Planejamento da produção de impressoras por dimensionamento de lotes e sequenciamento: um estudo de caso
=== In this thesis we consider a real problem of lot-sizing and scheduling printers production in a worldwide EMS (Electronic Manufacturing Service) company. The environment is characterized by the production of four different types of printers on two non identical manufacturing lines. Changeover t...
Main Authors: | , |
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Format: | Others |
Language: | Portuguese |
Published: |
Universidade Federal de Minas Gerais
2009
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Online Access: | http://hdl.handle.net/1843/MCBR-8A9H5W |
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=== In this thesis we consider a real problem of lot-sizing and scheduling printers production in a worldwide EMS (Electronic Manufacturing Service) company. The environment is characterized by the production of four different types of printers on two non identical manufacturing lines. Changeover times are manufacturing line dependent. Preventive maintenance times are considered which reduces the production available time and differentiate the available capacity from one period to another, Demand must be satisfied without backlogging. The goal of production planning is to determine optimal lot sizes and the production sequence of these on different manufacturing lines minimizing set-up and inventory costs over a planning horizon, Its not about finding a solution that purely satisfies demand on time, but finding a production plan integrating lot-sizing and scheduling with minimal cost. As shown above, this manufacturing process can be modeled by the lost-sizing and scheduling problem, so we studied and reformulated models of lot-sizing and scheduling models on literature. The capacitated simultaneous lot-sizing and scheduling on parallel non identical machines problem presented in this thesis is classified as a large bucket, multi-item, multi-machines, single-level, static and deterministic. The periods are differentiated in macro and micro periods. Macro periods are subdivided into many micro periods. Here, various types of printers can be produced in each macro period. The sequence decision appears on determining the best allocation of production lots in each micro period. The thesis consists on the development and implementation of a mathematical model of optimization to help on production planning managers decision process. The model integrates tactical decisions of lot sizing and operational decisions of sequencing these lots. It covers a planning horizon of 96 micro periods in 2 months and determines not only the size and the moment to produce a lot, but also the best sequence and allocation of these lots on manufacturing lines. The problem are considered NP-hard (see Bitran & Yanasse [7], so we develop a strategy of addition of families of inequalities and some reformulated constraints to allow this practical lot-sizing and scheduling problem to be effectively solved via mixed-integer programming and general MIP software incorporating cutting planes such as XPRESS and CPLEX. The models parameters such as demand, productivity of each line for each printer, available time per shift, preventive maintenance data and duration, inventory and set-up costs are deterministic and were collected with the process coordinators engineers. The data were analyzed and treated to be solved with MIP solver. The proposal resulting plan is than compared with the current practice, Improvements on productivity and costs reduction are evidenced. The new plan also increases the quality of planning, reducing to zero the number of delays in delivery of products. A recommended evaluation is the development of software with users graphical interface, which is strategic to the company because it allows a satisfactory use by production managers with little knowledge of optimization (Fleischmann et al.[15]. === Esta dissertação foi motivada por um problema real de dimensionamento de lotes e sequenciamento da produção de impressoras em uma empresa de destaque mundial de
manufatura contratada de eletroeletrônicos. O ambiente produtivo é caracterizado pela produção de quatro tipos de impressoras em duas linhas não idênticas de manufatura. Os tempos de changeover são dependentes da linha de manufatura. A consideração dos tempos previstos para a manutenção reduz a capacidade total disponível para produção e a diferencia de um período para o outro. Por restrições de contrato, a demanda deve ser atendida no prazo. Dessa forma não é permitido o backlogging. O objetivo do planejamento da produção é determinar o tamanho ótimo dos lotes, assim como a sequência de produção destes nas linhas de manufatura de forma a minimizar os custos de set,up e estocagem ao longo do período de planejamento. Busca-se encontrar não só uma solução que atenda às necessidades pura e simplesmente de atendimento de demanda, mas encontrar um plano de produção com custo mínimo. Como apresentado acima, este processo de manufatura pode ser modelado pelo problema de dimensionamento de lotes e sequenciamento da produção. Para isso, foi realizado um estudo de modelos clássicos e reformulados na literatura. O problema capacitado de dimensionamento de lotes e sequenciamento simultâneos em máquinas paralelas não idênticas apresentado nessa dissertação é classificado como large bucket, multi-item, multi-máquinas, único nível, estático e determinístico. Os períodos são diferenciados em macro e micro. Períodos Macro são subdivididos em muitos microperíodos. Dessa forma, diversos tipos de impressoras podem ser produzidos em cada macro período. A decisão de sequenciar ocorre ao se determinar a melhor alocação dos lotes de produção em cada micro período. O trabalho consiste no desenvolvimento e implementação de um modelo matemático de
otimização para auxiliar o processo de tomada de decisão do gerente de planejamento. O modelo integra decisões táticas de dimensionamento de lotes e operacionais de sequenciamento da produção. Este abrange o horizonte de planejamento de 96 turnos em 2 meses e determina, além de quando e quanto produzir de cada lote, a melhor sequência e alocação destes lotes nas linhas de manufatura. O modelo matemático clássico relativo ao problema é de difícil solução (ver Bitran & Yanasse [7]). Adota-se estrategicamente, então, adição de desigualdades válidas e restrições reformuladas matematicamente, Isso permite que o mesmo possa ser efetivamente resolvido por meio de softwares comerciais de programação inteira mista tais como XPRESS e CPLEX. Parãmetros de entrada do modelo como: demanda de curto praz, produtividade de cada linha para cada tipo de impressora, tempo disponível por turno, duração de manutenção preventiva, custo de estoque e custos de set-up e changeover são determinísticos e foram coletados com engenheiros responsáveis pelo processo. Os dados foram analisados e tratados para posterior resolução com o otimizador baseado em programação matemática. O plano resultante é comparado com a prática atual. Melhorias em produtividade e redução proporcional de custos são evidenciadas. Recomenda-se, como evolução deste trabalho, o desenvolvimento de um aplicativo com interface gráfica para o usuário, o que é estratégico para a empresa, pois permite que gestores de planejamento, que possuem pouco conhecimento de otimização combinatória, possam utilizar a ferramenta de forma satisfatória (Fleischmann ET AL. [15]. |
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ndltd-IBICT-oai-bibliotecadigital.ufmg.br-MTD2BR-MCBR-8A9H5W2019-01-21T17:53:22Z Planejamento da produção de impressoras por dimensionamento de lotes e sequenciamento: um estudo de caso Joao Flavio de Freitas Almeida Samuel Vieira Conceicao Samuel Vieira Conceicao Gilberto de Miranda Junior Marcone Jamilson Freitas Souza In this thesis we consider a real problem of lot-sizing and scheduling printers production in a worldwide EMS (Electronic Manufacturing Service) company. The environment is characterized by the production of four different types of printers on two non identical manufacturing lines. Changeover times are manufacturing line dependent. Preventive maintenance times are considered which reduces the production available time and differentiate the available capacity from one period to another, Demand must be satisfied without backlogging. The goal of production planning is to determine optimal lot sizes and the production sequence of these on different manufacturing lines minimizing set-up and inventory costs over a planning horizon, Its not about finding a solution that purely satisfies demand on time, but finding a production plan integrating lot-sizing and scheduling with minimal cost. As shown above, this manufacturing process can be modeled by the lost-sizing and scheduling problem, so we studied and reformulated models of lot-sizing and scheduling models on literature. The capacitated simultaneous lot-sizing and scheduling on parallel non identical machines problem presented in this thesis is classified as a large bucket, multi-item, multi-machines, single-level, static and deterministic. The periods are differentiated in macro and micro periods. Macro periods are subdivided into many micro periods. Here, various types of printers can be produced in each macro period. The sequence decision appears on determining the best allocation of production lots in each micro period. The thesis consists on the development and implementation of a mathematical model of optimization to help on production planning managers decision process. The model integrates tactical decisions of lot sizing and operational decisions of sequencing these lots. It covers a planning horizon of 96 micro periods in 2 months and determines not only the size and the moment to produce a lot, but also the best sequence and allocation of these lots on manufacturing lines. The problem are considered NP-hard (see Bitran & Yanasse [7], so we develop a strategy of addition of families of inequalities and some reformulated constraints to allow this practical lot-sizing and scheduling problem to be effectively solved via mixed-integer programming and general MIP software incorporating cutting planes such as XPRESS and CPLEX. The models parameters such as demand, productivity of each line for each printer, available time per shift, preventive maintenance data and duration, inventory and set-up costs are deterministic and were collected with the process coordinators engineers. The data were analyzed and treated to be solved with MIP solver. The proposal resulting plan is than compared with the current practice, Improvements on productivity and costs reduction are evidenced. The new plan also increases the quality of planning, reducing to zero the number of delays in delivery of products. A recommended evaluation is the development of software with users graphical interface, which is strategic to the company because it allows a satisfactory use by production managers with little knowledge of optimization (Fleischmann et al.[15]. Esta dissertação foi motivada por um problema real de dimensionamento de lotes e sequenciamento da produção de impressoras em uma empresa de destaque mundial de manufatura contratada de eletroeletrônicos. O ambiente produtivo é caracterizado pela produção de quatro tipos de impressoras em duas linhas não idênticas de manufatura. Os tempos de changeover são dependentes da linha de manufatura. A consideração dos tempos previstos para a manutenção reduz a capacidade total disponível para produção e a diferencia de um período para o outro. Por restrições de contrato, a demanda deve ser atendida no prazo. Dessa forma não é permitido o backlogging. O objetivo do planejamento da produção é determinar o tamanho ótimo dos lotes, assim como a sequência de produção destes nas linhas de manufatura de forma a minimizar os custos de set,up e estocagem ao longo do período de planejamento. Busca-se encontrar não só uma solução que atenda às necessidades pura e simplesmente de atendimento de demanda, mas encontrar um plano de produção com custo mínimo. Como apresentado acima, este processo de manufatura pode ser modelado pelo problema de dimensionamento de lotes e sequenciamento da produção. Para isso, foi realizado um estudo de modelos clássicos e reformulados na literatura. O problema capacitado de dimensionamento de lotes e sequenciamento simultâneos em máquinas paralelas não idênticas apresentado nessa dissertação é classificado como large bucket, multi-item, multi-máquinas, único nível, estático e determinístico. Os períodos são diferenciados em macro e micro. Períodos Macro são subdivididos em muitos microperíodos. Dessa forma, diversos tipos de impressoras podem ser produzidos em cada macro período. A decisão de sequenciar ocorre ao se determinar a melhor alocação dos lotes de produção em cada micro período. O trabalho consiste no desenvolvimento e implementação de um modelo matemático de otimização para auxiliar o processo de tomada de decisão do gerente de planejamento. O modelo integra decisões táticas de dimensionamento de lotes e operacionais de sequenciamento da produção. Este abrange o horizonte de planejamento de 96 turnos em 2 meses e determina, além de quando e quanto produzir de cada lote, a melhor sequência e alocação destes lotes nas linhas de manufatura. O modelo matemático clássico relativo ao problema é de difícil solução (ver Bitran & Yanasse [7]). Adota-se estrategicamente, então, adição de desigualdades válidas e restrições reformuladas matematicamente, Isso permite que o mesmo possa ser efetivamente resolvido por meio de softwares comerciais de programação inteira mista tais como XPRESS e CPLEX. Parãmetros de entrada do modelo como: demanda de curto praz, produtividade de cada linha para cada tipo de impressora, tempo disponível por turno, duração de manutenção preventiva, custo de estoque e custos de set-up e changeover são determinísticos e foram coletados com engenheiros responsáveis pelo processo. Os dados foram analisados e tratados para posterior resolução com o otimizador baseado em programação matemática. O plano resultante é comparado com a prática atual. Melhorias em produtividade e redução proporcional de custos são evidenciadas. Recomenda-se, como evolução deste trabalho, o desenvolvimento de um aplicativo com interface gráfica para o usuário, o que é estratégico para a empresa, pois permite que gestores de planejamento, que possuem pouco conhecimento de otimização combinatória, possam utilizar a ferramenta de forma satisfatória (Fleischmann ET AL. [15]. 2009-03-19 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/masterThesis http://hdl.handle.net/1843/MCBR-8A9H5W por info:eu-repo/semantics/openAccess text/html Universidade Federal de Minas Gerais 32001010050P8 - ENGENHARIA DE PRODUÇÃO UFMG BR reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFMG instname:Universidade Federal de Minas Gerais instacron:UFMG |