Aplicação do método de simulação e otimização ao problema de dimensionamento e sequenciamento de lotes de produção.

• Ano de defesa: 2021
• Autor(a) principal: Tomotani, João Vitor
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Controle de estoques; Inventory control; Operations research; Pesquisa operacional; Production scheduling; Programação da produção
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3136/tde-04032022-090208/

O objetivo do presente trabalho é estudar o problema de dimensionamento e sequenciamento de lotes de produção de múltiplos produtos em máquina única, com restrição de capacidade e demanda estocástica, denominado Stochastic Economic Lot Scheduling Problem (SELSP), aplicando a técnica de simulação e otimização, considerando duas estratégias de produção sequência de produção fixa e sequência de produção variável. Para tal, foi desenvolvido um modelo de simulação e otimização no software Anylogic com o suplemento OptQuest, que maximiza a margem de contribuição total do sistema. Na etapa experimental, definiram-se múltiplas instâncias, variando-se as seguintes características do problema: número de itens, incremento de setup, coeficiente de variação da demanda, e taxa de ocupação do sistema, a fim de comparar as duas estratégias de produção: sequência fixa e variável, em diferentes cenários. A partir dos resultados dos experimentos, conclui-se que a melhor estratégia de produção depende das condições do sistema. Assim como observado em outros trabalhos da literatura, verificou-se que para cenários altamente restritivos do ponto de vista de capacidade de produção, a sequência fixa é melhor, enquanto a sequência variável é melhor em cenários de menor restrição. O presente trabalho diferencia-se de outros da literatura por partir de estratégias simples de controle de estoque, utilizando um modelo de simulação e otimização para calibração de seus parâmetros, podendo ser utilizado sem grande dificuldade em cenários industriais reais. O modelo elaborado mostrou-se efetivo na resolução do problema, gerando soluções adequadas rapidamente, mesmo utilizando a versão de aprendizado pessoal gratuita do software.