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Production scheduling is one of the most important tasks in manufacturing systems since it allows the allocation of jobs with a certain number of available resources. In the production and service industries, meeting the established commitments with the different customers and production deadlines can lead to higher levels of satisfaction and market competitive advantages. On the other hand, one of the main industries worldwide is the coffee industry. Indeed, coffee is the second most traded commodity in the world. Therefore, this research addresses the optimization of the total tardiness in the scheduling of jobs in parallel machines for a case study in a coffee roaster. This is an NP-hard problem where each job requires the roasting process and, in addition, has an associated delivery time. Each job’s processing time depends on the machine that is designated and not all machines can run all jobs. We present the mathematical model to describe the problem using mixed integer linear programming and then it is implemented in Python. Additionally, a mate heuristic model based on the ATC heuristic is proposed in order to reduce the computation time and to reach solutions close to the optimum. This model was evaluated with one thousand instances of real data from the roasting process. The Gurobi optimizer was used to solve the problem. The exact method shows high computational times, so we proposed to first perform the sequencing of jobs and then assign them to the machines by means of a simplified mathematical model. By using the proposed mate heuristic model, an average reduction of 53.98% of the execution time is achieved and with respect to the solution delay, this model achieves a median of 0.0% with respect to the optimum., La programación de producción es una de las tareas con mayor importancia en sistemas de manufactura ya que permite la asignación de trabajos con cierto número de recursos disponibles. En la industria de manufactura y de servicios, poder cumplir con los compromisos acordados con los diferentes clientes y con los plazos de producción puede generar mayores niveles de satisfacción y ventajas competitivas en el mercado. Por otra parte, una de las principales industrias a nivel mundial es la cafetera. El café es la segunda materia prima más negociada del mundo. Por lo tanto, en esta investigación se aborda la optimización de la tardanza total en la programación de trabajos en máquinas paralelas para un caso de estudio en una tostadora de café. Este es un problema NP-hard donde cada trabajo requiere del proceso de tostión y, además, cuenta con una fecha de entrega asociada. El tiempo de procesamiento de cada trabajo depende de la máquina que se designe y no todas las máquinas puede ejecutar todos los trabajos. Se presenta el modelo matemático para describir el problema mediante programación lineal entera mixta y se implementa en Python. Adicionalmente, se propone un modelo mate heurístico basado en la heurística ATC que permite reducir el tiempo de cómputo y obtener soluciones cercanas al óptimo. Este modelo fue evaluado con mil instancias de datos reales del proceso de tostión. Para la solución del problema se utilizó el optimizador Gurobi. El método exacto muestra altos tiempos de cómputo por lo que se propuso realizar primero la secuenciación de trabajos para luego asignarlos a las maquinas por medio de un modelo matemático simplificado. Al utilizar el modelo mate heurístico propuesto se logra reducir en promedio un 53.98% el tiempo de ejecución y con respecto a la tardanza de la solución, este modelo logra una mediana del 0.0% con respecto al optimo.

In recent years there is the tendency to charge Electric Vehicles (EVs) with clean sources of energy. Due to this tendency, scientific literature focused on problems of locating and sizing Photovoltaic (PV) Charging Stations (CSs). In this paper, we studied the case of the localization and sizing of PV powered CSs in the region of Valle de Aburrá, Colombia, which is the region of the country with the fastest growth of EV adoption. Looking to utilize the largest amount of PV power, we considered level 1 (low-power) PV-grid CSs. The use of other PV charging systems, like level 3 (high-power) charging, would require covering bigger roof areas with PV panels, more than the available on an urban landscape. Considering that this problem takes into account low-power CSs, candidate CS locations are places where people go for extended periods of time, with large roof areas and parking availability. In this problem, the decision variables are the location of the CSs, the amount of charging spots at each selected location, and the size of the PV system. These decisions aim to minimize the added annualized cost of the PV systems, the annualized cost of the charging spots in the selected CSs, and the cost of energy purchased from the grid in a year. For calculating the amount of power that the PV systems are capable of generating, we obtained the typical irradiation curves for each candidate CS location. For solving the studied problem, we propose a Mixed Integer Linear Programming (MILP) formulation, En los últimos años ha surgido la tendencia de cargar los vehículos eléctricos (VE) con fuentes de energía limpias. Como consecuencia la literatura científica se ha interesado por los problemas de localización y dimensionamiento de las Estaciones de Carga Fotovoltaicas (ECF). En este trabajo se estudia el caso de la localización y dimensionamiento de ECFs en la región del Valle de Aburrá, Colombia, la cual es la región del país con mayor crecimiento en la adopción de VE. Con el fin de utilizar la mayor cantidad de energía fotovoltaica, consideramos las ECFs conectadas a la red de nivel 1 (baja potencia). El uso de otros sistemas de recarga fotovoltaica, como el nivel 3 (alta potencia), requeriría cubrir mayores superficies de tejado con paneles fotovoltaicos, más de las disponibles en un paisaje urbano. Teniendo en cuenta que este problema considera las ECFs de baja potencia, las ubicaciones candidatas son lugares a los que la gente acude durante largos periodos de tiempo, con grandes superficies de tejado y disponibilidad de aparcamiento. En este problema, las variables de decisión son la ubicación de las ECFs, la cantidad de puntos de carga en cada ubicación seleccionada y el tamaño del sistema fotovoltaico. Estas decisiones pretenden minimizar el costo agregado anualizado de los sistemas fotovoltaicos, el costo anualizado de los puntos de carga en las ECFs seleccionadas, y el costo de la energía comprada a la red en un año. Para calcular la cantidad de energía que los sistemas fotovoltaicos son capaces de generar, obtuvimos las curvas de irradiación típicas para cada ubicación de las ECFs candidatas. Para resolver el problema estudiado, proponemos una formulación de programación lineal entera mixta (MILP).

This cumulative dissertation investigates whether salt (sodium chloride) can be used as a new building material in construction. The first step is to identify the relevant examples of salt materials and their applications in building history. In the second step, the solubility risk is investigated by studying which climatic conditions are suitable for indoor salt application and what impact this has on indoor air quality and energy consumption. After finding that salt application is advisable in hot-dry climates, a case study of the use of salt materials in 3D printing is explored., In dieser Dissertation wird untersucht, ob Salz (Natriumchlorid) als neues Baumaterial verwendet werden kann. Dazu werden im ersten Schritt relevante Beispiele für Salzmaterialien und ihre Anwendungen in der Baugeschichte identifiziert. Als zweites wird geprüft, welche klimatischen Bedingungen für die Salzanwendung in Innenräumen geeignet sind und welche Auswirkungen diese auf die Raumluftqualität und den Energieverbrauch haben. Zum Schluss wird in einer Studie die Verwendung von Salzmaterialien im 3D-Druck untersucht.