Pcp1

1. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP
Planejamento e Controle da
Produção
Introdução
- Sistema de PCP
- Previsão da demanda
- Planejamento da produção
Gerência de Projetos
- CPM
- PERT
- PERT-CPM, PERT-Custos, etc.
Gerência de Estoques
- Lote Econômico
- Plano de Produção
Produção Puxada
- MRP
- JiT & OPT
Prof. Valério Salomon (DPD/FEG/UNESP)
http://www.feg.unesp.br/~salomon

2. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP
O Sistema de PCP
PCP = (Sistema de) PLANEJAMENTO e
CONTROLE da PRODUÇÃO
PCP = (Sistema de) PLANEJAMENTO e
CONTROLE da PRODUÇÃO
CONTADOR, J. C.; CONTADOR, J. L. (1997), “Programação e controle da produção para a
indústria intermitente”, In: CONTADOR, J. C. (coordenador), Gestão de Operações, 2a
edição, São Paulo: Fundação C. A. Vanzolini; Edgard Blücher, p. 235

3. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP
Situando o PCP
Alta AdministraçãoAlta Administração
FinançasFinanças OperaçõesOperações ComercialComercial
ComprasCompras VendasVendasEngenhariaEngenharia PCPPCP FabricaçãoFabricação
PrevisãoPrevisãoPlanejamento
Planejamento
Programação
ProgramaçãoLiberaçãoLiberaçãoControleControle MaterialMaterialCustosCustos

4. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP
Detalhando o PCP
Compras
Previsões
VendasAlta Admin.Engenharia
Planejamto
Programaç.
LiberaçãoControle Custos
Fabricação
Materiais

5. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP
O Processo de Decisão no PCP
Curtíssimo
Prazo
Curtíssimo
Prazo
Curto
Prazo
Curto
Prazo
Médio
Prazo
Médio
Prazo
Longo
Prazo
Longo
Prazo
O QUÊ? COMO ? QUANDO ? QUEM ?
• mix de
produtos
• processos
• distribuição
• atendimento
• materiais
• mão-de-obra
• estoque
• entrega
• lotes
• prazos
• horas-extra
• reservas
• seqüencia-
mento
• requisição
• designação
• controle

6. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP
Aplicações:
• PCP
• Vendas (Marketing)
• Finanças
Aplicações:
• PCP
• Vendas (Marketing)
• Finanças
Previsão da Demanda

7. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP
Modelagem da Previsão
Objetivo da previsãoObjetivo da previsão
produto
precisão
recursos
Seleção da técnicaSeleção da técnica
Coleta de dadosColeta de dados
viabilidade
características
dos dadosMonitoramento da previsãoMonitoramento da previsão
erro
parâmetros
ajustes
características
da demanda
TUBINO, D. F. (1997), Manual de Programação e controle da Produção,
São Paulo: Ed. Atlas

8. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP
Modelagem da Previsão
PELLEGRINI, F. R.; FOGLIATTO, F. S. (2001), “Passos para a implantação de um sistema de
previsão da demanda – técnicas e estudo de caso”, Revista Produção, v. 11, n. 1, p. 43-64
1 - Definição do Problema
2 - Coleta de Informações
3 - Seleção do Pacote Computacional
4 - Análise Preliminar
5 - Escolha e Validação dos Modelos
6 - Verificação do Sistema
1 - Definição do Problema
2 - Coleta de Informações
3 - Seleção do Pacote Computacional
4 - Análise Preliminar
5 - Escolha e Validação dos Modelos
6 - Verificação do Sistema

9. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP
Modelos de Previsão
• Ponto de nivelamento
• Séries temporais
• Correlação
• Redes neurais
• Lógica fuzzy
• Método AHP
• Método DELPHI
578,50 unid/mês
578,50 unid/mês
61,4 mil em 1998
61,4 mil em 1998
Excelente
Excelente
M
uitoBoa
M
uitoBoa
EstávelEstável
Quantitativos
Qualitativos

10. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP
R = Q ×× p
C = CF + Q ×× cV
cF
p - cv
R = Q ×× p
C = CF + Q ×× cV
cF
p - cv
Ponto de nivelamento
$
Q [unid]
R
C
Q QMÁX
Q =

11. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP
Séries temporais
0
10
20
30
40
50
60
Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez
Demanda
Variação irregular
Sazonalidade Tendência
Variação aleatória
Conceitos:
• Média (Level)
• Sazonalidade (Season)
• Tendência (Trend)
• Variações (Aleatória e Irregular)
Conceitos:
• Média (Level)
• Sazonalidade (Season)
• Tendência (Trend)
• Variações (Aleatória e Irregular)

12. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP
Séries Temporais
60,0
62,0
64,0
66,0
68,0
70,0
72,0
74,0
20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
venda real
prev a=0,2
prev a=0,3
mm 4sem
semana venda real prev α=0,2 prev α=0,3 mm 4sem
20 63,3 60,0 60,0
21 62,5 60,7 61,0
22 67,8 61,0 61,4
23 66,0 62,4 63,4
24 67,2 63,1 64,1 64,9
25 69,9 63,9 65,1 65,9
26 65,6 65,1 66,5 67,7
27 71,1 65,2 66,2 67,2
28 68,8 66,4 67,7 68,5
29 68,4 66,9 68,0 68,9
30 70,3 67,2 68,1 68,5
31 72,5 67,8 68,8 69,7
32 66,7 68,7 69,9 70,0
33 68,3 68,3 68,9 69,5
34 67,0 68,3 68,7 69,5
35 68,1 68,2 68,6
Média móvel: Ft = (St-1 + St-2 + St-3 + ... + St-n)/n
Suavização: Ft = α St-1 + (1 - α) Ft-1
Média móvel: Ft = (St-1 + St-2 + St-3 + ... + St-n)/n
Suavização: Ft = α St-1 + (1 - α) Ft-1

13. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP
Séries Temporais
COSTA, M. Y. P. (2001), Determinação da capacidade da produção a partir da previsão da
demanda, Trabalho de Graduação (Eng. Produção Mecânica), Guaratinguetá: UNESP
demanda real prev α=0,66 mm 3 mês sazonalidade
jan/01 43 36 37 42
fev/01 32 40 38 34
mar/01 44 35 37 47
abr/01 39 41 40 36
mai/01 50 40 38 49
jun/01 33 46 44 44
jul/01 21 38 41 28
ago/01 19 27 35 31
set/01 26 22 24 18
out/01 19 25 22 21
nov/01 19 21 21 14
dez/01 30 20 21 16
Cumulative forecast error 23,5 21,0 28,4
Mean absolute deviation 6,40 6,84 7,78
Tracking signal 3,67 3,07 3,65
10
15
20
25
30
35
40
45
50
55
jan/01 fev/01 mar/01 abr/01 mai/01 jun/01 jul/01 ago/01 set/01 out/01 nov/01 dez/01
dem anda real prev a=0,66 m m 3 m ês sazonalidade

14. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP
Correlação
Previsão da demanda de um determinado
produto a partir de outra variável
relacionada com o produto.
Previsão da demanda de um determinado
produto a partir de outra variável
relacionada com o produto.
X
∑ β2 → 0
β
Y=a+bXY

15. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP
Planejamento da Produção
• Objetivos
• Programação linear
• Modelo de Manne
• Modelo de Lasdon e Terjung
• Planejamento hierárquico
• Objetivos
• Programação linear
• Modelo de Manne
• Modelo de Lasdon e Terjung
• Planejamento hierárquico

16. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP
• Minimizar atrasos e não atendimento de ordens
de produção
• Minimizar estoques
• Minimizar a ociosidade dos recursos produtivos
pela alocação eficiente do trabalho
• Minimizar os “lead-times” da produção
• Distribuir o trabalho, de modo equilibrado
(entre os recursos e ao longo do tempo)
• Minimizar atrasos e não atendimento de ordens
de produção
• Minimizar estoques
• Minimizar a ociosidade dos recursos produtivos
pela alocação eficiente do trabalho
• Minimizar os “lead-times” da produção
• Distribuir o trabalho, de modo equilibrado
(entre os recursos e ao longo do tempo)
Objetivos do
Planejamento da Produção
SANTORO, M. C. (1999), Planejamento, Programação e Controle da Produção
(introdução e informações básicas), apostila, São Paulo/SP: PRO/Poli/USP

17. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP
Programação Linear
Minimizar Z
Z ≡ Custo total = Σ Σ [ cit Xit + hit Iit + Sit ]
Restrições:
Xit - Iit + Ii t-1 = Dit
Σ [ wi Xit ] ≤ Wt
Minimizar Z
Z ≡ Custo total = Σ Σ [ cit Xit + hit Iit + Sit ]
Restrições:
Xit - Iit + Ii t-1 = Dit
Σ [ wi Xit ] ≤ Wt
CONTADOR, J. L. (s/d), Planejamento e Controle da Produção, apostila,
Guaratinguetá: DPD/FEG/UNESP

18. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP
Modelo de Manne
Minimizar Σ Ot
Restrições:
Σ (at + wt Xt) - Ot ≤ Wt
Ot ≤ W’t , Xt ≥ 0 , Ot ≥ 0 ,
Σ [ Xi - Dt ] ≥ 0
Minimizar Σ Ot
Restrições:
Σ (at + wt Xt) - Ot ≤ Wt
Ot ≤ W’t , Xt ≥ 0 , Ot ≥ 0 ,
Σ [ Xi - Dt ] ≥ 0
Teorema da dominância
J = 2T-1
Teorema da dominância
J = 2T-1
MANNE, A. S.(1958), “Programming of economic lot sizes”,
Management Science, v. 4, n. 2, p. 115-135

19. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP
Modelo de Lasdon e Terjung
Minimizar Z
Z = Σ Σ [ A(mit - mi, t-1)+ + Hit|Iit| ]
Restrições:
Iit = Ii, t-1 + ρimit - Dit
mit ≤ Ni , Σ mit ≤ bt
Minimizar Z
Z = Σ Σ [ A(mit - mi, t-1)+ + Hit|Iit| ]
Restrições:
Iit = Ii, t-1 + ρimit - Dit
mit ≤ Ni , Σ mit ≤ bt
LASDON, L. S.; TERJUNG, R. C. (1971), “An efficient algorithm for
multi-item scheduling”, Operations Research. 19, (4), 946-969

20. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP
Planejamento Hierárquico
Tipos: • grupos de famílias
• custos similares de produção
• mesmo padrão de sazonalidade
Tipos: • grupos de famílias
• custos similares de produção
• mesmo padrão de sazonalidade
Famílias: • grupos de itens
• custos de preparação
Famílias: • grupos de itens
• custos de preparação
Itens: • produtos finais
• diferenças de cor, tamanho, etc.
Itens: • produtos finais
• diferenças de cor, tamanho, etc.

21. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP
Planejamento e Controle
Seqüenciamento
SeqüenciamentoCarregamentosCarregamentos
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
horas
dias
sem
anas
m
eses
anos
tempo
importânciarelativa
planejamento controle
Planejamento
Planejamento
ControleControle
Program
ação
Program
ação

22. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP
Conceitos e Definições
Carregamento: determinação do volume de
produção para cada sistema (centro)
Seqüenciamento: determinação da prioridade
das tarefas
Programação: determinação do início e do final
de cada tarefa
Carregamento: determinação do volume de
produção para cada sistema (centro)
Seqüenciamento: determinação da prioridade
das tarefas
Programação: determinação do início e do final
de cada tarefa
Planejamento: determinação do que deve ser
realizado
Controle (acompanhamento): processo de lidar
com as variáveis que afetam um sistema
Planejamento: determinação do que deve ser
realizado
Controle (acompanhamento): processo de lidar
com as variáveis que afetam um sistema

23. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP
Tipos de Planejamento e Controle
“Planejamento e Controle são atividades que
buscam conciliar fornecimento e demanda”
“Planejamento e Controle são atividades que
buscam conciliar fornecimento e demanda”
SLACK, N.; CHAMBERS, S. ; JOHNSTON, R. (2002), Administração da
Produção, 2a edição, São Paulo: Ed. Atlas
Fazer p/estoque
Fazer contra pedido
Comprar contra pedido
EntregaProduçãoCompras
D
D
D

24. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP
Carregamento Finito
Abordagem de alocação de trabalho até
um limite estabelecido.
• é possível limitar carga;
• é necessário limitar carga;
• baixo custo de limitação de carga.
Abordagem de alocação de trabalho até
um limite estabelecido.
• é possível limitar carga;
• é necessário limitar carga;
• baixo custo de limitação de carga.
Cargas para Abril/1999
0
50
100
150
200
1 2 3 4 5 6 7 8
horas/mês

25. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP
Programação para trás (puxada)
Linha de Balanço (Exército dos EUA, anos 50)Linha de Balanço (Exército dos EUA, anos 50)
Linha de Balanço para 3a. semana
0
25
50
75
100
10 20 25 30 50 70 80
Operação
%concluída

26. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP
Seqüenciamento
Regras
• exigência contratual;
• importância do cliente;
• ordem de chegada (FIFO ou LIFO);
• duração da tarefa (mais longa primeiro
ou mais curta primeiro);
• duração da seqüência.
Regras
• exigência contratual;
• importância do cliente;
• ordem de chegada (FIFO ou LIFO);
• duração da tarefa (mais longa primeiro
ou mais curta primeiro);
• duração da seqüência.

27. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP
Seqüenciamento (Scheduling)
n! seqüências
(n!)m seqüências
Job-shopJob-shop
Mq 1 Mq 2 Mq 3 Mq 4 Saída
Entrad X X X
Mq 1 - X X X X
Mq 2 - X X X
Mq 3 X - X X
Mq 4 - X
Flow-shopFlow-shop
Mq 1 Mq 2 Mq 3 Mq 4 Saída
Entrad X
Mq 1 - X
Mq 2 - X
Mq 3 - X
Mq 4 - X

28. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP
Flow-shop Scheduling
Duração da seqüênciaDuração da seqüência
Máquina
Peça 1 2 3 4
1 9 4 5 8
2 9 3 10 1
3 5 9 8 10
Matriz peça x máquinaMatriz peça x máquina

29. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP
Algoritmo de JOHNSON (1956)Algoritmo de JOHNSON (1956)
Máquina
Peça 1 2
1 15 12
2 18 16
3 24 18
4 10 13
5 17 22
Seqüência ótima: 4, 5, 3, 2, 1Seqüência ótima: 4, 5, 3, 2, 1
Flow-shop Scheduling

30. (c) 1999-2004 DPD/FEG/UNESP
Algoritmo de NAWAS, ENSCORE e HAM (1983)Algoritmo de NAWAS, ENSCORE e HAM (1983)
Seqüência “muito boa”: 3, 1, 2Seqüência “muito boa”: 3, 1, 2
Máquina
Peça 1 2 3 4
1 9 4 5 8
2 9 3 10 1
3 5 9 8 10
Flow-shop Scheduling
seqüências1
2
)1n(n
−
+