Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / To face the conflicting situation of the current global market, it is convenient that the high direction of the companies and their collaborators draw a strategic planning the short, medium and long periods, because the development of a plan ends up being fundamental to the companies that long for a growth perspective in the future, seeking to the conquest of the leadership and the market success. To assure competitive advantage front to the contestants, in the whole company it owes if it submits to changes, mainly in her structure and in her strategy, in order to get to reach a big one differential of market before their contestants. Only with a differentiating factor it is that the organizations will get to remove durable competitive advantage of the market. One of those differentiating factors can be gotten starting from a Logistic System efficient and well structured, that it will only have validity if it be noticed by the customers. It is common that, in the Logistic System, flaws, mistakes that can be resulting of countless internal variables happen and/or outside to the company. However, the customers and the consumers hope to receive the products of the company in accordance with what had been them promised, in other words, products without defects in the aspects that refer to the quality, color, good conditions, amount of the product, among others. When those customers receive a product with averaged characteristics, certainly, all effort spent in the planning, in the elaboration and in the production they were in vain, besides the mission of the logistics not to be in keeping with her reality. A way capable to soften all those damages to the products consists of the application of the Total Quality Management (TQM), as well as in the application of their tools. Through TQM, it is possible to diagnose the company in the factors that are in disagreement with what had been drawn in order to best to evaluate the situation of the no-conformity of the products. With the apply Tools of the Total Quality as Diagram of Ishikawa and Cycle PDCA went possible to detect the processes that possess flaws, allowing the immediate correction of those. Starting from those implantations in the process logistic, the results are watching a medium period, however immediately the apply the companies will be powerful her differential one competitive to the they give to the market products with low index of mishaps, providing larger benefits instead of they arch with extra costs. Through comparisons among two companies of the branch of the furniture, it was possible to detect some fail in the logistic system, for which was suggested and implant the Quality control, aided by the tools of the Quality in order to minimize the current costs of corruptions of the products of the companies in study. / Para enfrentar a situação conflitante do mercado global atual, é conveniente que a alta direção das empresas e seus colaboradores tracem um planejamento estratégico a curto, médio e longo prazos, pois o desenvolvimento de um plano acaba sendo fundamental às empresas que almejam uma perspectiva de crescimento no futuro, visando à conquista da liderança e ao sucesso de mercado. Para assegurar vantagem competitiva frente aos concorrentes, em toda a empresa deve se submeter a mudanças, principalmente em sua estrutura e em sua estratégia, a fim de conseguir alcançar um grande diferencial de mercado perante as suas concorrentes. Somente com um fator diferenciador é que as organizações irão conseguir tirar vantagem competitiva duradoura do mercado. Um desses fatores diferenciadores pode ser conseguido a partir de um Sistema Logístico eficiente e bem estruturado, que só terá validade se for percebido pelos clientes. É comum que, no Sistema Logístico, ocorram falhas, erros que podem ser resultantes de inúmeras variáveis internas e/ou externas à empresa. No entanto, os clientes e os consumidores esperam receber os produtos da empresa em conformidade com o que lhes fora prometido, ou seja, produtos sem defeitos nos aspectos que se referem à qualidade, cor, boas condições, quantidade do produto, entre outros. No momento em que esses clientes recebem um produto com características avariadas, certamente, todo esforço despendido no planejamento, na elaboração e na fabricação foram em vão, além da missão da logística não estar condizente com a sua realidade. Uma maneira capaz de amenizar todos esses danos aos produtos consiste na aplicação da Gestão da Qualidade Total (TQM), bem como na aplicação de suas ferramentas. Através do TQM, é possível diagnosticar a empresa nos fatores que estão em desacordo com o que fora traçado a fim de melhor avaliar a situação da não-conformidade dos produtos. Com a aplicação das Ferramentas da Qualidade Total como o Diagrama de Ishikawa e o Ciclo PDCA foi possíveis detectar os processos que possuem falhas, permitindo a correção imediata desses. A partir dessas implantações no processo logístico os resultados se darão em médio prazo, porém imediatamente à implantação, as empresas estarão potencializando seu diferencial competitivo ao entregarem ao mercado produtos com baixo índice de avarias, proporcionando maiores benefícios ao invés de arcarem com custos extras. Através de comparações entre duas empresas do ramo moveleiro, foi possível detectar algumas falhas no sistema logístico, para o qual foi sugerida e implantada o Controle de Qualidade, auxiliado pelas ferramentas da Qualidade com o objetivo principal de minimizar os custos decorrentes de danificações dos produtos das empresas em estudo.

A simulação de eventos discretos é uma das mais poderosas ferramentas disponíveis para modelagem e análise de problemas. Freqüentemente ela é utilizada para o planejamento, projeto e controle de sistemas complexos em diversos segmentos; entre eles, a área de sistemas logísticos, que a tem aplicado extensivamente para analisar as capacidades logísticas, avaliar os impactos de mudanças nos processos produtivos, testar diferentes configurações na alocação de recursos limitados, determinar parâmetros das operações, validar novos projetos, entre outras aplicações. Esta popularização da simulação despertou o interesse das empresas especializadas no desenvolvimento de softwares, resultando em diversas opções com diferentes características e custos. Desta forma, identificou-se a necessidade de um método para seleção de softwares de simulação de eventos discretos voltados à resolução de problemas logísticos, pois os trabalhos disponíveis na Literatura abordam somente a escolha de softwares para fins genéricos. Para preencher essa lacuna, foi proposto um conjunto de critérios que endereçam as necessidades específicas do desenvolvimento de modelos voltados à análise de sistemas logísticos. Esses critérios formaram a base do método proposto, que incorporou as melhores características dos trabalhos identificados na Literatura. Sua primeira fase gerou uma lista com os softwares que suportaram os critérios definidos como essenciais por meio da aplicação de um método de atribuição de pesos e pontuação, cuja eficiência e simplicidade são amplamente reconhecidas; já a segunda fase, utilizou o método de análise hierárquica (AHP), recomendado para a tomada de decisão baseada em múltiplos critérios, por permitir a identificação e correção das inconsistências geradas pelo julgamento humano. Dois problemas testes também foram propostos para o desenvolvimento de aplicações em sistemas logísticos e condução de experimentos durante a segunda fase. Os softwares Arena, ProModel e @Risk, extensivamente utilizados para ensino e pesquisa na Escola Politécnica da Universidade de São Paulo, foram avaliados durante a aplicação prática do método proposto. Os resultados obtidos confirmaram a percepção, adquirida durante a segunda fase do método, de que os softwares Arena e ProModel apresentam características semelhantes, dada a discreta diferença em suas pontuações totais. Os diversos cenários desenvolvidos na análise de sensibilidade também ratificaram essa tendência. / The discrete event simulation is one of the most powerful tools available for modeling and problem analysis. Frequently it is used for planning, designing and controlling complex systems in several segments. The logistic system area has also applied it extensively to analyse the logistic capacities, evaluate the impacts of changes in the productive processes, test different configurations in the allocation of limited resources, determine operation parameters, validate new projects, among other applications. Thus, the growth of the simulation awoke the interest of the companies specialized in software development. This fact resulted in several options with different characteristics and costs. Because of this, it was identified the necessity of a selection method for discrete event simulation software dedicated to the resolution of logistic problems. The available works in Literature only approach the choice of softwares for generic purposes. To fill in this gap, a set of criteria that address the specific necessities of the development of models dedicated to the analysis of logistic systems was proposed. These criteria formed the base of the proposed method. It has incorporated the best characteristics of the works identified in Literature. Its first phase generated a list with softwares with widely recognized efficiency and simplicity that supported the essential criteria through the application of a scoring model. Its second phase used the Analytic Hierarchy Process (AHP) which is recommended for the decision taking based on multiple criteria because it allows the identification and correction of the inconsistencies generated by the human judgment. Two test problems have also been proposed for the development of applications in logistic systems and performance of experiments during the second phase. Arena, ProModel and @Risk, extensively used for education and research in the Polytechnical School of the University of São Paulo, were evaluated during the practical application of the proposed method. The results confirmed the perception acquired during the second phase of the method that Arena and ProModel present similar characteristics. They presented a discrete difference in their total score. The several scenes developed in the sensitivity analysis also ratified this trend.

A simulação de eventos discretos é uma das mais poderosas ferramentas disponíveis para modelagem e análise de problemas. Freqüentemente ela é utilizada para o planejamento, projeto e controle de sistemas complexos em diversos segmentos; entre eles, a área de sistemas logísticos, que a tem aplicado extensivamente para analisar as capacidades logísticas, avaliar os impactos de mudanças nos processos produtivos, testar diferentes configurações na alocação de recursos limitados, determinar parâmetros das operações, validar novos projetos, entre outras aplicações. Esta popularização da simulação despertou o interesse das empresas especializadas no desenvolvimento de softwares, resultando em diversas opções com diferentes características e custos. Desta forma, identificou-se a necessidade de um método para seleção de softwares de simulação de eventos discretos voltados à resolução de problemas logísticos, pois os trabalhos disponíveis na Literatura abordam somente a escolha de softwares para fins genéricos. Para preencher essa lacuna, foi proposto um conjunto de critérios que endereçam as necessidades específicas do desenvolvimento de modelos voltados à análise de sistemas logísticos. Esses critérios formaram a base do método proposto, que incorporou as melhores características dos trabalhos identificados na Literatura. Sua primeira fase gerou uma lista com os softwares que suportaram os critérios definidos como essenciais por meio da aplicação de um método de atribuição de pesos e pontuação, cuja eficiência e simplicidade são amplamente reconhecidas; já a segunda fase, utilizou o método de análise hierárquica (AHP), recomendado para a tomada de decisão baseada em múltiplos critérios, por permitir a identificação e correção das inconsistências geradas pelo julgamento humano. Dois problemas testes também foram propostos para o desenvolvimento de aplicações em sistemas logísticos e condução de experimentos durante a segunda fase. Os softwares Arena, ProModel e @Risk, extensivamente utilizados para ensino e pesquisa na Escola Politécnica da Universidade de São Paulo, foram avaliados durante a aplicação prática do método proposto. Os resultados obtidos confirmaram a percepção, adquirida durante a segunda fase do método, de que os softwares Arena e ProModel apresentam características semelhantes, dada a discreta diferença em suas pontuações totais. Os diversos cenários desenvolvidos na análise de sensibilidade também ratificaram essa tendência. / The discrete event simulation is one of the most powerful tools available for modeling and problem analysis. Frequently it is used for planning, designing and controlling complex systems in several segments. The logistic system area has also applied it extensively to analyse the logistic capacities, evaluate the impacts of changes in the productive processes, test different configurations in the allocation of limited resources, determine operation parameters, validate new projects, among other applications. Thus, the growth of the simulation awoke the interest of the companies specialized in software development. This fact resulted in several options with different characteristics and costs. Because of this, it was identified the necessity of a selection method for discrete event simulation software dedicated to the resolution of logistic problems. The available works in Literature only approach the choice of softwares for generic purposes. To fill in this gap, a set of criteria that address the specific necessities of the development of models dedicated to the analysis of logistic systems was proposed. These criteria formed the base of the proposed method. It has incorporated the best characteristics of the works identified in Literature. Its first phase generated a list with softwares with widely recognized efficiency and simplicity that supported the essential criteria through the application of a scoring model. Its second phase used the Analytic Hierarchy Process (AHP) which is recommended for the decision taking based on multiple criteria because it allows the identification and correction of the inconsistencies generated by the human judgment. Two test problems have also been proposed for the development of applications in logistic systems and performance of experiments during the second phase. Arena, ProModel and @Risk, extensively used for education and research in the Polytechnical School of the University of São Paulo, were evaluated during the practical application of the proposed method. The results confirmed the perception acquired during the second phase of the method that Arena and ProModel present similar characteristics. They presented a discrete difference in their total score. The several scenes developed in the sensitivity analysis also ratified this trend.