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Mestrado - Ruan Rithelle de Faria Franco Chagas

por dirppg-ct publicado 20/11/2020 09h26, última modificação 20/11/2020 09h26
Método para Otimização do Planejamento de Produção de Peças que Utilizam Corte de Chapas Metálicas com Foco em Redução de Custos e Resíduos
Quando
18/12/2020
de 09h30 até 12h30
(America/Sao_Paulo / UTC-300)
Onde
Via videoconferência
Pessoa de contato
Prof. Milton Borsato, Dr. - UTFPR
Participantes
Orientador(a): Prof. Milton Borsato, Dr. - UTFPR
Banca examinadora:
Presidente: Prof. Milton Borsato, Dr. - UTFPR
Prof. Marcelo Gechele Cleto, Dr. - UFPR
Prof. Leandro Magatão, Dr. - UTFPR
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Resumo: A redução de gastos desnecessários e o crescimento da conscientização ambiental, são fatores que impactam diretamente na decisão de grandes empresas a buscar novas formas de melhorar o aproveitamento de matéria-prima em suas fábricas. Este trabalho foi desenvolvido em parceria com uma empresa produtora de maquinário agrícola, e que buscava reduzir a quantidade de resíduos gerados no processo de corte de chapas metálicas. Mensalmente a empresa parceira descarta toneladas de aço. A empresa já possui um software que realiza a melhor distribuição física das peças dentro de suas respectivas chapas. Contudo, após a realização de uma análise bibliométrica e sistêmica, foi identificado a oportunidade de desenvolver um método que realiza essa distribuição de peças nas chapas levando em consideração que um número definido de peças poderia ser estocado. Assim, o plano de produção da empresa poderia ser alterado, de forma a permitir que fosse possível aumentar o aproveitamento das chapas. Para o desenvolvimento desse método utilizou-se como framework metodológico o Design Science Research. Dessa forma, seis etapas foram realizadas: (i) identificação do problema e motivação; (ii) definição dos objetivos da solução; (iii) projeto e desenvolvimento; (iv) demonstração; (v) avaliação; e (vi) comunicação dos resultados. No início da criação do método, foi definido que ele seria um algoritmo genético escrito em linguagem Python. Para realizar a demonstração do método, foi comparada a resposta obtida pelo software da empresa parceira com o resultado estimado pelo método. Deste modo, foi possível medir percentualmente a representatividade do método. Em seguida, o método foi avaliado quanto a sua eficiência, facilidade de uso, operacionalidade e generalidade. A avaliação de eficiência foi realizada de maneira quantitativa, comparando os resultados obtidos pelo método com os resultados obtidos pela empresa no mesmo período. Para este cenário, o método obteve resultados melhores. Já as avaliações de facilidade de uso, operacionalidade e generalidade, foram realizadas de maneira qualitativa a partir das respostas obtidas em questionário entregue aos engenheiros da empresa parceira. Ao analisar os resultados, é possível notar que apesar de possivelmente sofre algumas resistências, ele poderia ser implementado na empresa parceira. E ao mesmo tempo, foi comprovado, que para o contexto avaliado, o método cumpriu seu objetivo.
Palavras-chave: Planejamento de produção, indústria 4.0, algoritmo genético, otimização, problema de corte

Method for Optimizing Production Planning for Parts Using Sheet Metal Cutting with a Focus on Cost and Waste Reduction
Abstract: The reduction of unnecessary expenses and the growth of environmental awareness are factors that directly impact the decision of large companies to seek new ways to improve the use of raw materials in their factories. This work was developed in partnership with a company that produces agricultural machines, and that sought to reduce the amount of waste generated in the process of cutting sheet metal. The partner company discards tons of steel every month. The company already has software that performs the best physical distribution of parts within their respective plates. However, after conducting a bibliometric and systemic analysis, the opportunity was identified to develop a method that performs this distribution of parts on the plates considering that a defined number of parts could be stored. An analysis of the case was carried out. Thus, the company's production plan could be changed to allow it to be possible to increase the use of the plates. For the development of this method, the methodological framework used was Design Science Research. Thus, six steps were taken: (i) problem identification and motivation; (ii) definition of the solution's objectives; (iii) design and development; (iv) demonstration; (v) evaluation; and (vi) communication of results. Was defined at the beginning of the method creation that it would be a genetic algorithm written in Python. To demonstrate the method, the response obtained by the partner company's software was compared with the result estimated by the method. In this way, it was possible to measure the representativeness of the percent method. Then, the method was evaluated for its efficiency, ease of use, operability, and generality. The efficiency assessment was carried out quantitatively, comparing the results obtained by the method with the results obtained by the company in the same period. For this scenario, the method obtained better results. The evaluations of ease of use, operability, and generality were carried out qualitatively from the answers obtained in a questionnaire delivered to the engineers of the partner company. When analyzing the results, it is possible to notice that although it may suffer some resistance, it could be implemented in the partner company. At the same time, it was proven that for the evaluated context, the method fulfilled its objective.
Keywords: Production planning, 4.0 industry, genetic algorithm, optimization, cutting stock problem


Lista de publicações:
CHAGAS, Ruan Rithelle de Faria Franco; MODESTI, Paulo Henrique de; BORSATO, Milton. Bibliometric and Systemic Analysis of Production Planning Optimization. In: J. Pokojski et al. (Eds.) 27th ISTE International Conference on Transdisciplinary Engineering, 2020, Varsóvia, Polônia. Transdisciplinary Engineering for Complex Socio-technical Systems. Amsterdã: IOS Press, 2020. p.661 - 669.

Obs: Esta defesa será realizada exclusivamente através de videoconferência, caso tenha interesse em acompanhar, entre em contato com o orientador com pelo menos 24 horas de antecedência da data de realização.