<p>Set-based methods have been leveraged in many engineering applications from robust control and global optimization, to probabilistic planning and estimation. While useful, these methods have most widely been applied to analysis over sets that are convex, due to their ease in both representation and calculation. The representation and analysis of nonconvex sets is inherently complex. When nonconvexity arises in design and control applications, the nonconvex set is often over-approximated by a convex set to provide conservative results. However, the level of conservatism may be large and difficult to quantify, often leading to trivial results and requiring repetitive analysis by the engineer. Nonconvexity is inherent and unavoidable in many applications, such as the analysis of hybrid systems and robust safety constraints. </p> <p>In this dissertation, I present a new nonconvex set representation named the hybrid zonotope. The hybrid zonotope builds upon a combination of recent advances in the compact representation of convex sets in the controls literature with methods leveraged in solving mixed-integer programming problems. It is shown that the hybrid zonotope is equivalent to the union of an exponential number of convex sets while using a linear number of continuous and binary variables in the set’s representation. I provide identities for, and derivations of, the set operations of hybrid zonotopes for linear mappings, Minkowski sums, generalized intersections, halfspace intersections, Cartesian products, unions, complements, point containment, set containment, support functions, and convex enclosures. I also provide methods for redundancy removal and order reduction to improve the compactness and computational efficiency of the represented sets. Therefore proving the hybrid zonotopes expressive power and applicability to many nonconvex set-theoretic methods. Beyond basic set operations, I specifically show how the exact forward and backward reachable sets of linear hybrid systems may be found using identities that are calculated algebraically and scale linearly. Numerical examples show the scalability of the proposed methods and how they may be used to verify the safety and performance of complex systems. These exact methods may also be used to evaluate the level of conservatism of the existing approximate methods provided in the literature.  </p>

The purpose of this paper is to increase the routing efficiency of two previously separate commodity transports. By combining them in a common, multi-commodity network flow (MCNF). A Mixed Integer Linear Programming (MILP) model is used to minimize the mileage that is needed to fulfill demand in the different destinations of the transport network. Input needed for the model was mileage between destinations, which was obtained from open data. And the demand of respective commodity was received from documents and an estimation. To solve the stated problem approximations and simplifications was needed because it showed a NP-complete problem. The aim is to produce a result that shows a lower mileage than a reference measure from the present situation with separate transports. The result showed an optimized solution of 1939 km. Which was a difference of 1941 km from the reference measures, that summarized to 3880 km. Despite this the result from the model shows an effective optimization. Which makes the use of MILP for minimizing mileage inside a MCNF problem, a useful approach for solving the stated problem. / Syftet med arbetet var att effektivisera körsträckor för två tidigare separata transporter av olika produkter. Genom att kombinera dem till en gemensam transport i ett multi-commodity network flow (MCNF). Med en Mixed Integer Linear Programming (MILP) modell minimeras de körsträckor som krävs för att fylla efterfrågan i transportnätverkets adresser. In-data som krävdes för att en modell skulle kunna utföras var körsträckor mellan olika adresser, vilket hämtades från öppen data. Samt efterfrågan på produkter som erhölls från dokument och estimering.  Då problemet som skulle lösas visade på hög beräkningskomplexitet behövde ett antal approximationer och förenklingar verkställas. Målet var att visa på ett resultat där körsträckor hade förminskats relativt till ett referensmått från nuläget. Där resultatet visade på en optimerad lösning på 1939 km. Vilket var en differens på 1941 km från de referensmåttet som summerades till 3880 km. Modellens resultat visar trots det en effektiv optimering. Vilket gör att användningen av MILP för att minimera körsträckor inom MCNF problem, är ett effektivt tillvägagångssätt att lösa det motiverade problemet.

This paper presents the development and mathematical implementation of a production scheduling model utilizing mixed-integer linear programming (MILP). A simplified model of a real-world multi-product batch plant constitutes the basis. The paper shows practical extensions to the model, resulting in a digital twin of the plant. Apart from sequential arrangement, the final model contains maintenance periods, campaign planning and storage constraints to a limited extend. To tackle weak computational performance and missing model features, a condensed mathematical formulation is introduced at first. After stating that these measures do not suffice for applicability in a restrained time period, a novel solution strategy is proposed. The overall non-iterative algorithm comprises a multi-step decomposition approach, which starts with a reduced scope and incrementally complements the schedule in multiple subproblem stages. Each of those optimizations holds less decision variables and makes use of warmstart information obtained from the predecessor model. That way, a first feasible solution accelerates the subsequent improvement process. Furthermore, the optimization focus can be shifted beneficially leveraging the Gurobi solver parameters. Findings suggest that correlation may exist between certain characteristics of the scheduling scope and ideal parameter settings, which yield potential for further investigation. Another promising area for future research addresses the concurrent multi-processing of independent MILPs on a single machine. First observations indicate that significant performance gains can be achieved in some cases, though sound dependencies were not discovered yet.

Recently, there has been a surge in the research and application of "Green energy" in the United States. This has been driven by the following three objectives: (1) to reduce the nation's reliance on foreign oil, (2) to mitigate emission of greenhouse gas, and (3) to create an economic stimulus within the United States. Switchgrass is the biomass of choice for the Southeastern United States. In this dissertation, we address a feedstock logistics problem associated with the delivery of switchgrass for conversion into biofuel. In order to satisfy the continual demand of biomass at a bioenergy plant, production fields within a 48-km radius of its location are assumed to be attracted into production. The bioenergy plant is expected to receive as many as 50-400 loads of biomass per day. As a result, an industrialized transportation system must be introduced as early as possible in order to remove bottlenecks and reduce the total system cost. Additionally, we assume locating multiple bioenergy plants within a given region for the production of biofuel. We develop mixed integer programming formulations for the feedstock logistics problem that we address and for some related problems, and we solve them either through the use of decomposition-based methods or directly through the use of CPLEX 12.1.0. The feedstock logistics problem that we address spans the entire system-from the growing of switchgrass to the transporting of bio-crude oil, a high energy density intermediate product, to a refinery for conversion into a final product. To facilitate understanding, we present the reader with a case study that includes a preliminary cost analysis of a real-life-based instance in order to provide the reader appropriate insights of the logistics system before applying optimization techniques for its solution. First, we consider the benefits of active versus passive ownership of the production fields. This is followed by a discussion on the selection of baler type, and then, a discussion of contracts between various business entities. The advantages of storing biomass at a satellite storage location (SSL) and interactions between the operations performed at the production field with those performed at the storage locations are then established. We also provide a detailed description of the operations performed at a SSL. Three potential equipment options are presented for transporting biomass from the SSLs to a utilization point, defined in this study as a Bio-crude Plant (BcP). The details of the entire logistics chain are presented in order to highlight the need for making decisions in view of the entire chain rather than basing them on its segments. We model the feedstock logistics problem as a combination of a 2-level facility location-allocation problem and a multiple traveling salesmen problem (mATSP). The 2-level facility location-allocation problem pertains to the allocation of production fields to SSLs and SSLs to one of the multiple bioenergy plants. The mATSP arises because of the need for scheduling unloading operations at the SSLs. To this end, we provide a detailed study of 13 formulations of the mATSP and their reformulations as ATSPs. First, we assume that the SSLs are always full, regardless of when they are scheduled to be unloaded. We, then, relax this assumption by providing precedence constraints on the availability of the SSLs. This precedence is defined in two different ways and, is then, effectively modeled utilizing all the formulations for the mATSP and ATSP. Given the location of a BcP for the conversion of biomass to bio-crude oil, we develop a feedstock logistics system that relies on the use of SSLs for temporary storage and loading of round bales. Three equipment systems are considered for handling biomass at the SSLs, and they are either placed permanently or are mobile, and thereby, travel from one SSL to another. We use a mathematical programming-based approach to determine SSLs and equipment routes in order to minimize the total cost incurred. The mathematical program is applied to a real-life production region in South-central Virginia (Gretna, VA), and it clearly reveals the benefits of using SSLs as a part of the logistics system. Finally, we provide a sensitivity analysis on the input parameters that we used. This analysis highlights the key cost factors in the model, and it emphasizes areas where biggest gains can be achieved for further cost reduction. For a more general scenario, where multiple BcPs have to be located, we use a nested Benders' decomposition-based method. First, we prove the validity of using this method. We, then, employ this method for the solution of a potential real-life instance. Moreover, we successfully solve problems that are more than an order of magnitude larger than those solved directly by CPLEX 12.1.0. Finally, we develop a Benders' decomposition-based method for the solution of a problem that gives rise to a binary sub-problem. The difficulty arises because of the sub-problem being an integer program for which the dual solution is not readily available. Our approach consists of first solving the integer sub-problem, and then, generating the convex hull at the optimal integer point. We illustrate this approach for an instance for which such a convex hull is readily available, but otherwise, it is too expensive to generate for the entire problem. This special instance is the solution of the mATSP (using Benders' decomposition) for which each of the sub-problems is an ATSP. The convex hull for the ATSP is given by the Dantzig, Fulkerson, and Johnson constraints. These constraints at a given integer solution point are only polynomial in number. With the inclusion of these constraints, a linear programming solution and its corresponding dual solution can now be obtained at the optimal integer points. We have proven the validity of using this method. However, the success of our algorithm is limited because of a large number of integer problems that must be solved at every iteration. While the algorithm is theoretically promising, the advantages of the decomposition do not seem to outweigh the additional cost resulting from solving a larger number of decomposed problems. / Ph. D.

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

[EN] In this Thesis, we analyze an industry type that has two basic features: Its products are distributed in a geographic level and it reuses material after that is consumed to made new products. Because of these features, it represents a logistics challenge. This kind of supply chains is characterized also by having various stages that permit to carry the products from facility plants to the final customer. First, it is analyzed the supply chain structure, from production, in facility plants to the final customer by retailers, downstream; and from the customer, when returnable materials are liberated, classification and transport upstream to facility plants , where are prepared and used many times, until the end of their usable life. The attention focus is the integration of two fundamental functions of the supply chain management, in this case, production planning and distribution planning including the collection of reusable materials. It is precise to plan the production to satisfy retailers demand and to the procurement of returnable materials which after being consumed return to the process. It is made a bibliographical review about production planning, reverse logistics and vehicle routing and, it is built mathematical programming models to make decisions in production planning (in facility plants), inventories planning (in all the supply chain), and the deliveries that should be done in both senses in their respective routes. As a result of this research, there are three models of Mixed Integer Linear Programming: -Production planning model: Mathematical model which represents all the facilities in each one of the levels of the supply chain and their geographical localization. It lets to determine production and stock levels and delivery quantities in order to satisfy the demands in a planning horizon of several periods. This model has capacity constraints for both production and storage, constraints of demand, compatibility between products and facilities because not all the products can be in all facilities, and constraints of direct deliveries among determinate nodes in the supply chain (particularly between plants and retailers), especially. -Vehicle routing model: mathematical model that represents products distribution from different source nodes to destine nodes, it use a heterogeneous fleet, in a time period. One of the model assumptions is that a node acts as product emitting or recipient (facility plants or retailers). However, an intermediate node can take one of these roles depending if is the origin or destine of goods. This model has fleet use constraints, volume, and mass capacity vehicle constraints, fluxes in the supply chain. A vehicle can visit several destine nodes after leave from a source node, and a node can be visited by one or more vehicles (because of compatibility conditions between products and nodes or by economical aspects) and there are soft and strong time windows. -Integrated logistics and production management model: It is a model that join the two previous models, because of it, it is possible to plan production, inventories, and vehicle routing for a horizon time of several periods. Three proposed models have the objective of minimizing the total cost and are evaluated with testing instances. The Models were built using Gurobi 6.5.1 optimization model and Python2.7 pro- gramming language. Moreover, it was built a constructive heuristics and a genetic algorithm using Python programming language and Pyevolve software, as an alternative to solving routing vehicles, to reduce execution time. / [ES] En esta tesis se analiza un tipo de industria en el que: sus productos son distribuidos ampliamente a nivel geográfico y emplean elementos que una vez usados regresan al proceso de fabricación para hacer parte de nuevos productos. Este tipo de cadena se caracteriza por la presencia de varios eslabones que permiten acercar el producto al consumidor final. Se hace un análisis de la estructura de la cadena de suministros, desde la producción, en las plantas hasta su llegada al cliente final por intermedio de los detallistas, en el sentido "aguas abajo", y desde el consumo del producto y la consecuente liberación de los materiales reutilizables que deben conducirse "aguas arriba" hasta las plantas de producción, donde son preparados y utilizados una y otra vez hasta el final de su vida útil. El foco de atención consiste en la integración de dos funciones fundamentales de la cadena de suministros: la planeación de la producción y la distribución del producto con la consecuente recolección de los materiales de retorno. Se precisa realizar la planeación de la producción de manera que dé satisfacción a la demanda que tiene lugar en los detallistas, y que se abastezca de los materiales de retorno que una vez consumido el producto se reincorporan al proceso. Se hace una revisión bibliográfica sobre planeación de la producción, logística inversa y ruteo de vehículos y; se construyen modelos de programación matemática que soportan la toma de decisiones en la planeación de la producción, de los inventarios (en toda la cadena de suministros), y de los envíos que deben realizarse en uno y otro sentido en las correspondientes rutas. Como resultado de la investigación se presentan tres modelos de programación lineal entera mixta (MILP), así: -Modelo de planeación de la producción: representa la cadena de suministros a partir de las instalaciones de cada uno de los niveles y su ubicación geográfica, y determina los volúmenes a producir, a almacenar y las cantidades que se deben enviar desde cada nodo de la cadena de suministros a los demás, de modo que se satisfaga la demanda en un horizonte de planeación compuesto por varios periodos. Este modelo presenta restricciones de capacidad tanto de producción como de almacenamiento, de demanda, de compatibilidad de productos con las instalaciones, y de envíos directos entre determinados nodos de la cadena de suministros. -Modelo de ruteo de vehículos: representa la forma en que se deben distribuir los productos desde los diferentes nodos fuente a los diferentes nodos destino, haciendo uso de una flota heterogénea de vehículos, en un periodo de tiempo. El modelo se hace bajo el supuesto de que los nodos son o emisores o receptores del producto, un nodo intermedio asume uno de estos roles según si es origen o destino de las mercancías. Presenta restricciones asociadas al uso de la flota, a su capacidad tanto en masa como en volumen, los flujos a lo largo de la cadena bajo la premisa de que un vehículo parte de un nodo fuente y puede visitar varios nodos destino antes de regresar, y de que un nodo puede ser visitado por varios vehículos (por condiciones de compatibilidad entre nodos y productos o porque resulta más económico), ante la presencia de ventanas de tiempo tanto rígidas como suaves. -Modelo integrado de gestión de producción y logística: reúne los dos modelos anteriores, es decir, permite la planeación de la producción, la gestión de los inventarios y el ruteo de vehículos para un horizonte de planeación determinado. Los tres modelos se proponen con el objetivo de minimizar los costes totales y son evaluados con instancias de prueba. Los modelos fueron implementados haciendo uso del software de optimización Gurobi y del lenguaje de programación Python. Además, se implementó una heurística constructiva y un algortimo genético utilizando Python y el software Pyevolve, como alternativa a la solución del VRP, para reducir el tiem / [CA] Aquesta tesi s'analitza un tipus d'indústria que: els seus productes són distribuïts àmpliament a nivell geogràfic i fan ús d'elements que una vegada usats tornen al procés de fabricació per a fer part dels nous productes. Aquest tipus de cadenes es caracteritza per la presència de diversos eslavons que permeten acostar el producte des de les plantes de producció fins a arribar al consumidor final. Es fa una anàlisi de l'estructura de la cadena de subministraments, des de la producció, en les plantes fins a la seua arribada al client final per mitjà dels detallistes, en el sentit "aigües a baix", i des del consum del producte i el conseqüent alliberament dels materials reutilitzables que han de conduir-se "aigües a dalt" fins a les plantes de producció, on són preparats i utilitzats una vegada i una altra, fins al final de la seua vida útil. El focus d'atenció consisteix en la integració de dues funcions fonamentals de la cadena de subministraments: la planificació de la producció i la distribució del producte amb la conseqüent recol·lecció dels materials de tornada. Sobre aquest tema, es precisa realitzar la planificació de la producció de manera que done satisfacció a la demanda que té lloc en els detallistes, i que es proveïsca dels materials de tornada que, una vegada consumit el producte, es reincorporen al procés. Es fa una revisió bibliogràfica del relacionat amb planificació de la producció, logística inversa i enrutament de vehicles i es construeixen models de programació matemàtica que suporten la presa de decisions en la planificació de la producció, dels inventaris (tota la cadena de subministraments), i dels enviaments que han de realitzar-se en un i un altre sentit en les corresponents rutes. Com a resultat de la recerca es presenten tres models de Programació Lineal Sencera Mixta (MILP), així: -Model de planificació de la producció: representa la cadena de subministraments a partir de les instal·lacions de cadascun dels nivells i la seua ubicació geogràfica, i es determinen els volums a produir, a emmagatzemar i les quantitats que s'han d'enviar des de cada node de la cadena de subministraments als altres, de manera que se satisfaça la demanda en un horitzó de planificació compost per diversos períodes. Aquest model presenta restriccions de capacitat tant de producció com d'emmagatzematge, de demanda, de compatibilitat de productes amb les instal·lacions, i d'enviaments directes entre determinats nodes de la cadena de subministraments, entre altres aspectes. -Model de enrutament de vehicles: representa la forma en què s'han de distribuir els productes des dels diferents nodes font als diferents nodes destine, fent ús d'una flota heterogènia de vehicles, en un període de temps. Els nodes són o emissors o receptors del producte, encara que en la seua utilització un node intermedi pot assumir un d'aquests rols segons si és origen o destinació de les mercaderies. Per a aquest model es tenen en compte les restriccions associades a l'ús de la flota, a la seua capacitat tant en massa com en volum, els fluxos al llarg de la cadena sota la premissa que un vehicle parteix d'un node font i pot visitar diversos nodes destine abans de tornar, i que un node pot ser visitat per diversos vehicles, davant la presència de finestres de temps tant rígides com suaus. -Model integrat de gestió de producció i logística: reuneix els dos models anteriors, és a dir, permet la planificació de la producció, la gestió dels inventaris i el enrutament de vehicles per a un horitzó de planificació determinat. Els tres models es proposen amb l'objectiu de minimitzar els costos totals i són avaluats amb instàncies de prova, apropiades. Els models van ser implementats fent ús del programari d'optimització Gurobi i del llenguatge de programació Python. A més, es va implementar una heurística constructiva i un algortime genètic utilitzant Python i el programari Pye / Parra Peña, J. (2016). Modelizado para la planeación de la producción y la logística directa e inversa de una cadena de suministro cuyo abastecimiento depende parcialmente de los materiales de retorno [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/73726

Tesis por compendio / [ES] Los sistemas tradicionales de planificación y control de la producción (PPC) se centran en producir lo que demanda el mercado, con la calidad, el calendario y los volúmenes previstos al mínimo coste, ajustándose al mismo tiempo a las disrupciones de la cadena de suministro. La exploración e implementación de nuevos avances tecnológicos en el marco de la industria 4.0 (I4.0), como sistemas ciberfísicos (CPS), fabricación en la nube (CMfg), fabricación aditiva (AM), big data, inteligencia artificial y la Internet de las cosas (IoT), podrían cambiar aspectos organizativos tales como las responsabilidades de PPC. En este contexto, no se identificaron estudios sobre un sistema para la toma de decisiones, arquitecturas y marcos conceptuales para los nuevos sistemas inteligentes de PPC e I4.0. En este contexto de nuevos cambios tecnológicos y organizativos a los que tienen que hacer frente las pequeñas y medianas empresas (PYMEs), surge el problema de diseñar herramientas de PPC que permitan la integración y colaboración de las operaciones de producción. Así, basándose en las nuevas tecnologías de producción digital y en las herramientas organizativas que darán soporte a las fábricas inteligentes conectadas del futuro, se identificó la falta de un sistema integrado de PPC e I4.0. Esta tesis doctoral es un compendio de artículos que abordan una amplia revisión bibliográfica sobre la PPC en un entorno de I4.0. También, se propone un marco conceptual y el diseño de modelos y algoritmos para la toma de decisiones y dar soporte a las funciones de PPC en un contexto digital I4.0 basado en las nuevas tecnologías de producción digital y herramientas organizativas que darán soporte a las fábricas inteligentes colaborativas y conectadas del futuro. Los modelos matemáticos y algoritmos propuestos se centran en resolver el problema del diseño y planificación de una cadena de suministro sostenible y resiliente en la que las decisiones estratégicas y tácticas se toman de forma integrada. Los modelos, algoritmos y método de resolución se han programado en Python. Los modelos han sido validados mediante un software que genera instancias de datos sintéticos y permite evaluar la complejidad computacional de los mismos. El desarrollo de este tipo de modelos y algoritmos supone una contribución al ámbito académico e investigador y, concretamente, en el área de PPC. / [CA] En l'actualitat, els sistemes tradicionals de planificació i control de la producció (PPC) se centren en produir el que demanda el mercat, amb la qualitat, el calendari i els volums previstos al mínim cost, ajustant-se al mateix temps a les pertorbacions. L'exploració i implementació de nous avanços tecnològics, com CPS, fabricació en el núvol (CMfg), fabricació additiva (AM), big data, intelligència artificial i el IoT, podrien canviar aspectes organitzatius, com les responsabilitats de PPC. En aquest context, no es van identificar estudis sobre un sistema per a la presa de decisions, arquitectures i marcs conceptuals per als nous sistemes intelligents de PPC i I4.0. En aquest context de nous canvis tecnològics i organitzatius als quals han de fer front les petites i mitjanes empreses (PIME), sorgeix el problema de dissenyar eines de PPC que permeten la integració i collaboració de les operacions de producció. Així, basant-se en les noves tecnologies de producció digital i en les eines organitzatives que donaran suport a les fàbriques intelligents connectades del futur, es va identificar la falta d'un sistema integrat de la PPC i I4.0. Aquesta investigació és un compendi d'articles que aborden una àmplia revisió bibliogràfica sobre la PPC en un entorn I4.0. També proposa un marc conceptual i el disseny de models i algorismes per a la presa de decisions i per a donar suport a les funcions de PPC en un context digital I4.0 basat en les noves tecnologies de producció digital i eines organitzatives que donaran suport a les fàbriques intelligents col·laboratives i connectades del futur. Els models matemàtics i algorismes proposats se centren en resoldre el problema del disseny d'una cadena de subministrament sostenible i resistent en la qual les decisions estratègiques i tàctiques es prenen de forma integrada. Els models, algorismes i mètode de resolució s'han programat en Python. Els models han sigut validats mitjançant un programari que genera instàncies de dades sintètiques i permet avaluar la complexitat computacional dels models. El desenvolupament d'aquesta mena de models i algorismes suposa una important contribució a l'àmbit acadèmic. / [EN] Currently, traditional production planning and control (PPC) systems focus on producing what the market demands with the expected quality, schedule and volumes at a minimum cost, while adjusting for disruption. The exploration and implementation of new technological advances, such as CPS, cloud manufacturing (CMfg), additive manufacturing (AM), big data, artificial intelligence and the Internet of Things (IoT), could change organisational aspects like PPC responsibilities. In this context, no studies on a system for decision making, architectures and conceptual frameworks for the new intelligent systems of PPC and industry 4.0 (I4.0) have been identified. In this context of new technological and organisational changes that small-and medium-sized enterprises (SMEs) have to face, the problem of designing PPC tools that enable the integration and collaboration of production operations arises. Thus, based on the new digital production technologies and organisational tools that will support the connected smart factories of the future, lack of an integrated PPC and I4.0 system was identified. The present doctoral thesis is a compendium of articles addressing a comprehensive literature review on PPC in an I4.0 environment. It also proposes a conceptual framework and the design of models and algorithms for decision making and to support PPC functions in a digital I4.0 context based on the new digital production technologies and organisational tools that will support the collaborative and connected smart factories of the future. The proposed mathematical models and algorithms focus on solving the problem of designing a sustainable and resilient supply chain where strategic and tactical decisions are made in an integrated way. The models, algorithms and resolution method have been programmed in Python. The models have been validated by means of software that generates synthetic data instances and allows the models' computational complexity to be evaluated. The development of this type of models and algorithms is a significant contribution to the academic field. / I would like to thank the following projects and universities for having financed the publications included in this doctoral thesis: • European Commission Horizon 2020 project entitled "Crop diversification and low-input farming cross Europe: From practitioners' engagement and ecosystems services to increased revenues and value chain organisation' (Diverfarming), grant agreement 728003. • Spanish Ministry of Science, Innovation and Universities project entitled 'Optimization of zero-defect production technologies enabling supply chains 4.0 (CADS4.0)' (RTI2018-101344-B-I00). • European Union H2020 program with grant agreement no. 958205 "Industrial Data Services for Quality Control in Smart Manufacturing (i4Q)". • European Union H2020 Program with grant agreement nº 825631 "Zero- Defect Manufacturing Platform (ZDMP)". / Cañas Sánchez, HE. (2023). Models, Algorithms and Digital Technologies for the Automation and Collaboration of Connected Smart Factories in an Industry 4.0 Environment [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/202312 / Compendio

Tesis por compendio / [ES] La importancia de la biotecnología ha sido reconocida y demostrada en la práctica a lo largo de los años. Específicamente las aplicaciones en la biotecnología de la salud resaltan por su impacto en la vida humana en particular. Pero ese tratamiento que llega a manos del necesitado tuvo que transcurrir un largo período de ensayos, fracasos y mejoras; que implicó el desembolso de grandes sumas de capital, la consecución de actividades específicas desarrolladas por diferentes actores en disímiles partes del mundo, así como la toma de decisiones en condiciones sumamente inciertas. Por tales motivos, un momento crucial cuando se trata de decidir si se prosigue con la investigación de un candidato a fármaco, es su valoración. El método más empleado hasta la actualidad para valorar proyectos de biotecnología de la salud es el árbol binomial de opciones reales, basado en historiales estadísticos de proyectos similares. Pero coexisten e influyen otros factores, cualitativos y cuantitativos, en el valor que añade un candidato a fármaco, más allá de los flujos de caja que este promete. Adicionalmente, los esfuerzos en obtener los fondos financieros que este tipo de innovaciones requiere no son insignificantes, sobre todo en países con economías menos desarrolladas como Cuba. Por tanto, el método de valoración que se emplee debe ofrecer una visión holística y de largo plazo de los efectos del proyecto. En este contexto se plantea la siguiente interrogante de investigación: ¿qué componentes debe tener un modelo de valoración de proyectos biotecnológicos para convertirse en una herramienta flexible y estratégica en la toma de decisiones de las empresas? En esta tesis se considera que la respuesta a esta incógnita se encuentra en un modelo que capte los atributos intrínsecos del proyecto en cuestión, las características propias de la empresa y el mercado, el largo plazo como período preferente para la previsión, las interdependencias entre todos los negocios vinculados durante la transformación de un candidato a fármaco en un producto establecido, la incertidumbre en factores o parámetros, los efectos secundarios provocados por el proyecto o empresa, así como las condiciones del macro entorno. En tal sentido, el objetivo principal de esta investigación es proponer e implementar un modelo matemático para estimar el valor agregado por todas las actividades y empresas interconectadas a lo largo de la cadena de valor de cualquier proyecto de biotecnología de la salud. La propuesta de modelo consiste en el cálculo de un indicador único que incluye los componentes económico, financiero y de sostenibilidad. Esta investigación doctoral arroja el primer estudio bibliométrico que analiza las publicaciones en biotecnología de la salud desde la perspectiva de la cadena de valor, propone un Sistema Nacional de Innovación para Cuba, emplea la técnica ANP tomando como base el enfoque de cadena de valor, y aplica la IGP a las decisiones de financiación. Todo ello se presenta a través de 7 capítulos, 4 de los cuales son artículos publicados/en proceso de publicación. / [CA] La importància de la biotecnologia ha estat reconeguda i demostrada a la pràctica al llarg dels anys. Específicament les aplicacions a la biotecnologia de la salut ressalten pel seu impacte en la vida humana en particular. Però este tractament que arriba a les mans del necessitat va transcórrer un llarg període d'assajos, fracassos i millores que va implicar el desemborsament de grans sumes de capital, la consecució d'activitats específiques desenvolupades per diferents actors en dissímils parts del món, així com la presa de decisions en condicions summament incertes. Per aquests motius, un moment crucial quan es tracta de decidir si es prossegueix amb la investigació d'un candidat a fàrmac, n'és la valoració. El mètode més usat fins ara per valorar projectes de biotecnologia de la salut és l'arbre binomial d'opcions reals, basat en historials estadístics de projectes similars. Però coexisteixen i influeixen altres factors, qualitatius i quantitatius, en el valor que afegeix un candidat a fàrmac, més enllà dels fluxos de caixa que este promet. Addicionalment, els esforços a obtenir els fons financers que requereix aquest tipus d'innovacions no són insignificants, sobretot en països amb economies menys desenvolupades com Cuba. Per tant, el mètode de valoració que es faci servir, ha d'oferir una visió holística i de llarg termini dels efectes del projecte. En este context es planteja la interrogant de recerca següent: quins components ha de tenir un model de valoració de projectes biotecnològics per convertir-se en una eina flexible i estratègica en la presa de decisions de les empreses? En esta tesi es considera que la resposta a esta incògnita es troba en un model que capti els atributs intrínsecs del projecte en qüestió, les característiques pròpies de l'empresa i el mercat, el llarg termini com a període preferent per a la previsió, les interdependències entre tots els negocis vinculats durant la transformació d'un candidat a fàrmac en un producte establert, la incertesa en factors o paràmetres, els efectes secundaris provocats pel projecte o l'empresa, així com les condicions del macro entorn. En este sentit, l'objectiu principal d'esta investigació és proposar i implementar un model matemàtic per estimar el valor agregat per a totes les activitats i les empreses interconnectades al llarg de la cadena de valor de qualsevol projecte de biotecnologia de la salut. La proposta de model consisteix en el càlcul d"un indicador únic que inclou els components econòmic, financer i de sostenibilitat. Aquesta investigació doctoral presenta el primer estudi bibliomètric que analitza les publicacions en biotecnologia de la salut des de la perspectiva de la cadena de valor, proposa un Sistema Nacional d'Innovació per a Cuba, utilitza la tècnica ANP prenent com a base l'enfocament de cadena de valor, i aplica la IGP a les decisions de finançament. Tot això es presenta a través de 7 capítols, 4 dels quals són articles publicats en procés de publicació. / [EN] The importance of biotechnology has been recognized and demonstrated in practice over the years. Specifically, applications in health biotechnology stand out for their impact on human life. But this treatment that reaches the hands of the needy had to undergo a long period of trials, failures, and improvements, which involved the disbursement of large sums of capital, the achievement of specific activities developed by different actors across the world, as well as the decision-making under extremely uncertain conditions. For these reasons, a crucial moment when deciding whether to continue researching a drug candidate is its assessment. The most used method to value health biotechnology projects is the binomial real options tree, based on statistics of similar projects. However, other qualitative and quantitative factors coexist and influence the value a drug candidate adds, beyond the cash flows it promises. Additionally, the efforts to obtain the financial funds that this type of innovation requires are not insignificant, especially in countries with less developed economies such as Cuba. Therefore, the valuation method must offer a holistic and long-term view of the project's effects. The following research question is raised in this context: What components should a biotechnology project valuation model have to become a flexible and strategic tool in companies' decision-making? In this thesis, it is considered that the answer to this unknown is found in a model that captures the intrinsic attributes of the project under study, the characteristics of the company and the market, the long term as the preferred period for forecasting, the interdependencies between all the businesses linked while transforming a drug candidate into an established product, the uncertainty in factors or parameters, the project or company's side effects, as well as the conditions of the macro environment. In this sense, the main aim of this research is to propose and implement a mathematical model to estimate the added value by all interconnected activities and companies along the value chain of a health biotechnology project. The model proposal consists of the computation of a single indicator that includes the economic, financial, and sustainability components. This doctoral research provides the first bibliometric study that analyzes health biotechnology publications from the value chain perspective, proposes a National Innovation System for Cuba, uses the ANP technique based on the value chain approach, and applies the IGP to financing decisions. All of this is presented through 7 chapters, 4 of which are published papers/in the publication process. / Oramas Santos, O. (2024). La gestión de la cadena de valor en las ciencias de la vida: propuesta de modelo para estimar el valor añadido de los proyectos de biotecnología de la salud [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/207126 / Compendio

Разработка нейросетевой модели детектора препятствий для квадрокоптеров с использованием компьютерного зрения и её оптимизация для развертывания на устройствах с ограниченными вычислительными ресурсами. В работе проведен обзор особенностей задачи бинарной классификации, обучена базовая нейросетевая модель детектора препятствий и применены различные методы оптимизации для повышения её вычислительной эффективности. / Development of a neural network obstacle detector for quadcopters using computer vision and its optimization for deployment on resource-constrained embedded devices. The project involved a review of the features of binary classification tasks, training a base neural network model for obstacle detection, and applying various optimization techniques to improve its computational efficiency.

In today's competitive environment, the importance of continuous production, quality improvement, and fast delivery has forced production and delivery processes to become highly reliable. Keeping equipment in good condition through maintenance activities can ensure a more reliable system. However, maintenance leads to temporary reduction in capacity that could otherwise be utilized for production. Therefore, the coordination of maintenance and production is important to guarantee good system performance. The central thesis of this dissertation is that integrating maintenance and production decisions increases efficiency by ensuring high quality production, effective resource utilization, and on-time deliveries. Firstly, we study the problem of integrated maintenance and production planning where machines are preventively maintained in the context of a periodic review production system with uncertain yield. Our goal is to provide insight into the optimal maintenance policy, increasing the number of finished products. Specifically, we prove the conditions that guarantee the optimal maintenance policy has a threshold type. Secondly, we address the problem of integrated maintenance planning and production scheduling where machines are correctively maintained in the context of a dynamic aircraft repair shop. To solve the problem, we view the dynamic repair shop as successive static repair scheduling sub-problems over shorter periods. Our results show that the approach that uses logic-based Benders decomposition to solve the static sub-problems, schedules over longer horizon, and quickly adjusts the schedule increases the utilization of aircraft in the long term. Finally, we tackle the problem of integrated maintenance planning and production scheduling where machines are preventively maintained in the context of a multi-machine production system. Depending on the deterioration process of machines, we design decomposed techniques that deal with the stochastic and combinatorial challenges in different, coupled stages. Our results demonstrate that the integrated approaches decrease the total maintenance and lost production cost, maximizing the on-time deliveries. We also prove sufficient conditions that guarantee the monotonicity of the optimal maintenance policy in both machine state and the number of customer orders. Within these three contexts, this dissertation demonstrates that the integrated maintenance and production decision-making increases the process efficiency to produce high quality products in a timely manner.