Dissertação de mestrado em Engenharia de SistemasThis work arises in the Cement Industry in the process of scheduling the clients to the
warehouse and assignment to docking bays. The goal is to solve the scheduling and assignment
problem, to improve both company’s service levels and the efficiency of its resources. After the
real problem analysis, it was possible to conclude that it could be solved as a batching machine
scheduling problem, where the jobs are the clients to be schedule, and the machine is the
warehouse. The problem can be described as max 1 | rj,s-batch | Cmax . A Mixed Integer Linear
Programming (MILP) model was proposed. However, as the number of jobs increased it started
having computational difficulties. To overcome the problems of the MILP model two heuristics were
proposed. The first one is a Constructive Algorithm (CA) that creates a first solution for the problem.
The second heuristic is a metaheuristic algorithm, based on Simulated Annealing procedures, that
starts with the initial solution of the CA and through three possible moves starts constructing the
neighboring solutions space. After constructing the neighboring solutions space, it returns the best
solution found. The computational tests proved that both the MILP model and the heuristics can
ensure both feasible and optimum solutions. However, the MILP model consumes more
computational resources. For some larger instances and giving a maximum limit of computational
time of 8 hours, the MILP model cannot reach the optimality, nor the good results obtained by the
heuristics, for those larger instances.
The machine scheduling is a good approach for scheduling the trucks to the warehouse. Since
it is also an innovative approach for the problem, considering the literature studied, maybe this
work will inspire others to work on this idea or, at least, serve as a basis for future researches.Este trabalho tem como cenário a Indústria Cimenteira no processo de agendamento de
clientes para atendimento no armazém e atribuição de pontos de carga. O objetivo é resolver o
problema de agendamento visando otimizar tanto os níveis de serviço da empresa bem como a
eficiência dos seus recursos. Depois da análise detalhada do problema real foi possível concluir
que este podia ser resolvido como um problema de processamento em lotes em máquina única,
onde as tarefas a agendar seriam os clientes e a máquina o armazém. O problema pode então ser
descrito como 1 | rj,s-batch | Cmax . Um modelo de Programação Linear Inteira Mista (PLIM)
foi proposto. Contudo, à medida que o número de tarefas aumentava, o modelo começava a ter
dificuldades computacionais na obtenção de solução ótima. Para ultrapassar essas dificuldades,
foram desenhadas e propostas duas heurísticas. A primeira é um Algoritmo Construtivo (AC) capaz
de retornar uma solução inicial. A segunda, uma meta-heurística, baseada na abordagem do
Simulated Annealing, que trabalha a solução inicial gerada pelo AC, através de três movimentos
possíveis, e gera uma vizinhança de soluções. Depois, procura e retorna a melhor solução possível
dessa vizinhança. Os testes computacionais provaram que tanto o modelo de PLIM como as
heurísticas são capazes de retornar tanto soluções possíveis como ótimas. Contudo, o modelo de
PLIM consome muitos mais recursos computacionais do que as heurísticas. Para instâncias de
tamanho superior, dado um tempo de computação máximo de 8 horas, o PLIM, não conseguindo
atingir a solução ótima, nem sequer consegue atingir soluções tão boas como as das heurísticas.
A abordagem de agendamento em máquinas, utilizada neste trabalho, mostrou-se ser uma boa
abordagem para o agendamento de clientes no armazém. Para além disso, esta é uma abordagem
inovadora, tendo em conta a literatura estudada, e, talvez possa inspirar outros autores a trabalhar
nesta ideia ou então servir de base para pesquisas futuras
