Resumen de Proactive management of uncertainty to improve scheduling robustness in proces industries

Anna Bonfill Teixidor

• English

  Dinamisme, capacitat de resposta i flexibilitat són característiques essencials en el desenvolupament de la societat actual. Les noves tendències de globalització i els avenços en tecnologies de la informació i comunicació fan que sevolucioni en un entorn altament dinàmic i incert. La incertesa present en tot procés esdevé un factor crític a lhora de prendre decisions, així com un repte altament reconegut en làrea dEnginyeria de Sistemes de Procés (PSE).

  En el context de programació de les operacions, els models de suport a la decisió proposats fins ara, així com també software comercial de planificació i programació doperacions avançada, es basen generalment en dades estimades, assumint implícitament que el programa doperacions sexecutarà sense desviacions. La reacció davant els efectes de la incertesa en temps dexecució és una pràctica habitual, però no sempre resulta efectiva o factible. Lalternativa és considerar la incertesa de forma proactiva, és a dir, en el moment de prendre decisions, explotant el coneixement disponible en el propi sistema de modelització.

  Davant aquesta situació es plantegen les següents preguntes: què sentén per incertesa? Com es pot considerar la incertesa en el problema de programació doperacions? Què sentén per robustesa i flexibilitat dun programa doperacions? Com es pot millorar aquesta robustesa? Quins beneficis comporta? Aquesta tesi respon a aquestes preguntes en el marc danàlisis operacionals en làrea de PSE. La incertesa es considera no de la forma reactiva tradicional, sinó amb el desenvolupament de sistemes proactius de suport a la decisió amb lobjectiu didentificar programes doperació robustos que serveixin com a referència pel nivell inferior de control de planta, així com també per altres centres en un entorn de cadenes de subministrament.

  Aquest treball de recerca estableix les bases per formalitzar el concepte de robustesa dun programa doperacions de forma sistemàtica. Segons aquest formalisme, els temps doperació i les ruptures dequip són considerats inicialment com a principals fonts dincertesa presents a nivell de programació de la producció. El problema es modelitza mitjançant programació estocàstica, desenvolupant-se finalment un entorn doptimització basat en simulació que captura les múltiples fonts dincertesa, així com també estratègies de programació doperacions reactiva, de forma proactiva. La metodologia desenvolupada en el context de programació de la producció sestén posteriorment per incloure les operacions de transport en sistemes de múltiples entitats i incertesa en els temps de distribució. Amb aquesta perspectiva més àmplia del nivell doperació sestudia la coordinació de les activitats de producció i transport, fins ara centrada en nivells estratègic o tàctic. Lestudi final considera lefecte de la incertesa en la demanda en les decisions de programació de la producció a curt termini. El problema sanalitza des del punt de vista de gestió del risc, i savaluen diferents mesures per controlar leficiència del sistema en un entorn incert.

  En general, la tesi posa de manifest els avantatges en reconèixer i modelitzar la incertesa, amb la identificació de programes doperació robustos capaços dadaptar-se a un ampli rang de situacions possibles, enlloc de programes doperació òptims per un escenari hipotètic. La metodologia proposada a nivell doperació es pot considerar com un pas inicial per estendres a nivells de decisió estratègics i tàctics. Alhora, la visió proactiva del problema permet reduir el buit existent entre la teoria i la pràctica industrial, i resulta en un major coneixement del procés, visibilitat per planificar activitats futures, així com també millora lefectivitat de les tècniques reactives i de tot el sistema en general, característiques altament desitjables per mantenir-se actiu davant la globalitat, competitivitat i dinàmica que envolten un procés.

  --------------------------------------------------

• English

  Dynamism, responsiveness, and flexibility are essential features in the development of the current society. Globalization trends and fast advances in communication and information technologies make all evolve in a highly dynamic and uncertain environment. The uncertainty involved in a process system becomes a critical problem in decision making, as well as a recognized challenge in the area of Process Systems Engineering (PSE).

  In the context of scheduling, decision-support models developed up to this point, as well as commercial advanced planning and scheduling systems, rely generally on estimated input information, implicitly assuming that a schedule will be executed without deviations. The reaction to the effects of the uncertainty at execution time becomes a common practice, but it is not always effective or even possible. The alternative is to address the uncertainty proactively, i.e., at the time of reasoning, exploiting the available knowledge in the modeling procedure itself.

  In view of this situation, the following questions arise: what do we understand for uncertainty? How can uncertainty be considered within scheduling modeling systems? What is understood for schedule robustness and flexibility? How can schedule robustness be improved? What are the benefits? This thesis answers these questions in the context of operational analysis in PSE. Uncertainty is managed not from the traditional reactive viewpoint, but with the development of proactive decision-support systems aimed at identifying robust schedules that serve as a useful guidance for the lower control level, as well as for dependent entities in a supply chain environment.

  A basis to formalize the concept of schedule robustness is established. Based on this formalism, variable operation times and equipment breakdowns are first considered as the main uncertainties in short-term production scheduling. The problem is initially modeled using stochastic programming, and a simulation-based stochastic optimization framework is finally developed, which captures the multiple sources of uncertainty, as well as rescheduling strategies, proactively. The procedure-oriented system developed in the context of production scheduling is next extended to involve transport scheduling in multi-site systems with uncertain travel times. With this broader operational perspective, the coordination of production and transport activities, considered so far mainly in strategic and tactical analysis, is assessed. The final research point focuses on the effect of demands uncertainty in short-term scheduling decisions. The problem is analyzed from a risk management viewpoint, and alternative measures are assessed and compared to control the performance of the system in the uncertain environment.

  Overall, this research work reveals the advantages of recognizing and modeling uncertainty, with the identification of more robust schedules able to adapt to a wide range of possible situations, rather than optimal schedules for a hypothetical scenario. The management of uncertainty proposed from an operational perspective can be considered as a first step towards its extension to tactical and strategic levels of decision. The proactive perspective of the problem results in a more realistic view of the process system, and it is a promising way to reduce the gap between theory and industrial practices. Besides, it provides valuable insight on the process, visibility for future activities, as well as it improves the efficiency of reactive techniques and of the overall system, all highly desirable features to remain alive in the global, competitive, and dynamic process environment.