Simulação para Ensino da Teoria das Restrições Simulation for Theory of Constraints Teaching

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1 imulação para Ensino a Teoria as Restrições imulation for Theory of Constraints Teaching Júlio César Bastos e Figueireo, Dr. Escola uperior e Propagana e Marketing - EPM jfigueireo@espm.br --Recibio para reisión 22, aceptao fecha, ersión final 22-- Resumo Este trabalho apresenta a proposta e uso e um moelo computacional, baseao na metoologia e Dinâmica e istemas, para o ensino e estuo e tópicos ligaos à Teoria as Restrições entro os cursos e Aministração. O objetio é o e criar um instrumento e ensino para o estuante e grauação e pós-grauação que se epara com esse tópico nas isciplinas e Gestão e Operações. O fato e ser esenolio em plataforma e software gratuita, e e ter seu cóigo fonte aberto, permitirá que o moelo possa ser moificao e estenio por professores e alunos, incentiano aina mais o aprenizao este assunto por meio a construção e noos conhecimentos. Palabras Clae Teoria as restrições, inâmica e sistemas, ensino e operações. Abstract This research presents a computational moel, base on the ystem Dynamics methoology to the stuy of topics relate to the Theory of Restrictions. The objectie is to create a instrument of eucation for the unergrauate an grauate stuents that comes across with this topic in the Operations Management classes. The fact of being eelope in a free software platform, an of haing its source coe opene, will allow that the moel can be change an extene by professors an stuents, stimulating moreoer the learning of this subject through the construction of new knowlege. Keywors Theory of constraints, system ynamics, operations management teaching.. INTRODUÇÃO O ensino e Gestão e Operações tem representao um esafio constante para os eucaores no campo a aministração. eguno Bouyer, znelar e Costa (25), uma análise recente o ensino e operações mostra que os professores tem se preocupao muito com os métoos e ensino e com os recursos iáticos nessa área. Essa preocupação, seguno este o autor, é justificaa pelo fato a isciplina, encaraa como seno e foco preominantemente prático, estar hoje presa a conições metoológicas que a esiam em parte e seus objetios: Repleta e fluxogramas, setas, esquemas teóricos, iagramas, etc., a isciplina, conforme expressa nos liros, mostra-se excessiamente normatia na aplicação e seus conceitos. Os Conceitos, então, antes entenios como instrumentos para ação eficaz numa realiae prática, correm o risco e se tornarem abstratos e escontextualizaos, sem referência na singulariae as situações que isam inciir. O esafio, portanto, que se coloca iante a eucação em GOP é gerar conhecimento que permita aprofunar numa aa realiae, aequano os métoos esenolios alhures aos contextos específicos e atuação o estuante e futuro profissional. [] Além isso, ee-se consierar a pressão caa ez maior pela qualiae na concepção e na formação os alunos os cursos e aministração [2]. Em um ambiente que, seguno Bacellar [3], requer a escolha e iferentes métoos e ensino e recursos iáticos que procurem atener a iferenças caa ez mais marcantes entre os estilos e aprenizagem os alunos. Mesmo com alguma eficiência os recursos iáticos traicionais tais como filmes, estuos e casos, gráficos, esquemas, figuras etc., o esenolimento e noos instrumentos e ensino poe auxiliar no processo e aprenizagem. Esse conceito é reforçao por Jaris (995) para quem a abunância e recursos assegura o aprenizao, pois os alunos poem aprener respeitano seus próprios estilos pessoais e aprenizagem e que quanto maior a arieae e recursos usaos

2 2 pelos professores, mais enriquecia será a experiência e aprenizagem por parte os alunos [4]. A tecnologia tem tio um papel caa ez maior no apoio ao ensino a aministração e empresas. Aboragens baseaas em ferramentas computacionais, técnicas multimíia e e jogos e empresas, aliaas aos métoos clássicos, tem emonstrao que a realiae prática o mercao poe ser trazia, em certa meia, para o ensino [5]. Hoje em ia as ferramentas computacionais oltaas para a simulação permitem que possam ser criaos ambientes artificiais chamaos e "simulaores e ôo" ou "jogos e empresas". Nestes jogos e empresas o espaço e o tempo poem ser facilmente comprimios para agilizar o esenrolar e eentos que se quer analisar. Também se poe iminuir a elociae os processos para poer melhor estuá-los. Poem-se experimentar os efeitos colaterais e longo prazo e ecisões tomaas e sistematicamente explorar noas estratégias e poe-se, por fim, esenoler toa uma compreensão sobre a complexiae os sistemas sobre o qual se busca a compreensão. Os alunos aprenem a reconhecer e a liar com situações one interenções nas políticas igentes leam a muanças que só serão sentias após muito tempo, e que poem se iluir antes e atingir os resultaos esperaos. Ou mesmo serem errotaas por reações inesperaas ou efeitos colaterais. Tanto na forma e jogos e empresas, one os alunos ienciam situações em ambientes empresariais específicos, ou por meio e ferramentas e construção e moelos organizacionais e simulações estes moelos, as ferramentas computacionais oltaas para a simulação possibilitam que os participantes possam aprener por meio e um processo em que eles atuam como atores principais o aprenizao. Este tipo e aboragem possibilita ao aluno explorar, sob seu controle, fatos, conceitos e proceimentos. Este trabalho irá apresentar um moelo computacional, baseao na metoologia e Dinâmica e istemas e Jay Forrester (96) [6], que poerá ser utilizao para o ensino e estuo e tópicos ligaos à Teoria as Restrições entro os cursos e Aministração. O objetio é o e criar um instrumento interatio e ensino para o estuante e grauação e pós-grauação que se epara com o tópico a Teoria as Restrições nas isciplinas e Operações. O processo e moelagem em Dinâmica e istemas pressupõe a existência e ambientes computacionais próprios para a construção os moelos e execução as simulações. Várias são hoje as plataformas que permitem a implementação e moelos com o uso essa metoologia. A mais conhecia e utilizaa estas plataformas é o software Vensim, a Ventana ystems [7]. Isso se ee principalmente ao fato e sua ersão PLE (isponibilizaa atraés a Internet) ser gratuita para fins acaêmicos e eucacionais. Neste trabalho, os moelos esenolios foram construíos com o uso o software Vensim PLE. 2. TEORIA DA RETRIÇÕE Em grane parte os cursos e aministração que aboram o tópico e Gestão e Operações, ao se eparar com o estuo e técnicas e gerenciamento a manufatura e otimização a proução, o aluno é conuzio até o estuo a Teoria as Restrições (Theory of Constraints TOC) e Eliyahu Golratt [8]. Importante como metoologia e gestão os processos proutios, a Teoria as Restrições tem como aspecto funamental o fato e encarar a empresa como um sistema. Ou seja, um conjunto e elementos entre os quais há alguma relação e interepenência e cujo esempenho epenerá os esforços conjuntos e toos os elementos o sistema. Golratt faz uma analogia entre uma empresa e uma corrente para escreer esse caráter sistêmico as relações. Quano se traciona uma corrente ela sempre quebrará em seu elo mais fraco, ou seja, no elo que apresentar a maior restrição e força. Logo, se queremos aumentar a resistência a corrente eemos concentrar esforços para reforçar o elo mais fraco. Nas palaras e Golratt, isso significa elear a restrição. A restrição e um sistema efine seu esempenho. Para aumentar o esempenho o sistema é necessário então primeiro ientificar a restrição e então explorá-la para que possa ser eleaa. Aumentar a resistência e qualquer outro elo a corrente, que não a restrição, não irá gerar melhoria na capaciae a corrente em sustentar carga, ou seja, não se estará gerano melhoria no sistema.

3 3 Essa analogia poe ser aplicaa e maneira ireta a uma linha e proução, one caa elo a corrente corresponeria a uma máquina ou recurso proutio. Uma máquina gargalo ou um recurso gargalo é um recurso a proução cuja capaciae proutia não é capaz e atener a emana, e por isso é chamao e restrição. Uma restrição é um ponto e estrangulamento o processo proutio. Já um recurso não gargalo, em geral, possui capaciae ociosa em relação ao que seria necessário para atener a emana. O sistema poe possuir também recursos que não tem capaciae inferior à emana, e por isso não são gargalos, mas que possuem uma capaciae menor o que os emais recursos o sistema. Estes recursos são chamaos e recursos com restrição e capaciae e potencialmente poem se tornar gargalos, epeneno a emana e as conições o processo proutio. O foco para o melhoramento, sob a ótica a Teoria as restrições, ee ser o balanceamento o fluxo e não a capaciae proutia. Este balanceamento só poe ser feito se os gargalos que limitam o fluxo o sistema forem ientificaos para que então se possa submeter o restante a proução a eles. Poem ser utilizaas algumas técnicas para ientificação as restrições, tais como a obseração os níeis e estoque em caa estágio ou a meição os ciclos e utilização o tempo e caa recurso. Esta etapa e ientificação os gargalos é a primeira e um roteiro e cinco que efinem a forma e utilização a Teoria as Restrições em situações práticas. Estes passos são: - Ientificar as Restrições; 2- Deciir como explorar a Restrição; 3- uborinar too o restante à Restrição; 4- Elear a Restrição e; 5- Voltar ao º Passo. Nos cursos e Operações busca-se apresentar estas etapas aos alunos mostrano que em um processo proutio é necessário tirar o maior proeito a restrição. Os trabalhos a serem processaos por uma uniae restritia eem ser priorizaos na meia ireta e sua lucratiiae. É preciso ter consciência e que os outros recursos eem trabalhar em função o ritmo a restrição. E que ao se elear um elo fraco, esfazeno uma restrição, o próximo elo fraco se tornará a restrição o sistema. A partir esse ponto, os cinco passos enfocaos eem ser repetios iniciano-se com a ientificação o noo sistema e restrição. Ao mesmo tempo, políticas e práticas implementaas para gerenciar a primeira restrição eem ser reistas e sempre renoaas, eitano-se que a inércia gerencial se torne a restrição o sistema. Busca-se aina mostrar aos alunos que qualquer recurso que prouza a uma taxa superior a taxa e proução necessária para alimentar o recurso gargalo só irá gerar estoque. Logo, para que estoques esnecessários não sejam geraos, a capaciae a fábrica eerá ser igual à capaciae o gargalo. Por isso é ito que uma hora peria na operação o gargalo é uma hora peria na operação como um too. Toaia, uma hora economizaa em um recurso não gargalo será apenas uma hora a mais e ociosiae. A conclusão é que os gargalos não efinem apenas o fluxo a proução, mas também os seus estoques. O problema torna-se mais complexo aina quano iersas outras características a aplicação a Teoria as Restrições são passaas a um estuante que pouco contato tee com o ambiente proutio. Por exemplo, muitos cursos aboram a Contabiliae e Ganhos [9] e os princípios a Optimize Prouction Technology OPT [], em especial, o uso os conceitos e Tambor, Cora e Pulmão no gerenciamento o processo proutio. As restrições e capaciae são os Tambores que eem controlar o ritmo a proução. A Cora é a sincronização ou ligação os recursos para repor as quantiaes o fluxo. Matérias Primas e componentes só serão introuzias no sistema e acoro com as necessiaes futuras as restrições. Por fim, uma ez que estas restrições não eem eixar e operar, são criaos pulmões (estoques) que anteceem a operação os gargalos e os protegem e incertezas e flutuações o fluxo e proução. A ilustração e toos estes conceitos em sala e aula costuma ser feita por meio e gráficos e esquemas. Algumas ezes poe-se utilizar o apoio e íeos ou animações, mas em raras situações o aluno tem a oportuniae isualizar e interagir com inâmica este processo. Dinâmicas e grupo poem cumprir este papel, toaia, ficam comprometias quano o número e alunos é muito grane e o tempo em sala e aula escasso. É neste contexto que a simulação computacional que será apresentaa neste trabalho (sessão 4) poe esempenhar um papel iferenciao, ajuano a ilustrar e forma prática iersas as concepções teóricas enolias no estuo a Teoria as Restrições. Por exemplo, o problema a acumulação e estoques, a epenência a proução em relação ao recurso gargalo, o balanceamento o fluxo, os problemas relacionaos à confiabiliae as máquinas e às flutuações a emana.

4 4 O fato e ser esenolio em plataforma e software gratuita, e e ter seu cóigo fonte totalmente aberto, permitirá aina que o moelo a simulação possa ser moificao e estenio por professores e alunos incorporano, por exemplo, outros conceitos e problemas ligaos a Teoria as Restrições. A ieia é incentiar aina mais o aprenizao este assunto por meio a construção e noos conhecimentos compartilhaos. 3. DINÂMICA DE ITEMA A Dinâmica e istemas é uma metoologia que busca estuar as estruturas os sistemas organizacionais e sociais por meio a representação as relações causais entre os seus elementos e por meio o estuo e sua eolução ao longo o tempo. O principal objetio é explicar o comportamento e um eterminao sistema partino as interações entre as iersas partes que o compõe, e utilizano parões e comportamento existentes [6][][2]. Por meio a utilização e ferramentas e ambientes computacionais e simulação, permite aos estuantes testar iferentes políticas e soluções para a operação e um sistema, aaliano o impacto e suas ecisões e proporcionano um conjunto e instrumentos para compreensão e comunicação sobre os moelos construíos [2]. A Dinâmica e istemas assume que a análise e uma situação poe ser empreenia e um ponto e ista externo ao sistema, e que a estrutura e os processos inâmicos poem ser recriaos em iagramas com simbologia específica e moelos matemáticos apropriaos. Em Dinâmica e istemas a ieia funamental é que o comportamento inâmico e um sistema obeece a um princípio chamao e princípio a acumulação. Este princípio postula que a resposta inâmica e um sistema ecorre a transição os alores e seus recursos acumulaos em estoques e que essas transições são controlaas por fluxos e entraa e saía nos estoques. Ou seja, o comportamento inâmico surge quano algo flui por algum meio. Este princípio lea a uma forma particular e representação causal conhecia por Diagramas e Estoque e Fluxo []. Nestes iagramas os estoques, ou níeis, são representaos graficamente por retângulos. Eles representam caixas one se acumula algum recurso o sistema. Os estoques são ariáeis cujo alor, ou estao, epene os fluxos. Os fluxos são representaos por setas e traço uplo que são cortaas por um triângulo. Os fluxos representam o transporte os recursos entro o sistema. Os fluxos são azões que são controlaas por equações e por isto são representaos por um ícone parecio com um cano com uma torneira. A Figura mostra a representação básica e um estoque controlao por um fluxo em Dinâmica e istemas (a nuem em uma as pontas a seta representa uma fonte infinita alimentano o fluxo). A Figura : Estoque (B) controlao pelo Fluxo (A). Na Figura o alor o estoque B é controlao pelo fluxo A. Este controle poe ser expresso atraés e uma equação iferencial que escree as transições os alores o estoque B entre os instantes t e t+t. Estas transições são escritas pela Figura. B Bt ( t) Bt () At () t At () () t Na moelagem com Diagramas e Estoque e Fluxo, tanto ariáeis físicas como e informação poem fluir pelos fluxos se acumulano em estoques, e este acúmulo é ecorrente a iferença entre os fluxos e entraa e os fluxos e saía. Logo, os recursos ao longo o tempo não poem muar instantaneamente e alor. Exemplos e estoque poe ser o olume e proução e uma empresa, o número e peças nos estoques, o total e inheiro no caixa, o conhecimento os funcionários, etc. Exemplos e fluxos poem ser a taxa e proução a empresa, as taxas e enas, o olume mensal e pagamentos, etc. (no moelo que iremos apresentar neste trabalho os estoques representarão estoques e peças processaas em uma linha e proução e os fluxos a taxa e proução e caa máquina). Os alores futuros os estoques eem ser o foco as ecisões os gestores. Os fluxos representam as políticas o sistema, e poem ser escritos na forma e equações algébricas. Estas equações poem enoler ariáeis auxiliares e, ou, o alor atual os estoques [][3]. É importante notar que os fluxos atuais e um sistema são moificaos por ações presentes que ecorrem e B

5 5 ecisões presentes, enquanto que os estoques atuais epenem o acúmulo e toas as ecisões passaas [3]. eguno Wiazowski (2) [4], as principais antagens ainas o uso a metoologia e Dinâmica e istemas proêm e sua capaciae e: a) Inestigar as relações entre macro e micro estruturas e seus efeitos sobre o comportamento o sistema; b) Moelar e resoler problemas reais, incorporano fatores biológicos, físicos e econômicos; c) Melhorar o esempenho e um sistema ia aição e insights ou aprenizagem, aliao ao melhor uso os recursos; ) Estuar os fluxos e material, informação e inheiro entro e estruturas econômicas; e e) Não ter um limite os problemas que possa abranger, poeno captar situações e equilíbrio, esequilíbrio e até mesmo comportamento caótico. 4. O MODELO DEENVOLVIDO ef3) serão efinias pelos ínices e confiabiliae: conf, e. Estes ínices eterminam a probabiliae e que a máquina esteja operacional no instante t. Ou seja, um ínice e confiabiliae conf =.8 inica que a máquina operará 8% o tempo com taxa instantânea e proução igual a taxa. No restante o tempo ela estará inatia. O fluxo e enas para o mercao é efinio como seno igual à emana iária. Este fluxo e enas alimenta um estoque que serirá para contabilizar o total e peças prouzio. Na Figura 4 emos a interface esenolia com o Vensim PLE com base no moelo a Figura. A simpliciae a interface se justifica pelo fato e se ter buscao o uso apenas os recursos isponíeis nesta ersão gratuita o Vensim. Isto isa faorecer a isseminação e uso o moelo aqui apresentao. O fato e ser esenolio em uma plataforma com cóigo aberto permitirá que os estuantes e professores possam fazer aperfeiçoamentos no moelo, buscano cobrir etalhes específicos e seus cursos e treinamentos, bem como proienciano melhorias na interface que atenam a propostas específicas. E E2 E3 m m2 m3 ef emax emax2 emax3 taxa ef2 ef3 conf Figura 2: iagrama e estoques e fluxo representano uma linha e montagem e três estágios Consiere o caso e um processo proutio composto e 3 estágios. Representao na Figura 2. Nesta figura, m, m2 e m3 representam a taxa instantânea e proução e três máquinas encaeaas sequencialmente. Estas máquinas possuem estoques e saía E, E2 e E3 cujos alores máximos que poem atingir são inicaos por emax, emax2 e emax3. Os estoques são limitaos. Caa um os fluxos não poe contribuir para exceer o alor máximo o estoque sucessor, nem tampouco fazer com que o estoque preecessor seja ecrescio e um alor que o torne negatio. As máquinas possuem taxas iárias nominais e proução aas por taxa, e. Toaia, as taxas efetias e proução (ef, ef2 e Na Figura 4 caa fluxo e alimentação os estoques E, E2 e E3 é representao como uma máquina ou célula e proução. Por isso têm-se a figura e um operário associao a caa um estes fluxos. Acima e caa estoque há um gráfico que representa o total e peças armazenao em caa estoque. Inicialmente foi estabelecio um limite máximo e peças para caa estoque, que poe facilmente ser configurao e acoro com as necessiaes e caa exercício. Na Figura 4 ê-se que as ariáeis emax i, taxa i e conf i (i =, 2, 3) são representaas graficamente por chaes eslizantes. Estas chaes poem alterar os alores as respectias ariáeis urante a simulação. Isto permite ao aluno testar alores

6 6 alternatios para caa ariáel na meia em que constrói suas hipóteses a respeito o que a emana. Como seguna tarefa solicita-se aos alunos que iminuam a taxa e proução estoque final 79.9 (m) estoque final 79.9 (m2) estoque final 79.9 (m3) E E2 E3 m m2 m3 emax emax2 emax3 ef ef2 ef3 taxa conf Figura 4: Interface gráfica o moelo isto na Figura estoque final 79.9 (m) estoque final 79.9 (m2) estoque final 79.9 (m3) E E2 E3 m m2 m3 emax emax2 emax3 ef ef2 ef3 taxa conf Figura 3: imulação o moelo a Figura 2 consierano a não existência e gargalos. funcionamento o sistema. O mesmo acontece com a ariáel, que correspone à emana iária a fábrica. A simulação na Figura 3 está seno executaa em um moo e execução chamao e YNTHEIM [7]. Neste moo e simulação o software Vensim as alterações nos parâmetros são automaticamente computaas na meia em que estes são alteraos. urgem gráficos nos lugares as ariáeis e interesse para que se tenha ieia a eolução histórica essas ariáeis. Caa um estes gráficos poe ser estacao e estuao em separao bem como poem ser exportaos para planilhas eletrônicas, ou ocumentos textos, toos os aos geraos. Poe-se obserar nos resultaos esta primeira simulação que os estoques não se acumularam em nenhum os estágios. Isto se ee ao fato já, conhecio a Teoria as Restrições, e toas as máquinas estarem trabalhano com os fluxos sincronizaos e operano na mesma taxa taxa e para 8 peças/ ia, manteno as emais taxas em peças/ia. O resultao poe ser isto na Figura 5. Como a taxa m2 é agora é inferior à emana esta máquina torna-se um gargalo. Isto poe ser eienciao pelo acúmulo e estoque que é gerao em E. Os estuantes poem perceber também que não importa o quanto se altere a taxa m3, não haerá nenhuma alteração nos níeis e estoque as máquinas tampouco nas enas. Isto acontece porque a operação esta máquina está limitaa pelo gargalo. Toaia, caso se aumente a taxa m, mais rapiamente o estoque E irá atingir capaciae máxima. Poe-se peir então para o estuante corrigir esta situação. Ou sincronizano a taxa e proução m com a taxa o gargalo ou então iminuino o níel máximo tolerao e estoque E, para que ele opere apenas com o suficiente para atener o gargalo.

7 estoque final 79.9 (m) estoque final 79.9 (m2) estoque final 79.9 (m3) E E2 E3 m m2 m3 emax emax2 emax3 ef ef2 ef3 taxa 8 conf Figura 5: imulação o moelo a Figura 2 consierano a existência e um gargalo (m2). Outro exercício interessante consiste em configurar toas as máquinas com a mesma taxa nominal e proução, porém iminuino-se a acumulam ao longo a linha e não são corrigios pelos esios positios estoque final 79.9 (m) estoque final 79.9 (m2) estoque final 79.9 (m3) E E2 E3 m m2 m3 emax emax2 emax3 ef ef2 ef3 taxa conf.8 5 Figura 6: imulação o moelo a Figura 2. O gargalo em m3 é gerao pela falta e confiabiliae. confiabiliae e uma elas. Na Figura 6 a emana é e 5 peças/ia. Toas as máquinas são configuraas para possuir uma taxa nominal e proução também e 5 peças/ia. Toaia, enquanto m e m2 têm confiabiliae e % (não sofrem falhas), m têm apenas 8% e confiabiliae. A conclusão é que m3 passa a ter uma taxa efetia menor que a emana e por isso torna-se um gargalo o sistema. É interessante notar que o gráfico a eolução a ariáel m na Figura 6 mostra bem como a taxa e proução e m3 oscila à meia que a máquina falha. Outra forma e ilustrar os problemas e ariações neste tipo e processo é substituir-se o ínice e confiabiliae por um esio - para cima ou para baixo - na taxa nominal e proução. Com isso poe-se mostrar com a simulação que os esios negatios se Como foi ito anteriormente, toas as análises os resultaos as simulações poem ser feitos com o auxílio e iersas ferramentas isponíeis no software Vensim. Poem ser geraos gráficos e tabelas os resultaos obtios para serem entregues, também poem ser exportaos resultaos para serem trabalhaos em outros softwares, além isso, o moelo poe ser facilmente moificao em sua estrutura para incorporar sugestões e insights os alunos. Como exemplo, consiere o conjunto e parâmetros isto na Figura 7. Neste exemplo o gargalo o sistema encontra-se na emana. O recurso com restrição e capaciae é m2. upono-se que a fábrica opera com as máquinas em capaciae máxima, o que aconteceria com os estoques ao longo o tempo? Uma rápia reflexão nos lea a concluir que toos os estoques eem crescer com o tempo, pois o escoamento as peças

8 8 está limitao pela emana. Isso é certo. Toaia, as elociaes e crescimento estes estoques são iferentes, pois as taxas e proução o são. acontece com m3. A máquina m3 consume os estoques armazenaos em E2 com uma taxa superior a m2. Isto ocorre até o momento em que estoque final 79.9 (m) estoque final 79.9 (m2) estoque final 79.9 (m3) E E2 E3 m m2 m3 emax emax2 emax3 ef ef2 ef3 taxa conf Figura 7: imulação o moelo a Figura 2 ilustrano uma situação one a restrição está na emana. 4 Estoques Time (Dia) E : E2 : E3 : Figura 8: Eolução no tempo os estoques E, E2 e E3 na simulação a Figura 7. Como o gargalo esta na emana, o estoque E3 eriao a proução e m3 acaba se encheno primeiro, pois é ele que alimenta iretamente a emana gargalo. A máquina m2 é um recurso restritio o sistema. Este recurso restringe internamente os recursos que o preceem, neste caso m, o que faz com que E se encha rapiamente. Por outro lao, os recursos à frente e m2 consomem rapiamente seus estoques, pois operam em taxas maiores que ele. É o que o estoque E3 se enche. A partir aí, o estoque E2 passa também a se encher. Temos então que E3 se enche primeiro, seguio e E e finalmente por E2. Para ilustrar esse processo o aluno poe utilizar um os iersos tipos e saías gráficas que o software Vensim poe gerar. Por exemplo, a Figura 8 mostra um gráfico e áreas one estão representaas as eoluções no tempo estoques E, E2 e E3 na simulação a Figura 7. Este tipo e isualização acaba seno mais um importante apoio no estuo os conceitos enolios.

9 9 5. CONCLUÕE Vimos neste trabalho que muitos os conceitos embutios na Teoria as Restrições poem ser mais bem estuaos em sala e aula com o uso e em um ambiente e aprenizao baseao em simulação. Principalmente aquelas esenolias com o uso a metoologia e Dinâmica e istemas. A área e aplicação primária a Teoria as Restrições é a e otimização a proução. Ela nos força a encarar o esempenho os processos sob uma perspectia sistêmica [8] e que tem sio extensiamente utilizaa para ajuar no estuo e compreensão os processos proutios []. A Dinâmica e istemas, por sua ez, fornece um ambiente metoológico propício para a representação essas formas sistêmicas e encarar os processos organizacionais []. Além isso, as plataformas e software oltaas hoje para a construção e moelos e Dinâmica e istemas aumentam em muito a eficiência no processo e moelagem e permitem aos alunos o uso e um instrumento motiaor para construção e seu próprio processo e aprenizao. Isso abre caminho para que as ieias este trabalho possam ser expanias para outros campos o ensino e operações tais como a logística, gestão a qualiae, esenolimento e proutos, etc. Particularmente quanto ao ensino a Teoria as Restrições, há uma expectatia e que as ieias e o moelo aqui apresentaos possam serir e propulsores para críticas e melhorias futuras. A espeito o fato e uma boa parte os conceitos a Teoria as Restrições poerem ser trabalhaos com o uso o moelo exposto, há limitações e estas eem ser exploraas e eleaas. Por exemplo, um moelo que lee em contas os aspectos enolios na contabiliae e ganhos seria esejáel. Moelos que permitissem a aaliação e trae-offs na escolha e composições e proutos em sistemas com restrições também. O caminho é amplo, mas as bases metoológicas estão apresentaas. Como eolução futura este trabalho, pretene-se esenhar e realizar experimentos que enolam o uso intensio esta ferramenta em sala e aula, e tal forma a permitir conclusões mais abrangentes a respeito a capaciae e aprenizao que poe ser geraa, em iersas situações e ensino, por este tipo e aboragem. As técnicas e moelagem e simulação têm sio esenolias, em geral, como ferramentas para liar com situações passíeis e serem matematicamente estruturaas e com uma forte ocação para preisão e otimização. Toaia, a moelagem e a simulação poem e eem ser exploraas também como processos para captura, estruturação e compreensão os sistemas subjacentes. Este trabalho mostrou que é possíel atener a esses requisitos. Ele contribui com a construção e um moelo simples que oferece àqueles que trabalham com o ensino e operações - principalmente no escopo o estuo a Teoria as Restrições - um instrumento eficiente para liar com a complexiae com a qual se eparam em sala e aula. 6 REFERENCIA [] BOUYER, G. C.; ZNELWAR, L.; COTA, M.J.B. Aprenizagem estratégica e aquisição conceitual no ensino e gestão e operações. Em Anais o XXV Encontro Nacional e Engenharia e Proução. Porto Alegre: ABEPRO. 25. [2] MAÑA, A. V. O processo o ensino em aministração: a relação qualiae, proutiiae e imagem um moelo e aaliação. Em Anais o VII Encontro Nacional a ANGRAD. Florianópolis [3] BACELLAR, F. C. T. Contribuições para o ensino e marketing: reelano e compreeneno a perspectia os professores. Tese (Doutorao) Faculae e Economia, Aministração e Contabiliae, Uniersiae e ão Paulo, ão Paulo. 25. [4] JARVI, P. Ault an Continuing Eucation: Theory an Practice. New York: Routlege, 995. [5] LACRUZ, A.J. Jogos e empresas: consierações teóricas. Caerno e Pesquisas em Aministração,., n.4, p.93-9, 24. [6] FORRETR, J. W. Inustrial ynamics. Boston: MIT Press, 96. [7] EBERLEIN, R. L. Vensim PLE oftware (5.2). Massachusetts: Ventana ystems, 22. [8] GOLDRATT, E. M.; COX, J. The Goal. New York: North Rier Press Inc, 984. [9] CORBETT NETO, T. Contabiliae e ganhos: a noa contabiliae gerencial e acoro com a teoria as restrições. ão Paulo: Nobel, 997. [] PENCER, M..; COX, J.F. Optimum prouction technology (OPT) an the theory of constraints (TOC): analysis an genealogy.

10 International Journal of Prouction Research,.33, n.6, p , 995. [] TERMAN, J. D. Business ynamics: systems thinking an moeling for a complex worl. New York: McGraw-Hill, 2. [2] PIDD, M. Computer simulation in management science. NY: John Wiley & ons, Inc., 984. [3] MORECROFT, J. D.; TERMAN, J.D. Moeling for Learning Organizations. New York: Prouctiity Press, 2. [4] WIAZOWKI, B. A. Dinâmica e istemas: Uma Aplicação à análise a Coorenação Vertical no Agronegócio a Carne Boina. Tese (Mestrao) - Uniersiae Feeral e Viçosa, 2 7. AGRADECIMENTO O autor gostaria e agraecer o apoio a CAPE (Coorenação e Aperfeiçoamento e Pessoal e Níel uperior) para participação neste eento. 7. CURRÍCULUM Doutor em Física Nuclear pela Uniersiae e ão Paulo. Possui especialização em Gestão e Negócios pelo Instituto Tecnológico a Aeronáutica (ITA) e pela Escola uperior e Propagana e Marketing (EPM). Atualmente é professor a EPM e pesquisaor o Programa e Mestrao em Gestão Internacional - PMGI.

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