Scheduling: modelagem matemática e otimização
Descrição: Em um ambiente econômico cada vez mais competitivo e concorrido, as indústrias necessitam ser cada vez mais eficientes para se manterem no mercado. A utilização de soluções em otimização vem se mostrando uma ótima alternativa para reduzir custos de produção sem perder a qualidade do produto final entregue ao cliente. Os atuais sistemas de manufatura tendem a se tornar cada vez mais flexíveis para se adaptar às necessidades de diversificação de produtos. Tal sistema, como por exemplo, o sistema de fabricação flexível, consiste de um número de máquinas automáticas, dispositivos de manuseio de materiais, tais como robôs móveis autônomos (AMR), e um computador de controle central. Os AMRs, podem se movimentar em seu espaço de trabalho para transportar componentes entre as máquinas e em casos, também podem executar várias tarefas de valor agregado sem intervenção humana, graças aos seus braços de manipulação. Para utilizar esses sistemas de manufatura de maneira eficiente, é necessário programar o transporte de componentes do produto por robôs móveis e agendar o processamento de produtos em máquinas, possivelmente por robôs móveis. Neste Trabalho nos concentramos no problema de escalonamento de robôs móveis autônomos com braços mecânicos que realizam tarefas logísticas, transportando, coletando e esvaziando containers de peças no local desejado. Pretende-se resolver o problema com a aplicação de métodos exatos e métodos aproximados de solução, tais como o Algoritmo Genético e Busca em vizinhança variável. Nesse sentido a inovação deste trabalho está na consideração de três subproblemas inter-relacionados que devem ser resolvidos. Eles incluem o cálculo da sequência de operações em máquinas, a atribuição de robôs para transporte e a atribuição de robôs para processamento. Para resolução do problema propõe-se um modelo de programação linear inteira mista e apresenta-se um método heurístico baseado em algoritmos genéticos considerando a minimização do makespan. A eficiência do método proposto será analisada considerando-se simulações em dados benchmark disponíveis na literatura. O modelo proposto será aplicado em um estudos de caso.
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