Simulação e análise de desempenho em uma linha de produção de pintura : otimização de processos e resultados

Abstract

Resumo : A indústria de manufatura busca constantemente otimizar seus processos, reduzir custos e aumentar a produtividade. As linhas de pintura são essenciais por fornecerem valor estético e proteção contra corrosão, mas enfrentam gargalos devido à complexidade de suas etapas. Este trabalho analisa uma linha de pintura industrial, utilizando simulação computacional no software Tecnomatix Plant Simulation para identificar restrições e propor melhorias. A aplicação de tinta metálica, que exige múltiplas passagens, foi identificada como o principal gargalo. O modelo de simulação criado representa um Modelo Digital (Digital Model), alimentado manualmente, sem conexão em tempo real com o ambiente físico. Foram analisados tempos de processamento, taxas de recirculação, mix de produtos e desempenho da linha. As simulações testaram cenários variados quanto ao mix de modelos, variantes de cor e tempos de ciclo, buscando aumento de capacidade produtiva, redução de gargalos e melhoria do OLE. Os resultados fundamentam propostas para a evolução da linha rumo a um Gêmeo Digital completo

Abstract : The manufacturing industry constantly seeks to optimize processes, reduce costs, and increase productivity. Paintshop lines are crucial for providing aesthetic value and corrosion protection but often face bottlenecks due to their complexity. This work analyzes an industrial painting line using Tecnomatix Plant Simulation software to identify constraints and propose improvements. The application of metallic paints, which requires multiple passes, was identified as the main bottleneck. The simulation model represents a Digital Model (DM), manually updated without real-time connection to the physical environment. Processing times, recirculation rates, product mix, and performance metrics were analyzed. Simulations tested different scenarios involving model mix, color variants, and cycle times to increase production capacity, reduce bottlenecks, and improve OLE. The results support strategies toward a complete Digital Twin implementation