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dc.creatorPinto, Andrei Ferreira-
dc.date.accessioned2018-08-31T19:06:00Z-
dc.date.available2018-08-31T19:06:00Z-
dc.date.issued2018-03-28-
dc.identifier.citationPINTO, Andrei Ferreira. Modelagem e simulação de eventos discretos de uma linha de produção de insumos para diagnósticos. 2018. 124 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Biomédica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2018.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/3388-
dc.description.abstractThe dynamic and highly competitive scenario generated by the rapid development of the global molecular diagnostics market has been pushing companies toward the expansion of their activities and remodelling their growth strategies. However, the high risk associated with investments in manufacturing infrastructure requires prudence and accurate planning in order to succeed in medium and long terms. Systems modelling and computer simulation play an important role in reducing this risk, as it allows experimentation of countless system configurations and complete analysis on the effects of modifications in existent facilities without requiring changes in the real system. The present study describes the construction and validation of a discrete event simulation model representing the part of the Molecular Biology Institute of Paraná facility responsible for manufacturing HIV/HCV NAT and HBV NAT amplification modules for in vitro diagnosis of HIV, hepatitis B and hepatitis C infections. The virtual model intends to predict the facility maximum capacity in different configurations. The model validation was based on the comparison between simulated performances and real data extracted from 29 production dossiers related to each of the five processes considered, indicating less than 10% deviation in total process time in all cases. Furthermore, the capacity analysis revealed maximum monthly production of 7667 modules adopting two manufacturing periods (four hours each) per day, whereas a single six hours manufacturing cycle per day indicated capacity of 6667 modules per month. Thus, both manufacturing schemes are able to reach production volumes considerably higher than the national demand: 263% higher in the four hours arrangement and 216% in the six hours proposal. The results found in this thesis suggest possibilities of meeting larger production demands or including new processes in the facility without affecting the supply of well-established processes.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectSistemas de tempo discreto - Métodos de simulaçãopt_BR
dc.subjectCapacidade Industrial - Modelos matemáticospt_BR
dc.subjectAdministração da produçãopt_BR
dc.subjectProcesso decisóriopt_BR
dc.subjectDiagnóstico molecularpt_BR
dc.subjectMétodos de simulaçãopt_BR
dc.subjectEngenharia Biomédicapt_BR
dc.subjectDiscrete-time systems - Simulation methodspt_BR
dc.subjectIndustrial capacity - Mathematical modelspt_BR
dc.subjectProduction managementpt_BR
dc.subjectDecision makingpt_BR
dc.subjectMolecular diagnosispt_BR
dc.subjectSimulation methodspt_BR
dc.subjectBiomedical engineeringpt_BR
dc.titleModelagem e simulação de eventos discretos de uma linha de produção de insumos para diagnósticospt_BR
dc.title.alternativeModelling and discrete event simulation of a diagnostics manufacturing facilitypt_BR
dc.typemasterThesispt_BR
dc.description.resumoO cenário dinâmico e altamente competitivo gerado pelo acentuado desenvolvimento do mercado global de diagnósticos moleculares tem pressionado instituições em direção à expansão de atividades e remodelado suas estratégias de crescimento. Os altos riscos associados a investimentos em infraestrutura produtiva, no entanto, exigem prudência e planejamento certeiro para sucesso a médio e longo prazos. A modelagem e simulação computadorizada desempenha um importante papel na redução desses riscos, já que permite a experimentação de incontáveis configurações do sistema e análises completas sobre efeitos de alterações em estruturas já existentes sem que haja necessidade de alterações nos sistemas reais. O presente trabalho descreve a construção de um modelo piloto de simulação de eventos discretos representando a parte da planta de produção do Instituto de Biologia Molecular do Paraná responsável pela manufatura do módulo de amplificação dos kits NAT HIV/HCV e NAT HBV para diagnósticos in vitro de infecções por HIV, hepatite B e hepatite C. O modelo virtual tem como objetivo fornecer uma base inicial de avaliação da capacidade máxima da linha em cenários variados, sendo validado a partir da comparação entre o desempenho simulado e registros contidos em 29 dossiês reais de produção referentes a cada um dos cinco processos produtivos analisados, indicando desvios de menos de 10% nos tempos de processo em todos os casos. A análise de capacidade, por sua vez, revelou a produção máxima mensal de 7667 módulos adotando dois períodos diários de manufatura (quatro horas cada), enquanto um ciclo único de seis horas diárias indicou capacidade mensal de 6667 módulos por mês. Ambos os esquemas de produção, portanto, possibilitam volumes de produção consideravelmente superiores à demanda nacional: 263% superior na jornada de quatro horas e 216% superior no caso da proposta de seis horas. Os resultados apresentados nesta dissertação sugerem a possibilidade de atendimento de maiores demandas de produção e/ou inclusão de novos processos na linha sem que o fornecimento dos insumos já bem estabelecidos seja afetado.pt_BR
dc.degree.localCuritibapt_BR
dc.publisher.localCuritibapt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/4541013859414157pt_BR
dc.contributor.advisor1Stebel, Sergio Leandro-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8340523025399467pt_BR
dc.contributor.referee1Stebel, Sergio Leandro-
dc.contributor.referee2Loch, Gustavo Valentim-
dc.contributor.referee3Sato, Gilson Yukio-
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Biomédicapt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICA::BIOENGENHARIA::PROCESSAMENTO DE SINAIS BIOLOGICOSpt_BR
dc.subject.capesEngenharia Biomédicapt_BR
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