Combinar diversas matérias-primas (MP’s) para obter uma composição cerâmica é um procedimento composto por até cinco tarefas distintas e simultâneas: a) Controle da distribuição granulométrica; b) Composição Química; c) Área Superficial; d) Densidade; e) Custo. Considerar tais variáveis simultaneamente não é algo simples. Neste trabalho é apresentado um software desenvolvido em parceria com a empresa Alcoa Alumínio S.A., que realiza tal tarefa, permitindo que uma composição cerâmica seja desenvolvida de maneira simples levando em consideração as variáveis descritas. Este contém ainda, uma rotina computacional, baseada em otimização, que permite combinar um número ilimitado de matérias-primas (MP’s) obtendo a composição de melhor ajuste possível entre a distribuição gerada com a planejada, utilizando o critério de minimização da diferença quadrática. Para verificação da rotina foram realizados estudos de comportamento reológico em suspensões de alumina (compostas por nove faixas granulométricas distintas), formuladas de maneira automatizada e convencional, assumindo como curvas alvo as distribuições de Alfred e Andreasen, ambas com coeficiente de máxima densidade de empacotamento (q = 0.37). A eficácia da rotina foi comprovada pela superior velocidade de formulação no processo automatizado. Comparativamente, as precisões obtidas entre a rotina automatizada e convencional foram similares, resultando em comportamentos reológicos semelhantes.

Combining several raw materials to obtain a ceramic composition involves up to five different and simultaneous steps: a) control of particle size distribution; b) chemical composition; c) surface area; d) density; and e) cost. This work presents a software developed for Windows environment in partnership with Alcoa Aluminum S.A., which controls all five referred parameters. It also contains an optimized routine that allows automatically combination of an unlimited number of raw materials to achieve a designed distribution, based on the minimum square difference. Experimental verification of the routine involved preparation of alumina suspensions using nine different particle size ranges, combined both in a conventional and in an automated manner to provide designed distributions (Alfred and Andreasen, q = 0.37). The routines efficiency was verified by the high speed of the automated formulation process and the rheological results obtained. Close rheological behavior were found out, pointing out the accuracy of both approaches.

Incerteza nos sistemas de manufatura tem sido há muito tempo fonte de complexidade gerencial. Neste artigo discutimos o impacto de diferentes fontes de incerteza e apresentamos um metodologia para avaliar tal impacto no comportamento do sistema. Introduzimos o conceito de curvas de tradeoff como uma característica de um sistema de manufatura e ilustramos sua utilização para tomar decisões com respeito à quantidade e tipo de capacidade necessária para gerir o sistema eficientemente, para avaliar o impacto de incerteza na chegada e processamento de produtos, assim como as conseqüências de mudanças na taxa média de produção e no mix de produtos. A metodologia é ilustrada com um exemplo derivado de uma aplicação real numa indústria de semicondutores.

Uncertainty in manufacturing systems has long been the source of managerial complexity. In this paper we discuss the impact of different sources of uncertainty and present a methodology to assess their impact on system behavior. We introduce the concept of tradeoff curves as a characteristic of a manufacturing system and illustrate their use to make decisions concerning the amount and type of capacity necessary to manage the system efficiently, to assess the impact of products arrival and processing uncertainties, as well as the consequences of changes in throughput and product mix. The methodology is illustrated with an example derived from an actual application in the semiconductor industry.

Este trabalho examina alguns modelos de otimização conhecidos da literatura para o problema de corte, e reporta uma experiência real da aplicação destes modelos numa indústria de papel e papelão (problema unidimensional) e numa indústria de móveis (problema bidimensional). Também são discutidas algumas modificações nos modelos originais para incorporar restrições práticas dos processos de corte, tais como, unidades de estoque com tamanhos e custos diferentes, tolerância na demanda de clientes, entre outras. Alguns resultados computacionais são apresentados para um exemplo real da indústria de móveis, utilizando-se um microcomputador.

This work examines some well-known optimization models for the cutting stock problem and reports a real experience of their application to a corrugated paper industry (one- dimensional problem) and to a furniture industry (two-dimensional problem). It is also discussed some modifications in the original models to incorporate practical constraints of the cutting processes, such as tolerance in the customer orders, among others. Some computational results from a real example of the furniture industry are presented utilizing a micro-computer.