A Produção Enxuta vem sendo aplicada em diversos setores, e a implantação dos seus princípios e práticas, elimina perdas nos processos e contribui para manter a competividade das empresas. Desse modo, o objetivo principal desta dissertação é desenvolver um modelo econômico-probabilístico que auxilie a seleção e priorização de projetos de produção enxuta. Este modelo quantifica os investimentos, benefícios e incertezas associadas através de uma análise econômica-probabilística que apresenta o retorno esperado dos projetos. Com base nesse retorno, a priorização dos projetos de produção enxuta torna-se mais precisa de ser executada pelos tomadores de decisão. O modelo contém 38 critérios qualitativos e quantitativos, os quais estão divididos em: (i) descrição do projeto, (ii) quantificação dos investimentos e (iii) quantificação dos benefícios. Para atingir o objetivo deste trabalho, foram necessárias cinco etapas: (i) selecionar os principiais critérios para avaliação de projetos de produção enxuta; (ii) escolher o método para seleção e priorização dos projetos de produção enxuta; (iii) estruturar um modelo genérico que avalie o retorno e o impacto das incertezas envolvidas no resultado dos projetos de produção enxuta, baseado nos critérios e método selecionados nas etapas anteriores; (iv) aplicar o modelo em uma empresa; (v) analisar e verificar os resultados da aplicação prática para validar o modelo desenvolvido. A principal contribuição desta dissertação é fornecer ao tomador de decisão um modelo que o auxilie a quantificar o retorno dos projetos de produção enxuta, combinando métodos econômicos e probabilísticos. Os métodos econômicos são de fácil entendimento e mais amigáveis aos tomadores de decisão, já os métodos probabilísticos avaliam as incertezas associadas aos projetos de produção enxuta, permitindo uma visão mais completa do retorno esperado. / Lean Manufacturing has been applied in several sectors and the implementation of its principles and practices eliminate losses in the processes, contributing to sustain companies’ competitiveness. Thus, this thesis main objective is to develop an economic-probabilistic model to aid lean manufacturing projects selection and prioritization. This model quantifies the investments, benefits and associated uncertainties based on an economic-probabilistic analysis, which presents the projects expected return. With the expected return, lean manufacturing projects prioritization becomes more precise to be performed by decision makers. The model contains 38 qualitative and quantitative criteria, divided into: (i) project description, (ii) investment quantification and (iii) benefits quantification. To achieve this study’s objective, five steps were performed: (i) selecting the main criteria for lean production projects evaluation; (ii) choosing the method for lean manufacturing projects selection and prioritization; (iii) developing a generic model to evaluate return and associated uncertainties impact on results of lean manufacturing projects, based on the criteria and method selected in previous steps; (iv) applying the model in a company; (v) analyzing and verifying the results from practical application to validate the developed model. The main contribution of this study is to provide to the decision maker a model to quantify lean manufacturing projects returns, connecting economic and probabilistic methods. Economic methods are easy to understand and more user-friendly to decision makers and probabilistic methods can evaluate associated uncertainties on lean manufacturing projects, allowing a more complete vision of the expected returns.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.lume.ufrgs.br:10183/163439 |
| Date | January 2017 |
| Creators | Oldoni, Verônica Possebon |
| Contributors | Ribeiro, Jose Luis Duarte |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul, instacron:UFRGS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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