O problema da programação pode ser definido, com observam MacCarthy e Liu (1993) como a alocação de recursos no tempo, de forma a executar um conjunto de tarefas. Programar a produção consiste em definir a ordem de entrada das tarefas a serem executadas na produção, ou seja, determinar como as tarefas devem ser conduzidas de uma máquina para outra. Para Morton e Pentico (1993), a programação da produção envolve a consideração de uma série de elementos que disputam vários recursos por um período de tempo, recursos esses que possuem capacidade limitada. Os elementos a serem processados são chamados de ordens de produção ou jobs e são compostos de partes elementares chamadas atividades ou operações. Grande parcela dos problemas de programação estudados aplicam- se ao ambiente conhecido como job-shop, que, de acordo com Pacheco e Santoro (1999), é caracterizado por permitir diferentes fluxos das ordens entre as máquinas e diferentes números de operações por ordem, que são processadas uma vez em cada máquina. O flow-shop scheduling pode ser considerado como um caso particular de job-shop scheduling. A característica do flow-shop é que as ordens compõem-se de seqüências de operações estritamente ordenadas. Pöltl (2001) distingue ainda o permutation-flow-shop, onde as seqüências são predeterminadas,
mas é possível permutar as ordens.
Pacheco e Santoro (op. cit.) apresentam uma classificação dos problemas de
job-shop scheduling, conforme exposto a seguir:
• quanto ao número de máquinas envolvidas - para uma ou duas máquinas, existem algoritmos simples que garantem uma solução ótima para determinados objetivos. No caso de duas máquinas em série (flow-shop), o objetivo de minimização do horizonte de programação ou duração total da programação possui como modelo de solução ótima a regra de Johnson. Esta mesma afirmação é feita por Buxey (1989). Um conjunto de máquinas paralelas pode ser visto como um centro. Nos demais casos, a abordagem é bem complexa, isto é, é um problema para o qual não existem algoritmos que o resolva em tempo polinomial. Trata-se de um “problema de otimização combinatória”.
• quanto à forma de atendimento da demanda – o job-shop pode ser considerado aberto, fechado ou misto. No fechado, os produtos são conhecidas e suas demandas podem ser previstas, e a produção pode ser para estoque. Neste caso, a preocupação é com a rapidez de atendimento. No aberto, os produtos são fabricados sob encomenda. Os mistos combinam as características dos job-
shop abertos e fechados.
• quanto ao processo de chegada das ordens – são classificados de estáticos, quando as ordens estão todas disponíveis no início da programação, ou dinâmicos, quando as ordens vão chegando ao longo do tempo. As dinâmicas podem ainda ser desdobradas em determinísticas, quando os instantes das chegadas são previamente conhecidos, ou estocásticas, quando os instantes seguem uma distribuição de probabilidade.
• quanto ao tempo de processamento das ordens – classificam-se em determinísticos, quando os tempos das operações são fixos e conhecidos, ou estocásticos, quando os tempos das operações são representados por uma distribuição de probabilidades.
• quanto ao tempo de set-up – classificam-se em dependentes ou independentes. Problemas com tempos de set-up dependentes são aqueles nos quais o tempo de preparação da máquina para executar uma operação depende de qual operação tenha sido executada anteriormente.
• Quanto à existência de restrições de dependência entre operações – classificam-se em tecnologicamente dependentes, onde uma determinada seqüência é desejável ou obrigatória por critérios tecnológicos.
É difícil elaborar uma programação ótima, porque um sistema produtivo lida com a variabilidade de uma série de fatores. Além disso, não existe um método para se identificar uma programação ótima. Seria praticamente inviável fazer a ordenação de um vasto número de alternativas possíveis para se obter a melhor programação, observa Stevenson (2001). Por isso, complementa, a programação está longe de ser uma ciência exata. Além disso, como comenta Saisse (2003), a programação da produção, ou planejamento fino da produção, é uma das atividades características dos níveis operacionais que tem sido pouco tratada do ponto de vista estratégico, e que a maior parte da literatura em estratégia de manufatura, em se tratando de sistemas de gerenciamento da produção, resume-se a um processo de escolha entre ferramentas clássicas como o MRP, JIT ou OPT. Salienta ainda que a complexidade da rotina do planejamento fino da produção é uma questão pouco tratada pela literatura em seqüênciamento. Segundo Terra e Pereira (2000), as decisões de nível operacional tratam de questões relacionadas diretamente ao chão-de-fábrica, como a designação dos pedidos de clientes às máquinas, a liberação, o processamento e a expedição desses pedidos, entre outras. Essas decisões estão relacionadas à atividade de programação da produção, que se encontra no nível mais detalhado e complexo de um sistema de planejamento e controle da produção.
Tubino (1997, p. 148) salienta que o seqüenciamento e a emissão de um programa de produção não deveriam ser atividades complicadas, já que as necessidades de capacidade já foram equacionadas antecipadamente, em planos de longo prazo e no PMP. Entretanto, as instabilidades ambientais de curto prazo fazem com que a eficiência do sistema produtivo dependa essencialmente de um processo dinâmico de seqúenciamento e emissão do programa de produção.
Segundo Heizer e Render (2001), também as regras utilizadas para o seqüenciamento, apresentam algumas limitações, como:
• requerem revisões constantes, decorrentes da dinâmica da programação;
recursos ociosos poderão não ser reconhecidos;
• as regras não vêem além das datas de entrega, fazendo com que seja dado o mesmo tratamento, sem que haja outras considerações de prioridades associadas.
Stevenson (op. cit.) assinala ainda que as regras de priorização constituem abordagens heurísticas que não levam em conta, por exemplo, o custo e o tempo de set-up, que pode variar significativamente em função da seqüência escolhida. A maneira mais simples para se determinar qual seqüência resultará no menor tempo total de set-up consiste em criar uma matriz relacionando as seqüências possíveis e determinar o tempo total de set-up para cada seqüência. Santos e França (1995) salientam que os objetivos da programação da produção estão associados a custos de produção, e portanto, podem ser expressos em função deles. Os custos mais relevantes são os de preparação de máquinas (set-up), ociosidade de máquina, custo de estoques e custos de penalidades por atrasos. Como esses custos variam com a programação, é importante que ela seja otimizada.Nesse sentido, Santos e França recomendam que as ordens com as mesmas características de processamento sejam programadas uma em seguida da outra. O agrupamento de ordens em famílias é crucial para se reduzirem tempos e custos de set-up.
Corrêa, Gianesi e Caon (op. cit.) apresentam ainda outras alternativas comuns de procedimentos adotados em ambientes fabris. Elas não são reconhecidas pelas regras, porém afetam a capacidade, como redução de tempos de fila, por meio de esforço extra, sobreposição de ordens, de ordens ou divisão da ordem em ordens menores e uso de roteiros alternativos.
A eficiência das regras heurísticas também não é a mesma. Montevechi et
al. (2002) demonstram, num estudo comparativo da eficiência entre quatro
regras heurísticas, que a regra que prioriza o maior tempo de trabalho acumulado nos processos seguintes promoveu os melhores resultados, segundo os critérios analisados. Verificaram também que a eficiência de cada regra não se mantém quando submetida a conjuntos de peças com diferentes faixas de tempos de processamento. Citam ainda estudos de alguns autores, como Raghu e Rajendran (1993), para quem a regra do menor tempo de processamento é a mais eficiente, segundo o critério de peças em atraso. Conway et al. (1967), Panwalker e Iskander (1977) e Zhow et al. (2001), concluíram que a regra que prioriza as ordens que tem o maior tempo de
processo acumulado nos processos seguintes foi a que apresentou melhor resultado no critério de minimização de tempo de ciclo.
Diante dessa complexidade, várias abordagens têm sido propostas como alternativas de solução para resolver o problema da programação da produção.
2.5.2 Abordagens, modelos e métodos de solução: simulação, otimização e