Software de simulação de fabricação: como a Northrop Grumman expandiu seus recursos de modelagem com o Simio

O desafio

Introdução

A Northrop Grumman, uma empresa global de tecnologia aeroespacial e de defesa, enfrentou desafios significativos no planejamento da produção devido à complexidade e à escala de suas operações de fabricação. A unidade da empresa no Space Park, responsável pela criação de projetos intrincados e inovadores, como o Telescópio Espacial James Webb, necessitava de recursos avançados de simulação para planejar e gerenciar com eficácia seus processos de produção. Este estudo de caso explora como a Northrop Grumman aproveitou o software de simulação de fabricação Simio para desenvolver um modelo revolucionário de planejamento de longo prazo que expandiu drasticamente seus recursos de modelagem e melhorou a tomada de decisões estratégicas.

Como explica Marie Scholl, engenheira industrial da Northrop Grumman no Space Park, "Precisávamos de recursos flexíveis para nos ajudar a dar vida a esses projetos". Os processos de fabricação verticalmente integrados da empresa, que vão do mar ao espaço, exigiam ferramentas de simulação que pudessem atender tanto às necessidades imediatas de produção quanto ao planejamento estratégico de longo prazo. Este estudo de caso detalha como a implementação da tecnologia de simulação da Simio pela Northrop Grumman transformou sua abordagem de planejamento de produção e alocação de recursos.

Histórico da empresa

A Northrop Grumman opera na vanguarda da tecnologia aeroespacial e de defesa, criando sistemas complexos que, em suas palavras, "tornam possível o impossível". Sua unidade no Space Park é responsável pelo desenvolvimento de tecnologias sofisticadas que vão desde sistemas espaciais até soluções avançadas de computação. Os processos de fabricação da empresa são altamente especializados, envolvendo componentes intrincados e técnicas de produção inovadoras.

"As coisas que construímos são intrincadas, complexas e inovadoras", observa Scholl ao descrever as operações da empresa. "Somos muito integrados verticalmente, o que nos permite fazer uma grande variedade de projetos de fabricação não tradicionais, desde o mar até o espaço e tudo o mais."

Essa complexidade cria desafios únicos para o planejamento da produção. Com milhares de pedidos passando por suas instalações de manufatura todos os meses, cada um com várias operações e requisitos de recursos específicos, a Northrop Grumman precisava de ferramentas de simulação sofisticadas para gerenciar com eficácia seu ambiente de produção. As partes interessadas da empresa - incluindo gerentes de produção, equipes de produção, gerentes de programas e liderança executiva - exigiam diferentes níveis de percepção do planejamento da produção e da alocação de recursos.

O desafio: Limitações da modelagem de curto prazo

A Northrop Grumman desenvolveu inicialmente um modelo de planejamento de produção de curto prazo usando o software de simulação de fabricação Simio. Esse modelo obtinha informações detalhadas de várias fontes de dados, construía um modelo de simulação, criava um plano de produção viável e fornecia resultados para o planejamento diário da produção. O modelo foi eficaz para o planejamento de até 12 meses no futuro, oferecendo percepções valiosas para tarefas diárias, atribuições de funcionários e ajustes de prioridades.

Entretanto, como explica Scholl, "Nenhum modelo é perfeito. Existem limitações conhecidas nesse modelo de curto prazo." Essas limitações incluem:

• Requisitos de detalhes extremos: O alto nível de detalhes do modelo tornava a execução de simulações demorada e exigia uma ampla limpeza de dados antes da implementação.
• Horizonte de tempo limitado: Como os detalhes dos dados se tornaram menos confiáveis após 12 meses, o modelo só poderia ser executado por um ano ou menos, dificultando o planejamento de mudanças de longo prazo.
• Reativo em vez de proativo: A limitação de 12 meses tornou a empresa mais reativa do que seus processos de aprovação às vezes permitiam, especialmente para layouts de equipamentos e mudanças de pessoal.
• Restrições de treinamento: Com previsões de apenas 12 meses, era um desafio treinar pessoas para as habilidades necessárias desde o início, a tempo de atender às necessidades futuras de produção.

Essas limitações criaram uma lacuna significativa nos recursos de planejamento da Northrop Grumman. Como observa Scholl, "Precisamos saber se devemos contratar mais membros da equipe ou comprar mais equipamentos agora, para que tenhamos as habilidades e os recursos disponíveis quando chegar a hora. Também queremos testar possíveis melhorias no layout e nas instalações, e até mesmo tentar planos maiores, como abrir um prédio totalmente novo."

A empresa precisava de uma solução que pudesse fornecer percepções além do horizonte de 12 meses e que, ao mesmo tempo, exigisse uma entrada de dados menos detalhada. Isso levou ao desenvolvimento de uma abordagem completamente nova para a modelagem de simulação.

A solução

A solução: Um modelo de longo prazo baseado em Tok4n

Desenvolvimento de uma nova abordagem de modelagem

Para lidar com as limitações de seu modelo de curto prazo, os engenheiros industriais da Northrop Grumman desenvolveram um modelo inovador de longo prazo usando os recursos de simulação baseados em tokens do Simio. Essa abordagem representou um afastamento significativo das técnicas tradicionais de modelagem.

"Adotamos uma abordagem totalmente nova para esse modelo, começando do zero", explica Scholl. "Nós lidamos com dados manuais, repensamos a forma como as famílias de peças e as tarefas eram criadas e executadas e criamos esse modelo para ser executado por pelo menos cinco anos."

A abordagem de simulação baseada em tokens eliminou a necessidade de visualização detalhada das peças em movimento no processo de produção. Em vez disso, o modelo usou tokens - entidades virtuais que carregam informações e executam etapas do processo - para representar o fluxo de trabalho no sistema. Essa abordagem reduziu drasticamente os requisitos computacionais, mantendo a precisão necessária para o planejamento estratégico.

Principais inovações no modelo de longo prazo

O modelo de longo prazo incorporou várias abordagens inovadoras para simplificar os requisitos de dados e, ao mesmo tempo, manter a precisão do planejamento:

• Disponibilidade resumida do trabalhador: Em vez de escalas detalhadas de trabalhadores, o modelo usou uma abordagem de "dias de trabalho por mês" que incorporou tempo perdido e coeficientes de eficiência.
• Simplificação da família de peças: Em vez de modelar cada número de peça específico, o modelo agrupou peças semelhantes em "famílias de peças" com conjuntos generalizados de tarefas.
• Lista de materiais simplificada: O modelo usou uma abordagem mais generalizada para os materiais, concentrando-se nos tipos de componentes necessários em vez de números de peças específicos.
• Planejamento mensal: As tarefas foram atribuídas a "grupos" mensais em vez de dias ou horários específicos, permitindo uma visão mais estratégica da utilização de recursos.

Conforme descreve Scholl, "um token é como uma pessoa invisível nos bastidores, executando tudo. As etapas do processo lhe dizem para fazer. Às vezes, ele se divide para que vários tokens possam ser trabalhados em paralelo."

Essa abordagem inovadora permitiu que a Northrop Grumman criasse um modelo que pudesse ser executado rapidamente e, ao mesmo tempo, fornecesse informações valiosas para o planejamento de longo prazo. "Com essas novas formas exclusivas de modelagem, nasceu nosso modelo de longo prazo", diz Scholl. "Ele nos dá uma visão de cinco anos à frente, exige um nível menor de esforço para obter informações úteis, pois precisamos de resultados menos detalhados, e tudo isso enquanto o modelo é executado em poucos minutos."

Implementação: Integração do modelo de longo prazo

A implementação do modelo de longo prazo exigiu uma análise cuidadosa de como ele complementaria o modelo de curto prazo existente. A Northrop Grumman desenvolveu um entendimento claro das diferenças entre os dois modelos e como eles trabalhariam juntos para fornecer uma solução de planejamento abrangente.

Comparação dos modelos de curto e longo prazo

A equipe de implementação criou uma comparação detalhada dos dois modelos para garantir que as partes interessadas entendessem os casos de uso apropriados para cada um:

Essa comparação ajudou as partes interessadas a entender quando usar cada modelo e como interpretar os resultados. Como explica Scholl, "vários aspectos desses modelos são benéficos para diferentes partes interessadas".

Casos de uso e alinhamento das partes interessadas

A equipe de implementação identificou três casos de uso principais para o modelo de longo prazo:

1. Análise do estado atual: Executar o modelo com a mão de obra e os recursos atuais para gerar o desempenho esperado do cronograma e a utilização de recursos.
2. Determinação do número ideal de funcionários: Execução do modelo com um número infinito de trabalhadores e recursos atuais para identificar quantas pessoas são necessárias para cumprir o cronograma.
3. Otimização de recursos: Testar o impacto da adição, atualização ou remoção de recursos para aliviar os gargalos.

Esses casos de uso foram alinhados com as necessidades específicas das partes interessadas. Os gerentes de produção e as equipes focadas nos detalhes diários usaram os resultados do modelo de curto prazo. Os gerentes de produção e os gerentes de programa que observam um horizonte de 1 a 12 meses usaram o modelo de curto prazo para o planejamento anual. Os gerentes de programa, líderes executivos e gerentes de produção interessados no planejamento para além do ano usaram o modelo de longo prazo para os requisitos de capacidade e número de funcionários.

Como observa Scholl, "os engenheiros industriais estarão ao lado dessas equipes em cada etapa do processo para ajudá-las a usar, testar e interpretar os resultados de ambos os modelos".

Resultados e benefícios

A implementação do modelo de longo prazo baseado em tokens proporcionou benefícios significativos aos recursos de planejamento de produção da Northrop Grumman. O modelo abordou com sucesso as limitações do modelo de curto prazo e, ao mesmo tempo, forneceu novas e valiosas percepções para a tomada de decisões estratégicas.

Horizonte de planejamento aprimorado

O benefício mais significativo foi a capacidade de planejar cinco ou mais anos no futuro, em comparação com a limitação de 12 meses do modelo de curto prazo. Esse horizonte de planejamento ampliado permitiu uma tomada de decisão mais proativa para o planejamento de pessoal, equipamentos e instalações.

"Se o modelo nos mostrar que haverá uma grande demanda em dois anos que não poderá ser atendida a tempo com a nossa força de trabalho atual, teremos esse tempo para treinar as habilidades necessárias ou até mesmo para contratar mais pessoas conforme necessário", explica Scholl. "Esse é um método muito mais proativo do que o modelo de curto prazo permite."

Desempenho aprimorado do modelo

A abordagem de simulação baseada em tokens melhorou drasticamente o desempenho do modelo, reduzindo os tempos de execução de horas para minutos. Esse ganho de eficiência permitiu execuções mais frequentes do modelo e testes de cenários, aumentando a capacidade da equipe de avaliar diferentes opções de planejamento.

"Como você usa apenas tokens, processos e tabelas de dados, esse método permite que o modelo seja executado rapidamente em questão de minutos", observa Scholl. Essa melhoria de desempenho foi fundamental para um modelo destinado a simular cinco anos de atividade de produção.

Requisitos de dados reduzidos

A abordagem simplificada de dados do modelo de longo prazo reduziu significativamente o esforço necessário para preparar e manter o modelo. Com o uso de famílias de peças, tarefas generalizadas e intervalos mensais, o modelo exigiu dados menos detalhados e, ao mesmo tempo, forneceu valiosos insights de planejamento.

"É mais rápido criar dados para esse modelo, mas inerentemente permite um pequeno aumento no tempo de comparação de erros humanos", reconhece Scholl. No entanto, essa compensação foi aceitável, dado o foco de planejamento estratégico do modelo.

Capacidades aprimoradas de tomada de decisão

O modelo de longo prazo proporcionou à Northrop Grumman novos recursos para testar e avaliar decisões estratégicas. A capacidade de executar cenários hipotéticos para mudanças na equipe, nos equipamentos e nas instalações permitiu uma tomada de decisão mais informada para investimentos de longo prazo.

"Essas opções nos permitem a flexibilidade de testar teorias digitalmente e fazer planos para recursos adicionais com bastante antecedência", explica Scholl. Esse recurso foi particularmente valioso para o planejamento de grandes mudanças, como expansões de instalações ou implementações de novos programas.

O impacto nos negócios

Direções futuras

A Northrop Grumman continua a aprimorar e expandir seus recursos de modelagem de simulação. A empresa identificou várias áreas importantes para desenvolvimento futuro:

Usabilidade aprimorada

A equipe está trabalhando para melhorar a usabilidade dos resultados do modelo por meio de painéis personalizados e ferramentas de visualização. "Utilizamos o Tableau como nossa ferramenta de visualização para que os usuários finais possam visualizar e interagir com resultados semelhantes", explica Scholl. "Nós personalizamos e adaptamos os painéis de acordo com suas necessidades diárias para orientar rapidamente a produtividade."

Documentação e treinamento do processo

Para garantir o uso eficaz dos modelos, a equipe está desenvolvendo uma documentação abrangente do processo e materiais de treinamento. "Precisamos criar um fluxo de processo de usuário para as pessoas seguirem", observa Scholl. "Algo que descreva as etapas gerais de como os modelos funcionam, obtendo e inserindo dados, como, quando ou por que executar o modelo, como ler os resultados e, em seguida, maneiras de melhorar os planos e a produção com base nos resultados."

Validação e integração de modelos

A equipe está trabalhando para validar o modelo de longo prazo, comparando seus resultados com o modelo de curto prazo. "A validação cruzada de nossos resultados com o modelo de curto prazo comprovará sua validade", explica Scholl. "Se os números geralmente coincidirem entre o primeiro ano do modelo de longo prazo e o modelo de curto prazo, saberemos que nosso modelo de longo prazo é válido."

Implementação ampliada

A Northrop Grumman planeja expandir a implementação do modelo de longo prazo para outras áreas de fabricação. "Precisamos encontrar uma equipe piloto para adotar o uso do nosso modelo de longo prazo", diz Scholl. "Queremos escolher uma equipe que tenha os melhores dados disponíveis e que esteja disposta e animada para usar esse modelo."

Conclusão

A implementação pela Northrop Grumman dos recursos de simulação baseados em tokens do Simio representa um avanço significativo na simulação de fabricação e no planejamento da produção. Ao desenvolver um modelo inovador de longo prazo que complementa os recursos de planejamento de curto prazo existentes, a empresa criou uma solução abrangente para o planejamento da produção em vários horizontes de tempo.

A abordagem baseada em tokens para modelagem de simulação provou ser uma solução eficaz para o planejamento estratégico de longo prazo, fornecendo insights valiosos com requisitos de dados reduzidos e melhor desempenho. Como conclui Scholl, "desde os detalhes minuciosos até as previsões abrangentes de cinco anos, os engenheiros industriais estarão ao lado dessas equipes em cada etapa do caminho para ajudá-las a usar, testar e interpretar os resultados de ambos os modelos."

Esse estudo de caso demonstra o poder das abordagens inovadoras de simulação para lidar com desafios complexos de planejamento de fabricação. Ao pensar além das técnicas tradicionais de modelagem e aproveitar os recursos flexíveis de simulação do Simio, a Northrop Grumman aprimorou sua capacidade de planejar o futuro e tomar decisões estratégicas bem informadas.