Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e Automação DAS 6607 Simulador da Produção Departamento de Automação e Sistemas Universidade Federal de Santa Catarina Professor:Guilherme Bittencourt Aluno: Denis Pinha Prof. Ricardo Sarmento Costa

Tópicos Introdução Exemplo de um problema (Contexto) Universo de Soluções, complexidade e técnicas para resolver o problema Hierarquia dos frames (objetos ou conceitos) de um simulador de fábrica Apresentação básica de um simulador de produção desenvolvido para uma empresa

Introdução: O que é Inteligência Artificial? Conjunto de técnicas para resolver problemas complexos, isto é, problemas que, apesar de não ter solução algorítmica , são solucionados por seres humanos.

Introdução ao ambiente fabril o conhecimento sobre o mundo não precisa, necessariamente, obedecer a nenhuma propriedade matemática global, como coerência ou completude. Sua adequação deve ser medida pela sua utilidade na solução de problemas práticos; Ex: Cabine de Pintura , Operações Simultâneas, Peças Conjugadas, Estoque Alto

SEQÜENCIAMENTO DA PRODUÇÃO Problema Introdutório: O Caso dos Leitores

Enunciado Parte 1 Alberto (A), Bruno (B), Carlos (C) e Daniel (D) moram juntos. Aos domingos, pela manhã, gostam de ler os jornais O Globo (Gl), Jornal do Brasil (JB), O Dia (Di) e o semanário Casseta e Planeta (CP), que recebem à porta de casa por volta das 8:00 horas. Além disso, após todos terem lido todos os jornais, desejam sair juntos, e o mais cedo possível, para a praia no (único) carro que possuem. A hora em que acordam, bem como a ordem em que preferem ler os jornais e os respectivos tempos de leitura, podem ser vistos no quadro apresentado a seguir. Por uma questão de organização, os jornais não são subdivididos em partes ou cadernos e, portanto, só podem ser lidos por uma pessoa de cada vez.

Dados

Questões Supondo que os quatro amigos conseguem se alimentar e realizar as suas higienes matinais enquanto estão lendo os jornais, pergunta-se: Qual a relação deste enunciado com o de um problema de programação e controle da produção? Isto é, o que seriam neste enunciado os: Produtos ou itens Máquinas ou recursos de produção Tempos de operação ou de fabricação Roteiros de produção Prioridades ou seqüências de produção Quais técnicas ou ferramentas de Sistemas, Planejamento e Controle da Produção e/ou Pesquisa Operacional podem ser usadas para a solução do problema ?

Questões Qual a seqüência de leitura de cada jornal (isto é, quem lê o quê em primeiro, segundo, terceiro e quarto lugar) que permite a Alberto, Bruno, Carlos e Daniel saírem juntos o mais cedo possível para a praia? Que hora é esta ? É possível provar que a resposta dada ao item anterior é a resposta ótima do problema ? Como ? Supondo que os quatro amigos possam ler os jornais em qualquer ordem, quantas soluções possíveis tem esse problema?

Questões Nesse caso, considerando que um computador rápido leva um segundo para processar (isto é, encontrar e avaliar) mil soluções possíveis do problema, qual o tempo computacional necessário para pesquisar todo o universo de soluções com o objetivo de se encontrar a solução ótima ? Expresse este tempo na maior unidade possível (isto é segundos, minutos, hora, dia, semanas, meses ou o que for apropriado). Como este tempo computacional cresceria se o número de leitores passasse a ser cinco ? E se fossem seis os leitores ? E se fossem sete ?

SEQÜENCIAMENTO DA PRODUÇÃO Problema Introdutório: O Caso dos Leitores

Analogias Qual a relação do problema com a programação e controle da produção? Isto é, o que seriam no enunciado os: Produtos ou itens ? Seriam as pessoas: Alberto, Bruno, Carlos e Daniel. Máquinas ou recursos de produção ? Seriam os jornais: Jornal do Brasil, Globo, Dia e Planeta. Tempos de operação ou de fabricação ? Seriam os tempos estimados de leitura.

Solução Gráfica Qual a seqüência de leitura de cada jornal (isto é, quem lê o quê em primeiro, segundo, terceiro e quarto lugar) que permite ao Alberto, Bruno, Carlos e Daniel saírem juntos o mais cedo possível para a praia? Que hora é esta ? Para solução da questão será utilizado um método de "tentativas e erros". Serão testadas três alternativas baseadas em três hipóteses distintas de priorização (isto é, seqüência de leitura de cada jornal), escolhendo-se o melhor resultado obtido.

Solução 1 A D C B B C A D C B A D D A C B 11:51

Solução 1 / Observações O Roteiro (que é uma restrição do problema) pode levar a jornais ociosos . 10:00 ex: às 10:00 horas, Bruno pega O Dia ao invés do Jornal do Brasil (que assim fica mais tempo ocioso), porque o seu roteiro obriga que assim seja.

Solução 1 / Observações A Seqüência (que é fruto da solução adotada) pode levar a leitores ociosos . 10:15 A B C D ex: às 10:15 horas, Carlos pode pegar o Jornal do Brasil mas tem que esperar Daniel, porque a seqüência de produção adotada obriga que assim seja.

Solução 3 C A B D C B A D C B A D C D B A 11:30

Conclusão do Problema Comparando-se as três soluções verifica-se que a melhor solução é a terceira. Um resultado nada óbvio já que das três hipóteses examinadas essa é aquela onde mais leitores são submetidos a esperas forçadas (vide quadro abaixo). 11:30

Conclusão Portanto, decisões “locais” que, à primeira vista, possam parecer irracionais, Por exemplo, Alberto acorda, todos continuam dormindo, o seu jornal preferido (JB) está disponível, e mesmo assim ele é impedido de lê-lo antes de Carlos que, por sua vez, só acordará 15 minutos depois, e ainda lerá 2 outros jornais antes de pegar o JB ! 11:30 numa visão “global” e estruturada do problema - proporcionada pelo gráfico de Gantt - mostram-se perfeitamente lógicas . Aqui, o entendimento integral do problema mostra como a paciência (de Alberto, Bruno e Daniel) pode ser uma virtude necessária e compensadora !

Análise do Melhor Caso Como provar que esta resposta é ótima ?

Solução Ótima O que não significa que seja a única solução ótima ! Por exemplo, podemos só inverter os 2 últimos leitores do Planeta na Solução 3 : 11:30

Universo de Soluções Caso os quatro amigos possam ler os jornais em qualquer ordem, quantas soluções possíveis tem esse problema ? Se houvesse apenas um jornal, haveria (4 !) = 24 soluções de seqüenciamento. Como, entretanto, há quatro jornais em questão e o seqüenciamento da leitura de cada um deles é independente da seqüência de leitura dos demais, há (4 !)4 = 331.776 soluções. Com efeito, o número de soluções possíveis (factíveis e não factíveis) de seqüenciamento é da ordem de (n !)m, onde n são os itens e m são os recursos envolvidos no problema.

Complexidade do Problema Neste caso, considerando que um computador rápido leva um segundo para processar (isto é, encontrar e avaliar) mil soluções possíveis do problema, qual o tempo computacional necessário para pesquisar todo o universo de soluções com o objetivo de se encontrar a solução ótima ? Expresse este tempo na maior unidade possível (isto é, segundos, minutos, horas, dias, semanas, meses ou o que for apropriado). 331.776 soluções / 1000 soluções por segundo / 60 = 5 ½ minutos

Natureza Combinatória Explosiva Como este tempo computacional cresceria se o número de leitores passasse a ser cinco ? E se fossem seis leitores ? E se fossem sete ? A tabela abaixo registra a evolução do universo de soluções e correspondente tempo de processamento: 4 331.776 5,5 minutos 5 4 2,1 x 10 8 2,4 dias ! 6 4 2,7 x 10 11 8,5 anos !! 7 4 6,5 x 10 14 205 séculos !!!!

Técnicas para Resolver o Problema Quais técnicas ou ferramentas de Administração, Sistemas (Sistema Multiagente (SMA) , Planejamento e Controle e/ou Pesquisa Operacional podem ser usadas para a solução do problema ? Ferramentas gráficas (e.g. gráficos de Gantt), métodos analíticos ou matemáticos (e.g. programação linear, programação combinatorial, programação inteira, programação dinâmica) e métodos heurísticos, baseados no bom-senso (e.g modelos de simulação computacional).

Métodos heurísticos Diante da complexidade do problema de programação, analisaremos agora quatro métodos estruturados para resolução do problema. São eles: PROGRAMAÇÃO PARA FRENTE (pedido a pedido) => comumente (embora imprecisamente) chamado de “FORWARD PLANNING” PROGRAMAÇÃO PARA TRÁS BASEADA NA ABORDAGEM MRP (pedido a pedido) => comumente (embora imprecisamente) chamado de “BACKWARD PLANNING” PROGRAMAÇÃO BASEADA NA TEORIA DAS RESTRIÇÕES (operação a operação) => também chamado de “PROGRAMA-ÇÃO MISTA” PROGRAMAÇÃO POR SIMULAÇÃO (operação a operação) => também chamado (embora imprecisamente) de “PROGRAMA-ÇÃO POR CAPACIDADE FINITA”

Programação por Simulação Com os dados do problema dos Leitores, construa uma solução estruturada baseada na “PROGRAMAÇÃO POR SIMULAÇÃO (operação a operação)”. Utilize para tanto a seguinte lógica de construção: Avance o “relógio da simulação” até o instante onde ocorre o primeiro evento significativo (por exemplo, a chegada de um material, o fim de processamento num recurso, etc.) Com base no critério de prioridade adotado (MDE), identifique os pedidos que podem ser processados nesse instante no recurso em questão e selecione o mais prioritário para programação. Repita o passo 2 até que todas as operações tenham sido programadas.

Regras Heurísticas de Carregamento “... o número de regras de descarregamento de filas existentes só é limitado pela nossa ingenuidade ! ” PEPS (Primeiro a entrar deve ser o primeiro a sair) MTP (Item de menor tempo de processamento deve ser processado primeiro) MDE (Item com data de entrega mais apertada deve ser processado primeiro) Maior Multa (Item que induz a maior multa deve ser processado primeiro) Maior Preço (Item que induz a maior preço deve ser processado primeiro) Menor Folga (Item que tem a menor folga calculada como: (Data de entrega - Instante da decisão) - Tempo remanescente de processamento Razão Crítica (Item que tem a menor folga calculada como: (Data de entrega - Instante da decisão) / Tempo remanescente de processamento Você é capaz de imaginar outras regras heurísticas de descarregamento de filas ?

b) regra ignorando os tempos de processamento e datas de entrega. PEDIDOS ADIANTADOS PEDIDOS ATRASADOS I A Atraso Freqüência a) situação “quase ótima” em termos de cumprimento de prazo de entrega. I A b) regra ignorando os tempos de processamento e datas de entrega. Ex: PEPS I A c) regra baseada em tempos de processamento. Ex: MTP I A d) regra baseada em data de entrega (carga e capacidade balanceadas). Ex: MDE I A e) regra baseada em data de entrega (carga e capacidade desbalanceadas). Ex: MDE

Complicadores do Problema Tempos de preparação de máquina Tempos de transporte Descontinuidades do tempo (turnos, fins-de-semana, feriados) Manutenção preventiva Perdas históricas de capacidade (e.g. manutenção corretiva) Disponibilidade restrita de ferramentas ou moldes (além das máquinas) Disponibilidade restrita de pessoal Limitações de orçamento Dinâmica de re-programação Fabricação para posterior montagem

PONTUALIDADE TOTAL Diante de tal complexidade, como chegar lá ? Programar e controlar a produção tendo como meta Entregar 100% dos pedidos no prazo de acordo com as especificações técnicas e o orçamento combinado e assim Desenvolver junto ao cliente uma reputação de excelência em termos de cumprimento de prazos

PONTUALIDADE TOTAL Ações indicadas Como ser PONTUAL ? 1. Planejar antecipadamente 2. Programar realisticamente considerando os limites existentes de capacidade 3. Programar com folga 4. Programar detalhadamente o curto prazo 5. Explorar as possibilidades de seqüenciamento existentes 6. Explorar as possibilidades ligadas ao uso de máquinas e roteiros alternativos 7. Explorar as possibilidades de ajuste do nível de capacidade (e.g. horas-extras, subcontratações) 8. Explorar as possibilidades de apressamento (i.e. expeditação) de pedidos urgentes 9. Explorar as possibilidades de antecipação do recebimento de materiais críticos 10. Explorar as possibilidades ligadas ao uso de projetos, processos e materiais alternativos 11. Antecipar para os clientes possíveis problemas de entrega, quando inevitáveis 12. Prometer prazos e/ou decidir aceitar encomendas considerando os compromissos já assumidos 13. Acompanhar o andamento e a pontualidade dos processos internos 14. Replanejar rapidamente e sempre que fatos significativos aconteçam sem terem sido previstos

PONTUALIDADE TOTAL Ações indicadas Como fazer BARATO ? 15. Evitar grandes antecipações na produção de componentes não-críticos 16. Apresentar os custos e benefícios de cada possível solução de programação 17. Identificar as operações e recursos críticos para concentrar neles os ajustes de capacidade (horas-extras, subcontratações) Como fazer RÁPIDO ? 18. Programar para dispor dos equipamentos o mais cedo possível (e faturar o quanto antes) Como ser FLEXÍVEL ? 19. Conhecer (representar) as alternativas de gestão de curto prazo para exploração sistemática

Simulação com capacidade finita Acionamento x Dimensionamento x Projetos Simuladores voltados a programação do dia-a-dia e acionamento Factor, Schedulex, Leitstand, AHP-Leitstand, Auto-sched, Moopi, MPSwin, Infor, CA-Quick, Pacemaker, Preactor, CB/Plan, Response Agent, Fact, MicroPlanner, Metashop, Job-shop, Syn-Quest, Ortems, AutoSched, Broner, Process, See-The-Future (BR) Simuladores voltados a programação do dia-a-dia Manugistics, Goal System, Thru-put, Drummer, Rhythm Simuladores voltados ao dimensionamento do sistema de produção Promodel, Arena, See-why, Forssight Simuladores voltados a gestão de projetos Scitor OS Suite, Concerto

Exemplo simplificado de hierarquias de objetos e seus respectivos atributos para um simulador de manufatura (Fábrica) Fábrica Recursos Onde Plano de Produção Quanto Engenharia O que e Como Faz Máquinas Operadores Ferramentas Clientes Tempo de Transporte Tipo Item : Manufaturado Itens Unidade: Kg, Peças Custo Lista de Operações e Alternativas Roteiros de Produção de Recursos Taxa de Produção Classe Lote de Produção Lote de Tranferência Operador Ferramenta Lista de Materiais Componência Prioridade Tipo: Contínuo, Taxa Habilitação Serventia: Processamento, Setup, Transporte Pedidos Data Valor de Venda Rendimento Classe Quantidade Tempo Setup Estoques Horários Acabado , Manufaturado e Materiais, Custo Variável Situação Tipos de Operação Horários

Fontes BITTENCOURT , Guilherme - Notas de Aula da Disciplina DAS 6607 - 2007 COSTA, R, 1996, Pontualidade total na produção sob encomenda: conceito, tecnologia e uso da simulação computacional na gestão do chão de fábrica. Ph.D dissertação, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brasil.

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