Planejamento tático da produção agroindustrial com fluxo divergente e produção em dois estágios.

• Ano de defesa: 2014
• Autor(a) principal: Arruda Junior, Olinto Rodrigues de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Aggregate production planning; Divergent process; Fluxo de produção divergente; Indústria frigorífica; Mathematical programming; Meat processing industry; Planejamento agregado da produção; Programação matemática
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3136/tde-29122014-164519/

O planejamento tático da produção é importante para as organizações pois permite um correto dimensionamento dos recursos produtivos, para garantir um atendimento adequado da demanda, e influencia nas decisões de produção em médio prazo buscando soluções que colaborem positivamente no resultado operacional. O objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de um modelo de planejamento agregado da produção para aplicação na indústria da carne suína que contemple simultaneamente as atividades finais da produção agropecuária e o ambiente de produção da indústria frigorífica. O modelo proposto contempla um sistema produtivo em dois estágios onde o primeiro estágio apresenta um fluxo divergente de produção envolvendo coprodução e o segundo estágio consiste em uma linha de montagem. O sistema apresentado é composto por uma sequência de rotinas de programação, utilizadas para a geração dos dados de entrada e um modelo matemático baseado em programação linear inteira mista cuja função objetivo é maximizar a margem global. As rotinas para geração de dados de entradas foram programadas em Visual Basic For Application e chamadas de Programa de Geração de Padrões. O modelo de programação matemática foi implementado no software LINGO e suas interfaces com as planilhas do Microsoft Excel. A aplicação do modelo para verificação utilizou dados adaptados de uma empresa envolvida no setor e os resultados obtidos permitiram testar a consistência do modelo para a situação específica. A análise dos resultados demonstrou que o modelo gera soluções que estão alinhadas com os objetivos da organização e responde adequadamente a variações nos dados de entrada.