Scharbrodt, Mark

Produktionsplanung in der Prozessindustrie: Modelle, effiziente Algorithmen und Umsetzung

Production Planning in the Process Industrie: Models, efficient Algorithms and Implementation

Thesis

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Size: 1660 Kb

TUB Systematik
DAT 530d
Schlagwortnormdatei
Brauerei / PPS / Effizienter Algorithmus
Sachgruppe der DNB
28 Informatik, Datenverarbeitung
ACM Computing Classification System
F.2, J.1


Dissertation eingereicht bei: Technische Universität München , Fakultät für Informatik, 2000-07-10
Tag der mündlichen Prüfung: 2000-12-21


Abstract in Englisch

The work of the thesis is motivated by an industrial project which dealt with the development and implementation of a system for production planning and control (PPC) for the brewery and beverage industry. This thesis consists of two parts. In the first part we give a in-depth theoretical analysis of efficient algorithms for production planning. We obtain best possible approximation results for two scheduling problems and provide additional performance analysis of simple (online) scheduling algorithms. The second part of this thesis considers the implementation of planning algorithms into our PPC-Solution and discusses resulting problems concerning the system integration. The research in the theoretical part of the thesis is motivated by the application in the brewery and beverage industries. We consider variants of classic scheduling problems, that are - in contrary to the classical problems - closer related to industrial practice. More precisely, we consider problems where resource may be unavailable over time. This approach is suitable to model system faults, maintenance services and disruptions. Secondly, such an approach reflects a "planning during production" where machines are partially used and continuously obtain additional jobs. We were able to develop new scheduling algorithms that have almost the same performance guarantees as the best algorithms for the classic variants of the problems. Our theoretical research also deals with the performance of algorithms. We consider the question in which way a "good" performance of an algorithm can be measured. We leave the classic analysis that computes the behavior of the algorithm in the worst case. Instead we use an average-case-analysis in order to describe the typical behavior of the algorithm. We use a stochastic model where processing times of the jobs are given by random variables. In the second part of the thesis we bridge theory and practice. For our application in the brewery and beverage industry we provide a business model that describes typical information and data flow in an abstract manner. This model can be seen as a representative for the process industry in general, as it includes typical elements of the process industry such as batch production, inventory orientation and multi-level production. Based on our model we indicate the limits of the theoretical results obtained in the first part of the thesis. Consequently, new approaches are necessary. It turns out that the planning problems can be solved best possible from an theoretical point of view, however the algorithms may not work in the given application. The system concept developed in this thesis is suitable for the requirements in the brewing and beverage industry. The system architecture is hierarchic and it vertically combines the higher management level with the production level. Horizontally it follows the arrangement of a brewery factory into several production levels. The scheduling algorithms are built accordingly, such that they can plan in multi stages and only use the information that is accessible according to their hierarchical level. We describe the system integration of the algorithms into the planning system. The challenge is mainly the combination of distinct system components and in the integration of the planning algorithms into the data flow of the company.

Abstract in Deutsch

Dieser Arbeit liegt ein Industrieprojekt zugrunde. Ziel ist der Aufbau und die Implementation eines Produktionsplanungssytems (PPS-System) für die Brau- und Getränkeindustrie. Ausgehend von dieser Aufgabenstellung liegt der Fokus der Untersuchungen auf dem Teilbereich der effizienten Algorithmen innerhalb einer PPS-Lösung. Diese Arbeit gliedert sich in zwei Teile. Der erste Teil bildet eine grundlegende theoretische Analyse effizienter Algorithmen zur Produktionsplanung. Wir erhalten bestmögliche Approximationsaussagen f¨r zwei von uns betrachtete Schedulingprobleme und geben zusätzliche Performanceanalysen von einfachen (online) Schedulingalgorithmen. Der zweite Teil der Arbeit behandelt die praktische Umsetzung der Planungsalgorithmen in die entwickelte PPS-Lösung und betrachtet entstehenden Probleme bei der Systemintegration. Die im Theorieteil der Arbeit vorgestellten Planungsprobleme sind aus der konkreten Anwendung der Brau- und Getränkeindustrie abgeleitet. Es handelt sich dabei um Varianten klassischer Schedulingprobleme, die aber im Gegensatz zu ihren traditionellen Verwandten aus der Schedulingtheorie näher an der industriellen Praxis angeordnet sind. Konkret modellieren wir Fragestellungen, bei denen Maschinen und Anlagen - wie im industriellen Alltag üblich - zu gewissen Zeitpunkten nicht zur Verfügung stehen. Auf diese Weise können wir Fragestellungen, wie Systemausfälle, Wartungsmäßnahmen und Störungen betrachten. Zweitens spiegelt sich in einem solchen Ansatz eine Planung "in der Produktion" wider, bei der Maschinen und Anlagen bereits belegt sind und kontinuierlich mit neuen Aufträgen versorgt werden. Für die von uns betrachteten Probleme gelingt es uns unter Anwendung neuer Algorithmen, im Wesentlichen die gleichen Güteaussagen, wie für die klassischen Scheduling-Probleme zu treffen. Der zweite Teil der theoretischen Untersuchungen liegt im Bereich der Performance von Algorithmen. Es stellt sich die Frage, wann ein Algorithmus als ``gut'' bewertet werden kann. Hier verlassen wir die klassische Worst-Case-Analyse, die bestimmt, wie sich ein Algorithmus im schlimmsten Fall verhalten kann. Statt dessen versuchen wir durch eine Average-Case-Analyse das typische Verhalten eines Algorithmus zu erfassen. Zugrundegelegt wird ein stochastisches Modell, in dem die Prozesszeiten der Algorithmen durch Zufallsvariablen modelliert sind. Im zweiten Teil der Arbeit wird eine Brücke vom theorischen Modell zur Praxisanwendung gespannt. Für die konkrete Anwendung der Brau- und Getränkeindustrie stellen wir ein Betriebsmodell auf, das typische Informations- und Datenströme und ihre Wechselwirkung mit den zu automatisierenden Planungsabläufen in abstrakter Weise darstellt. Dieses Modell ist im gewissen Sinn stellvertretend f"ur die gesamte Prozessindustrie, da sich die typischen Elemente der Prozessindustrie wie Batchproduktion, Bestandsorientierung und mehrstufige Produktion in der Brauereianwendung wiederfinden. Anhand unseres Modells zeigen wir die Grenzen der im ersten Teil dieser Arbeit gewonnenen theoretischen Erkenntnisse. Als Konsequenz werden zum Teil völlig neue Ansätze notwendig. Es wird deutlich, dass die Planungsprobleme zwar theoretisch bestmöglich gelöst sind, aber dass die zugehörigen Algorithmen in der gegebenen Anwendung zum Teil nicht praktikabel sind. Das entwickelte Systemkonzept ist speziell auf die Anforderungen der Brau- und Getränkeindustrie ausgerichtet. Die Systemarchitektur ist hierarchisch aufgebaut: In der Vertikalen verbindet sie die Ebene der Unternehmensführung (Leitebene) mit der Produktion (Feldebene), horizontal folgt sie im Wesentlichen der Einteilung eines Brauereibetriebes in mehrere Produktionsstufen. In entsprechender Weise sind die Schedulingalgorithmen aufgebaut, so dass sie mehrstufig planen können und nur auf den Informationen aufsetzten, die ihnen aufgrund ihrer hierarchischen Einordnung zur Verfügung stehen. Wir beschreiben die Systemintegration des Algorithmenkerns in das hierarchische Planungssytem. Die Herausforderung liegt dabei vor allem in der Verknüpfung verschiedener Systemkomponenten und in der Integration der Planungsalgorithmik in die informatorischen Abläufe des Unternehmens.

Betreuer Steger, A.; Univ.-Prof. Dr.
Gutachter Steger, A.; Univ.-Prof. Dr.
Gutachter Weisser, H.; Prof. Dr.

Upload: 2001-02-08
URL of Theses: http://tumb1.biblio.tu-muenchen.de/publ/diss/in/2000/scharbrodt.pdf

Technische Universität München, Universitätsbibliothek
Arcisstr. 21, D-80333 München

Unversehrtheit der Publikation
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