Planung und Risikobewertung projektspezifischer Produktionsnetzwerke

Bei Einzel‐ und Kleinserienfertigung müssen sowohl langfristige Kooperationspartner als auch auftrags-spezifische, internationale Partner und Lieferanten in die Produktion komplexer Investitionsgüter einbezogen werden. Zunehmend sind kleine und mittlere Unternehmen (KMU) herausgefordert nicht nur technische Komponenten zu liefern, sondern die komplette Projektplanung zu realisieren. Im Forschungsprojekt „PIP“ soll ein Verfahren entwickelt werden, das gerade KMU des Maschinen- und Anlagenbaus bei der aufwandsmi-nimierten Partner- und Lieferantenauswahl sowie der Einschätzung möglicher Projektrisiken unterstützt. Der vorliegende Artikel beschreibt Rahmenbedingungen beim Aufbau projektspezifischer Produktionsnetzwerke sowie Lösungsansätze zu deren verbesserter Planung und Risikobewertung.

Bestimmung des stochastischen Zeitverhaltens in Supply Chains

Stochastische Einflüsse wirken auf alle elementaren Prozesse einer Lieferkette. Sie äußern sich in variablen Fertigungs-, Transport- oder Durchlaufzeiten sowie Lagerbeständen zur Prozessentkopplung. Die Auswirkungen auf Liefertreue, Vorlaufzeiten, Bestände oder Kos¬ten für die gesamte Supply Chain sind zurzeit nur simulativ abschätzbar. Das hier vorge¬stellte numerische Verfahren kann mit geringem Aufwand ähnliche, statistisch abgesicherte Kennzahlen für das Zeitverhalten liefern.

Methode zur Dimensionierung von Entkopplungspuffern in dynamischen Fertigungsprozessen

Die Bestimmung der optimalen Puffergröße zur Entkopplung von Prozessen mit großen Durchlaufzeit-Schwankungen ist ein entscheidendes Problem bei der Planung insbesondere von getakteten Fertigungslinien. Der Puffer sollte in jedem Fall so groß bemessen sein, dass er den nachfolgenden Prozess in jedem Takt versorgen kann, andererseits aber reduziert werden auf Grund eines begrenzten Platzangebots innerhalb der Fertigungslinie. Der vorliegende Artikel beschreibt eine analytische Methode zur Ermittlung einer optimalen Puffergröße und vergleicht die Ergebnisse mit Simulationsuntersuchungen. Weiterhin wird der Zusammenhang zwischen der Durchlaufzeitverteilung und der erforderliche Puffergröße analysiert.

Beherrschung stark korrelierter Logistik- und Produktions-Prozesse

Bei der Simulation von Logistik- und Produktionssystem werden Zufallszahlengeneratoren verwendet, um stochastische Einflüsse zu modellieren. Ein wichtiges Qualitätsmerkmal dieser Generatoren ist die Er-zeugung möglichst unabhängiger Zufallszahlen. Werden jedoch reale Prozesse betrachtet, so sind die Daten im Allgemeinen nicht unabhängig. Diese Arbeit befasst sich mit der Analyse von Praxisdaten bezüglich des Auftretens von Abhängigkeiten. Dazu werden Korrelationsstrukturen gesucht. Außerdem wird gezeigt, dass unabhängige Zufallszahlen in der Regel ungeeignet sind, um stochastische Prozesse mit ausgeprägten Abhängigkeiten zu modellieren.