Maschinenbelegungsplanung mehrstufiger Fließfertigungen: Vom Modell zum Leitstand für die chemische Industrie: Produktion und Logistik

1 Einleitung.- 1.1 Motivation des Planungsproblems.- 1.2 Gang der Untersuchung.- 2 Probleme der Maschinenbelegungsplanung.- 2.1 Grundlagen der Maschinenbelegungsplanung.- 2.2 Modellierung eines Flow Shop-Problems.- 2.3 Lösungsverfahren für Flow Shop-Probleme.- 3 Flow Shop-Probleme — ein Literaturüberblick.- 3.1 Allgemeine Flow Shop-Probleme.- 3.2 Lösungsansätze für Hybrid Flow Shop-Probleme.- 3.3 Lösungsansätze für Flow Shop-Probleme mit Rüstzeiten.- 3.4 Lösungsansätze für Flow Shop-Probleme mit mehrfachen Zielsetzungen.- 3.5 Lösungsansätze am Beispiel praktischer Problemstellungen.- 3.6 Tabellarische Darstellung der Quellen.- 4 Neue Lösungsansätze für Hybrid Flow Shop-Probleme.- 4.1 Beschreibung der Lösungsansätze.- 4.2 Experimentelle Ergebnisse.- 5 Praktische Erprobung der Lösungsverfahren in einem Produktionsbetrieb.- 5.1 Beschreibung des GS — Produktionsprozesses.- 5.2 Erweiterung der Modellformulierung.- 5.3 Beschreibung des verbesserten Planungsprozesses.- 5.4 Ergebnisse.- 6 Diskussion und Ausblick.- Anhang A Ablaufdiagramme.- Anhang B Modellformulierung des Praxisproblems.

Dr. Kai-Oliver Schocke promovierte bei Prof. Dr. Hartmut Stadtler am Lehrstuhl für Fertigungs- und Materialwirtschaft der TU Darmstadt. Er ist stellvertretender Leiter Logistik des Geschäftsbereichs Halbzeuge bei der Röhm GmbH in Darmstadt.

Um im weltweiten Wettbewerb zu bestehen, ist eine kostenminimale Fertigung unter Berücksichtigung der bestehenden Restriktionen notwendig; denn größtmögliche Produktivität ist die Voraussetzung für den Geschäftserfolg. Kai-Oliver Schocke entwickelt ein neues Lösungsverfahren für mehrstufige Fließfertigungen und testet diese Tabu Search-Variante anhand von Benchmarks. Der Autor überträgt das Verfahren auf die Modellierung einer Fertigungsstätte und bindet es in einen Fertigungsleitstand ein. Seit der Einführung der rechnergestützten Planung in der Produktionsstätte lässt sich eine erhebliche Produktivitätssteigerung und eine Verringerung des Ressourceneinsatzes und somit ein Beitrag für die Weiterentwicklung des Supply Chain Planning konstatieren.