Resumo O presente trabalho apresenta um problema de dimensionamento e sequenciamento integrados para uma fábrica de grande porte de cimento para refratário. Foram abordadas três formulações matemáticas: duas presentes na literatura e uma proposta como alternativa às já existentes. Este estudo tem como objetivo comparar as formulações tanto em relação ao seu desempenho quanto à sua aplicabilidade como ferramenta de suporte à tomada de decisão. Uma dessas formulações utiliza variáveis contínuas e as outras são baseadas em variáveis indexadas no tempo. Estes modelos matemáticos abordam um conceito específico de como as variáveis e parâmetros são definidos, exigindo premissas e definições particulares para se adequar ao problema real. A fim de considerar os diferentes aspectos da situação prática, foram geradas várias instâncias a partir de distribuições uniformes, baseadas em informações reais. Extensivos testes computacionais foram executados e, com base nesses resultados, as modelagens foram avaliadas como ferramenta de apoio à decisão e as suas eficiências foram comparadas.
Behind the concept of Industry 4.0, there are a number of principles and ideas; one of them is the integration of problems of different decision levels. In this work, we integrate maintenance with planning problems, aiming to take full advantage of the production capacity providing immediate delivery of products to customers and avoiding failures. We propose a hybrid approach for solving a maintenance problem integrated with the lot-sizing and scheduling problems. The approach is based on the concepts of robustness and simheuristics, considering preventive, predictive and corrective maintenances in a parallel machine environment. Simulations are performed to consider machine failures. Results indicate that as we increase the robustness parameter at the lot-sizing problem, we obtain lower deviations related to the initial objective function of the lot-sizing problem and lower probabilities of infeasibility after the occurrence of failures. The approach makes it possible to find an average expected result for each of the scenarios analyzed taking into account historical data on the behavior of the failures.
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