A distribuição de capacidades e o impacto no desempenho de linha produtiva: uma análise sobre a utilização de mix variados de produtos

Abstract

Há ainda uma considerável distância entre a prática empresarial e as pesquisas acadêmicas nos trabalhos relacionados ao projeto de linhas de produção, especialmente no que se refere à distribuição das capacidades produtivas. Dentre as lacunas que separam a prática empresarial da pesquisa acadêmica, há falta de estudos sobre os efeitos da inclusão de mix produtivos diversificados no desempenho da linha produtiva e sua relação com a distribuição de capacidade da linha. A tese defendida ´e de que as distribuições de capacidade desbalanceadas de formato linear ou em passo são menos atingidas pela utilização de mix diversificados, apresentando maior taxa de produção e menor nível de estoque, para configurações de linhas de produção discretas, em série, com até cinco estações de trabalho. Por meio de simulações com o software Witness e do desenvolvimento de um modelo computacional de simulação em Excel, foi testado o desempenho de seis diferentes configurações de capacidade antes e depois da introdução de uma condição especificada de mix de produtos. O resultado confirmou a tese de que a introdução de um mix produtivo em uma linha dedicada interfere no desempenho da linha, contudo as distribuições desbalanceadas em passo ou linear são menos impactadas quando comparadas às demais configurações. Os estudos acerca da distribuição capacidade em linhas de produção necessitam ainda de uma avaliação sobre a viabilidade do investimento em capacidade extra, já que os investimentos em bens de capital ou mão-de-obra adicionais são normalmente custosos. Assim, o modelo desenvolvido apresenta também uma análise de viabilidade para alteração da configuração de capacidade, o qual foi aplicado em uma linha produtiva real de produtos descartáveis de papel. Distribuição de capacidade, balanceamento de linha e teoria das restrições foram as principais fundamentações teóricas durante a pesquisa. Ao final do trabalho são sugeridas pesquisas futuras a partir do modelo computacional desenvolvido, visando ampliar o conhecimento sobre o tema e aproximar a discussão acadêmica da prática empresarial. indivíduos foram utilizadas para validação do modelo computacional. Os resultados alcançados nesse trabalho de investigação, evidenciam que a arquitetura proposta é viável e recusável para o desenvolvimento de interfaces cérebro-computador. ABSTRACT: There is still a considerable gap between business practice and academic research in work relating to the design of production lines, especially in regard to the distribution of production capacity. Among the gaps that separate the business practice of academic research, there is the assessment of the product mix effects in the performance of the production line and its relation to the line’s capacity distribution. The proposed thesis is that some unbalanced distributions capacity are less affected by the use of the product mix, with better performance, for serial assembly line configurations up to five workstations. Using Witness software simulation and a computacional model designed in Excel, six different capacity distributions performance were tested before and after the introduction of a specific product mix condition. Results confirmed the thesis that the introduction of a mix of products in a dedicated production line adversely affects the performance of the line, however two unbalanced distributions with increasing capacities are less affected when compared to other configurations. Studies on the distribution of capacity in production lines still need an evaluation of the investment feasibility in extra capacity, since investment in capital goods or additional manpower are usually costly. Thus, the model also includes an algorithm for analising the feasibility of capacity distributions that was applied in a real production line. Capacity line distributions, line balancing and theory of constraints are the main theoretical foundations for the research. Finally it is suggested future research using the computational model created in order to expand knowledge about the issue and to make academic discussions closer to the practitioners.