A matheuristic approach combining genetic algorithm and mixed integer linear programming model for production and distribution planning in the supply chain

[EN] A number of research studies has addressed supply chain planning from various perspectives (strategical, tactical, operational) and demonstrated the advantages of integrating both production and distribution planning (PDP). The globalisation of supply chains and the fourth industrial revolution (Industry 4.0) mean that companies must be more agile and resilient to adapt to volatile demand, and to improve their relation with customers and suppliers. Hence the growing interest in coordinating production-distribution processes in supply chains. To deal with the new market¿s requirements and to adapt business processes to industry¿s regulations and changing conditions, more efforts should be made towards new methods that optimise PDP processes. This paper proposes a matheuristic approach for solving the PDP problem. Given the complexity of this problem, combining a genetic algorithm and a mixed integer linear programming model is proposed. The matheuristic algorithm was tested using the Coin-OR Branch & Cut open-source solver. The computational outcomes revealed that the presented matheuristic algorithm may be used to solve real sized problems.This work was supported by the Conselleria de Educación, Investigación, Cultura y Deporte - Generalitat Valenciana for hiring predoctoral research staff with Grant (ACIF/2018/170) and European Social Fund with Grant Operational Program of FSE 2014-2020, the Valencian Community. The research leading to these results received funding from the European Union H2020 Programme with grant agreement No. 958205 "Industrial Data Services for Quality Control in Smart Manufacturing" (i4Q) and the Regional Department of Innovation, Universities, Science and Digital Society of the Generalitat Valenciana entitled "Industrial Production and Logistics Optimization in Industry 4.0" (i4OPT) (Ref. PROMETEO/ 2021/065)Guzmán-Ortiz, BE.; Poler, R.; Andres, B. (2023). A matheuristic approach combining genetic algorithm and mixed integer linear programming model for production and distribution planning in the supply chain. Advances in Production Engineering & Management. 18(1):19-31. https://doi.org/10.14743/apem2023.1.454193118

Proposta de Framework para o Planejamento Integrado da Cadeia de Suprimentos na Indústria 4.0

TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Engenharia de ProduçãoA ideia de empresar atuando separadamente tem evoluído para uma visão mais ampla e holística, onde empresas trabalham em conjunto para obter competitividade no mercado. O planejamento integrado da cadeia de suprimentos tem o potencial de retornar ótimos globais e consequentemente gerar vantagens competitivas em relação a empresas que planejam duas operações considerando cada etapa da cadeia separadamente. Além disso, as tecnologias e conceitos da indústria 4.0 podem tornar esses modelos de planejamento mais reais e palpáveis. Este trabalho apresenta uma revisão sistemática de literatura para identificar o foco das pesquisas que envolvem o planejamento integrado de cadeias de suprimentos, quais são os métodos propostos para abordar problemas tão complexos, como os autores estão lidando com as incertezas dos sistemas reais e como os conceitos da indústria 4.0 tem impactado essas pesquisas. Em seguida, um framework de um sistema híbrido de otimização e simulação para o planejamento integrado de cadeias de suprimentos é proposto baseando-se no que foi observado nos artigos analisados na revisão de literatura. O framework proposto tem por objetivo tornar o planejamento de cadeias de suprimentos mais eficientes e flexíveis obtendo responsividade à eventos dinâmicos e imprevistos

Aproximación al desarrollo de un sistema de selección de proveedores de empresas manufactureras

El trabajo de grado se enfoca en desarrollar un sistema de decisión que facilite la selección de nuevos proveedores, soportado en la literatura, el cual tiene en cuenta las generalidades y necesidades del sector manufacturero. El trabajo desarrolla un marco conceptual que identifica los criterios generales y particulares de esta industria utilizando la técnica MCDM.This proposal focuses in developing a decision system that facilitates the selection of new suppliers, supported in the literature, which takes into account the generalities and particularities of the industrial caracterization. The work will develop a conceptual frame work that identifies the general and particular criteria by type of industry and will suggest the MCDM technique to be used.Magíster en Ingeniería IndustrialMaestrí

Identification and search for suitable Open Innovation partners

The main goal of this thesis is to find innovation-partner search approaches. The found approaches will be assessed regarding their suitability in Open Innovation, and then adapted to their implementation into SOI. This will respond to the demands from industry for a methodical support in finding partners for OI. The main questions stated for this research are: How can a firm identify suitable partners for OI collaboration within all SH/people and firms involved in the innovation process? Are there specific approaches for specific type of partner? What are the requirements for an “OI-partner search approach”? How can search approaches be looked for in a methodical system? How can these approaches be assessed regarding OI in order to classify them? How can these OI partner-search approaches be implemented by firms

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