Role of Optimal Production Plan at the Focal Firm in Optimization of the Supply Chain

Supply chain management and optimization is a critical aspect of modern enterprises and an expanding area of research. Modeling and optimization are the traditional tools of supply chain management. The techniques have been used by many companies for planning, manufacturing, and other decision areas in supply chains. Current study is motivated by the fact that optimization studies in supply chain management have mostly considered network optimization. Supply chain management however, requires alignment between the supply chain partners at the tactical level. As a first step towards achieving this goal, current study presents a model that incorporates the activity level planning at the focal firm in a supply chain. This paper presents a new mixed integer programming model that incorporates optimization of production planning at the focal firm while optimizing the strategic alignment of the supply chain entities. The model represents a four step, multi-echelon supply chain including supplier, warehouse, manufacturer, and retailer. The manufacturer in this network represents the focal firm. This model is an attempt to integrate the production planning decisions in the network optimization decisions

An integrated planning model for multi-supplier, multi-facility, multi-customer, multi-product and multi-period : application to the wood furniture industry

Typiquement, un réseau de création de valeur dans l'industrie du meuble en bois, est composé de fournisseurs de billes de bois, de scieries, de séchoirs, d'usines de meubles, de centres de distribution et de détaillants. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur l'étude du réseau qui assure l'approvisionnement des usines de meubles en bois. La problématique à laquelle font face les entreprises de ce réseau se situe principalement au niveau de la synchronisation des flux de matière. Ces derniers doivent respecter les contraintes de capacité, de procédés, de transport et la diversité des produits, pour satisfaire la demande. La planification, dans ce contexte, repose sur une vision locale ce qui affecte la performance globale du réseau. L'objectif de cette thèse est de proposer un modèle de planification intégrée dans un contexte, multifoumisseurs, multiusines, multiproduits, multiclients et multipériodes, qui vise la synchronisation des flux, et la maximisation de la performance globale tout en respectant les différentes contraintes du réseau. Nous proposons un modèle générique du problème de planification intégrée qui permet de déterminer les décisions tactiques d'approvisionnement, d'inventaire, de flux de matière et de sous-traitance. Ce modèle est un programme linéaire mixte en nombres entiers de grande taille. Nous avons développé une heuristique basée sur la décomposition dans le temps qui exploite l'aspect multipériodes du problème de planification. Nous avons aussi proposé deux solutions basées sur la décomposition de Benders et la décomposition croisée pour réduire le temps de résolution. Enfin, ce modèle a été validé en utilisant les données réelles de l'entreprise partenaire du projet et les résultats, montrent des réductions potentielles du coût total des opérations de l'ordre de 22%. L'approche de planification intégrée adoptée ainsi que les méthodes de résolution proposées dans cette thèse peuvent être exploitées pour la planification des réseaux dans d'autres secteurs d'activités ayant des similarités avec la problématique traitée dans cette thèse

A review of discrete-time optimization models for tactical production planning

This is an Accepted Manuscript of an article published in International Journal of Production Research on 27 Mar 2014, available online: http://doi.org/10.1080/00207543.2014.899721[EN] This study presents a review of optimization models for tactical production planning. The objective of this research is to identify streams and future research directions in this field based on the different classification criteria proposed. The major findings indicate that: (1) the most popular production-planning area is master production scheduling with a big-bucket time-type period; (2) most of the considered limited resources correspond to productive resources and, to a lesser extent, to inventory capacities; (3) the consideration of backlogs, set-up times, parallel machines, overtime capacities and network-type multisite configuration stand out in terms of extensions; (4) the most widely used modelling approach is linear/integer/mixed integer linear programming solved with exact algorithms, such as branch-and-bound, in commercial MIP solvers; (5) CPLEX, C and its variants and Lindo/Lingo are the most popular development tools among solvers, programming languages and modelling languages, respectively; (6) most works perform numerical experiments with random created instances, while a small number of works were validated by real-world data from industrial firms, of which the most popular are sawmills, wood and furniture, automobile and semiconductors and electronic devices.This study has been funded by the Universitat Politècnica de València projects: ‘Material Requirement Planning Fourth Generation (MRPIV)’ (Ref. PAID-05-12) and ‘Quantitative Models for the Design of Socially Responsible Supply Chains under Uncertainty Conditions. Application of Solution Strategies based on Hybrid Metaheuristics’ (PAID-06-12).Díaz-Madroñero Boluda, FM.; Mula, J.; Peidro Payá, D. (2014). A review of discrete-time optimization models for tactical production planning. International Journal of Production Research. 52(17):5171-5205. doi:10.1080/00207543.2014.899721S51715205521

Dynamic Multi-Product Multi-Facility Supply Network Design

Volatile Märkte, sich verkürzende Produktlebenszyklen und der globale Wettbewerb stellen die klassischen Lieferketten vor große Herausforderungen. Supply Chains müssen sich kurzfristig und dynamisch an die volatilen Marktanforderungen anpassen. Die volatilen Märkte werden immer weniger vorhersehbar. Die Supply Chains selbst müssen dynamischer werden, um die Marktvolatilität zu bewältigen. Daher wandelt sich das klassische Bild der stabilen Supply Chain in ein dynamisches Supply Network-Verständnis. Um diese neuen Anforderungen abzudecken, schlägt diese Arbeit das Dynamic Supply Network Design Problem (DSNDP) als zentrales Instrument in hierarchischen Planungssystemen vor. Zentrales Ziel der Arbeit ist es, einen Ansatz für das Design dynamischer Supply Networks unter gegebenen physischen Randbedingungen bereitzustellen. Um dieses Ziel zu erreichen, wird das Problem zunächst motiviert, charakterisiert und in Beziehung zum Stand der Technik der Supply Chain Planungsansätze gesetzt. Nachdem diese Grundlage geschaffen ist, wird das Problem formalisiert. Dazu werden alle Modellierungsannahmen formuliert. Auf dieser Grundlage werden drei aufeinander aufbauende Optimierungsmodelle für das DSNDP entwickelt, wobei ein Mixed Integer Linear Programming (MILP) Ansatz verwendet wird. Die Optimierungsmodelle entwerfen ein dynamisches Supply Network durch die Entwicklung eines Qualifizierungsplans für alle verfügbaren Ressourcen in jeder Periode des Planungshorizonts. Dieses dynamische Supply Network weist den verfügbaren kapazitiven Ressourcen die entsprechenden Qualifikationen zu, um die volatile Nachfrage dynamisch zu bedienen und die Gesamtkosten zu minimieren. Dabei werden der tatsächliche Produktionsschwerpunkt jedes Produktionspartners (Produktmix-Abhängigkeit), die spezifischen Erfahrungen jedes Produktionspartners (Qualifizierungsabstufung), die Fähigkeit der Fabriken, ein Produktportfolio und nicht nur einzelne Produkte abzudecken (multitasking facility) sowie die Möglichkeit der Pre-Prozessierung berücksichtigt. Jedes Modell wird um eine dieser Hauptannahmen erweitert. Dies macht die Modelle immer realistischer jedoch auch komplexer. Einschränkungen in der Problemgröße motivieren die Arbeit zu einem zusätzlichen heuristischen Ansatz. Die vorgeschlagene Displacement Heuristik berücksichtigt die gleichen Annahmen, löst das Designproblem jedoch iterativ. Dadurch erreicht sie zwar niedrige Berechnungszeiten, verliert aber die Optimalitätsgarantie. Durch die geringen Rechenzeiten ist die Heuristik für realistische industrielle Problemstellungen geeignet. Die Displacement Heuristik führt zu Optimalitätslücken von 4 bis 6%, wie die Validierung gegen das Optimierungsmodell zeigt. Mit spezifischen Experimenten wird das Verhalten der Displacement-Heuristik in realistischen industriellen Problemstellungen evaluiert. Aus den Erkenntnissen dieser Auswertung lassen sich mehrere konkrete Vorschläge für die Gestaltung und das Management dynamischer Supply Networks ableiten. Da der Trend zu Volatilität und kürzeren Produktlebenszyklen anhält, ist zum Abschluss dieser Arbeit eine Motivation für weitere Forschungs- und Umsetzungsaktivitäten auf dem Gebiet der dynamischen Wertschöpfungsnetzgestaltung gegeben

Large-Scale Solution Approaches for Healthcare and Supply Chain Scheduling

This research proposes novel solution techniques for two real world problems. We first consider a patient scheduling problem in a proton therapy facility with deterministic patient arrivals. In order to assess the impacts of several operational constraints, we propose single and multi-criteria linear programming models. In addition, we ensure that the strategic patient mix restrictions predetermined by the decision makers are also enforced within the planning horizon. We study the mathematical structures of the single criteria model with strict patient mix restrictions and derive analytical equations for the optimal solutions under several operational restrictions. These efforts lead to a set of rule of thumbs that can be utilized to assess the impacts of several input parameters and patient mix levels on the capacity utilization without solving optimization problems. The necessary and sufficient conditions to analytically generate exact efficient frontiers of the bicriteria problem without any additional side constraint are also explored. In a follow up study, we investigate the solution techniques for the same patient scheduling problem with stochastic patient arrivals. We propose two Markov Decision Process (MDP) models that are capable of tackling the stochasticity. The second problem of interest is a variant of the parallel machine scheduling problem. We propose constraint programming (CP) and logic-based Benders decomposition algorithms in order to make the best decisions for scheduling nonidentical jobs with time windows and sequence dependent setup times on dissimilar parallel machines in a fixed planning horizon. This problem is formulated with (i) maximizing total profit and (ii) minimizing makespan objectives. We conduct several sensitivity analysis to test the quality and robustness of the solutions on a real life case study

A Methodology For Minimizing The Oscillations In Supply Chains Using System Dynamics And Genetic Algorithms

Supply Chain Management (SCM) is a critically significant strategy that enterprises depend on to meet challenges that they face because of highly competitive and dynamic business environments of today. Supply chain management involves the entire network of processes from procurement of raw materials/services/technologies to manufacturing or servicing intermediate products/services to converting them into final products or services and then distributing and retailing them till they reach final customers. A supply chain network by nature is a large and complex, engineering and management system. Oscillations occurring in a supply chain because of internal and/or external influences and measures to be taken to mitigate/minimize those oscillations are a core concern in managing the supply chain and driving an organization towards a competitive advantage. The objective of this thesis is to develop a methodology to minimize the oscillations occurring in a supply chain by making use of the techniques of System Dynamics (SD) and Genetic Algorithms (GAs). System dynamics is a very efficient tool to model large and complex systems in order to understand their complex, non-linear dynamic behavior. GAs are stochastic search algorithms, based on the mechanics of natural selection and natural genetics, used to search complex and non-linear search spaces where traditional techniques may be unsuitable

Solving Multi-objective Integer Programs using Convex Preference Cones

Esta encuesta tiene dos objetivos: en primer lugar, identificar a los individuos que fueron víctimas de algún tipo de delito y la manera en que ocurrió el mismo. En segundo lugar, medir la eficacia de las distintas autoridades competentes una vez que los individuos denunciaron el delito que sufrieron. Adicionalmente la ENVEI busca indagar las percepciones que los ciudadanos tienen sobre las instituciones de justicia y el estado de derecho en Méxic