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Please use this identifier to cite or link to this item: http://acervodigital.unesp.br/handle/11449/28123
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dc.contributor.authorFernandes, Carlos Aparecido-
dc.contributor.authorSilva, Luís César da-
dc.contributor.authorPereira, Joaquim Odilon-
dc.contributor.authorYamaguchi, Margarida Masami-
dc.date.accessioned2014-05-20T15:11:43Z-
dc.date.accessioned2016-10-25T17:45:58Z-
dc.date.available2014-05-20T15:11:43Z-
dc.date.available2016-10-25T17:45:58Z-
dc.date.issued2006-03-01-
dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.1590/S0101-20612006000100027-
dc.identifier.citationFood Science and Technology (Campinas). Sociedade Brasileira de Ciência e Tecnologia de Alimentos, v. 26, n. 1, p. 166-170, 2006.-
dc.identifier.issn0101-2061-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11449/28123-
dc.identifier.urihttp://acervodigital.unesp.br/handle/11449/28123-
dc.description.abstractEste trabalho teve como objetivo implementar um modelo computacional para simular a dinâmica operacional de uma linha industrial de abate de suínos. O sistema real modelado pertence à empresa Frigorífico Frimesa, sediada no município de Medianeira (PR). O modelo implementado é tipo dinâmico, discreto e estocástico. Este simula 34 operações unitárias e foi estruturado com o uso da linguagem de simulação EXTEND TM. Para validação do modelo foram coletados dados relativos a cinco dias de operação, em que foram abatidos 1.346, 1.630, 1.360, 1.585 e 1.550 suínos, respectivamente. Como parâmetros de comparação entre os dados obtidos a partir do sistema e gerados pelo modelo foram selecionadas as seguintes variáveis: (i) tempo de duração da operação; (ii) tempo de deslocamento da insensibilização até a depiladeira; (iii) tempo deslocamento da insensibilização até a câmara fria; (iv) número de carcaças re-inspecionadas; e (v) número final de carcaças. Na validação do modelo, foi constatado que, para a variável tempo de duração da operação por meio do teste Tukey a 1% de significância, não foram detectadas diferenças estatísticas entre os valores obtidos do sistema real e os gerados pelo modelo. Considerando-se esta e outras análises, foi concluído que o modelo aplica-se à finalidade para a qual foi implementado. Sendo assim, foram realizadas duas análises de sensibilidade. Na primeira, ao alterar o número de suínos a abater de 1 mil para 2 mil, foi determinado que os tempos de duração da operação variariam de 6,20 a 10,10 h, respectivamente. Para a segunda, ao abater 1.340 suínos e alterar a velocidade das nórias de 300 para 600 animais por hora, o tempo de duração da operação passou de 8,10 para 7,40 h, respectivamente.pt
dc.description.abstractThis work was carried out with the objective to implement a computational model for simulating the dynamics of an industrial slaughtering for swine. Modeled real system belongs the Frimesa enterprise, located in Medianeira city, Paraná State, Brazil. Implemented model was classified as: dynamic, discrete and stochastic, and simulates thirty-four unity operations. For model implementation it was employed the simulation language EXTEND TM. Model validation was carried out comparing data related to five operational shifts, when it was slaughtered 1,346, 1,630, 1,360, 1,585 and 1,550 pigs, respectively. As contrasting parameters between data gotten from real system and generated by model, it was selected the following variables: (i) spent operational time; (ii) spent time from stunning area to scrap machine, (iii) spent time from stunning area to cold storage chamber; (iv) number of re-inspected carcasses; and (v) final number of edible slaughtered swine. At model validation was evidenced that for spent operational time averages, according to Tukey's test, at the significance level of 1%, it was not detected statistical differences between real system and generated simulation model data. According to this and other analyses, lead to the conclusion that model and system outcomes were in good agreement. Furthering, two sensitivity were carried out. In the first it was modified the number of swine to be slaughtered from 1,000 to 2,000. It was observed that spent operational time increase from 6.20 to 10.20 h. At the second, it was simulated the slaughter of 1,340 pigs, and was varied processing rates from 300 to 600 pigs per hour, at this situation operational times decreased from 8.10 to 7.40 h, respectivelyen
dc.format.extent166-170-
dc.language.isopor-
dc.publisherSociedade Brasileira de Ciência e Tecnologia de Alimentos-
dc.sourceSciELO-
dc.subjectsuínospt
dc.subjectabatept
dc.subjectsimulaçãopt
dc.subjectswineen
dc.subjectslaughteren
dc.subjectsimulationen
dc.titleSimulação da dinâmica operacional de uma linha industrial de abate de suínospt
dc.title.alternativeDynamic operacional simulation of an industrial slaughterline for swineen
dc.typeoutro-
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual do Oeste do Paraná (UNIOESTE)-
dc.contributor.institutionCentro Federal de Educação Tecnológica (CEFET)-
dc.contributor.institutionUniversidade Federal de Viçosa (UFV)-
dc.contributor.institutionKansas State University-
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual Paulista (UNESP)-
dc.contributor.institutionInstitut National de la Recherche Agronomique-
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP)-
dc.description.affiliationUniversidade Estadual do Oeste do Paraná (UNIOESTE)-
dc.description.affiliationCentro Federal de Educação Tecnológica do Paraná-
dc.description.affiliationUniversidade Federal de Viçosa (UFV)-
dc.description.affiliationKansas State University-
dc.description.affiliationUniversidade Estadual Paulista-
dc.description.affiliationInstitut National de la Recherche Agronomique-
dc.description.affiliationUniversidade Estadual de Campinas-
dc.description.affiliationUnespUniversidade Estadual Paulista-
dc.identifier.doi10.1590/S0101-20612006000100027-
dc.identifier.scieloS0101-20612006000100027-
dc.rights.accessRightsAcesso aberto-
dc.identifier.fileS0101-20612006000100027.pdf-
dc.relation.ispartofFood Science and Technology (Campinas)-
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