E se a matemática conseguisse resolver um problema operacional na programação de máquinas que trabalham simultaneamente, cada uma com um conjunto específico e fixo de tarefas? Foi esta a ideia vencedora do Prémio EstudIO, entregue ao investigador do INESC TEC Ângelo Soares, no XXIII Congresso da Associação Portuguesa de Investigação Operacional.
Cenário: uma unidade fabril com várias máquinas a executaram diferentes tarefas, previamente alocadas, divididas em famílias e dependentes (sequencialmente, entenda-se) entre si. Problema: o tempo para preparar a máquina para cada tarefa vai depender da ordem em que as mesmas são processadas e os recursos usados nesta gestão são limitados, podendo causar atrasos. Solução?
O investigador Ângelo Soares pode estar muito perto de resolver o problema, com uma estratégia que alcançou um ganho de 79,61% comparativamente ao desempenho do modelo matemático tradicional. E o reconhecimento não tardou: foi o galardoado entre dez trabalhos de tese de mestrado a nível nacional.
“O prémio EstudIO representa uma iniciativa de reconhecimento da excelência académica. Nesse sentido, foi com profunda honra que recebi a distinção entre trabalhos tão notáveis. Este reconhecimento revela-se crucial e inspirador para o meu percurso futuro como investigador”, refere Ângelo Soares.
Na base deste trabalho está a adaptação de dois modelos matemáticos. Um segue a abordagem strip-packing, aproveitando os espaços livres das máquinas e minimizado o tempo total para executar todas as tarefas em todas as máquinas, e o outro é indexado ao tempo, garantindo que as tarefas sejam distribuídas ao longo do tempo de forma eficiente. “Para refletir as condições reais do ambiente de produção, foi proposta uma nova função objetivo que pretende a minimização da soma dos makespan (tempo entre o início da primeira tarefa e a conclusão da última tarefa) de todas as máquinas. Tendo em conta que os sistemas de produção são contínuos, introduziu-se uma configuração inicial das máquinas e os modelos matemáticos foram ajustados para ter em conta os setups dependentes da sequência de famílias”, explica o investigador.
Uma vez que os métodos matemáticos tradicionais têm algumas limitações, recorreu-se a uma nova abordagem: a heurística matemática. A ideia era encurtar o espaço de soluções a analisar e acelerar a procura da solução ótima, através da metauheurística TS (com mecanismo de warm-start) e a Heurística Construtiva (SCUTR).
Resultados? As diferentes estratégias usadas na heurística matemática deram bons resultados. A combinação TS e SCTUR conseguiu melhorar em 79,61% o desempenho, com um desvio médio de apenas 4,24% para os problemas maiores. “A metaheurística TS demonstrou capacidade em encontrar a solução ótima e apresentou resposta computacional razoável nos problemas com até 32 máquinas e 100 tarefas. As diferentes abordagens da heurística matemática apresentaram resultados promissores na resolução deste problema, destacando-se a estratégia que combina o TS e a heurística SCTUR”, acrescenta.
Uma contribuição valiosa para a investigação operacional que poderá ser o início de outros trabalhos neste âmbito.
O investigador referido na notícia tem vínculo ao INESC TEC.
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