Contribuições para a otimização da programação da produção de bebidas a base de frutas
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2013 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFSCAR |
Texto Completo: | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/3725 |
Resumo: | Beverage factories have been trying to improve production planning and control to increase competitive advantages and market shares. In order to achieve such goals, the industries attempted to improve the process of meeting demands, manufacture larger product variety in less time, use less resources and considering the factory´s operating limit. This work considers a production planning problem which lies in the factories which manufactures non-alcoholic beverages fruit. The research problem is the lotscheduling of drinks, characterized by: finite planning horizon, multi-period, multimachine, capacity constraints, setup time and cost, special machine constraints (the machines must be cleaned after certain production time). An optimization approach based on mathematical modeling is proposed, considering different scenarios and using optimization softwares. The proposed models are variations of mixed-integer programming models well-known in the literature, such as the GLSPPL (General Lot Sizing and Scheduling Problem for Parallel Production Lines) and CLSP (Capacitated lot sizing problem). However, instead of considering parallel machines, different arrangements of machines are considered to obtain better representation of the production processes. In order to validate the models, we proposed an approach involving a case study in a beverage factory in the state of São Paulo. The solutions obtained by the models were compared with those used in practice. The results show that the proposed approach has good potential for practical use. |
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The research problem is the lotscheduling of drinks, characterized by: finite planning horizon, multi-period, multimachine, capacity constraints, setup time and cost, special machine constraints (the machines must be cleaned after certain production time). An optimization approach based on mathematical modeling is proposed, considering different scenarios and using optimization softwares. The proposed models are variations of mixed-integer programming models well-known in the literature, such as the GLSPPL (General Lot Sizing and Scheduling Problem for Parallel Production Lines) and CLSP (Capacitated lot sizing problem). However, instead of considering parallel machines, different arrangements of machines are considered to obtain better representation of the production processes. In order to validate the models, we proposed an approach involving a case study in a beverage factory in the state of São Paulo. The solutions obtained by the models were compared with those used in practice. The results show that the proposed approach has good potential for practical use.As indústrias de bebidas tem buscado melhorar o planejamento e o controle da produção para obter vantagens competitivas e melhorar suas posições no mercado. Para isso, tem procurado atender melhor à demanda, produzir uma variedade maior de produtos em períodos de tempo mais curtos, utilizando menos recursos e respeitando a capacidade instalada. Neste projeto de mestrado, considera-se um problema de programação da produção em fábricas de bebidas não alcoólicas à base de frutas. A questão investigada consiste na otimização da programação e dimensionamento de lotes de produção de bebidas, tendo como características principais: horizonte de planejamento finito, multi períodos, múltiplas máquinas, restrições de capacidade de produção, tempo e custo de preparação de máquinas e condições especiais de preparação (limpezas obrigatórias após certo período de produção) e preparação de quatro horas independente da sequência de produção. Para a questão em estudo, foi proposta uma abordagem de otimização baseada no desenvolvimento de modelos de programação matemática e resolução dos modelos por meio de softwares de otimização, considerando vários cenários. Os modelos propostos são modificações de modelos de programação linear inteira mista bem conhecidos na literatura, tais como o GLSPPL (General Lot Sizing and Scheduling Problem for Parallel Production Lines) e o CLSP (Capacitated lot sizing problem). Porém, ao invés de se considerar múltiplas máquinas em paralelo, os modelos propostos exploram outras possíveis configurações de máquinas para representar melhor os processos de produção envolvidos. A abordagem proposta foi validada por meio de um estudo de caso em uma fábrica de bebidas no interior de São Paulo, em que as soluções obtidas pelos modelos foram comparadas com as práticas utilizadas pela empresa. Os resultados mostram que a abordagem proposta tem bom potencial de aplicação prática.Financiadora de Estudos e Projetosapplication/pdfporUniversidade Federal de São CarlosPrograma de Pós-Graduação em Engenharia de Produção - PPGEPUFSCarBRProgramação da produçãoDimensionamento de lotesSequenciamento da produçãoENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAOContribuições para a otimização da programação da produção de bebidas a base de frutasinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis-1-1ab73fe2d-ae49-4b7d-915b-b256b3c2d946info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFSCARinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCARORIGINAL5161.pdfapplication/pdf1938552https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/3725/1/5161.pdfb2b5480af19f77bfa88f8903ab2a1b7eMD51TEXT5161.pdf.txt5161.pdf.txtExtracted texttext/plain0https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/3725/2/5161.pdf.txtd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD52THUMBNAIL5161.pdf.jpg5161.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg5786https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/3725/3/5161.pdf.jpgd2864841fbeaacacc0d343a05caab122MD53ufscar/37252023-09-18 18:31:33.069oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/3725Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufscar.br/oai/requestopendoar:43222023-09-18T18:31:33Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false |
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