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sanches_al_dr_guara.pdf: 891253 bytes, checksum: e63f7ccd2ae9f6655be05af4f8afb22d (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / A acirrada competitividade entre as empresas de manufatura, presente no cenário atual, exige a busca por sistemas produtivos cada vez mais eficientes e que estejam inseridos num ambiente de constante aprimoramento. Visando à redução de estoques, e agilidade na produção, o conceito de produção enxuta se apresenta como um conjunto de importantes ferramentas operacionais. Desde que surgiram os conceitos associados à produção enxuta, vários estudos que tratam da utilização eficaz de Linhas de Montagem de Modelos Mistos - LMMM se concentram no sequenciamento de tais linhas. Neste trabalho, linhas de montagem múltiplas para modelos mistos, em ambiente de produção enxuta, são estruturas operacionais nas quais vários fornecedores internos abastecem várias linhas de montagem de modelos mistos simultaneamente, de modo que todas as linhas possam receber peças ou subconjuntos de todos os fornecedores. Para otimizar este sistema, a sequência de programação deve buscar o consumo constante de peças ou subconjuntos, minimizando, assim, o dimensionamento dos kanbans e estoques intermediários e, ainda, nivelar a carga de trabalho em cada posto, minimizando as paradas de linha. Baseado no clássico Problema de Monden, que determina o sequenciamento de uma única linha, este trabalho desenvolve um modelo computacional utilizando a Meta-heurística Simulated Annealing e a Simulação a Eventos Discretos para o sequenciamento do sistema de abastecimento cruzado com várias linhas. O modelo proposto busca o sequenciamento das linhas de montagem que mais aproxima o consumo real de um consumo ideal constante e atende a um padrão de eficiência predefinido para as linhas / The fierce competition between manufacturing companies, in this current scenario requires the search for production systems more efficient, and which are embedded in an environment of continuous improvement. Seeking to reduce inventories, and speed of production, the concept of lean production is presented as a range of important operational tools. Since the rise of concepts associated with lean production, several studies dealing with the effective use of assembly lines mixed models - LMMM focus on the sequencing of such lines. In this work, multiple assembly lines for mixed models, in an environment of lean production, are operating structures where several domestic suppliers supply many assembly lines mixed models simultaneously, so that all lines can get parts or subsets of all suppliers. To optimize this system, the programming sequence must seek constant consumption of parts or subassemblies, thus minimizing the scaling of kanbans, and intermediate stocks and also level the workload at each station to minimize line stoppages. Based on the classic problem Monden, which determines the sequencing of a single line, this paper develops a computational model using the Simulated Annealing metaheuristic and Discrete Event Simulation for the sequencing of the supply system with crossed several lines. The proposed model seeks the sequencing of assembly lines that most approximates the actual consumption of a consumption ideal constant and respects a predefined standard of efficiency for the lines
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unesp.br:11449/106408 |
| Date | 20 December 2010 |
| Creators | Sanches, Alexandre Leme [UNESP] |
| Contributors | Universidade Estadual Paulista (UNESP), Marins, Fernando Augusto Silva [UNESP], Montevechi, Jose Arnaldo Barra [UNESP] |
| Publisher | Universidade Estadual Paulista (UNESP) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | 140 f. : il. |
| Source | Aleph, reponame:Repositório Institucional da UNESP, instname:Universidade Estadual Paulista, instacron:UNESP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -1, -1, -1 |
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