Submitted by Livia Mello (liviacmello@yahoo.com.br) on 2016-09-28T18:01:55Z No. of bitstreams: 1 DissGCM.pdf: 2068084 bytes, checksum: 4d89da9569508f8b5d13a8b899ad055a (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-10-04T19:00:31Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissGCM.pdf: 2068084 bytes, checksum: 4d89da9569508f8b5d13a8b899ad055a (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-10-04T19:00:38Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissGCM.pdf: 2068084 bytes, checksum: 4d89da9569508f8b5d13a8b899ad055a (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-04T19:00:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissGCM.pdf: 2068084 bytes, checksum: 4d89da9569508f8b5d13a8b899ad055a (MD5) Previous issue date: 2015-12-14 / Não recebi financiamento / The quest for increased productivity has become a mantra repeated ad nauseam in many companies immersed in a globalized market. In this context, many computational techniques have becoming more popular, gaining followers, aiding and refining the process of decision-making. Among the various techniques available, the discrete event simulation stands out, as it allows studying the behavior of systems, real or not, in various conditions, allowing hypotheses to be tested without physical and financial resources are used. In the case of the animal feed industry, this technique becomes a very important tool, especially in the short term planning which involves the management of the floor operations. The animal feed industry is part of the agribusiness chain, and as such, has its inputs internationally listed, commodities, thus effectively managing its installed capacity is a strategic advantage for differentiation before the market needs in terms of cost, time and quality. In this sense, the objective of this study was to develop a discrete simulation model to assist the decision-making process on increasing the rate of bagging an animal feed industry, located in the state of São Paulo. For this study it has been used the Arena® software, Rockwell Software, and as a method of research modeling and simulation, and the simulation model development stages followed the methodology proposed by Law and Kelton (2000) and Banks (2010). Data were always collected with the same operator at the same time. As a result of simulation of the proposed model was possible to analyze different scenarios, assessing the dynamics of the system and with the performance indicators the equipment utilization rate, the amount of products produced and the consumption of electricity and natural gas per ton of product produced. Whereas the use of discrete simulation in animal feed industry belonging to the process industry and with hybrid production process, could be used due to the approach proposed by Spieckmann and Stobbe (2012). / A busca pelo aumento de produtividade tornou-se um mantra repetido à exaustão em muitas empresas imersas em um mercado globalizado. Neste contexto, muitas técnicas computacionais vêm ganhando espaço, conquistando adeptos, auxiliando e refinando o processo de tomada de decisão. Dentre as várias técnicas disponíveis, a simulação discreta se destaca, pois permite estudar o comportamento de sistemas, reais ou não, sob diversas condições, possibilitando que hipóteses sejam testadas sem que recursos físicos e financeiros sejam utilizados. No caso da indústria de nutrição animal, essa técnica se torna uma ferramenta muito relevante, principalmente no planejamento de curto prazo que envolve a gestão das operações do chão de fábrica. A indústria de nutrição animal está inserida na cadeia do agronegócio, e como tal, tem seus insumos cotados internacionalmente, commodities, assim uma gestão eficaz de sua capacidade instalada representa uma vantagem estratégica de diferenciação perante as necessidades do mercado em relação a custo, prazo e qualidade. Neste sentido, o objetivo deste trabalho foi desenvolver um modelo de simulação discreta para auxiliar o processo de tomada de decisão sobre o aumento da taxa de ensaque de uma indústria de nutrição animal, localizada no interior do estado de São Paulo. Para a realização deste estudo foi utilizado o software Arena®, da Rockwell Softwares, e como método de pesquisa a modelagem e simulação, sendo que as etapas de desenvolvimento do modelo de simulação seguiram a metodologia proposta por Law e Kelton (2000) e Banks (2010). Os dados foram coletados sempre com os mesmos operadores no mesmo horário. Como resultado da simulação do modelo proposto foi possível analisar diferentes cenários, avaliando a dinâmica do sistema e tendo como indicadores de desempenho a taxa de utilização dos equipamentos, a quantidade de produtos produzidos e o consumo de energia elétrica e gás natural por tonelada de produto produzido. Sendo que a utilização da simulação discreta na indústria de nutrição animal, pertencente à indústria de processo e com processo produtivo híbrido, foi possível devido à abordagem utilizada, proposta por Spieckmann e Stobbe (2012).