Simulated annealing aplicado no problema de designação de tarefas de um laboratório

Abstract

A designação de tarefas se torna complexa em empresas que posuem o sistema de crosstraining, onde múltiplos funcionários são treiandos para um determinado trabalho e cada funcionário é treinado em multiplos trabalhos. Gerar todas as possibilidades de designações resultaria em um problema demasiadamente grande e consequentemente o tempo computacional necessário para gerar todas as possíveis soluções torna-se inviável do ponto de vista prático de uma empresa. Para resolver problemas como este, geralmente são usadas heurísticas e meta-heurísticas. Este trabalho propõe uma metodologia para o problema de designação de tarefas em um alaboratório de lubrificantes, sendo composta por uma heurística construtiva desenvolvida para gerar uma solução inicial seguida pela aplicação da meta-heurpistica Simulated Annealing. O modelo é voltado para ser aplicado em pequenas empresas onde a capacidade computacional geralmente pe limnitada, assim como as informçãoes armazenadas. Atualmente a designação é elaborada manualmente pelo supervisor de produção do laboratório que precisa executar esta difícil tarefa todos os dias. Foi possível verificar que o uso de meta-heurísticas pode trazer benefício na designação de tarefas da empresa em estudo, e que também acompanharia um possível crescimento da empresa

The task assignement becomes complex in companies that have the croos-training system, where multiple employess are trained for a particular job and each employee is trained for multiple jobs. Generate all possible assignments result in a large problem and consequently the computing time required to generate all possible solutions becomes impractical from the practical standpoint of the organization. To solve problems like this are commoly used heuristics and meta-heuristics. This paper proposes a methdology for the problem of task assignment in a lubricant laboratory, consisting of a constructive heuristic designed to generate an initial solution followed by the application of meta-heuristic Simulated Annealing. The model is designed to be apllied in small companies where computational capacity is usually limited, as well as the information stored. Currently the designation is prepared manually by the production supervisor orf the lab, that needs to perform this difficult task every day. Was possible to verify that the use meta-heuristics could benefit the task assigning in the company under study, and that also can follow the growth of the company.