Proactive management of uncertainty to improve scheduling robustness in proces industries

Dinamisme, capacitat de resposta i flexibilitat són característiques essencials en el desenvolupament de la societat actual. Les noves tendències de globalització i els avenços en tecnologies de la informació i comunicació fan que s'evolucioni en un entorn altament dinàmic i incert. La incertesa present en tot procés esdevé un factor crític a l'hora de prendre decisions, així com un repte altament reconegut en l'àrea d'Enginyeria de Sistemes de Procés (PSE). En el context de programació de les operacions, els models de suport a la decisió proposats fins ara, així com també software comercial de planificació i programació d'operacions avançada, es basen generalment en dades estimades, assumint implícitament que el programa d'operacions s'executarà sense desviacions. La reacció davant els efectes de la incertesa en temps d'execució és una pràctica habitual, però no sempre resulta efectiva o factible. L'alternativa és considerar la incertesa de forma proactiva, és a dir, en el moment de prendre decisions, explotant el coneixement disponible en el propi sistema de modelització.Davant aquesta situació es plantegen les següents preguntes: què s'entén per incertesa? Com es pot considerar la incertesa en el problema de programació d'operacions? Què s'entén per robustesa i flexibilitat d'un programa d'operacions? Com es pot millorar aquesta robustesa? Quins beneficis comporta? Aquesta tesi respon a aquestes preguntes en el marc d'anàlisis operacionals en l'àrea de PSE. La incertesa es considera no de la forma reactiva tradicional, sinó amb el desenvolupament de sistemes proactius de suport a la decisió amb l'objectiu d'identificar programes d'operació robustos que serveixin com a referència pel nivell inferior de control de planta, així com també per altres centres en un entorn de cadenes de subministrament. Aquest treball de recerca estableix les bases per formalitzar el concepte de robustesa d'un programa d'operacions de forma sistemàtica. Segons aquest formalisme, els temps d'operació i les ruptures d'equip són considerats inicialment com a principals fonts d'incertesa presents a nivell de programació de la producció. El problema es modelitza mitjançant programació estocàstica, desenvolupant-se finalment un entorn d'optimització basat en simulació que captura les múltiples fonts d'incertesa, així com també estratègies de programació d'operacions reactiva, de forma proactiva. La metodologia desenvolupada en el context de programació de la producció s'estén posteriorment per incloure les operacions de transport en sistemes de múltiples entitats i incertesa en els temps de distribució. Amb aquesta perspectiva més àmplia del nivell d'operació s'estudia la coordinació de les activitats de producció i transport, fins ara centrada en nivells estratègic o tàctic. L'estudi final considera l'efecte de la incertesa en la demanda en les decisions de programació de la producció a curt termini. El problema s'analitza des del punt de vista de gestió del risc, i s'avaluen diferents mesures per controlar l'eficiència del sistema en un entorn incert.En general, la tesi posa de manifest els avantatges en reconèixer i modelitzar la incertesa, amb la identificació de programes d'operació robustos capaços d'adaptar-se a un ampli rang de situacions possibles, enlloc de programes d'operació òptims per un escenari hipotètic. La metodologia proposada a nivell d'operació es pot considerar com un pas inicial per estendre's a nivells de decisió estratègics i tàctics. Alhora, la visió proactiva del problema permet reduir el buit existent entre la teoria i la pràctica industrial, i resulta en un major coneixement del procés, visibilitat per planificar activitats futures, així com també millora l'efectivitat de les tècniques reactives i de tot el sistema en general, característiques altament desitjables per mantenir-se actiu davant la globalitat, competitivitat i dinàmica que envolten un procés.Dynamism, responsiveness, and flexibility are essential features in the development of the current society. Globalization trends and fast advances in communication and information technologies make all evolve in a highly dynamic and uncertain environment. The uncertainty involved in a process system becomes a critical problem in decision making, as well as a recognized challenge in the area of Process Systems Engineering (PSE). In the context of scheduling, decision-support models developed up to this point, as well as commercial advanced planning and scheduling systems, rely generally on estimated input information, implicitly assuming that a schedule will be executed without deviations. The reaction to the effects of the uncertainty at execution time becomes a common practice, but it is not always effective or even possible. The alternative is to address the uncertainty proactively, i.e., at the time of reasoning, exploiting the available knowledge in the modeling procedure itself. In view of this situation, the following questions arise: what do we understand for uncertainty? How can uncertainty be considered within scheduling modeling systems? What is understood for schedule robustness and flexibility? How can schedule robustness be improved? What are the benefits? This thesis answers these questions in the context of operational analysis in PSE. Uncertainty is managed not from the traditional reactive viewpoint, but with the development of proactive decision-support systems aimed at identifying robust schedules that serve as a useful guidance for the lower control level, as well as for dependent entities in a supply chain environment. A basis to formalize the concept of schedule robustness is established. Based on this formalism, variable operation times and equipment breakdowns are first considered as the main uncertainties in short-term production scheduling. The problem is initially modeled using stochastic programming, and a simulation-based stochastic optimization framework is finally developed, which captures the multiple sources of uncertainty, as well as rescheduling strategies, proactively. The procedure-oriented system developed in the context of production scheduling is next extended to involve transport scheduling in multi-site systems with uncertain travel times. With this broader operational perspective, the coordination of production and transport activities, considered so far mainly in strategic and tactical analysis, is assessed. The final research point focuses on the effect of demands uncertainty in short-term scheduling decisions. The problem is analyzed from a risk management viewpoint, and alternative measures are assessed and compared to control the performance of the system in the uncertain environment.Overall, this research work reveals the advantages of recognizing and modeling uncertainty, with the identification of more robust schedules able to adapt to a wide range of possible situations, rather than optimal schedules for a hypothetical scenario. The management of uncertainty proposed from an operational perspective can be considered as a first step towards its extension to tactical and strategic levels of decision. The proactive perspective of the problem results in a more realistic view of the process system, and it is a promising way to reduce the gap between theory and industrial practices. Besides, it provides valuable insight on the process, visibility for future activities, as well as it improves the efficiency of reactive techniques and of the overall system, all highly desirable features to remain alive in the global, competitive, and dynamic process environment

From metaheuristics to learnheuristics: Applications to logistics, finance, and computing

Un gran nombre de processos de presa de decisions en sectors estratègics com el transport i la producció representen problemes NP-difícils. Sovint, aquests processos es caracteritzen per alts nivells d'incertesa i dinamisme. Les metaheurístiques són mètodes populars per a resoldre problemes d'optimització difícils en temps de càlcul raonables. No obstant això, sovint assumeixen que els inputs, les funcions objectiu, i les restriccions són deterministes i conegudes. Aquests constitueixen supòsits forts que obliguen a treballar amb problemes simplificats. Com a conseqüència, les solucions poden conduir a resultats pobres. Les simheurístiques integren la simulació a les metaheurístiques per resoldre problemes estocàstics d'una manera natural. Anàlogament, les learnheurístiques combinen l'estadística amb les metaheurístiques per fer front a problemes en entorns dinàmics, en què els inputs poden dependre de l'estructura de la solució. En aquest context, les principals contribucions d'aquesta tesi són: el disseny de les learnheurístiques, una classificació dels treballs que combinen l'estadística / l'aprenentatge automàtic i les metaheurístiques, i diverses aplicacions en transport, producció, finances i computació.Un gran número de procesos de toma de decisiones en sectores estratégicos como el transporte y la producción representan problemas NP-difíciles. Frecuentemente, estos problemas se caracterizan por altos niveles de incertidumbre y dinamismo. Las metaheurísticas son métodos populares para resolver problemas difíciles de optimización de manera rápida. Sin embargo, suelen asumir que los inputs, las funciones objetivo y las restricciones son deterministas y se conocen de antemano. Estas fuertes suposiciones conducen a trabajar con problemas simplificados. Como consecuencia, las soluciones obtenidas pueden tener un pobre rendimiento. Las simheurísticas integran simulación en metaheurísticas para resolver problemas estocásticos de una manera natural. De manera similar, las learnheurísticas combinan aprendizaje estadístico y metaheurísticas para abordar problemas en entornos dinámicos, donde los inputs pueden depender de la estructura de la solución. En este contexto, las principales aportaciones de esta tesis son: el diseño de las learnheurísticas, una clasificación de trabajos que combinan estadística / aprendizaje automático y metaheurísticas, y varias aplicaciones en transporte, producción, finanzas y computación.A large number of decision-making processes in strategic sectors such as transport and production involve NP-hard problems, which are frequently characterized by high levels of uncertainty and dynamism. Metaheuristics have become the predominant method for solving challenging optimization problems in reasonable computing times. However, they frequently assume that inputs, objective functions and constraints are deterministic and known in advance. These strong assumptions lead to work on oversimplified problems, and the solutions may demonstrate poor performance when implemented. Simheuristics, in turn, integrate simulation into metaheuristics as a way to naturally solve stochastic problems, and, in a similar fashion, learnheuristics combine statistical learning and metaheuristics to tackle problems in dynamic environments, where inputs may depend on the structure of the solution. The main contributions of this thesis include (i) a design for learnheuristics; (ii) a classification of works that hybridize statistical and machine learning and metaheuristics; and (iii) several applications for the fields of transport, production, finance and computing

Dynamic planning of mobile service teams’ mission subject to orders uncertainty constraints

This paper considers the dynamic vehicle routing problem where a fleet of vehicles deals with periodic deliveries of goods or services to spatially dispersed customers over a given time horizon. Individual customers may only be served by predefined (dedicated) suppliers. Each vehicle follows a pre-planned separate route linking points defined by the customer location and service periods when ordered deliveries are carried out. Customer order specifications and their services time windows as well as vehicle travel times are dynamically recognized over time. The objective is to maximize a number of newly introduced or modified requests, being submitted dynamically throughout the assumed time horizon, but not compromising already considered orders. Therefore, the main question is whether a newly reported delivery request or currently modified/corrected one can be accepted or not. The considered problem arises, for example, in systems in which garbage collection or DHL parcel deliveries as well as preventive maintenance requests are scheduled and implemented according to a cyclically repeating sequence. It is formulated as a constraint satisfaction problem implementing the ordered fuzzy number formalism enabling to handle the fuzzy nature of variables through an algebraic approach. Computational results show that the proposed solution outperforms commonly used computer simulation methods

Operational Research: Methods and Applications

Throughout its history, Operational Research has evolved to include a variety of methods, models and algorithms that have been applied to a diverse and wide range of contexts. This encyclopedic article consists of two main sections: methods and applications. The first aims to summarise the up-to-date knowledge and provide an overview of the state-of-the-art methods and key developments in the various subdomains of the field. The second offers a wide-ranging list of areas where Operational Research has been applied. The article is meant to be read in a nonlinear fashion. It should be used as a point of reference or first-port-of-call for a diverse pool of readers: academics, researchers, students, and practitioners. The entries within the methods and applications sections are presented in alphabetical order. The authors dedicate this paper to the 2023 Turkey/Syria earthquake victims. We sincerely hope that advances in OR will play a role towards minimising the pain and suffering caused by this and future catastrophes

Tactical Vehicle Routing Planning with Application to Milk Collection and Distribution

De nombreux problèmes pratiques qui se posent dans dans le domaine de la logistique, peuvent être modélisés comme des problèmes de tournées de véhicules. De façon générale, cette famille de problèmes implique la conception de routes, débutant et se terminant à un dépôt, qui sont utilisées pour distribuer des biens à un nombre de clients géographiquement dispersé dans un contexte où les coûts associés aux routes sont minimisés. Selon le type de problème, un ou plusieurs dépôts peuvent-être présents. Les problèmes de tournées de véhicules sont parmi les problèmes combinatoires les plus difficiles à résoudre. Dans cette thèse, nous étudions un problème d’optimisation combinatoire, appartenant aux classes des problèmes de tournées de véhicules, qui est liée au contexte des réseaux de transport. Nous introduisons un nouveau problème qui est principalement inspiré des activités de collecte de lait des fermes de production, et de la redistribution du produit collecté aux usines de transformation, pour la province de Québec. Deux variantes de ce problème sont considérées. La première, vise la conception d’un plan tactique de routage pour le problème de la collecte-redistribution de lait sur un horizon donné, en supposant que le niveau de la production au cours de l’horizon est fixé. La deuxième variante, vise à fournir un plan plus précis en tenant compte de la variation potentielle de niveau de production pouvant survenir au cours de l’horizon considéré. Dans la première partie de cette thèse, nous décrivons un algorithme exact pour la première variante du problème qui se caractérise par la présence de fenêtres de temps, plusieurs dépôts, et une flotte hétérogène de véhicules, et dont l’objectif est de minimiser le coût de routage. À cette fin, le problème est modélisé comme un problème multi-attributs de tournées de véhicules. L’algorithme exact est basé sur la génération de colonnes impliquant un algorithme de plus court chemin élémentaire avec contraintes de ressources. Dans la deuxième partie, nous concevons un algorithme exact pour résoudre la deuxième variante du problème. À cette fin, le problème est modélisé comme un problème de tournées de véhicules multi-périodes prenant en compte explicitement les variations potentielles du niveau de production sur un horizon donné. De nouvelles stratégies sont proposées pour résoudre le problème de plus court chemin élémentaire avec contraintes de ressources, impliquant dans ce cas une structure particulière étant donné la caractéristique multi-périodes du problème général. Pour résoudre des instances de taille réaliste dans des temps de calcul raisonnables, une approche de résolution de nature heuristique est requise. La troisième partie propose un algorithme de recherche adaptative à grands voisinages où de nombreuses nouvelles stratégies d’exploration et d’exploitation sont proposées pour améliorer la performances de l’algorithme proposé en termes de la qualité de la solution obtenue et du temps de calcul nécessaire.Many practical problems arising in real-world applications in the field of logistics can be modeled as vehicle routing problems (VRP). In broad terms, VRPs deal with designing optimal routes for delivering goods or services to a number of geographically scattered customers in a context in which, routing costs are minimized. Depending on the type of problem, one or several depots may be present. Routing problems are among the most difficult combinatorial optimization problems. In this dissertation we study a special combinatorial optimization problem, belonging to the class of the vehicle routing problem that is strongly linked to the context of the transportation networks. We introduce a new problem setting, which is mainly inspired by the activities of collecting milk from production farms and distributing the collected product to processing plants in Quebec. Two different variants of this problem setting are considered. The first variant seeks a tactical routing plan for the milk collection-distribution problem over a given planning horizon assuming that the production level over the considered horizon is fixed. The second variant aims to provide a more accurate plan by taking into account potential variations in terms of production level, which may occur during the course of a horizon. This thesis is cast into three main parts, as follows: In the first part, we describe an exact algorithm for the first variant of the problem, which is characterized by the presence of time windows, multiple depots, and a heterogeneous fleet of vehicles, where the objective is to minimize the routing cost. To this end, the problem is modeled as a multi-attribute vehicle routing problem. The exact algorithm proposed is based on the column generation approach, coupled with an elementary shortest path algorithm with resource constraints. In the second part, we design an exact framework to address the second variant of the problem. To this end, the problem is modeled as a multi-period vehicle routing problem, which explicitly takes into account potential production level variations over a horizon. New strategies are proposed to tackle the particular structure of the multi-period elementary shortest path algorithm with resource constraints. To solve realistic instances of the second variant of the problem in reasonable computation times, a heuristic approach is required. In the third part of this thesis, we propose an adaptive large neighborhood search, where various new exploration and exploitation strategies are proposed to improve the performance of the algorithm in terms of solution quality and computational efficiency

Penentuan Rute Terbaik Pendistribusian Gas Industri menggunakan Algoritma Ant Colony Optimization ( Studi Kasus di PT. Samator Gas Industri, Kudus)

Abstrak – Penentuan rute terbaik pendistribusian dapat dilakukan untuk meningkatkan performance dalam proses distribusi. Utilisasi truk di PT Samator Gas Industri saat ini masih rendah yaitu 61,24% dari kapasitas maksimum truk 7000 kg. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan rute terbaik pendistribusian gas industri di PT Samator Gas Industri untuk meminimasi jarak tempuh kendaraan dan penghematan biaya bahan bakar serta memaksimalkan utilisasi truk dengan batasan Capacitated Vehicle Routing Problem with Pickup and Delivery for Multiple Products dengan Dynamic Demand yang diselesaikan dengan metode pendekatan algoritma Ant Colony Optimization (ACO). Penelitian ini mempertimbangkan 2 jenis layanan pendistribusian yaitu pickup and delivery dengan batasan kapasitas kendaraan yang homogen. Penelitian ini menggunakan menggunakan 2 kelompok relasi meningkatkan utilisasi truk sebesar 91,86%, menurunkan persentase total jarak tempuh sebesar 15,589% menjadi 398.12 km perhari dari yang sebelumnya 324.11 km perhari, dan penghematan kebutuhan biaya bahan bakar sebesar 15,589%