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CPGEI (Mestrado): Paulo Roberto Drevek-07/10/16

Defesa Pública de Mestrado do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial
Quando 07/10/2016
das 09h00 até 12h00
Onde Sede Central: Sala C-301
Nome do Contato Prof. Leandro Magatão
Participantes Prof. Leandro Magatão, Dr. Orientador - UTFPR
Prof. Luiz Carlos de Abreu Rodrigues, Dr. Co-orientador - UTFPR
Banca examinadora:
Prof. Leandro Magatão, Dr. Presidente - UTFPR
Prof. Marcelo Gechele Cleto, Dr. - UFPR
Prof. Ricardo Lüders, Dr. - UTFPR
Examinador Suplente: Prof. Flávio Neves Junior, Dr. - UTFPR
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Avaliação da produtividade de uma linha de pintura de veículos por meio de simulação e análise financeira

Resumo: O presente trabalho avalia a possibilidade de aumento da produtividade de uma linha de pintura de veículos localizada na região metropolitana de Curitiba-PR, Brasil. A linha de pintura estudada tem um total de 117 postos de trabalho, ou estações, aonde 30 deles são postos de buffer produtivo. A linha é alimentada por dois modelos de veículos, os quais podem ser pintados em várias cores sólidas ou metálicas, de acordo com a demanda. A operação da linha não é afetada significativamente por tempos de preparação em função das diferenças de cores (set-up), devido a investimentos já realizados na automação de processos. Uma diferença significativa ocorre, contudo, no tratamento de pinturas do tipo sólida e do tipo metálica. Um mix de produção (quantidade e sequenciamento) que envolve cabines de, essencialmente, cores sólidas e cores metálicas compartilham a mesma linha. Os 87 postos produtivos associados à linha de pintura podem ter diferentes tempos de processamento. Além disso, cores metálicas requerem operações adicionais devido à aplicação de verniz após a pintura. Neste caso, os mesmos robôs executam tanto a pintura quanto a aplicação de verniz. Diferenças de tempos de processamento das cabines nos postos podem ter impacto de ociosidade ao longo da linha de pintura, fato avaliado no presente trabalho. Há também outras razões para a ociosidade, como correções retrabalhos de defeitos ao longo do processo, os tempos de manutenção de linha, condições de inicialização (warm-up) e as incertezas na alimentação da linha. A abordagem utilizada para resolver o problema em análise é dupla: i) uma simulação a eventos discretos é realizada utilizando software SIMIO®, a qual identifica a formação de gargalos produtivos e permite sugerir condições para aumento da produtividade; e ii) uma análise financeira é realizada no intuito de dimensionar os investimentos máximos, de acordo com critérios da empresa, para viabilizar os aumentos de produtividade indicados pela simulação a eventos discretos. Assim, enquanto o modelo de simulação tem como objetivo verificar como o processo é afetado por variações dos tempos de processamento nos postos, alimentação da linha, sequenciamento, bem como a saída dos veículos pintados, a análise financeira indica se o aumento de produtividade sugerido é viável de ser implementado do ponto de vista de investimento necessário e retorno à companhia. Para o estudo de caso, a empresa forneceu dados de seis meses de operações da linha de pintura. Os resultados obtidos pela simulação sugerem a possibilidade de aumentos de produtividade de até 10% atuando-se em pontos específicos da linha (e.g., posto gargalo detectado). A análise financeira indica investimentos possíveis para tal condição produtiva otimizada.
Palavras-chave: Produtividade, Simulação a Eventos Discretos, Análise Financeira, Sequenciamento Produtivo, Manufatura Flexível.

Productivity assessment of a vehicle painting line by simulation and financial analysis.

Abstract: This study evaluates the possibility of increasing the productivity of a vehicle painting line located in the metropolitan region of Curitiba, PR, Brazil. The studied painting line has a total of 117 jobs, or stations, where 30 of them are buffer stations. The line is powered by two types of vehicles, which can be painted in several solid or metallic colors, according to demand. The line operation is not significantly affected by set-up times due to differences in colors; investments in process automation were already done in order to circumvent this set-up problem. A significant difference occurs, however, between the treatment of solid type and metal type paintings. A production mix (quantity and sequencing) involving solid colors and metallic colors share the same line. The 87 production stations associated with the painting line may have different processing times. Moreover, metallic colors require additional steps due to the application of varnish after painting. In this case, the same robots perform both: painting and application of coating. Differences in cabins’ processing times at stations may cause idle times along the painting line, a fact evaluated in the presented study. There are also other reasons for idleness as rework fixes, line maintenance times, startup conditions (warm-up) and uncertainties in the supply line. The approach used to solve the problem in question is twofold: i) a discrete event simulation is performed using SIMIO® software, which identifies the formation of production bottlenecks and it suggests conditions for increasing productivity; and, ii) a financial analysis is performed in order to scale the maximum investment, according to the company’s criteria, to enable productivity increases indicated by the discrete event simulation. So, while the simulation model aims to determine how the process is affected by variations in processing times at stations, supply conditions of the line, sequencing, and the output of painted vehicles, financial analysis indicates whether the suggested increase in productivity is feasible to be implemented from the point of view of required investment and return to the company. For the case study, the company has provided data from six months of the paint line operations. The results obtained by simulation suggest the possibility of productivity increases of 10% acting on specific points of the line (e.g., detected bottleneck position). The financial analysis indicates possible investments for such optimized production condition.
Keywords: Productivity, Discrete Event Simulation, Financial Analysis, Production Scheduling, Flexible Manufacturing

Lista de publicações:

MEIRA, M.S.; DREVEK, P.R.; der NEUT, J.A.S.V.; RODRIGUES, L.C.A.; MAGATÃO, L. Investigação do Desempenho de uma Linha de Montagem Mista na Indústria Automotiva por meio de Programação Matemática. Anais do V Congresso Brasileiro de Engenharia de Produção, Ponta Grossa – PR, Brasil, 2015.

MEIRA, M.S.; DREVEK, P.R.; SIKORA, G.S.; LÜDERS, R.; RODRIGUES, L.C.A.; MAGATÃO, L.: Otimização do Setup de uma Célula de Manufatura de Portas. Anais do Congresso SAE International®, São Paulo – PR, Brasil, 2016.

DREVEK, P.R.; RODRIGUES, L.C.A.; MAGATÃO, L.: MEIRA, M.S.; der NEUT, J.A.S.V.: Tackling Sequencing Uncertainties at a Vehicle Painting Line through Simulation and Mathematical Modeling. Proceedings of EngOpt 2016 – 5th International Conference on Engineering Optimization, Iguassu Falls – PR, Brazil, 19-23 June 2016.

RODRIGUES, L.C.A.; MEIRA, M.S.; MAGATÃO, L.; DREVEK, P.R.: Production Optimization of Mixed Model Assembly Line in Automotive Industry Using Mathematical Programming. Proceedings of EngOpt 2016 – 5th International Conference on Engineering Optimization, Iguassu Falls – PR, Brazil, 19-23 June 2016.

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