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    Case AST Computadores

    AST Computadores contabiliza grandes benefícios usando simulação

    por John Perry - Engenheiro de Manufatura - AST Research Inc.

"...Redução no índice de Rejeição - Bloqueios no fluxo reduzidos em 25% - Aumento na eficiência dos operadores em 20% - Aumento na produção final de 15% - Redução no custo de mão de obra de cada computador produzido."

Sobre a empresa

No mundo da manufatura e montagem de computadores, o sucesso é medido em termos de segundos. Os negócios PC apresentam alguns desafios únicos: é intensamente competitivo, com pequenas margens de lucro, e mudança constante de tecnologia e produtos.

A corrida é entregar para o mercado com a maior rapidez possível, através da alta velocidade de manufatura. Um fabricante que pode minimizar o tempo necessário para montar um computador, responde rapidamente as mudanças e obtém o máximo de produtividade do seu capital de investimento, tendo uma vantagem.

Este artigo discute como usamos simulação de computador na AST Research para atingir estas metas, e os benefícios específicos que nós estamos alcançando. Apesar de nós discutirmos nossa própria situação, o que nós fizemos não é diferente do que qualquer montadora de produtos pode fazer.

A AST Research Inc., fundada em 1980, é hoje uma fabricante de PCs com faturamento anual de $2,4 bilhões de dólares. Nós montamos computadores pessoais e servidores em Fort Worth, Texas. Por um longo tempo, nós "otimizamos" (isto é, planejamos) nossos procedimentos de montagem usando métodos tradicionais reunimos dados de tempo e movimento via cronômetros e fitas de vídeo, realizando simples cálculos aritméticos para obter informação sobre a operação e a performance da linha de montagem, e usando estimativas para "otimizar" a saída da linha de montagem e utilização da mão de obra.

Em Dezembro de 1994, um novo vice-presidente juntou-se à AST. A direção a muito tinha se comprometido a aumentar a eficiência e produção da fábrica, e nosso novo vice-presidente tinha experiência usando simulação para melhorar a produção. Ele tinha usado o software de simulação ProModel anteriormente. Nós começamos usando simulação computacional como uma ferramenta para otimizar nossas linhas de montagem, e para melhorar nossa confiança de que as mudanças propostas no processo de montagem iriam funcionar na prática. Os resultados tem sido significativos.

Objetivos e escopo

Quando implementamos mudanças estamos confiantes de que estas mudanças vão de fato melhorar as coisas.

A primeira coisa que fizemos foi aprender como usar nosso novo software. Então, experimentamos construir um modelo de nossas operações atuais. Isto cumpriria duas importantes funções: iria nos mostrar se nós realmente entendemos como usar o software, e iria validar nosso entendimento de nossas próprias linhas de montagem. Se nós não pudéssemos construir um modelo de nossa própria linha de montagem que concordasse com a verdadeira, isso significaria uma falha importante em nosso entendimento de como usá-lo, ou em nosso entendimento de nossas próprias operações.

Construir um modelo de nossas próprias operações parecia uma coisa simples. Afinal nós tínhamos um completo catálogo de todos os passos necessários para construir um computador, e (de esforços anteriores de coleta de dados) informação de quanto tempo cada operação levaria. Mas construir um modelo que concordasse com a situação de nosso mundo real se tornou uma atividade desafiadora ainda que tremendamente instrutiva.

Por exemplo, um de nossos antigos modelos mostrou que nós estávamos produzindo centenas de unidades em poucas horas. Uma vez que nós não estávamos indo tão bem nós estávamos fora por um fator menor que 10 nós concluímos que nós tínhamos um problema importante no modelo que nós tínhamos construído e queríamos voltar ao estudo das coisas com mais detalhes. Em todo caso, nossos primeiros modelos falharam por que nós tínhamos olhado superficialmente, ou não tínhamos compreendido como nossas linhas de montagem trabalham atualmente.

Finalmente, nós construímos um modelo que funcionava de acordo com nosso modelo de mundo real na fábrica. Para fazer uso do modelo nós geramos idéias que nós pensávamos diminuiriam nossos tempos de montagem e então simulamo-las em nosso modelo.

Nós examinamos algumas mudanças propostas por nossos e outros engenheiros e simulamos as mais aparentemente promissoras. Algumas mudanças propostas foram contra produtivas de acordo com nossos resultados de simulação.

Nós também fizemos uma investigação detalhada de nossas estações de testes para determinar se era mais eficiente mover os computadores para serem testados em uma estação de testes via FIFO (primeira entrada, primeira saída) ou LIFO (última entrada, primeira saída). O modelo mostrou-nos que FIFO foi mais eficiente, e quando nós implementamos essa mudança, nós verificamos o ganho que nós tínhamos prognosticado.

A simulação nos ajudou a evitar a compra de mais equipamento caro. Alguns de nossos especialistas em manuseio de material prognosticaram, baseado em sua experiência, que se nós incrementássemos a entrada direta em 30%, nós teríamos que adicionar um equipamento especial para montar o piso ou correr risco de sérios bloqueios-contratempos. A simulação mostrou-nos que isso não era verdade e isso se confirmou na prática.

Nós determinamos que poderíamos mover material mais rapidamente se nós déssemos aos carregadores de material um padrão específico para seguir em vez de somente fazer as coisa seqüencialmente. Por exemplo, ao movimentar certos itens de nossa área de testes, nós determinamos que a melhor maneira em termos de tempo seria mover a estante #1 primeiro, seguida pela #4, seguida pela #3, e assim por diante.

Depois de nosso primeiro ciclo fazendo mudanças importantes nas nossas operações e simulando-as, nossa produção real esteve dentro da porcentagem de poucos pontos de nossa produção estimada. Além disso, pela combinação de algumas tarefas, nos foi possível racionalizar significativamente cada uma das linhas de montagem. Nós completamos vários ciclos de mudanças, e hoje, encorajados pela experiência de nosso novo investidor, Samsung, temos feito um avanço significativo que nós chamamos Vision 5. A idéia do Vision 5 é Ter apenas cinco pessoas em cada célula de montagem de computadores. Apesar de inicialmente existir algum Cepticismo sobre se este conceito iria funcionar, nossos modelos mostrariam que iria, assim hoje nós convertemos uma das nossas "fabricas em foco" para esse conceito e temos experimentado benefícios adicionais. Vendo os benefícios provenientes deste: esforço levou nosso gerenciamento a aumentar o compromisso com a simulação.

Resultados e Ganhos

A simulação tem provado sua eficácia na AST Research. Nós alcançamos diversos objetivos úteis e mensuráveis. Por razões de competitividade, nós preferimos não fornecer números específicos. Contudo, em ordem de importância, os benefícios que atingimos são os seguintes:

  • Redução no índice de rejeição
  • Bloqueios no fluxo reduzidos em 25%
  • Aumento de eficiência de operadores em 20%
  • Aumento na produção final em 15%
  • Redução no custo de mão de obra de cada computador produzido

Outros benefícios incluem a habilidade de explicar e justificar mudanças propostas para a diretoria, através da capacidade gráfica. A simulação nos ajudou a dar menos passos errados em termos de implantação de mudanças que diminuiriam nossa produção. Fomos capazes de experimentar múltiplos cenários em nossos esforços para melhorar a produtividade e a eficiência com custo e riscos comparativamente baixos.

Nós aprendemos também que para obter o melhor da simulação é importante envolver mais áreas da fábrica o que ajuda em termos de trabalho de equipe. Todos esses benefícios foram obtidos a um custo mínimo.

Estes ganhos causaram uma mudança cultural na AST, e por que nós temos uma ferramenta que facilita as mudanças de produção, a companhia está agora comprometida com a melhoria de nossas práticas de montagem.

Nosso uso de simulação tem nos convencido que simulação produz resultados mensuráveis e igualmente importante, tem nos ajudado a evitar mudanças que parecem abstratamente passar no teste de "senso comum", mas que na prática não seriam efetivas. Por causa desse resultado evidente, a simulação tem se tornado um elemento chave de nosso "kit" de ferramentas em otimização de produção.