Resumos

Adaptação de produtos para mercados diferenciados a partir da engenharia reversa

Luiz Gilberto Monclaro Mury, M.Sc; Flávio S. Fogliatto, Ph.D

Programa de Pós-Graduaçáo em Engenharia de Produção - PPGEP. Universidade Federal do Rio Grande do Sul - UFRGS. Praça Argentina, 9 - sala LOPP - CEP 90040-020 - Porto Alegre - RS - Brasil, luiz@portia.coin.br, ffogliatto@ppgep.ufrgs.br

RESUMO

Um dos maiores desafios das empresas exportadoras está na identificação e atendimento, de forma dinâmica, às exigências de mercados externos. Neste artigo, propõe-se uma metodologia para melhoria e adaptação de produtos destinados a mercados diferenciados. A metodologia, implementada em oito passos estruturados, parte de conceitos da Engenharia Reversa e seus habilitadores, bem como de ferramentas para melhoria de processos, tais como QFD - Quality Function Deployment, Cartas de Processo e FMEA - Failure Mode and Effects Analysis. A metodologia proposta é aplicada em um caso prático, onde o objetivo é adaptar um pincel brasileiro às demandas de um distribuidor alemão de ferramentas manuais.

Palavras-Chave: Engenharia Reversa, Melhoria de produtos, Desenvolvimento de produtos.

ABSTRACT

Rapid identification and compliance to customized market demands are among the top challenges faced by companies targeting at foreign markets, in this paper we propose an eight-step method for the adaptation and improvement of industrialized products driven by customer demands. The method we propose is grounded on Reverse Engineering principles and process improvement techniques, such as Quality Function Deployment, Process Mapping and Failure Mode and Effects Analysis. The method steps are illustrated by a case example, where the objective is to adapt a paintbrush manufactured by a Brazilian company to the demands of a German distributor of manual tools.

Keywords: Reverse Engineering, Product improvement, Product development.

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6. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

AKAO, Y. Introdução ao Desdobramento da Qualidade, Belo Horizonte: Fundação Cristiano Ottoni, 1996, 187p.

BOULANGER, P.NRC/VIT Reverse Engineering Project, [on line] Disponível na Internet via www. URL: http://www.vit.iit.nrc.ca/pierre/RERP1.html Arquivo capturado em 19.02.2000.

CALLISTER, W. Materials Science and Engineering-An Introduction. 4.ed. New York: John Wiley, 1997.

CARNIER, L. R.A Internacionalização como Fator de Competitividade. São Paulo, 1994, 92p (Caderno Técnico da Fundação Getúlio Vargas - FGV-SP).

CHANDRU V.; MONOHAR S.Volume Modelling for Emerging Manufacturing Technologies. Sadhana-Academy Proceedings in Engineering Sciences. Bangalore v.22, p.199-216, 1997.

CLAUNCH, J.W.Set-up time reduction. New York: Irwin Professional, 1996.

COHEN, L. Quality Function Deployment: how to make QFD work for you, Massachusetts: Addison-Wesley, 1995,348p.

CSILLAG, J. M.Análise do Valor, 4.ed. São Paulo: Atlas, 1995, 370p.

DIAS, A.B. Engenharia Reversa: uma porta ainda aberta, Produto & Produção, Porto Alegre, v.2. n.1, p1-7, fev. 1998.

DUNCAN, A.J. Quality Control and Industrial Statistics, 5^th Ed. Chicago: Irwill, 1986.

FISCHER, A.; PARK, S. Reverse Engineering: Multilevel-of-Detail Models for Design and Manufacturing, International Journal of Advanced Manufacturing Technology, v. 15, p. 566-572, 1999.

FOGLIATTO, F.;GUIMARÃES, L. Design Macroergonômico de Postos de Trabalho, Produto & Produção, Porto Alegre, v.3, n.3, p.1-15, out. 1999.

GEIGER, K.;HUBER, R. Reverse Engineering. Institute for Computer Applications in Planning and Design, Karlsruhe: Faculty of Mechanical Engineering - University of Karlsruhe, 1994.

HELLER, E., Value Management: Value Engineering and Cost reduction, Massachusetts: Addison-Wesley, 1971.

GRABOWSKI, H., ERB, J. ; GEIGER, K.; STAUDINGER, A. Support Visual Inspection with CAD - Realizing a Link at the End of the Computer Aided Process Chain for Product Development, Institute for Computer Applications in Planning and Design, Karlsruhe: Faculty of Mechanical Engineering - University of Karlsruhe, 1998.

GUERREIRO, V. Digitalizadores/medidores 3D agilizam projetos, CADesign, São Paulo, n.53, p.33-35, set.1999.

HOYLAND, A. ; RAUSAND, M. System reliability theory: models and statistical methods, New York: John Wiley, 1994.

INGLE, K. A. Reverse Engineering, Lexington: McGraw-Hill, 1994, 240p.

KANNENBERG, G., Proposta de Sistemática para Implantação de Troca Rápida de Ferramentas, Porto Alegre, Nov. 1994, Dissertação de Mestrado - Curso de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

KRAJEWSKI, L.; RITZMAN, L. Operations Management - Strategy and Analysis, 5.ed. Addison-Wesley, 1999, 880p.

LEE, K.H. ; WOO, H. Use of Reverse Engineering Method for Rapid Product Development, Computers & Industrial Engineering, v.35, n.1-2, p.21-24, 1998.

MESSNER, D. A Geração de Competitividade como Processo Social de Procura e Aprendizagem. Curitiba: IPARDES, 1994.

NETTO, A. Prototipagem Rápida agiliza o desenvolvimento de Produtos. Revista Metal-Mecânica, São Paulo, p 8-17, ago/set, 1999.

OTTO, K.; WOOD, K. Product Evolution: A Reverse Engineering and Redesign Methodology, Research in Engineering Design, v. 10, n. 4, p. 226-243, 1998.

PARK, S.H. Robust Design and Analysis for Quality Engineering. London: Chapman & Hall, 1996.

SAATY, T.L. A scaling method for priorities in hierarchical structures, J. Math.Psych., 15, p. 234-281. 1977.

SHINGO, S. A Revolution in Manufacturing, the SMED system. Boston: Productivity Press, 1985.

SHINGO, S. Zero Quality Control: Source Inspection and the Poka-Yoke System, Boston: Productivity Press, 1986.

APÊNDICE

O QFD (Quality Function Deployment - Desdobramento da Função Qualidade) é um método de desenvolvimento de novos produtos desenvolvido no Japão na década de 60 (Cohen, 1995; Akao, 1996). Sua implementação ocorre através do desdobramento de matrizes para identificação de pontos críticos para a garantia da qualidade de produtos ao longo de todas as etapas do projeto e manufatura. Existem duas abordagens principais para utilização do QFD: o Modelo ASI, desenvolvido por Don Clausing (Cohen, 1995), e o modelo concebido por Akao (1996), apresentado na sequência.

A estrutura formulada por Akao (1996) inicia com a matriz denominada Casa da Qualidade e relaciona os itens de qualidade demandada pelo consumidor (QDs) com as características de qualidade (CQs) ou requisitos técnicos do produto necessários para atender aos itens demandados. A utilização das matrizes subseqüentes (de Produto, de Processo e de Defeitos) dependerão do modelo conceitual selecionado, do tipo de produto ou serviço estudado e da profundidade da aplicação do QFD. O relacionamento entre essas matrizes vem apresentado na Fig A.1. O esquema operacional do QFD é relativamente simples. Considere uma estrutura composta por 1 linhas (i = 1,..., I) e J colunas (j = 1,..., J) relacionáveis que formam, conseqüentemente, uma matriz, além de um número adicional de linhas e colunas que não se cruzam na estrutura. O objetivo é determinar valores numéricos ou pesos, designados por P_i^L , que permitam ordenar os elementos listados nas linhas conforme sua importância relativa. Para tanto, duas informações são usadas: (i) pesos de importância P_j^c atribuídos aos elementos listados nas J colunas da matriz, e (ii) medições numéricas do relacionamento entre os elementos nas I linhas e J colunas da matriz, R_ij, para todo i e j. A relação destes elementos na obtenção de P_i^L pode ser assim descrita:

Os pesos P_j^c em (i) são, via de regra, informados em percentuais. As medições em (ii) normalmente são feitas utilizando uma escala com valores entre 0 (nenhum relacionamento) e 9 (relacionamento forte), ainda que outras escalas sejam sugeridas na literatura (Akao, 1996 e Fogiiatto & Guimarães, 1999).

As três primeiras matrizes na Figura A.1 podem ser aplicadas diretamente no desenvolvimento de novos produtos ou serviços; a última matriz, em contrapartida, tem sua aplicação restrita à projetos de melhoria de produtos já existentes. Essas matrizes se relacionam da seguinte forma: Na primeira matriz (casa da qualidade), cruzam-se informações sobre QDs e CQs, usando-se a estratégia delineada no parágrafo anterior. Como resultado, obtêm-se pesos de importância para as CQs; CQs e seus pesos de importância alimentam as colunas das duas matrizes seguintes do produto e do processo. Na matriz do produto CQs são relacionadas com as partes produto (PPs) passíveis de alteração em seu projeto; o objetivo é avaliar quais PPs permitem a mediação das CQS no produto em estudo. Como resultado das operações nesta matriz, obtém-se um conjunto de pesos de importância para as PPs. Na matriz de processo, CQs são relacionadas com o processo de obtenção do produto e suas etapas. Análogo à matriz do produto, o objetivo é avaliar a participação das etapas do processo na composição das CQs; o resultado final é um conjunto de pesos de importância para as etapas do processo. A última matriz, dos defeitos, opera de maneira relativamente independente das demais. O objetivo nesta matriz ê relacionar defeitos observados no produto com as etapas dos processos onde eles podem ser gerados. As entradas nessa matriz são os defeitos ponderados por sua frequência histórica de ocorrência (colunas da matriz) e a lista de etapas de processo utilizadas na matriz de processo (linhas da matriz). Como resultado final, priorizam-se as etapas do processo relativamente a seu potencial de promoção de defeitos (isto é, geram-se pesos de importância para as etapas).

Os pesos P_i¹ e P_J^C nas matrizes do QFD podem ser modificados para refletir características relevantes do produto em estudo e seu processo de fabricação. Na casa da qualidade, por exemplo, os valores de P_i^c , que são os pesos de importância atribuídos pelos usuários do produto às QDs, podem ser modificados para refletir o quanto o atendimento aos QDs têm importância estratégica para o negócio da empresa. Assim, pode-se medir a importância estratégica do j^ésimo QD utilizando uma escala com valores entre 0 (nenhuma importância) e 2,0 (grande importância), corrigindo-se o peso P_i^c da expressão:

onde P_j^c denota o peso corrigido. A escolha da escala para E_j^c e seu formato na equação (2) segue considerações de caráter prático. Quaisquer pesos nas matrizes da Figura A.1 podem ser modificados de maneira similar à modificação apresentada acima; sugestões de modificações podem ser encontrados em Akao (1996), entre outros.

Datas de Publicação