Desarrollo de modelos y metodologías de optimización de plantas batch multiproducto de procesos biotecnológicos y alimenticios

Autores
Moreno, Marta Susana
Año de publicación
2007
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis doctoral
Estado
versión aceptada
Colaborador/a o director/a de tesis
Montagna, Jorge Marcelo
Bandoni, José Alberto
Díaz, María Soledad
Marchetti, Jacinto Luis
Iribarren, Oscar Alberto
Descripción
Fil: Moreno, Marta Susana. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería Química; Argentina.
En esta tesis doctoral se aportan avances en el desarrollo de modelos y metodologías de optimización de plantas batch multiproducto. Como primer aporte, se desarrollaron modelos lineales que abordan simultáneamente las decisiones de diseño y planeamiento de la producción enmarcados en un escenario multiperiodo. De esta manera, se consideran variaciones de precios, costos y demandas de productos en cada periodo debido a razones estacionales y/o de mercado. Se estudian además las interacciones entre las decisiones de diseño y las de planeamiento. Otra contribución de este trabajo corresponde a la incorporación de la decisión estructural de duplicar unidades en serie para efectuar una determinada operación del proceso batch. Se estudia en qué casos es factible la duplicación en serie y cual es el efecto que la misma tiene sobre distintas operaciones. Se consideran distintos niveles de detalle en los modelos desarrollados. En el primer nivel, se trabaja con factores de tamaño y tiempo fijos mientras que en el segundo, se incorpora información del proceso mediante modelos de performance, que permiten superar las suposiciones empleadas en los modelos de factores fijos previos. Para la aplicación de los modelos propuestos se consideran, como casos particulares de estudio, procesos de la industria biotecnológica y alimenticia. Los modelos desarrollados en esta tesis emplean programación matemática y programación disyuntiva generalizada como herramientas de modelado.
This doctoral thesis contributes to the development of models and methodologies for multiproduct batch plants optimization. As a first contribution, linear models were developed which can simultaneously handle design and production planning decisions in a multiperiod scenario. In this way, variations of prices, costs and product demands in every period due to market and / or seasonal reasons are considered. Also, interactions between design and planning decisions are studied. Another contribution of this work corresponds to the incorporation of the structural decision of duplicating units in series to carry out a certain operation of the batch process. It studies when it is feasible to apply duplication in series and its effect on different operations. Different levels of detail in the developed models have been considered. In the first level, fixed size and time factors are used whereas in the second one, information of the process is added through performance models, which allow to avoid the assumptions made in previous models using fixed factors. For the application of the proposed models, processes of the biotechnological and food industry are considered as particular cases of study. The models developed in this thesis use mathematical programming and generalized disjunctive programming as modeling tools.
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
Instituto de Desarrollo y Diseño
Materia
Multiproduct batch plants
Design and production planning
Multiperiod models
Generalized disjunctive programming
Plantas batch multiproducto
Diseño y planeamiento de la producción
Modelos multiperiodo
Programación disyuntiva generalizada
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
Repositorio
Biblioteca Virtual (UNL)
Institución
Universidad Nacional del Litoral
OAI Identificador
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En esta tesis doctoral se aportan avances en el desarrollo de modelos y metodologías de optimización de plantas batch multiproducto. Como primer aporte, se desarrollaron modelos lineales que abordan simultáneamente las decisiones de diseño y planeamiento de la producción enmarcados en un escenario multiperiodo. De esta manera, se consideran variaciones de precios, costos y demandas de productos en cada periodo debido a razones estacionales y/o de mercado. Se estudian además las interacciones entre las decisiones de diseño y las de planeamiento. Otra contribución de este trabajo corresponde a la incorporación de la decisión estructural de duplicar unidades en serie para efectuar una determinada operación del proceso batch. Se estudia en qué casos es factible la duplicación en serie y cual es el efecto que la misma tiene sobre distintas operaciones. Se consideran distintos niveles de detalle en los modelos desarrollados. En el primer nivel, se trabaja con factores de tamaño y tiempo fijos mientras que en el segundo, se incorpora información del proceso mediante modelos de performance, que permiten superar las suposiciones empleadas en los modelos de factores fijos previos. Para la aplicación de los modelos propuestos se consideran, como casos particulares de estudio, procesos de la industria biotecnológica y alimenticia. Los modelos desarrollados en esta tesis emplean programación matemática y programación disyuntiva generalizada como herramientas de modelado.
This doctoral thesis contributes to the development of models and methodologies for multiproduct batch plants optimization. As a first contribution, linear models were developed which can simultaneously handle design and production planning decisions in a multiperiod scenario. In this way, variations of prices, costs and product demands in every period due to market and / or seasonal reasons are considered. Also, interactions between design and planning decisions are studied. Another contribution of this work corresponds to the incorporation of the structural decision of duplicating units in series to carry out a certain operation of the batch process. It studies when it is feasible to apply duplication in series and its effect on different operations. Different levels of detail in the developed models have been considered. In the first level, fixed size and time factors are used whereas in the second one, information of the process is added through performance models, which allow to avoid the assumptions made in previous models using fixed factors. For the application of the proposed models, processes of the biotechnological and food industry are considered as particular cases of study. The models developed in this thesis use mathematical programming and generalized disjunctive programming as modeling tools.
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