Controlo da atividade de produção em ambientes dinâmicos com recurso a sistemas autónomos

Abstract

As empresas industriais enfrentam ambientes de produção cada vez mais difíceis e complexos. Fatores externos à empresa, como variações ao nível dos produtos e das quantidades solicitadas, bem como fatores internos, decorrentes de avarias, setups e tempos de processamento variáveis, entre outros, representam grandes desafios para o Controlo da Atividade de Produção (PAC – Production Activity Control). Lidar com estes aspetos de dinâmica e complexidade ao nível do PAC é crucial para a eficiência dos sistemas de produção. No entanto, os métodos correntemente utilizados baseados em abordagens centralizadas de planeamento nem sempre são adequados para lidar com ambientes de produção complexos e dinâmicos. O controlo autónomo da produção (APC - Autonomous Production Control) representa uma alternativa que visa melhorar o desempenho dos sistemas de produção pela reação rápida e flexível às mudanças ou alterações que possam ocorrer nos sistemas de produção. Para tal o APC transfere o poder de decisão para objetos logísticos (e.g., máquinas, transportadores, trabalho, etc.) “inteligentes” e distribuídos. No âmbito deste trabalho são estudados dois métodos para o controlo autónomo da produção, QLE (Queue Lenght Estimator) e PHE (Pheromones), em diferentes ambientes produtivos. É também proposta uma nova regra de despacho, baseada numa regra existente, para a sequenciação dos trabalhos em fila de espera das máquinas. Os métodos para o controlo autónomo da produção foram testados usando a simulação discreta, com vista a melhor perceber o seu comportamento, procurando encontrar formas de melhorar o seu desempenho. Os resultados obtidos mostram um desempenho superior do método QLE, nos diferentes ambientes produtivos considerados. Os resultados mostram ainda que é possível melhorar o desempenho deste método pela inclusão de informação relativa a avarias e a tempos restantes de processamento (no momento da decisão) no processo de tomada de decisão. Os resultados obtidos mostram ainda que a regra de despacho proposta tem um desempenho superior ao das restantes, com as quais foi comparada. O estudo realizado tem importantes implicações para a prática industrial e para a investigação nesta área.

Industrial companies face even more difficult and complex production environments. Factors external to the company, such as variations in the products and quantities requested, as well as internal factors, due to failures, setups and variable processing times, among others, represent major challenges for the Production Activity Control (PAC). To deal with these dynamic and complex aspects it is crucial the use of PAC to have a good efficiency in production systems. However, the methods currently used are based on centralized planning approaches and are not always adequate to deal with complex and dynamic production environments. Autonomous Production Control (APC) is an alternative that aims to improve the performance of production systems by rapid and flexible reaction to changes that may occur in production systems. To this end, the APC transfers the power of decision to logistic objects (e.g., machines, conveyors, orders, etc.) "intelligent" and distributed. In this work two methods for the independent control of production, QLE (Queue Lenght Estimator) and PHE (Pheromones), are studied in different productive environments. A new dispatch rule, based on an existing rule, is also proposed for the sequential queuing jobs of the machines. The methods for autonomous production control were tested using discrete simulation to better understand their behavior, looking for ways to improve their performance. The results show a superior performance of the QLE method, in the different productive environments considered. The results also show that it is possible to improve the performance of this method by including information regarding failures and remaining processing times (at the time of decision) in the decision-making process. The results also show that the proposed dispatch rule performs better than the others, with which it was compared. The study has important implications for industrial practice and for research in this area.