Anpassungsfähige Maschinenbelegungsplanung eines praxisorientierten hybriden Flow Shops - Schumacher, Christin
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In der Produktionsplanung ist es eine tägliche Herausforderung, die beste Maschinenbelegung im Hinblick auf das Unternehmensziel zu finden. Dabei gilt es zu entscheiden, welches Produkt zu welchem Zeitpunkt auf welcher Maschine produziert werden soll.
Für anwendungsorientierte Szenarien müssen eine Reihe von Nebenbedingungen sowie stochastische Einflüsse beachtet werden. Um ein für die Praxis möglichst relevantes Problem zu adressieren, wurden folgende immanente Charakteristika realistischer Maschinenbelegungsprobleme einbezogen: Maschinenausfälle, Unsicherheit in Prozessparametern,…mehr

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Produktbeschreibung
In der Produktionsplanung ist es eine tägliche Herausforderung, die beste Maschinenbelegung im Hinblick auf das Unternehmensziel zu finden. Dabei gilt es zu entscheiden, welches Produkt zu welchem Zeitpunkt auf welcher Maschine produziert werden soll.

Für anwendungsorientierte Szenarien müssen eine Reihe von Nebenbedingungen sowie stochastische Einflüsse beachtet werden. Um ein für die Praxis möglichst relevantes Problem zu adressieren, wurden folgende immanente Charakteristika realistischer Maschinenbelegungsprobleme einbezogen: Maschinenausfälle, Unsicherheit in Prozessparametern, geplante Wartungen sowie Schwankungen der Produktionsbedarfe. Mithilfe einer entwickelten Software wird die Gesamtbearbeitungszeit in der Produktion minimiert.

Am Beispiel eines hybriden Flow Shops aus der Praxis wird die Kombination von Operations Research, Simulationsexperimenten, Vorhersagen und Unternehmensprozessen evaluiert.
Autorenporträt
Christin Schumacher ist Oberingenieurin am Institut für Transportlogistik an der Technischen Universität Dortmund und hat einen M.Sc. in Wirtschaftsmathematik. Diese Dissertationsschrift dient der Erlangung des Dr.-Ing. der Fakultät Informatik der Technischen Universität Dortmund. Christin Schumacher arbeitet mit Methoden des Operations Research und der ereignisdiskreten Simulation, um in der Fabrik-, Produktions- sowie Logistikplanung und im Projektmanagement Innovationspotentiale zu realisieren.