Planejamento agregado na indústria de nutrição animal sob incertezas

Abstract

Resumo Um dos desafios para o planejamento da produção na indústria de nutrição animal consiste em determinar quanto produzir de cada produto em cada período, considerando que existem incertezas associadas às operações de setup, que os produtos são perecíveis e que a capacidade produtiva deve ser ajustada num ambiente de demanda estocástica caracterizada pela sazonalidade dos produtos e das matérias-primas. Este trabalho investiga um problema de planejamento agregado da produção em uma planta que produz suplementos para nutrição animal. Para lidar com esse problema, propôs-se uma extensão do problema clássico de dimensionamento de lotes com restrição de capacidade para incorporar decisões sobre vendas perdidas (lost sales) e as incertezas inerentes ao planejamento da produção: demandas, tempos de preparação e taxa de perecibilidade dos produtos. Para gerar soluções menos sensíveis às variações dos cenários, desenvolveu-se um modelo estocástico com aversão ao risco baseado numa medida de risco do tipo semidesvio absoluto. Analisando-se o valor esperado da informação perfeita e o valor da solução estocástica, confirmou-se o desempenho superior do modelo de programação estocástica no tratamento das incertezas. Além disso, os resultados indicaram que é possível reduzir significativamente a variabilidade dos custos de segundo estágio sem sacrificar demasiadamente o custo total esperado.

Planejamento da produção na indústria de embalagens de polpa moldada

“…Several classical formulations and different approximated solution methods have been used to represent and solve lot sizing and scheduling problems in industrial applications. Some of them can be found in the tobacco industry (Pattloch et al, 2001), textile (Silva & Magalhaes, 2006), yogurt (Marinelli et al, 2007), soft drinks (Toledo et al, 2007(Toledo et al, , 2009(Toledo et al, , 2011Ferreira et al, 2008Ferreira et al, , 2009, electrofused-grains (Luche & Morabito, 2005;Luche et al, 2009), animal feed (Toso & Morabito, 2005;Toso et al, 2008Toso et al, , 2009Clark et al, 2010;Augusto et al, 2014), foundry (Araujo et al, 2004(Araujo et al, , 2007Luche & Morabito, 2005), glass industry (Almada-Lobo et al, 2008), among other industrial settings. These applications report some adaptations and extensions of the classical formulations in the literature, so that characteristics and decisions of real systems are included in their mathematical models.…”