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