Investigação Operacional

Locomotives' operability simulation model

Inventory management is an important area within the organizations since it determines the operability of the organization system. When the material to be managed involves repair, its control is complex and very important. This complexity is due to different reasons like system structure, associated times and multi-indenture item structure. In this paper, a real case study is analyzed which describe the stock management of the CP 1900 Locomotive components. The Locomotives may need repair due to components breakdowns or potential limit reached. Depending on the failure, the locomotives can be repaired at different places that define different echelons in a multi-echelon inventory model for repairable items. Repair time depends on the components' stock on the shelf or, if there are none, on the repair time of the missing items. In the 1900 Locomotives, four items are considered: the diesel engine, the turbo compressor, the traction engine and the system wheels. Locomotives' maintenance can be performed in two different locations depending on the components breakdown ``Região de Manutenção Centro or Sul'' - RMC/RMS or ``Grupo Oficinal do Barreiro'' - GOB. For diesel, traction engines and wheels breakdowns maintenance take place at GOB, second echelon in the system. Locomotives' failures due to turbo compressor malfunctioning occur at RMC and RMS, third echelon. And finally, the components repairs happen at GOB or at GOE, first echelon. A simulation model is developed in this paper to establish the relationship between the average number of operational locomotives and the stock of the four components. A Binomial distribution is used to generate locomotives failures. A limited repair capacity and empirical distributions are assumed for the items repair time.

A gestão de ``stocks'' é uma área fulcral para o bom desempenho das organizações; dela depende frequentemente a operacionalidade do sistema em causa. Quando os bens a gerir são reparáveis essa gestão, além de importante, torna-se mais complexa. Esta complexidade é diversa e depende de vários factores como sejam a estrutura do sistema de reparação, tempos associados e ainda a própria estrutura modular do artigo reparável. Neste artigo estuda-se um caso real onde a gestão de ``stocks'', de artigos constituintes das Locomotivas da série 1900 dos Caminhos de Ferro Portugueses - CP, é analisada. A exploração das Locomotivas faz com que estas possam avariar ou necessitar de manutenção preventiva. As avarias são provocadas pelo mau funcionamento de constituintes e, dependendo do seu tipo, podem ser reparadas em locais distintos. Estes podem constituir diferentes escalões num modelo de gestão de avarias. Por outro lado, o tempo de paragem de cada locomotiva, por manutenção ou reparação, depende fundamentalmente do número de peças em armazém ou, na sua inexistência, do tempo de reparação dos constituintes em falta. No caso em estudo, Locomotivas da série 1900 por questões relacionadas com a determinação da sua operacionalidade consideram-se, apenas, quatro constituintes fundamentais: Turbo Compressor, Motor Diesel, Motor de Tracção e Rodados. A reparação das locomotivas, dependendo do conjunto de operações a realizar, pode ser executada em dois locais diferentes: na Região de Manutenção (Centro e Sul), à qual está afecta a locomotiva (elemento do terceiro escalão), ou no Grupo Oficinal do Barreiro (segundo escalão). As reparações dos constituintes, dependendo do tipo de avaria, são efectuadas no Grupo Oficinal do Barreiro ou no Grupo Oficinal do Entroncamento (primeiro escalão). Considerando distribuições Binomiais para gerar avarias nas locomotivas e distribuições empíricas para gerar o tempo de reparação dos constituintes, desenvolveu-se um modelo de simulação discreto para o sistema multi-escalão e multi-componente das Locomotivas. Desta forma pretende-se estabelecer uma relação entre o número médio de Locomotivas em condições de viajar e o ``stock'' físico dos quatro constituintes referidos.

MICROPLANO: A decision support system for production planning in the plastic industry

In this paper we introduce a production-scheduling problem found in a Portuguese small medium enterprise (SME) that produces small plastic parts for the electric/electronic industry. The parts are obtained by plastic injection onto a mould, in a shop composed by 32 parallel machines. The characteristics of the production system are presented and a two-step algorithm, choose to schedule all the jobs, is referred. This algorithm, based in two known heuristics, has been incorporated in a decision support system (Microplano), which also contains a database management module and a user interface module. Microplano has been implemented in the factory and is being in use on a regular basis.

Neste artigo apresenta-se um problema de planeamento da produção encontrado numa PME portuguesa, que produz componentes de plástico essencialmente para a indústria eléctrica e electrónica. Estes componentes são obtidos por injecção num ``shop-floor'' composto por 32 máquinas em paralelo. O sistema produtivo desta PME é apresentado pormenorizadamente e descreve-se o algoritmo escolhido para lotear e sequenciar as encomendas recebidas. Esse algoritmo, baseado em duas heurísticas conhecidas, tem como objectivo planear a execução das encomendas, procurando minimizar o número de mudanças de ferramenta nas máquinas e garantir que os prazos de entrega requeridos pelos clientes sejam cumpridos. Esse algoritmo foi incorporado num sistema de apoio à decisão, chamado Microplano, que também se descreve neste artigo. O Microplano foi implementado na empresa e está a ser utilizado regularmente para obter os planos de produção.

A Facility Layout Design Support System

The design of facility layouts involves a decision process which, in general, due to its complexity, has to be decomposed into several sub-problems, namely: the selection of the most adequate manufacturing processes, the planning of equipment and labour requirements, the allocation of manufacturing operations to machines, the grouping of machines into sections (cells or departments), the selection of handling equipment, the specification of the work-in-process parking areas and the definition of the location of machines and sections on the manufacturing plant. In this paper, this overall decision process is analysed and the conceptual framework of a system aimed at supporting some of the stages of such a process is described.

Step by step search for achievable intermediate targets in zero sum gains DEA model

Classic DEA models does not assume any kind of production equilibrium for the whole set of DMUs, i.e., the production of a given DMU does not affect the production of the others. Nevertheless, in some cases, the equilibrium should be addressed. In this paper we propose modifications in the classic DEA BCC model in order to consider that the sum of outputs is constant. The idea behind this approach can be thought of as a zero sum game, in which every player gains must be lost by one or more players. We present the proposed model, its general formulation and the output proportional reduction strategy. This is a non-linear model, which is solved through theorems that allows the immediate computation of targets and efficiencies, knowing the classic DEA model solution. However, some practical barriers can be found when trying to achieve the computed targets. We also propose a step-by-step search for achievable intermediate targets, which are on the iso-efficiency layers. This search can be done by a solely DMU or by co-operating DMUs.

Uma suposição existente nos modelos DEA clássicos é a total liberdade de produção, ou seja, a produção de uma DMU não interfere na produção das demais. Em alguns casos, porém, esta liberdade não existe. É aqui proposta uma alteração no modelo DEA BCC clássico que considera estas limitações. Neste modelo a soma dos outputs é constante. Esta situação é semelhante à de um jogo com soma zero, no qual o que é ganho por um jogador é perdido pelos demais. São apresentadas sua formulação geral e uma estratégia de redução proporcional ao nível de output. Como o modelo obtido recai em Programação Não Linear, é demonstrado um teorema que permite sua solução imediata e o cálculo de alvos e de eficiências, conhecendo-se a solução do modelo DEA clássico. Entretanto, podem ser encontradas barreiras práticas na realização em curto prazo dos alvos calculados. É, assim, proposta uma busca de alvos por etapas, com alvos intermediários nas camadas de iso-eficiência. A busca pode ser feita por uma única DMU ou por várias em regime de cooperação.

A Genetic Algorithm for the Resource Constrained Project Scheduling Problem

This paper presents a genetic algorithm for the Resource Constrained Project Scheduling Problem (RCPSP). The chromosome representation of the problem is based on random keys. The schedule is constructed using a heuristic priority rule in which the priorities activities are defined by the genetic algorithm. The heuristic generates parameterized active schedules. The approach is tested on a set of standard problems taken from the literature and compared with other approaches. The computation results validate the effectiveness of the proposed algorithm.

Neste artigo apresenta-se um algoritmo genético para o Problema do Sequenciamento de Projectos com Recursos Limitados (RCPSP). A representação cromossómica utilizada baseia-se em chaves aleatórias. O sequenciamento das actividades é feito com recurso a uma heurística baseada em prioridades definidas pelo algoritmo genético. A heurística gera sequenciamentos activos parametrizados. O algoritmo é testado num conjunto de problemas padrão retirados da literatura da especialidade e é comparado com outras abordagens. Os resultados computacionais validam o bom desempenho do algoritmo em termos de qualidade da solução.

A Genetic Based Approach to the Vehicle Routing Problem

In its basic form the vehicle routing problem (VRP) consists of serving a set of clients with known locations and demands by a fixed fleet of vehicles of limited capacity, minimizing the total route length. All vehicles are located at a common depot with known location. This is a NP-hard problem. The few methods developed to solve the problem exactly are very time consuming and they are only feasible for small dimension problems. So, the most efficient approaches are based on heuristic algorithms. More recently some meta-heuristics, mainly based on Tabu search, have been developed to the VRP. In this work we present a Genetic algorithm to the basic version of the VRP. We describe the way we have adjusted the genetic operators to the problem. We report and analyse the results of a computational study with a set of known test problems.

A versão básica do Problema da Optimização de Rotas de Veículos consiste em determinar um conjunto de rotas a efectuar por uma frota de veículos, estacionada num depósito central, para servir um conjunto fixo de clientes, minimizando a distância total percorrida. O número de veículos e respectivas capacidades, as localizações e procuras dos clientes, bem como a localização do depósito são conhecidas. Este problema pertence à classe dos problemas NP-difíceis. Os poucos métodos exactos que foram desenvolvidos para o resolver são demasiado demorados e apenas exequíveis para a generalidade dos problemas de pequena dimensão (até cerca de 50 clientes). Assim, as abordagens mais comuns e eficientes baseiam-se em métodos heurísticos. Mais recentemente várias meta-heurísticas, principalmente baseadas em Pesquisa Tabu, têm sido desenvolvidas para o Problema da Optimização de Rotas de Veículos. Neste trabalho expõe-se um Algoritmo Genético para a versão básica do Problema de Optimização de Rotas de Veículos. Apresenta-se a forma como se adaptaram os operadores genéticos a este problema. Descreve-se o estudo computacional realizado, com um conjunto de problemas-teste conhecidos da literatura, e analisam-se os resultados obtidos.

A comparative analysis of the Markowitz and Konno portfolio selection models

In this paper Konno portfolio selection model is presented and compared with Markowitz classical model. The computational effort for finding an optimal portfolio by both models is investigated and the quality of the corresponding portfolios is analyzed. The use of these two models in real-life capital markets is finally discussed.

Neste artigo é discutido um modelo desenvolvido por Konno para a selecção de carteiras de activos financeiros e o seu desempenho é comparado com o do modelo clássico de Markowitz. Para além de analisar a velocidade de obtenção de respostas, procura-se avaliar qualitativamente as soluções obtidas e discute-se a efectiva aplicação dos modelos dentro das práticas comuns ao mercado de capitais.