Zusammenfassung
In dem vorausgehenden Kapitel wurden die Abbildungsdefekte eines LP-Modells für die aggregierte Produktionsplanung (APP) analysiert. Es wurde herausgearbeitet, daß ein hierarchisches Produktionsplanungssystem, das auf der Ebene der APP ein LP-Modell unter Verwendung des effektiven Bedarfs einsetzt (ED-HPP-System), zu inkonsistenten und unzulässigen Plänen führt 1). Zur Beseitigung dieser Mängel wird vorgeschlagen2), anstelle des effektiven Bedarfs den effektiven Losgrößenbedarf im Rahmen der APP des hierarchischen Produktionsplanungssystems zu verwenden (ELSD-HPP-System).
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Literatur
Vgl. insbesondere Kapitel 4.2.3.
Vgl. Kapitel 4.3.
Vgl. Kapitel 2.2.
In den beiden Studien von Bitran/Haas/Hax und Graves wird zwar ein ‘relativer Optimalitätsverlust’ mit Hilfe eines gemischt-ganzzahligen LP-Modells berechnet; die verwendeten Modelle beinhalten aber nicht die Reihenfolgeplanung. Bitran G.R., Haas E.A., Hax A.C., a.a.O., 1981, S. 737 ff.; Graves S.C., a.a.O., 1982, S. 269 ff. Auch ein Vergleich zwischen einem HPP-System und einem monolithischen Modell anhand eines fiktiven, lösbaren kleinen Modells erscheint nicht aussagekräftig, da der hierarchische Ansatz nicht für Probleme geringen Umfangs ausgelegt ist. Vgl. Kapitel 2.4.2.2.
Aus den Anforderungen an die Sorten einer Produktfamilie ergibt sich, daß die zugehörigen Sorten (nahezu) gleiche Haltbarkeiten und Lagerkostensätze besitzen.
Vgl. Ignizio J.P., Goal programming and extensions, Lexington, Toronto, London, 1979, S. 11 ff.
Vgl. die Herleitung in: Dorsey R.C., Hodgson T.J., Ratcliff H.D., A network approach to a multi-facility, multi-product production scheduling problem without backordering, Mgmt. Sci.21.7, 1975, S. 814 ff.
Vgl. die Beschreibung der Versuchsplanung in Kapitel 5.3
Da für den ‘effektiven Bedarf’ keine Losauflagetermine bestimmt werden, wird unterstellt, daß der Vorratslagerbestand am Ende der Teilperiode eine Woche alt ist.
“Solche mit bis zu 400 Nebenbedingungen werden als ‘kleine’, diejenigen mit bis zu 1500 Restriktionen als ’mittelgroße’ und der Rest als ’große’ Probleme bezeichnet.” Steinecke V., Seifert O., Ohse D., Lineare Planungsmodelle im praktischen Einsatz, DGOR-Arbeitsgruppe “Praxis der linearen Optimierung” (PRALINE), Deutsche Gesellschaft für Operations Research, Frankfurt/M., 1973, S. 26.
Bei einigen Konsumgütern wird die Haltbarkeitsgrenze in zeitaggregierter Form angegeben (z.B. Monat/Jahr). Bei geeigneter Wahl der Planperiode der Losgrößenund Ablaufplanung ist die Haltbarkeitsgrenze aller produzierten Einheiten gleich unabhängig davon, wann die Produktion innerhalb der Planperiode erfolgt ist.
Vgl. die in den untenstehenden Aufsätzen dargestellten Prämissen: Elmaghraby S.E., The economic lot scheouling problem (ELSP): review and extensions, Management Science,Vol 24.6, 1978, S. 587 ff; Graves S.C., A review of production scheduling, Operations Research, Vol. 29.4, 1981, S. 646 ff; Neuvians G., Dynamische Bestands-und Produktionsplanung bei einstufiger Fertigung, Berlin, New York, 1971, S. 66 ff.; Salvador M.S., scheduling and sequencing, in: J. Moder and S.E. Elmaghrabi (Hrsg.), Handbook of Operations Research-Models and Application, New York,1978, S. 268 ff.
Vgl. Kapitel 5. 2.4.3.
In den Experimenten werden für die Losgrößen-und Ablaufplanung und die APP die gleichen Ausgangsdaten zugrundegelegt. Lediglich die zeitliche Reichweite der Daten kann für die Losgrößen-und Ablaufplanung geringer sein.
Die zu beschreibende Heuristik kann ebenfalls bei Anwendung der Losgrößenregel’Economic time supply’eingesetzt werden.
Die in Klammern gesetzten Ziffern beziehen sich auf die Schritte im Flußdiagramm 14.
Die maximale Anzahl der auf einer Maschine im Planungszeitraum verfügbaren Zusatzschichten wird gemeinhin durch eine übergeordnete Planungsebene festgelegt.
Vgl. Kapitel 4.3.2.2.
Eine Transformation der Zeiteinheiten in einen feineren Maßstab (z.B. 1 ZE = 1 Schicht) ist ohne weiteres möglich, soll hier aber nicht ausgeführt werden.
Mit (Zf] sei die kleinste ganze Zahl bezeichnet, die größer als Zf ist.
Vgl. die Literatur zur Disaggregation: Bitran G. R., Haas E. A., Hax A. C., a.a.O., 1981, S. 722 ff.: Hax A.C., Meal H.C., a.a.O., 1975, S. 64 f.; Karmarkar U.S., Equalization of runout times, Operations Research, Vol. 29.4, 1981, S. 757 ff.
Vgl. auch Kapitel 3.5.4.
Vgl. die Organisation des Lösungsprozesses Kapitel 3.3.4.
Bitran, G. R., Hax, A. C., Disaggregation and resource allocation using convex knapsack problems with bounded variables, Management Science, Vol. 27, No. 4, 1981, S. 431 ff.
Vgl. Unterprogramm LOTSIZE.
Vgl. Die Bedarfsüberdeckungsbedingungen in Kapitel 5.2.4.1.
Auf die Behandlung von Festaufträgen wurde bisher nicht eingegangen, da dies die Darstellung unnötig aufgebläht hätte. Zudem ist die Einfügung von Festaufträgen in die Verfahren zur Bedarfsberechnung und zur Losgrößen-und Ablaufplanung trivial.
Auf die Einbeziehung des Sicherheitsbestandes wurde hier verzichtet, da er für alle Konti-Artikel die gleiche Reichweite haben soll. Die explizite Einbeziehung des Sicherheitsbestandes wäre aber ohne weiteres möglich.
Das heuristische Vorgehen erscheint für den hier betrachteten Anwendungsfall ausreichend, da höchstens zwei Festartikel je Produktfamilie festgestellt werden. Zur Heuristik des First-fit-decreasing vgl. Wee T.S., Magazine M.J., Assembly line balancing as generalized bin packing, Operations Research Letters, Vol. 1.2, 1982, S. 56 ff.
Auf die im Rahmen der Simulationsexperimente vorgenommene vollständige Disaggregation der Produktionsmengen wird auf S. 303 eingegangen.
Auf die Definition der Menge ISOf wird am Ende des Verfahrens eingegangen.
Am Ende des Verfahrens wird noch deutlich, daß sichergestellt ist, daß die Anfangsbestände der Sorten nicht zwischen den Sorten ausgetauscht werden.
Realisiert wurde diese Variante durch eine zusätzliche Anweisung im Unterprogramm LOTSIZE, die den Startzeitpunkt der Zyklen Zf auf das Monatsende begrenzt.
Vgl. Tabelle 24
Programmiert wurde dieser Fall durch Bewertung der Zusatzschichten mit einem sehr kleinen Kostensatz in der Zielfunktion des LP-Modells.
Als ‘These’ sei hier nicht die statistische ’Hypothese’ gemeint, da aufgrund der beschränkten Datenbasis statistische Hypothesentests nicht zur Anwendung kommen sollen. Die Verwendung des Begriffs ‘These’ drückt vielmehr eine theoretisch begründete Erwartung aus.
Zur ‘Modifikation der Zykluszeiten’ wurde ein weiteres Unterprogramm eingeführt (EXTLOT), das im wesentlichen dem Unterprogramm LOTSIZE entspricht. An Stelle der Zykluszeit Cf wird nunmehr lediglich die Erhöhung der Zyklus zeit (VZ-6) eingesetzt. Das Unterprogramm EXTLOT wird aufgerufen, sobald die Verspätung des Loses feststeht (d.h. nach Anweisung 5.9.6.), siehe Kapitel 5.2.4.2.2.)
Negative späteste Produktionstermine können in dem vorliegenden HPP-System nur durch eine Unterschätzung des Bedarfs im anstehenden Planinterval entstehen. Unsicherheiten der Bedarfsprognosen können hier - aus der Sicht der Produktionsplanung - nicht beeinflußt werden.
Vgl. die Erörterungen und das Beispiel in Kapitel 4.3.2.3.
Vgl. Kapitel 5.2.4.2.2. Anweisungen 3.1.) in Verbindung mit den Anweisungen 1.5.) und 5.0.)
Vgl. Kapitel 5.24.2.4., Anweisung 1.6.3.)
Vgl. Kapitel 5.3.1. Dort wurde der Wirkungsgrad der Maschinenkapazitäten mit 0.9 angesetzt.
Weitere statistische Auswertungen können der Arbeit: Schmidt M., Erprobung eines rollenden Produktionsplanungssystems in einem Unternehmen der Konsumgüterindustrie, Diplomarbeit, Inst. für Unternehmensforschung, Universität Hamburg, 1986, entnommen werden.
Zur multikriteriellen Entscheidungsfindung siehe u.a. Hwang. C.-L., Yoon, K., Multiple attribute decision making methods and applications, Berlin, Heidelberg, New York, 1981, S. 58 ff.
Fujitsu Corp., Siemens AG, MPS/X-User’s Guide, München, 1979.
Dieses LP-Modell umfaßt 834 Nebenbedingungen und 1130 Variablen.
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Stadtler, H. (1988). Untersuchung der Wirkungen der Bedarfsrechnungen — effektiver Bedarf vs. effektiver Losgrößenbedarf — in einem hierarchischen Produktionsplanungssystem. In: Hierarchische Produktionsplanung bei losweiser Fertigung. Physica-Schriften zur Betriebswirtschaft, vol 23. Physica, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-12009-5_5
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-12009-5_5
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