Sequenciamento de produção em flow shop permutacional
Abordagem metaheurística híbrida para ambientes com tempos de setup dependentes da sequência
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Neste estudo, é apresentada uma abordagem baseada em metaheurísticas para a otimização do sequenciamento de produção em Flow Shop permutacionais que operam em ambientes High-Mix, Low-Volume. Estes ambientes exigem a realização de um grande número de setups para atender à flexibilidade exigida. Uma das formas de se obter vantagem, é explorar características similares entre os produtos através de um sequenciamento adequado, para que seja possível reduzir o tempo total de parada para setup. Porém, a complexidade e esforço computacional exigidos na solução deste problema, por vez...
Neste estudo, é apresentada uma abordagem baseada em metaheurísticas para a otimização do sequenciamento de produção em Flow Shop permutacionais que operam em ambientes High-Mix, Low-Volume. Estes ambientes exigem a realização de um grande número de setups para atender à flexibilidade exigida. Uma das formas de se obter vantagem, é explorar características similares entre os produtos através de um sequenciamento adequado, para que seja possível reduzir o tempo total de parada para setup. Porém, a complexidade e esforço computacional exigidos na solução deste problema, por vezes, inviabilizam sua aplicação na rotina industrial. Neste contexto, as metaheurísticas emergem como opção. As abordagens metaheurísticas híbridas combinam estratégias de busca local com algoritmos evolutivos para a geração rápida de boas soluções. A ferramenta desenvolvida, baseada no uso combinado das metaheurísticas Busca Tabu e Algoritmo Genético, busca a melhor sequência possível dentro do tempo computacional disponível de forma a reduzir os tempos gastos com operações de setup. Os resultados indicam a superioridade da abordagem híbrida e a aplicabilidade da ferramenta em ambientes reais.
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