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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.3.2014.tde-29122014-164519
Documento
Autor
Nome completo
Olinto Rodrigues de Arruda Junior
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2014
Orientador
Banca examinadora
Santoro, Miguel Cezar (Presidente)
Gramani, Maria Cristina Nogueira
Mesquita, Marco Aurélio de
Título em português
Planejamento tático da produção agroindustrial com fluxo divergente e produção em dois estágios.
Palavras-chave em português
Fluxo de produção divergente
Indústria frigorífica
Planejamento agregado da produção
Programação matemática
Resumo em português
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.
Título em inglês
Two-stage tactical planning model for the agri-food industry with divergent process.
Palavras-chave em inglês
Aggregate production planning
Divergent process
Mathematical programming
Meat processing industry
Resumo em inglês
The tactical planning activities are very important for an organization since it allows an anticipated administration of production resources in order to meet the demand and also because it suggests medium term production decisions that can contribute positively to the operational results of the company. This work aims to develop an aggregate production planning model for the pork industry which takes into consideration factors in the meat processing plant as well as in the final step of farming activities. The presented model approaches a two stage production system where the first stage is characterized by a divergent production flow involving coproduction and the second stange is an assemblage line. The entire system is composed by a sequence of routines used to generate some parameters and a mathematical formulation based on mixed integer linear programming in which the objective function aims to maximize the global margin of the organization. The routines used to generate the parameters where implemented in Visual Basic for Application and were called Pattern Generation Program and the mathematic programming were implemented in LINGO and its interfaces with worksheets of Microsoft Excel. The verification of the model used adapted data from a real company in this industry and could test its consistency for this specific situation. The analyzed results demonstrated that the model generates good solution that contribute to the global objective of the company and the model results response to the changes in the parameter as expected.
 
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Data de Publicação
2015-01-06
 
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