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Stoffstromnetzbasierte Optimalplanung des Ressourceneinsatzes industrieller Produktionssysteme

A Material Flow Network based Approach to Optimization of Resource Usage in Industrial Production Systems

  • Die Steigerung ihrer Ressourceneffizienz ist heute für viele Unternehmen des produzierenden Gewerbes sowohl aus Gründen des Umweltschutzes als auch zur Steigerung ihrer Wettbewerbsfähigkeit ein wichtiges Anliegen. Als ein in vielfältiger Hinsicht geeignetes Planungsinstrument für das industrielle Energie- und Stoffstrommanagement hat sich in den letzten Jahren die in den 1990er Jahren entwickelte Methode der Stoffstromnetze erwiesen. Ihr Manko besteht hauptsächlich darin, dass bislang keine automatische Suche nach Systemkonfigurationen mit optimalem Ressourcenverbrauch möglich ist. Gängige Optimierungsmethoden des Operations Research wie die mathematische Programmierung sind hierfür prinzipiell geeignet. Aufgrund ihres hohen Abstraktionsniveaus lassen sie sich jedoch nur schwer in betriebliche Planungsprozesse, insbesondere in mittelständischen Unternehmen, einbinden. Daher wird in dieser Arbeit eine neuartige Methode für die Optimalplanung industrieller Produktionssysteme entwickelt, die die Vorteile der Stoffstromnetze mit denen der Parameteroptimierung verbindet: die stoffstromnetzbasierte Optimalplanung. Als formale Schnittstelle zwischen Stoffstromanalyse und Operations Research wird durch die Einbettung eines Stoffstromnetzes in ein Parameteroptimierungsproblem das stoffstromnetzbasierte Optimierungsproblem (SSNOP) definiert. Dabei wird deutlich, dass aus der methodischen Integration nur dann ein sinnvolles Planungswerkzeug resultiert, wenn auch die jeweiligen Modellierungsparadigmen von Stoffstromanalyse und Optimalplanung miteinander verschmolzen werden. Das SSNOP ermöglicht daher nicht nur die angestrebte Erweiterung des Stoffstrommanagements um den Aspekt der automatischen Systemoptimierung. Es induziert darüber hinaus einen Perspektivwechsel von der traditionell eher beschreibenden zu einer entscheidungsorientierten Stoffstromanalyse. Nur durch die systematische Berücksichtigung der Freiheitsgrade eines Produktionssystems in Form von vorhandenen oder potenziellen Handlungs- und Gestaltungsspielräumen entstehen Stoffstrommodelle, die gleichzeitig als Optimierungsmodelle einsetzbar sind. Weiterhin werden in dieser Arbeit konkrete Lösungsansätze für das SSNOP untersucht. In Abhängigkeit von den Eigenschaften des eingebetteten Stoffstromnetzes gibt es zwei Möglichkeiten für die Optimierung: Einerseits die algebraische Reformulierung als mathematisches Programm, welches anschließend mit analytischen Optimierungsalgorithmen gelöst werden kann, andererseits die Anwendung direkter Suchalgorithmen im Rahmen einer simulationsbasierten Optimierung. Weiterhin wird ein Optimierungsmodul für eine stoffstromnetzbasierte Stoffstromanalysesoftware konzipiert, welches beide Lösungsansätze integriert. Mittels numerischer Experimente wird schließlich die Eignung verschiedener direkter Optimierungsalgorithmen zur Lösung des SSNOP untersucht.
  • Today, many enterprises involved in production are striving for improvements in resource efficiency, for environmental as well as economic reasons. Material flow networks, a method developed in the 1990s, has turned out to be a particularly useful tool with which to support planning processes in the field of industrial energy and material flow management. One drawback to the tool, however, stems from the lack of a method for identifying system configurations with optimal resource usage. To this end, state of the art methods of operations research like mathematical programming could be used. However, their high level of abstractness prevents them from being easily integrated in decision-making processes, particularly in small and medium-sized enterprises. For this reason, a new approach to optimization of industrial production systems is developed in this thesis that combines the respective advantages of material flow networks and parameter optimization: material flow network based optimization. By embedding a material flow network in a parameter optimization problem, the material flow network based optimization problem (MFNOP) is defined. This formal interface between material flow analysis and operations research, however, only results in an expedient planning tool if one succeeds to merge the respective modeling paradigms of material flow analysis and operations research. The MFNOP therefore not only adds automatic system optimization to material flow management, but induces a change in perspective from a traditionally descriptive to decision-oriented material flow analysis. In order to map factually or potentially existing action spaces for the operation or design of a production system, one needs to systematically include the corresponding degrees of freedom into the material flow model. Furthermore, concrete approaches to the solution of the MFNOP are examined. Dependent on the properties of the embedded material flow network there are ways to ensure optimization: One is the algebraic reformulation as a mathematical program and the subsequent application of analytical optimization algorithms; the other is the application of direct search algorithms in a simulation-based framework. An optimization module is conceived that integrates both approaches. By means of numerical experiments the performance of different kinds of direct search algorithms is finally evaluated.

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Metadaten
Author:Hendrik Lambrecht
URN:urn:nbn:de:gbv:luen4-opus-142065
URL: https://pub-data.leuphana.de/frontdoor/index/index/docId/594
Advisor:Andreas Möller (Prof. Dr.)
Document Type:Doctoral Thesis
Language:German
Year of Completion:2011
Date of Publication (online):2011/10/07
Publishing Institution:Leuphana Universität Lüneburg
Granting Institution:Leuphana Universität Lüneburg, Fak 3 - Umwelt und Technik (alt)
Date of final exam:2011/08/22
Release Date:2011/10/07
Tag:Material Flow Analysis; Material Flow Management; Process Optimization
GND Keyword:Stoffstrommanagement; Energiemanagement; Prozessoptimierung
Institutes:Fak 3 - Umwelt und Technik (alt) / Nachhaltigkeitsmgmt./-ökologie
Dewey Decimal Classification:6 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / 62 Ingenieurwissenschaften / 620 Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten