XXXII ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO
Desenvolvimento Sustentável e Responsabilidade Social: As Contribuições da Engenharia de Produção
Bento Gonçalves, RS, Brasil, 15 a 18 de outubro de 2012.
USO DA SIMULAÇÃO COMO APOIO AO
ENSINO DO SISTEMA DE CONTROLE
DA PRODUÇÃO CONSTANT WORK IN
PROCESS (CONWIP)
Cynthia Carneiro Bueno (UFG-CAC)
cynthiacbueno@hotmail.com
Nayara Oliveira Sudario Diniz (UFG-CAC)
nay_sudario15@hotmail.com
Stella Jacyszyn Bachega (UFG-CAC)
stella.bachega@gmail.com
Nos cursos de Engenharia de Produção há uma especial necessidade
de compreensão dos conceitos e aplicações do Planejamento e
Controle da Produção (PCP). A simulação tem se difundido como
ferramenta de apoio ao ensino na última década. O objjetivo deste
artigo é aplicar a simulação como ferramenta de apoio visual ao
ensino e aprendizagem do sistema de controle da produção CONWIP
(Constant Work in Process). Para tanto, usou-se a abordagem de
pesquisa quantitativa, os procedimentos pesquisa teórico-conceitual e
experimental, devido ao uso de simulação. O cenário elaborado para
representação do sistema CONWIP baseia-se em um caso hipotético de
um ambiente flow shop de uma linha de produção de calçados. Os
conceitos relacionados ao controle da produção se tornaram mais
acessíveis quando visualizados em um caso prático. Este trabalho
contribui para a maior compreensão e divulgação, tanto no meio
acadêmico quanto no âmbito empresarial, do uso da simulação
computacional como ferramenta de apoio ao ensino/aprendizagem.
Palavras-chaves: Simulação computacional, controle da produção,
CONWIP, ensino em engenharia de produção.
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Desenvolvimento Sustentável e Responsabilidade Social: As Contribuições da Engenharia de Produção
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1. Introdução
Nos cursos de Engenharia de Produção, há uma especial necessidade de compreensão dos
conceitos e aplicações do Planejamento e Controle da Produção (PCP). Tendo em vista que é
um assunto amplo, de grande detalhamento e apresenta certa complexidade quanto ao
entendimento de seus princípios, existem ferramentas, sendo algumas delas computacionais,
que podem auxiliar a assimilação e aprendizagem dos conceitos. O uso da simulação se
enquadra nesse contexto, o que motiva a realização de estudos nesta área (SILVA; PINTO;
SUBRAMANIAN, 2007).
Segundo Depexe et al. (2006 apud SATOLO, 2011), a utilização de simulação tem se
difundido como ferramenta de apoio ao ensino na última década. O uso de jogos didáticos é
uma alternativa de ensino, pois permite abordar técnicas por meio da simulação do processo
produtivo, com o objetivo de melhorar a produtividade da equipe e o aumento do nível de
conhecimento absorvido. Esta ferramenta pode colocar o aluno frente a decisões de problemas
reais, o que proporciona aos docentes a possibilidade de observar como seus alunos percebem,
aprendem, recordam e pensam sobre uma determinada situação problema.
Silva, Pinto e Subramanian (2007) afirmam que o modo de apresentação de determinado
conteúdo pode fazer a diferença no aprendizado, sendo ele mal ou bem sucedido. Nesse
sentido, recursos como vídeos, visitas técnicas, softwares, ou outros meios possibilitam
ilustrar ações que, por meio dos livros e de outros recursos tradicionais, seria impossível.
Assim, o uso da simulação, como ferramenta de apoio visual ao ensino e aprendizagem,
promove uma maior inteligibilidade do aluno quanto a conceitos relativos aos sistemas
produtivos em uma situação prática
Dentre as atividades de PCP, programar e controlar a produção podem ser tarefas
extremamente difíceis. Em qualquer tipo de organização existe uma grande variedade de
alternativas e a presença de imprevistos torna muito complexa a definição sobre o que deve
ser produzido, qual a quantidade e quando realizar a produção. Além disso, deve-se
considerar a manutenção do equilíbrio entre a demanda e a capacidade produtiva, ou seja,
buscar o foco no cliente (NUNES; MELO; NEGRO, 2009). Com isso, o problema desta
pesquisa baseia-se na premissa de que a adoção de ferramentas de apoio visual ao
ensino/aprendizagem pode facilitar a compreensão do conteúdo teórico/prático de PCP.
Portanto, o objetivo deste artigo é aplicar a simulação como ferramenta de apoio visual ao
ensino e aprendizagem do sistema de controle da produção CONWIP (Constant Work in
Process). Para tanto, considerou-se um caso hipotético de uma linha de produção de calçados.
Para cumprir o objetivo, o presente trabalho é estruturado da seguinte forma: na segunda
seção é apresentada a revisão bibliográfica; na terceira seção tem-se a metodologia de
pesquisa; na quarta seção é apresentada a simulação realizada; e na quinta seção há as
considerações finais.
2. Revisão bibliográfica
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Favaretto (2007) aborda que o processo de controle da produção possui atividades que
observam (monitoram) e registram dados sobre os eventos de produção. O controle da
produção tem o objetivo de acompanhar a produção realizada, para que seja comparada com o
planejamento. Caso a produção real não seja como a planejada, devem ser tomadas as
medidas possíveis, como replanejar as atividades afetadas e postergar entregas.
As principais atividades do processo de controle da produção são apresentadas por Favaretto
(2001) apud Favaretto (2007, p. 347), as quais são:
- Controlar equipamento: esta atividade objetiva controlar aspectos tecnológicos dos
equipamentos utilizados na produção. Dentre os parâmetros que podem ser controlados
regimes de funcionamento, rendimento, vida útil de ferramentas, dentre outros;
- Controlar produção de itens: origina informações sobre cada produto, item ou
componente produzido em cada operação de produção;
- Controlar produção de ordens e lotes: há a geração de informações sobre a produção de
ordens e lotes para o controle da produção. Há a possibilidade de ordens de produção ser
realizadas em mais de um lote, por isso que há o controle de ambos. Quando uma ordem é
processada em um lote único, este controle é indistinto. Esta atividade propicia o
acompanhar os programas de produção, verificando quais operações de cada ordem já
foram iniciadas ou finalizadas.
- Registrar informações de controle: o objetivo desta atividade é concentrar e registrar as
informações de controle coletadas nas operações de produção.
Há a existência de sistemas de controle da produção que facilitam o controle do fluxo de
compras e produção no chão de fábrica, dentre eles estão o Reorder Point (ROP), Kanban,
CONWIP e tambor-pulmão-corda (TPC), conforme Souza, Rentes e Agostinho (2002), sendo
que o presente trabalho foca o sistema CONWIP.
2.1. CONWIP
Constant Work In Process (CONWIP) é uma abordagem adequada para sistemas puxados e
foi introduzida por Spearman et al. (1990), segundo Sipper e Bulfin Jr (1998). Conforme
Herer e Masin (1997), este é um sistema de controle da produção fechado, no qual um número
fixo de contenedores atravessa um circuito que inclui toda a linha de produção. Bianco (2008)
aponta que o estoque em processo corresponde ao número de contenedores na linha.
Conforme Mesquita e Castro (2010) o CONWIP consiste em um sistema híbrido,
apresentando características tanto de sistemas puxados, em relação ao controle do nível de
estoques, quanto de sistemas empurrados, em relação a sua produção empurrada entre
estações de trabalho consecutivas.
2.2. Funcionamento do CONWIP
De acordo com Dar-El, Herer e Masin (1997), baseados em Spearman et al. (1990), os cartões
de produção CONWIP são atribuídos a uma linha de produção. O número de peças é atribuído
nos cartões no começo da linha de produção, considerando a lista de pedidos em carteira
(backlog list). Quando o trabalho é demandado na primeira estação de trabalho da linha de
produção, o cartão é removido da fila e marcado com o primeiro número de peças da lista de
pedidos para cada matéria prima (ou componentes) presente. Os tempos e números de peças
são ajustados e também anotados no cartão, como o tempo de entrada no sistema.
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As etapas que refletem o funcionamento do CONWIP são estruturadas a seguir e
representadas na Figura 1:
Passo 1) Um cartão é anexado a um contenedor padrão de peças no início da linha. Este cartão
é anexado ao contenedor obedecendo à prioridade que consta na lista de pedidos em carteira
(backlog list).
Passo 2) O contenedor desloca-se na linha de produção e as peças recebem os processamentos
necessários em cada estação de trabalho da linha de produção (ex.: máquina 1, máquina i,
máquina M da Figura 1).
Passo 3) Quando o contenedor é usado no final da linha, o cartão é removido e retorna para o
início, onde espera em uma fila de cartões para eventualmente ser anexado a outro contenedor
de peças.
Fonte: Adaptado de Dar-El, Herer e Masin (1997)
Figura 1 - Funcionamento do CONWIP
Cabe ressaltar, conforme Sipper e Bulfin (1998), que o CONWIP é mais aplicável em linhas
de produção com fluxo uniforme e estável, ou seja, em ambientes do tipo flow shop.
2.3. Vantagens e desvantagens do CONWIP
Ovalle e Marquez (2003, p.197) reúnem, por meio da análise de várias pesquisas, as seguintes
vantagens do CONWIP em relação a sistemas puxados:
- É mais simples, pois há somente uma única configuração para a contagem do cartão, ao
invés de contagem de cartões em cada estação de trabalho;
- Pode prover um mix de itens mutável, devido ao uso de cartões para linhas específicas e
de uma carteira de trabalho;
- Pode acomodar um gargalo flutuante (dependente do mix), devido à tendência natural do
WIP ser acumulado em frente à máquina mais lenta;
- Apresenta menor estresse ao operador devido a um protocolo de estímulo mais flexível;
- Em uma linha que produz apenas um único item, o CONWIP tem produzido um
throughput médio maior, menor variação do throughput e um menor volume de estoque
máximo que o kanban;
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- A maioria das pesquisas tem mostrado que o CONWIP produz um throughput maior do
que o sistema kanban para o mesmo número de contenedores (inventário máximo), mesmo
para sistemas com perdas na produção. Isto é devido ao controle global existente (de
pedidos, pedidos em atraso, e inventário) em um sistema CONWIP;
- Lida com ambientes flow shop, com grandes tempos de setup e permite um grande mix de
produtos;
- O sistema CONWIP é superior a outros sistemas de controle de produção com relação a
prazos e tempos de ciclo;
- CONWIP supera kanban no que diz respeito aos níveis de estoque médio, quando
sujeitos às mesmas exigências de níveis de produção e de serviços (taxa). Além disso,
quando o sistema opera próximo à capacidade, o controle híbrido CONWIP em conjunto
com kanban melhora os níveis de estoque adicionais.
- Muito eficiente para o controle de produção e de estoques de manufatura semicontínua,
podendo reduzir o WIP, o estoque médio e o custo médio de estoque, e garantir maior
throughput e utilização de recursos.
Quanto às vantagens do CONWIP, comparado a sistemas empurrados, Ovalle e Marquez
(2003, p.198) apontam:
- As vantagens do CONWIP sobre o MRP residem em menores lead times, melhores níveis
de serviço e menores WIP e estoques de produtos acabados;
- CONWIP é superior a sistemas empurrados quando o sistema de produção trabalha com
taxas de throughput maiores possíveis. Além disso, também permite reduzir horas extras; o
nível WIP é diretamente observável; requer menos WIP, em média, para atingir o mesmo
throughput; é mais robusto a erros nos parâmetros de controle e a trabalhos realizados sob
programação, quando as circunstâncias favoráveis permitem isso.
Ovalle e Marquez (2003, p. 198) expõem as seguintes desvantagens do CONWIP:
- Nem sempre gera o menor número total de movimentações entre os estágios de produção;
- Pode exigir maior espaço de estocagem entre os estágios do que o kanban, pois todos os
contenedores cheios (com cartões de retirada em anexo) podem acumular-se entre qualquer
par de fases alternadas;
- Não considera o impacto que um centro de produção gargalo pode ter no desempenho de
uma linha de produção.
3. Metodologia de pesquisa
A pesquisa realizada usou a abordagem quantitativa de acordo com Bryman (1989). Além
disso, utilizaram-se os seguintes procedimentos: pesquisa teórico-conceitual (BERTO;
NAKANO, 1998, 2000) e experimental (BRYMAN, 1989; CRESWELL, 1994).
A pesquisa teórico-conceitual, segundo Berto e Nakano (1998; 2000), engloba as discussões
conceituais baseadas na literatura e revisões bibliográficas. Este procedimento foi realizado
com o intuito de pré-orientação teórica a respeito do tema da pesquisa.
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De acordo com Bryman (1989), a pesquisa experimental é mais indicada para abordagens
quantitativas e é, geralmente, relacionada com experimentos controlados em laboratório e
também modelagens matemáticas e simulações computacionais. Este procedimento é
utilizado nesta pesquisa devido ao uso de simulação.
A simulação é defendida por vários autores como Buffa e Sarin (1987), Law e Kelton (1994),
Berends e Romme (1999), Chwif e Medina (2007) e Freitas Filho (2008). Para Berends e
Romme (1999), simulação é definida como a construção de um modelo de processo e a
experimentação com a replicação deste processo pela manipulação das variáveis e suas interrelações dentro do modelo, constituindo-se em uma abordagem de geração de conhecimento
racional com modelos objetivos que explicam o comportamento dos processos operacionais
da vida real.
A simulação pode ser realizada com auxílio de computadores. Conforme Law e Kelton
(1994), a simulação computacional é constituída por técnicas que usam computadores para
“imitar” ou simular diversos tipos de operações ou processos do mundo real. Nesta pesquisa,
utilizaram-se os passos propostos por Law e Kelton (1994) para conduzir o estudo de
simulação que foi realizado no software de simulação ARENA®.
4. Simulação do sistema CONWIP
Nesta seção há algumas considerações pertinentes a modelagem do sistema hipotético
simulado, mais especificamente, um ambiente flow shop de produção de calçados. Ainda, há a
representação do sistema CONWIP, aplicado no caso considerado, por meio de um software
de simulação computacional.
4.1. Considerações sobre o modelo desenvolvido
O cenário elaborado para representação do sistema CONWIP baseia-se em um caso hipotético
em um ambiente flow shop de uma linha de produção de calçados. Há a representação de
quatro estações de trabalho com um operador em cada, sendo que os processos sequenciais
realizados em cada estação são: corte do couro, costura, montagem do calçado e acabamento.
Além disso, há uma área de estoque de matéria-prima, quatro áreas de estoque intermediário
para produtos aguardando processamento nas estações de trabalho e uma área de estoque de
produto acabado. Também foi reproduzida uma área que demonstra os pedidos sendo
realizados e uma área onde os seis cartões CONWIP aguardam a liberação de produção, sendo
responsáveis por controlar o número de contenedores na linha de produção.
A Figura 2 expõe a vista geral da animação realizada para o cenário de produção de calçados,
expondo a rota a ser percorrida pelos contenedores durante um período de oito horas de
trabalho.
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Figura 2 – Animação da linha de produção simulada
A modelagem do CONWIP, no software de simulação, foi feita com base nas considerações
de Spearman et al. (1990) e Dar-El, Herer e Masin (1997). Quanto aos tempos de operação em
cada estação de trabalho, estes foram representados pela distribuição triangular. Esta
distribuição foi escolhida devido ao fato de não se conhecer a forma exata da distribuição,
mas há a possibilidade de estimar o menor valor, o valor mais provável de ocorrer e o maior
valor, segundo Chwif e Medina (2007). Para os tempos referentes às chegadas de matériaprima, utilizou-se a distribuição exponencial, pois esta é mais representativa em termos de
tempos entre chegadas (CHWIF; MEDINA, 2007).
O modelo foi desenvolvido com base em um sistema terminal, ou seja, as condições iniciais e
o período simulado são fixos e o objetivo é compreender o comportamento do sistema ao
longo deste período predeterminado. Assim, a principal preocupação no projeto do
experimento foi a determinação do número de replicações para determinação da média. Para
tanto, foram seguidas as recomendações de Freitas Filho (2008) para o uso da ferramenta
computacional Output Analyzer presente no ambiente de simulação utilizado.
Para a identificação do intervalo de confiança, utilizou-se o nível de confiança 95%. Como
pode ser observado para a variável ‘tempo médio de espera da entidade na fila do processo de
costura’ (representada pela legenda ‘Statistic 1’) na Figura 8, a amostra relativa a essa
variável contém 50 observações e apresenta uma média de 0,68 horas com um desvio-padrão
de 0,0485 hora. O valor do semi-intervalo de confiança, dado por h (half-width), é de 0,0138
hora. Este valor é fornecido pelo software ARENA® com o qual forma um intervalo de
confiança. É interpretado como a confiança de que em 95% das replicações obtém-se uma
média que estará no intervalo da média obtida ± o semi-intervalo (KELTON, SADOWSKI;
SADOWSKI, 2002).
Já, para a variável ‘número médio de entidades em espera na fila para o processo corte’
(representada pela legenda ‘Statistic 2’), para as 50 observações realizadas, a média foi de
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0,612 entidades e o desvio-padrão foi de 0,0833 entidades. Ademais, o valor do semiintervalo de confiança foi 0,0237 entidades, como pode ser notado na Figura 3.
Figura 3 – Intervalo de confiança encontrado
Compararam-se, então, os coeficientes de variação das amostras, por meio da razão entre o
desvio-padrão e a média amostral. Para o tempo médio de espera da entidade na fila do
processo de costura obteve-se o valor 0,0713 e para o número médio de entidades em espera
na fila para o processo corte o valor foi 0,1361, o que representa menor variabilidade na
primeira variável.
Como os semi-intervalos de confiança (half-width) são menores que 10% das médias
amostrais, o número utilizado de replicações (50) é considerado satisfatório para maior
precisão nos resultados.
4.2. O sistema CONWIP na linha de produção de calçados
Quando a produção é liberada por meio do pedido, as matérias-primas são colocadas em um
contenedor juntamente com o cartão. Na Figura 4 há a exposição das matérias-primas sendo
organizadas para serem inseridas em um contenedor, juntamente com o cartão CONWIP.
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Figura 4 – Matérias-primas e cartões a caminho do contenedor
Os contenedores percorrem todas as etapas da produção obedecendo à disciplina de fila FIFO
(first in first out – primeiro a entrar, primeiro a sair) para o processamento. Cada contenedor
aguarda, em um estoque intermediário, o momento para ser processados. Quando os
operadores estão representados com a cor vermelha, significa que estes estão ocupados
executando suas tarefas. Após o término do processamento em uma etapa de produção, os
contenedores cheios são direcionados para a próxima estação de trabalho (Figura 5).
Figura 5 - Contenedores passando pelo processo produtivo e o produto sendo transformado
Enquanto os seis contenedores percorrem o processo, novos pedidos são realizados (Figura 6).
No entanto, a produção de algum destes só será liberada quando algum contenedor e seu
respectivo cartão voltar para o início da produção.
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Figura 6 - Produto em acabamento e pedidos realizados
Quando chegar ao final do processo produtivo, o produto acabado é direcionado para a área
de estoque final, o cartão é retirado do contenedor, e ambos voltam para o início da linha de
produção (Figura 7).
Figura 7 - Produto acabado na área de estoque e retorno do cartão para liberar a produção
A partir deste evento, a produção de novos pedidos é liberada à medida que os contenedores e
cartões voltam, passando pelos processos de corte, costura, montagem e acabamento
apresentados anteriormente, e respeitando os preceitos do sistema de controle da produção
CONWIP (Figura 8).
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Figura 8 – Nova liberação de produção
5. Considerações finais
O objetivo almejado no presente artigo foi atingido. Simulou-se o CONWIP para ser utilizado
como apoio visual ao ensino e aprendizagem deste sistema de controle da produção. O uso do
CONWIP foi representado em um caso hipotético de um ambiente flow shop de produção de
calçados que possui quatro etapas de processamento, com seus respectivos operadores, áreas
de estoques de matérias-primas, intermediário e de produto acabado.
Vale observar que os conceitos relacionados ao controle da produção se tornam mais
acessíveis quando visualizados em um caso prático. Assim, procurou-se expor a utilização de
um software capaz de simular situações encontradas em ambientes fabris como ferramenta de
ensino em Engenharia de Produção.
Ressalta-se que há a possibilidade de construir diversos cenários para demonstrar os impactos
na linha de produção frente a possíveis complicadores que podem ocorrer em um ambiente
real de manufatura, como variações na demanda, falha em equipamentos, maior variabilidade
na execução de determinada operação, existência de gargalos, entre outros. Além disso, há a
possibilidade de contextualizar o cenário simulado de acordo com a necessidade da aula ou do
treinamento realizado.
Este trabalho contribui para a maior compreensão e divulgação, tanto no meio acadêmico
quanto no âmbito empresarial, do uso da simulação computacional como ferramenta de apoio
visual ao ensino/aprendizagem. Cabe destacar que este trabalho faz parte de uma pesquisa que
visa representar conceitos/teorias de planejamento e controle da produção por meio da
simulação, propiciando a identificação de interdisciplinaridades envolvidas entre essas áreas
do conhecimento em engenharia de produção. Sugere-se, para pesquisas futuras quanto ao
tema aqui abordado, a simulação de outros sistemas de controle da produção e a comparação
do desempenho destes frente a medidas de desempenho pré-estabelecidas.
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Referências
BERENDS, P. & ROMME, G. Simulation as a research tool in management studies. European Management
Journal. vol.17, n.6, pp.576–583, 1999.
BERTO, R. M. V. S. & NAKANO, D. N. A produção científica nos anais do encontro nacional de engenharia
de produção: um levantamento dos métodos e tipos de pesquisa. Produção. Vol. 9, n. 2, p. 65-75, jul. 2000.
BERTO, R. M. V. S. & NAKANO, D. N. Metodologia da pesquisa e a engenharia de produção. In: XVIII
Encontro Nacional de Engenharia de Produção (ENEGEP) e IV International Congress of Industrial Engineering
(ICIE), 1998, Niterói, RJ. Anais...Niterói: UFF/ABEPRO, out. 1998. 1 CD-ROM.
BIANCO, V. S. D. Sistema de coordenação de ordens de produção baseado na estratégia bata de manufatura,
2008. 162 p. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) – Departamento de Engenharia de Produção,
Universidade Federal de São Carlos – UFSCar, São Carlos.
BRYMAN, A. Research methods and organization studies. London: Uniwin Hyman, 1989. 224 p.
BUFFA, E. S. & SARIN, R. K. Modern Produtction/Operations Management. 8ª ed. John Wiley & Sons, 1987.
834 p.
CHWIF, L. & MEDINA, A. C. Modelagem e Simulação de Eventos Discretos: Teoria e Aplicações. São Paulo:
Bravarte. 2ª ed. 2007.
CRESWELL, J. W. Research design: qualitative & quantitative approaches. London: Sage, 1994. 248 p.
DAR- EL, E. M.; HERER, Y. T. & MASIN, M. CONWIP-based production lines with multiple bottlenecks:
performance and design implications. IIE Transactions. Vol. 31, n. 2, pp. 99-111, 1997.
FAVARETTO, F. Melhoria da qualidade da informação no controle da produção: estudo exploratório utilizando
Data Warehouse. Produção. Vol. 17, n.2, pp. 343-353, 2007.
FREITAS FILHO, P. J. Introdução à modelagem e simulação de sistemas. Florianópolis: Visual Books. 2ª ed.
2008.
HERER, Y. T. & MASIN, M. Mathematical programming formulation of CONWIP based production lines and
relationships to MRP. INT. J. PROD. RES. Vol. 35, n. 4, pp. 1067-1076, 1997.
KELTON, W. D.; SADOWSKI, R. P. & SADOWSKI, D.A. Simulation with Arena. 2nd ed., London:
McGraw-Hill, 2002.
LAW, A. M. & KELTON, W. D. Simulation Modeling & Analysis. New York: McGraw- Hill, 1994.
MESQUITA, M. A. & CASTRO, R. L. Análise das práticas de planejamento e controle da produção em
fornecedores da cadeia automotiva brasileira. Gestão & Produção. Vol. 15, n.1, pp. 32-42, 2008.
NUNES, D. M.; MELO, P. A. C. & NIGRO, I. S. C. Planejamento, Programação e Controle da Produção: O
uso da Simulação do Preactor em uma Indústria de Alimentos. In: Encontro Nacional de Engenharia de
Produção, XXIX ENEGEP, 2009, Salvador-BA. Anais... Salvador, 2009.
OVALLE, A. O. R. & MARQUEZ, B. A. C. Exploring the utilization of a CONWIP system for supply chain
management: a comparison with fully integrated supply chains. Int. J. Production Economics. Vol. 83, pp. 195215, 2003.
SATOLO, E. G. Modelo de Simulação aplicado ao conceito da Produção Enxuta no ensino de Engenharia de
Produção. In: Encontro Nacional de Engenharia de Produção, XXXI ENEGEP, 2011, Belo Horizonte-MG.
Anais... Belo Horizonte, 20011.
SILVA, L. M. F.; PINTO, M. G. & SUBRAMANIAN, A. Utilizando o software Arena como ferramenta de
apoio ao ensino em engenharia de produção. In.: Encontro Nacional de Engenharia de Produção, XXVII
ENEGEP, 2007, Foz do Iguaçu-PR. Anais... Foz do Iguaçu, 20007.
SIPPER, D. & BULFIN JR, R. L. Production: Planning, Control, and Integration. New York, USA: McGrawHill, 1998.
12
XXXII ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO
Desenvolvimento Sustentável e Responsabilidade Social: As Contribuições da Engenharia de Produção
Bento Gonçalves, RS, Brasil, 15 a 18 de outubro de 2012.
SOUZA, F. B.; RENTES, A. F. & AGOSTINHO, O. L. A interdependência entre sistemas de controle de
produção e critérios de alocação de capacidades. Gestão & Produção. Vol. 9, n. 2, pp. 215 – 233,
2002.
SPEARMAN, M. L.; WOODRUFF, D. L. & HOPP, W. J. CONWIP – a pull alternative to Kanban.
International Journal of Production Research. Vol. 28, n. 5, pp. 879-894, 1990.
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