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Modellierung und Analyse von Bedarfsschwankungen in Routenzugsystemen zur Versorgung von getakteten Variantenproduktionen

Modelling and analysis of the demand volatility in in-plant milkruns serving scheduled mixed-model production facilities

  1. M.Sc. Christian Lieb Lehrstuhl für Fördertechnik Materialfluss Logistik, Fakultät für Maschinenwesen, Technische Universität München
  2. M.Sc. Fabian Hormes Lehrstuhl für Fördertechnik Materialfluss Logistik, Fakultät für Maschinenwesen, Technische Universität München
  3. Prof. Dr.-Ing. Dipl.-Wi.-Ing. Willibald A. Günthner Lehrstuhl für Fördertechnik Materialfluss Logistik, Fakultät für Maschinenwesen, Technische Universität München
  4. Prof. Dr.-Ing. Johannes Fottner Lehrstuhl für Fördertechnik Materialfluss Logistik, Fakultät für Maschinenwesen, Technische Universität München

Abstracts

Routenzugsysteme ermöglichen eine effiziente Bereitstellung von Material in der Produktion. Für ihre Auslegung werden zumeist statische Transportbedarfe verwendet. Zum Ausgleich von Schwankungen wird das Einplanen eines ausreichenden Sicherheitspuffers empfohlen. Dessen optimale Dimensionierung erfordert jedoch die Kenntnis der Transportbedarfsschwankungen bereits bei der Systemauslegung. In diesem Beitrag wird daher eine ereignisdiskrete Modellierung von Transportbedarfsschwankungen vorgestellt, die es ermöglicht nicht-deterministische Schwankungen in Routenzugsystemen zur Versorgung getakteter Variantenproduktionen bereits frühzeitig simulativ zu berücksichtigen. Zudem wird anhand von Simulationsexperimenten gezeigt, dass die Dynamik der Schwankungen die Systemauslegung beeinflusst.

In-plant milkruns efficiently provide material to production facilities. In order to design such systems static transport demands are most commonly used. It is recommended to consider an adequate safety buffer as a cush-ion against demand volatility. Therefore, good knowledge about the demand volatility is crucial. This paper introduces an event based modelling approach, which aims to consider non-deterministic demand volatility in in-plant milkruns serving scheduled mixed-model production facilities even in early stages by means of simulation. More-over, results of simulation experiments are presented, which prove the relevance of considering demand volatility.

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