INTEGRAÇÃO DE ALGORITMO GENÉTICO E SIMULAÇÃO A EVENTOS DISCRETOS NO SEQUENCIAMENTO DA PRODUÇÃO EM MANUFATURA AUTOMOTIVA
Algoritmo Genético (AG); Simulação a Eventos Discretos (SED); Otimização; Sequenciamento da Produção.
Esta dissertação investiga uma abordagem de apoio à decisão para Sequenciamento da Produção em um sistema de manufatura do setor automotivo caracterizado por alta variedade de itens, múltiplos recursos e variabilidade operacional, com foco na área de injeção de poliuretano. O objetivo do trabalho é propor e avaliar uma estratégia integrada de Otimização e Simulação a Eventos Discretos, capaz de determinar simultaneamente a alocação das ordens às máquinas e a sequência de processamento em cada recurso, buscando reduzir a necessidade de produção em hora extra e minimizar o esforço associado às trocas de molde, mantendo o atendimento do plano diário. A metodologia adotada é aplicada, quantitativa e baseada em modelagem e simulação, contemplando a caracterização do problema e da janela diária de planejamento, a coleta e tratamento de dados, o desenvolvimento de um modelo computacional de simulação do processo, a verificação e validação por comparação com o desempenho observado e por avaliação de especialistas, e o desenvolvimento de um Algoritmo Genético adaptado ao contexto industrial e integrado ao modelo de simulação. Como resultados esperados, pretende-se analisar os ganhos da integração entre simulação e otimização no contexto estudado e obter sequenciamentos mais robustos e aderentes ao comportamento do sistema, com redução do uso de hora extra, diminuição do tempo total de preparação, melhor balanceamento de carga entre máquinas e maior previsibilidade do desempenho diário, além de disponibilizar um procedimento replicável para avaliar cenários e sustentar decisões de programação da produção em ambientes industriais.