Projekte

In der traditionellen Terminplanungsforschung wird davon ausgegangen, dass Maschinen nur einen Auftrag gleichzeitig bearbeiten können. In verschiedenen realen Situationen können Maschinen jedoch bis zu einer bestimmten Kapazität mehrere Aufträge parallel bearbeiten. Ein Beispiel dafür ist der Anbau von Nutzpflanzen in Gewächshäusern. Die sich daraus ergebenden kapazitativen Planungsprobleme stellen eine Verallgemeinerung gut untersuchter Planungsprobleme dar und wurden in der Literatur bisher kaum untersucht. Wir analysieren die Eigenschaften dieser Probleme in verschiedenen Umgebungen, wie Flow Shop oder Job Shop. Es werden maßgeschneiderte Algorithmen entwickelt, um realistische Problemfälle unter Berücksichtigung mehrerer Ziele zu lösen.
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Große Fertigungsunternehmen verwalten oft ein Netz aus mehreren Fabriken, was zu Problemen bei der verteilten Planung führt. Bei diesen Problemen geht es um die Zuweisung von Aufträgen an eine von mehreren verteilten Fabriken und um die Reihenfolge der Aufträge innerhalb der zugewiesenen Fabriken. Die Planung in verteilten Umgebungen erfordert jedoch auch den Transport von Aufträgen zu den Fabriken. Diese Transporte werden in den bestehenden Planungsansätzen in der Regel vernachlässigt, können aber die erstellten Pläne erheblich beeinflussen. Wir analysieren die Auswirkungen des Transports auf klassische Planungsziele und Umweltziele wie Emissionen und Energieverbrauch. Darüber hinaus werden die Transporte von Zwischenprodukten zwischen den Fabriken analysiert.
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Die Arbeitsvorbereitung ist eine der wichtigsten Planungsaufgaben in der Betriebswirtschaft und beschreibt die Reihenfolge der Aufträge auf den Maschinen. In der Praxis sind häufig sogenannte Hybrid Flow Shops (HFS) anzutreffen, d.h. Fertigungslinien, in denen mehrere Maschinen in den einzelnen Fertigungsstufen zur Verfügung stehen. Das bedeutet, dass neben der Reihenfolge der Aufträge auch die Zuordnung der Aufträge zu den einzelnen Maschinen erfolgen muss. Der Einsatz von Lot Streaming, d.h. die frühzeitige Weitergabe von Teillosen an nachfolgende Produktionsstufen, kann die Effizienz steigern. Die Quantifizierung des Nutzens von Lot Streaming ist jedoch noch notwendig und wird in diesem Projekt angegangen. Da traditionelle Planungsansätze in der Regel nicht in der Lage sind, die Komplexität dieser Planungsaufgabe zu lösen, werden Lösungsalgorithmen für dieses Problem entwickelt und bewertet. Dabei werden Problemeigenschaften ausgenutzt, um die Ansätze weiter zu verbessern. Die entwickelten Algorithmen können in Zukunft eine höhere Produktivität und Effizienz in der industriellen Produktion ermöglichen.
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Mit Hilfe leistungsfähiger Methoden des Operations Research lassen sich hocheffiziente Pläne für den Einsatz von Personal und Fahrzeugen im Schienenverkehr erstellen. In der Umsetzung führen Verzögerungen und Ausfälle jedoch dazu, dass die Pläne oft nicht wie vorgesehen ausgeführt werden können. Um dieser Herausforderung zu begegnen, werden im Projekt VIPES Methoden entwickelt, um Fahrpläne für Triebfahrzeuge und Schichtpläne für das Zugpersonal so zu gestalten, dass sie effizient und gleichzeitig zuverlässig sind. Dies soll durch ein intelligentes Zusammenspiel von Optimierung und Simulation ermöglicht werden. Mit Hilfe von Techniken des maschinellen Lernens werden effiziente und zuverlässige Lösungsstrukturen identifiziert, die in den Lösungsverfahren eingesetzt werden.
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Personal- und Fahrzeugkosten stellen sowohl im Personen- als auch Güterverkehr die wesentlichen Kostenbestandteile im Betrieb von Schienenverkehrsnetzen dar. Daher ein effizienter Einsatz dieser für Eisenbahnverkehrsunternehmen von zentraler Bedeutung. Gleichzeitig sind die relevanten Planungsprobleme sehr komplex und erfordern leistungsfähige Verfahren des Operations Research um praktische Instanzen lösen zu können. Das Projekt beschäftigt sich mit der Entwicklung dieser unter Einbezug praktischer Anforderungen. Insbesondere wird dabei die Schichtplanung von Zugbegleitern sowie das Locomotive Assignment Problem im Güterverkehr betrachtet.

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Die Maschinenbelegungsplanung ist eine klassische Aufgabenstellung der Produktionsplanung - und steuerung. Meist kommen in der aktuellen Forschung dabei Metaheuristiken zum Einsatz. Im Rahmen dieses Forschungsprojektes werden insbesondere Erweiterungen des Hybrid Flowshop Problems betrachtet. Zum einen wird die Berücksichtigung des Energieverbrauchs analysiert, welches zu multi-kriteriellen Optimierungsproblemen führt. Ein weiterer Aspekt ist die Möglichkeit Aufträge in Unteraufträge aufzuteilen. Der Einfluss dieses sogenannten Lot Streamings auf die Fertigstellungszeiten und Zykluszeit wird im Rahmen dieses Projektes untersucht.

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