Optimal Solutions of Multiproduct Batch Chemical Process Using Multiobjective Genetic Algorithm with Expert Decision System

Optimal design problem are widely known by their multiple performance measures that are often competing with each other. In this paper, an optimal multiproduct batch chemical plant design is presented. The design is firstly formulated as a multiobjective optimization problem, to be solved using the well suited non dominating sorting genetic algorithm (NSGA-II). The NSGA-II have capability to achieve fine tuning of variables in determining a set of non dominating solutions distributed along the Pareto front in a single run of the algorithm. The NSGA-II ability to identify a set of optimal solutions provides the decision-maker DM with a complete picture of the optimal solution space to gain better and appropriate choices. Then an outranking with PROMETHEE II helps the decision-maker to finalize the selection of a best compromise. The effectiveness of NSGA-II method with multiojective optimization problem is illustrated through two carefully referenced examples

Scheduling Multiproduct Chemical Batch Processes using Matrix Representation

Batch process plants are usually designed for the production of specialty and fine chemicals such as paint, food and pharmaceutical to meet specific product requirements as set by current market demand. Batch process plants can be operated as single product in which only one product is produced and multiple products which allow production of more than one product using same batch facility. The economics of the batch process heavily depends on efficient scheduling of the different tasks involved in manufacturing the range of products. The main objective of scheduling is generally to minimize completion time known as the makespan of the batch process. Product sequencing, which is used to set order of products to be produced, has a direct impact on the makespan particularly in the multiple products case. Another effect on makespan is observed for different transfer policies used to transfer the product intermediates between process stages. The generally adopted intermediate transfer policies are (i) zero wait (ZW), (ii) no intermediate storage (NIS), (iii) unlimited intermediate storage (UIS) and (iv) finite intermediate storage (FIS). In the past, the determination of makespan for each transfer policy has been done using a number of mathematical and heuristics approaches. Although these approaches are very efficient and are currently being applied in many chemical process industries but most of them end up with the solution in terms of complex mathematical models that usually lack user interactions for having insights of the scheduling procedure. This motivated the current work to develop relatively simple and interactive alternate approaches to determine makespan. The proposed approach uses matrix to represent the batch process recipe. The matrix is then solved to determine the makespan of a selected production sequence. Rearrangement of the matrix rows according to the varied production sequences possible for the specified batch process recipes enables the makespan to be determined for each sequence. Designer is then provided with the production sequence options with its corresponding makespan from which a selection could be made according to the process requirements

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

Integrated batch process development based on mixed-logic dynamic optimization

Specialty chemicals industry relies on batch manufacturing, since it requires the frequent adaptation of production systems to market fluctuations. To be first in the market, batch industry requires decision-support systems for the rapid development and implementation of chemical processes. Moreover, the processes should be competitive to ensure their long-term viability. General-purpose and flexible plants and the consideration of physicochemical insights to define an efficient operation are also cornerstones for the success of specialty chemical industries. Precisely, this thesis tackles the systematic development of batch processes that are efficient, economically competitive, and environmentally friendly, to assist their agile introduction into production systems in grassroots and retrofit scenarios. Synthesis of conceptual processing schemes and plant allocation subproblems are solved simultaneously, taking into account the plant design. With this purpose, an optimization-based approach is proposed, where all structural alternatives are represented in a State-Equipment Network (SEN) superstructure, following formulated into a Mixed-Logic Dynamic Optimization (MLDO) problem which is later solved to minimize an objective function. Essentially, the strength of the proposed methodology lies in the modeling strategy which combines the different kinds of decisions of the integrated problem in a unique optimization model. Accordingly, it considers: (i) synthesis and allocation alternatives combination, (ii) dynamic process performance models and dynamic control variable profiles, (iii) discrete events associated to transitions of batch phases and operations, (iv) quantitative and qualitative information, (v) material transference synchronization to ensure batch integrity between unit procedures, and (vi) batch and semicontinuous processing elements. Different strategies can be used to solve the resulting MLDO problem. A deterministic direct-simultaneous approach is first proposed. The mixed-logic problem is reformulated into a mixed-integer one, which is fully-discretized to provide a Mixed-Integer Non-Linear Programming (MINLP) that is optimized using conventional solvers. Then, a Differential Genetic Algorithm (DGA) and a hybrid approach are presented. The purpose of these evolutionary strategies is to pose solution alternatives that keep solution goodness while seek for the improvement of computational efficiency to handle industrial-size problems. The optimization-based approach is applied in retrofit scenarios to solve the simultaneous process synthesis and plant allocation, taking into account the physical restrictions of existing plant elements. The production of specialty chemicals based on a competitive reactions system in an existing reactor network is first defined through process development and improvement according to different economic scenarios, decision criteria, and plant modifications. Additionally, a photo-Fenton process is optimized to eliminate an emergent wastewater pollutant in a given pilot plant, pursuing the minimization of processing time and cost. Batch process development in grassroots scenarios is also proven to be a problem of utmost importance to deal with uncertainty in future markets. Seeking for plant flexibility in several demand scenarios, the expected profit is maximized through a two-stage stochastic formulation that includes simultaneous plant design, process synthesis, and plant allocation decisions. A heuristic solution algorithm is used to handle the problem complexity. A grassroots plant design is defined to implement the previous competitive reaction system, where decisions like the feed-forward trajectories or operating modes allow the adaptation of master recipes to different demands. Finally, an acrylic fiber production example is presented to illustrate process development decisions like the selection of tasks, technological alternatives, chemicals, and solvent reuse.La indústria de productes químics especials es basa en la fabricació discontinua, ja que permet adaptar de forma freqüent els sistemes de producció en funció de les fluctuacions de mercat. Per ser líder al sector, són necessàries eines de suport a la decisió que ajudin a l’àgil desenvolupament i implementació de nous processos. A més, aquests han de ser competitius per garantir la seva viabilitat a llarg termini. Altres peces clau per una operació eficient són l’ús de plantes flexibles així com l’estudi dels fenòmens fisicoquímics. Aquesta tesis aborda justament el desenvolupament sistemàtic de processos químics discontinus que siguin eficients, econòmicament competitius i ecològics, per contribuir a la seva ràpida introducció en els sistemes de producció, tant en escenaris de plantes existents com des de les bases. En concret, es planteja la resolució simultània de la síntesi conceptual d’esquemes de procés i l’assignació d’equips, tenint en compte el disseny de la planta. Amb aquest objectiu, es proposa una metodologia de solució basada en optimització, on les alternatives estructurals es representen en una Xarxa d’Estats i Equips (SEN per les sigles en anglès) que es formula mitjançant un problema d’Optimització Dinàmica Mixta-Lògica (MLDO per les sigles en anglès) que es resol minimitzant una funció objectiu. La solidesa de la metodologia proposada rau en la estratègia de modelat del problema MLDO, que integra els diferents tipus de decisions en un sol model d’optimització. En concret, es consideren: (i) la combinació d’alternatives de síntesi i assignació d’equips, (ii) models de procés i trajectòries de control dinàmics, (iii) esdeveniments discrets associats al canvi de fase i operació, (iv) informació quantitativa i qualitativa, (v) sincronització de transferències de material en tasques consecutives, i (vi) elements de processat discontinus i semi-continus. Existeixen diverses estratègies per resoldre el problema MLDO resultant. En aquesta tesi es proposa en primer lloc un mètode determinístic directe-simultani, on el model mixt-lògic es transforma en un mixt-enter. Aquest es discretitza al seu torn de forma completa per obtenir un problema de Programació No-Lineal Mixta-Entera (MINLP per les sigles en anglès) el qual es pot resoldre utilitzant algoritmes d’optimització convencionals. A més, es presenten un Algoritme Genètic Diferencial (DGA per les sigles en anglès) i un mètode híbrid. Totes dues estratègies esdevenen alternatives de cerca amb l’objectiu de mantenir la bondat de la solució i millorar l’eficàcia de computació per tractar problemes de dimensió industrial. La metodologia de solució proposada s’aplica al desenvolupament de processos discontinus en escenaris de plantes existents, tenint en compte les restriccions físiques dels equips. Un primer exemple aborda la manufactura de productes químics basada en un sistema de reaccions competitives. Concretament, es desenvolupa i millora el procés de producció implementat en una xarxa de reactors considerant diferents escenaris econòmics, criteris de decisió, i modificacions de planta. En un segon exemple, s’optimitza el procés foto-Fenton per ser executat en una planta pilot per eliminar contaminants emergents. Buscant integrar el desenvolupament de procés i el disseny de plantes flexibles en escenaris de base, es presenta una formulació estocàstica en dues etapes per a optimitzar el benefici esperat d’acord a diversos escenaris de demanda. Per gestionar la complexitat d’aquest problema es proposa la utilització d’una heurística. Com a exemple, es planteja el disseny d’una planta de base on implementar l’anterior sistema de reaccions competitives. Decisions com les trajectòries dinàmiques de control o la configuració d’equips permeten adaptar la recepta màster en funció de la demanda. Un darrer exemple defineix el procés de producció de fibra acrílica, il·lustrant decisions com la selecció de tasques, tecnologia, reactius o reutilització de dissolvents.La industria productos químicos especiales se basa en la fabricación discontinua, la cual permite la adaptación frecuente de los sistemas de producción en función de las fluctuaciones de mercado. Para ser líder en el sector, son necesarias herramientas de soporte a la decisión que contribuyan al ágil desarrollo e implementación de nuevos procesos. Además, éstos deben ser competitivos para garantizar su viabilidad a largo plazo. Otras piezas clave para una operación eficiente son la utilización de plantas flexibles y el estudio de los fenómenos fisicoquímicos. Esta tesis aborda justamente el desarrollo sistemático de procesos químicos discontinuos que sean eficientes, económicamente competitivos y ecológicos, para contribuir a su rápida introducción en los sistemas de producción, ya sea en escenarios de plantas existentes o desde las bases. En particular, se plantea la resoluciónsimultánea de la síntesis conceptual de esquemas de proceso y la asignación de equipos, teniendo en cuenta además el diseño de planta.Con este fin, se propone una metodología de solución basada en optimización, donde todas las alternativas estructurales se representan en una Red de Estados y Equipos (SENpor sus siglas en inglés) que se formula mediante un problema de Optimización Dinámica Mixta-Lógica (MLDO por sus siglas en inglés) que se resuelve minimizando una función objetivo. La solidez de la metodología propuesta reside en la estrategia de modelado delproblema MLDO, que integra los diferentes tipos de decisiones en un solo modelo de optimización. En concreto, se consideran: (i) la combinación de alternativas de síntesis y asignación de equipos, (ii) modelos de proceso y trayectorias de control dinámicos, (iii)eventos discretos asociados al cambio de fase y operación, (iv) información cuantitativa y cualitativa, (v) sincronización de la transferencia de material en tareas consecutivas, y(vi) elementos de procesado discontinuos y semicontinuos.Existen diversas estrategias para resolver el problema MLDO resultante. En esta tesis se propone en primer lugar un método determinístico directo-simultáneo, donde el problema mixto-lógico se reformula en un mixto-entero. A su vez, éste se discretiza de formacompleta para obtener un problema de Programación No-Lineal Mixta-Entera (MINLP por sus siglas en inglés) el cual se puede resolver mediante algoritmos de optimización convencionales. Además, se presentan un Algoritmo Genético Diferencial (DGA por sussiglas en inglés) y un método híbrido. Ambas estrategias se plantean como alternativas de búsqueda con objeto de mantener la bondad de la solución y mejorar la eficacia de computación para tratar problemas de dimensión industrial.La metodología de solución propuesta se aplica al desarrollo de procesos discontinuos en escenarios con plantas existentes, teniendo en cuenta las restricciones físicas de los equipos. Un primer ejemplo aborda la fabricación de productos químicos basada en un sistema de reacciones competitivas. En concreto, se desarrolla y mejora el proceso de producción a implementar en una red de reactores considerando diferentes escenarios económicos, criterios de decisión, y modificaciones de planta. En un segundo ejemplo,se optimiza el proceso foto-Fenton a ser ejecutado en una planta piloto para eliminar contaminantes emergentes.Persiguiendo la integración del desarrollo de proceso con el diseño de plantas flexi-bles en escenarios base, se presenta asimismo una formulación estocástica en dos etapas para optimizar el beneficio esperado de acuerdo a varios escenarios de demanda. Paramanejar la complejidad de dicho problema se propone la utilización de una heurística.Como ejemplo, se plantea el diseño de una planta de base para implementar el anterior sistema de reacciones competitivas, donde decisiones como las trayectorias dinámicas de control o la configuración de equipos permiten adaptar la receta máster en función de lademandas. Por último, se presenta un ejemplo donde se define el proceso de producción de fibra acrílica, ilustrando decisiones como la selección de tareas, alternativas tecnológicas, reactivos químicos o la reutilización de disolventes.Postprint (published version

Planning and scheduling in pharmaceutical supply chains

Ph.DDOCTOR OF PHILOSOPH

Supply chain management for the process industry

This thesis investigates some important problems in the supply chain management (SCM) for the process industry to fill the gap in the literature work, covering production planning and scheduling, production, distribution planning under uncertainty, multiobjective supply chain optimisation and water resources management in the water supply chain planning. To solve these problems, models and solution approaches are developed using mathematical programming, especially mixed-integer linear programming (MILP), techniques. First, the medium-term planning of continuous multiproduct plants with sequence-dependent changeovers is addressed. An MILP model is developed using Travelling Salesman Problem (TSP) classic formulation. A rolling horizon approach is also proposed for large instances. Compared with several literature models, the proposed models and approaches show significant computational advantage. Then, the short-term scheduling of batch multiproduct plants is considered. TSP-based formulation is adapted to model the sequence-dependent changeovers between product groups. An edible-oil deodoriser case study is investigated. Later, the proposed TSP-based formulation is incorporated into the supply chain planning with sequence-dependent changeovers and demand elasticity of price. Model predictive control (MPC) is applied to the production, distribution and inventory planning of supply chains under demand uncertainty. A multiobjective optimisation problem for the production, distribution and capacity planning of a global supply chain of agrochemicals is also addressed, considering cost, responsiveness and customer service level as objectives simultaneously. Both ε- constraint method and lexicographic minimax method are used to find the Pareto-optimal solutions Finally, the integrated water resources management in the water supply chain management is addressed, considering desalinated water, wastewater and reclaimed water, simultaneously. The optimal production, distribution and storage systems are determined by the proposed MILP model. Real cases of two Greek islands are studied

Scheduling and control in the batch process industry using hybrid knowledge based simulation

This thesis relates to the area of short term scheduling and control in batch process plants. A batch process plant consists of individual plant items linked by a pipe network through which product is routed. The structure of the network and the valve arrangements which control the routing severely constrains the availability of plant items for configuration in routes when a plant is operating. Current approaches to short term scheduling contain simplifying assumptions which ignore these constraints and this leads to unrealistic and infeasible schedules. The work undertaken investigates the use of techniques from the areas of Artificial Intelligence (AI) and Discrete Event Simulation (DES) in order to overcome these simplifying assumptions and develop good schedules which can be implemented in a plant. The main divisions of work cover a number of areas. The development of a representation scheme for batch plant networks, and procedures for reasoning about the constraints imposed by their structure to infer the actual availability of plant items for routing purposes at any time. The development of a dynamic rule-based route configuration procedure which takes into account the constraints on plant item availability. The development of an activity scheduling framework for batch plants based on this. The development of a dynamic simulation model to take account of finite capacity constraints in a batch plant. The integration of these elements in a hybrid structure to make best use of the techniques available from the areas of AI and DES. The representation scheme and procedures developed for reasoning about the constraints in a plant network enable the simplifying assumptions of other approaches to be overcome so that the system can produce good feasible schedules. The hybrid structure is a practical one to take for implementation and enables the best use of techniques from AI and DES