Abstract:Neste artigo propomos um modelo de otimização inteira mista para o problema de dimensionamento e seqüenciamento dos lotes de produção em fábricas de refrigerantes de pequeno porte, com tempos e custos de set up de produção dependentes do seqüenciamento dos lotes. O modelo considera o estágio de envase como sendo o gargalo da produção da planta, o que é comum em fábricas de pequeno porte com uma única linha de envase, e restrições de lote mínimo do estágio de xaroparia. Variações da heurística relax and fix são… Show more
“…Uma programação da produção não sincronizada, ou seja, sem a consideração das diferenças entre os tempos de troca dos dois estágios, pode levar a uma programação inviável na prática, uma vez que os tempos de espera podem consumir parte significativa da capacidade de produção. Para mais detalhes do processo de produção de refrigerantes, o leitor pode consultar, por exemplo, Toledo et al (2007Toledo et al ( , 2008 e Ferreira et al (2008), Ferreira, Morabito e Rangel (2009).…”
Section: Processo De Produção De Refrigerantesunclassified
“…Com relação a estudos no setor de bebidas, exemplos aparecem em Rangel e Ferreira (2003), Clark (2003), Castro e Pizzolato (2005), Toledo et al (2007Toledo et al ( , 2008 e Ferreira et al (2008), Ferreira, Morabito e Rangel (2008, 2010. Em Ferreira, Morabito e Rangel (2008, 2010, foi estudado um problema de dimensionamento e sequenciamento da produção de refrigerantes com tempos e custos de troca dependentes da sequência em uma fábrica de bebidas de pequeno porte, por meio de um modelo de otimização baseado no modelo monoestágio GLSP (General Lot Sizing and Scheduling Problem) (FLEISCHMANN;MEYR, 1997).…”
Section: Introductionunclassified
“…Para resolvê-lo, foi estudada uma abordagem de solução baseada em uma estratégia de relaxação (ER) do modelo, combinada com heurísticas relax and fix, ER_G21. Uma comparação das abordagens em Toledo et al (2007Toledo et al ( , 2008 e Ferreira, Morabito e Rangel (2009) pode ser encontrada em Ferreira et al (2008).…”
Neste trabalho, apresentamos formulações monoestágio para o problema integrado de dimensionamento e sequenciamento de lotes de produção de bebidas dois estágios com sincronia. O problema envolve múltiplos produtos, múltiplas máquinas e tempos e custos de troca dependentes da sequência de produção. As formulações monoestágio apresentadas não têm perda de generalidade para representar o problema e, em geral, reduzem as dimensões da formulação dois estágios com sincronia apresentadas em Ferreira, Morabito e Rangel (2009) em termos dos números de variáveis e restrições. Experimentos computacionais preliminares realizados com exemplares baseados em dados reais de uma fábrica de bebidas mostram que os modelos monoestágio propostos são competitivos, quando comparados com o modelo anterior dois estágios com sincronia.
“…Uma programação da produção não sincronizada, ou seja, sem a consideração das diferenças entre os tempos de troca dos dois estágios, pode levar a uma programação inviável na prática, uma vez que os tempos de espera podem consumir parte significativa da capacidade de produção. Para mais detalhes do processo de produção de refrigerantes, o leitor pode consultar, por exemplo, Toledo et al (2007Toledo et al ( , 2008 e Ferreira et al (2008), Ferreira, Morabito e Rangel (2009).…”
Section: Processo De Produção De Refrigerantesunclassified
“…Com relação a estudos no setor de bebidas, exemplos aparecem em Rangel e Ferreira (2003), Clark (2003), Castro e Pizzolato (2005), Toledo et al (2007Toledo et al ( , 2008 e Ferreira et al (2008), Ferreira, Morabito e Rangel (2008, 2010. Em Ferreira, Morabito e Rangel (2008, 2010, foi estudado um problema de dimensionamento e sequenciamento da produção de refrigerantes com tempos e custos de troca dependentes da sequência em uma fábrica de bebidas de pequeno porte, por meio de um modelo de otimização baseado no modelo monoestágio GLSP (General Lot Sizing and Scheduling Problem) (FLEISCHMANN;MEYR, 1997).…”
Section: Introductionunclassified
“…Para resolvê-lo, foi estudada uma abordagem de solução baseada em uma estratégia de relaxação (ER) do modelo, combinada com heurísticas relax and fix, ER_G21. Uma comparação das abordagens em Toledo et al (2007Toledo et al ( , 2008 e Ferreira, Morabito e Rangel (2009) pode ser encontrada em Ferreira et al (2008).…”
Neste trabalho, apresentamos formulações monoestágio para o problema integrado de dimensionamento e sequenciamento de lotes de produção de bebidas dois estágios com sincronia. O problema envolve múltiplos produtos, múltiplas máquinas e tempos e custos de troca dependentes da sequência de produção. As formulações monoestágio apresentadas não têm perda de generalidade para representar o problema e, em geral, reduzem as dimensões da formulação dois estágios com sincronia apresentadas em Ferreira, Morabito e Rangel (2009) em termos dos números de variáveis e restrições. Experimentos computacionais preliminares realizados com exemplares baseados em dados reais de uma fábrica de bebidas mostram que os modelos monoestágio propostos são competitivos, quando comparados com o modelo anterior dois estágios com sincronia.
“…One of the constant challenges of the production planning and control department is the determination of an effective production program. In small factories there is greater difficulty, due to the absence of a computational tools that facilitates rapid and effective evaluations of the different scenarios for production scheduling (Ferreira et al, 2008). One of the biggest problems that arise in the management of operations of a manufacturing or services company is the sequential programming of activities of the different jobs required by the clients (Ballesteros et al, 2013).…”
The purpose of the research was to determine the sequencing of the production of n jobs in m operations in a small footwear company in an environment of flow shop machine characteristics, which optimizes the total time of completion of the job in the production system (Makespan). We used heuristic algorithms that were applied through Lekin and WinQSB softwares, and for the optimization algorithm we designed a mathematical model that was solved by Juliabox software. Results show that the integer linear programming and local search minimize the makespan with 3807 minutes, and different production sequences for each algorithm, which consider permutation, which improves the traditional way of programming the production in 97 minutes, however, the optimization presents better results in the performance measures of average waiting time, average time of flow, and average job in process. Application of heuristic algorithms proves to be simple and fast, but the mathematical model of optimization designed and encoded in the software is a flexible and valuable tool for decision making in production programming, which could be applied in other footwear companies, and in other productive sectors whose companies have the same characteristics of the case study, reducing costs and improving delivery times.
“…Como o preparo pode ser demorado e custoso, e pode gerar desperdícios de tempo e custos de produção, é fundamental que ele seja considerado na programação da produção [34].…”
Section: Processo De Produção De Bebidasunclassified
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