Análise de simulação economiza recursos na indústria

Simulação e Lean na Indústria 4.0

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Tempo de leitura: 4 minutos

Já conhecemos a importância de Big Data, inteligência artificial e Internet das Coisas na transformação digital e na excelência operacional. Esses são três dos principais pilares da Indústria 4.0. Outros aspectos, no entanto, também têm impactado a produção industrial em grande medida. A análise de simulação é uma estratégia que tem crescido em utilização na manufatura, com significativo desenvolvimento na área computacional.

A aplicação do Lean Thinking tem gerado resultados sólidos na transformação do setor industrial. As ferramentas associadas a essa filosofia ocasionam o uso mais eficiente de recursos e promovem a melhoria contínua. Esse processo pode ser otimizado com a simulação. Também conhecida como Computer Aided Engineering (CAE), encontra soluções que atendem ao modelo utilizado e aos requisitos de operação. Projetar processos e sistemas, considerando as variáveis que podem incidir sobre a produção de forma antecipada, dá solidez ao Lean.

Com o mapeamento do fluxo de valor, temos um retrato do estado atual, que dá a origem do plano aonde queremos chegar. As melhorias costumam ser implementadas em um ciclo de experimentação direta, abrindo margem para prejuízos. As principais causas são a falta de conhecimento abrangente por parte das equipes de planejamento e de análise prescritiva.

A simulação por computador permite a experimentação, buscando as opções que oferecem melhores resultados. Ainda que os custos de programas de modelagem possam ser altos, os avanços obtidos significam economia consistente de recursos, principalmente para empresas de maior porte. De toda forma, o rápido desenvolvimento tecnológico tem permitido que mesmo médias e pequenas indústrias possam utilizar ferramentas de simulação.

Simulação gera eficiência na Indústria 4.0

Vale lembrar as fases de transformação da indústria inteligente definidas pela Rockwell Automation:

  • Fase 1: A integração dos dados de produção obtidos nas fábricas e no intercâmbio entre as empresas facilita melhorias imediatas e significativas nos custos, na segurança e nos impactos ambientais.
  • Fase 2: Combinados com simulações computacionais e sistemas de modelagem, esses dados criam uma inteligência de fabricação, produzindo efeitos de velocidade, flexibilidade, produtividade e personalização.
  • Fase 3: Essa inteligência de fabricação inspira inovações em processos e produtos que revolucionam o mercado, com preços muito baixos ao consumidor.

É assim que tem funcionado nas empresas de ponta, em uma velocidade cada vez maior. É assim que estão se desenvolvendo os negócios alavancados pela tecnologia. A aceleração e a eficiência dos processos se concretiza nas análises de simulação, que permitem que as melhorias sejam testadas antes de irem para o gemba. Tudo isso suportado por sistemas robustos de análise estatística.

Simulação é um dos pilares da Indústria 4.0

Características de um sistema de simulação

Os dados recolhidos no processo atual abastecem uma ferramenta de simulação adequada às necessidades da empresa. Diversos softwares, como FlexSim e AnyLogic, têm sido utilizados pela indústria. Dependendo do negócio, é possível utilizar sistemas gratuitos.

A análise de simulação considera variáveis da produção e intervalos de tempo, que conjugados representam as possíveis mudanças no processo. O método permite a avaliação de variáveis estocásticas (randômicas/acidentais). Isso dá mais amplitude e efetividade aos resultados. Analisa o processo de forma integral e também simula o comportamento de fatores específicos, como estoque, mão de obra e peças individuais, bem como a interação entre estes fatores.

Em um projeto de simulação, a estratégia é semelhante ao que já conhecemos no Lean. Definir, testar, avaliar, melhorar, implementar e monitorar: esses são os verbos que perpassam o projeto.

  • No primeiro momento, é definido o problema que se quer resolver, bem como o resultado ideal. Para tanto, é necessário identificar os outputs do sistema, todas as variáveis, pessoal envolvido e requisitos. Vale lembrar que é preciso ter em conta todas os modelos e possibilidades de solução, bem como métricas. Assim se tem a modelagem conceitual.
  • É a hora de partir para a prática de modelagem por meio da ferramenta. Lembre-se que a qualidade dos dados inseridos é que vai determinar a confiabilidade dos resultados.
  • Analise o modelo computacional. Rodar novas simulações auxilia a validar se a opção encontrada é a que melhor atende à necessidade inicial.
  • Não há processo que não possa ser melhorado. Busque o conhecimento interno da empresa, bem como benchmarks que permitam avaliar se o modelo pode ser estendido ou melhor adaptado.
  • Implemente o modelo na fábrica (ou no escritório, se for o caso!). Confira se o funcionamento segue os padrões da simulação.
  • Monitore e acompanhe as métricas… medir, medir, medir!

Simulação e Lean: duas faces da mesma moeda

Se o objetivo do Lean é obter eficiência nos estoques, nos prazos, no atendimento e na qualidade, a simulação computacional é importante aliada neste processo. A projeção de cenários futuros economiza recursos financeiros e também se mostra como uma alternativa ágil para tomada de decisão e melhorias. Em ambos os campos, a estatística faz parte do caminho para se chegar ao defeito zero, meta do Lean Seis Sigma.

Sua utilização pode perpassar o mapeamento dos processos, a identificação de gargalos e aspectos como lead time e takt time. Em qualquer caso, oferecerá uma análise acurada das mudanças a serem implementadas, antes que sejam aplicados os recursos. A ferramenta é especialmente útil na indústria 4.0, pois dá conta de sistemas que são cada vez mais complexos e sujeitos a eventos aleatórios. Associada a outros pilares da transformação digital, como Big Data e fabricação aditiva, pode proporcionar avanços em tempo real, aumentando a performance da produção.

A análise de simulação auxilia a superar limitações do método determinístico do Lean, tornando-o mais sustentável. De outra parte, os conhecimentos adquiridos com o uso do Lean, como o mapeamento de fluxos e de causas e efeitos, são bastante valiosos em uma simulação. Combinadas, as duas metodologias podem oferecer resultados consistentes, que fortaleçam o avanço tecnológico e financeiro em qualquer indústria.

Para ficar por dentro de tudo que acontece na interação entre excelência operacional e transformação digital, siga nossos posts no Facebook. E se precisa de ajuda para implementar melhorias na sua empresa,  fale com a gente!

Edição: Svendla Chaves – jornalista

Imagens: Emmerich Christiansen e Gerd Altmann/Pixabay

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About Otávio Monsanto de Paula

Profissional de Excelência Operacional e Business Intelligence! Blog: Excelência em Pauta.com.br
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