Aplicação de simulação para análise do makespan devido á inserção e/ou desistência de tarefas no problema de sequenciamento de produção em uma máquina

Orientador : Prof. Dr. Cassius Tadeu ScarpinCoorientador : Prof. Dr. José Eduardo Pécora JúniorDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Métodos Numéricos em Engenharia. Defesa: Curitiba, 17/02/2016Inclui referências : f.75-77Área de concentração: Programação matemáticaResumo: A necessidade de aproximar modelos encontrados na literatura a sistemas dinâmicos tem motivado grande parte das pesquisas recentes. O presente trabalho aborda o problema de sequenciamento de produção em uma única máquina com o objetivo minimizar o instante de término de processamento de todas as tarefas neste sistema produtivo, ou seja, minimizar o makespan. Neste processo, a geração de novos eventos que ocorram durante o sequenciamento representa a aleatoriedade constatada em problemas reais de produção. Os eventos citados podem ser classificados em tarefas a serem reinseridas no processo de acordo com a ocorrência de novos pedidos ou desistência de pedidos por decisão dos clientes. Uma simulação é criada para tal procedimento. Nele, características como quais tarefas serão reavaliadas ao longo do sequenciamento e em que momento as mesmas ocorrem são consideradas dados estocásticos. A partir destas informações, a simulação é aplicada a um modelo de Programação Linear Inteira Mista (MILP) e também a heurísticas, cujos resultados são comparados ao encontrado no modelo exato. Cinco cenários foram criados para tal avaliação: apenas inserções, mais inserções do que desistências, chegadas e saídas de pedidos em uma mesma proporção, mais desistências do que inserções e, por fim, apenas desistências. Os testes computacionais foram implementados em Visual Basic Studio e obtidos pelo software CPLEX. As respostas obtidas mostram que o conjunto de modelos exatos de cada teste gerado, fornece o melhor resultado dentre os métodos propostos para todos os testes realizados.Abstract: The need to approximate models found in literature to dynamic systems has motivated a large part of recent researches. This paper addresses the production-scheduling problem on a single machine in order to minimize the total processing time of all tasks in this production system, called makespan. In this process, the generation of events that occur during sequencing, represents the randomness observed in real production problems. The mentioned events can be classified into tasks to be reinserted in the process according to new orders, or withdrawal of requests by customer decision. A simulation is created for such procedure. In it, variables such as which tasks will be reassessed throughout the sequence and at what time they occur are considered stochastic data. From this information, the simulation is applied to a Mixed Integer Linear Programming model (MILP) and some heuristics, whose results are compared to that found in the exact model. Five scenarios were designed for this evaluation: Only inserts, more inserts than withdrawals, arrival and departure of requests in balance, more withdrawals than insertions and, finally, only withdrawals. The computational tests were implemented in Visual Basic Studio and optimized using the CPLEX software. The responses show that the set of the exact models of each generated test provides the best results among the proposed methods for all the tests