Resumo:
A otimização dos sistemas produtivos, no atual contexto tecnológico e econômico onde vivemos, tem se tornado uma necessidade de sobrevivência para as empresas. A redução do consumo energético também ganhou foco em diversos campos de pesquisa, tanto por motivos econômicos quanto por consciência ecológica, colocando como grande pilar a sustentabilidade. No âmbito da indústria 4.0, algoritmos computacionais vêm sendo utilizados para suprir necessidades de otimização, buscando sistemas mais inteligentes e eficientes. Entretanto, para aplicação destes algoritmos à escala industrial, em especial processos de usinagem, ainda é necessário muito estudo. Neste contexto, o objetivo desse trabalho foi utilizar um algoritmo genético para otimizar a escolha de parâmetros de corte na produção de peças usinadas em tornos com Comando Numérico Computadorizado (CNC), considerando a qualidade superficial das peças e a integridade do ferramental, visando a diminuição do makespan e do consumo energético. Para avaliar a efetividade da metodologia foi utilizada uma abordagem de pesquisa experimental, realizada por meio digital e validada laboratorialmente, buscando resultados quantitativos e otimizados de parâmetros de corte para usinagem de peças em tornos mecânicos CNC. Através do input de uma faixa de parâmetros de corte, o algoritmo genético organiza, seleciona e fornece parâmetros otimizados. O desempenho foi avaliado por meio da comparação das medidas de consumo energético, makespan e rugosidade superficial de usinagens experimentais utilizando parâmetros otimizados e parâmetros da primeira geração do algoritmo genético. Resultados satisfatórios foram obtidos virtualmente na escolha de parâmetros otimizados pelo algoritmo. A aproximação teórico-experimental do makespan também foi aceitável, entretanto as medidas de rugosidade e consumo energético não tiveram resultados satisfatórios.
