Estratégias para a redução de ciclos da serra no problema de corte de estoque na indústria moveleira

• Main Author: Martins, Alyne Toscano [UNESP]
• Other Authors: Universidade Estadual Paulista (UNESP)
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: Universidade Estadual Paulista (UNESP) 2014
• Subjects: Pesquisa operacional; Otimização matematica; Indústria de móveis; Corte de estoque; Furniture industry
• Online Access: http://hdl.handle.net/11449/86501

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:22:18Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2010-04-16Bitstream added on 2014-06-13T20:28:18Z : No. of bitstreams: 1 martins_at_me_sjrp.pdf: 1107946 bytes, checksum: 4889aecbca6c259500ae7438b3cb059b (MD5) === Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) === Neste trabalho estudamos o problema de corte de estoque bidimensional originado da realidade de uma fábrica de móveis. Descrevemos o sistema de produção de uma fábrica de móveis característica do Polo Moveleiro de Votuporanga, com ênfase no setor de corte da matéria-prima, e propomos um algoritmo para resolver o problema de corte de estoque considerando a minimização do número de objetos cortados e do número de ciclos da serra. A ideia principal do algoritmo proposto (AFM-P) consiste em adicionar ao problema, de forma dinâmica, restrições que imponham uma frequência mínima para a utilização de um dado padrão de corte. A cada iteração uma solução é gerada e no final do algoritmo existe um conjunto de soluções que são analisadas segundo critérios de dominância. Realizamos um estudo computacional utilizando os dados reais da fábrica visitada para analisar o comportamento do AFM-P. O estudo computacional mostrou que através do algoritmo proposto é possível encontrar soluções próximas e, na maioria das vezes, melhores que a prática da indústria tomada como estudo de caso === In this work we study the two-dimensional cutting stock problem originated from a furniture industry. We describe the production system of a characteristic furniture plant situated at Votuporanga Regional Center and we propose an algorithm to solve the cutting stock problem taking into account the minimization of the number of objects and the number of saw cycles. The main idea of the algorithm (AFM-P) is adding to the problem, in a dynamic way, constraints that impose a minimum frequency to the use of a given cutting pattern. At each iteration a solution is generated and at the end there is a set of solutions that are analyzed according to dominance criteria. The AFM-P algorithm is tested using data from the furniture plant visited. The computational study shows that using the proposed algorithm it is possible to find solutions that are close the ones used in the industry practice and, in most cases, better than theirs