Production scheduling optimization for power-intensive processes with time-sensitive electricity prices

Continuous power-intensive processes in air separation plant can take advantage of optimal production planning to reduce the consumption of electricity. In this work a solution approach is developed based on a discrete-time scheduling formulation that allows modeling and optimizing operating decisions either in a fixed or a rolling horizon scheme. The main goal of this contribution is to find an optimal hourly schedule for next week that minimizes total energy consumption cost while satisfying all operational constraints. The MILP model is tested on real-world electricity price and demand input data. The results show optimal solutions for the proposed methodology with a modest computational effort considering a one-hour time grid and one-week time horizon.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Aerospace Manufacturing Industry: A Simulation-Based Decision Support Framework for the Scheduling of Complex Hoist Lines

The hoist scheduling problem is a critical issue in the design and control of Automated Manufacturing Systems. To deal with the major complexities appearing in such problem, this work introduces an advanced simulation model to represent the short-term scheduling of complex hoist lines. The aim is to find the best jobs schedule that minimizing the makespan while maximizing throughput with no defective outputs. Several hard constraints are considered in the model: single shared hoist, heterogeneous recipes, eventual recycles flows, and no buffers between workstations. Different heuristic-based strategies are incorporated into the computer model in order to improve the solutions generated over time. The alternative solutions can be quickly evaluated by using a graphical user interface developed together with the simulation model.Fil: Basán, Natalia Paola. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química; ArgentinaFil: Pulido, Raul. Universidad Politécnica de Madrid; EspañaFil: Coccola, Mariana Evangelina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química; ArgentinaFil: Mendez, Carlos Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química; Argentin

An Efficient MILP-Based Decomposition Strategy for Solving Large-Scale Scheduling Problems

This paper presents a MILP-based decomposition algorithm for solving large-scale scheduling problems with assembly operations in flexible flow shop environments. First, a rigorous mixed-integer linear (MILP) formulation based on the general precedence notion is developed for the problem under study. Then, the MILP model is embedded within a decomposition algorithm in order to accelerate the resolution of large-size industrial problems. The proposed solution approach is tested on several examples derived from a real-world case study arising in a shipbuilding company.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Modelos Avanzados de Optimización para la Gestión Eficiente de Procesos de Producción

En la actualidad, la industria se desenvuelve en mercados globales con una creciente competitividad, donde, independientemente de su tamaño y del sector de actividad involucrada, debe conciliar la satisfacción de sus clientes con la alta exposición a presiones, exigencias de calidad, márgenes de rentabilidad cada vez más estrechos y una elevada eficiencia económica. Estas tendencias han determinado que la gestión de soporte de las actividades de manufactura y distribución de bienes industriales se transforme en un área clave dentro de las organizaciones. Las compañías necesitan utilizar los recursos disponibles de una manera eficiente y mejorar continuamente sus procesos para tener una respuesta más rápida y efectiva ante las posibles variaciones del mercado. Las empresas no sólo deben administrar sus procesos internos, sino que también deben disponer de mejores soluciones logísticas para lograr importantes ventajas competitivas a través de (i) una reducción de los costos, (ii) una mayor capacidad de reacción ante los cambios permanentes de la demanda, (iii) una mejor utilización de los recursos, (iv) un incremento de la productividad, (v) un mayor grado de satisfacción del cliente y, no menos importante, (vi) una reducción en el impacto ambiental.En particular, en el contexto industrial moderno, las decisiones que hacen a la gestión y operación de una empresa deben ir acompañas de herramientas computacionales cada vez más eficientes, de manera de auxiliar a los procesos de toma de decisiones. Por esta razón, en las últimas décadas, los esfuerzos por perfeccionar las técnicas de modelado de procesos industriales se han focalizado en el desarrollo de metodologías eficientes para dar solución a los problemas de programación de operaciones (?scheduling?) de mediano y corto plazo. A lo largo de los capítulos de la tesis se propone el análisis y desarrollo de herramientas computacionales, basadas en técnicas de optimización de tipo riguroso y heurístico, para dar soporte al problema de programación de operaciones en diferentes tipos de procesos productivos, los cuáles se caracterizan por ser complejos y de gran escala. En la primera parte de la tesis, se presentan y analizan diferentes enfoques alternativos de optimización exacta para encontrar el mejor programa de producción para una industria que se dedica a la construcción de grandes barcos. Dicho proceso productivo agrega una complejidad adicional al considerar operaciones de ensamblado. Las metodologías propuestas están basadas en modelos de Programación Matemática Lineal Mixta-Entera ("Mixed-Integer Linear Programming", MILP) con dominio de tiempo continuo. El principal objetivo de la compañía es minimizar el tiempo total requerido para producir y ensamblar todas las partes que integran cada barco.A continuación, los modelos matemáticos utilizados para la resolución del problema de programación de operaciones en la industria naval, son tomados como base para el desarrollo de un algoritmo de descomposición que tiene como principal objetivo proporcionar soluciones ?rápidas? y de buena calidad a problemas complejos de programación de operaciones de escala industrial en sistemas de manufacturas de tipo flow shop flexibles. Se lleva a cabo un análisis comparativo entre ambos tipos de metodologías de solución propuestas: (i) basadas en métodos rigurosos de optimización, y (ii) basadas en técnicas de descomposición. Posteriormente, se integran las decisiones de programación de las operaciones de piso de planta de entornos industriales de tipo job shop flexibles, con decisiones de rediseño, a través de una estrategia de solución basada en formulaciones matemáticas MILP. De este modo, no sólo se determina el mejor programa de operaciones, sino que se evalúan reconfiguraciones factibles que permiten aumentar la eficiencia del uso de los recursos de sistemas de manufactura flexible.La potencialidad de las metodologías presentadas se evalúa a través de la resolución de diferentes instancias de casos de estudio reales de gran escala vinculados a la industria naval, que sirven de base, tanto para evaluar la eficiencia computacional de las formulaciones propuestas y la calidad de las soluciones halladas, como también para realizar un análisis comparativo de las contribuciones de este trabajo de tesis. Por último, se presenta una formulación matemática MILP basada en una representación discreta del tiempo, para modelar y optimizar las decisiones operativas en procesos que presentan un consumo intensivo de energía eléctrica y que operan en mercados diarios de precios de energía sensibles a los períodos de tiempo, es decir, que varían hora a hora. El modelo matemático propuesto tiene como principal objetivo determinar el programa de operaciones (?schedule?) óptimo de manera predictiva, para un horizonte de planificación determinado, estableciendo los modos de operación y los niveles de producción de plantas dedicadas a la separación de aire, de manera de satisfacer la demanda y al mismo tiempo, minimizar el costo energético total. Es importante mencionar que, el enfoque de optimización presentado está basado en una novedosa representación del proceso de transición de estados de operación, involucrados en este tipo de plantas, lo que permite obtener una herramienta capaz de considerar eficientemente las fluctuaciones de los precios del mercado y al mismo tiempo, optimizar las decisiones operativas correspondientes a los procesos de consumo intensivo de energía, requiriendo un mínimo esfuerzo computacional. Este modelo es aplicado a un caso de estudio real de escala industrial con el fin de mostrar su alta eficiencia y robustez. Asimismo, cabe destacar que, diversos modelos de simulación y metodologías híbridas, se han desarrollado como trabajo de investigación, en el marco de esta tesis doctoral, para hacer frente al problema de ?scheduling? de casos de estudios reales. En particular, se han propuesto diferentes enfoques de simulación de eventos discretos como herramientas para la toma de decisiones de procesos industriales, las cuales permiten determinar ?schedules? eficientes y evaluar posibles inversiones, nuevas políticas de operación, diferentes estrategias de reingeniería de procesos, entre otros. Sin embargo, por razones de espacio y organización, no se presentan en detalle en esta tesis. Dichas contribuciones se pueden encontrar en diferentes reportes científicos que se detallan más adelante.Las nuevas herramientas desarrolladas, junto con los resultados obtenidos, a lo largo de este trabajo de investigación, han sido presentadas en diversos congresos internacionales referentes en el área de ingeniería de procesos y sistemas, y divulgados a través de publicaciones en revistas científicas nacionales e internacionales de alto impacto y en capítulos de libros.Fil: Basán, Natalia Paola. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química; Argentin

Pedro Ignacio Basán a Juan Facundo Quiroga

Dando razón del diezmo obtenido indicando los víveres y algodón acopiado

An innovative discrete event simulation tool to improve the efficiency of a complex beer packaging line

Discrete event simulation (DES) techniques cover a broad collection of methods and applications that allow imitating, assessing, predicting and enhancing the behavior of large and complex real-world processes. This work introduces a modern DES framework, developed with SIMIO simulation software, to optimize both the design and operation of a complex beer packaging system. The proposed simulation model provides a 3D user-friendly graphical interface which allows evaluating the dynamic operation of the system over time. In turn, the simulation model has been used to perform a comprehensive sensitive analysis over the main process variables. In this way, several alternative scenarios have been assessed in order to achieve remarkable performance improvements. Numerical results generated by the DES model clearly show that production and efficiency can be significantly enhanced when the packaging line is properly set up.Una herramienta innovadora de simulación de eventos discretos para mejorar la eficiencia de una línea compleja de envasado de cerveza. Las técnicas de simulación de eventos discretos (DES) abarcan una amplia colección de métodos y aplicaciones que permiten imitar, evaluar, predecir y mejorar el comportamiento de procesos complejos del mundo real. Este trabajo presenta un ambiente moderno de DES, desarrollado con el software de simulación SIMIO, para optimizar tanto el diseño y funcionamiento de un complejo sistema de envasado de cerveza. El modelo propuesto proporciona una interfaz tridimensional gráfica que resulta fácil de usar y permite la evaluación de la operación del sistema a través del tiempo. A su vez, el modelo de simulación se ha utilizado para llevar a cabo un análisis de sensibilidad sobre las principales variables del proceso. De esta forma, se han evaluado diferentes escenarios alternativos con el fin de conseguir notables mejoras en el rendimiento. Los resultados numéricos generados por el modelo DES muestran claramente que la producción y la eficiencia se pueden mejorar de manera significativa cuando la línea de envasado presenta una adecuada configuración.Fil: Basán, Natalia Paola. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico Para la Industria Química (i); ArgentinaFil: Coccola, Mariana Evangelina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico Para la Industria Química (i); ArgentinaFil: Mendez, Carlos Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico Para la Industria Química (i); Argentin

An Efficient MILP-Based Decomposition Strategy for Solving Large-Scale Scheduling Problems

This paper presents a MILP-based decomposition algorithm for solving large-scale scheduling problems with assembly operations in flexible flow shop environments. First, a rigorous mixed-integer linear (MILP) formulation based on the general precedence notion is developed for the problem under study. Then, the MILP model is embedded within a decomposition algorithm in order to accelerate the resolution of large-size industrial problems. The proposed solution approach is tested on several examples derived from a real-world case study arising in a shipbuilding company.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

An Efficient MILP-Based Decomposition Strategy for Solving Large-Scale Scheduling Problems

This paper presents a MILP-based decomposition algorithm for solving large-scale scheduling problems with assembly operations in flexible flow shop environments. First, a rigorous mixed-integer linear (MILP) formulation based on the general precedence notion is developed for the problem under study. Then, the MILP model is embedded within a decomposition algorithm in order to accelerate the resolution of large-size industrial problems. The proposed solution approach is tested on several examples derived from a real-world case study arising in a shipbuilding company.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Aerospace Manufacturing Industry: A Simulation-based Decision Support Framework for the Scheduling of Complex Hoist Lines

This paper presents an advanced simulation model for short-term scheduling of complex hoist lines. This problem, generally found in aerospace and electroplating industries, includes several hard constraints that should be considered: single shared hoist, heterogeneous recipes, eventual recycle flows, and no buffers between workstations. Different heuristic-based strategies are incorporated into the computer model in order to improve the solutions generated over time. The aim is to reduce the number of products that must be discarded while minimizing the makespan. In addition, a graphical user interface was developed for quickly evaluating simulated schedules.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Pedro Ignacio Basán a Juan Facundo Quiroga

Pidiendo que le indique el precio del ganado vacuno que le entreg