An Integration of Rank Order Centroid, Modified Analytical Hierarchy Process and 0-1 Integer Programming in Solving A Facility Location Problem

Hadhramout province is the major producer of dates in The Republic of Yemen. Despite producing substantial quantity and quality of dates, the business losses are still high. The situation worsens with the widespread of the black market activities. Recently, the Yemeni government has issued an agreement stating the importance of building a date palm packaging factory as a resolution to the problems. Hence, this study aims to identify the best location for a date palm packaging factory among the seven districts which produce most of the date palm supplies in Hadhramout. The selection was based on eleven criteria identified by several representatives from the farmers and the local councils. These criteria were market growth, proximity to the markets, proximity to the raw materials, labor, labor climate, suppliers, community, transportation cost, environmental factors, production cost, and factory set up cost. The level of importance and the respective weight of each criterion were calculated using two different approaches, namely, Analytic Hierarchy Process (AHP) and Rank Order Centroid (ROC). In applying AHP, a slight modification was made in the pairwise comparison exercises that eliminated the inconsistency problem faced by the standard AHP pairwise comparison procedure. Likewise, in applying ROC, a normalization technique was proposed to tackle the problem of assigning weights to criteria having the same priority level, which was neither clarified nor available in the standard ROC. Both proposed techniques revealed that suppliers were the most important criterion, while community was regarded to be the least important criterion in deciding the final location for the date palm factory. Combining the criteria weights together with several hard and soft constraints that were required to be satisfied by the location, the final location was determined using three different mathematical models, namely, the ROC combined with 0-1 integer programming model, the AHP combined with 0-1 integer programming model, and the mean of ROC and AHP combined with 0-1 integer programming model. The three models produced the same result; Doean was the best location. The result of this study, if implemented, would hopefully help the Yemeni government in their effort to improve the production as well as the management of the date palm tree in Hadhramout

A survey of AI in operations management from 2005 to 2009

Purpose: the use of AI for operations management, with its ability to evolve solutions, handle uncertainty and perform optimisation continues to be a major field of research. The growing body of publications over the last two decades means that it can be difficult to keep track of what has been done previously, what has worked, and what really needs to be addressed. Hence this paper presents a survey of the use of AI in operations management aimed at presenting the key research themes, trends and directions of research. Design/methodology/approach: the paper builds upon our previous survey of this field which was carried out for the ten-year period 1995-2004. Like the previous survey, it uses Elsevier’s Science Direct database as a source. The framework and methodology adopted for the survey is kept as similar as possible to enable continuity and comparison of trends. Thus, the application categories adopted are: design; scheduling; process planning and control; and quality, maintenance and fault diagnosis. Research on utilising neural networks, case-based reasoning (CBR), fuzzy logic (FL), knowledge-Based systems (KBS), data mining, and hybrid AI in the four application areas are identified. Findings: the survey categorises over 1,400 papers, identifying the uses of AI in the four categories of operations management and concludes with an analysis of the trends, gaps and directions for future research. The findings include: the trends for design and scheduling show a dramatic increase in the use of genetic algorithms since 2003 that reflect recognition of their success in these areas; there is a significant decline in research on use of KBS, reflecting their transition into practice; there is an increasing trend in the use of FL in quality, maintenance and fault diagnosis; and there are surprising gaps in the use of CBR and hybrid methods in operations management that offer opportunities for future research. Design/methodology/approach: the paper builds upon our previous survey of this field which was carried out for the 10 year period 1995 to 2004 (Kobbacy et al. 2007). Like the previous survey, it uses the Elsevier’s ScienceDirect database as a source. The framework and methodology adopted for the survey is kept as similar as possible to enable continuity and comparison of trends. Thus the application categories adopted are: (a) design, (b) scheduling, (c) process planning and control and (d) quality, maintenance and fault diagnosis. Research on utilising neural networks, case based reasoning, fuzzy logic, knowledge based systems, data mining, and hybrid AI in the four application areas are identified. Findings: The survey categorises over 1400 papers, identifying the uses of AI in the four categories of operations management and concludes with an analysis of the trends, gaps and directions for future research. The findings include: (a) The trends for Design and Scheduling show a dramatic increase in the use of GAs since 2003-04 that reflect recognition of their success in these areas, (b) A significant decline in research on use of KBS, reflecting their transition into practice, (c) an increasing trend in the use of fuzzy logic in Quality, Maintenance and Fault Diagnosis, (d) surprising gaps in the use of CBR and hybrid methods in operations management that offer opportunities for future research. Originality/value: This is the largest and most comprehensive study to classify research on the use of AI in operations management to date. The survey and trends identified provide a useful reference point and directions for future research

Multicriterion genetic optimization for due date assigned distribution network problems

This paper focuses on the demand due date factor in multiechelon distribution network problems and its impact on the production scheduling in manufacturing plants. A reliable demand due date is critical in winning of customer orders. However, this may usually require high collaboration among entities in the network. Mismatching of one single schedule may seriously influence the reliability. In this connection, holistically optimizing the schedule of each entity among the network is essential. In addition, on time delivery may induce high operating cost. A trade-off between earliness, on time, and tardiness should also be considered. Hence, a multicriterion genetic optimization methodology is developed to holistically optimize them. It determines the optimized schedule to collaborate each entity to fulfill the demands. For enabling multicriterion decision-making, the proposed algorithm combines analytic hierarchy process with genetic algorithms (GAs). The problem is divided into two parts - (i) demand allocation and transportation problem, and (ii) production scheduling problem. The optimization approach is applied to iteratively optimize part (i), and then part (ii). Three experiments have been carried out, and the computation results show that the effect of due date is critical, and the ability of the proposed algorithms in taking trade-off between earliness and tardiness. © 2004 Elsevier B.V. All rights reserved.link_to_subscribed_fulltex

Mehrziel-Optimierung in Multi-Projekt-Liefernetzwerken unter Material-, Kapital- und Betriebsmittel-Restriktionen

Durch den Einsatz von neuen Logistikkonzepten werden in modernen Liefernetzwerken Zwischenbestände immer weiter reduziert und somit auch das gebundene Kapital innerhalb des Unternehmens. Gleichzeitig werden die Netzwerke aber fragiler, da der ursprünglichen Planung die Flexibilität zur Anpassung an unvorhergesehene Störungen fehlt. In einer solchen Umgebung werden durch multiple parallele Projekte regelmäßig wiederkehrende Kundenbestellungen in Form von Kits und Komplettlieferungen platziert, welche eine gemeinsame Lieferung aller Auftragspositionen erfordern. Dadurch haben schon geringe Störungen große Auswirkungen auf die gesamte Auftragsliefertreue, da sich die Auslieferung verzögert, bis die letzte Position vollständig ist. Um die Liefertreue - und somit auch die Kundenzufriedenheit - zu verbessern, müssen Störeinflüsse im Liefernetzwerk in der Planung entsprechend berücksichtigt werden. Dazu ist im Rahmen der Dissertation ein Framework entwickelt worden, das auf dem Konzept des hybriden prädiktiv-reaktiven Rescheduling aufsetzt. Das dafür entworfene proaktive Verfahren maximiert die Liefertreue-Werte je Projekt langfristig und ausgleichend unter Berücksichtigung einer Kapitalbindungsobergrenze. Durch eine simulationsbasierte Optimierung werden die erwarteten Liefertreuewerte je Auftrag mittels simultaner Planung von dynamischen Sicherheitsbeständen und Sicherheitszeiten über alle Stufen im Liefernetzwerk maximiert. Anschließend erfolgt die Auswahl der zu realisierenden Lösung automatisiert anhand der in der Vergangenheit erreichten Liefertreuewerte und der taktischen Zielvorgaben oder bei Bedarf manuell über ein speziell angepasstes Auswahlinterface. Ergänzend werden reaktive Maßnahmen aufgezeigt, die bei Eintritt einer Störung die Auswirkungen derselben minimieren.The application of new lean logistic concepts leads to an ongoing reduction of intermediate stock, having a positive influence on the working capital of a company. But these changes also create more fragile supply chains, as there is no flexibility left to react to unexpected disturbances and delays. Within such a lean supply chain, multiple parallel long-term projects with several orders are serviced. Each order has the logistic constraint of a complete delivery of several items at once. Combined with the introduced fragility, even small unforeseen disturbances in the production and procurement process lead to a major decrease in delivery performance, as the delivery can only be initiated upon the availability of the last part. To improve the delivery performance and therewith customer satisfaction, unexpected disturbances need to be considered already during planning. A framework based on the hybrid predictive-reactive rescheduling concept was designed to solve this problem. The proactive component maximizes the delivery performance based on a long-term project view. Past performance results are used to achieve a fair balancing of the use of available resources, which are limited by an upper bound regarding the fixed capital. Using simulation-based optimization, the expected delivery performance values of all individual orders are maximized by applying simultaneously planned dynamic safety stocks and safety times across multiple stages of the supply chain. Subsequently a modified goal programming automatically selects the favorable solution according to past values and tactical targets. Alternatively a specifically adapted visual selection interface supports a manual selection and analysis. The reactive component provides possible actions to further reduce the impact of an already occurred disturbance.Tag der Verteidigung: 08.04.2015Paderborn, Univ., Diss., 201

Métodos para la comparación de alternativas mediante un Sistema de Ayuda a la Decisión SAD y “Soft Computing"

[SPA] El proceso de resolución de problemas que supone la acción de proyectar está dividido en dos partes esenciales: El problema creativo que plantea la necesidad de buscar soluciones y el problema de evaluación y toma de decisión que plantea la necesidad de escoger de entre todas las soluciones generadas, la óptima o la que mejor satisfaga los objetivos. En muchas situaciones, los seres humanos han de tomar decisiones. Las personas que tienen que asumir la responsabilidad de tomar decisiones difíciles cuyas consecuencias influirán en el proyecto o en la organización a la que pertenecen o dirigen, están sometidas a tensiones profesionales y emocionales. Estas decisiones difíciles se caracterizan por observar intereses contrapuestos, tener elementos de incertidumbre, envolver distintas personas en la decisión o bien poseer elementos difícilmente valorables. Desde que en 1965 Lofti Zadeh introdujera el concepto de lo “fuzzy” permitiendo la pertenencia de un elemento a un conjunto de forma gradual, y no de manera absoluta como establece la teoría conjuntista clásica, es decir, admitiendo pertenencias valoradas en el intervalo [0,1] en lugar de en el conjunto . Las aplicaciones y desarrollos basados en este sencillo concepto han evolucionado de tal modo que, hoy en día, es prácticamente imposible calcular el volumen de negocio que generan en todo el mundo. En este contexto, el objetivo general de la presente investigación es ahondar en el estudio de la evaluación de alternativas en el ámbito de la “Soft Computing” y dado que los métodos clásicos resultan ineficientes para problemas de decisión complejos, sobre todo para aquellos casos en los que nos encontremos con criterios de los que solo disponemos de información cualitativa. En este trabajo se presenta un sistema hibrido que recoge las fortalezas de cada una de las métodos clásicos utilizados. Con este propósito se pretende aportar una herramienta de ámbito general mediante un sistema de ayuda a la decisión (SAD) para la evaluación de alternativas de manera que ayude a modelizar distintos tipos de problemas, como podrían ser la evaluación de alternativas en la selección de personal, en la selección de proyectos, etc. Y en particular como ejemplo de aplicación de la investigación aportada se presenta el desarrollo de un SAD para el modelado del problema del ranking de universidades tomando el ámbito de la Ingeniería Industrial.[ENG] The process of solving problems that making a project supposes is divided into two essential parts: the creative problem which poses the need to find solutions, and the problem of evaluation and decision making which implies the need to choose from all the solutions generated, the optimum option, or that which best satisfies the objectives. In many situations, human beings must make decisions. Those people who must accept the responsibility of taking difficult decisions with consequences that will influence the project or the organization they belong to or manage, are subjected to professional and emotional stresses. These difficult decisions are characterised by observing opposing interests having elements of uncertainty, involving different people in the decision or possessing elements which are difficult to value. Since 1965 when Lofti Zadeh introduced the “fuzzy” concept which permitted an element to belong to a set in a gradual way, and not in an absolute way as classical set theory established, that is to say, admitting belonging valued in the interval [0,1] instead of in the set , the applications and developments based on this simple concept have evolved to such an extent that nowadays, it is practically impossible to calculate the volume of business it generates throughout the world. In this context, the general objective of the present investigation is to go deeper into the study of the evaluation of alternatives in the field of “Soft Computing”, given that the classical methods are inefficient for complex decision problems, above all for those cases in which we find ourselves with criteria about which we only have qualitative information. In this work a hybrid system is presented which gathers together the strengths of each of the classical methods used. With this purpose the intention is to provide a general tool by means of a decision support system (DSS) for the evaluation of alternatives in such a way that it helps to modelize different types of problems, such as the evaluation of alternatives in the selection of personnel, in the selection of projects, etc. In particular, as an example of the application of the investigation carried out, the development of a DSS is presented for the modelling of the problem of ranking universities, using the field of Industrial Engineering.Universidad Politécnica de CartagenaPrograma de doctorado en Tecnologías Industriale

Propuesta de Marco y Metodología para el Modelado del Proceso de Planificación Colaborativa en Redes de Suministro/Distribución basado en Programación Matemática. Aplicación a Empresas del Sector de Pavimientos y Revestimientos Cerámicos

En la actualidad, cada vez más son necesarias Herramientas de ayuda a la Toma de Decisiones para la Planificación de Operaciones Colaborativa en contextos de Cadenas de Suministro, o más ampliamente, lo que se denomina Redes de Suministro/Distribución (RdS/D). Entre dichas Herramientas son de especial relevancia las de optimización, y entre estas últimas, aquellas basadas en Modelos de Programación Matemática. Una extensa revisión de la literatura depara que dichos Modelos se han utilizado mayoritariamente considerando una Toma de Decisiones centralizada de la RdS/D. Sin embargo, la realidad muestra como las diferentes ¿Entidades¿ que forman parte de la RdS/D, no siempre comparten los mismos objetivos y en muchas ocasiones, son reáceas a compartir cierto tipo de información. Por esa razón, la situación más común es la toma de Decisiones descentralizada, en la que diferentes ¿Entidades¿ deben coordinarse para obtener un buen rendimiento individual y de la RdS/D en su conjunto. Por otra parte, los Modelos que sí se han aplicado al caso descentralizado han simplificado enormemente la realidad, sin considerar RdS/D con el suficiente grado de complejidad (productos, recursos¿) u omitiendo algunos aspectos importantes del propio proceso de Planificación Colaborativa, y particularmente la aplicación simultánea de aspectos ligados a la integración espacial (entre diferentes ¿decisores¿ perteneciente a un mismo Nivel Decisional) o la integración vertical (entre diferentes Niveles Decisionales). Además, en muchas de las ocasiones dichos Modelos no son fácilmente extrapolables a otras situaciones y se obvia la manera en que se han elaborado. Por todo ello, la presente Tesis propone un Marco, y posteriormente una Metodología basada en el mismo, que indique de forma estructurada, en primer lugar, los pasos para el Modelado del proceso de Planificación de Operaciones (Colaborativo) en contextos de RdS/D, y en segundo lugar, para el Modelado Analítico (basado en Programación Matemática) del mismo y su posterior Resolución/Evaluación. Más concretamente, el Marco propuesto integra cuatro visiones diferentes de modelado, como son las visiones Física, Organizacional, Decisional e Informacional y sus inter-relaciones, lo cual favorece la construcción de modelos integrados (unión de varias visiones) del proceso de Planificación Colaborativa. Si bien el Modelado de Procesos atiende fundamentalmente a la Visión Funcional, en este caso, por el tipo específico de Proceso que se desea modelar, ligado a la Toma de Decisiones, se utilizará la Visión Decisional como la visión base para modelar el Proceso, estando la Visión Funcional embebida en esta última. La inclusión del resto de Visiones es importante puesto que en la Toma de Decisiones en contextos de Planificación se actúa sobre unos Recursos/Ítems (Visión Física) y según una determinada Organización, en la que las diferentes ¿entidades¿ estarán más o menos integradas (Visión Organizacional). Por otra parte la propia actividad de la RdS/D generará y necesitará cierta Información (Visión Informacional), necesaria para tomar decisiones. Además dicho Marco contempla todo tipo de escenarios decisionales en los que se puede enmarcarse el Proceso de Planificación Colaborativa en una RdS/D, desde los más Centralizados a aquellos que tienen lugar en Entornos Distribuidos/Descentralizados, para lo cual se identifican diferentes Centros de Decisión, tanto en el Nivel Decisional Táctico como en el Operativo, considerando al mismo tiempo tanto su Integración Temporal como su Integración Espacial. Una vez aplicada la primera parte de la Metodología se obtendrá (nivel Macro) un Modelo integrado del Proceso, en el que se conocerá, entre otros aspectos, de qué Actividades Decisionales consta el Proceso, cuál es su orden de ejecución y qué tipo de Información ¿por interdependencias¿ es intercambiada entre las mismas. El modelo del Proceso anterior y todos los aspectos/conceptos analíticos descritos también en el Marco, serán especialmente relevantes para que en una segunda parte de la Metodología (nivel micro) se detalle como realizar el Modelado analítico del Proceso y cómo proceder a su Resolución/Evaluación integrada. Para el Modelado analítico se supondrá que cada uno de los Centros de Decisión (asociados a las Actividades Decisionales del Proceso), tomará las decisiones de planificación táctica/operativa en base a Modelos basados en Programación Matemática (Programación Lineal Entera Mixta). Además se particularizará para escenarios doblemente jerárquicos (desde el punto de vista Temporal y Espacial), de un ciclo Instrucción-Reacción y en contextos organizacionales (de ¿búsqueda de un objetivo conjunto¿) en los que puede existir cualquier ¿status de información¿ (asimetría), pero en la que ésta nunca se podrá utilizar con fines oportunistas. En cuanto a la resolución/evaluación, se irán ejecutando los diferentes Modelos teniendo en cuenta la secuencia e información ¿por interdependencias¿ (propia de escenarios colaborativos) definidas anteriormente en el Modelado del Proceso. Una vez ejecutados todos, se describe cómo evaluar cuantitativamente el ¿desempeño¿ conjunto de la RdS/D (o grado de Planificación Colaborativa actual) a partir de la definición de tres parámetros, denominados ¿Criterio Total¿, ¿Tiempo de Resolución Total¿ y ¿Consistencia Total¿. Además, la propia metodología facilita y guía en la ¿simulación¿ de diferentes escenarios de Planificación Colaborativa (TO-BE) de manera que puedan conocerse ¿a priori¿ los beneficios/costes que ello supone. El análisis de dichos escenarios podrá afectar indistintamente (con mayor o menor profundidad) a cualquiera de las Visiones Física, Organizacional o Decisional, y por ende a la Informacional. Por último, dicha Metodología, aunque aplicable/extrapolable a cualquier Sector Industrial, se ha implementado en una RdS/D concreta perteneciente al Sector de Pavimentos y Revestimientos Cerámicos. En primer lugar a través del Modelado de su Proceso de Planificación Colaborativa y la identificación de las diferentes Actividades Decisionales (Centros de Decisión) que lo conforman, así como su orden de ejecución e información compartida entre las mismas. En segundo lugar a través del Modelado basado en Programación Matemática de cada uno de los anteriores Centros de Decisión, en la que cabe resaltar, también como aportación, la complejidad de los diferente Modelos, interrelacionados entre sí, y que incluyen todas las características intrínsecas a la Planificación táctico/operativa en dicho Sector. En tercer y último lugar a través de la resolución integrada de los anteriores Modelos, lo que ha permitido evaluar cuantitativamente, a través de los parámetros antes mencionados, el grado de Planificación colaborativa actual (AS-IS) de dicha RdS/D.Pérez Perales, D. (2013). Propuesta de Marco y Metodología para el Modelado del Proceso de Planificación Colaborativa en Redes de Suministro/Distribución basado en Programación Matemática. Aplicación a Empresas del Sector de Pavimientos y Revestimientos Cerámicos [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/32665TESI