O documento analisa diferentes estratégias de divisão de tarefas em sublotes e disciplinas de fila de transporte para melhorar o desempenho de job shops. A simulação mostra que a combinação ideal depende do objetivo, com números iguais de sublotes entre 3 e 6 e disciplinas de fila como FIFO, LVFJ ou HVFS tendo melhores resultados.

1. 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

2. Eder, Marcelo, Paulo, Rodrigo
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with transportation queue disciplines
2
Roteiro
• Apresentação do problema;
• Cenário de testes;
• Resultados;
• Procedimento de busca;
• Conclusão;

3. Eder, Marcelo, Paulo, Rodrigo
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3
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)

4. Eder, Marcelo, Paulo, Rodrigo
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4
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;

5. Eder, Marcelo, Paulo, Rodrigo
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5
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;

6. Eder, Marcelo, Paulo, Rodrigo
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6
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.

7. Eder, Marcelo, Paulo, Rodrigo
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7
Exemplo de TRQD
M5M1 M4M2 M3
Sub lote ASub 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

8. Eder, Marcelo, Paulo, Rodrigo
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8
Exemplo de TRQD
2
4
1
5
3
2
4
1
5
3
M5M1 M4M2 M3
Sub lote ASub lote B
Fila
Estação
De Serviço
Fase (job)
1ª fase
2ª fase
3ª fase
4ª fase
5ª fase

9. Eder, Marcelo, Paulo, Rodrigo
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with transportation queue disciplines
9
Exemplo de TRQD
M5M1 M4M2 M3
Sub lote B
Fila
Estação
De Serviço
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.

10. Eder, Marcelo, Paulo, Rodrigo
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10
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).
M5M1 M4M2 M3Fila
Estação
De Serviço
2
4
1
5
3
Sub lote A Sub lote B
2
4
1
5
3
Fase (job)

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11
Exemplo de TRQD
A e B estão prontos, desta forma voltam para fila para serem
transportados novamente.
M5M1 M4M2 M3Fila
Estação
De Serviço
2
4
1
5
3
Sub lote A Sub lote B
2
4
1
5
3
Fase (job)

12. Eder, Marcelo, Paulo, Rodrigo
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12
Exemplo de TRQD
A e B estão na fila, se a disciplina é LVFJ, então A vai para M1, pois (A=2)
M5M1 M4M2 M3Fila
Estação
De Serviço
2
4
1
5
3
2
4
1
5
3
Sub lote ASub lote B
Fase (job)
1ª fase
2ª fase
3ª fase
4ª fase
5ª fase

13. Eder, Marcelo, Paulo, Rodrigo
Simulation analysis of lot streaming in job shops
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13
Exemplo de TRQD
M5M1 M4M2 M3Fila
Estação
De Serviço
2
4
1
5
3
2
4
1
5
3
Sub lote ASub lote B
Fase (job)
1ª fase
2ª fase
3ª fase
4ª fase
5ª fase
Fase (job)
A é transportado para M1

14. Eder, Marcelo, Paulo, Rodrigo
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14
Exemplo de TRQD
Voltando... Se a disciplina é HVFJ, então B vai para M3, pois (B=4)
M5M1 M4M2 M3Fila
Estação
De Serviço
2
4
1
5
3
2
4
1
5
3
Sub lote ASub lote B
Fase (job)
1ª fase
2ª fase
3ª fase
4ª fase
5ª fase

15. Eder, Marcelo, Paulo, Rodrigo
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15
Exemplo de TRQD
B é transportado para M3
M5M1 M4M2 M3Fila
Estação
De Serviço
2
4
1
5
3
2
4
1
5
3
Sub lote A Sub lote B
Fase (job)
1ª fase
2ª fase
3ª fase
4ª fase
5ª fase
Fase (job)

16. Eder, Marcelo, Paulo, Rodrigo
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16
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;

17. Eder, Marcelo, Paulo, Rodrigo
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17
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

18. Eder, Marcelo, Paulo, Rodrigo
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18
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

19. Eder, Marcelo, Paulo, Rodrigo
Simulation analysis of lot streaming in job shops
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19
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

20. Eder, Marcelo, Paulo, Rodrigo
Simulation analysis of lot streaming in job shops
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20
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;

21. Eder, Marcelo, Paulo, Rodrigo
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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;

22. Eder, Marcelo, Paulo, Rodrigo
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with transportation queue disciplines
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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)