Abordagem heurística para otimizar a programação da produção de bebidas à base de frutas

Toscano, Alyne; Ferreira, Deisemara; Morabito, Reinaldo; Trassi, Murilo

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ORIGINAL ARTICLE • Gest. Prod. 27 (4) • 2020 • https://doi.org/10.1590/0104-530X4869-20 copiar

Abordagem heurística para otimizar a programação da produção de bebidas à base de frutas

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Resumo:

Neste trabalho estuda-se o problema de programação da produção de bebidas à base de frutas. O objetivo deste problema é definir o dimensionamento e sequenciamento dos lotes de produção, otimizando custos de estoque, atraso e limpezas. Processos de produção de bebidas à base de fruta envolvem tipicamente dois estágios de produção, preparação das bebidas e pasteurização/envase/empacotamento das bebidas, com as seguintes características: presença de um estoque intermediário no segundo estágio, limpezas temporais em ambos os estágios e necessidade de sincronia entre os dois estágios. Uma heurística efetiva, baseada em um modelo matemático e composta de duas fases é proposta para resolver o problema em situações onde as trocas dos produtos nos tanques (Estágio 1) e nas linhas (Estágio 2) são dependentes da sequência de produção. Na primeira fase, a heurística busca soluções factíveis, enquanto a segunda é uma fase de melhoria. Testes computacionais foram realizados com dados baseados em instâncias reais de uma empresa de bebidas em duas variantes da heurística e ambas mostram-se promissoras, pois são capazes de encontrar boas soluções para o problema em tempos computacionais aceitáveis na prática.

Palavras-chave:
Programação da produção; Bebida à base de frutas; Dimensionamento e sequenciamento de lotes; Heurística

Set	Instances (I1/I2/I3)	Modifications
01	I1-01/I2-01/I3-01	Instances based on the company’s data
02	I1-02/I2-02/I3-02	Filling speeds doubled
03	I1-03/I2-03/I3-03	Filling speeds tripled
04	I1-04/I2-04/I3-04	Filling speeds doubled and $C a p_{m t}$ reduced by 50%
05	I1-05/I2-05/I3-05	$C a p_{m t}$ was reduced by 10%
06	I1-06/I2-06/I3-06	$C a p_{m t}$ was reduced by 15%
07	I1-07/I2-07/I3-07	$C a p_{m t}$ was reduced by 20%
08	I1-08/I2-08/I3-08	For period $t$ with a smaller demand, $C a p_{m t} = 0$ , for all $m$
09	I1-09/I2-09/I3-09	For period $t$ with a smaller demand, $C a p_{1 t} = 0$
10	I1-10/I2-10/I3-10	For period $t$ with a smaller demand, $C a p_{2 t} = 0$
11	I1-11/I2-11/I3-11	For period $t$ with a larger demand, $C a p_{m t}$ was reduced by 50%, for all $m$
12	I1-12/I2-12/I3-12	$U B_{j}$ was reduced by 25%
13	I1-13/I2-13/I3-13	$U B_{j}$ was doubled
14	I1-14/I2-14/I3-14	$U B_{j}$ was doubled, we considered only one filling line with a doubled filling speed

Set of Instances	FIHRMS-S		FIHRMS-R
Set of Instances	Objective Function	Time (seconds)	Objective Function	Time (seconds)
1	709,701.78	2,253.70	786,091.00	1,401.60
2	23.67	601.01	23.67	600.85
3	23.67	600.91	23.67	600.75
4	2,320,791.67	1,421.55	2,420,923.36	885.80
5	4,698,305.67	2,011.11	4,476,281.86	1,800.59
6	11,344,844.55	3,601.14	12,335,577.83	1,600.43
7	21,993,070.67	2,600.92	22,145,036.98	1,400.68
8	35,486,463.11	3,000.66	36,288,029.67	1,200.41
9	6,665,317.33	1,640.48	4,741,822.50	1,223.19
10	2,458,900.39	2,800.87	2,586,598.34	1,783.41
11	16,638,709.45	3,572.59	17,247,266.67	1,200.37
12	694,423.67	2,452.33	786,091.00	1,354.07
13	786,088.00	1,482.90	413,746.08	2,276.82
14	25.00	266.60	25.00	264.22
Average	7,414,049.21	2,021.91	7,444,824.12	1,256.66

Set	FIHRMS-R				FIHRMS-S
Set	%Back	%Inv	%TC	%Cap	%Back	%Inv	%TC	%Cap
01	0.59%	0.05%	3.36%	81.69%	0.54%	0.06%	3.38%	82.47%
02	0.00%	0.00%	0.63%	47.73%	0.00%	0.00%	0.61%	47.42%
03	0.00%	0.00%	0.57%	43.13%	0.00%	0.00%	0.44%	43.43%
04	1.80%	0.00%	1.96%	89.18%	1.46%	0.01%	2.10%	89.67%
05	3.97%	3.16%	4.10%	92.97%	3.24%	0.28%	3.73%	91.65%
06	8.55%	8.12%	3.62%	88.23%	7.49%	1.16%	4.07%	96.88%
07	3.09%	6.22%	3.25%	99.00%	14.66%	1.61%	3.73%	99.78%
08	27.42%	4.57%	3.87%	99.01%	25.41%	5.25%	4.97%	99.78%
09	5.09%	1.71%	4.37%	94.10%	3.21%	1.24%	3.78%	94.63%
10	2.04%	0.25%	3.95%	92.06%	1.57%	0.37%	3.90%	92.73%
11	12.27%	15.09%	3.09%	92.45%	11.49%	15.02%	3.91%	93.52%
12	0.58%	0.05%	3.34%	81.75%	0.58%	0.01%	3.51%	82.52%
13	0.64%	0.05%	3.12%	81.80%	0.35%	0.00%	3.19%	81.69%
14	0.00%	0.00%	3.33%	80.01%	0.00%	0.00%	3.33%	79.83%
Med	6.54%	2.80%	3.04%	83.08%	5.00%	1.79%	3.19%	84.00%

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[1] Source: The authors.