Scheduling de robôs móveis autônomos em ambiente de manufatura flexível com uso de meta-heurísticas de busca em vizinhanças

TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Campus Joinville, Engenharia de Transportes e Logística.A manufatura moderna com flexibilidade de processos introduziu os robôs móveis autônomos (AMR – Autonomous Mobile Robot) em operações intralogísticas, como manufatura, armazenamento, cross-docks, terminais e hospitais. A utilização de tecnologias com o propósito de utilizar de maneira eficiente os seus recursos, trará uma vantagem competitiva com relação ao mercado global. Visando alcançar seus objetivos as empresas tem adotado a mudança para um sistema de manufatura flexível (FMS - flexible manufacturing system), junto aos robôs móveis autônomos, tal mudança permite o sistema adaptar-se às frequentes mudanças nas demandas ao longo dos anos. Considerando isso, este trabalho apresenta o problema de sequenciamento de tarefas de dois robôs móveis autônomos, que tem, como objetivo, abastecer quatro alimentadores de máquinas em uma linha de produção localizada em um ambiente de manufatura flexível. O problema consiste em programar os AMRs de forma que as máquinas não interrompam o funcionamento devido à falta de peças. O modelo proposto tem como objetivo minimizar o makespan – tempo total para processar todas as tarefas – em uma linha de produção com um horizonte de planejamento pré-estabelecido. O estudo leva em consideração as características das máquinas, do robô e define uma janela de tempo restrita para a realização das tarefas. A característica do problema é NP-Hard, portanto, são apresentados dois métodos computacionais baseados em meta-heurísticas de busca em vizinhanças. Para os dados considerados, a meta-heurística baseada em VND tende a encontrar uma solução de boa qualidade para o problema de scheduling, enquanto que a meta-heurística baseada em VNS tende a encontrar uma solução de boa qualidade com mais dificuldade, resultando em uma diferença média de 1,25%, entre os métodos de solução propostos, com relação ao cenário base estudadoModern manufacturing with process flexibility has introduced Autonomous Mobile Robots (AMR) into intralogistics operations such as manufacturing, warehousing, cross-docks, terminals and hospitals. The use of technologies in order to efficiently use its resources will bring a competitive advantage in relation to the global market. Aiming to achieve their goals, companies have adopted the change to a flexible manufacturing system (FMS - flexible manufacturing system), along with autonomous mobile robots, such a change allows the system to adapt to frequent changes in demands over the years. Considering this, this work presents the task sequencing problem of two autonomous mobile robots, which aims to supply four machine feeders in a production line located in a flexible manufacturing environment. The problem is to program the AMRs so that the machines do not stop working due to lack of parts. The proposed model aims to minimize the makespan – total time to process all tasks – in a production line with a pre-established planning horizon. The study takes into account the characteristics of the machines, the robot and defines a restricted time window for carrying out the tasks. The characteristic of the problem is NP-Hard, therefore, two computational methods based on neighborhood search metaheuristics are presented. For the considered data, the VND-based metaheuristic tends to find a good quality solution to the scheduling problem, while the VNS-based metaheuristic tends to find a good quality solution with more difficulty, resulting in a average difference of 1,25% between the proposed solution methods, in relation to the studied base scenario

Sincronização dinâmica de sistemas logísticos portuários inteligentes baseada no monitoramento do fluxo rodoviário

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, Florianópolis, 2022.O atual cenário vivenciado no setor portuário, onde os portos precisam desenvolver soluções que estejam de acordo com a demanda atual e mantendo um planejamento a longo prazo, está contribuindo para a transformação dos portos tradicionais modernos em Portos Inteligentes. Nesse contexto, um dos principais desafios para o ambiente portuário é controlar o fluxo de caminhões na sua hinterlândia, de modo a evitar congestionamentos que atrapalhem a circulação no entorno dos portos. Uma possível abordagem para lidar com esse cenário desafiador é a adoção de um Sistema de Agendamento de Caminhões que considere a possibilidade de reagendamentos, a partir da identificação de eventos disruptivos envolvendo os participantes do sistema logístico portuário. Dessa forma, o objetivo geral desta pesquisa é medir o impacto da utilização de um sistema flexível de atendimento de caminhões nos indicadores de desempenho logístico do sistema logístico portuário, baseado no compartilhamento de informações em tempo real. Os indicadores de desempenho logístico considerados neste estudo são número médio e máximo de caminhões em fila nos gates portuários, tempo médio e máximo de caminhões em fila e quantidade de caminhões atendidos fora da data agendada. O modelo conceitual desenvolvido para o funcionamento do Sistema Flexível de Agendamento de Caminhões consiste no uso de tecnologias inteligentes, como sensores, RFID, GPS, internet, OCR, gate automatizado, IoT e Big Data, que são integradas à um algoritmo de Machine Learning para prever a condição do caminhão ao longo do transporte e classificar o caminhão entre antecipado, na janela, e atrasado. Usando o método de pesquisa de modelagem quantitativa e o emprego de Simulação de Eventos Discretos na linguagem de programação do software R?, este estudo performou um caso teste em um terminal portuário brasileiro para comparar o método proposto com um cenário estático, sem uso de tecnologia inteligente e sem a possibilidade de reagendamento, e um cenário intermediário, considerando tecnologia inteligente, mas sem a possibilidade de reagendamento. O modelo de Decision Tree, algoritmo de Machine Learning, utilizou cerca de 250 mil dados para treinamento e atingiu uma acuracidade de 95,37% para classificação da condição dos caminhões. A simulação do cenário com TAS dinâmico obteve os melhores índices para os cinco indicadores definidos, reduzindo o tempo médio de espera dos caminhões em 90,4% em comparação com o primeiro cenário, resultando em uma melhor distribuição de chegadas e impacto monetário nas operações do terminal portuário, já que a sincronização possibilita o aumento da capacidade de atendimento. Dessa forma, o método construído demonstrou eficiência para sincronizar o sistema logístico portuário a partir do monitoramento de informações rodoviárias em tempo real. A união de tecnologias inteligentes com o uso de métodos flexíveis é uma oportunidade de alcançar resultados significativamente positivos em ambientes portuários e oferecer benefícios para os membros do sistema logístico. Assim, essa dissertação aborda contribuições teóricas para a discussão científica sobre o conceito de Porto Inteligente, assim como a integração de informações no sistema logístico portuário para a formação de reagendamento flexível.Abstract: The current scenario experienced in the port sector, where ports need to develop solutions that are in line with current demand and maintaining long-term planning, is contributing to the transformation of modern traditional ports into Smart Ports. In this context, one of the main challenges for the port environment is to control the truck flow at port hinterland, in order to avoid traffic congestions that hinder circulation around the ports. A possible approach to deal with this challenging scenario is the adoption of a Truck Appointment System that considers the possibility of rescheduling, based on the identification of disruptive events involving the members of port logistics system. Thus, the main objective of this research is to measure the impact of using a flexible truck service system on the logistics performance indicators of the port logistics system, based on real-time information sharing. The key performance indicators considered in this study are the average and maximum number of trucks in queue at port gates, average and maximum time of trucks in queue and number of trucks served outside the scheduled time window. The conceptual model developed for the functioning of the Flexible Truck Appointment System consists of the use of smart technologies, such as sensors, RFID, GPS, internet, OCR, automated gate, IoT and Big Data, which is integrated with a Machine Learning algorithm for predict the condition of the truck during the transport to the port and classify the truck in on-schedule, early or late. Using the quantitative modeling research method and the use of Discrete Event Simulation in the R® software programming language, this study used a test case of a Brazilian port terminal to compare the proposed method with a static scenario, without the use of smart technologies and without the possibility of rescheduling, and an intermediate scenario, considering smart technology but without the possibility of rescheduling. The Decision Tree model, a Machine Learning algorithm, used around 250,000 historical data for training the model and reached an accuracy of 95.37% for classifying the condition of trucks. The simulated scenario considering the flexible TAS obtained the best rates for the five defined indicators, reducing the average waiting time of trucks by 90.4% compared to the current scenario, in addition to avoiding the existence of peak hours with congestion from balancing arrivals in time windows with limited appointments. Thus, the constructed method demonstrated efficiency in synchronizing the port logistics system from the monitoring of road information in real time. The integration of smart technologies with the use of flexible methods is an opportunity to achieve significantly positive results in port environments and offer benefits to members of the logistics system. Thus, this dissertation addresses theoretical contributions to the scientific discussion on the concept of Smart Port, as well as the integration of information in the port logistics system for the development of a flexible schedule

Women in Artificial intelligence (AI)

This Special Issue, entitled "Women in Artificial Intelligence" includes 17 papers from leading women scientists. The papers cover a broad scope of research areas within Artificial Intelligence, including machine learning, perception, reasoning or planning, among others. The papers have applications to relevant fields, such as human health, finance, or education. It is worth noting that the Issue includes three papers that deal with different aspects of gender bias in Artificial Intelligence. All the papers have a woman as the first author. We can proudly say that these women are from countries worldwide, such as France, Czech Republic, United Kingdom, Australia, Bangladesh, Yemen, Romania, India, Cuba, Bangladesh and Spain. In conclusion, apart from its intrinsic scientific value as a Special Issue, combining interesting research works, this Special Issue intends to increase the invisibility of women in AI, showing where they are, what they do, and how they contribute to developments in Artificial Intelligence from their different places, positions, research branches and application fields. We planned to issue this book on the on Ada Lovelace Day (11/10/2022), a date internationally dedicated to the first computer programmer, a woman who had to fight the gender difficulties of her times, in the XIX century. We also thank the publisher for making this possible, thus allowing for this book to become a part of the international activities dedicated to celebrating the value of women in ICT all over the world. With this book, we want to pay homage to all the women that contributed over the years to the field of AI