Análise de estratégias de melhorias de recursos produtivos em ambientes MTS gerenciados pelo método S-DBR

Abstract

A análise do comportamento do fluxo das ordens de produção e dos recursos que compõem um sistema produtivo oferece um indicativo de onde se deve atuar para melhorar este sistema. A Teoria das Restrições (Theory of Constraints – TOC) indica três métodos de focalização de melhorias de recursos produtivos que impactam globalmente o sistema. Este trabalho busca avaliar o desempenho de cinco métodos de melhoria, incluindo os indicados pela TOC, em um ambiente de produção para estoque (make-to-stock – MTS) utilizando-se de simulação computacional. Para isto, estas abordagens são simuladas em seis configurações de linha de produção e o desempenho é medido em termos de Tempo de Ciclo (Cycle Time – CT) e Taxa de Preenchimento de Pedidos (Fill Rate – FR). Os resultados indicam que, em sistemas balanceados, a melhor abordagem de melhoria a ser utilizada é a que atua em todos os recursos simultaneamente. Em ambientes desbalanceados, por outro lado, é necessário utilizar um método que foca melhorias em um único recurso, como o método de nível de ocupação, estoque em processo ou Buffer Management. Neste caso, a focalização pelo nível de ocupação da máquina trouxe mais benefícios ao sistema.

A behavioral analysis of the flow of production orders and resources that form a production system provides an indication of where to improve this system. The Theory of Constraints (TOC) suggests three approaches for identifying and improving resource constraints aiming to entirely affect the system: based on the largest queue of work-in-progress, the highest utilization level, and using the buffer management method. This study aims to assess the performance of these approaches comparing them with each other and with two others: dispersed improvements in all the resources and random improvements. Data was taken and analyzed from a simulated make-to-stock (MTS) environment, managed using the Simplified Drum Buffer Rope (S-DBR) method. For this, each improvement approach is simulated in six production line configurations and performance is measured in terms of Cycle Time (CT) and Fill Rate (FR). The results indicate that, in balanced systems, scattered improvements in all resources allowed better results than all three approaches recommended by TOC. In unbalanced environments, on the other hand, the focus on occupancy level exceeded all the other four approaches assessed.