Aplicação da simulação híbrida no sequenciamento da produção em sistemas Job shop flexíveis

Esta pesquisa estuda um dos mais complexos e importantes problemas na área de sequenciamento de produção: os sistemas job shop flexíveis, o qual pertence à classe de problemas matematicamente intratáveis, denominados NP-hard. O aludido sistema é de suma importância para a indústria que utiliza a estratégia de produção make to order e busca flexibilidade de mix e volume. Existe uma demanda atual pela robustez do método de sequenciamento. O mesmo deve ser eficaz perante a problemas inesperados do cotidiano, que afetam a eficiência da sequência inicial definida. Além disso, deve-se considerar tempos estocásticos e buscar atingir mais objetivos de produção simultaneamente. Sendo assim, esta pesquisa realizará o sequenciamento por meio da simulação, que deverá sequenciar as ordens de produção no início do processo e re-sequenciar quando necessário, a fim de se buscar um modelo mais robusto aos problemas cotidianos e procurando melhorar mais indicadores ao mesmo tempo, isso porque modelos tradicionais tendem a ser mais sensíveis a eventos inesperados. Para isso, o referido sistema precisará usar agentes dentro de modelos de Simulação a Eventos Discretos, formando um modelo de Simulação Híbrida. O objetivo é avaliar como o agente dentro do modelo pode ajudar na resposta a estes eventos, adicionando robustez ao mesmo, além de deixa-o mais acessível aos usuários. A pesquisa é de caráter quantitativo, utilizando o método de modelagem e simulação, seguindo um modelo empírico normativo. A contribuição científica é gerada no modelo final que é mais robusto a eventualidades e tem um foco mais abrangente. Além disso, esta maneira de modelar traz uma interface amigável para inserir modificações, o que melhora a integração com os usuários mais despreparados. A validação do modelo consiste na comparação de seus resultados com os resultados do gráfico de Gantt. Depois disso, foram feitas comparações dos resultados obtidos com e sem re-sequenciamento. Primeiro, com o agente utilizando uma lógica de sequenciamento e depois também a utilizando, porém com ajustes na sequência durante a produção dos lotes, buscando responder a eventos e neutralizar os pontos negativos da lógica inicial através do re-sequenciamento. Frisa-se que essa programação garante que o agente “Gerente” reduza o makespan e aumente a utilização das máquinas quando aumenta sua interferência no modelo

Proposta de modelo de simulação na indústria automotiva como ferramenta da indústria 4.0

Orientador: Prof. Dr. Gustavo Valentim LochDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. Defesa : Curitiba, 28/08/2020Inclui referências: p. 81-84Resumo: Desde as primeiras simulações computacionais na década de 1950, muito se aperfeiçoou tanto pelo aspecto de capacidade computacional como pelas linguagens de programação. Mais recentemente, em 2011, ocorreu a introdução do conceito de Indústria 4.0, sendo a simulação descrita como uma importante ferramenta da manufatura. Por meio dela pode-se avaliar medidas de desempenho e otimizar a produção e a qualidade do produto, sem a necessidade de testes no processo produtivo. A presente dissertação apresenta uma metodologia de criação de um simulador através da linguagem de programação c# aplicado em uma indústria automotiva. Mais especificamente, foi utilizada como base uma linha de produção do centro de usinagem configurada como Flow shop flexível. Nesta linha grande parte dos processos são automatizados e cada etapa possui inspeções de qualidade, manutenções preventivas e um operador responsável. A otimização do processo se dá por meio de propostas de melhoria de processo para minimizar o tempo de máquinas paradas. Os experimentos foram realizados de forma offline com o intuito de identificar os potenciais ganhos com a ferramenta, onde foi simulado o impacto de cada modelo produzido assim como as paradas não programadas. Ao final do trabalho é identificado os benefícios da adoção da linguagem de programação, assim como é traçado uma estratégia para a implementação online para o auxílio da tomada de decisão quanto a alocação da mão de obra. Destaca-se que foi o primeiro grande projeto de simulação desenvolvido no processo estudado e os ganhos observados podem ser utilizados como justificativa para a utilização dessa ferramenta poderosa na implantação de conceitos da indústria 4.0 tanto na fábrica do estudo realizado como em outras. Palavras-chave: Simulação de eventos discretos. Indústria 4.0. Otimização. Flow shop flexível. Gêmeo DigitalAbstract: Since the first computational simulations in the 1950s, much has been improved both in terms of computational capacity and programming languages. More recently, in 2011, the concept of Industry 4.0 was introduced, with simulation being described as an important manufacturing tool. Through it, you can evaluate performance measures and optimize production and product quality, without the need for tests in the production process. The present dissertation presents a methodology for creating a simulator using the C # programming language applied in an automotive industry. More specifically, a machining center production line configured as a flexible Flow shop. In this line most of the processes are automated and each stage has quality inspections, preventive maintenance, and a responsible operator. The optimization of the process takes place through proposals for process improvement to minimize downtime. The experiments were carried out offline in order to identify the potential gains with the simulator, where the impact of each model produced was simulated as well as the unscheduled stops. At the end of the work, the benefits of adopting the programming language are identified, as well as a strategy for online implementation is outlined to assist decision making regarding the allocation of labor. It is noteworthy that it was the first major simulation project developed in the studied process and the observed gains can be used as a justification for the use of this powerful tool in the implementation of industry 4.0 concepts, both in the study factory and in others. Keywords: Simulation. Industry 4.0. Optimization. Flexible Flow shop. Digital Twi

Otimização baseada em metamodelos: uma abordagem para metamodelagem em simulação a eventos discretos

In the context of industry 4.0, optimization via simulation (OvS) emerges as one of the most powerful tools in the modern industry, allowing decision-makers to allocate their resources more assertively. However, in very complex systems, the use of conventional OvS techniques requires computational time, which frequently, makes its application unfeasible. In recent years, the development in the machine learning area has emerged algorithms with high learning capacity, making the use of optimization via simulation by metamodeling (OvSM) techniques to solve complex problems a promising field of study. In this sense, the present study proposes a framework for OvSM based on the insights and analyses derived from the systematic literature review carried out. The proposed framework incorporates the use of discrete event simulation techniques, design of experiments, machine learning algorithms, and hyper-parameter optimization via genetic algorithm for OvS problems. To validate the proposed method, this dissertation tested and compared six machine learning algorithms (Support Vector Machine, Artificial Neural Networks, Gradient-Boosted Trees, Randon Forest, Polynomial Regression, and Gaussian Process) with and without the hyper optimization step -parameters in two experimental arrangements (Latin Hypercube Design and Random) applied to the problem of resource allocation in three real cases in the industry. With the application of the method in the study objects presented, the best performing metamodels obtained solutions that reached, respectively, 100%, 96.17%, and 100% of the optimal benchmark location, demanding, on average, 35.22% less time computational. Also, the incorporation of the hyper-parameter optimization step in the proposed metamodeling method allowed a 31.28% reduction in the root mean square error of the metamodels compared to the traditional method, which does not include this step.Agência 1No contexto da indústria 4.0, a otimização via simulação (OvS) surge como uma das mais potentes ferramentas da indústria moderna, permitindo aos decisores alocarem seus recursos de forma mais assertiva. Todavia, em sistemas muito complexos, o uso de técnicas convencionais de OvS demandam um tempo computacional que, muitas vezes, inviabiliza sua aplicação. Nos últimos anos, o desenvolvimento na área de machine learning surgiram algoritmos com alta capacidade de aprendizado, tornando o uso das técnicas de otimização via simulação por metamodelagem (OvSM) para solucionar problemas complexos um campo de estudo promissor. Neste sentido, o presente estudo propõe um framework para OvSM embasado nos insights e análises provindos da revisão sistemática de literatura realizada. O framework proposto incorpora o uso de técnicas de simulação a eventos discretos, design of experiments, algoritmos de machine learning, e otimização de hiper-parâmetros via algoritmo genético para problemas de OvS. A fim de validar o framework proposto, esta dissertação testou e comparou seis algoritmos de machine learning (Support Vector Machine, Redes Neurais Artificiais, Gradient-Boosted Trees, Randon Forest, Regressão Polinomial e Gaussian Process) com e sem a etapa de otimização de hiper-parâmetros em dois arranjos experimentais (Latin Hipercube Design e Aleatório) aplicados ao problema de alocação de recursos em três casos reais da indústria. Com a aplicação do método nos objetos de estudo apresentados, os metamodelos de melhor performance obtiveram soluções que atingiram, respectivamente, 100%, 96,17%, e 100% do ótimo local benchmark, demandando, em média, 35,22% menos tempo computacional. Além disto, a incorporação da etapa de otimização de hiper-parâmetros no método de metamodelagem proposto permitiu uma redução de 31,28% no root mean square error dos metamodelos se comparado ao método tradicional, que não contempla esta etapa

Uncertainty modeling : fundamental concepts and models

This book series represents a commendable effort in compiling the latest developments on three important Engineering subjects: discrete modeling, inverse methods, and uncertainty structural integrity. Although academic publications on these subjects are plenty, this book series may be the first time that these modern topics are compiled together, grouped in volumes, and made available for the community. The application of numerical or analytical techniques to model complex Engineering problems, fed by experimental data, usually translated in the form of stochastic information collected from the problem in hand, is much closer to real-world situations than the conventional solution of PDEs. Moreover, inverse problems are becoming almost as common as direct problems, given the need in the industry to maintain current processes working efficiently, as well as to create new solutions based on the immense amount of information available digitally these days. On top of all this, deterministic analysis is slowly giving space to statistically driven structural analysis, delivering upper and lower bound solutions which help immensely the analyst in the decisionmaking process. All these trends have been topics of investigation for decades, and in recent years the application of these methods in the industry proves that they have achieved the necessary maturity to be definitely incorporated into the roster of modern Engineering tools. The present book series fulfills its role by collecting and organizing these topics, found otherwise scattered in the literature and not always accessible to industry. Moreover, many of the chapters compiled in these books present ongoing research topics conducted by capable fellows from academia and research institutes. They contain novel contributions to several investigation fields and constitute therefore a useful source of bibliographical reference and results repository. The Latin American Journal of Solids and Structures (LAJSS) is honored in supporting the publication of this book series, for it contributes academically and carries technologically significant content in the field of structural mechanics