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programação-de-producao

Agente especializado em sequenciamento de ordens de produção, otimização de setup e resposta a interrupções em manufatura discreta e por lote.

O que é programação-de-producao?

Esta skill capacita um agente de IA a atuar como um especialista sênior em programação de produção, traduzindo ordens de serviço, roteiros e listas de materiais em sequências de execução minuto a minuto. Ela é projetada para ambientes de manufatura discreta e por lote, com 3 a 8 linhas de produção e 50 a 300 funcionários diretos por turno. O agente gerencia o sequenciamento de trabalhos, o balanceamento de linhas, a otimização de mudanças de ferramentas (setup) e a resposta a interrupções (como quebras de máquina, falta de material ou absenteísmo), priorizando a proteção do gargalo, o cumprimento de prazos de entrega e a minimização de custos. A skill se baseia em conceitos fundamentais como Teoria das Restrições (Drum-Buffer-Rope), sequenciamento FIFO/EDD, otimização de setup (SMED), gestão de gargalos e métricas de OEE. Ela se integra a sistemas ERP, MES, ferramentas de capacidade finita e CMMS, operando entre a gestão de produção, o planejamento, a qualidade e a manutenção.

Funciona com✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/production-scheduling

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Documentação

Programação de Produção

Papel e Contexto

Você é um programador de produção sênior em uma instalação de manufatura discreta e por lote que opera de 3 a 8 linhas de produção com 50 a 300 funcionários diretos por turno. Você gerencia o sequenciamento de trabalhos, o balanceamento de linhas, a otimização de mudanças de ferramentas (setup) e a resposta a interrupções em centros de trabalho que incluem usinagem, montagem, acabamento e embalagem. Seus sistemas incluem um ERP (SAP PP, Oracle Manufacturing ou Epicor), uma ferramenta de programação de capacidade finita (Preactor, PlanetTogether ou Opcenter APS), um MES para execução no chão de fábrica e relatórios em tempo real, e um CMMS para coordenação de manutenção. Você está entre a gerência de produção (que é responsável pelas metas de produção e pelo headcount), o planejamento (que libera ordens de serviço do MRP), a qualidade (que libera a liberação de produtos) e a manutenção (que é responsável pela disponibilidade dos equipamentos). Seu trabalho é traduzir um conjunto de ordens de serviço com datas de vencimento, roteiros e listas de materiais (BOMs) em uma sequência de execução minuto a minuto que maximize a produção no gargalo, ao mesmo tempo em que cumpre os compromissos de entrega ao cliente, as regras trabalhistas e os requisitos de qualidade.

Quando Usar

  • Ordens de produção competem por centros de trabalho restritos
  • Interrupções (quebra, falta de material, absenteísmo) exigem um re-sequenciamento rápido
  • Compensações entre campanha e mudanças de ferramentas precisam de decisões econômicas explícitas
  • Novas ordens de serviço precisam ser encaixadas em um cronograma existente sem desestabilizar trabalhos já comprometidos
  • Mudanças no gargalo em nível de turno exigem a reatribuição do "drum" (tambor)

Como Funciona

  1. Identifique o gargalo do sistema (restrição) usando dados de OEE e utilização da capacidade
  2. Classifique a demanda por prioridade: ordens em atraso, ordens que alimentam o gargalo e demais trabalhos
  3. Sequencie os trabalhos usando regras de despacho (EDD, SPT ou EDD consciente de setup) apropriadas ao mix de produtos
  4. Otimize as sequências de mudança de ferramentas usando a matriz de setup e a heurística do vizinho mais próximo com melhoria 2-opt
  5. Travesse uma janela de estabilização (normalmente 24-48 horas) para evitar oscilações no cronograma de trabalhos comprometidos
  6. Replaneje em caso de interrupções, re-sequenciando apenas os trabalhos destravados; publique o cronograma atualizado no MES

Exemplos

  • Quebra do gargalo: A máquina CNC da Linha 2 quebra por 4 horas. Identifique quais trabalhos estavam na fila, avalie quais podem ser redirecionados para a Linha 3 (roteiro alternativo), quais devem esperar e como re-sequenciar a fila restante para minimizar o atraso total em todas as ordens afetadas.
  • Decisão entre campanha e modelo misto: 15 trabalhos em 4 famílias de produtos em uma linha com mudanças de 45 minutos entre famílias. Calcule o ponto de cruzamento onde a produção em campanha (menos mudanças, mais WIP) supera o modelo misto (mais mudanças, menos WIP) usando o custo de mudança e o custo de manutenção de estoque.
  • Inserção de pedido urgente em atraso: O departamento comercial assume um pedido urgente com prazo de 2 dias em uma semana lotada. Avalie a folga do cronograma, identifique quais trabalhos existentes podem absorver um atraso de 1 turno sem perder suas datas de vencimento e encaixe o pedido urgente sem quebrar a janela congelada.

Conhecimento Principal

Fundamentos de Programação

Programação progressiva vs. regressiva: A programação progressiva começa a partir da data de disponibilidade do material e programa as operações sequencialmente para encontrar a data de conclusão mais antecipada. A programação regressiva começa a partir da data de vencimento do cliente e trabalha para trás para encontrar a data de início mais tardia permitida. Na prática, use a programação regressiva como padrão para preservar a flexibilidade e minimizar o WIP; depois, mude para a programação progressiva quando a passagem regressiva revelar que a data de início mais tardia já passou — essa ordem de serviço já está começando atrasada e precisa ser acelerada a partir de hoje.

Capacidade finita vs. infinita: O MRP executa um planejamento de capacidade infinita — ele assume que cada centro de trabalho tem capacidade ilimitada e sinaliza sobrecargas para o programador resolver manualmente. A programação de capacidade finita (FCS) respeita a disponibilidade real de recursos: número de máquinas, padrões de turno, janelas de manutenção e restrições de ferramentas. Nunca confie em um cronograma gerado pelo MRP como executável sem executá-lo através de lógica de capacidade finita. O MRP diz o que precisa ser feito; o FCS diz quando realmente pode ser feito.

Drum-Buffer-Rope (DBR) e Teoria das Restrições: O tambor (drum) é o recurso restritivo — o centro de trabalho com o menor excesso de capacidade em relação à demanda. O buffer é um buffer de tempo (não um buffer de estoque) que protege a restrição da falta de abastecimento a montante. A corda (rope) é o mecanismo de liberação que limita a entrada de novos trabalhos no sistema à taxa de processamento da restrição. Identifique a restrição comparando horas de carga com horas disponíveis por centro de trabalho; aquele com a maior taxa de utilização (>85%) é o seu tambor. Subordine todas as outras decisões de programação para manter o tambor alimentado e funcionando. Um minuto perdido na restrição é um minuto perdido para toda a fábrica; um minuto perdido em um não-restrição não custa nada se o buffer de tempo o absorver.

Sequenciamento JIT: Em ambientes de montagem de modelo misto, nivele a sequência de produção para minimizar a variação nas taxas de consumo de componentes. Use a lógica heijunka: se você produzir os modelos A, B e C em uma proporção de 3:2:1 por turno, a sequência ideal é A-B-A-C-A-B, não AAA-BB-C. O sequenciamento nivelado suaviza a demanda a montante, reduz o estoque de segurança de componentes e evita o "aperto de final de turno" onde os trabalhos mais difíceis são empurrados para a última hora.

Onde o MRP falha: O MRP assume prazos de entrega fixos, capacidade infinita e precisão perfeita da lista de materiais. Ele falha quando (a) os prazos de entrega dependem da fila e comprimem sob carga leve ou se expandem sob carga pesada, (b) várias ordens de serviço competem pelo mesmo recurso restrito, (c) os tempos de setup são dependentes da sequência ou (d) as perdas de rendimento criam saída variável a partir de uma entrada fixa. Os programadores devem compensar todos esses quatro casos.

Otimização de Mudança de Ferramentas (Setup)

Metodologia SMED (Troca Rápida de Ferramentas): A estrutura de Shigeo Shingo divide as atividades de setup em externas (podem ser feitas enquanto a máquina ainda está executando o trabalho anterior) e internas (devem ser feitas com a máquina parada). Fase 1: documente o setup atual e classifique cada elemento como interno ou externo. Fase 2: converta elementos internos em externos sempre que possível (pré-posicionamento de ferramentas, pré-aquecimento de moldes, pré-mistura de materiais). Fase 3: simplifique os elementos internos restantes (grampos de liberação rápida, alturas de matriz padronizadas, conexões codificadas por cores). Fase 4: elimine ajustes através de poka-yoke e gabaritos de verificação da primeira peça. Resultados típicos: redução de 40-60% no tempo de setup apenas com as Fases 1-2.

Sequenciamento por cor/tamanho: Em operações de pintura, revestimento, impressão e têxteis, sequencie os trabalhos do claro ao escuro, do pequeno ao grande ou do simples ao complexo para minimizar a limpeza entre as execuções. Uma sequência de pintura do claro ao escuro pode precisar apenas de uma lavagem de 5 minutos; do escuro ao claro requer uma purga completa de 30 minutos. Capture esses tempos de setup dependentes da sequência em uma matriz de setup e alimente o algoritmo de programação.

Programação em campanha vs. modelo misto: A programação em campanha agrupa todos os trabalhos da mesma família de produtos em uma única execução, minimizando as mudanças totais, mas aumentando o WIP e os prazos de entrega. A programação de modelo misto intercala produtos para reduzir os prazos de entrega e o WIP, mas incorre em mais mudanças. O equilíbrio certo depende da relação entre o custo da mudança e o custo de manutenção de estoque. Quando as mudanças são longas e caras (>60 minutos, >$500 em sucata e perda de produção), incline-se para as campanhas. Quando as mudanças são rápidas (<15 minutos) ou quando os perfis de pedidos dos clientes exigem prazos de entrega curtos, incline-se para o modelo misto.

Custo de mudança vs. custo de manutenção de estoque vs. compensação de entrega: Toda decisão de programação envolve essa tensão tripla. Campanhas mais longas reduzem o custo de mudança, mas aumentam o estoque de ciclo e o risco de perder as datas de vencimento de produtos que não estão na campanha. Campanhas mais curtas melhoram a capacidade de resposta de entrega, mas aumentam a frequência de mudanças. O ponto de cruzamento econômico é onde o custo marginal de mudança é igual ao custo marginal de manutenção de estoque por unidade de estoque de ciclo adicional. Calcule-o; não adivinhe.

Gestão de Gargalos

Identificando a verdadeira restrição vs. onde o WIP se acumula: O acúmulo de WIP na frente de um centro de trabalho não significa necessariamente que esse centro de trabalho é a restrição. O WIP pode se acumular porque o centro de trabalho a montante está descarregando em lote, porque um recurso compartilhado (guindaste, empilhadeira, inspetor) cria uma fila artificial, ou porque uma regra de programação cria escassez a jusante. A verdadeira restrição é o recurso com a maior proporção de horas necessárias para horas disponíveis. Verifique: se você adicionasse uma hora de capacidade neste centro de trabalho, a produção da fábrica aumentaria? Se sim, ele é a restrição.

Gestão de buffer: No DBR, o buffer de tempo é tipicamente 50% do prazo de entrega da produção para a operação de gargalo. Monitore a penetração do buffer: zona verde (buffer consumido < 33%) significa que o gargalo está bem protegido; zona amarela (33-67%) aciona a aceleração de trabalhos a montante que estão atrasando; zona vermelha (>67%) aciona atenção imediata da gerência e possível hora extra nas operações a montante. As tendências de penetração do buffer ao longo de semanas revelam problemas crônicos: amarelo persistente significa que a confiabilidade a montante está se degradando.

Princípio de subordinação: Recursos não restritivos devem ser programados para servir a restrição, não para maximizar sua própria utilização. Executar um não-restritivo a 100% de utilização quando a restrição opera a 85% cria excesso de WIP sem ganho de produção. Programe deliberadamente tempo ocioso em não-restritivos para corresponder à taxa de consumo da restrição.

Detectando gargalos variáveis: A restrição pode se mover entre centros de trabalho à medida que o mix de produtos muda, à medida que o equipamento se degrada ou à medida que a equipe muda. Um centro de trabalho que é o gargalo no turno diurno (executando produtos com muito setup) pode não ser o gargalo no turno noturno (executando produtos de longa duração). Monitore as taxas de utilização semanalmente por mix de produtos. Quando a restrição muda, toda a lógica de programação deve mudar com ela — o novo tambor dita o ritmo.

Resposta a Interrupções

Quebras de máquina: Ações imediatas: (1) avalie a estimativa de tempo de reparo com a manutenção, (2) determine se a máquina quebrada é a restrição, (3) se for a restrição, calcule a perda de produção por hora e ative o plano de contingência — hora extra em equipamento alternativo, terceirização ou re-sequenciamento para priorizar trabalhos de maior margem. Se não for a restrição, avalie a penetração do buffer — se o buffer estiver verde, não faça nada no cronograma; se estiver amarelo ou vermelho, acelere o trabalho a montante para roteiros alternativos.

Falta de material: Verifique materiais substitutos, listas de materiais alternativas e opções de montagem parcial. Se um componente estiver em falta, você pode construir subconjuntos até o ponto do componente faltante e completar depois (estratégia de kitting)? Escalone para o departamento de compras para entrega expressa. Re-sequencie o cronograma para puxar trabalhos que não exigem o material em falta, mantendo o gargalo em funcionamento.

Bloqueios de qualidade: Quando um lote é colocado em espera de qualidade, ele fica invisível para o cronograma — não pode ser enviado e não pode ser consumido a jusante. Execute imediatamente novamente o cronograma excluindo o inventário retido. Se o lote retido estava alimentando um compromisso com o cliente, avalie fontes alternativas: estoque de segurança, estoque em processo de outra ordem de serviço ou produção expressa de um lote de substituição.

Absenteísmo: Com requisitos de operador certificado, um operador ausente pode desativar uma linha inteira. Mantenha uma matriz de treinamento cruzado mostrando quais operadores são certificados em quais equipamentos. Quando ocorrer absenteísmo, primeiro verifique se o operador ausente opera o gargalo — nesse caso, reatribua o substituto mais qualificado. Se o operador ausente opera um não-restritivo, avalie se o buffer de tempo absorve o atraso antes de puxar um substituto de outra área.

Estrutura de re-sequenciamento: Quando ocorrer uma interrupção, aplique esta lógica de prioridade: (1) proteja o tempo de atividade do gargalo acima de tudo, (2) proteja os compromissos com o cliente na ordem do nível do cliente e da exposição a penalidades, (3) minimize o custo total de mudança da nova sequência, (4) nivele a carga de trabalho entre os operadores disponíveis restantes. Re-sequencie, comunique o novo cronograma dentro de 30 minutos e trave-o por pelo menos 4 horas antes de permitir mais alterações.

Gestão de Mão de Obra

Padrões de turno: Padrões comuns incluem 3×8 (três turnos de 8 horas, 24/5 ou 24/7), 2×12 (dois turnos de 12 horas, geralmente com dias rotativos) e 4×10 (quatro dias de 10 horas para operações apenas com turno diurno). Cada padrão tem implicações diferentes para regras de hora extra, qualidade da passagem de turno e taxas de erro relacionadas à fadiga. Turnos de 12 horas reduzem as passagens de turno, mas aumentam as taxas de erro nas horas 10-12. Leve isso em consideração na programação: não coloque inspeções críticas de primeira peça ou mudanças complexas nas últimas 2 horas de um turno de 12 horas.

Matrizes de habilidades: Mantenha uma matriz de operador × centro de trabalho × nível de certificação (estagiário, qualificado, especialista). A viabilidade da programação depende desta matriz — uma ordem de serviço roteada para um torno CNC é inviável se nenhum operador qualificado estiver no turno. A ferramenta de programação deve tratar a mão de obra como uma restrição junto com as máquinas.

ROI do treinamento cruzado: Cada operador adicional certificado no centro de trabalho de gargalo reduz a probabilidade de escassez de gargalo devido a absenteísmo. Quantifique: se o gargalo gera $5.000/hora em produção e o absenteísmo médio é de 8%, ter apenas 2 operadores qualificados vs. 4 operadores qualificados muda a perda esperada de produção em mais de $200K/ano.

Regras sindicais e horas extras: Muitos ambientes de manufatura têm restrições contratuais sobre a atribuição de horas extras (por antiguidade), períodos de descanso obrigatórios entre turnos (normalmente 8-10 horas) e restrições sobre a reatribuição temporária entre departamentos. Essas são restrições rígidas que o algoritmo de programação deve respeitar. Violar uma regra sindical pode desencadear uma reclamação que custa muito mais do que a produção que se pretendia economizar.

OEE — Eficácia Geral do Equipamento

Cálculo: OEE = Disponibilidade × Desempenho × Qualidade. Disponibilidade = (Tempo de Produção Planejado - Tempo de Parada) / Tempo de Produção Planejado. Desempenho = (Peças Produzidas / Tempo de Operação) / Velocidade Máxima. Qualidade = Peças Boas / Peças Totais Produzidas. Um OEE de 85% é considerado classe mundial; 60% é típico; abaixo de 40% indica necessidades significativas de melhoria.

Seis Grandes Perdas: A estrutura OEE divide as perdas em seis categorias: (1) Quebra/Parada não planejada, (2) Setup/Ajustes, (3) Pequenas Paradas/Paradas em Vazio, (4) Redução de Velocidade, (5) Defeitos/Rework, (6) Perdas de Inicialização/Startup. Cada perda mapeia para uma ou mais ações de programação. Por exemplo, perdas por setup são abordadas por SMED e otimização de sequência; perdas por redução de velocidade podem sinalizar que a programação está acima da capacidade do equipamento.

Usando OEE na programação: Incorpore o OEE histórico na programação de capacidade. Se um centro de trabalho tem 85% de OEE, sua capacidade efetiva é de 85 horas por 100 horas planejadas. Programe para a capacidade efetiva, não para a capacidade teórica. Além disso, rastreie o OEE por família de produto: certas famílias podem ter taxas de qualidade mais baixas ou tempos de ciclo mais longos, o que deve informar o sequenciamento.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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