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E-aplan: a tool for teaching collaborative aggregate production planning in industrial engineering

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E-aplan: a tool for teaching collaborative aggregate production planning in industrial engineering

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dc.contributor.author Poler Escoto, Raúl es_ES
dc.contributor.author Andres, Beatriz es_ES
dc.contributor.author Guzmán Ortiz, Eduardo es_ES
dc.date.accessioned 2021-02-17T12:16:34Z
dc.date.available 2021-02-17T12:16:34Z
dc.date.issued 2021-01-27
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/161663
dc.description.abstract [EN] In this paper, we present a software tool entitled E-aplan Express (version 2018), with free access for educational and commercial use, to the modelling and resolution of aggregate production plans generating medium-long term production planning, based on a forecasted demand in that period. E-aplan tool models the aggregate production plan though a mixed integer linear programming model (MILP). The LP solver optimization engine generates the planning by adjusting all the optimization variables with the least possible error. Finally, it is presented an illustrative example that considers a collaborative aggregate production planning, in a two-echelon supply chain. Different scenarios are modelled in order to simultaneously consider the planning objectives of both enterprises of the network. es_ES
dc.description.abstract [ES] En este trabajo se presenta una herramienta informática titulada E–aplan Express (versión 2018), de libre acceso para uso educativo y comercial, para la modelización y resolución de planes de producción agregados generando una planificación de la producción a medio-largo plazo, en base a una demanda prevista en ese periodo. La herramienta E–aplan modela el plan de producción agregado a través de un modelo de programación lineal entera mixta (MILP). El motor de optimización LP solver genera la planificación ajustando todas las variables de optimización con el menor error posible. Por último, se presenta un ejemplo ilustrativo que considera una planificación de la producción agregada colaborativa, en una cadena de suministro de dos eslabones. Se modelan diferentes escenarios para considerar simultáneamente los objetivos de planificación de las dos empresas de la red. es_ES
dc.description.sponsorship Consellería de Educación, Investigación, Cultura y Deporte - Generalitat Valenciana for hiring pre-doctoral research staff with Grant (ACIF/2018/170); European Social Fund with Grant Operational Program of FSE 2014–2020, the Valencian Community. es_ES
dc.language Inglés es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.relation.ispartof Modelling in Science Education and Learning es_ES
dc.rights Reconocimiento - No comercial (by-nc) es_ES
dc.subject Planning es_ES
dc.subject Aggregate production es_ES
dc.subject Collaborative es_ES
dc.subject Industrial engineering students es_ES
dc.subject Planificación es_ES
dc.subject Producción agregada es_ES
dc.subject Colaborativa es_ES
dc.subject Estudiantes de ingeniería industrial es_ES
dc.title E-aplan: a tool for teaching collaborative aggregate production planning in industrial engineering es_ES
dc.title.alternative E–aplan: una herramienta para la enseñanza de la planificación colaborativa de la producción agregada en ingeniería industrial es_ES
dc.type Artículo es_ES
dc.identifier.doi 10.4995/msel.2021.14440
dc.relation.projectID info:eu-repo/grantAgreement/GVA//ACIF%2F2018%2F170/ es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escuela Politécnica Superior de Alcoy - Escola Politècnica Superior d'Alcoi es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Organización de Empresas - Departament d'Organització d'Empreses es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Centro de Investigación en Gestión e Ingeniería de Producción - Centre d'Investigació en Gestió i Enginyeria de Producció es_ES
dc.description.bibliographicCitation Poler Escoto, R.; Andres, B.; Guzmán Ortiz, E. (2021). E-aplan: a tool for teaching collaborative aggregate production planning in industrial engineering. Modelling in Science Education and Learning. 14(1):67-76. https://doi.org/10.4995/msel.2021.14440 es_ES
dc.description.accrualMethod OJS es_ES
dc.relation.publisherversion https://doi.org/10.4995/msel.2021.14440 es_ES
dc.description.upvformatpinicio 67 es_ES
dc.description.upvformatpfin 76 es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.description.volume 14 es_ES
dc.description.issue 1 es_ES
dc.identifier.eissn 1988-3145
dc.relation.pasarela OJS\14440 es_ES
dc.contributor.funder Generalitat Valenciana es_ES
dc.description.references Alarcón, F., Alemany, M. M. E., Ortiz, A., and Lario, F. C. (2006). Modelling the order promising process for collaborative networks. EWork and EBusiness in Architecture, Engineering and Construction. ECPPM 2006: European Conference on Product and Process Modelling 2006 (ECPPM 2006), Valencia, Spain, 13-15 September 2006, 467. es_ES
dc.description.references Andres, B., and Poler, R. (2016). Models, guidelines and tools for the integration of collaborative processes in non-hierarchical manufacturing networks: a review. International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 2(29), 166-201. https://doi.org/10.1080/0951192X.2014.1003148 es_ES
dc.description.references Andres, Beatriz, Sanchis, R., y Poler, R. (2016). Modelado y simulación de la cadena de suministro con AnyLogic R . Modelling in Science Education and Learning, 9(1), 57. https://doi.org/10.4995/msel.2016.3520 es_ES
dc.description.references Berezinets, I., Nikolchenko, N., and Zenkevich, N. (2020). Is collaborative planning a determinant of financial performance in supply chain? Empirical study. International Journal of Information Systems and Supply Chain Management, 13(3), 38-53. https://doi.org/10.4018/IJISSCM.2020070103 es_ES
dc.description.references Cheraghalikhani, A., Khoshalhan, F., and Mokhtari, H. (2019). Aggregate production planning: A literature review and future research directions. International Journal of Industrial Engineering Computations, 10(2), 309-330. https://doi.org/10.5267/j.ijiec.2018.6.002 es_ES
dc.description.references Dudek, G., and Stadtler, H. (2005). Negotiation-based collaborative planning between supply chains partners. European Journal of Operational Research, 163(3), 668-687. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2004.01.014 es_ES
dc.description.references Gupta, A., and Maranas, C. D. (2003). Managing demand uncertainty in supply chain planning. Computers and Chemical Engineering, 27(8-9), 1219-1227. https://doi.org/10.1016/S0098-1354(03)00048-6 es_ES
dc.description.references Jacobs, F. R., Berry, W. L., Whybark, D. C., and Vollmann, T. E. (2011). Manufacturing Planning and Control for Supply Chain Management. McGraw-Hill Professional. es_ES
dc.description.references Jacobs, F. R., and Chase, R. B. (2018). Operations and supply chain management (Fifteenth). McGraw Hill. es_ES
dc.description.references Mula, J., and Poler, R. (2011). Applied mathematical modelling for Industrial Engineers. Modelling in Science Education and Learning, 4(25), 307. https://doi.org/10.4995/msel.2011.3097 es_ES
dc.description.references Pereira, D. F., Oliveira, J. F., and Carravilla, M. A. (2020). Tactical sales and operations planning: A holistic framework and a literature review of decision-making models. International Journal of Production Economics, 228(July 2019), 107695. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2020.107695 es_ES
dc.description.references Poler, R., Mula, J., y Díaz-Madroñero, M. (2013). ADGIP: Una herramienta docente para el modelado y resolución de árboles de decisión. Modelling in Science Education and Learning, 6(16), 197. https://doi.org/10.4995/msel.2013.1946 es_ES


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