Balance capacity with variability caused by human factor: an application in a line with Monte Carlo simulation

Main Article Content

Augusto Sandes Mendes
Adriano Maniçoba da Silva
Luiz Teruo Kawamoto Júnior
صندلی اداری

Abstract

The variation in processing times due to the human factor between the working stations of a production line can generate queues resulting in a higher cost to the productive process. The objective of this study was to apply Monte Carlo simulation to balance the capacity of a production line with stations suffering variability in processing time due to the human factor. Simulations of the current situation of the production line were performed by comparing it with a proposal to align capacity with the production restriction in order to reduce inventories process while maintaining full capacity of the line. To develop the study, the selection involves the case of a company’s production line in the metal industry that produces machinery and products for metalworking area. The results allowed pointing suggestions for the company to reduce in-process inventory, keeping then total capacity of the line.

Downloads

Download data is not yet available.

Article Details

Section
Articles

References

AMANIFARD, N.; RAHBAR, B.; HESAN, M. (2011) Numerical simulation of the mitral valve openning using smoothed particles hydrodynamics. Proceedings of the World Congress in Engineering, v. 3, july.

ANDRADE, E. L. (2009) Introdução à pesquisa operacional: métodos e técnicas para análise de decisão. Rio de Janeiro: LTC.

BAINES, T.; MASON, S.; PEER-OLAF, S.; LADBROOK, J. (2004) Humans: the missing link in manufacturing simulation? Simulation Modelling Practice and Theory, v. 12, p. 515–526.

CATELLI, A. (2010) Controladoria: uma abordagem da gestão econômica – GECON. São Paulo. Atlas.

EHRHARDT, L.; HERPER, H.; GEBHARDT, H. (1994) Modelling strain of manual work in manufacturing systems, in: Proceedings of the 1994 Winter Simulation Conference, Orlando, Florida, p. 1044–1049.

ERLICH, P. J. (1985) Pesquisa Operacional: curso introdutório. 5ª Ed. São Paulo: Atlas.

ERNHARDT, W.; SCHILLING, A. (1997) Simulation of group work processes in manufacturing, in: Proceedings of the 1997 Winter Simulation Conference, Atlanta, Georgia, p. 888–891.

GARCIA, S.; LUSTOSA, P. R. B.; BARROS, N. R. (2010) Aplicabilidade do Método da Simulação de Monte Carlo na Previsão dos Custos de Produção de Companhias Industriais: O caso Companhia Vale do Rio Doce. Revista de Contabilidade e Organizações – FEA-RP/USP, v. 4, n. 10, p. 152-173, set-dez.

GIL, A. C. (2010) Como elaborar projetos de pesquisa. 5. ed. São Paulo: Atlas.

GOLDRATT, E. M.; COX, J. (2006) A meta: um processo de melhoria contínua. São Paulo: NBL Editora.

HARREL, C. R. et al. (2002) Simulação: otimizando sistemas. 5ª Ed. São Paulo: IMAM.

JUNQUEIRA, K. C.; PAMPLONA, E. O. (2002) Utilização da Simulação de Monte Carlo em estudo de viabilidade econômica para a instalação de um conjunto de rebeneficiamento de café na Cocarive. XXII Encontro Nacional de Engenharia de Produção, outubro de 2002, Curitiba – PR.

LOESCH, C.; HEIN, N. (2009) Pesquisa Operacional: fundamentos e métodos. São Paulo: Saraiva.

MORAIS. M. F. (2009) Pesquisa Operacional Aplicada - Apostila. Curso de Engenharia de Produção Agroindustrial. Fecilcam: Campo Mourão.

MOREIRA, D. (2010) Administração da Produção e Operações. 2 ed. São Paulo: Cengage Learning.

NUNES, G. A. (2004) Desenvolvimento de um método de melhoria do processo logístico de uma empresa prestadora de serviços de distribuição de energia elétrica pela identificação de gargalos e avaliação dos custos das atividades desenvolvidas. (Dissertação de mestrado). UFRGS. Porto Alegre, RS.

VERGARA, S. C. (2006) Projetos e relatórios de pesquisa em administração. 7 ed. São Paulo: Atlas.

YIN, R. K. (2001) Estudo de caso: planejamento e métodos. 2. ed. Porto Alegre: Bookman.

Most read articles by the same author(s)

1 2 > >> 
فروشگاه اینترنتی