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Doctoral Thesis
DOI
10.11606/T.18.2013.tde-04022014-112823
Document
Author
Full name
Juliana Keiko Sagawa
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Carlos, 2013
Supervisor
Committee
Nagano, Marcelo Seido (President)
Azzolini Júnior, Walther
Belo, Eduardo Morgado
Speranza Neto, Mauro
Yanasse, Horácio Hideki
Title in Portuguese
Análise da dinâmica e da prática do planejamento e controle da produção: uma abordagem combinada de estudo de caso e modelagem de sistemas dinâmicos
Keywords in Portuguese
Desempenho
Grafos de ligação
Incerteza
Integração
Modelagem de sistemas dinâmicos
Planejamento e controle da produção
Programação de operações
Qualidade da informação
Simulação
Teoria de controle
Abstract in Portuguese
Os paradigmas de mercado e produção têm-se alterado sensivelmente nos últimos cinquenta anos. Nesse novo contexto, para que as empresas tenham um desempenho competitivo, deve-se considerar fatores como integração, qualidade da informação e incertezas do ambiente. Um dos objetivos principais deste trabalho é analisar as inter-relações entre esses três fatores citados, no âmbito do Planejamento e Controle da Produção (PCP), bem como avaliar seu impacto no desempenho do PCP e da empresa. O desempenho do PCP foi avaliado considerando-se o nível de reprogramações, ou seja, o nível de modificações na programação da produção, e considerando-se o atendimento das metas definidas para os indicadores dessa função. Essa pesquisa qualitativa e descritiva foi feito por meio da metodologia de estudo de casos múltiplos. Como resultados, foram observadas evidências da existência de relações positivas entre os constructos analisados, ou seja, integração, incerteza, qualidade da informação e desempenho. Além disso, foram identificados diferentes mecanismos de integração utilizados nas empresas, e foram observadas diferentes causas para as reprogramações. O segundo objetivo principal deste trabalho é o desenvolvimento de um modelo dinâmico para controle da produção de múltiplos produtos, capaz de responder às incertezas que afetam estabilidade dos sistemas produtivos. O objeto da modelagem foi um sistema com fluxo job shop destinado à produção de embalagens de polipropileno, pertencente a uma empresa dos setores têxtil e petroquímico. O modelo foi desenvolvido com base na Modelagem de Sistemas Dinâmicos e na Teoria de Controle. Para obtenção do equacionamento matemático, utilizou-se a metodologia dos Grafos de Ligação. A implementação e simulação do modelo foi realizada com o auxílio do módulo Simulink®, do software Matlab®. O objetivo de controle consiste no ajuste da frequência de operação das máquinas de forma a atender as demandas previstas e, simultaneamente, manter os níveis estabelecidos de estoque em processo. No presente trabalho, focou-se na análise da resposta do sistema com controle no regime transiente, com os estoques iniciais nulos. Os melhores resultados foram observados com a utilização de um controlador híbrido, que estabelece uma produção constante em um período inicial e passa posteriormente a atuar como um controlador proporcional. O modelo dinâmico desenvolvido neste trabalho é coerente com resultados obtidos na pesquisa qualitativa e com prática do PCP, pois está alinhado aos indicadores de desempenho desta função, promove a melhoria da qualidade das informações disponíveis ao planejamento e é capaz de responder a incertezas que afetam o fluxo de produção.
Title in English
Analysis of the dynamics and practice of the production planning and control: an approach combining case study and system dynamics modeling
Keywords in English
Scheduling
Bond graph
Control theory
Information quality
Integration
Performance
Production planing and control
Simulation
System dynamics modeling
Uncertainty
Abstract in English
The production paradigm has considerably changed over the last fifty years. In this new context, factors such as integration, information quality and ability to respond to uncertainties must be pursued by companies that want to remain competitive. Thus, one of the main objectives of this research is to analyze the relationships among these three factors mentioned, in the level of the Production Planning and Control (PPC) function, as well as to assess their impact on the performance of the PPC function and on the overall business performance. The performance of the PPC function was measured by means of the rescheduling frequency, i.e., the frequency with which the production activities have to be rescheduled, and by means of the degree of accomplishment of organizational goals, that is, the extent to which the PPC metrics are accomplished. This qualitative and descriptive research was carried out as a multiple case study. Evidences of the existence of a positive relationship among the analyzed constructs, i.e., integration, uncertainty, information quality and performance, were found. In addition, different integration mechanisms and different rescheduling causes were observed on the studied cases. The second main objective of this work is the development of a dynamic model for the production control of multi-product systems, i.e, a model that could respond to the environmental and internal uncertainties that affect the production flow. A job shop production system of propylene bags from a manufacturing company of the textile and petrochemical industry was modeled. The model was developed using Control Theory, System Dynamics modeling, and, more specifically, the Bond Graph technique. The mathematical formulation of the system was derived from the Bond Graphs. System implementation and simulation was performed with the aid of Simulink® and Matlab® software. The control objective was to adjust the operation frequency of the machines to attend the required demand while simultaneously keeping the work in process at the desired levels. In this current work, the focus of the analysis was placed on the transient response of the controlled system, with initial inventory levels set to zero. The best results were achieved with a hybrid controller, which leads the machines to operate at constant frequency in the initial period and, later on, starts to perform as a proportional controller. The proposed dynamic model is compatible with the findings of the qualitative research and with the PPC practice, since it is aligned with the PPC metrics, it improves the quality of information available for planning and it can respond to the uncertainties that may affect the production flow.
 
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Publishing Date
2014-02-05
 
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