Desenvolvimento de um algoritmo de busca em vizinhança variável para o problema de sequenciamento de produção em job shops flexíveis

• Autor(a) principal: Feliciano, Luana Fiori
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
• Texto Completo: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/12298
• topic: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO; Controle de produção; Programação (Matemática); Algorítmos genéticos; Production control; Programming (Mathematics); Genetic algorithms

A crescente competitividade no ambiente organizacional tem estimulado uma maior flexibilidade de processos e máquinas por parte das indústrias de manufatura. Isso faz com que ambientes industriais caracterizados como Job Shop Flexível, que possuem ordens de produção com diferentes roteiros produtivos e máquinas capazes de realizar diferentes operações, sejam cada vez mais comuns. O sequenciamento de produção em job shop flexível é um processo decisório importante a ser realizado pelas fábricas, o qual consiste em designar as operações às máquinas e definir a ordem em que elas serão executadas em casa máquina. Esse processo decisório é denominado como problema de sequenciamento de job shop flexível (FJSP), que é um problema classificado como NP-Difícil na literatura científica, sendo de alta complexidade de resolução em tempos computacionais curtos. Para resolução deste problema, este trabalho propõe um algoritmo baseado na metaheurística Variable Neighborhood Search (VNS). Sendo assim, quatro procedimentos de busca em vizinhança variável foram desenvolvidos em quatro diferentes configurações, a fim de se solucionar o FJSP, minimizando o makespan. Para testes do algoritmo, 198 instâncias da literatura foram utilizadas, além da aplicação em um caso ilustrativo para análise de viabilidade de aplicação em empresas reais. Os resultados obtidos demonstram a capacidade do algoritmo em alcançar soluções competitivas quando comparadas com as melhores soluções conhecidas na literatura. Além disso, o caso ilustrativo exemplifica como o método proposto poderia se adequar a uma situação real, apresentando resultados melhores do que soluções aleatórias.