Otimização baseada em simulação para o planejamento integrado de estoque, produção e transporte

Abstract

O objetivo da presente pesquisa é propor uma abordagem de planejamento capaz de lidar com cenários complexos e compostos por variações estocásticas, abrangendo estoque de matéria prima, produção e entrega. Esse tipo de abordagem é necessário pois a visão de empresas que trabalham isoladamente evoluiu para uma visão holística, onde as empresas trabalham de forma integrada para manter sua competitividade no mercado. Para adquirir vantagem competitiva, o planejamento integrado pode aprimorar o desempenho global do sistema. A eficiência dos sistemas de produção depende da alocação adequada de recursos. Devido às interdependências existentes, uma supervisão integrada dos processos de produção, transporte e controle de estoque pode melhorar o desempenho geral do sistema produtivo. Atualmente, os estudos atuais convergem para o desenvolvimento e validação de métodos de otimização computacional mais eficientes e que possam considerar um comportamento mais real das cadeias de suprimentos, incluindo comportamentos estocásticos e cenários mais complexos. Além disso, os conceitos e tecnologias introduzidos pela quarta revolução industrial apoiam a viabilização desses novos modelos de planejamento integrado. Para lidar com tal necessidade, é proposto um método de otimização baseado em simulação para o planejamento do estoque de materiais-primas, da produção e da entrega, capaz de lidar com sistemas complexos envolvendo grande número de elementos e variações, dentro de ambientes sonoros contidos diversas estocásticas variáveis. Os resultados obtidos mostram que uma abordagem é capaz de lidar com a complexidade e estocasticidade dos sistemas de produção do mundo real, superando os métodos clássicos de planejamento e controle. Por último, o modelo de otimização baseado em simulação é testado e comparado a um caso real em uma indústria de equipamentos elétricos, onde o modelo demonstrou um desempenho superior ao obter nas práticas clássicas de programação de produção, compra de matéria-prima e entrega.

Abstract: The objective of this research is to propose a planning approach capable of dealing with complex scenarios composed of stochastic variables, covering raw material stock, production and delivery. This type of approach is necessary because the vision of companies working in isolation has evolved into a holistic vision, where companies act in an integrated manner to maintain their competitiveness in the market. To gain competitive advantage, integrated planning can improve overall system performance. The efficiency of manufacturing systems depends on the appropriate allocation of resources. Due to existing interdependencies, the integrated consideration of production, transportation and inventory control processes can improve the overall performance of the production system. Currently, current studies converge towards the development and validation of more computationally efficient optimization methods that are able to consider more real behavior of supply chains, including stochastic behaviors and more complex scenarios. Furthermore, the concepts and technologies introduced by the fourth industrial revolution support the feasibility of these new integrated planning models. To deal with this need, a simulation-based optimization method is proposed for planning raw material inventory, production and delivery, capable of dealing with complex systems involving a large number of elements and variables, within dynamic environments containing several stochastic variables. The results obtained show that the approach is capable of dealing with the complexity and stochasticity of real-world production systems, surpassing classical planning and control methods. Finally, the simulation-based optimization model is tested and compared to a real case in an electrical equipment industry, where the model demonstrated superior performance to that obtained in classic practices of production scheduling, raw material purchasing and delivery.