Bei der Anlagenbelegungsplanung in der Prozessindustrie muss eine im Vergleich zur Situation in der Fertigungsindustrie erheblich schwierigere Optimierungsaufgabe gelöst werden. Restriktionen wie Mindestbestände und begrenzte Kapazitäten von Lagern für Zwischenprodukte, reihenfolgeabhängige Umrüstzeiten von Apparaten, Nachliege- und Verfallszeiten oder zyklische Materialflüsse bestimmen die Komplexität des Problems.

Norbert Trautmann entwickelt einen Dekompositionsansatz zur Optimierung der Chargenproduktion auf Mehrzweckanlagen, der eine Belegungsplanung mit Hilfe von Modellen und Methoden zur ressourcenbeschränkten Projektplanung sowie Standardsoftware zur nichtlinearen Optimierung ermöglicht. Die in einer experimentellen Performanceanalyse nachgewiesene Planungsqualität bei kurzer Rechenzeit erlaubt die Einbindung des Ansatzes in Advanced-Planning-Systeme.

Autorentext

Dr. Norbert Trautmann ist wissenschaftlicher Mitarbeiter von Prof. Dr. Klaus Neumann am Institut für Wirtschaftstheorie und Operations Research der Universität Karlsruhe.

Klappentext

Norbert Trautmann entwickelt einen Dekompositionsansatz zur Optimierung der Chargenproduktion auf Mehrzweckanlagen, der eine Belegungsplanung mit Hilfe von Modellen und Methoden zur ressourcenbeschränkten Projektplanung sowie Standardsoftware zur nichtlinearen Optimierung ermöglicht.

Inhalt
1 Einführung in die Problemstellung.- 1.1 Beispiel einer Produktionsstruktur aus der chemischen Industrie.- 1.2 Zeitbezüge.- 1.3 Apparate mit reihenfolgeabhängigen Umrüstzeiten.- 1.4 Mitarbeiter.- 1.5 Lager.- 1.6 Pausenkalender.- 1.7 Zielkriterien.- 1.8 Lösungsansätze aus der Literatur.- 2 Modellierung von Batch-Scheduling-Problemen.- 2.1 Zeitbezüge.- 2.2 Mitarbeiter.- 2.3 Apparate mit reihenfolgeabhängigen Umrüstzeiten.- 2.4 Lager.- 2.5 Pausenkalender.- 2.6 Formulierung des Optimierungsproblems.- 3 Lösung von Batch-Scheduling-Problemen bei regulären Zielfunktionen.- 3.1 Minimalmodusinstanz.- 3.2 Ressourcenrelaxation der Minimalmodusinstanz.- 3.3 Enumeration.- 3.4 Zeitplanung.- 3.5 Generierungsschema.- 3.6 Branch-and-Bound und Filtered Beam Search.- 4 Experimentelle Performance-Analyse.- 4.1 Heuristische Lösung von Batching-Problemen.- 4.2 Testinstanzen.- 4.3 Ergebnisse.- 5 Erweiterungen.- 5.1 Verkettung von Apparaten und Lagern.- 5.2 Variable Prozeßzeiten.- 5.3 Schichtkalender.- 5.4 Zeitlich variierende Betriebszustände von Apparaten.- 5.5 Umrüstungen bei Pausenkalendern.- 5.6 Reinigung von Apparaten.- 5.7 Kampagnen.- 5.8 Erweiterter integrativer Relaxationsansatz.- 5.9 Minimierung reihenfolgeabhängiger Umrüstkosten.- 5.10 Reaktive Planung.- Zusammenfassung und Ausblick.