Melhoria dos processos de abastecimento das linhas utilizando um robô móvel autónomo

Melhoria dos processos de abastecimento das linhas utilizando um robô móvel autónomo André Gonçalves Simões Novembro de 2024 Melhoria dos processos de abastecimento das linhas utilizando um robô móvel autónomo André Gonçalves Simões UMinho | 2024 Novembro de 2024 Dissertação de Mestrado Mestrado em Engenharia Mecânica Trabalho realizado sob a orientação do Professor doutor Sérgio Paulo Carvalho Monteiro Melhoria dos processos de abastecimento das linhas utilizando um robô móvel autónomo André Gonçalves Simões ii DIREITOS DE AUTOR E CONDIÇÕES DE UTILIZAÇÃO DO TRABALHO POR TERCEIROS Este é um trabalho académico que pode ser utilizado por terceiros desde que respeitadas as regras e boas práticas internacionalmente aceites, no que concerne aos direitos de autor e direitos conexos. Assim, o presente trabalho pode ser utilizado nos termos previstos na licença abaixo indicada. Caso o utilizador necessite de permissão para poder fazer um uso do trabalho em condições não previstas no licenciamento indicado, deverá contactar o autor, através do RepositóriUM da Universidade do Minho. Licença concedida aos utilizadores deste trabalho Atribuição-NãoComercial-SemDerivações CC BY-NC-ND https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ iii Agradecimentos A concretização desta dissertação só foi possível graças ao apoio, orientação e dedicação de várias pessoas, às quais expresso a minha sincera gratidão. Agradeço aos professores que, ao longo da minha vida académica, contribuíram para a aquisição das competências necessárias ao desenvolvimento deste trabalho. Um especial agradecimento ao Professor Doutor Sérgio Paulo Carvalho Monteiro, pelo acompanhamento e orientação fundamentais ao longo deste percurso. À “APTIV”, agradeço pela receção calorosa e apoio durante o desenvolvimento deste projeto, em especial ao Engenheiro Tiago Almeida, cuja disponibilidade e suporte foram imprescindíveis. Por fim, agradeço profundamente aos meus pais, Cristina Gonçalves e Manuel Simões, pelo amor, incentivo e exemplo de dedicação, que sempre me inspiraram. A todos, o meu muito obrigado! iv DECLARAÇÃO DE INTEGRIDADE Declaro ter atuado com integridade na elaboração do presente trabalho académico e confirmo que não recorri à prática de plágio nem a qualquer forma de utilização indevida ou falsificação de informações ou resultados em nenhuma das etapas conducente à sua elaboração. Mais declaro que conheço e que respeitei o Código de Conduta Ética da Universidade do Minho. v Melhoria dos processos de abastecimento das linhas utilizando um robô móvel autónomo Resumo A presente dissertação, teve como objetivo otimizar a utilização dos robôs móveis autónomos MiR na Aptiv, uma empresa do setor automóvel em Braga, para reduzir as ineficiências no abastecimento das linhas de produção. Este trabalho focou-se na análise e no desenvolvimento de soluções que permitissem maximizar o potencial dos robôs existentes, garantindo uma logística interna mais eficiente e um aumento da produtividade. Dado que a empresa possui dois robôs móveis com funcionalidades distintas em dois edifícios diferentes, ambos os casos foram analisados e estudados com o objetivo de melhorar o cenário atual. Assim, esta dissertação está estruturada em dois projetos distintos. Em ambos os projetos, começou-se por uma análise detalhada do processo atual de abastecimento, identificando pontos críticos e áreas de melhoria. Em seguida, foram elaboradas e implementadas novas rotas e métodos de transporte de materiais, visando mitigar os problemas encontrados, minimizar os tempos de entrega, (potenciar) os robôs móveis e otimizar o fluxo de trabalho. Os resultados esperados com esta implementação incluem a redução dos tempos de transporte, a eliminação de tarefas repetitivas e sem valor agregado para os colaboradores, o aumento da segurança no transporte de materiais, e a diminuição de desperdícios no chão de fábrica. Palavras-Chave: AMR; Logística interna; Milk - run . vi Improvement of line supply processes using an autonomous mobile robot Abstract The aim of this dissertation was to optimise the use of MiR autonomous mobile robots at Aptiv, an automotive company in Braga, to reduce inefficiencies in the supply of production lines. This work focused on analysing and developing solutions to maximise the potential of existing robots, ensuring more efficient internal logistics and increased productivity. Given that the company has two mobile robots with different functionalities in two different buildings, both cases were analysed and studied with the aim of improving the current scenario. This dissertation is therefore structured into two separate projects. Both projects began with a detailed analysis of the current supply process, identifying critical points and areas for improvement. New routes and methods for transporting materials were then designed and implemented, with the aim of mitigating the problems encountered, minimising delivery times, leveraging mobile robots and optimising workflow. The results expected from this implementation include a reduction in transport times, the elimination of repetitive tasks with no added value for employees, an increase in safety when transporting materials, and a reduction in waste on the shop floor. Keywords: AMR; Internal logistics; Milk-run. vii Índice Agradecimentos ........................................................................................................................... iii Resumo ........................................................................................................................................ v Abstract ....................................................................................................................................... vi Índice .......................................................................................................................................... vii Lista de Siglas e Acrónimos .......................................................................................................... x Índice de figuras .......................................................................................................................... xi Índice de tabelas .........................................................................................................................xiii 1. Introdução ........................................................................................................................... 1 1.1. Enquadramento .......................................................................................................... 1 1.2. Objetivos ..................................................................................................................... 2 1.3. Metodologia de investigação ....................................................................................... 3 1.4. Estrutura da dissertação ............................................................................................. 4 2. Fundamentos e estado de arte ............................................................................................ 6 2.1. Logística interna.......................................................................................................... 6 2.2. Lean Production .......................................................................................................... 7 2.3. Ferramentas Lean ....................................................................................................... 7 2.3.1. Kaizen ................................................................................................................ 8 2.3.2. Mizusumashi e milk-run ..................................................................................... 9 2.4. Indústria 4.0 ............................................................................................................. 10 2.4.1. Princípio Lean 4.0 ............................................................................................ 11 2.5. A robótica nas organizações ..................................................................................... 12 2.5.1. Automated Guided Vehicles (AGV) .................................................................... 12 2.5.2. Autonomous Mobile Robots (AMR) ................................................................... 14 2.6. Limpeza técnica ........................................................................................................ 15 2.7. AMR na indústria ...................................................................................................... 17 2.7.1. Sensores, tecnologias e programação utilizada na robótica móvel ................... 18 2.7.2. Aplicação de AMR na Logística Interna da Audi ................................................ 19 2.7.3. Integração de AMR nos armazéns da Amazon ................................................. 20 3. Apresentação da empresa ................................................................................................. 21 3.1. Grupo Aptiv ............................................................................................................... 21 3.2. Áreas de negócio ...................................................................................................... 22 1 1. Introdução O projeto “Melhoria dos processos de abastecimento das linhas utilizando um robô móvel autónomo” foi realizado no âmbito da dissertação do Mestrado de Engenharia Mecânica, da Escola de Engenharia da Universidade do Minho. Todo o processo foi realizado em ambiente industrial presencial na Aptiv de Braga, uma empresa do setor automóvel. No capítulo 1 são descritos o enquadramento da temática em estudo, os principais objetivos traçados para o projeto, a metodologia de investigação adotada e a organização da dissertação. 1.1. Enquadramento A busca por maior eficiência e competitividade tem impulsionado a adoção de tecnologias emergentes no setor industrial, especialmente no contexto da Indústria 4.0. Este novo paradigma, caracterizado pela automação avançada, conectividade e digitalização dos processos produtivos, oferece oportunidades significativas para otimizar o desempenho das fábricas modernas. Um dos principais desafios enfrentados pelas indústrias de manufatura é a gestão eficiente dos processos de abastecimento das linhas de produção, que inclui o transporte e a distribuição de materiais dentro da planta. A utilização de robôs móveis autónomos (AMR, Autonomous Mobile Robots ) temse destacado como uma solução promissora para resolver este problema, melhorando o fluxo de materiais e reduzindo o tempo de inatividade das operações fabris (Fréour et al., 2021) A introdução de AMR nos processos industriais oferece benefícios claros, como maior flexibilidade, redução de custos operacionais e aumento da segurança no local de trabalho. Estas máquinas são capazes de operar de forma autónoma em ambientes dinâmicos e colaborativos, adaptandose às exigências específicas de cada linha de produção (Marques, Ferreira & Silva, 2020). No entanto, a implementação desta tecnologia não está isenta de desafios. Questões como o planeamento eficiente de rotas, a integração com sistemas de produção existentes e a adaptação às condições variáveis do ambiente de produção são cruciais para o sucesso da aplicação dos AMR (Guizzo, 2008). Neste trabalho, será analisada a aplicação de robôs móveis autónomos para a melhoria dos processos de abastecimento das linhas de produção, com foco na otimização da logística interna 2 e na redução das ineficiências associadas ao transporte de materiais. O objetivo é identificar como a utilização de AMR pode contribuir para o aumento da produtividade e para a eliminação de gargalos no fluxo de produção, ao mesmo tempo em que se avaliam os fatores críticos de sucesso para a implementação desta tecnologia. A relevância deste estudo está em alinhar as necessidades da produção moderna com as soluções tecnológicas oferecidas pela Indústria 4.0, promovendo uma gestão mais eficiente e automatizada dos recursos fabris (Shrouf et al., 2014). Assim, esta dissertação visa fornecer uma análise detalhada dos impactos da integração de AMR nos processos de abastecimento, contribuindo tanto para a literatura acadêmica quanto para a prática industrial, ao propor melhorias baseadas em evidências práticas e resultados experimentais. Além disso, o estudo visa destacar os desafios e as oportunidades futuras para a aplicação de AMR em ambientes de produção altamente dinâmicos e exigentes (Leitão et al., 2016). 1.2. Objetivos Este projeto surge com o intuito de identificar e colmatar as principais lacunas no processo de abastecimento das linhas de produção da empresa, desenvolvendo e implementando ações de melhoria a fim de reduzir prazos e incumprimentos na entrega de materiais, entre outros. De forma a cumprir estes objetivos prevê-se: • Estudar o estado atual do processo e elaborar focos de ação para a utilização do robô. • Aprender o funcionamento do robô. • Implementar uma nova forma mais objetiva e eficiente de transportar o material utilizando o robô móvel autónomo, sempre tendo em atenção os requisitos de limpeza técnica exigidos pela empresa. • Introduzir uma nova(s) rota(s) para o robô, que podem incluir a adição de robôs extra. • Estruturar um novo layout que permita um melhor funcionamento e organização do espaço de trabalho. Através da concretização destes objetivos espera-se os seguintes resultados: • Aumento da produtividade devido à redução dos tempos de transporte e devido ao facto de o robô conseguir fazer o transporte entre as diferentes áreas de uma só vez. 3 • Eliminar pontos de espera. • Alocar os antigos colaboradores que executavam o transporte de matérias-primas a tarefas de maior valor. • Transporte de material feito com maior segurança evitando acidentes e materiais danificados. • Redução de desperdícios com áreas mais limpas e a funcionarem de melhor forma. 1.3. Metodologia de investigação Para a execução deste projeto, foi adotada a metodologia de Investigação-Ação, desenvolvida inicialmente por Kurt Lewin, com o objetivo de abordar e solucionar problemas dentro de organizações. Este método baseia-se na prática de 'aprender fazendo', ou 'learning by doing' (Saunders et al., 2009). A Investigação-Ação é caracterizada pelo seu foco na solução de problemas organizacionais e pela participação ativa do investigador no ambiente de estudo. Essa participação ocorre de forma colaborativa com os membros da organização, onde um grupo identifica um problema, elabora um plano de ações e implementa as soluções propostas. Após a implementação, os resultados são avaliados. Conforme apresentado na Figura 1, a metodologia de Investigação-Ação é composta por quatro etapas principais (O’Brien, 1998): 4 Figura 1: Fases da metodologia Investigação-Ação – adaptado de (Sousa, 2015) • Diagnóstico: reconhecimento do problema e recolha de dados; • Planeamento: análise das soluções possíveis e estruturação das atividades a serem realizadas; • Implementação: a partir do planeamento é implementada a resolução escolhida; • Avaliação: análise dos resultados obtidos. 1.4. Estrutura da dissertação Este projeto de dissertação é constituído por sete capítulos e uma secção compostas por anexos. O primeiro capítulo consiste na Introdução, onde é realizado o enquadramento do tema da dissertação, definidos os objetivos do projeto, apresentada a metodologia de investigação adotada, e descrita a organização da dissertação. No segundo capítulo, relativo aos fundamentos teóricos e estado da arte, é exposto o suporte teórico da dissertação. São abordados temas como a filosofia lean , o papel da robótica nas organizações, a evolução dos robôs móveis até aos AMR, além de serem apresentados alguns casos de estudo relevantes. 5 O terceiro capítulo apresenta a empresa em estudo, incluindo o contexto histórico do grupo Aptiv, a localização das suas fábricas, e a caracterização do processo produtivo na unidade de Braga. No quarto capítulo, faz-se uma introdução aos projetos que serão analisados nos capítulos subsequentes e uma análise detalhada dos robôs MiR, que constituem o foco dos estudos de caso. O quinto capítulo descreve o primeiro projeto desta dissertação, abarcando desde a análise do estado atual e a apresentação de soluções até à análise comparativa de resultados, conclusões e propostas para trabalhos futuros. No sexto capítulo é apresentado o segundo projeto, estruturado de forma similar ao primeiro, incluindo análise do estado atual, propostas de melhoria, e comparação dos resultados obtidos. Por fim, no sétimo capítulo, apresenta-se uma conclusão do projeto desenvolvido nesta dissertação, acompanhada de projeções sobre possíveis trabalhos futuros que poderão ser desenvolvidos com base nos projetos realizados. 6 2. Fundamentos e estado de arte Este capítulo apresenta os conceitos teóricos e tecnológicos fundamentais para o desenvolvimento deste trabalho, proporcionando uma visão abrangente da base científica e do estado atual de conhecimento na área de estudo. Primeiramente, são descritos os fundamentos teóricos necessários para compreender os princípios de engenharia que sustentam o tema abordado, incluindo conceitos de logística, lean , automação e robótica. Em seguida, o capítulo explora o estado da arte das tecnologias e metodologias mais recentes, analisando as inovações e desafios enfrentados em pesquisas e aplicações industriais. Esta análise estabelece o contexto para a investigação proposta, identificando lacunas e oportunidades de melhoria que guiam o desenvolvimento e a aplicabilidade do trabalho. 2.1. Logística interna A logística é uma área da gestão focada no planeamento eficiente do armazenamento, transporte e distribuição de produtos. O seu principal objetivo é assegurar que os produtos sejam entregues no destino final de forma rápida e com o menor custo possível. Para isso, profissionais de logística analisam rotas, modos de transporte, locais de armazenamento e outros fatores críticos. O termo "logística interna empresarial" refere-se ao conjunto de ações e processos que são necessários para garantir que o fluxo de materiais, informações e recursos dentro da organização seja mantido de forma eficaz. Essa área abrange desde a receção e armazenamento de materiais até a movimentação interna e distribuição de produtos acabados para várias partes da empresa. De acordo com (Ballou, 2006), a logística interna pode ser compreendida como o elo entre os processos internos da empresa, garantindo que a transformação de matérias-primas em produtos finalizados seja feita de forma ágil e com qualidade. Além disso, as estratégias de logística, baseadas no conceito de eliminação de desperdícios (P. Womack & T. Jones, 1996) têm sido amplamente adotadas para otimizar processos e reduzir custos operacionais. A implementação de práticas como o Just-in-Time (JIT), que visa minimizar stocks e melhorar o fluxo de produção, é um exemplo de como a logística interna pode contribuir para o sucesso organizacional 7 2.2. Lean Production No Japão, após a Segunda Guerra Mundial, a escassez de recursos, a cultura disciplinada e a procura constante pela perfeição culminaram na criação de um modelo de produção desenvolvido por Eiji Toyoda, em colaboração com Taiichi Ohno e Shigeo Shingo, na sua própria empresa: o Toyota Production System (TPS) (Ohno, 1988). Mais tarde, com a publicação da obra “The Machine That Changed the World” (P. Womack & T. Jones, 1996), este conceito seria amplamente divulgado na indústria mundial sob a designação de Lean Production (produção “magra”). Segundo (Liker, 1997), o Lean é uma filosofia de produção que visa diminuir o tempo entre a receção de uma encomenda e a sua expedição, conseguindo-o através da eliminação de desperdícios. Para este autor, o Lean Production é um processo contínuo e não um estado definitivo. O seu foco é eliminar atividades que não acrescentam valor, colocando o produto no local certo, no momento certo e na quantidade necessária – nem mais, nem menos. Embora alguns desperdícios sejam inevitáveis, o objetivo é reduzir ao máximo as tarefas que não geram valor. Só quando as empresas atuam neste sentido se podem considerar verdadeiramente “ Lean ”. Embora tenha nascido no setor automóvel, esta filosofia orientada para o cliente rapidamente ganhou notoriedade em diversos setores empresariais, não só pelos resultados alcançados em termos de redução de custos, mas também pela melhoria da qualidade do produto e do serviço global oferecido. 2.3. Ferramentas Lean O estudo do sistema de produção da Toyota levou diversos autores a escrever sobre as técnicas e ferramentas usadas, abordando casos de sucesso na transformação lean . Contudo, em muitas empresas, a implementação do lean restringe-se ao uso de algumas ferramentas, enquanto o verdadeiro propósito desta filosofia é melhorar o desempenho global das operações. Assim, o lean promove uma filosofia que orienta as empresas na melhoria contínua, utilizando ferramentas específicas para alcançar maior eficiência e desempenho. 8 2.3.1. Kaizen Há cerca de 30 anos, Masaaki Imai popularizou o termo Kaizen no Ocidente com a publicação de “ KAIZEN : A chave para o sucesso competitivo do Japão”. Kaizen , que significa "melhoria contínua" em japonês, envolve a participação de todos os colaboradores, desde a gestão de topo até aos operários no chão de fábrica (Gemba), promovendo melhorias graduais e constantes em toda a organização (Gao & Low, 2014). A melhoria contínua é essencial para responder às expectativas dos clientes, que estão em constante evolução. No Kaizen , todos têm um papel: a gestão de topo aloca os recursos e estabelece a estratégia, a gestão intermédia implementa as iniciativas, e os operários participam nas melhorias, através de sugestões e uso das ferramentas. Este conceito também se aplica à melhoria pessoal e profissional de cada colaborador (Imai, 1986). Existem cinco princípios fundamentais do Kaizen : conhecer o cliente, criar fluxo, ir ao Gemba , capacitar as pessoas e ser transparente (Figura 2). A adoção destes princípios fomenta uma cultura de melhoria contínua que impacta positivamente a qualidade, a produtividade e a gestão (Kaizen, 2021a). Figura 2: 5 princípios fundamentais Kaizen – retirado de (Kaizen, 2021a) 9 • Karakuri "Karakuri Kaizen" é uma abordagem originária do Japão que se baseia na simplificação de processos produtivos através da automação mecânica, sem o uso de tecnologias complexas ou eletrônicas. A palavra karakuri significa "mecanismo" ou "truque", referindo-se a dispositivos mecânicos que operam por si próprios, enquanto kaizen é o conceito de melhoria contínua amplamente utilizado em sistemas de gestão (Kaizen, 2021b).. Karakuri envolve a utilização de mecanismos simples, como molas e alavancas, para mover componentes sem energia elétrica, sendo ideal para sistemas lean de baixo custo e consumo energético reduzido. No contexto industrial, o Karakuri é usado para automatizar processos através da mecânica básica, eliminando a necessidade de sistemas computacionais e promovendo a inovação no chão de fábrica (Shingo, 2019). Aplicar Karakuri em operações produtivas traz benefícios como a redução de tempo e custos, simplificação logística e manutenção autónoma, melhorando a eficiência geral. Estudos indicam que dispositivos Karakuri podem reduzir em até 30% o tempo de ciclo de produção, dependendo do processo (Ohno, 1988). A formação dos colaboradores nesses princípios é essencial para que se desenvolvam soluções inovadoras e económicas, impulsionando a cultura de melhoria contínua e o aproveitamento de recursos (P. Womack & T. Jones, 1996). 2.3.2. Mizusumashi e milk-run No contexto da logística interna, mizusumashi e milk-run são metodologias que visam otimizar o fluxo de materiais, reduzindo desperdícios e promovendo uma produção sincronizada e eficiente, características essenciais em sistemas de produção lean (Liker, 2004). O termo mizusumashi refere-se ao operador que, tal como um "inseto-d’água", circula pelas áreas de produção abastecendo estações de trabalho conforme a necessidade, minimizando o excesso de material em cada estação e garantindo o abastecimento no momento certo. Esta função permite que a linha de produção mantenha um fluxo contínuo, evitando interrupções e reduzindo os custos de inventário. Ao responder rapidamente à variação de necessidade em tempo real, o mizusumashi melhora a flexibilidade e a produtividade do sistema (Ohno, 1988). O milk-run , por outro lado, é uma metodologia de transporte com percurso fixo e cíclico, utilizado para recolher e entregar materiais de fornecedores externos ou do armazém central para as linhas 10 de produção, seguindo um horário pré-definido (P. Womack & T. Jones, 1996). Ao consolidar o transporte de materiais de diferentes pontos numa rota otimizada, o milk-run reduz o tempo de espera, diminui os custos de transporte e minimiza o inventário intermediário. A sua integração com a filosofia lean torna-o uma prática valiosa para empresas que pretendem um fluxo de produção mais rápido e coordenado. Juntas, as metodologias mizusumashi e milk-run contribuem para a criação de um sistema de logística interna eficiente, sincronizado com o ritmo de produção e alinhado aos princípios de eliminação de desperdícios e melhoria contínua (Imai, 1986). 2.4. Indústria 4.0 Atualmente, a produção industrial está em constante evolução, o que leva as empresas à necessidade de se reinventar para permanecer competitivos em um mercado cada vez mais exigente e crítico. A digitalização industrial é o caminho que as empresas de vários setores têm seguido à medida que novas tecnologias surgem. Isso lhes permite obter um maior rendimento dos seus recursos e alcançar a competitividade que eles precisam. A quarta revolução industrial é conhecida como "indústria 4.0", cuja digitalização e uso de novas tecnologias de comunicação e produção facilitam a integração de todos os serviços logísticos, produtivos e humanos existentes em um sistema industrial. O sistema M2M - machine to machine - surge nesta revolução e modifica a produção para alcançar um maior rendimento (Ribeiro, 2017). Como mostra a Figura 3, antes que a indústria começasse a usar soluções da indústria 4.0, foram usadas soluções da indústria 1.0, 2.0 e 3.0. Essas soluções surgiram com a evolução das tecnologias relacionadas. 17 A Figura 9 ajuda a identificar a correspondente área de CG necessária para o tamanho e a densidade das partículas existentes no ar e a densidade de acordo com os requisitos do produto. A informação apresentada neste gráfico está relacionada com a capacidade das partículas se espalharem através da atmosfera ambiental. Figura 9: Capacidade das partículas se espalharem de acordo com (VDA19.2., 2010) É de salientar que é crítico e não permitido em CG2 papel, cartão, madeira ou metal revestido reutilizável. 2.7. AMR na indústria Nos últimos anos, a implementação de AMR tem transformado operações logísticas e industriais, trazendo maior eficiência e flexibilidade para o transporte interno de materiais. Estes robôs, equipados com sensores avançados e sistemas de navegação inteligente, são amplamente aplicados em diversas indústrias, desde a automóvel até a eletrónica, com resultados significativos. Este capítulo explora as suas tecnologias e aplicações práticas, através da análise de dois casos 18 de estudo distintos, onde empresas de diferentes setores adotaram essa tecnologia para otimizar processos internos. 2.7.1. Sensores, tecnologias e programação utilizada na robótica móvel Os sensores, as tecnologias empregadas e as interfaces utilizadas na robótica móvel são fundamentais para garantir a eficiência e autonomia dos robôs em ambientes industriais. Entre os sensores mais utilizados, destacam-se os de proximidade, como os ultrassónicos e infravermelhos, que permitem a deteção de distância e obstáculos; os sensores de visão, como câmeras RGB e 3D, ideais para reconhecimento de objetos e mapeamento; o LiDAR , essencial para criar mapas tridimensionais com alta precisão; e os sensores de posicionamento, como odómetros, encoders e GPS, que auxiliam na localização e navegação do robô (Yeong et al., 2021). No campo das tecnologias, a navegação autónoma apoia-se em técnicas como o SLAM ( Simultaneous Localization and Mapping ), que possibilita o mapeamento e a localização simultâneos; o planeamento de trajetórias, baseado em algoritmos como A*, para encontrar rotas otimizadas; e o uso de inteligência artificial e machine learning , que permitem a adaptação do robô a diferentes cenários. Essas inovações estão alinhadas aos princípios da Indústria 4.0, integrando IoT e Big Data para promover maior eficiência e conectividade (Harapanahalli et al., 2019). Além disso, a programação e as interfaces desempenham um papel crucial. As linguagens Python e C++ são amplamente utilizadas, com destaque para frameworks como o ROS, que oferecem flexibilidade e alto desempenho. As interfaces, como a do MiR, destacam-se por sua simplicidade e facilidade de utilização, possibilitando o controlo remoto, a criação de missões e a monitorização do robô. Estes avanços garantem usabilidade e integração eficaz em ambientes industriais, contribuindo para operações mais seguras e otimizado (Cuevas Castañeda, 2016). 19 2.7.2. Aplicação de AMR na Logística Interna da Audi A Audi, uma das maiores fabricantes de automóveis do mundo, incorporou equipamentos AMR nas suas linhas de produção em Ingolstadt, Alemanha. Esses robôs são responsáveis pelo transporte de peças entre os diferentes setores da fábrica, substituindo sistemas tradicionais como esteiras e carrinhos manuais. Os AMR utilizam sensores LiDAR e câmeras para se movimentar de maneira autónoma pelos corredores da planta, desviando de obstáculos e ajustando as suas rotas em tempo real. Além disso, estão conectados ao sistema de gestão de produção da fábrica, permitindo uma logística interna mais eficiente e sincronizada com as necessidades da linha de montagem. Este caso ilustra como a flexibilidade dos AMR se pode adaptar a layouts industriais dinâmicos, reduzindo o tempo de transporte e aumentando a eficiência global (Taner, 2017). Figura 10: AMR na Logística Interna da Audi – retirado de (Taner, 2017) 20 2.7.3. Integração de AMR nos armazéns da Amazon Embora mais conhecida por suas operações de e-commerce, a Amazon é um exemplo relevante de integração de AMR em armazéns. Os robôs móveis da Amazon, anteriormente chamados Kiva, revolucionaram a logística interna da empresa ao automatizar o transporte de estantes de produtos até os operadores humanos. Esses AMR trabalham de maneira colaborativa, otimizando o espaço de armazenamento e reduzindo o tempo necessário para a preparação dos pedidos. O sistema demonstrou uma redução de 20% nos custos operacionais e uma aceleração notável nos tempos de processamento de pedidos, evidenciando o impacto positivo da tecnologia em operações logísticas complexas (Amazon, 2022). Figura 11: AMR nos armazéns da Amazon– retirado de (Amazon, 2022) 21 3. Apresentação da empresa Neste capítulo, é apresentada uma visão geral da Aptiv, com especial foco na sua atividade no setor automóvel. Será feita uma descrição global da empresa, seguida de uma análise das suas operações em Portugal, com um destaque mais aprofundado para a unidade de Braga. Nesta última, serão apresentados os principais produtos, clientes e sistemas produtivos, dado que foi nesta unidade que se desenvolveu o presente trabalho 3.1. Grupo Aptiv Como líder global em tecnologia, com mais de 200.000 pessoas em 50 países, a Aptiv trabalha todos os dias para permitir novas soluções de mobilidade e enfrentar os desafios mais difíceis da mobilidade, fornecendo as capacidades de software, plataformas de computação avançadas e soluções de sinal e energia que fazem a mobilidade funcionar. A Aptiv é uma empresa global de tecnologia que projeta, desenvolve e fabrica soluções de software e hardware para permitir um futuro de mobilidade mais seguro, mais ecológico e mais conectado (Figura 12). As soluções da empresa ajudam os OEM ( Original Equipment Manufacturer ) do sector automóvel em todo o mundo a criar veículos com características de segurança avançadas, arquiteturas eletrificadas e conetividade inteligente. “Acreditamos que a mobilidade tem o poder de mudar o mundo e a Aptiv tem o poder de mudar a mobilidade.” Figura 12: Localizações da empresa A APTIV foi criada no final de 2017, após a divisão das duas principais áreas de negócio do grupo Delphi Automotive Systems. Esta divisão resultou na formação de duas novas entidades: a Delphi 22 Technologies PLC, focada no setor de Powertrain , e a APTIV PLC, que se especializa nas áreas de Advanced Safety & User Experience e Signal & Power Solution . 3.2. Áreas de negócio A Aptiv está posicionada de forma única para fornecer soluções que têm em conta toda a arquitetura do veículo - o seu software, hardware e arquitetura elétrica/eletrónica. As suas empresas trabalham em conjunto para aproveitar essa perspetiva de forma a otimizar soluções para os seus clientes e resolver os seus desafios mais difíceis. Advanced Safety and User Experience O negócio AS&UX da Aptiv engloba a sua profunda experiência em software, plataformas de computação centralizadas, sistemas de segurança avançados e condução automatizada, enquanto facilita o crescimento em áreas que enriquecem a experiência no veículo. “Creating a safer today and tomorrow” . A Aptiv é líder em segurança avançada há mais de 20 anos. A sua experiência em plataformas de computação central, sistemas de deteção, perceção, distribuição de energia e dados de alta velocidade e fiabilidade ajudam a empresa a fornecer soluções mais inteligentes, seguras e integradas, tanto no exterior do veículo com sistemas avançados de segurança ativa, como no interior do mesmo através de experiências de utilizador melhoradas. Figura 13: Advanced Software and Architecture 23 Signal and Power Solutions A herança da Aptiv como fornecedor global de arquitetura e integrador de sistemas permite-lhes fornecer os sistemas elétricos de alta tensão necessários para satisfazer a tendência crescente para a mobilidade eletrificada e a conetividade de dados de alta velocidade necessária para veículos altamente automatizados e com muitas funcionalidades. “Solving Mobility´s toughest challanges” As tecnologias e capacidades da Aptiv são poderosas por si só. Mas integradas, elas representam uma solução completa de mobilidade Dado isto, a Aptiv é uma empresa com capacidade de atender aos desafios mais difíceis dos seus clientes, apresentando soluções nas seguintes áreas tecnológicas do automóvel. ❖ Advanced safety ; ❖ Connected Services; ❖ Connection Systems; ❖ Connectivity and security; ❖ Eletriccal Distribution systems; ❖ Middleware and Devops; ❖ Smart Veichle Arquitecture; ❖ User Experience; ❖ Vehicle Electrification Systems. Engloba a sua profunda experiência em soluções de software que melhoram a segurança, o conforto e a comodidade do veículo, apoiadas por capacidades essenciais em computação avançada, conetividade, gestão e análise de dados. Aproveita a sua herança como fornecedor global de arquitetura e integrador de sistemas para fornecer os dados de alta velocidade e os sistemas elétricos de alta potência necessários para veículos altamente automatizados e repletos de funcionalidades 24 3.3. Missão, Visão e Valores “Para permitir um futuro de mobilidade mais seguro, mais ecológico e mais conectado”. A Aptiv visiona um mundo com zero mortes, zero lesões, zero acidentes e zero emissões (Figura 14). Um mundo onde o software e a conetividade na cloud permitem que os veículos ganhem novas funcionalidades todos os dias. Com soluções desenvolvidas de forma sustentável, numa cultura global que adere a um conjunto de valores fundamentais. Figura 14: Missão “Só vivendo os nossos valores poderemos ser bem sucedidos na nossa missão de tornar o mundo mais seguro, mais ecológico e mais interligado” . O Código de Conduta Ética Empresarial da Aptiv é fundamental para o seu compromisso de agir com integridade e de acordo com os mais altos padrões éticos (Figura 15). Este ajuda a garantir que os requisitos e políticas legais são cumpridos e serve como um guia para navegar no seu ambiente de negócios complexo e em constante mudança. Fornecendo aos seus funcionários as ferramentas e a formação necessárias para que possam fazer o que é correto, da forma correcta. Figura 15: Valores 25 3.4. Aptiv Braga A Aptiv possui atualmente três unidades operacionais em Portugal (Figura 16), localizadas em Braga, Castelo Branco e Lumiar. As unidades de Braga e Castelo Branco são dedicadas à produção, enquanto o centro no Lumiar se especializa no desenvolvimento tecnológico de ponta. Figura 16: Aptiv em Portugal A fábrica de Braga da Aptiv tem suas origens em 1965, quando foi fundada sob o nome de Grundig, inicialmente produzindo rádios, equipamentos de áudio, televisores e telefones sem fio. Em 1973, a fábrica iniciou a produção de autorrádios, e em 1990 passou a focar-se no setor automotivo sob a denominação "Grundig Car Intermedia Systems". Em 2003, a Delphi adquiriu a unidade, renomeando-a como Delphi Automotive Systems - Portugal, S.A. – Fábrica de Braga. Desde então, a gama de produtos evoluiu significativamente, ampliando-se para além das suas origens. Em 2017, a Delphi Automotive dividiu-se em duas empresas, concluindo o processo em 2018, momento em que a área de Eletrónica e Segurança, juntamente com Arquitetura Elétrica e Eletrónica (AS&UX), passou a operar sob o nome Aptiv. Atualmente, a fábrica de Braga emprega cerca de 1.000 colaboradores e ocupa uma área de aproximadamente 42.000 m², localizada na Rua Max Grundig, composta por quatro edifícios distintos (Figura 17). 26 Figura 17: Vista aérea da fábrica Aptiv Braga 3.5. Produtos e principais clientes A Aptiv de Braga destaca-se por seu extenso e diversificado sistema produtivo. Entre os principais produtos fabricados estão autorrádios, sistemas de navegação, telemática, recetores e componentes eletrônicos e plásticos (Figura 18 e Figura 19). A empresa também busca constantemente novas oportunidades de mercado para se diferenciar da concorrência. Figura 18: Produtos desenvolvidos (1) 33 Figura 27: Layout área dos plásticos Na secção de injeção, granulados e resinas plásticas são moldados em peças que podem ser utilizadas diretamente nos fluxos produtivos ds diferentes edifícios, ou seguir para as fases de pintura e montagem final (Figura 28). Figura 28: Processo área dos plásticos Na secção de pintura, as peças são pintadas e inspecionadas visualmente antes de serem enviadas para montagem ou para os processos produtivos dos edifícios 1 e 2. Finalmente, na secção de montagem final, componentes como botões e lentes são montados manualmente, passando por processos de soldagem e gravação a laser antes de uma inspeção final (Figura 29). 34 Figura 29: Fluxo produtivo da área de componentes plásticos 4 – Eletrónica do edifício 2 Esta área do edifício 2 em constante evolução funciona de forma semelhante ao processo produtivo do edifício 1. Na Figura 30 está ilustrado a área da eletrónica do edifício 2, que á semelhança do edifício 1 é composta por SMT , CBA, FA (montagem final) e armazém (SK4/5). 35 Figura 30: área da eletrónica do edifício 2 Numa primeira fase do processso temos o supermercado 4 do departamento de logística (PC&L), sendo este o local de abastecimento direto das linhas de SMT, secções de CBA e montagem final. Neste local são armazenadas as necessidades correntes das diversas áreas a abastecer. De momento a área de SMT é composta por duas linhas, e devido ao processo de expansão da empresa, num futuro próximo irá passar a possuir 5 linhas. Estas linhas apresentam equipamento de última geração, funcionando em complemento, no sentido em que a primeira linha trabalha na integra um lado da placa e a outra linha finaliza o outro lado. É expectável que assim que a capacidade produtiva esteja a 100%, estas linhas apresentem uma produção de 2 a 3 mil placas por dia. Devido aos constantes avanços tecnológicos as linhas de CBA deste edifício também se encontram em extinção, sendo que a área afeta a tal também já apresenta uma grande parte de montagem final dos projetos produzidos. Estas linhas são utilizadas na integra para produzir projetos mais antigos com menos necessidades, tais como para o Fiat panda e Volvo. Aqui as placas são trabalhadas de forma a serem introduzidos componentes de maiores dimensões que são ainda processos feitos manualmente. A área e montagem final (FA) presente neste edifício dá lugar a bastantes projetos que se encontram ativos. As placas chegam provenientes das linhas de SMT do edifício 1, e juntamente com os displays e restantes partes necessárias dá-se a montagem final do componente. Cada 36 linha de montagem está adaptada às necessidades de produção do seu projeto garantindo sempre os padrões de qualidade exigidos pelo cliente. A forma como as diversas secções trabalham é igual à do edifício 1 e está explicada com mais detalhe no processo produtivo do mesmo. 5 – Embalamento A área designada para embalamento está diretamente conectada com a montagem final, sendo aqui onde se recebe o produto das linhas de montagem e se procede ao devido embalamento. Cada projeto com produto acabado tem a sua caixa própria, feita em concordância com as exigências do cliente, e a sua forma e quantidade a embalar por caixa. É também neste área que se dá o armazenamento de caixas vazias de plástico, existindo assim alguma quantidade no local. 37 4. Introdução aos AMR Esta dissertação, aborda as operações logísticas em dois edifícios da Aptiv, com funcionamentos distintos. O trabalho foi dividido em dois projetos específicos: o Projeto 1 abrange as entregas de material realizadas pelo MIR no edifício 1, enquanto o Projeto 2 se refere às entregas efetuadas pelo MIR no edifício 2. Para uma melhor compreensão dos equipamentos utilizados nos projetos que serão apresentados, esta secção detalha o seu funcionamento e as suas principais características. Os Robôs Móveis Industriais, também conhecidos como MiR (Mobile Industrial Robots), são um tipo de AMR (Robôs Móveis Autónomos) que utilizam tecnologias sofisticadas, como a inteligência artificial (IA). Equipados com câmaras e sensores avançados, estes robôs conseguem analisar o ambiente em tempo real, reconhecendo pessoas, objetos e outros robôs em movimento. Graças à IA , os MiR ajustam os seus percursos de forma autónoma e eficiente, evitando áreas congestionadas e tomando decisões em tempo real sem intervenção humana. Por exemplo, quando um MiR encontra outro robô no seu caminho, ele calcula a rota ideal para evitar colisões ou paragens desnecessárias. Assim, os MiR demonstram uma integração eficaz com o ambiente organizacional, contribuindo para um sistema de transporte interno mais ágil e inteligente (MiR, 2024). Os AMR equipados com IA são frequentemente designados como AIV (Autonomous Intelligent Vehicles), devido às suas capacidades avançadas de adaptação e resposta. 4.1. Robô autónomo MiR 100 O robô MiR 100 presente no edifício 1 foi o primeiro investimento em AMR da empresa, tendo sido adquirido com o objetivo de entregar material de SMT às linhas (Figura 31). O robô é flexível e capaz de transportar cargas de até 100 kg de forma autónoma. Permite instalar módulos superiores customizados como containers, grades, elevadores, correias e até braço robótico colaborativo, para qualquer aplicação. Os módulos superiores são facilmente substituídos, para adaptar o robô a diferentes tarefas. 38 Figura 31: Robô MiR 100 Com esta capacidade de transporte no que toca ao peso e com uma velocidade máxima de até 1,5 m/s, este robô veio colmatar todas as necessidades logísticas existentes para a altura. A Tabela 1 retrata as especificações mais importantes e úteis para um melhor entendimento do MiR 100. Tabela 1: Características MiR 100 Características do AMR MiR100 Dimensões e cor Comprimento 890 mm Largura 580 mm Altura 352 mm Peso 70 kg Altura do chão 50 mm Cor RAL 9010 Branco puro Carga útil Carga útil do robô 100 kg (inclinação 5%) Capacidade de reboque 300 kg Velocidade e desempenho Autonomia 10 h ou 20 km Velocidade máxima 1,5 m/s Raio de direção 1300 mm Precisão de posicionamento 50 mm Largura mínima corredor 1 m Dieta e características ambientais 39 Bateria LI-NMC, 24 V, 40 Ah Tempo de carregamento 4,5 horas cabo, 3 com estação Opções de carregamento MiRCharge 24V, cabo de carregamento Temperatura ambiente 5 ºC até 40ºC Classificação de proteção IP 20 Uso Interno Comunicação e sensores Wi-Fi Sem fio de banda dupla AC/G/N/B Sistema de segurança SICK (2 unid) Scanner a laser de segurança SICK S300 Câmeras 3D (2 unid) Intel RealSense™ Sensores ultrassônicos 4 unidades Como mencionado previamente, este AMR permite a instalação de módulos adaptativos de acordo com aquilo que a empresa necessita do equipamento. No caso da APTIV foi instalado um componente como demonstra na Figura 32 que permitisse a fixação do robô a um carrinho específico. Este carrinho também teria de estar adaptado a este tipo de fixação para que o acoplamento fosse seguro e eficaz. Figura 32: Módulo adaptativo do MiR 100 40 4.2. Robô autónomo MiR 500 Com vista a otimizar a logística interna de transporte repetitivo de materiais do edifício 2, a APTIV adquiriu em 2020 o robô autónomo MiR 500 EU pallet lift (Figura 33). Trata-se de robô autónomo capaz de transportar 500 kg em peso colocado sempre em cima de uma palete com as dimensões de normas europeias, 1200 x 800 mm. A substituição destes trabalhos vem permitir á empresa melhorias ao nível da saúde dos seus colaboradores, eficiência nos transportes das matérias, retorno monetários e até mesmo de segurança. Figura 33: Robô MiR 500 EU pallet lift O primeiro robô desenvolvido por este fornecedor foi o MiR100, anteriormente apresentado, com o objetivo de transportar materiais no interior de hospitais. Dado o sucesso alcançado, surgiu a necessidade de movimentar cargas mais pesadas, como paletes, o que levou ao desenvolvimento de robôs de maior porte, mais robustos e eficientes. Para atender às exigências da empresa, a solução selecionada foi o MiR 500. Este robô, equipado com elevadores de paletes, é capaz de recolher, transportar e distribuir paletes de forma totalmente autónoma ao longo de toda a área de produção. Concebido para estar em conformidade com as mais recentes normas de segurança, o MiR 500 apresenta-se como uma alternativa eficaz aos empilhadores convencionais. Com uma capacidade de carga até 500 kg, velocidades que podem atingir os 2 m/s e uma elevada agilidade para operar em espaços congestionados, este robô permite uma otimização significativa 41 dos fluxos de trabalho logísticos. A Tabela 2 apresenta as especificações mais relevantes do MiR 500, proporcionando um melhor entendimento das suas características técnicas. Tabela 2: Características MiR 500 Características do AMR MiR 500 pallet lift Dimensões e cor Comprimento 1350 mm Largura 909 mm Altura 320 mm Altura com pallet lift em baixo 407 mm Altura com pallet lift em cima 476 mm Peso 226 kg Peso com pallet lift 282 kg Distância ao solo 40 mm Superfície superior de carga 1249 mm X 789 mm Diâmetro das rodas motriz 200 mm Diâmetro das rodas rodízio 100 mm Carga útil Carga útil do robô 500 kg Capacidade total de elevação 500 kg Velocidade e desempenho Autonomia 15 h Velocidade máxima 2,0 m/s Tamanho mínimo do objeto detetável 20 mm Sensores Scanners a laser de segurança SICK microScan3 e proteção visual de 360 graus Câmera 3D Câmera 3D Intel RealSense D435.. Alcance da altura da câmera 170 mm Alcance da câmera ao redor 950 mm Distância mínima do robô ao obstáculo 250 mm Sensores de proximidade 8 peças 4.3. Navegação dos robôs autónomos Como mencionado na revisão bibliográfica, a principal diferença entre os AGV e os AMR reside no grau de autonomia acrescida dos AMR, que lhes permite, por exemplo, contornar obstáculos de forma eficiente. A interação entre os sensores internos e externos do robô permite-lhe navegar em ambientes movimentados, assegurando a execução das missões com precisão e segurança. 42 Equipado com dois scanners laser de segurança SICK, localizados na parte frontal e traseira e com um campo de visão de 270 graus, o robô consegue ter uma perceção completa de 360 graus. Estes sensores são responsáveis por monitorizar continuamente o trajeto durante as operações, localizar o robô e transmitir informações relevantes para os operadores através da interface, além de realizar o mapeamento inicial do layout da fábrica (Figura 34). Figura 34: Sistema de navegação do MiR Ambos os modelos de robôs integram duas câmaras 3D, instaladas na parte frontal, capazes de detetar obstáculos até uma distância de 950 mm e com uma altura de até 1700 mm, conforme ilustrado na Figura 34. Adicionalmente, possuem sensores de proximidade nos quatro cantos do robô, que identificam objetos próximos ao solo, não detetados pelos scanners e câmaras 3D, garantindo que o robô evita colisões com objetos baixos, como porta-paletes. Os robôs estão ainda equipados com sistemas de alerta visual e sonoro, que permitem a sua deteção a distâncias maiores. Estes sistemas são também utilizados para indicar aos colaboradores o estado operacional do robô (em missão, em carregamento ou em fase de planeamento), podendo ser configurados de acordo com as missões atribuídas. 49 5.2. Análise crítica da situação atual Nesta secção é apresentada a análise critica efetuada à situação atual da empresa. Para fazer esta análise foram observadas as práticas existentes, fez-se análise documental, registaram-se deslocações, quantidades, perdas de tempo, entre outras. Esta análise permitiu identificar problemas que, alinhados com os objetivos definidos pela empresa, resultaram na busca e apresentação de soluções direcionadas à sua mitigação. 5.2.1. Rota e desperdícios na entrega De acordo com as diretrizes do Lean 4.0, que a empresa pretende seguir, é necessário implementar um milk run que elimine a necessidade de deslocamentos por parte dos colaboradores da SMT. Atualmente, o MiR deixa o carrinho com material em pontos específicos, obrigando os colaboradores a deslocarem-se para recolher o material, o que representa tempo gasto em atividades sem valor acrescentado, em vez de estarem nas suas linhas a realizar trabalho produtivo. Para implementar um milk run eficiente, o objetivo é que o departamento de PC&L entregue o material diretamente na linha de produção, eliminando deslocamentos dos colaboradores da SMT. Além disso, ao abastecer a linha com uma estrutura cheia, é essencial que o MiR traga de volta a estrutura vazia deixada anteriormente. Um dos principais problemas do sistema atual é a quantidade de material que retorna ao armazém após o MiR recolher o carrinho "vazio". Muitas vezes, as linhas não necessitam do material dentro da janela de entrega, resultando em material não recolhido e acumulado. Isso exige que os colaboradores do PC&L reorganizem esse material para futuras entregas, criando atrasos e falta de espaço no carrinho. Um milk run “ideal”, com entrega direta ao colaborador, poderia solucionar essa questão. Atualmente, há desperdícios devido à falta de um milk run eficaz. O layout apresentado na Figura 40 mostra a distância média que os colaboradores precisam percorrer para recolher material nos dois pontos de entrega. 50 Figura 40: Distância a percorrer pelos colaboradores de SMT. Os pontos assinalados representam os pontos de recolha. Para calcular o deslocamento total dos colaboradores na recolha de material, utilizam-se as distâncias observadas na figura anterior, somando os trajetos percorridos pelos 16 colaboradores. • Deslocamento total: +/- 892 m (soma dos deslocamentos médios até ao ponto de recolha e volta dos 16 colaboradores) • Velocidade média de um colaborador: aproximadamente 1 m/s • Número de colaboradores: 16 • Tempo médio desperdiçado na procura de material no carrinho (tempo medido): aproximadamente 20 segundos • Tempo total de trabalho por turno: 457 minutos (8h de trabalho completas x 60 – pausas diárias) O cálculo é detalhado da seguinte forma: 1. Tempo total desperdiçado por turno: O tempo desperdiçado inclui tanto o tempo de deslocamento quanto o tempo para encontrar o material no carrinho. O cálculo do tempo total desperdiçado por turno é: 𝑇𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒𝑠𝑝𝑒𝑟𝑑𝑖ç𝑎𝑑𝑜 𝑛𝑎 𝑐𝑜𝑙𝑒𝑡𝑎 𝑑𝑒 𝑚𝑎𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎𝑙: ((892∗1𝑚 𝑠)+20 𝑠∗ 16)∗ 3∗8=29088 𝑠 (484,8 𝑚𝑖𝑛𝑢𝑡𝑜𝑠) 51 2. Tempo desperdiçado por colaborador: O tempo desperdiçado por colaborador em um turno é: 𝑇𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑑𝑒𝑠𝑝𝑒𝑟𝑑𝑖ç𝑎𝑑𝑜 𝑝𝑜𝑟 𝑐𝑜𝑙𝑎𝑏𝑜𝑟𝑎𝑑𝑜𝑟 𝑝𝑜𝑟 𝑡𝑢𝑟𝑛𝑜: 484,8 16 =30 𝑚𝑖𝑛𝑢𝑡𝑜𝑠 O tempo desperdiçado representa 6,63% do turno total de 457 minutos. 3. Impacto financeiro: O custo anual de um colaborador para a empresa é de 18.000 €. O desperdício devido aos deslocamentos é calculado da seguinte forma: o Desperdício por colaborador: 18000∗6,63%=1194 € o Desperdício total anual (considerando 16 colaboradores): 1194∗16=19 104 € Em resumo, o sistema atual de deslocamento dos colaboradores resulta num desperdício anual de 19 104 € por turno, além de 6,6% do tempo de trabalho diário sendo perdido em atividades não produtivas, como a recolha de material. 5.2.2. Ganchos e identificação de rolos Um dos principais problemas da rota atual é a forma como o material é transportado. Como mostrado na Figura 41, muitos dos rolos são pendurados em ganchos, semelhante a um sistema de talho. Além de ser visualmente pouco apelativo, este método torna o sistema de etiquetagem no carrinho confuso e desorganizado. Além disso, esse tipo de transporte aumenta o risco de quedas, podendo causar danos ao material. 52 Figura 41: Ganchos e estética do carrinho Um problema importante neste método de transporte é que os rolos grandes são armazenados em caixas na base da estrutura, como mostrado na figura. Isso exige que cada rolo seja identificado com a linha de destino, para que os colaboradores da SMT saibam qual rolo pertence à sua linha. No armazém, os colaboradores do PC&L precisam escrever no rolo a linha de destino, por exemplo, "Linha 32F", indicando que o rolo é para a parte da frente da linha 32, o que resulta em um manuseamento desnecessário. Além de ser uma tarefa extra para o armazém, isso também afeta os colaboradores da SMT, que perdem tempo verificando rolo a rolo para encontrar o material correto, prejudicando a eficiência do abastecimento das linhas. 5.2.3. Transferência entre carrinhos Um dos principais problemas a resolver é a transferência de material entre carrinhos. Durante o processo de picking no armazém, o primeiro colaborador seleciona os rolos, enquanto o segundo faz o sorting e os coloca em um carrinho inicial. No entanto, este carrinho não é compatível com o MiR, o que obriga a transferir os rolos para o carrinho final, adaptado para o transporte. Este 53 duplo manuseamento resulta em perda de eficiência, pois não há benefício na repetição desse processo. Além disso, é evidente o manuseamento excessivo de material nesta rota de SMT, causado pela divisão de tarefas de picking e sorting entre os colaboradores. Isso vai contra o princípio do " one touch delivery ", que é um dos requisitos do Lean 4.0 , e visa reduzir o manuseamento para aumentar a eficiência. 5.2.4. Problemas com o MiR 100 Como já mencionado anteriormente, o robô utilizado neste edifício para realizar a rota de SMT é o MiR 100. Atualmente, tem sido observado algum mau funcionamento, principalmente devido a questões relacionadas ao layout da fábrica. O primeiro problema é o elevado trânsito de operadores nas áreas de circulação do MiR, o que gera interferências e constrangimentos nas suas rotas. O segundo é o aumento das exigências produtivas, que resultou em uma maior ocupação do espaço produtivo, reduzindo os corredores disponíveis para o robô. Esta redução de espaço, quando não atualizada no software de gestão do MiR, provoca falhas no processamento e lentidão na execução das tarefas. Além disso, o robô, adquirido há algum tempo, necessita de maior manutenção preventiva para evitar falhas que possam levar à interrupção de suas operações. Durante a realização deste projeto, foi observada uma falha no sistema de carregamento do MiR, o que obrigou os colaboradores a assumirem a execução da rota em determinados períodos. 5.2.5. Oportunidades de melhoria do projeto 1 Em suma, a Tabela 3 apresenta um resumo dos problemas identificados na rota de SMT. Tabela 3: Oportunidades de melhoria na rota Oportunidades de melhoria na rota 1º - A rota atual não assegura um milk run eficiente, o que obriga os colaboradores da SMT a se deslocarem para buscar o material, reduzindo a produtividade. 54 2º - A entrega de material na rota resulta no retorno de materiais ao armazém, devido à forma inadequada como o abastecimento é realizado. 3º - O design e o funcionamento do trolley não são ideais, com um formato inadequado e uso de ganchos para transporte, prejudicando a organização e a integridade do material. 4º - Os colaboradores da SMT perdem tempo na busca por material, gerando desperdício devido à falta de um sistema de organização eficiente no carrinho. 5º - O processo de picking e sorting é realizado separadamente, o que leva a um manuseamento excessivo e desnecessário do material. 6º - Há desperdício de tempo no deslocamento até o MiR e na transferência do material para outro carrinho, sem agregar valor ao processo. 7º - O robô enfrenta problemas operacionais relacionados ao layout da fábrica e à falta de manutenção preventiva, comprometendo a eficiência da rota. 5.3. Apresentação e implementação de soluções Nesta secção, apresentam-se algumas soluções que permitem a correção dos problemas encontrados com a rota de SMT. Numa fase inicial são apresentados os trabalhos feitos com o intuito de melhorar o estado atual do funcionamento do robô. Posteriormente são abordadas as três possibilidades de rotas futuras para a entrega de material a SMT, todas com o objetivo de resolver os problemas mencionados na secção anterior. Numa fase final é feita uma comparação entre as diversas possibilidades, analisando os seus pontos fortes e fracos, de modo a argumentar qual a rota ideal para o caso de estudo. 5.3.1. Mapeamento do layout e manutenção necessária Devido às alterações no layout da fábrica, resultantes da ampliação do espaço produtivo e consequente redução dos corredores de circulação, foi necessário remapear o trajeto percorrido pelo MiR. Esse processo foi realizado manualmente, em um período de inatividade do robô. A tarefa é trabalhosa e demorada, pois a condução manual do MiR em um ambiente em produção torna o mapeamento mais difícil. 55 O procedimento seguiu os seguintes passos: 1. O MiR foi conduzido manualmente ao longo da rota para que seus sensores e câmaras pudessem registar o ambiente. 2. Após o mapeamento inicial, ajustes foram feitos no mapa, como a eliminação de obstáculos temporários (ex.: pés de pessoas) e correção de áreas mal mapeadas. 3. Com o mapa otimizado, foram definidas as zonas de circulação, áreas restritas e limites de deslocamento (delimitados pela faixa rosa). 4. Em seguida, foram estabelecidas as posições exatas para recolha e entrega de estruturas, com o MiR sendo posicionado manualmente em cada local. As coordenadas dessas posições foram definidas no software como " shelf ", para automatizar os comandos de pegar e soltar o material. Após concluir o remapeamento e os ajustes necessários, o MiR voltou a operar sem problemas, cumprindo suas funções de maneira eficiente. Mapeamentos desatualizados ou incorretos podem gerar falhas operacionais, mas este problema foi resolvido com a criação de um novo mapa. Na Figura 42 é possível visualizar o layout do novo mapa. A linha externa, representada em rosa, define os limites do espaço de circulação permitido para o robô. A área em amarelo indica a zona de deslocamento efetivo do MiR, enquanto as marcações circulares em azul e lilás correspondem às posições específicas de operação, onde o robô realiza as ações de recolha e entrega de materiais. 56 Figura 42: Novo mapa do MiR para a área de trabalho do edifício 1 Paralelamente, foram discutidos com o fornecedor alguns problemas de desempenho do robô. O MiR não recebia manutenção preventiva, o que resultava em falhas e paragens frequentes. Para evitar isso, a equipa foi sensibilizada sobre a importância da manutenção regular, visando a correção imediata de futuras falhas. Quanto aos problemas específicos, como falhas no carregamento e desgaste das rodas, foram agendadas reuniões com o fornecedor (EPL). Ficou decidido que o carregador seria enviado para reparo e que novas rodas seriam instaladas na próxima visita. Essas ações visam garantir que o robô opere de maneira mais eficiente e atenda às expectativas operacionais da fábrica. 57 5.3.2. Solução para a Organização do Material a Transportar e Caso de Estudo Para mitigar os problemas identificados na rota de abastecimento de material para SMT, foi projetada uma solução integrada que aprimora tanto o transporte quanto a organização do material. Este esforço visa atender especialmente os problemas destacados anteriormente, com foco nos itens 2, 3, 4 e 6, relacionados ao design do carrinho atual, falta de organização e ineficiência operacional (Figura 41). Padronização do Carrinho e Compatibilidade com o MiR O novo conceito inclui a padronização do carrinho de transporte, alinhado às necessidades das linhas SMT e totalmente compatível com o MiR. Essa abordagem elimina o manuseamento duplo de material e reduz o tempo gasto em transferências, garantindo maior eficiência no processo de abastecimento. A padronização também requer ajustes nos processos do armazém, incluindo a reorganização das operações de picking e a adoção de caixas ESD para transporte. Figura 43: Caixa ESD para transporte 58 Adoção de Caixas ESD As caixas ESD, já utilizadas no edifício 2, foram adaptadas para o edifício 1, compondo uma estrutura de transporte eficiente (Figura 43). Essas caixas resolvem diversos problemas: 1. Organização por Linha: Cada caixa é dedicada a uma linha de produção, eliminando a necessidade de retornos ao armazém e reduzindo o tempo gasto pelos operadores na busca por material. 2. Estrutura Simples e Funcional: O design do carrinho com dois andares, similar a uma prateleira, permite transportar até 16 caixas por viagem, otimizando o espaço e mantendo o material protegido e organizado. 3. Separação por Setor e Localização: Foi proposto um separador móvel dentro das caixas, facilitando a alocação do material para setores distintos, como frente e traseira das linhas (Figura 46). Figura 44: Carrinho de testes parado no ponto de recolha Estudo de Caso: Teste do Novo Conceito Para validar o conceito, foi realizado um estudo prático em duas rotas (A/B) que abastecem 12 linhas de produção (Figura 45). Os principais aspetos do teste foram: 65 𝑇𝑎𝑏𝑎𝑠𝑡𝑒𝑐𝑒𝑟=120𝑠 4. Tempo em retas: 𝐷𝑖𝑠𝑡â𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑟𝑒𝑠𝑡𝑎𝑛𝑡𝑒=200−18−3=179𝑚 𝑇𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙=179 1,2 =149𝑠 5. Tempo total da rota C: 𝑇𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙𝐶=22,5+15+120+149+20=327𝑠 (5 𝑚𝑖𝑛𝑢𝑡𝑜𝑠) Tempo Total das Rotas Somando os tempos de ambas as rotas: 𝑇𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙=𝑇𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴|𝐵+ 𝑇𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙𝐶 𝑇𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙=468𝑠+327𝑠=855𝑠 (13,25 𝑚𝑖𝑛𝑢𝑡𝑜𝑠) O robô realiza carregamento oportuno, estima-se que por cada 15 minutos de trabalho é necessário 1 minuto de carregamento. Adicionando o tempo de carregamento do MiR: 𝑇𝑓𝑖𝑛𝑎𝑙=13,25+1=14,25 𝑚𝑖𝑛𝑢𝑡𝑜𝑠 O tempo total está dentro do limite estipulado de 20 minutos, mostrando viabilidade para a operação. Desperdício nos deslocamentos dos colaboradores Deslocamento total: 418 m (Soma dos deslocamentos até aos pontos de recolha e volta dos 16 colaboradores). Velocidade do colaborador: 1 m/s. Tempo de recolha de material por colaborador: 5 s. Tempo de trabalho por Turno: 457 minutos. 66 Tempo total desperdiçado por turno (418𝑚∗1𝑚 𝑠+(5𝑠∗16))∗3∗8=11 952 𝑠 (199,2 𝑚𝑖𝑛𝑢𝑡𝑜𝑠) Tempo desperdiçado por pessoa por turno 11 952 16 =12 𝑚𝑖𝑛𝑢𝑡𝑜𝑠 𝑝𝑜𝑟 𝑝𝑒𝑠𝑠𝑜𝑎 𝑝𝑜𝑟 𝑡𝑢𝑟𝑛𝑜 Ocupação desperdiçada por turno 12 𝑚𝑖𝑛∗ 100% 457 =2,7% 2,7% da ocupação do colaborador são desperdiçados com deslocamentos. Impacto Financeiro • Custo anual por colaborador: 18.000 €. • Ocupação desperdiçada com deslocamentos por colaborador por turno: 2,7%. • Gasto por colaborador: 18000∗0,027=486 € • Gasto total (16 colaboradores): 486∗16=7776 € Custo atual do processo para os 16 colaboradores por turno: 19 104 €. • Economia anual estimada: 19 104−7776=11 328 € A implementação desta rota reduz significativamente o desperdício de tempo e recursos, mantendo o tempo total de operação abaixo do limite estipulado. Além disso, proporciona economia financeira expressiva e melhora a eficiência dos colaboradores, que podem focar em atividades de maior valor agregado. 67 Desenho e Estrutura da Nova Solução Foi desenvolvido, em colaboração com o departamento de engenharia da empresa, um novo design de carrinho que cumpre os requisitos do projeto e facilita o transporte automatizado de rolos. Este novo carrinho segue uma configuração de estante com três níveis (Figura 48): • O primeiro nível é destinado ao armazenamento de dois rolos de maiores dimensões. • O segundo nível é dedicado ao setor A. • O terceiro nível é destinado ao setor B. Esta configuração simplifica o processo de abastecimento e recolha de materiais, melhorando a eficiência geral das operações. Caso a solução seja implementada, alguns ajustes adicionais poderão ser feitos na estrutura para otimizar ainda mais o sistema. O desenho técnico da solução é apresentado mais ao detalhe no Anexo IV – Desenho técnico da estrutura para a rota de entrega por pontos. Figura 48: Carrinho MiR para a rota por pontos específicos 68 Vantagens da Solução • Operação milk run eficiente: Transporte sincronizado de materiais e retorno de caixas vazias. • Entrega "one touch": Simplifica a logística, eliminando múltiplas manipulações. • Eliminação de identificação manual: Reduz erros e padroniza o processo. • Standardização: Uso de caixas uniformes melhora a organização e rastreabilidade. • Custos operacionais reduzidos: A eficiência do sistema minimiza gastos. Desvantagens da Solução • Deslocamentos residuais: Colaboradores de SMT ainda precisam de se mover para operar o sistema. • Espaço adicional necessário: O novo sistema exige reorganização no armazém. • Dependência de robôs: Falhas técnicas podem comprometer a operação planeada. 5.3.3.2. Rota 2 – Automatização total e karakuri O método Karakuri Kaizen , combinado com robôs móveis como o MiR, otimiza o abastecimento das linhas de produção ao reduzir desperdícios e promover um transporte eficiente e sustentável. Essa abordagem utiliza mecanismos simples e automação para agilizar o fluxo de materiais. De forma simplificada, a execução desta rota seguiria os seguintes passos: 1. O Colaborador 1, no armazém, realiza o picking do material e o posiciona na mesa de trabalho; 2. O Colaborador 2 identifica e organiza os materiais em caixas específicas; 3. O MiR com a estrutura fixa e acoplada dirige-se ao colaborador; 69 4. O Colaborador 2 retira as caixas vazias, coloca as caixas cheias na estrutura do MiR e atribui a missão ao robô; 5. O robô transporta as caixas até ao ponto de entrega designado; 6. No ponto de entrega, o sistema karakuri desacopla automaticamente as caixas cheias e carrega as vazias; 7. O robô retorna ao armazém para reiniciar o ciclo. A Figura 49 apresenta um robô móvel (AMR) equipado com uma estrutura fixa e uma prateleira de transferência associada a um sistema karakuri . Este sistema utiliza mecanismos simples e gravidade para realizar a troca automatizada de caixas cheias e vazias, sem necessidade de energia elétrica. No ponto de entrega, as caixas cheias são descarregadas diretamente na prateleira enquanto as caixas vazias são simultaneamente carregadas no robô, ilustrando o princípio de eficiência e simplicidade do karakuri kaizen. Essa configuração elimina manipulações desnecessárias e melhora o fluxo de materiais no processo. Figura 49: Exemplo ilustrativo de karakuri kaizen Na Figura 50 é possível observar de uma forma intuitiva o funcionamento desta rota. 70 Figura 50: Funcionamento da rota karakuri Cálculo dos Tempos de Entrega O tempo total da rota é determinado pela fórmula: 𝑇𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙=𝑇𝑐𝑢𝑟𝑣𝑎𝑠+𝑇𝑝𝑎𝑟𝑎𝑔𝑒𝑛𝑠+𝑇𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙+𝑇𝑎𝑏𝑎𝑠𝑡𝑒𝑐𝑒𝑟+𝑇𝑣𝑎𝑟𝑖á𝑣𝑒𝑖𝑠 Os valores considerados para este cálculo são: Parâmetros Utilizados • Velocidades: o Reta: 1,2 m/s. o Curvas: 0,8 m/s. o Paragens: 0,2 m/s. • Tempo de abastecimento: 20 s. • Tempo de carga/descarga: 25 s. 71 • Tempo das variáveis: 20 s. • Dados da rota: o Distância total da rota: 171,3 m. o Curvas: 6 (Distância total de 18 m). o Paragens: 1 (Distância total de 3 m). Cálculo Parcial 1. Tempo nas curvas: 𝑇𝑐𝑢𝑟𝑣𝑎𝑠=𝐷𝑖𝑠𝑡â𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑛𝑎𝑠 𝑐𝑢𝑟𝑣𝑎𝑠 𝑉𝑒𝑙𝑜𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒 𝑛𝑎𝑠 𝑐𝑢𝑟𝑣𝑎𝑠 =18 0,8=22,5 𝑠 2. Tempo nas paragens: 𝑇𝑝𝑎𝑟𝑎𝑔𝑒𝑛𝑠= 𝐷𝑖𝑠𝑡â𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑛𝑎𝑠 𝑝𝑎𝑟𝑎𝑔𝑒𝑛𝑠 𝑉𝑒𝑙𝑜𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒 𝑛𝑎𝑠 𝑝𝑎𝑟𝑎𝑔𝑒𝑛𝑠=3 0,2=15 𝑠 3. Tempo de deslocamento normal: 𝑇𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙=𝐷𝑖𝑠𝑡â𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑟𝑒𝑡𝑎 𝑟𝑒𝑠𝑡𝑎𝑛𝑡𝑒 𝑉𝑒𝑙𝑜𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒 𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙 =171,3−(6∗3)−3 1,2 =125𝑠 Tempo Total da Rota para um ponto de entrega 𝑇𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙=𝑇𝑐𝑢𝑟𝑣𝑎𝑠+𝑇𝑝𝑎𝑟𝑎𝑔𝑒𝑛𝑠+𝑇𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙+𝑇𝑎𝑏𝑎𝑠𝑡𝑒𝑐𝑒𝑟+𝑇𝑣𝑎𝑟𝑖á𝑣𝑒𝑖𝑠 𝑇𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙=22,5+15+125+20+20=202,5 𝑠 (3,4 𝑚𝑖𝑛𝑢𝑡𝑜𝑠 𝑝𝑜𝑟 𝑟𝑜𝑡𝑎) Capacidade e Operação com Dois MiRs Para atender à necessidade de todas as linhas, o MiR tem de realizar a rota 8 vezes para abastecer os 8 pontos existentes. Considerando o tempo total de operação por robô: 𝑇𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙1𝑀𝑖𝑅 =202,5∗8=1620 𝑠 (27 𝑚𝑖𝑛𝑢𝑡𝑜𝑠) Com dois MiRs a operar em paralelo: 𝑇𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙2𝑀𝑖𝑅 =1620 2=810 𝑠 (13,5 𝑚𝑖𝑛𝑢𝑡𝑜𝑠) 72 Adicionando 1 minuto pelo carregamento oportuno: 𝑇𝑓𝑖𝑛𝑎𝑙=13,5+1=14,5 𝑚𝑖𝑛𝑢𝑡𝑜𝑠 O tempo total está dentro do limite estipulado de 20 minutos, mostrando viabilidade para a operação com dois MiR. Desperdício nos deslocamentos dos colaboradores Deslocamento total: 326 m (Soma dos deslocamentos até aos pontos de recolha e volta dos 16 colaboradores). Velocidade do colaborador: 1 m/s. Tempo de recolha de material por colaborador: 5 s. Tempo de trabalho por Turno: 457 minutos. Tempo total desperdiçado por turno (326𝑚∗1𝑚 𝑠+(5𝑠∗16))∗3∗8=9744 𝑠 (162,4 𝑚𝑖𝑛𝑢𝑡𝑜𝑠) Tempo desperdiçado por pessoa por turno 162,4 16 =10 𝑚𝑖𝑛𝑢𝑡𝑜𝑠 𝑝𝑜𝑟 𝑝𝑒𝑠𝑠𝑜𝑎 𝑝𝑜𝑟 𝑡𝑢𝑟𝑛𝑜 Ocupação desperdiçada por turno 10 𝑚𝑖𝑛∗ 100% 457 =2,2% 2,2% da ocupação do colaborador são desperdiçados com deslocamentos. Impacto Financeiro • Custo anual por colaborador: 18.000 €. • Ocupação desperdiçada com deslocamentos por colaborador por turno: 2,2%. 73 • Gasto por colaborador: 18000∗0,022=396 € • Gasto total (16 colaboradores): 396∗16=6336 € Custo atual do processo para os 16 colaboradores por turno: 19 104 €. • Economia anual estimada: 19 104−6336=12 768 € Vantagens da solução: • Redução do desperdício: Colaboradores podem focar em tarefas de maior valor. • Automatização completa: Entregas diretas e precisas. • Melhoria ergonômica: Menor esforço físico para os colaboradores. Desvantagens da solução: • Elevado investimento inicial: Aquisição de robôs e infraestrutura. • Espaço adicional necessário: Para integração do sistema no armazém. A implementação da Rota Karakuri adaptada aos MiR é uma solução eficiente e sustentável. Apesar do investimento inicial, os benefícios em termos de economia de tempo e redução de desperdícios fazem com que seja uma possibilidade viável, garantindo um processo de abastecimento inteligente e otimizado. 74 5.3.3.3. Rota 3 – Mizusumashi e comboio logístico Um dos grandes problemas com as rotas apresentadas anteriormente é que todas estão dependentes do desempenho de um equipamento autónomo, neste caso o MiR. Devido á ainda elevada falta de fiabilidade por parte de um equipamento deste tipo, foi estudada outra possibilidade utilizando um equipamento conduzido por mão humana, o comboio logístico. O termo mizusumashi , que em japonês faz referência a um "inseto d'água" que se move agilmente entre locais, simboliza o papel deste operador logístico responsável pela rota: mover-se de forma ágil e constante entre os armazéns e as estações de trabalho, reabastecendo as linhas conforme a necessidade (Figura 51). Já o comboio logístico refere-se ao transporte estruturado de materiais utilizando um veículo que segue uma rota fixa, atrelado a carruagens e prateleiras de transporte (Figura 51). Esta abordagem permite que as estações de trabalho recebam apenas os materiais e componentes necessários, no momento certo, evitando excessos de stock, desperdício de tempo e interrupções na produção. Figura 51: Comboio logístico e Mizusumashi Semelhante ao ilustrado na Figura 51, o comboio logístico será composto por um ou mais trolleys , evitando, assim, a necessidade de uma estrutura de grandes dimensões que exigiria alterações significativas e dispendiosas no layout. A utilização de múltiplos trolleys também permite a separação por diferentes tipologias de material a transportar. Funcionamento da Rota A operação segue os passos abaixo: 81 Com os pesos definidos, as soluções serão pontuadas para cada critério usando uma escala numérica, como de 1 a 5 (onde 5 é o mais favorável). Multiplicando a pontuação de cada solução pelo peso correspondente podemos obter uma pontuação ponderada para cada critério. Depois, soma-se as pontuações ponderadas para obter uma pontuação total para cada solução (Tabela 4). A solução que tiver a maior pontuação total será aquela que, de acordo com os critérios definidos e seus pesos, é a mais adequada para a empresa. No entanto, a análise para a empresa deverá ir além dos números: é importante considerar possíveis compromissos e a viabilidade de implementação de cada solução. Esta análise comparativa foi desenvolvida com base nas perceções adquiridas em reuniões onde estas soluções foram debatidas, em conversas com membros da chefia e do desenvolvimento das propostas, e na identificação dos fatores valorizados pela empresa no momento. Esse entendimento permitiu estruturar a tabela ponderada, refletindo os critérios e pesos mais relevantes para o sucesso da operação no contexto analisado. Tabela 4: Pontuação ponderada das diversas rotas Critério Peso (%) 1. AMR entrega em pontos específicos (Pontuação) 2. Mizusumashi (Pontuação) 3. AMR karakuri (Pontuação) Custo de Implementação 20% 4 2 1 Custo Operacional 15% 4 1 3 Milk run eficiente 20% 2 5 4 Velocidade de Entrega 10% 4 5 4 Fiabilidade e Redução de Erros 20% 3 5 3 Segurança 10% 4 5 3 Sustentabilidade 5% 4 3 4 Pontuação ponderada 3,4 3,7 2,95 82 • Análise dos critérios e consequentes pesos Como demostrado na Tabela 4, foram selecionados sete critérios com diferentes pesos para avaliar as três rotas em estudo. Os pesos atribuídos refletem as prioridades logísticas da APTIV, levando em conta suas necessidades e preocupações. Os critérios mais relevantes são: custo de implementação, realização de um milk run eficiente e a fiabilidade/redução de erros. O custo de implementação é crucial devido à política da empresa de retorno de investimento em até 1 ano e meio, o que exige soluções com baixo custo para serem aprovadas. O milk run é fundamental para a logística interna, pois garante a entrega de material à produção sem necessidade de deslocamento por parte dos operadores, maximizando a eficiência produtiva. Já a fiabilidade e a redução de erros são primordiais, uma vez que a rota atual, que utiliza o MiR 100, enfrenta problemas devido à movimentação intensa dos colaboradores e cargas, afetando o desempenho do robô. Dado que não é possível criar uma área exclusiva para os robôs, a empresa valoriza mais soluções de transporte não autónomas, embora isso represente um retrocesso em termos de automação industrial. A velocidade de entrega, por estar dentro dos padrões desejados em todas as rotas, tem menor peso na avaliação. Por outro lado, o custo operacional é relevante, pois representa um gasto contínuo que a empresa terá ao longo do tempo. • Pontuação atribuída É importante destacar os fundamentos das pontuações atribuídas às diferentes soluções. Há uma grande variação nos custos entre elas. A solução com o sistema karakuri envolve um investimento significativo, exigindo a compra de um novo robô, quatro carrinhos para o MiR e oito estruturas fixas nas linhas de produção, o que torna o retorno de investimento inviável no curto prazo. Já a solução mizusumashi , embora tenha um custo operacional elevado devido à necessidade de um operador dedicado, requer um investimento inicial menor, com a aquisição de um comboio logístico e quatro trolleys, justificando a pontuação de 2. Por outro lado, a rota por pontos específicos de entrega tem um custo inicial muito mais reduzido, sendo necessário apenas adaptar ou reformular os carrinhos. 83 O critério do milk run eficiente já foi abordado, e todas as soluções cumprem o objetivo de levar caixas cheias e trazer as vazias. Contudo, a pontuação favorece a solução que exige menor deslocamento dos colaboradores da produção. Em relação à fiabilidade, embora as soluções com MiR tenham um bom desempenho, o mizusumashi , operado por uma pessoa, apresenta menos erros, paragens e falhas, garantindo maior confiabilidade. No geral, a solução mizusumashi obteve a maior pontuação ponderada, com 3,7, sendo a mais adequada para implementação. No entanto, se for priorizada uma solução de menor custo e alinhada à automação, a rota por pontos específicos também se destaca, com uma pontuação de 3,4. 5.4. Conclusão e trabalhos futuros 5.4.1. Conclusão Ao longo deste projeto, foi realizada uma análise abrangente das rotas logísticas no edifício 1, operadas pelo robô MiR 100, com o objetivo de otimizar os processos de entrega de materiais. O estudo focou-se na identificação dos problemas que afetam a eficiência das operações, nomeadamente os desperdícios de tempo e recursos causados pela falta de um sistema de milk run adequado. Os resultados mostraram que o sistema atual obriga os colaboradores de SMT a recolherem o material em pontos fixos, resultando em desperdícios significativos, tanto em termos de tempo como de custo. A falta de um milk run eficiente não só prolonga os tempos de deslocamento como também afeta a produtividade, com uma perda anual estimada em 19 104 euros, além de 6,6% do tempo de trabalho diário dedicado a atividades não produtivas. Foram propostas três rotas alternativas para melhorar este processo: (1) rota de entrega por pontos específicos, (2) automatização total com dois robôs MiR, e (3) utilização do comboio logístico através do Mizusumashi . A análise comparativa destas soluções, baseada em critérios como custo de implementação, custo operacional, eficiência do milk run , fiabilidade, e segurança, demonstrou que a solução do Mizusumashi oferece uma maior redução de desperdícios e 84 eficiência logística, sendo a única que elimina completamente os deslocamentos dos colaboradores da SMT. Embora a rota Mizusumashi tenha-se mostrado a mais promissora em termos de eficiência, é importante considerar os desafios associados à sua implementação, nomeadamente a necessidade de alocação de recursos humanos específicos, o que pode representar uma limitação, especialmente sem a contratação de novos colaboradores. 5.4.2. Trabalhos Futuros Apesar dos avanços alcançados com a implementação das rotas propostas, há ainda áreas de melhoria e oportunidades para expandir a investigação e otimização dos processos logísticos: 1. Implementação e Validação em Ambiente Real: Os resultados deste estudo são baseados em simulações e cálculos teóricos. A próxima fase deverá envolver a implementação real das rotas propostas no ambiente de produção, com monitorização contínua dos indicadores de desempenho para validar os ganhos de eficiência e os benefícios financeiros estimados. 2. Aperfeiçoamento do Design do Trolley: Embora tenham sido feitas melhorias no design do carrinho de transporte, há potencial para desenvolver um sistema mais modular e adaptável, que permita ajustar-se automaticamente ao tipo e quantidade de material a ser transportado. Isto garantiria uma maior flexibilidade nas operações logísticas e evitaria a subutilização do espaço disponível. 3. Sustentabilidade e Eficiência Energética: O impacto ambiental das operações logísticas deve ser continuamente analisado. Investir em soluções de mobilidade elétrica de baixa emissão e na integração de fontes de energia renováveis no sistema de transporte poderia alinhar as operações com os objetivos de sustentabilidade da empresa, reduzindo a pegada de carbono e otimizando o consumo energético. 4. Análise do Impacto Humano e Organizacional: Embora o foco tenha sido a otimização técnica, é importante avaliar como as mudanças propostas afetam a força de trabalho. Estudos futuros poderiam incluir uma análise mais detalhada sobre a adaptação dos 85 colaboradores às novas rotas e tecnologias, identificando oportunidades para formação e desenvolvimento de novas competências. Com estas sugestões, espera-se que a empresa continue a evoluir na direção de processos logísticos mais eficientes, sustentáveis e alinhados com os princípios do Lean 4.0 , mantendo-se competitiva no mercado global. 6. Projeto 2 Semelhante ao Projeto 1, este projeto também se foca na logística interna do edifício 2, com a implementação de um equipamento autónomo, o MiR 500 EU pallet lift. Este robô móvel (AMR) é capaz de transportar cargas de até 500 kg, sendo adaptado ao manuseamento de paletes. O projeto surge numa fase de transição, com a instalação de novas linhas de SMT, exigindo a criação de um fluxo regular de entrega de materiais, algo inexistente até então. Para atender a essa necessidade, foi planeado um novo armazém de rolos SMT. Diferente do Projeto 1, cujo foco era melhorar rotas de transporte, este projeto visa otimizar ao máximo a utilização do MiR 500, garantindo que ele atinja sua capacidade total de transporte, agregando valor à empresa. O desenvolvimento deste projeto será descrito conforme a seguinte estrutura: 1. Apresentação das áreas relevantes para as rotas de entrega de materiais. 2. Análise dos objetivos, problemas identificados e pontos a melhorar. 3. Descrição do trabalho realizado e propostas para atingir os objetivos. 4. Conclusão e sugestões para trabalhos futuros. 6.1. Áreas e funcionamento Neste ponto, será apresentada uma explicação detalhada sobre as áreas relacionadas à receção e ao abastecimento de materiais no edifício 2, que são fundamentais para o funcionamento do 86 MiR. Conforme ilustrado na Figura 53, o edifício conta com quatro áreas de armazenamento, denominadas "SKs" ( supermarkets ) pela empresa. Esses locais são responsáveis por atender às necessidades da produção, e o transporte de materiais entre as áreas é realizado pelo robô autónomo ou, em alguns casos, por um colaborador designado como "colaborador da rota externa". Este projeto foca especificamente nessas movimentações internas de materiais. Figura 53: Áreas de trabalho rota interna ed_2 • Plataformas MiR A área das plataformas do MiR, identificada na Figura 53 como "Plat MiR", é onde ocorre a maior parte das receções e abastecimentos realizados pelo robô. Como mostrado na Figura 54, o local possui três plataformas fixas: duas destinadas ao envio de material para os supermercados (SKs) e uma para a receção de material. A gestão do material recebido nos SKs é feita pelos colaboradores de armazém, que, ao identificar as necessidades, utilizam o empilhador para posicionar a palete de material na plataforma correspondente. Após a palete estar no local, a missão é atribuída ao robô. O processo de atribuição de missões será detalhado na explicação das rotas de entrega. 87 Figura 54: Área de plataformas do MiR • SK2/8 – supermercado 2 & supermercado 8 A área "SK2/8", assim como a área das plataformas do MiR, serve como ponto de referência para as rotas do colaborador externo. É neste local que o colaborador recolhe as paletes com material para suas rotas ou deposita material destinado ao edifício 1. A gestão do abastecimento deste ponto, assim como nas plataformas do MiR, é realizada pelos colaboradores do armazém. O local é dividido em duas zonas: a zona "in", onde é colocado o material de entrada para abastecimento do edifício 2, e a zona "out", onde o colaborador externo deposita material destinado a áreas externas do edifício (Figura 55). 88 Figura 55: SK2/8 • SK9 – Labbeling e armazém O supermercado 9 é a nova área de armazenamento de rolos para SMT no edifício 2, atendendo a toda a necessidade de material para as linhas deste edifício e uma parte significativa do edifício 1. Trata-se de uma área em constante expansão, com grandes perspetivas de crescimento em termos de armazenamento de materiais para SMT. Esta instalação é composta por duas zonas interligadas, cada uma com requisitos de limpeza técnica distintos (Figura 56). A primeira zona, um CG1, é dedicada exclusivamente à recepção e abertura de caixas. A segunda zona é um CG2, destinado ao armazenamento, que possui elevados padrões de limpeza técnica. 89 Na Figura 56, pode-se observar o funcionamento deste posto de trabalho, que envolve três colaboradores: o colaborador da rota externa, o colaborador responsável pela etiquetagem ( Labelling ) e o colaborador encarregado da abertura de caixas e abastecimento do conveyor . Compreender as funções de cada um desses colaboradores é crucial para o desenvolvimento deste projeto. Figura 56: Funcionamento do SK9 1. Colaborador que abastece o conveyor O trabalho deste colaborador divide-se nas seguintes tarefas (Figura 57): 1. Colocar palete com Raw material no devido local perto da bancada; 2. Abrir caixas e alimentar o conveyor ; 3. Tirar lista para o Sk4 (cerca de 20 materiais por hora); 4. Recolhe o carrinho para abastecer as dornas (caixas ESD colapsáveis encarregues de transportar material entre edifícios). 5. Recolhe carrinho para abastecer as estantes no Ed2. 6. Volta para o local a vir alimentar o conveyor . 90 Uma vez por dia este também faz a alocação do material dado como “ok” pela qualidade nas estantes. Este fluxograma desenvolvido está apresentado com mais detalhe no Anexo I – Fluxograma do colaborador de abastecimento do conveyor . Figura 57: Fluxo de trabalho do colaborador do Labelling 2. Colaborador do Labelling O colaborador responsável pelo processo de etiquetagem ( Labelling ) tem como principal função identificar e organizar os rolos de material nas caixas correspondentes. Esta função é realizada ao final do sistema de transporte ( conveyor ), onde está posicionado o posto de trabalho dedicado à tarefa (Figura 58). O colaborador começa por realizar o picking da guia que acompanha o material na caixa e, em seguida, procede à etiquetagem individual de cada rolo, gerando uma etiqueta única que identifica o rolo e o seu destino. Durante este processo, é possível identificar a qual edifício cada número de peça ( part number ) pertence, permitindo a separação adequada dos rolos nas caixas designadas. Quando os carrinhos próximos ao colaborador estão cheios, outro colaborador responsável pelo abastecimento do conveyor recolhe o material, seja para colocá-lo na dorna (caso seja diretamente destinado ao edifício 1) ou para alocá-lo nas estantes (destinado ao edifício 2 ou futuramente edifício 1). 97 Além dessas atividades, o colaborador faz o picking dos materiais necessários nos supermercados (2, 4, 5 e 8) da área de plásticos, utilizando um terminal Zebra para registar e baixar os itens (Figura 65). Figura 65: Terminal Zebra Após a preparação da palete, o colaborador faz a cintagem e coloca a palete na plataforma do MiR para envio. Ele também descarrega paletes recebidas do MiR, organizando-as no local adequado (estantes ou paletes), e esporadicamente leva paletes vazias para o cais sul (Figura 66). Este colaborador realiza ainda uma rota de compensação para a injeção de plásticos durante as pausas do colaborador dedicado aos plásticos, executando essa tarefa cerca de sete vezes por turno. 98 Figura 66: Palete rececionada da plataforma do MiR Após completar o abastecimento das diversas áreas e finalizar a rota, o colaborador auxilia na abertura de caixas na área de etiquetagem, garantindo um fluxo constante de material para o conveyor . Além disso, ele transporta dornas vazias do SK2/8 (armazém) para o SK9 ( Labelling ) e leva as dornas cheias do SK9 para o SK2/8 contendo rolos destinados à produção do edifício 1. Também é responsável por transportar paletes com matéria-prima (caixas de rolos) do armazém (SK2/8) para o Labelling (SK9), assegurando o abastecimento contínuo do conveyor . Na Figura 67 podemos ver as paletes e dornas armazenadas no SK9 conforme as práticas dos 5s. 99 Figura 67: Dornas e paletes com raw material no sk9 6.3. Análise crítica da situação atual O principal objetivo deste projeto é otimizar o uso do robô MiR 500, atualmente subaproveitado, e maximizar suas capacidades. A abordagem envolve analisar as rotas realizadas pelo colaborador externo e adaptá-las para serem executadas pelo MiR. Em seguida, será avaliada a ocupação atual do robô. A meta é reduzir a carga de trabalho do colaborador externo, de modo que suas funções logísticas, que não agregam valor, possam ser redistribuídas para outros colaboradores ou eliminadas, permitindo à empresa uma redução de pessoal ou o reposicionamento desse colaborador em atividades de maior valor. Atualmente, o colaborador externo dedica-se exclusivamente ao transporte de materiais, um trabalho que não é ergonômico e que consiste apenas em movimentação de cargas. Na Figura 68, as tarefas marcadas a amarelo representam atividades que podem ser transferidas para o MiR ou eliminadas deste colaborador, como, por exemplo, o 100 transporte de material para SMT e a abertura de caixas. Também são apresentados os tempos necessários para executar as diferentes rotas e o impacto delas no trabalho diário do colaborador. Figura 68: Tarefas colaborador externo Vale destacar a inclusão de uma nova tarefa, o " picking nas estantes para BSI", uma atividade que até o momento é parte da rota completa de SMT, abrangendo desde a seleção de materiais nas estantes até o transporte. No futuro, essa função será atribuída ao colaborador responsável pela abertura de caixas. Ao observar a Figura 69, vemos que o colaborador externo tem uma ocupação de cerca de 70%. Ao remover as funções destacadas em amarelo, essa ocupação cai para 27%, e ao eliminar a tarefa de picking nas estantes, a sua ocupação seria reduzida para 12%, o que permitiria a redistribuição das tarefas para outro colaborador. A explicação dos cálculos dos tempos e ocupações será aprofundado no capítulo das soluções. Figura 69: Ocupação do colaborador externo É relevante mencionar que a transferência destas tarefas para o MiR dependerá da sua disponibilidade. Atualmente, o MiR realiza apenas quatro tipos de missões, com um fluxo de trabalho relativamente baixo. Na Figura 70, está ilustrada a distância percorrida pelo robô nos dias da primeira semana de abril. Rota Tempo (min) Impacto (min) Gaiolas/Turno 3 8,8 Levar gaiola do armazém para Eletrónica e trazer gaiola vazia 5,07 44,54 Plásticos Paletes/Turno 2 10,6 Enviar material plástico para o SK2 & SK4 & SK8 3,88 40,98 Caixas/Turno 64 1,4 Receber e abastecer Estante com materiais (SK7) 2,81 4,01 Paletes/Turno 5 5,1 Receber e abastecer materiais em Palete (SK7) 1,73 8,79 Paletes/Turno 4 5,3 Levar Palete com vazios para Cais Sul (SK7) 3,78 20,02 SMT - Armazém Carrinhos/Turno 3 7,6 Levar carrinho com rolos para SMT 2,97 22,60 Rampas/Turno 5,0 15,3 Abrir caixas de Fornecedor e alimentar Rampa 21,52 98,85 Dornas/Turno 2 9,9 Colocar Dornas vazias no SK9 e enviar cheia para armazém 1,97 19,47 Paletes/Turno 2 9,9 Transportar palete com RM do armazem para o SK9 1,42 14,03 Carrinhos/Turno 5 5,0 Picking nas Estantes para BSI 10,05 49,85 TIPO Periodicidade (ciclos 20 min) FREQUÊNCIA T1 Rota Externa Duração Tarefas Periódicas Tempo de Ciclo 457 min Tempo de Ocupação T1 323,13 min Ocupação/Ciclo 14,14 min % Ocupação Colaborador 70,71% %Ocupação 70,71% %Ocupação sem tarefas a amarelo 27% Rota Externa 101 Figura 70: Distância percorrida na primeira semana de abril É possível observar que o trabalho do robô ronda os 21 km diários, o que representa uma ocupação entre 55% e 65% sobre o tempo total de trabalho disponível (análise a ser detalhada na secção seguinte). Através de uma análise do trabalho diário do equipamento e conversa com os colaboradores que trabalham com o MiR, é possível afirmar desde já que este possui diversos problemas que comprometem o seu funcionamento. Estes problemas com o equipamento dão origem a desperdícios no seu tempo de trabalho e afirma que o robô tem margem para otimização e pode executar uma maior quantidade de trabalho. 6.3.1. Análise do trabalho efetuado pelo robô Como mencionado anteriormente, uma parte significativa do trabalho realizado pelo MiR é considerado desperdício, indicando problemas relevantes no seu funcionamento. Para atingir os objetivos deste projeto, é essencial aumentar a carga de trabalho do robô. No entanto, antes de aumentar essa carga, é crucial resolver esses problemas operacionais, pois, apesar da capacidade ociosa disponível, a otimização do estado atual do MiR é necessária para evitar gargalos que comprometam a eficiência do sistema. Para entender melhor o desempenho do robô, foi realizada uma análise detalhada das missões executadas nos dias 23/04 e 29/04, dias com elevado volume de trabalho. Esta análise focou-se nos tempos de execução das missões, permitindo identificar possíveis falhas e áreas para melhoria. Conforme ilustrado na Figura 71, no dia 23/04, o MiR percorreu um total de 18,68 km. As 102 conclusões obtidas a partir desse estudo serão fundamentais para implementar as melhorias necessárias e garantir que o robô possa lidar com uma maior carga de trabalho de forma eficiente. Figura 71: Estatísticas do MiR no dia 23/04 A interface do MiR fornece dados detalhados sobre os tempos de cada missão realizada e o respectivo resultado, indicando se a missão foi concluída ou abortada. As missões são abortadas quando, devido a algum problema de desempenho, o robô não consegue completá-las. Como mencionado anteriormente, o tempo médio da missão mais longa é de 6 minutos e 33 segundos. Para fins de análise, foram consideradas aceitáveis missões com duração de até 8 minutos, proporcionando uma margem de segurança (Tabela 5). No caso de missões abortadas, estas são contabilizadas como desperdício, contribuindo para a ineficiência geral do robô. Tabela 5: Tipo de missões executadas Tipo de missão Tempo de missão Feita & < 8 min Boas missões Abortada &/ou > 8 min Desperdícios Na Tabela 6, são analisados os tempos das primeiras 13 missões realizadas no dia 23 de abril. Verifica-se que uma das missões, devido a problemas no desempenho do robô, demorou 23 103 minutos para ser concluída, um tempo muito superior ao esperado. No total de 132 missões executadas nesse dia, 99 foram concluídas com sucesso, enquanto 19 missões foram abortadas e 14 apresentaram um tempo de execução superior a 8 minutos. As missões abortadas referem-se a tarefas atribuídas ao AMR MiR que, por diversos motivos, não conseguem ser concluídas com sucesso. Essas interrupções podem ocorrer devido a falhas técnicas, obstáculos inesperados no percurso, erros na configuração das rotas ou outras condições adversas. Quando uma missão é abortada, é necessário realizar ajustes manuais no robô ou na sua programação para permitir a sua retomada ou eventual conclusão. Este tipo de ocorrência reduz a eficiência do equipamento, pode gerar atrasos no fluxo de trabalho previsto e desta forma é contabilizado como desperdício. A tabela completa está representada em maior detalhe no Anexo II - Tempos de rota do MiR para o dia 23 de abril. Tabela 6: Tempos de rota do MiR para o dia 23 de abril 23/04/2024 Contagem Número missão Tipo de missão Run time 1 1 Feita 0,26 1 2 Feita 6,48 1 3 Feita 2,55 1 4 Feita 4,05 1 5 Feita 6,15 1 6 Feita 5,34 1 7 Feita 3,45 1 8 Feita 7,46 1 9 Feita 4,57 1 10 Feita 3,32 1 11 Feita 5,04 1 12 Feita 4,54 1 13 Feita 23,5 …. Cálculo do Tempo Perdido no Funcionamento do Robô MiR 500 1. Cálculo do Tempo Perdido em Missões Abortadas: O tempo total desperdiçado com missões abortadas é obtido somando o tempo de todas as missões que não foram completadas. No dia analisado, 19 missões foram abortadas, totalizando: 104 • Tempo das missões abortadas: 103,64 minutos. 2. Cálculo do Tempo Perdido em Missões com Tempo Superior a 8 Minutos: Quando uma missão excede o tempo máximo esperado (8 minutos), consideramos como desperdício o tempo extra que ultrapassa essa marca. No caso das 14 missões que excederam esse limite, o tempo total foi de 187,38 minutos. Para calcular o desperdício: • Tempo total das 14 missões acima de 8 minutos: 187,38 minutos • Tempo esperado (8 minutos por missão): 8 minutos × 14 = 112 minutos • Tempo de desperdício dessas missões: 187,38 minutos - 112 minutos = 75,38 minutos 3. Cálculo do Tempo Total Desperdiçado: Somando o tempo perdido nas missões abortadas e o desperdício nas missões que excederam 8 minutos, temos o total de tempo desperdiçado no dia: • Tempo total desperdiçado: 103,64 minutos + 75,38 minutos = 179,02 minutos 4. Percentagem de Tempo Desperdiçado: Sabendo que o tempo total de utilização do robô nesse dia foi de 793,06 minutos, a percentagem de tempo desperdiçado é calculado da seguinte forma: • Tempo total de utilização: 793,06 minutos = 100% • Tempo desperdiçado: 179,02 minutos • Percentagem de tempo desperdiçado: (179,02 / 793,06) × 100 ≈ 23% Isso significa que 23% do tempo de operação do robô no dia 23/04 foi desperdiçado devido a problemas técnicos e excesso de tempo em missões. Análise Geral do Dia 23/04 • Total de missões realizadas: 132 missões • Tempo total de utilização: 793,06 minutos = 13,218 horas • Distância total percorrida: 18,68 km 105 • Velocidade média: 18,68 km / 13,218 horas ≈ 1,413 km/h • Tempo médio esperado para a missão armazém – eletrónica: 6,33 minutos • Tempo médio esperado para a missão armazém – plásticos: 4,3 minutos • Média do tempo das missões bem-sucedidas: 5,0204 minutos Ocupação e Desempenho do Robô • Tempo disponível por dia: 1440 minutos (24 horas) • Percentagem de ocupação do robô no dia: (793,06 / 1440) × 100 = 55% • Percentagem de ocupação desperdiçada: 23% (devido a missões abortadas ou demoradas) Consumo de Bateria O AMR MiR adota um sistema de carregamento oportunista, deslocando-se automaticamente ao posto de carregamento sempre que não há missões atribuídas para execução. Essa estratégia permite que o robô mantenha a bateria em níveis elevados, garantindo disponibilidade para futuras operações. A partir de uma análise visual, verificou-se que o equipamento mantém frequentemente uma percentagem elevada de carga na bateria, indicando que passa uma parte considerável do tempo no processo de carregamento. Esse comportamento sugere que há margem para aumentar a quantidade de trabalho logístico atribuído ao robô, otimizando a sua utilização e reduzindo períodos de ociosidade. • Taxa de carregamento: O robô carrega 1,5% da bateria por minuto. • Tempo necessário para carga completa: 100% / 1,5% por minuto = 67 minutos • Bateria consumida no dia: 105% (acima de uma carga completa) • Tempo diário gasto em carregamento: 105% × 1 minuto por 1,5% ≈ 70 minutos • Percentagem de tempo dedicado ao carregamento: (70 / 1440) × 100 ≈ 5% do tempo total diário Comparação com o Dia 29/04 Resultados semelhantes foram observados no dia 29/04, com uma ocupação de 59% e um desperdício de 20%. 106 6.3.2. Problemas funcionais com o robô MiR 500 Ao analisar o comportamento do robô durante a execução das suas rotas e os tempos previamente avaliados, tornou-se evidente que o equipamento apresentava uma série de problemas operacionais. Esses problemas manifestavam-se em forma de perda de conexão, paragens abruptas, dificuldades de comunicação com as plataformas e carregamento inadequado. Tais falhas comprometem o funcionamento autónomo do MiR 500, exigindo uma supervisão constante por parte dos colaboradores, quando o objetivo seria que o robô operasse de forma completamente independente, auxiliando a empresa no transporte de materiais. Para abordar essas questões de maneira abrangente, foi necessário reunir todos os responsáveis pelo sistema do MiR 500. Aproveitando a visita do técnico da EPL (fornecedor dos equipamentos MiR) no dia 16/04/2024, organizou-se uma reunião com os principais envolvidos: o fornecedor (EPL), o técnico de IT, o responsável pelas infraestruturas internas, o encarregado da operação diária do MiR e o supervisor de armazém da APTIV. Esta reunião permitiu uma discussão aberta sobre os problemas enfrentados, cobrindo todos os aspetos relevantes do sistema. No final do encontro, foram identificados sete problemas principais que precisavam ser resolvidos para melhorar o desempenho do MiR: • Antena externa partida, resultando em baixo alcance de sinal com a antena interna; • Desgaste das rodas mecânicas, dando origem a deslizamento e mau posicionamento do robô; • Necessidade de conectar pontos fixos (plataformas) por cabo para melhorar as conexões, como no portão 5 e nas plataformas do supermercado de eletrónica; • Problemas de posicionamento do MiR ao aproximar-se das plataformas localizadas no armazém; • Sinal de rede fraco na área designada, causando falhas na comunicação com o robô; • O MiR não deteta corretamente quando uma palete já está carregada, levando à colisão com outra palete e à queda de material; • O processo de carregamento da bateria do robô é lento, limitando sua eficiência operacional. 113 • Data de Resolução: 06/06/2024. 2. Desgaste das Rodas Mecânicas • Descrição do Problema: As rodas mecânicas do MiR estavam desgastadas, provocando deslizamento e mau posicionamento durante as operações. • Solução Proposta: Aquisição e substituição das rodas desgastadas por novas. • Responsável: Fornecedor (EPL). • Data de Orçamento: 02/05/2024. • Custo Estimado: 935 €. 3. Conexões de Cabos de Rede • Descrição do Problema: Alguns pontos fixos, como o portão 5 e duas plataformas no supermercado de fluxos, necessitavam de ligação por cabo para melhorar as conexões. Era também necessária a aquisição de três módulos WISE. Os módulos WISE (Wide Input Small Ethernet) são dispositivos inteligentes utilizados para monitorização, automação e controle remoto em sistemas industriais e de Internet of things (IoT). No presente contexto, os módulos WISE estão relacionados com melhoria da conectividade e automação dos pontos fixos mencionados, permitindo integração com o restante do sistema e garantindo uma operação mais eficiente e confiável. • Solução Proposta: Instalação dos cabos de rede e dos módulos WISE. • Responsável: APTIV + Fornecedor (EPL). • Data de Orçamento: 02/05/2024. • Custo Estimado: 1.770 €. 4. Problemas de Posicionamento do MiR • Descrição do Problema: O MiR apresentava dificuldades no posicionamento correto junto às plataformas do armazém. • Solução Proposta: Instalação da versão 3 do software nos equipamentos MiR. • Responsável: Fornecedor (EPL). • Data de Orçamento: 02/05/2024. • Custo Estimado: 0 €. 114 • Data de Resolução: 04/07/2024. 5. Sinal Fraco no Ponto de Carregamento • Descrição do Problema: O fraco sinal na área designada para o carregamento do MiR causava problemas de conexão. • Solução Proposta: Remover o SSID " newmanid " do ponto de acesso localizado na sala ao lado. • Responsável: IT da APTIV. • Data de Orçamento: 02/05/2024. • Custo Estimado: 0 €. • Data de Resolução: 05/06/2024. 6. Queda de Material • Descrição do Problema: O MiR não detetava a presença de uma palete quando carregada, o que causava colisões e queda de material quando as missões eram abortadas. • Solução Proposta: Avaliação da viabilidade de instalar um sensor de peso ou sensor de luz. • Data de Ocorrência: 07/05/2021. • Data de Orçamento, Cotação e Resolução: Em análise. 7. Mau Funcionamento no Carregamento do MiR • Descrição do Problema: O MiR apresentava um carregamento lento, prejudicando a sua utilização eficiente e provocando paragens completas. • Solução Proposta: Aquisição e instalação de uma nova placa de alimentação (Power board). • Responsável: Fornecedor (EPL). • Custo Estimado: 4.135 €. • Data de Resolução: 04/07/2024. 8. Serviço Técnico • Descrição: Deslocação do fornecedor às instalações da APTIV para resolver os problemas identificados. 115 • Custo Estimado: 2.568 €. Total Estimado para a Resolução dos Problemas: 9.408 €. % de trabalho desperdiçado atual: ± 20% Objetivo futuro com este plano de ações: aproximar ao máximo de 0%. A implementação deste plano de ação é crucial para assegurar o funcionamento eficiente e sem interrupções do MiR, promovendo a sua otimização contínua. As soluções foram definidas com base numa análise técnica das necessidades do robô, abrangendo hardware, software e infraestrutura. O sucesso desta implementação dependerá da colaboração entre os departamentos envolvidos e o fornecedor. Conforme indicado no plano de ações, o progresso na resolução dos problemas já está em curso, com algumas ações concluídas e outras previstas para breve. A substituição de componentes críticos, as atualizações de software e as melhorias na infraestrutura de rede vão aumentar significativamente a eficiência operacional do MiR, fortalecendo a sua fiabilidade nas operações logísticas da APTIV. 6.4.2. Nova rota de SMT O estudo da nova rota de SMT visa alcançar um dos principais objetivos deste projeto: automatizar a transferência de tarefas atualmente realizadas pelo colaborador da rota externa para o robô autónomo MiR 500, otimizando assim o processo de transporte de materiais. Para o desenvolvimento dessa rota, foi realizado um levantamento detalhado dos consumos diários de rolos de SMT na APTIV. Ao invés de focar apenas no consumo atual das duas linhas do edifício 2, consideraram-se os consumos totais de rolos da empresa. Essa abordagem é justificada pela necessidade de projetar a estrutura de transporte para atender às necessidades futuras da empresa, uma vez que a expansão para até cinco linhas de produção no edifício 2 está nos planos da APTIV. Outro fator relevante é a necessidade de garantir a limpeza técnica adequada no ambiente de armazenamento de rolos, como discutido anteriormente no ponto 6.3.3. A abertura de caixas no 116 armazém de rolos tem gerado resíduos e sujidade, o que pode comprometer a qualidade do material armazenado. Para mitigar esse problema, propõe-se a transferência da atividade de abertura de caixas de rolos para a área de repacking , localizada no edifício 2. A área de repacking é classificada como CG1 em termos de normas de limpeza e ESD ( Electrostatic Discharge ), oferecendo condições adequadas para a manipulação segura de materiais sensíveis. Nesse local, o material recebido dos fornecedores em caixas de cartão é transferido para caixas ESD reutilizáveis da APTIV. Além disso, a área está estrategicamente posicionada após o cais de receção de materiais do edifício 2, facilitando a integração do fluxo logístico com o MiR 500 (Figura 79). Figura 79: Localização da área do repacking Nas Figura 80 e 81, é possível observar o isolamento da área de repacking em relação ao ambiente circundante, bem como uma das estações de trabalho, onde o cartão é posicionado à direita e as caixas reutilizáveis à esquerda, prontas para serem abastecidas com material. 117 Figura 80 e Figura 81: Isolamento da área do repacking e estação de trabalho Considerando que a área de repacking já envolve o manuseamento de caixas de cartão, faz sentido que a atividade de abertura das caixas destinadas à SMT seja transferida para este local. Assim, a estrutura projetada para a rota de SMT foi dimensionada para suportar todo o consumo diário de rolos da fábrica. Isto porque o armazém de rolos do edifício 2 (área SK9) já atua como armazém central, abastecendo tanto a produção do edifício 2 como as 15 linhas de produção do edifício 1. No caso de, futuramente, a abertura das caixas ser transferida definitivamente para a área de repacking , é essencial que a estrutura desenvolvida seja capaz de atender às necessidades totais de abastecimento da empresa. Ao realizar a abertura dos rolos nesta área, eles já estarão prontos para ser transportados em caixas ESD e armazenados diretamente no SK9. Na Tabela 7 é apresentado o consumo diário de rolos, organizado por espessura, uma vez que esta variável determinará a capacidade de transporte da estrutura projetada. 118 Tabela 7: Consumo de rolos diário por espessura Espessura do Rolo Soma de Rolos/day AVG CW30 0,8 40,69 0,85 66,71 0,9 78,99 1 3728,12 1,3 1,62 1,5 539,15 1,7 5,81 1,8 1,94 2 262,14 2,5 117,29 2,7 79,01 2,8 27,96 3 319,43 3,5 187,41 4 19,52 4,5 56,30 4,8 11,79 5 380,57 5,5 5,53 6 140,79 6,5 10,24 7 46,83 7,5 0,69 8 152,46 Total Geral 6281,02 A empresa consome, em média, cerca de 6281 rolos por dia, com possíveis variações ligeiras, mas raramente abaixo dos 6000 rolos diários. Para identificar qual a espessura de rolos mais consumida diariamente, foi elaborada uma tabela com as percentagens acumuladas de consumo por espessura. Esta análise permitiu a criação de um diagrama de Pareto , o que possibilita a ordenação das espessuras de acordo com a sua frequência de utilização, facilitando a priorização das mais consumidas e, consequentemente, uma mais fácil projeção da estrutura necessária a desenvolver. A partir da análise da tabela, concluiu-se que 80% dos rolos consumidos têm espessuras de 1, 1,5, 3 e 5 centímetros. Com base nestes dados, foi elaborado um diagrama de Pareto que facilita 119 a visualização dos resultados, permitindo uma compreensão mais clara e uma análise futura mais eficiente (Figura 82). Figura 82: Diagrama de pareto quanto às quantidades consumidas por espessura A partir do diagrama, concluiu-se que 80% dos rolos consumidos têm espessuras de 1, 1,5, 3 e 5 centímetros. À medida que os estudos avançavam, começou-se a idealizar uma estrutura capaz de responder às necessidades futuras da empresa. O material continuará a ser transportado em caixas ESD dentro da estrutura, como tem sido feito até agora. Com base no carinho atual e nos dados analisados, identificou-se a necessidade de alocar 8 caixas por nível. Dadas as suas dimensões, este requisito implica que as dimensões da estrutura a ser desenvolvida ultrapassem as de uma euro-palete, resultando numa estrutura com dimensões de 900 x 1200 mm. Foi rapidamente concluído que a estrutura necessitaria de 3 níveis, proporcionando uma capacidade de transporte de 24 caixas. No entanto, como as dimensões ultrapassam as de uma euro-palete, para as quais as plataformas atuais estão dimensionadas, foi realizado um estudo para avaliar a viabilidade, fiabilidade e segurança de uma estrutura com essas dimensões (Figura 83). 8% 7% 6% 4% 4% 3% 2% 1% 1% 1% 1% 1% 0% 0% 0% 60% 68% 75% 81% 85% 89% 92% 93% 95% 96% 97% 98% 99% 99% 99% 100% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 1,00 1,50 5,00 3,00 2,00 3,50 6,00 2,50 2,70 8,00 4,50 7,00 2,80 0,90 4,00 4,80 Consumo por espessura CONSUMO(%) %Acumulada 120 Figura 83: Plataforma do MiR adequada para transportes de europaletes Numa primeira fase, esboçou-se a estrutura e discutiram-se várias possibilidades. A solução proposta envolvia uma estrutura que encaixasse por cima da euro-palete, respeitando o limite de 1 metro de largura da plataforma. Contudo, essa margem de manobra reduzida exigiu uma análise mais detalhada. O primeiro estudo visou validar a viabilidade da estrutura, analisando as tolerâncias envolvidas no posicionamento da palete na plataforma elevatória e a relação do MiR com a mesma. Dado que o robô pode apresentar desvios no posicionamento, era essencial analisar o pior cenário para avaliar o risco de colisão com as paredes da plataforma. Inicialmente, realizou-se uma análise visual, onde foram retiradas medidas e margens. Posteriormente, contactou-se o fornecedor para obter informações sobre o erro de posicionamento do MiR em relação à plataforma. Com essas informações, foi feito um esboço em CAD para avaliar se havia margem de manobra suficiente para o posicionamento seguro da estrutura na plataforma. As tolerâncias consideradas foram: 121 • +/- 7,5 mm no posicionamento da palete na plataforma fixa; • +/- 25 mm no posicionamento da palete na plataforma elevatória; • +/- 1,5 mm no posicionamento do MiR em relação à plataforma. Com estas margens, foi realizada uma simulação simples em CAD, conforme ilustrado na Figura 84, aplicando o pior cenário em termos de tolerâncias. A simulação demonstrou que haveria sempre uma margem superior a 20 mm para as paredes das plataformas, o que comprova que a estrutura pode ser desenvolvida com as dimensões propostas. Após esta validação inicial, foram realizadas reuniões com o departamento de segurança e a equipa de limpeza técnica para identificar possíveis entraves ou requisitos específicos que devem ser atendidos no desenvolvimento da estrutura. Figura 84: Desenho técnico do posicionamento da estrutura numa plataforma elevatória De modo a perceber a quantidade de estruturas necessárias a ser desenvolvidas foi realizado um estudo relativamente á capacidade de transporte de material da mesma. 122 Capacidades Diárias de Transporte da Estrutura 1. Dimensões da Estrutura • Comprimento: 1200 mm • Largura: 900 mm • Altura: 1655 mm 2. Dimensões da Caixa • Comprimento: 430 mm • Largura: 275 mm • Altura: 175 mm • Nota: Retiraram-se 15 mm da largura da caixa devido às extremidades, o que resulta em 260 mm de espaço útil por caixa para acomodar os rolos. Figura 85: Caixa ESD para transporte de rolos 3. Quantidade de Caixas por Estrutura • Total de 24 caixas podem ser acomodadas na estrutura. 4. Espessuras dos Rolos Consumidos • 10 mm: 60% do consumo. • 15 mm: 8% do consumo. • 50 mm: 7% do consumo. • 30 mm: 6% do consumo. 129 Figura 92: Plataformas nos fluxos (sk4/5) Num futuro próximo, a rota será testada com a nova estrutura a partir da plataforma de plásticos, e a implementação de uma segunda plataforma para a área de Labelling (SK9) está planeada. Embora não tenha sido possível acompanhar a implementação total da rota, os avanços realizados até agora indicam que todos os elementos estão alinhados para a implementação da nova rota. Este será mais um processo automatizado que aliviará a carga de trabalho do colaborador da rota externa. 130 6.4.3. Alteração dos pés das dornas Para adaptar as dornas à rota do MiR, foram exploradas soluções que eliminassem o estreitamento da base e melhorassem a qualidade do material utilizado nos pés das dornas. Durante a busca de uma solução viável, foram analisadas várias possibilidades, sendo a primeira a seguinte: 1. Remoção da base dos pés das dornas Inicialmente, considerou-se a remoção completa dos pés das caixas ESD colapsáveis, o que proporcionaria uma maior largura e garantiria estabilidade durante o transporte pelo MiR e a colocação nas plataformas (Figura 93). No entanto, esta solução foi descartada por dois motivos principais. Primeiro, a remoção da base dos pés não melhoraria a qualidade do material, continuando a haver desgaste e danos que inviabilizariam o uso futuro das dornas. Segundo, com as bases removidas, a altura do pé da dorna seria reduzida para apenas 80 mm, o que tornaria inviável a sua movimentação com portapaletes, uma ferramenta essencial para o transporte interno das dornas. Desta forma, concluiu-se que esta solução não era viável e foi excluída do processo. Figura 93: Remoção da base dos pés das dornas 2. Aquisição de novas bases para os pés Com o objetivo de melhorar as bases dos pés das dornas, iniciaram-se negociações com o fornecedor responsável por este produto. A proposta consistia em adquirir novas bases para os pés das 10 dornas em operação na fábrica. Estas bases teriam as dimensões adequadas à largura e comprimento do pé das dornas e seriam fabricadas com um material reforçado, de modo a evitar quebras e garantir uma estrutura contínua e estável durante o transporte pelo MiR (Figura 70 mm 80 mm 131 94). Para formalizar esta solicitação, foi elaborado um documento explicativo intitulado “plano_alterações_dornas”, a ser apresentado ao fornecedor (Anexo III – Plano de alteração das dornas). Contudo, após análise, o fornecedor informou que a aquisição deste componente específico não seria viável, uma vez que as dornas são um produto standard desenvolvido pela empresa, sem possibilidade de modificação ou retrabalho em partes isoladas. Figura 94: Novas bases com a largura total do pé Dado que a aquisição de novas bases para os pés das dornas junto do fornecedor original não se revelou viável, optou-se por abordar a questão com a Serralharia Costa, empresa responsável pelas soluções internas em ferro e inox da APTIV. Durante uma visita do representante da empresa, foi apresentada e discutida a necessidade de reforçar as bases dos pés das dornas. Após o debate, foi proposta uma solução que consistia no desenvolvimento de novas bases reforçadas para os pés das 10 dornas em utilização na fábrica. Estas bases seriam adaptadas às dimensões das dornas e exigiriam posterior instalação pela própria serralharia. Para dar seguimento à proposta, foram retiradas as medidas necessárias e enviado o documento "plano_alterações_dornas", previamente elaborado para o fornecedor. Assim, num futuro próximo, as dornas estarão preparadas para serem integradas na rota do MiR, o que irá aumentar a produtividade do robô e, consequentemente, reduzir a carga de trabalho do colaborador responsável pela rota externa. 150 mm 132 6.5. Conclusão e trabalhos futuros 6.5.1. Conclusão O presente trabalho teve como objetivo principal otimizar o uso do robô MiR 500 nas operações logísticas da empresa, reduzindo a sobrecarga do colaborador da rota externa e, simultaneamente, aumentar a eficiência do transporte de materiais. A análise realizada permitiu identificar uma série de problemas funcionais no MiR que comprometiam o seu desempenho, resultando num desperdício significativo de tempo e recursos. Foram propostas e iniciadas diversas ações corretivas para mitigar estes problemas, desde a substituição de componentes até melhorias no software e nas conexões de rede. Embora não tenha sido possível comparar o estado atual com um cenário final completamente otimizado, devido à fase de implementação das soluções, os resultados preliminares indicam um progresso significativo. Após implementação de algumas soluções, já se nota uma maior eficiência do robô, o que sugere que estamos no caminho certo. A previsão é que, uma vez implementadas todas as ações propostas, o MiR 500 consiga responder a uma carga de trabalho significativamente maior, de forma autónoma e eficaz, libertando o colaborador da execução de tarefas repetitivas e de baixo valor. Assim, apesar de não termos alcançado o cenário ideal de otimização total durante o período de execução do projeto, foi estabelecida uma base sólida para a transformação das operações logísticas da empresa. 6.5.2. Trabalhos futuros Dada a complexidade e amplitude das mudanças propostas, há ainda vários passos a serem seguidos para garantir a completa automação das tarefas logísticas pelo robô MiR 500. Um dos pontos-chave que merecem atenção em trabalhos futuros é a conclusão da adaptação das dornas ao MiR para que possam ser transportadas de forma segura e eficiente pelo robô. Adicionalmente, um trabalho futuro importante será a completa integração do transporte de gaiolas no sistema automatizado do MiR. Esta tarefa ainda requer um estudo detalhado para garantir a viabilidade técnica e ergonómica, além da adaptação do layout das plataformas e dos carrinhos de transporte. 133 Outro ponto essencial será a implementação completa e o teste das novas rotas de transporte, especialmente para a área de SMT. Uma vez testadas e ajustadas, estas rotas permitirão uma redução da intervenção humana nas operações logísticas, maximizando o potencial do MiR e proporcionando ganhos de produtividade consideráveis para a empresa. Por fim, será também relevante continuar o acompanhamento do desempenho do robô após a implementação das soluções propostas, com foco na análise contínua da sua eficiência e na identificação de novas oportunidades de otimização. A manutenção regular do equipamento, bem como a resolução ágil de eventuais problemas, será essencial para assegurar que o MiR possa operar de forma contínua e sem interrupções, contribuindo para a melhoria contínua das operações logísticas da empresa. 134 7. Conclusão e trabalhos futuros 7.1. Conclusão A presente dissertação abordou a análise e otimização de processos logísticos em dois projetos distintos de robôs móveis, o MiR 100 e o MiR 500, nos edifícios 1 e 2 da APTIV, com foco na eficiência, redução de desperdícios e automação. Ambas as iniciativas foram projetadas com base em critérios rigorosos, incluindo custo, eficiência do milk run , velocidade de entrega e adequação às normas de segurança e sustentabilidade. Os resultados obtidos indicam melhorias significativas tanto na gestão das rotas do MiR 100 quanto na utilização do MiR 500, possibilitando não apenas a redução de custos e o aumento da produtividade, mas também criando uma base sólida para a expansão futura dessas operações logísticas. No projeto 1, foi realizada uma análise detalhada dos processos logísticos de entrega de materiais no edifício 1, utilizando o robô MiR 100. A pesquisa identificou várias ineficiências na rota atual, incluindo a falta de um milk run eficaz e o design inadequado dos trolleys , que resultam em desperdícios de tempo e recursos. A comparação das alternativas de rotas propostas, considerando critérios como custo de implementação, velocidade de entrega, e fiabilidade, indicou que a utilização de um operador humano na solução Mizusumashi foi a mais promissora. Essa solução elimina a necessidade de deslocamento dos operadores da SMT e garante um milk run eficiente. Embora existam desafios para sua implementação, como a necessidade de alocação de recursos humanos, o estudo contribui para a melhoria da eficiência logística da empresa, potencialmente reduzindo perdas financeiras e aumentando a produtividade. O segundo projeto focou-se na implementação do MiR 500 no edifício 2 para transporte de materiais pesados, visando otimizar o fluxo logístico e a utilização do robô para reduzir a sobrecarga de tarefas repetitivas executadas por colaboradores. A implementação parcial das ações corretivas propostas já demonstrou ganhos na eficiência do robô, aproximando-o do objetivo de uma operação autónoma e livre de intervenções humanas frequentes. A nova rota para SMT foi projetada para maximizar a capacidade do MiR 500 e manter a integridade do ambiente de limpeza técnica, evitando a contaminação cruzada. Ainda que o processo completo de otimização não tenha sido concluído durante o período do projeto, a estrutura para uma logística automatizada foi estabelecida, prometendo transformar o transporte interno de materiais na empresa. 135 7.2. Sugestões de trabalhos futuros Para ambos os projetos, a expansão da automação exige uma monitorização contínua dos resultados e uma avaliação constante das necessidades logísticas, incluindo a viabilidade de expansão de rotas e sistemas de transporte automatizados. A APTIV poderá considerar também, como parte das estratégias de melhoria contínua, o desenvolvimento de sistemas de monitorização remoto e manutenção preventiva, que permitam antecipar e mitigar falhas e paragens, minimizando o impacto na produção. Relativamente ao projeto 1, podemos explorar a possibilidade de a longo prazo implementar um sistema de navegação adaptativo que permita que o robô otimize a rota em tempo real, ajustandose às mudanças de layout e fluxo de trabalho. Para que desta forma garanta a fiabilidade pretendida, tornando-se uma solução mais apelativa. Por fim, uma integração direta do MiR com o sistema de gestão de inventário da empresa pode ser avaliada, permitindo ajustes automáticos na frequência de entrega com base na necessidade em tempo real. Quanto ao projeto 2, a implementação parcial das ações corretivas demonstrou ganhos iniciais e indicou um potencial significativo para o sucesso do plano de ações proposto. Os próximos passos devem incluir a análise detalhada e o aperfeiçoamento da solução para o transporte de material a SMT, a conclusão da adaptação do trabalho com as dornas ao robô e o estudo das restantes adaptações possíveis destacadas na Figura 68. Com essas melhorias, espera-se alcançar um elevado nível de otimização no desempenho do robô e viabilizar a transição do colaborador da rota externa para funções de maior valor agregado dentro da empresa. Estas projeções indicam que a otimização dos processos logísticos com robôs móveis será um diferencial competitivo para a APTIV, promovendo uma logística de valor agregado e sustentável, que apoia o crescimento e a transformação digital da empresa nos próximos anos. 136 Referências bibliográficas Amazon. (2022). 10 years of Amazon robotics: how robots help sort packages, move product, and improve safety . https://www.aboutamazon.com/news/operations/10-years-of-amazonrobotics-how-robots-help-sort-packages-move-product-and-improve-safety Ballou, R. H. (2006). Gerenciamento da cadeia de suprimentos: logística empresarial. Bookman. Coimbra, E. (2013). Kaizen in Logistics and Supply Chains . McGraw-Hill Professional. Cronin, C., Conway, A., & Walsh, J. (2019). State-of-the-art review of autonomous intelligent vehicles (AIV) technologies for the automotive and manufacturing industry. 30th Irish Signals and Systems Conference, ISSC 2019 , 1–6. https://doi.org/10.1109/ISSC.2019.8904920 Cuevas Castañeda, C. C. (2016). Ros-gazebo. una valiosa Herramienta de Vanguardia para el Desarrollo de la Robótica. Publicaciones e Investigación , 10 (August), 145. https://doi.org/10.22490/25394088.1593 Fragapane, G., de Koster, R., Sgarbossa, F., & Strandhagen, J. O. (2021). Planning and control of autonomous mobile robots for intralogistics: Literature review and research agenda. In European Journal of Operational Research (Vol. 294, Issue 2, pp. 405–426). Elsevier B.V. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2021.01.019 Fréour, L., Pohl, S., & Battistelli, A. (2021). How Digital Technologies Modify the Work Characteristics: A Preliminary Study. Spanish Journal of Psychology , February . https://doi.org/10.1017/SJP.2021.12 Gao, S., & Low, S. P. (2014). Lean Construction Management: The Toyota Way. Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-287-014-8 Ghelichi, Z., & Kilaru, S. (2021). Analytical models for collaborative autonomous mobile robot solutions in fulfillment centers. Applied Mathematical Modelling , 91 , 438–457. https://doi.org/10.1016/j.apm.2020.09.059 Guizzo, E. (2008). Three Engineers, Hundreds of Robots, One Warehouse. In IEEE Spectrum , 45 , 26–34. Harapanahalli, S., Mahony, N. O., Hernandez, G. V., Campbell, S., Riordan, D., & Walsh, J. (2019). Autonomous navigation of mobile robots in factory environment. Procedia Manufacturing , 38 (2019), 1524–1531. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2020.01.134 Imai, M. (1986). Kaizen: The Key To Japan’s Competitive Success . McGraw-Hill. Kaizen, I. (2021a). Kaizen Institute Portugal . https://pt.kaizen.com/ Kaizen, I. (2021b). KARAKURI. Kaizen Institute Brasil , 6. https://kaizen.com/pt-br/# Leitão, P., Colombo, A. W., & Karnouskos, S. (2016). Industrial automation based on cyberphysical systems technologies: Prototype implementations and challenges. Computers in Industry , 81 , 11–25. https://doi.org/10.1016/j.compind.2015.08.004 Liker, J. K. (1997). Becoming Lean: Inside stories of US manufacturers. Portland: Productivity 137 Press . Liker, J. K. (2004). Toyota Way: 14 Management Principles from the World’s Greatest Manufacturer . McGraw-Hill. MiR. (2024). AGV vs AMR - What’s the difference? Robôs Industriais Móveis. https://mobileindustrial-robots.com/blog/agv-vs-amr-whats-the-difference Moravec, H. (2003). Robots, after all. Communications of the ACM , 46 (10), 91–97. https://doi.org/10.1145/944217.944218 Motors, O. (2021). AGV vs AMR: A comparison of automated material transport . https://ottomotors.com/blog/amr-vs-agv-a-comparison-of-automated-material-transport/ O’Brien, R. (1998). An overview of the methodological approach of action Research. University of Toronto , 1–15. Ohno, T. (1988). Toyota Production System: Beyond Large-Scale Production. Productivity Press. P. Womack, J., & T. Jones, D. (1996). Lean Thinking: Banish Waste and Create Wealth in your Corporation. NY: Free Press, Simon & Schuster . Perron, M. (2021). Lean 4.0 at a glance . Lean 4.0. http://lean4zero.com/overview/ Ribeiro, J. M. (2017). O conceito da indústria 4.0 na confeção: análise e implementação. Universidade Do Minho , 99. http://repositorium.sdum.uminho.pt/handle/1822/49413 Russell, S. J., & Norvig, P. (2010). Artificial intelligence. In 2010 The 2nd International Conference on Computer and Automation Engineering, ICCAE 2010 (Vol. 4). https://doi.org/10.1109/ICCAE.2010.5451578 Saunders, M., Lewis, P., & Thornhill, A. (2009). Research methods for business students . Prentice Hall, Harlow, England: Pearson Education Limited. Shingo, S. (2019). A Study of the Toyota Production System: From an Industrial Engineering Viewpoint . Routledge. Shrouf, F., Ordieres, J., & Miragliotta, G. (2014). Smart factories in Industry 4.0: A review of the concept and of energy management approached in production based on the Internet of Things paradigm. IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management , 2015 - Janua , 697–701. https://doi.org/10.1109/IEEM.2014.7058728 Soares, B. (2021). A Evolução Histórica do Universo Industrial. Linkedin . https://www.linkedin.com/pulse/evolução-histórica-do-universo-industrial-bárbara-blacutt/ Sousa, E. D. D. de. (2015). Aplicação de Ferramentas Lean e Gestão da Manutenção numa metalomecânica . Taner, S. (2017). MediaInfo Corporate Communications Audi wins VDA Logistics Award for automated vehicle transport Audi MediaInfo . 7–8. Valamede, L. S., & Akkari, A. C. S. (2020). Lean 4.0: A new holistic approach for the integration of lean manufacturing tools and digital technologies. International Journal of Mathematical, Engineering and Management Sciences , 5 (5), 854–868. https://doi.org/10.33889/IJMEMS.2020.5.5.066 138 Van Dam, K. H., Ottjes, J. A., Lodewijks, G., Verwater - Lukszo, Z., & Wagenaar, R. W. (2004). Intelligent infrastructures: Distributed intelligence in transport system control - An illustrative example. Conference Proceedings - IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics , 5 , 4650–4654. https://doi.org/10.1109/ICSMC.2004.1401265 VDA19.2. (2010). Technical cleanliness in assembly, Environment, Logistics, Personnel and Assembly Equipment (1 edition). Wang, Q., McIntosh, R., & Mileham, A. (2010). A RFID-based automated warehouse design. ICCET 2010 - 2010 International Conference on Computer Engineering and Technology, Proceedings , 6 , V6-359-V6-363. https://doi.org/10.1109/ICCET.2010.5486197 Yan, R., Jackson, L., & Dunnett, S. (2020). A study for further exploring the advantages of using multi-load automated guided vehicles. Journal of Manufacturing Systems , 57 (June), 19–30. https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2020.08.005 Yeong, D. J., Velasco-hernandez, G., Barry, J., & Walsh, J. (2021). Sensor and sensor fusion technology in autonomous vehicles: A review. Sensors , 21 (6), 1–37. https://doi.org/10.3390/s21062140