Optimização Multi-critério para o Escalonamento de Operações Fabris

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Isabel Madeira Alves
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Unidade de Engenharia de Sistemas de Produção Campus da FEUP Rua Dr. Roberto Frias, 378 4200-465 Porto Tel. +351 22 2094300 Fax +351 22 2094350 E-mail uesp@inescporto.

1 Unidade de Engenharia de Sistemas de Produção Campus da FEUP Rua Dr. Roberto Frias, Porto Tel Fax Web Optimização Multi-critério para o Escalonamento de Operações Fabris Luís Guardão, Investigador Sénior Encontro Ciência em Portugal - Ciência 2007 Lisboa, de Abril de

2 Enquadramento No início dos anos 2000 havia a percepção errada de que a área do escalonamento industrial estava já muito saturada/explorada. Em 2003 contacto de várias empresas de sectores industriais e de software houses com problemas por solucionar que, pela sua especificidade/complexidade, não eram suficientemente resolvidos pelas soluções comerciais disponíveis à data. Arranque de vários projectos de I&D e o estabelecimento de uma parceria com uma software house espanhola ( I68 ) para o desenvolvimento de um motor de escalonamento inovador para a sua solução de ERP, no âmbito de um projecto Eureka. 2

3 Objectivos do projecto Izaro-Grey Desenvolvimento de um motor de escalonamento com as seguintes características: Permitir obter rapidamente soluções de escalonamento admissíveis e boas, obedecendo a critérios pré-definidos. Disponibilizar mecanismos que permitam avaliar de forma quantitativa da qualidade das soluções. Permitir optimização multi-critério 3

Obter soluções boas e porque não óptimas? A solução óptima é obtida quando todas as soluções possíveis foram exploradas e se seleccionou a melhor de entre elas.

4 Obter soluções boas e porque não óptimas? A solução óptima é obtida quando todas as soluções possíveis foram exploradas e se seleccionou a melhor de entre elas. Ex: 100 Ordens de fabrico Procurar todas as soluções possíveis 100! 9,33e +157 Se demorar 1 ns a tratar computacionalmente cada solução, tratá-las todas demoraria 7,1e +142 anos 4

5 Optimização Multi-critério Soluções de escalonamento que procurem optimizar simultaneamente mais do que um objectivo. Uma solução que se comporte bem para um critério pode não responder bem para um outro. (Ex. Minimizar tempos de preparação vs minimizar entregas fora do prazo) Temos de procurar soluções de compromisso! 5

A Estratégia Problemas tão combinatórios, complexos e pouco estruturados como os mencionados, só podem ser resolvidos através de: algoritmos flexíveis, eficientes como as Meta-heurísticas (técnicas

6 A Estratégia Problemas tão combinatórios, complexos e pouco estruturados como os mencionados, só podem ser resolvidos através de: algoritmos flexíveis, eficientes como as Meta-heurísticas (técnicas relativamente gerais para problemas de Optimização Combinatória), nas suas variantes multi-objectivo - área de investigação reconhecida, na UESP e de Sistemas de Apoio à Decisão, sofisticados, que reforçam o papel do agente de decisão (planeador) e a sua interacção. 6

7 As Meta-Heurísticas As Meta-Heurísticas caracterizam-se basicamente por constituírem algoritmos que iteram e aleatorizam os procedimentos de Pesquisa Local pura (baseados em conceitos de vizinhança e de exploração do espaço das soluções), com o objectivo de ultrapassar as limitações deste tipo de pesquisa (à custa de um maior esforço computacional). Solução inicial Mínimo local Mínimo global Espaço de Soluções A eficiência destes algoritmos depende de inúmeros factores, como as características do problema a optimizar, a estrutura da vizinhança, os procedimentos ou regras heurísticas utilizadas na geração das soluções. 7

8 Motor de Escalonamento - Arquitectura funcional EDD: ordenar por datas de entrega. CR: racio crítico. SPT: shortest processing time. PCO: preferred customer order. Smith: ordena por Pj / Wj, i. é, minimiza os atrasos pesados pelas importâncias. Regras para minimizar os tempos de preparação. Regras para maximizar a ocupação dos recursos. Configuração Critérios de optimização Regras de Ordenação Configuração Regras de Escalonamento Sobre Ofs: Datas de entrega: 5 - Minimizar o maior atraso; 3 - Minimizar atraso médio 6 - Minimizar o desvio em relação às datas de entrega Importância ou criticidade da ordem ou do cliente 7 - Maximizar satisfação da prioridade das OFs Outros 2 - Minimizar tempos de espera Sobre os recursos: 1 - Minimizar tempos de preparação 4 - Maximizar o nível de carga 8 - Maximizar subcontratação Para a frente. Para trás. Misto: dependente do tipo de ordens. Ordens de Fabrico caraterísticas Matriz de transição Ordenação Ordens de fabrico ordenadas Escalonamento Sessão IZARO GREY Recursos Calendários Paragens Alterações de capacidade Meta-Heurísticas - Feedback Ordens de fabrico escalonadas Indicadores + regras utilizadas Execução Programação Indicadores: Tempo de Produção (%), 102 Tempo de preparação (%), Tempo de Inactividade (%), Tempo de Paragens (%), OFs adiantadas (%), OFs atrasadas (%), Atraso médio ( dias), Atraso máximo (dias), antecipação média nas datas de entrega (dias), antecipação máxima nas datas de entrega (dias), Lead Time Médio (horas), 302- Tempo de espera médio (Horas), Tempo de subcontratações (%), Grau de satisfação das prioridades (de 0 a 1) 8

9 Os Resultados Resultados do projecto transferidos no fim de 2006 para a I68 sob a forma de um produto. Embora numa fase inicial da sua comercialização, sucesso comercial apreciável ( mais de 10 instalações em empresas de renome em Espanha e Portugal Ex. Tetrapak ). Reconhecimento da qualidade e da inovação Izaro-Grey Prémio Leonardo da Vinci - categoria de Inovação Nacional. A área das Meta-heurísticas multi-objectivo tem tido resultados científicos nomeadamente como base para trabalhos de mestrado e doutoramento e publicações em revistas científicas indexadas. Competência cientifica aplicada noutras áreas. Constatação inequívoca das vantagens de uma relação forte entre indústria e universidade. 9

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