Integrierte Kampagnenplanung in logistischen Netzwerken der chemischen Industrie

von Markus Meiler

In der chemisch-pharmazeutischen Industrie erfolgt die Produktion häufig in global operierenden Unternehmen verteilt über viele Standorte. Mit der fortschreitenden logistischen Vernetzung erhöht sich die Planungskomplexität beträchtlich. Markus Meiler entwickelt neuartige Methoden des Operations Research, die einen wichtigen Beitrag bei der Entscheidungsfindung im Rahmen einer standortübergreifenden Kampagnenplanung leisten können. Weiterhin zeigt er Wege zur softwaretechnischen Implementierung der Lösungsverfahren auf und weist in umfangreichen numerischen Untersuchungen deren Praktikabilität nach.

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Year of publication:	2012
Authors:	Meiler, Markus
Publisher:	Wiesbaden : Springer Gabler
Subject:	Chemieindustrie \| Chemical industry \| Produktionsplanung \| Production planning \| Logistik \| Logistics \| Operations Research \| Operations research \| Chemische Industrie \| Multinationales Unternehmen \| Supply Chain Management \| Standortproblem
Description of contents:	Table of Contents [d-nb.info] ; Description [deposit.dnb.de]

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Extent:	1 online resource (268 pages) Diagramme
Series:	Produktion und Logistik
Type of publication:	Book / Working Paper
Language:	German
Thesis:	Dissertation, Technische Universität Berlin, 2012
Notes:	Description based upon print version of record Geleitwort; Vorwort; Inhaltsverzeichnis; Abbildungsverzeichnis; Tabellenverzeichnis; 1 Einleitung; 1.1 Untersuchungsgegenstand; 1.2 Vorgehen; 2 Supply Chain Management in der che-misc-hpharmazeutischen Industrie; 2.1 Wirtschaftliche Bedeutung der chemisch-pharmazeutischen Industrie; 2.2 Branchencharakteristika der chemischen Industrie; 2.2.1 Typologische Merkmale chemischer Produktionsnetzwerke; 2.2.2 Materialströme in Produktionsnetzwerken; 2.2.3 Produktionssysteme und Anlagenfahrweise; 2.2.4 Kampagnenplanung auf Mehrzweckanlagen; 2.3 Stufen hierarchischer Produktionsplanung 2.3.1 Supply Netzwerk Design2.3.2 Bedarfsplanung; 2.3.3 Mehrstufige Bestandsplanung; 2.3.4 Supply-Netzwerk-Planung; 2.3.5 Detaillierte Produktionsplanung; 2.3.6 ATP und CTP; 2.4 Übersicht über Forschungsaktivitäten; 2.4.1 Produktionsplanung in der Prozessindustrie; 2.4.2 Enterprise-wide Optimization in der Prozessindustrie; 2.4.3 Einordnung des vorgestellten Verfahrens und Vorteile; 2.5 Produkt-Prozess-Netzwerk-Darstellung chemischer Produktionsnetzwerke; 3 Methodische Ansätze zur Ablaufoptimie-rung; 3.1 Job-Shop-Scheduling; 3.1.1 Klassisches Job-Shop-Problem 3.1.2 Kampagnen-Scheduling-Problem3.1.3 Auftragsbasiertes Kampagnen Job-Shop-Scheduling Problem; 3.2 Überblick Lösungsverfahren; 3.2.1 Lineare und (gemischt) ganzzahlige lineare Optimierung; 3.2.2 Heuristische Lösungsmethoden; 3.3 Zusammenfassung; 4 Kampagnenplanung im Rahmen der Supply-Netzwerk-Planung; 4.1 Planung vernetzter Kampagnen; 4.1.1 Abgrenzung des Produktionsnetzwerkes; 4.1.2 Beschreibung der Problemstellung; 4.1.3 Koordinationsbedarf in der Kampagnenplanung; 4.2 Vorbereitende Datenaufbereitung; 4.2.1 IT-gestützte Supply Netzwerk Analyse; 4.2.2 Demand Preprocessing 6 Praktische Erprobung6.1 Untersuchte Fallstudie und Design der Testinstan-zen; 6.2 Entwickelte Untersuchungsanwendung; 6.2.1 Daten Import und Export; 6.2.2 Datenhaltung; 6.2.3 Planungsablauf und weitere Funktionalitäten; 6.3 Rechenzeitverhalten und Lösungsqualität der MILP-Formulierung; 6.4 Rechenzeitverhalten des heuristischen Ansatzes; 6.5 Vergleich der Lösungsqualität beider Ansätze; 6.6 Zusammenfassung; 7 Zusammenfassung und Ausblick; Anhang; A-1 Numerische Auswertung MILP Modell; a. Szenario I; b. Szenario II; A-2 Numerische Auswertung Heuristik; a. Szenario I; b. Szenario II A-3 Vergleich MILP Ansatz und Heuristik 4.3 Kampagnenplanung4.3.1 Aufbau des Routing-Graphen; 4.3.2 Kampagnen-Fluss-Problem; 4.3.3 Job-Shop basierte Kampagnenplanung; 4.3.4 Lösung des auftragsbezogenen Kampagnen-Scheduling Problems; 4.4 Zusammenfassung; 5 Implementierung des Planungssystems; 5.1 MILP-Modell des auftragsbasierten Kampagnen-Scheduling Problems; 5.2 Heuristische Ansätze für die auftragsbasierte Kampagnenplanung; 5.2.1 Vorüberlegungen zum Einsatz heuristischer Verfahren; 5.2.2 Grundlegende Algorithmen für die Kampagnenplanung; 5.2.3 Engpassorientierte Heuristik für die vernetzte Kampagnenpla-nung; 5.3 Zusammenfassung
ISBN:	978-3-8349-4375-0 ; 978-3-8349-4374-3
Other identifiers:	10.1007/978-3-8349-4375-0 [DOI]
Source:	ECONIS - Online Catalogue of the ZBW

Persistent link: https://www.econbiz.de/10014275549