CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES A FUTURAS PESQUISAS



Neste trabalho pesquisamos e buscamos novas alternativas para a solução de problemas associados ao planejamento e controle operacional de sistemas flexíveis de manufatura.

Propusemos um modelo para o tratamento de alguns destes problemas, acompanhado de um protótipo de sistema computacional, que combina duas ferramentas: simulação e sistemas especialistas.

Ao longo do trabalho, urna série de experimentos foram desenvolvidos e realizados, visando demonstrar a aplicação, utilidade e eficiência do modelo e do protótipo, propostos, que procura integrar parte da fase de planejamento à fase de controle operacional dos SFM.

Este capítulo faz uma síntese de tudo o que foi explorado, estudado e descoberto, apresentando os resultados obtidos e as contribuições consideradas relevantes. As limitações do trabalho também são apresentadas, assim como algumas recomendações a futuras pesquisas.


7.1 Resultados e Contribuições da Pesquisa

Os SFM possuem um enorme potencial para o aumento da produtividade nos sistemas de produção, em especial na produção seriada por lotes.

Sua principal atração é a possibilidade de obter-se alta produtividade mesmo com a produção de pequenos lotes.

Em contrapartida, estes sistemas exigem grandes investimentos de capital e necessitam especial atenção em todas as suas fases de implantação, desde o projeto até a posta em marcha.

Mesmo em regime de produção, a tarefa de planejar e controlar a operação de um SFM é mais complexa que nos sistemas tradicionais. Decisões inconsistentes em seu planejamento e controle operacional, podem levar, por exemplo, a uma baixa utilização de seus centros de usinagem e/ou um uso ineficaz de seu sistema automatizado de transporte, com conseqüentes congestionamentos no sistema, elevando, por exemplo, o tempo necessário para a fabricação de um lote de peças.

Resultados deste tipo são extremamente indesejados, uma vez que, a decisão de implantar células de manufatura altamente automatizadas, como os SFM, objetivam, principalmente, aumentar a função estratégica do setor produtivo, cuja principal contribuição, neste caso, é a redução dos ciclos de produção e o aumento da flexibilidade. Desta maneira, quando o objetivo é aumentar a eficiência dos SFM, as decisões acerca de seu planejamento e controle operacional devem ser precisas e confiáveis.

Em nosso estudo, examinamos uma série de problemas associados ao planejamento e controle operacional de SFM. Verificamos que urna das principais causas destes problemas, constitui-se na desvinculação entre o que é proposto pelo planejamento, e o que pode ser de fato realizado no nível operacional.

Tradicionalmente, entre as propostas do planejamento, está um prévio atrelamento entre máquinas e peças, em função de suas seqüências operacionais. Estas, determinam, previamente, onde cada operação deve ser realizada. Este tipo de atrelamento, é típico dos processos convencionais, os quais pouco consideram a capacidade multioperacional dos SFM e, portanto, sua alta flexibilidade, principalmente de rotas operacionais.

Desta forma, na grande maioria das vezes, as propostas da fase de planejamento, não são plenamente executáveis no nível operacional, uma vez que, naquela fase, a dinâmica do sistema é desconsiderada.

Uma das principais contribuições deste trabalho, foi desenvolver um modelo de simulação, apresentado no capítulo III, que permite considerar uma parte da fase de planejamento durante a própria operação do sistema. Com isso, pretendemos que parte dos problemas de compatibilidade entre as duas fases, seja tratada de forma mais realista, uma vez que as decisões de alocação de máquinas às peças passa a ser feita de forma dinâmica, considerando parte do estado do sistema (carga de trabalho, filas, capacidade e eficiência das máquinas), momentos antes da decisão ser tomada.

O algoritmo embutido no modelo desenvolvido, simula a existência de um controlador que, em um sistema real, verificaria o estado das máquinas, peças e operações necessarias, designando então, o destino de cada peça dentro do sistema de acordo com os resultados destas análises. Um controlador deste tipo é perfeitamente possível em um SFM, uma vez que todas, ou a grande maioria das operações nestes sistemas, são controladas por computadores.

No capítulo IV deste trabalho, realizamos uma série de experimentos com diferentes propósitos. Com o objetivo de comprovarmos a eficiência e aplicabilidade do modelo desenvolvido, fez-se um trabalho comparativo, no qual tratamos um determinado problema sob duas formas de abordagem: utilizando o MPF, e outro, por nós classificado de tradicional, o qual faz uso da programação linear para a fase de planejamento e da simulação para a fase operacional. O problema-teste, foi criado, tratado e documentado em um recente trabalho de pesquisa [MAHESHWARI, 1992].

Os resultados obtidos, foram significativos, obtendo-se, em favor MPF, melhorias no desempenho do SFM, que variaram de aproximadamente 6% a 22%, quando se utilizou dos Tempos de Ciclo de Produção (TCP), como variável de controle, e de 3% a 14%, quando a variável utilizada foi o Tempo Médio de Fluxo (TMFluxo) das peças pelo sistema. Observamos, que as maiores diferenças ocorreram quando o sistema, em função dos valores adotados para os inúmeros parâmetros operacionais, encontrava-se mais congestionado. Cremos, que a principal causa destes ganhos sobre a abordagem tradicional, está relacionada com a falta de flexibilidade desta, pela utilização da programação linear na fase de planejamento, desconsiderando a dinâmica do sistema que, como vimos, tem forte dependência dos valores atribuídos aos recursos secundários do sistema.

Ainda no capítulo IV realizamos uma série de outros experimentos, estudando o comportamento do sistema em função das diversas combinações de parâmetros e políticas operacionais.

Duas foram as razões destes novos experimentos. Primeiramente, procuramos verificar a sensibilidade do modelo em traduzir o impacto destas combinações sobre o desempenho operacional do sistema. Como vimos na revisão da literatura, alguns trabalhos reportam experimentos semelhantes, o que nos permitiu, mais uma vez, comprovar a validade do modelo, uma vez que, aplicando-se dados semelhantes obtivemos resultados que apontaram na mesma direção.

Comprovou-se, por exemplo, que o controle sobre a ordem de liberação das peças para o sistema, tem grande influência sobre as duas variáveis de controle (TCP e TMFluxo). Quando se utiliza uma política (regra) que procura manter balanceado o mix de produção, os resultados são superiores aqueles obtidos com outras regras. Outros resultados que confirmam aqueles obtidos por outros pesquisadores foram as influências exercidas pelo tamanho dos buffers e pelo número de pallets, sobre as mesmas variáveis. O aumento dos buffers, por exemplo, reduz o TCP e aumenta o TMFluxo. A decisão sobre este parâmetro, portanto, dependerá, fundamentalmente, dos objetivos definidos pelo decisor.

A segunda razão para esta nova série de experimentos, foi buscar uma maior compreensão dos fenômenos envolvidos no comportamento operacional destes complexos sistemas de produção, diante das inúmeras possibilidades associadas ao seu controle, uma vez que, um dos objetivos deste trabalho consistia na construção de um sistema especialista que pudesse auxiliar os tomadores de decisão na tarefa de planejar e controlar suas operações. Desta forma, parte da experiência e do conhecimento necessários, foram adquiridos nestes experimentos e, posteriormente, traduzidos e incorporados a um módulo inteligente de análise, na forma de regras de produção, frames, métodos, etc.

Todo o processo de planejamento e controle da produção de SFM, empregando ou não modelos matemáticos, não é tarefa simples e não costuma ser executada em um só passo. Ao contrário, este processo costuma ser longo e repetitivo, constituindo-se, na verdade, de uma série de experimentos efetuados pelo decisor, em que uma série de alternativas são testadas antes de sua real implementação. Evidentemente, dependendo do grau de conhecimento, experiência e ferramentas auxiliares utilizadas pelo decisor, este processo poderá ser simplificado e abreviado.

Diante desta realidade, propusemos e concretizamos o desenvolvimento do protótipo de um sistema computacional que combina o modelo de simulação anteriormente apresentado, com um sistema especialista. Além disso, com o intuito facilitar, tanto seu uso como todo o processo decisório, dotamos o protótipo de uma interface gráfica voltada ao usuário.

Consideramos este protótipo a segunda maior contribuição deste trabalho uma vez que, através dele, procuramos encaminhar uma solução para o problema, sempre presente, das dificuldades associadas ao uso de modelos, particularmente os modelos de simulação. A interface possibilita, com facilidade, a execução de experimentos.

A combinação do SE com o modelo de simulação, permite que o usuário, na medida em que vai acumulando experiência, possa guardar, ao menos parte desta, sob a forma de regras de produção ou mesmo métodos, os quais, uma vez implantados na base de conhecimentos, podem vir a auxiliá-lo em experimentos futuros.

Neste protótipo, as duas metodologias interagem de forma paralela, uma vez que duas diferentes ferramentas (uma linguagem de simulação e um ambiente de desenvolvimento de sistemas inteligentes) foram utilizados na sua construção. Os resultados de uma influem no desempenho da outra.


7.2 Limitações do Trabalho

Como qualquer trabalho de pesquisa, a abrangência deste estudo é também limitada. Seus limites foram definidos e apresentados ao longo das várias etapas desenvolvidas. Todos os resultados numéricos foram obtidos sobre um sistema fictício, embora sua modelagem tenha sido, originalmente, baseada num sistema real. Desta forma, no seu sentido mais estrito, todas as conclusões derivadas dos experimentos são válidas apenas para aquele sistema, somente.

No que diz respeito ao modelo e ao sistema computacional desenvolvidos, estes são mais genéricos por sua natureza, aplicando-se a outros sistemas semelhantes, podendo, no entanto, ser ampliados melhorados, explorando outros aspectos do problema ao qual se propõem tratar.

Os experimentos realizados, consideraram apenas algumas poucas estratégias de controle operacional. Existem muitas outras que podem ser exploradas sobre o SFM tratado ou sobre outros sistemas de manufatura semelhantes.


7.3 Recomendações para Futuras Pesquisas

As pesquisas realizadas neste trabalho, sugerem algumas áreas relevantes para o desenvolvimento outros estudos. Nesta seção apontamos para algumas destas e recomendamos futuros trabalhos de pesquisa. Os itens abordados não seguem nenhuma ordem de prioridade.


7.3.1 Extensão da Capacidade do Módulo de Análise

Uma das áreas mais promissoras ao desenvolvimento de futuros trabalhos de pesquisa, seguramente é o desenvolvimento da capacidade de diagnóstico, análise e tomada de decisão do Módulo de Análise (MA), incorporado ao protótipo. Em seu atual estágio, este módulo suporta sistemas flexíveis de manufatura com características semelhantes ao sistema tratado. Serão valiosas, contribuições que permitam ao MA suportar diferentes características físicas associadas aos SFM, como por exemplo, um sistema de transporte de materiais caracterizado por esteiras no lugar de ou, em conjunto com, os VAGS.

Para que o sistema especialista possa suportar outras características físicas, sugerimos que sejam implementados conjuntos de módulos de análise, semelhantes ao já desenvolvido, específicos para diferentes características físicas de SFM. Uma vez disponíveis, antes de iniciar qualquer processo, o decisor poderia compor seu MA, incorporando este ou aquele módulo necessário aos diagnósticos ou análises do sistema de produção com o qual estivesse lidando.

Outro importante campo de pesquisas, é da incorporação novas regras ao sistema especialista que possam auxiliar o decisor na fase de planejamento da produção. Alguns elementos que podem ser implementados dizem respeito, por exemplo, a definição do mix e do volume de produção das peças (tal decisão pode estar atrelada, por exemplo, as datas de entrega dos lotes de produzidos), a definição dos fatores de utilização dos recursos, a capacidade do sistema de transporte, etc.

Outra área de pesquisa desejável, ainda sobre o módulo inteligente, diz respeito a forma e facilidade de incorporação do conhecimento ao sistema especialista, via novas regras. E desejável que se possa automatizar estes procedimento. Ao mesmo tempo, é desejável que se criem procedimentos, tais como metaregras, que procurem manter a consistência global da base de conhecimentos e da máquina de ingerência.


7.3.2 Extensão da Capacidade do Módulo de Simulação

Outra grande área atuação para o desenvolvimento de novos estudos relacionados a este trabalho, diz respeito a capacidade do Módulo de Simulação (MS). Quando construímos este módulo, tínhamos em mente aproveitar ao máximo a capacidade da linguagem de simulação (SIMAN) na qual modelamos o SFM exemplo. De fato, cremos ter alcançado este objetivo. Contudo, com o aumento da capacidade e potencialidade das linguagens de simulação, será possível, muito em breve, incorporar outras características ao MS.

Na medida em que disponhamos de um ambiente de simulação orientado a objeto, e que seja executável na mesma plataforma do protótipo (Windows), será potencialmente possível ampliar sobremaneira e, implementar dentro do MS, a capacidade de modelar ou modificar integralmente modelos de sistemas de produção. No atual estágio do MS, tal capacidade está restringida a alteração de parâmetros e valores de variáveis ou atributos do modelo desenvolvido.

Outra capacidade que pode ser incorporada ao MS, é a animação dos modelos simulados. Ao tempo do desenvolvimento do trabalho, não tínhamos a disposição as ferramentas de . ração para a versão da linguagem SIMAN com a qual trabalhamos. Hoje estas ferramentas já foram adquiridas, e podem vir a incorporar os modelos de simulação desenvolvidos para o MS.


7.3.3 Integração do Fluxo de Ferramentas ao Modelo.

No modelo de simulação desenvolvido, consideramos que os diversos centros de usinagem possuem, ao início de cada ciclo de produção, um determinado conjunto de ferramentas em seu magazine, necessários a execução de determinadas operações. É possível, no entanto, considerar a existência em SFM, de transportadores e manuseadores automáticos de ferramentas, os quais poderiam movimentá-Ias entre os centros, proporcionando urna maior flexibilidade ao sistema. Desta forma, se considerarmos esta possibilidade, as restrições sobre que operações os centros de usinagem podem realizar, poderão ser menos limitadas, aumentando a potencial flexibilidade do sistema.


7.3.4 Outras Extensões

Algumas outras idéias associadas a futuras pesquisas, são listadas abaixo:

· Implementação de regras que analisem o impacto de diferentes layouts do sistema.
· Implementação de outros algoritmos, junto ao modelo de simulação, que busquem outros objetivos, tais como, minimização de custos operacionais, minimização da soma dos tempos de processamento e transporte, etc
· Implementação de um módulo para análise de um índice de flexibilidade alcançado pelo sistema, em função de sua flexibilidade potencial e utilizada. Um módulo deste tipo, pode ser extremamente útil quando da necessidade de comparar-se distintos sistemas para fins, por exemplo, de decisões estratégicas.