This study is undertaken to improve the performance of a Chemotherapy Treatment Unit by increasing the throughput of the clinic and reducing the average patients’ waiting time. In order to achieve this objective, a simulation model of this system is built and several scenarios that target matching the arrival pattern of the patients and resources availability are designed and evaluated. After performing detailed analysis, one scenario proves to provide the best system’s performance. The best scenario determines a rational arrival pattern of the patient matching with the nurses’ availability and can serve 22.5% more patients daily. Although the simulation study shows the way to serve more patients daily, it does not explain how to sequence them properly to minimize the average patients’ waiting time. Therefore, an efficient scheduling algorithm was developed to build a scheduling template that minimizes the total flow time of the system.

This study is undertaken to improve the performance of a Chemotherapy Treatment Unit by increasing the throughput of the clinic and reducing the average patients’ waiting time. In order to achieve this objective, a simulation model of this system is built and several scenarios that target matching the arrival pattern of the patients and resources availability are designed and evaluated. After performing detailed analysis, one scenario proves to provide the best system’s performance. The best scenario determines a rational arrival pattern of the patient matching with the nurses’ availability and can serve 22.5% more patients daily. Although the simulation study shows the way to serve more patients daily, it does not explain how to sequence them properly to minimize the average patients’ waiting time. Therefore, an efficient scheduling algorithm was developed to build a scheduling template that minimizes the total flow time of the system.

[pt] A dissertação aborda um problema real de reprogramação de uma frota de embarcações do tipo PLSV (Pipe Laying Support Vessel), responsáveis pelas interligações de poços petrolíferos submarinos. O cronograma de curto prazo dessas embarcações está sujeito à inúmeras incertezas inerentes às operações realizadas, acarretando em ociosidade nas embarcações ou postergações na produção de petróleo, que podem resultar em prejuízo de milhões de reais. Uma metaheurística ILS (Iterated Local Search) é proposta para atender a frequente demanda por reprogramações dos PLSVs. O método é composto de uma fase inicial de viabilização, para tratar potenciais inconsistências nas programações. Na sequência, iterativamente, são realizadas perturbações na solução por meio de movimentos de swap e aplicada uma busca local baseada na vizinhança insert, a fim de fugir de ótimos locais e encontrar soluções que aprimorem o cronograma. Foram feitos experimentos com diferentes parâmetros e critérios do ILS, sendo definidas duas abordagens aplicadas a dez instâncias oriundas de uma programação real de PLSVs. A partir de uma função de avaliação, capaz de medir o impacto operacional na programação, o ILS proporcionou uma melhoria média nos cronogramas acima de 91 por cento, quando comparados aos cronogramas originais. As soluções foram obtidas em um tempo computacional médio de 30 minutos, aderente ao processo da companhia. Em função dos resultados alcançados, o método provou ser uma boa base para uma ferramenta de apoio à decisão para a reprogramação dos PLSVs. / [en] This dissertation addresses a real-life rescheduling problem of a Pipe Laying Support Vessels (PLSVs) fleet, in charge of subsea oil wells interconnections. The short-term schedule of these vessels is subject to uncertainties inherent to its operations, resulting in ships idleness or delays in oil production, which may lead to losses of millions of Brazilian Reais. A method based on the ILS (Iterated Local Search) metaheuristic is proposed to meet the frequent demand of PLSVs rescheduling. The first step of this method aims to find a feasible initial solution from an incoming schedule with potencial inconsistencies. The following steps consists in, iteratively, performing a perturbation on a solution through swap movements and applying a local search based on the insertion neighborhood, in order to escape from local optimal and find better solutions. Extensive preliminary experiments were conducted considering different ILS parameters setups. The two most performing setups were selected and applied to ten instances of a real PLSV schedule. Taking into account an objective function that measures the operational impact on schedules, the ILS provided an average improvement above 91 percent in schedules when compared to the original planning. These solutions were obtained in an average computational time of 30 minutes, which fits in the company process. The obtained results showed that the proposed method might be a basis for a decision support tool for the PLSVs rescheduling problem.

[pt] A programação de máquinas é um processo de tomada de decisão que desempenha um importante papel na maioria das indústrias de manufatura e serviços. Esta dissertação aborda o problema de programação de máquinas paralelas idênticas sem preempção, considerando características da programação de data de liberação e data limite para execução do início das tarefas, restrição de precedência entre pares de tarefas, elegibilidade e disponibilidade de máquinas. Para resolver este problema, uma formulação de programação linear inteira mista é proposta. O novo modelo, chamado de bucket-indexed (BI), particiona o horizonte de planejamento em períodos de tempos de mesmo tamanho (buckets). O tamanho dos buckets é um par âmetro que varia de acordo com a instância e influencia o porte do modelo, podendo assumir valores entre 1 e o menor tempo de processamento das tarefas. Quanto maior o tamanho do bucket, menor é o número de buckets criados e, consequentemente, menor o porte do modelo. A formulação proposta é testada em instâncias reais referentes ao problema de programação de sondas para construção de poços de petróleo de uma indústria brasileira de óleo e gás. A fim de avaliar os resultados obtidos pela formulação BI, a formulação clássica time-indexed (TI) foi também implementada para comparação dos tempos computacionais e qualidade da solução. Os resultados da formulação proposta apontam um melhor desempenho nas instâncias testadas, reduzindo o tempo computacional em todos os casos e resolvendo instâncias de grande porte não resolvidas pela formulação TI. / [en] Machine scheduling is a decision-making process that plays an important role in most manufacturing and service industries. This dissertation tackles a nonpreemptive identical parallel machine scheduling problem, considering release dates, deadlines, precedences, eligibility, and machine availability constraints. To solve this problem, a mixed-integer linear programming formulation is proposed. The new model, called bucketindexed, partitions the planning horizon in periods of equal length (buckets). The bucket size is a parameter which varies according to instances and influences the model size, assuming values between 1 and the shortest processing time of jobs. The larger the bucket size, the smaller is the number of buckets created and, consequently, the smaller the model size. The proposed formulation is tested in real instances of the rig scheduling problem for a Brazilian oil and gas industry. To evaluate the results obtained by the BI formulation, the classical time-indexed (TI) formulation was also implemented for comparison of computational times and solution quality. The results of the proposed formulation highlight a better performance in all the tested instances, reducing computational time in all cases and solving large instances unsolvable by the TI formulation.