O mercado atual é dinâmico criando a necessidade de resposta a mudanças imprevisíveis de mercado por parte das empresas de forma a permanecerem competitivas. Para lidar com a mudança de paradigma, de produção em massa para customização em massa, a flexibilidade de manufatura é crucial. A atual digitalização da indústria proporciona novas oportunidades em relação a sistemas de apoio à decisão em tempo real permitindo que as empresas tomem decisões estratégicas e obtenham vantagem competitiva e valor comercial acrescido.
Nesta dissertação pretende-se implementar um Sistema Prescritivo que sugere sequências de throughputs tendo em consideração objetivos de produção semanais e falhas em equipamentos num contexto de Manufatura Reconfigurável.
O Sistema Prescritivo proposto é constituído por dois módulos: Simulação do ambiente de manufatura e o optimizador. O módulo de simulação é modelado com base em teoria de grafos e o optimizador com base em Algoritmos Genéticos. O seu output é uma sequência de throughputs que equilibram da melhor forma as ações de manutenção e produtividade. De forma a avaliar os indivíduos gerados pelo algoritmo genético, estes são aplicados ao primeiro módulo e o seu impacto no sistema de produção analisado.
O sistema apresentado mostra notáveis melhorias na mitigação dos efeitos de downtime das máquinas durante a produção. As métricas utilizadas na medição do desempenho do sistema são a variação na produção de peças em relação ao target, descrito nesta dissertação como diferencial, e disponibilidade de produção do sistema. Todos os testes realizados apresentam um diferencial consideravelmente melhor e em certas instâncias, a disponibilidade aumenta ligeiramente.
Não obstante, ainda que os resultados obtidos nas configurações testadas sejam robustos, necessita de mais estudos de modo a que seja possível a generalização dos resultados obtidos ao longo desta dissertação.The current market is dynamic and, consequently, industries need to be able to meet unpredictable market changes in order to remain competitive. To address the change in paradigm, from mass production to mass customization, manufacturing flexibility is key. Moreover, the current digitalization opens opportunities regarding real-time decision support systems allowing the companies to make strategic decisions and gain competitive advantage and business value.
The aim of this dissertation is to implement a Prescriptive System that suggests sequences of throughputs that take into consideration weekly production targets and machine failures applied to Reconfigurable Manufacturing Systems.
The Prescriptive System is mainly composed of two modules: manufacturing environment simulation and optimizer. The simulation module is modeled based on graph theory and the second one on Genetic Algorithms. Its output is a sequence of throughputs that best balances maintenance actions and productivity. In order to evaluate the individuals generated by the algorithm, candidate solutions are fed to the first module and their impact on the production system assessed.
The proposed Prescriptive System shows large improvements in the mitigation of machines downtime effects in productivity when compared without any optimization approach. The metrics used to measure the performance of the system are the variation of pieces produced in relation to target, named in the current dissertation as differential, and Availability of the production system. In all tests performed, the differential largely improved and, in some instances, the availability slightly increased.
Despite the robust results obtained in the tested configurations, further research should be conducted in order to be able to generalize the obtained results in this dissertation to non-tested configurations
