Alocação de modelos de produtos a equipes de trabalhadores baseada em modelos de curvas de aprendizagem
Assignment of product models to worker teams using learning curve models
Anzanello, Michel José; Fogliatto, Flavio Sanson
http://dx.doi.org/10.1590/S0103-65132005000200007
Prod, vol.15, n2, p.221-234, 2005
Resumo
Em ambientes de alta customização, uma grande variedade de modelos de produtos é demandada pelos consumidores. Essa condição exige uma rápida adequação dos meios produtivos às especificações do próximo modelo a ser produzido. Tal situação, contudo, pode acarretar perdas consideráveis em relação aos níveis de produção e qualidade, em decorrência da pouca habilidade dos trabalhadores nos ciclos iniciais de produção de um novo modelo. Assim, a modelagem do processo de aprendizado de trabalhadores atuando sobre cada modelo de produto pode auxiliar a gerência na alocação de modelos de produtos a equipes de trabalhadores, minimizando as perdas verificadas nos primeiros ciclos de produção. Este artigo apresenta uma metodologia baseada na utilização de curvas de aprendizagem como balizadoras da alocação de modelos de produtos a equipes de trabalhadores. Os diversos modelos de produtos são agrupados em famílias de acordo com suas características similares, permitindo uma redução na coleta de dados. A alocação das famílias às equipes é realizada através da análise das curvas de aprendizagem. Duas formas de alocação são apresentadas, de acordo com a duração da corrida de produção. A metodologia proposta é ilustrada através de um estudo de caso em uma indústria do setor calçadista.
Palavras-chave
Curvas de aprendizagem, customização, alocação de produtos a equipe, programação da produção, indústria de calçados
Abstract
In highly customized markets a large variety of product models are typically demanded by customers. That requires fast setup of production resources to comply with specifications of the next model to be produced. Such compliance, however, may cause considerable production and quality losses due to workers' poor performance during the initial production runs of a new model. Therefore, modeling workers' learning upon exposure to each product model may help production managers to define the best assignment scheme for models and workers, such that losses in the initial stages of production are minimized. This paper presents a methodology that uses learning curves to guide the best assignment of product models to teams of workers. Product models are first clustered into families based on their similarities, leading to a smaller data collection. Then allocation of product families to teams is carried based on the analysis of their corresponding learning curves. Two courses of action are then proposed, depending on whether the production batch will lead to longer or shorter production runs. The proposed methodology is illustrated in a case study from the shoe manufacturing industry.
Keywords
Learning curves, customization, assignment of products to teams, production management, shoe manufacturing industry
References
DA SILVEIRA, G.; BORESTEIN, D.; FOGLIATTO, F. S. Mass Customization: Literature Review and Research Direction. International Journal of Production Economics, v. 72, p. 1-13, 2001.
DE RON, A. J. Sustainable Production: the Ultimate Result of a Continuous Improvement. International Journal of Production Economics, v. 56-57, p. 99-110, 1998.
HAIR, J. F. JR.; ANDERSON, R.E.; TATHAM, R.L.; BLACK, W.C. Multivariate Data Analysis with Readings. 4. ed. New Jersey: Prentice-Hall Inc., 1995.
JOBSON, J. D. Applied Multivariate Data Analysis, Volume II: Categorical and Multivariate Methods. New York: Springer-Verlag, 1992.
MAZUR, J.E.; HASTIE, R. Learning as Accumulation: a Reexamination of the Learning Curve. Psychological Bulletin, v. 85, n. 6, p. 1256-1274, 1978.
NAIM, M.M.; TOWILL, D.R. An Engineering Approach to LSE Modeling of Experience Curves in the Electricity Supply Industry. International Journal of Forecasting, v. 6, p. 549-556, 1990.
NEMBHARD, D.A.; UZUMERI, M.V. An Individual-Based Description of Learning within an Organization. IEEE Transactions on Engineering Management, v. 47, n. 3, p. 370-378, 2000.
TEPLITZ, C.J. The Learning Curve Deskbook: A reference Guide to Theory, Calculations and Applications. New York: Quorum Books, 1991.
TOWILL, D.R. Forecasting Learning Curves. International Journal of Forecasting, v. 6, p. 25-38, 1990.
UZUMERI, M.; NEMBHARD, D. A Population of Learners: A New Way to Measure Organizational Learning. Journal of Operations Management, v. 16, p. 515-528, 1998.
WRIGHT, T.P. Factors Affecting the Cost of Airplanes. Journal of the Aeronautical Sciences, v. 3, 1936.
YELLE, L.E. The Learning Curve: Historical Review and Comprehensive Survey. Decision Science, v. 10, 302-328, 1979.