Modellierung eines hyperheuristischen Ansatzes im Rahmen eines Agentensystems zur Unterstützung der operativen Erbringungsplanung für Industrielle Produkt-Service Systeme im Produktionsumfeld
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Industrielle Produkt-Service Systeme (IPS2) transformieren traditionelle Geschäftsmodelle, indem die Verfügbarkeit oder Nutzung eines Produkts anstelle des physischen Produkts selbst verkauft wird. Dies bietet produzierenden Unternehmen wesentliche Vorteile, wie eine gesteigerte Kundenzufriedenheit oder die Generierung langfristiger, kontinuierlicher Einnahmen. Gleichzeitig sehen sich die Anbieter jedoch auch neuen Herausforderungen gegenübergestellt. Ein kritischer Aspekt ist die operative Erbringungsplanung, in der die Zuweisung geeigneter Ressourcen wie Technikern zu spezifischen Aufträgen, vorranging Instandhaltungsaktivitäten, erfolgt. Die Komplexität dieser Zuweisung wird durch die Vielzahl an Möglichkeiten sowie unterschiedlichen Anforderungen der geografisch verteilten Aufträge, wie Fristen und potenzielle Strafzahlungen, weiter erhöht. Ineffizienzen im Planungsprozess können nicht nur zu signifikanten Kostensteigerungen führen, sondern auch das Kundenvertrauen beeinträchtigen. Angesichts des enormen Lösungsraums und der Komplexität der Planungsaufgabe ist eine exakte rechnergestützte Lösung in Polynomialzeit nicht realisierbar, was den Einsatz heuristischer Methoden unerlässlich macht. Zur Bewältigung dieser Komplexität und Automatisierung der Planerstellung wurde in diesem Projekt ein Entscheidungsunterstützungssystem für die operative Erbringungsplanung in IPS2 entwickelt. Hierzu wurden zunächst die relevanten Akteure in der operativen Planung identifiziert und mit Hilfe der Gaia-Methode analysiert. Anschließend wurden die Kommunikationsverläufe und Interaktionen der Akteure in den einzelnen Arten der Erbringung untersucht. Auf dieser Grundlage wurde ein Agentenmodell abgleitet, um eine flexible Anpassbarkeit des zu entwickelnden Systems zu gewährleisten. Das Agentenmodell umfasst Kunden, Aufträge, Techniker, Disponenten, IPS2-Anbeiter und externe Zulieferer als Agenten. Zur Generierung und Optimierung von Plänen hinsichtlich der durch ihre Umsetzung zu erwartenden Kosten wurde ein hyperheuristischer Ansatz modelliert, welcher sich einem Genetischen Algorithmus bedient. Dieser wählt nach den Prinzipien der Evolutionstheorie vordefinierte Low-Level-Heuristiken (LLHs) – problemspezifische Lösungsstrategien – aus und wendet diese auf das Problem so an, dass die Stärken einzelner LLH genutzt und die Schwächen kompensiert werden. Die Entwicklung des Entscheidungsunterstützungssystems resultierte aus der Übertragung des hyperheuristischen Ansatzes auf das Agentenmodell, welches so implementiert wurde, dass es basierend auf einem Nutzerinput zu Technikern und Aufträgen instanziiert und somit auf spezifische unternehmerische Randbedingungen flexibel angepasst werden kann. Das entwickelte System wurde zunächst durch die Erstellung von optimierten Plänen für zufällig generierte Auftragsdaten evaluiert. Abschließend erfolgte eine Validierung mittels realer Auftragsdaten eines Unternehmens, womit die Effizienz des Systems bewiesen werden konnte.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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Simulation-based Investigation of the Beneficiary of Adopting Remote Assisted Service Processes for the Providers of Industrial Product-Service Systems. In: Servitization: A Pathway Towards A Resilient, Productive And Sustainable future, S. 262–263
Alp, Enes; Herzog, Michael & Kuhlenkötter Bernd
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Ein hyperheuristischer Ansatz für die operative Serviceplanung in Product-Service Systems. Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb, 117(12), 830-834.
Alp, Enes; Herzog, Michael & Kuhlenkötter, Bernd
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Servitization paths of German companies - a qualitative analysis. In: Achieving Net-Zero through Servitization, Florenz, 2022, S. 226–228
Alp, Enes; Satkunanesan, Kiritharan; Herzog, Herzog & Kuhlenkötter, Bernd
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Hyperheuristic Optimization as Decision Support for the Operative Service Delivery Planning in the Context of Product-Service Systems. In: Proceedings of the 2023 Winter Simulation Conference. Beitrag im PhD Colloquium
Alp, Enes
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Modeling and Simulation for the Operative Service Delivery Planning in the Context of Product-Service Systems. 2023 Winter Simulation Conference (WSC). IEEE.
Alp, Enes; Ercan, Furkan; Kuhlenkötter, Bernd & Herzog, Michael
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Operative Serviceplanung für Produkt-Service Systeme. Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb, 118(12), 863-866.
Alp, Enes; Schikora, Niclas; Knott, Marius & Kuhlenkötter, Bernd
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Problem Instances: Operative Service Delivery Planning in the Context of Product-Service Systems. Mendeley Data, V3, 2023. Problemdaten
Alp, Enes
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Simulation-based Hyperheuristic Approach for the Operative Service Delivery Planning in the Context of Product-service Systems. 2023 IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM), 1235-1239. IEEE.
Alp, E.; Korkmaz, R.; Özgün, O. & Kuhlenkötter, B.
