Algoritmos Genéticos para a Implementação de um Planeamento de Produção Industrial Inteligente (Smart Scheduling)

Abstract

A evolução da tecnologia ao longo dos anos tem tido um grande impacto em diferentes áreas. A indústria é uma das áreas que tem evoluído e beneficiado da implementação de soluções tecnológicas, que visam automatizar e monitorizar os processos industriais que ocorrem a nível de chão de fábrica, aumentando os níveis e qualidade de produção. Esta nova revolução industrial tem sido apelidada de Indústria 4.0 e é caracterizada por uma forte aposta em soluções tecnológicas. Uma das vertentes de aplicação destas soluções tecnológicas da Indústria 4.0 é o planeamento industrial inteligente (Smart Scheduling). Este planeamento inteligente tem o objetivo de otimizar o processo de produção industrial, através de uma redução de custos de produção, cumprindo todos os requisitos de encomendas feitas ao fabricante. Como este problema se trata de um problema de otimização, a utilização de Algoritmos Genéticos para encontrar uma solução otimizada, pode ser uma das abordagens de resolução a adotar. Esta dissertação de tese tem o objetivo de desenvolver uma solução capaz de gerar planeamentos de produção, que garantam uma redução de custos de acordo com as necessidades do fabricante, recorrendo a Algoritmos Genéticos, e através dos resultados obtidos analisar a viabilidade desta abordagem ao problema. Este projeto foi desenvolvido em parceria com a Muvu Technologies, que é uma empresa focada no desenvolvimento de soluções tecnológicas para a área industrial. Nesta dissertação é feito um enquadramento geral do problema, apresentadas quais as abordagens propostas para solucionar o mesmo, bem como ferramentas e trabalho relacionado realizado e publicado na área, seguindo-se do desenvolvimento e implementação da solução, testes, validação em ambiente real e respetiva análise e conclusões.

The evolution of technology over the years has had a major impact on different areas. Industry is one of the areas that has evolved and benefited from the implementation of technological solutions, which aim to automate and monitor industrial processes that occur on the factory shop floor, increasing production levels and quality. This new industrial revolution has been dubbed Industry 4.0, and is characterized by a strong focus on technological solutions. One of the areas of application of these Industry 4.0 technological solutions is Smart Scheduling. This Smart Scheduling aims to optimize the industrial production process, through a reduction in production costs, fulfilling all order requirements placed with the manufacturer. Since this problem is an optimization problem, the use of Genetic Algorithms to find an optimized solution could be one of the approaches to adopt for resolution. This thesis dissertation aims to develop a solution capable of generating production schedules that ensure a cost reduction in accordance with the manufacturer’s needs, using Genetic Algorithms, and through the results obtained, analyze the feasibility of this approach to the problem. This project was developed in partnership with Muvu Technologies, which is a company focused on developing technological solutions for the industrial area. This dissertation presents a general framework of the problem, presenting the proposed approach to solving it, as well as tools and related work carried out and published in the area, followed by the development and implementation of the solution, testing, validation in a real environment and respective analysis and conclusions.