Produktionsplanung und -steuerung in mehrstufigen Batchproduktionen : Methoden der Loskomposition und -terminierung bei stufenspezifischen Auftragsfamilien

This doctoral thesis introduces the problem of batching and scheduling non-permutation flow shops with m>=2 batch processing machines in sequence and stage specific incompatible job families. Batches are builded at each stage according to family-specific parameters. This creates a stage-interdependent batching and scheduling problem. The thesis includes the corresponding integer linear program as well as problem specific heuristics and a metaheuristic dealing with the planning problem. All methods are evaluated by real problem instances

Dezentrales Lastmanagement zum Ausgleich kurzfristiger Abweichungen im Stromnetz

In dieser Arbeit wird ein vollständig dezentrales Konzept zum Last- und Erzeugungsmanagement vorgestellt, mit dem sich Stromverbraucher und dezentrale Stromerzeugungsanlagen selbst organisieren können, um kurzfristig präzise Laständerungen durchzuführen. Dabei sollen nicht nur größere Stromverbraucher in Industriebetrieben, sondern auch Haushaltsgeräte (z. B. Gefrierschränke) und dezentrale Stromerzeugungsanlagen einbezogen werden

Qualitätsgetriebene Datenproduktionssteuerung in Echtzeit-Data-Warehouse-Systemen

Wurden früher Data-Warehouse-Systeme meist nur zur Datenanalyse für die Entscheidungsunterstützung des Managements eingesetzt, haben sie sich nunmehr zur zentralen Plattform für die integrierte Informationsversorgung eines Unternehmens entwickelt. Dies schließt vor allem auch die Einbindung des Data-Warehouses in operative Prozesse mit ein, für die zum einen sehr aktuelle Daten benötigt werden und zum anderen eine schnelle Anfrageverarbeitung gefordert wird. Daneben existieren jedoch weiterhin klassische Data-Warehouse-Anwendungen, welche hochqualitative und verfeinerte Daten benötigen. Die Anwender eines Data-Warehouse-Systems haben somit verschiedene und zum Teil konfligierende Anforderungen bezüglich der Datenaktualität, der Anfragelatenz und der Datenstabilität. In der vorliegenden Dissertation wurden Methoden und Techniken entwickelt, die diesen Konflikt adressieren und lösen. Die umfassende Zielstellung bestand darin, eine Echtzeit-Data-Warehouse-Architektur zu entwickeln, welche die Informationsversorgung in seiner ganzen Breite -- von historischen bis hin zu aktuellen Daten -- abdecken kann. Zunächst wurde ein Verfahren zur Ablaufplanung kontinuierlicher Aktualisierungsströme erarbeitet. Dieses berücksichtigt die widerstreitenden Anforderungen der Nutzer des Data-Warehouse-Systems und erzeugt bewiesenermaßen optimale Ablaufpläne. Im nächsten Schritt wurde die Ablaufplanung im Kontext mehrstufiger Datenproduktionsprozesse untersucht. Gegenstand der Analyse war insbesondere, unter welchen Bedingungen eine Ablaufplanung in Datenproduktionsprozessen gewinnbringend anwendbar ist. Zur Unterstützung der Analyse komplexer Data-Warehouse-Prozesse wurde eine Visualisierung der Entwicklung der Datenzustände, über die Produktionsprozesse hinweg, vorgeschlagen. Mit dieser steht ein Werkzeug zur Verfügung, mit dem explorativ Datenproduktionsprozesse auf ihr Optimierungspotenzial hin untersucht werden können. Das den operativen Datenänderungen unterworfene Echtzeit-Data-Warehouse-System führt in der Berichtsproduktion zu Inkonsistenzen. Daher wurde eine entkoppelte und für die Anwendung der Berichtsproduktion optimierte Datenschicht erarbeitet. Es wurde weiterhin ein Aggregationskonzept zur Beschleunigung der Anfrageverarbeitung entwickelt. Die Vollständigkeit der Berichtsanfragen wird durch spezielle Anfragetechniken garantiert. Es wurden zwei Data-Warehouse-Fallstudien großer Unternehmen vorgestellt sowie deren spezifische Herausforderungen analysiert. Die in dieser Dissertation entwickelten Konzepte wurden auf ihren Nutzen und ihre Anwendbarkeit in den Praxisszenarien hin überprüft.:1 Einleitung 1 2 Fallstudien 7 2.1 Fallstudie A: UBS AG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 2.1.1 Unternehmen und Anwendungsdomäne . . . . . . . . . . . . 8 2.1.2 Systemarchitektur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.1.3 Besonderheiten und Herausforderungen . . . . . . . . . . . . 13 2.2 Fallstudie B: GfK Retail and Technology . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.2.1 Unternehmen und Anwendungsdomäne . . . . . . . . . . . . 15 2.2.2 Systemarchitektur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.2.3 Besonderheiten und Herausforderungen . . . . . . . . . . . . 20 3 Evolution der Data-Warehouse- Systeme und Anforderungsanalyse 23 3.1 Der Data-Warehouse-Begriff und Referenzarchitektur . . . . . . . . . 23 3.1.1 Definition des klassischen Data-Warehouse-Begriffs . . . . . . 23 3.1.2 Referenzarchitektur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 3.2 Situative Datenanalyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 3.2.1 Interaktion zwischen IT und Fachbereich . . . . . . . . . . . 31 3.2.2 Spreadmart-Lösungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 3.2.3 Analytische Mashups und dienstorientierte Architekturen . . 35 3.2.4 Werkzeuge und Methoden im Kostenvergleich . . . . . . . . . 40 3.3 Evolution der Data-Warehouse-Systeme . . . . . . . . . . . . . . . . 40 3.3.1 Nutzung von Data-Warehouse-Systemen . . . . . . . . . . . . 41 3.3.2 Entwicklungsprozess der Hardware- und DBMS-Architekturen 46 3.4 Architektur eines Echtzeit-Data-Warehouse . . . . . . . . . . . . . . 50 3.4.1 Der Echtzeit-Begriff im Data-Warehouse-Umfeld . . . . . . . 50 3.4.2 Architektur eines Echtzeit-Data-Warehouses . . . . . . . . . . 51 3.4.3 Systemmodell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 3.5 Anforderungen an ein Echtzeit-Data-Warehouse . . . . . . . . . . . . 55 3.5.1 Maximierung der Datenaktualität . . . . . . . . . . . . . . . 55 3.5.2 Minimierung der Anfragelatenz . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 3.5.3 Erhalt der Datenstabilität . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 4 Datenproduktionssteuerung in einstufigen Systemen 59 4.1 Qualitätskriterien und Systemmodell . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 4.1.1 Dienstqualitätskriterien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 4.1.2 Datenqualitätskriterien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 4.1.3 Multikriterielle Optimierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 4.1.4 Workload- und Systemmodell . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 4.2 Multikriterielle Ablaufplanung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 4.2.1 Pareto-effiziente Ablaufpläne . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 4.2.2 Abbildung auf das Rucksackproblem . . . . . . . . . . . . . . 71 4.2.3 Lösung mittels dynamischer Programmierung . . . . . . . . . 74 4.3 Dynamische Ablaufplanung zur Laufzeit . . . . . . . . . . . . . . . . 78 4.4 Selektionsbasierte Ausnahmebehandlung . . . . . . . . . . . . . . . . 81 4.5 Evaluierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84 4.5.1 Experimentierumgebung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84 4.5.2 Leistungsvergleich und Adaptivität . . . . . . . . . . . . . . . 86 4.5.3 Laufzeit- und Speicherkomplexität . . . . . . . . . . . . . . . 87 4.5.4 Änderungsstabilität . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89 4.6 Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 5 Bewertung von Ladestrategien in mehrstufigen Datenproduktionsprozessen 5.1 Ablaufplanung in mehrstufigen Datenproduktionsprozessen . . . . . 96 5.1.1 Ladestrategien und Problemstellung . . . . . . . . . . . . . . 97 5.1.2 Evaluierung und Diskussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 5.2 Visualisierung der Datenqualität in mehrstufigen Datenproduktionsprozessen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110 5.2.1 Erfassung und Speicherung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110 5.2.2 Visualisierung der Datenqualität . . . . . . . . . . . . . . . . 111 5.2.3 Prototypische Umsetzung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114 5.3 Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 6 Konsistente Datenanalyse in operativen Datenproduktionsprozessen 119 6.1 Der Reporting-Layer als Basis einer stabilen Berichtsproduktion . . 120 6.1.1 Stabilität durch Entkopplung . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120 6.1.2 Vorberechnung von Basisaggregaten . . . . . . . . . . . . . . 121 6.1.3 Vollständigkeitsbestimmung und Nullwertsemantik . . . . . . 125 6.1.4 Datenhaltung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126 6.1.5 Prozess der Anfrageverarbeitung mit Vollständigkeitsbestimmung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127 6.1.6 Verwandte Arbeiten und Techniken . . . . . . . . . . . . . . . 127 6.1.7 Evaluierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129 6.2 Nullwertkomprimierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133 6.2.1 Einleitendes Beispiel und Vorbetrachtungen . . . . . . . . . . 134 6.2.2 Nullwertkomprimierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136 6.2.3 Anfrageverarbeitung auf nullwertkomprimierten Daten . . . . 143 6.2.4 Verwandte Arbeiten und Techniken . . . . . . . . . . . . . . . 146 6.2.5 Evaluierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148 6.3 Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 154 7 Zusammenfassung und Ausblick 157 Literaturverzeichnis 161 Online-Quellenverzeichnis 169 Abbildungsverzeichnis 17

Optimierung thermischer Verhältnisse bei der Bahnplanung für das thermische Spritzen mit Industrierobotern

Diese Arbeit befasst sich mit der Erzeugung und Optimierung von neuartigen Bahnen für Industrieroboter beim thermischen Spritzen auf komplexen Freiformoberflächen unter besonderer Berücksichtigung der thermischen Verhältnisse in dem Werkstück. Thermisches Spritzen ist ein Produktionsprozess, bei dem eine Werkstückoberfläche mit geschmolzenem Material beschichtet wird, so dass die Oberfläche die gewünschten Oberflächeneigenschaften aufweist. Ein Alleinstellungsmerkmal des präsentierten Systems ist der modulare Aufbau, der vor allem eine in diesem Bereich unübliche Trennung zwischen der Initialbahnplanung und der Bahnoptimierung vorsieht. Die Basis des Gesamtsystems bilden verschiedene Simulationskomponenten, wie die Beschichtungssimulation, die thermische Simulation und die Robotersimulation. Die Initialbahnplanung erzeugt flächenüberdeckende Bahnen auf einem Werkstück unter Berücksichtigung verschiedener Qualitätsmerkmale. Dazu werden die Bahnen über flexible Bahnstrukturen repräsentiert, darunter neuartige Strukturen, wie die Rand-zu-Rand Bahnen und die Punkt-zu-Punkt Bahnen. Die Qualität der Bahnen wird über verschiedene Zielfunktionen bewertet, die neben der Schichtqualität vor allem die thermischen Varianzen berücksichtigen, welche bisher nur selten in Betracht gezogen wurden, obwohl sie großen Einfluss auf die endgültige Schichtqualität haben. Weitere praxisrelevante Zielkriterien, wie die Roboterachsbeschleunigungen und der Overspray, welcher das Material beschreibt, das nicht auf der funktionalen Fläche abgelagert wird, werden ebenfalls beachtet. Das Problem der Initialbahnplanung wird als mehrkriterielles Optimierungsproblem formuliert und mit Hilfe eines Evolutionären Algorithmus optimiert. Verschiedene Varianten für die Operatoren des Evolutionären Algorithmus werden verwendet und gegeneinander evaluiert. Hieraus wird die Kombination von Operatoren bestimmt, mit der der Algorithmus mit hoher Konvergenzgeschwindigkeit strukturell gute Bahnen für den anschließenden Bahnoptimierungsprozess erzeugt. Die Bahnoptimierung wird für die Verbesserung vorhandener Bahnen bezüglich der Beschichtungsfehler und der Ausführbarkeit mit Robotern verwendet. Ein neuartiges Konzept zur kombinierten Anwendung des in der Arbeit entwickelten, analytischen Auftragsmodells mit einer externen Blackbox Simulation wird verwendet, um die Bahnen mit Hilfe des Verfahrens der nichtlinearen konjugierten Gradienten zu optimieren. Die Fehler werden hierbei über die externe Simulation und die Gradienten über das analytische Auftragsmodell bestimmt. Die Verwendung der Bahnoptimierung beschränkt sich nicht nur auf die Optimierung der Bahnen, die von der Initialbahnplanung erstellt worden sind, sondern kann ebenfalls genutzt werden, um bereits erstellte Bahnen an andere Spritzprozesse oder ähnliche Werkstückgeometrien anzupassen. Hierdurch lässt sich der erhebliche Aufwand zur Generierung neuer Bahnen stark reduzieren. Zum Abschluss der Arbeit wird ein Verfahren vorgestellt, das die bisher unberücksichtigte Roboterdynamik in das System miteinbezieht. Dazu wird eine Dynamikkorrektur präsentiert, die die Bahnen mit Hilfe einer Roboterherstellersoftware in den dynamisch zulässigen Bereich projiziert. Diese Projektion wird in einer weiteren Optimierungsschleife alternierend mit der Bahnoptimierung genutzt, um eine dynamisch zulässige Bahn zu erzeugen, die sehr gute Ergebnisse bezüglich der Qualitätsmaße liefert

Dezentrales Lastmanagement zum Ausgleich kurzfristiger Abweichungen im Stromnetz

In dieser Arbeit wird ein vollständig dezentrales Konzept zum Last- und Erzeugungsmanagement vorgestellt, mit dem sich Stromverbraucher und dezentrale Stromerzeugungsanlagen selbst organisieren können, um kurzfristig präzise Laständerungen durchzuführen. Dabei sollen nicht nur größere Stromverbraucher in Industriebetrieben, sondern auch Haushaltsgeräte (z. B. Gefrierschränke) und dezentrale Stromerzeugungsanlagen einbezogen werden

DISKRETE OPTIMIERUNG

Unter einer Optimierungsaufgabe im mathematischen Sinne versteht man die Problemstellung, den maximalen oder minimalen Wert einer Funktion über einem zulässigen Bereich zu finden. Es ist offensichtlich, dass Problemstellungen dieser generischen Art für alle Bereiche unserer hochtechnologischen Welt prinzipielle Bedeutung erlangen. Die mathematische Behandlung einer solchen Problemstellung setzt allerdings voraus, dass der potentielle Anwender in der Lage ist, seine Optimierungsaufgabe quantitativ mittels Daten und eines mathematischen Modells zu formulieren. Der Zusatz „diskrete Optimierung“ ist keinesfalls im Gegensatz zur „indiskreten Optimierung“ zu sehen. Vielmehr drückt das Adjektiv „diskret“ in diesem Zusammenhang aus, dass Ressourcen, deren Nutzung optimiert werden soll, nicht beliebig teilbar sind. Insbesondere wird der Begriff „diskret“ deutlich, wenn man sich vorstellt, dass die Optimierung mit Entscheidungen zu tun hat, die zu treffen sind. Eine Entscheidung kann nur getroffen werden oder nicht. Eine halbe Entscheidung gibt es nicht. Somit steht „diskrete Optimierung“ im Gegensatz zum Begriff „kontinuierliche Optimierung“, einer Aufgabenstellung, bei der der zulässige Bereich der potentiellen Lösungen ein Kontinuum darstellt. Diese Unterscheidung in „kontinuierlich“ und „diskret“ ist keineswegs künstlich. Vielmehr sind Strukturresultate, Methodik und Algorithmen in den beiden Bereichen grundsätzlich verschieden. Selbst aus Perspektive der Anwendungen setzt sich die Unterscheidung fort. Mit den nachfolgenden Ausführungen sollen einige Aspekte der Forschung im Bereich der diskreten Optimierung genauer beleuchtet werden, ohne dabei zu sehr in mathematische Details einzudringen. Genauer gesagt sollen folgende zwei Thesen exemplarisch besprochen werden. These 1: Das diskrete Modell ist umfassend. Es eignet sich zur Modellierung vieler theoretischer und praktischer Szenarien. These 2: Effiziente Algorithmen für diskrete Modelle basieren auf mathematischen Theorien. Letztere basieren auf der Interaktion vieler mathematischer Teilgebiete