Der systematische Lösungsansatz zur mehrzieligen Betriebspunktoptimierung von Produktionssystemen für Einwegprodukte umfasst in der vorliegenden Arbeit eine sechsstufige Vorgehensweise und leistet einen Beitrag zur ökonomischen und ökologischen Bewertung von Betriebspunkten. Im ersten Schritt der Vorgehensweise findet die Modularisierung und Beschreibung des Produktionssystems statt. Im zweiten Schritt erfolgt die Entwicklung einer ökonomischen und ökologischen Bewertungsmethodik. Der dritte Schritt beinhaltet die statistische Versuchsplanung. Diese dient als Grundlage zur Untersuchung des Produktionssystemverhaltens mittels Simulationsexperimenten. Der vierte Schritt umfasst die Entwicklung der metamodellierten Produktionsfunktionen auf Grundlage der Simulationsergebnisse der statistischen Versuchsplanung. Die metamodellierten Produktionsfunktionen beschreiben das Produktionssystemverhalten, in Abhängigkeit des Betriebspunkts als mathematisch funktionalen und quantitativen Zusammenhang. Im fünften Schritt findet auf Grundlage der entwickelten metamodellierten Produktionsfunktionen die Mehrziel-optimierung, durch die Bestimmung der Pareto-optimalen Betriebspunkte, statt. Der sechste Schritt bildet die entscheidungsunterstützte Betriebspunktauswahl ab. Dieser stellt die Grundlage für die Auswahl des optimalen Betriebspunkts des Produktionssystems dar.
Aktualisiert: 2020-06-30
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Die Konkurrenz im globalen Umfeld, der technische Fortschritt und die wachsenden Erwartungen von Kunden ergeben ein sich ständig wandelndes Umfeld für produzierende Unternehmen. Dies führt zu einer sich fortwährend verändernden Produktpalette, die sich an strategischen Neuausrichtungen orientieren muss und zugleich stetig durch spezifische Kundenanfragen getrieben wird. Konkrete Kundenanfragen sind in sehr kurzer Zeit zu beantworten. Jedoch sind die Auswirkungen oft nicht absehbar, insbesondere wenn das angefragte Produkt im aktuellen Produktportfolio nicht wie angefragt enthalten ist. Mit Simulationstechnik lassen sich mögliche Änderungen an einem einzelnen vorgegebenen Produktionssystem vorab untersuchen, auch wenn dieses deutlichen stochastischen Schwankungen unterliegt. Optimierungsverfahren erlauben, automatisiert unterschiedliche Konfigurationen eines Systems zu untersuchen und geeignete Lösungen vorzuschlagen. Durch die Kombination von Simulation und Optimierung entsteht eine Methode, die einen Planer unter Berücksichtigung stochastischer Einflüsse bei der Entscheidungsfindung unterstützt. In diesem Fortschrittsbericht wird eine Methode entwickelt, die durch die Kombination von Simulation und Optimierung ermittelt, mithilfe welcher Modifikationen und Erweiterungen eines Produktionssystems sich zuvor nicht erfüllbare Kundenaufträge durchführen lassen. Dies betrifft beispielsweise Maschinen und Personal, aber auch die vorübergehende Blockierung von Ressourcen durch Umbau- oder Qualifizierungsmaßnahmen. Die Methode beinhaltet eine mehrstufige simulationsbasierte Optimierung. Mithilfe eines modularen Modells lassen sich einzelne Prozesse des Produktionssystems in ihrem Zusammenhang abbilden. Durch das Hinzufügen, Entfernen und Austauschen von Modulen ermittelt das Optimierungsverfahren eine Konfiguration, mit der sich alle Kundenaufträge erfüllen lassen. Das Modellierungsverfahren sowie das Vorgehen der angewandten mehrstufigen Optimierung werden in diesem Buch beschrieben und die Anwendbarkeit der Methode an zwei Anwendungsbeispielen demonstriert.
Aktualisiert: 2020-08-13
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Die Produktion von Gütern innerhalb von Netzwerkverbünden gewinnt in den letzten Jahren sowohl in der Forschung als auch im Unternehmensalltag zunehmend an Bedeutung. Als Gründe für diese Entwicklung sind einerseits die Wandlung der Märkte hin zu Käufermärkten und andererseits eine wachsende globale Konkurrenz, hervorgerufen bspw. durch die Senkung von Markteintrittsbarrieren und dem Aufweichen von Branchengrenzen, zu nennen. Im Ergebnis führt dies zu einem wachsenden Wettbewerbsdruck innerhalb der Märkte und verlangt nach Veränderungen bestehender Herstell- und Organisationsstrukturen inner- und außerhalb der Unternehmensgrenzen. Dies bedingt eine Strategie der Konzentration auf Kernkompetenzen innerhalb der Unternehmen und führt bei komplexen Wertschöpfungsprozessen, wie bspw. im Investitionsgüterbereich des mechatronischen Maschinenbaus, zur Notwendigkeit von Kooperationen zwischen mehreren Unternehmen. Abgesehen von der Bildung von Zulieferkooperationen bzw. klassischen Supply Chains mit fokalen Strukturen gewinnen zunehmend temporäre Unternehmensnetzwerke oder so genannte Virtuelle Unternehmen an Bedeutung. Diese durch kooperative Beziehungen von rechtlich selbstständigen und gleichberechtigten Partnern charakterisierte Form der Zusammenarbeit wird als die Organisationsform ökonomischer Aktivitäten der Zukunft angesehen. Neben grundsätzlichen Problemen beim Aufbau und Betreiben solcher Netzwerke, welche sich aus der Heterogenität, der rechtlichen Selbstständigkeit oder der unterschiedlichen IuK-Infrastruktur ergeben, sind insbesondere die Prozesse und die darauf aufbauenden Entscheidungsunterstützungssysteme eines Netzwerkes zu definieren. Hierbei spielt der Projektcharakter der Zusammenarbeit eine wesentliche Rolle. D.h. abhängig vom jeweiligen Produkt und Leistungszeitpunkt resultieren unterschiedliche Netzwerkkonfigurationen. Zur Bestimmung dieser ist die Berücksichtigung aller Leistungsangebote der Kooperationspartner notwendig, um letztlich eine Auswahl der am besten geeigneten Partner durchzuführen. Bei komplexen Produkten und einer Vielzahl von potentiellen Leistungserstellern sind zur effektiven und effizienten Durchführung der Partnerauswahl IuK-gestützte Instrumente mit leistungsfähigen Algorithmen unumgänglich, da ein manuelles Vorgehen aufgrund der Komplexität scheitert. Für diese Problematik der Partnerauswahl in Netzwerken liefert der Autor einen Optimierungsansatz. Ausgangspunkt der Untersuchung ist eine graphenbasierte Modellierung des Problems, wobei die Nutzung von Typenvertretern jederzeit eine Übertragbarkeit auf andere Problemstellungen erlaubt. Aufgrund der Problemkomplexität werden darauf aufbauend unterschiedliche heuristische Ansätze entwickelt, welche auf den Prinzipien der Ant Colony Optimization basieren. Eine ausführliche Evaluierung der entwickelten Ansätze an einer Vielzahl unterschiedlichster Probleminstanzen legen die Potentiale offen.
Aktualisiert: 2019-12-20
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