Post on 13-Nov-2018
PLANEJAMENTO E PROGRAMAÇÃO DA PRODUÇÃO
Mayara Condé Rocha Murça
TRA-53 – Logística e Transportes Outubro/2013
Introdução
Objetivos do serviço ao cliente
• O Produto • Serviços logísticos • Sistemas de informação
O conjunto de atividades logísticas
ATIVIDADES-CHAVE
OBJETIVO
ATIVIDADES DE APOIO
Planejamento e programação da produção
Alocação de recursos limitados para atividades de produção com o objetivo de atender a demanda do cliente em um horizonte de tempo específico
Planos de produção multiperíodo
• Tamanho do lote de produção
• Nível e alocação de recursos
• Níveis de estoque durante o processo de produção
• Compras x Produção
• Sequenciamento de lotes de produção
Planejamento e programação da produção
Objetivos: Nível de serviço elevado ao cliente:
entrega pontual
Baixo nível de estoques
Elevada utilização de recursos
Custos relevantes: Custos variáveis de produção: custo
de setup do equipamento, custo de manutenção de estoques,...
Custos de pedidos não atendidos
Modelagem de programação matemática
Cenário:
Múltiplos itens com demanda independente
Múltiplos recursos compartilhados
Como usar os recursos disponíveis de maneira ótima atendendo as necessidades dos clientes?
Modelagem de programação matemática
Cenário: Múltiplos itens com demanda independente
Um único recurso compartilhado
Necessidade de setup para iniciar a produção de um item (mudança de ferramentas, limpeza, mudança de configurações do equipamento,...) -> tempo e custo de setup
Como usar o recurso disponível de maneira ótima atendendo as necessidades dos clientes?
Modelagem de programação matemática
Problema de programação linear inteira mista 10 itens, 10 períodos -> 300 V.D. NP-hard!!
Metodologia de Otimização Unificada aplicada à programação da produção
Monolithic MIP
LP Master Model
IP Master Model
Lagrangean Submodels
Heuristics
Feasible Plans Lower Bounds on
Optimal Plans
Demonstrably Good Plan
Shadow Prices
Feasible Subplans
Subplans
Metodologia de Otimização Unificada aplicada à programação da produção
Case: The Goodstone Tire Company
Produz 6 tipos de pneus em uma única máquina na sua planta em Cincinnati
A máquina é operada em dois turnos diários, 6 dias por semana, 96 horas por semana
A limpeza e a manutenção da máquina acontecem no 7º dia (domingo), quando a mesma é deixada preparada para as operações semanais
Sob condições de demanda elevada, um terceiro turno pode ser utilizado, durante 4 dias da semana, a um custo horário de $100
Podem ser programadas até 32 horas extra durante a semana
Metodologia de Otimização Unificada aplicada à programação da produção
Case: The Goodstone Tire Company
O gerente de produção precisa estabelecer um plano de produção para um horizonte de planejamento de 8 semanas de forma a atender a demanda semanal para cada tipo de pneu, minimizando o custo total (custo de setup do equipamento + custo de manutenção de estoque + custo de hora extra)
OBS: De acordo com a política da empresa, o número de unidades produzidas em cada rodada de produção de um tipo de pneu não pode exceder 50% da demanda líquida total para o período de planejamento de 8 semanas
Metodologia de Otimização Unificada aplicada à programação da produção
Case: The Goodstone Tire Company
Dados de demanda
Dados da produção
Metodologia de Otimização Unificada aplicada à programação da produção
1º passo:
Determinar um conjunto inicial de programas de produção que seja viável
Podemos fazer uso de heurísticas para gerar esses planos iniciais viáveis para cada item
Metodologia de Otimização Unificada aplicada à programação da produção
Dynamic lot-size theorem:
“Consider a production/inventory planning problem for a single item faced with variable demand over a planning horizon of T weeks. The objective is to minimize the sum over the planning horizon of setup and inventory holding costs. Assuming initial inventory is zero, an optimal production/inventory plan is characterized as follows:
We set up in the first week to produce a lot size equal to the sum of demand over the first k weeks, where 1 ≤ k ≤ T. (We do not know k, but we do know production should equal exactly k weeks demand for some k). If k ≤ T-1, we set up a second time in period k+1 to produce a lot size equal to the sum of demand over the next q weeks, where 1 ≤ q ≤ T-k-1. (Again, we do not know q.) We continue to develop an optimal plan in this way until demand for the entire planning horizon has been covered. In other words, the optimal plan has the property that production occurs only in weeks when inventory falls to zero. ”
Metodologia de Otimização Unificada aplicada à programação da produção
Production scheduling heuristic:
“For a given item, wait until the last week before inventory runs out. Call this week t. Select an integer k1 ≤ T-t such that net demand (total demand – initial inventory in week t) over weeks t through t+k1 does no exceed the allowed bound on production. Set up to produce a quantity of the item covering net demand for weeks t, t+1,..., t+k1. Select an integer k2 ≤ T-t-k1-1 such that demand over weeks t+k1+1,..., t+k1+k2+1 does not exceed the allowed bound on production. Set up to produce items covering demand for weeks t+k1+1,..., t+k1+k2+1. Continue in this way until demand for the entire planning horizon has been covered. Requirements for ending inventory in week T should be added to demand in that week.”
Metodologia de Otimização Unificada aplicada à programação da produção
2º passo:
Resolver o PPI associado, considerando como input os planos gerados pelas heurísticas
Resolver o PPI relaxado (PPL) e computar os preços-sombra associados às restrições de disponibilidade dos recursos
Metodologia de Otimização Unificada aplicada à programação da produção
3º passo:
Computar novos planos de produção a partir da otimização de submodelos lagrangeanos
Nesses submodelos, a FO é minimizar o custo total ajustado dos recursos = custo total evitável (setup + manutenção de estoque) + custo do recurso (preços-sombra obtidos na 2ª etapa vezes a utilização do recurso no plano)