O problema de dimensionamento de lotes, objeto desse estudo, considera um ambiente composto por múltiplas plantas independentes, múltiplos itens e múltiplos períodos. O ambiente de produção tem capacidade limitada e as plantas podem produzir os mesmos itens. Cada planta tem uma demanda própria e é permitida a transferência de lotes entre as plantas, o que envolve um certo custo. Este problema tem como caso particular o de dimensionamento de lotes com máquinas paralelas. O objetivo desta dissertação é propor uma heurística baseada na meta-heurística GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search Procedures). Além disso, uma estratégia path relinking foi incorporada ao GRASP como uma fase de melhoria do algoritmo. Para verificar a eficiência da heurística proposta, os seus resultados são comparados aos da literatura tanto no caso de máquinas paralelas quanto no de múltiplas plantas. Como resultado, o problema de múltiplas plantas obteve melhores resultados quando comparado aos da heurística da literatura. Com relação ao problema de máquinas paralelas, a heurística proposta se mostrou competitiva / The lot sizing problem, which is the aim of this study, considers an environment consisting of multiple independent plants, multiple items and multiple periods. The production environment has limited capacity and the plants can produce the same items. Each plant has its own demand and the lot transfers between the plants are permitted, which involves a certain cost. This problem has as a particular case the parallel machines lot sizing problem. The objective of this dissertation is to propose a heuristic based on the GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search Procedures). Furthermore, a path relinking phase is embedded in the GRASP to obtain better performance. To verify the efficiency of the proposed heuristic, its results were compared with the literature as for the multi-plant as for parallel machines problem. Computational tests showed that the proposed heuristic performed better than other literature heuristic concerning the multiplant problem. Concerning the parallel machines, the heuristic is competitive

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

Nesta tese é abordado o problema da mochila compartimentada e o problema de corte de estoque unidimensional acoplado ao problema dimensionamento de lotes. Para o problema da mochila compartimentada é apresentada a versão unidimensional e proposta a versão bidimensional, denominados como problema da mochila compartimentada unidimensional e problema da mochila compartimentada bidimensional, respectivamente. Para o problema de corte de estoque acoplado ao dimensionamento de lotes são apresentadas três variações: uma máquina para produzir um tipo de objeto; uma máquina para produzir vários tipos de objetos; múltiplas máquinas para produzir vários tipos de objetos. Algumas formulações matemáticas de programação inteira e inteira-mista, decomposições dos problemas em problema mestre e subproblemas e heurísticas baseadas no método geração de colunas são propostas para os problemas da mochila compartimenta e o problema acoplado. Em específico, para o problema acoplado são aplicadas decomposições Dantzig-Wolfe, que podem ser por período, por máquina ou por período e máquina. Além disso, uma heurística baseada em grafo E/OU é proposta para o problema da mochila compartimentada bidimensional / In this thesis we present the constrained compartmentalized knapsack problem and the one dimensional cutting stock problem integrated with the capacitated lot sizing problem. For the constrained compartmentalized knapsack problem, the one dimensional version is presented and the two dimensional version is proposed, called one-dimensional compartmentalized knapsack problem and two-dimensional compartmentalized knapsack problem, respectively. For the cutting stock problem integrated with the capacitated lot sizing problem three variations are considered: one machine to produce one type of object; one machine to produce multiple types of objects; multiple machines to produce multiple types of objects. Some integer and mixed programming formulations, decompositions of the problems in master problem and subproblems and heuristics based on column generation method are proposed for the compartmentalized knapsack problem and the cutting stock problem integrated with the capacitated lot sizing problem. In particular, the period, the machine, and the period and machine Dantzig- Wolfe decompositions are applied for the integrated problem. Moreover, a heuristic based on the graph AND/OR is proposed for the two-dimensional compartmentalized knapsack problem. Computational results show that these mathematical formulations and methods provide good solutions

O problema de dimensionamento de lotes com restrições de capacidade (CLSP) consiste em determinar um plano de produção que satisfaça a demanda requerida, respeitando as limitações de capacidade, com o menor custo possível, ou seja, minimizando os custos de produção, estocagem e preparação de máquina. Encontrar uma solução factível para o CLSP, considerando tempo de preparação de máquina, é NP-completo. Nesta dissertação, para a resolução do CLSP, utiliza-se a decomposição de Dantzig-Wolfe e o procedimento de geração de colunas, encontrando bons limitantes inferiores. Duas diferentes estratégias de decomposição são exploradas, decomposição por itens e períodos. Para a obtenção de uma solução inteira para o problema (limitante superior) foram exploradas heurísticas lagrangianas, onde a solução inicial para as heurísticas provém da geração de colunas. Os limitantes obtidos podem ser utilizados em métodos exatos, como por exemplo, em algoritmos do tipo branch-and-price. Experimentos computacionais, baseados em exemplares gerados aleatoriamente, foram realizados e os resultados analisados, as variações dos parâmetros das instâncias foram sugeridas na literatura / The Capacitated Lot Sizing Problem (CLSP) consists in determining a production plan such that all demands are met and the total costs of production, inventory and setup are minimized. Since the problem to find a feasible solution to the CLSP with setup times is NP-complete, large problem instances have been solved by heuristic methods. In this dissertation, we are particularly concerned in using the methodology of Dantzig-Wolfe decomposition and column generation to generate good bounds to the CLSP with setup times and costs. Here, we analyse two types of decomposition which are based on items and time periods (lower bound) and some lagrangian-based heuristics (upper bound). Numerical results based on randomly generated intances suggest that highquality lower bounds are obtained by column generation algorithms, such as well as upper bounds by heuristics. These bounds are useful in exact solution methods, such as branch-and-price algorithms

O presente trabalho trata do problema integrado de dimensionamento e sequenciamento de lotes de produção. O processo de dimensionar e sequenciar lotes de produção consiste em determinar quanto produzir de cada produto e a sequência de produção desses lotes em cada máquina a cada período a fim de atender a uma demanda prevista sob as condições e capacidades operacionais existentes. O caso estudado nesse trabalho aborda o cenário de uma empresa de grande porte da indústria de bens de consumo de higiene pessoal, um mercado bastante concorrido no qual o bom nível de serviço de atendimento e a gestão de custos mostram-se essenciais na competição pelos clientes. Nessa empresa, existe um ambiente operacional complexo, composto por máquinas distintas em paralelo com capacidade limitada de produção cujos tempos de preparação (setup) são dependentes da sequência de produção, além de uma restrição de capacidade de armazenagem dos produtos fabricados, característica não encontrada na literatura existente. Os clientes permitem que ocorram atrasos de atendimento da demanda, porém isso é extremamente indesejável. Esse tipo de problema é NP-difícil, sendo geralmente tratado na literatura por heurísticas. Nesse trabalho, elaboramos nove diferentes estratégias de resolução baseadas na heurística relax-and-fix. O objetivo é, não somente resolver um problema real complexo, como também avaliar se o modo de articionamento e a sequência de resolução dos subproblemas influencia no desempenho da heurística. Os testes computacionais foram conduzidos em instâncias geradas aleatoriamente e em casos reais. Os resultados mostraram um bom desempenho e robustez da abordagem proposta. Técnicas alternativas foram aplicadas na estratégia com os melhores resultados para potencializar seu desempenho. / This work adresses the integrated lot sizing and scheduling problem. The process of lot sizing and scheduling consists of determining how much to produce of each product and the scheduling of these lots in each machine in order to meet the demand under existing restrictions and operational capabilities. The case studied in this work describes the scenario of a big company in the industry of consumer goods for personal hygiene, a very competitive market in which the good service level for customers and the cost management show up in the competition for the clients. In this company, there is a complex operational environment, composed of distinct parallel machines with limited production capacity and sequence dependente setup times. There is also a limited finished goods storage capacity, a characteristic not found in the existing literature. Backordering is allowed but it is extremely undesirable. This problem is NP-hard and it has been treated by heuristics in the literature. In this work, we developed nine different solving strategies based on the relax-and-fix heuristics. The aim of this approach is not only to solve a complex real problem but also assess whether the form of partitioning and the sequence of solving the subproblems influences the performance of the relax-and-fix heuristics. The computational experiments were conducted on ramdomly generated instances and real problems. The results showed the good performance and the robustness of the proposed approach. Alternative techniques were applied in the strategy with the best results in the previous tests to enhance its performance.

Este trabalho aborda o problema multiestágio de planejamento e programação da produção em indústrias cervejeiras. O processo de fabricação de cerveja pode ser dividido em duas etapas principais: preparação do líquido e envase. A primeira etapa ocorre, na maior parte do tempo, dentro de tanques de fermentação e maturação. A segunda ocorre nas linhas de envase, podendo ter início assim que o líquido estiver pronto nos tanques. O tempo de preparação do líquido demora vários dias, enquanto que na maioria das indústrias de bebidas carbonatadas este tempo é de no máximo algumas horas. O objetivo deste estudo é obter planos de produção viáveis que visam otimizar as decisões de programação envolvidas nestes processos. Visitas a cervejarias no Brasil e em Portugal foram realizadas para uma maior familiaridade do processo de produção e dados foram coletados. Modelos de programação inteira mista para representar o problema foram desenvolvidos, baseados em abordagens CSLP (The Continuous Setup Lot-Sizing Problem), GLSP (General Lot Sizing and Scheduling Problem), SPL (Simple Plant Location Problem) e ATSP (Asymmetric Travelling Salesman Problem). Os resultados mostram que os modelos são coerentes e representam adequadamente o problema, entretanto, mostram-se difíceis de serem resolvidos na otimalidade. Esta dificuldade de resolução dos modelos motivou o desenvolvimento de procedimentos MIP-heurísticos, como também de uma metaheurística GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search Procedure). As soluções obtidas pelos procedimentos heurísticos são de boa qualidade, quando comparadas ao melhor limitante inferior encontrado por meio da resolução dos modelos matemáticos. Os testes computacionais foram realizados utilizando instâncias geradas com base em dados reais. / This study deals with the multistage lot-sizing and scheduling problem in breweries. The brewing process can be divided into two main stages: preparation and filling of the liquid. The first stage occurs most of the time in fermentation and maturation tanks. The second stage occurs in the filling lines and it can start as soon as the liquid gets ready. The preparation time of the liquid takes several days, while in the carbonated beverage industries this time is at most a few hours. The purpose of this study is to obtain feasible production plans aimed at optimizing the decisions involved in these processes. Visits to brewery industries in Brazil and Portugal were held to a greater familiarity of the production process and data were collected. Mixed integer programming models have been developed to represent the problem, based on approaches for the CSLP (The Continuous Setup Lot-Sizing Problem), GLSP (General Lot Sizing and Scheduling Problem), SPL (Simple Plant Location Problem) and ATSP (Asymmetric Travelling Salesman Problem). The results show that the models are consistent and adequately represent the problem; however, they are difficult to be solved at optimality. This motivated the development of MIP-heuristic procedures, as well as a meta-heuristic GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search Procedure). The obtained solutions by the heuristics are of good quality, when compared to the best lower bound found by solving the mathematical models. The tests were conducted using generated instances based on real data.

Submitted by JACKELINE DEL CARMEN HUACCHA NEYRA null (jacky_157_93@hotmail.com) on 2017-03-24T15:38:11Z No. of bitstreams: 1 dissertação jackeline.pdf: 1416143 bytes, checksum: 3865afc18803fe4e45d315a9ee3afaf9 (MD5) / Approved for entry into archive by Luiz Galeffi (luizgaleffi@gmail.com) on 2017-03-24T18:02:08Z (GMT) No. of bitstreams: 1 huacchaneyra_jc_me_sjrp.pdf: 1416143 bytes, checksum: 3865afc18803fe4e45d315a9ee3afaf9 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-24T18:02:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 huacchaneyra_jc_me_sjrp.pdf: 1416143 bytes, checksum: 3865afc18803fe4e45d315a9ee3afaf9 (MD5) Previous issue date: 2017-03-13 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Os problemas de dimensionamento de lotes consistem em determinar a quantidade de itens que devem ser produzidos em todos os períodos de um horizonte de planejamento. Em geral, são considerados custos de produção, preparação de máquina e de manutenção de estoque. Neste trabalho estuda-se uma extensão do problema de dimensionamento de lotes com restrição de capacidade que considera tempos de preparação, preparação carryover e crossover, em que se tem uma única máquina, único estágio, multi-itens e big-bucket (CLSP-SCC). Novas formulações para o CLSP-SCC são apresentadas e evitam a necessidade de definir novas variáveis binárias para modelar a preparação crossover. Também são propostas restrições de quebra de simetria para formulações propostas na literatura. São provadas as relações teóricas que existem entre cada uma destas formulações estudadas. Além disso, é proposta uma heurística híbrida que combina as heurísticas Relax-and-Fix e Fix-and-Optimize (RF-FO), em que a heurística Relax-and-Fix é usada para obter uma solução inicial e a heurística Fix-and-Optimize melhora essa solução. Por fim, apresentam-se os resultados computacionais e conclui-se que os resultados obtidos melhoram significativamente quando comparam-se a formulação clássica com as formulações sem preparação carryover. Compara-se também os resultados da heurística com os do pacote computacional CPLEX e, quando ambos são limitados ao mesmo tempo computacional, a heurística RF-FO obtém melhores resultados. / Lot-Sizing Problems consist of determining the quantity of items to be produced in each period of a planning horizon. In general, production, setup and inventory costs are considered. In this work an extension of the Capacitated Lot-Sizing Problem is studied, which considers setup times, Setup Carryover and Setup Crossover, single machine, single level, multi items, multi periods and big-bucket (CLSP-SCC). New formulations to the CLSP-SCC are presented and avoid the necessity of defining new extra binary variables to model the setup crossover. Furthermore, symmetry breaking constraints are proposed for formulations from the literature. The theoretical relations between the studied formulations are proved. A Relax-and-Fix and Fixand-Optimize (RF-FO) hybrid heuristic is proposed, in which the Relax-and-Fix helps to find an initial solution and the Fix-and-Optimize improves it. Computational results are presented and the obtained results improve significantly when comparing the classical formulation with the formulation without setup carryover. Finally, the results obtained by the RF-FO heuristic and the computational package CPLEX are compared and, when they both are limited to the same computational time, the RF-FO heuristic obtains better results.

Submitted by GISLAINE MARA MELEGA null (gis_laine_m@hotmail.com) on 2017-03-27T18:20:11Z No. of bitstreams: 1 TESE_Gislaine Melega_Matemática.pdf: 2710288 bytes, checksum: 9c3a4e388e7584cf0423182dcfdcced8 (MD5) / Approved for entry into archive by Luiz Galeffi (luizgaleffi@gmail.com) on 2017-03-29T19:23:05Z (GMT) No. of bitstreams: 1 melega_gm_dr_sjrp.pdf: 2710288 bytes, checksum: 9c3a4e388e7584cf0423182dcfdcced8 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-29T19:23:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 melega_gm_dr_sjrp.pdf: 2710288 bytes, checksum: 9c3a4e388e7584cf0423182dcfdcced8 (MD5) Previous issue date: 2017-02-21 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / Nesta tese, estamos interessados em tratar de maneira integrada dois conhecidos problemas da literatura. Esta integração é referida na literatura como problema integrado de dimensionamento de lotes e corte de estoque. A ideia consiste em considerar simultaneamente, as decisões relacionadas com ambos os problemas, de modo a capturar a interdependência entre estas decisões e, assim, obter uma melhor solução global. Propõe-se um modelo matemático geral para o problema integrado de dimensionamento de lotes e corte de estoque (GILSCS), que considera vários níveis de integração e nos permite classificar a literatura, em termos de modelos matemáticos, dos problemas integrados. A classificação é organizada a partir de dois principais aspectos de integração que são: a integração através dos períodos de tempo e a integração entre os níveis de produção. Em um horizonte de planejamento que considera vários períodos, o estoque fornece uma ligação entre os períodos. Esta integração, por períodos de tempo, constitui o primeiro tipo de integração. O problema geral também considera a produção em diferentes níveis: objetos são fabricados ou comprados e então são cortados para produzir peças menores e estas, por sua vez, constituem componentes para a produção dos produtos finais. A integração entre os diferentes níveis de produção consiste no segundo tipo de integração. A revisão da literatura também possibilita direcionar interessantes áreas para pesquisas futuras. O comportamento da solução para este tipo de problema, com três níveis e vários períodos, é estudado a partir do desenvolvimento de métodos de solução considerando abordagens que superam as dificuldades do problema, que consistem no alto número de padrões de corte, estruturas em vários níveis (multiestágios) e variáveis binárias de preparo. Os métodos de solução propostos para o problema GILSCS são baseados em duas abordagens conhecidas da literatura, usadas com sucesso para resolver os problemas separadamente, que são o procedimento de geração de colunas e heurísticas de decomposição do tipo relax-and-fix. Estas estratégias e suas variações são combinadas à um pacote de otimização em um estudo computacional com dados gerados aleatoriamente. Uma revisão da literatura, em termos de métodos de solução, para o problema integrado também é apresentada. Outras contribuições desta tese consistem em propor diferentes modelos matemáticos para o problema integrado, combinando modelos alternativos para cada um dos problemas separadamente. Neste estudo, o objetivo é comparar e avaliar, com um extensivo estudo computacional, a qualidade e o impacto das diferentes formulações. O outro trabalho trata de uma aplicação do problema integrado em um indústria de móveis de pequeno porte, em que restrições específicas do ambiente industrial são abordadas, como estoque de segurança e ciclos da serra. A solução obtida pelo modelo proposto é comparada com uma simulação da prática da empresa. / In this thesis, the subject of interest is in treating, in an integrated way, two wellknown problems in the literature. This integration is referred in the literature as the integrated lot-sizing and cutting stock problem. The basic idea is to consider, simultaneously, the decisions related to both problems so as to capture the interdependency between these decisions in order to obtain a better global solution. We propose a mathematical model for a general integrated lot-sizing and cutting stock (GILSCS) problem. This model considers multiple dimensions of integration and enables us to classify the current literature, in terms of mathematical models, in this field. The main classification of the literature is organized around two types of integration. In a planning horizon which consists of multiple periods, the inventory provides a link between the periods. This integration across time periods constitutes the first type of integration. The general problem also considers the production in different levels: objects are fabricated or purchased and then, they are cut to produce the pieces which are then assembled as components in the production of final products. The integration between these production levels constitutes the second type of integration. The literature review also enables us to point out interesting areas for future research. The behavior of a solution to this type of problem, with three levels of production and several time periods, is studied considering the development of solution approaches that overcome the difficulties of the problem, which are the high number of cutting patterns, multi-level structures and the binary values of the setup variables. The solution methods proposed to the GILSCS problem are based on two known strategies from the literature which are used successfully to solve the problems separately, which are the column generation procedure and decomposition heuristics based on relax-and-fix procedure. These strategies and their variations are combined into an optimization package in a computational study with randomly generated data. A literature review, in terms of solution methods, to the integrated problem, is also presented. Other contributions of this thesis consist of proposing different mathematical models for the integrated problem combining alternative models for each one of the problems separately. In this study, the aim is to compare and evaluate, with an extensive computational study, the quality and the impact of these dfifferent formulations. Another study is an application of the integrated problem in a small furniture factory, in which specific constraints related to the industrial environment are addressed, such as, safety stock level constraints and saw cycles constraints. The solution obtained from the proposed model is compared to a simulation of the common practice in the company. / FAPESP: 2012/20631-2

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:52:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissRPOP.pdf: 1876402 bytes, checksum: 300c17ebe260a12d247647b5184b3700 (MD5) Previous issue date: 2006-02-22 / The main concern of this work is related with the development of an aggregate production planning model of a sugar and alcohol milling company. This mathematical model is based on the process selection model and the production lotsizing model, and aims to help the decision makers in the production planning and control process of determining the quantity of sugarcane crushed, the selection of sugarcane suppliers, the selection of sugarcane transport system suppliers, the selection of industrial process used in the sugar, alcohol and molasses production and the storage decisions related with this final products. The decisions are taken in a week bases and the planning horizon is the whole sugarcane harvesting season. To solve the mixed integer mathematical problem found in this modeling, we applied the GAMS modeling language and the CPLEX solver. A case study was developed in a sugar and alcohol milling company located in Rio Largo, state of Alagoas, Brazil. The results of this case study helped us to verify the applicability of the proposed model in the aggregate production planning of a milling company. Computational results are presented for some scenarios of one illustrative example and some scenarios in a real data application. / O objetivo deste trabalho é desenvolver um modelo de planejamento agregado da produção que seja capaz de apoiar parte das principais decisões envolvidas no planejamento e controle da produção de uma usina de açúcar e álcool. Este modelo se baseia nos modelos clássicos de seleção de processos e dimensionamento de lotes de produção para representar o sistema de produção de açúcar, álcool, melaço e subprodutos, desde as principais decisões da etapa agrícola até as decisões de estocagem do produto final, passando pelas decisões da fase de corte, carregamento e transporte e, principalmente, as decisões de moagem e escolha do processo produtivo. As decisões são tomadas em períodos semanais e o horizonte de planejamento é o período de safra. Para resolver o modelo de programação linear inteira mista resultante, utilizou-se a linguagem de modelagem GAMS e o solver CPLEX. Um estudo de caso foi realizado numa usina de açúcar e álcool localizada no município de Rio Largo, estado de Alagoas. Neste estudo de caso, foi possível verificar a adequação do modelo proposto quando aplicado às decisões envolvidas no planejamento agregado da produção de uma empresa deste tipo. Resultados computacionais são apresentados, resolvendo-se alguns cenários de um exemplo ilustrativo e outros cenários de uma aplicação com dados reais.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:53:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PEREZ_MARTINEZ_Karim_2013.pdf: 1435441 bytes, checksum: dc4551ff55ece881790f51193596d2bd (MD5) Previous issue date: 2013-09-27 / Financiadora de Estudos e Projetos / This research deals with the production planning and scheduling problem in the molded pulp packing industry, studying particularly a plant of molded pulp packages for eggs. The production process can be subdivided into two processes: molding process and printing process. The main challenge for production planning activities is on the molding process, where products are produced through tooling that have several molds. These tooling are called "Molding Patterns" or " Conformation Patterns". Each one of the molding patterns can contain one, two, until three kind of molds, allowing to produce several products simultaneously. Producing several products at the time can generate large inventory for low demand products and also null inventory for high demand products. Thus, different inventory levels are defined for each product based on their demand behavior, in order to control inventory quantities. In this way, decisions related to the production planning and scheduling in this production process involve deciding which molding patterns should used, how much time they should be used, and how they should be sequenced. All these should be make taking into account a parallel machine system and sequenced-dependent setups time and costs, in order to minimize inventory and setups costs, as well as penalties associated to inventory out of the specified inventory levels of each product. To represent this problem we proposed two formulations: the first one based on the Capacitated Lot Sizing and Scheduling Problem (CLSP), and the second one based on the General Lot Sizing and Scheduling Problem (GLSP). The results from the models were compared in a set of real word instances of a plant, in order to check the adequacy to represent the decisions involved in the studied production process, as well as the main differences between their production plans and performance of the models. The proposed formulations were also adapted for a particular instance, in order to compare their productions plans against the production plan implement by the studied plant. Results show that the proposed models represent rightly decisions involved in the production planning and scheduling in the molded pulp. Furthermore, the solutions obtained by the proposed models represent production plans with costs significantly lower than the schedule implemented by a real plant in this kind of industry. / Este trabalho aborda o problema de planejamento e programação da produção na indústria de embalagens em polpa moldada, considerando particularmente uma fábrica de embalagens para acondicionamento de ovos. O processo de produção pode ser subdividido em dois processos: processo de moldagem e processo de estampagem. O principal desafio para as atividades de planejamento encontra-se no processo de moldagem, em que a obtenção dos produtos depende da utilização de diferentes ferramentais, formados por um conjunto de moldes. Estes ferramentais são chamados de padrões de conformação ou padrões de moldagem , e podem conter um, dois ou até três tipos de moldes, permitindo a produção simultânea de produtos diferentes. Esta produção simultânea de itens pode gerar grandes níveis de estoque de produtos de baixa demanda e estoques nulos para produtos de alta demanda, desta forma, são definidos diferentes níveis de estoque para cada produto com base no comportamento da sua demanda. As decisões envolvidas no planejamento e programação da produção neste tipo de processo envolve a escolha dos padrões de moldagem a serem utilizados, o tempo de produção de cada padrão, e a sequência em que estes devem ser programados, considerando um sistema de linhas paralelas idênticas e tempos e custos de preparação dependentes da sequência. Estas decisões devem ser definidas de modo a minimizar os custos de estocagem, preparação, e penalidades associadas ao desvio do volume do estoque em relação aos níveis estabelecidos para cada produto. Para representar o problema são propostas dois tipos de formulações: a primeira baseada no Problema de Dimensionamento de Lotes Capacitado (CLSP), e a segunda baseada no Problema de Dimensionamento e Sequenciamento de Lotes Geral (GLSP). Os resultados da resolução dos modelos são comparados com base em exemplares reais da fábrica em estudo, a fim de verificar sua adequação para representar as decisões envolvidas no sistema de produção, as principais diferenças nos planos de produção gerados, e o desempenho destes modelos. Os resultados obtidos demonstram que os modelos propostos representam adequadamente as decisões no sistema de produção estudado, e geram planos de produção significativamente melhores que os planos praticados pela fábrica.