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PPGEP – Gestão Industrial (2007)
UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ
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UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ
CAMPUS PONTA GROSSA
GERÊNCIA DE PESQUISA E PÓS-GRADUAÇÃO
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE PRODUÇÃO
PPGEP
MAICO JEFERSON DE OLIVEIRA
PROPOSTA DE PLANEJAMENTO E CONTROLE DA
PRODUÇÃO NA AGROINDÚSTRIA DE MOAGEM DE
TRIGO
PONTA GROSSA
DEZEMBRO – 2007
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ii
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
MAICO JEFERSON DE OLIVEIRA
PROPOSTA DE PLANEJAMENTO E CONTROLE DA
PRODUÇÃO NA AGROINDÚSTRIA DE MOAGEM DE
TRIGO
Dissertação apresentada como requisito
parcial à obtenção do título de Mestre em
Engenharia de Produção, do Programa de Pós-
Graduação em Engenharia de Produção, Área
de Concentração: Gestão Industrial, da
Gerência de Pesquisa e Pós-Graduação, do
Campus Ponta Grossa, da UTFPR.
Orientador: Prof. Kazuo Hatakeyama, PhD.
PONTA GROSSA
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PPGEP – Gestão Industrial (2007)
DEZEMBRO - 2007
UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ
PR
Universidade Tecnológica federal do Paraná –
Campus Ponta Grossa
Gerência de Pesquisa e Pós-Graduação
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM
ENGENHARIA DE PRODUÇÃO
TERMO DE APROVAÇÃO
Título de Dissertação
PROPOSTA DE PLANEJAMENTO E CONTROLE DA PRODUÇÃO NA AGROINDÚSTRIA
DE MOAGEM DE TRIGO
por
Maico Jeferson de Oliveira
Esta dissertação foi apresentada às 10h do dia 17 de dezembro de 2007, como requisito
parcial para a obtenção do título de
MESTRE EM ENGENHARIA DE PRODUÇÃO, com
área de concentração em Gestão Industrial, linha de pesquisa Gestão da Produção e da
Manutenção, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. O candidato foi
argüido pela Banca Examinadora composta pelos professores abaixo assinados. Após
deliberação, a Banca Examinadora considerou o trabalho aprovado.
Prof. Dr. Fábio Favaretto Prof. Dr. João Carlos Colmeneiro
(PUCPR) (UTFPR)
Prof. Dr. Luiz Carlos de Abreu Rodrigues
(UTFPR)
Prof. Dr. Kazuo Hatakeyama (UTFPR)
Orientador
Visto do Coordenador
Prof. Dr. Kazuo Hatakeyama (UTFPR)
Coordenador do PPGEP
iv
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
À minha família, especialmente para meu querido Nicolas.
v
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
AGRADECIMENTOS
Ao meu orientador Prof. Kazuo Hatakeyama, PhD., sem o qual essa pesquisa jamais
poderia ter se concretizado.
A todos os Professores e Colaboradores da UTFPR.
A Cooperativa Agrária Agroindustrial pelo apoio financeiro e disponibilidade das
instalações fabris.
Aos moinhos que contribuíram respondendo o questionário.
A todos aqueles que de alguma forma contribuíram para a realização da pesquisa.
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
RESUMO
Esta pesquisa apresenta uma proposta de sistema de planejamento e
controle da produção para a agroindústria de moagem de trigo. A proposta foi
elaborada com base na pesquisa bibliográfica e na coleta de dados, utilizando
questionário e o formulário, sendo o mesmo aplicado nos moinhos da região Sul do
Brasil. O suprimento para a agroindústria de moagem de trigo é caracterizado pela
instabilidade e pela dependência do fornecimento da matéria-prima proveniente da
Argentina. Os moinhos apresentam tipicamente as etapas de recebimento,
preparação, moagem de trigo em grãos, envase e expedição de farinhas. O fluxo de
material é contínuo, a moagem representa a restrição do sistema. Na população em
estudo, a etapa da moagem apresenta capacidade ociosa em relação à demanda do
mercado. Foi desenvolvida uma proposta de controle da produção para o chão-de-
fábrica, baseada na produtividade e na perda de ritmo da moagem, o objetivo é o
monitoramento do fluxo da produção. Esta proposta foi simulada em um dos
moinhos da amostra. Uma proposta de planejamento-mestre da produção, baseada
na programação finita da moagem foi apresentada, onde a seqüência da produção é
realizada considerando a data de entrega. A proposta prevê também o
congelamento do último período para garantir a estabilidade do planejamento-mestre
da produção. O foco na matéria-prima, o recurso restrição de longo prazo
representado pela moagem e a necessidade de agrupamento das farinhas de trigo,
são as premissas para a elaboração da proposta de planejamento agregado da
produção para a indústria de moagem de trigo.
Palavras-chave: Gestão; Produção; Moinho de Trigo.
7
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
ABSTRACT
This research approaches planning studies and production control in the
Agribusiness of grain milling. With base on studies, one molding of planning system
and production control is proposed. The planning molding system and production
control was elaborated based on a bibliographic research and with data collection
through questionnaires and the formulae. The data were colleted in the mills from
South of Brazil. The supply to agribusiness of grain milling is characterized by
instability and dependence of raw material supply coming from Argentina. The
divergence between quality of national grain and the necessity of the industry is a
part of Brazilian reality. The mills present typically by the times of receiving,
preparation, milling of grains, packaging and shipping of flours. The flux of operations
is the flow shop kind, where milling represents the restriction of the system. In the
population studied, the millings present an inactive capacity related to Market
Demand. It was developed a methodology of production control on the factory floor,
based on productive and lost of rhythm from milling. The goal is to monitor the flux of
production. The methodology was simulated in one of the mills from the sample. A
proposal of master production planning to agribusiness of grain milling was
elaborated. The data collection revealed the demand of this tool for planning and
production control. The proposal was based on a complete programming of milling,
where the sequence of production is accomplished based on the delivery date. The
proposal even sees the frozen time that happens in the last period to guarantee the
stability of the master production planning. The focus on raw material, that restricts
resource in a long period represented by milling and the necessity of grouping of flour
are the premises to elaborate an aggregate planning of production to agribusiness of
grain milling.
Keywords: Management; production; Grain mill.
8
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS
ABITRIGO Associação Brasileira da Indústria do Trigo
APICS
Association for Operations Management
ATO
Assembly to Order
BOM
Bill of Materials
CRM
Customer Relationship Management
CRP
Capacity Requirements Planning
DRP
Distribution Requirements Planning
EDD
Earliest due date
ERP
Enterprise Resources Planning
ETO
Engineer to Order
JIT
Just in Time
MPS
Master Production Schedule
MRP
Materials Requirements Planning
MRP II
Manufacturing Resources Planning
MTO
Make to Order
MTS
Make to Stock
OPT
Optimized Production Technology
SFC
Shop-floor Control
SCM
Supply Chain Management
S&OP
Sales and Operations Planning
TOC
Theory of Constraints
WIP
Work in Process
9
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
LISTA DE QUADROS
Quadro 1: Diferenças entre produção contínua e intermitente..................................23
Quadro 2: Sistemas de programação finita de capacidade.......................................49
10
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
LISTA DE FIGURAS
Figura 1: Sistema de produção .................................................................................20
Figura 2: Suprimento de trigo para a indústria brasileira...........................................24
Figura 3: Consumo de trigo na indústria brasileira nos últimos treze anos ...............25
Figura 4: Evolução da área cultivada com trigo no Brasil..........................................25
Figura 5: Produtividade de trigo em quilos por hectare no Brasil. .............................26
Figura 6: Evolução da importação brasileira de trigo ................................................27
Figura 7: Distribuição dos moinhos no Brasil ............................................................28
Figura 8: Estrutura da produção nos moinhos...........................................................29
Figura 9: Recebimento de trigo .................................................................................30
Figura 10: Etapa de preparação do trigo...................................................................31
Figura 11: Fluxo de operações nas máquinas da preparação de trigo......................32
Figura 12: Processo de moagem de trigo .................................................................34
Figura 13: Fluxo de operações nas máquinas da moagem do trigo..........................35
Figura 14: Linha de envase de farinha ......................................................................36
Figura 15: Fluxo de operações nas máquinas de envase.........................................36
Figura 16: Mercado de farinha no Brasil ...................................................................37
Figura 17: Estrutura de sistema de PCP ...................................................................39
Figura 18: Sistemática de previsão de demanda ......................................................42
Figura 19: Entradas e saídas do planejamento-mestre da produção........................44
Figura 20: Indústria de moagem para programação .................................................57
Figura 21: Ociosidade de M2 em relação à demanda...............................................59
Figura 22: Período de verificação do monitoramento da produção nos moinhos......61
Figura 23: Proporção de controle aplicado nas etapas de produção ........................61
Figura 24: Proposta de sistema de controle de chão-de-fábrica para moinho de trigo
..................................................................................................................................62
Figura 25: Desempenho em perda de ritmo e paradas não programadas de duas
linhas de moagem de trigo ........................................................................................64
Figura 26: Produtividade nas linhas de moagem MA e MB.......................................66
Figura 27: Interface do sistema de controle de chão-de-fábrica................................67
Figura 28: Resposta à demanda nos moinhos..........................................................69
11
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
Figura 29: Horizonte de planejamento nos moinhos .................................................70
Figura 30: Horizonte das previsões nos moinhos......................................................71
Figura 31: Exemplo da programação finita proposta.................................................73
Figura 32: Interface S&OP e MPS.............................................................................74
Figura 33: Proposta de sistema de PCP para a indústria de moagem de trigo.........76
12
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
LISTA DE TABELAS
Tabela 2: Estatística da produção brasileira de trigo.................................................26
Tabela 1: Informações sobre a população. ...............................................................54
Tabela 3: Variações de produtos e diagramas de moagem nos moinhos.................58
Tabela 4: Métodos de controle utilizados nos moinhos.............................................60
Tabela 5: Estatística dos dados do sistema de controle de chão-de-fábrica.............66
Tabela 6: Eventos que ocorrem na programação dos moinhos ................................68
Tabela 7: Ferramentas de planejamento usadas nos moinhos.................................69
13
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
SUMÁRIO
CAPÍTULO I..............................................................................................................15
1.1 Introdução ...........................................................................................................15
1.2 Origem do Trabalho ............................................................................................16
1.3 Justificativa da Pesquisa .....................................................................................16
1.4 Limitações da Pesquisa.......................................................................................17
1.5 Objetivos .............................................................................................................17
1.5.1 Objetivo Geral ...........................................................................................18
1.5.2 Objetivos Específicos................................................................................18
1.6 Estrutura do Trabalho..........................................................................................18
CAPÍTULO II.............................................................................................................20
2 Revisão de Literatura .............................................................................................20
2.1 Sistema de Produção...................................................................................20
2.2 Classificação dos Sistemas de Produção ....................................................22
2.3 Indústria de Moagem de Trigo no Brasil.......................................................24
2.3.1. Suprimento ...........................................................................................24
2.3.2 Industrialização......................................................................................27
2.3.2.1 Recebimento de Trigo em Grãos ..................................................................29
2.3.2.2 Preparação de Trigo em Grãos para a Moagem ...........................................30
2.3.2.3 Moagem de Trigo em Grãos..........................................................................32
2.3.2.4 Envase da Farinha de Trigo ..........................................................................35
2.3.3 Distribuição............................................................................................36
2.4 Sistema de Planejamento e Controle da Produção – PCP ..........................38
2.5 Planejamento de Vendas e Operações (S&OP – Sales and Operations
Planning) ou Planejamento Agregado da Produção ..........................................39
2.6 Gerenciamento da Demanda .......................................................................41
2.7 Planejamento Mestre da Produção (MPS – Master Production Schedule) ..43
2.8 Planejamento Detalhado de Materiais..........................................................45
2.9 Sistema de Controle de Chão-de-Fábrica....................................................46
2.9.1 Programação no Ambiente MRP II............................................................46
2.9.2 Sistema de Programação com Capacidade Finita ...................................48
2.9.3 Programação no Ambiente TOC ..............................................................49
14
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
2.9.4 Programação do Ambiente JIT ..............................................................50
2.9.5 Controle da Produção............................................................................51
CAPÍTULO III............................................................................................................53
3 Metodologia............................................................................................................53
3.1 Caracterização da Pesquisa ........................................................................53
3.2 População ....................................................................................................54
3.3 Coleta e Análise dos Dados .........................................................................54
CAPÍTULO IV............................................................................................................57
4. Proposta de Sistema de PCP para a Indústria de Moagem de Trigo ....................57
4.1 Sistema de Controle de Chão-de-Fábrica para a Indústria de Moagem ......57
4.1.1 Proposta de Programação da Produção................................................57
4.1.2 Proposta de Controle de Produção........................................................60
4.1.2.1 Simulação da Proposta de Controle de Chão-de-Fábrica .............................64
4.1.3 Interface do Sistema de Controle de Chão-de-Fábrica..........................67
4.2 Proposta de MPS para a Indústria de Moagem de Trigo .............................68
4.2.1 Interface do Processo MPS ...................................................................74
4.3 Proposta de S&OP para a Indústria de Moagem de Trigo ...........................74
4.4 Visão Geral da Proposta de Sistema de PCP para a Indústria de Moagem de
Trigo...................................................................................................................76
CAPÍTULO V.............................................................................................................78
5.1 Considerações Finais..........................................................................................78
5.2 Sugestões para Trabalhos Futuros .....................................................................80
REFERÊNCIAS.........................................................................................................81
ANEXOS A – QUESTIONÁRIO.................................................................................87
ANEXOS B - OFÍCIO ................................................................................................88
15
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
CAPÍTULO I
1.1 Introdução
O aumento da oferta da farinha de trigo em relação à demanda propiciado
pelas evoluções tecnológicas dos processos de produção, caracterizando o cenário
competitivo atual, motivou as organizações a investirem no aprimoramento das
técnicas de administração de seus processos produtivos, entre as quais as
sistemáticas de planejamento e controle da produção.
Um sistema de planejamento e controle da produção (PCP) pode ser
analisado sob duas óticas que se complementam, numa visão sistêmica, enquanto
estrutura de informação que integra os estágios de um empreendimento e da
maneira mais específica modelando o padrão de decisão adotado em cada estágio.
Os sistemas de produção diferem quanto à estrutura de seu PCP, espelhando
sua complexidade que estará presente em maior ou menor grau, em função do tipo
de empreendimento, com risco da falta de produto para atender ao mercado, ou
excesso de estoques. Assim, tais ocorrências podem comprometer o fluxo de caixa e
onerar os custos com a manutenção do estoque.
Responsáveis essencialmente pelo equilíbrio entre a demanda e o
fornecimento, os sistemas de PCP têm nas agroindústrias dois desafios: o primeiro,
é a incerteza no suprimento, já que a produção agrícola está condicionada a uma
variável aleatória da natureza; o segundo desafio é na outra extremidade, o
consumo estável característico do mercado de alguns artigos padronizados.
Um agravante particular para a indústria de moagem de trigo está na
produção brasileira de trigo em grãos que não é auto-suficiente. O cereal é
importado do Canadá, Estados Unidos, França e Argentina, de onde provém a maior
importação visando atender a demanda brasileira.
A capacidade instalada de moagem no Brasil supera o consumo atual de
farinha de trigo, atingindo próximo de 40% de ociosidade em relação à capacidade
instalada (ABITRIGO, 1999).
No Brasil a industrialização de trigo em grãos foi submetida a um alto nível de
intervenção estatal, desde a década de sessenta até os anos 1990. Foram
16
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
estabelecidas cotas semanais para moagem, fixados os preços do trigo em grãos e
da farinha, controlando desta forma os investimentos no setor (ABITRIGO, 1999). A
liberdade de comercialização de trigo em grãos e farinha, após a década de
noventa, iniciou uma nova fase para os moinhos, agora com maior autonomia para
realizar investimentos em ampliações e modernização do parque fabril.
1.2 Origem do Trabalho
A forma de prática empresarial com a liberdade de investimentos e
atualização tecnológica trouxe como conseqüência a competição entre os moinhos.
Têm maior competitividade os moinhos que operam com a adoção de estratégias
eficientes de planejamento e controle da produção, as quais carecem de pesquisa
na busca da racionalização de investimentos realizados.
No que diz respeito aos moinhos brasileiros, o controle estatal que perdurou
até a década de noventa desestimulou o desenvolvimento das técnicas de
administração da produção no setor, até mesmo as referências nacionais que
descrevem o processo de moagem de trigo em grãos são escassas e muitas vezes
não estão disponíveis aos interessados.
Há uma demanda por estudos que contribuam para o desenvolvimento da
gestão da produção nos moinhos, através dos sistemas de planejamento e controle
da produção.
1.3 Justificativa da Pesquisa
Conciliar a demanda do mercado com a capacidade de fornecimento do
sistema produtivo é uma atividade que está presente no âmbito de todas as
organizações. O planejamento e o controle da produção diferem em cada
organização, contudo a necessidade de determinar quando e quantos artigos devem
ser produzidos é comum a todas as organizações (BONNEY 2000).
Campos (2004) em seu trabalho analisando o desempenho do setor moageiro
no período pós 1990, identificou a necessidade de melhorar a competitividade no
17
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
setor, devido à concorrência que aumentou pelo incremento na capacidade
produtiva dos moinhos e a importação de farinha de trigo da Argentina. O sistema de
PCP poderá auxiliar os moinhos na melhoria da competitividade.
Os trabalhos acadêmicos sobre PCP são voltados, na maioria das vezes,
para as indústrias de manufatura. A agroindústria demanda trabalhos deste gênero,
especialmente nos casos em que particularidades condicionadas pelo processo de
produção interferem nas atividades de PCP.
1.4 Limitações da Pesquisa
Como as atividades de PCP têm ampla abrangência, e os sistemas de
produção também diferem quanto ao modelo de decisão adotado, a delimitação da
pesquisa é necessária para que as conclusões obtidas após a coleta de dados, se
repitam quando a análise ocorre à luz do escopo aqui abordado.
A pesquisa limita-se à indústria de moagem de trigo. O processo mostra
semelhanças quando comparado com outros de produção contínua para estoque.
Mesmo assim, os moinhos apresentam suas próprias particularidades.
Este trabalho não definitivo é um dos pioneiros do gênero na indústria de
moagem de trigo no Brasil, conforme foi evidenciado durante a pesquisa
bibliográfica. A proposta estará sujeita aos ajustes e a contínuas melhorias após o
seu funcionamento.
1.5 Objetivos
Ao descrever o objetivo da pesquisa busca-se chegar ao enunciado formal do
tema, na forma de uma frase curta e objetiva em que se definam as principais
características da pesquisa, tornando-se o ponto de partida para todo o
planejamento ou gestão coletiva da investigação (VASCONCELOS, 2002).
Para cumprir sua finalidade propõe-se um objetivo geral desdobrado em
objetivos específicos.
18
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
1.5.1 Objetivo Geral
O objetivo geral desta pesquisa é:
Elaborar uma proposta de sistema de PCP para a indústria de moagem
de trigo.
1.5.2 Objetivos Específicos
Os objetivos específicos desta pesquisa são:
Elaborar uma proposta de sistema de controle de chão-de-fábrica que
atenda a dinâmica da produção na indústria de moagem de trigo;
Propor um programa mestre de produção ajustado às características da
indústria de moagem de trigo;
Propor um conjunto de premissas básicas para o planejamento de
vendas e operações da indústria de moagem de trigo.
1.6 Estrutura do Trabalho
A dissertação está dividida em cinco capítulos. O primeiro contextualizou o
tema, apresentou a origem, as justificativas e os objetivos da pesquisa.
No segundo capítulo é abordada a metodologia da pesquisa, envolvendo a
caracterização, a população e a coleta e análise dos dados.
A revisão bibliográfica do terceiro capítulo está elaborada de modo a oferecer
o suporte teórico suficiente. Foi descrita de maneira enxuta, estruturada da seguinte
forma:
a. Sistema de produção – apresenta a definição de sistema de produção
abrindo caminho para os temas seguintes;
b. Classificação dos sistemas de produção – o foco é a demonstração do
fluxo de materiais nas diferentes classes de sistemas de produção;
c. Indústria de moagem de trigo – nessa seção o processo de moagem foi
descrito em maiores detalhes. O objetivo é subsidiar informações
19
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
precisas sobre o fluxo de operações, além de algumas especificidades
do processo. Vários diagramas foram usados para essa finalidade;
d. Sistemas de PCP – um modelo geral de sistema de PCP sugerido por
VOLLMANN
et al. (2006) é utilizado para direcionar as discussões desse
tema;
e. Planejamento de vendas e operações – o objetivo da seção é abordar o
processo focando suas principais finalidades. Todas as etapas que
compõem o sistema de PCP são apresentadas dessa forma. A ênfase
está na lógica implícita dos modelos.
f. Gerenciamento da demanda – o foco é a previsão da demanda, devido
a sua importância no sistema de produção em estudo. As metodologias
de previsão são apresentadas quanto a sua funcionalidade;
g. Planejamento-mestre da produção – essa seção apresenta o objetivo da
ferramenta e as três estratégias de planejamento-mestre;
h. Planejamento detalhado de materiais – a sistemática que utiliza a lista de
materiais defasada no tempo e a baseada na taxa de consumo são
apresentadas nesse tópico;
i. Sistema de controle de chão-de-fábrica – aborda os aspectos que
envolvem a programação e o controle da produção.
O quarto capítulo apresenta a proposta de sistema de PCP para a indústria de
moagem de trigo, juntamente com a análise dos dados utilizados para validar
algumas premissas da proposta.
Por fim, no quinto capítulo, são apresentadas as considerações finais e as
sugestões para trabalhos futuros.
20
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
CAPÍTULO II
2 Revisão de Literatura
2.1 Sistema de Produção
Um sistema de produção envolve a transformação de insumos e matérias-
primas através dos recursos de produção, em produtos ou serviços de maior valor
agregado, de forma sistematizada. O modelo que representa um sistema de
produção é apresentado na Figura 1.
Figura 1: Sistema de produção
Fonte: Adaptado de Slack
et al. (1997) e Stevenson (2001)
Os sistemas de produção nas organizações eram vistos como um custo
necessário. Na década de setenta, a entrada das indústrias asiáticas no mercado
americano motivou o interesse estratégico, principalmente na manufatura. A
qualidade, flexibilidade, a prestação de serviços e a entrega passaram a fazer parte
das decisões nos sistemas de produção, no sentido de contribuir para a
competitividade da organização (SLACK, 1993).
Nas últimas décadas, três grandes mudanças na gestão da produção se
destacam (CORREIA; CORREIA, 2005):
Tornou-se mais estratégica;
Ampliou sua área de atuação através dos serviços prestados aos
clientes, da qualidade, da flexibilidade e da entrega;
Estendeu seu horizonte de preocupações, de unidade fabril para as
redes de suprimentos.
Transformação através dos
Recursos de Produção
Entrada
Saída
21
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
Incorporam o ambiente da gestão de operações, os produtos com ciclo de
vida mais curto e alta taxa de renovação de mix de produção, alta variedade de
produtos, consumidores mais exigentes por qualidade e entrega, e ainda o aumento
da oferta e preços competitivos (BATALHA
et al., 2007).
O gerenciamento da cadeia de suprimentos (
Supply Chain Management –
SCM) é fruto das mudanças na gestão dos sistemas de produção. O SCM
representa uma integração estratégica dos sistemas de produção e comercial,
partindo do consumidor final até os fornecedores iniciais (NOVAES, 2001).
O SCM, como estratégia competitiva das empresas, é praticado por mais de
duas décadas, entretanto poucas empresas desenvolveram seu SCM para obter o
melhor proveito, conforme IBRAHIM e KENNEDY (2007) que apresentam uma
proposta para melhorar a prática do SCM. Ferramentas como o ERP (Enterprise
Resources Planning) e o CRM (Customer Relationship Management) também são
exemplos de abordagens que suportam a integração. No trabalho comparando o
desempenho na implantação de SCM, ERP e CRP, HENDRICKS et al. (2007)
demonstram a eficácia dos três modelos, com desempenho diferencial do SCM no
que se refere ao estoque.
Na produção agroindustrial, desde a publicação do trabalho de Davis (1957) e
Goldberg (1968), as relações de dependência entre as indústrias de insumos,
produção agropecuária, indústria de alimentos e o sistema de distribuição não
podem ser ignoradas (ZYLBERSZTAJN; NEVES, 2005).
A integração estratégica na produção agroindustrial é evidenciada através das
cadeias de produção agroindustriais (CPA), que partem de um produto final até a
origem nas matérias-primas (BATALHA et al., 2001).
Por meio da integração busca-se a redução de estoques, o aumento da
flexibilidade propiciando respostas rápidas na variação da demanda, a redução de
custos e o aumento da velocidade, uma vez que quanto menor for o tempo do ciclo
entrada, transformação e saída, melhor é o fluxo financeiro da empresa.
No caso da gestão de estoques, estudos demonstram redução de até 40% no
inventário das empresas que estão incorporando estratégias de integração através
das cadeias (COLUMBUS, 2005).
22
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
2.2 Classificação dos Sistemas de Produção
A necessidade de classificar os sistemas de produção é ligada à resposta ao
mercado, a variedade e a quantidade do resultado final da transformação,
interferindo por conseqüência nas atividades de PCP.
Uma classificação dependente da quantidade e da variedade, e que define o
arranjo físico na produção de bens, é a que se baseia nas características
operacionais. Tradicionalmente, os sistemas de produção podem ser divididos em
três grupos quando são consideradas as características operacionais e do fluxo de
materiais (MOREIRA, 2004; RUSSOMANO, 2000; SLACK, et al., 1997):
Sistema de produção contínua – Apresentam seqüência linear para a
produção do produto ou serviço, as diversas etapas do processamento
devem ser balanceadas para que as mais lentas não retardem a
velocidade do processo. Apresentam acentuada inflexibilidade pela
dificuldade em se alterar a capacidade produtiva ou a linha de produtos;
Sistema de produção de fluxo intermitente – Apresentam maior
quantidade de set up, a mão-de-obra e os equipamentos são
organizados em centros de trabalho, o produto flui de forma irregular de
um centro de trabalho a outro. A produção pode ser em lotes para o
estoque ou do tipo job shop;
Construção de projetos – Nesta modalidade ocorre o deslocamento dos
recursos de transformação, diferente da produção contínua e da
produção intermitente, nos quais os recursos a serem transformados são
deslocados pelo sistema de produção.
As principais diferenças entre os sistemas de produção contínua e
intermitente são mostradas no Quadro 1.
23
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
Produção contínua Produção intermitente
O tempo de preparação dos equipamentos é
pequeno, comparado com o tempo de
operação longo.
O tempo de preparação é aproximadamente da
mesma ordem e grandeza que o tempo de
operação.
A quantidade de produtos iguais precisa ser
grande.
A quantidade de produtos iguais é pequena,
mas pode se repetir (produção em lotes).
As máquinas são arrumadas de acordo com
o produto (em linha), precisando ser bem
balanceadas.
As máquinas são arrumadas por processo de
fabricação, com difícil balanceamento.
Como as máquinas são especializadas, os
operadores não precisam ser qualificados.
Como as máquinas são universais os
operadores precisam ser qualificados.
A capacidade ociosa é pequena. A capacidade ociosa é
maior em relação a
produção contínua.
O fluxo de produção é rápido resultando
num estoque de material em processo
pequeno.
O fluxo de produção é lento, resultando num
estoque de material em processamento alto.
Exige poucas instruções de serviço. Exige muitas instruções de serviço.
Quadro 1: Diferenças entre produção contínua e intermitente
Fonte: Russomano (2000)
Há uma amplitude entre a produção intermitente pura e a contínua pura que
comporta vários tipos de sistemas de produção. As agroindústrias aproximam-se do
sistema de produção contínuo.
Indústrias de alimentos em geral são de processamento contínuo.
Normalmente a indústria de alimentos é projetada para a produção contínua de alta
eficiência global de equipamentos, minimizando os custos operacionais e os custos
de qualidade (JAMES, 2005).
24
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
2.3 Indústria de Moagem de Trigo no Brasil
2.3.1. Suprimento
A produção agrícola é dependente do clima, ou seja, um elemento aleatório
que condiciona a oferta dos produtos agrícolas. A natureza também impõe um
espaço de tempo entre a decisão de investir e a efetiva produção agrícola, em
decorrência da sucessão de safras (BATALHA,
et al., 2001).
O suprimento incerto dos produtos agrícolas é uma dificuldade enfrentada
pelas agroindústrias em geral. No caso dos moinhos a situação se agrava pela
insuficiência na produção nacional de trigo, como mostra a Figura 2.
Trigo nacional
industrializado em
toneladas - 1993 a
2005
33%
Trigo importado
industrializado em
toneladas - 1993 a
2005
67%
Figura 2: Suprimento de trigo para a indústria brasileira
Fonte: Adaptado de ABITRIGO (2007)
A sazonalidade no suprimento dificulta a adoção de estratégias baseadas na
integração, muito embora existam vários casos de parcerias do tipo cliente e
fornecedor.
25
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
A necessidade de trigo em grãos para a indústria de moagem vem evoluindo
em ritmo modesto nos últimos treze anos conforme demonstra a Figura 3, seguindo
o consumo dos produtos padronizados.
Figura 3: Consumo de trigo na indústria brasileira nos últimos treze anos
Fonte: ABITRIGO (2007)
A evolução da área cultivada com trigo no Brasil entre os anos de 1993 a
2005 experimentou oscilações até 1999, porém crescente até 2003 e estabilizando
nos dois anos seguintes, conforme mostra a Figura 4.
Figura 4: Evolução da área cultivada com trigo no Brasil
Fonte: ABITRIGO (2007)
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
0
500.000
1.000.000
1.500.000
2.000.000
2.500.000
3.000.000
Área plantada em
Hectares
Ano
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
0
1.000.000
2.000.000
3.000.000
4.000.000
5.000.000
6.000.000
7.000.000
8.000.000
9.000.000
10.000.000
Industrialização de trigo em
toneladas
Ano
26
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
0
500
1.000
1.500
2.000
2.500
Produtividade em
quilos por hectare
Ano
A interferência da variável climática pode ser observada na Figura 5, que
mostra uma evolução da produtividade brasileira nos últimos treze anos.
Figura 5: Produtividade de trigo em quilos por hectare no Brasil.
Fonte: ABITRIGO (2007)
A estatística da área cultivada e da produtividade de trigo no Brasil de 1993 a
2005 é indicada na Tabela 2.
Tabela 1: Estatística da produção brasileira de trigo
Produtividade de trigo (kg/ha) Área cultivada com trigo (ha)
Média 1.693 1.798.592
Máximo 2.397 2.756.300
Mínimo 1.041 1.004.882
Amplitude 1.356 1.751.418
Fonte: Adaptado de ABITRIGO (2007)
27
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
0
1.000.000
2.000.000
3.000.000
4.000.000
5.000.000
6.000.000
7.000.000
8.000.000
Importação de trigo em
toneladas
Ano
A evolução das importações brasileiras de trigo é mostrada na Figura 6. A
importação é proveniente principalmente da Argentina, um grande fornecedor
mundial.
Figura 6: Evolução da importação brasileira de trigo
Fonte: ABITRIGO (2007)
2.3.2 Industrialização
O processo de moagem do trigo em grãos vem sendo aprimorado desde a
idade da pedra. Teve início usando golpes de pedra para realizar a moagem,
passando pelos moinhos de pedra, os moinhos de bola e os atuais bancos de
cilindros (GRANOTEC DO BRASIL, 2001).
Nos últimos cem anos, o processo de moagem sofreu grande evolução
tecnológica e automação. Por outro lado surgiram novas variedades de trigo em
grãos, e tipos de produtos originários, buscando aprimorar a qualidade (ERLING,
2004).
28
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
Os moinhos associados à ABITRIGO estão amplamente distribuídos pelo
Brasil, com maior concentração na região sul, conforme indica a Figura 7.
111111
1
1
1
2
2
2
3
4
4
8
9
12
12
0 2 4 6 8 10 12 14
Amazônia
Maranhão
Rio Grande do Norte
Paraíba
Alagoas
Sergipe
Distrito Federal
Goias
Espirito Santo
Pará
Pernambuco
Bahia
Minas Gerais
Ceará
Rio de Janeiro
Santa Catarina
Rio Grande do Sul
São Paulo
Paraná
Figura 7: Distribuição dos moinhos no Brasil
Fonte: ABITRIGO (2007)
29
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
A produção nos moinhos apresenta a disposição geral de acordo com a
Figura 8:
Figura 8: Estrutura da produção nos moinhos
Fonte: Autor
2.3.2.1 Recebimento de Trigo em Grãos
O recebimento de trigo em grãos é composto por equipamentos de transporte,
que podem ser mecânicos ou pneumáticos, máquinas de pré-limpeza para retirar
impurezas maiores e silos para armazenamento do trigo que está sendo recebido.
Vários tipos de equipamentos podem ser usados para essa finalidade. Nesta
etapa, uma variável importante é a capacidade de fluxo, visando à descarga rápida
do trigo, que pode ser recebido através de transporte marítimo, quando o moinho se
localiza em região portuária e nos demais casos são utilizados os transportes
ferroviário e rodoviário.
O suprimento é instável uma vez que os produtos agrícolas estão
condicionados ao clima. Somando-se a isso, a falta de produção agrícola em relação
à demanda brasileira aumenta a incerteza de suprimento.
Recebimento de trigo
Envase
Preparação de trigo
Moagem
Distribuição
30
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
A disposição de um diagrama de recebimento de trigo em grãos para moinho
possui a estrutura conforme a Figura 9, porém cada moinho apresenta uma variação
que difere pouco em relação a essa estrutura básica.
Figura 9: Recebimento de trigo
Fonte: Autor
2.3.2.2 Preparação de Trigo em Grãos para a Moagem
O processo de produção da farinha tem início com a preparação do trigo em
grãos, onde é realizada a limpeza e o acondicionamento em silos.
Na limpeza do trigo em grãos utilizam-se diferentes princípios de separação e
classificação para eliminar as impurezas contidas na massa de grãos. Os princípios
utilizados na limpeza são: calibragem; triagem; magnetismo; influência da forma e
densidade; tratamento de superfície; e classificação aerodinâmica com e sem a
mesa densimétrica (PEREIRA, P. 2001).
Além do aspecto sanitário, a limpeza é um pré-requisito para o
acondicionamento, pois a presença de impurezas na etapa de acondicionamento
resultará numa massa de grãos com características físicas heterogêneas,
prejudicando o desempenho na moagem.
Moega de
recebimento
Estocagem de trigo
Preparação
Pré
-
limpeza
31
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
O acondicionamento do trigo em grãos consiste no tratamento por umidade,
ou a combinação de calor e umidade com a finalidade de modificar as características
físicas. Os objetivos são: favorecer a separação entre o endosperma e a casca;
facilitar o peneiramento na moagem; evitar a moagem excessiva da casca; e facilitar
o trabalho mecânico da moagem nos bancos de cilindros, melhorando o
aproveitamento de energia (PEREIRA, P. 2001).
A preparação do trigo é realizada mediante o emprego de várias máquinas
que utilizam diferentes princípios de funcionamento e arranjo físico por produto,
conforme ilustrado na figura 10.
Figura 10: Etapa de preparação do trigo
Fonte: Autor
O diagrama de preparação mostra a existência de um “pulmão” (bateria de
silos) antes da entrada no processo, que assegura a continuidade do fluxo. Um
agrupamento de máquinas é disposto após o “pulmão” para realizar a limpeza dos
grãos de trigo.
Os “silos de descanso” localizados após o agrupamento de máquinas de
limpeza servem para o repouso do trigo em grãos. O repouso médio é de 12 a 24
Silos de descanso
2º limpeza e moagem
1º limpeza
Silo
pulmão
32
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
horas, dependendo da variedade. A umidade fornecida no acondicionamento é
distribuida uniformemente durante o repouso.
A capacidade de fluxo na preparação e a capacidade de estocagem nos “silos
de descanso” devem ser suficientes para garantir o tempo de repouso, sem deixar
faltar grãos de trigo preparado para a etapa de moagem.
O fluxo das operações nas máquinas da Figura 10 é do tipo flow shop, onde
todas as tarefas têm a mesma seqüência de processamento das máquinas. Esta
característica, aliada ao arranjo físico por produto, possibilita abordar a etapa de
preparação como sendo um caso de máquina única para efeitos de programação da
produção, conforme a Figura 11, onde as setas indicam o fluxo de material.
Figura 11: Fluxo de operações nas máquinas da preparação de trigo
Fonte: Autor
2.3.2.3 Moagem de Trigo em Grãos
O princípio da moagem de trigo em grãos é o mesmo princípio da moagem de
outros cereais. Ocorre a divisão básica em dois produtos, um nobre para
alimentação humana e o subproduto para alimentação animal. Para se chegar a
estes dois produtos, no caso do trigo em grãos, é necessário o “descascamento”
visando o acesso a parte nobre, sem causar o esmagamento (ERLING, 2004).
Gradativamente vai ocorrendo a separação da casca, que vai constituir a parte para
consumo animal, e da amêndoa que compõe a parte nobre. A separação ocorre
integralmente através de processos físicos.
Para obtenção da parte nobre (farinha de trigo) são colocadas à disposição
várias máquinas classificadas em etapas, que fazem o processamento de forma
organizada, com passagens que se intercalam para uma moagem seletiva,
buscando a máxima utilização, com mínimo esforço.
O trigo em grãos é dividido botanicamente em três partes básicas: a casca,
que é a camada mais externa; o gérmen, que é o embrião; e o endosperma
M1
33
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
amiláceo, localizado na região central e que irá resultar na farinha. O endosperma é
a parte nobre, a casca e o gérmen são subprodutos. Há casos em que o gérmen é
separado para consumo humano, embora isso não seja freqüente.
A extração é a quantidade do produto nobre obtido na moagem. O grau de
extração de cada farinha será um dos parâmetros que irá definir sua qualidade. Para
cálculos de capacidade de equipamentos adota-se a extração de 75 %, que
representa aproximadamente o total do endosperma.
Tecnicamente, a moagem é dividida nas etapas de trituração, redução e
compressão (PEREIRA, R. 2001). A trituração é realizada com rolos de moagem
estriados para fazer a separação entre o endosperma, a casca e o gérmen. A
redução e a compressão trabalham com rolos lisos de moagem, para reduzir o
endosperma até atingir a granulometria de farinha.
Para Erling (2004, p.223):
A “arte” do processo de moagem faz com que não existam moinhos iguais,
isto devido aos fatores:
Capacidade de moagem;
Tecnologia empregada;
Origem e diferenciação das matérias-primas;
Quantidade de extração de farinha obtida no moinho;
Ordenação dos produtos finais.
Na moagem, as máquinas também seguem o arranjo físico por produto, da
forma como ocorre na etapa de recebimento e preparação. A configuração geral do
processo de moagem é indicada na Figura 12.
34
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
Farinha
Trituração
Redução
Compressão
Peneirador
Plano
Figura 12: Processo de moagem de trigo
Fonte: Adaptado de Erling (2004)
Embora o diagrama da etapa de moagem possa lembrar um sistema job
shop, nesta, os roteiros são fixos e o fluxo balanceado segue continuamente. As três
colunas da Figura 12 representam os bancos de cilindros das etapas de trituração,
redução e compressão, da esquerda para a direita, respectivamente. O trigo em
grãos entra na primeira trituração (primeiro banco, na primeira coluna de bancos), e
desta passagem segue via transporte pneumático até o peneirador plano
(plansichter), normalmente localizado no andar superior ao dos bancos de cilindros.
No peneirador plano é feita a classificação dos produtos em trituração,
redução, compressão e farinha. Essa classificação é realizada com base na
granulometria do produto que esta sendo peneirado.
A farinha de trigo resultante é recolhida em roscas transportadoras. Os
produtos de trituração, redução e compressão, seguem para os bancos de cilindros
de trituração, redução e compressão, respectivamente. Após a passagem pelos
bancos de cilindros os produtos são classificados novamente no peneirador plano.
35
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
Dessa forma, trituração, redução e compressão avançam pela moagem de
maneira sistemática, alternando entre a passagem pelo banco de cilindros e o
peneiramento no peneirador plano, até o final da moagem, com a obtenção da
farinha de trigo gradativamente. Vários equipamentos de auxílio são dispostos ao
longo da moagem buscando melhorar a eficiência.
Da forma como ocorre com a preparação do trigo, a etapa da moagem
apresenta as mesmas características. Isso permite abordá-la como um caso de
máquina única, conforme a Figura 13.
Figura 13: Fluxo de operações nas máquinas da moagem do trigo
Fonte: Autor
2.3.2.4 Envase da Farinha de Trigo
Nesta etapa, a farinha de trigo resultante da moagem é envasada em diversas
formas de embalagens, atendendo a uma programação prévia. Cada embalagem é
trabalhada em uma linha específica. A soma da capacidade de todas as linhas
normalmente é maior que a capacidade de moagem.
Na linha de envase, as máquinas são dispostas por produto, os quais
funcionam num fluxo contínuo, podendo haver formação de estoques entre etapas
para garantir a continuidade do fluxo, conforme a Figura 14.
M2
36
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
Silo de
Farinha
Esteira
Balança de envase
Pulmão de reserva
Farinha
envasada
Figura 14: Linha de envase de farinha
Fonte: Autor
Novamente a etapa de envase, incluindo todas as linhas, enquadra-se na
abordagem da máquina única, pelos mesmos motivos já descritos. A Figura 15 faz
esta representação.
Figura 15: Fluxo de operações nas máquinas de envase
Fonte: Autor
2.3.3 Distribuição
Existem diferentes maneiras de a produção responder ao mercado, que
dependem da natureza da demanda e fornecimento do artigo produzido. Os moinhos
produzem a grande maioria de seus artigos para o estoque. Os produtos são
padronizados, típicos da produção contínua. A estocagem pode ser na forma de
produto envasado ou em granel para envase no momento da expedição. A questão
fundamental é que são produtos padronizados, possibilitando a utilização do estoque
para reduzir o lead time de entregas.
O mercado de farinhas brasileiro está distribuído de acordo com a Figura 16.
M3
37
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
Farinha para
panificação
55%
Farinha para
massas
14%
Farinha para
biscoito
11%
Farinha doméstica
18%
Outros
2%
Figura 16: Mercado de farinha no Brasil
Fonte: ABITRIGO (2007)
Grande parte da farinha de trigo que compõe o mercado brasileiro é destinada
para as indústrias de panificação. Já a produção agrícola de trigo em grãos nacional
enquadra-se nas características de qualidade para as indústrias de biscoitos. Os
grãos de trigo proveniente da Argentina, ao contrário, possuem características
favoráveis para as indústrias de panificação e massas, fruto da combinação do
genótipo com as condições de solo e clima daquele país. Por esse motivo, os
moinhos utilizam trigo em grãos proveniente da Argentina para a produção da
farinha de panificação e massas.
No Brasil as pesquisas avançam com a produção de trigo em grãos para
farinhas panificáveis na região Norte do Paraná e no cerrado brasileiro.
38
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
2.4 Sistema de Planejamento e Controle da Produção – PCP
O planejamento da produção, em linhas gerais, é a intenção de produzir ou
comprar que é monitorado ao longo do tempo pelas atividades de controle. Ambos,
existem para responder a demanda do mercado, obtendo recursos e fabricando
contra pedido ou produzindo para estoque, no decorrer do tempo, com predomínio
das ações de planejamento no longo e médio prazo e ações de controle no curto
prazo (SLACK
et al., 1997).
O sistema de PCP das organizações está sendo solicitado a responder
eficazmente às mudanças internas e externas, fornecendo uma resposta mais rápida
e melhor controle dos recursos, entrega e desempenho. Nos últimos anos a maior
complexidade surgiu porque a ênfase passou de unidade fabril para as cadeias
integradas (BONNEY, 2000).
Segundo Batalha et al. (2001, p.292):
No desenvolvimento de sistemas de PCP, abordam-se duas questões
principais. A primeira de caráter sistêmico envolve a determinação das
estruturas de informação e processamento adequadas aos diferentes tipos
de empreendimentos. A segunda, que tem sua origem na pesquisa
operacional, propõe, para cada elemento dessa estrutura, modelos e
fórmulas que sistematizam, tanto quando possível, os procedimentos
decisórios. Essas duas abordagens são complementares e integradas.
39
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
Apesar da área de PCP existir a muito tempo, não há um consenso entre os
principais autores da área (FERNANDES et al., 2007) e, consequentemente, uma
opinião suprema sobre uma estrutura geral de PCP, os pesquisadores são na
maioria especializados em temas específicos da área. A Figura 17 mostra uma
estrutural geral de sistema de PCP proposto por VOLLMANN et al. (2006).
Figura 17: Estrutura de sistema de PCP
Fonte: VOLLMANN et al 2006.
Os conceitos acerca de PCP apresentados adiante seguem, a priori, a
estrutura do modelo apresentado na Figura 17.
2.5 Planejamento de Vendas e Operações (S&OP – Sales and Operations
Planning) ou Planejamento Agregado da Produção
O S&OP, também conhecido como planejamento agregado, tem a finalidade
de conciliar a demanda com a capacidade de fornecimento em longo prazo e ao
menor custo possível. O equilíbrio ocorre em termos de volume e não de mix de
produtos. O gerenciamento da demanda faz interface com o S&OP através da
Planejamento de vendas
e operações
Programação mestre da
produção
Planejamento detalhado
de materiais
Plano detalhado de
materiais e capacidade
Sistemas de chão-de-
fábrica
Gerenciamento da
demanda
Planejamento de recursos
Planejamento detalhado
de capacidade
Sistemas dos
fornecedores
40
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
previsão da demanda. O planejamento de recursos é responsável pela elaboração
do S&OP viável quanto à disponibilidade dos recursos.
O S&OP parte das decisões estratégicas da organização, tendo como uma de
suas metas o direcionamento dos recursos produtivos para as estratégias escolhidas
(TUBINO, 2000). O S&OP vai operacionalizar as decisões estratégicas da
organização, dando consistência à estratégia operacional. É uma ferramenta
importante para a integração das estratégias de marketing, finanças, vendas e
produção, num objetivo comum.
FERNANDES e SANTORO (2005), ao estudar um modelo para priorizar as
atividades de PCP, num dos casos estudados, onde a produção é contínua e para o
estoque, constatam que o foco no planejamento de médio e longo prazo é maior que
na programação.
O S&OP é fundamentado na previsão da demanda agregada, uma tarefa sob
a responsabilidade da gestão da demanda. No S&OP, os outputs são agregados em
classes ou famílias, isto permite uma maior assertividade na previsão da demanda
agregada em relação à previsão feita sobre itens específicos (CORREIA, GIANESI.
S&OP), a capacidade também é verificada em relação aos recursos agregados.
Stevenson (2001, p.403) apresenta os seguintes passos para elaborar o
planejamento agregado:
I. Determinar a demanda para cada período;
II. Determinar as capacidades para cada período;
III. Identificar políticas da empresa ou departamentais pertinentes;
IV. Determinar os custos unitários relativos a horas normais, horas extras,
subcontratação, manutenção dos estoques, pedidos com programação de
atendimento estendida, demissões, ou outros fatores que afetam os custos
de forma relevante;
V. Desenvolver planos alternativos e calcular o custo de cada plano;
VI. Sugerir planos viáveis, selecionar o plano que melhor atenda aos objetivos.
Caso contrário, desenvolver novos planos alternativos.
Os períodos e o horizonte de abrangência do S&OP são dois parâmetros a
serem definidos na sua elaboração. Normalmente trabalha-se com períodos mensais
e um horizonte de seis a vinte e quatro meses. Isso depende fundamentalmente das
necessidades estratégicas da organização.
41
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
A política empresarial de maior peso e que deve ser contemplada na
elaboração do planejamento agregado é referente à manutenção de estoques de
matéria-prima e produtos acabados.
Estudo divulgado recentemente na APICS
Magazine (The Association for
Operations Management
) demonstra um caso de sucesso na utilização do S&OP. O
processo inicia-se com a previsão da demanda, realizada através de um software e
revisada pela equipe de vendas. A previsão é revisada novamente pela alta
gerência, resultando na previsão definitiva, que será o
input para a elaboração do
plano de produção através de um software. A utilização do processo S&OP formal
possibilitou economia no custo de produção, redução de estoques e melhoria no
equilíbrio entre a demanda e o fornecimento (APICS, 2007).
Quando o S&OP é elaborado, isto ocorre num cenário onde não são
consideradas perturbações que possam atrapalhar o bom andamento do plano
(FILHO, 2000). Por esse motivo, nas fases subseqüentes do planejamento, ajustes
serão necessários, porém dentro das restrições impostas pelo S&OP.
Dois métodos podem ser usados para elaboração do S&OP, o método
informal e o método matemático. Numa pesquisa de planejamento agregado no
ramo alimentício, usando a programação linear, na mesma situação de demanda e
fornecimento, houve redução de custo com a utilização do planejamento agregado
baseado na programação linear, quando comparada à mesma situação, sem fazer o
planejamento agregado (GRAMIGNA, 2002). PAIVA e MORABITO (2007) propõem
um modelo para solução do S&OP baseado em programação linear com a intenção
de melhorar o desempenho do sistema de produção.
2.6 Gerenciamento da Demanda
Esta etapa inclui as atividades que vão desde a determinação ou estimativa
da demanda até a conversão dos pedidos em datas de entregas para auxiliar no
balanceamento entre o suprimento e a demanda (VOLLMANN et al., 2006).
A previsão da demanda (forecasting) é uma das atividades mais importantes
nos sistemas que produzem para o estoque (make to stock – MTS).
42
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
Fundamentalmente, a previsão de demanda consiste num processo sistemático e
racional de previsão das vendas futuras (RUSSOMANO, 2000).
Os principais erros em previsões são: confundir previsão com metas; gastar
tempo discutindo se acerta ou erra nas previsões, quando o mais relevante é quanto
se está acertando, e as maneiras de melhorar; não considerar a previsão e sua
estimativa de erro em conjunto; e não promover melhoria contínua no acerto das
previsões (CORREIA; CORREIA, 2005).
Um modelo gerencial de previsão de demanda pode ser visto na Figura 18.
Figura 18: Sistemática de previsão de demanda
Fonte: Correia e Correia (2005)
AVALIAÇÃO CRÍTICA
PROJETO E MELHORAMENTO
CONTÍNUO
Informações da
conjuntura econômica
Decisão da área
comercial
Outras informações do
mercado
Informações de clientes
Informações de
concorrentes
Informação que
expliquem
comportamentos atípicos
Dados históricos de
vendas
Dados de variáveis que
expliquem as vendas
Tratamento
quantitativo dos
dados e variáveis
Tratamento
qualitativo das
informações
Reunião de
previsão.
Comprometimento
das áreas
envolvidas
Tratamento das
informações
disponíveis
Previsão de
vendas
43
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
O tratamento qualitativo baseia-se em suposições intuitivas de pessoas que
têm o conhecimento para isso. O tratamento quantitativo utiliza modelos
matemáticos e se baseia em dados passados, ciclos, tendências e sazonalidade,
para as previsões de longo prazo e flutuações aleatórias para as previsões de curto
prazo (GAITHER; FRAIZER, 2001).
SCHWITZKY (2001) elaborou um trabalho abordando a produção para
estoque e a previsão baseada em séries temporais, demonstrando a importância da
acurácia na previsão e o seu efeito no nível de estoque e atendimento a demanda.
Um modelo para a previsão da demanda utilizando técnicas quantitativas foi
elaborado por PELLEGRINI e FOGLIATO (2001) em seu trabalho. A sistemática
compõe-se dos seguintes passos:
I. Identificação dos problemas a serem tratados no forecasting;
II. Aplicação dos métodos de forecasting;
III. Seleção dos métodos apropriados a situações específicas;
IV. Suporte organizacional para o forecasting.
As técnicas de previsão variam de simples a complexas. A acurácia não está
necessariamente associada à complexidade do método, mas depende da
combinação adequada de diferentes métodos de previsão (RADFORD;
RICHARDSON, 1977).
AZEVEDO et al. (2006) fez um trabalho de análise da utilização do ERP e do
CRM no suporte a gestão da demanda. Embora esses sistemas não suportem todas
as atividades de gestão da demanda, foram considerados essenciais nessas
atividades.
2.7 Planejamento Mestre da Produção (MPS – Master Production Schedule)
O planejamento agregado precisa ser desagregado para algumas linhas
individuais, a esse processo dá-se o nome de planejamento mestre de produção. O
MPS desmembra os planos produtivos estratégicos de médio prazo direcionando as
atividades operacionais (TUBINO, 2000).
O MPS é difícil de ser elaborado, principalmente quando se utiliza o mesmo
centro de trabalho para diversos produtos, o processo é conduzido por tentativas
44
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
(MOREIRA, 2004). A condução do processo por tentativas torna difícil a sua
elaboração, exigindo um nível de conhecimento adequado por parte de quem
elabora o planejamento mestre de produção.
O MPS trabalha com o tempo em duas dimensões. Uma é a determinação da
unidade de tempo para cada intervalo do plano, outra é a amplitude, ou horizonte,
que o plano deve abranger em sua análise. A determinação da variável tempo é
importante para que o MPS cumpra com sua finalidade, causando impacto direto na
desagregação do planejamento agregado, na gestão de materiais e na programação
da produção (TUBINO, 2000).
Quatro abordagens para o MPS podem ser adotadas: produção sob pedido
(MTO – Make to Order); montagem sob pedido (ATO – Assembly to Order);
produção para estoque (MTS – Make to Stock); e projeto sob pedido (ETO –
Engineer to Order). A diferença entre as abordagens reside na possibilidade de
utilização de estoques para o equilíbrio entre a demanda e o suprimento, usando o
estoque para reduzir o lead time das entregas. Na produção MTS, a questão
fundamental é que a empresa possui uma linha de produtos definida, e se decidir
pode manter produtos finais no estoque para reduzir o lead time de entregas
(CORREIA, GIANESI, CAON. 2001; VOLLMANN et. al., 2006), é o caso da
agroindústria de moagem de trigo.
As entradas e as saídas do MPS são mostradas na Figura 19.
Figura 19: Entradas e saídas do planejamento-mestre da produção
Fonte: Estevenson (2001)
Planejamento-
mestre
Estoque projetado
Programa de produção
Estoque não comprometido
Estoque inicial
Previsão de demanda
Pedidos de clientes
45
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
A validação do MPS com base na capacidade de produção é feita para os
recursos críticos, sem considerar os estoques, pois a transformação efetiva dos
produtos finais em componentes ainda não foi realizada. O processo é um cálculo
bastante rude de capacidade bruta defasada no tempo (CORREIA; GIANESI; CAON,
2001).
2.8 Planejamento Detalhado de Materiais
Uma vez definidas as quantidades de produtos finais dentro de um MPS
viável em termos de capacidade, faz-se necessário o planejamento detalhado de
materiais de demanda dependente. Duas abordagens podem ser adotadas, o
planejamento de materiais defasado no tempo ou o planejamento de materiais
baseado em taxas.
Em 1975, J. Orlicky publicou seu livro
Materials Requirements Planning
apresentando ao mundo o MRP, contrapondo-se aos sistemas tradicionais de
reposição de estoque. Juntamente com o MRP, foi introduzido o conceito de
demanda dependente, melhorando a gestão de materiais (LAURINDO; MESQUITA,
2000).
O planejamento de materiais defasado no tempo utiliza a explosão das
necessidades, onde as necessidades de produtos são transformadas em
necessidades de componentes. A integração ocorre através da lista de materiais
(BOM – Bill of Materials), informações de estoques e ordens em andamento e a
compensação do lead time. É a lógica implícita dos sistemas MRP é uma estratégia
apropriada para grande variedade. Esta abordagem suporta as alterações do
programa, revisões nas datas de entregas aos clientes, bem como mudanças no mix
de produção (CORREIA, GIANESI. CAON. 2001; VOLLMANN et al., 2006).
Na metodologia baseada em taxas, são estabelecidas taxas apropriadas dos
itens de demanda dependente para um determinado período, também com base nos
produtos finais. Em geral usa-se a lista de material de nível único para fazer a
conversão sem maiores prejuízos na acurácia. É uma sistemática apropriada para
uma variedade pequena de produtos padrão, em que melhorias no lead time de
46
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
entregas são sustentados pela manutenção de estoques de produtos finais
(VOLLMANN et al., 2006).
2.9 Sistema de Controle de Chão-de-Fábrica
2.9.1 Programação no Ambiente MRP II
Em 1981, Oliver Wight apresenta uma nova geração de MRP`s através da
publicação do seu livro Manufacturing Resource Planning, MRP II, acrescentando a
possibilidade de planejamento de outros recursos da manufatura (LAURINDO;
MESQUITA, 2000).
A abordagem da programação baseia-se no planejamento de materiais
defasado no tempo. Inclui tamanhos de lotes, lead time e ordens planejadas, para
calcular as necessidades líquidas de capacidade utilizando um módulo denominado
capacity requirements planning (CRP). O processo demanda uma base de dados
abrangente e não faz ajustes nos planos inexeqüíveis. O MRP trabalha com um
programa back (iniciar as atividades o mais tarde possível) com a intenção de
reduzir estoques. O programa back e a explosão das necessidades formam o
“coração” do sistema (CORREIA, GIANESI. CAON. 2001; VOLLMANN et al., 2006).
MURAYAMA et al
.(2006) elaborou um trabalho usando a lógica do MRP para a
programação da produção em uma empresa de desmontagem, no caso, usando um
programa
front (iniciar as atividades o mais cedo possível).
O processo MRP/CRP, por meio da alocação de carga, resultará em um
conjunto de ordens a serem executadas nos centros de trabalhos, o gerenciamento
pode contar com o auxílio do módulo shop-floor control (SFC), que utiliza uma
solução de programação da produção adequada ao sistema de produção. Vários
trabalhos que abordam o problema da programação estão presentes na literatura
científica, dentre os quais alguns foram consultados: BIERWITH e MATTEFELD
(1999); BRESSAN e OLIVEIRA (2004); FERNANDES (2004); MUNHOZ e
MORABITO (2001); SANTOS (2000); TOSO e MORABITO (2005); YOO, SHINBO e
SHIMIZU (2003); RENTES e AGOSTINHO (2002); BUZZO e MOCCELLIN (2000); e
47
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
BARROS e MOCCELLIN (2004). O problema da programação envolve os seguintes
ambientes: programação em máquina única; programação em processos paralelos;
programação em oficinas de fabrico; e programação em linhas de fabrico
(CARVALHO, 2000).
VOLLMANN et al.(2006) apresenta algumas regras de seqüenciamento
aplicadas na programação da produção:
Randon (R) – Qualquer tarefa na fila tem igual probabilidade;
First come / first served (FCFS) – Baseada na premissa de que o
primeiro a chegar será o primeiro a ser servido;
Shortest processing time (SPT) – Escolhe a tarefa com tempo de
processamento mais curto. Essa regra tende a reduzir o estoque de
material em processo (
Work in process – WIP);
Earliest due data (EDD) – Preconiza a data devida mais cedo, é
relacionada para um critério associado com o atraso da tarefa;
Critical ratio (CR) – Utiliza um índice de prioridade baseado na data de
entrega e no lead time restante;
Least work remaining (LWR) – Preconiza o mínimo trabalho restante. É
uma extensão do SPT;
Fewest operations remaining (FOR) – Escolhe a tarefa com menos
operações restantes;
Slack time (ST) – Uma variante da EDD. Subtrai a soma dos tempos de
preparação e de processamento do tempo restante até a data devida. O
resultado é chamado de folga, sendo escolhida a tarefa de menor folga;
Slack time for operation (ST/O) – Uma variante do ST que divide o tempo
de folga pelo número de operações restantes para escolher o menor;
Next queue (NQ) – É baseada na utilização da máquina, considerando
filas nos centros de trabalho, selecionar a tarefa que estiver se
inclinando para a menor fila;
Least set up (LSU) – A premissa é minimizar o tempo de troca na
máquina.
48
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
O desempenho de um sistema de PCP depende fortemente do método de
alocação de capacidade adotado. Não há combinação ótima que maximize a taxa de
produção em quaisquer circunstâncias (SOUZA; RENTES; AGOSTINHO, 2000).
PACHECO e SANTORO (2001) trabalhando com as decisões de
scheduling
nas empresas evidenciaram que os responsáveis pelas escolhas têm baixa
familiaridade com as abordagens matemáticas inseridas nos modelos,
comprometendo a eficácia.
Definida a programação da produção, os Gráficos de Gantt, introduzidos no
ambiente industrial, podem ser utilizados com o objetivo de esclarecer através de um
cronograma, mostrando as atividades defasadas no tempo para os centros de
trabalho (STEVENSON, 2001).
2.9.2 Sistema de Programação com Capacidade Finita
A limitação do CRP em gerar programas viáveis motivou o desenvolvimento
dos sistemas finitos. Os sistemas com capacidade finita não apresentam um design
básico predominante, devido à combinação de conceitos no escopo das decisões.
Os sistemas de capacidade finita não devem ser gerenciados isoladamente em
relação às demais dimensões temporais do planejamento (PEDROSO; CORREIA,
1996).
Basicamente ocorre alocação de carga em todos os centros, determinando
quais tarefas serão completadas, formando um início e um fim de cada atividade em
cada centro de trabalho, em função da capacidade finita. A alocação de carga em
centros de trabalhos individuais é denominada carregamento vertical. Quando uma
ordem de produção inteira é alocada em todos os centros, a programação é
chamada de carregamento horizontal (CORREIA; GIANESI; CAON, 2001).
Variações de modelos de programação finita de capacidade, espelhando a
variedade de soluções são mostradas no Quadro 2.
49
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
Segundo o método de
resolução do problema
- Baseado em regras de
liberação
- Matemáticos otimizantes
- Sistemas especialistas puros
- Apoiados em redes neurais
Segundo o grau de interação
com o usuário
- Sistemas abertos
- Sistemas semi-abertos
- Sistemas fechados
- Sistemas semi-fechados
CLASSIFICAÇÃO DOS
SISTEMAS DE
PROGRAMAÇÃO DA
PRODUÇÃO COM
CAPACIDADE FINITA
Segundo o suporte as funções
de planejamento
- MPS
- Programação da produção
- Gestão de materiais integrado
a capacidade
- Controle da produção
Quadro 2: Sistemas de programação finita de capacidade
Fonte: Correia; Gianesi; Caon (2001)
Num software de programação da produção com capacidade finita o usuário
modela o sistema produtivo, informa as condições reais do sistema produtivo e
modela os parâmetros para a tomada de decisões (regras de liberação) (PEDROSO;
CORREIA, 1996).
2.9.3 Programação no Ambiente TOC
A Theory of Constraints (TOC) utiliza o sistema tambor-corda-pulmão (Drum-
Bufer-Rope – DBR). O tambor é um “gargalo” que restringe a capacidade da fábrica,
o pulmão protege o “gargalo” usando estoque e lead time, a corda é o fluxo que une
e sincroniza os elementos (CORREIA; GIANESI; CAON, 2001; VOLLMANN
et al.,
2006). É importante salientar que o “gargalo” pode mudar de lugar.
O
Optimized Production Technology (OPT) é um sistema computacional
especializado em programação baseada na capacidade limitada dos recursos. É
muito útil principalmente em sistemas de produção que mudam sua restrição de
acordo com o produto (SOUZA, 2005).
É importante destacar que a lógica inerente ao TOC não necessariamente é
a mesma do já difundido software OPT. A TOC envolve um conjunto de técnicas e
abordagens, e não deve ser entendida como um software baseado em capacidade
finita dos recursos (SOUZA, 2005).
50
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
A programação no OPT é gerenciada por dois módulos (CORREIA; GIANESI;
CAON, 2001):
O módulo que programa os recursos de restrição críticos (RRC) com
uma lógica de programação finita para frente;
O módulo que programa os recursos não RRC com uma lógica de
programação infinita para trás, semelhante ao MRP II.
BABU et al. (2007) aplicam a TOC em uma manufatura onde a capacidade
efetiva já estava superada em relação à demanda, obtendo êxito no equilíbrio, sem a
necessidade de ampliações fabris, ou seja, intensificando o uso das restrições.
2.9.4 Programação do Ambiente JIT
O sistema Just in Time (JIT) engloba uma filosofia e um conjunto de técnicas
que visa basicamente atender a demanda instantaneamente com qualidade perfeita
e sem desperdícios (SLACK
et al., 1997). A gestão dos materiais é simplificada pela
redução dos níveis na lista de materiais e o acompanhamento detalhado é feito pela
mão-de-obra direta.
O objetivo é que o PCP programe qualquer produto em qualquer seqüência,
com interrupção mínima (
set up), eliminando o emprego do SFC utilizado na
abordagem MRP II. O programa é nivelado, ou seja, o objetivo é fabricar todos os
modelos todos os dias. Visando garantir a estabilidade é necessário manter o
programa congelado, ou seja, sem a possibilidade de alterações (VOLLMANN et al.,
2006).
No ambiente JIT, o trabalho só é iniciado conforme é necessário. A estação
de trabalho só recebe material quando ele é solicitado (pull), ao contrário nos
sistemas baseados no MRP uma estação de trabalho envia material para a estação
subseqüente (push) possibilitando a formação de estoques de material em processo
(work in process - WIP).
TAKADA (2003) demonstra a interferência pull e push num ambiente de alta
variedade de produtos e fabricação para o estoque. Mudando a abordagem de push
para pull obteve significativas economias com a redução de estoque. QUINALHA
(2001), estudando a cadeia de suprimento numa indústria automotiva brasileira,
51
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
descreve o processo de fabricação, projetado para trabalhar pull, mas, em
decorrência do mercado torna-se push, com o limite de operação condicionado pela
capacidade de armazenagem de carros nos pátios.
2.9.5 Controle da Produção
Em geral duas abordagens são aplicadas para o controle de chão-de-fábrica.
Uma é fundamentada no monitoramento de ordens de produção que transitam pelo
sistema (SFC), utilizada nos sistemas MRP II. A outra é baseada no monitoramento
das taxas de fluxo na fábrica, que é amplamente empregada nos sistemas JIT
(VOLLMANN et al., 2006).
O SFC comporta operações de produção em lotes, as ordens são
acompanhadas pela fábrica e os desvios são comunicados através de relatórios de
fábrica e de análise de entrada/saída fornecidos pelo sistema MRP II (CORREIA;
GIANESI; CAON, 2001).
Na abordagem baseada no controle do fluxo, a ênfase está na taxa de fluxo,
suportando sistemas com variedade limitada. A abordagem JIT é baseada em tempo
de fluxo mínimo para o produto inteiro. Há pouca ou nenhuma competição por
capacidade e o acompanhamento da ordem é inexistente, uma vez que os materiais
movem-se rapidamente pelo sistema, guiados pelo sistema kanban (MAYER, 1992;
MOREIRA, 2004; VOLLMANN et al., 2006).
DIAS (2004) discorre em seu trabalho sobre as atividades de controle de
chão-de-fábrica e propõe um sistema de controle, enfatizando a importância dos
indicadores de produção. FAVARETTO e VIEIRA (2006) também chamam a atenção
para a necessidade de utilização de indicadores na operação, para a melhoria na
gestão.
O feedback rápido das informações é uma variável importante nos sistemas
de controle de chão-de-fábrica (TUBINO, 2000). JUNQUEIRA (2003) estuda a coleta
de dados através de sistemas supervisórios com o objetivo de uso nas atividades de
programação e controle da produção, proporcionando maior integração.
FAVARETTO (2001) propõe uma modelagem de PCP que recebe dados coletados
automaticamente da produção. MURBACK, PAIVA e CARVALHO (2006) também
52
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
analisam indicadores coletados automaticamente do controle de chão-de-fábrica e
constatam a ineficácia na coleta manual de dados, realizada antes da utilização do
sistema de controle automatizado. FORTULAN e FILHO (2005) realizaram aplicação
do
Business Intelligence (BI) para transformar dados de controle de chão-de-fábrica
em informações para a tomada de decisão. STRUMIELLO (1999, p.133) em sua
pesquisa relata a dificuldade encontrada na coleta de dados de controle de chão-de-
fábrica feita manualmente:
O grande problema encontrado é que os controles não são corretamente
executados, e, além disso, não há registros dos mesmos, dificultando o
estabelecimento de um padrão, que identifique os desvios normais e
anormais, prejudicando também a detecção de desperdícios no processo.
As ações corretivas para efetivamente manter o sistema de produção em seu
rumo, podem ser elaboradas com o auxílio das ferramentas da qualidade para a
solução de problemas. As sete ferramentas básicas da qualidade são (DAVIS;
AQUILANO; CHASE, 2001; CAMPOS, 1998):
I. Folhas de verificação – utilizada para monitorar processos;
II. Fluxogramas – utilizados para o detalhamento dos processos;
III. Diagramas de dispersão – empregados para avaliar correlações;
IV. Histogramas – ferramenta que indica a variabilidade no processo;
V. Análise de Pareto – análise que possibilita a identificação das
principais causas de um evento;
VI. Gráficos de controle – utilizados no monitoramento do processo;
VII. Diagrama de causa e efeito, espinha de peixe, ou diagrama de
“Ishikawa” – ferramenta utilizada para a investigação das causas de um
evento
.
As sete ferramentas básicas da qualidade suportam uma abordagem
baseada na busca e correção das causas de desvios no processo, no caso, desvios
relacionados às atividades de controle da produção.
53
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
CAPÍTULO III
3 Metodologia
3.1 Caracterização da Pesquisa
O raciocínio lógico da investigação científica nesta pesquisa é enquadrado no
método científico indutivo. O método indutivo parte da análise do objeto, usando
dados empíricos para a busca da resposta, dados particulares, suficientemente
constatados, para inferir uma verdade geral, ou universal, não contida nas partes
examinadas (LAKATOS; MARCONI, 1985).
A pesquisa é de natureza aplicada, pois gera conhecimento prático. A
pesquisa aplicada tem como objetivo pesquisar, comprovar ou rejeitar hipóteses
sugeridas pelos modelos teóricos e fazer a sua aplicação às diferentes necessidades
(OLIVEIRA, 1999).
Silva e Menezes (2001, p.35) têm uma visão da metodologia que é pertinente
a este tipo de pesquisa:
Na Engenharia de Produção, muitas vezes, as dissertações e teses estão
comprometidas com o desenvolvimento de modelos e produtos. Em tais
casos a metodologia não seguirá passos rígidos, e sim deverá estar
adequada à necessidade requerida para a criação específica do modelo ou
produto que está sendo desenvolvido.
A estratégia adotada para a pesquisa é do tipo convencional. Representa uma
perspectiva de investigação e intervenção autônomas por um pesquisador externo a
situação investigada (VASCONCELOS, 2002).
54
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
3.2 População
A população é composta pelos moinhos da região Sul do Brasil, cadastrados
na ABITRIGO. A pretensão inicial era realizar a pesquisa com todos os moinhos
cadastrados na Associação Brasileira da Indústria do Trigo (ABITRIGO), porém, no
desenvolvimento da pesquisa várias dificuldades foram encontradas para os
moinhos situados nas regiões Sudeste, Centro-Oeste e Nordeste. A estratégia
adotada foi trabalhar com os moinhos cadastrados na ABITRIGO, localizados na
região Sul do Brasil. Informações sobre a população, a amostra e os moinhos do
Brasil estão dispostas na tabela 1.
Tabela 2: Informações sobre a população.
Moinhos do Brasil
cadastrados na
ABITRIGO
Moinhos da Região
sul cadastrados na
ABITRIGO
(População)
Moinhos que
participaram da
pesquisa
% da população que
participou da
pesquisa
67 29 11 37,93 %
Fonte: Adaptado de ABITRIGO (2007).
3.3 Coleta e Análise dos Dados
O questionário (Anexo A) foi utilizado como instrumento de coleta dos dados.
Num dos moinhos onde a proposta de controle da produção foi testada, os dados da
simulação foram obtidos através de um formulário para coleta da quantidade
produzida, do intervalo de tempo e das paradas.
A escolha do questionário como instrumento de coleta foi em razão da
distribuição geográfica da população em estudo, que são moinhos distribuídos na
região Sul do Brasil. Foram utilizados como base metodológica para a elaboração do
questionário: LAKATOS e MARCONI (1985); GIL (2002); DIETERICH (1999); e
CERVO e BERVIAN (1983). As questões foram elaboradas para obter informações
sobre as práticas de PCP empregadas nos moinhos, algumas informações foram
obtidas agrupando várias questões.
O questionário foi validado antes da sua utilização efetiva em dois momentos.
Primeiro ocorreu o envio a um pesquisador da área para análise crítica, de onde
55
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
surgiram melhorias. Posteriormente, o questionário foi submetido ao teste piloto em
cinco moinhos com as seguintes características:
Três moinhos que pertencem a uma organização que atua de forma
independente no setor;
Um moinho que atua junto a uma cooperativa agropecuária;
Um moinho que pertence a uma organização que atua no ramo de
importação e exportação de cereais.
Após a realização do teste piloto, outras melhorias foram incrementadas antes
do envio do questionário. As alterações buscavam principalmente facilitar o
entendimento do que estava sendo questionado ao respondente.
Não foi aplicada a amostragem, o questionário foi enviado para toda a
população, adotando a abordagem do Censo. O envio ocorreu de duas formas:
correio eletrônico; e pelo correio postal.
Antes de realizar o envio através do correio eletrônico foi efetuado um contato
telefônico. A postagem ocorreu aproximadamente uma semana após os contatos
iniciais, com a intenção de reafirmar o compromisso. Juntamente com o ofício
(Anexo B) e o questionário foi enviado um envelope já postado, proporcionando
duas opções de retorno.
O processo de envio foi repetido quatro vezes, sendo que o primeiro ocorreu
no mês de junho do ano de 2007, prosseguindo um a cada mês, até setembro.
Embora nenhum dos moinhos tenha se recusado a participar após o contato inicial,
nem todos os moinhos responderam ao questionário, conforme já demonstrado na
tabela 1.
Os moinhos tradicionalmente mantêm sigilo industrial por questões
estratégicas, o que justifica o resultado obtido. Outro fator atribuído para a taxa de
retorno dos questionários é a pouca familiaridade e utilização por parte dos moinhos
das ferramentas de gestão do PCP, esse fato foi observado durante a realização do
XIV Seminário Internacional do Trigo – Brasil promovido pela ABITRIGO, onde as
discussões acerca da produtividade e eficiência estão mais no escopo da produção
primária que na indústria. A preocupação com o desempenho da produção na
indústria, e, com as necessidades dos clientes começou a emergir recentemente no
setor.
56
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
Os dados compõem-se de qualitativos e quantitativos. A análise foi realizada
para validar algumas premissas que caracterizam a proposta de PCP. Para análise
dos dados quantitativos foram empregadas as funções estatísticas do Microsoft
Excel
2003.
57
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
CAPÍTULO IV
4. Proposta de Sistema de PCP para a Indústria de Moagem de Trigo
A proposta de sistema de PCP será apresentada através das suas etapas
individuais, que por fim serão reunidas para compor um sistema.
Inicialmente será apresentado o desenvolvimento do sistema de controle de
chão-de-fábrica e sua interface com o MPS. O processo MPS será apresentado em
seguida, mostrando sua interface com o S&OP. Os três processos integrados
formam a proposta de sistema de PCP.
4.1 Sistema de Controle de Chão-de-Fábrica para a Indústria de Moagem
4.1.1 Proposta de Programação da Produção
Com base no contexto apresentado nas Figuras 11, 13 e 15, a indústria de
moagem de trigo pode ser representada resumidamente de acordo com a Figura 20,
onde cada etapa do processo representa uma máquina, para efeito de programação
da produção.
Figura 20: Indústria de moagem para programação
Fonte: Autor
O desempenho do sistema de produção passa pelo uso do “gargalo” M2.
Assim, no processo, M2 pode ser considerada máquina única, com o restante do
sistema programado em função das decisões tomadas em M2. Desta forma, o
problema de programação da produção na indústria de moagem de trigo, poderá ser
considerado como sendo um problema de programação de máquina única.
M1 M2 M3
58
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
Tecnicamente, M1 deverá ter maior capacidade do que M2 para garantir o
tempo de repouso do trigo antes da moagem. Essa característica é intrínseca para
todos os processos de moagem. No outro extremo, M3 também deverá possuir
capacidade maior em relação a M2, visando garantir o
mix de produtos finais,
conforme a Tabela 3.
Tabela 3: Variações de produtos e diagramas de moagem nos moinhos
Mix de produtos Diagramas (M2)
Média
16,6 2,11
Moda
7 2
Desvio Padrão
12,6 0,74
Fonte: Coleta de campo
Há uma variabilidade maior no mix de produtos trabalhados nos moinhos. A
média de mix de produtos finais é maior que a média de M2 (diagramas) encontrada
nos moinhos. Isso explica a necessidade de maior capacidade em M3, para garantir
o mix.
A ociosidade de M2 em relação à demanda de mercado é mostrada na
Figura 21.
59
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
0%
1
-1
0
%
1
1
-2
0
%
2
1
-3
0
%
31-40%
4
1
-5
0%
5
1
-6
0
%
61
-
70%
7
1
-8
0%
8
1
-9
0%
91-100%
Ociosidade
Freqüência
Figura 21: Ociosidade de M2 em relação à demanda
Fonte: Coleta de campo
A ociosidade na moagem é devido ao aumento na capacidade de moagem
brasileira logo após o término do controle Estatal. Esse fenômeno já havia sido
evidenciado por CAMPOS (2004) em sua pesquisa. Se existe capacidade de
produção maior do que a demanda, desconsiderando o fator qualidade como critério
de escolha, um segundo problema é a data de entrega, que deverá ser gerenciada
pelo sistema de PCP.
Diante do que foi exposto, chega-se a uma proposta de programação
baseada em uma máquina (M2), utilizando uma abordagem de carregamento finito e
com uma regra de prioridade do tipo EDD no seqüenciamento. A programação em
M2 é justificada pela restrição que M2 representa para o sistema. A priorização pela
data de entrega é sustentada pela ociosidade em M2 em relação à demanda.
60
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
4.1.2 Proposta de Controle de Produção
O perfil das práticas utilizadas pelos moinhos para o controle da produção é
apresentado na Tabela 4.
Tabela 4: Métodos de controle utilizados nos moinhos
Método de monitoramento Freqüência
absoluta
Freqüência
absoluta
Acumulada
Freqüência
Relativa
Extração dos moinhos 8 8 15 %
Monitoramento de ordem de produção 7 15 13 %
Industrialização do período 6 21 12 %
Comparação entre o realizado e o
planejado
6 27 12 %
Paradas de produção 6 33 12 %
Fluxo de produção nas linhas de envase 5 38 10 %
Fluxo de trigo na moagem 4 42 8 %
Fluxo de trigo na preparação 3 45 6 %
Produtividade ou eficiência na moagem 3 48 6 %
Outros métodos 3 51 6 %
Produtividade ou eficiência nas linhas
de envase
1 52 2 %
Produtividade ou eficiência na
preparação de trigo
0 52 0 %
∑ 52 100 %
Fonte: Coleta de campo.
O foco dos moinhos pesquisados é a extração, um importante indicador que
representa a eficiência do processo na obtenção da farinha de trigo. Porém, a
extração não expressa integralmente a eficiência do sistema de produção. A ênfase
no monitoramento de ordens de produção também chama a atenção, pois o
processo de moagem é contínuo, sugerindo uma abordagem baseada na taxa de
fluxo de material processado pelo sistema.
Os períodos de feedback das informações da produção são indicados na
Figura 22.
61
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
Freqüência
0
1
2
3
4
5
6
7
8
Não
f
a
ze
m
Dia
Se
ma
na
Quinzena
1
mês
2 me
s
es
Figura 22: Período de verificação do monitoramento da produção nos moinhos
Fonte: Coleta de campo
O padrão observado de intervalo para análise e correção dos desvios é longo,
contrapondo-se ao elevado fluxo de material que transita pelo sistema, isto poderá
comprometer a confiabilidade dos planos de PCP.
A proporção de controle adotado ao longo das etapas de produção, segundo
os resultados da pesquisa de campo é ilustrada na Figura 23.
Preparação
24%
Moagem
38%
Envase
38%
Não existem
0%
Figura 23: Proporção de controle aplicado nas etapas de produção
Fonte: Coleta de campo
62
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
Há um equilíbrio na proporção de controle empregado nas etapas (M1, M2 e
M3), e que pode representar um alerta, já que M2 é o recurso restrição, portanto,
deveria estar sujeito ao maior nível de controle dentre todas as etapas que compõem
o processo.
O controle de chão-de-fábrica pode representar uma atividade que demanda
grande capacidade de processamento, isto ocorre quando a ênfase está no
acompanhamento da movimentação de uma ordem de produção pelo sistema
produtivo. Os sistemas de controle de chão-de-fábrica que suportam a abordagem
SFC são exemplos de sistemas que demandam alta capacidade de processamento.
No ambiente JIT, a redução do lead time e estoques tornam o fluxo tão rápido que o
acompanhamento de ordens específicas foi substituído pela taxa de fluxo. Nas
indústrias de produção contínua, a alta velocidade do fluxo de materiais é
condicionada pelas características operacionais do ambiente produtivo.
A proposta de sistema de controle de chão-de-fábrica para moinho de trigo é
baseada no monitoramento de fluxo. Uma premissa é o processamento em pouco
tempo, pois o fluxo de material é rápido, potencializando a ocorrência de grandes
desvios.
A facilidade da coleta de dados na produção é simplificada pela redução de
eventos que deverão ser apontados, sendo a freqüência dos apontamentos uma
função da necessidade de cada moinho em obter os resultados de um turno, dia ou
tipo de produto. Uma visão global da proposta do sistema de controle de chão-de-
fábrica para controle da produção em moinho de trigo é ilustrada na Figura 24.
Figura 24: Proposta de sistema de controle de chão-de-fábrica para moinho de trigo
Fonte: Autor
PROCESSAMENTO
Paradas
Produção
Produtividade
Perda de ritmo
Horas produtivas
63
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
A proposta apresenta três variáveis independentes de entrada (inputs) e duas
dependentes de saída (outputs). Na Tabela 4 é possível constatar que há uma
diferença entre os moinhos que utilizam a produtividade nas atividades de controle e
os que utilizam as paradas para esta finalidade, demonstrando que as paradas e a
produtividade são independentes entre si em alguns casos, incorrendo no risco de
obter alta produtividade mesmo que ocorra baixa quantidade produzida.
As paradas da produção podem ser obtidas diretamente dos sistemas
supervisórios, reduzindo a necessidade de apontamentos. A mesma abordagem
poderá ser aplicada na coleta da quantidade produzida e do intervalo de tempo de
produção. A adoção de um sistema de códigos de paradas poderá facilitar os
apontamentos.
O processamento não demanda grande recurso computacional, podendo ser
realizado por meio de planilhas de cálculos, à custa da menor acurácia e
rastreabilidade das informações. A estrutura ideal seria aquela em que os dados são
coletados diretamente dos sistemas supervisórios e processados em um software
modelado. Na proposta, o processamento ocorre de acordo com as equações:
ρ = Hp – (Q/CPN) (Eq. 1)
Onde:
ρ – Perda de ritmo em horas;
Hp – Horas produtivas;
Q – Quantidade produzida em toneladas durante as horas produtivas;
CPN – Capacidade nominal da linha de moagem em toneladas por hora.
P = 1- (ρ+θ)/Ht (Eq. 2)
Onde:
P – Produtividade;
θ – Paradas da produção não programadas;
Ht – Horas totais do período.
64
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
A proposta é monitorar a etapa de moagem (M2), visto que a sua eficiência
estará “puxando” a etapa antecedente (M1) e ao mesmo tempo “empurrando” a
etapa posterior (M3), garantindo a eficiência de todo o sistema. Numa segunda
abordagem, as etapas que representam “gargalos” em relação à moagem podem ser
monitoradas, porém isso vai depender de situações específicas.
4.1.2.1 Simulação da Proposta de Controle de Chão-de-Fábrica
A proposta de controle foi simulada, e, contém dados coletados em um dos
moinhos da amostra. O moinho em estudo tem capacidade instalada de 410 t/24 h
em duas linhas de moagem, atuando principalmente no mercado de farinhas
industriais. Um sistema de informações de estoques foi adaptado para realizar o
controle.
Os resultados das paradas e das perdas de ritmo fornecidos pela simulação
do sistema de controle de chão-de-fábrica são ilustrados graficamente na Figura 25,
os dados coletados são provenientes de onze meses de funcionamento do moinho.
Figura 25: Desempenho em perda de ritmo e paradas não programadas de duas linhas de moagem
de trigo
Fonte: Simulação da proposta
-40
-20
0
20
40
60
80
100
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Períodos em meses
Horas
Paradas de Produção MA Paradas de Produção MB
Perda de Ritmo MA Perda de Ritmo MB
65
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
Ao longo do funcionamento dos moinhos (dois diagramas) verificou-se a
ocorrência de ciclos a cada três períodos. Os ciclos coincidiram com a freqüência
das manutenções preventivas gerais da fábrica, que são realizadas a cada três
meses em conjunto com as tarefas de higienização dos equipamentos.
Nos períodos que antecederam as manutenções, verificaram-se os pontos
máximos, indicando a eficácia da manutenção sobre os índices de desempenho das
linhas de produção, uma vez que logo após as manutenções os valores
apresentados são os menores. Desta forma, o sistema de controle de chão-de-
fábrica pode ser utilizado no apoio às decisões de manutenção, abrangendo à
eficácia das manutenções e a freqüência. No que diz respeito à freqüência das
manutenções, conforme indicam os ciclos da Figura 25, uma das maneiras de
melhorar o desempenho do sistema produtivo é através do aumento da freqüência
das manutenções. Desta forma, os dados poderiam ser usados na gestão da
manutenção. Uma análise mais apurada dos dados poderia indicar alguns
equipamentos fundamentais que causam impacto no desempenho do sistema
produtivo, e, com base nas informações da gestão da manutenção, ações de
melhorias motivadas.
As curvas negativas representam perda de ritmo negativa, ou seja, houve um
ganho de ritmo, com o moinho trabalhando acima da capacidade nominal, no
período em análise.
A produtividade fornecida pelo sistema de controle de chão-de-fábrica nas
linhas de moagem “MA” e “MB”, ao longo dos onze meses é indicada na Figura 26.
66
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
Figura 26: Produtividade nas linhas de moagem MA e MB
Fonte: Simulação da proposta
Verifica-se que a produtividade é menor nos períodos iniciais. Antes da
simulação, a produtividade era utilizada para monitorar o desempenho das linhas de
produção, porém o método de obtenção da produtividade resultava em índices
elevados, mesmo com o output reduzido. Desta forma, a produtividade não garantia
a quantidade produzida, comprometendo os planos de PCP. O mesmo fenômeno
pode ocorrer nos moinhos da Tabela 4, que não consideram as paradas e a
produtividade em conjunto. A Tabela 5 faz uma estatística dos resultados obtidos do
sistema de controle de chão-de-fábrica.
Tabela 5: Estatística dos dados do sistema de controle de chão-de-fábrica
Indicadores Resultado
Correlação entre a perda de ritmo e a produtividade na linha MA - 0,90
Correlação entre as paradas não programadas e a produtividade na linha MA - 0,64
Produtividade média da linha MA 94%
Correlação entre a perda de ritmo e a produtividade na linha MB - 0,60
Correlação entre as paradas não programadas produtividade na linha MB - 0,89
Produtividade média da linha MB 94%
Fonte: Simulação da proposta
É possível verificar que a produtividade da linha “MA” está correlacionada
negativamente à perda de ritmo. Sendo assim, incrementos na produtividade podem
75%
80%
85%
90%
95%
100%
105%
Produtividade
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Períodos em meses
Produtividade MB Produtividade MA
67
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
ser obtidos reduzindo a perda de ritmo nesta linha. Sob o aspecto operacional, a
perda de ritmo pode estar relacionada às falhas operacionais e as deficiências na
preparação dos grãos de trigo para a moagem, ou ainda no sistema de transporte
pneumático da linha de produção. Por outro lado, a produtividade na linha “MB” está
correlacionada negativamente às paradas não programadas, sugerindo que o
incremento de melhorias na produtividade pode ocorrer pela redução das falhas nos
equipamentos.
A estatística das informações provenientes do sistema de controle de chão-
de-fábrica forneceu evidências de que ações diferenciadas deveriam ser motivadas
para cada linha de produção, visando ao mesmo objetivo, o aumento da
produtividade, que tem como conseqüência a eficiência do processo e a
confiabilidade dos planos de PCP. Para ambas as linhas de produção, uma ação
comum relacionada à gestão da manutenção poderia ser realizada para melhorar a
produtividade. A proposta revelou necessidades específicas para cada linha, o que
contribui para a obtenção de respostas rápidas quando ocorrem desvios.
4.1.3 Interface do Sistema de Controle de Chão-de-Fábrica
O sistema de controle de chão-de-fábrica proposto fará interface com o
processo MPS, que representa a hierarquia de planejamento imediatamente acima,
conforme a Figura 27.
Figura 27: Interface do sistema de controle de chão-de-fábrica
Fonte: Autor
No módulo de MPS da próxima seção, serão aplicadas as técnicas de
programação apresentadas no item 4.1.1, visto que a proposta prevê o
SISTEMA DE CHÃO-DE-FÁBRICA
MPS
PRODUTIVIDADE
ATUALIZAÇÃO DE ESTOQUE
PROGRAMA DE
PRODUÇÃO
68
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
desenvolvimento da programação no MPS. Desta forma, o input para o sistema de
controle de chão-de-fábrica será um programa de produção.
A produtividade fornecida pelo sistema de controle de chão-de-fábrica será
utilizada no planejamento da capacidade do MPS. As paradas de produção e a
perda de ritmo serão indicadores para os gestores da produção, visando o aumento
da produtividade e da produção efetiva, as ferramentas da qualidade poderão ser
utilizadas com esse objetivo.
Os apontamentos no sistema de controle de chão-de-fábrica poderão
atualizar o estoque, que será utilizado no processamento do MPS, para o balanço
entre o suprimento e a demanda.
4.2 Proposta de MPS para a Indústria de Moagem de Trigo
Os eventos que ocorrem ao elaborar a programação da produção nos
moinhos estão dispostos na Tabela 6.
Tabela 6: Eventos que ocorrem na programação dos moinhos
Evento
Freqüência
relativa %
Freqüência relativa
acumulada %
Falta de capacidade de estocagem nos silos de farinha de
trigo
50 50
Falta de maior número de silos de farinha 25 75
Falta de capacidade nas linhas de envase 15 90
Ociosidade na moagem 5 95
Falta de diagramas 5 100
Fonte: Coleta de campo
Os dados da Tabela 6 mostram que noventa por cento dos eventos que
ocorrem na programação da produção envolvem os silos de farinha. Esses silos
estão entre M2 e M3, com o objetivo de garantir a continuidade do fluxo e o mix, de
acordo com a abordagem detalhada apresentada na seção sobre a industrialização
do trigo. A necessidade de silos é proporcional ao mix de produtos, pois cada tipo de
farinha de trigo que compõe o mix deverá ser separado em silos diferentes antes de
M3.
Os dados das Tabelas 3 e 6, em conjunto com as informações da Figura 21,
demonstram que o equilíbrio entre a demanda e o fornecimento, no que se refere ao
69
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
mix, é uma dificuldade enfrentada pelos moinhos, sugerindo a utilização do MPS
para amenizar os efeitos.
As ferramentas de planejamento utilizadas nos moinhos são mostradas na
Tabela 7.
Tabela 7: Ferramentas de planejamento usadas nos moinhos
Ferramentas de planejamento Freqüência relativa
%
Freqüência
relativa
acumulada %
Planilhas eletrônicas 38 38
Ordem de produção 33 71
MRP II 14 85
ERP 10 95
Cronogramas 5 100
Software da empresa
0 100
MPS 0 100
Fonte: Coleta de campo
Os dados da Tabela 7 mostram que os moinhos não utilizam o MPS para
equilíbrio do mix, mesmo apresentando dificuldade nesse balanço. Alguns moinhos
têm a ferramenta MPS disponível nos sistemas MRP II e ERP de suas fábricas, mas
podem não a estar utilizando, ou até mesmo, fazendo o uso incorreto do MPS. Há
uma demanda para o uso do processo MPS nos moinhos.
A abordagem de MPS proposta é do tipo MTS. A Figura 28 mostra como os
moinhos respondem atualmente à demanda.
Pedido
17%
Plano
0%
Pedido e Plano
83%
Outros
0%
Figura 28: Resposta à demanda nos moinhos
Fonte: Coleta de campo
70
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
A maioria dos moinhos responde ao mercado com base num plano de
produção em conjunto com pedidos confirmados, com alguns respondendo
exclusivamente baseados nesta prática. É provável que os moinhos que respondem
contra pedidos confirmados atuem somente no mercado de grandes indústrias.
Nenhum moinho responde ao mercado exclusivamente através do estoque. É
importante destacar que a abordagem MTS não significa que toda a produção
passará necessariamente pelo estoque antes de chegar ao mercado, mas que, a
abordagem MTS envolve a manutenção de produtos padronizados (uma linha de
produtos), e que, o moinho poderá usar o estoque para alguns ou todos os produtos
com a intenção de reduzir o lead time de entregas, facilitando o equilíbrio entre a
demanda e o fornecimento. Fundamentalmente a abordagem MTS significa que todo
o processo MPS será conduzido baseando-se nos produtos finais.
De acordo com o item 4.1.1, o problema da programação estará em M2.
Propõe-se a programação em um período do MPS, adotando a estratégia de
programação finita de carga sobre M2.
O horizonte de planejamento da produção praticado nos moinhos é mostrado
na Figura 29.
0
1
2
3
4
5
6
7
Não fazem
Semana
Quinzena
1 mês
2 meses
3 meses
4 meses
5 meses
6 meses
7 meses
8 meses
9 meses
10 meses
11 meses
12 meses
Freqüência
Figura 29: Horizonte de planejamento nos moinhos
Fonte: Coleta de campo
71
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
A maioria dos moinhos enquadra-se dentro de dois horizontes temporais para
ciclos de planejamento, uma semana e um mês. A proposta prevê a adoção de um
horizonte mensal, dividido em períodos semanais para o MPS.
Para manter o MPS estável deverá ser adotada a prática de congelamento do
último período, semelhante ao que geralmente ocorre na programação nivelada dos
sistemas JIT. Nesse período toda a programação seria baseada nos pedidos
confirmados, anulando as previsões de demanda, e ainda a entrada de novos
pedidos no período congelado.
As previsões de demanda serão usadas nos períodos futuros para o balanço
do MPS, garantindo a disponibilidade de capacidade em M2, até que ocorra o
congelamento do período e a previsão seja substituída pelos pedidos confirmados.
O horizonte de tempo das práticas de previsões nos moinhos é mostrado na
Figura 30.
0
1
2
3
4
5
6
7
nã
o
f
a
zem
sem
a
na
qui
n
zena
1
mê
s
2
m
ese
s
3
m
ese
s
4 m
ese
s
5 m
ese
s
6 mes
e
s
7 mes
e
s
8
m
ese
s
9
m
ese
s
1
0
m
es
es
1
1 meses
12 meses
Freqüência
Figura 30: Horizonte das previsões nos moinhos
Fonte: Coleta de campo
O horizonte das previsões de vendas para o MPS poderá ser mensal, a maior
parte dos moinhos já vem empregando essa prática. A quantidade de moinhos que
opera com previsões semanais chama a atenção, pois nesse horizonte já não há
72
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
meios de se fazer uma previsão, acredita-se que a maior parte é de pedidos
confirmados e não de previsões.
Não foi evidenciada a utilização de técnicas de previsão nos moinhos nas
respostas para essa questão aberta. A previsão de vendas para o MPS proposto
poderá ser feita utilizando flutuações aleatórias de dois ou três períodos.
Para que o MPS auxilie no balanço do mix é preciso que seja elaborado um
MPS para cada tipo de farinha. A capacidade de M2 será consumida levando em
consideração a extração da farinha, com todos os processos MPS consumindo
capacidade de M2. Para o cálculo da capacidade necessária poderá ser usado a
BOM de nível único, contendo o percentual de extração para o tipo de farinha em
questão ou uma lista de capacidades. A equação 3 é proposta para a alocação de
carga finita em M2.
C = [(q/E)/ (CPN. P)] (Eq. 3)
Onde:
C – carga em M2 em horas;
q – quantidade em toneladas do produto a ser produzido, informada pelo
MPS;
E – % de extração do produto obtida da BOM;
CPN – capacidade nominal da linha de moagem (M2) em toneladas por
hora;
P - % de produtividade informada pelo sistema de controle de chão-de-
fábrica.
Os resultados da tabela 6 demonstram que os silos entre M2 e M3 são
apontados como dificuldades na programação, e sobre esses resultados algumas
considerações são aplicáveis, quanto menor o tamanho dos lotes maior é a
necessidade de silos, no outro extremo, quanto maiores os lotes, menor é a
flexibilidade de
mix, o que torna mais difícil o equilíbrio. Então qualquer um dos
extremos no tamanho do lote, irá dificultar o equilíbrio entre a demanda e o
fornecimento no que se refere ao mix de produtos, ora pela falta de silos, ora pela
falta de flexibilidade para fabricar um mix de produtos. Cada moinho terá que definir
o tamanho de lote que melhor se aplique ao seu ambiente produtivo. É importante
73
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
ressaltar que um dos pilares da programação JIT é o programa nivelado, que entre
outras premissas preconiza produzir uma maior variedade de produtos possível no
período, amenizando problemas com o atendimento da demanda.
Outro fator a ser considerado é que não há
set up entre os lotes, a
abordagem de produção em lotes suporta a separação dos diferentes tipos de
farinha, a rastreabilidade e a estratégia de garantia de qualidade.
Um exemplo ilustrativo da proposta, mostrando um período do MPS
programado em um diagrama (M2) é apresentado na Figura 31.
Figura 31: Exemplo da programação finita proposta
Fonte: Autor
O exemplo da Figura 31 mostra um período do MPS programado. Nesse
exemplo, que representa a proposta, o período deve ser congelado e a previsão
substituída pelos pedidos confirmados antes da geração do programa. Novos
pedidos não devem ser acrescentados após o congelamento. O MPS já deverá estar
programando antes do congelamento do período, para isso, a proposta prevê a
utilização do cálculo da equação 3 sobre a previsão de vendas, respeitando o
tamanho dos lotes parametrizados. No caso da existência de algum pedido
confirmado fora do período congelado, o pedido irá consumir a previsão. É
importante que o programa seja construído gradativamente e de forma dinâmica,
mesmo antes do congelamento, assim quando o moinho receber um pedido poderá
Futuro - dias
Horas de
trabalho em
M2
Limite máximo de capacidade M2
Lote 1
Lote 2
Lote 3
Lote 4
Lote 5
Lote 6
74
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
informar a data de entrega, ou ainda confirmar a data de entrega solicitada pelo
cliente.
No exemplo da Figura 31 é possível observar que M2 (um diagrama, mas o
moinho pode ter mais de um, nesse caso, cada diagrama teria sua programação)
recebeu carga finita e está com sua capacidade totalmente ocupada para processar
seis variedades de farinha de trigo, com tamanho de lote diferente para cada uma.
4.2.1 Interface do Processo MPS
O MPS fará interface com o processo S&OP na hierarquia do planejamento, a
proposta prevê um fluxo unidirecional de informações partindo do S&OP para o
MPS, conforme mostra a Figura 32.
Figura 32: Interface S&OP e MPS
Fonte: Autor
Uma restrição (vulgarmente chamada de “trava” nos sistemas de
informações) deverá impor um limite máximo de capacidade para o MPS,
estabelecido no processo S&OP.
4.3 Proposta de S&OP para a Indústria de Moagem de Trigo
O S&OP é um processo que ainda é pouco utilizado nas organizações como
uma prática de planejamento de longo prazo. As Figuras 29 e 30 demonstraram que
os moinhos não utilizam o planejamento para longos prazos.
MPS
S&OP
O QUE PRODUZIR
EM LONGO PRAZO
75
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
O processo S&OP opera com horizontes de seis meses a dois anos,
buscando o equilíbrio na quantidade entre a demanda e o fornecimento do sistema
produtivo, a quantidade de produto tem uma abordagem agregada.
As Figuras 2 e 3 demonstram que a matéria-prima é uma dificuldade para as
agroindústrias de moagem de trigo no Brasil. A Figura 16 demonstra que o mix de
farinha de trigo para atender ao mercado nacional, não permite o suprimento da
indústria somente com trigo em grãos nacional, devido aos parâmetros relacionados
à qualidade.
Na Figura 21, é possível constatar que os moinhos apresentam capacidade
instalada maior que a demanda. A demanda é estável, característica dos produtos
padronizados, conforme demonstrado na Figura 3.
O contexto acima demonstra que a principal preocupação dos moinhos em
longo prazo, está no suprimento de matéria-prima. A proposta de S&OP prevê um
plano de longo prazo, no qual o foco principal é a matéria-prima.
O plano poderá ser elaborado com base nas informações da gestão da
demanda, iniciando pela previsão das vendas agregada através dos dados
passados, ciclos, tendências e sazonalidades. A previsão então passará pela
avaliação da alta gerência. As seções 2.5 e 2.6 apresentadas no referencial teórico
complementam a proposta.
As farinhas de trigo devem ser agrupadas em famílias de composição
semelhante em sua mescla de trigo e extração. Novamente, a BOM de nível único
poderá ser utilizada.
Na proposta, a capacidade será feita sobre M2, seguindo os cálculo da
equação 3, porém, agora sobre famílias de produtos. O processo apresentará
características diferenciadas de acordo com cada organização, mesmo assim, os
princípios básicos da proposta são:
a. Foco na matéria-prima;
b. O recurso restrição agregado continua sendo M2;
c. Um plano para os produtos agrupados em famílias de acordo com a
extração e a composição da mescla.
76
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
4.4 Visão Geral da Proposta de Sistema de PCP para a Indústria de Moagem de
Trigo
A estrutura de sistema de PCP é formada pelos processos descritos nos itens
4.1, 4.2 e 4.3. Esses processos foram reunidos numa visão sistêmica para compor
um sistema de PCP, mostrado na Figura 33.
Figura 33: Proposta de sistema de PCP para a indústria de moagem de trigo
Fonte: Autor
MPS
Programação finita
Restrição M2
Regra EDD
Abordagem MTS
Horizonte mensal
Período semanal
Congelamento do último período
Um MPS por farinha de trigo
S&OP
Matéria-prima
Sistema chão-de-fábrica
Monitoramento do fluxo
PRODUTIVIDADE
ESTOQUE
PROGRAMA DE
PRODUÇÃO
PARADAS
PRODUÇÃO
HORAS PRODUTIVAS
BOM
PREVISÃO
DESAGREGADA
PEDIDOS
CONFIRMADOS
PRODUTIVIDADE
ESTOQUE
PREVISÃO AGREGADA
NECESSIDADES DE
MATÉRIA-PRIMA
PLANO DE
PRODUÇÃO
77
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
A proposta apresenta três níveis hierárquicos em sua estrutura. O processo
SOP representa o nível mais estratégico, com decisões voltadas para o atendimento
da demanda mercadológica em longo prazo, no que se refere a quantidade global de
farinha de trigo. Isto implica na definição da capacidade de produção do moinho, e,
principalmente no planejamento do suprimento da matéria-prima.
No nível tático da proposta de sistema de PCP, o processo MPS irá buscar o
equilíbrio no que se refere ao mix de produção. Nesta etapa serão desenvolvidas as
atividades de
scheduling já apresentadas.
Grande parte das atividades operacionais, no terceiro nível da proposta,
estarão voltadas para o controle da produção, através da produtividade e da perda
de ritmo na etapa de moagem de trigo.
78
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
CAPÍTULO V
5.1 Considerações Finais
A primeira consideração é direcionada aos objetivos propostos nesta
pesquisa, os quais conclui-se que foram alcançados, ou seja, uma proposta de um
sistema de PCP para a indústria de moagem de trigo, fundamentada na pesquisa de
campo e na pesquisa bibliográfica, sendo a proposta de sistema de PCP constituída
de três elementos básicos que deveriam ser modelados: o processo S&OP; o
processo MPS e o sistema de controle de chão-de-fábrica.
O sistema de controle de chão-de-fábrica desenvolvido nesta pesquisa foi
testado e encontra-se atualmente em uso numa indústria. Este sistema poderá ser
utilizado em conjunto com o indicador de extração, amplamente empregado nos
moinhos, para o monitoramento integral do sistema de produção. A produtividade
não busca substituir o indicador de extração, visto que ambos se complementam. O
sistema de controle de chão-de-fábrica cumpre sua finalidade de proporcionar
respostas rápidas, característica evidenciada em vários trabalhos sobre o tema. Dois
fatores são responsáveis pelas respostas rápidas proporcionadas por esse sistema:
a redução das entradas e saídas gerando somente informações verdadeiramente
úteis ao sistema produtivo e a possibilidade de coleta de dados diretamente dos
sistemas supervisórios dos moinhos.
A pesquisa exploratória revelou uma deficiência em grande parte dos moinhos
ao adotar a estratégia de monitoramento da movimentação de ordens de produção
específicas, já que a produção nos moinhos é de processamento contínuo. Porém,
isto não deverá ser entendido como uma necessidade de banir o uso de ordens de
produção nos moinhos, privando-os de usufruir de benefícios como rastreabilidade e
a acurácia no levantamento dos custos diretos de produção obtidos através dos
apontamentos na ordem de produção. Pretende-se aqui, motivar uma análise crítica
quanto ao
trade-off proporcionado pelo esforço desprendido para monitorar uma
ordem em seu deslocamento pelo sistema de produção dos moinhos. É importante
destacar o enfoque do sistema de controle de chão-de-fábrica no monitoramento da
eficiência de utilização dos recursos de produção. A proposta mostrou-se sensível as
79
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
necessidades de resposta ao sistema de PCP (produção x produtividade) e aos
pontos de correção para a obtenção de melhorias.
A abordagem de realizar as atividades de scheduling ao mesmo tempo em
que o MPS é gerado, é aderente ao sistema de produção dos moinhos, com um
arranjo físico por produto e operação contínua. Não é necessário processar as
necessidades líquidas de materiais para elucidar o problema de programação,
seguindo um enfoque do tipo MRP, já que é de conhecimento a restrição em M2. A
estrutura de componentes da farinha de trigo é simples, não havendo demanda para
ferramentas de gestão detalhada de materiais.
A obtenção de eficiência na produção é dependente do sistema de controle
de chão-de-fábrica, já o êxito no objetivo de equilibrar a demanda e o fornecimento
está na dependência do processo MPS. Esse processo muitas vezes estará
operando com um grande número de variáveis, tais como: tamanhos de lotes
diferentes; vários diagramas (M2); vários planos MPS (um para cada produto);
pedidos entrando continuamente; regras de decisão e informações diversas sobre
estoques dos diferentes produtos. Sistemas de informações podem trabalhar com
essas variáveis ao mesmo tempo, sem grande esforço computacional. Há uma
necessidade de adaptar ou desenvolver um sistema de informação para suportar o
processo MPS proposto nesta pesquisa.
Embora o processo S&OP proposto apresente pouca consistência para
aplicação direta, a proposta procurou identificar as premissas básicas de um plano
de produção para moinho de trigo, o detalhamento operacional da proposta não
seria aplicável em todos os moinhos, já as premissas básicas, oriundas desta
pesquisa são oportunamente úteis, tais premissas são: foco na matéria-prima;
recurso agregado continua sendo M2; e um plano para os produtos agrupados em
famílias de acordo com a extração e a composição da mescla. As informações
contidas neste trabalho sobre o processo S&OP possibilitam aos moinhos o
desenvolvimento de seus próprios processos S&OP.
80
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
5.2 Sugestões para Trabalhos Futuros
Seriam várias as recomendações de trabalhos futuros, porém duas se
destacam quanto a sua importância e prioridade:
A primeira recomendação é para o desenvolvimento de pesquisas
envolvendo a gestão da produção no ambiente agroindustrial. Há uma
carência de trabalhos nessa área, essa evidência foi obtida na
pesquisa bibliográfica, especialmente trabalhos com foco na realidade
brasileira;
A segunda recomendação é referente ao desenvolvimento através de
um sistema de informação, simulação e aplicação do processo MPS
proposto neste trabalho.
81
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
REFERÊNCIAS
ABITRIGO (Associação Brasileira da Indústria do Trigo). O Agribusiness do Trigo.
São Paulo. 1999.
APICS Magazine. S&OP Transformation - The changing face of demand,
inventory, and supply planning. July/August 2007.
Associação Brasileira da Indústria do Trigo – (ABITRIGO). Disponível em: <http.
//www.abitrigo.com.br>. Acesso em 10 de janeiro de 2007.
AZEVEDO et al. O Uso do ERP e CRM no Suporte à Gestão da Demanda em
Ambiente de Produção Make-to-stock. Gestão & Produção. Vol. 13, nº. 2, ago.
2006, p.179-190.
BABU, T. R. et al. Application of TOC Embedded ILP for Increasing throughput
of Production Lines. Int. J. Adv. Manuf. Technology, (2007) 33: 812–818.
BATALHA, M. O. et al. Gestão Agroindustrial. 2 ed. São Paulo: Atlas, 2001.
BATALHA, M. O. Introdução À Engenharia de Produção. Rio de Janeiro:
Campus/Elsevier, 2007.
BARROS, A. D. de; MOCCELLIN, J. V. Análise da Flutuação do Gargalo em Flow
Shop Permutacional com Tempo de Set up Assimétrico e Dependente da
Seqüência. Gestão & Produção. Vol. 11, nº. 1, jan. 2004, p.101-108.
BIERWITH, C; MATTEFELD, D. C.
Production Scheduling and Rescheduling
with Genetic Algorithms
. Massachusetts Institute of Technology. Evolutionary
Computation 7 (1): 1-17. 1999.
BONNEY, M. Reflections on Production Planning and Control (PPC). Gestão &
Produção. Vol. 7, nº. 3, dez. 2000, p.181-207.
BRESSAN, G. M; OLIVEIRA, A. R. L. de. Reordenamento Eficiente das Colunas
Básicas na Programação de Lotes e Cortes. Pesquisa Operacional. Vol. 24, nº. 2,
maio a agosto. 2004, p.323-337.
BUZZO, W. R; MOCELLIN J, V. Programação da Produção Flow Shop Utilizando
um Método Heurístico Híbrido Algoritmo Genético – Simulated Annealing.
Gestão & Produção. Vol. 7, nº. 3, dez. 2000, p.364-377.
CAMPOS, L. F. R. O Desempenho Competitivo do Setor Moageiro do Trigo no
Brasil no Período Pós-1990. 2004, 198 f. Tese de Doutorado (Doutorado em
Engenharia de Produção) – Programa de Pós-graduação em Engenharia de
Produção, Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis, 2004.
CAMPOS, V. F. Gerenciamento da Rotina do Trabalho do dia-a-dia. 6. ed. Belo
Horizonte: Desenvolvimento Gerencial, 1998.
82
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
CARVALHO, D. (2000). Programação da Produção. Disponível em:
http://www.dps.uminho.pt/pessoais/jda/apontamentos/cap03. Acesso 20 de agosto
de 2007.
CERVO, A. L; BERVIAN, P. A. Metodologia Científica. 3. ed. São Paulo: Makron
Books, 2000.
COLUMBUS, B. T.
The goal of synchronized demand. Manufacturing Engineer.
September. 2005, p.32-39
CORREIA, H. L.; CORREIA, C.
Administração da Produção e de Operações –
manufatura e serviços, uma abordagem estratégica. São Paulo: Atlas, 2005.
CORREIA, H. L; GIANESI; CAON. Planejamento Programação e Controle da
Produção. 2. ed. São Paulo: Atlas, 2001.
DAVIS, M. M; AQUILANO, N. J; CHASE, R. B. Fundamentos da Administração da
Produção. 3. ed. Porto Alegre: Bookman, 2001.
DIAS, S. L. V. Proposta de uma Sistemática de Controle de Cão de Fábrica no
Curtissímo Prazo Apartir do Indice de Eficiência Global, o IEG. In: ENCONTRO
NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO, 24. , 2004, Anais... Florianópolis:
UFSC SC, 2004, 1CD.
DIETERICH, H. Novo Guia para Pesquisa Científica. Blumenau: Editora FURB,
1999.
ERLING, P. Mehl- und Schälmüllerei. 2. ed. Bergen-Dumme - Alemanha:
Agrimedia GmbH, 2004.
FAVARETTO, F. Uma Contribuição ao Processo de Gestão da Produção Pelo
Uso da Coleta Automática de Dados de Chão de Fábrica. 2001, 222 f. Tese de
Doutorado (Doutorado em Engenharia Mecânica) – Escola de Engenharia de São
Carlos da Universidade de São Paulo, São Carlos, 2001.
FAVARETTO, F; VIEIRA, G. E. Indicadores de Controle da Produção para
Suporte da Estratégia de Manufatura. SIMPÓSIO DE ENGENHARIA DE
PRODUÇÃO, 13. , 2006, Anais... Bauru: UNESP SP, 2006.
FERNANDES, F. C. F; SANTORO, M. C. Avaliação do Grau de Prioridade e do
Foco do Planejamento e Controle da Produção (PCP) Modelos e Estudos de
Casos. Gestão & Produção. Vol. 12, nº. 1, jan. - abr. 2005, p.25-38.
FERNANDES, F. C. F. et al. Identificação dos Principais Autores em
Planejamento e Controle da Produção por meio de um Survey Mundial com
Pesquisadores da Área. Gestão & Produção. Vol. 14, nº. 1, jan. - abr. 2007, p.83-
95.
83
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
FERNANDES, M. C. Um Avaliador de Cenários Simulados para Re-
sequenciamento da produção em Sistemas Automatizados de Manufatura
usando Lógica Nebulosa
. 2004, 92 f. Dissertação de Mestrado (Mestrado em
Ciência da Computação) – Programa de Pós-graduação em Ciência da
Computação, Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2004.
FILHO, O. S.
Estratégias Seqüenciais Subótimas para o Planejamento
Agregado da Produção sob Incertezas
. Revista Gestão & Produção. São Carlos,
v.7 n.3 dez. 2000.
FORTULAN, R. M; FILHO, E.V.G.
Uma Proposta de Aplicação de Business
Intelligence no Chão-de-fábrica. Gestão & Produção. Vol. 12, nº. 1, jan-abr. 2005,
p.55-66.
GAITHER, N; FRAIZER, G. Administração da Produção e Operações. 8. ed. São
Paulo: Thomson Learning, 2001.
GIL, A. C. Como Elaborar Projetos de Pesquisa. 4. ed. São Paulo: Atlas, 2002.
GRAMIGNA, W. Planejamento Agregado da Produção em uma Empresa do
Setor Alimentício; um estudo de caso. In: ENCONTRO NACIONAL DE
ENGENHARIA DE PRODUÇÃO, 22. , 2002, Anais... Curitiba: PUC PR, 2002, 1CD.
GRANOTEC DO BRASIL. Controle da Qualidade de Trigo e Derivados, e
Tratamento e Tipificação de Farinhas. Curitiba: Núcleo de Desenvolvimento de
Tecnologia, 2001.
HENDRICKS, K. B. et al. The Impact of Enterprise Systems on Corporate
Performance: A Study of ERP, SCM, and CRM System Implementations. Journal
of Operations Management 25 (2007) 65–82
IBRAHIM, R; KENNEDY, D. Supply chain management program first- and
second-order effects model: a new strategic tool. Int. J. Adv. Manuf. Technology
(2007) 34: 201–210
JAMES, T. Food Factor in a Pipe. Manufacturing Engineer. Sept. 2005, p.12-16
JUNQUEIRA, G. S. Análise das Possibilidades de Utilização de Sistemas
Supervirórios no Planejamento e Controle da Produção. 2003, 131 f. Dissertação
de Mestrado (Mestrado em Engenharia de Produção) – Escola de Engenharia de
São Carlos da Universidade de São Paulo, São Carlos, 2003.
LAKATOS, E. M; MARCONI, M. A. de. Fundamentos de Metodologia Científica.
São Paulo: Atlas, 1985.
LAURINDO, F. J. B; MESQUITA, M. A. Material Requeriments Planning: 25 Anos
de História – Uma Revisão do Passado e Prospecção do Futuro. Gestão &
Produção. Vol. 7, nº. 3, dez. 2000, p.320-337.
84
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
MAYER, R. R. Administração da Produção. São Paulo: Atlas, 1992.
MOREIRA, D. A.
Administração da produção e Operações. São Paulo: Pioneira,
2004.
MUNHOZ, J. R; MORABITO R.
Um Modelo Baseado na Programação Linear e
Programação de Metas para Análise de um Sistema de Produção e Distribuição
de Suco Concentrado Congelado de Laranja
. Gestão & Produção. Vol. 8, nº. 2,
ago. 2001, p.139-159.
MURAYAMA,T. et al.
Production Planning and Simulation for Reverse Supply
Chain. JSME International Journal, Series C, Vol. 49, nº. 2, 2006, p.281-286.
MURBACK, G. R; PAIVA, M. C; CARVALHO, M. F. H. A Influência da Visibilidade
da Informação no Chão de Fábrica no Desempenho da Manufatura. SIMPÓSIO
DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO, 13. , 2006, Anais... Bauru: UNESP SP, 2006.
NOVAES, A. G. Logística e Gerenciamento da Cadeia de Distribuição. Rio de
Janeiro: Campus, 2001.
OLIVEIRA, S. L. de. Tratado de Metodologia Científica. 2. Ed. São Paulo: Pioneira,
1999.
PACHECO, R. F; SANTORO, M. C. A Adoção de Modelos de Sheduling no
Brasil: Deficiências no Processo de Escolha. Gestão & Produção. Vol. 8, nº. 2,
ago. 2001, p.128-138.
PAIVA, R. P. O; MORABITO, R.. Um Modelo de Otimização para o Planejamento
Agregado da Produção em Usinas de Açúcar de Álcool. Gestão & Produção. Vol.
14, nº. 1, jan. 2007, p.25-41.
PEDROSO, M. C; CORREIA, H. L. Sistemas de Programação da Produção com
Capacidade Finita: Uma Decisão Estratégica?. RAE - Revista Administração da
Produção e Sistema de Informação. Vol. 36, nº. 4, 1996, p.60-73.
PELLEGRINI, F. R; FOGLIATO, F. S. Passos para Implantação de Sistemas de
Previsão de Demanda – Técnicas e Estudo de Caso. Produção. Vol. 11, nº. 1,
nov. 2001, p.43-64.
PEREIRA, P. S. J. Tecnologia de Moagem I. Fortaleza: SENAI/CERTREM, 2001.
PEREIRA, R. A. J. Tecnologia de Moagem II. Fortaleza: SENAI/CERTREM, 2001.
QUINALHA, L.R. Renault do Brasil Automóveis S.A. Estudo de Caso da
Estratégia Operacional. 2001, 134 f. Dissertação de Mestrado (Mestrado em
Administração) – Programa de Pós-graduação em Administração, Universidade
Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, 2001.
85
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
RADFORD, J. D; RICHARDSON, D.B. The Management of Manufacturing
Systems. New York : The Macmillan Press Ltd, 1977.
RENTES, A. F; AGOSTINHO, O. L. A Interdependência entre Sistemas de
Controle de Produção e Critérios de Alocação de Capacidades. Gestão &
Produção. Vol. 9, nº. 2, ago. 2002, p.215-234.
RUSSOMANO, V. H.
Planejamento e Controle da Produção. 6. ed. São Paulo:
Pioneira, 2000.
SILVA, E. L. da; MENEZES, E.M.
Metodologia da Pesquisa e Elaboração de
Dissertação. UFSC. 2001. Material de apoio na disciplina de metodologia científica.
SCHWITZKY, M. Acurácia dos Métodos de Previsão e sua Relação com o
Dimensionamento do Estoque de Produtos Acabados. 2001, 117 f. Dissertação
(Mestrado em Engenharia de Produção) – Programa de Pós-graduação em
Engenharia de Produção, Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis,
2001.
SLACK, N. et al. Administração da Produção. São Paulo: Atlas, 1997.
SLACK, N. Vantagem Competitiva em manufatura – atingindo a
competitividade. São Paulo: Atlas, 1993.
SOUZA, F. B. de. Do OPT à Teoria das Restrições: Avanços e Mitos. Produção.
Vol. 15, nº. 2, mai/ago. 2005, p.184-197.
STEVENSON, W. J. Administração de Operações de Produção. 6. ed. Rio de
Janeiro: LTC, 2001.
STRUMIELLO, L. D. P. Proposta de Planejamento e Controle da Produção e
Custos para Pequenas Empresas do Vestuário. 1999, 161 f. Dissertação
(Mestrado em Engenharia de Produção) – Programa de Pós-graduação em
Engenharia de Produção, Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis,
1999.
TAKADA, M. A Case of Business Model Conversion Using Planning and
Scheduling Application Having Intermediate Cutting Stock. JSME International
Journal, Series C, Vol. 46, nº. 1, 2003, p.93-99.
TUBINO, D. F. Manual de Planejamento e Controle da Produção. 2. ed. São
Paulo: Atlas, 2000.
VASCONCELOS, E. M. Complexidade e Pesquisa Interdisciplinar –
Epistemologia e Metodologia Operativa. Petrópolis: Vozes, 2002.
VOLLMANN, T. E. et al. Sistemas de Planejamento & Controle da Produção Para
o Gerenciamento da Cadeia de Suprimentos. 5. ed. São Paulo: Bookman, 2006.
86
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
YOO, J. K; SHINBO, K; SHIMIZU, Y. A Scheduling Method for Painting Line
under Pull Production. JSME International Journal, Series C, Vol. 46, nº. 1, 2003,
p.88-92.
ZYLBERSZTAJN, D. et al. Economia e Gestão dos Negócios Agroalimentares.
São Paulo: Pioneira Thomson, 2005.
87
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
ANEXOS A – QUESTIONÁRIO
Instruções
Algumas perguntas admitem mais de uma resposta. Solicitamos sua
colaboração enviando o questionário preenchido, no envelope já postado
utilizado para o envio deste questionário aos seus cuidados ou através
do e-mail maico.j.oliveira@ibest.com.br.
Capacidade de moagem (kg/dia): Número de diagramas:
----------------------------------------------------------------------------------------------
01. É feita uma previsão das vendas que permita ter uma previsibilidade das
negociações para quantos dias?
( ) 0 ( ) 1-7 ( ) 8-15 ( ) 16-40
( ) 41-65 ( ) 66-90 ( ) 91-120 ( ) 121-150
( )151-180 ( )181-210 ( )211-240 ( ) 241-270
( )271-300 ( )301-330 ( )331-365
(OBS.: Esta questão admite mais de uma resposta)
02. No caso de elaboração da previsão de vendas, descreva como ela é
elaborada:
03. A previsão de vendas é feita:
( ) Para cada tipo de farinha em separado
( ) Uma previsão para todas as farinhas sem separar por tipos (agregada)
( ) Não é feita previsão das vendas
(OBS.: Esta questão admite mais de uma resposta)
04. A previsão é verificada em relação à demanda real (acurácia)?
( ) Não
( ) Sim.
Descreva como:
05. O Moinho trabalha com quantos tipos de farinhas diferentes?
( ) 1 ( ) 2 ( ) 3 ( ) 4 ( ) 5 ( ) 6 ( ) 7
( ) 8 ( ) 9 ( ) 10 ( ) 11 ( ) 12 ( ) 13 ( ) 14
( ) 15 ( ) Outros.
Informe a quantidade:
06. O Moinho trabalha com quantos clientes industriais diferentes?
( ) 1 ( ) 2 ( ) 3 ( ) 4 ( ) 5 ( ) 6 ( ) 7
( ) 8 ( ) 9 ( ) 10 ( ) 11 ( ) 12 ( ) 13 ( ) 14
( ) 15 ( ) Outros.
Informe a quantidade:
07. O plano de produção é elaborado para quantos dias?
( ) 0 ( )1-7 ( )8-15 ( )16-40
( ) 41-65 ( )66-90 ( )91-120 ( )121-150
( )151-180 ( )181-210 ( )211-240 ( )241-270
( )271-300 ( )301-330 ( )331-365
(OBS.: Esta questão admite mais de uma resposta)
08. O plano de produção é elaborado:
( ) Um plano de moagem para cada farinha a ser produzida
( ) Um plano de moagem global sem separar os diferentes tipos de farinhas
( ) O plano de produção não é elaborado
(OBS.: Esta questão admite mais de uma resposta)
09. Marque as ferramentas de Planejamento utilizadas no Moinho:
( ) Planejamento-mestre da produção
( ) Cronogramas
( ) Ordem de Produção ou de Fabricação
( ) MRP (
Manufacturing Resources Planning)
( ) ERP (Enterprise Resouces Planning)
( ) Planilhas eletrônicas (Excel, Open Calc...)
( )
Software desenvolvido para a empresa
( ) Não é feito o planejamento da produção
( ) Outros. Descreva como:
(OBS.: Esta questão admite mais de uma resposta)
10. Descreva como é feito o planejamento da produção:
11. No caso de elaboração do plano de produção, ele é realizado em conjunto
com a área comercial?
12. A produção é iniciada com base em:
( ) Pedidos dos clientes
( ) Plano de produção
( ) Pedidos dos clientes e plano de produção
( ) Outros.
Descreva como:
(OBS.: Esta questão admite mais de uma resposta)
13. A seqüência de moagem (o que vai ser produzido primeiro) é feita
para
quantos dias?
( ) 0 ( ) 1 ( ) 2-7 ( ) 8-15
( ) 16-31 ( ) Outros.
Informe a quantidade:
14. Marque os eventos que ocorrem ao realizar a seqüência de moagem:
( ) Falta de capacidade de produção nos moinhos
( ) Falta de capacidade de produção nas linhas de envase de farinha
( ) Falta de capacidade de estocagem nos silos de farinha de trigo
( ) Ociosidade na capacidade de produção (sobra de capacidade)
( ) Falta de maior número de diagramas de moagem
( ) Falta de maior número de silos de farinha
( ) Outros.
Descreva como:
(OBS.: Esta questão admite mais de uma resposta)
15. Marque os métodos de controle da produção empregados no moinho:
( ) Pelo fluxo de trigo na preparação
( ) Pelo fluxo de trigo na moagem
( ) Pelo fluxo das linhas de envase
( ) Pela quantidade industrializada no período
( ) Pela extração dos moinhos
( ) Comparando planejado e realizado
( ) Monitorando ordens de produção/fabricação
( ) Através da produtividade ou da eficiência na preparação
( ) Através da produtividade ou da eficiência na moagem
( ) Através da produtividade ou da eficiência nas linhas de envase
( ) Pelas paradas da fábrica
( ) Outros.
Descreva como:
(OBS.: Esta questão admite mais de uma resposta)
16. Os dados de controle da produção são verificados no intervalo de quantos
dias?
( ) 0 ( ) 1 ( ) 2-7 ( ) 8-15
( ) 16-31 ( ) Outros.
Informe a quantidade:
(OBS.: Esta questão admite mais de uma resposta)
17. São estabelecidos indicadores de produtividade ou eficiência para:
( ) Preparação de trigo ( ) Moagem de trigo ( ) Linhas de envase
( ) Não são estabelecidos indicadores de produtividade ou de eficiência
(OBS.: Esta questão admite mais de uma resposta)
18. Que ações são tomadas quando o controle da produção apresenta-se fora
da normalidade?
19. Existem indicadores implementados para monitorar os atrasos de
entregas?
( ) Não
( ) Sim
20. Em 2006 a capacidade de moagem ociosa esteve na faixa de:
( ) 0 % ( ) 1-10% ( ) 11-20% ( ) 21-30%
( ) 31-40% ( ) 41-50% ( ) 51-60% ( ) 61-70%
( ) 71-80% ( ) 81-90% ( ) 91-100%
( ) Não há como saber se houve capacidade de moagem ociosa em 2006
21.
As atividades de Planejamento e Controle da Produção (PCP) são
realizadas através de:
( ) Um setor de PCP ( ) Moinho
( ) Setor Comercial ( ) Setores Comercial e Moinho
( ) Setor de Logística ( ) Setor de Logística e Comercial
( ) Setores de Logística e Moinho ( ) Logística, Comercial e Moinho
( ) Outros. Descreva como:
22. Descreva como é feito o controle de estoque das farinhas:
23. É feito um acompanhamento da bolsa de valores para definir a estratégia
de aquisição da matéria-prima:
( ) Sim ( ) Não
88
PPGEP – Gestão Industrial (2007)
ANEXOS B - OFÍCIO
Ministério da Educação
UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO
PARANÁ
CAMPUS PONTA GROSSA
Departamento de Pós-Graduação
UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ
PR
OF nº. XX /(ano) Ponta Grossa, (dia, mês e ano).
(NOME DO MOINHO)
(Cidade, Estado).
At.
Diretor Industrial
Prezado Senhor
Apresentamos a V.Sª. o aluno Maico Jeferson Oliveira (pesquisador),
matriculado no Curso de Mestrado em Engenharia de Produção – Gestão Industrial,
da Universidade Tecnológica Federal do Paraná - Campus Ponta Grossa, que está
desenvolvendo a pesquisa com vistas à elaboração de dissertação na área de
Produção e Manutenção:
Proposta de Planejamento e Controle da Produção na
Agroindústria de Moagem de Trigo.
O pesquisador deverá contar com a colaboração dos dirigentes de empresas
que atuam na área relacionada à linha de pesquisa em questão para a coleta de
informações através de questionários e entrevistas. As informações coletadas têm a
finalidade de processar os dados, analisar, discutir e emitir sugestões para a
melhoria do estado da arte das práticas correntes. Dentro desses parâmetros sua
empresa foi selecionada para participar dessa pesquisa.
Outrossim, declaramos que as informações coletadas serão utilizadas
exclusivamente para fins desta pesquisa, ficando de domínio restrito ao pesquisador e seu
orientador. A divulgação dessas informações, bem como das conclusões obtidas por meio
da análise, dar-se-á somente mediante prévia autorização dos participantes, preservando
assim os interesses das empresas e o respeito a padrões éticos.
Ao término da pesquisa, o resultado será disponibilizado para a apreciação e
consulta das empresas participantes.
No ensejo, aproveitamos para antecipar os sinceros agradecimentos pela atenção
que for dispensada à solicitação do pesquisador.
Atenciosamente
Prof. Kazuo Hatakeyama, PhD
Coordenador do PPGEP – UTFPR
e-mail: [email protected].br
__________________________________________________________________________
Maico Jeferson Oliveira Kazuo Hatakeyama
Pesquisador do PPGEP Orientador
UTFPR – Campus Ponta Grossa UTFPR – Campus Ponta Grossa
e-mail: maico.j.oliveira@ibest.com.br e-mail: hata[email protected]
89
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