Optimierte Auswahl logistischer Betriebsstrategien anhand von Simulationsmodellen für logistische Anlagen unter Verwendung von statistischer Versuchsplanung und Datenanalyse
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Mit dem Forschungsvorhaben wurden zwei wesentliche Ziele verfolgt, die sich in den zugehörigen Forschungsfragen widerspiegeln. Zum einen sollte eine realitätsgetreue Abbildung von Systemlasten und Prozesszeiten der außer- und innerbetrieblichen Prozesse In logistischen Anlagen mittels standardisierter Methoden erarbeitet werden, zum anderen sollte eine Methodik zur Identifikation „bester“ Strategiebündel In logistischen Anlagen entwickelt werden. Die entwickelten Methoden sollte am Beispiel einer Speditionsanlage getestet werden. Zur Erreichung des Forschungsziels der realitätsgetreuen Abbildung von Systemlastdaten und Prozesszeiten wurden im Forschungsvorhaben typische Ausprägungsformen von Speditionsanlagen hinsichtlich des Layouts und der Ressourcen identifiziert und die typischen Ausprägungen der Prozesse aufgestellt. Des Weiteren erfolgte eine Entwicklung eines Meta-Wochen-Modells zur Erstellung von Systemlastdaten. Somit konnte eine standardisierte Methode zur Erzeugung realitätsgetreuen Abbildung von Systemlasten und Prozesszeiten erstellt werden und die hiermit verbundenen Forschungsfragen nach einer adäquaten Erhebung und Beschreibung dieser positiv beantwortet werden. Zur Erreichung des Forschungsziels der Identifikation von logistischen Betriebsstrategien bzw. Strategiebündeln wurden in einem ersten Schritt eine Systematik mit 25 Strategiebündel entwickelt. Des Weiteren wurden globale logistische Fragestellungen aufgestellt, welche die Zusammenhänge zwischen Strategie- und Strukturbereichen einer logistischen Anlage umfassen. Aus diesen globalen Fragestellungen wurden ca. 50 Hypothesen abgeleitet, welche in eine mehrdimensionale Zusammenhangsmatrix überführt wurde. Diese wurde zur Identifikation von Wirkzusammenhängen genutzt. Zur Auswahl eines geeigneten Strategiebündels wurde sowohl ein Versuchsplan, als auch ein Simulationsmodell einer Speditionsanlage erstellt. Anhand grafischer Analysen konnten Auswirkungen einer Strategieauswahl unter Berücksichtigung der Abhängigkeitsstruktur segmentiert und visualisiert werden. Aufgrund der hohen Komplexität des Gesamtsystems konnten im Forschungsvorhaben durch die Anwendung der Clusteranalyse zwar erste Aussagen bezüglich der Ähnlichkeit zwischen den wählbaren Größen aufgezeigt werden jedoch konnte keine abschließende Aussage bezüglich eines „besten“ Strategiebündels und der damit verbundenen Wirkzusammenhänge getroffen werden.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
- (2011), Impact of Different Unloading Zone Locations in Transshipment Terminals Under Various Forklift Dispatching Rules, Jain,S. et al. (Hrsg.): Proceedings of the 2011 Winter Simulation Conference-Simulation for a Sustainable World, 1663-1672, Omnipress 2011; ISBN: 978-1-4577-2106-9
Clausen, U.; Kaffka, J.; Diekmann D.; Mest, L.
(Siehe online unter https://doi.org/10.1109/WSC.2011.6147882) - (2011), Layout Planning of Less Than Truckload Terminals, Balsamo, S; Marin, A.(Hrsg.): Proceedings of the 9th Industrial Simulation Conference 2011, 204-208, ISBN: 978-90-77381-63-2
Clausen, U.; Goedicke, I.; Mest, L.; Kaffka, J.
- (2011), „Computer Experiments for Large Logistic Systems“. ENBIS-DEINDE 2011 Spring Conference
Kuhnt, S., Mest, L., Neblik, N.
- (2012), Combining Simulation and Optimization to improve LTL Traffic, Papaioannou, P. (Hrsg.), Transport Research Arena - Europe 2012, Procedia - Social and Behavioral Sciences 48 (2012), 1993-2002
Clausen, U.; Goedicke, I.; Mest, L.; Wohlgemuth, S.
(Siehe online unter https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2012.06.1172) - (2012), „Analysing LTL terminal performance by combining simulation and statistics”. WinterSim 2012
Clausen, U., Kaffka, J., Kuhnt, S., Mest, L., Sander, V.
