Publicação
Controlo da atividade de produção em ambientes dinâmicos com recurso a sistemas autónomos
| Resumo: | As empresas industriais enfrentam ambientes de produção cada vez mais difíceis e complexos. Fatores externos à empresa, como variações ao nível dos produtos e das quantidades solicitadas, bem como fatores internos, decorrentes de avarias, setups e tempos de processamento variáveis, entre outros, representam grandes desafios para o Controlo da Atividade de Produção (PAC – Production Activity Control). Lidar com estes aspetos de dinâmica e complexidade ao nível do PAC é crucial para a eficiência dos sistemas de produção. No entanto, os métodos correntemente utilizados baseados em abordagens centralizadas de planeamento nem sempre são adequados para lidar com ambientes de produção complexos e dinâmicos. O controlo autónomo da produção (APC - Autonomous Production Control) representa uma alternativa que visa melhorar o desempenho dos sistemas de produção pela reação rápida e flexível às mudanças ou alterações que possam ocorrer nos sistemas de produção. Para tal o APC transfere o poder de decisão para objetos logísticos (e.g., máquinas, transportadores, trabalho, etc.) “inteligentes” e distribuídos. No âmbito deste trabalho são estudados dois métodos para o controlo autónomo da produção, QLE (Queue Lenght Estimator) e PHE (Pheromones), em diferentes ambientes produtivos. É também proposta uma nova regra de despacho, baseada numa regra existente, para a sequenciação dos trabalhos em fila de espera das máquinas. Os métodos para o controlo autónomo da produção foram testados usando a simulação discreta, com vista a melhor perceber o seu comportamento, procurando encontrar formas de melhorar o seu desempenho. Os resultados obtidos mostram um desempenho superior do método QLE, nos diferentes ambientes produtivos considerados. Os resultados mostram ainda que é possível melhorar o desempenho deste método pela inclusão de informação relativa a avarias e a tempos restantes de processamento (no momento da decisão) no processo de tomada de decisão. Os resultados obtidos mostram ainda que a regra de despacho proposta tem um desempenho superior ao das restantes, com as quais foi comparada. O estudo realizado tem importantes implicações para a prática industrial e para a investigação nesta área. |
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| Autores principais: | Martins, Luis Miguel |
| Assunto: | Controlo da atividade de produção (PAC) Controlo autónomo da produção (APC) Simulação Production activity control (PAC) Autonomous production control (APC) Simulation Engenharia e Tecnologia |
| Ano: | 2018 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | dissertação de mestrado |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | Universidade do Minho |
| Idioma: | português |
| Origem: | RepositóriUM - Universidade do Minho |
| Resumo: | As empresas industriais enfrentam ambientes de produção cada vez mais difíceis e complexos. Fatores externos à empresa, como variações ao nível dos produtos e das quantidades solicitadas, bem como fatores internos, decorrentes de avarias, setups e tempos de processamento variáveis, entre outros, representam grandes desafios para o Controlo da Atividade de Produção (PAC – Production Activity Control). Lidar com estes aspetos de dinâmica e complexidade ao nível do PAC é crucial para a eficiência dos sistemas de produção. No entanto, os métodos correntemente utilizados baseados em abordagens centralizadas de planeamento nem sempre são adequados para lidar com ambientes de produção complexos e dinâmicos. O controlo autónomo da produção (APC - Autonomous Production Control) representa uma alternativa que visa melhorar o desempenho dos sistemas de produção pela reação rápida e flexível às mudanças ou alterações que possam ocorrer nos sistemas de produção. Para tal o APC transfere o poder de decisão para objetos logísticos (e.g., máquinas, transportadores, trabalho, etc.) “inteligentes” e distribuídos. No âmbito deste trabalho são estudados dois métodos para o controlo autónomo da produção, QLE (Queue Lenght Estimator) e PHE (Pheromones), em diferentes ambientes produtivos. É também proposta uma nova regra de despacho, baseada numa regra existente, para a sequenciação dos trabalhos em fila de espera das máquinas. Os métodos para o controlo autónomo da produção foram testados usando a simulação discreta, com vista a melhor perceber o seu comportamento, procurando encontrar formas de melhorar o seu desempenho. Os resultados obtidos mostram um desempenho superior do método QLE, nos diferentes ambientes produtivos considerados. Os resultados mostram ainda que é possível melhorar o desempenho deste método pela inclusão de informação relativa a avarias e a tempos restantes de processamento (no momento da decisão) no processo de tomada de decisão. Os resultados obtidos mostram ainda que a regra de despacho proposta tem um desempenho superior ao das restantes, com as quais foi comparada. O estudo realizado tem importantes implicações para a prática industrial e para a investigação nesta área. |
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