Orientador: Sônia Cristina Poltroniere Silva / Resumo: A Matemática está constantemente presente em nosso cotidiano, sendo ferramenta importante para uma melhor compreensão do mundo e facilitadora dos processos de tomada de decisão. Neste sentido, o trabalho com resolução de problemas ao longo da formação escolar básica faz-se extremamente necessário. Inserida neste contexto, a modelagem matemática é uma ferramenta que permite uma melhor leitura e um tratamento mais adequado do problema. Essa dissertação aborda, inicialmente, conceitos básicos relativos ao Problema de Corte de Estoque e a sua modelagem matemática, com ênfase na definição dos padrões de corte. Posteriormente, é discutido o método branch-and-bound, utilizado na resolução de problemas de otimização linear inteira, como é o caso do problema de corte. Por m, são propostas duas situações-problema, que consideram aplicações do Problema de Corte, para serem trabalhados com alunos do Ensino Médio, considerando os conceitos matemáticos assimilados previamente. / Abstract: Mathematics is constantly present in our daily lives, being an important tool for a bet ter understanding of the world and facilitating decision making processes. In this sense, problem-solving work throughout basic school education is extremely necessary. In this context, mathematical modeling is a tool that allows a better reading and a better treat ment of the problem. This dissertation initially addresses the basic concepts related to the Cutting Stock Problem and the mathematical modeling for the one-dimensional case, with emphasis on the de nition of the cutting patterns. Subsequently, the Branch-and-bound method, used in solving Integer Linear Programming Problems, such as the cutting pro blem, is discussed. Finally, problem situations are proposed, which consider applications of the Cutting Stock Problem, to be worked with high school students, emphasizing the previously assimilated mathematical concepts. / Mestre

Os problemas de corte de estoque consistem em cortar um conjunto de objetos dispon´veis em estoque para produzir um conjunto de itens em quantidades e tamanhos especificados, de modo a otimizar uma fun¸cao objetivo. Tais problemas tem in´umeras aplica¸coes industriais e tem sido bastante estudados na literatura. Tipicamente, problemas de corte tem como principal objetivo a minimiza¸cao das sobras. Entretanto, como a qualidade dos padroes de corte depende diretamente dos tamanhos e quantidades dos itens a serem produzidos, nesta tese, consideramos que se a demanda presente gerar sobras indesej´aveis (nem tao grandes para serem aproveit´aveis, nem tao pequenas para serem perdas aceit´aveis), entao conv´em gerar retalhos (nao comput´aveis como perda) que serao utilizados para produzir itens de demandas futuras. Desta forma, algumas caracter´sticas desej´aveis para uma boa solu¸cao sao definidas e altera¸coes em m´etodos heur´sticos cl´assicos sao apresentadas, de modo que os padroes de corte com sobras indesej´aveis sao alterados. Para os problemas de corte unidimensionais, desenvolvemos procedimentos heur´sticos que consideram o aproveitamento de sobras, mantendo como o principal objetivo a minimiza ¸cao das perdas. Outra abordagem para este problema, considera o caso em que al´em da minimiza¸cao das perdas, os retalhos dispon´veis em estoque devem ter prioridade de uso em rela¸cao aos demais objetos durante o processo de corte. A an´alise do desempenho dos procedimentos heur´sticos propostos quando somente a minimiza¸cao das perdas ´e considerada, ´e realizada com base em exemplos da literatura, exemplos pr´aticos e exemplares gerados aleatoriamente. Para os procedimentos heur´sticos que priorizam o corte dos retalhos do estoque, al´em de exemplares da literatura, simulamos uma situa¸cao em m´ultiplos per´odos na qual problemas de corte de estoque em sucessivos per´odos sao resolvidos. A cada per´odo, um problema para o per´odo seguinte ´e gerado considerando atualiza¸coes do estoque, os retalhos gerados nos per´odos anteriores e uma nova demanda de itens que ´e v gerada aleatoriamente. No caso bidimensional, tamb´em consideramos problemas em que, al´em da perda m´nima, os retalhos dispon´veis em estoque devem ter prioridade de corte em rela¸cao aos demais objetos. Para resolver este problema, altera¸coes foram realizadas na abordagem grafo E/OU e em procedimentos heur´sticos da literatura. A an´alise do desempenho dos procedimentos heur´sticos propostos considera problemas pr´aticos retirados da carteira de pedidos de uma pequena empresa de esquadrias met´alicas. Devido `a dificuldade na an´alise dos procedimentos heur´sticos desenvolvidos que consideram o aproveitamento de sobras (as solu¸coes apresentam caracter´sticas importantes e conflitantes), tamb´em apresentamos neste trabalho uma estrat´egia fuzzy para facilitar a analise das solu¸coes obtidas. Os testes computacionais sao realizados considerando os procedimentos heur´sticos desenvolvidos para os problemas de corte unidimensionais com sobras aproveit´aveis e problemas gerados aleatoriamente / Cutting stock problems consist of cutting a set of available objects in order to produce ordered items in specified amounts and sizes, in such way to optimize an objective function. Such problems have a great number of industrial applications and are widely studied in the literature. Typically, cutting problems have as main objective the minimization of the leftovers. However, since the cutting patterns quality depends directly of the sizes and amounts of the items that will be produced, in this tesis, we consider that if the present demand to generate undesirable waste (not large enough to be used, nor too small to be acceptable waste), then it is better to generate retails (not computed as waste) that will be used to produce items to meet future demands. In this way, some desirable characteristics for a good solution are defined and alterations in classical heuristic methods are presented, such that the cutting patterns with undesirable waste are altered. To the one-dimensional cutting stock problems, we developed heuristic procedures that consider the usable leftovers and preserve as main objective the minimization of the waste. Other approach for this problem considers the case in witch, beside minimal waste, the available retails in stock must be used with priority in relation to the other objects during the cutting process. The performance of the modified heuristics procedures, when only the minimal waste is considered, is observed by solving instances from the literature, practical instances and randomly generated instances. For heuristic procedures that prioritize the cut of retails of the stock, beside the instances from the literature, we simulated a situation in multiple periods in that cutting stock problems in successive periods are solved. In each period, a problem to the next period is generated considering updating of the stock, the retails generated in previous periods and a new demand of items that is randomly generated. For the two-dimensional cutting problems, we also consider problems in that, beside minimization of the waste, the available retails in stock must be used with priority vii in relation to the other objects. To solve this problem, alterations were realized in an AND/OR graph approach and in heuristic procedures of the literature. The performance of the proposed heuristics procedures is observed by solving practical instances provided by a small metallic frameworks industry. Due to difficulty in analyze the heuristic procedures developed for the cutting stock problem with usable leftover (the solutions present important and conflicting characteristics), we also present a fuzzy strategy to facilitate the analysis of the obtained solutions. The computational results are realized considering the developed heuristic procedures to the one-dimensional cutting stock problem with usable leftover and randomly generated instances

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:26:55Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2009-01-30Bitstream added on 2014-06-13T20:55:42Z : No. of bitstreams: 1 lopes_am_me_sjrp.pdf: 648692 bytes, checksum: 6aa3a670ac391b9033fe7de1566f1648 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Este trabalho trata do problema de corte de estoque unidimensional inteiro, que consiste em cortar um conjunto de objetos disponíveis em estoque para a produção de itens menores demandados, de tal forma que se otimize uma ou mais funções objetivos. Foi estudado o caso em que existe apenas um tipo de objeto em estoque em quantidades suficiente para atender a demanda. Três adaptações de um método heurístico baseadas nos conceitos dos algoritmos evolutivos multiobjetivo são propostas para resolver o problema considerando duas funções objetivo conflitantes, a minimização do número de objetos cortados e a minimização do número de diferentes padrões de corte. As adaptações utilizam as idéias presentes no método da Soma Ponderada, no Vector Evaluated Genetic Algorithm e no Multiple Objective Genetic Algorithm. Estas heurísticas são analisadas resolvendo-se instâncias geradas aleatoriamente. / This work deals with the one-dimensional integer cutting stock problem, which consist of cutting a set of available objects in stock in order to produce ordered smaller items in such a way as to optimize one or more objective functions. On the case studied there is just one type of object in stock available in sufficient quantity to satisfy the demand. Three adaptations of a heuristic method based on the multi-objective evolutionary algorithms concepts are proposed to solve the problem considering two conflicting objective functions, the minimization of the number of objects to be cut and the minimization of the number of different cutting patterns. The adaptations consider the ideas from the Weighted Sum method, the Vector Evaluated Genetic Algorithm and the Multiple Objective Genetic Algorithm. These heuristics are analyzed by solving randomly generated instances.

Orientadores: Antonio Carlos Moretti, Roberto Andreani / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-13T15:55:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Silva_DanielTressida_M.pdf: 563016 bytes, checksum: 89e68063d06bd89084d7d6a15fdb7403 (MD5) Previous issue date: 2009 / Resumo: Nesta dissertação, estudamos algoritmos genéticos para resolver o problema de corte unidimensional multiobjetivo, onde minimizamos o desperdício dos objetos processados e o número de padrões distintos denominado custo de setup. Primeiro, realizamos uma codificação baseada em grupos desenvolvida por Falkenauer e, em seguida, aplicamos o algoritmo genético multiobjetivo SPEA2 para obter a Fronteira de Eficiente do problema. / Abstract: In this dissertation we studied genetic algorithms to solve the unidimensional multiobjective cutting stock problem, where we minimize the wastage of processed objects and the distinct number of patterns used, called setup cost. First, we make a group based codification derived by Falkenauer and, after that, we apply the multiobjective genetic algorithm SPEA2 to obtain problem's Efficient Frontier. / Mestrado / Otimização e Pesquisa Operacional / Mestre em Matemática Aplicada

Os problemas de corte de estoque consistem em cortar um conjunto de objetos dispon´veis em estoque para produzir um conjunto de itens em quantidades e tamanhos especificados, de modo a otimizar uma fun¸cao objetivo. Tais problemas tem in´umeras aplica¸coes industriais e tem sido bastante estudados na literatura. Tipicamente, problemas de corte tem como principal objetivo a minimiza¸cao das sobras. Entretanto, como a qualidade dos padroes de corte depende diretamente dos tamanhos e quantidades dos itens a serem produzidos, nesta tese, consideramos que se a demanda presente gerar sobras indesej´aveis (nem tao grandes para serem aproveit´aveis, nem tao pequenas para serem perdas aceit´aveis), entao conv´em gerar retalhos (nao comput´aveis como perda) que serao utilizados para produzir itens de demandas futuras. Desta forma, algumas caracter´sticas desej´aveis para uma boa solu¸cao sao definidas e altera¸coes em m´etodos heur´sticos cl´assicos sao apresentadas, de modo que os padroes de corte com sobras indesej´aveis sao alterados. Para os problemas de corte unidimensionais, desenvolvemos procedimentos heur´sticos que consideram o aproveitamento de sobras, mantendo como o principal objetivo a minimiza ¸cao das perdas. Outra abordagem para este problema, considera o caso em que al´em da minimiza¸cao das perdas, os retalhos dispon´veis em estoque devem ter prioridade de uso em rela¸cao aos demais objetos durante o processo de corte. A an´alise do desempenho dos procedimentos heur´sticos propostos quando somente a minimiza¸cao das perdas ´e considerada, ´e realizada com base em exemplos da literatura, exemplos pr´aticos e exemplares gerados aleatoriamente. Para os procedimentos heur´sticos que priorizam o corte dos retalhos do estoque, al´em de exemplares da literatura, simulamos uma situa¸cao em m´ultiplos per´odos na qual problemas de corte de estoque em sucessivos per´odos sao resolvidos. A cada per´odo, um problema para o per´odo seguinte ´e gerado considerando atualiza¸coes do estoque, os retalhos gerados nos per´odos anteriores e uma nova demanda de itens que ´e v gerada aleatoriamente. No caso bidimensional, tamb´em consideramos problemas em que, al´em da perda m´nima, os retalhos dispon´veis em estoque devem ter prioridade de corte em rela¸cao aos demais objetos. Para resolver este problema, altera¸coes foram realizadas na abordagem grafo E/OU e em procedimentos heur´sticos da literatura. A an´alise do desempenho dos procedimentos heur´sticos propostos considera problemas pr´aticos retirados da carteira de pedidos de uma pequena empresa de esquadrias met´alicas. Devido `a dificuldade na an´alise dos procedimentos heur´sticos desenvolvidos que consideram o aproveitamento de sobras (as solu¸coes apresentam caracter´sticas importantes e conflitantes), tamb´em apresentamos neste trabalho uma estrat´egia fuzzy para facilitar a analise das solu¸coes obtidas. Os testes computacionais sao realizados considerando os procedimentos heur´sticos desenvolvidos para os problemas de corte unidimensionais com sobras aproveit´aveis e problemas gerados aleatoriamente / Cutting stock problems consist of cutting a set of available objects in order to produce ordered items in specified amounts and sizes, in such way to optimize an objective function. Such problems have a great number of industrial applications and are widely studied in the literature. Typically, cutting problems have as main objective the minimization of the leftovers. However, since the cutting patterns quality depends directly of the sizes and amounts of the items that will be produced, in this tesis, we consider that if the present demand to generate undesirable waste (not large enough to be used, nor too small to be acceptable waste), then it is better to generate retails (not computed as waste) that will be used to produce items to meet future demands. In this way, some desirable characteristics for a good solution are defined and alterations in classical heuristic methods are presented, such that the cutting patterns with undesirable waste are altered. To the one-dimensional cutting stock problems, we developed heuristic procedures that consider the usable leftovers and preserve as main objective the minimization of the waste. Other approach for this problem considers the case in witch, beside minimal waste, the available retails in stock must be used with priority in relation to the other objects during the cutting process. The performance of the modified heuristics procedures, when only the minimal waste is considered, is observed by solving instances from the literature, practical instances and randomly generated instances. For heuristic procedures that prioritize the cut of retails of the stock, beside the instances from the literature, we simulated a situation in multiple periods in that cutting stock problems in successive periods are solved. In each period, a problem to the next period is generated considering updating of the stock, the retails generated in previous periods and a new demand of items that is randomly generated. For the two-dimensional cutting problems, we also consider problems in that, beside minimization of the waste, the available retails in stock must be used with priority vii in relation to the other objects. To solve this problem, alterations were realized in an AND/OR graph approach and in heuristic procedures of the literature. The performance of the proposed heuristics procedures is observed by solving practical instances provided by a small metallic frameworks industry. Due to difficulty in analyze the heuristic procedures developed for the cutting stock problem with usable leftover (the solutions present important and conflicting characteristics), we also present a fuzzy strategy to facilitate the analysis of the obtained solutions. The computational results are realized considering the developed heuristic procedures to the one-dimensional cutting stock problem with usable leftover and randomly generated instances

Um importante problema de programação da produção surge em indústrias de papel integrando o problema de planejamento em múltiplas máquinas paralelas com o problema de corte. O problema de dimensionamento de lotes deve determinar a quantidade de jumbos (bobinas grandes de papel) de diferentes tipos de papel a serem produzidos em cada máquina. Estes jumbos são então cortados para atender a demanda de itens (bobinas menores de papel). O planejamento, que minimiza custos de produção e preparação, deve produzir jumbos (cada máquina produz jumbos de larguras diferentes) que diminuam a perda no processo de corte. Por outro lado, o melhor número de jumbos do ponto de vista de minimizar a perda no processo de corte pode acarretar em altos custos de preparação. Ambos são problemas de otimização combinatória não trivial, o que tem motivado extensas pesquisas nas últimas décadas, entretanto, essa combinação não é bem explorada na literatura. Neste trabalho, são propostos um modelo de otimização integrado e métodos heurísticos de solução. Foram realizados experimentos computacionais com o intuito de analisar o desempenho dos métodos propostos e os resultados apresentaram- se bastante satisfatórios, significando que tais métodos são apropriados para tratar o problema integrado. / An important production programming problem arises in paper industries coupling mul- tiple machine scheduling with cutting stock. From machine scheduling the problem of determining the quantity of jumbos (large rolls of paper) of different types of paper to be produced in each machine arises. These jumbos are then cut to meet the demand for items (smaller rolls of paper). Scheduling that minimizes setups and production costs may produce jumbos (each machine produces jumbos of a specific width) which may increase waste in the cutting process. On the other hand, the best number of jumbos in the point of view of minimizing waste in the cutting process may lead to high setup costs. Both problems are non-trivial combinatorial optimization problems, which have motivated ex- tensive research in the last decades, however their combination is not well explored in the literature. In this work, a coupled optimization modelling and heuristic solution methods are proposed. Computational experiments are devised in order to analyze the performance of the methods and the results had been presented sufficiently satisfactory, meaning that such methods are appropriate to deal with the integrated problem.

Um importante problema de programação da produção surge em indústrias de papel integrando o problema de planejamento em múltiplas máquinas paralelas com o problema de corte. O problema de dimensionamento de lotes deve determinar a quantidade de jumbos (bobinas grandes de papel) de diferentes tipos de papel a serem produzidos em cada máquina. Estes jumbos são então cortados para atender a demanda de itens (bobinas menores de papel). O planejamento, que minimiza custos de produção e preparação, deve produzir jumbos (cada máquina produz jumbos de larguras diferentes) que diminuam a perda no processo de corte. Por outro lado, o melhor número de jumbos do ponto de vista de minimizar a perda no processo de corte pode acarretar em altos custos de preparação. Ambos são problemas de otimização combinatória não trivial, o que tem motivado extensas pesquisas nas últimas décadas, entretanto, essa combinação não é bem explorada na literatura. Neste trabalho, são propostos um modelo de otimização integrado e métodos heurísticos de solução. Foram realizados experimentos computacionais com o intuito de analisar o desempenho dos métodos propostos e os resultados apresentaram- se bastante satisfatórios, significando que tais métodos são apropriados para tratar o problema integrado. / An important production programming problem arises in paper industries coupling mul- tiple machine scheduling with cutting stock. From machine scheduling the problem of determining the quantity of jumbos (large rolls of paper) of different types of paper to be produced in each machine arises. These jumbos are then cut to meet the demand for items (smaller rolls of paper). Scheduling that minimizes setups and production costs may produce jumbos (each machine produces jumbos of a specific width) which may increase waste in the cutting process. On the other hand, the best number of jumbos in the point of view of minimizing waste in the cutting process may lead to high setup costs. Both problems are non-trivial combinatorial optimization problems, which have motivated ex- tensive research in the last decades, however their combination is not well explored in the literature. In this work, a coupled optimization modelling and heuristic solution methods are proposed. Computational experiments are devised in order to analyze the performance of the methods and the results had been presented sufficiently satisfactory, meaning that such methods are appropriate to deal with the integrated problem.

O problema de planejamento da produção integrado ao problema de corte de estoque surge em várias indústrias de manufatura, tais como indústria de papel, móveis, aço entre outras, e consiste em um problema de otimização combinatória bastante complexo, devido ao fato de integrar dois problemas conhecidos na literatura de difícil resolução. As aplicações práticas deste problema vêm aumentando em muitas empresas que buscam tornar seus processos produtivos mais eficientes. Neste trabalho, estudamos o problema de otimização integrado que surge em pequenas indústrias de móveis, em que placas de MDF disponíveis em estoque devem ser cortadas em itens menores, de diversos tamanhos e quantidades para comporem os produtos demandados. O modelo matemático de otimização linear inteiro proposto permite que alguns produtos sejam antecipados e estocados. Essa antecipação da produção aumenta os custos de estoque, porém com o aumento da demanda de peças é possível gerar padrões de corte melhores e diminuir os custos com a perda de material. Consideramos no modelo dois tipos de variáveis de antecipação, uma de estoque convencional para atender uma demanda em carteira e outra para aproveitar a produção e atender uma demanda prevista, chamada variável oportunista. A função objetivo consiste em minimizar os custos dos processos de produção e de corte. Para resolver a relaxação linear deste problema, propomos um método lagrangiano e utilizamos a estratégia de horizonte rolante. Alguns testes computacionais são realizados e os resultados apresentados / The integrated problem of cutting stock and production planning arises in a several manufacturing industries, such as paper, furniture, steel among others, and it is a complex combinatorial optimization problem, due to the fact that it integrates two well-known NP problems of the literature. The real world applications of this problem have increased in many industries that search for more efficient production process. In this work, we studied an integrated optimization problem that arises in small furniture industries, where MDF boards available in inventory must be cut into enough quantities of items to compose demanded finish-goods. The model of integer linear optimization proposed allows anticipating some products and keeping them in inventory. This production anticipation makes increase the inventory costs, although makes it possible to determine better cutting patterns and decreases the costs of the cutting process. We consider in the model two types of anticipation variables, the first one to the ordinary inventory to meet ordered products and an other one, called chance variables, to meet a forecasting demand. The objective function is to minimize the costs of production process and waste of material. To solve a linear relaxation of this problem, we proposed lagrangian approach and used a rolling horizon strategy. Some computational tests are performed and results shown

O planejamento da produção em indústrias moveleiras de pequeno porte é comumente constituído por decisões referentes ao volume de produção e à política de estoque, com o objetivo de minimizar o desperdício de material, os atrasos e as horas-extras utilizadas ao longo do horizonte de planejamento. Administrar tais decisões de uma maneira tratável e eficiente é, em geral, um desafio, especialmente considerando a natureza incerta dos dados. Nessa tese, são desenvolvidos modelos de otimização para apoiar tais decisões no contexto do problema combinado de dimensionamento de lotes e corte de estoque sob incertezas que surge em indústrias moveleiras. Para lidar com as incertezas dos dados, são investigadas duas metodologias: programação estocástica e otimização robusta. Dessa maneira, são propostos modelos de programação estocástica de dois estágios com recurso, assim como modelos estocásticos robustos que incorporam aversão ao risco. A motivação em também desenvolver modelos baseados em otimização robusta é considerar casos práticos em que não há uma descrição probabilística explícita dos dados de entrada, assim como evitar trabalhar com numerosos cenários, o que pode tornar o modelo estocástico computacionalmente intratável. Os experimentos numéricos baseados em exemplares reais de uma empresa moveleira de pequeno porte mostram que as soluções obtidas pelos modelos de programação estocástica fornecem planos de produção robustos e que o (a) decisor (a) pode designar suas preferências em relação ao risco aos modelos, assim como controlar o tradeoff entre o custo total esperado e a robustez da solução. Em relação aos resultados dos modelos de otimização robusta, são obtidos alguns insights entre os chamados budgets de incerteza, as taxas de atendimento da demanda e os valores ótimos. Além disso, evidências numéricas indicam que budgets de incerteza menos conservadores resultam em níveis de serviço razoáveis com baixos custos globais, enquanto a abordagem de pior caso gera, relativamente, boas taxas de atendimento da demanda, mas com custos globais elevados / Production planning procedures in small-size furniture companies commonly consist of decisions with respect to production level and inventory policy, while attempting to minimize trim-loss, backlogging and overtime usage throughout the planning horizon. Managing these decisions in a tractable and efficient way is often a challenge, especially when the uncertainty of data is taken into account. In this thesis, we develop optimization models to support these decisions in the context of the combined lot-sizing and cutting-stock problem that arises in furniture companies. To deal with data uncertainty, we investigate two methodologies: stochastic programming and robust optimization. In the former case, we propose two-stage stochastic programming models with recourse, as well as robust stochastic models to incorporate risk-aversion. In the latter case, our motivation to investigate robust optimization models is the lack of an explicit probabilistic description of the input data. Furthermore, we want to avoid dealing with a large number of scenarios, which typically lead to computationally intractable stochastic programming models. Numerical experiments based on real data from a small-size furniture plant show that the solutions of the stochastic programming models provide robust production plans so that the decision-maker can assign his or her risk preferences to the model and control the tradeoff between the expected total cost and solution robustness. Regarding the results from the robust optimization models, we provide some insights into the relationship among budgets of uncertainty, fill rates and optimal values. Moreover, numerical evidence indicate that less conservative budgets of uncertainty result in reasonable service levels with cheaper global costs, while worst case deterministic approaches lead to relatively good fill rates, but with prohibitive global costs

Em diversas indústrias de manufatura (por exemplo, papeleira, moveleira, metalúrgica, têxtil) as decisões do dimensionamento de lotes interagem com outras decisões do planejamento e programação da produção, tais como, a distribuição, o processo de corte, entre outros. Porém, usualmente, essas decisões são tratadas de forma isolada, reduzindo o espaço de soluções e a interdependência entre as decisões, elevando assim os custos totais. Nesta tese, estudamos o processo produtivo de indústrias de móveis de pequeno porte, que consiste em cortar placas grandes disponíveis em estoque para obter diversos tipos de peças que são processadas posteriormente em outros estágios e equipamentos com capacidades limitadas para, finalmente, comporem os produtos demandados. Os problemas de dimensionamento de lotes e corte de estoque são acoplados em um modelo de otimização linear inteiro cujo objetivo é minimizar os custos de produção, estoque de produtos, preparação de máquinas e perda de matéria-prima. Esse modelo mostra o compromisso existente entre antecipar ou não a fabricação de certos produtos aumentando os custos de estoque, mas reduzindo a perda de matéria-prima ao obter melhores combinações entre as peças. O impacto da incerteza da demanda (composta pela carteira de pedidos e mais uma quantidade extra estimada) foi amortizado pela estratégia de horizonte de planejamento rolante e por variáveis de decisão que representam uma produção extra para a demanda esperada no melhor momento, visando a minimização dos custos totais. Dois métodos heurísticos são desenvolvidos para resolver uma simplificação do modelo matemático proposto, o qual possui um alto grau de complexidade. Os experimentos computacionais realizados com exemplares gerados a partir de dados reais coletados em uma indústria de móveis de pequeno porte, uma análise dos resultados, as conclusões e perspectivas para este trabalho são apresentados / In the many manufacturing industries (e.g., paper industry, furniture, steel, textile), lot-sizing decisions generally arise together with other decisions of planning production, such as distribution, cutting, scheduling and others. However, usually, these decisions are dealt with separately, which reduce the solution space and break dependence on decisions, increasing the total costs. In this thesis, we study the production process that arises in small scale furniture industries, which consists basically of cutting large plates available in stock into several thicknesses to obtain different types of pieces required to manufacture lots of ordered products. The cutting and drilling machines are possibly bottlenecks and their capacities have to be taken into account. The lot-sizing and cutting stock problems are coupled with each other in a large scale linear integer optimization model, whose objective function consists in minimizing different costs simultaneously, production, inventory, raw material waste and setup costs. The proposed model captures the tradeoff between making inventory and reducing losses. The impact of the uncertainty of the demand, which is composed with ordered and forecasting products) was smoothed down by a rolling horizon strategy and by new decision variables that represent extra production to meet forecasting demands at the best moment, aiming at total cost minimization. Two heuristic methods are proposed to solve relaxation of the mathematical model. Randomly generated instances based on real world life data were used for the computational experiments for empirical analyses of the model and the proposed solution methods