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Sistemas autónomos de controlo de produção (apc): avaliação usando a simulação
| Summary: | Atualmente, os sistemas de produção necessitam de lidar com ambientes produtivos cada vez mais complexos e dinâmicos. A progressiva evolução de fatores como o mercado, o produto, a tecnologia e o processo produtivo representa um grande desafio para as indústrias e para os sistemas que gerem a produção. Lidar com estes desafios é crucial para a eficiência dos sistemas de produção. Porém, os sistemas tradicionais de controlo da produção, caracterizados por abordagens centralizadas de planeamento e controlo, não são flexíveis para lidar com perturbações no ambiente de produção, tornando os mesmos menos apropriados para lidar com o aumento da complexidade e dinâmica. A evolução permitiu o surgimento de novos sistemas, de controlo autónomo, denominados sistemas APC (Autonomous Production Control), caraterizados pela capacidade de os elementos do sistema interagirem entre si e processarem informação, tendo como objetivo a reação rápida e flexível às mudanças ou alterações que possam ocorrer nos sistemas de produção. Na dissertação aqui apresentada, são estudados três métodos de controlo autónomo de produção, QLE (Queue Lenght Estimator), PHE (Pheromones) e DWL (Direct Workload), em diferentes contextos produtivos. É introduzida uma decisão lançamento de trabalhos em produção e a decisão de despacho, testando o impacto das regras de sequenciação usadas a estes dois níveis de decisão. Os métodos usados foram avaliados usando a simulação discreta, com recurso ao software de simulação Arena, com o objetivo de perceber melhor o comportamento de cada um deles. Os resultados obtidos mostram um desempenho superior do método DWL no cenário base e o próprio método melhora o seu desempenho quando são testadas diferentes configurações do limite do nível de carga nas máquinas. No método DWL e QLE, a alteração das regras de sequenciação na pool e de despacho nas máquinas permite um comportamento idêntico do sistema. No método PHE e RANDOM, num limite não restritivo, a alteração das regras de despacho nas máquinas tem impacto, tendo uma performance superior com a regra FCFS. |
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| Main Authors: | Castro, Tiago Gonçalves |
| Subject: | Controlo Autónomo de Produção (APC) Simulação Planeamento de Produção Controlo Autonomous Production Control Simulation Production Planning Control |
| Year: | 2020 |
| Country: | Portugal |
| Document type: | master thesis |
| Access type: | open access |
| Associated institution: | Instituto Politécnico do Porto |
| Language: | Portuguese |
| Origin: | Repositório Científico do Instituto Politécnico do Porto |
| Summary: | Atualmente, os sistemas de produção necessitam de lidar com ambientes produtivos cada vez mais complexos e dinâmicos. A progressiva evolução de fatores como o mercado, o produto, a tecnologia e o processo produtivo representa um grande desafio para as indústrias e para os sistemas que gerem a produção. Lidar com estes desafios é crucial para a eficiência dos sistemas de produção. Porém, os sistemas tradicionais de controlo da produção, caracterizados por abordagens centralizadas de planeamento e controlo, não são flexíveis para lidar com perturbações no ambiente de produção, tornando os mesmos menos apropriados para lidar com o aumento da complexidade e dinâmica. A evolução permitiu o surgimento de novos sistemas, de controlo autónomo, denominados sistemas APC (Autonomous Production Control), caraterizados pela capacidade de os elementos do sistema interagirem entre si e processarem informação, tendo como objetivo a reação rápida e flexível às mudanças ou alterações que possam ocorrer nos sistemas de produção. Na dissertação aqui apresentada, são estudados três métodos de controlo autónomo de produção, QLE (Queue Lenght Estimator), PHE (Pheromones) e DWL (Direct Workload), em diferentes contextos produtivos. É introduzida uma decisão lançamento de trabalhos em produção e a decisão de despacho, testando o impacto das regras de sequenciação usadas a estes dois níveis de decisão. Os métodos usados foram avaliados usando a simulação discreta, com recurso ao software de simulação Arena, com o objetivo de perceber melhor o comportamento de cada um deles. Os resultados obtidos mostram um desempenho superior do método DWL no cenário base e o próprio método melhora o seu desempenho quando são testadas diferentes configurações do limite do nível de carga nas máquinas. No método DWL e QLE, a alteração das regras de sequenciação na pool e de despacho nas máquinas permite um comportamento idêntico do sistema. No método PHE e RANDOM, num limite não restritivo, a alteração das regras de despacho nas máquinas tem impacto, tendo uma performance superior com a regra FCFS. |
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