A detailed mathematical programming model for the optimal daily planning of sawmills
; Broz, Diego Ricardo
; Corsano, Gabriela
; Montagna, Jorge Marcelo 
Otros responsables
Fecha
2019-08-08
Editorial
National Research Council Canada-NRC Research Press
Revista
Canadian Journal Of Forest Research
Título del libro
Nombre del evento
Fecha del evento
Institución organizadora
ISSN
0045-5067
eISSN
1208-6037
ISBN
Idioma
Inglés
Tipo del evento
Clasificación temática
Palabras clave
Resumen
La production quotidienne des scieries est une tâche cruciale lorsqu’on veut exploiter les ressources forestières de façon optimale. La planification de la production détermine quelles billes devront être transformées en tenant compte de leurs caractéristiques et en visant à satisfaire la demande de produits finis. Les billes sont transformées en bois d’œuvre lorsqu’elles sont découpées selon un ensemble de patrons de coupe (PC) disponibles. L’élaboration d’une planification efficace de la production est un facteur clé pour améliorer la productivité des scieries. La modélisation mathématique est une technique appropriée pour atteindre cet objectif. Dans cet article, on propose un modèle de programmation linéaire partiellement en nombres entiers pour planifier la production quotidienne optimale dans les scieries. Le modèle fait intervenir un ensemble de PC pour chaque type de billes obtenus au moyen d’un algorithme exhaustif qui comprend tous les PC possibles et réalisables. L’approche proposée détermine le nombre optimal de billes de chaque type à être découpées, les PC choisis qui seront utilisés, les stocks de matière première, la satisfaction de la demande et d’autres enjeux de nature industrielle et commerciale avec l’objectif de maximiser les bénéfices de l’entreprise en allouant un temps de calcul raisonnable tenant compte de la taille du problème
The daily production planning of sawmills is a critical task in pursuing the optimal exploitation of forest resources. Production planning determines which logs are to be processed, taking into account their characteristics with the aim of satisfying the demand for final products. Logs are turned into lumber when they are cut according to a set of available cutting patterns (CPs). The development of efficient production planning is a key factor in improving the productivity of sawmills, and mathematical modeling is a suitable technique to achieve this objective. In this paper, a mixed integer linear programming(MILP) model for optimal daily production planning in sawmills is proposed. The model involves a set of CPs for each type of log, which is obtained through an exhaustive algorithm, attaining all possible feasible CPs. The proposed approach determines the optimal number of logs of each type to be cut, the selected CPs to be used, material inventory, demand fulfillment, and other industrial and commercial issues with the objective of maximizing the firm's benefit, in reasonable computational time, considering the size of the problem.
The daily production planning of sawmills is a critical task in pursuing the optimal exploitation of forest resources. Production planning determines which logs are to be processed, taking into account their characteristics with the aim of satisfying the demand for final products. Logs are turned into lumber when they are cut according to a set of available cutting patterns (CPs). The development of efficient production planning is a key factor in improving the productivity of sawmills, and mathematical modeling is a suitable technique to achieve this objective. In this paper, a mixed integer linear programming(MILP) model for optimal daily production planning in sawmills is proposed. The model involves a set of CPs for each type of log, which is obtained through an exhaustive algorithm, attaining all possible feasible CPs. The proposed approach determines the optimal number of logs of each type to be cut, the selected CPs to be used, material inventory, demand fulfillment, and other industrial and commercial issues with the objective of maximizing the firm's benefit, in reasonable computational time, considering the size of the problem.
Colecciones
Aprobación
Revisión
Complementado por
Referenciado por
Licencia Creative Commons
Excepto donde se indique lo contrario, la licencia de este ítem se describe como by-nc-sa
