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Hi Forumsmitglieder,

erlaubt mir ein Thema, das nur peripher mit eM-Plant zu tun hat:

Folgende Situation: in kurzen Abständen kommen Aufträge (16 Typen gleichverteilt) in den Puffer einer Anlage. Die Aufträge haben alle einen Endtermin der eingehalten werden muss (höchste Priorität), dieser schwankt jedoch stark, so dass Aufträge bereits bei ihrem Eintritt am Ende der Auftragsschlange eine Verspätung haben können und vorgezogen werden müssen.

Jedes Teil besitzt eine andere Bearbeitungszeit in der Anlage. Zudem fallen zwischen den 16 verschiedenen Typen jeweils Rüstzeiten der Anlage an, die in einer Rüstzeitmatrix niedergelegt sind.

Da Rüstzeiten anfallen ist es nicht möglich, FiFo zu fahren - die Kapazität der Anlage wäre nicht ausreichend, es müssen Lose gebildet werden.

Welche Losbildungsstrategie bietet sich an, um möglichst wenig verspätete Teile zu bekommen?

Gibt es Erfahrungen oder gar ein allgemein akzeptiertes Vorgehen für solch einen Fall?

Freue mich über jede Anregung  .
Opa

P.S.: Meine spontane Idee ist, immer den Auftrag zu nehmen, der den frühesten Endtermin hat, und alle seines Typs dazu als Fertigungslos. Soll Euch aber nicht beeinflussen....

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Hi,

peripheres Thema ?
gerade derartige Themen sind das "Salz in der Simulation".

Sag mal, mit "härteren Mitteln" willst Du da nicht an das Reihenfolgeproblem herangehen?

z.B. Simplex-Algorithmus
    branch & bound
    ggf. genetische Algorithmen 

Gruss

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DER SIMULATOR 

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Hallo Simulator,

es geht mir darum, mit einem einfachen, überschaubaren Algorithmus die Qualität einer heuristischen Vorgehensweise zu überprüfen. Da zur Berechnung der Reihenfolge nur sehr wenig Zeit zur Verfügung steht, scheiden Simplex und branch and bound aus (ausserdem sind die ja auch nicht gerade leicht überschaubar). Und eine weitere heuristische Vorgehensweise wie genetische Algorithmen möchte ich nicht dazu verwenden, es geht mir nicht darum, heuristische Methoden zu vergleichen (was auch interessant ist).

Daher stelle ich mir (und Euch) die Frage: Wie hat man denn sowas früher, ohne Computer gelöst, mit menschlicher Intelligenz? Da gab es ja auch solche Probleme, und die wurden doch sicher nicht soo schlecht gelöst. Da hatte der Meister eine Regel, nach der er die Aufträge eingesteuert hat. Und so ein Vorgehen würde mich interessieren.

Gruß Opa

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Also gut, Simulator hat recht und keiner weiss eine allgemein akzeptierte "konventionelle" Lösung!

Man muss es eben mit heuristischen Methoden bearbeiten! Ich meine, dass genetische Algorithmen das Beste wären um die Qualität meiner Optimierungsmethode (ACO - Ant Colony Optimization) zu überprüfen.

Leider habe ich keine Lizenz für GA und auch keine Zeit und Erfahrung damit.

Aber vielleicht ein Forumsmitglied? Wir könnten einen edlen Wettstreit durchführen, ob GA oder ACO das bessere Verfahren ist, solch komplexe kombinatorischen Probleme zu lösen.

Ich habe vor, beim eM-Plant User-Meeting am 14. Okt. das Thema vorzustellen. Wenn jemand Lust, Möglichkeit und Zeit hätte, das Problem mit GA zu bearbeiten, könnte diese Lösung im Rahmen meines Vortrags der ACO-Lösung gegenübergestellt werden.

Die Einzelheiten des Modells teile ich bei Interesse mit, ich bin auch gerne bei der Modellierung behilflich (Erzeugung der Basisdaten etc.) - habe aber wie gesagt leider selbst keine GA-Lizenz.

... bin mal gespannt....

Opa

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