Aplicação de um algoritmo de escalonamento em máquinas paralelas com tempos de setup dependentes da sequência

Abstract

A presente dissertação tem como objetivo expor, da melhor forma possível, o trabalho realizado ao longo do estágio curricular na empresa SRAMPORT – Transmissões mecânicas, Lda, para obtenção do grau de Mestre em Engenharia e Gestão Industrial pela Faculdade de Ciências e Tecnologias da Universidade de Coimbra.Com o crescente aumento da competitividade de mercado e custos operacionais, em conjunto com o aumento do volume de negócios pressentido pela empresa, torna-se cada vez mais imperativo maximizar a rentabilidade de recursos e eficiência de sistemas. Com isto, surgiu a necessidade de rentabilizar a operacionalidade das linhas de tratamento térmico em contínuo da fábrica, sendo estas um dos bottlenecks do sistema e uma das secções de grande investimento financeiro.Assim sendo, o presente trabalho desenvolve um algoritmo de escalonamento, para as linhas de tratamento térmico, com tempos de setup dependentes da sequência, e prazos de entrega associados, que otimize a utilização dos fornos por obtenção de sequências de tratamento próximas de uma solução ótima.O modelo proposto foi desenvolvido em linguagem de programação em Python, seguindo a lógica do algoritmo heurístico Iterated Greedy, para um ambiente de m máquinas paralelas idênticas e n jobs, que como indicado por Garey (1979), caracteriza-se como um problema NP-hard.Através de um desenho fatorial 2^k e de experiências foram definidos os valores para os parâmetros de modelação do algoritmo.Os resultados obtidos demonstraram um possível aumento da disponibilidade das linhas de tratamento térmico, capaz de fazer face à procura futura e ainda ter alguma margem para amortizar picos de procura.

The main goal of this dissertation is to present the work carried out at SRAMPORT – Transmissões mecânicas, Lda., to obtain the Master’s degree in Industrial and Management Engineering of Faculty of Sciences and Technologie of University of Coimbra. Fierce market competition and increasing operational costs, combined with the continuous growth of business volume, makes it imperative to optimize the use of resources and system efficiency. With that said, the need to maximize the use of the continuous thermic treatment lines arises, due to the fact that these are one of the system bottlenecks and a section of high investment. Along this report, it is explained the development of a scheduling algorithm on parallel thermic treatment lines with sequence-dependent setup times and associated delivery dates, to obtain a treatment sequence near an optimal solution. The proposed model was developed in Python programming language and following Iterated Greedy heuristic algorithm logic with m identical parallel machines and n jobs. As said by Garey (1979) this is a NP-Hard problem. With a 2^kfactorial design and design of experiments, values for the algorithm’s modeling parameters were defined. The results obtained showed a possible increase of availability in the thermic treatment lines, capable of facing demand and absorb demand peaks.