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Esta pesquisa estuda um dos mais complexos e importantes problemas na área de sequenciamento: os sistemas job shop flexíveis. Existe uma demanda atual pela robustez do modelo, que deve ser eficaz ante a problemas inesperados do cotidiano, os quais afetam a eficiência da sequência inicial definida. Além disso, deve-se considerar tempos estocásticos e buscar multiobjetivos. Sendo assim, esta pesquisa realizará o sequenciamento por meio da simulação, que deverá sequenciar as ordens no início do processo e re-sequenciar quando necessário. Para isso, o modelo precisará usar agentes dentro da…mehr

Produktbeschreibung
Esta pesquisa estuda um dos mais complexos e importantes problemas na área de sequenciamento: os sistemas job shop flexíveis. Existe uma demanda atual pela robustez do modelo, que deve ser eficaz ante a problemas inesperados do cotidiano, os quais afetam a eficiência da sequência inicial definida. Além disso, deve-se considerar tempos estocásticos e buscar multiobjetivos. Sendo assim, esta pesquisa realizará o sequenciamento por meio da simulação, que deverá sequenciar as ordens no início do processo e re-sequenciar quando necessário. Para isso, o modelo precisará usar agentes dentro da Simulação a Eventos Discretos, formando um modelo Híbrido. O objetivo é avaliar como o agente pode ajudar na resposta a estes eventos, melhorando a robustez e deixando-o mais acessível aos usuários, trazendo uma interface amigável para inserir modificações. Foram feitas comparações dos resultados obtidos com e sem re-sequenciamento. Primeiro, com o agente utilizando só uma lógica e depois com ajustes na sequência durante a produção dos lotes, buscando responder a eventos. Frisa-se que a programação garante que o agente ¿Gerente¿ reduza o makespan e aumente a utilização das máquinas simultaneamente.
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Autorenporträt
Renato Rodrigues has a PhD in Production Engineering from the Federal University of Itajubá, has years of experience as a Production Engineer, and is currently a professor at the State University of Paraná.