Análise do Processo de Pintura de uma Indústria Moveleira: Um Estudo de Caso Usando Planejamento de Experimentos e Simulação Computacional / Analysis of The Painting Process of a Forniture Industry: A Case Study Using Design of Experiments

Eduardo Gasparin; José Airton Azevedo dos Santos

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<line> Centro Unv*rsitário Santo Agostinho </line>

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<line> www*.fsanet.com.*r/revista </line>

<line> ISSN Impres*o: 1806-635* ISSN E*etrônico: 2317-2983 </line>

<line> Análise do Processo de Pintura d* u*a Indústr*a M*velei**: Um Estudo de Ca** Usando </line>

<line> Plan*jamento de E*peri*e*tos e Simu*ação Computa**onal </line>

<line> *nalysis o* The *ainti*g *rocess *f a Forniture Indust*y: A *ase Study Using ***ign of </line>

<line> Exp*riments and Com*utationa* Simulation </line>

</par>

<par>

<line> *duardo Gasparin </line>

<line> *es*re em Tecnologi*s Computa*io*ais para * *groneg*ci* pela Univer*i**de Tecno*ógica Federal do *a*aná </line>

<line> E-mail: *duardogasp*arin@gmail.com </line>

<line> Jos* Air*on Azevedo do* San*os </line>

<line> *outo* em Engenh*ri* E*étrica pe*a Un*versidade Fed*ral de Santa Catarina </line>

<line> Professo* da Universidad* T*c*o*óg*ca Fe*era* *o Paraná </line>

</par>

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<line> End*reço: Edu**d* Gasparin </line>

<line> Editor-Chefe: D*. Tonny *e*ley de Ale**a* </line>

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<line> UTF*R - Avenid* Brasil, 423*, *EP: 85884-*00 - Caix* </line>

<line> Rodrigue* </line>

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<line> Post*l 271 - Medi*neira/PR, *rasil. </line>

<line> *rtigo rec**ido em 25/0*/2019. Última </line>

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<line> *n*ereço: José Airton Az*v*do dos S*ntos </line>

<line> re**bida e* 12/02/2019. Aprovado em *3/02/20**. </line>

</par>

<par>

<line> UTFPR - Avenida Brasil, 423*, CEP: 8588*-000 - Caixa </line>

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<par>

<line> Postal 271 - Medi*neira/*R, *rasil. </line>

<line> Ava*iado pelo *ist*m* Tri*le Review: Des* Review a) </line>

<line> pelo Editor-C*efe; e b) Dou*le B*i*d Revi*w </line>

<line> (avaliação cega por *ois avalia*or** da área). </line>

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<line> *evisã*: Grama*i*al, No*mativa </line>

<line> e de Format*ção </line>

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<line> *nálise do Proce*so de Pintura de u*a **dú*tria Move*eira: </line>

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<line> A* técnicas de *imulação p*r eventos discretos (DES) e pla*ej*me*to de experimentos (DOE) </line>

<line> têm si*o muit* uti*izadas, como suporte à toma*a de decisã* na á*ea de manu*atura. Nesta </line>

<line> linha, este trabal*o tem por o**etivo aplicar estas técnicas *a **en*ificaçã* *os f*to*e* *ue </line>

<line> mais im*actam *o tempo d* pintura, do p*o*uto de m*ior giro, de uma indústria *o*e*eira. </line>

</par>

<par>

<line> Um mode*o dinâmico, disc*e** e </line>

<line> *s**cástico foi i*plementado no sof*wa*e de s*mulação </line>

</par>

<par>

<line> *AAMSIM. Co*o parâm*tro de comparação, entre </line>

<line> os dados obtid** a partir do sist*ma </line>

</par>

<par>

<line> gerados pelo modelo, f*i *elecion*da a variá*e* T*FSL (Tempo de Espera na Fila da S*ção </line>

<line> de Li*a). *a validação do model*, por mei* d* Análise de Variância, não *ora* detectada* </line>

</par>

<par>

<line> di*erenças es*atísticas </line>

<line> *ntre os *a*or** obt*d*s ** sistem* rea* e ** ger*dos *e*o mod*lo. O </line>

</par>

<par>

<line> r*sultado da *o**inação *as dua* técnic** p*rmitiu, aos *omadores de decisão, iden*ificar os </line>

<line> cenários mais relevante* para diminuir o tempo de pin*ura do produto de maior giro. </line>

</par>

<par>

<line> Palav*as-cha*e: JAAMSIM. </line>

<line> Simulação. </line>

<line> P*anejamen*o </line>

<line> de *xperi*e*tos. </line>

<line> I*dústria </line>

</par>

<par>

<line> Moveleira. </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> techniq*es of discret* event simulation (DES) and design of exp**iments (DOE) have </line>

</par>

<par>

<line> be*n widely used as supp*rt for *ecision making in *he manufacturing area. In this *ine, thi* </line>

<line> wor* aims to apply these tec*niques *n the ident*fication o* the f*ctor* that m*st impact on the </line>

<line> time of *ainting, of the high*st *urnover prod*ct, of a furniture ind*stry. A dynam*c, discrete </line>

<line> and *tochastic mod*l was implemented i* *he JAAMSIM si*ulation soft*are. As comparison </line>

<line> par*m*ter, am*n* the data obtained fro* the syste* and generated by t*e mo*e*, *as chosen </line>

<line> the TE*SL var*able (Wait *ime in t*e Queue of the Sanding S*ct*o*). At m*del valid*tion, </line>

</par>

<par>

<line> according t* </line>

<line> th* Anal*sis of Varia*ce, *t was *ot detec*ed *tatistical </line>

<line> dif**rences a**ng the </line>

</par>

<par>

<line> values o*t*ined from t*e re*l s**tem and those gen*r*ted by the model. The resul* of the </line>

<line> combi*ation of the t*o techni*ues allowe*, th* dec*sion m*kers, to ident*fy the *ost relevant </line>

<line> scena*ios t* de*rea*e the time of *aintin* of th* p*oduct of gre*t*r r*t*tion. </line>

<line> *eywords: J*AMSIM. Sim*lation. *esign of E*periments. Furniture I*dustry. </line>

</par>

<par>

<line> Rev. *SA, Teres*na PI, v. 16, n. 3, art. 8, p. 148-16*, *ai./jun. 2019 </line>

<line> w*w4.fsane*.com.br/revista </line>

</par>

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<line> E. Gasparine, J. A. A. Santo* </line>

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<line> 1 INTRO*UÇÃO </line>

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<line> H**to*icamente, os ge*entes d* **ocess*s indust*iais contavam qua*e que *ó *om sua </line>

<line> p*ó*ri* int*ição *a*a tomar decisões. Embora seja de g*ande valor, pri**ipalmente para </line>

<line> g*rentes expe*ien*es, a in**i*ão não poss*i um proce*so analítico ra*io*al (ALMEIDA et al., </line>

<line> O proc*sso *e model*gem e simula*ão complem**ta, na ár*a de manu*atura, * uso da </line>

<line> intuição para tomar deci*ões, ut**izando um mo*elo qu*n***a*i*o que *e*resen*a a essência *a </line>

</par>

<par>

<line> A simulaç*o computacional é uma poderosa *er*am*nta </line>

<line> na análise de processos </line>

</par>

<par>

<line> *istemas com*lexos, tornando possí*e* o e*tud*, a análise e * av*lia*ã* *e situações qu* n*o </line>

</par>

<par>

<line> seriam possíveis </line>

<line> n* vida real. Em um mundo *m c*e*cente c*mpe*ição, </line>

</par>

<par>

<line> metod*l*gia indispensáve* par* ** **madore* de decisão nas mais div*rsas áreas (SARTOR et </line>

<line> Segundo Ba**gartner (20**), s*mulaçã* é uma téc*ic* de s*l**ão de u* p*oblema </line>

<line> **la análise *e um modelo que descre*e o comport**en*o *e um *istema, usando um </line>

<line> c*mputador *igit*l. A simulaçã* *e um modelo p*rmite enten*er a dinâmi*a de *m s*s*em*, </line>

<line> assim como anal**a* e prever o efei*o ** mudanç*s que *e in*roduza* no me**o. * uma </line>

</par>

<par>

<line> repres**tação **óxima da realidade, e *erá tan*o m*is real </line>

<line> qu*nto mais caract*rísticas </line>

</par>

<par>

<line> s*gnificativ*s *o s*ste*a seja ca*az de *epresentar. P** o**ro lado, * modelo deve ser si*ples, </line>

</par>

<par>

<line> para se construi*, mas *o mesmo tempo o </line>

</par>

<par>

<line> *o*elo *eve s** o mais fiel *ossív** ao si**ema real (*L*ES *t *l., 2014). </line>

<line> Kleijnen (2008) *firma que muitos **a*ican*es *e si*ul*ção podem co*se*ui* mais d* </line>

<line> sua* **álises p*r meio da ap*ica*ão do planejamento de experimentos (DOE). Os bene*ício* </line>

<line> do planejamento de experime*tos na simulação incl*em a possibilidade da *elhoria *o </line>

<line> desempenho no pr*ce**o de sim*l*ção, ev*tando a *écnica d* te*t*t*va e e*ro para a *usc* d* </line>

<line> solu*ões (MONTEVECHI e* al., 2007). </line>

<line> Dentre *s pac**es de **m*lad**es pesq*i*ados pa*a realizar a simu*aç*o do *ro*esso </line>

<line> *e p*ntura, optou-se por utilizar o sof*war* *A*MSIM, da Ausenco *n*ineering, **r ser um </line>

<line> software *istribuído *ob licença livr* (*ING, 201*). </line>

<line> Di*n*e do e*posto, e*te *r*balho t*m por objetivo apl*car as t**nicas, d* *imul*ção por </line>

</par>

<par>

<line> eve*t*s discre*os (DES) de pl*nejament* de * </line>

<line> experime*tos (DOE), </line>

</par>

<par>

<line> *atores que *ais i*pactam no tempo de pintura do p*oduto de mai*r g*ro d* uma *ndústria </line>

<line> *ovele*ra. </line>

<line> Re*. FSA, Teresina, v. 16, n. 3, art. 8, p. 148-163, ma*./j*n. 2019 www4.fs*net.com.br/revist* </line>

</par>

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<line> Análi** do Pr*cesso de Pintur* de u*a Indú**ria Moveleira: </line>

</par>

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<line> * REF*RENCIA* *EÓRICO </line>

</par>

<par>

<line> 2.1 Re*isão de Lit*ratura </line>

</par>

<par>

<line> A simul*ç*o é uma técni*a qu* p**mite aos *nalistas, dos mais *ariados se*ment*s, </line>

<line> o*ter*m soluções pa*a pr**lem*s com os quais li*am diar*amen*e. A sim*l**ão é uma </line>

</par>

<par>

<line> aproximação da realidade feita atr*vés de mod*los que s*mbol*zam </line>

</par>

<par>

<line> proces*o ou sis*em* (PRAD*, *010). *uanto maior * apro*im**ão da r*a*idade mai* út*l será </line>

<line> a simulação. Além de estudar sistemas já **i*tentes es*a *écni*a pode também ser em*regada </line>

<line> para p*ojet*r *ist**a* que ainda não ex**te*. </line>

<line> Os modelo* *e *im*l*ção são p*oje*a*os p*ra qu* o analis*a obse*ve as característica* </line>

</par>

<par>

<line> do sistema em e*tudo, que *ão represent*das no mod*lo simul*do, </line>

<line> colete </line>

</par>

<par>

<line> inform*çõe* relevante* sobre o sistema. </line>

</par>

<par>

<line> O *studo de sim*lação ** um sistema é dividido em duas etapas (PRADO, 2010): Na </line>

<line> prime**a eta*a, o a*ali*ta deve construir um modelo, f*rnece* alguns dados e obter outros que </line>

<line> seja* idê*ti*os a* sis*ema que e*tá sendo estudad*. * segu*** etapa c*nsiste na mud**ça *o </line>

</par>

<par>

<line> modelo par* que, com base *os </line>

<line> resultados o*tidos, sejam rea*izadas aná*ises, *erando </line>

</par>

<par>

<line> conclu*ões e reco*end*ções. </line>

</par>

<par>

<row> Segund* Freitas Fi*ho (2008), o uso de s*mulação *eve *er considerado quan*o exist*r </row>

<row> u** da* setes s*tu*ções apresen*ada* no Quadro 1. </row>

<row> Quadro 1 - **tuações para o uso de *im*lação </row>

</column>

<par>

<line> Situações </line>

</par>

<par>

<line> Não *xiste *ormulaç*o m*temática comp*et* para o problema. </line>

</par>

<par>

<line> Não há solução a*alíti*a pa*a * prob**ma. </line>

</par>

<par>

<line> A o*t*nç*o de resulta**s é mais fácil de alcan*ar *om a simulação do que c*m *odelo analítico. </line>

</par>

<par>

<line> Não **i*t* habilida** pesso*l para resoluç*o d* modelo m*temático p*r téc*icas analíticas ou numéricas. </line>

</par>

<par>

<line> É necessário observar o *ro*esso *esde o *n*cio até o* re*ultados finais, ma* não nec**sariamente deta*h*s espe*íficos. </line>

</par>

<par>

<line> A exp*rimentaçã* no sis*ema real * difícil ou, até mes*o, im*o*sí*el. </line>

</par>

<par>

<line> É intere*s*nte obse*var longos períodos d* tempo ou alternativas q*e o* sis*em*s reais ain*a não poss*em. </line>

</par>

<row> Fo*te: Freitas Filho (2008). </row>

</column>

</par>

<par>

<line> *ev. F*A, Teresina PI, v. 16, n. 3, *rt. *, p. 148-163, m*i./j*n. 2019 </line>

<line> www4.fsanet.com.br/re*ista </line>

</par>

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<line> E. *asparine, J. A. A. Santos </line>

</par>

<par>

<line> 2.2 Softwar* Jaamsim </line>

<line> O soft*a*e J*AMSIM fornece um *mb*ente de si*ul*ção cujos mode*os de </line>

</par>

<par>

<line> podem ser projetados, c*iados, modifica*os e executados. Este software </line>

</par>

<par>

<line> *om*osto por *m conjunto de blocos (ou módulos) u*ilizad*s pa*a se des**eve* uma apli*a*ão </line>

<line> real * qu* fun*ionam como *omando* d* um* lin*uagem de program*ção. No JAAMSIM o </line>

</par>

<par>

<line> *suário pode extrair módul*s, *osi*ioná-lo* no m*delo * paramet*izá-los d* a*ordo com as </line>

</par>

<par>

<line> características obs*rv*d*s no *istema real, o qu* facilita mui*o a *a*ef* de p*ogr**aç*o </line>

<line> 2.3 P*anejamento de Expe*imentos </line>

<line> O projeto de exp**imentos é *ma técnica que *oss***lita um e*te*dimento melhor das </line>

</par>

<par>

<line> *ariáve*s de entrad* do m*del*. A s*a aplic*ção a*xilia na construç*o de uma estrutura </line>

</par>

<par>

<line> *nálise *dequa*a que permite identif*car as principais variáveis, *em como a i*teração entre </line>

<line> Todo o experi*ent* obj*tiv* quantific** os efeitos que *em um conjunto de fatore* </line>

</par>

<par>

<line> controláv**s </line>

<line> so*re a(s) res*osta(s) de in*er*sse (Fig*ra 1). Est*s fatores são difere*tes </line>

</par>

<par>

<line> variáveis, d* proce*s* *st*dad*, para ** quais deseja-se e*tud** diferentes alternativas com o </line>

<line> objet*vo de analisar como *fetam a resp*sta estuda*a. Algumas das *a*iáveis de *roce**o são </line>

<line> c*n*roláv*is, sendo outras não-cont*o*á**** (MONT*GOMERY, 2005). </line>

<line> Figura * - Modelo *er*l de um processo ou s*stem* </line>

</par>

<par>

<line> F*nte: Montgomery (2005). </line>

</par>

<par>

<line> Rev. F*A, T*resina, v. *6, n. *, *rt. 8, *. 148-163, mai./jun. 2019 </line>

<line> www4.*sane*.c*m.br/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> Análise d* Proce*so de *intura de um* I*dú**ria M*vel*ira: </line>

</par>

<par>

<line> Os objetivos do experimento, pa*a pro*essos, podem i*cluir *eterminação d* *ua*s a </line>

<line> variáveis "x" *ais influencia* a resposta "y" (MONTEGOMERY, 20*5). </line>

<line> 2.4 D**grama de Pareto </line>

<line> O Diagrama de *a*eto,*ambém *hamado de Curva ABC é um g*áfico que *ode </line>

</par>

<par>

<line> mostrar que um n**ero pequen* de itens pode possuir uma grande repr*sentatividade </line>

</par>

<par>

<line> relação * uma característica (GOE*EL, 1996). </line>

</par>

<par>

<line> Assim, a utiliza*ão do D*agrama de Par*t* e* **bie*tes *abris po*sibilita uma </line>

<line> visualização mais crítica de quais *ro*utos devem ter um cuida*o e*pecial e quais não </line>

<line> precisam s** tratad** ** t*l mane*r*, e ne*te ambiente a**al de busc* por mel*orias c*nt*nuas, </line>

<line> essa ferr*menta mostra-se importa*te (COL*TT*L et al., 2010). </line>

</par>

<par>

<line> Segun*o Carval*o (*002) a c*nstrução da cur*a ABC é um </line>

<line> processo simples e que </line>

</par>

<par>

<line> exige *ouca* info*maçõe*: o có*igo do mater*al ou ite* e a *emanda, em unidade, de *ada </line>

</par>

<par>

<line> durante o períod* de e**udo. Com esta* inf*rmaç*es *a*-s* o </line>

<line> cá*c*lo da demanda </line>

</par>

<par>

<line> relação aos **oduto* exp**idos, e final*ente, a ord*nação decresce*te dos i*ens e </line>

</par>

<par>

<line> *onstrução da curva. </line>

</par>

<par>

<line> 3 METODO*O**A </line>

</par>

<par>

<line> A pesqui*a é car*cteriza*a com* u* processo </line>

<line> formal e sistemáti*o </line>

</par>

<par>

<line> **senvolvimento do mé*odo científico, cujo *b*etivo fu*dament*l é des*o**ir *esposta </line>

</par>

<par>

<line> pro*lemas median*e o em***go de pr*cedimentos cientí*icos </line>

<line> (GIL, *008). Este trabal*o </line>

</par>

<par>

<line> util*z** dois métodos de p*squis*: o *studo de caso, pa*a conhe*er o fenôm*no no contexto </line>

</par>

<par>

<line> de forma </line>

<line> ampla e detalhada (Y*N, 2013), e a modelagem/simulaç*o, que aborda </line>

</par>

<par>

<line> qua*titati*amente * pro*lema e busca co*trol*r *s variáv*is gerenciais em estu*o. </line>

<line> *.1 Setor *e Pin*ur* </line>

<line> Na indústria, as p*ças chegam a Seção d* Pintu*a de Fund* (1ª *ão) em lotes. Após o </line>

</par>

<par>

<line> proce*so de pin*ura, a* p*ças são c*locad*s ao *ado da cabine de pintur* e* um* esteira </line>

</par>

<par>

<line> rolo*, onde a*ontece o processo de seca*em (*eção de Seca*e*). Depo*s de sec*s, a* peç*s </line>

</par>

<par>

<line> lixadas na Seç*o de Lixa. Na lixaçã* são realizada* ações corretiva*. Em seguida, são </line>

</par>

<par>

<line> *n*iadas ao proces*o de pintura (*ª mã*). Na sequênc*a, dep**s de secas, são enviadas </line>

</par>

<par>

<line> Seção de P*ntura ** Acab*mento. </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FSA, T*resina PI, v. 16, n. *, art. 8, p. 148-163, mai./jun. 2019 </line>

<line> www4.fsa*et.com.br/revist* </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> E. Gasparine, J. A. A. Santos </line>

</par>

<par>

<line> Observa-se que, atua**ent*, *rabalham três funcion*ri** no Se*or de Pintura: </line>

</par>

<par>

<line> Seção de Pintura de Fundo, um na Seção de Lixa e um na S*çã* d* Pin*ura de Acabame*t*. </line>

<line> Observa-s*, ain*a, que o funcionário da Seção de Lix* também faz o transporte das pe*as par* </line>

<line> o *e*or de Pintu*a d* Acabamento. </line>

<line> O Fluxo*rama do proc**so de pin*u*a da indúst*ia mo**leira é apresentado *a *igura </line>

<line> Figura 2 - Fluxogra*a do *rocesso </line>

</par>

<par>

<line> 3.2 Coleta de Dados </line>

<line> * cole*a de dad*s é uma d*s fases mais importantes do processo de simulação e deve </line>

<line> ser feita com *uita atenção asseg*rando q*e a* infor*a**es *bti*as sejam confiáveis, para </line>

<line> que o mod*lo se *omporte de *ane*ra *u*to similar ao processo em est*do. </line>

</par>

<par>

<line> N* p*an*jame**o d* coleta de dad*s, con**uiu-se q*e seria n*ce*sário </line>

<line> *eterminar as </line>

</par>

<par>

<line> seguinte* v**iáveis: Tempos de *int*ra de Fundo - *ª Mão (TPF1); Tempos </line>

<line> de Pintu*a d* </line>

</par>

<par>

<line> Fu*do - 2ª Mão (TPF2), Tempo de S*cagem (TS=2* minutos); Te*pos para Lixar as peças </line>

<line> (TL); Tempo *e Tra*sport* (TT=1* segundos) e Te**os de Pin*ura *e Acabamento (T*A). </line>

<line> 3.3 Número de Re*licações </line>

<line> Nes*e traba*ho, o núme** de replic*ções (n*) foi obtido atr*vés d* Eq*a*ão (1) </line>

<line> Rev. FSA, T*resina, *. *6, n. 3, a*t. 8, p. 148-**3, mai./jun. 2019 ww*4.f*ane*.co*.br/re*ist* </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> Aná*ise do Pro*ess* de Pintura de u*a In*ústria Movele*ra: </line>

</par>

<par>

<line> Onde: n: númer* de replic*ções já reali*a*as; h: semi-inter*alo de confiança já *btido * h*: </line>

<line> semi-interval* de confiança deseja**. </line>

<line> 3.4 Tama*ho da **ostra </line>

<line> O tam*nho d* cad* uma da* amostras, c*ono*etr*das neste trabalho, f*i *bti*a pa** </line>

<line> um ní*el *e co*fiança de 9*%, atr*vés da **uação (*) (BAUMGARTNE* et al., 2*13): </line>

<line> O*d*: *A: número de indiv***os da *mostra; Z*: *alor críti*o que corresponde a* grau d* </line>

<line> co*f*ança de*e**do; S: desvi* padrão e E: *rro máximo *stimado. </line>

<line> 3.5 Metodologia da Pe*quisa </line>

</par>

<par>

<line> *este trab**ho uti*iz*u-se a metodologia d* pesq*isa, </line>

<line> p*ra estudos de *im*lação, </line>

</par>

<par>

<line> apresentad* no Quadro 2. </line>

</par>

<par>

<line> Quadro * - *etodologia da pesq*isa para *imula*ão </line>

</par>

<par>

<line> Meto*ologia Utiliza*a </line>

</par>

<par>

<line> Formulação d* *roblema. </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> Validação. </line>

</par>

<par>

<line> Co*strução do programa e ve**ficação. </line>

</par>

<par>

<line> Reali*ação de rodad*s piloto d* simula*ão. </line>

</par>

<par>

<line> Validaç*o do modelo. </line>

</par>

<par>

<line> Execução da s*mulações. </line>

</par>

<par>

<line> An**ise dos resultados. </line>

</par>

<par>

<line> Fon*e: Freitas Filho (2008). </line>

<line> 4 RES*LTA**S E DISC*SSÕES </line>

<line> 4.1 A Curva ABC </line>

<line> A*ravés da Curva ABC (Figur* 3), construída co* dad*s colet*dos em arquivos </line>

</par>

<par>

<line> *i**óricos da em*resa, pode-se observar *ue a Base de Mesa </line>

<line> de Jantar é o produto mais </line>

</par>

<par>

<line> www4.**anet.com.br/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> E. G*sp*rine, J. A. A. Santos </line>

</par>

<par>

<line> produz*do pe*a indústria *ovelei*a (*4,03%). Portanto, é o produto com ma*or *empo de </line>

<line> perma*ên*i* no Setor d* Pintura da in**stria. </line>

<line> **g*ra 3 - Curva ABC </line>

</par>

<par>

<line> *.2 Distribuições de Proba*i*ida*es </line>

<line> Apó* *ncontrar o produto de maior gir*, o pa*so seg*inte *oi det**m*nar as curvas de </line>

</par>

<par>

<line> distribuição teórica *e </line>

<line> *robabili*ades q*e *elhor re*r*sentem o c*mportament* estocást*co </line>

</par>

<par>

<line> do sist*ma em estudo. Como os p-v*lue* ** *este de a*erência (Kolm*gor*v-S*irnof) </line>

</par>

<par>

<line> maior que o nív*l de si**ificância adotado (0,1) (CHWIF; M*DINA, 2007), concluiu-se que </line>

</par>

<par>

<line> ** distri*uições, **r*s*ntadas </line>

<line> na Tab*la 1, são a* expre*s*es *u* melhor s* </line>

<line> *daptaram aos </line>

</par>

<par>

<line> da*os *oletado* no sistema. </line>

</par>

<par>

<line> Tabela 1 - Distribu*çõe* de pro*a*il*dade </line>

</par>

<par>

<line> Itens </line>

<line> Distr*b*ição </line>

<line> Kolmo*orov-Smirnov </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> *-value=0,970 </line>

</par>

<par>

<line> p-value=0,901 </line>

</par>

<par>

<line> 4.3 Validaçã* *o Model* I*ple*en*ado </line>

<line> A validação tem por objet*vo proceder à comparação de valo*e* de variáv*is geradas </line>

<line> *elo modelo com *s obtidos do **stema real (SARG*NT, 2012; MARIN, TOM*, 20*0). Na </line>

<line> R*v. FSA, Teresina, v. 16, n. 3, art. 8, p. 148-*6*, mai./jun. 2019 www4.fsanet.com.br/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> *nális* do Processo de *i**ura de uma Indú*tr*a Move**i*a: </line>

</par>

<par>

<line> exec*ção do pr*cedimento *e valid**ão p*r* o sistema </line>

<line> em e*tud*, fo* realizada uma </line>

</par>

<par>

<line> comp**ação de médias por *eio de análise de *ariância (ANO*A), utili*an*o a ferramen*a de </line>

<line> a*álise de dados do *of*ware Statistica® versão 11 (BA*ROS NET* et al., 2001). </line>

<line> Ao ser aplicada a análise de variânc*a, (T*be*a 2), a 1% de significância, na </line>

</par>

<par>

<line> comparação das mé*ias obtida* a parti* *o sistema real e as geradas </line>

<line> *el* modelo de </line>

</par>

<par>

<line> simu*a*ão, pa*a a *ariável T*FSL (Tem*o de Espera </line>

<line> na *i*a da Seção ** Lixa), *ão foram </line>

</par>

<par>

<line> co*statadas </line>

<line> d*f*rença* est*tísticas. Pode-se *bservar, at*avés dos </line>

<line> dad*s ap*esentados na </line>

</par>

<par>

<line> Tabela 2, que F0 é menor que Fc*íti*o (F0=0,684501 enquanto Fcrítico= 11,25862). </line>

<line> Tabe*a 2 - Result*d*s da anál*s* de variâ*cia </line>

</par>

<par>

<line> Fontes </line>

<line> Fcrític* </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> Colunas </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> *Q: S*ma dos quadrados; gl: Graus de l*b*rd*de; MQ: Qua*rado médio. </line>

<line> Portanto, po*e-se *fir*a* que o modelo c*mp*taciona* presta-** para os o*j*tivos </line>

<line> propo*tos neste trabalho. </line>

<line> 4.4 **mulação </line>

<line> Par* apresentar os *esult*dos, *e simulação, foi utilizada * m*todol*gia *e análise de </line>

</par>

<par>

<line> ex*eri*entos (DOE). Os f*tores **col*i*** fora*: o nú*e*o de f*ncionários da seç*o </line>

</par>

<par>

<line> pi*tura de fundo (PFUNDO), número o </line>

<line> de funcionário* da se*ão </line>

<line> *e pintura de aca*amento </line>

</par>

<par>

<line> (*ACABAM*NTO), * nú*ero de funcionários *a seçã* de lixa (LIXADOR) o tempo e </line>

</par>

<par>

<line> secagem </line>

<line> p*odutos (TSECAGEM). O indicador de *esem**nho escolhido (variável </line>

</par>

<par>

<line> resp*sta) foi o tempo médio de pintura do produto de maior g*ro (Tempo no Sis*ema). </line>

<line> In*cia*ment*, *oi *eal**ada uma e*periment*ção preliminar com o intuito de identificar </line>

<line> a influência *ue os fatores * *uas i*terações repr*sentam na variável de resposta. Ne*ta fas*, </line>

</par>

<par>

<line> *oi utiliza*o o pr*jeto f**oria* completo 2k </line>

<line> com 4 fa*ores. Conside*ou-se a média aritmética de </line>

</par>

<par>

<line> 3 re***cações como **sultado de cada cenário. Fo*a* consi*erados, t*mb*m, dois níveis para </line>

<line> cada u* dos quatro fatores (Tabela 3). Os res*ltados ta*bém f**am avaliados no *oftware </line>

<line> Statistica® versão 11. </line>

</par>

<par>

<line> Re*. FSA, Teresi*a PI, v. 16, n. 3, art. 8, p. 148-*63, mai./jun. 2019 </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> E. Gasparine, J. A. A. Sa*tos </line>

<line> Tabe*a 3 - Nív*is de fatores </line>

</par>

<par>

<line> Nível </line>

<line> *IXADOR </line>

<line> PACABAMENTO </line>

<line> T*ECAGEM (min) </line>

</par>

<par>

<line> Baixo (-) </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> *abe ressalt*r que es*a verificação foi re*li**da soment* pa*a gerar o gr*fico d* Pareto </line>

</par>

<par>

<line> (Figura 4). </line>

<line> Figura 4 - Gr*f*co *e Pare*o - 4 *atores </line>

</par>

<par>

<line> O Grá*ico de Pareto indi** que, *e*tre os quat*o fa*ores analis*dos no processo e suas </line>

<line> *nte*ações, soment* o fato* L*XADOR, o fator TSECAGE* e o f*tor PFUNDO apresentaram </line>

<line> infl*ênci* si*nificat*va no tempo d* pintura do pro*ut*. </line>

<line> O gr*fico també* mo*t*a que * interação entre LIXADOR e PF*ND* apr*sent* </line>

<line> i*fluênc*a significa*iva. Por ex*mplo, a co*t*atação de m**s um funcionár*o para as seções de </line>

<line> l*xa e de pint*ra d* *undo diminuem o tempo de p*ntura do **oduto. </line>

<line> Apó* e*cl*ir o fat*r *den*ificado como nã* influente significativamente no tem*o de </line>

<line> *intura, foi realizada u** *ova *xper*mentação, utili*a*do * Projeto Fatorial Completo 23 </line>

<line> com 3 réplicas. </line>

<line> R*v. *SA, Teresina, v. 16, n. 3, art. 8, p. 148-*63, mai./jun. 20*9 www*.fsa*et.com.br/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> Análise *o Proc*sso d* Pintura *e uma I*dústria Mo*ele**a: </line>

</par>

<par>

<line> *egundo *o*tg*m*ry (200*), para *ue um *odelo seja formulado a**quada*e*te, os </line>

</par>

<par>

<line> resíduo* devem se* </line>

<line> normalment* distribuí*os, independentes </line>

</par>

<par>

<line> co*rel*cionado*, obede*en*o assim ao *rincípio da hom*cedasticidade. </line>

<line> A Figu*a 5 ap*esenta * verificação de *ormalidade dos resíduos. *or meio ** gráf*co </line>

<line> d* probabilidade N**mal, é possível julgar se os dado* se aju*t*m a uma distribuição Nor**l </line>

</par>

<par>

<line> pela visual*zação de </line>

<line> como os pontos distribuem-se sob li*ha. Quanto m**s próximo os a </line>

</par>

<par>

<line> p*nt** estiverem da lin*a contínua mai* s*rá *ál**a a *upos*ção *e no*malida*e dos **síduos. </line>

<line> Co* r*la*ão a Figura 5, po*e-s* diz*r que os resíd*os seguem uma distribuiç*o normal. </line>

<line> Fig*ra 5 - Di*tribuição d*s *esíduo* em torno da reta qu* i*dica normalidade </line>

</par>

<par>

<line> O g*á*ico dos *esíduos v*rsus valo*es ob**rva*os (*igu*a *) *ostra que os </line>

<line> press*postos de aleator*edade foram s*tisfei*os. </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FSA, T**esina PI, v. 16, n. 3, art. 8, p. 148-16*, mai./j*n. 201* </line>

<line> www4.f*anet.*om.br/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> E. Gasp*r*ne, J. A. A. Santos </line>

</par>

<par>

<line> Figura 6 - G*áf*co dos resídu*s ve*s*s va**res ob*ervados </line>

</par>

<par>

<line> Na Figura 7 apresenta-se * efeito dos fa*ores s*b*e * tempo médio de p*ntu** do </line>

<line> *roduto de maior giro. </line>

<line> Figura 7 - Efe*to dos fatores so*re o tempo médio ** pintu*a </line>

</par>

<par>

<line> Pode-se obs*rv*r, por meio do gr*fico *presen*ado na Figura 7, qu* o m*lhor cenário </line>

<line> s*mula** (78,2 *in) conta *om 2 pinto*es de **ndo, * lixadores e um t*mpo de secagem ** 20 </line>

<line> *ev. FSA, Teresina, v. 16, n. 3, art. 8, p. 14*-163, ma*./ju*. 2019 *ww4.fsanet.*om.b*/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> Aná*ise do Proce*so de Pintura de um* Indústr*a Move*ei**: </line>

</par>

<par>

<line> 5 CONSIDERAÇ*ES **NAIS </line>

</par>

<par>

<line> *este trabalho **ram apresent*dos as metodologias u*iliza*as na aná*ise dos resu*tados </line>

<line> de s*mulação e *a implement*ção d* mo*elo c*mputac*ona*, *sad* p*ra *imular a d*nâm*ca </line>

<line> operacion*l do processo de pintura do produto de mai*r gir*, de uma indústria moveleira. </line>

<line> De *cor** *om os resulta*os das análises procedidas para a validação do modelo </line>

<line> compu*acional, foi *ossí*el co*c*ui* que o mesmo pod* ser aplica*o para **mular * dinâm*ca </line>

<line> op*racional do processo de pi*tura *e Base de **sa de Jantar, principa*ment* na previsã* da </line>

<line> *ariável TESL (Tempo de *spera na Seçã* de L*xa). </line>

<line> Co*cluiu-se, também, qu*, c*m a utilização de mais *ois f*ncionários (*m na Seção </line>

<line> de P**tura de Fundo e outro na Seç** de L*xa), diminui-*e o t*mpo de pe*manência d*s peças, </line>

<line> de maio* g*ro da in*ús*ria, no sistema *e pi*tu*a, *ib*rando, com m*ior veloc*da*e, o s*tor </line>

<line> pa*a p*n*ura de outros produtos do mix da empre*a. </line>

<line> A **lic*ç*o das técnicas de *imulação * projet* de experimentos gerou um </line>

<line> conhecimento adic*onal acerca do proc*sso para todos os e*volvidos e *o*sib*l*tou, também, a </line>

<line> ide**ifi*aç*o de *portunidade* de m*lhorar * *rocess* *e *intura de móveis da indústria </line>

<line> moveleira. </line>

<line> Entretanto, **ra fins ger*ncia*s, torna-*e importante a*alisar a v*ab*lid**e de se </line>

<line> in*estir ca**tal para executar o melhor ce*ário encontrado n*ste trabalho. Deste m*do, u* </line>

<line> t*abalho f*turo pode ser conduzido com o o**e*ivo de *vali** se a recei*a ger*da pela </line>

<line> diminui*** do *empo de *in*ura é m*ior que o inves*imen** e gastos *ecessários pa*a is**. </line>

<line> ALMEIDA, A. P. M.; ALVES, C. G. M. F.; REIS, G. V. C. O *roc*ss* de *omada d* *e**s*o: </line>

</par>

<par>

<line> adoção de siste*as de apoio à deci*ã* **s *o*os </line>

<line> de em*resas. I*: VI congresso nacio*al </line>

</par>

<par>

<line> excelên*ia *m gestão, 2010, Anais..., Rio de Janeir*: CNEG, 2010. </line>

<line> ALVES, R.; SAN*OS, J. A. A.; SCHMIDT, C. *. P. *pl*cação dos pri*cípios da teoria d*s </line>

<line> restriçõe* e de té*nicas de s**ulação na gest*o *a din*mic* operacion** d* um pequeno </line>

<line> r*staurante: *m es*u*o d* caso. Revi**a Espac*os, v. 35, p. 2*, 20*4. </line>

<line> BARROS NETO, *.; Scarmín*o, I.S.; *run*, R. E. Plane*amento e Otimização de </line>

<line> Ex*erimentos. *ampinas: Edit*ra *NICAMP, *001. </line>

<line> BAUMGARTN*R, D.; CAV*LLI, D.; S*NT*S, J. *. A.; SCHM*DT, C. A. P. Mo**lagem, </line>

<line> si*ulação e oti*ização da dinâmica oper*ci*nal do pr*cesso *e emba*age* e paletiz*ção *e </line>

<line> sachês de *efr*sco e* p*: um e*t**o d* caso. *e**sta *spacios, v. **, p. 1*, 2013. </line>

<line> Rev. FSA, Teresin* P*, v. 16, n. 3, ar*. *, p. 148-1*3, mai./j**. 2019 www4.fsanet.com.*r/revista </line>

</par>

</page>

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<line> E. *asparine, J. *. A. Santos </line>

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<line> de f*bri*ação *e lamela* para *iso* de ma*eira engenheira*os com uso de fe*rame*tas de </line>

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<line> MONTE*ECHI, J. A. B et al. A*plication of </line>

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<line> Rev. FSA, Teresi*a, v. 16, n. 3, art. 8, p. 148-16*, mai./jun. 2019 </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> *nálise do Pro*es*o de Pintura d* u*a I*dús*r** Mo*eleira: </line>

</par>

<par>

<line> Co*o Referenciar este Artigo, con*or*e ABNT: </line>

</par>

<par>

<line> GAS*AR*NE, E; SANTOS, J. A. A. Anál*** d* *roce*s* de Pint*ra *e uma I*dúst*ia Moveleira: ** </line>

<line> Es*ud* *e C*so Usando Pla*ejam*nt* de Exp*rimentos e Simulaçã* Computac*onal. Rev. FSA, </line>

<line> Te*esina, v.16, n.3, art. 8, p. *48-163, ma*/jun. *019. </line>

</par>

<par>

<line> *ontribuição dos Autores </line>

<line> E. Gasparine </line>

<line> J. *. A Santos </line>

</par>

<par>

<line> 1) concepção e planejame*to. </line>

</par>

<par>

<line> *) a*álise e inte*pretaç*o dos d*dos. </line>

</par>

<par>

<line> 3) elaboraç** do rascunho ou na revi*ão crítica do c*nteúdo. </line>

</par>

<par>

<line> 4) participação na a*rovação da versão final do ma*uscrito. </line>

</par>

<par>

<line> *e*. FSA, Teresi*a PI, *. 16, n. 3, *rt. 8, p. 148-163, *ai./jun. 201* </line>

<line> w*w4.fsanet.com.br/re*ista </line>

</par>

</page>

</document>

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ISSN 1806-6356 (Impresso) e 2317-2983 (Eletrônico)

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