Neste artigo, considera-se o problema de programação da produção a curto prazo em plantas químicas multipropósito operando em batelada, em que a produção da planta é determinada pela demanda a ser atendida. Nesta situação, a capacidade da planta não está bem definida porque depende do mix de produção. Propõe-se uma fase de planejamento que tem como objetivo a determinação do número de bateladas de cada tarefa necessárias para atender a produção, bem como a respectiva janela de tempo de processamento. Estas janelas permitem a análise do carregamento dos processadores e da factibilidade do plano, ou seja, o atendimento das datas de entrega, através de ferramentas desenvolvidas na área de Busca Orientada por Restrições. Esta análise é feita para uma atribuição fixa de tarefas a processadores introduzida pelo usuário. O sistema fornece informações para orientar o usuário na criação de diferentes cenários de atribuição. O resultado da fase de planejamento é formado por um conjunto de janelas de processamento que diminuem sensivelmente a dimensão do problema de programação da produção, como é discutido para duas abordagens: programação mista (Mixed Integer Linear Programming - MILP) e Simulated Annealing.

Short term scheduling in multipurpose batch chemical plants is specially complicated by the fact that plant capacity is not well defined due to the multipurpose nature of equipment units, allowing different routes. In order to reduce problem dimension, as well as allowing to analyze problem feasibility prior to spending time solving a large scheduling problem, a planning phase is proposed. At this level the objective is to determine a set of processing time windows for the batches necessary to fulfill final products' demand. The time windows allow analyzing equipment units load and plan feasibility in terms of satisfying final products due dates. To accomplish those tools from the area of Constrained Based Search are used. Feasibility analysis is done for a fixed assignment of tasks to equipment units. Through the analysis of equipment units load, the user can modify system's inputs, as raw material delivery plan, assignment task/equipment and product's demands, in order to obtain an acceptable final plan. This planning frame is especially well suited to reduce the dimension of the scheduling problem, as it is shown for a MILP formulation and for a Simulated Annealing application.