Aplicação de modelo de programação da produção da indústria de couros

• Ano de defesa: 2007
• Autor(a) principal: Severo, Larissa Scherer
• Orientador(a): Trierweiler, Jorge Otávio, Gutterres, Mariliz
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Planejamento da produção; Curtume; Processos químicos; Otimização; Indústria do couro
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/12573

Em consonância com os princípios de efetividade e aumento de competitividade, a programação da produção promove melhorias no uso de matérias-prima e aumento de produtividade (desengargalamento), através da otimização do fluxo de material e uso de unidades comuns a diversas operações, considerando as características operacionais tais como a flexibilidade da planta com relação aos roteiros de produção e a estrutura do processo: contínuo ou batelada. Logo, o presente trabalho de pesquisa tem como principal objetivo a investigação dos métodos de programação de produção em batelada para posterior aplicação na indústria de couros - uma vez que esta constitui um expressivo segmento sócio-econômico brasileiro - como meio de aumentar seu nível competitivo. Utiliza-se o modelo de programação inteira mista proposto por Maravelias e Grossmann (2003) para representar o estudo de caso, onde as operações são caracterizadas por modo batelada. O modelo é baseado na representação STN-contínua. A implementação é feita na linguagem de modelagem GAMS, utilizando o pacote de otimização CPLEX. Os resultados mostraram a importância da utilização de parâmetros de controle do algoritmo branch and bound, quando se trabalha com problemas de grande escala. A utilização de dados reais de planta demonstrou que a representatividade do modelo procede com a prática industrial. Por fim, métodos de otimização e modelos para programação da produção podem ser utilizados como ferramentas no desenvolvimento de soluções pertinentes ao uso eficiente de recursos no processo produtivo, auxiliando no processo de tomada de decisão, pois podem ser aplicados para investigar diferentes cenários econômicos e de produção.