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Determinação da dimensão ideal da frota 1º passo - inputs - características do carro para cada teste - matriz de combinações (BCM) É formado um problema.

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1 Determinação da dimensão ideal da frota 1º passo - inputs - características do carro para cada teste - matriz de combinações (BCM) É formado um problema clássico de cobertura, para determinar o número mínimo de configurações dos carros para realizar os testes.

2 Determinação da dimensão ideal da frota 2º e 3º passos: otimizar teste de alocação -2º passo: testes para grupos de veículos idênticos, considerando a capacidade total do grupo -3º passo: o modelo programa testes para cada carro, assegurando que nenhum teste é feito entre dois carros idênticos

3 Desenvolvimento do modelo e design de pressupostos 1º pressuposto: os usuários são espertos (usuários do POM: engenheiros por isso, foi desenvolvida apenas uma interface inicial que foi implementada no Excel ) 2º pressuposto: o modelo de otimização era apenas uma orientação (o usuário poderia adaptar os resultados) 1)o modelo não considerou todas as questões; 2)os engenheiros de design nunca tinham usado esse tipo de modelo e não acreditavam muito que os resultados funcionariam; 3)os engenheiros deveriam ter modificado a programação real para alocar resultados não previstos do programa de testes.

4 Secunda fase: execução do modelo Objetivo: Atingir o ótimo (nº mínimo de veículos) problemas da frota encontrada pelo modelo: 1) alguns protótipos são sub-utilizados, 2) a frota proposta pode exceder o orçamento aplicar o POM novamente!!!!!!!

5 Primeira fase: planejamento estratégico e orçamento POM-Predictor: sistema de planejamento estratégico e orçamento baseado nas técnicas utilizadas no POM, para prever os custos associados aos protótipos. 1º) definição de expectativas de mudanças rápidas, preocupado com a futura linha de produção (mercado de veículos alvo, número de tipos de estilos de lataria, motores e outros componentes principais). Cada conteúdo esperado gera um preço para design e para teste. O POM-Predictor usa o nível de mudança dos componentes principais para estimar quantos protótipos serão necessários para a linha de produto.

6 Primeira fase: planejamento estratégico e orçamento POM-Predictor: conjunto de oito módulos de sistemas especializados, cada um visando a criação de um DVP genérico em uma das maiores atividades de testes Prevendo quais testes serão necessários para verificar o novo componente do carro, o sistema pode estimar o número de protótipos requeridos. Os sistemas especialistas contêm regras que especificam condições que indicam que os testes são necessários níveis de mudança

7 Primeira fase: planejamento estratégico e orçamento Teste: determinar quais configurações do veículo testar, considerando o pior caso para o veículo analisado - POM: determina quais regras e combinações melhor se aplicam para cada teste forma planejadores de modelo compactos - testes simples e em pequeno nº: teste inicial a partir da comparação dos veículos com os modelos - testes complexos e em grande nº: utilização do POM em sua forma original para otimizar o nº de veículos.

8 Cronograma do desenvolvimento do modelo e barreiras 1994: um grupo de gestores engenheiros participou de um curso sobre modelagem determinística em um programa mestre desenvolvido pela Wayne State University para a Ford Motor Company 1995: 1ª turma - criação de um time de projetos para atacar o problema do planejamento de frota (what-if questions) set covering desenvolver uma frota de protótipo

9 Cronograma do desenvolvimento do modelo e barreiras 2ª turma – continuação do trabalho da primeira; mais experiência em planejamento de protótipos; construíram uma ampla base suporte ; acompanharam os modelos de desenvolvimento de veículos da Ford para que implementassem sua ferramenta. - período de transição e pressão na Ford: o novo conceito ainda deveria ser comprovado com um teste real em condições de trabalho atuais.

10 Implantação do Modelo Inicial Início em Junho de 1996 com veículos de trânsito Precisou-se de 2 meses para o completo funcionamento e a correção de 3 problemas –Desenvolvimento de um Software em Excel –Codificação em GAMS –Obtenção de um Feedback dos planejadores

11 Implantação do Modelo Inicial 1ª utilização do modelo –Número de protótipos era o dobro do alcançado com o sistema antigo 2ª utilização, com correção dos dados –Resultado 25% menor do que o modelo antigo –Uma economia de $12 milhões –Redução do tempo do plano de testes de 6 meses para semanas

12 Implantação do Modelo Inicial Extensão do modelo –Utilização do modelo para o setor de caminhões da Ford –Desenvolvimento de um POM-Predictor para o planejamento estratégico

13 Implantação do Modelo Inicial Atualizações e Prevenções do Modelo –Imagem negativa do projeto de estudantes –Adequação do modelo aos planejadores europeus –Ferramentas computacionais para satisfazer os planejadores europeus –Utilização de ferramentas mais caras –Utilização de SIs

14 Impactos do Modelo Abrangência do POM-Prediztor –Ford, Lincoln, Mercury, Jaguar e Volvo Abrabgência do POM –Taurus, Windstar, Explorer e Ranger –Utilizado para estimular o número de veículos requeridos

15 Impactos do Modelo Redução de Custos –1995 $1 bilhão –2000 %250 milhões Número de pedidos –Aumento de 20% de 1995 para 2000 –Utilizado para estimular o número de veículos requeridos

16 Impactos do Modelo Outros Impactos –Motivação e Facilitação ao lançamento de protótipos –Diminuição do tempo de planejamento –Determinação de metas consistentes

17 KISSm – Keep It Simple and Smart Estratégia de Modelagem para novos modelos –Assumi-se que os usuários finais são experientes e possuem habilidades analíticas –O aprendizado é mais fácil –Não há necessidade de simplificar os formatos de entrada e de saída –Não há necessidade de investir na prevenção de erros

18 MAUT e Mustang Utilização do Teoria dos Multi-Atributos Avaliação de Alternativas para a linha Mustang Foi possível que diferentes organizações dentro da Ford contribuíssem na tomada de decisão

19 Otimização + Simulação e Plantas Flexíveis Agrupadas Utilização do Modelo como parte de dois casos –1º a flexibilidade é justificada –2º a flexibilidade não é justificada Com o final dos projetos –Investimento de milhões de dólares na flexibilização e priorização das linhas

20 Árvore de decisões para decisões de Design atrasadas Construção de um modelo de árvore de decisão para auxiliar engenheiros –Identificação das ferramentas chaves Ford declarou o modelo como Ótima Prática –Oferecimento de treinamentos para engenheiros de outras plantas e outros países

21 Conclusão Ford e Wayne State University –Auxílio no desenvolvimento dos estudantes –Nas habilidades analíticas e organizacionais POM –O modelo inicial superou muitas críticas –Tornou-se parte do Planejamento Estratégico da Ford –Incentivou a realização de projetos com estudantes


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