Schlüsselwort: Logistikplanung

Moderne Logistikkonzepte zur Produktionsversorgung basieren in zunehmendem Maße auf „just in time“ Ansätzen für die Bereitstellung von Material. Durch eine hochfrequente Anlieferung kleinerer Losgrößen lassen sich Bestände reduzieren und die innerbetriebliche Logistik kann flexibler auf Veränderungen reagieren. Routenzugsysteme bieten das Potenzial, diese Anforderungen effizient zu erfüllen. Allerdings stellt die Planung solcher Systeme aufgrund der vielfältigen technischen und prozessualen Gestaltungsmöglichkeiten eine komplexe Aufgabenstellung dar. Getaktete Routenzugsysteme, welche nach einem Taktfahrplan ähnlich denen im öffentlichen Verkehr betrieben werden, sind eine in der Praxis häufig anzutreffende Ausprägungsform. Hier ist es Aufgabe der operativen Logistikplanung, Routen, Fahrpläne und Ladelisten zu definieren und laufend an Umfeldveränderunen anzupassen. Aufgrund des Änderungs- und Einweisungsaufwandes, welcher mit einer Routenabpassung einhergeht, sowie weiterer betrieblicher Restriktionen kann dieser Freiheitsgrad in der Praxis jedoch limitiert sein. Hier stellt die Anpassung des Routenzugfahrplans eine naheliegende Lösung dar, um auf eine geänderte Transportnachfrage zu reagieren. Für diese Aufgabenstellung wird in dieser Arbeit ein Modell präsentiert, durch welches getaktete Routenzugsysteme mit statischen Routen operativ geplant werden können. Es werden Berechnungszusammenhänge hergeleitet, wie sich Transportnachfrage und Transportangebot, sowie Takt-, Umlauf- und Abfahrtszeiten gegenseitig beeinflussen. Darauf aufbauend bilden zwei mathematische Optimierungsprobleme die Kernergebnisse dieser Arbeit: Das „Routenzugfahrplan-Problem“ ermöglicht die Generierung einsatzoptimaler und überschneidungsfreier Routenzugfahrpläne. Durch Lösung des überlagerten, „integrierten Routenzugtakt-Problems“ können darüber hinaus die Taktzeiten der Routenzüge bestimmt werden, sodass eine gegebene Transportnachfrage gedeckt werden kann. Für dieses Gesamtplanungsmodell zur Takt- und Fahrplanplanung werden optimale Lösungsverfahren präsentiert und anhand zweier Anwendungsfälle aus der Automobilindustrie evaluiert. Es wird gezeigt, dass die Anwendung der Forschungsergebnisse zu einer signifikanten Effizienzsteigerung beim Betrieb getakteter Routenzugsysteme mit statischen Routen führen kann. Schedule optimisation for cyclic tugger train systems Marco Dewitz Modern logistics concepts for production supply focus a "just-in-time" provision of material. When delivering smaller batch sizes in high frequencies, stock in the production can be reduced and the internal logistics can react more flexible to changes. Tugger trains offer the potential to fulfil these requirements efficiently. However, the planning of such systems is a complex task due to the diverse technical and procedural design options. Cyclic tugger train systems, which are operated according to a regular interval timetable similar to those in public transport, are often encountered in industrial applications. For those systems routes, timetables and loading lists have to be planned and adapted to changes in the environment within the operational logistics planning. Due to the implementation and training effort, which occurs when changing routes, as well as other operational restrictions, this degree of freedom can be limited in practice. Here, the adaptation of the tugger train schedule is an obvious solution to respond to a changing transport demand. To fulfil this task, this dissertation suggests a model to generate cyclic tugger train schedules with static routes within the operational logistics planning. Correlations between the transport demand and transport capacity are derived and formulas are presented by which cycle times, tour durations and departure times of the tugger trains can be calculated. Based on this, two mathematical optimization problems form the core results of this dissertation: The "tugger train schedule problem" allows the generation of non-overlapping schedules which can be carried out with a minimum number of tugger trains. By solving the overlying, "integrated route cycle time problem", the cycle times of the tugger trains can furthermore be determined, so that a given transport demand can be met. To solve this overall planning model for cycle time and timetable planning, an optimal solution algorithm is presented and evaluated using two applications from the automotive industry. It is shown that the application of the research results can lead to a significant increase in efficiency when operating cyclic tugger train systems with static routes.