Optimal management of bio-based energy supply chains under parametric uncertainty through a data-driven decision-support framework

This paper addresses the optimal management of a multi-objective bio-based energy supply chain network subjected to multiple sources of uncertainty. The complexity to obtain an optimal solution using traditional uncertainty management methods dramatically increases with the number of uncertain factors considered. Such a complexity produces that, if tractable, the problem is solved after a large computational effort. Therefore, in this work a data-driven decision-making framework is proposed to address this issue. Such a framework exploits machine learning techniques to efficiently approximate the optimal management decisions considering a set of uncertain parameters that continuously influence the process behavior as an input. A design of computer experiments technique is used in order to combine these parameters and produce a matrix of representative information. These data are used to optimize the deterministic multi-objective bio-based energy network problem through conventional optimization methods, leading to a detailed (but elementary) map of the optimal management decisions based on the uncertain parameters. Afterwards, the detailed data-driven relations are described/identified using an Ordinary Kriging meta-model. The result exhibits a very high accuracy of the parametric meta-models for predicting the optimal decision variables in comparison with the traditional stochastic approach. Besides, and more importantly, a dramatic reduction of the computational effort required to obtain these optimal values in response to the change of the uncertain parameters is achieved. Thus the use of the proposed data-driven decision tool promotes a time-effective optimal decision making, which represents a step forward to use data-driven strategy in large-scale/complex industrial problems.Peer ReviewedPostprint (published version

Optimal management of bio-based energy supply chains under parametric uncertainty through a data-driven decision-support framework

This paper addresses the optimal management of a multi-objective bio-based energy supply chain network subjected to multiple sources of uncertainty. The complexity to obtain an optimal solution using traditional uncertainty management methods dramatically increases with the number of uncertain factors considered. Such a complexity produces that, if tractable, the problem is solved after a large computational effort. Therefore, in this work a data-driven decision-making framework is proposed to address this issue. Such a framework exploits machine learning techniques to efficiently approximate the optimal management decisions considering a set of uncertain parameters that continuously influence the process behavior as an input. A design of computer experiments technique is used in order to combine these parameters and produce a matrix of representative information. These data are used to optimize the deterministic multi-objective bio-based energy network problem through conventional optimization methods, leading to a detailed (but elementary) map of the optimal management decisions based on the uncertain parameters. Afterwards, the detailed data-driven relations are described/identified using an Ordinary Kriging meta-model. The result exhibits a very high accuracy of the parametric meta-models for predicting the optimal decision variables in comparison with the traditional stochastic approach. Besides, and more importantly, a dramatic reduction of the computational effort required to obtain these optimal values in response to the change of the uncertain parameters is achieved. Thus the use of the proposed data-driven decision tool promotes a time-effective optimal decision making, which represents a step forward to use data-driven strategy in large-scale/complex industrial problems.Peer Reviewe

Sistema integrado de gestión de la energía y los recursos ambientales para procesos industriales económicamente sostenibles - SIGERA

El análisis de la sostenibilidad (económica, social y/o ambiental) asociada a la toma de decisiones de gestión requiere considerar globalmente toda la cadena de suministro implicada en la producción de un determinado bien o servicio. Pero la práctica totalidad de los sistemas de soporte a la decisión aplicables a la industria de proceso (y en muchos otros ámbitos) parte de una visión centralizada de dicha cadena de suministro, en la que un único gestor toma decisiones sobre todos los eslabones, sin considerar los objetivos específicos de cada uno de estos eslabones (que en la práctica suelen pertenecer a diferentes actores). O bien asumen que hay una única sección “importante” en la cadena (la propia), mientras que el resto de los eslabones están “al servicio” de dicha sección. El proyecto SIGERA ha permitido el desarrollo de herramientas de soporte a la decisión basadas en la aplicación de criterios sistemáticos, transparentes y objetivos para la gestión integrada de recursos en la industria de proceso, específicamente en situaciones en las que es determinante gestionar simultáneamente varios de estos recursos en entornos cooperativos, competitivos o mixtos (cadenas de suministro). Para ello se han desarrollado y combinado modelos que representan el consumo, la utilización y/o la generación de los diferentes recursos considerados, tanto externos como internos, y tanto propios como ajenos (los límites de la cadena de suministro los establece el gestor). Adicionalmente, se han incorporado dos aspectos habitualmente simplificados (cuando no ignorados) al abordar este tipo de problemas: la incertidumbre asociada a la información (endógena y/o exógena) y la naturaleza multiobjetivo de todo problema de toma de decisiones. La complejidad de los modelos a tratar ha requerido el desarrollo de nuevas estrategias de optimización que, aunque están basadas en diferentes paradigmas de la ingeniería de procesos (programación matemática, teoría de juegos, técnicas de reducción de objetivos, etc.), constituyen un avance en cuanto a su forma de aplicación y/o en su adaptación (por ejemplo, en su aplicación al desarrollo y en su utilización sobre modelos basados en datos y/o híbridos - metamodelos). Los prototipos desarrollados se han aplicado a diferentes situaciones, muchas de ellas basadas en cadenas de suministro que incluyen directamente eslabones de transformación de recursos ambientales: sistemas de poli generación energética, aprovechamiento del ciclo del agua, sistemas de control de la contaminación, gestión de redes de distribución, cierre de ciclos de materiales, etc. Los resultados obtenidos demuestran la utilidad de los procedimientos ideados en situaciones hasta ahora no abordadas ni tan solo en el ámbito académico