Made available in DSpace on 2016-06-02T19:51:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 4944.pdf: 2439121 bytes, checksum: 2f12176e338497454472f3aa726804be (MD5) Previous issue date: 2013-03-04 / Financiadora de Estudos e Projetos / Companies have been considering the responsiveness as a competitive criterion, trying to meet current market that requires simultaneously quality, efficiency, punctuality and customization. So, the lead time reduction becomes a strategic issue for the manufacturing management, considering that improvement programs on lead time reduction have been widely approached by Lean Manufacturing and Quick Response Manufacturing. Studies on improvements on shop floor parameters in order to reduce the lead time were addressed in numerous studies, such as the work of Godinho Filho and Uzsoy (2008a). Due to resource constraints existing in practice, there is a need to investigate which variable can be prioritized in the development of improvement projects, due to their potential for reducing the lead time. Therefore, this study aims to address this gap in the literature and from the business, expanding Godinho Filho and Uzsoy (2008a) work and proposing a method for selecting improvement programs aimed at reducing the lead time. To achieve this goal, we conducted a literature review, a case study on a company of the aviation industry, as well as simulations using a model created from the System Dynamics approach and Factory Physics. In addition to outlining the research question of this work, the case study aims to present to the reader an application of the method proposed. Thus, for the environment studied, i.e. a bottleneck single machine of a machining process, the result of applying the seven steps of the method was the potential improvement of 84.63% on lead time, which can be obtained with a design 1373% improvement in mean time between failures, requiring an effort of 5880 h. As an alternative to the company, a 34.76% reduction in lead time would also be possible through the investment of 1960h working for an improvement of 72% in the coefficient of variation of the repair time. / A responsividade tem sido considerada pelas empresas um critério competitivo, na tentativa de atender ao mercado atual, que exige simultaneamente qualidade, agilidade, pontualidade e customização. Assim, a redução do lead time se torna um tema estratégico para a gerência da produção, sendo que, ações de melhorias para a redução do lead time têm sido abordadas destacadamente pelo Lean Manufacturing e pelo Quick Response Manufacturing. Estudos sobre melhorias em variáveis do chão de fábrica com o objetivo de reduzir o lead time foram abordados em inúmeros estudos, como por exemplo, no trabalho de Godinho Filho e Uzsoy (2008a). Devido às restrições de recursos existentes na prática, surge a necessidade de se investigar qual variável pode ser priorizada na elaboração de projetos de melhoria, devido ao seu potencial de redução do lead time. Para tanto, o presente trabalho visa atender a essa lacuna da literatura e do meio empresarial, ampliando o trabalho de Godinho Filho e Uzsoy (2008a) e propondo um método para a seleção de programas de melhoria que objetivem a redução do lead time. Para atingir esse objetivo, foi realizada uma análise da literatura, um estudo de caso em uma empresa do setor aeronáutico, assim como simulações utilizando um modelo criado a partir das abordagens System Dynamics e Factory Physics. Além de delinear a questão de pesquisa desse trabalho, o estudo de caso visa apresentar ao leitor uma aplicação do método aqui proposto. Assim, para o ambiente estudado, ou seja, uma máquina única gargalo de um processo de usinagem, o resultado da aplicação dos sete passos do método foi a potencial melhoria de 84,63% no lead time, que pode ser obtida com um projeto de melhoria de 1373% no tempo médio entre falhas, demandando um esforço de 5880 h. Como uma alternativa para a empresa, uma redução de 34,76% no lead time também seria possível por meio do investimento de 1960h de trabalho para uma melhoria de 72% no coeficiente de variação do tempo de reparo.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:51:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 3120.pdf: 1379151 bytes, checksum: 666a216cfd62f5c4648ecf103e01efa4 (MD5) Previous issue date: 2010-06-18 / Financiadora de Estudos e Projetos / Nowadays, with the competitive environment dominating the world scene, companies need to be alert to continuous improvement opportunities. In this scene lead time reduction arises as one of the greatest goal to be accomplished. Within this context, the main goal of this research is to study the effect of continuous improvement in shop floor variables (such as variability, setup time, defect rate, among others) on lead time reduction for two productive environments: one with single machine and another flow shop environment. This is done using a quantitative model, which uses a hybrid System Dynamics factory Physics approach. This model was created by Godinho Filho and Uzsoy (2008a, 2008b, 2009). In this research this single machine model is extended by means of adding more workstations in order to create flow shop environment. Besides to the main goal, this research has the following specifics goals: (1) Check if the results found by Godinho Filho e Uzsoy (2008a, 2008b, 2009) are the same for scenes with different characteristics of productive system. (2) Determine if the positive effect in lead time of a continuous improvement action in the shop floor variables is sensitive to characteristics of productive system. If so, how is the relationship between the improvement action and the productive system. (3)Compare the results related with the two previous objectives for the single machine and flow shop cases. The results found in this research proved that conclusions made by Godinho Filho e Uzsoy (2008a, 2008b, 2009) are robusts for different characteristics of productive system in the single machine and flow shop environments studied in this research. In simulated scenes for these environments, the continuous improvements actions in processing time variability and setup time are the most effective in lead time reduction. Furthermore, the positive effect made by the improvement action in lead time is proved sensitive to almost the same characteristics of productive system for single machine and flow shop environments. For these environments, improvement actions in time to failures and repair time are the most sensitive to different characteristics and the most appropriate in productive systems with negative characteristics (e.g. high setup times, high processing time variability, among others). Results generated by quantitative model in this research were analyzed using design of experiments to obtain conclusions. / Nos dias de hoje, onde o ambiente competitivo domina o panorama mundial, as empresas precisam estar sempre atentas a oportunidades de melhoria contínua em suas funções. Nesse cenário a redução do lead time surge como um dos grandes objetivos a serem alcançados. É exatamente dentro deste contexto que este trabalho se insere, tendo como principal objetivo avaliar o efeito da implantação de ações de melhoria contínua em variáveis do chão de fábrica (variabilidade no tempo de processamento, tempo médio de setup, taxa de defeitos, dentre outras) na redução do lead time para dois ambientes produtivos: ambiente com máquina única e ambiente flow shop. Para isso pretende-se utilizar um modelo quantitativo que utiliza as abordagens Factory Physics System Dynamics de forma híbrida, modelo este originalmente criado por Godinho Filho e Uzsoy (2008a, 2008b, 2009). No presente trabalho esse modelo, que é de máquina única será ampliado por meio da inclusão de mais estações de trabalho para criação do ambiente flow shop. Além do objetivo principal, a presente pesquisa tem os seguintes objetivos específicos: (1) Verificar se os resultados encontrados por Godinho Filho e Uzsoy (2008a, 2008b, 2009) são os mesmos para cenários com diferentes características do sistema produtivo. (2) Determinar se o efeito positivo no lead time de uma ação de melhoria nas variáveis do chão de fábrica estudadas é sensível a características do sistema produtivo e se sim, como é o relacionamento entre a ação de melhoria e o sistema em questão. (3) Comparar os resultados com relação aos dois objetivos anteriores para os casos de máquina única e flow shop. Os resultados encontrados no presente trabalho mostram que as conclusões extraídas por Godinho Filho e Uzsoy (2008a, 2008b, 2009) são robustas para diferentes características do sistema produtivo nos ambientes de máquina única e flow shop simulados. Nos cenários simulados para esses dois ambientes, as ações de melhoria na variabilidade do tempo de processamento e no tempo de setup são as que se mostraram melhores para redução do lead time. Além disso, o efeito positivo no lead time de uma ação de melhoria mostra-se sensível a quase as mesmas características do sistema para os ambientes de máquina única e flow shop. Para esses dois ambientes, as ações de melhoria no tempo entre falhas e no tempo de reparo são as que se apresentam mais sensíveis a diferentes características do sistema produtivo, e também como melhores alternativas em sistemas com certas características negativas (por exemplo, altos tempos de setup, entre outras). Os resultados gerados pelo modelo quantitativo foram analisados por meio de técnicas de planejamento de experimentos para obtenção das conclusões.

The development of Supply Chain Management has occurred gradually over the latter half of the last century, and in this century will continue to evolve in response to the continual changes in the business environment. As organizations exhaust opportunities for internal breakthrough improvements, they will increasingly turn toward the supply chain for an additional source of untapped improvements. Manufacturers in particular can benefit from this increased focus on the chain, but the gains realized will vary by the type of supply chain. By applying basic production control principles to the chain, and effectively using tools already common at the production line level, organizations address important supply chain considerations. Both the Theory of Constraints and the factory physics principles behind the Constant WIP concepts focus on the system constraint with the aim of controlling inventory. Each can be extrapolated to focus on a system whose boundaries span the entire supply chain.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:51:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 4187.pdf: 1933710 bytes, checksum: a9f95ff8a1d0a965328143123fd90b7f (MD5) Previous issue date: 2012-02-27 / Financiadora de Estudos e Projetos / ABSTRACT Lead time reduction results in significant gains. This reduction is achieved through improvements programs in six different shop floor parameters. Two approaches, namely, Lean Manufacturing and Theory of Constraints have different tools and techniques with different improvement allocations in a production line. The tools and techniques of the first suggest improvements spread along the line. The second one advocates that the focus of improvements should be just on the constraint resource. In this context, this study investigates what is the best allocation of improvement programs regarding lead time reduction, a large improvement on the constraint resource, or, alternatively, small improvements on all workstations. In the present study, a quantitative model that relates System Dynamics (Forrester, 1961) and Factory Physics (Hopp; Spearman, 2001) approaches, created by Godinho Filho and Uzsoy (2008a; 2008b; 2009) is used. The results indicate that when constraint resource utilization is high and the difference in the utilization between constrained resource and non-constrained resource is significant (over 5%), a large investment constraint resource option is best. As the utilization of the constrained resource and the difference between the utilization of constrained and non-constrained resources decreases, the improvement program at various points of the line begins to behave better. This decrease in the difference between the utilization of constrained and non-constrained resource can be understood as a trend toward a balanced line. Lastly, if in practice, there is a balanced line and the constrained resource prevails over the non-constrained resource, the best option is a great concentrated investment at the constrained resource. However, might be situations where a great investment at the constrained resource is impracticable and the results of this work suggest that an hybrid approach is interesting when the constrained resource have higher utilizations (99,8% and 99,5%), already, when the utilization of the constrained resource is 90,5% a good option is the allocation of the improvement programs at various points of the line. / A redução do lead time implica em ganhos significativos. Essa redução é obtida por meio de programas de melhorias em variáveis do chão de fábrica. Duas abordagens, a saber, Manufatura Enxuta e Teoria das Restrições, possuem técnicas e ferramentas que se propõem a alocar programas de melhoria em diferentes locais de uma linha produtiva. As técnicas e ferramentas da primeira sugerem melhorias distribuídas por todas as estações de trabalho, enquanto a segunda afirma que o foco das melhorias deve ser alocadas apenas no recurso restrição. Nesse contexto, este trabalho investiga qual a melhor alternativa de alocação de programas de melhoria com relação à redução do lead time, ou seja, implementar melhorias em variáveis do chão de fábrica somente no recurso restrição, ou, alternativamente, em todas as estações de trabalho. No presente estudo é utilizado um modelo quantitativo que relaciona as abordagens de System Dynamics (FORRESTER, 1961) e Factory Physics (HOPP; SPEARMAN, 2001) criado por Godinho Filho e Uzsoy (2008a; 2008b; 2009). Os resultados indicam que quando a utilização do recurso restrição de capacidade for alta e a diferença na utilização do mesmo e os recursos não restritivos for significativa (acima de 5%), um investimento grande e concentrado é a melhor opção. Conforme tanto a utilização do recurso restrição de capacidade quanto a diferença entre recurso restrição de capacidade e recursos não restritivos diminuem, o programa de melhoria em vários pontos da linha começa a se comportar melhor. A diminuição na diferença entre a utilização do recurso restrição e não restrição pode ser entendida como uma tendência ao balanceamento da linha, o que favorece a alocação de programas de melhoria em vários pontos da linha. Por fim, se na prática, houver a presença de uma linha não balanceada e o recurso restrição de capacidade estiver com alta utilização e se sobressair em relação aos recursos não restrição, a melhor alternativa é realizar um investimento grande e concentrado no recurso restritivo. Entretanto, pode haver situações em que efetuar uma grande melhoria concentrada no gargalo é proibitiva e os resultados sugerem que uma abordagem de melhoria híbrida é interessante para essa situação quando o recurso restrição de capacidade apresentar altas utilizações (99,8 e 95,5%), já na presença de um recurso restritivo com utilização de 90,5% a alocação de programas de melhoria direcionada a vários pontos da linha é indicada.

Submitted by Alison Vanceto (alison-vanceto@hotmail.com) on 2017-01-05T11:34:30Z No. of bitstreams: 1 TeseCFB.pdf: 7265467 bytes, checksum: 30543ef140945c783d91cea9b4431c1c (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2017-01-16T12:56:55Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TeseCFB.pdf: 7265467 bytes, checksum: 30543ef140945c783d91cea9b4431c1c (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2017-01-16T12:57:02Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TeseCFB.pdf: 7265467 bytes, checksum: 30543ef140945c783d91cea9b4431c1c (MD5) / Made available in DSpace on 2017-01-16T12:57:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TeseCFB.pdf: 7265467 bytes, checksum: 30543ef140945c783d91cea9b4431c1c (MD5) Previous issue date: 2016-10-14 / Outra / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / This thesis proposes to evaluate the effect of transfer batch size on lead time reduction in flow shop environments (balanced and unbalanced, with a bottleneck). In order to achieve this objective, Design Science was used as a research method, in which a static simulation model is proposed and several scenarios are analyzed and evaluated in relation to important Production Management theories. The model proposed to represent a flow shop uses the Factory Physics equations (HOPP; SPEARMAN, 2008) e considers the following shop-floor variables: i) the average setup time; ii) average defect rate; iii) mean time between failures; iv) mean time to repair the machine; v) variability in processing time; vi) variability of the time between arrivals of orders and vii) transfer batch size. The results demonstrate that for both balanced and unbalanced environment, transfer batch size has little effect on lead time, when operating with a process batch size away from optimal batch size (minimum point of the lead time - lot size curve proposed by Karmarkar et al. (1985)). To get a good lead time performance, it is first necessary to reduce process batch size before making efforts to reduce transfer batch. For an unbalanced environment, reducing process batch size only at the bottleneck, coupled to transfer batch size reduction across the flow shop, provided a lead time reduction on the order of 30%, while the remainder flow shop operated with large process batches. In such configuration, the contribution from setup time reduction at the bottleneck machine has generated a small effect on the lead time performance considering the parameters used in this work. / Esta tese se propõe a avaliar o efeito do tamanho do lote de transferência na redução do lead time em ambientes flow shop (balanceado e não balanceado, com a presença de um recurso gargalo). Para atingir tal objetivo, foi utilizado como método de pesquisa o Design Science, no qual um modelo de simulação estático é proposto e diversos cenários são analisados e avaliados em relação a grandes teorias da Gestão da Produção. O modelo aqui proposto para representar um flow shop utiliza as equações do Factory Physics (HOPP; SPEARMAN, 2008) e considera as seguintes variáveis de chão-de-fábrica: i) tempo médio de setup; ii) taxa média de defeitos; iii) tempo médio entre falhas; iv) tempo médio de reparo da máquina; v) variabilidade do tempo de processamento; vi) variabilidade do tempo entre as chegadas de ordens e vii) tamanho do lote de transferência. Os resultados demonstram que tanto para um ambiente balanceado quanto para um ambiente desbalanceado, o tamanho do lote de transferência tem pouco efeito no lead time, quando se opera com um tamanho de lote de produção longe do tamanho de lote ótimo (ponto mínimo da curva lead time – tamanho de lote de produção, proposta por Karmarkar et al. (1985)). Para se obter um bom desempenho em relação ao lead time, é preciso primeiramente reduzir o tamanho do lote de produção, antes de se empreender esforços para a redução do lote de transferência. Em relação a um ambiente desbalanceado, a redução do tamanho do lote de produção apenas no recurso gargalo, aliada à redução do tamanho do lote de transferência em toda a linha, proporcionou uma redução no lead time da ordem de 30%, quando o restante da linha operava com grandes lotes de produção. Nessa configuração, a contribuição da redução do tempo de setup da máquina gargalo gerou um efeito pequeno na redução do lead time, para os parâmetros utilizados nesse trabalho.

Submitted by Patrícia Valim Labres de Freitas (patricial) on 2016-04-06T19:43:58Z No. of bitstreams: 1 Guilherme Luiz Cassel_.pdf: 1164228 bytes, checksum: 276ddaee3cb0da38553e1b77fca315d5 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-06T19:43:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Guilherme Luiz Cassel_.pdf: 1164228 bytes, checksum: 276ddaee3cb0da38553e1b77fca315d5 (MD5) Previous issue date: 2010-03-24 / UNISINOS - Universidade do Vale do Rio dos Sinos / Esta dissertação apresenta uma proposta de Método para aplicação das leis da filosofia Factory Physics, proposta por Hopp e Spearman (2000), para melhorar Sistemas de Produção. O objetivo deste método é o de resolver problemas dos sistemas de produção a partir da aplicação das leis apresentadas em Factory Physics, de uma maneira sistemática, iniciando com a classificação dos problemas de produção a partir dos objetivos de desempenho propostos por Slack (1993). A metodologia de pesquisa utilizada é baseada em Design Research, que é estruturado a partir de um ciclo de cinco etapas, a saber: (i) consciência do problema; (ii) tentativa de design; (iii) desenvolvimento do artefato; (iv) avaliação do artefato; e (v) conclusão. O método de trabalho foi estruturado em treze etapas, nas quais foram desenvolvidas três versões do método proposto, em função dos sucessivos refinamentos que o método utilizado propõe para o desenvolvimento de (bons) artefatos. Para embasar a pesquisa, o referencial teórico versa sobre temas como sistemas de produção, abordagens técnicas, técnicas para mapeamento e implementação de melhorias, modelagem empresarial, e uma profunda revisão da literatura sobre Factory Physics, e após é realizada uma apresentação dos elementos desenvolvidos para o método, a partir destes conceitos apresentados anteriormente. O trabalho limita-se a apresentar o método (artefato) refinado após as três rodadas de desenvolvimento de acordo com o método de trabalho, sem a pretensão de validá-lo, deixando esta tarefa para trabalhos futuros. Com relação à metodologia Design Research, o presente trabalho visa contribuir apresentando uma análise crítica deste, no que tange ao seu uso, para pesquisas em Engenharia de Produção. Por fim, o resultado da presente pesquisa compreende o método proposto para aplicação das leis de Factory Physics, de modo a promover melhorias em sistemas de produção a partir da abordagem apresentada por Hopp e Spearman (2000), e o aprendizado e artefatos decorrentes do esforço de desenvolvimento neste trabalho. / This dissertation presents a method proposal for Factory Physics laws application, which is a philosophy proposed by Hopp and Spearman (2000), to improve production systems. The method’s objective is solve production systems problems using a application of these laws presented on Factory Physics philosophy, from a systematic viewpoint, starting with the production problems classification by performance objectives perspective, proposed by Slack (1993). The research methodology adopted is based on Design Research, which is structured by five steps: (i) awareness of problem; (ii) suggestion; (iii) artifact’s development; (iv) artifact’s evaluation; and (v) conclusion. The work method was planned with thirteen work stages, where were developed three versions of the method proposed, because of the successive refinements, proposed by Design Research methodology, in order to develop (good) artifacts. To research basement, the theoretical reference present themes like production systems, technical approaches, techniques for mapping and improvement implementation, systems modeling, and a deep bibliography revision about Factory Physics, and after that is made a presentation of the elements developed to the method, using these concepts, presented earlier. This dissertation refrains to make a method’s (artifact’s) presentation, refined after three development cycles according research method, without a validation pretension, leaving this task for future researches. Regarding Design Research methodology, this dissertation seeks for a contribution in this sense, presenting a critical analysis of its use for researches in Production Engineering. After all, the results of this dissertation includes, besides the proposed method for Factory Physics Laws Application, in order to promote improvements on production systems from the philosophy proposed by Hopp and Spearman (2000), the knowledge and artifacts generated in this research effort.