General Solution for the Multistage Scheduling Problem with Time and Resource Constraints

The aim is to get the most general possible solution for the multistage scheduling problem using an innovative and modern approach. The goal is to optimize, not only the makespan, but other aspects of the schedule as the production costs. The proposed solution will take the information of the plant (machines, formula for each product, orders, etc...) and give a feasible schedule that minimizes time, cost and other aspects. Moreover, the machines will have maintenance/cleaning needs that must be respected. Orders will have a due date associated that should be fulfilled. And, the most important feature that the program must have is adaptability. It has to be able to describe and solve a large pool of different plants, all of them with its own particularities. This has to be achieved with an open source constraint satisfaction solver relying heavily on pre- and post-processing along with possible artificial intelligence techniques. The scheduling tool is developed with Python and should be integrated as a service inside an API, this will ease the integration inside the industry 4.0 platform. This way of proceeding adapts the traditional scheduling problem to the new software developing philosophy with modern architectur

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

Integrated management of chemical processes in a competitive environment

El objetivo general de esta Tesis es mejorar el proceso de la toma de decisiones en la gestión de cadenas de suministro, tomando en cuenta principalmente dos diferencias: ser competitivo considerando las decisiones propias de la cadena de suministro, y ser competitivo dentro de un entorno global. La estructura de ésta tesis se divide en 4 partes principales: La Parte I consiste en una introducción general de los temas cubiertos en esta Tesis (Capítulo 1). Una revisión de la literatura, que nos permite identificar las problemáticas asociadas al proceso de toma de decisiones (Capítulo 2). El Capítulo 3 presenta una introducción de las técnicas y métodos de optimización utilizados para resolver los problemas propuestos en esta Tesis. La Parte II se enfoca en la integración de los niveles de decisión, buscando mejorar la toma de decisiones de la propia cadena de suministro. El Capítulo 4 presenta una formulación matemática que integra las decisiones de síntesis de procesos y las decisiones operacionales. Además, este capítulo presenta un modelo integrado para la toma de decisiones operacionales incluyendo las características del control de procesos. El Capítulo 5 muestra la integración de las decisiones del nivel táctico y el operacional, dicha propuesta está basada en el conocimiento adquirido capturando la información relacionada al nivel operacional. Una vez obtenida esta información se incluye en la toma de decisiones a nivel táctico. Finalmente en el capítulo 6 se desarrolla un modelo simplificado para integrar múltiples cadenas de suministro. El modelo propuesto incluye la información detallada de las entidades presentes en una cadena de suministro (suministradores, plantas de producción, distribuidores y mercados) introduciéndola en un modelo matemático para su coordinación. La Parte III propone la integración explicita de múltiples cadenas de suministro que tienen que enfrentar numerosas situaciones propias de un mercado global. Asimismo, esta parte presenta una nueva herramienta de optimización basada en el uso integrado de métodos de programación matemática y conceptos relacionados a la Teoría de Juegos. En el Capítulo 7 analiza múltiples cadenas de suministro que cooperan o compiten por la demanda global del mercado. El Capítulo 8 incluye una comparación entre el problema resuelto en el Capítulo anterior y un modelo estocástico, los resultados obtenidos nos permiten situar el comportamiento de los competidores como fuente exógena de la incertidumbre típicamente asociada la demanda del mercado. Además, los resultados de ambos Capítulos muestran una mejora sustancial en el coste total de las cadenas de suministro asociada al hecho de cooperar para atender de forma conjunta la demanda disponible. Es por esto, que el Capítulo 9 presenta una nueva herramienta de negociación, basada en la resolución del mismo problema (Capítulo 7) bajo un análisis multiobjetivo. Finalmente, la parte IV presenta las conclusiones finales y una descripción general del trabajo futuro.This Thesis aims to enhance the decision making process in the SCM, remarking the difference between optimizing the SC to be competitive by its own, and to be competitive in a global market in cooperative and competitive environments. The structure of this work has been divided in four main parts: Part I: consists in a general introduction of the main topics covered in this manuscript (Chapter I); a review of the State of the Art that allows us to identify new open issues in the PSE (Chapter 2). Finally, Chapter 3 introduces the main optimization techniques and methods used in this contribution. Part II focuses on the integration of decision making levels in order to improve the decision making of a single SC: Chapter 4 presents a novel formulation to integrate synthesis and scheduling decision making models, additionally, this chapter also shows an integrated operational and control decision making model for distributed generations systems (EGS). Chapter 5 shows the integration of tactical and operational decision making levels. In this chapter a knowledge based approach has been developed capturing the information related to the operational decision making level. Then, this information has been included in the tactical decision making model. In Chapter 6 a simplified approach for integrated SCs is developed, the detailed information of the typical production‐distribution SC echelons has been introduced in a coordinated SC model. Part III proposes the explicit integration of several SC’s decision making in order to face several real market situations. As well, a novel formulation is developed using an MILP model and Game Theory (GT) as a decision making tool. Chapter 7 includes the tactical and operational analysis of several SC’s cooperating or competing for the global market demand. Moreover, Chapter 8 includes a comparison, based on the previous results (MILP‐GT optimization tool) and a two stage stochastic optimization model. Results from both Chapters show how cooperating for the global demand represent an improvement of the overall total cost. Consequently, Chapter 9 presents a bargaining tool obtained by the Multiobjective (MO) resolution of the model presented in Chapter 7. Finally, final conclusions and further work have been provided in Part IV.Postprint (published version

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

An Industrial Data Analysis and Supervision Framework for Predictive Manufacturing Systems

Due to the advancements in the Information and Communication Technologies field in the modern interconnected world, the manufacturing industry is becoming a more and more data rich environment, with large volumes of data being generated on a daily basis, thus presenting a new set of opportunities to be explored towards improving the efficiency and quality of production processes. This can be done through the development of the so called Predictive Manufacturing Systems. These systems aim to improve manufacturing processes through a combination of concepts such as Cyber-Physical Production Systems, Machine Learning and real-time Data Analytics in order to predict future states and events in production. This can be used in a wide array of applications, including predictive maintenance policies, improving quality control through the early detection of faults and defects or optimize energy consumption, to name a few. Therefore, the research efforts presented in this document focus on the design and development of a generic framework to guide the implementation of predictive manufacturing systems through a set of common requirements and components. This approach aims to enable manufacturers to extract, analyse, interpret and transform their data into actionable knowledge that can be leveraged into a business advantage. To this end a list of goals, functional and non-functional requirements is defined for these systems based on a thorough literature review and empirical knowledge. Subsequently the Intelligent Data Analysis and Real-Time Supervision (IDARTS) framework is proposed, along with a detailed description of each of its main components. Finally, a pilot implementation is presented for each of this components, followed by the demonstration of the proposed framework in three different scenarios including several use cases in varied real-world industrial areas. In this way the proposed work aims to provide a common foundation for the full realization of Predictive Manufacturing Systems

A Study of Time Representation in a Class of Short Term Scheduling Problems

The problem of scheduling operations has received significant attention from academia and industrial practitioners in the past few decades. A key decision in various scheduling operations problems is when to perform an operation and thus the quality of the final schedule can be seriously affected by the choice of how to model the times at which such a decision may take place. The two most commonly used approaches for modeling these times are: Discrete time approaches, which pre-specify a finite set of time points when any decision may be taken, and continuous time approaches, in which the optimization model determines, through the use of continuous decision variables, at which point in time the operation will be performed. The focus of this thesis will be to study the benefits and limitations of each of these approaches within the context of an analytical services facility. Such a facility receives a large number of samples that need to be analyzed/processed through a specific sequence of limited resources/machines before its analysis is completed. The results of these analyses form a basis for many of the decisions made in their client industries (e.g. oil and mining), which in turn indicates the economic importance of the analytical services sector. The operations of such facilities have several particular conditions that need to be modeled and a particularly important one is called multitasking. If analyzing each type of samples is regarded as a task, then the machines in such facilities have the ability to perform multiple tasks at the same time as they are able to analyze different types of samples together at the same (as long as their capacity is not overloaded). The above mentioned study will be performed through an empirical comparison of the discrete and continuous approaches that take into account all the conditions in such facilities, including multitasking. While discrete and continuous approaches have often been independently employed, few studies have considered a comparison between them [37, 28, 39]. In addition, none of these studies consider the operational conditions that are present in short-term scheduling of operations in an analytical services facility. Since the continuous time formulations in the literature are not capable of accounting for multitasking, this thesis presents a novel continuous time mixed-integer linear programming (MILP) formulation that is capable of accommodating such feature and several other operational constraints present at analytical services facilities. The performance of the presented formulation is studied in comparison with a singletasking formulation. The results show that, while the multitasking formulation is not more costly in terms of solution time, it is capable of producing significantly better solutions. Furthermore, this thesis extends the idea of flexible time discretization for discrete time formulations, previously proposed by Velez and Maravelias [40], to be able to account for the operational constraints of an analytical services facility

MRP IV: Planificación de requerimientos de materiales cuarta generación. Integración de la planificación de la producción y del transporte de aprovisionamiento

Tesis por compendioEl sistema de planificación de requerimientos de materiales o MRP (Material Requirement Planning), desarrollado por Orlicky en 1975, sigue siendo en nuestros días y, a pesar de sus deficiencias identificadas, el sistema de planificación de la producción más utilizado por las empresas industriales. Las evoluciones del MRP se vieron reflejadas en el sistema MRPII (Manufacturing Resource Planning), que considera restricciones de capacidad productiva, MRPIII (Money Resource Planning), que introduce la función de finanzas; y la evolución comercial del mismo en el ERP (Enterprise Resource Planning), que incorpora modularmente todas las funciones de la empresa en un único sistema de decisión, cuyo núcleo central es el MRP. Los desarrollos posteriores de los sistemas ERP han incorporado las nuevas tecnologías de la información y comunicaciones. Asimismo, éstos se han adaptado al contexto económico actual caracterizado por la globalización de los negocios y la deslocalización de los proveedores desarrollando otras funciones como la gestión de la cadena de suministro o del transporte, entre otros. Por otro lado, existen muchos trabajos en la literatura académica que han intentado resolver algunas de las debilidades del MRP tales como la optimización de los resultados, la consideración de la incertidumbre en determinados parámetros, el inflado de los tiempos de entrega, etc. Sin embargo, tanto en el ámbito comercial como en el científico, el MRP y sus variantes se centran en el requerimiento de los materiales y en la planificación de las capacidades de producción, lo que es su desventaja principal en aquellas cadenas de suministro donde existe una gran deslocalización de los proveedores de materias primas y componentes. En estos entornos, la planificación del transporte adquiere un protagonismo fundamental, puesto que los elevados costes y las restricciones logísticas suelen hacer subóptimos e incluso infactibles los planes de producción propuestos, siendo la re-planificación manual una práctica habitual en las empresas. Esta tesis doctoral propone un modelo denominado MRPIV, que considera de forma integrada las decisiones de la planificación de materiales, capacidades de recursos de producción y el transporte, con las restricciones propias de este último, tales como diferentes modos de recogida (milk-run, camión completo, rutas) en la cadena de suministro con el objetivo de evitar la suboptimización de estos planes que en la actualidad se generan usualmente de forma secuencial e independiente. El modelo propuesto se ha validado en una cadena de suministro del sector del automóvil confirmando la reducción de costes totales y una planificación más eficiente del transporte de los camiones necesarios para efectuar el aprovisionamiento.Díaz-Madroñero Boluda, FM. (2015). MRP IV: Planificación de requerimientos de materiales cuarta generación. Integración de la planificación de la producción y del transporte de aprovisionamiento [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/48524TESISCompendi

The contribution of industry 4.0 technologies to increase internal and external operational flexibility of production systems

Manufacturing flexibility is recognized as an essential competitive factor in the company's operational strategy as a response to market uncertainties and turbulence. Industry 4.0 emerges as a new industrial paradigm that allows meeting these types of needs of manufacturing companies, focusing on the creation of an intelligent system along the entire value chain that allows the achievement of flexible and adaptive processes. However, the academic literature has not yet presented empirical evidence on how each specific Industry 4.0 technology can contribute to operational flexibility requirements. Although Industry 4.0 is treated as a solution to this need, it is known that there are different types of implementations of Industry 4.0 depending on the operational objectives pursued and the characteristics of the companies. Therefore, the technological sets of Industry 4.0 can have different forms of contribution to achieve greater flexibility in production processes. The aim of this thesis is to create a framework to help companies implement flexible operations in the context of Industry 4.0. The study followed a mixed approach, combining qualitative and quantitative methods. In quantitative terms, the thesis presents two survey research. The first was conducted with 94 companies in the machinery and equipment sector, through which the effect that different operational objectives – including flexibility – have on the definition of technological arrangements in Industry 4.0, is analyzed. The second was conducted with 379 companies, with the objective of analyzing how the smart supply chain concept contributes to the flexibility of the supply chain, especially in the context of uncertainties.. On the other hand, in qualitative terms, the thesis presents a multi-case study in 11 leading manufacturing companies in the implementation of 4.0 technologies, aiming to understand how these technologies are implemented to achieve different operational flexibility requirements. The present thesis demonstrates that, in fact, 4.0 technologies contribute to operational flexibility, but also explores the limitations and nuances of these contributions in different situations. The main contribution of this study is to provide empirical evidence of the effectiveness of different technologies used in a combined way to increase operational flexibility at its different levels.A flexibilidade da manufatura é reconhecida como um fator competitivo essencial na estratégia operacional das empresas, como resposta a necessidades do mercado, especialmente diante de incertezas e turbulências. A Industria 4.0 surge como um novo paradigma industrial que permite atender esse tipo de necessidades das empresas manufatureiras, sendo seu foco a criação de um sistema inteligente ao longo de toda a cadeia de valor que possibilita a obtenção de processos flexíveis e adaptativos. Contudo, a literatura acadêmica ainda não tem apresentado evidências empíricas sobre a forma como cada tecnologia específica da Indústria 4.0 pode contribuir para os requisitos de flexibilidade operacional. Embora Industria 4.0 seja apresentada como uma solução para essa necessidade, é sabido que existem diferentes tipos de implementação da Indústria 4.0 que dependem dos objetivos operacionais almejados e das características das empresas. Portanto, os conjuntos tecnológicos da Indústria 4.0 podem ter diferentes formas de contribuição para alcançar uma maior flexibilidade dos processos de produção. O objetivo desta tese é criar um framework para auxiliar as empresas na implementação de operações flexíveis no contexto da Indústria 4.0. O estudo seguiu uma abordagem mista, combinando métodos qualitativos e quantitativo. Em termos quantitativos, a tese apresenta duas pesquisas survey. A primeira foi conduzida com 94 empresas do setor de máquinas e equipamentos, através da qual se analisa o efeito que diferentes objetivos operacionais dentre eles a flexibilidade possuem sobre a definição de arranjos tecnológicos da Indústria 4.0. A segunda foi conduzida com 379 empresas, com objetivo de analisar como o conceito de smart supply chain contribui para a flexibilidade da cadeia de suprimento, principalmente no contexto de incertezas. Por outro lado, em termos qualitativos, a tese apresenta um estudo multicasos em 11 empresas de manufatura líderes na implantação de tecnologias 4.0, visando entender a forma como essas tecnologias são implementadas para alcançar diferentes requisitos de flexibilidade operacional. A presente tese demonstra que, de fato, as tecnologias 4.0 contribuem para a flexibilidade operacional, mas também explora as limitações e nuances dessas contribuições em diferentes situações. A principal contribuição deste estudo é fornecer evidências empíricas da efetividade de diferentes tecnologias utilizadas de forma combinada para incrementar a flexibilidade operacional nos seus diferentes níveis