Facultad Regional Santa Fe

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Author: search.filters.author.Marchetti, Pablo A.Subject: search.filters.subject.Optimization

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    Metodología matemática-algorítmica de Programación de Operaciones aplicada a un caso de estudio de escala industrial
    (2020-12-03) Zuffiaurre, Santiago; Marchetti, Pablo A.
    En este trabajo se presenta una metodología para la programación de operaciones de procesos “batch” en instalaciones multiproducto multietapa. El modelo matemático empleado es de tipo mixto-entero lineal (MILP) y utiliza una representación de ranuras de tiempo (“time slots”). El modelo se complementa con un algoritmo iterativo, basado en la resolución de una secuencia de subproblemas, que permite identificar y fijar la programación de la etapa cuello de botella en cada paso. La metodología propuesta apunta a obtener soluciones de buena calidad para problemas de escala industrial en tiempos de cómputo razonables. Fue aplicada a un caso de estudio real de la industria farmacéutica, que involucra la programación de 30 productos en una planta de 6 etapas y 17 equipos. Si bien no garantiza la optimalidad de la solución hallada, a diferencia de otros aportes de tipo heurístico provee una cota inferior rigurosa que permite medir la calidad de la solución.
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    Programación Maestra de la Producción de una planta de alimentos para mascotas mediante una metodología de optimización basada en Horizonte Rodante
    (2023-05-03) Cusimano, Joan; Ríos, Romina A.; Herrero, Fernando; Faba, Emilce; Marchetti, Pablo A.
    Este trabajo aborda la Programación Maestra de la Producción (PMP) de una planta de elaboración de alimentos para mascotas. El proceso de fabricación consiste en varias etapas, comenzando con la dosificación de las materias primas y finalizando con el envasado y almacenamiento del producto final. La planta cuenta con un número fijo de líneas de producción, siendo el equipamiento crítico las extrusoras y envasadoras disponibles. Dado un horizonte de mediano plazo (3 a 5 meses) des agregado en semanas, para cada línea se desea definir los volúmenes de producción por producto, los cuales se encuentran asociados a diferentes familias. Se desarrolló un modelo matemático mixto-entero lineal (MILP), considerando las principales restricciones del problema, combinado con un algoritmo de Horizonte Rodante para la resolución del horizonte completo. La metodología propuesta fue aplicada al problema de PMP de una instalación industrial de gran escala, que elabora cientos de productos y familias. En base a las dimensiones del problema, se realizó un análisis de parámetros del algoritmo para encontrar el mejor balance entre tiempo y calidad de la solución. Como resultado, al aplicar la metodología propuesta se obtuvieron mejoras considerables en cuanto a indicadores clave como lote mínimo por familia, cumplimiento de la política de stock y tiempos de resolución en comparación con el método vigente.
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    Efficient scheduling of a real case study of the pharmaceutical industry using a mathematical-algorithmic decomposition methodology
    (ICPR-Americas 2020, 2021-05-12) Stürtz, Josías A.; Marchetti, Pablo A.
    This work presents a mathematical-algorithmic methodology to handle scheduling decisions on multiproduct multistage batch facilities, developed with the aim to solve problems of industrial size. The proposal is based on the iterative construction of a solution by solving a sequence of subproblems associated to each stage, identifying and fixing the critical decisions at each step, and keeping rigorous information on the bounds. The methodology is applied to a real case study obtaining good quality solutions in competitive computing times.