Otimização do planejamento tático da cadeia de suprimentos: formulações e métodos

Exportado OPUSMade available in DSpace on 2019-08-10T23:44:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_joao_flavio_de_freitas_almeida.pdf: 4028465 bytes, checksum: b251315ead1e0474034caf2f26d41552 (MD5) Previous issue date: 30Indústrias de manufatura são caracterizadas por terem sistemas de produção e logística complexos. Na área de planejamento, os objetivos de várias divisões de negócios, como marketing, distribuição, manufatura e compras são frequentemente conitantes, portanto, demandam o desenvolvimento de uma estrutura unicada e rigorosa capaz de capturar as várias sinergias e tradeos envolvidos. Nesta tese, abordamos a otimização do planejamento tático da cadeia de suprimentos em indústrias de manufatura. As formulações apresentadas são multi-produto, multi-modal, multi-período e integram decisões de médio prazo abordando o suprimento, produção e distribuição por quatro elos da cadeia: fornecedores, fábricas, centros de distribuição e clientes. Elaboramos formulações determinísticas e estocásticas. Estas são abordadas por programação estocástica e programação estocástica robusta. Para resolver os problemas estocásticos de grande porte, são elaborados métodos de decomposição estocástica baseados em Benders (1962). Os modelos e métodos elaborados são avaliados por meio de um estudo computacional. Este estudo, no entanto, vai além ao avaliar a exibilidade da cadeia, uma abordagem pouco explorada na literatura, como discutido no recente estudo de Esmaeilikia et al. (2014). Finalmente, um estudo de caso relacionado à aplicação de programação estocástica ao planejamento tático anual da cadeia de suprimentos de um grupo siderúrgico é elaborado. São descritos os processos logísticos, operacionais e as etapas de desenvolvimento do modelo. Os resultados computacionais indicam o desempenho superior do método de decomposição adotado em relação à formulação monolítica. A qualidade da solução por programação estocástica também é demonstrada.Manufacturing industries are characterized by having complex logistics and production systems. In the planning area, goals of multiple business divisions such as marketing, distribution, manufacturing and purchases are often conicting, requiring the development of a unied and rigorous structure capable of capturing the various synergies and tradeos involved. In this thesis, we deal with the optimization of tactical supply chain planning for manufacturing industries. We present multi-product, multi-modal and multi-period formulations to integrate medium-term decisions addressing the supply, production and distribution of a four echelons supply chain: suppliers, factories, distribution centers and customers. We develop deterministic and stochastic formulations addressed by stochastic programming and robust stochastic programming. To solve the large scale stochastic problems, we developed methods of stochastic decomposition based on Benders (1962). The developed models and methods are evaluated by a computational study. The analysis also evaluate the exibility of the supply chain. Such approach has not been explored in the literature, as discussed in the recent study of Esmaeilikia et al. (2014). Finally, a complete case study evaluates the application of stochastic programming to the annual tactical planning of a steel making company supply chain. We describe logistics, operations and the model development. Computational results demonstrate the superior performance of the proposed decomposition method compared to the monolithic formulation. The quality of the stochastic programming solution is also demonstrated