Em cenários de produção baseados na flexibilidade de catálogo, uma grande variedade de modelos de produtos é demandada pelos consumidores. Essa condição exige uma rápida adequação dos meios produtivos às especificações do próximo modelo a ser produzido. Tal situação, contudo, pode acarretar perdas consideráveis em relação aos níveis de produção e qualidade, em decorrência da pouca habilidade dos trabalhadores nos ciclos iniciais de produção de um novo modelo. Assim, a modelagem do processo de aprendizado de trabalhadores atuando sobre cada modelo de produto pode auxiliar a gerência na alocação de modelos de produtos a equipes de trabalhadores, minimizando as perdas verificadas nos primeiros ciclos de produção. Esta dissertação propõe uma metodologia baseada na utilização de curvas de aprendizado como balizadoras da alocação de modelos de produtos a equipes de trabalhadores. Os diversos modelos de produtos são agrupados em famílias de acordo com suas características similares, permitindo uma redução na coleta de dados. A alocação das famílias às equipes é realizada através da análise das curvas de aprendizado. Duas formas de alocação são apresentadas, de acordo com a duração da corrida de produção. A metodologia proposta é ilustrada através de um estudo de caso em uma indústria do setor calçadista.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.lume.ufrgs.br:10183/4846 |
| Date | January 2004 |
| Creators | Anzanello, Michel José |
| Contributors | Fogliatto, Flavio Sanson |
| 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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