Medição do inventário em processo e tempo de atravessamento em manufatura por modelagem em redes de Petri e diagrama de resultados Measurement of work-in-process and manufacturing leadtime by Petri nets modeling and throughput diagram

• Main Authors: Tiago Facchin, Miguel Afonso Sellitto
• Format: Article
• Language: Portuguese
• Published: Universidade Federal de São Carlos 2008-08-01
• Series: Gestão & Produção
• Subjects: Redes de Petri em manufatura; Filas em manufatura; Medição de inventário em processo; Medição de tempo de atravessamento; Simulação da manufatura; Petri nets in manufacturing; Queues in manufacturing; Work-in-process measurement; Leadtime measurement; Simulation in manufacturing
• Online Access: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0104-530X2008000200008
• ISSN: 0104-530X; 1806-9649

Este artigo apresenta um método para a medição de inventário em processo e tempo de atravessamento em um sistema de manufatura. O método consiste em modelar a manufatura por redes de Petri, simular o modelo em computador, alimentando-o com a situação de carga inicial dos processos e com um plano de produção, obtendo os momentos simulados de conclusão de cada ordem do plano. Após este procedimento, com o uso do diagrama de resultados e da fórmula do funil, calcula-se o valor médio simulado de inventário em processo que o plano produzirá na manufatura. Ao fim, faz-se uma discussão na qual explora-se como os resultados do método podem ser úteis em decisões de gestão, envolvendo o inventário admitido, pulmões e restrições da manufatura.<br>This paper presents a method to measure work-in-process and leadtime in a manufacturing system. The method consists of modeling manufacturing by Petri nets, providing as input for the model the initial load of the process and a production plan, running it and obtaining from the simulation the moments of completion of the orders. Using the throughput diagram and the funnel formula, we then calculate the mean simulated value of the work-in-process that the plan will produce in the manufacturing system. Finally, we discuss how the results can be used to underpin management decisions on issues such as actual work-in-process, buffers and manufacturing constraints.