Otimização Adaptativa Baseada em Simulação para a programação da produção em sistemas flow shop: um estudo comparativo

TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Engenharia de ProduçãoO planejamento e controle da produção é uma atividade essencial para todos os sistemas produtivos, uma vez que seu desempenho afeta diretamente critérios importantes como custo, qualidade, tempo e disponibilidade, fatores fundamentais para a competitividade empresarial. O problema de programação do flow shop é um dos problemas mais comuns envolvendo o planejamento de sistemas produtivos, sendo altamente aplicado no mundo real. A solução para este problema não pode ser encontrada facilmente devido à sua complexidade, o que impossibilita a utilização de métodos que retornem resultados ótimos a um baixo tempo de execução computacional. Assim, a Otimização Adaptativa Baseada em Simulação é uma ferramenta com potencial aplicação pois considera a estocasticidade do problema, buscando soluções que estejam alinhadas com o cenário real por meio de uma simulação e otimizando as variáveis desejadas. O objetivo geral do presente trabalho é avaliar comparativamente diferentes modelos de otimização adaptativa baseada em simulação para sistemas de produção flow shop. Foram considerados dois métodos para comparação, ambos aplicando um algoritmo genético integrado com uma simulação de eventos discretos. O primeiro método busca encontrar a melhor regra de sequenciamento para cada máquina do sistema produtivo, enquanto o segundo busca encontrar diretamente o melhor sequenciamento de ordens de produção sem uma regra pré-determinada. Os resultados mostram que um sequenciamento direto de ordens de produção retorna resultados melhores que as regras de despacho, tanto o makespan quanto o tempo de execução.Production planning and control is an essential activity for all production systems, since its performance directly affects important criteria such as cost, quality, time and availability, factors that are fundamental for business competitiveness. The flow shop scheduling problem is one of the most common problems involving the planning of production systems, being highly applied in the real world. The solution to this problem cannot be easily found due to its complexity, which makes it impossible to use methods that return optimal results at a low computational execution time. Thus, Adaptive Simulation-Based Optimization is a tool with potential application as it considers the stochasticity of the problem, seeking solutions that are aligned with the real scenario through a simulation and optimizing the desired variables. The general objective of the present work is to comparatively evaluate different adaptive simulation-based optimization models for flow shop production systems. Two methods for comparison were considered, which apply a genetic algorithm integrated with a simulation of discrete events. The first method seeks to find the best dispatching rule for each machine in the production system, while the second seeks to directly find the best sequencing of production orders without a pre-determined rule. The results show that the rule-free sequencing of production orders returns better results than dispatch rules, both makespan and execution tim

Tools for the implementation of a SCADA system in a desalination process

In this work a system is designed and implemented in SCADA MOVICON 11.5, in which the operation of five seawater desalination lines by reverse osmosis which work in parallel, with four coastal wells and two end-of-line pumps of the permeated water obtainedare integrated, synchronized and supervised as a single plant. Each desalination line has its own control system and can operate independently. As a product, synchronization algorithms were obtained that were added to the system through script codes, which guarantee continuous productivity in the desalination process, achieving synchronization between the mentioned sub-processes. Simultaneous operations of starting, washing and stopping that affected the performance of the osmosis lines are avoided. Alarmsare generated, reports are created, historical records and trends for the decision making on failures prediction, predictive maintenance and troubleshooting

Apresentação ProLogIS

Vídeo de apresentação ProLogISVídeo de apresentação do Laboratório de Sistemas Produtivos e Logísticos Inteligente

Análise de linhas de manufatura distribuídas e automatizadas para fabricação de itens customizados

Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Departamento de Engenharia de Produção e SistemasOs sistemas de manufatura distribuída representam um novo paradigma no contexto industrial, apoiado nas novas tecnologias fornecidas pela indústria 4.0. Neste projeto é proposto um modelo de alocação dinâmica de Ordens de Produção (OP) no contexto de sistemas de manufatura aditiva distribuída. O modelo de programação realiza uma otimização local da alocação de OP considerando um modelo de previsão de tempos de produção, alimentado por dados de estado do sistema obtidos por meio de uma plataforma IoT e dados de transporte em tempo real. Um experimento baseado em simulação foi conduzido em um caso de teste com dados reais e simulados coletados de um fornecedor de peças de reposição para elevadores no Brasil. Foi obtida uma redução significativa de 77,94% do Tempo Médio de Espera (TME), permitindo um aumento da eficiência do sistema de manufatura de aditivos, que dá suporte à próxima aplicação piloto