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Planejamento de leiautes para empresas de pequeno e médio porte: uma análise a partir do systematic layout planning e particle swarm optimization

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metadataTrad.dc.contributor.author Goecks, Lucas Schmidt;
metadataTrad.dc.contributor.authorLattes http://lattes.cnpq.br/3221909044639219;
metadataTrad.dc.contributor.advisor Korzenowski, André Luis;
metadataTrad.dc.contributor.advisorLattes André Luis Korzenowski;
metadataTrad.dc.publisher Universidade do Vale do Rio dos Sinos;
metadataTrad.dc.publisher.initials Unisinos;
metadataTrad.dc.publisher.country Brasil;
metadataTrad.dc.publisher.department Escola Politécnica;
metadataTrad.dc.language pt_BR;
metadataTrad.dc.title Planejamento de leiautes para empresas de pequeno e médio porte: uma análise a partir do systematic layout planning e particle swarm optimization;
metadataTrad.dc.description.resumo Como uma das atividades mais importantes na engenharia de produção, o planejamento de instalações consiste na tomada de decisões relativas ao leiaute dos setores, unidades de produção/ fabricação, locais de armazenamento, e assim por diante. Conceito que é apoiado pela variabilidade dos processos produtivos, que muda de um período de produção para outro e de uma empresa para a outra. Atualmente, a literatura apresenta abordagens de como solucionar o problema de leiaute para empresas de pequeno e médio porte com modelos de planejamento, e de tomada de decisão multicritérios, ou meta-heurísticos. A literatura aborda estes dois métodos de forma separada. Inclusive, não existem relatos de comparações entre eles desde o conhecimento do autor. Como resposta à esta lacuna de pesquisa, definiu-se o seguinte objetivo: "identificar um método para planejamento de leiautes aplicável em empresas de pequeno e médio porte". A meta foi desenvolver uma ferramenta de modelagem genérica e que atenda à diferentes necessidades. Sendo assim, este trabalho abordou o Systematic Layout Planning (SLP) e o Particle Swarm Optimization (PSO) para planejamento de leiautes, avaliando a melhor proposta pelo Analytic Hierarchy Process (AHP). Em decorrência de interesses práticos que visam à aplicação de ferramentas para a solução de problemas específicos, este trabalho classifica-se como pesquisa aplicada de abordagem quantitativa, embasado por processos de tomada de decisão e de modelagem. Os resultados obtidos demonstram que o SLP fornece melhores propostas de leiautes que o PSO, para pequenas e médias empresas. O SLP respeita a alocação adjacente dos setores de acordo com o fluxo de material, enquanto que o PSO distribui aleatoriamente as áreas produtivas, o que proporciona maior variabilidade nas propostas de leiautes. O SLP demandou maior tempo de planejamento e um método auxiliar (AHP) para definição da melhor proposta de leiaute. Já o PSO forneceu o melhor leiaute sem uma ferramenta de suporte e a simulação foi mais rápida após estruturação do modelo do algoritmo. Implicações práticas à esta pesquisa encontram-se na análise da redução de custos com dados reais. Foram identificados na literatura objetivos de otimização e restrições mais usuais. Quanto ao tipo de leiaute, conforme as características da empresa a ser explorada, será considerado o tipo job-shop/funcional. Esta pesquisa contribui ao meio acadêmico no âmbito de sintetizar dois métodos, distintos, para planejamento de leiautes e compará-los com uma ferramenta de tomada de decisão multicriterial. Ao meio empresarial, a mesma fornece métodos que podem ser incorporados ao cotidiano das empresas no que diz respeito ao planejamento de leiautes e tomada de decisões.;
metadataTrad.dc.description.abstract As one of the most important activities in production engineering, facility planning consists of making decisions regarding the layout of the sectors, production/manufacturing units, storage locations, and so on. This concept is supported by the variability of production processes, which changes from one period of production to another and from one company to another. Currently, the literature presents approaches of how to solve the problem of layout for small and medium-sized companies with models of planning, and decision-making multi-criteria, or metaheuristics. The literature addresses these two methods separately. In fact, there are no reports of comparisons between them since the knowledge of the author. In response to this research gap, the following objective was defined: "to identify a method for layout planning applicable to small and medium-sized enterprises". The objective was to develop a generic modeling tool that meets different needs. Thus, this work approached Systematic Layout Planning (SLP) and Particle Swarm Optimization (PSO) for the layout planning, evaluating the best proposal by the Analytic Hierarchy Process (AHP). Because of practical interests that aim at the application of tools for the solution of specific problems, this work is classified as applied research of quantitative approach, based on processes of decision-making and modeling. The results obtained demonstrate that SLP provides better layout proposals than the PSO, for small and medium enterprises. The SLP respects the adjacent allocation of the sectors according to the material flow, while the PSO randomly distributes the productive areas, which provides greater variability in the layout proposals. The SLP required greater planning time and an auxiliary method (AHP) to define the best layout proposal. The PSO provided the best layout without a support tool and the simulation was faster after structuring the algorithm model. Practical implications of this research lie in the analysis of cost reduction with real data. Optimization objectives and constraints that are more usual have been identified in the literature. As for the type of layout, according to the characteristics of the company, and because it is a single case study, the job-shop type will be considered. This research contributes to the academic environment in the context of synthesizing two distinct methods for planning layouts and comparing them with a multi-criteria decision-making tool. In the business environment, it provides methods that can be incorporated into companies’ day-to-day planning and decision making.;
metadataTrad.dc.subject Planejamento de Leiaute; Planejamento Sistêmico de Leiaute; Otimização por Nuvem de Partículas; Empresas de pequeno e médio porte; Layout Planning; Systematic Layout Planning; Particle Swarm Optimization; Small and Medium Enterprises;
metadataTrad.dc.subject.cnpq ACCNPQ::Engenharias::Engenharia de Produção;
metadataTrad.dc.type Dissertação;
metadataTrad.dc.date.issued 2018-12-30;
metadataTrad.dc.description.sponsorship CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior;
metadataTrad.dc.rights openAccess;
metadataTrad.dc.identifier.uri http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/7645;
metadataTrad.dc.publisher.program Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção e Sistemas;


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