Este trabalho propõe um método de solução iterativa para abordar a integração do planeamento táctico (dimensionamento de lotes) e operacional (sequenciamento) numa produção industrial com setups dependentes da sequencia. Este método quebra o problema da integração em dois. No primeiro sub-problema do planeamento táctico, o plano de produção é optimizado sem ter em conta setups necessários. O sequenciamento dos produtos é depois definido usando estratégias de pesquisa local que irão conceber regras para complementarem o primeiro sub-problema. De seguida, o planeamento táctico é repetido, considerando as novas regras definidas anteriormente. O algoritmo continua iterativamente até que as funções objectivo dos dois níveis convirjam. De modo a analisar resultados obtidos, dois experimentos computacionais são propostos. O primeiro para comparar o método iterativo com outros métodos de solução encontrados na literatura para problemas similares, nomeadamente meta-heuristicas e modelos MIP. Por fim, a investigação foi focada num caso de uma indústria de nutrição animal, onde o setup de produção é dependente da sequência e normalmente não-triangular, podendo produtos evitarem limpeza se produzidos entre outros dois que de outro modo necessitariam de setup. O propósito do segundo experimento é avaliar os eventuais ganhos a uma abordagem hierárquica usualmente usada nesta indústria. / This work proposes an iterative solution method to address the integration of the tactical (lot-sizing) and operational (scheduling) levels in production planning with sequence dependent setups. This method breaks the integrated lot-sizing and scheduling problem into two. In the first sub-problem, at the tactical level, the production plan is optimized with production setups disregarded. The production scheduling solution is then defined using local search strategies that will also construct rules for the tactical level. After that, the tactical level is optimized again, considering the rules defined from the operational level. The algorithm continues iteratively until objective functions from both levels converge. In order to analyse results, two computational experiments are proposed. The first is performed to compare the solution method proposed with mixed-integer programming models and meta-heuristics from the literature. Then the research will focus on an animal-feed industry case, in which production setup is sequence dependent and usually presents non-triangular setups, so products can avoid cleaning setups if produced between two products that otherwise would require a setup. The purpose of the second experiment is to evaluate the potential gains to a hierarchical approach usually used in this industry.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:up.pt/oai:repositorio-aberto.up.pt:10216/121915 |
| Date | 16 August 2019 |
| Creators | Daniel Filipe de Almeida Carvalho |
| Contributors | Faculdade de Engenharia |
| Source Sets | Universidade do Porto |
| Language | English |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | Dissertação |
| Format | application/pdf |
| Rights | openAccess, https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
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