Sistema de apoio à decisão para a otimização da roteirização da separação manual de peças em armazém utilizando planilhas eletrônicas

Bonassa, Antonio Carlos; Cunha, Cláudio Barbieri da

doi:10.1590/s0104-530x2011000100008

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“…Isto porque o operador não pode deslocar-se irrestritamente com o trolley para acessar todas as ruas do AM onde há SKU's. As rotas factíveis serão apenas aquelas em que as ruas são percorridas de uma extremidade a outra e as mudanças de ruas feitas pelas interseções das ruas paralelas com as ruas transversais do AM (TSAI; LIOU; HUANG, 2008;BONASSA;CUNHA, 2011). A formulação otimizada dos lotes está, portanto, associada a todo um conjunto de critérios e variáveis decisórias em que, dentre outros, destacam-se: i) total de SKU's expedidos por dia pelo AM; ii) tamanho e nível de movimentação dos SKU's dentro do AM;…”

Section: Problema De Socunclassified

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Uma contribuição à otimização de faturamento e picking em sistemas picker-to-parts

Pinto¹

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AGRADECIMENTOSAgradeço a DEUS por me dar a graça da saúde e do discernimento! À Escola de Engenharia de São Carlos pela oportunidade de realização do doutorado.Aos funcionários da Seção de Pós-Graduação da EESC/USP pela atenção e apoio administrativo, e a todos os servidores pelo pronto atendimento.Aos professores do Departamento de Engenharia de Produção pelos conhecimentos transmitidos com os quais deram a base para a realização deste trabalho.A todas as pessoas que direta ou indiretamente contribuíram para a realização desta pesquisa, familiares, amigos, professores e alunos do mestrado e do doutorado, em especial ao amigo Francis Minoru Endo Ura pela ajuda no desenvolvimento do software.Ao meu orientador, professor Dr. Marcelo Seido Nagano, pela confiança e amizade construída e por sua valorosa atenção nas correções, orientações e sugestões, além dos conselhos e incentivos que tanto contribuíram para o enriquecimento e realização deste projeto desafiador. (EDD). No SOC o picking é manual e enquadra-se na categoria picker-to-parts (low level) com pick-and-sort utilizando um trolley que é transportado pelo operador ao longo das ruas do AM. Neste contexto, esta tese tem como objetivo desenvolver uma ferramenta de gestão que integre e apresente soluções otimizadas para o SOF/SOC. A perspectiva de integração do SOF/SOC dar-se-á mediante à formulação de dois Algoritmos Genéticos (AG's) nomeados de AG-SOF e AG-SOC. Assim, o enfoque desta pesquisa está na avaliação da eficácia prática do AG-SOF/AG-SOC em resolver problemas reais do SOF/SOC. A eficácia do AG-SOF é comparada à um Algoritmo Guloso Iterativo (AI-SOF) enquanto que a predileção pelo AG-SOC é justificada pela natureza NP-hard do SOC. As experimentações para problemas de diferentes níveis de complexidade demonstraram que os algoritmos satisfazem todas as regras, restrições e variáveis decisórias obtendo soluções de qualidade satisfatória para qualquer categoria do SOF/SOC. O AI-SOF/AG-SOF lidam com as restrições de estoque e as possibilidades de faturar pedidos parciais para maximizar o Faturamento Total (FT). Apesar de obterem soluções com a mesma qualidade, o AI-SOF tem desempenho superior ao AG-SOF que é, em termos de Tempo de Processamento Computacional (TPC), limitado às categorias de médio porte do SOF. O AG-SOC é composto pela iteração de dois AG's (AGLOTE e AGPCV) que minimizam o Custo Total das Operações de Picking (CT). Logo, o AGLOTE agrupa os SKU's (Stock Keeping Units) dos diferentes pedidos em múltiplos lotes pela restrição de carga dos trolleys de forma a reduzir o Número de Viagens de Coleta (NVC) e define a sequência de coleta por meio de lotes prioritários para evitar o Atraso no Atendimento dos Pedidos (AAP). O AGPCV faz a roteirização dos lotes dentro do AM de modo que impeça a ocorrência de avarias aos SKU's frágeis e minimize a Distância Total das Rotas (DTR) e o Tempo Total de Picking (TTP). Evidenciou-se que para problemas de complexidade superior os lotes são mais homogêneos, nos quais o Desvio Padrão é pequeno e o Coeficiente de V...

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Section: Problema De Socunclassified

“…No Brasil, por exemplo, a maioria das empresas optam pela noção empírica dos gestores e operadores e na China a falta de MO's adequados é um elemento restritivo à eficácia dos AM's (CHANG et al, 2007;BONASSA;CUNHA, 2011).…”

Section: Management Atreladas Ao Paradigma Da Theory Of Constraints Eunclassified

Uma contribuição à otimização de faturamento e picking em sistemas picker-to-parts

Pinto¹

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Slotting Optimization of Warehousing System Based on the Hungarian Method

Zhang

Xiaojuan

et al. 2016

Advances in Intelligent Systems and Computing

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Picking Routing Problem with K homogenous material handling equipment for a refrigerated warehouse

Gómez-Montoya

Espinal

Hernandez-Vahos

2016

Rev. Fac. Ing. Univ. Antioquia

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This paper aims at formulating a Picking Routing Problem with K homogenous material handling equipment for a refrigerated warehouse (PRPHE). Discrete particle swarm optimization (PSO) and genetic algorithm (GA) metaheuristics are developed and validated for solving PRPHE. The discrete PSO is a novel approach to solving cold routing picking problems, which has not been detected in the scientific literature and is considered a contribution to the state of the art. The main difference between classical and discrete PSO is the structure and algebraic formulation of the positions and velocities of the particles, which are discrete rather than continuous under our approach. A full factorial design was developed with the following four factors: picking routing metaheuristic (PRM), depot, picking list size (PLS) and homogeneous material handling equipment (MHE). Based on the results of the experimental analysis, we identified that GA metaheuristics generated better solutions than discrete PSO for PRPHE. These statistical results demonstrated that GA metaheuristics produced time savings of between 22.89 and 86.75 seconds per set of cold picking routes, as well as an increase in the operational efficiency of between 1.98 and 2.81%, as compared with PSO discrete. Finally, it should be noted that this paper is one of the first in tackling picking routing in a refrigerated warehouse, thereby contributing to knowledge in this field. RESUMEN:Este artículo tiene como objetivo formular un problema de ruteo en la preparación de pedidos con K equipos homogéneos y ventanas de tiempo (PRPHE). Un PSO (Particle Swarm Optimization) discreto y un algoritmo Genético (GA, Genetic Algorithm) son desarrollados y validados para solucionar PRPHE. El PSO discreto es un enfoque novedoso para resolver el problema de ruteo en la preparación de pedidos en frio, el cual no había sido detectado en la literatura científica por lo cual es considerado una contribución en el estado del arte. La principal diferencia entre el PSO clásico y el discreto desarrollado es la estructura y la formulación algebraica de las posiciones y velocidades de las partículas las cuales son discretas en vez de ser continuas. Un diseño factorial completo con cuatro factores denominados metaheurísticos para el ruteo en la preparación de pedidos (PRM, picking routing metaheuristics), depot, tamaño de listas de preparación (Picking List Size) y un grupo de K equipos de manejo de materiales homogéneos (MHE) fue desarrollado. Basado en los resultados del análisis experimental fue identificado que el metaheurístico GA generó mejores soluciones que PSO discreto para el PRPHE. Por lo tanto, estos resultados estadísticos demostraron que el metaheurístico GA produjeron ahorros de tiempo entre 22,89 and 86,75 segundos por conjunto de rutas de preparación de pedidos en frio, así como un incremento de la eficiencia de las operaciones entre 1,98 y 2,81%, respecto a el PSO discreto. Finalmente, debe resaltarse que este artículo es uno de los primeros en abordar el ruteo en la pre...

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Sistema de apoio à decisão para a otimização da roteirização da separação manual de peças em armazém utilizando planilhas eletrônicas

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Uma contribuição à otimização de faturamento e <i>picking</i> em sistemas <i>picker-to-parts</i>

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