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

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 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 effective MILP-based decomposition algorithm for the scheduling and redesign of flexible job-shop plants

This paper presents a decomposition algorithm for the integrated scheduling and redesign problem of a multistage batch plant dealing with multipurpose units and heterogeneous recipes. First, the procedure solves the scheduling problem considering the existing plant configuration with the main goal of minimizing the makespan. Then, a second objective of minimizing the number of units utilized without worsen the makespan achieved in the first stage is considered. The units released can be reallocated to other compatible processing stages in order to minimize the initial makespan value. In order to tackle large industrial examples, both scheduling and redesign problems are solved through a decomposition algorithm, which has a MILP model as its core. The procedure is tested on several realistic instances, demonstrating its robustness and applicability.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: 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: del Valle, Alejandro García. Universidad da Coruña; EspañaFil: 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

Optimization of resource flows across the whole supply chain: Application to a case study in the dairy industry

This paper deals with the problem of optimally planning the flows of raw materials and products across a linear multiproduct supply chain. Given a known series of products demands along a planning period, the problem consists of optimizing procurement, inventory, production, and distribution decisions for each time-period of the planning horizon. A decomposition procedure is developed to solve the optimization problem in reasonable computational times. The proposal first generates both a set of pickup routes for raw material collection and a set of delivery routes for product distribution through the Column Generation method. Then, these routes are feed into a Mixed-Integer Linear Program modelling the integrated problem. The scope of the optimization approach covers the entire supply chain from sources of raw materials to the end-customers, providing a useful computational tool for assessment of linear supply chains. The aim is to maximize the profit of the company that fabricates and distributes the products. The usefulness and effectiveness of the proposed solution strategy is demonstrated by solving an extensive set of realistic instances for a dairy industry.Fil: Coccola, Mariana Evangelina. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: 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: 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; ArgentinaFil: Dondo, Rodolfo Gabriel. 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

Scheduling of flexible manufacturing plants with redesign options: A MILP-based decomposition algorithm and case studies

In the last years, the operational research on scheduling problems has been moving away from rigorous optimization approaches into solution strategies being capable of returning practical and fast solutions for large-scale industrial problems. Following this line, this paper proposes a novel MILP-based decompo- sition procedure for solving scheduling problems arising in flexible manufacturing environments, which generally involve multipurpose units and assembly operations. The solution strategy also considers re- design constraints with the goal of improving the efficiency of the production system, preventing bottle- necks and balancing the equipment utilization. The proposal is validated through the resolution of several instances derived from three real-world case-studies coming from different industrial sectors. The com- putational results show that the decomposition procedure is capable of generating high quality solutions, sometimes the optimal one, with minimum computational effort for all problem instances considered.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: 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: García del Valle, Alejandro. Universidad de la Coruña; EspañaFil: 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 in the shipbuilding industry

This work presents a novel hybrid and systematic MILP-based solution approach for the resolution of multi-stage scheduling problems arising in the shipbuilding industry. The manufacturing problem involves the processing of a large number of sub-blocks and blocks, which should be rigorously produced and assembled with the aim of finalizing a project on time. Firstly, this paper presents three alternative rigorous MILP mathematical formulations relied on a continuous-time representation for solving the problem under study. Although the objective values reported by these exact optimization approaches outperform the results found through other solution techniques proposed in the literature to solve the same problem instances, the main drawback of the MILP models is the high computation time. Therefore, this work proposes an algorithm for solving the mathematical models in a decomposable way with the goal of accelerating the resolution times. The applicability of our proposal is demonstrated by effectively coping with several instances of a real-world case study dealing with the construction of a ship for the development of marine resources. Computational results show that the proposed decomposition method is able to obtain high-quality solutions in few seconds of CPU time for all examples considered.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: Cóccola, Mariana E.. 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: García del Valle, Alejandro. Universidad da Coruña; EspañaFil: 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

Novel MILP Scheduling Model for Power-Intensive Processes under Time-Sensitive Electricity Prices

In this work, a mixed-integer linear programming (MILP) model is presented based on a discrete-time scheduling formulation that allows modeling and optimizing operational decisions for processes working under time-sensitive energy prices. The main goal is to find an optimal production schedule, over a given time horizon, that satisfies product demand while minimizing total energy cost. This novel formulation, based on a new concept to model the transitions between alternative operating modes, is very efficient and robust. To illustrate the new capabilities of the model, a comprehensive comparison is performed with a previous alternative model. The model is also used to efficiently solve a real-world industrial case study. The obtained results show optimal solutions for the proposed methodology with modest computational effort.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: Grossmann, Ignacio E.. University of Carnegie Mellon; Estados UnidosFil: Gopalakrishnan, Ajit. Air Liquide;Fil: Lotero, Irene. Air Liquide;Fil: 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 effective continuous-time formulation for scheduling optimization in a shipbuilding assembly process

This work aims at finding an optimal solution of assembly operations in a system of multi-stage production in a shipyard. Shipbuilding of large-size ships is a complex manufacturing process involving the production and assembly of a big quantity of blocks. These blocks are then assembled on the block erection final process, with a predefined order. To achieve competitiveness in this market, the development of efficient operation strategies is a potential alternative. To reach this objective, a mixed-integer linear mathematical model (MILP) is proposed. The model is based on the continuous time-slot time batches concept. This mathematical formulation allows obtaining efficient solutions to academic problems with reasonable computational effort. The MILP problem was tested and computational experiences were reported for industrial problems.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: Achkar, Victoria Gabriela. 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: Garcia del Valle, A.. Universidad de la Coruña; EspañaFil: 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

A Reactive-Iterative Optimization Algorithm for Scheduling of Air Separation Units under Uncertainty in Electricity Prices

The high energy demand in power-intensive processes and the possibility of reducing the energy bills by an optimal scheduling are the motivation for incorporating energy consideration in the production scheduling of air separation plants. Optimization opportunities exist at different time scales for day-ahead scheduling decisions and real-time decisions regarding all fluctuations in electricity prices. Consequently, this paper presents a reactive-iterative optimization approach, integrating the rolling horizon (RH) con- cept into an iterative solution algorithm, for optimizing production decisions when an industry partic- ipates in both the day-ahead electricity market and the spot electricity market. A novel discrete-time MILP formulation is used as a basis of the proposal, which allows adjusting production rates to electricity prices varying hourly or faster. Several scenarios from a real-life air separation industrial plant are solved to show interesting trade-offs between the predictive approach and the reactive-iterative strategy.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: Coccola, Mariana Evangelina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay; ArgentinaFil: Dondo, Rodolfo Gabriel. 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: Guarnaschelli, Armando Gabriel. Pontificia Universidad Católica de Valparaíso; ChileFil: Schweickardt, Gustavo Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay; 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