Ferramenta de apoio ao escalonamento da produção

A imprevisibilidade e instabilidade dos mercados obrigam cada vez mais resposta rápida por parte das empresas. Todas as indústrias têm necessidade de investimento no sentido aprimorar as suas respostas, que deriva do crescimento do nível de competitividade dos mercados em que estão inseridas. A eficiência da sua produção é um dos fatores que mais condiciona a rentabilidade de uma organização. Tendo isto em conta, há cada vez maior necessidade na eficácia do planeamento e programação da produção que permita maximizar os recursos instalados. O escalonamento da produção consiste na alocação e sequenciação das tarefas nas respetivas máquinas com o desígnio de encontrar a melhor sequência para o processamento das mesmas. A presente dissertação tem por objetivo a criação de uma ferramenta de apoio à decisão, com intuito de colmatar as dificuldades no escalonamento da produção. Determinando uma afetação e sequenciação das tarefas às máquinas, minimizando uma determinada medida de desempenho. Procedeu-se à descrição do problema de escalonamento, identificando formas de resolução e otimização dos diferentes tipos de problemas. Centrou-se os esforços na resolução de todos os tipos de problema de escalonamento, incluindo os problemas em Job-Shop, que consistem num conjunto de operações que têm de ser executadas numa máquina pré-determinada, obedecendo a um determinado sequenciamento com tempos pré-definidos. São caracterizados por uma complexidade NP-hard e sendo o protótipo capaz de resolver este tipo de problema fica automaticamente habilitado a resolver qualquer tipo de problema do escalonamento da produção. A meta-heurística escolhida que permitiu a resolução dos problemas foi o Simulated Annealing, sendo escolhida por apresentar a vantagem de convergir para uma solução ótima, quando existe uma minuciosa escolha dos seus parâmetros combinado um arrefecimento muito lento. A finalidade desta meta-heurística foi construída para a minimização do makespan, ou seja, na minimização do tempo de fluxo total. O framework desenvolvido utiliza o SA, mas podem ser implementadas outras meta-heurísticas sem alterações significativas do modelo. Como forma de demonstrar as potencialidades do framework foram analisadas instâncias de Flow- -Shop e Job-Shop, quem têm por base conjuntos de problemas padronizados, previamente definidos por autores da área científica em questão. Conclui-se a viabilidade da ferramenta criada e, em articulação com os procedimentos de otimização escolhidos, constituindo assim um fator diferenciador para as organizações e permitindo uma melhoria no desempenho dos recursos disponíveis.The increasing unpredictability and instability of the markets requires a quick response from companies. All industries have a need for investment in order to improve their responses, which stems from the continuous growth in the level of competitiveness of the markets in which they operate. One of the factors that most affects the profitability of an organization is the efficiency of its production. Bearing this in mind, there is an increasing need for effective production planning and scheduling to maximize the installed resources. The scheduling of production consists of the allocation and sequencing of tasks on the respective machines, with the aim of finding the best sequence for processing them. This dissertation aims to create a decision support tool, in order to overcome the difficulties in scheduling production. Determining the assignment and sequencing of tasks to the machines, minimizing a certain measure of performance. The scheduling problem was described, identifying ways to solve and optimize the different types of problems. Efforts were focused on solving all types of scheduling problems, including job shop problems, which consist of a set of operations that have to be performed on a pre-determined machine, following a specific sequence with pre-defined times. They are characterized by an NPhard complexity and being the prototype capable of solving this type of problem, it is automatically enabled to solve any type of production scheduling problem. The chosen meta-heuristic that allowed the resolution of the problems was Simulated Annealing, being chosen because it has the advantage of converging to an optimal solution, when there is a meticulous choice of parameters combined with very slow cooling. The purpose of this metaheuristic was built to minimize the makespan, that is, to minimize the total flow time. The developed framework uses SA, but other meta-heuristics can be implemented without significant changes to the model. As a way to demonstrate the framework’s potential, instances of flow shop and job shop were analyzed, which are based on sets of standardized problems, previously defined by authors of the scientific area in question. The viability of the created tool is concluded and, in articulation with the chosen optimization procedures, constituting a differentiating factor for the organizations and allowing an improvement in the performance of the available resources