Esta tese explora características de sistemas de manufatura celular virtual, de técnicas de escalonamento e despacho em tempo de execução e de algoritmos genéticos para assegurar um alto grau de flexibilidade de rotas de processo e eficiência na programação de tarefas de sistemas de manufatura do tipo (NDDJSS – non-deterministic dynamic job shop system). Desenvolve-se assim, um método de programação baseado em duas novas técnicas, de clustering e de escalonamento e despacho, respectivamente, aplicado a sistemas de manufatura do tipo NDDJSS. Apresentam-se inicialmente os conceitos fundamentais considerados na organização de sistemas de manufatura em células de trabalho e suas implicações em termos de esforço de coordenação e controle das células e das tarefas; a abordagem por organização funcional das células de manufatura virtuais; ascaracterísticas, definições e notação usadas para problemas de escalonamento; a descrição de técnicas de escalonamento e despacho de sistemas de manufatura; aspectos relevantes de computação evolutiva, mais especificamente, de algoritmos genéticos. Em seguida, introduz-se a nova técnica de clustering e a nova técnica de escalonamento e despacho, juntamente com os requisitos e as formulações associadas. A nova técnica de clustering forma células de manufatura virtuais balanceadas quanto ao volume de trabalho, com alto grau de flexibilidade de rotas de processo. A nova técnica de escalonamento e despacho é autônoma, estável, adaptativa, flexível, contingente, monotônica e relativamente robusta, permitindo a geração de escalas em tempo de execução, ao mesmo tempo em que mantém a medida de desempenho, o makespan, dentro de uma faixa de desempenho pré-estabelecida. Exemplificam-se as aplicações das duas novas técnicas, através de exemplos extraídos da literatura técnica e simulados através de um programa de computador chamado (DEVICE – Design of virtual cells), desenvolvido especialmente para esta pesquisa. Após simulação obtêm-se os resultados de forma estruturada para análise. Os respectivos resultados da aplicação do método de programação proposto comprovam o potencial dessa abordagem. / This thesis explores characteristics of virtual cellular manufacturing systems, of scheduling and dispatching techniques for real time requirements and genetic algorithms for assures a high level of routeing flexibility and efficiency in tasks programming for (NDDJSS – non-deterministic dynamic job shop system). It introduces a programming method based in two new clustering and scheduling and dispatching techniques, respectively, applied in NDDJSS manufacturing systems. Initialy, the work presents basic concepts considered in the organization of cellular manufacturing systems and its implications for coordination and control efforts of cells and tasks, respectively; an approach of virtual mufacturing cells through the functional organization; the characteristics, definitions and notation used for scheduling problems; the description of more manufacturing systems scheduling and dispatching techniques; relevant aspects of evolutionary computation in specialty, the genetic algorithms. Subsequently, the work also introduces the new clustering and scheduling and dispatching techniques, the requirements and the formulas associated. The new clustering technique builds balanced workload with high flexibility of process routeing. Also, the new scheduling and dispatching technique is autonomous, stable, adaptative, flexible, contingent, monotonic and relatively robust, providing scales generating in running mode (real time) and mantaining the performance measures “makespan" within the stabilished range of performance. The applications of the two new techniquesare exemplified based on two examples picked from technique literature and so simulated through a new software called (DEVICE – design of virtual cells). The software DEVICE was designed specialty for this research. After run some simulations, the structured form results are obtained for analisys. The respectively results obtained for the proposed method application proves the powerful of this approach.

Esta tese explora características de sistemas de manufatura celular virtual, de técnicas de escalonamento e despacho em tempo de execução e de algoritmos genéticos para assegurar um alto grau de flexibilidade de rotas de processo e eficiência na programação de tarefas de sistemas de manufatura do tipo (NDDJSS – non-deterministic dynamic job shop system). Desenvolve-se assim, um método de programação baseado em duas novas técnicas, de clustering e de escalonamento e despacho, respectivamente, aplicado a sistemas de manufatura do tipo NDDJSS. Apresentam-se inicialmente os conceitos fundamentais considerados na organização de sistemas de manufatura em células de trabalho e suas implicações em termos de esforço de coordenação e controle das células e das tarefas; a abordagem por organização funcional das células de manufatura virtuais; ascaracterísticas, definições e notação usadas para problemas de escalonamento; a descrição de técnicas de escalonamento e despacho de sistemas de manufatura; aspectos relevantes de computação evolutiva, mais especificamente, de algoritmos genéticos. Em seguida, introduz-se a nova técnica de clustering e a nova técnica de escalonamento e despacho, juntamente com os requisitos e as formulações associadas. A nova técnica de clustering forma células de manufatura virtuais balanceadas quanto ao volume de trabalho, com alto grau de flexibilidade de rotas de processo. A nova técnica de escalonamento e despacho é autônoma, estável, adaptativa, flexível, contingente, monotônica e relativamente robusta, permitindo a geração de escalas em tempo de execução, ao mesmo tempo em que mantém a medida de desempenho, o makespan, dentro de uma faixa de desempenho pré-estabelecida. Exemplificam-se as aplicações das duas novas técnicas, através de exemplos extraídos da literatura técnica e simulados através de um programa de computador chamado (DEVICE – Design of virtual cells), desenvolvido especialmente para esta pesquisa. Após simulação obtêm-se os resultados de forma estruturada para análise. Os respectivos resultados da aplicação do método de programação proposto comprovam o potencial dessa abordagem. / This thesis explores characteristics of virtual cellular manufacturing systems, of scheduling and dispatching techniques for real time requirements and genetic algorithms for assures a high level of routeing flexibility and efficiency in tasks programming for (NDDJSS – non-deterministic dynamic job shop system). It introduces a programming method based in two new clustering and scheduling and dispatching techniques, respectively, applied in NDDJSS manufacturing systems. Initialy, the work presents basic concepts considered in the organization of cellular manufacturing systems and its implications for coordination and control efforts of cells and tasks, respectively; an approach of virtual mufacturing cells through the functional organization; the characteristics, definitions and notation used for scheduling problems; the description of more manufacturing systems scheduling and dispatching techniques; relevant aspects of evolutionary computation in specialty, the genetic algorithms. Subsequently, the work also introduces the new clustering and scheduling and dispatching techniques, the requirements and the formulas associated. The new clustering technique builds balanced workload with high flexibility of process routeing. Also, the new scheduling and dispatching technique is autonomous, stable, adaptative, flexible, contingent, monotonic and relatively robust, providing scales generating in running mode (real time) and mantaining the performance measures “makespan” within the stabilished range of performance. The applications of the two new techniquesare exemplified based on two examples picked from technique literature and so simulated through a new software called (DEVICE – design of virtual cells). The software DEVICE was designed specialty for this research. After run some simulations, the structured form results are obtained for analisys. The respectively results obtained for the proposed method application proves the powerful of this approach.

O objetivo deste trabalho é propor um procedimento híbrido para a solução do problema de formação de células de manufatura com réplicas de máquinas. Constrói-se um modelo matemático de otimização multiobjetivo cujos valores das funções-objetivo são obtidos por meio da execução de um modelo de simulação de eventos discretos, o qual representa um sistema de manufatura celular. Em seguida, geram-se soluções eficientes segundo o conceito de otimalidade de Pareto através de um processo de busca por valores ótimos executado por um algoritmo genético. Três funções-objetivo conflitantes são consideradas: inventário em processo, movimentação intercelular e investimento total em máquinas. Um algoritmo de análise de agrupamento é utilizado para a redução do conjunto final de soluções. A eficácia do procedimento é avaliada mediante a aplicação a dois casos da literatura. Os resultados obtidos são analisados e comentados. Conclui-se, por fim, que o procedimento é capaz de gerar um conjunto de configurações sub-ótimas equivalentes para as células de manufatura, representando aproximadamente os trade-offs entre as três funções-objetivo. / The purpose of this work is to propose a hybrid procedure for solving the manufacturing cell formation problem. A multiobjective optimization model is built whose objective function values are realized by running a discrete-event simulation model, which represents a cellular manufacturing system. Thereafter, efficient solutions are generated following the Pareto optimality concept through a search for optimum values carried out by a genetic algorithm. Three conflicting objective functions are considered, namely, work-in-process, intercell moves and total machine investment. A clustering algorithm is applied to the final solution set so as to reduce it. The procedure efficacy is evaluated via its application to two cases from the literature. The obtained results are analyzed and commented. Finally, it is concluded that the procedure is capable of generating a set of equivalent sub-optimal manufacturing cell configurations, representing approximately the trade-offs betvveen the objective functions adopted.

O objetivo deste trabalho é propor um procedimento híbrido para a solução do problema de formação de células de manufatura com réplicas de máquinas. Constrói-se um modelo matemático de otimização multiobjetivo cujos valores das funções-objetivo são obtidos por meio da execução de um modelo de simulação de eventos discretos, o qual representa um sistema de manufatura celular. Em seguida, geram-se soluções eficientes segundo o conceito de otimalidade de Pareto através de um processo de busca por valores ótimos executado por um algoritmo genético. Três funções-objetivo conflitantes são consideradas: inventário em processo, movimentação intercelular e investimento total em máquinas. Um algoritmo de análise de agrupamento é utilizado para a redução do conjunto final de soluções. A eficácia do procedimento é avaliada mediante a aplicação a dois casos da literatura. Os resultados obtidos são analisados e comentados. Conclui-se, por fim, que o procedimento é capaz de gerar um conjunto de configurações sub-ótimas equivalentes para as células de manufatura, representando aproximadamente os trade-offs entre as três funções-objetivo. / The purpose of this work is to propose a hybrid procedure for solving the manufacturing cell formation problem. A multiobjective optimization model is built whose objective function values are realized by running a discrete-event simulation model, which represents a cellular manufacturing system. Thereafter, efficient solutions are generated following the Pareto optimality concept through a search for optimum values carried out by a genetic algorithm. Three conflicting objective functions are considered, namely, work-in-process, intercell moves and total machine investment. A clustering algorithm is applied to the final solution set so as to reduce it. The procedure efficacy is evaluated via its application to two cases from the literature. The obtained results are analyzed and commented. Finally, it is concluded that the procedure is capable of generating a set of equivalent sub-optimal manufacturing cell configurations, representing approximately the trade-offs betvveen the objective functions adopted.

A manufatura celular tem um importante destaque entre os sistemas de produção, sendo empregada em parte significativa das empresas de manufatura classe mundial e alvo de constantes pesquisas. Um dos aspectos fundamentais para a aplicação desse sistema de produção é a solução de problemas de formação de células. Ao longo das últimas três décadas muitos algoritmos foram propostos para auxiliar esta decisão, porém, eles não têm sido intensamente aplicados na rotina das empresas, que na maioria dos casos, definem as células com base no bom senso e experiência. Alguns dos fatores que contribuem para isso são: a não disponibilidade de dados necessários para a solução do problema, e o fato de que cada algoritmo retrata situações particulares, necessitando de um especialista que seja capaz de escolhê-los ou desenvolvê-los e aplicá-los conforme as características específicas do problema enfrentado. Neste trabalho propõe-se que uma arquitetura que busca integrar os diversos algoritmos de formação de célula, permitindo que estes sejam aplicados a um mesmo conjunto de dados. O objetivo é disponibilizar aos profissionais de empresa o maior número possível de algoritmos de maneira simples e sem a necessidade de dispendiosos levantamentos de dados, seguindo um procedimento em que possam analisar diferentes soluções de um problema. A arquitetura é composta de um procedimento, um modelo orientado a objeto e um sistema de apoio à decisão para formação de células. Os resultados obtidos da aplicação mostram que a arquitetura proposta é viável com grandes possibilidades para continuar a ser desenvolvida em pesquisas futuras. / The celular manufacturing has an important prominence among the production systems, being used in significant part of the world class manufacturing companies and it is objective of constant researches. One of the fundamental aspects for the application of this production system is the solution to the problem of cells formation. Along the last three decades many algorithms were proposed to aid this decision, even so, they have not been applied intensively in the normal routine of the companies that in most of the cases, they cells design with base on the good sense and experience. Some of the factors that contribute to that are: there are not available necessary data to the solution of the problem, and the fact that each algorithm presents private situations, needing a specialist that is capable to choose them or to develop them and to apply them according to the specific characteristics of the problem. In this work we propose a framework that looks for to integrate the several algorithms of cell formation, al/owing that these are applied to a same group of data. The purpose is become available to professional of a company, the largest possible number of algorithms in a simple way and without the necessity of expensive survey of data, following a procedure in that it can analyze different solutions of a problem. The framework is composed of a procedure, an object-oriented model and a decision support system for cells formation. The obtained results of the application show that the proposal framework is acceptable with great possibilities to continue to be developed in future researches.

A manufatura celular tem um importante destaque entre os sistemas de produção, sendo empregada em parte significativa das empresas de manufatura classe mundial e alvo de constantes pesquisas. Um dos aspectos fundamentais para a aplicação desse sistema de produção é a solução de problemas de formação de células. Ao longo das últimas três décadas muitos algoritmos foram propostos para auxiliar esta decisão, porém, eles não têm sido intensamente aplicados na rotina das empresas, que na maioria dos casos, definem as células com base no bom senso e experiência. Alguns dos fatores que contribuem para isso são: a não disponibilidade de dados necessários para a solução do problema, e o fato de que cada algoritmo retrata situações particulares, necessitando de um especialista que seja capaz de escolhê-los ou desenvolvê-los e aplicá-los conforme as características específicas do problema enfrentado. Neste trabalho propõe-se que uma arquitetura que busca integrar os diversos algoritmos de formação de célula, permitindo que estes sejam aplicados a um mesmo conjunto de dados. O objetivo é disponibilizar aos profissionais de empresa o maior número possível de algoritmos de maneira simples e sem a necessidade de dispendiosos levantamentos de dados, seguindo um procedimento em que possam analisar diferentes soluções de um problema. A arquitetura é composta de um procedimento, um modelo orientado a objeto e um sistema de apoio à decisão para formação de células. Os resultados obtidos da aplicação mostram que a arquitetura proposta é viável com grandes possibilidades para continuar a ser desenvolvida em pesquisas futuras. / The celular manufacturing has an important prominence among the production systems, being used in significant part of the world class manufacturing companies and it is objective of constant researches. One of the fundamental aspects for the application of this production system is the solution to the problem of cells formation. Along the last three decades many algorithms were proposed to aid this decision, even so, they have not been applied intensively in the normal routine of the companies that in most of the cases, they cells design with base on the good sense and experience. Some of the factors that contribute to that are: there are not available necessary data to the solution of the problem, and the fact that each algorithm presents private situations, needing a specialist that is capable to choose them or to develop them and to apply them according to the specific characteristics of the problem. In this work we propose a framework that looks for to integrate the several algorithms of cell formation, al/owing that these are applied to a same group of data. The purpose is become available to professional of a company, the largest possible number of algorithms in a simple way and without the necessity of expensive survey of data, following a procedure in that it can analyze different solutions of a problem. The framework is composed of a procedure, an object-oriented model and a decision support system for cells formation. The obtained results of the application show that the proposal framework is acceptable with great possibilities to continue to be developed in future researches.