Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq / The importance of decision-making is All human beings who wish to solve or make improvements
in a particular environment or situation. With this bias, the intuitive illustration
for lean production processes, the Is not di erent but complex. Out of a range of global
market information, Managers keep themselves in often di cult situations to solve them.
When you wish Apply the Lean Manufacturing methodology in manufacturing processes,
some decisions need to be considered More important than others by the team due to
the exibility of uncertainties about possible scenarios that May occur in production.
Therefore, the main scope of this work contributes to Uncertainties in the manufacturing
dimensional module, for conjunction of the methodology Lean Manufacturing. In this
sense, the objective has centered the attentions to structure hierarchically An intelligent
approach that facilitates lean lean application processes in the manufacturing sector. Like
this, The proposal was analyzed using the mathematical tools Fuzzy - Analytic Hierarchy
Process (FAHP) and Such as simulation analysis in Fuzzy Sets scenarios. For the
development of the research, A multicriterial FAHP analysis and computational system
for Fuzzy Sets. As data entry was used of the individual parity matrices of three managers
And nine production supervisors using the focal group technique. The responses
were collected through the Application in which the role of moderator was carried out by
the researcher himself, with six constructs and 33 subconstructs In three companies from
di erent branches, but from the manufacturing sector with production on demand. These
companies are located in Nova Esperança do Sul-RS; Santa Maria-RS; Nova Hartz-RS.
In this way, as a research methodology, the approach used was that of Qualitative and
quantitative format. As actual answers on the operations of the industries in the current
scope, the analysis FAHP presented a proposal with a reliability of 50 % for lean
applications according to the respondents. When designing simulations Of scenarios in
production, the reliability estimate was 70.29 %. Thus, the proposed hierarchy to be developed
In industries for lean system implementations may occur through the simulated
approach of fuzzy sets. It is understood that The success of lean implementation will
depend on variables such as time, infrastructure and culture of each industry. / A importância da tomada de decisão está relacionada constantemente a todos os seres humanos
que desejam solucionar ou fazer melhorias em determinado ambiente ou situação.
Com este viés, a ilustração intuitiva para os processos enxutos em produção, o eixo decis
ório não é diferente e sim complexo. Oriundo de uma gama de informações de mercado
global, gestores mantém-se em situações muitas vezes difíceis de resolve-las. Ao desejar
aplicar a metodologia Lean Manufacturing em processos fabris, algumas decisões precisam
ser consideradas mais importantes que outras pela equipe devido à exibilidade de
incertezas sobre possíveis cenários que podem ocorrer na produção. Para tanto, o escopo
principal desse trabalho contribuí para adequações de incertezas no módulo dimensional
de fabricação, para conjunção da metodologia Lean Manufacturing. Nesse sentido, o objetivo
centralizou as atenções para estruturar hierarquicamente uma abordagem inteligente
que facilite os processos para aplicabilidade enxuta Lean no setor manufatureiro. Assim, a
proposta transcorreu com o auxilio analítico das ferramentas matemáticas Fuzzy - Analytic
Hierarchy Process (FAHP) e como análise de simulação em cenários Fuzzy Sets (Conjuntos
Fuzzy). Para o desenvolvimento da pesquisa foi realizado uma análise multicriterial
FAHP e sistema computacional para Fuzzy Sets. Como entrada de dados utilizou-se das
matrizes paritárias e individuais entre três gestores e nove supervisores especialistas em
produção utilizando a técnica de grupo focal. As respostas foram coletadas por meio da
aplicação categórica, no qual o papel de moderador foi realizado pelo próprio pesquisador,
com seis constructos e 33 subconstructos em três empresas de ramos diferentes, mas
do setor manufatureiro com produção sob pedido. Essas empresas localizam-se em Nova
Esperança do Sul-RS; Santa Maria-RS; Nova Hartz-RS. Dessa forma, como metodologia
de pesquisa a abordagem utilizada foi de multicaso considerando-a de formato qualitativa
e quantitativa. Como respostas reais sobre as operações das indústrias no âmbito atual, a
análise FAHP apresentou uma proposta com grau de con abilidade de 50% para aplica-
ções enxutas conforme os respondentes. Ao projetar simulações de cenários na produção,
a estimativa de con abilidade foi de 70.29%. Sendo assim, a proposta de hierarquização a
ser desenvolvida nas indústrias para implementações de sistemas enxutos poderão ocorrer
por meio da abordagem simulada dos conjuntos fuzzy. Compreende-se que o sucesso da
aplicação enxuta dependerá de variáveis como, tempo, infraestrutura e cultura de cada
indústria.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsm.br:1/12973 |
| Date | 23 February 2017 |
| Creators | Bueno, Wagner Pietrobelli |
| Contributors | Godoy, Leoni Pentiado, Stefano, Nara Medianeira, Ansuj, Angela Pellegrin, Evangelista, Mario Luiz Santos |
| Publisher | Universidade Federal de Santa Maria, Centro de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, UFSM, Brasil, Engenharia de Produção |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSM, instname:Universidade Federal de Santa Maria, instacron:UFSM |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 300800000005, 600, 789ffbac-1499-499a-83fa-2429e3a07b66, 99123da3-c80a-424b-bc6f-65020fe2330e, 865a41ef-817e-4947-a4dd-6ffc0bc9c7eb, dcaa2cb5-c14a-4970-b9ef-8a2260515a37, 04f91cad-6d99-4b6c-a411-dfac3636b9f4 |
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