anais - Simpoi

ANAIS
APLICAÇÃO DA SIMULAÇÃO DISCRETA A PROCESSOS DE MANUFATURA
EM UMA INDÚSTRIA METAL MECÂNICA
MARINA MEIRELES PEREIRA ( [email protected] )
PUC GOIÁS - PONTÍFICIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DE GOIÁS
JÉSSICA LOPES BENETI ( [email protected] )
PUC GOIÁS - PONTÍFICIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DE GOIÁS
RAFAEL GOMES LOIOLA ( [email protected] )
PUC GOIÁS - PONTÍFICIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DE GOIÁS
RESUMO
A simulação é uma técnica de estudo utilizada nas mais diversas áreas, como por exemplo, na
manufatura. Dentre os problemas existentes na manufatura, a análise do balanceamento de
linhas do fluxo de produção é amplamente utilizada na busca de melhorias em estudos de
simulação. Este trabalho teve por objetivo aplicar a simulação para a avaliação do
balanceamento das linhas do setor de usinagem, de uma indústria metal mecânica,
determinando o melhor balanceamento. Esta simulação proporcionou a redução de 22% na
utilização do operador, melhora de 70% da utilização do processo e ganhos de um dia de
produção.
Palavras – chave: Simulação, Balanceamento de linhas.
1.
INTRODUÇÃO
A simulação é uma técnica de estudo que vem sendo amplamente utilizada nas mais diversas
áreas de estudo devido ao desenvolvimento dos recursos computacionais que estão cada vez
mais capazes de avaliar cenários de crescentes complexidades sem dificultar o seu manuseio.
Em concordância com Fitzsimmons&Fitzsimmons (2010) a simulação computacional fornece
a administração/gestão um laboratório experimental na qual possibilita o estudo do modelo de
um sistema real e determinando como esse sistema pode reagir a mudanças políticas, de níveis
de recurso ou a demanda de clientes.
Segundo Law (2007) algumas vantagens apresentadas pela simulação são responsáveis pela
sua propagação como a possibilidade de descrever com precisão um sistema complexo real;
estimar o desempenho de um sistema; realizar experimentos avaliando novas propostas entre
outras.
Jahangirianet al. (2009) realizaram uma revisão bibliográfica sobre a aplicação da simulação
em indústrias e serviços e afirmam que dentro das aplicações realizadas em manufatura há
utilizações em diversas áreas, para resolver diversos problemas como: planejamento de
capacidade, manufatura celular, programação de produção, gerenciamento da cadeia de
suprimentos, planejamento de produção e controle de estoque, dentre vários outros, inclusive
o problema de balanceamento de linhas de produção, que é o foco deste trabalho.
As empresas vêm cada vez mais em busca de técnicas que as possibilitem sincronizar seu
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ritmo de produção de forma que dentro de seus postos de trabalho possuam quantidades de
recursos necessários para atender sua demanda conseguindo assim atendê-la
atendê
satisfatoriamente.
isfatoriamente. Essa sincronia pode ser alcançada por meio do balanceamento de linha
garantindo que os tempos gastos para realização das tarefas sejam aproximadamente os
mesmos.
Existem então várias formas de se resolver problemas de balanceamento de linha,
linha dentre elas,
o método da simulação computacional a qual lida bem com eventos estocásticos existentes na
produção como, por exemplo: tempos variáveis nas operações, chegadas atrasadas de um
componente, paradas, dentre outro, possibilitando ao modelador definir
definir regras operacionais,
controles do sistema e tamanhos de lotes mais sintonizados com as operações no sistema real
(BATEMAN et al.,., 2013).
O objetivo deste artigo é analisar o fluxo de produção do setor de usinagem, composto por
quatro células, de uma indústria metal mecânica, a fim de avaliar o balanceamento das linhas
por meio da simulação computacional.
2.
METODOLOGIA
O artigo foi desenvolvido de acordo com a metodologia de Chwif& Medina (2010), e está
estruturado em três grandes etapas conforme
conforme estão descritas abaixo e podem ser observada na
Figura 1:
a) Concepção ou formulação do modelo: Inicialmente buscou-se
buscou se o entendimento claro do
sistema a ser simulado e de seus objetivos. Realizou-se
Realizou se a coleta de dados e elaborou o
modelo conceitual do sistema.
b) Implementação do modelo: Desenvolveu-se
Desenvolveu se o modelo computacional
computa
com base no
modelo conceitual por meio da utilização do software de simulação comercial Simul8.
Em seguida, foi realizada a validação do modelo computacional com o modelo conceitual
comparando com o sistema real.
c) Análise dos resultados do modelo: Nesta
Nesta etapa, os resultados do cenário atual da
empresa foram gerados, documentados, analisados, permitindo a criação de novos
cenários para avaliação de melhoras no sistema. Por fim os resultados dos novos cenários
foram documentados e as conclusões e recomendações
recomendações foram realizadas.
Fonte: Chwif (1999) apudChwif
Chwif e Medina (2010).
Figura 1- Metodologia de Simulação
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3.
REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
3.1.
Modelagem e simulação
A simulação de sistemas segundo ChungapudTurrioni e Mello (2012) é o processo de criar e
experimentar um sistema por meio de um modelo matemático computadorizado. Este sistema
pode ser definido como o conjunto de componentes ou processos que se interagem e que
recebem entradas e oferecem resultados para algum propósito.
De acordo com Prado (2008) a simulação é uma técnica que permite imitar o funcionamento
de um sistema real utilizando o computador digital e têm inúmeras aplicações no mundo atual
em diversas áreas, que vão desde a produção em uma manufatura, o funcionamento de um
banco, um pedágio, um porto, até o movimento dos papéis em um escritório.
Para reproduzir um sistema cientificamente é necessário fazer um conjunto de hipóteses sobre
como ele funciona, formando as relações matemáticas ou lógicas e constituindo o modelo do
sistema. Desta forma se as relações que compõem o modelo são simples, é possível utilizar
métodos matemáticos (como álgebra, cálculo, ou teoria da probabilidade) para obter os
resultados e informações exatas sobre o sistema, a chamada solução analítica. No entanto
como a maioria dos sistemas reais são complexos ao ponto de não permitir uma avaliação
analítica, esses modelos devem ser estudados por meio da simulação (LAW, 2007).
Segundo Prado (2008) algumas dos softwares de simulação computacional conhecidos
mundialmente são o ARENA, PROMODEL, AUTOMOD entre outros.
Segundo Freitas Filho (2008) apesar da simulação ser uma excelente ferramenta de análise ela
apresenta vantagens e desvantagens a sua aplicação conforme mostrado na Tabela 1.
Vantagens
Desvantagens
- Após o modelo de simulação ter sido
desenvolvido, o mesmo pode ser utilizado várias
vezes para avaliar projetos propostos;
- Os resultados podem ser de difícil interpretação
(processos aleatórios incluídos no modelo);
- Hipóteses sobre como ou por que determinados
problemas ocorrem podem ser facilmente testados
para verificação;
- A modelagem e a experimentação associadas a
modelos de simulação consomem muitos recursos,
principalmente tempo;
- Uma vez que os modelos de simulação podem ser
quase tão detalhados quanto os sistemas reais, novas
políticas e procedimentos operacionais, regras de
decisão, fluxos de informação etc., podem ser
avaliados sem que o sistema real seja perturbado.
Podendo explorar questões do tipo: o que
aconteceria se?
- Exigência de treinamento para construção de
modelos, o que pode levar certo tempo.
- Controle do tempo, permitindo reproduzir os
problemas de forma mais rápida ou mais lenta para
melhor avaliação;
- Facilidade na aplicação do método em comparação
a métodos analíticos;
- Nível de detalhes muito semelhante ao sistema
real;
- Identificação de gargalos; facilidade na proposição
de melhorias; entre outras.
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Fonte: Adaptado Freitas Filho (2008).
Tabela 1 – Vantagens e desvantagens do processo de simulação.
Para Law (2007) após a avaliação das vantagens e desvantagens e a decisão da realização da
simulação, algumas restrições à conclusão bem sucedida da simulação como: falha na
definição correta dos objetivos; nível inapropriado de detalhamento do modelo; falha em
coletar bons dados do sistema; utilizar um software de simulação inapropriado; falha em
explicar corretamente as fontes de aleatoriedade do sistema real; usar distribuições arbitrárias
como dados de entrada da simulação; tratar os dados de saída de uma única replicação do
sistema como verdade absoluta e falhar no período de aquecimento se o comportamento do
estado estacionário do sistema é o que importa.
3.2.
Simulação aplicada à manufatura
Dentre as diversas áreas de aplicação da simulação, tem-se a manufatura, na qual existem
diversos problemas que podem ser resolvidos por meio da mesma, como por exemplo:
determinação e estudos referentes a gargalos existentes no sistema, determinação de como o
sistema opera realmente ao invés de como as pessoas pensam que ele opera. Além disto, a
simulação permite avaliar comportamentos operacionais por meio do mapeamento dos
processos, levantando os tempos de ciclo de cada operação e transporte, a quantidade de
colaboradores envolvidos na operação, tempos de setup e estoques intermediários.
Como exemplos de aplicações em áreas da manufatura tem-se aplicações referentes a alguns
autores que pesquisaram os benefícios da implementação da manufatura enxuta nas
organizações e procuraram comparar com as diversas estratégias da simulação, como por
exemplo, Standridge e Marvel (2006 apud OLIVEIRA, 2008) que mostrou o quanto justifica
utilizar a simulação em projetos de manufatura enxuta a fim de se destacar as ineficiências de
implementação de um projeto lean antes mesmo da real aplicação, de maneira a realizar uma
experimentação de baixo custo e contribuindo preventivamente para as tomadas de decisão e
melhoria dos processos produtivos.
Outro exemplo seria a proposta de validação de um projeto de uma célula de trabalho por
meio da simulação, realizado por Grimard et al. (2005 apud OLIVEIRA, 2008). De acordo
com Welgama e Mills (1995 apud OLIVEIRA, 2008) estudou-se a importância da utilização
da simulação na fase de projeto de um sistema de produção Just-in-time, envolvendo a
mudança de layout em forma de células, a identificação de gargalos, as operações se tornando
multidisciplinares, revisões dos postos de trabalho e dos sistemas de controle.
3.3.
Sistema Toyota de produção (STP)
O Sistema Toyota de Produção advém da filosofia nascida nas fábricas da Toyota e tem como
objetivo aumentar a competitividade e redução de custos através da produção enxuta, sendo
que as empresas ocidentais têm buscado cada vez mais a utilização.
O STP é uma das abordagens contemporâneas da Engenharia de Produção que propõe
melhorias nos processos (LACERD; PERGHER; RODRIGUES, 2011).
Seguindo as proposições de Lacerd, Pergher e Rodrigues (2011), dentre os principais tipos de
perdas têm-se: perda por transporte, que pode ser entendida como perda por movimentações
de materiais, sendo o ideal que não haja necessidade da função transporte em um sistema
produtivo; perda por espera que são subdivididas em perdas por espera dos equipamentos
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baixa utilização dos ativos fixos e perda por espera dos trabalhadores baixo índice de
multifuncionalidade; perdas por movimento, movimentos que não contribuem com as
operações por exemplo: espera, acumulação de peças semiprocessadas, recarregamentos entre
outros, e perdas por estoque, estoques são considerados desperdícios visto que não
acrescentam valor ao produto e demandam gastos.
Assim, pode-se entender que conforme defendido por Lacerd, Pergher e Rodrigues (2011) o
sistema Toyota busca a eliminação de perdas, que podem estar relacionadas ao layout da
fábrica. Assim, a escolha do melhor layout para os processos produtivos da organização em
questão pode ser determinante para evitar ou eliminar perdas.
3.4.
Arranjo físico celular
O arranjo físico celular é definido como um grupo de estações de trabalho localizadas
próximas, realizando operações sequenciais realizadas em uma ou mais famílias de matériasprimas similares, peças, componentes, produtos ou suporte de informação. A célula é uma
unidade organizacional distinta dentro da empresa, composta por um ou mais funcionários,
responsáveis pelo desempenho da produção, pelo planejamento, controle, suporte e tarefas de
melhoria (CARDENAS; MACLAUGHLIN, 2013).
Além do conceito anteriormente apresentado, pode-se conceituar arranjo físico celular como
agrupamento de partes semelhante, a fim de obter melhorias de produtividade. Assim, arranjo
celular é o agrupamento de equipamentos diversos para a fabricação de uma família de
produtos, em que as células podem envolver várias tecnologias para cobrir um processo de
produção completo (BECHTLOFF; METTERNICH; SEIFERMANN, 2013).
A célula de trabalho é a unidade básica de manufatura celular composta pelo equipamento de
fabricação, os operadores e materiais (ZHANG, 2011).
Cardenas e MacLaughlin (2013) afirmam que o arranjo físico celular oferece diversos
benefícios à organização, entre eles a redução do tempo de configuração, redução do work-inprocess (WIP), redução de inventário, redução tempo de produção, redução dos tempos de
ciclo, redução dos custos de movimentação de materiais, melhoria da qualidade do produto,
utilização do espaço físico e programação simplificada.
A manufatura celular tem sido amplamente utilizada em muitos países líderes em fabricação.
Por exemplo, 60% das empresas industriais na Alemanha introduziram com sucesso a
manufatura celular em seus processos produtivos (ZHANG, 2011).
As células representam um compromisso entre a flexibilidade do arranjo físico por processo e
a simplicidade do arranjo físico por produto. O projeto detalhado de arranjos físicos celulares
é complexo, pois a idéia de célula representa um compromisso entre arranjo por processo em
que o foco está na localização dos vários recursos dentro da operação e do arranjo físico por
produto cujo foco está nos requisitos do produto.
3.5.
Balanceamento de linha
O balanceamento de uma linha consiste basicamente em garantir que as tarefas de cada
estação de trabalho ou cada processo demandem aproximadamente o mesmo tempo para sua
execução, ou seja, garantir que haja harmonia e sincronização entre as atividades ligadas ao
processo produtivo. Esta harmonia pode ser focada desde a forma macro, ou seja, entrada de
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matéria prima até a expedição do produto acabado ou de maneira micro, em apenas uma
célula de manufatura ou setor de montagem (SLACK et al., 2007).
O intuito principal é garantir que o tempo de processamento de cada processo seja
aproximadamente o mesmo, permitindo a produção fluir entre as estações sem que haja a
formação de estoques intermediários.
Slack et al. (2007) afirma que o balanceamento de linha tem grande importância para as
empresas pois ele evita que a empresa perca produtividade, eficiência, fatia de mercado
(vendas), ou seja, perca dinheiro.
De acordo com FERNANDES (2000) problemas de balanceamento e rebalanceamento
consistem em efetuar a alocação do trabalho ao longo da linha segundo determinados critérios
e levando em conta determinadas restrições. As diferenças principais em termos de
modelagem seria que no rebalanceamento existem mais tipos de restrições do que em
problemas de balanceamento.
Para Aguiar et al. (2007) a principal dificuldade em se balancear linhas de produção está na
formação de atividades, ou conjunto de atividades que contenham tempos de duração
aproximados. Muitas vezes, tarefas mais demoradas não podem ser divididas e as tarefas
curtas não podem ser agrupadas, o que acaba dificultando o balanceamento do processo.
Desta forma, quando obtemos tempos de execução significativamente maiores ou menores
que o tempo médio de execução das demais atividades, verifica-se que a linhas ficarão
desbalanceadas, onde algumas situações podem ser observadas, como por exemplo, alocação
de operadores mais ágeis e habilitados para os postos de trabalho mais demorados e
complexos, podem ocorrer compensação de trabalho por meio do aumento do ritmo de
trabalho e também subordinação da linha ao “gargalo”, ou seja, subordinar o tempo de ciclo
da célula ao processo restrição da mesma.
Complementando a afirmação de Aguiar et al. (2007), Vilarinho e Simaria (2002) apud
Mendes et al. (2005) afirmam que este processo é fundamentado em duas etapas, sendo a
primeira foca na minimização de postos de trabalho buscando uma solução próxima da ideal,
já a segunda está voltada na busca do equilíbrio nas estações de trabalho garantindo que os
operadores realizem quantidades aproximadas de carga trabalho no mesmo modelo criado.
4. RESULTADOS
A Empresa onde é realizado o estudo está localizada no pólo empresarial de Aparecida de
Goiânia e atuano mercado no ramo industrial metal-mecânico.
A fábrica produz peças mecânicas em alumínio, tais como: engates rápidos, polias, rodas,
conexões hidráulicas, molas pneumáticas (airspring), dentre outras. Conta com dois setores
principais, a fundição e a usinagem. O setor de fundição é comum para todas as peças e no
setor de usinagem alguns modelos de peças são tratados de modo particular, ou seja, existem
várias máquinas onde os mesmos podem ser processados e por este motivo este trabalho é
focado neste setor.
As peças podem passar pelas seguintes máquinas: lixadeiras,torno convencional, torno CNC
(Comando Numérico Computadorizado), furadeira de bancada, chaveteira, rosqueadeira,
centro de usinagem, bancadas de limpeza e montagem, dispostas em layout celular, em que
cada célula produz determinadas famílias.
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Foram selecionados os produtos mais representativos dentro de cada célula para realização
deste estudo. A Tabela 2 demonstra quais os produtos foram selecionados por célula.
Célula 1
Célula 2
Vonder roda com 2
rolamentos 6205
Engate rápido c - 2 com
escama
Worker roda alumínio aro
8" carga 380kg
Engate rápido b - 4
roscabsp
Roda aro 8" com 2
rolamentos 6205
Engate rápido d - 2
roscabsp
Célula 3
Célula 4
Adaptador de precisão
para mangote 1
Aspersor esguicho
manual 1
Engate rápido d - 3
roscabsp
Fonte: Elaborado pelos autores (2014)
Tabela 2 - Produtos mais representativos por célula
Conforme verificado na Tabela 2, realizou-se a simulação utilizando três produtos na célula 1,
quatro produtos na célula 2 e nas demais apenas um produto. Todos os itens escolhidos além
de possuírem processos semelhantes também representam um alto grau de relevância para o
volume e faturamento da empresa nas respectivas células.
A Figura 2 demonstra o fluxograma dos produtos por célula, que serão analisados neste
trabalho.
CÉLULA 1
CÉLULA 3
CÉLULA 2
.
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CÉLULA 4
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Fonte: Elaborado pelos autores (2014)
Figura 2– Fluxograma das Células 1, 2, 3 e 4 respectivamente
Para a realização da simulação foram coletados os tempos gastos em cada processo. Todos os
processos, com exceção do torno CNC (tempo constante), são realizados por pessoas (tempos
variáveis), por este fato foi coletada 24 amostras destes tempos para posteriormente realizar a
análise destes dados por meio do Stat Fit do Simul8 de maneira a encontrar qual distribuição
rege estes dados, que estão contidos na Tabela 3.
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Célula
Célula 1
Célula 2
Célula 3
Célula 4
Processo
Lixar
Transferência 1_1
CNC
Transferência 1_2
Escariar
Furar
Prensar
Lixar
Transferência 2_1
CNC_2_Esc
CNC_4_Ros
CNC_2_Ros
CNC_3_Ros
Transferência 2_2
Furar 1
Furar 2
Montar
Transferência 3_1
CNC
Transferência 3_2
CNC 2
Escariar
Lixar
Transferência 4_1
CNC
Escariar
Distribuição
Valores
Pearson 5
Gamma
Fixed
Gamma
Pearson 5
Uniform
Gamma
Weibull
Weibull
Fixed
Fixed
Fixed
Fixed
Pearson 5
Normal
Weibull
Pearson 6
Normal
Fixed
Normal
Fixed
Weibull
Tirangular
Pearson 5
Fixed
Lognormal
(-1.7,48,7.971)
(-10.4,67.3,0.339)
73
(2.97,14.5,0.615)
(0.174,10.1,76)
(8, 18)
(-11,255,0.12)
(-10.8,14.7,25.6)
(-5.52,16.7,18)
33
72
51
62
(-2.31,34.9,488)
(21.6,1.68)
(-17.7,13.3,34.3)
(34,172,5.09,176)
(12.3,1.93)
13
(12.6,1.65)
19
(3.44,2.97,5.32)
(5.79,18.7,15)
(0.708,24.5,268)
60
(0.903,1.94,0.276)
Validação por
Kolmogorov-Smirnov
0.857
0.54
0.238
0.505
0.733
0.701
0.328
0.346
0.469
0.478
0.186
0.322
0.538
0.218
0.827
0.388
0.571
0.812
Fonte: Elaborado pelos autores (2014)
Tabela 3 – Tempos de operação de cada processo
Após a realização do Stat Fit encontrou-se os valores das distribuições dos processos
realizados pelos operadores contidos na Tabela 3. Posteriormente fez-se a modelagem do
sistema estudado, o qual está representado na Figura 3.
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Fonte: Elaborado pelos autores (2014)
Figura 3– Modelagem do sistema no software Simul8
O Simul8 apresenta como uma de suas vantagens à integração com outros softwares, como
por exemplo, AutoCAD. Desta forma, durante a modelagem do sistema utilizou-se este
recurso a fim de incorporar o layout das células ao modelo computacional, conforme
mostrado na Figura 3, permitindo uma visualização mais aproximada ao modelo real.
Conforme observado na Figura 3, cada uma de suas células apresenta um único operador
realizando todos os processos referentes às necessidades de produto, sendo esta a realidade da
empresa atualmente.
Para o modelo em questão utilizou-se a demanda média semanal, conforme representado na
Tabela 4. Esta foi utilizada em todas as células a fim de checar o cenário realista e
posteriormente verificar as possíveis melhorias no quesito de balanceamento das células e
utilização de recursos.
Fonte: Elaborado pelos autores (2014)
Tabela 4 – Demanda média semanal
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No primeiro cenário, correspondente ao modelo atual da empresa, verificou-se que para
garantir a produção de toda a demanda estipulada seriam necessários três dias para o
processamento de todas as peças e a utilização de cada operador em cada célula seria
conforme demonstrado na Figura 4.
Fonte: Elaborado pelos autores (2014)
Figura 4 – Relatório dos recursos no cenário 1
Tendo em vista o resultado de utilização dos recursos gerados pelo software, conclui-se que o
operador da célula 2 está sobrecarregado, sendo utilizado 98,62% do seu tempo para a
produção da demanda simulada. Além disso, analisou-se que este alto percentual de utilização
gerou um impacto negativo no processo de 92,62%, fazendo com que este apresentasse um
processo ocioso por falta de recurso, o qual é chamado “ResourceStarved” no software
Simul8, e processando a demanda total em três dias. Já pelos resultados da célula 3 e 4
conclui-se que há capacidade para aumentar a demanda processada nestas células, visto que a
utilização de ambos os operadores ficou abaixo de 50%.
Desta forma, foram gerados vários cenários com o objetivo de minimizar este impacto
causado na utilização dos recursos da célula 2, chegando a um cenário ideal para o
balanceamento das operações dentro da célula. O cenário avaliado foi simulado acrescentando
mais um operador na célula 2, o que resultou em uma melhor utilização dos operadores, sendo
o operador um com uma utilização de 68, 75%, apresentando uma redução de 29% em sua
utilização, e o operador dois com 48,99%, conforme Figura 5.
Fonte: Elaborado pelos autores (2014)
Figura 5 – Relatório dos recursos no cenário 2
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Sendo assim, com a melhor utilização dos recursos no novo cenário, obteve-se também uma
redução do percentual do “Resource Starved” para 22,37%, resultando em uma melhora da
disponibilidade dos processos em 70% e reduzindo o tempo de processamento de três dias
para dois dias de produção. Logo, por meio da aplicação da simulação o cenário em que
poderá trazer melhores benefícios para a empresa será aquele que apresenta um operador nas
células 1, 3 e 4 e dois operadores na célula 2.
5.
CONCLUSÃO
Este trabalho teve o objetivo de simular o fluxo de produção do setor de usinagem de uma
indústria metal mecânica, avaliando o balanceamento das linhas por meio da simulação
computacional.
O software Simul8 permitiu obter uma melhor visualização do processo, avaliando cenários
sem a necessidade de mudanças na estrutura física da empresa e de forma realista, auxiliando
na tomada de decisões.
Desta forma, após a aplicação da simulação nos processos de manufatura da empresa,
concluiu-se que o objetivo deste trabalho foi alcançado obtendo um melhor balanceamento da
célula 2, a qual apresentava uma utilização do recurso de forma sobrecarregada perante as
demais células, chegando a uma redução de 22% na utilização do operador, melhora de 70%
da utilização do processo e ganho de um dia de produção.
Portanto, a simulação comprovou ser uma ferramenta eficaz para análise de processos de
manufatura, permitindo obter resultados próximos ao que ocorre na prática, avaliar cenários e
propor melhorias a fim de identificar o melhor fluxo de produção.
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