Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10400.22/2671
Título: Balanceamento de linhas de produção usando algoritmos genéticos
Autor: Pimenta, Ricardo Guedes
Orientador: Silva, Manuel F.
Reis, Cecília
Palavras-chave: Linhas de produção
Balanceamento de linhas de produção
Métodos heurísticos
Algoritmos genéticos
Assembly lines
Assembly line balancing
Heuristic methods
Genetic algorithms
Data de Defesa: 2011
Editora: Instituto Politécnico do Porto. Instituto Superior de Engenharia do Porto
Resumo: Aquando da definição de um layout por fluxo de produto, ou linha de produção, é necessário proceder-se à melhor selecção de combinações de tarefas a serem executadas em cada estação / posto de trabalho para que o trabalho seja executado numa sequência exequível e sejam necessárias quantidades de tempo aproximadamente iguais em cada estação / posto de trabalho. Este processo é chamado de balanceamento da linha de produção. Verifica-se que as estações de trabalho e equipamentos podem ser combinados de muitas maneiras diferentes; daí que a necessidade de efectuar o balanceamento das linhas de produção implique a distribuição de actividades sequenciais por postos de trabalho de modo a permitir uma elevada utilização de trabalho e de equipamentos e a minimizar o tempo de vazio. Os problemas de balanceamento de linhas são tipicamente problemas complexos de tratar, devido ao elevado número de combinações possíveis. Entre os métodos utilizados para resolver estes problemas encontram-se métodos de tentativa e erro, métodos heurísticos, métodos computacionais de avaliação de diferentes opções até se encontrar uma boa solução e métodos de optimização. O objectivo deste trabalho passou pelo desenvolvimento de uma ferramenta computacional para efectuar o balanceamento de linhas de produção recorrendo a algoritmos genéticos. Foi desenvolvida uma aplicação que implementa dois algoritmos genéticos, um primeiro que obtém soluções para o problema e um segundo que optimiza essas soluções, associada a uma interface gráfica em C# que permite a inserção do problema e a visualização de resultados. Obtiveram-se resultados exequíveis demonstrando vantagens em relação aos métodos heurísticos, pois é possível obter-se mais do que uma solução. Além disso, para problemas complexos torna-se mais prático o uso da aplicação desenvolvida. No entanto, esta aplicação permite no máximo seis precedências por cada operação e resultados com o máximo de nove estações de trabalho.
When defining a layout for product flow, or production line, it is necessary to select the best combination of tasks to be performed at each workstation, so that the work is performed in a feasible sequence and equal amounts of time are needed at each workstation. This process is called assembly line balancing. It is verified that the workstations and equipment can be combined in many different ways. Therefore, the need for balancing of assembly lines involves the distribution of sequential activities for jobs in order to allow a high utilization of labor and equipment and minimize the idle time. Line balancing problems are typically complex to treat due to the high number of possible combinations, and among the methods used to solve these problems it is possible to find trial and error methods, heuristics, computational methods for evaluating different options to find a good solution and optimization methods. The aim of this work was the development of a computational tool to perform the balancing of production lines using genetic algorithms. Following this idea, it was developed an application that implements two genetic algorithms (the first one obtains solutions to the problem and the second optimizes those solutions), associated with the development of a graphical interface in C # for the input of the problem data and visualization of results. Achieved results demonstrate advantages over heuristic methods as it is possible to obtain more than one solution. Moreover, for complex problems it is more practical to use the developed application. However, this application allows a maximum of six precedence relations for each operation and results with a maximum of nine workstations.
Peer review: yes
URI: http://hdl.handle.net/10400.22/2671
Aparece nas colecções:ISEP - DM – Engenharia Electrotécnica e de Computadores

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