Techniques for the efficient solution of Large-scale production scheduling & planning problems in the process industries
Authors:   , Kopanos Georgios 
Published: September 2023

Nowadays, every company seeks to optimize its Supply Chain (SC) in response to competitive pressures or to acquire advantage of new flexibility in the restrictions on world trade. The process systems engineering research community has been aware of this change and is playing a key role in expanding the system boundaries from chemical process systems to business process systems. The global optimization of a SC network is an extremely complex task. For this reason, SC decisions are typically divided into three decision levels: the operational (scheduling), the tactical (planning), and the strategic (design). Since most academic developments are too distant from industrial environments, the aim of this thesis is to be a step forward in narrowing the gap between planning and scheduling theory and practice by devising efficient mathematical approaches for solving real-life industrial scheduling and planning problems.

An overview of production planning and scheduling, an analysis of existing approaches, methods and tools used throughout this study are first presented. The second part of this thesis is focused on the development of mathematical models for production processes with continuous parallel units. In this part, a novel mathematical programming framework is developed based on elegant modeling of the underlying problem. This work addresses challenging problems in a highly complex real-life bottling facility. The proposed framework addresses appropriately important changeover aspects such as changeover carryover and crossover, thereby leading to solutions with resulting in higher utilization of resources.

The third part is focused on semicontinuous industries, which combine continuous and batch operation modes. First, a mathematical programming framework and a solution strategy are presented for the optimal production scheduling of multiproduct multistage semicontinuous process industries. A problem in an ice-cream production line has been considered; and it has been successfully solved. Second, a general mathematical programming approach is developed for the resource-constrained production planning problem in semicontinuous processes. This work has been motivated by a challenging problem in food processing industries related to yogurt production lines, where labor constitutes the limited resource constraint. Third, a novel mathematical formulation for the simultaneous optimization of production and logistics operations planning in large-scale single- or multi-site semicontinuous process industries is proposed. Alternative transportation modes are considered. Two industrial-size case studies for a real-life dairy industry have been solved.

The forth part of the thesis deals with scheduling in batch processes. First, a real-life multiproduct multistage pharmaceuticals production facility is considered. A systematic two-stage iterative solution strategy, based on mathematical programming, has been developed to address this problem. Additionally, a new precedence concept have been developed in order to cope with objectives containing changeover issues. A salient feature of the proposed approach is that the scheduler can maintain the number of decisions at a reasonable level, thus reducing the solution search space. This often ensures a more stable and predictable optimization model behavior. Finally, a preliminary two-layered decomposition method to the batch process scheduling problem in multipurpose production plants is developed. The procedure is tested on several instances of a benchmark scheduling problem that considers a polymers production plant.
Hoy en día, debido a que las condiciones económicas y políticas cambian rápidamente,
las empresas globales se enfrentan a un desafío continuo para reevaluar
constantemente y configurar de forma óptima las operaciones de su cadena de
suministro (CS) para alcanzar los índices de rendimiento clave, tales como la reducción
de costes de rentabilidad y servicio al cliente. Las empresas buscan optimizar
sus CSs en respuesta a presiones de la competencia o para adquirir ventaja
de una mayor flexibilidad en las restricciones sobre todo en el comercio mundial.
Las industrias de proceso también siguen esta tendencia. La comunidad que investiga
la ingeniería de los sistemas de procesos ha sido consciente de este cambio
y, hoy en día, está jugando un papel clave en la expansión de los límites de los
sistemas más allá de los procesos químicos para incluir también los sistemas de
negocio. La optimización global de una red CS es una tarea extremadamente compleja.
Por esta razón, las decisiones CS por lo general contemplan tres niveles
de decisión: operativo (programación de operaciones), táctico (planificación de la
producción) y estratégico (diseño).
La planificación de la producción y la programación de operaciones constituyen
una parte crucial de los niveles de decisión jerarquizados de la CS completa.
Las actividades de planificación y programación tratan de la asignación en
el tiempo de los recursos escasos entre actividades que compiten para satisfacer
de forma eficiente dichas necesidades. Más concretamente, la función de planificación
tiene como objetivo optimizar el rendimiento económico de la empresa,
ya que debe hacer coincidir la producción con la demanda de la mejor manera
posible. El componente de programación de la producción es de vital importancia
ya que es la capa que traduce los imperativos económicos del plan en una secuencia
de acciones a ser ejecutadas en la planta, con el fin de ofrecer el rendimiento
económico optimizado previsto por el plan de alto nivel. En general, las investigaciones
recientes se dirigen a la búsqueda de soluciones que permitan un manejo
eficiente y preciso de problemas de gran tamaño y de complejidad cada vez mayor. Sin embargo, queda mucho trabajo por hacer tanto en las mejoras del modelo
como en las mejoras en los algoritmos de solución del problema, cuando se trata
de abordar de manera rutinaria problemas relevantes para la industria, donde el
software producido debe ser utilizado de manera regular por los profesionales en
el campo. Además, los nuevos desarrollos académicos son en su mayoría de cierta
complejidad, pero relativamente de pequeño tamaño comparados con los problemas
industriales incluso de mediano tamaño. Por lo tanto, la aplicación de nuevas
estrategias de producción y nuevos enfoques de programación en los estudios industriales
en la vida real constituye un reto difícil.
Como la mayoría de los desarrollos académicos están demasiado lejos del entorno
de aplicabilidad industrial, el objetivo de esta tesis es dar un paso significativo
en la reducción del salto existente entre la teoría y la práctica de la planificación
y programación mediante la elaboración de enfoques eficaces de programación
matemática para la solución