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ANÁLISE DO IMPACTO DA
UTILIZAÇÃO DA CRONOANÁLISE NAS
ATIVIDADES DO PLANEJAMENTO E
CONTROLE DA PRODUÇÃO - UM
ESTUDO DE CASO EM UMA USINA
SIDERÚRGICA
Maria Eduarda Carvalho de Sousa Caetano (UNIFEI )
mariaeduarda.caetano@gmail.com
Carlos Henrique de Oliveira (UNIFEI )
henrique1975@uol.com.br
Max Leandro de Araujo Brito (UNIFEI )
maxlabrito@yahoo.com.br
Heigon Roque Santiago (UNIFEI )
heigonsantiago@unifei.edu.br
Ana Carolina Oliveira Santos (UNIFEI )
anasantos@unifei.edu.br
O sucesso e a sobrevivência de uma empresa dependem entre outros
fatores, da eficiência com a qual produz seus produtos ou serviços.
Assim, diante das constantes melhorias implementadas nos processo
das organizações, este trabalho apresentaa um estudo de caso
realizado em usina siderúrgica e tem como objetivo analisar os
parâmetros de tempo de produção utilizados pelo departamento de
planejamento e controle da produção (PCP). Para isso, foi utilizado o
estudo dos tempos para verificar a existência de divergências entre os
tempos do sistema SAP (Sistemas, Aplicativos e Produtos para
Processamento de Dados) com os tempos reais. O resultado obtido foi
uma proposta de revisão dos parâmetros de produção no sistema SAP
e a validação da cronoanálise como ferramenta de auxílio ao PCP e
podendo, assim, melhorar o desempenho do PCP e a eficácia das
ações da organização para melhor atender a demanda do mercado.
Palavras-chave: Planejamento e Controle da Produção; Cronoanálise;
ERP
XXXVI ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCÃO Contribuições da Engenharia de Produção para Melhores Práticas de Gestão e Modernização do Brasil
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1. Introdução
O sucesso e sobrevivência de uma empresa dependem entre outros fatores, da eficiência com
a qual produz seus produtos ou serviços. A falta de conhecimento da área da produção, desde
a venda do produto, até as informações pertinentes ao controle produtivo, pode resultar na
ineficiência da empresa (FURLANETTO, 2004).
Frente ao cenário atual e ao crescente mercado competitivo, as empresas devem aprimorar
constantemente seu sistema de produção, buscando integração entre todas as áreas da
empresa. Uma ferramenta utilizada para gerenciar estas exigências é o software de sistema
integrado, que possibilita gerenciamento de todas as áreas do processo produtivo. O sistema
SAP é o software de gestão integrada que tem grande ascensão nas indústrias brasileiras, pois
possibilita um controle total do processo produtivo na organização.
Para atender as crescentes exigências do mercado, as organizações estão em constantes
melhorias nos seus sistemas produtivos e nas suas tecnologias. Com isso, possíveis
desatualizações podem ocorrer com os dados que estavam vinculados ao sistema SAP.
Nesse contexto, os tempos de produções do sistema SAP podem estar incompatíveis com os
tempos reais. Dessa forma, visando minimizar essas divergências, este trabalho propõe a
aplicação da cronoanálise para comparar os tempos reais com os tempos do sistema SAP.
Sendo assim, a questão que norteia este trabalho é: Como a diferença dos tempos padrões do
sistema SAP com tempos reais pode impactar no PCP?
O objetivo principal do estudo é identificar, por meio de um estudo de caso, as divergências
dos tempos do sistema SAP com os tempos reais. Tendo como objetivos específicos: analisar
as divergências no sistema dos dez produtos mais produzidos; avaliar o impacto das possíveis
diferenças no planejamento e controle da produção; e como esse desvio pode influenciar para
que PCP consiga atingir os objetivos de desempenho da produção.
2. Referencial teórico
Neste tópico será apresentado o embasamento teórico para a realização da pesquisa por meio
de três seções: planejamento e controle da produção, sistema de gestão SAP e cronoanálise.
2.1. Planejamento e controle da produção
Para obter um diferencial no mercado e assim se tornar mais competitiva, as organizações
buscam planejar e controlar seus recursos, visando o aumento do desempenho da eficiência e
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eficácia da produção, justificando a necessidade das atividades de planejamento e controle da
produção.
O Planejamento e Controle da Produção (PCP) consistem basicamente no planejamento da
produção antes de inicia-la, seguido de um controle capaz de definir o início, fim e sequências
das operações para cada item da confecção. Adicionalmente, o PCP também são responsáveis
por controlar os procedimentos de liberação de ordem e seu devido acompanhamento na
empresa até ser expedido, sendo possível, assim, prever as vendas, o orçamento, as ordens de
compra e de fornecimento, e, consequentemente, auxiliar na busca de se manter um baixo
nível de estoque (VIPIN; ROHIT, 2013).
A prática do PCP abrange uma gama de objetos de gestão e desempenho do processo a qual
resulta em um eficaz planejamento e controle empresarial, junto a ganhos de rendimento do
processo produtivo. São fatores considerados relevantes para o PCP para tomada de decisão:
demanda líquida e capacidade, prazos de entrega, equilíbrio da produção, inventário
necessário, entre outros (CHENG; CHIAO-BING, 2013).
O planejamento consiste em uma formalização do que se espera que aconteça e, não
necessariamente, do que vai acontecer, pois um planejamento não consegue garantir que o
evento aconteça como esperado. Assim, o controle funciona no processo de lidar com
algumas variações, como a sazonalidade do mercado e mudança nos objetivos dos clientes,
atuando nos ajustes das operações para que se atinjam os objetivos do plano estabelecido
(SLACK et al., 2009).
Para Slack et al. (2009), a natureza do planejamento e controle é estabelecida de acordo com
tempo para atingir um determinado objetivo. Esta relação pode ser observada na Figura 1.
Figura 1 - Equilíbrio entre atividades de planejamento e controle
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Fonte: Adaptado de Slack et al. (2009)
Dessa forma o PCP serve para formular planos, organizar recursos e dirigir e controlar ações
para atender de forma eficiente as exigências do consumidor, almejando alcançar os objetivos
de desempenho da função produção. Contudo, para gerenciar todo processo produtivo é
necessário um sistema de gestão integrado.
2.2. Sistema de gestão SAP
Na década de 90, o uso de softwares destinados à gestão empresarial denominados sistemas
ERP – Enterprise Resource Planning (Planejamento de Recursos Empresariais) - teve grande
ascensão nos mercados americano e europeu. Os sistemas ERP surgiram com a promissão de
atrelar todos os processos de funcionalidade de uma empresa em um único sistema de gestão,
baseado na tecnologia da informação (LAUDON; LAUDON, 2001).
Um ERP unifica diferentes funções da empresa, proporcionando operações mais eficientes,
planejamento dos recursos empresariais e integrando os dados-chave e a comunicação entre as
áreas da empresa, e fornecendo informações necessárias, com riqueza de detalhes sobre as
operações (BUCKHOUT et al., 1999).
Centola e Zabeu (1999) acreditam que ERP fornece informações originadas a partir do
processo operacional para aprimorar o dia-a-dia da empresa, permitindo um planejamento
estratégico mais confiável e garantindo a flexibilidade para divergências do mercado.
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O sistema SAP permite a realização do planejamento e controle, integrando todas as áreas
incluindo: vendas, produção, distribuição e finanças; oferece o processamento dos dados em
tempo real e os armazena para futuros relatórios de dados; e proporciona uma maior
flexibilidade para as empresas configurarem conforme a necessidade das mesmas. Devido a
essas funcionalidades do sistema, o seu uso se torna amplo nas empresas de ramo siderúrgico,
por se tratar de um processo de alto grau de complexidade.
A cronoanálise nasceu com os estudos de Frederick Taylor, e com os de Frank Gilbreth, que
enfatizou a importância da divisão de operações um processo de produção, e a análise da
capacidade real do operador. Esses estudos ressaltaram os aspectos atrelados ao tempo
improdutivo de produção, ou seja, o tempo gasto com movimentos desnecessários e a fadiga
da movimentação. Ambos, com análise realizada por meio da cronometragem (SUGAI,
2003).
“A cronometragem não passa de simples registro dos tempos
efetivamente gastos pelo operador durante a observação. Trata-se de
olhar atentamente o cronômetro e o operador, ler o tempo indicado
pelo ponteiro no fim de cada elemento e anotá-lo na folha”
(MICHELINO, 1964, p.56).
Para Dorigon (2011), a cronoanálise é uma ferramenta aplicável no planejamento e controle
da produção, uma vez que por meio dela que ocorre a análise dos tempos, possibilitando
assim, o balanceamento e o controle da capacidade, o layout, a produtividade, a sequência
operacional e toda análise do fluxo produtivo.
O uso da cronoanálise é aconselhado quando há necessidade de melhorar a produtividade e
para conhecer melhor e detalhadamente o que ocorre em cada processo produtivo. Podendo
identificar assim os gargalos e os desperdícios do processo, possibilitando a melhoria contínua
do mesmo.
Segundo Barnes (1977), a cronoanálise é estudo dos tempos que analisa o tempo que um
operador ou máquina leva para realizar sua atividade dentro da linha produtiva, conhecendo a
sua real capacidade e determinando o ritmo ideal para cada operação.
Barnes (1977) determina sete passos para a realização da cronoanálise:
a) Obter e registrar as informações sobre a operação;
b) Observar e registrar o tempo gasto pelo operador;
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c) Dividir a operação em elementos;
d) Determinar o número de ciclos a serem cronometrados;
e) Avaliar o ritmo do operador;
f) Definir as tolerâncias;
g) Determinar o tempo.
Considerando-se as informações obtidas pela teoria apresentada, é possível aplicar a
cronoanálise como ferramenta eficaz no PCP, auxiliando nas tomadas de decisões
estratégicas. O presente estudo abordará até a quarta etapa da cronoanálise para dimensionar
os tempos a serem alimentados pelo sistema SAP.
3. Metodologia
3.1. Abordagem da pesquisa
A metodologia de pesquisa é de natureza aplicada, já que tem como objetivo gerar soluções
de problemas para serem aplicados na prática, envolvendo interesses locais. Em relação ao
objetivo do estudo, possui características de uma pesquisa exploratória, pois tem o propósito
tornar o problema mais explícito, proporcionando uma maior familiaridade com a situação
(GERHARDT; SILVEIRA, 2009; GIL, 2010).
O procedimento da pesquisa é um estudo de caso, que busca entender as causas e os motivos
das ocorrências em uma entidade, por meio de levantamentos e dados históricos (YIN, 2001).
3.2. Objeto do estudo
O estudo de caso foi realizado em uma empresa siderúrgica integrada - que opera nas três
fases básicas: redução, refino e laminação - situada no interior de Minas Gerais, e com mais
20 anos no mercado, a mesma conta com 600 colaboradores diretos e 100 colaboradores
indiretos que atuam na sua manutenção.
Seus principais produtos são vergalhões, barras chatas, cantoneiras e perfil T que são
empregados em construções de estradas e ferrovias. Nos quais foram escolhidos pela empresa
os 10 produtos com maior produção, a fim de estabilizar os tempos de produção desses
produtos e obter parâmetros para alimentar o sistema SAP.
3.3. Coleta de dados
A coleta de dados foi realizada no setor da laminação durante 5 meses dias e em dois turnos
distintos, utilizando os seguintes materiais: cronômetro digital, prancheta e tabela de
observações, onde foram anotados os tempos cronometrados e anotações sobre o processo.
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3.4. Divisão de operações
Segundo Contador (1998), a divisão da operação auxilia no diagnóstico dos elementos
produtivos e improdutivos. Como podem ser observadas na Figura 3, as operações produtiva e
improdutiva foram divididas em células, sendo as células Leito e Estocagem PTL (pátio de
tarugos e laminados) como área improdutiva e a célula de Produção como área produtiva. A
cronometragem foi realizada na célula de produção, iniciando pela saída do forno de
reaquecimento e finalizando no trem acabador.
Figura 2 - Layout do setor de laminação da empresa estudada
Fonte: Elaborado pelos autores
Nesta etapa deve-se tomar cuidado para não dividir a operações produtivas em muitos ou
poucos elementos, definindo pontos de separação claros que permitam a leitura exata dos
tempos (MARTINS; LAUGENI, 2006). Assim, foram divididas em três operações: trem
desbaste, trem intermediário e trem acabador.
3.5. Definição do tamanho da amostra
Segundo Barnes (1977), a leitura das cronometragens é classificada em leitura parcial e leitura
repetitiva. No presente estudo foi utilizada a leitura repetitiva, que o autor descreve da
seguinte forma: no início do primeiro elemento, o observador retorna o indicador ao zero
pressionando o botão do cronômetro; ao fim do primeiro elemento, o analista lê registra a
leitura e retorna o indicador ao zero novamente.
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Os dados coletados foram convertidos em minutos para facilitar os cálculos. A partir dos
dados coletados houve a conversão para produção por hora para alimentação dos parâmetros
do sistema SAP como pode ser observado na Tabela 1.
Tabela 1 - Cronometragem preliminares do Perfil Tee 1 1/2 x 3/16
Amostra Produto
Trem de
Desbaste
(min)
Trem
Intermediário
(min)
Trem
Acabador
(min)
Total
(min) Produção/h
1 Perfil Tee
1 1/2 x
3/16
0,58 1,03 0,62 2,23 26,94
2 0,54 0,96 0,59 2,09 28,75
3 0,67 1,18 0,72 2,57 23,3
Média 26,33
Fonte: Elaborado pelos autores
Inicialmente foram coletados três amostras de cada produto para que fosse definido o número
de cronometragens necessárias. Conforme Martins e Laugeni (2006), o melhor método para se
determinar o número de cronometragens é deduzida da equação (1):
(1)
Sendo:
N = número de ciclos a serem determinados;
Z = coeficiente da distribuição normal padrão para uma probabilidade determinada;
R = amplitude da amostra;
= erro relativo;
= coeficiente em função do número de cronometragens preliminares;
= média da amostra.
Peinado e Graeml (2007) citam que frequentemente é utilizado um grau de confiança entre
90% e 95%, e o erro relativo ER, entre 5% a 10%, para obter a quantidade ideal de tomadas
de tempos do processo produtivo em estudo. Considerando um intervalo de confiança de 95%
(Z = 1,96), um erro relativo de 5% (ER = 0,05) e um d2 = 1,693 (equivalente ao número de
amostragens preliminares). As Tabelas 2 e 3 representam os valores de Z e d2 usados na
fórmula de obtenção de número de cronometragens necessárias.
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Tabela 2 - Coeficientes da distribuição normal
Probabilidade 90% 91% 92% 93% 94% 95% 96% 97% 98% 99%
Z 1,65 1,70 1,75 1,81 1,88 1,96 2,05 2,17 2,33 2,58
Fonte: Adaptado de Peinado e Graeml (2007)
Tabela 3 - Coeficientes para calcular nº de cronometragens
Nº de amostras 2 3 4 5 6 7 8 9 10
d2 1,128 1,693 2,059 2,326 2,534 2,704 2,847 2,970 3,078
Fonte: Adaptado de Peinado e Graeml (2007)
Substituindo em 1, tem-se:
Assim, para o intervalo de confiança e erro relativo estabelecido, existe a necessidade de 23
cronometragens para Perfil Tee 1 1/2 x 3/16. O mesmo método foi replicado os cálculos para
os outros nove produtos, que podem ser observados através da Tabela 4.
Tabela 4 - Número de cronometragens
Produto Nº de cronometragens necessárias
Perfil Tee 1 1/2 x 3/16 23
Cantoneira 3/4 x 1/8 24
Cant 1 x 3/16 27
Redondo 1 28
Quadrado ½ 34
Chato 1 1/4 x 1/8 34
Redondo de ½ 36
Redondo 7/8 36
Redondo 1 x ¼ 38
Chato 1 x 3/16 42
Fonte: Elaborado pelos autores
4. Resultados e discussões
4.1. Nivelamento dos tempos
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Nivelar os tempos consiste no processo de eliminar os tempos incorretos ocorridos durante as
observações. Podem ser considerados tempos incorretos ou anomalias do processo, as
seguintes observações: falha no cronômetro, falhas mecânicas, interrupções nos ciclos, falhas
de sequenciamento de atividade entre outras. O nivelamento é realizado para que a média dos
tempos cronometrados aproxime da efetiva capacidade produtiva (JUNIOR COSTA, 2014).
Foi utilizado o método do Quartil (Boxplot) para eliminar os possíveis tempos incorretos
(outliers). Este método se baseia em dividir o conjunto de dados em quatro partes iguais e
denominar quartis os valores que representam 25%, 50% e 75% do conjunto. Tendo como
intervalo de tolerância, estabelecido pela expressão 2 (TUKEY, 1977):
(2)
Onde:
Q1 = primeiro quartil;
Q3 = terceiro quartil;
IQR = intervalo interquartílico (Q3 - Q1).
Figura 2 - Gráfico Boxplot (Exemplo)
Fonte: Adaptado de Tukey (1977)
Sendo:
Q1(primeiro quartil = Q1/4) = é o valor referente a 25% da amostra ordenada;
Q2 (mediana = Q2/4) = é o valor referente a 50% da amostra ordenada;
Q3(terceiro quartil = Q3/4) = quartil superior = é o valor referente a 75% da amostra
ordenada;
Valor Mínimo: menor elemento da amostra;
Valor Máximo: maior elemento da amostra.
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Observando a Figura 3, verifica-se que a amostra possui 72% dos dados representados no 1º
quartil, 6 outliers e sua mediana localizada em 33,24 t/h.
Figura 3 - Gráfico Boxplot dos dados obtidos na cronoanálise
Fonte: Elaborado pelos autores
Na Tabela 5 pode-se observar numericamente o comportamento da amostra e como cada
conjunto de dados desta série pode ser nomeada. Nesta tabela os números em vermelho
mostra os valores atípicos (“fora da curva”), os quais foram oriundos de observações que
ocorreram alguma particularidade e, consequentemente, apresentaram um grande afastamento
da série. Desta forma estes valores não podem ser considerados no tratamento da amostra.
Tabela 5 – Detalhamento do gráfico Boxplot
Menor valor não outliers 17,12
Quartil 1 27,78
Mediana 33,24
Quartil 3 35,05
Maior valor não outliers 36,95
Limite inferior da definição
de outliers 16,88
Iintervalo – DQ 7,27
Limite superior da definição
de outliers 45,96
Outliers inferior
8,05
9,72
12,32
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12
14,21
Outliers superior 48,51
60,95
Fonte: Elaborado pelos autores
4.2. Determinação do tempo médio
Conforme Costa Júnior (2008), o tempo médio é obtido pela somatória dos tempos
cronometrados válidos, divididos pelo número de cronometragens válidas e é obtido por meio
da equação (3):
(3)
Para o cálculo do tempo médio os outliers foram descartados. Assim, os valores obtidos após
a realização desse cálculo podem ser observados na tabela 6:
Tabelas 6 – Tempos médios obtidos na cronoanálise
Produto Produção (t)/hora (média)
Perfil Tee 1 1/2 x 3/16 29,00
Cantoneira 1 x 3/16 30,00
Barra Quadrada ½ 29,00
Barra Redonda ½ 31,00
Barra Chata 1 x 3/16 25,00
Barra Chata 1 1/4 x 1/8 19,00
Barra Redonda 1 30,50
Barra Redonda 1 x ¼ 31,00
Cantoneira 3/4 x 1/8 26,50
Barra Redonda 7/8 28,00
Fonte: Elaborado pelos autores
4.3 Atualização do sistema
Após análise das médias obtidas pela cronoanálise, foi realizada a alimentação dos valores no
sistema, como pode ser observado na tabela 7. Os dados destacados em amarelo
correspondem a manutenção do valor dos parâmetros iniciais do sistema. Já os que estão
realçados em verde, apresentaram uma diminuição do valor quando comparado aos iniciais. E
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os dados evidenciados em vermelho indicam aumento dos valores quando comparado aos do
sistema.
Tabela 7 - Comparativo de tempos
Produto Produção (t)/hora
(média)
Parâmentros SAP
(atuais) Atualização do sistema
Perfil Tee 1 1/2 x 3/16 29,00 24,00 29,00
Cantoneira 1 x 3/16 30,00 33,00 30,00
Barra Quadrada 1/2 29,00 31,00 29,00
Barra Redonda de 1/2 31,00 27,00 31,00
Barra Chata 1 x 3/16 25,00 25,00 25,00
Barra Chata 1 1/4 x 1/8 19,00 18,00 19,00
Barra Redonda 1 30,50 30,00 30,00
Barra Redonda 1 x 1/4 31,00 27,00 31,00
Cantoneira 3/4 x 1/8 26,50 21,00 26,00
Barra Redonda 7/8 28,00 28,00 28,00
Fonte: Elaborado pelos autores
Como apresentado na Tabela 7, nota-se que três produtos não apresentaram divergências.
Cinco produtos apresentaram pontos de melhorias, e dois produtos apresentaram valores
menores do que os tempos alimentados pelo sistema.
Diante disso, foi necessário a abertura de investigação para detectar o porquê da produção dos
mesmos não apresentarem melhorias. Após a investigação foi diagnosticado a mudança de
matéria prima como principal motivo para causar esta diferença negativa.
A partir das alterações, foram obtidas as seguintes melhorias no PCP que impactaram
positivamente no desempenho da função produção:
Custos: Os parâmetros de custo do sistema SAP estão vinculados aos parâmetros de
produção. Com ajuste dos parâmetros de produção houve um dimensionamento
melhor do custeio da área de produção estudada. Tendo uma redução média de 12%
no custo base dos produtos que apresentaram redução do tempo médio.
Qualidade: Quanto menor o número de erros em cada cronograma de produção, menos
tempo será necessário para correção e maior desempenho operacional ganhará a
equipe, diminuindo os custos de não qualidade e gerando uma vantagem de custo de
produção.
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Flexibilidade: Conhecer os tempos reais proporcionou uma melhor capacidade de
adaptar-se a mudanças na programação da entrega do produto, aumentando a
possibilidade de negociação dos prazos e agilizou a tomada de decisões na
movimentação de materiais e no fluxo de informações.
Rapidez na entrega: Com a alteração foi observado uma oportunidade de modificarem-
se os prazos de entrega de alguns dos produtos estudados, obtendo um ganho médio de
oito dias de estoque anual.
Confiabilidade: Com a redução dos erros recorrentes no cronograma de produção, a
confiabilidade do cronograma e do trabalho executado pela equipe do PCP aumentou
diante aos seus clientes internos. Com as alterações dos parâmetros foi realizado um
acompanhamento do planejado versus realizado dos produtos estudados, e foi
detectando um atendimento ao cronograma de produção de 93% do programado,
excedendo a meta almejada pela equipe de 90% de atendimento. A confiabilidade do
cronograma de programação e do trabalho executado pela equipe do PCP aumentou
diante aos seus clientes internos.
5. Considerações Finais
O estudo de caso realizado proporciona um cenário real de estudo, onde por meio dos dados
levantados foi possível visualizar as divergências entre os tempos reais versus os tempos da
base de dados do sistema SAP e seu impacto nos objetivos da produção.
Portanto, pode-se concluir que o objetivo geral de identificar, através do estudo de tempos as
divergências dos tempos do sistema SAP com os tempos reais, foi totalmente alcançado,
igualmente para os objetivos específicos: proposta e correção no sistema dos setes produtos
que apresentaram divergências; avaliação do impacto das possíveis diferenças no
planejamento e controle da produção; e como esse impacto influenciou para que PCP
conseguisse atingir os cinco objetivos de desempenho da função produção.
Por meio do estudo, podemos afirmar, também, que a cronoanálise é uma ferramenta eficiente
para definir tempo médio da produção e; assim alimentar a base de dados do software de
gestão. É válido ressaltar que a aplicação do modelo de cronoanálise para a empresa
pesquisada foi de suma importância para que o departamento de PCP melhorasse os cinco
objetivos de desempenho da função produção, garantindo a competitividade da organização.
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O presente estudo trouxe como resultados significativos à empresa: visualização simples dos
tempos de processo; motivação da equipe do PCP em atingir a meta diária de atendimento ao
programado; diminuição de retrabalho; estabilidade para planejamento de produções futuras;
redução do custo; minimização dos dias de estoque; possibilidade de prever ociosidade da
produção; e atendimento os prazos de entregas.
Como proposta para trabalhos futuros, sugere-se: o estudo dos outliers identificados no
processo, a fim de minimiza-los ou elimina-los; aplicação desta técnica em todos os produtos
finais e em setores da empresa; e uma pesquisa detalhada dos impactos dessas mudanças nas
decisões estratégicas da empresa.
Agradecimentos
Os autores agradecem à FAPEMIG pelo apoio a esta pesquisa.
REFERÊNCIAS
BARNES, R. M. Estudo de Movimentos e de Tempos: Projeto e Medida do Trabalho. 6 ed. São Paulo,
Edgard Blücher Ltda, 1997.
BUCKHOUT, S.; FREY, E.; NEMEC JR., J. Por um ERP eficaz. HSM Management. p. 30-36, set. 1999.
CENTOLA, N.; ZABEU, S. B. Pequenas e médias empresas: tomem a rédea de seus negócios! PC WORLD,
p. 34-54, mar. 1999.
CHENG, W.; XIAO-BING L. Integrated production planning and control: A multi-objective optimization
model. Journal of Industrial Engineering and Management, 2013, Vol.6, p.815.
CIMM. Laminação-Introdução-Fundamentos. Disponível em: <
http://www.cimm.com.br/portal/material_didatico/6475-laminacao-introducao-fundamentos>. Acesso em: 06
set. 2015.
CONTADOR J. C. Gestão de Operações: a engenharia de produção a serviço da modernização da
empresa. 2. ed. São Paulo: Edgard Blucher LTDA, 1998. 593 p.
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