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Forschung

An der Professur für Produktionswirtschaft und Industriebetriebslehre werden vorrangig praxisrelevante Fragestellungen aus den Bereichen des Operations und Supply Chain Managements bearbeitet. Zur Entscheidungsunterstützung werden dabei betriebliche Entscheidungsprobleme als mathematische Optimierungsmodelle abgebildet. Zur Lösung dieser Entscheidungsprobleme werden quantitative Methoden aus dem Bereich des Operations Research herangezogen.

Dynamische Losgrößenplanungn

Im Rahmen der kapazitätsorientierten Produktionsplanung stellt die Losgrößenplanung das zentrale Bindeglied zwischen der Hauptproduktionsprogrammplanung und der Ressourceneinsatzplanung dar. Bei der Herstellung verschiedener Produktarten auf einer Maschine ist häufig ein Rüstvorgang erforderlich, um die Maschine auf die Fertigung einer Produktart vorzubereiten. Sobald ein Produktartwechsel auf einer Ressource Rüstzeiten und/oder Rüstkosten verursacht, muss in der betrieblichen Praxis ein Losgrößenproblem betrachtet werden. Im Rahmen dieses Forschungsfeldes stehen die Entwicklung gemischt-ganzzahliger Optimierungsmodelle sowie der Entwurf und die Implementierung heuristischer Lösungsverfahren für dynamische Losgrößenprobleme im Vordergrund.

Das DFG-Projekt „Dynamische Losgrößenplanung mit Koordination von Rüstteams“ wird zusammen mit dem Lehrstuhl für Supply Chain Management und Produktion der Universität zu Köln (Prof. Dr. H. Tempelmeier) sowie dem Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre insb. Produktion und Logistik der Universität Wuppertal (Prof. Dr. D. Briskorn) bearbeitet. Im Rahmen dieses Projektes beschäftigen wir uns mit der Integration und Koordination von Rüstteams in herkömmlichen Losgrößenmodellen. In der betrieblichen Praxis sind spezialisierte Rüstteams häufig für die Durchführung und Beaufsichtigung von Rüstvorgängen verantwortlich. Allerdings finden diese Rüstteams in der derzeitigen Forschung zur Losgrößenplanung nahezu keine Berücksichtigung.

Projektbezogene Veröffentlichungen

Stadtler, H., Sahling, F. (2013)
A lot-sizing and scheduling model for multi-stage flow lines with zero lead times, in: European Journal of Operational Research (225) 2013, p. 404-419.

Helber, S., Sahling, F. (2010)
A Fix-and-Optimize Approach for the Multi-Level Capacitated Lot Sizing Problem, in: International Journal of Production Economics(123) 2010, p. 247-256.

Buschkühl, L., Sahling, F., Helber, S., Tempelmeier, H. (2010)
Dynamic Capacitated Lotsizing Problems - A Classification and Review of Solution Approaches, in: OR Spectrum (32) 2010, p. 231-261.

Sahling, F. (2010)
Mehrstufige Losgrößenplanung bei Kapazitätsrestriktionen, Produktion und Logistik, Wiesbaden (Gabler) 2010.

Sahling, F., Buschkühl, L., Tempelmeier, H., Helber, S. (2009)
Solving a Multi-Level Capacitated Lot Sizing Problem with Multi-Period Setup Carry-Over via a Fix-and-Optimize Heuristic, in: Computers & Operations Research (36) 2009, p. 2546-2553.

Robuste Konfigurationsplanung von Supply Chains

In diesem Forschungsvorhaben sollen vorherrschende Unsicherheiten in der Konfigurationsplanung von Supply Chains berücksichtigt werden. Ziel ist die Ermittlung einer Supply-Chain-Konfiguration, die robust bspw. gegenüber Schwankungen der Nachfrage ist. Ein weiterer Schwerpunkt innerhalb dieses Forschungsgebietes ist die Berücksichtigung modularer Kapazitäten, da diese den Vorteil bieten, dass Produktionsstandorte mit geringem Aufwand teilweise oder ganz verlagert werden können.

Projektbezogene Veröffentlichungen

Sahling, F., Kayser, A. (2016)
Strategic supply network planning with vendor selection under consideration of risk and demand uncertainty, in: Omega - The International Journal of Management Science (59), S. 201-214.

Kayser, A., Sahling, F. (2018) - Relocatable modular capacities in risk aware strategic supply network planning under demand uncertainty (unveröffentliches Arbeitspapier)

Robuste Produktionsplanung und -steuerung

Fehlerhafte Nachfrageprognosen führen im Bereich der Produktionsplanung zu häufigen Planveränderungen und somit zu einer ungewollten Planungsnervosität. Der Fokus des vorliegenden Forschungsvorhabens liegt daher auf der Erstellung eines robusten Produktionsplans, der sowohl die mit Unsicherheit behafteten Nachfrageinformationen als auch explizit die Kapazitätsbeschränkungen des Produktionssystems berücksichtigt. Dazu sollen geeignete mathematische Entscheidungsmodelle sowie effiziente Lösungsansätze entwickelt werden, welche die Unsicherheiten im Nachfrageverlauf explizit berücksichtigen.

Projektbezogene Veröffentlichungen

Helber, S., Inderfurth, K., Sahling, F., Schimmelpfeng, K. (2018)
Flexible versus robust lot-scheduling subject to random production yield and deterministic dynamic demand, in: IISE Transactions, 50(3), pp. 217-229.

Helber, S., Sahling, F., Schimmelpfeng, K. (2013)
Dynamic capacitated lot sizing with random demand and dynamic safety stocks, in: OR Spectrum (35) 2013, p. 75-105.

Nachhaltige Produktionsplanung in Closed-Loop Supply Chains

Innerhalb des Forschungsvorhabens zur nachhaltigen Produktionsplanung in Closed-Loop Supply Chains sollen herkömmliche Ansätze der Produktionsplanung um die Möglichkeit der Überarbeitung von Altprodukten erweitert werden. Dabei können sowohl die Rückkehrrate als auch die Qualität der Altprodukte mit hoher Unsicherheit behaftet sein. Die überarbeiteten Altprodukte können dann anschließend wieder zur Befriedigung der Nachfrage herangezogen werden. Neben deterministischen Planungsansätzen sollen explizit die beschriebenen Unsicherheiten Berücksichtigung finden, um robuste Produktionspläne zu erhalten.

Projektbezogene Veröffentlichungen

Hilger, T., Sahling, F., Tempelmeier, H. (2016)
Capacitated dynamic production and remanufacturing planning under demand and return uncertainty, in: OR Spectrum (38) 2016, pp. 849-876

Sahling, F. (2016)
Integration of vendor selection into production and remanufacturing planning subject to emission constraints , in: International Journal of Production Research (54) 2016, pp. 3822-3836

Sahling, F. (2013)
A Column-Generation Approach for a Short-Term Production Planning Problem in Closed-Loop Supply Chains, in: BuR - Business Research (6) 2013, p. 55-75.