02 Planeamento de instalações

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Planeamento de instalações
Planeamento de capacidade de LP
Localização de instalações
Layouts
Gestão Operações II
Alexandra Borges
1
2
Planeamento da capacidade de LP
• A capacidade de produção é a taxa de produção máxima de uma 
organização, em condições normais de operação.
• Baseia-se em estimativas da procura que, posteriormente, são 
traduzidas em necessidades de capacidade.
• Para analisar as decisões de planeamento de capacidade podem 
ser utilizadas várias técnicas:
-Análise break-even (ponto morto)
-Análise económica financeira
-Análise de filas de espera
-Programação linear
-Modelos de tomada de decisão (árvores de decisão)
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Modelos de tomada de decisão
Tomada de decisão sob certeza
O decisor conhece com certeza as consequências ou resultados 
das alternativas ou escolhas;
Tomada de decisão sob incerteza 
O decisor não conhece a probabilidade de ocorrência dos 
resultados ou consequências de uma decisão;
Tomada de decisão sob risco
O decisor conhece a probabilidade de ocorrência dos resultados ou 
consequências de cada alternativa.
4
Tabela de decisão
Estados da natureza
Alternativas Mercado favorável Mercado 
desfavorável
Contruir fábrica de 
grande dimensão
200 000€ -180 000€
Construir fábrica de 
pequena dimensão
100 000€ -20 000€
Não construir nada 0€ 0€
acção ou estratégia que um 
decisor pode escolher
ocorrência ou situação sobre 
a qual o decisor não tem 
controlo.
5
Tomada de decisão sob Certeza
Se a empresa em questão souber que o mercado vai evoluir de 
modo favorável então constrói uma fábrica de grande dimensão, se 
souber que o mercado vai evoluir de modo desfavorável então não 
constrói fábrica nenhuma.
6
Tomada de decisão sob incerteza
Quando se desconhece qual o estado da natureza que irá ocorrer. Então 
pode basear-se em três métodos de decisão alternativos:
Maximax
A empresa decide pela alternativa com maior ganho possível
1º Encontra o maior ganho para cada uma das alternativas 
apresentadas;
2º Escolhe a alternativa que maximiza o ganho.
=>Critério de decisão optimista
No exemplo: construir a fábrica grande
Maximin
A empresa decide pela alternativa com menor perda possível
1º Encontra o menor ganho para cada uma das alternativas 
apresentadas;
2º escolhe a alternativa com o maior valor.
=>Critério de decisão pessimista
No exemplo: não fazer nada
7
Igual valor
A empresa decide pela alternativa com maior ganho médio
1º Calcula o ganho médio para cada uma das alternativas 
apresentadas (para cada alternativa: soma de todos os ganhos 
dividida pelo nº de estados possíveis);
2º Escolhe a alternativa com o maior valor.
=>Critério de decisão que assume que cada estado da 
natureza tem a mesma probabilidade de ocorrer
No exemplo: construir uma fábrica pequena
Estados da natureza Estados da 
natureza
Alternativas Mercado favorável Mercado 
desfavorável
Ganho médio
Contruir fábrica de 
grande dimensão
200 000€ -180 000€ 10 000€
Construir fábrica de 
pequena dimensão
100 000€ -20 000€ 40 000€
Não fazer nada 0€ 0€ 0€
8
Tomada de decisão sob Risco
A tomada de decisão baseia-se em probabilidades de ocorrência. 
Dada uma probabilidade de ocorrência para cada estado da 
natureza pode-se calcular o valor monetário esperado (VME) para 
cada alternativa.
VME =
Oi = ganho no estado natureza i
Pi = probabilidade ocorrência do estado natureza i 
Escolhe-se a alternativa com maior VME


n
i
OiPi
1
9
Tomada de decisão sob Risco
VME (fábrica grande) = (0,5) (200 000€) + (0,5) (-180 000€) = 10 000€
VME (fábrica pequena) = (0,5) (100 000€) + (0,5) (-20 000€) = 40 000€
VME (não fazer nada) = (0,5) (0€) + (0,5) (0€) = 0€
Estados da natureza
Alternativas Mercado favorável Mercado desfavorável
Contruir fábrica de 
grande dimensão
200 000€ -180 000€
Construir fábrica de 
pequena dimensão
100 000€ -20 000€
Não fazer nada 0€ 0€
Probabilidade 50% 50%
10
Valor esperado de informação perfeita (VEIP)
Valor criado pelo facto do gestor possuir informação perfeita (saber 
o estado de natureza que irá ocorrer). É dado por:
VEIP = Valor esperado sob certeza – máximo VME
Valor esperado sob certeza = 
Para o exemplo anterior, suponha que uma empresa de estudos de 
mercado propôs-se oferecer os seus serviços de consultadoria para 
informar com certeza se o mercado vai ser favorável ou não. 
Ou seja, propõe-se a passar a tomada de decisão de uma decisão 
sob risco para uma decisão sob certeza. A empresa de estudos de 
mercado cobra 65 000€ por esta informação. Considerando que se 
trata de uma informação fiável deverá o Gestor de Operações 
“comprar” esta informação?


n
i
melhorOiPi
1
11
Assim,
Valor esperado sob certeza= (200 000€) (0,5) + (0€) (0,5) = 100 000€
Máximo VME = 40 000€
VEIP = 100 000€ - 40 000€ = 60 000€ 
60 000€ é valor máximo que deve pagar à empresa de marketing. 
Logo não é vantajoso comprar este serviço.
Melhor ganho para cada 
estado
12
Árvores de decisão
Trata-se da visualização gráfica do processo de decisão. São 
mais úteis quando o processo de decisão implica a tomada de 
decisões sequenciais.
Exemplo:
É possível aplicar todos os critérios de decisão aplicados às tabelas 
de decisão. Contudo o mais utilizado é o VME.
2
1
Contruir fábrica 
pequena
Mercado favorável
Mercado favorável
Mercado desfavorável
Mercado desfavorável
13
Exemplo:
VME 1 = (0,5) (200 000€) + (0,5) (-180 000€) = 10 000€
VME 2 = (0,5) (100 000€) + (0,5 ) (-20 000€) = 40 000€
2
1
Contruir fábrica pequena
Mercado favorável (0,5)
Mercado favorável (0,5)
Mercado desfavorável (0,5)
Mercado desfavorável (0,5)
200 000€
- 180 000€
- 20 000€
100 000€
0€
14
Árvores de decisão mais complexas (decisões sequenciais)
Exemplo:
Suponhamos que no nosso exemplo, antes de decidir a construção 
da nova fábrica, a empresa tem a opção de conduzir o seu próprio 
estudo de mercado a um custo de 10 000€. Este estudo pode ajudar 
a empresa a decidir, apesar de não fornecer informação perfeita ou 
totalmente fiável. Nesta situação há uma probabilidade de 45% do 
estudo indicar um mercado favorável e 55% de probabilidade do 
estudo indicar um mercado desfavorável.
Se os resultados do estudo de mercado forem favoráveis há uma 
probabilidade de 78% do mercado ser efectivamente favorável. Se os 
resultados do estudo forem negativos há uma probabilidade de 73% 
do mercado ser efectivamente desfavorável. 
Nota: o custo do estudo é subtraído aos ganhos
15
7
6
Contruir fábrica 
pequena
Mercado favorável 
(0,5)
Mercado favorável 
(0,5)
Mercado desfavorável (0,5)
Mercado desfavorável (0,5)
3
2
Contruir fábrica 
pequena
Mercado favorável 
(0,78)
Mercado favorável 
(0,78)
Mercado desfavorável 
(0,22)
Mercado desfavorável 
(0,22)
5
4
Contruir fábrica 
pequena
Mercado favorável 
(0,27)
Mercado favorável 
(0,27)
Mercado desfavorável 
(0,73)
Mercado desfavorável 
(0,73)
1
49200
-190 000€
90 000€
190 000€
-30 000€
-10 000€
-190 000€
90 000€
190 000€
-30 000€
-10 000€
200 000€
- 180 000€
100 000€
- 20 000€
0€
106400
2400
40000
16
Com estudo de mercado
VME (2) 106400<=
VME (3) 63600
VME (não fazer nada) -10000
VME (4) -87400
VME (5) 2400<=
VME (não fazer nada) -10000
VME (1) 49200
Sem estudo de mercado
VME (6) 10000
VME (7) 40000<=
VME (não fazer nada) 0
17
Localização de instalações
?
Algumas considerações…
• É uma das decisões mais importantes que uma organização pode tomar, 
pois é uma decisão infrequente e de longo prazo
• Cada vez mais é uma decisão global
• Tem um impacto significativo nos custos fixos e variáveis
• Quatro atributos chave quando a localização é baseada na inovação
• Inputs especializados e de elevada qualidade
• Um ambiente que encoraja investimento e competitividade local
• Um mercado local sofisticado
• Presença local de indústrias de suporte e relacionadas
• O objetivo é maximizar o benefício da organização com a localização
Determinara localização ótima é um bom investimento!
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Factores influenciadores da localização de 
instalações
País Região / Cidade Local
Governo: legislação, estabilidade, 
incentivos, impostos
Atractividade (clima, cultura, 
impostos, incentivos do 
Governo, etc)
Dimensão e preço do 
terreno
Aspectos culturais e económicos Custo e disponibilidade de 
equipamentos
Vias de comunicação
Localização dos mercados Proximidade às MP’s e 
clientes
Restrições da zona
MO: disponibilidade, atitudes e 
custo
Custos com terrenos e 
construção
Proximidade dos 
fornecedores
Disponibilidade de fornecimentos, 
comunicações e energia
MO: disponibilidade, atitudes 
e custo
Impacto ambiental
Taxa de câmbio
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Em geral, a escolha da localização depende de:
• Proximidade dos clientes
• Disponibilidade, produtividade e custos com MO
• Custos com terrenos e construção
• Proximidade de vias de comunicação
• Custos de transporte (incoming e outgoing)
• Proximidade das MP’s e outros fornecimentos
• Impostos e legislação
• Impacto ambiental
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Modelos para avaliar localizações alternativas
•Gravítico
•Scores
•Break even
•Modelo dos transportes (programação linear)
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Modelo dos transportes: 
O objetivo é determinar o melhor padrão de distribuições, desde 
diferentes pontos de abastecimento até diferentes pontos de destino, 
de modo a minimizar os custos totais de produção e distribuição.
Encontra uma solução inicial admissível e depois, passo a passo, são 
incrementadas melhorias até chegar a uma solução ótima.
Informação necessária:
• Os pontos de origem e a capacidade ou fornecimento de cada, 
por período
• Os pontos de destino e a procura de cada, por período
• O custo de transporte e/ou produção de uma unidade de cada 
origem para cada destino
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Tomemos como exemplo:
Custos unitários de transporte 
das fábricas para os armazéns
Para A B C
De
D 5 4 3
E 8 4 3
F 9 7 5
Construção da matriz de transportes
Para
De
D 5 4 3
100
E 8 4 3
300
F 9 7 5
300
Requisitos por 
armazém 300 200 200 700
A B C
Capacidade 
da fábrica
Modelo dos transportes
24
Modelo dos transportes
Desenvolvimento da solução inicial – Regra Canto Noroeste
i) Esgotar a oferta (capacidade da fábrica) em cada linha, antes de passar para a linha de baixo
ii) Esgotar os requisitos (armazém) de cada coluna antes de passar para a coluna seguinte
iii) Assegurar que os fornecimentos vão ao encontro da procura
Para
De
D
100
5 4 3
100
E
200
8
100
4 3
300
F 9
100
7
200
5
300
Requisitos por 
armazém 300 200 200 700
Custo total 4200
A B C
Capacidade 
da fábrica
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Modelo dos transportes
Implementação de melhorias – Método das iterações
i) Seleccionar uma célula em branco
ii) Traçar um caminho até esta célula, através de células que estão a ser actualmente utilizadas 
(apenas são permitidos movimentos horizontais e verticais)
1ª Tentativa
Para
De
D
99
5
1
4 3
100
E
201
8
99
4 3
300
F 9
100
7
200
5
300
Requisitos por 
armazém 300 200 200 700
Custo total 4203 > 4200
A B C
Capacidade 
da fábrica
- +
+ -
26
4º Tentativa
Para
De
D
100
5 4 3
100
E
199
8
101
4 3
300
F
1
9
99
7
200
5
300
Requisitos por 
armazém 300 200 200 700
Custo total 4198 < 4200
Redução no custo total por unidade transportada na rota alternativa = 2
É possível obter uma melhor solução (redução dos custos de transporte) 
através da utilização de uma rota não utilizada inicialmente 
A B C
Capacidade 
da fábrica
-
-
+
+
2ª Tentativa
Para
De
D
99
5 4
1
3
100
E
201
8
99
4 3
300
F 9
101
7
199
5
300
Requisitos por 
armazém 300 200 200 700
Custo total 4204 > 4200
3º Tentativa
Para
De
D
100
5 4 3
100
E
200
8
99
4
1
3
300
F 9
101
7
199
5
300
Requisitos por 
armazém 300 200 200 700
Custo total 4201 > 4200
A B C
Capacidade 
da fábrica
A B C
Capacidade 
da fábrica
+
+
+
-
-
-
-
-
+
+
27
Escolher a rota de transporte que mais reduz o custo total. 
Determinar a quantidade máxima que pode ser transportada através da nova rota:
i) Seleccionar o menor número encontrado nas células com sinal negativo
100
ii) Adicionar esse número nas células com sinal positivo e subtraí-lo nas células com sinal negativo
Para
De
D
100
5 4 3
100
E
100
8
200
4 3
300
F
100
9
0
7
200
5
300
Requisitos por 
armazém 300 200 200 700
Custo total 4000
Fica assim terminada a 1ª Iteração
A B C
Capacidade 
da fábrica
É ainda necessário verificar se esta é uma solução ótima 
(passar para a segunda iteração). Chegar-se-ia à conclusão 
que não, pois ainda pode haver uma melhoria em EC.
28
Caso “procura diferente da oferta”
Se procura > oferta => introdução de origem “dummy”
Se oferta > procura => introdução de destino “dummy”
Após a introdução destas variáveis a solução obtém-se tal como na 
situação anterior
Para
De
D
250
5 4 3 0
250
E
50
8
200
4
50
3 0
300
F 9 7
150
5
150
0
300
Requisitos por 
armazém 300 200 200 850
Custo total 3350
A B C
Capacidade 
da fábricaDummy
31
Aplicação do Modelo dos Transportes à escolha de novas 
localizações
Suponha que determinada empresa pretende expandir os seus 
negócios e abrir uma terceira fábrica. Está indecisa entre duas 
localizações distintas. Um estudo revelou a seguinte informação de 
custos de distribuição e produção, capacidade de produção e procura 
prevista:
C D
Produção 
normal
Custo de 
produção 
unitário
A 8 € 5 € 600 6 €
B 4 € 7 € 900 5 €
X 5 € 6 € 500 3 € (estimado)
Y 4 € 6 € 500 4 € (estimado)
Procura prevista 800 1200 2000
Fábricas 
existentes
Localizações 
potenciais para 
nova fábrica
Centros de distribuição
32
Construção da matriz de transportes
Solução inicial
Para
De
A 600 14 11 600
B
200
9
700
12
900
X 8
500
9
500
Procura
800 1200 2000
Custo total 23100
C D
Capacida
de da 
fábrica
Procura de melhorias
1ª Iteração
A-D 11-14+9-12 = -6
X-C 8-9+12-9 = 2
Nova matriz
Para
De
A 14 600 11 600
B 800 9 100 12 900
X 8 500 9 500
Procura 800 1200 2000
Custo total 19500
2ª Iteração
A-C 14-11+12-9 = 6
X-C 8-9+12-9 = 2
Não há possibilidade de melhorias (já alcançámos a solução óptima)
C D
Capacida
de da 
33
Objetivos
• Minimização custos de movimentação de materiais
• Utilização eficiente do espaço
• Utilização eficiente da mão de obra
• Eliminação de “efeitos gargalo”
• Facilidade de comunicação e interação entre operários e entre 
operários e supervisores
• Redução do tempo de ciclo de produção
• Eliminação de desperdício e movimentos redundantes
• Facilidade de entrada, saída e colocação de materiais e pessoas
• Promoção medidas de higiene, saúde e segurança
• Promoção de um produto e serviço de qualidade
• Encorajamento de atividades de manutenção apropriadas
• Promoção do controlo visual das operações
• Promoção de flexibilidade para adaptação a mudanças
Layouts de instalações
34
Elementos necessários para a determinação do layout
-Equipamento de transporte a ser utilizado
-Requisitos de capacidade e espaço (pessoal, máquinas, equipamentos,..)
-Requisitos de ambiente e estética
-Fluxo de informação
-Custo de movimentação entre as diferentes áreas de trabalho
35
Tipos de layouts:
Posição fixa
Por processo
Por produto
36
Posição fixa
Diz respeito a projetos pesados e de grandes dimensões. O projeto 
permanece no mesmo lugar e os operários e equipamento dirigem-
se a esse lugar. Exemplos: navios, auto-estradas, pontes, casas, 
etc.
http://images.google.pt/imgres?imgurl=http://wwww.ficmg.edu.br/graduacao/engenharia_civil/foco/photo_album.2006-05-09.6073022596/curso%2520de%2520engenharia%25206/variant/medium&imgrefurl=http://wwww.ficmg.edu.br/graduacao/engenharia_civil/foco/photo_album.2006-05-09.6073022596/curso%2520de%2520engenharia%25206/view&usg=__DxeOOImUDrxwfUGkPJQO5VNaPs4=&h=360&w=480&sz=182&hl=pt-PT&start=1&um=1&tbnid=xu7wdTKJxMHB0M:&tbnh=97&tbnw=129&prev=/images%3Fq%3Dfoto%2Bconstru%25C3%25A7%25C3%25A3o%2Bpr%25C3%25A9dio%26hl%3Dpt-PT%26rlz%3D1T4TSEG_pt-PTPT346PT346%26sa%3DG%26um%3D137
Por processo (job-shop)
Aplica-se a produção de baixo volume 
e elevada variedade. Neste tipo de 
processo produtivo cada produto ou 
pequena família de produtos tem uma 
diferente sequência de operações. As 
máquinas estão dispostas por funções 
(centros de trabalho).
Vantagens: elevada flexibilidade
Desvantagens: equipamentos 
generalista, dificuldades de 
calendarização, preparações e 
transporte de materiais (e todas as 
outras de um processo produtivo do 
tipo job shop)
38
Por processo (job-shop) (continuação)
Uma das técnicas para planeamento em job shop consiste em 
dispor os centros de trabalho de modo a minimizar os custos de 
movimentações (de materiais ou pessoas). Os centros com maior 
fluxo devem ser colocados um ao lado do outro
Assim:
1º Determina-se o nº de cargas a movimentar entre dois centros, 
durante um determinado período
2º Determina-se os custos associados a estas movimentações
Minimizar custo = 
n=nº total de centros de trabalho
i,j = centros de trabalho individuais
Xij=nº de movimentos do centro i para o centro j
Cij=custo de um movimento do centro i para o centro j

 
n
i
n
j
XijCij
1 1
39
Exemplo
Determinada empresa pretende organizar seis centros de trabalho 
de modo a minimizar custos de movimentação entre centros. Cada 
centro de trabalho ocupa uma área de 20x20m e o edifício possui 
60m de comprimento e 40m de largura. O custo de um movimento 
entre centros adjacentes é de 1€ e de 2€ entre centros não 
adjacentes. A matriz de fluxos e a planta atual são as seguintes:
1 2 3 4 5 6
1 50 100 0 0 20
2 30 50 10 0
3 20 0 100
4 50 0
5 0
6
Centro 1 Centro 2 Centro 3
Centro 4 Centro 5 Centro 6
40
Exemplo
1º Desenhar um esquema com a sequência de movimentações:
2º Calcular custo total
Custo = 50 + 200 + 40 + 30 + 50 + 10 + 40 + 100 + 50 = 570 
(1 e 2) (1 e 3) (1 e 6) (2 e 3) (2 e 4) (2 e 5) (3 e 4) (3 e 6) (4 e 5)
1 2 3
4 5 6
100
50 30
100
20
10
20
50
50
41
Exemplo
3º Melhorar o layout por tentativas
Custo = 50 + 100 + 20 + 60 + 50 + 10 + 40 + 100 + 50 = 480
(1 e 2) (1 e 3) (1 e 6) (2 e 3) (2 e 4) (2 e 5) (3 e 4) (3 e 6) (4 e 5)
Nota: Esta é apenas uma de muitas combinações (6!=720)
4º Arranjar os centro de modo a caber no espaço disponível
2 1 3
4 5 6
30
50 100
100
20
10
20
50
50
42
Surgiram com as tecnologias de 
grupo. A tecnologia de grupo 
consiste na análise e comparação de 
componentes com o objetivo de 
agrupá-los em famílias de 
componentes com características 
comuns. A dimensão e forma dos 
componentes numa família deve ser 
semelhante para que se possa usar 
equipamento da mesma capacidade 
e do mesmo tipo.
Uma célula é, assim, um conjunto de 
equipamento para realizar uma 
sequência de operações de peças 
pertencentes a uma família.
Células de trabalho – caso particular de layout por processo
43
Células de trabalho – caso particular de layout por processo
44
Células de trabalho – caso particular de layout por processo
Vantagens:
• Redução das distâncias a percorrer nas movimentações entre 
máquinas (o que permite reduzir a dimensão do lote de produção, já 
que os componentes não têm que ser movimentados em grandes 
lotes para diluir o custo de cada movimentação);
• As peças são executadas uma a uma, tornando o tempo de 
processamento curto e o stock de PCF baixo;
• A célula pode ser compacta, uma vez que não necessita de espaço 
extra à volta das máquinas para reter material;
• A calendarização e programação tornam-se mais simples uma vez 
que se fazem para cada célula, tornando as decisões de prioridades 
mais simples.
45
Planeamento de Células de trabalho
O planeamento das células consiste na decisão de formação das 
células, ou seja, na determinação das máquinas que vão fazer parte 
de cada célula e dos produtos/componentes que vão ser produzidos 
em cada célula.
Exemplo:
Determinada empresa implementou recentemente um programa de 
tecnologia de grupo e pretende agora implementar células de 
fabrico. Os engenheiros de produção identificaram cinco 
componentes que parecem obedecer aos requisitos para a criação 
de células: lotes de produção moderados, procura estável, e 
características físicas comuns. 
Pretende-se criar células de forma a que todas as máquinas que 
sejam necessárias para produzir um componente estejam na célula 
atribuída a esse componente
46
A matriz de componentes/máquinas é a seguinte:
1 2 3 4 5
Máq A X X X
Máq B X X X
Máq C X X X
Máq D X X
Máq E X X X
1 2 3 4 5
Máq A X X X
Máq D X X
Máq B X X X
Máq C X X X
Máq E X X X
1º Reorganizar as linhas: colocar em 
linhas adjacentes as máquinas que são 
necessárias para produzir o mesmo 
componente
2º Reorganizar as colunas: colocar em 
colunas adjacentes componentes que 
requerem as mesmas máquinas
1 3 2 4 5
Máq A X X X
Máq D X X
Máq B X X X
Máq C X X X
Máq E X X X
47
A formação de células é a seguinte:
Célula 1: Componentes 1 e 3; máquinas A e D
Célula 2: Componentes 2 e 4; máquinas B, C e E
O componente 5 é chamado um componente excepcional pois não pode ser 
produzido numa única célula. Soluções:
-movimentar lotes de PCF entre células
-Subcontratar a sua produção ao exterior
-Produzir fora das células
1 3 2 4 5
Máq A X X X
Máq D X X
Máq B X X X
Máq C X X X
Máq E X X X
48
Layout por produto (produção repetitiva)
Layout específico para produtos de elevado volume e baixa 
variedade. Existem dois tipos de layouts por produto:
-linha de fabricação
-linha de montagem
O problema principal consiste em balancear o output em cada 
centro de trabalho da linha, de modo a que seja aproximadamente o 
mesmo. O objetivo é criar um fluxo contínuo, minimizando o tempo 
morto.
Componentes
49
Layout por produto (produção repetitiva)
Balanceamento da linha de montagem – exemplo:
480 minutos de trabalho produtivo diário disponível
40 unidades de produção diária
Tarefa Tempo 
processamento
Precedências
A 10 -
B 11 A
C 5 B
D 4 B
E 12 A
F 3 C, D
G 7 F
H 11 E
I 3 G, H
Tempo total 66
A
E
B
D
C
F
H
G
I
10 11
5
4
3 7
12 11
3
50
Layout por produto (produção repetitiva)
Balanceamento da linha de montagem – exemplo:
1. Determinar tempo de ciclo
Tempo de produção disponível por dia / procura ou produção diária=
= 480/40=12 minutos /unidade
2. Calcular o número mínimo de centros de trabalho
Tempo total tarefas / tempo ciclo =
= 66/12 = 5,5 = 6 centros
3. Balancear a linha atribuindo tarefas específicas a centros de 
trabalho, seguindo a sequência especificada e reduzindo ao 
mínimo o tempo morto em cada centro
51
Layout por produto (produção repetitiva)
Balanceamento da linha de montagem – exemplo:
Tempo morto total = 6 minutos por ciclo
Eficiência = tempo total tarefas / [(nº centros trabalho)*(tempo ciclo)] = 
66/72=91,7%
Centro 2
Centro 3
Centro 4
Centro 5
Centro 6
A
E
B
D
C
F
H
G
I
10 11
5
4
3 7
12 11
3
Centro 1