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.

Abstract: In this paper, the fruit-based beverage production scheduling problem is studied. The aim is to determine the lot sizing and scheduling production, optimizing inventory costs, backorders and cleanings. Fruit-based beverage production processes typically consist of two production stages, beverage preparation and pasteurization/filling/beverage packaging, including the following characteristics: an intermediate inventory in the second stage, temporal cleanings in both stages and the need for synchrony between the two stages. An effective heuristic based on a two-phase mathematical model is proposed to solve the problem in situations where item changeovers in the tanks (Stage 1) and in the lines (Stage 2) are sequence-dependent on the production. In the first stage, the heuristic searches for feasible solutions, while the second is an improvement stage. Computational tests were run using data based on real instances of a beverage company in two variants of the heuristic and both are promising because they are able to find good solutions to the problem in computational times acceptable in practice.

Resumen Las consecuencias de los desastres naturales en los últimos años han evidenciado la complejidad de esos eventos. Entre las decisiones importantes en situaciones de desastres están la localización de centros de auxilio, la distribución de productos y el dimensionamiento de flota. La ejecución de estas operaciones puede implicar objetivos contradictorios, principalmente, costos logísticos y costos por demanda insatisfecha. Por un lado, minimizar la demanda insatisfecha lleva a mayores costos logísticos. Por otro lado, minimizar los costos logísticos sin considerar la demanda insatisfecha implica un atendimiento ineficaz en las áreas afectadas. En este artículo es desarrollado un modelo biobjetivo de programación estocástica para el problema integrado de localización-distribución y dimensionamiento de flota. Se solucionan instancias basadas en el megadesastre de la región Serrana de Rio de Janeiro en 2011. Las soluciones del modelo biobjetivo son comparadas con una versión mono-objetivo del mismo, resaltando las ventajas y desventajas de cada modelo.

Abstract Consequences of natural disasters in recent years have shown the complexity of these situations. In disaster situations, the location of relief centers, the distribution of supplies and the fleet sizing are some of the most important decisions. In most cases the execution of this operations lead to contradictory objectives, mainly, logistic costs and unmet demand costs. On the one hand, minimize unmet demand implies higher logistics costs. On the other hand, minimize logistics costs without considering the unmet demand may lead with an inefficient attendance in the affected areas. In this paper, we propose a bi-objective stochastic programing model for the integrated problem of location-distribution and fleet sizing. We solve instances based on the mega disaster in the Mountain Region of Rio de Janeiro in 2011. We compare the solutions of a bi-objective model in respect to solutions of a mono-objective version, highlighting the advantages and disadvantages of each model.

Neste trabalho, apresentamos formulações monoestágio para o problema integrado de dimensionamento e sequenciamento de lotes de produção de bebidas dois estágios com sincronia. O problema envolve múltiplos produtos, múltiplas máquinas e tempos e custos de troca dependentes da sequência de produção. As formulações monoestágio apresentadas não têm perda de generalidade para representar o problema e, em geral, reduzem as dimensões da formulação dois estágios com sincronia apresentadas em Ferreira, Morabito e Rangel (2009) em termos dos números de variáveis e restrições. Experimentos computacionais preliminares realizados com exemplares baseados em dados reais de uma fábrica de bebidas mostram que os modelos monoestágio propostos são competitivos, quando comparados com o modelo anterior dois estágios com sincronia.

In this work we present single-stage formulations for the integrated soft drink lot-sizing and scheduling problem with two-stage synchronization. It is a multi-product, multi-machine problem, with sequence-dependent setup times and costs. Without loss of generality, these single-stage reformulations address the problem correctly and, in general, reduce the size of the synchronized two-stage model of Ferreira, Morabito e Rangel (2009), regarding the number of variables and constraints. The preliminary computational experiments on real-world instances from a soft-drink company show the competitiveness of the single-stage models against other formulations and solution approaches reported in the literature.

Neste artigo propomos um modelo de otimização inteira mista para o problema de dimensionamento e seqüenciamento dos lotes de produção em fábricas de refrigerantes de pequeno porte, com tempos e custos de set up de produção dependentes do seqüenciamento dos lotes. O modelo considera o estágio de envase como sendo o gargalo da produção da planta, o que é comum em fábricas de pequeno porte com uma única linha de envase, e restrições de lote mínimo do estágio de xaroparia. Variações da heurística relax and fix são propostas e comparadas na solução de exemplares do modelo, gerados com dados reais de uma fábrica localizada no interior do Estado de São Paulo. Os resultados mostram que as abordagens são capazes de gerar soluções melhores do que as utilizadas pela empresa.

In this paper we propose a mixed integer programming model to the lot sizing and sequencing problem of a soft drink plant with sequence-dependent set up costs and times. The model considers that the bottling stage is the production bottleneck, which is common in small plants with only one production line, and minimum lot size constrains of the syrup stage. Variations of the relax and fix heuristic are proposed and compared. A computational study with instances generated based on real data from a plant situated in the State of São Paulo-Brazil is also presented. The results show that the approaches are capable to produce better solutions than the ones from the company.