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ARTIGO: MODELAGEM E SIMULAÇÃO COMPUTACIONAL EM UMA EMPRESA DE CONFECÇÃO DE ROUPAS: UM ESTUDO SOBRE O DESEMPENHO DE UM PROCESSO PRODUTIVO

Por:   •  27/10/2018  •  Relatório de pesquisa  •  292 Palavras (2 Páginas)  •  64 Visualizações

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A modelagem tem o objetivo de analisar processos e sistemas, simular cenários, otimizar falhas, identificar gargalos, podendo ser aplicada em diversos setores, como operações de logística, centrais de atendimento, linhas de montagem, programação de produção, armazenagem, ou seja, pode ser aplicada em setores diversificados da indústria e comércio, ou seja, analise do comportamento de sistema reais através de ferramentas de computação.

Entende-se como modelagem a representação de um recorte de algum processo especifico, para estuda-lo e compreende-lo, ou seja, uma simulação da realidade, onde é possível observar falhas e entender melhor o funcionamento da produção de uma empresa.

O processo de modelar pode ser feito através de gráficos, mapofluxogramas, fluxogramas, levando em conta o problema e o objetivo. O modelo pode ser classificado como simbólico, matemático e de simulação.

 A modelagem e simulação é feita da seguinte forma: formulação do problema; planejamento do projeto; formulação do modelo; coleta de informações e dados; representação, implantação do modelo conceitual, experimentação; analise de resultados.  

Observando especificam o estudo de caso do artigo, que foi a produção de camisetas básicas, onde o problema era o desbalanceamento de alguns setores, portanto foi necessário desenvolver um modelo conceitual da produção podendo compreender melhor todo o conjunto de processos e assim manter uma produção mais linear.

Conclui-se que o processo de modelagem e simulação é uma ótima alternativa para observa e interver no processo real de produção sem gerar grandes custos, a modelagem e simulação também proporciona avaliar os resultados antes mesmo da sua implantação, analisar longos períodos em um curto espaço de tempo. Conhecer o sistema real de uma empresa é essencial para o sucesso da modelagem, já que uma má interpretação de todo um processo inviabiliza a criação de uma simulação próxima ao sistema real.  

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