| Resumo: | O presente estudo abordou uma tecnologia com grande potencial de impacto no desempenho ambiental de Sistemas de Produção: a Manufatura Aditiva (do inglês, Additive Manufacturing - AM). A identificação de oportunidades de pesquisas sobre a avaliação do desempenho ambiental de processos aditivos a partir da aplicação de modelos computacionais híbridos, integrando Simulação de Eventos Discretos (do inglês, Discrete Event Simulation - DES) e Avaliação do Ciclo de Vida (do inglês, Life Cycle Assessment - LCA), motivou a proposta de Tese. O estudo respondeu à questão de pesquisa: como integrar Modelos DES e LCA para avaliação do desempenho ambiental em sistemas de produção com Manufatura Aditiva? Foi proposto um framework para desenvolvimento de um modelo híbrido DES-LCA, o qual foi aplicado para identificar e avaliar fatores críticos ambientais em um estudo de caso sobre produção centralizada e descentralizada. O modelo gerou resultados que refletem a variabilidade do tempo das operações, do consumo de energia e do tempo de transporte nos indicadores de emissões de CO2, Demanda de Energia Acumulada e Aquecimento Global, permitindo uma visão dinâmica do sistema avaliado se comparados com os resultados do modelo LCA. Os resultados obtidos de reduções nos indicadores (entre 74,05 e 75,26%), com a mudança do AM-HUB para o AMCLUSTER, indicam um efeito positivo com a descentralização. O modelo DES-LCA permitiu avaliar trade-offs de uso de diferentes configurações de um sistema e avaliar a sensibilidade dos resultados em relação a mudanças em parâmetros críticos. O framework proposto poderá ser utilizado em estudos que visem o desenvolvimento de modelos DES-LCA, orientando e apoiando a estruturação e validação de modelos, a coleta de dados, a geração de resultados e a análise de cenários alternativos.
The present study addressed a technology with great potential for impact on the environmental performance of Production Systems: Additive Manufacturing (AM). The identification of research opportunities on the assessment of the environmental performance of additive processes based on the application of hybrid computational models, integrating Discrete Event Simulation (DES) and Life Cycle Assessment (Life Cycle Assessment - LCA), motivated the Thesis proposal. The study answered the research question: how to integrate DES and LCA models to evaluate environmental performance in production systems with Additive Manufacturing? It was a proposed framework for developing a hybrid DES-LCA model, which was applied to identify and evaluate critical environmental factors in a case study on centralized and decentralized production. The model generated results that reflect the variability of operations time, energy consumption and transportation time in indicators of CO2 emissions, Accumulated Energy Demand and Global Warming, allowing a dynamic view of the system evaluated when compared with the results of the LCA model. The results obtained from reductions in indicators (between 74.05 and 75.26%), with the change from AM-HUB to AM-CLUSTER, indicate a positive effect with decentralization. The DES-LCA model allowed evaluating trade-offs in the use of different system configurations and evaluating the sensitivity of results in relation to changes in critical parameters. The proposed framework can be used in studies aimed at developing DES-LCA models, guiding and supporting the structuring and validation of models, data collection, generation of results and analysis of alternative scenarios. |
