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.

Submitted by admin tede (tede@pucgoias.edu.br) on 2016-12-09T12:16:23Z No. of bitstreams: 1 GARIBALDI TEIXEIRA NETO.pdf: 1516545 bytes, checksum: 23fcb900cca46f3b3b38e4e063d2454e (MD5) / Made available in DSpace on 2016-12-09T12:16:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 GARIBALDI TEIXEIRA NETO.pdf: 1516545 bytes, checksum: 23fcb900cca46f3b3b38e4e063d2454e (MD5) Previous issue date: 2015-09-23 / This study presents a computer simulation model based on the theory of constraints, the simplified drum-lung-string method and system production to availability. The goal is to use these concepts to build a model of the production system of the searched company, replicate it on a simulation software, and perform interventions in resources with restraint in order to increase its capacity if the system does not meet the demand. The object of this study was a plant in the food industry, data collection related to the production system, was carried out from June 2012 to December 2013, and the simulation process was generated by the end of 2015. The results were reproduction of each of the production areas as well as the RRC and bottlenecks encountered in the production system. Still, interventions applied in the simulated model, were subsequently applied by the company. / Este trabalho apresenta um modelo de simulação computacional baseado na teoria das restrições, no método tambor-pulmão-corda simplificado e no sistema produção para disponibilidade. O objetivo é utilizar estes conceitos para construir um modelo do sistema produtivo da empresa pesquisada, replicá-lo em um software de simulação, e, realizar intervenções nos recursos com restrição afim de aumentar suas capacidades, caso o sistema não atenda à demanda. O objeto deste estudo foi uma fábrica do ramo alimentício, a coleta dos dados relacionadas ao sistema produtivo, foi realizada no período de junho de 2012 a dezembro de 2013, e o processo de simulação foi gerado até o final de 2015. Os resultados obtidos foram a reprodução de cada uma das áreas produtivas, bem como dos gargalos e RRC encontrados no sistema produtivo. Ainda, as intervenções aplicadas no modelo simulado, foram posteriormente aplicadas pela empresa.

Submitted by Lucas Martins Ikeziri (lucas.ikeziri@unesp.br) on 2018-08-13T13:57:43Z No. of bitstreams: 1 Dissertação - Lucas Martins Ikeziri.pdf: 3834872 bytes, checksum: dcbff094cc5b0ef08e5910d9efbb4364 (MD5) / Approved for entry into archive by Minervina Teixeira Lopes null (vina_lopes@bauru.unesp.br) on 2018-08-13T18:33:33Z (GMT) No. of bitstreams: 1 ikeziri_lm_me_bauru.pdf: 3267956 bytes, checksum: 0073dc72ff68b084049d7c710e797002 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-13T18:33:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ikeziri_lm_me_bauru.pdf: 3267956 bytes, checksum: 0073dc72ff68b084049d7c710e797002 (MD5) Previous issue date: 2018-06-28 / O gerenciamento de estoques em cadeias de suprimentos vem enfrentando diversos problemas, como baixa rotatividade, altos investimentos em estoque, vendas perdidas por rupturas e alto índice de obsolescência dos produtos estocados. Assim, esta pesquisa tem o objetivo de avaliar a efetividade da técnica Gerenciamento Dinâmico do Pulmão (Dynamic Buffer Management - DBM) como forma de preservar a disponibilidade de produtos destinados à entrega imediata em ambientes que adotem a solução de distribuição e reposição puxada da Teoria das Restrições. Para tanto, foram realizadas simulações no software ProModel utilizando dados estocásticos para o tempo de reposição e cenários com diferentes combinações de demanda. Esta, por sua vez, pode se comportar de duas formas: i) média sem tendência com dois níveis de coeficiente de variação e ii) média com tendência sazonal com dois níveis de intensidade. Dois algoritmos do DBM foram modelados segundo seus princípios constatados na literatura e combinados com parâmetros para ajuste dinâmico do estoque alvo. Os modelos foram avaliados por meio dos seguintes indicadores: fill rate, estoque médio no sistema e rotatividade por atendimento imediato da demanda. Os resultados indicam que para a demanda média sem tendência, desativar o DBM e manter um nível sensato de estoque alvo no sistema inibe ajustes indevidos e garante um bom desempenho do modelo. Contudo, para a demanda média com tendência sazonal, o DBM é altamente recomendado para assegurar a performance do sistema e ajustar os níveis de estoque conforme o padrão da demanda se altera. / Inventory management in supply chains has faced several problems, such as low turnover, high inventory investments, lost sales due to disruptions, and high obsolescence of stored products. Thus, this research aims to evaluate the effectiveness of the Dynamic Buffer Management (DBM) technique as a way of preserving the availability of products destined for immediate delivery in environments that adopt the distribution solution and pull replenishment of the Theory of Constraints (TOC). For that, simulations were performed in the ProModel software using stochastic data for the replenishment time and scenarios with different combinations of demand. This, in turn, can behave in two ways: i) average without trend with two levels of coefficient of variation and ii) average with seasonal trend with two levels of intensity. Two DBM algorithms were modeled according to their principles found in the literature and combined with parameters for dynamic adjustment of the target level. The models were evaluated through the following indicators: fill rate, average inventory in the system and turnover for immediate demand response. The results indicate that for the average demand without trend, disabling DBM and maintaining a sensible level of target level in the system inhibits undue adjustments and ensures good model performance. However, for average demand with seasonal trend, DBM is highly recommended to ensure system performance and adjust inventory levels as the demand pattern changes.