Kanban versus MRP

O termo japonês “kanban” significa cartão, sinal, símbolo, painel ou etiqueta de instruções. O Kanban é realizado, usualmente, por um cartão de movimentação ou de produção para puxar a produção. Essencialmente, é uma ordem de trabalho que acompanha os materiais, permitindo que os operadores produzam somente o produto e a quantidade necessária de acordo com o pedido do cliente ou da demanda do próximo processo.

O Kanban habilita a utilização do sistema puxado, sincronizando os processos de trabalho dentro da organização, assim como envolve os fornecedores externos.

O MRP (Manufacturing Resources Planning), ou planejamento de necessidades de materiais, é um sistema lógico de cálculo que converte a previsão de demanda em programação da necessidade de seus componentes.

O conceito de Kanban-MRP II "Sandwich"

Será viável conviver com os dois sistemas simultaneamente, já que, aparentemente, são conflitantes, pois ambos gerenciam as necessidades/ordens dos processos produtivos?

Na realidade, cada vez mais as organizações estão trabalhando com o melhor dos dois mundos, com kanbans e MRP simultaneamente, em um modelo denominado sandwich. Neste modelo, usualmente, o MRP controla o planejamento de longo prazo de compras, assim como a gestão dos pedidos e estoque de produtos acabados. O Kanban controla as compras e toda a fabricação e montagens feitas na manufatura.

O MPS (Master Production Schedule), módulo do MPR, direciona a manufatura do produto e as montagens e necessita ser levemente alterado, pois não controla ou estoca qualquer componente controlado pelo Kanban.

Aprendendo com as falhas

"She knows there is no success like failure.
And that failure’s no success at all."

Bob Dylan

Frequentemente, assumimos que uma falha em um experimento foi perda de esforço. Mas nem toda a anomalia é sem sentido e sempre podemos tirar o máximo de lições de um experimento, aparentemente, fracassado, portanto:

Verifique suas suposições. Pergunte a si próprio por que o resultado é percebido como falha ou o que a teoria mostra como contraditório. Pode a hipótese ter falhado e não o experimento em si. O resultado não precisa ser o que você espera, mas você deve ser capaz de explicá-lo. Em pesquisas científicas, mais de 50% dos resultados obtidos de experimentos não são os dados esperados.

Pense fora da caixa. Fale com uma pessoa que não é familiar ao seu experimento, explicando seu trabalho em termos simples, isto pode auxiliá-lo a ter uma nova ideia.

Busque a diversidade. Se todos que trabalham no experimento falam a mesma linguagem, então todos terão as mesmas suposições.

Cuidado com a cegueira da falha. É normal filtrarmos as informações que contradizem nossas pré-concepções. A única forma de evitar esta distorção é ficar atento a isto.

Aprenda com a falha. Busque aprender e tirar lições com a falha. Muitas vezes, uma falha pode ser tão enriquecedora quanto o sucesso em um experimento, afinal a falha é o não sucesso do todo, como diz a música do Bob Dylan.

Fonte: Adaptado de Wired Magazine, january 2010

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