Heuristicas para otimização do planejamento da produção em sistemas MRP

• Main Author: Berretta, Regina Esther
• Other Authors: UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: [s.n.] 1997
• Subjects: Controle de estoque; Planejamento de produção; Programação heurística
• Online Access: BERRETTA, Regina Esther. Heuristicas para otimização do planejamento da produção em sistemas MRP. 1997. 152f. Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/261047>. Acesso em: 22 jul. 2018.; http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/261047

Orientador: Paulo Morelato França === Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação === Made available in DSpace on 2018-07-22T03:48:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Berretta_ReginaEsther_D.pdf: 9864278 bytes, checksum: ba475c4277cadec8953864df9f0375a7 (MD5) Previous issue date: 1997 === Resumo: Esse trabalho trata do problema dimensionamento de lotes em sistemas de produção multiestágio, que consiste na determinação das quantidades a serem produzidas em diferentes períodos, de tal modo que a demanda seja atendida. Por ser um sistema multiestágio de produção, os produtos dependem da compra e/ou produção de certos componentes. O modelo apresentado utiliza o conceito de estoque de escalão e considera custos de produção, estoque e preparação. Para retratar o consumo dos recursos, são incluídos tempos de preparação e produção. Além disso, supõe-se que o lead time de cada item seja diferente de zero. Para a resolução deste problema, foram desenvolvidos métodos heurísticos com o propósito de obter planos factíveis e buscar soluções com menor custo. Com o objetivo de melhorar o desempenho das heurísticas propostas, as técnicas meta- heurísticas Busca Tabu e Simulated Annealing foram incorporadas. Os resultados dos testes computacionais são comparados com a solução ótima em instâncias com até 60 variáveis binárias e para instâncias de maior porte, os resultados são comparados com um limitante inferior obtido pela aplicação de Relaxação Lagrangeana ao problema === Abstract: This thesis deals with the lotsizing problem in multistage production systems. The problem basically consists in determining the quantities to be produced in different periods of time such that a forecast demand would be attained. Since the production system is of a multistage type, the available items would be either produced or bought to satisfy the needs of the plan. The model we present uses the concept of echelon stock and considers production, stock and preparation costs. To model the aspects of consumption of resources, preparation and production times are also included in the mode!. In addition, the lead time of each item is supposed to be different from zero. In order to give feasible solutions for this problem we have developed heuristic methods which also lead to low cost solutions. In order to improve the performance of the developed heuristics, search techniques based on metaheuristics like "Tabu Search" and "Simulated Annealing" were introduced in a second stage. The results from the computational tests were compared with the optimal solution when the instances had up to 60 binary variables. For instances of a larger size the results were compared with a lower bound which was obtained by Lagrangean Relaxation of the problem's mixed-integer programming formulation === Doutorado === Doutor em Engenharia Elétrica