Submitted by TIAGO DA CUNHA JORGE null (tiago.jorge1984@gmail.com) on 2018-01-09T15:54:47Z No. of bitstreams: 1 Dissertacao Final Tiago da Cunha Jorge.pdf: 4224244 bytes, checksum: a8bc587a448d3ec8a242dfd59cfc9591 (MD5) / Approved for entry into archive by Maria Marlene Zaniboni null (zaniboni@bauru.unesp.br) on 2018-01-10T13:10:39Z (GMT) No. of bitstreams: 1 jorge_tc_me_bauru.pdf: 4224244 bytes, checksum: a8bc587a448d3ec8a242dfd59cfc9591 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-01-10T13:10:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 jorge_tc_me_bauru.pdf: 4224244 bytes, checksum: a8bc587a448d3ec8a242dfd59cfc9591 (MD5) Previous issue date: 2017-11-30 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / O presente trabalho tem como objetivo avaliar, por meio de simulação computacional, a regra de sequenciamento de ordens de produção recomendada pelo método Tambor-Pulmão-Corda Simplificado/Gerenciamento do Pulmão (Simplified Drum-Buffer-Rope / Buffer Management - S-DBR/BM) aplicado em ambientes de produção para estoque. Esta aplicação recebe o nome de Make to Availability (MTA), pois visa a um compromisso de atendimento da demanda baseado na pronta-entrega de produtos acabados. Para tanto, tal regra será comparada com as regras de sequenciamento da produção SPT (Shortest Processing Time), FIFO (First in First Out) e random. Para cumprir tal objetivo, será simulada uma fábrica real de manufatura contendo diferentes níveis de demanda e diferentes níveis de coeficiente de variação (CV) da demanda. A variável dependente utilizada para comparação dos desempenhos é o fill rate, que mensura o atendimento da demanda a partir do estoque de produtos acabados. Os resultados indicam que a regra S-DBR/MTA supera os demais métodos em todos os cenários simulados e também que cenários com menor CV da demanda apresentaram melhor fill rate médio que aqueles com maior CV. / This dissertation evaluated by computer simulation the production order sequencing rule recommended by the Simplified Drum-Buffer-Rope (S-DBR) applied in make-to-stock environments, called Make to Availability (MTA). MTA method aims at a commitment to meet demand based on the finished products prompt delivery. For this purpose, we compared it with SPT (Shortest Processing Time) sequencing heuristic, FIFO (First In First Out) and random sequencing rules, through demand patterns variations of a real factory. Fill rate was the dependent variable used to compare performances, which is the percentage of demand that is fulfilled directly out of the finished product stock. We show that S-DBR / MTA sequencing rule overcame all other sequencing rules and SPT had the worst fill rate.