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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/33628
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.creator | Sato, Bruno Goulart | - |
dc.creator | Gasques, Willian Mesquita | - |
dc.date.accessioned | 2024-03-15T14:56:09Z | - |
dc.date.available | 2024-03-15T14:56:09Z | - |
dc.date.issued | 2023-11-27 | - |
dc.identifier.citation | SATO, Bruno Goulart; GASQUES, Willian Mesquita. Aplicação da curva de aprendizado e esquecimento no planejamento e programação da produção em uma indústria metalúrgica. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Produção) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Londrina, 2023. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/33628 | - |
dc.description.abstract | The learning curve, essential in management and production, visually represents the temporal relationship with performance in a task. This study aims to broaden understanding by incorporating forgetting, a dimension scarcely explored in previous studies. The inherent complexity in production planning and control results from the interaction of various variables throughout the production process. With the purpose of reaffirming the LFRCM model to enhance support for Production Planning and Control (PPC), this research proposes the application of the model, integrating the concepts of learning, forgetting, and relearning, within a metallurgical industry. The LFRCM model, through learning and forgetting, establishes post-interruption production times by applying the principle of relearning. The results demonstrate that LFRCM emerges as a reliable tool, enabling PPC to conduct more efficient resource management, promoting operational optimization. The inclusion of forgetting as a relevant variable provides a broader view of temporal dynamics, contributing to improved operational efficiency in complex industrial environments. This integrated approach to operational knowledge management substantially contributes to theoretical and practical advancements in the field of PPC. | pt_BR |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | pt_BR |
dc.rights | openAccess | pt_BR |
dc.rights | Attribution 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | * |
dc.subject | Curva, Aprendizado (Engenharia de Produção) | pt_BR |
dc.subject | Indústrias metalúrgicas | pt_BR |
dc.subject | Controle de processo - Métodos estatísticos | pt_BR |
dc.subject | Curve, Learning (Industrial engineering) | pt_BR |
dc.subject | Metalworking industries | pt_BR |
dc.subject | Process control - Statistical methods | pt_BR |
dc.title | Aplicação da curva de aprendizado e esquecimento no planejamento e programação da produção em uma indústria metalúrgica | pt_BR |
dc.title.alternative | Application of the learning and forgetting curve in the planning and scheduling of production in a metallurgical industry | pt_BR |
dc.type | bachelorThesis | pt_BR |
dc.description.resumo | A curva de aprendizado, fundamental na gestão e produção, visualmente representa a relação temporal com o desempenho em uma tarefa. Este estudo busca ampliar a compreensão ao incorporar o esquecimento, uma dimensão pouco explorada em estudos anteriores. A complexidade inerente ao planejamento e controle da produção resulta da interação de diversas variáveis ao longo do processo produtivo. Com o propósito de revalidar o modelo LFRCM para aprimorar o auxílio ao Planejamento e Controle da Produção (PCP), esta pesquisa propõe a aplicação do modelo, integrando os conceitos de aprendizagem, esquecimento e reaprendizagem, em uma indústria metalúrgica. O modelo LFRCM, por meio do aprendizado e esquecimento, estabelece os tempos de produção pós-interrupção ao aplicar o princípio de reaprendizado. Os resultados evidenciam que o LFRCM emerge como uma ferramenta confiável, capacitando o PCP a realizar uma gestão mais eficiente de recursos, promovendo a otimização operacional. A inclusão do esquecimento como variável relevante proporciona uma visão mais abrangente das dinâmicas temporais, contribuindo para a melhoria da eficiência operacional em ambientes industriais complexos. Esse enfoque integrado na gestão do conhecimento operacional contribui substancialmente para o avanço teórico e prático no campo do PCP. | pt_BR |
dc.degree.local | Londrina | pt_BR |
dc.publisher.local | Londrina | pt_BR |
dc.contributor.advisor1 | Ferreira, José Ângelo | - |
dc.contributor.advisor-co1 | Valmorbida, Edson Luiz | - |
dc.contributor.referee1 | Ferreira, José Angelo | - |
dc.contributor.referee2 | Quintilhano, Silvana Rodrigues | - |
dc.contributor.referee3 | Tondato, Rogério | - |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.program | Engenharia de Produção | pt_BR |
dc.publisher.initials | UTFPR | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO | pt_BR |
Aparece nas coleções: | LD - Engenharia de Produção |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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