In der Vergangenheit kamen verschiedene Ansätze zur Planung des Produktionsprozesses auf. Im Wesentlichen ist ihnen gemein, dass die verschiedenen Bereiche des Prozesses getrennt betrachtet werden. Die Planer sehen sich zwei Problemen ausgesetzt. Zum einen steht gerade im heutigen Informationszeitalter eine ungeheure Datenmenge zur Verfügung, die ausgewertet und analysiert werden muss. Zum anderen müssen die Teilbereiche der Planung des Produktionsprozesses wieder zusammengeführt werden. Zu Lösung dieser Probleme werden EDV- und Software-Pakete zur Unterstützung herangezogen.
Diese Seminararbeit beschäftigt sich mit einem computergestützten Planungsansatz, der auf der hierarchischen Planung aufbaut: dem Advanced Planning System (kurz APS). Ziel der Arbeit ist es zunächst eine theoretische Beschreibung der Arbeits- und Wirkungsweise des APS, bzw. einzelner Module zu liefern. Detailliert wird sich nur mit dem Masterplanning und der kurzfristigen Produktionsplanung und Maschinenbelegung beschäftigt. Um die Anschaulichkeit zu erhöhen, wird hierbei ein Beispiel einer Bierbrauerei kreiert. Als Vorlage dient eine Beschreibung des Produktionsprozesses von der Carlsberg A/S Brauerei. Kreierte Daten und veränderte Annahmen dieses Prozesses werden dann in ein Formalmodell 2 überführt. Mit Unterstützung einer Standardsoftware der Optimierung wird dieses Modell gelöst und die Lösung dargestellt.
Der generelle Aufbau eines APS wird in Abschnitt 2 umrissen. Abschnitt 3 beschreibt die mittelfristige Produktionsplanung im APS, dem Masterplanning. Die kurzfristige Produktionsplanung und Maschinenbelegung wird dann in Abschnitt 4 näher betrachtet. Dabei dient zum Abschluss der Abschnitte das Beispiel der Bierbrauerei als anschauliches Beispiel.
Abschnitt 5 beschäftigt sich darauf mit den Interdependenzen zwischen den angesprochenen Modulen und geht wieder auf das Beispiel aus Abschnitt 3 und Abschnitt 4 ein. Die Seminararbeit versucht, so die Anwendbarkeit von APS anschaulicher zu machen und darzustellen wie sich erstens die Datenflut koordinieren lässt und zweitens die einzelnen Planungsmodule verbinden lassen.
Abschnitt 6 wird die Ergebnisse der Arbeit zusammenfassen.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
2 Advanced Planning Systeme
3 Masterplanning
3.1 Charakteristika der mittelfristigen Produktionsplanung
3.2 Erstellung eines Produktionsplanes
3.3 Masterplanning am Beispiel einer Bierbrauerei
3.3.1 Die Modellbildung des Beispiels
3.3.2 Formulierung und Lösung des Modells
4 Produktionsplanung und Maschinenbelegung
4.1 Charakteristika der kurzfristigen Produktionsplanung
4.2 Angewandte Lösungsverfahren zur kurzfristigen Produktionsplanung
4.2.1 Prioritätsregeln
4.2.2 Lineare Programmierung
4.2.3 Genetische Verfahren
4.3 Produktionsplanung und Maschinenbelegung am Beispiel einer Bierbrauerei
5 Interdependenzen zwischen der mittel- und kurzfristigen Produktionsplanung
5.1 Theoretische Beschreibung der in APS auftretenden Kopplungen
5.2 Veranschaulichung der Interdependenzen am Beispiel
6 Zusammenfassung
Zielsetzung & Themen
Diese Arbeit zielt darauf ab, die theoretische Arbeits- und Wirkungsweise von Advanced Planning Systemen (APS) zu erläutern und deren praktische Anwendbarkeit anhand eines Fallbeispiels aus der Brauindustrie zu veranschaulichen. Hierbei steht insbesondere die Koordination zwischen mittel- und kurzfristiger Produktionsplanung sowie die Bewältigung der Datenflut und die Modulverbindung im Zentrum der Untersuchung.
- Hierarchische Planung und APS-Struktur
- Masterplanning als mittelfristiges Planungsinstrument
- Kurzfristige Produktionsplanung und Maschinenbelegung
- Optimierungsverfahren in der Logistik (Lineare Programmierung, Genetische Verfahren)
- Interdependenzen und Informationsflüsse zwischen Planungsebenen
Auszug aus dem Buch
3.3.1 Die Modellbildung des Beispiels
Die Carlsberg-Brauerei in Dänemark nahm 2002 eine von SAP entwickelte Planungssoftware in Betrieb. Der „Advanced Planner and Optimizer“, kurz APO, benutzt in mittelfristiger Planung für die Lösung gemischt-ganzzahliger Modelle (engl.: „Mixed Integer Programm“, kurz MIP) den Solver „CPLEX“. Bei der Erstellung von mittelfristigen Plänen wird das Entscheidungsproblem bei Carlsberg A/S in drei MIP aufgespalten. Jedes MIP besitzt ca. 100.000 bis 500.000 Variablen und 50.000 bis 150.000 Engpässe und der Rechenaufwand beträgt ca. 10-12 Stunden.
Da das hier entwickelte Modell mit einer Studentenversion von XPress-MP gelöst wird, stehen nur 400 Variablen zu Verfügung.
Annahmen und Beschreibungen die nun folgen lehnen sich zu einem an die Ausführungen von Kreipl und Penedo (2004) an, die die Situation bei Carlsberg beschreiben. Zum anderen werden gleichzeitig Abstraktionen durchgeführt die das Problem zu vereinfachen.
Die Bierherstellung lässt sich in drei große Schritte einteilen, wie in Darstellung 3 abgebildet. Als erstes wird das Bier gebraut. Anschließend wird es gefiltert und schließlich abgefüllt. Der dritte Schritt stellt üblicherweise einen Engpass dar. Diese Schritte werden hier in der mittelfristigen Planung nicht getrennt betrachtet.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Diese Einleitung führt in die Problematik der getrennten Produktionsplanung ein und stellt das Ziel der Arbeit vor, APS als computergestützten Planungsansatz anhand eines Bierbrauerei-Beispiels zu untersuchen.
2 Advanced Planning Systeme: Dieses Kapitel charakterisiert APS als planungsunterstützende Software zur Optimierung der Wertschöpfungskette unter Nutzung einer Supply Chain Planning Matrix.
3 Masterplanning: Das Kapitel erläutert die Grundlagen, Charakteristika und den Prozess der mittelfristigen Produktionsplanung (Masterplanning) innerhalb eines APS.
4 Produktionsplanung und Maschinenbelegung: Hier werden die Merkmale und Lösungsverfahren der kurzfristigen Produktionsfeinplanung detailliert dargestellt und auf das Brauerei-Beispiel angewendet.
5 Interdependenzen zwischen der mittel- und kurzfristigen Produktionsplanung: Dieses Kapitel beleuchtet die zeitlichen und sachlichen Abhängigkeiten zwischen den Planungsebenen und zeigt Mechanismen zur Informationskoordination auf.
6 Zusammenfassung: Die Arbeit schließt mit einer Synthese der Ergebnisse zur Leistungsfähigkeit von APS und der Bedeutung der Planungskopplung.
Schlüsselwörter
Advanced Planning Systeme, APS, Masterplanning, Produktionsplanung, Maschinenbelegung, Lieferkette, Supply Chain Management, Lineare Programmierung, Operations Research, Bierbrauerei, Optimierung, Produktionslogistik, Planungsinterdependenzen.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit analysiert den Einsatz von Advanced Planning Systemen (APS) zur Optimierung von Produktionsprozessen, unterteilt in mittel- und kurzfristige Planungshorizonte.
Welche zentralen Themenfelder werden behandelt?
Die Arbeit behandelt die hierarchische Planung, die Modulstruktur von APS, Methoden der linearen Programmierung und die Koordination zwischen verschiedenen Planungsebenen.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist die theoretische Beschreibung der Funktionsweise von APS und die anschauliche Demonstration ihrer Anwendung anhand eines modellierten Fallbeispiels einer Brauerei.
Welche wissenschaftlichen Methoden kommen zum Einsatz?
Es werden mathematische Optimierungsverfahren wie die lineare Programmierung (Branch & Bound) sowie heuristische Verfahren wie Prioritätsregeln und genetische Algorithmen angewendet.
Was umfasst der Hauptteil der Arbeit?
Der Hauptteil analysiert das Masterplanning, die kurzfristige Produktionsplanung sowie die komplexen Interdependenzen und Feedbackschleifen zwischen diesen Modulen.
Welche Keywords charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind Advanced Planning Systeme (APS), Masterplanning, Produktionsplanung, Optimierung und Interdependenzen.
Warum wird die Bierbrauerei als Beispiel gewählt?
Die Brauerei dient zur Veranschaulichung, wie reale Produktionsprozesse in ein mathematisches Modell überführt werden können, um Datenflut und Planungsentscheidungen praktisch zu koordinieren.
Zu welchem Schluss kommt die Untersuchung über die Kopplung der Module?
Die Untersuchung zeigt, dass eine isolierte Betrachtung der Planungsebenen oft zu unzulässigen Plänen führt und ein kontinuierliches Feedback zwischen Masterplanning und kurzfristiger Feinplanung für ein optimales Ergebnis unerlässlich ist.
Was sind die wichtigsten Erkenntnisse aus dem Modell?
Das Modell demonstriert, dass kurzfristige Produktionsvorgaben die mittelfristigen Pläne korrigieren können, wenn beispielsweise durch Rüstzeiten oder Kapazitätsengpässe Konflikte auftreten.
- Quote paper
- Patrick Lucke (Author), 2005, Einsatzmöglichkeiten von APS in der Produktion am Beispiel einer Bierbrauerei, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/44736
