Descrição do Problema

Motivação

Algumas empresas têm muita dificuldade em controlar diversos itens, assim como diversos recursos de produção para manufatura-los, que são compartilhados. Desta forma, temos gargalos da produção muito dinâmicos e que variam conforme a carteira de pedidos, tudo isso dependendo muito das máquinas e quais peças são encomendadas pelos clientes.

Descrição dos dados e da empresa

A empresa objeto do estudo é uma empresa de manufatura de máquinas agrícolas, na área da pecuária. A mesma passa por um processo de estruturação dos dados e da informatização do seu processo produtivo. Os dados usados para o estudo são de tabelas e visualizações do sistema de gestão e não estão disponíveis para publicação.

A base é de Junho/2020. Ela contém a carteira de pedidos, com código e quantidade de produtos cuja entrega está prevista para o mês de junho, sendo considerado que toda a entrega será feita no último dia do mês. Estes dados representam a nossa demanda.
Outro dado importante é a estrutura de produtos, que é a informação que relaciona os itens que são matéria-prima para outro item. Estes dados podem ser representados em uma árvore, o item superior desta árvore é a máquina pronta e os nós folhas podem ser as chapas de aço.
O cadastro de roteiros, onde se tem os grupos de recursos e os centros de trabalho.
Os Roteiros de produção é a informação que foi utilizada. O roteiro de produção relaciona o item que é produzido com as operações que são realizadas nos recursos. Assim, nesta informação foi necessário uma relação do recurso, o tempo e o item.
A empresa produz mais de 50 mil itens diferentes, entre produtos acabados e em transformação
Existem 5 centros de trabalhos e que incluem um conjunto de equipamentos destinados à Usinagem, Caldeiraria, Corte de Conformação, Preparação/Pintura e Montagem Final
Existem 55 recursos que podem ser utilizados para construção da peça ou equipamento
Para utilizarmos os dados, foi necessário fazer os cruzamentos dos roteiros, com os cadastros de recursos e com a demanda.

Vale salientar que nessa base real encontramos problemas grandes com os dados, alguns roteiros não estão com a informação integral, como o tempo de produção. Tratamos os dados para poder utilizar.

Escopo e Definições do Trabalho

Escopo

Estudar dados de produção de equipamento. A informação também será usada para tese de mestrado de um dos integrantes e que tem como foco o uso de pesquisa operacional para otimização da cadeia produtiva.

Hipóteses

H1: Dado a previsão de vendas do mês corrente, qual será o recurso ou centro de trabalho mais utilizado?
H2: Existe relação entre diferentes centro de trabalhos e recursos em quantidade produzida no mês?
H3: Dentro do Layout da empresa, existem recursos mais demandados e que poderiam ser colocados mais próximos?

Visualizações Escolhidas (Softwares)

Sunburst (Excel e Power BI)
Chord (Power BI)
Fluxo em Mapa (Tableau)

Ferramentas – Tableau e Power BI

O Tableau é um software de visualização de dados e de criação de dashboards pioneiro no mercado dentro da onda do self-service BI(Business Intelligence), em que as ferramentas de criação de visualização passaram a ter interfaces mais amigáveis e a dependerem menos de códigos. Isso fez com que a capacidade analítica de dados fosse para as mãos das áreas de negócio, produtos ou marketing, ao invés de depender de processos complexos de TI ou outra área exclusivamente analítica.

A criação de uma ferramenta com capacidades avançadas de exploração e facilidade de uso desencadeou uma nova onda de produtos no mercado, dando surgimento a ferramentas como Qlik View e Qlik Sense, Oracle Analytics, Microstrategy, dentre várias outras, assim com o Power BI da Microsoft, também utilizado neste trabalho. Estas ferramentas geralmente fazem parte de uma suite muito maior de soluções, que incluem bancos de dados, ferramentas de ETL (transformação e carregamento de dados), governança, etc. Porém, muitas delas funcionam de forma stand-alone, podendo ser conectadas em APIs complexas ou então a simples arquivos CSVs. O principal conceito por trás do sucesso dessas ferramentas está na estrutura de dados utilizada para criar as consultas. Essencialmente todo dado entra em forma de tabelas primárias com possibilidades de secundárias, de forma a criar uma estrutura de Data Warehouse, com ligações em um formato do tipo star-schema. Esse formato permite a criação de um cubo OLAP (Online Analytical Processing), que é essencialmente uma TAD(Tipo Abstrato de Dados) n-dimensional em que cada elemento no interior é um agregado da métrica de interesse. Desta forma, o tempo de resposta das queries é otimizado para qualquer filtro, inclusão de drilldown nas dimensões, etc. O exemplo mais simples e cotidiano de um cubo OLAP é a pivot table do Excel.

Dada esta facilidade, as ferramentas estão evoluindo de forma a incorporar possibilidades de usar R e Python, tanto para o processamento dos dados e geração de modelos estatísticos, como também para geração de visualizações, que podem ser integradas com as padrões das ferramentas ou então importadas de uma lista criada pela comunidade usuária.
Podemos ver abaixo que o PowerBI (Microsoft) e Tableau figuram no topo do quadrante de melhores ferramentas de BI da edição do relatório de 2018 da Garnet, consultoria especializada em estudar tendências de uso do mercado de TI e BI.