Balanceamento de linhas de montagem e melhoria e padronização do processo de setup

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Martins , Filipa Frias
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10773/27499
Resumo: O presente relatório descreve um projeto de melhoria desenvolvido em células de montagem de Estruturas, na empresa OLI – Sistemas Sanitários, S.A. O problema identificado nestas células, consistia na existência de um tempo de setup superior ao definido como padrão. Desta forma, o principal objetivo era a redução de tempos de setup. Numa fase inicial, foi realizada uma análise aprofundada ao processo de setup para compreender as causas do problema identificado, concluindo-se que existiam muitos desperdícios inerentes ao processo, assim como uma grande variabilidade na forma de atuar dos operadores, uma vez que não existia um padrão de trabalho. Para atingir o objetivo final e atuar nestas causas foram aplicadas ferramentas Lean, como a metodologia SMED, os 5S e o Standard Work. Foi, também, realizado o balanceamento da linha de montagem para um tipo de produto, de forma a poder constituir um standard de setup que fosse aplicável a grande parte das trocas. O balanceamento permitia ganhos significativos. Para encontrar um standard ideal, com a afetação ótima das tarefas aos operadores construiu-se um modelo de programação linear, com o objetivo de reduzir distâncias percorridas e tempo de setup. Através do output obtido chegou-se a um standard não tão favorável comparativamente ao criado manualmente. As razões para tal devem-se sobretudo ao facto de um modelo teórico ser incapaz de introduzir todas as variáveis aleatórias presentes num chão de fábrica, como por exemplo, facilidades de execução de tarefas. No entanto, um resultado otimizado é sempre uma base inicial de trabalho eficaz para posterior adaptação para o terreno. Em geral, os resultados obtidos após aplicação das melhorias revelaram uma redução de 41% do tempo de setup, comparativamente com o inicial e uma redução de variabilidade desses tempos. Qualitativamente, as medidas adotadas permitiram obter um setup mais estável e mais previsível.
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