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Título: OPTIMIZATION UNDER UNCERTAINTY FOR INTEGRATED TACTICAL AND OPERATIONAL PLANNING OF THE OIL SUPPLY CHAIN
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): ADRIANA LEIRAS

Colaborador(es):  SILVIO HAMACHER - Orientador
Número do Conteúdo: 17652
Catalogação:  15/06/2011 Idioma(s):  ENGLISH - UNITED STATES

Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=17652@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=17652@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.17652

Resumo:
The uncertain nature and high economic incentives of the refining business are driving forces for improvements in the refinery planning process. Decisions made at the oil chain differ mainly in the range of activities (spatial integration) and planning horizon (temporal integration). This thesis purpose is to address the problem of the oil chain integration under uncertainty at different decision levels. Tactical and operational mathematical programming models are proposed. The tactical model maximizes the expected profit of the supply chain and allocates the production targets to refineries taking logistics constraints into account. The operational model maximizes the expected profit of each refinery determining the amount of material that is processed at each process unit in a given period. Both models are two-stage stochastic linear programs where uncertainty is incorporated in the dominant random parameters at each level (price and demand at the tactical level and oil supply and process capacity unit at the operational level).Spatial integration is discussed at the tactical level (considering supply chain), whereas the temporal integration is discussed in the interaction between the two levels. Two temporal integration approaches are considered: hierarchical, where the flow of information is only from the tactical to the operational model, and iterative, where there is feedback from the tactical to the operational model. An industrial scale study was conducted to discuss the benefits of integration in a stochastic environment. Results are offered in the context of a study using data from the Brazilian oil industry to demonstrate the effectiveness of the proposed approaches.

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