workshop Competir e Inovar na Gestão em torno do Planeamento da Produção e da Gestão de Operações Jorge Pinho de Sousa (jsousa@inescporto.pt) Fevereiro 2008 agenda 1. planeamento e escalonamento de operações 2. sistemas de apoio à decisão 3. construção de soluções 4. planeamento de uma empresa virtual 5. conclusões 1
1. planeamento e escalonamento de operações (scheduling) planeamento e escalonamento de operações diferentes horizontes temporais e níveis de pressão planeamento (agregado) horizonte de planeamento meses (períodos semanas) capacidades agregadas cativação dos recursos negociação com os clientes (order promising) 2
planeamento e escalonamento de operações diferentes horizontes temporais e níveis de pressão scheduling (escalonamento / programação) a afectação no tempo de recursos escassos (máquinas) a actividades (tarefas) horizonte de planeamento meses (períodos semanas) máquinas postos / centros de trabalho, secções tarefas lotes, OF (ordens de fabrico) planeamento e escalonamento de operações scheduling EXEMPLO programar 5 tarefas numa máquina soluções: permutações das tarefas [problema, em geral, muito difícil] 3
planeamento e escalonamento de operações uma solução é uma sequência de tarefas (permutação) à qual está associado um VALOR / CUSTO (objectivo) por exemplo: a soma dos atrasos, multas a pagar,... permutações 10 tarefas n. soluções: 3 628 800 11 tarefas n. soluções: 39 916 800 12 tarefas n. soluções: 479 001 600... 4
planeamento e escalonamento de operações restrições e admissibilidade das soluções (planos) datas possíveis de início operações fixas precedências calendários de recursos e alterações de capacidade paragens sobreposições tempos de preparação (set-ups) planeamento e escalonamento de operações objectivos elementares e tradicionais minimizar atrasos (a soma, o atraso máximo) maximizar a ocupação das máquinas minimizar o número de tarefas atrasadas minimizar os set-ups maximizar soma de prioridades (clientes)... 5
planeamento e escalonamento de operações perspectiva multi-critério procurar optimizar simultaneamente mais do que um objectivo soluções de compromisso entre objectivos interacção com o planeador (preferências) 2. sistemas de apoio à decisão 6
optimização e modelos porque é que, em muitos casos, não tem sentido optimizar? resolvemos modelos e não problemas os modelos representam a realidade, de uma forma aproximada (por vezes, grosseira) e incompleta e não permitem, em muitos casos, a utilização de métodos eficientes para os resolver heurísticas algoritmos (conjuntos de regras) que, explorando a estrutura do problema, produzem (espera-se...) soluções satisfatórias (?) de uma forma eficiente 7
questão 1... na prática, frequentemente, ambientes de decisão complexos e dinâmicos a informação é parcelar e aproximada os processos de decisão são pouco estruturados Sistemas de Apoio à Decisão outros sistemas dados externos e internos dados modelos e algoritmos interface agente de decisão 8
questão 2... na prática, um problema é o problema e o tempo (e os meios) para o resolver! confrontar problemas como: definir um layout fabril estabelecer as rotas diárias dos camiões escalonar as operações fabris... nos problemas difíceis, que compromisso? eficiência eficácia 9
3. construção de soluções tarefas com operações múltiplas (JOB-SHOP) PROBLEMA 3 tarefas (cada uma com 3 operações, em máquinas diferentes) tarefa 1 tarefa 2 tarefa 3 1 M1 2 M2 1 M3 2 M2 1 M2 2 M1 3 M4 3 M3 3 M4 10
tarefas com operações múltiplas (JOB-SHOP) M1 1 2 M2 1 2 2 M3 1 3 M4 3 3 meta-heurísticas flexibilidade fácil incorporar novas restrições e novos objectivos, sem que isso implique alterações estruturais aos algoritmos extensões multi-critério naturais trabalhar com populações de soluções permitindo várias pesquisas em paralelo com vista a explorar diferentes zonas da fronteira eficiente (ultrapassando algumas das limitações dos métodos clássicos ) 11
4. planeamento de uma empresa virtual empresas virtuais - EV Pk companhia A P1 P2 companhia B Pi Pj companhia D empresa virtual companhia C 12
estrutura da rede rotas alternativas interacção entre estágios i i+1 oproblema dado um pedido de um cliente (produto, quantidade e data de entrega), definir: que unidades de produção vão ser utilizadas quando e quanto produzir em cada uma dessas unidades pretende-se: minimizar custos de produção, transporte e armazenagem minimizar os atrasos nas entregas 13
arquitectura da abordagem composição de algoritmos nível global [simulated annealing] geração e escolha de soluções partição estágios negociação avaliação selecção e combinação cada solução é submetida a um processo de negociação envolvendo unidades autónomas (modelos de capacidade local) nível local [simulação / planeamento local] pedidos modelos de capacidade ofertas 5. conclusões 14
conclusões... 1. as técnicas heurísticas deram uma nova dimensão à optimização multi-objectivo, permitindo ultrapassar algumas das limitações dos métodos clássicos 2. e são particularmente úteis quando integradas em Sistemas de Apoio à Decisão para o planeamento da produção If Operations Research is to survive it must maintain a strong problem orientation, not a technique orientation. It must expand its methods and techniques to fit the problems and not contract the problems to fit available methods and techniques. R. Ackoff 2003 fim... 15