Modeling industrial lot sizing problems: a review

Jans, Raf; Degraeve, Zeger

doi:10.1080/00207540600902262

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“…Neste trabalho, a modelagem do sistema de produção de vapor em caldeiras industriais tomou como ponto de partida os modelos de dimensionamento e sequenciamento de lotes de produção com restrições de capacidade (Capacitaded Lot-sizing and Scheduling Problem -CLSP e General Lot-sizing and Scheduling Problem -GLSP) (DREXL; KIMMS, 1997;FLEISCHMANN;MEYER, 1997;KARIMI;GHOMI;WILSON, 2003;JANS;DEGRAEVE, 2008). Apesar da analogia entre o modelo aqui apresentado e os encontrados na literatura de CLSP e GLSP, algumas diferenças são admitidas, as quais são discutidas em Rocco (2011).…”

Section: Modelagem Do Sistemaunclassified

An optimization model for the operations of steam production in industrial boilers

Rocco

Morábito

2012

Gest. Prod.

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In this study, a mixed integer linear programming model is presented to support some of the key decisions in the steam production system with industrial boilers. The model approaches the fuel management decisions (fuel replenishment and its inventory control), boiler operational decisions (start-up, warm-up, and Resumo: Apresenta-se neste trabalho um modelo de programação linear inteira mista para apoiar algumas das principais decisões na operação de produção de vapor em caldeiras industriais. O modelo contempla as decisões de gerenciamento dos combustíveis: compra nos fornecedores, transporte para a fábrica e níveis dos estoques, assim como determina o modo de funcionamento das caldeiras: momentos de acionamento (start-up), regime de aquecimento (warm-up) e desligamento dos equipamentos (shutdown), e em quais deles haverá produção de vapor. Os ajustes e a validação do modelo ocorreram por meio de um estudo de caso realizado em uma indústria de alimentos de grande porte. Diante dos bons resultados obtidos com a aplicação do modelo e da ausência de protocolos ou ferramentas de otimização para apoiar as decisões no sistema estudado, o modelo proposto apresenta-se como uma alternativa viável para apoiar algumas das principais decisões no sistema de produção de vapor em caldeiras industriais.Palavras-chave: Programação de caldeiras. Produção de vapor. Indústria de alimentos. Programação linear inteira mista. Programação da produção. Um modelo de otimização para as operações de produção de vapor em caldeiras industriais An optimization model for the operations of steam production in industrial boilersCleber Damião Rocco 1 Reinaldo Morabito 1 IntroduçãoAs agroindústrias, em geral, são grandes consumidoras de vapor d'água saturado em seus processos de transformação de matérias-primas em produtos industrializados. Entre os principais processos demandantes de vapor estão a concentração e pasteurização de sucos e polpas, cozimento dos alimentos e da celulose, limpeza de equipamentos etc. No Brasil, o vapor industrial geralmente é produzido por caldeiras que funcionam com óleo, carvão, eletricidade ou biomassas. As caldeiras movidas a biomassas são as mais utilizadas e consomem diversos tipos de materiais vegetais, entre os mais comuns estão o bagaço de cana-de-açúcar, o cavaco de madeira, a lenha e a palha de arroz.O gerenciamento das operações de produção de vapor nas indústrias é normalmente realizado por ferramentas bastante simples, e são poucas as empresas que possuem sistemas informatizados para o controle dos combustíveis consumidos nas caldeiras, sendo esse realizado, geralmente, em planilhas eletrônicas do tipo Microsoft Excel ® . A operação conta somente com pacotes computacionais para o monitoramento do volume e da pressão de vapor gerados pelas caldeiras, de maneira a atender à demanda de vapor com segurança, não levando em consideração os custos incorridos.Em fábricas onde existem mais de uma caldeira para a geração de vapor, os momentos de acionamento (start-up), os regimes de aquecimento (warm-up...

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Section: Modelagem Do Sistemaunclassified

An optimization model for the operations of steam production in industrial boilers

Rocco

Morábito

2012

Gest. Prod.

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“…The fundamental properties of the optimal plans for linear costs hold for piecewise linear and concave cost structures, as well. For details on such results, we refer the reader to the reviews in Brahimi et al (2006), Karimi et al (2003), Jans and Degraeve (2007), Buschkühl et al (2010) and Jans and Degraeve (2008). There is also a parallel stream of research that focuses on developing lot sizing heuristics based on simple stopping rules.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

The dynamic lot-sizing problem with convex economic production costs and setups

Kian

Gürler

Berk

2014

International Journal of Production Economics

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a b s t r a c tIn this work the uncapacitated dynamic lot-sizing problem is considered. Demands are deterministic and production costs consist of convex costs that arise from economic production functions plus set-up costs. We formulate the problem as a mixed integer, non-linear programming problem and obtain structural results which are used to construct a forward dynamic-programming algorithm that obtains the optimal solution in polynomial time. For positive setup costs, the generic approaches are found to be prohibitively time-consuming; therefore we focus on approximate solution methods. The forward DP algorithm is modified via the conjunctive use of three rules for solution generation. Additionally, we propose six heuristics. Two of these are single-stepSilver-Meal and EOQ heuristics for the classical lot-sizing problem. The third is a variant of the Wagner-Whitin algorithm. The remaining three heuristics are two-step hybrids that improve on the initial solutions of the first three by exploiting the structural properties of optimal production subplans. The proposed algorithms are evaluated by an extensive numerical study. The two-step Wagner-Whitin algorithm turns out to be the best heuristic.

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“…Comprehensive reviews about lot sizing can be found in Drexl & Kimms (1997), Karimi et al (2003), Jans & Degraeve (2008), Buschkühl et al (2010) and Glock et al (2014). Among the lot sizing models, linear models such as the Capacitated Lot Sizing Problem (CLSP) and the General Lot Sizing and Scheduling Problem (GLSP) stand out.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Otimização da programação da produção de bebidas à base de frutas por meio de modelos de programação inteira mista

2016

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ResumoNeste estudo, considera-se um problema de dimensionamento e programação de lotes de produção de bebidas não alcoólicas à base de frutas. O problema é caracterizado por horizonte de planejamento com múltiplos períodos, processo de produção com máquinas distintas, restrições de capacidades de produção e tempos de preparação das máquinas independentes da sequência de produção, além de condições especiais de preparações, como limpezas obrigatórias das máquinas dentro de limitações de tempo de produção. Para tratar o problema, propõe-se uma abordagem de solução baseada em modelos de programação matemática e uso de softwares de otimização. Os modelos são modificações de modelos de programação linear inteira mista conhecidos na literatura de dimensionamento e programação de lotes de produção. Porém, ao invés de considerar múltiplas máquinas em paralelo, os modelos propostos exploram outras possíveis configurações de máquinas para representar apropriadamente os processos de produção envolvidos na produção de bebidas à base de frutas. A abordagem proposta é validada por meio de um estudo realizado em uma fábrica de sucos e néctares de frutas no interior do Estado de São Paulo, em que as soluções obtidas pelos modelos foram testadas e analisadas em situações realistas da empresa. Os resultados mostram que a abordagem tem bom potencial de aplicação prática. Palavras-chave: Indústria de bebidas não alcoólicas; Planejamento da produção; Programação inteira mista; Dimensionamento de lotes. AbstractThis study considers a production lot-sizing and scheduling problem of non-alcoholic fruit juice beverages. The problem is characterized by a multi-period planning horizon, a production process with different machines, capacity constraints and setup times independent from the production sequence, as well as special conditions regarding required machines clean-in-place (CIP) within production time periods. To deal with this problem, we propose a solution approach based on mathematical programming and using optimization software. The models are modifications of mixed integer programming models known in the lot sizing and scheduling literature. However, instead of considering multiple parallel machines, the proposed models explore other possible configurations of machines to properly represent the production processes involved in producing fruit beverages. The proposed approach is validated by a study carried out in a fruit juice company located in the interior of Sao Paulo State, Brazil, in which the solutions obtained by the models were tested and analyzed in real situations at the company. The results show that the approach is potentially good for practical applications.

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Modeling industrial lot sizing problems: a review

Cited by 295 publications

References 238 publications

An optimization model for the operations of steam production in industrial boilers

An optimization model for the operations of steam production in industrial boilers

The dynamic lot-sizing problem with convex economic production costs and setups

Otimização da programação da produção de bebidas à base de frutas por meio de modelos de programação inteira mista

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