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Logística interna e otimização de estratégias para abastecimento de linhas de produção
| Name: | Description: | Size: | Format: | |
|---|---|---|---|---|
| 7.08 MB | Adobe PDF |
Authors
Advisor(s)
Abstract(s)
This dissertation addresses the optimization of internal logistics within an automotive
production environment through the development and evaluation of two integrated digital
solutions: a Pick-to-Light system for material picking and a mobile Andon system for real-time
anomaly escalation and recording. The study was conducted at a vehicle assembly plant and
guided by the Design Science Research methodology, which supported a structured process of
problem identification, artifact conceptualization, prototyping, and evaluation. The research
began with the mapping and analysis of current logistics operations, revealing inefficiencies
such as picking errors, inconsistent part documentation, and the absence of a structured
anomaly management system. To respond to these challenges, a prototype was developed
using commercially available software tools, simulating the functional logic of the envisioned
systems. The Pick-to-Light prototype aimed to enhance accuracy, reduce operator cognitive
load, and support line balancing through visual guidance, while the mobile Andon mechanism
enabled immediate support requests and structured anomaly registration. Evaluation of the
prototype demonstrated the practical feasibility of the proposed solutions, although several
technological limitations were identified. Overall, the work validates the potential of leanaligned
digital tools to improve logistics traceability, responsiveness, and standardization, laying
the foundation for future industrial implementation and broader digital transformation.
Esta dissertação tem como objetivo a otimização dos processos logísticos internos numa linha de montagem automóvel, através do desenvolvimento e avaliação de duas soluções digitais: um sistema Pick-to-Light para apoio ao abastecimento de peças à linha de montagem, e um sistema Andon que permita aos operadores logísticos chamar por auxílio em tempo real e o registo estruturado de anomalias. O estudo decorreu na fábrica da Toyota Caetano Portugal, em Ovar, no contexto da produção do modelo Land Cruiser Série 70, e foi conduzido segundo os princípios da metodologia de Design Science Research, que se foca em criar soluções para melhorar processos industriais já existentes. A primeira fase da investigação consistiu na caracterização da realidade operacional logística da empresa, com foco na área de montagem final. Foram identificadas várias ineficiências nos processos, destacando-se: atrasos e erros de picking, documentação standard desatualizada e ausência de mecanismos estruturados para a deteção, escala e registo de anomalias. Estas falhas não só comprometem a fluidez do processo produtivo como também resultam em paragens da linha, com impacto direto na eficiência global da produção. Face a este cenário, foi proposta a conceção de uma solução digital integrada, alinhada com os princípios do Sistema de Produção Toyota e da filosofia Lean. A solução idealizada compreende dois componentes principais: um sistema Pick-to-Light, que visa digitalizar o processo de picking de peças, eliminando listas em papel e orientando os operadores através de sinais visuais e sensores de confirmação; e um sistema Andon adaptado à realidade dos operadores logísticos, que permite sinalizar rapidamente problemas e garantir o registo das intervenções realizadas pelos supervisores. Dado o tempo limitado do estágio e a impossibilidade de implementar uma solução completa com recursos externos, optou-se pelo desenvolvimento de um protótipo funcional, capaz de simular as principais funcionalidades pretendidas. O protótipo foi desenvolvido com recurso a ferramentas do Microsoft Office (Power BI e Power Apps), já disponíveis na infraestrutura digital da empresa, e concentrou-se na área da estação FA4, selecionada com base numa análise de Pareto que identificou esta zona como uma das mais críticas em termos de anomalias logísticas. O processo de desenvolvimento envolveu o mapeamento da localização de peças nas prateleiras e dollies do supermercado FA4, bem como a construção de bases de dados estruturadas e interfaces gráficas interativas. O sistema Pick-to-Light foi simulado através de dashboards que reproduzem visualmente as localizações de peças e validam as escolhas feitas pelos operadores. O sistema Andon foi implementado em duas Power Apps distintas, uma para o pedido de suporte por parte do operador e outra para o registo da anomalia por parte do supervisor, ambas integradas numa base de dados central. Apesar de não incluir sensores físicos nem integração com sistemas de produção em tempo real, o protótipo demonstrou a lógica funcional e validou a viabilidade prática da solução proposta. A avaliação foi conduzida com base na comparação entre os cenários “as-is” e “to-be”, tanto no que diz respeito ao picking de materiais como à gestão de anomalias. A análise mostrou que, no estado atual, os processos dependem fortemente de documentação em papel, verificações manuais e comunicação informal, fatores que contribuem para erros recorrentes e baixa rastreabilidade. Por contraste, o cenário futuro idealizado permitirá reduzir a carga cognitiva dos operadores, melhorar a padronização de tarefas, acelerar a resposta a anomalias e garantir a existência de registos históricos completos e fiáveis. Embora o protótipo ainda não permita recolher dados empíricos para aferir os objetivos quantitativos definidos, a avaliação qualitativa confirmou a pertinência das funcionalidades desenvolvidas e o alinhamento com os princípios da filosofia Lean. As limitações do protótipo (ausência de sensores, a falta de integração em tempo real com o sistema de sequenciamento de produção e a separação entre as interfaces de alerta e registo de anomalias) refletem os constrangimentos tecnológicos e orçamentais do projeto. No entanto, estas lacunas não comprometem a validade do conceito proposto, servindo antes como guias para melhorias futuras. Entre os desenvolvimentos recomendados incluem-se: a integração do sistema com o software de gestão da empresa, a substituição dos cliques manuais por sensores de movimento, a fusão das aplicações Power Apps numa única plataforma e o desenvolvimento de painéis de controlo para análise de dados e apoio à decisão. Conclui-se, assim, que a aplicação de ferramentas digitais simples, concebidas com base nos princípios da filosofia Lean, e adaptadas ao contexto real das operações, pode gerar ganhos significativos em termos de fiabilidade, rastreabilidade e eficiência dos processos logísticos internos. O protótipo desenvolvido constitui uma base sólida para evoluções futuras dos processos em vigor e representa uma contribuição prática e académica relevante para a digitalização de processos da logística na indústria automóvel.
Esta dissertação tem como objetivo a otimização dos processos logísticos internos numa linha de montagem automóvel, através do desenvolvimento e avaliação de duas soluções digitais: um sistema Pick-to-Light para apoio ao abastecimento de peças à linha de montagem, e um sistema Andon que permita aos operadores logísticos chamar por auxílio em tempo real e o registo estruturado de anomalias. O estudo decorreu na fábrica da Toyota Caetano Portugal, em Ovar, no contexto da produção do modelo Land Cruiser Série 70, e foi conduzido segundo os princípios da metodologia de Design Science Research, que se foca em criar soluções para melhorar processos industriais já existentes. A primeira fase da investigação consistiu na caracterização da realidade operacional logística da empresa, com foco na área de montagem final. Foram identificadas várias ineficiências nos processos, destacando-se: atrasos e erros de picking, documentação standard desatualizada e ausência de mecanismos estruturados para a deteção, escala e registo de anomalias. Estas falhas não só comprometem a fluidez do processo produtivo como também resultam em paragens da linha, com impacto direto na eficiência global da produção. Face a este cenário, foi proposta a conceção de uma solução digital integrada, alinhada com os princípios do Sistema de Produção Toyota e da filosofia Lean. A solução idealizada compreende dois componentes principais: um sistema Pick-to-Light, que visa digitalizar o processo de picking de peças, eliminando listas em papel e orientando os operadores através de sinais visuais e sensores de confirmação; e um sistema Andon adaptado à realidade dos operadores logísticos, que permite sinalizar rapidamente problemas e garantir o registo das intervenções realizadas pelos supervisores. Dado o tempo limitado do estágio e a impossibilidade de implementar uma solução completa com recursos externos, optou-se pelo desenvolvimento de um protótipo funcional, capaz de simular as principais funcionalidades pretendidas. O protótipo foi desenvolvido com recurso a ferramentas do Microsoft Office (Power BI e Power Apps), já disponíveis na infraestrutura digital da empresa, e concentrou-se na área da estação FA4, selecionada com base numa análise de Pareto que identificou esta zona como uma das mais críticas em termos de anomalias logísticas. O processo de desenvolvimento envolveu o mapeamento da localização de peças nas prateleiras e dollies do supermercado FA4, bem como a construção de bases de dados estruturadas e interfaces gráficas interativas. O sistema Pick-to-Light foi simulado através de dashboards que reproduzem visualmente as localizações de peças e validam as escolhas feitas pelos operadores. O sistema Andon foi implementado em duas Power Apps distintas, uma para o pedido de suporte por parte do operador e outra para o registo da anomalia por parte do supervisor, ambas integradas numa base de dados central. Apesar de não incluir sensores físicos nem integração com sistemas de produção em tempo real, o protótipo demonstrou a lógica funcional e validou a viabilidade prática da solução proposta. A avaliação foi conduzida com base na comparação entre os cenários “as-is” e “to-be”, tanto no que diz respeito ao picking de materiais como à gestão de anomalias. A análise mostrou que, no estado atual, os processos dependem fortemente de documentação em papel, verificações manuais e comunicação informal, fatores que contribuem para erros recorrentes e baixa rastreabilidade. Por contraste, o cenário futuro idealizado permitirá reduzir a carga cognitiva dos operadores, melhorar a padronização de tarefas, acelerar a resposta a anomalias e garantir a existência de registos históricos completos e fiáveis. Embora o protótipo ainda não permita recolher dados empíricos para aferir os objetivos quantitativos definidos, a avaliação qualitativa confirmou a pertinência das funcionalidades desenvolvidas e o alinhamento com os princípios da filosofia Lean. As limitações do protótipo (ausência de sensores, a falta de integração em tempo real com o sistema de sequenciamento de produção e a separação entre as interfaces de alerta e registo de anomalias) refletem os constrangimentos tecnológicos e orçamentais do projeto. No entanto, estas lacunas não comprometem a validade do conceito proposto, servindo antes como guias para melhorias futuras. Entre os desenvolvimentos recomendados incluem-se: a integração do sistema com o software de gestão da empresa, a substituição dos cliques manuais por sensores de movimento, a fusão das aplicações Power Apps numa única plataforma e o desenvolvimento de painéis de controlo para análise de dados e apoio à decisão. Conclui-se, assim, que a aplicação de ferramentas digitais simples, concebidas com base nos princípios da filosofia Lean, e adaptadas ao contexto real das operações, pode gerar ganhos significativos em termos de fiabilidade, rastreabilidade e eficiência dos processos logísticos internos. O protótipo desenvolvido constitui uma base sólida para evoluções futuras dos processos em vigor e representa uma contribuição prática e académica relevante para a digitalização de processos da logística na indústria automóvel.
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Keywords
Toyota Production System Internal Logistics Pick-to-Light Andon System Picking Optimization Automotive Sector Sistema de produção Toyota Logística interna Sistema Andon Otimização do Picking Setor automóvel