Apo - aula Introdução à Adm da Produção e Operação
45 pág.

Apo - aula Introdução à Adm da Produção e Operação


DisciplinaAdministração da Produção e Operações I7.367 materiais48.657 seguidores
Pré-visualização16 páginas
é uma técnica estatística desenvolvida e aplicada por L.H.C. 
Tippet a partir de 1930, na indústria têxtil inglesa. 
 A amostragem do trabalho tem muitas utilizações, entre as quais destacamos a de determinar 
a porcentagem de tempo que operários e/ou máquinas gastam em várias atividades. A técnica 
consiste basicamente em observar (apenas observar) o trabalho a intervalos aleatórios de tempo, 
partindo de uma classificação já preestabelecida de atividades. Exemplificando, o analista pode 
fazer 600 observações do trabalho de um operário, usando o esquema classificatório das atividades 
do operário mostrado abaixo e chegar às seguintes anotações: 
 
 
 
 Fica desde logo evidente que a classificação das atividades precisa ser bem clara, inclusive 
lançando-se mão de convenções sobre o que indique que o operário está aguardando material, 
quando está conversando simplesmente ou recebendo instruções, etc. 
 Além da classificação das atividades, há dois outros problemas a resolver com a amostragem 
do trabalho: o primeiro refere-se à fixação do número N de observações que devem ser feitas e o 
segundo refere-se à escolha dos horários (aleatórios) em que serão feitas essas observações. 
 A determinação de N é semelhante àquela que já fizemos para o número de ciclos de medida 
a cronometrar. Na cronometragem, o elemento que servia de base para o cálculo do número de 
ciclos a medir era o elemento com a maior relação s/x, ou seja, com o maior coeficiente de 
variação, já que levava por segurança ao maior número de medidas. A mesma coisa ocorre agora 
com a atividade menos freqüente. Chamemos de p a probabilidade de ocorrência (ou seja, a 
proporção de ocorrência) dessa atividade menos freqüente, escolhida como base porque 
proporcionará o maior número de observações. Queremos um número N de medidas de forma que 
tenhamos um grau de confiança C de que a proporção obtida caia no intervalo: proporção real 
± a%, onde a é a precisão desejada. 
 
 
 
 
 A fórmula aproximada para o cálculo de N, baseada na curva normal de probabilidades, é: 
 
 
 
onde 
z = número de desvios padrão da normal reduzida correspondente ao grau de confiança C 
a = precisão, em porcentagem 
p* = proporção estimada de ocorrência da atividade escolhida como base 
Nota-se portanto que é necessária uma estimativa preliminar da proporção de ocorrência da 
atividade, o que pode ser conseguido tomando-se 50 ou 100 observações preliminares. Obtido 
esse valor preliminar p*, ele é usado na Equação 10.10 fornecendo outro valor de N e assim 
sucessivamente até que o novo N determinado seja menor ou igual ao que gerou o valor de p* 
usado no cálculo. 
 
 Exemplo 10.4 
 Retomemos o caso exemplificado ao início, onde eram feitas 600 observações fornecendo os 
resultados abaixo: 
 
 
 Determinar o número de observações a serem feitas, com base na atividade do operário 
rotulada como "Ausente". Deseja-se um grau de confiança de 95% de que a proporção encontrada 
esteja dentro do intervalo proporção real ±10%. 
 
 
 
 Note-se que à medida que p* diminui, o número N de observações aumenta: é por esse 
motivo que se costuma tomar com base a atividade menos freqüente. Diga-se de passagem que a 
fórmula acima é muito favorável à criação de ábacos que simplificam os trabalhos de cálculo, os 
quais são úteis a supervisores e instrutores sem grandes conhecimentos matemáticos. 
 Outro problema a que nos referimos era o horário das observações. É prática comum 
determinar tais horários tomando 3 dígitos numa tabela Monte Carlo (tabela de números aleatórios), 
sendo o primeiro dígito representativo da hora e os outros dois dos minutos, abandonando-se 
números absurdos. Como exemplo, se desejamos 2.000 medidas, podemos fazer 200 por dia, 
durante 10 dias úteis. 
 Se contarmos com muitos operadores na mesma tarefa, podemos selecionar 10 deles, cada 
um dos quais será observado 20 vezes diariamente. Se o operador estiver trabalhando sozinho, 
terá de fazer várias tabelas de 20 observações, que lhe permitam visualizar o trabalho dos 10 
operários. Nos próximos dias, poderá alterar as tabelas, de modo que os operadores não se 
habituem aos horários e tragam prejuízos às medidas. 
 Uma outra prática comum, que possui talvez o inconveniente de alertar o operador, é a de 
escolher na tabela Monte Carlo o primeiro horário entre 8h e 8hlOmin (ou algo semelhante, 
dependendo do horário de início do trabalho) e somar a ele um número constante de minutos, até 
que se completem as observações necessárias. 
 
 
 
AULA 08 - PLANEJAMENTO DA CAPACIDADE 
 
1. Introdução 
 Chamamos de capacidade à quantidade máxima de produtos e serviços que podem ser 
produzidos numa unidade produtiva, num dado intervalo de tempo. Por unidade produtiva 
entendemos tanto uma fábrica, como um departamento, um armazém, uma loja, um posto de 
atendimento médico, uma simples máquina ou posto de trabalho, etc. Assim, por exemplo, se num 
determinado departamento de montagem de uma empresa tivermos 5 empregados, cada qual 
trabalhando 8 horas diárias, realizando a montagem de um componente à razão de 20 montagens 
por hora e por empregado, a capacidade do departamento, expressa em número de montagens do 
componente por dia, será: 
 
 
 
 Algumas vezes a unidade produtiva trabalha com a capacidade total. Por exemplo, uma loja 
pode estar dimensionada para atender a 200 clientes em média por dia mas, presentemente, estar 
atendendo a apenas 120. Neste caso, dizemos que o uso da capacidade é de 120/200 x 100 = 60% 
ou, ainda, que a loja está operando com 60% de sua capacidade. Outras vezes podemos encontrar 
que "certa unidade está operando com 110% de sua capacidade". Isto só tem sentido se a 
referência básica de capacidade, ou seja, as condições nas quais ela foi definida, estiver sendo 
violada. No nosso exemplo da loja, digamos que a capacidade de atendimento de 200 clientes por 
dia foi definida levando-se em conta 8 horas diárias de trabalho, com 10 atendentes e supondo-se 
um certo tempo médio de atendimento por cliente. Se essa quantidade de horas, atendentes e 
tempo médio de atendimento foi a referência básica para o cálculo dos 200 clientes por dia, e 
alguém alegar que a loja está trabalhando com 110% de sua capacidade, saberemos imediatamente 
que essa referência básica foi alterada: ou se aumentou o número de atendentes, ou o número 
diário de horas de atendimento ou, finalmente, por algum motivo, alterou-se para menos o tempo 
médio de atendimento de cada cliente. Sem violar as referências básicas da definição da capacidade, 
não é possível ter uma capacidade maior que 100%. 
 Como se pode facilmente perceber, há muitos fatores dos quais depende a capacidade de 
uma unidade produtiva. Se quisermos aumentar a capacidade de uma unidade, deveremos alterar 
pelo menos um dos fatores determinantes dessa capacidade. Alguns deles não impõem grandes 
dificuldades para isso, enquanto que outros dependem de mudanças mais custosas ou que tomam 
tempo ou ambas as coisas simultaneamente. Voltando ao caso da loja, pode ser fácil contratar um 
funcionário a mais ou trabalhar em horas extras, mas seguramente será mais complicado aumentar 
a área construída da loja. Alguns dos fatores mais importantes influentes na capacidade são os 
seguintes: 
 
I) Instalações 
o tamanho da unidade produtiva é obviamente importante. Sempre que possível, ao projetar 
a unidade, tenta-se deixar um espaço vago para expansões futuras, de forma a adiar a mudança 
de local para novas instalações. Dadas as dimensões gerais das instalações, o arranjo físico do 
local ou dos locais de trabalho pode restringir a capacidade ou favorecê-la. Um bom arranjo pode 
muitas vezes resolver um problema imediato de capacidade. Certos fatores como aquecimento, 
iluminação e ruído também exercem influência positiva ou negativa, dependendo de como atuam 
sobre os funcionários, de forma apropriada ou não. Quando a empresa encontra-se