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Mehrstufige Losgrößenplanung bei Kapazitätsrestriktionen

AutorFlorian Sahling
VerlagGabler Verlag
Erscheinungsjahr2010
Seitenanzahl208 Seiten
ISBN9783834987082
FormatPDF
KopierschutzDRM
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis42,25 EUR
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).

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Blick ins Buch
Inhaltsverzeichnis
Geleitwort6
Vorwort7
Inhaltsverzeichnis9
Abbildungsverzeichnis13
Algorithmenverzeichnis15
Tabellenverzeichnis16
Abkürzungsverzeichnis19
Symbolverzeichnis23
1 Einleitung30
2 Einordnung und Klassifizierung von Problemen der Losgrößenplanung32
2.1 Einordnung der Losgrößenplanung in die kapazitätsorientierte Produktionsplanung und -steuerung32
2.2 Bedeutung der Losgrößenplanung in AdvancedPlanning-Systemen35
2.3 Klassifizierung von Modellen für die Losgrößen-planung39
2.4 Übersicht über Modellformulierungen für dynamische mehrstufige Losgrößenprobleme mit Kapazitätsrestriktionen43
3 Modellformulierungen für mehrstufige Losgrößenprobleme mit Kapazitätsrestriktionen48
3.1 Überblick48
3.2 Ausgangspunkt: Das mehrstufige Losgrößenproblem mit Kapazitätsrestriktionen (MLCLSP)48
3.2.1 Modellannahmen48
3.2.2 Standardmodellformulierung auf Basis von Produktions-und Lagermengen52
3.3 Erweiterung der Standardmodellformulierung um die Möglichkeit der Rüstübertragung (MLCLSP-L)55
3.3.1 Modellformulierung mit einfacher Rüstübertragung55
3.3.2 Modellformulierung mit mehrfacher Rüstübertragung60
3.3.3 Unterschiede zum MLCLSP61
3.4 Das mehrstufige Losgrößenproblem mit Kapazitätsrestriktionen und reihenfolgeabhängigen Rüstkosten (MLCLSD)65
3.5 Komplexität mehrstufiger Losgrößenprobleme mit Kapazitätsrestriktionen69
4 Algorithmische Ansätze zur Lösung dynamischer Losgrößenprobleme mit Kapazitätsrestriktionen71
4.1 Überblick71
4.2 Klassifizierungsschema für die Lösungsansätze71
4.3 Lösungsansätze für dynamische Losgrößenpro-bleme mit Kapazitätsrestriktionen77
4.3.1 Mathematische Programmierungsansätze77
4.3.2 Lagrange-Heuristiken85
4.3.3 Dekompositionsund Aggregationsansätze87
4.3.4 Metaheuristische Lösungsansätze88
4.3.5 Problemspezifische Greedy-Heuristiken93
4.4 Kritische Würdigung der vorgestellten Lösungs-ansätze und Definition der Forschungslücke94
5 Eine iterative Fix&Optimize-Heuristik zur Lösung des mehrstufigen Losgrößenproblems mit Kapazitätsrestriktionen96
5.1 Überblick96
5.2 Lösungsidee der Fix&Optimize-Heuristik: Dekomposition in Unterprobleme96
5.3 Modellformulierung für das Unterproblem98
5.4 Ablauf der iterativen Fix&Optimize-Heuristik99
5.4.1 Bestimmung einer formal zulässigen Startlösung99
5.4.2 Bestimmung der Untermenge102
5.4.2.1 Produktorientierte Dekomposition102
5.4.2.2 Ressourcenorientierte Dekomposition105
5.4.2.3 Prozessorientierte Dekomposition109
5.4.3 Varianten der F&O-Heuristik durch Kombination derDekompositionsstrategien110
5.5 Numerische Untersuchungen112
5.5.1 Vorüberlegungen zur Evaluation der Fix&OptimizeHeuristik112
5.5.2 Numerische Ergebnisse für Testinstanzen ohne Vorlauf-verschiebung116
5.5.2.1 Vergleich der Ergebnisse der vorgestellten Dekompositions-strategien116
5.5.2.2 Ergebnisse durch Kombination von zwei Dekompositionsstrategien, beginnend mit der produkt-orientierten Dekomposition120
5.5.2.3 Ergebnisse nach Kombination von drei Dekompositionsstrategien, beginnend mit der produktorientierten Dekomposition122
5.5.2.4 Vergleich der Ergebnisse der Fix&OptimizeHeuristik mit den Ergebnissen der Verfahren von Tempelmeier/ Derstroff und von Stadtler123
5.5.3 Evaluation der Ergebnisse für Testinstanzen mit einer Vorlaufverschiebung129
5.6 Abschließende Zusammenfassung132
6 Anwendung der Fix&Optimize-Heu-ristik zur Lösung des MLCLSP-L134
6.1 Überblick134
6.2 Modellformulierung für das Unterproblem134
6.3 Anpassung der Fix&Optimize-Heuristik für das MLCLSP-L136
6.3.1 Bestimmung einer formal zulässigen Startlösung136
6.3.2 Bestimmung der Untermengen KT opt. und KT opt. zuoptimierender Binärvariablen138
6.3.2.1 Produktorientierte Dekomposition138
6.3.2.2 Ressourcenorientierte Dekomposition141
6.3.2.3 Prozessorientierte Dekomposition144
6.4 Numerische Untersuchungen146
6.4.1 Beschreibung der verwendeten Testinstanzen146
6.4.2 Ergebnisse mit Vorlaufverschiebung und einfacher Rüstübertragung149
6.4.3 Ergebnisse mit Vorlaufverschiebung und mehrfacher Rüstübertragung152
6.5 Abschließende Zusammenfassung154
7 Anwendung der Fix&Optimize-Heu-ristik auf ein Losgrößenproblem mit reihenfolgeabhängigen Rüstvorgängen aus der Lebensmittelind155
7.1 Überblick155
7.2 Beschreibung des vorliegenden Praxisfalls155
7.3 Das mehrstufige Losgrößenproblem mit Kapazi-tätsrestriktionen und reihenfolgeabhängigen Rüstvorgängen auf parallelen Maschin an mehreren Standorten (MLCLSD-PM-ML)157
7.3.1 Modellannahmen157
7.3.2 Modellformulierung für das MLCLSD-PM-ML159
7.4 Anpassung der Fix&Optimize-Heuristik für das MLCLSD-PM-ML164
7.4.1 Modellformulierung für das Unterproblem MLCLSD-PMML-SUB164
7.4.2 Bestimmung einer formal zulässigen Startlösung166
7.4.3 Bestimmung der Untermengen IKTMoptd und KTMopt.zu optimierender Binärvariablen170
7.4.3.1 Produktorientierte Dekomposition170
7.4.3.2 Ressourcenorientierte Dekomposition174
7.4.3.3 Prozessorientierte Dekomposition177
7.5 Numerische Untersuchungen179
7.5.1 Beschreibung der verwendeten Testinstanzen179
7.5.2 Numerische Ergebnisse185
7.6 Abschließende Zusammenfassung189
8 Betriebswirtschaftliche Bewertung und Ausblick190
Literaturverzeichnis194
Anhang209
A Ausführliche Modellformulierung für ein Unterproblem des MLCLSP bei der Fix&Optimize-Heuristik210
B Ergänzende numerische Ergebnisse der Fix&Optimize-Heuristik zur Lösung des MLCLSP212
B.1 Ergebnisse der ressourcenorientierten Dekomposition212
B.2 Ergebnisse weiterer Varianten der F&O-Heu-ristik für das MLCLSP214
C Ablauf der Fix&Optimize-Heuristik für Modellerweiterungen des MLCLSP221
D Parameter der Testinstanzen für das MLCLSD-PM-ML224

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