Nachhaltige Personalplanung bei kundenspezifischer Produktion an Fließlinien mit Work-Sharing
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Unter Work-Sharing verstehen wir eine Arbeitsorganisation, bei der die Verantwortung für die Erledigung bestimmter Aufgaben auf mehrere Akteure aufgeteilt wird. Work-Sharing macht eine Koordination und Synchronisation der Arbeit der Akteure erforderlich und verspricht mehrere Vorteile für Unternehmen. Durch Work-Sharing kann beispielsweise die Varianz in der Stationsauslastung in Fließbandsystemen verringert und die Kosteneffizienz erhöht werden, indem sie es Akteuren (z.B. Arbeitern oder Maschinen) von Stationen mit relativ geringer Arbeitslast ermöglicht, bei der Fertigstellung von Aufträgen an Engpassstationen zu helfen. Die (algorithmengestützte) Planung von Systemen mit Work-Sharing stellt jedoch eine Herausforderung dar. Ziel dieses Projektes war es deshalb, geeignete quantitative Planungsinstrumente für ein effektives 4 Management von Systemen mit Work-Sharing zu entwickeln. Diesem Ziel näherten wir uns entlang dreier Hauptstränge, die in sechs wissenschaftlichen Veröffentlichungen resultierten. Quantitative Planungsansätze für grundlegende Systeme mit Work-Sharing. In einem vereinfachten Setting gehen wir davon aus, dass sich Akteure (im weitesten Sinne) mit jeweils unterschiedlichen Kompetenzen gegenseitig bei der Erfüllung von Aufgaben unterstützen. Ihre Handlungen müssen dazu zeitlich und räumlich koordiniert werden. Dies ist zum Beispiel häufig in Arbeitsteilungssystemen mit autonomen Fahrzeugen (AFs) relevant (z.B. Drohnen). Wir fokussieren in diesem Zusammenhang auf Anwendungen in Produktion und Logistik sowie in der Katastrophenhilfe bei vollständiger oder unvollständiger Information. Unsere Ergebnisse beinhalten problemspezifische Analysen und maßgeschneiderte Lösungsalgorithmen. In einer Fallstudie konnten wir zum Beispiel die Dauer einer Suchaktion nach vermissten Personen in Katastrophenfällen um 20 % reduzieren. Menschliche Aspekte in Systemen mit Work Sharing. Heterogene Fähigkeiten spielen in Systemen mit Work-Sharing eine zentrale Rolle. Wir untersuchen deshalb ausgewählte Aspekte der Berücksichtigung einer heterogenen Belegschaft in klassischen Planungsproblemen. Müller und Kress (2022) betrachten in diesem Zusammenhang eine Erweiterung des Flexible Job Shop Scheduling Problems. Hosseini et al. geben eine ausführliche Literaturübersicht zu den Besonderheiten mobiler Arbeitskräfte, Maschinen und Produkte in der Fertigung. Zudem führen sie eine Fallstudie in der Endmontage eines Luftfahrtunternehmens durch, welche Aspekte der Verantwortung innerhalb von Systemen mit Work-Sharing beleuchtet. Optimierung der Datenerhebung. Die Planung von Systemen mit Work-Sharing erfordert Daten über Vorrangbeziehungen (VB) zwischen Aufgaben. Diese Daten müssen sehr genau und vollständig sein: Wenn eine VB zwischen einem bestimmten Aufgabenpaar fehlt, kann der resultierende Fertigungsplan unzulässig sein. In der Praxis sind naive Ansätze zur Datenerhebung solcher Daten unerschwinglich, insbesondere bei der Fertigung großer und komplexer Produkte. Wir formalisieren das Problem der Datenerhebung durch gezielte und anpassbare Experteninterviews, führen eine Analyse des resultierenden Problems durch und entwickeln einen maßgeschneiderten KI-Algorithmus.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
- Filter-and-fan approaches for scheduling flexible job shops under workforce constraints. International Journal of Production Research, 60(15), 4743–4765.
Müller, D., & Kress, D.
(Siehe online unter https://doi.org/10.1080/00207543.2021.1937745) - The Piggyback Transportation Problem: Transporting drones launched from a flying warehouse. European Journal of Operational Research, 296(2), 504–519.
Wang, K., Pesch, E., Kress, D., Fridman, I., & Boysen, N.
(Siehe online unter https://doi.org/10.1016/j.ejor.2021.03.064) - On delivery policies for a truck-and-drone tandem in disaster relief. Working Paper Series of the Chair of Man-agement Science/Operations and Supply Chain Management of the University of Passau.
Otto, A., Golden, B., Lorenz, C., Luo, Y., Pesch, E., & Poikonen, S.
- Resolving the curse of poor data quality: Optimization perspective on data collection and validation. Working Paper Series of the Chair of Man-agement Science/Operations and Supply Chain Management of the University of Passau.
Finnah, B., Gönsch, J., & Otto, A.
- Scheduling in manufacturing with transportation: Classification and solution techniques. Working Paper Series of the Chair of Management Science/Operations and Supply Chain Management of the University of Passau.
Hosseini, A., Otto, A., & Pesch, E.
- Very large-scale neighborhood search for drone routing with energy replenishment. Working Paper Series of the Chair of Manage-ment Science/Operations and Supply Chain Management of the University of Passau.
Lorenz, C., Mimmo, N., Otto, A., & Vigo, D.
