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Maschinenbelegungsplanung in der Variantenfertigung: Job-Shop-Scheduling mit Fälligkeitsterminen und Flow-Shop-Scheduling mit begrenzten Zwischenlägern PDF

172 Pages·1999·3.368 MB·German
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Lechleiter Maschinenbelegungsplanung in der Variantenfertigung GABLER EDITION WISSENSCHAFT Produktion und logistik Herausgegeben von Professor Dr. Wolfgang Domschke, Technische Universität Darmstadt, Professor Dr. Andreas Drexl, Universität Kiel, Professor Dr. Bernhard Fleischmann, Universität Augsburg, Professor Dr. Hans-Otto Günther, Technische Universität Berlin, Professor Dr. Christoph Haehling von Lanzenauer, Freie Universität Berlin, Professor Dr. Karl Inderfurth, Universität Magdeburg, Professor Dr. Klaus Neumann, Universität Karlsruhe, Professor Dr. Christoph Schneeweiß, Universität Mannheim, Professor Dr. Hartrnut Stadtier, Technische Universität Darmstadt, Professor Dr. Horst Tempelmeier, Universität zu Köln, Professor Dr. Gerhard Wäscher, Universität Halle-Wittenberg Kontakt: Professor Dr. Hans-Otto Günther, Technische Universität Berlin, FG BWL - Produktionsmanagement, Wilmersdorfer Str. 148, 10585 Berlin Diese Reihe dient der Veröffentlichung neuer Forschungsergebnisse auf den Gebieten der Produktion und Logistik. Aufgenommen werden vor allem herausragende quantitativ orientierte Dissertationen und Habilita tionsschriften. Die Publikationen vermitteln innovative Beiträge zur Lösung praktischer Anwendungsprobleme der Produktion und Logistik unter Einsatz quantitativer Methoden und moderner Informationstechnologie. Iris Lechleiter Masch i nenbelegungs planung in der Variantenfertigung Job-Shop-Scheduling mit Fälligkeits terminen und Flow-Shop-Scheduling mit begrenzten Zwischenlägern Mit einem Geleitwort von Prof. Dr. Klaus Neumann Deutscher Universitäts-Verlag Die Deutsche Bibliothek -CIP-Einheitsaufnahme Lechleiter, Iris: Maschinenbelegungsplanung in der Variantenfertigung : Job-Shop-Scheduling mit Fälligkeitsterminen und Flow-Shop-Scheduling mit begrenzten Zwischenlägern / Iris lechleiter. Mit einem Geleitw. von Klaus Neumann. -Wiesbaden: Dt. Univ. -Verl. ; Wiesbaden: Gabler, 1999 (Gabler Edition Wissenschaft: Produktion und logistik) Zugl.: Karlsruhe, Univ., Diss., 1999 ISBN 978-3-8244-7088-4 ISBN 978-3-322-93421-5 (eBook) DOI 10.1007/978-3-322-93421-5 Alle Rechte vorbehalten © Belriebswirtschaftlicher Verlag Dr. Th. Gabler GmbH, Wiesbaden, und Deutscher Universitäts-Verlag GmbH, Wiesbaden, 1999 lektorat: Ute Wrasmann / Michael Gließner Der Gabler Verlag und der Deutsche Universitäts-Verlag sind Unternehmen der Bertelsmann Fachinformation GmbH. Das Werk einschließlich aller seiner Teile ist urheberrech~ich geschützt. Jede Verwertung außerhalb der engen Grenzen des Urheberrechtsgeselzes ist ohne Zustimmung des Verlag~~ unzulässig und strafbar. Das gilt insbeson dere für VervielFältigungen, Ubersetzungen, Mikroverfilmungen und die Einspeicherung und Verarbeitung in elektronischen Systemen. http://www.gabler.de http://www.duv.de Höchste inhal~iche und technische Qualität unserer Produkte ist unser Ziel. Bei der Produktion und Verbreitung unserer Bücher wollen wir die Umwelt schonen. Dieses Buch ist deshalb auf säure freiem und chlorfrei gebleichtem Papier gedruckt. Die Einschweißfolie besteht aus Polyäthylen und damit aus organischen Grundstoffen, die weder bei der Herstellung noch bei der Verbren nung Schadstoffe freisetzen. Die Wiedergabe von Gebrauchsnamen, Handelsnamen, Warenbezeichnungen usw. in diesem Werk berechtigt auch ohne besondere Kennzeichnung nicht zu der Annahme, dass solche Na men im Sinne der Warenzeichen-und Markenschutz-Gesetzgebung als frei zu betrachten wären und daher von jedermann benutzt werden dürften. ISBN 978-3-8244-7088-4 Geleitwort Viele Maschinenschedulingprobleme der Praxis, z. B. in der Variantenfertigung, zeich nen sich dadurch aus, daß nach den verschiedenen Ausprägungen oder Varianten eines oder mehrerer Produkte eine stochastische Nachfrage besteht. Es empfiehlt sich dann, die stochastischen Anordnungsbeziehungen zwischen den einzelnen Aufträgen oder Jobs durch einen stochastischen GERT-Netzplan, etwa einen speziellen sogenannten EOR Netzplan, zu modellieren. Iris Lechleiter behandelt in der vorliegenden Monographie Job--Shop- und Flow Shop-Probleme mit stochastischen Anordnungsbeziehungen, die durch einen EOR Netzplan gegeben sind. Als zu minimierende Zielfunktionen werden bei Job--Shop Problemen die erwartete maximale Lateness oder Tardiness und die maximale er wartete Lateness bzw. Tardiness betrachtet. Die hierfür benötigten Due-Dates sind entweder vorgegeben oder können mit geeigneten Verfahren (abhängig von einem soge nannten Pufferfaktor) generiert werden. Bei Flow-Shop-Problemen wird der erwartete Makespan minimiert, wobei auch Probleme mit begrenzten Zwischenlägern behandelt werden. Schwerpunkt der vorliegenden Arbeit ist die Bereitstellung leistungsfähiger Heu ristiken zur (näherungsweisen) Bestimmung einer optimalen deterministischen Sched ulingpolitik, wobei sogenannte aggregierte Schedules im Vordergrund stehen. Eine detaillierte Performance-Analyse zeigt, daß die entwickelten Verfahren auch größere Probleminstanzen mit genügender Genauigkeit und relativ kurzen Rechenzeiten lösen können. Die mit "viel Liebe zum Detail" geschriebene Arbeit stellt damit einen we sentlichen neuen Beitrag zum Gebiet der quantitativen Produktionswirtschaft und zu verwandten Disziplinen wie Operations Research und insbesondere Scheduling dar. Prof. Dr. Klaus Neumann Meinen Eltern Danksagung Die vorliegende Arbeit entstand während meiner Tätigkeit als wissenschaftliche An gestellte am Institut für Wirtschaftstheorie und Operations Research der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften der Universität Karlsruhe. Mein Dank gilt all denen, die zu ihrem erfolgreichen Abschluß einen Beitrag geleistet haben. Vor allem danke ich meinem Betreuer Herrn Professor Dr. Klaus Neumann für die wertvollen Diskussionen und Anregungen sowie Herrn Professor Dr. Diethard Pal laschke für die freundliche Übernahme des Korreferats. Die zahlreichen Diskussionen und die freundschaftliche Zusammenarbeit mit meinen Kollegen, Frau Cornelia Schön, Herrn Dr. Birger Franck, Herrn Dr. Roland Heiimann, Herrn Dr. Hartwig Nübel, Herrn Dr. Welf Schneider, Herrn Dr. Christoph Schwindt, Herrn Thomas Seile, Herrn Norbert Trautmann sowie Herrn Dr. Jürgen Zimmermann, trugen zum Gelingen bei, ebenso die angenehme Atmosphäre, für die ich sowohl Herrn Professor Dr. Klaus Neumann als auch meinen Kollegen und nicht zuletzt unserer Sekretärin Frau Helga Sittig danke. Bei der Implementierung der in der Arbeit verwendeten Algorithmen wurde ich von den Herren Detlev Hieber, Thomas Seile und Joachim Weite tatkräftig unterstützt. Für die sorgfältigte Durchsicht des Manuskriptes bedanke ich mich bei Frau Dr. Cornelia Franke, Herrn Dietmar Ernst, Herrn Till Franke, Herrn Dr. Welf Schneider und Herrn Gernot Schullerus. Meinen Eltern danke ich herzlich dafür, daß sie mir bei meinem Werdegang immer ein zuverlässiger und verständnisvoller Rückhalt waren. Inhaltsverzeichnis Symbolverzeichnis XI Verzeichnis der Algorithmen XV Einleitung 1 1 Grundlagen 5 1.1 Scheduling.................................. 5 1.1.1 Shop-Scheduling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 7 1.1.2 Job-Shop-Scheduling mit Lateness-orientierten Zielfunktionen . 8 1.1.3 Flow-Shop-Scheduling bei Minimierung des Makespan 15 1.1.4 Flow-Shop-Scheduling mit begrenzten Zwischenlägern 16 1.2 EOR-Netzpläne.......................... 19 2 Job-Shop-Scheduling mit stochastischen Anordnungsbeziehungen und Lateness-orientierten Zielfunktionen 27 2.1 ModelIierung ....................... 27 2.2 Due-Dates bei stochastischen Anordnungsbeziehungen 30 2.3 Berechnung der Zielfunktionen . 32 2.4 Zeitkomplexität . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 3 Generierung von Due-Dates 35 3.1 Berechnung erwarteter frühestmöglicher Aktivierungszeitpunkte 36 3.2 Bestimmung der Durchlaufzeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 4 Schranken für Lateness-orientierte stochastische Job-Shop- Schedulingprobleme 49 4.1 Untere Schranken für die Zielfunktionen E(Lmax) und E(Tmax) • 50 4.2 Untere Schranken für die Zielfunktionen maxE(L) und maxE(T) 57 4.3 Obere Schranken für die Zielfunktionen E(Lmax) und maxE(L). 60 5 Modifizierter Algorithmus von Giffier-Thompson für stochastische Anordnungsbeziehungen 63 5.1 Ein exaktes Verfahren . 65 5.2 Prioritätsregelverfahren . 67 x INHALTSVERZEICHNIS 6 Flow-Shop-Scheduling mit stochastischen Anordnungsbeziehungen 71 6.1 Ermittlung eines aggregierten Permutationsschedules 72 6.2 Ermittlung eines Aktionenschedules . . . . . . . . 76 6.3 Eine untere Schranke für F I acyclEOR I E(Cmax) •• 80 7 Stochastisches Flow-Shop-Scheduling mit begrenzten Zwischenlägern 87 8 Experimentelle Performance-Analyse 105 8.1 Performance verschiedener Due-Date-Zuweisungsregeln und Prioritätsregeln für stochastische Job-Shop-Schedulingprobleme 106 8.2 Güteverhalten der verschiedenen Schedulingpolitiken bei stochastischen Flow-Shop-Schedulingproblemen . . . . . . . . . 112 8.3 Empirische Tests bei stochastischen Flow-Shop-Problemen mit begrenzten Zwischenlägern . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117 9 Behandlung von Zyklenstrukturen 119 9.1 Generierung von Due-Dates . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119 9.2 Ermittlung von Schedules und Projektrealisations-Schedules 127 10 Erweiterung auf allgemeine GERT-Netzpläne 135 11 Problematik bei Verbesserungsverfahren 147 12 Zusammenfassung und Ausblick 151 Literaturverzeichnis 155 Symbolv erzeichnis Allgemeine Symbole: argmin{J(k)} Funktion, die ein k E M liefert, für das f(k) minimal ist kEM E(-) Erwartungswert einer Zufallsvariablen log Natürlicher Logarithmus IN Menge der natürlichen Zahlen 0(·) Landausches Symbol IR Menge der reellen Zahlen IR?o Menge der nichtnegativen reellen Zahlen IMI Kardinalität einer endlichen Menge M u.d.N. unter der Nebenbedingung EOR-Netzpläne: Aktion in einem gegebenen Netzplan N mit k = 1, ... ,x Menge aller Aktionen in einem gegebenen Netzplan N Zyklenstruktur Menge aller im Netzplan N enthaltenen Zyklenstrukturen Menge aller im Netzplan N enthaltenen Pfeile Menge der zum Weg W{1) gehörigen Pfeile Menge der zu einer Projektrealisation w gehörigen Pfeile EOR-(Projekt-)Netzplan Teilnetzplan (induziert) eines gegebenen EOR-(Projekt-)Netzplanes N mit Quelle ~ Ausführungswahrscheinlichkeit des Vorganges bzw. der Aktivität (~, 1/) unter der Bedingung, daß Knoten ~ aktiviert ist P( (~, 1/}) Ausführungswahrscheinlichkeit der Aktivität (~, 1/) P(w) Auftrittswahrscheinlichkeit der Projektrealisation w XII SYMBOLVERZEICHNIS 1'(C) Menge derjenigen Knoten ~ E VN\VC, die einen unmittelbaren Nach folgerknoten TI E Vc besitzen 1'(~) Menge der direkten Vorgängerknoten des Knotens ~ q{ Aktivierungswahrscheinlichkeit des Knotens ~ n(~) Menge der Knoten, die von Knoten ~ aus erreichbar sind R(~) n(~)\{~} n(~) Menge der Knoten, von denen aus Knoten ~ erreichbar ist (!{ Erwarteter frühestmöglicher Aktivierungszeitpunkt des Knotens ~ S Menge aller Senken eines gegebenen Netzplanes S(C) Menge derjenigen Knoten ~ E VN\Vc, die einen unmittelbaren Vor gängerknoten A E Vc besitzen Menge der direkten Nachfolgerknoten des Knotens ~ Teilnetzplan (induziert) eines gegebenen EOR-Netzplanes N mit Quel le ~ Menge aller zum Netzplan N gehörigen Knoten Menge aller im Netzplan N enthaltenen Knoten mit deterministischem Ausgang Menge aller im Netzplan N enthaltenen Knoten mit stochastischem Ausgang Ein Weg von der Quelle zum Knoten ~ Ein Weg vom Knoten ~ zum Knoten TI Aktivierungszahl des Knotens ~ (Vorgangs-)Pfeil von Knoten ~ zu Knoten TI Anzahl der Aktionen in einem gegebenen Netzplan N Menge aller Projektrealisationen eines EOR-(Projekt-)Netzplanes N w Projektrealisation eines EOR-(Projekt-)Netzplanes N Scheduling: a Pufferfaktor, Maß für die Schärfe der Fälligkeitstermine im determini stischen Job-Shop-Scheduling Abschlußzeitpunkt von Auftrag j Geschätzter Abschlußzeitpunkt von Auftrag j Maximaler AbschlußzeitpunktjMakespan Kritisches Verhältnis von Auftrag j zum Zeitpunkt t Kritisches Verhältnis von Auftrag j, der dem Pfeil (~, TI) zugeordnet ist, zum Zeitpunkt t

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