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  1. 1. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP Planejamento e Controle da Produção Introdução - Sistema de PCP - Previsão da demanda - Planejamento da produção Gerência de Projetos - CPM - PERT - PERT-CPM, PERT-Custos, etc. Gerência de Estoques - Lote Econômico - Plano de Produção Produção Puxada - MRP - JiT & OPT Prof. Valério Salomon (DPD/FEG/UNESP) http://www.feg.unesp.br/~salomon
  2. 2. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP O Sistema de PCP PCP = (Sistema de) PLANEJAMENTO e CONTROLE da PRODUÇÃO PCP = (Sistema de) PLANEJAMENTO e CONTROLE da PRODUÇÃO CONTADOR, J. C.; CONTADOR, J. L. (1997), “Programação e controle da produção para a indústria intermitente”, In: CONTADOR, J. C. (coordenador), Gestão de Operações, 2a edição, São Paulo: Fundação C. A. Vanzolini; Edgard Blücher, p. 235
  3. 3. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP Situando o PCP Alta AdministraçãoAlta Administração FinançasFinanças OperaçõesOperações ComercialComercial ComprasCompras VendasVendasEngenhariaEngenharia PCPPCP FabricaçãoFabricação PrevisãoPrevisãoPlanejamento Planejamento Programação ProgramaçãoLiberaçãoLiberaçãoControleControle MaterialMaterialCustosCustos
  4. 4. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP Detalhando o PCP Compras Previsões VendasAlta Admin.Engenharia Planejamto Programaç. LiberaçãoControle Custos Fabricação Materiais
  5. 5. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP O Processo de Decisão no PCP Curtíssimo Prazo Curtíssimo Prazo Curto Prazo Curto Prazo Médio Prazo Médio Prazo Longo Prazo Longo Prazo O QUÊ? COMO ? QUANDO ? QUEM ? • mix de produtos • processos • distribuição • atendimento • materiais • mão-de-obra • estoque • entrega • lotes • prazos • horas-extra • reservas • seqüencia- mento • requisição • designação • controle
  6. 6. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP Aplicações: • PCP • Vendas (Marketing) • Finanças Aplicações: • PCP • Vendas (Marketing) • Finanças Previsão da Demanda
  7. 7. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP Modelagem da Previsão Objetivo da previsãoObjetivo da previsão produto precisão recursos Seleção da técnicaSeleção da técnica Coleta de dadosColeta de dados viabilidade características dos dadosMonitoramento da previsãoMonitoramento da previsão erro parâmetros ajustes características da demanda TUBINO, D. F. (1997), Manual de Programação e controle da Produção, São Paulo: Ed. Atlas
  8. 8. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP Modelagem da Previsão PELLEGRINI, F. R.; FOGLIATTO, F. S. (2001), “Passos para a implantação de um sistema de previsão da demanda – técnicas e estudo de caso”, Revista Produção, v. 11, n. 1, p. 43-64 1 - Definição do Problema 2 - Coleta de Informações 3 - Seleção do Pacote Computacional 4 - Análise Preliminar 5 - Escolha e Validação dos Modelos 6 - Verificação do Sistema 1 - Definição do Problema 2 - Coleta de Informações 3 - Seleção do Pacote Computacional 4 - Análise Preliminar 5 - Escolha e Validação dos Modelos 6 - Verificação do Sistema
  9. 9. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP Modelos de Previsão • Ponto de nivelamento • Séries temporais • Correlação • Redes neurais • Lógica fuzzy • Método AHP • Método DELPHI 578,50 unid/mês 578,50 unid/mês 61,4 mil em 1998 61,4 mil em 1998 Excelente Excelente M uitoBoa M uitoBoa EstávelEstável Quantitativos Qualitativos
  10. 10. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP R = Q ×× p C = CF + Q ×× cV cF p - cv R = Q ×× p C = CF + Q ×× cV cF p - cv Ponto de nivelamento $ Q [unid] R C Q QMÁX Q =
  11. 11. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP Séries temporais 0 10 20 30 40 50 60 Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez Demanda Variação irregular Sazonalidade Tendência Variação aleatória Conceitos: • Média (Level) • Sazonalidade (Season) • Tendência (Trend) • Variações (Aleatória e Irregular) Conceitos: • Média (Level) • Sazonalidade (Season) • Tendência (Trend) • Variações (Aleatória e Irregular)
  12. 12. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP Séries Temporais 60,0 62,0 64,0 66,0 68,0 70,0 72,0 74,0 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 venda real prev a=0,2 prev a=0,3 mm 4sem semana venda real prev α=0,2 prev α=0,3 mm 4sem 20 63,3 60,0 60,0 21 62,5 60,7 61,0 22 67,8 61,0 61,4 23 66,0 62,4 63,4 24 67,2 63,1 64,1 64,9 25 69,9 63,9 65,1 65,9 26 65,6 65,1 66,5 67,7 27 71,1 65,2 66,2 67,2 28 68,8 66,4 67,7 68,5 29 68,4 66,9 68,0 68,9 30 70,3 67,2 68,1 68,5 31 72,5 67,8 68,8 69,7 32 66,7 68,7 69,9 70,0 33 68,3 68,3 68,9 69,5 34 67,0 68,3 68,7 69,5 35 68,1 68,2 68,6 Média móvel: Ft = (St-1 + St-2 + St-3 + ... + St-n)/n Suavização: Ft = α St-1 + (1 - α) Ft-1 Média móvel: Ft = (St-1 + St-2 + St-3 + ... + St-n)/n Suavização: Ft = α St-1 + (1 - α) Ft-1
  13. 13. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP Séries Temporais COSTA, M. Y. P. (2001), Determinação da capacidade da produção a partir da previsão da demanda, Trabalho de Graduação (Eng. Produção Mecânica), Guaratinguetá: UNESP demanda real prev α=0,66 mm 3 mês sazonalidade jan/01 43 36 37 42 fev/01 32 40 38 34 mar/01 44 35 37 47 abr/01 39 41 40 36 mai/01 50 40 38 49 jun/01 33 46 44 44 jul/01 21 38 41 28 ago/01 19 27 35 31 set/01 26 22 24 18 out/01 19 25 22 21 nov/01 19 21 21 14 dez/01 30 20 21 16 Cumulative forecast error 23,5 21,0 28,4 Mean absolute deviation 6,40 6,84 7,78 Tracking signal 3,67 3,07 3,65 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 jan/01 fev/01 mar/01 abr/01 mai/01 jun/01 jul/01 ago/01 set/01 out/01 nov/01 dez/01 dem anda real prev a=0,66 m m 3 m ês sazonalidade
  14. 14. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP Correlação Previsão da demanda de um determinado produto a partir de outra variável relacionada com o produto. Previsão da demanda de um determinado produto a partir de outra variável relacionada com o produto. X ∑ β2 → 0 β Y=a+bXY
  15. 15. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP Planejamento da Produção • Objetivos • Programação linear • Modelo de Manne • Modelo de Lasdon e Terjung • Planejamento hierárquico • Objetivos • Programação linear • Modelo de Manne • Modelo de Lasdon e Terjung • Planejamento hierárquico
  16. 16. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP • Minimizar atrasos e não atendimento de ordens de produção • Minimizar estoques • Minimizar a ociosidade dos recursos produtivos pela alocação eficiente do trabalho • Minimizar os “lead-times” da produção • Distribuir o trabalho, de modo equilibrado (entre os recursos e ao longo do tempo) • Minimizar atrasos e não atendimento de ordens de produção • Minimizar estoques • Minimizar a ociosidade dos recursos produtivos pela alocação eficiente do trabalho • Minimizar os “lead-times” da produção • Distribuir o trabalho, de modo equilibrado (entre os recursos e ao longo do tempo) Objetivos do Planejamento da Produção SANTORO, M. C. (1999), Planejamento, Programação e Controle da Produção (introdução e informações básicas), apostila, São Paulo/SP: PRO/Poli/USP
  17. 17. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP Programação Linear Minimizar Z Z ≡ Custo total = Σ Σ [ cit Xit + hit Iit + Sit ] Restrições: Xit - Iit + Ii t-1 = Dit Σ [ wi Xit ] ≤ Wt Minimizar Z Z ≡ Custo total = Σ Σ [ cit Xit + hit Iit + Sit ] Restrições: Xit - Iit + Ii t-1 = Dit Σ [ wi Xit ] ≤ Wt CONTADOR, J. L. (s/d), Planejamento e Controle da Produção, apostila, Guaratinguetá: DPD/FEG/UNESP
  18. 18. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP Modelo de Manne Minimizar Σ Ot Restrições: Σ (at + wt Xt) - Ot ≤ Wt Ot ≤ W’t , Xt ≥ 0 , Ot ≥ 0 , Σ [ Xi - Dt ] ≥ 0 Minimizar Σ Ot Restrições: Σ (at + wt Xt) - Ot ≤ Wt Ot ≤ W’t , Xt ≥ 0 , Ot ≥ 0 , Σ [ Xi - Dt ] ≥ 0 Teorema da dominância J = 2T-1 Teorema da dominância J = 2T-1 MANNE, A. S.(1958), “Programming of economic lot sizes”, Management Science, v. 4, n. 2, p. 115-135
  19. 19. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP Modelo de Lasdon e Terjung Minimizar Z Z = Σ Σ [ A(mit - mi, t-1)+ + Hit|Iit| ] Restrições: Iit = Ii, t-1 + ρimit - Dit mit ≤ Ni , Σ mit ≤ bt Minimizar Z Z = Σ Σ [ A(mit - mi, t-1)+ + Hit|Iit| ] Restrições: Iit = Ii, t-1 + ρimit - Dit mit ≤ Ni , Σ mit ≤ bt LASDON, L. S.; TERJUNG, R. C. (1971), “An efficient algorithm for multi-item scheduling”, Operations Research. 19, (4), 946-969
  20. 20. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP Planejamento Hierárquico Tipos: • grupos de famílias • custos similares de produção • mesmo padrão de sazonalidade Tipos: • grupos de famílias • custos similares de produção • mesmo padrão de sazonalidade Famílias: • grupos de itens • custos de preparação Famílias: • grupos de itens • custos de preparação Itens: • produtos finais • diferenças de cor, tamanho, etc. Itens: • produtos finais • diferenças de cor, tamanho, etc.
  21. 21. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP Planejamento e Controle Seqüenciamento SeqüenciamentoCarregamentosCarregamentos 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 horas dias sem anas m eses anos tempo importânciarelativa planejamento controle Planejamento Planejamento ControleControle Program ação Program ação
  22. 22. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP Conceitos e Definições Carregamento: determinação do volume de produção para cada sistema (centro) Seqüenciamento: determinação da prioridade das tarefas Programação: determinação do início e do final de cada tarefa Carregamento: determinação do volume de produção para cada sistema (centro) Seqüenciamento: determinação da prioridade das tarefas Programação: determinação do início e do final de cada tarefa Planejamento: determinação do que deve ser realizado Controle (acompanhamento): processo de lidar com as variáveis que afetam um sistema Planejamento: determinação do que deve ser realizado Controle (acompanhamento): processo de lidar com as variáveis que afetam um sistema
  23. 23. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP Tipos de Planejamento e Controle “Planejamento e Controle são atividades que buscam conciliar fornecimento e demanda” “Planejamento e Controle são atividades que buscam conciliar fornecimento e demanda” SLACK, N.; CHAMBERS, S. ; JOHNSTON, R. (2002), Administração da Produção, 2a edição, São Paulo: Ed. Atlas Fazer p/estoque Fazer contra pedido Comprar contra pedido EntregaProduçãoCompras D D D
  24. 24. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP Carregamento Finito Abordagem de alocação de trabalho até um limite estabelecido. • é possível limitar carga; • é necessário limitar carga; • baixo custo de limitação de carga. Abordagem de alocação de trabalho até um limite estabelecido. • é possível limitar carga; • é necessário limitar carga; • baixo custo de limitação de carga. Cargas para Abril/1999 0 50 100 150 200 1 2 3 4 5 6 7 8 horas/mês
  25. 25. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP Programação para trás (puxada) Linha de Balanço (Exército dos EUA, anos 50)Linha de Balanço (Exército dos EUA, anos 50) Linha de Balanço para 3a. semana 0 25 50 75 100 10 20 25 30 50 70 80 Operação %concluída
  26. 26. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP Seqüenciamento Regras • exigência contratual; • importância do cliente; • ordem de chegada (FIFO ou LIFO); • duração da tarefa (mais longa primeiro ou mais curta primeiro); • duração da seqüência. Regras • exigência contratual; • importância do cliente; • ordem de chegada (FIFO ou LIFO); • duração da tarefa (mais longa primeiro ou mais curta primeiro); • duração da seqüência.
  27. 27. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP Seqüenciamento (Scheduling) n! seqüências (n!)m seqüências Job-shopJob-shop Mq 1 Mq 2 Mq 3 Mq 4 Saída Entrad X X X Mq 1 - X X X X Mq 2 - X X X Mq 3 X - X X Mq 4 - X Flow-shopFlow-shop Mq 1 Mq 2 Mq 3 Mq 4 Saída Entrad X Mq 1 - X Mq 2 - X Mq 3 - X Mq 4 - X
  28. 28. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP Flow-shop Scheduling Duração da seqüênciaDuração da seqüência Máquina Peça 1 2 3 4 1 9 4 5 8 2 9 3 10 1 3 5 9 8 10 Matriz peça x máquinaMatriz peça x máquina
  29. 29. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP Algoritmo de JOHNSON (1956)Algoritmo de JOHNSON (1956) Máquina Peça 1 2 1 15 12 2 18 16 3 24 18 4 10 13 5 17 22 Seqüência ótima: 4, 5, 3, 2, 1Seqüência ótima: 4, 5, 3, 2, 1 Flow-shop Scheduling
  30. 30. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP Algoritmo de NAWAS, ENSCORE e HAM (1983)Algoritmo de NAWAS, ENSCORE e HAM (1983) Seqüência “muito boa”: 3, 1, 2Seqüência “muito boa”: 3, 1, 2 Máquina Peça 1 2 3 4 1 9 4 5 8 2 9 3 10 1 3 5 9 8 10 Flow-shop Scheduling seqüências1 2 )1n(n − +

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