Possibilistic Aggregate Production Planning Considering Dynamic Workforce with Fuzzy Demand

This Aggregate Production Planning (APP) is a combination of Possibilistic Linear Programming (PLP), Fuzzy Goal Programming (FGP), and the Perfume Accounting System (PAS) to maximize profit. APP involves strategic decisions on Production levels, Inventory management, and Resource allocation to meet client demand while maximizing profit. Traditional planning models face significant challenges due to the uncertainties and complexities inherent in real world production environments. In this paper, there is an integration of PLP, Fuzzy Goal Programing, and throughput accounting system to overcome these challenges. At the very end of the paper, based on the data received from the company, the derived findings were by using Lingo Version 18 software. The model includes possibility distributions of the input parameters. Decision-makers can take into account the uncertainty and imprecision in demand forecasts and dynamic workforce in maximizing profit while taking into account risk tolerance

Imprecise WareHouse Space in Aggregate Production Planning Using Fuzzy Goal Programming

Considering the fluctuating market demands with variable storage capacity and available production capacity, this study examines a number of workable techniques for modeling multiproduct aggregate production planning problems with fuzzy numbers. The suggested method makes use of factors including; inventory levels, labor levels, overtime, backordering levels, workforce capacity, machine capacity, and fuzzy warehouse capacity in an effort to reduce operating costs, reduce production waste, and increase capacity utilization rate. With the aid of this formulation and interpretation, a fuzzy multiproduct aggregate production planning model is developed. Finally, the study's conclusions were arrived at using information provided by Rich Pharmaceuticals Ltd. using Lingo version 18 software (RPL).and it uses parametric programming, best balancing, and interactive techniques to give solutions that can be adjusted to fit a variety of decision-making circumstances

A MILP model for an integrated project scheduling and multi-skilled workforce allocation with flexible working hours

In this paper, we integrate two decision problems arising in various applications such as production planning and project management: the project scheduling problem, which consists in scheduling a set of precedence-constrained tasks, where each task requires executing a set of skills to be performed, and the workforce allocation problem which includes assigning workers as scarce resources to the skills of each task. These two problems are interrelated as the tasks durations are not predefined, but depend on the number of workers assigned to that task as well as their skill levels. We here present a mixed integer linear programming model that considers important real life aspects related to the flexibility in the use of human resources, such as multi-skilled workers whose skill levels are different and measured by their efficiencies. Hence, execution times of the same workload by different workers vary according to these efficiencies. Moreover, the model considers the flexible working time of employees; i.e. the daily and weekly workload of a given worker may vary from one period to another according to the work required. Furthermore, efficient team building is incorporated in this model; i.e. assigning an expert worker and one or more apprentice worker(s) together with the purpose of skill development thanks to knowledge transfer. A numerical example is provided to check the performance of the model

A Fuzzy Credibility-Based Chance-Constrained Optimization Model for Multiple-Objective Aggregate Production Planning in a Supply Chain under an Uncertain Environment

In this study, a Multiple-Objective Aggregate Production Planning (MOAPP) problem in a supply chain under an uncertain environment is developed. The proposed model considers simultaneously four different conflicting objective functions. To solve the proposed Fuzzy Multiple-Objective Mixed Integer Linear Programming (FMOMILP) model, a hybrid approach has been developed by combining Fuzzy Credibility-based Chance-constrained Programming (FCCP) and Fuzzy Multiple-Objective Programming (FMOP). The FCCP can provide a credibility measure that indicates how much confidence the decision-makers may have in the obtained optimal solutions. In addition, the FMOP, which integrates an aggregation function and a weight-consistent constraint, is capable of handling many issues in making decisions under multiple objectives. The consistency of the ranking of objective’s important weight and satisfaction level is ensured by the weight-consistent constraint. Various compromised solutions, including balanced and unbalanced ones, can be found by using the aggregation function. This methodology offers the decision makers different alternatives to evaluate against conflicting objectives. A case experiment is then given to demonstrate the validity and effectiveness of the proposed formulation model and solution approach. The obtained outcomes can assist to satisfy the decision-makers’ aspiration, as well as provide more alternative strategy selections based on their preferences

Aggregate production planning: A literature review and future research directions

Aggregate production planning (APP) is concerned with determining the optimum production and workforce levels for each period over the medium term planning horizon. It aims to set overall production levels for each product family to meet fluctuating demand in the near future. APP is one of the most critical areas of production planning systems. After the state-of-the-art summaries in 1992 by Nam and Logendran [ Nam, S. J., & Logendran, R. (1992). Aggregate production planning—a survey of models and methodologies. European Journal of Operational Research, 61(3), 255-272. ], which specifically summarized the various existing techniques from 1950 to 1990 into a framework depending on their abilities to either produce an exact optimal or near-optimal solution, there has not been any systematic survey in the literature. This paper reviews the literature on APP models to meet two main purposes. First, a systematic structure for classifying APP models is proposed. Second, the existing gaps in the literature are demonstrated in order to extract future directions of this research area. This paper covers a variety of APP models’ characteristics including modeling structures, important issues, and solving approaches, in contrast to other literature reviews in this field which focused on methodologies in APP models. Finally some directions for future research in this research area are suggested

Planeación agregada de la producción: Un estado de la cuestión

Trabajo Terminal de GradoEl objetivo del presente trabajo es proporcionar un análisis del estado de la cuestión de la planeación agregada, desarrollado a partir de la revisión de la literatura disponible en revistas científicas y académicas de los años de 2010 a 2019 con la finalidad de ordenar el conocimiento disponible e identificar tendencias, avances y líneas de investigación pendientes de este tema. En la primera parte de este documento se aborda la problemática relacionada con la planeación agregada de la producción, se realiza un breve esbozo histórico y se analizan los puntos principales del tema, incluyendo la ubicación de la planeación agregada como parte del área de estudio de la ingeniería de la cadena de suministro a fin de identificar su importancia y aplicabilidad en los diferentes entornos dentro del ámbito de la planeación y la toma de decisiones empresariales.CONACY

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