Automação e agentes de IA
Automação de fluxo com n8n, agentes de IA no trabalho do dia, e treinamento do time para operar aquilo sem depender de nós. O que entregamos roda.
IA aplicada a operações
Automação, agentes e modelos para acelerar o trabalho da sua operação — desenhados por quem passou vinte anos otimizando decisão de produção e supply chain. Por isso o ganho é calculado antes de ser prometido.
Você chegou aqui por qual dos dois?
O que fazemos
Automação de fluxo com n8n, agentes de IA no trabalho do dia, e treinamento do time para operar aquilo sem depender de nós. O que entregamos roda.
Previsão de demanda, classificação de itens e descrições, dados mestres, saneamento e priorização. IA onde ela decide melhor que a regra — e regra onde a regra basta.
Sequenciamento, estoque, corte, distribuição, blend e setup. Programação matemática e heurística, com o ganho estimado no modelo antes de virar projeto.
Onde está a restrição, quanto vale mexer nela e o que muda na segunda-feira. Se o número não aparece no modelo, dizemos que não aparece.
Como pensamos
Caso real, numa implantação lean em linha de montagem de placas eletrônicas. A técnica é a Nuvem que Evapora, dos Processos de Raciocínio da Teoria das Restrições.
A pergunta, no chão de fábrica, era esta: qual o tamanho de lote que dá o menor lote possível, na maior quantidade possível, e ainda atende a demanda esperada do mês? Lote grande, e os itens do dia ficavam sem. Lote pequeno, e o tempo de setup estourava.
Atender a demanda do mês sem faltar item e sem perder capacidade
Ter o item certo pronto no dia em que ele é pedido
Rodar lotes pequenos, trocando de produto com frequência
Não perder capacidade da linha em troca de ferramenta
Rodar lotes grandes, com poucas trocas
A seta entre “não perder capacidade” e “rodar lotes grandes” carrega uma premissa que quase ninguém enuncia em voz alta: que o tempo de setup é dado. Ele entra na conta como constante da linha, e o tamanho de lote é calculado em cima dela.
Numa linha SMD, setup é troca de feeder e de estêncil — e isso é reduzível: agrupar por família de componentes, preparar a troca fora da máquina, sequenciar para reaproveitar o que já está montado. Quando o setup cai, lote pequeno para de custar capacidade, e a premissa deixa de valer.
A segunda premissa é a que transforma o impasse em conta: que existe um tamanho de lote certo para a linha inteira. Não existe. Existe um por item, derivado da demanda dele, do tempo de setup e da capacidade que sobra — e isso é um modelo, não uma regra de bolso.
Note o que a nuvem faz e o que ela não faz: ela mostra onde vale atacar. Se compensa atacar ali, e quanto, é conta — e é o passo seguinte.
Nuvem que Evapora: Processos de Raciocínio da Teoria das Restrições, de Eliyahu M. Goldratt. Aplicação e diagrama nossos.
Fundamento próprio: dissertação de mestrado sobre heurística de sequenciamento baseada na Teoria das Restrições, UFPR, 2005.
Por que nós
Duas dissertações, dois artigos com identificador permanente e um conjunto de dados aberto. O visitante confere sozinho, sem pedir licença a ninguém.
Um grupo do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da USP escolheu nosso conjunto de 250.365 descrições de produto para avaliar redes neurais.
Planejamento e controle da produção vividos no chão de fábrica, não consultados. Quem já foi responsável pelo número sabe o que um plano encontra na segunda-feira.
Contato
Uma conversa de trinta minutos costuma bastar para saber se o seu problema é de automação, de dado ou de decisão — e os três têm caminhos diferentes.