2016 Aplicação Técnicas Sequenciamento

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A APLICAÇÃO DE TÉCNICAS DE 
SEQUENCIAMENTO DA PRODUÇÃO 
PARA A MINIMIZAÇÃO DO 
MAKESPAN; ESTUDO DE CASO DE 
UMA EMPRESA DO SETOR DE 
CONFECÇÕES COM O AMBIENTE 
FLEXIBLE FLOW SHOP 
 
Evanielly Guimaraes Correia (UFG ) 
evaniellyguimaraes@gmail.com 
Felipe Rodrigues do Nascimento (UFG ) 
rodrigues.engprod@gmail.com 
 
 
 
Programar e sequenciar tarefas pode parecer algo distante em nosso 
cotidiano, mas ao analisar nossos hábitos, nota-se que sequenciamos 
quase tudo o que fazemos, como por exemplo, o modo como 
guardamos nossos livros e organizamos nossas rouppas, estes 
sequenciamentos facilitam nossa vida e também viabiliza diversos 
processos fabris que podem ser encontrados atualmente e também no 
futuro. Este estudo tem por objetivo aplicar técnicas de 
sequenciamento da produção para as atividades de uma empresa do 
setor de confecções, com o ambiente flexible flow shop, com o intuído 
de minimizar o makespan utilizando métodos clássicos de 
programação e um método heurístico para que posteriormente estes 
métodos possam ser comparados com o método empírico utilizado pela 
empresa. Neste estudo conclui-se que é perceptível que em relação às 
regras comumente usadas para sequenciamento (SPT e LPT), o método 
empírico aplicado pelo gestor apresenta bons resultados, entretanto, 
através da análise sob uma ótica mais apurada dos dados é possível 
perceber que, para o problema proposto neste estudo, o método 
empírico não é eficaz. 
 
Palavras-chave: flexible flow shop, sequenciamento, makespan, 
técnicas de sequenciamento 
 
João Pessoa/PB, Brasil, de 03 a 06 de outubro de 2016. 
 
 
 
 
 
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1. INTRODUÇÃO 
Programar e sequenciar tarefas pode parecer algo distante em nosso cotidiano, mas ao 
analisar nossos hábitos, nota-se que sequenciamos quase tudo o que fazemos, como por 
exemplo, o modo como guardamos nossos livros e organizamos nossas roupas, estes 
sequenciamentos facilitam nossa vida e também viabiliza diversos processos fabris que 
podem ser encontrados atualmente e também no futuro. 
Para Pinedo (2010), o sequenciamento da produção é a habilidade de alocar e ordenar 
tarefas que são executadas em recursos fabris limitados. Ainda para Slack et al. (2002), a 
programação da produção é responsável pelo sequenciamento das ordens produtivas, 
definindo a ordem em que as tarefas deverão iniciar e terminar. 
Planejar e programar a produção torna-se uma atividade cada vez mais necessária tendo em 
vista que qualquer atividade necessita de planos e de controles para que os objetivos de uma 
organização sejam atingidos, portanto, o objetivo do planejamento e controle é obter a 
programação e mantê-la (LOPES et MICHEL, 2007). 
A programação da produção é uma tarefa complexa, principalmente para empresas de 
manufatura, visto que as estruturas destas organizações têm se tornado cada vez mais 
multifacetadas. Neste estudo será analisado o ambiente fabril denominado Flow shop flexível 
(Flexible Flow Shop) que para Pinedo (2010), é uma evolução do Flow shop contendo 
máquinas paralelas. 
Ainda para Pinedo (2010), essas máquinas são agrupadas em centros de trabalho e as 
tarefas são processadas por uma ordem de máquinas já estabelecida por uma linha de 
montagem. Uma tarefa é processada em uma máquina de um determinado centro de trabalho, 
porém poderia ser processada em qualquer outra máquina daquele centro. 
Para Vianna et al. (2010), em pequenas empresas o escalonamento da produção é 
executado de forma manual e sem a aplicação de técnicas mais avançadas, ainda ressaltam 
que para os olhos do planejador, as soluções podem parecer satisfatórias, mas ao analisar o 
método mais profundamente será notório que está distante de um resultado ótimo. 
Diante do problema exposto, este estudo tem por objetivo aplicar técnicas de 
sequenciamento da produção para as atividades de uma empresa do setor de confecções, com 
o ambiente flexible flow shop, com o intuído de minimizar o makespan utilizando métodos 
clássicos de programação e um método heurístico para que posteriormente estes métodos 
possam ser comparados com o método empírico utilizado pela empresa. 
Para fundamentar a pesquisa, preliminarmente foi realizada uma pesquisa de natureza 
bibliográfica de trabalhos clássicos e atuais que tratam de problemáticas envolvendo o 
ambiente flexible flow shop assim como Flow shop e Job shop tradicionais, a fim de entender 
quais as condições existentes nos sistemas que devem ser consideradas. 
2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA 
O Planejamento e Controle da Produção (PCP) tem por objetivo a garantir que os 
processos de produção ocorram de forma eficaz e eficiente, para desta forma produzir 
pedidos de acordo com as necessidades dos clientes. Assim, a otimização do sequenciamento 
 
 
 
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da produção garante a melhor forma de cumprir o planejamento de modo que os pedidos 
sejam entregues no prazo e que os clientes fiquem satisfeitos (LOPES, 2008). 
Antes de sustentar quaisquer conceitos relativos ao problema de pesquisa, serão defendidas 
algumas das mais clássicas definições de scheduling, vejamos: 
 BAKER, 1974: alocação dos recursos escassos à execução de um conjunto de 
processos em determinado período de tempo (BAKER, 1974). 
 LAWLER et al, 1987: alocação ótima de recursos limitados a atividades no 
tempo (LAWLER et al, 1987). 
 BURKE, 1994: problema relacionado a decisões do tipo o que fazer 
(operações), quando (durações e tempos) e onde (recursos), partindo de um objetivo 
primário da maximização do lucro corporativo (BURKE, 1994). 
Em resumo o sequenciamento da produção é um processo de tomada de decisões com o 
objetivo de otimizar um ou mais objetivos (PINEDO, 2010). 
2.1. Sequenciamento da Produção 
No atual mercado competitivo o sequenciamento da produção tornou-se uma atividade 
crucial para a sobrevivência das empresas no mercado. As corporações que falham no 
cumprimento de seus acordos acabam tendo suas imagens significantemente danificadas 
(PINEDO, 2010). 
Para a realização do pleno sequenciamento da produção é necessário alinhar este processo 
aos objetivos empresariais que podem ficar efetivamente demonstrados em indicadores de 
desempenho. Fernandes e Godinho Filho (2010) definem Indicadores de desempenho como 
mpanhar o progresso das ordens, 
avaliar o desempenho do processo de produção ou da mão de obra direta ou de qualquer outro 
 
Segundo Miyata; Boiko e Morais (2011) os mais importantes indicadores de desempenho 
para a área de Programação da Produção podem ser encontrados em French (1982), 
Bedworth; Bailey (1987), MacCarthy; Liu (1993), Moccellin (2005), Arenales et al. (2007) e 
Lustosa et al. (2008). 
Fuchigami (2013), demonstra os principais conceitos relevantes ao sequenciamento, seu 
trabalho tem como referencial grande gama de autores clássicos da área e veremos a seguir 
alguns destes conceitos apresentados pelo autor. 
 Jobs (Tarefas): elementos inter-relacionados por restrições de precedência a 
serem processados compostos por partes elementares (Operações). 
 Operações: atividade elementar a ser processada. 
 Máquinas: recurso escasso capaz de processar a operação. 
A Programação da Produção vem a ser portanto, a alocação das atividades elementares 
(Operações) nos recursos escassos (Máquinas) com determinações de prazos de início e 
término de cada operação (FUCHIGAMI, 2013). 
Contudo, a complexidade da análise da Programação da Produção é proporcional ao 
número de diferentes programas possíveis, segundo Kan (1976) para um problema geral com 
n processos e m máquinas haverá possibilidades de programas. 
 
 
 
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Para analisar os diferentes programas de produção, será utilizada durante a pesquisa a 
ferramenta visual Gráfico de Gantt 
ACK,CHAMBERS, 
JOHNSTON, 2002). 
 
Figura 1- Exemplo de Gráfico de Gantt. 
Fonte: Os próprios autores. 
2.2. Flexible Flow-Shop Scheduling 
Segundo Pinedo (2010) os problemas do tipo Flow-Shop Scheduling consideram as 
seguintes proposições: 
 Existem m máquinas em série; 
 Cada trabalho tem que ser processado em cada uma destas máquinas; 
 Todos os trabalhos têm que seguir o mesmo caminho; 
 Depois de ser concluído em uma máquina, um trabalho é inserido na fila da 
próxima máquina. 
2.3. Notação 
Para representar o problema de pesquisa em questão, será utilizada a Notação de 3 campos 
expressa, 
 
2.4. Função Objetivo. 
Como já dito anteriormente o campo se refere ao ambiente das máquinas, seguem abaixo 
algumas das principais expressões contidas neste campo apresentadas por Fuchigami (2013): 
 Máquina Única (l): apenas uma máquina disponível ao processamento. 
 Máquinas Paralelas (Pm, Qm, Rm): várias máquinas disponíveis ao 
processamento, porém 1 tarefa precisa passar por apenas 1 das máquinas do 
estágio de produção. 
 Flow Shop (Fm): existe uma sequência pré-definida de máquinas onde 
as tarefas necessitam passar por cada uma das m máquinas. 
 Job Shop (Jm): cada operação possui sua própria sequência pré-
definida de máquinas, não necessitam passar por cada uma m máquinas e ainda 
podem passar mais de uma vez pela mesma máquina. 
 
 
 
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 Open Shop (Om): similar ao Job-Shop, entretanto as tarefas não 
necessitam de uma sequência própria pré-definida, podem algumas vezes seguir 
qualquer ordem de máquinas. 
ros modelos matemáticos 
de função objetivo, contudo, as principais geralmente são maximizações ou minimizações de 
medidas e indicadores de desempenho do sequenciamento da produção. 
Para o problema em questão utilizaremos, portanto a seguinte notação: 
 
3. ESTUDO DE CASO 
A empresa estudada foi fundada em 2001, está no segmento de confecções de lingeries 
femininas, possui uma loja interna para vendas à atacado e uma fábrica, ambas instaladas em 
um mesmo local. Neste tipo de indústria há uma demanda sempre crescente por produtos 
diferenciados, portanto, para atender essa demanda a empresa possui o ambiente produtivo 
denominado flexible flow shop. 
 A programação da produção é realizada pela gerente com base em seus conhecimentos 
empíricos, diante disto, pretende-se com este trabalho propor novas formas de 
sequenciamento visando minimizar o tempo total de processamento dos lotes de produção. 
 Para simplificar a análise do problema os lotes de produtos serão agrupados em duas 
famílias principais: Calcinha e sutiã. Veja a seguir o diagrama ilustrativo que representa o 
problema tratado. 
 
 
 
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n número de máquinas no posto de trabalho
M-On Máquina overloque 
M-Pn Máquina persa
M-Gn Máquina galoneira
M-Rn Máquina reta
M-BTn Máquina BT
M-In Máquina interloque
M-PEn Máquina pespontadeira
M-Zn Máquina zigue zague
M-Tn Máquina travete
Ln Processo de limpeza da peça
INS/ET/EMn Pessoas para inspeção, 
etiquetagem e embalagem das peças
 
Figura 2 - Fluxo dos produtos dentro da empresa. 
Fonte: Os próprios autores. 
O Grupo C compõe a família de calcinhas, o grupo S compõe a família de sutiãs. Ambas as 
famílias são subdivididas em dois subgrupos: D, subgrupo de itens de fabricação mais 
complexa, ou seja, exigem mais tempo de operação e o subgrupo F que é composto pelos 
itens de fabricação mais simples. As tabelas a seguir dispõem os tempos médios de operações 
de cada subgrupo dentro de suas respectivas famílias de produtos, dados estes fornecidos pela 
empresa. 
Tabela 1 - Tempo unitário das operações da família C. 
Subgrupo CF CD 
ORDE
M 
MÁQUINDA TEMPO 
(min) 
TEMPO 
(min) 
1 OVERLOCK 2,02 4,43 
2 PERSA 0,96 1,92 
3 GALONEIRA 0,97 1,32 
4 RETA 1,56 2 
5 BT 0,64 1,73 
6 ZIGUE-
ZAGUE 
2,28 0,37 
 
 
 
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7
7 TRAVETE 0,7 0,7 
8 LIMPEZA 0,33 0,61 
9 INS/ET/EM 0,53 0,53 
Fonte: Os próprios autores. 
Tabela 2 - Tempo unitário das operações da família S. 
Subgrupo SF SD 
ORDE
M 
MÁQUINDA TEMPO 
(min) 
TEMPO 
(min) 
1 OVERLOCK 3,21 5,36 
2 PERSA 0,84 1,68 
3 GALONEIRA 2,06 2,52 
4 INTERLOCK 1,4 1,4 
5 PRESPONTADEI
RA 
0,35 1,18 
6 BT 0,58 1,16 
7 ZIGUE-ZAGUE 0,9 1,02 
8 TRAVETE 1,42 1,42 
9 LIMPEZA 1,03 1,49 
10 INS/ET/EM 0,66 0,66 
Fonte: Os próprios autores. 
4. Métodos de Solução Propostos 
A empresa adota o sistema de lote mínimo de 10 unidades, portanto, os tempos citados 
anteriormente deverão ser considerados para 10 unidades em cada lote. 
Para solucionar o problema, foram coletados e analisados os pedidos realizados durante 5 
horas de trabalho, portanto, as soluções propostas serão comparadas com o método de 
sequenciamento utilizado pela empresa durante essas 5 horas de análise. O número de pedidos 
programados pelo gestor no tempo analisado estão dispostos na tabela a seguir. 
Tabela 3 - Pedidos programados no intervalo de 5 horas analisadas. 
PEDIDOS PROGRAMADOS 
Subgrupo SF SD CF CD 
QUANTIDA
DE 
6 5 8 5 
Fonte: Os próprios autores. 
Para determinar o melhor sequenciamento serão propostos dois métodos clássicos e um 
método heurístico, as soluções serão representadas pelo software Lekin, (Lekin ®, 2001). No 
 
 
 
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software, foram aplicadas duas regras de prioridade ao problema com a função objetivo de 
minimização do maskespan, definidas em Fuchigami (2013), além de do método heurístico 
General SB Routine que também tem suporte fornecido pelo software Lekin. 
 SPT (Shortest Processing Time): sequenciar pelo menor tempo de 
processamento (menor pj); 
 LPT (Longest Processing Time): sequenciar pelo maior tempo de 
processamento (maior pj); 
 General SB Routine (General Shifting bottleneck) - O algoritmo de adiamento 
de ponto crítico. Este método é resolvido para cada máquina ainda não sequenciada e 
o resultado é usado para encontrar um ponto crítico na máquina de maior makespan. 
Toda vez que uma nova máquina é sequenciada toda a sequência anterior deve ser 
submetida novamente à otimização. (ADAMS; BALAS; ZAWACK,1988). 
5. Resultados 
Assim como dito anteriormente as análises foram realizadas separadamente para cada 
família de produtos. Os gráficos de Gantt estão em anexo. 
5.1. Resultados para a família C (CF e CD) 
Os resultados obtidos através das regras aplicadas essa classe de problemas estão dispostos 
nas figuras a seguir. 
 
Figura 3 Resultados para a família C (CF e CD). 
Fonte: Os próprios autores. 
 
 
 
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Figura 4 - Gráfico de resultados para a família C (CF e CD). 
Fonte: Os próprios autores. 
5.2. Resultados para a família S (SF e SD) 
Os resultados obtidos para a família S estão dispostos nas figuras a seguir. 
 
Figura 5 - Resultados para a família S (SF e SD). 
Fonte: Os próprios autores. 
Figura 6 - Gráfico de resultados para a família S (SF e SD). 
 
 
 
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Fonte: Os próprios autores. 
6. Conclusão 
Através das regras aplicadas pode-se perceber que o método utilizado atualmente para 
programar a fábrica não é o mais eficiente para ambas as famílias de produtos, entretanto, vale 
ressaltar que dentre as regras aplicadas para a programação o método empírico apresenta 
dados pouco discrepantes das regras e heurística aplicadas demonstrando assim que há certa 
qualidade na forma com que o gestor programa e planeja a produção. 
Para a família de calcinhas a melhor programação encontrada foi através da heurística 
General SB Routine, pois apresentou o menor makespan com 293 minutos de operação, as 
regras SPT e LPT e o método aplicado atualmente apresentaramresultados bem piores que a 
heurística, porém a regra LPT se destaca, pois apresenta um resultado levemente melhor 
dentre as piores classificadas. 
Para a família de sutiãs a heurística também se destacou diante as regras aplicadas 
apresentando um makespan de 355 minutos, as demais regras apresentaram resultados piores, 
porém similares entre si, isto é, não apresentaram diferenças grandes em seus resultados. 
Ante o exposto é perceptível que dentre as regras comumente usadas para sequenciamento 
(SPT e LPT) o método empírico aplicado pelo gestor apresenta bons resultados, entretanto, 
através da análise sob uma ótica mais apurada dos dados é possível perceber que para este 
problema o método empírico não é eficaz. A principal contribuição deste estudo foi inferir 
que programar uma produção sob a ótica de métodos comuns pode não ser a melhor maneira 
de sequenciar e comparar os resultados, portanto, é válido destacar a importância de estudar a 
fundo todas as opções disponíveis (através de heurísticas e regras existentes ou não) de se 
programar uma produção antes de adotar um método, ou seja, vislumbrar novas possibilidades 
é necessário para que o melhor método seja escolhido com base em uma ótica que não seja 
míope. 
Estudar este problema englobando mais regras de sequenciamento, adicionando mais 
restrições ao sistema, sempre em busca de novas heurísticas, torna-se um ótimo caminho para 
a realização de trabalhos futuros. 
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