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
Abstract
As técnicas de simulação por eventos discretos (DES) e planejamento de experimentos (DOE) têm sido muito utilizadas, como suporte a tomada de decisão, na área de manufatura. Nesta linha, este trabalho tem por objetivo aplicar estas técnicas na identificação dos fatores que mais impactam no tempo de pintura, do produto de maior giro, de uma indústria moveleira. Um modelo dinâmico, discreto e estocástico foi implementado no software de simulação JAAMSIM. Como parâmetro de comparação, entre os dados obtidos a partir do sistema e gerados pelo modelo, foi selecionada a variável TEFSL (Tempo de Espera na Fila da Seção de Lixa). Na validação do modelo, por meio de Análise de Variância, não foram detectadas diferenças estatísticas entre os valores obtidos do sistema real e os gerados pelo modelo. O resultado da combinação das duas técnicas permitiu, aos tomadores de decisão, identificar os cenários mais relevantes para diminuir o tempo de pintura do produto de maior giro.
Palavras-chave: JAAMSIM. Simulação. Planejamento de Experimentos. Indústria Moveleira.
ABSTRACT
The techniques of discrete event simulation (DES) and design of experiments (DOE) have been widely used as support for decision making in the manufacturing area. In this line, this work aims to apply these techniques in the identification of the factors that most impact on the time of painting, of the highest turnover product, of a furniture industry. A dynamic, discrete and stochastic model was implemented in the JAAMSIM simulation software. As comparison parameter, among the data obtained from the system and generated by the model, was chosen the TEFSL variable (Wait Time in the Queue of the Sanding Section). At model validation, according to the Analysis of Variance, it was not detected statistical differences among the values obtained from the real system and those generated by the model. The result of the combination of the two techniques allowed, the decision makers, to identify the most relevant scenarios to decrease the time of painting of the product of greater rotation.
Keywords: JAAMSIM. Simulation. Design of Experiments. Furniture Industry.
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DOI: http://dx.doi.org/10.12819/2019.16.3.8
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ISSN 1806-6356 (Print) and 2317-2983 (Electronic)