Utilização da simulação computacional por eventos discretos e otimização para a programação da produção em uma empresa da indústria de plásticos

Autores

  • Cristina Fabbris Piacentini Universidade do Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS), São Leopoldo, Rio Grande do Sul, Brasil
  • Leandro Gauss Universidade do Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS), São Leopoldo, Rio Grande do Sul, Brasil
  • Maria Isabel Wolf Motta Morandi Universidade do Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS), São Leopoldo, Rio Grande do Sul, Brasil
  • Daniel Pacheco Lacerda Universidade do Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS), São Leopoldo, Rio Grande do Sul, Brasil

DOI:

https://doi.org/10.14488/1676-1901.v22i1.4597

Palavras-chave:

Otimização, Simulação computacional, Eventos discretos, Programação da produção

Resumo

Com a globalização e a crescente competitividade do mercado, as empresas precisam se manter em constante inovação e melhorando a eficiência dos processos. O problema que esse trabalho busca resolver é o elevado custo gerado pela ineficiência da programação. Dessa forma, o objetivo é propor a redução de custos por meio da diminuição dos estoques de materiais em processo, a fim de melhorar o planejamento da ocupação das máquinas, distribuir as manutenções preventivas e facilitar a tomada de decisões. Para isso, foi utilizada a simulação computacional por eventos discretos e otimização, por meio do software AnyLogic, para definir o cenário de melhor combinação das variáveis de decisão. Como resultado, foi possível verificar no cenário a possibilidade de se produzir além da demanda, e ainda reduzir 96% dos estoques em processo. Desta forma, a nível gerencial, foi possível analisar as alternativas, identificar possíveis falhas, corrigi-las e definir aquela que melhor atendeu às necessidades estratégicas da empresa. Isso considerando a possibilidade de ocorrência de eventos aleatórios e sem a necessidade de parar o funcionamento da fábrica para a realização de testes. A nível acadêmico, esse artigo agrega em estudos de simulação-otimização que consideram dados reais.
de uma produção MTS.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Referências

AMARAN, S. et al. Simulation optimization: a review of algorithms and applications. Annals of Operations Research, v. 240, n. 1, p. 351–380, 2016.

ANLI, O. M.; CARAMANIS, M. C.; PASCHALIDIS, I. C. Tractable supply chain production planning, modeling nonlinear lead time and quality of service constraints. Journal of Manufacturing Systems, v. 26, n. 2, p. 116–134, 2007.

ASSID, M.; GHARBI, A.; HAJJI, A. Production control of failure-prone manufacturing- remanufacturing systems using mixed dedicated and shared facilities. International Journal of Production Economics, v. 224, n. 2019, p. 107549, 2020.

BERRETTA, R. E. Heuristicas para otimização do planejamento da produção em sistemas MRP. 1997. 152f. Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação, Campinas, SP. 1997.

CARDOSO, J.; JOHNER, C. R.; JOHNER, D. M. F. DA S. Aplicação da programação linear para maximização da capacidade produtiva em uma célula de produção de longarinas. In: ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO (ENEGEP), 38., 2018, Maceió. A Engenharia de Produção e suas contribuições para o desenvolvimento do Brasil. Rio de Janeiro: Associação Brasileira de Engenharia de Produção, 2018.

CARVALHO, A. N.; OLIVEIRA, F.; SCAVARDA, L. F. Tactical capacity planning in a real-world ETO industry case: a robust optimization approach. International Journal of Production Economics, v. 180, p. 158–171, 2016.

CAUCHICK-MIGUEL, P. A. et al. Metodologia de Pesquisa para Engenharia de Produção e Gestão de Operações. 3. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2018.

CHIWIF, L.; MEDINA, A. C. Modelagem e Simulação de Eventos Discretos: teoria & aplicações. 2. ed. São Paulo: [s.n.]. CLARK, J.; DOWNING, D. Estatística Aplicada - Série Essencial. 3. ed. São Paulo: Editora Saraiva, 2010.

COELLI, F. C. Simulação computacional por eventos discretos na otimização do fluxo de pacientes e na caracterização de custos em clínica de mamografia. 2008. Tese (Doutorado em Engenharia Biomédica) – Programa de Pós-Graduação em Engenharia, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2008.

CRUZ JR., A. S. DA. Globalização, Inovação e Sistema Internacional: O Brasil e as transformações da economia mundial. Revista FAAC, p. 165–178, 2012.

DIAZ, J. E.; HANDL, J.; XU, D.-L. Integrating meta-heuristics, simulation and exact techniques for production planning of a failure-prone manufacturing system. European Journal of Operational Research, v. 266, n. 3, p. 976–989, 2018a.

DIAZ, J. E.; HANDL, J.; XU, D. L. Integrating meta-heuristics, simulation and exact techniques for production planning of a failure-prone manufacturing system. European Journal of Operational Research, v. 266, n. 3, p. 976–989, 2018b.

DOMINGUES, M. A. S. et al. Otimização do sequenciamento de produção com abordagem just-in-time e tempos de setup dependentes da sequência em uma usina siderúrgica. In: ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO (ENEGEP), 36., 2016, João Pessoa. Contribuições da Engenharia de Produção para melhores práticas de gestão e modernização do Brasil. Rio de Janeiro: Associação Brasileira de Engenharia de Produção, 2016.

EL RAOUI, H.; OUDANI, M.; EL HILALI ALAOUI, A. Coupling Soft Computing, Simulation and Optimization in Supply Chain Applications: Review and Taxonomy. IEEE Access, v. 8, p. 31710–31732, 2020.

FAKHRZAD, M. B.; KHADEMI ZARE, H. Combination of genetic algorithm with Lagrange multipliers for lot-size determination in multi-stage production scheduling problems. Expert Systems with Applications, v. 36, n. 6, p. 10180–10187, 2009.

FALCO, J. G. Estatística Aplicada. Cuiabá: EdUFMT, 2008.

GANSTERER, M.; ALMEDER, C.; HARTL, R. F. Simulation-based optimization methods for setting production planning parameters. International Journal of Production Economics, v. 151, p. 206–213, 2014.

GAVIRA, M. O. Computacional como uma ferramenta de aquisição de conhecimento. 2003. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2003.

GNONI, M. G. et al. Production planning of a multi-site manufacturing system by hybrid modelling: A case study from the automotive industry. International Journal of Production Economics, v. 85, n. 2, p. 251–262, Feb. 2003.

GRABENSTETTER, D. H.; USHER, J. M. Sequencing jobs in an engineer-to-order engineering environment. Production and Manufacturing Research, v. 3, n. 1, p. 201–217, Apr. 2015.

HATZIKONSTANTINOU, O.; ATHANASIOU, E.; PANDELIS, D. G. Real-time production scheduling in a multi-grade PET resin plant under demand uncertainty. Computers and Chemical Engineering, v. 40, p. 191–201, May 2012.

HOADLEY, B. Asymptotic properties of maximum likelihood estimators for the independent not identically distributed case. The Annals of Mathematical Statistics, v. 42, n. 6, p. 1977-1991, 1971.

ILGIN, M. A.; TUNALI, S. Joint optimization of spare parts inventory and maintenance policies using genetic algorithms. International Journal of AdvancedManufacturing Technology, v. 34, n. 5-6, p. 594-604, 2007.

JAHANGIRIAN, M. et al. Simulation in manufacturing and business: A review. European Journal of Operational Research, v. 203, n. 1, p. 1–13, 2010.

JUAN, A. A. et al. A review of simheuristics: Extending metaheuristics to deal with stochastic combinatorial optimization problems. Operations Research Perspectives, v. 2, p. 62-72, Dec. 2015.

KLEIJNEN, J. P. C.; WAN, J. Optimization of simulated systems: OptQuest and alternatives. Simulation Modelling Practice and Theory, v. 15, n. 3, p. 354-362, Mar. 2007.

KODINARIYA, T. M.; MAKWANA, D. P. R. Review on determining of cluster in K-means clustering review on determining number of cluster in K-means clustering. International Journal of Advanced Research in Computer Science and Management Studies, v. 1, n. 6, p. 90–95, 2013.

LAW, A. M.; KELTON, W. D. Simulation Modeling & Analysis. 2 ed. Singapore: McGraw-Hill, 1991.

LEE, C. K. H. A review of applications of genetic algorithms in operations management. Engineering Applications of Artificial Intelligence, v. 76, n. August, p. 1–12, 2018.

LIKAS, A.; VLASSIS, N.; J. VERBEEK, J. The global k-means clustering algorithm. Pattern Recognition, v. 36, n. 2, p. 451–461, 2003.

MOLINA, C.; RESENDE, J. Atividades do planejamento e controle da produção (PCP). Revista Cientiífica Eletrônica de Administração, v. 6, n. 11, p. 1-5, 2006.

MONOSTORI, L. et al. Digital enterprise solution for integrated production planning and control. Computers in Industry, v. 61, n. 2, p. 112-126, 2010.

MONTALVAO, E. H. R. et al. Um modelo de programação inteira para o problema de. In: ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO (ENEGEP), 31., 2011, Belo Horizonte. Inovação tecnológica e propriedade intelectual: desafios da engenharia de produção na consolidação do brasil no cenário econômico mundial. Rio de Janeiro: Associação Brasileira de Engenharia de Produção, 2011.

MONTGOMERY, D. C.; RUNGER, G. C.; HUBELE, N. F. Estatística aplicada à engenharia. 2 ed. Barueri: LTC, 2004.

MORAES, D. G. DE; FERREIRA, C. V. Linear : Estudo De Caso Em Uma Indústria De Esquadrias De Alumínio. Revista Fatec Zona Sul, v. 5, n. 4, p. 26–37, 2019.

MORANDI, Maria Isabel Wolf Motta; CAMARGO, Luis Felipe Riehs. Revisão sistemática da literatura. In: DRESH, A.; LACERDA, D. P.; JÚNIOR, J. A. V. A. Design Science Research. Porto Alegre: Bookman, 2015.

MOTEGI, S. IT in risk management. Journal of the Society of Mechanical Engineers, v. 111, n. 1081, p. 984-985, 2008.

PEINADO, J.; GRAEML, A. R. Administração da Produção: operações industriais e de serviços. Curitiba: UnicenP, 2007.

PEREIRA, M. M.; FRAZZON, E. M. A data-driven approach to adaptive synchronization of demand and supply in omni-channel retail supply chains. International Journal of Information Management, v. 57, p. 102-165, Apr. 2021.

PERGHER, I.; ALMEIDA, A. T. A multi-attribute decision model for setting production planning parameters. Journal of Manufacturing Systems, v. 42, p. 224-232, Jan. 2017.

SINGH, R.; MATHIRAJAN, M. Experimental investigation for performance assessment of scheduling policies in semiconductor wafer fabrication: a simulation approach. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, v. 99, n. 5-8, p. 1503-1520, 2018.

SLACK, N.; CHAMBERS, S.; JOHNSTON, R. Administracão da Produção. 2. ed. São Paulo: Atlas S.A., 2002.

SOMAN, C. A.; VAN DONK, D. P.; GAALMAN, G. J. C. Capacitated planning and scheduling for combined make-to-order and make-to-stock production in the food industry: An illustrative case study. International Journal of Production Economics, v. 108, n. 1–2, p. 191–199, July 2007.

STEVENSON, Z.; FUKASAWA, R.; RICARDEZ-SANDOVAL, L. Evaluating periodic rescheduling policies using a rolling horizon framework in an industrial-scale multipurpose plant. Journal of Scheduling, v. 23, n. 3, p. 397-410, June 2020.

TEERASOPONPONG, S.; SOPADANG, A. A simulation-optimization approach for adaptive manufacturing capacity planning in small and medium-sized enterprises. Expert Systems with Applications, v. 168, 2021.

TIAN, F. et al. Simulation and optimization of vehicle scheduling in flight logistic support process based on Arena. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON

COMPUTER APPLICATION AND SYSTEM MODELING (ICCASM), 2010, Taiyuan. Anais [...]. Nova Jersey: IEEE, p. 446-449, 2010.

VIEIRA, A. A. C. et al. Simulation of an automotive supply chain using big data. Computers and Industrial Engineering, v. 137, n. August, p. 106033, 2019.

YEGUL, M. F. et al. Improving configuration of complex production lines via simulation- based optimization. Computers and Industrial Engineering, v. 109, p. 295–312, 2017.

YOON, H. J.; KIM, J. G. Heuristic scheduling policies for a semiconductor wafer fabrication facility: Minimizing variation of cycle times. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, v. 67, n. 1–4, p. 171–180, 2013.

Publicado

15-01-2023

Como Citar

Piacentini, C. F., Gauss, L., Morandi, M. I. W. M., & Lacerda, D. P. (2023). Utilização da simulação computacional por eventos discretos e otimização para a programação da produção em uma empresa da indústria de plásticos. Revista Produção Online, 22(1), 2510–2545. https://doi.org/10.14488/1676-1901.v22i1.4597

Edição

Seção

Artigos