Submitted by Izabel Franco (izabel-franco@ufscar.br) on 2016-10-05T12:59:30Z No. of bitstreams: 1 TeseVFC.pdf: 9165002 bytes, checksum: bb98f82058344c51fda9b34979b8a524 (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-10-20T18:15:16Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TeseVFC.pdf: 9165002 bytes, checksum: bb98f82058344c51fda9b34979b8a524 (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-10-20T18:15:22Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TeseVFC.pdf: 9165002 bytes, checksum: bb98f82058344c51fda9b34979b8a524 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-20T18:15:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TeseVFC.pdf: 9165002 bytes, checksum: bb98f82058344c51fda9b34979b8a524 (MD5) Previous issue date: 2016-05-02 / In recent years, manufacturers are increasingly applying automation techniques with the aim of increase their efficiency to remain competitive. The material handling is an essential activity in any process of production and its effectiveness has severe impacts on production costs. Systems of automated guided vehicles (AGVs) have become an important strategic tool for factories and automated warehouses. In a very competitive business scenario, they can increase productivity and reduce costs. The management of these AGVs is the key to a transport system that ensures the improvements envisioned by the industry. One of the main problems encountered in the management of AGVs is the dispatch decision. This paper proposes a vehicles dispatch model based on a fuzzy cascade system for consideration of multiple attributes of the factory and a structure based on state space that enables the extraction of information of future states of the industrial production system. The objective is to reduce makespan and tardiness values of the production system. Two factory scenarios are simulated and tests are performed of the model and five other methods of dispatch. A statistical validation is realized of the results in which corroborates with 97% confidence the hypotheses of the work. / Nos últimos anos, as indústrias vêm cada vez mais aplicando técnicas de automação com o objetivo de aumentar sua eficiência para manterem-se competitivas. O manuseio de materiais é uma atividade essencial em qualquer processo de produção e sua eficácia tem impactos severos sobre os custos de produção. Sistemas de veículos autoguiados (AGVs) tornaram-se uma ferramenta estratégica importante para fábricas e armazéns automatizados. Em um cenário de negócio muito competitivo, eles podem aumentar a produtividade e reduzir os custos. O gerenciamento desses AGVs é a chave para um sistema de transporte que garanta as melhorias vislumbradas pelas indústrias. Um dos principais problemas encontrados no gerenciamento dos AGVs é a decisão de despacho. Esse trabalho propõe um modelo de despacho de veículos baseado em um sistema fuzzy cascata para ponderação de múltiplos atributos da fábrica e em uma estrutura baseada em espaço de estados que permita a extração de informações de estados futuros do sistema de produção fabril. O objetivo é reduzir valores de makespan e tardiness do sistema de produção. Dois cenários de fábrica são simulados e são realizados testes do modelo proposto e cinco outros métodos de despachos. É realizada uma validação estatística dos resultados em que se corrobora com 97% de confiança as hipóteses do trabalho

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:05:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 3340.pdf: 982188 bytes, checksum: 49ba39146aa7542a1670dd3d90507739 (MD5) Previous issue date: 2010-06-28 / Financiadora de Estudos e Projetos / In the context of automated manufacturing systems, combinatorial optimization problems, such as determining the production schedule, have been focused in many studies due to the high degree of complexity to their resolution. Several studies point to use of metaheuristics for the problem dealt, where different approaches perspectives have been proposed in order to find good solutions in a short time. In this paper, we propose an approach based on Ant Colony Optimization metaheuristic (ACO) for the reactive production scheduling problem in an FMS aiming the combination of problem characteristics with metaheuristic characteristics. For this, the problem is addressed from two perspectives, based on modeling and the search method. The problem representation is characterized by a description of the problem at the operations level, since the production schedule is included in this context. On the model is applied a constructive search method based on ACO that using the collaboration principle, establishing a relationship between operations so that it lead the search for promising regions of the solution space. The goal of this work is to obtain a reactive programming in acceptable response time in order to minimize the makespan values. Experimental results showed an improvement of the results obtained so far by other approaches. / No contexto de Sistemas Automatizados de Manufatura, problemas de otimização combinatória, como determinar a programação da produção, têm sido foco de estudo em muitas pesquisas devido ao alto grau de complexidade para sua resolução. Diversos trabalhos apontam para o uso de metaheurísticas para o tratamento do problema, onde diferentes perspectivas de abordagens têm sido propostas visando encontrar soluções de qualidade em um curto espaço de tempo. Neste trabalho, é proposta uma abordagem baseada na metaheurística Otimização por Colônia de Formigas (Ant Colony Optimization ACO) para o problema de programação reativa da produção em um FMS, com o objetivo de conciliar as características do problema com as características da metaheurística. Para isso, o problema é tratado em duas perspectivas, com base na modelagem e no método de busca. A modelagem do problema é caracterizada por uma descrição do problema em nível de operações, uma vez que a programação da produção está incluída neste contexto. Sobre o modelo é aplicado um método de busca construtiva baseado em ACO que usando o princípio de colaboração, estabelece uma relação entre as operações de forma que esta direcione a busca para regiões promissoras do espaço de soluções. O Objetivo deste trabalho é obter uma programação reativa em tempo de resposta aceitável, visando minimizar o valor de makespan. Resultados experimentais mostraram uma melhoria dos resultados até então obtidos por outras abordagens.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:06:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissARS.pdf: 1479466 bytes, checksum: b0e4db694de6cc642354b502d3f9187f (MD5) Previous issue date: 2005-05-31 / Universidade Federal de Sao Carlos / Production planning in automated manufacturing environments is a complex task which comprehends, among other activities, the production sequencing. One of the techniques used to determine the best production sequencing is the simulation. All possible sequences can be simulated and, right after that, the sequences with the best performance are verified, according to some criteria. However, due to the combinatory nature of the sequencing, the simulation of all possible combinations takes long time, becoming quite impracticable in many cases. Besides, events that were not programmed occur frequently in automated manufacturing environments and the decision maker must be fast choosing alternatives. Aiming to contour this problem, this work proposes a fuzzy analyser of sceneries for the production sequencing (ANCSP). The goal is to reduce the quantity of sequences to be simulated by the decision maker when non programmed events occur in the productive system, according to a defined performance criteria. The maximum quantity of generated sequences is calculated based on the time avaliable to realize the simulation. The proposed model intends to support the usage of the simulation technique by the decision makers. The ANCSP was implemented and various tests were performed. A specific model of flexible manufacturing system was considered to perform the tests. The performance of the ANCSP was analyzed comparing its results with those presented by a simulation software, for the same test sets and in accordance to the performance measures established. / O planejamento da produção em ambientes automatizados de manufatura é uma tarefa complexa que compreende, dentre outras atividades, o sequenciamento da produção. Uma das técnicas usadas para determinar qual a melhor sequência de produção é a simulação. Todas as sequências possíveis são simuladas e, logo após, verifica-se qual a sequência que obteve o melhor desempenho, de acordo com algum critério. Entretanto, devido à natureza combinatória do sequenciamento, a simulação de todas as sequências possíveis consome muito tempo, tornando-se inviável em muitos casos. Além disso, eventos não programados ocorrem com frequência nos ambientes automatizados de manufatura e o tomador de decisão precisa ter escolhas rápidas. Visando contornar esses problemas, esse trabalho propõe um analisador nebuloso de cen´arios para o sequenciamento da produção (ANCSP). O objetivo é reduzir a quantidade de sequências a serem simuladas pelo tomador de decis ao no momento da ocorrência de eventos não programados no sistema produtivo, de acordo com alguma medida de desempenho. A quantidade máxima de sequências geradas é calculada com base no tempo que o tomador de decisão possui para realizar a simulação. Dessa maneira, o modelo proposto pretende apoiar o uso da técnica de simulação pelos tomadores de decisão. O ANCSP foi implementado e diversos testes foram realizados. Para a realização dos testes, considerou-se um modelo específico de sistema flexível de manufatura. O desempenho do ANCSP foi analisado mediante comparação dos seus resultados com aqueles apresentados por um software de simulação, para o mesmo conjunto de testes e de acordo com as medidas de desempenho estabelecidas.