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dc.contributor.authorCaridá, Vinicius Fernandes
dc.date.accessioned2016-10-20T18:15:28Z
dc.date.available2016-10-20T18:15:28Z
dc.date.issued2016-05-02
dc.identifier.citationCARIDÁ, Vinicius Fernandes. Modelo fuzzy cascata multiatributos e preditivo para despacho de AGVs em FMS. 2016. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2016. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/7985.*
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/7985
dc.description.abstractIn recent years, manufacturers are increasingly applying automation techniques with the aim of increase their efficiency to remain competitive. The material handling is an essential activity in any process of production and its effectiveness has severe impacts on production costs. Systems of automated guided vehicles (AGVs) have become an important strategic tool for factories and automated warehouses. In a very competitive business scenario, they can increase productivity and reduce costs. The management of these AGVs is the key to a transport system that ensures the improvements envisioned by the industry. One of the main problems encountered in the management of AGVs is the dispatch decision. This paper proposes a vehicles dispatch model based on a fuzzy cascade system for consideration of multiple attributes of the factory and a structure based on state space that enables the extraction of information of future states of the industrial production system. The objective is to reduce makespan and tardiness values of the production system. Two factory scenarios are simulated and tests are performed of the model and five other methods of dispatch. A statistical validation is realized of the results in which corroborates with 97% confidence the hypotheses of the work.eng
dc.language.isoporpor
dc.publisherUniversidade Federal de São Carlospor
dc.rights.uriAcesso abertopor
dc.subjectFuzzy logiceng
dc.subjectPredictioneng
dc.subjectAutomated Guided Vehicletemseng
dc.subjectAutomated Guided Vehicleeng
dc.subjectAGV controleng
dc.subjectDespacho de AGVspor
dc.subjectInteligência artificialpor
dc.subjectSistemas flexíveis de manufaturapor
dc.titleModelo fuzzy cascata multiatributos e preditivo para despacho de AGVs em FMSpor
dc.typeTesepor
dc.contributor.advisor1Morandin Júnior, Orides
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4192845106907956por
dc.description.resumoNos últimos anos, as indústrias vêm cada vez mais aplicando técnicas de automação com o objetivo de aumentar sua eficiência para manterem-se competitivas. O manuseio de materiais é uma atividade essencial em qualquer processo de produção e sua eficácia tem impactos severos sobre os custos de produção. Sistemas de veículos autoguiados (AGVs) tornaram-se uma ferramenta estratégica importante para fábricas e armazéns automatizados. Em um cenário de negócio muito competitivo, eles podem aumentar a produtividade e reduzir os custos. O gerenciamento desses AGVs é a chave para um sistema de transporte que garanta as melhorias vislumbradas pelas indústrias. Um dos principais problemas encontrados no gerenciamento dos AGVs é a decisão de despacho. Esse trabalho propõe um modelo de despacho de veículos baseado em um sistema fuzzy cascata para ponderação de múltiplos atributos da fábrica e em uma estrutura baseada em espaço de estados que permita a extração de informações de estados futuros do sistema de produção fabril. O objetivo é reduzir valores de makespan e tardiness do sistema de produção. Dois cenários de fábrica são simulados e são realizados testes do modelo proposto e cinco outros métodos de despachos. É realizada uma validação estatística dos resultados em que se corrobora com 97% de confiança as hipóteses do trabalhopor
dc.publisher.initialsUFSCarpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCCpor
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAOpor
dc.ufscar.embargoOnlinepor
dc.publisher.addressCâmpus São Carlospor
dc.contributor.authorlatteshttp://lattes.cnpq.br/0843328163052788por


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