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Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.18.2017.tde-12042017-165200
Documento
Autor
Nome completo
Creusa Sayuri Tahara Amaral
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2001
Orientador
Banca examinadora
Gonçalves Filho, Eduardo Vila (Presidente)
Politano, Paulo Rogério
Porto, Arthur José Vieira
Rozenfeld, Henrique
Tsunaki, Roberto Hideaki
Título em português
Arquitetura para integração de métodos para apoiar a decisão em formação de células de manufatura
Palavras-chave em português
Arquitetura
Método para formação de células de manufatura
Modelagem orientada a objeto
Sistema de apoio à decisão
Resumo em português
A manufatura celular tem um importante destaque entre os sistemas de produção, sendo empregada em parte significativa das empresas de manufatura classe mundial e alvo de constantes pesquisas. Um dos aspectos fundamentais para a aplicação desse sistema de produção é a solução de problemas de formação de células. Ao longo das últimas três décadas muitos algoritmos foram propostos para auxiliar esta decisão, porém, eles não têm sido intensamente aplicados na rotina das empresas, que na maioria dos casos, definem as células com base no bom senso e experiência. Alguns dos fatores que contribuem para isso são: a não disponibilidade de dados necessários para a solução do problema, e o fato de que cada algoritmo retrata situações particulares, necessitando de um especialista que seja capaz de escolhê-los ou desenvolvê-los e aplicá-los conforme as características específicas do problema enfrentado. Neste trabalho propõe-se que uma arquitetura que busca integrar os diversos algoritmos de formação de célula, permitindo que estes sejam aplicados a um mesmo conjunto de dados. O objetivo é disponibilizar aos profissionais de empresa o maior número possível de algoritmos de maneira simples e sem a necessidade de dispendiosos levantamentos de dados, seguindo um procedimento em que possam analisar diferentes soluções de um problema. A arquitetura é composta de um procedimento, um modelo orientado a objeto e um sistema de apoio à decisão para formação de células. Os resultados obtidos da aplicação mostram que a arquitetura proposta é viável com grandes possibilidades para continuar a ser desenvolvida em pesquisas futuras.
Título em inglês
Framework for integration methods to decision support in manufacturing cell formation
Palavras-chave em inglês
Decision support system
Framework
Method for manufacturing cell formation
Object-oriented model
Resumo em inglês
The celular manufacturing has an important prominence among the production systems, being used in significant part of the world class manufacturing companies and it is objective of constant researches. One of the fundamental aspects for the application of this production system is the solution to the problem of cells formation. Along the last three decades many algorithms were proposed to aid this decision, even so, they have not been applied intensively in the normal routine of the companies that in most of the cases, they cells design with base on the good sense and experience. Some of the factors that contribute to that are: there are not available necessary data to the solution of the problem, and the fact that each algorithm presents private situations, needing a specialist that is capable to choose them or to develop them and to apply them according to the specific characteristics of the problem. In this work we propose a framework that looks for to integrate the several algorithms of cell formation, al/owing that these are applied to a same group of data. The purpose is become available to professional of a company, the largest possible number of algorithms in a simple way and without the necessity of expensive survey of data, following a procedure in that it can analyze different solutions of a problem. The framework is composed of a procedure, an object-oriented model and a decision support system for cells formation. The obtained results of the application show that the proposal framework is acceptable with great possibilities to continue to be developed in future researches.
 
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Data de Publicação
2017-04-18
 
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