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Dissertação

{en_GB=Data Analysis for Job Shop Optimization Advanced Operation Scheduling Cooperated by Concircle Management Consulting GmbH} {} EVALUATED

Detalhes: {pt=O tema da pesquisa originou-se de um estágio na Concircle Management Consulting GmbH, especializada em soluções digitais. Atualmente, a otimização da manufatura ocorre na forma de processamento de dados em Enterprise Resource Planning Systems (ERP), como o SAP. Os algoritmos integrados do SAP são projetados para processar dados e podem otimizar os processos de manufatura. O problema é que esses algoritmos dependem do planejador de produção e fornecem apenas soluções viáveis. Além disso, nem todas as seções de manufatura SAP são capazes de usar o planejamento de tempo de configuração, como a Indústria de Processo. Portanto, add-ons externos conectados ao ERP, como o conOS (fornecido pela Concircle), são especializados para complementar esses processos de planejamento. Este artigo fornece um algoritmo de otimização do tempo de configuração em um ambiente de uma ou várias máquinas. O Travelling Salesman Problem (TSP) considera a otimização baseada na configuração em um ambiente de máquina única e é implementado como atualização do sistema no conOS. Considerando que o problema de programação de job shop flexível (FJSSP) enfrenta declarações de várias máquinas e serve como recomendação para processos de desenvolvimento futuros. Em comparação com a abordagem de planejamento atual, o TSP aumenta a qualidade da solução de planejamento do tempo de configuração em 10,56%, o tempo / custos usados para o planejamento no conOS reduz em 23,81% e a produção / receita aumenta em 4%. O FJSSP reduz o tempo total de processamento em 20,75%, mas o lado negativo aumenta o tempo de configuração em 13,98% , en=The research topic originated from an internship at Concircle Management Consulting GmbH, which is specialised in digital solutions. Nowadays, optimization in manufacturing takes place in form of data processing in Enterprise Resource Planning Systems (ERP), such as SAP. The built-in algorithms in SAP are designed to process data and can optimize manufacturing processes. The problems are that those algorithms rely on production planner and only provide feasible solutions. Furthermore, not all SAP manufacturing section are able to use setup time planning, such as the Process Industry (e.g., medicine, paper, food). Therefore, external ERP-connected add-ons, such as conOS (provided by Concircle), are specialised to supplement those planning processes. This paper provides setup time optimization algorithm in a single- and multi-machine environment. The Travelling Salesman Problem (TSP) considers setup-based optimization on a single-machine environment and is implemented as system update in conOS. Whereas the Flexible Job Shop Scheduling Problem (FJSSP) faces multi-machine statements and serves as recommendation for further development processes. In comparison to the current planning approach, the TSP increases the solution quality of setup time planning by 10.56%, the time/costs used for planning in conOS reduces by 23,81% and the output/revenue increases by 4%. The FJSSP reduces the total processing time by 20.75% but on the downside increases setup time by 13,98%}
Keywords: {pt=Setup Time optimização; TSP; FJSSP, en=Setup Time Optimization; TSP; FJSSP}

Discussão: dezembro 2, 2021, 13:30