Multikriterielle Ablaufplanung und -steuerung in dynamischen und stochastischen Umgebungen : Ein Beitrag zur Erstellung robuster Ablaufpläne für die Frachtabfertigung in Luftfrachtterminals

Luftfrachtterminals stellen die zentrale Schnittstelle für den Umschlag von Fracht in der Luftfrachttransportkette dar. Ein stetiges Wachstum des globalen Luftfrachtbedarfs in Kombination mit steigenden Sicherheitsanforderungen stellt die Frachtabfertigung innerhalb der kapazitativ beschränkten Terminals vor neue Herausforderungen. Eine effiziente Ablaufplanung und -steuerung der Frachtabfertigungsaufträge ist daher essenziell, um die Fracht mit der für den Kunden gewohnten Servicequalität zu bearbeiten. In der vorliegenden Arbeit wird ein Ablaufplanungs- und -steuerungssystem in Form einer Architektur umgesetzt, das eine proaktiv-reaktive Ablaufplanung ermöglicht und dabei die dynamische und stochastische Systemumgebung berücksichtigt. Die rollierende proaktive Ablaufplanung stellt das zentrale Element der Architektur dar. Diese dient der Erstellung robuster Ablaufpläne, die eine Immunisierung gegenüber stochastischen Bearbeitungszeiten der Frachtabfertigungsaufträge gewährleisten. Grundlage für die Quantifizierung der Bearbeitungszeitunsicherheiten neuer Aufträge stellen Informationen über historische Abfertigungsaufträge dar, aus denen ein Informationsstand abgeleitet wird. Dieses Vorgehen gewährleistet die kontinuierliche Adaption der Ablaufplanung an sich ändernde Prozessunsicherheiten bei der Bearbeitung von Fracht. Ergänzend werden reaktive Maßnahmen im Rahmen der Ablaufsteuerung aufgezeigt, die eine ereignisorientierte Revision des aktiven Ablaufplans ermöglichen. Die erstellte Architektur wird anhand realer und synthetischer Testinstanzen validiert. Die Validierungsergebnisse zeigen, dass der vorgestellte Ansatz ein effektives Konzept darstellt, um die Robustheit erstellter Ablaufpläne zu erhöhen und die Ablaufplanung automatisiert an bestehende Prozessunsicherheiten anzupassen.Air cargo terminals represent the major interface in the air freight transport chain for the transshipment of freight. A continuous growth of the global demand for air freight combined with increased safety requirements pose new challenges to the freight handling within the capacity restricted terminals. Therefore, an efficient scheduling and control of the freight handling jobs is essential for handling the freight with the service quality the customer is used to. In the present work a scheduling and control system in the form of an architecture is developed that enables a proactive-reactive scheduling considering the dynamic and stochastic system environment. The rolling proactive scheduling represents the central element of the architecture. It is used to create robust schedules, which ensure the immunization against stochastic processing times of the freight handling jobs. The basis to quantify the processing time uncertainties of new jobs are information about historical freight handling jobs, from which an information base is derived. This approach ensures the continuous adaptation of the scheduling system to changing process uncertainties of the freight handling jobs. Additionally, reactive methods for the sequence control are illustrated that enable an event-oriented revision of the active schedule. The developed architecture is validated on real and synthetic test instances. The validation results show the effectiveness of the presented approach to increase the robustness of created schedules and to automatically adapt the scheduling process to existing process uncertainties.von Simon Boxnick, M. Sc. ; Dekanin: Prof. Dr. Caren Sureth-Sloane, Referent: Prof. Dr.-Ing. habil. Wilhelm Dangelmaier, Korreferentin: Prof. Dr. Leena SuhlTag der Verteidigung: 10.05.2016Universität Paderborn, Fakultät für Wirtschaftswissenschaften, Univ., Dissertation, 201

Modellbasierte Mehrzieloptimierung mit neuronalen Netzen und Evolutionsstrategien

Model-based Multi-objective Optimization with Neural Networks and Evolution Strategies Abstract Today, tasks of optimization are not excluded from any part of the modern engineering. Ever more frequently engineers must cope with complex optimization problems with conflicting goals as well as a large number of various constraints. Additionally, there is the claim to incorporate human expert knowledge in an easy and transparent manner within the solutions. Often the dependencies within the parameters of the process which is to be optimized are mathematically no more or only very imperfectly formulatable, are present in the form of rule knowledge, or example situations and must therefore be estimated by suitable models. These requirements present complex challenges for the developers of modern concepts and optimization methods, which are in most cases no longer solvable with methods of classical mathematics alone. Rather, they require the additional employment of adaptive methods, which lead by using synergies between the classical and nature-analog procedures for the development of efficient hybrid systems. In this work a multitier system for model-based, multi-objective optimization is presented, which consists of the data driven process modeling for calculation of objectives and constraints, their multi-objective optimization as well as an interactive Decision Making System. The uniqueness of the presented approach is the development of modeling and interpolation of the generated pareto optimal solutions and their corresponding objectives after the optimization by neural networks. In this way the approach allows to perform an interpolation access within the pareto set as well as the extraction of knowledge between the process variables near the pareto set and pareto front. Besides the representation of a practical-suited methodology, extensions in the theory of evolutionary algorithms in the form of learning the evolution direction during the optimization represents a further emphasis. The additional combination with a gradient-based optimization algorithm makes the approach a multi-hybrid system, which is characterized by very good convergence characteristics and a high quality of the generated solutions. As an example of the industrial application of the presented approach, a system for model-based, multi-objective recipe optimization in the animal fodder industry is described. The aim of the work is the development of an adaptive, multi-hybrid multi-objective evolutionary algorithm which exhibits its superiority by efficiently using synergies between different natur-analog and mathematical methods as well as the presentation of a practical methodology for engineers to optimize the production processes. This includes a more efficient, powerful design of experiments, process modeling and multi-objective optimization.Heute sind Aufgaben der Optimierung aus keinem Bereich der modernen Technik mehr wegzudenken. Dabei zeigt sich immer häufiger, daß es sich um komplexe Optimierungsprobleme handelt, die zum einen sich widersprechende Ziele und zum anderen eine große Anzahl von unterschiedlichen Randbedingungen enthalten. Zusätzlich besteht der Anspruch, menschliches Expertenwissen in die Lösung dieser Probleme unkompliziert und transparent einzubringen und für die Problemlösung verwendbar zu machen. Oft sind die Abhängigkeiten innerhalb der zu optimierenden Prozesse mathematisch nicht mehr oder nur sehr unvollkommen formulierbar, liegen in Form von Regelwissen oder Beispielsituationen vor und müssen daher mit Hilfe von geeigneten Modellen geschätzt werden. Diese Anforderungen stellen die Entwickler von modernen Modellbildungs- und Optimierungsmethoden vor große Herausforderungen, die in den meisten Fällen nicht mehr allein mit Methoden der klassischen Mathematik lösbar sind. Vielmehr erfordern sie den zusätzlichen Einsatz lernfähiger Methoden, die durch das Ausnutzen von Synergien zwischen den klassischen und natur-analogen Verfahren zur Entwicklung leistungsfähiger hybrider Systeme führen. In dieser Arbeit wird ein mehrstufiges Verfahren zur modellbasierten Mehrzieloptimierung vorgestellt, das sich aus der datengetriebenen Prozessmodellbildung zur Berechnung der Zielfunktionen und Randbedingungen, ihrer multikriteriellen Optimierung sowie einem interaktiven Decision-Making-Modul zusammensetzt. Die Besonderheit des hier entwickelten Ansatzes besteht darin, daß die bei der Optimierung generierte, näherungsweise pareto-optimale Lösungsmenge nach Abschluß der Optimierung durch Neuronale Netze modelliert wird und so einen interpolierenden Zugriff auf ihre Elemente sowie die Extraktion von Wissen über die Zusammenhänge zwischen den Prozessgrößen im näherungsweise pareto-optimalen Bereich gestatten. Neben der Darstellung einer praxistauglichen Gesamtmethodik stellen Erweiterungen im Bereich der Theorie Evolutionärer Algorithmen in Form des Lernens der Evolutionsrichtung während der Optimierung einen weiteren Schwerpunkt dar. Die zusätzliche Kombination mit einem gradientenbasierten Optimierungsalgorithmus machen den Ansatz zu einem Multi-Hybrid-System, das sich durch sehr gute Konvergenzeigenschaften und eine hohe Qualität der generierten Lösungen auszeichnet. Beispielhaft wird eine mit diesem Ansatz entwickelte und im industriellen Einsatz befindliche Applikation zur modellbasierten Rezepturoptimierung in der Tierfutterindustrie beschrieben. Ziel der Arbeit ist es, einen lernfähigen, multi-hybriden multikriteriellen Evolutionären Algorithmus zu entwickeln, der seine Überlegenheit durch das effiziente Ausnutzen von Synergien zwischen den einzelnen Verfahren zeigt, sowie eine praxisbezogene Methodik zu erarbeiten, die es dem Ingenieur gestattet, rezepturgesteuerte Produktionsprozesse - angefangen von der Datenerfassung und Versuchsplanung, über die Prozessmodellierung bis hin zur multikriteriellen Optimierung - effizienter zu gestalten

30. BBB-Assistententreffen in Karlsruhe - Fachkongress der wissenschaftlichen Mitarbeiter Bauwirtschaft | Baubetrieb | Bauverfahrenstechnik : 10. - 12. Juli 2019, Institut für Technologie und Management im Baubetrieb (TMB), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Das diesjährige BBB-Assistententreffen in Karlsruhe fördert und fordert den Austausch von wissenschaftlichen Mitarbeitern in den Bereichen Bauwirtschaft, Baubetrieb und Bauverfahrenstechnik. Neben Fachveröffentlichungen und –vorträgen diskutieren die Teilnehmer über aktuelle Forschungsfragen und zukünftige Forschungsvorhaben. Damit soll der Blick für den gesamten Lebenszyklus von Bauwerken geschärft und erweitert werden

Transparenzsteigerung in der Rückführungslogistik zur Verbesserung der Materialbedarfsplanung für das Remanufacturing

Motiviert durch einen steigenden Ressourcenverbrauch und des damit einhergehenden Erreichen der Grenzen der linearen Take-Make-Use-Dispose-Mentalität sind innovative Produktionsmuster wie die Kreislaufwirtschaft erforderlich. Das Remanufacturing spielt hierin eine zentrale Rolle, wobei die Rückführungslogistik für die Versorgung dessen mit Gebrauchtprodukten (sog. Cores) zuständig ist. Trotz erheblicher Einsparpotentiale steht die Umsetzung aufgrund vielfältiger Herausforderungen jedoch erst am Anfang. Hierzu gehören u. a. der effiziente Informationsaustausch mit beteiligten Akteuren in der Rückführungslogistik und die anschließende Nutzung der Informationen, um das Remanufacturing zu optimieren. Am Beispiel der Materialbedarfsplanung, d. h. der Versorgung des Remanufacturings mit notwendigen Neukomponenten, entwickelt die vorliegende Arbeit eine Methode zur Transparenzsteigerung in der Rückführungslogistik zur Optimierung ebendieser. Neben der Modellierung des Material- und Informationsflusses erfolgt hierzu die Erarbeitung eines Konzepts instanzindividueller, dynamischer Regenerationsraten sowie die Gestaltung echtzeitfähiger Bestellpolitiken, die diese als Input verwenden und je Planungsperiode die Bestellmenge und den -zeitpunkt dynamisch anpassen. Zusätzlich wird das Wagner-Whitin-Verfahren als deterministischer Benchmark-Algorithmus integriert. Mittels Implementierung in einer simulationsbasierten Optimierung zur Identifikation von Wirkzusammenhängen sowie einer Nutzwertanalyse und der PROMETHEE-Methode zur Ableitung anwendungsspezifischer Handlungsempfehlungen erfolgt die Umsetzung der entwickelten Modelle. Die entwickelte Methode wird am Beispiel des Automotive Aftermarkets prototypisch validiert und erprobt. Anhand unterschiedlicher Stückzahlszenarien und Graden des Informationsaustauschs wird gezeigt, dass diejenigen Bestellpolitiken mit einer variablen Bestellmenge, d. h. die (t,S)- und (s,S)-Politik sowie die SM-Heuristik die besten Ergebnisse hinsichtlich der untersuchten Kennzahlen liefern. Die mit Hilfe der PROMETHEE-Methode abgeleiteten Insensitivitätsintervalle zeigen außerdem, dass die ermittelten Lösungen größtenteils sehr robust gegenüber Veränderungen in den Entscheidungspräferenzen sind. Zukünftige Forschungsarbeiten sollten den Nutzen der produktspezifischen Informationen für weitere Planungs- und Steuerungsaufgaben sowie die Gestaltung integriert linearer und zirkulärer Wertschöpfungsketten fokussieren

Permanente Optimierung dynamischer Probleme der Fertigungssteuerung unter Einbeziehung von Benutzerinteraktionen

Trotz enormen Forschungsaufwands erhalten die Entscheider in der Fertigungssteuerung nur rudimentäre Rechnerunterstützung. Diese Arbeit schlägt ein umfassendes Konzept für eine permanent laufende algorithmische Feinplanung vor, die basierend auf einer Analyse des Optimierungspotentials und -bedarfs intelligent mit den Entscheidern kollaboriert und zeitnah auf Fertigungsereignisse reagiert. Dynamische Simulationen mit Unternehmensdaten bestätigen die Praxistauglichkeit des Konzepts

Veränderungsfähigkeit getakteter Fließmontagesysteme: Planung der Fließbandabstimmung am Beispiel der Automobilmontage

Produzierende Unternehmen der Automobilindustrie sind mit der Herausforderung konfrontiert die Marktdurchdringung elektrisch angetriebener PKW wirtschaftlich zu gestalten. Die Prognose der zukünftigen Jahresabsatzzahlen unterschiedlicher Antriebskonzepte unterliegt einer hohen Unsicherheit, sodass die schnelle und wirtschaftliche Reaktion von Unternehmen auf Veränderungen zu einem wesentlichen Erfolgsfaktor wird. Das Ziel der vorliegenden Dissertation besteht in der Entwicklung einer Methodik zur Fließbandabstimmung, die sowohl Flexibilitäts- und Wandlungsfähigkeitsanforderungen aufgrund Veränderungen im Variantenmix berücksichtigt, als auch eine Bewertung der resultierenden Kosten ermöglicht. Hierzu erfolgt die Entwicklung eines multikriteriellen Optimierungsmodells, das in Abhängigkeit möglicher zukünftiger Szenarien veränderungsfähige Fließbandabstimmungen erzeugt. Da Flexibilitätsuntersuchungen und die monetäre Bewertung zur Auflösung von Überlast erst nach erfolgter Reihenfolgeplanung durchzuführen sind, wird eine der Optimierung nachgelagerte Bewertung der Fließbandabstimmungen vorgenommen. Aufgrund der konkurrierenden Zielkriterien von Kosten, Flexibilität und Wandlungsfähigkeit schließt die Methodik mit einer multikriteriellen Auswahlentscheidung alternativer Fließbandabstimmungen. Zur Erhöhung der Praxistauglichkeit wurde der Ansatz prototypisch implementiert und im Rahmen einer Pilotanwendung erprobt. Zusammenfassend leistet die entwickelte Methodik einen wesentlichen Beitrag zur Erhöhung der Wirtschaftlichkeit von Fließbandabstimmungen im unsicheren Marktumfeld durch den zielgerichteten Einsatz von Veränderungsfähigkeit

Vorausschauende und reaktive Mehrzieloptimierung für die Produktionssteuerung einer Matrixproduktion

Ein immer vielfältigeres Produktionsprogramm mit unsicheren Stückzahlen macht es schwierig, Produktionssysteme wirtschaftlich zu betreiben. Verursacht die Produktindividualisierung unterschiedliche Bearbeitungszeiten an den Produktionsstationen, entstehen Taktzeitverluste. Schwankungen in den Anteilen der Produktvarianten können zudem zu dynamischen Engpässen führen. Das Konzept der Matrixproduktion verfolgt eine Flexibilisierung der Produktionsstruktur durch Auflösung der starren Verkettung, der Taktzeitbindung sowie durch den Einsatz redundanter Mehrzweckstationen. Diese Maßnahmen erlauben es der Produktionssteuerung, die Reihenfolge der Arbeitsvorgänge innerhalb der Grenzen des Vorranggraphs zu variieren und die Route jedes Auftrags anzupassen. Eine reaktive Mehrzielsteuerung ist erforderlich, um diese Freiheitsgrade zu nutzen und die unterschiedlichen Zielgrößen der Produktionssysteme zu erfüllen. Durch die Verwendung von Domänenwissen bei der Optimierung kann die Effizienz für spezifische Problem gesteigert werden. Aufgrund der Vielfalt der Produktionssysteme und Zielgrößen sollte sich die Produktionssteuerung jedoch selbstständig an den jeweiligen Anwendungsfall und die Zielgrößen anpassen können. Da die Dauern für Bearbeitungs-, Transport- und Rüstzeiten wichtige Eingangsgrößen für die Produktionssteuerung sind, wird eine Methode zur Ermittlung realistischer Werte benötigt. Aufgrund der Komplexität der Steuerungsentscheidung sind Heuristiken am besten geeignet. Insbesondere die Monte Carlo Tree Search (MCTS) als iteratives Suchbaumverfahren hat gute Eigenschaften für den Einsatz als reaktive Produktionssteuerung. Bisher fehlten jedoch Ansätze, die den Anforderungen an die Steuerung einer Matrixproduktion gerecht werden. In dieser Arbeit wird eine reaktive Mehrzielsteuerung auf Basis von MCTS für die Produktionssteuerung einer Matrixproduktion unter Berücksichtigung von Rüst- und Transportvorgängen entwickelt. Zusätzlich wird eine auf lokaler Suche basierende Post-Optimierung in den MCTS Ablauf integriert. Um schnell eine hohe Lösungsqualität für unterschiedliche Zielsetzungen und Produktionssysteme zu erreichen, werden zwei Methoden zur selbstständigen Anpassung der Produktionssteuerung entwickelt. Um die Genauigkeit der in der Produktionssteuerung verwendeten Dauern zu gewährleisten, wird eine Methode zur Ableitung und Aktualisierung der zugrunde liegenden Verteilungen vorgestellt. Die detaillierten Auswertungen anhand verschiedener Anwendungsfälle zeigen, dass die Produktionssteuerung in der Lage ist, verschiedene Ziele erfolgreich zu optimieren. Die Methoden zur selbstständigen Anpassung führen zudem zu einem schnelleren Anstieg der Lösungsgüte. Der Vergleich mit optimalen Referenzlösungen und mit Benchmark-Problemen aus der Literatur belegt ebenfalls die hohe Lösungsgüte. Die Anwendung auf ein reales Praxisbeispiel demonstriert das Verhalten der Produktionssteuerung bei Ausfällen und Abweichungen. Diese Arbeit untersucht detailliert das Verhalten der Produktionssteuerung und den Einfluss der entwickelten Methoden auf die Erreichbarkeit der unterschiedlichen Zielgrößen, den Anstieg der Lösungsgüte und die erreichte absolute Lösungsgüte

Datenqualität in Sensordatenströmen

Die stetige Entwicklung intelligenter Sensorsysteme erlaubt die Automatisierung und Verbesserung komplexer Prozess- und Geschäftsentscheidungen in vielfältigen Anwendungsszenarien. Sensoren können zum Beispiel zur Bestimmung optimaler Wartungstermine oder zur Steuerung von Produktionslinien genutzt werden. Ein grundlegendes Problem bereitet dabei die Sensordatenqualität, die durch Umwelteinflüsse und Sensorausfälle beschränkt wird. Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Entwicklung eines Datenqualitätsmodells, das Anwendungen und Datenkonsumenten Qualitätsinformationen für eine umfassende Bewertung unsicherer Sensordaten zur Verfügung stellt. Neben Datenstrukturen zur effizienten Datenqualitätsverwaltung in Datenströmen und Datenbanken wird eine umfassende Datenqualitätsalgebra zur Berechnung der Qualität von Datenverarbeitungsergebnissen vorgestellt. Darüber hinaus werden Methoden zur Datenqualitätsverbesserung entwickelt, die speziell auf die Anforderungen der Sensordatenverarbeitung angepasst sind. Die Arbeit wird durch Ansätze zur nutzerfreundlichen Datenqualitätsanfrage und -visualisierung vervollständigt

Energieeffizienz durch Planung betriebsübergreifender Prozessintegration mit der Pinch-Analyse

In der Arbeit wird ein Ansatz zur Planung und Bewertung der Weiternutzung von Prozesswärme über Betriebsgrenzen hinweg auf Basis der Pinch-Analyse entwickelt. Er besteht aus einer Minimierung der Gesamtkosten inklusive der Parameter Entfernungen und Ausfallrisiken, zusätzlich wird eine faire Aufteilung der Einsparungen diskutiert. Die Methodik wird auf ein Fallbeispiel angewendet, daneben werden die allgemeinen Rahmenbedingungen und Hemmnisse der außerbetrieblichen Abwärmenutzung untersucht

Ein personen- und aufgabengenauer Ansatz zur robusten Einsatzplanung von Flugpersonal mittels Optimierung und Simulation

In der vorliegenden Arbeit wird ein personen- und aufgabengenauer Ansatz zur robusten Einsatzplanung von Flugpersonal vorgestellt. Es wird beschrieben, wie Methoden der mathematischen Optimierung und der diskreten Simulation weiterentwickelt und kombiniert werden, um es Verkehrs- und Einsatzplanern zu ermöglichen, die Qualität ihrer Planungsergebnisse zu erhöhen und diese noch vor deren Umsetzung auf ihre dynamischen Eigenschaften hin untersuchen zu können. So wird die anonyme Einsatzplanung zunächst in Form einer klassischen Crew Pairing Problemformulierung abgebildet, die sämtliche Zusammenhänge und Nebenbedingungen der Planung anonymer Personalumläufe beinhaltet. Hierauf aufbauend wird unter Hinzunahme personen- und aufgabenindividueller Aspekte wie Qualifikationen und Anforderungen ein Ansatz zur Planung individueller Personalumläufe entwickelt: das Job Pairing Problem. Um die Alltagstauglichkeit der Optimierungsergebnisse zu gewährleisten, werden in dessen Rahmen gleichzeitig sowohl bewährte, auf Robustheit abzielende Planungsindikatoren als auch eigens entwickelte Konzepte zur effizienteren Nutzung der Personalressource berücksichtigt. Unter Verwendung von Verfahren der multikriteriellen Optimierung und unter Einbeziehung von Planungspräferenzen werden diese heterogenen und teilw. gegenläufigen Zielsetzungen innerhalb der Problemformulierung berücksichtigt. Weiterhin werden in der Arbeit mit der ShiftJob-Nachbarschaftsrelation und der SingleBranch&Price-Heuristik Ansätze vorgestellt, die in Kombination mit etablierten exakten und heuristischen Optimierungsverfahren zur Bestimmung zulässiger und qualitativ hochwertiger Lösungen herangezogen werden können. Um die Alltagstauglichkeit der durch die Optimierung erstellten Einsatzpläne sicherstellen zu können, wird in dieser Arbeit darüber hinaus ein Simulationsmodell entwickelt, das sämtliche relevanten Flugzeug- und Personalprozesse innerhalb des operativen Flugverkehrs abbildet und auch mögliche Störungen während der Planumsetzung berücksichtigt. Um auch das operative Management und deren auf Störereignisse ausgerichteten Recoverystrategien zu integrieren, werden ausgewählte Handlungsalternativen abgebildet, die insbesondere den Bereich des Crew-Recovery mit seinen verschiedenen Einsatzformen der Flugdienstreserve abdecken. Es wird die programmtechnische Umsetzung des Modells in Form einer plattformunabhängigen und leicht zu erweiternden Simulationsanwendung beschrieben. Abschließend werden durch Validierung und Anwendung dieses Programms dessen korrektes Verhalten und dessen Nützlichkeit sowohl für wissenschaftliche als auch praktische Fragestellungen nachgewiesen. Entstanden ist diese Arbeit im Rahmen des Projekts Computer Aided Traffic Scheduling (CATS), das am Lehrstuhl von Prof. Dr. Ewald Speckenmeyer am Institut für Informatik der Universität zu Köln ins Leben gerufen und das zwischenzeitlich als Kooperation mit der Technischen Hochschule Köln, der Kölner Verkehrs-Betriebe AG (KVB) und der Lufthansa CityLine fortgeführt wurde. Innerhalb dieses Projektes werden schon seit Jahren Planungsprobleme aus dem Verkehrsbereich untersucht, immer mit dem Ziel, diese effizienter und insbesondere im Hinblick auf deren Störungsanfälligkeit robuster lösen zu können