ERP/MRP, aprendizado e estrutura de dados.

         Dando sequência ao texto anterior, onde mencionamos a acumulação de experiência por parte dos analistas e controladores de estoque e de produção, temos agora de dar curso a análise e a estruturação dos dados pertinentes ao resultado do processo, ou da "rodada", de cálculo das necessidades de material, mrp propriamente dito. 

A formatação típica dos dados nos sistemas está assim representada  "Planejamento"(ver 8/12/22):
    .número de controle do processo; 
    .código ou número do item material; 

    .tipo de registro ( ordem de: suprimento, demanda), 

    .quantidade  requerida, 

    .quantidade completada, 

    .data/hora, 

    .origem (pegging em alguns textos),  i.e. número de controle ou o item conjunto, produto,                                                                     etc.. que originou tal demanda.

    . status: dependendo do sistema de controle das ordens, seja de suprimento, seja de demanda

          Desta forma os sistemas registram a demanda dependente (do filho) ligando ao produto ou conjunto (pai) que a gerou calculando quantidades e prazos a partir da Lista-de-Material e do Cadastro do Item.

        Esta é a forma tradicional e típica, podendo haver variações de formato, como os sistemas ERP/MRP registram os dados dinâmicos, seja de ordens de produção/compras  ou seja das demandas derivadas, que vão sendo atualizados   ao longo do processo de produção e compras.   Atualmente os sistemas ERP, na sua maioria, utilizam sgbd´s (sistema de gestão de banco de dados) de tecnologia SQL(structured query language). O que vamos agora sugerir, para dar curso ao processo de aprendizado de máquina, é reproduzir esta estrutura apresentada, podendo manter-se aquela instalada pertinente ao sistema, por uma adicional, ou mesmo substituindo-a, por outra baseada em sgbd nonSQL, preferencialmente os orientados a coluna, que não utilizam a estrutura de tabelas e cujo registro representa todo o caminho de dependência utilizado no cálculo, não dependendo do pegging já mencionado. A razão de se utilizar tal estrutura se deve a capacidade fornecer os dados ao processo de aprendizado, já que liga a demanda independente, a que origina as Análises de Horizonte (ver texto de 8/12/22) ao item mais elementar (matéria prima) passando por todos os níveis da estrutura do produto, representada na Lista-de-Material.

                           

        Assumindo o grafico acima representando a Lista-de-Material, sendo R's os produtos finais, C's os conjuntos e subconjuntos e M's as matérias primas. podendo todos se interligarem, assim seria a representação resultante do registro  do Planejamento.

                                    { (Mi, qtde, data, Cj, qtde, data, Rn, qtde) }

        Nesta representação acima se apresenta a concatenação de uma "M" Matéria prima, ao "C" Conjunto, ou Conjuntos, com as respectivas quantidades e datas necessárias, e por sua vez, tais Conjuntos ligando os "R" produtos que  o geraram. Ou seja, em vez de representar o "pegging" que é a ligação entre as demandas derivadas e as Ordens de Suprimento, calculadas ou já firmadas, se representa toda a cadeia que gerou a demanda em último nível.

       O motivo desta representação e o respectivo registro, utilizando um sistema de gestão banco de dados não relacional, ou noSQL(*), se deve ao fato que o acesso repetitivo no processo de "aprender" é facilitado e ademais deste fato existe ainda a comparação que será efetuada com as transações pertinentes a este determinado Planejamento, ou seja, o último; desta forma medindo os "desvios", seja estes nas respectivas quantidade, ou nas datas de requisição e completação das ordens de suprimento. No diagrama da emissão de 8/12/22 se representa a necessária estrutura funcional para medição dos "desvios", sejam estes perdas, atrasos, trocas, afetando a validade dos vindouros planos de produção ou mesmo ensaios. A medição dos "desvios" nos diversos Planejamentos ao longo do tempo é que irão (backpropagation) "ensinar" como se comporta a produção e a compra a partir das componentes estocásticas inerentes ao processo produtivo e logístico.

        É oportuno aqui se mencionar a experiência já mencionada em texto anterior da empresa de mineração que deriva ainda a Qualidade do "produto", dentro do contexto KQt. Neste caso a medição dos "desvios"  também "ensina" ao sistema a tendência e a inércia do processo (pilhas de minério) guiando as cadeias seguintes no tempo, (ou melhor as anteriores), das fases de produção.

           No texto seguinte vamos representar a cadeia de aprendizado.

(*)  Já ha vários fornecedores, mas o que é mencionado neste estudo é a estrutura JSON.

ERP- Aprendizado de máquina-I: O que se espera?

         Relendo a publicação do último texto de duas semanas atrás (18/01/23) obrigo-me a ajustar a extrema síntese na tentativa de apresentar a necessidade de avaliação prévia da viabilidade, da exequibilidade, da demanda independente. Como disse, desde o tempo de George Plossl já se construíam as funcionalidades "what-if"  e se apresentava a funcionalidade de análise no MPS (Master Production Schedule) como uma prévia da execução do planejamento de necessidade de materiais; ou seja, do cálculo das necessidades líquidas de material e consequente sugestão de ordens, sejam estas de compra, sejam de produção. 

            Ocorre que, se considerarmos (como apresentado no esquema de 18/01/23 ), aquelas empresas apresentadas na esquematização teremos os diferentes e variados casos com produção de vários níveis, representados na Lista-de-Material (BOM) que sofrem efeitos do processo interno e ainda aqueles sofrem os efeitos externos de componentes estocásticas que não são quantificadas discretamente. Isto já nos indica a dificuldade, ou mesmo impossibilidade, de construção de sistemas ERP genéricos.

          Ao se ligar as componentes de mercado dos produtos fabricados à aquelas componentes de mercado dos insumos (fornecimento externo de material, mão-de-obra, energia, capital de giro, condições logísticas)  veremos que a regra é determinar margens de tolerância mesmo nos componentes discretos. Exemplifiquemos:

           Na lista de material e na designação do produto temos: as quantidade (de uso, de perda, de desgaste), os tempos (de preparação (set-up) de produção, desmontagem (set-down)). No caso dos materiais comprados temos as mesmas componentes, quantidades múltiplas e mínimas de fornecimento, os tempos típicos de entrega, os requerimentos de cura e guarda. Ou seja, na quantificação e nos tempos de insumos  derivados da demanda independente se oportuniza a aplicação das técnicas de aprendizagem de máquina. Observe que nem consideramos as componentes de ambiente, tais como as meteorológicas, as sazonalidades, as civis, como greves e feriados prolongados. Ou seja, quando no passado adotávamos a estatística descritiva para quantificar demandas (ainda que dependentes), estoque-de-segurança, lotes-de-encomenda, tempo-de-reposição, era a não existência de facilidades computacionais e mesmo de técnicas que nasceram e se popularizaram devido as facilidades tecnológicas emergentes; daí a generalidade dos métodos e a aplicação de soluções ERP para qualquer caso. Nas indústrias de processo e mesmo nas manufatureiras mecânicas e eletro-eletrônicas a generalidade dos sistemas não satisfaziam completamente as necessidades de gestão, o que geravam ( e ainda geram ) um alto custo de customização e implantação.  Na "explosão" da lista-de-materiais temos também que "explodir" conceitos.

        Vejamos:-  resolvido um plano de mestre de produção, já analisada a capacidade geral (RCCP), o Plano Mestre, MPS(Master Production Schedule), explodindo as necessidades chega-se a um resultado de ordens de compras e de ordens de produção. Após os ajustes durante o período de "mês" (acertos de ordens, alterações e retrabalhos, etc...) compara-se o que foi calculado originariamente no plano e a resultante após o período "mês", chega-se a um resultado dos "desvios". O que fazer com este resultado? Os gestores, controladores de produção, analistas de compras, etc...após um certo tempo, e durante muito tempo, começam a se ajustar aos "desvios"; via de regra colocando uma "segurança", seja na quantidade, seja nos prazos...Onde realmente se aplicam estas "correções" ? Nos diversos itens, sejam estes comprados, sejam estes os fabricados...item a item individualmente. O "aprendizado de máquina" terá que fazer o mesmo, com mais precisão. É o que se espera...

ERP-simulação

      Após período de recesso volto aos textos sobre a evolução do ERP em direção a sua aplicabilidade baseada em recursos sistêmicos de IA.

     Tenho que considerar, nesta extensão sobre o assunto, a conveniência das metodologias aplicadas as diferentes naturezas estruturais e suas funcionalidade industriais et pour cause seus sistemas ERP.    Agrupando as empresas segundo sua natureza e sua diferenciação estrutural e funcional esquematizamos:

                                                                          ┌   Indústrias de Processo

                            ┌─  Produção-para-Estoque┤    

                            │                                            └ Indústrias dee Manufatura

                            │

         Indústria      ┤

                            │                                                  ┌ Indústrias de Processo

                            │                                                 │

                            └─  Produção-por-Encomenda ┼ Indústrias  de Manufatura

                                                                                  │

                                                                                └ Projeto/Engenharia por Encomenda

      Obviamente não teríamos sistemas genéricos ótimos, na tecnologia atual e mesmo no futuro, se tentássemos fazê-los totalmente genéricos. Chamo atenção que há vários fornecedores de sistemas ERP a ofertá-los com tal generalidade; no processo de implantação destes, considerando as diversidades, evidentemente iria se despender um enorme tempo e custo tentando customizá-los. O mesmo dar-se-á em estágios futuros nos ensaios "what-if".

       Ao se considerar as restrições, seja de capacidade fabril, seja de fornecimento externo, e mesmo mão-de-obra, segundo tal diferenciação estrutural e funcional teremos então as implicações relativas a modelagem, tal como aquelas relativas a Lista-de-Material. Quanto aquelas relativas a capacidade fabril, já na década de 80, George Plossl desenhava no MRP-II (Manufacturing Resources Planning) a utilização da funcionalidade "Análise Bruta de Capacidade" (RCCP- Rough-Cut Capacity Planning) antes do Planejamento de Necessidades de Material (MRP). Ou seja, prevenção da inviabilidade de produção devido a falta de capacidade. Nas versões originais MRP-II ainda não se acoplava o Planejamento de Manutenção, com as suas paradas programadas. Percebe-se então desde há muito que havia a necessidade de se combinar as previsões de demanda com as "previsões" de recursos e insumos. Não podemos nos esquecer da  adaptabilidade experimentada na empresa de mineração, onde se derivou a demanda independente nas suas componentes, em um processo denominado KQT (K-quantidaddde, Q-qualidade, T-tempo) que imitava o processo industrial e a implícita dificuldade de se modelar as estruturas e as  funções industriais. Construir sistemas?...Já não era o caminho crítico.

     A questão que emerge é a necessidade de, ao se realizar a avaliação da demanda independente, relacioná-la com a disponibilidade e os custos dos recursos (material, mão-de-obra, maquinário/instalações, capital de giro). No diagrama  abaixo está representada a relação entre demanda e suprimento considerando os componentes funcionais. 

Na parte superior (da direita para a esquerda) flui a derivação e a cadeia do planejamento e aquisições. O registro e o tratamento da demanda (já resolvidas as questões comerciais e de crédito), a derivação referente ao planejamento de necessidades de materiais, a análise grosso-modo de capacidade, o planejamento de produção e suprimento de materiais e demais insumos (mão-de-obra, energia) juntamente a demanda de capital de giro. 

  Na parte inferior (da esquerda para direita) se representa a consequente cadeia de execução: compras, recepção de materiais, inspeções, admissões de pessoal, estocagem, fabricação (fabricação, montagem, acabamento, embalagem, expedição).

      Fácil se intuir que o ideal seria conhecer com precisão, ou mesmo aproximadamente, a relação entre  Valor de Saída / Valor de Entrada, não apenas referentes a valores financeiros, mas aos valores de quantidade vendida por quantidade adquirida. 

    É claro que se houvesse tal viabilidade, nem seriam necessários os gestores, o trabalho clerical administrativo; bastava ligar o computador e ir tomar sol na praia. Não é  deste automatismo que trata; é se estabelecer métodos de análise que nos permitam adiantar medidas com maior precisão. Medidas estas que se aplicam, estágio após estágio, ao processo produtivo e logístico, seguindo a hierarquia tal como se representa no fluxo acima, e como se tem evoluído nos sistemas (MRP, MRP-II, ERP).

    Como então seguir a evolução da hierarquia e implementar a faculdade de se inferir quantitativamente  comportamentos, segundo a correlação de insumos, já incluindo paradas de processo, faltas, atrasos de entrega e outras componentes estocásticas? Vamos então para a aventura das origens meridiano de Greenwich. ( Estou aqui parafraseando e me inspirando na magistral obra de Paul Masursky dos anos 70, o filme  "Next stop, Greenwich Village", lembrando  o contemporâneo saudoso Lenny Baker rfip.

ERP-simulação-continuação 4

Evoluindo a resposta a primeira questão, dentre as três do texto anterior (ERP, simulação-continuação-2)

. Situação ótima, é a de maior lucro?                                               
. Sobre que elementos incide a ação de simulação?                         

. O exercício de simulação (what-if) é a única heurística possível?

é necessário rever a evolução do ERP, partindo da solução de Joseph Orlicky (MRP-Material Requirements Planning), passando pela solução (MRP-II, Manufacturing Resource Planning) de George Plossl, que tive a oportunidade de conhecer pessoalmente em 1981 e a evolução dos segmentos comportamentalistas que propõem as soluções, como a Teoria das Restrições de Elyiahu Goldratt, que tive a oportunidade de acompanhar em 1981 também, a LEAN e outras que emergiram do progresso e das experiências bem sucedidas das industrias japonesas no anos 80. Todas estas técnicas, sejam sistêmicas, sejam gerenciais, partiam da demanda independente já resolvida alhures. Ou seja, dado o conhecimento desta, partia-se então para a busca da maximização do lucro, como elemento aglutinador de capacidades e de competências; no limite, tendo a demanda do mercado como irrevogável e determinante dos esforços empresariais, dos recursos (material, mão-de-obra, energia, capital) sem medir suas restrições sejam internas ao negócio ou sejam inerentes a toda a cadeia de suprimentos (supply-chain). Por que então trazer esta visão, digamos histórica? Porque toda esta evolução e todos estes esforços acadêmicos, técnicos, partiam de um pressuposto de ter o lucro atendendo a uma determinada perspectiva de demanda. Em uma simulação "what-if" exige-se a memória (marcação histórica) destes exercícios; daí o repositório Histórico de Análises.

      Então esta primeira questão compreendo que somente pode ser plenamente respondida se forem considerados os seus desdobramentos sociais; mas não é este o presente escopo e não possuímos conhecimento para nos aventurarmos nesta área social e econômica. Está de bom tamanho.

      Quanto a segunda questão [ Sobre que elementos incide a ação de simulação? ] que poderia ser respondida sinteticamente declarando os dois únicos elementos passíveis de simulação e interação, (ou seja: os estoques de insumos e o "lote de ressuprimento", ou em outros termos a "quantidade a suprir", seja por encomenda a fornecedores, seja por produção interna), deve ser mencionado que estas duas grandezas devem respeitar na simulação as restrições pertinentes. No caso de estoque, as restrições de quantidade (espaço, capacidade de estocagem, tempo de estocagem) e no caso do "lote de suprimento", seja na encomenda externa, seja na produção interna, deve se considerar as quantidades mínimas de encomenda, as quantidades máximas, múltiplas e a época-sazonalidade, pois podem existir restrições quantitativas e mesmo meteorológicas (intensidade de chuvas, neve, temperatura). A antiga fórmula do EOQ (economic order quantity) ou Lote de Wilson, criada na década 20 (um século), que ainda hoje vemos em alguns sistemas ERP, já não se aplica a nenhum caso de simulação.

       Quanto a terceira questão [ O exercício de simulação (what-if) é a única heurística possível?] temos que admitir que estando tratando de sistemas computacionais. A heurística aqui proposta é simular a "rodada" do Planejamento de Produção (MRP) ensaiando Lotes e níveis de estoque, de todos os itens participantes, a partir de posição real de forma alcançar, dentro do Horizonte ensaiado, a condição atendimento a demanda...com a menor utilização de recursos possível. Ou seja, ao menor custo. respeitando todas as restrições reais. Logicamente, terá de haver ensaios tantos quantos atendam a solução ...É a acumulação de experiências (simulações) que construirá progressivamente a validade da análise "what-if". Nem pode se considerar a construção de uma metodologia "what-if" que não tenha coberto um período superior a pelo menos três ciclos de produção. Assim, a definição de horizontes de análise também deve cumprir tal recomendação, visto que as consequências, os efeitos das providências neste período é que construirão os critérios de "verossimilhança", de "confiança", de "viabilidade" aplicáveis aos "palpites" bayesianos. O aprofundamento e completação da resposta desta última questão ainda irá requerer considerações de natureza sistêmica, ou seja no ramo computacional, relativas a construção das estruturas de dados. 

(haverá um intervalo na sequência ERP) quando outro assuntos serão tratados, voltando a questão ERP a partir de 9 de janeiro do ano que vem. Feliz Ano Novo.

ERP-simulação-continuação 3

     Como continuação ao ERP-simulação-2, onde as três questões foram apostas, temos que escolher responder um delas, mesmo sabendo que estas questões estão intimamente interligadas. Escolhemos então responder na ordem que foram apresentadas.

      Retirando da resposta qualquer componente de ordem econômica, ou microeconômica, pois estaríamos reduzindo a resposta a simples comparação entre pagar e receber; o que por sua vez se reduziria ao ponderamento da redução de quantidades e preços de insumos e aumento de quantidades e preços de vendas. Não é esta a abordagem proposta, pois qualquer que seja a ação de diminuição de pagar implica em redução nos insumos e, da mesma forma, aumento de receber, implica em aumento de preços e/ou de quantidades de vendas.

      Ocorre que para ambos os casos, haverá restrições; tanto relacionadas a valores, quanto relacionadas a quantidades. Se aplicadas a insumos, i.e. mão-de-obra, material, energia e capital,  estas restrições irão determinar por sua vez os limites a serem considerados na oferta dos produtos e, por interação, a demanda independente. No diagrama a seguir, expansão do anterior, algumas funções são expandidas mas a essência é representada para balizar a resposta de: A situação ótima é a maximização do lucro?

      Se a resposta fosse apenas a afirmação, a maximização do lucro, nem seria necessário tanto esforço analítico. A resposta nos obriga a avaliar, dentre os vários horizontes (curto, médio e longo prazo) o comportamento da demanda, inclusive perante os fatores exógenos, externos, para os quais não teremos controle o quão estes afetam a demanda ao longo do horizonte para garantir a sobrevivência, sendo o lucro, o reinvestido no negócio, este sim a parcela a ser maximizada.. Aquela parcela distribuída societariamente, esta sim, é cofator de simulação e de escolha gerencial (ver seta vermelha em direção a Análise Tentativa no Horizonte H0.

      Ao se aprofundar na escolha de fatores externos, aí sim estaremos estabelecendo, através dos instrumentos analíticos{correlações históricas, inferência bayesiana, aprendizado de máquina, etc...) que valores escolhidos à priori, segundo cada Horizonte, estarão validando os parâmetros quantitativos (quantidade e valor), e mesmo os qualitativos no caso do exemplo da mineração, que irão projetar a demanda. 

        Para o estágio seguinte, ainda será necessário o aporte das restrições internas e a posição das ordens já compromissadas..Aí sim podendo ser gerado o Planejamento de Produção que será resolvido no ciclo seguinte. 

        Todo o processo terá de ser memorizado (gravado) em um Histórico que auxiliará na futuras hipóteses; hipóteses estas que darão base para o aprendizado futuro. Ou seja, será a evolução e repetição do exercício que trará confiança (verossimilhança) nos ensaios ao longo da vida do negócio e nas escolhas inerentes a cada Horizonte escolhido.

           O exercício da simulação é que dará confiança na construção da situação ótima.  Sempre são os erros, sua percepção e correção, que nos indicam a situação ótima. Aliás, a vida nos ensina. 

ERP, simulação-continuação-2

(atenção: este texto é originário de editor externo e está aqui inserido como imagem) 

ERP, simulação-continuação-1

       No parágrafo último, da página anterior (abaixo reproduzido)  ênfase foi dada a velocidade de simulação, pois a experiência de "rodada" do "Relatório Supply - Demand", nome dado ao resultado do programa MRP, na forma "dummy", ou seja, "não real", devido as várias manobras necessárias de processamento de dados, não atingia plenamente o objetivo de saber, a tempo, se o Plano de Produção alimentado seria viável em termos de ressuprimento e de produção. Nem se avaliava o impacto financeiro.

 Responder com velocidade, ainda não é suficiente: - há de se estabelecer uma estratégia de aplicação das capacidades de simulação  na   mesma  velocidade,   pois a experiência   nos  mostrou no  passado  que  a simulação tardia não surtiu os efeitos que se buscava no ambiente de manufatura mais verticalizado, mais complexo e de ciclo mais longo que outros mais horizontalizados (caso do sucesso japonês dos anos 70/80).

         A resolução do Plano de Produção tentativo, (entenda-se que se admite que a demanda original, proveniente do mercado, da clientela, para este exercício de simulação é estabelecida por critérios definitivos não podendo ser, por consequência, alterado por este Plano) irá produzir ações relativas a ressuprimento; ou seja, níveis de estoque e parâmetros de suprimento, sejam estes para itens comprados ou para os itens produzidos.  Percebe-se então que somente estes dois parâmetros (nível de estoque e lote de ressuprimento) são instrumentos de otimização ao longo do tempo. Ocorre que existem restrições, internas ou externas, derivadas da tecnologia do processo produtivo, da logística do abastecimento,(tamanho de container, ferramental, opções logísticas externas, etc...) que impõe quantidades mínimas, múltiplas e/ou ótimas, estabelecendo os graus de liberdade na simulação. Tornando o exercício de simulação mais complexo e mesmo demorado, se não for utilizado uma estratégia de determinação de seus contornos e seus limites, independentemente da velocidade de simulação...que em qualquer situação deve ser rápida. Rápida o suficiente para a oportunidade de tomadas de decisão. Ou seja: quanto e quando comprar e/ou produzir. Um Plano de Produção que não coteje minimamente a capacidade de buscar uma situação de satisfação da demanda ao melhor custo sem comprometer os parâmetros de capacidade (presente e futura) não levará o negócio senão a uma situação de risco.

    Duas questões então se apresentam: 

        . Quanto e quando se vendeu, ou venderá, houve o conhecimento do que se possa obter como garantia de entrega e suficiente lucratividade ?

         . Formalizou-se a relação mútua de dependência de suprimento e demanda? Isto é: a demanda independente, vendas presentes e futuras, interagiu com as análises relativas a Planos de Produção tentativos/simulados?

      Aqui já vemos que  simulação, além de exigir uma velocidade útil, implica e se reconhecer restrições, tanto no plano de capacidade fabril quanto financeira. Quando mencionamos capacidade fabril estamos incluindo facilidades de instalação (planta, máquinas e ferramental) e mão-de-obra; em última instância custos. 

    Com estes referenciais temos que estabelecer a estratégia de aplicação do exercício de simulação. 

    O que afinal iremos simular dentro de um Horizonte de tempo estrategicamente definido ? 

       I. O Planejamento de Demanda  e suas variações, dentro do Horizonte previamente estabelecido, a partir da capacidade instalada e dos planos de investimento?

       II . O Planejamento de Produção, a partir do Planejamento de Demanda já estabelecido e fixado no Horizonte então definido?

      Visivelmente o Planejamento de Demanda antecede o Planejamento de Produção e a definição do Horizonte é que será a precedência maior, já que a depender do produto, suas sazonalidades e/ou encomendas potenciais e mesmo a tecnologia aplicada a este, é  que será a escolhida técnica de previsão/simulação. Como já mencionado, no passado, somente se dispunha das técnicas estatísticas regressivas, i.e. baseadas na experiência pregressa.  Daí a interação necessária dos três estágios de simulação. Ver diagrama abaixo:

         Neste diagrama pode se observar que os dados reais são alimentados na simulação, visto que Ordens já compromissadas  terão de ser consideradas, juntamente com a Lista-de-Material (ambos simbolizados por "disco"  que representa o produto propriamente dito, sua tecnologia e processo produtivo. 

          Alterações na estrutura do produto e/ou qualidade obrigam a construção de inferências pois afetam as "derivações da demanda". No exemplo anterior, tanto a indústria manufatureira verticalizada ou não, como o caso da empresa de mineração, se simularem diferentes quantidades de uso na Lista-de-Material ou na qualidade do produto, implicariam em diferentes produtos.