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dc.contributor.advisorRibeiro, Jose Luis Duartept_BR
dc.contributor.authorScherer, Jonatas Ostpt_BR
dc.date.accessioned2012-09-19T01:36:07Zpt_BR
dc.date.issued2012pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/55455pt_BR
dc.description.abstractA metodologia lean é uma alternativa para melhorar a competitividade da empresa, porém, o baixo percentual de sucesso destes projetos ressalta a necessidade da gestão dos riscos envolvidos em tais projetos. Esta dissertação apresenta quatro contribuições principais para o tema: (i) identificação dos fatores de risco ao sucesso de projetos de implantação da metodologia; (ii) identificação da intensidade do relacionamento entre os fatores de risco; (iii) algoritmo para estimativa da probabilidade de sucesso de projetos de implantação da metodologia; (iv) sistema de suporte à decisão para projetos de implantação da metodologia considerando os fatores de risco e a importância estratégica do projeto para a empresa. Através de revisão da literatura e análise de especialistas da academia e da indústria, foram identificados os fatores de risco ao sucesso dos projetos de implantação da metodologia lean e foi levantada a intensidade do relacionamento entre os mesmos. O algoritmo proposto, considerando os fatores de risco modelados como um sistema série-paralelo, utiliza preceitos da confiabilidade para estimar a probabilidade de sucesso do projeto de implantação. O sistema de suporte à decisão proposto avalia a probabilidade de sucesso do projeto estimada frente à probabilidade alvo de sucesso, definida de forma qualitativa conforme à importância do projeto para a empresa. Se necessário, metas otimizadas para a situação dos fatores de risco são calculadas via algoritmo de otimização. A aplicação do modelo em empresas de grande porte apresentou resultados coerentes, possibilitando avaliar a viabilidade do projeto de implantação e definir metas otimizadas para a situação dos fatores de risco, fornecendo assim, informações importantes para a gestão do projeto.pt_BR
dc.description.abstractThe lean methodology is a strategy to improve company‘s performance, however, the low percentage of success of these projects highlights the need for risk management in such projects. This dissertation presents four main contributions to this subject: (i) identification of the risk factors in projects of lean methodology implementation, (ii) identification of the intensity of the relationship between the risk factors, (iii) an algorithm for estimating the probability of successful implementation for lean projects, (iv) a decision support system for methodology implementation considering the risk factors and the strategic importance of the project for the company. Through literature review and analysis of experts from academia and industry the risk factors to the successful implementation of the lean methodology were identified and the intensity of the relationship between them was raised. The proposed algorithm, considering the risk factors modeled as a series-parallel system, use reliability principles to estimate the likelihood of successful project implementation. The decision support system proposed assesses the estimated probability of success of the project against the target probability of success, defined qualitatively according to the importance of the project for the company. If necessary, goals for the risk factors status are calculated via optimization algorithm. The application of the model in large companies showed consistent results, allowing assessing the feasibility of the project and setting goals for the optimal status of the risk factors, providing managers with important information for project management.en
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectLean manufacturingen
dc.subjectProdução enxutapt_BR
dc.subjectRisk managementen
dc.subjectGestão de riscospt_BR
dc.subjectControle de qualidadept_BR
dc.titleGestão de riscos em projetos de implantação da metodologia leanpt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.identifier.nrb000850508pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentEscola de Engenhariapt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia de Produçãopt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2012pt_BR
dc.degree.levelmestradopt_BR


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