MODELO DE SIMULAÇÃO COM ALOCAÇÃO DINÂMICA DE MAQUINAS,
PARA O PLANEJAMENTO E CONTROLE OPERACIONAL DE SFM



3.1 Planejamento da Produção Vs Controle Operacional em SFM

Conforme visto no item 2.3 da revisão bibliográfica, várias são as abordagens já experimentadas e adotadas para a solução do problema planejamento Vs operação de SFM. Dentre os mais promissores, estão os desenvolvidos por MAHESHWARI [1992] , GUPTA [1992], EGBELU [1993], YIM [1993] e ZHUANG [1993].

Os trabalhos de Gupta e Goyal GUPTA [1992] e de Maheshwan' MAHESHWARI [1992], são por nós especialmente considerados. O primeiro por ser um trabalho de cunho investigativo bastante profundo, no qual os autores testaram inúmeras alternativas de gerenciamento da produção em SFM. Além do que, os testes foram realizados usando modelos de simulação, ferramenta de avaliação também por nós utilizada. O segundo trabalho não é apenas 'investigativo, como o de Gupta e Goyal. MAHESHWARI [1992] propõe, assim como nós, um modo integrado de abordagem do problema, por meio wn processo interativo, neste caso utilizando modelos de Programação Linear (PL) para a fase de planejamento, acompanhado de um modelo de simulação, no qual várias combinações de políticas operacionais são testadas, visando por em prática as soluções de planejamento determinadas pela PL. Os bons resultados reportados por estes trabalhos nos incentivou a investigar mais este tipo de abordagem.

Uma vez que os SFM tem suas operações quase que totalmente controladas por sistemas computacionais, em seus vários níveis hierárquicos, toma-se possível incorporar a estes sistemas controladores, algoritmos, que permitam a tomada de decisões, em tempo real, equivalentes àquelas provenientes dos processos de planejamento que adotem, por exemplo, modelos de PL.

Neste capítulo, propomos um novo modelo de simulação para SFM. Este modelo incorpora procedimentos de decisão especialmente voltados ao encaminhamento de soluções do problema de sequenciamento da produção de SFM. A união da simulação com algoritmos matemáticos, forma um sistema híbrido que busca soluções equivalentes àquelas tomadas em tempo real pelos sistemas hierárquicos de controle dos SFM.

Os procedimentos de decisão, alimentam o sistema com informações sobre o sequenciamento, objetivando, sobretudo, o balanceamento da carga das máquinas.

Vários dos elementos associados ao planejamento e controle operacional de SFM são utilizados no modelo desenvolvido e, por isso, são inicialmente revisados.


3.1.1 Elementos do Planejamento da Produção em SFM

Na figura 3.1 estão ilustrados os principais elementos envolvidos no processo de planejamento da produção de SFM.

Em seu mais baixo nível de decisão, o planejamento requer do decisor a definição da programação de todas as peças pertencentes ao lote de produção a ser manufaturado ao início de cada ciclo produtivo, que pode ser um turno, um dia, urna semana, etc.

Esta decisão, envolve vários parâmetros de planejamento tais como as necessidades de produção, por tipo de peça, bem como, as capacidades produtiva e operacional de cada centro de usinagem do sistema. Tais centros, embora com possibilidade de realizarem inúmeras operações, devido aos tipos de ferramentas existentes em seus carroceis de ferramentas, possuem capacidade limitada na execução dos diferentes tipos de operações.

Nos SFM, é grande o número de combinações que podem resultar em alternativas viáveis ao planejamento. Ao lado destas variáveis, o decisor deve ainda considerar a capacidade do sistema de transporte de materiais, elemento de fundamental importância nos SFM.

Paralelamente às necessidades de produção e às restrições do sistema, é necessário que o decisor determine um objetivo a ser alcançado com o planejamento. Vários objetivos diferentes são possíveis tais como:
· Minimização do custo operacional;

· Minimização da soma dos tempos de operação e transporte;

· Balanceamento da carga de cada centro de usinagem, etc..

A solução destes problemas de planejamento da produção, passa, em geral pela formulação de modelos de programação linear inteira, como os apresentados em STECKE [1986] e KUSIAK [1985]. A grande dificuldade porém, não se encontra nesta fase e sim quando da implementação operacional das soluções obtidas.


3.1.1.1 Hipótese Associadas aos Modelos de Planejamento de SFM

Na definição dos modelos de planejamento da produção de SFM a partir dos elementos ilustrados na fig. 3.3, as seguintes suposições são formuladas:

· as necessidades de produção de cada tipo de peça são conhecidas;
· é conhecido o plano de processo de cada tipo de peça, Isto é, quais as operações e a ordem destas, necessárias a produção da peça ou componente;
· os tempos de processamento e de transporte são conhecidos e determinísticos;
· todos os custos relevantes podem ser obtidos;
· não são consideradas falhas 'instantâneas nas máquinas ou no sistema de transporte;
· o sistema se encontra vazio ao início de cada ciclo de manufatura;
· os VAGs utilizados possuem características similares.


3.1.2 Elementos do Controle Operacional de SFM

No item anterior apresentamos alguns dos principais elementos presentes nas decisões relacionadas com o planejamento da produção dos SFM. Entretanto, conforme visto nos capítulos anteriores, na etapa de execução muitas outras decisões de controle devem ser tomadas, as quais poderão afetar o planejamento e como conseqüência o próprio desempenho do sistema.

No nível de planejamento os modelos utilizados não incorporam muitas políticas operacionais com comprovada influência sobre o desempenho do sistema. Dentre as decisões operacionais de controle mais importantes temos:

· Políticas para a liberação de novas peças ao sistema;
· Políticas para a priorisação de peças no buffer das máquinas;
· Políticas para o despacho de veículos transportadores


Afora estas políticas operacionais, alguns recursos secundários do sistema. tais corno o tamanho dos buffers e o número de pallets, também não são incorporados aos modelos de planejamento embora também possuam grande influência sobre o desempenho operacional dos SFM [SCHRIBER, 1988; CO, 1988].

A figura 3.2 ilustra o controle operacional dos SFM e sua dependência das políticas operacionais, dos recursos secundários do sistema e das decisões tomadas na fase de planejamento.

Nos subitens que se seguem apresentamos uma descrição das políticas ou regras operacionais citadas acima, bem como dos chamados recursos secundários, buffers e pallets.


3.1.2.1 Regras para a Liberação de Novas Peças ao Sistema

Estas políticas ou regras, determinam, dentre as peças que estão aguardando para serem introduzidas no SFM, qual terá a maior a prioridade. Dentro destes sistemas existe um número limitado de peças circulando. Este número é controlado pelo número de pallets em circulação, uma vez que a peça se mantém num pallet enquanto no sistema. Um pallet toma-se disponível quando uma peça completa todas as suas operações e sai do sistema. Neste momento uma nova peça pode então ser introduzida no sistema. Uma regra de prioridade deve ser definida para determinar qual dos diferentes tipos de peças que se encontram aguardando deve ser a escolhida. A literatura reporta várias trabalhos que tratam destas regras [NOF, 1979; CARRIE, 1985; WHITNEY, 1985; MONTAZERI, 1990; GUPTA, 1992].

Tais regras são, em geral, dependentes de características das peças, tais como, tempos de processamento, número de operações, tempo de chegada ou, do estado do sistema, que pode ser descrito, por exemplo, pela situação em que se encontram as máquinas que uma peça deve visitar ou pela taxa de produção do mix naquele momento. As regras mais utilizadas são:

· Menor Taxa de Produção (MTxP): Esta regra depende do estado do sistema. É executado um acompanhamento, constante, da relação entre os tipos de peças já introduzidas no sistema, e o mix de produção desejado. É introduzida no sistema a peça com a menor relação. Esta regra procura manter o mix de produção desejado ao longo de todo o ciclo produtivo.

· Menor Número de Visitas (MNV): Esta regra libera peças para o sistema, com base no número de visitas que uma peça tem que realizar para completar todas as suas operações, em uma ordem cíclica.

· Menor Tempo Total de processamento (MTTP): Esta regra libera peças para o sistema, com base no tempo total de processamento necessário para que um peça realize todas as suas operações, também numa ordem cíclica.

· Ordem Aleatória (OA): Neste caso todas as peças aguardando possuem a mesma probabilidade de ser escolhida. Em geral este tipo de regra é adotado como forma de comparação no desempenho de outras regras


3.1.2.2 Regras para a Priorização de Peças no Buffer das Máquinas

Estas regras tratam da priorização das peças que se encontram nos buffers das máquinas aguardando para serem processadas. A prioridade é designada a uma peça, quando mais de uma se encontra aguardando. As regras mais citadas são:

· Menor tempo de Processamento (MTP): Esta regra prioriza aquela peça que possui o menor tempo de processamento para a realização da(s) operação(ões) na máquina..

· Menor Tempo de Processamento Restante (MTPR): MTPR seleciona para processamento, a peça cujo tempo de processamento restante seja o menor.

· FIFO: (First in First out) : FIFO é utilizada como forma de comparar os desempenhos de regras alternativas. A prioridade é determinada de acordo com a ordem de chegada das peças nos buffers.


3.1.2.3 Políticas para o Despacho de Veículos Transportadores

As regras de despacho de veículos transportadores (VAGs), são necessárias quando uma peça precisa ser transportada de uma para outra máquina ou para a estação de carregamento/descarregamento. A prioridade deve ser designada quando mais de uma peça encontrasse aguardando por transporte no momento em que um veículo toma-se disponível. Estas regras podem ser dependentes das características das peças ou do estado do sistema [BOZER, 1989;. LEUNG, 1990, GUPTA, 1992; MAHESHWARI, 1992; SABUNCUOGLU, 1992; YIM, 1993].

· Menor Carga de Trabalho na Fila de Destino (MCTFD): A prioridade é dada à peça cuja fila de destino encontra-se com a menor carga de trabalho. A carga é medida pela soma dos tempos de processamento das peças que se encontram naquela fila. O objetivo desta regra é reduzir o desbalanceamento na carga das máquinas.

· Mínimo Número de Visitas Restantes (MNVR): Por esta regra a prioridade é designada de acordo com o número de visitas que restam a uma peça, para que esta complete seu processamento. Por esta regra, as peças com maior valor agregado (mais operações completadas), terão maior prioridade no transporte

Máximo Número de Peças Esperando para Sair (MNPS): Esta regra determina que
a prioridade deva ser dada a peça que se encontrar numa máquina, cuja fila de peças
esperando para serem transportadas a outra estação, seja a maior.

FIFO: (First in First out) : FIFO é utilizada como forma de comparar os desempenhos de regras alternativas. A prioridade é determinada de acordo com a ordem de solicitação de transporte das peças.


3.1.3 Parâmetros Secundários do Sistema

Em conjunto com as estratégias de controle operacional do sistema, existem alguns parâmetros operacionais tais como o tamanho dos buffers e o número de pallets que possuem comprovado impacto sobre o desempenho do sistema [CO, 1988; SCHRIBER, 1988; GUPTA, 1992; MAHESHWARI, 1992; SABUNCUOGLU, 1992]. Estes dois elementos são elementos fundamentais desta investigação sendo descritos com mais detalhes na apresentação do modelo de simulação desenvolvido.


3.2 Modelo para o Planejamento e Controle Operacional de SFM

No item 2.4.2 da revisão bibliográfica (Modelos para a Avaliação de SFM), discutimos sobre a utilidade de modelos analíticos no estudo dos aspectos operacionais de SFM reais. Tais modelos tem pouca utilidade neste aspecto, por não suportarem a incorporação dos princípios que governam a dinâmica operacional destes sistemas de manufatura. Por isso a adoção, neste trabalho, de um modelo de simulação discreta. Os modelos de simulação a capacidade de emular, com muita similaridade, modelos reais de SFM, embora, ressalte-se, sejam modelos tipicamente avaliativos, não permitindo otimizações. [SURI, 1985]. Em outras palavras, um modelo de simulação requer que algumas decisões sejam tomadas "a priori"', gerando alternativas que possam ser avaliadas num ambiente dinâmico e detalhado como os fornecidos pelos modelos de simulação.

O modelo de simulação foi desenvolvido usando-se a versão estudantil da linguagem de simulação SIMAN 4.0 [PENGDEN, 1990]. Esta decisão deveu-se, em parte, a excepcional capacidade desta linguagem em simular sistemas de produção, principalmente àqueles com características especiais de sistemas de transportes de materiais, como os SFM. O segundo motivo da adoção do SIMAN, foi sua disponibilidade, à época, nos laboratórios da University of South Florida (USF), onde os modelos foram, inicialmente, estudados e desenvolvidos.

O modelo de simulação consiste na integração de três grandes circuitos lógicos de controle: o controle das máquinas, o controle dos veículos transportadores e o controle do fluxo das peças. Pelo fato de não utilizarmos uma estratégia comum para o controle do fluxo das peças e por tratar-se de uma versão estudantil da linguagem de simulação, fomos obrigados a desenvolver parte do modelo na linguagem de programação C, conectando-se os módulos assim desenvolvidos ao modelo em SIMAN.

Um aspecto importante na modelagem voltada à simulação é a verificação e validação dos modelos. Os textos sobre simulação [BANKS, 1984; LAW, 1991; PENGDEN, 1990], definem verificação como sendo o processo de determinar que o modelo funciona conforme o projetado, isto é, isento de erros de programação. Já a validação, consiste em determinar se o modelo é uma representação acurada do sistema real sob estudo. Nesta pesquisa, não será possível uma plena validação, uma vez que os modelos são hipotéticos, isto é, não são baseados em sistemas reais. No entanto, os sistemas modelados foram baseados em sistemas já utilizados em pesquisas anteriores [CARRIE, 1988; MAHESHWARI, 1992]. A validação, neste caso consistiu na reprodução dos resultados daquelas pesquisas, quando parâmetros de entrada semelhantes foram utilizados.

Quanto à verificação, ambos os programas, em SIMAN e em C, foram exaustivamente testados afim de se tomarem isentos de erros de programação. Sua lógica foi "rastreada", usando-se as facilidades do "Trace Element" do SIMAN. Os fluxos das entidades dentro do modelo foram acompanhados em inúmeros testes, afim de assegurar sua lógica.

3.2.1 Parâmetros Utilizados no Modelo

Seleção de Peças: Uma vez instalado, o SFM opera para produzir, simultaneamente, uma variedade de peças em pequenos lotes. Esta variedade de peças se restringe ao mix para o qual o sistema foi projetado.

Na literatura encontrasse a descrição de várias técnicas utilizadas para a seleção de peças. Técnicas baseadas em tecnologia de grupo [BROWNE, 1984] ou em algoritmos baseados em programação linear inteira [WHITNEY, 1985], são dois exemplos. No entanto, para os propósitos desta pesquisa, é suficiente reconhecer que os SFM podem produzir peças de acordo com seus projetos, com base em algum tipo de atributo de manufatura. e que o número de tipos de peças pode ser muito grande. Neste estudo, é possível testar-se o modelo e o protótipo com uma pequena parte desta grande família de peças. Na literatura verificamos que o número médio de variedade de peças produzidas é 20 [BROWNE, 1984; BUZACOTT, 1986a e 1986b]. Este número será adotado neste trabalho.

Número de Operações: Cada peça necessita um determinado número de operações para completar seu processamento. Neste trabalho o nº de operações por peça e assumido como sendo uniformemente distribuído, assumindo valores discretos entre 3 e 10, com uma média de 6,5 operações/peça.

Tempo de Processamento: Não existe na bibliografia revisada, relatos específicos a respeito de tempos de processamento nas peças em SFM. Tais tempos são correspondentes àqueles decorridos em processos semelhantes nos sistemas convencionais. Neste estudo, assumimos que os tempos são determinísticos e podem variar de 2 min. à 20 min. O tempo de processamento em máquinas alternativas, isto é, naquelas com menor eficiência no processamento de determinadas operações, sofrerão acréscimos que variam de 20% à 100%, do tempo das máquinas principais.

Mix de Peças: Num determinado ciclo de produção, somente um certo número de tipos de peças é selecionado para ser produzido, obedecendo a uma determinada relação. Assumimos que os tipos de peças variam entre um mínimo de 3 e um máximo de 8, num ciclo. Cada peça selecionada, terá uma participação relativa de 1, 1.5, 2.0, 2.5 ou 3.0. Desta forma, se um tipo de peça recebe peso 1 e outra peso 1.5, a segunda terá uma participação 50% maior que a primeira no mix de produção. A seleção dos pesos será baseada na distribuição uniforme discreta.

Número e Velocidade de VAGs: A decisão sobre o número de Veículos Auto Guiados a serem utilizados em um SFM, objetivando assegurar uma particular taxa de produção, depende, dentre outras variáveis, do arranjo físico do sistema e de sua programação. Esta decisão é típica da fase de detalhamento do projeto, na qual um nº razoável de alternativas de programação da produção devem ser testadas (simuladas) em relação a um determinado arranjo físico, para que se possa concluir algo, a pulá de ingerências sobre os resultados do modelo testado. Na literatura [EGBELU, 1984; RAMAN, 1989; SABUNCUOGLU, 1992; YIM, 1993], verificamos que um número típico de VAGs, situa-se entre I e 4 veículos, dependendo do sistema. Trabalhamos, neste estudo com estes números. Quanto a velocidade, o mais comum são velocidades nominais médias da ordem de 30 m/s à 50 m/s. Ambas as variáveis, número e velocidade, podem ser facilmente alteradas pelo analista durante os procedimentos de avaliação do desempenho dos sistemas.

Número de Pallets e Tamanho dos Buffers: Pallets são considerados peças chaves no desempenho operacional de SFM e, a decisão sobre que número de pallets utilizar, depende, basicamente, da disponibilidade de espaço nos buffers das máquinas. O número de pallets no sistema, obviamente não pode ser maior que o tamanho dos buffers, que nos SFM são bastante restritos, resumindo-se à pequenos espaços em frente as máquinas e no próprio sistema de transporte. No caso de um controle falho, a ocorrência de uma situação como essa, levaria ao bloqueio do sistema.

Com base nos trabalhos de Schriber e Stecke [SCHRIBER, 1988], MAHESHWARI [1992]; SABUNCUOGLU [1992] e YIM [1993] assumimos o mesmo tamanho de buffer em cada máquina. cinco diferentes capacidades, 2, 3, 4, 5 ou 6, são adotadas.

Por outro lado, o número de pallets não deve ser menor que o número de máquinas, o que
causaria na uma baixa utilização do sistema, pois nesse caso, em qualquer momento alguma máquina pode estar em desuso por falta de pallets. Usualmente, o número de pallets e o número de máquinas, relacionam-se com índices de 1.5, 2.0, 2.5, 3 ou 4 vezes, Isto é, num sistema com 4 máquinas pode-se adotar 6, 8, 10, 12 ou 16 pallets.


3.2.2 Modelo de Simulação Proposto

Os parâmetros básicos de entrada do modelo são os defmidos no item anterior. Para que o sistema possa funcionar é preciso, no entanto, que para cada tipo de peça a ser processada exista uma seqüência de operações previamente determinada, a qual está, normalmente, atrelada a uma seqüência de visitação de máquinas, de tal forma que, no momento de sua entrada no sistema, seja possível determinar seu destino.

No modelo proposto, a determinação da seqüência de visitação das máquinas funciona de maneira diferente, das propostas nos modelos que classificamos como tradicionais. Nestes, a sequência é estabelecida a priori, com auxílio ou não de modelos matemáticos.

Adotamos aqui urna seqüência de visitações flexível, isto é, com a possibilidade de mais de uma máquina poder realizar uma mesma operação, embora com diferentes eficiências, sobre uma peça. Será o estado do sistema que determinará qual máquina, naquele momento, deverá ser alocada para a execução do trabalho.

Para que isto seja possível, um algoritmo programado em C e conectado ao modelo em SIMAN, é executado sempre que exista a necessidade de execução de uma nova operação em uma peça, urna vez que, neste momento, uma decisão sobre qual máquina realizará a operação deve ser tomada. A lógica deste controle é apresentada no item 3.2.2.1.

A simulação será iniciada com o sistema vazio e todos os equipamentos disponíveis. Inicialmente, o número de peças liberadas ao sistema é igual ao número de pallets. Subseqüentemente, as peças entram no sistema à medida em que os pallets vão ficando disponíveis. As peças são liberadas em acordo com a política de liberação adotada. Após completar todo seu processamento, as peças são transportadas de volta a estação de Carregamento/Descarregamento e o respectivo pallet fica disponível.

O tempo de execução de uma simulação depende, usualmente, dos objetivos do analista. Na grande maioria dos processamentos ligados a projetos de manufatura, este tempo está associado ao ciclo de produção de um determinado conjunto de peças. Outras vezes, este tempo relaciona-se com os turnos de produção do próprio sistema, como, por exemplo, quando se deseja saber qual seria a produção alcançada, no período de uma semana, com turnos diários de 8 horas.

Nos exemplos que serão aqui apresentados, a execução das simulações se encerrarão no momento em que todas as peças requeridas em um determinado ciclo produtivo forem manufaturadas. Isto só não ocorrerá, quando do acontecimento de um evento extraordinário, evitando a concretização de um ciclo.

Um exemplo de evento extraordinário, poderia ser o bloqueio do sistema devido a falhas no projeto ou no planejamento e controle da produção. Portanto, o período de execução de urna simulação é uma variável e é igual ao Tempo de um Ciclo de Produção. Esta variável é importante quando se deseja comparar sistemas produtivos diferentes ou mesmo diferentes estratégias de produção sobre um mesmo sistema


3.2.2.1 Controle Lógico da Seqüência de Visitações de Máquinas

Conforme comentamos no item anterior , no modelo de simulação desenvolvido, não adotamos uma seqüência pre-programada de visitação de máquinas pelas peças. Em substituição a este procedimento, geralmente voltado ao emprego de modelos analíticos, como a programação linear, introduzimos a idéia de definir as rotas das peças que se encontrem no sistema, no momento exato em que esta decisão deva ser tomada e não previamente.

Tal idéia procura buscar uma solução que permita utilizar as características de flexibilidade dos SFM ditadas, principalmente, pela multiplicidade operacional de seus centros de usinagem e, ao mesmo tempo, evitar o descompasso entre o planejamento e a operação devido as dificuldades dos modelos matemáticos em incorporarem o dinamismo operacional destes sistemas.

A lógica por traz desta idéia é simples. Sempre que houver a necessidade de executar uma nova operação em uma peça, o programa executa uma pesquisa sobre os centros de usinagem ou máquinas, de tal forma que obtenha como resposta, qual máquina deverá efetuar a operação. Nesta busca, são considerados os seguintes elementos:

· máquinas que possuem a capacidade de executar a operação desejada;

· eficiência na execução da operação;

· carga de trabalho associada às máquinas candidatas.

Os dois primeiros elementos são parâmetros das máquinas do sistema, enquanto que o terceiro é determinado pelo estado do sistema no momento da decisão.

Na figura 3.3., a seguir, apresenta-se um fluxograma do algoritmo proposto. No Anexo 01 apresenta-se seu código.

Abaixo, apresenta-se passo-a-passo os procedimentos efetuados pelo programa.

Passo 1. lnicialização
lnicializa todas as variáveis do processo.

Passo 2. Atualização do Tempo Disponível das Máquinas
Verifica, para todas as máquinas, o valor de TDispo, isto é, o tempo em que a máquina estará disponível após realizar toda a carga de trabalho a ela designada. Se a máquina estiver liberada, TDispo será menor ou igual ao atual tempo de simulação TNOW. Neste caso, faz TDispo = TNOW.

Passo 3. Verificação do Tipo de Operação
Verifica o tipo de operação a ser realizada. Se TipOper = - 1, todas as operações já foram realizadas sobre a peça. Neste caso encaminha a peça a estação de Carregamento/Descarregamento e retoma ao programa de simulação. Caso contrário segue para o passo 4.

Passo 4. lnicialização do Processo de Busca da Melhor Máquina
Busca a primeira máquina com capacidade de realizar a operação desejada, isto é, Efic [Maq] [TlpOperl> 0. Faz MaqEsc = Maq.

Passo 5. Cálculo da Carga Adicional e Inicialização do Melhor Tempo Disponível
Calcula a carga adicional à carga da máquina escolhida MaqEsc. Neste cálculo considera o tipo da peça, a operação a ser realizada e a eficiência da máquina MaqEsc. Em função da carga adicional, calcula o novo tempo disponível para a máquina MaqEsc. Faz NovaCarga = TDispo[Maq] + CargaAdicional

Passo 6. Busca do Melhor Tempo e Melhor Máquina
Busca a próxima máquina que possa realizar a operação desejada, isto é, àquela com eficiência positiva para a referida operação. Calcula a sua carga adicional e seu novo tempo disponível. Atribui o resultado a CargaTeste

Passo 7. Definição da Melhor Máquina
Testa se CargaTeste calculado é menor que NovaCarga. Se verdade, faz NovaCarga = CargaTeste e MaqEsc = Maq.

Passo 8. Teste de Parada..
Se todas as máquinas com eficiência positiva relativas a operação desejada já foram testadas, segue para o passo 9. Senão volta ao passo 6

Passo 9. Final de Procedimento.
Faz TDispo [MaqEsc] = NovaCarga. Faz a compatibilização entre as variáveis do programa em C e do programa de simulação em SIM-AN. Retoma ao programa de simulação


3.2.2.2 Hipóteses Associadas ao Modelo

Os modelos de simulação, em geral, não requerem tantas hipóteses quanto os modelos analíticos. No entanto, o desenvolvimento de qualquer tipo de modelo, necessita um claro delineamento de suas fronteiras. Além disso, pode não ser apropriado, nem mesmo viável, incorporar todo o tipo de detalhamento ao modelo de simulação. Assim, para manter o esforço de modelagem sobre controle é necessário fazermos algumas hipóteses razoáveis sobre o sistema. No modelo desenvolvido, as seguintes hipóteses foram feitas:

· Todos os pallets encontram-se, inicialmente, na estação de Carregamento.

· Todos os VAGs, encontram-se, inicialmente, na estação de VAGs.

· O número de pallets disponível é fixo para um determinado ciclo de produção.

· Todas as matérias primas das peças a serem produzidas num dado ciclo encontram-se, inicialmente na estação de Carregamento.

· As estratégias de controle operacional são pré-definidas e não mudam durante o ciclo de produção.

· Os VAGs retomam a sua estação se a fila de requisição de transporte estiver vazia.

· Uma peça só é movida para outra estação se houver espaço disponível para seu pallet.

· O controle de decisões sobre os VAGs só é efetuado 'unto as máquinas, estação de VAGs e estação de Carregamento/Descarregamento.

· O controle de destino de uma peça só é efetuado junto às máquinas ou estação de Carregamento/Descarregamento.


3.2.2.3 Controle Lógico do Fluxo de Peças

O fluxo lógico de peças e pallets é o mesmo. Uma peça só é liberada para ser processada quando um pallet está disponível. Logo, os fluxos de peças e pallets são análogos no modelo de simulação. O número simultâneo de peças nos sistema é limitado pelo número de pallets. A liberação de peça ao sistema é feita de acordo com as regras de liberação de peças. O controle do fluxo das peças no sistema, é feito pela seqüência de operações, sem contudo estar associado, especificamente, às máquinas, existindo, portanto, uma flexibilidade de rotas.

Uma peça pode encontrar-se em qualquer uma das quatro seguintes condições no sistema modelado:

· sendo processada em uma máquina,

· esperando por processamento em uma área de armazenagem junto as máquinas,

· aguardando por transporte ou

· em transito para seu próximo destino.

Para minimizar a possibilidade de bloqueio do sistema, uma peça só é transportada para uma próxima máquina se houver espaço em sua área de armazenagem.

A figura 3.4 ilustra o controle de fluxo de peças.

3.2.2.4 Controle Lógico das Máquinas

O controle lógico das máquinas, está totalmente associado às peças que podem estar sendo processadas ou aguardando, para serem processadas ou transportadas. Se mais de uma peça aguarda por processamento, então a regra de prioridade de sequenciamento é aplicada para selecionar uma peça. Empates são decididos com base no tempo de espera na fila. A fig. 3.5 ilustra esta lógica.

3.2.2.5 Controle Lógico do Fluxo dos VAGs

Dentro do modelo de SFM, o transporte é executado por Veículos Auto Guiados que merecem um controle especial sobre seus movimentos. Estes veículos, podem se movimentar sobre um caminho predeterminado para alcançarem qualquer uma das máquinas, sua própria estação de permanência ou a estação de Carregamento/Descarregamento.

O caminho sobre o qual os veículos se movimentam, foi dividido em pequenos segmentos, os quais são controlados pelos veículos na medida de suas movimentações. Cada segmento é assumido como se fora um recurso, que é tomado e liberado pelo veículo quando de sua passagem sobre ele. Sendo assim, dois veículos não podem compartilhar o mesmo recurso e portanto não podem estar no mesmo lugar ao mesmo tempo. Da mesma forma, somente um veículo pode encontrar-se junto a área de armazenagem das máquinas. Com exceção da estação de Carregamento/Descarregamento, área das máquinas e estação dos VAGs, que são caminhos bi-direcionais, todos os outros são unidirecionais.
A velocidade é assumida como constante durante a execução de uma simulação e, e cerca de 30% menor nos segmentos bi-direcionais e curvas.

Todas as prioridades sobre o transporte das peças são determinadas pelas regras de despacho e de acordo com as hipóteses gerais associadas ao modelo.

A lógica do fluxo dos veículos é apresentada na figura 3.6.

3.3. Medidas de Desempenho

As medidas de desempenho operacional para a avaliação simulada de sistemas de produção podem ser as mais diversas. As principais medidas de desempenho operacional utilizadas neste estudo são:

· o tempo de passagem;

· o tempo do ciclo produtivo;

· a taxa de utilização das máquinas;

· a taxa de utilização dos VAGS;

· o tamanho das filas nas máquinas

O tempo de passagem é definido como o tempo que uma peça permanece no sistema, iniciando-se sua contagem no momento em que esta é liberada para o sistema na estação de Carregamento/Descarregamento, mais precisamente, quando a peça é carregada em um pallet. A contagem deste tempo encerra-se no exato momento em que a peça é descarregada do pallet, na estação de Carregamento/Descarregamento, saindo do sistema.

O tempo do ciclo de produção, é definido pelo tempo total para a manufatura de todas as peças requeridas. Nos ambientes produtivos sob investigação, somente um número finito de peças é produzido em cada ciclo. Da literatura [MAHESHWARI, 1992], fica comprovado que medir o tempo do ciclo produtivo, em um SFM, é análogo a medir-se a utilização do sistema como um todo ou sua taxa de produção. Portanto, as duas últimas medidas não são usadas neste trabalho.

A taxa de utilização das máquinas é determinada pela relação entre o tempo que cada máquina passa efetivamente processando peças e o tempo total do ciclo produtivo.

A taxa de utilização dos VAGs é determinada pela relação entre o tempo que cada VAG passa movimentando-se, carregado ou vazio e o tempo total do ciclo produtivo. Outra taxa que pode ser utilizada é a de utilização efetiva dos VAGS, na qual somente o tempo de uso com carga é computado.
O tamanho das filas das máquinas é fornecido como resultado de uma média ponderada pelo tempo, do número de elementos que se encontrem, ao longo da simulação, naquelas filas. Embora com capacidade limitada pelo tamanho dos buffers, é uma importante medida, diretamente relacionada com detecção de gargalos.


3.4 Sumário

Neste capítulo apresentamos os principais elementos envolvidos no problema do planejamento e controle operacional dos SFM. Apresentamos, também, um modelo de simulação desenvolvido para tratar estes problemas. Neste modelo, uma atenção especial foi dada a fase de planejamento, pela integração de um algoritmo para executar o controle sobre a seqüência de visitação de máquinas. Este algoritmo, torna desnecessária a alocação prévia de recursos, usualmente executada por modelos de programação linear inteira ou modelos de programação por múltiplos objetivos e, cujos resultados costumam causar problemas na fase operacional.

No capítulo que segue, trataremos da aplicação do modelo aqui desenvolvido a uma série de problemas testes. Será feito, também, um teste comparativo com uma aplicação que faz uso de um modelo de programação linear para a fase de planejamento.