Sequenciamento de tarefas em máquinas sequenciais e paralelas, com o objetivo de reduzir o makespan e diminuir o tempo total de atraso das ordens de processo da GB Lavanderia

Abstract

RESUMO: Em lavanderias de grande porte, problemas como a programação da produção geram desafios de alta complexidade, insolúveis pelo processo cognitivo humano, pois tem a finalidade de determinar sequências de processamento de um conjunto de operações diferentes em determinado intervalo de tempo. Existem algumas técnicas computacionais que simulam aspectos do mundo natural para resolver problemas complexos, como os Algoritmos Genéticos (GA), que tem como objetivos percorrer um espaço de soluções para encontrar soluções ótimas sem necessitar da interferência humana. Neste artigo, foi desenvolvida uma API Rest, que analisa uma base de dados real, e através de um algoritmo genético, conduz a resultados de aprimoramento no escalonamento dos processos, melhorando os indicadores de atraso das entregas.

ABSTRACT: In large laundries, problems such as production scheduling generate highly complex challenges, making the human cognitive process difficult, as it aims to determine several processing sequences of a set of different operations in a given time interval. There are some computational techniques that simulate aspects of the natural world to solve complex problems, such as Genetic Algorithms (GA), which aim to traverse a solution space to find optimal solutions without human interference. In this article, a Rest API was developed, which, by reading a real production database using this algorithm, led to improvement results in the scheduling of processes, improving delivery delay indicators.