AraĢtırmanın Yöntemi:

A partir da análise dos relacionamentos significantes entre as variáveis do chão de fábrica estudadas nesse trabalho pode-se perceber que existiram interações em determinados sistemas produtivos e determinadas ações de melhoria. Foram identificadas oito interações a um nível de significância de 5%. Essas oito interações identificadas podem ser divididas em 3 grupos, conforme seus níveis de significância. Esses grupos são:

As interações mais significantes: Estas foram encontradas nos relacionamentos do tempo de reparo e tempo entre falhas (α=0,000003); tempo de reparo e variabilidade do tempo de processamento (α=0,001194) e tempo de reparo e tempo de setup (α=0,001551). Essas três interações têm um nível de significância entre 0 e 0,16%.

Outras interações estaticamente significantes: São relacionamentos que se mostraram estatisticamente significantes, mas em uma escala de importância de menor importância. São elas: taxa de defeitos e tempo entre falhas, tempo de setup e tempo entre falhas, tempo de setup e variabilidade do tempo de processamento, tempo entre falhas e variabilidade do tempo de processamento e taxa de defeitos e tempo de reparo. Essas interações têm um nível de significância entre 0,9 e 2%.

Interações estatisticamente não significantes: Sete interações não se mostraram estatisticamente significante. São elas: tempo de setup e taxa de defeitos, tempo de setup e variabilidade de chegadas; taxa de defeitos e variabilidade do tempo de processamento; taxa de defeitos e variabilidade de chegadas; tempo de reparo e variabilidade de chegadas; tempo entre falhas e variabilidade de chegadas e variabilidade do tempo de processamento e variabilidade de chegadas. Essas interações têm um nível de significância entre 5% e 99%. Isso significa que, por exemplo, o efeito positivo no lead time da implementação de uma ação de melhoria no setup é o mesmo independente da taxa de defeitos. Da mesma forma, o efeito de todas as ações de melhoria nas outras variáveis com relação à variabilidade de chegada de ordens.

O quadro 6.7 sumariza para cada característica do sistema, as ações de melhoria contínua em cada uma das variáveis do chão de fábrica estudadas que se mostraram sensíveis a essas características.

Características do sistema estudado

Ações de melhoria que se mostraram sensíveis a características do sistema

estudado

Ações de melhoria contínua que não apresentaram interação estatisticamente significante para

o sistema estudado

Diferentes tempos de setup Tempo de reparo, tempo entre

falhas e variabilidade do tempo de processamento

Taxa de defeitos e variabilidade de chegadas

Diferentes tempos de reparo Tempo entre falhas, variabilidade do tempo de processamento, tempo

de setup e taxa de defeitos

Variabilidade de chegadas Diferentes tempos entre falhas Tempo de reparo, taxa de defeitos,

tempo de setup, variabilidade do tempo de processamento

Variabilidade de chegadas Diferentes taxas de defeitos Tempo entre falhas, tempo de

reparo

Tempo de setup, variabilidade do tempo de processamento, variabilidade de chegadas Diferentes variabilidades do tempo

de processamento

Tempo de reparo, tempo de setup, tempo entre falhas

Taxa de defeitos, variabilidade de chegadas

Diferentes variabilidades de chegadas

Nenhum Todos

Pode-se constatar por meio do quadro 6.7 que a ações de melhoria no tempo de reparo e ações de melhoria no tempo entre falhas são as que mais possuem interações significantes (quatro, cada uma), ou seja, são as que mais têm seu efeito na redução do lead

time influenciado por outras características do sistema produtivo. Por exemplo, uma ação de

melhoria no tempo de reparo é influenciada por diferentes valores de tempo entre falhas, variabilidade do tempo de processamento, tempo de setup e taxa de defeitos. Já uma ação de melhoria no tempo entre falhas é influenciada pelo tempo de reparo, taxa de defeitos, tempo de setup e variabilidade do tempo de processamento.

Portanto, ações de melhoria no tempo de reparo e no tempo entre falhas são as que se mostraram como melhores alternativas em sistemas com certas características negativas com relação a altos tempos de setup e altas variabilidades do tempo de processamento, nos quais essas características não podem ser alteradas por motivos QUADRO 6.7: Síntese das influências de características do sistema produtivo no efeito das ações de melhoria

estratégicos ou mesmo por restrições do processo. Por exemplo, em um processo em que os

setups são longos devido à característica do produto ou em processos nos quais a alta

variabilidade do tempo de processamento devido a um grande mix de produto, uma alternativa para a redução do lead time é investir-se em uma melhoria no tempo de reparo ou no tempo entre falhas. Outras ações alternativas podem ser encontradas por meio dos resultados mostrados no quadro 6.7.

Em contrapartida, uma ação de melhoria contínua na variabilidade de chegadas não possui influência e nem influencia nenhuma outra característica do sistema produtivo para o ambiente com máquina única. Ou seja, uma ação de melhoria na variabilidade de chegadas mantém seu pequeno efeito na redução do lead time independente da característica do sistema produtivo em que ela aja.

Outra variável que apresenta pouca sensibilidade a características do sistema produtivo é a taxa de defeitos, a qual sofre influência e influencia o tempo de reparo e do tempo entre falhas. Logo, uma ação de melhoria na taxa de defeitos mantém seu efeito na redução do lead time igual para quase todas as características do sistema produtivo, sendo sensível apenas a diferenças no tempo entre falhas e no tempo de reparo.

CAPÍTULO 7: O EFEITO DE AÇÕES DE MELHORIA

CONTÍNUA

NO

LEAD

TIME

PARA

DIFERENTES

CARACTERÍSTICAS DO AMBIENTE PRODUTIVO PARA

MAIS ESTAÇÕES DE TRABALHO

7.1 INTRODUÇÃO

O capítulo 7, assim como o capítulo anterior, tem como objetivo responder as mesmas questões de pesquisa levantadas nesse trabalho, mas para um ambiente flow shop (nesse caso para 5 estações).

Utilizando um ambiente flow shop para realizar as simulações, pretende-se também observar as diferenças com relação aos resultados encontrados para apenas uma estação do trabalho. Desse modo, é possível identificar a influência do fluxo produtivo no

lead time e verificar como isso atinge o comportamento de ações de melhoria contínua nas

variáveis do chão de fábrica estudadas.

7.2 INVESTIGANDO A QUESTÃO DE PESQUISA 1

O ambiente produtivo mostrado nesse capítulo contém 5 estações de trabalho e os cenários simulados possuem as mesmas características produtivas do cenários do capítulo 6 (seção 6.2), ou seja, as simulações são feitas para diferentes níveis de: 1) tempo de setup, 2) taxa de defeitos; 3) tempo entre falhas; 4) tempo de reparo; 5) variabilidade do tempo de processamento; 6) variabilidade de chegadas.

Nesse ambiente com 5 estações de trabalhos, cada estação apresenta os mesmos valores de variáveis das outras, os quais são iguais aos valores do ambiente simulado no capítulo 6.

As próximas subseções mostram os resultados encontrados para um ambiente com 5 estações de trabalho.

7.2.1 CENÁRIO 7: O efeito das ações de melhoria contínua no lead time para sistemas