Assessing the effectiveness of static heuristics for scheduling lumber orders in the sawmilling production process

• Vergara, Francisco ^[1] ; Palma, Cristian D. ^[2] ; Nelson, John D. ^[3]
  1. [1] Universidad del Bío-Bío

     Universidad del Bío-Bío

     Comuna de Concepción, Chile

     
  2. [2] Universidad del Desarrollo

     Universidad del Desarrollo

     Santiago, Chile

     
  3. [3] University of British Columbia

     University of British Columbia

     Canadá

     

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• Localización: Maderas: Ciencia y tecnología, ISSN 0717-3644, ISSN-e 0718-221X, Vol. 26, Nº. 1, 2024
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Evaluación de la efectividad de heurísticas estáticas para programar pedidos de madera en el proceso de producción de aserradero
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• Resumen
  • español

    Aunque se pueden utilizar modelos de optimización para planificar el proceso de producción, en la mayoría de los casos se utilizan heurísticas estáticas, como la fecha de vencimiento más temprana (E), el tiempo de procesamiento más largo (L) y el tiempo de procesamiento más corto (S), debido a su simplicidad. Este estudio tiene como objetivo analizar el costo de producción de la heurística estática y determinar cómo este costo se relaciona con el tamaño de las órdenes de producción en la industria del aserrío. Planteamos un problema de planificación con diferentes pedidos y fechas de vencimiento y lo resolvimos utilizando dos modelos de minimización de costos para comparar sus soluciones. El primero era un modelo de planificación (PL) en el que los pedidos se dividían en demanda de productos por período, y el segundo, un modelo de planificación y programación (PS) en el que se asumía como conocida la secuencia de procesamiento de pedidos basada en heurísticas estáticas. En este último se encontró el costo mínimo de producción para cada heurística estática. En ambos modelos se supusieron las mismas limitaciones de recursos. Los costos no mostraron cambios significativos según el tamaño de los pedidos. Sin embargo, el 0,5 % de los pedidos se retrasaron utilizando PS-E y el 17 % de los pedidos se retrasaron utilizando PL. PL fue un método de solución eficiente al cambiar el tamaño de las órdenes y al buscar la mejor heurística estática para procesar las órdenes. Sin embargo, PS-E demostró la capacidad de reducir la cartera de pedidos casi a cero, mientras que el ratio de cartera de pedidos de PL fue del 17 %. No se aplicaron sanciones a los atrasos debido a su naturaleza subjetiva; sin embargo, cuando se produjo la escasez, la demanda quedó insatisfecha o atrasada, lo que generó costos sustanciales. Por lo tanto, en caso de que se adopte el método propuesto utilizando un costo de atraso conservador, un aserradero que produzca en el entorno de corte a pedido que produzca 300 000 m3/año reduciría los pedidos atrasados en 51 000 m3. Si el costo de mantener la madera aserrada es de 2 $/m3, el ahorro anual sería de $408 000

  • English

    Although optimization models can be used to plan the production process, in most cases static heuristics, such as earliest due date (E), longest processing time (L), and shortest processing time (S), are used because of their simplicity. This study aims to analyze the production cost of the static heuristics and to determine how this cost relates to the size of the production orders in the sawmilling industry. We set a planning problem with different orders and due dates and solved it using two cost-minimization models to compare their solutions. The first was a planning model (PL) where orders were split up into products demand by period, and the second, a planning scheduling (PS) where the sequence of processing orders based on static heuristics was assumed as known. In the latter, the minimum production cost for each static heuristic was found. In both models, the same resource constraints were assumed. The costs showed no significant changes based on order sizes. However, 0,5 % of orders were delayed using PS-E, and 17 % of orders were delayed using PL. PL was an efficient solution method when changing the orders´ size and when looking for the best static heuristic to process the orders. However, PS-E showed the ability to reduce the backlog close to zero while the PL backlog ratio was 17 %. No penalties were applied to backlogs due to their subjective nature; however, when shortages occurred, the demand was unmet or backlogged with substantial costs. Thus, in case the proposed method is adopted using a conservative backlog cost, a sawmill producing under the cut-to-order environment that produces 300000 m3 /year would reduce backlogged orders by 51000 m3. If the holding lumber cost is 2 $/m3, annual savings would be $408000.