Masterarbeit

Analyse von Puffern in flexiblen Montagesystemen

Moderne Produktionssysteme müssen in der Lage sein eine gro?e Variantenvielfalt zu produzieren, um die heterogene Kundennachfrage zu bedienen. Im Gegensatz zu traditionellen linearen und getakteten Transferstra?en erlaubt der Einsatz von flexiblen Montagesystemen einen asynchronen und produkttypabh?ngigen Materialfluss. Den Effizienzgewinnen durch die gewonnene Flexibilit?t stehen dabei der erh?hte Platzbedarf und Kosten für die Bereitstellung von Automated Guided Vehicles (AGVs) und Pufferpl?tzen entgegen.
In der Masterarbeit ist zun?chst der Stand der Literatur hinsichtlich des Designs von Pufferpl?tzen in flexiblen Montagesystemen darzustellen. Kern der Arbeit ist es für gegebene Layouts mittels Simulationsstudien den Einfluss der Puffer auf die Leistungsf?higkeit von flexiblen Montagesystemen zu analysieren. Sowohl die Flexibilit?t der Puffer als auch deren Kapazit?ten sind dabei zu untersuchende Parameter. Bei der Analyse sind sowohl die Puffer innerhalb des flexiblen Montagesystems als auch die Puffer zu angrenzenden getakteten Montagesystemen zu betrachten.

Basisliteratur: Hottenrott, A.; Grunow, M.: Flexible layouts for the mixed-model assembly of heterogeneous vehicles. OR Spectrum 41 (4), 2019, 943-979

Analyse des Einflusses stochastischer Ausbeute bei Produktneueinführungen

Die Ausbeute bei der Produktion von neuen Produkten, z. B. in der Halbleiterindustrie ist aufgrund komplexer Produktionsprozesse stochastisch. Die tats?chlich realisierte Ausbeute beeinflusst stark inwieweit Best?nde vor dem Markteintritt aufgebaut werden k?nnen. Trotz der mit den Best?nden einhergehenden Kosten, k?nnen diese wirtschaftlich sein, da sie Opportunit?tskosten durch entgangene Verk?ufe sowie Verz?gerungen bei der Verbreitung des Produkts im Markt verhindern k?nnen.
In dieser Masterarbeit sollen die Auswirkungen verschiedener Arten stochastischer Ausbeute auf die Entscheidungen in der Produktions- und Absatzplanung bei Produkteinführungen untersucht und verglichen werden. Zun?chst ist dafür eine ?bersicht hinsichtlich verschiedener in der Literatur beschriebener Ausbeutemodelle zu erstellen. Anschlie?end sollen diese verschiedenen Modelle in ein in der Literatur existierendes Model integriert werden. Die Auswirkungen verschiedener Ausbeutemodelle sind mittels numerischer Studien zu untersuchen.

Basisliteratur: A. Negahban & J.S. Smith (2016) The effect of supply and demand uncertainties on the optimal production and sales plans for new products. International Journal of Production Research, 54:13, 3852-3869

Einsatz digitaler Zwillinge bei der Entscheidungsunterstützung für die Auftragseinlastung

Die Auftragseinlastung in Produktionssystemen bietet eine M?glichkeit, den Durchsatz und den Bestand im Produktionssystem zu steuern. Digitale Zwillinge sind die digitale Repr?sentanz eines materiellen Systems aus der realen Welt in der digitalen Welt. bwin娱乐_bwin娱乐官网欢迎您@e Zwillinge erlauben die Prognose zukünftigen Systemverhaltens und k?nnen deshalb bei der Bewertung von Entscheidungsalternativen herangezogen werden.
In der Arbeit sollen Konzepte für den Einsatz von digitalen Zwillingen bei der Auftragseinlastung herausgearbeitet und mit dem Stand der Literatur abgeglichen werden. Es sind dabei die St?rken und Schw?chen bei der Nutzung digitaler Zwillinge bei der Auftragseinlastung gegenüber etablierten Ans?tzen zu identifizieren. Die kritische ?berprüfung der Konzepte k?nnte beispielsweise durch eine eigene Implementierung und anhand eines physischen Demonstrationsmodells z. B. aus Lego erfolgen.

Basisliteratur: Qi, C., Sivakumar, A. I., & Gershwin, S. B. (2009). An efficient new job release control methodology. International Journal of Production Research, 47(3), 703-731.

Analyse und Optimierung von Verpackungsprozessen in der nachhaltigen Lebensmittelindustrie

Verpackungsprozesse lassen sich aufgrund der hohen Anforderungen an Motorik h?ufig nicht vollst?ndig automatisieren. Sie werden deshalb h?ufig manuell durchgeführt. Gleichzeitig stellt der Verpackungsprozess den letzten Schritt des Produktionsprozesses dar, bevor die Produkte die Kunden erreichen, und ist deshalb für die wahrgenommene Qualit?t von hoher Bedeutung. Das Unternehmen use&eat GmbH etabliert zurzeit neue Verpackungsprozesse für die Verpackung von Knusperhalmen, die über den Einzelhandel an den Endkunden geliefert werden.
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In dieser Masterarbeit sollen die aktuellen Verpackungsprozesse bei der use&eat GmbH dokumentiert, Prozesszeiten empirisch ermittelt und ein Prozessmodell entwickelt werden.? Basierend auf dieser Prozessanalyse sind Optimierungsprobleme bei der use&eat GmbH zu identifizieren und in die Literatur einzuordnen. Insbesondere soll eine ?bersicht hinsichtlich m?glicher Anwendungen von Verfahren der künstlichen Intelligenz erstellt werden.

Analyse des stochastischen Patienten-Betten Allokationsproblems

Patienten, die station?r in einem Krankenhaus aufgenommen werden, muss ein Bett zugewiesen werden. Bei der Zuordnung zu Mehrbettzimmern muss das Geschlecht der bereits zugeordneten Patienten berücksichtigt werden. Darüber hinaus wird versucht, anhand der Zuordnung von Patienten im gleichen Alter, die Zufriedenheit der Patienten zu steigern. Ein sp?terer Wechsel in ein andres Zimmer ist zwar grunds?tzlich m?glich, aber unerwünscht. Das Patienten-Betten Allokationsproblem wurde in verschiedenen Varianten bereits in der Literatur untersucht.? Ein Teil der Literatur nimmt dabei an, dass die Ankunfts- und Entlassungstermine der Patienten deterministisch und zum Zeitpunkt der Entscheidung über die Allokationen bekannt sind. Ein anderer Teil der Literatur berücksichtig im Laufe der Zeit bekanntwerdende Ankünfte von Notfallpatienten mittels rollierender Planung.
Ziel der Masterarbeit ist die Formalisierung des Allokationsproblems unter Berücksichtigung stochastischer Ankünfte und Liegedauern der Patienten mittels eines Markov Entscheidungsprozesses. Dabei stehen Echtdaten aus einem deutschen Krankenhaus zur Verfügung, um erforderliche Wahrscheinlichkeitsverteilung zu ermitteln. Basierend auf den Daten soll au?erdem ein automatisierter Instanzengenerator für das stochastischen Patienten- Betten Allokationsproblem entwickelt werden.

Basisliteratur:
Sara Ceschia und Andrea Schaerf, Modeling and solving the dynamic patient admission scheduling problem under uncertainty, Artificial intelligence in medicine 56 (2012), no. 3, 199–205.
Peter Demeester, Wouter Souffriau, Patrick De Causmaecker, und Greet Vanden Berghe, A hybrid tabu search algorithm for automatically assigning patients to beds, Artificial Intelligence in Medicine 48 (2010), no. 1, 61–70.
Fabian Sch?fer, Manuel Walther, Alexander Hübner, und Heinrich Kuhn, Operational patient-bed assignment problem in large hospital settings including overflow and uncertainty management, Flexible Services and Manufacturing Journal 31 (2019), no. 4, 1012–1041.