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Previous issue date: 2015-10-30 / Os problemas de otimização de processos industriais atraíram muitas pesquisas no início dos anos 90 do século passado. O aumento do volume de produção, o aumento da competitividade do mercado e os avanços tecnológicos pressionaram as indústrias a buscar soluções de baixo custo e implementação rápida. Um dos processos que se tornou a razão principal para o aumento do volume de vendas foi o processo de montagem de placas de circuito impresso, cuja tecnologia de montagem em superfície composta por máquinas de serigrafia, montadoras de chips automatizadas e fornos de refusão representou um avanço, pois substituiu o processo anterior que empregava a tecnologia através de furos. Esta pesquisa formulou um novo ponto de vista para otimização de montadoras modulares de chip baseada no conhecido problema de arranjo de alimentadores e no problema de movimentação da cabeça de montagem aplicando de forma global um Algoritmo Genético de Multicritério Não Dominante (NSGA-II) cujo objetivo foi a redução do tempo total do ciclo de montagem. A modelagem das funções de aptidão foi apresentada e a ferramenta de otimização multicritério foi descrita utilizando as funções da máquina e suas respectivas restrições. O mesmo método poderia ser aplicado para descrever outros tipos de máquinas para auxiliar pesquisas futuras. / The optimization problems of industrial process attracted many researches since the early 90's of the last century. The production volume increase, market competition increase and technological advances pushed the industries to seek for low cost and quick implementation solutions. One of the processes that became the core reason for increasing the sales volumes was the surface mount technology composed by printing, automated chip mounting and reflow oven which replaced the through hole technology. This research formulated a new point of view for optimization of modular chip mounters based on the already known feeder assignment problem and assembly head motion problem applying the global optimization using the non sorting dominance genetic algorithm the NSGAII in regard of the total cycle time reduction. The modeling of the fitness functions was presented and the multi criteria optimization tool was described using the machine functions and constraints. The same method could be applied to describe other type of machines to support future research.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpa.br:2011/8009 |
| Date | 30 October 2015 |
| Creators | CASTRO, Anderson de Oliveira |
| Contributors | BEZERRA, Ubiratan Holanda, LEITE, Jandecy Cabral |
| Publisher | Universidade Federal do Pará, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, UFPA, Brasil, Instituto de Tecnologia |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPA, instname:Universidade Federal do Pará, instacron:UFPA |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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