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.

As decisões operacionais de produção em uma indústria de fiação são planejadas na prática determinando soluções dos sub-problemas de dimensionamento e sequenciamento de lotes e da mistura de fardos de algodão. As tarefas são: definir o tamanho, a sequência, o tempo e alocação de cada lote de produção e quais fardos de algodão devem ser utilizados na produção. Por si só, os sub-problemas representam grandes desafios no planejamento da produção. Entretanto, para melhor representar o ambiente produtivo e alcançar custos de produção mais baixos, indústrias de processo, como as de fiação, procuram integrar mais e mais seus sub-problemas de planejamento. O objetivo dessa tese é apresentar modelos matemáticos e métodos de solução para auxiliar a tomada de decisão no nível operacional do planejamento da produção. Três formulações matemáticas para o dimensionamento e sequenciamento de lotes em um sistema de dois estágios com produção sincronizada são propostas. Um novo método baseado em programação matemática e metaheurísticas e também desenvolvida para a solucão desse sub-problema. Além disso, a integração das decisões relativas a matéria-prima (fardos de algodão) ao dimensionamento e sequenciamento de lotes é analisada. As novas formulações propostas representam de forma mais realista o problema de dimensionamento e sequenciamento de lotes da indústria de fiação e de indústrias de processo com ambiente produtivo similares. O método de solução encontra boas soluções para o problema e supera outros méodos similares presentes em softwares comerciais. Além disso, o método é geral o suficiente para a solução de outros problemas de otimização. O problema integrado de dimensionamento e sequenciamento de lotes e mistura comprovou que restrições relativas à qualidade dos fios influenciam os custos e viabilidade do planejamento da produção. O planejamento integrado dessas óperações trata o sistema considerando restrições que se relacionam, definindo planos de produção mais realistas / In the practice of a spinning industry, the operational decisions of the production planning are determined by the hierarchical solution of the lot-sizing and scheduling problem and the blending problem of the cotton bales. The tasks are: to define the size, sequence, timing and allocation of each production lot and to select which cotton bales are used for production. Each of these problems represents a large challenge in planning the production. However, in order to better represent the production environment and to reach lower production costs, process industries (as the spinning industry) are integrating more and more of the production sub-problems into the planning. The aim of this thesis is to propose novel mathematical models and solution methods to assist the decision maker to plan the production at the operational level. Three formulations for the synchronized two-stage lot sizing and scheduling are proposed. A new method based on mathematical programming and metaheuristics is also developed to solve this sub-problem. In addition, the integration of the lot sizing and scheduling with decisions related to the raw materials (cotton bales) is analyzed. The novel models represent a more realistic lot sizing and scheduling for the spinning industry and process industries of similar production environment. The solution method finds good solutions to the mentioned problem and outperforms other state-of-the-art methods incorporated in commercial softwares. Moreover, the method is general enough to solve other optimization problems. The integrated lot-sizing, scheduling and blending prove that constraints related to the yarn quality influence the costs and the feasibility of the production planning. The integrated planning of these operations approaches the system considering the constraint relationship and defines more realistic production plans

O problema de dimensionamento e sequenciamento de lotes vem sendo extensivamente estudado por pesquisadores da área de Pesquisa Operacional e há uma tendência de que tais trabalhos passem a cada vez mais integrar aspectos reais dos processos produtivos. Entretanto, percebe-se que os estudos conduzidos em alguns setores industriais negligenciam importantes restrições tecnológicos dos processos de produção e isso afasta esses trabalhos de Pesquisa Operacional de uma aplicação efetiva, como é o caso da indústria de embalagens de vidro. Neste contexto, propõe-se um modelo de programação inteira mista e um método de solução para o problema de dimensionamento e sequenciamentos de lotes na indústria de embalagens de vidro, sendo que este trabalho diferencia-se dos demais existentes na literatura por agregar restrições tecnológicas específicas desse processo produtivo. O modelo proposto, denominado CLSD-GCST, foi amplamente validado com base em um conjunto de testes com 40 instâncias de um problema real de uma grande empresa do setor no pacote comercial IBM ILOG CPLEX Optimization Studio Versão 12.5. A validação do modelo incluiu ainda uma análise de ganhos potenciais para o negócio de baseada no modelo SCOR. Já o método de solução proposto consiste em uma metaheurística de Busca em Vizinhança Variável (VNS) e se mostrou promissor para a solução do problema estudado, proporcionando resultados de qualidade em um baixo tempo computacional. Além disso, o VNS superou o Branch-and-Cut do CPLEX para grandes instâncias, nas quais o pacote comercial encontrou dificuldades. Por fim, o VNS proposto também foi validado por meio da análise de testes computacionais e suas principais características foram avaliadas sistematicamente, gerando um conjunto de informações que pode direcionar a utilização e, até mesmo, a evolução desse método em pesquisas futuras. / Lot sizing and scheduling problem has been extensively studied by Operations Research scientists and there is a tendency of incorporating more production processes real aspects in these researches. However, it can be noticed that studies conducted in some industrial sectors neglect important production process technological constraints and it keeps the Operations Research works away from an effective application, as happens with the glass containers industry. In this context, a mixed integer programming model and a solution method were proposed for glass containers industry lot sizing and scheduling problem, the main difference between this work and the others in literature is the inclusion of process specific technological constraints. The proposed model, named CLSD-GCST, was widely validated by a set of tests performed with 40 instances from a large company real problem using the commercial package IBM ILOG CPLEX Optimization Studio Version 12.5. The model validation also included a potential business earnings analysis based on SCOR framework. About the proposed solution method, it consists of a Variable Neighborhood Search (VNS) metaheuristic and it proved to be promising for the studied problem solution, providing good quality results in low computational time. Moreover, VNS overcame the CPLEX Branch-and-Cut for large instances, in which the commercial package found difficulties. Lastly, the proposed VNS was validated by means of computational tests analysis and its main characteristics were systematically evaluated, generating an information set that may direct this method application and even its evolution in future researches.

O problema de dimensionamento e sequenciamento de lotes vem sendo extensivamente estudado por pesquisadores da área de Pesquisa Operacional e há uma tendência de que tais trabalhos passem a cada vez mais integrar aspectos reais dos processos produtivos. Entretanto, percebe-se que os estudos conduzidos em alguns setores industriais negligenciam importantes restrições tecnológicos dos processos de produção e isso afasta esses trabalhos de Pesquisa Operacional de uma aplicação efetiva, como é o caso da indústria de embalagens de vidro. Neste contexto, propõe-se um modelo de programação inteira mista e um método de solução para o problema de dimensionamento e sequenciamentos de lotes na indústria de embalagens de vidro, sendo que este trabalho diferencia-se dos demais existentes na literatura por agregar restrições tecnológicas específicas desse processo produtivo. O modelo proposto, denominado CLSD-GCST, foi amplamente validado com base em um conjunto de testes com 40 instâncias de um problema real de uma grande empresa do setor no pacote comercial IBM ILOG CPLEX Optimization Studio Versão 12.5. A validação do modelo incluiu ainda uma análise de ganhos potenciais para o negócio de baseada no modelo SCOR. Já o método de solução proposto consiste em uma metaheurística de Busca em Vizinhança Variável (VNS) e se mostrou promissor para a solução do problema estudado, proporcionando resultados de qualidade em um baixo tempo computacional. Além disso, o VNS superou o Branch-and-Cut do CPLEX para grandes instâncias, nas quais o pacote comercial encontrou dificuldades. Por fim, o VNS proposto também foi validado por meio da análise de testes computacionais e suas principais características foram avaliadas sistematicamente, gerando um conjunto de informações que pode direcionar a utilização e, até mesmo, a evolução desse método em pesquisas futuras. / Lot sizing and scheduling problem has been extensively studied by Operations Research scientists and there is a tendency of incorporating more production processes real aspects in these researches. However, it can be noticed that studies conducted in some industrial sectors neglect important production process technological constraints and it keeps the Operations Research works away from an effective application, as happens with the glass containers industry. In this context, a mixed integer programming model and a solution method were proposed for glass containers industry lot sizing and scheduling problem, the main difference between this work and the others in literature is the inclusion of process specific technological constraints. The proposed model, named CLSD-GCST, was widely validated by a set of tests performed with 40 instances from a large company real problem using the commercial package IBM ILOG CPLEX Optimization Studio Version 12.5. The model validation also included a potential business earnings analysis based on SCOR framework. About the proposed solution method, it consists of a Variable Neighborhood Search (VNS) metaheuristic and it proved to be promising for the studied problem solution, providing good quality results in low computational time. Moreover, VNS overcame the CPLEX Branch-and-Cut for large instances, in which the commercial package found difficulties. Lastly, the proposed VNS was validated by means of computational tests analysis and its main characteristics were systematically evaluated, generating an information set that may direct this method application and even its evolution in future researches.

As decisões operacionais de produção em uma indústria de fiação são planejadas na prática determinando soluções dos sub-problemas de dimensionamento e sequenciamento de lotes e da mistura de fardos de algodão. As tarefas são: definir o tamanho, a sequência, o tempo e alocação de cada lote de produção e quais fardos de algodão devem ser utilizados na produção. Por si só, os sub-problemas representam grandes desafios no planejamento da produção. Entretanto, para melhor representar o ambiente produtivo e alcançar custos de produção mais baixos, indústrias de processo, como as de fiação, procuram integrar mais e mais seus sub-problemas de planejamento. O objetivo dessa tese é apresentar modelos matemáticos e métodos de solução para auxiliar a tomada de decisão no nível operacional do planejamento da produção. Três formulações matemáticas para o dimensionamento e sequenciamento de lotes em um sistema de dois estágios com produção sincronizada são propostas. Um novo método baseado em programação matemática e metaheurísticas e também desenvolvida para a solucão desse sub-problema. Além disso, a integração das decisões relativas a matéria-prima (fardos de algodão) ao dimensionamento e sequenciamento de lotes é analisada. As novas formulações propostas representam de forma mais realista o problema de dimensionamento e sequenciamento de lotes da indústria de fiação e de indústrias de processo com ambiente produtivo similares. O método de solução encontra boas soluções para o problema e supera outros méodos similares presentes em softwares comerciais. Além disso, o método é geral o suficiente para a solução de outros problemas de otimização. O problema integrado de dimensionamento e sequenciamento de lotes e mistura comprovou que restrições relativas à qualidade dos fios influenciam os custos e viabilidade do planejamento da produção. O planejamento integrado dessas óperações trata o sistema considerando restrições que se relacionam, definindo planos de produção mais realistas / In the practice of a spinning industry, the operational decisions of the production planning are determined by the hierarchical solution of the lot-sizing and scheduling problem and the blending problem of the cotton bales. The tasks are: to define the size, sequence, timing and allocation of each production lot and to select which cotton bales are used for production. Each of these problems represents a large challenge in planning the production. However, in order to better represent the production environment and to reach lower production costs, process industries (as the spinning industry) are integrating more and more of the production sub-problems into the planning. The aim of this thesis is to propose novel mathematical models and solution methods to assist the decision maker to plan the production at the operational level. Three formulations for the synchronized two-stage lot sizing and scheduling are proposed. A new method based on mathematical programming and metaheuristics is also developed to solve this sub-problem. In addition, the integration of the lot sizing and scheduling with decisions related to the raw materials (cotton bales) is analyzed. The novel models represent a more realistic lot sizing and scheduling for the spinning industry and process industries of similar production environment. The solution method finds good solutions to the mentioned problem and outperforms other state-of-the-art methods incorporated in commercial softwares. Moreover, the method is general enough to solve other optimization problems. The integrated lot-sizing, scheduling and blending prove that constraints related to the yarn quality influence the costs and the feasibility of the production planning. The integrated planning of these operations approaches the system considering the constraint relationship and defines more realistic production plans

In this dissertation, we develop novel approaches to independently address two issues that are commonly encountered in machine scheduling problems: uncertainty of problem parameters (in particular, due to job processing times), and batching of jobs for processing on capacitated machines. Our approach to address the uncertainty issue regards the indeterminate parameters as random variables, and explicitly considers the resulting variability of a performance measure. To incorporate variability into the schedule selection process, we develop a method to evaluate both the expectation and variance of various performance measures for a given schedule. Our method is based on the use of mixture models to approximate a variety of distribution types. The Expectation-Maximization algorithm of Dempster et al. (1977) is applied to derive mixture models of processing time distributions. Our method, then, utilizes these mixture models to calculate the distributions of other random variables in order to derive the expectation and variance of various scheduling performance measures, assuming that the job sequencing decisions are known a priori. To make our method more computationally efficient, we adapt a mixture reduction method to control the number of mixture components used in the intermediate steps. We apply our method to two different scheduling problems: the job shop makespan scheduling problem and the single machine total weighted tardiness scheduling problem, and compare its performance with that of Monte-Carlo method. The results show the efficacy of our mixture approximation method. It generates fairly accurate results while requiring significantly less CPU times. The proposed method offers a good compromise between the Monte Carlo method, which requires extensive effort, and use of simple normal approximation, which produces lower-quality results. Next, we introduce and demonstrate for the first time in the literature the use of conditional-value-at-risk (CVaR) as a criterion for stochastic scheduling problems in order to obtain risk-averse solutions. This criterion has the tendency of minimizing both the expectation and variance of a performance measure simultaneously, which is an attractive feature in the scheduling area as most of the literature in this area considers the expectation and variance of a performance measure separately. Also, the CVaR has an added advantage of maintaining a linear objective function. We develop a scenario-based mixed integer programming formulation to minimize CVaR for the general scheduling problem involving various performance measures, and employ a decomposition-based approach for its solution. Furthermore, a set of valid inequalities are incorporated to strengthen the relaxed master problem of this decomposition scheme. The proposed approach is demonstrated on the single machine total weighted tardiness scheduling problem. Our computational investigation reveals the efficacy of the proposed decomposition approach and the effectiveness of using the CVaR as an optimization criterion for scheduling problems. Besides providing an exact approach to solve our stochastic scheduling problem, we also develop an efficient heuristic method to enable the use of CVaR for large-sized problems. To that end, we modify the Dynasearch method of Grosso et al. (2004) to minimize CVaR for a stochastic scheduling problem. Furthermore, we extend the application of CVaR to a parallel-machine total weighted tardiness problem. The use of CVaR appears to be quite promising for simultaneously controlling both the expected value and variability of a performance measure in a stochastic scheduling environment. Scenario-based formulations have frequently been used for stochastic scheduling problems. However, the determination of a lower bound can be a time-consuming task for this approach. Next, we develop a new method for scenario generation that is computationally competitive and that assures attainment of an exact lower bound. Our approach is based on discretization of random parameter distributions of job processing times. We use the idea of Recursive Stratified Sampling to partition the probability space, so that the conditional expectations in each region yield scenario-wise parameter values. These scenarios are, then, used to formulate a two-stage stochastic program, which yields a lower bound for the original stochastic problem. We provide theoretical basis of our bounding approach for both the expectation and CVaR objectives. Our discrete bounding method generates exact lower bounds, as against the probabilistic bounds generated by Sample Average Approximation. We also present results of our numerical experimentation to compare the performances of these two approaches in terms of the bound value obtained and the CPU time required. The problem pertaining to integrated batching and scheduling of jobs on capacitated parallel machines that we consider arises in the primary manufacturing sector of a pharmaceutical supply chain. We, first, develop a comprehensive mathematical programming model that can accommodate various realistic features of this problem. These features include batch production, sequence-dependent setup time/cost, and inter-period carryover of setup status. We further derive several valid inequalities that are based on the embedded subproblem structure. We also consider an alternative formulation (termed the Plant Location model) based on the lot-sizing perspective of the problem. Noting the resemblance of the campaign sequencing subproblem to the high multiplicity asymmetric traveling salesman problem (HMATSP), we adapt various ideas from the HMATSP to enforce the connectivity of the sequencing graph. Due to the complexity of this problem, we also explore the possibility of applying column generation technique for its solution. Various schemes of problem decomposition are considered, along with the use of dual stabilization technique to improve the convergence of the column generation procedure. We also develop heuristic methods to generate initial feasible solutions that further enhance the performance of the column generation method. A computational experimentation has been conducted on a data set that mimics real-life problem instances. It illustrates the effectiveness of using the proposed column generation method. / Ph. D.

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.

O setor industrial produtor de papel e celulose tem aumentado sua relevância comercial nas últimas décadas devido à demanda constantemente crescente. O aumento na competitividade do setor gerado pela economia globalizada e a dificuldade de desenvolvimento de bons planos de produção em ambientes produtivos cada vez mais complexos têm motivado a pesquisa por novas e efetivas ferramentas de auxílio à tomada de decisão. Considerando estas dificuldades, abordamos neste trabalho o problema de dimensionamento e sequenciamento de lotes com foco em empresas com processo integrado de produção de celulose e de papel. Trata-se de um problema de planejamento de médio a curto prazo, geralmente com maior enfoque no curto prazo por considerar o planejamento detalhado da produção em horizontes de planejamento que não superam 30 dias. No processo integrado de celulose e papel, foram consideradas as decisões de produção do digestor, evaporador, caldeira de recuperação e de múltiplas máquinas produtoras de papel, além do controle de estoque de produtos intermediários e finais. Modelos matemáticos da literatura foram modificados e estendidos para incorporar características adicionais do problema como, por exemplo, processos com múltiplas máquinas de papel. Além disso, foram desenvolvidas heurísticas construtivas, heurísticas de melhoria, abordagens de solução híbridas baseadas em algoritmos genéticos combinadas com ferramentas comerciais de solução exata, além de combinações entre os métodos. As abordagens desenvolvidas foram testadas computacionalmente e as melhores combinações de métodos foram definidas. De forma geral, os resultados dessas abordagens foram superiores aos obtidos por ferramentas de solução comerciais puras. Ademais, a variação proposta da heurística de melhoria fixe-e-otimize com mudanças na função objetivo se destacou com relação aos demais métodos, obtendo os melhores resultados, independentemente da qualidade da solução inicial utilizada. As principais contribuições desta tese são a apresentação de modelos matemáticos para representar apropriadamente o problema estudado, e o desenvolvimento de métodos de solução efetivos para resolver o problema. / The pulp and paper industry has been increasing the commercial importance in recent decades due to the constant growing demand. The increasing competitiveness of this sector generated by the globalized economy and the difficulty to develop good production plans in complex production environments have motivated the search for new and effective decision support systems. Given these difficulties, in this thesis we address the lot sizing and scheduling problem focused on integrated pulp and paper mills. This is a problem of medium to short term planning, generally more focused on the short term as it covers detailed production schedules in planning horizons which do not exceed 30 days. In these integrated pulp and paper process the production decisions of digester, evaporator, recovery boiler and multiple paper machines are considered, apart from the inventory control of intermediate and final products. Mathematical models known in the literature were modified and extended to incorporate additional features of the problem, such as processes with multiple paper machines. In addition, constructive and improvement heuristics, and hybrid methods based on genetic algorithms combined with a commercial solver were developed, as well as combinations of these solution approaches. The methods developed were computationally tested and the best combinations of methods were defined. Overall, the results of these methods were superior to the solutions obtained by pure commercial solvers. Moreover, the alternative variation proposed of the improvement heuristic fix-and-optimize with exchanges in the objective function surpassed the other methods, obtaining the best results, regardless of the quality of the initial solution used. The main contribution of this thesis are the presentation of mathematical models that appropriately represents the problem under study, and the development of effective solution methods to deal with the problem.

Submitted by Victor Mario Noble Ramos (vicmanr90@gmail.com) on 2017-12-01T18:27:41Z No. of bitstreams: 2 TextoFinalDissertationVicman-PosDefesa.pdf: 37720288 bytes, checksum: e8e3336733bc8151bd42eab9118f2b2a (MD5) CartaTextoFinal.pdf: 241030 bytes, checksum: 8c46be374e02fb08ecd2b0f6ac30a27b (MD5) / Approved for entry into archive by Milena Rubi ( ri.bso@ufscar.br) on 2017-12-04T12:40:00Z (GMT) No. of bitstreams: 2 TextoFinalDissertationVicman-PosDefesa.pdf: 37720288 bytes, checksum: e8e3336733bc8151bd42eab9118f2b2a (MD5) CartaTextoFinal.pdf: 241030 bytes, checksum: 8c46be374e02fb08ecd2b0f6ac30a27b (MD5) / Approved for entry into archive by Milena Rubi ( ri.bso@ufscar.br) on 2017-12-04T12:40:12Z (GMT) No. of bitstreams: 2 TextoFinalDissertationVicman-PosDefesa.pdf: 37720288 bytes, checksum: e8e3336733bc8151bd42eab9118f2b2a (MD5) CartaTextoFinal.pdf: 241030 bytes, checksum: 8c46be374e02fb08ecd2b0f6ac30a27b (MD5) / Made available in DSpace on 2017-12-04T12:40:54Z (GMT). No. of bitstreams: 2 TextoFinalDissertationVicman-PosDefesa.pdf: 37720288 bytes, checksum: e8e3336733bc8151bd42eab9118f2b2a (MD5) CartaTextoFinal.pdf: 241030 bytes, checksum: 8c46be374e02fb08ecd2b0f6ac30a27b (MD5) Previous issue date: 2017-11-24 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / This dissertation adresses the general integrated lot sizing and scheduling problem for non-alcoholic beverage production with synchronization between stages and operating time windows for scheduling preventive maintenances. The problem is characterized by having two interdependent synchronized stages. In the first stage, machines (tanks) can supply several filling lines at the same time in the second stage, where the final items are packed. Production sequence-dependent times and costs exist. The review of the related literature indicates that existing models refer, generally, to particular cases of the general problem adressed here, the most common cases are the dedication of tanks to the lines, and disregarding the perishability of syrups and the possibility of scheduling preventive maintenances. A mathematical model for the general problem, called SMMRPM, has been proposed and applied in several instances to show the adherence and flexibility of the model to represent practical cases that can be found in reality. For the case of the dedication of tanks to lines, the model was compared with the dedicated model F1 (FERREIRA et al, 2012). The results indicate that the SMMRPM model is flexible and adherent to represent practical scenarios in which other models are not applicable, for example the possibility of scheduling preventive maintenance and consideration of perishability are differential of the proposal. In the plans obtained, it was shown that it is important to include these considerations that significantly affect the productive plans. In the case of dedication, compared to the dedicated model, the formulation SMMRPM achieves production plans, on average, 52.63 \% less costly than F1. / Nesta dissertação de mestrado é pesquisado o problema geral integrado de dimensionamento e sequenciamento de lotes da produção de bebidas não alcoólicas com sincronia ente os estágios e janelas de tempo de operação para programação de manutenções preventivas. O problema é caracterizado por ter dois estágios sincronizados e dependentes entre si. As máquinas do primeiro estágio (tanques) podem suprir ao mesmo tempo várias linhas de envase no segundo estágio, onde são envasados os itens finais. Existem tempos e custos de setup dependentes da sequência de produção. A revisão da literatura relacionada indica que modelos existentes referem-se, em geral, a casos particulares do problema geral aqui tratado, sendo que os casos mais comuns são a dedicação de tanques à linhas, e desconsideração da perecibilidade dos xaropes e da possibilidade de programar manutenções preventivas. Foi proposto um modelo matemático para o problema geral, denominado SMMRPM, e aplicado em diversas instâncias a fim de mostrar a aderência e a flexibilidade do modelo para representar casos práticos que podem ser achados na realidade. Para o caso da dedicação de tanques a linhas, o modelo foi comparado com o modelo dedicado F1 (FERREIRA et al, 2012). Os resultados indicam que o modelo SMMRPM é flexível e aderente para representar cenários práticos em que outros modelos não são aplicáveis, por exemplo a possibilidade de programar manutenções preventivas e consideração da perecibilidade são diferenciais da proposta. Nos planos obtidos foi mostrada a importância da inclusão destas considerações que afetam significativamente os planos produtivos. No caso da dedicação, comparado com o modelo dedicado, a formulação SMMRPM consegue planos de produção, em média, 52.63 % menos custosos que o F1. / Demanda Social

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:50:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 6346.pdf: 5901404 bytes, checksum: 2d78b0f5f68ac25a089acd315f55b157 (MD5) Previous issue date: 2014-06-09 / The production of sugar, ethanol and electricity from sugar cane necessarily involves harvesting and transportation of raw materials, which are expensive and complex operations and have significant influence on the quality of the industrial raw material. The literature reports several optimization approaches related to the planning of planting, harvesting and transporting of sugarcane, however the scheduling of harvesting fronts is underexplored. This thesis intends to contribute to the state-of-art of this important issue in the context of the Brazilian agribusiness. Optimization approaches to support scheduling decisions of harvesting fronts considering the balance of harvesting and transportation capacities, as well as good agronomic management are proposed. The approaches are inspired by the representation of the problem as a lot sizing and scheduling model with parallel machines and sequence-dependent setup costs and times, a modelling technique well studied in the production planning and control literature. Three variants of this formulation, based on mathematical programming models, were developed and tested in two real case studies of medium size sugar mills. Heuristic methods based on aggregation procedures and mathematical programming have also been studied and developed to solve large scaled problems found in practice. Among the three variants studied, one presented the best solution quality within the expected execution time. Important scenario analysis were done indicating that the schedule s fulfilment provides reduction of harvesting and transporting complexity to the following season, which can generate significant saves in the cases studied. Besides that, comparing the proposed scheduling method with one of the sector s practice, it can be generated also significant cost reduction in the cases studied. The results were analyzed according to a validation methodology (descriptive facet of tetraedrum) well known in the literature. / A produção de açúcar, álcool e energia elétrica a partir de cana-de-açúcar passa necessariamente pela colheita e transporte da matéria-prima, que são operações custosas, complexas e que interferem significativamente na qualidade da matéria-prima industrial. A literatura reporta várias abordagens de otimização relacionadas ao planejamento do plantio, da colheita e do transporte de cana-de-açúcar, todavia a programação das frentes de colheita é pouco explorada. Nesta tese pretende-se contribuir para o estado da arte deste importante tema no contexto do agronegócio brasileiro. Propõe-se abordagens de otimização para apoiar decisões de programação das frentes de colheita, considerando-se o equilíbrio das capacidades de colheita e transporte, bem como um bom manejo agronômico. As abordagens são inspiradas na representação do problema por meio de um modelo de dimensionamento de lotes e sequenciamento da produção em máquinas paralelas com custos e tempos de setup dependentes da sequência, bem estudado na literatura em contextos de planejamento e controle da produção. Para isso foram desenvolvidas três variantes desta formulação baseadas em programação matemática, voltadas para a programação das frentes de colheita, que foram testadas em dois estudos de caso reais de usinas de cana-de-açúcar de médio porte do setor. Métodos heurísticos baseados em procedimentos de agregação e programação matemática também foram estudados e desenvolvidos para a resolução dos problemas de grande porte encontrados na prática. Das três variantes estudadas, uma delas apresentou melhor qualidade da solução dentro de tempos computacionais aceitáveis para o problema. Análises de cenário importantes foram feitas indicando que o cumprimento da programação proporciona redução de complexidade da colheita e transporte na safra seguinte, podendo gerar economias significativas nos casos estudados. Além disso, a comparação dos resultados das abordagens aqui exploradas com o que é praticado no setor indica um potencial de redução de custos também significativo para os casos estudados. Os resultados foram analisados de acordo com uma metodologia de validação (faceta descritiva do tetraedro) conhecida na literatura.