Materialflußorientierte Produktionssteuerung bei Variantenfließfertigung - Andreas Drexl; Carsten Jordan (Universität Kiel, Institut für Betriebswirtschaftslehre; ZBW – Leibniz Information Centre for Economics, 1994)
Kurze Durchlaufzeiten trotz kundenorientierter, variantenreicher Produktion sind in vielen Branchen Bestandteil einer unverzichtbaren Wettbewerbsstrategie. Da die unterschiedlichen Varianten i.d.R. in Konkurrenz um die verfügbare Kapazität der Fertigungsanlagen stehen, ist ein erhöhter Koordinationsaufwand in der Ablaufplanung und Produktionssteuerung erforderlich. In dieser Situation werden in der Literatur v.a. Modelle und Verfahren zum "Level Scheduling" für "Mixed-model Assembly Lines" vorgeschlagen. Mit ihner Hilfe gelingt es jedoch nicht, den Materialfluß zu verstetigen sowie die Belastung der Arbeitsstationen zu erfassen. Als Alternative bietet sich das sogenannte "Car Sequencing" an, das im vorliegenden Beitrag mathematisch formuliert wird, und zwar als gemischt-ganzzahliges Programmierungsmodell und als konzeptionelles Modell. Während ersteres unmittelbar von MlP-Solvern gelöst werden kann, ist das zweite direkt in deklarativen Sprachen codier- und vom Inferenzmechanimus auswertbar. Die Vorteile dieses Ansatzes werden an Beispielen veranschaulicht. – – For diversified small-lot production many companies use mixed-model assembly lines. This way they satisfy customers' demand without holding large inventories, for a variety of products. Products compete for the scarce capacities and make effective line balancing necessary. Traditionally, in this Situation level schedules for just-in-time production systems are suggested. But, level schedules do not succeed in levelling the material flow and balancing the stations' workload. As an alternative the so-called "car sequencing" has been suggested. In this paper we model the car sequencing problem as a mixed-integer programming problem. Moreover, it is modelled as a conceptual model which is well-suited to be encoded in constraint-logic programming solvers. We provide insight in the advantages of the second approach.
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