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Factos & Números
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Apresentação

Centro de Engenharia e Gestão Industrial

O centro é uma referência internacional em análise de negócios através de sistemas de apoio à decisão para a gestão de serviços e operações, contribuindo, desta forma, para a conceção de serviços, a avaliação de desempenho e a gestão de ativos.

As áreas de aplicação do CEGI incluem Mobilidade/ Transportes, Retalho/Indústria e Saúde. Também se verificam consideráveis contribuições no setor da energia e ainda uma colaboração reforçada com o Centro de Sistemas de Energia.

Nos últimos anos, o CEGI contribuiu substancialmente para as iniciativas da Indústria 4.0 (ao melhorar as regras de programação baseadas nas informações complementares disponíveis nos sistemas de produção).

Últimas Notícias
Engenharia Industrial e de Sistemas

Investigação INESC TEC selecionada para edição comemorativa de revista internacional

O trabalho de investigação The pallet loading problem: a review of solution methods and computational experiments, da autoria de Elsa Silva e José Fernando Oliveira, investigadores do INESC TEC, e de Gerhard Wäscher, Professor na Universidade Otto-von-Guericke, em Magdeburg, Alemanha, foi um dos 30 artigos selecionados para figurar na edição que assinala o 30º aniversário da revista International Transactions in Operational Research (ITOR).

28 março 2023

INESC TEC participa em projeto para colocar Portugal na vanguarda mundial da bioindústria dos insetos

Chama-se InsectERA – a ERA dos insetos – e é a agenda mobilizadora que conta com cerca de 40 entidades nacionais. Financiada ao abrigo do PRR – Plano de Recuperação e Resiliência, esta agenda pretende desenvolver, industrializar e comercializar, soluções nutricionais para pessoas, animais e plantas, potenciar oportunidades para as indústrias da cosmética e dos bioplásticos, bem como para o setor da biorremediação, através da criação de soluções de valorização de resíduos orgânicos, contribuindo para a sustentabilidade das cadeias de valor.

23 março 2023

Engenharia Industrial e de Sistemas

Investigação INESC TEC selecionada para revista relevante na área da saúde

O artigo Operations Research in Healthcare: a survey, da autoria de Ana Viana, investigadora do INESC TEC, que identifica as principais contribuições relacionadas com optimização de problemas na área da saúde entre final dos anos 1990 e 2010, foi um dos 30 artigos selecionados para a edição comemorativa dos 30 anos da International Transactions in Operational Research (ITOR). O trabalho foi distinguido como um dos artigos mais influentes na área.

31 janeiro 2023

Informática

Tecnologia que reduz o tempo de tratamento de doentes oncológicos vence prémio de inovação digital

O projeto Gentil – Text Mining venceu o prémio Portugal Digital Awards na categoria Best Future of Work Project, que distingue o melhor projeto relacionado com a produtividade e efetividade dos colaboradores.

06 janeiro 2022

Engenharia Industrial e de Sistemas

INESC TEC lidera projeto contra o desperdício alimentar

O INESC TEC lidera um projeto que tem como objetivo combater o desperdício alimentar através de uma melhoria da eficiência operacional na cadeia de valor alimentar. O projeto, denominado Be Fresh – Integrating Consumer Behavior to Improve Food Value Chains, encontra-se alinhado com três dos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS), nomeadamente o de erradicar a fome, promover o crescimento económico inclusivo e sustentável e garantir padrões de consumo e de produção sustentáveis. O novo projeto do INESC TEC arranca agora, em janeiro de 2022.  

15 dezembro 2021

093

Projetos Selecionados

TIIM_TS

Transportes Integrados Inter-Municipais no Tâmega e Sousa

2023-2023

PFAI4_4eD

Programa de Formação Avançada Industria 4 - 4a edição

2023-2023

SMARTgNOSTICS

Global Testing & Diagnostics Solutions for antimicrobial resistances

2023-2025

InsectERA

A ERA da indústria dos insetos

2023-2025

AgendaTransform

Agenda para a transformação digital do setor florestal para uma economia resiliente e hipocarbónica

2022-2025

Produtech_R3

Agenda Mobilizadora da Fileira das Tecnologias de Produção para a Reindustrialização

2022-2025

PFAI4_3ed

Programa de Formação Avançada Industria 4 - 3a edição

2022-2022

FORM_I40

Formação Indústria 4.0

2022-2022

BestOrder3

Gestão de inventário de farmácias comunitárias

2022-2023

BeFresh

On incorporating consumer behaviour into the supply chain planning of fresh products

2022-2024

DRIVEN

Decision Rules made Interpretable, Verifiable and Effective for governing Farfetch Network

2021-2022

SolIM62010

Intelligent marketing solutions

2021-2022

BEST_ORDER_II

Gestão de inventário nas farmácias portuguesas - Fase II

2021-2022

EUSCORES

EUropean - Scalable and Complementary Offshore Renewable Energy Sources

2021-2025

AI4PV

Artificial Intelligence for Operation and Maintenance of PV Plants

2021-2023

DIGITALCER

Digital Energy Platform for Energy Communities

2021-2023

SmartPV

Desenvolvimento de plataforma de gestão de ativos PV através de prevenção inteligente de falhas

2021-2023

TRUSTAI

Transparent, Reliable and Unbiased Smart Tool for AI

2020-2025

BestOrder

Gestão de inventário nas farmácias portuguesas

2020-2021

PFAI4.0

Programa de Formação Avançada Industria 4.0

2020-2021

FPP2

Fleet Planning and Pricing

2020-2020

TRF4p0

Digital revolution of power transformers

2020-2023

PLASMA 4 COVID

Agilização da colheita de plasma convalescente

2020-2021

Replant

Implantação de estratégias colaborativas para a gestão integrada da floresta e do fogo

2020-2023

FPP

Fleet Planning and Pricing

2020-2020

MINE4HEALTH

Text mining e clinical decision-making

2020-2021

WINDEXT

Advanced maintenance, lifetime extension and repowering of wind farms supported by advanced digital tools

2020-2022

CrossLOG

Concretização de sistema físico e software para paletização mista automática em centros logísticos cross-docking para cadeias de valor responsive demand-driven

2019-2023

POCITYF

A POsitive Energy CITY Transformation Framework

2019-2024

XFLEX_HIDRO

Hydropower Extending Power System Flexibility

2019-2024

T4CDTKC

Training 4 Cotec, Digital Transformation Knowledge Challenge - Elaboração de Programa de Formação “CONHECER E COMPREENDER O DESAFIO DAS TECNOLOGIAS DE TRANSFORMAÇÃO DIGITAL”

2019-2021

ENCKEP

European Network for Collaboration on Kidney Exchange Programmes

2019-2021

OCP_STOCK

Gestão de inventário nas farmácias portuguesas

2019-2020

ValProduct

Estudo sobre o impacto das validades dos produtos nos contratos

2019-2019

PortoAmbiente

ESTUDO SOBRE A RECOLHA SELETIVA DE RESÍDUOS URBANOS COMERCIAIS

2019-2020

RM20

Car Rental Revenue Management 2.0

2019-2020

FIN-TECH

A FINancial supervision and TECHnology compliance training programme

2019-2021

VAR

Avaliação de risco das válvulas de rede primária : vida útil restante e condições de operação

2019-2019

OpenInnoTrain

Research Translation and Applied Knowledge Exchange in Practice through University-Industry-Cooperation

2019-2024

DoubleChain

Suporte da Cadeia de Abastecimento Ubíqua e totalmente Descentralizada usando a Tecnologia Blockchain

2018-2020

LASTMILE

Novos modelos de distribuição sustentável com crowdsourcing

2018-2022

SiuSMS

Sistemas inteligentes de mobilidade (inter)urbana partilhada: integração de decisões de preço e gestão de frota para um futuro sustentável do planeamento da mobilidade

2018-2022

DeltaC&P

Incerteza em problemas de cortes e empacotamentos: planeamento robusto e replaneamento otimizado na produção e nos transportes

2018-2022

opti-MOVES

Gestão da qualidade de serviços intermodais de transporte público: diagnóstico e otimização

2018-2022

KnowlogisII

Ferramenta de apoio à logística de farmácias hospitalares

2018-2020

ASAP

Processos de atribuiçao de slots em aeroportos: desenvolvimentos nas orientaçoes e práticas atuais

2018-2022

BEEF

Estudo da gestão de produção, inventário e compras através de métodos analíticos

2018-2019

Tec-FEL

Logística 4.0: Tecnologias para a logística flexível e eco-eficiente

2018-2021

HIP

Heath Index for Power Transformers

2018-2018

MANU-SQUARE

MANUfacturing ecoSystem of QUAlified Resources Exchange

2018-2021

HEAD

Heath index for assets of the distribuition network

2018-2022

WinePallet

Otimização do sistema de paletização

2017-2017

UPGASII

Gestão de ativos na rede de distribuição de gás (Fase II)

2017-2018

ANPCARE

Os cuidados de enfermagem especializados como resposta à evolução das necessidades em cuidados de saúde

2017-2017

KnowLOGIS

KnowLOGIS - Expertise in Healthcare Logistics

2017-2019

PricingSdL

Sistema de Apoio à Decisão para a definição de preços

2017-2017

InteGrid

Demonstration of INTElligent grid technologies for renewables INTEgration and INTEractive consumer participation enabling INTEroperable market solutions and INTErconnected stakeholders

2017-2020

Path

Políticas de manutenção preditiva apoiadas na fiabilidade de transformadores

2017-2017

SIMOPT

Simulação e Optimização na Distribuição Alimentar

2017-2017

DM4Manufacturing

Aligning Manufacturing Decision Making with Advanced Manufacturing Technologies

2016-2021

Atena

Saber para intervir: observatório para a educação

2016-2019

EasyFlow

Operações logisticas e cientes e colaborativas para maior sustentabilidade das cadeias de abastecimento forestais

2016-2019

HHRPLAN

Previsão e apoio à decisão para o planeamento de recursos humanos de saúde e análise de políticas

2016-2018

mKEP

mKEP - Modelos e algoritmos de optimização em programas internacionais de doacção renal cruzada

2016-2019

CORAL-TOOLS

CORAL - Sustainable Ocean Exploitation: Tools and Sensors

2016-2018

LTP

Consultoria em data minning e otimização em diferentes problemas abordados pela LTP

2016-2017

UpGas

Gestão de ativos na rede de distribuição de gás

2015-2016

iMAN

TEC4Growth - RL iMAN - Intelligence for advanced Manufacturing systems

2015-2019

SMILES

TEC4Growth - RL SMILES - Smart, Mobile, Intelligent and Large scale Sensing and analytics

2015-2019

HIDRO

Desenvolvimento de um modelo integrado de engenharia de fiabilidade

2015-2016

RosaEvolution

Melhoria de eficiência do Sistema Rosa Evolution com o objetivo de reduzir as não conformidades provocadas pelo TCA

2015-2016

BestWare

Dimensionamento de armazéns integrados em lojas de retalho alimentar

2015-2017

ShortPath

Análise de processos de distribuição com vista à formulação de propostas de melhoria ao processo de distribuição atual

2015-2016

Rent-a-Car-Pricing

Conceção e implementação de um Sistema de Apoio às Decisões de Pricing

2015-2015

UPGRID

Real proven solutions to enable active demand and distributed generation flexible integration, through a fully controllable LOW Voltage and medium voltage distribution grid

2015-2017

ReliabilityEng2

Reliability Engineering for Wind Turbine Generators - Phase II

2014-2015

Supply_Chain

Melhoramento do desempenho da cadeia de fornecimento e na organização de recursos

2014-2016

ShortCut

Organização e localização dos produtos nas prateleiras e no mezanino do armazém principal

2014-2015

StorePacks

Definição de produtos StorePack, dos armazéns até às lojas

2014-2015

SuperStore

Sistema de Reaprovisionamento para uma SuperStore on-line

2014-2014

Mailing

Algoritmo de atribuição dos cupões a clientes

2014-2014

PromoStock

Diagnóstico do stock global, modelo de previsão de vendas de campanhas promocionais e algoritmos de reaprovisionamento das promoções

2014-2014

WholeChain

Ferramenta Quantitativa para a Gestão da Cadeia de Abastecimento de Produtos Alimentares Perecíveis

2014-2015

ReliabilityEng

Engenharia de Fiabilidade para Geradores de Turbinas Eólicas

2014-2014

PSS-DESIGN

Estudo e desenvolvimento de metodologias para sistemas e produtos e serviços no âmbito do projeto INTELLAB II

2014-2015

MEDSC

Análise global da cadeia de abastecimento

2014-2014

PTGlass

Planeamento tático integrado de produção e distribuição de embalagens de vidro

2013-2014

SmartManufacturing

Produção e Logística Inteligentes

2013-2015

SAGRH

Sistema Avançado de Gestão de Recursos Humanos Hospitalares

2012-2014

GESTAO_FLUXOS

Modelo matemático e algoritmo de otimização de gestão de fluxos inter-regionais

2012-2014

StableCargo

Análise de estabilidade de carga em transporte por contentor: uma abordagem híbrida otimização - heurísticas

2012-2015

SADRH

Algoritmos de otimização de escalonamento e afetação de recursos a integrar num sistema avançado de apoio à decisão

2012-2014

KEP

Novos modelos no processo de transplante renal

2011-2014

Equipa
Publicações

CEGI Publicações

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2024

The drone-assisted vehicle routing problem with robot stations

Autores
Morim, A; Campuzano, G; Amorim, P; Mes, M; Lalla Ruiz, E;

Publicação
Expert Systems with Applications

Abstract
Following the widespread interest of both the scientific community and companies in using autonomous vehicles to perform deliveries, we propose the ‘Drone-Assisted Vehicle Routing Problem with Robot Stations’ (VRPD-RS), a problem that combines two concepts studied in the autonomous vehicles literature: truck-drone tandems and robot stations. We model the VRPD-RS as a mixed-integer linear program (MILP) for two different objectives, the makespan and operational costs, and analyze the impact of adding trucks, drones, and robots to the delivery fleet. Given the computational complexity of the problem, we propose a General Variable Neighborhood Search (GVNS) metaheuristic to solve more realistic instances within reasonable computational times. Results show that, for small instances of 10 customers, where the solver obtains optimal solutions for almost all cases, the GVNS presents solutions with gaps of 0.7% to the solver for the makespan objective and gaps of 0.0% for the operational costs variant. For instances of up to 50 customers, the GVNS presents improvements of 21.5% for the makespan objective and 8.0% for the operational costs variant. Furthermore, we compare the GVNS with a Simulated Annealing (SA) metaheuristic, showing that the GVNS outperforms the SA for the whole set of instances and in more efficient computational times. Accordingly, the results highlight that including an additional drone in a truck-drone tandem increases delivery speed alongside a reduction in operational costs. Moreover, robot stations proved to be a useful delivery element as they were activated in almost every studied scenario. © 2023 Elsevier Ltd

2024

Learning efficient in-store picking strategies to reduce customer encounters in omnichannel retail

Autores
Neves Moreira, F; Amorim, P;

Publicação
International Journal of Production Economics

Abstract
Omnichannel retailers are reinventing stores to meet the growing demand of the online channel. Several retailers now use stores as supporting distribution centers to offer quicker Buy-Online-Pickup-In-Store (BOPS) and Ship-From-Store (SFS) services. They resort to in-store picking to serve online orders using existing assets. However, in-store picking operations require picker carts traveling through store aisles, competing for store space, and possibly harming the offline customer experience. To learn picking policies that acknowledge interactions between pickers and offline customers, we formalize a new problem called Dynamic In-store Picker Routing Problem (diPRP). This problem considers a picker that tries to pick online orders (seeking) while minimizing customer encounters (hiding) – preserving the offline customer experience. We model the problem as a Markov Decision Process (MDP) and solve it using a hybrid solution approach comprising mathematical programming and reinforcement learning components. Computational experiments on synthetic instances suggest that the algorithm converges to efficient policies. We apply our solution approach in the context of a large European retailer to assess the proposed policies regarding the number of orders picked and customers encountered. The learned policies are also tested in six different retail settings, demonstrating the flexibility of the proposed approach. Our work suggests that retailers should be able to scale the in-store picking of online orders without jeopardizing the experience of offline customers. The policies learned using the proposed solution approach reduced the number of customer encounters by up to 50%, compared to policies solely focused on picking orders. Thus, to pursue omnichannel strategies that adequately trade-off operational efficiency and customer experience, retailers cannot rely on actual simplistic picking strategies, such as choosing the shortest possible route. © 2023 Elsevier B.V.

2023

A stochastic programming approach to the cutting stock problem with usable leftovers

Autores
Cherri, AC; Cherri, LH; Oliveira, BB; Oliveira, JF; Carravilla, MA;

Publicação
EUROPEAN JOURNAL OF OPERATIONAL RESEARCH

Abstract
In cutting processes, one of the strategies to reduce raw material waste is to generate leftovers that are large enough to return to stock for future use. The length of these leftovers is important since waste is expected to be minimal when cutting these objects in the future. However, in several situations, future demand is unknown and evaluating the best length for the leftovers is challenging. Furthermore, it may not be economically feasible to manage a stock of leftovers with multiple lengths that may not result in minimal waste when cut. In this paper, we approached the cutting stock problem with the possibility of generating leftovers as a two-stage stochastic program with recourse. We approximated the demand levels for the different items by employing a finite set of scenarios. Also, we modeled different decisions made before and after uncertainties were revealed. We proposed a mathematical model to represent this problem and developed a column generation approach to solve it. We ran computational experi-ments with randomly generated instances, considering a representative set of scenarios with a varying probability distribution. The results validated the efficiency of the proposed approach and allowed us to derive insights on the value of modeling and tackling uncertainty in this problem. Overall, the results showed that the cutting stock problem with usable leftovers benefits from a modeling approach based on sequential decision-making points and from explicitly considering uncertainty in the model and the solution method. (c) 2022 The Author(s). Published by Elsevier B.V. This is an open access article under the CC BY-NC-ND license ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ )

2023

Mathematical models for the two-dimensional variable-sized cutting stock problem in the home textile industry

Autores
Salem, KH; Silva, E; Oliveira, JF; Carravilla, MA;

Publicação
EUROPEAN JOURNAL OF OPERATIONAL RESEARCH

Abstract
In this paper, we consider the two-dimensional Variable-Sized Cutting Stock Problem (2D-VSCSP) with guillotine constraint, applied to the home textile industry. This is a challenging class of real-world prob-lems where, given a set of predefined widths of fabric rolls and a set of piece types, the goal is to de-cide the widths and lengths of the fabric rolls to be produced, and to generate the cutting patterns to cut all demanded pieces. Each piece type considered has a rectangular shape with a specific width and length and a fixed demand to be respected. The main objective function is to minimize the total amount of the textile materials produced/cut to satisfy the demand. According to Wascher, Hau ss ner, & Schu-mann (2007), the addressed problem is a Cutting Stock Problem (CSP), as the demand for each item is greater than one. However, in the real-world application at stake, the demand for each item type is not very high (below ten for all item types). Therefore, addressing the problem as a Bin-Packing Problem (BPP), in which all items are considered to be different and have a unitary demand, was a possibility. For this reason, two approaches to solve the problems were devised, implemented, and tested: (1) a CSP model, based on the well-known Lodi and Monaci (2003) model (3 variants), and (2) an original BPP-based model. Our research shows that, for this level of demand, the new BPP model is more competitive than CSP models. We analyzed these different models and described their characteristics, namely the size and the quality of the linear programming relaxation bound for solving the basic mono-objective variant of the problem. We also propose an epsilon-constraint approach to deal with a bi-objective extension of the problem, in which the number of cutting patterns used must also be minimized. The quality of the models was evaluated through computational experiments on randomly generated instances, yielding promising results.(c) 2022 Published by Elsevier B.V.

2023

The Floating-Cuts model: a general and flexible mixed-integer programming model for non-guillotine and guillotine rectangular cutting problems

Autores
Silva, E; Oliveira, JF; Silveira, T; Mundim, L; Carravilla, MA;

Publicação
OMEGA-INTERNATIONAL JOURNAL OF MANAGEMENT SCIENCE

Abstract
Cutting and packing problems are challenging combinatorial optimization problems that have many rel-evant industrial applications and arise whenever a raw material has to be cut into smaller parts while minimizing waste, or products have to be packed, minimizing the empty space. Thus, the optimal solution to these problems has a positive economic and environmental impact. In many practical applications, both the raw material and the cut parts have a rectangular shape, and cut-ting plans are generated for one raw material rectangle (also known as plate) at a time. This is known in the literature as the (two-dimensional) rectangular cutting problem. Many variants of this problem may arise, led by cutting technology constraints, raw-material characteristics, and different planning goals, the most relevant of which are the guillotine cuts. The absence of the guillotine cuts imposition makes the problem harder to solve to optimality.Based on the Floating-Cuts paradigm, a general and flexible mixed-integer programming model for the general rectangular cutting problem is proposed. To the best of our knowledge, it is the first mixed inte-ger linear programming model in the literature for both non-guillotine and guillotine problems. The basic idea of this model is a tree search where branching occurs by successive first-order non-guillotine-type cuts. The exact position of the cuts is not fixed, but instead remains floating until a concrete small rect-angle (also known as item) is assigned to a child node. This model does not include decision variables either for the position coordinates of the items or for the coordinates of the cuts. Under this framework, it was possible to address various different variants of the problem.Extensive computational experiments were run to evaluate the model's performance considering 16 dif-ferent problem variants, and to compare it with the state-of-the-art formulations of each variant. The results confirm the power of this flexible model, as, for some variants, it outperforms the state-of-the-art approaches and, for the other variants, it presents results fairly close to the best approaches. But, even more importantly, this is a new way of looking at these problems which may trigger even better approaches, with the consequent economic and environmental benefits.

Factos & Números

0Contratados de I&D

2020

22Artigos em revistas indexadas

2020

2Capítulos de livros

2020