Ein kombiniertes Zuordnungs- und Reihenfolgeproblem in der Produktionsplanung

Research output: ThesisMaster's Thesis

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@mastersthesis{a376a5c69a0044f6acc53adaa74a0b84,
title = "Ein kombiniertes Zuordnungs- und Reihenfolgeproblem in der Produktionsplanung",
abstract = "Diese Diplomarbeit untersucht eine in der Literatur in dieser Form noch undokumentierte Aufgabenstellung. Im Konkreten handelt es sich um eine Kombination aus einem mehrere Maschinen Zuordnungs- und einem Reihenfolgeproblem. Dabei sollen viele Auftr{\"a}ge effizient auf eine definierte Anzahl an identischen Produktionslinien, welche sich aus unterschiedlichen Maschinen zusammensetzen, verteilt und innerhalb dieser sinnvoll gereiht werden. Zur L{\"o}sung der beschriebenen Problemstellung werden verschiedene Algorithmen entwickelt, angepasst und implementiert. In diesem Zusammenhang ergeben sich Verfahrenskombinationen, die das Produktionsprogramm schrittweise erstellen und verbessern, mit dem Ziel die maximale Gesamtdurchlaufzeit der Produktionslinien zu minimieren. Die logische Abfolge der Prozesskette l{\"a}sst sich wie folgt beschreiben: Zu Beginn werden die Auftr{\"a}ge nach gewissen Priorit{\"a}tsregeln den verf{\"u}gbaren Produktionslinien zugeordnet. Dann erfolgt die Optimierung der zuvor erstellten Auftragsverteilung mit anschlie{\ss}ender Verbesserung der Abarbeitungsreihenfolge. Zuletzt werden entstandene Kapazit{\"a}tsl{\"u}cken mittels Korrekturprozedur vermindert. Die Evaluierung der Methoden liefert eine Empfehlung f{\"u}r die stabilsten und zuverl{\"a}ssigsten Algorithmen, welche die Aufgabenstellung innerhalb einer vorgegebenen, beschr{\"a}nkten Laufzeit bew{\"a}ltigen.",
keywords = "Zuordnungsproblem, Reihenfolgeproblem, Best Fit, First Fit, Minimum Bin Slack, Simulated Annealing, Genetische Algorithmen, Insertion Search, scheduling problem, sequencing problem, best Fit, first fit, minimum bin slack, simulated annealing, genetic algorithms, insertion Search",
author = "Christina Fuchs",
note = "gesperrt bis null",
year = "2011",
language = "Deutsch",

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TY - THES

T1 - Ein kombiniertes Zuordnungs- und Reihenfolgeproblem in der Produktionsplanung

AU - Fuchs, Christina

N1 - gesperrt bis null

PY - 2011

Y1 - 2011

N2 - Diese Diplomarbeit untersucht eine in der Literatur in dieser Form noch undokumentierte Aufgabenstellung. Im Konkreten handelt es sich um eine Kombination aus einem mehrere Maschinen Zuordnungs- und einem Reihenfolgeproblem. Dabei sollen viele Aufträge effizient auf eine definierte Anzahl an identischen Produktionslinien, welche sich aus unterschiedlichen Maschinen zusammensetzen, verteilt und innerhalb dieser sinnvoll gereiht werden. Zur Lösung der beschriebenen Problemstellung werden verschiedene Algorithmen entwickelt, angepasst und implementiert. In diesem Zusammenhang ergeben sich Verfahrenskombinationen, die das Produktionsprogramm schrittweise erstellen und verbessern, mit dem Ziel die maximale Gesamtdurchlaufzeit der Produktionslinien zu minimieren. Die logische Abfolge der Prozesskette lässt sich wie folgt beschreiben: Zu Beginn werden die Aufträge nach gewissen Prioritätsregeln den verfügbaren Produktionslinien zugeordnet. Dann erfolgt die Optimierung der zuvor erstellten Auftragsverteilung mit anschließender Verbesserung der Abarbeitungsreihenfolge. Zuletzt werden entstandene Kapazitätslücken mittels Korrekturprozedur vermindert. Die Evaluierung der Methoden liefert eine Empfehlung für die stabilsten und zuverlässigsten Algorithmen, welche die Aufgabenstellung innerhalb einer vorgegebenen, beschränkten Laufzeit bewältigen.

AB - Diese Diplomarbeit untersucht eine in der Literatur in dieser Form noch undokumentierte Aufgabenstellung. Im Konkreten handelt es sich um eine Kombination aus einem mehrere Maschinen Zuordnungs- und einem Reihenfolgeproblem. Dabei sollen viele Aufträge effizient auf eine definierte Anzahl an identischen Produktionslinien, welche sich aus unterschiedlichen Maschinen zusammensetzen, verteilt und innerhalb dieser sinnvoll gereiht werden. Zur Lösung der beschriebenen Problemstellung werden verschiedene Algorithmen entwickelt, angepasst und implementiert. In diesem Zusammenhang ergeben sich Verfahrenskombinationen, die das Produktionsprogramm schrittweise erstellen und verbessern, mit dem Ziel die maximale Gesamtdurchlaufzeit der Produktionslinien zu minimieren. Die logische Abfolge der Prozesskette lässt sich wie folgt beschreiben: Zu Beginn werden die Aufträge nach gewissen Prioritätsregeln den verfügbaren Produktionslinien zugeordnet. Dann erfolgt die Optimierung der zuvor erstellten Auftragsverteilung mit anschließender Verbesserung der Abarbeitungsreihenfolge. Zuletzt werden entstandene Kapazitätslücken mittels Korrekturprozedur vermindert. Die Evaluierung der Methoden liefert eine Empfehlung für die stabilsten und zuverlässigsten Algorithmen, welche die Aufgabenstellung innerhalb einer vorgegebenen, beschränkten Laufzeit bewältigen.

KW - Zuordnungsproblem

KW - Reihenfolgeproblem

KW - Best Fit

KW - First Fit

KW - Minimum Bin Slack

KW - Simulated Annealing

KW - Genetische Algorithmen

KW - Insertion Search

KW - scheduling problem

KW - sequencing problem

KW - best Fit

KW - first fit

KW - minimum bin slack

KW - simulated annealing

KW - genetic algorithms

KW - insertion Search

M3 - Masterarbeit

ER -