Abordagem metaheurística híbrida para a otimização de sequenciamento de produção em Flow Shop Permutacional com tempos de setup dependentes da sequência
| Orientador(a) (dc.contributor.advisor) | Korzenowski, André Luis | |
| Coorientador(a) (dc.contributor.advisor-co1) | Chiwiacowsky, Leonardo Dagnino | |
| Lattes Coorientador(a) (dc.contributor.advisor-co1Lattes) | http://lattes.cnpq.br/2945278651389111 | pt_BR |
| Lattes Orientador(a) (dc.contributor.advisorLattes) | http://lattes.cnpq.br/2812376898382124 | pt_BR |
| Autor(a) (dc.contributor.author) | Simões, Wagner Lourenzi | |
| Autor(a) Lattes (dc.contributor.authorLattes) | http://lattes.cnpq.br/0774286973023187 | pt_BR |
| Data de Disponibilização (dc.date.accessioned) | 2017-02-08T15:41:51Z | |
| dc.date.available (dc.date.available) | 2017-02-08T15:41:51Z | |
| Data da defesa / Data do evento (dc.date.issued) | 2016-12-06 | |
| Abstract (dc.description.abstract) | This work proposes the development of a metaheuristics based computation tool, to solve the permutation flow shop scheduling problem (PFSSP) in the electronic manufacturing operating in High-mix, Low-volume enviroment. To operate in HMLV enviroment is demanded a large number of setup changes to comply the flexibility required. This elevated number of successive setup changes to produce little batches have negative impacts on the operation costs. One way for to obtain advantages handling a large product mix is to explore the similar features between this products. Through a proper scheduling we can reduce the total downtime to setup changes, and consequently reduces the process time (makespan). The literature brings many success examples in the production scheduling optimization as a way to obtain competitive advantages. But, the complexity and the computational effort demanded to solve this problems, sometimes, turns the practical application unfeasible in the factories routine. In this contexto emerges the metaheuristics as an option to viability this type of application. Among the mataheuristics approaches, outstands the hybrid approaches that combine local search strategies with evolutionary algorithms as a way to obtain good and fast solutions for the scheduling problems, although the optimality is not been guaranted. The tool proposed combine the metaheuristics Genetic Algorithm and Tabu Search to optimize the flow shop scheduling in the shortest possible time to allow the practical application in industry. The tool was evaluate based on quality metrics like makespan and mean setup time. The Hybrid Algorithm has been evaluated using instances of the literature and instances arising from a real case. The results of the tests indicate a superiority of the hybrid approach over canonical approaches of the Genetic algorithm and Tabu Search. The results obtained in the evaluation of real instances indicate an applicability of the tool in real environments, obtaining good results in the optimization of textit setup times, also for the sequencing of large products. The Hybrid Algorithm has been evaluated using instances of the literature and instances arising from a real case. The tests results indicate a superiority of the hybrid approach over canonical approaches of the Genetic algorithm and Tabu Search. The results obtained in the evaluation of real instances indicate an applicability of the tool in real environments, obtaining good results in the setup time optimization, also for the sequencing of large products. | en |
| Resumo (dc.description.resumo) | Neste estudo, foi desenvolvida uma ferramenta computacional baseada em metaheurísticas para a otimização do sequenciamento de produção em Flow Shop permutacionais aplicados à montagem de placas eletrônicas que operam em ambientes High-Mix, Low-Volume. O ambiente High-Mix, Low-Volume exige a realização de um grande número de setups para atender à flexibilidade exigida. Esse elevado número de sucessivos setups para a produção de pequenos lotes impacta negativamente nos custos operacionais da empresa. Uma das formas de se obter vantagem ao lidar com um grande mix de produção é explorando características similares entre os produtos, de forma que, através de um sequenciamento adequado, seja possível reduzir o tempo total de parada para setup e, por consequência, reduzir também o tempo total de processamento (makespan). A literatura apresenta muitos exemplos de sucesso na aplicação de técnicas de otimização para o sequenciamento da produção como forma de ganho de vantagem competitiva. Porém, a complexidade e o grande esforço computacional exigidos na solução deste problema, por muitas vezes, inviabilizam sua aplicação na rotina das indústrias. Neste contexto, as metaheurísticas emergem como uma opção para a viabilização de ferramentas para otimização do sequenciamento de produção. Dentre as abordagens metaheurísticas existentes, destacam-se as abordagens híbridas que combinam estratégias de busca local com algoritmos evolutivos como opções para a geração, de forma rápida, de boas soluções para o problema de sequenciamento, ainda que estes métodos não possam garantir a otimalidade da solução. A ferramenta desenvolvida, baseada no uso combinado das metaheurísticas Busca Tabu e Algoritmo Genético, busca a melhor sequência possível dentro do tempo computacional disponível de forma a reduzir os tempos gastos com operações de tempo de setup, e consequentemente o makespan. O Algoritmo Hibrido foi avaliado utilizando instâncias da literatura e instâncias advindas de um caso real. Os resultados dos testes indicam a superioridade da abordagem híbrida sobre as abordagens canônicas do algoritmo Genético e Busca Tabu. Os resultados obtidos na avaliação de instâncias reais indicam a aplicabilidade da ferramenta em ambientes reais, obtendo bons resultados na otimização dos tempos de setup, mesmo para o sequenciamento de grandes quantidades de produtos diferentes. | pt_BR |
| Agência de fomento (dc.description.sponsorship) | CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior | pt_BR |
| URI (dc.identifier.uri) | http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/6022 | |
| Idioma (dc.language) | pt_BR | pt_BR |
| Nome da instituição (dc.publisher) | Universidade do Vale do Rio dos Sinos | pt_BR |
| País da Instituição (dc.publisher.country) | Brasil | pt_BR |
| Departamento (dc.publisher.department) | Escola Politécnica | pt_BR |
| Sigla da Instituição (dc.publisher.initials) | Unisinos | pt_BR |
| Programa (dc.publisher.program) | Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção e Sistemas | pt_BR |
| Direitos de acesso ao documento (dc.rights) | openAccess | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Flow shop permutacional | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Sequenciamento | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Metaheurísticas híbridas | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Busca tabu | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Algoritmo genético | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Permutation flow shop | en |
| Assunto (dc.subject) | Scheduling | en |
| Assunto (dc.subject) | Hybrid metaheuristics | en |
| Assunto (dc.subject) | Tabu search | en |
| Assunto (dc.subject) | Genetic algorithm | en |
| Tema (CNPq) (dc.subject.cnpq) | ACCNPQ::Engenharias::Engenharia de Produção | pt_BR |
| Título (dc.title) | Abordagem metaheurística híbrida para a otimização de sequenciamento de produção em Flow Shop Permutacional com tempos de setup dependentes da sequência | pt_BR |
| Tipo de arquivo (dc.type) | Dissertação | pt_BR |
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