Dashboards aplicados no apoio a gestão da produção em matrizarias
DOI:
https://doi.org/10.14488/1676-1901.v22i4.4733Palavras-chave:
Matrizaria, Gestão da Produção, Dashboard, BI, Tomada de decisãoResumo
Esse artigo discute como o uso de informações geradas no ambiente de chão-de-fábrica de uma matrizaria, pode servir de apoio ao processo de gestão da produção e tomada de decisão nesses tipos de empresas. O trabalho propõe uma abordagem fazendo uso de Dashboards criados através da ferramenta da Microsoft Power BI Desktop®. Para isso, foi realizado um estudo para identificação dos indicadores-chave no apoio para a gestão da matrizaria e definidos 6 painéis de visualização, envolvendo desde visões macro da empresa até a visualização de itens de uma Ordem de Serviço (OS). Para construção dos Dashboards os dados foram extraídos do sistema ERP da empresa, entre eles dados do sistema de apontamento de itens no chão de fábrica, sistema de gestão de materiais e sistema financeiro. A construção dos Dashboards foi fruto de discussões entre os autores desse trabalho, o gestor da matrizaria e a equipe técnica da empresa e percebe-se que esse tipo de ferramenta pode dar aos gestores de matrizarias uma visão mais estratégica de seus negócios. Além disso, utilizar os Dashboards pode servir como porta de entrada para as matrizarias na Indústria 4.0.
Downloads
Referências
ABOOLIAN, R.; BERMAN, O.; WANG, J. Responsive make-to-order supply chain network design. Naval Research Logistics, [s. l.], v. 68, p. 241-258, 2020. DOI: 10.1002/nav.21940.
ALAM, M. R. et al. Process planning optimization for the manufacture of injection moulds using a genetic algorithm. International Journal of Computer Integrated Manufacturing, v. 16, p. 181 – 191. 2003. DOI: 10.1080/0951192021000025742.
ALEXOPOULOS, K., NIKOLAKIS, N., XANTHAKIS, E. Digital Transformation of Production Planning and Control in Manufacturing SMEs-The Mold Shop Case. Applied Sciences 12, n. 21, 2022. 10788. DOI: https://doi.org/10.3390/app122110788
ALVES-MAZZOTTI, A. J.; GEWANDSZNAJDER, F. O método nas ciências naturais e sociais: pesquisa quantitativa e qualitativa. São Paulo: Pioneira, 1998.
ANDRADE, J. H.; FERNANDES, F. C. F. Barreiras e desafios para melhoria da integração interfuncional entre desenvolvimento de produção e controle da produção em ambiente engineering-to-order. Gestão & Produção, v. 25, n. 3, p. 610 – 625, 2018. ISSN: 1806-9649.
ARAQUE GONZÁLEZ, G. et al. Sustainable manufacturing in the fourth industrial revolution: A big data application proposal in the textile industry. Journal of Industrial Engineering and Management, v. 15, n. 4, p. 614-636. Disponível em: http://www.jiem.org/index.php/jiem/article/view/3922. Acesso em: 22 fev 2023. DOI: http://dx.doi.org/10.3926/jiem.3922
BATALHA, M. O. (org.). Gestão da produção e operações: Abordagem integrada. São Paulo, SP: Atlas, 2019. Disponível em: https://integrada.minhabiblioteca.com.br/#/books/978 8597021288/. Acesso em: 12 set. 2021.
BEZERRA, B. D.; PEREIRA, L.; SILVEIRA, W. B. Relatórios dinâmicos com o Microsoft Power BI em uma empresa de transportes: auxílio na tomada de decisão. In: CONGRESSO DE LOGÍSTICA DAS FACULDADES DE TECNOLOGIA DO CENTRO PAULA SOUZA, 11., 2020, Bragança Paulista. Anais [...]. Guarulhos: FATEC/ SENAC, 2020. Disponível em: https://fateclog.com.br/anais/2020/anais_fateclog._2020_2.pdf. Acesso em: 03 out. 2021.
BRAGHITTONI, R. Business Intelligence: Implementar do jeito certo e a custo zero. [s. l.]: Casa do Código, 2017.
BRANDÃO, R. S.; CORTES, J. M. R.; SILIPRANDE, M. D. Proposta de estudo para a resolução do problema de sequenciamento da produção sob encomenda. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE PESQUISA OPERACIONAL, 40., 2008, João Pessoa. Anais [...]. Campos dos Goytacazes: UENF, 2008.
CAETANO, J. A. F. Implementação de solução de Business Intelligence: Gestão da produção e de estoque de pedidos na carteira. 2020. 91 f. Monografia (Graduação em Engenharia de Controle e Automação) – Universidade Federal de Santa Catarina. Florianópolis, 2020.
CHEN, K.; JI, P. A mixed integer programming model for advanced planning and scheduling (APS). European Journal of Operational Research, [s. l.], v. 181, n. 1. p. 515 – 522, ago. 2007. DOI: 10.1016/j.ejor.2006.06.018.
CHIAVENATO, I. Planejamento e controle da produção. Barueri, SP: Manole, 2008. Disponível em: https://integrada.minhabiblioteca.com.br/reader/books/9788520441978/pagei d/0. Acesso em: 12 set. 2021.
CLOY, K. L. et al. A hybrid scheduling decision support model for minimizing job tardiness in a make-to-order based mould manufacturing environment. Expert Systems with Applications, v. 38, p. 1931 – 1941, 2011. DOI: 10.1016/j.eswa.2010.07. 125.
ENDO, G. Y. et al. Resultados obtidos com a implantação do Business Intelligence: o caso da empresa Alfa. Revista Inteligência Competitiva, São Paulo, v. 8, n. 1, p. 266 – 283, jan./ mar., 2018. DOI: 10.24883/RIC.V8I1.243.
FAÉ, C. S.; ERHART, A. Desafios e tendências na aplicação de sistemas APS no Brasil. Mundo logística, Maringá, p. 52 – 60, 2009. Disponível em: https://revistamundologistica.com.br/revista/edicoes-anteriores/panorama-empresarial-em-gestao-de-logistica. Acesso em: 15 nov. 2021.
FORTULAN, M. R. O uso do Business Intelligence para gerar indicadores de desempenho no chão-de-fábrica: uma proposta de aplicação em uma empresa de manufatura. 2006. 180 f. Tese (Doutorado em Engenharia Mecânica) – Universidade de São Paulo. São Carlos, 2006.
FORTULAN, M. R.; GONÇALVES FILHO, E. V. Uma proposta de aplicação de Business Intelligence no chão-de-fábrica. Gestão & Produção, v. 12, n. 1, p. 55 – 66, jan./ abr. 2005. DOI: 10.1590/S0104-530X2005000100006.
GANSTERER, M. Aggregate planning and forecasting in make-to-order production systems. International journal of production economics, v. 170, p. 521 – 528, dez. 2015. DOI: 10.1016/j.ijpe.2015.06.001.
HALL, O. P. Using Dashboard based Business Intelligence systems: An approach to improve business performance. Graziadio Business Review, Malibu, v. 6, 2003. Disponível em: https://gbr.pepperdine.edu/2010/08/using-dashboard-based-business-intelligence-systems/. Acesso em 17: out. 2021.
HANSOTI, B. N. Business Intelligence Dashboard in decision making. 2010. 61 f. TCC (Master of Science in Technology) - Purdue University. West Lafayette, 2010. Diponível em: https://docs.lib.purdue.edu/techdirproj/15/. Acesso em: 03 out. 2021.
HUANG, G. Q., QU, T., ZHONG, R. Y., LI, Z., YANG, H. D., ZHANG, Y. F., CHEN, Q. X., JIANG, P. Y., CHEN, X. Establishing production service system and information collaboration platform for mold and die products. Int J Adv Manuf Technol, v. 52, p. 1149–1160, 2011. DOI: https://doi.org.ez314.periodicos.capes.gov.br/10.1007/s00170-010-2762-8
HUANG, J., LIU, J. Hierarchical Production Planning and Real-Time Control for Parallel Batch Machines in a Flow Shop with Incompatible Jobs, Mathematical Problems in Engineering, v. 2018, 7268578, 12 p. 2018. DOI: https://doi.org/10.1155/2018/7268578
JONG, W. R. et al. The multi-layered job-shop automatic scheduling system of mould manufacturing for Industry 3.5. Computers & Industrial Engineering, [s. l.], v. 149, n. 106900, 2020. DOI: 10.1016/j.cie.2020.106797
JONG, W.R. et al. Automatic process planning of mold components with integration of feature recognition and group technology. Int J Adv Manuf Technol, v. 78, 807–824, 2015. DOI: https://doi-org.ez314.periodicos.capes.gov.br/10.1007/s00170-014-6627-4
JWO, J-S., LIN, C-S., LEE, C-H. An Interactive Dashboard Using a Virtual Assistant for Visualizing Smart Manufacturing, Mobile Information Systems, v. 2021, 2021. DOI: https://doi.org/10.1155/2021/5578239
LEE, H., RYU, K. Product and design feature-based similar process retrieval and modeling for mold manufacturing. Int J Adv Manuf Technol, v. 115, p. 703–714, 2021. DOI: https://doi-org.ez314.periodicos.capes.gov.br/10.1007/s00170-020-06161-5
LIMA, V.; LIMA, M. Business Intelligence como ferramenta gerencial no suporte ao processo de Business Performance Management. Gestão e TI, v. 1, n. 1, p. 111 – 129, jan./ jun. 2011. DOI: 10.5102/UN.GTI.V1I1.1201.
LOZADA, G. Planejamento e controle da produção avançado. Porto Alegre: SAGAH, 2017. Disponível em: https://integrada.minhabiblioteca.com.br/reader/books/9788595021532/ pageid/0. Acesso em: 12 set. 2021.
MA, H. et al. A feature-based approach towards integration and automation of CAD/CAPP/CAM for EDM electrodes. Int J Adv Manuf Technol, 98, p. 2943–2965, 2018. DOI: https://doi-org.ez314.periodicos.capes.gov.br/10.1007/s00170-018-2447-2
NEGASH, S; GRAY, P. Business Intelligence. In: BURSTEIN, F.; HOLSAPPLE, C. W. (org.). Handbook of decision support systems 2: Variations. Heidelberg: Springer, p. 175 – 193, 2008. ISBN: 978-3-540-48715-9.
PANTOJA, J. P. G.; PARISE, A. C.; DE SÁ, J. A. S. Adaptabilidade do Business Intelligence no meio organizacional: uma abordagem multicascos. In: ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO, 37., 2017, Joinville. Anais [...]. Belém, UEPA: 2017.
POLON, P. E. et al. Utilização de planilha eletrônica na resolução de problemas de planejamento e programação da produção. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENSINO DE ENGENHARIA, 34., 2006, Passo Fundo. Anais [...]. Maringá, UEM: 2006.
PRAMONO, S. et al. Utilization of Information System in Dies Control for Improvement of Quality and Production Efficiency in Manufacturing Industry. IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng. 1096 012074, 2021. DOI: 10.1088/1757-899X/1096/1/012074
PRODANOV, C. C., FREITAS, E. C. Metodologia do trabalho científico: métodos e técnicas da pesquisa e do trabalho acadêmico. 2 ed. Novo Hamburgo: Feevale, 2013.
RAVETTI, M. G. Problemas de sequenciamento com máquinas paralelas e tempos de preparação dependentes da sequência. 2003. 101 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Minas Gerais. Belo Horizonte, 2003.
ROTA2030. Linha IV: ferramentarias brasileiras mais competitivas. 2022. Disponível em: https://rota2030.fundep.ufmg.br/linha4/. Acesso em: 23 jun. 2022.
SANTOS, L. C. Ferramentaria: a importância de gestão, estratégia e pessoas na construção do futuro. Laranjal Paulista, SP: Edição do autor, 2020.
SANTOS, S. M. Planejamento fino e controle da produção aplicado em ambientes de ferramentarias. In: ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO, 18., 1998, Niterói. Anais [...]. Florianópolis: UFSC, 1997.
SOUSA, T. B. et al. Modelagem de empresas de projetos de implantação de sistemas APS: estudos de caso em empresas que trabalham com sistema de produção sob encomenda. In: AHRENS, R. B. Coletânea nacional sobre engenharia de produção 3: Gestão da Produção. Curitiba: Atena, p. 408 – 424, 2017. DOI 10.22533/at.ed.2330404.
THOMPSON, O. Business Intelligence success, lessons learned. Technology Evaluation Centers, Quebec, [s. v.], 2004. Disponível em: https://www3.technologyevaluation.com/resea rch/art icle/business-intelligence-success-lessons-learned.html. Acesso em: 26 set. 2021.
THURER, M.; GODINHO FILHO, M. Redução do lead time e entregas no prazo em pequenas e médias empresas que fabricam sob encomenda: a abordagem Worload Control (WLC) para o Planejamento e Controle da Produção (PCP). Gestão & produção, [s. l.], v. 19, p. 43-58, 2012. DOI: 10.1590/S0104-530X2012000100004.
TURBAN, E et al. Business Intelligence: Um enfoque gerencial para a inteligência do negócio. Porto Alegre: Bookman, 2009.
VIEIRA, G. E; SOARES, L. M. Aplicação de um sistema avançado de planejamento e programação da produção à uma empresa de autopeças: um estudo de caso. In: ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO, 23., 2003, Ouro Preto. Anais [...]. Curitiba: PUC PR, 2003.
WONGWIWAT, A.; BOHEZ, E. L. J.; PISUCHPEN, R. Production scheduling for injection molding manufacture using Petri Net model. Assembly Automation, v. 33, n. 3, p. 282 – 293, 2013. DOI: 10.1108/AA-12-2013-063.
YANG, N.; LOU, Z.; ZHOU, X. Petri net-based workflow modeling for a die and mould manufacturing resource planning system. Int J Adv Manuf Technol, v. 26, p. 366–371, 2005. DOI: https://doi-org.ez314.periodicos.capes.gov.br/10.1007/s00170-003-1994-2
YEH, C. H. A customer‐focused planning approach to make‐to‐order production. Industrial Management & Data Systems, Clayton, v. 100, p. 180 – 187, 2000. DOI: 10.1108/02635570010328693.
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Licença
Copyright (c) 2023 Revista Produção Online
Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution 4.0 International License.
A Revista se reserva no direito de efetuar, no artigo publicado, alterações de ordem normativa, ortográfica e gramatical, com vistas a manter o padrão culto da língua, respeitando, porém, o estilo dos autores.
A obra publicada é de inteira responsabilidade do(s) autor(es), cabendo à Revista Produção Online apenas a avaliação da obra, na qualidade de veículo de publicação científica. A Revista Produção Online não se responsabiliza por eventuais violações à Lei nº 9.610/1998, Lei de Direito Autoral.
A revista Produção Online permite que o autor detenha o copyright dos artigos aceitos para publicação, sem restrições.
Esta obra está licenciada sob uma Licença Creative Commons.
