Em nosso primeiro modelo, nossa utilização média do servidor permanece essencialmente a mesma para os três cenários, com o servidor ocioso cerca de 8% do tempo. Mesmo com um tempo de espera de 9,4 horas para o nosso terceiro cenário (horários aleatórios entre chegadas, horários aleatórios de processamento), nosso servidor está ocioso 8% do tempo. Embora a variação tenha impacto direto nos indicadores de desempenho, como tempo de espera, tempo de ciclo, WIP, comprimento da fila, etc, não tem um impacto significativo na utilização do servidor. Em muitos sistemas, a utilização a longo prazo dos servidores é determinada pelas entidades que entram no sistema e não pelas políticas específicas de operação do sistema.
Digamos que, como gerente, você gostaria de aumentar a utilização do servidor para 95%. Nosso segundo princípio estabelece que, na presença de variação, o aumento da utilização aumentará o WIP e, portanto, o tempo de espera no servidor. Podemos aumentar a utilização do servidor para aproximadamente 95%, alterando nosso tempo médio entre as chegadas para 57 minutos. Se fizermos essa mudança e reexecutarmos nosso modelo, vemos que o tempo médio de espera aumenta para mais de 15 horas. Assim, um ligeiro aumento na utilização de 92% para 95% causa um aumento dramático no tempo de espera. Qualquer aumento adicional na utilização terá um impacto ainda mais dramático no tempo de espera. De fato, à medida que a utilização se aproxima de 100%, o WIP e o tempo de espera se aproximarão do infinito, como ilustrado pelo seguinte gráfico de resultados de simulação traçados para utilizações que variam de 56% a 96%.
Observe que o grande WIP e os tempos de espera associados (mostrados em branco nas barras) que ocorrem com alta utilização são o preço pago por ter variação no sistema, e qualquer tentativa de ter recursos altamente utilizados na presença de variação resultará em grandes tempos de espera, filas grandes, e WIP significativo. Só podemos eliminar os grandes tempos de espera por recursos altamente utilizados removendo a variação do sistema.
Os gestores muitas vezes se esforçam pela alta utilização dos recursos como medida primária de desempenho. No entanto, na presença de variação, uma alta utilização leva o WIP (e, portanto, os tempos de espera) a valores extremos. Em sistemas reais, os gestores são frequentemente forçados a aceitar utilizações de 80% ou menos para alcançar outros KPIs críticos para o sistema. Por essa razão, nós devemos definir os tempos de entrega e WIP como nossos KPIs primários na análise de nossos princípios de melhoria de desempenho de sistemas. Em ambientes de fabricação para estoque (make to stock), vamos focar em throughput e WIP, e em ambientes fabricação sob encomenda (make to order) vamos nos concentrar nos tempos de entrega e WIPs..
A ação para este princípio de melhoria de processos é simples:
>>> Evite elevar demais o WIP tentando ter recursos com alta utilização.
Existe uma situação onde é necessário focar na utilização de curto prazo; em situações em que temos um ou mais servidores gargalos que limitam a produção. Em uma fábrica, por exemplo, um servidor gargalo pode ser uma máquina cara, mas altamente utilizada. Em um hospital, um servidor gargalo pode incluir as salas de cirurgia ou equipamentos de imagem caros. Nestes casos, nos esforçamos para manter nosso servidor ocupado para evitar perder a capacidade de produção de curto prazo. Esta situação é discutida e ilustrada no Princípio 10. No entanto, para servidores não gargalos, a utilização normalmente não é fundamental para reduzir o WIP, maximizar o throughput ou atender às datas de entrega em tempo.
Texto de: Julio Godofredo, 31/03/22