Optimization of the production process in an automotive spring industry

Abstract

Nesta tese, o Problema de Corte de Estoque é estudado, considerando três abordagens ambientadas em uma indústria de molas automotivas. As duas primeiras abordagens tratam da otimização do processo de corte unidimensional de barras, minimizando perdas de material e custos de estoque em Problemas Integrados de Dimensionamento de Lotes e Corte de Estoque. Foram propostos dois modelos matemáticos e respectivos métodos de solução baseados em geração de colunas. O primeiro deles trata de decisões a curto prazo, considerando máquinas paralelas e questões relativas aos itens e produtos finais. O segundo modelo está focado em questões a médio prazo, considerando a compra de objetos como uma das variáveis de decisão, além de demanda, limites e custos de estoque de objetos, itens e produtos finais. A terceira abordagem trata da alocação de itens ao forno de têmpera como um Problema de Corte de Estoque. O modelo matemático proposto baseia-se em uma formulação de fluxo em arcos. Resultados com dados reais mostram que os três modelos matemáticos obtiveram, em tempo computacional viável, soluções significativamente superiores em comparação à prática da empresa. Testes com instâncias aleatórias foram realizados, permitindo uma análise da influência de diversos parâmetros destes problemas. Em geral, instâncias pequenas com itens grandes apresentam melhores resultados, com gaps e tempos computacionais reduzidos.

In this thesis, the Cutting Stock Problem is studied, considering three approaches set in an automotive spring industry. The first two approaches deal with the optimization of the process of one-dimensional bar cutting, minimizing material losses and inventory costs in Integrated Lot Sizing and Cutting Stock Problems. Two mathematical models and their respective solution methods based on column generation were proposed. The first refers to short term decisions, considering parallel machines and matters relative to the items and final products. The second model focuses on the medium term, considering the purchase of objects as one of the decision variables, besides demand, inventory costs and limits for objects, items, and final products. The third approach considers assigning items to the hardening furnace as a Cutting Stock Problem. The proposed mathematical model is based on an arc flow formulation. Results with real data show that the three mathematical models obtained significantly superior solutions in viable computational time, in comparison to the company's practice. Tests with random instances were performed allowing for an analysis of the influence of several parameters of these problems. Generally, small instances with large items present better results, with reduced gaps and computational times.