Repositório Institucional do IFRS - Página Inicial

Uma nova abordagem do algoritmo genético para otimizar o balanceamento de carga de trabalho e quantidade de tarefas atrasadas em um caso de aplicação na indústria calçadista

Show full item record

Title: Uma nova abordagem do algoritmo genético para otimizar o balanceamento de carga de trabalho e quantidade de tarefas atrasadas em um caso de aplicação na indústria calçadista
Author: Ruiz, Lísia Peroza
Abstract: Indústrias estão enfrentando o desafio de ajustar equipamentos e layouts de produção de forma que passem a atender a produção de lotes com menor demanda e maior variedade de peças. Diante desta problemática, os métodos heurísticos de otimização, tais como os algoritmos genéticos (GA), vem demonstrando resultados promissores para a solução de problemas envolvendo o balanceamento de sistemas de manufaturas flexível. Sendo assim, este trabalho tem como objetivo propor uma nova abordagem do algoritmo genético para otimizar o balanceamento da carga de trabalho e quantidade de tarefas atrasadas em um caso de aplicação na indústria calçadista. Com foco no desenvolvimento de um GA aplicado a um framework existente, foi utilizado um cromossomo linear para carregar as informações do sistema de manufatura aos operadores genéticos responsáveis pelo processo de otimização. Um modelo matemático é proposto com o objetivo de minimizar o desbalanceamento do setor aprimirando a capacidade e qualidade deste analisado, a convergência e capacidade de otimização da linha de produçãoé testada em comparação com estudo de outros autores. A partir disso, permitiu-se montar um novo layout para indústria estudada e contrastá-lo com a configuração atual. Os resultados demonstraram que o algoritmo genético proposto obteve uma melhora de 40% para 22% de desbalanceamento no setor, sendo foi possível comprovar a evolução do setor com aplicação da otimização por GA.
URI: https://dspace.ifrs.edu.br/xmlui/handle/123456789/1710
Date: 2022


Files in this item

Files Size Format View Description
1234567891710.pdf 1.073Mb PDF View/Open Texto completo

This item appears in the following Collection(s)

Show full item record

Search DSpace


Advanced Search

Browse

My Account