Abstract:This work presents models using linear programming and goal programming to support decision making in the frozen concentrated orange juice planning process with multiple products, stages, and periods. Besides decisions about the production, blending, and juice storage, the models also include orange harvesting plan, which takes into account oranges maturation curves. Thus, the models take into consideration a large portion of the supply chain involved in the frozen concentrated orange juice sector. Another point to highlight is the inclusion of the blending process of different types of juices to match the ratio specification of the product using orange acidity to calculate the ratio specification. Resumo: Neste trabalho apresentam-se modelos de programação linear e programação por metas para apoiar decisões no processo de planejamento agregado da produção de suco concentrado congelado de laranja, com múltiplos produtos, estágios e períodos. Além das decisões de produção, mistura e estocagem de sucos, os modelos também incorporam o planejamento de colheita da laranja, levando-se em consideração suas curvas de maturação. Desta maneira, os modelos consideram grande parte da cadeia de suprimento envolvida no setor de produção de suco concentrado congelado de laranja. Outro ponto a destacar é a consideração do processo de mistura de diferentes tipos de sucos para a obtenção da especificação de ratio do produto acabado, utilizando a acidez da laranja como base de cálculo para a especificação de ratio. Para resolver os modelos de programação linear e programação por metas, utilizou-se uma linguagem de modelagem algébrica e um aplicativo de última geração de solução de problemas de programação matemática. Um estudo de caso foi realizado em uma empresa de suco de laranja localizada no Estado de São Paulo, envolvendo várias plantas e com uma rede de distribuição internacional com características típicas de outras empresas do setor. Os resultados indicam que a abordagem aqui proposta pode ser aplicada em situações reais.Palavras-chave: Programação linear. Programação por metas. Processo de mistura. Suco concentrado congelado de laranja. Problemas de planejamento de produção com múltiplos produtos, estágios e períodos.
Neste trabalho apresenta-se um modelo baseado em programação linear e programação de metas para apoiar decisões no processo de mistura e na distribuição de suco concentrado congelado de laranja. Explora-se a importância das decisões do processo de mistura para a análise da logística de distribuição do suco de laranja, além das decisões de transporte e armazenagem. O modelo utiliza conceitos conhecidos da literatura de problemas de mistura e planejamento da produção com múltiplos produtos, estágios e períodos, e foi resolvido por meio da linguagem de modelagem GAMS (General Algebraic Modeling System). Um estudo de caso foi realizado numa empresa de suco de laranja localizada no interior do estado de São Paulo, e os resultados preliminares obtidos são promissores.
Neste trabalho o planejamento agregado de produção de sucos concentrados congelados de laranja é modelado com considerações de incertezas em alguns parâmetros, de modo a constituir uma ferramenta efetiva de suporte à tomada de decisões. A abordagem de otimização robusta é baseada em um modelo determinístico de programação linear com múltiplos produtos, estágios e períodos proposto em Munhoz e Morabito (2010). Além das decisões de produção, mistura e estocagem de sucos, esse modelo também incorpora o planejamento de colheita da laranja, levando-se em consideração as curvas de maturação das frutas. Um estudo de caso foi realizado em uma empresa do setor localizada no estado de São Paulo, envolvendo várias plantas e uma rede de distribuição internacional. Os resultados computacionais obtidos com a abordagem de otimização robusta, utilizando uma linguagem de modelagem algébrica e um aplicativo de última geração de solução de problemas de programação matemática, indicam que a abordagem tem potencial para ser aplicada com sucesso em situações reais.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.