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XXVI ENEGEP - Fortaleza, CE, Brasil, 9 a 11 de Outubro de 2006 
 
 
 
 
1 ENEGEP 2006 ABEPRO 
 
Aumento de Produtividade em uma Linha de Montagem de Chassis 
Automotivos Através da Simulação Computacional 
Alexandre Ferreira de Pinho (UNIFEI) pinho@unifei.edu.br 
Fabiano Leal (UNIFEI) fleal@unifei.edu.br 
José Arnaldo Barra Montevechi (UNIFEI) montevechi@unifei.edu.br 
Fernando Augusto da Silva Marins (FEG/UNESP) fmarins@feg.unesp.br 
Sílvia Maria Santana Mapa (UNIFEI) silvinhamapa@yahoo.com.br 
Mario José Coura Ribeiro (UNIFEI) mario.coura@terra.com.br 
Resumo 
Amplamente utilizada em sistemas de manufatura, a simulação é uma ferramenta capaz de 
fornecer resultados para uma análise mais elaborada a respeito da dinâmica do sistema. O 
objetivo deste artigo é, com a ajuda da simulação, propor mudanças em uma linha de 
montagem automotiva e simular seus efeitos, a fim de aumentar a produtividade média de 
chassis. A metodologia de condução desta pesquisa adotada neste trabalho é a Empírica 
Normativa. Assim sendo, foi construído o modelo conceitual do sistema, através de mapa de 
processo, seguido de sua validação. A partir de então, foi implementado o modelo 
computacional, utilizando-se o software ProModel®, que foi também validado. Após a 
simulação do modelo e análise dos resultados, foi feita uma proposta de melhoria capaz de 
aumentar a produtividade da linha de montagem em questão. 
Palavras chaves: Simulação de Eventos Discretos, Produtividade, Linhas de Montagem. 
1. Introdução 
Segundo LIM e ZHANG (2003), o mercado mundial tornou-se muito dinâmico e turbulento, 
requerendo dos sistemas de manufatura respostas rápidas e flexibilidade para mudanças de 
cenários por parte do cliente. Desta forma, é fundamental que a empresa possua estratégias de 
controle da manufatura e da programação da produção, que possibilitem uma resposta ágil e 
eficaz ao cliente, sem dar espaço ao concorrente. 
DUARTE (2003) afirma que a empresa terá que prever a movimentação do mercado e avaliar 
a sua situação atual contra a possível situação futura, e estar preparada para dar uma resposta 
rápida ao mercado. Para tal, é necessário responder a duas perguntas: “Quando teremos que 
nos reorganizar?” e “Como teremos de fazer essa reorganização?”. 
A simulação computacional é uma ferramenta que auxilia nestas respostas, representado os 
diversos meios e recursos da produção ou do sistema como um todo, e gerando informações 
que auxiliam na tomada de decisões sobre “o que” e “quando” fazer interferências no sistema 
(HARRELL et al., 2000). 
Segundo SILVA (2005), a simulação computacional, que vem a ser a representação de um 
sistema pela modelagem feita em computador, possibilita a análise de sistemas complexos, 
respondendo questões do tipo “what if” (“O que aconteceria se”). Assim, segundo PIDD 
(1998), para sistemas dinâmicos, complexos e com componentes interativos, como os 
sistemas de manufatura, a simulação computacional é uma ferramenta bastante adequada. 
BANKS et al. (2005) afirma que o maior benefício da utilização da simulação em ambientes 
manufatureiros é a possibilidade de obter uma visão geral (macro) do efeito de uma pequena 
mudança (micro) no sistema. O mesmo autor cita alguns benefícios da simulação: 
 
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− Aumento de produtividade (peças produzidas por unidade de tempo); 
− Redução do tempo que as peças ficam no sistema (tempo de atravessamento); 
− Redução dos estoques em processo; 
− Aumento das taxas de utilização de equipamentos e funcionários; 
− Aumento das entregas on-time dos produtos aos clientes; 
− Redução das necessidades de capital; 
− Garantir que o projeto do sistema proposto vai operar conforme o esperado; 
− As informações agregadas na construção do modelo de simulação promoverão um maior 
entendimento do sistema; 
− Os modelos de simulação freqüentemente fazem com que seus projetistas pensem sobre 
certos assuntos (tais como sistema de controle) mais cedo do que o normal. 
O objetivo deste trabalho é verificar a possibilidade de aumento na produtividade de uma 
linha de montagem de chassis automotivos. Atualmente a produtividade média da linha em 
questão é de 175 chassis por turnos de produção. 
2. Metodologia de Pesquisa 
Segundo SILVA e MENESES (2001) a metodologia de pesquisa utilizada neste trabalho é de 
natureza Aplicada, de abordagem Qualitativa, de objetivos Exploratórios e procedimentos 
técnicos baseados na Simulação. De natureza aplicada, pois objetiva gerar conhecimentos 
para aplicação prática e dirigidos a aplicações de problemas específicos. De abordagem 
Qualitativa, pois considera que tudo pode ser quantificável, o que significa traduzir em 
números opiniões e informações para classificá-las e analisá-las. De objetivos exploratórios, 
pois envolve levantamento bibliográfico e entrevistas com pessoas que tiveram experiências 
práticas com o problema pesquisado. De procedimentos técnicos baseados na simulação, pois 
segundo BERTRAND E FRANSOO (2002), a simulação deve ser usada quando se deseja 
prever o efeito de mudanças no sistema ou avaliar seu desempenho ou comportamento. É 
utilizada na resolução de problemas reais, durante o gerenciamento de operações, que envolve 
processos de projeto, planejamento, controle e operação, seja em indústrias de manufatura ou 
de serviços. 
Segundo BERTRAND e FRANSOO (2002), a metodologia de condução de desenvolvimento 
deste trabalho é baseada em pesquisas do tipo Empírica Normativa, pois todo o ciclo 
(Conceitualização, Modelagem, Modelo de Solução e Implementação) mostrado na Figura 1, 
a seguir, foi desenvolvido. 
Na fase de Conceitualização, foi realizado o mapeamento de processo da linha de produção 
em questão e o levantamento das variáveis pertinentes ao problema, tais como: número de 
peças produzidas, demanda média diária, número de operadores, etc. Na fase de Modelagem, 
foram definidas as relações causais entre as variáveis, as origens de aleatoriedade e as 
medidas de performance utilizadas. Ao final da fase de Modelagem aplicou-se a etapa de 
Validação do modelo científico. Na fase de Modelo de Solução, foi realizado a construção do 
modelo computacional no software ProModel
�
, sendo que este modelo garantiu a resolução 
dos processos e as regras matemáticas definidas nas fases anteriores. Ao final da fase de 
Modelo de Solução aplicou-se a etapa de Feed Back, para garantir que não ocorressem erros 
nas regras matemáticas definidas. Na fase de Implementação, os resultados alcançados com 
este trabalho foram apresentados aos gestores da linha de produção em questão. 
 
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Figura 1 – Metodologia de condução de pesquisa em simulação (MITROFF et. al., 1974). 
3. A Simulação na Manufatura 
Simulação, segundo Longman Dictionary of Contemporany English (2000), é uma atividade 
ou situação que reproduz uma condição real, mas tem uma aparência realística, sendo usada 
para testar qualquer coisa. Segundo HARRELL et al. (2000) e LAW e KELTON (1991), 
simulação é a imitação de um sistema real, modelado em computador, para avaliação e 
melhoria de seu desempenho. Ou seja, simulação é a importação da realidade para um 
ambiente controlado onde se pode estudar o comportamento do mesmo, sob diversas 
condições, sem riscos físicos e/ou grandes custos envolvidos. BANKS (2000) afirma que a 
simulação envolve a criação de uma história artificial da realidade e, com base nesta história 
artificial, são realizadas observações e inferências nas características de operação do sistema 
real representado. 
A simulação não é uma ferramenta mágica que substitui o trabalho de interpretação humano, 
mas sim uma ferramenta poderosa, capaz de fornecer resultados parauma análise mais 
elaborada a respeito da dinâmica do sistema. Desta maneira, a simulação permite uma 
interpretação mais profunda e abrangente do sistema estudado (DUARTE, 2003). 
O’KANE et al. (2000) afirmam que a simulação tem se tornado uma das técnicas mais 
populares para se analisar problemas complexos em ambientes da manufatura. Segundo 
BANKS et al. (2005), a simulação é uma das ferramentas mais amplamente utilizada em 
sistemas de manufatura do que em qualquer outra área. Algumas razões podem ser 
enumeradas: 
− O aumento da produtividade e qualidade na indústria é um resultado direto da automação. 
Como os sistemas de automação são cada vez mais complexos, estes só podem ser 
analisados pela simulação; 
− Os custos de equipamentos e instalações são enormes; 
− Os custos dos computadores estão cada vez mais baixos e mais rápidos; 
− Melhorias nos softwares de simulação (interface gráfica) reduziram o tempo de 
desenvolvimento de modelos de simulação; 
 
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− A disponibilidade de animação resultou em maior compreensão e utilização dos gestores 
da manufatura. 
4. O Modelo Conceitual 
O objeto de estudo deste trabalho é uma linha de montagem de chassis de uma empresa do 
setor automotivo. A Figura 2 mostra o mapa de processo da linha de montagem em questão. 
 
Figura 2 – Mapa de Processo da Linha de Chassis 
Cabe ressaltar que o mapeamento de processo foi de vital importância para o entendimento da 
linha de produção, uma vez que esta ferramenta possibilita visualizar a seqüência de 
atividades necessárias para a fabricação dos chassis. Com a seqüência de atividades definidas, 
o levantamento das informações sobre cada estágio de produção tornou-se mais simples. 
Nota-se que é necessário que a longarina, matéria-prima do chassi, atravesse sete estágios de 
produção para se obter o produto final (chassi). São nesses estágios que ocorrem as operações, 
ou seja, as atividades que agregam valor ao produto. 
A seguir, tem-se um resumo descritivo das operações realizadas em cada um dos estágios de 
montagem da Linha de Chassis em questão. Nota-se que existem 7 famílias distintas de 
chassis, designadas por: 7/8, 13/15, 17, 18, 6x2, 26 e ônibus. 
1º Estágio 
− Posicionamento manual das Longarinas LE/LD sobre a mesa com Roletes; 
− Posicionamento manual de Travessas sobre as Longarinas. 
2º Estágio 
− Fechamento manual do quadro: Fixar elementos de fixação (Parafuso, Porca e Arruela) 
manualmente para posicionar Suportes e Travessas nas Longarinas LE/LD; 
 
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− Aperto do Suporte Limitador da Cabine ("Cezinho") utilizando apertadeira Pneumática - 
somente para os modelos 7/8 toneladas. 
 
3º Estágio 
− Pilotagem das Longarinas LE/LD (modelos Médios/Pesados e Ônibus) para garantir o 
alinhamento do quadro de Chassis; 
− Pilotagem dos Suportes Dianteiro da Mola Dianteira e Dianteiro da Mola Traseira para 
garantir a concentricidade entre os centros dos furos dos Suportes LE e LD; 
− Pilotagem do Suporte Frontal da Suspensão Pneumática para garantir a concentricidade 
entre os centros dos furos dos Suportes LE e LD; 
− Fechamento do Quadro: Aperto de Parafusos de Suportes e Travessas com Apertadeira 
Elétrica; Aperto de Parafusos de Suportes com Apertadeira Pneumática; 
− Rebitagem da Travessa do Reboque e do Suporte Dianteiro da Mola Dianteira LE/LD. 
4º Estágio 
− Pilotagem dos Suportes Dianteiro e Traseiro do Motor - somente para modelos Médios e 
Pesados. 
− Fechamento do Quadro: Aperto de Parafusos de Suportes e Travessas com Apertadeira 
Elétrica; Aperto de Parafusos de Suportes e Travessas com Apertadeira Pneumática; 
Rebitagem de Travessas e Suportes; 
− Pilotagem das Longarinas LE/LD - somente para modelos 7/8 Ton. 
5º Estágio 
− Fechamento do Quadro: Aperto de Parafusos de Suportes e Travessas com Apertadeira 
Elétrica; Aperto de Parafusos de Suportes e Travessas com Apertadeira Pneumática; 
Rebitagem de Suportes; 
− Pilotagem Deck-Motor para Chassis Eletrônicos; 
− Limpeza dos Chassis e Gravação do nº Série do Chassi. 
6º Estágio 
− Pintura TOP-COAT dos Chassis. 
7º Estágio 
− Embalagem dos Chassis. 
5. Desenvolvimento do Modelo Computacional 
A programação foi realizada de forma compatível com os requisitos do software de simulação 
ProModel®, versão 6.0.20. Este software foi escolhido por possuir um ambiente agradável ao 
usuário, além de permitir a elaboração de animações gráficas que auxiliam no processo de 
confecção, validação e apresentação do modelo. 
Os elementos básicos da modelagem utilizados neste artigo são: “entities” (entidades), 
“locations” (local/equipamento). Estes comandos podem ser acessados a partir do menu 
“Built” (construção), onde estão também os comandos “arrivals” (chegadas), “processing” 
 
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(processamento), “shifts” (turnos), “variables” (variáveis) e “attributes” (atributos), utilizados 
na construção do modelo computacional. 
A seguir, serão descritos cada um dos elementos e comandos citados anteriormente. 
− Entities: objetivando a redução do tempo de processamento da simulação, foram utilizadas 
apenas duas entidades para representar as sete famílias distintas de chassis. 
− Locations: são utilizadas oito estações para os diferentes estágios de produção. 
− Arrivals: existe uma única entrada de matéria-prima, localizada no estoque inicial. Esta 
entrada no sistema obedece a uma distribuição de probabilidades, que contem a 
porcentagem de longarinas de cada família que chegam ao estoque inicial. Estes dados 
foram observados em oito dias de programação da produção. 
− Processing: nesta fase, é colocado o fluxo de operações ao qual o processo está submetido. 
A seqüência de operações pode ser vista no mapa de processo da linha de montagem 
(Figura 2). Cada uma das operações consome determinado tempo, também especificado 
como uma operação do processo. 
− Shifts: para rodar a simulação, o modelo utiliza dois turnos de trabalho, cada um deles 
composto por oito horas. Estes turnos foram definidos para simular durante oito dias. 
− Variables: foram utilizadas oito variáveis na formulação do modelo. Estas variáveis têm 
por finalidade medir a produção de cada uma das sete famílias de chassis, e também a 
produção total. 
− Attributes: foi utilizado um atributo para especificar o tipo de longarina que entra no 
sistema, obedecendo à distribuição de probabilidades pré-definida. 
A Figura 3 a seguir ilustra a representação do modelo computacional no ProModel®, descrito 
anteriormente. 
 
Figura 3 – Modelo Computacional 
A Figura 4 mostra graficamente os percentuais para operação e bloqueio para o modelo 
computacional. A taxa de produção para o período de análise, obtida através do modelo 
computacional, com 5 replicações, foi de 1152 chassis. 
 
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A produção real durante este mesmo período foi de 1098 chassis. Levando em consideração 
que existe uma distribuição estatística associada com cada tempo de operação, pode-se 
afirmar que a taxa de produção obtida condiz com a realidade da empresa. 
 
Figura 4 – Resultado gráfico do modelo computacional 
6. Validação e Verificação do Modelo 
A fim de se obter um modelo final correto, é necessário que seja feito a validação do modelo 
de simulação. Um modelo deve ser desenvolvido para determinado propósito e sua validação 
diz respeito ao atendimento deste propósito. Neste trabalho, a validação e verificação do 
modelo serão observadas pelos próprios membros do time de desenvolvimento,que inclui um 
usuário do modelo. 
Segundo SARGENT (2004), a validação do modelo conceitual determina se as teorias e 
suposições do modelo conceitual estão de acordo com o sistema real, e se o modelo 
representativo do problema está razoável com os propósitos da simulação. No modelo 
proposto, para desenvolvimento do modelo conceitual, foi construído o mapa de processo da 
linha de montagem de chassis em questão. O mesmo foi validado pelo usuário do sistema, que 
possui o conhecimento do processo, confirmando que o modelo é razoável ao seu propósito. 
A verificação do modelo computacional assegura que a implementação e a programação 
computacional do modelo estão corretas, e requer que as variáveis de saída do modelo sejam 
identificadas e que seja especificada sua precisão com relação ao sistema real. Primeiramente, 
esta verificação foi estabelecida pela animação do modelo, na qual seu comportamento 
operacional é mostrado graficamente, no decorrer do tempo. Além disto, foi executada a 
verificação do modelo computacional através de gráfico operacional, cuja variável analisada 
foi o nível de produção total, observada de acordo com os dados da programação da produção 
coletados em determinado período de tempo. A validação operacional determina se o 
comportamento das respostas ou saídas do modelo tem precisão suficiente para seus 
propósitos, o que foi confirmada pelo usuário do modelo de simulação. 
 
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7. Proposta de Melhoria 
Conforme observado anteriormente na figura 4, os estágios de 1 a 5 da linha de montagem do 
chassi possuem alto nível de utilização, desta forma, decidiu-se criar uma nova estação de 
trabalho denominada Estágio 5A. Cabe ressaltar que havia espaço disponível na linha para a 
criação desse novo estágio de produção. 
Este novo estágio engloba algumas das operações dos 5 estágios anteriores, e por 
conseqüência reduzindo o tempo gasto pelo chassi em cada um desses cinco estágios. É 
importante mencionar que as atividades deslocadas de um estágio para outro não possuíam 
relação de interdependência, ou seja, podem ser executadas a qualquer momento do processo 
produtivo. 
Com esta nova proposta de melhoria foi possível um aumento em torno de 10% na produção 
total do turno. 
8. Conclusões 
O objetivo deste trabalho era verificar a viabilidade de aumentar a produtividade média de 
chassis por turno de produção em uma linha de montagem de chassis automotivos. Mostrou-
se que com a inclusão de um novo estágio de produção e com conseqüente remanejamento 
das atividades além de um efetivo balanceamento na linha de montagem, tal objetivo pôde ser 
alcançado. 
Cabe ressaltar, também, que o mapeamento de processo, desenvolvido no início das 
atividades de análise da linha, foi essencial para a etapa de levantamento de dados e 
compreensão da linha de produção, uma vez que o mapeamento possibilita visualizar as 
seqüências de atividades necessárias para a fabricação dos chassis. 
Desta forma, pode-se afirmar que o mapeamento de processo é um procedimento essencial 
para a construção do modelo computacional, uma vez que as informações pertinentes de cada 
um dos estágios de produção são efetivamente evidenciadas por esta ferramenta. 
 
Referências 
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22, n. 02, p. 241-264, 2002. 
DUARTE, R. N. Simulação computacional: Análise de uma célula de manufatura em lotes do setor de auto-
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Produção, Itajubá, MG, UNIFEI, 2003. 
HARREL, C. R.; GHOSH, B. K.; BOWDEN, R. Simulation Using Promodel. McGraw-Hill, 2000. 
LAW, A. & KELTON, D. Simulation modeling and analysis. New York, McGraw-Hill, 1991. 
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O’KANE, J. F.; SPENCELEY, J. R. & TAYLOR, R. Simulation as an essential tool for advanced 
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PIDD, M. Modelagem empresarial. Porto Alegre: Bookman, 1998. 
SARGENT, R. G. Validation and Verification of Simulation Models. Proceedings of the 2004 Winter 
Simulation Conference. R .G. Ingalls, M. D. Rossetti, J. S. Smith, and B. A. Peters, 2004. 
SILVA, W. A. Otimização de Parâmetros da Gestão Baseada em Atividades Aplicada em uma Célula de 
Manufatura. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) Programa de Pós-Graduação em Engenharia de 
Produção, Itajubá, MG, UNIFEI, 2005.