| Processo: | 20/16341-5 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Mestrado |
| Data de Início da vigência: | 01 de junho de 2021 |
| Data de Término da vigência: | 30 de novembro de 2021 |
| Área de conhecimento: | Engenharias - Engenharia de Produção - Pesquisa Operacional |
| Pesquisador responsável: | Marcelo Seido Nagano |
| Beneficiário: | Levi Ribeiro de Abreu |
| Instituição Sede: | Escola de Engenharia de São Carlos (EESC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil |
| Assunto(s): | Indústria farmacêutica Modelos matemáticos Heurística Programação da produção |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Algoritmos populacionais | Heurísticas de aproximação | Indústria Farmacêutica | modelagem matematica | Métodos exatos e aproximados |
Resumo Diversos estudos têm sido realizados no que tange a otimização da programação de tarefas em ambientes produtivos. Novas variantes, relacionadas a diversos problemas, têm sido incorporadas a essa área de estudo a fim de abranger os casos mais diversos apresentados nos ambientes produtivos. Dentro desse contexto, o projeto visa o estudo de um problema de sequenciamento da produção pouco destacado na literatura, o problema de programação da produção em ambiente Open Shop. Nesse estudo, será observada uma importante restrição para o ambiente retratado: a consideração de tempos de preparação explícitos, dependente da sequência das operações e das máquinas. O objetivo é encontrar soluções que minimizem algum indicador sobre a qualidade da programação, como o makespan, flowtime e tardness. Para a modelagem e resolução do problema serão utilizados métodos heurísticos, como: regras de prioridades, técnicas construtivas e meta-heurísticas bioinspiradas e métodos de programação matemática: como modelos de programação linear inteira e de programação por restrições. Um estudo de caso será proposto com dados coletados em uma indústria farmacêutica. Os resultados serão comparados com os métodos de programação atualmente utilizados pela empresa. Além disso, para os testes computacionais, os métodos serão executados com dados robustos, advindos de clássicas instâncias da literatura adaptadas para as restrições do problema em consideração. | |
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