Planeación reactiva de plantas "batch" multiproducto, multietapa basada en programación con restricciones

Se presenta una metodología sistemática para abordar el problema de “scheduling” reactivo, es decir, la planeación a corto plazo de una planta “batch” multiproducto, multi-etapa ante la ocurrencia de eventos imprevistos, tales como la salida de funcionamiento de un equipo o la llegada de una nueva orden. El enfoque propuesto apunta a preservar la estabilidad de la agenda original, minimizando el número de cambios que sobre ella se realizan, a la vez que se trata de mantener un buen desempeño con relación a la medida de performance con la que se desarrolló el “schedule” vigente, que generalmente es “Makespan”. Para atender a estos requerimientos se desarrolla un modelo multi-objetivo basado en “Constraint Programming”, el cual se valida a través de la solución de múltiples ejemplos.Fil: Novara, Franco Matías. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería Química; ArgentinaFil: Henning, Gabriela Patricia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico Para la Industria Química (i); Argentin

Planificación de la producción de corto plazo en plantas batch multiproducto multietapa: un enfoque CP novedoso

Este trabajo se ocupa del problema de “scheduling” predictivo de una planta industrial “batch” multiproducto, multietapa con unidades disímiles operando en paralelo en cada etapa. Se presenta un modelo de programación con restricciones (CP) que posibilita abordar de manera eficiente este problema. El mismo permite modelar una amplia variedad de características y limitaciones que están presentes en este tipo de ambiente industrial. Se reportan los resultados correspondientes a varios ejemplos de tamaño mediano que ya han sido abordados en la bibliografía del área. Éstos demuestran que el desempeño computacional del modelo es muy bueno, pues se encuentran soluciones óptimas/subóptimas de muy buena calidad en bajos tiempos de CPU.Fil: Novara, Franco. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico Para la Industria Química (i); ArgentinaFil: Novas, Juan Matias. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico Para la Industria Química (i); ArgentinaFil: Henning, Gabriela Patricia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico Para la Industria Química (i); Argentin

Planificación de la producción de corto plazo en plantas “batch” multiproducto, multietapa : Un enfoque CP novedoso

Este trabajo aborda el problema de “scheduling” predictivo de una planta industrial “batch” multiproducto, multietapa con unidades disímiles operando en paralelo en cada etapa. Se presenta un modelo de programación con restricciones (CP) que posibilita abordar de manera eficiente este problema. El mismo permite modelar una amplia variedad de características y limitaciones que están presentes en este tipo de ambiente industrial. Se reportan los resultados correspondientes a varios ejemplos de tamaño mediano que ya han sido abordados en la bibliografía del área. Éstos demuestran que el desempeño computacional del modelo es muy bueno, pues se encuentran soluciones óptimas/subóptimas de muy buena calidad en bajos tiempos de CPU.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Enfoque estocástico novedoso: scheduling de plantas batch multiproducto, multietapa con incertidumbre en los tiempos de procesamiento

Existen numerosas metodologías de optimización determinísticas aplicadas a problemas de planning y scheduling de plantas industriales; pero son muchos menos los aportes que consideran la naturaleza estocástica de los datos empleados. Ante pequeñas variaciones en los mismos, las soluciones obtenidas pueden deteriorarse rápidamente, llevando a resultados de muy baja performance. En este trabajo se aborda el problema de scheduling de plantas batch, multiproducto, multietapa, en presencia de incertidumbre en los tiempos de procesamiento. Se desarrolla un modelo de programación con restricciones (CP) obteniéndose soluciones de mayor calidad respecto de aquéllas resultantes de aplicar un enfoque CP determinístico.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Scheduling en plantas batch multiproducto, multietapa con incertidumbre en los tiempos de procesamiento: enfoque basado en Programación con Restricciones y Teoría de las Restricciones (CP-TOC)

Incertidumbre y variabilidad son características comunes a cualquier ambiente industrial, que afectan las agendas de producción degradándolas y pu-diendo tornarlas infactibles o económicamente inviables. La incertidumbre in-herente a los procesos productivos, que impacta sobre los tiempos de procesa-miento, es una de las fuentes de variabilidad más importante en el scheduling de corto plazo. Este trabajo realiza una contribución en el área de scheduling proactivo, por medio de un enfoque basado en Programación con Restricciones (CP) y Teoría de las Restricciones (TOC), capaz de considerar la incertidumbre en la etapa de decisión, sin la necesidad de recurrir a la generación de escena-rios. La incertidumbre se aborda a partir de los recursos de capacidad restringi-da (CCR), lo que resulta en un modelo CP de tamaño y complejidad reducidos. El nuevo enfoque se aplica a tres casos de estudio. Se obtienen agendas de pro-ducción cuya ejecución es luego simulada, mostrando un mejor desempeño en relación a las agendas generadas mediante un enfoque determinístico y uno es-tocástico presentado anteriormente por los mismos autores.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Enfoque estocástico novedoso: scheduling de plantas batch multiproducto, multietapa con incertidumbre en los tiempos de procesamiento

Existen numerosas metodologías de optimización determinísticas aplicadas a problemas de planning y scheduling de plantas industriales; pero son muchos menos los aportes que consideran la naturaleza estocástica de los datos empleados. Ante pequeñas variaciones en los mismos, las soluciones obtenidas pueden deteriorarse rápidamente, llevando a resultados de muy baja performance. En este trabajo se aborda el problema de scheduling de plantas batch, multiproducto, multietapa, en presencia de incertidumbre en los tiempos de procesamiento. Se desarrolla un modelo de programación con restricciones (CP) obteniéndose soluciones de mayor calidad respecto de aquéllas resultantes de aplicar un enfoque CP determinístico.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Scheduling en plantas batch multiproducto, multietapa con incertidumbre en los tiempos de procesamiento: enfoque basado en Programación con Restricciones y Teoría de las Restricciones (CP-TOC)

Incertidumbre y variabilidad son características comunes a cualquier ambiente industrial, que afectan las agendas de producción degradándolas y pu-diendo tornarlas infactibles o económicamente inviables. La incertidumbre in-herente a los procesos productivos, que impacta sobre los tiempos de procesa-miento, es una de las fuentes de variabilidad más importante en el scheduling de corto plazo. Este trabajo realiza una contribución en el área de scheduling proactivo, por medio de un enfoque basado en Programación con Restricciones (CP) y Teoría de las Restricciones (TOC), capaz de considerar la incertidumbre en la etapa de decisión, sin la necesidad de recurrir a la generación de escena-rios. La incertidumbre se aborda a partir de los recursos de capacidad restringi-da (CCR), lo que resulta en un modelo CP de tamaño y complejidad reducidos. El nuevo enfoque se aplica a tres casos de estudio. Se obtienen agendas de pro-ducción cuya ejecución es luego simulada, mostrando un mejor desempeño en relación a las agendas generadas mediante un enfoque determinístico y uno es-tocástico presentado anteriormente por los mismos autores.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Enfoque estocástico novedoso: scheduling de plantas batch multiproducto, multietapa con incertidumbre en los tiempos de procesamiento

Existen numerosas metodologías de optimización determinísticas aplicadas a problemas de planning y scheduling de plantas industriales; pero son muchos menos los aportes que consideran la naturaleza estocástica de los datos empleados. Ante pequeñas variaciones en los mismos, las soluciones obtenidas pueden deteriorarse rápidamente, llevando a resultados de muy baja performance. En este trabajo se aborda el problema de scheduling de plantas batch, multiproducto, multietapa, en presencia de incertidumbre en los tiempos de procesamiento. Se desarrolla un modelo de programación con restricciones (CP) obteniéndose soluciones de mayor calidad respecto de aquéllas resultantes de aplicar un enfoque CP determinístico.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Medium-term optimization-based approach for the integration of production planning, scheduling and maintenance

A medium-term optimization-based approach is proposed for the integration of production planning, scheduling and maintenance. The problem presented in this work considers a multiproduct single-stage batch process plant with parallel units and limited resources. An MILP continuous-time formulation is developed based on the main ideas of travelling salesman problem and precedence-based constraints to deal with, sequence-dependent unit performance decay, flexible recovery operations, resource availability and product lifetime. Small scheduling examples have been solved and compared with adapted formulations from the literature, based on discrete-time and global-time events, demonstrating the effectiveness of the proposed solution approach. Additional planning and scheduling problems have been proposed by considering several time periods. Multi-period examples have been efficiently solved by the model showing the applicability of the solution approach for medium-size problems

A general resource-constrained scheduling framework for multistage batch facilities with sequence-dependent changeovers

This work introduces a new MILP sequential approach to the short-term scheduling of multistage batch plants that accounts for sequence-dependent changeover times, intermediate due dates and limited availability of renewable resources. It relies on a continuous-time formulation based on the general precedence notion that uses different sets of binary variables to handle allocation and sequencing decisions. To avoid resource overloading, additional constraints in terms of sequencing variables and a new set of 0-1 overlapping variables are presented. They allow tracking the set of tasks requiring the same resource and running in parallel at the start of another process operation. In this way, the proposed formulation involves a reasonable number of binary variables and constraints and features a very good computational behavior, even in the presence of hard bottleneck resources. Four illustrative examples, one of them including multiple bottleneck resources shared by several processing stages, have been efficiently solved.Fil: Marchetti, Pablo Andres. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química; ArgentinaFil: Cerda, Jaime. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química; Argentin