02'(/2'(352*5$0$d2+25È5,$'(80$&e/8/$)/(;Ë9(/ '(0$18)$785$&20862'()(55$0(17$6$1È/,6('$ ,1)/8Ç1&,$'$&2167$17(*1$&219(5*Ç1&,$ E. TEIXEIRA e A. MENDES ,QWURGXomR O modelo proposto para o problema de programação horária de uma Célula de Manufatura Flexível com uso de ferramentas utiliza a dicotomia em suas restrições. Na dicotomia, é utilizada uma constante, arbitrária, que assegura a factibilidade. No modelo essa constante foi denominada G. Foi notada uma influência muito acentuada do valor dessa constante na convergência e consequentemente no tempo de execução dos testes. Neste trabalho analisamos a influência da constante G na taxa de convergência para a solução ótima. Inicialmente fixamos o valor de G em 100. O tempo “real” de execução para a solução ótima foi em geral muito alto, chegando a quase 50 minutos para o exemplo 4 (ver tabela na página seguinte), que considera apenas 7 operações no total. Posteriormente, o valor de G foi aumentado para 1000 e notou-se um ligeiro decréscimo nos tempos de execução em todos os exemplos. Quando G foi fixado em 5000 houve com um decréscimo espantoso nos tempos e com G fixo em 10000 houve mais uma melhora, desta vez pequena, em relação a G igual a 5000. Os tempos de execução permaneceram então relativamente inalterados até G valendo 50000. De um modo geral, as melhores taxas de convergência foram obtidas com G igual a 10000 e são até 20 vezes mais rápidas em relação às taxas relacionadas a G igual a 100. Assim, devido aos resultados mencionados acima, concluímos que uma escolha acertada para o valor dessa constante é crucial. 0RGHOR O modelo considera fluxo multidirecional e o objetivo de minimizar o PDNHVSDQ acrescido do somatório de início do transporte de cada peça para cada operação para que, além dos recursos serem utilizados o mais cedo possível, a própria FMC seja liberada o mais cedo possível. Há ainda um robô responsável pelo transporte das peças do EXIIHU para as máquinas. Além disso, é considerado que existe uma ferramenta de cada tipo na FMC e que uma dada operação pode requerer uma ou mais ferramentas para ser executada. A classificação das restrições do problema pode ser feita em sete grupos: Restrições que definem o PDNHVSDQ. Restrições que asseguram que a peça não pode ter o processamento da operação seguinte sem ter terminado o processamento da operação imediatamente anterior a esta na sua rota e ser transportada desta pelo robô. Restrições que asseguram que o robô só pode iniciar um transporte depois de liberado do anterior. Restrições que asseguram que o robô só pode iniciar o transporte de uma peça para a máquina que irá processar a operação depois de ter transportado a peça precedente nesta máquina para o EXIIHU da célula. Restrições que asseguram que uma ferramenta não pode iniciar seu transporte antes do tempo zero. Restrições que relacionam o instante de início de uso da ferramenta com o tempo de início de transporte da peça para a máquina. Restrições que asseguram que uma ferramenta só pode ser usada depois que a última operação onde foi utilizada terminou e a ferramenta em questão já retornou ao PDJD]LQH central de ferramentas. 7DEHOD exemplo número de operações número de ferramentas número de máquinas dimensão do sistema n. de elementos não-nulos n. de variáveis ( total ) n. de variáveis discretas Valor de G número de iterações tempo de execução tempo “real” Valor de G número de iterações tempo de execução tempo “real” Valor de G número de iterações tempo de execução tempo “real” Valor de G número de iterações tempo de execução tempo “real” Valor de G número de iterações tempo de execução tempo “real” Valor de G número de iterações tempo de execução tempo “real” 1 4 2 2 65 x 40 284 40 22 100 284 0,77 s 5,7 s 1.000 163 0,83 s 3,9 s 5.000 72 0,72 s 1,8 s 10.000 86 0,71 s 1,8 s 20.000 99 0,72 s 2,1 s 50.000 99 0,71 s 2,0 s 2 6 2 3 151 x 81 437 81 55 100 4.986 2,69 s 229,5 s 1.000 4.688 2,69 s 205,7 s 5.000 1.060 1,21 s 32,2 s 10.000 1.140 1,04 s 29,5 s 20.000 1.153 1,10 s 33,7 s 50.000 1.207 1,16 s 32,0 s 3 7 2 3 207 x 107 600 107 80 100 10.363 4,88 s 578,6 s 1.000 7.084 3,19 s 341,1 s 5.000 1.451 1,43 s 67,2 s 10.000 1.483 1,49 s 64,6 s 20.000 1.363 1,32 s 53,8 s 50.000 1.162 1,27 s 42,6 s 4 7 3 4 239 x 110 684 110 83 100 42.742 16,97 s 2.950,3 s 1.000 39.148 15,0 s 2.605,8 s 5.000 4.223 2,20 s 173,4 s 10.000 2.538 1,92 s 119,2 s 20.000 2.851 2,25 s 142,5 s 50.000 2.494 1,98 s 108,1 s 5HIHUrQFLDVELEOLRJUiILFDV Teixeira, E. (1993) 3URJUDPDomR +RUiULD GH 3HoDV HP XPD &pOXOD )OH[tYHO GH 0DQXIDWXUD. Tese de Doutorado. FEE. UNICAMP. Brooke, A. et al. GAMS - A User’s Guide - Release 2.25. GAMS/OSL version 2. GAMS Development Corporation. Azana, R. A. (1995) Relatório Técnico PIBIC. Instituto de Automação. Fundação CTI. Campinas, SP. Teixeira, E. and Azana, R. A. (1995) Rethinking Mixed Integer Linear Model for the Problem of Workpieces Scheduling in a Flexible Manufacturing Cell. 3URFHHGLQJV RI WKH WK,63(,((,)$&,QWHUQDWLRQDO&RQIHUHQFHRQ&$'&$05RERWLFVDQG)DFWRULHVRIWKH )XWXUHPereira, Colombia Teixeira, E. and Mendes A. (1996) An Extension of the Model for the Problem of Workpieces Scheduling in a Flexible Manufacturing Cell. Submetido à 3URGXFWLRQ3ODQQLQJ DQG&RQWURO. Ainda sob avaliação.