Meta-heurística baseada em simulated annealing para programação da produção em máquinas paralelas com diferentes datas de liberação e tempos de setup

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Universidade Federal de Goiás

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Este estudo trata de problemas de máquinas paralelas com tempos de setup independentes, diferentes datas de liberação e minimização do makespan. Este ambiente de produção é comum na indústria automobilística que pode haver postos de trabalho em meio à linha de produção, em que são adicionadas novas máquinas ou equipamentos iguais para ampliar a capacidade produtiva. Qualquer processo produtivo requer um gerenciamento eficaz por meio do Planejamento e Controle da Produção (PCP). Esta atividade inclui a programação da produção, ou seja, a alocação de recursos para execução de tarefas em uma base de tempo. A atividade de programação é uma das tarefas mais complexas no gerenciamento da produção, pois a necessidade de lidar com diversos tipos diferentes de recursos e atividades simultâneas. Além disso, o número de soluções cresce exponencialmente em várias dimensões, de acordo com a quantidade de tarefas, operações ou máquinas, gerando assim uma natureza combinatória ao problema. O ambiente tratado neste trabalho cada tarefa tem o mesmo tempo de processamento em qualquer máquina. Considerando a restrição de tempos de setup independente apenas da tarefa que espera por processamento e a presença de datas de liberação diferentes de zero características muito práticas nas indústrias. Como não foram encontrados na literatura trabalho que tratasse desse ambiente de trabalho, ainda menos que utilizasse a meta-heurística Simulated Anneling, então foi desenvolvido o método para o problema, juntamente com a solução inicial os respectivos esquemas de perturbação e a definição de limitantes inferiores para o makespan.

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MESQUITA, Fernanda Neiva. Meta-heurística baseada em simulated annealing para programação da produção em máquinas paralelas com diferentes datas de liberação e tempos de setup. 2015. 80 f. Dissertação (Mestrado Profissional em Gestão Organizacional) - Universidade Federal de Goiás, Catalão, 2015.

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