English

Competition in the automotive industry is still high. The efficient utilization of production and workforce capacity in the context of aggregate production planning is an important competitive advantage. In this work a new mixed integer linear programming approach to solve the problem for flowshop production lines is presented. The case of a single stage flowshop production line is considered as well as the multi stage case with several production lines connected by buffers. In this context it is important to consider adaptation possibilities arising from workforce flexibility such as different shiftmodells, working time accounts and the structure of the workforce. To gain feasible production plans regulations regarding the change of production and workforce capacity have to be considered. A model which can cope with these problem characteristics is presented. Moreover a framework containing different model improvements and primal heuristics to solve these problems efficiently is developed. The entire solution method is implemented as a Decision Support System (DSS). With the help of the DSS runtime results for different test instances are generated and analyzed to demonstrate the successful applicability and limits of the approach.

Keywords: Automotive Industry, Aggregate Production Planning (APP), Decision Support System (DSS), Mixed Integer Programming (MIP), labour flexibility

Deutsch

Der Wettbewerbsdruck in der Automobilindustrie ist hoch. Die effiziente Nutzung von Produktions- und Personalkapazitäten im Rahmen der aggregierten Produktionsplanung ist ein entscheidender Wettbewerbsvorteil für Hersteller. Diese Arbeit enthält einen neuen gemischt-ganzzahligen Ansatz der linearen Programmierung, um das Problem für Fließproduktionslinien zu lösen. Dabei wird sowohl der einstufige Fall einer Fließproduktionslinie als auch der mehrstufige Fall mehrerer Fließproduktionslinien adressiert, die über Puffer verbunden sind. In beiden Kontexten ist es entscheidend, die Anpassungsmöglichkeiten zu berücksichtigen, welche durch Personalflexibilität gegeben sind. Darunter fallen unter anderem unterschiedliche Schichtmodelle, Arbeitzeitkonten und die Struktur der eingestellten Arbeitskräfte. Um gültige und durchführbare Produktionspläne zu erhalten, muss eine Vielzahl von Regeln mit Bezug auf Wechsel in der Produktions- und Personalkapazität eingehalten werden. Modelle, welche diese Problemcharakteristika abbilden können, werden entwickelt. Um die Probleme effizient lösen zu können, erfolgt die Implementation eines Frameworks, welches unterschiedliche Modellverbesserungen und primale Heuristiken enthält. Die Umsetzung und Bereitstellung der Lösungsmethode erfolgt im Rahmen eines Entscheidungsunterstützungssystem. Dieses erzeugt Laufzeitergebnisse für unterschiedliche Testinstanzen. Es erfolgt eine Analyse, um die Anwendbarkeit und Grenzen des Ansatzes zu demonstrieren.

Stichworte: Automobilindustrie, Aggregierte Produktionsplanung (APP), Entscheidungsunterstützungssystem (EUS), gemischt-ganzzahlige Programmierung, Personalflexibilität