DCCMAPI/CCET

Uma banca de PROPOSTA DE TESE/DISSERTAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: MARCOS NASCIMENTO AZEVEDO
DATA: 25/08/2025
HORA: 09:00
LOCAL: https://meet.google.com/pfj-jozg-jrv
TÍTULO: Otimização Adaptativa em Ambientes Flow Shop: Um Modelo Sequencial Direto-Inverso
PALAVRAS-CHAVES: Flow Shop Permutacional, Problema Direto e Inverso, Atraso Máximo, Ajuste de Parâmetro
PÁGINAS: 91
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
SUBÁREA: Matemática da Computação
ESPECIALIDADE: Modelos Analíticos e de Simulação
RESUMO: Os ambientes de produção contemporâneos são caracterizados pela crescente demanda por respostas ágeis às flutuações do mercado, à personalização de produtos e às pressões por eficiência e sustentabilidade. Nesse contexto, o desenvolvimento de métodos de agendamento que equilibrem desempenho operacional e adaptabilidade torna-se essencial. Este estudo propõe e analisa uma abordagem sequencial para o problema de agendamento em sistemas de \textit{Flow Shop} permutacional, com base na alternância entre modelos de otimização direta e inversa. O modelo direto visa minimizar critérios clássicos de desempenho, como atraso máximo ($L_{\max}$), usando parâmetros operacionais fornecidos (tempos de processamento, datas de liberação e datas de vencimento). Por outro lado, o modelo inverso busca ajustar minimamente os dados de entrada, dentro de limites de perturbação predefinidos, para que uma determinada sequência de tarefas se torne viável ou ótima. Em vez de adotar uma formulação inversa tradicional, que frequentemente requer profundo conhecimento das regras de dominância de sequenciamento, este estudo introduz uma estrutura iterativa não hierárquica na qual problemas diretos e inversos são resolvidos alternadamente. Essa abordagem é particularmente adequada para cenários em que decisões táticas e operacionais devem ser tomadas de forma integrada, como a alocação de recursos sob restrições de médio prazo, juntamente com a execução imediata de tarefas de chão de fábrica. Além disso, ao permitir a reutilização de sequências previamente validadas com ajustes mínimos de dados, a estratégia contribui para a redução de desperdícios, o uso mais eficiente dos recursos de produção e a promoção de práticas sustentáveis, alinhadas às metas de eficiência energética e redução de retrabalho. Os resultados computacionais demonstram a eficácia da abordagem na mitigação do atraso máximo, preservando a integridade dos dados originais e atendendo às restrições operacionais.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1091306 - ALEXANDRE CESAR MUNIZ DE OLIVEIRA
Interno - 003.378.853-70 - JOAO CARLOS DE OLIVEIRA SOUZA
Interno - 474.245.083-34 - PAULO SÉRGIO MARQUES DOS SANTOS
Externo à Instituição - AURELIO RIBEIRO LEITE DE OLIVEIRA - UNICAMP
Externo à Instituição - ERNESTO JULIÁN GOLDBERG BIRGIN - USP