Estratégias de controle eficazes para veículos guiados automaticamente (AGVs) são importantes para empresas que operam sistemas de fabricação flexíveis em termos de maximização da produtividade. Neste artigo, projetamos e analisamos o Pickup-or-Delivery-En-Route (PDER), um algoritmo de despacho de AGVs de carga múltipla. O PDER é uma regra de determinação de tarefas que permite que um veículo parcialmente carregado, viajando para um destino de entrega, pegue e/ou entregue cargas pelas quais o veículo passaria no caminho para o destino original. Realizamos um experimento baseado em simulação para avaliar a eficácia do algoritmo PDER. Os resultados indicam que o PDER pode produzir impactos positivos significativos no rendimento e no tempo do sistema em sistemas de manufatura flexíveis que utilizam AGVs com várias cargas.
Com a constante mudança no ambiente de negócios, nas preferências dos clientes e na tecnologia, as empresas não podem mais esperar retornos superiores produzindo produtos padronizados. Para tratar de questões como a personalização de produtos, a expansão da gama de produtos oferecidos e a diminuição das quantidades de pedidos, muitas empresas tentam desenvolver novamente sua vantagem competitiva transformando a produção em massa em manufatura flexível. Shivanand, Benal e Koti (2006) definem um sistema de manufatura flexível (FMS) como um grupo de estações de trabalho e sistemas de armazenamento interconectados por um sistema automatizado de manuseio de materiais e controlados por um sistema integrado de controle por computador. Esse sistema é caracterizado por vários recursos complexos, como grandes variações de produtos, padrões aleatórios de fluxos de materiais e demanda estocástica, em que os sistemas tradicionais de manuseio de materiais, como transportadores, não conseguem mais atender aos desafios de movimentação de produtos entre as estações de trabalho em todo o sistema.
Os AGVs podem aumentar significativamente a flexibilidade de um sistema de manuseio de materiais e seguir caminhos eficientes para entregar o trabalho em andamento (WIP) com base nas sequências de processamento do produto. Entretanto, a baixa velocidade de deslocamento, o tempo significativo de carga e descarga e a capacidade limitada dos AGVs podem limitar a capacidade de produção dos sistemas de manufatura. Portanto, um FMS com alta intensidade de tráfego pode exigir um grande número de AGVs para obter um fluxo e uma distribuição eficientes de materiais. Além disso, uma frota grande de AGVs envolve um grande custo de capital para veículos, manutenção de AGVs, problemas de congestionamento de tráfego e requisitos de espaço.
Para reduzir o número de AGVs necessários, uma alternativa é implementar AGVs de carga múltipla. Geralmente, os AGVs de carga múltipla podem ajudar um FMS a atingir um alto nível de produtividade com uma frota menor em comparação com os AGVs de carga única (Ozden 1988). Alguns outros benefícios dos AGVs de carga múltipla incluem a melhor utilização dos AGVs e a melhor utilização das máquinas (Bilge e Tanchoco 1997). O maior desafio do gerenciamento de AGVs de múltiplas cargas é que o(s) espaço(s) de carga adicional(is) aumentará(ão) os estados de tomada de decisão do AGV. Ho e Chien (2006) observam que um AGV de carga única tem apenas os estados vazio e carregado, enquanto um AGV de carga múltipla pode estar vazio, parcialmente carregado e totalmente carregado. Além disso, eles definem quatro questões principais relacionadas ao gerenciamento de AGVs de carga múltipla:
O objetivo desta pesquisa é desenvolver uma regra de determinação de tarefas que permita que os AGVs de carga múltipla utilizem o(s) espaço(s) vazio(s) quando estiver(em) parcialmente carregado(s) com o objetivo de maximizar a produtividade do sistema e minimizar o tempo médio no sistema de peças em um FMS. Em particular, a estratégia proposta, que chamamos de Pickup-or-Delivery-En-Route (PDER), permite que um veículo parcialmente carregado que esteja viajando para um destino de entrega pegue e/ou entregue cargas pelas quais o veículo passaria no caminho para o destino original.
O restante do artigo está organizado da seguinte forma: um resumo dos trabalhos relacionados é apresentado na seção 2; os detalhes da regra PDER proposta são explicados na seção 3; um experimento de simulação para comparar regras de despacho alternativas em duas configurações de sistemas FMS é apresentado na seção 4; e, por fim, nossas conclusões são discutidas na seção 5.
Há um conjunto relativamente grande de trabalhos na área de algoritmos de despacho de AGVs. Dois estudos de revisão extensos incluem LeAnh e Koster (2006), que apresentam um estudo abrangente dos desafios e abordagens de gerenciamento de AGVs, e Fazlollahtabar e SaidiMehrabad (2015), que revisam as estratégias existentes para problemas de programação, despacho e roteamento de AGVs. Muitos autores se concentram no problema de coleta e expedição de AGVs de carga única. Algumas regras comuns de despacho de coleta incluem as regras ShortestTravel-Distance (STD), Modified-First-Come-First-Serve (MFCFS), Maximum-Output-Queue-Size (MOQZ), Unit-Load-Shop-Arrival-Time (ULSAT) (Egbelu e Tanchoco, 1984). Outros pesquisadores demonstraram que, em determinadas circunstâncias, os algoritmos de despacho de atributos múltiplos podem superar as regras de atributos únicos (Jeong e Randhawa 2001; Bilge et al. 2006; Guan e Dai 2009; Caridá, Morandin e Tuma 2015).
Azimi, Haleh e Alidoost (2010) desenvolveram um método de tomada de decisão multiatributo fuzzy (MADM) para avaliar a estratégia de controle de AGVs de carga múltipla, que leva em conta dez critérios de desempenho, como rendimento do sistema, tempo médio de fluxo de peças, comprimento médio da fila nos pontos de coleta e entrega, entre outros. Ho e Chien (2006) comparam três regras para lidar com o problema de determinação de tarefas para AGVs de carga múltipla, que são as regras Delivery-Task-First (DTF), Pickup-Task-First (PTF) e Load-Ratio (LR). A regra DTF sugere que um AGV deve sempre optar por entregar a(s) carga(s) restante(s) quando estiver parcialmente carregado. De acordo com a regra PTF, o AGV deve sempre executar as tarefas de coleta primeiro, mesmo quando as tarefas de entrega e coleta estiverem disponíveis para ele. Diferentemente das regras DTF ou PTF, que dão maior prioridade às tarefas de entrega ou coleta, a regra LR determina a próxima tarefa do AGV com base na taxa de carga do veículo. Os resultados mostram que a regra DTF geralmente supera as regras PTF e LR em termos de rendimento do sistema e atraso médio das peças.
Neste trabalho, aproveitamos os insights obtidos com os estudos acima e projetamos uma regra (PDER) para abordar as estratégias de coleta e entrega empregadas quando o AGV está parcialmente carregado e a caminho de um destino, na tentativa de aumentar o desempenho do sistema.
O objetivo essencial da regra Pickup-or-Delivery-En-Route (PDER) é maximizar a utilização dos espaços de carga em AGVs com várias cargas. Assim, a PDER permite que um AGV parcialmente carregado pegue cargas adicionais em seu caminho em direção ao próximo destino. Depois que um veículo guiado automaticamente de carga múltipla conclui todas as ações necessárias em um ponto de coleta ou entrega e fica parcialmente carregado, o veículo guiado automaticamente procura uma nova atribuição entre os trabalhos cujos pontos de coleta estão geograficamente localizados no caminho mais curto entre o local atual do veículo guiado automaticamente e o próximo destino. Esses trabalhos são chamados de trabalhos de baixo custo porque é muito conveniente para o AGV coletá-los. Se houver um ou mais trabalhos de baixo custo, o veículo guiado automaticamente coletará ou deixará os trabalhos enquanto estiver a caminho do destino original.
O algoritmo PDER funciona em conjunto com uma regra de despacho de coleta especificada para controlar as ações dos AGVs de carga múltipla. O algoritmo PDER é apresentado na Figura 1, na qual a seguinte notação é usada:
𝑖 um trabalho de transporte (carga) no sistema.
𝐼 lista de espera de todos os trabalhos não atribuídos no sistema.
𝑉 um AGV no sistema.
𝐷𝑉 lista de destinos para o AGV, 𝑉, correspondente aos seus trabalhos atribuídos e transportados.
𝑃𝑉 lista de pontos de coleta localizados entre a localização atual do AGV e o próximo destino.
𝐼𝑉 conjunto de trabalhos de baixo custo aguardando nos pontos de coleta 𝑃𝑉 onde 𝐼𝑉 ⊆ 𝐼. O algoritmo PDER é iniciado no sistema após a ocorrência de um evento iniciado pelo centro de trabalho ou um evento iniciado pelo veículo.
Um evento iniciado pelo centro de trabalho ocorre quando uma carga gera uma nova solicitação para ser transportada para a próxima estação de trabalho com base em sua sequência de processamento. Quando uma peça é concluída em uma estação de trabalho, é gerado um trabalho de transporte 𝑖. Se nenhum dos AGVs estiver ocioso no momento, o trabalho 𝑖 será salvo na lista de espera 𝐼. Se houver apenas um veículo ocioso 𝑉, o trabalho 𝑖 será atribuído a 𝑉. Se houver mais de um AGV ocioso, os AGVs competirão pelo trabalho 𝑖 com base em uma regra iniciada pelo centro de trabalho. Algumas regras comuns incluem Nearest-Vehicle (NV), Longest-Idle-Vehicle (LIV) e Least-Utilized-Vehicle (LUV) (Egbelu e Tanchoco 1984).
Um evento iniciado pelo veículo ocorre quando um AGV chega a um ponto de coleta ou de entrega. O AGV primeiro executa a tarefa de coleta ou entrega predeterminada para o trabalho atribuído ou transportado, respectivamente. Quando o veículo guiado automaticamente concluir a tarefa predeterminada, ele estará em uma das três condições:
Nos Casos 1 e 2, depois que o trabalho i for atribuído a 𝑉 e removido da lista de espera I, os estados subsequentes de 𝑉 seguirão o Caso 2 ou o Caso 3. Em outras palavras, 𝑉 não deixará o ponto de coleta ou de entrega a menos que o veículo esteja totalmente atribuído ( 𝐼 no Caso 1 está vazio ou 𝐼𝑉 no Caso 2 está vazio.) Como o próximo destino é definido como o ponto de coleta ou de entrega mais próximo na lista de destinos de 𝑉, as decisões de entrega e expedição sempre seguem a regra STD.
Nesta seção, apresentamos um experimento baseado em simulação para avaliar a eficácia da regra de determinação de tarefas PDER juntamente com quatro regras alternativas de coleta e expedição. O PDER é comparado com a regra de determinação de tarefa Delivery-Task-First (DTF) (Ho e Chien 2006) no contexto de duas configurações de sistema FMS em que variamos o número de AGVs no sistema, bem como as capacidades dos AGVs. Um experimento de simulação é conduzido para comparar o desempenho das combinações de regras sob as várias configurações do sistema com base em medidas de desempenho, incluindo o rendimento do sistema e o tempo médio no sistema.
Consideramos duas configurações de Sistema de Manufatura Flexível, FMS 1 e FMS 2. Ambos os sistemas operam em um conceito de puxar, de modo que uma nova peça com um tipo de peça aleatório entrará no sistema quando o comprimento da fila da estação de entrada for menor que sua capacidade. Em ambas as configurações, os tempos de carga e descarga de um AGV são de 15 segundos por peça e sua velocidade de deslocamento é de 2 milhas por hora.
O layout da primeira configuração de FMS (FMS 1) é mostrado na Figura 2. O FMS 1 tem um layout de piso de loop único, que consiste em 8 estações de trabalho conectadas com caminhos unidirecionais e produz cinco tipos de peças. A capacidade do buffer de saída da estação de entrada é 12. Depois que um AGV retira uma peça do buffer de saída, uma nova peça com um tipo de peça aleatório fluirá para o sistema com base nas porcentagens de volume de produção da Tabela 1. Além disso, a Tabela 1 lista a sequência de processamento para cada tipo de peça, bem como o tempo médio de processamento. Supomos que o tempo de processamento de uma peça em uma estação de trabalho segue uma distribuição exponencial. Uma peça concluída deixará o sistema a partir da estação de saída.
O layout da segunda configuração FMS (FMS 2) é mostrado na Figura 3 e é baseado no layout usado por Ho e Chien (2006). O sistema consiste em 10 estações de trabalho e produz seis tipos diferentes de peças. A Tabela 2 lista a sequência de processamento e a porcentagem de volume (amostrada aleatoriamente) para cada tipo de peça. O tempo de processamento de diferentes tipos de peças em cada estação de trabalho segue a mesma distribuição normal, conforme mostrado na Tabela 3.
Para os experimentos, utilizamos vários tipos de regras de controle de AGVs, incluindo uma regra iniciada pelo centro de trabalho, regras de despacho de coleta, uma regra de despacho de entrega e uma regra de seleção de carga.
Uma regra iniciada pelo centro de trabalho é aplicada quando uma nova solicitação de transporte é gerada e mais de um AGV está ocioso. A tarefa é determinar qual veículo ocioso deve pegar a carga. Com base nos resultados de Egbelu e Tanchoco (1984), aplicamos a regra do veículo mais próximo (NV). Para selecionar um veículo, cada AGV encontrará o caminho mais curto para o ponto de coleta do trabalho. O trabalho será atribuído ao AGV que tiver a menor distância de viagem até o ponto de coleta.
Quatro regras de coleta e expedição são usadas em conjunto com a determinação de tarefas. Uma regra de coleta e expedição é usada para determinar qual ponto de coleta o AGV deve visitar. As quatro regras em consideração são Longest-Time-In-System (LTIS), Longest-Waiting-Time-at-Pickup-poinT (LWTPT), Shortest-Travel-Distance (STD) e Greatest-Queue-Length (GQL). Para obter mais detalhes sobre essas regras, consulte Ho e Liu (2006).
Uma regra de despacho de entrega é usada para determinar qual carga deve ser entregue primeiro quando um AGV carrega mais de uma carga. Neste estudo, uma regra de distância mais curta (SD) é empregada para o despacho de entrega - consulte Ho e Chien (2006). Uma regra de seleção de carga é usada para determinar qual carga deve ser coletada em um ponto de coleta. Neste estudo, utilizamos a regra First-In-Queue-First-Out (FIQFO), em que uma peça com maior tempo de espera na fila terá maior prioridade (Ho e Liu, 2006). Com uma regra de determinação de tarefa DTF, a regra de seleção de carga será invocada quando o AGV atingir o ponto de coleta que decidiu visitar. O AGV continuará a carregar peças com base na regra de seleção de carga até que fique totalmente carregado ou a fila de saída fique vazia. Com uma regra de determinação de tarefa PDER, a regra de seleção de carga será invocada durante o processo de atribuição de trabalho e determinará a qual trabalho de baixo custo o AGV deve ser atribuído.
Um modelo de simulação dos dois sistemas FMS em consideração foi construído usando o software de simulação Simio (Simio 2017). Várias modificações/adições relativamente significativas à lógica padrão de roteamento de veículos do Simio foram feitas para permitir a implementação e a execução das várias regras de controle de veículos, incluindo a regra de determinação de tarefas do PDER - para obter detalhes, consulte Li (2017).
Os experimentos baseados em simulação comparam o desempenho das regras de determinação de tarefas PDER e DTF com quatro regras alternativas de coleta e expedição em duas configurações de FMS. Os outros fatores em consideração incluem o tamanho da frota de AGVs, variando de 1 a 4 veículos, e os tipos de veículos incluem AGVs de carga dupla e tripla, resultando em um total de 128 cenários de teste. Os fatores experimentais e seus níveis são apresentados na Tabela 4. As principais medidas de desempenho consideradas para esse experimento são o rendimento médio e o tempo médio no sistema.
Os experimentos de simulação foram configurados para executar 20 réplicas de cada combinação de fatores, consistindo em 500 horas de operações contínuas, o que inclui um período de aquecimento de 6 e 12 horas para o FMS 1 e o FMS 2, respectivamente.
Para cada combinação de tratamento dos experimentos de simulação, são registradas estatísticas sobre a produtividade e o tempo no sistema. A taxa de transferência média para FMS 1 e FMS 2 é mostrada nas Figuras 4 e 5, respectivamente.
Como ponto de referência, uma configuração de simulação que pressupõe o manuseio instantâneo de materiais foi executada para estabelecer um limite superior para a produtividade. O limite superior é de 6.000 peças para o FMS 1 e 9.800 peças para o FMS 2. Com base nos resultados apresentados nas Figuras 4 e 5, observamos vários casos em que o sistema está subcapacitado (FMS 1 com um AGV, independentemente da capacidade do AGV; e FMS 2 com um ou dois AGVs de carga dupla e um AGV de carga tripla). Além disso, no FMS 1, quando quatro AGVs são utilizados, e no FMS 2, quando quatro AGVs de carga dupla ou três ou quatro AGVs de carga tripla são utilizados, o sistema se torna supercapacitado em termos de AGVs. Ou seja, há capacidade suficiente de veículos para que as regras de controle de AGVs não tenham um impacto significativo (em 𝛼 ≤ 0,05) na produtividade. Portanto, concentramos nossa análise nos cenários da Tabela 5.
As Tabelas 6 e 7 mostram a média da taxa de transferência e o desvio padrão dos cenários selecionados no FMS 1 e no FMS 2, respectivamente. Para cada cenário, um teste de comparação de múltiplas médias de Tukey é realizado com um nível de significância de 0,05 para comparar o rendimento médio em cada par de regras de controle de AGV. Os valores de produtividade sombreados indicam que a combinação correspondente de regras produz a maior produtividade no cenário. Quando vários valores estão sombreados em um cenário específico, as médias estão no grupo mais alto de produtividade média, mas as médias não são significativamente diferentes umas das outras.
Na Tabela 6, observamos que a maior taxa de transferência é sempre obtida usando as regras STD com PDER. Quando há 3 AGVs de carga dupla e 2 AGVs de carga tripla, qualquer regra de coleta e expedição pode atingir a maior taxa de transferência, desde que esteja associada a uma regra de determinação de tarefa PDER. Se for usada a mesma regra de coleta e expedição, o PDER supera o DTF em termos de rendimento. Da mesma forma, na Tabela 7, ao usar 3 AGVs de carga dupla ou 2 AGVs de carga tripla, a maior taxa de transferência é sempre obtida com uma regra PDER. Ao usar a mesma regra de coleta e expedição nesses dois cenários, a regra PDER produz um rendimento maior.
Além do rendimento, analisamos o desempenho das regras de controle de AGVs em relação ao tempo médio que as peças passam no sistema. As Tabelas 8 e 9 resumem a média e o desvio padrão do tempo médio no sistema para cada um dos cenários selecionados no FMS 1 e no FMS 2, respectivamente. Realizamos um teste análogo de comparação de múltiplos meios com essas médias e sombreamos o grupo de melhor desempenho para cada cenário. Na Tabela 8, observamos que o menor tempo médio no sistema é obtido com uma regra STD com PDER. Ao usar a mesma regra de coleta e expedição, o PDER supera as regras de DTF na maioria dos cenários. A única exceção é quando se emprega a regra LTIS com DTF em 2 AGVs de carga dupla. Na Tabela 9, o menor tempo médio do sistema é obtido com uma regra STD com PDER. Ao usar as regras de coleta e expedição STD, LWTPT e GQL, a regra PDER supera a regra STD.
Em geral, a regra PDER supera a regra DTF em termos de taxa de transferência do sistema. Ao usar a mesma regra de coleta e expedição, a regra PDER geralmente produz um rendimento maior. A única exceção é o uso de dois AGVs de carga dupla no segundo FMS, em que o GQL com PDER e o GQL com DTF empatam em primeiro lugar. Descobriu-se que a regra PDER tem um impacto menor na produtividade no FMS 2. Como a regra PDER permite que um AGV pegue trabalhos adicionais em seu caminho para o próximo destino, a probabilidade de ter um AGV vazio é muito pequena. Assim, em vez de ser designado para o trabalho com a prioridade mais alta no sistema, um AGV com a regra PDER geralmente seleciona um trabalho de baixo custo que só tem a prioridade mais alta na rota atual do AGV para o próximo destino. Em outras palavras, em vez de atribuir o trabalho com a prioridade mais alta no sistema, um veículo guiado automaticamente escolhe o trabalho que é relativamente importante e mais conveniente para a coleta. Esse problema é atenuado no FMS 1, pois há apenas uma rota conectando todas as estações de trabalho, de modo que o número de vezes que ele passa por cada estação de trabalho é distribuído de forma mais uniforme.
A regra PDER também apresenta excelente desempenho em termos de tempo médio de permanência das peças no sistema. Ao usar a mesma regra de despacho de coleta, a regra PDER supera a regra DTF, exceto no caso LTIS. O objetivo essencial da regra LTIS é minimizar o tempo das peças no sistema. Uma peça em espera no ponto de coleta da estação de entrada sempre tem um tempo menor no sistema do que as peças nos buffers de saída das estações de trabalho. Assim, os AGVs conduzirão o sistema de manufatura a se concentrar na conclusão das peças que já saíram da estação de entrada. Esse efeito garante a minimização do tempo no sistema, mas reduz o número de peças puxadas para o sistema, limitando assim a produtividade.
Por fim, descobrimos que a regra PDER tem um desempenho muito bom tanto em termos de produtividade quanto de tempo no sistema quando combinada com a regra STD. Como a regra STD se concentra em minimizar o deslocamento de deadhead e o fato de a regra PDER reduzir o problema do AGV para coletar peças das estações de trabalho a montante enquanto passa por peças a jusante que estão prontas para serem movidas mais a jusante. Como resultado, a regra PDER tem o potencial de aumentar significativamente a produtividade dos sistemas FMS que utilizam AGVs de carga múltipla.
Neste artigo, é apresentada uma regra de determinação de tarefas de coleta ou entrega na rota para AGVs de carga múltipla. Um experimento baseado em simulação é conduzido para comparar a regra PDER e a regra DTF em duas configurações de sistema com tamanhos de frota e tipos de AGVs variados. Por meio desse estudo, mostramos o grande potencial da utilização da regra PDER para aumentar significativamente a produtividade que pode ser obtida em um FMS utilizando AGVs de capacidade múltipla. Com base nesse trabalho inicial, planejamos executar uma análise mais aprofundada para determinar as características de um FMS em que o uso da regra PDER será mais vantajoso.