In der Dissertationsschrift „Betrachtung der inhärenten Stochastizität durch das Scheduling in Verbindung mit der mehrstufigen Losbildung in einem hierarchischen Planungskonzept“ werden mehrere Modellformulierungen für die Lösung von mehrstufigen kapazitierten Losgrößenproblemen erarbeitet. Bei der Losgrößenplanung mit Mikroperiodenmodellen entstehen durch die üblicherweise integrierte Reihenfolgeplanung keine Verspätungen durch Wartezeiten. Jedoch sind die Rechenzeiten für optimale Lösungen in praxisrelevanten Problemgrößen nahezu unbeherrschbar. Bei einer Lösung mit Makroperiodenmodellen und einer nachfolgenden Reihenfolgeplanung mit Prioritätsregeln entstehen hingegen durch die unzureichenden Kapazitätsberechnungen immer wieder unvorhergesehene Wartezeiten. Deshalb werden in der Arbeit drei Modifikationen für das Makroperiodenmodell MLCLSP vorgeschlagen, mit denen diese Wartezeiten geschätzt werden können. Im ersten Ansatz werden Kapazitätskorrekturfaktoren eingeführt und deren Werte simulativ ermittelt, womit das Problem der reihenfolgebedingten Wartezeiten teilweise behoben werden kann. In einem zweiten Modellvorschlag werden diese Kapazitätskorrekturfaktoren mit einer Analogie aus der Warteschlangetheorie geschätzt. Ein drittes Modell wird vorgeschlagen, in dem ein Parameter eingeführt wird mit dem die Robustheit gegenüber der inhärenten Stochastizität zwischen den Losgrößen- und Scheduling-Problemen gesteuert werden kann.
Aktualisiert: 2023-01-01
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Trotz enormen Forschungsaufwands erhalten die Entscheider in der Fertigungssteuerung nur rudimentäre Rechnerunterstützung. Diese Arbeit schlägt ein umfassendes Konzept für eine permanent laufende algorithmische Feinplanung vor, die basierend auf einer Analyse des Optimierungspotentials und -bedarfs intelligent mit den Entscheidern kollaboriert und zeitnah auf Fertigungsereignisse reagiert. Dynamische Simulationen mit Unternehmensdaten bestätigen die Praxistauglichkeit des Konzepts.
Aktualisiert: 2021-02-11
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