Problema de dimensionamento de lotes integrado ao problema da mistura de componentes sob incerteza na demanda

• Processo: 23/09205-6
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado Direto
• Data de Início da vigência: 01 de janeiro de 2024
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2024
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia de Produção - Pesquisa Operacional
• Pesquisador responsável: Silvio Alexandre de Araujo
• Beneficiário: Maurício Rocha Gonçalves
• Supervisor: Raf Jans
• Instituição Sede: Instituto de Biociências, Letras e Ciências Exatas (IBILCE). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de São José do Rio Preto. São José do Rio Preto , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: École des Hautes Études Commerciales (HEC Montréal), Canadá
• Vinculado à bolsa: 23/02210-4 - Problema de dimensionamento de lotes integrado ao problema da mistura de componentes sob incerteza na demanda, BP.DD
• Assunto(s): Dimensionamento de lotes Otimização de sistemas Incerteza Programação linear inteira mista Método de Monte Carlo Programação estocástica
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Blending Problem | Demand Uncertainty | Lot sizing Problem | mixed-integer linear programming | Monte Carlo simulation | Stochastic Programming | Modelagem e Otimização de Sistemas

Resumo

Este projeto de pesquisa concentra-se em problemas de planejamento de produção industrial que envolvem a mistura de componentes para obter produtos finais, onde a proporção de componentes utilizados na composição final pode variar. O objetivo é gerar planos de produção que minimizem os custos gerais da mistura de componentes para atender à demanda externa de produtos finais. Os planos também precisam levar em consideração restrições de capacidade de tempo e satisfazer requisitos de qualidade dos produtos finais. Para lidar com esse problema, propomos abordagens de programação matemática que integram decisões de dimensionamento de lotes para aquisição de componentes e produção de produtos finais ao longo de um horizonte de planejamento finito e discreto. Abordamos o problema sob incerteza de demanda por meio de uma nova formulação estocástica de dois estágios, baseada em estratégias para problemas de dimensionamento de lotes estocásticos. Para resolver a formulação estocástica resultante, utilizamos o esquema Sample Average Approximation (SAA) e técnicas de decomposição de Benders com auxílio de pacotes de otimização comerciais para solucionar os problemas de programação linear mista resultantes da aplicação do SAA. Experimentos computacionais já foram realizados, e como parte deste projeto, planejamos aprimorar ainda mais nossas abordagens de solução propostas, realizar testes adicionais e explorar formulações estocásticas alternativas. (AU)