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Mehrstufige Losgrößenplanung bei Kapazitätsrestriktionen

Autor	Florian Sahling
Verlag	Gabler Verlag
Erscheinungsjahr	2010
Seitenanzahl	208 Seiten
ISBN	9783834987082
Format	PDF
Kopierschutz	DRM
Geräte	PC/MAC/eReader/Tablet
Preis	42,25 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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Inhaltsverzeichnis

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

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