Exportar este item: EndNote BibTex

Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://bibliotecatede.uninove.br/handle/tede/162
Tipo do documento: Dissertação
Título: Abordagem para otimização multiobjetivo de regras heurísticas de sequenciamento em sistemas de manufatura job shop por meio de simulação computacional acoplada ao algoritmo genético.
Título(s) alternativo(s): Approach for optimization of heuristic rules multiobjetivo sequencing in job shop manufacturing systems through simulation coupled with genetic algorithm.
Autor: Silva, Marilda Fatima de Souza da 
Primeiro orientador: Pereira, Fabio Henrique
Primeiro coorientador: Calarge, Felipe Araújo
Primeiro membro da banca: Sassi, Renato José
Segundo membro da banca: Nabeta, Silvio Ikuyo
Resumo: Desde o surgimento do Sistema Toyota de Produção (STP), conhecido por produção enxuta, e mais recentemente as exigências do mercado consumidor, as empresas de manufatura têm trabalhado para melhorar seus processos de produção, com objetivo de reduzir níveis de estoque, eliminar desperdícios, manter/aumentar a qualidade, a competitividade e o lucro. Neste contexto, o seqüenciamento de ordens de produção é um dos problemas mais complexos enfrentados pelas empresas e objeto de diversos estudos. Desta forma, este trabalho apresenta uma abordagem alternativa na resolução desse problema, através da utilização de um modelo de simulação como função objetivo do Algoritmo Genético ao invés de uma equação matemática analítica. Para o atendimento de novas situações, não será necessário mudar a equação e sim ajustar o modelo e efetuar uma nova simulação. Regras heurísticas de programação em ambientes job shop foram consideradas, com rotas, datas de entrega e tempos de operação gerados aleatoriamente, a fim de determinar a melhor técnica de programação quanto ao desempenho em relação ao tempo total de atravessamento, número de ordens atrasadas e tempo total de atraso. Resultados obtidos corroboram o método adotado. A abordagem de otimização multiobjetivo baseia-se no acoplamento do Algoritmo Genético com o modelo de simulação Arena por meio da linguagem de programação Visual Basic for Application e o controlador ActiveX Automation.
Abstract: Since the arising of the Toyota Production System (TPS), known as lean production, and more recently the consumer market demands, manufacturing companies have worked to improve their production processes in order to reduce inventory levels, to eliminate waste and to maintain quality, competitiveness and profit. In this context, the sequencing of production orders is one of the most complex problems facing businesses and it is object of several studies. Thus, this paper presents an alternative approach in resolving this problem, i.e.: to use a simulation model as the objective function in genetic algorithm instead analytical mathematical equation. So, for each situation, will not need to change the equation, but adjust the model and to make a new simulation. Heuristics sequencing rules in job shop environments were considered, with routes, due dates and times of operation generated randomly, in order to determine the best programming technique for performance in relation to the total time of crossing, the total tardiness and the number of tardy jobs. Results corroborate the method adopted. Multi-objective optimization approach is based on the coupling of Genetic Algorithm with an Arena simulation model through the Visual Basic for Application language and the ActiveX Automation controller.
Palavras-chave: sequenciamento
algoritmo genético
otimização da simulação
scheduling
genetic algorithm
simulation optimization
Área(s) do CNPq: ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO
Idioma: por
País: BR
Instituição: Universidade Nove de Julho
Sigla da instituição: Uninove
Departamento: Engenharia
Programa: Programa de Mestrado em Engenharia de Produção
Citação: SILVA, Marilda Fatima de Souza da. Abordagem para otimização multiobjetivo de regras heurísticas de sequenciamento em sistemas de manufatura job shop por meio de simulação computacional acoplada ao algoritmo genético. 2011. 116 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia) - Universidade Nove de Julho, São Paulo, 2011.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: http://localhost:8080/tede/handle/tede/162
Data de defesa: 22-Mar-2011
Aparece nas coleções:Programa de Mestrado em Engenharia de Produção

Arquivos associados a este item:
Arquivo TamanhoFormato 
B_Marilda Fatima de Souza da Silva.pdf2,07 MBAdobe PDFBaixar/Abrir Pré-Visualizar


Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.