Stefan Anschütz entwickelt ein produktionsspezifisches Dekompositionsverfahren, das die gemischt-ganzzahlige Programmierung mit Evolutionären Algorithmen kombiniert. Die Anwendbarkeit des Verfahrens wird anhand von Fallbeispielen aus der Chemie-Industrie verifiziert. Aufgrund der steigenden Nachfrage nach hochwertigen Spezialprodukten mit oft kurzen Lebenszyklen ist der Einsatz von flexiblen Chargenproduktionsanlagen in der Prozessindustrie zu einem unverzichtbaren Erfolgsfaktor geworden. Die chargenorientierte Prozessführung stellt jedoch Anforderungen an die Ablaufplanung, denen die Planungssysteme der stückorientierten Fertigungsindustrie nicht gerecht werden.
Stefan Anschütz entwickelt ein produktionsspezifisches Dekompositionsverfahren, das die gemischt-ganzzahlige Programmierung mit Evolutionären Algorithmen kombiniert. Die Anwendbarkeit des Verfahrens wird anhand von Fallbeispielen aus der Chemie-Industrie verifiziert. Der Autor weist somit nach, dass das Verfahren geeignet ist, bei der Produktion von Produkten mit kurzen Laufzeiten Ablaufpläne von hoher Qualität zu generieren.
1 Einführung.- 1.1 Gegenstand und Ziele der Arbeit.- 1.2 Aufbau der Arbeit.- 2 Betriebswirtschaftliche Grundlagen der Produktionsplanung.- 2.1 Aufgabenbereiche der Produktionsplanung.- 2.2 Produktionsablaufplanung.- 2.3 Methoden der operativen Produktionsplanung.- 3 Produktionsablaufplanung bei Chargenproduktion.- 3.1 Verfahrenstechnische Produktion.- 3.2 Charakteristische Merkmale von Chargenprozessen.- 3.3 Produktionsplanung und -steuerung bei Chargenproduktion.- 4 Methoden und Modelle zur Ablaufplanung bei Chargenproduktion.- 4.1 Systematisierung der Verfahren zur Ablaufplanung.- 4.2 Lineare und Gemischt-ganzzahlige lineare Programmierung.- 4.3 Evolutionäre Algorithmen.- 4.4 Dekompositionsverfahren.- 4.5 Bewertung der Planungsverfahren.- 5 Ein Dekompositionsansatz zur Ablaufplanung bei Chargenproduktion.- 5.1 Dekompositionsidee.- 5.2 Problemdekomposition.- 5.3 Modelle zur Produktionsdiagramm-Berechnung.- 5.4 Ein Evolutionärer Algorithmus zur Auftragsreihenfolgeoptimierung.- 6 Erweiterung des Dekompositionsansatzes.- 6.1 Erweiterung des ErgO-Modells.- 6.2 Erweiterung der Auftragsreihenfolgeoptimierung.- 6.3 Integration der Materialbedarfsplanung.- 6.4 Zusammenfassung des Dekompositionsansatzes.- 7 Anwendungsbeispiele.- 7.1 Beispiel A.- 7.2 Beispiel B.- 7.3 Beispiel C.- 7.4 Zusammenfassende Bewertung des Dekompositionsansatzes.- 8 Schlußbetrachtung und Ausblick.- A Daten zu Anwendungsbeispiel A.- A.1 Rezeptdaten.- A.2 Auftragsbestand.- A.3 Rechenzeiten der Mengen- und der P-Diagramm-Berechnung.- B Daten zu Anwendungsbeispiel B.- B.1 Auftragsbestand.- C Daten zu Anwendungsbeispiel C.- C.1 Auftragsbestand.- C.3 Ergebnisvergleich für die Mengenberechnung.- C.5 Ergebnisvergleich für die zeitliche P-Diagramm-Berechnung.- C.6 Vergleich der gewähltenProduktionsvarianten. Dr. Stefan Anschütz ist wissenschaftlicher Mitarbeiter bei Prof. Dr. Dieter Preßmar am Institut für Wirtschaftsinformatik der Universität Hamburg.
