Integrated and coordinated decision-making across various value chains and levels of decision-making is one of major goal in process systems engineering. To ensure more sustainable and robust decision-making, effective integrated operation and optimization methodologies for multi-scale system is needed. Case studies on multi-time scale systems, which are oil refinery and industrial shipping respectively, are conducted in this study. In first case study, integrated operation between procurement planning and production scheduling in oil refinery is discussed. Alternative to the complete mathematical operation of two systems, two systems are closely related by quantifying effects of each crude on the gross margin of system, and apply them as weight parameters in objective function of procurement planning problem. In second case study, integration between tramp liner rental planning and vessel dispatch scheduling in industrial shipping system is discussed. Shipping problem is formulated in MP/MDP (mathematical programming/Markov decision process) combined structure where vessel dispatch scheduling problem is formulated in MP and tramp liner rental planning is formulated in MDP. The computability of scheduling MP is improved by simplified MILP with heuristic schedule decision, and MDP is solved by approximate dynamic programming (ADP) by linear value function approximation where basis function of approximated value function are selected by analysis of variance (ANOVA). Formulation and methodologies at two cases studies are simulated with historical operation data of each system.
다양한 가치 사슬 및 의사 결정 수준에 걸친 통합적이고 조직화 된 의사 결정법은 공정 시스템 공학의 주요 목표이다. 보다 지속 가능하고 강건한 의사 결정을 위해 다중 스케일 시스템의 효과적인 통합적 운영 및 최적화 방법론이 필요하다. 본 연구는 원유 리파이너리와 산업적 해운 시스템을 대상으로 사례 연구를 수행하였다. 첫 번째 사례 연구는 리파이너리에서 조달 플래닝과 생산 스케줄링 간의 통합적 운영에 대해 다루었다. 본 사례 연구에서는 완전한 수학적 통합에 대한 대안으로 각 원유가 시스템의 마진에 주는 영향을 정량화하고, 이를 조달 플래닝 문제의 목적 함수의 가중치 매개 변수로 적용하여 두 시스템을 긴밀히 연결하였다. 두 번째 사례 연구는, 산업 해운 시스템에서 부정기선 대여 플래닝과 선박 파견 스케줄링 간의 통합에 대해 다루었다. 해당 시스템은 MP/MDP (수학적 최적화/마르코프 의사 결정) 결합 모델로 수식화 되었으며, 스케줄링 문제는 MP로 플래닝 문제는 MDP로 수식화 되었다. 스케줄링 MP의 계산 능력은 단순화 된 MP와 휴리스틱한 스케줄 결정으로 개선 되었고, MDP는 분산 분석 (ANOVA)을 통해 근사 가치 함수의 기저 함수를 선택한 선형 가치 함수 근사법을 이용한 근사 동적 계획법 (ADP)을 통해 해결되었다.