Concept Development to Control Non-value Added Logistical Costs in a Primary Aluminium Casthouse by Interfacing Linear Optimization and Simulation

After the financial crisis in 2008, demand reduction especially from the automotive in-dustry and changes in CO2 tax regulations which increased the energy prices the alu-minium industry forced to review and reduce its operational expenditure. High energy consumption in the production of primary aluminium dedicates most of the efforts on technological development onto the electrolysis unit. However, other units of a smelter also have the potential to improve their operational efficiency. In this thesis, the focus is on the casthouse unit of the smelter. The aim of this research is to quantify and reduce the non-value added logistical costs in the aluminium industry’s supply chain. This re-search attempts to simulate the internal supply chain of a primary aluminium casthouse and identify the wastes by implementing a lean thinking approach. After highlighting the possible improvements, optimization models attempt to reduce these wastes which create non-value added costs to the system. This concept is further developed by inter-facing the simulation model with the optimization model to validate the improvements. The success of the concept is tested by measuring the reduction in redundant logistical costs of a case study founded on the real casthouse specifications. Scenarios are defined to analyze the casthouse supply chain under different perspectives. The potential gain of the new concept is verified by applying it to these scenarios. In conclusion, the results analysis of the scenarios indicates the success of the main objective of this research; to develop a new concept that controls the non-value added logistical costs in the primary aluminium casthouse supply chain

Robuste Auftragsplanung in Produktionsnetzwerken – Mittelfristige Planung der variantenreichen Serienproduktion unter Unsicherheit der Kundenauftragskonfigurationen

Die Produktion variantenreicher Produkte wie Flugzeuge und Automobile in Produktionsnetzwerken stellt Unternehmen vor die Herausforderung in der mittelfristigen Produktionsplanung auch bei noch nicht vorliegenden Kundenauftragskonfigurationen optimale Entscheidungen zu treffen. Ziel der Dissertation ist daher die Entwicklung eines Lösungsansatzes zur mittelfristigen Auftragsplanung in Produktionsnetzwerken der variantenreichen Serienproduktion unter Unsicherheit der Kundenauftragskonfigurationen. Indem mittelfristig noch nicht vorliegende und somit unsichere Kundenauftragskonfigurationen antizipiert und bei der Auftragsplanung berücksichtigt werden, kann eine robuste und somit möglichst optimale Planung unter Unsicherheit erfolgen. Im Rahmen der Dissertation werden die beiden Fälle betrachtet, dass zum mittelfristigen Planungszeitpunkt entweder Kundenaufträge mit unsicheren Auftragskonfigurationen oder keine Kundenaufträge vorliegen. Im letzteren Fall wird ebenso wie im ersteren eine auftragsbasierte Planung und zwar durch Planaufträge verfolgt, um auch ohne Kundenaufträge eine zeitliche Durchgängigkeit zwischen dem mittel- und kurzfristigen Planungshorizont zu ermöglichen. Die Planungsaufgabe der Auftragsgenerierung besteht daher im Falle von Kundenaufträgen in der Generierung von Szenarien hinsichtlich deren Auftragskonfigurationen und im Falle von nicht vorliegenden Kundenaufträgen in der Generierung von Planaufträgen für Märkte. Darauf folgend werden die generierten Aufträge robust ins Produktionsnetzwerk eingeplant. Eingehende Kundenaufträge können schließlich den eingeplanten Planaufträgen robust zugeordnet werden. Zur Validierung des Lösungsansatzes im Flugzeugbau werden zur Einplanung vorliegender Kundenaufträge ins Produktionsnetzwerk der Airbus A320-Produktfamilie Szenarien hinsichtlich deren unsicheren Auftragskonfigurationen generiert. Hierbei werden auf den Auftragskonfigurationen basierende Arbeitslasten in der Endmontage repräsentativ abgebildet und ein Worst-Case-Szenario hinsichtlich der maximalen Arbeitslast generiert. Die Auftragseinplanung ins Produktionsnetzwerk erfolgt schließlich durch ein robustes Szenarienmodell. Robustheit hinsichtlich der Arbeitslasten wird einerseits durch Flexibilitätskosten und andererseits durch Wandlungskosten ermöglicht. Im Automobilbau werden Planaufträge unter Berücksichtigung von Baubarkeitsregeln und Einbauraten bezüglich Produktoptionen generiert und ins Produktionsnetzwerk optimal eingeplant. Durch den Eingang von Kundenaufträgen nach der Auftragseinplanung wird die Unsicherheit über die gewünschten Auftragskonfigurationen aufgelöst. Die Kundenauftragszuordnung zu Planaufträgen erfolgt durch ein Optimierungsmodell, das die zur Verfügung stehende Rekonfigurationsflexibilität der Materialbedarfs-, Produktions-, Distributions- und Absatzplanung berücksichtigt. Im Sinne der Robustheit wird die Flexibilität durch Minimierung entsprechender Kosten in möglichst geringem Umfang genutzt. Insgesamt leistet der entwickelte Lösungsansatz einen Beitrag zur robusten Auftragsplanung in Produktionsnetzwerken der variantenreichen Serienproduktion bei mittelfristig unsicheren Auftragskonfigurationen