Hybride Algorithmen für die Neugestaltung von MRP

In diesem Projekt wird das Thema Produktionsplanung bearbeitet wobei im Wesentlichen Verbesserungen der Planung in Bezug auf beschränkte Ressourcen angestrebt werden. Die Produktionsplanung kann in die drei Bereiche: Langfristplanung, Mittelfristplanung und kurzfristige Steuerung der Produktion unterteilt werden. Auf der Langfristplanungsebene werden Entscheidungen bezüglich Ressourceninvestment (z.B. Anschaffung einer neuen Maschine oder nicht), Produktionsmitarbeitern (wie viele neue Mitarbeiter sollen angestellt werden) und geplanten Absätzen getroffen. Die Mittelfristplanung erzeugt Produktionsaufträge die für jedes Material definieren, welche Menge produziert wird, wann der Auftrag starten soll und bis zu welchem Termin der Auftrag fertiggestellt sein muss. Bei der kurzfristigen Steuerung der Produktion wird einerseits die Produktionsreihenfolge entschieden (nach Fertigstellung eines Produktionsauftrags muss der nächste Auftrag zugeteilt werden), andererseits werden hier auch kurzfristige Personalentscheidungen bezüglich Überstunden oder Zeitausgleich getroffen. In der Praxis werden in der Mittelfristplanung häufig vereinfachende Annahmen getroffen, wie z.B., dass Vorlaufzeiten und Absatzzahlen keinen Unsicherheiten unterliegen. Tatsächlich sind Produktionsressourcen wie etwa Maschinen und Mitarbeiter aber beschränkt und Vorlaufzeiten sowie Absatzzahlen basieren so gut wie immer nur auf Schätzungen. Ziel dieses Projekts ist die bessere Integration dieser Aspekte in vorhandene Methoden zur Mittelfristplanung. Die Berücksichtigung von beschränkten Kapazitäten und Unsicherheiten über die tatsächliche Größe von Absatzzahlen und Länge der Vorlaufzeiten schon bei der Erstellung von Fertigungsaufträgen führt zu besser durchführbaren Produktionsplänen. Insbesondere wird dadurch die aktuelle Situation in der Fertigung bezüglich aktuell verfügbarer Maschinen und Mitarbeiter wie auch bereits in Produktion befindlicher Aufträge besser berücksichtigt. Für ein Produktionssystem ergeben sich damit geringere Bestände und eine höhere Liefertreue gegenüber den Kunden.

Dieses Projekt befasst sich mit der Produktionsplanung, insbesondere mit der Verbesserung der mittel- und kurzfristigen Planung durch die Integration von Kapazitätsrestriktionen und der Berücksichtigung von Unsicherheiten. Die Produktionsplanung wird typischerweise in drei Ebenen unterteilt: langfristig, mittelfristig und kurzfristig. Langfristige Planung umfasst strategische Entscheidungen wie Investitionen in Ressourcen oder Personalplanung. Mittelfristige Planung erstellt Produktionsaufträge, die festlegen, was produziert werden soll, wann die Produktion beginnt und wann sie abgeschlossen sein muss. Kurzfristige Planung bestimmt die Reihenfolge der Produktionsaufträge und stellt bei Bedarf zusätzliche Arbeitskräfte bereit. Die traditionelle mittel- und kurzfristige Materialbedarfsplanung (MRP) wird trotz ihrer weiten Verbreitung häufig vereinfacht durchgeführt, indem unendliche Kapazitäten, deterministische Nachfrage und konstante Durchlaufzeiten angenommen werden. Diese Annahmen führen oft zu Plänen, die reale Einschränkungen und Unsicherheiten wie schwankende Nachfrage und Ressourcenauslastung nicht ausreichend berücksichtigen. Ziel des Projekts war es, diese Schwächen zu überwinden und Planungsmethoden zu entwickeln, die besser an die tatsächlichen Bedingungen in der Produktion angepasst sind. Ein zentrales Ziel war die Verbesserung von MRP durch die Kombination von simulations- und optimierungsbasierten Ansätzen. Es wurde ein Simulationsmodell entwickelt, das stochastisches Produktionsverhalten nachbildet und Studien zur Auswirkung von Unsicherheiten auf die MRP-Leistung ermöglichte. Ergebnisse zeigten, dass eine höhere Unsicherheit in der Nachfrage und den Produktionsprozessen zu längeren geplanten Durchlaufzeiten und höheren Sicherheitsbeständen führt. Die negativen Effekte von Nachfrageschwankungen wurden jedoch durch feste Losgrößen abgemildert. Zur praxisnahen Verbesserung von MRP wurden heuristische Modelle entwickelt, die zukünftig in ERP-Systeme integriert werden könnten. Ein Beispiel ist ein Algorithmus zur Anpassung von Sicherheitsbeständen, der besonders bei regelmäßigen Aktualisierungen der Prognosen signifikante Verbesserungen zeigte. Darüber hinaus wurde ein Optimierungsmodell mit dem Simulationsmodell kombiniert, um kapazitätsabhängig Produktionsaufträge zu erstellen. Dieses Modell übertraf in Simulationstests das traditionelle MRP deutlich. Für komplexere Szenarien wurden Optimierungsmodelle entwickelt, um nahezu optimale Lösungen für Losgrößen und Produktionsaufträge unter Unsicherheiten zu finden. Die Integration dieser Modelle mit der Simulation ermöglichte Einblicke in die Effekte rollierender Planung unter Unsicherheit. Während die Ansätze für kleine Produktionssysteme gut funktionierten, ist weitere Forschung nötig, um sie auf größere, komplexere Systeme zu skalieren. Zusammenfassend hat dieses Projekt die mittel- und kurzfristige Produktionsplanung durch die Berücksichtigung von Kapazitätsbeschränkungen und Unsicherheiten mit Simulationsmodellen, Heuristiken und Optimierungsansätzen erheblich verbessert. Diese Ansätze zeigten großes Potenzial, die Effizienz von Produktionssystemen zu steigern, Bestände zu reduzieren und den Servicelevel zu verbessern.