Scheduling de robôs móveis autônomos em ambiente de manufatura flexível com uso de meta-heurísticas de busca em vizinhanças

Abstract

A manufatura moderna com flexibilidade de processos introduziu os robôs móveis autônomos (AMR – Autonomous Mobile Robot) em operações intralogísticas, como manufatura, armazenamento, cross-docks, terminais e hospitais. A utilização de tecnologias com o propósito de utilizar de maneira eficiente os seus recursos, trará uma vantagem competitiva com relação ao mercado global. Visando alcançar seus objetivos as empresas tem adotado a mudança para um sistema de manufatura flexível (FMS - flexible manufacturing system), junto aos robôs móveis autônomos, tal mudança permite o sistema adaptar-se às frequentes mudanças nas demandas ao longo dos anos. Considerando isso, este trabalho apresenta o problema de sequenciamento de tarefas de dois robôs móveis autônomos, que tem, como objetivo, abastecer quatro alimentadores de máquinas em uma linha de produção localizada em um ambiente de manufatura flexível. O problema consiste em programar os AMRs de forma que as máquinas não interrompam o funcionamento devido à falta de peças. O modelo proposto tem como objetivo minimizar o makespan – tempo total para processar todas as tarefas – em uma linha de produção com um horizonte de planejamento pré-estabelecido. O estudo leva em consideração as características das máquinas, do robô e define uma janela de tempo restrita para a realização das tarefas. A característica do problema é NP-Hard, portanto, são apresentados dois métodos computacionais baseados em meta-heurísticas de busca em vizinhanças. Para os dados considerados, a meta-heurística baseada em VND tende a encontrar uma solução de boa qualidade para o problema de scheduling, enquanto que a meta-heurística baseada em VNS tende a encontrar uma solução de boa qualidade com mais dificuldade, resultando em uma diferença média de 1,25%, entre os métodos de solução propostos, com relação ao cenário base estudado

Modern manufacturing with process flexibility has introduced Autonomous Mobile Robots (AMR) into intralogistics operations such as manufacturing, warehousing, cross-docks, terminals and hospitals. The use of technologies in order to efficiently use its resources will bring a competitive advantage in relation to the global market. Aiming to achieve their goals, companies have adopted the change to a flexible manufacturing system (FMS - flexible manufacturing system), along with autonomous mobile robots, such a change allows the system to adapt to frequent changes in demands over the years. Considering this, this work presents the task sequencing problem of two autonomous mobile robots, which aims to supply four machine feeders in a production line located in a flexible manufacturing environment. The problem is to program the AMRs so that the machines do not stop working due to lack of parts. The proposed model aims to minimize the makespan – total time to process all tasks – in a production line with a pre-established planning horizon. The study takes into account the characteristics of the machines, the robot and defines a restricted time window for carrying out the tasks. The characteristic of the problem is NP-Hard, therefore, two computational methods based on neighborhood search metaheuristics are presented. For the considered data, the VND-based metaheuristic tends to find a good quality solution to the scheduling problem, while the VNS-based metaheuristic tends to find a good quality solution with more difficulty, resulting in a average difference of 1,25% between the proposed solution methods, in relation to the studied base scenario.