Modelagem do planejamento agregado da produção de uma usina sucroalcooleira

Nesta pesquisa, aplicou-se um modelo de otimização multiobjetivo para o planejamento agregado da produção de uma usina sucroalcooleira. O desenvolvimento da modelagem baseia-se nos métodos clássicos de seleção de processos e dimensionamento de lotes, representando o sistema de produção de açúcar, álcool, melaço e derivados. A pesquisa contempla decisões da etapa agrícola, das fases de corte, carregamento e transporte de cana e, principalmente, decisões de moagem, escolha do processo produtivo incluindo a etapa de estocagem. As decisões são tomadas em períodos semanais, e o horizonte de planejamento são as semanas de safra e entressafra. Realizou-se o estudo em uma usina sucroalcooleira do estado de Minas Gerais. Verificou-se a adequação da modelagem matemática multiobjetivo quando aplicada para auxiliar nas decisões envolvidas no planejamento agregado da produção e estocagem em usinas sucroalcooleiras. O estudo demonstrouse aplicável à realidade da usina estudada, estabelecendo planos de produção eficiente, e uma ótima alocação dos recursos em cada uma das etapas contempladas pela pesquisa, contribuindo para uma margem de contribuição global superior a margem obtida pela usina para a safra e entressafra 2007/2008

A New Approach to Reducing Search Space and Increasing Efficiency in Simulation Optimization Problems via the Fuzzy-DEA-BCC

The development of discrete-event simulation software was one of the most successful interfaces in operational research with computation. As a result, research has been focused on the development of new methods and algorithms with the purpose of increasing simulation optimization efficiency and reliability. This study aims to define optimum variation intervals for each decision variable through a proposed approach which combines the data envelopment analysis with the Fuzzy logic (Fuzzy-DEA-BCC), seeking to improve the decision-making units’ distinction in the face of uncertainty. In this study, Taguchi’s orthogonal arrays were used to generate the necessary quantity of DMUs, and the output variables were generated by the simulation. Two study objects were utilized as examples of mono- and multiobjective problems. Results confirmed the reliability and applicability of the proposed method, as it enabled a significant reduction in search space and computational demand when compared to conventional simulation optimization techniques

Modelagem do planejamento agregado da produção de uma usina sucroalcooleira

Submitted by Lizziane Tejo Mendonça ([email protected]) on 2018-08-28T19:21:36Z No. of bitstreams: 1 dissertacao_0034809.pdf: 1324242 bytes, checksum: 487e58804fa98726395e60939ff39dc3 (MD5)Made available in DSpace on 2018-08-28T19:21:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao_0034809.pdf: 1324242 bytes, checksum: 487e58804fa98726395e60939ff39dc3 (MD5) Previous issue date: 2009-06Nesta pesquisa, aplicou-se um modelo de otimização multiobjetivo para o planejamento agregado da produção de uma usina sucroalcooleira. O desenvolvimento da modelagem baseia-se nos métodos clássicos de seleção de processos e dimensionamento de lotes, representando o sistema de produção de açúcar, álcool, melaço e derivados. A pesquisa contempla decisões da etapa agrícola, das fases de corte, carregamento e transporte de cana e, principalmente, decisões de moagem, escolha do processo produtivo incluindo a etapa de estocagem. As decisões são tomadas em períodos semanais, e o horizonte de planejamento são as semanas de safra e entressafra. Realizou-se o estudo em uma usina sucroalcooleira do estado de Minas Gerais. Verificou-se a adequação da modelagem matemática multiobjetivo quando aplicada para auxiliar nas decisões envolvidas no planejamento agregado da produção e estocagem em usinas sucroalcooleiras. O estudo demonstrouse aplicável à realidade da usina estudada, estabelecendo planos de produção eficiente, e uma ótima alocação dos recursos em cada uma das etapas contempladas pela pesquisa, contribuindo para uma margem de contribuição global superior a margem obtida pela usina para a safra e entressafra 2007/2008

Otimização multiobjetivo no planejamento agregado da produção e na cogeração de energia elétrica de usina do setor sucroenergético

Nesta tese foram desenvolvidos modelos multiobjetivos de Programação por Metas, para auxiliarem no planejamento de colheita de cana de açúcar, e no planejamento agregado da produção, incluindo a cogeração de energia elétrica, de uma usina sucroalcooleira. O desenvolvimento dos modelos baseou-se nos métodos clássicos de seleção de processos e dimensionamento de lotes, representando o sistema de produção de açúcar, álcool, melaço e derivados. Os modelos determinístico e sob incerteza da Programação por Metas contemplam decisões da etapa agrícola, das fases de dimensionamento da frente de corte, escolhas de talhões, carregamento e transporte de cana e, principalmente, decisões de moagem, escolha do processo produtivo, incluindo a cogeração de energia elétrica. As decisões são tomadas em períodos semanais e o horizonte de planejamento são as semanas de safra e entressafra. Além disso, esta tese explora a aplicação de modelos de Programação por Metas sob incerteza para tratar incertezas inerentes aos parâmetros utilizados no processo decisório da usina, que foi o objeto da pesquisa, realizando, desta forma, uma análise de sensibilidade nas limitações e na matriz tecnológica. Para tratar os modelos de Programação por Metas, determinística e sob incerteza, utilizou-se uma linguagem de modelagem algébrica e um solver de última geração de Programação Matemática. Os testes e validações dos modelos foram realizados com a colaboração de profissionais da usina estudada que está localizada no Estado de Minas Gerais. Nesta tese foi possível verificar a adequação dos modelos propostos quando aplicados para apoiar decisões envolvidas no planejamento de colheita e no planejamento agregado da produção, incluindo a cogeração de energia elétrica. Os resultados computacionais são apresentados e analisados, comparando o planejamento executado pela empresa e os resultados obtidos com os modelosFor this thesis, multi-objective models from Goal Programming were applied in order to assist in planning the harvesting of sugarcane and aggregate production planning, including electrical cogeneration in sugarcane milling companies. Model development was based on classical methods of process selection and plot dimensions, representing the sugar, alcohol, molasses and derivatives production processes. While considering levels of uncertainty, the deterministic models cover decisions regarding the agricultural and plot dimensioning stages of the front cut, stands, loading and transportation of sugar cane – especially milling decisions– and choice of production processes including the cogeneration of electricity. Decisions are made on a weekly basis and the planning horizons are the weeks of harvest and season. In addition, this thesis explores the application of Goal Programming models to deal with the uncertainties inherent to the parameters used in the decision making process for the plant covered by this investigation, thus making a sensitivity analysis on the limitations and the technological matrix. To solve the Goal Programming models under certainty and uncertainty, an algebraic modeling language and a solver of last generation of Mathematical Programming was used. A study was conducted at the plant located in the southeastern Brazilian state of Minas Gerais. In this thesis, the adequacy of the proposed models was verified when applied to support decisions involved in planning the harvest and aggregate production planning, including cogeneration of electricity. Computational results are presented and analyzed, comparing the planning performed by the company and the results obtained with the model

Revisão da literatura sobre modelos de Programação por Metas determinística e sob incerteza

The goal of this study was to identify the principal goal programming (GP) models in existence, analyzing the advantages and disadvantages of each model when used to treat real situations involving large, complex problems. Both deterministic GP models and those subjected to uncertainty were investigated.Este trabalho objetivou identificar os principais modelos multiobjetivos da Programação por Metas, ou Goal Programming (GP), analisando as suas vantagens e desvantagens quando utilizados para tratar situações reais, envolvendo problemas complexos de grande porte. Foram tratados tanto modelos da GP determinística, como da GP sob incerteza.Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES

A Fuzzy Goal Programming model for solving aggregate production-planning problems under uncertainty: A case study in a Brazilian sugar mill

This paper proposes a Fuzzy Goal Programming model (FGP) for a real aggregate production-planning problem. To do so, an application was made in a Brazilian Sugar and Ethanol Milling Company. The FGP Model depicts the comprehensive production process of sugar, ethanol, molasses and derivatives, and considers the uncertainties involved in ethanol and sugar production. Decision-makings, related to the agricultural and logistics phases, were considered on a weekly-basis planning horizon to include the whole harvesting season and the periods between harvests. The research has provided interesting results about decisions in the agricultural stages of cutting, loading and transportation to sugarcane suppliers and, especially, in milling decisions, whose choice of production process includes storage and logistics distribution. (C)2014 Elsevier B.V. All rights reserved

Multi-choice mixed integer goal programming optimization for real problems in a sugar and ethanol milling company

Goal Programming (GP) is an important analytical approach devised to solve many realworld problems. The first GP model is known as Weighted Goal Programming (WGP). However, Multi-Choice Aspirations Level (MCAL) problems cannot be solved by current GP techniques. In this paper, we propose a Multi-Choice Mixed Integer Goal Programming model (MCMI-GP) for the aggregate production planning of a Brazilian sugar and ethanol milling company. The MC-MIGP model was based on traditional selection and process methods for the design of lots, representing the production system of sugar, alcohol, molasses and derivatives. The research covers decisions on the agricultural and cutting stages, sugarcane loading and transportation by suppliers and, especially, energy cogeneration decisions; that is, the choice of production process, including storage stages and distribution. The MCMIGP allows decision-makers to set multiple aspiration levels for their problems in which the more/higher, the better and the less/lower, the better in the aspiration levels are addressed. An application of the proposed model for real problems in a Brazilian sugar and ethanol mill was conducted; producing interesting results that are herein reported and commented upon. Also, it was made a comparison between MCMI GP and WGP models using these real cases. © 2013 Elsevier Inc