apresentação análise e simulação de um "job shop"

Eder, Marcelo, Paulo, Rodrigo

Simulation analysis of lot streaming in job shops

with transportation queue disciplines

Simulation analysis of lot streaming in job shops with transportation queue disciplines

Programa Interdisciplinar de Pós-Graduação em

Computação Aplicada

Mestrado Acadêmico

Disciplina Modelagem e Simulação

Professor Dr. Leonardo Dagnino Chiwiacowsky

(Análise e simulação de um conjunto de tarefas de job shop com uso de disciplina de fila)

1



with transportation queue disciplines 2

Roteiro

• Apresentação do problema;

• Cenário de testes;

• Resultados;

• Procedimento de busca;

• Conclusão;




Apresentação do Problema

• Divisão de tarefas, gerando múltiplas fases, com o objetivo de simplificar tarefas complexas. Esta técnica tem sido estudada gerando trabalhos que objetivam melhorar a performance de diferentes sistemas, reduzindo tempo ocioso e ampliando paralelismo;

• A proposta do artigo consiste em identificar a melhor divisão das tarefas relacionadas a produção de diferentes produtos na mesma quantidade de sub-lotes (Number of Equal Sublot NES) para permitir o seu processamento simultâneo em máquinas sucessivas, aplicando transporte com disciplinas de fila (Transportation Queue Discipline TRQD);

Fluxo de lote (Lot Streaming LS)

Número igual de sublotes (Number of Equal Sublot NES)

Disciplinas de transporte de filas (Transportation Queue Discipline TRQD)




Apresentação do Problema

• Os cinco critérios de desempenho considerados são:

Makespan: o tempo de conclusão de todos os produtos em todas as máquinas durante 50 semanas;

Flowtime de um sub-lote: o tempo que um sub-lote gasta no sistema;

Flowtime de um job: a diferença entre o tempo de entrada de um job e o tempo de conclusão de todos os sub-lotes relacionados ao job;

The number of tardy sublot: o número de sub-lotes que não forem concluídos dentro de um período de uma semana;

The number of tardy Jobs: o número de job que não forem concluídos dentro de um período de uma semana;




Cenário de Testes

• O ambiente estudado considera 10 diferentes job e 10 diferentes produtos. Os pedidos semanais de cada produto são gerados de forma aleatória a partir de uma distribuição uniforme. As rotas dos produtos nas máquinas são distribuídos aleatoriamente;

• O número médio das operações é 5 por produto com um intervalo de 4 a 6 operações. As atribuições de qual máquina encaminha para qual máquina é aleatória mas com uma probabilidade igual de ser executada em todas as máquinas;

• Supõe-se que há um único transportador no sistema para transferir os sub-lotes entre máquinas e ele pode transportar um sub-lote de cada vez;




Cenário de Testes

• Sete diferentes disciplinas de transporte de filas (TRQDs) são

consideradas, conforme tabela abaixo:

TRQD Descrição

FIFO Primeiro a entrar primeiro a sair

LVFJ O primeiro sub-lote da fase anterior é o primeiro (Job Step)

LVFS O sub-lote com o menor tamanho é o primeiro (Sublot Size)

LVFN O sub-lote com o número menor é o primeiro (Sublot Number)

HVFJ O último sub-lote da fase anterior é o primeiro (Job Step)

HVFS O sub-lote com o maior tamanho é o primeiro (Sublot Size)

HVFN O sub-lote com o número maior é o primeiro (Sublot Number)

LVF: baixo valor em primeiro lugar, HVF: alto valor primeiro.




Exemplo de TRQD

M5 M1 M4 M2 M3

Sub lote A Sub lote B

Fila

Estação De Serviço

2

4

1

5

3

2

4

1

5

3

Fase (job)

1ª fase

2ª fase

3ª fase

4ª fase

5ª fase




Exemplo de TRQD

2

4

1

5

3

2

4

1

5

3

M5 M1 M4 M2 M3


Fila


Fase (job)

1ª fase

2ª fase

3ª fase

4ª fase

5ª fase




Exemplo de TRQD

M5 M1 M4 M2 M3

Sub lote B

Fila


Fase (job)

1ª fase

2ª fase

3ª fase

4ª fase

5ª fase

2

4

1

5

3

2

4

1

5

3

Sub lote A

Fase (job)

Sub-lote A está na máquina 4, A=2.




Exemplo de TRQD

Ao mesmo tempo que Sub lote A está na máquina 4 (A=2), O Sub-lote B está na máquina 5 (B=4).

M5 M1 M4 M2 M3 Fila


2

4

1

5

3


2

4

1

5

3

Fase (job)




Exemplo de TRQD

A e B estão prontos, desta forma voltam para fila para serem transportados novamente.

M5 M1 M4 M2 M3 Fila


2

4

1

5

3


2

4

1

5

3

Fase (job)




Exemplo de TRQD

A e B estão na fila, se a disciplina é LVFJ, então A vai para M1, pois (A=2)

M5 M1 M4 M2 M3 Fila


2

4

1

5

3

2

4

1

5

3


Fase (job)

1ª fase

2ª fase

3ª fase

4ª fase

5ª fase




Exemplo de TRQD

M5 M1 M4 M2 M3 Fila


2

4

1

5

3

2

4

1

5

3


Fase (job)

1ª fase

2ª fase

3ª fase

4ª fase

5ª fase

Fase (job)

A é transportado para M1




Exemplo de TRQD

Voltando... Se a disciplina é HVFJ, então B vai para M3, pois (B=4)

M5 M1 M4 M2 M3 Fila


2

4

1

5

3

2

4

1

5

3


Fase (job)

1ª fase

2ª fase

3ª fase

4ª fase

5ª fase




Exemplo de TRQD

B é transportado para M3

M5 M1 M4 M2 M3 Fila


2

4

1

5

3

2

4

1

5

3


Fase (job)

1ª fase

2ª fase

3ª fase

4ª fase

5ª fase

Fase (job)




Resultados

• O NES varia de 1 a 10, este foi definido para ser igual para todos os tipos de produtos. Por exemplo, se o NES é modificado para três, então todos os produtos tem que ser dividido em três sub-lotes;

• Aumento do NES melhora as medidas de desempenho;

• Entre 1 e 2, as peças são facilmente movidas de uma máquina para outra;

• No entanto, após 3 ou 4, a capacidade de transporte torna-se um ponto crítico que degrada o desempenho;




Resultados

• As melhores alternativas para TRQD no período de desenvolvimento (makespan) são HVFS, FIFO e LVFJ as alternativas de NES são 5, 4 e 6 sub-lotes;

M

A

K

E

S

P

A

N

M A K E S P A N




Resultados

Configurações de NES e TRQD mais eficaz para cada medida de desempenho.

Objetivo Transporter queue disciplines (TRQD) Number equal sublots (NES)

1 2 3 1 2 3

Makespan

Flowtime of a sublot

Flowtime of a job

Number of a tardy sublot

Number of a tardy Jobs

FIFO

HVFJ

LVFS

LVFN

HVFS

LVFJ

LVFN

HVFS

HVFN

LVFJ

HVFS

LVFS

HVFJ

FIFO

FIFO

5

4

3

4

6

4

5

4

6

4

6

3

5

5

5




Procedimento de Busca

• Algoritmo de busca pelo melhor NES;

• Dados de entrada:

-> Três TRQDs;

-> Três NES;

• Para cada um dos cinco objetivos são criados nove pontos iniciais;

• Inicia com configuração de sub-lote, em seguida gera duas novas configurações, uma com +1, outra com -1;

P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10

2 3 2 4 5 6 4 2 3 5

P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10

1 3 2 4 5 6 4 2 3 5

P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10

3 3 2 4 5 6 4 2 3 5




Procedimento de Busca

• O algoritmo foi executado 10 vezes para cada um dos 5 objetivos;

• Em apenas 6 das 50 execuções, não foi observado identificação de melhor resultado para NES;

• Em 3 execuções foram obtidos os mesmos resultados para NES;

• Em 41 execuções foram obtidos melhores resultados;




Conclusão

• Combinações de TRQD e NES são adequados para melhorar desempenho;

• Foi proposto algoritmo para encontrar o NES ideal;

• Fatores a serem considerados em trabalhos futuros:

Diferentes TRQDs e suas combinações;

Tamanhos de sub-lotes variáveis;

Adotar mais de um transportador;

Utilizar algoritmo genético para busca;




Simulation analysis of lot streaming in job shops with transportation queue disciplines

Obrigado pela atenção !

(Análise e simulação de um conjunto de tarefas de job shop com uso de disciplina de fila)

apresentação análise e simulação de um "job shop"

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