Titelaufnahme

Titel
Job Shop Scheduling mit Rezirkulation : ein Prozessoptimierungsbeispiel aus der stahlverarbeitenden Industrie / Florian Alward
Weitere Titel
Job shop scheduling with recirculation : a case study from the steel industry
Verfasser/ VerfasserinAlward, Florian
Begutachter / BegutachterinReimann, Marc
ErschienenGraz, August 2017
UmfangIX, 71 Blätter : Zusammenfassungen (2 Blätter) ; Illustrationen
HochschulschriftKarl-Franzens-Universität Graz, Masterarbeit, 2017
Anmerkung
Abweichender Titel laut Übersetzung des Verfassers/der Verfasserin
Zusammenfassungen in Deutsch und Englisch
SpracheDeutsch
DokumenttypMasterarbeit
URNurn:nbn:at:at-ubg:1-120174 Persistent Identifier (URN)
Zugriffsbeschränkung
 Das Werk ist frei verfügbar
Dateien
Job Shop Scheduling mit Rezirkulation [1.14 mb]
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Klassifikation
Zusammenfassung (Deutsch)

Scheduling beschreibt die Allokation von verschiedenen Aufgaben auf eine Anzahl bestimmter limitierter Ressourcen. Die Aufgaben, auch Jobs genannt, sind zu produzierende Güter in einer Werkshalle, die aus einzelnen kleineren Operationen, auch Tasks genannt, bestehen. Die limitierte Ressource beschreibt die Maschinen, auf denen die einzelnen Tasks bearbeitet und die Produktionsprozesse durchlaufen werden. In einem Job Shop, ist die Reihenfolge, in der die Tasks an den Maschinen bearbeitete werden, bei jedem Job unterschiedlich. Es können auch bestimmte Maschinen innerhalb eines Jobs ausgelassen werden. In dem vorgestellten Modell kommt es zur Rezirkulation einzelner Prozesse, was bedeutet, dass verschiedene Tasks eines Jobs an einer Maschine mehrmals bearbeitet werden können. Diese Arbeit beschäftigt sich mit dem Finden einer optimalen Maschinenschedule für einen Job Shop mit Rezirkulation. Es wird ein Mixed-Integer-Programm aufgestellt, welches mithilfe des Gurobi-Solvers die optimale Schedule errechnet und die Gesamtproduktionsdauer minimiert. Das Modell wird anhand eines numerischen Fallbeispiels aus der Wirtschaft direkt angewandt. Es dient dazu, die optimale Produktionsschedule für verschiedene Szenarien zu berechnen. Daraus lässt sich die optimale Standortentscheidung für das untersuchte Unternehmen herleiten. Zusätzlich gibt es Aufschluss über Maschinenauslastung. Es zeigt, bei welchen Maschinen ein Engpass besteht und eine Kapazitätserhöhung zu einer Produktivitätssteigerung führt, und bei welchen eine Kapazitätserhöhung keinen Einfluss auf die Gesamtproduktivität hat. Eine Analyse der Szenarien soll das Potential für eine Effizienzsteigerung in der Produktion aufdecken und über die optimale Nutzung zweier Produktionsstandorte entscheiden.

Zusammenfassung (Englisch)

Scheduling describes the allocation of a set of different tasks to a number of limited resources. In this specific case, the tasks refer to a number of jobs in a production schedule which can be broken down into different smaller tasks. The limited resource is the number of machines that are available for the production process. The machines also indicate where the tasks can be processed. The sequence in which the tasks are processed differs for every job within a job shop environment. There are also jobs that use machines which are not utilized at all by other jobs. In the model that is used, recirculation of the tasks within one job is allowed. This means that tasks from a single job can visit the same machine several times. This thesis aims at finding an optimal machine schedule for a job shop scheduling problem with recirculation. A mixed-integer-program is developed which calculates the optimal production-time-minimizing schedule with the help of the Gurobi solver. The model is utilized by a numeric case study of an Austrian-based mid-sized company. It calculates different scenarios for the optimal production schedule. By analyzing the different scnearios, the optimal location decision for the production process is made. The potential for efficiency gains in the production is scrutinized as well as the optimal utilization of two different factory locations is decided. This analysis leads to minimization of wasteful transportation between two production facilities. It shows bottlenecks in the production process. The identification of the bottlenecks shows on which machines a capacity increase leads to a faster production and on which machines a capacity change does not affect the overall production schedule.