Optimization-based techniques for production scheduling of continuous and batch processes
Creators: name: Ελεκίδης, Απόστολος Π.
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2022
Subjects: Βελτιστοποίηση
Χρονοπρογραμματισμός
Σχεδιασμός
Διαχείριση Ρίσκου
MILP
Scheduling
Planning
Risk Management

description: Στην παρούσα διδακτορική διατριβή, μελετάται αρχικά το πρόβλημα του βέλτιστου χρονοπρογραμματισμού παραγωγής σε βιομηχανίες πολλαπλών σταδίων παραγωγής, που περιλαμβάνουν διεργασίες συνεχούς λειτουργίας. Ειδικότερα, αναπτύχθηκαν δύο μαθηματικά μοντέλα μεικτού-ακεραίου γραμμικού προγραμματισμού για την ελαχιστοποίηση του συνολικού χρόνου εναλλαγών. Τα προτεινόμενα μαθηματικά μοντέλα αλληλουχίας (precedence-based), επικεντρώνονται στο στάδιο της συσκευασίας βιομηχανικών μονάδων καταναλωτικών αγαθών και βασίζονται σε μια σειρά από λογικούς αλλά και τεχνικούς περιορισμούς. Επιπλέον περιορισμοί, που αφορούν το συνεχές στάδιο παραγωγής των ενδιάμεσων προϊόντων, καθώς και περιορισμοί για τους χρόνους παράδοσης των προϊόντων, συμπεριλαμβάνονται προκειμένου να διασφαλισθεί η κατασκευή ρεαλιστικών προγραμμάτων παραγωγής. Για την επίλυση προβλημάτων προγραμματισμού παραγωγής μεγάλης κλίμακας σε βιομηχανικές μονάδες συνεχούς λειτουργίας, αναπτύχθηκαν επίσης δύο αλγόριθμοι βελτιστοποίησης. Ο στόχος των αλγορίθμων επίλυσης είναι η διάσπαση του αρχικού προβλήματος σε μικρότερα και ευκολότερα επιλύσιμα υποπροβλήματα (decomposition-based algorithm). Για την αξιολόγηση των προτεινόμενων μαθηματικών μοντέλων, και των αλγορίθμων επίλυσης, εξετάστηκαν διάφορα σενάρια ζήτησης και κατασκευάστηκαν προγράμματα παραγωγής για πάνω από 130 τελικά προϊόντα. Τα αποτελέσματα αποδεικνύουν πως οι προτεινόμενοι αλγόριθμοι βελτιστοποίησης και τα μαθηματικά μοντέλα οδηγούν σε σημαντική μείωση του χρόνου εναλλαγών και συνεπώς σε αύξηση της παραγωγικότητας της μονάδας. Επιπλέον μελετήθηκε ο βέλτιστος χρονοπρογραμματισμός παραγωγής σε βιομηχανίες συνεχούς λειτουργίας με δυνατότητα ενδιάμεσης αποθήκευσης και ανακύκλωσης παραπροϊόντων. Προτείνεται ένα νέο μαθηματικό μοντέλο μεικτού-ακεραίου γραμμικού προγραμματισμού (milp), το οποίο αποτελείται από μια σειρά λογικών και τεχνικών περιορισμών, που σχετίζονται με την αλληλουχία των προϊόντων, τη διαθεσιμότητα των συσκευών, τους χρόνους παράδοσης των προϊόντων κ.α. Επιπλέον, το μαθηματικό μοντέλο βασίζεται σε συνεχή αναπαράσταση του χρονικού ορίζοντα, ενώ οι περιορισμοί των ισοζυγίων μάζας ικανοποιούνται μέσω της χρήσης ενός νέου συνόλου δυαδικών μεταβλητών. Τέλος, περιλαμβάνονται περιορισμοί για ρεύματα ανακύκλωσης των παραπροϊόντων, τα οποία παράγονται κατά τη διάρκεια των διεργασιών καθαρισμού των συσκευών. Παράλληλα, αναπτύχθηκε ένας αλγόριθμος βελτιστοποίησης (decomposition-based algorithm), για την επίλυση προβλημάτων χρονοπρογραμματισμού παραγωγής, βιομηχανικών μονάδων μεγάλης κλίμακας. Μελετήθηκαν προβλήματα μεγάλης κλίμακας, χρησιμοποιώντας ρεαλιστικά δεδομένα, από μία βιομηχανική μονάδα καταναλωτικών προϊόντων. Στο τελευταίο τμήμα της διδακτορικής διατριβής μελετάται η βελτιστοποίηση του ενιαίου προβλήματος του σχεδιασμού και χρονοπρογραμματισμού παραγωγής σε βιομηχανικές μονάδες φαρμάκων υπό αβεβαιότητα. Αρχικά προτείνεται ένα μοντέλο μεικτού-ακέραιου γραμμικού προγραμματισμού, για το επιμέρους πρόβλημα του χρονοπρογραμματισμού παραγωγής σε μονάδες διαλείπουσας λειτουργίας. Επιπροσθέτως, αναπτύχθηκε ένα μοντέλο μεικτού-ακέραιου γραμμικού προγραμματισμού (milp), για το πρόβλημα του μακροχρόνιου σχεδιασμού παραγωγής σε βιομηχανικές μονάδες διαλείπουσας λειτουργίας. Για την επίλυση προβλημάτων μεγάλης κλίμακας, προτάθηκε ένας επαναληπτικός αλγόριθμος, ο οποίος βασίζεται στην τεχνική του κυλιόμενου ορίζοντα (rolling horizon). Παράλληλα, για τη μελέτη της αβεβαιότητας έγινε χρήση των εργαλείων μέτρησης κινδύνου, value-at-risk (var) και conditional value-at-risk (cvar). Οι προτεινόμενες μαθηματικές τεχνικές εφαρμόστηκαν σε προβλήματα σχεδιασμού και χρονοπρογραμματισμού παραγωγής υπό αβεβαιότητα της ζήτησης, σε βιομηχανικές μονάδες παραγωγής φαρμάκων. Ειδικότερα, μελετήθηκε το πρόβλημα της βέλτιστης επιλογής συμβολαίων για την παραγωγή προϊόντων σε βιομηχανικές μονάδες φαρμάκων, οι οποίες λειτουργούν παράγοντας προϊόντα άλλων εταιρειών με εξωτερική ανάθεση (contract manufacturing organizations). Μελετήθηκαν προβλήματα μεγάλης κλίμακας τα οποία περιλαμβάνουν πολλαπλά στάδια παραγωγής και μεγάλο αριθμό προϊόντων. Από την αξιολόγηση των εξαγόμενων λύσεων, συμπεραίνεται πως τα προτεινόμενα μαθηματικά μοντέλα, σε συνδυασμό με τις στρατηγικές επίλυσης, οδηγούν σε βέλτιστες λύσεις, λαμβάνοντας αποτελεσματικά υπόψιν το υποκείμενο ρίσκο.
description: This thesis proposes systematic mathematical frameworks for the optimization of a wide variety of complex production planning and scheduling problems. The optimization-based solutions are based on mixed integer linear programming (milp) frameworks. However, a main drawback of milp models is their inability to handle efficiently large problem instances, since the model size increases exponentially with the problem size. To face this challenge, novel milp-based solution algorithms have been also investigated for the solution of real-life industrial problems. More specifically, the first chapter considers the scheduling problem of real-life large-scale industrial facilities of packaged consumer goods. The problem under consideration is mainly focused on the packing stage which constitutes the major production bottleneck. Two precedence-based milp mathematical models are proposed to describe explicitly the continuous process of the plant. The models rely on allocation, timing and sequencing constraints. Additional constraints, referring to the production/formulation stage of the plant, are also imposed in order to ensure the generation of feasible production schedules. Furthermore, two milp-based decomposition algorithms are proposed for the efficient solution of large-scale problem instances. The applicability of the proposed approaches is illustrated by solving several real-life industrial problem instances of a multinational consumer goods industry under consideration. The second chapter addresses the scheduling problem of continuous make-and-pack industries, including flexible intermediate storage vessels, aiming to provide better synchronisation of the production stages. A novel continuous-time, precedence-based, milp model is developed for the problem under consideration. Extending previously proposed precedence-based milp models, multiple campaigns of the same recipe can be stored simultaneously in a storage tank. Explicit resource constraints related to the generation and recycling of byproduct are introduced, to achieve a better utilization of the available resources. Several case studies, inspired by a large-scale consumer goods industry have been solved, to illustrate the applicability of the proposed frameworks. Τhe utilisation of intermediate buffers leads to a better synchronisation of the production stages and increased productivity. The final chapter of the thesis presents an integrated planning and scheduling framework for the optimal contract selection problem of contract manufacturing organizations (cmos) under uncertainty in pharmaceutical industry. During the last 20 years a growing number of pharmaceutical companies outsource part of their operations to reduce operational cost and mitigate their risk exposure. Contract manufacturing organizations (cmos) utilize their facilities to manufacture products for multinational pharmaceutical companies on a contract basis. Considering a batch facility of a secondary pharmaceutical industry, an aggregated milp planning model, including material balances and allocation constraints is firstly proposed. Using a rolling horizon approach, the production targets are then provided to a precedence-based milp scheduling model to define batch-sizing and sequencing decisions in detail. To model demand uncertainty, a scenario-based approach is proposed, considering the value-at-risk (var) and conditional value-at-risk (cvar) measures. Since large number of scenarios introduces significant challenges to computations, a scenario reduction framework is integrated to reduce the total solution time, when considering large-scale problem instances. The proposed methodology increases the profitability of cmos, by selecting the optimal contract combinations, depending on their risk tolerance.