Journées de l'optimisation 2022
HEC Montréal, Québec, Canada, 16 — 18 mai 2022
WB6 - Production planning and scheduling in the era of Industry 4.0 II
18 mai 2022 13h30 – 15h10
Salle: Raymond Chabot Grant Thornton (jaune)
Présidée par Adnene Hajji
4 présentations
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13h30 - 13h55
Disjunctive Scheduling with Setup Times: Optimizing a Food Factory
We propose a new approach to solve scheduling problems applied to a food factory. The goal is to schedule the recipes in a way that minimizes the total setup time. Our model allows splitting a recipe into two batches if necessary. It also considers other specific constraints like avoiding too long setup on a day shift, having a maximum of tasks done during day shift, etc. A good heuristic based on the idea of scheduling the most difficult tasks as soon as possible is presented.
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13h55 - 14h20
Optimization in a Dynamic Environment in the Food Industry
In this presentation, we are going to talk about a scheduling project in the food industry. The project consists in exploring different scenarios regarding three parallel production lines (increasing storage, knowing the order more in advance, changing the expedition strategy, etc.). A particularity of the problem is that the environment is really dynamic. Most of the time, we don't know the order more than three days in advance and the product portfolio is enormous, making it impossible to keep an inventory.
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14h20 - 14h45
A model for Advanced Planning Systems dedicated to the Engineer-To-Order context
We propose a new mathematical formulation for planning and scheduling activities in the Engineer-To-Order (ETO) context. Designed from an integrated perspective, the proposed formulation not only schedules production operations but also incorporates the assembly, design, engineering, and validation phases. The definition of resources is thus generic and enables modeling employees, finite capacity machines, and consumable materials. Our model represents short production operations, respecting precedence relations representing the assembly of elements, but also non-physical activities. Non-physical activities are longer, subject to validation, and applied once for multiple identical elements. To integrate planning and scheduling, the proposed formulation is not limited to time-based objectives but also considers financial and organizational aspects. Besides, our integrated model is governed by a new ETO strategy that tends to validate the design of non-standard and highly uncertain items first and delay their production or purchase. This strategy yields robust integrated solutions that offer a good trade-off between the wastes caused by unpredictable changes in the BOM and the project completion time.
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14h45 - 15h10
Contrôle et planification de la production des systèmes hybrides non fiables de fabrication-refabrication avec une catégorisation basée sur la qualité des produits usagés
En raison des avantages environnementaux et économiques, la refabrication des produits usagés fait partie intégrante de nombreuses entreprises manufacturières. Cette nouvelle réalité les contraint à se focaliser sur la planification et le contrôle de la production en matière de minimisation des coûts et de réduction de l'impact environnemental en diminuant la production des déchets et la consommation des ressources. Ce travail traite un problème du contrôle au sein d'un système hybride de fabrication-refabrication évoluant dans un environnement dynamique et stochastique. L'objectif principal est de trouver à la fois les taux de fabrication et de refabrication ainsi que la séquence appropriée de setup pour basculer entre les modes de refabrication des retours qui diffèrent en matière de qualité. La caractérisation de la politique de commande sous-optimale est effectuée à l'aide d'une méthode numérique. Elle est une combinaison de la politique à seuils critiques et une stratégie de setup, en vertu de laquelle les opérations sont effectuées si le niveau de stock des produits finis atteint un niveau adéquat. Une approche d'optimisation basée sur la simulation est également effectuée pour déterminer les paramètres de commande optimaux, assurant ainsi une meilleure gestion des stocks, de la productivité de l'utilisation des ressources.