Kostenoptimierung bei der Einplanung von Kundenaufträgen in Produktionsnetzwerken

Beschreibung

Die optimale Planung und Steuerung der Produktion ist zu einem entscheidenden Wettbewerbsfaktor geworden, insbesondere im Maschinen- und Anlagenbau. Beste-hende Produktionsplanungs- und -steuerungssysteme (PPS) stehen vor der Herausforderung, einerseits Kundenanforderungen wie die Lieferzeit und andererseits eine hohe Auslastung der Produktionskapazitäten bestmöglich zu erfüllen. Letzteres ermöglicht niedrige Produktionsstückkosten, während ersteres für Kundenzufriedenheit sorgt. Die Herausforderungen steigen, wenn es um Auftragsfertigung mit hoher Variantenvielfalt wie im Maschinen- und Anlagenbau geht. Die Fragestellung der Produktionsplanung wird zudem ungleich schwieriger, wenn die Kapazitäten über mehrere Standorte in einem Produktionsnetzwerk verteilt sind und die Aufträge nicht nur in einer optimalen Reihenfolge, sondern auch koordiniert einzuplanen sind. Diese Dissertation behandelt somit eine Fragestellung der operativen Produktionsplanung. Dabei heben Planungsalgorithmen für derartige Fragen in der Regel auf die direkten Einzelkosten und zuordenbaren Gemeinkosten ab. Die bei der Einplanung entstehenden Transaktionskosten werden bislang nur selten berücksichtigt. Hier setzt der Autor an und identifiziert relevante Transaktionskosten und bezieht diese in die Optimierung der Auftragseinplanung mit ein. Höhere Transaktionskosten entstehen im Maschinen- und Anlagenbau durch Kundenaufträge, die mehrere Produkte nachfragen.
Mit der Optimierung der Produktionseinplanung von Multi-Produkt-Kundenaufträgen thematisiert Herr Ralph Eberspächer ein bislang wenig betrachtetes Themenfeld. Dabei ist vom Autor mit der operativen Produktionsplanung im Maschinen- und Anlagenbau ein spannendes Anwendungsfeld gewählt worden, sind doch gerade hier die Herausforderungen hinsichtlich Logistikkosten, kundenspezifischer Nachfrageschwankungen und Service Level hoch und somit besonders geeignet, um Ableitungen für eine verbesserte Einplanung der Kundenaufträge in ein Produktionsnetzwerk zu treffen. In dieser Arbeit werden der Auftragsabwicklungsprozess, die Produktion mit den unterschiedlichen Produktions- und Fertigungstypen sowie die Produktionsplanung und -steuerung mit den Planungsebenen grundlegend erläutert. Als wichtige Anforderungen an die operative Produktionsplanung werden u.a. die Einhaltung des Kundenliefertermins als wichtiges Kriterium für die Kundenzufriedenheit, die Reduzierung der Transaktionskosten, die Beibehaltung der Produktionsflexibilität, die Reduzierung von Bestands-, Handlings- und Transportkosten sowie eine hohe Auslastung der Produktion herausgearbeitet. In seinem Konzept beschreibt der Autor die Bestandteile des Datenmodells und geht neben den auftragsbezogenen Daten und erforderlichen Kapazitätsangaben auf die Zuordnung zu Montagelinien sowie auf die Vorgangsdauern beim Mixed Model Sequencing ein. Die Zielfunktion besteht aus Kosten für die verfrühte Auftragseinplanung oder verspätete Fertigstellung oder unterschiedliche Fertigstellungszeitpunkte, den Bestandskosten sowie Kosten der rollierenden Planung. Zusätzlich geht es um die Betrachtung von Restriktionen, wo neben Modellrestriktionen auch produktions- und auftragsbezogene Restriktionen benannt werden. Die direkte Einbeziehung der Koordinationskosten in die Zielfunktion ergibt deutlich geringere Gesamtzielfunktionswerte als bei separater Betrachtung der Transaktionskosten, was für eine Integration in den Optimierungsalgorithmus spricht. Weiterhin zeigen die numerischen Tests, dass die Berücksichtigung des Merkmals Komplettlieferung bei der Auftragseinplanung kostenoptimaler ist. Der praxisnahe Anwendungsfall basiert auf einem Großunternehmen des Maschinen- und Anlagenbaus mit verschiedenen Produktionsstandorten in Europa und einer größeren Anzahl von Produkten. Aktuell erfolgt bei dem betrachteten Unternehmen keine integrierte Koordination von Multi-Produkt-Kundenaufträgen. Das entwickelte Modell bildete für die betrachteten Montagelinien ein integriertes und gesamtoptimales Tages-Produktionsprogramm. Insgesamt wird mit dieser Arbeit aufgezeigt, dass bei Einbeziehung der Transaktionskosten die Zielgrößen der operativen Produktionsplanung verbessert werden können. Das Mixed Model Sequencing-Verfahren berücksichtigt dabei als einziges die Auslastungsschwankungen. Der Autor empfiehlt die täglich rollierende Planung unter Anwendung des Mixed Model Sequencing-Verfahrens. Mit dieser Arbeit widmete sich Herr Ralph Eberspächer einem aktuellen Thema mit hohem Praxisbezug.

Autor*in

Ralph Eberspächer

Themen in »Kostenoptimierung bei der Einplanung von Kundenaufträgen in Produktionsnetzwerken«

Kostenoptimierung Kundenauftragseinplanung Operative Produktionsplanung Produktionsnetzwerke

Stimmen zu »Kostenoptimierung bei der Einplanung von Kundenaufträgen in Produktionsnetzwerken«

Details

Link teilen