Das vorliegende Buches stellt ausgewählte Planungsmodelle sowie Ansätze und Verfahren zur Lösung von Planungsproblemen der operativen Produktionsplanung und -steuerung vor und analysiert diese. Im Mittelpunkt der Diskussion stehen zwei wichtige, höchst praxisrelevante Aspekte, die in der aktuellen Forschung intensiv diskutiert werden: die Berücksichtigung der knappen Kapazitäten und der Umgang mit Unsicherheit. Die Autoren orientieren sich an der operativen Produktionsplanung und -steuerung als Rückgrat der Planung von Produktionsprozessen in kommerziell verfügbaren IT-Systemen. Umsetzungen dieser Ansätze in der industriellen Praxis werden exemplarisch erläutert. Dadurch wendet sich das Buch an Wissenschaftlicher, vor allem an Doktoranden, die sich über den aktuellen Stand der Forschung informieren wollen, ebenso wie an Anwender, die die Planung in ihren Unternehmen verbessern wollen.

Prof. Dr. Thorsten Claus lehrt und forscht an der TU Dresden auf dem Gebiet der Produktionsplanung und -steuerung sowie des E-Learnings. Darüber hinaus bekleidet er das Amt des Direktors des Internationales Hochschulinstituts Zittau.

Prof. Dr. Frank Herrmann studierte Informatik an der RWTH Aachen und promovierte über Ressourcenbelegungsplanung. Im Rahmen seiner Professur für Produktionslogistik an der Ostbayerischen Technischen Hochschule Regensburg erforscht er quantitative Methoden in der operativen Produktionsplanung und -steuerung.

Prof. Dr. Michael Manitz hat Betriebswirtschaftslehre an der Universität zu Köln studiert und lehrt heute Produktionswirtschaft und Supply Chain Management an der Universität Duisburg/Essen. Seine Forschungsgebiete sind die Produktionsplanung und -steuerung sowei Fragen der Kapazitätsplanung von Sachgüter- und Dienstleistungsproduktionssystemen.

1;Vorwort;5 2;Inhaltsverzeichnis;7 3;Autorenverzeichnis;9 4;Teil I Einführung;12 4.1;Knappe Kapazitäten und Unsicherheit - Analytische Ansätze und Simulation in der Produktionsplanung und -steuerung;13 4.1.1;Literaturverzeichnis;16 4.2;Ein hierarchisches Planungskonzept zur operativen Produktionsplanung und -steuerung;17 4.2.1;Literaturverzeichnis;31 5;Teil II Aktuelle Forschung;33 5.1;Robuste Optimierung zur Produktionsprogrammplanung;34 5.1.1;1 Einordnung in die hierarchische operative Produktionsplanung und -steuerung und Erläuterung der Problemstellung;34 5.1.2;2 Bisherige Lösungsansätze zur Produktionsprogrammplanung;36 5.1.3;3 Robuste Optimierung zur Produktionsprogrammplanung;37 5.1.4;4 Deterministische Ersatzwertmodelle;38 5.1.5;5 Mehrwertige Modellierung der Unsicherheit;38 5.1.5.1;5.1 Chance-Constrained-Modelle;40 5.1.5.2;5.2 Zweistufige Kompensationsmodelle;42 5.1.5.3;5.3 Mehrstufige Kompensationsmodelle;46 5.1.6;6 Simulation in der robusten Produktionsprogrammplanung;51 5.1.7;7 Zusammenfassung und Ausblick;52 5.1.8;Literaturverzeichnis;52 5.2;Robuste operative Planung;55 5.2.1;1 Einleitung;55 5.2.1.1;1.1 Definition von Robustheit;55 5.2.1.2;1.2 Proaktive und reaktive Planung;56 5.2.2;2 Robuste lineare Optimierung;57 5.2.2.1;2.1 Budget of Uncertainty;57 5.2.2.2;2.2 Budget of Uncertainty für die Losgrößenplanung;59 5.2.3;3 Simulationsbasierte robuste Optimierung;61 5.2.3.1;3.1 Blackbox-Simulation;61 5.2.3.2;3.2 Optimierung auf Basis von Ersatzmodellen;62 5.2.3.3;3.3 Integration von Simulation und Optimierung;63 5.2.3.4;3.4 Beispiel einer Integration von Simulation und Optimierung im Supply Chain Operations Planning;64 5.2.4;4 Schlussfolgerungen;67 5.2.5;Literaturverzeichnis;67 5.3;Einsatz der Szenariotechnik in der Produktionsplanung;69 5.3.1;1 Einführung in die Szenariotechnik;69 5.3.1.1;1.1 Begriffsbestimmung und -abgrenzung;69 5.3.1.2;1.2 Klassifizierung der Szenariotechnik;72 5.3.1.3;1.3 Vorgehensweise der Szenariotechnik;74 5.3.2;2 Methodische Betrachtung der Szenariotechnik;80 5.3.2.1;2.1 Konsistenzanalyse;81 5.3.2.2;2.2 Cross-Impact-Analyse;86 5.3.3;3 Einsatz der Szenariotechnik in der Produktionsplanung;91 5.3.3.1;3.1 Ansatz der Robusten Planung;91 5.3.3.2;3.2 Ansatz der Szenariosimulation;92 5.3.4;4 Fazit und Ausblick;93 5.3.5;Literaturverzeichnis;93 5.4;Das mehrstufige kapazitierte Losgrößenproblem;97 5.4.1;1 Einleitung;97 5.4.1.1;1.1 Entwicklung der Losgrößenmodelle;98 5.4.1.2;1.2 Basismodell;99 5.4.1.3;1.3 Voraussetzungen und Modellgrenzen;101 5.4.2;2 Alternative Modellformulierungen;101 5.4.2.1;2.1 Modelle mit langen Perioden (big-bucket);102 5.4.2.2;2.2 Modelle mit kurzen Perioden (small-bucket);104 5.4.3;3 Lösungsverfahren;106 5.4.3.1;3.1 Lösungsverfahren basierend auf der gemischt-ganzzahligen Modellformulierung;106 5.4.3.2;3.2 Heuristische und metaheuristische Lösungsverfahren;107 5.4.4;4 Integration von Losgrößen- und Reihenfolgeplanung;109 5.4.4.1;4.1 Synchronisation bei mehrstufigen Big-Bucket-Modellen;109 5.4.4.2;4.2 Synchronisation bei mehrstufigen Small-Bucket-Modellen;111 5.4.5;5 Aktuelle Forschungsfelder;112 5.4.6;Literaturverzeichnis;113 5.5;Anwendungen des Resource-Constrained Project Scheduling Problem in der Produktionsplanung;116 5.5.1;1 Einleitung;116 5.5.2;2 Das Resource-Constrained Project Scheduling Problem;118 5.5.2.1;2.1 Formale Beschreibung des RCPSP;118 5.5.2.2;2.2 Graphenmodell;118 5.5.2.3;2.3 Mathematisches Modell;119 5.5.2.4;2.4 Exakte Optimierungsverfahren;120 5.5.2.5;2.5 Prioritätsregel-Heuristiken;121 5.5.2.6;2.6 Metaheuristiken;121 5.5.3;3 Varianten und Erweiterungen des klassischen RCPSP;122 5.5.3.1;3.1 Simultane Planung mehrerer Projekte;123 5.5.3.2;3.2 Verallgemeinerungen des Vorgangskonzepts;124 5.5.3.3;3.3 Verallgemeinerte zeitliche Restriktionen;126 5.5.3.4;3.4 Verallgemeinerungen des Ressourcenkonzepts;127 5.5.3.5;3.5 Alternative Zielfunktionen;128 5.5.4;4 Planung bei Unsicherheit;130 5.5.4.1;4.1 Reaktive Ansätze;130 5.5.4.2;4.2 Proaktive Ansätze;131 5.5.5;5 Fazit;1