Este trabalho aborda o problema de programação de tarefas, a partir de um caso específico, conhecido como Flow Shop com buffer zero. O problema consiste em programar n tarefas em m máquinas no ambiente Flow Shop permutacional. Com o aumento do nível de exigência dos clientes, pesquisas que buscam o atendimento das datas de entrega têm se tornado de extrema importância em ambientes de manufatura. Este trabalho analisa o problema de minimização do atraso total no ambiente Flow Shop onde não existe a possibilidade de armazenagem das tarefas entre estágios de produção sucessivos (buffer zero), tendo como consequência o bloqueio de máquinas. A Heurística Evolutiva Clustering Search foi proposta e analisada para a obtenção de soluções de altíssima qualidade para o problema. Finalmente, uma extensa experimentação computacional foi realizada. Quando comparado com o melhor método reportado na literatura, o método proposto apresentou qualidade superior. / This work deals with the Flow Shop scheduling problem. The objective is scheduling n jobs on m machines in the Permutation Flow Shop environment. With the increasing customer demand level, researches that aims the attendance of due dates have become extremely important in manufacturing process. This work studies the total tardiness minimization problem in the flow shop environment where there is no buffer storage between machines, resulting in the machine block. The Heuristic Evolutionary Clustering Search was proposed and analyzed to obtain high quality solutions to the problem. Finally, an extensive computational experiment was performed. When compared to the best method reported in the literature, the proposed method showed high quality.

Neste trabalho é abordado o problema da programação da produção em ambiente flow shop permutacional, tendo como objetivo analisar dois critérios de otimização: o primeiro critério é a minimização do tempo total de programação da produção (makespan), e o segundo é a minimização do tempo total de fluxo (total flowtime). Estes objetivos são relevantes para a dinâmica do ambiente de produção, porque enquanto que a minimização do makespan tende a melhorar a utilização dos recursos produtivos, a minimização do total flowtime conduz a um menor estoque em processo. Por este motivo, estes problemas tem atraído a atenção de vários pesquisadores ao longo dos anos. Neste sentido, será realizado uma revisão do estado da arte e novas heurísticas construtivas serão propostas para gerarem soluções de qualidade para ambos os problemas estudados. Com este objetivo, uma extensa experimentação computacional foi realizada para fins de comparação e avaliação dos métodos propostos com os melhores métodos heurísticos reportados da literatura. / This work addresses the scheduling problem in permutation flow shop environment, having as objective to analyze two optimization criteria: the first criterion is to minimize the makespan, and the second is to minimize the total flow time. These objectives are relevant to the dynamics of the production environment, because while minimizing the makespan tends to improve the resources utilization, minimizing the total flowtime leads to a lower in-process inventory. For this reason, these problems have attracted the attention of many researchers over the years. In this regard, will be performed a review of the state of the art and new constructive heuristics will be proposed to generate quality solutions for both problems in consideration. For this purpose, an extensive computational experiment was performed for comparison and evaluation of the proposed heuristics with the best heuristic methods reported in the literature.

L’accroissement des profits, à travers l’amélioration de la productivité et la réduction des pertes de matières, représente un objectif primordial pour les entreprises industrielles. Dans cette thèse, nous nous intéressons à la résolution d’un problème industriel complexe réel avec des contraintes de temps. Nous nous sommes intéressés, tout d’abord, à un objectif principal, soit la minimisation des dates de fin de production, suivi d’un objectif secondaire qui est la minimisation des quantités de déchets non recyclables. Dans un premier temps, nous avons modéliséle problème par des modèles mathématiques, que nous avons résolu à l’aide d’un solveur. Dans un second temps, nous avons proposé une méthode approchée en forme d’algorithmes évolutionnistes. Cette méthode est appliquée aux deux objectifs mentionnés ci-dessus séparément. Une troisième méthode est ensuite appliquée à l’objectif principal, à savoir une méthode arborescente approchée. Nous avons testé les algorithmes proposés sur des instances inspirées d’un cas réel ; issues d’une entreprise du secteur agroalimentaire et sur des instances inspirées de la littérature. / Increasing profits, through the improvement of productivity and minimizing waste, is a primary objective for industrial companies. In this thesis, we are interested insolving a real complex industrial problem with time constraints. Firstly, we were interested in minimizing completion time (Cmax). Secondly, we focused on minimizing of non-recyclable waste. As a first step, we formulated the problem by mathematical models, which we solved using a solver. In a second step, we proposed an approximate method in the form of evolutionary algorithms. Both methods were applied to the two objectives mentioned above separately. Then, a third method which is a tree-search algorithm was applied only to the main objective. We tested the proposed algorithms on instances inspired from a real case; from an agri-food business, and also on instances inspired from the literature.

Este trabalho apresenta o problema de programação de operações em máquinas no ambiente no-wait flow shop com critério de minimização do tempo total de fluxo (total flowtime). Aplicações para o problema no-wait flow shop podem ser encontradas em muitas indústrias. Por exemplo, em indústrias de metais, o metal aquecido deve seguir por uma série de operações antes de ser resfriado, com a finalidade de prevenir defeitos na sua composição. Um segundo exemplo é a indústria de plásticos que requer uma série de processos, um imediatamente após o outro, a fim de prevenir a degradação. Situações similares também são encontradas em outros processos industriais, como químicos e farmacêuticos. Neste trabalho, são propostos e avaliados novos métodos heurísticos para o problema, tão bons quanto os já existentes na literatura. Os métodos são avaliados através de um grande número de problemas de vários tamanhos. Os resultados da experimentação computacional também são analisados. / This work deals with the no-wait flow shop scheduling problem with the objective of minimizing total flowtime. Applications of no-wait flow shop can be found in many industries. For example, in steel factories, the heated metal continuously goes through a sequence of operations before it is allowed to cool in order to prevent defects in the composition of the steel. A second example is a plastic product that requires a series of processes to immediately follow on another in order to prevent degradation. Similar situations arise in other process industries such as the chemical and pharmaceutical. In this work, we propose evaluate new heuristics methods for the problem, as well as the existing in the literature. The methods are evaluated over a large number of problems of various sizes. The results of the computational experience are also reported.

Este trabalho é direcionado ao problema de Programação de Operações No-Idle Flow Shop Permutacional. Uma propriedade do problema, oriunda de estudo sobre a sua característica, é apresentada e utilizada para o desenvolvimento de um novo método heurístico construtivo, com o objetivo de minimizar a Duração Total da Programação (makespan). O novo método é comparado com os melhores heurísticos construtivos reportados na literatura, conhecidos por IG, KK e FRB3. Os resultados da experimentação computacional mostraram o melhor desempenho do método proposto, denominado BHBN, para os problemas testes de Ruiz et al. (2008) e Taillard (1993), quanto à qualidade da solução, apresentando também eficiência computacional. / This work is addressed to the No-Idle Flow Shop Sequencing problem. As a result of an investigation on the problem characteristics it is presented a property of this scheduling problem, which is used for the development of a new constructive heuristic with the objective of minimizing the Total Time to complete the schedule (makespan). The new method is compared with the best constructive heuristics reported in the literature, named IG, KK and FRB3. Results from computational experience showed the best performance of the proposed method, denoted by BHBN, for the instances of Ruiz et al. (2008) and Taillard (1993), as to the quality of the solution, and also computational efficiency.

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

Submitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2015-10-26T09:48:39Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Caio Soares de Araújo - 2014.pdf: 1793471 bytes, checksum: 4a336fd03b4e7f3964731aed0679439b (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2015-10-26T09:53:07Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Caio Soares de Araújo - 2014.pdf: 1793471 bytes, checksum: 4a336fd03b4e7f3964731aed0679439b (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-10-26T09:53:07Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Caio Soares de Araújo - 2014.pdf: 1793471 bytes, checksum: 4a336fd03b4e7f3964731aed0679439b (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2014-10-30 / In this work are presented and evaluated sequencing rules and heuristic methods for production scheduling in permutation flow shop systems with setup times independent of the sequence of execution of tasks. The release dates of the tasks were also considered, seeking simulate a reality closer to a production environment in an organization where tasks usually arrive dynamically and not simultaneously. In the first part of this study, were defined and implemented computationally eight rules (R1, R2, R3, R4, R5, R6, R7 and R8), based on recognized rules SPT (Shortest Processing Time) and LPT (Longest Processing Time), adapted to this problem. The second stage of this study consisted of the creation of four heuristics (H1, H2, H3 and H4), based on the best rules, and comparative analysis of the performance of all the methods proposed solution, similar to the assessment rules priority, including the results of the optimal solution obtained by the method of complete enumeration. After computational implementation, the H1, H2 and H3 heuristics performed well, with satisfactory results near optimal solution. / Neste estudo são apresentadas e avaliadas regras de sequenciamento e métodos heurísticos para programação da produção em sistemas flow shop permutacional com tempos de setup independentes da sequência de execução das tarefas. Foram consideradas também as datas de liberação das tarefas, para simular uma realidade mais próxima de um ambiente de produção numa organização em que as tarefas geralmente chegam de forma dinâmica e não simultaneamente. Na primeira parte deste trabalho, foram definidas e implementadas computacionalmente oito regras (R1, R2, R3, R4, R5, R6, R7 e R8), fundamentadas nas reconhecidas regras SPT (Shortest Processing Time) e LPT (Longest Processing Time), adaptadas a este problema. A segunda etapa deste estudo constituiu-se da criação de quatro heurísticas (H1, H2, H3 e H4), baseadas nas melhores regras, e análise comparativa do desempenho de todos os métodos de solução propostos, nos moldes da avaliação feita para as Regras de Prioridade, incluindo os resultados da solução ótima obtida por meio do método de enumeração completa. Após a implementação computacional, as heurísticas H1, H2 e H3 apresentaram um desempenho eficiente, com resultados satisfatórios próximos a solução ótima.

Os processos industriais de produção exigem uma programação da produção efetiva. Essa atividade consiste da alocação dos recursos produtivos, a fim de executar tarefas determinadas por um período de tempo definido. Programar a produção é uma das atividades mais complexas do Planejamento da Produção, pois existem diferentes tipos de recursos a serem administrados simultaneamente. E também a quantidade de possíveis soluções aumenta exponencialmente com o aumento da quantidade de tarefas e máquinas presentes no sistema. A proposta deste trabalho é apresentar um método heurístico construtivo para a solução de problemas flow shop permutacional. A função-objetivo utilizada é a minimização do tempo total da programação (makespan). O algoritmo foi desenvolvido com base no melhor algoritmo construtivo presente na literatura, e os resultados obtidos são discutidos e analisados com base na porcentagem de sucesso, desvio relativo médio e tempo médio de computação. / Industrial productive processes demand an effective production scheduling. These activities consist in allocating the productive resources in order to execute determined jobs for a established period of time. Scheduling the production is one of the most complex activities involved in Planning the Production because there are different kinds of resources to be managed simultaneously. Furthermore, the amounts of feasible solutions increase exponentially as the number of jobs and machines in large systems. This dissertation presents a constructive heuristic method to solve the permutational flow shop problem. The evaluation criterion is the total production elapsed time (makespan). The developed algorithm was based on the best algorithm found in the literature, the results are analysed based on the success rate, mean relative deviation and computing time.

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.

A CONWIP (Constant Work-In-Progress) system is basically a hybrid system with a PUSH-PULL interface at the first machine in the line. This research addresses the most general case of a cyclic CONWIP system by incorporating two additional constraints over earlier studies namely; stochastic processing times and limited intermediate storage. One of the main issues in the design of a CONWIP system is the WIP level 'M', to be maintained. This research proposes an iterative procedure to determine this optimal level. The second main issue is the optimization of the line by determining an appropriate job sequence. This research assumes a 'permutational' scheduling policy and proposes an iterative approach to find the best sequence. The approach utilizes a controlled enumerative approach called the Fast Insertion Heuristic (FIH) coupled with a method to appraise the quality of every enumeration at each iteration. This is done by using a modified version of the Floyd's algorithm, to determine the cycle time (or Flow time) of a partial/full solution. The performance measures considered are the Flow time and the Interdeparture time (inverse of throughput). Finally, both the methods suggested for the two subproblems, are tested through computer implementations to reveal their proficiency. / Master of Science