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) [email protected] Nayara Oliveira Sudario Diniz (UFG-CAC) [email protected] Stella Jacyszyn Bachega (UFG-CAC) [email protected] 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. 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. 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 2 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. 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. 3 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. 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; 4 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. - 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. 5 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. 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. 6 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. 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 7 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. 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. 8 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. 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. 9 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. 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). 10 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. 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. 11 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. 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. 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