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Dissertação de Mestrado em Engenharia e Gestão Industrial apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia A presente dissertação tem como objetivo expor, da melhor forma possível, o trabalho realizado ao longo do estágio curricular na empresa SRAMPORT – Transmissões mecânicas, Lda, para obtenção do grau de Mestre em Engenharia e Gestão Industrial pela Faculdade de Ciências e Tecnologias da Universidade de Coimbra.Com o crescente aumento da competitividade de mercado e custos operacionais, em conjunto com o aumento do volume de negócios pressentido pela empresa, torna-se cada vez mais imperativo maximizar a rentabilidade de recursos e eficiência de sistemas. Com isto, surgiu a necessidade de rentabilizar a operacionalidade das linhas de tratamento térmico em contínuo da fábrica, sendo estas um dos bottlenecks do sistema e uma das secções de grande investimento financeiro.Assim sendo, o presente trabalho desenvolve um algoritmo de escalonamento, para as linhas de tratamento térmico, com tempos de setup dependentes da sequência, e prazos de entrega associados, que otimize a utilização dos fornos por obtenção de sequências de tratamento próximas de uma solução ótima.O modelo proposto foi desenvolvido em linguagem de programação em Python, seguindo a lógica do algoritmo heurístico Iterated Greedy, para um ambiente de m máquinas paralelas idênticas e n jobs, que como indicado por Garey (1979), caracteriza-se como um problema NP-hard.Através de um desenho fatorial 2^k e de experiências foram definidos os valores para os parâmetros de modelação do algoritmo.Os resultados obtidos demonstraram um possível aumento da disponibilidade das linhas de tratamento térmico, capaz de fazer face à procura futura e ainda ter alguma margem para amortizar picos de procura. The main goal of this dissertation is to present the work carried out at SRAMPORT – Transmissões mecânicas, Lda., to obtain the Master’s degree in Industrial and Management Engineering of Faculty of Sciences and Technologie of University of Coimbra. Fierce market competition and increasing operational costs, combined with the continuous growth of business volume, makes it imperative to optimize the use of resources and system efficiency. With that said, the need to maximize the use of the continuous thermic treatment lines arises, due to the fact that these are one of the system bottlenecks and a section of high investment. Along this report, it is explained the development of a scheduling algorithm on parallel thermic treatment lines with sequence-dependent setup times and associated delivery dates, to obtain a treatment sequence near an optimal solution. The proposed model was developed in Python programming language and following Iterated Greedy heuristic algorithm logic with m identical parallel machines and n jobs. As said by Garey (1979) this is a NP-Hard problem. With a 2^kfactorial design and design of experiments, values for the algorithm’s modeling parameters were defined. The results obtained showed a possible increase of availability in the thermic treatment lines, capable of facing demand and absorb demand peaks.

Este artigo apresenta uma investigação sobre o problema de programação da produção em ambientes flow shop com múltiplas máquinas (híbridos) e tempos de preparação (setup) das máquinas assimétricos e dependentes da sequência, e propõe métodos heurísticos construtivos para a minimização do tempo médio de fluxo (Mean Flow Time), que objetiva uma resposta rápida à demanda e à redução do estoque em processamento. Os algoritmos propostos foram comparados entre si, uma vez que nenhum método de solução para o problema investigado foi encontrado na literatura. Um estudo da influência da relação entre as ordens de grandeza dos tempos de processamento das tarefas e de preparação das máquinas em cada método de solução, bem como a influência do procedimento de programação adotado, foi efetuado com o intuito de avaliar o desempenho dos métodos This paper presents an investigation about the hybrid flow shop problem with asymmetric sequence dependent setup times and proposes constructive heuristic methods to minimize the mean flow time aiming at fast demand response and work in process reduction. The proposed heuristic methods were compared among themselves since no constructive heuristic method was found in the literature on the scheduling problem considered in this work. A study on the influence of the relation between the orders of magnitude of processing and setup time for each method was carried out. The influence of the scheduling procedure adopted was investigated to assess the performance of the methods use