Hoje em dia, tem-se testemunhado um abrupto crescimento e desenvolvimento da indústria, refletido no elevado grau de complexidade e inteligência que os sistemas de produção correntes apresentam, onde se destacam os sistemas logísticos. Esta incessante procura pela inovação e melhoramento contínuo são muito recorrentes na época atual, traduzindo-se em constantes transformações
no conceito da qualidade de um produto.
Deste modo, emerge a necessidade em otimizar os layouts fabris conduzindo a um aumento da flexibilidade face aos seus comportamentos dinâmicos. Neste seguimento surge a imprescindibilidade de aprimoramento do comportamento do veículo autónomo associado, com vista a finalidades comuns como o aumento da produtividade e minimização de custos e lead times.
Neste âmbito, esta dissertação, para além da implementação do modelo de simulação do sistema logístico, desenvolve numa fase inicial comportamentos elementares a aplicar ao veículo, implementadas no próprio ambiente de simulação.
Posteriormente, dado que a área de Machine Learning tem obtido tanto sucesso noutras áreas tecnológicas, surgiu o desafio da introdução do conceito de rede neuronal, através da criação de uma nova entidade designada Agente e caraterizada pela técnica de aprendizagem baseada em Reinforcement Learning.
Por fim, nesta dissertação, para além de se concluir que a abordagem baseada em Reinforcement Learning proporcionou os melhores resultados de produtividade, retiraram-se ainda conclusões no que à robustez destes modelos diz respeito, a fim de avaliar a sua flexibilidade quando sujeitos a diferentes contextos, simulando um ambiente real.Nowadays, we have been witnessing an abrupt growth and development of the industry, reflected in the high level of complexity and intelligence that the current production systems present, in which the logistics systems stand out. This incessant search for innovation and continuous improvement are very common today, reproducing into constant changes in the product quality concept.
In this sense, the need to optimize the factory layouts emerges, leading to an increase in flexibility because of their dynamic behaviours. In this segment, there is an essential need to improve the behaviour of the associated autonomous vehicle, to reach common objectives such as increasing the productivity and minimizing costs and lead times.
In this context, this dissertation, beyond the implementation of the simulation model of the logistics system, develops, in an initial phase, elementary behaviours to be applied to the vehicle, implemented in the simulation environment itself.
Subsequently, given that the Machine Learning area has been so successful in other technological areas, the challenge of introducing the concept of the neural network appears, through the creation of a new entity called Agent and characterized by the Reinforcement Learning technique.
Finally, in this dissertation, in addition to concluding that the Reinforcement Learning-based approach provided the best productivity results, conclusions were also drawn regarding the robustness of these models, in order to assess their flexibility when subject to different contexts, simulating a real environment
