Aplicação de simulação para a resolução de um problema de escalonamento da produção em máquinas paralelas e redução do tempo total de processamento

Abstract

A competitividade do mercado faz com que a busca por métodos que promovam a eficiência da utilização dos recursos, melhoria de processos e rapidez na entrega de resultados, se torne um desafio cada vez maior entre as empresas. A utilização de métodos de melhoria para resolução de problemas de escalonamento da produção em máquinas paralelas tem ganhado foco na literatura devido a sua complexidade. A simulação computacional é uma ferramenta que demonstra eficiência e grande adaptabilidade, desde os processos mais simples, aos mais complexos. Esta dissertação apresenta a modelagem e simulação de um problema de escalonamento em máquinas paralelas não relacionadas e tempos de setup dependentes, tendo como objetivo principal a redução do tempo total de processamento (Makespan). Como referência para este trabalho, foram utilizados os cenários estudados por Rabadi, et al. (2014), que considera grandes instâncias de problema (até 12 máquinas e 120 trabalhos). Também foram utilizadas cinco diferentes regras de sequenciamento que através de simulação computacional, no software de simulação SIMIO, foi realizada a modelagem e simulação de todos os cenários propostos. Em seguida foi feita uma comparação com os valores para buscar o menor tempo de processamento total. Os experimentos mostraram que a regra de sequenciamento que prioriza os trabalhos com o menor tempo de setup (Shortest Setup Time – SST), apresentou resultados satisfatórios para os cenários propostos neste trabalho, mostrando que através da simulação computacional é possível obter resultados que auxiliam na tomada de decisão de problemas de escalonamento da produção.

The competitiveness of the market makes the search for methods that promote the efficient use of resources, process optimization and speed in delivering results, become an increasing challenge among companies. The use of optimization methods to solve production scheduling problems on parallel machines has gained focus in the literature due to its complexity. Computational simulation is an optimization tool that shows efficiency and great adaptability, from the simplest to the most complex processes. This dissertation presents the modeling and simulation of a scheduling problem on unrelated parallel machines and dependent setup times, having as main goal the reduction of the total processing time (Makespan). As a reference for this work, the scenarios studied by Rabadi, et al. (2014) were used, which considers large problem instances (up to 12 machines and 120 jobs). Five different sequencing rules were also used that through computer simulation, in the simulation software SIMIO, the modeling and simulation of all the proposed scenarios was performed. Then a comparison was made with the values to search for the shortest total processing time. The experiments showed that the sequencing rule that prioritizes the jobs with the shortest setup time (SST), presented satisfactory results for the scenarios proposed in this work, showing that through computer simulation it is possible to obtain results that help in the decision making process of production scheduling problems.