Sahling Mehrstufige Losgrößenplanung bei Kapazitätsrestriktionen

2010
ISBN: 978-3-8349-8708-2
Verlag: Betriebswirtschaftlicher Verlag Gabler
Format: PDF
Kopierschutz: 1 - PDF Watermark

E-Book, Deutsch, 208 Seiten, eBook

Reihe: Produktion und Logistik

In umfangreichen numerischen Untersuchungen zeigt der Autor, dass seine Fix-and-Optimize-Heuristik sehr leistungsfähig in Hinblick auf die Lösungsgüte und Rechenzeit ist.

Dr. Florian Sahling ist wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover am Institut für Produktionswirtschaft (Prof. Dr. Stefan Helber).

Zielgruppe

Research

Autoren/Hrsg.

Sahling, Florian

Weitere Mitwirkende

Helber, Prof. Dr. Stefan

Inhaltsverzeichnis

1;Geleitwort;6
2;Vorwort;7
3;Inhaltsverzeichnis;9
4;Abbildungsverzeichnis;13
5;Algorithmenverzeichnis;15
6;Tabellenverzeichnis;16
7;Abkürzungsverzeichnis;19
8;Symbolverzeichnis;23
9;1 Einleitung;30
10;2 Einordnung und Klassifizierung von Problemen der Losgrößenplanung;32
10.1;2.1 Einordnung der Losgrößenplanung in die kapazitätsorientierte Produktionsplanung und -steuerung;32
10.2;2.2 Bedeutung der Losgrößenplanung in AdvancedPlanning-Systemen;35
10.3;2.3 Klassifizierung von Modellen für die Losgrößen-planung;39
10.4;2.4 Übersicht über Modellformulierungen für dynamische mehrstufige Losgrößenprobleme mit Kapazitätsrestriktionen;43
11;3 Modellformulierungen für mehrstufige Losgrößenprobleme mit Kapazitätsrestriktionen;48
11.1;3.1 Überblick;48
11.2;3.2 Ausgangspunkt: Das mehrstufige Losgrößenproblem mit Kapazitätsrestriktionen (MLCLSP);48
11.2.1;3.2.1 Modellannahmen;48
11.2.2;3.2.2 Standardmodellformulierung auf Basis von Produktions-und Lagermengen;52
11.3;3.3 Erweiterung der Standardmodellformulierung um die Möglichkeit der Rüstübertragung (MLCLSP-L);55
11.3.1;3.3.1 Modellformulierung mit einfacher Rüstübertragung;55
11.3.2;3.3.2 Modellformulierung mit mehrfacher Rüstübertragung;60
11.3.3;3.3.3 Unterschiede zum MLCLSP;61
11.4;3.4 Das mehrstufige Losgrößenproblem mit Kapazitätsrestriktionen und reihenfolgeabhängigen Rüstkosten (MLCLSD);65
11.5;3.5 Komplexität mehrstufiger Losgrößenprobleme mit Kapazitätsrestriktionen;69
12;4 Algorithmische Ansätze zur Lösung dynamischer Losgrößenprobleme mit Kapazitätsrestriktionen;71
12.1;4.1 Überblick;71
12.2;4.2 Klassifizierungsschema für die Lösungsansätze;71
12.3;4.3 Lösungsansätze für dynamische Losgrößenpro-bleme mit Kapazitätsrestriktionen;77
12.3.1;4.3.1 Mathematische Programmierungsansätze;77
12.3.2;4.3.2 Lagrange-Heuristiken;85
12.3.3;4.3.3 Dekompositionsund Aggregationsansätze;87
12.3.4;4.3.4 Metaheuristische Lösungsansätze;88
12.3.5;4.3.5 Problemspezifische Greedy-Heuristiken;93
12.4;4.4 Kritische Würdigung der vorgestellten Lösungs-ansätze und Definition der Forschungslücke;94
13;5 Eine iterative Fix&Optimize-Heuristik zur Lösung des mehrstufigen Losgrößenproblems mit Kapazitätsrestriktionen;96
13.1;5.1 Überblick;96
13.2;5.2 Lösungsidee der Fix&Optimize-Heuristik: Dekomposition in Unterprobleme;96
13.3;5.3 Modellformulierung für das Unterproblem;98
13.4;5.4 Ablauf der iterativen Fix&Optimize-Heuristik;99
13.4.1;5.4.1 Bestimmung einer formal zulässigen Startlösung;99
13.4.2;5.4.2 Bestimmung der Untermenge;102
13.4.2.1;5.4.2.1 Produktorientierte Dekomposition;102
13.4.2.2;5.4.2.2 Ressourcenorientierte Dekomposition;105
13.4.2.3;5.4.2.3 Prozessorientierte Dekomposition;109
13.4.3;5.4.3 Varianten der F&O-Heuristik durch Kombination derDekompositionsstrategien;110
13.5;5.5 Numerische Untersuchungen;112
13.5.1;5.5.1 Vorüberlegungen zur Evaluation der Fix&OptimizeHeuristik;112
13.5.2;5.5.2 Numerische Ergebnisse für Testinstanzen ohne Vorlauf-verschiebung;116
13.5.2.1;5.5.2.1 Vergleich der Ergebnisse der vorgestellten Dekompositions-strategien;116
13.5.2.2;5.5.2.2 Ergebnisse durch Kombination von zwei Dekompositionsstrategien, beginnend mit der produkt-orientierten Dekomposition;120
13.5.2.3;5.5.2.3 Ergebnisse nach Kombination von drei Dekompositionsstrategien, beginnend mit der produktorientierten Dekomposition;122
13.5.2.4;5.5.2.4 Vergleich der Ergebnisse der Fix&OptimizeHeuristik mit den Ergebnissen der Verfahren von Tempelmeier/ Derstroff und von Stadtler ;123
13.5.3;5.5.3 Evaluation der Ergebnisse für Testinstanzen mit einer Vorlaufverschiebung;129
13.6;5.6 Abschließende Zusammenfassung;132
14;6 Anwendung der Fix&Optimize-Heu-ristik zur Lösung des MLCLSP-L;134
14.1;6.1 Überblick;134
14.2;6.2 Modellformulierung für das Unterproblem;134
14.3;6.3 Anpassung der Fix&Optimize-Heuristik für das MLCLSP-L;136
14.3.1;6.3.1 Bestimmung einer formal zulässigen Startlösung;136
14.3.2;6.3.2 Bestimmung der Untermengen KT opt. und KT opt. zuoptimierender Binärvariablen;138
14.3.2.1;6.3.2.1 Produktorientierte Dekomposition;138
14.3.2.2;6.3.2.2 Ressourcenorientierte Dekomposition;141
14.3.2.3;6.3.2.3 Prozessorientierte Dekomposition;144
14.4;6.4 Numerische Untersuchungen;146
14.4.1;6.4.1 Beschreibung der verwendeten Testinstanzen;146
14.4.2;6.4.2 Ergebnisse mit Vorlaufverschiebung und einfacher Rüstübertragung;149
14.4.3;6.4.3 Ergebnisse mit Vorlaufverschiebung und mehrfacher Rüstübertragung;152
14.5;6.5 Abschließende Zusammenfassung;154
15;7 Anwendung der Fix&Optimize-Heu-ristik auf ein Losgrößenproblem mit reihenfolgeabhängigen Rüstvorgängen aus der Lebensmittelind;155
15.1;7.1 Überblick;155
15.2;7.2 Beschreibung des vorliegenden Praxisfalls;155
15.3;7.3 Das mehrstufige Losgrößenproblem mit Kapazi-tätsrestriktionen und reihenfolgeabhängigen Rüstvorgängen auf parallelen Maschin an mehreren Standorten (MLCLSD-PM-ML) ;157
15.3.1;7.3.1 Modellannahmen;157
15.3.2;7.3.2 Modellformulierung für das MLCLSD-PM-ML;159
15.4;7.4 Anpassung der Fix&Optimize-Heuristik für das MLCLSD-PM-ML;164
15.4.1;7.4.1 Modellformulierung für das Unterproblem MLCLSD-PMML-SUB;164
15.4.2;7.4.2 Bestimmung einer formal zulässigen Startlösung;166
15.4.3;7.4.3 Bestimmung der Untermengen IKTMoptd und KTMopt.zu optimierender Binärvariablen;170
15.4.3.1;7.4.3.1 Produktorientierte Dekomposition;170
15.4.3.2;7.4.3.2 Ressourcenorientierte Dekomposition;174
15.4.3.3;7.4.3.3 Prozessorientierte Dekomposition;177
15.5;7.5 Numerische Untersuchungen;179
15.5.1;7.5.1 Beschreibung der verwendeten Testinstanzen;179
15.5.2;7.5.2 Numerische Ergebnisse;185
15.6;7.6 Abschließende Zusammenfassung;189
16;8 Betriebswirtschaftliche Bewertung und Ausblick;190
17;Literaturverzeichnis;194
18;Anhang;209
18.1;A Ausführliche Modellformulierung für ein Unterproblem des MLCLSP bei der Fix&Optimize-Heuristik;210
18.2;B Ergänzende numerische Ergebnisse der Fix&Optimize-Heuristik zur Lösung des MLCLSP;212
18.2.1;B.1 Ergebnisse der ressourcenorientierten Dekomposition;212
18.2.2;B.2 Ergebnisse weiterer Varianten der F&O-Heu-ristik für das MLCLSP;214
18.3;C Ablauf der Fix&Optimize-Heuristik für Modellerweiterungen des MLCLSP;221
18.4;D Parameter der Testinstanzen für das MLCLSD-PM-ML;224

Einordnung und Klassifizierung von Problemen der Losgrößenplanung.- Modellformulierungen für mehrstufige Losgrößenprobleme mit Kapazitätsrestriktionen.- Algorithmische Ansätze zur Lösung dynamischer Losgrößenprobleme mit Kapazitätsrestriktionen.- Eine iterative Fix&Optimize-Heuristik zur Lösung des mehrstufigen Losgrößenproblems mit Kapazitätsrestriktionen.- Anwendung der Fix&Optimize-Heuristik zur Lösung des MLCLSP-L.- Anwendung der Fix&Optimize-Heuristik auf ein Losgrößenproblem mit reihenfolgeabhängigen Rüstvorgängen aus der Lebensmittelindustrie.- Betriebswirtschaftliche Bewertung und Ausblick.

Über Autor(innen)

Dr. Florian Sahling ist wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover am Institut für Produktionswirtschaft (Prof. Dr. Stefan Helber).