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E. TEIXEIRA e A. MENDES
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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.
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modelo de programação horária de uma célula flexível de