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Tesis por compendio / [ES] El paradigma de la Industria 4.0 (I4.0) gravita en gran medida sobre el potencial de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) para mejorar la competitividad y sostenibilidad de las industrias. El concepto de Smart Manufacturing Scheduling (SMS) surge y se inspira de ese potencial. SMS, como estrategia de transformación digital, aspira a optimizar los procesos industriales mediante la aplicación de tecnologías como el gemelo digital o digital twin (DT), el modelo de gestión zero-defect manufacturing (ZDM), y el aprendizaje por refuerzo profundo o deep reinforcement learning (DRL), con el propósito final de orientar los procesos de programación de operaciones hacia una automatización adaptativa en tiempo real y una reducción de las perturbaciones en los sistemas de producción. SMS se basa en cuatro principios de diseño del espectro I4.0: automatización, autonomía, capacidad de acción en tiempo real e interoperabilidad. A partir de estos principios clave, SMS combina las capacidades de la tecnología DT para simular, analizar y predecir; la del modelo ZDM para prevenir perturbaciones en los sistemas de planificación y control de la producción; y la del enfoque de modelado DRL para mejorar la toma de decisiones en tiempo real. Este enfoque conjunto orienta los procesos de programación de operaciones hacia una mayor eficiencia y, con ello, hacia un mayor rendimiento y resiliencia del sistema productivo. Esta investigación emprende, en primer lugar, una revisión exhaustiva del estado del arte sobre SMS. Con la revisión efectuada como referencia, la investigación plantea un modelo conceptual de SMS como estrategia de transformación digital en el contexto del proceso de programación del taller de trabajos o job shop. Finalmente, la investigación propone un modelo basado en DRL para abordar la implementación de los elementos clave del modelo conceptual: el DT del taller de trabajos y el agente programador. Los algoritmos que integran este modelo se han programado en Python y han sido validados contra varias de las más conocidas reglas heurísticas de prioridad. El desarrollo del modelo y los algoritmos supone una contribución académica y gerencial en el área de la planificación y control de la producción. / [CA] El paradigma de la Indústria 4.0 (I4.0) gravita en gran mesura sobre el potencial de les tecnologies de la informació i la comunicació (TIC) per millorar la competitivitat i la sostenibilitat de les indústries. El concepte d'smart manufacturing scheduling (SMS) sorgeix i inspira a partir d'aquest potencial. SMS, com a estratègia de transformació digital, aspira a optimitzar els processos industrials mitjançant l'aplicació de tecnologies com el bessó digital o digital twin (DT), el model de gestió zero-defect manufacturing (ZDM), i l'aprenentatge per reforçament profund o deep reinforcement learning (DRL), amb el propòsit final dorientar els processos de programació doperacions cap a una automatització adaptativa en temps real i una reducció de les pertorbacions en els sistemes de producció. SMS es basa en quatre principis de disseny de l'espectre I4.0: automatització, autonomia, capacitat d¿acció en temps real i interoperabilitat. A partir d'aquests principis clau, SMS combina les capacitats de la tecnologia DT per simular, analitzar i predir; la del model ZDM per prevenir pertorbacions en els sistemes de planificació i control de la producció; i la de de l'enfocament de modelatge DRL per millorar la presa de decisions en temps real. Aquest enfocament conjunt orienta els processos de programació d'operacions cap a una eficiència més gran i, amb això, cap a un major rendiment i resiliència del sistema productiu. Aquesta investigació emprèn, en primer lloc, una exhaustiva revisió de l'estat de l'art sobre SMS. Amb la revisió efectuada com a referència, la investigació planteja un model conceptual de SMS com a estratègia de transformació digital en el context del procés de programació del taller de treballs o job shop. Finalment, la investigació proposa un model basat en DRL per abordar la implementació dels elements claus del model conceptual: el DT del taller de treballs i l'agent programador. Els algorismes que integren aquest model s'han programat a Python i han estat validats contra diverses de les més conegudes regles heurístiques de prioritat. El desenvolupament del model i els algorismes suposa una contribució a nivell acadèmic i gerencial a l'àrea de la planificació i control de la producció. / [EN] The Industry 4.0 (I4.0) paradigm relies, to a large extent, on the potential of information and communication technologies (ICT) to improve the competitiveness and sustainability of industries. The smart manufacturing scheduling (SMS) concept arises and draws inspiration from this potential. As a digital transformation strategy, SMS aims to optimise industrial processes through the application of technologies, such as the digital twin (DT), the zero-defect manufacturing (ZDM) management model and deep reinforcement learning (DRL), for the ultimate purpose of guiding operations scheduling processes towards real-time adaptive automation and to reduce disturbances in production systems. SMS is based on four design principles of the I4.0 spectrum: automation, autonomy, real-time capability and interoperability. Based on these key principles, SMS combines the capabilities of the DT technology to simulate, analyse and predict; with the ZDM model, to prevent disturbances in production planning and control systems; by the DRL modelling approach, to improve real-time decision making. This joint approach orients operations scheduling processes towards greater efficiency and, with it, a better performing and more resilient production system. This research firstly undertakes a comprehensive review of the state of the art on SMS. By taking the review as a reference, the research proposes a conceptual model of SMS as a digital transformation strategy in the job shop scheduling process context. Finally, it proposes a DRL-based model to address the implementation of the key elements of the conceptual model: the job shop DT and the scheduling agent. The algorithms that integrate this model have been programmed in Python and validated against several of the most well-known heuristic priority rules. The development of the model and algorithms is an academic and managerial contribution in the production planning and control area. / This thesis was developed with the support of the Research Centre on Production Management and Engineering (CIGIP) of the Universitat Politècnica de València and received funding from: the European Union H2020 programme under grant agreement No. 825631, “Zero Defect Manufacturing Platform (ZDMP)”; the European Union H2020 programme under grant agreement No. 872548, "Fostering DIHs for Embedding Interoperability in Cyber-Physical Systems of European SMEs (DIH4CPS)"; the European Union H2020 programme under grant agreement No. 958205, “Industrial Data Services for Quality Control in Smart Manufacturing (i4Q)”; the European Union Horizon Europe programme under grant agreement No. 101057294, “AI Driven Industrial Equipment Product Life Cycle Boosting Agility, Sustainability and Resilience” (AIDEAS); the Spanish Ministry of Science, Innovation and Universities under grant agreement RTI2018-101344-B-I00, "Optimisation of zero-defects production technologies enabling supply chains 4.0 (CADS4.0)"; the Valencian Regional Government, in turn funded from grant RTI2018- 101344-B-I00 by MCIN/AEI/10.13039/501100011033 and by “ERDF A way of making Europe”, "Industrial Production and Logistics optimization in Industry 4.0" (i4OPT) (Ref. PROMETEO/2021/065); and the grant PDC2022-133957- I00, “Validation of transferable results of optimisation of zero-defect enabling production technologies for supply chain 4.0” (CADS4.0-II) funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033 and by European Union Next GenerationEU/PRTR. / Serrano Ruiz, JC. (2024). Job shop smart manufacturing scheduling by deep reinforcement learning for Industry 4.0 [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/202871 / Compendio

[pt] GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search Procedure)é uma metaeurística de partidas múltiplas usada para obter soluções para problemas de otimização combinatória. Nesse trabalho. A metaheurística GRASP tem sido usada para obter soluções de qualidade para muitos problemas de otimização combinatória. Nesse trabalho é proposta uma metodologia para análise do comportamento da metaheurística GRASP. Também são propostas estratégias de hibridização com o religamento de caminhos. Essas estratégias foram desenvolvidas para o problema de atribuição de três índices (AP3) e para o problema de escalonamento de tarefas conhecido na literatura como job-shop schedulling problem (JSP) e são analisadas de acordo com a metodologia proposta. A metodologia para análise do comportamento do método GRASP pode ser usada para prever a partir da versão seqüencial do algoritmo, como a qualidade da solução do algoritmo implementado em paralelo irá variar. Os algoritmos GRASPs desenvolvidos para AP3 e para JSP foram paralelizados e os resultados são comparados aos resultados obtidos usando a metodologia proposta. / [en] GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search Procedure) is a multi-start metaheuristic for combinatorial optimization problems. GRASP has been used to find quality solutions of several combinatorial optimization problems. In this work we describe a methodology for analysis of GRASP. Hybrid strategies of GRASP with path relinking are also proposed. These strategies are studied for the 3-index assignment problem (AP3) and for the job-shop schedulling problem (JSP) and are analyzed according to the methodology proposed. The methodology for analysis of GRASP is used to predict qualitatively how the quality of the solution varies in a parallel independent GRASP, using the data of the GRASP sequential version as input. The GRASPs for the AP3 and for the JSP are parallelized and the computational results are compared to the results obtained using the methodology proposed.

An die Musterfertigung von Systemlieferanten stellt sich die besondere Anforderung, Prototypen verschiedener Erzeugnisse, in vielfältigen Kundenvarianten, in jeweils unterschiedlichen Produktreifegraden, parallel zu fertigen. Daraus resultiert eine spezifische Variabilitätsausprägung der Produktionsplanungsparameter, die zu einer hohen Komplexität und Turbulenz in der Ablaufsteuerung einer Musterfertigung führt. Infolgedessen gilt der Planparametervariabilitätsfall Musterfertigung, sowohl in der Theorie als auch in der betrieblichen Praxis, als ein bislang ungelöstes Steuerungsproblem, welches ein hohes Verbesserungspotenzial aufweist. Die vorliegende Arbeit analysiert und beleuchtet diesen Problemfall im Rahmen einer vergleichenden Fallstudienuntersuchung. Aufbauend auf den gewonnenen Erkenntnissen wird ein Konzept zur Steuerung einer Musterfertigung bei Systemlieferanten entwickelt und in seinem Anwendungszusammenhang evaluiert. / Sample production of tier 1 automotive suppliers demands producing simultaneously different product samples in many customised versions and within various maturity levels. The associated variability of the time-phased work content leads to a high degree of complexity and turbulence in the manufacturing process of such a production type. Therefore, sample production control becomes significantly more complicated and most existing control approaches fail in the real world. For this reason the present thesis examines this subject matter by means of a comparative case study. Based on the findings a customized production control concept will be introduced that fully adapts the specific needs of sample production of tier 1 automotive suppliers.

Tesis por compendio / [ES] La optimización en las empresas manufactureras es especialmente importante, debido a las grandes inversiones que realizan, ya que a veces estas inversiones no obtienen el rendimiento esperado porque los márgenes de beneficio de los productos son muy ajustados. Por ello, las empresas tratan de maximizar el uso de los recursos productivos y financieros minimizando el tiempo perdido y, al mismo tiempo, mejorando los flujos de los procesos y satisfaciendo las necesidades del mercado. El proceso de planificación es una actividad crítica para las empresas. Esta tarea implica grandes retos debido a los cambios del mercado, las alteraciones en los procesos de producción dentro de la empresa y en la cadena de suministro, y los cambios en la legislación, entre otros. La planificación del aprovisionamiento, la producción y la distribución desempeña un papel fundamental en el rendimiento de las empresas manufactureras, ya que una planificación ineficaz de los proveedores, los procesos de producción y los sistemas de distribución contribuye a aumentar los costes de los productos, a alargar los plazos de entrega y a reducir los beneficios. La planificación eficaz es un proceso complejo que abarca una amplia gama de actividades para garantizar que los equipos, los materiales y los recursos humanos estén disponibles en el momento y el lugar adecuados. Motivados por la complejidad de la planificación en las empresas manufactureras, esta tesis estudia y desarrolla herramientas cuantitativas para ayudar a los planificadores en los procesos de la planificación del aprovisionamiento, producción y distribución. Desde esta perspectiva, se proponen modelos realistas y métodos eficientes para apoyar la toma de decisiones en las empresas industriales, principalmente en las pequeñas y medianas empresas (PYMES). Las aportaciones de esta tesis suponen un avance científico basado en una exhaustiva revisión bibliográfica sobre la planificación del aprovisionamiento, la producción y la distribución que ayuda a comprender los principales modelos y algoritmos utilizados para resolver estos planes, y pone en relieve las tendencias y las futuras direcciones de investigación. También proporciona un marco holístico para caracterizar los modelos y algoritmos centrándose en la planificación de la producción, la programación y la secuenciación. Esta tesis también propone una herramienta de apoyo a la decisión para seleccionar un algoritmo o método de solución para resolver problemas concretos de la planificación del aprovisionamiento, producción y distribución en función de su complejidad, lo que permite a los planificadores no duplicar esfuerzos de modelización o programación de técnicas de solución. Por último, se desarrollan nuevos modelos matemáticos y enfoques de solución de última generación, como los algoritmos matheurísticos, que combinan la programación matemática y las técnicas metaheurísticas. Los nuevos modelos y algoritmos comprenden mejoras en términos de rendimiento computacional, e incluyen características realistas de los problemas del mundo real a los que se enfrentan las empresas de fabricación. Los modelos matemáticos han sido validados con un caso de una importante empresa del sector de la automoción en España, lo que ha permitido evaluar la relevancia práctica de estos novedosos modelos utilizando instancias de gran tamaño, similares a las existentes en la empresa objeto de estudio. Además, los algoritmos matheurísticos han sido probados utilizando herramientas libres y de código abierto. Esto también contribuye a la práctica de la investigación operativa, y proporciona una visión de cómo desplegar estos métodos de solución y el tiempo de cálculo y rendimiento de la brecha que se puede obtener mediante el uso de software libre o de código abierto. / [CA] L'optimització a les empreses manufactureres és especialment important, a causa de les grans inversions que realitzen, ja que de vegades aquestes inversions no obtenen el rendiment esperat perquè els marges de benefici dels productes són molt ajustats. Per això, les empreses intenten maximitzar l'ús dels recursos productius i financers minimitzant el temps perdut i, alhora, millorant els fluxos dels processos i satisfent les necessitats del mercat. El procés de planificació és una activitat crítica per a les empreses. Aquesta tasca implica grans reptes a causa dels canvis del mercat, les alteracions en els processos de producció dins de l'empresa i la cadena de subministrament, i els canvis en la legislació, entre altres. La planificació de l'aprovisionament, la producció i la distribució té un paper fonamental en el rendiment de les empreses manufactureres, ja que una planificació ineficaç dels proveïdors, els processos de producció i els sistemes de distribució contribueix a augmentar els costos dels productes, allargar els terminis de lliurament i reduir els beneficis. La planificació eficaç és un procés complex que abasta una àmplia gamma d'activitats per garantir que els equips, els materials i els recursos humans estiguen disponibles al moment i al lloc adequats. Motivats per la complexitat de la planificació a les empreses manufactureres, aquesta tesi estudia i desenvolupa eines quantitatives per ajudar als planificadors en els processos de la planificació de l'aprovisionament, producció i distribució. Des d'aquesta perspectiva, es proposen models realistes i mètodes eficients per donar suport a la presa de decisions a les empreses industrials, principalment a les petites i mitjanes empreses (PIMES). Les aportacions d'aquesta tesi suposen un avenç científic basat en una exhaustiva revisió bibliogràfica sobre la planificació de l'aprovisionament, la producció i la distribució que ajuda a comprendre els principals models i algorismes utilitzats per resoldre aquests plans, i posa de relleu les tendències i les futures direccions de recerca. També proporciona un marc holístic per caracteritzar els models i algorismes centrant-se en la planificació de la producció, la programació i la seqüenciació. Aquesta tesi també proposa una eina de suport a la decisió per seleccionar un algorisme o mètode de solució per resoldre problemes concrets de la planificació de l'aprovisionament, producció i distribució en funció de la seua complexitat, cosa que permet als planificadors no duplicar esforços de modelització o programació de tècniques de solució. Finalment, es desenvolupen nous models matemàtics i enfocaments de solució d'última generació, com ara els algoritmes matheurístics, que combinen la programació matemàtica i les tècniques metaheurístiques. Els nous models i algoritmes comprenen millores en termes de rendiment computacional, i inclouen característiques realistes dels problemes del món real a què s'enfronten les empreses de fabricació. Els models matemàtics han estat validats amb un cas d'una important empresa del sector de l'automoció a Espanya, cosa que ha permés avaluar la rellevància pràctica d'aquests nous models utilitzant instàncies grans, similars a les existents a l'empresa objecte d'estudi. A més, els algorismes matheurístics han estat provats utilitzant eines lliures i de codi obert. Això també contribueix a la pràctica de la investigació operativa, i proporciona una visió de com desplegar aquests mètodes de solució i el temps de càlcul i rendiment de la bretxa que es pot obtindre mitjançant l'ús de programari lliure o de codi obert. / [EN] Optimisation in manufacturing companies is especially important, due to the large investments they make, as sometimes these investments do not obtain the expected return because the profit margins of products are very tight. Therefore, companies seek to maximise the use of productive and financial resources by minimising lost time and, at the same time, improving process flows while meeting market needs. The planning process is a critical activity for companies. This task involves great challenges due to market changes, alterations in production processes within the company and in the supply chain, and changes in legislation, among others. Planning of replenishment, production and distribution plays a critical role in the performance of manufacturing companies because ineffective planning of suppliers, production processes and distribution systems contributes to higher product costs, longer lead times and less profits. Effective planning is a complex process that encompasses a wide range of activities to ensure that equipment, materials and human resources are available in the right time and the right place. Motivated by the complexity of planning in manufacturing companies, this thesis studies and develops quantitative tools to help planners in the replenishment, production and delivery planning processes. From this perspective, realistic models and efficient methods are proposed to support decision making in industrial companies, mainly in small- and medium-sized enterprises (SMEs). The contributions of this thesis represent a scientific breakthrough based on a comprehensive literature review about replenishment, production and distribution planning that helps to understand the main models and algorithms used to solve these plans, and highlights trends and future research directions. It also provides a holistic framework to characterise models and algorithms by focusing on production planning, scheduling and sequencing. This thesis also proposes a decision support tool for selecting an algorithm or solution method to solve concrete replenishment, production and distribution planning problems according to their complexity, which allows planners to not duplicate efforts modelling or programming solution techniques. Finally, new state-of-the-art mathematical models and solution approaches are developed, such as matheuristic algorithms, which combine mathematical programming and metaheuristic techniques. The new models and algorithms comprise improvements in computational performance terms, and include realistic features of real-world problems faced by manufacturing companies. The mathematical models have been validated with a case of an important company in the automotive sector in Spain, which allowed to evaluate the practical relevance of these novel models using large instances, similarly to those existing in the company under study. In addition, the matheuristic algorithms have been tested using free and open-source tools. This also helps to contribute to the practice of operations research, and provides insight into how to deploy these solution methods and the computational time and gap performance that can be obtained by using free or open-source software. / This work would not have been possible without the following funding sources: Conselleria de Educación, Investigación, Cultura y Deporte, Generalitat Valenciana for hiring predoctoral research staff with Grant (ACIF/2018/170) and the European Social Fund with the Grant Operational Programme of FSE 2014-2020. Conselleria de Educación, Investigación, Cultura y Deporte, Generalitat Valenciana for predoctoral contract students to stay in research centers outside the research centers outside the Valencian Community (BEFPI/2021/040) and the European Social Fund. / Guzmán Ortiz, BE. (2022). Models and Algorithms for the Optimisation of Replenishment, Production and Distribution Plans in Industrial Enterprises [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/187461 / Compendio