A Dijitalis Consulting, uma empresa líder em simulação e otimização, recebeu a tarefa de otimizar os investimentos em veículos guiados automaticamente (AGV) para um fabricante global de produtos eletrônicos. O cliente estava planejando atualizações significativas das instalações, incluindo a substituição de sua frota de 132 veículos AGV desatualizados que frequentemente causavam atrasos na produção. Usando os poderosos recursos de simulação do Simio, a Dijitalis criou um modelo de fabricação gêmeo digital abrangente da instalação de 72.000 m², incluindo 15 linhas de montagem, 6 áreas de estacionamento de AGVs e 169 pontos de entrega.
A simulação revelou que apenas 95 AGVs eram necessários - 37 a menos do que o inicialmente proposto - resultando em uma economia de gastos de capital superior a US$ 1,5 milhão. Além da redução de custos, o modelo Simio tornou-se uma ferramenta inestimável de melhoria contínua, permitindo que o cliente testasse modificações de layout, alterações de processo e programações de produção antes da implementação. Este estudo de caso demonstra como a tomada de decisão baseada em simulação pode proporcionar um ROI substancial e, ao mesmo tempo, garantir a excelência operacional.
A Dijitalis Consulting foi fundada em 2006, em Istambul, e já realizou com sucesso mais de 250 projetos para mais de 400 clientes em 15 países. A empresa é especializada na criação de modelos matemáticos para analisar o fluxo de materiais, identificar ineficiências e testar melhorias nas instalações para clientes dos setores automotivo, de manufatura, logística e têxtil.
O cliente, um fabricante global de produtos eletrônicos, opera uma instalação de produção de 34.000 m² com 15 linhas de montagem. Sua frota de 132 veículos AGV estava desatualizada e frequentemente causava atrasos na produção, pois ficava presa na rede de caminhos e não entregava os materiais no prazo. A empresa estava iniciando grandes investimentos, incluindo armazéns automatizados, uma nova oficina de pintura, maior capacidade de produção e uma nova frota de AGVs.
O cliente enfrentou uma decisão complexa com relação ao seu investimento em AGVs. Embora a questão principal fosse a quantidade de AGVs a serem comprados, o desafio ia muito além do simples dimensionamento da frota:
Normalmente, os fabricantes de AGVs têm como objetivo vender o maior número possível de veículos sem realizar uma análise detalhada para determinar o número ideal. Eles raramente desenvolvem modelos complexos para comprovar suas recomendações, deixando que os clientes tomem decisões com base em estimativas aproximadas ou em experiências anteriores.
O sistema de manuseio de materiais da instalação era altamente complexo:
O cliente precisava de respostas para várias perguntas interconectadas:
Os cálculos tradicionais baseados em planilhas não conseguiam levar em conta as interações dinâmicas entre esses fatores, tornando a simulação a única abordagem viável para uma otimização abrangente.
A Dijitalis empregou uma abordagem estruturada usando o software de simulação Simio para criar um gêmeo digital abrangente das operações de manuseio de materiais da instalação:
A equipe coletou e validou dados abrangentes, incluindo:
Após uma análise cuidadosa, a equipe projetou um sistema de abastecimento baseado em push em vez de um sistema pull. Essa decisão foi baseada em vários fatores:
Praticidade de implementação: Um sistema pull exigiria o cálculo de pontos de reabastecimento e quantidades ideais para milhares de SKUs diferentes, o que tornaria impraticável sua implementação e gerenciamento.
Simplicidade operacional: O sistema push exigia apenas um parâmetro - quantos minutos antes da troca para iniciar o fornecimento de materiais para o próximo produto.
Disponibilidade de armazenamento: As linhas de montagem tinham espaço de armazenamento suficiente para acomodar a abordagem do sistema push.
O processo usava dados do plano de produção, informações sobre paletes e listas de materiais para calcular o tempo restante de produção e acionar o fornecimento de materiais para o próximo produto no momento adequado antes da troca.
A estrutura orientada a objetos e os recursos orientados a dados do software de simulação Simio foram fundamentais para a criação de um modelo preciso e flexível:
O modelo utilizou a funcionalidade de tabela de dados do Simio para importar e gerenciar:
Os recursos do Simio permitiram:
O modelo forneceu recursos avançados de visualização:
A simulação revelou vários problemas de projeto que poderiam ter causado problemas operacionais:
O projeto inicial incluía uma pista única bidirecional em uma área de tráfego intenso. A simulação demonstrou que isso causaria impasses, pois os AGVs de direções opostas bloqueariam uns aos outros. A equipe recomendou a mudança para caminhos unidirecionais em direções opostas, eliminando o risco de deadlock.
Otimização do tráfego
Mapas de calor gerados a partir da simulação identificada:
Essas percepções levaram a modificações no layout que melhoraram o fluxo de tráfego e evitaram gargalos.
Usando o módulo de experimentos do Simio, a equipe realizou 35 cenários testando diferentes combinações de:
O principal KPI foi o atraso na produção, com uma meta de zero minutos. Os KPIs secundários incluíam as taxas de utilização de AGVs e o número de AGVs disponíveis nas áreas de estacionamento como um buffer para manutenção ou avarias.
A otimização baseada em simulação proporcionou benefícios substanciais:
O cenário ideal exigiu apenas 95 AGVs em vez dos 132 inicialmente propostos, o que representa uma redução de 28% no tamanho da frota. Com um custo médio de AGV de US$ 50.000, isso se traduziu em uma economia de gastos de capital superior a US$ 1,5 milhão.
A simulação determinou:
O cenário otimizado atingiu taxas médias de utilização de AGVs de 65 a 66%, representando um equilíbrio eficiente entre a disponibilidade de recursos e os requisitos operacionais. A simulação revelou padrões de utilização ao longo do dia, com picos durante as trocas matinais e as produções em lote à tarde.
Mais importante ainda, a configuração otimizada garantiu zero atrasos na produção devido a problemas de entrega de material, mantendo a eficiência da produção e minimizando o investimento de capital.
O valor do modelo Simio foi muito além do dimensionamento inicial da frota de AGVs:
O modelo de simulação tornou-se uma ferramenta de melhoria contínua para:
O projeto de simulação única forneceu várias ferramentas:
À medida que o portfólio de produtos e os requisitos de produção do cliente evoluem, o modelo Simio continua a agregar valor:
Este estudo de caso demonstra o impacto transformador da tomada de decisão baseada em simulação no planejamento de investimentos de capital e na otimização operacional. Ao substituir estimativas aproximadas e recomendações de fornecedores por análises baseadas em dados, a Dijitalis ajudou seu cliente a
O projeto mostra como os poderosos recursos de simulação do Simio podem proporcionar um ROI substancial e, ao mesmo tempo, fornecer percepções que seriam impossíveis de obter por meio de métodos de análise tradicionais. Para operações de manufatura e logística que enfrentam desafios complexos de manuseio de materiais, a simulação oferece uma abordagem comprovada para otimizar investimentos e aprimorar o desempenho operacional.