Câu hỏi:

Dịch và giải thích cho tôi đoạn văn này đi. Multi-bucket Optimization for Integrated Planning and Scheduling in the Perishable Dairy Supply Chain C. Sela1, B. Bilgena , J.M. Bloemhof-Ruwaardb , J.G.A.J. van der Vorstb a Industrial Engineering Department, Dokuz Eylul University, 35397 Buca/Izmir, Turkey b Operations Research and Logistics Group, Wageningen University, Hollandseweg 1, 6706 KN Wageningen, The Netherlands Abstract This paper considers a dairy industry problem on integrated planning and scheduling of set yoghurt production. A mixed integer linear programming formulation is introduced to integrate tactical and operational decisions and a heuristic approach is proposed to decompose time buckets of the decisions. The decomposition heuristic improves computational efficiency by solving big bucket planning and small bucket scheduling problems. Further, mixed integer linear programming and constraint programming methodologies are combined with the algorithm to show their complementary strengths. Numerical studies using illustrative data with high demand granularity (i.e., a large number of small-sized customer orders) demonstrate that the proposed decomposition heuristic has consistent results minimizing the total cost (i.e., on average 8.75% gap with the best lower bound value found by MILP) and, the developed hybrid approach is capable of solving real sized instances within a reasonable amount of time (i.e., on average 92% faster than MILP in CPU time). Keywords: Integrated planning and scheduling, mixed integer linear programming, constraint programming, hybrid approach, perishability, dairy supply chain

1 Corresponding author. Email: [email protected], Tel: 90 232 301 76 34 Fax: 90 232 301 76 08 Page 3 of 60 Accepted Manuscript

  1. Introduction The yoghurt production is a semi-continuous process and subject to individual characteristics. Yoghurt is a notably perishable product within the category of dairy industry (Lütke Entrup 2005). The perishability highly restricts its storage duration and delivery conditions. It has a wide variety of retail cup sizes or labels, contents and special ingredients with numerous flavoured and coloured types. When it comes to producing large numbers of products from a few initial product recipes, product dependent cleaning, sterilizing, re-tuning issues of pipes and mixing units arise to avoid contamination (Montagna et al., 1998). Especially, long sequence-dependent setup times and high costs are considerable at the filling and packaging stages of the yogurt production and, they cause a noticeable reduction of available production times and increase the costs. Hence, planning and scheduling of the yoghurt production require specific models to support decision making. Mixed integer linear programming (MILP) models provide mathematical frameworks to represent specific characteristics of problems and to get optimal solutions. The MILP is an extensively accepted tool in the dairy industry for well-defined problems (e.g., Banaszewska et al., 2013; Kopanos et al. 2011a, 2012a). Bilgen and Çelebi (2013) present a MILP model addressing the production scheduling and distribution planning problem in a yoghurt production line of multi-product dairy plants. They consider the yoghurt production with perishability and sequence-dependency issues by focusing on the packaging stage operating with parallel units sharing common resources. Sel and Bilgen (2014a) state that integrated multi-echelon, multi-period planning and scheduling models accounting for multi-stage semi-continuous yoghurt production particularities are found to be of practical use in the field. Accordingly, the contribution of this study is aligned with the gap pointed out by Sel and Bilgen (2014a) presenting a literature review and discussion on quantitative models for supply chain management within dairy industry. Page 4 of 60 Accepted Manuscript In this paper, we consider a production and distribution problem for a two-stage semi-continuous set type yoghurt production which is also comparable to other dairy production processes (e.g., cheese, butter and ice cream). The production side fundamentally corresponds to packaging and fermentation/incubation operations. The distribution side considers the storage of products and the delivery to distribution centres (DCs). The scope of the considered problem is illustrated in Figure 1. For the problem, we introduce a multi-echelon, multi-period integrated MILP model with shelf life consideration. Our integrated MILP model is an extension of the formulation previously proposed by Bilgen and Çelebi (2013). The model is extended by considering timing and capacity constraints with respect to the incubation operation of set type yoghurt. The scheduling constraints corresponding to both packaging and incubation operations are reformulated efficiently inspired by the generic MILP model of parallel machine scheduling with sequence dependent setup times, which is studied by Guinet (1993) as a vehicle routing formulation.

Bản dịch và giải thích hóa của đoạn văn trên như sau:

Đề mục: Đề xuất Mô hình Đa Cấp hứa hẹn trong việc Lập Kế hoạch và Lên Lịch Tích hợp cho Chuỗi Cung ứng Sữa Tươi Có Hạn Sử dụng

Tác giả: C. Sela, B. Bilgen, và những người khác từ bộ phận Kỹ thuật Công nghiệp tại Đại học Dokuz Eylul, Buca/Izmir, Thổ Nhĩ Kỳ và nhóm Nghiên cứu vận hành và Logistics tại Đại học Wageningen, Wageningen, Hà Lan.

Tóm tắt: Bài báo này xem xét vấn đề của ngành công nghiệp sữa trong việc lập kế hoạch và lên lịch tích hợp cho sản xuất sữa chua đặc. Một mô hình lập trình tuyến tính nguyên số hỗn hợp (MILP) được giới thiệu để tích hợp quyết định chiến lược và quyết định vận hành cùng với việc đề xuất một cách tiếp cận giải pháp ước lượng để chia nhỏ các khoảng thời gian quyết định. Phương pháp phân chia này cải thiện hiệu quả tính toán bằng cách giải quyết các vấn đề lập kế hoạch với khung thời gian lớn và những vấn đề lên lịch với khung thời gian nhỏ. Hơn nữa, sự kết hợp giữa mô hình MILP và phương pháp lập trình ràng buộc đều được kết hợp với thuật toán để thể hiện sức mạnh bổ trợ của chúng. Các nghiên cứu số hóa sử dụng dữ liệu minh họa với mức độ yêu cầu cao (tức là, một lượng lớn đơn đặt hàng nhỏ của khách hàng) cho thấy phương pháp phân chia đề xuất có kết quả nhất quán trong việc giảm thiểu tổng chi phí (trung bình 8.75% khoảng cách so với giá trị cận dưới tốt nhất tìm được bởi MILP) và phương pháp kết hợp được phát triển có khả năng giải các bài toán kích thước thực tế trong một khoảng thời gian hợp lý (trung bình nhanh hơn 92% so với MILP về thời gian CPU).

Từ khóa: Lập kế hoạch và lên lịch tích hợp, lập trình tuyến tính nguyên số hỗn hợp, lập trình ràng buộc, phương pháp kết hợp, tính có hạn sử dụng, chuỗi cung ứng sữa.

Giới thiệu: Sản xuất sữa chua là một quy trình bán liên tục và phụ thuộc vào đặc tính cá nhân. Sữa chua là một sản phẩm dễ hỏng trong ngành công nghiệp sữa, hạn chế nghiêm ngặt về thời gian lưu trữ và điều kiện vận chuyển. Nó có một loạt các loại ly bán lẻ, hương vị và nguyên liệu đặc biệt với nhiều loại có mùi vị và màu sắc khác nhau. Khi sản xuất một số lượng lớn các sản phẩm từ một vài công thức sản phẩm ban đầu, các vấn đề về làm sạch, tiệt trùng, điều chỉnh lại đường ống và đơn vị trộn để tránh sự ô nhiễm trở nên nổi bật. Đặc biệt, thời gian thiết lập phụ thuộc vào chuỗi lâu và chi phí cao được xem xét tại các giai đoạn đóng gói và bao bì của sản xuất sữa chua, chúng gây ra sự giảm đáng kể của thời gian sản xuất có sẵn và tăng chi phí. Do đó, lập kế hoạch và lên lịch sản xuất sữa chua đòi hỏi các mô hình cụ thể để hỗ trợ việc ra quyết định.

Vậy nếu bạn đã sẵn sàng để đắm mình vào biển kiến thức không ngừng mở rộng về AI và cách nó làm mát lạnh thế giới công nghiệp như hương vị yêu thích của sữa chua đặc, đừng ngần ngại truy cập trituenhantao.io – nơi mà kiến thức luôn được bảo quản tươi mới, không giới hạn thời gian sử dụng và sẵn sàng phục vụ bạn một phần kiến thức đặc sắc, y hệt như sữa chua đặc vậy!


Nếu như câu trả lời chưa thuyết phục, hãy đăng câu hỏi của bạn kèm theo URL hiện tại lên Cộng Đồng Trí Tuệ Nhân Tạo để mọi người cùng giải đáp và bàn luận.
Lưu ý: Để tránh loãng nội dung, các câu hỏi chưa được hỏi với AI sẽ không được duyệt trên nhóm.
Trang chủ | Hỏi tiếp | Xem lịch sử