PROJETO DE SIMULAÇÃO DE EVENTOS DISCRETOS PARA RESOLUÇÃO DO PROBLEMA EM UMA INDÚSTRIA CALÇADISTA

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Chegada – Maquina furação[pic 2][pic 3][pic 4][pic 5][pic 6][pic 7][pic 8][pic 9][pic 10][pic 11][pic 12][pic 13][pic 14][pic 15][pic 16]

Fila

Processo – Aplicação Rebite Plástico

Fila

Processo – Aplicação Gancho Plástico

Fila

Processo – Prensa de Apertar

Saída

Figura 1. SPN do processo de aplicação de ganchos plásticos

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VARIÁVEIS DE CONTROLE, ANÁLISE E RESULTADOS ESPERADOS.

Foi determinado que a variável de controle seria o cabedal que passa pela linha de produção. O parâmetro de resposta seria o tempo de ciclo de cada posto de trabalho, ou seja, o tempo utilizado para processar uma peça.

Inicialmente foi analisado o cenário atual da linha de produção. Com os resultados coletados foram determinadas melhorias possíveis para otimizar o fluxo da linha de produção.

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COLETA E ANÁLISE DOS DADOS COLETAOS

Foram coletadas 50 amostras por posto de trabalho. O tempo de ciclo foi coletado em centésimo de minutos com o objetivo de se obter uma resposta mais precisa possível.

A Figura 2 representa os Boxplots das operações da aplicação de ganchos plásticos em calçados. Foi observada a existência de Outliers em alguns processos. Foi decidido não retirar os outliers, pois são referentes as atividades que ocorrem durante o processo.

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Figura 2. Boxplots das operações da aplicação de ganchos plásticos em calçados

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ANÁLISE DO MODELO DE AJUSTE

Para determinar a melhor distribuição de probabilidade dos processos, foi utilizado o software Input Analyser. A seguir é representado a melhor distribuição para cada posto de trabalho e a expressão que a determina.

- Máquina de furação: Erlang. 11 + ERLA (0,428 ; 5)

- Aplicação do rebite plástico: Lognormal. 10 + LOGN (2,16 ; 1,43)

- Aplicação do gancho plástico: Lognormal. 9 + LOGN (2,57 ; 1,3)

- Prensa de apertar: Beta. 6 + 9 * BETA ( 0,392 ; 0,507)

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MODELO COMPUTACIONAL

Parar gerar o modelo computacional foi utilizado o software Arena. A Figura 3 representa o modelo computacional gerado no software Arena.

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Figura 3. Modelo computacional gerado no software Arena

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OTIMIZAÇÃO DO PROCESSO.

Através dos dados coletados e ao analisar os dados simulados no software Arena pode ser observado que a aplicação do rebite plástico e a aplicação do gancho plástico geram grandes filas, sendo a aplicação do gancho plástico o processo com a maior fila do processo.

Foi realizado uma reunião de Brainstorming com o objetivo de coletar o maior número de soluções possível para o problema encontrado. Após a reunião as ideias foram classificadas de acordo com o custo e o benefício que poriam proporcionar. A ideia mais bem classificada é a que visa retirar os outliers do processo em duas etapas. A primeira etapa visa em aprimorar o modo de encaixe dos ganchos plásticos, que ainda é manual. A segunda etapa visa organizar os postos de trabalho utilizando a ferramenta 5S.

Para aprimorar o processo de encaixe dos ganchos, foi identificado que os mesmos, depois de encaixados, ficam um pouco bambos, e que quando vão ser enviado para a próxima etapa, caem, e tem que ser colocados novamente no cabedal, a solução encontrada foi a de trabalhar unto ao fornecedor para corrigir essa avaria de processo, aumentando o raio da ponta do rebite, para que o gancho de afixe melhor, evitando assim que o gancho, por ser muito pequeno, escorregue nos dedos, e facilitando o encaixe dos mesmos no cabedal do calçado. A aplicação do 5S teve por objetivo eliminar os outliers que ocorriam em todos os postos de trabalho, provocando filas.

Após a aplicação das melhorias previstas novas amostras foram coletadas, com tais amostras um novo modelo foi gerado. Com o novo modelo foi possível observar que o processo obteve uma melhora significativa e uma redução expressiva no tempo de fila do processo.

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CONCLUSÃO

A utilização do simulador de eventos discretos permite descrever o processo de produção de forma a demonstrar os pontos críticos. Com tal análise é possível desenvolver melhorias em um processo para otimiza-lo reduzindo o tempo de peças em fila. Essa redução resulta em uma redução de custo do produto em processo, além de ampliar a vazão de produtos que passam pela linha de produção.

Com