Modelling of ill-known requirements and integration in production planning

Making decisions on the base of uncertain forecasts is one of the key challenges for efficient Supply Chain Management. This article suggests the use of the theory of possibility for building a procurement plan on the base of ill-known requirements. These requirements, expressed in quantities by date, may come from various sources: forecasts or orders for instance. The possible types of imperfection pervading requirement are analysed and a unified representation model is suggested. A method is then described for calculating a plausible demand by period without loss of information; it is illustrated on an example in the last section

Management of the risk of backorders in a MTO-ATO /MTS context under imperfect requirements

International audienceProduction systems are often classified according to the way production is released, e.g. make-to-stock (MTS), make-to-order (MTO), assembly-to-order (ATO) or engineer-to-order (ETO). The choice of a type of production depends on the decoupling point between customer and supplier. In some supply chains, like in the aeronautical sector, a customer may work according to a MTO process (since his product is highly specific) while his supplier works with a MTS process (since he delivers variants of standards components). This situation sets specific problems that are seldom considered in the literature, especially when collaboration between actors is required for an efficient management of the supply chain, which is the case when uncertainties are present. In this paper, we propose a method based on fuzzy modelling allowing a customer to choose a plan taking into account the uncertainty on his requirements when he works in MTO-ATO while his supplier is in MTS

Scheduling en plantas batch multiproducto, multietapa con incertidumbre en los tiempos de procesamiento: enfoque basado en Programación con Restricciones y Teoría de las Restricciones (CP-TOC)

Incertidumbre y variabilidad son características comunes a cualquier ambiente industrial, que afectan las agendas de producción degradándolas y pu-diendo tornarlas infactibles o económicamente inviables. La incertidumbre in-herente a los procesos productivos, que impacta sobre los tiempos de procesa-miento, es una de las fuentes de variabilidad más importante en el scheduling de corto plazo. Este trabajo realiza una contribución en el área de scheduling proactivo, por medio de un enfoque basado en Programación con Restricciones (CP) y Teoría de las Restricciones (TOC), capaz de considerar la incertidumbre en la etapa de decisión, sin la necesidad de recurrir a la generación de escena-rios. La incertidumbre se aborda a partir de los recursos de capacidad restringi-da (CCR), lo que resulta en un modelo CP de tamaño y complejidad reducidos. El nuevo enfoque se aplica a tres casos de estudio. Se obtienen agendas de pro-ducción cuya ejecución es luego simulada, mostrando un mejor desempeño en relación a las agendas generadas mediante un enfoque determinístico y uno es-tocástico presentado anteriormente por los mismos autores.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Scheduling en plantas batch multiproducto, multietapa con incertidumbre en los tiempos de procesamiento: enfoque basado en Programación con Restricciones y Teoría de las Restricciones (CP-TOC)

Incertidumbre y variabilidad son características comunes a cualquier ambiente industrial, que afectan las agendas de producción degradándolas y pu-diendo tornarlas infactibles o económicamente inviables. La incertidumbre in-herente a los procesos productivos, que impacta sobre los tiempos de procesa-miento, es una de las fuentes de variabilidad más importante en el scheduling de corto plazo. Este trabajo realiza una contribución en el área de scheduling proactivo, por medio de un enfoque basado en Programación con Restricciones (CP) y Teoría de las Restricciones (TOC), capaz de considerar la incertidumbre en la etapa de decisión, sin la necesidad de recurrir a la generación de escena-rios. La incertidumbre se aborda a partir de los recursos de capacidad restringi-da (CCR), lo que resulta en un modelo CP de tamaño y complejidad reducidos. El nuevo enfoque se aplica a tres casos de estudio. Se obtienen agendas de pro-ducción cuya ejecución es luego simulada, mostrando un mejor desempeño en relación a las agendas generadas mediante un enfoque determinístico y uno es-tocástico presentado anteriormente por los mismos autores.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Enfoque estocástico novedoso: scheduling de plantas batch multiproducto, multietapa con incertidumbre en los tiempos de procesamiento

Existen numerosas metodologías de optimización determinísticas aplicadas a problemas de planning y scheduling de plantas industriales; pero son muchos menos los aportes que consideran la naturaleza estocástica de los datos empleados. Ante pequeñas variaciones en los mismos, las soluciones obtenidas pueden deteriorarse rápidamente, llevando a resultados de muy baja performance. En este trabajo se aborda el problema de scheduling de plantas batch, multiproducto, multietapa, en presencia de incertidumbre en los tiempos de procesamiento. Se desarrolla un modelo de programación con restricciones (CP) obteniéndose soluciones de mayor calidad respecto de aquéllas resultantes de aplicar un enfoque CP determinístico.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Enfoque estocástico novedoso: scheduling de plantas batch multiproducto, multietapa con incertidumbre en los tiempos de procesamiento

Existen numerosas metodologías de optimización determinísticas aplicadas a problemas de planning y scheduling de plantas industriales; pero son muchos menos los aportes que consideran la naturaleza estocástica de los datos empleados. Ante pequeñas variaciones en los mismos, las soluciones obtenidas pueden deteriorarse rápidamente, llevando a resultados de muy baja performance. En este trabajo se aborda el problema de scheduling de plantas batch, multiproducto, multietapa, en presencia de incertidumbre en los tiempos de procesamiento. Se desarrolla un modelo de programación con restricciones (CP) obteniéndose soluciones de mayor calidad respecto de aquéllas resultantes de aplicar un enfoque CP determinístico.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Enfoque estocástico novedoso: scheduling de plantas batch multiproducto, multietapa con incertidumbre en los tiempos de procesamiento

Existen numerosas metodologías de optimización determinísticas aplicadas a problemas de planning y scheduling de plantas industriales; pero son muchos menos los aportes que consideran la naturaleza estocástica de los datos empleados. Ante pequeñas variaciones en los mismos, las soluciones obtenidas pueden deteriorarse rápidamente, llevando a resultados de muy baja performance. En este trabajo se aborda el problema de scheduling de plantas batch, multiproducto, multietapa, en presencia de incertidumbre en los tiempos de procesamiento. Se desarrolla un modelo de programación con restricciones (CP) obteniéndose soluciones de mayor calidad respecto de aquéllas resultantes de aplicar un enfoque CP determinístico.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

SCHEDULING CON INCERTIDUMBRE

In real world, uncertainty is a important factor to take into account otherwise the schedules face the risk of failing, and/or to become unviable. Therefore, when creating schedules we must consider theuncertainty to prevent or repair the undesired effects. In this work we make a review of scheduling with uncertainty to respond the following questions: How can we represent the uncertainty? and What methodsdo exist to treat uncertainty? Likewise, we show the different ways in how the uncertainty is present in areas like the petrochemistry, the production, the transport, the energy, etc. We also make a study about two questions that all scheduling must respond: When to programme? and how to programme?En el mundo real, la incertidumbre es un factor importante a tener en cuenta pues, de lo contrario, los schedules corren el riesgo de volverse no factibles y/o inviables. Por tanto, en la creación de los schedules se debe considerar la incertidumbre para prevenir o reparar efectos no deseados. En este trabajo se realiza una revisi´on de scheduling bajo incertidumbre, con el objetivo de responder las siguientes preguntas: ¿Cómo podemos representar la incertidumbre? y ¿Qué métodos existen para tratar la incertidumbre?Asimismo, se muestran las diferentes formas de como se presenta la incertidumbre en áreas como la petroquímica, la producción, el transporte, la energía, etc. También se hace un estudio sobre las dos cuestiones que se deben responder en todo proceso de scheduling: ¿Cuándo Programar? y ¿Cómo Programar?

FLEXIBLE CARBON CAPTURE EXPLOITING DYNAMIC CHANGES IN ELECTRICITY PRICE

Global warming is a popular topic and has drawn widespread attention all over the world, because it gradually affects people’s normal life. In the long term, carbon capture and storage (CCS) technology is a promising choice to reduce COv2 emissions efficiently. However, for the fossil fuel power plants, current capture technologies are highly energy intensive and need almost one-third of the electricity generated by the power plant itself. Thus, although showing great potential for environmental benefits, the carbon capture and storage (CCS) technologies have not been applied widely and commercially successful. Flexible carbon capture technologies, especially with solvent storage, can improve the net power output by reducing the loads of carbon capture systems and capture less COv2 when the electricity demand and prices are high. Then it will increase the loads of carbon capture systems and capture more COv2 in order to make the total COv2 emissions less than the baselines when electricity demand and prices are relatively low. During the scheduling of COv2 capture power plants (CCPPs), if the operators can consider the uncertainties of electricity prices in different periods, they will improve the scheduling performance based on the nominal values of electricity price. In this project, a flexible carbon capture operation that changes its production capacity depending on the changes in electricity prices will be performed, incorporating with the bounded and symmetric uncertainty of electricity price by using the robust optimization. Furthermore, a Mixed Integer Nonlinear Programming (MINLP) model will be proposed to maximize the profit in CCPPs, referring the data of the past operation and electricity prices. Finally, the comparison between scheduling with the nominal value of electricity price and with different uncertainty levels will be shown in case study, and the relative optimal output schedules of the power plant under different uncertainty levels of electricity price will be made by Matlab