Dissertação

{pt_PT=Model predictive control for optimal supply chain management} {} EVALUATED

{pt=O crescente consumo e globalização das últimas décadas aumentou a necessidade de meios de trasporte, intensificando a concorrência interna deste sector. Por outro lado, para responder à crescente procura em termos de personalização de produto, custo e qualidade de serviço por parte do cliente, as empresas são obrigadas a reduzir custos mantendo os mesmos padrões de qualidade, o que para além do aquecimento global e outras preocupações ambientais, tem pressionado distribuidores, e empresas provedoras de transporte em geral, para reduzir custos de movimento. Esta forte concorrência entre donos de mercadoria e provedores de transporte tem criado um permanente estado de tensão entre os dois sectores, aumentando a procura por níveis mais elevados de eficiência, qualidade, pontualidade, e capacidade de resposta, ao longo das cadeias de abastecimento. Para resolver o dilema entre (i) entregas pontuais, e (ii) gestão eficiente de transporte, este trabalho apresenta uma nova abordagem dinâmica, baseada em técnicas de controlo predictivo (MPC), que integra operações de transporte à gestão em tempo-real de cadeias de abastecimento. Concentrando-se no caso de tempo discreto, o método desenvolvido resulta em representações lineares e invariantes no tempo em espaço-de-estados de cadeias de abastecimento que são controláveis e observáveis. O desempenho da metodologia proposta é ilustrado recorrendo a um caso-de-estudo baseado num cenário real. Os resultados demonstram que o controlador desenvolvido é capaz de (1) lidar com multi-produtos e multi-transportes, (2) gerir inventários, (3) monitorizar trabalho-em-progresso (WIP), e (4) sequencializar operações de manufactura e transporte, de uma forma autónoma e integrada respeitando janelas-temporais predefinidas., en=The increasing consumption and globalization over the last decades have created the need for more transportation, strengthening the internal competition of this sector. In turn, to respond to the growing demand in terms of product customisation, price and service levels from the customer side, companies are urged to lower their costs, while still maintaining high quality standards, which in addition to global warming and other environmental concerns have pressured distributors, and transportation service providers in general, towards reducing movement costs. This strong competition between goods owners and transport providers have created a permanent state of tension between the two sectors, increasing the demand for higher levels of efficiency, quality of service, timeliness, and responsiveness across supply chains. To solve the trade-off between (i) on-time delivery, and (ii) efficient transportation management, this work presents a novel dynamic approach for real-time supply chain management integrating transportation operations, based on a model predictive control framework. Focusing on the discrete time case, a method for developing linear, time-invariant, state-space representations for supply chains that are both controllable and observable is outlined. The performance of the proposed methodology is illustrated resorting to a case study based on a real-world scenario. The results demonstrate that the devised controller is able to (1) deal with multi-products and multi-transports, (2) manage stocks, (3) monitor WIP, and (4) schedule manufacturing and transportation operations in an autonomous and integrated way, while respecting predefined time-windows.}
{pt=MPC, Multi-Produto, Multi-Transporte, Gestão de Cadeias de Abastecimento, Tempo-real, Reference Tracking, en=MPC, Multi-Product, Multi-Transport, Supply Chain Management, Real-Time, Reference Tracking}

Junho 28, 2019, 18:0

Orientação

ORIENTADOR

Miguel Afonso Dias de Ayala Botto

Departamento de Engenharia Mecânica (DEM)

Professor Catedrático

ORIENTADOR

João Miguel Lemos Chasqueira Nabais

Escola Superior de C. Empresariais Instituto Politécnico de Setúbal

Professor Adjunto