Programação de tarefas em linhas de produção customizadas baseada em curvas de aprendizado e fatores ergonômicos

Abstract

A presente dissertação propõe heurísticas de programação da produção balizadas por curvas de aprendizado e fatores humanos com vistas à alocação de tarefas a equipes de trabalhadores. O objetivo é apresentar propostas de sequenciamento que integrem aspectos ergonômicos impactantes no desempenho do trabalhador, sem prejudicar as exigências produtivas do processo. Parte-se de uma revisão da bibliografia sobre técnicas de sequenciamento, curvas de aprendizado e fatores ergonômicos que influenciam no desempenho do trabalhador a fim de entender seu funcionamento e identificar formas de integração das mesmas. Desse modo, são propostos dois métodos de sequenciamento alinhados a curvas de aprendizado e fatores ergonômicos, aplicados em um processo da indústria calçadista. O primeiro método propõe uma adaptação da heurística de minimização da soma do atraso e adiantamento proposta por Pinedo (2008) em relação a uma data comum de entrega. O segundo método, denominado ATCE (Apparent Tardiness Cost with Ergonomic Factors), consiste na adaptação da regra ATC (Apparent Tardiness Cost) na minimização do atraso do processamento de lotes com distintas datas de entrega. Este último é então avaliado através de experimento de simulação de cenários do processo produtivo e comparado à regra ATC. Os resultados obtidos evidenciam a robustez do método ATCE, atendendo as necessidades produtivas e reduzindo a alocação sucessiva de tarefas de mesma complexidade a uma mesma equipe.

This dissertation presents new scheduling heuristics integrated with learning curves and human factors aimed at job scheduling in unrelated parallel workers teams. The objective is to modify heuristics available in the literature to integrate ergonomic aspects that have a profound impact on human performance, without harming demands of the productive process. Two methods that combine learning curves, heuristics for scheduling and ergonomic factors are proposed and applied in the shoe manufacturing industry. The first method aims to optimized the objective function of minimizing the total weighted earliness and tardiness with a common due date for all jobs. The second method propose the ATCE rule (Apparent Tardiness Cost with Ergonomic Factors) which reduces the total weighted tardiness with different due date. The ATCE rule is then evaluated through simulation scenarios of production process and compared to the original rule (ATC), where the results shows the robustness of the method, attending the production needs with a significant improvement in the ergonomic point of view.