MRP rescheduling heuristics with capacity extension under deterministic demand

Rong, Chao; Takahashi, Katsuhiko; Morikawa, Katsumi

doi:10.1016/j.cie.2006.06.009

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“…We also review other approaches related to production systems with multiple machines, such as modeling multistage systems (Aghezzaf et al, 2010;Asmundsson et al, 2009;Li et al, 2006a;Rong et al, 2006;Selcuk et al, 2006;Stadtler and Sahling, 2012;Van den broecke et al, 2008), production lines (Baptiste et al, 2008;Christou and Ponis, 2009;Christou et al, 2007;Ferreira et al, 2009;Mehrotra et al, 2011;Taskin and Uenal, 2009) and groups of identical machines (Albey and Bilge, 2011). Table 10 summarizes the different approaches related to multiple and parallel machines extensions.…”

Section: 6c Production Timesmentioning

confidence: 99%

“…Furthermore, setup limitations are caused by not considering setup times (Asmundsson et al, 2009;Brahimi et al, 2010;Deng and Yano, 2006;Gicquel et al, 2009;Grubbstrom and Huynh, 2006a), setup carry-overs (Helber and Sahling, 2010;Kaczmarczyk, 2011;Nascimento et al, 2010), setup sequencedependents (Goren et al, 2012;Mohan et al, 2012;Ozturk and Ornek, 2010) or setup groups (Absi and Kedad-Sidhoum, 2008). Moreover, Bjork and Carlsson (2007) and Merzifonluoglu et al (2007) do not reflect lead time flexibility, while Aghezzaf et al (2007), Kanyalkar and Adil (2007) and Rong et al (2006) assume that lead times are zero. Alwan et al (2008), Brandimarte (2006), Kanyalkar and Adil (2007) and Selcuk et al (2006) do not include safety stocks as a model parameter in their proposals.…”

Section: Limitationsmentioning

confidence: 99%

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A review of discrete-time optimization models for tactical production planning

Díaz‐Madroñero

Peidro

2014

International Journal of Production Research

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This paper presents a review of optimization models for tactical production planning. The objective of this research is to identify streams and future research directions in this field based on the different classification criteria proposed. The major findings indicate that: (1) the most popular production planning area is master production scheduling with a big-bucket time-type period; (2) most of the considered limited resources correspond to productive resources and, to a lesser extent, to inventory capacities; (3) the consideration of backlogs, setup times, parallel machines, overtime capacities and network-type multi-site configuration stand out in terms of extensions; (4) the most widely used modeling approach is linear/integer/mixed integer linear programming solved with exact algorithms, such as branch-and-bound, in commercial MIP solvers; (5) CPLEX, C and its variants and Lindo/Lingo are the most popular development tools among solvers, programming languages and modeling languages, respectively; (6) most works perform numerical experiments with random created instances, while a small number of works were validated by real-world data from industrial firms, of which the most popular are sawmills, wood and furniture, automobile and semiconductors and electronic devices.

show abstract

Section: 6c Production Timesmentioning

confidence: 99%

Section: Limitationsmentioning

confidence: 99%

A review of discrete-time optimization models for tactical production planning

Díaz‐Madroñero

Peidro

2014

International Journal of Production Research

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“…The development of operations planning applications that consider capacity constraints occupies a relatively common place in the literature (Drexl and Kimms, 1997). The consideration of multi-level systems creates numerous ways of covering capacity constraints and, should they be required, the need for not exceeding this capacity (Rong et al, 2006). Yet, tackling the problem from the mathematical programming perspective is more likely to be a good mechanism, as suggested by Segerstedt (1996b), who indicates that formulas are the "supreme methods for communication".…”

Section: The Mrpii Mathematical Formulationmentioning

confidence: 99%

A new formulation technique to model materials and operations planning: the generic materials and operations planning (GMOP) problem

García-Sabater

Maheut

Marín-García

2013

EJIE

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“…The development of operations planning applications that consider capacity constraints occupies a relatively common place in the literature (Drexl y Kimms, 1997). The consideration of multi-level systems creates numerous ways of covering capacity constraints and, should they be required, the need for not exceeding this capacity (Rong et al, 2006). Yet tackling the problem from the mathematical programming perspective is more likely to be a good mechanism, as suggested by Segerstedt (1996b), who indicates that formulas are the "supreme methods for communication".…”

Section: The Mrpii Mathematical Formulationmentioning

confidence: 99%

Modelos y Algoritmos Basados en el Concepto Stroke para la Planificación y Programación de Operaciones con Alternativas en Redes de Suministro

Maheut¹

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Modelos y Algoritmos basados en el concepto Stroke para la Planificación y Programación de Operaciones con Alternativas en Redes de SuministroJulien Maheut Página 5 AgradecimientosCuando empecé mi proyecto final de carrera en Ford España, SA a principio del 2009, sin saberlo, comenzó mi trayectoria como investigador que se hizo realidad cuando conseguí un contrato pre-doctoral. Reflexionando sobre el proceso seguido para la elaboración de esta tesis doctoral, reconozco que ha supuesto sacrificios y decisiones difícilmente entendibles para muchos. Pero la valoración de todas las alternativas, en este contexto complejo, incierto (y por ello cambiante), fue lo que me motivó para demostrar que no hay que rendirse durante una crisis, sino que hay que superarse para provocar su suerte. Mis decisiones y esfuerzos tienen como resultado un trabajo de investigación. Pero no me cabe la menor duda, que no hubiera tenido este final sin el apoyo y la confianza incondicional de las personas que me rodearon durante estos tres últimos años. Así que para mí es todo un privilegio y un deber dar las gracias a quienes me apoyaron y aguantaron a lo largo de la elaboración de esta tesis.En primer lugar, quiero agradecer a mi director el Profesor Dr. D. José Pedro García Sabater, la inestimable ayuda y colaboración durante todo el proceso de elaboración de esta tesis doctoral.Su claridad de juicio, su creatividad sin límites, su humanidad y su integridad son un ejemplo, y un referente para mí. No sólo en su labor como investigador y profesor, sino también en su calidad humana.En segundo lugar quiero agradecer al Profesor Dr. Raúl Poler Escoto, por haberme ofrecido la posibilidad de trabajar en el Proyecto Europeo REMPLANET con Eduardo Castellano y los miembros de IKERLAN. Su perfeccionismo, su profesionalidad como investigador y como coordinador de proyecto, así como la confianza que me ofreció es algo inestimable y estaré siempre en deuda con él.En tercer lugar, quiero agradecer al Dr. Carlos Andrés Romano que me permitió incorporarme y trabajar en el proyecto ENSAMBLE, así como en otros proyectos. No sería justo dejar sin agradecimiento a todos los miembros del grupo ROGLE, y sobre todo Juan A. Marin-Garcia y Julio J. Garcia-Sabater, que colaboraron en el desarrollo de esta tesis transmitiéndome sus conocimientos sobre la mejora continua y su aplicación.Por último, pero no por ello menos importante, darle las gracias a Audrey, que ha "sacrificado" mucho de ella para que esta tesis fuera realidad. Ella me siguió a España y no dudó en apoyarme en todo momento, estando siempre aquí cuando la necesitaba. Sin ella la tesis no habría acabado, y por este motivo, podría compartir conmigo la autoría del documento. Valencia, Noviembre 2012 Julien Maheut Modelos y Algoritmos basados en el concepto Stroke para la Planificación y Programación de Operaciones con Alternativas en Redes de SuministroJulien Maheut Página 6 Modelos y Algoritmos basados en el concepto Stroke para la Planificación y Programación de Operaciones con Alternativas en Redes d...

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A review of discrete-time optimization models for tactical production planning

A review of discrete-time optimization models for tactical production planning

A new formulation technique to model materials and operations planning: the generic materials and operations planning (GMOP) problem

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