Optimierung der Handling Units über die gesamte Supply Chain eines Serviettenherstellers

Projektübersicht

Abstrakt

Die Duni GmbH produziert Servietten und Tischdecken mit variierenden Handhabungseinheiten (Palette, Karton, Papierrolle). Je besser diese an Produktions-, Lager- und Transportprozesse angepasst sind, desto effizienter und umweltfreundlicher ist die Supply Chain. Ziel des Projekts ist es, relevante Freiheitsgrade und Restriktionen zu ermitteln und ein stochastisches Optimierungsmodell zur Bestimmung optimaler Einheitengrößen entlang der gesamten Kette zu entwickeln.

Kurzbeschreibung

Die Duni GmbH stellt Papierservietten und Tischdecken in einer hohen Varianz für ihre Kunden her. Von der Papierherstellung bis zur Auslieferung an die Kunden durchlaufen die Produkte unterschiedliche Fertigungs-, Lager- und Transportprozesse, in denen sich die Handhabungseinheit stark unterscheidet (Palette, Karton, Papierrolle). Umso besser die jeweiligen Vor-, Zwischen- und Endprodukte zum jeweiligen Ladungsträger oder der Handhabungseinheit in den einzelnen Produktionsschritten passen, desto kostengünstiger ist die gesamte Wertschöpfung. Werden bspw. Paletten besser ausgelastet, so werden weniger Lagerplatz und auch weniger Paletten benötigt. Passt die Papierrolle in ihren Maßen gut zum Endprodukt und den Anforderungen der Produktionsmaschinen, so entsteht weniger Verschnitt. Können Transporte besser ausgelastet werden verringern sich Kosten und CO₂ Ausstoß. Die optimale Größe der Handhabungseinheiten hängt demnach von vielen Faktoren (u.a. auch der Kundennachfrage) ab. Hier gibt es Freiheitsgraden (z.B. leichte Anpassung der Produktgröße) sowie Restriktionen (bspw. die maximale und minimale Verarbeitungsgröße einer Maschine). Das Ziel des Projektes besteht darin, alle Faktoren und Restriktionen zu ermitteln und modellbasiert die optimale Größen der Handhabungseinheiten über die gesamte Kette zu ermitteln.

Aufgabenstellung

Die Studierenden sollen systematisch die Freiheitgrade und Restriktionen entlang der gesamten Supply Chain bestimmen. Hierzu müssen, neben Gesprächen mit Experten, im Unternehmen auch die relevanten Daten erhoben werden. Sie können dabei auf bestehenden Arbeiten bzgl. der Analyse der Supply Chain sowie möglicherweise ersten Modellen zur Optimierung von Teilbereichen der Supply Chain aufbauen. Das zu entwickelnde verallgemeinerte und gesamtheitliche Modell soll die wesentlichen Einflussgrößen enthalten und auch die sich aus den Daten ergebende Stochastik mitberücksichtigen. Das Evaluationsmodell muss dann mit passenden Optimierungsverfahren kombiniert werden, um die optimale Größe der Handhabungseinheiten zu bestimmen.

Bezug zum Thema Data Science

Optimierungsverfahren und stochastische datenbasierte Modelle sind Teilbereich der Data Science

Verfügbare Ressourcen

Daten und Anwendungsexperten werden durch das Unternehmen bereitgestellt.

Projektplan

Erstes Semester: Einarbeitung in das Unternehmen, die Wertschöpfungskette und den Anwendungsfall. Durchführung von Interview und Aufnahme der relevanten Prozesse inklusive Restriktionen und Freiheitsgraden. Erfassung und Analyse der Daten. Erstellung eines Forschungsexposés.

Zweites Semester: Verallgemeinerung des ersten Modells zur Evaluierung eines Teilbereichs auf alle Anforderungen der gesamten Wertschöpfungskette; händische Manipulation von Parametern und Bewertung der Ergebnisse. Erstellung eines Papers, das einen Überblick über das Forschungsgebiet gibt und die Forschungslücke aufdeckt.

Drittes Semester: Implementierung von Optimierungsalgorithmen und Anwendung auf das verallgemeinerte Modell. Klassifizierung der einzelnen Optimierungsmodelle sowie des gesamtheitlichen Optimierungsprozesses. Erstellung eines Papers mit den Ergebnissen.

Viertes Semester: Implementierung des Modells für die gesamte Wertschöpfungskette und Ermittlung der optimalen Größen der Handhabungseinheiten. Masterarbeit und Kolloquium

Eignungskriterien

Zwingend: -

Optional:

• Mathematische Optimierung
• Logistik und Supply Chain Management

Erwerbbare Kompetenzen

• Optimierungsverfahren
• Stochastische Modelle
• Supply Chain Management
• Projekt Management
• Wissenschaftliches Veröffentlichen