Modelos matemáticos para problemas de planejamento da produção em indústrias de processos - Cunha, Artur Lovato da (2018)
Nesta tese é realizado um estudo de caso em uma indústria química brasileira, no qual busca-se representar características da tomada de decisões para a programação da produção em plantas de bateladas. Para isso, foi proposto um modelo matemático do tipo MIP (Mixed Integer Programming) que considerou a disponibilidade de matérias-primas, múltiplas tarefas produtivas para um mesmo produto, tanques de armazenamento multiproduto, envase de produtos e demanda de produtos a granel e envasados. O objetivo principal desse estudo era permitir a obtenção de soluções compatíveis com a prática da empresa em tempo de processamento viável. A partir desse estudo de caso, foi efetuado um segundo estudo com objetivo de avaliar o desempenho de formulações matemáticas para a resolução de um problema de programação da produção. Foram considerados modelos clássicos das comunidades científicas de pesquisa operacional e de engenharia de sistemas de processo, além de um terceiro modelo desenvolvido a partir de conceitos dessas duas comunidades. Algumas características do estudo de caso não foram retratadas, como o consumo de matérias-primas e o envase dos produtos, porém, foram consideradas duas características comumente observadas em problemas da indústria de processos: bateladas com quantidade produzida flexível e tarefas que produzem mais de um produto. Por fim, um terceiro estudo foi realizado com base no estudo de caso da indústria química brasileira, porém, com um foco decisões mais próximas ao nível tático. Sendo assim, foi considerado apenas o dimensionamento de lotes, sem o sequenciamento da produção. Por outro lado, foram acrescentadas características pertinentes à aquisição de matérias-primas, como custos das matérias-primas e descontos por quantidade adquirida. O objetivo deste último trabalho era avaliar a influência da integração das decisões de dimensionamento de lotes e de aquisição das matérias-primas nos custos da cadeia produtiva durante todo o horizonte de planejamento.