Zusammenfassung
Als Beispiel für die kostenoptimale Verfahrenswahl wollen wir zunächst den einfachen Fall betrachten, daß n Aufträge m Abteilungen durchlaufen, wobei in einer Abteilung r s verfahrenstechnische Möglichkeiten bestehen. Unterstellen wir, daß keine auflagefixen Rüstkosten anfallen und in allen Abteilungen die Einsatz- und Ausbringungsmengen ubereinstimmen, so gilt für die Verfahrenswahl der Arbeitsablaufplanung der folgende lineare Programmansatz:
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Referenzen
Vgl. A. Henderson und R. Schlaifer, Mathematical Programming, Better Information for Better Decision Making, Harvard Business Review 1954, Vol. 32, No. 3, S. 73 ff., insbesondere S. 87, wo ein Beispiel für die optimale Maschinenzuteilung in einer Schraubenfabrik beschrieben wird.
Im übrigen vgl. hierzu C. W. Churchman, R. L. Ackoff, E. L. Arnoff, Operations Research, Wien und München 1961, S. 339;
S. Danig, Linear Programming in Industry, Theory and Applications, Wien 1960, S. 54 ff.;
G. Hadley, Linear Programming, London 1962, S. 437 ff.;
B. Krekó, Lehrbuch der linearen Optimierung, Berlin 1964, S. 272 ff.;
J. Lesourne, Unternehmensfuhrung und Unternehmensforschung, München und Wien 1964, S. 479 ff.;
R. Ir. Metzger, Elementary Mathematical Programming, New York—London 1958, S. 142 ff.;
L. J. von Nago, Operations Research im Industriebetrieb, Zum Problem optimaler Kapazitätsausnutzung, Zeitschrift für Betriebswirtschaft 1962, S. 410 ff.;
N. V. Reinfeld, IV. R. Vogel, Mathematical Programming, Englewood Cliffs, N.J. 1958, S. 151 ff.;
A. Vazsonyi, Die Planungsrechnung in Wirtschaft und Industrie, Wien und Munchen 1962, S. 70ff.
Wie H. Jacob, Die Planungsrechnung in Wirtschaft und Industrie, Wien und Munchen 1962, S. 213, nachgewiesen hat, handelt es sich bei der kostenoptirnalen Verteilung von Auftr gen auf gegebene Aggregate produktions- und kostentheoretisch um eine »Minimalkostenkombinatiön«. Hierbei gilt allerdings: »Der Begriff ‚Minimalkostenkombination’ ist dabei freilich wesentlich weiter gefaßt, als im Rahmen der traditionellen ertragsgesetzlichen Kostentheorie.« 1
Aus Gründen der Vereinfachung haben wir daraut verzichtet, in der nusgangs narrix die zugehörigen Schlupfvariablen anzugeben. Diese lassen sich jedoch in der üblichen Weise eränzen.
Hierauf hat bereits H. Jacob, a. a. O., S. 257, hingewiesen. Jacob weist nach, daß in diesen Fällen der Einbau von »Ausschußfaktoren« in lineare Prograrnmansätze erforderlich ist.
Vgl. H. Jacob, a.a. O., S. 249 und S. 255. Das von H. Jacob als »Lösungsansatz 1« bezeichnete Verfahren entspricht dem von uns als »Verfahren der arbeitsgangweisen Kalkulation« bezeichneten Programmansatz. Dem »Lösungsansatz 2« bei Jacob entspricht der bei uns als »Verfahren der Alternativkalkulation« bezeichnete Programmansatz.
Vgl. H. Jacob, a. a. O., S. 257.
Dieses Verfahren wird neben H. Jacob auch von H. Albach für lineare Programmansätze zur Optimierung intensitätsmäBiger Anpassungsprozesse verwendet. Vgl. H. Albach, a. a. O., S. 65 ff.; und H. Jacob, a. a. O., S. 249.
Da für a Arbeitsgänge verfahrenstechnische Variationsmöglichkeiten bestehen sollen und der erste Arbeitsgang, für den das der Fall ist, den Index j = r trägt, Muft das mittlere Summenzeichen in Gleichung (20) nur bis r + a ./. 1.
Vgl. H. Jacob, a. a. O., S. 246 und 253, und H. Albach a. a. O. S. 66 und 95.
Zu diesem Ergebnis gelangt auch H. Jacob, a. a. O., S. 257.
Vgl. hierzu C. W. Churchman, R. L. Ackoff, E. L. Arnoff, Operations Research, Wien und München 1961, S. 219ff.
Vgl. zur Anwendung und Lösung gemischt ganzzahliger Programme: H. Albach, Lineare Programmierung als Hilfsmittel betrieblicher Investitionsplanung, Zeitschrift für handelswissenschaftliche Forschung, 1960, S. 526; R. E. Gomory und W. J. Baumol, Integer Programing and Pricing, Econometrica 1960, S. 521; R. E. Gomory, Outline of an Algorithm for Integer Solutions to linear Programs, Bulletin of the American Mathematical Society 1958, S. 275; R. E. Gomory, An Algorithm for Integer Solutions to Linear Programs, Princeton/ I.B.M. Mathematical Research Project, Technical Report No. 1, 1958; R. E. Gomory, An Algorithrn for the Mixed Integer Problem, The RAND Corporation, Paper 1885, 1960; W. Dinkelbach und F. Steffens, Gemischt ganzzahlige lineare Programme zur Lösung gewisser Entscheidungsprobleme, Unternehmensforschung 1961, S. 3; W. Dinkelbach und H. Hax, Die Anwendung der gemischt ganzzahligen linearen Programmierung auf betriebswirtschaftliche Entscheidungsprobleme, Zeitschrift für handelswissenschaftliche Forschung 1962, S. 179ff. Hier wird auch das Sortenwechselproblem behandelt, wobei die Verfasser darauf hinweisen, daß Zeitverluste durch Sortenwechsel die Anlagenkapazitäten mindern und außerdern die Sortenwechselkosten in der Zielfunktion berücksichtigt werden müssen. Vgl. S. 189–191. A. H. Land und A. G. Doig, An Automatic Method of Solving Discrete Programming Problems, Econometrica 1960, S. 497.
Bereits A. Henderson und R. Schlaifer haben a. a. O., S. 89, als Näherungsverfahren vorgeschlagen, von den Kapazitäten geplante Ri stzeiten abzuziehen. S. Danø, a. a. O., S. 56, schlägt vor, die »set up times« durch Probieren einzufügen. Auch B. Krekó, a. a. O., S. 275, schl gt vor, die Anzahl Umstellungen vorher zu schätzen und die Rüstzeiten von den Kapazit ten abzuziehen. Das gleiche Verfahren wird auch von N. V. Reinfeld und W. R. Vogel, a. a. O., S. 164, empfohlen.
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Kilger, W. (1966). Optimale Verfahrenswahl mit Hilfe linearer Programmansätze. In: Optimale Verfahrenswahl bei gegebenen Kapazitäten. VS Verlag für Sozialwissenschaften, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-663-02802-4_4
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