Models and algorithms for the optimisation of replenishment, production and distribution plans in industrial enterprises
- Autores: Brunnel Eduardo Guzmán Ortiz
- Directores de la Tesis: Raúl Poler Escoto (dir. tes.), Beatriz Andrés Navarro (dir. tes.)
- Lectura: En la Universitat Politècnica de València ( España ) en 2022
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Jorge E. Hernández Hormazabal (presid.), María del Mar Eva Alemany Díaz (secret.), Amaia Lusa García (voc.)
- Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Ingeniería y Producción Industrial por la Universitat Politècnica de València
- Materias:
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: RiuNet
- Resumen
- español
La optimización en las empresas de fabricación es especialmente importante, debido a las grandes inversiones que realizan, ya que en ocasiones estas inversiones no obtienen la rentabilidad esperada porque los márgenes de beneficio de los productos son muy ajustados. Por lo tanto, las empresas buscan maximizar el uso de los recursos productivos y financieros minimizando el tiempo perdido y, al mismo tiempo, mejorando los flujos de procesos y satisfaciendo las necesidades del mercado.
El proceso de planificación es una actividad crítica para las empresas. Esta tarea implica grandes desafíos debido a cambios en el mercado, alteraciones en los procesos productivos dentro de la empresa y en la cadena de suministro, cambios en la legislación, entre otros.
La planificación del reabastecimiento, la producción y la distribución juega un papel fundamental en el desempeño de las empresas de fabricación porque la planificación ineficaz de los proveedores, los procesos de producción y los sistemas de distribución contribuye a mayores costos de productos, plazos de entrega más largos y menos ganancias. La planificación eficaz es un proceso complejo que abarca una amplia gama de actividades para garantizar que los equipos, los materiales y los recursos humanos estén disponibles en el momento y el lugar correctos.
Motivada por la complejidad de la planificación en las empresas manufactureras, esta tesis estudia y desarrolla herramientas cuantitativas para ayudar a los planificadores en los procesos de planificación de reposición, producción y entrega. Desde esta perspectiva, se proponen modelos realistas y métodos eficientes para apoyar la toma de decisiones en las empresas industriales, principalmente en las pequeñas y medianas empresas (PYMES).
Las contribuciones de esta tesis representan un avance científico basado en una revisión exhaustiva de la literatura sobre planificación de reabastecimiento, producción y distribución que ayuda a comprender los principales modelos y algoritmos utilizados para resolver estos planes y destaca las tendencias y futuras líneas de investigación. También proporciona un marco holístico para caracterizar modelos y algoritmos centrándose en la planificación, programación y secuenciación de la producción. Esta tesis también propone una herramienta de apoyo a la decisión para seleccionar un algoritmo o método de solución para resolver problemas concretos de planificación de reposición, producción y distribución de acuerdo a su complejidad, que permita a los planificadores no duplicar esfuerzos modelando o programando técnicas de solución. Finalmente, se desarrollan nuevos modelos matemáticos y enfoques de solución de última generación, como algoritmos matemáticos, que combinan programación matemática y técnicas metaheurísticas.
Los nuevos modelos y algoritmos comprenden mejoras en términos de rendimiento computacional e incluyen características realistas de los problemas del mundo real que enfrentan las empresas manufactureras.
Los modelos matemáticos se han validado con un caso de una importante empresa del sector de la automoción en España, lo que permitió evaluar la relevancia práctica de estos novedosos modelos utilizando grandes instancias, similares a las existentes en la empresa objeto de estudio. Además, los algoritmos matemáticos se han probado con herramientas gratuitas y de código abierto. Esto también ayuda a contribuir a la práctica de la investigación de operaciones y proporciona información sobre cómo implementar estos métodos de solución y el tiempo computacional y el rendimiento de la brecha que se puede obtener mediante el uso de software gratuito o de código abierto.
- English
Optimisation in manufacturing companies is especially important, due to the large investments they make, as sometimes these investments do not obtain the expected return because the profit margins of products are very tight. Therefore, companies seek to maximise the use of productive and financial resources by minimising lost time and, at the same time, improving process flows while meeting market needs.
The planning process is a critical activity for companies. This task involves great challenges due to market changes, alterations in production processes within the company and in the supply chain, and changes in legislation, among others.
Planning of replenishment, production and distribution plays a critical role in the performance of manufacturing companies because ineffective planning of suppliers, production processes and distribution systems contributes to higher product costs, longer lead times and less profits. Effective planning is a complex process that encompasses a wide range of activities to ensure that equipment, materials and human resources are available in the right time and the right place.
Motivated by the complexity of planning in manufacturing companies, this thesis studies and develops quantitative tools to help planners in the replenishment, production and delivery planning processes. From this perspective, realistic models and efficient methods are proposed to support decision making in industrial companies, mainly in small- and medium-sized enterprises (SMEs).
The contributions of this thesis represent a scientific breakthrough based on a comprehensive literature review about replenishment, production and distribution planning that helps to understand the main models and algorithms used to solve these plans, and highlights trends and future research directions. It also provides a holistic framework to characterise models and algorithms by focusing on production planning, scheduling and sequencing. This thesis also proposes a decision support tool for selecting an algorithm or solution method to solve concrete replenishment, production and distribution planning problems according to their complexity, which allows planners to not duplicate efforts modelling or programming solution techniques. Finally, new state-of-the-art mathematical models and solution approaches are developed, such as matheuristic algorithms, which combine mathematical programming and metaheuristic techniques.
The new models and algorithms comprise improvements in computational performance terms, and include realistic features of real-world problems faced by manufacturing companies. The mathematical models have been validated with a case of an important company in the automotive sector in Spain, which allowed to evaluate the practical relevance of these novel models using large instances, similarly to those existing in the company under study. In addition, the matheuristic algorithms have been tested using free and open-source tools. This also helps to contribute to the practice of operations research, and provides insight into how to deploy these solution methods and the computational time and gap performance that can be obtained by using free or open-source software.
- español
