[pt] A natureza incerta e os altos incentivos econômicos do negócio de refino
são forças motrizes para melhorias nos processos de planejamento das refinarias.
Decisões tomadas na cadeia do petróleo diferem principalmente na gama de
atividades (integração espacial) e no horizonte de planejamento (integração
temporal). O objetivo desta tese é abordar o problema da integração da cadeia do
petróleo sob incerteza em diferentes níveis de decisão. Modelos de programação
matemática tático e operacional são propostos. O modelo tático maximiza o lucro
esperado da cadeia de suprimentos e aloca metas de produção para as refinarias
considerando restrições logísticas. O modelo operacional maximiza o lucro
esperado de cada refinaria determinando a quantidade de material processada por
unidade de processo em um dado período. Ambos os modelos são lineares
estocásticos de dois estágios, onde a incerteza é incorporada nos parâmetros
dominantes de cada nível (preço e demanda no nível tático e suprimento de
petróleo e capacidade das unidades no nível operacional). A integração espacial é
discutida no nível tático (considerando a cadeia de suprimentos), enquanto a
integração temporal é discutida na interação entre os dois níveis. Duas abordagens
de integração temporal são consideradas: hierárquica, onde o fluxo de
informações é somente do modelo tático para o operacional, e iterativa, onde há
retorno do nível operacional para o tático. Um estudo de escala industrial foi
conduzido para demonstrar os benefícios da integração em ambiente estocástico.
Resultados são oferecidos no contexto de um estudo usando dados da indústria
brasileira do petróleo para demonstrar a eficácia das abordagens propostas. / [en] The uncertain nature and high economic incentives of the refining business
are driving forces for improvements in the refinery planning process. Decisions
made at the oil chain differ mainly in the range of activities (spatial integration)
and planning horizon (temporal integration). This thesis purpose is to address the
problem of the oil chain integration under uncertainty at different decision levels.
Tactical and operational mathematical programming models are proposed. The
tactical model maximizes the expected profit of the supply chain and allocates the
production targets to refineries taking logistics constraints into account. The
operational model maximizes the expected profit of each refinery determining the
amount of material that is processed at each process unit in a given period. Both
models are two-stage stochastic linear programs where uncertainty is incorporated
in the dominant random parameters at each level (price and demand at the tactical
level and oil supply and process capacity unit at the operational level).Spatial
integration is discussed at the tactical level (considering supply chain), whereas
the temporal integration is discussed in the interaction between the two levels.
Two temporal integration approaches are considered: hierarchical, where the flow
of information is only from the tactical to the operational model, and iterative,
where there is feedback from the tactical to the operational model. An industrial
scale study was conducted to discuss the benefits of integration in a stochastic
environment. Results are offered in the context of a study using data from the
Brazilian oil industry to demonstrate the effectiveness of the proposed approaches.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:17652 |
| Date | 15 June 2011 |
| Creators | ADRIANA LEIRAS |
| Contributors | SILVIO HAMACHER |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | English |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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