Kostenorientierte Optimierung komplexer Fertigungssysteme mithilfe von Simulationsmodellen

Weltweit sind Unternehmen einem zunehmenden, von Kunden ausgehenden Kosten- und Zeitdruck ausgesetzt. Daneben wird es immer schwieriger, komplexe Materialflüsse bzw. Prozesse überwachen und monetär bewerten zu können. Als Voraussetzung zur Behebung dieser Unternehmensprobleme ist ein aussagekräftiges Controlling mit transparenter Darstellung der Kosten- und Prozessinterdependenzen erforderlich. Diese Arbeit erläutert einen neuen simulationsbasierten Ansatz zur genauen, dynamischen und prozessorientierten Ermittlung von Kosten. In der Vergangenheit wurden Simulationsmodelle überwiegend zur Darstellung logistischer Abläufe ohne Kostenberücksichtigung oder mit nur sehr einfachen Kostenbetrachtungen (z. B. Durchschnittskosten pro Stunde) verwendet. Die neue Methode ermittelt auf Basis empirischer Kosteninformationen statistische Verteilungen und integriert diese in das Simulationsmodell zur dynamischen Kostenberechnung. Dieser Ansatz soll in der Praxis Transparenz zwischen Kosten und den verursachenden Prozessen schaffen und so eine optimale Steuerungsgrundlage für Prozessveränderungen bilden. Um die Ergebnisse auf ihre Anwendbarkeit in der Praxis zu prüfen, wurden reale Prozesse der Robert Bosch GmbH betrachtet. Eine weitere Anforderung an Simulationsmodelle besteht oft darin, abgegrenzte Modellbereiche mittels mathematischer Heuristiken zu optimieren. Traditionelle Optimierungsformen besitzen jedoch sehr lange Laufzeiten und sind daher in der Praxis innerhalb komplexer Modelle nicht anwendbar. Aus diesem Grund wurde im Rahmen der Dissertation eine neue simulationsbasierte Online-Optimierung entwickelt, welche mit sehr wenigen Informationen sowie einer kurzen Laufzeit zu sehr guten Ergebnissen gelangt. Die Arbeit ist unter Betreuung von Herrn Prof. Dr. Stefan Nickel am Institut für Operations Research des Karlsruher Instituts für Technologie entstanden.