889 resultados para Production lot-scheduling models


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Novos processos fermentativos, designados por processos de Fermentação Extractiva, são caracterizados por apresentarem etapas de produção e extracção em simultâneo. A extracção líquido-líquido como técnica de separação é amplamente usado na indústria química pela sua simplicidade, baixo custo e facilidade de extrapolação de escala. No entanto o uso de solventes orgânicos nestes processos potencia os riscos ocupacionais e ambientais. Neste contexto, o uso de sistemas de duas fases aquosas baseados em líquidos iónicos, apresenta-se como uma técnica eficaz para a separação e purificação de produtos biológicos. Este trabalho apresenta um estudo integrado sobre o uso de líquidos iónicos não aromáticos foram determinados. A capacidade para a formação de sistemas de duas fases foi estudada para uma vasta gama de líquidos iónicos hidrofílicos com diferentes aniões, catiões e cadeias alqúilicas. A capacidade de separação e purificação de um largo conjunto de líquidos iónicos foi posteriormente investigada, recorrendo-se ao uso de várias biomoléculas modelo de diferentes graus de complexidade, um amino-acido (L-triptofano) e duas enzimas lipolíticas (enzima produzida pela bactéria Bacillus sp. e Candida antarctica lipase B – CaLB). Esta última foi ainda usada para um estudo de biocompatibilidade, tendo sido determinado o efeito de diferentes LIs hidrofílicos na sua actividade enzimática. Este trabalho mostra um estudo ecotoxicológico duma vasta gama de líquidos iónicos e espécies aquáticas, inseridas em diversos níveis tróficos. A bioacumulação foi investigada através do estudo dos coeficientes de distribuição 1-octanol-água (Dow).

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As técnicas estatísticas são fundamentais em ciência e a análise de regressão linear é, quiçá, uma das metodologias mais usadas. É bem conhecido da literatura que, sob determinadas condições, a regressão linear é uma ferramenta estatística poderosíssima. Infelizmente, na prática, algumas dessas condições raramente são satisfeitas e os modelos de regressão tornam-se mal-postos, inviabilizando, assim, a aplicação dos tradicionais métodos de estimação. Este trabalho apresenta algumas contribuições para a teoria de máxima entropia na estimação de modelos mal-postos, em particular na estimação de modelos de regressão linear com pequenas amostras, afetados por colinearidade e outliers. A investigação é desenvolvida em três vertentes, nomeadamente na estimação de eficiência técnica com fronteiras de produção condicionadas a estados contingentes, na estimação do parâmetro ridge em regressão ridge e, por último, em novos desenvolvimentos na estimação com máxima entropia. Na estimação de eficiência técnica com fronteiras de produção condicionadas a estados contingentes, o trabalho desenvolvido evidencia um melhor desempenho dos estimadores de máxima entropia em relação ao estimador de máxima verosimilhança. Este bom desempenho é notório em modelos com poucas observações por estado e em modelos com um grande número de estados, os quais são comummente afetados por colinearidade. Espera-se que a utilização de estimadores de máxima entropia contribua para o tão desejado aumento de trabalho empírico com estas fronteiras de produção. Em regressão ridge o maior desafio é a estimação do parâmetro ridge. Embora existam inúmeros procedimentos disponíveis na literatura, a verdade é que não existe nenhum que supere todos os outros. Neste trabalho é proposto um novo estimador do parâmetro ridge, que combina a análise do traço ridge e a estimação com máxima entropia. Os resultados obtidos nos estudos de simulação sugerem que este novo estimador é um dos melhores procedimentos existentes na literatura para a estimação do parâmetro ridge. O estimador de máxima entropia de Leuven é baseado no método dos mínimos quadrados, na entropia de Shannon e em conceitos da eletrodinâmica quântica. Este estimador suplanta a principal crítica apontada ao estimador de máxima entropia generalizada, uma vez que prescinde dos suportes para os parâmetros e erros do modelo de regressão. Neste trabalho são apresentadas novas contribuições para a teoria de máxima entropia na estimação de modelos mal-postos, tendo por base o estimador de máxima entropia de Leuven, a teoria da informação e a regressão robusta. Os estimadores desenvolvidos revelam um bom desempenho em modelos de regressão linear com pequenas amostras, afetados por colinearidade e outliers. Por último, são apresentados alguns códigos computacionais para estimação com máxima entropia, contribuindo, deste modo, para um aumento dos escassos recursos computacionais atualmente disponíveis.

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Os biocombustíveis têm estado na linha da frente das políticas energéticas mundiais visto que as suas vantagens conseguem colmatar as incertezas e resolver alguns dos problemas associados aos combustíveis fósseis. O biodiesel tem provado ser um combustível muito fiável, alternativo ao petrodiesel. É uma mistura de ésteres alquílicos produzidos a partir de óleos vegetais e gorduras animais através de uma reacção de transesterificação. Como combustível, o biodiesel é economicamente viável, socialmente responsável, tecnicamente compatível e ambientalmente amigável. O principal desafio associado ao seu desenvolvimento tem a ver com a escolha de matéria-prima para a sua produção. Nos países do terceiro mundo, óleos alimentares são mais importantes para alimentar pessoas do que fazer funcionar carros. Esta tese tem como objectivos produzir/processar biodiesel a partir de recursos endógenos de Timor-Leste e medir/prever as propriedades termodinâmicas do biodiesel, a partir das dos esteres alquílicos. A síntese do biodiesel a partir dos óleos de Aleurites moluccana, Jatropha curcas e borras de café foram aqui estudados. As propriedades termodinâmicas como densidade, viscosidade, tensão superficial, volatilidade e velocidade do som também foram medidas e estimadas usando modelos preditivos disponíveis na literatura, incluindo as equações de estado CPA e soft-SAFT. Timor-Leste é um país muito rico em recursos naturais, mas a maioria da população ainda vive na pobreza e na privação de acesso a serviços básicos e condições de vida decentes. A exploração de petróleo e gás no mar de Timor tem sido controlado pelo Fundo Petrolífero. O país ainda carece de electricidade e combustíveis que são cruciais para materializar as políticas de redução da pobreza. Como solução, o governo timorense criou recentemente o Plano Estratégico de Desenvolvimento a 20 anos cujas prioridades incluem trazer o desenvolvimento do petróleo do mar para a costa sul de Timor-Leste e desenvolver as energias renováveis. É neste último contexto que o biodiesel se insere. O seu desenvolvimento no país poderá ser uma solução para o fornecimento de electricidade, a criação de empregos e sobretudo o combate contra a pobreza e a privação. Para ser usado como combustível, no entanto, o biodiesel deve possuir propriedades termodinâmicas coerentes com as especificadas nas normas da ASTM D6751 (nos Estados Unidos) ou EN 14214 (na Europa) para garantir uma adequada ignição, atomização e combustão do biodiesel no motor.

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O transporte marítimo e o principal meio de transporte de mercadorias em todo o mundo. Combustíveis e produtos petrolíferos representam grande parte das mercadorias transportadas por via marítima. Sendo Cabo Verde um arquipelago o transporte por mar desempenha um papel de grande relevância na economia do país. Consideramos o problema da distribuicao de combustíveis em Cabo Verde, onde uma companhia e responsavel por coordenar a distribuicao de produtos petrolíferos com a gestão dos respetivos níveis armazenados em cada porto, de modo a satisfazer a procura dos varios produtos. O objetivo consiste em determinar políticas de distribuicão de combustíveis que minimizam o custo total de distribuiçao (transporte e operacões) enquanto os n íveis de armazenamento sao mantidos nos n íveis desejados. Por conveniencia, de acordo com o planeamento temporal, o prob¬lema e divido em dois sub-problemas interligados. Um de curto prazo e outro de medio prazo. Para o problema de curto prazo sao discutidos modelos matemáticos de programacao inteira mista, que consideram simultaneamente uma medicao temporal cont ínua e uma discreta de modo a modelar multiplas janelas temporais e taxas de consumo que variam diariamente. Os modelos sao fortalecidos com a inclusão de desigualdades validas. O problema e então resolvido usando um "software" comercial. Para o problema de medio prazo sao inicialmente discutidos e comparados varios modelos de programacao inteira mista para um horizonte temporal curto assumindo agora uma taxa de consumo constante, e sao introduzidas novas desigualdades validas. Com base no modelo escolhido sao compara¬das estrategias heurísticas que combinam três heur ísticas bem conhecidas: "Rolling Horizon", "Feasibility Pump" e "Local Branching", de modo a gerar boas soluçoes admissíveis para planeamentos com horizontes temporais de varios meses. Finalmente, de modo a lidar com situaçoes imprevistas, mas impor¬tantes no transporte marítimo, como as mas condicões meteorológicas e congestionamento dos portos, apresentamos um modelo estocastico para um problema de curto prazo, onde os tempos de viagens e os tempos de espera nos portos sao aleatórios. O problema e formulado como um modelo em duas etapas, onde na primeira etapa sao tomadas as decisões relativas as rotas do navio e quantidades a carregar e descarregar e na segunda etapa (designada por sub-problema) sao consideradas as decisoes (com recurso) relativas ao escalonamento das operacões. O problema e resolvido por um metodo de decomposto que usa um algoritmo eficiente para separar as desigualdades violadas no sub-problema.

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The assessment of human impact on complex estuarine systems is a multidisciplinary task that is highly demanding in terms of measurements and fieldwork. Nowadays the use of inexpensive and reliably modeling tools can substantially reduce the amount of measurements needed to characterize a system. These tools are also a convenient way to forecast the future evolution of the system and to study the impact of different scenarios of human influence. In this communication a modeling system composed by hydrodynamic, transport and ecological models is used to assess the current trophic state of Sado Estuary (Portugal) and to predict the future trends of the system based on different scenarios of human intervention. Special care is taken to the impact of changing riverine nutrient loads. Sado estuary is a large European estuary that has been considered until now in good trophic conditions with eutrophication appearing only in some isolated spots. Nevertheless in recent years some studies point out that the situation is changing. Sado estuary is a system with strong environmental opposing interests. It hosts a major industrial and urban center around the city of Setúbal and the upper reaches are used to intensive cultures such as rice. On the other hand the estuary possess an important ecological value since it is used by several important species of fish as a spawning and nursery area and it’s wetlands are used by many species of birds as winter shelters. Due to it’s importance the majority of Sado Estuary is considered as Natural Reserve.

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This paper presents several combined agricultural data disaggregation models in order to recover the farms' land uses, the livestock numbers and main crops' productions. The proposed approach estimates incomplete information at disaggregated level through entropy, using an information prior, and generating information for a combined calculation use of data in the estimation of other variables. The models were applied to the region of Algarve, to some rural pilot areas (Salir-Ameixial-Cachopo and Alcoutim) for livestock data, since this data in some Algarve's inland areas is needed for a European forest fire prevention project, and to the agrarian zones in a more complex framework. The results are promising. They were validated, in cross reference to real data, having proven to be valid and reliable. The total error was small and a considerable level of information heterogeneity was recovered. The total error was about 27,9% for the counties' land uses and 21% for the agrarian zones, and for the livestock it was also acceptable. The level of heterogeneity recovered was always higher than 50%, revealing some improvements regarding previous studies.

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Airborne concentrations of Poaceae pollen have been monitored in Poznań for more than ten years and the length of the dataset is now considered sufficient for statistical analysis. The objective of this paper is to produce long-range forecasts that predict certain characteristics of the grass pollen season (such as the start, peak and end dates of the grass pollen season) as well as short-term forecasts that predict daily variations in grass pollen counts for the next day or next few days throughout the main grass pollen season. The method of forecasting was regression analysis. Correlation analysis was used to examine the relationship between grass pollen counts and the factors that affect its production, release and dispersal. The models were constructed with data from 1994-2004 and tested on data from 2005 and 2006. The forecast models predicted the start of the grass pollen season to within 2 days and achieved 61% and 70% accuracy on a scale of 1-4 when forecasting variations in daily grass pollen counts in 2005 and 2006 respectively. This study has emphasised how important the weather during the few weeks or months preceding pollination is to grass pollen production, and draws attention to the importance of considering large-scale patterns of climate variability (indices of the North Atlantic Oscillation) when constructing forecast models for allergenic pollen.

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Senior thesis written for Oceanography 445

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Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Química

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In this paper, we present two Partial Least Squares Regression (PLSR) models for compressive and flexural strength responses of a concrete composite material reinforced with pultrusion wastes. The main objective is to characterize this cost-effective waste management solution for glass fiber reinforced polymer (GFRP) pultrusion wastes and end-of-life products that will lead, thereby, to a more sustainable composite materials industry. The experiments took into account formulations with the incorporation of three different weight contents of GFRP waste materials into polyester based mortars, as sand aggregate and filler replacements, two waste particle size grades and the incorporation of silane adhesion promoter into the polyester resin matrix in order to improve binder aggregates interfaces. The regression models were achieved for these data and two latent variables were identified as suitable, with a 95% confidence level. This technological option, for improving the quality of GFRP filled polymer mortars, is viable thus opening a door to selective recycling of GFRP waste and its use in the production of concrete-polymer based products. However, further and complementary studies will be necessary to confirm the technical and economic viability of the process.

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Demand response concept has been gaining increasing importance while the success of several recent implementations makes this resource benefits unquestionable. This happens in a power systems operation environment that also considers an intensive use of distributed generation. However, more adequate approaches and models are needed in order to address the small size consumers and producers aggregation, while taking into account these resources goals. The present paper focuses on the demand response programs and distributed generation resources management by a Virtual Power Player that optimally aims to minimize its operation costs taking the consumption shifting constraints into account. The impact of the consumption shifting in the distributed generation resources schedule is also considered. The methodology is applied to three scenarios based on 218 consumers and 4 types of distributed generation, in a time frame of 96 periods.

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Demand response programs and models have been developed and implemented for an improved performance of electricity markets, taking full advantage of smart grids. Studying and addressing the consumers’ flexibility and network operation scenarios makes possible to design improved demand response models and programs. The methodology proposed in the present paper aims to address the definition of demand response programs that consider the demand shifting between periods, regarding the occurrence of multi-period demand response events. The optimization model focuses on minimizing the network and resources operation costs for a Virtual Power Player. Quantum Particle Swarm Optimization has been used in order to obtain the solutions for the optimization model that is applied to a large set of operation scenarios. The implemented case study illustrates the use of the proposed methodology to support the decisions of the Virtual Power Player in what concerns the duration of each demand response event.

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Forecasting future sales is one of the most important issues that is beyond all strategic and planning decisions in effective operations of retail businesses. For profitable retail businesses, accurate demand forecasting is crucial in organizing and planning production, purchasing, transportation and labor force. Retail sales series belong to a special type of time series that typically contain trend and seasonal patterns, presenting challenges in developing effective forecasting models. This work compares the forecasting performance of state space models and ARIMA models. The forecasting performance is demonstrated through a case study of retail sales of five different categories of women footwear: Boots, Booties, Flats, Sandals and Shoes. On both methodologies the model with the minimum value of Akaike's Information Criteria for the in-sample period was selected from all admissible models for further evaluation in the out-of-sample. Both one-step and multiple-step forecasts were produced. The results show that when an automatic algorithm the overall out-of-sample forecasting performance of state space and ARIMA models evaluated via RMSE, MAE and MAPE is quite similar on both one-step and multi-step forecasts. We also conclude that state space and ARIMA produce coverage probabilities that are close to the nominal rates for both one-step and multi-step forecasts.

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O projeto foi realizado na Toyota (divisão fabril de Ovar), no ano letivo 2014/2015, teve por base um estágio extracurricular que foi realizado para que desta forma tomasse contacto com uma realidade concreta e absoluta no contexto empresarial. O estágio serviu, principalmente, como uma experiência na compreensão do funcionamento de uma indústria de automóveis. Este projeto desenvolve-se no âmbito do 2ºano do Mestrado de Logística e apresenta os contributos desenvolvidos no departamento de logística para a reorganização da mesma para a produção de um novo modelo automóvel. Atualmente, a Toyota, para os modelos de automóveis que produz, recebe os componentes em CKD (Completed Knocked Down) provenientes do Japão em lotes de cinco unidades. Estes lotes são armazenados no armazém, de onde só saem quando for dada ordem para serem produzidos. Cada lote tem várias caixas, que são colocadas à vez numa zona comum de abertura. São retidos os componentes das caixas CKD e colocados nos transportadores próprios dos postos correspondentes (supermercado de linha). Isto significa que sempre que é solicitado uma viatura de um determinado lote, são obrigados a produzir as cinco unidades. Isto significa que as restantes unidades do lote terão que ficar em parque aberto a aguardar venda futura, para além de ter um stock desnecessário, estas unidades ficam vulneráveis e sofrem desgaste, pois estão expostas à intempérie, causando graves problemas de qualidade e respetivos custos associados. Recentemente, foi decidida a produção do modelo Land Cruiser 70 na unidade industrial de Ovar, Portugal, o que obrigou a uma reorganização da produção e processos logísticos para a sua produção. Os objetivos que a empresa pretende com a entrada de um novo projeto Land Cruiser 70, são os seguintes: Alterar o sistema de abastecimento, implementando o abastecimento unitário em toda a fábrica para o novo modelo, garantindo o “one by one production”; Definir o funcionamento do processo logístico desde a chegada dos componentes até ficarem disponíveis no supermercado de linha. Para isso será necessário dimensionar armazém e zona de abertura, definir layouts e quantidade de stocks, bem como definir sistemas de comunicação entre abertura e supermercado; Verificar as peças que vão fazer parte do chassi por posto e contabilizar os dolly´s1 necessários; Fazer o layout de abastecimento da linha do chassi; Calcular o tempo de abertura, de abastecimento e de picking do chassi e de triming. Este projeto tem em conta a política de melhoria contínua de forma a conseguir satisfazer o cliente (ser eficaz) utilizando cada vez menos recursos quer físicos quer humanos (ser eficiente, detetar e eliminar os desperdícios). O presente projeto foi inserido na equipa de melhoria contínua da logística, maioritariamente no chassi. Em termos globais, os objetivos propostos neste estágio foram atingidos com êxito.

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A liberalização dos mercados de energia elétrica e a crescente integração dos recursos energéticos distribuídos nas redes de distribuição, nomeadamente as unidades de produção distribuída, os sistemas de controlo de cargas através dos programas de demand response, os sistemas de armazenamento e os veículos elétricos, representaram uma evolução no paradigma de operação e gestão dos sistemas elétricos. Este novo paradigma de operação impõe o desenvolvimento de novas metodologias de gestão e controlo que permitam a integração de todas as novas tecnologias de forma eficiente e sustentável. O principal contributo deste trabalho reside no desenvolvimento de metodologias para a gestão de recursos energéticos no contexto de redes inteligentes, que contemplam três horizontes temporais distintos (24 horas, 1 hora e 5 minutos). As metodologias consideram os escalonamentos anteriores assim como as previsões atualizadas de forma a melhorar o desempenho total do sistema e consequentemente aumentar a rentabilidade dos agentes agregadores. As metodologias propostas foram integradas numa ferramenta de simulação, que servirá de apoio à decisão de uma entidade agregadora designada por virtual power player. Ao nível das metodologias desenvolvidas são propostos três algoritmos de gestão distintos, nomeadamente para a segunda (1 hora) e terceira fase (5 minutos) da ferramenta de gestão, diferenciados pela influência que os períodos antecedentes e seguintes têm no período em escalonamento. Outro aspeto relevante apresentado neste documento é o teste e a validação dos modelos propostos numa plataforma de simulação comercial. Para além das metodologias propostas, a aplicação permitiu validar os modelos dos equipamentos considerados, nomeadamente, ao nível das redes de distribuição e dos recursos energéticos distribuidos. Nesta dissertação são apresentados três casos de estudos, cada um com diferentes cenários referentes a cenários de operação futuros. Estes casos de estudos são importantes para verificar a viabilidade da implementação das metodologias e algoritmos propostos. Adicionalmente são apresentadas comparações das metodologias propostas relativamente aos resultados obtidos, complexidade de gestão em ambiente de simulação para as diferentes fases da ferramenta proposta e os benefícios e inconvenientes no uso da ferramenta proposta.