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.

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.