Uso de simulação de eventos discretos para o dimensionamento de frota para colheita e transporte de cana-de-açúcar.
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2009 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
Texto Completo: | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3148/tde-29062009-160037/ |
Resumo: | A produção brasileira de cana-de-açúcar foi de cerca de 426 milhões de toneladas na safra 2006/2007, tendo o estado de São Paulo participado com aproximadamente 264 milhões desse total. Esses valores conferem ao país a posição de maior produtor mundial de cana-de-açúcar, comprovando a importância do setor sucroalcooleiro na economia brasileira. As paradas na indústria açucareira, caracterizadas pela interrupção da produção por falta de matéria-prima, podem afetar negativamente a qualidade do produto final. Para que o abastecimento de cana na moenda seja feito de forma contínua é importante que o dimensionamento da frota para execução das operações de corte, carregamento e transporte (CCT) da cana-de-açúcar, até a entrega dela na usina, seja realizado de forma criteriosa, sob pena de se incorrer em elevado custo operacional. Estas operações podem ser executadas de diversas maneiras, variando parâmetros desde o tipo de corte (corte manual ou mecanizado) como o tipo de equipamento utilizado (carregadoras, colhedoras, tratores-reboque, etc.). Devido à interdependência dos processos, é possível a ocorrência de tempos não produtivos (filas) nos locais de carregamento e descarga, justamente pela quantificação desbalanceada dos recursos ou devido à variabilidade dos tempos de processo. Este trabalho aborda o problema de dimensionamento da frota de equipamentos utilizados no CCT, utilizando-se a técnica de simulação de eventos discretos. Este problema consiste, basicamente, em determinar a quantidade de equipamentos necessários ao cumprimento das operações citadas, de forma a maximizar a produção do sistema como um todo, minimizando o custo operacional. Foi desenvolvido um modelo de simulação que representa com fidelidade as operações de uma usina de cana-de-açúcar com capacidade de moagem de 19.500 t/dia. Investigou-se necessidade de equipamentos frente a diferentes políticas de despacho da frota de caminhões, comparando o despacho estático de conjuntos de caminhões por frente de corte versus despacho Dinâmico; avaliou-se também a adoção de sistema drop and hook (D&H) para as composições de transporte. O modelo desenvolvido foi capaz de mostrar como as decisões logísticas afetam a produtividade da frota e, conseqüentemente, o custo do sistema. O cenário com despacho dinâmico e sem adoção de D&H apresentou o melhor resultado de custo operacional. Os resultados indicaram também que a adoção de reboques reserva na lavoura é economicamente viável. Como o modelo é bastante flexível quanto às configurações de cenários, outras combinações de fatores podem ser avaliadas. |
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Uso de simulação de eventos discretos para o dimensionamento de frota para colheita e transporte de cana-de-açúcar.Use of discrete event simulation to the sizing of the harvest and transportation of sugar cane fleet.Cana-de-açúcarDiscrete systems (simulation)LogísticaLogisticsSistemas discretos (simulação)Sugar caneTransportTransportesA produção brasileira de cana-de-açúcar foi de cerca de 426 milhões de toneladas na safra 2006/2007, tendo o estado de São Paulo participado com aproximadamente 264 milhões desse total. Esses valores conferem ao país a posição de maior produtor mundial de cana-de-açúcar, comprovando a importância do setor sucroalcooleiro na economia brasileira. As paradas na indústria açucareira, caracterizadas pela interrupção da produção por falta de matéria-prima, podem afetar negativamente a qualidade do produto final. Para que o abastecimento de cana na moenda seja feito de forma contínua é importante que o dimensionamento da frota para execução das operações de corte, carregamento e transporte (CCT) da cana-de-açúcar, até a entrega dela na usina, seja realizado de forma criteriosa, sob pena de se incorrer em elevado custo operacional. Estas operações podem ser executadas de diversas maneiras, variando parâmetros desde o tipo de corte (corte manual ou mecanizado) como o tipo de equipamento utilizado (carregadoras, colhedoras, tratores-reboque, etc.). Devido à interdependência dos processos, é possível a ocorrência de tempos não produtivos (filas) nos locais de carregamento e descarga, justamente pela quantificação desbalanceada dos recursos ou devido à variabilidade dos tempos de processo. Este trabalho aborda o problema de dimensionamento da frota de equipamentos utilizados no CCT, utilizando-se a técnica de simulação de eventos discretos. Este problema consiste, basicamente, em determinar a quantidade de equipamentos necessários ao cumprimento das operações citadas, de forma a maximizar a produção do sistema como um todo, minimizando o custo operacional. Foi desenvolvido um modelo de simulação que representa com fidelidade as operações de uma usina de cana-de-açúcar com capacidade de moagem de 19.500 t/dia. Investigou-se necessidade de equipamentos frente a diferentes políticas de despacho da frota de caminhões, comparando o despacho estático de conjuntos de caminhões por frente de corte versus despacho Dinâmico; avaliou-se também a adoção de sistema drop and hook (D&H) para as composições de transporte. O modelo desenvolvido foi capaz de mostrar como as decisões logísticas afetam a produtividade da frota e, conseqüentemente, o custo do sistema. O cenário com despacho dinâmico e sem adoção de D&H apresentou o melhor resultado de custo operacional. Os resultados indicaram também que a adoção de reboques reserva na lavoura é economicamente viável. Como o modelo é bastante flexível quanto às configurações de cenários, outras combinações de fatores podem ser avaliadas.The Brazilian production of cane sugar was around 426 million tonnes in the 2006/2007 season, the state of São Paulo participated in about 264 million from that sum. These figures give the country the position of the world\'s largest sugar cane producer , showing the importance of sugar-alcohol section in the Brazilian economy. The halts on the sugar industry, characterized by the interruption of production due to the lack of raw material, may adversely affect the quality of the final product. For the supply of cane in the milling to be done on a continuous way, it is important that the size of the fleet which runs the cutting, loading and transportation of sugar cane (CCT) operations up to its delivery in the mill- is carried out carefully, under penalty of incurring high operational costs. These operations might be implemented in different ways, ranging parameters from the kind of cut (manual or mechanical cutting) as the kind of equipment (loaders, harvesters, tractors, trailers, etc.). Due to the interdependence in the processes, it is possible the occurrence of non-productive time (queues) in place of loading and unloading, due to unbalanced quantifying of resources or due to the variability of time during the process. This paper approaches the problem of the equipment fleet sizing used in the CCT, using the simulation of discrete events technique. This problem consists in determining the necessary amount of equipment to perform the above operations, in order to maximize the production of the system as a whole, minimizing the operational costs. We developed a simulation model that represents with accuracy the operations of a sugar cane plant with a milling capacity of 19,500 ton / day. The need for equipments facing different political dispatch from the fleet of trucks has been investigated, by comparing the dispatch of Static sets of trucks for each cutting front versus dynamic dispatch and the use of drop and hook system (D & H) for the transportation setting. The developed model was able to show how the logistics decisions affect the fleet productivity and, consequently, the cost of the system. The scenario with dynamic dispatch and no D & H use had the best results of operational costs. The results also indicated that the use of backup trailers in farming is economically viable. As the model is quite flexible concerning scenario settings , other combinations of factors can be evaluated.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPBotter, Rui CarlosMundim, João Umbiruçu Campos2009-04-06info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3148/tde-29062009-160037/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2016-07-28T16:09:59Zoai:teses.usp.br:tde-29062009-160037Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212016-07-28T16:09:59Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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A produção brasileira de cana-de-açúcar foi de cerca de 426 milhões de toneladas na safra 2006/2007, tendo o estado de São Paulo participado com aproximadamente 264 milhões desse total. Esses valores conferem ao país a posição de maior produtor mundial de cana-de-açúcar, comprovando a importância do setor sucroalcooleiro na economia brasileira. As paradas na indústria açucareira, caracterizadas pela interrupção da produção por falta de matéria-prima, podem afetar negativamente a qualidade do produto final. Para que o abastecimento de cana na moenda seja feito de forma contínua é importante que o dimensionamento da frota para execução das operações de corte, carregamento e transporte (CCT) da cana-de-açúcar, até a entrega dela na usina, seja realizado de forma criteriosa, sob pena de se incorrer em elevado custo operacional. Estas operações podem ser executadas de diversas maneiras, variando parâmetros desde o tipo de corte (corte manual ou mecanizado) como o tipo de equipamento utilizado (carregadoras, colhedoras, tratores-reboque, etc.). Devido à interdependência dos processos, é possível a ocorrência de tempos não produtivos (filas) nos locais de carregamento e descarga, justamente pela quantificação desbalanceada dos recursos ou devido à variabilidade dos tempos de processo. Este trabalho aborda o problema de dimensionamento da frota de equipamentos utilizados no CCT, utilizando-se a técnica de simulação de eventos discretos. Este problema consiste, basicamente, em determinar a quantidade de equipamentos necessários ao cumprimento das operações citadas, de forma a maximizar a produção do sistema como um todo, minimizando o custo operacional. Foi desenvolvido um modelo de simulação que representa com fidelidade as operações de uma usina de cana-de-açúcar com capacidade de moagem de 19.500 t/dia. Investigou-se necessidade de equipamentos frente a diferentes políticas de despacho da frota de caminhões, comparando o despacho estático de conjuntos de caminhões por frente de corte versus despacho Dinâmico; avaliou-se também a adoção de sistema drop and hook (D&H) para as composições de transporte. O modelo desenvolvido foi capaz de mostrar como as decisões logísticas afetam a produtividade da frota e, conseqüentemente, o custo do sistema. O cenário com despacho dinâmico e sem adoção de D&H apresentou o melhor resultado de custo operacional. Os resultados indicaram também que a adoção de reboques reserva na lavoura é economicamente viável. Como o modelo é bastante flexível quanto às configurações de cenários, outras combinações de fatores podem ser avaliadas. |
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