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Aplicação de balanceamento de linha otimizado considerando previsão de demanda e redes neurais artificiais

2023; UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA; Volume: 22; Issue: 2 Linguagem: Português

10.14488/1676-1901.v22i2.4734

1676-1901

Nathalia Tessari Moraes, Leandro Luís Corso,

Academic Research in Diverse Fields

Ter um modelo de balanceamento de linha vinculado às oscilações de demanda pode contribuir diretamente na tão importante redução de custos atrelados à manufatura. Com as organizações sofrendo cada vez mais transformações e confrontando-se com elevada competitividade, é imprescindível adotar métodos quantitativos e processos otimizados que garantam maior eficiência no gerenciamento de recursos. Antever o comportamento do mercado não é uma tarefa simples, principalmente quando há alta variabilidade de demanda. Desta forma, é importante considerar modelos matemáticos robustos com configurações otimizadas para que sejam capazes de reconhecer padrões, a fim de predizer o volume de vendas com menor erro possível. Diante disso, foram utilizados os dados históricos de vendas dos cinco principais produtos de uma multinacional, aqueles que representam maior lucro, e foram calculadas as demandas por meio dos modelos de média móvel, suavização exponencial, Box-Jenkins e RNA. Após, com o intuito de escolher o método mais acurado, ou seja, que apresenta o menor erro, foi calculado isoladamente os erros de cada um dos métodos utilizados (RMSE, MAE e MAPE) possibilitando assim a comparação entre eles. Diante do resultado obtido, modelou-se o balanceamento das linhas de montagem em que são produzidos os produtos, calculou-se, por meio de um modelo matemático de programação não linear, o número adequado de funcionários para a demanda prevista, tendo como principal objetivo melhorar a eficiência atual por meio da organização das linhas. Sendo assim, constatou-se que as RNAs representaram maior acurácia para a previsão de demanda e que, em comparação com o atual método utilizado pela empresa, mostrou-se ser um método mais confiável de predição de quantidades para planejamento de recursos. Após, visualizou-se que o método de balanceamento desenvolvido trouxe importantes adequações de recursos acarretando, assim, o aumento na eficiência das linhas de produção em um percentual de 29%, o que se considera bastante satisfatório.