Análise e melhoria de fluxos em operações intralogísticas de retalho através da aplicação de conceitos Lean e simulação discreta

Uni e sidade do Minho
Escola de Engenha ia
José Luís Lei ão de Ma os
Análise e melho ia de luxos em ope ações
in alogís icas de e alho a a és da
aplicação de concei os Lean e simulação
disc e a
Janei o de 2025
Uni e sidade do Minho
Escola de Engenha ia
José Luís Lei ão de Ma os
Análise e melho ia de luxos em ope ações
in alogís icas de e alho a a és da
aplicação de concei os Lean e simulação
disc e a
Disse ação de Mes ado em Engenha ia e Ges ão de
Ope ações
Ramo de Especialização em Ges ão Indus ial
T abalho e e uado sob a o ien ação de
P o esso Dou o B uno Samuel Fe ei a Gonçal es
P o esso Dou o Rui Manuel de Sá Pe ei a de Lima
Janei o de 2025
ii
DIREITOS DE AUTOR E CONDIÇÕES DE UTILIZAÇÃO DO TRABALHO POR TERCEIROS
Es e é um abalho académico que pode se u ilizado po e cei os desde que espei adas as eg as e
boas p á icas in e nacionalmen e acei es, no que conce ne aos di ei os de au o e di ei os conexos.
Assim, o p esen e abalho pode se u ilizado nos e mos p e is os na licença abaixo indicada.
Caso o u ilizado necessi e de pe missão pa a pode aze um uso do abalho em condições não
p e is as no licenciamen o indicado, de e á con ac a o au o , a a és do Reposi ó iUM da Uni e sidade
do Minho.
Licença concedida aos u ilizado es des e abalho
A ibuição
CC BY
h ps://c ea i ecommons.o g/licenses/by/4.0/
iii
AGRADECIMENTOS
"Enjoy he bu e lies, enjoy being naï e.
Enjoy he ne es, he p essu e, people no knowing you name.
Enjoy he p ocess o making a name o you sel , ge ing as e and as e wi h each lap and mee ing
some g ea people along he way.
B ing iends along. B ing amily along. Don' assume hey'll be a dis ac ion.
Don' be a aid o su ound you sel wi h people you ca e abou and lo e."
- Daniel Riccia do
Ao meu o ien ado , P o esso Dou o B uno Gonçal es, pela dedicação, hones idade e paciência.
Ag adeço pela pa ilha de conhecimen o c ucial ao desen ol imen o des e p oje o, pelo apoio e pelo
en ol imen o cons an e que pe mi i am ul apassa sucessi as ba ei as.
Ao meu o ien ado , P o esso Dou o Rui Lima, pela disponibilidade e po e o nado possí el a
conc e ização des e p oje o. Ag adeço pela se iedade e sabedo ia pa ilhada ao longo do mesmo.
Aos memb os das equipas de Ges ão Indus ial e de E gonomia e Fa o es Humanos do p oje o
Sma Re ail, pelo companhei ismo e econhecimen o de odo o es o ço colocado nes e p oje o. Um
ob igado especial ao Luís e à Ma iana, pelas boas memó ias c iadas e apoio incondicional, e à Elisa po
odas as lições de ida, pela hones idade e comp eensão nos bons e maus momen os.
À Ma ia, po me ou i e me apoia de o ma incansá el, po nunca deixa de ac edi a em mim
e po aze pa e de odas as minhas conquis as.
Aos meus pais, po odo o ca inho, apoio e especial comp eensão nos momen os mais di íceis.
i
DECLARAÇÃO DE INTEGRIDADE
Decla o e a uado com in eg idade na elabo ação do p esen e abalho académico e con i mo que não
eco i à p á ica de plágio nem a qualque o ma de u ilização inde ida ou alsi icação de in o mações ou
esul ados em nenhuma das e apas conducen e à sua elabo ação.
Mais decla o que conheço e que espei ei o Código de Condu a É ica da Uni e sidade do Minho.

Análise e melho ia de luxos em ope ações in alogís icas de e alho a a és da aplicação
de concei os Lean e simulação disc e a
RESUMO
No con ex o a ual de c escen e compe i i idade e clien es cada ez mais exigen es, o se o de
e alho ap esen a cada ez mais p eocupações ela i amen e à e iciência das suas ope ações. Pa a além
disso, es e é um se o que em como base um conjun o de a i idades in alogís icas de ele ado es o ço
ísico. Assim, es e p oje o su giu com o in ui o de analisa e melho a o desempenho ope acional e
e gonómico das a i idades desde a eceção a é à eposição de p odu os na loja Con inen e Modelo de
Pa edes e desen ol e p opos as de melho ia em ambos os eixos, aplicando concei os
Lean
e écnicas
de simulação disc e a.
A in es igação e e po base a me odologia “
Ac ion-Resea ch
” e oi supo ada com dados
e e en es às a i idades ealizadas na e agua da e no espaço come cial da loja. Realiza am-se ecolhas
de dados que o am subme idos a a amen o analí ico, ga an indo a pa ame ização p ecisa das
di e en es a i idades em es udo. Pa indo des a base, cons uiu-se um modelo de simulação
ep esen a i o do modo de ope ação a ual, eco endo ao
so wa e Simio
. U ilizando os p incípios
ine en es à iloso ia Lean e à e gonomia, o am desen ol idos cená ios al e na i os, com o obje i o de
a alia a iabilidade de implemen ação de di e en es soluções an o a ní el ope acional quan o
e gonómico.
Os esul ados do modelo sublinham a ele ância da iloso ia
Lean
na de inição de sis emas
e icazes. A edução do amanho dos lo es de abalho esul ou na edução do empo de a a essamen o
do p odu o em ce ca de 81,1% e do WIP da zona de e agua da em ce ca de 84,9%. Pa a além disso,
es a solução mos ou-se capaz de o ma um sis ema com po encial e gonómico quando in eg ada com
ou os equipamen os. O es ado a ual ca ac e iza-se pelos índices de Mi al e NIOSH supe io es a 1,
demons ando a exigência ísica des e sis ema. A in eg ação de á ias soluções p opos as mos ou-se
capaz de eduzi es es índices pa a condições ideais de abalho.
PALAVRAS-CHAVE
E iciência ope acional, Lean, E gonomia, Simulação, Re alho
i
Analysis and imp o emen o lows in e ail in alogis ics ope a ions h ough he applica ion
o Lean concep s and disc e e-e en simula ion
ABSTRACT
In he cu en con ex o g owing compe i i eness and mo e demanding cus ome s, he e ail
sec o is inc easingly conce ned abou he e iciency o i s ope a ions. In addi ion, his is a sec o ha
elies on a se o in alogis ics ac i i ies ha equi e a lo o physical e o . The e o e, his p ojec was
designed o analyze and imp o e he ope a ional and e gonomic pe o mance o ac i i ies om p oduc
ecep ion o eplenishmen a he Con inen e Modelo s o e in Pa edes and o de elop p oposals o
imp o emen in bo h aspec s, applying Lean concep s and disc e e-e en simula ion echniques.
The esea ch was based on “Ac ion-Resea ch” me hodology and was suppo ed by da a ela ing
o he ac i i ies ca ied ou in he s o e's wa ehouse and comme cial space. Da a was collec ed and
submi ed o analy ical ea men , ensu ing accu a e pa ame e iza ion o he di e en ac i i ies unde
s udy. On his basis, a simula ion model ep esen ing he cu en ope a ing mode was buil using Simio
so wa e. Using he p inciples inhe en in he Lean philosophy and e gonomics, al e na i e scena ios we e
de eloped wi h he aim o assessing he iabili y o implemen ing al e na i e solu ions a bo h ope a ional
and e gonomic le els.
The esul s o he model unde line he ele ance o he Lean philosophy in de ining e icien
sys ems. Reducing he size o wo k ba ches esul ed in a educ ion in p oduc h oughpu ime o a ound
81.1% and in he WIP o he wa ehouse a ea o a ound 84.9%. In addi ion, his solu ion p o ed o be
capable o p oducing a sys em wi h e gonomic po en ial when in eg a ed wi h o he equipmen . The
cu en s a e is cha ac e ized by Mi al and NIOSH indexes g ea e han 1, demons a ing he physical
demand o his sys em. The in eg a ion o se e al p oposed solu ions p o ed capable o educing hese
le els o ideal wo king condi ions.
KEYWORDS
Ope a ional e iciency, Lean, E gonomics, Simula ion, Re ail
ii
ÍNDICE
Ag adecimen os .................................................................................................................................. iii
Resumo ...............................................................................................................................................
Abs ac .............................................................................................................................................. i
Índice ................................................................................................................................................ ii
Índice de Figu as ................................................................................................................................ xi
Índice de Tabelas ............................................................................................................................. x i
Lis a de Ab e ia u as, Siglas e Ac ónimos ......................................................................................... x iii
1. In odução .................................................................................................................................. 1
1.1 Enquad amen o ................................................................................................................. 1
1.2 Obje i os ............................................................................................................................ 2
1.3 Me odologia de In es igação ............................................................................................... 2
1.4 Es u u a da Disse ação .................................................................................................... 4
2. Enquad amen o Teó ico .............................................................................................................. 5
2.1 Sis ema de P odução Toyo a .............................................................................................. 5
2.1.1 Casa do Sis ema de P odução Toyo a ............................................................................ 6
2.1.2
Lean Thinking
................................................................................................................ 7
2.1.3 Tipos de Despe dícios .................................................................................................... 8
2.2 Concei os
Lean
no Re alho ................................................................................................. 9
2.3 Simulação ........................................................................................................................ 12
2.3.1 Tipos de modelos de simulação ................................................................................... 13
2.3.2 Simulação Disc e a (
Disc e e-E en Simula ion
- DES) ................................................... 14
2.3.3 Cons ução de um modelo de simulação disc e a ......................................................... 14
2.3.4 So wa e
Simio
............................................................................................................. 16
2.4 E gonomia ....................................................................................................................... 19
2.4.1 Lesões Músculo-esquelé icas Relacionadas com o T abalho (LMERT) ............................ 21
2.4.2 NIOSH ......................................................................................................................... 22
2.4.3 Guia de Mi al pa a Manuseamen o Manual de Ma e iais ............................................... 22
3. Enquad amen o do P oje o ........................................................................................................ 23
iii
3.1 MC Sonae ........................................................................................................................ 23
3.2 Modelo Y ......................................................................................................................... 25
3.3 P oje o A e P oje o B&C ................................................................................................... 26
3.4 Loja em es udo ................................................................................................................ 28
3.4.1 Pe cu so dos p odu os den o da loja ........................................................................... 28
3.4.2 Plan a e o ganização in alogís ica do Con inen e Modelo de Pa edes ........................... 29
3.4.3 Ca ac e ização das ope ações e luxos da loja .............................................................. 30
4. Desc ição analí ica do p ocesso a ual e pa ame ização do modelo de simulação ....................... 32
5. Desen ol imen o e modelação das ope ações de loja ................................................................ 40
5.1 Modelação das a i idades de
despicking
e manuseamen o de ma e iais ........................... 43
5.2 Modelação das a i idades de anspo e e eposição na loja .............................................. 52
5.3 Modelação de pa âme os pa a ge ação de cená ios al e na i os ...................................... 62
5.3.1 Modelação do cená io al e na i o – U ilização de Ca inho ............................................ 62
5.3.2 Modelação do cená io al e na i o -
Ea ly T igge
........................................................... 64
5.3.3 Modelação do cená io al e na i o - Fluxo Con ínuo ........................................................ 65
5.3.4 Modelação do cená io al e na i o – Comboio Logís ico ................................................. 67
5.4 Modelação de índices e gonómicos .................................................................................. 70
5.4.1 Modelação do Guia de Mi al ......................................................................................... 70
5.4.2 Modelação da Equação de NIOSH 91 ........................................................................... 77
5.5 Plano Expe imen al .......................................................................................................... 86
6. In e p e ação e Discussão dos esul ados ob idos e P opos as de melho ia ................................ 89
6.1
F amewo k
de Indicado es e Dimensão do Plano Expe imen al ......................................... 89
6.2 Discussão de Resul ados – Análise Ope acional ................................................................ 92
6.2.1 Expe iência Ope acional I – Implemen ação de um comboio logís ico ........................... 93
6.2.2 Expe iência Ope acional II – Va iação do amanho de lo e de abalho (
T igge
) ............ 95
6.2.3 Expe iência Ope acional III – Va iação in eg ada do
T igge
e do amanho do ................ 97
comboio logís ico ...................................................................................................................... 98
6.2.4 Expe iência Ope acional IV – Subs i uição das pale es de eposição po ca inhos ......... 99
6.2.5 Expe iência Ope acional V – Va iação do núme o de colabo ado es ............................ 100
6.2.6 Expe iência Ope acional VI – In odução de um luxo con ínuo .................................... 102
x
Figu a 118 - P ocesso "Tbl_W i e_NIOSH_5" .................................................................................. 153
Figu a 119 - P ocesso "Tbl_W i e_NIOSH_5_Aux_1" ...................................................................... 154
Figu a 120 - P ocesso "Tbl_W i e_NIOSH_5_Aux_2" ...................................................................... 155
Figu a 121 - G á icos da expe iência ope acional III com u ilização de ca inhos em Dashboa d Powe BI
...................................................................................................................................................... 156
Figu a 122 - G á icos da expe iência ope acional III com 2 colabo ado es em Dashboa d Powe BI .. 156
Figu a 123 - G á icos da expe iência ope acional III com 3 colabo ado es em Dashboa d Powe BI .. 157
Figu a 124 - G á icos da expe iência ope acional III com in odução de um SIP em Dashboa d Powe BI
...................................................................................................................................................... 157
Figu a 125 - G á icos da expe iência ope acional III com pale es do ipo 1 em Dashboa d Powe BI . 158
Figu a 126 - G á icos da expe iência ope acional III com pale es do ipo 2 em Dashboa d Powe BI . 158
Figu a 127 - G á icos da expe iência ope acional VI com u ilização de ca inhos em Dashboa d Powe BI
...................................................................................................................................................... 159
Figu a 128 - G á icos da expe iência ope acional VI com 2 colabo ado es em Dashboa d Powe BI .. 159
Figu a 129 - G á icos da expe iência ope acional VI com 3 colabo ado es em Dashboa d Powe BI .. 160
Figu a 130 - G á icos da expe iência ope acional VI com in odução de um SIP em Dashboa d Powe BI
...................................................................................................................................................... 160
Figu a 131 - G á icos da expe iência ope acional VI com pale es do ipo 1 em Dashboa d Powe BI . 161
Figu a 132 - G á icos da expe iência ope acional VI com pale es do ipo 2 em Dashboa d Powe BI . 161
Figu a 133 - Tabela Mi al de o ça inicial pa a a i idades de empu a com 2 mãos (Pa e 1) ........... 163
Figu a 134 - Tabela Mi al de o ça inicial pa a a i idades de empu a com 2 mãos (Pa e 2) ........... 164
Figu a 135 - Tabela Mi al de o ça de manu enção pa a a i idades de empu a com 2 mãos (Pa e 1)
...................................................................................................................................................... 165
Figu a 136 - Tabela Mi al de o ça de manu enção pa a a i idades de empu a com 2 mãos (Pa e 2)
...................................................................................................................................................... 166
Figu a 137 - Tabela Mi al de o ça inicial pa a a i idades de puxa com 2 mãos (Pa e 1) ................. 167
Figu a 138 - Tabela Mi al de o ça inicial pa a a i idades de puxa com 2 mãos (Pa e 2) ................. 168
Figu a 139 - Coe icien e máximo mi al de o ça inicial e de manu enção pa a a i idades de puxa com 1
mão ............................................................................................................................................... 169

x i
ÍNDICE DE TABELAS
Tabela 1 - Biblio eca Pad ão de Obje os ............................................................................................ 19
Tabela 2 - Negócios do g upo MC (MC, 2024) ................................................................................... 25
Tabela 3 - T a amen o de ca ego ias exis en es ................................................................................. 34
Tabela 4 - Es a ís icas desc i i as do núme o de caixas po pale e ..................................................... 35
Tabela 5 - Es a ís icas desc i i as do núme o de caixas po pale e ..................................................... 37
Tabela 6 - Dis ibuição pe cen ual do núme o de ca ego ias .............................................................. 39
Tabela 7 - Fa o es de empo pa a pale es com ce ca de 2,10m ......................................................... 46
Tabela 8 - Fa o es de empo pa a pale es com ce ca de 1,80m ......................................................... 46
Tabela 9 - Possibilidade de des inos de cada p odu o ........................................................................ 47
Tabela 10 - Tabela ou pu com os des inos de despicking .................................................................. 50
Tabela 11 - Tipos de pale e ca ego ia segundo capacidade máxima ................................................... 52
Tabela 12 - Ma iz de dis âncias en e os pon os de in e esse, em me os. ........................................ 53
Tabela 13 - Tabela ou pu com os des inos de eposição ................................................................... 59
Tabela 14 - Fa o es de empo com ca inho pa a pale es mãe com ce ca de 2,10m .......................... 63
Tabela 15 - Fa o es de empo com ca inho pa a pale es mãe com ce ca de 1,80m .......................... 64
Tabela 16 - Tabela “ bl_ou p_NIOSH_aux”, ...................................................................................... 81
Tabela 17 - Exce o exemplo da abela " bl_ou p_NIOSH_Base" ....................................................... 83
Tabela 18 - Tabela exempli ica i a do ag upamen o das ins âncias em a e as NIOSH 91
(“ bl_ou p_NIOSH2”) ....................................................................................................................... 85
Tabela 19 - Tabela exempli ica i a do esul ado da abela “ bl_ou p_NIOSH3” ................................... 85
Tabela 20 - Exce o exemplo da abela " bl_ou p_NIOSH4" ............................................................... 86
Tabela 21 - Exemplo do esul ado da abela “ bl_ou p_NIOSH_Resul s” ............................................ 86
Tabela 22 - G upos do plano expe imen al ........................................................................................ 87
Tabela 23 - Pa âme os e domínios do plano expe imen al ................................................................ 87
Tabela 24 - F amewo k de indicado es ope acionais .......................................................................... 89
Tabela 25 - F amewo k de indicado es e gonómicos ......................................................................... 90
Tabela 26 - De inição do núme o de eplicações de análise ope acional ............................................. 91
Tabela 27 - De inição do núme o de eplicações de análise e gonómica ............................................ 92
Tabela 28 - Tabela Mi al de o ça inicial pa a a i idades de empu a com 2 mãos (géne o eminino)
...................................................................................................................................................... 134
x ii
Tabela 29 - Tabela Mi al de o ça inicial pa a a i idades de empu a com 2 mãos (géne o masculino)
...................................................................................................................................................... 135
Tabela 30 - Tabela Mi al de o ça de manu enção pa a a i idades de empu a com 2 mãos (géne o
eminino) ........................................................................................................................................ 136
Tabela 31 - Tabela Mi al de o ça de manu enção pa a a i idades de empu a com 2 mãos (géne o
masculino) ..................................................................................................................................... 137
Tabela 32 - Tabela Mi al de o ça inicial pa a a i idades de puxa com 2 mãos (géne o eminino) ..... 138
Tabela 33 - Tabela Mi al de o ça inicial pa a a i idades de puxa com 2 mãos (géne o masculino) .. 139
Tabela 34 - Tabela Mi al de o ça de manu enção pa a a i idades de puxa com 1 mão (géne o eminino)
...................................................................................................................................................... 140
Tabela 35 - Tabela Mi al de o ça de manu enção pa a a i idades de puxa com 1 mão (géne o masculino)
...................................................................................................................................................... 140
Tabela 36 - Tabela de o ças e coe icien es de a i o es á ico - pale es ............................................. 141
Tabela 37 - Tabela de o ças e coe icien es de a i o dinâmico - pale es ........................................... 141
Tabela 38 - Tabela de o ças e coe icien es de a i o es á ico - ca inhos .......................................... 142
Tabela 39 - Tabela de o ças e coe icien es de a i o dinâmico - ca inhos ........................................ 142
Tabela 40 - Posição ho izon al e e ical inicial de pale es de 2,10m ................................................ 145
Tabela 41 - Posição ho izon al e e ical inicial de pale es de 1,80m ................................................ 146
Tabela 42 - Posição ho izon al e e ical inal de pale es de eposição ............................................. 147
Tabela 43 - Posição ho izon al e e ical inal de ca inhos de eposição .......................................... 148
Tabela 44 - Tabela NIOSH 91 - mul iplicado de equência ............................................................. 170
Tabela 45 - Tabela NIOSH 91 - mul iplicado de pega ...................................................................... 170
x iii
LISTA DE ABREVIATURAS, SIGLAS E ACRÓNIMOS
BPMN -
Business P ocess Model and No a ion
CAD -
Compu e Aided Design
DES –
Disc e e E en Simula ion
HFE -
Human Fac o s and E gonomics
IE – Índice de Ele ação
IEA -
In e na ional E gonomics Associa ion
JIT –
Jus -in-Time
LIA – Logís ica In e na Alimen a
LINA - Logís ica In e na Não Alimen a
LMERT - Lesões Musculoesquelé icas Relacionadas com o T abalho
NIOSH -
Na ional Ins i u e o Occupa ional Sa e y and Heal h
OSA -
On-Shel A ailabili y
OOS –
Ou -o -S ocks
PLR – Peso Limi e Recomendá el
SIP – Sis ema de Inclinação de Pale es
TPS –
Toyo a P oduc ion Sys em
UE – União Eu opeia
WIP -
Wo k in P og ess
1
1. INTRODUÇÃO
Nes e capí ulo se á ealizado o enquad amen o do p oje o de disse ação, endo em con a o con ex o
eal do es udo, se ão ap esen ados os obje i os do mesmo, a me odologia de in es igação u ilizada no
desen ol imen o des e es udo e, po im, a ap esen ação da es u u a ge al des e documen o.
1.1 Enquad amen o
As emp esas do se o de e alho alimen a o e ecem uma g ande a iedade de p odu os escos, es es
que, no malmen e, ep esen am ce ca de 40% das ecei as das cadeias des e se o . Tendo em con a is o
e a cons an e e olução compe i i a da á ea, o apa ecimen o de soluções cada ez mais ino ado as e os
clien es cada ez mais exigen es, es e se o em ap esen ado cada ez mais p eocupação com a e icácia
e e iciência ope acional dos seus p ocessos (Co és Rod íguez e al., 2023; Ma ques e al., 2022). Assim,
a implemen ação de écnicas
Lean
em indo a ganha ele ância no se o de e alho e o na-se um
passo imp escindí el pa a a ingi uma e iciência ope acional de excelência.
De aco do com Jaca e al (2012), no se o do e alho, minimiza o despe dício en ol e ações como
aze uma boa ges ão de in en á io, u iliza de o ma mais e icien e o espaço da loja, endo como oco
p odu os de alo mais ele ado, melho a a e iciência de anspo e e logís ica, e p e eni o apa ecimen o
de p odu os de ei uosos. No en an o, a disponibilidade de p odu o, de inida como a p obabilidade de e
um p odu o em
s ock
quando um clien e chega, é p o a elmen e o indicado -cha e de ní el de se iço
ao clien e no e alho (Cal o e al., 2023; Ma ques e al., 2022). Nes e con ex o, pode-se dize que os
a mazéns são uma á ea de p io idade máxima na ges ão de e alho, já que a maio ia das ações de
eliminação de despe dício oco e, di e a ou indi e amen e, nes es locais. Assim, o in en á io é um dos
ópicos de pesquisa mais popula es quando o assun o é e alho (Dunkin e al., 2009).
As a i idades ealizadas no a mazém incluem a eceção,
despicking
e/ou sepa ação,
a mazenamen o,
picking
, embalamen o e expedição (Amino e al., 2002). Quando lidamos com a
e iciência do a mazém, e e imo-nos à aplicação do
Lean Wa ehousing
que aplica p á icas
Lean
nas
a i idades mencionadas acima.
De ido às a uais exigências complexas do me cado, há uma necessidade de c ia p ocessos lexí eis
e ambien es de melho ia con ínua. Nes es casos, o desen ol imen o de modelos de simulação
ep esen a um ecu so na omada de decisões de p ocedimen o (Abideen & Mohamad, 2021a). Como
Smi h & S u ock (2021) a i mam, o mundo ende a se complexo e isso é uma das azões que o nou a
2
simulação ão popula . É uma e amen a pode osa pa a ep esen a , expe imen a e explica sis emas
do mundo eal. Ao simula sis emas u u os hipo é icos, podemos es a e es uda esses sis emas com
o obje i o de melho a o desempenho ge al dos mesmos.
Es a gama de écnicas ajuda a ganha uma comp eensão mais p o unda do compo amen o dos
sis emas complexos e a iden i ica opo unidades de melho ia (Abideen & Mohamad, 2021a; A onso e
al., 2021; Koshne is, 1994).
1.2 Obje i os
Os p incipais obje i os des e p oje o passam po melho a a e iciência ope acional e a e gonomia dos
p ocessos associados aos luxos ( eceção,
despicking
, a mazenamen o e eposição) de á ias amílias
de p odu os exis en es nos á ios supe me cados MC. Pa a a ingi os obje i os des e es udo, se ão
u ilizadas écnicas de modelação de p ocessos, assim como, um conjun o de modelos de simulação
disc e a com o p opósi o de alida a aplicação de p opos as de melho ia baseadas no concei o
Lean
.
Assim, espe am-se os seguin es esul ados:
• Aumen o da e iciência e e icácia do luxo de p odu os desde a sua eceção a é à eposição
na placa de endas;
• Redução de es o ços e gonómicos ela i os aos di e en es p ocessos de logís ica in e na;
• Es udo de di e en es pad ões de luxo nas a i idades de despicking, anspo e e eposição.
Tendo em con a os obje i os des e es udo, o am o muladas as seguin es ques ões de in es igação:
• De que o ma a simulação po e en os disc e os e a modelação de p ocessos pode con ibui
pa a a alidação de p opos as de melho ia, baseadas em concei os
Lean
?
• Como é que a e iciência ope acional pode á coope a e/ou in e e i com a edução do
es o ço e gonómico na logís ica in e na dos supe me cados?
1.3 Me odologia de In es igação
Com is a a a ingi odos os abalhos p opos os e esul ados espe ados, es e p oje o ado a uma
me odologia in es igação-ação (
ac ion esea ch
). Es a me odologia p e ende c ia um ambien e
colabo a i o en e o in es igado e o ambien e p o issional (
p ac i ione
) (C eswell e al., 2007). A
me odologia
ac ion esea ch
é conhecida po “
Lea ning by doing
”, em que, de o ma cíclica, o
in es igado iden i ica um p oblema, coloca um plano de esolução em ação, analisa os esul ados e,

3
caso não co espondam aos espe ados, ol a a epe i o p ocesso (O’B ien, 1998). Assim, es a
me odologia é cons i uída po um modelo de cinco ases, que es ão ep esen adas na Figu a 1.
Figu e 1 - Modelo de in es igação-ação
Adap ado de
(O’B ien, 1998)
Tendo em con a es a me odologia, se ão en ão abo dadas as seguin es ases de in es igação.
• Fase 1: se ão ealizados o diagnós ico e a análise c í ica do uncionamen o a ual dos
p ocessos de logís ica in e na, endo po base a obse ação de compo amen os e a ecolha
e análise de documen os e/ou ou as in o mações ele an es à in es igação.
• Fase 2: o planeamen o de ações a ealiza se á desen ol ido com is a à implemen ação
e icaz e e icien e daquelas que se ão as p opos as mais an ajosas em e mos ope acionais
e e gonómicos.
• Fase 3: deco e á a implemen ação das ações p e iamen e planeadas e discu idas,
• Fase 4: o es ado pós-implemen ação i á se analisado. Se á ealizada uma análise c í ica
sob e os esul ados ob idos e se os mesmos co espondem ao espe ado.
• Fase 5: se á compilado o conjun o de conclusões ace ca des e es udo. Es as conclusões
e ão em con a as p opos as es udadas, aquelas que o am implemen adas, mas ambém as
que pode ão não se . Não desca ando a impo ância da melho ia con ínua, se ão discu idos
assun os ele an es pa a p oje os u u os que possam da con inuidade a es a in es igação.
4
1.4 Es u u a da Disse ação
A p esen e disse ação encon a-se di idida em se e capí ulos dis in os, cada um com um p opósi o
ca ac e ís ico, es u u ados es a egicamen e de o ma a po encializa a comp eensão cla a do es udo
desen ol ido.
O p imei o capí ulo, a In odução, em como obje i o p opo ciona uma isão ge al do p oje o. Nes e
sen ido, é explo ado o enquad amen o do abalho no con ex o eal, são ap esen ados os obje i os do
mesmo, a me odologia seguida e, po im, a es u u a do documen o.
O segundo capí ulo diz espei o ao Enquad amen o Teó ico, onde é ap esen ada a base eó ica e
me odológica que supo ou o desen ol imen o de odo o es udo. São abo dados concei os como
Lean
Thinking
, a impo ância das ope ações
in-s o e
no e alho e simulação disc e a e e gonomia.
O e cei o capí ulo em como obje i o con ex ualiza o p oje o, ou seja, é ap esen ado o p oje o em
que es e abalho oi desen ol ido, é ealizada uma desc ição do local de es udo e ap esen ado o
uncionamen o das a e as em análise.
O capí ulo seguin e, denominado de “Desc ição analí ica do p ocesso a ual e pa ame ização do
modelo de simulação”, em o p opósi o de ca ac e iza anali icamen e alguns pa âme os ele an es às
a i idades ealizadas nas ope ações in alogís icas da loja em es udo.
O quin o capí ulo em como obje i o explica como é que o modelo de simulação oi desen ol ido,
abo dando a modelação de odas as a i idades em es udo no seu es ado pad ão, mas ambém odos os
ou os de alhes que o am desen ol idos com o p opósi o de ga an i um modelo lexí el à ge ação de
á ios cená ios dis in os.
Po sua ez, no capí ulo “In e p e ação e Discussão de Resul ados ob idos e P opos as de melho ia”
são ap esen ados e analisados, de alhadamen e, os esul ados ob idos a a és do modelo desen ol ido,
assim como os esul ados que dizem espei o a cená ios al e na i os e hipo é icos. Pa a além disso, são
ap esen adas á ias p opos as de melho ia endo em con a os esul ados ob idos.
Po im, o capí ulo se e comp eende as conside ações inais assim como a p opos a de abalhos
u u os elacionados com es e es udo.
5
2. ENQUADRAMENTO TEÓRICO
O capí ulo 2 em como obje i o ap esen a a base eó ica e me odológica que supo ou o
desen ol imen o des e es udo. Des a o ma, ao longo des e capí ulo se ão ap esen ados os concei os
mais impo an es ela i os ao
Lean
e de que manei a es e ema se enquad a no se o de e alho, com o
p opósi o de ga an i abo dagens e icien es e e icazes nas ope ações des e mesmo se o . Se ão ambém
discu idas as ca ac e ís icas da Simulação Disc e a, assim como as suas an agens, des an agens e
enquad amen o nes e p oje o. Po im, se á ei a uma undamen ação eó ica da ele ância da e gonomia
pa a es e es udo.
2.1 Sis ema de P odução Toyo a
O e mo
Lean
su giu de ido a uma abo dagem de ges ão, disciplinada e o ien ada ao p ocesso, c iada
po Taiichi Ohno e Shigeo Shingo num con ex o de p odução, quando a Toyo a lu a a pela sua
sob e i ência como emp esa após a Segunda Gue a Mundial (Womack e al., 1990).
Na al u a, a Toyo a compe ia com a indús ia au omó el da Eu opa e dos Es ados Unidos da Amé ica,
que u iliza am a écnica de p odução em massa com endas em la ga escala. Pelo con á io, o me cado
japonês exigia uma g ande a iedade de p odu os, mas com endas em pequenas quan idades, pelo que
a polí ica u ilizada pelos seus conco en es pe de ia a alidade, o nando-se ine icien e no con ex o
japonês. Segundo S o ch & Lim (1999), a p odução em massa é mais bené ica pa a a emp esa p odu o a
do que pa a o clien e e su giu a necessidade de desen ol e um sis ema p odu i o capaz de sa is aze
as necessidades do clien e, ga an indo ainda um ní el compe i i o à emp esa. Dada es a necessidade
de sa is aze as necessidades dos seus clien es, man e uma polí ica de con enção de cus os e alcança
a p odu i idade eu opeia e ame icana, o Japão acaba po ado a um no o sis ema de p odução ocado
no aumen o da e iciência p odu i a que isa a eliminação de despe dícios c iando luxo, ma cando o
nasce do Toyo a P oduc ion Sys em (TPS) (Ohno, 1988).
Em 1990, James P. Womack, Daniel Roos e Daniel T. Jones lançam um li o in i ulado de “The
Machine ha Changed he Wo ld”, denominando
Lean Manu ac u ing
ou
Lean P oduc ion
o modelo
o ganizacional que em como obje i o p incipal c ia alo , ocando-se na sa is ação do clien e e na
melho ia con ínua (Womack e al., 1990).
6
2.1.1 Casa do Sis ema de P odução Toyo a
A conc e ização do sis ema, an e io men e mencionado, de e-se à combinação de á ios p incípios
que o am es u u ados numa ilus ação desen ol ida po Fujio Cho, em 1973. Es a ilus ação,
ep esen ada na Figu a 1, acabou po se o na um ícone no se o de p odução sendo conhecida como
“The Toyo a P oduc ion Sys em House” (Like & Mo gan, 2006).
Figu a 1 - The Toyo a P oduc ion Sys em House
(Like & Mo gan, 2006)
Segundo Like & Mo gan (2006), o o ma o des e modelo equipa á el a uma casa p e ende ealça
a impo ância de odas as es u u as pa a uma implemen ação bem-sucedida do TPS. A alha de uma
des as es u u as comp ome e a casa, o nando-a ins á el e colocando odo o sis ema em isco.
Es e modelo em como base a p odução ni elada ou
Heijunka
, is o é, a p ocu a de um luxo
p odu i o equilib ado, eduzindo i egula idades e a sob eca ga. Um luxo equilib ado ab e po as aos
p ocessos es á eis e pad onizados. A “Casa do TPS” é sus en ada po dois pila es p incipais:
Jus -in-
Time
e
Jidoka
.
•
Jus -in-Time (JIT)
: Segundo Like & Mo gan (2006), es e é o p incípio mais conhecido e
ep esen a um sis ema de luxo con ínuo que p oduz es i amen e o necessá io, nas quan idades
necessá ias, en egando semp e no momen o e local ce o. Des a o ma, é possí el e i a
despe dícios elacionados com p odução excessi a, al como a acumulação de
s ock
, c iando
um luxo mais e icien e e anspa en e que acili a a de eção de anomalias, possibili ando a
melho ia de qualidade e a capacidade de espos a ela i amen e às al e ações de p ocu a do
me cado.
13
po isso, é impo an e pe cebe o signi icado de modelo pa a que o en endimen o do concei o de
simulação seja cla o (Law & Kel on, 1991; Vázquez-Se ano e al., 2021). Segundo Law & Kel on (1991),
um modelo é um conjun o de p essupos os ma emá icos ou elações lógicas u ilizadas pa a en ende o
uncionamen o de um sis ema. Tendo em con a a complexidade dos p oblemas eais, a simulação o na-
se a solução mais popula , mas, po ezes, as elações exis en es nos sis emas podem se simples,
bas ando mé odos analí icos pa a imi a ou p e e o compo amen o dos mesmos.
A simulação em sido aplicada em á ios se o es com di e en es p opósi os. Smi h & S u ock (2021)
ap esen am apenas alguns dos se o es que dão uso a es a écnica pa a aumen a o en endimen o e
melho a as ope ações dos seus se iços:
• P odução (o imização de linhas de p odução, aumen o de p odu i idade, e c.);
• Hospi ais (alocação de ecu sos, planeamen o de desas es, e c.);
• Ae opo os ( á ego,
shu les
, bilhe ei a, e c.);
• Sis emas de eme gência ( empos de espos a, localização de es ações, e c.);
• Se iço ao clien e (planeamen o de capacidade, melho ia de se iço di e o, e c.);
• Cadeias de abas ecimen o (pon os de encomenda, logís ica, e c.).
2.3.1 Tipos de modelos de simulação
Os modelos de simulação di idem-se em ês dimensões di e en es: es á ico s. dinâmico; con ínuo
s. disc e o; e de e minís ico s. es ocás ico (Law & Kel on, 1991; Smi h & S u ock, 2021). Es as
dimensões são desc i as com mais de alhe em baixo.
• Es á ico s. Dinâmico: Os modelos de simulação es á icos ep esen am de e minados
momen os do sis ema, ou sis emas em que o empo não desempenha uma unção
essencial. Já os modelos de simulação dinâmicos, ep esen am sis emas nos quais a
passagem do empo é undamen al pa a a es u u a do modelo. Nes e úl imo caso é
impossí el execu a o modelo sem a passagem simulada do empo.
• Con ínuo s. Disc e o: Os modelos de simulação dinâmicos são cons i uídos po
s a e
a iables
, ou seja, a iá eis que desc e em o es ado do sis ema em qualque pon o da
simulação. Caso o alo des as a iá eis enha a capacidade de se al e a de o ma con ínua
ao longo da simulação, en ão o modelo é de inido como con ínuo. Po ou o lado, caso o
alo des as a iá eis apenas al e e em ins an es sepa ados de o ma disc e a e ins an ânea,
en ão o modelo é de inido como disc e o. A maio ia dos modelos que eplicam ilas de espe a
são des e ipo de simulação.

14
• De e minís ico s. Es ocás ico: Os modelos de simulação de e minís icos são
pa ame izados com
inpu s
cons an es, ixos e não alea ó ios. Es es modelos ap esen am
semp e os mesmos esul ados, caso os alo es não sejam al e ados pelo u ilizado . Pelo
con á io, a maio ia dos modelos de simulação são es ocás icos, ou seja, são pa ame izados
com pelo menos um
inpu
alea ó io a pa i de dis ibuições p obabilís icas.
2.3.2 Simulação Disc e a (
Disc e e-E en Simula ion
- DES)
A simulação disc e a, conhecida como
Disc e e-E en Simula ion
(DES) e e e-se à modelação de
sis emas que e oluem ao longo do empo po espos a a al e ações ins an âneas em momen os
especí icos e sepa ados. Nes es momen os oco em
e en s
, de inidos como acon ecimen os que,
ins an aneamen e, al e am o es ado do sis ema (Law & Kel on, 1991).
Es a écnica de simulação su giu nos inais dos anos 50, po au o ia de Kei h Douglas Toche que
desen ol eu a p imei a linguagem des e ipo com o p opósi o de cons ui um modelo de simulação pa a
uma áb ica side ú gica no Reino Unido (Vázquez-Se ano e al., 2021).
2.3.3 Cons ução de um modelo de simulação disc e a
Tal como oi desc i o no capí ulo 2.3, um modelo é um conjun o de p essupos os ma emá icos ou
elações lógicas u ilizadas pa a ep esen a o uncionamen o de um sis ema. A cons ução adequada da
ep esen ação de um sis ema a pa i de um modelo de simulação segue um conjun o de e apas, que
segundo Smi h & S u ock (2021) são as seguin es: conceção concep ual, análise de
inpu s
,
desen ol imen o do modelo, e i icação e alidação, e inalmen e análise de
ou pu s
e expe imen ação.
Es e p ocesso de simulação es á ep esen ado na Figu a 3, que se encon a abaixo.
15
Figu a 3 - P ocesso de simulação
(Smi h & S u ock, 2021)
É impo an e sublinha que o p ocesso de simulação não é ob iga o iamen e sequencial e, g ande
pa e das ezes, é um abalho i e a i o necessi ando de á ias e i icações e co eções ao longo da
cons ução do modelo. Nos p óximos pa ág a os odas as e apas que cons i uem o p ocesso de
simulação se ão explicadas mais de alhadamen e.
O
concep ual design
necessi a que haja um conhecimen o em p o undidade do sis ema a modela
de o ma a desen ol e modelos igo osos e e icazes. Des a o ma, a e apa em ques ão ga an e que o
modelo ai esponde de o ma p ecisa às ques ões necessá ias, endo em con a que es es modelos são
desen ol idos com obje i os especí icos em men e. A e apa de
design
concep ual pode se le ada a cabo
de o ma in o mal, u ilizando espaços e ma e iais que p omo am o pensamen o li e e c í ico. Es a o ma
de planeamen o ajuda o modelado a es a a as ado de odas as condições limi ado as que os
so wa es
de modelação êm.
No que diz espei o à
inpu analysis
, es a e apa é esponsá el pela ca ac e ização dos
inpu s
do
sis ema, seguida do desen ol imen o de algo i mos e p ocessos que ge am obse ações das a iá eis e
p ocessos alea ó ios. Des a o ma, uma das ações ípicas des a e apa é ca ac e iza as a iá eis de
en ada alea ó ias e especi ica dis ibuições e p ocessos co esponden es a es as. Po no ma, o
modelado em na sua posse amos as de obse ação do sis ema a modela passando po ajus a
dis ibuições es a ís icas a es es dados, que se ão u ilizadas pa a ge a amos as de simulação.
Po ou o lado,
model de elopmen
é o p ocesso de ans o mação do modelo concep ual,
an e io men e desen ol ido, num modelo de simulação ep esen a i o capaz de se execu ado. Es a
16
e apa econhece a necessidade de en ende a me odologia de simulação e de p og amação de modo
que o p odu o inal seja um modelo e icaz. Pa a além des e p ocesso, nes a e apa é ealizada a
e i icação e a alidação dos modelos. A e i icação ga an e que o modelo se compo a da manei a que
o modelado p e ende, já a alidação ga an e que o modelo é iá el e p eciso quando compa ado com o
sis ema eal a modela . Nes e manual de Smi h & S u ock (2021), é sublinhada a impossibilidade de
p o a que o modelo es á co e o, pa a além de modelos mui o simples. Di o is o, o oco passa po
ecolhe e idências a é que o modelado e o clien e es ejam sa is ei os com a qualidade de ep esen ação
dos modelos desen ol idos.
Po úl imo, assim que o modelo es eja e i icado e alidado, o mesmo é u ilizado pa a ecolhe
in o mação p eciosa sob e o sis ema modelado. Es a a i idade en ol e
ou pu analysis
e
expe imen a ion
.
A
ou pu analysis
c ia in e ências ela i as ao sis ema endo em con a obse ações indi iduais, já a
expe imen a ion
baseia-se na a iação sis emá ica dos
inpu s
e da es u u a do modelo de o ma a es a
e en ende o compo amen o do sis ema em di e en es con igu ações.
2.3.4 So wa e
Simio
O
Simio
é uma
amewo k
de modelação de simulação baseada em obje os in eligen es, sendo que
os modelos são cons uídos a pa i da combinação de á ios ipos des es obje os. Os obje os in eligen es
são desen ol idos pelos modelado es e podem se eu ilizados em di e en es p oje os, ainda assim, os
modelado es podem p e e i apenas u iliza os obje os p é-desen ol idos. Es a úl ima hipó ese se á ideal
pa a os modelado es menos expe ien es, apesa do
so wa e
e sido cons uído de o ma que a
cons ução de no os obje os seja ácil a é pa a os u ilizado es inician es (Pegden, 2008). Um modelo
Simio
pa ece-se com o sis ema eal e, po no ma, o modelado abalha num ambien e 2D pa a acili a
a cons ução dos seus modelos. Ainda assim, o
so wa e
em capacidade pa a c ia ambien es de
animação 3D que complemen am a modelação 2D (S u ock & Pegden, 2011).
A
amewo k
de obje os do
Simio
segue os mesmos p incípios de ou as linguagens o ien adas pa a
obje os, mas es e
so wa e
, pelo con á io, aplica es es mesmos p incípios numa
amewo k
de
modelação ao in és de uma
amewo k
de p og amação. Des a o ma, esul a um sis ema de modelação
g á ica em ez de uma linguagem de p og amação. É impo an e aze e e ência a es as dis inções pa a
en ende que pa a de ini no os obje os e modela sis emas nes e
so wa e
são necessá ias
compe ências de modelação e não de p og amação (Pegden, 2008).
17
Os p óximos pa ág a os es ão ese ados pa a a ap esen ação da in e ace do
Simio
e pa a a
desc ição das p incipais uncionalidades do mesmo. Na Figu a 4 encon a-se ep esen ada a is a inicial
do
Simio
, sem qualque modelação ou al e ação ealizada.
Figu a 4 - Vis a inicial do so wa e Simio
Ao c ia um p oje o, o
Simio
c ia au oma icamen e uma
Model En i y
onde é possí el de ini o
compo amen o das en idades do sis ema e um
Model
, que ep esen a o p óp io modelo, no qual
ambém se ão ei as al e ações ao longo da modelação.
Tendo em is a a Figu a 4, iden i ica-se uma aixa supe io cons i uída po qua o menus p incipais:
File
,
P ojec Home
,
Facili y Tools
(di idido em á ios ou os menus:
Run
,
D awning
,
Anima ion
,
View
e
Visibili y
) e
Suppo
. No painel p incipal, si uado abaixo, encon am-se cinco abas. A aba
Facili y
con ém
o espaço onde se colocam os obje os pa a que se cons ua o modelo e a animação 2D e/ou 3D. A aba
P ocesses
diz espei o ao menu onde são cons uídos os p ocessos que de inem a lógica dos e en os
que oco em no sis ema. Nes e menu encon a-se um conjun o de unções inco po adas em blocos de
p og amação conhecidos como
s eps
. Já as abas
De ini ions
e
Da a
, con êm o espaço e as de inições
necessá ias pa a c ia as bases analí icas es u u ais, c iando
s a es
,
p ope ies
, e en s, bases de dados
e ou os conjun os que possam se ele an es pa a o modelo. Po úl imo, na aba
Resul s
encon am-se
os esul ados da simulação.
Do lado di ei o é possí el encon a o painel
B owse
, que possibili a a edição de di e en es
p op iedades do modelo e ou os obje os elacionados com o mesmo. A opção
Expe imen s
, o e ece a
18
capacidade de c ia á ias simulações com di e en es cená ios al e na i os pa a o mesmo modelo. Pa a
con igu a es as expe iências, os u ilizado es podem a ia pa âme os de o ma a en ende o seu e ei o,
sem que seja necessá io al e a as p op iedades inicialmen e de inidas. É nes a zona, ep esen ada na
Figu a 5, que oco e g ande pa e do p ocesso de a aliação do desempenho do sis ema, apoiando a
omada de decisão no que diz espei o à ealização de ações no sis ema eal.
Figu a 5 - Vis a da á ea "Expe imen s" no so wa e Simio
Já do lado esque do, encon a-se o painel
Lib a ies
que con ém as biblio ecas de obje os u ilizados
pa a modela o sis ema. Nes e painel pode-se e di e en es obje os sendo que os mais ele an es e
comuns es ão desc i os na Tabela 1.

19
Tabela 1 - Biblio eca Pad ão de Obje os
Adap ado de (S u ock & Pegden, 2011)
Obje o
Desc ição
Sou ce
Ge a obje os do ipo en idade.
Sink
Des ói en idades que comple a am os seus p ocessos.
Se e
Pe mi e modela p ocessos com ila de en ada e saída.
Combine
Combina múl iplas en idades numa en idade pad ão.
Sepa a o
Sepa a g upos de en idades ou c ia cópia de en idades.
Resou ce
Obje o que pode se de ido ou libe ado po ou os obje os.
Wo ke
Recu so mó el que pode se de ido pa a ealiza a e as ou anspo a
en idades.
Vehicle
T anspo ado que pode segui uma o a ixa ou ealiza ca gas e
desca gas em pon os especí icos.
BasicNode
In e seção simples en e múl iplas ligações.
T ans e Node
In e seção complexa que de ine des ino ou modo de iagem.
Connec o
Ligação com empo de iagem nulo en e
nodes
.
Pa h
Ligação na qual en idades podem mo imen a -se a uma ce a elocidade.
TimePa h
Ligação em que as en idades demo am um empo especí ico a pe co e .
Con eyo
Ligação que modela disposi i os de anspo e.
2.4 E gonomia
Conhecida como “a ciência do abalho”, a pala a e gonomia em a sua o igem e imológica nas
pala as g egas
e gon
( abalho) e
nomos
(leis). Os e mos “e gonomia” e “ a o es humanos” são
equen emen e u ilizados como uma só exp essão, ou seja, “e gonomia/ a o es humanos” – HFE ou
EHF. Es a oi uma p á ica ado ada pela In e na ional E gonomics Associa ion (IEA) e, con o me a
de inição es abelecida pela mesma em 2000, a e gonomia é uma disciplina cien í ica que se oca na
comp eensão das in e ações en e os se es humanos e os elemen os que os odeiam. Pa a além disso,
aplica eo ias, p incípios, dados e mé odos com o p opósi o de o imiza o bem-es a humano e os
sis emas que os englobam (In e na ional E gonomics Associa ion (IEA), n.d.).
Segundo a In e na ional E gonomics Associa ion, a HFE é cons i uída pelo domínio ísico, cogni i o e
o ganizacional.
20
• E gonomia ísica: A e gonomia ísica elaciona-se com as ca ac e ís icas ana ómicas,
an opomé icas, isiológicas e biomecânicas do se humano no que diz espei o à a i idade
ísica. Os ópicos mais ele an es des e domínio incluem pos u as de abalho,
manuseamen o de ma e iais, mo imen os epe i i os, pe u bações músculo-esquelé icas
elacionadas com abalho, disposição do local de abalho, segu ança ísica e saúde.
• E gonomia cogni i a: A e gonomia cogni i a es á elacionada com os p ocessos men ais,
como po exemplo a pe ceção, a memó ia e as espos as mo o as, dado que es as a e am
as in e ações en e humanos e o sis ema.
• E gonomia o ganizacional: a e gonomia o ganizacional p eocupa-se com a o imização de
sis emas socio écnicos, que incluem as es u u as, polí icas e p ocessos o ganizacionais.
Es es domínios e as suas p incipais á eas de a uação encon am-se ep esen adas no Diag ama de
Venn p esen e na Figu a 6.
Figu a 6 - Rep esen ação dos domínios e gonómicos em Diag ama de Venn
(In e na ional E gonomics Associa ion (IEA), n.d.)
Pa a além da segu ança e saúde ísica, a e gonomia e a o es humanos abo dam os aspe os
cogni i os e psicossociais da ida e do abalho. Pode ainda, cen a -se nos aspe os mic oe gonómicos
de
design
de p ocedimen os, con ex o e equipamen o u ilizados pa a execu a a e as, e nos aspe os
mac oe gonómicos que incluem a o ganização do abalho, ipos de pos os de abalho e a ecnologia
que esses u ilizam (IEA & ILO, 2021; Wilson, 2014). Des a o ma, es a ciência ap esen a g ande alo
no mundo do abalho, con ibuindo pa a a c iação de sis emas de abalho segu os e sus en á eis, da
saúde economia das o ganizações. As o ganizações que apos am nos p incípios HFE ap esen am
21
melho es esul ados no que oca ao desempenho do colabo ado e do p óp io negócio. Assim, os
memb os da comunidade HFE sublinham a impo ância da pa icipação de odas as pa es in e essadas
nos g upos de
design
dos sis emas de abalho – HFE pa icipa i a(Hend ick, 2003; In e na ional
E gonomics Associa ion (IEA), n.d.). Es e concei o encon a-se ep esen ado na Figu a 7.
Figu a 7 - Rep esen ação da HFE Pa icipa i a em Diag ama de Venn
(In e na ional E gonomics Associa ion (IEA), n.d.)
2.4.1 Lesões Músculo-esquelé icas Relacionadas com o T abalho (LMERT)
As doenças musculoesquelé icas são lesões que podem a e a di e en es zonas do co po como: os
músculos, ossos, ne os, endões, ligamen os, a iculações, ca ilagens e discos e eb ais. Segundo o
Na ional Ins i u e o Occupa ional Sa e y and Heal h (NIOSH), o am conduzidos á ios es udos
epidemiológicos que p o am a exis ência de elações causais en e o es o ço ísico ealizado du an e o
abalho e as Lesões Musculoesquelé icas Relacionadas com o T abalho (LMERT). Es as lesões es ão
maio i a iamen e associadas a mo imen os epe i i os, o ça excessi a exe cida, pos u as es anhas e
a é es a de pé ou sen ado em demasia (Da Cos a & Viei a, 2010).
Segundo o 5º Inqué i o Eu opeu sob e as Condições de T abalho (ECWS 2010), ce ca de 33% dos
abalhado es eu opeus anspo am ca gas pesadas du an e pelo menos um qua o do seu ho á io de
abalho; 46% dos abalhado es icam expos os a posições que p o ocam cansaço ou do , pelo menos
um qua o do empo; ce ca de 64% dos abalhado es azem mo imen os epe i i os com as mãos ou os
b aços e 42% dos homens e apenas 24% das mulhe es anspo am ca gas de ele ado peso. Pa a além
de g ande pa e dos abalhado es se encon a em expos os a di e en es causas de LMERT, es e ipo de
22
doenças são o ipo de incapacidade de abalho mais dispendiosa, sendo que se es ima um cus o a
onda os 215 mil milhões de dóla es nos Es ados Unidos em 1995 e ce ca de 38 mil milhões de eu os
na Alemanha em 2002 (Da Cos a & Viei a, 2010).
Exis em á ios ipos de LMERT, ais como: lesões na lomba ou sínd ome do únel cá pico e, cada
uma delas ap esen a a o es de isco di e en es. Isso di icul a a a e a de um simples es udo de sa is aze
os c i é ios pa a de e mina a elação causal en e os a o es de isco e a p óp ia LMERT. Des a o ma,
Da Cos a & Viei a, 2010) sublinha a impo ância de elaciona a in o mação de i ada de di e en es
es udos e mé odos, com o p opósi o de diagnos ica as elações causais das LMERT com a maio
p ecisão possí el.
2.4.2 NIOSH
Tendo em con a as p eocupações com o c escen e núme o de LMERT, NIOSH (Na ional Ins i u e o
Occupa ional Sa e y and Heal h) desen ol eu um mé odo de medição e análise de a e as que exijam a
ele ação manual de ca ga com as duas mãos. Es a e amen a consis e nas seguin es equações que
a aliam uma a e a especí ica de ele ação manual (T. R. Wa e s e al., 1993):
• Peso Limi e Recomendá el (PLR): es a equação eque e a a aliação de ce as
ca ac e ís icas que desc e em a a e a, ais como: a geome ia da posição da mão, a
equência de ele ação, du ação do abalho e o ipo de pega. O esul ado des a equação
di a o peso máximo que pode se ele ado, endo em con a as ca ac e ís icas enume adas
an e io men e.
• Índice de Ele ação (IE): es e índice es ima a exigência ísica ela i a da a e a, is o é, o
ácio en e o peso eal da ca ga le an ada e o seu peso limi e ecomendá el, sendo que
qualque índice com ácio supe io a 1 di a a necessidade de co igi a si uação, po coloca
em isco alguns abalhado es e, ácios supe io es a 3 ale am pa a uma necessidade de
co eção u gen e.
2.4.3 Guia de Mi al pa a Manuseamen o Manual de Ma e iais
As LMERT são os p oblemas de saúde ocupacional mais equen es na União Eu opeia (UE), sendo
que os abalhado es que desen ol em a e as de ele a , baixa , anspo a , segu a , empu a e/ou
puxa manualmen e ma e iais pesados (MMC) são os p incipais sujei os a so e des es p oblemas (Mi al
e al., 1997). O Guia de Mi al, ao con á io de á ios ou os guias exis en es que apenas ocam em a e as
de ele ação manual, inclui odas as que en ol em qualque MMC, ou seja, ele a , puxa , empu a ,
29
Figu a 13 - Esquema ilus a i o do pe cu so dos p odu os no supe me cado.
3.4.2 Plan a e o ganização in alogís ica do Con inen e Modelo de Pa edes
Na Figu a 14, encon a-se ep esen ada a plan a da loja em es udo, sendo que as di e en es co es
dis inguem as á eas mais ele an es pa a o mesmo.
Figu a 14 - Plan a do Con inen e Modelo de Pa edes
A á ea somb eada com a co e de e e e-se à á ea da loja cons i uída po á ios co edo es e placas
de enda nas quais os p odu os são colocados e, des a o ma, o nam-se disponí eis pa a que o clien e
os adqui a. Nes a á ea, oco e, maio i a iamen e, a a i idade de eposição. Es a a i idade esume-se à
colocação de no os p odu os nas placas de enda com o obje i o de ga an i que odos aqueles p odu os

30
que a loja a i ma e disponí eis pa a enda es ejam ealmen e disponí eis ao clien e, e i ando u u as
e, assim, pe da de endas. Pa a além des a a i idade, são ealizadas ou as ope ações, mas que não
se ão e e idas ao longo des e es udo endo em con a que o oco se encon a naquelas que in e e em
di e amen e com o luxo de ma e iais, desde a chegada dos mesmos ao es abelecimen o a é que se
encon em disponí eis nas placas de enda.
Já as á eas e melha e azul o mam odas as zonas da e agua da da loja em es udo. A e agua da
pode se di idida em á ias pa es, endo em con a a a i idade p incipal que oco e em cada uma dessas.
Des a o ma, a e agua da oi di idida em duas pa es: a zona de desca ga (á ea azul) e a zona de
a mazenamen o (á eas e melhas).
Na zona de desca ga, al como o p óp io nome indica, é ealizada a a i idade de desca ga onde um
colabo ado , u ilizando um empilhado , desca ega oda a ca ga en iada pelo cen o de dis ibuição e
anspo a a mesma pa a a en ada da zona de a mazenamen o (á ea co -de- osa), colocando-as em ila.
Es e p ocesso é ealizado a é que odas as pale es com des ino a essa loja sejam desca egadas.
Na zona de a mazenamen o, oco em ações de a mazenamen o de p odu os,
picking
e
despicking
.
A a i idade de
picking
ca ac e iza-se pela ecolha de p odu os a mazenados, po no ma com o obje i o
de os epo em loja. Já a a i idade de
despicking
oco e na á ea ama ela e é ca ac e izada pela
sepa ação de p odu os das pale es mul ip odu o (pale es cons i uídas po p odu os de di e en es
ca ego ias), em pale es monop odu o (pale es cons i uídas po p odu os com a mesma ca ego ia). O
concei o
despicking
se á explo ado de o ma de alhada nos p óximos capí ulos.
3.4.3 Ca ac e ização das ope ações e luxos da loja
Pa a en ende de o ma cla a o uncionamen o das a i idades que azem pa e do pe cu so dos
p odu os, o na-se necessá io en ende de o ma de alhada es e mesmo pe cu so. Nos p óximos
pa ág a os se á ealizada uma explicação de alhada do es ado inicial dos p ocessos en ol idos nas
ope ações in alogís icas da loja.
Após a chegada do camião com a ca ga encomendada o colabo ado esponsá el pela desca ga i á
con e i que odas as medidas o am seguidas, con i mando a empe a u a do eboque que con ém a
ca ga e se o mesmo não oi abe o du an e a iagem, de seguida anspo a á um po a-pale es que o
mo o is a i á u iliza pa a mo imen a as pale es pa a a e agua da do eboque, de o ma que o
colabo ado com um empilhado p oceda à desca ga das pale es. Es e p ocesso den o do eboque
oco e po que não exis e cais na loja em es udo e, sem ealiza es a mo imen ação o empilhado não
31
e ia capacidade de desca ega as pale es que se encon am no undo do eboque. A desca ga oco e
en ão na zona azul da Figu a 14 e as pale es são deixadas na zona co -de- osa po o dem de desca ga.
Finalizada a desca ga, ou o colabo ado i á inicia a a i idade de
despicking
. P imei amen e, i á
desloca -se pa a a zona co -de- osa e, po o dem de ila, e i ica o ipo de pale e que se encon a na
en e. Caso es a pale e seja monop odu o, is o é, con enha apenas um ipo de p odu o ou se o do ipo
de eposição à pale e, is o é, um p odu o que a sua eposição não seja ealizada à unidade, mas sim
com a pale e in ei a, como po exemplo as caixas de açúca , en ão o p ocedimen o se á a mazena es a
pale e. Po ou o lado, caso a pale e seja mul ip odu o, con endo á ios p odu os e de á ias ca ego ias
di e en es, necessi a de passa pelo p ocesso de
despicking
. O p ocesso de
despicking
ca ac e iza-se po
sepa a e o ganiza uma pale e mul ip odu o em á ias no as pale es monop odu o, acili ando assim a
eposição. De o ma exempli ica i a, caso uma pale e de en ada (1E) con enha p odu os de ês
ca ego ias di e en es, os p odu os se ão colocados nas pale es de eposição ou saída (1, 4 e 5) de o ma
co esponden e à sua ca ego ia. Assim, se iam colocadas 3 caixas na pale e 1S, 18 caixas na pale e 4S
e 1 caixa na pale e 5S, al como esquema izado na Figu a 15.
Figu a 15 - Esquema exempli ica i o do p ocesso de despicking
Pa a além disso, exis em p odu os que no momen o de chegada à loja se encon am em o al u u a na
loja e/ou no a mazém e, po isso, a sua eposição é p io i á ia. Es es p odu os azem pa e da lis a de
p odu os VIP e são colocados numa pale e di e en e (pale e VIP), independen emen e da sua ca ego ia,
de o ma que a sua eposição seja p io i á ia, is o é, com o obje i o da pale e VIP se epos a an es do
32
que qualque ou a pale e. O p ocesso explicado oco e de o ma cíclica a é que odas as pale es enham
sido al o de a mazenamen o ou
despicking
, con o me a necessidade.
Finalizado o a amen o das pale es desca egadas, o colabo ado inicia o p ocesso de eposição em
que anspo a as pale es de eposição pa a a loja, ealizando a eposição dos p odu os des as pale es.
Es e p ocesso oco e a é que odos os p odu os enham sido epos os.
Reco endo ao
so wa e
Bizagi Modele , oi possí el ep esen a , po meio de no ação
Business
P ocess Model and No a ion
(BPMN), o p ocesso e os subp ocessos, alusi os ao luxo das ope ações
explicadas em cima. Nos Apêndice 1 a 3 encon am-se p esen es os BPMNs mencionados.
4. DESCRIÇÃO ANALÍTICA DO PROCESSO ATUAL E PARAMETRIZAÇÃO DO MODELO DE
SIMULAÇÃO
No âmbi o da análise e melho ia de luxos em ope ações in alogís icas do Con inen e Modelo de
Pa edes, oi elabo ado um modelo de simulação, u ilizando o
so wa e
Simio. A elabo ação des e modelo
pe mi e, pa a além de en ende a dinâmica ope acional eal des as ope ações com base nas suas
ca ac e ís icas, simula á ios cená ios hipo é icos al e na i os. Assim, é possí el es a possí eis
al e na i as aos luxos a uais po meio de a aliação de á ios indicado es de desempenho e e gonomia
que esul am da a iação dos pa âme os in ínsecos ao sis ema.
Es e capí ulo des ina-se à explo ação dos modelos em ques ão, abo dando a sua cons ução
analí ica, os seus elemen os e as dinâmicas en ol idas. Todos os elemen os que cons i uem es es
modelos p ocu am c ia sis emas que se ap oximam o máximo possí el do con ex o eal. Nos seguin es
subcapí ulos se ão ap esen ados á ios egis os que se i am de base pa a a cons ução e
pa ame ização dos modelos de simulação, endo es es sido o necidos pela MC. G ande pa e dos dados
ap esen ados são esul ado de á ias análises ealizadas às bases de dados inicialmen e o necidas. Os
egis os his ó icos u ilizados es ão incluídos nas da as en e 02 de Agos o de 2023 e 20 de No emb o
de 2023. Apesa dos dados dize em espei o a egis os do Con inen e Modelo de Pa edes, sublinha-se o
ac o de exis i em á ios supe me cados MC que ealizam os mesmos p ocessos, podendo, po an o,
es es modelos se em u ilizados pa a analisa as ope ações desses mesmos supe me cados.
Cons ui modelos de simulação é sinónimo de desc e e anali icamen e os p ocessos cons uídos
com máxima p ecisão possí el. Des a o ma, é necessá io comp eende oda a dinâmica e
uncionamen o do sis ema a ec ia , assim como ecolhe e a a es a is icamen e odos os dados que
33
sejam necessá ios pa a pa ame iza o mesmo. Assim, es e capí ulo dedica-se ao es udo e desc ição
analí ica das di e en es ope ações ele an es à cons ução dos modelos de simulação.
Tal como já oi e e ido, a base de dados u ilizada con a com egis os en e o dia 02 de Agos o de
2023 e 20 de No emb o de 2023. Nes a base de dados es ão con abilizadas 133.921 en adas de
p odu os, dis ibuídos po 5.297 pale es di e en es ao longo des e pe íodo. Todos os p odu os egis ados
são ca ac e izados pelos seguin es pon os:
• Da a de en ada na loja (d/m/a e dia da semana);
• Loja e insígnia;
• Tipo de
picking
u ilizado na p epa ação da pale e no cen o de dis ibuição;
• ID de pale e;
• SKU;
• Tipo de unidade de mo imen o;
• Tipo de unidade de ca ga;
• Tipo de luxo;
• Núme o de caixas do p odu o;
• Volume da caixa;
• Núme o o al de caixas na pale e;
• Volume da pale e;
• Ca ego ia da unidade de negócio;
• Ca ego ia de p odu o;
• Desc ição da ca ego ia;
• Desc ição do p odu o;
• Peso da uni á ia de caixa e peso o al da pale e.
Os p odu os em análise es ão dis ibuídos po á ias ca ego ias di e en es, nes e caso, o am
iden i icadas 119 ca ego ias di e en es. Es as ca ego ias es ão disponí eis no Apêndice 4. De ido ao
ele ado núme o de ca ego ias pad ão exis en es, oi ealizado um a amen o des a ca ac e ís ica de
o ma que as ca ego ias ossem ag upadas nou as mais ab angen es, acili ando a pa ame ização do
modelo. Pa a ealiza es e ag upamen o, oi ido em con a o
modus ope andi
da loja, o e ecendo uma
classi icação mais amigá el ela i amen e às ope ações e isão dos colabo ado es. Des a o ma,
ans o mou-se as iniciais 119 ca ego ias em apenas 10, ocadas apenas nas ca ego ias necessá ias ao
es udo das ope ações LIA. Apesa des e p imei o a amen o, oi ainda ealizada uma eclassi icação das
34
no as ca ego ias pa a en ende quais des as passa iam pelo p ocesso de
despicking
. O p ocesso de
a amen o de ca ego ias e a no a classi icação encon a-se ep esen ada na Tabela 3.
Tabela 3 - T a amen o de ca ego ias exis en es
Ca ego ias (T a amen o
1)
Ca ego ias (T a amen o 2 -
Despicking
)
Águas e Bebidas
Ape i i os
Ape i i os
Bolachas
Bolachas
Ce eais
Ce eais
Conse as
Conse as
Doça ia
Doça ia
Ing edien es Básicos
Ga a ei a
Ing edien es Básicos
Lei e
OUTRO
Tendo em con a que o manuseamen o de ma e ial, nes e caso as caixas com p odu os LIA, é um
a o de g ande impac o nas ope ações em es udo, é impo an e alimen a os modelos de simulação
com dados que espelham a ealidade ela i amen e aos ipos de pale es que os colabo ado es êm de
a a . Des a o ma, oi cons uído um conjun o de ca ac e ís icas, de o ma a ec ia a a iabilidade de
pale es que passam pelas ope ações da loja. As ca ac e ís icas das pale es con êm dados como o
núme o de caixas que a mesma anspo a, o peso de cada caixa, a al u a da pale e e o núme o de
ca ego ias di e en es exis en es no seu supo e, que in luenciam as ope ações ealizadas pelo ope ado ,
seja a ní el de e iciência ope acional ou es o ço e gonómico.
Du an e o a amen o da pale e, o colabo ado manuseia g andes quan idades de caixas e com pesos
di e en es. A u ilização do
so wa e
Py hon e as suas biblio ecas de es a ís ica e isualização de dados,
pe mi iu ealiza uma explo ação e análise de dados de o ma a in e i que ipo de dis ibuição aduzia
o ajus e com melho ep esen ação das ca ac e ís icas enume adas an e io men e.
Rela i amen e ao núme o de caixas po pale e, a Tabela 4 ep esen a as p incipais es a ís icas
desc i i as des e p oblema e a Figu a 16 ap esen a a dis ibuição des es dados.

35
Tabela 4 - Es a ís icas desc i i as do núme o de caixas po pale e
Figu a 16 - Dis ibuição do núme o de caixas po pale e
A pa i da Figu a 16, o am ealizados alguns ajus es es a ís icos pa a pe cebe qual se ia a
dis ibuição que se ajus a ia melho aos dados. Na Figu a 17, são ep esen adas qua o dis ibuições
di e en es que melho se pode iam ajus a a es es dados, nes e caso a dis ibuição No mal, Logno mal,
Weibull e Gamma.
36
Figu a 17 - Fi de dis ibuições aos dados de núme o de caixas po pale e
Resul ados do es e de ajus e das dis ibuições:
• Dis ibuição No mal:
p- alue
= 0.1499
• Dis ibuição Logno mal:
p- alue
= 0.1939
• Dis ibuição Weibull:
p- alue
= 0.1120
• Dis ibuição Gamma:
p- alue
= 0.1047
Analisando os g á icos an e io es e endo em con a os esul ados ob idos nos es es de ajus e, oi
selecionada a dis ibuição Logno mal pa a ep esen a o núme o de caixas po pale e, com
shape
: 0.18,
loc
: -20.00 e
scale
: 146.88.
Rela i amen e ao peso das caixas, a Tabela 5 ep esen a as p incipais es a ís icas desc i i as des e
p oblema e a Figu a 18 ap esen a a dis ibuição des es dados.
37
Tabela 5 - Es a ís icas desc i i as do núme o de caixas po pale e
Figu a 18 - Dis ibuição dos pesos das caixas
Tendo em con a a mesma linha de aciocínio do núme o de caixas po pale e, o am ealizados
alguns ajus es es a ís icos pa a pe cebe qual se ia a dis ibuição que se ajus a ia melho aos dados dos
pesos das caixas. Na Figu a 19, são ep esen adas qua o dis ibuições di e en es que melho se
pode iam ajus a a es es dados.
38
Figu a 19 - Fi de dis ibuições aos dados de pesos das caixas
Resul ados do es e de ajus e das dis ibuições:
• Dis ibuição No mal:
p- alue
= 0.1241
• Dis ibuição Logno mal:
p- alue
= 0.2430
• Dis ibuição Weibull:
p- alue
= 0.1401
• Dis ibuição Gamma:
p- alue
= 0.1889
Analisando os g á icos an e io es e endo em con a os esul ados ob idos nos es es de ajus e, oi
selecionada a dis ibuição Logno mal pa a ep esen a o peso das caixas, com
shape
: 0.52,
loc
: -1.56 e
scale
: 6.14.
Po im, ela i amen e à equência do núme o de ca ego ias di e en es em cada pale e, conclui-se
que o acon ecimen o mais equen e passa pelo anspo e de uma, duas ou qua o ca ego ias di e en es
e o caso menos p o á el pelo anspo e de seis ca ego ias. Na Figu a 20 é ep esen ada a dis ibuição
des as equências.
45
A di e sidade de es i as das pale es e as ca a e ís icas dos p odu os que as compõem c iam desa ios
no momen o de
despicking
, sob e udo de ido à posição de di ícil acesso em que po ezes os p odu os
se encon am na pale e. Em e mos de modelação, es a complexidade esul a em aumen os de empo
ao manipula cada p odu o, dependendo da sua localização na cons ução da pale e e do ipo de pale e.
Pa a acili a a compa ação dos empos en ol idos, a pale e oi di idida es a egicamen e em 12 pa es,
ep esen ando di e en es alcances uncionais ho izon ais e e icais. Enquan o os p odu os são ge ados,
co e um p ocesso – “Zonas_e_Des inos_e c” - à saída do
Sepa a o 1 (Membe Ou pu @Sepa a o 1)
que
a ibui algumas ca ac e ís icas às en idades “P odu o”, ais como: peso (segundo a dis ibuição e e ida
no capí ulo de análise desc i i a e pa ame ização), um ID que iden i ica o núme o da pale e em que es e
p odu o oi ge ado, associa as en idades a uma pa e da pale e endo em con a que a pale e é di idida
nas 12 pa es já e e idas e al e a a sua
pic u e
(co ) endo em con a a zona na qual oi colocado. Es e
p ocesso es á ep esen ado na Figu a 30.
Figu a 30 - P ocesso Zonas_e_Des inos_e c
A cada egião da pale e es á associado um a o de empo que ep esen a a di iculdade de
manuseamen o. Pa a acili a o en endimen o des as egiões oi desen ol ido um esquema simpli icado
des e sis ema de posições, ap esen ado na Figu a 31.
Figu a 31 - Esquema de di isão da pale e segundo alcances uncionais.

46
O
despicking
é uma a i idade isicamen e exigen e e o seu ní el de di iculdade aumen a em posições
de maio alcance uncional e ical e/ou ho izon al, dada a necessidade de ealiza um maio núme o
de mo imen os adicionais pa a que seja assegu ado o manuseamen o co e o dos p odu os. Des a
o ma, os modelos con am com um conjun o de abelas que di am o empo de
despicking
e o a o de
empo pa a cada zona das pale es, conside ando a exis ência de duas al u as de pale es- ipo: pale es
com ce ca de 1,80m e 2,10m. O empo de
despicking
po p odu o é dado pela dis ibuição uni o me (6,
10) segundos à qual é ac escido o a o de empo ex a em odos os casos, sendo que no ipo de pale es
com al u as a onda os 2,10m, os alcances das posições mais ele adas êm um a o maio
ela i amen e ao ipo de pale es com ce ca de 1,80m. Is o em como obje i o ealça a exigência ísica
supe io no manuseamen o dos p odu os em ce o ipo de pale es. Nas abelas 7 e 8 es ão ap esen ados
os a o es de empo de inidos pa a es es dois ipos de pale es.
Tabela 7 - Fa o es de empo pa a pale es com ce ca de 2,10m
Tabela 8 - Fa o es de empo pa a pale es com ce ca de 1,80m
47
Analisando as abelas an e io es e, conside ando um p odu o exemplo que é manuseado a pa i de
uma pale e com ce ca de 2,10m, caso o seu empo de
despicking
base seja igual a no e segundos e o
mesmo seja e i ado da zona dez, o seu empo o al de
despicking
se á igual a 10,35 segundos (10,35s
= 9s + (9s*0,15)).
Tendo em con a os a o es des as abelas, os p odu os se ão en ão manuseados um a um. Es es
são e i ados da pale e em
despicking
e colocados na pale e que co esponde à sua ca ego ia. Pa a a
cons ução do modelo o am conside adas seis ca ego ias di e en es, que co espondem às ca ego ias
exis en es nes e p ocesso, al como desc i o na Tabela 3. Assim, os p odu os que chegam são
dis ibuídos po es as pale es po ca ego ia an es de se em anspo adas pa a a loja. Uma dis ibuição
alea ó ia ai de ini o núme o de ca ego ias di e en es que cada pale e anspo a
(
ModelEn i y.nCa ego ies
), sendo que, cada pale e pode anspo a no mínimo uma ca ego ia e no
máximo seis, al como e e ido no capí ulo de pa ame ização do modelo. Os des inos possí eis de cada
p odu o encon am-se lis ados na Tabela 9 e co espondem às posições numé icas ep esen adas na
Figu a 32.
Tabela 9 - Possibilidade de des inos de cada p odu o
Figu a 32 - Localização de cada des ino possí el dos p odu os
48
Tal como e e ido an e io men e, a modelação des es modelos oca-se nas a i idades de a amen o
de pale es e eposição dos p odu os, de o ma a es uda os luxos in e nos da loja. Nos p óximos
subcapí ulos, se ão ap esen ados os cená ios desen ol idos e, consequen emen e, os seus pa âme os,
elemen os e dinâmicas.
A modelação do es ado a ual em em con a os luxos p e iamen e exis en es na loja, ou seja, os
luxos desc i os nos Apêndice 1 a 3. De o ma esumida, es e cená io con a com a ealização de
despicking
endo em con a que os p odu os são colocados nas pale es de eposição po ca ego ia. Es e
p ocesso oco e de o ma sis emá ica a é que odas as pale es enham sido
despickadas.
Te minado o
despicking
de odas as pale es, o colabo ado i á en ão inicia a eposição dos p odu os, anspo ando
uma pale e de cada ez pa a a loja, pa ando no co edo co esponden e aos p odu os que le a consigo
e epondo-os. A a i idade é inalizada quando odos os p odu os i e em sido epos os.
Com o obje i o de ga an i que o modelo é capaz de simula e gene aliza a dis ibuição de p odu os
po ca ego ias de o ma ealis a oi desen ol ido um conjun o de p ocessos cíclicos que, endo em con a
o núme o de ca ego ias (“nCa ego ies”) de cada pale e, ai a ibui um des ino lógico a cada um dos
seus p odu os. De o ma exempla imaginando que uma pale e em a
s a e
“nCa ego ies” igual a 3 en ão
os p odu os e ão ês des inos di e en es den o dos seis des inos possí eis, po exemplo posição 1, 2
e 3. O conjun o em ques ão é cons i uído pelos seguin es p ocessos: “ o Loop_Ca ego ies_i_Desp”,
“ o Loop_Ca ego ies_k_Desp” e “Tbl_W i e_D” e é execu ado no inal do p ocesso
“De ineA ibu osPale e_CLog”, ep esen ado an e io men e na Figu a 27. O conjun o cíclico encon a-se
ep esen ado na Figu a 33.
Figu a 33 - Conjun o de p ocessos esponsá eis po de ini as ca ego ias des ino
Pa a ajuda a en ende o uncionamen o dos ciclos des e conjun o, as i e ações ealizadas nes es
p ocessos o am sin e izadas no seguin e esquema da Figu a 34.
49
Figu a 34 – Esquema exempli ica i o dos p ocessos esponsá eis po de ini as ca ego ias des ino
Como é possí el obse a na Figu a 34, os p ocessos p essupõem a exis ência de um e o ge al
que con ém odos os seis des inos possí eis, al como o da esque da, e um e o associado a cada
pale e, inicialmen e azio, que i á ecebe como en adas a e e ência dos
nodes
a pa i da Tabela 9.
Es e e o de des inos acei a apenas o núme o de en adas igual ao alo de “nCa ego ies”, is o é, al
como no exemplo do esquema, sendo que “nCa ego ies” é igual a 3 en ão o e o oma um amanho
igual a ês. De seguida, uma das posições do e o ge al é escolhida de o ma alea ó ia e,
consequen emen e, a ibuída ao e o de des inos da pale e, nes e caso podemos e que oi escolhida
a posição 2, ela i a ao
node
2. Após es a a ibuição, o e o ge al eduz o seu amanho numa unidade
e o ciclo con inua a ealiza i e ações nos mesmos modos a é que odos os índices do e o de des inos
enham um
node
associado. De modo ge al, é possí el e que no exemplo esquema izado o am
a ibuídas ês ca ego ias di e en es à pale e em ques ão e, po im, essas ês ca ego ias o am e le idas
em ês des inos di e en es pa a os seus p odu os (D1, D2 e D3).
No inal de cada ciclo, ou seja, semp e que é inalizada a de inição de possí eis des inos dos p odu os
de uma pale e, o e o inal de des inos é egis ado numa abela
ou pu
, es e que podemos e na Tabela
10, onde se encon am egis ados os e o es de duas pale es exempli ica i as, a p imei a pale e
ap esen a cinco des inos (
nodes
: 1, 2, 3, 4 e 5) e a segunda pale e qua o des inos (
nodes
: 2, 3, 4 e 6).
50
Tabela 10 - Tabela ou pu com os des inos de despicking
Iniciando-se a a i idade de
despicking
o des ino dos p odu os é de inido pelos
nodes
es imados
na abela an e io , sendo que um dos
nodes
disponí eis é escolhido com igual alea o iedade pa a cada
um dos p odu os, al como podemos e no p imei o
s ep
“nodePale eDes ino” da Figu a 35. Is o oco e
no p ocesso “Des ina ion_Time_and_Type” que pode se consul ado no seu o ma o comple o no
Apêndice 5.
Figu a 35 - S ep “nodePale eDes ino”
É impo an e sublinha que o des ino do p odu o es á di e amen e elacionado com o seu ipo e, com
in ui o de ga an i es a elação impo an e pa a modelação de alguns p ocessos explo ados mais à en e,
o am colocados
s eps
, no p ocesso ci ado no pa ág a o an e io , que associam o des ino do p odu o ao
seu ipo, al como podemos e na Figu a 36.
Figu a 36 - S eps de elação en e o des ino do p odu o e o seu ipo

51
O
Wo ke
i á en ão ealiza a a i idade de
despicking
, colocando as en idades “P odu o” nas pale es
de ca ego ia co esponden e a é que es as a injam a sua capacidade máxima. Assim que as pale es
a ingem a sua capacidade máxima são anspo adas pa a a zona de espe a enquan o que na zona de
despicking
é ge ada uma no a en idade “Pale e” azia pa a subs i ui a an e io , al como é possí el
obse a na Figu a 37.
Figu a 37 - Wo ke a coloca os p odu os nas pale es de ca ego ia
A modelação des a a i idade é ealizada a pa i de um conjun o de seis
Combine s
que ealizam o
ba ch
en e as en idades
pa en
“Pale e” e as en idades
membe
“P odu o” em cada uma das posições
de
despicking
(Figu a 38).
Figu a 38 - P op iedades dos Combine s esponsá eis pelo ba ch após despicking.
Na Figu a 38 é possí el obse a o mé odo que de ine a quan idade o al do
ba ch
. A
s a e
“ModelEn i y. amanhoPale eS” e e e-se à capacidade máxima que cada pale e de eposição ab ange,
sendo que es e amanho é de inido pela p op iedade do modelo “Q dCons ução_Pal” e e ida no início
do capí ulo como uma p op iedade con olada pelo u ilizado . Como pad ão es a p op iedade de ine que
Zona de
despicking
Zona de
espe a
52
exis em qua o ipos de pale es de ca ego ia endo em con a a sua capacidade, es es ipos de pale e
es ão ep esen ados na Tabela 11.
Tabela 11 - Tipos de pale e ca ego ia segundo capacidade máxima
Tipo de Pale e
Dis ibuição
P obabilidade
PLS1
Ma h.Round(Random.Uni o m(71, 100))
50%
PLS2
Ma h.Round(Random.Uni o m(101, 135))
30%
PLS3
Ma h.Round(Random.Uni o m(40, 70))
10%
PLS4
Ma h.Round(Random.Uni o m(136, 165))
10%
O obje i o de modela qua o ipos di e en es de pale e, ela i amen e ao seu amanho, é de simula
o ac o de ha e p odu os com olumes mui o dis in os, po ezes o colabo ado pode conside a que
uma pale e icou cheia com poucos p odu os de ido aos seus g andes olumes ou ice- e sa. Des a
o ma, ga an e-se que o modelo é capaz de ab ange a a iedade de possibilidades, endo em con a que
oi desconside ada a modelação do olume como ca ac e ís ica das en idades “P odu o”.
Pa a além disso, ainda na Figu a 38 é possí el e que exis e um
igge
com a unção de libe a o
ba ch
an es de es e a ingi a sua capacidade máxima. Es e
igge
unciona à base de um e en o que
em como obje i o ga an i que caso odos os p odu os enham sido
despickados
o
ba ch
é libe ado,
dando con inuação às a i idades de eposição (explo adas com de alhe mais à en e). Pode-se e na
Figu a 39 que o e en o “ udoPa aLoja” é esponsá el pela libe ação das en idades.
Figu a 39 - P op iedades do igge de libe ação de en idades pa a eposição
5.2 Modelação das a i idades de anspo e e eposição na loja
No cená io pad ão, a pa i do momen o em que odos os p odu os são
despickados
o modelo
dispa a o e en o “ udoPa aLoja” que sinaliza o inal das a i idades de
despicking
e o início das a i idades
de anspo e e eposição na loja. O obje i o des e subcapí ulo é de e a a a modelação des as
a i idades, as suas ca ac e ís icas e os p essupos os que o am conside ados ao longo do seu
desen ol imen o.
53
As a i idades de anspo e e eposição dos p odu os nas placas de enda do espaço come cial das
lojas ep esen am um sis ema olá il no que oca ao seu compo amen o. Tendo em con a es a
lexibilidade do sis ema, é necessá io modela com cuidado as á ias ca ac e ís icas ine en es ao mesmo.
O espaço come cial modelado con a com uma á ea cons i uída po quinze co edo es onde os p odu os
do ipo LIA são disponibilizados ao clien e a a és das placas de enda. Com o obje i o de moni o iza e
analisa o es o ço ela i o a mo imen ações ealizado pelos colabo ado es, oi desen ol ida uma ma iz
com as dis âncias en e odos os
nodes
do sis ema. Pa a desen ol e es a ma iz oi u ilizada a plan a
da loja em o ma o CAD (
Compu e Aided Design
), a qual se iu pa a ealiza os cálculos das dis âncias
de cada pon o de in e esse pa a o modelo de simulação, esul ando na ma iz ap esen ada na Tabela
12.
Tabela 12 - Ma iz de dis âncias en e os pon os de in e esse, em me os.
Ou a ques ão impo an e que oi ida em con a oi a o ma de modelação dos co edo es em
que se ão ealizadas as a e as de eposição. A ação de epo p odu os nas placas de enda, e em qual
coloca , de e e em conside ação não só a quan idade de a igos que a pale e anspo a, mas ambém
o núme o de ipos di e en es de p odu os. Di o is o, no momen o em que a pale e é libe ada após o
e en o “ udoPa aLoja” se dispa ado é execu ado um p ocesso que analisa e egis a o núme o de ipos
di e en es de p odu os exis en es nas pale es pa a que, mais à en e, seja possí el escolhe , de o ma
p obabilís ica, os co edo es onde se á necessá io ealiza eposição. Assume-se, na u almen e, que
quan os mais ipos de p odu os di e en es es i e em numa pale e maio a p obabilidade e a necessidade
de pe co e co edo es dis in os. Pa a modela es e compo amen o, oi desen ol ido um ciclo, a pa i
54
de um conjun o de p ocessos, que pe co e odos os índices do
Ba chMembe
da en idade
pa en
,
e i icando os ipos de odas as en idades “P odu o” e egis ando semp e que se depa a com uma
ca ego ia ainda não egis ada an e io men e. Na Figu a 40, pode-se analisa o conjun o de p ocessos
que cons i uem o ciclo e e ido em cima.
Figu a 40 - Conjun o de p ocessos ela i os ao ciclo de egis o de ca ego ias numa pale e que segue pa a eposição
Com o in ui o de acili a a isão des e ciclo em uncionamen o, oi desen ol ido um esquema
ep esen a i o do mesmo, al como se pode obse a na Figu a 41.
Figu a 41 - Esquema exempli ica i o dos de p ocessos ela i os ao ciclo de egis o de ca ego ias numa pale e (cená io pad ão)
Tendo em con a, al como e e ido no capí ulo an e io e obse ado no p ocesso do Apêndice 5, que
no cená io pad ão o ipo do p odu o depende da sua pale e des ino e, po isso, se á de espe a que nes e
61
Pa a simpli ica a modelação dos p ocessos de eposição e não sendo signi ica i o ado a mé odos
mais complexos, assumiu-se que os p odu os de cada pale e são dis ibuídos de o ma equi a i a pelos
co edo es lis ados como des inos, ou seja, caso uma pale e con enha 100 p odu os e possua 4 pa agens
p og amadas, se ão epos os 25 p odu os em cada um dos co edo es. Com o obje i o de simula a
eposição dos p odu os de o ma indi idual, oi colocado um
Sepa a o
em cada co edo . Es es obje os
i ão sepa a as en idades “P odu o” da en idade “Pale e”, en iando os p odu os pa a um
Sink
,
eliminando-os do sis ema. Es e acon ecimen o p e ende simula a chegada dos p odu os às p a elei as
e, endo em con a que o âmbi o do es udo e mina nesse ins an e, conside a-se que es e pon o é uma
on ei a do sis ema. Aquando da chegada da en idade
pa en
(pale e e p odu os) ao
inpu
de sepa ação
oco e a sepa ação e é dispa ado o p ocesso “Reposição_P od”, ep esen ado na Figu a 50.
Figu a 50 - P ocesso " Reposição_P od"
Es e p ocesso ope a de o ma cíclica e é esponsá el po ga an i a simulação de eposição dos
p odu os de o ma indi idual. Du an e a sua execução, é aplicado um
delay
, com alo igual à dis ibuição
da p op iedade “TempoReposiçãoP od” e que oco e an as ezes quan o o amanho de sepa ação.
Sublinha-se o ac o de o u ilizado e a capacidade de al e a es a p op iedade, ep esen a i a do empo
de eposição de um p odu o.
Após a execução de odos os
s eps
de
delay
, é execu ado o p ocesso “Con ola_Pa agens”,
ap esen ado na Figu a 51.
Figu a 51 - P ocesso "Con ola_Pa agens"
Es e p ocesso em o obje i o de ealiza o con olo das pa agens já ealizadas. Se a pale e ainda
não i e sido di igida pa a odos os co edo es do seu e o de des inos, é-lhe a ibuída o p óximo

62
co edo ou, po ou o lado, caso es a já enha passado po odos os des inos é encaminhada pa a um
Sink,
onde são ealizados os cálculos das es a ís icas inais an es da en idade se eliminada do sis ema.
Todos os p ocessos desc i os nos pa ág a os an e io es são execu ados a é ao é mino da
un
(a o
de execu a ou ealiza uma simulação),
que oco e quando odos os p odu os ela i os às pale es de
desca ga são epos os.
5.3 Modelação de pa âme os pa a ge ação de cená ios al e na i os
O desen ol imen o des e modelo de simulação isa p opo ciona uma e amen a al amen e lexí el,
pe mi indo aos u ilizado es ajus a e explo a uma ampla gama de cená ios, sem pe de a consis ência
nas elações dos obje os ao longo de oda a simulação. A g ande capacidade de adap ação do modelo
ga an e que, independen emen e das combinações de con olos escolhidas, cada obje o man ém a sua
in eg idade e in e ação de o ma ealis a e iel ao cená io. Essa lexibilidade pe mi e uma análise
de alhada a ní el ope acional e e gonómico, o nando o modelo uma solução adap á el pa a qualque
necessidade de simulação ela i amen e às a i idades em es udo. Des a o ma, nos p óximos pa ág a os,
se ão desc i as as al e ações ealizadas pa a ajus a o uncionamen o dos p ocessos com base nos
cená ios selecionados pelo u ilizado a a és do painel de con olo. Além disso, se ão explicadas as
dinâmicas desen ol idas du an e a modelação dos p ocessos elacionados com o cálculo dos índices
e gonómicos - Guia de Mi al e NIOSH 91.
5.3.1 Modelação do cená io al e na i o – U ilização de Ca inho
Um dos con olos que pode se al e ado pelo u ilizado é o meio de anspo e dos p odu os, que
pode se ei o a a és de pale es ou de ca inhos. Es a opção su ge no âmbi o do p oje o com o obje i o
de es a o compo amen o do sis ema em cená ios que p e endam elimina o uso de pale es na loja,
especialmen e de ido ao desa io de u ilizá-las em dias de g ande a luência. Es e subcapí ulo explica as
al e ações que a u ilização de ca inhos p opo ciona a ní el ope acional, enquan o as implicações a ní el
e gonómico se ão explo adas com maio p o undidade no capí ulo 5.4.
Quando a opção “UsaCa inho” se encon a a i a, as en idades “Pale e” são subs i uídas pelas
en idades “Ca inho”, dando ao sis ema o aspe o isí el na Figu a 52.
63
Figu a 52 - A i idade de despicking com u ilização de ca inhos
Es a p op iedade, po si só, p o oca al e ações a ní el ope acional, mas o seu impac o p incipal
passa pela melho ia e gonómica das ope ações. No en an o, a u ilização de ca inhos exige o uso de
uma abela de empos de
despicking
di e en e, uma ez que a posição em que os p odu os são colocados
pe manece cons an e e dis in a das pale es. O ca inho p opo ciona um alcance uncional e ical
p a icamen e ixo na mesma al u a e, assim, o am c iadas abelas de empos e a o es de
despicking
pa a o caso em que es a a i idade é ealizada pa a ca inhos. Nas Tabelas 14 e 15, obse a-se que o
empo de
despicking
de cada zona da pale e eduz em ce ca de 10%, simulando o aumen o na acilidade
e elocidade de
despicking
pa a es es casos.
Tabela 14 - Fa o es de empo com ca inho pa a pale es mãe com ce ca de 2,10m
64
Tabela 15 - Fa o es de empo com ca inho pa a pale es mãe com ce ca de 1,80m
Além disso, o ca inho o e ece um anspo e mais ácil de ido à sua mo ologia e cons ução, o
que esul a num aumen o na sua elocidade de anspo e. A elocidade de anspo e de uma pale e é
de 0,55 m/s, sendo que com o ca inho conside ou-se um aumen o pa a 0,7 m/s. Apesa disso, o
ca inho ap esen a uma capacidade de anspo e mais eduzida em elação às pale es, sendo que se
conside ou uma dis ibuição uni o me de mínimo e máximo iguais a 60 a igos e 100 a igos,
espe i amen e, pa a modelação.
5.3.2 Modelação do cená io al e na i o -
Ea ly T igge
Es e cená io al e na i o oi desen ol ido com o obje i o de ep esen a si uações em que o u ilizado
deseja eduzi o amanho do lo e de abalho. Conside ando que o núme o de pale es-mãe desca egadas
pelo camião simboliza uma o dem de p odução, no cená io pad ão, o colabo ado abalha com o lo e
máximo, dado que, an es de inicia a eposição dos p odu os, necessi a de ealiza o
despicking
de odas
as pale es.
Nes e caso, o
igge
é igual ao núme o de pale es desca egadas. Po ou o lado, o cená io
al e na i o in oduz maio lexibilidade, pe mi indo a edução do amanho do lo e e au o izando o início
da eposição mais cedo. Po exemplo, no cená io pad ão caso sejam desca egadas seis pale es, odas
passa ão pela p imei a e apa de
despicking
e, somen e após a conclusão des a e apa, é que é iniciada
a eposição dos p odu os. Já no cená io al e na i o em ques ão, com um
igge
igual a dois, o
colabo ado i á ealiza o
despicking
de duas pale es e inicia a eposição dos p odu os esul an es. Após
essa eposição, o p ocesso de
despicking
é e omado pa a as p óximas duas pale es, epe indo es e ciclo
a é que odas as pale es sejam
despickadas
e odos os p odu os sejam epos os.
Es e cená io oi modelado com base num p ocesso especí ico que moni o iza o núme o de pale es
que já o am subme idas ao
despicking
e compa a com o alo do
igge
. Quando o núme o de pale es
65
p ocessadas a inge o alo do
igge
, essas pale es são libe adas dos obje os de combinação, e a
eposição dos seus p odu os é iniciada, con o me ilus ado na Figu a 53.
Figu a 53 - P ocesso "Ve i icaPale eT igge "
Es e cená io al e na i o al e a o p ocedimen o das a i idades de
despicking
e pode se consul ado
nos Apêndices 6 e 7.
5.3.3 Modelação do cená io al e na i o - Fluxo Con ínuo
Tal como no cená io an e io , o cená io de luxo con ínuo em como obje i o simula ambien es que
p e endam ado a os p incípios
Lean Thinking
, a aliando a capacidade desses p incípios de p omo e em
agilidade e luidez nos p ocessos de alo ac escen ado des e se o . Nes e caso, o oco ecai sob e os
p ocessos que mo imen am e ap oximam os p odu os das p a elei as, assegu ando que es es se
encon am disponí eis pa a o clien e.
Es e cená io p ocu a anspo a os p odu os de o ma ápida e í mica em di eção às p a elei as,
pa a isso, as a i idades de
despicking
passam a se ealizadas odas pa a a mesma posição, igno ando
a ideia pad ão de ealiza a sepa ação dos p odu os endo em con a a sua ca ego ia. Des a o ma, o
colabo ado anspo a os p odu os da pale e-mãe pa a uma pale e ou ca inho de eposição e, ao
con á io do cená io pad ão onde o obje i o passa po ealiza
despicking
de odas as pale es an es de
inicia a eposição, aqui o obje i o é inicia a eposição semp e que a pale e-des ino ou o ca inho-des ino
a ingi em a sua capacidade máxima de anspo e. As a i idades ela i as ao
despicking
, es ão
ep esen adas na Figu a 54.
66
Figu a 54 - A i idades de despicking no cená io de luxo con ínuo com ca inho
Foi necessá io ealiza duas al e ações p incipais nos p ocessos pa a que osse possí el modela
es e cená io. A p imei a al e ação passa po o ça o colabo ado a coloca os p odu os semp e na
mesma posição, independen emen e do seu ipo. Pa a al, oi ac escen ado um
s ep
no p ocesso
“Des ina ion_Time_and_Type”, p esen e no Apêndice 4, que em como unção muda o des ino de odos
p odu os pa a a posição 1 de
despicking
. Es a al e ação es á ep esen ada na Figu a 55.
Figu a 55 - S ep esponsá el po di eciona odos os p odu os pa a a posição 1 de despicking
Pa a além disso, é imp escindí el ga an i que a pale e ou ca inho sejam libe ados, iniciando
a eposição dos seus p odu os, a pa i do momen o em que es a a inge a sua capacidade máxima.
Assim, oi ac escen ado um
s ep
que an ecipa o anspo e dos p odu os pa a a loja a pa i do momen o
em que a en idade é libe ada do obje o de combinação das a i idades de
despicking
, quando a inge a
sua capacidade máxima. Es e s ep, esponsá el po o na a
s a e
“allowT anspLoja” igual a 1 que,
consequen emen e dispa a o e en o “ udoPa aLoja”, pode se analisado na Figu a 56.

67
Figu a 56 - S ep esponsá el po au o iza a eposição depois de se a ingi a capacidade da en idade de anspo e
Nos Apêndices 8 e 9 é possí el consul a o p ocedimen o seguido quando se abalham nes es
modos.
5.3.4 Modelação do cená io al e na i o – Comboio Logís ico
A ualmen e, os comboios logís icos são uma opção equen e no que oca a ope ações in e nas do
se o indus ial, seja em a mazéns, cen os de dis ibuição e a é linhas de p odução. Es e meio de
anspo e consis e num conjun o de eículos ou módulos conec ados en e si, o mando uma espécie
de comboio, capaz de anspo a p odu os pa a abas ecimen o ou ecolhê-los ao longo dos pos os. É
uma abo dagem que pe mi e o anspo e de maio núme o de obje os de uma só ez e, pela mesma
azão, su ge a ideia de es a es e mé odo no se o de e alho, no que oca às a i idades de anspo e
de p odu os pa a a loja como uma o ma de o na o mo imen o de p odu os mais ápido e e icien e.
Pa a além disso, nos casos em que es e comboio é mo o izado espe a-se uma edução signi ica i a do
es o ço ísico exigido aos colabo ado es, con ibuindo, consequen emen e, pa a uma edução do isco
de lesões musculoesquelé icas. É, po an o, um cená io com po encial pa a p omo e uma elação
posi i a en e a e gonomia e a e iciência ope acional.
Pa a modela os p ocessos elacionados com es e cená io oi necessá io desen ol e um conjun o
adicional de subp ocessos, ga an indo que as in e ações en e os obje os con inua am a oco e em
conco dância com a ealidade. Assim, podemos e na Figu a 57, o conjun o ex a de obje os numa á ea
dedicada à cons ução dos comboios logís icos a pa i das pale es ou ca inhos.
68
Figu a 57 - Á ea dedicada aos obje os adicionais no cená io de comboio logís ico
Tendo em con a o o ma o em que as a i idades an e io men e desc i as o am modeladas, a
abo dagem mais adequada pa a desen ol e es es p ocessos consis e em simula a
mon agem/acoplamen o dos módulos (pale es ou ca inhos) num comboio logís ico a pa i da zona de
espe a, após o p ocesso de
despicking
. Nes e con ex o, a á ea ilus ada na Figu a 57 em a unção de
ge i e p ocessa a mon agem do comboio.
O luxo des e cená io inicia com o di ecionamen o de odas as pale es ou ca inhos esul an es
do
despicking
pa a a zona de espe a, onde é ealizada a con agem do núme o de pale es em espe a e,
quando esse núme o iguala o amanho de inido pa a o comboio, o p ocesso de mon agem é iniciado.
Inicialmen e, as en idades
pa en
e
membe
são sepa adas, a pa i de um
Sepa a o
, sendo que as
en idades do ipo
pa en
são des uídas e as en idades
membe
a ançam pa a o p óximo obje o,
Combine
, al como ep esen ado na Figu a 58.
Figu a 58 - Início do p ocesso de c iação do comboio logís ico
No
Combine
, oco e a combinação das en idades “P odu o”, sepa adas an e io men e e,
eco endo às en idades “Pal_Comb” e “Pal_Comb” ge adas a pa i de um
Sou ce
especí ico, se á
c iado um conjun o pale e-p odu o no o com a con igu ação de comboio logís ico. Na Figu a 59 ilus a-
se o momen o após es a ecombinação de en idades.
69
Figu a 59 - Momen o após a ecombinação de en idades
Po im, es e conjun o de en idades é de ol ido à zona de espe a, al como ep esen ado na
Figu a 60 pa a que possa con inua o p ocesso de o ma no mal.
Figu a 60 - Finalização da mon agem do comboio logís ico e e o no à zona de espe a
Es e conjun o possui um o ma o que a ia de aco do com o amanho do comboio, sendo que,
al como ilus ado na Figu a 61, o seu núme o de módulos é ajus ado con o me a escolha do u ilizado .
Figu a 61 - Exemplo de módulos de comboio logís ico, segundo o amanho do mesmo
Todos os p ocessos elacionados com a modelação des as e apas podem se consul ados no
Apêndice 10.
70
5.4 Modelação de índices e gonómicos
O Modelo Y, ap esen ado no capí ulo in odu ó io, des aca a impo ância de alinha a e iciência
ope acional com p á icas que p omo am a e gonomia e a segu ança ocupacional. Des a o ma, o na-se
indispensá el que um modelo de simulação, desen ol ido nes e con ex o, seja capaz de ealiza análises
mais ab angen es e de alhadas, inco po ando não só os indicado es de desempenho do sis ema, mas
ambém mé icas elacionadas com o eixo de e gonomia. Es a abo dagem isa possibili a o c uzamen o
de dados e análises en e os indicado es ope acionais e os índices e gonómicos das mesmas ope ações,
pe mi indo um es udo mais ala gado de a o es que in luenciam o compo amen o e as condições dos
sis emas nes es con ex os.
Tendo is o em con a, o nou-se cla a a necessidade de inco po a índices e gonómicos no modelo de
simulação, sendo que os mé odos escolhidos pa a o cálculo des es o am o Guia de Mi al e o NIOSH 91.
Es es mé odos adequam-se às a e as ealizadas nas ope ações in alogís icas do es udo e são
econhecidos pelas suas capacidades de a aliação de a e as que en ol em o manuseamen o manual e
a ealização de mo imen os epe i i os com ca gas.
Os p óximos subcapí ulos p e endem explica o uncionamen o de cada um dos mé odos u ilizados,
assim como desc e e como é que oi ealizada a modelação e inco po ação no modelo em desc ição.
5.4.1 Modelação do Guia de Mi al
O Guia de Mi al é um mé odo que em como obje i o capaci a , a a és de um só documen o, a
análise de odas as a i idades que en ol am a e as como ele a , baixa , anspo a , segu a , empu a
e/ou puxa manualmen e ma e iais pesados. No con ex o des e abalho, o mé odo oi aplicado como
uma e amen a pa a o es udo do es o ço ísico dos colabo ado es du an e o anspo e de ca gas com
a u ilização de pale es e/ou ca inhos.
A in eg ação do Guia de Mi al o na o modelo capaz de ecolhe os dados necessá ios e,
consequen emen e, calcula índices e gonómicos semp e que es as a e as oco em. Es a e amen a
ga an e a iden i icação de compo amen os e pa âme os do sis ema que o nam es as a e as c í icas
pa a a saúde ísica do colabo ado .
Com base nas a e as de inidas como al o de es udo e aplicação do Guia de Mi al e conside ando a
ab angência do mé odo pa a ambos os géne os, o am selecionadas as a i idades, lis adas a segui , pa a
análise e gonómica:
77
Figu a 68 - S eps inais do p ocesso "Calcula_Indice"
5.4.2 Modelação da Equação de NIOSH 91
O NIOSH é uma o ganização no e ame icana que em como obje i o a pesquisa e o desen ol imen o
de ecomendações no que espei a à p e enção de aciden es e doenças elacionadas com o abalho.
En e á ias con ibuições des e ins i u o, uma das mais impo an es a a-se da NIOSH
Li ing Equa ion
,
uma e amen a u ilizada pa a a alia o isco de lesões du an e a ealização de a i idades de
le an amen o manual de ca gas. Es a equação de le an amen o é u ilizada pa a calcula o Peso Limi e
Recomendá el (PLR), ou seja, o peso ecomendado que um abalhado pode le an a , numa ce a a e a,
de o ma segu a. A equação conside a á ios a o es e gonómicos e biomecânicos e, além do PLR,
ambém calcula o Índice de Ele ação (IE), que indica o g au de isco associado à a e a.
Equação de Ele ação NIOSH 91:
𝑃𝐿𝑅#=#𝐶𝐶#∙𝑀𝐴∙𝑀𝐹∙𝑀𝑉∙𝑀𝐻∙𝑀𝑃∙𝑀𝐷, em kg
A equação con empla á ios pa âme os du an e o cálculo do peso limi e ecomendá el. Es es
pa âme os encon am-se enume ados e explicados a segui , assim como os mul iplicado es esul an es
des es.
Pa âme os da Equação de Ele ação NIOSH 91:
• V: al u a de início da ele ação (cm);
• H: dis ância ho izon al en e as mãos e a e ical passando pelos o nozelos no início da ele ação
(cm) – dependen e de L (p o undidade do obje o);
o Se V ≥ 25 cm,
#
𝐻#=20+#)
*;
o Se V < 25 cm, 𝐻#=25+#)
*;
o Caso o obje o es eja sujo ou con aminado, de e-se adiciona 5 cm.
• D: dis ância pe co ida du an e a mo imen ação (cm);
• A: assime ia do mo imen o do onco em elação ao plano sagi al (°);
• T: du ação do pe íodo com a i idades de manipulação de ca gas (min);
• F: equência das mo imen ações (ele ações/min);
• P: qualidade da pega do obje o (boa, acei á el ou má).

78
A Figu a 69 ep esen a g a icamen e a pos u a co po al das a i idades de es udo des a equação e
os pa âme os ine en es ao p ocesso de cálculo da equação NIOSH 91.
Figu a 69 - Rep esen ação g á ica da pos u a co po al e pa âme os da Equação de NIOSH 91
Re i ado de (T. Wa e s e al., 2021)
Mul iplicado es da Equação de Ele ação NIOSH 91:
• MH (mul iplicado ho izon al): 𝑀𝐻#=#*+
,
• MV (mul iplicado e ical): 𝑀𝑉#=#1−0,003∙|𝑉−75|
• MD (mul iplicado de dis ância): 𝑀𝐷#=#0,82+-,+
/
• MA (mul iplicado de assime ia): 𝑀𝐴#=#1−0,032∙𝐴
• MF (mul iplicado de equência): alo ob ido a a és de uma abela (Anexo 5)
• MP (mul iplicado de pega): alo ob ido a a és de uma abela (Anexo 5)
Po im, o índice de ele ação é ob ido a a és da azão en e a ca ga eal e o peso limi e
ecomendá el.
𝐼𝐸#=# 𝐶𝑎𝑟𝑔𝑎#𝑅𝑒𝑎𝑙
𝑃𝑒𝑠𝑜#𝐿𝑖𝑚𝑖𝑡𝑒#𝑅𝑒𝑐𝑜𝑚𝑒𝑛𝑑á𝑣𝑒𝑙#(𝑃𝐿𝑅)
Pa a os casos em que o IE é meno ou igual a 1, a a i idade não ap esen a iscos pa a os
abalhado es, não sendo necessá ia qualque ação nes e âmbi o. Já nos casos em que o alo do IE é
supe io a 1, é necessá io co igi a si uação dado o isco pa a alguns dos abalhado es e, quando es e
índice supe a alo es iguais a 3, é necessá io ealiza uma ação de co eção com u gência de ido ao
isco ele ado de lesão que a maio ia dos abalhado es co e quando expos os a a e as desse ipo.
79
A Equação de Ele ação NIOSH 91 pode se u ilizada pa a casos simples, ou seja, quando os
pa âme os das a e as não ap esen am uma a iação signi ica i a ou quando o in e esse do es udo
passa apenas po a alia a a e a mais c í ica. Po ou o lado, es e mé odo pode se aplicado em casos
de mul i a e a, is o é, quando exis em di e enças signi ica i as en e os pa âme os das a e as. Nes es
casos é impo an e que as a iá eis sejam a aliadas sepa adamen e.
Tendo em con a que a in odução des e mé odo em como obje i o a a aliação da a i idade de
despicking
, conside ou-se que a aplicação do mé odo e ia como base a análise mul i a e a. Es a decisão
em em con a que a a i idade em es udo ap esen a a iações signi ica i as no que oca ao peso dos
a igos e às posições iniciais e inais dos p odu os manuseados que, consequen emen e, ge a a iação
na dis ância pe co ida po es e. A equação u ilizada em as seguin es limi ações: as ele ações de em
se ealizadas sem mo imen ações b uscas, sem es ições à pos u a mais a o á el, boas condições
mecânicas e as ele ações são ealizadas de pé. Sendo que a a i idade em a aliação cump e odas es as
condições, conclui-se que a Equação de Ele ação NIOSH 91 Mul i a e a é um dos mé odos indicados
pa a ealiza es e es udo.
Análise Mul i a e a:
Es e mé odo ap esen a um p ocedimen o mais abalhoso endo em con a que é necessá io
de e mina uma sé ie de pa âme os pa a cada uma das a e as simples:
1. De e mina PLRIFj (PLR sem conside a a equência, ou seja, MF = 1);
2. De e mina PLRTSj (𝑃𝐿𝑅𝐼𝐹0∙𝑀𝐹0);
3. De e mina IEIFj (%&'()*á,!
%-./0!
);
4. De e mina IETSj (12&345é7!
1)89:!
);
5. O dena as a e as simples po o dem dec escen e do alo de IETSj;
6. De e mina IEC (Índice de Ele ação Compos o: 𝐼𝐸𝐶=𝐼𝐸𝑇𝑆;+
åD
𝐼𝐸 ), onde:
åD
𝐼𝐸=𝐼𝐸𝑇𝑆*+b 1
𝑀𝐹;,* −1
𝑀𝐹;c+𝐼𝐸𝑇𝑆<+b 1
𝑀𝐹;,*,< −1
𝑀𝐹;,*c+⋯
𝑀𝐹;,*: MF pa a uma equência de 1+ 2
𝑀𝐹;,*,<: MF pa a uma equência de 1+ 2+ 3
80
Signi icado dos Pa âme os Mul i a e a:
PLRIFj: aduz a exigência ela i a à o ça muscula pa a uma simples epe ição da a e a;
PLRTSj: aduz a exigência global da a e a, assumindo que é a única a se execu ada;
IEIFj: de e mina a ca ga biomecânica máxima a que o co po es a ia sujei o, não endo em con a a
equência da a e a;
IETSj: pe mi e uma melho ep esen ação das exigências me abólicas a a és do peso médio. Pa a
alo es supe io es a 1, indica a necessidade de in e enção e gonómica, de o ma a eduzi a
exigência isiológica global.
Ao longo dos p ocessos do modelo é possí el encon a um conjun o de
s eps
que são esponsá eis
po con abiliza o empo que o colabo ado se encon a ocupado nas a i idades de
despicking
de cada
pale e. Na Figu a 70, encon a-se ep esen ado um conjun o exemplo des es
s eps
impo an es pa a a
de inição do pa âme o T e, consequen emen e, pa a o cálculo da equência de mo imen ações em
cada pale e.
Figu a 70 - Exemplo de s eps esponsá eis po de e mina o empo de a i idade de despicking
Es es
s eps
possibili am que seja c iado o egis o da Tabela 16 “ bl_ou p_NIOSH_aux”, onde é
gua dado o ID da pale e, o seu empo de
despicking
e o núme o de p odu os de cada uma.
81
Tabela 16 - Tabela “ bl_ou p_NIOSH_aux”,
Tal como desc i o an e io men e, as pale es-mãe o am di ididas em zonas sendo que,
e icalmen e, encon amos es as pale es com ês zonas dis in as. A pa i da di isão e ical, o am
associadas al u as, em cm, com o obje i o de ca ac e iza a posição inicial do mo imen o de
despicking
,
sendo que é um dos pa âme os impo an es pa a ca ac e iza a a i idade. Na Figu a 71, é possí el
consul a como é que es a di isão oi conduzida pa a os dois ipos de pale es.
Figu a 71 - Posição e ical inicial pa a os di e en es ipos de pale es
Es a di isão é pensada pa a os casos em que não é u ilizado nenhum sis ema de inclinação de
pale es. Pa a os casos em que se p e enda es uda o impac o de um sis ema desses, assumiu-se que a
posição inicial se ia de 110 cm. Pa a além disso, oi aplicado o mesmo aciocínio pa a as pale es e
ca inhos de eposição que, nes e caso, ca ac e iza ão as posições inais do p odu o du an e a a i idade
de
despicking
. Na Figu a 72, encon am-se ep esen adas, a a és de um esquema, as posições inais
das pale es e dos ca inhos de eposição.
82
Figu a 72 - Posição e ical inal pa a os di e en es meios de eposição
As abelas inse idas no
so wa e
de simulação que con emplam as zonas e as ela i as posições
e icais, podem se consul adas nos Apêndices 19 e 20. O p ocesso “Ca ac _Mul iplie s_NIOSH_1”,
ep esen ado na Figu a 73, é en ão esponsá el po elaciona es as abelas com o compo amen o do
sis ema du an e o deco e da simulação, de inindo en ão os pa âme os de dis ância e ical e ho izon al
de cada p odu o.
Figu a 73 - P ocesso "Ca ac _Mul iplie s_NIOSH_1"
Ao longo de cada
un
são cons uídas á ias abelas
ou pu
que egis am e calculam os á ios
pa âme os necessá ios à Equação NIOSH 91. Es as abelas egis am os pa âme os pa a cada p odu o
que passa pelas mãos do colabo ado e, al como se pode e na Figu a 74, o p ocesso esponsá el pela
c iação da p imei a abela egis a o ID da pale e e do p odu o, o seu peso, a dis ância ho izon al e as
posições iniciais e inais.

83
Figu a 74 - P ocesso "Tbl_W i e_NIOSH_1"
Na abela seguin e (Tabela 17) é ep esen ada pa e de uma abela exemplo cons uída pelo p ocesso
an e io . Nessa abela sublinha-se o ac o de es a e uma coluna não e e ida an e io men e, is o po que
es a coluna é p eenchida po um ou o p ocesso esponsá el po a ibui um núme o ela i o ao ipo de
combinação en e a posição inicial e posição inal e ical. Es a combinação se e de auxilia pa a
p ocessos mais a ançados que se ão explicados nos p óximos pa ág a os.
Tabela 17 - Exce o exemplo da abela " bl_ou p_NIOSH_Base"
Cada combinação de posições iniciais e inais esul a num alo único e, na Figu a 75, encon a-se
ep esen ado o p ocesso esponsá el pela a ibuição das combinações e consequen e egis o na abela
mencionada an e io men e.
84
Figu a 75 - P ocesso "Tbl_W i e_NIOSH_2"
No inal do p ocesso é necessá io o dena a abela po o dem c escen e de combinação, is o po que,
de ido ao uncionamen o do mé odo mul i a e a de NIOSH 91, é necessá io ag upa os p odu os que
êm o mesmo ipo de combinação de o ma a es uda esse conjun o como pa e de uma a e a única.
Dado que o
so wa e
Simio não em a uncionalidade ine en e de o dena uma abela, u ilizou-se um
p ocesso auxilia que, a a és de um
s ep Sea ch
, p ocu a de o ma cíclica a ins ância com o alo mais
baixo da combinação e egis a essa ins ância numa no a abela – “ bl_ou p_NIOSH_Base_O de ”. Es e
p ocesso auxilia es á ep esen ado na Figu a 76 e é impo an e e e i que ao longo da modelação da
Equação de Ele ação NIOSH 91 é necessá io ealiza á ias ezes o denação de abelas, sendo que
odas seguem o aciocínio des e p ocesso.
Figu a 76 - P ocesso " blO de !_NIOSH"
Após ealiza uma no a o denação da úl ima abela po o dem c escen e de pale es, é en ão possí el
a ança pa a o ag upamen o de odas as ins âncias. Os g upos são cons i uídos po ins âncias que
85
con enham as mesmas ca ac e ís icas e que, dessa o ma, se ão conside adas “ a e as” dis in as pa a
a aplicação do mé odo NIOSH 91 mul i a e a. Os ês p ocessos ilus ados nos Apêndices 22 a 24 são
os esponsá eis po ag upa as a e as, sendo que o esul ado des a o denação é uma no a abela
ou pu
,
al como ilus ado na abela exemplo seguin e.
Tabela 18 - Tabela exempli ica i a do ag upamen o das ins âncias em a e as NIOSH 91 (“ bl_ou p_NIOSH2”)
Na Tabela 18 podemos e um esul ado exemplo da p imei a abela que ag upa as a e as
necessá ias pa a o cálculo da Equação NIOSH 91. Es a já inclui odos os mul iplicado es necessá ios
assim como cada pa âme o mul i a e a, ais como: PLRIF, IEIF, PLRTS e IETS. De seguida, al como já
oi desc i o, é necessá io o dena as a e as po o dem dec escen e do alo de IETS. Es e p ocesso é
ealizado, no amen e, a a és de um
s ep
Sea ch
que é egis ada cada ins ância numa no a abela
“ bl_ou p_NIOSH3”, al como no exemplo da Tabela 19 (o denada pela úl ima coluna).
Tabela 19 - Tabela exempli ica i a do esul ado da abela “ bl_ou p_NIOSH3”
De seguida, p e ende-se de e mina o Índice de Ele ação Compos o (IEC) pa a cada pale e e, pa a
isso, é necessá io calcula o Índice de Ele ação especí ico de cada a e a e, consequen e, ealiza o
soma ó io des es. Os p ocessos ilus ados nos Apêndices 25 a 28, são esponsá eis po ealiza os
cálculos necessá ios pa a a de e minação dos índices de cada a e a e, po im, egis á-los na abela
“ bl_ou p_NIOSH4”. Na Tabela 20 é possí el analisa um exce o exempli ica i o da abela esul an e
des es p ocessos onde se encon am egis ados, no amen e, odos os mul iplicado es e pa âme os da
Equação NIOSH 91, mas, des a ez, acompanhados pelo índice inal de cada a e a e alguns auxilia es
in e médios ele an es à ob enção da abela com odos os pa âme os inais.
86
Tabela 20 - Exce o exemplo da abela " bl_ou p_NIOSH4"
Po im e ainda a a és do p ocesso ilus ado no Apêndice 26, é de e minado o IEC de cada pale e
e egis ado na “ bl_ou p_NIOSH_Resul s”, al como ep esen ado no exemplo da Tabela 21.
Tabela 21 - Exemplo do esul ado da abela “ bl_ou p_NIOSH_Resul s”
Em jei o de conclusão, en ende-se que a modelação do mé odo mul i a e a NIOSH 91 ans o ma
es e modelo numa e amen a bas an e capaz no que oca à análise de a e as de ele ação manual de
ca gas. O egis o das ca ac e ís icas e dos mo imen os associados a odos os p odu os, dos
mul iplicado es das ins âncias e dos pa âme os das a e as, possibili a análises de g anula idade
ele ada, como é o caso do índice compos o da pale e ou a é de uma a i idade de
despicking
comple a.
Pe mi e ainda análises de g anula idades mais eduzidas, como po exemplo, caso o u ilizado conside e
ele an e analisa o compo amen o dos índices simples de cada a e a. Pa a além disso, o mé odo oi
modelado de o ma lexí el, sendo u ilizá el em qualque cená io pa ame izado no modelo ap esen ado.
5.5 Plano Expe imen al
Elabo ou-se um plano expe imen al que possibili a a a aliação e compa ação consis en e de á ios
cená ios, assegu ando uma análise impa cial dos di e en es sis emas em conside ação. Es e plano
mos a-se capaz de es a di e sos mé odos de
despicking
e eposição, sendo que es as a i idades
podem di e i no p ocedimen o das ope ações ou nos ma e iais u ilizados.
Dado que o modelo supo a a análise de á ios cená ios, mas ap esen a es ições pa a es a ce os
pa âme os simul aneamen e, o plano oi es u u ado em g upos dis in os. Es a di isão acili a a
in e p e ação dos esul ados ob idos, con o me ilus ado na Tabela 22.
93
de amanho igual ao núme o de pale es desca egadas no dia, c ia g andes ine iciências quando o
obje i o de c ia alo passa po ga an i que os p odu os es ejam disponí eis pa a o clien e.
Pa indo des es esul ados, são es adas á ias expe iências, cada uma com obje i os dis in os, com
o in ui o de a alia a iabilidade de implemen a al e ações no modo de abalho des e sis ema.
6.2.1 Expe iência Ope acional I – Implemen ação de um comboio logís ico
O p opósi o des a expe iência passa po a alia como é que a implemen ação de um comboio
logís ico e a a iação do seu amanho in luencia, a ní el ope acional, o compo amen o do sis ema. Des a
expe iência espe a-se uma melho ia nos p ocessos endo em con a que o anspo e de p odu os pa a a
loja passa a se ei o em maio es quan idades. Fo am en ão conduzidas expe iências onde se al e a am
os pa âme os do comboio logís ico, sendo que o cená io pad ão/con olo é ca ac e izado nes es
esul ados po e um amanho de comboio igual a um. Os esul ados são ap esen ados na Figu a 78.
Figu a 78 - Resul ados da expe iência ope acional I em Dashboa d Powe BI
Pa indo dos esul ados expos os na Figu a 78, p ocedeu-se à cons ução dos g á icos,
ep esen ados na Figu a 79, pe mi indo uma in e p e ação mais in ui i a e acessí el des es alo es. Os
indicado es ap esen ados são incluídos nos di e en es g á icos da igu a seguin e.

94
Figu a 79 - G á icos da expe iência ope acional I em Dashboa d Powe BI
Os á ios g á icos ap esen ados na igu a an e io mos am que a u ilização de um comboio logís ico
no p ocesso de anspo e de p odu os apenas ge a al e ações signi ica i as na dis ância pe co ida pelo
colabo ado e no empo de ciclo de anspo es pa a a loja.
Analisando o g á ico núme o 1, é possí el pe cebe que o empo de ciclo médio de
despicking
de
pale es e o WIP médio da zona de e agua da não mani es am quaisque al e ações elacionadas com o
amanho do comboio logís ico, is o po que a in odução des e meio de anspo e não in e e e
di e amen e com a a i idade de
despicking,
mas sim com o compo amen o do sis ema no que oca ao
anspo e de ca ga pa a a loja. Apesa disso, es as expe iências demons am que o amanho do comboio
logís ico se elaciona de o ma di e amen e p opo cional com o empo de ciclo médio de anspo es pa a
a loja, apesa da média ponde ada des e indicado não so e quaisque al e ações. Es e compo amen o
pode se explicado pelo ac o de o colabo ado es a mais empo p esen e na loja a mo imen a o
comboio e os p odu os pelos co edo es e, consequen emen e, a epô-los. Tendo em con a que o obje i o
do comboio passa pelo anspo e de mais p odu os, é na u al que a a i idade de eposição seja mais
demo ada le ando aos esul ados ap esen ados. Ainda assim, o ac o de a média ponde ada do empo
de ciclo de anspo es não so e al e ações, p o a que o aumen o do empo de ciclo de anspo e pa a
a loja se equilib a com o empo dispos o a epo p odu os nas p a elei as, não sendo obse ados
compo amen os signi ica i amen e dis in os nes e con ex o. Po ou o lado, es e pa âme o ap esen a
esul ados posi i os no que oca à dis ância o al pe co ida pelo colabo ado . Nes e caso, a dis ância
média pe co ida po cada comboio (linha e melha do g á ico 2), is o é, a dis ância média pe co ida
em cada anspo e de p odu os pa a a loja, aumen a de o ma di e amen e p opo cional com o amanho
95
des e. Es e enómeno é explicado pelas mesmas azões ap esen adas an e io men e, onde um maio
núme o de p odu os aumen a a p obabilidade de se em anspo ados mais ipos ou ca ego ias de
p odu os que, consequen emen e, esul am na necessidade de passa po mais co edo es pa a epo
es es odos. Ainda assim, a dis ância o al pe co ida (linha azul do g á ico 2) du an e a ealização des as
a e as eduz à medida que o amanho do comboio aumen a, is o po que elimina-se a necessidade de
ealiza an as iagens en e a e agua da e a loja, e ice- e sa, pa a inicia a eposição de p odu os que
se encon am nou as pale es.
Tendo em con a a análise des a expe iência, conclui-se que es e pa âme o não ge a al e ações
signi ica i as na e icácia de
despicking
, sendo que a al e ação mais impo an e de sublinha é a
capacidade de eduzi a dis ância média o al pe co ida pelo colabo ado em ce ca de 35%.
6.2.2 Expe iência Ope acional II – Va iação do amanho de lo e de abalho (
T igge
)
Es a expe iência em como obje i o a alia o impac o deco en e da a iação do amanho de lo e
de inido pa a abalho. Es a expe iência em po base o p incípio de
Lean Thinking
que sublinha a
impo ância de ga an i a agilidade e luidez de odos os p ocessos que ac escen am alo ao
p odu o/se iço po o ma a que o p odu o inal chegue ao clien e sem in e upções e/ou espe as. Des a
o ma, espe a-se que a diminuição do lo e de abalho se e li a num sis ema mais ágil e capaz de oca
o seu compo amen o na c iação de alo e, po isso, no anspo e de p odu os de o ma mais luída
pa a as p a elei as, o nando-se mais e icaz na disponibilidade des es ao clien e. O cená io pad ão é
aduzido pelo
igge
igual ao núme o o al de pale es desca egadas pelo camião. Os esul ados des a
expe iência es ão ilus ados na Figu a 80.
96
Figu a 80 - Resul ados da expe iência ope acional II em Dashboa d Powe BI
Des a
dashboa d
esul am os g á icos ilus ados na Figu a 81, a pa i do qual se á conduzida a
seguin e análise.
Figu a 81 - G á icos da expe iência ope acional II em Dashboa d Powe BI
O g upo de g á icos ilus ados na igu a an e io mos a, desde logo, que a diminuição uni á ia do
amanho do lo e ou
igge
ap esen a uma elação p opo cional com o WIP médio da célula (zona de
e agua da), al como se ia espe ado. Es a elação e le e-se numa diminuição acen uada à medida que
97
o
igge
diminui, simbolizando que es e pode se um pa âme o essencial a e em con a, p incipalmen e,
em es abelecimen os de meno dimensão e que, consequen emen e, não êm an a capacidade pa a
man e an os p odu os na zona de e agua da ao longo das a i idades de
despicking
e eposição.
Sublinha-se que, apenas a a és da al e ação de um lo e máximo pa a um lo e/
igge
igual a 1, é
possí el ga an i uma edução pe cen ual média de ce ca de 85% do WIP na zona de e agua da.
Po ou o lado, o empo de ciclo médio de
despicking
das pale es ap esen a um compo amen o
in e so ao do WIP. Nes e caso, o empo de ciclo médio aumen a de o ma in e samen e p opo cional ao
amanho do lo e de abalho. Es e compo amen o pode se explicado a a és do aumen o de
in e upções da a i idade de
despicking
pa a ealiza eposição dos p odu os. No caso em que o
igge
é conside ado 1, o colabo ado de cada ez que inaliza o
despicking
de uma pale e i á inicia a eposição
dos p odu os esul an es, le ando a que o
despicking
das es an es pale es só ol e a inicia no inal da
eposição dos p odu os da p imei a. Es as in e upções in e mediá ias esul am num empo de ciclo de
despicking
mais ele ado, mas, al como se pode obse a na Figu a 81 is o acaba po implica uma
eposição mais ápida e í mica dos p odu os, esul ando numa edução do empo de a a essamen o
dos p odu os. Tendo em con a que a a i idade que ac escen a alo a es as a e as é a ap oximação dos
p odu os das p a elei as e a sua exposição e disponibilidade ao clien e, pode-se desconside a que o
aumen o do empo de ciclo de
despicking
seja um pon o nega i o nes e cená io
.
Pa a além disso, o
empo de ciclo médio de anspo es pa a a loja segue o mesmo compo amen o posi i o pa a o caso,
co espondendo às expec a i as compo amen ais des a expe iência.
Pelo con á io, a edução do amanho do lo e aduz-se num aumen o de pale es cons uídas. Es e
compo amen o é jus i icado pelo ac o des a a iação se aduzi , incon es a elmen e, num p ocesso
que u iliza menos a capacidade máxima dos seus meios de anspo e de p odu os de ido às in e upções
mais eco en es pa a eposição. Pela mesma azão, é expec á el, e con i mado pelos esul ados da
expe iência, que a dis ância o al pe co ida pelo colabo ado seja a e ada, podendo aca e a consigo
p oblemas no que oca à e gonomia do p ocesso. Es a ques ão se á explo ada mais à en e aquando da
discussão dos esul ados das expe iências desse âmbi o.
Em jei o de conclusão, con i ma-se que es e é um pa âme o com po encial pa a melho a a
e iciência des as a i idades, p incipalmen e no que oca a ga an i um luxo ápido e í mico dos p odu os
pa a a loja. É ambém impo an e sublinha que es e pode se um cená io impo an e pa a os
es abelecimen os de e alho que ap esen em es ições de espaço e p e endam eduzi o núme o de
ma e ial WIP.
6.2.3 Expe iência Ope acional III – Va iação in eg ada do
T igge
e do amanho do
98
comboio logís ico
Tendo em con a os esul ados das Expe iências Ope acionais I e II, deu-se seguimen o à Expe iência
III que em como p opósi o a alia o impac o da a iação de á ios pa âme os, ocando na dupla de
pa âme os explo ados nas expe iências an e io es. Des a expe iência espe a-se encon a uma melho ia
nos p ocessos a a és da in eg ação de um lo e eduzido e a in eg ação de um comboio logís ico. Pa a
além disso, p e ende-se analisa o compo amen o do sis ema a a és da al e ação de ou os pa âme os,
ais como o núme o de colabo ado es, a subs i uição das pale es de eposição po ca inhos, a in odução
de um sis ema de inclinação de pale es e a a iação do ipo de pale es desca egadas. Des es úl imos é
expec á el que apenas o núme o de colabo ado es enha um impac o signi ica i o no desempenho
ope acional do p ocesso, is o que os es an es êm um papel ocado na e gonomia do abalho, segundo
a qual se ão conduzidas á ias expe iências mais à en e.
Fo am en ão conduzidas expe iências onde se conjuga am os pa âme os do comboio logís ico e do
igge
. Os esul ados da expe iência que conjuga os dois pa âme os em oco es ão ilus ados de o ma
g á ica na Figu a 82. Os es an es são ap esen ados nas igu as p esen es no Apêndice 30.
Figu a 82 - G á icos da expe iência ope acional III em Dashboa d Powe BI
Analisando a Figu a 82 conclui-se que a in odução de um comboio logís ico ap esen a-se como uma
solução e icaz pa a o p oblema das longas dis âncias pe co idas pelos colabo ado es, as quais pode ão
e implicações e gonómicas, especialmen e em cená ios que en ol am o abalho com lo es eduzidos.
Ainda assim, o comboio logís ico ap esen a implicações no empo de ciclo de anspo e de loja pa a as
quais os comboios com meno es dimensões ap esen am melho desempenho.

99
Po ou o lado, e, analisando os g á icos ilus ados no Apêndice 30, en ende-se que a in odução de
um sis ema de inclinação e a a iação do ipo de pale e não esul am em compo amen os
signi ica i amen e dis in os do cená io pad ão. Espe a-se que es es dois pa âme os enham uma
in luência mais ele ada a ní el e gonómico do que ope acional. Ainda assim, a in odução de um ca inho
e a a iação do núme o de colabo ado es ap esen am-se como pa âme os com g ande in luência no
compo amen o ope acional do sis ema e, po isso, de seguida se ão analisadas expe iências em maio
de alhe ocadas nes es pa âme os.
6.2.4 Expe iência Ope acional IV – Subs i uição das pale es de eposição po ca inhos
O p opósi o des a expe iência passa po a alia como é que a subs i uição das pale es de eposição
po ca inhos in luencia, a ní el ope acional, o compo amen o do sis ema. Fo am en ão conduzidas
expe iências onde se al e ou o pa âme o “UsaCa inho” no cená io pad ão. Os esul ados são
ap esen ados na Figu a 83.
Figu a 83 - Resul ados da expe iência ope acional IV em Dashboa d Powe BI
A pa i des es esul ados o am compilados os g á icos ap esen ados na Figu a 84, acili ando a
lei u a das al e ações esul an es da subs i uição das pale es de eposição po ca inhos.
100
Figu a 84 - G á icos da expe iência ope acional IV em Dashboa d Powe BI
A análise dos g á icos p esen es na igu a an e io , conclui que a in odução de ca inhos nes e
cená io não ge a al e ações mui o signi ica i as a ní el ope acional. É possí el e que o empo de ciclo
médio de
despicking
das pale es eduz subs ancialmen e, o que se de e ao ac o de os ca inhos
ga an i em que a posição inal dos p odu os ao longo des a a i idade oco e a um ní el e ical mais
con o á el de ealiza a a i idade e, po isso, ambém mais ápido. O empo de ciclo médio de
anspo es pa a a loja ambém ap esen a uma edução, no amen e, ligei a ainda que isso se aduza
num ganho quando o obje i o é coloca os p odu os na p a elei a. Po ou o lado, dado que a capacidade
máxima dos ca inhos é in e io à das pale es, o núme o de p odu os anspo ados é meno e,
consequen emen e, o núme o médio de ca inhos cons uídos é, nes e cená io, mais ele ado e a
dis ância o al pe co ida pelo colabo ado é ambém mais ele ada. Segundo os g á icos em análise,
ce ca de dois ca inhos ex a necessá ios esul am em quase mais 200m pe co idos.
Apesa disso, es as al e ações esul an es ap esen am uma ampli ude cu a, mos ando que a
in odução de ca inhos no p ocesso ap esen am melho ias subs anciais no que oca ao aumen o de
alo ac escen ado nas ope ações es udadas. Pa a além disso, es es cená ios podem ap esen a mais
alias a ní el e gonómico e, po isso, se á um pon o cha e em análise nas expe iências e gonómicas.
6.2.5 Expe iência Ope acional V – Va iação do núme o de colabo ado es
A quin a expe iência ope acional em como obje i o a alia o impac o deco en e da a iação do
núme o de colabo ado es alocados às a i idades de
despicking
e eposição. Des a expe iência espe am-
se esul ados signi ica i os, p incipalmen e, no que oca à elocidade e i mo a que as a e as são
101
ealizadas. O cená io pad ão é aduzido po e apenas um colabo ado . Os esul ados des a expe iência
es ão ilus ados na Figu a 85.
Figu a 85 - Resul ados da expe iência ope acional V em Dashboa d Powe BI
Na Figu a 86, es ão ep esen ados de o ma g á ica os esul ados ap esen ados na igu a an e io .
Figu a 86 - G á icos da expe iência ope acional V em Dashboa d Powe BI
Analisando o p imei o g á ico, con i mam-se as expec a i as quan o ao aumen o da e iciência nas
a i idades de
despicking
. Obse a-se que a alocação de um núme o maio de colabo ado es nas a e as
de
despicking
esul a numa edução signi ica i a do empo médio de ciclo de
despicking
an o pa a os
p odu os quan o pa a as pale es. Pa a além disso, o empo de a a essamen o e o empo de ciclo das
a i idades de anspo e pa a a loja ap esen am o mesmo ipo de compo amen o, e idenciando uma
edução p opo cional ao aumen o de ecu sos alocados.
102
No en an o, sublinha-se que es es indicado es ap esen am uma e olução ligei amen e cu ilínea,
suge indo que exis e uma elação dec escen e nos ganhos alcançados com es a a iação de ecu sos
humanos. Embo a o aumen o do núme o de colabo ado es con ibua pa a uma maio e iciência, os
bene ícios adicionais o nam-se p og essi amen e menos acen uados. Dado es e compo amen o, é
undamen al a alia cuidadosamen e o equilíb io en e o núme o de ecu sos alocados e os cus os
associados a al, ga an indo uma elação cus o-bene ício o imizada pa a cada si uação especí ica.
6.2.6 Expe iência Ope acional VI – In odução de um luxo con ínuo
A úl ima expe iência ope acional em como obje i o a alia os impac os da implemen ação de um
luxo con ínuo em compa ação à es a égia ado ada na Expe iência II, baseada na edução do amanho
do lo e de abalho. É p e endido es a se a ansição pa a um sis ema de luxo con ínuo é capaz de
aze bene ícios signi ica i os em e mos ope acionais. Es a ideia em o igem nos p incípios
Lean
Thinking
, onde se p ocu a desen ol e o sis ema de o ma a ga an i que os ma e iais luam sem
in e upções ao longo de odas as a i idades. Reco de-se que nes e cená io o anspo e é ealizado
imedia amen e após a ingi a capacidade máxima de p odu os de uma pale e e que o
despicking
só
con inua após eposição des es p odu os. Pa a além disso, nes e sis ema não se conside am ca ego ias
pa a sepa ação, sendo odos colocados na mesma pale e ou ca inho, de o ma indi e enciada.
P imei amen e, o am compilados os esul ados do cená io de luxo con ínuo pa a compa a i o com
o cená io pad ão, al como ilus ado na Figu a 87.
Figu a 87 - Resul ados da expe iência ope acional VI em Dashboa d Powe BI
De seguida, e como meio de acili a a in e p e ação des es esul ados, o am desen ol idos á ios
g á icos que pe mi em a compa ação des a al e ação com á ios cená ios. Nes es cená ios es ão
incluídos o caso pad ão, os á ios casos de edução do amanho do lo e de abalho e a implemen ação
de um sis ema de luxo con ínuo. O cená io de luxo con ínuo é aduzido pelo
igge
igual a 0. Es e
conjun o de g á icos es á ap esen ado na Figu a 88.
109
como uma in e enção c ucial pa a minimiza o es o ço ísico e a p obabilidade de lesões
musculoesquelé icas.
Po ou o lado, es e equipamen o não se mos a capaz de ge a al e ações signi ica i as nos
es an es indicado es.
Os esul ados da implemen ação des e equipamen o são ap esen ados na Figu a 95.
Figu a 95 - Resul ados da expe iência e gonómica III em Dashboa d Powe BI
6.3.4 Expe iência E gonómica IV – Va iação do ipo de pale e
Dando con inuidade ao aciocínio da expe iência an e io , a Expe iência E gonómica IV p e ende
analisa os e ei os da a iação do ipo de pale e ge adas no sis ema. É impo an e elemb a que as
pale es do ipo 1 êm ce ca de 2,10m, as pale es do ipo 2 ce ca de 1,80m e o ipo
andom
uma mis u a
de ambas. Os esul ados des a expe iência são ap esen ados g a icamen e na Figu a 96.
Figu a 96 - G á icos da expe iência e gonómica IV em Dashboa d Powe BI

110
A análise dos g á icos pe mi e conclui que a a iação do ipo de pale e apenas in e e e no índice
de NIOSH. Con o me ilus ado na igu a an e io , obse a-se um aumen o desse índice quando o sis ema
é con igu ado pa a ge a pale es com al u as mais ele adas. Ainda assim, o compo amen o dos sis emas
que conside am exclusi amen e a exis ência de pale es do ipo 2, não ap esen am al e ações
signi ica i as nes e índice quando compa ados com o compo amen o do cená io pad ão (pale es do ipo
alea ó io).
Com base nes es esul ados, conside a-se que pa a os sis emas em es udo, ecomenda-se e i a
que odas as pale es en iadas às lojas excedam os 2 me os de al u a, uma ez que isso pode impac a
nega i amen e o compo amen o e gonómico do sis ema, ag a ando po enciais iscos de saúde ísica.
É, po an o, impo an e ga an i um equilíb io no ipo e es i a das pale es, p omo endo uma con igu ação
que o imize as condições ope acionais e e gonómicas de abalho.
6.3.5 Expe iência E gonómica V – Va iação pe cen ual do peso dos a igos
Es a expe iência em como obje i o analisa o compo amen o do sis ema ela i amen e à a iação
do peso dos a igos en iados pa a a loja. Pa a da seguimen o a es a expe iência, oi c iado um pa âme o
capaz de ge a uma a iação pe cen ual do peso dos p odu os. Os esul ados des a expe iência es ão
ep esen ados na Figu a 97.
Figu a 97 - G á icos da expe iência e gonómica V em Dashboa d Powe BI
Os esul ados da expe iência comp o am que, is o que odos os índices em es udo dependem do
peso da ca ga, es es ap esen am uma elação di e amen e p opo cional, em o aumen o do peso p omo e
esul ados menos a o á eis à saúde ísica dos colabo ado es. Es e compo amen o e o ça a
111
impo ância de conside a o peso como um a o c í ico na cons ução das pale es que são en iadas
pa a as lojas e que, consequen emen e, se ão manuseadas pelos abalhado es.
Des a o ma, sublinha-se a impo ância de ga an i sis emas logís icos que sejam p oje ados pa a
minimiza o peso das ca gas, ga an indo que a saúde ísica dos colabo ado es não seja de e io ada e
con ibuindo pa a a p odu i idade e e iciência do sis ema.
6.3.6 Expe iência E gonómica VI – Va iação pe cen ual do a i o
O p opósi o des a expe iência passa po a alia como é que o a i o a e a o es o ço ísico elacionado
com as a e as de mo imen o de ca ga. Des a o ma, p ocu a-se pe cebe se a subs i uição dos
equipamen os u ilizados a ualmen e po equipamen os que ap esen em menos ou mais a i o é um a o
impo an e pa a a qualidade e gonómica ge al do sis ema.
A expe iência oi conduzida a a és do mesmo aciocínio da expe iência an e io , in oduzindo um
pa âme o que al e a, pe cen ualmen e, o ní el de a i o dos equipamen os (pale es e ca inhos de
eposição). Os esul ados des a expe iência, aplicados a sis emas que u ilizam pale es de eposição, são
ap esen ados na Figu a 98.
Figu a 98 - G á icos da expe iência e gonómica VI (pale es de eposição) em Dashboa d Powe BI
Da análise des es esul ados conclui-se que es e pa âme o não ap esen a qualque in luência nas
a i idades de
despicking
e, po isso, não se obse am quaisque al e ações no índice de NIOSH. Pa a
além disso, é um pa âme o que ge a g ande impac o no que oca às a i idades de anspo e de ca ga,
ge ando g andes al e ações no que oca aos índices de Mi al.
112
Podemos e que odos os índices se elacionam de o ma p opo cional com a a iação pe cen ual
de a i o, sendo que a edução do coe icien e de a i o se e le e numa melho ia dos índices ela i os às
o ças de a anque e manu enção.
Es a expe iência demons a o que espe a caso a subs i uição dos equipamen os de anspo e de
ma e ial das lojas es eja em causa. Nesses casos, de e-se p ocu a e in es i em equipamen os que
demons em condições a o á eis à edução de a i o com o solo, melho ando assim o compo amen o
dos indicado es, seja pa a colabo ado es do géne o masculino ou eminino.
Tal como analisado na Expe iência E gonómica II, apesa da u ilização de ca inhos de eposição
ap esen a -se como uma solução capaz de melho a os índices em ques ão, po ezes não ga an ia que
es es ossem ans o mados em alo es acei á eis, ou nou os casos, quando o aziam, con inua am a
se alo es mui o pe o de 1. Des a o ma, oi conduzida uma expe iência in e média que mos a o
impac o que pode ia se c iado po um ca inho com alo es de a i o mais eduzidos, em compa ação
com o es ado inicialmen e. Os esul ados des e es e es ão ep esen ados na Figu a 99.
Figu a 99 - G á icos da expe iência e gonómica VI (ca inhos de eposição) em Dashboa d Powe BI
Analisando a Figu a 99, é possí el pe cebe que pa a os índices de o ças de a anque e manu enção
do géne o masculino, uma a iação pe cen ual nega i a de 10% no alo do a i o já se ia o su icien e
pa a ga an i um ní el mais segu o no que oca a es es indicado es. Pa a além disso, com es a a iação
o equipamen o já se ia capaz de p oduzi alo es do índice de Mi al de o ças de a anque eminino pe o
da on ei a acei á el, algo que com o ca inho a ual não oco e.
Assim, conclui-se que o alo do coe icien e de a i o é um pa âme o ele an e a e em con a
aquando da comp a de equipamen os. Es e é um pa âme o que pode aze a di e ença en e e um
113
sis ema capaz de ga an i o bem-es a dos colabo ado es ou e um sis ema ine icien e capaz de
desen ol e lesões musculoesquelé icas no que oca a a i idades de anspo e de ca ga.
6.3.7 Expe iência Ope acional VII – In odução de um luxo con ínuo
Po im, oi conduzida uma expe iência capaz de demons a o impac o e gonómico que um abalho
em luxo con ínuo az pa a es e sis ema (T igge = 0). Os esul ados da úl ima expe iência são
ap esen ados na Figu a 100.
Figu a 100 - G á icos da expe iência e gonómica VII em Dashboa d Powe BI
Tal como oco e na Expe iência Ope acional, es e cená io não ep oduz a mesma endência
obse ada na edução do amanho do lo e de abalho. Pelo con á io, os esul ados ob idos indicam
que, em p a icamen e odos os indicado es a aliados, o desempenho do sis ema é in e io ao do cená io
pad ão. Demons ando, po an o, um impac o nega i o mais ele ado nas mé icas e gonómicas.
Des a o ma, es e não é um cená io capaz de ga an i a saúde ísica do colabo ado .
6.3.8 Expe iência Ope acional VIII – In eg ação de pa âme os com po encial e gonómico
Em jei o de conclusão, e após a análise de alhada das á ias expe iências e gonómicas desc i as
nos pa ág a os an e io es, o am selecionadas e in eg adas algumas das implemen ações que
demons a am impac o posi i o pa a o sis ema, nomeadamen e edução pa a lo e igual a 1, u ilização
de ca inhos e sis ema de inclinação de pale es. Ob i e am-se en ão o seguin e conjun o de indicado es
e gonómicos máximos, ilus ados na Figu a 101.
114
Figu a 101 - Resul ados e gonómicos da in eg ação de á ias implemen ações
Tendo em con a os esul ados na igu a an e io , conclui-se que o conjun o de pa âme os
selecionados pa a es a expe iência in eg ada esul a num sis ema bas an e posi i o a ní el e gonómico.
Es a expe iência ap esen a um conjun o de al e ações capazes de esol e á ios p oblemas do cená io
pad ão, ela i os a es o ço ísico. Apenas o índice de o ça de manu enção máximo eminino ap esen a
alo es supe io es a 1, sublinhando-se a capacidade des e cená io eduzi os es an es índices pa a
alo es bas an e sa is a ó ios.
6.4 Análise C í ica
Nos subcapí ulos an e io es oi analisado o compo amen o de di e en es sis emas cons uídos com
a implemen ação de á ias soluções e equipamen os, conside ando an o o desempenho ope acional
quan o e gonómico.
O cená io pad ão oi ambém al o de es udo, sendo que a ní el ope acional des acou-se o ele ado
ní el de WIP na á ea de
despicking
, com uma média de 382 a igos, apesa dos esul ados azoá eis no
que oca ao empo de ciclo médio de
despicking
das pale es, de ap oximadamen e 25 minu os. Con udo,
es e cená io ap esen ou esul ados insa is a ó ios no que oca ao luxo de p odu os pa a as p a elei as -
a i idade essencial pa a ag ega alo ao clien e em con ex o ope acional no e alho. O empo médio de
a a essamen o po p odu o a ingiu ce ca de 550 minu os, enquan o a dis ância o al pe co ida pelo
colabo ado oi de ce ca de 688 me os.
Rela i amen e ao po encial e gonómico des e modo de ope ação, nenhum dos indicado es
es udados a ingiu esul ados acei á eis nes e âmbi o, supe ando os limi es es ipulados pa a ga an i que
as a i idades sejam execu adas de o ma não p ejudicial à saúde ísica dos colabo ado es. Rela i amen e
a es e conjun o de indicado es, des aca am-se como mais c í icos ao bem-es a dos colabo ado es o
índice de o ça inicial máxima pa a o sexo eminino e o índice de NIOSH máximo, com alo es de 2,18

115
e 1,63, espe i amen e. Os esul ados ob idos sublinham a impo ância de es uda al e na i as an o a
ní el ope acional quan o e gonómico.
Com o obje i o de supe a as limi ações do sis ema a ual, oi desen ol ido um conjun o de soluções
que in eg a am um plano expe imen al. Esse plano e e o p opósi o de analisa o compo amen o do
sis ema em di e en es con ex os, semp e com oco na o imização das a i idades de
despicking
e
eposição, a ní el ope acional e e gonómico. Rela i amen e às expe iências conduzidas no âmbi o
ope acional, a in odução de comboios logís icos no p ocesso demons ou se uma solução e icaz na
edução da dis ância o al pe co ida pelos colabo ado es em ce ca de 35,3% apesa do empo de ciclo
de anspo e pa a a loja se mais ele ado, algo que pode se explicado pelo ac o do colabo ado
anspo a mais p odu os de uma só ez e, po isso, es a p esen e em loja du an e mais empo. Já a
edução do amanho do lo e de abalho oi um dos pa âme os que ap esen ou maio e iciência no que
oca ao anspo e de p odu os pa a a p a elei a chegando a uma edução pe cen ual máxima do empo
de a a essamen o do p odu o de ap oximadamen e 81,1% e uma edução de 84,9% do WIP na á ea de
despicking
. Es a é uma solução que se aduz numa eposição mais ápida e í mica, endo em con a
que o colabo ado an ecipa a eposição ao in és de inicia as a i idades de eposição após
despicking
o al do conjun o de pale es-mãe em ila. A in eg ação do comboio logís ico com a edução do amanho
do lo e de abalho ap esen ou esul ados posi i os no que oca à edução da dis ância o al pe co ida
pelos colabo ado es, apesa de e implicações no empo de ciclo médio de anspo es pa a a loja. A
subs i uição das pale es po ca inhos de eposição e le iu-se na edução em ce ca de 10,8% do empo
de ciclo de anspo e pa a a loja, ainda que a dis ância o al pe co ida enha ap esen ado um aumen o
de ap oximadamen e 18,3%. Po im, a in odução de um luxo con ínuo ap esen ou-se como uma
solução mais e icien e do que o modelo pad ão de abalho, apesa de ap esen a um aumen o de ce ca
de 43,1% do empo de a a essamen o po p odu o e de 74% do WIP na zona de
despicking
,
quando
compa ado com o melho cená io no que oca ao amanho do lo e de abalho mais eduzido (
igge
=
1). Sublinha-se que apesa des es esul ados, es e é um cená io que ga an e a eposição do p imei o
p odu o de o ma mais ápida, endo em con a que as a i idades de eposição são iniciadas a pa i do
momen o em que a pale e ou ca inho de eposição a inge a sua capacidade máxima, ao con á io dos
es an es cená ios que de inem o início des as a i idades endo em con a o
despicking
o al de um ce o
núme o de pale es (
igge
).
As di e sas expe iências ealizadas ao longo do úl imo capí ulo o am capazes de e idencia o
po encial das di e en es soluções em e mos ope acionais. Des a o ma, ambém o am es udados á ios
sis emas sob a ó ica e gonómica, assegu ando uma a aliação mais de alhada e comple a. Tal como no
116
p imei o conjun o de análises ope acionais, oi es udado o impac o da edução dos lo es que ol ou a
ap esen a esul ados sa is a ó ios, des a ez a ní el e gonómico. O sis ema oi capaz de eduzi odos
os indicado es em es udo pa a alo es in e io es a 1, à exceção do índice de Mi al de o ças de a anque
eminino e do índice de NIOSH. Es es esul ados podem se explicados pelo ac o des e mé odo de
abalho c ia in e alos en e as a i idades de
despicking
e de eposição, eduzindo a equência de
ações em cada um deles. Vis o que a equência é um pa âme o que al e a signi ica i amen e o esul ado
dos índices e gonómicos em es udo, con i ma-se que o esul ado des es se á mais eduzido em e lexão
da diminuição do amanho do lo e de abalho. A in odução de ca inhos no sis ema demons ou-se uma
solução capaz de eduzi pe cen ualmen e o índice de NIOSH em ce ca de 40,5%. Te e ambém um
impac o posi i o nos es an es indicado es, à exceção do índice de Mi al de o ças de manu enção. Pa a
além des as soluções, a in odução de um sis ema de inclinação de pale es ap esen ou-se como uma
solução de g ande po encial no que oca à edução do es o ço ealizado du an e as a e as de
despicking
,
sendo capaz de eduzi o índice de NIOSH de 1,63 pa a ce ca de 0,54. O sis ema de inclinação de
pale es é a solução que ap esen a esul ados mais impac an es no que oca ao índice de NIOSH dado
se um equipamen o que o na possí el a ealização de
despicking
com os p odu os odos a uma al u a
sus en á el no que oca ao es o ço ísico ealizado du an e o manuseamen o de p odu os. Po im, os
esul ados ob idos a a és da a iação do peso dos a igos e do coe icien e de a i o dos equipamen os
de anspo e, sublinha am a impo ância de e es es pa âme os em con a du an e o planeamen o
des as ope ações de o ma a ga an i um ambien e de
despicking
e eposição e gonómico.
Tendo em con a os cená ios desen ol idos e os esul ados ob idos após a análise do compo amen o
do sis ema em cada um desses casos, con i ma-se a ele ância da edução do amanho do lo e de
abalho que, em conjun o com a subs i uição das pale es po ca inhos e a in odução de um sis ema
de inclinação de pale es, cons i uem a con igu ação do sis ema com melho desempenho em e mos
combinados de e iciência ope acional e índices e gonómicos.
117
7. CONCLUSÃO
O p esen e capí ulo em como p opósi o sin e iza as conside ações inais ela i as ao es udo
desen ol ido ao longo des e documen o. Nes e capí ulo, são ap esen adas e lexões sob e os esul ados
ob idos, des acando-se as suas implicações no con ex o do p oblema analisado. Pa a além disso, são
sublinhados possí eis abalhos e pesquisas u u as.
Des a o ma, es e capí ulo o ganiza-se em dois subcapí ulos: Conside ações Finais e T abalhos e
Pesquisas Fu u as.
7.1 Conside ações Finais
Es e p oje o e e como p incipal obje i o o desen ol imen o de um modelo de simulação capaz de
ep esen a o uncionamen o eal das ope ações in alogís icas de uma loja de e alho alimen a . O
modelo oi concebido pa a a alia a e iciência ope acional e e gonómica das a i idades de
despicking
e
eposição, conduzidas na zona de e agua da e no espaço come cial da loja, espe i amen e. Pa a isso,
o desen ol imen o des e p oje o seguiu á ias e apas, incluindo isi as es a égicas à loja Con inen e
Modelo de Pa edes de o ma a ealiza o diagnós ico undamen al à pa ame ização do es ado em que
as a e as e am le adas a cabo, assim como ecolhe dados essenciais que, po sua ez, o na am
possí el o desen ol imen o do modelo de simulação ap esen ado.
Com base no diagnós ico inicial, o am concebidos e modelados di e sos cená ios al e na i os
undamen ados nos p incípios
Lean
e nas necessidades especí icas do sis ema, com o p opósi o de
ga an i que o modelo osse capaz, não só de o imiza o sis ema a ní el ope acional, mas ambém de
conside a os aspe os e gonómicos que se mos am undamen ais pa a o bem-es a e saúde ísica dos
colabo ado es. Assim, es e modelo des aca-se como uma e amen a ino ado a e mul i uncional, capaz
de es a e a alia ope ações in alogís icas an o do pon o de is a ope acional quan o e gonómico,
o e ecendo uma base sólida pa a a omada de decisões e implemen ação de melho ias nes e ipo de
ambien es.
A análise dos esul ados ob idos ao longo das di e sas expe iências ealizadas nes e es udo, pe mi i am
in e i que o es ado de a e das a i idades in alogís icas ap esen a a an o limi ações ope acionais
quan o e gonómicas, comp ome endo o desempenho desejado. Des a o ma, a aplicação combinada de
á ios p incípios
Lean
, ocados na c iação de alo e no es abelecimen o de luxos ápidos e í micos dos
ma e iais, jun amen e com a u ilização ino ado a des e modelo de simulação, possibili ou a iden i icação
de implemen ações que, acilmen e, o e ecem ganhos signi ica i os pa a ambos os ní eis. Apesa de
118
g ande pa e dos esul ados posi i os es a em di e amen e ligados à adoção de p incípios
Lean
, es e
es udo e o modelo desen ol ido pe mi i am ob e um
insigh
impo an e: que nem odos os concei os
indus iais podem se aplicados uni e salmen e a ou os se o es, pelo menos sem se em de idamen e
adequados ao con ex o. Um exemplo cla o p esen e nes e es udo é o ac o de a edução do amanho do
lo e de abalho ap esen a esul ados ex emamen e posi i os, em con as e com os cená ios de luxo
con ínuo. Es es úl imos, embo a e icazes e aplicados em se o es indus iais, não alcança am o
desempenho espe ado nes e p oje o de ido às especi icidades das a i idades in alogís icas analisadas -
despicking
e eposição.
Po im, endo em con a a discussão de esul ados e a análise c í ica desen ol idos no capí ulo
an e io , sublinha-se o impac o esul an e da edução dos lo es de abalho, que, em conjun o com a
subs i uição de pale es po ca inhos e a implemen ação de um sis ema de inclinação de pale es,
in eg am uma solução capaz de po encializa o sis ema an o a ní el ope acional quan o e gonómico.
7.2 T abalhos e Pesquisas Fu u as
A e iciência ope acional e o bem-es a ísico dos colabo ado es são aspe os essenciais em
qualque ambien e de abalho, não se es ingindo apenas ao se o de e alho. Nesse sen ido,
econhece-se a impo ância de desen ol e mecanismos que pe mi am a adap ação des e modelo a
ou os con ex os, nomeadamen e indus iais. Pa a além disso, ecomenda-se a adap ação e
ans o mação des e modelo único numa no a e amen a dedicada à a aliação e gonómica, capaz de
se ajus a a di e en es se o es e de ealiza es udos de alhados sob e e gonomia a ní eis mais p o undos.
A lexibilidade in ínseca ao modelo desen ol ido possibili a essa adap ação, ampliando a sua
aplicabilidade e capacidade de análise de p ocessos e condições e gonómicas de abalho.
125
APÊNDICE 2 – BPMN DO PROCESSO DE
DESPICKING
(ESTADO INICIAL)
Figu a 103 - BPMN do p ocesso de despicking (es ado inicial)

126
APÊNDICE 3 – BPMN DO PROCESSO COMPLETO (ESTADO INICIAL)
Figu a 104 - BPMN do p ocesso comple o (es ado inicial)
127
APÊNDICE 4 – CATEGORIAS INICIAIS DE PRODUTOS
Figu a 105 - Ca ego ias inicias de p odu os
128
APÊNDICE 5 – PROCESSO “DESTINATION_TIME_AND_TYPE”
Figu a 106 - P ocesso “Des ina ion_Time_and_Type”
129
APÊNDICE 6 – BPMN DO PROCESSO DE
DESPICKING
(
EARLY TRIGGER
)
Figu a 107 - BPMN do p ocesso de despicking (ea ly igge )
130
APÊNDICE 7 – BPMN DO PROCESSO COMPLETO (
EARLY TRIGGER
)
Figu a 108 - BPMN do p ocesso comple o (ea ly igge )

131
APÊNDICE 8 – BPMN DO PROCESSO DE
DESPICKING
(FLUXO CONTÍNUO)
Figu a 109 - BPMN do p ocesso de despicking ( luxo con ínuo)
132
APÊNDICE 9 – BPMN DO PROCESSO COMPLETO (FLUXO CONTÍNUO)
Figu a 110 - BPMN do p ocesso comple o ( luxo con ínuo)
133
APÊNDICE 10 – CONJUNTO DE PROCESSOS RELATIVOS À MODELAÇÃO DO CENÁRIO COMBOIO LOGÍSTICO
Figu a 111 - Conjun o de p ocessos ela i os à modelação do cená io Comboio Logís ico
134
APÊNDICE 11 – TABELAS MITAL DE FORÇA INICIAL PARA ATIVIDADES DE EMPURRAR COM 2 MÃOS
Tabela 28 - Tabela Mi al de o ça inicial pa a a i idades de empu a com 2 mãos (géne o eminino)