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Fallbeispiel Operations Research

Allokations- und Sequenzoptimierung

Situation

  • Global Player in der Prozessindustrie

  • Bestehender Allokierungsprozess (Zuordnung der Demands zu den Ressourcen) nicht optimiert

  • Nachfolgender Sequenzierungsprozess (Auftragsreihenfolge) auf Maschinenebene nicht optimiert

Komplexität | Herausforderung

  • Zigtausende Variablen und Bedingungen

  • Herkömmliche Methoden können mit bestehenden Eigenschaften der Zielfunktion (profit maximization) nicht umgehen

  • Sequenzierungsproblem erfordert heuristische Verfahren, da das Problem aus Komplexitätsgründen an sich nicht exakt lösbar ist

Vorgehensweise

  • Adaptierung des Allokierungsmodells, geeignete Modifikation der Zielfunktion

  • Sicherstellen der Zulässigkeit des adaptierten Modells (lineares Programm)

  • Entwicklung und Realisierung eines geeigneten Algorithmus zur Lösung des Sequenzierungsproblems (Run Optimizing, kein lineares Problem, NP-Hard)

  • Vergleich der optimierten Allokationen und Sequenzen mit bestehenden Zuteilungen und Auftragsreihenfolgen

Ergebnisse

  • Adaptiertes Allokierungsmodell liefert optimale Lösungen

  • Verbesserung der Sequenzierung um 38% im Vergleich zu herkömmlichen Verfahren

  • Bestandsreduzierung aufgrund kürzerer Zyklen unter Berücksichtigung der Gesamtkosten

  • Erhöhung der Lieferfähigkeit

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