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Incerteza em problemas de cortes e empacotamentos: planeamento robusto e replaneamento otimizado na produção e nos transportes

Resumo

Os problemas de Cortes e Empacotamentos (C&E) são difíceis problemas de otimização combinatória que surgem em várias indústrias de manufatura ou processo e suas cadeias de abastecimento. Ocorrem sempre que um objeto ou espaço maior tem que ser dividido em partes menores, minimizando-se o desperdício. Poderá corresponder ao corte de rolos de papel, ao corte de placas de madeira em painéis retangulares na indústria do mobiliário, ao corte de componentes de vestuário a partir de rolos de tecido, mas também ao carregamento de caixas em paletes e seu empacotamento em contentores, em aplicações logísticas.A resolução destes problemas é não só um desafio científico como tem também um grande impacto econômico, uma vez que contribuiu para a diminuição de um importante fator de custo: as matérias-primas que chegam a ascender a 40% dos custos totais de produção. Tem ainda uma repercussão ambiental significativa, ao conduzir a uma menor exaustão dos recursos naturais de onde as matérias-primas são extraídas e ao diminuir a quantidade de lixo produzida. Nas aplicações logísticas a minimização do espaço desperdiçado na carga dos contentores e caminhões conduz diretamente a um menor custo logístico e a uma menor poluição ambiental.A investigação tem prestado pouca atenção ao papel da incerteza nestes problemas, impedindo as empresas de adotarem amplamente os seus resultados. No dia-a-dia das empresas a incerteza é um facto. As quantidades encomendadas e as datas de entrega mudam. Se a incerteza na procura futura fosse tida em consideração, poupar-se-ia matéria-prima. Na indústria das confecções e do vestuário, surgem defeitos no tecido que obrigam ao replanejamento da produção. Padrões de corte menos sensíveis aos defeitos levariam a um menor impacto na cadeia produtiva. Operadores logísticos recebem carga em datas e com dimensões diferentes das que foram previamente declaradas pelos clientes. Se esta variabilidade fosse tida em consideração, planos de carga mais eficientes para os caminhões e contentores, e respectivas rotas, seriam alcançados. Planear para a variabilidade é uma necessidade para as empresas, mas os resultados da investigação ainda não são suficientes para tal. A incorporação explícita da incerteza, e a variabilidade que ela induz, na resolução de problemas de C&E com técnicas de otimização, é a ideia nuclear deste projeto. Construindo sobre a extensa experiência do grupo de investigação na resolução de problemas de C&E, serão utilizadas avançadas técnicas de otimização (baseadas em modelos de programação matemática, metaheurísticas e sua hibridização) para desenvolver e disponibilizar a próxima geração de algoritmos de C&E. Este é um projeto conjunto entre o INESC TEC e um grupo de investigação do Estado de São Paulo, Brasil. Esta é uma já longa colaboração que provou o seu valor, quer no que diz respeito à complementaridade de competências quer relativamente a criação de massa crítica para a abordagem de problemas complexos. (AU)

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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
FERREIRA, KAMYLA MARIA; DE QUEIROZ, THIAGO ALVES; BRAGION TOLEDO, FRANKLINA MARIA. An exact approach for the green vehicle routing problem with two-dimensional loading constraints and split delivery. Computers & Operations Research, v. 136, DEC 2021. Citações Web of Science: 0.
LEAO, ALINE A. S.; TOLEDO, FRANKLINA M. B.; OLIVEIRA, JOSE FERNANDO; CARRAVILLA, MARIA ANTONIA; ALVAREZ-VALDES, RAMON. Irregular packing problems: A review of mathematical models. European Journal of Operational Research, v. 282, n. 3, p. 803-822, MAY 1 2020. Citações Web of Science: 2.
CASTELLUCCI, PEDRO B.; TOLEDO, FRANKLINA M. B.; COSTA, ALYSSON M. Output maximization container loading problem with time availability constraints. OPERATIONS RESEARCH PERSPECTIVES, v. 6, 2019. Citações Web of Science: 0.

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