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Uma nova abordagem do algoritmo genético para otimizar o balanceamento de carga de trabalho e quantidade de tarefas atrasadas em um caso de aplicação na indústria calçadista

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dc.contributor.advisor Esposito, Adelano pt_BR
dc.contributor.author Ruiz, Lísia Peroza pt_BR
dc.date.accessioned 2024-11-12T20:44:09Z
dc.date.available 2024-11-12T20:44:09Z
dc.date.issued 2022 pt_BR
dc.identifier.uri https://dspace.ifrs.edu.br/xmlui/handle/123456789/1710 pt_BR
dc.description.abstract Indústrias estão enfrentando o desafio de ajustar equipamentos e layouts de produção de forma que passem a atender a produção de lotes com menor demanda e maior variedade de peças. Diante desta problemática, os métodos heurísticos de otimização, tais como os algoritmos genéticos (GA), vem demonstrando resultados promissores para a solução de problemas envolvendo o balanceamento de sistemas de manufaturas flexível. Sendo assim, este trabalho tem como objetivo propor uma nova abordagem do algoritmo genético para otimizar o balanceamento da carga de trabalho e quantidade de tarefas atrasadas em um caso de aplicação na indústria calçadista. Com foco no desenvolvimento de um GA aplicado a um framework existente, foi utilizado um cromossomo linear para carregar as informações do sistema de manufatura aos operadores genéticos responsáveis pelo processo de otimização. Um modelo matemático é proposto com o objetivo de minimizar o desbalanceamento do setor aprimirando a capacidade e qualidade deste analisado, a convergência e capacidade de otimização da linha de produçãoé testada em comparação com estudo de outros autores. A partir disso, permitiu-se montar um novo layout para indústria estudada e contrastá-lo com a configuração atual. Os resultados demonstraram que o algoritmo genético proposto obteve uma melhora de 40% para 22% de desbalanceamento no setor, sendo foi possível comprovar a evolução do setor com aplicação da otimização por GA. pt_BR
dc.format.mimetype application/pdf pt_BR
dc.language por pt_BR
dc.language.iso por pt_BR
dc.rights Open Access en
dc.subject Engenharia mecânica pt_BR
dc.title Uma nova abordagem do algoritmo genético para otimizar o balanceamento de carga de trabalho e quantidade de tarefas atrasadas em um caso de aplicação na indústria calçadista pt_BR
dc.type Trabalho de conclusão de graduação pt_BR
dc.degree.grantor Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul pt_BR
dc.degree.level Graduação pt_BR
dc.degree.date 2022 pt_BR
dc.degree.local Farroupilha, BR-RS pt_BR
dc.degree.department Campus Farroupilha pt_BR
dc.degree.department Engenharia Mecânica pt_BR


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