Ablaufplanung in der chemischen Industrie: Optimierung mit evolutionären Algorithmen
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Wiesbaden
Gabler
1999
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| Schriftenreihe: | Betriebswirtschaftliche Forschung zur Unternehmensführung
Bd. 36 |
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Inhaltsverzeichnis
ABBILDUNGSVERZEICHNIS XIII
TABELLENVERZEICHNIS XVII
symbolverzeichnis xix
1 einleitung 1
1.1 Problemstellung und Ziel der Arbeit 1
1.2 Aufbau der Arbeit 3
2 PRODUKTIONSSYSTEME DER CHEMISCHEN INDUSTRIE 7
2.1 Technologische Abgrenzung der chemischen Industrie 7
2.2 Produktionstypologie 9
2.3 Spezifische Eigenschaften chemischer Produktionssysteme 15
4 2.4 produktionstypen der chemischen industrie 18
2.4.1 Ein generalisierter Produktionstyp 18
2.4.2 Ablauforientierte Produktionstypen 20
2.4.3 Zusammengesetzte Produktionstypen 25
2.5 Integrierte Produktionsplanung und Steuerung in der chemischen Industrie 27
2.5.1 Aufgaben und Bedeutung der betriebswirtschaftlichen Produktionsplanung 27
2.5.2 Leitsysteme 29
2.5.2.1 Historische Entwicklung und Ausblick 29
2.5.2.2 Aufbau integrierter Leitsysteme 32
2.5.3 Rezeptfahrweise 34
3 VERFAHREN ZUR CHARGENGRÖßEN UND ABLAUFPLANUNG 39
3.1 PROBLEMKLASSEN 39
3.1.1 Klassifikation von Problemen der Chargengrößenplanung 39
3.1.2 Klassifikation von Problemen der Ablaufplanung 42
3.1.2.1 Klassifikationsschema 42
3.1.2.2 Maschinencharakteristik 42
3.1.2.3 Auftragscharakteristik 43
3.1.2.4 Zielsetzungen 44
3.1.3 Klassifikation der Chargengrößen und Ablaufplanung in der chemischen Industrie 45
. 3.2 Systematisierung der Planungsverfahren 47
3.3 Lineare Programmierung 51
X 3.3.1 Grundlagen 51
3.3.2 Dualität 52
3.3.3 Branch und Bound Methode 53
, 3.4 Evolutionäre Algorithmen 57
3.4.1 Grundlagen der Evolutionstheorie 57
3.4.2 Entwicklung und Übersicht 61
3.4.3 Genetische Operatoren 65
3.4.4 Selbstorganisation 68
_. 3.4.5 Verfahrensvarianten 71
3.4.5.1 Threshold Accepting 71
3.4.5.2 Simulated Annealing 72
3.4.5.3 Das Verfahren von Ablay 73
3.4.5.4 Genetische Algorithmen 74
3.4.5.5 Evolutionsverfahren 75
3.5 Bewertung der Planungsverfahren 77
4 MODELLIERUNG VON PRODUKTIONSSYSTEMEN DER CHEMISCHEN INDUSTRIE 81
4.1 Der Prozeo der Modellbildung 81
4.1.1 Modellierung von Entscheidungsproblemen 81
4.1.2 Komplexität von Produktionssystemen und Lösungsverfahren 83
4.2 MIP MODELLE 88
4.2.1 Systematik der Modellierungsansätze 88
4.2.2 Ein Modellierungsansatz mit festem Zeitraster 90
4.2.2.1 Vorüberlegungen 90
4.2.2.2 Grundmodell 92
4.2.2.3 Anwendungsbeispiel 96
4.2.2.4 Anwendungsmöglichkeiten l 1
4.2.3 Ein Modellierungsansatz mit variablem Zeitraster 102
4.2.3.1 Vorüberlegungen 1°2
4.2.3.2 Grundmodell 104
4.2.3.3 Binärcodierung 107
4.2.3.4 Anwendungsmöglichkeiten 109
4.3 Modelle auf der Grundlage Evolutionärer Algorithmen m
4.3.1 Allgemeine Prinzipien der Modellbildung Hl
4.3.2 Hybride Flow Shop Systeme 118
4.3.2.1 Aufwandsorientierte Komplexität und Modellierungsvarianten l*8
4.3.2.2 Plausibilitäts Theorie 121
4.3.2.3 Anwendungsbeispiel 134
XI
* 5 ABLAUFPLANUNG IN BATCHFRODUKTIONSSYSTEMEN 137
5.1 MODELLIERUNGS UND VERFAHRENSEMPFEHLUNGEN 137
5.2 PRODUKTIONSTYP BATCH 139
5.2.1 Problemstellung Bl 139
5.2.1.1 Produktionsablauf 139
5.2.1.2 Zielsetzung und Klassifikation 141
5.2.1.3 Auftrags und Anlagendaten 142
5.2.2 EA Ansatz 144
5.2.2.1 Modellierung 144
5.2.2.2 Ergebnisse 146
5.2.2.3 Konfigurationsanalyse 149
5.2.3 MIP Ansatz 150
5.3 PRODUKTIONSTYP BATCH rNTERN 151
5.3.1 Problemstellung B2 151
5.3.1.1 Produktionsablauf 151
5.3.1.2 Zielsetzung und Klassifikation 155
5.3.1.3 Auftrags und Anlagendaten 156
5.3.2 EA Ansatz 157
5.3.2.1 Modellierung 157
5.3.2.2 Einlastungsvorschrift 157
5.3.2.2.1 Generelles Vorgehen 157
5.3.2.2.2 Analyse der Lagerbewegungen 160
5.3.2.2.3 Exemplarische Einlastung 162
5.3.2.3 Ergebnisse 164
5.4 PRODUKTIONSTYP BATCH EXTERN 168
5.4.1 Problemstellung B3 168
5.4.1.1 Produktionsablauf 168
5.4.1.2 Zielsetzung und Klassifikation 170
5.4.1.3 Auftrags und Anlagendaten 170
5.4.2 MIP Ansatz 172
5.4.2.1 Modellierung 172
5.4.2.2 Ergebnisse 177
6 EIN HYBRIDVERFAHREN FÜR PRODUKTIONSSYSTEME DES TYPS BATCH EXTERN .181
6.1 Ansätze zur Hybridisierung von Evolutionären Algorithmen und Linearer
Programmierung 181
6.1.1 Grundüberlegung 181
6.1.2 Möglichkeiten der Verfahrenskombination 183
xn . 6.1.3 Der Ansatz von Michalewicz 184
6.1.4 Das hybride Planungsverfahren HEALP 186
6.1.5 Bewertung der Ansätze zur Hybridisierung 188
6.2 Anwendung von HEALP auf die Problemstellung B3 189
6.2.1 LP Modell 189
6.2.2 EA ModeU 192
6.2.2.1 Modellierung 192
6.2.2.2 Genetische Operatoren 194
6.2.3 Implementierung 195
6.2.4 Ergebnisse 1%
6.2.4.1 Optimierung der Engpaßstufe 196
6.2.4.2 Optimierung des Gesamtsystems 197
6.3 Ansatz für den Nachweis der Optimautät 200
6.3.1 Mathematische Grundlagen 200
6.3.1.1 Partitionssatz von Benders 200
6.3.1.2 Benders Verfahren 201
6.3.1.3 Beweis 203
6.3.2 Nachweis der OprJmah tät einer besten gefundenen Lösung 204
6.3.3 Anwendungsbeispiel B3 206
6.3.4 Beurteilung der Einsatzfähigkeit 209
7 SCHLUßBETRACHTUNG 211
ANHANG 213
LITERATURVERZEICHNIS 221
XIH
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1 1: Aufbau der Arbeit „Chargengrößen und Ablaufplanung in der
chemischen Industrie unter besonderer Berücksichtigung von
Evolutionären Algorithmen 5
Abbildung 2 1: Produktionsstruktur der im Verband der chemischen Industrie
gruppierten Unternehmen 1996 8
Abbildung 2 2: Input Output ModeU 9
Abbildung 2 3 : Kombinationstypen in Profildarstellung 13
Abbildung 2 4: Generalisierter Produktionstyp der chemischen Industrie 19
Abbildung 2 5 : Kombinationsmöglichkeiten der Extremtypen des Kontinuitätstyps 20
Abbildung 2 6 : Beispiel eines Batchproduktionsprozesses 22
Abbildung 2 7: Produktionstyp Batch Intern 24
Abbildung 2 8 : Beispiele für einen zusammengesetzten Froduktionstyp 26
Abbildung 2 9 : Anwendungsgebiete der Produktionsleittechnik 31
Abbildung 2 10 : Entwicklung der PLT Investitionen einer Anlage bei BASF 31
Abbildung 2 11: Anstieg der Anzahl der Prozeßleitsysteme bei BASF 31
Abbildung 2 12: Gegenüberstellung des QM Ebenenmodells für die Fertigungstechnik
und des CIP Ebenenmodells für die Verfahrenstechnik 33
Abbildung 2 13: Integrationsplatrformen für MES 34
Abbildung 2 14 : Zusammenhang zwischen Verfahren, Rezept und Anlage 35
Abbildung 2 15: Darstellung eines Grundrezeptes für die Ablaufplanung 36
Abbildung 2 16 : Integration der Ablaufplanung und der Rezeptfahrweise in das
Ebenenmodell der Leitsysteme 37
Abbildung 3 1: Klassifikationsschema für die Chargengroßen und Ablaufplanung in
der chemischen Industrie 45
Abbildung 3 2: Anforderungen an ein Planungsverfahren zur Chargengrößen und
Ablaufplanung 48
Abbildung 3 3: Elementare Planungsverfahren für die Produktionssteuerung 49
Abbildung 3 4 : Geometrische Darstellung des Lösungsraums und der optimalen Lösung 52
Abbildung 3 5: Allgemeine Beschreibung der Branch und Bound Methode 56
Abbildung 3 6 : Wirkungsweise der genetischen Variation und der Selektion 59
Abbildung 3 7: Generelles Ablaufschema eines Evolutionären Algorithmus 63
Abbildung 3 8: Inversion 66
Abbildung 3 9: Ein Punkt Cross Over 67
Abbildung 3 10 : PMX Rekombination 68
XIV Abbildung 3 11: Versklavungsprinzip 69
Abbildung 3 12 : Selbstorganisationsprozeß bei Evolutionären Algorithmen 70
Abbildung 3 13 : Threshold Accepting 71
Abbildung 3 14 : Lösungsverlauf eines TA Verfahrens 72
Abbildung 3 15 : Simulated Annealing 73
Abbildung 3 16: Stabilisierungs Destabilisierungs Verfahren 74
Abbildung 3 17: Genetischer Algorithmus 75
Abbildung 3 18 : Evolutionsverfahren 76
Abbildung 4 1 : Struktur des Modellierungsprozesses 82
Abbildung 4 2: State Task Network 90
Abbildung 4 3: Zuordnungslogik der Produktionsauftiäge zu den Anlagen 91
Abbildung 4 4: Domino Effekt bei Fixierung des Wertes ausgewählter ganzzahliger
Variablen 92
Abbildung 4 5 : Zykluszeitminimale Lösung des Anwendungsbeispiels 100
Abbildung 4 6 : Diskrete Zustandshmktion mit 2 Zuständen 103
Abbildung 4 7 : Belegung der variablen Perioden 105
Abbildung 4 8 : Aufstellung der Binärcodierungsmatrix 108
Abbildung 4 9: Binärcodierungs Nebenbedingungen 109
Abbildung 4 10 : Häufigkeitsverteilung des Standardexperiments bei breitem Spektrum
der Belegungszeiten (1 Mio. Zufallsberechnungen) 124
Abbildung 4 11: Verteilungsform und Lageänderung der Häufigkeitsstichprobe des Stan¬
dardexperiments bei schmalem und breitem Spektrum (Kodierung A) 125
Abbildung 4 12: Verteilungsform und Lageänderung der Häufigkeitsstichprobe des
Standardexperimentes bei unterschiedlicher Kodierung 126
Abbildung 4 13 : Kompensation des Überholungseffektes durch mehrere Anlagen je
Produktionsstufe 128
Abbildung 4 14 : Größe und Teilmengenrelationen der durch die unterschiedlichen
Modellierungsvarianten definierten Lösungsräume 129
Abbildung 4 15 : Entwicklung der Standardabweichung des HF3P mit drei Produktions¬
stufen und schmalem Spektrum der Belegungszeiten bei Variante A 131
Abbildung 4 16 : Änderung der Häufigkeitsverteilung l32
Abbildung 4 17: Entwicklung der Standardabweichung des HFSP mit drei Produktions¬
stufen und breitem Spektrum der Belegungszeiten bei Variante A 132
Abbildung 4 18 : Entwicklung der Standardabweichung des HFSP mit drei Produktions¬
stufen und schmalem Spektrum der Belegungszeiten bei Variante B 133
Abbildung 4 19 : Häufigkeitsverteilung der Standardanalyse des Problems Bl bei
Implementierung der Modellierungsvariante A 13*
XV
Abbildung 4 20: Approximation des linken Bereichs der Häufigkeitsstichprobe des
Problems Bl durch ein Polynom 5 ten Grades 135
Abbildung 5 1: Rezepturdarstellung des Produktionsablaufs Bl 139
Abbildung 5 2 : Anlagenverschaltung des Planungsproblems Bl 140
Abbildung 5 3 : Realmodell des Produktionsapparates des Problems Bl 141
Abbildung 5 4: Einplanungsvorschrift des Problems Bl 145
Abbildung 5 5: Arbeitsweise der Versorgungsanlage 146
Abbildung 5 6: Optimaler Ablaufplan des Problems Bl ohne Versorgungsanlage 148
Abbildung 5 7: Konfigurationsanalyse des Produktionsapparates 149
Abbildung 5 8 : Schnitte durch den Konfigurationsraum 149
Abbildung 5 9: Rezepturdarstellung des Produktionsablaufs B2 151
Abbildung 5 10: Anlagenverschaltung des Planungsproblems B2 152
Abbildung 5 11: Realmodell I des Produktionsapparates des Problems B2 153
Abbildung 5 12 : Realmodell II des Produktionsapparates des Problems B2 154
Abbildung 5 13 : Einplanungsvorschrift 159
Abbildung 5 14: Elementare Lagerfiguren 160
Abbildung 5 15 : Einplanungsmöglichkeiten der Lagerfigur 1 162
Abbildung 5 16: Phase I der Einplanung des Problems B2 163
Abbildung 5 17: Phase II der Einplanung des Problems B2 164
Abbildung 5 18 : Typische Lagerverläufe des Lager 5 bzw. Lager 6 165
Abbildung 5 19: Belegung des Versand 7 und des Versand 8 am Wochenende 166
Abbildung 5 20 : Rezepturdarstellung des Produktionsablaufs B3 168
Abbildung 5 21: Anlagenverschaltung des Planungsproblems B3 169
Abbildung 5 22 : Realmodell des Produktionsapparates des Problems B3 169
Abbildung 5 23: Verlauf der Zielwerte und der benötigten Lösungszeit bei unter¬
schiedlichen Planungsszenarien 178
Abbildung 5 24 : Verlauf der optimalen Zielwerte und der benötigten Lösungszeit bei
isolierter Optimierung der ersten Produkrionsstufe 179
Abbildung 5 25 : Optimaler Ablaufplan des Problems B3 180
Abbildung 6 1: Kombinationsmöglichkeiten von EA und LP zur Lösung gemischt
ganzzahliger Problemstellungen 183
Abbildung 6 2 : Grundüberlegung zum Planungsverfahren HEALP 186
Abbildung 6 3 : Ablaufschema des hybriden Verfahrens HEALP 187
Abbildung 6 4: Belegungsmatrix 189
Abbildung 6 5 : Belegungsmatrix mit totem Code 193
XVI . Abbildung 6 6: Ergebnisse der Zykluszeitminimierung der Engpaßstufe mit dem
SD Verfahren und einem toten Codesegment mit 5 Perioden 196
Abbildung 6 7: Ergebnisse der Zykluszeitminimierung der Engpaßstufe mit dem
TA Verfahren und einem toten Codesegment mit 5 Perioden 197
Abbildung 6 8: Ergebnisse der Zykluszeitminimierung des Gesamtsystems mit dem
TA Verfahren und einem toten Codesegment mit 5 Perioden 198
Abbildung 6 9 : Ergebnisse der Zykluszeitminimierung des Gesamtsystems mit dem
zwei phasigen TA Verfahren und einem toten Codesegment mit 5 Perioden 199
Abbildung 6 10 : Partitionssatz von Benders 200
Abbildung 6 11: Verlauf der Zielwerte des Benders Verfahrens bei der Problemstellung
B3 mit 2 Perioden 202
Abbildung 6 12: Anwendung des Benders Verfahrens zum Nachweis der Optimalität
der mit HEALP erzeugten Lösungen 204
Abbildung 6 13 : Kombination des Planungsverfahrens HEALP mit dem Patitionssatz von
Benders zur Berechnung einer unteren Schranke für den optimalen
Zielfunktionswert 206
Abbildung 6 14: Verlauf der Zielwerte des Planungsverfahrens HEALP bei gleichzeitiger
Erzeugung der Benders Schranken und Nachophmierung mit dem
Benders Verfahren 208
Abbildung 6 15 : Nachoptimierung mit dem Benders Verfahren 209
XVII
Tabellenverzeichnis
Tabelle 2 1 : Outputbezogene Produktionstypen 10
Tabelle 2 2: Inputbezogene Produktionstypen 11
Tabelle 2 3: Throughputbezogene Produktionstypen 12
Tabelle 4 1: Bearbeitungszeiten der Auftiagsdaten des Anwendungsbeispiels 96
Tabelle 4 2: Anzahl der möglichen Belegungsreihenfolgen bei 2 Produktionsstufen
und unterschiedlichen Modellierungsvarianten 120
Tabelle 4 3 : Anzahl der möglichen Belegungsreihenfolgen bei 5 Produktionsstufen
und unterschiedlichen Modellierungsvarianten 121
Tabelle 5 1: Auftragszeiten der einzelnen Prozeßschritte in Minuten 142
Tabelle 5 2 : Herstellungsmöglichkeiten der Produkte auf den Anlagen der Stufe 1 143
Tabelle 5 3 : Herstellungsmöglichkeiten der Produkte auf den Anlagen der Stufe 2 143
Tabelle 5 4 : Herstellungsmöglichkeiten der Produkte auf den Anlagen der Stufe 3 144
Tabelle 5 5: Produktionswege im Produktionssystem B2 155
Tabelle 5 6: Anlagendaten der Problemstellung B2 156
Tabelle 5 7: Reihenfolgeunabhängige Rüstzeiten Stufe 1 170
Tabelle 5 8: Produktionsintensitäten Stufe 1 170
Tabelle 5 9: Lagergrenzen und Lageranfangsbestände Lager 2 170
Tabelle 5 10: Reihenfolgeabhängige Rüstkosten Stufe 3 171
Tabelle 5 11: Produktionsintensitäten Stufe 3 171
Tabelle 5 12 : Untere Schranke Endlagerbestand Lager 4 171
Tabelle 5 13 : Anfangsbelegung der Produktionsanlagen Stufe 1 und Stufe 3 171
Tabelle 6 1: Gegenüberstellung der Vor und Nachteile der EA und LP Verfahren 182
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