Em um ambiente dinâmico e caracterizado pela rápida alteração das necessidades, várias empresas veem o planejamento da produção como uma atividade desnecessária, lenta e pouco eficiente. Na maioria das organizações, independentemente do setor de negócios, as dificuldades enfrentadas pelas equipes de planejamento são semelhantes. A complexidade da comunicação entre departamentos, a multiplicidade de produtos em cada pedido – produzidos em linhas de fabricação distintas – e a falta de visibilidade do impacto da alocação de pedidos são apenas alguns dos fatores que dificultam o processo de planejamento. Por outro lado, quando surgem imprevistos ou alterações na estratégia, o tempo dedicado à criação e implementação de um novo plano de produção é visto como desperdício de recursos.
Nas últimas décadas, a evolução tecnológica permitiu o avanço técnico e organizacional da grande maioria das empresas. Os fluxos produtivos contêm cada vez mais automação e restrições, o que resulta em aumentos na complexidade da gestão e controle de toda a cadeia. Nesse contexto, as melhores equipes de planejamento são aquelas capazes de dominar dois fatores-chave: a utilização de ferramentas robustas de apoio à decisão e um profundo conhecimento dos diferentes modelos de planejamento. Assim, será possível controlar e estabelecer planos que permitam otimizar a atividade produtiva, reduzindo setups e melhorando a entrega.
Quais são as principais camadas de planejamento da produção?
No modelo de Pull Planning, inserido na metodologia KAIZEN™, existem três áreas de atuação. Todas elas demonstram um grau de detalhe distinto e têm como objetivo orientar toda a cadeia em função da procura, reduzindo o desperdício.
Alto Nível – Planejamento Estratégico: Decisão, a nível comercial e produtivo, das referências que devem existir em estoque e que devem ser constantemente repostas (MTS – make to stock), ao contrário das que devem ser produzidas apenas quando surgem pedidos (MTO – make to order).
Médio Nível – Planejamento de Capacidade: Definição, a nível produtivo, das linhas e turnos necessários para cumprir os prazos e objetivos propostos, em função da procura – por exemplo, se a procura de uma determinada semana foi irregularmente superior, decidir abrir mais turnos ou mais linhas de produção.
Baixo Nível – Planejamento de Execução: Sequenciamento das operações com base no que foi determinado no planejamento de médio nível, com alocação à máquina e à hora em que cada produção será iniciada, respeitando a sequência de operações e maximizando eficiência.
Como as camadas do modelo de planejamento em Pull interagem entre si?
Note-se que estas três camadas não são independentes e, na verdade, estão intimamente relacionadas. A camada estratégica, ao definir o nível de serviço para cada uma das referências, permite criar um compromisso, não só para com os clientes externos, mas também internos, isto é, para com as equipes responsáveis pelo cumprimento das camadas abaixo. Da mesma forma, a camada de execução não consegue iniciar o seu trabalho de sequenciamento se, a médio nível, não for comunicada a capacidade necessária para responder à procura.
É vital criar um alinhamento dos diferentes modelos de planejamento para que as 3 áreas se complementem de forma consistente e coerente. Neste contexto, a utilização de ferramentas analíticas facilita o alinhamento entre as diferentes camadas de planejamento, já que potencia a visibilidade da produção em tempo real. Mas, de que forma podem os modelos de planejamento e a análise de dados alavancar o conhecimento técnico de cada fluxo?
Data analytics como pilar das ferramentas de apoio à decisão
Para cada uma destas camadas são necessárias ferramentas de trabalho e de apoio à tomada de decisão. As tradicionais folhas de cálculo permitem rapidamente analisar dados e informações simples, no sentido de determinar os primeiros passos de uma estratégia em Pull, categorizando as referências MTS e MTO e realizando alocações semanais ou mensais de acordo com a capacidade instalada. Também as mesmas folhas de cálculo poderão transformar este planejamento semanal numa sequência de produção, não obstante às suas limitações.
O aumento de complexidade e de restrições do processo produtivo, aliado à recolha massiva de dados, potenciada pelos modelos de Indústria 4.0, promovem e despoletam a necessidade de ferramentas de planejamento mais complexas. A resposta passa então por apostar em soluções de alocação e otimização.
Importância da visibilidade transversal e integrada das operações
Estas novas alternativas permitem modelar de forma holística o processo produtivo. Os objetivos finais a otimizar são claros, mas escondem por detrás a complexidade que verdadeiramente limita o planejamento manual: a visão e garantia integrada do cumprimento das restrições produtivas.
Uma das abordagens é recorrer a motores de otimização robustos, que permitem obter a sequência de produção ótima perante um objetivo estabelecido (por exemplo, minimizar o número de setups ou o material em curso – WIP). Em alternativa, e sempre que confrontados com problemas de elevada complexidade, estes motores de otimização são substituídos por um conjunto de heurísticas aplicadas à realidade de cada empresa e às restrições características de cada processo.
Com estas ferramentas as equipes de planejamento e supervisão têm acesso a um conjunto de funcionalidades que permitem monitorizar, prever e agir em antecipação, contribuindo verdadeiramente para a alteração de um paradigma sustentado “numa ótica de reação” para uma realidade na qual conseguem planear de forma mais sólida e avaliar claramente os impactos dos efeitos de reação.
Funcionalidades que permitem adotar um novo conceito de visibilidade operacional
Recálculo online – a habilidade do sistema de, no surgimento de qualquer alteração, como a entrada de uma nova encomenda ou avaria de um equipamento, recalcular automaticamente uma nova solução, de forma a incorporar a nova restrição.
Bloqueio de certas linhas – uma integração completa com as bases de dados existentes, que dispensa importações e exportações manuais de informação.
Integração com os sistemas existentes de ERP e MES – a criação de dashboards que apoiem a decisão, permitindo verificar o impacto de ações e controlar o processo produtivo;
Ferramentas de Business Intelligence – a criação de dashboards que apoiem a decisão, permitindo facilmente verificar o impacto e controlar o processo produtivo;
Soluções de monitorização e visualização – permitem controlar, de forma visual (com ferramentas como o diagramas de Gantt), a produção de cada equipamento, bem como os principais indicadores de processo.
Vantagens da utilização de ferramentas de Data Analytics
O recálculo online e a integração com os diversos sistemas de ERP e MES permitem liberar as equipes para atividades de maior valor acrescentado, focando-se na discussão de diversas alternativas de priorização de encomendas, no sentido de fornecer um melhor nível de serviço aos clientes.
Dadas as especificidades de utilização e complexidade dos problemas, diversas técnicas e metodologias têm sido utilizadas. Com a crescente utilização de inteligência artificial (IA) e dos motores de otimização, é possível aplicar diversas estratégias na resolução destes problemas, como algoritmos genéticos ou redes neurais. Uma vez criado e validado o modelo, estabelecendo as suas variáveis e restrições principais, os algoritmos têm-se revelado aliados importantes das equipas de planeamento, no que diz respeito ao replanejamento necessário e à determinação do novo cenário de produção provocado pela alteração de um determinado fator.
Estas soluções, aliadas ao acompanhamento de dashboards atualizados em tempo real, permitem que planeadores, supervisores e comerciais sigam a produção das encomendas mais críticas e sejam tomadas decisões e ações com base em dados, nomeadamente, relativamente a urgências: muitas vezes, a antecipação da produção de uma determinada referência implica a redução na eficiência de outras linhas, gerando mais setups e stocks. As ferramentas de BI permitem compreender e monitorizar os indicadores chave de cada decisão, permitindo que a gestão de prioridades seja mais fluída.
Por último, a utilização de sensores e a elevada conectividade entre todos os sistemas de uma fábrica, potenciada pela indústria 4.0, permite, não só detectar problemas mais rapidamente, mas também reagir de forma quase instantânea. Em particular, a avaria detectada por um sensor pode desencadear automaticamente o recálculo de um plano de produção e notificar os comerciais responsáveis pelas encomendas afetadas por esta avaria. Outro exemplo seria uma falha de qualidade, detectada num equipamento e que obriga ao lançamento de uma reação – uma quantidade suplementar de peças a ser produzida que naturalmente ocupará aquele equipamento por mais tempo e que terá um impacto na entrega do produto final.
A mudança de paradigma e o futuro do planejamento da produção
Em suma, o paradigma das equipes de planejamento da produção está a mudar. A gestão manual dos planos de produção sem visibilidade do impacto de cada decisão, tornando moroso o processo de coordenação das várias linhas e variáveis, tem vindo a ser substituído pela automação, com a implementação de sistemas de planejamento avançados que permitem, não só analisar em detalhe cada opção produtiva disponível, como gerar essas mesmas opções e sequências de produção.
Vivemos numa nova realidade, na qual as soluções analíticas ultrapassam o conceito mais puro de automatização, encarnando uma inteligência capaz de incorporar os desafios constantes que espelham a volatilidade na procura que, por conseguinte, exige abordagens mais holísticas e geradoras de eficiência em toda a cadeia.
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