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Dissertação

Digital Twin of a Flexible Manufacturing System for Solution Preparation EVALUATED

Detalhes: Nas últimas décadas, tem havido uma necessidade de sistemas industriais capazes de lidar com alterações do mercado, e assim, com pedidos diferentes de clientes de maneira eficiente, que se define como personalização em massa. A visão da indústria 5.0 expôs mais essa necessidade de sistemas robustos flexíveis, bem como a de sistemas industriais capazes de trabalhar em cooperação mais próxima com trabalhadores, de modo a aproveitar a sua capacidade de resolver problemas e conhecimento dos processos. Uma solução para este problema é desenvolver uma célula flexível de fabrico, capaz de lidar com diferentes pedidos de clientes e decisões em tempo real de trabalhadores. Esta tese aborda este tema, desenvolvendo um Gémeo Digital focado na simulação, de um Sistema Robótico de Preparação de Soluções, capaz de fazer escalonamento em tempo real e realizar previsões com diferentes pedidos de clientes, com a possibilidade de um operador alterar o tempo de alguns processos e a ordem de algumas operações em tempo real. Um modelo de simulação foi desenvolvido para realizar previsões, recorrendo a escalonamento completamente reativo com tarefas em paralelo, para entender onde o sistema pode ser melhorado. Demonstrou-se que utilizar tarefas em paralelo, adicionar máquinas idênticas em processos chave, utilizar heurísticas que colocam em ênfase o menor tempo de transporte e aumentar a velocidade do robô, têm o melhor impacto na performance do sistema, reduzindo o makespan em 82%, em comparação com tarefas individuais. O modelo de simulação também permite a visualização com animação, para uma compreensão mais aprofundada do sistema.
Keywords: Digital Twin, Personalização em Massa, Industria 5.0, Célula Flexível de Fabrico, Simulação

Discussão: dezembro 13, 2021, 17:0