https://repositorio.ufba.br/handle/ri/44096| Tipo: | Dissertação |
| Título: | Utilização da simulação no contexto da Learning Factory: aplicação inserida na fase 1 do gêmeo digital |
| Autor(es): | Araujo, Andressa Clara Barbosa de |
| Primeiro Orientador: | Pimentel, Cristiane Agra |
| metadata.dc.contributor.referee1: | Pimentel, Cristiane Agra |
| metadata.dc.contributor.referee2: | Sant'Anna, Ângelo Márcio Oliveira |
| metadata.dc.contributor.referee3: | Schramm, Vanessa Batista |
| Resumo: | A Indústria 4.0 tem impulsionado profundas transformações nos modelos produtivos, destacando-se pelo uso de tecnologias habilitadoras como a simulação e o gêmeo digital. Nesse cenário, a presente dissertação teve por objetivo desenvolver um modelo computacional que represente o fluxo de fabricação de um produto numa Learning Factory, através do uso da simulação como fase I do Gêmeo Digital. O estudo justifica-se pela crescente demanda de digitalização industrial e pela carência de casos práticos de implementação de tecnologias como o GD, sobretudo em ambientes de baixa automatização. Assim, a pesquisa propõe o uso da simulação como etapa inicial para o desenvolvimento de gêmeos digitais em Learning Factories, contribuindo para a inovação local e para os estudos aplicados na área. Como metodologia, o estudo adotou uma abordagem aplicada e explicativa, com base quantitativa e procedimentos técnicos de estudo de caso e pesquisa-ação. Utilizou-se a simulação de eventos discretos por meio do software FlexSim®, na versão 24.2.1. O roteiro de construção do modelo seguiu a metodologia DMAIC (Definir, Medir, Analisar, Melhorar e Controlar), integrando conceitos da Indústria 4.0 e tecnologias digitais emergentes. O ambiente simulado foi uma LF de 60 m² com 19 estações de trabalho e capacidade para 17 operadores, em layout de produção seriada. Os resultados obtidos com a simulação permitiram validar o layout proposto da LF e realizar análises de produtividade a partir de dados simulados, fornecendo subsídios para a otimização dos fluxos produtivos sem intervenções no ambiente real. O modelo computacional demonstrou viabilidade para testar diferentes cenários de melhoria, antecipando gargalos e facilitando o planejamento de alterações físicas e operacionais. A simulação computacional é uma ferramenta eficiente para o desenvolvimento de modelos digitais de ambientes produtivos, desempenhando papel estratégico na primeira fase de implementação de Gêmeos Digitais. O estudo evidencia a importância de Learning Factories como laboratórios de inovação e demonstra a aplicabilidade da simulação para otimização de processos e suporte à digitalização industrial, contribuindo para o avanço da Indústria 4.0 no cenário nacional. |
| Abstract: | Industry 4.0 has driven profound transformations in production models, standing out for the use of enabling technologies such as simulation and digital twins. In this context, the objective of this dissertation was to develop a computational model representing the manufacturing flow of a product in a Learning Factory, using simulation as Phase I of the Digital Twin. The study is justified by the growing demand for industrial digitalization and by the lack of practical cases of implementation of technologies such as Digital Twins, especially in low-automation environments. Thus, the research proposes the use of simulation as an initial stage for the development of digital twins in Learning Factories, contributing to local innovation and to applied studies in the field. Methodologically, the study adopted an applied and explanatory approach, with a quantitative basis and technical procedures involving case study and action research. Discrete-event simulation was employed using the FlexSim® software, version 24.2.1. The model development followed DMAIC methodology (Define, Measure, Analyze, Improve, and Control), integrating Industry 4.0 concepts and emerging digital technologies. The simulated environment was a 60 m² Learning Factory with 19 workstations and capacity for 17 operators, arranged in a serial production layout. The results obtained from the simulation made it possible to validate the proposed Learning Factory layout and to perform productivity analyses based on simulated data, providing support for optimizing production flows without interventions in the real environment. The computational model proved viable for testing different improvement scenarios, anticipating bottlenecks, and facilitating the planning of physical and operational changes. Computational simulation is an efficient tool for the development of digital models of production environments, playing a strategic role in the first phase of Digital Twin implementation. The study highlights the importance of Learning Factories as innovation laboratories and demonstrates the applicability of simulation for process optimization and support for industrial digitalization, contributing to the advancement of Industry 4.0 in the national context. |
| Palavras-chave: | Simulação Learning Factory Gêmeo Digital Indústria 4.0 |
| CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO::GERENCIA DE PRODUCAO::PLANEJAMENTO, PROJETO E CONTROLE DE SISTEMAS DE PRODUCAO |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editora / Evento / Instituição: | Universidade Federal da Bahia |
| Sigla da Instituição: | UFBA |
| metadata.dc.publisher.department: | Escola Politécnica |
| metadata.dc.publisher.program: | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Industrial (PEI) |
| Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
| URI: | https://repositorio.ufba.br/handle/ri/44096 |
| Data do documento: | 28-Jan-2026 |
| Aparece nas coleções: | Dissertação (PEI) |
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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| Dissertaçao_Andressa Clara_MPEI.pdf | 5,52 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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