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The global market is very competitive due to fast changes in complex business environments and to survive or expand the business, organizations must embrace organizational change. However, adapting to change is not always easy, where organizations may experience obstacles and resistance along the way. Organizations may also experience that it is very hard to implement lean successfully, due to lack of know-how but especially resistance. The traditional way is to blame the blue-collars for the disturbing circumstances but in modern times the wind has changed its course where the managers themselves can be a contributor for implementation failures. Therefore, the aim of the research is to investigate what advantages that can be obtained by implementing a certain change initiative. Furthermore, to determine where resistance occurs and how to eliminate or reduce them. The change initiative in this research is implemented by conducting a case study in a Small Medium Enterprise (SMEs), where the main goal is to reduce the changeover time of a machine, by finding improvement suggestions using the Single Minute Exchange of Die (SMED) methodology. The results generated several improvement opportunities and gave an indication that there is a huge potential for improvements and elimination of waste during a typical changeover. The positive outcomes of implementing these improvement opportunities could theoretically reduce the changeover time, which directly reduces the overall cost but higher responsiveness, flexibility and efficiency can also be obtained. However, the evidence tells a story where the organization could experience obstacles during the implementation of the improvement suggestions, due to several factors. Surprisingly, the evidence points out that one root problem for resistance is difficulties of describing the underlying reason of the change initiative to the blue-collars. Moreover, there is in fact resistance and lack of awareness of the SMED methodology among the blue-collars and the managers, where fear of the unknown is another root problem for resistance.

O sequenciamento e a programação da produção trazem grandes benefícios financeiros às empresas se realizados de forma adequada. Atualmente, soluções generalizadas apresentam resultados aceitáveis, porém têm como consequência benefícios inferiores quando comparados a estudos específicos. O ramo da otimização de resultados possui dois tipos de soluções: as exatas para problemas de menores dimensões e não exatas, ou heurísticas, para problemas de médias e grandes dimensões. Este trabalho apresenta algoritmos exatos do tipo Branch & Bound e Modelos de Programação Linear Inteira Mista para solucionar quatro variações de problemas de scheduling: Fm|block|∑Cjm, Fm|block|∑Tj, Fm|block, Sijk|∑Cjm e Fm|block, Sijk|∑Tj. As abordagens utilizadas são inéditas na literatura e apresentaram resultados animadores para a maioria dos cenários. O limitante para o tempo total de fluxo obteve resposta ótima em 100% dos casos para problemas de até 20 tarefas e 4 máquinas em menos de uma hora. Para o tempo total de atraso, o limitante se mostrou mais eficiente quando os valores das due dates apresentam alta taxa de dispersão. Para os casos com setup, foram elaboradas três variações de limitantes para cada problema. O limitante com setup que apresentou o melhor desempenho foi o que obteve a melhor relação entre o seu valor numérico e seu custo computacional. Os modelos MILP solucionaram 100% dos problemas sem setup para até 20 tarefas e 4 máquinas e para os casos com setup, foram solucionados problemas de até 14 tarefas e 4 máquinas no tempo limite de uma hora. Os testes computacionais mostram a eficiência na redução do número de nós e, consequentemente, no tempo de execução. Portanto, o estudo realizado indica que, para problemas de pequeno porte e médio, os métodos em questão possuem grande potencial para aplicações práticas. / Job Sequence and Programming give benefits both financial and organizational to any company when performed properly. Nowadays, there is still a gap between theory and practice due to solutions that are short in specification. The analyzed problems differ in type and dimension thus modifying its complexity. The results optimization field is divided into two types of solution: the exact solution for minor problems and the non-exact solution for greater dimension problems. The present paper presents exact algorithms to solve the problems Fm|block|∑Cjm, Fm|block|∑Tj, Fm|block, Sijk|∑Cjm by the Branch & Bounds and Mixed Integer Linear Program models. The approaches are new and presented good results for most cases. Bounds for the no-setup total flow time scenario solved 100% of the 20 jobs and 4 machines cases. High dispersion range due dates contributed for the effectiveness of the no-setup total tardiness bound\'s effectiveness. Three different approaches were developed for the setup cases. The best approach aimed to optimize the value/effort factor for the B&B. The Mixed Integer Linear Program models solved 100% of the no-setup cases for 20 jobs and 4 machines. The MILPs setup cases solved optimally 14 jobs and 4 machines cases. Computational tests were executed and analyzed and they highlighted the node count reduction and, consequently, the execution time. The present study points out that the exact methods can be applied to small and medium scheduling problems in practice.

O problema do sequenciamento da produção diz respeito à alocação das tarefas nas máquinas em um ambiente de fabricação, o qual vem sendo amplamente estudado. O sequenciamento pode variar em tamanho e complexidade dependendo do tipo de ambiente onde ele é aplicado, do número e tipos de restrições tecnológicas e da função objetivo do problema. A utilização de métodos de decisão para a solução de problemas de sequenciamento na indústria depende de modelos que sejam capazes de oferecer soluções para os problemas reais, que geralmente envolvem diversas restrições, os quais devem ser considerados simultaneamente. No presente trabalho o problema de sequenciamento da produção em ambientes flow shop permutacionais, com bloqueio com buffer zero, e com tempos de setup dependente da sequência e da máquina, com o objetivo de minimização do makespan é estudado, sendo este considerado um problema NP-Completo. O problema é pouco explorado na literatura. No presente trabalho é apresentado um procedimento de cálculo para o makespan e três métodos de solução para o problema: quatro limitantes inferiores para o procedimento Branch-and-Bound; quatro modelos MILP, sendo dois deles adaptados; e 28 modelos heurísticos construtivos adaptados para o problema. Os métodos desenvolvidos baseiam-se em propriedades matemáticas do problema que são apresentadas neste trabalho como limitante inferior e limitante superior. Dentre todos os modelos MILP, o modelo adaptado RBZBS1 obteve os melhores resultados para os problemas menores e o modelo desenvolvido TNZBS1 obteve os melhores desvios relativos médios do makespan para os problemas maiores, que não foram resolvidos dentro do limite de tempo computacional estipulado. O limitante inferior para o Branch-and-Bound LBTN2 foi melhor que os demais tanto no tempo computacional e no número de nós explorados como também no número de problemas não resolvidos e no desvio relativo médio do makespan. Foi realizado uma comparação entre o melhor modelo MILP e o melhor limitante inferior para o Branch-and-Bound, sendo que o último obteve melhores resultados para os problemas testados. Entre os métodos heurísticos adaptados, o PF foi o que obteve, de uma forma geral, os melhores resultados em todas as fases. / Production scheduling is defined as a problem of allocating jobs in machines in a production environment and it has been largely studied. The scheduling can vary in difficulty and complexity depending on the environment, the variety and types of technological restraints and the objective function of the problem. The use of decision making methods to solve scheduling problems in the industry needs models that are capable to solve real problems, that usually involve a big variety of restraints that have to be simultaneously studied. At the present work the scheduling problem in a permutational flow shop environment, considering blocking with zero buffer, and sequence and machine dependent setup times, with the objective of minimizing makespan is studied, which is considered a NP-Complete problem and little explored in literature. The work presents a calculation procedure for the makespan and three solution methods for the problem: four lower bounds for the Branch-and-Bound procedure; four MILP models, two of which are adapted; and 28 constructive heuristic methods adapted to the problem. The methods developed are based on mathematical properties of the problem that are presented in this work as a lower bound and an upper bound. Among all the MILP models, the adapted model RBZBS1 was the one to obtain the best results for the smaller problems, and the developed model TNZBS1 obtained the smallest mean relative deviation of the makespan for the bigger problems that were not solved within the specified computational time limit. The lower bound for the Branch-and-Bound LBTN2 obtained smaller computational times and number of explored nodes as well as the number of unsolved problems and the mean relative deviation for the makespan than all other lower bounds. Also, a comparison among the best MILP model and the best lower bound for the Branch-and-Bound was performed, being that the last obtained better results for the tested problems. Among the adapted heuristic methods, the PF heuristic was the one that obtained, in general, the better results in all phases.

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.

O problema do sequenciamento da produção diz respeito à alocação das tarefas nas máquinas em um ambiente de fabricação, o qual vem sendo amplamente estudado. O sequenciamento pode variar em tamanho e complexidade dependendo do tipo de ambiente onde ele é aplicado, do número e tipos de restrições tecnológicas e da função objetivo do problema. A utilização de métodos de decisão para a solução de problemas de sequenciamento na indústria depende de modelos que sejam capazes de oferecer soluções para os problemas reais, que geralmente envolvem diversas restrições, os quais devem ser considerados simultaneamente. No presente trabalho o problema de sequenciamento da produção em ambientes flow shop permutacionais, com bloqueio com buffer zero, e com tempos de setup dependente da sequência e da máquina, com o objetivo de minimização do makespan é estudado, sendo este considerado um problema NP-Completo. O problema é pouco explorado na literatura. No presente trabalho é apresentado um procedimento de cálculo para o makespan e três métodos de solução para o problema: quatro limitantes inferiores para o procedimento Branch-and-Bound; quatro modelos MILP, sendo dois deles adaptados; e 28 modelos heurísticos construtivos adaptados para o problema. Os métodos desenvolvidos baseiam-se em propriedades matemáticas do problema que são apresentadas neste trabalho como limitante inferior e limitante superior. Dentre todos os modelos MILP, o modelo adaptado RBZBS1 obteve os melhores resultados para os problemas menores e o modelo desenvolvido TNZBS1 obteve os melhores desvios relativos médios do makespan para os problemas maiores, que não foram resolvidos dentro do limite de tempo computacional estipulado. O limitante inferior para o Branch-and-Bound LBTN2 foi melhor que os demais tanto no tempo computacional e no número de nós explorados como também no número de problemas não resolvidos e no desvio relativo médio do makespan. Foi realizado uma comparação entre o melhor modelo MILP e o melhor limitante inferior para o Branch-and-Bound, sendo que o último obteve melhores resultados para os problemas testados. Entre os métodos heurísticos adaptados, o PF foi o que obteve, de uma forma geral, os melhores resultados em todas as fases. / Production scheduling is defined as a problem of allocating jobs in machines in a production environment and it has been largely studied. The scheduling can vary in difficulty and complexity depending on the environment, the variety and types of technological restraints and the objective function of the problem. The use of decision making methods to solve scheduling problems in the industry needs models that are capable to solve real problems, that usually involve a big variety of restraints that have to be simultaneously studied. At the present work the scheduling problem in a permutational flow shop environment, considering blocking with zero buffer, and sequence and machine dependent setup times, with the objective of minimizing makespan is studied, which is considered a NP-Complete problem and little explored in literature. The work presents a calculation procedure for the makespan and three solution methods for the problem: four lower bounds for the Branch-and-Bound procedure; four MILP models, two of which are adapted; and 28 constructive heuristic methods adapted to the problem. The methods developed are based on mathematical properties of the problem that are presented in this work as a lower bound and an upper bound. Among all the MILP models, the adapted model RBZBS1 was the one to obtain the best results for the smaller problems, and the developed model TNZBS1 obtained the smallest mean relative deviation of the makespan for the bigger problems that were not solved within the specified computational time limit. The lower bound for the Branch-and-Bound LBTN2 obtained smaller computational times and number of explored nodes as well as the number of unsolved problems and the mean relative deviation for the makespan than all other lower bounds. Also, a comparison among the best MILP model and the best lower bound for the Branch-and-Bound was performed, being that the last obtained better results for the tested problems. Among the adapted heuristic methods, the PF heuristic was the one that obtained, in general, the better results in all phases.

Esta dissertação apresenta a aplicação de uma nova abordagem utilizando Algoritmo Genético na resolução do Problema de Corte Unidimensional na minimização de dois objetivos, geralmente conflitantes, o número de objetos processados e o setup, simultaneamente. O problema de corte consiste, basicamente, em encontrar a melhor maneira de obter peças de tamanhos distintos (itens) a partir do corte de peças maiores (objetos) com o objetivo de minimizar alguma espécie de custo ou maximizar o lucro. A disposição dos itens no objeto para a realização de cortes durante sua produção é denominada padrão de corte. E o setup é o tempo de preparação de máquina. O modelo do problema, a função objetivo e o método proposto denominado SingleGA, bem como os passos utilizados para sua resolução, também são apresentados. Os resultados obtidos pelo SingleGA são comparados com os métodos SHP, Kombi234, ANLCP300 e Symbio, encontrados na literatura, a fim de verificar a capacidade de encontrar soluções viáveis e competitivas. Os resultados computacionais mostram que o método proposto, o qual utiliza apenas um algoritmo genético para resolver esses dois objetivos inversamente relacionados, proporciona bons resultados.

Esta dissertação apresenta a aplicação de uma nova abordagem utilizando Algoritmo Genético na resolução do Problema de Corte Unidimensional na minimização de dois objetivos, geralmente conflitantes, o número de objetos processados e o setup, simultaneamente. O problema de corte consiste, basicamente, em encontrar a melhor maneira de obter peças de tamanhos distintos (itens) a partir do corte de peças maiores (objetos) com o objetivo de minimizar alguma espécie de custo ou maximizar o lucro. A disposição dos itens no objeto para a realização de cortes durante sua produção é denominada padrão de corte. E o setup é o tempo de preparação de máquina. O modelo do problema, a função objetivo e o método proposto denominado SingleGA, bem como os passos utilizados para sua resolução, também são apresentados. Os resultados obtidos pelo SingleGA são comparados com os métodos SHP, Kombi234, ANLCP300 e Symbio, encontrados na literatura, a fim de verificar a capacidade de encontrar soluções viáveis e competitivas. Os resultados computacionais mostram que o método proposto, o qual utiliza apenas um algoritmo genético para resolver esses dois objetivos inversamente relacionados, proporciona bons resultados.

O sequenciamento e a programação da produção trazem grandes benefícios financeiros às empresas se realizados de forma adequada. Atualmente, soluções generalizadas apresentam resultados aceitáveis, porém têm como consequência benefícios inferiores quando comparados a estudos específicos. O ramo da otimização de resultados possui dois tipos de soluções: as exatas para problemas de menores dimensões e não exatas, ou heurísticas, para problemas de médias e grandes dimensões. Este trabalho apresenta algoritmos exatos do tipo Branch & Bound e Modelos de Programação Linear Inteira Mista para solucionar quatro variações de problemas de scheduling: Fm|block|∑Cjm, Fm|block|∑Tj, Fm|block, Sijk|∑Cjm e Fm|block, Sijk|∑Tj. As abordagens utilizadas são inéditas na literatura e apresentaram resultados animadores para a maioria dos cenários. O limitante para o tempo total de fluxo obteve resposta ótima em 100% dos casos para problemas de até 20 tarefas e 4 máquinas em menos de uma hora. Para o tempo total de atraso, o limitante se mostrou mais eficiente quando os valores das due dates apresentam alta taxa de dispersão. Para os casos com setup, foram elaboradas três variações de limitantes para cada problema. O limitante com setup que apresentou o melhor desempenho foi o que obteve a melhor relação entre o seu valor numérico e seu custo computacional. Os modelos MILP solucionaram 100% dos problemas sem setup para até 20 tarefas e 4 máquinas e para os casos com setup, foram solucionados problemas de até 14 tarefas e 4 máquinas no tempo limite de uma hora. Os testes computacionais mostram a eficiência na redução do número de nós e, consequentemente, no tempo de execução. Portanto, o estudo realizado indica que, para problemas de pequeno porte e médio, os métodos em questão possuem grande potencial para aplicações práticas. / Job Sequence and Programming give benefits both financial and organizational to any company when performed properly. Nowadays, there is still a gap between theory and practice due to solutions that are short in specification. The analyzed problems differ in type and dimension thus modifying its complexity. The results optimization field is divided into two types of solution: the exact solution for minor problems and the non-exact solution for greater dimension problems. The present paper presents exact algorithms to solve the problems Fm|block|∑Cjm, Fm|block|∑Tj, Fm|block, Sijk|∑Cjm by the Branch & Bounds and Mixed Integer Linear Program models. The approaches are new and presented good results for most cases. Bounds for the no-setup total flow time scenario solved 100% of the 20 jobs and 4 machines cases. High dispersion range due dates contributed for the effectiveness of the no-setup total tardiness bound\'s effectiveness. Three different approaches were developed for the setup cases. The best approach aimed to optimize the value/effort factor for the B&B. The Mixed Integer Linear Program models solved 100% of the no-setup cases for 20 jobs and 4 machines. The MILPs setup cases solved optimally 14 jobs and 4 machines cases. Computational tests were executed and analyzed and they highlighted the node count reduction and, consequently, the execution time. The present study points out that the exact methods can be applied to small and medium scheduling problems in practice.

Wine companies face two important challenges in their supply chain: the international shipping temperatures and their effect on the perceived quality of the wine and the optimization of the bottling schedule. The wine maker takes special care in producing the best quality product, which is then shipped to the importer/distributor or consumer, generally in non-refrigerated containers at the mercy of the prevailing environmental conditions. The contributions of this work is that it is the first to measure, for a significant period of time, the temperatures along the international wine supply chain and to link them to the specific supply chain processes. This is also the first work that analyzes the effect of shipping temperature on the perceived quality of the product by those who make the purchase decision for importers, restaurants and supermarkets. Results indicate that the wine is very likely to have been exposed to extreme temperatures during shipping. For white wines, tasters are able to detect differences in wines which have been exposed to shipping temperatures and show a preference towards them. For red wines, they are unable to detect differences. Our contribution to the second challenge was the development of a model that produces solutions for the wine bottling lot sizing and scheduling problem with sequence dependent setup times, in an adequate time-frame, which can be implemented by large wineries. We have developed a model and algorithm that produces fast, good and robust solutions for the winery lot sizing and scheduling problem with sequence dependent setup times. We implemented an effective decomposition algorithm that uses the structure of the problem, that can be applied to other families of sequence dependent scheduling and lot sizing problem. Results indicate that the model achieves reductions of 30\% in the total plan costs.