Uma abordagem estocástica para aumento de produtividade em linhas de montagem: o problema de balanceamento de produção
Neste trabalho propõe-se uma abordagem para o Problema de Balanceamento de Linhas de Montagem (do inglês, Assembly Line Balancing Problem - ALBP) para aumentar a eficiência de uma indústria montadora de veículos. O ALBP caracteriza-se como um problema de sequenciamento de tarefas em estações de trab...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2018 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade Estadual Paulista (UNESP) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da UNESP |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.unesp.br:11449/157366 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/11449/157366 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Problema de Balanceamento de Linhas de Montagem Programação Inteira Mista Programação Estocástica Modelo estocástico com recurso Heurística Métodos de linha de montagem Assembly line balancing problem Mixed integer programming Stochastic programming Stochastic model with recourse Heuristic |
| Sumario: | Neste trabalho propõe-se uma abordagem para o Problema de Balanceamento de Linhas de Montagem (do inglês, Assembly Line Balancing Problem - ALBP) para aumentar a eficiência de uma indústria montadora de veículos. O ALBP caracteriza-se como um problema de sequenciamento de tarefas em estações de trabalho classificado como um problema de Otimização Combinatória NP-difícil e, portanto, a solução exata do problema em ambientes reais geralmente implica em elevado custo computacional. Para resolver o ALBP, foram formulados um modelo matemático de otimização inteira mista para obtenção de soluções determinísticas e um modelo estocástico com recurso que considera a incerteza dos tempos de execução das tarefas pelos operadores. A motivação para o desenvolvimento do presente trabalho decorre da observação de interrupções constantes do fluxo de produção nesta indústria, atribuídas às mais diversas naturezas, e que causavam transtornos e elevados níveis de estresse aos trabalhadores. Ambos os modelos, determinístico e estocástico, aumentaram a capacidade de produção de 196 unidades/dia para 245 e 233 unidades/dia, respectivamente. O modelo estocástico aumentou o tempo de ciclo CT em 5,6% quando comparado ao modelo determinístico, embora diminua a capacidade efetiva em 4,8% Porém, não considerar a incerteza no tempo de execução das tarefas pode diminuir a quantidade produzida em até 10,6%. Contrariamente ao entendimento comum em linhas de montagem, este trabalho conclui que reduzir os tempos de ociosidade aos níveis mínimos é prejudicial à produtividade de linhas de montagem. Isto se deve ao fato de que uma parcela do tempo atribuído à ociosidade dos operadores, na verdade contêm um tempo adicional gerado pela incerteza do tempo de execução das tarefas. Os resultados sugerem que a abordagem do ALBP sob incerteza contribui para o aumento dos índices de capacidade operacional da empresa. Devido ao grande esforço computacional necessário para a solução dos modelos de otimização propostos (determinístico e estocástico), não se consegue resolver, em um tempo computacional razoável, exemplares de dimensões reais do problema. Em vista disto, o trabalho propõe também uma heurística para a solução do ALBP visando minimizar o tempo de ciclo. Experimentos computacionais sugerem que a heurística proposta obtém resultados razoáveis para grandes exemplares do problema em um tempo computacional pequeno |
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