Centro Unv*rsitário Santo Agostinho
www*.fsanet.com.*r/revista
Rev. FSA, Tere*i*a, *. *5, n. 3, art. 7, p. 149-161, m*i./*un. *018
ISSN Impres*o: 1806-635* ISSN E*etrônico: 2317-2983
http://dx.doi.org/10.12819/*018.15.3.*
Análise Comparativa Entre Soft*a*es de Simu*aç*o Disc**ta: um Estudo de **so em Uma
Ind*stria Movel*ira
C*m*arative A*alysis Betwe** Disc*ete Simul*tio* Softw*r*s: a Case *tudy in a Furniture
I*du*try
Eduardo Gas***in
Mestra*o em Tecnologia* Computac*onais para o *gronegócio pela *ni*ersidade Tecno*ógica Fed*ra* do Paran*
*raduad* em *ngenharia d* P**dução pe*a Universidade T*c*ológica F*deral do Par*ná
E-mail: eduardog*spp*rin@gmail.com
*osé *ir*on Az*vedo dos S*nt*s
*outor em E*gen*aria Elétrica *ela Universidade Federal de Sa*ta Catarina
Pro*e*s*r *a U*iver*ida** Tecnológica Fed*r*l do P*raná
E-mail: *irton@ut**r.*du.br
Endereço: Eduardo G*spari*
E*itor-Chef*:
*r.
*onn*
Kerley
d*
Alencar
CÂ**US MEDIA*EIRA Av*nida Bras*l, 423* CEP
Rodri*ues
8588*-000 - Ca*xa Postal **1 - Mediane*ra - PR - Brasil.
Ar*igo *e*ebido em 19/01/2018. Úl*i*a versã*
Endere**: José A*rton Azevedo dos Sant*s
rece**da em 06/02/2017. Aprovado e* 07/02/201*.
CÂMPUS MEDIANEIRA Aveni*a Bras*l, *232 CEP
85*84-000 - Cai*a Po*t*l 27* - Medianeira - P*- Brasil.
Avaliado pelo *istema Tr*ple *e*iew: De*k Review a)
pelo Edito*-Chefe; e b) Do*bl* *lind Re*iew
(av*liaçã* c*ga po* dois avaliadores *a ár*a).
Revisão: Grama*ical, Normativa e *e **rm*tação
E. Ga*parin, J. A. A. Sa*tos
*50
RESUMO
Es*e trabalho *edica-se ao estudo comparati*o d*s r*sultados obtidos dos softwa*es ARE*A
e J*AMSIM na simulação de um pr*cesso de mo*tag*m de cadei*as em uma indústria
moveleira, *ocalizad* *a região oeste paranaense. O so*t**re *RENA é um
**ftw*re
*o**rcial já e*tabel*cido no m*rcado, sendo *t*lizado *or várias empresas. O
soft*a*e
*AAMSIM é
um s*ftware de códig* l**r* a**da muito pouc*
utilizado no Bras*l. C*mo
pa*âmetro d* comparaç*o selec*onou-se a
variável TPMLC (Tempo do Proce**o de
Montagem de *m Lote de 30 Cadeiras). Os re*u*tados ob*idos de si*u*a*ão para os dois
softwares, apre*entaram *u*to boa correlação, co* nenhum* d*ferença significativa e*tre
*les.
Palavr*s-c*ave: ARENA. J*AMSIM. Indú*tria Mo*e*ei**. Sim*l*ç**.
ABSTRA*T
Th*s **rk i* dev*t*d to t*e com*arative st*d* *f the re*ults o*tained **o* the ARENA a*d
JAAMSIM software in the *imulation of a process of assembly *f chairs
in a furniture
indu*try, located in the western region *f Para*á. ARENA software is co*mercial s*ftw*re
alr*a*y est*blished in the market, b**ng u*ed by sever*l companies. T*e JAAMSIM software
is free code softwa** still very little *sed in Brazil. As a par*meter *f comparison, the v*riable
TPMLC (Time of the Proce*s
of Ass*mbl* of a batch of 30 Chairs) w*s selec*ed. The
simu*ation resu*ts fo* both *oftwa*e presented very good c*rrelation, with no s*gn*ficant
diffe*ence between them.
Ke*words: ARENA. *AAMSIM. Furnit*re Industry. Si*ulation.
Rev. FSA, Ter**ina, v. 15, n. 3, art. *, p. 149-161, mai./j*n. 2018
www4.fsanet.com.*r/*evist*
A*álise Comparativa En*re Softwa*es de Simulação Di*cre*a
**1
1 INTRODUÇÃO
A *ndúst*ia movele*ra é uma *as mais antigas indúst*ia* d* mun*o, a técnic* de serrar,
modela*, li*ar e
p*ntar
a madei*a p*ra tr*nsformá-*a e* móveis já era
ap**cada por
**rpinteiros e a*t*sões da
ida*e an*ig*. *ste método
ganho* u* avanço considerável dep*is
da revolu*ão industria*, quando o
*rocesso fi*ou *ais *ápido * prático pela *tiliz*ção das
máquinas, is*o tro*xe *con*mia de tempo, *sforço * aume*t* de produtiv*d*de (*O*LHO;
B*RGER, 2004).
* fabricaç*o de móv*is, em
espe*ial
os de madeira, pode s*r consider*da uma da*
mais tradicionais ati**dades da ind*stria de *ransformação. O setor reúne caracte*ísticas co*o
elev**a u*ilização de in*umos de ***gem na*ural e em*rego relativamen*e int*n*ivo de m*o *e
o*ra. O* prin*i*ais pólos moveleiros do país
sit*am-se no Centro-**l, nos estados de S*o
Paulo, Rio G*and* do Sul, **n*a Catarina, *araná, Min*s Gerais e Espír*to *anto, apesar de se
localiza*em i*portan*es fabrican*es
de móvei* *m
todo o *erritór*o naci*nal (FERREIRA,
2009).
A elevada com*etiti**dade do seto* movel*i** *m* d*s pri*c*pais r*zões para é
q*e
bu*qu** formas est*atégicas baseadas na organiza*ão
*a p*odução para sobreviver no
me*cado atual,
a*tamente competitivo. *m* al*ern*tiva para a*ud*r na *o**da
de decisão
n*s*e setor são as ferram*ntas de simulação. As *er*a*entas d* sim*lação ade**am
*
f*ncionamen*o *e um sistema qualq*er a *****veis va*iações em seus element*s constituintes
ou em suas condições n**mais de ope**ç*o. A simu*ação ger* in*orm*ç**s bast*n*e preci**s,
levando à *valiação de vários ce*ários perm**in*o, *obr*tudo, decisões sat*sfatória*. Com e*a,
o gestor, at**vés de um mod*lo computac*onal, imita * mod*lo *e*l d* fluxo
de produç**,
c*m informações *o**e recur*os e
t*mpo* da prod*ção. C** u*a modelage* *dequa** do
sistema, obtêm-se r*sultad*s r*pidos e re*ativamente pre*isos sobre *úmero
de uni*a*es
*rod*zidas, ta*anho *as filas de es**r*, *axa de u*ilização dos
recu*sos, te*po d* fluxo,
dent*e outr*s (*AU**ARTN*R et al., 2013).
O JAAMSIM é *m so*tware livre qu* a*res*nta u* *mbiente gr*fico i**egra** de
simul*ç*o, q*e *ontém inúmeros recu*sos para modelag**, a*imaç*o e *nál*se *e resultado*.
Es*e s*ftwar*
é co***sto por u* conjunto d* blo*os (ou módulos)
utilizados para se
descrever uma *plic*ção real e que funcionam como *omandos de uma lingua*em de
programação. Os e*ementos
*ásicos da modelag*m
e* *AAMSIM *ã* as ent*dades
q*e
repres*nt*m *s *esso*s, objeto*, tra*s*ções, *ntre outros, que s* movem ao longo *o sis**ma;
as **t*çõe* *e traba*h* que dem*nstram onde será *ea*iza*o a*gum s*rv*ço ou transformação,
Rev. FSA, Tere*ina **, v. *5, n. 3, art. 7, p. 149-16*, m*i./jun. 2018 **w4.fsanet.com.br/r*vista
E. Gasp*rin, J. A. A. Santos
1**
e por fi*, o f*u*o que *eprese*ta *s *aminho* que a entidade
irá *ercorr** ao
long* *e
est*ções. O JAAM*I* utiliza * linguagem *e program*çã* JAVA e pod* ser baix*do at*a*é*
do site w*w.jaamsim.c*m. O ar*uivo executável, o código font*, o manual do
u*uá*io e
*
man*al de prog*amaçã* tamb*m podem ser baixados no site (KING, 20*3).
* software ARE*A é um dos softwar*s de si**laçã* discreta mais u*ili*ado no
**ndo empresarial e *cad*mico. O A**NA utiliza a *inguagem S*MAN. Segundo Pr*d*
(1999), o SIMAN
*
uma *i**uagem de *imulação e, em 1983, *eu nome ao p*imei*o
p*ogr*ma de simulaç*o pa** com*utadores pesso*is (PCs). E*te pr*grama *p**senta um
ambiente gráfico integrado de sim*lação, que *ontém to*os
os *ecursos p*r* mod*lagem,
ani*ação, an*li*e est**íst*ca e análise *e res*lt**os e ut*l*za a abord*ge* por processos para
execução da simulação (ALV** e* al., 2014).
Ne*s* cont*xto, este trabalho t*m como objeti*o com*a*ar, a**a*és de técnicas
e**at*sticas, os
**s*lt*d*s obtido* dos
*o*twa*es AR*NA JAAMS*M e
na s*mulação
de um
process* de montagem de *adeiras *m
uma indústr*a movelei*a,
locali*ada na r**ião
oeste
paran*ens*.
2 MÉTODOS
2.* Caracterização *a Pesquisa
A *etodo**gia utilizada neste estudo pode ser classificada quan** ao ti*o de *esq*isa,
a população amostra, cole*a e a an*lise dos dados. A classificação a
qua*to
a* ti*o de
*esq*isa pode *er subdividida d* *cord* **m a natu*eza, sendo par* *st* estudo apli*ada, pois
seu* resultados são *plicados resol*ção de prob*emas *eais enfrenta*os pela em*res* em à
estudo. Q*anto aos ob*etivos é descri*iva, pois *em c*mo objetivo descrev*r as car*ct**ís*icas
de *et*rminada popu*açã* ou fenômeno. Quanto * *orma de abordar o pro*le*a pode ser
considerada q*antit*tiva, poi* os *ados obtidos (c*on*metrados) no sistema real foram,
e*
segui*a, tr*t*dos e**atist*c*me*te. E,
de acord* *om
os procedimentos t*cn*cos como
modelagem e s*m*lação, uma pesquisa op**a*i*nal (GIL, 20**).
Como e*tratégia de pe*qu*sa, foi ut*lizado o es*udo d* caso que, conforme Yin (2013),
é ideal em situações organiz*ci*nais *eais e* q*e o pesqu*sa*or não tem control* dos
fen**enos.
Rev. FSA, Tere*i*a, v. 15, n. *, art. 7, p. 149-161, *ai./jun. 2018
*ww4.fs*net.com.b*/revista
Análise C*mpa*a*iv* Entre Softw*r*s de Simu*ação Discreta
153
2.2 C*racterização da Empres*
Fu*dad* em *966 na regi*o Oeste do *aran*, a empresa em estudo in*cio* suas
atividades vo*ta*a para o be*ef*ciamento, indústria, comér*io,
exp*rtação importação e
de
madeiras no*res, sendo co-at*a*te *a colonização e d*se*volvimen*o d* região oeste d*
Para**.
N* *écada de 90, num movimento de *xpansão e adequ*ção à nova realidade do
mercado *un*ial, a emp*esa começa a produzir móveis, atr*vés de u*a so*istica** e mo*erna
lin*a *e salas *e j*nta*. Em poucos a*os este*d*u s*u po*tfólio que apres*nta, atualmente,
*adeiras, poltronas e mesas. *t*alm*nte, as c*dei*as re*resenta* aproxim*d*mente 20%
do
faturamento total da *mp*e*a.
Ho*e a empresa, atua *ortemente em *od*s *s r*giõ*s br**il*iras, prin*ipa*mente em
Santa Cata*ina
e São Paulo. Suas vend** ocorrem p*r intermédio d* rep***entante* e
d*retamente por clie*tes (BON*TTO, 2013).
2.3 *roc*sso *e F*bricaç*o
Na F*gura 1 apresenta-s* o fluxograma do proc*sso de m*ntage* de cadeiras.
Figura 1 - F*uxograma do processo
Rev. FSA, *eresina P*, v. 15, n. 3, art. 7, p. 149-16*, mai./jun. 2018
w*w4.f*ane*.com.*r/revista
E. **sparin, J. A. A. San*os
154
O processo de mont*gem de
cade**as (F*gura 2) in*cia com a ch*ga*a das pe*as na
et*pa de
pré-montagem da* estruturas tra*eira e *i**te*ra. N*stas **apas, os funcioná*ios
**ssam cola nas espigas e nos furos e faz*m o encaixe das estr*turas. Após o *ncaixe das
*struturas, as *e*as são pre*sada*,
*rampe*d*s e col*das na etapa de montagem *i*a*. **
*equê*cia, o chapéu e a trav*ssa (Enc*st*) são montados na eta*a de m*n*agem do chapéu e
encosto. A *eg*ir, as imp*rf**çõe* são corrigidas, na etapa *e ema*s*r. Finalmente, são
nive*adas, e* uma m*sa de vidro, e *n*pe**onad*s na *tapa de inspeção e nivelamento.
Atualm*nte, o *etor de monta*em da i*dústria movel**ra *onta com 4 func*onários.
Figura * - Cadeira produzida pela emp*esa
F**te: Bonatto (2013).
2.4 COLETA DE D*D*S
A c*leta d* dados é uma parte fundam*ntal do pr*cesso de simulação, **is um
insuc*sso nesta etapa compromete todo o tra*alho. Por isso, neste trabal*o, foi dada atenção
espec*al a esta etapa.
A coleta
*e dado* foi realizad* d* f***a di*eta *or obser*ação das atividades que
compõem o processo de mon*ag*m de
cadeiras da indúst*ia. *o planejamento, da coleta de
d**os, conc****-s* que se*i* nec*ssário colet** os dados r*lativo* as segu*nt*s variáveis:
te*pos da Pré-Montagem Tras*ira (PM*); te*pos de Pré-Montag*m Diante*r* (PMD);
te*pos de Montagem *inal (MF); tempos de Montagem do Chapéu (M*); temp*s de
M*ntage* do E*costo (MC); tem*os de Ema*sa* (EM) e tempos de Inspec*onar Nivelar e
(ISP).
Rev. FSA, *ere**na, v. 15, n. 3, art. *, p. 14*-161, m*i./j*n. *0*8
ww*4.*sanet.com.br/r*vista
Anális* *ompar*tiv* *ntre Softwa*es de Simu*ação Discreta
1*5
Na seç*o de re*ultados e discussões serão *e**lhados os *ados c*letados * o
tra*a*ento dado a eles, visando gara*ti* * *ua consistência par* utilização nos mode*o*
computa*ionais.
*.5 NÚME*O ** RE*LICAÇÕE*
Neste t*abalho, o núme*o de r***icaçõe* (n*) foi obtido atravé* da Equaç*o (1)
(CHIFF; MEDINA, *007):
(1)
O*d*: *: número de replic*ções j* r*alizadas; h: semi-*nterva*o de confi*nça já obtido e; h*:
se*i-intervalo de confiança de*ejado.
2.6 TAMANHO DA AMOSTRA
* tamanho de cada *ma das a*ostras, *ron*metradas nest* trab*l*o, foi obt*da para
um nível de con*i*nça de 9*%, atra*és *a Equação (3) (MORRO*O, 2003):
(2)
Onde: nA: núme*o de in*ivíduos *a a*ostra; Z2: valor crític* que corr*spon*e *o grau de
*onfia*ça d*sejado; S: desvio padrão * E: *rr* máximo es*imad*.
2.7 VAL*DAÇÃO DO MODELO
No proces*o d* validação s*o
*ompa*ados
os *es*lta*os reais aos simula*os. Este
processo s*rá realizado a*ravés do cálculo *o erro médio es*i*ado (Equação 3):
(3)
O*de: SE - erro mé*io e*timado; SR - v*lor o**ido a partir do sistema re*l; MD - média d*s
valo**s ger*dos pelo model* e GLR - grau de li*erdade, considerando o número de
r*plicações do mo*elo.
Rev. FSA, Teresina PI, v. 15, n. 3, art. 7, p. 149-161, mai./**n. 20** www4.fsanet.com.br/revi*ta
*. *aspa*in, J. A. A. Santos
156
Observa-se que quanto menor o erro médio estimado, ma*s a*u*tad*s estão os
resu*t*dos do mod*lo c*m os resultados reais.
3 RESULTADO* E DISCUSSÕES
Inicialmente, fo* reali*a*a *ma avaliaç*o d*scritiva completa *os dados col**ados no
s*f*ware Stati*tica® **rsão 11. A Tabela 1 apr*s*nta a análise dos
dados co*eta*os no
processo de montagem *e cad*iras.
Ta*ela 1 - An*lise de dados
Coef. de Variação (%)
PMT (s)
PMD (s)
MF (s)
ISP (s)
MC (s)
ME (s)
EM (s)
Po n t o s
30
3*
30
30
30
30
30
Mínimo
*7,49
108,*
13*,9
9,7
25,*
4*,*
50,*
Máx*mo
62,71
198,6
186,9
34,5
41,3
80,1
183,1
M*dia
5*,7
151,1
162,9
*0,6
3*,9
6*,9
*12,3
Mediana
57,7
140,1
162,7
21,5
*0,6
5*,8
*06,*
Desv** Pa*rão
3,9
31,1
12,6
*,1
4,7
8,*
*5,9
Coef. *e Variaç*o (%)
6,*
20,5
7,7
*4,7
14,7
13,6
31,9
Observa-s*, a**avés dos dados ap*ese*tados na Ta*ela 1, que a variável MF (tem*os
*e M*ntagem Final) apresent*u a maior m*diana e a ma*or média entre os dados coletad*s no
p*ocess* de m*ntagem de cad**ras. Já os *oef*cientes de var*ação para as set*s variáveis,
c*letada* no siste**, foram
6,9%, 2*,5%, 7,7%, 34,7%, 14,7%, 13,6% e
31,90%. *egun*o
P*m*ntel (*00*), nos experimentos *e campo, ** o coe*icient* *e variação for i*fe*ior * 10%
*em-se *m co*fic*ente de va*iaç*o baixo, de 10 a 2*% méd*o, de 20 a 30% alto * ac*ma de
30% muito al*o.
Após rea*izar análise *x*loratória, a
os *ados foram plotado* em for*a de boxplots
(Fi*ura
3), para identific**ão de ou*lier* (*alores for* da no*mal*dade). A* razões mai*
com*ns p*ra o surgimento dess*s *alo*es s** os er*os *a co*eta de dado* ou e*entos **ros e
i*esperados. O* outli*rs, co*s**erados como extr***s, só s*o descart**os das amos*ras,
depois de uma an*lise c*it*r*osa de s*a* *ausas. Os v*lores jul*ados como p*ssíveis de
ocorrer são manti*os nas *mostras.
R**. FSA, Te*es*na, v. 15, n. 3, art. 7, p. 149-1*1, mai./*un. 20*8
www4.fsanet.*om.*r/revista
Análise *omparativa Entre **ftwares de Simulaç*o Discre*a
157
F*gura 3 - Box*lots da variáve*s coletadas no s**tema
Após a rea*izaç*o ** aná*i*e **s da*os, o
***so seguinte foi d*terminar as distribuiç**s
teóricas de pr*babilidades *ue melhor *eprese*tem o compor*amento estocástico do si*tema
em estud*, *través da ferramenta I*put Analyzer do Arena®. Com* os p-**lues do* testes de
aderência: *este Chi Square do teste *olmogorov-Smir*of f*ram mai*res que o nível e
*e
**gnificânci* adotado (0,1) (CHWIF & MEDI*A, 2007), concluiu-se que as distribuições,
apresent*d*s na Tabela 2, são *s expressões **e *el*or se **aptaram aos dados col*ta*os no
sistema.
Tabela 2 - Dist*ibui*ões de proba*ilidad*
I*ens
PM T
PM D
MF
ISP
MC
ME
EM
Distr*bu*ção
TRIA(147,6*.1,6*) s
*NIF(108,19*) s
NORM(163,12.4) *
*+WEIB(1*.*,1.*6) s
25+GAMMA(3.6*,1.88)
s
TRIA(47,54,7,81) s
TRIA(5*,9*.2,18*) s
3.1 Si**lação Computacional
Inicialm*nte, * valid*ção, d*s mode**s *omputacionais (Figuras 4 e 5), foi realiz*d*
por meio d* técni*a *ace a fac*, c*jos model*s foram exec*tados par* os funcio*ários
da
Rev. FSA, Teres*na P*, *. **, n. 3, art. 7, p. *49-161, mai./jun. *018 *ww*.fsanet.com.br/revista
*. Gaspa**n, J. A. A. Santos
158
indústria mo*eleira que os considerar** corret*s (SARGE**, 2*1*). Na sequência *ealizou-
*e uma c*m*ar*ç*o (Tabela *) *ntre tempo médi* ob*ido do si*tema real com os tempos o
médi*s ge*ados p*l*s m*delos para a vari*v*l Tempo do P*ocesso de Mon**gem de u* Lote
de 3* **deiras (TPMLC). *e**a ta**la a*resenta-se o erro *éd*o estimado (S*, em decimal).
Fig*ra 4 - Modelo computacional - **AMSIM
F*g*ra 5 - *od*lo computacional - ARENA (stud*nt version)
Tabela 3 - Dados do sist*m* real e dos *odelos
TPM*C (min)
Modelo
So*tware Siste** Real
Computaci*nal
SE
JAAMSIM
9 8 ,*
9 7 ,*
0 ,2
AR*NA
9 8 ,4
9 7 ,7
0 ,1 3
Rev. FSA, Teresina, *. 1*, n. 3, art. 7, p. 149-161, mai./jun. 2018
www4.fsane*.com.br/*evista
Anális* C**parativa Entr* So*tware* *e *imulação *iscreta
*59
Através *a análi** dos *e*ultados da Ta*ela *, po*e-se concluir que os **delos
computacio*ais apresentam u*a boa aproxim*ção, em r*la*ão ao tempo d* proc*sso
de
montagem, c*m o *istema real.
Na sequência, foi *plicad* a análise de variância, a 5% de significância, na
*om*ar*ção dos resultados obtidos dos dois modelo* de simulaç*o (JAAMS** e ARENA),
para a variável Tem*o d* Processo de Mo*t*gem d* um *ote de 30 C*deiras (*PMLC). Não
fora* c*nstatada* *ifer*nças estat*sticas ent*e *s resu*tad*s dos dois softwa*es, como se p*de
observar, *tra*és dos dados apresentados na Tabela 3, que *0 é m*nor que Fcrítico
(F0=1,302248 enquanto Fcríti*o= 4,182964).
*a*ela 3 - Aná*i*e de vari*ncia
Fonte da *ariação
SQ
**
MQ
F
valo*-P * crít*co
Linhas
7 7 ,1 * 3 5 7
29
2 ,6 6 1 8 4 * 1 ,0 6 9 1 4 4
* ,4 2 9 1 8 1
1 ,8 6 0 8 1 1
Colunas
3 ,2 4 * 2 0 5
1
3 ,2 4 2 2 0 5 1 ,3 0 2 * 4 8
0 ,* 6 3 * 3 9
4 ,1 8 2 9 6 4
Erro
7 2 ,2 0 * 2 7
29
2 ,4 * 9 6 * 9
T*ta*
1 5 2 ,6 3 7
59
SQ: Soma dos quadrad*s; *l: G*aus de li*erdade; MQ: Quadrado méd*o.
Fi*alm*n*e, foram relac*on*dos os re*ultado* *os softw*r*s por uma reg*essão linear
(Figura 6), **ndo que a equ*ção obtida obt*ve um c*efi*iente de determinação (R2=0,*2*). O
coef*cie*te angular da r*gre*são aproxima-*e de 1 (0,**6), o q*e ***tra q*e os *e*ulta*os de
simulação ob*idos n* JAAMSIM são muito próximos dos resultados o*tido* do *RENA.
Figura 6 - Re*ressão *inear d*s re*ul*ados do ARENA em funç*o do JA*MSIM
Rev. FSA, Teresina PI, v. 15, n. 3, art. 7, p. 149-*61, mai./jun. 2018
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4 CON*IDERAÇÕES FINAIS
Neste trabalho apresentaram-se a* metodologias *tiliz*das *a imp**me*taç**
de doi s
m*delos com*utacionais usados para simular o processo de montagem de
*adeiras em um*
*ndús*ria moveleira *a região oeste paranaense.
De acor*o com o* *esultados
*as an*lises **oced*das para a validaçã* dos modelos
c*mputacionais, foi possível co***uir que os me**os podem ser aplicados
par* s*mular *
dinâmic* op*racional do processo de *ontagem de cadeiras, principalme*te
na prev*são d*
*ariável Tempo d* Processo de Montagem de um Lote d* Cadeiras (T*MLC).
Observou-se, tam*ém, que na simula*ão ** processo de mo*tagem de cadeiras, não
*oram e*cont*ados d*ferenças estatísticas *n*re os resultados obti*os de simulação para os
softwa*es *AAMSIM e ARE*A. Assim, *s resultados obtido* do* *ois softw*re *presentar*m
muit* boa correlação.
Deve-se
des*a*ar, *inda, q*e o *otencial de *so da
simulação é i**xpl*r*do em
diver*os c*ntextos bra*ileiros, principalme*te, e* pequenas e mé*ias em*r*sas e que,
a
utilização *e so*twares livres, como o software *AAMS*M, p*de promo*er o crescim*nto das
pequen*s e*pre*as da regiã*.
RE*E*ÊNCI*S
ALVES, R.; SANTOS, J. A. A.; SCHMIDT, C. *. P. A*lic*ção d*s *rincíp*os da teoria *as
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Estudo de Caso em Uma I*dús***a Moveleira. R*v. FSA, Teresina, v.15, n.3, art. 7, p. 149-161,
mai./jun. 2018.
Contribuição *os Autores
E. *aspa*in
J. A. *. S*nt*s
1) concepção e *lanejamen*o.
X
X
2) a**lise e *nterp*etaç*o dos dados.
X
X
3) elaboração *o ras*unho ou n* *evisão crítica do con*eúdo.
*
X
4) partici*aç*o na aprovação da vers*o final do man*scr*to.
X
X
*ev. FSA, Teresina PI, *. 1*, n. 3, art. 7, p. 149-161, mai./ju*. 2018
*ww4.fsanet.c*m.br/revista
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