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E-Book

Produktionsplanung in der Automobilindustrie

Optimierung des Ressourceneinsatzes im Serienanlauf

AutorChristoph Stich
VerlagSpringer Gabler
Erscheinungsjahr2019
Seitenanzahl269 Seiten
ISBN9783658263522
FormatPDF
KopierschutzWasserzeichen/DRM
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis39,99 EUR
Planabweichungen bei der Entwicklung von neuen Produkten führen beim Produktionsstart häufig zu Anlaufproblemen. Diese können beispielsweise darin bestehen, dass ein ursprünglich geplantes Produktprogramm nicht realisiert werden kann, weil einige Produktvarianten auf Grund des mangelnden Entwicklungsstands der in sie eingehenden Teile (Baugruppen und Einzelteile) nicht gefertigt werden können. Für Unternehmen bedeutet dies i. d. R. entgangene Kundenaufträge, Imageverluste sowie hohe Nacharbeitskosten. Planabweichungen im Entwicklungsprozess müssen folglich rechtzeitig erkannt und korrigiert werden. Ein Planungsproblem im Rahmen des Anlaufmanagements besteht nun darin, eine zusätzliche meist knappe Ressource derart einzusetzen, dass möglichst viele und stark nachgefragte Produktvarianten ihre Produktionsreife erlangen und damit gebaut werden können.

Die vorliegende Dissertation von Christoph Stich beschreibt erstmals einen modellorientierten Problemlösungsansatz, wie bei einer variantenreichen Serienproduktion, wie sie in der Automobilindustrie üblich ist, der optimale Ressourceneinsatz bestimmt und somit die Verfügbarkeit des Produktprogramms zum Produktionsstart optimiert werden kann.

Das Buch wendet sich an interessierte Produktionsplaner und Logistiker in der industriellen Praxis sowie an Dozenten und Studenten der Betriebswirtschaftslehre, des Wirtschaftsingenieurwesens und der Wirtschaftsinformatik mit den Schwerpunkten Produktionswirtschaft und Logistik.


Dr. Christoph Stich veröffentlichte sein Werk bis 2018 im Kölner Wissenschaftsverlag.

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Blick ins Buch
Inhaltsverzeichnis
Vorwort6
Inhaltsverzeichnis8
Abbildungsverzeichnis13
Tabellenverzeichnis15
Symbolverzeichnis17
Abkürzungsverzeichnis26
1 Gegenstand und Gang der Arbeit28
2 Der Serienanlauf als Planungsumfeld31
2.1 Begriff des Serienanlaufs31
2.2 Phasen des Serienanlaufs32
2.2.1 Vorserie33
2.2.2 Nullserie34
2.2.3 Produktionshochlauf34
2.3 Anlauftypen35
2.4 Literaturüberblick über Probleme und Lösungsansätze im Serienanlauf36
2.5 Planungsprobleme und -ebenen der Produktionsplanung und -steuerung40
2.6 Produktionsprogrammplanung42
2.7 Produktprogrammverfügbarkeitsplanung44
2.8 Einordnung des Problems in den Planungskontext48
2.9 Strukturdefekte des Planungsproblems50
3 Abbildung variantenreicher Erzeugnisse52
3.1 Abbildungsebenen52
3.2 Produktebene53
3.2.1 Funktion der Produktebene54
3.2.2 Klassifizierung von Merkmalen56
3.2.3 Implizite und explizite Produktdefinition56
3.2.4 Restriktionen zwischen Merkmalsausprägungen58
3.3 Technische Ebene60
3.3.1 Erzeugnisstruktur und Stücklistenarten60
3.3.2 Probleme bei der Abbildung variantenreicher Erzeugnisse62
3.3.3 Geschlossene Variantenstücklisten65
3.3.4 Offene Variantenstückliste: Die regelbasierte Komplexstückliste66
3.3.4.1 Funktionsweise66
3.3.4.2 Coderegeln als Boole’sche Terme68
3.3.4.3 Sekundärbedarfsbestimmung72
3.3.4.4 Integration von Strukturinformationen72
4 Das mehrstufige, einperiodige Produktprogrammverfügbarkeits-Planungsproblem (MEPVP)80
4.1 Annahmen80
4.2 Problemparameter81
4.2.1 Faktoreinsatzkosten zur Aufholung eines Entwicklungsverzug82
4.2.2 Nachfrageprognose, Stückdeckungsbeitrag und Beschaffungskapazität91
4.3 Handlungsalternativen94
4.4 Restriktionen95
4.4.1 Globale Restriktionen96
4.4.2 Logische Restriktionen97
4.4.2.1 Abbildung des Produktprogramms97
4.4.2.2 Interpretation der Auswahl102
4.4.2.3 Zulässigkeit der Auswahl104
4.4.2.4 Unterschiedlichkeit der Auswahl106
4.5 Zielkriterien106
4.6 Plananpassung und -fortschreibung108
4.7 Fazit110
5 Optimierungsmodelle zur Abbildung des MEPVP112
5.1 Einordnung der entwickelten Modelle in Modelltypen112
5.2 Übersicht über die entwickelten Modelle und die Gliederung des Kapitels115
5.3 Mengen-, Parameter- und Variablendefinitionen116
5.4 Verfügbarkeitsplanung mit einzelnen Varianten118
5.4.1 Minimierungsmodell118
5.4.2 Erweiterungsmöglichkeiten des Minimierungsmodells124
5.4.3 Maximierungsmodell126
5.4.4 Erweiterungsmöglichkeiten des Maximierungsmodells128
5.4.5 Kritische Beurteilung129
5.5 Verfügbarkeitsplanung mit Variantenmengen129
5.5.1 Geschlossene Variantenmengen130
5.5.2 Semi-offene Variantenmengen (Das MEPVP-Modell)137
5.5.3 Offene Variantenmengen142
5.5.4 Erweiterungsmöglichkeiten144
5.5.5 Kritische Beurteilung144
6 Mögliche Lösungsansätze für das MEPVP146
6.1 Verallgemeinerung des MEPVP-Modells146
6.2 Einordnung des MEPVP in die Systematik der Knapsack-Probleme147
6.2.1 Multi-dimensionales Knapsack-Problem (MDKP)148
6.2.2 Multiples Knapsack-Problem (MKP)149
6.2.3 Vergleich des MEPVP mit dem MDKP und dem MKP150
6.3 Komplexität des MEPVP153
6.3.1 Empirische Überlegungen153
6.3.2 Komplexitätstheoretische Betrachtung154
6.4 Diskussion von Lösungsverfahren159
6.4.1 Anforderungen an ein Lösungsverfahren für das MEPVP160
6.4.2 Exakte Lösungsverfahren161
6.4.3 Heuristische Lösungsverfahren163
6.4.4 Auswahlentscheidung und deren Begründung172
7 Ein heuristischer Lösungsansatz für das MEPVP174
7.1 Überblick über den gewählten Lösungsansatz174
7.2 Auslagerung von Stücklisteninformationen in die Produktebene als Vorstufe der Heuristiken175
7.2.1 Prinzip175
7.2.2 Sekundärbedarfsbestimmung bei ausgelagerten Stücklisteninformationen177
7.2.3 Auslagerung von Baubarkeitsregeln179
7.2.4 Auslagerung von Zusteuerungsregeln181
7.2.5 Vereinfachung von Coderegeln183
7.2.6 Anwendung am Beispiel186
7.3 Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP)188
7.4 Tabu-Search191
7.4.1 Basisalgorithmus191
7.4.2 Erweiterungen195
7.5 Konzeption der Algorithmen für das MEPVP197
7.5.1 Definitionen und algorithmische Grundlagen197
7.5.2 GRASP als Eröffnungsverfahren204
7.5.2.1 Überblick über den Algorithmus204
7.5.2.2 Konstruktionsphase205
7.5.2.3 Lokale Suche213
7.5.3 Tabu-Search als Verbesserungsverfahren218
7.5.3.1 Überblick über den Algorithmus218
7.5.3.2 Erzeugung der Nachbarschaft225
7.5.3.3 Auswahl des besten Zugs230
7.5.3.4 Exploration, Intensivierung und Diversifikation232
8 Empirische Analyse des heuristischen Lösungsansatzes236
8.1 Übersicht über die Probleminstanzen237
8.1.1 Beschreibung der Probleminstanzen237
8.1.2 Künstliche Probleminstanzen238
8.1.3 Reale Probleminstanzen239
8.2 Empirische Analyse von GRASP240
8.3 Empirische Analyse von Tabu-Search244
9 Schlussbetrachtung und Ausblick253
Anhang255
Literaturverzeichnis258

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