A demanda por combustível nuclear para reatores de pesquisa está aumentando em nível mundial, enquanto várias de suas fábricas têm pequeno volume de produção. Este trabalho estabeleceu um modelo conceitual com duas estratégias para o aumento da capacidade produtiva dessas fábricas. Foram abordadas as fábricas que produzem elementos combustíveis tipo placa carregados com LEU U₃Si₂-Al, tipicamente usados em reatores nucleares de pesquisa. A primeira estratégia baseia-se na literatura da área de administração da produção e é uma prática frequente nas fábricas em geral. A segunda estratégia aproveita a possibilidade de desmembrar setores produtivos, comum em instalações de produção de combustível nuclear. Ambas as estratégias geraram diferentes cenários de produção, os quais devem ser seguros em relação à criticalidade. Foram coletados dados de uma fábrica real de combustível nuclear para reatores de pesquisa. As duas estratégias foram aplicadas a esses dados com a finalidade de testar o modelo proposto, o que configurou um estudo de caso. A aplicação das estratégias aos dados coletados deu-se por meio de simulação de eventos discretos em computador. Foram criados diversos modelos de simulação para abranger todos os cenários gerados, de forma que o teste indicou um aumento da capacidade produtiva de até 207% sem necessidade de aquisição de novos equipamentos. Os resultados comprovam que o modelo atingiu plenamente o objetivo proposto. Como principal conclusão pode-se apontar a eficácia do modelo proposto, fato que foi validado pelos dados da fábrica.

Although many nuclear fuel factories have small production volumes, the demand for nuclear fuel for research reactors is increasing worldwide. This work established a conceptual model with two strategies to increase the production capacity of these factories. We addressed factories that produce plate-type fuel elements loaded with LEU U3Si2-Al, which are typically used in nuclear research reactors. The first strategy is based on production management literature and is a regular practice in general manufacturing plants. The second strategy takes advantage of the fact that productive sectors can be separated in nuclear fuel production facilities. Both strategies have generated different production scenarios that are assumed to be safe in relation to nuclear criticality. We collected data from a real plant that produces nuclear fuel for research reactors and applied the model to that data, aiming to test the proposed model by setting up a case study. Through the use of computer software, we applied the two strategies to this data by means of discrete events simulation and created several simulation models in order to cover all generated scenarios. Our tests indicated an increase of up to 207% in productive capacity without the need of acquiring new equipment, thus showing that the model has fully achieved its proposed objective. One of the main conclusions that we point out is the models effectiveness, which was validated by the factory data.