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 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.

O sequenciamento e a programação da produção trazem grandes benefícios financeiros às empresas se realizados de forma adequada. Atualmente, soluções generalizadas apresentam resultados aceitáveis, porém têm como consequência benefícios inferiores quando comparados a estudos específicos. O ramo da otimização de resultados possui dois tipos de soluções: as exatas para problemas de menores dimensões e não exatas, ou heurísticas, para problemas de médias e grandes dimensões. Este trabalho apresenta algoritmos exatos do tipo Branch & Bound e Modelos de Programação Linear Inteira Mista para solucionar quatro variações de problemas de scheduling: Fm|block|∑Cjm, Fm|block|∑Tj, Fm|block, Sijk|∑Cjm e Fm|block, Sijk|∑Tj. As abordagens utilizadas são inéditas na literatura e apresentaram resultados animadores para a maioria dos cenários. O limitante para o tempo total de fluxo obteve resposta ótima em 100% dos casos para problemas de até 20 tarefas e 4 máquinas em menos de uma hora. Para o tempo total de atraso, o limitante se mostrou mais eficiente quando os valores das due dates apresentam alta taxa de dispersão. Para os casos com setup, foram elaboradas três variações de limitantes para cada problema. O limitante com setup que apresentou o melhor desempenho foi o que obteve a melhor relação entre o seu valor numérico e seu custo computacional. Os modelos MILP solucionaram 100% dos problemas sem setup para até 20 tarefas e 4 máquinas e para os casos com setup, foram solucionados problemas de até 14 tarefas e 4 máquinas no tempo limite de uma hora. Os testes computacionais mostram a eficiência na redução do número de nós e, consequentemente, no tempo de execução. Portanto, o estudo realizado indica que, para problemas de pequeno porte e médio, os métodos em questão possuem grande potencial para aplicações práticas. / Job Sequence and Programming give benefits both financial and organizational to any company when performed properly. Nowadays, there is still a gap between theory and practice due to solutions that are short in specification. The analyzed problems differ in type and dimension thus modifying its complexity. The results optimization field is divided into two types of solution: the exact solution for minor problems and the non-exact solution for greater dimension problems. The present paper presents exact algorithms to solve the problems Fm|block|∑Cjm, Fm|block|∑Tj, Fm|block, Sijk|∑Cjm by the Branch & Bounds and Mixed Integer Linear Program models. The approaches are new and presented good results for most cases. Bounds for the no-setup total flow time scenario solved 100% of the 20 jobs and 4 machines cases. High dispersion range due dates contributed for the effectiveness of the no-setup total tardiness bound\'s effectiveness. Three different approaches were developed for the setup cases. The best approach aimed to optimize the value/effort factor for the B&B. The Mixed Integer Linear Program models solved 100% of the no-setup cases for 20 jobs and 4 machines. The MILPs setup cases solved optimally 14 jobs and 4 machines cases. Computational tests were executed and analyzed and they highlighted the node count reduction and, consequently, the execution time. The present study points out that the exact methods can be applied to small and medium scheduling problems in practice.

O sequenciamento e a programação da produção trazem grandes benefícios financeiros às empresas se realizados de forma adequada. Atualmente, soluções generalizadas apresentam resultados aceitáveis, porém têm como consequência benefícios inferiores quando comparados a estudos específicos. O ramo da otimização de resultados possui dois tipos de soluções: as exatas para problemas de menores dimensões e não exatas, ou heurísticas, para problemas de médias e grandes dimensões. Este trabalho apresenta algoritmos exatos do tipo Branch & Bound e Modelos de Programação Linear Inteira Mista para solucionar quatro variações de problemas de scheduling: Fm|block|∑Cjm, Fm|block|∑Tj, Fm|block, Sijk|∑Cjm e Fm|block, Sijk|∑Tj. As abordagens utilizadas são inéditas na literatura e apresentaram resultados animadores para a maioria dos cenários. O limitante para o tempo total de fluxo obteve resposta ótima em 100% dos casos para problemas de até 20 tarefas e 4 máquinas em menos de uma hora. Para o tempo total de atraso, o limitante se mostrou mais eficiente quando os valores das due dates apresentam alta taxa de dispersão. Para os casos com setup, foram elaboradas três variações de limitantes para cada problema. O limitante com setup que apresentou o melhor desempenho foi o que obteve a melhor relação entre o seu valor numérico e seu custo computacional. Os modelos MILP solucionaram 100% dos problemas sem setup para até 20 tarefas e 4 máquinas e para os casos com setup, foram solucionados problemas de até 14 tarefas e 4 máquinas no tempo limite de uma hora. Os testes computacionais mostram a eficiência na redução do número de nós e, consequentemente, no tempo de execução. Portanto, o estudo realizado indica que, para problemas de pequeno porte e médio, os métodos em questão possuem grande potencial para aplicações práticas. / Job Sequence and Programming give benefits both financial and organizational to any company when performed properly. Nowadays, there is still a gap between theory and practice due to solutions that are short in specification. The analyzed problems differ in type and dimension thus modifying its complexity. The results optimization field is divided into two types of solution: the exact solution for minor problems and the non-exact solution for greater dimension problems. The present paper presents exact algorithms to solve the problems Fm|block|∑Cjm, Fm|block|∑Tj, Fm|block, Sijk|∑Cjm by the Branch & Bounds and Mixed Integer Linear Program models. The approaches are new and presented good results for most cases. Bounds for the no-setup total flow time scenario solved 100% of the 20 jobs and 4 machines cases. High dispersion range due dates contributed for the effectiveness of the no-setup total tardiness bound\'s effectiveness. Three different approaches were developed for the setup cases. The best approach aimed to optimize the value/effort factor for the B&B. The Mixed Integer Linear Program models solved 100% of the no-setup cases for 20 jobs and 4 machines. The MILPs setup cases solved optimally 14 jobs and 4 machines cases. Computational tests were executed and analyzed and they highlighted the node count reduction and, consequently, the execution time. The present study points out that the exact methods can be applied to small and medium scheduling problems in practice.