Master production scheduling of a pet food plant using a rolling horizon optimization methodology

Autores
Cusimano, Joan; Ríos, Romina A.; Herrero, Fernando; Faba, Emilce; Marchetti, Pablo A.
Año de publicación
2023
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
This work addresses the Master Production Scheduling problem (MPS) of a pet food manufacturing plant. The production process comprises several stages, starting with the dosing of raw materials and ending with the packaging and storage of the final product. The plant has a fixed number of production lines, being the critical equipment the extruders and packaging machines available. Given a medium-term horizon (3 to 5 months) disaggregated into weeks, for each line the production volumes per product, which are associated to different families, must be defined. A mixed-integer linear mathematical model (MILP), considering the main constraints of the problem, combined with a Rolling Horizon algorithm to solve the complete horizon has been developed. The proposed methodology has been applied to the MPS problem of a large-scale industrial facility that produces hundreds of products and families. Based on the problem’s dimensions, a parameter analysis of the algorithm has been performed to find the best balance between time and solution quality. As a result, by applying the proposed methodology considerable improvements were obtained regarding key indicators such as minimum batch size per family, compliance with the stock policy, and solution times compared with the current method.
Este trabajo aborda la Programación Maestra de la Producción (PMP) de una planta de elaboración de alimentos para mascotas. El proceso de fabricación consiste en varias etapas, comenzando con la dosificación de las materias primas y finalizando con el envasado y almacenamiento del producto final. La planta cuenta con un número fijo de líneas de producción, siendo el equipamiento crítico las extrusoras y envasadoras disponibles. Dado un horizonte de mediano plazo (3 a 5 meses) desagregado en semanas, para cada línea se desea definir los volúmenes de producción por producto, los cuales se encuentran asociados a diferentes familias. Se desarrolló un modelo matemático mixto-entero lineal (MILP), considerando las principales restricciones del problema, combinado con un algoritmo de Horizonte Rodante para la resolución del horizonte completo. La metodología propuesta fue aplicada al problema de PMP de una instalación industrial de gran escala, que elabora cientos de productos y familias. En base a las dimensiones del problema, se realizó un análisis de parámetros del algoritmo para encontrar el mejor balance entre tiempo y calidad de la solución. Como resultado, al aplicar la metodología propuesta se obtuvieron mejoras considerables en cuanto a indicadores clave como lote mínimo por familia, cumplimiento de la política de stock y tiempos de resolución en comparación con el método vigente.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa
Materia
Ciencias Informáticas
Master production scheduling
Optimization
Rolling Horizon Algorithm
Pet Food Manufacturing
Programación maestra de la producción
Optimización
Horizonte rodante
Fabricación de alimento para mascotas
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/157011

id SEDICI_49219cc450b3c4d6cd31a787f2af1a02
oai_identifier_str oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/157011
network_acronym_str SEDICI
repository_id_str 1329
network_name_str SEDICI (UNLP)
spelling Master production scheduling of a pet food plant using a rolling horizon optimization methodologyProgramación maestra de la producción de una planta de alimentos para mascotas mediante una metodología de optimización basada en horizonte rodanteCusimano, JoanRíos, Romina A.Herrero, FernandoFaba, EmilceMarchetti, Pablo A.Ciencias InformáticasMaster production schedulingOptimizationRolling Horizon AlgorithmPet Food ManufacturingProgramación maestra de la producciónOptimizaciónHorizonte rodanteFabricación de alimento para mascotasThis work addresses the Master Production Scheduling problem (MPS) of a pet food manufacturing plant. The production process comprises several stages, starting with the dosing of raw materials and ending with the packaging and storage of the final product. The plant has a fixed number of production lines, being the critical equipment the extruders and packaging machines available. Given a medium-term horizon (3 to 5 months) disaggregated into weeks, for each line the production volumes per product, which are associated to different families, must be defined. A mixed-integer linear mathematical model (MILP), considering the main constraints of the problem, combined with a Rolling Horizon algorithm to solve the complete horizon has been developed. The proposed methodology has been applied to the MPS problem of a large-scale industrial facility that produces hundreds of products and families. Based on the problem’s dimensions, a parameter analysis of the algorithm has been performed to find the best balance between time and solution quality. As a result, by applying the proposed methodology considerable improvements were obtained regarding key indicators such as minimum batch size per family, compliance with the stock policy, and solution times compared with the current method.Este trabajo aborda la Programación Maestra de la Producción (PMP) de una planta de elaboración de alimentos para mascotas. El proceso de fabricación consiste en varias etapas, comenzando con la dosificación de las materias primas y finalizando con el envasado y almacenamiento del producto final. La planta cuenta con un número fijo de líneas de producción, siendo el equipamiento crítico las extrusoras y envasadoras disponibles. Dado un horizonte de mediano plazo (3 a 5 meses) desagregado en semanas, para cada línea se desea definir los volúmenes de producción por producto, los cuales se encuentran asociados a diferentes familias. Se desarrolló un modelo matemático mixto-entero lineal (MILP), considerando las principales restricciones del problema, combinado con un algoritmo de Horizonte Rodante para la resolución del horizonte completo. La metodología propuesta fue aplicada al problema de PMP de una instalación industrial de gran escala, que elabora cientos de productos y familias. En base a las dimensiones del problema, se realizó un análisis de parámetros del algoritmo para encontrar el mejor balance entre tiempo y calidad de la solución. Como resultado, al aplicar la metodología propuesta se obtuvieron mejoras considerables en cuanto a indicadores clave como lote mínimo por familia, cumplimiento de la política de stock y tiempos de resolución en comparación con el método vigente.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa2023-05info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionArticulohttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articuloapplication/pdf186-205http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/157011spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://publicaciones.sadio.org.ar/index.php/EJS/article/view/475info:eu-repo/semantics/altIdentifier/issn/1514-6774info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-10-22T17:21:47Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/157011Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-10-22 17:21:47.471SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
dc.title.none.fl_str_mv Master production scheduling of a pet food plant using a rolling horizon optimization methodology
Programación maestra de la producción de una planta de alimentos para mascotas mediante una metodología de optimización basada en horizonte rodante
title Master production scheduling of a pet food plant using a rolling horizon optimization methodology
spellingShingle Master production scheduling of a pet food plant using a rolling horizon optimization methodology
Cusimano, Joan
Ciencias Informáticas
Master production scheduling
Optimization
Rolling Horizon Algorithm
Pet Food Manufacturing
Programación maestra de la producción
Optimización
Horizonte rodante
Fabricación de alimento para mascotas
title_short Master production scheduling of a pet food plant using a rolling horizon optimization methodology
title_full Master production scheduling of a pet food plant using a rolling horizon optimization methodology
title_fullStr Master production scheduling of a pet food plant using a rolling horizon optimization methodology
title_full_unstemmed Master production scheduling of a pet food plant using a rolling horizon optimization methodology
title_sort Master production scheduling of a pet food plant using a rolling horizon optimization methodology
dc.creator.none.fl_str_mv Cusimano, Joan
Ríos, Romina A.
Herrero, Fernando
Faba, Emilce
Marchetti, Pablo A.
author Cusimano, Joan
author_facet Cusimano, Joan
Ríos, Romina A.
Herrero, Fernando
Faba, Emilce
Marchetti, Pablo A.
author_role author
author2 Ríos, Romina A.
Herrero, Fernando
Faba, Emilce
Marchetti, Pablo A.
author2_role author
author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Ciencias Informáticas
Master production scheduling
Optimization
Rolling Horizon Algorithm
Pet Food Manufacturing
Programación maestra de la producción
Optimización
Horizonte rodante
Fabricación de alimento para mascotas
topic Ciencias Informáticas
Master production scheduling
Optimization
Rolling Horizon Algorithm
Pet Food Manufacturing
Programación maestra de la producción
Optimización
Horizonte rodante
Fabricación de alimento para mascotas
dc.description.none.fl_txt_mv This work addresses the Master Production Scheduling problem (MPS) of a pet food manufacturing plant. The production process comprises several stages, starting with the dosing of raw materials and ending with the packaging and storage of the final product. The plant has a fixed number of production lines, being the critical equipment the extruders and packaging machines available. Given a medium-term horizon (3 to 5 months) disaggregated into weeks, for each line the production volumes per product, which are associated to different families, must be defined. A mixed-integer linear mathematical model (MILP), considering the main constraints of the problem, combined with a Rolling Horizon algorithm to solve the complete horizon has been developed. The proposed methodology has been applied to the MPS problem of a large-scale industrial facility that produces hundreds of products and families. Based on the problem’s dimensions, a parameter analysis of the algorithm has been performed to find the best balance between time and solution quality. As a result, by applying the proposed methodology considerable improvements were obtained regarding key indicators such as minimum batch size per family, compliance with the stock policy, and solution times compared with the current method.
Este trabajo aborda la Programación Maestra de la Producción (PMP) de una planta de elaboración de alimentos para mascotas. El proceso de fabricación consiste en varias etapas, comenzando con la dosificación de las materias primas y finalizando con el envasado y almacenamiento del producto final. La planta cuenta con un número fijo de líneas de producción, siendo el equipamiento crítico las extrusoras y envasadoras disponibles. Dado un horizonte de mediano plazo (3 a 5 meses) desagregado en semanas, para cada línea se desea definir los volúmenes de producción por producto, los cuales se encuentran asociados a diferentes familias. Se desarrolló un modelo matemático mixto-entero lineal (MILP), considerando las principales restricciones del problema, combinado con un algoritmo de Horizonte Rodante para la resolución del horizonte completo. La metodología propuesta fue aplicada al problema de PMP de una instalación industrial de gran escala, que elabora cientos de productos y familias. En base a las dimensiones del problema, se realizó un análisis de parámetros del algoritmo para encontrar el mejor balance entre tiempo y calidad de la solución. Como resultado, al aplicar la metodología propuesta se obtuvieron mejoras considerables en cuanto a indicadores clave como lote mínimo por familia, cumplimiento de la política de stock y tiempos de resolución en comparación con el método vigente.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa
description This work addresses the Master Production Scheduling problem (MPS) of a pet food manufacturing plant. The production process comprises several stages, starting with the dosing of raw materials and ending with the packaging and storage of the final product. The plant has a fixed number of production lines, being the critical equipment the extruders and packaging machines available. Given a medium-term horizon (3 to 5 months) disaggregated into weeks, for each line the production volumes per product, which are associated to different families, must be defined. A mixed-integer linear mathematical model (MILP), considering the main constraints of the problem, combined with a Rolling Horizon algorithm to solve the complete horizon has been developed. The proposed methodology has been applied to the MPS problem of a large-scale industrial facility that produces hundreds of products and families. Based on the problem’s dimensions, a parameter analysis of the algorithm has been performed to find the best balance between time and solution quality. As a result, by applying the proposed methodology considerable improvements were obtained regarding key indicators such as minimum batch size per family, compliance with the stock policy, and solution times compared with the current method.
publishDate 2023
dc.date.none.fl_str_mv 2023-05
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Articulo
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
info:ar-repo/semantics/articulo
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/157011
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/157011
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://publicaciones.sadio.org.ar/index.php/EJS/article/view/475
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/issn/1514-6774
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
186-205
dc.source.none.fl_str_mv reponame:SEDICI (UNLP)
instname:Universidad Nacional de La Plata
instacron:UNLP
reponame_str SEDICI (UNLP)
collection SEDICI (UNLP)
instname_str Universidad Nacional de La Plata
instacron_str UNLP
institution UNLP
repository.name.fl_str_mv SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata
repository.mail.fl_str_mv alira@sedici.unlp.edu.ar
_version_ 1846783651826630656
score 12.982451