Método de apoio à decisão de escolha de tecnologia em sistemas flexíveis de manufatura: estudo de caso

A competição entre as empresas é cada vez mais um fator de sobrevivência, e a busca de diferenciais é o principal objetivo para que as empresas tornem-se destaques no mercado e se mantenham competitivas. Com o objetivo de contribuir para a evolução das empresas com variedade de produtos e uma taxa média de produção, desenvolveu-se esta pesquisa sobre a viabilidade de altos investimentos em automação e a criação de um método para a escolha de equipamentos a partir de uma visão estratégica, considerando as principais dimensões de competição: custo, qualidade, flexibilidade, entrega. A pesquisa delimita-se no campo de Sistemas Flexíveis de Manufatura – do inglês Flexible Manufacturing System (FMS) –, cujas análises estratégicas e de equipamentos de automatização tenham características de sistemas flexíveis. A pesquisa foi desenvolvida na metodologia de modelagem quali-quantitativa, na qual, através da modelagem dos cenários, puderam ser realizadas avaliações qualitativas e quantitativas; o Método de Análise Hierárquica – do inglês Analytic Hierarchy Process (AHP) – foi utilizado para determinar o cenário que melhor combina com a principal variável competitiva. Para o desenvolvimento da pesquisa, foram coletadas opiniões de especialistas de empresas sobre os pesos comparativos do método AHP e sobre os equipamentos de automação que fazem parte dos cenários criados. O cenário 1 possui layout escada com a movimentação dos materiais realizado por esteiras através de pallets, cuja manipulação é realizada por sistemas pneumáticos. O cenário 2 possui layout campo aberto com a movimentação dos materiais realizado por veículos guiados automaticamente – do inglês Automated Guided Vehicle (AGV), capazes de abastecer e descarregar os equipamentos. O cenário 3 possui layout centrado no robô, com 3 robôs que se movimentam em uma esteira para abastecer e desabastecer os equipamentos. Foram propostos dois métodos de cálculo do mérito final dos cenários, e, para ambos, o melhor cenário foi o 3. Adicionalmente, concluiu-se que adotar o cenário 3 é melhor do que não fazer nada, ou seja, continuar com a instalação atual da célula estudada.