Programação de tarefas em linhas de produção customizadas baseada em curvas de aprendizado e fatores ergonômicos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2013
Autor(a) principal: Santos, Luana Serafini dos
Orientador(a): Anzanello, Michel José
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Palavras-chave em Inglês:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/76185
Resumo: A presente dissertação propõe heurísticas de programação da produção balizadas por curvas de aprendizado e fatores humanos com vistas à alocação de tarefas a equipes de trabalhadores. O objetivo é apresentar propostas de sequenciamento que integrem aspectos ergonômicos impactantes no desempenho do trabalhador, sem prejudicar as exigências produtivas do processo. Parte-se de uma revisão da bibliografia sobre técnicas de sequenciamento, curvas de aprendizado e fatores ergonômicos que influenciam no desempenho do trabalhador a fim de entender seu funcionamento e identificar formas de integração das mesmas. Desse modo, são propostos dois métodos de sequenciamento alinhados a curvas de aprendizado e fatores ergonômicos, aplicados em um processo da indústria calçadista. O primeiro método propõe uma adaptação da heurística de minimização da soma do atraso e adiantamento proposta por Pinedo (2008) em relação a uma data comum de entrega. O segundo método, denominado ATCE (Apparent Tardiness Cost with Ergonomic Factors), consiste na adaptação da regra ATC (Apparent Tardiness Cost) na minimização do atraso do processamento de lotes com distintas datas de entrega. Este último é então avaliado através de experimento de simulação de cenários do processo produtivo e comparado à regra ATC. Os resultados obtidos evidenciam a robustez do método ATCE, atendendo as necessidades produtivas e reduzindo a alocação sucessiva de tarefas de mesma complexidade a uma mesma equipe.