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Na industria atual a busca pela otimizacao de processos tem sido cada vez mais constante, porem muitas vezes tal pratica mostra-se bastante complexa dada a quantidade de variaveis envolvidas, um exemplo disso e o caso em que a partir de um grupo heterogeneo de trabalhadores deseja-se definir o melhor conjunto de duplas de trabalho de forma que a produtividade coletiva seja a maior possivel. Em situacoes como esta, o uso da metaheuristica algoritmo genetico torna-se bastante atrativa, uma vez que na literatura ha muitos exemplos de seu uso na otimizacao de problemas nao lineares, com caracteristicas continuas e discretas das variaveis de controle e com aumento exponencial no numero possivel de solucoes, alem da flexibilidade de incorporar a solucao as restricoes reais do problema. Neste contexto, este estudo codificou um problema de definicao de equipes de trabalho em uma oficina de manutencao de vagoes de carga de uma mineradora. Na etapa de simulacao teorica, utilizando dados historicos de desempenho das equipes, o algoritmo genetico indicou uma solucao 22% melhor quando comparada com a escolha aleatoria de equipes de trabalho. Por fim a solucao sugerida pelo algoritmo genetico foi implementada em campo, resultando em um aumento de performance de 7,9% quando comparando os trimestres antes e depois da otimizacao.

Otimização por Algoritmo Genético da Produtividade Operacional em uma Oficina de Manutenção de Vagões Aplicada em Caso Real