Coconut oil has several domestic uses and health benefits, which can be used in food, pharmaceuticals and cosmetics products. However, it has been the target of adulteration with lower price oils and fats, such as soybean oil. In this study, a fast, easy and simple methodology was used to detect low quantities of intentionally adulterated coconut oil with soybean oil by direct infusion electrospray ionization mass spectrometry (ESI-MS) at different levels (0, 2, 5, 10, 15, 20, 30, 50, 70 and 100%). In the oil industry, intentional adulterations usually occur with the addition of low quantities of soybean oil to coconut oil. Therefore, the suggested ESI-MS method is promising for routine analysis to guarantee the quality control of coconut oil since it is possible to detect adulteration with a minimal of 2% soybean oil addition.

Neste artigo um problema sequencial de planejamento agregado da produção é formulado como um modelo de otimização sequencial do tipo Linear-Quadrático Gaussiano (LQG) com restrições probabilísticas nas variáveis de estado e controle. Este problema está baseado em um modelo clássico desenvolvido por Holt, Modigliani, Muth e Simon, e conhecido na literatura como modelo HMMS. Como ideia central do trabalho busca-se estender o modelo original HMMS de modo que ele possa levar em conta restrições de chance nas variáveis de decisão e também uma representação do tipo ARMA como modelo de flutuação de demanda. Essencialmente, o artigo examina as principais características que permitem transformar o modelo HMMS para um padrão LQG com restrições de chances. Além disso, duas heurísticas subótimas muito simples são apresentadas como estratégias de resolução para este tipo de problema. Por fim, um exemplo ilustrativo de como gerar planos de produção agregados via o modelo proposto, é apresentado.

A single product, multi-period, aggregate production planning problem is formulated as a Linear-Quadratic Gaussian (LQG) optimal control problem with probabilistic constraints on state and control variables. This stochastic problem is based on a classical model developed by Holt, Modigliani, Muth and Simon, and known in the literature as HMMS model. The central idea is to extend the original HMMS model in order to take into account both chance-constraints on the decision variables and an ARMA forecasting model to represent the fluctuation of demand. Essentially, the paper discusses the main features that allow transforming the problem into a chance constrained LQG pattern. In addition, two sub-optimal techniques for solving this kind of problem are briefly described. At last, an illustrative example of how to provide aggregate production plans from the proposed problem is presented.

Dentro de uma cadeia de decisões hierárquicas, uma grande parte dos problemas é dependente da componente tempo e fortemente influenciada por elementos perturbativos tanto endógenos quanto exógenos. Estes problemas podem ser enquadrados dentro de uma classe de problemas de controle ótimo estocástico. As dificuldades para gerar uma solução ótima malha-fechada fazem com que se busque outros procedimentos alternativos. Neste artigo, quatro destes procedimentos são analisados quanto a suas propriedades estruturais. Um estudo de caso, com foco no problema de planejamento agregado da produção, é considerado com o propósito de comparar as soluções ótimas fornecidas pelo procedimento. A solução com melhor desempenho é considerada para análises de cenário, que tem por objetivo ajudar a gerência a ter uma visão de longo prazo quanto ao uso dos recursos materiais da firma.

Within a hierarchical decision chain, a major part of problems is dependent on the time component and strongly sensitive to endogenous and exogenous components. These problems can be related to an important class of stochastic optimal control. Difficulties to provide a closed-loop policy for them, lead to look for sub-optimal alternatives. In this paper, four different sub-optimal procedures are investigated in relation to their structural properties. A case study, based on an aggregated production planning problem, is considered with the purpose of comparing the different procedures. The best one is used to provide managerial scenarios about the future use of material resources of the firm.