Neuere Algorithmen in der Produktionssteuerung

Studienarbeit aus dem Jahr 2004 im Fachbereich BWL - Industriebetriebslehre, Note: 2,3, Universität Hamburg (Institut für Industriebetriebslehre und Organisation), Veranstaltung: Seminar, Sprache: Deutsch, Abstract: Angesichts des wachsenden Konkurrenzdruckes, der durch die Globalisierung zunehmend gefördert wird, müssen sich Unternehmen der Herausforderung stellen, den Produktionsablauf flexibel an die Marktbedingungen anzupassen. Insbesondere das Maschinenbelegungsproblem birgt noch ein hohes Verbesserungspotential. Algorithmen werden ständig verbessert, angepasst oder auch neu entwickelt. Unter der Vielzahl von Lösungen die entwickelt wurden, lassen sich exakte, spezielle heuristische und metaheuristische Methoden unterscheiden. Die erste Gruppe der Verfahren, in die beispielsweise die ganzzahlige lineare Optimierung oder die Vollständige Enumeration eingeordnet werden können, sind lediglich für einige Spezialfälle (wie z.B. den Zwei-Maschinen flow shop unter der Zielsetzung der Minimierung der Zykluszeit) effizient lösbar. Heuristische Verfahren, wie beispielsweise unvollständig durchgeführte Branch-and-Bound-Verfahren, liefern keine befriedigende Lösung des Problems, da ihre Anwendung an Modellannahmen geknüpft sind, die das reale Problem nur unzureichend abbilden. Ebenso wie die heuristischen Verfahren ermitteln metaheuristische Verfahren, wie das Simulated Annealing, Genetische Algorithmen oder Tabu Search keine optimalen, sondern Kompromisslösungen. Der Vorteil der Methoden der letzten Gruppe ist aber, dass sie flexibel, robust und einfach in der Anwendung sind. Gegenstand dieser Arbeit ist daher eine kritische Auseinandersetzung mit metaheuristischen Verfahren insbesondere dem Ameisenalgorithmus und dem Tabu Search Verfahren und deren Einordnung in ein modernes PPS-System.