O presente trabalho desenvolve uma extensão do problema de corte de estoque unidimensional no caso em que a demanda pelos vários tipos de itens não é exatamente conhecida. Para considerar a aleatoriedade, foi proposto um modelo de programação estocástica de dois estágios com recurso. As varáveis de primeiro estágio são os números de barras cortadas por padrão de corte, e as variáveis de segundo estágio, os números de itens produzidos em escassez e em escassez. O objetivo do modelo é minimizar o custo total esperado. Para resolver a relaxação linear do modelo, foram propostos um método exato baseado no método Simplex com geração de colunas e uma estratégia heurística, que considera o valor esperado da demanda na resolução do problema de corte de estoque. As duas estratégias foram comparadas, assim como a possibilidade de resolver o problema de corte ignorando as incertezas. Finalmente, observou-se que é mais interessante determinar o valor ótimo do modelo recurso quando o problema sofre mais influência da aleatoriedade / This paper presents an integer linear optimization model of large scale for the one-dimensional cutting stock problem in the case which a demand is considered a random variable. To take this randomness into account, the problem was formulated as a two-stage stochastic linear program with recourse. The first stage decision variables are given by the number of bars that has to be cut according to each pattern, and the second stage decision variables by the number of holding items or backordering items production. The model objective is minimizes the total expected cost. We propose two methods to solve the model linear relaxation, one of them it is a Simplex-based method with column generation. The second method is a heuristic strategy that adopted the expected value of demand. We compare both strategies and the possibly of ignoring uncertainties on model. Finally, we observe that is much more interesting to determine the optimal recourse model solution when we have problems that are more afected by randomness

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

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:26:56Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2008-02-27Bitstream added on 2014-06-13T18:55:34Z : No. of bitstreams: 1 faccio_ap_me_sjrp.pdf: 1095275 bytes, checksum: ec84ac0e5bcbf1c37d9ca5d883c46a81 (MD5) / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / Neste trabalho, estudamos o problema de corte de estoque bidimensional aplicado ao corte da matéria-prima de uma fábrica de móveis. Este problema NP-difícil aparece em diversos outros processos industriais que incluem o corte de objetos retangulares grandes em itens retangulares menores que estão sendo requisitados. Analisamos a eficiência de alguns modelos lineares inteiros para problemas de corte guilhotinados bidimensionais propostos na literatura. Além disto, apresentamos resultados computacionais para o problema de corte de estoque de uma fábrica de móveis de pequeno porte, localizada no noroeste do estado de São Paulo. O estudo computacional realizado mostrou que as estratégias propostas fornecem resultados aceitáveis pela fábrica. / In this work we study the two-dimensional cutting stock problem applied to the cutting of raw material in the furniture industry. This NP-hard problem appears in several other industrial processes that include cutting rectangular objects in smaller retangular items that are being requested. We analyze the efficiency of some integer linear models for two-dimensional guillotine cutting problem proposed in the literature. We also present computational results for the cutting stock problem of a small furniture factory, located in the northwest of the state of São Paulo. The computational results show that the proposed strategies give results accepted by the factory.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:26:56Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2004-07-30Bitstream added on 2014-06-13T20:55:45Z : No. of bitstreams: 1 cavali_r_me_sjrp.pdf: 560996 bytes, checksum: 6792ea8d0dd5f26eb5250b68217a4443 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Diariamente, em indústrias de móveis, painéis retângulares de madeira são cortados em retângulos menores para a manufatura de seus produtos. Por causa da possível perda de material envolvida neste processo e de sua influência no custo dos produtos, existe a necessidade de um planejamento prþevio para a realização dos cortes. Na maioria das empresas de móveis situadas na região Noroeste do estado de São Paulo, este planejamento é feito manualmente e não é uma tarefa simples. O enfoque deste trabalho þe analisar a utilização de um sistema computacional no planejamento do corte de painéis de madeira. Esta ferramenta é capaz de resolver o problema do corte bidimensional segundo o algoritmo de dois estþagios de Gilmory e Gomore. Aspectos práticos encontrados no corte dos painéis e estratégias adotadas pelas empresas no planejamento da produção são abordados. Além disso, apresentamos os resultados de um estudo computacional com base em dados reais de uma das empresas visitadas. / In the furniture industries, the cut of rectangular plates to produce smaller rectangular pieces is an every day task. To reduce the waste of material involved in this process and its influence in the cost of the products, a previous planning for the cuts is necessary. In the majority of the furniture companies situated at Northwest region of the state of São Paulo, the generation of cutting patterns is made manually and it is not a simple task. The goal of this work is to analyze the use of a computational system in the cutting patterns generation. This computational system is able to solve the two-dimensional cutting stock problem by the 2-stage Gilmory and Gomore method. Practical aspects found in the cutting patterns generation and strategies adopted for the companies in the production planning are discussed. We also report some results of the application of the computacional system to the cutting patterns generation based on real data of one company.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The PCE (Cutting Stock Problem) is to cut a set of objects available in stock to produce a quantity of items with specific sizes in order to optimize the raw material. Such problems have numerous industrial applications and has been widely studied in literature. The PCE's are classified as combinatorial optimization problems, because depending on the amount of requested items can be combined in numerous ways within an object forming an arrangement of cut. The number of possible combinations is, in practice, very high, requiring well-developed techniques are developed to determine an optimum arrangement. In defining the arrangements of cut is needed to graph the components of the problem and in this case, the tools used in the implementation must have the ability to manipulate geometric. In this paper, the combinatorial problem was approached from the GRASP heuristic technique and as a tool of manipulation was employed geometric applications deployed in an environment of Computer Aided Design (CAD). Furthermore, we proposed an integration of arrays of cutting systems with computer-aided manufacturing (CAM). The analysis of performance of the developed algorithm considers data provided by a furniture industry in the region of Santa Maria. The results obtained by the algorithm were compared to results generated by specialized software, consisting that the proposed method presents a similar performance, which demonstrates the feasibility of using CAD tools to implement solutions in the industry of PCE small and medium businesses. / O Problema de Corte de Estoque Bidimensional (PCEB) consiste em cortar um conjunto de objetos disponíveis em estoque para produzir uma quantidade de itens com tamanhos específicos, de modo a otimizar a matéria prima. Tais problemas têm inúmeras aplicações industriais e tem sido amplamente estudados na literatura. Os PCEB são classificados como problemas de otimização combinatória, pois, dependendo da quantidade de itens solicitados, podem ser combinados de inúmeras maneiras dentro de um objeto formando um arranjo de corte. O número de combinações possíveis é, na prática, muito elevado, exigindo que técnicas bem elaboradas sejam desenvolvidas para determinar um arranjo ótimo. Na definição dos arranjos de corte é necessário representar graficamente os componentes do problema e neste caso, as ferramentas empregadas na implementação devem apresentar capacidade de manipulação geométrica. Neste trabalho, o problema combinatório foi abordado a partir da técnica heurística GRASP e como ferramenta de manipulação geométrica empregou-se aplicativos implementados em ambiente de Projetos Auxiliado por Computador (CAD). Além disso, foi proposta uma integração dos arranjos de cortes com sistemas de Manufatura Auxiliador por Computador (CAM). A analise de desempenho do algoritmo desenvolvido considera dados fornecidos por uma indústria moveleira da região de Santa Maria. Os resultados obtidos pelo algoritmo foram comparados aos resultados gerados por software especializado, constando-se que a metodologia proposta apresenta um desempenho semelhante, o que demonstra a viabilidade o uso das ferramentas CAD para implementação de soluções PCE em indústria de pequeno e médio porte.

Orientador: Maria do Socorro Nogueira Rangel / Banca: Robinson Samuel Vieira Hoto / Banca: Silvio Alexandre Araujo / Resumo: Neste trabalho, estudamos o problema de corte de estoque bidimensional aplicado ao corte da matéria-prima de uma fábrica de móveis. Este problema NP-difícil aparece em diversos outros processos industriais que incluem o corte de objetos retangulares grandes em itens retangulares menores que estão sendo requisitados. Analisamos a eficiência de alguns modelos lineares inteiros para problemas de corte guilhotinados bidimensionais propostos na literatura. Além disto, apresentamos resultados computacionais para o problema de corte de estoque de uma fábrica de móveis de pequeno porte, localizada no noroeste do estado de São Paulo. O estudo computacional realizado mostrou que as estratégias propostas fornecem resultados aceitáveis pela fábrica. / Abstract: In this work we study the two-dimensional cutting stock problem applied to the cutting of raw material in the furniture industry. This NP-hard problem appears in several other industrial processes that include cutting rectangular objects in smaller retangular items that are being requested. We analyze the efficiency of some integer linear models for two-dimensional guillotine cutting problem proposed in the literature. We also present computational results for the cutting stock problem of a small furniture factory, located in the northwest of the state of São Paulo. The computational results show that the proposed strategies give results accepted by the factory. / Mestre

Orientador: Maria do Socorro Nogueira Rangel / Banca: Robinson Hoto / Banca. Trajano Pires da Nóbrega Neto / Resumo: Diariamente, em indústrias de móveis, painéis retângulares de madeira são cortados em retângulos menores para a manufatura de seus produtos. Por causa da possível perda de material envolvida neste processo e de sua influência no custo dos produtos, existe a necessidade de um planejamento prþevio para a realização dos cortes. Na maioria das empresas de móveis situadas na região Noroeste do estado de São Paulo, este planejamento é feito manualmente e não é uma tarefa simples. O enfoque deste trabalho þe analisar a utilização de um sistema computacional no planejamento do corte de painéis de madeira. Esta ferramenta é capaz de resolver o problema do corte bidimensional segundo o algoritmo de dois estþagios de Gilmory e Gomore. Aspectos práticos encontrados no corte dos painéis e estratégias adotadas pelas empresas no planejamento da produção são abordados. Além disso, apresentamos os resultados de um estudo computacional com base em dados reais de uma das empresas visitadas. / Abstract: In the furniture industries, the cut of rectangular plates to produce smaller rectangular pieces is an every day task. To reduce the waste of material involved in this process and its influence in the cost of the products, a previous planning for the cuts is necessary. In the majority of the furniture companies situated at Northwest region of the state of São Paulo, the generation of cutting patterns is made manually and it is not a simple task. The goal of this work is to analyze the use of a computational system in the cutting patterns generation. This computational system is able to solve the two-dimensional cutting stock problem by the 2-stage Gilmory and Gomore method. Practical aspects found in the cutting patterns generation and strategies adopted for the companies in the production planning are discussed. We also report some results of the application of the computacional system to the cutting patterns generation based on real data of one company. / Mestre

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

O presente trabalho desenvolve uma extensão do problema de corte de estoque unidimensional no caso em que a demanda pelos vários tipos de itens não é exatamente conhecida. Para considerar a aleatoriedade, foi proposto um modelo de programação estocástica de dois estágios com recurso. As varáveis de primeiro estágio são os números de barras cortadas por padrão de corte, e as variáveis de segundo estágio, os números de itens produzidos em escassez e em escassez. O objetivo do modelo é minimizar o custo total esperado. Para resolver a relaxação linear do modelo, foram propostos um método exato baseado no método Simplex com geração de colunas e uma estratégia heurística, que considera o valor esperado da demanda na resolução do problema de corte de estoque. As duas estratégias foram comparadas, assim como a possibilidade de resolver o problema de corte ignorando as incertezas. Finalmente, observou-se que é mais interessante determinar o valor ótimo do modelo recurso quando o problema sofre mais influência da aleatoriedade / This paper presents an integer linear optimization model of large scale for the one-dimensional cutting stock problem in the case which a demand is considered a random variable. To take this randomness into account, the problem was formulated as a two-stage stochastic linear program with recourse. The first stage decision variables are given by the number of bars that has to be cut according to each pattern, and the second stage decision variables by the number of holding items or backordering items production. The model objective is minimizes the total expected cost. We propose two methods to solve the model linear relaxation, one of them it is a Simplex-based method with column generation. The second method is a heuristic strategy that adopted the expected value of demand. We compare both strategies and the possibly of ignoring uncertainties on model. Finally, we observe that is much more interesting to determine the optimal recourse model solution when we have problems that are more afected by randomness

Orientadores: Antonio Carlos Moretti, Luis Leduino de Salles Neto / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-15T18:13:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Marciniuk_FernandaLedo_M.pdf: 1221484 bytes, checksum: b1408936331c027b4c3cc1129bc0105a (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: O problema de corte de estoque ordenado, um problema relativamente novo na literatura, e uma adaptação do problema de corte de estoque tradicional onde algumas restrições quanto a limitação do numero de ordens de produção em processamento são adicionadas. Esta dissertação tem como objetivo estudar uma nova abordagem deste problema utilizando uma aplicação da metaheurística colônia de formigas. Esta metaheurística utiliza os princípios de auto-organização de uma população de formigas visando a resolução de problemas de otimização combinatorial / Abstract: The Ordered Cutting Stock Problem (OCSP), a relatively recent problem in technical literarture, is a variant of the more well-known Cutting Stock Problem (CSP). This variant includes some new constraints in the mathematical formulation, regarding the number of production orders being processed simultaneously. This work studies a new approach to solve the OCSP, applying the Ant Colony Optimization (ACO) metaheurisitic. This metaheuristic is based in the self-organizing principles that govern ant population's behaviour, solving combinatorial optimization problems / Mestrado / Pesquisa Operacional / Mestre em Matemática Aplicada