos/células que vão receber determinada

operação.

• Departamento de Manutenção é composto por dois eletrecistas, um mecânico, um ser-

ralheiro e um operário no armazém. Este departamento está encarregue de efetuar toda a

manutenção em todas as máquinas.

• Departamento dos Sistemas de Informação é responsável pela interligação dos sistemas

informáticos e pela sua manutenção.

3.1.3 Logística das infraestruturas

Portaria e Contigência

Este edifício pode ser observado na figura 3.1, encontrando-se no centro da imagem à frente

dos silos, e os seus principais objetivos são auxiliar a sala de comando a regular a entrada e saída

de veículos, receber clientes no estabelecimento e ajudar os camionistas inexperientes no registo

do sistema.

Junto deste edifício existem duas básculas reversíveis, uma de cada lado, que permitem a

pesagem dos veículos, regulando as suas cargas. O serviço de atendimento segue uma topologia

First In First Out (FIFO), ou seja, o primeiro camionista a fazer o registo no sistema é o primeiro

a passar pelas básculas.

Neste sistema concorrem três fluxos de camiões diferentes. Um fluxo designado por Navetes,

em que o seu princípio é o transporte de produtos agroalimentares entre o porto de Leixões e a

SdL; outro fluxo para as cargas diretas, onde os veículos vão diretamente para o porto de leixões

para serem carregados; e por último o fluxo de camiões que vão buscar produtos aos silos. Todos

estes fluxos passam nas básculas para a regularização das cargas (a lei portuguesa só permite a

circulação, nas estradas portuguesas, de camiões até um peso máximo de carga de 27 toneladas).

3.1 Descrição da Empresa 27

Silos de Armazém

Esta infraestrutura, ilustrada na figura 3.1, apresenta uma altura equivalente a 60 metros e

é constituída por 39 silos com capacidades de 2000 toneladas. Devido à forma cilíndrica foi

possível aproveitar os espaços entre os conjuntos destas células. Existem, no total, 24 espaços que

são designados por inter-silos, onde cada um apresenta 600 toneladas de capacidade. A figura 3.2

permite ilustrar a geometria destes silos.

Figura 3.2: Geometria da infraestrutura Silos de Armazém

Este edifício, também, apresenta treze silos com capacidade de expedição de produtos que

corresponde à lateral norte da infraestrutura, que é designada por Galeria, ilustrada na figura 3.3.

Figura 3.3: Vista da zona de descarga dos camiões nos tegões

A circulação dos produtos, neste edifício é assegurada por dois grupos de redlers (correias

transportadoras):

• Redlers de extração (R5a/R5, R6a/R6 e R7a/R7), localizados na parte inferior do edifício,

com capacidade de transporte diferentes. O redler central (R6a/R6) tem uma capacidade

nominal de 350 toneladas por hora, enquanto os redlers laterais (R5a/R5 e R7a/R7) têm

uma capacidade nominal de 100 toneladas por hora.

• Redlers de distribuição (R1a/R1, R2a/R2 e R3a/R3), localizados na parte superior do edifí-

cio, todos com uma capacidade nominal de 350 toneladas por hora.


Torre

A Torre é um edifício adjacente ao Silos de Armazém e apresenta cinco silos com caracterís-

ticas diferentes aos previamente referidos. Tem um silo denominado por C-64 que apresenta uma

capacidade de mil toneladas em que a sua funcionalidade é apenas armazenagem de produto, não

apresentando capacidade de expedição. Aliado com esta célula existem mais quatro com capaci-

dades de 230 toneladas, e ao contrário da C-64, estas apresentam capacidade de expedição.

Presente, também, nesta estrutura, estão cinco noras, elevadores de alcatruzes, três com capa-

cidades de 350 toneladas por hora e as outras duas com capacidades de 100 toneladas por hora.

Estes equipamentos são fulcrais no funcionamento efetivo do sistema. Este grupo de máquinas é

responsável pela distribuição dos produtos provenientes dos redlers de extração ou das zonas de

descarga, para os redlers de distribuição.

Figura 3.4: Planta da Silos de Leixões

Silos de Expedição

Esta infraestrutura é constituída por um conjunto de nove silos de 800 toneladas e quatro

inter-silos de 200 toneladas. Estes silos não apresentam capacidade de recirculação de produtos,

uma vez que não apresentam um circuito para essa funcionalidade, porém todos as células têm

capacidade de expedição. Apresentam ainda três balanças de circuito bastante precisas, por onde

escorrem os produtos para os camiões.

O transporte de produtos para este edifício é assegurado por um redler de distribuição (R4)

com uma capacidade nominal de 350 toneladas por hora.

3.2 Parametrização das operações da SdL 29

Armazém

O armazém tem uma capacidade de 20 mil toneladas e é usado maioritariamente para guardar

produtos de tipo de farinhas. O controlo de capacidade é feito visualmente por um operário e caso

este detete alguma irregularidade com o produto é necessário movê-lo. A movimentação neste

edifício é feita por intermédio de uma pá de carga, devido à falta de um circuito de circulação

como o do Silos de Armazém.

Zonas de receção

O sistema de receção é composto por três tegões, cada um associado a um redler de capaci-

dade de 350 toneladas por hora. O tegão oficinas, o tegão rio e o tegão ferroviário trabalham em

conjunto com um sistema de redlers que vamos designar por redlers de receção. Os dois primei-

ros tegões referidos (figura 3.3) conseguem rececionar materiais para o Armazém e os Silos de

Armazém, enquanto o tegão ferroviário apenas receciona materiais para os Silos de Armazém.

3.2 Parametrização das operações da SdL

Nas primeiras reuniões, com o auxilio dos diversos diretores da SdL, conseguiu-se construir

um Value Stream Mapping, figura 3.5. Esta ilustração oferece uma perspetiva diferente, sobre

a realidade da empresa, em relação à figura 3.6. Uma das grandes vantagens deste modelo é

a apresentação dos processos, com dados numéricos, permitindo uma visão mais quantitativa da

empresa. Outra vantagem na utilização deste método foi a abertura de um diálogo construtivo entre

os vários membros da SdL com os elementos do INESC TEC, o que possibilitou a identificação

de um vasto número de dificuldades e oportunidades de melhoria, representados a rosa na figura.

Figura 3.5: Value Stream Mapping da SdL


3.2.1 Buffers de camiões

No exterior da empresa existe um espaço próprio com espaço para cinco a seis camiões, buffer

exterior, no entanto e recorrentemente, o número de camiões nesse buffer é superior a dez.

Outra restrição da empresa é a limitação do espaço no seu interior, onde apenas se podem

encontrar no máximo 18 camiões ao mesmo tempo:

• Quatro camiões a carregar na Galeria e mais outros quatro em espera.

• Três camiões a carregar nos Silos de Expedição e outros três em espera.

• Um camião a carregar na zona da Torre e outro em espera.

• Um camião a carregar no Armazém horizontal e mais um em espera.

3.2.2 Tempos de operação e setup

Básculas

O tempo médio que um camião demora no processo de pesagem e validação de carga varia

entre 20 a 40 segundos. Porém este processo apresenta uma menor variação no fluxo de Navetes,

entre 20 a 30 segundos.

Descarga nos tegões

Os tempos de descarga nos tegões variam entre dois e três minutos, podendo, por vezes, demo-

rar até cinco minutos. Este é o tempo que um camião de 36 toneladas demora a ser descarregado.

Porém, o tempo entre descarregamentos é de nove minutos, o que significa que um camião terá de

esperar nove minutos, em média, caso estejam todos os tegões ocupados.

Zonas de expedição de carga

Os tempos de expedição variam consoante a zona e o tipo de produto. Os produtos pertencen-

tes à família das farinhas, por regra, demoram mais cinco minutos do que os produtos da família

dos grãos.

Nos Silos de Expedição o tempo médio varia entre sete e oito minutos. Nas restantes zonas

este tempo aumenta em 55%. A Galeria e a Torre apresentam um tempo médio com uma variação

bastante acentuada, entre dez a vinte minutos, enquanto que no Armazém esta variação é mais

diminuta, entre dez a quinze minutos.

Setups

Nos tegões, normalmente, só ocorrem setups quando a qualidade do produto que está a ser

descarregado muda, por exemplo, quando inicialmente existiu uma descarga de trigos moles e o

camião seguinte apresenta um produto de casca de palmiste. Os tempos destes setups variam entre

3.3 Panorâmica Global da SdL 31

quinze a trinta minutos. Mas caso o produto seja da família da farinha, o seu tempo de setup passa

a ser três vezes superior ao tempo de setup dos cereais e trigos.

Nos redlers os tempos de setup variam consoante o seu tamanho. Estes apresentam uma

velocidade nominal de 0,9 metros por segundo, e um setup corresponde a um ciclo em vazio, ou

seja, a correia de pás deve perfazer um ciclo sem nenhum produto.

3.3 Panorâmica Global da SdL

Terminado o processo de caraterização da empresa foi possível aferir que o seu panorama é

bastante complexo. Assim, promulgou-se a construção de uma rich picture, figura 3.6, correspon-

dente à segunda etapa do método do SSM. Esta imagem permite condensar toda esta complexidade

numa figura, recriando uma visão holística sobre a SdL.

Figura 3.6: Rich Picture da empresa Silos de Leixões

Uma das conclusões imediatas que se pode tirar da figura 3.6 é que nenhum subsistema pode

ser visto isoladamente, ou seja, uma ação num sector poderá trazer consequências nos outros.

Assim na construção e implementação de ações de melhoria, esta sensibilidade deve estar presente.


3.4 Problemas e Oportunidade de Melhoria - CATWOES’s eModelos Conceptuais

Com o desfecho da descrição e caraterização da Silos de Leixões progrediu-se para uma nova

fase de identificação de problemas e oportunidades de melhoria. O primeiro objetivo refletiu o

reconhecimento de áreas ou sectores da empresa sobre os quais os problemas ou oportunidades se

refletiam. Num segundo ponto, promoveu-se à construção de um CATWOE e o respetivo modelo

conceptual, que englobam todo o processo delineado para a concretização deste projeto.

3.4.1 Logística Operacional

Uma das principais dificuldades pressentidas pela sala de comando é a falta de uma visualiza-

ção da logística global, ou seja, não tem a perceção onde ocorrem as filas de espera dos camiões

(buffers) e quantos veículos se encontram presentes nesses buffers. Não consegue, também, saber

em tempo real as localizações exatas dos veículos nem as movimentações destes nas instalações.

A dificuldade da apresentação de bocas de expedição para todos os camiões no interior do

estabelecimento, ou a má logística de quais são as bocas de expedição que estão disponíveis,

provocam tempos de throughput e lead time maiores. Um exemplo de uma má logística da abertura

de bocas de expedição pode ser observada na figura 3.7. Ou seja, quando duas bocas consecutivas

de expedição, na Galeria, estão disponíveis, é impossível ter dois camiões a abastecer ao mesmo

tempo.

Figura 3.7: Situção de duas bocas de expedição disponíveis ao mesmo tempo na Galeria

A falta de sinalética tanto no exterior, para indicar que camiões podem entrar nas instalações,

como no interior, na regulação dos diversos fluxos, aumentam os problemas de circulação dos

veículos, resultando em tempos de serviço maiores.

As limitações do número de camiões e de bocas de expedição no interior da SdL, aliado com

os diferentes tempos de expedição, representam um problema de logística, quando o principal

objetivo da empresa é servir o máximo número de clientes, aumentado a sua faturação.

3.4 Problemas e Oportunidade de Melhoria - CATWOES’s e Modelos Conceptuais 33

3.4.2 Operações e Planeamento

A sala de comando faz uma análise diária, sobre a gestão dos silos, a procura dos clientes para

o dia ou dois dias seguintes. Contudo para a realização desta análise os operadores não detêm um

conjunto de ferramentas especializadas para esta função, o que implica que este processo decorre

com base na experiência profissional dos operadores e diretores do departamento das operações.

Na gestão dos silos, os operadores têm que ter em conta a sazonalidade dos produtos, por

exemplo durante o verão a taxa de utilização dos silos é baixa (mais silos vazios) e, também, pre-

cisam de ter atenção à estabilidade da estrutura, uma vez que a incorreta alocação dos produtos

pode provocar a queda do edifício. É necessário proceder à segregação e rastreabilidade das ope-

rações, com o intuito de não misturar lotes de produtos. Outro fator importante, é a manutenção

de um silo em vazio para as ocorrências de recirculação de produtos, nos casos de infestações de

produtos e reorganização estrutural.

Os clientes, por vezes, preferem que as operações de carga e descarga de produtos se inicie no

inicio dos turnos. Por exemplo, um navio que chegue às 18h30m pode só começar a descarregar a

sua mercadoria no dia seguinte às 08h00m.

A falta de informação sobre a procura é um fator bastante prejudicial para empresa. Esta

ineficiência tem por princípio a falta de comunicação dos clientes com a empresa e muitas vezes

quando esta comunicação existe, a informação poderá não ser fiável. Um exemplo prático é a

notificação que um cliente vai levantar um produto no dia um do mês, mas apenas o faz no dia

seguinte.

A ocorrência de acertos por défice ou excesso de carga, que levam à inicialização de um novo

processo de carregamento do veículo em questão é outro fator negativo. Porém as situações por

excesso são mais prejudiciais, devido à necessidade de descarregar o excedente nos tegões, o que

leva à necessidade de circular o produto no sistema distribuição dos silos e arranjar um novo silo

vazio.

A variabilidade nas capacidades de transporte nos redlers e noras devem ser consideradas.

O transporte de cereais, do tipo grão, tem uma capacidade máxima de 300 toneladas por hora,

enquanto os produtos da família das farinhas apenas podem ser movimentados até 200 toneladas

por hora. Outro grave dificuldade na circulação de produtos, da família das farinhas, é o facto

destes produtos ficarem colados às pás, devido aos níveis de humidade, obrigando à circulação em

vazio destes sistemas, para limpeza das mesmas.

Existe um elevado consumo energético derivado do sistema de distribuição e recirculação dos

produtos. Este consumo representa 85% dos custos totais de energia da empresa.

O método de contabilização dos conteúdos no interior dos silos é bastante ineficiente, pois os

operadores da sala de comando recorrem a um processo indireto para este fim, através dos registos

dos pesos dos camiões, na saída e entrada, nas básculas.


3.4.3 Manutenção

O departamento de manutenção apresenta algumas fragilidades no seu funcionamento. Existe

uma falta de realização de manutenção preventiva sobre alguns elementos chave do funciona-

mento diário da empresa, nomeadamente os redlers. Também o princípio da realização de uma

manutenção de primeiro nível ainda é um bocado escasso.

O número de ocorrências de manutenções não planeadas ainda é considerável, sendo este valor

igual a 40% de todas as ações de manutenção.

Outros fatores são a falta de utilização de indicadores de performance (KPI’s) e de medidas

de Overall Equipment Effectiveness (OEE), que são instrumentos cruciais no desenvolvimento das

ações de manutenção.

Também, a falta de documentação, standard procedures, de como realizar a manutenção sobre

vários elementos críticos é notória.

Outro elemento de peso, é o tamanho da equipa de manutenção ser bastante diminuta compa-

rado com o tamanho das instalações, ocorrendo tempos de deslocações bastante significativos.

3.4.4 Incertezas

No decorrer do processo global foram identificadas algumas incertezas que podem condicionar

o funcionamento diário da empresa:

• Chuva, que impõe uma aceleração no ritmo do processo de receção de produtos, uma vez

que estes produtos são facilmente danificados em contacto com a água.

• Carga fumigada e avaliação incorreta nos navios sobre os produtos agroalimentares.

• Avarias dos barcos, gruas e funis.

• Níveis de gases perigosos que provocam atrasos nas descargas dos navios para o porto.

• A incorreta utilização, dos camionistas, no sistema de registo, para o levantamento da ordem

de carga.

• Validações incorretas das cargas.

• As básculas poderão ou não ser um ponto de estrangulamento (bottleneck) do sistema, por

ser um recurso partilhado por três fluxos diferentes (cargas diretas, Navetes, e cargas aos

silos).

• A China apresenta 40% da quantidade mundial de trigo, sendo considerada como um Game

Changer da indústria.

• A criação de uma nova portaria a nascente, completando uma distância de 600 metros da

atual portaria, poderá levar a uma nova estruturação da movimentação dos camiões, bem

como a localização dos novos buffers.


3.4.5 Definição de Raiz, CATWOE e Modelo Conceptual

Com a identificação dos problemas e oportunidades de melhoria afetos às diversas áreas da

SdL, bem como a sua caraterização, elaborou-se uma análise CATWOE com a respetiva definição

de raiz. Esta etapa 3 do SSM tem como intuito a compreensão das várias perspetivas representadas

na figura 3.6, englobando os principais objetivos deste projeto.

Tabela 3.1: DR do projeto e Análise CATWOE

Definição de Raiz

Programa de consultoria na empresa SdL para desenvolverum plano de ações, incluindo a identificação de problemase oportunidades de melhoria, com o objetivo de melhoraro desempenho do sistema logístico e a eficiência global

das operaçõesC Silos de Leixões (SdL)

A Consultores do INESC TEC e os diretores dos diversosdepartamentos da SdL

TAnálise e estudo da situação na SdL para a criação de um

plano de ação que leve à melhoria do desempenho dosistema logístico e da eficiência global das operações

W

Um programa de consultoria do INESC TEC, comcolaboração ativa da SdL, permitirá identificar e proporações que deverão melhorar os porcessos operacionais e

logísticos da SdLO Silos de Leixões (SdL)

E

Ambiente da empresa e possíveis reações à mudança.Comportamentos dos Clientes e Operacionais face as

mudanças concretas. Pressões exteriores (APDL, TCGL,entidades governamentais).

Com a conclusão da etapa 3 foi possível construir um modelo conceptual que tenta sistematizar

o modo de funcionamento adotado pelos consultores da empresa INESC TEC, com o objetivo de

estabelecer um conjunto de soluções denominado por roadmap para a SdL.


Figura 3.8: Modelo conceptual seguindo a definição de raiz e o CATWOE

Tabela 3.2: Medidas de desempenho associadas ao modelo conceptual da figura 3.8

Eficácia Propostas de ação para as áreas identificadas têmpotencial para efetuar T?

Eficiência Houve boa utilização de meios? (número de deslocações,reuniões, análises promovidas, tempo)

Efetividade O plano de ação cumpre, é aceite e satisfaz os objetivosacordados?

3.4.6 Exploração das áreas da situação problemática da SdL

Após a receção dos dados e identificação preliminar dos problemas, reconhecidos através do

Value Stream Mapping, foi possível designar quatro áreas como as novas situações problemáticas

do panorama geral. Embora estes quatro campos, figura 3.8 etapas 8, 9, 10 e 11, de ação este-

jam bem definidos, existem dependências entre eles. Estas dependências permitem concluir que

uma ação de melhoria num destes sectores terá consequências nos restantes, esperando uma certa

sensibilidade pelos colaboradores da SdL na implementação de medidas de melhoria.


Os sectores identificados como situações problemáticas são os seguintes:

• Layout da empresa – Deteção de problemas e oportunidades de melhoria na gestão de

movimentação de veículos no interior do estabelecimento e da disposição das diversas in-

fraestruturas.

• Sistemas de Informação – Identificação de oportunidades de melhoria nos sistemas de

informação de controlo e gestão, implementados na empresa.

• Planeamento – Verificação dos intervenientes que condicionam o funcionamento diário

da empresa com o propósito de examinar oportunidades de melhoria sobre o processo de

planeamento.

• Operações críticas – Identificação de problemas e oportunidades de melhoria nos processos

de manutenção, recirculação e armazenamento de produtos agroalimentares nas instalações

da SdL.

Concluindo a etapa 1 do modelo SSM procedeu-se à realização das definições de raiz e

CATWOE’s destas situações, onde se pode visualizar na tabela 3.3.


Tabela 3.3: Definições de Raiz e CATWOE das etapas 8, 9, 10 e 11

Etapa 8 Etapa 9 Etapa 10 Etapa 11

RD

Promoção de novasmedidas obtidas pelasanálises dos fluxos de

veículos e dasinfraestruturas da SdL,

para melhorar a logísticae eficiência do sistema.

Avaliação do processoatual de planeamento de

operações edesenvolvimento de

medidas de otimizaçãodo processo tornando-o

mais eficaz.

Auditoria aos processoschave da empresa,armazenamento,

recirculação de granéisalimentares e

manutenção, com odesenvolvimento demedidas capazes de

aumentar a eficiência dosistema.

Avaliação do sistema deinformação atual da SdL

com o aferimento deoportunidades de

melhoria, tornando agestão mais fácil e

completa.

C

Colaboradores da SdL eos camionistas que usam

as infraestruturas paracarregarem e

descarregarem osprodutos.

Sala de comando.Sala de comando e

operadores de terreno.

Funcionários da sala decomando, dos

departamentos demanutenção e sistemas

de informação.

A Consultores do INESCTEC

Consultores do INESCTEC



T

Análise dos trajetos dosdiversos fluxos de

veículos no interior doestabelecimento, da

disposição dasinfraestruturas

encontrando soluçõesque poderão melhorar o

processo global.

Análise do processo deplaneamento atual edesenvolvimento demedidas/ações de

melhoria, com o objetivode otimizar e melhorar a

qualidade de trabalhodos operadores da sala

de comando.

Avaliação global dosprocessos chave da

empresa, manutenção,armazenamento e

recirculação de granéisalimentares e aferição de

oportunidades demelhoria por forma a

aumentar a eficiência dosistema.

Análise do sistema deinformação atual e

desenvolvimento de umconjunto de medidas

com o objetivo deintegrar todos os

sistemas informáticos,melhorando o processo

global.

W

Com a apresentação dasações de melhoria é

pretendido que a gestãode fluxo de veículos e oprocesso de descarga e

carga de produtosaumente a sua eficiência

e eficácia.

Com a apresentaçãodestas ações de melhoria

a empresa poderáimplementá-las tornando

o processo deplaneamento mais eficaz

e eficiente.

Com apresentação destasoportunidades de

melhoria pretende-se quea SdL as implemente,por forma a tornar o

funcionamento do seusistema mais otimizado e

eficiente.

Com a apresentaçãodestas medidas é

pressuposto que a SdLpossa implementar asmedidas com o fim deintegrar e automatizartodos os sistemas de

informação.

O

Os operários da EmpresaSdL e os camionistas

que usam essasinfraestruturas.

Funcionário da sala decomando.

Operários de terreno daempresa, operadores da

sala de comando.

Funcionários da sala decomando e dos

departamentos demanutenção e sistemas

de informação.

E

Alguns membros do staffpodem discordar com asmedidas apresentadas eos próprios camionistaspoderão não aderir às

mudanças nofuncionamento do

sistema.

Dificuldades nasimplementações dasnovas medidas e dautilização do novo

sistema de planeamentopelos operadores da sala

de comando.

Os diversos operadorespoderão não concordarcom algumas medidas

apresentadasinviabilizando as suas

implementações.

Os funcionários dosdiversos sectores

poderão necessitar dealguma formação para

lidar com a interligaçãodos diversos sistemas

informáticos.


Com a realização da tabela foi possível identificar várias similaridades entres as várias situ-

ações problemáticas, que apesar de requererem análises diferentes nas suas avaliações, mostram

uma conexão entre si, reforçando, uma vez mais, que uma ação de melhoria num destes sectores

terá consequências nos restantes. Este conceito pode ser identificado em mais detalhe na figura 3.9,

que representa a interligação dos modelos conceptuais das RD e CATWOE’s da tabela 3.3.

Figura 3.9: Modelo Conceptual das etapas 8, 9, 10 e 11

Este modelo conceptual reflete algumas questões em aberto, referidas pelos stakeholders du-

rante as primeiras reuniões, bem como as análises que se realizaram e ficaram por realizar.

Assim, com o intuito de se realizarem as análises identificadas na figura 3.9, foi necessário

que a SdL disponibilizasse as seguintes informações:

• Os fluxos, percursos, realizados pelos recursos (redlers, transportadoras, noras), em con-

junto com os consumos energéticos mais o tarifário aplicado.

• Alguns cenários com taxas de utilização elevadas, que incluem a quantidade, tipo de pro-

duto, operação.

• Informação sobre as quantidades armazenadas fora das instalações.

• Informação relativa aos carregamentos que tiveram de ser revistos, por defeito ou excesso

de carga.

• Expedições, entrega de produtos, e descargas, receção de produtos, no último ano.

Capítulo 4

Análises e Resultados

4.1 Análises Preliminares

Com a aquisição dos dados requeridos à SdL desenvolveu-se um conjunto de análises preli-

minares sobre a taxa de utilização dos silos do ano anterior, sobre o planeamento das operações,

sobre o sistema logístico e a caraterização atual dos sistemas de informação.

4.1.1 Avaliação do funcionamento anual dos silos

Para uma melhor perceção do funcionamento e do negócio praticado pela Silos de Leixões

foi traçado o panorama de 1 ano, desde a primeira semana de 2016 até à quarta semana de 2017,

da taxa de utilização dos silos e do número de referências ou produtos presentes, refletidos na

figura 4.1.

Figura 4.1: Taxa de utilização dos silos com o número de referências e as suas quantidades

41

42 Análises e Resultados

Perante a figura 4.1 é possível retirar algumas conclusões. A primeira é o número de referên-

cias armazenadas nos silos. Esta apresentou um ritmo de crescimento constante ao longo do ano,

iniciando-se com 17 referências no principio de 2016 e mais que duplicando, este valor, em inícios

de 2017, passando para 36 referências.

Contudo, perante este aumento de número de referências, a quantidade média, por produto,

diminuiu, inicialmente este valor centrava-se nas 5,5 mil toneladas e no fim do período em estudo

estabeleceu-se nas 2,4 mil toneladas.

Este aumento da diversidade e diminuição da quantidade média por produto projeta-se como

o principal desafio das operações da SdL.

Outra análise realizada, figura 4.2, foi a comparação da quantidade total armazenada, previ-

amente amostrada como a taxa de utilização na figura 4.1, com o número de saídas de camiões.

Esta nova análise tenta ilustrar a evolução entre estes dois parâmetros.

Figura 4.2: Quantidade armazenada aliada com o número de saídas de camiões

Com a amostragem dos dois parâmetros num só gráfico, figura 4.2, é possível observar que

existe uma correlação entre estas duas progressões, embora com um ligeiro desfasamento. Aqui

regista-se uma diminuição de uma taxa de utilização dos silos, que é acompanhada por uma redu-

ção do número de cargas.

Outro dado presente neste gráfico é o período de realização das cargas, que se tem mantido

constante. Contudo existem várias situações excecionais, neste período, onde o horário de funci-

onamento chegou às 23h.

4.1 Análises Preliminares 43

4.1.2 Planeamento das Operações

Análise ABC e XYZ

A análise ABC tem como objetivo categorizar os produtos armazenados em três grupos, deno-

minados por ‘A’, ‘B’ e ‘C’ seguindo o princípio de Pareto.

As referências do tipo ‘A’, ou runners, são representadas como as mais importantes para a

empresa e normalmente refletem o maior volume de negócio, neste caso, maior quantidade arma-

zenada. O seu volume encontra-se entre os 70% a 80% de todo o sistema e reflete-se em 20% das

referências.

As referências do tipo ‘B’, ou sprinters, são produtos de menor importância que os produtos

tipo ‘A’. O seu volume corresponde entre os 15% e 20 % de toda a quantidade no sistema e

identifica-se como as 10% referências seguintes às do tipo ‘A’.

Por último temos os produtos do tipo ‘C’, ou rarities, a sua representatividade não é signi-

ficativa perante o volume de negócios praticado pela empresa. Correspondem a 5% ou 10% do

volume de negócio refletindo-se em 70% dos produtos.

Assim, a figura 4.3 reflete a primeira abordagem, onde se estabeleceu uma análise ABC ao

volume dos produtos da SdL, no presente mais recente.

Figura 4.3: Análise ABC dos produtos da SdL

Os sete produtos com as barras alaranjadas correspondem a 20% das referências e movimen-

tam 500 mil toneladas, cerca de 66% do volume total. Destes sete produtos mais importantes

destaca-se o Trigo Mole Francês, com uma representatividade de 32% do volume.

As figuras 4.4 e 4.5 ilustram o agrupamento destes produtos nas categorias ‘A’, ‘B’ e ‘C’, por

forma a conseguir uma visão mais completa das capacidades armazenadas.


Figura 4.4: Análise ABC num gráficode Pareto em percentagens

Figura 4.5: Análise ABC num perfil anual deprocura por categoria

Através da figura 4.4 conseguimos perceber que o valor percentual dos produtos da classe A

não se encontra no intervalo dos 70% a 80%, o que implica uma maior fragmentação da procura,

dificultando, portanto, o planeamento das operações e a logística interna.

A segunda abordagem passou por uma análise XYZ, que categoriza os produtos consoante a

sua variabilidade de procura.

Produtos pertencentes à classe X apresentam uma baixa variação, ou seja, a procura é quase

constante ao longo do tempo. O Trigo Mole Francês é um produto desta classe, por apresentar

uma procura relativamente constante e uma elevada rotação de inventário, conforme está ilustrado

na figura 4.6.

Os produtos identificados na classe Y apresentam alguma variabilidade, sendo possível ter

uma previsão segura da sua procura, até um certo periodo.

Figura 4.6: Procura do Trigo Mole Francês ao longo do ano de 2016 e início de 2017

Os produtos que pertencem à classe Z têm uma flutuação na procura bastante acentuada e

esporádica, podendo ou não apresentar alguma sazonalidade. Um exemplo de um produto desta

classe é o Milho Amarelo Ucraniano, figura 4.7.


Figura 4.7: Procura do Milho Ucraniano ao longo do ano de 2016 e início de 2017

Procurando consolidar ambas as análises numa só, desenvolveu-se uma matriz de importância

e capacidade de previsão, figura 4.8 (o número associado a cada campo corresponde ao número

de referências). A relevância desta matriz está na identificação dos produtos por categorias, per-

mitindo à empresa adotar diferentes estratégias a cada um destes grupos (ver tabela 4.1).

Figura 4.8: Matriz categórica dos produtos da SdL


Tabela 4.1: Estratégias perante as diferentes categorias de produtos

Produtos: AX Referências muito importantes e mais fáceis de prever e planear.Apresentam uma procural semanal relativamente constante.

Estratégia

• Armazenamneto em células com acesso a balanças deprecisão.

• Planeamento automático (e.g. recirculação de produto,alocação às células).

• Entrega de produto em just-in-time (i.e. lead time decarga inferior a um tempo definido pela empresa).

Produtos: AY, BY, AZReferências consideracas como importantes, mas com uma

capacidade de previsão moderada - difícil. Procura intermitentecom flutuações moderadas - elevadas e sazonalidade.

Estratégia

• Armazenamento em células com balanças de precisão.

• Entrega de produto em just-in-time nos períodos de picode procura.

• Entrega de produto baseado em ordens planeadas.

Produtos: CX, BZ e CZ Referências menos importantes e difíceis de prever. Procurapuxada pelos clientes.

Estratégia

• Armazenamento em células de menor capacidade e demenor throughput, operadas manualmente e com acessoa balanças de menor precisão.

• Lead times tendencialmente maiores.

• Entrega de produto de acordo com as solitações dos cli-ente.

4.1.3 Sistema Logístico

Silos de Expedição

Uma das peças fulcrais de toda a logística e planeamento operacional são os Silos de Expe-

dição. Devido à presença de balanças de bastante precisão, raramente apresentam situações de

excesso e défice de carga nos camiões, tornando-se um ponto ideal para a expedição de produtos.

Assim, e com os documentos enviados pela SdL, realizou-se uma análise à estrutura física

atual, com a indicação das quais as células têm acesso a quais balanças/saídas, figura 4.9, com o

objetivo de aumentar a flexibilidade desta infraestrutura.


Figura 4.9: Visão ilustrativa das ligações en-tre as células e as balanças de precisão

Figura 4.10: Estrutura dos Silos de Expedi-ção

Observando ambas as figuras, foi possível identificar quatro situações de oportunidades de

melhoria:

1. A célula 70 poderá ter uma ligação com as saídas BL1 e BL3, tendo em conta que para

a saída BL1 a célula 69 já possui uma estrutura dedicada, e para a saída BL3 a célula 71,

também já tem uma estrutura dedicada.

2. A célula 75 poderá apresentar uma ligação com a saída BL1, utilizando a estrutura dedicada

para esta saída da célula 73.

3. A célula 76 poderá ter uma ligação com a saída BL2, aproveitando a estrutura existente da

célula 72.

4. A célula 80 poderá ter uma ligação para as saídas BL1 e BL3, aproveitando as estruturas de

saída das células 78 e 77, respetivamente.

Com a implementação destas modificações na estrutura dos Silos de Expedição, a sua flexibi-

lidade aumentaria em 44% ao estado atual, conforme está ilustrado na figura 4.11.


Figura 4.11: Capacidade dos silos de expedição por cada saída

4.1.4 Análise aos Sistemas de Informação

Numa primeira fase realizou-se o levantamento dos sistemas de informação (SI) esboçando

as suas interligações, figura 4.12, com o intuito de identificar limitações e restrições da estrutura

atual, exibidas na tabela 4.2.

Figura 4.12: Estrutura atual dos Sistemas de Informação

4.2 Validação das análises preliminares 49

Tabela 4.2: Restrições e limitações na estrutura dos Sistemas de Informação

Área Principais limitações/restrições do SI

Planeamento

• Inexistência do planeamento de capacidade.

• Carência de um processo de planeamento estruturado esistemático.

• Desacoplamento dos processos de tomada de decisão(e.g. interligação do planeamento e controlo dos silos).

Execução e controlo da produção

• Linha de comando pouco definida.

• Não existe ligação/sincronização entre os diversossoftwares, SIGSIL (ERP), TECNOCON (SCADA), COIe a manutenção.

• Visibilidade das operações logísticas é limitada.

Manutenção

• Falta de indicadores: sistema de gestão da manutençãoem implementação.

• Manutenção tipicamente corretiva (suporte à produção).

• Ausência de gestão visual.

4.2 Validação das análises preliminares

Concluídas as primeiras análises sobre a situação atual da empresa, iniciou-se a quinta etapa do

SSM promovendo uma reunião com os diretores dos vários departamentos da SdL. Este encontro

teve como objetivo o debate das soluções encontradas, abrindo novas perspetivas sobre as análises

realizadas e explorando-as com critérios diferentes e mais complexos.

O primeiro ponto discutido foi o aumento do número de referências da empresa. Este foi

uma estratégia da empresa devido a uma necessidade de mercado, onde os anteriores produtos,

que detinham os maiores volumes, passaram a ser armazenados em Aveiro. Assim o objetivo

desta nova política teve como fim a minimização das quebras de armazenamento, consequentes da

mudança da localização de armazenagem dos anteriores produtos chave. Porém, este novo tipo de

estratégia, mix de produtos, demonstra uma maior utilização dos sistemas de distribuição, redlers

e noras, e uma maior complexidade na gestão de inventário dos silos, traduzindo-se num aumento

de custos.

O segundo tema de discussão foi o aumento da flexibilidade dos Silos de Expedição. A em-

presa apesar atribuir alguma importância aos valores conseguidos, referiu que a estrutura física

do posicionamento dos diversos tubos de expedição, neste edifício, muito dificilmente permitia a

construção de novos caminhos de expedição. Assim, seria necessário realizar uma análise estrutu-

ral ao edifício, o que não corresponde ao projeto acordado.


Outro ponto abordado foi a possibilidade da utilização da linha férrea, que se encontra inope-

racional, para melhorar os acessos às infraestruturas. Contudo esta opção é apenas viável, estrate-

gicamente, se proceder à instalação de novas bocas de expedição, nos Silos de Armazém, sobre a

linha.

Terminada as avaliações sobre os estudos apresentados, a empresa, através dos seus stakehol-

ders, revelou um interesse acrescido perante as análises referidas na tabela 4.3.

Tabela 4.3: Propostas de análises pelos diretores dos diversos departamentos da SdL

Análises a desenvolver

• Promover um estudo entre o número de clientes com o número de refe-rências idêntico ao apresentado na figura 4.1.

• Analisar a diferença entre o número de saídas e saídas diretas, ou cargasdiretas no porto, da SdL.

• Através da análise ABC estimar o número de balanças de precisão ne-cessárias paras os produtos do tipo A.

• Desenvolver uma análise ABC ao tipo de produto.

• Analisar o número de camiões que saem por cada local de expedição(Galeria, Torre, Silos de Expedição e Armazém).

• Analisar as sobreposições da procura de produtos sazonais, pertencentesaos mesmos tipos de produto.

• Analisar as reduções de custos energéticos com a mudança das opera-ções de movimentação de produtos, de o regime diurno para o noturno.

4.3 Análises Finais 51

4.3 Análises Finais

Já com o avaliações dos stakeholders sobre as análises preliminares, desenvolveu-se um novo

conjunto de diagnósticos. Este novo set engloba novos estudos sobre o planeamento das operações,

dos sistemas logísticos, sistemas de informação e departamento de manutenção.

4.3.1 Novas análises ao planeamento das operações

Tempos de armazanagem

Com a perceção sobre o volume dos diversos produtos ao longo do ano, bem como o conhe-

cimento da nova estratégia adotada pela empresa, realizou-se uma nova análise incidindo sobre os

tempos médios de armazenamento dos produtos, figura 4.13.

Figura 4.13: Tempos de permanênca dos produtos na SdL

Esta análise revelou uma tendência de redução do tempo médio de armazenamento por opera-

ção, que se situa entre os 51 e os 74 dias. Outro aspeto a retirar é a ocorrência de sazonalidade no

tempo médio.

Análise ABC ao tipo de produto

Seguindo as sugestões e requerimentos dos stakeholders foi realizada uma análise ABC ao tipo

de produto. Esta nova análise, figuras 4.14 e 4.15, em comparação com a anterior apresentada

pela figura 4.3 e 4.4, reflete algumas diferenças notórias.


Figura 4.14: Análise ABC por tipo de pro-dutos

Figura 4.15: Distribuição de Pareto por tipode produtos

A principal diferença está nos novos valores percentuais em relação aos anteriores, figura

4.4, onde na anterior análise os produtos que pertenciam à categoria A correspondiam a 66% do

volume, enquanto no tipo de produtos este valor desce para 49%. Assim, destacamos dois tipos

de produtos, como os mais importantes, para o processo de planeamento – Trigo Mole e o Milho

- que correspondem a 75% do volume total de saídas.

Sabendo quais os tipos de produtos mais importantes para a empresa, o estudo seguinte teve

como objetivo perceber quais os locais de expedição que mais contribuíam para o volume de saída

total e por tipo de produtos, figuras 4.16 e 4.17.

Figura 4.16: Volume de saída por localFigura 4.17: Volume de saída por produto elocal

Estes valores coincidem com a estratégia atual de planeamento dos silos da empresa, que fa-

vorece a alocação dos trigos nos Silos de Expedição e Milhos nos silos da Galeria. Contudo,

considerando as restrições logísticas e tecnológicas existentes nestas duas infraestruturas, a aloca-

ção de produtos aos silos de expedição deverá ser representativa do mix de produtos.

Acertos

A próxima análise, refletida nas figuras 4.18 e 4.19, tenta captar o nível de acertos, por défice

ou excesso. Este estudo ficou entendido pela empresa como um dos mais importantes, devido à


Figura 4.18: Saída por défice, excesso e to-tall

Figura 4.19: Saídas por défice, excesso e to-tal por local de expedição

perceção do impacto que estas não conformidades representam no funcionamento diário da SdL.

Os dados da figura 4.18 transmitem que a Galeria e o Armazém são os locais mais propícios

para a ocorrência de acertos. Outro aspeto a destacar é o facto dos silos de armazém “Outros”

apresentarem uma menor eficiência na expedição do produto, apesar de utilizarem as mesmas

balanças de saída que os silos da Galeria. Em contraste, temos os Silos de expedição que revelam

valores residuais (2% por excesso e 1% por défice) em comparação com o seu volume de saída

sem acertos (97%).

Estes problemas refletem-se em perdas de capacidade do sistema, totalizando 16% da perda

de capacidade de carga.

Contudo, os acertos por excesso são mais prejudiciais do que os por défice. Os acertos por

excesso obrigam o camionista a descarregar, no sistema, o seu excedente. Este excedente terá de

ser armazenado noutro silo, contribuindo para um uso não programado dos recursos de distribuição

(redlers, noras).

Conseguindo uma visão sobre os números de acertos que ocorrem por local de expedição, a

seguinte etapa teve como objetivo perceber quais os tipos de produtos que mais contribuíam para

estes resultados. Assim a análise ilustrada na figura 4.20, identifica os cinco tipos de produtos

com mais contribuição para os valores dos acertos, nos diversos sectores.


Figura 4.20: Acertos por tipo de produto por local de expedição

O que se pode concluir destes dados é que os acertos de carga para o tipo de produto ‘Outras

Farinhas’ são bastante superiores aos restantes, embora apresente uma baixa representatividade

em termos de volume.

O milho, que detém 26% dos volumes de saída, está exclusivamente alocado ao Armazém e à

Galeria, o que, devido à sua sazonalidade, leva a um aumento de acertos e que por sua vez resulta

numa limitação considerável à capacidade de carga dos silos.

Tempos de Carga

Outro aspeto a verificar, foi o nível de serviço praticado pela SdL. Este nível de serviço cor-

responde ao momento da primeira pesagem do camião na báscula até à nova pesagem, após a

carga num dos locais de expedição. Assim através das análises realizadas conseguimos chegar aos

resultados ilustrados na figura 4.21.


Figura 4.21: Tempo de carga por local

Estes dados refletem que, em média, o tempo total de permanência dos camiões que carregam

nos Silos de Armazém e da Torre é superior a 45 minutos. Em contrapartida o tempo total médio

nos Silos de Expedição é cerca de 23 minutos, com uma variação de 14 minutos.

Outro resultado, importante, é a existência de uma variação no tempo total bastante significa-

tiva, superior a 25 minutos. Este dado permitiu aferir que as básculas, que são o processo anterior

ao processo de carga, não são um bottleneck, apenas apresentam esta ilusão uma vez que o pro-

cesso seguinte apresenta uma grande variabilidade temporal promovendo o crescimento do buffer

de camiões no interior das instalações da SdL. Este problema é maior às 08h00m e às 13h00m,

devido a um aumento do número de veículos que pretendem aceder ao mesmo local de expedição.

Com isto, seria imperativo a SdL reduzir esta variabilidade, pois esta redução de tempo au-

mentará a eficácia de todo o sistema elevando, também, o nível de serviço prestado.

Pleamneto das Operações, nova abordagem

Este processo já foi abordado nos subcapítulos 3.1.1 e 3.1.3, no entanto a figura 4.22 carateriza

o seu funcionamento. Não obstante, este processo apresentava algumas dificuldades em certos

pontos críticos:

• A articulação entre a Sala de Comando e a Portaria, para garantir a fluidez do fluxo de

camiões, monitorização no fluxo logístico (ex., gestão visual dos tempos de carga, tempos

de espera, tempos de bloqueio, etc.).

• Ocorrência de filas de espera dentro e fora da SdL.


• Visibilidade do plano a todos os níveis de gestão.

• Desacoplamento dos processos de tomada de decisão, planeamento e escalonamento.

• Falta de indicadores de produtividade (OEE, lead time, utilização de recursos, cargas com

atrasos).

Figura 4.22: Processo de planeamento das operações atual

Assim a proposta apresentada pelo INESC TEC passa por uma mudança sistémica de como

este processo é decorrido. Esta, figura 4.23, pretende uniformizar os três sistemas num só, mas

dividido em três camadas bem definidas. Este novo processo apresenta algumas oportunidades de

melhoria em relação ao processo atual:

• O desenvolvimento de um processo de planeamento integrado permitirá melhorar a gestão

da capacidade dos silos e controlo das cargas.

• O planeamento a curto prazo fará uma alocação otimizada das operações, o que conduzirá a

uma melhoria da utilização dos silos e redução de energia.

• O planeamento em tempo real deverá ser focado na visualização e controlo do plano e do

estado dos silos, em cada momento.


Figura 4.23: Novo paradigma do processo de planeamento das operações

4.3.2 Sistema Logístico - Consumo Energético

Uma das análises sugeridas pelos stakeholders, foi uma avaliação sobre os consumos ener-

géticos atuais comparados entre as tarifas diárias e noturnas, de verão e inverno. É de referir que

existe uma diferença entre o planeamento das horas de ponta do horário de verão com o de inverno,

sendo que o período de horas de ponta é mais alargado no horário de inverno.

Esta análise baseou-se no funcionamento em contínuo dos redlers e noras em diversos cená-

rios, durante sete horas, dado que o horário de Vazio e Super Vazio apenas perfazem um período

de sete horas, apresentados na figura 4.24. Estes ensaios, apresentam discrepâncias muito grandes.

Isto advém dos equipamentos selecionados para o funcionamento em contínuo; por exemplo para

o cenário 4 apenas foi considerado o funcionamento de um redler de extração e um redler de dis-

tribuição em conjunto com uma nora. O cenário 26 corresponde ao funcionamento em contínuo

dos três redlers de extração, mais três redlers de distribuição e três noras.


Figura 4.24: Comparação de custos de Vazio e Super Vasio com Custos de Cheia e Ponta

Esta análises permitiu aferir que uma recirculação planeada de produtos conduzirá a uma re-

dução significativa do consumo de energia. E uma mudança de horário diurno para noturno das

operações pode resultar numa redução nos consumos energéticos em 30%, no horário de verão,

até 50%, no horário de inverno.

4.3.3 Nova conjuntora dos Sistemas de Informação

Com a análise preliminar realizada foi possível identificar algumas lacunas nos sistemas de

informação. Assim o novo paradigma, figura 4.25, tenta resolver estas limitações e, ao mesmo

tempo, conseguir uma maior integração entre os diversos processos-workflows, com as oportuni-

dades de melhoria representadas na tabela 4.4.


Figura 4.25: Idealização dos Sistemas de Informação

Tabela 4.4: Oportunidades de melhoria com o novo paradigma dos Sistemas de Informação

Área Oportunidades de melhoria

Planeamento

• Planeamento/escalonamento dos recursosque podem ser gargalo.

• Planeamento integrado com disponibili-dade de energia.

Execução e controlo da produção

• Integração hierárquica dos diversos siste-mas. O ERP é o Master de todas as ligaçõese os restantes são os Slaves (TECNOCONe COI).

• Execução real vs planeado / objetivos deprodução (KPIs).

Manutenção

• Integração com os sistemas de gestão, con-trolo e execução das operações.

• Complemento das ações de manutençãocom KPIs e outras medições do sistema(OEEs).


4.3.4 Manutenção - Oportunidades de Melhoria

Uma das propostas apresentadas para uma melhoria no funcionamento neste sector é a imple-

mentação de uma gestão visual de indicadores de manutenção, pois com a falta destes é difícil

estimar o impacto das paragens, como os tempos médios entre avarias e os tempos médios das

reparações.

Outra alternativa à limitação da equipa comparando com o tamanho da SdL, é promover uma

politica Lean – 5S, ou seja, a manutenção básica dos equipamentos terá que ser realizada pelos

seus operadores. Os operários que contribuem para o funcionamento diário da empresa deverão

assumir uma maior autonomia no seu local de trabalho, ficando responsáveis pela qualidade dos

serviços prestados, enquanto que as equipas de manutenção deverão assumir um maior foco sobre

atividades avançadas de prevenção e grandes intervenções.

Figura 4.26: Contraste de melhoria de dusa politicas de manutenção

Uma metodologia, que já está a ser implementada, é o ciclo PDCA. Esta metodologia de

melhoria contínua, engloba quatro etapas:

1. Planear – Desenhar ou rever o processo; planear a mudança do processo e prever o seu

impacto.

2. Implementar – O plano numa escala pequena e medir o seu desempenho.

3. Verificar – Avaliar os KPIs e reportar os resultados; estudar o efeito que a alteração despo-

letou.

4. Atuar – Decidir quais as alterações necessárias para melhorar o processo; adotar a mudança

ou abandoná-la.

Assim, só com a prática corrente, entre todos os membros deste sector, desta metodologia e

com a documentação de standards é possível melhorar o planeamento da manutenção, que por sua

vez deverá estar integrado com o planeamento a longo prazo dos silos.

4.4 Roadmap 61

Figura 4.27: Ciclo de melhoria continua com a metodologia PDCA e standard procedures

4.4 Roadmap

Com o fim dos vários processos de decomposições, identificações das interdependências e

padronizações dos problemas, bem como as soluções para a resolução destes problemas e opor-

tunidades de melhoria, a equipa do INESC TEC elaborou um roadmap. Este plano de ações visa

sumarizar todas as soluções e oportunidades de melhoria, adquiridas através das análises, devida-

mente categorizadas pelos os seus níveis de prioridade, impacto e dificuldade ou custo.

É nesta fase, etapa 6 da metodologia SSM, que a SdL deve definir quais as alterações que deve-

rão ser implementadas por forma a melhorar a situação problemática. Contudo as ações apresen-

tam níveis dentro dos critérios definidos pela equipa do INESC TEC, que podem ser visualizadas

nas tabelas 4.5, 4.6, 4.7 e 4.8.


Tabela 4.5: Roadmap para o Planeamento das Operações

Planeamento dasOperações Ação Prioridade Impacto Dificuldade /

Custo

4.5.1 Criar uma reunião de planeamentodiária Elevada Elevado Baixo

4.5.2

Criar o nível de planeamento de curtoprazo, integrado com a tomada de

decisão na sala de comando:

• Desenvolver uma ferramenta deotimização para a alocação dasoperações aos silos.

• Planear a movimentação dosprodutos considerando os con-sumos energéticos.

• Sectorizar os silos consoante arotatividade, mix de produção etipos de produto, com recurso aferramentas de otimização e si-mulação.

Elevada

Elevado;Reduçãode 30% a50% doscustos deenergia

Médio

4.5.3 Especificar e desenvolver um conjuntode indicadores chave Elevada Médio Baixo

Tabela 4.6: Roadmap para o Sistema Logístico

Sistema Logístico Ação Prioridade Impacto Dificuldade /Custo

4.6.1

Desenvolver um modelo de simulaçãopara melhorar os fluxos logísticos:

• Organização das filas de esperados camiões e dimensionamentodos buffers.

• Definição das regras de movi-mentação e posicionamento doscamiões (sistema de sinais visu-ais).

• Redução dos fluxos cruzados.

Elevada Elevado Baixo

4.6.2

Desenvolver um sistema de controlodo fluxo de veículos e gestão dos silos

em tempo real:

• Implementar um sistema de oti-mização para a ordenação da en-trada e saída de veículos nos si-los.

Elevada Elevado Médio

4.6.3 Implementar um sustema de gestãovisual Elevada Elevado Baixo

4.4 Roadmap 63

Tabela 4.7: Roadmap para os Sistemas de Informação

Sistemas deInformação Ação Prioridade Impacto Dificuldade /

Custo

4.7.1

Definir o modelo de gestão deprocessos, uma arquitetura do SI e

respetivo mapa de processos:

• Modelar principais processos.

• Identificar, especificar e imple-mentar indicadores chave.

Elevada Elevado Baixo

4.7.2

Desenhar e implementar workflows deintegração:

• Integrar hierarquicamente ossistemas informáticos.

Elevada Elevado Elevado

4.7.3

Desenvolvimento de uma ferramentaweb para os camionistas:

• Criar um software que permita,após o registo do camionistano sistema, indicar quando estedeve entrar na SdL e para quebáscula se deve dirigir.

Média Elevado Elevado

Tabela 4.8: Roadmap para a Gestão da Manutenção

Gestão damanutenção Ação Prioridade Impacto Dificuldade /

Custo

4.8.1 Implementar um planeamento damanutenção Elevada Elevado Médio

4.8.2 Implementar gestão visual damanutenção Elevada Elevado Médio

4.8.3 Introduzir manutenção autónoma Elevada Elevado Baixo

4.8.4Implementar processo de melhoria

focalizada, para identificar e eliminaros principais modos de avaria

Média Médio Baixo

4.8.5Promover a cultura de melhoria

continua na empresa (ex. implementaro ciclo PDCA)

Média Médio Baixo

Por último, é de referir que a empresa Silos de Leixões apresentou esta proposta à entidade

reguladora do grupo Gestmin, comprometendo-se a implementar as ações previstas no roadmap,

descrevendo assim a etapa 7 do SSM, representando o fim desta metodologia.

Capítulo 5

Otimização da alocação das operaçõesnos silos

Uma das soluções apresentadas no roadmap era a implementação de uma ferramenta de otimi-

zação para a alocação das operações aos silos, tornando o sistema mais eficiente e eficaz. Assim a

equipa do CESE - centro de engenharia de sistemas empresariais, do INESC TEC, decidiu desen-

volver uma ferramenta para esse efeito.

5.1 Caraterização do problema

A SdL está constituída por 81 silos e inter-silos, divididos por seis classes, previamente apre-

sentados no capítulo 3, onde apenas podem armazenar uma operação. Estas classes ou tipos de

silos foram distinguidas pelas capacidades de armazenamento e ignorando o facto que só alguns

silos detêm a capacidade de expedição de produto agroalimentares.

Tabela 5.1: Capacidades dos silos presentes na SdL

Classe Tipo Nome Capacidade(m3)

Capacidade(toneladas) Quantidade

1 Silos 2980 2000 391 Inter-Silos 770 600 243 C-64 1500 1000 14 Torre 315 230 4

5 SilosExpedição 990 800 9

6 Inter-SilosExpedição 200 200 4

No desenvolvimento da ferramenta de otimização optou-se por suavizar o número de tipos de

células, considerando apenas a existência de dois tipos de células, tipo 1 com 2000 toneladas e

tipo 2 de 600 toneladas.

65

66 Otimização da alocação das operações nos silos

É de referir que o sistema real apresenta um sistema de distribuição composto por vários

grupos de redlers, noras e bandas do Armazém, tabela 5.2. Contudo no desenvolvimento desta

ferramenta decidiu-se não incluir o sistema distribuição bem como as restrições associadas.

Tabela 5.2: Equipamentos do sistema de distribuição com as respetivas capacidades

EquipamentosCapacidade

Nominal (ton/h)Capacidade Grão

(ton/h)Capacidade

Farinha (ton/h)Redlers

R1/R2/R3/R4 350 250 - 320 150 - 230R6/R8/R9/R10R11/R14/R15

350 250 - 320 150 - 230

R5/R7/R17 100 80 - 100 60 - 80Noras

E1/E2/E3 350E4A/E4B 100EA1/EA2 350

Bandas ArmazémTB1/TB2 350

A figura 5.1 permite identificar todos os sistemas envolvidos bem como as suas interligações,

no processo de alocação dos produtos agroalimentares.

Figura 5.1: Mapa do sistemas de armazenamento e distribuição da Silos de Leixões

5.2 Modelo de otimização 67

5.1.1 Restrições do sistema

Através das análises realizadas e das reuniões estabelecidas com os stakeholders foi conse-

guido reconhecer algumas restrições do sistema real no armazenamento e distribuição dos produ-

tos nos silos:

• Alguns produtos apresentam maior rotatividade, importância, que outros, logo estes deverão

ser armazenados em silos com capacidade de expedição. O trigo mole é um tipo de produto

com bastante rotatividade como comprovado na figura 4.6 do capítulo 4.1.2.

• Os níveis de importância podem diferir nos tempos, devido às suas quantidades internas ou

à exigência de alguns clientes pela preferência de algumas células.

• Os produtos pertencentes ao conjunto CX e CZ, baixa procura e alguma variabilidade, não

deverão ser armazenados nos silos com capacidade de expedição. E em contrapartida, os

produtos do tipo AX, com bastante procura e baixa variabilidade, deverão ser armazenados

em células com acesso a balanças de precisão e apresentando um serviço de just-in-time.

• O valor de mercado dos produtos, por vezes é diferente. Atualmente não existe uma dife-

rença considerável para haver uma distinção de importância, contudo, para casos futuros é

necessário contabilizar este critério.

• Limitações do número de movimentações de alguns produtos, como é o caso para os Milhos.

Estes produtos apresentam uma fragilidade acrescida e nas movimentações internas os grãos

podem-se fraturar. Assim, tendo em conta, também, as restrições dos clientes que apenas

admitem até uma certa percentagem de produtos faturados, é imperial reduzir o número de

movimentações para este tipo de produtos.

5.2 Modelo de otimização

O modelo desenvolvido não contempla muitas restrições documentadas no presente capítulo.

O objetivo do problema é a otimização da taxa de utilização e da flexibilidade dos silos. A taxa de

utilização diz respeito à quantidade no interior de cada silo, neste caso pretende-se que um silo, ao

apresentar uma operação, fique com a sua capacidade completa. Na abordagem da flexibilidade

dos silos o resultado desejado é a ocupação do menor número de silos possível, possibilitando ao

armazenamento de um maior número de operações.

5.2.1 Formulação Modelo

O modelo desenvolvido segue um quadro de PLIM, referênciado na secção 2.3, na qual a

sua estrutura está definida nos termos da seguinte tabela, onde são representados os conjuntos a

maiúsculo, os índices em minúsculo, os parâmetros e as variáveis contínuas e binárias em itálico.


Tabela 5.3: Índices/Sets, Parâmetros e Variáveis utilizadas na formulação do modelo

Simbolos DescriçãoÍndices/Sets

i ∈ I silos de origemo ∈O operaçõesp ∈ P períodos

ParâmetrosCi capacidade da célula iCIi custo de inventário da célula iCT Custo por tonelada de produtoI0io quantidade inicial da operação o na célula i

Variáveis ContinuasIiop quantidade da operação o na célula i no período p

QSiop quantidade da operação o que saí do sistema da célula i no período pQSop quantidade da operação o que saí do sistema no período pQEop quantidade da operação o que entra no sistema no período pQEiop quantidade da operação o que entra no sistema na célula i no período p

Variáveis BináriasSiop indica se uma célula i tem operação o no período p, sempre que Siop = 1

Conforme foi referido, a função objetivo (F.O.) deste desafio é a maximização da taxa de

utilização e flexibilidade dos silos. Porém, neste caso particular foi desenvolvida uma F.O. que

reflete estes critérios em função de custos. Assim, o objetivo passa pela minimização dos custos

totais de cada silo com a respetiva operação por cada período ( 5.1).

F.O. : minP

∑p

O

∑o

I

∑i((Ci− Iiop)×CIi)+

P

∑p

O

∑o

I

∑i(Iiop×CT ) (5.1)

Quanto às restrições, existe a necessidade de segregar as operações pelos silos, sendo apenas

viável a imposição de apenas uma operação por cada silo em cada período ( 5.2).

O

∑o

Siop 6 1, ∀i, p (5.2)

Para garantir que as quantidades de inventário em cada instante, por cada operação em cada

célula é necessário restringir às capacidades da célula em questão ( 5.3).

Siop 6 Iiop 6Ci×Siop, ∀i,o, p (5.3)

Do mesmo modo temos que restringir a quantidade de produto que entra em cada silo por cada

período, por forma a não exceder a sua capacidade ( 5.4).

5.3 Resultados 69

QEiop 6 Siop×Ci, ∀i,o, p (5.4)

As equações ( 5.5) e ( 5.6) refletem o funcionamento do inventário de cada silo. Ou seja, o

nível de inventário no período p da operação o no silo i é igual à soma do nível de inventário

do período anterior com a quantidade que entra no silo retirando a quantidade que saí para servir

o mercado. A diferença entre estas duas equações, está no facto de ( 5.5) espelhar o início dos

tempos.

Iiop = I0io +QEiop−QSiop, ∀i,o, p = 1 (5.5)

Iiop = Iio(p−1)+QEiop−QSiop, ∀i,o, p > 1 (5.6)

Para garantir que exista um equilíbrio entre as quantidades dos produtos/operações e os seus

correspondentes de procura e manifesto de carga, desenvolveu-se duas restrições, equações ( 5.7)

e ( 5.8). Estas indicam que a soma das quantidades que saem ou entram em cada silo deverá

corresponder à procura ou manifesto de carga em qualquer período.

QSop =I

∑i

QSiop, ∀o, p (5.7)

QEop =I

∑i

QEiop, ∀o, p (5.8)

5.3 Resultados

As experiências para a validação do modelo foram desenvolvidas com recurso ao IBM ILOG

CPLEX Optimization Studio e realizadas num computador com as seguintes caraterísticas técnicas:

• Sistema Operativo: Windows 10 Home versão 1703 de 64 bits;

• Processador: Intel Core i5-6200U de 2,3 GHz;

• Memória RAM: 8GB LPDDR3 1866 MHz SDRAM.

Numa fase inicial, optou-se por reduzir, significativamente, o universo dos dados de entrada,

ou seja, o número de silos, de períodos e operações, anexo B - tabelas B.1, B.2, B.3 e B.4.

O objetivo para esta redução era para a validação da fiabilidade do modelo. Assim realizaram-

se três experiências, as três primeiras da tabela 5.4, diferenciadas, ligeiramente, entre si.

Nestas experiências, o número de períodos, silos e operações aumentaram consoante a pro-

gressão do número dos ensaios. Na primeira prova, apenas foram consideradas seis operações e


dez silos, porém na segunda e terceira experiência, o número de silos aumentou para treze e a

quantidade de operações cresceu para dez e onze, respetivamente.

Após a verificação do modelo desenvolveu-se um novo ensaio, experiência 4, mas já com os

dados mais próximos da realidade, anexo B - tabelas B.5, B.6, B.7 e B.8.

É de referir que todos os resultados da tabela 5.4 conseguidos pelo CPLEX foram soluções

ótimas e os seus tempos de execução estão representados em segundos (s) e milésimas de segundo

(ms).

Tabela 5.4: Resultados dos diversos ensaios do modelo matemático no CPLEX

ExperiênciaNúmero deIterações

Tempo deExecução (s e ms)

Resultados/Custos

1 145 1s 990ms 6 681 8182 1399 2s 530ms 16 614 2003 1869 2s 810ms 18 236 2094 7691 15s 680ms 945 060 000

Concluindo, os ensaios comprovam a fiabilidade do modelo, transmitindo a possibilidade da

sua integração com o caso real da empresa. Porém os tempos de execução poderão ser bastante

superiores aos ilustrados na tabela 5.4, com a implementação das restrições que não foram consi-

deradas neste modelo. Assim, devido a esta impraticabilidade de usabilidade e à dimensão do pro-

blema real, uma possível solução poderá passar pela utilização de heurísticas ou meta-heurísticas,

ilustradas na figura 2.11, que são capazes de conseguir soluções razoáveis em tempos de execução

aceitáveis.

Capítulo 6

Conclusões e Trabalhos Futuros

No presente capítulo estão sintetizadas as conclusões resultantes deste projeto e estão refe-

ridos trabalhos futuros, provenientes das análises realizadas e de algumas soluções ilustradas no

roadmap, no capítulo 4.4.

6.1 Conclusões

O grande objetivo desta dissertação motivada por um projeto colaborativo entre as empresas

INESC TEC e Silos de Leixões, visava a delineação de um plano de ação para aumentar as capa-

cidades logísticas e operacionais da SdL. O projeto, reiterando-se como um projeto de análise e

diagnóstico, estabeleceu-se através da identificação de dificuldades e oportunidades de melhoria.

Considerando o alcance e tipo de projeto mencionado, envolvendo muito trabalho em equipa,

complexo, originando a interpretações e perspetivas diferentes, entendeu-se que a utilização de

multimetodologia poderia ter grande potencial. Por outro lado, também foi uma excelente oportu-

nidade académica para investigar e avaliar este paradigma de trabalho.

No desenvolvimento do projeto promulgou-se a utilização da metodologia SSM como o ele-

mento envolvente de todo o trabalho realizado. Isto adveio da natureza e capacidade desta ferra-

menta, de ser capaz de estruturar situações de maiores complexidades e ao mesmo tempo permitir

uma flexibilidade aos seus utilizadores. Aliado com esta abordagem soft recorreu-se a análises

estatísticas para a obtenção de dados que corroborassem os problemas identificados nas reuniões

estabelecidas com diretores da SdL.

Assim, a primeira fase integrou a descrição da empresa revelando os elementos críticos nos

problemas e oportunidades encontradas e a construção de um value stream mapping, revelando

as caraterísticas dos processos da empresa. A seguir realizou-se um conjunto de análises prelimi-

nares, com o intuito de perceber a situação atual da empresa, a estratégia de negócio adotada, os

volumes e diferenciação dos produtos, classificando-os consoante o tipo e variabilidade de pro-

cura. Também, foram averiguados algumas questões sobre os sectores logísticos e informáticos.

71

72 Conclusões e Trabalhos Futuros

Mais tarde estabeleceu-se uma validação com a empresa, para compreender se as análises reali-

zadas estavam de acordo com o que era pretendido e que outros diagnósticos, por realizar, eram

importantes.

Estabelecido o ponto de situação com a empresa, desenvolveu-se um novo conjunto de análi-

ses finais, incluído o plano de ação, apresentando-os novamente aos vários membros da Silos de

Leixões. Com esta nova validação deu-se por terminado à metodologia SSM e ao projeto.

Numa fase final desenvolveu-se uma ferramenta de otimização de alocação de operações aos

silos. Esta ferramenta de otimização desenvolvida, cumpre apenas com os requisitos mínimos do

problema, sendo necessário expandi-la, por forma a solucionar a todos as restrições e necessidades

apresentadas.

Finalmente podemos afirmar, que todo o trabalho desenvolvido correspondeu com os objetivos

acordados com a empresa, realçando a superação das expetativas na exposição de certas análises.

6.2 Trabalhos Futuros

Não obstante ao trabalho desenvolvido, é naturalmente possível identificar sugestões de con-

tinuidade e de realização de novas análises, bem como limitações no modelo de otimização pro-

posto. Assim, são apresentados possíveis trabalhos futuros, que visam a continuação dos estudos

apresentados neste projeto:

• Duas das análises divulgadas pelos membros da SdL que ficaram por realizar implicavam

à averiguação do número de balanças de precisão necessárias para aumentar o nível de ser-

viço, tendo como base os resultados as análises ABC e XYZ e às sobreposições da procura

de produtos sazonais, pertencentes ao mesmo tipo de produtos ou à mesma família de pro-

dutos.

• Contabilização dos tempos de espera, experienciados pelos camionistas, analisando as horas

em que estes valores são mais críticos. E aliado com este estudo seria interessante a agrega-

ção dos tempos com os locais de expedição e o tipo de produtos ou família de produtos.

• Promover um estudo sobre a localização dos buffers dos camiões, correspondendo com os

tempos destas ocorrências, recorrendo a modelos de simulação. Nestes modelos de simula-

ção deverão ser implementados promovendo diferentes regras de serviço, com o objetivo de

definir tamanhos ótimos para estes buffers e de se apurar os impactos positivos ou negativos

ao serviço atual prestado.

• Outra análise, não menos importante, seria a identificação dos tipos de produtos que apre-

sentam uma maior circulação interna, entre os silos, refletindo os resultados em custos ener-

géticos. E corresponder estes consumos com os tempos de serviço dos redlers e noras, com

o intuito de perceber as horas do dia em que o esforço é maior.

6.2 Trabalhos Futuros 73

• Relativamente ao modelo de otimização, seria interessante a integração de um planeamento

de movimentação dos produtos consoante os consumos energéticos, representado pelo fun-

cionamento dos redlers e noras, dado que o modelo apresentado não contabiliza as distân-

cias entre os vários silos. Também, outros aspetos chave seriam a integração das qualidades

dos produtos, pois estes poderão apresentar valores de mercado diferentes e flutuantes nos

tempos.

• desenvolver uma ferramenta que permite representar os níveis de procura e as suas variabi-

lidades em tempo real, e ao mesmo tempo refletir na ferramenta de otimização, através da

sectorização dos silos consoante o tipo de produto.

• Conseguir a implementação da ferramenta de otimização atual em tempo contínuo.

74 Conclusões e Trabalhos Futuros

Referências

[1] John Mingers. Soft or comes of age—but not everywhere! Omega, 39:729–741, 2011.

[2] Fran Ackermann. Problem structuring methods ‘in the dock’: Arguing the case for soft or.European Journal of Operational Research, 219(3):652–658, 2012.

[3] Adrian Small e David Wainwright. Ssm and technology management: Developing multi-methodology through practice. European Journal of Operational Research, 233(3):660–673,2014.

[4] John Mingers. Variety is the spice of life: combining soft and hard or/ms methods. Interna-tional Transactions in Operational Research, 7(6):673–691, 2000.

[5] Jonathan Rosenhead e John Mingers. Rational Analysis for a Problematic World Revisited.John Wiley & Sons, Ltd, 2001.

[6] J. Habermas. The Theory of Communicative Action Vols. I and H. Polity Press, 1984.

[7] J. Searle. The Construction of Social Reality. The Penguin Press, 1996.

[8] John Mingers e John Brocklesby. Multimethodology: Towards a framework for mixingmethodologies. Omega, 25(5):489–509, 1997.

[9] J Soeiro Ferreira. Multimethodology in metaheuristics. Journal of the Operational ResearchSociety, 64(6):873–883, 2013.

[10] J Pollack. Multimethodology in series and parallel: strategic planning using hard and soft or.Journal of the Operational Research Society, 60(2):156–167, 2009.

[11] T. Venus. Getting value from technology a guide to technology management., 1999. Cam-bridge: University of Cambridge Centre for Technology Management.

[12] Robert Phaal, Clare JP Farrukh, e David R Probert. Collaborative technology roadmapping:network development and research prioritisation. International Journal of Technology Intel-ligence and Planning, 1(1):39–55, 2004.

[13] Robert Phaal, Clare JP Farrukh, e David R Probert. A framework for supporting the ma-nagement of technological knowledge. International Journal of Technology Management,27(1):1–15, 2004.

[14] Robert Phaal, Clare JP Farrukh, e David R Probert. Technology roadmapping—a plan-ning framework for evolution and revolution. Technological forecasting and social change,71(1):5–26, 2004.

75

76 REFERÊNCIAS

[15] Jim Bryant. Frameworks of inquiry: Or practice across the hard—soft divide. Journal of theOperational Research Society, 39(5):423–435, 1988.

[16] Iain Munro, John Mingers, et al. The use of multimethodology in practice—results of asurvey of practitioners. Journal of the operational research society, 53(4):369–378, 2002.

[17] John Mingers. An idea ahead of its time: the history and development of soft systemsmethodology. Systemic Practice and Action Research, 13(6):733–755, 2000.

[18] Trefethen F. A history of operations research. Understanding the process of operationalresearch, páginas 47–76, 1995.

[19] Churchman CW. Wicked problems. Management Science, 14:1–2, 1967.

[20] Checkland P. Towards a systems-based methodology for real-world problem solving. Journalof Systems Engineering, 3:87–116, 1972.

[21] Peter Checkland. Systems thinking, systems practice. 1981.

[22] Colin Eden, Sue Jones, e David Sims. Messing about in problems. Pergamon, 1983.

[23] John Friend e Neil Jessop. Local Government and Strategic Choice (Routledge Revivals):An Operational Research Approach to the Processes of Public Planning. Routledge, 2013.

[24] P. B. Checkland. The origins and nature of ’hard’ systems thinking. Journal of AppliedSystems Analysis, 5(2):99–110, 1978.

[25] Peter B Checkland. The shape of the systems movement. Journal of applied systems analysis,6(1):129–135, 1979.

[26] Russell L Ackoff. The future of operational research is past. Journal of the operationalresearch society, 30(2):93–104, 1979.

[27] Horst WJ Rittel e Melvin M Webber. Dilemmas in a general theory of planning. Policysciences, 4(2):155–169, 1973.

[28] Donald A Schön. Educating the reflective practitioner: Toward a new design for teachingand learning in the professions. Jossey-Bass, 1987.

[29] Ravetz G. Scientific knowledge and its social problems. Oxford University Press, 1971.

[30] John Friend. Labels, methodologies and strategic decision support. The Journal of theOperational Research Society, 57(7):772–775, 2006.

[31] Colin Eden John M. Bryson, Fran Ackermann e Charles B. Finn. Visible Thinking. JohnWiley & Sons, Ltd, 2004.

[32] John Mingers e Sarah Taylor. The use of soft systems methodology in practice. Journal ofthe Operational Research Society, 43(4):321–332, 1992.

[33] Peter Checkland e Jim Scholes. Soft Systems Methodology in Action. John Wiley & Sons,Ltd, 1991.

[34] José Soeiro Ferreira. Soft systems methodology, 2015. Faculdade de Engenharia da Univer-sidade do Porto.

REFERÊNCIAS 77

[35] Richard Vidgen, Trevor Wood-Harper, e Robert Wood. A soft systems approach to informa-tion systems quality. Scandinavian Journal of Information Systems, 5(1993):97–112, 1993.

[36] George L Nemhauser e Laurence A Wolsey. Integer programming and combinatorial optimi-zation. Wiley, Chichester. GL Nemhauser, MWP Savelsbergh, GS Sigismondi (1992). Cons-traint Classification for Mixed Integer Programming Formulations. COAL Bulletin, 20:8–12,1988.

[37] A. M. Rodrigues. Sectores e rotas na recolha de resíduos sólidos urbanos. PhD thesis,Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto, 2014.

[38] Susana Relvas, Suelen N Boschetto Magatão, Ana Paula FD Barbosa-Póvoa, e Flávio Ne-ves. Integrated scheduling and inventory management of an oil products distribution system.Omega, 41(6):955–968, 2013.

[39] Suelen N Boschetto, Leandro Magatão, William M Brondani, Flávio Neves-Jr, Lucia VRArruda, Ana PFD Barbosa-Póvoa, e Susana Relvas. An operational scheduling model toproduct distribution through a pipeline network. Industrial & Engineering Chemistry Rese-arch, 49(12):5661–5682, 2010.

[40] Susana Relvas, Henrique A Matos, Ana Paula FD Barbosa-Póvoa, e Joao Fialho. Reactivescheduling framework for a multiproduct pipeline with inventory management. Industrial &engineering chemistry research, 46(17):5659–5672, 2007.

[41] Susana Relvas, Henrique A Matos, Ana Paula FD Barbosa-Povoa, Joao Fialho, e António SPinheiro. Pipeline scheduling and inventory management of a multiproduct distribution oilsystem. Industrial & engineering chemistry research, 45(23):7841–7855, 2006.

[42] Susana Relvas, Ana Paula FD Barbosa-Póvoa, e Henrique A Matos. Inventory managementmilp modeling for tank farm systems. Computer Aided Chemical Engineering, 28:727–732,2010.

[43] F Robert Jacobs, Richard B Chase, e N Aquilano. Operations management for competitiveadvantage. Boston: Mc-Graw Hill, 2004.

[44] Ulf K Teichgräber e Maximilian de Bucourt. Applying value stream mapping techniquesto eliminate non-value-added waste for the procurement of endovascular stents. Europeanjournal of radiology, 81(1):e47–e52, 2012.

[45] AR Rahani e Muhammad Al-Ashraf. Production flow analysis through value stream map-ping: a lean manufacturing process case study. Procedia Engineering, 41:1727–1734, 2012.

78 REFERÊNCIAS

Anexo A

Produtos agroalimentares

Tabela A.1: Produtos, tipos de produtos e família de produtos nos registos da SdL

# Produto Família Tipo Produto1 Bagaço de Colza Farinha Outras Farinhas

2 Bagaço de Colza Pellets Farinha Outras Farinhas

3 Bagaço de Girassol Farinha Outras Farinhas

4 Bagaço de Palmiste Farinha Outras Farinhas

5 Bagaço de Soja Farinha Outras Farinhas

6 Bagaço de Soja 48 PROFAT Farinha Farinha de Soja

7 Bagaço de Soja Alto Teor Proteína Farinha Farinha de Soja

8 Bagaço de Soja BaixoTeor Proteína Farinha Farinha de Soja

9 Casca de Palmiste Biomassa Biomassa

10 Casca de Soja Farinha Farinha de Soja

11 Centeio Alemao Grao Outros Graos

12 Centeio Espanhol Grao Outros Graos

13 Centeio Sueco Grao Outros Graos

14 Cevada Forrageira Finlandesa Grao Outros Graos

15 Cevada Forrageira Francesa Grao Outros Graos

16 Cevada Forrageira Inglesa Grao Outros Graos

17 Cevada Inglesa Grao Outros Graos

18 Corn Glúten Farinha Outras Farinhas

19 Glúten de trigo Farinha Outras Farinhas

20 Milho Amarelo Americano Grao Milho

21 Milho Amarelo Brasileiro Grao Milho

22 Milho amarelo Bulgaro Grao Milho

23 Milho Amarelo Canadiano Grao Milho

24 Milho Amarelo Frances Grao Milho

25 Milho Amarelo Paraguaio Grao Milho

26 Milho Amarelo Russo Grao Milho

27 Milho Amarelo Sérvio Grao Milho

28 Milho Amarelo Sul Africano Grao Milho

29 Milho Amarelo Ucraniano Grao Milho

30 Milho Destilado Farinha Outras Farinhas

79

80 Produtos agroalimentares

31 Milho Húngaro Grao Milho

32 Milho Romeno Grao Milho

33 Milho Uniao Europeia Grao Milho

34 Semea de Trigo Farinha Outras Farinhas

35 Trigo Amber Durum Canadiano Grao Trigo Duro

36 Trigo Amber Durum Canadiano 2 Grao Trigo Duro

37 Trigo Amber Durum Canadiano 3 Grao Trigo Duro

38 Trigo Bolacha Frances Grao Trigo Mole

39 Trigo Bolacha Ingles Grao Trigo Mole

40 Trigo Duro Americano Grao Trigo Duro

41 Trigo Durum Espanhol Grao Trigo Duro

42 Trigo Durum Espanhol A Grao Trigo Duro

43 Trigo Durum Espanhol B Grao Trigo Duro

44 Trigo Durum Frances Grao Trigo Duro

45 Trigo Durum Grego Grao Trigo Duro

46 Trigo Durum Italiano Grao Trigo Duro

47 Trigo Durum Russo Grao Trigo Duro

48 Trigo Forrageiro Búlgaro Grao Trigo Forrageiro

49 Trigo Forrageiro Ingles Grao Trigo Forrageiro

50 Trigo forrageiro Ucraniano Grao Trigo Forrageiro

51 Trigo Forrageiro Uniao Europeia Grao Trigo Forrageiro

52 Trigo Mole Alemao Grao Trigo Mole

53 Trigo Mole Alemao E Grao Trigo Mole

54 Trigo Mole Alemao E 14 Grao Trigo Mole

55 Trigo Mole Alemao E 14,5 Grao Trigo Mole

56 Trigo Mole Alemao E 15 Grao Trigo Mole

57 Trigo Mole Americano Grao Trigo Mole

58 Trigo Mole Búlgaro Grao Trigo Mole

59 Trigo Mole Canadiano Grao Trigo Mole

60 Trigo Mole Espanhol Grao Trigo Mole

61 Trigo Mole Frances Grao Trigo Mole

62 Trigo mole Frances 12% 2010 Grao Trigo Mole

63 Trigo mole Frances 12% 2011 Grao Trigo Mole

64 Trigo Mole Frances 12% PRO Grao Trigo Mole

65 Trigo Mole Frances 2009 Grao Trigo Mole

66 Trigo mole Frances 2010 Grao Trigo Mole

67 Trigo mole Frances 2011 Grao Trigo Mole




71 Trigo Mole Frances Bologna Grao Trigo Mole

72 Trigo Mole Ingles Grao Trigo Mole

73 Trigo Mole Letao Grao Trigo Mole

74 Trigo Mole Lituano Grao Trigo Mole

75 Trigo Mole Lituano 2011 Grao Trigo Mole

76 Trigo Mole Polaco Grao Trigo Mole

77 Trigo Mole Polaco PS76 Grao Trigo Mole

Produtos agroalimentares 81

78 Trigo Mole Polaco PS78 Grao Trigo Mole

79 Trigo Mole Sueco Grao Trigo Mole

80 Trigo Mole Ucraniano Grao Trigo Mole

81 Trigo Mole Uniao Europeia Grao Trigo Mole

82 Produtos agroalimentares

Anexo B

Dados de entrada para o modelomatemático em CPLEX

Tabela B.1: Dados de configuração

ConfiguraçõesCPLEXConfig Valor

Número dePeríodos

6

Número de Silos 10 (13)Custo por tonelada

(CT)5

Tabela B.2: Informações sobre os Silos

Dados Silos

ÍndiceCapacidade(toneladas)

Inventário Inicial(toneladas) Operação Custo do Silo (CI)

1 2000 0 1 152 2000 0 1 153 2000 0 1 154 600 0 1 65 600 0 1 66 2000 0 1 157 2000 0 1 158 2000 0 1 159 600 0 1 610 600 0 1 611 2000 0 1 1512 2000 0 1 1513 2000 0 1 15

83

84 Dados de entrada para o modelo matemático em CPLEX

Tabela B.3: Informações sobre o Manifesto de Carga

Manifesto

Período Operação Quantidade(toneladas)

1 1 20001 2 15001 3 23002 4 32002 5 15002 6 17002 7 20003 8 9003 9 6003 10 12003 11 4000

Tabela B.4: Informações sobre a Procura

Procura


2 1 10002 2 2003 1 10003 2 1003 3 17004 4 20004 5 15004 6 17005 4 12005 7 20005 8 9006 9 6006 10 12006 11 900

Dados de entrada para o modelo matemático em CPLEX 85

Tabela B.5: Dados de configuração - experiência 4

ConfiguraçõesCPLEXConfig Valor

Número dePeríodos

12

Número de Silos 79Custo por tonelada

(CT)5

Tabela B.6: Informações sobre os Silos - experiência 4

Dados Silos

ÍndiceCapacidade(toneladas)

Inventário Inicial(toneladas) Operação Custo do Silo (CI)

1 2000 0 1 152 2000 0 1 153 2000 0 1 154 600 0 1 65 600 0 1 66 2000 0 1 157 2000 0 1 158 2000 0 1 159 600 0 1 610 600 0 1 6... ... ... ... ...

(Repetição dosdados)

... ... ... ... ...76 2000 0 1 1577 2000 0 1 1578 2000 0 1 1579 600 0 1 6

86 Dados de entrada para o modelo matemático em CPLEX

Tabela B.7: Informações sobre o Manifesto de Carga - experiência 4

Manifesto


1 1 20001 2 15001 3 23002 4 32002 5 15002 6 17002 7 20003 8 9003 9 6003 10 12003 11 40003 12 20004 13 20004 14 20004 15 25004 16 17005 17 40005 18 60006 19 80006 20 20006 21 20006 22 23007 23 32007 24 15007 25 17007 26 20007 27 9007 28 10007 29 12008 30 40008 31 20008 32 15008 33 20008 34 25008 35 20008 36 40009 37 60009 38 80009 39 20009 40 15009 41 230010 42 320010 43 250010 44 170010 45 200010 46 300010 47 300011 48 120011 49 400012 50 200012 51 1200

Dados de entrada para o modelo matemático em CPLEX 87

Tabela B.8: Informações sobre a Procura - experiência 4

Procura


2 1 10002 2 2003 1 10003 2 1003 3 17004 4 20004 5 15004 6 17005 4 12005 7 20005 8 9006 9 6006 10 12006 11 9007 12 10007 13 2007 14 10007 15 1007 16 17008 17 20008 18 15008 19 17008 20 12008 21 20008 22 9009 23 6009 24 12009 25 9009 26 10009 27 200

10 28 100010 29 10010 30 170010 31 200010 32 150011 33 170012 34 120012 35 200012 36 90012 37 100012 38 100012 39 20012 40 100012 41 10012 42 170012 43 200012 44 150012 45 170012 46 120012 47 200012 48 900

multimetodologia para a excelência operacional de ... · faculdade de engenharia da universidade...

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