Às 6:00 da manhã de segunda-feira, eu crio um plano para o meu dia a partir das 7:00. Essa não parece ser uma tarefa tão difícil. Por que, às 7h30, meu plano já dá sinais de que não tem solução?
Fiz as coisas óbvias. Primeiro, atualizei de um gráfico de Gantt magnético baseado em informações escritas à mão para o software Advanced Planning and Scheduling (APS). Era muito mais fácil de usar, mas, francamente, os resultados não melhoraram muito. Alimentá-lo com dados em tempo real do meu Manufacturing Execution System (MES) me deu um bom ponto de partida, com muito menos esforço do que a abordagem em papel, mas meu plano ainda não resistiu ao teste do tempo.
Percebi, então, que meu software se baseava em prazos de entrega padrão e presumia capacidade infinita – ele superestimava constantemente minha capacidade de produção. Então, atualizei para o software Finite Capacity Scheduling (FCS). Isso ajudou muito. Mas eu ainda tinha muitos problemas porque a ferramenta FCS era baseada em um modelo de dados “padrão” para o meu setor. Acho que fazemos as coisas um pouco diferentes da maioria das pessoas em nosso setor, mas o cronograma gerado não reconhece essas diferenças.
Então, atualizei para um produto de simulação de uso geral com a flexibilidade de modelar meu sistema como ele realmente é E gerar os gráficos de Gantt e outros relatórios de que preciso para o cronograma. Portanto, agora posso levar em conta aquele corredor problemático onde as empilhadeiras ficam congestionadas. E posso levar em conta aquele grupo de máquinas que compartilha o acesso a uma única ponte rolante. Como bônus, também recebi uma animação que me permite “brincar” com o dia e ver visualmente o que posso esperar.
Agora tenho um plano muito melhor, que é realista e preciso , desde que tudo corra bem. Mas ele é sempre otimista. Embora eu possa fazer manutenção preventiva, não há como levar em conta que minha máquina Cobalt 120 tem 30 anos e quebra quase todos os dias. Ou que o meu fornecedor de material Jenkins 257 muitas vezes está muito atrasado em relação à entrega prometida. Posso preencher o cronograma para permitir tempo extra, mas isso apenas garante que perderei um tempo valioso de produção quando as coisas correrem bem.
Em minha ferramenta de simulação, posso executar meu modelo com toda essa variabilidade contabilizada (análise estocástica) e isso me dá uma boa análise de capacidade de longo prazo. Mas como não há como prever um problema “aleatório” específico, como uma falha de equipamento, não posso usar esse conhecimento para gerar meu plano para hoje – estou limitado a um cronograma determinístico… ou estou?
Na verdade, há uma nova técnica disponível chamada Risk-based Planning and Scheduling (RPS) que primeiro gera um plano determinístico e depois aplica uma análise estocástica a esse plano. Na verdade, ela me diz qual é a probabilidade de eu cumprir o plano. Por exemplo, os pedidos que exigem a máquina Cobalt 120 ou o material Jenkins 257 podem apresentar um alto risco de não serem concluídos no prazo. Como sei disso antes do início do turno, tenho mais opções de como lidar com o problema, como ajustar as atribuições de mão de obra, redirecionar um processo ou agilizar um material. Posso até avaliar as várias alternativas para determinar qual delas tem o melhor desempenho e, em seguida, basear meu plano na alternativa que gera um risco aceitável com o menor custo.
Esse é um plano com o qual posso viver!
Feliz modelagem!
Dave Sturrock, vice-presidente de operações da Simio LLC