TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Engenharia de ProduçãoOs problemas de Planejamento de produção têm sido amplamente estudados na literatura tanto
por suas múltiplas aplicações quanto para adaptá-los ao desenvolvimento de novas tecnologias.
As técnicas de otimização do sequenciamento da produção despertam grande interesse nas
empresas, uma vez que buscam de forma permanente atingir altos níveis de produtividade para
competir de forma vantajosa nos mercados doméstico e internacional. O presente trabalho tem
como objetivo propor e implementar um modelo de otimização que defina planos de
sequenciamento de produção de uma indústria de achocolatados. Para isso, são consideradas
características do ambiente job shop e tempos de setup assimétricos e dependentes da sequência. Este tipo de problema é de difícil tratamento computacional em virtude da alta complexidade combinatória inerente ao problema. O modelo proposto está baseado em programação matemática e tem como propósito a minimização do tempo total de setup. O sequenciamento da produção obtido por meio do modelo proposto apresentou uma redução de 24% do total médio de setup observado na empresa objeto de estudo.Production planning problems have widely studied in the literature both for their multiple
applications and to adapt them to the development of new technologies. Production sequencing optimization techniques arouse great interest in companies, as they permanently seek to achieve high levels of production efficiency to compete advantageously on both domestic and
international markets. The present work aims to propose and implement an optimization model
that defines production sequencing plans for a chocolate milk industry. For this, characteristics
of the job shop environment and asymmetric and sequence-dependent setup times are
considered. This type of problem is difficult to deal with computationally due to the high
combinatorial complexity inherent to the problem. The proposed model is based on mathematical programming and its purpose is to minimize the total setup time. The production sequencing obtained through the proposed model showed a reduction of 24% of the average total setup observed in the company object of study
