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Previous issue date: 2017-03-28 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A modelagem e simulação computacional são direcionada à diversas aplicações de processos da tomada de decisão, possibilitando prever o comportamento do sistema frente a diversas situações. O desenvolvimento de modelos que contribuam para a compreensão eficazes dos problemas enfrentados, e que, proponham sistemas e métodos que deem suporte às atividades da agroindústria do Laticínios Funarbe, foram de grande auxílio para prover um melhor planejamento. O trabalho realizado aplicou a modelagem e a simulação computacional no setor produtivo de iogurte, identificando os gargalos e apresentando possíveis propostas de modificações, visando, principalmente, o aumento da capacidade produtiva em 5000 litros de iogurte. Especificamente, mapeou o processo atual da produção de iogurte para o desenvolvimento de um modelo computacional. Com base no modelo desenvolvido analisou-se as modificações no sistema de produção de iogurte considerando opções que possam gerar melhorias no processo e atender o novo patamar de demanda. Consequentemente, foi possível propor um novo leiaute. O setor produtivo de iogurte é composto pelos subprocessos: homogeneização, mistura, fermentação, pasteurização, análise química, resfriamento, adição de base das frutas, montagem do aparelho dosador, envasamento e estocagem. O iogurte produzido é envasado em embalagens: 120, 185, 860 g e 10 kg. O desafio consistiu na análise estruturada do processo produtivo por meio de métodos científicos. Foi utilizada a metodologia de pesquisa-ação como estrutura para o projeto. Para o mapeamento utilizou-se da técnica de Notação de Modelagem de Processo de Negócios, em busca de uma padronização dos subprocessos do setor. Para a modelagem utilizou-se o software de simulação Arena 14.7, produzido pela empresa Rockwell Automation. O modelo desenvolvido foi validado. Para a validação foram comparados os resultados de produção de iogurte coletados na fábrica com os resultados simulados pelo modelo computacional. O modelo de simulação foi replicado trinta vezes. Com base nos resultados da simulação foram determinados a precisão e o intervalo de confiança do modelo. Foram estabelecidos dois indicadores para realizar a análise de quatro cenários diferentes. Os indicadores utilizados foram: quantidade de produtos fabricados diariamente e o tempo do subprocesso montagem do aparelho dosador e tempo do subprocesso de envasamento para cada tipo de embalagem. No cenário 01 adicionou-se uma máquina exclusiva para o envase da embalagem com 860 g. No cenário 02 verificou a substituição da máquina de envase de 120 g existente. No cenário 03 realizou a combinação dos cenários (01+02). Já para o cenário 04 adquiriu dois tanques novos, uma para fermentação e outro para o produto pronto, além das mudanças previstas pelo cenário 03. Os cenários 01, 02 e 03 apresentaram um acréscimo na quantidade de produtos fabricados diariamente, entretanto, com capacidade produtiva limitada de 3000 litros de iogurte, não alcançando a demanda projetada. O cenário 04, atenderia a demanda projetada de aumento de 5000 litros, sem comprometer o tempo de operação de fabricação dos produtos. Assim, podemos confirmar que o cenário 04 representa a melhor opção. Conclui-se, que a utilização da modelagem por processos de negócio (BPMN) possibilitou representar os diferentes aspectos para descrição dos subprocessos do setor produtivo de iogurte, trazendo uma identificação das melhorias que o processo necessitou. A modelagem e simulação computacional mostrou-se de grande valia para a orientação de inconformidades, atrasos e localização dos gargalos. Além disso, a simulação foi fundamental para a tomada de decisão acerca de modificações na organização para o aumento da capacidade produtiva e proposição de um novo leiaute que atendesse o novo patamar de demanda. / Computer simulation has many applications in helping the process of taking decisions. The development of models that contribute to an effective comprehension of the problems faced and that provide methods that give support to the agro-industrial activities of the Funarbe Dairy Factory greatly helped the team to provide better planning. In this study, we applied computational simulation and modeling in the yoghurt production sector to identify bottlenecks and present suggestions for improvement, mainly seeking to raise the productive capacity in 5000L of yoghurt. We mapped the current yoghurt production process in order to develop a computational model. Based on the model, we analyzed the changes in the yoghurt production system considering options that can generate improvements in the process and attend the new level of demand. Therefore, we were able to propose a new layout. The yoghurt production sector is composed of the homogenization, blending, fermentation, chemical analysis, cooling, fruit addition, setup of the dozer device, bottling and stocking sub-processes. The factory packs the yoghurt in four different packages: 120g, 185g, 860g and 10kg. The challenge presented consisted in providing a structured analysis of the productive process using scientific methods. We chose the research-action methodology as structure for the project. To execute the mapping, we used the Business Process Modelling Notation technique, seeking to standardize the sub processes of the sector. To perform the modeling, we used the simulation software Arena 14.7, developed by Rockwell Automation. The developed model was then validated. To validate the model, we collected the yoghurt production data for three days and compared it to the results simulated by the computational model. The yoghurt production simulation model was executed thirty times. Based on the simulation results, we determined the model’s precision and confidence interval. We established two indicators to analyze the four different scenarios. The indicators used were: number of products produced daily, running time of the “setup of the dozer device” and “bottling” sub-processes and the utilization rate of the bottling equipment. We analyzed the three indicators in four different scenarios based on the simulation model with thexi smallest percent error. In scenario 01, we added a machine to be used exclusively in bottling the 860g packages. In scenario 02, we replaced the machine bottling the 120g packages. Scenario 03 was the combination of scenarios 01 and 02. In scenario 04, we added two new tanks, one for fermentation and the other one for the finished product, in addition to the changes in scenario 03. Scenarios 01, 02 and 03 resulted in an increase of products produced daily; however, with a productive capacity of 3000L of yoghurt, they did not attend the projected demand. Scenario 04 would attend the increase in the projected demand of 5000L, without compromising the operational time required to manufacture the products. Therefore, we confirmed that scenario 04 is the best option. We concluded that the use of Business Process Modelling Notation (BPMN) allowed us to represent the different aspects used to describe the sub processes of the yoghurt production sector, identifying the improvements that the process needed. The modelling and computational simulation showed great value in identifying unconformities, delays and bottlenecks. In addition, the simulation was fundamental to take decisions concerning modifications in the organization seeking to improve the productive capacity and to propose a new layout that would attend the new level of demand.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:localhost:123456789/18477 |
| Date | 28 March 2017 |
| Creators | Araújo, Adolfo Vicente |
| Contributors | Valente, Domingos Sárvio Magalhães, Pinto, Francisco de Assis de Carvalho, Voltarelli, Murilo Aparecido, Queiroz, Daniel Marçal de |
| Publisher | Universidade Federal de Viçosa |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFV, instname:Universidade Federal de Viçosa, instacron:UFV |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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