Integer programming models for mid-term production planning for high-tech low-volume supply chains

\u3cp\u3eThis paper studies the mid-term production planning of high-tech low-volume industries. Mid-term production planning (6 to 24 months) allocates the capacity of production resources to different products over time and coordinates the associated inventories and material inputs so that known or predicted demand is met in the best possible manner. High-tech low-volume industries can be characterized by the limited production quantities and the complexity of the supply chain. To model this, we introduce a mixed integer linear programming model that can handle general supply chains and production processes that require multiple resources. Furthermore, it supports semi-flexible capacity constraints and multiple production modes. Because of the integer production variables, size of realistic instances and complexity of the model, this model is not easily solved by a commercial solver. Applying Benders’ decomposition results in alternative capacity constraints and a second formulation of the problem. Where the first formulation assigns resources explicitly to release orders, the second formulation assures that the available capacity in any subset of the planning horizon is sufficient. Since the number of alternative capacity constraints is exponential, we first solve the second formulation without capacity constraints. Each time an incumbent is found during the branch and bound process a maximum flow problem is used to find missing constraints. If a missing constraint is found it is added and the branch and bound process is restarted. Results from a realistic test case show that utilizing this algorithm to solve the second formulation is significantly faster than solving the first formulation.\u3c/p\u3

Integer programming models for mid-term production planning for high-tech low-volume supply chains

This paper studies the mid-term production planning of high-tech low-volume industries. Mid-term production planning (6 to 24 months) allocates the capacity of production resources to different products over time and coordinates the associated inventories and material inputs so that known or predicted demand is met in the best possible manner. High-tech low-volume industries can be characterized by the limited production quantities and the complexity of the supply chain. To model this, we introduce a mixed integer linear programming model that can handle general supply chains and production processes that require multiple resources. Furthermore, it supports semi-flexible capacity constraints and multiple production modes. Because of the integer production variables, size of realistic instances and complexity of the model, this model is not easily solved by a commercial solver. Applying Benders’ decomposition results in alternative capacity constraints and a second formulation of the problem. Where the first formulation assigns resources explicitly to release orders, the second formulation assures that the available capacity in any subset of the planning horizon is sufficient. Since the number of alternative capacity constraints is exponential, we first solve the second formulation without capacity constraints. Each time an incumbent is found during the branch and bound process a maximum flow problem is used to find missing constraints. If a missing constraint is found it is added and the branch and bound process is restarted. Results from a realistic test case show that utilizing this algorithm to solve the second formulation is significantly faster than solving the first formulation

Perencanaan Produksi Semen Tipe Baru Menggunakan Metode Linear Programming (Studi Kasus: PT. Holcim Indonesia Tbk. Narogong Plant)

PT. Holcim Indonesia Tbk. merupakan salah satu produsen semen di Indonesia yang baru saja mengeluarkan produk baru yaitu Power Max, Green Cement, dan Wall Max yang hanya di produksi di Narogong Plant. Setelah produk semen tipe baru diluncurkan ke pasaran, ditemukan beberapa permasalahan yaitu adanya perbedaan yang cukup signifikan antara jumlah produksi yang sesungguhnya dengan permintaan yang diramalkan sebelumnya. Selain adanya kesenjangan antara aktual produksi dengan peramalan permintaan, permintaan produk semen tipe baru juga bersifat fluktuatif. Fluktuasi permintaan sangat berpengaruh terhadap akurasi peramalan yang dilakukan oleh perusahaan. Tidak akuratnya peramalan permintaan dan adanya kesenjangan antara aktual produksi dengan peramalan permintaan akan mengakibatkan produksi terlalu sedikit atau kelebihan produksi sehingga berdampak pada perencanaan produksi yang tidak tepat dan biaya-biaya yang dikeluarkan perusahaan akan jauh lebih tinggi. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah tersebut adalah dengan melakukan optimasi jumlah produksi untuk meminimalkan biaya produksi semen menggunakan metode linear programming dengan kendala jumlah produksi, tingkat persediaan, dan jam tenaga kerja. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menentukan metode peramalan yang tepat dan memodelkan perencanaan produksi semen tipe baru menggunakan metode linear programming. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode peramalan yang tepat untuk produk Power Max dan Green Cement adalah holt’s linear exponential smoothing, dan metode exponential models adalah metode yang tepat untuk produk Wall Max. Hasil optimasi menunjukkan total produksi semen tipe baru sebesar 52.7399,18 ton dengan total biaya mencapai Rp54.091.080.860,00 dengan rincian biaya produksi sebesar Rp53.161.093.279,00, biaya penyimpanan Rp828.627.166,00, biaya tenaga kerja reguler Rp91.704.099,00, dan biaya tenaga kerja lembur Rp9.611.317,00. ================================================================================================ PT. Holcim Indonesia Tbk. is one of the cement producers in Indonesia that has just issued several new products, namely Power Max, Green Cement, and Wall Max which are only produced at PT. Holcim Indonesia Tbk. Narogong Plant. After a new type of cement product was launched into the market, several problems were found, namely a significant difference between the actual number of production and the previously forecasted budget. In addition to the gap between actual production and demand forecast, the demand for new types of cement products is also volatile. Demand fluctuations greatly affect the accuracy of forecasting carried out by the company. Inaccurate demand forecasting and the gap between actual production and forecast demand will result in too little production or excess production so that it impacts on improper production planning and the costs incurred by the company will be much higher. One way that can be used to overcome this problem is to optimize the amount of production to minimize the cost of producing cement at PT. Holcim Indonesia Narogong Plant by using linear programming methods. Therefore, this study aims to determine the right forecasting method and model the new type of cement production planning using linear programming methods. The objective function to be achieved by the company is minimizing production costs with constraints on the number of production, inventory levels, and labor hours. The results showed that the right forecasting method for Power Max and Green Cement products is holt linear linear smoothing, and exponential models are the right method for Wall Max products. The optimization results show a total new type of cement production of 52.7399,18 tons with a total cost of Rp54.091.080.860,00 with details of production costs of Rp53.161.093.279,00, storage costs Rp828.627.166,00, regular labor costs Rp91.704.099,00, and overtime labor costs Rp9.611.317,00

Models and Algorithms for the Optimisation of Replenishment, Production and Distribution Plans in Industrial Enterprises

Tesis por compendio[ES] La optimización en las empresas manufactureras es especialmente importante, debido a las grandes inversiones que realizan, ya que a veces estas inversiones no obtienen el rendimiento esperado porque los márgenes de beneficio de los productos son muy ajustados. Por ello, las empresas tratan de maximizar el uso de los recursos productivos y financieros minimizando el tiempo perdido y, al mismo tiempo, mejorando los flujos de los procesos y satisfaciendo las necesidades del mercado. El proceso de planificación es una actividad crítica para las empresas. Esta tarea implica grandes retos debido a los cambios del mercado, las alteraciones en los procesos de producción dentro de la empresa y en la cadena de suministro, y los cambios en la legislación, entre otros. La planificación del aprovisionamiento, la producción y la distribución desempeña un papel fundamental en el rendimiento de las empresas manufactureras, ya que una planificación ineficaz de los proveedores, los procesos de producción y los sistemas de distribución contribuye a aumentar los costes de los productos, a alargar los plazos de entrega y a reducir los beneficios. La planificación eficaz es un proceso complejo que abarca una amplia gama de actividades para garantizar que los equipos, los materiales y los recursos humanos estén disponibles en el momento y el lugar adecuados. Motivados por la complejidad de la planificación en las empresas manufactureras, esta tesis estudia y desarrolla herramientas cuantitativas para ayudar a los planificadores en los procesos de la planificación del aprovisionamiento, producción y distribución. Desde esta perspectiva, se proponen modelos realistas y métodos eficientes para apoyar la toma de decisiones en las empresas industriales, principalmente en las pequeñas y medianas empresas (PYMES). Las aportaciones de esta tesis suponen un avance científico basado en una exhaustiva revisión bibliográfica sobre la planificación del aprovisionamiento, la producción y la distribución que ayuda a comprender los principales modelos y algoritmos utilizados para resolver estos planes, y pone en relieve las tendencias y las futuras direcciones de investigación. También proporciona un marco holístico para caracterizar los modelos y algoritmos centrándose en la planificación de la producción, la programación y la secuenciación. Esta tesis también propone una herramienta de apoyo a la decisión para seleccionar un algoritmo o método de solución para resolver problemas concretos de la planificación del aprovisionamiento, producción y distribución en función de su complejidad, lo que permite a los planificadores no duplicar esfuerzos de modelización o programación de técnicas de solución. Por último, se desarrollan nuevos modelos matemáticos y enfoques de solución de última generación, como los algoritmos matheurísticos, que combinan la programación matemática y las técnicas metaheurísticas. Los nuevos modelos y algoritmos comprenden mejoras en términos de rendimiento computacional, e incluyen características realistas de los problemas del mundo real a los que se enfrentan las empresas de fabricación. Los modelos matemáticos han sido validados con un caso de una importante empresa del sector de la automoción en España, lo que ha permitido evaluar la relevancia práctica de estos novedosos modelos utilizando instancias de gran tamaño, similares a las existentes en la empresa objeto de estudio. Además, los algoritmos matheurísticos han sido probados utilizando herramientas libres y de código abierto. Esto también contribuye a la práctica de la investigación operativa, y proporciona una visión de cómo desplegar estos métodos de solución y el tiempo de cálculo y rendimiento de la brecha que se puede obtener mediante el uso de software libre o de código abierto.[CA] L'optimització a les empreses manufactureres és especialment important, a causa de les grans inversions que realitzen, ja que de vegades aquestes inversions no obtenen el rendiment esperat perquè els marges de benefici dels productes són molt ajustats. Per això, les empreses intenten maximitzar l'ús dels recursos productius i financers minimitzant el temps perdut i, alhora, millorant els fluxos dels processos i satisfent les necessitats del mercat. El procés de planificació és una activitat crítica per a les empreses. Aquesta tasca implica grans reptes a causa dels canvis del mercat, les alteracions en els processos de producció dins de l'empresa i la cadena de subministrament, i els canvis en la legislació, entre altres. La planificació de l'aprovisionament, la producció i la distribució té un paper fonamental en el rendiment de les empreses manufactureres, ja que una planificació ineficaç dels proveïdors, els processos de producció i els sistemes de distribució contribueix a augmentar els costos dels productes, allargar els terminis de lliurament i reduir els beneficis. La planificació eficaç és un procés complex que abasta una àmplia gamma d'activitats per garantir que els equips, els materials i els recursos humans estiguen disponibles al moment i al lloc adequats. Motivats per la complexitat de la planificació a les empreses manufactureres, aquesta tesi estudia i desenvolupa eines quantitatives per ajudar als planificadors en els processos de la planificació de l'aprovisionament, producció i distribució. Des d'aquesta perspectiva, es proposen models realistes i mètodes eficients per donar suport a la presa de decisions a les empreses industrials, principalment a les petites i mitjanes empreses (PIMES). Les aportacions d'aquesta tesi suposen un avenç científic basat en una exhaustiva revisió bibliogràfica sobre la planificació de l'aprovisionament, la producció i la distribució que ajuda a comprendre els principals models i algorismes utilitzats per resoldre aquests plans, i posa de relleu les tendències i les futures direccions de recerca. També proporciona un marc holístic per caracteritzar els models i algorismes centrant-se en la planificació de la producció, la programació i la seqüenciació. Aquesta tesi també proposa una eina de suport a la decisió per seleccionar un algorisme o mètode de solució per resoldre problemes concrets de la planificació de l'aprovisionament, producció i distribució en funció de la seua complexitat, cosa que permet als planificadors no duplicar esforços de modelització o programació de tècniques de solució. Finalment, es desenvolupen nous models matemàtics i enfocaments de solució d'última generació, com ara els algoritmes matheurístics, que combinen la programació matemàtica i les tècniques metaheurístiques. Els nous models i algoritmes comprenen millores en termes de rendiment computacional, i inclouen característiques realistes dels problemes del món real a què s'enfronten les empreses de fabricació. Els models matemàtics han estat validats amb un cas d'una important empresa del sector de l'automoció a Espanya, cosa que ha permés avaluar la rellevància pràctica d'aquests nous models utilitzant instàncies grans, similars a les existents a l'empresa objecte d'estudi. A més, els algorismes matheurístics han estat provats utilitzant eines lliures i de codi obert. Això també contribueix a la pràctica de la investigació operativa, i proporciona una visió de com desplegar aquests mètodes de solució i el temps de càlcul i rendiment de la bretxa que es pot obtindre mitjançant l'ús de programari lliure o de codi obert.[EN] Optimisation in manufacturing companies is especially important, due to the large investments they make, as sometimes these investments do not obtain the expected return because the profit margins of products are very tight. Therefore, companies seek to maximise the use of productive and financial resources by minimising lost time and, at the same time, improving process flows while meeting market needs. The planning process is a critical activity for companies. This task involves great challenges due to market changes, alterations in production processes within the company and in the supply chain, and changes in legislation, among others. Planning of replenishment, production and distribution plays a critical role in the performance of manufacturing companies because ineffective planning of suppliers, production processes and distribution systems contributes to higher product costs, longer lead times and less profits. Effective planning is a complex process that encompasses a wide range of activities to ensure that equipment, materials and human resources are available in the right time and the right place. Motivated by the complexity of planning in manufacturing companies, this thesis studies and develops quantitative tools to help planners in the replenishment, production and delivery planning processes. From this perspective, realistic models and efficient methods are proposed to support decision making in industrial companies, mainly in small- and medium-sized enterprises (SMEs). The contributions of this thesis represent a scientific breakthrough based on a comprehensive literature review about replenishment, production and distribution planning that helps to understand the main models and algorithms used to solve these plans, and highlights trends and future research directions. It also provides a holistic framework to characterise models and algorithms by focusing on production planning, scheduling and sequencing. This thesis also proposes a decision support tool for selecting an algorithm or solution method to solve concrete replenishment, production and distribution planning problems according to their complexity, which allows planners to not duplicate efforts modelling or programming solution techniques. Finally, new state-of-the-art mathematical models and solution approaches are developed, such as matheuristic algorithms, which combine mathematical programming and metaheuristic techniques. The new models and algorithms comprise improvements in computational performance terms, and include realistic features of real-world problems faced by manufacturing companies. The mathematical models have been validated with a case of an important company in the automotive sector in Spain, which allowed to evaluate the practical relevance of these novel models using large instances, similarly to those existing in the company under study. In addition, the matheuristic algorithms have been tested using free and open-source tools. This also helps to contribute to the practice of operations research, and provides insight into how to deploy these solution methods and the computational time and gap performance that can be obtained by using free or open-source software.This work would not have been possible without the following funding sources: Conselleria de Educación, Investigación, Cultura y Deporte, Generalitat Valenciana for hiring predoctoral research staff with Grant (ACIF/2018/170) and the European Social Fund with the Grant Operational Programme of FSE 2014-2020. Conselleria de Educación, Investigación, Cultura y Deporte, Generalitat Valenciana for predoctoral contract students to stay in research centers outside the research centers outside the Valencian Community (BEFPI/2021/040) and the European Social Fund.Guzmán Ortiz, BE. (2022). Models and Algorithms for the Optimisation of Replenishment, Production and Distribution Plans in Industrial Enterprises [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/187461Compendi