In order to react on a broader product portfolio and shortened product life cycles, the usage of platform concepts gains an increasing importance for automotive OEMs to establish cost and time savings. However, current industry best practices and existing literature do not integrate the operations perspective into the planning of automotive platforms to a sufficient extent. Therefore, this thesis discusses:
I. the role of the strategic operations planning for platform planning.
II. This results in a mixed-integer linear programming approach, integrating the operations perspective into the planning of automotive vehicle platforms. The overall objective is to allocate existing vehicles to an existing set of platform concepts, while minimizing associated cost.
III. Based on a numerical case study the use of the newly established model is compared with an incremental platform planning approach.
IV. Finally, the benefit of the model is evaluated before the integration of further potential operations aspects gets discussed.
Inhaltsverzeichnis
1 Introduction
2 Automotive planning processes
2.1 Product development process
2.1.1 Description of a product development process
2.1.2 Importance of the product development process
2.1.3 Planning horizons
2.2 Reference planning landscape for automotive OEMs
2.3 Role of platform strategies in automotive planning
2.3.1 Platform definitions and example
2.3.2 Benefits of platform strategies
2.3.3 Platform decisions and implications
2.4 Strategic operations planning tasks
3 Integration of the operations perspective into platform planning
3.1 Integration challenges and requirements
3.2 Literature review
3.3 Research gap
4 Reference MILP model
4.1 Problem setting
4.2 Objective function
4.3 Constraints
5 Numerical study
5.1 Data set
5.2 Single-stage optimization
5.3 Two-stage incremental optimization
5.4 Comparison
6 Conclusion
6.1 Summary
6.2 Outlook and recommendations
Zielsetzung & Themen
Das Hauptziel dieser Arbeit ist es, eine Lücke in der aktuellen Forschung zu schließen, indem eine Methode entwickelt wird, die betriebliche Aspekte (Operations) in die strategische Planung von Fahrzeugplattformen integriert. Die zentrale Forschungsfrage untersucht, wie ein Mixed-Integer Linear Programming (MILP) Modell gestaltet sein muss, um Fahrzeugderivate kostenoptimal auf Plattformkonzepte zuzuweisen und dabei operative Faktoren wie Standortentscheidungen, Kapazitätsausbau und Produktionsrestriktionen zu berücksichtigen.
- Analyse und Strukturierung von Automobil-Planungsprozessen
- Identifikation von Forschungslücken bei der Integration betrieblicher Aspekte in die Plattformstrategie
- Entwicklung eines MILP-basierten Optimierungsmodells für die Fahrzeug-zu-Plattform-Allokation
- Validierung des Modells durch eine numerische Fallstudie im Vergleich zu inkrementellen Ansätzen
Auszug aus dem Buch
1 Introduction
Today, automotive original equipment manufacturers (OEMs) experience an increasing complexity of their planning and development activities due to shorter life cycles and broader product portfolios (Pil and Holweg, 2004). In order to minimize the additional costs for this diversity, vehicle platforms become more important to realize saving potentials from synergy and scale effects in development, production and sourcing across several car models (Jana and Grunow, 2016). A product platform in general can be considered a certain set of vehicle components, which are used identically across several products. This results in cheaper, more flexible and more responsive design, planning and manufacturing processes (ElMaraghy et al., 2013). Therefore, OEMs increasingly implement so-called multi-platform strategies, establishing several platforms, e.g. front wheel drive platform, rear wheel drive platform, SUV platform, etc. (Jana and Grunow, 2016). Every single platform is used for a distinct set of vehicles, the so-called platform derivatives, e.g. sedan, sports coupé, station wagon, etc. However, the use of platform technologies may, among others, decrease the degree of diversity for a certain vehicle and therewith result in lost sales and further disadvantages.
Unlike the individual car development process, the platform development is usually reviewed on a cyclic base every year with a planning horizon of more than ten years (Jana and Grunow, 2016). The car development process itself is separated into several stages, merging into a long-term design project. Even though operated independently, the processes of platform planning and individual car development are strongly connected. In order to avoid a major loss of synergy effects, additional investment costs or lost sales due to late changes to a specific platform, these processes have to be aligned. Besides the consideration of the car’s design and the target costing in the platform planning, this mainly comprises the operations perspective of the production and supplier network planning and the manufacturing technology design on a strategic level.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Introduction: Diese Einleitung beschreibt die wachsende Komplexität der Automobilplanung und die Notwendigkeit, betriebliche Perspektiven in die Plattformstrategie zu integrieren.
2 Automotive planning processes: Dieses Kapitel erläutert die verschiedenen Phasen der Produktentwicklung sowie eine Referenzplanungslandschaft für OEMs und die Rolle von Plattformstrategien.
3 Integration of the operations perspective into platform planning: Hier werden die Herausforderungen bei der Integration betrieblicher Aufgaben in die Plattformplanung diskutiert, die existierende Literatur analysiert und eine Forschungslücke aufgezeigt.
4 Reference MILP model: In diesem Kapitel wird das entwickelte MILP-Modell vorgestellt, einschließlich der Problemstellung, der Zielfunktion und der relevanten Nebenbedingungen.
5 Numerical study: Hier erfolgt eine praktische Anwendung des Modells anhand einer numerischen Fallstudie, wobei ein einstufiger Optimierungsansatz mit einem zweistufigen Ansatz verglichen wird.
6 Conclusion: Das Fazit fasst die Ergebnisse zusammen und gibt Empfehlungen für zukünftige Forschungsarbeiten und Modellverbesserungen.
Schlüsselwörter
Automobilindustrie, Plattformstrategie, Fahrzeugderivate, Operations Planning, MILP, Optimierung, Fahrzeug-zu-Plattform-Allokation, Produktionsnetzwerk, Kapazitätsplanung, Standortplanung, Kosteneffizienz, Skaleneffekte, Produktentwicklung, Strategische Planung, Ressourcenallokation
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit beschäftigt sich mit der strategischen Planung von Fahrzeugplattformen in der Automobilindustrie und wie man betriebliche Aspekte (Operations) in diesen Prozess integriert.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Themen sind die Automobil-Planungsprozesse, die Rolle von Multi-Plattform-Strategien und die mathematische Optimierung der Fahrzeug-zu-Plattform-Allokation.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Ziel ist es, ein mathematisches Modell (MILP) zu entwickeln, das die Kosten minimiert, indem operative Faktoren wie Produktion, Kapazitäten und Standortwahl bei der Plattformplanung berücksichtigt werden.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es wird eine modellbasierte quantitative Analyse mittels Mixed-Integer Linear Programming (MILP) eingesetzt, um die Allokationsproblematik zu lösen.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil umfasst die detaillierte Beschreibung der Planungsprozesse, die Literaturrecherche zur bestehenden Modellbildung, die mathematische Herleitung des Referenzmodells sowie dessen Validierung durch eine Fallstudie.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die Arbeit ist durch Begriffe wie Fahrzeugplattformen, Operations Perspective, MILP-Optimierung, Kapazitätsplanung und strategische Produktionsplanung geprägt.
Wie unterscheidet sich der einstufige Ansatz vom zweistufigen Ansatz?
Der einstufige Ansatz integriert alle betrieblichen Aspekte simultan in die Optimierung, während der zweistufige Ansatz zunächst die Allokation bestimmt und betriebliche Faktoren erst in einem nachgelagerten Schritt bewertet.
Welchen konkreten Vorteil bietet das neue Modell?
Die Studie belegt eine signifikante Kostensenkung von 4,1 % bei Nutzung des integrierten einstufigen Optimierungsmodells gegenüber einer inkrementellen Planung.
- Citation du texte
- Philipp Timmen (Auteur), 2016, Integrating the operations perspective into the planning of automotive vehicle platforms, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/340897
