Este trabalho trata do problema de programação de operações no ambiente flow shop com máquinas múltiplas, com seus tempos de preparação (setup) assimétricos e dependentes da seqüência de processamento das tarefas. Este ambiente de produção é comum em indústrias gráficas, químicas, têxteis, de papel e de tinta, caracterizadas por sistemas com amplo mix de produtos. Qualquer processo produtivo requer um gerenciamento eficaz por meio do Planejamento e Controle da Produção (PCP). Esta atividade inclui a programação da produção, ou seja, a alocação de recursos para a execução de tarefas em uma base de tempo. A atividade de programação é uma das tarefas mais complexas no gerenciamento de produção, pois há a necessidade de lidar com diversos tipos diferentes de recursos e atividades simultaneamente. Além disso, o número de soluções possíveis cresce exponencialmente em várias dimensões, de acordo com a quantidade de tarefas, operações ou máquinas, conferindo uma natureza combinatorial ao problema. No ambiente estudado neste trabalho as operações de cada tarefa são executadas em múltiplos estágios de produção, podendo variar a quantidade de máquinas em cada um deles. Cada operação é processada por apenas uma máquina em cada estágio. Os tempos de preparação das máquinas possuem uma variabilidade relevante em função da ordem de execução das tarefas nas máquinas. A função-objetivo considerada é a minimização da duração total da programação (makespan). Foram desenvolvidos quatro métodos heurísticos construtivos com base em algoritmos reportados na literatura para solução de problemas flow shop permutacional e máquinas paralelas no ambiente cujo tempo de setup é dependente da seqüência. Como não foram encontrados na literatura métodos para programação no ambiente tratado neste trabalho, os algoritmos construídos foram comparados entre si. O foco da pesquisa foi o estudo da influência da relação entre as ordens de grandeza dos tempos de processamento e de setup em cada método de solução. Os resultados obtidos na experimentação computacional foram analisados e discutidos com base na porcentagem de sucesso, desvio relativo (%), desvio-padrão do desvio relativo e tempo médio de computação / This work adressess the hybrid flow shop scheduling problem with asymmetric sequence dependent setup times. This environment of production system is common in graphical, chemical, fabric, paper and ink industries. It’s characterized by systems with large mix of products. Any productive process requires an efficient management by means of Production Planning and Control. This activity includes scheduling, i.e., the resources allocation for the execution of jobs in a time base. Scheduling is one of the tasks most complex in production management, since it deals simultaneously with different types of resources and activities. Moreover, the number of possible solutions grows exponentially in some dimensions, in accordance with the number of jobs, operations or machines, conferring a combinatorial nature to the problem. In the environment studied in this work, the operations of each job are processed in multiple production stages. The number of machines in each stage can be different. Each operation is processed by only one machine in each stage. The setup times have a significant variability in function of the sequence of job processing on the machines. The objective is minimizing the total time to complete the schedule (makespan). Four constructive heuristic methods were developed on the basis of algorithms reported in the literature for solving permutation flow shop and parallel machine problems with sequence dependent setup times. The proposed heuristic methods have been compared between themselves, since no constructive heuristics have been found in the literature for the scheduling problem considered in this work. The focus of the research was the study of the influence of the relations among the range of the times processing and setup times in each method. The statistics used in order to evaluate the heuristic performances were the percentage of success (in finding the best solution), relative deviation, standard deviation of relative deviation and average computation time. Results from computational experience are discussed

A teoria de programação da produção preocupa-se em fornecer diretrizes e métodos eficientes para a utilização dos recursos nas atividades produtivas. Este trabalho investiga o problema de programação da produção em ambientes flow shop com máquinas múltiplas e tempos de preparação das máquinas assimétricos e dependentes da seqüência de execução das tarefas. A atividade de programação da produção constitui uma das várias funções executadas pelo planejamento e controle da produção, que tem como objetivo comandar e gerenciar o processo produtivo, e caracteriza uma das atividades mais complexas no gerenciamento dos sistemas produtivos. A programação da produção preocupa-se com a alocação de recursos sobre o tempo para executar um conjunto de tarefas. No ambiente estudado neste trabalho as operações de cada tarefa são executadas em múltiplos estágios de produção, podendo variar a quantidade de máquinas em cada um deles. Cada operação é processada por apenas uma máquina em cada estágio. Os tempos de preparação das máquinas possuem uma variabilidade relevante em função da ordem de execução das tarefas nas mesmas. A função-objetivo considerada é a minimização do tempo médio de fluxo. Foram desenvolvidos quatro métodos heurísticos construtivos com base em algoritmos reportados na literatura para solução do problema flow shop permutacional e máquinas paralelas cujo tempo de setup é dependente da seqüência de execução das tarefas. Como não foram encontrados na literatura métodos de solução para o problema investigado neste trabalho, os algoritmos propostos foram comparados entre si. Foi efetuado um estudo da influência da relação entre as ordens de grandeza dos tempos de processamento das tarefas e do setup das máquinas em cada método de solução. Os resultados obtidos na experimentação computacional foram analisados e discutidos com base na porcentagem de sucesso, desvio relativo, desvio-padrão do desvio relativo e tempo médio de computação. / Scheduling theory attempts to provide guidelines and efficient methods to the use of the resources in the productive activities. This study investigates the hybrid flow shop problem with asymmetric sequence dependent setup times. The activity of production scheduling constitute is one of the several functions carried by production planning and control, which has as the objective command and management the production system, and characterize is one of the tasks most complex in production management. This activity of the scheduling aims within the allocation of the resources for the execution of jobs in a time base. In the environment studied in this work, the operations of each job are processed in multiple production stages. The number of machines in each stage can be different. Each operation is processed by only one machine in each stage. The setup times have a significant variability in function of the sequence of job processing on the machines. The objective is minimizing the mean flow time. Four constructive heuristic methods were proposed on the basis of algorithms reported in the literature for solving permutation flow shop and parallel machine problems with sequence dependent setup times. The proposed heuristic methods will have compared between themselves, since no constructive heuristics have been found in the literature for the scheduling problem considered in this work. It was carried out the study of the influence of the relations among the range of the times processing and setup times in each method. The statistics used in order to evaluate the heuristic performances were the percentage of success (in finding the best solution), relative deviation, standard deviation of relative deviation and average computation time. Results from computational experience are discussed.

Este trabalho trata do problema de programação de operações no ambiente flow shop com máquinas múltiplas, com seus tempos de preparação (setup) assimétricos e dependentes da seqüência de processamento das tarefas. Este ambiente de produção é comum em indústrias gráficas, químicas, têxteis, de papel e de tinta, caracterizadas por sistemas com amplo mix de produtos. Qualquer processo produtivo requer um gerenciamento eficaz por meio do Planejamento e Controle da Produção (PCP). Esta atividade inclui a programação da produção, ou seja, a alocação de recursos para a execução de tarefas em uma base de tempo. A atividade de programação é uma das tarefas mais complexas no gerenciamento de produção, pois há a necessidade de lidar com diversos tipos diferentes de recursos e atividades simultaneamente. Além disso, o número de soluções possíveis cresce exponencialmente em várias dimensões, de acordo com a quantidade de tarefas, operações ou máquinas, conferindo uma natureza combinatorial ao problema. No ambiente estudado neste trabalho as operações de cada tarefa são executadas em múltiplos estágios de produção, podendo variar a quantidade de máquinas em cada um deles. Cada operação é processada por apenas uma máquina em cada estágio. Os tempos de preparação das máquinas possuem uma variabilidade relevante em função da ordem de execução das tarefas nas máquinas. A função-objetivo considerada é a minimização da duração total da programação (makespan). Foram desenvolvidos quatro métodos heurísticos construtivos com base em algoritmos reportados na literatura para solução de problemas flow shop permutacional e máquinas paralelas no ambiente cujo tempo de setup é dependente da seqüência. Como não foram encontrados na literatura métodos para programação no ambiente tratado neste trabalho, os algoritmos construídos foram comparados entre si. O foco da pesquisa foi o estudo da influência da relação entre as ordens de grandeza dos tempos de processamento e de setup em cada método de solução. Os resultados obtidos na experimentação computacional foram analisados e discutidos com base na porcentagem de sucesso, desvio relativo (%), desvio-padrão do desvio relativo e tempo médio de computação / This work adressess the hybrid flow shop scheduling problem with asymmetric sequence dependent setup times. This environment of production system is common in graphical, chemical, fabric, paper and ink industries. It’s characterized by systems with large mix of products. Any productive process requires an efficient management by means of Production Planning and Control. This activity includes scheduling, i.e., the resources allocation for the execution of jobs in a time base. Scheduling is one of the tasks most complex in production management, since it deals simultaneously with different types of resources and activities. Moreover, the number of possible solutions grows exponentially in some dimensions, in accordance with the number of jobs, operations or machines, conferring a combinatorial nature to the problem. In the environment studied in this work, the operations of each job are processed in multiple production stages. The number of machines in each stage can be different. Each operation is processed by only one machine in each stage. The setup times have a significant variability in function of the sequence of job processing on the machines. The objective is minimizing the total time to complete the schedule (makespan). Four constructive heuristic methods were developed on the basis of algorithms reported in the literature for solving permutation flow shop and parallel machine problems with sequence dependent setup times. The proposed heuristic methods have been compared between themselves, since no constructive heuristics have been found in the literature for the scheduling problem considered in this work. The focus of the research was the study of the influence of the relations among the range of the times processing and setup times in each method. The statistics used in order to evaluate the heuristic performances were the percentage of success (in finding the best solution), relative deviation, standard deviation of relative deviation and average computation time. Results from computational experience are discussed

A teoria de programação da produção preocupa-se em fornecer diretrizes e métodos eficientes para a utilização dos recursos nas atividades produtivas. Este trabalho investiga o problema de programação da produção em ambientes flow shop com máquinas múltiplas e tempos de preparação das máquinas assimétricos e dependentes da seqüência de execução das tarefas. A atividade de programação da produção constitui uma das várias funções executadas pelo planejamento e controle da produção, que tem como objetivo comandar e gerenciar o processo produtivo, e caracteriza uma das atividades mais complexas no gerenciamento dos sistemas produtivos. A programação da produção preocupa-se com a alocação de recursos sobre o tempo para executar um conjunto de tarefas. No ambiente estudado neste trabalho as operações de cada tarefa são executadas em múltiplos estágios de produção, podendo variar a quantidade de máquinas em cada um deles. Cada operação é processada por apenas uma máquina em cada estágio. Os tempos de preparação das máquinas possuem uma variabilidade relevante em função da ordem de execução das tarefas nas mesmas. A função-objetivo considerada é a minimização do tempo médio de fluxo. Foram desenvolvidos quatro métodos heurísticos construtivos com base em algoritmos reportados na literatura para solução do problema flow shop permutacional e máquinas paralelas cujo tempo de setup é dependente da seqüência de execução das tarefas. Como não foram encontrados na literatura métodos de solução para o problema investigado neste trabalho, os algoritmos propostos foram comparados entre si. Foi efetuado um estudo da influência da relação entre as ordens de grandeza dos tempos de processamento das tarefas e do setup das máquinas em cada método de solução. Os resultados obtidos na experimentação computacional foram analisados e discutidos com base na porcentagem de sucesso, desvio relativo, desvio-padrão do desvio relativo e tempo médio de computação. / Scheduling theory attempts to provide guidelines and efficient methods to the use of the resources in the productive activities. This study investigates the hybrid flow shop problem with asymmetric sequence dependent setup times. The activity of production scheduling constitute is one of the several functions carried by production planning and control, which has as the objective command and management the production system, and characterize is one of the tasks most complex in production management. This activity of the scheduling aims within the allocation of the resources for the execution of jobs in a time base. In the environment studied in this work, the operations of each job are processed in multiple production stages. The number of machines in each stage can be different. Each operation is processed by only one machine in each stage. The setup times have a significant variability in function of the sequence of job processing on the machines. The objective is minimizing the mean flow time. Four constructive heuristic methods were proposed on the basis of algorithms reported in the literature for solving permutation flow shop and parallel machine problems with sequence dependent setup times. The proposed heuristic methods will have compared between themselves, since no constructive heuristics have been found in the literature for the scheduling problem considered in this work. It was carried out the study of the influence of the relations among the range of the times processing and setup times in each method. The statistics used in order to evaluate the heuristic performances were the percentage of success (in finding the best solution), relative deviation, standard deviation of relative deviation and average computation time. Results from computational experience are discussed.

Este trabalho trata o problema multi-estágios de programação da produção em ambientes Flow Shop com máquinas paralelas, apresentando um estágio de produção dominante (máquina única), no qual os tempos de preparação (setup) da máquina são assimétricos e dependentes da seqüência de execução das tarefas. Tal ambiente é constituído de k estágios de produção, com k = {4, 7}, divididos em três etapas assim definidas: na etapa um, o número de estágios de produção pode variar de um até cinco e cada estágio será constituído de m1 máquinas paralelas idênticas , com m1 &#8712 {2, 3, 4}, o que determina m1 flow shops paralelos. A etapa dois constitui o estágio dominante d, cuja localização oscila dependendo do número de estágios das etapas um e três. Por ultimo, a etapa três, semelhante à etapa um, possui m2 máquinas paralelas idênticas, onde m2 &#8712 {2, 3, 4} e m1 e m2 são gerados aleatoriamente. Todas as tarefas são processadas nas três etapas e o critério de desempenho é a otimização da duração total da programação (makespan) e também a análise do deslocamento do estágio dominante. A programação das tarefas é feita separadamente em cada uma das etapas. Na primeira etapa foi utilizado o método heurístico N&M para cada um dos m1 flow shops paralelos. Para segunda etapa foram desenvolvidos quatro regras e dois métodos heurísticos construtivos com base nos problemas do caixeiro viajante (TSP). Na última etapa, a alocação das tarefas é feita por ordem de chegada na máquina disponível ou com menor carga. Não foram encontrados na literatura trabalhos que retratassem ambientes dessa natureza, logo os métodos desenvolvidos foram comparados entre si. A experimentação computacional analisou os resultados obtidos por meio da porcentagem de sucesso de cada regra, desvio relativo entre os resultados de cada regra, deslocamento da posição do estágio dominante, influência das ordens de grandeza dos tempos de processamento e setup e tempo médio de computação. / This dissertation deals with problem multi-periods of production scheduling of the in Flow Shop environment with parallel machines, presenting a period of dominant production (single machine), in which the setup times for the processing of the jobs is asymmetric and sequence dependent on the execution of the jobs. Such environment is constituted by k periods of production, with k = {4, 7} divided in to three stages defined as: First stage: In stage one the number of production periods can vary from one to five, and each period will be constituted of m1 &#8712 {2, 3, 4} identical parallel machines, determining m1 parallel flow shops. Stage two - It constitutes the dominant period d, whose localization oscillates between the periods of stages one and three. Finally stage three it is similar to stage one, and has m2 &#8712 {2, 3, 4} identical parallel machines, where m1 and m2 Randomly generated. All the jobs are processed in the three stages and the objective is to optimize the total time to complete the scheduling (makespan) and also to analyze the displacement of the dominant period position. The scheduling of the jobs was performed separately in each of the stages. In the first stage the heuristic method N&M was used for each m1 parallel flow shops. In the second stage four constructive rules and two heuristic methods were developed based on traveling salesman problems (TSP). In the last stage the allocation of the jobs was performed according to the arrival time of the available machine or with lesser load. This type of work has not been found in literature; therefore the developed methods were compared among themselves. The statistics used in order to evaluate the heuristic performances were the percentage of success (in finding the best solution), relative deviation and average computational time. The displacement of the dominant period position as well as the influence of the relation of setup-times and processing-times, were also studied. The results of computational experience are discussed.

Este trabalho trata o problema multi-estágios de programação da produção em ambientes Flow Shop com máquinas paralelas, apresentando um estágio de produção dominante (máquina única), no qual os tempos de preparação (setup) da máquina são assimétricos e dependentes da seqüência de execução das tarefas. Tal ambiente é constituído de k estágios de produção, com k = {4, 7}, divididos em três etapas assim definidas: na etapa um, o número de estágios de produção pode variar de um até cinco e cada estágio será constituído de m1 máquinas paralelas idênticas , com m1 &#8712 {2, 3, 4}, o que determina m1 flow shops paralelos. A etapa dois constitui o estágio dominante d, cuja localização oscila dependendo do número de estágios das etapas um e três. Por ultimo, a etapa três, semelhante à etapa um, possui m2 máquinas paralelas idênticas, onde m2 &#8712 {2, 3, 4} e m1 e m2 são gerados aleatoriamente. Todas as tarefas são processadas nas três etapas e o critério de desempenho é a otimização da duração total da programação (makespan) e também a análise do deslocamento do estágio dominante. A programação das tarefas é feita separadamente em cada uma das etapas. Na primeira etapa foi utilizado o método heurístico N&M para cada um dos m1 flow shops paralelos. Para segunda etapa foram desenvolvidos quatro regras e dois métodos heurísticos construtivos com base nos problemas do caixeiro viajante (TSP). Na última etapa, a alocação das tarefas é feita por ordem de chegada na máquina disponível ou com menor carga. Não foram encontrados na literatura trabalhos que retratassem ambientes dessa natureza, logo os métodos desenvolvidos foram comparados entre si. A experimentação computacional analisou os resultados obtidos por meio da porcentagem de sucesso de cada regra, desvio relativo entre os resultados de cada regra, deslocamento da posição do estágio dominante, influência das ordens de grandeza dos tempos de processamento e setup e tempo médio de computação. / This dissertation deals with problem multi-periods of production scheduling of the in Flow Shop environment with parallel machines, presenting a period of dominant production (single machine), in which the setup times for the processing of the jobs is asymmetric and sequence dependent on the execution of the jobs. Such environment is constituted by k periods of production, with k = {4, 7} divided in to three stages defined as: First stage: In stage one the number of production periods can vary from one to five, and each period will be constituted of m1 &#8712 {2, 3, 4} identical parallel machines, determining m1 parallel flow shops. Stage two - It constitutes the dominant period d, whose localization oscillates between the periods of stages one and three. Finally stage three it is similar to stage one, and has m2 &#8712 {2, 3, 4} identical parallel machines, where m1 and m2 Randomly generated. All the jobs are processed in the three stages and the objective is to optimize the total time to complete the scheduling (makespan) and also to analyze the displacement of the dominant period position. The scheduling of the jobs was performed separately in each of the stages. In the first stage the heuristic method N&M was used for each m1 parallel flow shops. In the second stage four constructive rules and two heuristic methods were developed based on traveling salesman problems (TSP). In the last stage the allocation of the jobs was performed according to the arrival time of the available machine or with lesser load. This type of work has not been found in literature; therefore the developed methods were compared among themselves. The statistics used in order to evaluate the heuristic performances were the percentage of success (in finding the best solution), relative deviation and average computational time. The displacement of the dominant period position as well as the influence of the relation of setup-times and processing-times, were also studied. The results of computational experience are discussed.